中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡測(cè)算及影響因素研究

于 楠，孫仁金，藍(lán)興英，劉德峰

（1．中國(guó)石油大學(xué)（北京）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 102249；2．中油國(guó)際（伊朗）MIS項(xiàng)目公司）

溫室氣體排放導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境不斷惡化，并日益威脅到全球的可持續(xù)性發(fā)展[1]。Nathaniel認(rèn)為人類(lèi)通過(guò)消耗能源、食物、水和基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成危害，對(duì)環(huán)境產(chǎn)生不利影響[2]。生態(tài)足跡可被視為衡量環(huán)境退化的重要指標(biāo)[3-5]，其已被廣泛應(yīng)用于旅游[6]、城市交通[7-8]、水資源供求[9-11]等領(lǐng)域的評(píng)價(jià)。生態(tài)足跡的計(jì)算方法有3種：綜合法、成分法和投入產(chǎn)出法。綜合法適用于全球、區(qū)域和國(guó)家層次的生態(tài)足跡研究[12-14]；成分法適用于計(jì)算小尺度的生態(tài)足跡，比如農(nóng)村、小區(qū)、公司、學(xué)校或其他單項(xiàng)活動(dòng)[15-17]；投入產(chǎn)出法最早由Bicknell等學(xué)者提出并于2001年被改進(jìn)[18]。在能源生態(tài)足跡測(cè)算方面，學(xué)者主要集中在省域和縣市區(qū)層面，采用碳匯法進(jìn)行計(jì)算[19-21]。在能源生態(tài)足跡影響因素研究方面，學(xué)者主要采用空間計(jì)量方法研究其空間效應(yīng)[22-24]。

物體之間只要有運(yùn)動(dòng)就會(huì)有摩擦，而潤(rùn)滑油可以有效減少摩擦，因此潤(rùn)滑油被看作行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。潤(rùn)滑油作為高端制造業(yè)必不可少的原料，發(fā)揮著巨大的作用。中國(guó)是世界上最大的潤(rùn)滑油消費(fèi)國(guó)之一，其消費(fèi)仍有較大的增長(zhǎng)潛力。測(cè)算潤(rùn)滑油生態(tài)足跡并找出其主導(dǎo)影響因素，對(duì)國(guó)家和行業(yè)都具有極大意義。本課題基于生態(tài)足跡理論，在傳統(tǒng)的化石能源地定義中加入草地，克服傳統(tǒng)定義忽視草地在吸收溫室氣體方面的能力，然后基于碳循環(huán)的視角測(cè)算中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡，最后采用偏最小二乘回歸模型研究影響中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的主要驅(qū)動(dòng)因子。

1 基于碳循環(huán)的潤(rùn)滑油生態(tài)足跡測(cè)算

1．1 化石能源地定義修正

化石能源碳循環(huán)主要是化石能源燃燒釋放出CO2，CO2進(jìn)入大氣后被地球植被吸收儲(chǔ)存在體內(nèi)，除去小部分的碳供給植物自身的自養(yǎng)呼吸外，剩余的即為植被的凈初級(jí)生產(chǎn)量（NPP）。植物通過(guò)枯損及燃燒重新把碳釋放到土壤碳庫(kù)及大氣碳庫(kù)中去，最終儲(chǔ)存在植物體內(nèi)的就是凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)量（NEP）。在陸地生態(tài)系統(tǒng)中，隨著植被、土壤類(lèi)型和氣候帶不同，碳庫(kù)存在很大的區(qū)域差異。表1為全球植被和地表1 m深度土壤的碳蓄積量，其中植被碳蓄積量數(shù)據(jù)是全球植被碳蓄積量的多年平均值[25]。

表1 全球植被和地表1 m深度土壤的碳蓄積量

傳統(tǒng)的生態(tài)足跡理論將化石能源地定義為“用于吸收化石能源燃燒排放的溫室氣體的森林”[26]。從表1可知：草原的碳蓄積量?jī)H次于森林，兩者合計(jì)占全球陸地表層植被總碳蓄積量的93．12%；世界草地面積為3．50×109hm2，占全球陸地面積的23．18%。可見(jiàn)，草地在土地利用類(lèi)型中占據(jù)較大份額，故本課題將草地加入化石能源地的定義中。

1．2 潤(rùn)滑油生態(tài)足跡計(jì)算步驟

潤(rùn)滑油生態(tài)足跡指用于吸收潤(rùn)滑油燃燒所排放CO2的森林和草地的面積。在新化石能源地定義下，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡計(jì)算步驟見(jiàn)圖1。

圖1 潤(rùn)滑油生態(tài)足跡計(jì)算流程

1．2．1 森林及草地的年均NEP

年均NEP能夠反映植被的固碳能力，即單位時(shí)間內(nèi)單位面積的植被吸收化石能源燃燒排放的碳量。由熱帶森林、溫帶森林和北方森林的NEP和面積（見(jiàn)表1），采用式（1）計(jì)算得到世界森林一年內(nèi)的平均為3．81t／（hm2·a）。

式中：NEPfi為某類(lèi)森林一年內(nèi)的 NEP，t／（hm2·a），熱帶森林、溫帶森林和北方森林的NEPfi分別為5．90，4．50，0．60 t／（hm2·a）[27]；Afi為某類(lèi)森林的面積，hm2；i為某類(lèi)森林的編號(hào)；n＝3。

鑒于森林和草地碳蓄積量是在同一個(gè)周期內(nèi)進(jìn)行的，故可認(rèn)為兩者碳蓄積量的比例等于它們吸收CO2量的比例。根據(jù)二者面積及碳蓄積量的比例關(guān)系，按式（2）計(jì)算得到世界草地一年內(nèi)的平均為0．95 t／（hm2·a）。

式中：Af／Ag為森林總面積和草地總面積的比值；Gg／Gf為草地總碳蓄積量和森林總碳蓄積量的比值。

1．2．2 潤(rùn)滑油碳排放量計(jì)算

潤(rùn)滑油的碳主要以CO2的形式排放，其平均熱值、碳排放系數(shù)、燃燒后碳排放量（平均燃燒熱值系數(shù)與碳排放系數(shù)的乘積）及CO2排放量見(jiàn)表2[28]。

表2 潤(rùn)滑油燃燒后的碳排放量

1．2．3 潤(rùn)滑油生態(tài)足跡計(jì)算

吸收1 t CO2所需植被面積可以通過(guò)森林和草地對(duì)碳的吸收能力計(jì)算而得，結(jié)果見(jiàn)表3。由表1可知，森林和草地的碳蓄積量分別占全球植被總碳蓄積量的77．03%和16．09%，二者之比為82．72∶17．28。故，1 t CO2分兩部分被吸收，82．72%被森林吸收，17．28%被草地吸收。

表3 吸收1 t CO2所需的植被面積

由表3可知，吸收潤(rùn)滑油燃燒釋放的1 t CO2需要0．06 hm2森林和0．05 hm2草地。經(jīng)等量化處理（森林等量化因子為1．34，草地等量化因子為0．49）[29]，可得單位質(zhì)量潤(rùn)滑油的生態(tài)足跡為0．31 hm2／t。

1．3 潤(rùn)滑油生態(tài)足跡測(cè)算結(jié)果分析

為了根據(jù)歷年生態(tài)足跡的動(dòng)態(tài)變化特征為潤(rùn)滑油經(jīng)營(yíng)企業(yè)在綠色低碳方面提供理論基礎(chǔ)，測(cè)算了2014—2019年中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 2014—2019年中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡

2015—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與車(chē)均生態(tài)足跡增長(zhǎng)率的關(guān)系如圖2所示。其中，車(chē)均生態(tài)足跡是指潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與民用汽車(chē)保有量的比值。由圖2可見(jiàn)，2015—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增長(zhǎng)率與車(chē)均生態(tài)足跡的增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)一致，但潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增長(zhǎng)率大于車(chē)均生態(tài)足跡增長(zhǎng)率。從潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增速看，2016年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增長(zhǎng)率最大，達(dá)到25．24%，此后開(kāi)始下降。整體來(lái)看，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡在波動(dòng)中增長(zhǎng)，由2014年的3．98×105hm2增至2019年的7．59×105hm2，同比增長(zhǎng)90．70%，增速明顯，車(chē)均生態(tài)足跡由0．002 7 hm2／輛增至0．003 0 hm2／輛，同比增加11．11%。

圖2 2015—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增長(zhǎng)率與車(chē)均生態(tài)足跡增長(zhǎng)率的關(guān)系

汽車(chē)用油在潤(rùn)滑油總消費(fèi)中占比較高，因此民用汽車(chē)保有量的提升對(duì)潤(rùn)滑油消費(fèi)具有一定的推動(dòng)作用。中國(guó)是汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)大國(guó)，民用汽車(chē)保有量持續(xù)增加。2021年，民用汽車(chē)保有量達(dá)2．94億輛，同比增長(zhǎng)7．69%。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)步發(fā)展，群眾購(gòu)車(chē)需求旺盛，新能源汽車(chē)對(duì)消費(fèi)的刺激，民用汽車(chē)保有量仍將快速增長(zhǎng)，由此推動(dòng)車(chē)用潤(rùn)滑油生態(tài)足跡同步增長(zhǎng)[31]。2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與民用汽車(chē)保有量的關(guān)系見(jiàn)圖3。

圖3 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與民用汽車(chē)保有量的關(guān)系

城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活消費(fèi)理念的差異以及民用汽車(chē)保有量和公路基建的地域分布，車(chē)用潤(rùn)滑油消費(fèi)量受城鎮(zhèn)居民日常生活水平的影響較大。城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入以及人均消費(fèi)支出直接反映了城鎮(zhèn)居民的購(gòu)買(mǎi)力，會(huì)影響汽車(chē)購(gòu)買(mǎi)及潤(rùn)滑油消費(fèi)能力。如圖4和圖5所示，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和人均消費(fèi)支出均保持雙向增長(zhǎng)趨勢(shì)。

圖4 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入的關(guān)系

圖5 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出的關(guān)系

車(chē)主的出行方式一般與出行時(shí)間長(zhǎng)短和乘用車(chē)使用成本以及公共交通、共享出行等出行方式的成本差異有關(guān)。選擇綠色低碳出行，勢(shì)必減少潤(rùn)滑油的日常銷(xiāo)售量，從而降低潤(rùn)滑油生態(tài)足跡。城鎮(zhèn)居民人均交通通信支出能夠反映交通出行的成本，其主要包括車(chē)用燃料及零配件支出、車(chē)輛使用及維修費(fèi)等。如圖6所示，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與城鎮(zhèn)居民人均交通通信支出保持同步增長(zhǎng)。

圖6 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與城鎮(zhèn)居民人均交通通信支出的關(guān)系

汽油價(jià)格上漲或?qū)⒔档推?chē)使用頻率，從而可能會(huì)減少潤(rùn)滑油消費(fèi)。不同地區(qū)汽油價(jià)格不盡相同，但汽油價(jià)格的總體變化趨勢(shì)一致。此外，燃油消費(fèi)稅也在汽油價(jià)格中有所體現(xiàn)[32]。2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與全國(guó)92號(hào)汽油平均價(jià)格的關(guān)系如圖7所示。由圖7可以看出，汽油價(jià)格波動(dòng)幅度較大，但總體保持上漲趨勢(shì)，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡則持續(xù)上漲。

圖7 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與全國(guó)92號(hào)汽油平均價(jià)格的關(guān)系

潤(rùn)滑油消費(fèi)量能反映出工業(yè)的發(fā)展水平，尤其是第二產(chǎn)業(yè)GDP。如圖8所示，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與第二產(chǎn)業(yè)GDP變化趨勢(shì)保持一致。

圖8 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與第二產(chǎn)業(yè)GDP的關(guān)系

潤(rùn)滑油消費(fèi)與石油工業(yè)息息相關(guān)。潤(rùn)滑油由基礎(chǔ)油和添加劑組成，其中，礦物基礎(chǔ)油用量最大，占整個(gè)行業(yè)的95%以上[32]。從供給端看，原油提煉可得礦物基礎(chǔ)油，故原油加工量會(huì)影響潤(rùn)滑油的供給并對(duì)其產(chǎn)生影響；從需求端看，原油加工量對(duì)成品油的產(chǎn)量及價(jià)格有很大的影響，直接影響居民用車(chē)、購(gòu)車(chē)的意愿。如圖9所示，2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與原油加工量均逐年增長(zhǎng)。

圖9 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡與原油加工量的關(guān)系

2 中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡影響因素分析

2．1 模型及變量選取

為探尋影響潤(rùn)滑油生態(tài)足跡變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，有效降低人類(lèi)日常活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境造成的不良影響，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)-社會(huì)-環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)，通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研以及綜合考慮我國(guó)潤(rùn)滑油的消費(fèi)現(xiàn)狀，本課題選取7個(gè)自變量（分別記作X1～X7）對(duì)我國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡（因變量，記作Y）進(jìn)行回歸分析，見(jiàn)表5。

表5 潤(rùn)滑油生態(tài)足跡回歸指標(biāo)參數(shù)

潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的眾多影響因素之間關(guān)系緊密且錯(cuò)綜復(fù)雜，在樣本量較小的情況下對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸將導(dǎo)致嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題，從而無(wú)法得出科學(xué)正確的結(jié)果。故本課題采用Simca-P14．1軟件對(duì)上述因素進(jìn)行偏最小二乘回歸（PLS）分析。

2．2 PLS回歸結(jié)果及檢驗(yàn)

對(duì)2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡進(jìn)行PLS回歸分析，結(jié)果見(jiàn)圖10。PLS模型共提取了一個(gè)主成分，其中R2（累計(jì)值）為0．960，Q2（累計(jì)值）為0．925，即提取一個(gè)主成分時(shí)，模型對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的解釋能力為0．960，回歸模型的精度較高。

圖10 PLS模型對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡提取的主成分及解釋能力

主成分得分和因變量得分之間的關(guān)系可以反映出PLS模型的自變量和因變量之間的關(guān)系。2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型第一主成分得分與因變量得分的關(guān)系如圖11所示。圖11表明第一主成分與因變量之間具有較強(qiáng)的線性關(guān)系，模型回歸效果較好。

圖11 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型第一主成分得分與因變量得分的關(guān)系

通過(guò)制作回歸模型的分?jǐn)?shù)散點(diǎn)圖，以識(shí)別是否有特異點(diǎn)存在。如圖12所示，R2＝0．93表示在PLS回歸模型中，第一主成分得分和因變量得分存在較強(qiáng)的線性關(guān)系。此外，6個(gè)樣本點(diǎn)均分布在兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)，故本課題選取的PLS模型擬合效果較好。根據(jù)PLS模型擬合得到的回歸系數(shù)，可得到潤(rùn)滑油生態(tài)足跡標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)PLS模型：

圖12 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型得分

Y＝3．668 2＋0．151 1X1＋0．150 8X2＋0．145 5X3＋0．145 0X4＋0．149 3X5＋0．148 0X6＋0．118 2X72014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型擬合效果見(jiàn)圖13。從圖13可以看出，模型擬合值與實(shí)際值之間保持相近的趨勢(shì)。通過(guò)計(jì)算，PLS回歸模型擬合的平均誤差為3．53%，誤差較小，說(shuō)明模型擬合效果較好。

圖13 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型擬合效果

2．3 結(jié)果分析

通過(guò)觀察PLS回歸模型的VIP值，可以對(duì)自變量進(jìn)行重要性排序。VIP值大于1．0表示自變量為重要變量；VIP值小于0．5表示自變量為次要變量。2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型回歸的各變量的VIP值如圖14所示。由圖14可以看出，在95%的置信區(qū)間水平上，所有自變量對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的影響均顯著，X1，X2，X4，X5，X6，X3的VIP值均大于1，屬于重要變量；X7的VIP值介于0．5和1．0之間，可認(rèn)為屬于一般重要變量。X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的變化都起了重要作用。各變量對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的重要性由大到小的順序?yàn)槊裼闷?chē)保有量＞第二產(chǎn)業(yè)GDP＞城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入＞城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出＞城鎮(zhèn)居民人均交通通信支出＞原油加工量＞全國(guó)92號(hào)汽油平均價(jià)格。

圖14 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型回歸的各變量的VIP值

2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型回歸系數(shù)見(jiàn)圖15。由圖15可以看出，自變量X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7所對(duì)應(yīng)的系數(shù)都大于0，說(shuō)明在95%的置信區(qū)間內(nèi)上述自變量對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡均有正相關(guān)的影響。

圖15 2014—2019年潤(rùn)滑油生態(tài)足跡PLS模型回歸系數(shù)

我國(guó)是汽車(chē)生產(chǎn)大國(guó)，汽車(chē)保有量逐年上升，已經(jīng)成為推動(dòng)潤(rùn)滑油消費(fèi)的主要?jiǎng)恿ΑＴ趪?guó)內(nèi)潤(rùn)滑油消耗總量中，車(chē)用潤(rùn)滑油所占比重較大，2019年達(dá)到58．5%[30]。然而，受乘用車(chē)換油周期延長(zhǎng)、民用汽車(chē)保有量增速放緩、摩托車(chē)保有量逐漸飽和以及消費(fèi)者對(duì)潤(rùn)滑油的消費(fèi)觀念轉(zhuǎn)變等因素的影響，交通用油消費(fèi)增速逐漸放緩，使得潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增速放緩。回歸結(jié)果中，民用汽車(chē)保有量每增加1%，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增長(zhǎng)15．11%。

潤(rùn)滑油工業(yè)的發(fā)展和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度有著直接的關(guān)系。2019年，工業(yè)潤(rùn)滑油消費(fèi)量約占潤(rùn)滑油消費(fèi)總量的41．5%，潤(rùn)滑油消費(fèi)受第二產(chǎn)業(yè)GDP的影響較大。在第二產(chǎn)業(yè)中，鋼鐵、建材等行業(yè)的發(fā)展又與汽車(chē)行業(yè)發(fā)展緊密相關(guān)[33]。一方面，節(jié)能減排、資源環(huán)境約束抑制國(guó)內(nèi)鋼鐵產(chǎn)能，鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能和產(chǎn)量均呈下降趨勢(shì)，消費(fèi)小幅增長(zhǎng)。另一方面，我國(guó)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化不斷推進(jìn)，建材工業(yè)發(fā)展由大幅擴(kuò)張轉(zhuǎn)向小幅增長(zhǎng)，最終帶動(dòng)用油需求緩慢增長(zhǎng)。回歸結(jié)果顯示，第二產(chǎn)業(yè)GDP和潤(rùn)滑油生態(tài)足跡有相同的變化趨勢(shì)，第二產(chǎn)業(yè)GDP每增加1%，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡相應(yīng)增加15．08%。

國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，國(guó)民擁有更多的人均可支配收入。此外，交通道路修建有利于中國(guó)基礎(chǔ)建設(shè)及GDP增長(zhǎng)，城市交通道路建設(shè)的完善對(duì)消費(fèi)者買(mǎi)車(chē)、用車(chē)具有一定推動(dòng)作用。回歸結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每增長(zhǎng)1%，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡大約增加14%。

居民家庭人均可支配收入的提高增加了居民對(duì)汽車(chē)的需求量和消費(fèi)支出，出現(xiàn)了居民對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)升級(jí)的消費(fèi)意愿降低轉(zhuǎn)向?qū)A(chǔ)保養(yǎng)升級(jí)的現(xiàn)象，車(chē)主對(duì)半合成甚至全合成機(jī)油的需求增加，從而導(dǎo)致?lián)Q油周期變長(zhǎng)。回歸結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出每增長(zhǎng)1%，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡大約增加14%。近年來(lái)中國(guó)汽車(chē)銷(xiāo)售行業(yè)發(fā)展勢(shì)頭良好，汽車(chē)后市場(chǎng)抓住機(jī)遇，擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模并提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。由于汽車(chē)的銷(xiāo)售價(jià)格遠(yuǎn)高于普通日用品，且汽車(chē)的維修保養(yǎng)費(fèi)主要由保險(xiǎn)公司承擔(dān)，因此大部分車(chē)主更加注重汽車(chē)的保養(yǎng)維護(hù)。回歸結(jié)果顯示，人均交通通信消費(fèi)支出每增長(zhǎng)1%，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增長(zhǎng)14．8%。

乘用車(chē)潤(rùn)滑油產(chǎn)量與原油相關(guān)，導(dǎo)致原油加工量與潤(rùn)滑油生態(tài)足跡呈正相關(guān)。基礎(chǔ)油與添加劑共同組成潤(rùn)滑油，前者對(duì)潤(rùn)滑油的基本性質(zhì)起著決定性作用。在其他因素不變的情況下，提高基礎(chǔ)油的供給或?qū)⑿纬梢?guī)模利益、降低潤(rùn)滑油廠商的長(zhǎng)期平均成本，從而降低潤(rùn)滑油價(jià)格、提高潤(rùn)滑油銷(xiāo)量。回歸結(jié)果顯示，原油加工量每增長(zhǎng)1%，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增長(zhǎng)14．55%。

隨著政府提倡綠色低碳出行，大多數(shù)汽車(chē)公司已在節(jié)油降耗上取得一定成果，但由于城市擁堵情況比較嚴(yán)重，這些措施降低油耗能力有限，甚至出現(xiàn)低碳行駛增加油耗的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致潤(rùn)滑油用量增加。回歸結(jié)果顯示，燃油價(jià)格每增長(zhǎng)1%，潤(rùn)滑油生態(tài)足跡增加11．82%。

3 結(jié)論和建議

在重新修訂化石能源地定義的理論基礎(chǔ)上，基于碳循環(huán)的視角測(cè)算了中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡并對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果顯示：

（1）2014—2019年中國(guó)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，但增速有所放緩。

（2）民用汽車(chē)保有量、第二產(chǎn)業(yè)GDP、原油加工量、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出、城鎮(zhèn)居民人均交通通信支出和全國(guó)92號(hào)汽油平均價(jià)格均對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡有正相關(guān)的影響。

（3）各變量對(duì)潤(rùn)滑油生態(tài)足跡的影響程度由大到小的順序?yàn)槊裼闷?chē)保有量＞第二產(chǎn)業(yè)GDP＞城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入＞城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出＞城鎮(zhèn)居民人均交通通信支出＞原油加工量＞全國(guó)92號(hào)汽油平均價(jià)格。

為助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，降低潤(rùn)滑油生態(tài)足跡，提出以下建議：建立積分市場(chǎng)供需調(diào)節(jié)及穩(wěn)價(jià)機(jī)制，有序地與碳市場(chǎng)配額交易銜接，積極推動(dòng)新能源汽車(chē)發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)對(duì)燃油車(chē)的部分替代，降低對(duì)潤(rùn)滑油等油品的需求；潤(rùn)滑油企業(yè)需在產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)發(fā)展減碳技術(shù)，增加對(duì)再生材料的使用，研發(fā)綠色潤(rùn)滑油新品，同時(shí)開(kāi)展廢舊潤(rùn)滑油回收再利用，實(shí)現(xiàn)循環(huán)商業(yè)模式。