安徽省物流業(yè)碳排放及其影響因素分析

江純霞

(安徽理工大學 經濟與管理學院，安徽 淮南 232001)

0 引言

改革開放后，中國經濟的快速發(fā)展，所產生的二氧化碳排放量增加，發(fā)展低碳經濟、建設生態(tài)文明已經成為大家的共識。“十三五”規(guī)劃中著重推動綠色發(fā)展，改善人民生活，促進低碳循環(huán)發(fā)展 ，進行能源改革。在2015年出席氣候變化巴黎大會開幕式講話中，習近平承諾“將于2030年左右使二氧化碳排放達到峰值并爭取盡早實現(xiàn)，2030年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降60%～65%”[1]。雖然物流行業(yè)的能源消耗和碳排放量都很高，但是發(fā)展低碳經濟離不開物流業(yè)的支持，利用物流業(yè)的發(fā)展來降低企業(yè)成本，實現(xiàn)節(jié)能減排。安徽省位于中部地區(qū)，有著豐富的資源，年來利用自身資源以及政策支持，物流業(yè)得到快速發(fā)展。但由于物流專業(yè)化、社會化水平比較低，導致能源過度消耗。所以，安徽省發(fā)展低碳經濟勢在必行，必須改變過去粗放、低效地發(fā)展方式，提倡與環(huán)境兼容和和諧的低碳綠色發(fā)展模式。

在現(xiàn)有的研究中，關于碳排放影響因素的研究是一個熱點。Akpan以日本1995—2005年數(shù)據(jù)為例，用輸入—輸出結果分解法分析日本的技術變化對工業(yè)排放的影響。[2]王倩倩分析吉林省物流業(yè)碳排放的影響因素，運用系統(tǒng)動力學建模分析物流業(yè)碳排放的足跡。[3]左大杰等先對1995—2014年四川省交通運輸業(yè)的碳排放量的驅動因素采用逐步回歸法進行分析，然后選擇通徑分析法分析碳排放量的不同影響因素。[4]王麗萍以中國1997—2014年間物流業(yè)數(shù)據(jù)為例，計算物流業(yè)的直接能耗碳排放和投入產出表的隱含碳排放。[5]劉淑花、譚旭紅、陳梅(2015)采用STIRPAT模型，分析人口總數(shù)、城市化率、GDP、能源構成、產業(yè)結構和能源強度對黑龍江碳排放的影響。[6]劉麗輝、徐軍(2016)利用Kaya恒等式和STIRPAT模型，對廣東省農業(yè)的碳排放的影響因素進行研究和分析。[7]Talbi對1980—2014年突尼斯運輸部門的碳排放的影響因素進行研究，結果發(fā)現(xiàn)主要影響因素為道路交通強度、經濟增長、城市化發(fā)展以及燃料的消耗。[8]施錦芳等利用EKC曲線比較中國和日本碳排放與經濟發(fā)展的關系，根據(jù)EKC曲線來預測中國之后碳排放情況。[9]

在研究碳排放的影響因素時，大部分學者采用的是對數(shù)均值迪氏指數(shù)(LMDI )分解法；苑清敏等在LMDI分解技術基礎上加入脫鉤模型，采用這種模型分析京津冀地區(qū)的碳排放脫鉤效應，結果發(fā)現(xiàn)影響碳排放量最大的因素是經濟產出，而在進行脫鉤轉變時，最重要的因素為能源強度；[10]Victor Moutinho等人利用LMDI分解技術研究1995—2010年21個歐洲國家的碳排放的影響因素，結果發(fā)現(xiàn)由于歐洲國家使用混合能源與清潔能源，碳排放量比之前有所減少；[11]李玉敏選擇LMDI模型對中國碳排放因素的類型研究，分析表明，影響碳排放的重要因素是能源強度，各省市應該從自身發(fā)展情況出發(fā)，通過調整產業(yè)結構來減少碳排放量。[12]LMDI分解方法雖然很好地解決了分解中存在的遺留問題以及數(shù)據(jù)中的負值問題，但是LMDI方法不能分析影響因素對碳排放的影響是直接或者是間接的，也不能分析影響因素之間的相互關系。所以，本文選擇通徑分析法來解決LMDI無法分析的問題。

1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

現(xiàn)有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中沒有直接針對物流業(yè)類別的，所以選擇比較接近的交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)和郵政業(yè)的數(shù)據(jù)來代替，本文數(shù)據(jù)來自于2006—2017年《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《安徽省統(tǒng)計年鑒》中交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)及郵政業(yè)的相關數(shù)據(jù)。物流業(yè)碳排放的影響因素比較多，根據(jù)文獻以及現(xiàn)實情況，本文選擇6個與安徽省物流業(yè)碳排放可能的影響因素來進行分析，具體變量見表1。

表1 相關變量的設定與計算

2 分析方法

2.1 物流業(yè)碳排放估算方法

目前，碳排放量的監(jiān)測體系并不完善，不能直接監(jiān)測到碳排放量的數(shù)據(jù)，所以計算安徽省物流業(yè)碳排放量時選擇的是學術界普遍認同的計算方法。由聯(lián)合國氣候變化委員會(IPCC)制定的計算碳排放公式可知，安徽省物流業(yè)碳排放的估算公式為：

C=∑CO2it=∑Ei*Pi*Ri

(1)

在公式(1)中，C代表安徽省物流業(yè)的總碳排放量，i是第i個能源，本文選擇七個能源，包括煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電能；Ei為第i個能源的消費量；Pi為第i個能源的碳排放的系數(shù)，是指以標準煤為單位排放的二氧化碳量；Ri代表第i個能源的折現(xiàn)標準煤系數(shù)，具體是指轉換為標準煤的其他能源的數(shù)量。

2.2 通徑分析方法

通徑分析法分析了多個自變量與因變量之間的線性關系，它是標準化變量的多變量分析，可以處理更為復雜的變量關系的回歸分析問題；直接影響因子可以表示為某一個自變量與因變量之間的直接關系，即直接路徑；間接路徑表示某個自變量對因變量的間接影響效果，總路徑系數(shù)表示自變量對因變量的綜合效應，基本方法原理如下所示：

先設一般線性回歸方程為：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+βkXk+ε

(2)

其中，Y是響應變量，本文表示的是2006—2017年安徽省物流業(yè)的碳排放量，Xk是解釋變量，本文中為所取的影響因素；β0、β1……βk是未知參數(shù)；ε是均值為0，方差有限的不相關的隨機變量。

(2)式標準化處理可得：

(3)

(4)

Xi與Xj之間的相關系數(shù)可以由rij表示，Xi與Y之間的相關系數(shù)則由riY表示，根據(jù)相關系數(shù)的定義可以將(4)式簡化為：

(5)

riY=ri1p1Y+…+riipiY+…rikpkY

(6)

3 實證分析

3.1 安徽省物流業(yè)碳排放估算

由《中國能源統(tǒng)計年鑒》可知，安徽省物流業(yè)能源消耗主要在原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣以及電力方面；計算碳排放量主要采用IPCC的能源排放系數(shù)和公式1，本文選擇2006—2017年為研究范圍，計算結果如表2所示。

表2 安徽省物流業(yè)碳排放量 單位：萬噸

根據(jù)表2所示，安徽省物流業(yè)碳排放量逐年增加，這主要是由于經濟發(fā)展以及人民生活水平的提高。安徽省2006—2011年碳排放量雖在增加，但是每年增加比較少，年平均增長24.122萬噸；而2011年頒布《安徽省現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《安徽省人民政府辦公廳關于促進物流業(yè)健康發(fā)展的實施意見》等一些措施后，物流業(yè)快速發(fā)展，安徽省碳排放量也在快速增加，平均年增長45.593萬噸。

3.2 安徽省物流業(yè)碳排放影響因素的通徑分析

運用SPSS22.0軟件對數(shù)據(jù)進行通徑回歸分析，安徽省碳排放量的Shapiro-Wilk顯著性檢驗水平為0.064>0.05，說明碳排放量服從正態(tài)分布。調整后的R2=0.996，表明6個解釋變量總共解釋碳排放量大約99.8%的變化，回歸方程通過顯著性檢驗，方程的擬合度能達到99.6%。說明本文所取的影響因素與碳排放之間存在回歸關系。表3為碳排放影響因素通徑分析的方差分析表，其中F=512.640，Sig=0.000<0.05,方差分析顯著，方差分析是有意義的。表4為碳排放影響因素通徑分析的回歸系數(shù)表，表中標準系數(shù)(貝塔)是通過數(shù)據(jù)分析獲得的直接路徑系數(shù)，而間接路徑系數(shù)、總路徑系數(shù)以及剩余路徑系數(shù)可以由公式(2)～(6)獲得，結果見表5。

表3 碳排放影響因素通徑分析的方差分析

表4 碳排放影響因素通徑分析的回歸系數(shù)

表5 碳排放影響因素的通徑系數(shù)

3.3 通徑分析結果分析

根據(jù)所取的影響因素對安徽省物流業(yè)碳排放量的通徑分析可知，從總通徑上來看，經濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率、社會消費品零售總額位列前三，說明經濟發(fā)展會增加物流業(yè)碳排放量的增加；社會消費品零售總額、能源效率、城鎮(zhèn)化率對物流業(yè)碳排放量的直接影響位列前三，基礎設施投資額對碳排放的直接影響與產業(yè)結構對碳排放量的總影響為負值，但是總體上來看，仍然是正向作用大于負向作用，所以安徽省物流業(yè)碳排放量呈現(xiàn)增長趨勢。

(1)經濟發(fā)展水平

經濟發(fā)展水平對碳排放的直接影響比較小，但間接通徑系數(shù)大，為0.8367。說明經濟發(fā)展水平對物流業(yè)間接作用比較大，經濟發(fā)展刺激了消費的增加，帶動了物流業(yè)的發(fā)展，從而增加了能源消耗，碳排放量也不斷地增加。

(2)城鎮(zhèn)化率

城鎮(zhèn)化的直接通徑系數(shù)為0.442，間接通徑系數(shù)為0.5275，這表明城鎮(zhèn)化的進程加快不僅自身促進物流業(yè)的快速發(fā)展，導致物流業(yè)碳排放量的增加；而且通過對經濟發(fā)展水平、能源效率、產業(yè)結構、基礎設施投資、社會消費品零售總額的影響，也增加了碳排放量。

(3)能源效率

從表6中可以看出，能源效率對物流業(yè)的碳排放的直接通徑系數(shù)與間接通徑系數(shù)均為正值，說明安徽省物流業(yè)能源消耗高，能源利用率低，即安徽省物流業(yè)的發(fā)展是一種粗放型的發(fā)展，現(xiàn)在正面臨著提高能源利用率的壓力。

(4)產業(yè)結構

產業(yè)結構所選取的指標是物流業(yè)增加與GDP的比值，它的直接通徑系數(shù)為0.361，間接通徑系數(shù)為-1.1795，總通徑系數(shù)為-0.8185，產業(yè)結構對減少碳排放的直接影響被產業(yè)結構對其他因素的間接影響所抵消，可以看出，物流產業(yè)結構的變化可以減少碳排放量。

(5)物流業(yè)基礎設施投資

物流業(yè)基礎設施投資額直接通徑系數(shù)小于0，間接通徑系數(shù)大于0。說明物流基礎設施建設可以促進物流運作效率，使物流快速健康發(fā)展，能夠在一定程度上減少碳排放；但是物流業(yè)基礎設施投資建設又會促進物流業(yè)經濟發(fā)展，帶動能源消費，間接提高了物流業(yè)的碳足印。

(6)社會消費

社會消費品零售總額對碳排放的直接影響是最大的，消費拉動物流業(yè)需求，促進物流發(fā)展，使得物流碳排放逐年增加；同時從它的間接通徑系數(shù)為0.4030可知，零售業(yè)與物流業(yè)息息相關，商品的流通靠物流運輸，它對碳排放的間接作用也比較大。不管是直接通徑系數(shù)還是間接通徑系數(shù)都為正，則表明社會消費會推動物流發(fā)展，增加碳排放。

(7)剩余變量直接通徑系數(shù)為0.0447，則說明在考慮安徽省物流業(yè)碳排放量影響因素的時候，還有一些受影響的因素沒有選取。

4 總結與建議

本文采用IPCC計算碳排放量的公式估算出安徽省2006—2017年物流業(yè)碳排放量，可以看出碳排放量逐年增加，這說明安徽省物流業(yè)能源消耗高，碳排放污染問題嚴峻。然后運用通徑分析對影響物流業(yè)碳排放量的因素進行分析，發(fā)現(xiàn)經濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化進程、社會消費品零售總額對碳排放量的影響比較大；其次是能源效率，對碳排放量有較大影響；基礎設施投資一定程度上能減少碳排放的增加，但是對其他因素的影響，間接促進碳排放量的增加；產業(yè)結構對碳排放的直接影響最低，間接影響小于0，總體呈現(xiàn)負效應。

根據(jù)以上分析，為了實現(xiàn)物流業(yè)低碳化發(fā)展，提出幾點政策建議：

4.1 調整經濟發(fā)展模式

物流企業(yè)應遵循低碳和綠色發(fā)展的理念，積極承擔社會責任，加大對低碳、綠色物流的研發(fā)力度，推動物流公司與學校、科研機構的合作，研發(fā)低碳技術、設備，加快物流業(yè)發(fā)展的低碳化、綠色化進程；物流企業(yè)要倡導低碳、綠色能源消費，建立經濟發(fā)展與低碳、綠色、環(huán)境等全方位多層次評價指標，促進物流健康可持續(xù)發(fā)展。

4.2 提高能源效率

安徽省物流業(yè)一方面要優(yōu)化能源結構，提倡低消耗，加強研發(fā)清潔能源，提高清潔綠色能源利用率，降低物流業(yè)的碳排放，采用新能源、低碳環(huán)保工具與設備；另一方面要加強物流信息化建設，利用現(xiàn)代化進行管理，實現(xiàn)多種方式協(xié)同運輸，減少不必要的環(huán)節(jié)，提高物流效率。

4.3 整合物流資源

安徽省物流業(yè)要以合作為基礎，通過物流資源的整合，推行聯(lián)盟發(fā)展模式，合力發(fā)展低碳物流。加快物流企業(yè)的整合、兼并，努力形成一批綜合性、專業(yè)性物流企業(yè)，促進第三方物流、第四方物流、第五方物流的發(fā)展，并通過增值服務來推動物流業(yè)發(fā)展，提高物流企業(yè)專業(yè)服務能力，增強企業(yè)核心能力，以此實現(xiàn)物流環(huán)節(jié)低碳化、綠色化。