方晨晨,蔣惠園,王艷秋,陳瓊?cè)?/p>

(武漢理工大學(xué) 交通學(xué)院,湖北 武漢 430063)

目前,中國(guó)正在推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展和沿江地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展,同時(shí)注重區(qū)域協(xié)調(diào)和生態(tài)文明建設(shè)。交通運(yùn)輸業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè),也是碳排放占比第一、能源消耗第二大產(chǎn)業(yè),其發(fā)展勢(shì)必加劇碳排放,導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境破壞。實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放協(xié)調(diào)發(fā)展已成為不容忽視的問(wèn)題。

已有學(xué)者通過(guò)傳統(tǒng)計(jì)量模型對(duì)交通運(yùn)輸與碳排放關(guān)系進(jìn)行了研究,如吳繼貴、蔡婉華等分別采用VAR、PVAR模型對(duì)交通運(yùn)輸、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和碳排放的互動(dòng)作用進(jìn)行了研究,李靈杰等采用STIRPAT模型和馬爾科夫鏈分析了交通運(yùn)輸與碳排放的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律,陳思茹等通過(guò)RAM模型分析了交通運(yùn)輸行業(yè)經(jīng)濟(jì)、碳排放及聯(lián)合效率的分布特征和變動(dòng)規(guī)律?？偨Y(jié)以上研究結(jié)論,交通運(yùn)輸對(duì)碳排放的刺激總體表現(xiàn)為倒U形收斂路徑,碳排放對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)的短期發(fā)展貢獻(xiàn)效應(yīng)突出；東中西的交通運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)效率、碳排放效率呈現(xiàn)梯度分布特性,交通運(yùn)輸與碳排放具有較強(qiáng)的互動(dòng)作用。耦合理論不僅能評(píng)價(jià)系統(tǒng)之間的互動(dòng)作用強(qiáng)弱,還能評(píng)價(jià)作用的協(xié)調(diào)狀態(tài)。戢曉峰、汪德根等針對(duì)公路運(yùn)輸系統(tǒng)與城鎮(zhèn)化發(fā)展,余菲菲等針對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和交通系統(tǒng),蔣玲茜等針對(duì)縣域交通優(yōu)勢(shì)度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了耦合協(xié)調(diào)度分析；姜磊、李雪松等分別對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展－資源稟賦－生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)－社會(huì)－環(huán)境進(jìn)行了耦合協(xié)調(diào)度分析。上述耦合研究多集中在交通運(yùn)輸和碳排放各自系統(tǒng),且多為交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展或碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系上,缺少對(duì)交通運(yùn)輸與碳排放作用關(guān)系的研究。事實(shí)上,交通運(yùn)輸與碳排放具有較大互動(dòng)作用。該文以2005—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),引入耦合理論,分析交通運(yùn)輸發(fā)展與碳排放耦合協(xié)調(diào)程度。

1 耦合關(guān)系與模型

1.1 交通運(yùn)輸與碳排放耦合關(guān)系

耦合作為一種動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系,指2個(gè)或2個(gè)以上系統(tǒng)之間或某一系統(tǒng)內(nèi)部要素之間互動(dòng)作用和影響的整個(gè)過(guò)程。交通運(yùn)輸快速發(fā)展加劇了碳排放,同時(shí)受到日益嚴(yán)峻的碳排放約束,兩系統(tǒng)間互動(dòng)作用,屬于耦合范疇。一方面,交通基礎(chǔ)設(shè)施供給為交通運(yùn)輸運(yùn)行提供必要條件,帶動(dòng)居民出行需求和貨物運(yùn)輸需求增長(zhǎng),運(yùn)輸?shù)墓┙o和需求反映交通運(yùn)輸發(fā)展水平,影響碳排放數(shù)量。單位生產(chǎn)總值消耗的能源是能源利用效率的反映,影響碳排放效率。另一方面,日益嚴(yán)峻的能源短缺和環(huán)境污染制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展,并促使相關(guān)部門(mén)制定政策,進(jìn)行交通需求管理、調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、提高能源利用效率。過(guò)去一段時(shí)間,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸發(fā)展是以能源消耗、環(huán)境污染為代價(jià),碳排放作為環(huán)境污染的重要指標(biāo),實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸與碳排放系統(tǒng)相協(xié)調(diào),對(duì)于推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

1.2 耦合協(xié)調(diào)度模型

1.2.1 耦合度

耦合度是描述系統(tǒng)或系統(tǒng)內(nèi)部要素之間互動(dòng)作用、彼此影響程度的參數(shù),其函數(shù)表達(dá)如式如下：

式中：CD為耦合度,CD∈[0,1],其值越大,表明系統(tǒng)之間耦合度越大,系統(tǒng)之間的發(fā)展從無(wú)序逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橛行?；Xi為系統(tǒng)i的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。

根據(jù)交通運(yùn)輸系統(tǒng)和碳排放系統(tǒng)兩者關(guān)系構(gòu)建兩系統(tǒng)耦合度模型加下：

式中：f(t)、f(c)分別為交通運(yùn)輸系統(tǒng)和碳排放系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù),通過(guò)線性加權(quán)法計(jì)算。

設(shè)tij為交通運(yùn)輸系統(tǒng)中i省的j指標(biāo),則i省的交通運(yùn)輸系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)f(ti)按下式計(jì)算：

為使評(píng)價(jià)權(quán)重更具客觀性,采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重。

1.2.2 耦合協(xié)調(diào)度

協(xié)調(diào)是2個(gè)或2個(gè)以上系統(tǒng)或系統(tǒng)內(nèi)部要素之間一種良性的互動(dòng)關(guān)系,并且是這種良性關(guān)聯(lián)性持續(xù)發(fā)展的集中體現(xiàn)。但耦合度僅能反映兩系統(tǒng)互動(dòng)作用程度的大小,互動(dòng)作用大可能是良性關(guān)系也可能是惡性關(guān)系。耦合協(xié)調(diào)度兼顧了互動(dòng)作用大小和協(xié)調(diào)水平兩個(gè)分析維度。為更好地反映兩系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平,構(gòu)建交通運(yùn)輸系統(tǒng)與碳排放系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度模型如下：

式中：CCD為耦合協(xié)調(diào)度；F(t,c)為系統(tǒng)綜合協(xié)調(diào)系數(shù)；α和β為待定系數(shù),考慮到交通運(yùn)輸與碳排放協(xié)調(diào)過(guò)程中兩者具有相同的地位,且作用程度相同,令α＝β＝0.5。

為更好地理解交通運(yùn)輸與碳排放協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r,以十分法對(duì)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)等級(jí)進(jìn)行劃分(見(jiàn)表1)。

表1 耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分

2 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)測(cè)算

2.1 指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

根據(jù)交通運(yùn)輸與碳排放的耦合關(guān)系,參考相關(guān)研究成果,從運(yùn)輸供給、運(yùn)輸需求和能源利用效率三方面選取7個(gè)交通運(yùn)輸系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo),由于航空與管道運(yùn)輸數(shù)據(jù)獲取難度大且對(duì)碳排放系統(tǒng)作用較小,不予以考慮；從數(shù)量狀態(tài)選取人均碳排放、排放密度、排放強(qiáng)度、碳生產(chǎn)力作為碳排放系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo),考慮到僅從數(shù)量狀態(tài)不能真實(shí)反映碳排放情況,引入碳排放效率狀態(tài)。由此構(gòu)建的交通運(yùn)輸與碳排放綜合評(píng)價(jià)體系見(jiàn)表2。

表2 交通運(yùn)輸-碳排放綜合評(píng)價(jià)體系

能源強(qiáng)度表示單位生產(chǎn)總值所需消耗的能源,為交通運(yùn)輸業(yè)消耗的標(biāo)準(zhǔn)煤與交通運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)總值的比值；碳排放總量根據(jù)全社會(huì)能源消耗數(shù)據(jù)及IPCC公布的碳排放因子,通過(guò)式(6)累加各能源碳排放量得到。

2.2 碳排放效率測(cè)算

碳排放效率廣義上表示單位碳排放帶來(lái)的生產(chǎn)效益。考慮到從單要素角度評(píng)價(jià)碳排放效率不全面,從全要素角度進(jìn)行測(cè)算。DEA方法可用于全要素即多項(xiàng)投入與多項(xiàng)產(chǎn)出的效率評(píng)估,且不受投入、產(chǎn)出量綱的影響,在效率評(píng)估中應(yīng)用廣泛。但傳統(tǒng)的DEA忽視了投入、產(chǎn)出變量松弛性問(wèn)題,且不能處理具有非期望產(chǎn)出(二氧化碳)問(wèn)題。同時(shí),為進(jìn)一步區(qū)分碳排放效率值為1的DMU,構(gòu)建考慮非期望產(chǎn)出的Super－SBM模型：

式中：ρ為碳排放效率；s－和sb分別為投入、非期望產(chǎn)出的冗余；sg為期望產(chǎn)出的不足。

以資本、勞動(dòng)力、能源3個(gè)指標(biāo)變量作為投入變量,地區(qū)GDP作為期望產(chǎn)出,二氧化碳排放量作為非期望產(chǎn)出。資本數(shù)據(jù)通過(guò)永續(xù)盤(pán)存法及文獻(xiàn)[25]中計(jì)算基年資本存量的方法進(jìn)行處理,得到2005—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶九省二市的資本存量；勞動(dòng)力為各省市的年末從業(yè)人數(shù)；能源為能源消費(fèi)總量；期望產(chǎn)出GDP通過(guò)平減指數(shù)轉(zhuǎn)換成2005年不變價(jià)格,調(diào)整為實(shí)際GDP；非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量通過(guò)2.1節(jié)所述方法得出。

3 測(cè)算結(jié)果與分析

3.1 碳排放效率分析

通過(guò)Max Dea7軟件,采用式(7),分別在CRS與VRS條件下得到碳排放綜合技術(shù)效率與純技術(shù)效率,相除得到規(guī)模效率。綜合技術(shù)效率是表示決策單元效率高低的綜合指標(biāo),受決策單元的管理、技術(shù)水平及規(guī)模等因素影響；純技術(shù)效率是指在一定規(guī)模水平下受自身管理和技術(shù)水平等因素影響的效率；規(guī)模效率指受生產(chǎn)規(guī)模影響的效率。2005—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放三類(lèi)效率的均值見(jiàn)圖1。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2005—2016年碳排放效率平均值

從綜合技術(shù)效率來(lái)看,僅湖南、江西、江蘇、浙江和上海的效率值達(dá)到1以上,處于生產(chǎn)前沿面,且其純技術(shù)效率處于1以上,說(shuō)明碳排放純技術(shù)效率拉動(dòng)了綜合技術(shù)效率,技術(shù)進(jìn)步在提升碳排放效率上具有關(guān)鍵作用。綜合技術(shù)效率未達(dá)到1的省市中,云南、重慶、貴州的純技術(shù)效率大于1且高于規(guī)模效率,說(shuō)明規(guī)模效率限制了碳排放效率,需擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模；而四川、湖北、安徽的純技術(shù)效率未達(dá)到1且低于規(guī)模效率,說(shuō)明純技術(shù)效率限制了碳排放效率,需提高自身管理、技術(shù)水平,從而提高碳排放效率。

3.2 交通運(yùn)輸與碳排放綜合情況分析

以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2005—2016年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過(guò)熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,按式(3)分別得到2005—2016年各省市交通運(yùn)輸系統(tǒng)與碳排放系統(tǒng)的綜合指數(shù)(見(jiàn)圖2、圖3)。為更好地分析地緣差異,將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶分為上中下游,其中上游包括云南、四川、重慶、貴州,中游包括湖北、湖南、江西、安徽,下游包括江蘇、浙江、上海。

圖2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸系統(tǒng)的綜合指數(shù)

圖3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放的綜合指數(shù)

從圖2可看出：2005—2016年,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市交通綜合指數(shù)變化趨勢(shì)有所差異,下游省市交通運(yùn)輸綜合指數(shù)總體高于上中游省市,且上游省市維持較穩(wěn)定的趨勢(shì),中游省市呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì),下游省市則有所下降。江蘇交通運(yùn)輸綜合指數(shù)處于較高水平,維持在0.60左右；貴州及重慶則處于較低水平,維持在0.150左右；安徽交通運(yùn)輸綜合指數(shù)增長(zhǎng)最快。

從圖3可看出：2005—2016年,總體上長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市碳排放綜合指數(shù)呈先增長(zhǎng)后下降趨勢(shì)。中游省市碳排放綜合指數(shù)高于上游和下游省市；四川、重慶碳排放綜合指數(shù)低于其他省市；江西省高于其他省市,但下降幅度最大；云南省呈較大增長(zhǎng)趨勢(shì),在2011年開(kāi)始回落。

根據(jù)交通運(yùn)輸與碳排放系統(tǒng)的指標(biāo)類(lèi)型,交通運(yùn)輸綜合指數(shù)與碳排放綜合指數(shù)均為越大越優(yōu)型,即指數(shù)越大,交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平越高或產(chǎn)生更大效益的同時(shí)產(chǎn)生更少碳排放。上述計(jì)算結(jié)果說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸業(yè)正不斷發(fā)展,水平越來(lái)越高；各省市碳排放系統(tǒng)綜合指數(shù)呈下降趨勢(shì),減排形勢(shì)依然嚴(yán)峻。

3.3 耦合協(xié)調(diào)性分析

根據(jù)式(2)計(jì)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶九省二市2005—2016年交通運(yùn)輸系統(tǒng)與碳排放系統(tǒng)間的耦合度,結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 2005—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放的耦合度

從表3可看出：耦合度平均值在0.920以上,耦合程度大,說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶九省二市交通運(yùn)輸與碳排放存在較強(qiáng)的互動(dòng)作用。

為更進(jìn)一步研究?jī)上到y(tǒng)互動(dòng)作用的好與壞,從時(shí)間演化和空間分布兩方面比較耦合協(xié)調(diào)度差異。

3.3.1 時(shí)間演化特性

2005—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放耦合協(xié)調(diào)度隨時(shí)間的變化見(jiàn)圖4。從表4可看出：2005—2016年,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降趨勢(shì),總體處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)與中級(jí)協(xié)調(diào)之間。2005—2010年,耦合協(xié)調(diào)度呈遞增趨勢(shì),增長(zhǎng)范圍為0～0.150,波動(dòng)較小；2010—2016年,耦合協(xié)調(diào)度呈遞減趨勢(shì),至2016年下降到2005年的水平。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放的耦合協(xié)調(diào)度不升反降,交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展水平與節(jié)能減排力度還有待提高。

圖4 2005—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)間演化

3.3.2 空間分布特性

考慮到2005、2010、2015年為國(guó)家“五年計(jì)劃”末,2016年距當(dāng)前最近(考慮數(shù)據(jù)可得性),以這4個(gè)年份為代表年份,通過(guò)Arcgis分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶九省二市交通運(yùn)輸與碳排放耦合協(xié)調(diào)度空間分布,結(jié)果見(jiàn)圖5。

圖5 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放耦合協(xié)調(diào)度的空間分布

從圖5可看出：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中下游省市交通運(yùn)輸與碳排放的耦合協(xié)調(diào)度比上游省市高。2005—2015年,上游省市總體處于瀕臨失調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)之間,中游省市處于初級(jí)協(xié)調(diào)和中級(jí)協(xié)調(diào)之間,下游省市處于中級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)；重慶市一直處于失調(diào)狀態(tài),云南省處于增長(zhǎng)狀態(tài),其余省市均為先增長(zhǎng)后下降狀態(tài),但變化幅度不大。至2016年,九省二市耦合協(xié)調(diào)度均有所下降,除四川、重慶處于失調(diào)狀態(tài)外,其余省市均處于協(xié)調(diào)狀態(tài)；中游省市中湖南省的耦合協(xié)調(diào)度最高,為0.730,處于中級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)；下游省市中上海市的協(xié)調(diào)水平最低,為0.527,處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)狀態(tài)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸與碳排放兩系統(tǒng)多數(shù)省市呈耦合良性態(tài)勢(shì),少數(shù)省市尚未達(dá)到臨界水平,且各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平存在差異。

4 結(jié)論與建議

根據(jù)2005—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)據(jù)對(duì)交通運(yùn)輸與碳排放進(jìn)行耦合分析,得到以下主要結(jié)論：1)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放效率存在差異,多數(shù)省市綜合技術(shù)效率未達(dá)到有效,需從管理、技術(shù)和規(guī)模上提高碳排放效率。2)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游省市交通運(yùn)輸發(fā)展水平高于上中游省市,中游省市交通運(yùn)輸正穩(wěn)步發(fā)展；碳排放綜合指數(shù)呈先增長(zhǎng)后下降趨勢(shì),長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排形勢(shì)依然嚴(yán)峻。3)交通運(yùn)輸與碳排放的耦合度大,兩者存在較大的互動(dòng)作用；兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度在時(shí)間上先增后減,在空間上各省市存在差異,上游省市低于中下游省市。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸與碳排放協(xié)調(diào)發(fā)展的形勢(shì)依然嚴(yán)峻,上游省市在交通運(yùn)輸發(fā)展和減少碳排放方面均有較大提升空間,中下游省市則應(yīng)注重提高碳排放效率,減少碳排放。在交通強(qiáng)國(guó)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)發(fā)展的引導(dǎo)下,未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施將不斷完善,交通運(yùn)輸規(guī)模將持續(xù)擴(kuò)大。為保護(hù)環(huán)境、減少碳排放,交通運(yùn)輸需改變以往以環(huán)境污染為代價(jià)的發(fā)展模式,從綠色交通著手,調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu),加強(qiáng)對(duì)清潔能源的利用,并加快節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新,在實(shí)現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí),提高能源利用效率和碳排放效率。