我国交通运输业碳达峰时间预测

李宁海，陈硕，梁肖，田佩宁

(北京交通大学，综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京 100044)

0 引言

交通运输部门是净碳排放部门[1]，在我国经济增长重心转移、环境条件变化及交通需求持续上升的背景下，如何在交通运输领域加快推进绿色低碳发展，尽早实现“双碳”目标，成为交通运输发展的新挑战。2019 年9 月，中共中央和国务院印发《交通强国建设纲要》，提出“优化货运结构，加快推进港口集疏运铁路、物流园区及大型工矿企业铁路专用线等‘公转铁’重点项目建设，推进大宗货物及中长距离货物运输向铁路和水运有序转移”。2021年11 月，交通运输部印发《综合运输服务“十四五”发展规划》，明确要求“在交通运输碳排放达峰行动方案框架下，研究制定旅客运输、货物运输和城市交通等领域低碳转型政策措施”；在乘客出行方面，要求“提升绿色出行装备水平，推进新能源车辆规模化应用，开展绿色出行‘续航工程’”，在货物运输方面，要求“持续推动大宗货物和中长途货物运输‘公转铁’‘公转水’”。

在“双碳”战略背景下，交通运输行业作为中国碳排放三大行业之一，面临更加严峻的碳减排压力[2]。既有研究从社会经济、交通结构及能源结构等多角度对我国交通运输业碳达峰时间及达峰值进行了研究。WANG等[3]建立运输模式-技术-能源-CO2模型(TMOTEC)，预测交通能源消耗和碳排放量，得到综合发展情景下我国交通碳排放将于2040—2045 年达峰，峰值约11.29 亿t，晚于全行业整体达峰时间；余碧莹等[4]认为，2020—2060 年，交通行业的直接CO2减排责任占全行业的12%。因此，加快研究交通运输行业碳达峰时间和减排潜力，对全行业尽快实现碳达峰具有重要意义。目前，文献针对影响交通行业碳达峰时间的驱动因素展开了大量研究。朱长征等[5]构建拓展的STRIPAT(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology)模型，将人口规模、经济增长、城镇化水平、能源强度、交通运输业产业增加值及能源结构作为交通碳排放的重要影响因素，结合情景分析法预测基础情景下我国将于2035年实现交通碳达峰；张晔等[6]通过LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)分解法测算得到运输量是交通碳排放变化最重要影响因素，其次是能耗与运输结构，并设定既有政策情景与面向碳达峰情景，预测两种情景下综合交通系统碳排放分别于2033年和2031 年达峰，峰值分别约为11.4 亿t 和11.3 亿t；王海林等[7]认为GDP、GDP 的交通服务强度、交通服务的能源强度和交通能源消费的碳强度是交通碳排放的主要影响因素，通过Kaya公式展开测算，得到我国交通行业于2035 年左右实现碳达峰。因此，客货运量和单位运量的碳排放强度的发展趋势是影响交通碳达峰的重要因素之一。

既有文献大多采用数理统计和经济学方法预测交通碳达峰时间及路径，并未深入研究我国客货运输需求潜力和剖析交通运输系统的发展趋势。本文采用自上而下法计算各交通方式碳排放因子，结合单位人口旅客周转量和单位GDP 货物周转量，预测未来客货运周转量，并在交通方式碳排放因子变化和结构转移下，探讨碳达峰时间及达峰值。

1 我国交通运输碳排放量与碳排放因子

1.1 碳排放量测算

本文采用2006 年联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)发布的《国家温室气体清单指南》中自上而下的碳排放量计算方法。化石燃料碳排放因子及交通方式消耗化石燃料产生的CO2排放量为

式中：j为各类化石燃料(汽油、柴油及航空煤油等)；Fj为j类化石燃料的碳排放因子(tCO2⋅t-1)；Qj为j类化石燃料的低位发热量(GJ ⋅t-1)；Uj为j类化石燃料的单位热值含碳量(t 碳⋅GJ-1)；Oj为j类化石燃料的碳氧化率(%)。

式中：为第i种交通方式消耗化石燃料产生的CO2排放量(t)；Ki,j为第i种交通方式，j类化石燃料的消耗量(t)。

电力是交通运输业应用较为广泛的二次能源。在计算我国交通运输业碳排放时，需要考虑电力消耗间接产生的CO2排放，即

式中：为第i种交通方式电力消耗的间接CO2排放量(t)；为第i种交通方式的电力消耗量(MWh)；Fe为电网排放因子(tCO2·MWh-1)。

因此，我国交通运输业碳排放量为

式中：C为中国交通运输业碳排放量(t)；Ci为第i种交通方式的碳排放量(t)。

参考生态环境部发布的《企业温室气体排放核算方法与报告指南—发电设施》，我国各类能源低位发热量、单位热值含碳量及碳氧化率参考值如表1所示。

表1 我国交通运输业常用能源相关参数Table 1 Commonly used energy-related parameters in China's transportation industry

注：电网排放因子来源于《关于做好2022年企业温室气体排放报告管理相关重点工作的通知》。

我国公路周转量及能源消费量仅统计营运性车辆的部分，私人小汽车的运量及能源消费量统计缺失。2019 年，私人小汽车保有量达到1.37 亿辆，是我国居民出行的重要方式。2015年，我国新能源汽车开始快速发展，2015—2020 年，保有量增长超过840%。未来在我国双碳战略背景下，新能源车仍将高速发展，其中，新能源汽车中占比超过80%的纯电动车将是发展重点。通过调研我国私人小汽车年平均行驶里程，结合私人小汽车保有量和每公里平均油耗数据，估算私人小汽车碳排放量为

式中：Cc为我国私人小汽车的CO2排放量(t)；Nc和Nec为私人小汽车和纯电动车保有量(辆)；Lc为私人小汽车年均行驶里程(km)；Dc和Dec为私人小汽车每公里平均耗油量，纯电动车每公里平均耗电量(L ⋅车公里-1，kWh ⋅车公里-1)；ρgas和ρdie分别为汽油和柴油的密度(kg ⋅L-1)；Pgas和Pdie分别为汽油和柴油的占比；Fgas和Fdie分别为汽油和柴油碳排放因子(kgCO2⋅kg-1)。

我国城市相继推出限行和限购等交通需求管理政策，并实施配合地铁建设和“公交优先”等措施。城市出行需求由小汽车向公共交通转移，小汽车年均行驶里程快速下滑。LU等[8]指出，2013—2015 年，我国私人小汽车年均行驶里程增长率为-4%，据世界资源研究所统计，2013年，私人小汽车平均行驶里程为14800 km[9]，推算2014 年和2015 年平均行驶里程为14208 km，13640 km；根据文献[10]，2016—2018 年，私人小汽车平均行驶里程分别为13250，13000，12377 km。假设2019年继续保持2013—2018 年-3.51%的平均增长率，测算2019 年我国私人小汽车年均行驶里程约为11943 km。结合文献[11]中，2005—2016 年，北京市私人小汽车年均行驶里程数据大致为全国均值的90%，据此估算2005 年和2010 年全国私人小汽车年均行驶里程为25906 km，21773 km。2020 年，受疫情影响，我国小汽车年均行驶量下降明显，趋势外推法难以适用。根据2020年交通运输行业发展统计公报，较2019年，2020年机动车年均行驶量下降4.6%，机动车保有量上升6.9%，估算可得，机动车年均行驶量里程平均下降10.8%，约为10653 km。

我国乘用车燃料消耗标准的实施以及私人小汽车发动机技术进步，使小汽车百公里平均油耗水平呈现持续下降趋势。2005—2020年，私人小汽车各项参数如表2所示。数据来源：私人小汽车保有量数据来源于历年《中国汽车工业年鉴》；汽油密度数据来源于《车用汽油》(GB 17930-2016)；柴油密度数据来源于《车用柴油》(GB 19147-2016)；汽油和柴油占比数据来源于能源基金会《中国交通节能减排相关数据和重点标准法规概览》。纯电动车保有量数据来源于历年公安部公布数据。

表2 私人小汽车相关参数Table 2 Private car-related parameters

参考能源基金会《2021 能源数据》中交通能源消费量，结合表1、表2及式(1)～式(5)计算可得我国各交通方式碳排放量，如表3所示。新能源车包含纯电动汽车和混合动力汽车等类型，纯电动车主要消耗电能，混合动力汽车能耗仍然用油耗水平计量。纯电动汽车平均电耗采用新能源汽车国家大数据联盟公布数据，2019 年前后平均电耗为15.95 kWh ⋅(百车公里)-1[13]。水路运输碳排放量以燃料油计算。水路远洋运输碳排放大部分不在我国境内，假设水路远洋碳排放强度与沿海和内河运输相同，结合周转量数据测算不含远洋运输的水路碳排放量。

表3 我国各交通方式碳排放量Table 3 Carbon emissions by mode of transport in China(亿t)

既有文献对公路碳排放总量和交通运输业碳排放总量的测算结果，如表4所示。本文测算结果与既有文献相近。袁志逸等[14]和国际能源署(IEA)测算交通运输业碳排放为9亿～10亿t，与本文差距较大，主要是由于两者均未计入私人小汽车的碳排放。黄志辉等[15]通过自下而上法计算我国公路碳排放量，即已超过9亿t。2014—2020年，我国小汽车保有量增长90%，小汽车的碳排放不可忽视。

表4 既有文献碳排放量测算结果Table 4 Carbon emission measurement results of current research

根据国际能源机构统计数据，2019 年和2020年中国CO2排放量分别为99.3亿t，100.8亿t。根据本文测算结果，2019 年和2020 年交通运输业碳排放量占比分别为11.8%，11.1%，其中，2020 年占比下降主要受疫情影响居民出行量下降。总体来看，我国交通运输业碳排放量呈现上升趋势，其中，公路碳排放量占比极大。2020年，营运性公路和私人小汽车碳排放总量占总碳排放量的80.8%，私人小汽车碳排放量超过民航，占总碳排放量的19.3%。这与我国公路运输承担的旅客和货物周转量及公路载运工具的碳排放因子等因素相关。公路运输的发展策略将显著影响碳达峰时间及达峰值。

1.2 碳排放因子测算

我国交通统计中未区分客运和货运的能源消耗。为便于分析，学者提出客货换算系数，即每旅客人公里的劳动消耗对应的货物吨公里消耗值[19]。我国现行换算周转量计算中采用的客货换算系数并未考虑客货运碳排放量差异[20]，本文以客货单位工作量产生的排放量比值确定客货换算系数，定义考虑碳排放水平的客货换算系数为

式中：αi为第i种交通方式客货换算系数；ei1为第i种交通方式客运碳排放因子(gCO2⋅人公里-1)；ei2为第i种交通方式货运碳排放因子(gCO2⋅吨公里-1)。

利用客货换算系数计算各方式客运与货运碳排放因子，即

式中：Ti1为第i种交通方式旅客周转量(人公里)；Ti2为第i种交通方式的货物周转量(吨公里)。

公路客运每人公里碳排放量一般低于公路货运每吨公里碳排放量。根据美国《美国温室气体排放和汇清单》《美国国家交通统计》相关数据计算可得，2018 年美国公路客运碳排放因子为87.31 gCO2⋅人公里-1，货运碳排放因子为225.61 gCO2⋅吨公里-1[21]，客货换算系数为0.387。王靖添等[2]根据20 个低碳交通试点城市调研数据测算公路客运碳排放因子为34.4 gCO2⋅人公里-1，货运碳排放因子为77.9 gCO2⋅吨公里-1，客货换算系数为0.442。田佩宁等[22]采用自上而下方法，测算我国公路客货运碳排放因子分别为45.36 gCO2⋅人公里-1，97.60 gCO2⋅吨公里-1，客货换算系数为0.465。我国人口众多，经济发展迅速，客流和货流需求均较大，导致我国公路客货运满载率处于较高水平，碳排放因子低于美国。我国公路客货运交通工具结构和美国存在一定差异，公路客货碳排放换算系数高于美国。本文选取文献[2]和文献[22]公路客货碳排放换算系数的均值，即0.454。

根据日本《交通政策白皮书》[23]，2019 年，日本铁路客运碳排放因子为17 gCO2⋅人公里-1，货运碳排放因子为18 gCO2⋅吨公里-1，客货碳排放换算系数为0.94，与我国现行铁路客货换算系数1.00 相近。因此，本文设置铁路客货换算系数为1.00。航空货运量和水路客运量极小，为简化分析，本文考虑航空与水路的碳排放完全来源于航空客运与水路货运。以平均载客量2 人⋅车-1计算私人小汽车的周转量。公铁水航2014—2019 年的客货运周转量数据参考《中国统计年鉴》。根据周转量及上述参数计算各交通方式碳排放因子如表5所示。

表5 中国各交通方式碳排放因子Table 5 Carbon emission factors by mode of transport in China

2005—2020年，公路运输碳排放因子呈持续下降趋势。疫情影响下，2020 年铁路、民航及水路经营情况较差，满载率较低，导致碳排放因子较大。同时，2020 年各方式客货周转量结构变化较大，因此，本文分析主要以2019 年为基准。可以看出，公路货运的碳排放因子极大，2019 年达到113.42 gCO2⋅吨公里-1，是铁路货运碳排放因子的8.4倍，水路货运碳排放因子的13.0倍。此外，除营运性公路运输碳排放因子呈增长趋势外，私人小汽车、铁路、水路及民航的碳排放因子总体呈下降趋势，体现了载运工具技术进步的影响。2019年各方式周转量及占比如表6所示。

表6 2019年，各交通方式周转量及占比Table 6 Turnover and share by transport modes in 2019

私人小汽车承担的旅客周转量最大，2019年占旅客周转量的48.2%。同时，客运方式中，私人小汽车的碳排放因子仅次于民航。我国公路承担的货物周转量最大，2019 年占货物周转量的42.7%。因此，未来我国客货运输结构中，交通结构调整及载运工具技术进步，是影响碳达峰时间和达峰值的重要因素。

2 我国交通运输碳达峰时间及达峰值分析

2.1 碳达峰预测参数设置

旅客运输是我国人民经济文化生活的重要组成部分。研究表明，旅客运输需求受人口规模影响最大[24]。总体来看，不同国家单位人口旅客周转量增速呈现先高后低的发展趋势，如图1所示。1990年左右，发达国家单位人口旅客周转量年均增长率趋于稳定，美国年均增长率降低至-0.4%～1.6%，英国降低至-0.9%～0.7%，日本降低至-0.3%～1.0%。我国经济发展晚于发达国家，单位人口旅客周转量在1980—2000 年间增长率波动较大，高位达到14.6%，1990 年前后，我国出现一定程度的经济紧缩，国民经济产业结构调整，周转量出现负增长。2000—2012 年，增速逐渐平稳，增长率在6.5%～9.4%。2014 年，公路统计口径调整影响使旅客周转量数值下降。2016 年后，增速即下降至不足4.1%，进一步接近发达国家平均水平。从近期发展环境看，随着我国城市化水平持续提升，客运交通网络逐步完善，旅客运输结构不断优化[25]，单位人口的旅客周转量总体上将继续保持低速上升趋势，预计到2035 年，在我国构筑起以高铁和民航为主体的大容量和高效率区际快速客运服务的大背景下，单位人口旅客周转量将维持稳中有进的发展趋势。

图1 1980—2019年各国单位人口旅客周转量增速Fig.1 Growth rate of passenger turnover per head of population by country,1980-2019

近年来，我国人口增速放缓，2010—2019年，我国人口年均增长率由0.62%逐渐下降至0.33%。联合国《2022年世界人口展望》报告指出，我国总人口数将在2022 年后达峰，2030 年和2040 年我国人口分别降低至14.17 亿人和13.80 亿人；以2019 年(14.20 亿人)为基准，预计2030—2040 年，我国人口年均增长率将由-0.018%下降至-0.133%。

货物运输是支撑社会与经济发展的基础，也是交通行业碳排放的重要组成部分[1]。货物运输需求的发展趋势与经济发展、能源消费和工业化进程等要素紧密相关。既有研究表明，货物运输需求受经济规模影响最大[26]。不同国家单位GDP 货物周转量增速如图2 所示。1980—2019 年我国年增长率大致在-7.0%～5.0%，呈波动中的下降趋势。2008年和2019 年增速的大幅波动，主要原因为我国货运量占比较大的公路和水路货运统计范围先后调整，货运周转量数值发生了较大幅度变化。部分发达国家，例如，美国年增长率大致在-2.6%～-1.3%，英国年均增长率在-3.7%～-0.8%，日本年增长率大致在-4.8%～-0.2%，下降趋势更为平稳。随着我国交通领域科技创新的引领作用增强，经济环境持续优化，加上“双碳”战略实施与货运结构调整的影响，预计2025—2040年，我国单位GDP货运周转量将继续呈现下降态势，并在波动中趋于稳定。

图2 1980—2019年各国单位GDP货物运输周转量增速Fig.2 Growth rate of freight turnover per GDP by country,1980-2019

中国社会科学院原副院长，央行货币政策委员会委员蔡昉在“2021 青岛·中国财富论坛”上表示，预测中国实现2025 年和2035 年两个GDP 目标应在15 年里保持4.7%～4.9%的年均增速。清华大学国情研究院院长胡鞍钢在《“十四五”大战略与2035远景》中表示，2021—2035年期间，我国经济增长速度将从中高速增长(5%以上)逐步过渡到中速增长(4%以上)，GDP 年均增速保持在4.8%左右。据此假设，我国2019—2040年，GDP年增长率由6.0%线性下降至4.0%。

2019 年，我国旅客周转量约6.80 万亿人公里(包含营运性公路、铁路、航空运输及私人小汽车)，货物周转量约13.97 万亿吨公里(不含远洋和航空运输)，世界人口展望中统计人口数约14.20 亿人，2015 年，不变价GDP 约14.30 万亿美元，则单位人口旅客周转量为4787.82 人公里·人-1，单位GDP 货物周转量为1.017吨公里·美元-1。

根据上述经验数据，考虑未来我国经济、人口及客货运的不同发展情况，设置激进和保守两种发展场景。其中，激进场景下，年增长率下降速度较快，因此，假设2040 年，单位人口旅客周转量年增长率下降至0，单位GDP 货物周转量年增长率下降至-2.5%；保守场景下，两者分别下降至0.5%，-2.0%。为简化分析，进一步假设2019—2040年，增长率均呈线性变化，由此推算，未来我国旅客周转量和货物周转量增长如图3所示。

图3 2019—2040年不同场景推算旅客周转量和货物周转量Fig.3 Projected passenger and cargo turnover for different scenarios in 2019-2040

从图3不难看出，在不同发展场景下，2035年，全国旅客周转量大致在8.25 万亿～8.48 万亿人公里，货物周转量大致在24.9 万亿～25.6 万亿吨公里。激进场景下，旅客周转量有望在2035—2040年期间达峰，峰值约8.27 万亿人公里。2040 年，预计全国旅客周转量的下限在8.2 万亿人公里左右(激进场景)，上限在8.7 万亿人公里左右(保守场景)，中值约为8.45万亿人公里；货物周转量的下限在27.3 万亿吨公里左右(激进场景)，上限在28.7 万亿吨公里左右(保守场景)，中值约为28.0 万亿吨公里。在2035—2040 年，我国旅客周转量达峰(激进场景)和货物周转量逐步趋于稳定的条件下，预测我国交通碳达峰时间并分析达峰场景，研究如何尽快实现交通碳达峰，是落实“双碳”政策，促进我国交通运输行业可持续发展的重要内容。

2.2 碳达峰时间及达峰值情景分析

在未来客货运需求上升的背景下，交通运输业碳达峰时间及达峰值受交通运输结构调整以及交通运输技术升级而带来的碳排放强度下降的影响。以2019 年周转量为例，各交通方式周转量转移至其他交通方式(按原比例上升)对碳减排的贡献，如图4所示。

图4 各方式周转量转移对碳减排的贡献Fig.4 Contribution of proportional reduction in turnover by mode to carbon reduction

从图4可以看出，降碳效果最显著的运输方式依次为公路货运、私人小汽车和民航客运，其他低碳方式周转量的转移可能意味着碳排放量的上升。货物运输的技术改善是一个缓慢的过程，近期的货运减碳重点应放在运输结构调整和运输组织改革[1]，促进高排放的公路运输向低排放方式转移，降低公路运输周转量占比。私人小汽车是我国居民的主要出行方式，其需求管理需要强有力的政策引导，例如，城市内大力推行公交优先，城际间以公交化城际铁路替代小汽车出行。从小汽车年均行驶里程来看，小汽车需求管理已经取得了一定的效果，但在保有量大幅增长的背景下，其周转量仍然居高不下。如何进一步加强小汽车需求管理，推广新能源汽车将是私人小汽车的减碳重点。因此，为实现交通运输业早日碳达峰，重点应放在私人小汽车发展引导，推行绿色货物运输“公转水”“公转铁”，车辆清洁化等交通结构调整和交通碳排放强度降低等措施上。

“公转铁”是客货运交通结构调整中的重要政策措施。为分析公路货运和私人小汽车向铁路转移的碳减排效果，设定2040年营运公路、民航客运及水路货运的周转量占总客运和货运周转量的比例保持在2019 年的水平。2040 年，客货运周转量在激进场景下，公路货运和私人小汽车的分担率变化对总碳排放量的影响如图5所示。

图5 2040年公路货运和私人小汽车向铁路转移的效果分析Fig.5 Analysis of effects of shifting road freight and private cars to rail in 2040

从图5可以看出，客货运周转量保持增长的背景下，仅依赖交通结构调整战略难以保持交通运输总碳排放量不变。在公路货运和私人小汽车占比均下降至20%时，总碳排放量为12.37 亿t，仍大于2019年11.69亿t的总碳排放量。然而，公路运输由于其“门到门”的特点以及城市私家车出行需求和短途货运需求客观存在，难以使两者占比降低至20%以下。为早日实现碳达峰，不仅需要发挥交通结构调整的碳减排效果，还需要积极降低公路运输的碳排放强度。

私人小汽车碳排放因子受到燃油车油耗降低技术和新能源车占比的影响。工信部发布《乘用车燃料消耗量限值(GB 19578-2021)》，旨在2025年乘用车新车油耗下降至4.0 L ⋅百车公里-1；国务院印发《新能源汽车产业发展规划(2021—2035年)》指出，2025 年纯电动车新车平均油耗降至12 kWh ⋅百车公里-1。若2040年新能源车占比达到30%，根据上述标准，私人小汽车碳排放因子降低至51.4 gCO2⋅人公里-1。在此基础上，分析不同私人小汽车占比及私人小汽车中纯电动车占比条件下，要实现交通运输业碳排放量维系在现状水平，降低公路货运碳排放因子对其占比控制值的影响，如图6所示。

图6 公路货运碳排放因子变化与其分担率控制值的关系Fig.6 Relationship between changes in road freight carbon emission factors and their share control values

从图6可以看出，2040年私人小汽车占比下降至30%，私人小汽车中，纯电动车占比上升至30%时，若公路货运碳排放因子能由现状的113.42 gCO2⋅人公里-1下降至65.9 gCO2⋅人公里-1，则公路货运分担率平衡点在30%。

为进一步分析未来不同交通结构和碳排放水平下我国碳达峰时间和达峰值，以前文所述单位人口的旅客周转量与单位GDP的货物周转量激进发展为背景，定义2040 年我国公路运输碳排放因子降低目标与各方式结构目标情景，分析碳达峰减碳重点。世界资源研究所提出了我国道路交通的减排目标：2035 年，公路货运周转量在货运结构中占比降低至40%，公共交通出行占比至少达到50%以上[27]。中国汽车工程学会编制的《节能与新能源汽车技术路线图2.0》展望，2035 年货车油耗较2019年降低15%～20%，燃油车新车油耗降至1.7 L·百车公里-1。国务院印发《2030年前碳达峰行动方案》指出，到2030年，当年新增新能源和清洁能源动力的交通工具比例达到40%左右。各省份积极响应新能源车发展，例如，海南省2022 年提出，2030 年全岛全面禁售燃油汽车，江苏省2025 年后实现新能源车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%以上，辽宁省2030 年当年新增新能源交通工具比例达到40%左右。

借鉴上述政策经验，综合考虑我国客货运输发展状况，设定4种情景如表7所示。

表7 2040年我国公路碳排放因子和各方式结构目标情景Table 7 Scenarios of our road carbon emission factors and structure targets by mode in 2040

表7 中，基准情景基于2019 年的各项指标数据。各情景下，均设定纯电动车电耗水平在12 kWh ⋅百车公里-1。弱政策情景的主要政策举措为促进私人小汽车和营运性公路客运向铁路运输方式转移，公路货运向铁路和水路运输方式转移，并实施鼓励公路运输方式清洁化和技术进步的举措，实现碳排放因子降低。该情景下，燃油车平均油耗达到4 L ⋅百车公里-1水平，纯电动车在私人小汽车中比例达到30%，私人小汽车碳排放因子降至51.41 gCO2⋅人公里-1，公路货车油耗降低20%。强结构管理情景在弱政策情景基础上进一步加大公转铁和公转水力度。强政策情景则在强结构管理情景的基础上，进一步加大公路运输清洁化力度，燃油车平均油耗达到3 L ⋅百车公里-1，纯电动车在私人小汽车中比例达到40%，私人小汽车碳排放因子降至40.27 gCO2⋅人公里-1，公路货车油耗降低25%。

不同情景下，2040年前我国交通运输业碳排放量趋势如图7所示。

图7 不同情景下2040年前我国交通运输业碳排放量趋势Fig.7 Trends in carbon emissions from China's transport sector by 2040 under different scenarios

由图7 可以看出，基准情景下，碳排放量随着周转量上升快速上升，在2040 年前难以达峰。通过交通结构改善和技术升级，有望于2040 年前达峰，在弱政策情景下，交通碳排放可于2037 年达峰。强结构管理情景和强政策情景下，交通碳排放分别于2034 年和2031 年达峰，交通结构改善与公路运输碳排放因子下降能够有效使我国交通运输碳达峰时间提前。由于我国经济将持续增长，规模控制效果难以预估，交通结构与碳排放因子控制手段是目前具有较大实施价值的交通减排举措。

蔡博峰等[28]预测我国全行业碳排放达峰时间在2027—2030 年，达峰值为105 亿～106 亿t。强结构管理情景和强政策情景下，我国交通运输业碳达峰值在14.10亿～15.24亿t，占我国全行业碳达峰值的13.4%～14.5%，相较2019年交通运输业碳排放占比为12.3%略有上升。

综上所述，我国要实现2030年左右碳达峰，重点有两个方面：一是，调整交通结构，促进高排放方式向低排放方式转移，引导小汽车出行向公交和铁路方式转移，公路货运向铁路和水路运输方式转移。到2040 年，私人小汽车和公路货运占比以40%和35%以下为目标，有望实现2040 年前碳达峰，以激进场景的总周转量计算，2040 年私人小汽车周转量维持在2019 年水平，公路货运周转量年均增长率为2.27%。若私人小汽车和公路货运周转量分别保持-0.63%和1.53%的年均增长率，即在2040 年实现占比降低至35%以下，有望于2035 年左右实现碳达峰。二是，鼓励技术进步，促进清洁化交通工具的生产应用，鼓励居民购买电动车，提出阶段性燃油车限售政策。预计2040年燃油车和新能源车平均水平达到上述标准。同时，在我国大力鼓励新能源车背景下，新能源车占比有望在2035—2040 年超过35%[29]。若加大公路清洁化支持力度，以2040 年纯电动车在私家车中比例达到40%，燃油车油耗降至3 L ⋅百车公里-1为目标，将进一步推动碳达峰于2030年左右实现。

3 结论

根据上述测算和分析可以得到如下结论。

(1)公路运输是我国交通运输业碳排放中的主要组成部分。2020 年营运性公路和私人小汽车碳排放量达到了80.8%。其中，私人小汽车在我国传统交通运输碳排放统计中往往被忽视，经测算，2020年其碳排放量占比达到19.3%，超过民航的碳排放量。

(2)2040年，我国旅客运输需求规模在8.2万亿～8.7 万亿人公里，货物运输需求规模在27.3 万亿～28.7万亿吨公里。借鉴国外经验，单位人口旅客周转量和单位GDP货物周转量在达峰后呈现低速增长，甚至下降的趋势。设置激进和保守两个发展场景，结合GDP 和人口发展趋势推算可得：2040 年，我国旅客周转量的下限在8.2 万亿人公里左右(激进场景)，上限在8.7万亿人公里左右(保守场景)，中值约为8.45 万亿人公里；货物周转量的下限约27.3 万亿吨公里(激进场景)，上限约28.7 万亿吨公里(保守场景)，中值约为28.0万亿吨公里。

(3)我国要实现2030 年左右碳达峰，不能单纯依赖交通结构改善，还须鼓励交通技术进步，推广清洁化交通工具的应用。降碳效果最显著的运输方式为公路货运和私人小汽车。分析2040年周转量激进场景下，公路货运和私人小汽车占比均降低至20%时，总碳排放量为12.37 亿t，大于2019 年11.69亿t的总碳排放量。2040年，私人小汽车占比下降至30%，私人小汽车中纯电动车占比上升至30%时，若公路货运碳排放因子由现状的113.42 gCO2⋅人公里-1下降至65.9 gCO2⋅人公里-1，则公路货运分担率平衡点在30%，能够实现交通运输业碳排放量维系在现状水平。交通结构改善和交通技术进步相结合，能够有效促进交通运输业碳减排。

(4)通过交通结构改善和技术升级，我国交通运输业有望于2040 年前达峰。在弱政策情景下，能够于2037年达峰。强结构管理情景和强政策情景分别加大了政策力度，使碳达峰时间提前至2031—2034 年。为实现2035 年前碳达峰，交通结构和技术升级至少需要达到强结构管理情景下的水平。为此，私人小汽车和公路货运周转量需分别保持-0.63%和1.53%的年均增长率，可在2040年实现占比降低至35%以下；2040 年，纯电动车占比达到30%，燃油车油耗水平降至4 L ⋅百车公里-1，可实现私人小汽车碳排放因子下降至51.41 gCO2⋅人公里-1的目标，同时，公路货车油耗水平较2019年降低20%。