王 杰,鄭 琰

(南京林業(yè)大學 汽車與交通工程學院, 南京 210037)

0 引言

隨著城市化和機動化進程的加快,各城市的交通運輸發(fā)展迅速的同時碳排放量也逐年激增,呈現出占比大、增長速度快、達峰慢的趨勢。近年來,交通運輸碳排放成為了城市發(fā)展過程中的主要碳排放源之一[1]。與此同時,城市規(guī)模進一步擴大,城市人口逐年增加,居民生產生活對交通的需求日益增長,導致城市碳排放問題日趨嚴重,因此,以城市為單元研究碳排放問題尤其必要。

眾多學者對城市碳排放問題作了研究,針對城市客運碳排放問題,劉爽等[2]利用不同的方法分析測算了城市交通碳排放現狀,結合低碳目標探討了城市客運交通結構優(yōu)化模型的3種發(fā)展情景。王白雪等[3]對2006—2015年北京市公共交通系統的碳排放進行了測算,利用超效率SBM模型分析了碳排放效率,借助ML指數分析了全要素生產率跨期動態(tài)變化。朱順應等[4]利用三階段超效率SBM-DEA模型和SFA方法,測算城市客運工具碳排放效率,構建效率貢獻度和邊際效應模型分析投入產出要素的效率貢獻度及其邊際效應。馮海霞等[5]利用高德平臺提供的擁堵延時指數數據,定量分析不同城市交通運行狀況對機動車碳排放的影響,在不同交通運行狀況下對機動車碳排放的估算。馬金玲等[6]以廣東省城市客運交通為研究對象,基于2005—2015年私人交通(私人載客汽車和摩托車)碳排放測算數據和公共交通(公共汽電車、出租車和軌道交通)碳排放公布數據,應用主成分分析法對其影響因素進行分析。

綜上可發(fā)現,針對城市碳排放問題,主要包括貨運和客運2個方面,許多研究表明,公共交通對城市碳排放具有明顯的抑制作用[7],但對城市公共交通碳排放效率進行的研究存在一定的缺口,碳排放效率多為宏觀層面的研究,如國家層面、省域層面的交通碳排放效率,從微觀上對某一城市公共交通碳排放效率進行評價的研究較少,且很少會考慮非期望產出,如污染排放等。其次,將碳排放作為非期望產出的全要素效率評價多為靜態(tài)分析,鮮有結合交通運輸碳排放全要素生產率動態(tài)變化。因此關注公共交通運輸碳排放效率,具有一定的研究空間和創(chuàng)新性。

本文利用帶非期望產出的超效率SBM模型,以南京為例進行研究,計算出其公共交通碳排放效率,再通過ML指數進行動態(tài)分析,動靜結合進行分析研究,為發(fā)展低碳高效公共交通提供科學依據,為緩解城市交通擁擠,節(jié)約能源,改善城市環(huán)境添磚加瓦。

1 研究方法

1.1 公共交通碳排放測算

城市公共交通是指城市中供公眾乘用的、經濟方便的各種交通方式的總稱。主要包括公共汽車、電車、軌道交通(地鐵、輕軌、有軌電車、索道、纜車)、出租汽車、公共輪渡、共享自行車等。文章主要考慮公共汽車、電車、軌道交通、出租汽車碳排放量,共享自行車的碳排放量為零,故不考慮,客運輪渡運營數據較難獲取,故忽略不計?，F目前進行碳排放測算方法主要有“自上而下”法和“自下而上”法,“自上而下”法進行碳排放測算時,結果較為準確,但需要各種交通方式的能源消耗量,這類數據難以獲取,因此,采用“自下而上”的碳排放測算方法,根據各交通方式的客運周轉量和人均每千米碳排放量進行測算,公式如下:

(1)

通過南京統計年鑒,可查到南京市客運周轉量和各類交通方式的客運量,通過3類交通方式的客運量算出每類出行方式的出行分擔率,由表1可以看出,這11年來,南京市軌道交通出行率在逐年上升,公交和出租的出行分擔率在逐年下降。然后利用分擔率和客運周轉量相乘,可間接得到每類出行方式的客運周轉量,如表2所示。

表1 南京市公共交通客運量和出行分擔率

表2 南京公共交通客運周轉量(萬人·km)

查閱相關研究[3]可估算得到公共汽電車、軌道交通和出租車3種交通方式人均每千米碳排放量為0.069、0.042、0.2 kg/人。由此可測算出2010—2020年南京市公共交通系統的碳排放量,如表3所示。

表3 2010—2020南京市公共交通碳排放估計 萬t

1.2 碳排放效率研究方法

數據包絡分析(DEA)中基礎經典的模型是CCR模型[8]與BCC模型[9],這2種模型存在一個共同的缺陷,在對同一類型的DMU進行效率評價時,會出現多個效率值為1的決策單元,一旦這種現象出現,便會導致無法對決策單元進行有效的評價。為解決這一問題,Kaoru[10]建立了SBM模型,即將松弛變量引入DEA模型中。隨后,Kaoru[11]對SBM進行了進一步拓展,利用超效率模型,將超效率模型和SBM模型進行靈活的組合,建立起了Super-SBM模型。Kaoru并沒有給出帶有非期望產出超效率SBM模型的公式,參考文獻[12]推導的公式,使用帶有非期望產出的超效率SBM模型評估DMU。

假設有n個決策單元需要進行效率評價,DMUi(i=1,…,n),每個決策單元中包含投入指標及產出指標,根據研究需要,考慮到產出指標中包含非期望產出,那么,這時可以設定投入要素k、期望產出p1及非期望產出p2,將3個指標用向量表示:x∈Rk、yg∈Rp1和yb∈Rp2,生產可能性集合P可以表示為:

(2)

式中:λ∈Rn是一個常數向量,可以用來描述各個要素的相對權重。假設規(guī)模報酬不變,當SBM模型的計算結果值為1時,則可以建立非期望產出的Super-SBM模型,其模型表示為:

(3)

(4)

2 投入產出指標

在對公共交通碳排放效率進行研究時,各項投入產出指標的正確選擇對于研究問題至關重要。綜合考慮城市公共交通特點和數據的可獲得性,結合經濟學中資金和勞動兩大投入要素,選取車輛運營數量、人均道路擁有面積、能源消耗量為投入指標,客運周轉量和碳排放量為產出指標,其中碳排放量為非期望產出指標,如表4所示。

表4 投入產出指標

3 實例計算

3.1 數據來源

南京是江蘇省的省會,經濟實力和人口規(guī)模,長期以來均位于蘇州之下,經濟實力全省第2,人口規(guī)模亦是全省第2,但南京近些年的城市化發(fā)展進程較快,社會經濟活動豐富,交通需求量逐年增加,使得南京市交通高速發(fā)展,公共交通系統建設日趨完善?，F選取南京市2010—2020年的公共交通系統為研究對象,各種交通運輸方式的車輛運營數量、客運量、人均道路面積擁有量來源于《南京市統計年鑒》,如圖1—圖4所示。由于公共交通系統固定資產數據較難獲得,把交通運輸、倉儲郵政的固定資產看成公共交通系統的固定資產進行碳排放效率分析。

圖1 交通運輸郵政和倉儲的固定資產曲線

圖2 車輛運營數量曲線

圖3 客運量曲線

圖4 人均道路面積曲線

由圖3可知,從2010—2018年南京市的出租車和公交車的客運量逐年減少,而軌道交通的客運量逐年增加,從側面反映出南京市軌道交通的發(fā)展迅速,軌道交通的居民出行分擔率也在逐年上升。然而隨著人們生活的快速發(fā)展,居民出行的質量要求提高,私家車急劇增加,使得地面堵車情況日益嚴重,人們更多選擇軌道交通這便捷且不存在堵車風險的出行方式,也就使得南京公交和出租車規(guī)模雖在不斷擴展,但客運量卻在下降。

有關數據顯示,2019年江蘇省人均道路面積為25.41 m2,其中南京市人均道路面積為24.30 m2。表明南京市的人均道路擁有面積在全省處于平均水平?？v觀南京道路結構,可發(fā)現主、次干道各占40%,而支路只占不到20%。主次干道偏多,造成車輛大量擁擠在主次干道,容易造成擁堵。

3.2 非期望產出超效率SBM結果分析

宏觀來看,以南京市2010—2020年3種交通方式綜合起來的11組數據作為決策單元,其中不考慮3種交通方式的差異性,將車輛運營總數統一進行求和,每一年的客運周轉量已知,碳排放量為3種交通方式每年碳排放量總和,應用規(guī)模報酬不變的非期望產出超效率SBM模型進行求解,得到結果如圖5所示。

圖5 南京市2010—2020年公共交通碳排放綜合效率曲線

綜合來看,南京市公共交通系統11年來有6年的碳排放效率未達到有效,雖然有5年達到有效,但碳排放效率值近似于1且有下降趨勢。整體上呈現出先上升再下降,2014年降到最低然后上升,逐漸趨于平穩(wěn),但2020年有下降趨勢。2014年,車輛運營數量大幅增加,增加了5 000輛,但客運周轉量卻大幅下降了760 687萬人· km,說明在2014年公共交通的出行分擔率較低,3類公共交通方式的利用率低,導致該年碳排放效率在11年間處于最低點。

微觀來看,以南京市2010—2020年3種公共交通方式的33組數據作為決策單元,應用規(guī)模報酬不變的非期望產出超效率SBM模型進行求解,得到結果如表5所示。

表5 南京市2010—2020年公共交通碳排放SBM效率值

從表5可以清晰看出,2010—2020年軌道交通碳排放效率值均超過1且逐年增加,達到有效。公交除2017年和2020年未達到有效,其余年份效率值超過1達到有效,但總體來看效率值在逐年減小。出租車除2013年、2019年、2020年效率值達到1,其余年份效率值都在0.3～0.4,未達到有效。

南京公交共計12個線路,572路公交,其中市區(qū)線路公交占比較大,公交覆蓋面較廣。作為傳統的公共交通工具,公交車可滿足大量乘客的出行需求,隨著居民“公交優(yōu)先,綠色出行”意識的不斷提高,公交一直都保持著不錯的碳排放效率,但近幾年出現下降趨勢。究其主要原因有:① 與城市道路結構不合理導致早晚高峰堵車嚴重,居民公交出行難;② 私家車激增,公交車的吸引力不夠;③ 公交車的油費支出和后期維護費用較高。

作為碳排放效率最高且保持穩(wěn)定增長趨勢的軌道交通具有運量大、便捷快速、節(jié)能環(huán)保的特點[13]。南京市的軌道交通主要包括有軌電車和地鐵,其中主要以地鐵為主,在2010年前后,全國各大城市紛紛興建地鐵之時,南京避開環(huán)線,轉而大力發(fā)展城郊。據相關資料顯示,南京不僅是較早發(fā)展郊區(qū)線路的城市,也是最早一批實現區(qū)區(qū)通地鐵的城市。南京地鐵官網顯示:南京市域軌道交通共計22條線路,其中城市軌道14條,都市圈軌道8條,老城區(qū)軌道站點600 m,半徑覆蓋率達75%,主城區(qū)軌道站點800 m,半徑覆蓋率達70%。其中南京地鐵運營線路11條線,不管是在規(guī)劃建設和人文建設上都有很大的吸引力,是眾多居民出行的首選。

出租車是城市重要的交通工具,是公共交通的補充形式。出租車靈活、快捷,為社會和群眾提供個性化服務[14]。南京市出租車加收了雙計費和返空費,汽油燃料價格上漲,使得居民乘坐出租車的成本大幅上升,與此同時出現了各類打車平臺,如“滴滴打車”“高德打車”“專車服務”等,相較正規(guī)出租車存在較大的價格優(yōu)勢。再加上地鐵輕軌的迅速、發(fā)展,使得市內的主要街道和線路依靠地鐵和輕軌轉車便能暢通無阻,地鐵的代替效應明顯。因此,整體上看,出租車使碳排放效率較低,如何提高其碳排放效率是一個亟需解決的問題。

3.3 Malmquist-Luenberger指數結果分析

文獻[15]根據產出導向的方向距離函數在 Malmquist 指數的基礎上推導出帶有非期望產出的M指數,并命名為 Malmquist_Luenberger指數。用上文計算出的效率值套用M指數計算公式來計算ML指數。ML指數可分解為EC 效率變化和 TC 技術變化(技術進步),EC 又可以進一步分解為純技術效率變動(PEC)和規(guī)模報酬效率變動(SEC)。分解公式如下:

對3種公交通方式的碳排放效率指數進行分解,結果如表6。

表6 南京市3種公共交通方式的碳排放效率指數及其分解

從ML指標來看,3種交通運輸方式的差異指數分解結果差異較大。公交僅在2014年和2018年達到有效,出租車僅在2012年、2014年、2015年達到有效,而軌道交通除2014年、2017年、2019年3年未達到有效,其余年份均達到有效。說明南京公交和出租車在公共交通運輸系統內的出行分擔率和軌道交通相比較差。

從指數分解結果縱向來看,公交EC效率變化指數僅有2年達到有效,且有下降趨勢,而TC 技術變化指數僅4年未達到有效。說明南京公交在技術上有進步,但在效率上仍有很大進步空間,要想提高碳排放效率,就應該提高公交的運營效率,科學規(guī)劃運營路線,增加客運量,更換新能源公共汽車減少能耗是公交亟需解決的問題。

反觀軌道交通11年內,有8年的效率變化指數比技術變化指數大,說明南京軌道交通在公共交通運輸系統內的出行分擔率較高且效率較高,技術變化指數小,說明南京軌道交通還有進步空間,這與當前南京地鐵擴建和延長線路的規(guī)劃建設相符,進一步說明南京軌道交通建設的規(guī)劃設計具有一定的前沿性和有效性。而出租車的分解結果就比其他2類方式的分解結果差,不管是效率變化還是技術變化,11年內大部分年份的指數均未達到有效,但總體上看,出租車的效率變化指數要比技術進步指數優(yōu),但其內部不平衡。說明出租車在效率上提升空間不大,提高其碳排放效率的關鍵在于提高技術,技術革新不僅要求提高出租車出行的便捷程度,還要提高碳排放效率。

根據表6,對指數分解結果進一步分解。從時間維度可計算出,2010—2020年南京市公共交通碳排放效率指數平均值及其進一步分解,如表7所示。

表7 2010—2020年南京市公共交通碳排放效率指數平均值及其分解

總體上來看,南京11年的ML指數平均值為0.982,未達有效,技術效率和技術進步平均值達到有效,但是均未達到優(yōu)良狀態(tài),均未超過1.1,二者相比,技術進步已成為制約公共交通運輸碳排放效率提高的主要因素,從技術效率來看,純技術效率變化指數大都優(yōu)于規(guī)模變動效率,南京公共交通系統技術效率指數在逐年增加,但規(guī)模效率指數卻無顯著提高,側面說明技術規(guī)模投入的無效化,導致技術效率不高,難以帶動生產力的提高。另外技術進步指數呈現下降趨勢,說明公共交通系統的技術革新有待進一步發(fā)展,相關部門應該聯合涉及的各個企業(yè)做出技術上的改變,提高公共交通運輸系統的碳排放效率。

4 結束語

4.1 結論

本文以南京市公共交通系統中公交、軌道交通、出租車為研究對象,采用自下而上的碳排放測算方法,測算出2010—2020年南京市3類交通方式碳排放量,結果顯示,軌道交通的碳排放量一直處于增長狀態(tài),直至2020年,由于疫情出現跳躍式減少,而公交和出租車2010—2019年處于平穩(wěn)減少狀態(tài),但從2020年開始,碳排放量則開始呈跳躍式急降。

通過建立非期望產出超效率SBM模型測算出2010—2020年南京市3類交通方式碳排放效率,結果顯示:從空間維度來看,軌道交通碳排放效率指數明顯優(yōu)于公交和出租車,公交其次,出租車最差。11年間,公交運營效率指數普遍低于技術進步指數,而軌道交通與之相反,出租車與公交和軌道交通相比,2個指數都不理想。說明南京公共交通系統碳排放效率在運營效率和技術效率上存在問題。從時間維度上看,以2010年為基數,往后10年間,南京公共交通系統碳排放效率有5年全要素生產率變動指數大于1,達到有效,5年小于1,未達到有效,指數變化呈上下波動狀態(tài)。說明南京公共交通運輸系統的運營效率與技術進步不匹配,技術進步是制約其碳排放效率增長的主要因素,因此,公共交通系統應加大技術投入,使技術投入與運營效率相匹配,提高碳排放效率。

4.2 建議

針對南京公共交通系統碳排放效率問題,提出幾點建議:

1) 提高減排技術水平,鼓勵支持新能源汽車的研發(fā),從源頭上減少碳排放量,提高公共交通系統碳排放效率。加強職能交通建設,實時、準確、高效地對公共交通進行控制和管理,合理規(guī)劃公交車的運營路線,減少早晚高峰堵車現象,有效利用道路資源,適當與軌道交通資源進行一定的整合和換乘,提高公交的便捷性和舒適性;對于正在擴建的軌道交通,應合理進行規(guī)劃調度,充分利用公共交通資源;對于出租車而言,要想提高其吸引力,首先就得改變車耗和價格,鼓勵新能源汽車的投入使用,可以和各打車平臺建立合作關系,降低價格,保證居民出行便捷又增加客運量。

2) 貫徹落實減排政策,相關研究表明公共交通的發(fā)展對碳排放起抑制作用,因此需大力發(fā)展公共交通系統,落實與其相關企業(yè)低碳政策的實施。繼續(xù)堅持公交優(yōu)先政策,出臺政策控制公交車和出租車總量,淘汰一些老舊耗油量大的車輛,適當給一些低排放的公交公司或出租車公司資金補貼,鼓勵研發(fā)新能源汽車、純電動車等污染小的車輛。

3) 提高公共交通的吸引力和居民綠色出行意識,加強學校、家庭、社會這三大板塊的節(jié)能減排工作,加強宣傳力度,引導居民公共交通出行,減少私家車的使用,提高公共交通出行率。