基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究.pdf

西南交通大学学报(社会科学版)2024 年第 1 期基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究梁琪琛,彭洪,陈雅欣,庄代文摘 要:我国经济的快速发展产生了更大的货运需求,也带来货运碳排放量的持续增长。从分析货运碳排放变化的影响因素出发,寻找一个行之有效的货运行业可持续发展路径,对推动实现国家碳达峰、碳中和目标具有重要意义。考虑到不同运输方式对货运碳排放变化具有多通道化影响的特点,在科学测算货运碳排放量的基础上,建立通径分析模型,可以实现对不同运输方式对货运碳排放总量变化的直接和间接效应的定量分析,结果发现:公路和民航是货运碳排放的主要增长因子,它们对货运碳排放的直接增加效应较大,而它们的间接降低效应对它们整体的增加效应的缓冲作用有限;铁路和水路是货运碳排放的主要控制因子,尽管铁路对货运碳排放的直接降低效应弱于水路,但水路对货运碳排放的间接增加效应比铁路强很多,因此铁路整体的降低效应最强。关键词:货物运输;运输结构;碳排放;可持续发展;碳中和;运输经济;交通规划作者简介:梁琪琛,中国市政工程西南设计研究总院有限公司助理工程师,主要从事城市交通规划设计研究,E-mail:879009098 ;彭洪,中国市政工程西南设计研究总院有限公司高级工程师;陈雅欣,四川天府新区公园城市建设局四级主任科员,主要从事运输政策与管理研究,E-mail:1173599425 ;庄代文,中国市政工程西南设计研究总院有限公司高级工程师。引用格式:梁琪琛,彭洪,陈雅欣,等.基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究J.西南交通大学学报(社会科学版),2024,(1):113-126.随着经济社会的快速发展和城镇化进程的推进,高碳排放、高能耗和环境污染等问题已经成为了全球关注的焦点1。国际能源署(IEA)发布的2019 年全球二氧化碳排放情况显示,2019 年的全球碳排放量再创新高,达到了 330 亿吨。为了创造绿色的发展环境,造福子孙后代,应对全球气候变化,落实节能减排措施是世界各国义不容辞的责任。基于此,作为一个负责任的大国,为了推动全面构建人类命运共同体,展现保护地球家园的责任与担当,在第七十五届联合国大会上,我国提出了 2030 年前全国二氧化碳排放达到峰值、努力争取 2060 年之前实现碳中和的两个阶段奋斗目标。值得关注的是,联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on 西南交通大学学报(社会科学版)Climate Change,IPCC)第五次评估报告指出,交通运输是能源消耗最多、碳排放量增长最快的部门之一,并已成为全球仅次于发电的第二大碳排放部门2。目前,我国经济发展已经进入新时代,经济的高质量发展将带来更大的货运需求,使得货运碳排放量持续增长。因此,分析货运碳排放的影响因素,寻找一个行之有效的货运行业节能减排路径,对推动实现国家碳达峰、碳中和目标具有重要的现实意义。刘建国等认为,在碳达峰、碳中和目标下,实现交通运输行业节能降碳的途径主要包括运输结构优化调整、提高能源利用效率、能源技术革新等3。多年来,很多学者针对于该问题的研究取得了丰硕的成果。在运输结构优化调整的研究方面,Wang 等运用 LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)分解方法对我国客运和货运中的碳排放量的影响因素进行了分析4;lengin 等通过模糊认知图分析,研究了运输方式对能源消耗、环境污染和气候变化的影响5。在提高能源利用效率的研究方面,郑宇婷和赵碧玲建立了SBM-DEA 模型,对亚太地区 13 家航空公司在 20142018 年的能源效率与环境效率进行了测算,并进一步进行了对比分析,发现航空公司的能源效率与碳排放呈负相关6;Leach 等通过对现有的火花点火发动机和压缩点火发动机的能源消耗和进行建模分析,提出改进内燃机技术的方法用以提高能源利用效率,能够实现交通运输二氧化碳排放量减少约 30%7。在能源技术革新的研究方面,Ren、杨庆勇等交通运输装备研发领域的专家积极开展了氢燃料应用的初步探索89,充分肯定了氢燃料应用于绿色、低碳交通的发展前景;Desta 等研究表明,与传统的汽油和柴油相比,采用玉米茎等生物燃料可节省 56%80%的化石燃料,并减少 53%83%的温室气体排放10。通过对以上研究成果的分析发现,提高能源效率和能源技术革新的方法,需要通过较为复杂的技术手段方可实现,相比较而言,运输结构优化调整的方法对控制货运碳排放持续增长的操作性更强。近年来,国内外大型交通枢纽的建设过程中,大多将运输结构的优化纳入了规划设计的范畴,以成都天府国际机场为例,在规划建设过程中充分考虑了物流区、产业区通过公路、铁路与机场的货运衔接,并定性地进行了交通 KPI 评价11。任南琪、Dharmala、李心怡、陈良潮等学者分别就铁路、公路、水路和民航等不同运输方式对货运碳排放的影响进行了定量计算和分析1215。现有的研究成果为运输结构调整和货运碳排放控制领域的研究提供了很多可行的方法,但大多局限于运输结构的定性分析和单一运输方式对货运碳排放的定量计算,忽略了宏观层面的运输结构中各种运输方式之间存在的相互竞争,也相互配合等交叉关系,对货运碳排放的影响途径具有多通道化、可定量化的特点。本文充分借鉴现有的研究基础,并针对现有研究存在的不足之处,在科学测算全国411基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究20112019 年的货运碳排放总量的基础上,选择适用于分析具有复杂相互关系的多个解释变量与被解释变量之间的线性关系的通径分析方法,对我国货运碳排放多通道化影响进行定量研究,并结合研究结果,从发挥管理体制优势、优化运输结构、倡导多式联运、制定发展规划等角度,提出科学的政策建议,为相关部门进行宏观调控、合理控制运量、促进各种运输方式的分工协作提供参考。一、货运碳排放测算(一)货运碳排放模型建立目前,国际能源署(IEA)、世界银行(World Bank)和全球排放数据库(EDGAR)等国际权威机构提供的碳排放数据大多通过政府间气候变化专门委员会(IPCC)方法和能源统计数据进行估算而得。在2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南中,提出了“自上而下”和“自下而上”两种碳排放估算方法16,其逻辑关系如图 1 所示。?图 1 自上而下法与自下而上法的计算原理图 1 中,自上而下法是以“能源消耗”为核心,通过计算终端燃料消耗量与各类燃料碳排放因子的乘积,得到碳排放总量的计算方法,这种方法的工作量相对较小,操作性更强,适用于地理边界较大的国家或地区的行业整体碳排放计算,但忽略了各运输主体的减排责任;自下而上法是以“出行数据”为核心,通过计算各类运输工具移动距离与单位511西南交通大学学报(社会科学版)移动距离的二氧化碳排放因子的乘积,得到碳排放总量的计算方法,这种方法有效地弥补了自上而下法的缺陷,与周转量、出行距离等运输指标直接关联,有利于有针对性地对各运输单位的控碳工作进行指导,但这种方法计算的碳排放总量相对不够准确,更适用于地理边界较小的城市或社区的不同运输方式的碳排放计算。表 1 各种运输方式对应的货运工具和消耗的燃料种类运输方式货运工具燃料种类铁路电力机车电力内燃机车柴油公路汽油车汽油柴油车柴油水路内河/远洋船舶柴油民航飞机航空煤油 根据本文的研究目标、研究内容和数据来源等实际情况,选择自上而下法建立货运碳排放测算模型如下。各种运输方式对应的货运工具和消耗的主要燃料种类如表 1 所示。不同燃料碳排放因子的计算方法如式(1):carbonk=NCVkCEFkCOFk4412(1)其中,carbonk代表第 k 种燃料的碳排放因子,NCVk、CEFk和 COFk分别代表该种燃料的平均低位发热量、单位热值含碳量和能源消耗氧化率,44/12 为碳与二氧化碳的转换系数,k=1,2,3,4分别代表电力、柴油、汽油和煤油。根据铁道统计公报和汽车工业经济运行情况的统计数据,本文设我国铁路货运运用的电力机车和内燃机车的比例为 6 4,公路货运运用的柴油车和汽油车的比例为 8 2。因此,铁路、公路、水路和民航货运碳排放系数 ci(i=1,2,3,4)可以用不同燃料的碳排放因子与对应的货运单位能源消耗的乘积进行计算,如式(2):c1=6carbon1+4carbon210e1c2=8carbon2+2carbon310e2c3=carbon2e3c4=carbon4e4(2)可以进一步用货物周转量与货运碳排放系数的乘积,计算得到各种运输方式的货运碳排放量 Ci,如式(3):Ci=Qici(3)其中,Qi(i=1,2,3,4)代表铁路、公路、水路和民航的货物周转量。611基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究(二)货运碳排放的测算结果由于社会经济发展程度的差异,过于久远的历史数据无法为未来货运碳排放变化趋势的调整方案提供参考。同时考虑到由于新冠肺炎疫情对货运行业的冲击,2020 年的相关数据与其他年份的数据不可比。因此,为了使本文的研究结果更准确,全部研究内容中涉及的历史资料均选择 20112019 年的统计数据。1.碳排放系数电力作为二次能源,其碳排放系数计为0.96CO2/kWh,而柴油、汽油和煤油的碳排放系数计算结果如表 2 所示。表 2 不同燃料的碳排放系数燃料种类平均低位发热量(kJ/kg 或 kJ/m3)单位热值含碳量(Tc/kJ)能源消耗氧化率碳排放系数(kgCO2/kg 或 kgCO2/m3)柴油4265220.20.983.10汽油4307018.90.982.93煤油4307019.50.983.02 2.货运碳排放系数在本文中,选用国家铁路、公路专业货运企业、远洋和沿海货运企业、中国民航在20112019 年的年度能耗数据来分别表示铁路、公路、水路和民航的货运单位能源消耗ei(i=1,2,3,4),如表 3 所示。表 3 20112019 年各种运输方式的货运单位能源消耗 (单位:千克标准煤/万吨公里)年铁路 e1公路 e2水路 e3民航 e4201147.622037.84194.345201247.417033.484312.081201346.319031.864576.987201445.520027.544473.968201546.819028.084326.798201647.117426.724312.081201743.318023.764312.081201841.120022.144223.779201939.417025.924194.345711西南交通大学学报(社会科学版)结合表 1表 3 并通过式(2),计算 20112019 年各种运输方式的货运碳排放系数,计算结果如表 4 所示。表 4 20112019 年各种运输方式的货运碳排放系数 (单位:吨二氧化碳/亿吨公里)年铁路 c1公路 c2水路 c3民航 c42011864.426745.21171.812666.922012860.785212.21037.8813022.482013840.815825.4987.6613822.52014826.286132853.7413511.382015849.895825.4870.4813066.932016855.345334.84828.3213022.482017786.335518.8736.5613022.482018746.386132686.3412755.812019715.55212.2803.5212666.92 3.货运碳排放量从历年国民经济和社会发展统计公报的数据,获取 20112019 年各种运输方式的货物周转量,如表 5 所示。表 5 20112019 年各种运输方式的货运周转量年铁路 Q1公路 Q2水路 Q3民航 Q4201129465.7951374.7475423.84173.91201229187.0959534.8681707.58163.89201329173.8955738.0879435.65170.29201427530.1956846.992774.56187.77201523754.3157955.7291772.45208.07201623792.2661080.197338.8222.45201726962.266771.5298611.25243.5520182882171249.2199052.82262.5201930181.9559636.39103963.04263.2811基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究 结合表 4 和表 5 的内容,通过式(3),计算 20112019 年各种运输方式的货运碳排放量及货运碳排放总量,计算结果如表 6 所示。表 6 20112019 年各种运输方式的货运碳排放量 (单位:万吨二氧化碳)年铁路 C1公路 C2水路 C3民航 C4合计Ci20112547.0834653.298838.17220.2946258.8320122512.3731030.768480.27213.4342236.8220132452.9732469.667845.54235.3843003.5620142274.7634858.527920.54253.7045307.5220152018.8633761.537988.61271.8844040.8720162035.0532585.268062.77289.6942972.7620172120.1236849.877263.31317.1646550.4620182151.1443690.026798.39334.8452974.3920192159.5231083.688353.63333.3941930.23 二、各种运输方式对货运碳排放变化的影响分析(一)通径分析模型的建立本文以各种运输方式的货物周转量为解释变量,以货运碳排放总量为被解释变量,探究各种运输方式对货运碳排放变化的影响情况。假设各种运输方式的货物周转量 Qi(解释变量)与货运碳排放总量Ci(被解释变量)之间存在线性关系。采用最小二乘回归的方法,得到Ci的估计值Ci、Qi的估计值 Qi。经过偏差变换,得到式(4):Ci-CiCi=1Q1CiQ1-Q1()Q1+2Q2CiQ2-Q2()Q2+3Q3CiQ3-Q3()Q3+4Q4CiQ4-Q4()Q4(4)其中,Ci为Ci的标准差,Qi为 Qi的标准差,i为 Qi的偏回归系数。为了比较各解释变量的相互关系,将 Qi的偏回归系数 i进行标准化处理,获得 Qi的标准化系数:pi=QiCi(5)其中,Qi为 Qi的离均差平方和,Ci为Ci的离均差平方和。911西南交通大学学报(社会科学版)由式(4)和式(5),可以得到各种运输方式对货运碳排放变化影响的通径分析模型的标准式:ri=ri1p1+ri2p2+ri3p3+ri4p4(6)其中,ri表示各解释变量与被解释变量之间的简单相关系数,ri1,ri2,ri3,ri4为各解释变量之间的简单相关系数,pi为直接通径系数(表示各解释变量对被解释变量的直接影响),ri1p1,ri2p2,ri3p3,ri4p4为间接通径系数(表示各解释变量通过其他解释变量对被解释变量的间接影响)。这些变量和系数之间的关系可以用图 2 进行直观展示。Q1Q2Q3Q4r12r23r34r13r24r14Cip2p3p4p1图 2 通径分析模型中各变量和系数之间的关系(二)模型的回归与通径分析计算1.被解释变量的检验在进行通径分析前,必须对被解释变量进行正态性检验,检验结果如表 7 所示,并输出如图 3 所示的正态 Q-Q 图。500004750045000425004000040000440004800052000?图 3 被解释变量Ci的正态 Q-Q 图K-S 检验和 S-W 检验是对一组数据进行正态性检验的两种不同方法,分别适用于大样本和小样本数据。表 7 显示,变量 Ci的自由度 df 为 9,属于小样本数据,而 S-W 检验的显著性水平 Sig.为 0.065,大于 0.05。另外,图 3 显示,所有变量的观测值大致都围绕在一条直线附近。所以可以认为被解释变量数据近似服从正态分布,可以进行下一步的回归分析。021基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究表 7 被解释变量Ci的正态性检验结果变量K-S 检验aStatisticdfSig.S-W 检验StatisticdfSig.货运碳排放总量Ci 0.21790.2000.82190.065 a,Lilliefors 显著性水平修正;,真实显著水平的下限,置信区间为 95%。2.模型的回归将解释变量逐一引入回归方程,得到表 8表 10 所示的结果。表 8 不同预测变量下的 Ci-Qi逐步回归结果模型RR2R2标准差10.106a0.0110.1303638.6237320.633b0.4010.2013059.5789330.692c0.4790.1663125.6341740.761d0.5790.1583141.71611 a,预测变量:(常量)、Q1;b,预测变量:(常量)、Q1、Q2;c,预测变量:(常量)、Q1、Q2、Q3;d,预测变量:(常量)、Q1、Q2、Q3、Q4。表 9 不同预测变量下的 Ci-Qi回归系数模型非标准化系数B标准差标准系数tSig.1(常量)40841.95614834.885-2.7530.028Q10.1510.5350.1060.2830.785(常量)16684.82917470.638-0.9550.3762Q10.2380.4520.1680.5280.617Q20.3620.1840.6271.9750.096(常量)23054.73819305.758-1.1940.2863Q10.1250.4800.0880.2600.805Q20.5170.2590.8941.9970.102Q3-0.1730.158-0.400-0.8650.426(常量)40979.67226742.257-1.5320.200Q1-0.0700.522-0.356-0.1330.9004Q20.4120.2820.4801.4610.218Q3-0.3860.301-0.490-1.2820.269Q477.94080.0090.4660.9740.385 被解释变量:Ci。121西南交通大学学报(社会科学版)表 10 Ci-Qi相关系数及检验结果变量CiQ1Q2Q3Q4 Ci 1.000-0.2560.411-0.1410.407Q1-0.2561.0000.1970.3250.182Pearson 相关性Q20.4110.1971.0000.5470.145Q3-0.1910.3250.5471.0000.509Q40.4070.1820.1450.5091.000 Ci-0.3930.0400.3110.138Q10.393-0.4020.2460.417Sig.(单侧)Q20.0400.402-0.0200.011Q30.3110.2460.020-0.000Q40.1380.4170.0110.000-从表 8 可以发现,随着解释变量 Qi的逐步引入,R 和 R2也在逐渐增大,说明引入的解释变量 Qi对被解释变量 Ci的解释效果在不断增强。因此,本文选择模型 4,根据表 9 写出回归方程:Ci=40979.672-0.07Q1+0.412Q2-0.386Q3+77.94Q4(7)该回归方程中各解释变量的显著性水平 Sig.均大于 0.05,通过了显著性检验。3.通径系数计算对表 9 和表 10 的数据分析结果进行处理,得到如表 11 所示的简单通径系数、直接通径系数、间接通径系数的计算结果。表 11 通径系数计算结果解释变量对被解释变量的简单相关系数(ri)直接通径系数(pi)间接通径系数Q1(ri1 p1)Q2(ri2 p2)Q3(ri3 p3)Q4(ri4 p4)合计Q1-0.256-0.3650.0000.081-0.0460.0740.109Q20.4110.480-0.0500.000-0.0770.0590.069Q3-0.141-0.490-0.0830.2250.0000.2070.349Q40.4070.466-0.0470.060-0.0720.0000.059 可以发现,解释变量 Qi的直接通径系数与其各间接通径系数之和为该解释变量对被解释变量的简单相关系数。221基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究 三、结果与讨论 本文的计算结果具有高度的统计学意义,可以用于分析不同运输方式对货运碳排放的多通道化的影响。总的来说,简单相关系数 r2r4 0 r3r1,表明公路和民航货运对货运碳排放的存在明显的增加效应,而水路和铁路对货运碳排放存在明显的降低效应。具体分析如下:(1)公路和民航是货运碳排放的主要增长因子,它们对货运碳排放的直接增加效应(分别为 0.480 和 0.466)较大,而它们的间接降低效应(分别为-0.069 和-0.059)对它们整体的增加效应(分别为 0.411 和 0.407)的缓冲作用有限。一方面,公路货物周转量的比重与货运碳排放呈正相关,公路作为承担的货运量占全国总货运量的七成以上的运输方式,受到技术影响,汽车燃料的燃烧效率仍比较低,需要进一步通过推广使用电动汽车或油电混合动力汽车的应用,加快氢能、生物质能等新能源技术的突破来解决这一问题。另一方面,民航货物周转量的比重与货运碳排放也呈正相关,这主要源于民航的单位货物周转量能源消耗较大,可以通过减轻飞机自重和限制不必要的民航货运等技术和组织管理手段来达到削弱民航对货运碳排放的增加效应的目的。(2)铁路和水路是货运碳排放的主要控制因子,尽管铁路对货运碳排放的直接降低效应(-0.365)弱于水路(-0.490),但水路对货运碳排放的间接增加效应(0.349)比铁路(0.109)强很多,因此铁路整体的降低效应(-0.256)最强。一方面,铁路和水路货物周转量的比重与货运碳排放呈负相关,主要是因为这两种运输方式的单位货物周转量能耗相对较低,这与铁路和水路运输的运量大、平均运距长的特点有关。另一方面,近年来,铁路正在大力发展工矿企业的专用线建设以提高运输服务水平,与之相比,水路的港口集疏运技术水平和组织能力仍不够高,因此铁路对其他运输方式的依赖相对较小,使铁路对货运碳排放的间接增加效应较弱。四、政策建议 基于 20112019 年全国范围内各种运输方式的运量、能耗、碳排放等相关统计数据,本文采用 IPCC“自上而下”法对各种运输方式的货运碳排放进行科学测算,并通过通径分析计算,对各种运输方式对货运碳排放总量变化的多通道化影响进行了研究,得到了量化的不同运输方式对货运碳排放总量的直接和间接效应。据此提出如下建议,为相关部门通过运输结构优化调整,实现对货运碳排放控制进行科学决策提供参考:321西南交通大学学报(社会科学版)(1)碳排放控制是一个全球性、系统化的课题。近年来,美国、俄罗斯、欧盟等国家和地区提出了一系列运输政策,大多数是致力于通过鼓励建设慢行系统、提倡机动车“油改电”等手段,实现运输碳排放的控制。研究发现,单一运输方式对货运碳排放总量的控制具有局限性,但限于国外运输企业的非公益性等因素,其运输政策忽略了从国家层面强制推动运输结构调整对可持续发展的重要作用。因此,可以充分发挥我国对运输全行业能够实现统一规划的管理体制优势,制定各种运输方式协调部署的运输结构调整政策。(2)考虑不同运输方式对货运碳排放总量变化的直接效应,建议通过发挥不同运输方式的技术经济比较优势,优化运输结构,具体举措包括:一是要提高铁路、水路的运输效率和货运服务质量,稳定铁路和水路在大宗货物市场中占有的份额;二是充分发挥铁路和水运的低成本、大运量的优势,采用集装化运输模式来吸引零散货物市场;三是公路应当有效利用其“门到门”的运输服务特点,重点打通货物运输的最后一公里,满足市场需求;四是民航应当发挥“日行千里”的超长距离服务优势,将空间位移转化为经济效益。(3)考虑不同运输方式对货运碳排放总量变化的间接效应,建议通过提高不同运输方式的组合效率,倡导多式联运。国家在 2019 年发布了关于加快铁路专用线建设的指导意见,提出了“到 2020 年,一批铁路专用线开工建设,沿海主要港口、大宗货物年运量 150 万吨以上的大型工矿企业、新建物流园区的铁路专用线接入比例均达到 80%,长江干线主要港口基本引入铁路专用线”的具体要求,用以提高不同运输方式之间的联接运水平17。应当充分运用多式联运基础设施,推动货物运输向低碳排放的铁路、水路有序转移。(4)面向 2030 年实现碳达峰和 2060 年实现碳中和的发展目标建议从国家层面科学制定货运结构调整年度控制方案18。结合本文的研究成果,并充分考虑货运行业对国民经济的基础性支撑作用和推进“双碳”工作的滞后性,从不同运输方式的基础设施规模、低碳装备研发、运量规模、运量分担率等角度,分别设定合理可行的量化的年度目标。在此基础上,进一步完善货运碳排放控制的年度考核机制,对未能通过考核的单位和个人进行惩戒,对达到或超额完成考核工作的单位和个人给予一定的激励,确保政策的有效落实。参考文献:1Yu Y,Li S Q,Sun H P,et al.Energy Carbon Emission Reduction of Chinas Transportation Sector:An Input-output ApproachJ.Economic Analysis and Policy,2021,69(1):378-393.2IPCC.Climate Change 2013:The Physical Science Basis-Contribution of Working Group to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change M.Cambridge:Cambridge University Press,2013:866-871.3刘建国,朱跃中,田智宇.“碳中和”目标下我国交通脱碳路径研究J.中国能源,2021,43(5):421基于通径分析的货运碳排放多通道化影响研究6-12,37.4Wang B,Sun Y F,Chen Q X,et al.Determinants Analysis of Carbon Dioxide Emissions in Passenger and Freight Transportation Sectors in ChinaJ.Structural Change and Economic Dynamics,2018,47(4):127-132.5lengin F,Ik M,Ekici ,et al.Policy Developments for the Reduction of Climate Change Impacts by the Transportation SectorJ.Transport Policy,2018,61(1):36-50.6郑宇婷,赵碧玲.亚太地区航空公司能源效率与环境效率研究J.武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2020,42(5):446-452.7Leach F,Kalghatgi G,Stone R,et al.The Scope for Improving the Efficiency and Environmental Impact of Internal Combustion EnginesJ.Transportation Engineering,2020,1(1):100005.8Ren L,Zhou S,Ou X M.Life-cycle Energy Consumption and Greenhouse-gas Emissions of Hydrogen Supply Chains for Fuel-cell Vehicles in ChinaJ.Energy,2020,209(20):118482.9杨庆勇.氢燃料在船舶上的应用分析J.青岛远洋船员职业学院学报,2020,41(4):41-44,59.10 Desta M,Lee T,Wu H.Well-to-wheel Analysis of Energy Use and Greenhouse Gas Emissions of Acetone-butanol-ethanol from Corn and Corn StoverJ.Renewable Energy,2021,170(8):72-80.11四川省机场集团有限公司.天府国际机场现代化综合交通枢纽规划M.成都:四川科学技术出版社,2022:278-285.12任南琪,许志成,鲁垠涛,等.铁路运营期碳排放特征及减排路径思考J.铁道标准设计,2022,66(7):1-6.13Dharmala N,Kholod N,Chaturvedi V,et al.,Win-win Transportation Strategies for India:Linking Air Pollution and Climate MitigationJ.Energy and Climate Change,2022,1(3):100072.14李心怡,赵瑞嘉,高成男,等.中国民航运输碳排放解耦分析和达峰预测J.环境污染与防治,2022,44(6):729-733.15陈良潮,郭佳凝,万家豪,等.中国民航运输碳排放影响因素分解分析J.中国集体经济,2022,(19):84-86.16Eggleston H S,Buendia L,Miwa K,et al.IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas InventoriesM.Hayama:Institute for Global Environmental Strategies,2006.17中华人民共和国中央人民政府.关于加快推进铁路专用线建设的指导意见 EB/OL.(2019-09-18)2022-06-30.http:/ D J,Liang Q C,Zhan S G,et al.Using Energy Consumption Constraints to Control the Freight Transportation Structure in China(2021-2030)J.Energy,2023,262(1):125512.521西南交通大学学报(社会科学版)Research on the Multi-channel Impact ofFreight Carbon Emissions Based on Path AnalysisLIANG Qichen,PENG Hong,CHEN Yaxin,ZHUANG DaiwenAbstract:The rapid development of Chinas economy will produce greater demand for freight,and will also bring the continuous growth of freight carbon emissions.Starting from the analysis of the influencing factors of changes in freight carbon emissions,it is of great significance to find an effective sustainable development path for the freight industry to promote the realization of national carbon peak and carbon neutrality goals.Considering the multi-channel influence of different modes of transportation on the change of freight carbon emissions,based on the scientific measurement of freight carbon emissions,a path analysis model can be established to quantitatively analyze the direct and indirect effects of different modes of transportation on the change of freight carbon emissions.The results show that:on the one hand,highways and civil aviation are the main growth factors of freight carbon emissions.They have a greater direct increase effect on freight carbon emissions,and their indirect reduction effect has a limited buffer effect on their overall increase effect.On the other hand,railway and waterway are the main control factors of freight carbon emissions.Although the direct reduction effect of railway on freight carbon emissions is weaker than that of waterway,the indirect increase effect of waterway on freight carbon emissions is much stronger than that of railway.Therefore,the overall reduction effect of the railway is the strongest.Key words:freight transportation;transportation structure;carbon emissions;sustainable development;carbon neutrality;transportation economy;transportation planning(责任编辑:叶光雄)621