基于SD模型的廣東省貨運(yùn)碳排放系統(tǒng)仿真研究

姜卓揚(yáng)，張冠湘

本刊核心層次論文

基于SD模型的廣東省貨運(yùn)碳排放系統(tǒng)仿真研究

姜卓揚(yáng)，張冠湘

(華南理工大學(xué) 電子商務(wù)系，廣東 廣州 510006)

為了解決全球氣候變暖帶來(lái)的問題，各國(guó)政府試圖通過制定相關(guān)政策限制交通運(yùn)輸領(lǐng)域碳排放。我國(guó)國(guó)務(wù)院印發(fā)的《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》對(duì)交通運(yùn)輸領(lǐng)域的二氧化碳排放提出了一個(gè)明確的目標(biāo)，可見促進(jìn)交通運(yùn)輸領(lǐng)域的碳減排是十分重要的。本文以廣東省貨運(yùn)碳排放系統(tǒng)為研究對(duì)象，聚焦貨物長(zhǎng)途運(yùn)輸方式的轉(zhuǎn)變對(duì)碳排放量的影響，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)思想構(gòu)建了包含經(jīng)濟(jì)、運(yùn)輸、能源、環(huán)境四個(gè)子系統(tǒng)的SD模型，并通過情景設(shè)置法來(lái)進(jìn)行政策模擬，得出交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整是最有效的減排手段、組合政策的效果優(yōu)于單一政策等結(jié)論。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)；碳排放；政策模擬；減排路徑

近年來(lái)，全球氣候變暖情況日益加劇。2021年，全球平均溫度較工業(yè)化前水平高出1.11℃，是有完整氣象觀測(cè)記錄以來(lái)的七個(gè)最暖年份之一[1]。氣候變暖現(xiàn)象的發(fā)生是由于溫室效應(yīng)的不斷累積，而溫室效應(yīng)則是由溫室氣體的大量排放導(dǎo)致的，因此，為阻止全球變暖趨勢(shì)，對(duì)溫室氣體排放的控制是必不可少的。早在1992年，聯(lián)合國(guó)就專門制定了《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》，促使發(fā)達(dá)國(guó)家減少二氧化碳及其他溫室氣體的排放量并將相關(guān)技術(shù)和信息轉(zhuǎn)讓給發(fā)展中國(guó)家。在這種氣候變化的嚴(yán)峻形勢(shì)下，自2003年英國(guó)提出“低碳經(jīng)濟(jì)”這一概念以來(lái)，以可持續(xù)性發(fā)展為目的的低碳經(jīng)濟(jì)就迅速成為世界各國(guó)政治和經(jīng)濟(jì)博弈的熱點(diǎn)[2]。在此基礎(chǔ)上，越來(lái)越多的國(guó)家提出低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略或者保護(hù)氣候變化的方案，甚至通過立法來(lái)限制碳排放。2020年9月22日，國(guó)家主席習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出：“中國(guó)將提高國(guó)家自主貢獻(xiàn)力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。”截至2022年底，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)4.17億輛，其中汽車3.19億輛。據(jù)測(cè)算，一輛汽車每燃燒一升燃料約排放2.5 kg的二氧化碳，再加上鐵路、水運(yùn)等多種運(yùn)輸方式，交通運(yùn)輸領(lǐng)域有非常大的碳排放量。有研究顯示，運(yùn)輸領(lǐng)域的二氧化碳排放量約占總排放量的27%[3]，具有很大的減排空間，近年來(lái)，已經(jīng)成為政府重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。2021年12月9日，國(guó)務(wù)院印發(fā)《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》，其中就有智能綠色類別下的交通運(yùn)輸二氧化碳排放強(qiáng)度五年累計(jì)下降率5%這一具體目標(biāo)。

綜上所述，研究交通運(yùn)輸領(lǐng)域的節(jié)能減排既是有意義的也是迫在眉睫的。除此之外，交通運(yùn)輸業(yè)的節(jié)能和低碳發(fā)展也受到了很多國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的高度重視，他們圍繞著交通運(yùn)輸能源消耗、碳排放、可持續(xù)發(fā)展等方面進(jìn)行了不斷的研究與探索。顧譽(yù)鑫等[4]通過LDMI理論，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)2011—2020年交通運(yùn)輸碳排放的影響因子進(jìn)行分解，分解成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口規(guī)模和能源強(qiáng)度三個(gè)方面，并就不同因子對(duì)碳排放量的影響加以分析；劉淳森等[5]基于1990—2019年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用LSTM碳排放模型和情景分析法，對(duì)中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放峰值進(jìn)行預(yù)測(cè)。隨著系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法的廣泛應(yīng)用，越來(lái)越多的學(xué)者使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)來(lái)研究經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境系統(tǒng)及政策模擬問題。由于交通運(yùn)輸領(lǐng)域與經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境等方面是密不可分的，因此，交通運(yùn)輸領(lǐng)域的研究也越來(lái)越多地采用了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)思想及方法，其中有一些學(xué)者圍繞著可持續(xù)發(fā)展理念，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法對(duì)碳減排策略進(jìn)行了研究。麥文雋等[6]從系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的視角對(duì)城市客運(yùn)交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，對(duì)區(qū)域的城市交通能源消耗和碳排放進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)，并將相關(guān)政策和規(guī)劃作為沖擊變量，分析其對(duì)該區(qū)域城市交通的節(jié)能減排效果，并對(duì)政府在城市客運(yùn)交通領(lǐng)域的節(jié)能減排工作提出了建議。NIMA等[7]構(gòu)建了包含多種車隊(duì)的德黑蘭城市交通系統(tǒng)，探究用天然氣代替?zhèn)鹘y(tǒng)石油燃料后城市交通碳排放的情況。

從上述的國(guó)內(nèi)外研究中可以看出，諸多學(xué)者應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)構(gòu)建交通運(yùn)輸系統(tǒng)模型并對(duì)其碳排放量進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)，但主要集中在城市交通領(lǐng)域。本文圍繞廣東省貨運(yùn)系統(tǒng)進(jìn)行研究，聚焦貨物長(zhǎng)途運(yùn)輸方式的轉(zhuǎn)變對(duì)碳排放量的影響，其中也考慮到同一種運(yùn)輸方式不同運(yùn)輸設(shè)備所需能源不同的因素，并加入政策的考量，對(duì)主流的減排路徑加以分析。本研究結(jié)合廣東省實(shí)際情況，構(gòu)建了包含四個(gè)子系統(tǒng)的廣東省貨運(yùn)系統(tǒng)SD模型，對(duì)其碳排放量進(jìn)行仿真研究。由于交通運(yùn)輸節(jié)能減排主要包括結(jié)構(gòu)性節(jié)能減排、技術(shù)性節(jié)能減排和管理性節(jié)能減排，因此，利用情景模擬法來(lái)設(shè)置不同情景進(jìn)行分析對(duì)比，得出交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整是最有效的減排手段、組合政策的效果優(yōu)于單一政策等結(jié)論。

一、模型的建立與檢驗(yàn)

（一）仿真邊界

對(duì)廣東省貨物運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行仿真，需要先明確仿真邊界。本文旨在通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)構(gòu)建一個(gè)包含公路、水路、鐵路運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)系統(tǒng)，盡可能真實(shí)地模擬出廣東省貨運(yùn)系統(tǒng)的碳排放量。通過不同的情景設(shè)置，同時(shí)改變一種或多種輔助變量，來(lái)觀察碳減排的效果。

本文以交通運(yùn)輸為核心分析廣東省貨運(yùn)碳排放系統(tǒng)的子系統(tǒng)構(gòu)成，選擇與之相關(guān)的經(jīng)濟(jì)、運(yùn)輸、能源、環(huán)境四個(gè)子系統(tǒng)，見圖1。

圖1 子系統(tǒng)關(guān)系圖

以運(yùn)輸系統(tǒng)為核心的四個(gè)子系統(tǒng)息息相關(guān)。國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的蓬勃發(fā)展會(huì)促進(jìn)運(yùn)輸市場(chǎng)的繁榮，運(yùn)輸系統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)也會(huì)促使一部分社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步增長(zhǎng)，所以二者是相互促進(jìn)的關(guān)系；運(yùn)輸系統(tǒng)的正常運(yùn)行少不了能源的消耗，此二者是運(yùn)輸系統(tǒng)促進(jìn)能源消耗的關(guān)系；能源消耗促進(jìn)了CO2的排放；CO2的排放抑制了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展反過來(lái)也會(huì)抑制CO2的排放，二者是相互抑制的關(guān)系。

（二）基本模型

根據(jù)四個(gè)子系統(tǒng)畫出的存量流量圖見圖2。

圖2 廣東省貨運(yùn)碳排放系統(tǒng)存量流量圖

根據(jù)上述的影響因素和因果關(guān)系，設(shè)定2010年為仿真的初始年份，2025年為仿真的結(jié)束時(shí)間，仿真步長(zhǎng)為1年，以2010—2020年的數(shù)據(jù)為調(diào)試約束條件，預(yù)測(cè)2021—2025年碳排放的發(fā)展趨勢(shì)。

本文通過查找最新的《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》[8]《中國(guó)交通年鑒》[9]《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》[10]《交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《鐵道統(tǒng)計(jì)公報(bào)》等統(tǒng)計(jì)資料，利用SPSS軟件中的線性回歸方法進(jìn)行變量間的擬合，還利用指數(shù)平滑法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，對(duì)一些輔助變量用表函數(shù)的方式進(jìn)行賦值，并對(duì)一些反應(yīng)較慢的變量設(shè)置延遲，模型中的主要變量方程式見表1。

表1 主要變量方程式

（三）模型有效性檢驗(yàn)

模型有效性檢驗(yàn)是為了驗(yàn)證模型與現(xiàn)實(shí)狀況的符合程度，可以分為直觀檢驗(yàn)、運(yùn)行檢驗(yàn)、歷史檢驗(yàn)以及靈敏度分析這四種方法，其目的是評(píng)估模型的正確性、有效性和信度。本文選取運(yùn)行檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證因果關(guān)系、變量設(shè)置的合理性以及量綱的一致性，并用歷史檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證模型的信度。

運(yùn)行檢驗(yàn)是指通過改變仿真步長(zhǎng)來(lái)觀察模型的仿真情況[11]。如果仿真結(jié)果受仿真步長(zhǎng)的影響很大，則認(rèn)為模型存在運(yùn)行問題；如果仿真結(jié)果受仿真步長(zhǎng)的影響較小，則認(rèn)為模型運(yùn)行穩(wěn)定。在運(yùn)行檢驗(yàn)中，設(shè)置仿真步長(zhǎng)分別為0.25、0.5和1年，觀察的運(yùn)行情況，得到的結(jié)果如圖3所示。當(dāng)仿真步長(zhǎng)發(fā)生變化的時(shí)候，狀態(tài)變量的變動(dòng)趨勢(shì)較為一致，且數(shù)據(jù)變化幅度非常小，這證明模型較為穩(wěn)定，不存在運(yùn)行問題，也不會(huì)出現(xiàn)病態(tài)的結(jié)果。

歷史檢驗(yàn)是將模擬結(jié)果與已有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比[12]，計(jì)算出主要變量仿真結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的相對(duì)誤差，對(duì)模型的可靠性和準(zhǔn)確性做出判斷。相對(duì)誤差的計(jì)算方法為仿真值與實(shí)際值之差比上實(shí)際值，本文選取和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量這兩個(gè)較為重要的變量來(lái)進(jìn)行歷史檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2和表3。

圖3 GDP對(duì)比圖

表2 GDP仿真值與歷史值比較

表3 貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量仿真值與歷史值比較

從結(jié)果來(lái)看，和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的仿真值和歷史值誤差不超過±5%，這表明模型的擬合良好，可以較為真實(shí)地反映廣東省的和公、鐵、水路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的歷史狀況，也說(shuō)明了利用該模型進(jìn)行仿真的合理性。

二、政策模擬與分析

（一）政策模擬

利用情景模擬法從結(jié)構(gòu)性節(jié)能減排、技術(shù)性節(jié)能減排和管理性節(jié)能減排三個(gè)策略出發(fā)，設(shè)置包括無(wú)政策情景在內(nèi)的共8種情景，通過與無(wú)政策情景的對(duì)比，了解不同策略的減排效果。

結(jié)構(gòu)性節(jié)能減排是指根據(jù)各種運(yùn)輸方式的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特征，優(yōu)化交通運(yùn)輸資源配置，通過調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)來(lái)達(dá)到節(jié)能減排的目的。技術(shù)性節(jié)能減排是指利用科技手段，通過改進(jìn)交通工具的設(shè)計(jì)和制造，提高交通工具的燃油效率和能源利用率，降低交通工具的碳排放量。管理性節(jié)能減排是指通過改進(jìn)交通管理手段，降低交通擁堵和行車阻力，提高交通運(yùn)輸?shù)男屎土鲿扯?，促使運(yùn)輸朝著規(guī)模化、集約化方向發(fā)展[13]，從而降低交通運(yùn)輸?shù)哪茉聪暮吞寂欧帕俊?/p>

（二）仿真分析

根據(jù)上述三種策略，令2010—2020年所有的變量和參數(shù)不變，假設(shè)情景模擬是從2021年開始。要模擬的8種情景如下：

情景一：無(wú)政策；

情景二：?jiǎn)我徽摺Y(jié)構(gòu)性減排；

情景三：?jiǎn)我徽摺夹g(shù)性減排；

情景四：?jiǎn)我徽摺芾硇詼p排；

情景五：組合政策——結(jié)構(gòu)性、技術(shù)性減排；

情景六：組合政策——結(jié)構(gòu)性、管理性減排；

情景七：組合政策——技術(shù)性、管理性減排；

情景八：組合政策——結(jié)構(gòu)性、技術(shù)性、管理性減排。

由于每種情景都要和無(wú)政策情景進(jìn)行對(duì)比，所以情景一會(huì)在其他情景中作為基準(zhǔn)出現(xiàn)。

情景二是單一政策模擬，策略為結(jié)構(gòu)性減排，設(shè)置為從2021年公路分擔(dān)率開始在基本模型的仿真結(jié)果下逐年下降，2021年下降1%、2022年下降2%、到2025年累計(jì)下降5%；鐵路分擔(dān)率均勻增長(zhǎng)，到2025年增長(zhǎng)3%；在模型中增加水路分擔(dān)率變量，在2021—2025年期間均勻增長(zhǎng)2%，仿真結(jié)果見圖4。

圖4 單一政策——結(jié)構(gòu)性減排效果

仿真結(jié)果顯示，在2025年，貨運(yùn)系統(tǒng)碳排放總量從8 748.18萬(wàn)噸降至6 437.68萬(wàn)噸，減排效果為26.41%。

情景三是單一政策模擬，策略為技術(shù)性減排，設(shè)置為從2021年開始汽油車單位周轉(zhuǎn)量能耗（單耗1）、柴油車單位周轉(zhuǎn)量能耗（單耗2）、燃油船單位周轉(zhuǎn)量能耗（單耗5）、內(nèi)燃機(jī)車單位周轉(zhuǎn)量能耗（單耗7）均勻下降，到2025年累計(jì)下降5%，仿真結(jié)果見圖5。

圖5 單一政策——技術(shù)性減排效果

仿真結(jié)果顯示，在2025年，貨運(yùn)系統(tǒng)碳排放總量從8 748.18萬(wàn)噸降至8 248.3萬(wàn)噸，減排效果為5.71%。

情景四是單一政策模擬，策略為管理性減排，設(shè)置為從2021年開始環(huán)保投資系數(shù)均勻增長(zhǎng)直到2025年總增長(zhǎng)幅度為5%，仿真結(jié)果見圖6。

仿真結(jié)果顯示，在2025年，貨運(yùn)系統(tǒng)碳排放總量從8 748.18萬(wàn)噸降至8 714.4萬(wàn)噸，減排效果為0.39%。

情景五是組合政策模擬，策略為結(jié)構(gòu)性、技術(shù)性減排，設(shè)置為其他要素不變，分擔(dān)率變化同情景二；單位周轉(zhuǎn)量能耗變化同情景三，仿真結(jié)果見圖7。

圖6 單一政策——管理性減排效果

圖7 組合政策——結(jié)構(gòu)性、技術(shù)性減排效果

仿真結(jié)果顯示，在2025年，貨運(yùn)系統(tǒng)碳排放總量從8 748.18萬(wàn)噸降至6 030萬(wàn)噸，減排效果為31.07%。

情景六是組合政策模擬，策略為結(jié)構(gòu)性、管理性減排，設(shè)置為其他要素不變，分擔(dān)率變化同情景二；環(huán)保投資系數(shù)的變化同情景四，仿真結(jié)果見圖8。

圖8 組合政策——結(jié)構(gòu)性、管理性減排效果

仿真結(jié)果顯示，在2025年，貨運(yùn)系統(tǒng)碳排放總量從8 748.18萬(wàn)噸降至6 404.49萬(wàn)噸，減排效果為26.79%。

情景七是組合政策模擬，策略為技術(shù)性、管理性減排，設(shè)置為其他要素不變，單位周轉(zhuǎn)量能耗變化同情景三；環(huán)保投資系數(shù)的變化同情景四，仿真結(jié)果見圖9。

圖9 組合政策——技術(shù)性、管理性減排效果

仿真結(jié)果顯示，在2025年，貨運(yùn)系統(tǒng)碳排放總量從8 748.18萬(wàn)噸降至8 214.64萬(wàn)噸，減排效果為6.10%。

情景八是組合政策模擬，策略為結(jié)構(gòu)性、技術(shù)性、管理性減排，設(shè)置為其他要素不變，分擔(dān)率變化同情景二；單位周轉(zhuǎn)量能耗變化同情景三；環(huán)保投資系數(shù)的變化同情景四，仿真結(jié)果見圖10。

圖10 組合政策——結(jié)構(gòu)性、技術(shù)性、管理性減排效果

仿真結(jié)果顯示，在2025年，貨運(yùn)系統(tǒng)碳排放總量從8 748.18萬(wàn)噸降至5 996.91萬(wàn)噸，減排效果為31.45%。不同情景下減排效果的對(duì)比見表4。

表4 不同情景下減排效果比較

由減排效果可以看出，在單一政策中，交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)二氧化碳排放量的影響很大，是減排政策中最有效的；交通領(lǐng)域技術(shù)的進(jìn)步也會(huì)對(duì)二氧化碳排放量產(chǎn)生一定的影響；環(huán)保投資的增加對(duì)二氧化碳排放量的影響不大，只能作為輔助手段。在組合政策中，組合政策的減排效果大于其中包括的任意單一政策的減排效果，又小于其中包含的單一政策減排效果之累加，這表明單一政策之間會(huì)相互影響，政策組合后效果會(huì)打一點(diǎn)折扣，但是這種影響很小，總體而言組合政策還是比單一政策更加合理有效。

三、結(jié)語(yǔ)

本文從經(jīng)濟(jì)、運(yùn)輸、能源、環(huán)境四個(gè)方面出發(fā)，構(gòu)建了廣東省貨運(yùn)碳排放系統(tǒng)。首先明確四個(gè)子系統(tǒng)存在的相互影響關(guān)系，再結(jié)合具體變量和相關(guān)數(shù)據(jù)，確定不同變量間的因果關(guān)系；其次進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，通過各種年鑒和政府網(wǎng)站以及現(xiàn)有的研究，直接或間接地得到數(shù)據(jù)，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法結(jié)合定量分析工具確定參數(shù)；最后根據(jù)因果關(guān)系和具體參數(shù)利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)思想構(gòu)建SD模型，通過模型檢驗(yàn)后，開始進(jìn)行政策模擬。

政策模擬是基于三種主流的減排策略進(jìn)行不同的排列組合，構(gòu)成了包括無(wú)政策情況在內(nèi)的共八種情景。對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析，得出如下結(jié)論：

1. 三種減排策略都可以起到減排效果，其中結(jié)構(gòu)性減排即運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)二氧化碳減排的效果最為明顯。

2. 交通領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步也會(huì)對(duì)二氧化碳排放量產(chǎn)生影響，但減排效果不及結(jié)構(gòu)性減排策略。

3. 環(huán)保投資的增加只能夠產(chǎn)生微弱的減排效果，是三種策略中最差的。

4. 組合政策的二氧化碳減排量大于該組合中任意單一政策的減排量，但小于該組合中所有單一政策的減排量之和。

根據(jù)仿真結(jié)果和上述結(jié)論可以看出，技術(shù)進(jìn)步和環(huán)保投資帶來(lái)的減排效果不明顯，同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新需要的時(shí)間久且無(wú)法預(yù)計(jì)，環(huán)保投資的起效慢見效差，因此，技術(shù)性減排和管理性減排策略只能作為輔助手段對(duì)碳減排起到潛移默化的影響，二氧化碳的排放控制還是要靠運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的調(diào)整。近年來(lái)，相關(guān)政府部門也注意到運(yùn)輸結(jié)構(gòu)失衡的問題，制定相應(yīng)的政策以促進(jìn)貨物運(yùn)輸方式公轉(zhuǎn)水、公轉(zhuǎn)鐵。但是，公路運(yùn)輸?shù)幕A(chǔ)設(shè)施完備，運(yùn)輸線路靈活，可以進(jìn)行門到門的運(yùn)輸，目前還是難以替代的。為了降低公路運(yùn)輸比例，提高水路、鐵路這種低耗能運(yùn)輸方式的占比，可以通過補(bǔ)貼水鐵運(yùn)輸或?qū)愤\(yùn)輸收費(fèi)的方法進(jìn)行調(diào)節(jié)，還可以積極建設(shè)運(yùn)輸樞紐的轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)施，促進(jìn)多式聯(lián)運(yùn)的發(fā)展，或者提高使用清潔能源作為動(dòng)力的運(yùn)輸設(shè)備比例等。

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10.15916/j.issn1674-327x.2023.05.010

U113

A

1674-327X (2023)05-0039-06

2023-02-10

廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃一般項(xiàng)目(GD20CGL46)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(19YJA630107)

姜卓揚(yáng)(1999-)，女，遼寧大連人，碩士生。

張冠湘(1975-)，男，湖南郴州人，教授，博士。

(責(zé)任編輯：許偉麗)