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    中國公路運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素研究

    2022-05-12 07:48:16謝萌朱長征
    中國儲運(yùn) 2022年5期
    關(guān)鍵詞:運(yùn)輸業(yè)協(xié)整城市化

    文/謝萌 朱長征

    為了分析我國公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響因素,本文通過測算1988-2017年公路運(yùn)輸業(yè)CO2排放量,運(yùn)用協(xié)整關(guān)系和誤差修正模型,對中國公路運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:公路貨運(yùn)量占比、城市化率和高速公路里程對公路運(yùn)輸業(yè)碳排放起著正向作用。因此,為了有效控制公路運(yùn)輸業(yè)碳排放,需要合理控制城市化引起的公路運(yùn)輸業(yè)碳排放,優(yōu)化調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu),提升清潔能源利用率,鼓勵(lì)清潔能源汽車的使用。

    1.引言

    二氧化碳等溫室氣體超量排放引發(fā)的全球氣候變暖問題,是21世紀(jì)人類面臨的最重大挑戰(zhàn)之一?!?017全球碳預(yù)算報(bào)告》指出,2017年由人類活動導(dǎo)致的全球二氧化碳排放量達(dá)410億噸。其中,中國的碳排放占全球總量的28%,碳減排壓力巨大。作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分,交通運(yùn)輸業(yè)為高能耗產(chǎn)業(yè),公路運(yùn)輸是重中之重。課題組根據(jù)中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行粗略測算,交通運(yùn)輸業(yè)碳排放占全行業(yè)碳排放8.9%,公路運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)生的碳排放占中國交通運(yùn)輸業(yè)82.1%。由此可見,研究中國公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的主要影響因素,對于政府制定碳減排政策具有重要的作用。

    2.模型建立

    一般地,如果序列 X1t,X1t,…,Xkt在成為穩(wěn)定序列之前必須經(jīng)過d次差分,即都是d階單整的,且存在向量α=(α1,α2,…,αk),使得Yt=αX't~I(xiàn)(d-b),其中b>0,Xt=(X1t,X2t,…,Xkt)',則認(rèn)為序列 X1t,X2t,…,Xkt是(d,b)階協(xié)整。假設(shè)變量 X與 Y之間存在長期的“均衡關(guān)系”,建立如下模型:Yt=α0+α1Xt+μt(1)

    其中Yt表示被解釋變量,Xt表示解釋變量,μt表示隨機(jī)干擾項(xiàng),α0表示常數(shù)項(xiàng),α1表示變量的系數(shù),t表示年份。

    根據(jù)格蘭杰定理可知,如果若干個(gè)非平穩(wěn)變量存在協(xié)整關(guān)系,則這些變量之間肯定存在誤差修正模型。設(shè)Yt,Xt~I(xiàn),并存在協(xié)整關(guān)系,則最簡單的誤差修正模型表達(dá)式如公式(2)所示:

    其中ECMt=Yt-α0-α1Xt,表示非均衡誤差;β1ECMt-1表示誤差修正項(xiàng);β1是修正系數(shù),表示誤差修正項(xiàng)對DYt的修正速度,可以理解為Y關(guān)于X的短期彈性。

    3.數(shù)據(jù)來源及處理。

    本文公路運(yùn)輸業(yè)的能源消耗量來自于國際能源署(IEA)[1],其余數(shù)據(jù)均來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》[2]。綜合公開出版的歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》我們選取的樣本區(qū)間為1988-2017年,時(shí)間跨度為30年,滿足協(xié)整分析的要求。

    3.1 被解釋變量

    由于目前還沒有專門的機(jī)構(gòu)發(fā)布公路運(yùn)輸業(yè)碳排放數(shù)據(jù),大部分學(xué)者都通過收集能源消耗量并通過計(jì)算公式來獲得碳排放量數(shù)據(jù)。本文采用的碳排放具體表達(dá)公式如下:

    其中,CE表示公路運(yùn)輸業(yè)的二氧化碳排放量;i表示化石燃料種類,IEA數(shù)據(jù)庫將公路運(yùn)輸業(yè)消耗的燃料分為石油制品、生物質(zhì)能、天然氣、電力四類;Ei表示能源的能源消耗量;為含碳能源的二氧化碳排放系數(shù);NCVi為能源i的平均低位發(fā)熱量;CEFi為能源i的碳排放系數(shù),即單位熱量的含碳量;COFi為碳氧化因子,即能源i燃燒時(shí)的碳氧化率;44和12分別為二氧化碳和碳的分子量。通過測算,1988年公路運(yùn)輸業(yè)碳排放量為50.57百萬噸,2017年碳排放量為736.27百萬噸,呈現(xiàn)大幅度增長。

    3.2 解釋變量。本文選取城市化率、高速公路里程和公路貨運(yùn)量占比三個(gè)指標(biāo)作為解釋變量。城市化率是衡量城市化發(fā)展程度的數(shù)量指標(biāo),用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤齺肀硎?。根?jù)歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測算,1988-2017年城市化率呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢。公路貨運(yùn)量占比是指公路運(yùn)輸業(yè)的貨運(yùn)量占交通運(yùn)輸業(yè)總貨運(yùn)量的比重,歷年增加的幅度較小,但是總體占比較大。高速公路是根據(jù)技術(shù)等級劃分出來的公路類型。1988年高速公路里程只有0.01萬公里,到2017年高速公路里程達(dá)到了13.64萬公里,呈現(xiàn)了大幅度增長。

    4.實(shí)證分析

    4.1 單位根檢驗(yàn)與滯后階數(shù)確定。由于原始的經(jīng)濟(jì)變量大都是不平穩(wěn)的,先給原始序列取對數(shù),再進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),可以有效地減少虛假回歸,參考(徐昱東,2016)[3]和(魏冉,2018)[4]的檢驗(yàn)方法,本文選取ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明,各變量在一階差分后均能拒絕原假設(shè)即單位根假設(shè),此時(shí)的顯著性水平為1%,即各變量在一階差分后為平穩(wěn)序列。通過LR統(tǒng)計(jì)量、FPE、AIC信息準(zhǔn)則、SC信息準(zhǔn)則及HQ準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù),結(jié)果表明,VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

    4.2 協(xié)整檢驗(yàn)。本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn),檢驗(yàn)形式為序列有線性趨勢但協(xié)整方程只有截距項(xiàng),使用的計(jì)量軟件為EVIEWS 8.0。結(jié)果表明,各變量在5%的顯著性水平下拒絕了沒有協(xié)整關(guān)系的假設(shè),接受了存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。得出Johansen檢驗(yàn)的協(xié)整方程:LNCE=-0.040292+1.051139LNFT+0.392105LNGST+1.9934558LNUT(4)

    其中CE代表公路運(yùn)輸業(yè)的碳排放量;FT代表公路貨運(yùn)量占比;GSL代表高速公路里程;UL代表城市化率;LN表示對原始序列取對數(shù)處理。從協(xié)整方程可以看出,公路運(yùn)輸業(yè)碳排放與城市化率、高速公路里程以及貨運(yùn)量占比之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

    4.3 誤差修正模型。建立在協(xié)整論基礎(chǔ)上的誤差修正模型,既可以反映不同經(jīng)濟(jì)序列間的長期有關(guān)信息,又可以反映短期偏離長期均衡的修正機(jī)制,是長短期結(jié)合具有高度穩(wěn)定性和可靠性的一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)P汀0袻NCE作為因變量的誤差修正模型從矩陣方程中單獨(dú)分離出來,如公式(5)所示:D(LNCE)=-0.

    從五個(gè)方面對公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的短期變動進(jìn)行分析:一是當(dāng)t-1年度LNCE增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE反方向變動0.093705個(gè)單位,即短期的彈性為0.093705;當(dāng)t-2年度LNCE增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE反方向變動0.291123個(gè)單位,即短期彈性為0.291123。二是當(dāng)t-1年度的LNFT增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE反方向變動1.154556個(gè)單位;當(dāng)t-2年度的LNFT增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE同方向變動0.506205個(gè)單位。三是當(dāng)t-1年度的LNGSL增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE反方向變動0.397033個(gè)單位;當(dāng)t-2年度的LNGSL增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE同方向變動0.336993個(gè)單位。四是當(dāng)t-1年度的LNUL增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE反方向變動0.528639個(gè)單位;當(dāng)t-2年度LNUL增加一個(gè)單位時(shí),本年度LNCE反方向變動0.008596個(gè)單位。五是誤差修正項(xiàng)的系數(shù)為為-0.195893,表明上期公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的短期波動和長期均衡之間的偏差將會在本年度得到19.5893%的修正,即以-0.195893的調(diào)整幅度把非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài),調(diào)整方向符合誤差修正機(jī)制。通過AR根圖表法對VECM模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn),所有特征根的倒數(shù)均在單位圓內(nèi)或圓上,故VECM模型的穩(wěn)定性條件得以滿足。

    5.建議

    5.1 合理控制城市化引起的公路運(yùn)輸業(yè)碳排放。城市化對公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響較大,因此需要采取合理的措施控制城市化帶來的碳排放量的增加,包括推進(jìn)公共交通的發(fā)展,形成以公共交通為主導(dǎo)的城市低碳交通發(fā)展模式。

    5.2 優(yōu)化調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)。由于各種運(yùn)輸方式對能源的消耗有所差異,目前中國公路運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)生的碳排放占交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的82.1%,優(yōu)化各種運(yùn)輸方式結(jié)構(gòu),可以有效降低公路運(yùn)輸業(yè)的碳排放。例如推進(jìn)公路運(yùn)輸向鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)變,分流部分公路運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量。

    5.3 鼓勵(lì)并推廣清潔能源在公路運(yùn)輸業(yè)中的使用。通過政府補(bǔ)貼,鼓勵(lì)在公交、出租、公務(wù)、環(huán)衛(wèi)和郵政等公共服務(wù)領(lǐng)域率先推廣使用清潔能源汽車,推進(jìn)新能源加氣站、汽車充電站、充電樁等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

    5.4 合理控制民用汽車數(shù)量。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì),2016年私人汽車擁有量占全國民用汽車擁有量的87%,因此在控制私人汽車數(shù)量方面應(yīng)采取一些措施。例如對上路的汽車需要“上路證”,其數(shù)量由政府嚴(yán)格控制;通過電子道路計(jì)費(fèi)系統(tǒng)對進(jìn)入城市中心限制區(qū)的汽車進(jìn)行收費(fèi)等。

    引用出處

    [1]國際能源署.化石能源消耗量 [DB/OL].http://www.iea.org/Sankey/#?c=Brazil&s,2016.

    [2]國家統(tǒng)計(jì)局.中國統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2016.

    [3]徐昱東.FDI、貿(mào)易開放與CO2排放:以山東省為例[J].科研管理,2016,37(8):77-84.

    [4]魏冉.基于STIRPAT改進(jìn)模型的河南省公路運(yùn)輸發(fā)展影響碳排放強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)效應(yīng)分析[J].河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2018,46(6):17-21.

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