中國交通運輸碳減排潛力分析

王靖添，閆 琰，黃全勝，宋媛媛

（1.北京大學深圳研究生院環境與能源學院，深圳 518055；2.北京大學環境科學與工程學院，北京 100781；3.交通運輸部規劃研究院，北京 100028）

氣候變化是當今人類社會面臨的共同挑戰。為積極應對氣候變化，中國公布了2030 年的自主行動目標為爭取2030 年CO2排放量達到峰值。交通運輸行業是中國碳排放三大行業之一，是應對氣候變化的重點領域，在2030 年前仍將保持快速發展態勢，故交通運輸行業碳排放總量控制將是中國2030 年碳排放達峰的重要影響因素。因此，加快研究中國交通運輸碳排放潛力，支撐制定低碳交通政策措施具有重大的現實意義。

1 文獻綜述

目前，國內外已經開展了一系列交通運輸碳排放未來預測與潛力分析研究，主要包括：

（1）未來情景分析與碳排放量預測的研究。例如，黃全勝等［1］系統地對中國交通運輸節能低碳潛力進行分析，探討了技術性、結構性、管理性減排措施的效果及影響，基于情景分析，預測我國交通運輸碳排放趨勢及潛力，并提出低碳交通資金策略；Dhar 等［2］使用了ANSWER MARKAL 模型比較分析了到2050 年印度4 種可能的未來交通運輸（包括客運和貨運）碳排放情景；Li 等［3］將中國288 個地級市的旅游活動分解為關鍵結構成分和城市特有因素，擴展了現有活動水平、模式分擔、能源強度、燃料/碳強度（ASIF）建模框架，制定了2010 年至2050年期間的能源使用和碳排放情景；Dong 等［4］以碳排放為衡量指標，采用生命周期評價方法對中國深圳的公共交通系統（包括公交車和地鐵）的環境影響進行量化研究；Prasad 等［5］研究了斐濟公路運輸溫室氣體排放，以2016 年為基準年、2040 年為目標年，使用長期能源替代計劃模型（LEAP 模型），預測其未來公路運輸排放；Zhang 等［6］開發了一個客運模型——亞太綜合運輸模型（AIM），將旅客的選擇模式和運輸技術細節結合起來；Fan 等［7］以北京公共交通為例，運用長期能源替代規劃模型（LEAP）分析2016—2030 年期間不同情景下的能源需求和主要溫室氣體排放，分析了分別在互聯網時代共享交通發展和傳統發展情景下北京客運行業的能源需求和溫室氣體排放的發展趨勢；Aggarwal等［8］對印度德里地區的公路運輸進行了情景分析，包括能源需求和CO2排放；Pathak 等［9］以艾哈邁達巴德為例，研究了印度城市低碳客運減排的協同效益；Selvakkumaran 等［10］構 建AIM/Enduse 模 型 研究了泰國交通運輸行業碳排放；Byers 等［11］構建了未來運輸途徑的有效能分析框架，研究分析2010—2050年英國運輸系統低碳發展措施；Liimatainen等［12］使用德爾菲法詳細描述2030 年芬蘭公路貨運碳排放情景，并對影響公路貨運CO2排放的7 個指標進行預測；Hickman 等［13］設計了英國2030 年交通碳排放情景，提出了碳減排措施組合；Wang 等［14］設計了中國道路運輸行業的CO2減排情景，具體針對車輛技術優化、快速公交系統推廣、車用替代燃料等低碳交通措施進行評估分析。

（2）碳減排潛力和峰值判斷的研究。Tang 等［15］構建了中國氣候變化綜合評估/國家級能源技術交通模型（C3IAM/NET），模擬運輸結構調整、提高能效、推廣替代燃料對城際客運交通的碳減排潛力，模型分析表明通過采取聯合減排措施，城際客運可以節約2 515.5 Mtce 的能源消耗，并在2015—2050年間累計減少8 447.4 MtCO2。Li 等［16］構建了國家能源技術-交通模型（(NET-Transport model）評估替代清潔燃料、提高車輛燃油效率、促進公共交通發展對城市交通碳減排的影響，結果表明在促進清潔燃料汽車使用和提高汽車燃油效率的背景下，如果公共交通的模式份額進一步增加，中國城市客運部門的CO2排放量將在2030 年達到峰值；Alsabbagh等［17］對巴林道路客運部門CO2情景進行分析，識別減排潛力重點領域；Gambhir 等［18］對中國2010—2050 年期間替代現有傳統車輛的成本和CO2排放影響進行情景分析，結果表明乘用車和重型卡車是未來CO2減排潛力的重點，且替代傳統貨車的成本效益明顯高于替代乘用車。

綜上所示，交通運輸領域碳排放未來預測和潛力的研究以情景分析為主，已有研究分別從各自不同角度構建分析框架，具體使用了長期能源替代規劃模型（LEAP 模型）、ANSWER MARKAL 模型、亞太綜合運輸模型（AIM）等模型方法，研究重點關注2030 年、2040 年、2050 年中長期時間節點的碳排放情況及減排潛力，主要涉及中國、印度、英國、泰國、芬蘭等國家，其中在交通運輸碳排放峰值研究方面，涉及了對中國城際客運、城市客運的碳排放峰值預測判斷。本研究以已有相關文獻為基礎，考慮新冠疫情對2020 年交通運輸量影響背景下，預測中國2025 年、2030 年交通運輸需求，重點細化研究了未來運輸結構優化和技術進步的量化參數設置問題，設計4 種情景量化測算中國交通運輸總量、分交通運輸方式、分客貨運方式的減排潛力。

2 交通運輸行業碳排放預測模型

本研究使用LEAP 模型來預測中國交通運輸行業2020—2030 年碳排放。中國交通運輸系統可劃分為城際間交通運輸和城市內交通運輸兩部分，本研究的分析測算包括：（1）鐵路、公路、水路、民航4 種運輸方式組成的營運性貨運（以下簡稱“貨運”）；（2）鐵路、公路、水路、民航4 種運輸方式組成的城際間營運性客運（以下簡稱“城際客運”）；（3）公交、出租、軌道交通3 種運輸方式組成的城市客運，其中也考慮了乘用車（私家車）的保有量及出行預測，但不計算其碳排放。具體模型表達式如下：

式（1）中：TE 代表交通運輸碳排放總量；FT、IPT、UPT 分別代表貨運、城際客運、城市客運周轉量；FP、IPP、UPP 分別代表貨運、城際客運、城市客運的運輸結構；FEF、IPEF、UPEF 分別代表貨運、城際客運、城市客運各種子方式的碳排放強度因子；i、j、k代表不同交通運輸方式，如ro 為公路運輸、w 為水路運輸、ra 為鐵路運輸、ca 為民航運輸、b 為公交車、t 為出租車、s 為軌道交通。

圖1 中國交通運輸行業碳排放LEAP 模型框架

3 交通運輸需求預測

本研究中，城際客、貨運需求表征指標為客、貨運周轉量，單位為1013人次·km、1013t·km，具體使用了國家統計局發布的1978—2019 年中國客運周轉量、貨運周轉量與國內生產總值（GDP）的時間序列數據，經平穩性檢驗后，應用計量經濟學方法中一元協整模型測算出各交通方式客貨運周轉量的彈性系數，詳見表1。

表1 國內各種交通運輸周轉量相對GDP 彈性系數

同時考慮了2020 年新冠疫情的影響，參考國際貨幣基金組織（IMF）［19］對中國GDP 增速預測，設置2020—2030 年具體增速值，在此基礎上預測計算出2020—2030 年客、貨運周轉量值（見表2），其發展變化趨勢如圖2 所示。

表2 國內生產總值及客貨運周轉量預測

圖2 國內客貨運周轉量變化趨勢

城市客運需求表征指標為客運量，單位為109人次，具體范圍包括了公共汽電車客運量、軌道交通客運量、出租車客運量、乘用車（私人汽車）客運量。本研究使用交通運輸部發布的2009—2018 年公共汽電車客運量、軌道交通客運量、出租車客運量，根據楊琦等［20］、凌海蘭等［21］、邵昀泓等［22］在開展城市客運量預測模型方法研究中認為灰色模型（GM）可以克服城市客運量時間序列數據有限的問題，因此采用灰色模型方法對以上3 個指標進行預測（見表3、圖3）。其中，乘用車客運量方面，采用了基礎車輛保有量、平均出行次數、載客率的方法進行計算，根據中國汽車研究中心李捷等［23］關于2020—2030 年保有量預測結果，結合2019 年最新的中國汽車保有量數據進行修正，預測出汽車保有量規模，基于《中國城市統計年鑒》中數據設置平均出行次數為2 次、載客率為1.5 人次，測算出2020—2030 年乘用車客運量。在城市客運量預測過程中，本研究均對2020 年新冠疫情產生的影響進行了考慮。

表3 國內城市客運量預測 單位：109 人次

圖3 國內城市客運量變化趨勢

4 交通運輸結構情景設定

根據交通運輸部發布的數據，國內鐵路運輸的能耗強度和碳排放強度在各種交通運輸方式中最低（見表4）。以碳排放強度為例，客運方面，公路、水路、民航分別是鐵路的7.1 倍、15.5 倍、19.1 倍；貨運方面，公路、水路、民航分別是鐵路的9.5 倍、1.9 倍、88.2 倍。因此，優化客貨運的運輸結構，提升鐵路運輸的比例將有助于交通運輸系統總體向低碳轉型。

表4 2012 年國內交通運輸能耗和碳排放強度相對系數

4.1 貨運結構優化情景設定

中國貨運結構從“鐵水主導”逐步轉變為“鐵水公格局”（見圖4）。據國家統計局的數據，1980至2007 年期間，中國貨物運輸主要以鐵路、水路運輸為主，但鐵路占比從49.56%下降至23.9%，水路占比從43.8%上升至64.57%，公路占比從6.62%上升至11.41%。主要原因是鐵路貨運市場化程度較低，影響了鐵路貨運效率；而與此同時國家公路網日益完善，公路運輸具有便捷靈活的優勢，其占比穩步提升。2008 年交通運輸部開展統計專項調查，調整公路貨運統計口，因此2008 年公路貨運周轉量發生大幅變化。

圖4 國內貨運結構變化的年度分布

2008—2019 年期間，水路和公路承擔大量貨物運輸，鐵路占比逐步從2008 年的23.17%下降至2016 年13.04%，隨后上漲至15.51%。鐵路貨運占比提升的原因是近年國家鼓勵大宗商品通過水路、鐵路等方式進行運輸，減少排放。2018 年國家印發《推進運輸結構調整三年行動計劃（2018—2020 年）》（以下簡稱《運輸結構調整計劃》），提出了公轉鐵、公轉水的運輸結構圖調整目標：到2020 年，與2017 年相比，全國鐵路貨運量增加11 億t、增長30%；全國水路貨運量增加5 億t，增長7.5%。基于以上目標設置，測算出2017—2020 年國內公轉鐵、公轉水產生的鐵路、水路年復合增長率分別為9.14%和2.44%。本研究參考次目標進行假設，以2020 年為基準年，考慮公轉鐵等運輸結構調整難度逐步加大，將2021—2030 年結構優化情景下鐵路貨運周轉量每3 年的增速分別設為6%、4.5%、3%。由于水路替代公路貨運存在一定時效性制約，因此假設水運周轉量增速于基準情景相似，占比略微提升。參數具體設置見表5。

表5 國內貨運結構基準情景和優化情景參數設置

4.2 城際客運結構優化情景設定

中國城際客運中鐵路、公路、民航一直是主要運輸方式（見圖5）。其中，鐵路運輸占比出現了下降后又上升的現象，從1980 年60.63%降低到2012年19.39%，到2019 年上升至41.6%。主要是由于中國高速鐵路客運快速發展產生的積極影響，未來仍將保持較快發展速度。同時隨著國民收入的提升，民航客運周轉量占比也顯著提升，特別是隨著國際航線的增加，民航客運周轉量快速提高，從1980 年的1.73%上升至2019 年的33.11%。

圖5 國內城際客運結構變化

據國家統計局數據，截至2019 年年底，國內鐵路營業里程達到13.9 萬km，高速鐵路里程突破3.5萬km。2009—2018 年，高鐵客運量年復合增長率為52.33%。根據《國家中長期鐵路網規劃》，到2025 年，國內高鐵里程達3.8 萬km，遠期4.5 萬km。隨著中國高鐵網絡日益完善，鐵路客運未來在城際客運中發揮重要作用。根據王嬌娥等［24］研究發現，高鐵民航重疊城市間航空運輸量較非重疊城市下降約5%；孫楓等［25］研究顯示，高鐵替代汽車臨界里程為152 km，在公路客車方面100 km 以內的高鐵效果有限?；谏鲜龇治?，本研究將2021—2030 年國內客運航空、公路轉移鐵路產生客運周轉量的年增長率分別設為5%、2%。參數具體設置見表6。

表6 國內城際客運結構基準情景和結構優化情景參數設置

4.3 城市客運結構優化情景設定

自駕車和公交是城市出行首選，軌道交通占比穩步提升（見圖6）。根據2009—2018 年城市客運數據顯示，公共汽電車和乘用車（私人汽車）是城市交通出行的主要交通方式，其中乘用車占比從2009 年26.38%上升至2018 年60.78%，呈現快速增長態勢；公共汽電車出行占比呈現下降趨勢，由2009 年47.85%降至2018 年21.81%。主要原因是私人汽車保有量快速提升，公眾選擇自駕出行替代公共交通工具等方式。受益于大中型城市加快建設運營地鐵交通系統，軌道交通客運量占比由2009 年2.36%提升至2018 年6.35%。

圖6 國內城市客運結構變化

目前公交優先已經成為城市交通發展的共識，越來越多的城市對私家車的使用出臺了限制措施，如限號、限牌等。大力發展城市軌道交通是建設低碳交通運輸體系的重要舉措，國家在《“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》中也明確提出完善公交優先的城市交通運輸體系，發展城市軌道交通、智能交通和慢行交通，鼓勵綠色出行。本研究假設在結構優化情景下，參考國家發改委已批準的城市軌道交通建設規劃及進度執行情況，預計2030 年國內軌道交通里程達到11 182 km，設置2021—2030年國內軌道交通客運量年增速為16%的水平；根據國家發布的《城市道路交通規劃設計規范》，城市公共汽車和電車的規劃擁有量為大城市每800～1 000 人一標臺，中、小城市每1 200～1 500人一標臺，參照2019 年國內城鎮人口增速為2%，設定公共汽電車客運量增速為2%，以體現城市公共交通優先發展戰略的思路。參數具體設置見表7。

表7 國內城市客運結構基準情景和優化情景參數設置

5 交通運輸碳排放強度因子選取

交通運輸碳排放強度是反映低碳交通發展水平的重要綜合性指標之一，其變化受到多重因素影響：一是交通裝備能效水平，如客貨車、船舶、飛機的能源結構（汽油、柴油、天然氣、生物燃料、電力等）、技術水平（發動機技術、車船飛行器材料技術、車船標準化、機車供電系統等）的差異對交通運輸碳強度都會產生影響；二是運輸組織水平，如應用信息技術促進出行和物流供需匹配、提高交通運輸效率，未來人工智能、無人機、自動駕駛等先進技術在出行和物流領域的應用也將影響交通運輸碳排放效率；三是交通基礎設施質量與網絡水平，如高速公路、高速鐵路、機場等基礎設施的覆蓋率等。此外，生態駕駛習慣、經濟航行速度等軟性管理措施也會對交通運輸碳強度產生影響。本研究在梳理交通運輸部設定的20 余個低碳交通試點城市碳排放強度相關數據的基礎上，參考黃全勝等［1］36關于低碳交通技術優化情景設計，對國內2020—2030 年貨運、城際客運、城市客運等不同交通方式的能耗強度和碳排放強度進行參數設置（見表8），反映技術進步對于交通運輸低碳發展的影響。

表8 基準情景和技術優化情景下碳排放強度參數設置

6 交通運輸碳排放預測及潛力分析

基于上述分析，本研究設置4 種情景，包括基準情景、結構優化情景、技術進步情景、低碳情景。其中低碳情景是指結構優化措施和技術進步情景同時實施。

6.1 交通運輸碳排放總量預測及潛力

從總量上來看，受新冠疫情影響，2020 年交通運輸碳排放將明顯下降，若疫情后續得到控制，2021—2030 年4 種情景下交通運輸碳排放呈現上升態勢，且均未出現排放峰值（見圖7）。在基準情景、結構優化情景、技術優化情景和低碳情景下，交通運輸碳排放在2025 年分別達到11.49 億t、10.84 億t、10.99 億t、10.39 億t 碳排放，在2030 年分別達到13.16 億t、12.22 億t、12.08 億t、11.25 億t 碳排放；2025 年、2030 年結構優化的減排潛力分別為5.65%、7.08%，技術進步的減排潛力分別為4.24%、8.20%，低碳發展情景下減排潛力為9.56%、14.45%。

圖7 不同情景下中國交通運輸碳排放變化趨勢

6.2 交通運輸碳排放結構分析

從結構上來看，4 種情景下公路運輸是各種運輸方式中碳排放的最主要來源，2030 年在基準情景、結構優化情景、技術進步情景和低碳情景下的碳排放占比分別為54.31%、50.04%、52.69%、48.44%；其次是水路運輸，占比分別為18.98%、20.47%、20.07%、21.58%；隨后是航空運輸，占比分別為17.67%、18.24%、17.99%、18.50%。如圖8 所示。

圖8 2030 年不同情景下中國交通運輸碳排放結構

從疊加細化客貨運結構來看，公路貨運碳排放占比最高，2030 年在基準情景、結構優化情景、技術進步情景和低碳情景下的碳排放占比分別為51.3%、46.87%、49.55%、45.13%；水路貨運排名第二，占比分別為18.96%、20.45%、20.04%、21.55%；民航客運居第三，占比分別為14.47%、14.8%、14.96%、15.25%（見圖9）。因此，未來公路貨運、水路貨運、民航客運子行業將是中國交通運輸碳減排的關鍵領域。

圖9 2030 年不同情景下中國客貨運碳排放結構變化趨勢

6.3 各類交通運輸方式碳減排潛力分析

具體分子行業分析，如表9 所示。

表9 中國不同客貨運交通方式碳減排潛力對比

公路方面，2025 年、2030 年在低碳情景下運輸碳排放分別為51 230.40 萬t、54 512.48 萬t，與基準情景相比碳減排潛力分別為16.37%、23.71%（見圖10）。公路運輸的碳減排潛力是各類交通運輸方式中最高的，也是中國交通運輸行業實現減排目標的關鍵領域。

圖10 中國公路運輸碳排放變化趨勢

鐵路方面，在結構優化情景、低碳情景下的運輸碳排放高于基準情景（見圖11），是由于“公轉鐵”等運輸結構調整使得鐵路貨運周轉量提升，造成鐵路運輸碳排放增加。根據本研究測算顯示，2025 年、2030 年在低碳情景下鐵路運輸碳排放分別為6 613.71 萬t、7 646.03 萬t，相比基準情景分別增加16.08%、20.08%。雖然鐵路運輸碳排放有所增長，但有助于交通運輸系統整體實現更大幅度的碳減排效果。

圖11 中國鐵路運輸碳排放變化趨勢

水路方面，2025 年、2030 年低碳情景下運輸碳排放分別為22 302.48 萬t、24 285.01 萬t，減排潛力分別為1.03%、2.76%（見圖12）。水路運輸在結構優化情景下的碳排放高于低碳情景，主要是運輸結構調整，水路運輸周轉量增加，致使結構性碳排放增加，抵消了部分技術減排。

圖12 中國水路運輸碳排放變化趨勢

航空方面，2025 年、2030 年在低碳情景下的運輸碳排放分別為18 142.08 萬t、20 823.76 萬t，減排潛力分別能達到7.33%、10.43%（見圖13）。民航運輸由于單位運輸量能耗及排放強度高，有減排空間。

圖13 中國民航運輸碳排放變化趨勢

城市客運方面，2025 年、2030 年低碳情景下的碳排放分別為5 585.38 萬t、5 279.22 萬t，總體呈現下降趨勢，相比基準情景的減排潛力分別為3.38%、4.40%（見圖14）。由于國內城市交通實施公交優先戰略，公共交通出行客運量增加，導致低碳情景下城市公共交通碳排放高于基準情景，但從整個交通運輸系統來看，有效降低了私人汽車出行帶來的碳排放。

圖14 中國城市客運碳排放變化趨勢

從客貨運方式來看，低碳情景下的減排潛力為24.75%，民航貨運、民航客運減排潛力分別為12.91%、9.88%，而鐵路貨運碳排放增加31.04%。如圖15 所示。

圖15 低碳情景下中國各類交通方式碳排放變化趨勢

7 結論

（1）交通運輸碳排放總量排放趨勢方面，受新冠疫情影響，2020 年中國交通運輸碳排放將有所回落，若疫情逐步好轉、經濟逐步恢復，到2030 年交通運輸的碳排放仍將保持增長趨勢，在基準情景和低碳情景下分別為13.16 億t 和11.25 億t；未來交通運輸碳排放增速逐步放緩，在低碳情景下2020—2025 年、2026—2030 年兩個階段的碳排放年復合增長率分別為1.93%、1.62%。

（2）交通運輸碳排放結構方面，在低碳情景下，鐵路、公路、水路、民航、城市客運的碳排放分別為0.76 億t、5.45 億t、2.43 億t、2.08 億t、0.53 億t，占比分別為6.79%、48.44%、21.58%、18.50%、4.69%，公路、水路、民航是國內交通運輸碳排放重點；分客貨運方式來看，公路貨運、水路貨運、民航客運占比分別為45.13%、21.55%、15.25%，位居前三。

（3）不同情景及分交通方式的減排潛力方面，到2030 年，中國交通運輸技術進步的減排潛力為8.20%，結構優化的減排潛力為7.08%，低碳情景下減排潛力為14.45%。具體而言，一是技術進步情景下各種運輸方式都有明顯的減排效果，鐵路、公路、水路、民航、城市客運碳減排潛力分別為6.79%、10.94%、2.97%、6.54%、5.08%；二是結構優化情景下公路、民航運輸碳排放下降，鐵路、水路、城市客運碳排放增加，公路、民航碳減排潛力分別為14.39%、4.10%，與此同時，鐵路、水路、城市客運碳排放分別增長28.64%、0.21%、0.78%，主要原因是結構優化后鐵路、水路運輸替代公路運輸、城市客運替代私家車出行產生影響；三是低碳情景下公路、民航運輸碳排放顯著下降，水路、城市客運碳排放微降，鐵路運輸排放上升，其中公路、民航運輸的碳減排潛力分別為23.71%、10.43%，可見公路、民航是國內交通運輸行業減排的重點領域，而水路運輸、城市客運的碳減排潛力分別為2.76%、4.40%，技術進步可以抵消結構優化帶來碳排放增量，鐵路運輸在低碳情景的碳排放高于在基準情景，增加了20.08%。由于結構優化使得鐵路貨運周轉量大大提升，遠超過鐵路技術進步帶來的碳減排效益，但對于交通運輸系統整體起到了最優碳減排效果。分客貨運方式來看，低碳情景下，公路貨運碳的減排潛力為24.75%，民航貨運、民航客運的碳減排潛力分別為12.91%、9.88%，而鐵路貨運的碳排放增加31.04%。

（4）減排措施方面，一方面要繼續加快實用交通運輸碳減排技術應用，如繼續推動交通替代燃料使用，加快純電動汽車等新能源汽車推廣，提高運輸裝備燃油效率，應用智能化、自動化技術提高運輸效率等；另一方面更要注重運輸結構優化，組織實施交通運輸結構性碳減排工程，提高鐵路、水路貨運比重，引導城市出行選擇軌道交通等公共交通，減少私家車出行，系統性降低交通運輸碳排放。