基于SEM的烏魯木齊市綠色配送體系碳排放影響因素研究

Study on the Influencing Factors of Carbon Emission of the Green Distribution System in Urumqi City Based on SEM

LIU Xiaoxiao，" GE Ju

（School of Transportation and Logistics Engineering， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830017， China）

摘" 要：為了探究城市綠色配送體系中潛在要素對碳排放的作用機制，采用IPCC碳排放系數法對烏魯木齊市綠色配送體系中不同維度的碳排放量進行測算，建立結構方程模型對體系中影響碳排放的各因素進行定量分析，并根據研究結果提出相應的節能減排優化方案。結果表明：2011—2018年配送體系的總體碳排放量呈現增長狀態，直接排放占比較高達到50.27%，廢棄物碳排放超過了電力間接排放的6.84%。人口與經濟、城市配送規模對碳排放量產生了直接促進作用，路徑系數分別為0.253和0.439。單位綠色配送應用的提升可有效抑制0.242單位的碳排放。

關鍵詞：城市綠色配送體系；碳排放測算；結構方程

中圖分類號：F252.14文獻標志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.19.013

Abstract： In order to explore the potential elements in the urban green distribution system of the mechanism of carbon emissions， the IPCC carbon emission coefficient method of urumqi green distribution system in different dimensions of carbon emissions， establish structure equation model of the system of carbon emissions of quantitative analysis， and according to the results of the corresponding optimization scheme for energy conservation and emissions reduction. The results show that the overall carbon emission of the distribution system increased from 2011 to 2018， with the direct emission accounting for 50.27%， and the waste carbon emission exceeded 6.84% of the indirect electricity emission. Population and economy， and urban distribution scale have a direct promoting effect on carbon emissions， with the path coefficients of 0.253 and 0.439， respectively. The improvement of unit green distribution application can effectively inhibit the carbon emissions of 0.242 units.

Key words： urban green distribution system; carbon emission measurement; structural equation

0" 引" 言

“碳達峰”和“碳中和”的戰略目標是加快生態文明建設的重要路徑，提升碳減排潛力已成為我國各行各業實現綠色發展的重要途徑。城市綠色配送系統是推動城市物流業節能減排的中堅力量，但配送系統的運行依舊為環境帶來了負外部影響，高消耗引發的高排放使物流行業面臨巨大環保壓力。

近年來，針對物流行業節能減排問題學者們作出了大量研究，碳排放的測算以及影響因素分析逐漸成為了研究的主流對象。M'raihi R等[1]用對數平均分割指數對突尼斯公路貨運碳排放進行因素分解，發現驅動因素為公路貨運強度、GDP、石油消費強度。N. Kholod等[2]使用COPERT模型對柴油車排放量進行測算和分析，結果顯示車隊機構和車輛排放控制水平是主要排放因素。Rui Jiang等[3]通過IPCC排放系數法對美國公路能源消耗計算后采用LMDI法分解影響因素，結果顯示能源和貨運強度對碳排放影響顯著。孫強等[4]基于生命周期法對逆向物流碳足跡進行測算，證實了碳排放與產品、能源等因素相關。周楊等[5]核算了快遞的運輸、運營及包裝環節的碳足跡，發現包裝在單件快遞中占據碳排放比例最高。白曉莉[6]對城市配送系統中固定源排放過程進行分析，利用投入產出法對動態源搭建核算框架。穆曉央[7]采用碳排放系數法計算了西部省域物流業碳排放，利用LMDI法驗證了產出規模促進碳排放增長，對能源強度有抑制作用。何黃慧等[8]利用燃油消耗法對深圳零售配送路徑碳排放進行測算，發現車、門店、道路交通條件為主要影響因素。

為了進一步明確城市綠色配送體系中各構成要素對碳排放的影響機制，本文立足于烏魯木齊市綠色配送體系，通過對體系中各構成要素的碳排放來源進行辨識，構建碳排放核算體系并分類進行測算，基于結構方程模型構建影響因素評價體系，判斷評價體系中各因素對碳排放產生的潛在影響，為合理制定城市節能減排放方案提供理論依據。

1" 城市綠色配送體系

1.1" 城市綠色配送體系構架及碳排放來源

烏魯木齊城市綠色配送體系由基礎設施子系統、配送裝備子系統、配送運行子系統構成，通過集約化組織模式滿足城市綠色配送的需求。基本架構如圖1所示：

烏魯木齊城市配送節點是由物流中心—分區配送中心—末端配送點組成的三級結構，承擔了城區零售連鎖、即時電商等商業流通服務需求，節點進行集散、存儲、加工等活動，排放包攬了節點設施中各類設施設備的電力消耗。同城配送活動中，輕、中型貨車承載配送中心到網點的支線運輸活動，以面包車為主的輕微型配送車輛承載從網點向末端的配送活動，排放來源于貨運車輛的燃油消耗。居民消費結構的升級，帶動了備貨力度和配送頻率，廢棄物產出能力達到年增長3.8%，處理方式中焚燒、填埋是碳排放固定源，而回收再利用是控碳的重要方式。

1.2" 碳排放核算體系

依據《溫室氣體核算體系》，將內容中的排放源核算標準應用于綠色配送體系的碳排放測算，涵蓋三個范圍：范圍1表示貨運車輛在城區內進行物流活動而產生的貨運直接碳排放；范圍2表示與能源相關的二次能源使用產生的電力間接碳排放，相關企業通常采用向專業供電公司外購電力的方式以滿足用電需求；范圍3表現為其他活動產生的間接碳排放，指包裝廢棄物產出及處理產生的廢棄物碳排放。核算體系如表1所示：

2" 研究方法與數據來源

2.1" 城市綠色配送體系碳排放測算模型

本文結合IPCC碳排放系數法對三個范圍碳排放來源進行測算，碳排放總量的測算模型為：

Z=Z+Z+Z （1）

2.1.1" 直接排放測算

首先對汽油車與柴油車的能源消耗量進行計算，方法如下：

E=V·F"" （2）

其中：E表示第j種運具采用第i種能源的消耗量；V表示采用第i種能源的第j種運輸工具的周轉量；F表示采用第i種能源的第j種運具的單位周轉量能耗。單位周轉量能耗數據來源于《中國交通年鑒》，現有數據對同城配送中汽油車與柴油車所載運的周轉量無確切說明，根據《中國汽車工業年鑒》汽、柴油車任務完成比重，設定柴油車承擔了80%左右的運輸任務[9-10]。

其次結合汽、柴油的碳排放系數對直接碳排放進行測算，計算模型為：

Z=E·α（3）

其中：α為第i種能源的碳排放系數，汽、柴油碳排放系數查詢《中國能源統計年鑒》與《IPCC國家溫室氣體清單指南》。

2.1.2" 間接排放測算

由于電力因子隨時間的推移每年取值不一，根據不同年份電力不同排放因子，對電力間接碳排放進行測算：

Z=E·D·α·（4）

其中：E代表電力消耗量；D為電力折煤系數；α為電力的碳排放因子。消耗量數據來源于《烏魯木齊統計年鑒》，電力排放因子參考《中國區域電網平均二氧化碳排放因子》中西北區域電網數據、《省級溫室氣體清單編制指南》。

2.1.3" 其他活動間接排放測算

《IPCC氣候評估報告》中提到廢棄物的碳排放宜單獨計算，結合廢棄物中不同包裝種類的碳排放系數，對廢棄物碳排放進行測算：

Z=Z+Z=Z+Z+Z-Z=Q·α+W·α-P·α·R" （5）

其中：Q為第m種包裝廢棄量；α為第m種包裝廢棄物碳排放系數；W表示采用第n種處理方式的廢棄物量；α為第n種處理方式的碳排放系數；P表示第m種包裝廢棄物的比例；R為廢棄物回收量。處理量數據來源于《城市建設年鑒》，根據《IPCC2019國家溫室氣體清單指南》確定焚燒與填埋的排放系數。

2.2" 基于結構方程模型的碳排放影響因素分析

單一碳排放測算不足以衡量城市綠色化水平，在考慮多維度影響因素的前提下，構建結構方程模型能夠反映出各因素與碳排放之間的潛在關系，基于路徑系數來確定與體系綠色化水平相關聯的重點因素，以便合理制定減排計劃。

2.2.1" 評價指標體系與變量選取

從人口與經濟、城市配送規模、城市配送運輸能耗、綠色配送的應用四維度構建烏魯木齊城市綠色配送體系的碳排放影響因素評價體系。其中經濟發展水平可表征為人均GDP，科技發展水平可表征為燃油車排放單位能耗較初期降低比例

=-1，指標體系如表2所示：

2.2.2" 模型假設

人口與經濟的不斷攀升壯大了商業配送規模，從而不斷增加了對配送體系的資源投入，即面臨能源消耗的增長和碳排放持續輸出，然而高新技術產業的發展使綠色配送的技術能力更新換代，不斷改善能源消耗帶來的環境問題。將X，X，X，X及碳排放量作為觀測變量，提出如下假設，如表3所示：

2.2.3" 模型擬合與評價

模型擬合是驗證實際測量數據與模型假設之間關系的技術方法，通過設置擬合標準，對比實際樣本數據與假設目標之間的差異性，以此判斷因素關系的合理性。選Cronbach's α系數進行信度檢驗，若α系數取0.8以上表示信度非常高，0.6～0.7之間信度可接受，0.35以下信度非常低；效度檢驗參考KMO值與因子分析進行判斷，KMO值越接近1、巴特利球形檢驗的顯著性小于0.05說明效度越好，指標之間相關性越強。模型運行后，判斷是否符合擬合優度指數GFI、比較擬合指數CFI等指數大于0.9，近似誤差均方根RMSEA嚴格小于0.05的標準，若符合擬合標準，說明假設成立，若不符合標準則需修正模型。

3" 結果與討論

3.1" 城市綠色配送體系碳排放測算結果分析

以2010—2020年為樣本年限，根據測算模型對烏魯木齊城市綠色配送體系的碳排放進行測算，得到相關碳排放量，如表4所示。

結果顯示，2011—2018年配送體系碳排放總量呈現遞增狀態，2018年后呈下降趨勢，直接碳排放平均占總排放量的50.27%，而廢棄物的碳排放量平均高出間接碳排放量的6.84%。2010—2013年車輛的單位能耗變動不大，碳排放量主要受需求量支配。2014年之后，車輛單位能耗水平降低對直接排放的抑制頻率達到2.89%。電力消耗水平是碳排放增長的潛在動力，排放因子的降低有效抑制了1.87%的碳排放。廢棄物碳排放量年平均增長8.59%，廢棄物處理產出占58.64%，焚燒、填埋年平均降低3.91%、9.09%，但促進碳排放量增加7.3%，而回收再利用有效抑制了廢棄物總體碳排放的13.96%。因此，節能減排工作需重點聚焦于控制車輛單位能耗、排放因子以及包裝廢棄物回收再利用率。

3.2" 基于結構方程的影響因素模型結果分析

選取2010—2020年44季度，對烏魯木齊市七區一縣的27個指標數據進行統計，各項指標數據量達到352個符合樣本數量要求。數據來源于《烏魯木齊市統計年鑒》、《中國汽車工業年鑒》、《中國交通運輸統計年鑒》，缺失數據值采用最小二乘法進行指數平滑加以補充。

3.2.1" 信度與效度檢驗

采用SPSS軟件對樣本數據Z標準化處理后進行信效度檢驗，總量表中α系數為0.928，KMO值為0.871且顯著性為0，說明數據整體的信效度非常好，符合因子分析的要求。為了進一步研究各維度下的分量指標的重要程度，應用探索性因子分析，27項指標的荷載因子數均大于0.7，通過Pearson相關系數驗證，各指標之間均存在顯著的相關性。

3.2.2" 模型假設與修正分析

采用AMOS軟件構建結構方程模型，運行發現模型假設中H3、H8、H9三項與實際運行值出現了偏離，需對該模型進行修正，修正過后擬合值GFI：0.988、CFI：0.921、NFI：0.909、RMSEA：0.022，滿足了擬合條件且擬合程度良好。修正后模型與假設如圖2所示。

3.2.3" 模型路徑結果分析

由圖2可知，各因素與碳排放之間均存在顯著影響關系且模型假設通過。為了進一步討論各變量與碳排放之間的潛在關系，將影響關系效應拆解為直接與間接效應，結果如表5所示。

由表5可知，各因素與碳排放量之間均存在直接效應，城市配送規模對碳排放的直接效應最強，表現為當城市配送規模擴大1個單位，體系碳排放量將增加0.575個單位。綠色配送的應用不僅對碳排放有直接效應也產生了間接效應，間接效應路徑為：綠色配送的應用→城市配送運輸能耗→碳排放量。高新技術的不斷發展，使城市配送市場實現向清潔能源轉型，從而對城市配送運輸能耗的影響越明顯，提升了環境友好程度，有效實現對碳排放量的抑制作用。綠色配送應用與碳排放的關系即可表現為當綠色配送應用能力提升1個單位，碳排放量將會減少0.242個單位，城市配送運輸能耗提升1個單位，碳排放量將減少0.398個單位。

4" 結" 論

明確城市綠色配送體系碳排放影響因素的作用機制，對制定符合城市發展的減排方案具有重要意義。本文基于2010—2020年面板數據，對烏魯木齊市綠色配送體系的碳排放影響因素進行了研究。

（1）基于烏魯木齊綠色配送體系架構，對體系構成要素的碳排放來源進行識別，通過IPCC排放系數法的測算，發現總體碳排放呈現遞增狀態，燃油車輛碳排放平均占總排放量的50.27%，新能源車平均碳排放量低于燃油車輛的31.2%，間接碳排放量比廢棄物碳排放量少6.84%，以控碳為目的的回收再利用處理僅抑制13.96%的碳排放。因此在城市配送活動中需合理調控燃油車與新能源車的占比、科學使用綠色包裝、構建合理的回收體系，并引導設施設備標準化以實現能耗減量化。

（2）結構方程模型的建立，挖掘了各因素與碳排放的潛在關系，人口與經濟、城市配送規模對碳排放產生了直接促進作用，單位人口與經濟的提升使碳排放量增加0.253個單位。城市配送運輸中綠色配送的應用對碳排放具有直接抑制作用，單位綠色配送應用的提升可抑制0.242單位的碳排放。在實際運行中，需構建智慧配送體系，實現配送資源整合，引導完成各環節的碳減量工作。

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