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中國沿海地區海洋交通運輸業能源消耗驅動因素的時空差異特征

2021-11-24 13:20:12鄒樂曹俐
海洋開發與管理 2021年10期
關鍵詞:效應效率

鄒樂,曹俐

(上海海洋大學經濟管理學院 上海 201306)

0 引言

隨著經濟社會的快速發展,能源消費需求日益增長,而能源過度消費導致的能源短缺和環境污染等問題逐漸成為全球關注的焦點。2020年9月,國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上發表重要講話,提出“中國將提高國家自主貢獻力度,采取更加有力的政策和措施,二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值,努力爭取2060年前實現碳中和。”“十四五”規劃明確提出推進能源革命和加快節能減排進程。“3060”雙碳目標的實現和節能減排進程的推進均須以控制能源消耗、提高能源效率和發展清潔能源等為基礎[1]。海洋交通運輸業是海洋經濟發展的支柱型產業,也是能源消耗最多的海洋產業之一,深入研究海洋交通運輸業的能源消耗情況,進一步探究海洋交通運輸業能源消耗的驅動因素及其時空差異,對因地制宜地有效開展海洋交通運輸業的節能減排工作以及推進海洋交通運輸業的綠色高質量發展具有重要意義。

目前關于交通運輸業能源消耗方面的研究主要涉及能源消耗量的測算、能源消耗的影響因素以及能源強度和能源效率。①能源消耗量的測算。賈順平等[2]基于不同類型交通工具的能源消耗構建測算模型,計算2002—2007年我國交通運輸業的能源消耗量,發現我國交通運輸業的能源消耗在全部終端能源消耗中的占比較低,但增速超過眾多歐美發達國家,節能減排形勢依舊嚴峻;邢輝等[3]采用自下而上的方式,基于運輸周轉量構建能源消耗量測算模型,計算2001—2013年我國水路交通運輸業的能源消耗量,發現我國水路交通運輸業的能源消耗量呈逐年增長的趨勢,年均增長率超過7%,其中內河與沿海運輸業的能源消耗增速較快;由于區域發展水平不同,各地交通運輸業的能源消耗也會出現差異[4],武旭等[5]基于區域異質性建立交通運輸能源消耗綜合評價體系,研究不同區域的交通運輸能源消耗并劃分5個層次,揭示能源消耗的地區差異性。②能源消耗的影響因素。Ming 等[6]采用LMDI分解法,研究我國交通運輸業的能源消耗與影響因素之間的關系,提出運輸周轉量代表的運輸活動效應是能源消耗增長的最重要因素,而能源強度效應在降低能源消耗方面發揮主導作用;王瑞軍等[7]引入運輸結構因素,采用完全分解模型研究貨物運輸能源消耗的影響因素,提出運輸量增長是能源消耗增長的最主要因素,而運輸結構效應受能源強度的影響,對于能源強度高的運輸方式,其市場份額的擴大將加劇能源消耗。③能源強度和能源效率。對交通運輸業能源消耗量的測算及其影響因素的研究為降低能源強度和提高能源效率進而實現節能減排奠定良好基礎。魏慶琦等[8]通過VEC模型研究我國交通運輸結構對其能源強度的影響,提出交通運輸結構的優化有利于降低能源強度;宋震等[9]采用隨機前沿模型,研究1995—2012年我國各地交通運輸業的能源效率及其影響因素,提出能源效率總體呈W 形波動上升的趨勢,人力資本、工業化進程和對外開放程度是促進能源效率提高的主要因素;侯建朝等[10]對1997—2016年我國交通運輸業的全要素能源效率及其影響因素進行實證分析,提出提高技術效率和電力消費占比有助于提高能源效率;雖然提高能源效率在一定程度上有助于降低能源消耗,但其有效性可能受到回彈效應的影響[11],即能源效率的提高會通過降低能源成本等方式反而增加能源消耗量[12];Wang等[13]和Lin等[14]分別構建LA-AIDS 模型,研究回彈效應對我國客運交通運輸能源消耗的影響,提出我國客運交通運輸能源消耗中存在回彈效應,其部分抵消能源效率提高帶來的能源消耗降低,而成品油定價機制是影響回彈效應的重要因素。

目前關于運輸效率對交通運輸業能源消耗影響的研究較少,同時在海洋交通運輸業能源消耗方面也較少涉及影響效應分解的研究。本研究以中國沿海地區海洋交通運輸業為研究對象,收集并整理2001—2017 年的相關數據,分別計算運輸周轉量、能源消耗量和產業增加值;建立LMDI分解模型,分析能源強度效應、運輸效率效應和產業規模效應對海洋交通運輸業能源消耗的影響,并提出相應建議。

1 運輸周轉量、能源消耗量和產業增加值

以海洋交通運輸業的運輸周轉量、能源消耗量和產業增加值為基礎,分別分析海洋交通運輸業能源消耗的驅動因素。鑒于目前無法直接獲得各沿海地區的相關數據,本研究參考已有方法,通過構建測算模型獲得相關數據。

1.1 運輸周轉量

海洋交通運輸業的運輸周轉量是指海洋交通運輸的貨物重量或旅客人次與運輸距離的乘積,反映單位時間內海洋交通運輸業的運輸總量。本研究通過折算系數將旅客運輸周轉量統一轉化為貨物運輸周轉量,計算公式為:

式中:Sit表示沿海地區i于第t年海洋交通運輸業的運輸周轉量,即產業規模;Fit和Pit分別表示沿海地區i于第t年海洋貨物運輸周轉量和海洋旅客運輸周轉量;λ表示將海洋旅客運輸周轉量轉化為海洋貨物運輸周轉量的折算系數。

折算系數采用由中國科學院地理科學與資源研究所提供的0.125為參考值,海洋貨物運輸周轉量和海洋旅客運輸周轉量的數據來自《中國海洋統計年鑒》。

1.2 能源消耗量

海洋交通運輸業的能源消耗量是指將海洋交通運輸過程中消耗的各類能源折算成標準煤的數值。由于目前無法直接獲得各沿海地區海洋交通運輸業的能源消耗量數據,參考董夢如等[15]的研究思路,選取各沿海地區交通運輸業主要使用的原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣6種能源,利用標準煤參考系數將各類能源消耗量折算成標準煤消耗量,而后通過海洋交通運輸業與交通運輸業的運輸周轉量比值折算海洋交通運輸業的能源消耗量(標準煤消耗量),計算公式為:

式中:Eit表示沿海地區i于第t年海洋交通運輸業的能源消耗量;Eitk表示沿海地區i于第t年交通運輸業對第k種能源的消耗量;βk表示將第k種能源折算成標準煤的參考系數;Tit表示沿海地區i于第t年交通運輸業的運輸周轉量。

交通運輸業的各類能源消耗量和標準煤參考系數來自《中國能源統計年鑒》,交通運輸業的運輸周轉量來自《中國交通年鑒》。

1.3 產業增加值

海洋交通運輸業的產業增加值是指一定時期內按照市場價格計算的海洋交通運輸活動的最終經濟成果。目前只能獲得全國海洋交通運輸業的產業增加值數據,而無法獲得各沿海地區的相關數據。考慮到同一時期內各沿海地區的物價水平基本穩定,海洋交通運輸價格波動平穩,單位貨物運輸周轉量產生的增加值差距較小,因此以各沿海地區與全國海洋交通運輸業的運輸周轉量比值為折算系數,計算各沿海地區海洋交通運輸業的產業增加值,計算公式為:

式中:Git表示沿海地區i于第t年海洋交通運輸業的產業增加值;Gt表示第t年全國海洋交通運輸業的產業增加值;St表示第t年全國海洋交通運輸業的運輸周轉量。

全國海洋交通運輸業的產業增加值均來自《中國海洋統計年鑒》。

2 LMDI分解模型

目前關于驅動因素的分解方法主要包括結構分解法和指數分解法。與結構分解法和其他指數分解法相比,指數分解法中的LMDI分解法具有分解可加性和結果無殘差的優勢[16]。因此,本研究采用LMDI分解法研究海洋交通運輸業能源消耗的驅動因素。

將海洋交通運輸業的能源消耗量進行分解:

式中:EIit表示沿海地區i于第t年海洋交通運輸業單位產業增加值的能源消耗量,即能源強度;GSit表示沿海地區i于第t年海洋交通運輸業單位運輸周轉量的產業增加值,即運輸效率。

計算海洋交通運輸業的能源消耗量的年度變化量:

式中:ΔEi表示沿海地區i海洋交通運輸業的能源消耗量的年度變化量即總效應;ΔEei、ΔEgs和ΔEs分別表示能源強度效應、運輸效率效應和產業規模效應引起的能源消耗量的年度變化量。

參考Ang[17]和魯萬波等[18]的研究成果,采用對數平均權重分解法計算:

3 時空差異特征

3.1 時間差異

2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業能源消耗的影響效應分解如表1所示。

表1 2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業能源消耗的影響效應分解

續表1

(1)總效應。2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業的能源消耗總量基本呈增長趨勢。其中:2001—2005年總效應為正且基本遞增,可能是由于中國于2001年加入世界貿易組織,對外貿易的快速強勁發展催生對海洋交通運輸業的需求,從而促進能源消耗的增長;2008年總效應轉為負,主要是受全球金融危機影響,外貿經濟受到沖擊,導致海洋交通運輸業的整體運輸量降低;隨著經濟復蘇,總效應除2013年受經濟減速影響再次為負外,其他年份均為正。

(2)能源強度效應。2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業的能源強度效應為正負交替,累計貢獻值為正,累計貢獻率為16.97%,表明能源強度并未對能源消耗發揮較好的抑制作用,亟須通過改造升級船舶發動機、普及清潔能源和創新節源技術等方式,逐步提高能源效率和降低能源強度。

(3)運輸效率效應。2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業的運輸效率效應基本為負,累計貢獻值為負,累計貢獻率為-21.80%,表明運輸效率是能源消耗降低的主要驅動因素,提高運輸效率可有效降低能源消耗。因此,可在運輸效率方面持續發力,進一步降低能源消耗。

(4)產業規模效應。2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業的產業規模效應基本為正,累計貢獻值為正,累計貢獻率為104.83%,表明產業規模是能源消耗增長的主要驅動因素。

將研究期劃分為2001—2017年、2008—2017年和2013—2017年3個時間段,分別分析影響效應累計貢獻率的時間差異(圖1)。

圖1 各時間段影響效應的累計貢獻率

(1)能源強度效應。能源強度對能源消耗增長的驅動作用整體較弱,且在3個時間段內呈波動狀態,可能是回彈效應削弱了能源強度對能源消耗的抑制作用。2013—2017年能源強度效應的累計貢獻率轉為正,表明能源強度促進能源消耗增長。因此,海洋交通運輸業的節能減排須進一步關注能源強度的影響。

(2)運輸效率效應。運輸效率對能源消耗整體起到抑制作用,是能源消耗降低的主要驅動因素,且驅動作用逐漸增強。因此,須在優化港口和船舶運營以及提高單位運輸工具運能等方面繼續發力,持續提高運輸效率,進一步降低海洋交通運輸業的能源消耗。

(3)產業規模效應。產業規模代表海洋交通運輸業的發展規模,是能源消耗增長的主要驅動因素。3個時間段內產業規模效應的累計貢獻率均為正且遞增,表明產業規模的粗放擴張不僅抵消能源強度和運輸效率對能源消耗的抑制作用,而且進一步促進能源消耗增長。因此,隨著產業結構升級和經濟轉型的持續推進,海洋交通運輸業須由高速低質量發展逐漸轉為綠色高質量發展。

3.2 空間差異

將中國沿海地區劃分為環渤海地區、長三角地區和泛珠三角地區,分別分析各驅動因素在上述地區的分解結果(表2)。

表2 2001—2017年三大地區海洋交通運輸業能源消耗的影響效應分解

(1)能源強度效應。環渤海地區的能源強度對能源消耗增長的驅動作用最強;長三角地區中上海和江蘇的貢獻率為正,浙江的貢獻率為負,且絕對值均較小,表明能源強度對能源消耗增長的驅動作用較弱;泛珠三角地區除海南的貢獻率為正,其他地區的貢獻率均為負,表明能源強度相對有效地抵消能源消耗增長。

(2)運輸效率效應。三大地區的貢獻率均為負,表明運輸效率有效抑制能源消耗。其中,長三角地區和泛珠三角地區各地貢獻率的絕對值和差異均較小,而環渤海地區各地貢獻率的絕對值和差異均較大。

(3)產業規模效應。環渤海地區各地貢獻率的差異較大;泛珠三角地區的貢獻率整體較高,表明其產業規模擴張對能源消耗增長的驅動作用較強。

綜上所述,能源強度效應、運輸效率效應和產業規模效應在環渤海地區、長三角地區和泛珠三角地區存在空間差異,這可能與各地區海洋交通運輸業的節能減排政策、產業結構優化進程和產業發展速度不同有關。

4 建議

本研究根據2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業的相關數據構建測算模型,分別計算運輸周轉量、能源消耗量和產業增加值;在此基礎上建立LMDI分解模型,分析能源強度效應、運輸效率效應和產業規模效應對海洋交通運輸業能源消耗的影響。結果表明,2001—2017年中國沿海地區海洋交通運輸業的能源消耗總量基本呈增長趨勢,能源強度效應、運輸效率效應和產業規模效應在時間趨勢和空間分布上存在差異。

基于研究結果,本研究提出3項建議。①推廣節能減排技術,發展清潔替代能源。政府、行業協會和企業三方聯動,積極落實節能減排政策,推進船舶節能改裝和航運能源管理軟件應用等工作,進一步探索太陽能、燃料電池和氫能等綠色新能源在海洋交通運輸業的替代應用。②優化航速和航線配船,持續提升運營能力。航運公司可從商業角度開展節能減排,降低成本和提高利潤。主要措施包括:根據船舶的功耗、載貨類型和途徑航線等信息,通過構建航速優化模型獲得最優航速;根據貨運量、合同時間、船舶類型和數量以及洋流特點等信息,優化航線配船,提高運輸效率。③政府政策引導支持,多措并舉形成合力。一方面,通過產業政策積極鼓勵和支持節能減排技術創新,落實新技術和新能源在海洋交通運輸業的應用;另一方面,根據區域差異,因地制宜地完善能源價格體系,利用稅收激勵政策引導企業的節能減排工作,促進海洋交通運輸業的綠色高質量發展。

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