長沙市城市物流業碳排放影響因素分析

戴恩勇++高德華++艾莉

摘要：本文應用LMDI因素分解法對碳排放總量進行因素分解，得出促進長沙市城市物流業碳排放增長的主要影響因素以及抑制碳排放增長的主要影響因素。最終得出經濟規模效應是促進碳排放增加的最重要因素，能源強度效應是有效抑制碳排放增加的因素。

關鍵詞：碳排放 LMDI 因素分解

一、引言

隨著經濟的發展，能源消耗量逐年增高，帶來的環境污染越來越嚴重。工業的碳排放量最高，物流業是碳排放量位居第二的產業，消耗的能源以石油等碳排放較高的能源為主。測算碳排放量的目的是為了更好的弄清楚是由于什么原因導致的碳排放量的變化。長沙市是“兩型社會”建設試點之一，分析物流業的碳排放影響因素具有非常大的現實意義及理論意義。

二、因素分解方法簡介

LMDI方法屬于指標分解分析（DivisiaIDA）方法中的一個分支，由于具有全分解、無殘差、易使用，以及乘法分解與加法分解的一致性、結果的唯一性、易理解等優點而在眾多分解技術中受到重視，是對于變量不多，而且涉及到時間序列性質的情況是比較好的分解模型，并且這個模型的使用不需要借助投入產出表的數據作為依托，所以使用比較方便。

三、長沙市城市物流業碳排放影響因素分解

通過應用LMDI方法，將長沙市城市物流業碳排放的影響因素分解為五種，即：碳因子效應、能源結構效應、能源強度效應、產業結構效應、經濟規模效應。

通過計算得到2001-2015年間影響長沙市城市物流業碳排放的分解因素的變化情況。長沙市城市物流業碳排放總量呈現逐年增長的趨勢。分解后的五種影響因素中有的呈現抑制碳排放增長的負效應，有的呈現促進碳排放增長的正效應。

結合圖1及圖2，通過三階段具體分析長沙市城市物流業碳排放變化情況。

圖1長沙市城市物流業2001-2015年碳排放量

圖2長沙市城市物流業各因素導致的碳排放量變化圖

（一）第一階段（2001-2005），長沙市物流業碳排放總量持續增長，增長速度很快，平均年增長率為19.8%。這一階段，表現為促進作用的因素有：經濟規模效應、能源強度效應、產業結構效應；表現為抑制作用的因素為能源結構效應。由圖2得出，拉動長沙市城市物流業碳排放量增加的主要因素是經濟規模逐年增加。主要是因為這一階段，隨著現代科學的進步以及世界經濟的快速發展，物流業作為國民經濟中一個新興的服務部門正在全球范圍內快速的發展。長沙市也不例外，在改革開放的浪潮中抓住機遇。

（二）第二階段（2006-2010），長沙市物流業碳排放量穩步增長，年均增長率為11.2%。其中，2008年碳排放增長幅度較大，2009年有所回落。這一階段，表現為促進作用的因素有：經濟規模效應和能源結構效應；表現為抑制作用的因素有：產業結構效應及能源強度效應。

產業結構效應由上一階段的促進作用開始表現為抑制碳排放變化的作用，這是因為長沙市城市物流業占總體經濟的比例有所下降。產業結構效應使得物流業碳排放量下降低了138萬噸。產業結構有待進一步優化及調整。能源強度效應表現為抑制作用，即能源的利用率開始優化，技術進步及技術創新為能源的利用率做出了貢獻。能源強度效應對抑制碳排放的貢獻為25萬噸。能源強度的貢獻度相對來說還是比較低的，能源利用效率有待進步提高。

（三）第三階段（2011-2015），長沙市城市物流業碳排放量持續增長，年均增長率為8.58%。前兩年的增長幅度較小，2013年及2014年增長幅度較大。這一階段，表現為促進作用的因素有：經濟規模效應、能源結構效應；表現為抑制作用的因素為能源強度效應及產業結構效應。

這一階段的促進因素與抑制因素與上一階段相同，經濟規模的擴大促進碳排放作用更加明顯，使得長沙市物流業碳排放量增加了588萬噸，是上 階段碳排放量增加值的1.9倍。此外，能源結構的不合理依然促進了長沙市城市物流業碳排放量的增長。

總體來看，產業結構效應與經濟規模效應對碳排放影響的變化值即為物流業的經濟規模。即物流業的經濟發展使得碳排放量逐年升高。

四、結論

由于近年來低碳經濟在我國引起了越來越多的關注，很多物流領域學者開始致力于低碳物流方向的研究。傳統的物流領域的研究都側重于物流業的經濟指標及物流效率。本文以長沙市城市物流業的碳排放問題為研究背景，采用量化的方法計算城市物流業的碳排放并應用LMDI因素分解法，將影響因素分解，并研究這些因素對碳排放總量變化的影響程度及貢獻率，以此為基礎進一步促進城市物流更深入的研究和發展。