物流业碳排放评估及其影响因素分析——以江苏省为例.pdf

特 色 产 业INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究79作者简介：朱怡俊，女，江苏苏州人，硕士研究生在读；研究方向：物流与供应链管理。物流业碳排放评估及其影响因素分析以江苏省为例朱怡俊（上海第二工业大学经济与管理学院，上海 201209）摘要：随着经济的发展，物流业作为复合型产业迅速发展起来，碳排放量也随之上升，从而影响了环境质量，因此控制碳排放对实现低碳减排目标具有重要意义。以江苏省为例，使用 IPCC 碳排放系数法测算物流业的碳排放量，并基于环境库兹涅茨曲线探索江苏省物流业碳排放量与物流业产值之间的关系，然后根据曲线理论判断出目前江苏省物流业所处的发展阶段，再通过 ARIMA 模型预测江苏省物流业未来五年碳排放量，利用LMDI 模型研究影响物流业碳排放量的因素，最后根据分析结果对未来江苏省物流业如何发展低碳物流提出有针对性的意见。关键词：物流业；碳排放；ARIMA 模型；LMDI 模型一、引言改革开放以后，随着中国的经济快速发展，二氧化碳排放量不断增加，低碳化发展成为共识。江苏省位于我国东部，拥有丰富的资源并且得到政府的大力支持，物流业才得以快速发展。但是我国的物流业总体发展形势还比较粗犷，物流成本高效率低，从而导致了能源的过度消耗。2021 年 8月江苏省“十四五”现代物流业发展规划提出要提升物流的绿色化、智能化及国际化水平，建设绿色安全的现代物流体系。对于二氧化碳的评估国内外不少学者做了大量的研究，目前暂无统一的权威公式，徐卫赣（2021）利用碳排放因子法对物流业的碳排放量评估，然后对我国物流业碳排放量的效率提出评价1。李研（2021）通过运用 SBM-DEA 模型对我国物流业的效率水平做出估计2。刘渝等人（2018）根据IPCC 碳排放系数法测算出在 2007 年到 2013 年这 6 年我国30 个省物流业的碳排放量3。对于影响因素的研究，何景师（2021）利用 SBM 模型和 Malmquist 指数分析了绿色物流效率变动的趋势，用 Tobit模型来分析物流效率的影响因素4。李玉敏（2016）主要研究中国的碳排放量，他利用 LMDI 模型对中国的碳排放的变化进行分解，研究发现碳排放主要产生在物流业这个部门5。夏炎等（2009）用能源投入产出可比价序列表以及 SDA 结构分解法将能源强度指标分解成 5 个影响因素然后进行因素分解分析6。因此本文将根据现有的数据选择碳排放系数法来计算江苏省二氧化碳的排放量以及使用 LMDI 模型进行影响因素的分析。二、江苏省物流业碳排放现状（一）江苏省物流业产值随着我国的经济发展，江苏省物流业的生产总值在逐年增加，2021 年江苏省地区的生产总值达到 116364.20 亿元，人均地区生产总值为 137039 元，其中物流业的生产总值是3466.23 亿元，从 2000 年的 557.37 亿元到 2010 年的 1768.30亿元再到 2021 年的 3466.23 亿元，年均增长率为 1.02%，从整体看来江苏省物流业产值呈现逐年递增状态。（二）江苏省物流业产值和碳排放拟合分析利用 SPSS26.0 软件研究江苏省物流业碳排放量和物流业产值之间的关系，因变量是二氧化碳的排放量，自变量是物流业产值，然后对这些数据依次做一元线性方程、二次多项式和三次多项式的曲线拟合。由曲线拟合得出，一元线性方程、二次多项式和三次多项式的曲线拟合这三个模型都通过了 F 检验，因此都具有研究意义。R2代表相关系数，反映出拟合程度，相关系数越大拟合程度就越高，因此三次多项式的模型的拟合效果最佳，相关系数为 0.969。因此得出公式如下：特 色 产 业产业创新研究 2023.6 第12 期80 Y=-132.078+0.916X+5.46*10-8X3（1）图 1 碳排放量与物流业产值拟合图回归方程可以通过环境库兹涅茨曲线来分析目前江苏省物流业碳排放量与物流业产值的关系，此曲线的形态图取决于模型参数的系数大小，因此可以得出江苏省物流业碳排放量与物流业产值的关系可以近似看成直线型，说明了江苏省物流业碳排放量呈现出上升趋势。三、碳排放测算及预测（一）测算模型运输是物流的主要活动，然而运输需要天然气、电力以及化石燃料等来为其提供动力，碳排放和物流活动有着密切的关系。因此碳排放量可以通过能源消耗量乘以折标准煤系数再乘以碳排放系数得到。江苏省物流业的能源消耗主要在汽油、柴油、煤油、原油、电力等方面，选取 2000-2021 之间的数据，测算过程中所涉及的数据来源于中国能源统计年鉴，碳排放系数和折标准煤系数是固定值，根据 IPCC 的假定，可以利用如下公式：C=iCi=i i*Ri*Ei（2）其中，i 代表某种能源，C 表示总的二氧化碳排放量，Ci表示某种能源 i 的碳排放量，i是指某种能源 i 的碳排放系数，Ri表示折标准煤系数，Ei表示某种能源 i 的消耗量。i是指某种能源 i 每吨标准煤的碳排放系数。（二）测算结果碳排放量的测算结果利用查找到的数据以及列出的相关公式得出，具体结果如表 1：从表 1 中可以看出，20002021 这段时间，江苏省物流业碳排放量在整体上是呈现出上升趋势的，从 2000 年到2004 年碳排放量从 191.34 万吨上升到 477.57 万吨，这期间波动幅度最大，2005 年有小幅度的上升，碳排放量为 489.05万吨，从 2005-2021 期间，碳排放量也是呈现上升趋势。（三）碳排放预测ARIMA 模型也称差分自回归移动平均模型，其模型公式如下：yt=1yt-1+2yt-2+pyt-p+t-1t-1-2t-2-qt-q（3）其中参数 t 代表序号，参数 1，2p代表自回归系数，参数 1，2代表移动平均系数。通过 ADF 单根检验发现此数据为不平稳数据，将其进行多次差分处理直到为平稳序列，然后观察检验残差序列为白噪声序列，最后确定模型为 ARIMA（0，1，0）。最后使用此模型来进行预测分析，通过 ARIMA 模型，预测 2022 至 2026 年的碳排放量分别为1386.93、1441.28、1495.62、1549.97、1604.31 万吨。四、物流业碳排放影响因素分析（一）影响因素模型利用 LMDI（LogarithmicMeanDivisiaIndex）模型来研究物流业碳排放的影响因素，它在分解被研究对象后不会存在残差，而且可以使用加法分解或者是乘法分解，把原来的式子分解成一个个简单的分式子，模型分解公式如下：表 1 20002021 年江苏省碳排放总量年份二氧化碳排放量（万吨）年份二氧化碳排放量（万吨）2000191.342011801.402001251.162012871.462002292.892013936.342003386.7920141011.742004477.5720151041.052005489.0520161070.312006521.8620171122.402007571.9520181184.012008645.0320191224.142009671.5220201283.072010762.1320211332.59特 色 产 业INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究81Ct=iCit=i CtiEtiEtiEtEtststY tY t（4）其中：Fit=C1ti/Eti（5）；Rti=Eti/Et（6）U t=E t/S t（7）；N t=St/Y t（8）C t=i FitRit*U t*N t*Y t（9）C=C t-C 0=CF+CR+CU+CN+CY（10）CF=i i*lnFitFi0（11）；CR=i i*lnRitRi0（12）CU=i i*lnU tU 0（13）；CN=i i*lnN tN 0（14）CY=i i*lnY tY 0（15）；i=Cit-Ci0lnCit-lnCi0（16）（二）因素分析结果根据公式可以计算出每个影响因素对碳排放量所做出的贡献值。其中（Fit）表示每年的碳排放系数，该值保持不变，所以（Fit）的贡献值为 0。其他几个影响因素：能源结构效应 CR、技术进步效应 CU、物流需求效应 CN和经济发展效应 CY的贡献值结果如图 1 所示：图 2 因素分解结果因素分解法它能够具体确定每个影响因素的变化对所研究对象总体变化的效应值，影响程度的强弱可以通过得出的数据来分析，然后反映出研究对象之间的联系，这是一种特殊的统计方法。分析图 2 可知，江苏省物流业二氧化碳排放量增加的主要原因是经济快速发展，经济发展主要靠第三产业，第三产业包括交通运输业、服务业、农业等部门，第三产业是衡量市场经济发展水平的重要标志；其次能源结构和技术进步对碳排放量的增加略微有点促进作用，毕竟物流技术还不够成熟，物流业所消耗的能源主要是煤炭、燃油之类的高消耗能源，很少有清洁能源、风能以及太阳能等能源的使用，所以在能源结构方面还有很大的优化空间，而物流需求这个影响因素在一定程度上能够减少二氧化碳的排放。五、物流业低碳发展的建议（一）优化能源结构优化能源结构，大力推广使用清洁能源，使得清洁能源成为各能源中的重点，从而降低物流业二氧化碳的排放。同时政府要继续加大对海洋能、风能、生物能等清洁能源的投资力度，加大使用清洁能源的宣传力度，利用自然能不仅能缓解非再生能源的枯竭问题，而且还能促进物流业低碳发展。（二）开发并且利用低碳物流技术必须对物流技术做进一步的改进，比如各个物流企业要提升自己的创新能力，摆脱对高碳性技术依赖，要引进先进的设备从而提高利用率，利用自动引导车，AGV 小车等，进一步推进无人化技术，近年来有很多物流企业推进无人机运输，这样不仅可以实现低碳，也可以提高物流运输的效率，总之要根据自身需求调整企业的战略。（三）调整经济发展模式为了加快物流业的发展，物流业的基础设施建设以及后续的维护是关键的一步，这也会影响到经济的发展，如果只依靠物流业自身的改变，很难有效改善基础设施目前的状况，这就需要物流业和其他经济产业部门合作，从全局出发，考虑到不同部门的需求，然后合理共建江苏省物流基础设施，共同为了物流业的低碳发展而奋斗。参考文献：1 徐卫赣.低碳背景下我国省域物流业碳排放效率评价研究 D.无锡：江南大学，2021.2 李妍，孙振清.碳排放约束下我国物流业运行效率测算及其影响因素分析 J.商业经济研究，2021（08）：75-78.3 刘渝，李莱.中国各省物流业碳排放的脱钩及影响因素研究 J.环境科学与技术，2018，41（05）：177-181.4 何景师，王术峰，徐兰.碳排放约束下我国三大湾区城市群绿色物流效率及影响因素研究 J.铁道运输与经济，2021，43（08）：30-36.5 李玉敏，张友国.中国碳排放影响因素的空间分解分析J.中国地质大学学报（社会科学版），2016，16（03）：73-85.6 夏炎，杨翠红，陈锡康.基于可比价投入产出表分解我国能源强度影响因素 J.系统工程理论与实践，2009，29（10）：21-27.