摘 "要:“十四五”期間農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求增加與低碳化經(jīng)濟(jì)之間的矛盾日益突出。通過構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品生命周期,引用數(shù)據(jù)測算四川省冷鏈碳排放量。針對不同農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量數(shù)據(jù),有選擇地使用灰色預(yù)測模型和ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測,最終得到四川省“十四五”期間農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流碳排放量約為5 651.74萬噸,并提出相應(yīng)建議。
關(guān)鍵詞:十四五規(guī)劃;冷鏈物流;碳排放;預(yù)測
"中圖分類號:F259.27 " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.07.034
Abstract: During the \"14th Five-Year Plan\" period, the contradiction between the increasing demand of agricultural cold chain logistics and low-carbon economy is increasingly prominent. By constructing the life cycle of agricultural products, the cold-chain carbon emissions in Sichuan Province were calculated with data. According to the output data of different agricultural products, grey prediction model and ARIMA model were used to predict selectively. Finally, the carbon emission of agricultural cold chain logistics in Sichuan Province during the 14th Five-Year Plan period was about 56 517 400 tons, and corresponding suggestions were put forward.
Key words: the 14th five-year plan; cold chain logistics; carbon emissions; forecast
1 "研究背景
"全球氣候變暖是環(huán)境變化的現(xiàn)狀,溫室氣體是人類亟待減控的威脅。中國自2009年起已成為全球碳排放第一大國,受到來自國際氣候談判和國內(nèi)環(huán)境惡化的雙重壓力。在哥本哈根聯(lián)合國氣候變化會議上,中國政府承諾,到2020年單位GDP的碳排放量將比2005年下降40%~45%。緊接著,2020年9月,中國在第七十五屆聯(lián)合國大會上承諾“將努力實現(xiàn)CO2排放于2030年前達(dá)到峰值,力爭于2060年前實現(xiàn)碳中和”。
"多年來,四川省積極推動低碳建設(shè)?!笆濉逼陂g,四川碳排放強度顯著下降,人均碳排放為3.2噸,是全國最低的兩個省份之一。2021年以來,四川省緊扣“雙碳”目標(biāo),加強減污降碳工作謀劃,積極培育綠色低碳優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),深入推動重點領(lǐng)域節(jié)能降碳,加快健全碳減排支撐體系,綠色低碳轉(zhuǎn)型成效明顯。
"但是,隨著人們生活水平的不斷提高,消費者對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全有了更高的要求,農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求也在逐步增加,伴隨產(chǎn)生的溫室氣體也逐年增加。四川省作為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和消費大省,冷鏈需求旺盛。雖然冷鏈物流可以提高農(nóng)產(chǎn)品的安全性和新鮮度,但會導(dǎo)致更多能源的消耗和溫室氣體的排放,冷鏈物流的高碳特征給經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展及生態(tài)環(huán)境保護(hù)帶來了巨大壓力。對四川省“十四五”期間農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流碳排放量進(jìn)行分析及預(yù)測,對解決農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求增加與低碳化經(jīng)濟(jì)之間的矛盾具有重要意義。
2 "研究現(xiàn)狀
"目前,各學(xué)者在農(nóng)產(chǎn)品和物流碳排放方面進(jìn)行了深入研究。農(nóng)產(chǎn)品碳排放方面研究主要集中在生產(chǎn)領(lǐng)域,王方怡等[1]從化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用機械、農(nóng)用柴油、種植面積、養(yǎng)殖數(shù)量等方面對福建省農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行研究;李彩弟等[2]針對耕作方式、土壤水分、施肥對農(nóng)作物生產(chǎn)碳排放的影響進(jìn)行研究;潘婷[3]同樣針對農(nóng)藥、農(nóng)膜、化肥等農(nóng)資方面分析長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)碳排放時空差異問題。多數(shù)研究重點關(guān)注農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)碳排放問題,而對流通環(huán)節(jié)碳排放研究較少,現(xiàn)有研究主要集中在路徑規(guī)劃方面(康凱等[4],段硯[5])。
物流碳排放方面,省域范圍內(nèi)的研究主要集中在常溫物流研究上。江純霞研究了安徽省物流業(yè)碳排放及其影響因素;耿立艷等[6]測算了河北省物流業(yè)的碳排放量并探討了相關(guān)影響因素;劉彩云[7]核算了河南物流業(yè)碳排放量,并提出低碳策略;李健等[8]研究了京津冀物流業(yè)碳排放脫鉤及影響因素;姜樂平[9]測算了安徽省物流業(yè)碳排放測算,并分析其影響因素。
"綜上所述,對農(nóng)產(chǎn)品碳排放研究主要集中在生產(chǎn)領(lǐng)域,流通領(lǐng)域研究又多集中在路徑規(guī)劃方面,而物流碳排放主要集中于常溫物流的研究,鮮有中觀層面的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流領(lǐng)域碳排放的研究。
3 "研究方法
3.1 "生命周期法。測算農(nóng)產(chǎn)品冷鏈碳排放量的研究方法有生命周期法(LCA)、投入產(chǎn)出法、能源轉(zhuǎn)換法等。但是我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)中未將冷鏈過程中的能源和單位等數(shù)據(jù)單獨列出,故投入產(chǎn)出法、能源轉(zhuǎn)換法等不能使用在區(qū)域冷鏈碳排放核算中。
"生命周期法(LCA)是對產(chǎn)品“從搖籃到墳?zāi)埂钡娜^程進(jìn)行拆解,對整個產(chǎn)品生命周期環(huán)境影響進(jìn)行量化評估。該方法考慮了農(nóng)產(chǎn)品生命周期中所有與客體相關(guān)的活動產(chǎn)生的碳排放,能夠較為全面地分析農(nóng)產(chǎn)品碳排放的本質(zhì)。按照LCA的研究方法,構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品生命周期主要分為四步:
"第一步,建立農(nóng)產(chǎn)品冷鏈流程。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)流通過程中的各個環(huán)節(jié)始終處于低溫狀態(tài)的物流網(wǎng)絡(luò)。
"第二步,范圍界定。大部分研究將農(nóng)產(chǎn)品生命過程拆解為生產(chǎn)、流通和消費三個基本環(huán)節(jié),本文針對冷鏈物流,特指產(chǎn)品流通領(lǐng)域,包括預(yù)冷加工、運輸、儲存、銷售等環(huán)節(jié)。此外,根據(jù)《四川統(tǒng)計年鑒》,需要冷鏈流通的農(nóng)產(chǎn)品有蔬菜及食用菌、水果、水產(chǎn)品、肉類、奶類等五大類。在考慮數(shù)據(jù)的可得性后,最終將研究范圍界定為果蔬、肉類、水產(chǎn)品、奶類在預(yù)冷加工、運輸、儲存、銷售四個環(huán)節(jié)的碳排放。
" 第三步,收集數(shù)據(jù),包括果蔬、肉類、水產(chǎn)品、奶類的需求量以及對應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品在流通過程中的單位碳排放量。
"第四步,計算碳排放量。最后計算四類農(nóng)產(chǎn)品在流通各階段的總碳排放量。
3.2 "GM1,1模型。GM1,1模型對不確定的復(fù)雜系統(tǒng)具有較好的預(yù)測效果。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、消費水平、科技進(jìn)步和政策導(dǎo)向等相關(guān),是一個受多種因素影響的復(fù)雜系統(tǒng),因此在農(nóng)產(chǎn)品預(yù)測上使用GM1,1模型進(jìn)行預(yù)測。
"常用的灰色預(yù)測GM1,1模型設(shè)定如下:
"級比檢驗。首先計算數(shù)列的級比,若所有的級比都落在可容覆蓋區(qū)間內(nèi),則建立GM1,1模型并進(jìn)行灰色預(yù)測。否則,對數(shù)據(jù)做變換處理。
"建立GM1,1模型,用回歸分析求得發(fā)展系數(shù)a的估計值和灰色作用量b的估計值,進(jìn)而得到預(yù)測值。
"模型檢驗,計算相對誤差和級比偏差值,驗證模型效果。
3.3 "ARIMA模型。ARIMA模型作為時間序列建模方法,預(yù)測精度高、序列信息提取充分,采用ARIMA模型對農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測將得到較好精度。其建模過程如下:
"平穩(wěn)性檢驗,查看ADF檢驗結(jié)果,觀察分析值序列是否平穩(wěn),若為非平穩(wěn)序列,則通過差分運算變換成平穩(wěn)序列。
"模型識別與建立,對序列進(jìn)行分析(自相關(guān)分析),根據(jù)截尾情況估算p、q值,再根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定最終模型。
"顯著性檢驗,檢驗殘差序列是否為白噪聲序列,若為白噪聲序列,則殘差項中不再包含任何相關(guān)信息,該模型為顯著有效模型,否則不顯著。
4 "數(shù)據(jù)來源
"四川省冷鏈物流碳排放核算計算公式如下:
流通率根據(jù)當(dāng)前流通率及目標(biāo)流通率進(jìn)行推算。當(dāng)前流通率按照四川省《農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流“十三五”發(fā)展規(guī)劃》要求,到2020年將需要用于肉類、蔬菜、水果、海鮮、乳制品的冷鏈物流產(chǎn)品流通率分別提高到40%、25%、40%、50%和70%,目標(biāo)流通率按照我國《“十四五”冷鏈物流發(fā)展規(guī)劃》中的發(fā)展目標(biāo),“十四五”期間提高冷鏈發(fā)展質(zhì)量,肉類、果蔬、水產(chǎn)品產(chǎn)地低溫處理率分別達(dá)到85%、30%、85%。算出肉類、水產(chǎn)品流通率年均增長率為16.27%,果蔬年均增長率為3.7%,奶類年均增長率為11.2%。進(jìn)而可以推導(dǎo)出2021至2025年四川農(nóng)產(chǎn)品冷鏈流通率如表2所示。
5 "碳排放核算
5.1 "蔬菜冷鏈碳排放。蔬菜品種多樣,各項統(tǒng)計數(shù)據(jù)里沒有具體種類的產(chǎn)量數(shù)據(jù),僅有總體產(chǎn)量數(shù)據(jù),本文采用Poore(2018)的測算數(shù)據(jù)中其他蔬菜的單位碳排量作為平均蔬菜碳排量。根據(jù)上文中得到的2011—2025年蔬菜需求量預(yù)測值,乘以平均蔬菜單位碳排放量0.28kgCO2/kg,得到“十四五”期間四川省蔬菜碳排放量,如表3所示。從表3中可知,“十四五”期間四川省蔬菜碳排放總量為543.78萬噸。
5.2 "水果冷鏈碳排放。根據(jù)《中國農(nóng)業(yè)年鑒》統(tǒng)計數(shù)據(jù),將水果分為蘋果、柑橘類、香蕉、葡萄和其他五大類,四川省歷年水果產(chǎn)量如表4所示。
使用灰色預(yù)測法對2021—2025年產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測,在相對誤差平均值MAPE均在0.2以內(nèi)的情況下,得到預(yù)測產(chǎn)量。結(jié)合各水果單位碳排放量及各年水果冷鏈流通率,得到水果冷鏈物流碳排量預(yù)測值,如表5所示??芍拇ㄊ 笆奈濉逼陂g水果冷鏈物流碳排量將達(dá)到622.54萬噸。
5.3 "水產(chǎn)品冷鏈碳排放。根據(jù)《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,水產(chǎn)品分為魚類、甲殼類、貝類、其他類(龜、鱉、蛙)等。由于單位水產(chǎn)品碳排放量只統(tǒng)計了魚類和蝦,考慮不同水產(chǎn)品的特性及流通相似性,甲殼類和貝類使用蝦的單位碳排放量計算,其他類使用魚類單位碳排放量計算。基于2010—2020年水產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)(如表6所示),綜合考慮流通率及單位碳排放量,得到最終碳排量預(yù)測值(如表7所示)。從表7中可知四川省“十四五”期間水產(chǎn)品碳排總量為363.63萬噸。
5.4 "肉類冷鏈碳排放
第一步,預(yù)測肉類產(chǎn)量。根據(jù)《中國農(nóng)業(yè)年鑒》數(shù)據(jù),2010—2020年四川省肉類生產(chǎn)量如表8所示。從表8中可知,豬肉波動較大。在對比多種預(yù)測方法的擬合精度后,最終使用ARIMA模型對豬肉進(jìn)行預(yù)測。結(jié)合AIC信息準(zhǔn)則(該值越低越好),得出最優(yōu)模型為ARMA1,1,結(jié)果檢驗知殘差為白噪聲序列,模型滿足要求。其余肉類使用灰色預(yù)測,得到肉類產(chǎn)量預(yù)測值。
第二步,預(yù)測肉類需求量。在產(chǎn)量預(yù)測的基礎(chǔ)上,乘以肉類年流通率得到四川省“十四五”期間肉類需求量預(yù)測值。
"第三步,預(yù)測肉類碳排放量。在需求量的基礎(chǔ)上乘以對應(yīng)的單位碳排放值,得到最終碳排量。因國內(nèi)外文獻(xiàn)中,沒有涉及兔肉的碳排量研究,考慮兔肉在流通過程中方式和要求與禽肉相似,故將兔肉的單位碳排量等同于禽肉單位碳排量,具體結(jié)果如表9所示?!笆奈濉逼陂g四川省肉類碳排放總量為3 983.23萬噸。
5.5 "奶類冷鏈碳排放。根據(jù)上文中得到的2011年至2025年奶類需求量預(yù)測值,乘以奶類單位碳排放量0.61kgCO2/kg,得到“十四五”期間四川省奶類碳排放量,如表10所示。從表10中可知,“十四五”期間四川省奶類碳排放總量為138.56萬噸。
6 "結(jié)論及建議
"本文預(yù)估了四川省“十四五”期間果蔬、肉類、水產(chǎn)品、奶類五類主要農(nóng)產(chǎn)品在預(yù)冷加工、運輸、儲存、銷售四個冷鏈環(huán)節(jié)的碳排放量。根據(jù)公開統(tǒng)計數(shù)據(jù),結(jié)合每年不同農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈流通率,以及單位農(nóng)產(chǎn)品碳排放值,得出四川省“十四五”期間蔬菜、水果、水產(chǎn)品、肉類、奶類的碳排放量分別為543.78、622.54、363.63、3 983.23、138.56萬噸(如圖1所示),四川省“十四五”期間農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流碳排放總量為5 651.74萬噸。
基于此,對四川省“十四五”期間冷鏈物流低碳發(fā)展提出以下建議:個人層面通過合理儲存、減少包裝、減少農(nóng)產(chǎn)品浪費,選擇低碳食品,實現(xiàn)冷鏈需求層面低碳化。企業(yè)層面加快冷鏈信息化建設(shè),減少由于信息模糊、滯后或不暢帶來的斷鏈問題,擴大冷鏈信息化的涉及面,使農(nóng)產(chǎn)品從田間到餐桌有跡可循。行業(yè)層面增加電力、熱力、天然氣等低碳能源的使用,向低碳清潔能源轉(zhuǎn)型。政府層面調(diào)控政策實行碳稅增收,加大推動科技創(chuàng)新支持力度,加速冷鏈物流實現(xiàn)低碳化發(fā)展。
"本文基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行,農(nóng)產(chǎn)品單位碳排放量來自Poore(2018)的測算數(shù)據(jù)。由于不同國家的具體生產(chǎn)流通方式不同,農(nóng)產(chǎn)品單位碳排放量存在一定差異,核算結(jié)果存在一定誤差。未來研究考慮修正農(nóng)產(chǎn)品單位碳排放量來提高準(zhǔn)確性。
參考文獻(xiàn):
[1] 王方怡,洪志猛,康智明,等. 福建省農(nóng)業(yè)碳排放時空變化及其驅(qū)動因素[J]. 福建農(nóng)業(yè)學(xué)報,2019,34(1):128-138.
[2] 李彩弟,燕振剛. 中國西部農(nóng)產(chǎn)品碳排放研究綜述[J]. 寧夏農(nóng)林科技,2020,61(1):50-56,62.
[3] 潘婷. 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)碳排放時空差異及影響因素分析[D]. 南昌:江西財經(jīng)大學(xué),2020.
[4] "KANG KAI, HAN JIE, PUWEI, et al. Optimization research on cold chain distribution routes considering carbon emissions for fresh agricultural products[J]. Computer Engineering and Applications, 2019,55(2):259-265.
[5] 段硯,蔣洪偉. 考慮碳排放的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[J]. 北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2019,34(6):92
-96.
[6] 耿立艷,張占福. 河北省物流業(yè)碳排放研究[J]. 中國市場,2021(7):165-167.
[7] 劉彩云. “雙碳”目標(biāo)下河南物流業(yè)碳排放核算與低碳發(fā)展研究[J]. 物流工程與管理,2022,44(12):129-132.
[8] 李健,白子毅,李柏桐. 雙碳背景下京津冀物流業(yè)碳排放脫鉤及影響因素研究[J]. 城市問題,2022(5):69-76.
[9] 姜樂平. 基于LMDI的安徽省物流業(yè)碳排放測算及影響因素研究[J]. 物流技術(shù)與應(yīng)用,2022,27(6):173-177.
[10] "POORE J, NEMECEK T. Reducing food's environmental impacts through producers and consumers[J]. Science, 2018,360:987-992.
收稿日期:2023-05-02
基金項目:中國物流學(xué)會、中國物流與采購聯(lián)合會項目(2022CSLKT3-299)
作者簡介:劉笑言(1990—),女,云南普洱人,成都工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,講師,研究方向:冷鏈物流、低碳物流。
引文格式:劉笑言. 四川省“十四五”期間農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流碳排量預(yù)測[J]. 物流科技,2024,47(7):142-145.