湖南省物流業碳排放水平實證研究

摘 要：文章首先分析湖南省物流業碳排放現狀，通過對Kaya恒等式的變形，應用廣義迪氏指數分解法，將碳排放的變化分解為8種效應之和，構建可以揭示環境變量變化動因的多維因素分解模型。研究結果顯示，產出規模、能源消費規模、人口規模、人均碳排放和人均增加值等效應對物流業的碳排放具有正向推動作用，而產出碳強度和能源強度則對碳排放產生負向抑制作用。能源消費碳強度效應在驅動物流業碳排放方面既表現出正面作用，也體現出負面影響。最后，綜合研究不同效應對湖南省物流業碳排放水平的影響，并提出相關建議，為物流業碳達峰的實現提供參考依據。

關鍵詞：碳排放；湖南省物流業；廣義迪氏指數分解法

中圖分類號：F259.27；X322 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.20.016

Abstract： This article firstly analyzes the carbon emission status of the logistics industry in Hunan Province. Through the transformation of Kaya identity， the generalized Divisia index method is used to decompose the change of carbon emission into the sum of eight effects， and to construct the multi-dimensional factor decomposition model that reveals the change drivers of environmental variables. The results show that the effects of output scale， energy consumption scale， population scale， per capita carbon emissions and per capita added value have a positive role in promoting the carbon emission of the logistics industry， while output carbon intensity and energy intensity have a negative inhibitory effect on the carbon emission. The carbon intensity effect of energy consumption shows both positive and negative effects in driving the carbon emission of the logistics industry. Finally， the impact of different effects on the carbon emission level of the logistics indrYO7GzNXgNa5CYEeeFqfOTkc4w97r9uhQPMFO34yl14=ustry in Hunan Province is comprehensively analyzed and relevant suggestions are put forward to provide suggestions for the realization of carbon peak in the logistics industry.

Key words： carbon emission; logistics industry in Hunan Province; generalized Divisia index method

在“雙碳”目標推動下，環境友好、資源節約、排放減少、效能提升、效率優化、效益增長的綠色物流成為湖南省物流業的主旋律。目前，湖南省物流業仍處于增量階段，交通運輸業、倉儲業和郵政業作為物流業產值的主要來源，都需以資源消耗為依托實現產值增長。同時，碳排放總量仍將隨著物流業的高質量發展逐年上升，湖南省實現物流業碳達峰的時間窗口偏緊、任務重。因此，湖南省物流業碳排放水平值得重點關注和研究。

1 文獻綜述

近年來，學術界對物流業碳排放水平的研究成果主要包括定性研究和定量研究。

1.1 碳排放水平定性研究

Liimatainen等[1]運用德爾菲調查法研究芬蘭、挪威和瑞典公路貨運二氧化碳的排放。其結果表明，影響能源效率和二氧化碳排放的主要因素包括經濟結構的變化、消費習慣的改變、對能源和環境的關注和技術的變化。

1.2 碳排放水平定量研究

在研究碳排放問題方面，相比于其他指數分解法，采用對數平均迪氏指數（LMDI）分解法的研究較多。張立國[2]運用了LMDI分解法，將物流業碳排放變化驅動因素分解為碳排放因子效應、能源結構效應、能源強度效應、物流產出效應、經濟發展效應、人口規模效應等，并發現驅動物流業二氧化碳排放快速增長的首要因素是經濟發展效應，而抑制二氧化碳排放增長的關鍵因素是物流業產出的提高。余碧瑩等[3]利用自主研發的國家能源技術經濟模型（C3IAM/NET）進行研究，并發現到2060年，與能源相關的CO2排放量仍將達到3億～31億噸，主要來自電力、鋼鐵、化工、交通等行業。

1.3 研究述評

綜上所述，學術界開展了大量有關碳排放變化影響因素的定性研究和定量研究，并已取得了豐富的成果，這為系統研究物流業碳排放問題提供了重要參考。隨著學術界對指數分解法研究的不斷深入，發現LMDI法也并非完美的分解方法，Vaninsky[4]指出，廣義迪氏指數分解法（Generalized Divisia Index Method，GDIM）能夠彌補現有指數分解法的不足，具備更強的全面性和準確性，可量化不同因素對碳排放演變的實際貢獻。同時，物流業碳排放水平實證研究相對較少，且缺乏區域性的研究。因此，本文運用廣義迪氏指數分解法對湖南省物流業碳排放水平開展實證研究。

2 碳排放水平現狀分析

本文搜集了2016—2021年與湖南物流業碳排放相關的數據，如物流業碳排放和單位能源消耗等，以分析湖南省碳排放現狀。數據來自《中國能源統計年鑒》《湖南統計年鑒》《中國物流年鑒》和國家統計局網站等，且部分缺失的數據通過均值或增長率推算得出。湖南省物流業碳排放的發展階段和演化趨勢具體如圖1所示。

從湖南省物流業碳排放的變化來看，碳排放和能源消耗量整體呈穩步上升趨勢，碳排放增長率在2018年達到峰值后逐步下降，除了在2020年因受經濟下行影響導致增長率出現負值外，其他年份的碳排放增長率均為正值。這表明，湖南省碳排放和能源消費量還保持繼續上升的勢頭，還未達到峰值。但通過對比增長率的數據不難發現，湖南省碳排放并沒有再出現大幅增長。可見，湖南省采取的一系列降碳舉措已經取得了效果。另外，本文用單位GDP碳排放和能源消費量來分析能源利用率，如圖2所示。

數據顯示，單位GDP碳排放和單位GDP能源消費量呈現明顯下降的趨勢，碳排放和能源消耗與GDP的比率穩步下降。可見，節能減排技術的進步讓湖南省物流行業綠色低碳的發展初見成效。單位GDP碳排放在2021年之前均明顯高于全國水平，并在2021年首次出現了低于全國水平的情況，說明前期和全國的單位GDP碳排放水平相比還存在一定差距，通過進一步提高降碳技術，能源利用率得到了提升。

3 碳排放水平實證研究

3.1 指標體系

通過對Kaya恒等式的變形，應用廣義迪氏指數分解法，引入經濟水平、能源消費結構、人口規模、人均消耗水平等變量進行分析，以構建可以揭示環境變量變化動因的多維因素分解模型。碳排放的變化被分解為8種效應之和，用以綜合研究湖南省物流業碳排放水平。物流業碳排放及相關影響因素的分解模型可以表達為如下公式。

CO2=（CO2/GDP）×GDP=（CO2/E）×E=（CO2/P）×P （1）

GDP/P=（CO2/P）/（CO2/GDP） （2）

E/GDP=（CO2/GDP）/（CO2/E）   （3）

式中，CO2為物流業碳排放（萬噸）；GDP為物流業增加值（億元）；CO2/GDP為產出碳強度（噸/萬元）；E為物流業能源消費（萬噸標準煤）；CO2/E為能源消費碳強度（噸/噸標準煤）；P為人口規模（萬人）；CO2/P為人均碳排放（噸/人）；GDP/P為人均物流業增加值（萬元/人）；E/GDP為能源消耗強度（噸標準煤/萬元）。

3.2 實證研究

本文選用了湖南省2016—2021年期間的數據，并采用廣義迪氏指數分解法（GDIM）分析物流業碳排放的影響因素，分解了2016—2021年物流業碳排放的驅動因素，得出產出規模效應（GDP）、能源消費規模效應（E）、人口規模效應（P）、產出碳強度效應（CO2/GDP）、能源消費碳強度效應（CO2/E）、人均碳排放效應（CO2/P）、人均增加值效應（GDP/P）、能源強度效應（E/GDP）和總效應（CO2）相關數值，從而進一步識別不同效應對湖南省物流業碳排放的貢獻差異。變量解釋及對應效應如表1所示，分解結果如表2所示。

3.3 結果分析

數據顯示，2016—2021年期間，除了個別年份表現出負向驅動效應外，對物流業的碳排放表現出正向驅動作用的包括產出規模效應、能源消費規模效應、人口規模效應、人均碳排放效應和人均增加值效應。其中，人口規模效應在2021年表現出負值，其他效應均在2020年出現了負值。可見，碳排放量在一定程度上受到了經濟下行的影響。有負向驅動作用的是產出碳強度效應、能源強度效應，且大部分年份均表現為負值。能源消費碳強度效應在推動物流業碳排放變化時，既發揮了正向的促進作用，也展現了負向的抑制作用。

從正向驅動作用來看，產出規模效應呈現出先增長后減弱再增長的趨勢，其驅動作用在2021年達到最大，表明湖南省目前物流業增長方式對碳排放需求較大。同時，能源消費規模效應和人均碳排放效應呈現出先增長后減弱的趨勢。由此可見，湖南省實施低碳發展五年行動方案（2016—2020年）獲得了一定成效，全社會低碳生產意識增強，低碳消費成為時尚，低碳發展理念深入人心。其中，正向驅動作用最弱的是人口規模效應，主要源于湖南省人口規模的穩步上升帶動了物流業的發展和能源消耗的提高，而人均增加值效應的影響也是正向的，但其驅動作用有較大的波動，與物流行業就業人員的更換行業頻率有一定關聯。

從負向驅動作用來看，產出碳強度效應、能源強度效應的降碳作用經過短暫調整后逐漸增強，可見湖南省的能源結構得到了顯著優化與調整，物流行業能源利用效率顯著提高，能源消費碳強度效應的驅動作用是雙向的。可見，在調整能源結構的同時，降低能源消費碳強度可助力物流業實現節能減排的目標。

4 總 結

實證研究結果發現，通過物流業的高質量發展、能源結構的調整、低碳物流的倡導、產出碳排放強度和能源強度的降低等方式，湖南省綠色生產生活方式得到普遍推行，綠色低碳循環發展的政策體系得到進一步完善。總的來說，一系列的低碳措施取得了良好的效果，但離預期的碳達峰目標還存在一定差距，接下來還需加大力度，爭取單位地區生產總值能耗和碳排放下降，以完成國家下達任務，順利實現碳達峰目標。

參考文獻：

[1] LIIMATAINEN H， HOVI I B， ARVIDSSON N， et al．Driving forces of road freight CO2 in 2030[J]．International Journal ofPhysical Distribution&Logistics Management， 2015，45（3）：260-285.

[2] 張立國．中國物流業二氧化碳排放變化驅動因素分析[J]．中國流通經濟，2016，30（12）：29-39.

[3] 余碧瑩，趙光普，安潤穎，等．碳中和目標下中國碳排放路徑研究[J]．北京理工大學學報（社會科學版），2021，23（2）：17-24.

[4] VANINSKY A．Factorial decomposition of CO2 emissions： A generalized Divisia index approach[J]．Energy Economics，2014，45：389-400.