京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放與能源消費關系的實證研究

耿立艷 ，張 楠 ，張占福

（1.石家莊鐵道大學 經濟管理學院， 河北 石家莊 050043； 2.石家莊鐵道大學 四方學院， 河北 石家莊 051132）

一、引言

習近平總書記主持召開中央財經委員會第九次會議時強調，實現碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革，要把碳達峰、碳中和納入生態(tài)文明建設整體布局，拿出抓鐵有痕的勁頭，如期實現2030 年前碳達峰、2060 年前碳中和的目標。碳排放主要是來源于能源的使用，特別是以煤炭、石油、天然氣等為主的化石能源的燃燒和使用。根據《中國能源統計年鑒》中交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的能源消耗數據，分析發(fā)現近十年物流領域的能源消耗量一直呈上升趨勢。因此，為繼“長三角”、“珠三角”之后的中國經濟第三增長極、物流業(yè)碳排放的主要地區(qū)之一的京津冀地區(qū)科學制定物流業(yè)碳減排政策，對京津冀地區(qū)優(yōu)化能源結構、提高能源效率、促進低碳經濟發(fā)展、改善空氣質量具有重要的現實意義。

隨著全球氣候變暖成為世界性問題、物流業(yè)的發(fā)展越來越迅猛，不少學者開始研究物流業(yè)碳排放和能源消費、物流業(yè)碳排放和經濟發(fā)展之間的關系。國外方面，Zaman，K等研究了2007 年至2014 年期間物流績效指數對國家規(guī)模經濟指標(即能源，環(huán)境和經濟健康)的影響，得出物流指數與刺激該地區(qū)綠色供應鏈管理的國家規(guī)模經濟指標顯著相關的結論；Khan，SAR檢查了環(huán)境物流績效指標(ELPI)與特定增長因素之間的長期因果關系，結果表明人均收入、工業(yè)、制造業(yè)和服務業(yè)占GDP 的比重受CO排放和溫室氣體排放的影響；HEYugang分析了物流發(fā)展對經濟增長的影響、經濟增長對能源消耗的影響、物流發(fā)展對能源強度的影響，實證結果表明，物流發(fā)展與經濟增長呈正相關，t-1 時期的能源消耗和經濟增長與當前的能源消耗呈正相關，物流發(fā)展與能源強度負相關。國內方面，梁雯等基于LMDI 分解法和Tapio 脫鉤理論，將碳排放驅動因素分為能源結構、能源效率、經濟增長,并構建物流業(yè)經濟增長與碳排放的脫鉤模型；胥愛霞基于LMDI 分解方法對廣東省物流業(yè)碳排放的影響因素進行分析，得出物流業(yè)的經濟發(fā)展對碳排放增長的推動作用最顯著、能源結構對碳排放的增長有一定的推動作用、能源效率對碳排放的增長呈現明顯的抑制作用的結論；穆曉央等通過分析2011-2017 年西部各省物流業(yè)碳排放量及碳排放強度的省際差異，利用Tapio 脫鉤模型分析西部各省物流業(yè)碳排放的脫鉤狀態(tài)，對西部省域物流業(yè)碳排放影響因素進行LMDI 分解，結果表明能源結構對物流業(yè)碳排放的增長同樣起到正向影響；包耀東等采用能量系數法估算2003-2016 年安徽、江蘇、浙江和上海物流產業(yè)的碳排放量，定量分析能源結構、能源效率、產業(yè)結構、經濟增長和人口對物流業(yè)碳排放規(guī)模的影響，結果表明：長三角地區(qū)的能源結構因素和產業(yè)結構因素對物流業(yè)碳排放增加產生了抑制的效果，而能源效率因素、人口因素和經濟發(fā)展因素對物流業(yè)碳排放增加產生了促進的效果；曹俊文等運用LMDI 分解模型和M-R 分解模型分析2008-2018 年長三角地區(qū)物流業(yè)碳排放量時空分布特征分析碳排放時間分布和空間分布的影響因素。結果表明：物流產出和從業(yè)規(guī)模對物流業(yè)碳排放具有拉動作用，能源強度和能源結構則具有抑制作用。這些相關研究為研究京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放與能源消費之間的關系提供了有益的借鑒，但大多是從物流業(yè)碳排放與能源消費的相關性進行研究，少有對物流業(yè)碳排放與能源消費結構和能源效率的關聯度進行研究。

基于京津冀地區(qū)2008-2018 年的數據，運用灰色關聯度模型實證分析京津冀地區(qū)物流業(yè)發(fā)展與能源結構和能源效率之間的關系，然后針對研究結果提出對優(yōu)化京津冀地區(qū)能源結構、提高京津冀地區(qū)能源效率、促進京津冀地區(qū)低碳物流發(fā)展的政策建議。

二、研究方法

(一)物流業(yè)碳排放量的計算

物流業(yè)直接能耗法的碳排放測算方法。IPCC 碳排放系數是指將生產某種產品消耗的能源量與其碳排放系數相乘即可得其碳排放量，且IPCC 假定，某種能源排放系數是不變的，由此可得，物流業(yè)直接能耗法的碳排放測算公式為：

式中：Q 表示物流業(yè)總的二氧化碳排放量；k 表示第k 種能源；EC表示物流業(yè)消耗的第k 種能源的消耗量；β表示第k 種能源的折標準煤系數；NCV表示第k 種能源的平均低位發(fā)熱量；CEF表示第k 種能源的單位熱值含碳量；COF表示第k 種能源的碳氧化率；44/12 為二氧化碳的分子量。這里的碳排放因子數據參考《2006 年IPCC國家溫室氣體清單指南》，折標準煤系數和平均低位發(fā)熱量數據來源于《中國能源統計年鑒2019》。

(二)物流業(yè)碳排放與能源消費的關聯測度模型

1.確定參考數列和比較數列

運用灰色關聯分析對一個抽象的系統或現象進行分析時，首先要確定反映系統行為特征的參考數據序列以及對系統產生影響的比較數據序列，才能對它們進行比較并作出判斷。將參考數據時間序列設為X={X(k)|k=1，2，…，N}，比較數據時間序列設為X={X(k)|i=1，2，…，m；k=1，2，…，N}，其中k 為時間序號，X(k)為因素X在k 時刻的統計數據，N 為數據樣本數目。用時間序列研究的是隨時間變化的系統，其分析是通過時間的發(fā)展變化，對因素進行關聯分析。

2.數據無量綱化處理

3.關聯系數的計算

首先分別計算出參考序列Y(k)與初值像Y(k)差的絕對值最大值及最小值，然后確定分辨系數ρ，ρ 的取值一般是從0 到1，大多數情況下選擇0.5 作為分辨系數。關聯系數計算公式為：

稱(4.2)式中minmin|y(k)-y(k)|、maxmax|y(k)-y(k)| 分別為兩級最小差和兩級最大差。

4.計算關聯度

關聯度的值越接近于1，則表明其相關性越好，反之，則其相關性越小。關聯度計算公式為：

三、實證結果與分析

交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)和郵電業(yè)是傳統物流業(yè)的主要組成部分，三者的相關統計數據可以大致反映一段時期內物流業(yè)發(fā)展的水平，因此本節(jié)數據主要選取2009-2018年《中國能源統計年鑒》中交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的能源消耗統計數據代表我國物流業(yè)的能源消耗統計數據，由此計算京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構和能源效率。

對于物流業(yè)的能源消耗，從《中國能源統計年鑒》的統計數據分析有，原煤、洗精煤、型煤、焦炭、焦爐煤氣、其他煤氣、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、其他石油制品、天然氣、熱力、電力和其他能源十六種類型，其中原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、熱力和電力十種能源占據了全國物流業(yè)能耗消耗99%以上的份額，由于篇幅有限，主要分析煤合計、油品合計、燃氣、熱力和電力這五種能源的數據。表1 為2008-2018 年京津冀物流業(yè)能源消費量。

表1 2008-2018 年京津冀物流業(yè)能源消費量

注：表中數據由2009-2019 年《中國能源統計年鑒》相關數據計算得出。

年份 煤合計/ 萬噸油品合計/ 萬噸燃氣/ 億立方米熱力/ 百億千焦電力/ 億千瓦時2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 81.76 82.04 94.47 87.26 89.61 80.21 75.80 49.76 39.42 14.41 10.11 1159.12 1188.16 1321.81 1421.80 1437.76 1426.52 1425.12 1443.08 1590.63 1581.66 1653.09 3.39 4.50 4.56 5.24 7.70 8.00 8.05 7.15 8.22 8.76 20.79 1076.13 735.38 920.76 927.07 311.17 808.52 868.90 1333.89 1301.07 1424.70 1589.42 100.93 109.77 125.14 147.11 164.53 148.50 156.84 169.33 184.24 200.92 219.35

為更準確的對五種能源進行比較，現將五種能源數據源統一折算成萬噸標準煤。 表2 給出折算后的2008-2018 年京津冀物流業(yè)能源消費量。

表2 2008-2018 年京津冀物流業(yè)能源消費量單位：萬噸標準煤

年份 煤合計 油品合計 燃氣 熱力 電力2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 58.1440 58.3155 66.5370 61.6921 63.6227 57.2369 54.1011 47.9010 28.0077 10.2859 7.2216 1693.5418 1736.0680 1931.5698 2077.6204 2101.4733 2082.9248 2081.5516 2110.6372 2326.7852 2313.7788 2418.7638 46.4684 61.1629 61.7894 70.7134 103.4829 96.3383 111.3679 96.7236 111.1260 119.5937 149.1802 36.7176 25.0912 31.4163 31.6316 30.8936 27.5867 29.6469 45.5123 44.3925 48.6108 54.2310 124.0430 134.9073 153.7971 180.7982 202.2074 182.5065 192.7564 208.1066 226.4310 246.9307 269.8511

利用公式(1)可以得到京津冀地區(qū)物流業(yè)的碳排放量。表3 給出2008-2018 京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放量。

表3 2008-2018 京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放量單位：萬噸

年份 碳排放量2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 4951.87 5085.53 5697.96 6217.84 6589.66 6274.95 6351.62 6520.58 7119.19 7223.70 7745.24

(一)京津冀物流業(yè)碳排放與能源消費現狀

1.京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度

碳排放強度是指每單位GDP 的增長所帶來的碳排放量，單位為噸/ 萬元，它體現出經濟增長對碳排放的依賴程度，是衡量一個地區(qū)碳排放水平的綜合指標。伴隨著經濟的增長，如果單位生產總值所帶來的碳排放量下降，則這一地區(qū)實現了低碳發(fā)展。表4 給出根據物流業(yè)碳排放強度含義計算京津冀物流業(yè)碳排放強度。

表4 2008-2018 京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度

年份 物流業(yè)增加值/ 億元物流業(yè)碳排放量/ 萬噸標準煤物流業(yè)碳排放強度(噸/ 萬元)2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2272.83 2519.57 3043.29 3487.27 3712.80 3891.88 4065.22 4072.05 4155.55 4486.68 4371.20 4951.87 5085.53 5697.96 6217.84 6589.66 6274.95 6351.62 6520.58 7119.19 7223.70 7745.24 2.178724 2.018412 1.872303 1.783011 1.774849 1.612318 1.562430 1.601302 1.713176 1.610032 1.771880

2.京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構

能源結構主要指物流業(yè)各種能源消費的比重，用能源結構系數表示。能源結構既能反映出經濟發(fā)展對特定能源消費是否具有路徑依賴性，還體現著能源結構的優(yōu)化升級和可持續(xù)發(fā)展性。表5 給出2008-2018 年京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構。

表5 2008-2018 年京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構

年份 煤類比重 油品比重 燃氣比重 熱力比重 電力比重2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2.97%2.89%2.96%2.55%2.54%2.34%2.19%1.91%1.02%0.38%0.25%86.45%86.13%86.03%85.77%84.00%85.14%84.29%84.13%85.02%84.47%83.44%2.37%3.03%2.75%2.92%4.14%3.94%4.51%3.86%4.06%4.37%5.15%1.87%1.24%1.40%1.31%1.23%1.13%1.20%1.81%1.62%1.77%1.87%6.33%6.69%6.85%7.46%8.08%7.46%7.81%8.29%8.27%9.01%9.30%

3.京津冀地區(qū)物流業(yè)能源效率

能源效率即物流業(yè)單位增加值的能源消費量。表6給出2008-2018 年京津冀地區(qū)物流業(yè)能源效率。

表6 2008-2018 年京津冀地區(qū)物流業(yè)能源效率單位:萬噸標準煤/ 億元

年份 煤類 油品 燃氣 熱力 電力2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0.0256 0.0231 0.0219 0.0177 0.0171 0.0147 0.0133 0.0118 0.0067 0.0023 0.0017 0.7451 0.6890 0.6347 0.5958 0.5660 0.5352 0.5120 0.5183 0.5599 0.5157 0.5533 0.0204 0.0243 0.0203 0.0203 0.0279 0.0248 0.0274 0.0238 0.0267 0.0267 0.0341 0.0162 0.0100 0.0103 0.0091 0.0083 0.0071 0.0073 0.0112 0.0107 0.0108 0.0269 0.0546 0.0535 0.0505 0.0518 0.0545 0.0469 0.0474 0.0511 0.0545 0.0550 0.0617

(二)京津冀地區(qū)能源結構、能源效率與碳排放強度關聯度測算及分析

1.關聯度的測算

對京津冀物流業(yè)碳排放量與能源結構進行灰色關聯分析。首先選定參考數列和比較數列，這里以京津冀物流業(yè)2008-2018 年碳排放強度作為參考序列，以相同時期煤類、油品、燃氣、熱力和電力這五種能源結構系數作為比較數列。計算得到京津冀物流業(yè)碳排放量與能源結構的關聯系數，這里分辨系數ρ 取0.5。表7 給出2008-2018 年京津冀物流業(yè)碳排放強度與能源結構關聯系數。

表7 2008-2018 年京津冀物流業(yè)碳排放強度與能源結構關聯系數

年份 煤類 油品 燃氣 熱能 電能2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 1.0000 0.9271 0.8120 0.9365 0.9359 0.9253 0.9670 0.8658 0.5724 0.4925 0.8757 1.0000 0.8946 0.8137 0.7734 0.7906 0.7078 0.6969 0.7134 0.7505 0.7135 0.3805 1.0000 0.6274 0.6633 0.5890 0.3888 0.3913 0.3333 0.3988 0.3902 0.3492 1.0000 1.0000 0.6925 0.8427 0.8342 0.7908 0.8137 0.8872 0.7179 0.8811 0.7407 0.3722 1.0000 0.8197 0.7269 0.6221 0.5621 0.5749 0.5344 0.5078 0.5327 0.4642 1.0000

根據關聯系數，計算京津冀地區(qū)物流業(yè)2008-2018年碳排放強度與能源結構的關聯度。表8 給出京津冀物流業(yè)2008-2018 年碳排放強度與能源結構關聯度。

表8 2008-2018 年京津冀物流業(yè)碳排放強度與能源結構關聯度

能源結構 煤類 油品 燃氣 熱能 電能關聯度 0.8464 0.7486 0.5574 0.7794 0.6677

對京津冀物流業(yè)碳排放強度與能源效率進行灰色關聯分析。首先選定參考數列和比較數列，這里以京津冀物流業(yè)2008-2018 年碳排放強度作為參考序列，以相同時期煤類、油品、燃氣、熱力和電力這五種能源效率作為比較數列。計算得到京津冀物流業(yè)碳排放強度與能源效率的關聯系數，這里分辨系數ρ 取0.5。表9 給出2008-2018 年京津冀物流業(yè)碳排放強度與能源效率關聯系數。

表9 2008-2018 年京津冀物流業(yè)碳排放強度與能源效率關聯系數

年份 煤類 油品 燃氣 熱能 電能2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 1.0000 0.9462 0.9909 0.7694 0.7428 0.7187 0.6819 0.6072 0.4467 0.3949 0.3619 1.0000 0.9960 0.9825 0.9576 0.8851 0.9512 0.9339 0.9150 0.9239 0.9004 0.3425 1.0000 0.6154 0.7573 0.7056 0.4338 0.4711 0.4036 0.4953 0.4477 0.4264 0.3425 1.0000 0.5781 0.6546 0.6227 0.5836 0.5840 0.6138 0.9067 0.7710 0.8542 0.3333 1.0000 0.8880 0.8660 0.7647 0.6977 0.7808 0.7372 0.6783 0.6666 0.6122 0.3425

根據關聯系數，計算京津冀地區(qū)物流業(yè)2008-2018年碳排放強度與能源結構的關聯度。表10 給出京津冀物流業(yè)2008-2018 年碳排放強度與能源結構關聯度。

表10 2008-2017 年京津冀物流業(yè)碳排放量與能源效率關聯度

能源結構 煤類 油品 燃氣 熱能 電能關聯度 0.6964 0.8898 0.5544 0.6820 0.7304

2.關聯度的靜態(tài)特征分析

由表8 可以得出，京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度與能源結構的關聯度大小依次為：煤類所占比重> 熱能所占比重> 油品所占比重> 電能所占比重> 燃氣所占比重。由排列順序可知，與京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度關聯度最大的是煤類能源消耗量所占比重，關聯度達到0.8464，雖然京津冀地區(qū)物流業(yè)煤類能源消耗量只占到物流業(yè)能源消耗量的3%以下，并呈現出波動下降的趨勢，甚至在2018 年下降到0.25%，但其對京津冀地區(qū)的物流業(yè)碳排放強度影響最大；其次，與京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度關聯度較大是熱能消耗量所占比重和油品能源消耗量所占比重，這兩者的關聯度均在0.7 以上，雖然油品能源消耗量所占比重是熱能消耗量所占比重的80 倍左右，但油品能源消耗量所占比重與京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度的關聯度比熱能能源消耗量所占比重還要低一些；最后，京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度與電能和燃氣能源消耗所占比重的關聯度相對較低，分別只有0.6677和0.5574。

由表10 可以得出，京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度與能源效率的關聯度大小依次為：油品能源效率> 電能能源效率> 煤類能源效率> 熱能能源效率> 燃氣能源效率。由排列順序可知，與京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度關聯度最大的是油品的能源效率，關聯度達到0.8898，而排在第二位的電能能源效率京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度關聯度為0.7304，說明物流業(yè)單位增加值的油品能源消費量對京津冀物流業(yè)碳排放強度的影響最大，而物流業(yè)單位增加值的電能能源消費量對京津冀物流業(yè)碳排放強度的影響稍遜；其次，與京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度關聯度較大是煤類能源效率和熱能能源效率，這兩者的關聯度均在0.6 以上；最后，京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度與燃氣的能源效率關聯度最低，只有0.5544。

3.關聯度的動態(tài)特征分析

將京津冀地區(qū)2008-2018 年各年的五種能源消耗量比重的關聯系數求和后求平均，對應得到該年的能源結構與碳排放強度的關聯系數。同理可得各年能源效率與碳排放強度的關聯系數(圖1)。由圖1 可知，2008-2018年間京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構和能源效率與物流業(yè)碳排放強度的關聯系數呈現出波動下降的趨勢。綜合這幾年京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構、能源效率的關聯系數得出京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構、能源效率與京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放強度的關聯度分別為0.7199 和0.7106，京津冀地區(qū)物流業(yè)能源結構與物流業(yè)碳排放強度的關聯度略高于京津冀地區(qū)物流業(yè)能源效率與物流業(yè)碳排放強度的關聯度。

能源結構、能源效率與碳排放強度關聯系數

四、結論與建議

(一)結論

總體來看，京津冀地區(qū)物流業(yè)的能源結構和能源效率仍存在一些問題：一是能源結構變化不大，雖然燃氣和電能這種較清潔能源的能源消耗量比重有所上升，但是上升幅度較小，而油品這種碳排放系數高的能源消耗量所占比重居高不下，一直保持在80%以上，說明京津冀地區(qū)物流業(yè)嚴重依賴油品。二是燃氣、熱力和電力的能源效率呈現出波動上升的趨勢，說明物流業(yè)單位增加值的燃氣、熱力和電力的能源消費量在上升，燃氣、熱力和電力的能源效率還有提高的空間。

(二)對策建議

加強環(huán)境規(guī)制：環(huán)境規(guī)制是政府為了應對環(huán)境問題，降低經濟活動中產生的環(huán)境污染，而制定實施的一系列改善環(huán)境問題的政策措施。京津冀三地政府要靈活運用命令控制型和市場激勵型環(huán)境規(guī)制手段。首先，三地政府可以制定統一的稅收標準和補貼政策，通過環(huán)境稅費對能源消費實施約束，通過補貼激勵物流企業(yè)主動節(jié)能減排，尋求更加高效清潔的替代能源；其次，政府可以通過降低碳排放限額、加大碳排放超標懲罰力度，倒逼物流企業(yè)進行技術創(chuàng)新，控制碳排放量；最后，三地政府要統一能源統計口徑，細化能源統計指標，為制定能源政策更加準確的依據。

調整能源結構：京津冀地區(qū)雖然屬于資源富集的地區(qū)，但化石能源占據了能源存儲量的絕大部分，清潔能源十分匱乏，政府應加大清潔能源的推廣力度，使資金投入向天然氣的輸送管道的鋪設、風能和太陽能轉換設備的購置和充電樁的配置上傾斜。另外，政府還要發(fā)揮政策導向的驅動作用，逐步降低物流企業(yè)對化石能源這種高污染能源的依賴性和鎖定效應，提高物流企業(yè)對天然氣和電能這種清潔能源的接受程度，形成清潔能源的規(guī)模效應。

提高能源效率：物流企業(yè)的能源消費方式和能源消費觀念是否能從使粗放型轉向集約型關系著能源效率能否得到提高。三地政府可以合作建立合理反映市場供求關系的能源價格長效機制，用能源價格約束能源消費，進而轉變物流企業(yè)的能源消費理念。除此之外，北京市還要發(fā)揮其全國科技中心的優(yōu)勢，與津、冀一道為區(qū)域內物流企業(yè)開發(fā)和應用GIS 車輛線路安排系統、GPS 定位系統，并在全省收費公路使用ETC 不停車收費系統等新技術，優(yōu)化車輛的運行和調度，減少運輸車輛的空載率，大幅提升物流運輸的效率，有效降低碳排放量。