长江经济带交通运输与碳排放耦合协调度分析*

方晨晨,蒋惠园,王艳秋,陈琼蓉

(武汉理工大学 交通学院,湖北 武汉 430063)

目前,中国正在推动长江经济带上中下游地区协调发展和沿江地区高质量发展,同时注重区域协调和生态文明建设。交通运输业是国民经济发展的重要产业,也是碳排放占比第一、能源消耗第二大产业,其发展势必加剧碳排放,导致生态环境破坏。实现长江经济带交通运输与碳排放协调发展已成为不容忽视的问题。

已有学者通过传统计量模型对交通运输与碳排放关系进行了研究,如吴继贵、蔡婉华等分别采用VAR、PVAR模型对交通运输、经济增长和碳排放的互动作用进行了研究,李灵杰等采用STIRPAT模型和马尔科夫链分析了交通运输与碳排放的动态转移规律,陈思茹等通过RAM模型分析了交通运输行业经济、碳排放及联合效率的分布特征和变动规律。总结以上研究结论,交通运输对碳排放的刺激总体表现为倒U形收敛路径,碳排放对交通运输业的短期发展贡献效应突出；东中西的交通运输经济效率、碳排放效率呈现梯度分布特性,交通运输与碳排放具有较强的互动作用。耦合理论不仅能评价系统之间的互动作用强弱,还能评价作用的协调状态。戢晓峰、汪德根等针对公路运输系统与城镇化发展,余菲菲等针对旅游经济系统和交通系统,蒋玲茜等针对县域交通优势度与经济发展进行了耦合协调度分析；姜磊、李雪松等分别对经济发展－资源禀赋－生态环境和经济－社会－环境进行了耦合协调度分析。上述耦合研究多集中在交通运输和碳排放各自系统,且多为交通运输与经济发展或碳排放与经济发展关系上,缺少对交通运输与碳排放作用关系的研究。事实上,交通运输与碳排放具有较大互动作用。该文以2005—2016年长江经济带数据为基础,引入耦合理论,分析交通运输发展与碳排放耦合协调程度。

1 耦合关系与模型

1.1 交通运输与碳排放耦合关系

耦合作为一种动态关联关系,指2个或2个以上系统之间或某一系统内部要素之间互动作用和影响的整个过程。交通运输快速发展加剧了碳排放,同时受到日益严峻的碳排放约束,两系统间互动作用,属于耦合范畴。一方面,交通基础设施供给为交通运输运行提供必要条件,带动居民出行需求和货物运输需求增长,运输的供给和需求反映交通运输发展水平,影响碳排放数量。单位生产总值消耗的能源是能源利用效率的反映,影响碳排放效率。另一方面,日益严峻的能源短缺和环境污染制约经济发展,并促使相关部门制定政策,进行交通需求管理、调整运输结构、提高能源利用效率。过去一段时间,长江经济带交通运输发展是以能源消耗、环境污染为代价,碳排放作为环境污染的重要指标,实现交通运输与碳排放系统相协调,对于推动长江经济带高质量发展具有重要意义。

1.2 耦合协调度模型

1.2.1 耦合度

耦合度是描述系统或系统内部要素之间互动作用、彼此影响程度的参数,其函数表达如式如下：

式中：CD为耦合度,CD∈[0,1],其值越大,表明系统之间耦合度越大,系统之间的发展从无序逐渐转变为有序；Xi为系统i的综合评价指数。

根据交通运输系统和碳排放系统两者关系构建两系统耦合度模型加下：

式中：f(t)、f(c)分别为交通运输系统和碳排放系统综合评价指数,通过线性加权法计算。

设tij为交通运输系统中i省的j指标,则i省的交通运输系统综合评价指数f(ti)按下式计算：

为使评价权重更具客观性,采用熵权法确定各指标权重。

1.2.2 耦合协调度

协调是2个或2个以上系统或系统内部要素之间一种良性的互动关系,并且是这种良性关联性持续发展的集中体现。但耦合度仅能反映两系统互动作用程度的大小,互动作用大可能是良性关系也可能是恶性关系。耦合协调度兼顾了互动作用大小和协调水平两个分析维度。为更好地反映两系统的协调发展水平,构建交通运输系统与碳排放系统耦合协调度模型如下：

式中：CCD为耦合协调度；F(t,c)为系统综合协调系数；α和β为待定系数,考虑到交通运输与碳排放协调过程中两者具有相同的地位,且作用程度相同,令α＝β＝0.5。

为更好地理解交通运输与碳排放协调发展状况,以十分法对两系统耦合协调等级进行划分(见表1)。

表1 耦合协调度等级划分

2 指标体系与数据测算

2.1 指标评价体系

根据交通运输与碳排放的耦合关系,参考相关研究成果,从运输供给、运输需求和能源利用效率三方面选取7个交通运输系统评价指标,由于航空与管道运输数据获取难度大且对碳排放系统作用较小,不予以考虑；从数量状态选取人均碳排放、排放密度、排放强度、碳生产力作为碳排放系统评价指标,考虑到仅从数量状态不能真实反映碳排放情况,引入碳排放效率状态。由此构建的交通运输与碳排放综合评价体系见表2。

表2 交通运输-碳排放综合评价体系

能源强度表示单位生产总值所需消耗的能源,为交通运输业消耗的标准煤与交通运输业生产总值的比值；碳排放总量根据全社会能源消耗数据及IPCC公布的碳排放因子,通过式(6)累加各能源碳排放量得到。

2.2 碳排放效率测算

碳排放效率广义上表示单位碳排放带来的生产效益。考虑到从单要素角度评价碳排放效率不全面,从全要素角度进行测算。DEA方法可用于全要素即多项投入与多项产出的效率评估,且不受投入、产出量纲的影响,在效率评估中应用广泛。但传统的DEA忽视了投入、产出变量松弛性问题,且不能处理具有非期望产出(二氧化碳)问题。同时,为进一步区分碳排放效率值为1的DMU,构建考虑非期望产出的Super－SBM模型：

式中：ρ为碳排放效率；s－和sb分别为投入、非期望产出的冗余；sg为期望产出的不足。

以资本、劳动力、能源3个指标变量作为投入变量,地区GDP作为期望产出,二氧化碳排放量作为非期望产出。资本数据通过永续盘存法及文献[25]中计算基年资本存量的方法进行处理,得到2005—2016年长江经济带九省二市的资本存量；劳动力为各省市的年末从业人数；能源为能源消费总量；期望产出GDP通过平减指数转换成2005年不变价格,调整为实际GDP；非期望产出二氧化碳排放量通过2.1节所述方法得出。

3 测算结果与分析

3.1 碳排放效率分析

通过Max Dea7软件,采用式(7),分别在CRS与VRS条件下得到碳排放综合技术效率与纯技术效率,相除得到规模效率。综合技术效率是表示决策单元效率高低的综合指标,受决策单元的管理、技术水平及规模等因素影响；纯技术效率是指在一定规模水平下受自身管理和技术水平等因素影响的效率；规模效率指受生产规模影响的效率。2005—2016年长江经济带碳排放三类效率的均值见图1。

图1 长江经济带2005—2016年碳排放效率平均值

从综合技术效率来看,仅湖南、江西、江苏、浙江和上海的效率值达到1以上,处于生产前沿面,且其纯技术效率处于1以上,说明碳排放纯技术效率拉动了综合技术效率,技术进步在提升碳排放效率上具有关键作用。综合技术效率未达到1的省市中,云南、重庆、贵州的纯技术效率大于1且高于规模效率,说明规模效率限制了碳排放效率,需扩大生产规模；而四川、湖北、安徽的纯技术效率未达到1且低于规模效率,说明纯技术效率限制了碳排放效率,需提高自身管理、技术水平,从而提高碳排放效率。

3.2 交通运输与碳排放综合情况分析

以长江经济带2005—2016年数据为基础,通过熵权法确定指标权重,按式(3)分别得到2005—2016年各省市交通运输系统与碳排放系统的综合指数(见图2、图3)。为更好地分析地缘差异,将长江经济带分为上中下游,其中上游包括云南、四川、重庆、贵州,中游包括湖北、湖南、江西、安徽,下游包括江苏、浙江、上海。

图2 长江经济带交通运输系统的综合指数

图3 长江经济带碳排放的综合指数

从图2可看出：2005—2016年,长江经济带各省市交通综合指数变化趋势有所差异,下游省市交通运输综合指数总体高于上中游省市,且上游省市维持较稳定的趋势,中游省市呈现稳步上升趋势,下游省市则有所下降。江苏交通运输综合指数处于较高水平,维持在0.60左右；贵州及重庆则处于较低水平,维持在0.150左右；安徽交通运输综合指数增长最快。

从图3可看出：2005—2016年,总体上长江经济带各省市碳排放综合指数呈先增长后下降趋势。中游省市碳排放综合指数高于上游和下游省市；四川、重庆碳排放综合指数低于其他省市；江西省高于其他省市,但下降幅度最大；云南省呈较大增长趋势,在2011年开始回落。

根据交通运输与碳排放系统的指标类型,交通运输综合指数与碳排放综合指数均为越大越优型,即指数越大,交通运输业发展水平越高或产生更大效益的同时产生更少碳排放。上述计算结果说明长江经济带交通运输业正不断发展,水平越来越高；各省市碳排放系统综合指数呈下降趋势,减排形势依然严峻。

3.3 耦合协调性分析

根据式(2)计算长江经济带九省二市2005—2016年交通运输系统与碳排放系统间的耦合度,结果见表3。

表3 2005—2016年长江经济带交通运输与碳排放的耦合度

从表3可看出：耦合度平均值在0.920以上,耦合程度大,说明长江经济带九省二市交通运输与碳排放存在较强的互动作用。

为更进一步研究两系统互动作用的好与坏,从时间演化和空间分布两方面比较耦合协调度差异。

3.3.1 时间演化特性

2005—2016年长江经济带交通运输与碳排放耦合协调度随时间的变化见图4。从表4可看出：2005—2016年,长江经济带交通运输与碳排放耦合协调度呈现先增长后下降趋势,总体处于勉强协调与中级协调之间。2005—2010年,耦合协调度呈递增趋势,增长范围为0～0.150,波动较小；2010—2016年,耦合协调度呈递减趋势,至2016年下降到2005年的水平。长江经济带交通运输与碳排放的耦合协调度不升反降,交通运输业的发展水平与节能减排力度还有待提高。

图4 2005—2016年长江经济带交通运输与碳排放耦合协调度的时间演化

3.3.2 空间分布特性

考虑到2005、2010、2015年为国家“五年计划”末,2016年距当前最近(考虑数据可得性),以这4个年份为代表年份,通过Arcgis分析长江经济带九省二市交通运输与碳排放耦合协调度空间分布,结果见图5。

图5 长江经济带交通运输与碳排放耦合协调度的空间分布

从图5可看出：长江经济带中下游省市交通运输与碳排放的耦合协调度比上游省市高。2005—2015年,上游省市总体处于濒临失调和勉强协调之间,中游省市处于初级协调和中级协调之间,下游省市处于中级协调状态；重庆市一直处于失调状态,云南省处于增长状态,其余省市均为先增长后下降状态,但变化幅度不大。至2016年,九省二市耦合协调度均有所下降,除四川、重庆处于失调状态外,其余省市均处于协调状态；中游省市中湖南省的耦合协调度最高,为0.730,处于中级协调状态；下游省市中上海市的协调水平最低,为0.527,处于勉强协调状态。长江经济带交通运输与碳排放两系统多数省市呈耦合良性态势,少数省市尚未达到临界水平,且各地区耦合协调水平存在差异。

4 结论与建议

根据2005—2016年长江经济带数据对交通运输与碳排放进行耦合分析,得到以下主要结论：1)长江经济带碳排放效率存在差异,多数省市综合技术效率未达到有效,需从管理、技术和规模上提高碳排放效率。2)长江经济带下游省市交通运输发展水平高于上中游省市,中游省市交通运输正稳步发展；碳排放综合指数呈先增长后下降趋势,长江经济带节能减排形势依然严峻。3)交通运输与碳排放的耦合度大,两者存在较大的互动作用；两系统的耦合协调度在时间上先增后减,在空间上各省市存在差异,上游省市低于中下游省市。

长江经济带实现交通运输与碳排放协调发展的形势依然严峻,上游省市在交通运输发展和减少碳排放方面均有较大提升空间,中下游省市则应注重提高碳排放效率,减少碳排放。在交通强国、长江经济带高质发展的引导下,未来一段时间内长江经济带交通运输基础设施将不断完善,交通运输规模将持续扩大。为保护环境、减少碳排放,交通运输需改变以往以环境污染为代价的发展模式,从绿色交通着手,调整运输结构,加强对清洁能源的利用,并加快节能减排技术创新,在实现国民经济快速发展的同时,提高能源利用效率和碳排放效率。