长三角地区交通运输业碳排放影响因素分析_顾昭洲.pdf
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1、一、引言根据国际能源署 2020 年的统计数据,交通运输业是全球第二大碳排放源。2021 年,全球交通运输业碳排放总量占总碳排放量的 37%左右1,是应对气候变化的重点领域。目前,化石燃料占世界能源消耗量的近 80%,其中交通运输部门消耗了 58%2。在未来一段时期内,随着交通运输需求的持续增长,交通运输业能耗和排放量仍将持续快速增长,已成为阻碍实现可持续发展以及实现碳达峰和碳中和的关键领域之一3-5。长三角地区是我国主要的交通枢纽之一,按 长江三角洲区域一体化发展规划纲要,规划范围为苏、浙、皖、沪四省市全部区域。区域内拥有 12个沿海内河主要港口,大小共 22个民用机场,上百条高等级公路和
2、10多条铁路干线。2020年,长三角区域旅客运输量 18.5亿人次,货物运输量 109.02亿吨,旅客运输周转量 2429.1亿人公里,货物运输周转量 66251 亿吨公里。2020 年 5月,国家发展改革委和交通运输部联合发布了 长江三角洲地区交通运输更高质量一体化发展规划,直接提出要在交通运输碳排放控制取方面得积极成效。因此,科学测算长三角地区交通运输碳排放量,分析碳排放的主要影响因素,对长三角地区交通运输业高质量发展具有重要意义。二、研究方法与数据1.碳排放量测算方法本文计算的长三角地区交通运输业碳排放属于某个区域内整体的碳排放测算,通过终端能源消费量计算可以得到较为准确的结果。因此本文
3、采用“自上而下”的碳排放量计算方法,具体计算公式如下:C=i11Ei Fi Si(1)式(1)中:C表示交通运输业二氧化碳排放量;i为化石燃料种类(i=1,11);Ei为第 i种化石燃料的消费量;Fi为化石燃料各自的二氧化碳排放系数;Si为化石燃料的折标准煤系数。表 1 各种能源的二氧化碳排放系数折标准煤系数能源种类原煤原油汽油煤油柴油液化石油气天然气燃料油液化天然气热力电力二氧化碳排放系数(kgce/kg或 m3)1.90033.02022.92513.01793.09593.10132.16223.17054.38022.460.928折标准煤系数(kgco2/kg或 m3)0.71431
4、.42861.47141.47141.45711.71431.331.42861.75720.034120.1229数据来源:省级温室气体清单编制指南长三角地区交通运输业碳排放影响因素分析顾昭洲1,梅磊落2(1.浙江海洋大学船舶与海运学院,浙江舟山316000;2舟山市港航和口岸管理局发展研究处,浙江舟山316000)摘要:本文运用LMDI模型和C-D生产函数对长三角地区交通运输业碳排放的影响因素进行分析,结果表明资本投入是碳排放量增长的关键因素,单耗水平、交通运输强度、技术水平、劳动力投入均抑制碳排放量增长,其中技术水平是有效抑制碳排放增长的关键因素。关键词:交通运输业;碳排放;影响因素;L
5、MDI中图分类号:F503;X-1文献标识码:A文章编号:1004-0714(2023)006-0054-04Analysis on Influencing Factors of Transportation Carbon Emission in Yangtze River DeltaGU Zhao-zhou1,MEI Lei-luo2(1.School of Shipping and Ocean Transportation,Zhejiang Ocean University,316000,Zhoushan,Zhejiang,China;2.Development Research Divi
6、sion of Zhoushan Port and Channel Administration,316000,Zhoushan,Zhejiang,China)Abstract:In this paper,LMDI model and C-D production function were used to analyze the influencing factors of carbon emissions from the transportation industry in the Yangtze River Delta.The results showed thatcapital in
7、put was the key factor for carbon emissions growth,while unit consumption level,transportationintensity,technology level and labor input all inhibited the growth of carbon emissions,and technology level was the key factor for effectively inhibiting the growth of carbon emissions.Keywords:Transportat
8、ion Industry;Carbon Emissions;Influencing Factors;LMDI高质量发展High Quality Development542.分解模型C-D 生产函数。柯布-道格拉斯生产函数(C-D 生产函数)通常用于表示一组生产要素与收入在一定技术水平上的定量关系。这些生产要素通常是资本和劳动力,收入通常是指产出。为分析长三角地区交通运输业碳排放生产投入与产出间的函数关系,构建如下模型:Y=AKL(2)其中,Y表示产出,A表示技术水平,K表示资本投入,L表示劳动力投入,、分别表示资本投入弹性系数和劳动力投入弹性系数。A=YKL(3)基于改进的 C-D 生产函数
9、(Jiang 等6Wang 等7-8),假设+=1,则当年技术状态指数方程(A)可以表示为:A=YKL1-(4)基于 C-D 函数的 LMDI分解模型。本文基于卡亚恒等式理论,建立了碳排放与影响因素之间的关系,并分解了长三角地区的交通碳排放。C=ijCij=ijCijEijEijEiEiCTiCTiGDPiGDPiKiL1-i Ki L1-i=EI ES TS R A K L1-(5)式中:i为地区(浙江、江苏、上海、安徽);j为能源种类,主要包括原煤、原油、汽油、煤油、柴油、液化石油气、天然气、燃料油、液化天然气、热力、电力;E为能源消耗量(万吨标准煤);CT为客货运周转量;GDP为交通运输
10、业增加值;其中EI=Cij/Eij代表碳排放系数,ES=Eij/Ei代表能源结构,TS=Ei/CTi代表单耗水平,R=CTi/GDPi代表交通运输强度,K代表资本投入,L代表劳动力投入。将公式(5)转化为公式(6)9:C=CEI+CES+CTS+CT+CA+CK+CL(6)其中:C=ln(CTC0)(7)CEI=ln(EITEI0)iCTij-C0ijln CTij-ln C0ij(8)CES=ln(ESTES0)iCTij-C0ijln CTij-ln C0ij(9)CTS=ln(TSTTS0)iCTij-C0ijln CTij-ln C0ij(10)CR=ln(RTR0)iCTij-C0i
11、jln CTij-ln C0ij(11)CA=ln(ATA0)iCTij-C0ijln CTij-ln C0ij(12)CK=ln(KTK0)iCTIJ-CTIJln CTIJ-ln CTIJ(13)CL=ln(LTL0)iCTij-C0ijln CTij-ln C0ij(14)由于碳排放系数保持不变,所以:CEI=03.数据来源及处理由于交通运输行业的能源消费数据并未被国家统计部门专项统计,而是与邮政行业和仓储行业一起进行合并统计,但由于仓储、邮政行业所占比重较小,因此,最终整合数据很大程度反映了交通运输业的能源消费水平。本文所使用的交通运输业能源消耗均数据来自 上海市统计年鉴(200720
12、21)浙江省统计年鉴(20072021)江苏省统计年鉴(20072021)安徽省统计年鉴(20072021)中国能源统计年鉴(20072021),所需能源种类共 11种:原煤、原油、汽油、煤油、柴油、液化石油气、天然气、燃料油、液化天然气、热力、电力;各能源的碳排放系数,来源于综合能耗计算通则(GB/T2589-2020)10和 省级温室气体清单编制指南 计算而来。交通运输业增加值、固定资产投资额、从业人数、客货运周转量均来自各省市统计年鉴,对交通运输业增加值以 2006年为基期进行不变价处理。表 2 各运输方式的客货运周转量转换系数运输方式转换系数公路1/10铁路1水路1/3航空1/13三、
13、实证分析1.长三角地区交通运输业碳排放量测算能耗情况。由图 1可以看出,长三角地区交通运输业的能源消耗量逐年上升但在 2020 年有所下降,能耗占比呈现先下降后上升再下降的趋势。图 1 长三角交通运输业能源消耗以及占长三角地区能源消耗比重情况数据来源:中国能源统计年鉴碳排放总量。由图 2可以看出,长三角地区交通运输业碳排放总量呈现出先逐年上升,后波动趋于稳定态势。总体可以分为三个阶段:第一阶段(20062012 年),碳排放总量逐年上升,2012年碳排放总量达到 16524.12万吨,碳排放增长率较为波动,总体呈下降趋势。2007年碳排放增长率最高为 12.7%。第二阶段(20132017 年
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