城市公共交通碳排放效率研究

王 杰,鄭 琰

(南京林業(yè)大學 汽車與交通工程學院, 南京 210037)

0 引言

隨著城市化和機動化進程的加快,各城市的交通運輸發(fā)展迅速的同時碳排放量也逐年激增,呈現(xiàn)出占比大、增長速度快、達峰慢的趨勢。近年來,交通運輸碳排放成為了城市發(fā)展過程中的主要碳排放源之一[1]。與此同時,城市規(guī)模進一步擴大,城市人口逐年增加,居民生產(chǎn)生活對交通的需求日益增長,導致城市碳排放問題日趨嚴重,因此,以城市為單元研究碳排放問題尤其必要。

眾多學者對城市碳排放問題作了研究,針對城市客運碳排放問題,劉爽等[2]利用不同的方法分析測算了城市交通碳排放現(xiàn)狀,結合低碳目標探討了城市客運交通結構優(yōu)化模型的3種發(fā)展情景。王白雪等[3]對2006—2015年北京市公共交通系統(tǒng)的碳排放進行了測算,利用超效率SBM模型分析了碳排放效率,借助ML指數(shù)分析了全要素生產(chǎn)率跨期動態(tài)變化。朱順應等[4]利用三階段超效率SBM-DEA模型和SFA方法,測算城市客運工具碳排放效率,構建效率貢獻度和邊際效應模型分析投入產(chǎn)出要素的效率貢獻度及其邊際效應。馮海霞等[5]利用高德平臺提供的擁堵延時指數(shù)數(shù)據(jù),定量分析不同城市交通運行狀況對機動車碳排放的影響,在不同交通運行狀況下對機動車碳排放的估算。馬金玲等[6]以廣東省城市客運交通為研究對象,基于2005—2015年私人交通(私人載客汽車和摩托車)碳排放測算數(shù)據(jù)和公共交通(公共汽電車、出租車和軌道交通)碳排放公布數(shù)據(jù),應用主成分分析法對其影響因素進行分析。

綜上可發(fā)現(xiàn),針對城市碳排放問題,主要包括貨運和客運2個方面,許多研究表明,公共交通對城市碳排放具有明顯的抑制作用[7],但對城市公共交通碳排放效率進行的研究存在一定的缺口,碳排放效率多為宏觀層面的研究,如國家層面、省域層面的交通碳排放效率,從微觀上對某一城市公共交通碳排放效率進行評價的研究較少,且很少會考慮非期望產(chǎn)出,如污染排放等。其次,將碳排放作為非期望產(chǎn)出的全要素效率評價多為靜態(tài)分析,鮮有結合交通運輸碳排放全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化。因此關注公共交通運輸碳排放效率,具有一定的研究空間和創(chuàng)新性。

本文利用帶非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型,以南京為例進行研究,計算出其公共交通碳排放效率,再通過ML指數(shù)進行動態(tài)分析,動靜結合進行分析研究,為發(fā)展低碳高效公共交通提供科學依據(jù),為緩解城市交通擁擠,節(jié)約能源,改善城市環(huán)境添磚加瓦。

1 研究方法

1.1 公共交通碳排放測算

城市公共交通是指城市中供公眾乘用的、經(jīng)濟方便的各種交通方式的總稱。主要包括公共汽車、電車、軌道交通(地鐵、輕軌、有軌電車、索道、纜車)、出租汽車、公共輪渡、共享自行車等。文章主要考慮公共汽車、電車、軌道交通、出租汽車碳排放量,共享自行車的碳排放量為零,故不考慮,客運輪渡運營數(shù)據(jù)較難獲取,故忽略不計。現(xiàn)目前進行碳排放測算方法主要有“自上而下”法和“自下而上”法,“自上而下”法進行碳排放測算時,結果較為準確,但需要各種交通方式的能源消耗量,這類數(shù)據(jù)難以獲取,因此,采用“自下而上”的碳排放測算方法,根據(jù)各交通方式的客運周轉量和人均每千米碳排放量進行測算,公式如下:

(1)

通過南京統(tǒng)計年鑒,可查到南京市客運周轉量和各類交通方式的客運量,通過3類交通方式的客運量算出每類出行方式的出行分擔率,由表1可以看出,這11年來,南京市軌道交通出行率在逐年上升,公交和出租的出行分擔率在逐年下降。然后利用分擔率和客運周轉量相乘,可間接得到每類出行方式的客運周轉量,如表2所示。

表1 南京市公共交通客運量和出行分擔率

表2 南京公共交通客運周轉量(萬人·km)

查閱相關研究[3]可估算得到公共汽電車、軌道交通和出租車3種交通方式人均每千米碳排放量為0.069、0.042、0.2 kg/人。由此可測算出2010—2020年南京市公共交通系統(tǒng)的碳排放量,如表3所示。

表3 2010—2020南京市公共交通碳排放估計 萬t

1.2 碳排放效率研究方法

數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)中基礎經(jīng)典的模型是CCR模型[8]與BCC模型[9],這2種模型存在一個共同的缺陷,在對同一類型的DMU進行效率評價時,會出現(xiàn)多個效率值為1的決策單元,一旦這種現(xiàn)象出現(xiàn),便會導致無法對決策單元進行有效的評價。為解決這一問題,Kaoru[10]建立了SBM模型,即將松弛變量引入DEA模型中。隨后,Kaoru[11]對SBM進行了進一步拓展,利用超效率模型,將超效率模型和SBM模型進行靈活的組合,建立起了Super-SBM模型。Kaoru并沒有給出帶有非期望產(chǎn)出超效率SBM模型的公式,參考文獻[12]推導的公式,使用帶有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型評估DMU。

假設有n個決策單元需要進行效率評價,DMUi(i=1,…,n),每個決策單元中包含投入指標及產(chǎn)出指標,根據(jù)研究需要,考慮到產(chǎn)出指標中包含非期望產(chǎn)出,那么,這時可以設定投入要素k、期望產(chǎn)出p1及非期望產(chǎn)出p2,將3個指標用向量表示:x∈Rk、yg∈Rp1和yb∈Rp2,生產(chǎn)可能性集合P可以表示為:

(2)

式中:λ∈Rn是一個常數(shù)向量,可以用來描述各個要素的相對權重。假設規(guī)模報酬不變,當SBM模型的計算結果值為1時,則可以建立非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型,其模型表示為:

(3)

(4)

2 投入產(chǎn)出指標

在對公共交通碳排放效率進行研究時,各項投入產(chǎn)出指標的正確選擇對于研究問題至關重要。綜合考慮城市公共交通特點和數(shù)據(jù)的可獲得性,結合經(jīng)濟學中資金和勞動兩大投入要素,選取車輛運營數(shù)量、人均道路擁有面積、能源消耗量為投入指標,客運周轉量和碳排放量為產(chǎn)出指標,其中碳排放量為非期望產(chǎn)出指標,如表4所示。

表4 投入產(chǎn)出指標

3 實例計算

3.1 數(shù)據(jù)來源

南京是江蘇省的省會,經(jīng)濟實力和人口規(guī)模,長期以來均位于蘇州之下,經(jīng)濟實力全省第2,人口規(guī)模亦是全省第2,但南京近些年的城市化發(fā)展進程較快,社會經(jīng)濟活動豐富,交通需求量逐年增加,使得南京市交通高速發(fā)展,公共交通系統(tǒng)建設日趨完善?，F(xiàn)選取南京市2010—2020年的公共交通系統(tǒng)為研究對象,各種交通運輸方式的車輛運營數(shù)量、客運量、人均道路面積擁有量來源于《南京市統(tǒng)計年鑒》,如圖1—圖4所示。由于公共交通系統(tǒng)固定資產(chǎn)數(shù)據(jù)較難獲得,把交通運輸、倉儲郵政的固定資產(chǎn)看成公共交通系統(tǒng)的固定資產(chǎn)進行碳排放效率分析。

圖1 交通運輸郵政和倉儲的固定資產(chǎn)曲線

圖2 車輛運營數(shù)量曲線

圖3 客運量曲線

圖4 人均道路面積曲線

由圖3可知,從2010—2018年南京市的出租車和公交車的客運量逐年減少,而軌道交通的客運量逐年增加,從側面反映出南京市軌道交通的發(fā)展迅速,軌道交通的居民出行分擔率也在逐年上升。然而隨著人們生活的快速發(fā)展,居民出行的質(zhì)量要求提高,私家車急劇增加,使得地面堵車情況日益嚴重,人們更多選擇軌道交通這便捷且不存在堵車風險的出行方式,也就使得南京公交和出租車規(guī)模雖在不斷擴展,但客運量卻在下降。

有關數(shù)據(jù)顯示,2019年江蘇省人均道路面積為25.41 m2,其中南京市人均道路面積為24.30 m2。表明南京市的人均道路擁有面積在全省處于平均水平。縱觀南京道路結構,可發(fā)現(xiàn)主、次干道各占40%,而支路只占不到20%。主次干道偏多,造成車輛大量擁擠在主次干道,容易造成擁堵。

3.2 非期望產(chǎn)出超效率SBM結果分析

宏觀來看,以南京市2010—2020年3種交通方式綜合起來的11組數(shù)據(jù)作為決策單元,其中不考慮3種交通方式的差異性,將車輛運營總數(shù)統(tǒng)一進行求和,每一年的客運周轉量已知,碳排放量為3種交通方式每年碳排放量總和,應用規(guī)模報酬不變的非期望產(chǎn)出超效率SBM模型進行求解,得到結果如圖5所示。

圖5 南京市2010—2020年公共交通碳排放綜合效率曲線

綜合來看,南京市公共交通系統(tǒng)11年來有6年的碳排放效率未達到有效,雖然有5年達到有效,但碳排放效率值近似于1且有下降趨勢。整體上呈現(xiàn)出先上升再下降,2014年降到最低然后上升,逐漸趨于平穩(wěn),但2020年有下降趨勢。2014年,車輛運營數(shù)量大幅增加,增加了5 000輛,但客運周轉量卻大幅下降了760 687萬人· km,說明在2014年公共交通的出行分擔率較低,3類公共交通方式的利用率低,導致該年碳排放效率在11年間處于最低點。

微觀來看,以南京市2010—2020年3種公共交通方式的33組數(shù)據(jù)作為決策單元,應用規(guī)模報酬不變的非期望產(chǎn)出超效率SBM模型進行求解,得到結果如表5所示。

表5 南京市2010—2020年公共交通碳排放SBM效率值

從表5可以清晰看出,2010—2020年軌道交通碳排放效率值均超過1且逐年增加,達到有效。公交除2017年和2020年未達到有效,其余年份效率值超過1達到有效,但總體來看效率值在逐年減小。出租車除2013年、2019年、2020年效率值達到1,其余年份效率值都在0.3～0.4,未達到有效。

南京公交共計12個線路,572路公交,其中市區(qū)線路公交占比較大,公交覆蓋面較廣。作為傳統(tǒng)的公共交通工具,公交車可滿足大量乘客的出行需求,隨著居民“公交優(yōu)先,綠色出行”意識的不斷提高,公交一直都保持著不錯的碳排放效率,但近幾年出現(xiàn)下降趨勢。究其主要原因有:① 與城市道路結構不合理導致早晚高峰堵車嚴重,居民公交出行難;② 私家車激增,公交車的吸引力不夠;③ 公交車的油費支出和后期維護費用較高。

作為碳排放效率最高且保持穩(wěn)定增長趨勢的軌道交通具有運量大、便捷快速、節(jié)能環(huán)保的特點[13]。南京市的軌道交通主要包括有軌電車和地鐵,其中主要以地鐵為主,在2010年前后,全國各大城市紛紛興建地鐵之時,南京避開環(huán)線,轉而大力發(fā)展城郊。據(jù)相關資料顯示,南京不僅是較早發(fā)展郊區(qū)線路的城市,也是最早一批實現(xiàn)區(qū)區(qū)通地鐵的城市。南京地鐵官網(wǎng)顯示:南京市域軌道交通共計22條線路,其中城市軌道14條,都市圈軌道8條,老城區(qū)軌道站點600 m,半徑覆蓋率達75%,主城區(qū)軌道站點800 m,半徑覆蓋率達70%。其中南京地鐵運營線路11條線,不管是在規(guī)劃建設和人文建設上都有很大的吸引力,是眾多居民出行的首選。

出租車是城市重要的交通工具,是公共交通的補充形式。出租車靈活、快捷,為社會和群眾提供個性化服務[14]。南京市出租車加收了雙計費和返空費,汽油燃料價格上漲,使得居民乘坐出租車的成本大幅上升,與此同時出現(xiàn)了各類打車平臺,如“滴滴打車”“高德打車”“專車服務”等,相較正規(guī)出租車存在較大的價格優(yōu)勢。再加上地鐵輕軌的迅速、發(fā)展,使得市內(nèi)的主要街道和線路依靠地鐵和輕軌轉車便能暢通無阻,地鐵的代替效應明顯。因此,整體上看,出租車使碳排放效率較低,如何提高其碳排放效率是一個亟需解決的問題。

3.3 Malmquist-Luenberger指數(shù)結果分析

文獻[15]根據(jù)產(chǎn)出導向的方向距離函數(shù)在 Malmquist 指數(shù)的基礎上推導出帶有非期望產(chǎn)出的M指數(shù),并命名為 Malmquist_Luenberger指數(shù)。用上文計算出的效率值套用M指數(shù)計算公式來計算ML指數(shù)。ML指數(shù)可分解為EC 效率變化和 TC 技術變化(技術進步),EC 又可以進一步分解為純技術效率變動(PEC)和規(guī)模報酬效率變動(SEC)。分解公式如下:

對3種公交通方式的碳排放效率指數(shù)進行分解,結果如表6。

表6 南京市3種公共交通方式的碳排放效率指數(shù)及其分解

從ML指標來看,3種交通運輸方式的差異指數(shù)分解結果差異較大。公交僅在2014年和2018年達到有效,出租車僅在2012年、2014年、2015年達到有效,而軌道交通除2014年、2017年、2019年3年未達到有效,其余年份均達到有效。說明南京公交和出租車在公共交通運輸系統(tǒng)內(nèi)的出行分擔率和軌道交通相比較差。

從指數(shù)分解結果縱向來看,公交EC效率變化指數(shù)僅有2年達到有效,且有下降趨勢,而TC 技術變化指數(shù)僅4年未達到有效。說明南京公交在技術上有進步,但在效率上仍有很大進步空間,要想提高碳排放效率,就應該提高公交的運營效率,科學規(guī)劃運營路線,增加客運量,更換新能源公共汽車減少能耗是公交亟需解決的問題。

反觀軌道交通11年內(nèi),有8年的效率變化指數(shù)比技術變化指數(shù)大,說明南京軌道交通在公共交通運輸系統(tǒng)內(nèi)的出行分擔率較高且效率較高,技術變化指數(shù)小,說明南京軌道交通還有進步空間,這與當前南京地鐵擴建和延長線路的規(guī)劃建設相符,進一步說明南京軌道交通建設的規(guī)劃設計具有一定的前沿性和有效性。而出租車的分解結果就比其他2類方式的分解結果差,不管是效率變化還是技術變化,11年內(nèi)大部分年份的指數(shù)均未達到有效,但總體上看,出租車的效率變化指數(shù)要比技術進步指數(shù)優(yōu),但其內(nèi)部不平衡。說明出租車在效率上提升空間不大,提高其碳排放效率的關鍵在于提高技術,技術革新不僅要求提高出租車出行的便捷程度,還要提高碳排放效率。

根據(jù)表6,對指數(shù)分解結果進一步分解。從時間維度可計算出,2010—2020年南京市公共交通碳排放效率指數(shù)平均值及其進一步分解,如表7所示。

表7 2010—2020年南京市公共交通碳排放效率指數(shù)平均值及其分解

總體上來看,南京11年的ML指數(shù)平均值為0.982,未達有效,技術效率和技術進步平均值達到有效,但是均未達到優(yōu)良狀態(tài),均未超過1.1,二者相比,技術進步已成為制約公共交通運輸碳排放效率提高的主要因素,從技術效率來看,純技術效率變化指數(shù)大都優(yōu)于規(guī)模變動效率,南京公共交通系統(tǒng)技術效率指數(shù)在逐年增加,但規(guī)模效率指數(shù)卻無顯著提高,側面說明技術規(guī)模投入的無效化,導致技術效率不高,難以帶動生產(chǎn)力的提高。另外技術進步指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢,說明公共交通系統(tǒng)的技術革新有待進一步發(fā)展,相關部門應該聯(lián)合涉及的各個企業(yè)做出技術上的改變,提高公共交通運輸系統(tǒng)的碳排放效率。

4 結束語

4.1 結論

本文以南京市公共交通系統(tǒng)中公交、軌道交通、出租車為研究對象,采用自下而上的碳排放測算方法,測算出2010—2020年南京市3類交通方式碳排放量,結果顯示,軌道交通的碳排放量一直處于增長狀態(tài),直至2020年,由于疫情出現(xiàn)跳躍式減少,而公交和出租車2010—2019年處于平穩(wěn)減少狀態(tài),但從2020年開始,碳排放量則開始呈跳躍式急降。

通過建立非期望產(chǎn)出超效率SBM模型測算出2010—2020年南京市3類交通方式碳排放效率,結果顯示:從空間維度來看,軌道交通碳排放效率指數(shù)明顯優(yōu)于公交和出租車,公交其次,出租車最差。11年間,公交運營效率指數(shù)普遍低于技術進步指數(shù),而軌道交通與之相反,出租車與公交和軌道交通相比,2個指數(shù)都不理想。說明南京公共交通系統(tǒng)碳排放效率在運營效率和技術效率上存在問題。從時間維度上看,以2010年為基數(shù),往后10年間,南京公共交通系統(tǒng)碳排放效率有5年全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)大于1,達到有效,5年小于1,未達到有效,指數(shù)變化呈上下波動狀態(tài)。說明南京公共交通運輸系統(tǒng)的運營效率與技術進步不匹配,技術進步是制約其碳排放效率增長的主要因素,因此,公共交通系統(tǒng)應加大技術投入,使技術投入與運營效率相匹配,提高碳排放效率。

4.2 建議

針對南京公共交通系統(tǒng)碳排放效率問題,提出幾點建議:

1) 提高減排技術水平,鼓勵支持新能源汽車的研發(fā),從源頭上減少碳排放量,提高公共交通系統(tǒng)碳排放效率。加強職能交通建設,實時、準確、高效地對公共交通進行控制和管理,合理規(guī)劃公交車的運營路線,減少早晚高峰堵車現(xiàn)象,有效利用道路資源,適當與軌道交通資源進行一定的整合和換乘,提高公交的便捷性和舒適性;對于正在擴建的軌道交通,應合理進行規(guī)劃調(diào)度,充分利用公共交通資源;對于出租車而言,要想提高其吸引力,首先就得改變車耗和價格,鼓勵新能源汽車的投入使用,可以和各打車平臺建立合作關系,降低價格,保證居民出行便捷又增加客運量。

2) 貫徹落實減排政策,相關研究表明公共交通的發(fā)展對碳排放起抑制作用,因此需大力發(fā)展公共交通系統(tǒng),落實與其相關企業(yè)低碳政策的實施。繼續(xù)堅持公交優(yōu)先政策,出臺政策控制公交車和出租車總量,淘汰一些老舊耗油量大的車輛,適當給一些低排放的公交公司或出租車公司資金補貼,鼓勵研發(fā)新能源汽車、純電動車等污染小的車輛。

3) 提高公共交通的吸引力和居民綠色出行意識,加強學校、家庭、社會這三大板塊的節(jié)能減排工作,加強宣傳力度,引導居民公共交通出行,減少私家車的使用,提高公共交通出行率。