中國水運業(yè)碳排放影響因素分解與達峰情景預測

中國目前是全球溫室氣體排放量最大的國家，面臨巨大的減排壓力和挑戰(zhàn)。作為碳排放大國，黨的二十大報告中指出要“積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和”。水運業(yè)具有的覆蓋面寬和高度國際化的特殊性，使得其碳減排問題暫未納入聯(lián)合國氣候變化框架公約內(nèi)，僅在國際海事組織（IMO）的主導下開展減排行動。IMO統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2022年全球水運業(yè)年碳排放量約10億噸，約占全球碳排放總量的3%。如果把整個水運業(yè)看作一個國家，它的碳排放體量居全球第六位。水運業(yè)是我國綜合運輸體系的重要組成部分，交通運輸部最新數(shù)據(jù)表明，2022年我國港口貨物吞吐量完成156.85億噸，港口集裝箱吞吐量完成2.96億標箱，兩者均位居世界第一位。面對溫室氣體減排的國際壓力，我國水運業(yè)正在積極發(fā)展和應用各種減排措施，以實現(xiàn)綠色低碳可持續(xù)發(fā)展，但尚未就如何實現(xiàn)溫室氣體減排的初步戰(zhàn)略目標而形成明確的技術(shù)路徑。

1  文獻綜述

已有關于水運業(yè)碳排放的相關研究主要圍繞三個方面展開。首先是水運業(yè)碳排放總量核算。通過文獻分析目前常用的水運業(yè)碳排放核算主要包含兩種方法：第一種方法為以能源消耗為核心的“自上而下”法，另一種是以出行數(shù)據(jù)為核心的“自下而上”法。其次是水運業(yè)碳排放影響因素分析。從研究結(jié)論來看，馬雪菲等認為經(jīng)濟發(fā)展水平與能源強度分別是最大的促碳和減碳因素，而王勇等認為運輸規(guī)模是影響水運業(yè)碳排放的重要因素，除此之外，運輸結(jié)構(gòu)、碳排放強度、能源效率等也被認為是影響水運業(yè)碳排放變化的關鍵因素。最后是水運業(yè)碳排放預測研究。針對碳排放量預測模型與情景分析研究，學者們提出了多種建模思路。周玲玲等通過情景分析建立中國國際海運CO₂排放量預測模型，預測了中國2010~2050年國際海運CO₂排放量。曾德芳采用LEAP模型構(gòu)建長江航運2017~2047年預測框架，通過四種情景預測能源消耗及碳排放情況。當“3060”戰(zhàn)略規(guī)劃提出后，部分學者將研究的視角集中到關于水運業(yè)碳排放達峰研究中。例如，廖兵兵對我國航運二氧化碳歷史排放情況進行了詳細分析，對如何開展“雙碳”目標提出了建議和對策。李虎立足實現(xiàn)碳達峰的方式，闡述電動船舶對交通行業(yè)實現(xiàn)碳達峰的重要作用和意義。

綜上所述，已有文獻中，針對水運業(yè)碳排放的研究主要集中在碳排放核算和影響因素分析方面，對碳排放預測的研究相對較老，可能與現(xiàn)階段的實際情況不符，且缺少對中國整體水運業(yè)碳排放趨勢的分析。另一方面，針對水運業(yè)碳達峰的研究多為從宏觀層次分析水運業(yè)碳排放現(xiàn)狀及趨勢，進而提出減排路徑，缺乏采用實際數(shù)據(jù)支撐的實證研究。因此，本文基于排放因子法核算中國水運業(yè)2001~2020年CO₂排放量；在此基礎上，建立LMDI分解模型，識別水運業(yè)碳排放的影響因素；最后通過擴展的STIRPAT模型，并結(jié)合最新國家相關政策目標，預測不同情景下中國水運業(yè)的碳排放的峰值和達峰時間，以期為制定高效低碳的水運業(yè)發(fā)展政策提供科學依據(jù)。

2  研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1  水運業(yè)碳排放總量核算

考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文采用以運輸周轉(zhuǎn)量為基礎的“自上而下”的計算方法來計算我國水運業(yè)能源消耗和二氧化碳排放量。計算公式如下：

E表示水運業(yè)的能源消費量，i=1,2分別表示內(nèi)河運輸和海洋運輸，表示第i類運輸方式的能源消費量，表示第i類運輸方式的貨物周轉(zhuǎn)量，表示第i類運輸方式的單位周轉(zhuǎn)量能耗，C表示水運業(yè)的碳排放量，表示第i類運輸方式的碳排放量，表示第i類運輸方式下的能源折算標準煤參考系數(shù)，表示運輸方式i中所消耗燃料的碳排放系數(shù)。

2.2  LMDI分解模型

本文在Kaya恒等式的基礎上，結(jié)合中國水運業(yè)的實際情況，選取適合于水路運輸碳排放的分解因子對Kaya恒等式進行擴展。

C表示水路運輸碳排放總量，表示運輸方式的碳排放量，表示運輸方式的能源消耗量，表示運輸方式i的貨物周轉(zhuǎn)量，T表示水路貨物周轉(zhuǎn)總量，GDP表示中國國內(nèi)生產(chǎn)總值（以2001年為不變價），P表示人口規(guī)模，表示運輸方式i中所消耗燃料的碳排放系數(shù)，為運輸方式i的單位周轉(zhuǎn)量能耗，為運輸方式i所占的比重，TI為單位GDP水路貨物周轉(zhuǎn)量，A是人均GDP，P是人口總量。

2.3  拓展的STIRPAT模型

York等在IPAT模型基礎上提出STIRPAT模型，其標準形式所示：

，I表示環(huán)境指標；P、A、T分別表示人口規(guī)模、富裕程度和技術(shù)水平；a 為模型的系數(shù)； b 、c、 d 為變量的系數(shù)； e 為隨機誤差項。為了降低模型異方差的影響，將兩邊取對數(shù)，得到所示：

利用擴展的STIRPAT模型可以對未來碳排放進行預測，本文從人口、經(jīng)濟、技術(shù)和水運四個維度對STIRPAT模型進行擴展。擴展后的表達式如下：

P為人口規(guī)模；A為人均GDP；ET為單位周轉(zhuǎn)量能耗；S表示運輸結(jié)構(gòu)；TI表示運輸強度；F表示貨運量。β_1~6表示各變量的回歸系數(shù)。

2.4  數(shù)據(jù)來源

本文選取的2001~2020年的人口總量和GDP均來自于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》，為保證數(shù)據(jù)的可比性，以2001年數(shù)據(jù)為基準，剔除價格因素對變量產(chǎn)生的影響。各運輸方式的貨物周轉(zhuǎn)量和貨運量來自于歷年的交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報，折算標準煤系數(shù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，在碳排放系數(shù)確定標準上，本文選取 IPCC 作為標準。營運船舶單位運輸周轉(zhuǎn)量能耗參考邢輝等和交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報?？紤]到中國水路運輸中主要是貨運，客運占比較低，因此本文中水路運輸主要是指水路貨運。

3  研究結(jié)果分析

3.1  碳排放量測算

由計算得到2001~2020年中國水運業(yè)碳排放量，結(jié)果所示。2001~2020年，中國水運業(yè)碳排放總量整體呈現(xiàn)上升趨勢，從2001年的2536.38萬噸增加到2020年的10083.14萬噸，年平均增長8.09%。2004年開始，世界經(jīng)濟呈現(xiàn)出強勁復蘇態(tài)勢，中國經(jīng)濟進入新一輪增長周期，全國水路運輸形勢持續(xù)向好，我國水運碳排放量明顯增加。但受全球經(jīng)濟危機的影響，2008年我國水運業(yè)碳排放量出現(xiàn)“斷崖式”下跌，隨后持續(xù)走高。2015~2019年，受國家鼓勵老舊運輸船舶提前報廢更新政策和設立船舶大氣污染排放控制區(qū)等影響，水運業(yè)碳排放水平逐漸趨于平緩。2020年，新冠肺炎疫情擾亂了全球的供應鏈和貨流，導致我國水運業(yè)運量需求總體不振，間接造成了該年水運業(yè)碳排放量較前一年跌0.3%。

3.2  碳排放情景預測分析

3.2.1  回歸結(jié)果分析

在進行線性回歸分析時，很容易出現(xiàn)自變量共線性問題，導致模型結(jié)果出現(xiàn)嚴重偏差。經(jīng)過多重共線性檢驗發(fā)現(xiàn)，6個變量的VIF值均大于10，這表明變量間存在嚴重的共線性，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論并不可靠。為了消除變量之間的多重共線性問題，保證模型預測結(jié)果的可靠性，采用嶺回歸分析STIRPAT模型。嶺回歸是一種改良的最小二乘法，其放棄最小二乘法的無偏性，通過引入k個單位陣，使得回歸系數(shù)可估計，以損失部分信息為代價來尋找效果稍差但回歸系數(shù)更符合實際情況的模型方程。通過觀察R²和K的關系以及嶺跡圖，當K=0.16時，嶺跡圖趨于平穩(wěn)，此時自變量系數(shù)在顯著性為5%的水平下通過方差檢驗，方差結(jié)果顯示F= 288.633，sig F為0.000，小于0.01，通過1%的顯著性水平檢驗，證明模型的建立效果比較理想，進而得到水運業(yè)碳排放的嶺回歸方程。

3.2.2  歷史數(shù)據(jù)擬合

本文根據(jù)模型對 2001~2020 年中國水運業(yè)二氧化碳排放量進行模擬，具體結(jié)果所可看出，歷史值與模擬值曲線擬合度高，2001~2020 年中國水運業(yè)二氧化碳實際排放量與模擬數(shù)值的平均相對誤差為3.23%。因此，采用模型對未來中國水運業(yè)碳排放量進行預測是準確且可靠的。

3.2.3  碳達峰情景設定

為探究中國水運業(yè)“碳達峰”前景，本文基于STIRPAT拓展模型，將擴展后的六個變量分為經(jīng)濟因素和減排因素兩類。其中經(jīng)濟因素包括人口規(guī)模、人均GDP和貨運量，減排因素包括單位周轉(zhuǎn)量能耗、運輸結(jié)構(gòu)和運輸強度。經(jīng)濟因素設定低、中、高三種增長模式，減排因素設定低、中、高三種減排模式，并將經(jīng)濟和減排兩類因素的不同模式進行組合，可以得到9種發(fā)展情景。

按照國家五年計劃制定的特點，參照《世界人口展望2022》、《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》、《水運“十三五”發(fā)展規(guī)劃》、《內(nèi)河航運發(fā)展綱要》以及《水運“十四五”發(fā)展規(guī)劃》等相關政策規(guī)劃，以5年為周期對不同經(jīng)濟變量和減排變量的變化率進行調(diào)整，以此反映未來水運業(yè)發(fā)展趨勢。各種情景的參數(shù)設置見表1。

表1 不同經(jīng)濟模式和減排模式下各影響因素變化情況設置

3.2.4  碳達峰趨勢分析

本文基于中國水運業(yè)碳排放預測模型，結(jié)合9種情景設置，計算出不同情景下中國水運業(yè)2021~2035年的碳排放量，并得出不同情景下中國水運業(yè)碳達峰趨勢。根據(jù)預測結(jié)果，9種情景下中國水運業(yè)碳排放峰值大有差異，且達峰時間也不統(tǒng)一。

由圖3可以看出當發(fā)展模式不變時，隨著減排力度的加大，中國水運業(yè)碳排放量增長速度明顯放緩，碳達峰高度和時間明顯下降和提前，達峰后碳排放量下降速度顯著加快。這說明優(yōu)化運輸結(jié)構(gòu)、提高運輸效率、降低運輸能耗能夠有效降低碳排放量，提前碳達峰時間。對比不同發(fā)展模式的不同方案，情景3、情景6、情景8和情景9均可以在2035年將水運業(yè)碳排放量控制在10000萬噸以下，但情景3和情景8的碳排放達峰時間晚于情景6和情景9，峰值也明顯更高，因此情景6和情景9優(yōu)于情景3和情景8?？紤]到情景9處于低增長發(fā)展模式，在此模式下，我國將會面臨勞動力不足，經(jīng)濟增長速度緩慢等問題，這與我國發(fā)展目標不符，因此情景6被認為是最可能符合我國水運業(yè)碳排放的達峰路徑，即在經(jīng)濟社會保持穩(wěn)定增長的趨勢下，加大對減排技術(shù)、政策和資金的扶持，實現(xiàn)經(jīng)濟社會發(fā)展與環(huán)境保護雙贏。 

4  結(jié)論與建議

4.1  研究結(jié)論

本文基于2001~2020年中國水運業(yè)相關數(shù)據(jù)，核算了中國水運業(yè)歷史碳排放量，對中國水運業(yè)碳排放影響因素進行了分析，并預測了中國水運業(yè)未來的碳達峰情況，主要得出以下結(jié)論。

2001~2020年間，除2008年全球經(jīng)濟危機和2020年新冠肺炎疫情期間，我國水運碳排放量出現(xiàn)下降以外，其余年份碳排放總量是不斷增長的，年平均增長率8.09%。

采用LMDI分解方法對中國水運業(yè)碳排放量變化的因素進行分析后發(fā)現(xiàn)，2001~2020年，經(jīng)濟活動效應是促進中國水運業(yè)碳排放增長最重要的因素，呈顯著正效應，貢獻率為122.10%；運輸強度效應和周轉(zhuǎn)量能耗效應對于碳排放增長呈負效應，其中運輸強度效應是最大的抑制因素，貢獻率達-27.19%。

運用STIRPAT模型和情景分析預測中國水運業(yè)碳達峰情況時，直至2035年，除了情景1和情景4外，其余情景均實現(xiàn)了碳達峰，達峰時間介于2019~2030年之間，達峰量介于10114~12255萬噸之間。中增長高減排的發(fā)展情景最有利于中國水運業(yè)碳達峰。

4.2  政策建議

為加快中國水運業(yè)碳達峰，政策規(guī)劃時可在如下方面發(fā)力：

調(diào)整水路運輸結(jié)構(gòu)，提高運輸效率。降低運輸強度是抑制碳排放的最重要工具，加快內(nèi)河航道擴能升級進程，優(yōu)化船舶運營調(diào)度，提升船舶航行效率，補齊航道基礎設施短板，有利于建立高效率水運體系，提升水路運輸效率；

提升技術(shù)水平，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。當前柴油和燃料油仍然是中國水運業(yè)主體燃料類型，但隨著技術(shù)水平的提升，未來水運船舶能源動力系統(tǒng)將有更多清潔低碳的替代選擇。另一方面，政府必須加大對船舶新能源轉(zhuǎn)型、新材料研發(fā)等的資金政策傾斜，提高清潔替代能源的競爭力。

發(fā)揮政策驅(qū)動作用，統(tǒng)籌發(fā)展與減排。減少水運業(yè)碳排放不能以犧牲發(fā)展為代價，應發(fā)揮政策驅(qū)動作用，提高水運業(yè)船舶準入標準，最大限度降低減排成本，統(tǒng)籌行業(yè)碳減排和經(jīng)濟社會發(fā)展，實現(xiàn)溫室氣體排放控制和綠色低碳發(fā)展協(xié)同、增效。

本文來源：《物流科技》：http://m.00559.cn/w/jg/30901.html