城市道路交通減污降碳協同增效的動態評估

賈書偉,于海平

(河南農業大學 信息與管理科學學院, 鄭州 450046)

0 引言

國際頂級期刊《Nature》的一項研究表明:公路運輸占全球CO2排放總量的18%[1]。由此可見,載客和載貨汽車的污染物與CO2減排(簡稱減污降碳)的協同治理具有重要意義。

國外部分國家將經濟政策與技術手段相結合來共同治理城市交通污染,均取得了良好效果。經濟政策治理方面,例如20世紀初,英國的交通擁堵收費政策[2],在一定程度上緩解了城市的交通擁堵,機動車污染物和CO2減排也得到了一定的改善。美國部分學者采用成本-效益分析法核算了溫室氣體的減排成本,發現CO2的社會成本較高[3]。技術手段包括智能信息技術、電動化等,智能信息技術方面的代表性研究如意大利的車輛尾氣GPS跟蹤系統[4],電動化技術方面的代表性研究如美國電力的交通減排效果評估[5-6]。這些研究成果對我國城市交通減污降碳的協同治理提供了有益的借鑒。

在國內經濟政策治理方面,典型的研究如北京師范大學環境學院毛顯強教授及其團隊提出的協同控制效應坐標系分析及協同控制交叉彈性系數分析法,通過構建CGE-CIMS聯合模型,對環境稅、碳稅等經濟政策的減污降碳協同效應進行評估[7],發現減污政策對CO2減排同樣具有協同效益,二者要協同控制。生態環境部環境與經濟研究中心的部分學者發現強化低碳情景能夠在一定程度上推進CO2達峰的進程[8]。部分學者還探究了擁堵收費[9-10]、補貼政策的CO2減排[11]和機動車污染物減排效果[12]。另外,研究者還從能源轉型規律[13]、轉型路徑[14]及其優化[15]、城市公共交通碳排放效率的測算[16]、大氣污染改善的貢獻[17]、碳減排策略的動態演化[18]、公眾參與的治理機制[19]等視角深入探究了雙碳背景下的污染治理策略,為城市交通減污降碳研究指出了明確的方向。李云燕等[20]發現單一政策在城市交通減污降碳協同性方面具有局限性,組合策略具有較強的協同減排力度。陳鳳先等[21]發現共享騎行具有顯著的減污和降碳協同效應。碳達峰、碳中和背景下,史作廷[22]分析了近年來我國工業、建筑及交通領域的節能績效,對構建綠色低碳運輸方式、實現城市交通減污降碳的協同增效目標具有積極作用。

以上研究為城市交通減污降碳策略的選取提供了有益借鑒,但現有研究較少關注潛在心理屬性對出行方式決策的影響。為此,引入自愿倡導型策略,利用沉沒成本及損失厭惡效應等行為經濟學原理,將機動車出行決策的心理影響因素嵌入系統動力學模型中,提升公民綠色出行的認知程度、降低小型客車出行量。通過動態仿真,進一步優化城市交通減污降碳的協同增效策略。

與已有研究相比,研究根據損失厭惡和沉沒成本效應,揭示污染收費政策對小型客車減污降碳的“雙重”效應,彌補已有研究忽視潛在心理屬性因素對出行決策影響的缺憾;將自愿倡導型策略與行為經濟學(behavioral economics,BE)和系統動力學原理(system dynamics,SD)相結合(簡稱BE-SD理論),從提升公民對綠色出行認知程度的層面構建一種基于BE-SD理論的小型客車減污降碳管理模型,通過動態仿真,挖掘中長期可能蘊藏的負效應,為減污降碳協同增效對策的提升提供理論支撐。

1 基于BE-SD理論的小型客車減污降碳管理模型

1.1 系統動力學和行為經濟學

系統動力學是一種基于反饋控制理論和計算機仿真技術研究復雜系統動態行為的定量方法。它擅長處理中長期問題。從某種意義上說,準確預測趨勢的逆轉比準確預測行為趨勢的增長率更有意義。然而,趨勢的逆轉往往在很長一段時間內才出現,因此該方法可以在中長期內模擬,已廣泛應用于能源可持續發展、交通污染物減排[23]、碳減排[24]、水資源管理[25]等研究領域。

損失厭惡和沉沒成本效應是行為經濟學的重要理論。損失厭惡反映了人們的風險偏好并非一致,當涉及的是收益時,人們表現為風險厭惡;當涉及的是損失時,人們則表現為風險尋求[26]。沉沒成本效應是指如果人們已為某種商品或勞務支付過成本,那么便會增加該商品或勞務的使用頻率[26]。

1.2 系統流圖

將行為經濟學原理與系統動力學相結合,以北京市為例,可構建一種基于BE-SD理論的小型客車減污降碳管理模型,如圖1所示。數據主要來自《中國機動車污染防治年報(2011～2015)》《中國機動車環境管理年報(2016～2018)》《中國移動源環境管理年報(2019～2021)》《北京市統計年鑒》《中國統計年鑒》等。該模型包括環境子系統、政策子系統、交通子系統以及社會和經濟子系統。其中,在政策子系統中,機動車污染收費政策對小型客車減污降碳具有“雙刃劍”效應。首先,做出出行決策前,污染收費被視為一種損失,對出行具有抑制作用。它通過3個路徑影響城市交通的減污降碳管理。一方面,從機動車出行量視角來分析,通過提高機動車出行成本,受損失厭惡效應的影響,能夠減少機動車出行總量。另一方面,從保有量視角來分析,收費政策對機動車保有量的作用效果較為微弱。另外,可將收費的一部分用于改善公共交通的基礎設施,提升公共交通供給水平。其次,一旦做出出行決策,該收費就將被視為一種沉沒成本,尤其當收費額度較高時,易引發出行新需求,最終增加了機動車出行總量。

圖1 考慮沉沒成本效應的小型客車減污降碳管理模型

為此,在環境子系統中引入自愿倡導型策略,包括文件解讀、科普宣教、全員教育等方式,通過提升公民對綠色出行的認知程度,來降低機動車出行量,并構建一種考慮沉沒成本效應和公民綠色出行認知程度提升的小型客車出行抑制算法,具體步驟如圖2所示。

圖2 基于沉沒成本效應的小型客車出行量抑制算法

由圖2可知,小型客車出行量由小型客車出行增長程度、小型客車出行抑制程度、小型客車保有量及小型客車出行比例共同決定,進而可得到小型客車出行量=小型客車×小型客車出行比例×(1+ε1·NTND)[1-ε2·ln(1+DPG)]。該算法考慮到心理因素對小型客車出行決策的影響,為小型客車減污降碳管理模型(圖1)的構建提供了理論依據。

流圖中關鍵變量還包括小型客車PM污染程度(減污)、小型客車CO2排放量(降碳)、小型客車能源消耗量(節能)、小型客車溫室效應影響程度(副作用)等,主要方程如下。

1) 小型客車=INTEG(小型客車增長量-小型客車年報廢量,4.104 5×106),單位:輛。

2) 小型客車溫室效應影響程度=INTEG(CO2排放的影響+能源消耗的影響,0)。

3) 城市道路面積=INTEG(道路增長量,9.164×107),單位:m2。

4) 城市GDP總量=INTEG(GDP增長量-GDP損耗量,1.718 88×1012),單位:元。

5) 城市人口總量=INTEG(人口出生+凈遷入量-人口死亡,2.023 8×107),單位:人。

6) 小型客車出行量=小型客車×小型客車出行比例×(1+ε1·NTND)[1-ε2·ln(1+DPG)],單位:輛。

7) 小型客車CO2排放影響程度=WITH LOOKUP {小型客車CO2排放量,[(0,0)-(2.5×107,1)],(7×106,0.1),(9×106,0.2),(1.2×107,0.3),(1.518 99×107,0.4),(1.775 05×107,0.45),(1.966 21×107,0.5),(2.166 46×107,0.55),(2.260 9×107,0.6),(2.296 1×107,0.65),(2.310 56×107,0.7),(2.331 85×107,0.75),(2.346 22×107,0.8)}。

8) 小型客車能源消耗影響程度=WITH LOOKUP {小型客車能源消耗量,[(0,0)-(1.2×1010,1)],(3×109,0.1),(5×109,0.2),(6×109,0.3),(6.885 78×109,0.4),(8.046 5×109,0.5),(8.913 06×109,0.55),(9.820 81×109,0.6),(1.024 89×1010,0.65),(1.040 85×1010,0.7),(1.047 4×1010,0.75),(1.057 06×1010,0.8),(1.063 57×1010,0.85)}。

9) 小型客車能源消耗量=小型客車出行量×小型客車年均行駛里程×小型客車每千米油耗,單位:L。

10) 小型客車CO2排放量=小型客車出行量×小型客車CO2排放因子×小型客車年均行駛里程×客運政策影響系數,單位:t。

2 減污降碳協同增效策略的動態仿真

2.1 模型檢驗

以小型客車和城市道路面積為例,將2011—2020年的歷史值與相應的仿真值進行比較,結果見表1和表2。

表1 小型客車的歷史值檢驗

表2 城市GDP總量的歷史值檢驗

由表1和表2可知,小型客車和城市道路面積的所有相對誤差均低于5%,且平均相對誤差分別為2.63%和1.41%,精度等級為二級,可以進行仿真模擬。

2.2 沉沒成本效應視角下污染收費政策對減污降碳的雙重效應

根據前期相關研究[10]可知,適度的收費能夠實現緩堵和減排的“雙贏”,20～60元/(天·輛)是機動車污染收費的一個較為合理的范圍。以50、100、150元/(天·輛)為例,通過動態仿真,探究收費政策對小型客車減污降碳的影響,仿真結果如圖3所示。

圖3 沉沒成本效應視角下污染收費政策對小型客車減污降碳的影響曲線

當收費取50元/(天·輛)時,小型客車PM污染程度(圖3(a)曲線1)、CO2排放量(圖3(b)曲線1)、能源消耗量(圖3(c)曲線1)及溫室效應影響程度(圖3(d)曲線1)的增長速度均受到了抑制,呈現緩慢爬升態勢,因此污染收費政策對小型客車減污降碳具有促進作用。

當收費取100元/(天·輛)和150元/(天·輛)時,小型客車PM污染程度(圖3(a)曲線2-3)、CO2排放量(圖3(b)曲線2-3)、能源消耗量(圖3(c)曲線2-3)及溫室效應影響程度(圖3(d)曲線2-3)均呈反彈跡象,原因可能是一旦做出出行決策,收費就將被視為一種沉沒成本,尤其在收費過高時易誘發出行新需求,增加了每天的出行次數,進而加劇擁堵、污染物排放及能源消耗,產生副作用。

2.3 自愿倡導型政策對小型客車減污降碳的影響

根據以上分析,污染收費以60元/(天·輛)為例,通過文件解讀、科普宣教、全員教育等措施來強化宣傳引導力度(其作用強度分為低、中、高,進行靈敏性分析,觀察主要變量的動態變化趨勢,分別對應方案2、方案3和方案4),進而提升公民對綠色出行的認知程度,以此來降低小型客車出行總量,具體仿真結果見圖4和表3。

表3 不同情景方案的減污降碳績效

圖4 自愿倡導型政策對小型客車減污降碳的影響曲線

由圖4(a)可知,基準情景下,小型客車PM污染程度呈上升態勢(曲線1),CO2排放量(曲線2)和能源消耗量(曲線3)仍持續上升,致使小型客車溫室效應影響程度(曲線4)快速增長。在減污方面,圖4(b)—(d)顯示PM污染程度開始持續下降。表3的仿真結果表明,與基準情景相比,方案4使PM污染程度大約下降33.98%,減污效果較為顯著。

在降碳和節能方面,隨著宣傳引導力度的不斷增強,小型客車CO2排放量由基準情景的1.125 26×107t降至8.808 51×106t(方案4),而能源消耗量由基準情景的5.100 92×109L降至3.993 01×109L(方案4),大約下降了21.72%。

在緩解溫室效應方面,從基準情景至方案4,小型客車溫室效應影響程度下降至0.593 1,大約下降了30.69%,有效抑制了溫室效應影響程度(小型客車所誘發的)的快速增長。

綜上所述,自愿倡導型政策是機動車污染收費政策的一種有益補充,具有多重績效,在減污降碳的同時能進一步緩解交通擁堵,降低能源消耗量,進而抑制溫室效應影響程度的增長,具有增效功能。

3 結論

“雙碳”目標導向下,城市交通減污降碳協同增效研究具有重要現實意義。將行為經濟學原理與系統動力學相結合,構建一種考慮沉沒成本的小型客車減污降碳管理模型,通過動態仿真,得出以下結論。

1) 價格調控型政策(如污染收費)對小型客車減污降碳具有雙重作用。在出行決策之前,收費對小型客車出行具有抑制作用,而做出決策之后,在沉沒成本效應的影響下,又會誘發出行新需求。尤其在做出出行決策之后和收費額度較高的情況下,更容易加劇副作用的累積。為此,需引入自愿倡導型政策,以提升公民對綠色出行的認知程度,進而降低機動車出行量,實現減污與降碳的協同治理目標。

2) 自愿倡導型措施對小型客車出行量、小型客車CO2排放量及能源消耗量的發展具有積極作用。

3) 機動車污染收費與自愿倡導型政策相結合,能夠發揮減污、降碳、節能及抑制溫室效應的多重功效,但對小型客車保有量的影響效果較為微弱。因此,后續研究需引入技術引導型措施,如提升報廢率等策略來不斷地去完善。