基于主成分分析的我國城市交通運(yùn)輸碳排放影響因素研究

劉祝娟，李鑫星，柏麗紅，許 晨，張睿竑，劉 炎

（1.北京京港地鐵有限公司，北京 100068；2.北京交通大學(xué)，北京 100091）

隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和現(xiàn)代交通技術(shù)的進(jìn)步，城市交通運(yùn)輸取得突破性成就，但同時引發(fā)碳排放量激增等問題。城市交通運(yùn)輸已逐漸成為我國能源消耗及碳排放量增長的主要貢獻(xiàn)者之一[1]。當(dāng)前，學(xué)者主要通過研究交通運(yùn)輸行業(yè)碳排放影響因素來助力低碳交通。TIMILSINA 等[2]研究指出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和交通運(yùn)輸能源強(qiáng)度變化是碳排放的主要促進(jìn)因素。LIU 等[3]通過探討中國交通運(yùn)輸行業(yè)23年碳排放的影響因素，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長是驅(qū)動中國交通運(yùn)輸行業(yè)碳排放增長的重要因素。目前，國內(nèi)對于低碳城市交通的研究還處于起步階段?，F(xiàn)有研究存在部分突出問題，即指標(biāo)選擇不夠充分，忽視城市交通運(yùn)輸中的部分影響因素。同時，由于數(shù)據(jù)獲取困難，鮮有全國范圍的研究。因此，本文通過建立更加全面的評價指標(biāo)體系，對我國城市交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展對碳排放的影響進(jìn)行研究。研究結(jié)果有利于全面且系統(tǒng)地分析影響城市交通運(yùn)輸碳排放的關(guān)鍵因素及其影響程度，為制定相關(guān)政策、控制碳排放提供參考。

1 研究方法

主成分分析法（PCA）是一種多變量的統(tǒng)計方法，它首先被引入非隨機(jī)變量的情形，而后被推廣到隨機(jī)變量的情形[4-5]。在實證研究中，為了全面、系統(tǒng)地分析問題，必須考慮眾多因素[5]。主成分分析不僅可以保留原始變量的主要信息，而且容易抓住主要矛盾，使復(fù)雜問題簡單化。

1.1 基于IPCC 清單的我國交通運(yùn)輸碳排放核算

根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒2021》[6]，計算各種能源折標(biāo)準(zhǔn)煤的參考系數(shù)，同時按照聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）清單中移動和不變的CO2排放系數(shù)，結(jié)合平均值進(jìn)行計算。其中，電力和熱力排放因子受能源結(jié)構(gòu)和技術(shù)影響較大，其碳排放因子每年變動較大。

1.2 影響因素選取

通過綜合現(xiàn)有研究文獻(xiàn)，本文對城市交通運(yùn)輸碳排放的影響因素進(jìn)行梳理[7-11]。城市交通運(yùn)輸碳排放主要有5 個影響因素，即社會經(jīng)濟(jì)、運(yùn)輸能力、人口因素、基礎(chǔ)設(shè)施和科技投入，具體評價指標(biāo)如表1所示。

表1 城市交通運(yùn)輸碳排放的影響因素及其評價指標(biāo)

2 基于主成分分析的實證研究

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

在碳排放數(shù)據(jù)的獲取中，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取《中國能源統(tǒng)計年鑒2021》中的交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)作為被解釋變量的碳排放量計算項。此外，各影響因素的統(tǒng)計數(shù)據(jù)通過2001—2020年發(fā)布的歷年中國統(tǒng)計年鑒獲取。

2.2 碳排放影響因素的主成分提取

首先利用SPSS 軟件對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，城市交通運(yùn)輸碳排放的影響因素可以分為3 個主成分，如表2所示，3 個主成分累計貢獻(xiàn)率達(dá)到94.759%，說明前3 個主成分基本包含全部指標(biāo)具有的信息，所以提取前3 個特征值。

表2 總方差解釋

2.3 基于載荷矩陣的主成分解釋

經(jīng)主成分載荷矩陣分析，第一主成分基本反映指標(biāo)A1、A2、A3等信息，因此可以提取到第一主成分；第二主成分中，原始指標(biāo)B1、B6的系數(shù)較大，可以將第二主成分看作反映客運(yùn)量和貨物運(yùn)輸平均距離的綜合指標(biāo)；第三主成分中，原始指標(biāo)D5的系數(shù)大于其余指標(biāo)，將其看作反映私人汽車的指標(biāo)。

2.4 主成分得分計算

為了獲得2001—2020年城市交通運(yùn)輸碳排放的主要影響因素得分，根據(jù)主成分特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化原始矩陣，將二者相乘。主成分得分的計算公式如式（1）、式（2）和式（3）所示。

式中：F1、F2、F3分別為第一主成分、第二主成分、第三主成分的得分；ZA1～ZA5、ZB1～ZB6、ZC1～ZC4、ZD1～ZD6、ZE1～ZE6分別為A1～A5、B1～B6、C1～C4、D1～D6、E1～E6的標(biāo)準(zhǔn)化值。

基于3 個主成分得分表達(dá)式及特征值，得到主成分綜合得分表達(dá)式，如式（4）所示。

總體來看，第一主成分得分逐年增長，表明第一主成分代表的影響因素對我國城市交通碳排放的影響越來越顯著；第二主成分得分在2012年后下降，表明客運(yùn)量和貨物運(yùn)輸平均距離與城市交通碳排放的關(guān)聯(lián)性相對減弱，主要原因是運(yùn)輸效率的增長；第三主成分在2006年后開始下降，表明私家車數(shù)量的增長與城市交通碳排放的關(guān)聯(lián)性在2006年后開始減弱，這與私家車的利用率、戶均擁有量及公共交通的推廣普及有一定關(guān)系。2001—2020年，主成分得分計算結(jié)果如表3所示。

表3 2001—2020年主成分得分

3 結(jié)論

經(jīng)主成分分析，我國城市交通運(yùn)輸碳排放的主要影響因素為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、國內(nèi)生產(chǎn)總值、其他交通運(yùn)輸業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、其他交通運(yùn)輸業(yè)專利申請數(shù)，其他因素關(guān)聯(lián)較弱。研究發(fā)現(xiàn)，第一主成分對城市交通運(yùn)輸碳排放的影響越來越顯著，這表明近些年來采取的措施已經(jīng)取得明顯成效，如加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加快調(diào)整客運(yùn)組織結(jié)構(gòu)等。這些舉措對于未來低碳交通體系的建設(shè)具有重要意義，為其他城市提供可行的經(jīng)驗和啟示。