文/謝萌 朱長(zhǎng)征

為了分析我國(guó)公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響因素，本文通過(guò)測(cè)算1988-2017年公路運(yùn)輸業(yè)CO2排放量，運(yùn)用協(xié)整關(guān)系和誤差修正模型，對(duì)中國(guó)公路運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：公路貨運(yùn)量占比、城市化率和高速公路里程對(duì)公路運(yùn)輸業(yè)碳排放起著正向作用。因此，為了有效控制公路運(yùn)輸業(yè)碳排放，需要合理控制城市化引起的公路運(yùn)輸業(yè)碳排放，優(yōu)化調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，提升清潔能源利用率，鼓勵(lì)清潔能源汽車的使用。

1.引言

二氧化碳等溫室氣體超量排放引發(fā)的全球氣候變暖問(wèn)題，是21世紀(jì)人類面臨的最重大挑戰(zhàn)之一?！?017全球碳預(yù)算報(bào)告》指出，2017年由人類活動(dòng)導(dǎo)致的全球二氧化碳排放量達(dá)410億噸。其中，中國(guó)的碳排放占全球總量的28%，碳減排壓力巨大。作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，交通運(yùn)輸業(yè)為高能耗產(chǎn)業(yè)，公路運(yùn)輸是重中之重。課題組根據(jù)中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行粗略測(cè)算，交通運(yùn)輸業(yè)碳排放占全行業(yè)碳排放8.9%，公路運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)生的碳排放占中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)82.1%。由此可見(jiàn)，研究中國(guó)公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的主要影響因素，對(duì)于政府制定碳減排政策具有重要的作用。

2.模型建立

一般地，如果序列 X1t，X1t，…，Xkt在成為穩(wěn)定序列之前必須經(jīng)過(guò)d次差分，即都是d階單整的，且存在向量α=（α1，α2，…，αk），使得Yt=αX't～I(xiàn)（d-b），其中b＞0，Xt=（X1t，X2t，…，Xkt）'，則認(rèn)為序列 X1t，X2t，…，Xkt是（d，b）階協(xié)整。假設(shè)變量 X與 Y之間存在長(zhǎng)期的“均衡關(guān)系”，建立如下模型：Yt=α0+α1Xt+μt（1）

其中Yt表示被解釋變量，Xt表示解釋變量，μt表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，α0表示常數(shù)項(xiàng)，α1表示變量的系數(shù)，t表示年份。

根據(jù)格蘭杰定理可知，如果若干個(gè)非平穩(wěn)變量存在協(xié)整關(guān)系，則這些變量之間肯定存在誤差修正模型。設(shè)Yt，Xt～I(xiàn)，并存在協(xié)整關(guān)系，則最簡(jiǎn)單的誤差修正模型表達(dá)式如公式（2）所示：

其中ECMt=Yt-α0-α1Xt，表示非均衡誤差；β1ECMt-1表示誤差修正項(xiàng)；β1是修正系數(shù)，表示誤差修正項(xiàng)對(duì)DYt的修正速度，可以理解為Y關(guān)于X的短期彈性。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源及處理。

本文公路運(yùn)輸業(yè)的能源消耗量來(lái)自于國(guó)際能源署（IEA）[1]，其余數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[2]。綜合公開(kāi)出版的歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》我們選取的樣本區(qū)間為1988-2017年，時(shí)間跨度為30年，滿足協(xié)整分析的要求。

3.1 被解釋變量

由于目前還沒(méi)有專門的機(jī)構(gòu)發(fā)布公路運(yùn)輸業(yè)碳排放數(shù)據(jù)，大部分學(xué)者都通過(guò)收集能源消耗量并通過(guò)計(jì)算公式來(lái)獲得碳排放量數(shù)據(jù)。本文采用的碳排放具體表達(dá)公式如下：

其中，CE表示公路運(yùn)輸業(yè)的二氧化碳排放量；i表示化石燃料種類，IEA數(shù)據(jù)庫(kù)將公路運(yùn)輸業(yè)消耗的燃料分為石油制品、生物質(zhì)能、天然氣、電力四類；Ei表示能源的能源消耗量；為含碳能源的二氧化碳排放系數(shù)；NCVi為能源i的平均低位發(fā)熱量；CEFi為能源i的碳排放系數(shù)，即單位熱量的含碳量；COFi為碳氧化因子，即能源i燃燒時(shí)的碳氧化率；44和12分別為二氧化碳和碳的分子量。通過(guò)測(cè)算，1988年公路運(yùn)輸業(yè)碳排放量為50.57百萬(wàn)噸，2017年碳排放量為736.27百萬(wàn)噸，呈現(xiàn)大幅度增長(zhǎng)。

3.2 解釋變量。本文選取城市化率、高速公路里程和公路貨運(yùn)量占比三個(gè)指標(biāo)作為解釋變量。城市化率是衡量城市化發(fā)展程度的數(shù)量指標(biāo)，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤齺?lái)表示。根據(jù)歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測(cè)算，1988-2017年城市化率呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。公路貨運(yùn)量占比是指公路運(yùn)輸業(yè)的貨運(yùn)量占交通運(yùn)輸業(yè)總貨運(yùn)量的比重，歷年增加的幅度較小，但是總體占比較大。高速公路是根據(jù)技術(shù)等級(jí)劃分出來(lái)的公路類型。1988年高速公路里程只有0.01萬(wàn)公里，到2017年高速公路里程達(dá)到了13.64萬(wàn)公里，呈現(xiàn)了大幅度增長(zhǎng)。

4.實(shí)證分析

4.1 單位根檢驗(yàn)與滯后階數(shù)確定。由于原始的經(jīng)濟(jì)變量大都是不平穩(wěn)的，先給原始序列取對(duì)數(shù)，再進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，可以有效地減少虛假回歸，參考（徐昱東，2016）[3]和（魏冉，2018）[4]的檢驗(yàn)方法，本文選取ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，各變量在一階差分后均能拒絕原假設(shè)即單位根假設(shè)，此時(shí)的顯著性水平為1%，即各變量在一階差分后為平穩(wěn)序列。通過(guò)LR統(tǒng)計(jì)量、FPE、AIC信息準(zhǔn)則、SC信息準(zhǔn)則及HQ準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果表明，VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

4.2 協(xié)整檢驗(yàn)。本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)形式為序列有線性趨勢(shì)但協(xié)整方程只有截距項(xiàng)，使用的計(jì)量軟件為EVIEWS 8.0。結(jié)果表明，各變量在5%的顯著性水平下拒絕了沒(méi)有協(xié)整關(guān)系的假設(shè)，接受了存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。得出Johansen檢驗(yàn)的協(xié)整方程：LNCE=-0.040292+1.051139LNFT+0.392105LNGST+1.9934558LNUT（4）

其中CE代表公路運(yùn)輸業(yè)的碳排放量；FT代表公路貨運(yùn)量占比；GSL代表高速公路里程；UL代表城市化率；LN表示對(duì)原始序列取對(duì)數(shù)處理。從協(xié)整方程可以看出，公路運(yùn)輸業(yè)碳排放與城市化率、高速公路里程以及貨運(yùn)量占比之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

4.3 誤差修正模型。建立在協(xié)整論基礎(chǔ)上的誤差修正模型，既可以反映不同經(jīng)濟(jì)序列間的長(zhǎng)期有關(guān)信息，又可以反映短期偏離長(zhǎng)期均衡的修正機(jī)制，是長(zhǎng)短期結(jié)合具有高度穩(wěn)定性和可靠性的一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀０袻NCE作為因變量的誤差修正模型從矩陣方程中單獨(dú)分離出來(lái)，如公式（5）所示：D（LNCE）=-0.

從五個(gè)方面對(duì)公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的短期變動(dòng)進(jìn)行分析：一是當(dāng)t-1年度LNCE增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE反方向變動(dòng)0.093705個(gè)單位，即短期的彈性為0.093705；當(dāng)t-2年度LNCE增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE反方向變動(dòng)0.291123個(gè)單位，即短期彈性為0.291123。二是當(dāng)t-1年度的LNFT增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE反方向變動(dòng)1.154556個(gè)單位；當(dāng)t-2年度的LNFT增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE同方向變動(dòng)0.506205個(gè)單位。三是當(dāng)t-1年度的LNGSL增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE反方向變動(dòng)0.397033個(gè)單位；當(dāng)t-2年度的LNGSL增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE同方向變動(dòng)0.336993個(gè)單位。四是當(dāng)t-1年度的LNUL增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE反方向變動(dòng)0.528639個(gè)單位；當(dāng)t-2年度LNUL增加一個(gè)單位時(shí)，本年度LNCE反方向變動(dòng)0.008596個(gè)單位。五是誤差修正項(xiàng)的系數(shù)為為-0.195893，表明上期公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的短期波動(dòng)和長(zhǎng)期均衡之間的偏差將會(huì)在本年度得到19.5893%的修正，即以-0.195893的調(diào)整幅度把非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)，調(diào)整方向符合誤差修正機(jī)制。通過(guò)AR根圖表法對(duì)VECM模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，所有特征根的倒數(shù)均在單位圓內(nèi)或圓上，故VECM模型的穩(wěn)定性條件得以滿足。

5.建議

5.1 合理控制城市化引起的公路運(yùn)輸業(yè)碳排放。城市化對(duì)公路運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響較大，因此需要采取合理的措施控制城市化帶來(lái)的碳排放量的增加，包括推進(jìn)公共交通的發(fā)展，形成以公共交通為主導(dǎo)的城市低碳交通發(fā)展模式。

5.2 優(yōu)化調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)。由于各種運(yùn)輸方式對(duì)能源的消耗有所差異，目前中國(guó)公路運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)生的碳排放占交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的82.1%，優(yōu)化各種運(yùn)輸方式結(jié)構(gòu)，可以有效降低公路運(yùn)輸業(yè)的碳排放。例如推進(jìn)公路運(yùn)輸向鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)變，分流部分公路運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量。

5.3 鼓勵(lì)并推廣清潔能源在公路運(yùn)輸業(yè)中的使用。通過(guò)政府補(bǔ)貼，鼓勵(lì)在公交、出租、公務(wù)、環(huán)衛(wèi)和郵政等公共服務(wù)領(lǐng)域率先推廣使用清潔能源汽車，推進(jìn)新能源加氣站、汽車充電站、充電樁等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

5.4 合理控制民用汽車數(shù)量。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2016年私人汽車擁有量占全國(guó)民用汽車擁有量的87%，因此在控制私人汽車數(shù)量方面應(yīng)采取一些措施。例如對(duì)上路的汽車需要“上路證”，其數(shù)量由政府嚴(yán)格控制；通過(guò)電子道路計(jì)費(fèi)系統(tǒng)對(duì)進(jìn)入城市中心限制區(qū)的汽車進(jìn)行收費(fèi)等。

引用出處

[1]國(guó)際能源署.化石能源消耗量 [DB/OL].http://www.iea.org/Sankey/#?c=Brazil&s,2016.

[2]國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2016.

[3]徐昱東.FDI、貿(mào)易開(kāi)放與CO2排放:以山東省為例[J].科研管理，2016,37（8）：77-84.

[4]魏冉.基于STIRPAT改進(jìn)模型的河南省公路運(yùn)輸發(fā)展影響碳排放強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)效應(yīng)分析[J].河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018,46（6）：17-21.