基于通徑分析的貨運碳排放多通道化影響研究

梁琪琛, 彭洪, 陳雅欣, 莊代文

隨著經濟社會的快速發展和城鎮化進程的推進,高碳排放、高能耗和環境污染等問題已經成為了全球關注的焦點〔1〕。國際能源署(IEA)發布的《2019年全球二氧化碳排放情況》顯示,2019年的全球碳排放量再創新高,達到了330億噸。為了創造綠色的發展環境,造福子孫后代,應對全球氣候變化,落實節能減排措施是世界各國義不容辭的責任?；诖?作為一個負責任的大國,為了推動全面構建人類命運共同體,展現保護地球家園的責任與擔當,在第七十五屆聯合國大會上,我國提出了2030年前全國二氧化碳排放達到峰值、努力爭取2060年之前實現碳中和的兩個階段奮斗目標。

值得關注的是,聯合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第五次評估報告指出,交通運輸是能源消耗最多、碳排放量增長最快的部門之一,并已成為全球僅次于發電的第二大碳排放部門〔2〕。目前,我國經濟發展已經進入新時代,經濟的高質量發展將帶來更大的貨運需求,使得貨運碳排放量持續增長。因此,分析貨運碳排放的影響因素,尋找一個行之有效的貨運行業節能減排路徑,對推動實現國家碳達峰、碳中和目標具有重要的現實意義。

劉建國等認為,在碳達峰、碳中和目標下,實現交通運輸行業節能降碳的途徑主要包括運輸結構優化調整、提高能源利用效率、能源技術革新等〔3〕。多年來,很多學者針對于該問題的研究取得了豐碩的成果。在運輸結構優化調整的研究方面,Wang等運用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)分解方法對我國客運和貨運中的碳排放量的影響因素進行了分析〔4〕;ülengin等通過模糊認知圖分析,研究了運輸方式對能源消耗、環境污染和氣候變化的影響〔5〕。在提高能源利用效率的研究方面,鄭宇婷和趙碧玲建立了SBM-DEA模型,對亞太地區13家航空公司在2014—2018年的能源效率與環境效率進行了測算,并進一步進行了對比分析,發現航空公司的能源效率與碳排放呈負相關〔6〕;Leach等通過對現有的火花點火發動機和壓縮點火發動機的能源消耗和進行建模分析,提出改進內燃機技術的方法用以提高能源利用效率,能夠實現交通運輸二氧化碳排放量減少約30%〔7〕。在能源技術革新的研究方面,Ren、楊慶勇等交通運輸裝備研發領域的專家積極開展了氫燃料應用的初步探索〔8～9〕,充分肯定了氫燃料應用于綠色、低碳交通的發展前景;Desta等研究表明,與傳統的汽油和柴油相比,采用玉米莖等生物燃料可節省56%～80%的化石燃料,并減少53%～83%的溫室氣體排放〔10〕。通過對以上研究成果的分析發現,提高能源效率和能源技術革新的方法,需要通過較為復雜的技術手段方可實現,相比較而言,運輸結構優化調整的方法對控制貨運碳排放持續增長的操作性更強。

近年來,國內外大型交通樞紐的建設過程中,大多將運輸結構的優化納入了規劃設計的范疇,以成都天府國際機場為例,在規劃建設過程中充分考慮了物流區、產業區通過公路、鐵路與機場的貨運銜接,并定性地進行了交通KPI評價〔11〕。任南琪、Dharmala、李心怡、陳良潮等學者分別就鐵路、公路、水路和民航等不同運輸方式對貨運碳排放的影響進行了定量計算和分析〔12～15〕?，F有的研究成果為運輸結構調整和貨運碳排放控制領域的研究提供了很多可行的方法,但大多局限于運輸結構的定性分析和單一運輸方式對貨運碳排放的定量計算,忽略了宏觀層面的運輸結構中各種運輸方式之間存在的相互競爭,也相互配合等交叉關系,對貨運碳排放的影響途徑具有多通道化、可定量化的特點。

本文充分借鑒現有的研究基礎,并針對現有研究存在的不足之處,在科學測算全國2011—2019年的貨運碳排放總量的基礎上,選擇適用于分析具有復雜相互關系的多個解釋變量與被解釋變量之間的線性關系的通徑分析方法,對我國貨運碳排放多通道化影響進行定量研究,并結合研究結果,從發揮管理體制優勢、優化運輸結構、倡導多式聯運、制定發展規劃等角度,提出科學的政策建議,為相關部門進行宏觀調控、合理控制運量、促進各種運輸方式的分工協作提供參考。

一、貨運碳排放測算

(一)貨運碳排放模型建立

目前,國際能源署(IEA)、世界銀行(World Bank)和全球排放數據庫(EDGAR)等國際權威機構提供的碳排放數據大多通過政府間氣候變化專門委員會(IPCC)方法和能源統計數據進行估算而得。在《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中,提出了“自上而下”和“自下而上”兩種碳排放估算方法〔16〕,其邏輯關系如圖1所示。

圖1 自上而下法與自下而上法的計算原理

圖1中,自上而下法是以“能源消耗”為核心,通過計算終端燃料消耗量與各類燃料碳排放因子的乘積,得到碳排放總量的計算方法,這種方法的工作量相對較小,操作性更強,適用于地理邊界較大的國家或地區的行業整體碳排放計算,但忽略了各運輸主體的減排責任;自下而上法是以“出行數據”為核心,通過計算各類運輸工具移動距離與單位移動距離的二氧化碳排放因子的乘積,得到碳排放總量的計算方法,這種方法有效地彌補了自上而下法的缺陷,與周轉量、出行距離等運輸指標直接關聯,有利于有針對性地對各運輸單位的控碳工作進行指導,但這種方法計算的碳排放總量相對不夠準確,更適用于地理邊界較小的城市或社區的不同運輸方式的碳排放計算。

表1 各種運輸方式對應的貨運工具和消耗的燃料種類

根據本文的研究目標、研究內容和數據來源等實際情況,選擇自上而下法建立貨運碳排放測算模型如下。

各種運輸方式對應的貨運工具和消耗的主要燃料種類如表1所示。

不同燃料碳排放因子的計算方法如式(1):

(1)

其中,carbonk代表第k種燃料的碳排放因子,NCVk、CEFk和COFk分別代表該種燃料的平均低位發熱量、單位熱值含碳量和能源消耗氧化率,44/12為碳與二氧化碳的轉換系數,k=1,2,3,4分別代表電力、柴油、汽油和煤油。

根據鐵道統計公報和汽車工業經濟運行情況的統計數據,本文設我國鐵路貨運運用的電力機車和內燃機車的比例為6∶ 4,公路貨運運用的柴油車和汽油車的比例為8∶ 2。因此,鐵路、公路、水路和民航貨運碳排放系數ci(i=1,2,3,4)可以用不同燃料的碳排放因子與對應的貨運單位能源消耗的乘積進行計算,如式(2):

(2)

可以進一步用貨物周轉量與貨運碳排放系數的乘積,計算得到各種運輸方式的貨運碳排放量Ci,如式(3):

Ci=Qici

(3)

其中,Qi(i=1,2,3,4)代表鐵路、公路、水路和民航的貨物周轉量。

(二)貨運碳排放的測算結果

由于社會經濟發展程度的差異,過于久遠的歷史數據無法為未來貨運碳排放變化趨勢的調整方案提供參考。同時考慮到由于新冠肺炎疫情對貨運行業的沖擊,2020年的相關數據與其他年份的數據不可比。因此,為了使本文的研究結果更準確,全部研究內容中涉及的歷史資料均選擇2011—2019年的統計數據。

1.碳排放系數

電力作為二次能源,其碳排放系數計為0.96CO2/kWh,而柴油、汽油和煤油的碳排放系數計算結果如表2所示。

表2 不同燃料的碳排放系數

2.貨運碳排放系數

在本文中,選用國家鐵路、公路專業貨運企業、遠洋和沿海貨運企業、中國民航在2011—2019年的年度能耗數據來分別表示鐵路、公路、水路和民航的貨運單位能源消耗ei(i=1,2,3,4),如表3所示。

表3 2011—2019年各種運輸方式的貨運單位能源消耗 (單位:千克標準煤/萬噸公里)

結合表1～表3并通過式(2),計算2011—2019年各種運輸方式的貨運碳排放系數,計算結果如表4所示。

表4 2011—2019年各種運輸方式的貨運碳排放系數 (單位:噸二氧化碳/億噸公里)

3.貨運碳排放量

從歷年國民經濟和社會發展統計公報的數據,獲取2011—2019年各種運輸方式的貨物周轉量,如表5所示。

表5 2011—2019年各種運輸方式的貨運周轉量

結合表4和表5的內容,通過式(3),計算2011—2019年各種運輸方式的貨運碳排放量及貨運碳排放總量,計算結果如表6所示。

表6 2011—2019年各種運輸方式的貨運碳排放量 (單位:萬噸二氧化碳)

二、各種運輸方式對貨運碳排放變化的影響分析

(一)通徑分析模型的建立

本文以各種運輸方式的貨物周轉量為解釋變量,以貨運碳排放總量為被解釋變量,探究各種運輸方式對貨運碳排放變化的影響情況。

(4)

其中,σ∑Ci為∑Ci的標準差,σQi為Qi的標準差,βi為Qi的偏回歸系數。

為了比較各解釋變量的相互關系,將Qi的偏回歸系數βi進行標準化處理,獲得Qi的標準化系數:

(5)

其中,αQi為Qi的離均差平方和,α∑Ci為∑Ci的離均差平方和。

由式(4)和式(5),可以得到各種運輸方式對貨運碳排放變化影響的通徑分析模型的標準式:

ri=ri1p1+ri2p2+ri3p3+ri4p4

(6)

其中,ri表示各解釋變量與被解釋變量之間的簡單相關系數,ri1,ri2,ri3,ri4為各解釋變量之間的簡單相關系數,pi為直接通徑系數(表示各解釋變量對被解釋變量的直接影響),ri1p1,ri2p2,ri3p3,ri4p4為間接通徑系數(表示各解釋變量通過其他解釋變量對被解釋變量的間接影響)。這些變量和系數之間的關系可以用圖2進行直觀展示。

圖2 通徑分析模型中各變量和系數之間的關系

(二)模型的回歸與通徑分析計算

1.被解釋變量的檢驗

在進行通徑分析前,必須對被解釋變量進行正態性檢驗,檢驗結果如表7所示,并輸出如圖3所示的正態Q-Q圖。

圖3 被解釋變量∑Ci的正態Q-Q圖

K-S檢驗和S-W檢驗是對一組數據進行正態性檢驗的兩種不同方法,分別適用于大樣本和小樣本數據。表7顯示,變量∑Ci的自由度df為9,屬于小樣本數據,而S-W檢驗的顯著性水平Sig.為0.065,大于0.05。另外,圖3顯示,所有變量的觀測值大致都圍繞在一條直線附近。所以可以認為被解釋變量數據近似服從正態分布,可以進行下一步的回歸分析。

表7 被解釋變量∑Ci的正態性檢驗結果

2.模型的回歸

將解釋變量逐一引入回歸方程,得到表8～表10所示的結果。

表8 不同預測變量下的∑Ci-Qi逐步回歸結果

表9 不同預測變量下的∑Ci-Qi回歸系數

表10 ∑Ci-Qi相關系數及檢驗結果

從表8可以發現,隨著解釋變量Qi的逐步引入,R和R2也在逐漸增大,說明引入的解釋變量Qi對被解釋變量∑Ci的解釋效果在不斷增強。因此,本文選擇模型4,根據表9寫出回歸方程:

∑Ci=40979.672-0.07Q1+0.412Q2-0.386Q3+77.94Q4

(7)

該回歸方程中各解釋變量的顯著性水平Sig.均大于0.05,通過了顯著性檢驗。

3.通徑系數計算

對表9和表10的數據分析結果進行處理,得到如表11所示的簡單通徑系數、直接通徑系數、間接通徑系數的計算結果。

表11 通徑系數計算結果

可以發現,解釋變量Qi的直接通徑系數與其各間接通徑系數之和為該解釋變量對被解釋變量的簡單相關系數。

三、結果與討論

本文的計算結果具有高度的統計學意義,可以用于分析不同運輸方式對貨運碳排放的多通道化的影響?？偟膩碚f,簡單相關系數r2>r4>0>r3>r1,表明公路和民航貨運對貨運碳排放的存在明顯的增加效應,而水路和鐵路對貨運碳排放存在明顯的降低效應。具體分析如下:

(1)公路和民航是貨運碳排放的主要增長因子,它們對貨運碳排放的直接增加效應(分別為0.480和0.466)較大,而它們的間接降低效應(分別為-0.069和-0.059)對它們整體的增加效應(分別為0.411和0.407)的緩沖作用有限。一方面,公路貨物周轉量的比重與貨運碳排放呈正相關,公路作為承擔的貨運量占全國總貨運量的七成以上的運輸方式,受到技術影響,汽車燃料的燃燒效率仍比較低,需要進一步通過推廣使用電動汽車或油電混合動力汽車的應用,加快氫能、生物質能等新能源技術的突破來解決這一問題。另一方面,民航貨物周轉量的比重與貨運碳排放也呈正相關,這主要源于民航的單位貨物周轉量能源消耗較大,可以通過減輕飛機自重和限制不必要的民航貨運等技術和組織管理手段來達到削弱民航對貨運碳排放的增加效應的目的。

(2)鐵路和水路是貨運碳排放的主要控制因子,盡管鐵路對貨運碳排放的直接降低效應(-0.365)弱于水路(-0.490),但水路對貨運碳排放的間接增加效應(0.349)比鐵路(0.109)強很多,因此鐵路整體的降低效應(-0.256)最強。一方面,鐵路和水路貨物周轉量的比重與貨運碳排放呈負相關,主要是因為這兩種運輸方式的單位貨物周轉量能耗相對較低,這與鐵路和水路運輸的運量大、平均運距長的特點有關。另一方面,近年來,鐵路正在大力發展工礦企業的專用線建設以提高運輸服務水平,與之相比,水路的港口集疏運技術水平和組織能力仍不夠高,因此鐵路對其他運輸方式的依賴相對較小,使鐵路對貨運碳排放的間接增加效應較弱。

四、政策建議

基于2011—2019年全國范圍內各種運輸方式的運量、能耗、碳排放等相關統計數據,本文采用IPCC“自上而下”法對各種運輸方式的貨運碳排放進行科學測算,并通過通徑分析計算,對各種運輸方式對貨運碳排放總量變化的多通道化影響進行了研究,得到了量化的不同運輸方式對貨運碳排放總量的直接和間接效應。據此提出如下建議,為相關部門通過運輸結構優化調整,實現對貨運碳排放控制進行科學決策提供參考:

(1)碳排放控制是一個全球性、系統化的課題。近年來,美國、俄羅斯、歐盟等國家和地區提出了一系列運輸政策,大多數是致力于通過鼓勵建設慢行系統、提倡機動車“油改電”等手段,實現運輸碳排放的控制。研究發現,單一運輸方式對貨運碳排放總量的控制具有局限性,但限于國外運輸企業的非公益性等因素,其運輸政策忽略了從國家層面強制推動運輸結構調整對可持續發展的重要作用。因此,可以充分發揮我國對運輸全行業能夠實現統一規劃的管理體制優勢,制定各種運輸方式協調部署的運輸結構調整政策。

(2)考慮不同運輸方式對貨運碳排放總量變化的直接效應,建議通過發揮不同運輸方式的技術經濟比較優勢,優化運輸結構,具體舉措包括:一是要提高鐵路、水路的運輸效率和貨運服務質量,穩定鐵路和水路在大宗貨物市場中占有的份額;二是充分發揮鐵路和水運的低成本、大運量的優勢,采用集裝化運輸模式來吸引零散貨物市場;三是公路應當有效利用其“門到門”的運輸服務特點,重點打通貨物運輸的最后一公里,滿足市場需求;四是民航應當發揮“日行千里”的超長距離服務優勢,將空間位移轉化為經濟效益。

(3)考慮不同運輸方式對貨運碳排放總量變化的間接效應,建議通過提高不同運輸方式的組合效率,倡導多式聯運。國家在2019年發布了《關于加快鐵路專用線建設的指導意見》,提出了“到2020年,一批鐵路專用線開工建設,沿海主要港口、大宗貨物年運量150萬噸以上的大型工礦企業、新建物流園區的鐵路專用線接入比例均達到80%,長江干線主要港口基本引入鐵路專用線”的具體要求,用以提高不同運輸方式之間的聯接運水平〔17〕。應當充分運用多式聯運基礎設施,推動貨物運輸向低碳排放的鐵路、水路有序轉移。

(4)面向2030年實現碳達峰和2060年實現碳中和的發展目標建議從國家層面科學制定貨運結構調整年度控制方案〔18〕。結合本文的研究成果,并充分考慮貨運行業對國民經濟的基礎性支撐作用和推進“雙碳”工作的滯后性,從不同運輸方式的基礎設施規模、低碳裝備研發、運量規模、運量分擔率等角度,分別設定合理可行的量化的年度目標。在此基礎上,進一步完善貨運碳排放控制的年度考核機制,對未能通過考核的單位和個人進行懲戒,對達到或超額完成考核工作的單位和個人給予一定的激勵,確保政策的有效落實。