聶凱 謝丹鳳 李巍 ??
摘要:研究了新能源汽車在物流行業(yè)應用的環(huán)境收益.首先考慮物流量與碳排放量的關系,構建了新能源汽車城市物流碳排放模型,然后基于改進的Gompertz模型預測了2020年我國三個核心城市:北京、上海和天津的貨物周轉量,在此基礎上,分析了新能源汽車的碳減排能力,并測算了新能源汽車推廣應用后的碳減排總量.結果表明,新能源汽車在物流行業(yè)應用具有一定的碳減排效果,并且隨著新能源汽車技術的不斷發(fā)展,碳減排效果將愈加顯著.政府應構建適合新能源汽車的城市物流體系、加大新能源汽車在城市物流行業(yè)應用的支持力度、并遵循市場需求發(fā)展新能源汽車技術,以促進新能源汽車城市物流的發(fā)展.
關鍵詞:新能源汽車;碳排放;物流;Gompertz模型
中圖分類號:F572 文獻標識碼:A
隨著我國經(jīng)濟的迅速發(fā)展,環(huán)境問題日益嚴峻.世界能源組織發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2006年以來,中國碳排放總量開始位居世界第一[1],其中,物流行業(yè)碳排放量較高.我國城市物流運輸大多采用高排量高污染的傳統(tǒng)貨車,隨著物流業(yè)的快速發(fā)展,道路交通碳排放在中國交通碳排放總量中所占的比重逐步升高[2],城市物流碳排放逐漸成為城市交通碳排放的主要來源之一[3].物流行業(yè)屬于生產(chǎn)性服務業(yè),外部經(jīng)濟性顯著,服務和支撐著國民經(jīng)濟的發(fā)展.但在推進物流行業(yè)發(fā)展的同時,必須重視物流碳排放的問題,在物流行業(yè)的快速發(fā)展與節(jié)能環(huán)保中尋求平衡點.新能源汽車以電能、生物燃料作為主要驅動力,具有資源利用率高、碳排放量少、環(huán)境收益高等特點,非常適合應用于距離短、頻次多的城市物流與配送過程[4].在歐美等發(fā)達國家,新能源汽車在物流行業(yè)已進入商業(yè)化運作.因此,為了緩解巨大的節(jié)能減排壓力,中國政府正在努力推動新能源汽車在我國城市物流行業(yè)的應用.
為了量化分析不同區(qū)域和不同行業(yè)的碳排放量,國內(nèi)外學者進行了諸多研究.Schmalensee等[5]和杜婷婷等分別利用簡化式模型和庫茨涅茨曲線(EKC)模擬經(jīng)濟發(fā)展與碳排放之間的關系,得到中國碳排放量與收入水平之間遵循“倒U”形曲線關系;Auffhammer等利用省級數(shù)據(jù)對中國的碳排放路徑進行了預測,預測結果顯示與靜態(tài)的環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)相悖;王中英等采用相關分析法探討了中國國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的增長與碳排放量的關系;Guan等運用綜合分析法和投入產(chǎn)出分析法評估了中國1980—2030年的碳排放,指出以煤為主的中國能源消費結構是中國碳排放量一直居高不下的重要原因;翟石艷等從廣東省實際省情出發(fā),在碳排放計算框架下根據(jù)IPCC2006碳排放計算模型預測廣東省2008—2050年的碳排放量,結果顯示在預測期內(nèi)該省碳排放量呈現(xiàn)先升后降的趨勢.
國內(nèi)外學者認為,新能源汽車的應用是一種有效的碳減排方式,具有巨大的環(huán)境收益潛能,Zhai等通過計算得到混合動力汽車(HEV)的平均CO2排放量;Zhou等通過比較2009年中國的傳統(tǒng)車輛(CV)、純電動汽車和混合動力汽車的碳排放量得到,純電動汽車(EV)是中國未來長期具有巨大競爭力優(yōu)勢的新能源汽車類型;He等立足中國實際情況,通過研究設定的5種情形下混合動力汽車和純電動汽車對我國節(jié)能減排的貢獻率得到在短期內(nèi),混合動力汽車的大力推廣和應用更加符合我國能源結構現(xiàn)狀和新能源汽車現(xiàn)階段的技術水平;Tang等基于未來10年我國汽車保有量數(shù)據(jù)的預測指出,新能源汽車對我國的節(jié)能減排具有重大意義.
綜上所述,國內(nèi)外學者已經(jīng)從多個層面對碳排放量的測算方法和新能源汽車的碳排放量進行了研究.但一方面,現(xiàn)有關于碳排放量測算方法的研究多集中于省域層面,且更多側重于測算經(jīng)濟發(fā)展與碳排放量之間的關系;另一方面,現(xiàn)有文獻對汽車碳排放量的研究多聚焦于以車輛數(shù)量作為計算碳排放量的參考指標.在物流活動中,碳排放量不僅與車輛數(shù)量,還與物流量密切相關.因此,本文在前人對碳排放量測算方法研究的基礎上,考慮了載貨量對碳排放量的影響,構建新能源汽車城市物流碳排放模型;基于Gompertz模型對樣本城市的貨物周轉量進行了預測,在此背景下比較了傳統(tǒng)車輛與新能源汽車的碳排放量;分析了新能源汽車的碳減排能力及其碳減排總量,并探討了新能源汽車不同的技術發(fā)展水平與其碳減排量之間的關系.最后,提出了一系列相關政策建議,以推動我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展.
3結論與政策建議
本文構建了新能源汽車城市物流碳排放模型,預測了樣本城市的貨物周轉量,并在此基礎上分析了單位新能源汽車的碳減排能力、新能源汽車城市物流的碳排放總量和新能源汽車技術水平與碳減排量的關系.結果顯示:1) 隨著新能源汽車技術水平的不斷提高,其碳減排能力不斷增強;2) 新能源汽車的推廣應用能夠顯著降低城市物流行業(yè)碳排放總量;3) 在當前技術水平下,新能源汽車應用于物流行業(yè)尚難以達到理想的碳減排效果,但隨著技術的不斷發(fā)展,新能源汽車在物流行業(yè)的應用前景十分廣闊.
基于上述結論及分析,對中國新能源汽車物流的發(fā)展提出以下建議:
1) 構建適合新能源汽車的城市物流體系.①構建科學的城市物流模式,實現(xiàn)傳統(tǒng)車輛物流與新能源汽車物流的協(xié)同合作.在城市周邊增設物流中心和貨物中轉中心,承擔傳統(tǒng)物流車輛與新能源物流車輛的貨物轉運業(yè)務,城市內(nèi)部物流和配送活動交由新能源汽車轉運,避免高排放物流車輛進入城市.②將充電站、充電樁等新能源設施設備等納入城市物流體系,在規(guī)劃與選址過程中充分考慮相關約束.
2) 加大對新能源汽車在城市物流行業(yè)應用的支持力度.①由于現(xiàn)階段我國新能源汽車行業(yè)還處于發(fā)展初期,應用和推廣的成本較高,雖然我國政府已經(jīng)出臺了一系列優(yōu)惠政策措施來促進新能源汽車行業(yè)的發(fā)展,但考慮到我國較高的物流費用,還應進一步加強補貼和減免力度.②效仿發(fā)達國家,將新能源汽車應用于典型城市的物流活動,例如污染、霧霾較嚴重的城市;應用于典型行業(yè)的物流活動,例如零售配送、電商物流等.
3) 根據(jù)市場需求,推進新能源汽車技術的發(fā)展.隨著新能源汽車的技術水平不斷提高,碳減排效果也將不斷加強.在新能源汽車研發(fā)過程中,應注重學科融合,由各領域專家獲取切合實際的市場需求,以此引導不同類型新能源汽車技術研發(fā)的側重方向.以新能源物流車輛為例,在發(fā)展新能源汽車驅動技術、動力電池技術、燃料技術的同時,還應注重新能源汽車載重能力的提升.
參考文獻
[1]張?zhí)招?中國城市化進程中的城市道路交通碳排放研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2012,22(8):3-9.
ZHANG Taoxin. Research on Chinas urban road transport carbon emissions under urbanization process [J].China Population, Resources and Environment, 2012,22(8):3-9.(In Chinese)
[2]朱躍中. 未來中國交通運輸部門能源發(fā)展與碳排放情景分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟, 2001(12):30-35.
ZHU Yuezhong. The scenario analysis of China's energy development and carbon emissions in transportation department in the future[J]. China Industrial Economy, 2001(12):30-35. (In Chinese)
[3]MCKIBBIN W P, WILCOXEN P J. The role of economics in climate change policy [J]. Journal of Economic Perspectives, 2002,16(2): 107-129.
[4]PINA A, BAPTISTA P, SILVA C, et al. Energy reduction potential from the shift to electric vehicles: the flores island case study[J]. Energy Policy, 2014,67:37-47.
[5]SCHMALENSEE R, STOKER T M, JUDSON R A. World carbon dioxide emissions:1955-2050[J]. Review of Economics and Statistics, 1998, 80(1):15-27.
[6]杜婷婷,毛峰,羅銳.中國經(jīng)濟增長與CO2排放演化探析[J].中國人口·資源與環(huán)境, 2007,17(2): 94-99.
DU Tingting, MAO Feng, LUO Rui. Study on Chinas economic growth and CO2 emission[J]. China Population, Resources and Environment, 2007,17(2): 94-99.(In Chinese)
[7]AUFFHAMMER M, CARSON R T. Forecasting the path of Chinas CO2 emissions using provincelevel information[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2008, 55: 229-247.
[8]王中英,王禮茂.中國經(jīng)濟增長對碳排放的影響分析[J]. 安全與環(huán)境學報,2006, 6(5): 88-91.
WANG Zhongying, WANG Limao. Economic growth and its effects on carbon emission in China[J]. Journal of Safety and Environment, 2006, 6(5): 88-91. (In Chinese)
[9]GUAN D, HUBACEK K, WEBER C L, et al. The drivers of Chinese CO2 emissions from 1980 to 2030[J]. Global Environmental Change, 2008,18: 626-634. (In Chinese)
[10]翟石艷,王錚,馬曉哲,等.區(qū)域碳排放量的計算——以廣東省為例[J]. 應用生態(tài)學報, 2011, 22(6): 1543-1551.
ZHAI Shiyan,WANG Zheng, MA Xiaozhe, et al. The calculation of the area of carbon emissions—Guangdong Province[J]. Journal of Applied Ecology, 2011,22(6): 1543-1551. (In Chinese)
[11]ZHAI H B, FREY H C, ROUPHAIL N M. Development of a emissions model for a hybrid electric vehicle[J]. Transportation Research Part D, 2010,16: 444-450.
[12]ZHOU Guanghui, OU Xunmin, ZHANG Xiliang. Development of electric vehicles use in China: a study from the perspective of lifecycle energy consumption and greenhouse gas emissions[J]. Energy Policy, 2013, 59: 875-884.
[13]HE Lingyun, CHEN Yu. Thou shalt drive electric and hybrid vehicles: scenario analysis on energy saving and emission mitigation for road transportation sector in China[J]. Transport Policy, 2013,25:30-40.
[14]TANG Baojun, WU Xiaofeng ZHANG Xian. Modeling the CO2 emissions and energy saved from new energy vehicles based on the logisticcurve[J]. Energy Policy, 2013,57:30-35.
[15]谷衛(wèi).城市產(chǎn)業(yè)結構演變趨勢的一致性與差異性[J].南開經(jīng)濟研究, 1991(6):62-65.
GU Wei. Consistency and differences of the trend of city industrial structure evolution[J]. Nankai Economic Studies, 1991(6):62-65. (In Chinese)
[16]YANG C. A framework for allocating greenhouse gas emission from electricity generation to plugin electric vehicle charging[J]. Energy Policy, 2013,60:722-732.
[17]張清宇,魏玉梅,田偉利.機動車排放控制標準對污染物排放因子的影響[J].環(huán)境科學研究, 2010,23(5):606-612.
ZHANG Qingyu,WEI Yumei,TIAN Weili. Impact of national vehicle emission standards on vehicle pollution emissions factors[J]. Research of Environmental Sciences, 2010,23(5):606-612. (In Chinese)
[18]VLIET O V, BROUWER A S, KURAMOCHI T, et al. Energy ues, cost and CO2 emissions of electric cars[J]. Journal of Power Sources, 2011, 196(4): 2298-2310.
[19]熊志斌.基于ARIMA與神經(jīng)網(wǎng)絡集成的GDP時間序列預測研究[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理, 2011,30(2):306-310.
XIONG Zhibin. Research on GDP time series forecasting based on integrating ARIMA with neural network[J]. Journal of Applied Statistics and Management, 2011,30(2):306-310. (In Chinese)