基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究.pdf
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1、西南交通大学学报(社会科学版)2024 年第 1 期基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究梁琪琛,彭洪,陈雅欣,庄代文摘 要:我国经济的快速发展产生了更大的货运需求,也带来货运碳排放量的持续增长。从分析货运碳排放变化的影响因素出发,寻找一个行之有效的货运行业可持续发展路径,对推动实现国家碳达峰、碳中和目标具有重要意义。考虑到不同运输方式对货运碳排放变化具有多通道化影响的特点,在科学测算货运碳排放量的基础上,建立通径分析模型,可以实现对不同运输方式对货运碳排放总量变化的直接和间接效应的定量分析,结果发现:公路和民航是货运碳排放的主要增长因子,它们对货运碳排放的直接增加效应较大,而它们的间接降低
2、效应对它们整体的增加效应的缓冲作用有限;铁路和水路是货运碳排放的主要控制因子,尽管铁路对货运碳排放的直接降低效应弱于水路,但水路对货运碳排放的间接增加效应比铁路强很多,因此铁路整体的降低效应最强。关键词:货物运输;运输结构;碳排放;可持续发展;碳中和;运输经济;交通规划作者简介:梁琪琛,中国市政工程西南设计研究总院有限公司助理工程师,主要从事城市交通规划设计研究,E-mail:879009098 ;彭洪,中国市政工程西南设计研究总院有限公司高级工程师;陈雅欣,四川天府新区公园城市建设局四级主任科员,主要从事运输政策与管理研究,E-mail:1173599425 ;庄代文,中国市政工程西南设计研
3、究总院有限公司高级工程师。引用格式:梁琪琛,彭洪,陈雅欣,等.基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究J.西南交通大学学报(社会科学版),2024,(1):113-126.随着经济社会的快速发展和城镇化进程的推进,高碳排放、高能耗和环境污染等问题已经成为了全球关注的焦点1。国际能源署(IEA)发布的2019 年全球二氧化碳排放情况显示,2019 年的全球碳排放量再创新高,达到了 330 亿吨。为了创造绿色的发展环境,造福子孙后代,应对全球气候变化,落实节能减排措施是世界各国义不容辞的责任。基于此,作为一个负责任的大国,为了推动全面构建人类命运共同体,展现保护地球家园的责任与担当,在第七十五届联
4、合国大会上,我国提出了 2030 年前全国二氧化碳排放达到峰值、努力争取 2060 年之前实现碳中和的两个阶段奋斗目标。值得关注的是,联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on 西南交通大学学报(社会科学版)Climate Change,IPCC)第五次评估报告指出,交通运输是能源消耗最多、碳排放量增长最快的部门之一,并已成为全球仅次于发电的第二大碳排放部门2。目前,我国经济发展已经进入新时代,经济的高质量发展将带来更大的货运需求,使得货运碳排放量持续增长。因此,分析货运碳排放的影响因素,寻找一个行之有效的货运行业节能减排路径,对推动实现国家碳达峰、碳
5、中和目标具有重要的现实意义。刘建国等认为,在碳达峰、碳中和目标下,实现交通运输行业节能降碳的途径主要包括运输结构优化调整、提高能源利用效率、能源技术革新等3。多年来,很多学者针对于该问题的研究取得了丰硕的成果。在运输结构优化调整的研究方面,Wang 等运用 LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)分解方法对我国客运和货运中的碳排放量的影响因素进行了分析4;lengin 等通过模糊认知图分析,研究了运输方式对能源消耗、环境污染和气候变化的影响5。在提高能源利用效率的研究方面,郑宇婷和赵碧玲建立了SBM-DEA 模型,对亚太地区 13 家航空公司在 20142018
6、 年的能源效率与环境效率进行了测算,并进一步进行了对比分析,发现航空公司的能源效率与碳排放呈负相关6;Leach 等通过对现有的火花点火发动机和压缩点火发动机的能源消耗和进行建模分析,提出改进内燃机技术的方法用以提高能源利用效率,能够实现交通运输二氧化碳排放量减少约 30%7。在能源技术革新的研究方面,Ren、杨庆勇等交通运输装备研发领域的专家积极开展了氢燃料应用的初步探索89,充分肯定了氢燃料应用于绿色、低碳交通的发展前景;Desta 等研究表明,与传统的汽油和柴油相比,采用玉米茎等生物燃料可节省 56%80%的化石燃料,并减少 53%83%的温室气体排放10。通过对以上研究成果的分析发现,
7、提高能源效率和能源技术革新的方法,需要通过较为复杂的技术手段方可实现,相比较而言,运输结构优化调整的方法对控制货运碳排放持续增长的操作性更强。近年来,国内外大型交通枢纽的建设过程中,大多将运输结构的优化纳入了规划设计的范畴,以成都天府国际机场为例,在规划建设过程中充分考虑了物流区、产业区通过公路、铁路与机场的货运衔接,并定性地进行了交通 KPI 评价11。任南琪、Dharmala、李心怡、陈良潮等学者分别就铁路、公路、水路和民航等不同运输方式对货运碳排放的影响进行了定量计算和分析1215。现有的研究成果为运输结构调整和货运碳排放控制领域的研究提供了很多可行的方法,但大多局限于运输结构的定性分析
8、和单一运输方式对货运碳排放的定量计算,忽略了宏观层面的运输结构中各种运输方式之间存在的相互竞争,也相互配合等交叉关系,对货运碳排放的影响途径具有多通道化、可定量化的特点。本文充分借鉴现有的研究基础,并针对现有研究存在的不足之处,在科学测算全国411基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究20112019 年的货运碳排放总量的基础上,选择适用于分析具有复杂相互关系的多个解释变量与被解释变量之间的线性关系的通径分析方法,对我国货运碳排放多通道化影响进行定量研究,并结合研究结果,从发挥管理体制优势、优化运输结构、倡导多式联运、制定发展规划等角度,提出科学的政策建议,为相关部门进行宏观调控、合理控制运
9、量、促进各种运输方式的分工协作提供参考。一、货运碳排放测算(一)货运碳排放模型建立目前,国际能源署(IEA)、世界银行(World Bank)和全球排放数据库(EDGAR)等国际权威机构提供的碳排放数据大多通过政府间气候变化专门委员会(IPCC)方法和能源统计数据进行估算而得。在2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南中,提出了“自上而下”和“自下而上”两种碳排放估算方法16,其逻辑关系如图 1 所示。?图 1 自上而下法与自下而上法的计算原理图 1 中,自上而下法是以“能源消耗”为核心,通过计算终端燃料消耗量与各类燃料碳排放因子的乘积,得到碳排放总量的计算方法,这种方法的工作量相对较小,
10、操作性更强,适用于地理边界较大的国家或地区的行业整体碳排放计算,但忽略了各运输主体的减排责任;自下而上法是以“出行数据”为核心,通过计算各类运输工具移动距离与单位511西南交通大学学报(社会科学版)移动距离的二氧化碳排放因子的乘积,得到碳排放总量的计算方法,这种方法有效地弥补了自上而下法的缺陷,与周转量、出行距离等运输指标直接关联,有利于有针对性地对各运输单位的控碳工作进行指导,但这种方法计算的碳排放总量相对不够准确,更适用于地理边界较小的城市或社区的不同运输方式的碳排放计算。表 1 各种运输方式对应的货运工具和消耗的燃料种类运输方式货运工具燃料种类铁路电力机车电力内燃机车柴油公路汽油车汽油柴
11、油车柴油水路内河/远洋船舶柴油民航飞机航空煤油 根据本文的研究目标、研究内容和数据来源等实际情况,选择自上而下法建立货运碳排放测算模型如下。各种运输方式对应的货运工具和消耗的主要燃料种类如表 1 所示。不同燃料碳排放因子的计算方法如式(1):carbonk=NCVkCEFkCOFk4412(1)其中,carbonk代表第 k 种燃料的碳排放因子,NCVk、CEFk和 COFk分别代表该种燃料的平均低位发热量、单位热值含碳量和能源消耗氧化率,44/12 为碳与二氧化碳的转换系数,k=1,2,3,4分别代表电力、柴油、汽油和煤油。根据铁道统计公报和汽车工业经济运行情况的统计数据,本文设我国铁路货运
12、运用的电力机车和内燃机车的比例为 6 4,公路货运运用的柴油车和汽油车的比例为 8 2。因此,铁路、公路、水路和民航货运碳排放系数 ci(i=1,2,3,4)可以用不同燃料的碳排放因子与对应的货运单位能源消耗的乘积进行计算,如式(2):c1=6carbon1+4carbon210e1c2=8carbon2+2carbon310e2c3=carbon2e3c4=carbon4e4(2)可以进一步用货物周转量与货运碳排放系数的乘积,计算得到各种运输方式的货运碳排放量 Ci,如式(3):Ci=Qici(3)其中,Qi(i=1,2,3,4)代表铁路、公路、水路和民航的货物周转量。611基于通径分析的货
13、运碳排放多通道化影响研究(二)货运碳排放的测算结果由于社会经济发展程度的差异,过于久远的历史数据无法为未来货运碳排放变化趋势的调整方案提供参考。同时考虑到由于新冠肺炎疫情对货运行业的冲击,2020 年的相关数据与其他年份的数据不可比。因此,为了使本文的研究结果更准确,全部研究内容中涉及的历史资料均选择 20112019 年的统计数据。1.碳排放系数电力作为二次能源,其碳排放系数计为0.96CO2/kWh,而柴油、汽油和煤油的碳排放系数计算结果如表 2 所示。表 2 不同燃料的碳排放系数燃料种类平均低位发热量(kJ/kg 或 kJ/m3)单位热值含碳量(Tc/kJ)能源消耗氧化率碳排放系数(kg
14、CO2/kg 或 kgCO2/m3)柴油4265220.20.983.10汽油4307018.90.982.93煤油4307019.50.983.02 2.货运碳排放系数在本文中,选用国家铁路、公路专业货运企业、远洋和沿海货运企业、中国民航在20112019 年的年度能耗数据来分别表示铁路、公路、水路和民航的货运单位能源消耗ei(i=1,2,3,4),如表 3 所示。表 3 20112019 年各种运输方式的货运单位能源消耗 (单位:千克标准煤/万吨公里)年铁路 e1公路 e2水路 e3民航 e4201147.622037.84194.345201247.417033.484312.08120
15、1346.319031.864576.987201445.520027.544473.968201546.819028.084326.798201647.117426.724312.081201743.318023.764312.081201841.120022.144223.779201939.417025.924194.345711西南交通大学学报(社会科学版)结合表 1表 3 并通过式(2),计算 20112019 年各种运输方式的货运碳排放系数,计算结果如表 4 所示。表 4 20112019 年各种运输方式的货运碳排放系数 (单位:吨二氧化碳/亿吨公里)年铁路 c1公路 c2水路 c
16、3民航 c42011864.426745.21171.812666.922012860.785212.21037.8813022.482013840.815825.4987.6613822.52014826.286132853.7413511.382015849.895825.4870.4813066.932016855.345334.84828.3213022.482017786.335518.8736.5613022.482018746.386132686.3412755.812019715.55212.2803.5212666.92 3.货运碳排放量从历年国民经济和社会发展统计公报的数据
17、,获取 20112019 年各种运输方式的货物周转量,如表 5 所示。表 5 20112019 年各种运输方式的货运周转量年铁路 Q1公路 Q2水路 Q3民航 Q4201129465.7951374.7475423.84173.91201229187.0959534.8681707.58163.89201329173.8955738.0879435.65170.29201427530.1956846.992774.56187.77201523754.3157955.7291772.45208.07201623792.2661080.197338.8222.45201726962.266771.
18、5298611.25243.5520182882171249.2199052.82262.5201930181.9559636.39103963.04263.2811基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究 结合表 4 和表 5 的内容,通过式(3),计算 20112019 年各种运输方式的货运碳排放量及货运碳排放总量,计算结果如表 6 所示。表 6 20112019 年各种运输方式的货运碳排放量 (单位:万吨二氧化碳)年铁路 C1公路 C2水路 C3民航 C4合计Ci20112547.0834653.298838.17220.2946258.8320122512.3731030.768480
19、.27213.4342236.8220132452.9732469.667845.54235.3843003.5620142274.7634858.527920.54253.7045307.5220152018.8633761.537988.61271.8844040.8720162035.0532585.268062.77289.6942972.7620172120.1236849.877263.31317.1646550.4620182151.1443690.026798.39334.8452974.3920192159.5231083.688353.63333.3941930.23 二、
20、各种运输方式对货运碳排放变化的影响分析(一)通径分析模型的建立本文以各种运输方式的货物周转量为解释变量,以货运碳排放总量为被解释变量,探究各种运输方式对货运碳排放变化的影响情况。假设各种运输方式的货物周转量 Qi(解释变量)与货运碳排放总量Ci(被解释变量)之间存在线性关系。采用最小二乘回归的方法,得到Ci的估计值Ci、Qi的估计值 Qi。经过偏差变换,得到式(4):Ci-CiCi=1Q1CiQ1-Q1()Q1+2Q2CiQ2-Q2()Q2+3Q3CiQ3-Q3()Q3+4Q4CiQ4-Q4()Q4(4)其中,Ci为Ci的标准差,Qi为 Qi的标准差,i为 Qi的偏回归系数。为了比较各解释变量
21、的相互关系,将 Qi的偏回归系数 i进行标准化处理,获得 Qi的标准化系数:pi=QiCi(5)其中,Qi为 Qi的离均差平方和,Ci为Ci的离均差平方和。911西南交通大学学报(社会科学版)由式(4)和式(5),可以得到各种运输方式对货运碳排放变化影响的通径分析模型的标准式:ri=ri1p1+ri2p2+ri3p3+ri4p4(6)其中,ri表示各解释变量与被解释变量之间的简单相关系数,ri1,ri2,ri3,ri4为各解释变量之间的简单相关系数,pi为直接通径系数(表示各解释变量对被解释变量的直接影响),ri1p1,ri2p2,ri3p3,ri4p4为间接通径系数(表示各解释变量通过其他解
22、释变量对被解释变量的间接影响)。这些变量和系数之间的关系可以用图 2 进行直观展示。Q1Q2Q3Q4r12r23r34r13r24r14Cip2p3p4p1图 2 通径分析模型中各变量和系数之间的关系(二)模型的回归与通径分析计算1.被解释变量的检验在进行通径分析前,必须对被解释变量进行正态性检验,检验结果如表 7 所示,并输出如图 3 所示的正态 Q-Q 图。500004750045000425004000040000440004800052000?图 3 被解释变量Ci的正态 Q-Q 图K-S 检验和 S-W 检验是对一组数据进行正态性检验的两种不同方法,分别适用于大样本和小样本数据。表
23、7 显示,变量 Ci的自由度 df 为 9,属于小样本数据,而 S-W 检验的显著性水平 Sig.为 0.065,大于 0.05。另外,图 3 显示,所有变量的观测值大致都围绕在一条直线附近。所以可以认为被解释变量数据近似服从正态分布,可以进行下一步的回归分析。021基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究表 7 被解释变量Ci的正态性检验结果变量K-S 检验aStatisticdfSig.S-W 检验StatisticdfSig.货运碳排放总量Ci 0.21790.2000.82190.065 a,Lilliefors 显著性水平修正;,真实显著水平的下限,置信区间为 95%。2.模型的回归
24、将解释变量逐一引入回归方程,得到表 8表 10 所示的结果。表 8 不同预测变量下的 Ci-Qi逐步回归结果模型RR2R2标准差10.106a0.0110.1303638.6237320.633b0.4010.2013059.5789330.692c0.4790.1663125.6341740.761d0.5790.1583141.71611 a,预测变量:(常量)、Q1;b,预测变量:(常量)、Q1、Q2;c,预测变量:(常量)、Q1、Q2、Q3;d,预测变量:(常量)、Q1、Q2、Q3、Q4。表 9 不同预测变量下的 Ci-Qi回归系数模型非标准化系数B标准差标准系数tSig.1(常量)4
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