長江經濟帶交通運輸與碳排放耦合協調度分析*

方晨晨,蔣惠園,王艷秋,陳瓊蓉

(武漢理工大學 交通學院,湖北 武漢 430063)

目前,中國正在推動長江經濟帶上中下游地區協調發展和沿江地區高質量發展,同時注重區域協調和生態文明建設。交通運輸業是國民經濟發展的重要產業,也是碳排放占比第一、能源消耗第二大產業,其發展勢必加劇碳排放,導致生態環境破壞。實現長江經濟帶交通運輸與碳排放協調發展已成為不容忽視的問題。

已有學者通過傳統計量模型對交通運輸與碳排放關系進行了研究,如吳繼貴、蔡婉華等分別采用VAR、PVAR模型對交通運輸、經濟增長和碳排放的互動作用進行了研究,李靈杰等采用STIRPAT模型和馬爾科夫鏈分析了交通運輸與碳排放的動態轉移規律,陳思茹等通過RAM模型分析了交通運輸行業經濟、碳排放及聯合效率的分布特征和變動規律。總結以上研究結論,交通運輸對碳排放的刺激總體表現為倒U形收斂路徑,碳排放對交通運輸業的短期發展貢獻效應突出；東中西的交通運輸經濟效率、碳排放效率呈現梯度分布特性,交通運輸與碳排放具有較強的互動作用。耦合理論不僅能評價系統之間的互動作用強弱,還能評價作用的協調狀態。戢曉峰、汪德根等針對公路運輸系統與城鎮化發展,余菲菲等針對旅游經濟系統和交通系統,蔣玲茜等針對縣域交通優勢度與經濟發展進行了耦合協調度分析；姜磊、李雪松等分別對經濟發展－資源稟賦－生態環境和經濟－社會－環境進行了耦合協調度分析。上述耦合研究多集中在交通運輸和碳排放各自系統,且多為交通運輸與經濟發展或碳排放與經濟發展關系上,缺少對交通運輸與碳排放作用關系的研究。事實上,交通運輸與碳排放具有較大互動作用。該文以2005—2016年長江經濟帶數據為基礎,引入耦合理論,分析交通運輸發展與碳排放耦合協調程度。

1 耦合關系與模型

1.1 交通運輸與碳排放耦合關系

耦合作為一種動態關聯關系,指2個或2個以上系統之間或某一系統內部要素之間互動作用和影響的整個過程。交通運輸快速發展加劇了碳排放,同時受到日益嚴峻的碳排放約束,兩系統間互動作用,屬于耦合范疇。一方面,交通基礎設施供給為交通運輸運行提供必要條件,帶動居民出行需求和貨物運輸需求增長,運輸的供給和需求反映交通運輸發展水平,影響碳排放數量。單位生產總值消耗的能源是能源利用效率的反映,影響碳排放效率。另一方面,日益嚴峻的能源短缺和環境污染制約經濟發展,并促使相關部門制定政策,進行交通需求管理、調整運輸結構、提高能源利用效率。過去一段時間,長江經濟帶交通運輸發展是以能源消耗、環境污染為代價,碳排放作為環境污染的重要指標,實現交通運輸與碳排放系統相協調,對于推動長江經濟帶高質量發展具有重要意義。

1.2 耦合協調度模型

1.2.1 耦合度

耦合度是描述系統或系統內部要素之間互動作用、彼此影響程度的參數,其函數表達如式如下：

式中：CD為耦合度,CD∈[0,1],其值越大,表明系統之間耦合度越大,系統之間的發展從無序逐漸轉變為有序；Xi為系統i的綜合評價指數。

根據交通運輸系統和碳排放系統兩者關系構建兩系統耦合度模型加下：

式中：f(t)、f(c)分別為交通運輸系統和碳排放系統綜合評價指數,通過線性加權法計算。

設tij為交通運輸系統中i省的j指標,則i省的交通運輸系統綜合評價指數f(ti)按下式計算：

為使評價權重更具客觀性,采用熵權法確定各指標權重。

1.2.2 耦合協調度

協調是2個或2個以上系統或系統內部要素之間一種良性的互動關系,并且是這種良性關聯性持續發展的集中體現。但耦合度僅能反映兩系統互動作用程度的大小,互動作用大可能是良性關系也可能是惡性關系。耦合協調度兼顧了互動作用大小和協調水平兩個分析維度。為更好地反映兩系統的協調發展水平,構建交通運輸系統與碳排放系統耦合協調度模型如下：

式中：CCD為耦合協調度；F(t,c)為系統綜合協調系數；α和β為待定系數,考慮到交通運輸與碳排放協調過程中兩者具有相同的地位,且作用程度相同,令α＝β＝0.5。

為更好地理解交通運輸與碳排放協調發展狀況,以十分法對兩系統耦合協調等級進行劃分(見表1)。

表1 耦合協調度等級劃分

2 指標體系與數據測算

2.1 指標評價體系

根據交通運輸與碳排放的耦合關系,參考相關研究成果,從運輸供給、運輸需求和能源利用效率三方面選取7個交通運輸系統評價指標,由于航空與管道運輸數據獲取難度大且對碳排放系統作用較小,不予以考慮；從數量狀態選取人均碳排放、排放密度、排放強度、碳生產力作為碳排放系統評價指標,考慮到僅從數量狀態不能真實反映碳排放情況,引入碳排放效率狀態。由此構建的交通運輸與碳排放綜合評價體系見表2。

表2 交通運輸-碳排放綜合評價體系

能源強度表示單位生產總值所需消耗的能源,為交通運輸業消耗的標準煤與交通運輸業生產總值的比值；碳排放總量根據全社會能源消耗數據及IPCC公布的碳排放因子,通過式(6)累加各能源碳排放量得到。

2.2 碳排放效率測算

碳排放效率廣義上表示單位碳排放帶來的生產效益。考慮到從單要素角度評價碳排放效率不全面,從全要素角度進行測算。DEA方法可用于全要素即多項投入與多項產出的效率評估,且不受投入、產出量綱的影響,在效率評估中應用廣泛。但傳統的DEA忽視了投入、產出變量松弛性問題,且不能處理具有非期望產出(二氧化碳)問題。同時,為進一步區分碳排放效率值為1的DMU,構建考慮非期望產出的Super－SBM模型：

式中：ρ為碳排放效率；s－和sb分別為投入、非期望產出的冗余；sg為期望產出的不足。

以資本、勞動力、能源3個指標變量作為投入變量,地區GDP作為期望產出,二氧化碳排放量作為非期望產出。資本數據通過永續盤存法及文獻[25]中計算基年資本存量的方法進行處理,得到2005—2016年長江經濟帶九省二市的資本存量；勞動力為各省市的年末從業人數；能源為能源消費總量；期望產出GDP通過平減指數轉換成2005年不變價格,調整為實際GDP；非期望產出二氧化碳排放量通過2.1節所述方法得出。

3 測算結果與分析

3.1 碳排放效率分析

通過Max Dea7軟件,采用式(7),分別在CRS與VRS條件下得到碳排放綜合技術效率與純技術效率,相除得到規模效率。綜合技術效率是表示決策單元效率高低的綜合指標,受決策單元的管理、技術水平及規模等因素影響；純技術效率是指在一定規模水平下受自身管理和技術水平等因素影響的效率；規模效率指受生產規模影響的效率。2005—2016年長江經濟帶碳排放三類效率的均值見圖1。

圖1 長江經濟帶2005—2016年碳排放效率平均值

從綜合技術效率來看,僅湖南、江西、江蘇、浙江和上海的效率值達到1以上,處于生產前沿面,且其純技術效率處于1以上,說明碳排放純技術效率拉動了綜合技術效率,技術進步在提升碳排放效率上具有關鍵作用。綜合技術效率未達到1的省市中,云南、重慶、貴州的純技術效率大于1且高于規模效率,說明規模效率限制了碳排放效率,需擴大生產規模；而四川、湖北、安徽的純技術效率未達到1且低于規模效率,說明純技術效率限制了碳排放效率,需提高自身管理、技術水平,從而提高碳排放效率。

3.2 交通運輸與碳排放綜合情況分析

以長江經濟帶2005—2016年數據為基礎,通過熵權法確定指標權重,按式(3)分別得到2005—2016年各省市交通運輸系統與碳排放系統的綜合指數(見圖2、圖3)。為更好地分析地緣差異,將長江經濟帶分為上中下游,其中上游包括云南、四川、重慶、貴州,中游包括湖北、湖南、江西、安徽,下游包括江蘇、浙江、上海。

圖2 長江經濟帶交通運輸系統的綜合指數

圖3 長江經濟帶碳排放的綜合指數

從圖2可看出：2005—2016年,長江經濟帶各省市交通綜合指數變化趨勢有所差異,下游省市交通運輸綜合指數總體高于上中游省市,且上游省市維持較穩定的趨勢,中游省市呈現穩步上升趨勢,下游省市則有所下降。江蘇交通運輸綜合指數處于較高水平,維持在0.60左右；貴州及重慶則處于較低水平,維持在0.150左右；安徽交通運輸綜合指數增長最快。

從圖3可看出：2005—2016年,總體上長江經濟帶各省市碳排放綜合指數呈先增長后下降趨勢。中游省市碳排放綜合指數高于上游和下游省市；四川、重慶碳排放綜合指數低于其他省市；江西省高于其他省市,但下降幅度最大；云南省呈較大增長趨勢,在2011年開始回落。

根據交通運輸與碳排放系統的指標類型,交通運輸綜合指數與碳排放綜合指數均為越大越優型,即指數越大,交通運輸業發展水平越高或產生更大效益的同時產生更少碳排放。上述計算結果說明長江經濟帶交通運輸業正不斷發展,水平越來越高；各省市碳排放系統綜合指數呈下降趨勢,減排形勢依然嚴峻。

3.3 耦合協調性分析

根據式(2)計算長江經濟帶九省二市2005—2016年交通運輸系統與碳排放系統間的耦合度,結果見表3。

表3 2005—2016年長江經濟帶交通運輸與碳排放的耦合度

從表3可看出：耦合度平均值在0.920以上,耦合程度大,說明長江經濟帶九省二市交通運輸與碳排放存在較強的互動作用。

為更進一步研究兩系統互動作用的好與壞,從時間演化和空間分布兩方面比較耦合協調度差異。

3.3.1 時間演化特性

2005—2016年長江經濟帶交通運輸與碳排放耦合協調度隨時間的變化見圖4。從表4可看出：2005—2016年,長江經濟帶交通運輸與碳排放耦合協調度呈現先增長后下降趨勢,總體處于勉強協調與中級協調之間。2005—2010年,耦合協調度呈遞增趨勢,增長范圍為0～0.150,波動較小；2010—2016年,耦合協調度呈遞減趨勢,至2016年下降到2005年的水平。長江經濟帶交通運輸與碳排放的耦合協調度不升反降,交通運輸業的發展水平與節能減排力度還有待提高。

圖4 2005—2016年長江經濟帶交通運輸與碳排放耦合協調度的時間演化

3.3.2 空間分布特性

考慮到2005、2010、2015年為國家“五年計劃”末,2016年距當前最近(考慮數據可得性),以這4個年份為代表年份,通過Arcgis分析長江經濟帶九省二市交通運輸與碳排放耦合協調度空間分布,結果見圖5。

圖5 長江經濟帶交通運輸與碳排放耦合協調度的空間分布

從圖5可看出：長江經濟帶中下游省市交通運輸與碳排放的耦合協調度比上游省市高。2005—2015年,上游省市總體處于瀕臨失調和勉強協調之間,中游省市處于初級協調和中級協調之間,下游省市處于中級協調狀態；重慶市一直處于失調狀態,云南省處于增長狀態,其余省市均為先增長后下降狀態,但變化幅度不大。至2016年,九省二市耦合協調度均有所下降,除四川、重慶處于失調狀態外,其余省市均處于協調狀態；中游省市中湖南省的耦合協調度最高,為0.730,處于中級協調狀態；下游省市中上海市的協調水平最低,為0.527,處于勉強協調狀態。長江經濟帶交通運輸與碳排放兩系統多數省市呈耦合良性態勢,少數省市尚未達到臨界水平,且各地區耦合協調水平存在差異。

4 結論與建議

根據2005—2016年長江經濟帶數據對交通運輸與碳排放進行耦合分析,得到以下主要結論：1)長江經濟帶碳排放效率存在差異,多數省市綜合技術效率未達到有效,需從管理、技術和規模上提高碳排放效率。2)長江經濟帶下游省市交通運輸發展水平高于上中游省市,中游省市交通運輸正穩步發展；碳排放綜合指數呈先增長后下降趨勢,長江經濟帶節能減排形勢依然嚴峻。3)交通運輸與碳排放的耦合度大,兩者存在較大的互動作用；兩系統的耦合協調度在時間上先增后減,在空間上各省市存在差異,上游省市低于中下游省市。

長江經濟帶實現交通運輸與碳排放協調發展的形勢依然嚴峻,上游省市在交通運輸發展和減少碳排放方面均有較大提升空間,中下游省市則應注重提高碳排放效率,減少碳排放。在交通強國、長江經濟帶高質發展的引導下,未來一段時間內長江經濟帶交通運輸基礎設施將不斷完善,交通運輸規模將持續擴大。為保護環境、減少碳排放,交通運輸需改變以往以環境污染為代價的發展模式,從綠色交通著手,調整運輸結構,加強對清潔能源的利用,并加快節能減排技術創新,在實現國民經濟快速發展的同時,提高能源利用效率和碳排放效率。