京津冀貨運(yùn)碳排放效率分析
——基于超效率SBM模型及ML指數(shù)

歐國立，許暢然

(北京交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100044)

一、引 言

2019年，國際能源署發(fā)布的碳排放研究報(bào)告顯示，2018年中國碳排放總量比2017年增加2.5%，超過世界平均增長速度約50%[1]。面對日益嚴(yán)峻的環(huán)境形勢，減少二氧化碳排放、改善生態(tài)環(huán)境是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展路上必須承擔(dān)的大國責(zé)任和義務(wù)。據(jù)國家應(yīng)對氣候變化戰(zhàn)略研究和國際合作中心發(fā)布的報(bào)告統(tǒng)計(jì)，交通部門是對碳排放貢獻(xiàn)較多的部門之一，繼工業(yè)、能源部門排在第三位[2]，所以構(gòu)建低碳交通體系，提高交通碳排放效率成為我國快速實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)的重要突破口之一。在我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的背景下，政府出臺了史上最為嚴(yán)格的環(huán)保措施，限制碳排放是其重要任務(wù)之一。在環(huán)保政策的鼓勵下，相關(guān)企業(yè)引進(jìn)先進(jìn)低碳技術(shù)，積極追求綠色發(fā)展，碳排放效率水平相較之前有很大提升。具體到交通領(lǐng)域，比起單純降低交通碳排放總量，交通碳排放效率的提高是更為有意義的衡量標(biāo)準(zhǔn)[3-4]，通過提高規(guī)模效率、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步來提高交通碳排放效率可以更好的滿足提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與減少碳排放的雙重目標(biāo)。

京津冀地區(qū)重度霧霾天氣頻發(fā)，屬于我國空氣污染較為嚴(yán)重的區(qū)域。據(jù)生態(tài)環(huán)境部統(tǒng)計(jì)，燃煤、工業(yè)、機(jī)動車、揚(yáng)塵是造成京津冀污染問題的四大來源，占比高達(dá)90%[5]。京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、交通結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出不均衡的特點(diǎn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中重工業(yè)占據(jù)較大比重，能源結(jié)構(gòu)中傳統(tǒng)化石能源占據(jù)主要位置，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)中鐵路及水路貨運(yùn)量占比較低，這導(dǎo)致其交通碳排放居高不下。相比于其他城市群，其貨物運(yùn)輸也具有獨(dú)特的需求分布特點(diǎn)及運(yùn)輸結(jié)構(gòu)特點(diǎn)：需求分布方面，北京、天津、河北的貨物需求種類存在差別，北京周邊重型柴油貨車導(dǎo)致的交通污染問題突出；運(yùn)輸結(jié)構(gòu)方面，京津冀貨運(yùn)體系的偏公路屬性影響其整個貨運(yùn)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。從綜合貨物運(yùn)輸體系可持續(xù)、高效發(fā)展的角度考慮，京津冀地區(qū)持續(xù)深化交通供給側(cè)改革，提高貨運(yùn)碳排放效率的進(jìn)程亟待加速。

對于貨物運(yùn)輸系統(tǒng)，不能僅僅追求碳排放的減少，也要兼顧其綜合運(yùn)輸效率；貨運(yùn)碳排放效率旨在實(shí)現(xiàn)綜合運(yùn)輸效率不變時追求碳排放最小，碳排放不變時追求綜合運(yùn)輸效率最高。本文測算了各省份的貨運(yùn)碳排放總量，并針對京津冀地區(qū)貨運(yùn)碳排放現(xiàn)狀進(jìn)行地區(qū)以及不同交通運(yùn)輸方式的差別分析，細(xì)化研究貨運(yùn)領(lǐng)域；同時選取指標(biāo)建立超效率SBM模型，得到2005—2016年北京、天津及河北的貨物運(yùn)輸碳排放超效率值及ML指數(shù)分解值，以了解京津冀地區(qū)的貨運(yùn)碳排放效率水平，并分析其差異產(chǎn)生的原因，從而為京津冀地區(qū)因地制宜制定碳減排目標(biāo)提出相關(guān)政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)貨運(yùn)碳排放效率問題

已有文獻(xiàn)中關(guān)于交通碳排放效率的研究多集中在效率值的測算、空間差異分析以及影響因素研究等角度；隨著研究的深入，全要素交通碳排放效率的測度逐漸替代單要素測算，成為研究中的重要主題。

現(xiàn)有研究從全要素角度測算交通碳排放效率主要呈現(xiàn)出以下三個特點(diǎn)：(1)研究大多采用SBM模型，其相對傳統(tǒng)DEA模型更適用考慮非期望產(chǎn)出的情況。Young-Tae Chang等[6](2013)、Zhaohua Wang等[7](2017)建立DEA-SBM模型進(jìn)行交通碳排放效率的測度；Zhang等[8](2017)的研究顯示，超效率SBM模型更能展示出各省碳排放效率的差異情況。(2)將SBM模型與動態(tài)效率指數(shù)有機(jī)結(jié)合，闡釋交通碳排放效率的變動情況，便于進(jìn)一步進(jìn)行原因分析。張強(qiáng)[9](2018)構(gòu)建DEA模型并結(jié)合Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)法對交通碳排放效率進(jìn)行分析。(3)模型測算指標(biāo)選取大致相同。袁長偉等[10](2017)、周銀香[11](2018)建立超效率SBM模型對各省交通碳排放效率進(jìn)行測算。投入指標(biāo)設(shè)定為資本存量、勞動力人數(shù)以及能源消耗量，產(chǎn)出指標(biāo)中期望產(chǎn)出為行業(yè)產(chǎn)值，非期望產(chǎn)出為碳排放量，分別探討了交通碳排放效率的時空分布及行業(yè)間影響。

此外，還有部分學(xué)者對航空運(yùn)輸業(yè)、城市公共交通等領(lǐng)域的碳排放效率進(jìn)行測算。史潔[12](2015)從更細(xì)化的角度研究了中國航空運(yùn)輸業(yè)碳排放效率。以四家主要航空公司為研究對象，建立DEA-SBM模型，對不同航空公司的碳排放效率進(jìn)行對比分析。王白雪等[13](2018)運(yùn)用超效率SBM模型以及ML指數(shù)，選取運(yùn)行車輛、從業(yè)人數(shù)、資金投入為投入指標(biāo)，客運(yùn)量、碳排放量為產(chǎn)出指標(biāo)，對北京城市公共交通進(jìn)行碳排放效率分析。

然而，目前對貨物運(yùn)輸碳排放效率的細(xì)化研究較少，主要集中在貨物運(yùn)輸綜合效率的研究上，卻很少會考慮非期望產(chǎn)出，如污染排放等。僅李濤等[14](2015)運(yùn)用規(guī)模收益可變的DEA模型，建立考慮貨運(yùn)碳排放的綜合運(yùn)輸效率測度指標(biāo)體系，將營運(yùn)里程、營運(yùn)車輛數(shù)以及從業(yè)人數(shù)分別作為網(wǎng)絡(luò)要素、設(shè)備要素以及人力要素納入投入指標(biāo)體系，產(chǎn)出指標(biāo)體系中將貨物周轉(zhuǎn)量作為效率產(chǎn)出，同時考慮貨運(yùn)碳排放為非期望產(chǎn)出。

(二)京津冀交通碳排放問題

目前，關(guān)于京津冀貨運(yùn)碳排放的研究多集中于京津冀地區(qū)交通碳排放的測算及影響因素研究，對于京津冀地區(qū)交通碳排放效率的研究極少。

京津冀交通碳排放主要存在以下三個特點(diǎn)：(1)存在較為明顯的區(qū)域差異。呂倩[15](2018)指出京津冀地區(qū)交通碳排放總量經(jīng)歷了平穩(wěn)增長-快速增長-平穩(wěn)增長的階段，而河北仍然處于高碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式；李健等[16](2018)則認(rèn)為北京市交通碳減排的壓力較大，河北、天津減排效果較好。(2)交通碳排放在客貨運(yùn)部門存在顯著差異。呂倩[17](2018)分別從客運(yùn)和貨運(yùn)部門對京津冀地區(qū)汽車運(yùn)輸碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行研究，指出不同驅(qū)動因素對客貨運(yùn)部門汽車運(yùn)輸碳排放的影響存在差異。(3)收入效應(yīng)、能源強(qiáng)度、交通結(jié)構(gòu)等都是影響京津冀交通碳排放的因素[15-18]。

綜上所述，探究京津冀貨運(yùn)碳排放效率可以細(xì)化交通碳排放效率的研究領(lǐng)域，對推動京津冀貨物運(yùn)輸領(lǐng)域改革具有指導(dǎo)意義。基于已有研究成果可知，DEA模型在交通碳排放效率的測度中應(yīng)用更為普遍，可以支持包括期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出在內(nèi)的多產(chǎn)出效率測度，同時，超效率SBM模型可以更準(zhǔn)確的反映區(qū)域差異，對于考慮貨運(yùn)碳排放的貨運(yùn)效率測算具有一定的優(yōu)越性。因此，本文選用超效率SBM模型進(jìn)行京津冀貨運(yùn)碳排放效率的測算，同時結(jié)合ML指數(shù)進(jìn)行動態(tài)效率分析。

三、研究方法與數(shù)據(jù)

(一)貨運(yùn)碳排放測算

進(jìn)行貨運(yùn)碳排放效率的測算首先需要測算貨運(yùn)碳排放量，然后將其作為非期望產(chǎn)出納入指標(biāo)體系中。交通碳排放可以通過交通行業(yè)不同種能源的消耗量數(shù)據(jù)來估算碳排放量，也可以基于不同交通工具的貨物周轉(zhuǎn)量、單位周轉(zhuǎn)量能耗等數(shù)據(jù)進(jìn)行測算。由于沒有貨物運(yùn)輸?shù)哪茉聪牡膯为?dú)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文采用“自下而上”的方法進(jìn)行貨運(yùn)碳排放的測算[19-21]。

考慮我國綜合貨物運(yùn)輸體系的發(fā)展情況及數(shù)據(jù)可得性，本文對2005—2016年的貨運(yùn)碳排放進(jìn)行測算，包括鐵路、公路、水路及航空四種貨運(yùn)方式，暫不考慮管道運(yùn)輸。本文貨運(yùn)碳排放的測算包括兩個步驟，首先測算鐵路、公路、水路以及航空四種運(yùn)輸方式貨運(yùn)的能源消耗量，然后再通過與不同燃料的碳排放系數(shù)相乘測算得到貨運(yùn)碳排放的最終結(jié)果。具體測算過程如下：

1.貨運(yùn)能源消耗量測算

不同貨運(yùn)類型的能源消耗量由該交通工具貨物周轉(zhuǎn)量與單位周轉(zhuǎn)量能耗相乘得到，具體計(jì)算式為

Ej，k=Vj，kCFj，k

(1)

表1 不同貨運(yùn)方式對應(yīng)的運(yùn)輸工具及燃料類型

計(jì)算公式(1)中，角標(biāo)j表示不同的貨運(yùn)方式；角標(biāo)k表示不同運(yùn)輸工具；Ej，k代表k種運(yùn)輸工具的能源消耗量；Vj，k則代表k種運(yùn)輸工具的貨物周轉(zhuǎn)量；CFj，k表示k種運(yùn)輸工具的單位貨物周轉(zhuǎn)量能耗。

其中，各種運(yùn)輸方式貨物周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)來自歷年《中國交通年鑒》；鐵路貨物運(yùn)輸內(nèi)燃機(jī)車與電力機(jī)車完成工作量比重?cái)?shù)據(jù)來自歷年《中國鐵道年鑒》；公路運(yùn)輸柴油車與汽油車運(yùn)輸任務(wù)完成比重根據(jù)《中國汽車工業(yè)年鑒》貨車柴油化率數(shù)據(jù)，設(shè)定柴油車完成80%任務(wù)量；航空貨物運(yùn)輸根據(jù)歷年《民航機(jī)場生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》各機(jī)場貨郵吞吐量占全國比重，得到航空貨物周轉(zhuǎn)量分省數(shù)據(jù)；單位周轉(zhuǎn)量能耗數(shù)據(jù)來源于《中國交通年鑒》、《中國鐵道年鑒》及《民航行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。具體見表1、表2。

表2 不同運(yùn)輸工具的單位周轉(zhuǎn)量能耗

注：公路、水路及航空2016年數(shù)據(jù)根據(jù)《十三五規(guī)劃》單位周轉(zhuǎn)量能耗目標(biāo)值通過插值法進(jìn)行計(jì)算

2.貨運(yùn)碳排放量

計(jì)算得到各種運(yùn)輸方式的能源消耗量之后，根據(jù)IPCC提出的“自下而上”方法的測算步驟進(jìn)行碳排放量計(jì)算，具體測算公式如下：

Cj，k=Ej，kxi

(2)

(3)

(4)

計(jì)算公式(2)中，Cj，k代表j種交通運(yùn)輸方式k種運(yùn)輸工具的碳排放量，Ej，k代表該種交通工具進(jìn)行貨物運(yùn)輸消耗的能源數(shù)量，xi代表該種能源的碳排放系數(shù)。碳排放系數(shù)的計(jì)算公式由公式(3)給出，NCVi代表平均低位發(fā)熱量，CEFi代表單位熱值含碳量，COFi代表能源消耗氧化率。計(jì)算公式(4)對不同貨運(yùn)方式不同運(yùn)輸工具的貨運(yùn)碳排放量進(jìn)行加和即可得到該省份貨運(yùn)碳排放總量。具體計(jì)算過程中，電力作為二次能源計(jì)算，以0.96kgCO2/kWh進(jìn)行計(jì)算。見表3。

表3 不同燃料的碳排放系數(shù)

注：NCVi參見《綜合能耗計(jì)算通則GB/T2589—2008》，CEFi和COFi參見《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》。

(二)超效率SBM模型構(gòu)建

1.模型構(gòu)建

借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)中應(yīng)用最為廣泛的超效率SBM模型，設(shè)定如下生產(chǎn)可能性集合：

(5)

并將子集合定義為

(6)

(7)

(8)

2.指標(biāo)選取

考慮到貨物運(yùn)輸領(lǐng)域數(shù)據(jù)可得情況并參考貨物運(yùn)輸效率測度的指標(biāo)選取，本文選取運(yùn)輸里程代表貨物運(yùn)輸領(lǐng)域資本投入，以貨運(yùn)從業(yè)人數(shù)代表貨物運(yùn)輸領(lǐng)域勞動力投入，以前文測算的貨運(yùn)能源消耗量代表貨物運(yùn)輸領(lǐng)域能源投入；產(chǎn)出指標(biāo)中一個以本文測算的貨運(yùn)碳排放作為非效率產(chǎn)出，另一個將貨物周轉(zhuǎn)量作為效率產(chǎn)出。

由于DEA模型DMU數(shù)量要求是投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的3倍(本文選取的DMU為31個省份)，所以，本文對三種運(yùn)輸方式的投入產(chǎn)出指標(biāo)根據(jù)其貨物周轉(zhuǎn)量占比賦予權(quán)重進(jìn)行計(jì)算[16]。超效率SBM模型指標(biāo)體系如圖1所示。

3.樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

由于本文區(qū)別于以往的交通碳排放效率測算，將客運(yùn)和貨運(yùn)剝離，使得可選取指標(biāo)受到限制，而航空貨物運(yùn)輸由于在航空航線里程等方面的統(tǒng)計(jì)存在省份歸屬困難及重復(fù)計(jì)算等問題而缺乏有效數(shù)據(jù)；考慮到數(shù)據(jù)可得性及有效性，且京津冀地區(qū)鐵路、公路、水路三種貨運(yùn)方式完成貨運(yùn)量占比達(dá)到90%以上，本文在對京津冀地區(qū)貨運(yùn)碳排放效率測算時僅考慮三種運(yùn)輸方式，進(jìn)行初步測算。

不同運(yùn)輸方式的貨物周轉(zhuǎn)量、營運(yùn)里程數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)；能源消耗及貨運(yùn)碳排放數(shù)據(jù)來自上文測算，其中，能耗數(shù)據(jù)統(tǒng)一換算成標(biāo)準(zhǔn)煤；貨物運(yùn)輸從業(yè)人員根據(jù)貨物周轉(zhuǎn)量占總換算貨物周轉(zhuǎn)量(將客運(yùn)周轉(zhuǎn)量換算為貨物周轉(zhuǎn)量)的比例進(jìn)行折算。

模型構(gòu)建后數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見表4。

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(三)Malmquist-Luenberger指數(shù)

本文在探究貨運(yùn)碳排放效率變動率時進(jìn)行Malmquist分析，由于研究考慮非期望產(chǎn)出，所以更適合運(yùn)用Malmquist-Luenberger指數(shù)進(jìn)行分析。ML指數(shù)處于0到1開區(qū)間以及大于1的開區(qū)間內(nèi)分別表示生產(chǎn)效率降低及提高的不同含義，且可以分解為技術(shù)效率指數(shù)EC與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC，從而進(jìn)行動態(tài)效率的分析。方向向量定義為gt=yt-bt，可以得到t-1期的ML指數(shù)，表示如下：

(9)

(10)

(11)

(12)

四、結(jié)果與分析

(一)貨運(yùn)碳排放結(jié)果分析

1.地區(qū)差異

根據(jù)公式(4)，可測算得到各省份2005—2016年包括鐵路、公路、水路以及航空四種主要運(yùn)輸方式的貨物運(yùn)輸碳排放總量。從總量數(shù)據(jù)看，京津冀地區(qū)河北省是貨運(yùn)碳排放大省，體量較大，2016年成為全國貨運(yùn)碳排放最多的省份；天津市處于中等位置；而北京市貨運(yùn)碳排放總量較小。從增長速度看，京津冀地區(qū)中北京及河北貨運(yùn)碳排放呈現(xiàn)增長趨勢，河北在12年間貨運(yùn)碳排放增幅達(dá)到5倍；北京在12年間的貨運(yùn)碳排放增幅也達(dá)到52%；天津的貨運(yùn)碳排放總量變化趨勢則稍有不同，呈現(xiàn)輕微的下降趨勢。

圖2展示了北京、天津、河北三地貨運(yùn)碳排放2005—2016年均值及2016年值的分布圖，可見京津冀地區(qū)貨運(yùn)碳排放存在較大的地區(qū)差異。根據(jù)2005—2016年總量均值及2016年總量值的對比可以看出，天津地區(qū)貨運(yùn)碳排放總量降低較為顯著，2016年貨運(yùn)碳排放總量位于全國后五位；北京面臨的減排壓力較小，而河北貨運(yùn)碳排放增長勢頭明顯，面臨較大的減排壓力。

2.交通運(yùn)輸方式差異

通過上述分析，可以發(fā)現(xiàn)：貨運(yùn)碳排放在京津冀地區(qū)存在較大的地區(qū)差異，主要原因是不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度以及貨物運(yùn)輸需求等都存在較大差異；且由于各地區(qū)的自然地理環(huán)境不同導(dǎo)致其地理區(qū)位條件不同，使得其各種貨物運(yùn)輸方式完成貨物運(yùn)輸任務(wù)的比重也存在差別。京津冀地區(qū)各省市進(jìn)行貨物運(yùn)輸主要依賴的交通方式不同可能是導(dǎo)致其貨運(yùn)碳排放總量不同的原因之一。

如圖3所示，2005—2016年間，公路貨物運(yùn)輸產(chǎn)生的二氧化碳最多，且與其他三種貨物運(yùn)輸方式有較大差距，但增長速度逐漸放緩。其中，京津冀地區(qū)公路貨運(yùn)碳排放占比最高，主要來自河北?。黄浯问撬愤\(yùn)輸，主要集中在天津及河北省，隨著天津市近年水運(yùn)貨物周轉(zhuǎn)量減少，水運(yùn)碳排放呈現(xiàn)逐年下降的趨勢；鐵路運(yùn)輸及航空運(yùn)輸產(chǎn)生的貨運(yùn)碳排放總量則占據(jù)較小比重。

(二)貨運(yùn)碳排放效率結(jié)果分析

1.超效率SBM模型測算結(jié)果

本文通過MAXDEA ultra 6.9軟件進(jìn)行測算，得到北京、天津、河北地區(qū)的貨運(yùn)碳排放效率值見表5。

表5 2005—2016年北京、天津、河北貨運(yùn)碳排放效率測算結(jié)果

從測算結(jié)果可知，京津冀區(qū)域內(nèi)北京及天津貨運(yùn)碳排放效率較高，大多數(shù)年份均處于生產(chǎn)前沿面及以上，與其主要貨運(yùn)方式有關(guān)，公路貨運(yùn)占比相對較小使得貨運(yùn)碳排放效率較高；而河北省貨運(yùn)碳排放效率較低，且與北京、天津存在較大差距。其中，2008年河北及天津貨運(yùn)碳排放效率的驟降與2008年公路貨物數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑變化有關(guān)，統(tǒng)計(jì)口徑變化導(dǎo)致兩地公路貨物周轉(zhuǎn)量相對2007年大幅增加，貨物周轉(zhuǎn)量的增加使貨運(yùn)碳排放總量增加，從而增加貨運(yùn)碳排放效率的非期望產(chǎn)出，使得效率驟降；北京公路貨物周轉(zhuǎn)量受統(tǒng)計(jì)口徑調(diào)整變化較小。

為保證數(shù)據(jù)分析的一致性及有效性，本文以2008年為中間節(jié)點(diǎn)對京津冀地區(qū)貨運(yùn)碳排放效率變動進(jìn)行分段解析。2005—2007年，天津及河北的貨運(yùn)碳排放效率處于生產(chǎn)前沿面以上，呈現(xiàn)出天津貨運(yùn)碳排放效率較高，河北次之，而北京最低的態(tài)勢；分析原始數(shù)據(jù)可知，天津貨運(yùn)碳排放效率較高的原因是初期投入較少，水路貨物運(yùn)輸占比較高，使得整體效率較高；而北京地區(qū)初期貨物運(yùn)輸資源配備較好，貨運(yùn)產(chǎn)出存在一定的滯后效應(yīng)，使得貨物運(yùn)輸效率較低，隨著基礎(chǔ)設(shè)施等投資的作用逐漸凸顯，貨運(yùn)碳排放效率逐漸上升；河北地區(qū)由于初期公路運(yùn)輸較少，能耗投入較少，使得效率可以保持在前沿面以上。

2008—2016年，北京及天津貨運(yùn)碳排放效率雖然較高，且相對有效，但是呈現(xiàn)出波動降低的趨勢；河北省貨運(yùn)碳排放效率變化不大且處于較低水平，某種程度上并沒有滿足碳減排與運(yùn)輸效率提升的雙重要求。河北省貨運(yùn)碳排放效率較低的原因主要體現(xiàn)在其貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的扭曲上，2018年公路貨物周轉(zhuǎn)量占比達(dá)到90%。公路運(yùn)輸和鐵路運(yùn)輸在不同運(yùn)量及運(yùn)距上具備不同優(yōu)勢。對于短途及門對門運(yùn)輸，公路具有鐵路所不具有的不受固定場站限制、流動性更強(qiáng)的優(yōu)勢；對于大宗貨物中長途運(yùn)輸，鐵路運(yùn)輸和公路運(yùn)輸相比具有環(huán)境友好、管理便捷、安全性高等多個優(yōu)點(diǎn)。長期以來，河北省公路貨運(yùn)在不同程度上存在著車輛非法改裝、超限超載以及過度競爭的問題，所以造成了一定程度上鐵路運(yùn)價和公路運(yùn)價倒掛，使得公路運(yùn)輸承擔(dān)了較多更適合鐵路運(yùn)輸?shù)呢浳镞\(yùn)輸任務(wù)，可能造成貨運(yùn)碳排放效率較低[19]。如圖4所示。

2.Malmquist-Luenberge指數(shù)結(jié)果分析

上文通過超效率SBM模型測算得到的效率值為靜態(tài)效率，本文還利用ML指數(shù)進(jìn)行貨運(yùn)碳排放效率的動態(tài)分析。通過MAXDEA ultra 6.9軟件測算得到結(jié)果見表6。

表6 2005—2016年北京、天津、河北貨運(yùn)碳排放效率ML指數(shù)結(jié)果及分解

從時間維度上看，北京ML指數(shù)呈現(xiàn)波動下降的趨勢，從分解值可以看出，總體貨運(yùn)碳排放效率的降低主要是由于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC的降低，技術(shù)效率變動指數(shù)EC并未發(fā)生變化；天津ML指數(shù)也呈現(xiàn)波動下降的趨勢，與北京相同，貨運(yùn)碳排放效率的降低主要是由于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC的降低；與北京和天津不同，河北貨運(yùn)碳排放效率變動率的降低主要來自于技術(shù)效率指數(shù)EC的降低。這表明，北京和天津貨物運(yùn)輸系統(tǒng)技術(shù)效率提高，但是技術(shù)衰退，應(yīng)該加快推動貨物運(yùn)輸領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)步，優(yōu)化運(yùn)輸車輛與道路控制系統(tǒng)，從而提高貨運(yùn)碳排放效率；河北則可以通過提高技術(shù)效率來推動整體效率的提高，通過提高純技術(shù)效率或者擴(kuò)大技術(shù)使用規(guī)模的方式推動貨運(yùn)碳排放效率的提高。

五、結(jié)論與政策啟示

(一)結(jié)論

本文基于交通碳排放效率的已有研究，構(gòu)建超效率SBM模型，區(qū)別于以往交通碳排放效率的測算，細(xì)化進(jìn)行貨運(yùn)碳排放效率的評價，測算得到京津冀地區(qū)貨運(yùn)碳排放超效率值并進(jìn)行ML指數(shù)的相關(guān)分析，得到如下結(jié)論：

1．京津冀地區(qū)貨運(yùn)碳排放總量存在地區(qū)差異。2016年河北為貨運(yùn)碳排放大省，位列全國第一。河北省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的偏公路屬性是其貨運(yùn)碳排放量較大的原因之一，而北京、天津貨運(yùn)碳排放由于其對重型貨車的依賴度較低，貨運(yùn)碳排放總量較少，排名在全國倒數(shù)五位內(nèi)。

2．京津冀地區(qū)貨運(yùn)碳排放效率存在地區(qū)差異，且河北整體處于低水平。2005—2007年，天津貨運(yùn)碳排放效率較高，河北次之，北京較低。2008—2016年，北京、天津貨運(yùn)碳排放效率相對較高，超效率值在1以上，但是近年呈現(xiàn)輕微的波動降低趨勢；河北貨運(yùn)碳排放效率處于較低水平，與北京、天津差距較大。從貨運(yùn)碳排放效率的角度來看，目前，京津冀地區(qū)貨物運(yùn)輸領(lǐng)域的減排壓力較大。

3．技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的差異是河北同北京、天津貨運(yùn)碳排放效率產(chǎn)生差異的原因。北京、天津ML指數(shù)的降低主要來自于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的降低；河北ML指數(shù)的降低主要來自于技術(shù)效率指數(shù)的降低。針對ML指數(shù)降低的具體原因，京津冀三地應(yīng)分別采取對應(yīng)措施提高貨運(yùn)碳排放效率。

(二)政策建議

1．發(fā)揮京津冀落實(shí)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整政策的示范作用

由于公路貨物運(yùn)輸依賴重型柴油車，能耗大，導(dǎo)致包括貨運(yùn)碳排放在內(nèi)的污染物排放較多，而鐵路運(yùn)輸相對更為環(huán)保，在中長距離的大宗貨物運(yùn)輸上綜合運(yùn)輸效率較高?；诖?，鐵路運(yùn)輸應(yīng)該加快培養(yǎng)自身在貨運(yùn)領(lǐng)域的優(yōu)勢，積極在白貨、特貨、冷鏈和快運(yùn)等配送市場上積累經(jīng)驗(yàn)，通過將鐵路與大型工礦企業(yè)以及產(chǎn)業(yè)園區(qū)聚集區(qū)有效銜接，提高大宗貨物通過鐵路進(jìn)行運(yùn)輸?shù)谋壤?，讓鐵路成為極具優(yōu)勢的企業(yè)配套設(shè)施。其中，河北省應(yīng)該作為貨運(yùn)結(jié)構(gòu)調(diào)整的“先行者”，優(yōu)先推動運(yùn)輸半徑400公里以上、大宗重載、計(jì)劃性強(qiáng)的貨物向鐵路轉(zhuǎn)移，從而提高貨運(yùn)碳排放效率。京津冀地區(qū)作為示范地區(qū)應(yīng)該落實(shí)貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整政策，把握好“公轉(zhuǎn)鐵，公轉(zhuǎn)水”的方向。

2．加快推動低碳技術(shù)在貨運(yùn)系統(tǒng)的應(yīng)用

加快推動低碳技術(shù)在貨運(yùn)系統(tǒng)的應(yīng)用，從技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高的雙重角度解決貨運(yùn)碳排放效率問題。北京、天津地區(qū)要從技術(shù)進(jìn)步角度推動貨運(yùn)碳排放效率的提高，推動貨車車輛改革，提高貨物運(yùn)輸車輛中清潔能源車輛所占比例；同時助推機(jī)動車排放檢測技術(shù)的更新，以加強(qiáng)執(zhí)法力度倒逼不合格貨車淘汰[22]，通過加快推動貨運(yùn)系統(tǒng)新技術(shù)的應(yīng)用，提高貨運(yùn)碳排放效率。河北地區(qū)則應(yīng)該側(cè)重?cái)U(kuò)大技術(shù)使用規(guī)模，通過組織流程優(yōu)化提高各項(xiàng)貨運(yùn)技術(shù)的使用效率，積極推動京津冀地區(qū)多式聯(lián)運(yùn)體系的建設(shè)，打破一直以來鐵路與大型港口無法有效銜接的現(xiàn)狀，提高貨運(yùn)系統(tǒng)內(nèi)部的銜接效率[23]。通過增加貨物綜合運(yùn)輸體系組織流程運(yùn)營效率，提高技術(shù)效率，從而提高全要素貨運(yùn)碳排放效率。