基于EKC模型的浙江物流服務碳排放實證研究

段向云

(浙江樹人大學 現代服務業學院，浙江 杭州 310015)

基于EKC模型的浙江物流服務碳排放實證研究

段向云

(浙江樹人大學 現代服務業學院，浙江 杭州 310015)

首先梳理了相關研究文獻，通過收集1995年—2009年浙江省物流服務的相關能耗數據，采用系數法對浙江省物流服務的碳排放進行了測算，然后運用EKC模型對浙江省物流服務的碳排放狀況進行評估，研究發現15年間物流服務的碳排放量呈嚴格的指數型增長，物流服務的發展與碳排放呈直線關系，物流服務的發展增長與碳排放兩者尚未脫鉤、控碳嚴峻，亟待從高產高碳走向高產低碳區域。未來減碳之路需要實現向集約型增長方式的轉變，應加強智慧物流和推進融合物流。

物流服務；碳排放；EKC模型；智慧物流；融合物流

一、相關文獻研究

對碳排放的測算按照計算的系統程度，主要有兩種方法，分別為生命周期評估法和能源礦物燃料排放量計算法。前者雖然計算結果更準確，但由于涉及的環節和基礎數據較多，在實際測算中存在較多困難，因此少被使用。后者較易操作和實施，且IPCC第四次評估報告公布的研究結果明確顯示：溫室氣體增加的主要來源是化石燃料燃燒，因此目前常使用后者進行測算，即采用系數法根據各項能源的消費量來估算碳排放量。

目前國內外學者對碳排放的研究，主要在于探討碳排放與某一國家的經濟增長或發展狀況的相關關系。如Friedl等(2003)通過測算、考察奧地利的碳排放狀況和規律，發現1960年—1999年奧地利的碳排放狀況與經濟增長呈“N”型關系[1]。Grubb等(2004)則測算了人均碳排放量，發現在工業化初期，隨著人均收入的增加，人均碳排放量較高，但是跨越這一階段以后，人均碳排放量將在不同水平上趨于飽和[2]。Ankarhem(2005)則著重考察了瑞典1918年—1994年的碳排放趨勢，發現瑞典1918年—1994年的經濟增長與二氧化碳、二氧化硫以及揮發性有機物的排放狀況呈倒U型曲線分布[3]。

國內學者對我國的碳排放也進行了研究。徐國泉等(2006)系統地考察了我國1995年—2004年的人均碳排放量，并探討了影響人均碳排放量的因素[4]。中國現代化戰略研究所等(2007)則放眼國際，測算并研究了1960年—2002年各國人均二氧化碳排放量的變化趨勢，結果發現部分國家符合環境庫茲涅茨曲線，還有部分國家不符合環境庫茲涅茨曲線[5]。譚丹等(2008)、周常春等(2011)則進一步細化了研究范圍，把研究重心聚集在行業，如譚丹等考察了近十年來我國工業各行業的碳排放量[6]，而周常春等從旅游的衣、住、行、游、購、娛六方面測算了旅游的碳排放[7]。李國志等(2010)、王卉彤等(2011)關注地區，測算了我國30個省區的碳排放，并用相關統計方法進一步劃分和研究了碳排放類型的區域特征[8][9]。

綜上，根據目前國內外學者的研究，可以發現對碳排放的測算與研究，無論用碳排放量還是人均碳排放量等指標，但主要集中在對某一國家、行業和地區的研究，尚未探討物流服務的碳排放量。眾所周知，物流業是能源消耗大戶，對石油化石能源的依賴性與日俱增，根據浙江統計局公布的能源分行業消費數據來看，近10年來我省物流能源消耗量占省能源消耗量的比重均在6%上下波動，僅2003年至2009年7年間，物流能源消耗量就從2003年的546.77萬噸標準煤上升至2009年的1 009.17萬噸標準煤，增速達84.57%①，年均增長速度為12.08%。具體到能源品種，浙江省物流服務的能源消耗以油料非再生能源為主，僅次于制造業，近15年物流油料消耗量占物流能源消耗量的比重在90%②高位波動，近5年已高居99%，油料消耗又以柴油和汽油高污染型能源為主，其中汽油消耗量占省汽油消耗量的比例在50%③上下波動。高污染能源消耗勢必高溫室氣體和大氣污染排放，因此明確浙江省物流服務的碳排放狀況顯得尤為重要。

二、浙江省物流服務的碳排放測算

(一)測算方法

由于目前對碳排放的測算研究是采用系數法、基于對能源消費量的估算得來的，因此通過查找歷年《中國能源統計年鑒》、《浙江統計年鑒》以及《中國物流年鑒》等，首先收集了1995年—2009年浙江省物流服務的能源消耗量基礎數據，然后按照統計局公布的各能源折標準煤參考系數將能源消費實物統計量轉換為標準統計量，最后采用公認的估算公式和能源消耗碳排放系數的取值數據對浙江省物流服務的碳排放進行了測算，各類能源的碳排放系數見表1。具體公式和能源消耗的碳排放系數如下：

式中C為碳排放量，Ci為第i種能源的碳排放量，E為一次能源的總消費量，Ei為i種能源的消費量。相應，Si代表i類能源在總能源中所占的比重，Fi為i類能源的碳排放系數。

表1 各類能源的碳排放系數

資源來源：中國科學院可持續發展戰略研究組.2009中國可持續發展戰略報告——探索中國特色的低碳道路[M].北京：科學出版社，2009：69.

(二)浙江省物流服務的碳總排放量

基于能源消耗的基礎數據，根據以上碳估算方法和公式，初步測算了1995年—2009年浙江省物流服務歷年的碳排放量，具體測算結果見圖1。

從浙江省物流服務的碳排放量變化趨勢圖來看，15年間物流服務的碳排放量呈逐年上升趨勢，從上升速度來看大致經歷兩個階段的變化：平穩上升和大幅持續遞增調整。具體來說，自1995至2001年7年間物流服務的碳排放量呈逐年平穩上升趨勢，雖然增長幅度不大，但是經歷的是7年的連續增長，由1995年的111.04萬噸增長至2001年199.15萬噸，增長了88.11萬噸；7年穩步前進后，2002年開始碳排放出現大幅攀升，碳排放突破200萬噸，3年后碳排放一舉進入300萬噸大關，2005年升至304.61萬噸，之后仍是3年的飚升并肆意打破400萬關口，2009年達433.76萬噸，8年間碳排放增長215.93萬噸，年均增速高達12.39%。總體來說，15年間浙江省物流服務的碳排放量呈增長變化趨勢，總趨勢呈遞增變化，增幅略有不同，呈現出的是一幅平穩增長繼而大幅增長的變化趨勢圖。

圖1 1995年—2009年浙江省物流服務歷年碳排放量

三、浙江省物流服務的碳排放現狀評估

(一)評估模型

EKC模型又稱為環境庫茲涅茨曲線模型，由美國著名經濟學家西蒙·庫茲涅茨于20世紀50年代提出，由于EKC涉及到環境與發展的一般規律，因此它的提出引起了全球環境和經濟學家的廣泛關注，國內外學者紛紛展開實證和計量模型以研究經濟增長與環境之間的函數關系，如學者Grossman(1995)[10]、Shafik(1992)[11]、Selden(1994)[12]等。隨著模型研究范圍的拓展，環境庫茲涅茨曲線又進一步產生了衍生曲線，學者的研究結果顯示，經濟增長與環境污染指標之間除了呈倒U型曲線的二次方程外，還會顯示出一次方程、N型的三次方程關系，曲線關系除了最初的倒U型，還有直線、U型、N型和反N型。模型中參數值變化與曲線判斷標準如表2所示：

(二)數據處理與關系模擬

在以往的研究中，學者們多研究某一國家的經濟增長與環境污染之間的關系，用人均收入反映經濟增長，用二氧化碳、煙塵排放等生態環境指標反映環境質量。經濟增長主要反映的是產出的增長，本文用浙江省物流服務的產值來反映物流服務的發展增長，碳排放量反映環境質量狀況。數據截取時間段為1995年—2009年共15年間的數據。同時為了保持數據的可比性，分別將當年價格的產值折算為以1995年為基期的可比價格產值，以剔除價格變動因素的影響。

表2 模型的參數值變化與曲線形狀

資源來源：作者整理

由于回歸分析是研究變量間的非確定關系、構造變量間經驗公式的常用數理統計方法，因此使用EKC模型時，學者們常使用回歸分析統計方法來構造變量間的函數關系，根據函數關系和因變量的變化趨勢來進一步判定變量間的相依關系。

在關系模擬之前，要首先觀察具體指標值的變動情況，從變化趨勢來看，浙江省物流服務的碳排放量呈嚴格的指數型增長，產值變化趨勢與碳排放量變化趨勢大致相同，也呈指數型增長態勢，但浙江省物流服務的歷年產值呈非嚴格的指數型增長態勢。盡管浙江省物流服務發展增長與碳排放演變都呈指數型增長趨勢，但是上升的步伐并不相同，碳排放一直呈逐年上升趨勢，而產值總體增長但增長中有回落調整，且兩者出現峰值的時間和歷年增長速度亦存在較大的差異。兩者的相依關系是否符合環境庫茲涅茨曲線演變規律？會呈現何種形態？有待對兩者的相依關系進行模擬。

通過觀察指標值，發現兩個觀察量指標值所使用的時間間隔和長度單位完全統一，因此可以對兩者進行多項式模擬。本文使用SPSS19.0對1995年—2009年浙江省物流服務的碳排放量和產值進行了一次多項式、二次多項式和三次多項式模型擬合與選擇。

模擬圖形如圖2所示，從擬合圖來看，二次模型對觀測量的擬合程度要優于三次模型和一次模型。當然圖形的判斷只是對模型的取舍起輔助作用，而最終的模型判定還是要通過對統計量的分析與研究進行。

具體統計量如表3所示，模型概況表列出了線性模型、二次模型與三次模型的復相關系數R、判定系數R2、R2的修正值以及標準誤等。此外方差分析結果顯示3個模型的F值概率均小于0.001，表明顯著水平均小于0.001，故都有統計意義，因此通過比較分析模型的R2修正值和F值來判斷模型。由于線性模型的R2修正值最大，為0.793，大于二次模型的R2修正值0.777和三次模型的0.761；線性模型的F=54.505最大，二次模型次之，F=25.437，三次模型的F =15.828最小，所以可以判斷，擬合最好的是線性模型。因此可以判斷線性模型可以較好地描述浙江省物流服務的碳排放量與產值增長之間的相依關系。

圖2 浙江省物流服務碳排放量與產值增長時序數據擬合圖

(三)研究結論

通過回歸方程和因變量的變化趨勢可以判斷曲線形狀。根據回歸結果來看，線性模型要優于二次模型和三次模型，同時由擬合圖和相關分析來看，浙江省物流服務產值不斷上升的過程中，因變量碳排放量呈大幅增加趨勢，兩者的相關系數為0.899，顯著性概率水平為0.01，由此可以認為我省物流服務的發展與碳排放呈直線關系。

表3 模型概況表

資源來源：作者整理。

由此根據表4線性模型的回歸系數表，可以得出回歸方程為：y=-2.690+0.502x。

表4 線性模型的回歸系數表

資源來源：作者整理。

根據EKC模型理論，直線關系且b1>0說明隨著物流服務量的不斷增加，碳排放也隨之增加，環境質量不斷惡化，表明目前我省物流服務的發展與環境之間存在著不協調性，發展中不能同時兼顧經濟效益和環境效益，仍處于兩難區間[13]。線性而非倒U型關系，意味著我省物流服務的發展增長與碳排放還未脫鉤、物流服務的發展增長與控制碳排放兩者尚未達到協同發展階段，碳排放量還沒有達到閥值點，未來一段時間碳排放量還會增長，物流服務面臨著巨大的減排壓力。

借助四象限分析圖法可以明晰地反映出浙江省物流服務碳排放狀況，具體如圖3所示，按照物流服務的產值和碳排放兩個不同的程度進行了劃分，基本上可以分為四個象限：低產高碳、高產高碳、低產低碳和高產低碳。15年間浙江省物流服務的產值以年均18%的速度增長，碳排放以年均19%的速度遞增，走的是高產高碳之路，處于四象限圖中的第二象限，未來亟待向第四象限高產低碳理想狀況轉變。

圖3 浙江省物流服務碳排放評估四象限分析圖

四、研究小結與啟示

采用系數法對浙江省物流服務的碳排放進行了測算，發現15年間物流服務的碳排放量呈嚴格的指數型增長，增幅略有不同，呈現出的是一幅平穩增長繼而大幅增長的變化趨勢圖。根據統計量的分析和EKC模型理論，發現浙江省物流服務的發展增長與控制碳排放兩者尚未達到協同發展階段，兩者呈一次曲線關系，隨著物流服務量的不斷增加，環境質量會進一步惡化。目前浙江省物流服務的碳排放量還沒有達到閥值點，未來一段時間碳排放量還會增長，亟待從高產高碳走向高產低碳。

本文采用的系數法比較適用于傳統高能耗行業或企業的碳排放估算，與目前國內的統計口徑一致，只需采集煤炭、石油、天然氣等的能源消耗量即可對碳排放進行測算，但由于可得數據有限，只能是粗略測算15年間物流服務的碳排放，會不同程度影響碳現狀評估。此外，本文采用EKC模型對物流服務的碳排放現狀進行評估也屬于創新性地嘗試，研究結論有待實踐的進一步檢驗。

針對測算和評估結果來看，我省物流服務處于粗放型發展狀態，高消耗高環境成本、依靠增加生產要素來實現產值增長等特征明顯，未來減碳之路需要實現向集約型增長方式的轉變。實現集約型增長，從高產高碳走向高產低碳，需要積極發展智慧物流、推進融合物流。

發展智慧物流可以提高生產要素的質量和利用效率，從而降低單位產值的碳排放強度。智慧物流面向未來，具有先進、互聯和智能三大特征，整合了物聯網、傳感網和互聯網的資源優勢，通過精細化管理，實現物流的自動化、可控化和智能化，從而提升資源利用率以實現減碳。目前浙江省已出臺相關智慧物流專項扶持政策，將助推智慧物流建設，帶來供應鏈的敏捷智能。

融合物流可以改善資源配置效率，以促進節能減排。融合物流通過提升物流的信息化和專業化，可以促進物流的技術融合、產品融合、業務融合以及衍生行業，從而推動物流技術創新、增加物流產品的技術含量、創新物流業務以及催生物流相關的產業，實現依托供應鏈模式以延伸產業鏈和提升價值鏈，實現物流服務的全面升級。未來浙江省物流應圍繞專業市場進行建設，提供電子商務和現代物流全面融合的服務，從而優化物流產品結構，實現三流融合、系統發展和提高競爭力。

注 釋：

① 根據浙江統計年鑒相關年度對交通運輸、倉儲和郵政業的能源消耗量數據整理計算。

② 通過整理浙江統計年鑒相關年度對交通運輸、倉儲和郵政業的原油、汽油、煤油、柴油、燃料油消耗量與能源消耗總量數據，求兩者的比率計算物流油料消耗量占物流能源消耗量的比重。

③ 通過整理浙江統計年鑒相關年度對交通運輸、倉儲和郵政業的汽油消耗量與浙江省汽油總消耗量數據，求兩者的比率計算浙江物流業汽油消耗量占浙江汽油消耗量的比重。

〔1〕 BIRGIT FRIEDL,MICHAEL GETZNER.Determinants of CO2Emissions in a Small Open Economy[J].EcologicalEconomics,2003,45(1):133-148.

〔2〕 GRUBB M,MULLER B,BUTTER L.The relationship between carbon dioxide emissions and economic growth[R].Oxbridge study on CO2-GDP relationships,Phase I results，2004.

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〔13〕 鄭易生.環境與經濟雙贏烏托邦的誤區與現實選擇[J].中國人口·資源與環境，2000(3):112-114.

(責任編輯 吳 星)

Carbon Emission Calculation and Evaluation of Logistical Service for Zhejiang Province: Based on EKC Model

DUAN Xiang-yun

(Zhejiang Shuren University,Hangzhou,Zhejiang 310015)

Through collecting and sorting the related data of energy consumption range from 1995 to 2009,coefficient method is employed to calculate the carbon emission of logistical service and the EKC model is used to evaluate the carbon emission in Zhejiang province.It is found that carbon emission during 15 years presents exponential growth,and the relationship between logistical service growth and carbon emission is a positive linear relation，which means that they have not achieved coordinated development.It is needed to transfer the growth model from extensive growth to intensive growth.It should strengthen the wisdom logistics and advance the integrated logistics in low-carbon road.

logistical service; carbon emission; EKC model; wisdom logistics; integrated logistics

2013-12-05

浙江省哲學社會科學規劃課題(12YD35YB)；中國物流學會規劃課題(2013CSLKT052)；浙江省哲學社會科學扶持型研究基地“浙江省現代服務業研究中心”資助課題。

段向云(1980—)，女，河南洛陽人，博士，講師，研究方向為：低碳物流、物流運營管理。

F25

A

1007-6875(2014)02-0097-05