区域物流碳排放空间格局的演化研究-solarbe文库

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20l6年第8期 scidTe 穗 Res。 doi10．3969／j．issn．10007695．2016．08．047 区域物流碳排放空间格局的演化研究金凤花，富立友，马洪伟上海电机学院商学院，上海201306 摘要在测算1997--2012年我国各区域物流碳排放基础上，利用构建的区域物流碳排放集中度模型，从七大地区角度分析区域物流碳排放强度的演化过程，并基于碳排放地理联系率模型，从全国和七大地区角度分析了区域物流碳排放和区域经济碳排放在空间分布的一致性。结果表明，区域物流碳排放总体表现出逐年增长的趋势；大部分区域物流的发展是以较高的碳排放增长换取微弱的经济水平提升；区域物流碳排放与区域经济碳排放，近几年在全国范围内表现为空间一致性较高，而在经济发展水平相对较低地区空间分布较为一致。关键词区域物流；碳排放；集中度；地理联系率中图分类号F207；X22 文献标志码A 文章编号10007695201608025404 Spatial Distribution Research of Regional Logistics Carbon Emissions JIN Fenghua，FU Liyou，MA Hongwei Business School，Shanghai DIANJI University，Shanghai 201306，China AbstractBy calculating the carbon emissions of provincial regions in China during 1997-2012，the paper analyzed the evolution process of regional logistics carbon emissions intensity for seven areas with the intensity model，and analyzed the spatial distribution consistency between regional logistics carbon emissions and regional economic carbon emissions with the geographic association model for the country and areas．The results indicated that the overall regional logistics carbon emis sions showed increasing trend year by year；most of the regional logistics obtained a weak economic increase with the higher carbon emissions；the regional logistics and regional economy showed high spatial consistency for the country in recent years，also showed high spatial consistency in the relative backward regions． Key wordsregional logistics；carbon emissions，intensity，geographic association 低碳经济是指根据经济可持续发展的要求，通过技术革命、制度革新、产业结构调整和新能源利用等途径，最大程度地降低煤炭和石油等高碳含量能源的使用，降低以二氧化碳为主的温室气体排放，以实现低能耗、低排放和低污染的经济发展模式¨J。物流业作为中国国民经济重要产业之一，其产值很大程度上取决于运输业、仓储业等对能源依赖性较强的行业的发展，2012年物流业能源消费总量为 31524．71万吨标准煤，占到能源消费总量的 8．71％。而且，2014--2015年节能减排低碳发展行动方案中将交通运输业与工业、建筑、公共机构等列为重点节能降碳领域，促进中国物流业的低碳化发展将是实现中国低碳经济发展的重要途径之一[ 。国内相关研究中，吴洋等在利用LMDI方法分析2000--2011年我国碳排放的影响因素的基础上，运用脱钩理论分析得出我国碳排放和经济增长间存在的弱脱钩关系；张诚等利用灰色预测模型对四种能源的需求量进行了预测分析，并结合与物流GDP的对比分析来检验是否能完成“十二五”期间低碳物流的节能减排目标；史神馨基于所测算的广东省物流业碳排放数据，从单位货物周转量碳排放量、单位物流产值碳排放量、脱钩指数等方面分析了广东物流业碳排放与经济发展之间的关系；南晓莉等基于我国东、中、西部地区的碳排放数据，从区域结构调整和技术效率角度分析了对碳排放强度变化的影响；陈洁结合环境DEA技术和方向距离函数，以物流业碳排放为非期望产出，分析我国物流业全要素生产率的增长源自于区域差异；杨斌等将物流业增加值和货运汽车碳排放量作为输入指标，将物流业总体发展水平、交通运输等因素为投入指标，运用DEA方法分析了江苏省13个收稿日期20150615．修回日期20160821 基金项目国家自然科学基金项目“随机交通网络行驶时间可靠性分析的关键问题研究”61273042；上海高校青年教师培养资助计划 “都市圈创新能力空间协调发展研究”ZZSDJ12014；上海市教委科研创新项目“不确定环境下废弃物逆向物流I网络优化和扩张问题研究”13YS125 项目来源上海电机学院重点学科资助项目“能源装备制造管理学科”10XKJ01 金凤花等区域物流碳排放空间格局的演化研究 255 城市的碳排放效率；路正南等将工业划分为采矿业、轻工业、重工业、供应业，利用投入导向的超效率DEA模型，测算了我国工业行业的碳排放效率，分析其行业差异的动态演化轨迹；孙立成等¨ 通过测算我国省区碳排放转入量和转出量，利用 MoranI指数和地理加权回归模型分析了碳排放转移的空间分布特征和经济溢出效应。国外的相关研究更为注重微观角度的低碳发展研究，BALAN S 等¨¨利用拉格朗日和欧拉运输模型分析了供应链的碳足迹问题，认为碳排放需要在供应链设计阶段即被关注，否则将产生很明显的威胁；HOEN K．M．R 等[1 利用碳排放测算方法，分析具有碳认知企业的不同类型碳排放规则，并研究了物流选址、运输、配送等方面的低碳化发展问题；SAMIR E等¨ 在分析供应链网络设计时所涉及碳排放成本、生产成本等问题的基础上，利用凹函数构建了碳排放与车重的关系模型，并检验得出碳排放成本能够改变供应链最优结构的结论；DEVIKA K等构建了逆向物流网络的碳足迹混合整数线性模型，有利于探寻实现气候变化最小化的目标途径。由于对碳排放研究起步阶段的差异以及相关数据获取的难度差异，国内研究主要关注宏观碳排放的测算、碳排放效率、碳排放地区差异等问题，而且更为关注工业的碳排放问题，国外研究则主要关注供应链或企业的低碳化发展问题的研究。我国物流业碳排放的研究起步较晚，近几年大量的研究主要是碳排放的测算，对各省区物流业碳排放空间格局演化的研究涉及较少。因此，本文在测算区域物流碳排放量的基础上，构建区域物流碳排放集中度、地理联系率等模型，分析区域物流碳排放的空间格局演化特点及区域物流碳排放强度的变化，解析不同区域的经济碳排放和物流碳排放的关联，有利于探寻促进区域物流碳排放平衡、低碳化发展的途径。 1 区域物流碳排放测算我国学者在进行碳排放测算时，大多选用直接排放与间接排放的边界界定方法，即严格按照排放源的地理位置分类。由于我国物流业碳排放的监测数据还不完善，本文根据各省区物流业的能源消费量，将其转化为标准煤后估算其碳排放。依据 IPCC“2006年国家温室气体清单指南”中所提供的碳排放量估算方法，即式1测算碳排放。 n Ⅱ C∑C ∑E NCViCEF COF 1 式1中，i是能源种类，G是碳排放总量， E 是第种能源的消费量，Ⅳc 是平均低位发热量根据2013年版中国统计年鉴整理，CEF 是 IPCC2006提供的碳排放系数，COFi是碳氧化因子IPCC2006将其默认为1。结合物流业的能源消耗结构，将能源种类划分为8类，即原煤、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气。结合折标准煤系数根据2013年版中国统计年鉴整理，估算这8种能源的标准煤碳排放系数如表1所示。耋堡苎垫墨墼笪苎室能源原煤原油汽油煤油柴油燃料油天然气 ¨ssz ss ss z 740 0．5916 0．6179 0．5037 0．枷借鉴1998--2013年版中国能源统计年鉴，整理各省区物流业的相关能源消费量数据，计算出199r7 2012年各省区物流业碳排放数据，如表2所示。表2 1997--2012年区域物流碳排放数据表大部分省区的物流业碳排放总体上都表现出逐年增加的趋势，较多省区在2009年稍有回落；从物流业碳排放总量来看，广东和山东总是位于各省区前列，除了2012年，广东在其他年份的物流业碳排放始终高于山东，接下来是上海、辽宁、内蒙古等省区；而排放量增长速度最快的是山东，2012年比 1997年增长了13．6倍，其次是重庆7．4倍、广西 7．38倍、内蒙古7．11倍、云南6．74倍。 2 区域物流碳排放集中度测算区域物流碳排放集中度主要用于衡量物流业碳排放在空间中表现出的集中程度，即可以进一步表现为区域物流碳排放的强度，如式2所示。 LC ／ c ／ 2 式2中，Ii表示i省区物流碳排放的强度， 256 金凤花等区域物流碳排放空间格局的演化研究 LCi表示i省区物流碳排放量，Ti表示i省区的国土面积，n表示省区数量。将表2数据和各年份省区国土面积数据输入式2中，得到1997m2012年区域物流碳排放集中度，由于篇幅所限，仅列出华北地区结果，如图1。 97 1斗8 999 20帅 2帖l 20。2 2003 2004 2005 2136 z007 200 2 09 20l0 20I I 20l 2 图1 华北地区区域物流碳排放集中度趋势图为了更好地分析区域物流碳排放强度在空间上的演变，以七个地区的方式进一步分析华北北京、天津、河北、山西、内蒙古；东北一辽宁、吉林、黑龙江；华东一上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东；华中一河南、湖北、湖南；华南一广东、广西、海南；西南一重庆、四川、贵州、云南；西北一陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 1华北，分为两个群组，即北京和天津一组， 2005年前北京和天津的物流碳排放强度始终在不断加强，且天津的物流碳排放强度始终高于北京； 2005年后，北京以较为迟缓的上升状态，其物流碳排放强度始终高于天津。河北、山西和内蒙古一组，在全国范围内列于物流碳排放强度较低的队列中，河北和山西几乎保持着水平发展状态，内蒙古是其中物流碳排放强度最低的省区。2东北，物流碳排放强度的排序始终是辽宁、吉林、黑龙江，和三省的物流经济发展水平比较相似，辽宁由最初的持续波动幅度转为2005年开始的缓慢持续下降状态，吉林和黑龙江则是小幅度的波动。3华东，此地区的很多省区物流碳排放强度都列于全国较高水平，如上海、江苏、浙江、山东，上海在十五年中其物流碳排放强度始终位于全国最高位置，且以几十倍的速度加强，在2004年达到十五年中的最高点，随后的下降过程中转向缓慢上升，2007年开始缓慢下滑并保持着物流碳排放强度减弱的状态。华东中的其余省区以20o4年为界点分析，2004年前物流碳排放强度始终在加强，山东的加强速度最为突出，江苏和浙江始终高于其他省区；2004年后物流碳排放强度表现为近似水平状态下缓慢上升的趋势，山东的上升趋势仍是最为明显。 4华中，其中的河南、湖北、湖南物流碳排放强度表现为相近的状态， 2004年前表现为强度上升的趋势，2004年后则保持缓慢下降的趋势。5华南，广东的物流碳排放强度始终在2以上，即高于华东地区的浙江，广西保持物流碳排放强度比较弱的状态，海南的表现则比较突跳，1998年海南的物流业能耗比其他时期都低很多，但近些年却始终保持着很强的物流碳排放强度。6西南，没有特别明显的变化趋势，在波动中大多表现为近似水平的趋势，2010年之后除了重庆，其他三省的物流碳排放强度都表现出下降的趋势。7西北，新疆的物流碳排放强度处于国内较高水平，在波动变化中从2010年开始表现出上升趋势，陕西、甘肃和宁夏的物流碳排放强度比较相近，处于较弱的状态，这与其经济发展水平有一定关联，而青海物流碳排放强度之所以表现出较强的状态，是由于青海的行政区域面积只统计了西宁。 3碳排放地理联系率测算碳排放地理联系率主要用于反映区域物流碳排放和区域经济碳排放在空间区域分布上的吻合程度，如式3。 I H R100一÷∑l PLC PEC l 3 i I 式3中，表示碳排放地理联系率，PLC 表示i省区物流碳排放占全国或某地区物流碳排放的比例，PEC 表示i省区经济碳排放占全国或某地区经济碳排放的比例。尺值越大，表明区域物流碳排放与经济碳排放的空间分布越一致，即物流碳排放越高的省区，其经济碳排放越高；R值越小，则表明区域物流碳排放与经济碳排放的空问分布差异较大，区域物流碳排放高的省区，其经济碳排放不一定高。区域经济碳排放的计算可以依据表1口径的能源类别划分，结合各省区能源消费量与公式1 进行测算。将数据带入式3，从全国和七个地区角度分析碳排放地理联系率，具体结果见表3。表3 1997--2012年碳排放地理联系率数据表 99 72 99 97 99 78 99．9l 99．94 99．9l 99．69 99．96 99 78 99 89 99．97 99．88 99．73 99．95 99 76 99 86 99 96 99 86 99．71 99．98 99 76 99 80 99 95 99 87 99．70 99．92 99．76 99．78 99．92 99 83 99．66 99．92 99．75 99 7l 99 94 99 82 99．65 99．96 99．82 99 7l 99 95 99 83 99．72 99．96 99．80 99 80 99．95 99 78 99．76 99 90 99．85 99．78 99．98 99 86 99．79 99 92 99．83 99 76 99 96 99 87 99 73 99．92 99．83 99．78 99 98 99 88 99 80 99 91 99．82 99．77 99．98 99．90 99 78 99 92 99．56 99 78 99 97 99 90 99．80 99 9l 99．84 99．80 99 98 99．9l 99 81 99 95 99．86 99．80 99 99 99 88 99 79 99．96 99 87 99．85 99．98 99 87 从全国角度分析，1997--2012年的R值相对于地区划分方式，只是在部分年份如1997、2005 2008、2010m2012表现出空间分布较高的一致性，尤其是近几年，区域物流碳排放和区域经济碳排放的R值始终在不断加强，即表明区域物流碳排放的增加，在很大程度上“促成”了相同区域经济碳排一粥叭 ∞黯∞ 一鲫鲫鲫鲫幅一引踟“ 乃引∞引引记斛 R一孵卵鲫鲫鲫兮一7 8 9 0 2 3 4 5 6 7 8 9 0 l 2 一瑚瑚瑚瑚狲删瑚瑚瑚驯驯金凤花等区域物流碳排放空间格局的演化研究 257 放的大幅度增加。从七个地区角度分析，华南、东北、西北、西南等地区R值较高，表明所属这些地区的省区物流碳排放和经济碳排放在空问上分布较为一致，但这些地区的经济发展总体水平落后于华东、华中和华北地区。华东地区的R值一直表现为缓慢的波动状态，2009年的R值落至较低水平，其他时期的R值相近且近年却有所上升，即物流碳排放增加的区域，其经济碳排放也在增加；华中地区以2003年为界， 2003年前区域物流碳排放与经济碳排放的空间差异一直在强化，而2003年后二者的空间分布一致性在加强，这些区域的物流业在经济发展中的贡献度在加强的同时，却由于物流业能耗效率较低，在很大程度上导致了区域经济碳排放的增加；华北地区的 R值在七个地区中总体表现最低，即华北地区物流碳排放较高的省区，其经济碳排放不一定高，物流业能耗效率利用程度相对较好。 4结论本文通过估算物流业相关能源的标准煤碳排放系数，以1997--2012年各区域物流碳排放量数据为基础，结合所构建的测算模型，分析了我国区域物流碳排放、区域物流碳排放强度、区域物流与区域经济碳排放的地理联系率，得出如下结论 1各省区物流碳排放总体表现出逐年增长的趋势，这与物流业经济水平的发展趋势非常相近。由于我国的物流业发展方式仍大多以粗放式方式发展，无法直接跳跃这样的初级阶段去强求一个区域在实现物流业发展的同时，其碳排放必须是保持降低的发展趋势。区域物流的发展过程中，在一定程度上必然引起区域能源消耗量的增加，这与物流业的产业性质相关。我国不同省区的物流碳排放差异的存在，说明在能源效率利用率方面存在差异，各省区在发展物流业的同时，应关注能源效率利用的新技术、方式等方面，不能单纯考虑物流碳排放量，也要关注如何减缓物流碳排放增长速度。 2大部分省区的物流碳排放强度在国内的排名，与其物流经济发展水平排名非常相近，在一定程度上反映出我国物流业发展对碳排放较高能源的高度依赖性。区域物流比较理想的发展方式，应该是随着物流业经济发展水平的提高，物流碳排放强度能够以降低的趋势随之演化。但是，我国满足这种理想发展方式的省区非常少，较大部分的区域物流还是沿袭随着物流业经济发展水平的微弱上升，却换来物流碳排放强度的较大幅度提升，这类省区应作为物流业节能减排发展进程中的重点优化区域。 3碳排放地理联系率，无论是从全国范围角度还是七大地区角度，仍无法解析出明显的发展规律，测算结果大多表现为不断的波动发展状态。经济发展水平相对较低的省区，其物流碳排放和经济碳排放的空间分布较为一致，即物流碳排放量较高的省区，其经济碳排放量也较高，此类省区可以将物流业作为经济低碳化发展的重点领域之一，能够获取较为明显的优化效果。七大地区中，碳排放地理联系率相对较高的是华南地区，碳排放地理联系率相对较低的是华北地区，即华北地区物流碳排放对经济碳排放增加的贡献度较低。华北地区大部分省区，在保证区域物流发展水平未处于落后状态的前提下，以相对较低的物流碳排放实现了发展。参考文献 [1]庄贵阳．中国经济低碳发展的途径与潜力分析[J]．国际技术经济研究，2005，83812 [2]国务院办公厅．2014--2015年节能减排低碳发展行动方案 [R]．http／／www． nea． gov． cn／2014 05／27／c一 133363677．htm [3]吴洋，范如国．基于弹性脱钩理论的我国碳排放及经济增长研究[J]．科技管理研究，201420221225 [4]张诚，周安，张志坚．基于灰色预测模型的物流低碳效应分析 [J]．统计与决策，20146899l [5]史神馨．广东省物流业碳排放及低碳物流经济现状分析[J]．物流科技，201438691 [6]南晓莉，舒涛，侯铁珊．我国东、中、西部地区碳排放强度变动及其因素分解研究[J]．科技管理研究，201417206210 [7]陈沽．低碳约束下区域物流产业效率测算[J]．大连海事大学学报社会科学版，2014，13648 [8]杨斌，白雪微，白丽莎．基于PCA和DEA的江苏省物流业碳排放效率评价[J]．江苏科技大学学报自然科学版，2014， 282171176 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