基于LMDI的安徽省物流業碳排放測算及影響因素研究

文/姜樂平

我國正在努力實現的“雙碳”戰略目標，是指二氧化碳排放力爭于2030年達到峰值，努力爭取2060年實現碳中和。該目標的提出為社會經濟發展指明了方向，促進經濟低碳、綠色發展，實現全面協調可持續發展，成為我國當前的重點工作，也是學者研究的重大課題。

各行各業必然會因“雙碳”目標的提出而產生深層次的低碳轉型變革，作為能耗大戶的物流行業也不例外。現代物流業是國民經濟循環系統中重要的基礎性產業之一，根據中國物流與采購聯合會的數據顯示，我國物流總成本約占G D P 的1 5%，盡管近幾年物流業飛速發展，但物流效率仍只有美國的二分之一，說明物流業發展還有很大提升空間。其中，綠色物流在我國起步發展較晚，其粗放型發展模式帶來了巨大的碳排放量。

本文通過分析安徽省物流業碳排放的影響因素，研究區域物流經濟和碳排放之間的關系，提出相應減排建議，對安徽省物流業低碳發展、實現“雙碳”目標提供一定理論和實踐依據。

一、文獻綜述

目前，國內外很多學者從不同角度對物流業碳排放進行了研究。鄭茜文[1]選取京津冀地區，利用Malmquist-Luenberger模型進行物流業綠色全要素生產效率測算，結果表明：當前環境規制對綠色全要素生產效率的發展起到抑制作用，并給出相應建議。

王燕[2]基于Slack Based Model模型，對全國物流能源效率進行測算并分析。結果表明：影響我國物流能源效率的重要因素分別是能源結構、能源價格和物流業的規模。

王麗萍[3]對物流業碳排放和能耗消耗利用投入產出發進行了測算，研究結果顯示對碳排放起到抑制作用的是低碳技術，行業效率對物流業碳排放抑制效應不穩定。

董鋒[4]基于DEA-Malmquist和三階段方法測算物流業效率體系，研究發現：研究發現外生環境因素對東部地區的影響較弱，但是對中部和西部地區物流效率影響較大。

楊愷鈞[5]選取長江經濟帶物流業和Slack Based Model與Global Malmquist-Luenberger指數模型，進行全局環境效率、全要素能源效率及其分解因素。結果表明：長江經濟帶物流業全要素能源效率偏低的主要原因是技術退步；碳排放約束會導致全要素能源效率下降；省際與區域層面的空間差異呈現出下降趨勢。

劉博文[6]運用LMDI分解法和脫鉤指標對我國碳排放和產業增長進行脫鉤彈性和努力程度的分析。結果表明：我國實現脫鉤的重要途徑是調整能源結構和產業結構。

Wang Changjian[7]運用對數平均分割指數方法，分析廣東省能源消費影響情況。

張瑞[8]借助空間面板計量模型對物流業全要素生產率進行測度和分析。結果表明：產業結構和對外開放程度對綠色物流的溢出效應為負，對綠色物流起到正向作用的有交通運輸強度、交通網絡密度、能源強度和人均GDP。

現有文獻為物流業碳排放的研究提供了一定理論基礎和應用價值，但是大多針對全國或發達地區物流業。縱覽已有文獻，鮮有學者單獨針對安徽省域范圍內物流業碳排放問題進行深度研究，基于物流業地域和經濟等差異性，一些減排措施不能盲目借鑒[9]，應根據安徽省域物流業自身特點制定可行性發展規劃。同時，在省級地方“兩會”上，上海市、浙江省、江蘇省提出要率先實現碳達峰，而同為長三角一部分的安徽省何時實現碳達峰目標更加值得關注。

綜上所述，本文選取LMDI因素分解法，對安徽省物流業碳排放影響因素進行相關實證分析，揭示物流業碳排放的影響因素，從而更多維度地制定安徽省物流業碳減排政策，為以后綠色發展提供數據參考。

二、數據與方法

1.數據來源

本文數據來源于《安徽省統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》，目前國家統計信息中并沒有物流業的直接數據，而交通運輸、倉儲和郵政業是物流業的重要組成部分[10-11]，因此本文選取交通運輸、倉儲和郵政業的數據來代替物流業。折標準煤系數來自《中國能源統計年鑒》，碳排放系數來自IPCC指南參考能源折算系數。

2.碳排放估算方法

本文選取8種終端能源（原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力、熱力）產生的物流業排放量作為研究對象。具體碳排放測算公式如下：

通過表1可以看出：從總體上來看，安徽省物流業碳排放呈現出逐年增長的趨勢，汽油、煤油、柴油的占比較大，原煤、燃料油、天然氣、熱力、電力的占比相對較小。其中柴油的占比最大，熱力最小。除了原煤外，其他幾種能源大體上呈現出增長的狀態，表明安徽省物流業在不斷發展，但是物流業的發展主要依賴油品，清潔能源占比較小。原煤的碳排放量總體為先增長后降低的趨勢，在2011年出現峰值，達到22.528萬噸，雖然2012～2016年開始出現小幅度增長，但是和碳排放總量相比較，可以忽略不計。

表1 安徽省物流業碳排放量（單位：萬噸）

3.KAYA 方程和 LMDI分解

本文選用Kaya恒等式對碳排放量（公式1）進行分解，結合LMDI對數平均迪氏分解方法[12-13]，拓展后相結合，構建出碳排放強度、能源結構、能源效率、行業結構、經濟產出、人口效應 6個指標的碳排放分解模型。Kaya 恒等式拓展如下：

本文將物流業分解為以上6個因素主要從以下幾個方面進行考慮：盡管能源利用程度對碳排放強度產生很大影響，但在能源資源利用的技術未獲得顯著突破前，從總體來看，碳排放強度一般為固定值，即碳排放強度增加值為零，故重點對能源結構、能源效率、行業結構、經濟產出、人口效應這五個因素進行研究分析。通過文獻檢索可以直觀看出：能源結構一直是影響碳排放的重要因素，分析每種能源消費的占比，有利于能源消費內部結構的調整，有效地進行能源替代和轉換，達到節能減排目的；單位GDP的能源消費量，能夠直觀反映能源的利用情況，因此，可以根據能源效率的高低，對碳排放變化的正負作用進行有效地評價；同時，行業結構也對行業分析研究起到不可忽視的重要作用；最后，經濟產出即單位人口GDP貢獻值，是最能體現出一個地區的經濟發展情況，其與人口效應一起，構成推動著社會發展的積極因素。

表2 安徽省物流業相關數據統計表

三、結果分析

1.能源結構

安徽省能源結構對安徽省物流業碳排放的平均貢獻值為-13.67，平均貢獻率為0.98。 2009～2011年能源結構對碳排放的貢獻是正向的，這三年原煤使用量在研究期間內達到峰值，較2005～2007年增長了166.36%，當時物流業發展水平較低，能源結構分配不均勻，原煤、汽油、柴油的使用占比較大，因此促使碳排放的增長趨勢明顯。隨著時間的推移，物流業減少了煤炭使用，轉而增加天然氣、電力等清潔能源的替代使用，能源消費由單一化向多元化轉變，能源結構對物流業發展也表現為抑制作用。但是熱力、電力、天然氣的使用比例相對較低，在未來一段時間內，我國物流業的發展依賴油類產品[15]，這也阻礙了物流業碳排放的降低。

2.能源效率

能源效率是造成安徽省碳排放增加的次要因素，能源效率對于安徽省物流業碳的平均貢獻值為125.65萬噸，平均貢獻率為1.18，正貢獻值的出現表明了安徽省能源效率的降低，對物流業碳排放起到拉升作用，這表明安徽省地區能源效率并沒有得到改善[16]，物流行業技術投入初期，成果不顯著，設備利用率偏低，能源利用技術水平有限等因素抑制，物流業處于高排放、低效率狀態，節能減排并沒有達到預期的目標；十三五期間，能源效率貢獻值和貢獻率逐年降低，雖然2016～2017年安徽省物流業碳排放總量仍在增加，但碳排放增速明顯減緩；能源效率在2018年以后變為負值，這意味著在“十三五”期間安徽省的能源利用效率不斷提高，物流業開始由高能耗、低效率，向低能耗、高效率的運作模式過渡。

3.行業結構

行業結構對安徽省物流業碳排放的平均貢獻值和貢獻率分別為-377.67和0.7，在研究期間內，行業結構對于安徽省物流業的貢獻值均為負值，貢獻率均小于1，表明物流行業結構抑制碳排放的增長。從2006～2017年行業結構對安徽省物流業的平均貢獻率不斷降低，說明安徽省物流業在此期間產業結構配比較好。“十一五”期間，安徽推進發展物流運輸和信息平臺，同時對物流資源進行整合，鼓勵各大企業向第三方物流轉化。安徽物流業在2010年基本形成設施配套、技術先進、運轉高效的綜合體。“十二五”期間，安徽省物流業推進現代化建設，包括基地建設、園區建設，著力推進一體化進程，促進傳統物流向現代化物流全面發展，物流效率得到提高。“十三五”期間，安徽省按照生態文明建設要求，注重物流綠色發展，大力推行綠色運輸、包裝、配送等，減少迂回和資源浪費，降低物流業總能耗和污染物排放，利于推進綠色低碳發展。行業結構在2017年平均貢獻率達到最低值0.5，說明物流業在此時達到高峰。雖然在2018年行業結構對貢獻率較2017年有所提高，但仍處于抑制碳排放狀態，因為2018年物流業總值比2017年增加了113%，近幾年實施擴消費和快遞下鄉，快遞入區的便利方式對物流需求產生拉動作用。智能化設備加快推廣應用，利于推進物流行業低碳發展。

表3 以2005年為基期安徽省物流業碳排放影響因素分解結果

4.經濟產出

經濟發展對安徽省物流業碳排放的平均貢獻值和貢獻率分別為1102.62、3.18。經濟產出是造成安徽省碳排放量增加的主要原因，這也充分說明安徽省物流業碳排放和經濟發展密切相關。2005年以來，安徽省經濟產出對碳排放量的增長保持著強勁的正向效應。21世紀以來，安徽省經濟不斷發展，帶動了物流業發展，造成物流貨物周轉量的急劇增加，而公路運輸和鐵路運輸作為安徽省主要運輸方式，且碳排放量較高。因此，倡導發展低碳經濟，采取更優化的物流運輸方式，是安徽省物流業今后發展的重點。

5.人口效應

人口效應對安徽省物流業碳排放的平均貢獻值和貢獻率為57.13、1.06，人口規模對于安徽省物流業碳排放量的增加一直保持正向驅動的作用，顯示出碳排放變化量與物流發展、人口效應的同步性。隨著經濟發展，人們生活水平不斷提高，以及網購的便利性，雙向推進了物流業快速發展。人口效應的拉動作用雖然僅次于能源效率，但和經濟產出的平均貢獻值相差較大，與其他因素比較之下，人口規模對物流業碳排放量產生緩慢的拉動作用。

四、結論與建議

由上述實證分析可知，安徽省物流業碳排放呈現出逐年遞增的趨勢。對碳排放產生驅動作用的因素分別是經濟產出、能源效率和人口效應，與參考文獻[11]得出的結論一致。其中經濟產出是造成碳排放增加的主要原因。能源結構和行業結構對于碳排放存在抑制作用，但抑制程度各有差異。因此，降低安徽省物流業碳排放量需要結合實際，采取有效的措施，降低資源消耗和污染物排放。本文基于上述結果，分別從能源結構、能源效率、物流行業、經濟發展、低碳生活提出相應建議。

1.開發新能源，優化能源結構

通過對能源結構的分析可知：目前安徽省物流業的能源使用中，油品合計使用量較大，電力、天然氣、熱力的使用量逐年遞增，但相對占比較小。因此，為了降低物流業碳排放量，應加強新型清潔能源的開發與使用，增加電力、天然氣、熱力等碳排放系數低的能源的使用量，能源消費逐漸向多元化轉型。

2.政府指導，提高能源效率

能源效率是安徽省物流業碳排放增加的次要因素，提高能源效率對于降低碳排放有至關重要的作用。政府部門通過政策調控，有利于穩定物流業長久穩定的低碳發展。因此，需要制定切實可行的物流業低碳發展利好政策和有效的環境規制，將環保理念落實到物流業各項活動中，例如鼓勵使用新能源車輛；合理征收企業碳稅；推進無紙化辦公；支持物流包裝、倉儲等環節使用低碳化作業流程；嚴格把控物流作業的廢氣、廢物排放，建立合理的綠色物流評估體系，降低資源消耗和污染物排放，提高能源利用效率。

3.技術創新，增強物流行業新動力

近幾年，雖然物流行業結構配比較好，但在低碳經濟持續發展的過程中，創新是行業發展的命脈。從能源消耗視角來看，技術管理創新可以為物流業注入新動力，利用云計算、物流現代信息技術、大數據等技術，發展智能運輸與調度系統，合理規劃運輸路徑，減少空返運輸和迂回運輸造成的浪費。從資源環境來看，加大科技投入，在物流行業進行碳捕捉和碳封存技術，減少碳釋放。加強科技創新和管理力度，可以為社會提供更多低成本、高效率的低碳物流服務。

4.轉變經濟增長方式，避免資源浪費

經濟產出是造成安徽省碳排放量增加的主要原因，因此轉變經濟增長方式，可以有效控制產業廢物排放，同時降低資源消耗。工業化、信息化、農業現代化和新型城鎮化的持續推進，推動了制造業、農產品、商貿等領域物流需求的不斷增加，所以安徽省應當積極進行經濟增長方式轉變，保障“經濟—資源—環境”的可持續發展，以綠色物流作為經濟發展的突破口，將綠色化、減量化轉化成增強經濟高質量、可持續發展，減少碳排放的內生動力。同時優化資源配置，應當及時調控高能耗、高污染的產業，對于低排放、低能耗的新興產業應當優先發展；對經濟增長速度和擴張規模及時調控，避免造成資源浪費。

5.堅持綠色生活方式，減少碳排放總量

人口規模對于物流業碳排放量的增加一直保持正向驅動的作用。人均可支配金額的增加和物流的便利性為網購提供了基礎，但是物流包裝等造成大量浪費。因此，要倡導低碳環保理念，鼓勵配合物流站點進行物流包裝的回收利用，減少資源浪費。在生活中，倡導綠色生活理念，提倡綠色出行，減少塑料袋的使用，履行可持續發展的責任，實現自然、環保、節儉、健康的生活方式，從而降低碳排放總量。