基于LMDI 及Tapio 模型的河北省物流業(yè)碳排放驅(qū)動因素研究★

董福貴， 靳博文

（華北電力大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院， 北京 102206）

0 引言

近年來，全球變暖所引起的問題逐漸加劇，嚴(yán)重威脅人類命運共同體的發(fā)展，減少二氧化碳排放已經(jīng)成為全球關(guān)注的重點問題。為了應(yīng)對氣候變暖的挑戰(zhàn)，中國提出了“雙碳”目標(biāo)，該目標(biāo)的提出，為整個社會經(jīng)濟發(fā)展指明了方向，如何有效落實節(jié)能減排，促進整個社會在高速發(fā)展的前提下更加符合綠色、低碳、循環(huán)的期望，成為新時代生態(tài)文明建設(shè)的焦點問題。

在“雙碳”目標(biāo)背景下，各行各業(yè)都應(yīng)該為實現(xiàn)這一目標(biāo)作出努力。物流作為一個耗能較大的行業(yè)，節(jié)能減排刻不容緩。因此，明確不同驅(qū)動因素對物流業(yè)碳排放的帶來的影響，研究分析物流業(yè)碳排放總量與經(jīng)濟增長能力之間的相互脫鉤關(guān)系，對于推動河北省低碳物流發(fā)展有著重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

一些國內(nèi)外的學(xué)者對LMDI 因素分解法和Tapio脫鉤模型有所研究。Muhammad 等[1]采用LMDI 因素分解法和Tapio 脫鉤模型對1990—2019 年巴基斯坦電力行業(yè)二氧化碳排放的驅(qū)動因素進行了研究。Chi Zhang 等[2]本文采用LMDI 因素分解法和Tapio 脫鉤模型，探討了1990—2016 年中國電力消費的影響因素，并分析了經(jīng)濟增長與電力消費之間的脫鉤狀況以及影響因素。張中秋等[3]首先對土地利用的碳排放量進行了測算，其次利用LMDI 因素分解法和Tapio 模型分析了碳排放影響因素以及其與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系。張乘瑋等[4]利用LMDI 分解方法來研究連云港市2010—2019 年電力行業(yè)碳排放量變化的原因。

一些學(xué)者聚焦于物流業(yè)的碳排放影響因素研究。苑清敏等[5]首先對京津冀物流業(yè)碳排放量進行測算，然后采用LMDI 因素分解法對京津冀1998—2012 年物流業(yè)碳排放驅(qū)動因素進行分解，并采用與OECD 的脫鉤模式測算了碳排放量的脫鉤系數(shù)，對京津冀物流業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r進行分析。Timilsina.G.R等[6]研究了部分亞洲國家1980—2005 年運輸部門碳排放情況，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長、人口規(guī)模和能源強度是導(dǎo)致交通運輸行業(yè)碳排放量增加的重要原因。

2 碳排放測算

由于碳排放量難以被精確計算，目前物流業(yè)碳排放沒有準(zhǔn)確的碳排放數(shù)據(jù)。本文采取IPCC 推薦的“自上而下”碳排放量估算方法，估算公式如下：

式中：C為物流業(yè)的碳排放量；i為不同的能源種類；Ci為不同種類能源的碳排放量；Ei為不同能源的消耗量；θi為不同能源種類的折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)；δi為不同能源種類的碳排放系數(shù)。根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》發(fā)表的能源數(shù)據(jù)，結(jié)合河北省的實際情況，本文選擇原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力七種能源來估算河北省物流業(yè)碳排放量。具體的折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)和碳排放系數(shù)如表1 所示。

表1 各種能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)

3 碳排放驅(qū)動因素分析

3.1 模型建立

在現(xiàn)在的研究中，指數(shù)分解方法中的迪氏分解法（LMDI）沒有殘差，是一種比較受到研究者青睞的分解方法。為進一步研究河北省物流業(yè)碳排放的驅(qū)動因素，本文根據(jù)河北省物流業(yè)實際發(fā)展情況，構(gòu)建了由碳排放強度、能源結(jié)構(gòu)、能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP 和人口規(guī)模六個驅(qū)動因素構(gòu)成的LMDI 分解模型如下：

式中：Ct為物流業(yè)的碳排放量；Ct，i為不同能源種類的碳排放量；Et，i為不同能源種類的能源消耗量；Et為物流業(yè)的能源消耗總量；Yt為物流生產(chǎn)總值；Gt為河北省生產(chǎn)總值；Pt為河北省總?cè)丝凇?/p>

設(shè)定IC，i=Ct，i/Et，i為碳排放強度，代表不同能源的碳排放系數(shù)；IE，i=Et，i/Et為能源結(jié)構(gòu)指數(shù)，代表能源結(jié)構(gòu)對物流業(yè)碳排放的影響；EE=Et/Yt為能源效率，代表單位物流業(yè)生產(chǎn)總值所消耗的能源量；IS=Yt/Gt為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)，代表河北省物流業(yè)的行業(yè)發(fā)展水平；GP=Gt/Pt為人均GDP，為為河北省生產(chǎn)總值與河北省總?cè)丝诘谋戎?。根?jù)LMDI 加法模型，上述碳排放公式還可以分解如下：

式中：ΔCCI、ΔCEM、ΔCEE、ΔCIS、ΔCGP、ΔCP分別為碳排放強度、能源結(jié)構(gòu)、能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP和人口規(guī)模對物流業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)。

由于IC，i為不同能源的碳排放系數(shù)，而在本文的設(shè)定中碳排放系數(shù)是不變的，所以變量ΔCCI為0。根據(jù)LMDI 分解模型，假設(shè)用A來代表其他五個驅(qū)動因素，其他的碳排放變量可以統(tǒng)一為為：

式中：A同時代表CI、EM、EE、IS、GP、P 這些碳排放驅(qū)動因素。

3.2 結(jié)果分析

根據(jù)前文建立的模型，以2005 年為基準(zhǔn)年計算得出河北省物流業(yè)的碳排放各個碳排放量影響因素的分解結(jié)果，最終的分析結(jié)果如表2 所示。

表2 河北省物流業(yè)的碳排放各個影響因素碳排放變化量

在五個影響因素中，能源結(jié)構(gòu)、人均GDP 和人口規(guī)模這三個影響因素累積為正值，表明在所研究的年份中這三個影響因素對河北省的碳排放起到了助推作用，即人均GDP 越高、人口規(guī)模越大隨之物流業(yè)碳排放量也會增加，同時可見碳排放對能源結(jié)構(gòu)也有一定的依賴程度，其中人均GDP 的累積影響值是最大的；能源效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)這兩個影響因素累積為負(fù)值，表明這些影響因素對物流業(yè)碳排放起到了抑制的作用，能源效率的抑制作用累積最強。也就是說，河北省在能源結(jié)構(gòu)、人均GDP 和人口規(guī)模這三個影響因素方面需要改善，這是未來減排的著力點。而通過進一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源效率，可以有效地改善物流業(yè)碳排放量大的問題。

能源效率驅(qū)動因素影響下的碳排放變化量隨時間變化較為劇烈，而能源結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模驅(qū)動因素影響下的碳排放變化量隨時間變化較為緩慢。這說明，能源效率這一驅(qū)動因素是相對可變化的，是可以較為容易的通過優(yōu)化能源效率而達(dá)到減少碳排放量目的。隨著時間的推移，碳排放量主要呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。而在2020 年，碳排放量出現(xiàn)了明顯的下滑，主要是因為這一年新冠疫情的爆發(fā)影響了物流業(yè)的發(fā)展。將碳排放量和碳排放變化量的變化趨勢對比，可以發(fā)現(xiàn)二者的變化趨勢基本一致，說明LMDI 因素分解法對碳排放影響因素的分解是可靠有效的。

4 物流業(yè)發(fā)展與碳排放脫鉤效應(yīng)研究

4.1 模型建立

近幾年來，國內(nèi)一些學(xué)者用“脫鉤”概念及其指標(biāo)來反映經(jīng)濟增長與二氧化碳排放之間的關(guān)系。依據(jù)Tapio 脫鉤模型測度方法，脫鉤指數(shù)的計算公式如下：

式中：T為脫鉤指數(shù)；Yt為t年的物流業(yè)生產(chǎn)總值；ΔY=Yt-Yt-1，為t年的物流生產(chǎn)總值與t-1 年的物流生產(chǎn)總值之差；Ct為t年的碳排放總量；TEM、TEE、TIS、TGP、TP分別為能源結(jié)構(gòu)脫鉤系數(shù)、能源效率脫鉤系數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)脫鉤系數(shù)、人均GDP 脫鉤系數(shù)以及人口規(guī)模脫鉤系數(shù)。根據(jù)彈性指數(shù)不同，物流業(yè)碳排放變化量與物流業(yè)生產(chǎn)總值變化量之間的關(guān)系可以劃分為不同的脫鉤狀態(tài)。

4.2 結(jié)果分析

隨著河北物流業(yè)的不斷發(fā)展，根據(jù)上文建立的模型，通過計算可得河北省碳排放的Tapio 脫鉤指數(shù)與脫鉤狀態(tài)如表3 所示。

表3 河北省物流業(yè)碳排放脫鉤狀態(tài)

據(jù)表3 所示，2006 年與2007 年脫鉤狀態(tài)均為弱脫鉤，弱脫鉤狀態(tài)表明物流行業(yè)二氧化碳排放變化量與物流行業(yè)生產(chǎn)總值變化量均呈增加趨勢且二氧化碳排放增加速度慢于生產(chǎn)總值增加速度。2008 年與2009 年則表現(xiàn)為強脫鉤的狀態(tài)，表明生產(chǎn)總值呈增加趨勢但二氧化碳排放呈降低趨勢，是最為理想的社會發(fā)展情態(tài)。2010 年、2016 年與2018 年的脫鉤狀態(tài)依次表現(xiàn)為擴張連接、擴張負(fù)脫鉤和擴張負(fù)脫鉤，這些狀態(tài)都表明物流行業(yè)的發(fā)展與二氧化碳排放量的增長有很強的正相關(guān)性，是不理想的社會發(fā)展情態(tài)。

可以在表中數(shù)據(jù)分析可得，從2006—2020 年物流業(yè)生產(chǎn)總值穩(wěn)步上升，即ΔY/Y總是大于0；而碳排放變化量，即ΔC在2008、2009、2014、2015、2017和2020 年這些年份實現(xiàn)了碳排放變化量下降，所以在這些年份中脫鉤狀態(tài)均為強脫鉤，即社會最希望的碳排放減少而生產(chǎn)總值增加。結(jié)合表2 分析可知，導(dǎo)致ΔC為負(fù)的重要影響因素為能源效率，根據(jù)數(shù)學(xué)公式可得EEt

5 結(jié)論

通過上述分析可得，河北省物流行業(yè)的碳排放量呈現(xiàn)逐年上升趨勢，在六個驅(qū)動因素中，能源結(jié)構(gòu)、人均GDP 和人口規(guī)模對河北省物流業(yè)的碳排放規(guī)模不斷擴大起到了一定助推作用，其中人均GDP 對物流行業(yè)的碳排放量的影響更為顯著；而能源結(jié)構(gòu)和能源效率這些驅(qū)動因素對河北省物流業(yè)碳排放起到了一定的抑制作用。此外，在所研究的年度中，河北省物流業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展和碳排放的脫鉤狀態(tài)除個別年份以外，更多地表現(xiàn)為弱脫鉤所以物流業(yè)還應(yīng)繼續(xù)制定相應(yīng)的針對性政策以推動物流產(chǎn)業(yè)向低碳環(huán)保的方向發(fā)展，并盡早完成節(jié)能減排和碳排放與經(jīng)濟增長真正意義上的脫鉤。據(jù)此給出一些建議。

5.1 優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)

可以根據(jù)收集的數(shù)據(jù)可知，河北省物流行業(yè)主要使用的能源為各種油類燃料，其他占比相對較小。為了減少物流行業(yè)碳排放量，應(yīng)該致力于開發(fā)新型清潔能源、提高使用清潔能源的使用率、增加一些碳排放系數(shù)低的能源的使用。

5.2 提高能源效率

能源效率對物流業(yè)碳排放變化起到了很強的抑制作用，所以提高能源效率對物流業(yè)的低碳綠色發(fā)展是有效果的。一方面，實現(xiàn)“開源”，提高清潔能源在物流整個過程的利用率，如使用新能源汽車來實現(xiàn)運輸配送，同時也要提高清潔能源的轉(zhuǎn)化率。另一方面，實現(xiàn)“節(jié)流”，減少物流運營過程中的不必要能源浪費，如支持物流倉儲、包裝低碳化，較少物流作業(yè)過程中的廢氣、廢物排放。

5.3 改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是抑制物流業(yè)碳排放的重要驅(qū)動因素，改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是減少物流行業(yè)碳排放量的有效途徑。要改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)就需要創(chuàng)新，而技術(shù)創(chuàng)新又是一個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展命脈。在運輸管理方面必須不斷創(chuàng)新，以降低甚至避免空返運送和迂回運輸所帶來的能源浪費問題。