發布時間：2021-06-25所屬分類：管理論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：運用2008-2017年地區能源平衡表中交通運輸業終端消費量和其他部門、私人車輛用于交通運輸的石油制品消費量測算了廣東省交通運輸業碳排放量.基于擴展的Kaya恒等式，采用LMDI方法對碳排放變化進行多因素分解，考察能源結構、能源強度、規模效應、經濟效
摘要：運用2008-2017年地區能源平衡表中交通運輸業終端消費量和其他部門、私人車輛用于交通運輸的石油制品消費量測算了廣東省交通運輸業碳排放量.基于擴展的Kaya恒等式，采用LMDI方法對碳排放變化進行多因素分解，考察能源結構、能源強度、規模效應、經濟效應和人口效應等對廣東省交通運輸業碳排放的影響.應用LMDI-Attribution方法進行歸因分析，量化公路、鐵路、水路、民航等運輸方式對碳排放影響因素變化的貢獻.研究表明：①廣東省交通運輸業能源消耗主要為汽油和柴油;碳排放以公路運輸為主;水路運輸是碳排放增加的主要原因.②碳排放變化的主要影響因素為人口效應和能源強度;規模效應、經濟效應、人口效應對碳排放變化起到促進作用，而能源結構和能源強度起到抑制作用.③公路運輸對人口效應和能源強度變化的貢獻最大;水路運輸為人口效應增加的主要原因.所提出的政策建議將有助于廣東省交通運輸業節能減排工作.
關鍵詞：廣東省;交通運輸業;碳排放;驅動因素;歸因分析;LMDI分解;LMDI-Attribution
人類活動產生的溫室氣體影響氣候變化，而氣候變化對自然生態系統和人類社會經濟系統會造成許多不利影響.根據國際能源署(InternationalEnergyAgency，IEA)的數據，2017年交通運輸業CO2排放量為80.40億噸，占全球CO2排放量的24.48%，其中：中國交通運輸業CO2排放量為8.89億噸，占全國CO2排放量的9.56%[1].2000-2015年中國交通運輸業碳排放量最高的省份是廣東省，大約占全國交通運輸業CO2排放量的9.46%[2].廣東省是經濟和人口大省，也是受氣候變化影響較嚴重的省份，《廣東省應對氣候變化“十三五”規劃》中明確規定要有效控制交通領域溫室氣體排放，增強適應氣候變化能力[3].因此，研究廣東省交通運輸業碳排放驅動因素及影響原因并提出相應的措施對于廣東省交通運輸業節能減排工作具有非常重要的意義.
國內外學者在交通運輸業碳排放測算及驅動因素分析方面開展了大量研究[4-25].根據政府間氣候變化專門委員會(theIntergovernmentalPanelonClimateChange，IPCC)提出的方法[26]，交通運輸業碳排放測算可以采用兩種方法:依據燃料消費，也就是自上而下的方法，由國家統計部門的相關數據及本地區燃料的排放因子測算碳排放[4-8];基于運輸工具行駛的公里數(VKT)，也就是自下而上的方法，通過排放源分類、活動水平等測算碳排放，或通過運輸設備能耗系數、貨物周轉量等間接測算碳排放[9-13].交通運輸業碳排放驅動因素分解方法一般采用結構分解分析(thestructuraldecompositionanalysis，SDA)或指數分解分析(theindexdecompositionanalysis，IDA)[27].SDA是通過投入產出表對碳排放影響因素進行分解[14,15].IDA包括拉氏指數分解方法[16]和迪氏指數分解方法[27]，其中：對數平均迪氏指數(thelogarithmicmeanDivisiaindex，LMDI)方法在交通運輸業碳排放影響因素分析中得到了廣泛應用[17-25].上述研究成果有助于開展節能減排工作及制定相關政策.但是，已有研究存在兩點需要改進之處：一、交通運輸業碳排放測算.當采用燃料消費對碳排放進行測算時，一般利用《中國能源統計年鑒》[28]地區能源平衡表(實物量)中的相關數據[4-8].從2017年IEA的數據可以看出，中國交通運輸業CO2排放量占全國碳排放量的比例與全球計算結果相比明顯偏低，主要原因是中國能源平衡表計算原則與國際通行準則不同.根據王慶一的研究，中國能源平衡表中交通運輸業終端消費量只統計交通部門運營車輛用油量，未統計其他部門和私人車輛的用油量，必須修正[29].因此，如果直接按照地區能源平衡表(實物量)中的數據測算碳排放可能會導致結果失真.二、交通運輸業碳排放影響因素的歸因分析.LMDI分解方法將某時間段內碳排放的變化分解為若干個影響因素的變化，這有助于揭示碳排放變動的原因，但無法考察公路、鐵路、水路、民航等運輸方式對碳排放影響因素變化的貢獻，也無法進行歸因分析.而LMDI-Attribution方法[30]能夠考察碳排放影響因素變化時每種運輸方式對影響因素變化的貢獻，并進行歸因分析.目前，運用LMDI-Attribution方法對交通運輸業影響因素進行歸因分析方面的研究還很少.
綜上，為了對已有研究進行改進，我們以2008-2017年地區能源平衡表中交通運輸業終端消費量和其他部門、私人車輛用于交通運輸的石油制品消費量為基礎，測算廣東省交通運輸業碳排放量.采用LMDI方法將碳排放變化分解為能源結構、能源強度、規模效應、經濟效應、人口效應等影響因素，并運用LMDI-Attribution方法對交通運輸業影響因素變化進行歸因分析.根據研究結果所提出的政策建議將有助于廣東省交通運輸業節能減排工作.
1研究方法及數據來源
1.1廣東省交通運輸業能源消耗測算
1.1.1公路運輸業能源消耗測算
公路運輸業能源消耗主要為汽油和柴油[31]，由道路機動車耗能、非道路移動源耗能構成，消耗量計算需要獲取排放源分類、活動水平等數據[32].由于相關數據調查收集具有一定的困難，因此，廣東省公路運輸業能源消耗量從《中國能源統計年鑒》地區能源平衡表(實物量)中獲取.根據王慶一的研究，中國能源平衡表中其他部門和私人車輛用油量計入農業、工業、服務業(交通運輸除外)和居民生活的石油制品消費量中;工業(包括建筑業)、服務業消費的95%的汽油、35%的柴油用于交通運輸，居民生活和農業消費的全部汽油、居民生活消費的95%的柴油用于交通運輸[29].
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基于上述研究方法，廣東省交通運輸業能源消耗量由地區能源平衡表中交通運輸業終端消費量與其他部門、私人車輛用于交通運輸的石油制品消費量組成，其中：汽油消耗量全部用于公路運輸;柴油消耗主要用于公路、鐵路、水路運輸，而鐵路和水路運輸的柴油消耗量由下文方法計算得到，將鐵路和水路運輸的消耗量扣除后得到用于公路運輸的柴油消耗量.廣東省交通運輸業能源消耗量的組成及用途見表1.
1.5數據來源
鐵路運輸旅客周轉量和貨物周轉量來源于《廣東統計年鑒》[37];貨運鐵路機車合計日產量、貨運鐵路內燃機車日產量、貨運鐵路電力機車日產量等來源于《中國統計年鑒》[38]，截止時間為2014年末，2015-2017年數據取前三年數據的算數平均值;客運鐵路內燃機車油耗系數、貨運鐵路內燃機車油耗系數、客運鐵路電力機車電耗系數、貨運鐵路電力機車電耗系數等來源于《中國鐵道年鑒》[39];水路運輸客運周轉量、貨物周轉量來源于《中國統計年鑒》;船舶油耗系數取50千克/萬噸公里[33].
平均低位發熱值來源于《綜合能耗計算通則》[40];單位熱值含碳量和碳氧化率分別來源于《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》[41]表1.5和1.7;電力碳排放因子取南方電網CO2排放因子值[34].
公路及民航運輸旅客周轉量和貨物周轉量、交通運輸業增加值、交通運輸從業者等來自于《中國統計年鑒》，其中：交通運輸業增加值以2008年為不變價進行了折算，所用的第三產業指數來源于《中國統計年鑒》.
四種運輸方式的貨物周轉量均為換算周轉量，由貨物周轉量加客運周轉量乘以客貨換算系數之積組成.公路、鐵路、水路、民航等客貨換算系數分別為0.1、1、0.333、0.072[42].
2結果與分析
2.1廣東省交通運輸業能源消耗及碳排放
根據公式(1)-(7)以及《中國能源統計年鑒》數據，2008-2017年廣東省交通運輸業能源消耗情況如圖1所示.為了進行對比，將能源單位均換算為標準煤.從圖1可以看出，廣東省交通運輸業能源消耗從2008年的3115萬t標準煤增加到2017年的4883萬t標準煤，年均增長5.12%，除2013年較2012年略有減少外，其它年份一直保持增長狀態.2008-2017年共消耗能源39592萬t標準煤，其中：汽油為17202萬t標準煤，占比為43.45%;柴油為16579萬t標準煤，占比為41.87%;煤油為3430萬t標準煤，占比為8.66%;燃料油為2166萬t標準煤，占比為5.47%;電力為216萬t標準煤，占比為0.55%.從五種能源占比隨時間變化可以看出，汽油占比從2008年的41.38%增加到2017年的45.59%;柴油占比從45.78%減小到38.16%;煤油占比從8.02%增加到8.81%;燃料油從4.34%增加到6.77%;電力從0.48%增加到0.68%.表明：汽油和柴油為廣東省交通運輸業消耗的主要能源，煤油和燃料油為消耗的次要能源，電力耗能相對可以忽略不計;隨著時間變化，除了柴油消耗占比逐漸減小外，其它四種能源消耗占比逐漸增加.
運用公式(8)和(9)，2008-2017年廣東省交通運輸業碳排放情況如圖2所示.從圖2可以看出，廣東省交通運輸業碳排放從2008年的6433萬t增加到2017年的10059萬t，年均增長約5.09%，除2013年較2012年略有減少外，其它年份一直保持增長狀態.2008-2017年碳排放為81662萬t，其中：公路運輸為54417萬t，占比為66.64%;水路運輸為19413萬t，占比為23.77%;民航運輸為7073萬t，占比為8.66%;鐵路運輸為759萬t，占比為0.93%.通過考察四種運輸方式在廣東省交通運輸業碳排放的占比情況可以發現，公路運輸碳排放占比從2008年的79.31%減小到2017年的46.07%;水路運輸碳排放占比從11.53%增加到44.24%;民航和鐵路運輸碳排放占比變動相對很小.表明：廣東省交通業碳排放以公路運輸為主，水路次之，民航第三，鐵路最小;水路運輸是碳排放增加的主要原因.
2.2廣東省交通運輸業碳排放影響因素的LMDI分解
以上一年為基期(單時段)，運用公式(10)-(14)將2008-2017年廣東省交通運輸業碳排放影響因素進行LMDI分解，如表2所示.從表2可以看出，在逐年變化中除2012-2013年以外，碳排放均處于增長狀態，平均每年增長5.19%.在五個影響因素中，能源強度和能源結構處于減少狀態，平均每年減少8.89%和0.26%;人口效應、規模效應和經濟效應處于增長狀態，平均每年增長8.25%、5.96%和1.92%.
以2008年為基期(多時段)，2008-2017年廣東省交通運輸業碳排放影響因素的LMDI分解結果如圖3所示.從圖3可以看出，碳排放變化值從2008-2009年的5.86%增長到2008-2017年的56.35%，除2013年較前一年略有下降外，其余年份較前一年均保持增長狀態，其中：人口效應從2008-2009年的12.74%增長到2008-2013年的98.16%，然后逐漸降低到2008-2017年的71.57%;能源強度從2008-2009年的-11.24%下降到2008-2017年的-55.62%，除2015年較前一年略有增加外，其余年份較前一年均保持下降狀態;規模效應與碳排放變化趨勢基本保持一致，從2008-2009年的7.69%增長到2008-2017年的63.31%;經濟效應從2008-2009年的-1.72%增長到2008-2011年的2.75%，接著下降到2008-2013年的-18.10%，然后增長到2008-2017年的32.79%;能源結構一直保持下降狀態，從2008-2009年的-0.05%下降到2008-2017年的-5.31%.表明：在多時間段內，五種因素對碳排放變化的影響不同，變化趨勢也不同.
綜合上述單時段和多時段LMDI分解結果，可以發現：人口效應和能源強度是廣東省交通運輸業碳排放變化的主要影響因素，規模效應和經濟效應是次要影響因素，能源結構的影響相對可以忽略不計;規模效應、經濟效應、人口效應等對碳排放變化起到促進作用，而能源結構和能源強度起到抑制作用.
為了更好地理解碳排放影響因素變化的原因，下面選取人口效應和能源強度進行歸因分析，考察這兩種效應變化時每種運輸方式的貢獻.——論文作者：鄧蓉暉1，武延坤1，王群2，陳鐵冰1*
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