中国交通运输业碳排放的测算及影响因素_谢守红

JournalofAridLandＲesourcesandEnvironment

doi：10．13448/j．cnki．jalre．2016．140

Vol．30No．5

May．2016

文章编号：1003－7578（2016）05－013－06

中国交通运输业碳排放的测算及影响因素

谢守红，蔡海亚，夏刚祥

（江南大学商学院，无锡214122）

*

提要：采用IPCC关于碳排放的计算方法，测算了1980－2012年中国交通运输业的碳排放量，并运用脱

钩模型和环境库兹涅茨曲线分析了碳排放量与交通运输业增加值的关系。结果显示：近30年来中国交通运输业的碳排放量呈现快速增长趋势，年均增长率为9．05%；交通运输业碳排放和产业增长呈增长联接状态，但脱钩指数呈增大趋势；环境库兹涅茨曲线为倒\"U\"型曲线。接着，采用回归模型分析交通运输业碳排放的影响因素，结果表明产业增长是导致碳排放量增加的主要因素，产业比重和从业人口增长对碳排放具有促进作用，能

提出了交通运输业减少碳排放的建议，即促进交通运输业低碳技术开源效率是碳排放的主要抑制因素。最后，

提高能源利用效率，适当控制交通建设投资规模，大力倡导低碳交通方式等。发，

关键词：交通运输业；碳排放；脱钩指数；环境库兹涅茨曲线中图分类号：F50文献标识码：A

伴随中国社会经济的快速发展，对交通运输的需求迅速增加，导致交通运输业能源消耗呈高速增长趋

中国交通运输业能源消耗年均增长率为10．71%，高于全社会能源消耗年增长率，是势。1980－2012年，

［1］

能源消耗增速最快的行业之一。因此，在全球推行低碳经济和可持续发展的背景下，交通运输业是中国碳减排的重点领域，中国交通运输业的发展模式亟需改变。

在碳排放与经济增长关系的研究方面，脱钩模型和环境库兹涅茨曲线是常用的分析工具。UＲobert

［2］［3］

等分析了能源消耗与经济发展的脱钩关系。李坚明研究了台湾碳排放与经济增长脱钩的现状。彭

［4］

佳雯等研究了我国经济增长与碳排放的脱钩关系及程度。柏林强等利用环境库兹涅茨曲线，预测了中

认为除了人均收入外，能源强度、产业结构和能源消费结构都对碳排放有显著影国二氧化碳排放的拐点，

［5］

响。吴振信等利用环境库兹涅茨曲线研究了北京人均碳排放与地区生产总值的相关性，发现库兹涅茨

［6］

研究了中国碳排放曲线呈现的不是常规的倒\"U\"型而是倒\"N\"型。谢守红等借助环境库兹涅茨曲线，

［7］

与经济增长的关联分析。在碳排放的影响因素研究方面，日本学者KayaYoichi认为，人口、人均GDP、

［8］

单位GDP的能源使用量、单位能源使用量的碳排放量是推动一个国家或地区碳排放的4大因素。Ｒa-［9］doslawLStefanski研究了英国的数据，认为产业结构优化是碳排放呈倒\"U\"型的关键因素。Gibbins等

［10］

研究了电力驱动汽车的发展情况，结果显示电力的应用促进了低碳交通的发展。Bristow等人的研究表明，人类的行为方式是节能减排的决定性因素，如果人们减少机动车出行，大力倡导和实施公交车的使用，

［11］

将会有助于达到节能减排的目的。李新等从产业结构角度探究了我国电力能源消费的碳排放强度，指

［12］

出第二产业是影响电能消费碳排放强度的主导因素。吴开亚等分析了上海市交通运输业碳排放量的影响因素，得出能源强度的下降是碳排放整体下降的主要原因，能源结构对碳排放的抑制作用不断增强的

［13］

结论。任晓松等分析了中国碳排放强度的影响因素，发现对碳排放强度影响程度由高到低依次为产业

［14］

结构、能源消耗结构、能源强度。文中运用脱钩模型和环境库兹涅茨曲线分析交通运输业碳排放量与

并采用回归分析模型探讨影响交通运输业碳排放的主要因素。增加值的关系，

1材料与研究方法

1．1交通运输业碳排放量测算模型

*

收稿日期：2015－6－9。

基金项目：教育部新世纪优秀人才支持计划项目（NCET100460）；中央高校基本科研业务费专项项目（JUSＲP311A07）资助。作者简介：谢守红（1966－），男，湖南新邵人，教授，博士后，研究方向为区域经济、城市地理。

E－mail：xieshouhong@163．com

·14·干旱区资源与环境第30卷

在我国统计口径中，交通运输、仓储和邮政业（以下简称交通运输业）是国民经济的重要组成部分和

，交通运输业的能源消耗数据来自1981－2013年的《中国能源统计年鉴》包括煤炭、原油、汽先导产业，

油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气和天然气8类能源。交通运输业的增加值、从业人数、产业比重等数据

《中国统计年鉴》。来自1981－2013年

根据IPCC所提供的计算方法来测算碳排放，公式：C=ΣEj×Kj

j=18

（1）

式中：C为碳排放量；E为能源消耗量；K为能源碳排放系数；j为第j种能源。接着采用IPCC（2006）

《能源统计知识手册》的缺省碳排放系数，并结合上的各类能源低位发热量，计算得出各类能源的碳排放IPCC上原油的碳排放系数为20kgC/GJ，《能源统计知识手册》系数（表1）。以原油为例，上原油的平均低

位发热量为41816J/kg，那么原油碳排放系数就等于两者的乘积（0．8363t碳/t原油）。

表1各类能源的碳排放系数

Table1Carbonemissioncoefficientforvarioustypesofenergy

能源种类煤炭原油汽油煤油

Kj

0．7476（t碳/t标准煤）0．8363（t碳/t原油）0．8140（t碳/t汽油）0．8442（t碳/t煤油）

能源种类柴油燃料油液化石油气天然气

Kj

0．8616（t碳/t柴油）0．8823（t碳/t燃料油）0．8631（t碳/t液化石油气）0．5956（t碳/千m3）

1．2脱钩指数分析

脱钩模型是分析碳排放和交通运输业增长关系的有效工具，脱钩类型分类详细，能有效反应碳排放和产业增长所处的脱钩状态，计算公式如下：

%△C/CD=（2）

%△P/P

式中：D为脱钩指数；%ΔC/C为交通运输业碳排放量变化率；%ΔP/P为交通运输业增加值变化率。根据脱钩指数的大小，可将交通运输业碳排放与增加值间关系划分为8种不同的类型（图1）。强脱钩表明产业增长，而碳排放呈负增长，符合低碳经济的要求，连续的脱钩状态是产业发展的最优状态。而强负脱钩状态最不利于产业的发展。在图1的第一象限和第三象限中，随着脱钩指数增大，产业增长对能源的依赖性越强，产业的碳排放量越大。

图1碳排放脱钩指数和脱钩类型

Figure1Decouplingindicesandthetypes

ofcarbonemission

2结果与分析

2．1中国交通运输业碳排放量的动态分析

根据公式（1）和交通运输业各种能源的消耗量，可以计算出1980－2012年中国交通运输业的碳排放量（表2）。

1980－2012年间，中国交通运输业碳排放总量逐年提升，呈现U型右支的发展趋势，年平均增长率为9．05%，期间又可分为2个明显的发展阶段：1980－1996年为缓慢增长阶段，碳排放量从1980年的2200．08万t增加到1996年的3134．82万t，年均增长率为2．11%；1996－2012年为快速增长阶段，碳排放量从1996年的3134．82万t增加到2012年的16122．11万t，年均增长率为10．11%。究其原因在于，随着我国改革开放的不断深入，经济发展水平得到逐步提升，推动了地区工业化、城镇化的发展进程，公路、铁路、航空等基础设施建设日趋完善，使得能源消耗发生跳跃式的

表2中国交通运输业的碳排放量

Table2CarbonemissionsofChina＇stransportationindustry

年份碳排放量（万t）年份碳排放量（万t）19802200．0819973950．171981198219831984198519861987198819891990199119921993199419951996

2271．282399．852470．532598．342701．242770．742844．332916．972987．322932．972998．793082．013190．593092．423136．143134．82

199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012

4371．474982．875336．145475．505845．576646．297836．208766．469816．8311681．3612075．2912420．1813632．2814533．5116122．11

第5期谢守红等中国交通运输业碳排放的测算及影响因素·15·

增长，是该时期中国交通运输业碳排放快速增长的主要驱动力。

1980－2012年，中国交通运输业增加值、能源消

其中耗量与碳排放量大致呈同步增长的发展趋势，

交通运输业增加值从213．36亿元增长到24660．0亿

增加了114．58倍，年均增长率为22．94%；能源元，

消耗量从2687．89万t标准煤增至27897．04万t标准煤，增加了9．38倍，年均增长率为10．71%；碳排

增加了6．放量从2200．08万t增加到16122．11万t，

33倍，年均增长率为9．05%。可见，能源消耗年均增

碳排放长率要低于交通运输业增加值年均增长率，

量年均增长率要低于能源消耗年均增长率，反映出

能源消耗强度不断交通运输业技术水平不断提高，

降低，使得碳排放强度下降，减弱了行业对能源的依赖性和对环境的污染。

2．2交通运输业碳排放与产业增长的关联分析

1980－2012年中国交通运输业整体呈增长联接状态，脱钩指数为0．87，脱钩指数总体呈增大趋

1990－2000势。1980－1990年脱钩指数为0．16，

2000－2012年脱钩达到0．年脱钩指数增至0．34，

88，不利于行业的低碳发展。这反映出，近几年中国大力投资发展铁路、公路、航空等基础设施建设，特

中国出台4万亿基础设施别是2008年金融危机后，

建设投资政策，其中大部分资金流到交通运输业，造成了行业碳排放增速加快，从而导致了脱钩指数上升。

1980－1990交通运输业脱钩指从各年份来看，

数呈稳定下降阶段，脱钩指数从0．94下降到－0．04，期间是中国改革开放初期，经济发展体制的改革促进了经济的快速发展，交通运输业的产值也迅速增长，使脱钩指数稳定下降。1991－2000年中国加快了交通运输业基础设施建设，能耗快速增长，交通运输业的碳排放迅速增加，脱钩指数增大。2001－2012年中国交通运输业整体处于高碳发展状态，2001、2002、2008、2010、2011年为弱脱钩，但脱钩指

2004－2007、2012年处于增长联接的脱钩数较大，

状态，碳排放的增长速度高于产业增长速度，严重影响了交通运输业的低碳发展。

图2中国交通运输业增加值、能源消耗和碳排放量的变化

Figure2Changesofaddedvalue，energyconsumptionand

carbonemissionofChina＇stransportationindustry

表3中国交通运输业碳排放脱钩指数和脱钩类型Table3DecouplingindicesandtypesofcarbonemissionsofChina＇stransportationindustry

年份198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998

脱钩指数0．940．480．260．220．160．140．190．120．13－0．040．100．150．12－0．110．090．012．680．86

脱钩类型衰退联接弱脱钩弱脱钩弱脱钩弱脱钩弱脱钩弱脱钩弱脱钩弱脱钩强脱钩弱脱钩弱脱钩弱脱钩强脱钩弱脱钩弱脱钩

年份199920002001200220032004200520062007200820092010201120121980－19901990－2000

脱钩指数1．270．370．230．752．441．020．810．840．960．281．280．730．421．090．160．340．880．87

脱钩类型衰退脱钩弱脱钩弱脱钩弱脱钩衰退脱钩增长联接增长联接增长联接增长联接弱脱钩衰退脱钩弱脱钩弱脱钩增长联接弱脱钩弱脱钩增长联接增长联接

衰退脱钩2000－2012增长联接1980－2012

2．3环境库兹涅茨曲线分析2．3．1模型构建

为了进一步分析交通运输业碳排放与产业增长关系的变化趋势，构建环境库兹涅茨曲线模型，公式如下：

Y=β0+β1P+β2P2+ε（3）Y=β0+β1P+β2P2+β3P3+ε（4）

P为交通运输业增加值。当方程（3）满足β2﹤0，式中：Y为交通运输业碳排放量，β1﹥0时，环境库

4*β2兹涅茨曲线为倒\"U\"型。当方程（4）满足β3﹥0，环境库兹涅茨曲线为\"N\"2－12*β3*β1﹥0时，

2

4*β2－12*β3*β1﹥0时，型；满足β3﹤0，环境库兹涅茨曲线为倒\"N\"型。

2．3．2模型检验

·16·干旱区资源与环境第30卷

P2序列和P3序列的二阶差分通过1%临序列平稳性检验。采用ADF单位根检验，结果显示：P序列、

P2序列和P3序列都是二阶单整。是平稳序列，即P序列、界值，

协整检验。如果原序列不稳定的时间序列通过协整检验，表明变量之间存在长期稳定关系，即可构建

如方程（3）和方程（4），得到其残差原序列et（3）和et（4），分别对残方程进行分析。采用OLS建立协整方程，

et（3）：T统计量为：－2．9942﹤－2．6901（1%临界值）；et（4）：T统计量为：差原序列et做ADF平稳性检验，

－3．2491﹤－2．6443（1%临界值），说明在1%显著水平下，方程（3）和方程（4）都是协整的，即存在长期的均衡关系。2．3．3运算结果

通过EViews6．0软件运算，结果如下：

Y=2071．240+0．589*P－8．933*10－8P2（5）Y=2430．850+0．255*P+4．155*10－5P2－1．229*10－9P3（6）方程（5）中β1＞0，β2＜0，所以中国交通运输业碳排放与经济增长满足倒\"U\"型的环境库兹涅茨曲

中国交通运输业的环境库兹涅茨曲线不满足倒\"N\"型的连续波动状态。线。从方程（6）可知，

3交通运输业碳排放影响因素分析

3．1模型构建

参考国内外学者的研究，影响碳排放的主要因素有产业增长、产业结构、能源效率等。为了全面准确地探讨交通运输业碳排放的影响因素，选取交通运输业增加值、固定资产投资、从业人口、产业比重（交通运输业增加值占GDP比重）、能源效率、公路里程、铁路里程、客运量、旅客周转量、货运量、货物周转量、民用汽车量和铁路客车数等13个指标，通过逐步回归分析，最终选取了拟合优度较好的4个指标，分别为交通运输业增加值、从业人口、产业比重和能源效率，作为影响交通运输业碳排放量的主要因素进行分析，构建回归模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε（7）

式中：Y为交通运输业碳排放量（单位：万t）；X1为交通运输业增加值（单位：亿元）；X2为能源效率（单位：万元/t标准煤）；X3为产业比重（%）；X4为交通运输业从业人口（单位：万人）；ε为误差项。

序列平稳性检验。采用ADF单位根检验，结果显示：交通运输业增加值序列和从业人口序列二阶差分通过1%临界值，是平稳序列，即二阶单整；能源效率序列和产业比重序列一阶差分通过1%临界值，是平稳序列，即一阶单整。为满足序列同阶单整的要求，取所有变量的二阶单整序列。

T统计量为：－2．9316﹤协整检验。运用OLS建立协整方程，并对残差序列et（7）做ADF平稳性检验，

－2．6443（1%临界值）。说明在0．01显著水平下，方程（7）是协整的，即变量之间存在长期的均衡关系。

使用EViews6．0软件运算（表4）。

（8）经整理得方程（8）：Y=98．496+0．679X1－5151．009X2+23548．113X3+1．570X4

Ｒ2=0．994D．W=0．677可决系数为0．994，方程拟合程度好。F统计量为1097．939，方程显著；交通运输业增加值、从业人员、产业比重和能源效率通过0．05的显著性水平检验，常数项通过0．1显著水平检验；D．W=0．677，方程不存在自相关。所以方程（8）具有显著的统计意义，可通过拟合方程分析各因素对交通运输业碳排放变化量的贡献量（图3）。

表4交通运输业碳排放的回归估计3．2结果分析

Table4Ｒegressionestimationsof3．2．1产业增长

transportationindustrycarbonemissions

从上述方程可知，交通运输业增加值每增加1亿元，碳

T统计量概率变量回归系数

排放增加0．679万t，交通运输业增加值的增长是导致交通

C98．4962．1250．092

运输业碳排放量增加的主导因素，贡献最大，尤其是在最近X10．67932．6450．000几年表现更为明显（图3），说明近几年交通运输业发展对X2－5151．009－4．9560．000

X323548．1131．5820．025能源的依赖性加强，含碳性增高，这是中国交通运输业发展

X41．5702．8920．007

面临的主要挑战。

第5期谢守红等中国交通运输业碳排放的测算及影响因素·17·

3．2．2能源效率

能源效率每增加1万元/t标准煤，交通运输业碳排放将降低5151．009万t。1980－2012年能源效率从0．079增至0．935，累计减排3167．928万t。能源效率是交通运输业碳排放增加的主要抑制因素，但是最近几年能源效率

有待进一步提升。的抑制作用在减弱，

3．2．3产业比重

产业比重每上升一个百分点，交通运输业碳排放量就

近年来中国交通运输业增加值所会增加23548．113万t，

占比重呈小幅下降的趋势，对行业碳排放具有一定的抑制

图3各因素对交通运输业碳排放的贡献量作用。

Figure3Changesofcontributionsof4factorsto

3．2．4从业人员

transportationindustrycarbonemission

交通运输业从业人员和行业碳排放具有显著正相关的关系，从业人口每增加1万人，交通运输业碳排放增加1．570万t。1980－1990年交通运输业从业人口

2000－2012年增速明显放缓，对行业碳排放的贡献量明显下降。处于不断增长阶段，

4讨论

交通运输业作为现代服务业的重要分支，具有高能耗的特点，在国家碳排放总量上占据较高的比重，

需采取有效措施对其进行遏制。根据上述分析结果，结合国际上交通运输业节能减排的经验，未来中国交通运输低碳发展应注意以下几点：

（1）中国交通运输业能源利用效率低于发达国家，今后应着重提高能源效率和优化能源结构，政府要

促进交通运输业低碳技术开发和应用，鼓励使用清洁能源，不断提高非化石燃在政策和财政上给予支持，

料消耗的比重，降低我国交通运输业对化石能源燃料的依赖程度。

（2）适当控制交通运输建设投资规模，着重提高交通运输业技术水平和经济效益，转变交通运输业经济增长方式。一方面，可以引入国外先进的信息技术，构建物流信息平台，实现物流资源的共享，减少不必要的交通重复运输；另一方面，完善现有交通网络，对交通网络进行布局规划，构建全面的立体交通网络，提高运输效率。

（3）在交通出行方面，政府、媒体、行业协会、社区等应大力倡导低碳交通方式，积极发展公共交通和新能源汽车，降低小排量乘用车消费税税率，增加大排量乘用车消费税税率，通过经济的手段改变人们的消费偏好，促进交通运输业的低碳发展。

5结论

（1）1980－2012年，，中国交通运输业的碳排放量呈现快速增长趋势，年均增长率为9．05%。其中1980－1996年为缓慢增长阶段，1996－2012年为快速增长阶段，年均增长率为2．11%，年均增长率为10．11%。

（2）1980－2012年，中国交通运输业增加值、能源消耗量与碳排放量呈同步增长趋势。能源消耗年均

）低于能增长率（10．71%）低于交通运输业增加值年均增长率（22．94%），碳排放量年均增长率（9．05%。

源消耗年均增长率（10．71%），反映出交通运输业技术水平不断提高，能源消耗强度不断降低，使得碳排放强度下降，减弱了行业对能源的依赖性和对环境的污染。

（3）1980－2012年中国交通运输业整体呈增长联接状态，脱钩指数为0．87，但脱钩指数呈增大趋势。该时段内，中国交通运输业碳排放的环境库兹涅茨曲线表现为倒\"U\"曲线，而非\"N\"型曲线。

（4）交通运输业的增长是导致行业碳排放增加的主导因素；产业比重和从业人员增加对行业碳排放具有促进作用，但影响较小；能源效率是行业碳排放的主要抑制因素，但是抑制作用呈减弱趋势。

·18·干旱区资源与环境第30卷

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CalculationofthecarbonemissionsofChinesetransportationindustryandthedrivingfactors

XIEShouhong，CAIHaiya，XIAGangxiang

（SchoolofBusiness，JiangnanUniversity，Wuxi，Jiangsu214122，China）

Abstract：UsingCarbonEmissionsCalculationofIPCC，wecalculatedcarbonemissionsoftransportationindus-tryin1980－2012，andanalyzedtherelationshipbetweencarbonemissionsandtransportationindustryaddedvaluebydecouplingmodelandtheenvironmentalKuznetscurve．ＲesultsrevealedthatthecarbonemissionsofChinesetransportationindustryhadrapidlyincreasedwiththeaverageannualgrowthrateof9．05%intherecent30years；itexistedaconnectionstatebetweentransportationindustrycarbonemissionsgrowthandindustrialgrowth，howeverthedecouplingindextendedtoincrease；environmentalKuznetscurveshowsinversd\"U\"type．Then，weanalyzedtheimpactfactorsofthetransportationindustrycarbonemissionsbyＲegressionModel．Ｒe-sultsshowthatindustrygrowthwasamajorfactorfortheincreaseofcarbonemissions，theincreasesofindustryproportionsandworkingpopulationwerealsothepromotingfactors，whileenergyefficiencywasthemaindisin-centivefactor．Finally，someproposalsweregivenforreducingthecarbonemissions：promotingthedevelopmentoftransportationindustry＇slow－carbontechnologies，improvingtheenergyefficiency，appropriatelycontrollingtheinvestmentscaleintransportationconstruction，andvigorouslypromotinglow－carbontransportationpatterns．Keywords：transportationindustry；carbonemissions；decouplingindex；environmentalKuznetscurve