中國民航運輸碳排放解耦分析和達峰預測*

李心怡 趙瑞嘉 高成男 謝新連#

(1.大連海事大學綜合運輸研究所，遼寧 大連 116026；2.中國民用航空東北地區(qū)管理局，遼寧 沈陽 110043)

2030年實現(xiàn)碳達峰是中國當前的重要工作之一。交通行業(yè)碳排放總量控制是中國能夠實現(xiàn)2030年碳達峰的重要因素[1]。民航運輸作為主要交通運輸方式之一，對其進行系統(tǒng)分析和達峰預測是十分必要的。

近年來，一些學者對未來民航運輸碳排放的達峰情況進行了研究，文獻[2]、[3]使用情景分析法得出中國民航運輸業(yè)將分別在2041、2049年出現(xiàn)碳排放峰值；文獻[4]運用可拓展的STIRPAT模型得出存在兩種情景可使中國民航運輸業(yè)分別在2041、2048年實現(xiàn)碳達峰的結論；文獻[5]使用蒙特卡羅模擬對中國2016—2030年民航運輸碳排放做出趨勢預測。以上峰值預測研究均未能給出實現(xiàn)2030年民航運輸碳達峰的情景及對策。

為此，選取2012—2019年中國民航運輸碳排放相關數(shù)據(jù)作為樣本，對該階段進行影響因素分解和解耦狀態(tài)分析，進而做出碳排放預測，設計出促進中國民航運輸業(yè)2030年碳達峰的可能途徑，并為其未來減排方向提出建議。

1 研究方法

1.1 民航運輸碳排放影響因素分解方法

傳統(tǒng)的Kaya恒等式將碳排放因素分解為人口、經(jīng)濟和能源因素，并且建立關系將以上因素聯(lián)系起來。但這種方法沒有涉及民航運輸碳排放中關于運輸方面的因素，為此對傳統(tǒng)的Kaya方法做出調整，具體計算見式(1)。

(1)

式中：C為民航運輸中產生的碳排放量(即能源消費直接碳排放，根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會給出的估算移動源中化石能源燃燒排放的“自上而下”方法得出)，t；T為民航運輸收入，元；Q為民航總運輸量，t；R為民航總運輸周轉量，t·km；E為航空燃油消耗量，t；EE為民航運輸業(yè)的經(jīng)濟強度，t/元；TD為民航運輸業(yè)的平均運距，km；EI為航空燃油的能源強度，t/(t·km)；EF為航空燃油的碳排放系數(shù)，取值為3.15。

對以上因素采用ANG[6]提出的對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI)將式(1)分解成式(2)。其中，運輸收入效應(ΔCT，t)按照式(3)計算，同理計算經(jīng)濟強度效應(ΔCEE，t)、運距效應(ΔCTD，t)、能源強度效應(ΔCEI，t)和替代燃料效應(ΔCEF，t)。

ΔC=Cn-Cm=ΔCT+ΔCEE+ΔCTD+ΔCEI+ΔCEF

(2)

(3)

式中：ΔC為總效應，t；Cm、Cn分別為基準年m、目標年n的碳排放量，t；Tm、Tn分別為基準年m、目標年n的民航運輸收入，元。

運輸收入效應貢獻(DT，%)計算方法見式(4)，同理計算經(jīng)濟強度效應貢獻(DEE，%)、運距效應貢獻(DTD，%)、能源強度效應(DEI，%)和替代燃料效應貢獻(DEF，%)。

(4)

1.2 民航運輸碳排放解耦分析方法

(5)

(6)

(7)

表1 民航運輸碳排放和運輸收入(或運輸周轉量)解耦狀態(tài)分析

1.3 民航運輸碳排放峰值預測方法

STIRPAT模型在環(huán)境壓力控制(IPAT)模型的基礎上被提出，能克服其“各因素同比例對碳排放造成影響”的不足[8]?；赟TIRPAT模型和1.1節(jié)，將STIRPAT模型中原有影響因素修改為民航運輸碳排放影響因素，改進后公式見式(8)。

lnC=lna+blnT+clnQ+dlnR+flnE+lnr

(8)

式中：a為模型系數(shù)；b、c、d、f分別為T、Q、R、E的彈性系數(shù)；r為隨機誤差。

2 實證研究

本研究涉及的中國民航運輸業(yè)交通及經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來源于中國民用航空局發(fā)展計劃司編著的2012—2019年《從統(tǒng)計看民航》和中國民用航空局官方網(wǎng)站上公布的2012—2019年《民航行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》。

2.1 民航運輸碳排放影響因素分解

民航運輸碳排放影響因素效應分解及其貢獻的計算結果見表2和表3。對碳排放量增加貢獻最大的是運輸收入效應，創(chuàng)造更多運輸收入的代價是運輸過程中產生了大量的碳排放；經(jīng)濟強度和運距效應影響力稍弱。對碳排放量有抑制作用的是能源強度效應，中國民航噸公里油耗(以標準煤計)從2012年的0.293 kg/(t·km)降至2019年的0.285 kg/(t·km)，這與中國民航運輸業(yè)近年來不斷優(yōu)化飛機滑行線路和調整飛機飛行程序等措施息息相關。中國生物燃油尚未正式投入民航使用，所以2012—2019年的替代燃料效應一直為0 t，也正是日后發(fā)展的潛力所在。

表2 民航運輸碳排放影響因素效應分解

表3 民航運輸碳排放影響因素效應貢獻

2.2 民航運輸碳排放解耦分析

表4 民航運輸碳排放和運輸收入解耦狀態(tài)分析

表5 民航運輸碳排放和運輸周轉量解耦狀態(tài)分析

由以上分析可知，中國民航運輸碳排放和運輸收入、運輸周轉量的解耦狀態(tài)不理想，至今尚未穩(wěn)定出現(xiàn)良性解耦狀態(tài)。這一態(tài)勢十分嚴峻，不能長期以犧牲環(huán)境作為代價發(fā)展民航運輸業(yè)，需盡快找到解決辦法。

2.3 民航運輸碳排放峰值預測

2.3.1 多元線性回歸結果及檢驗

利用SPSS軟件得出lnC、lnT、lnQ、lnR和lnE之間的相關系數(shù)均為0.970～1.000，表明各變量之間相關性顯著，且可能存在多重共線性關系。對以上變量進行多重共線性診斷，結果顯示，各變量的方差膨脹系數(shù)(VIF)均遠超過10，變量間存在嚴重的多重共線性，所以采用嶺回歸法消除多重共線性。

通過分析得出，當嶺參數(shù)(k)為0.3時，4個自變量嶺跡逐漸趨于穩(wěn)定，故取k=0.3。在此情況下，該模型的相關系數(shù)為0.990，意味著運輸收入、總運輸量、總運輸周轉量、航空燃油消耗量可以解釋民航運輸碳排放量99.0%的變化原因。

對嶺回歸模型進行ANOVA檢驗，計算結果表明，檢驗統(tǒng)計量F=75.917，其對應的顯著性系數(shù)p=0.002<0.05，所以該模型有意義。嶺回歸分析結果中各變量的p均小于0.01，說明各自變量均會對因變量碳排放量產生顯著的正向影響關系。由此得到多元線性回歸模型，見式(9)。

lnC=-1.433+0.264lnT+0.262lnQ+0.235lnR+0.251lnE

(9)

為驗證模型準確性，運用式(9)計算得到2012—2019年民航運輸碳排放量預測值，與實際值進行比較，結果見圖1。2012—2019年的碳排放量預測值與實際值誤差較小，均為-5%～5%，模型擬合效果較好，可用于后期預測。

圖1 2012—2019年民航運輸碳排放量預測值與實際值對比

2.3.2 不同情景下的碳排放量預測

考慮到未來30年中國民航運輸收入、運輸量、運輸周轉量和航空燃油消耗量的增長以及生物燃油的發(fā)展和替換，設置6種情景，詳細參數(shù)見表6。其中，基準情景指各影響因素增長平緩的情景；發(fā)展情景指各影響因素增長較基準情景更快的情景；遠距情景指增加遠距離運輸占總運輸?shù)谋壤那榫?；?jié)能情景指提升能源效率，即每噸公里能耗降低的情景；淺綠情景指在遠距且節(jié)能情景基礎上，生物燃油緩慢發(fā)展并替換傳統(tǒng)煤油的情景；深綠情景指在淺綠情景基礎上，生物燃油發(fā)展速度更快，以更大比例替換傳統(tǒng)煤油的情景。

表6 各情景參數(shù)設置1)

運用改進后的STIRPAT模型對未來民航運輸碳排放量進行預測，結果見圖2。遠距和節(jié)能情景的碳排放量較基準情景有所下降，說明增加遠距離運輸比重和提升能源效率是減排的有效措施，但并不能促使碳排放量在2050年前出現(xiàn)峰值，只有深綠情景在2045年可以達到峰值，這與國家2030年碳達峰的要求依舊相差甚遠，所以建議基于深綠情景增加購買碳匯的方式，盡可能提前民航運輸碳達峰的時間。

圖2 不同情景下的2021—2050年碳排放量預測

2.3.3 碳匯方案對碳達峰的影響

中國碳匯容量不斷增長，2013年結束的第八次森林清查數(shù)據(jù)顯示，中國森林蓄積量為1.513 7×1010m3，較第一次清查的8.556×109m3增加了76.9%。森林每生長1 m3木材，可吸收1.83 t二氧化碳[9]。所以，民航運輸業(yè)可通過適量購買碳匯的方式提前實現(xiàn)行業(yè)碳達峰。

2021年兩會期間提出民航運輸業(yè)要統(tǒng)籌碳市場機制，推進民航運輸業(yè)碳市場建設。以“實現(xiàn)2030年民航運輸業(yè)碳達峰”的結果為導向(即從2030年后碳排放量曲線保持平緩或下降)設置4種碳匯方案進行對比分析：碳匯方案1、2在預測期間購買碳匯總量相同，但分別從2030、2021年開始購買，以驗證購買碳匯起始時間是否能影響碳達峰狀態(tài)；碳匯方案3、4與碳匯方案2相比，購買的碳匯總量依次遞增，以驗證碳匯購買量和碳達峰之間的關系(碳匯方案的每年具體數(shù)值設置可有較多種方案，在此舉例設置4種碳匯方案)。4種碳匯方案每年新購買的森林蓄積量見圖3。

圖3 4種碳匯方案每年新購買的森林蓄積量

基于深綠情景的4種碳匯方案下2021—2050年碳排放量預測見圖4。4種碳匯方案均可將民航運輸碳達峰的年份提前至2030年，但達峰狀態(tài)不同。

結合圖3、圖4和表7，比較碳匯方案1、2，預測期間新增碳匯購買量一定的情況下提早開始購買碳匯可降低碳排放峰值；碳匯方案2、3、4在預測期間購買新增碳匯森林蓄積量依次遞增，碳排放凈增長量、碳排放峰值和2050年碳排放量依次遞減。所以，從長遠考慮，在實現(xiàn)碳達峰的過程中購買更多的碳匯有利于減輕未來實現(xiàn)碳中和時面臨的壓力。

圖4 基于深綠情景的4種碳匯方案下2021—2050年碳排放量預測

表7 4種碳匯方案的比較

3 結 語

中國近年來民航運輸碳排放與運輸收入、運輸周轉量之間的耦合關系嚴重，解耦狀態(tài)不樂觀；在提升能源效率、增加遠距離運輸比重和生物燃油快速發(fā)展的情況下民航運輸業(yè)可于2045年碳達峰；如果考慮通過購買碳匯的方式保護環(huán)境，則可推動民航運輸業(yè)于2030年實現(xiàn)碳達峰。

中國民航運輸業(yè)現(xiàn)階段依舊在以犧牲環(huán)境為代價謀求發(fā)展，形勢較嚴峻。要盡快實現(xiàn)民航運輸?shù)木G色節(jié)能發(fā)展，就要采取提高能源效率、優(yōu)化民航運輸結構和加大生物燃油技術研發(fā)力度等方式。此外，在實現(xiàn)碳達峰的過程中，提早購買碳匯可優(yōu)化達峰狀態(tài)，而且購買盡可能多的碳匯可減輕未來實現(xiàn)碳中和時面臨的壓力。