基于LMDI的安徽省物流业碳排放测算及影响因素研究

文/姜乐平

我国正在努力实现的“双碳”战略目标，是指二氧化碳排放力争于2030年达到峰值，努力争取2060年实现碳中和。该目标的提出为社会经济发展指明了方向，促进经济低碳、绿色发展，实现全面协调可持续发展，成为我国当前的重点工作，也是学者研究的重大课题。

各行各业必然会因“双碳”目标的提出而产生深层次的低碳转型变革，作为能耗大户的物流行业也不例外。现代物流业是国民经济循环系统中重要的基础性产业之一，根据中国物流与采购联合会的数据显示，我国物流总成本约占G D P 的1 5%，尽管近几年物流业飞速发展，但物流效率仍只有美国的二分之一，说明物流业发展还有很大提升空间。其中，绿色物流在我国起步发展较晚，其粗放型发展模式带来了巨大的碳排放量。

本文通过分析安徽省物流业碳排放的影响因素，研究区域物流经济和碳排放之间的关系，提出相应减排建议，对安徽省物流业低碳发展、实现“双碳”目标提供一定理论和实践依据。

一、文献综述

目前，国内外很多学者从不同角度对物流业碳排放进行了研究。郑茜文[1]选取京津冀地区，利用Malmquist-Luenberger模型进行物流业绿色全要素生产效率测算，结果表明：当前环境规制对绿色全要素生产效率的发展起到抑制作用，并给出相应建议。

王燕[2]基于Slack Based Model模型，对全国物流能源效率进行测算并分析。结果表明：影响我国物流能源效率的重要因素分别是能源结构、能源价格和物流业的规模。

王丽萍[3]对物流业碳排放和能耗消耗利用投入产出发进行了测算，研究结果显示对碳排放起到抑制作用的是低碳技术，行业效率对物流业碳排放抑制效应不稳定。

董锋[4]基于DEA-Malmquist和三阶段方法测算物流业效率体系，研究发现：研究发现外生环境因素对东部地区的影响较弱，但是对中部和西部地区物流效率影响较大。

杨恺钧[5]选取长江经济带物流业和Slack Based Model与Global Malmquist-Luenberger指数模型，进行全局环境效率、全要素能源效率及其分解因素。结果表明：长江经济带物流业全要素能源效率偏低的主要原因是技术退步；碳排放约束会导致全要素能源效率下降；省际与区域层面的空间差异呈现出下降趋势。

刘博文[6]运用LMDI分解法和脱钩指标对我国碳排放和产业增长进行脱钩弹性和努力程度的分析。结果表明：我国实现脱钩的重要途径是调整能源结构和产业结构。

Wang Changjian[7]运用对数平均分割指数方法，分析广东省能源消费影响情况。

张瑞[8]借助空间面板计量模型对物流业全要素生产率进行测度和分析。结果表明：产业结构和对外开放程度对绿色物流的溢出效应为负，对绿色物流起到正向作用的有交通运输强度、交通网络密度、能源强度和人均GDP。

现有文献为物流业碳排放的研究提供了一定理论基础和应用价值，但是大多针对全国或发达地区物流业。纵览已有文献，鲜有学者单独针对安徽省域范围内物流业碳排放问题进行深度研究，基于物流业地域和经济等差异性，一些减排措施不能盲目借鉴[9]，应根据安徽省域物流业自身特点制定可行性发展规划。同时，在省级地方“两会”上，上海市、浙江省、江苏省提出要率先实现碳达峰，而同为长三角一部分的安徽省何时实现碳达峰目标更加值得关注。

综上所述，本文选取LMDI因素分解法，对安徽省物流业碳排放影响因素进行相关实证分析，揭示物流业碳排放的影响因素，从而更多维度地制定安徽省物流业碳减排政策，为以后绿色发展提供数据参考。

二、数据与方法

1.数据来源

本文数据来源于《安徽省统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，目前国家统计信息中并没有物流业的直接数据，而交通运输、仓储和邮政业是物流业的重要组成部分[10-11]，因此本文选取交通运输、仓储和邮政业的数据来代替物流业。折标准煤系数来自《中国能源统计年鉴》，碳排放系数来自IPCC指南参考能源折算系数。

2.碳排放估算方法

本文选取8种终端能源（原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力、热力）产生的物流业排放量作为研究对象。具体碳排放测算公式如下：

通过表1可以看出：从总体上来看，安徽省物流业碳排放呈现出逐年增长的趋势，汽油、煤油、柴油的占比较大，原煤、燃料油、天然气、热力、电力的占比相对较小。其中柴油的占比最大，热力最小。除了原煤外，其他几种能源大体上呈现出增长的状态，表明安徽省物流业在不断发展，但是物流业的发展主要依赖油品，清洁能源占比较小。原煤的碳排放量总体为先增长后降低的趋势，在2011年出现峰值，达到22.528万吨，虽然2012～2016年开始出现小幅度增长，但是和碳排放总量相比较，可以忽略不计。

表1 安徽省物流业碳排放量（单位：万吨）

3.KAYA 方程和 LMDI分解

本文选用Kaya恒等式对碳排放量（公式1）进行分解，结合LMDI对数平均迪氏分解方法[12-13]，拓展后相结合，构建出碳排放强度、能源结构、能源效率、行业结构、经济产出、人口效应 6个指标的碳排放分解模型。Kaya 恒等式拓展如下：

本文将物流业分解为以上6个因素主要从以下几个方面进行考虑：尽管能源利用程度对碳排放强度产生很大影响，但在能源资源利用的技术未获得显著突破前，从总体来看，碳排放强度一般为固定值，即碳排放强度增加值为零，故重点对能源结构、能源效率、行业结构、经济产出、人口效应这五个因素进行研究分析。通过文献检索可以直观看出：能源结构一直是影响碳排放的重要因素，分析每种能源消费的占比，有利于能源消费内部结构的调整，有效地进行能源替代和转换，达到节能减排目的；单位GDP的能源消费量，能够直观反映能源的利用情况，因此，可以根据能源效率的高低，对碳排放变化的正负作用进行有效地评价；同时，行业结构也对行业分析研究起到不可忽视的重要作用；最后，经济产出即单位人口GDP贡献值，是最能体现出一个地区的经济发展情况，其与人口效应一起，构成推动着社会发展的积极因素。

表2 安徽省物流业相关数据统计表

三、结果分析

1.能源结构

安徽省能源结构对安徽省物流业碳排放的平均贡献值为-13.67，平均贡献率为0.98。 2009～2011年能源结构对碳排放的贡献是正向的，这三年原煤使用量在研究期间内达到峰值，较2005～2007年增长了166.36%，当时物流业发展水平较低，能源结构分配不均匀，原煤、汽油、柴油的使用占比较大，因此促使碳排放的增长趋势明显。随着时间的推移，物流业减少了煤炭使用，转而增加天然气、电力等清洁能源的替代使用，能源消费由单一化向多元化转变，能源结构对物流业发展也表现为抑制作用。但是热力、电力、天然气的使用比例相对较低，在未来一段时间内，我国物流业的发展依赖油类产品[15]，这也阻碍了物流业碳排放的降低。

2.能源效率

能源效率是造成安徽省碳排放增加的次要因素，能源效率对于安徽省物流业碳的平均贡献值为125.65万吨，平均贡献率为1.18，正贡献值的出现表明了安徽省能源效率的降低，对物流业碳排放起到拉升作用，这表明安徽省地区能源效率并没有得到改善[16]，物流行业技术投入初期，成果不显著，设备利用率偏低，能源利用技术水平有限等因素抑制，物流业处于高排放、低效率状态，节能减排并没有达到预期的目标；十三五期间，能源效率贡献值和贡献率逐年降低，虽然2016～2017年安徽省物流业碳排放总量仍在增加，但碳排放增速明显减缓；能源效率在2018年以后变为负值，这意味着在“十三五”期间安徽省的能源利用效率不断提高，物流业开始由高能耗、低效率，向低能耗、高效率的运作模式过渡。

3.行业结构

行业结构对安徽省物流业碳排放的平均贡献值和贡献率分别为-377.67和0.7，在研究期间内，行业结构对于安徽省物流业的贡献值均为负值，贡献率均小于1，表明物流行业结构抑制碳排放的增长。从2006～2017年行业结构对安徽省物流业的平均贡献率不断降低，说明安徽省物流业在此期间产业结构配比较好。“十一五”期间，安徽推进发展物流运输和信息平台，同时对物流资源进行整合，鼓励各大企业向第三方物流转化。安徽物流业在2010年基本形成设施配套、技术先进、运转高效的综合体。“十二五”期间，安徽省物流业推进现代化建设，包括基地建设、园区建设，着力推进一体化进程，促进传统物流向现代化物流全面发展，物流效率得到提高。“十三五”期间，安徽省按照生态文明建设要求，注重物流绿色发展，大力推行绿色运输、包装、配送等，减少迂回和资源浪费，降低物流业总能耗和污染物排放，利于推进绿色低碳发展。行业结构在2017年平均贡献率达到最低值0.5，说明物流业在此时达到高峰。虽然在2018年行业结构对贡献率较2017年有所提高，但仍处于抑制碳排放状态，因为2018年物流业总值比2017年增加了113%，近几年实施扩消费和快递下乡，快递入区的便利方式对物流需求产生拉动作用。智能化设备加快推广应用，利于推进物流行业低碳发展。

表3 以2005年为基期安徽省物流业碳排放影响因素分解结果

4.经济产出

经济发展对安徽省物流业碳排放的平均贡献值和贡献率分别为1102.62、3.18。经济产出是造成安徽省碳排放量增加的主要原因，这也充分说明安徽省物流业碳排放和经济发展密切相关。2005年以来，安徽省经济产出对碳排放量的增长保持着强劲的正向效应。21世纪以来，安徽省经济不断发展，带动了物流业发展，造成物流货物周转量的急剧增加，而公路运输和铁路运输作为安徽省主要运输方式，且碳排放量较高。因此，倡导发展低碳经济，采取更优化的物流运输方式，是安徽省物流业今后发展的重点。

5.人口效应

人口效应对安徽省物流业碳排放的平均贡献值和贡献率为57.13、1.06，人口规模对于安徽省物流业碳排放量的增加一直保持正向驱动的作用，显示出碳排放变化量与物流发展、人口效应的同步性。随着经济发展，人们生活水平不断提高，以及网购的便利性，双向推进了物流业快速发展。人口效应的拉动作用虽然仅次于能源效率，但和经济产出的平均贡献值相差较大，与其他因素比较之下，人口规模对物流业碳排放量产生缓慢的拉动作用。

四、结论与建议

由上述实证分析可知，安徽省物流业碳排放呈现出逐年递增的趋势。对碳排放产生驱动作用的因素分别是经济产出、能源效率和人口效应，与参考文献[11]得出的结论一致。其中经济产出是造成碳排放增加的主要原因。能源结构和行业结构对于碳排放存在抑制作用，但抑制程度各有差异。因此，降低安徽省物流业碳排放量需要结合实际，采取有效的措施，降低资源消耗和污染物排放。本文基于上述结果，分别从能源结构、能源效率、物流行业、经济发展、低碳生活提出相应建议。

1.开发新能源，优化能源结构

通过对能源结构的分析可知：目前安徽省物流业的能源使用中，油品合计使用量较大，电力、天然气、热力的使用量逐年递增，但相对占比较小。因此，为了降低物流业碳排放量，应加强新型清洁能源的开发与使用，增加电力、天然气、热力等碳排放系数低的能源的使用量，能源消费逐渐向多元化转型。

2.政府指导，提高能源效率

能源效率是安徽省物流业碳排放增加的次要因素，提高能源效率对于降低碳排放有至关重要的作用。政府部门通过政策调控，有利于稳定物流业长久稳定的低碳发展。因此，需要制定切实可行的物流业低碳发展利好政策和有效的环境规制，将环保理念落实到物流业各项活动中，例如鼓励使用新能源车辆；合理征收企业碳税；推进无纸化办公；支持物流包装、仓储等环节使用低碳化作业流程；严格把控物流作业的废气、废物排放，建立合理的绿色物流评估体系，降低资源消耗和污染物排放，提高能源利用效率。

3.技术创新，增强物流行业新动力

近几年，虽然物流行业结构配比较好，但在低碳经济持续发展的过程中，创新是行业发展的命脉。从能源消耗视角来看，技术管理创新可以为物流业注入新动力，利用云计算、物流现代信息技术、大数据等技术，发展智能运输与调度系统，合理规划运输路径，减少空返运输和迂回运输造成的浪费。从资源环境来看，加大科技投入，在物流行业进行碳捕捉和碳封存技术，减少碳释放。加强科技创新和管理力度，可以为社会提供更多低成本、高效率的低碳物流服务。

4.转变经济增长方式，避免资源浪费

经济产出是造成安徽省碳排放量增加的主要原因，因此转变经济增长方式，可以有效控制产业废物排放，同时降低资源消耗。工业化、信息化、农业现代化和新型城镇化的持续推进，推动了制造业、农产品、商贸等领域物流需求的不断增加，所以安徽省应当积极进行经济增长方式转变，保障“经济—资源—环境”的可持续发展，以绿色物流作为经济发展的突破口，将绿色化、减量化转化成增强经济高质量、可持续发展，减少碳排放的内生动力。同时优化资源配置，应当及时调控高能耗、高污染的产业，对于低排放、低能耗的新兴产业应当优先发展；对经济增长速度和扩张规模及时调控，避免造成资源浪费。

5.坚持绿色生活方式，减少碳排放总量

人口规模对于物流业碳排放量的增加一直保持正向驱动的作用。人均可支配金额的增加和物流的便利性为网购提供了基础，但是物流包装等造成大量浪费。因此，要倡导低碳环保理念，鼓励配合物流站点进行物流包装的回收利用，减少资源浪费。在生活中，倡导绿色生活理念，提倡绿色出行，减少塑料袋的使用，履行可持续发展的责任，实现自然、环保、节俭、健康的生活方式，从而降低碳排放总量。