諸立超，甄偉，劉昭然

(1.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，a.工商管理學(xué)院，b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院，杭州310018；2.國家發(fā)展和改革委員會(huì)綜合運(yùn)輸研究所，北京100038)

0 引言

伴隨我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)快速發(fā)展，作為派生需求的交通運(yùn)輸業(yè)也實(shí)現(xiàn)了顯著增長，并消耗了大量能源。2019年，交通運(yùn)輸業(yè)直接能耗4.39億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占全社會(huì)能耗的9.01%，近20年年均增幅達(dá)8.10%，高于全社會(huì)能耗增速。特別是貨運(yùn)業(yè)，貢獻(xiàn)了交通運(yùn)輸業(yè)75%的能耗[1]，若考慮上游環(huán)節(jié)間接能耗，貨運(yùn)能耗將更高。根據(jù)發(fā)達(dá)國家貨運(yùn)能耗增長趨勢和我國資源稟賦，我國貨運(yùn)能耗在未來較長一段時(shí)間內(nèi)仍將持續(xù)增長[2]。雖然能效改善和技術(shù)進(jìn)步有助于貨運(yùn)節(jié)能，但由于需求增長和回彈效應(yīng)[3]，貨運(yùn)業(yè)自2000年以來取得的節(jié)能進(jìn)步有限?？紤]到貨運(yùn)節(jié)能對(duì)于早日實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”“碳中和”的顯著貢獻(xiàn)，國家十四五規(guī)劃和十九屆五中全會(huì)將貨運(yùn)節(jié)能問題上升至國家戰(zhàn)略高度。

具體而言，貨運(yùn)能耗受供給側(cè)和需求側(cè)雙重因素影響。供給側(cè)視角，運(yùn)輸鏈單位運(yùn)量能耗受全程運(yùn)輸所有直接耗能設(shè)備和作業(yè)影響，包括貨運(yùn)設(shè)備能耗效率、標(biāo)準(zhǔn)化水平、能源類型[4]和運(yùn)輸組織[5]；同時(shí)，運(yùn)輸鏈上游產(chǎn)業(yè)的間接能耗也不可忽視。其中，運(yùn)輸鏈?zhǔn)侵肛浳飶钠瘘c(diǎn)至終點(diǎn)間的短駁運(yùn)輸、干線運(yùn)輸、裝卸和倉儲(chǔ)等環(huán)節(jié)的整合。然而，既有研究很少從生命周期視角測算貨運(yùn)能耗，且大多僅考慮干線運(yùn)輸能耗[6]，不利于準(zhǔn)確評(píng)估貨運(yùn)對(duì)環(huán)境的全過程影響[7]。需求側(cè)視角，運(yùn)輸鏈屬性[8]、決策者屬性和貨物屬性[9]等差異會(huì)影響微觀層面決策者在各類貨運(yùn)情景中的運(yùn)輸鏈選擇結(jié)果，導(dǎo)致宏觀層面各運(yùn)輸鏈運(yùn)量分配變化，由于各運(yùn)輸鏈單位運(yùn)量能耗不同，運(yùn)量分配變化會(huì)引發(fā)貨運(yùn)整體能耗變化。但是，學(xué)者們多關(guān)注運(yùn)輸鏈屬性對(duì)運(yùn)量分配的影響，對(duì)確定關(guān)鍵影響因素及其對(duì)貨運(yùn)能耗影響的研究有待深化。

綜上，本文旨在構(gòu)建貨運(yùn)能耗測度和節(jié)能潛力分析框架，量化供需雙重因素對(duì)貨運(yùn)通道能耗的貢獻(xiàn)，并分析各因素節(jié)能潛力。鑒于不同區(qū)域資源稟賦及貨運(yùn)供需特征差異，且集裝箱運(yùn)輸為未來貨運(yùn)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域，本文將該框架應(yīng)用于包含公路、鐵路和水路等若干運(yùn)輸鏈的集裝箱貨運(yùn)通道。

1 框架構(gòu)建

貨運(yùn)綜合能耗由直接能耗和間接能耗構(gòu)成，直接能耗包含運(yùn)輸鏈所有活動(dòng)直接消耗的柴油和天然氣能量以及電能，而間接能耗是指運(yùn)輸鏈上游產(chǎn)業(yè)所消耗的能源。具體而言，由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)存在相互聯(lián)系，運(yùn)輸鏈各類活動(dòng)從屬區(qū)域產(chǎn)業(yè)部門單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的生產(chǎn)過程會(huì)消耗上游產(chǎn)業(yè)提供的產(chǎn)品與服務(wù)，如設(shè)施的建設(shè)維護(hù)和設(shè)備的生產(chǎn)維修等，而這些產(chǎn)品和服務(wù)的生成也會(huì)消耗一定能源，即間接能耗。綜上，貨運(yùn)綜合能耗E計(jì)算公式為

運(yùn)輸鏈屬性、決策者屬性和貨物屬性取值x及每個(gè)屬性重要程度β影響，且β為待估計(jì)參數(shù)；F為貨運(yùn)量；和分別為運(yùn)輸鏈i活動(dòng)m(m=1,…,M)完成單位運(yùn)量的直接能耗和間接能耗。本例采用的F和x為歷史數(shù)據(jù)，也可通過計(jì)量模型預(yù)測未來值，但Pi與β函數(shù)關(guān)系的確立需構(gòu)建離散選擇模型(Discrete Choice Model，DCM)。此外，運(yùn)輸鏈i活動(dòng)m完成單位運(yùn)量的直接能耗和間接能耗分別采用ASIF 法(Activitymodal structure-energy Intensity-emission Factor)[10]和EIOA 法(Environment input-output Analysis)[11]測算，兩者統(tǒng)稱混合EIO-LCA(Hybrid Economic Input-output and life Cycle Assessment)模型。其中，ASIF法綜合考慮了各運(yùn)輸鏈不同活動(dòng)完成單位運(yùn)量的直接能耗，是主流的直接能耗和碳排放測算方法，其測算結(jié)果準(zhǔn)確性主要取決于活動(dòng)分解和能耗參數(shù)的詳細(xì)程度[12]。在測算間接能耗方面，雖然ASIF 法也適用，但ASIF 法在測算過程中采用的參數(shù)多源于其他研究或地區(qū)，忽略了案例地區(qū)經(jīng)濟(jì)特征，而EIOA法所用參數(shù)均源于案例地區(qū)，更能反映案例地區(qū)貨運(yùn)產(chǎn)業(yè)部門與上游產(chǎn)業(yè)部門的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和能耗關(guān)系，確保了測算結(jié)果準(zhǔn)確性，被廣泛應(yīng)用于間接能耗和碳排放測算[13]。

1.1 貨運(yùn)能耗測度

運(yùn)輸鏈i活動(dòng)m完成單位運(yùn)量的直接能耗為

式中：Ri,m,q為完成運(yùn)輸鏈i活動(dòng)m時(shí)貨運(yùn)設(shè)備q=1,…,Q的使用比例，不同設(shè)備的作業(yè)次數(shù)和能耗強(qiáng)度分別用Zi,m,q和Tq表征；Zi,m,qTq為運(yùn)輸鏈i活動(dòng)m采用設(shè)備q完成單位運(yùn)量的直接能耗，進(jìn)而乘以設(shè)備使用比例Ri,m,q并加和得到考慮設(shè)備特征的。

由不同活動(dòng)m完成單位運(yùn)量的間接能耗組成間接能耗向量，其計(jì)算公式為

式中：e為區(qū)域產(chǎn)業(yè)直接能耗強(qiáng)度對(duì)角陣，e=diag(e1…em…eM)，其元素em可通過活動(dòng)m從屬區(qū)域產(chǎn)業(yè)部門的直接能耗Dm與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出Xm的比值獲?。粸楦鶕?jù)投入產(chǎn)出表得到的列昂惕夫逆矩陣，I和A分別為單位陣和直接消耗系數(shù)矩陣(描述了一個(gè)產(chǎn)業(yè)單位產(chǎn)出所需的另一產(chǎn)業(yè)投入)；y為根據(jù)實(shí)地調(diào)研獲取的運(yùn)輸鏈不同活動(dòng)費(fèi)用向量，y=[y1…ym…yM]T。由于EIOA 法在測算不同活動(dòng)間接能耗時(shí)未區(qū)分運(yùn)輸鏈，可根據(jù)運(yùn)輸鏈i包含的活動(dòng)m，進(jìn)一步將匹配到運(yùn)輸鏈i，即。

1.2 節(jié)能潛力分析

貨運(yùn)綜合能耗受供給側(cè)的各運(yùn)輸鏈單位運(yùn)量直接能耗和間接能耗以及需求側(cè)的各運(yùn)輸鏈運(yùn)量等3類因素影響，其節(jié)能潛力分析依次采用敏感性分析(Sensitivity Analysis，SA)、結(jié)構(gòu)路徑分析(Structural Path Analysis，SPA)和DCM。

根據(jù)SA給出直接能耗影響因素變化ΔZi,m,q(Δ代表增加或減少)對(duì)綜合能耗的定量影響，通過將Zi,m,q替換為Ri,m,q或Tq，可量化Ri,m,q或Tq變化對(duì)綜合能耗的影響，即

根據(jù)SPA 給出識(shí)別間接能耗關(guān)鍵能耗路徑的方法，結(jié)合泰勒級(jí)數(shù)近似，被分解為

貨運(yùn)量方面，采用DCM 量化運(yùn)輸鏈屬性變化對(duì)各運(yùn)輸鏈運(yùn)量及貨運(yùn)綜合能耗的影響。根據(jù)隨機(jī)效用最大化理論和隨機(jī)效用極值類I獨(dú)立同分布假設(shè)，決策者n=1,…,N在情景s=1,…,S選擇運(yùn)輸鏈i的概率為

式中：i和j均為運(yùn)輸鏈，共J條；x為運(yùn)輸鏈屬性、決策者屬性和貨物屬性取值；β為每個(gè)屬性重要程度，為待估計(jì)參數(shù)。固定效用Vn,s,i( )x,β可表示為

式中：k1為第k1個(gè)運(yùn)輸鏈屬性，共K個(gè)，詳見2.1節(jié)；k2為第k2個(gè)決策者屬性和貨物屬性，共K個(gè)，詳見2.1 節(jié)；為決策者n在情景s中所面臨的第i條運(yùn)輸鏈第k1個(gè)屬性取值；為決策者n在情景s中所面臨的第k2個(gè)決策者屬性和貨物屬性取值。運(yùn)輸鏈i的市場份額可表示為所有均值，即

有關(guān)參數(shù)β的估計(jì)過程可參考文獻(xiàn)[14]。量化不同x變化對(duì)貨運(yùn)綜合能耗影響的公式為

2 案例研究

2.1 數(shù)據(jù)簡介

本文提出的框架適用于多種空間尺度，但由于不同案例綜合能耗影響因素存在差異，各因素節(jié)能潛力也不同，為使研究結(jié)果更具現(xiàn)實(shí)意義，本文聚焦義烏至寧波出口集裝箱內(nèi)陸段貨運(yùn)通道。其中，義烏出口集裝箱可通過公路或鐵路運(yùn)輸鏈運(yùn)抵寧波出口。為測算貨運(yùn)綜合能耗，需采集3 類數(shù)據(jù)：各運(yùn)輸鏈單位運(yùn)量直接能耗、間接能耗和決策者運(yùn)輸鏈選擇行為數(shù)據(jù)。其中，間接能耗數(shù)據(jù)采集于2017年，源于每5年發(fā)布一次的浙江省投入產(chǎn)出表(最近發(fā)布為2017年)和實(shí)地調(diào)研。為匹配間接能耗數(shù)據(jù)，直接能耗數(shù)據(jù)也采集于2017年，依托實(shí)地調(diào)研和文獻(xiàn)查閱。此外，根據(jù)半結(jié)構(gòu)訪談初步確定影響決策者運(yùn)輸鏈選擇行為的因素，并采用有效設(shè)計(jì)確定運(yùn)輸鏈選擇行為調(diào)查問卷，從而提升選擇行為數(shù)據(jù)采集和建模的有效性。其中，每份問卷包含18 個(gè)假設(shè)情景，于2015年調(diào)查30 位受訪者，超過理論最少樣本量[9]，且公路和鐵路集裝箱運(yùn)量分別為874192 TEU 和11808 TEU(TEU=twentyfoot equivalent unit)。雖然選擇行為數(shù)據(jù)與能耗數(shù)據(jù)相差兩年，但決策者兩年內(nèi)偏好不會(huì)顯著變化，所構(gòu)建的DCM適用于2017年。

表1 為計(jì)算不同運(yùn)輸鏈各活動(dòng)直接能耗的相關(guān)參數(shù)，這些參數(shù)源于實(shí)地調(diào)研和針對(duì)義烏-寧波貨運(yùn)通道開展研究的文獻(xiàn)[12]，是各活動(dòng)相關(guān)設(shè)備在各種工況下長期運(yùn)作的均值，能夠比較準(zhǔn)確地反映較長時(shí)間內(nèi)(本例為1年)各運(yùn)輸鏈單位運(yùn)量的直接能耗，但不能準(zhǔn)確描述特定工況下的瞬時(shí)能耗。表2 為不同運(yùn)輸鏈各活動(dòng)單位經(jīng)濟(jì)價(jià)值所產(chǎn)生的隱含能耗量，即間接能耗強(qiáng)度，它根據(jù)義烏-寧波貨運(yùn)通道所在浙江省的投入產(chǎn)出表計(jì)算得到，同樣為1年均值，通過結(jié)合實(shí)地調(diào)研獲取的各類活動(dòng)費(fèi)用均值，能夠比較準(zhǔn)確地測算1年內(nèi)各運(yùn)輸鏈單位運(yùn)量的間接能耗。此外，本文構(gòu)建多項(xiàng)Logit 模型(Multinomial Logit，MNL)和混合Logit 模型(Mixed Logit，ML)等多種DCM進(jìn)行比選，但帶有交叉項(xiàng)的MNL模型表現(xiàn)優(yōu)于ML模型，說明決策者絕大部分異質(zhì)性可通過自身屬性和貨物屬性解釋。因此，后續(xù)分析基于帶有交叉項(xiàng)的MNL 模型，在剔除顯著性水平在0.10以上的變量后，最終模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示。模型精度ρˉ2(0)為0.654，命中率Hit Ratio為89.78%，表明模型對(duì)決策者運(yùn)輸鏈選擇行為的解釋能力很強(qiáng)，有助于準(zhǔn)確刻畫需求側(cè)影響因素變化引起的貨運(yùn)能耗變化。

表1 各運(yùn)輸鏈直接能耗參數(shù)Table 1 Direct energy consumption parameters of each transportation chain

表2 各運(yùn)輸鏈活動(dòng)間接能耗參數(shù)Table 2 Indirect energy consumption parameters of each transportation chain activity

表3 MNL模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果Table 3 Parameter estimation results of MNL model

2.2 貨運(yùn)能耗測度

根據(jù)1.1 節(jié)，測算本例貨運(yùn)綜合能耗為每年106.96萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，而公路和鐵路運(yùn)輸鏈各活動(dòng)類型單位運(yùn)量能耗如表4所示。總體上，忽視生命周期分別會(huì)使公路和鐵路運(yùn)輸鏈綜合能耗低估32.29%和58.01%，而忽視次要作業(yè)會(huì)低估6.20%和11.18%。具體而言，公路運(yùn)輸鏈綜合能耗和直接能耗分別為鐵路運(yùn)輸鏈的1.37倍和2.21倍，表明從直接能耗角度會(huì)高估“公轉(zhuǎn)鐵”策略節(jié)能比例。將公路運(yùn)輸鏈綜合能耗按活動(dòng)類型分解，公路運(yùn)輸直接能耗占主體，其次是公路運(yùn)輸間接能耗，其余活動(dòng)貢獻(xiàn)總計(jì)6.20%；鐵路運(yùn)輸鏈綜合能耗構(gòu)成相對(duì)均衡，鐵路運(yùn)輸間接能耗貢獻(xiàn)最高，其他貢獻(xiàn)度超過10%的活動(dòng)依次為鐵路運(yùn)輸直接能耗、公路運(yùn)輸直接能耗和公路運(yùn)輸間接能耗。大，其他依次為公路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸和裝卸存儲(chǔ)間接能耗。相比于供給側(cè)，通過優(yōu)化鐵路運(yùn)輸鏈費(fèi)用、時(shí)間和時(shí)間波動(dòng)實(shí)現(xiàn)需求側(cè)“公轉(zhuǎn)鐵”，進(jìn)而降低的貨運(yùn)綜合能耗比例很低。

表4 公路和鐵路運(yùn)輸鏈各活動(dòng)類型能耗匯總Table 4 Summary of energy consumption of various types of activities in road and rail transportation chain

2.3 節(jié)能潛力分析

根據(jù)1.2節(jié)，選取對(duì)各運(yùn)輸鏈直接能耗、間接能耗和貨運(yùn)量影響最大的前3個(gè)因素，假設(shè)其分別優(yōu)化50%，測算貨運(yùn)綜合能耗變化比例和綜合能耗的各因素彈性(靈敏度分析，即綜合能耗對(duì)各因素單位比例變化的反映程度)，如表5所示?？傮w上，降低公路運(yùn)輸直接能耗對(duì)貨運(yùn)綜合能耗節(jié)能貢獻(xiàn)最

表5 義烏-寧波集裝箱貨運(yùn)通道綜合能耗各部分前3因素的節(jié)能潛力分析Table 5 Energy-saving potential analysis of top three factors in each component of embodied energy consumption in Yiwu-Ningbo container freight corridor

3 結(jié)論

本文從生命周期視角構(gòu)建了貨運(yùn)能耗系統(tǒng)測度和節(jié)能潛力分析通用框架，并將其應(yīng)用于義烏-寧波集裝箱貨運(yùn)通道，主要結(jié)論如下：

(1)有必要從綜合能耗角度測算貨運(yùn)能耗，忽視生命周期和次要活動(dòng)均會(huì)低估貨運(yùn)能耗，而僅從直接能耗角度測算會(huì)高估公路與鐵路運(yùn)輸鏈能耗比值，進(jìn)而造成各類策略節(jié)能貢獻(xiàn)評(píng)估有偏。

(2)就供需雙重視角能耗影響因素而言，綜合能耗的公路運(yùn)輸直接能耗彈性高達(dá)0.67，節(jié)能貢獻(xiàn)遠(yuǎn)高于其他因素，應(yīng)聚焦公路運(yùn)輸直接能耗以顯著降低貨運(yùn)綜合能耗。

(3)雖然“公轉(zhuǎn)鐵”策略相對(duì)容易實(shí)施，但單獨(dú)實(shí)施的節(jié)能效果欠佳，如貨運(yùn)綜合能耗的鐵路運(yùn)輸鏈費(fèi)用彈性僅為0.0022，中短期需與直接能耗節(jié)能策略結(jié)合使用，中長期宜與間接能耗節(jié)能策略搭配使用。

后續(xù)研究應(yīng)根據(jù)案例特征及節(jié)能潛力分析結(jié)果，提出更具實(shí)操性的節(jié)能策略。