(武漢工程大學(xué) 管理學(xué)院,湖北 武漢 430205)

中國(guó)物流業(yè)碳排放影響因素的區(qū)域差異

劉 渝,李 萊,宋 陽(yáng)
(武漢工程大學(xué) 管理學(xué)院,湖北 武漢 430205)

物流業(yè)是碳排放的主要行業(yè)之一,分析物流業(yè)碳排放和影響因素的區(qū)域差異可為分區(qū)域制定減排措施提供科學(xué)依據(jù)?；赑anel data,利用IPCC方法測(cè)算我國(guó)30個(gè)省區(qū)2007—2014年物流業(yè)的碳排放量,運(yùn)用LMDI模型將碳排放影響效應(yīng)分解為能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口規(guī)模效應(yīng),并將全國(guó)劃分為東、中、西三個(gè)區(qū)域,挖掘三個(gè)區(qū)域碳排放影響因素的差異。結(jié)果顯示,就全國(guó)平均水平而言,經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是物流業(yè)碳排放最主要的正向效應(yīng),人口規(guī)模效應(yīng)次之,能源強(qiáng)度效應(yīng)是主要的負(fù)向效應(yīng),其次是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng);就區(qū)域差異而言,能源強(qiáng)度效應(yīng)在東部地區(qū)的表現(xiàn)最明顯,人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)西部地區(qū)的影響相對(duì)較大,經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)對(duì)東部與西部地區(qū)的影響高于中部地區(qū)。

物流業(yè);碳排放;區(qū)域差異; LMDI因素分解;影響因素

1 引言

2015年,中國(guó)政府在紐約聯(lián)合國(guó)氣候變化問(wèn)題會(huì)議上強(qiáng)調(diào),已將應(yīng)對(duì)氣候變化全面融入到國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展總戰(zhàn)略中。未來(lái),中國(guó)將進(jìn)一步加大溫室氣體排放的控制力度,力爭(zhēng)到2020年實(shí)現(xiàn)碳排放強(qiáng)度降低40%—45%的目標(biāo)。

我國(guó)物流業(yè)發(fā)展迅速,各行業(yè)中的碳排放量急劇上升，因此為了實(shí)現(xiàn)我國(guó)2020年碳減排目標(biāo),必須大力控制物流業(yè)的碳排放量。2014年9月我國(guó)發(fā)布的《物流業(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃(2014—2020年)》中明確指出,“節(jié)能減排、綠色環(huán)保的低碳物流”是未來(lái)物流業(yè)的發(fā)展方向。在此背景下,核算我國(guó)各地區(qū)物流業(yè)碳排放量,分析物流業(yè)碳排放影響因素的區(qū)域差異是當(dāng)前迫切需要解決的理論問(wèn)題。

碳排放領(lǐng)域的研究方向集中在核算方法、因素分解和區(qū)域差異等方面。對(duì)碳排放量的核算,學(xué)界普遍采用IPCC核算方法,孫建衛(wèi)、李丹丹、張翠菊等采用該方法估算了我國(guó)各省區(qū)的碳排放總量[1-3]。對(duì)碳排放的影響因素分解,主要應(yīng)用LMDI方法。在工業(yè)領(lǐng)域內(nèi),Ang BW 等利用LMDI分析了我國(guó)8個(gè)工業(yè)部門CO2排放的主要影響因素,得出工業(yè)增加值與行業(yè)能源強(qiáng)度是影響碳排放的主要因素[4];Chunbo Ma等利用LMDI技術(shù)分解了我國(guó)1980—2003年期間能源強(qiáng)度的變化,發(fā)現(xiàn)技術(shù)革新是導(dǎo)致能源強(qiáng)度下降的主因[5];Claudia Sheinbaum-Pardo分析了制造業(yè)CO2排放變化趨勢(shì),利用LMDI分析了制造業(yè)碳排放的影響因素,得出能源結(jié)構(gòu)與能源強(qiáng)度是影響墨西哥制造業(yè)碳排放的主要因素[6]。國(guó)內(nèi)學(xué)者考察的影響因素主要包括能源強(qiáng)度效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、人均收入、產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)和能源排放強(qiáng)度效應(yīng)[7,8]。針對(duì)物流行業(yè)的研究,張立國(guó)將影響因素分解為碳排放因子、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、物流產(chǎn)出、人口規(guī)模等六個(gè)效應(yīng)[9];馬越越、王維國(guó)基于LMDI分析了1991—2010年全國(guó)物流業(yè)碳排放的影響因素,結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是物流業(yè)的主要拉動(dòng)力[10];苑清敏、張文龍研究發(fā)現(xiàn),能源結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的碳排放有抑制作用[11]，且碳排放的區(qū)域差異顯著；劉占成、王安健發(fā)現(xiàn),1998—2008年我國(guó)東部地區(qū)的碳排放量占比例最大,西部地區(qū)呈現(xiàn)出逐步增加趨勢(shì),是以后的重點(diǎn)減排區(qū)[12];張雷、黃園淅等通過(guò)分析中國(guó)碳排放區(qū)域特征,得出東部地區(qū)碳排放量始終占據(jù)主導(dǎo)地位,中部地區(qū)碳排放較穩(wěn)定,西部地區(qū)碳排放量較少但保持著持續(xù)上升的趨勢(shì)[13];鄧吉祥、劉曉歸納了1995—2010年全國(guó)八大區(qū)域的碳排放影響效應(yīng)差異,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的碳排放具有抑制作用[14]。

綜上所述,我國(guó)各地物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度不均衡,區(qū)域間碳排放量呈現(xiàn)顯著的差異。物流業(yè)作為高能耗和高排放產(chǎn)業(yè),碳排放下降有利于實(shí)現(xiàn)我國(guó)節(jié)能減排目標(biāo)。本文將我國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)和直轄市劃分為傳統(tǒng)的東、中、西三大區(qū)域(由于西藏自治區(qū)、香港和澳門特別行政區(qū)、臺(tái)灣地區(qū)缺乏統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),不在本文研究范圍內(nèi)),估算了三大區(qū)域2007—2014年物流業(yè)的碳排放量,利用LMDI模型分解碳排放的影響因素,把握物流業(yè)碳排放的區(qū)域特征,以期為分區(qū)域制定物流業(yè)的低碳發(fā)展戰(zhàn)略提供科學(xué)依據(jù)。

2 研究方法與模型構(gòu)建

2.1 碳排放的IPCC測(cè)算方法

根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)提供的估算方法,采用式(1)測(cè)算我國(guó)30個(gè)省區(qū)物流業(yè)的碳排放量:

(1)

式中,c表示碳排放總量;ci為第i種能源的碳排放量;θi為第i種能源的碳排放系數(shù);βi為第i種能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù);Ei為第i種能源的消耗量。其中,βi采用《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》規(guī)定的折算數(shù)值。

2.2 LMDI因素分解法

碳排放影響因素的分解方法主要包括指數(shù)分解法和結(jié)構(gòu)分解法,其中指數(shù)分解法又分為拉式指數(shù)分解法和迪氏指數(shù)分解法。在前期的大量研究中,學(xué)者們大多采用的是對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI)分解碳排放影響因素[15-17],該方法分解時(shí)無(wú)殘差項(xiàng),計(jì)算簡(jiǎn)潔方便并且將加法分解與乘法分解聯(lián)系起來(lái)。本文運(yùn)用LMDI方法分解了30個(gè)省區(qū)的物流業(yè)碳排放,根據(jù)Wang[18]等的研究成果,并結(jié)合物流業(yè)碳排放的特點(diǎn),將物流業(yè)的碳排放量影響因素分解為能源碳排放強(qiáng)度效應(yīng)、能源強(qiáng)度效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)，建立分解模型:

(2)

若Ct表示第t年物流業(yè)的碳排放量,則物流業(yè)第t+1年碳排放量相對(duì)于第t年的變化為:

△C=Ct+1-Ct=△CF+△CS+△Cl+△CM+△Cp

(3)

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

目前統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中沒(méi)有專門設(shè)置“物流業(yè)”口徑。根據(jù)2006年的《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù),交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)占物流業(yè)生產(chǎn)總值的83%以上,在很大程度上代表了物流業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，前者研究大多[20-22]以交通運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的碳排放總量來(lái)代表物流業(yè)。鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性,本文沿用此法,碳排放量來(lái)源于8種能源消耗(原煤、煤油、柴油、汽油、燃料油、液化石油氣、天然氣、電力等)。數(shù)據(jù)源于相關(guān)年份的《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,碳排放系數(shù)以《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南目錄》中的標(biāo)準(zhǔn)確定。

3 實(shí)證分析

3.1 三大區(qū)域物流業(yè)碳排放量特征分析

2007—2014年我國(guó)三大區(qū)域物流業(yè)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)(圖1),東部顯著高于中、西部地區(qū),與張晶、蔡建峰的研究結(jié)論相吻合。2009年以后,我國(guó)物流業(yè)發(fā)展速度加快,其中東部地區(qū)表現(xiàn)最為突出。我國(guó)三大地區(qū)碳排放量變動(dòng)規(guī)模與行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)基本同步(圖2),從2009年開始三大區(qū)域的碳排放量增幅加大。東部地區(qū)的碳排放量在2013年出現(xiàn)了明顯下滑,可能是我國(guó)出臺(tái)《關(guān)于促進(jìn)物流業(yè)健康發(fā)展政策措施的意見》(國(guó)辦發(fā)〔2011〕38號(hào)),即“物流國(guó)九條”的第六條提出將綠色物流提上議事日程,各地紛紛響應(yīng)并開展物流業(yè)減排措施,東部地區(qū)的實(shí)施效果最好。

圖1 2007—2014年我國(guó)三大區(qū)域物流業(yè)生產(chǎn)總值

圖2 2007—2014年我國(guó)三大區(qū)域物流業(yè)碳排放量

3.2 物流業(yè)碳排放影響因素分析

根據(jù)估算的2007—2014年30個(gè)省物流業(yè)碳排放量數(shù)據(jù),運(yùn)用式(2)、式(3)將各省碳排放的影響因素進(jìn)行分解(表1)。就全國(guó)水平而言,2007—2014年我國(guó)碳排放年均增長(zhǎng)1.118萬(wàn)t。其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展是最主要的正向效應(yīng),使碳排放增加了2.293萬(wàn)t;能源強(qiáng)度效應(yīng)是最主要的負(fù)向影響,使碳排放降低了1.045萬(wàn)t。

表1 2007—2014年中國(guó)30個(gè)省物流業(yè)碳排放的影響因素分解

從省級(jí)層面分析碳排放的分解效應(yīng),各省物流業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)均在總效應(yīng)中占有絕對(duì)比重,是碳排放增長(zhǎng)的最主要因素;經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的正效應(yīng)弱于其他地區(qū),而對(duì)交通相對(duì)落后地區(qū)的正向影響更大,說(shuō)明此類地區(qū)物流業(yè)發(fā)展造成的環(huán)境代價(jià)更嚴(yán)重。該現(xiàn)象符合環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō),經(jīng)濟(jì)處于不發(fā)達(dá)階段時(shí),行業(yè)發(fā)展與環(huán)境污染成正比關(guān)系；經(jīng)濟(jì)發(fā)展到更高階段時(shí),環(huán)境污染的壓力相應(yīng)釋放。能源強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)碳排放呈主要負(fù)向影響,對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)抑制效果更好,天津、河北、上海、遼寧等7個(gè)省份總效應(yīng)水平未達(dá)到全國(guó)的1/2,這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),減排技術(shù)優(yōu)于其他省份,能源強(qiáng)度效應(yīng)的貢獻(xiàn)較大,碳排放總效應(yīng)較小。能源結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)微弱的負(fù)效應(yīng),我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)較單一,主要是煤和石油,發(fā)達(dá)地區(qū)能源需求增長(zhǎng)速度放緩,但能源消費(fèi)總量大、耗能高的結(jié)構(gòu)短期內(nèi)難以改變;落后地區(qū)能源結(jié)構(gòu)甚至呈現(xiàn)正向影響,山西、新疆、甘肅、陜西4個(gè)省的總效應(yīng)高于全國(guó)平均水平,主要受能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的正向影響,能源消耗主要以一次能源(原煤、石油)為主,碳排放量較大。

3.3 三大區(qū)域碳排放的影響因素分析

結(jié)合圖3—6可見,三大區(qū)域碳排放的影響因素存在顯著差異。能源強(qiáng)度效應(yīng)波幅較大,主要為負(fù)向影響,東部地區(qū)表現(xiàn)最顯著。三大區(qū)域物流業(yè)能源強(qiáng)度曲線分別在2008—2009年、2011—2012年兩次出現(xiàn)拐點(diǎn)(圖3),第一次拐點(diǎn)受2008年國(guó)際金融危機(jī)影響,物流業(yè)產(chǎn)值大幅下降;第二次拐點(diǎn)出現(xiàn)的原因是“物流國(guó)九條”的實(shí)施增強(qiáng)了能源強(qiáng)度抑制效應(yīng)。東部地區(qū)能源強(qiáng)度效應(yīng)曲線波動(dòng)幅度最大,2009年強(qiáng)度效應(yīng)大幅下降,此后一直處于負(fù)效應(yīng),2012年以后東部地區(qū)的效應(yīng)水平低于中、西部地區(qū)。東部地區(qū)城鎮(zhèn)化程度較高,碳減排技術(shù)推廣迅速,有效地發(fā)揮了抑制作用。苑清敏分析京津冀地區(qū)物流業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)的因素,發(fā)現(xiàn)2006—2012年京津冀地區(qū)能源效率的負(fù)向貢獻(xiàn)程度逐年增大;而中、西部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展落后于東部,減排技術(shù)普及率不高,影響幅度小,對(duì)碳排放的抑制作用有限。

圖3 2007—2014年三大區(qū)域物流業(yè)碳排放能源強(qiáng)度效應(yīng)

人口規(guī)模效應(yīng)為正向影響,西部地區(qū)的效應(yīng)高于東、中部地區(qū)。人口規(guī)模效應(yīng)的影響總體較小,對(duì)西部地區(qū)的影響高于東、中部地區(qū)(圖4)。主要受經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和教育水平的影響,東部地區(qū)人口思想較為開放,人口增長(zhǎng)速度緩慢；西部地區(qū)與之相反,人口增長(zhǎng)速度較快。

圖4 2007—2014年三大區(qū)域物流業(yè)碳排放人口規(guī)模效應(yīng)

能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)負(fù)向影響不明顯:物流業(yè)屬于能源密集型行業(yè),能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)受宏觀經(jīng)濟(jì)形式與能源政策影響。2009年以前的行業(yè)發(fā)展初期,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)抑制作用表現(xiàn)較差(圖5)。2008—2009年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)出現(xiàn)拐點(diǎn),從2009年開始我國(guó)政府著重強(qiáng)調(diào)碳減排目標(biāo),并在2009年哥本哈根大會(huì)上提出 “單位GDP碳排放降低40%—50%的目標(biāo)”,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)開始出現(xiàn)下行趨勢(shì),說(shuō)明能源宏觀政策發(fā)揮了結(jié)構(gòu)調(diào)整效果。但2010年以后,我國(guó)三大地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)曲線均圍繞在橫軸周圍,負(fù)向影響不明顯。主要是因?yàn)樵谀茉唇Y(jié)構(gòu)效應(yīng)中占主導(dǎo)地位的分別為煤炭和柴油,物流業(yè)對(duì)柴油、煤油等石油燃料的依賴性強(qiáng),暫時(shí)沒(méi)有其他清潔能源替代。

圖5 2007—2014年三大區(qū)域物流業(yè)碳排放能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是最主要的正向影響,對(duì)東、西部地區(qū)的影響高于中部地區(qū)。我國(guó)三大區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)基本為正向影響,且是最主要的影響,該結(jié)論與前期相關(guān)研究結(jié)論一致。經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)曲線在2008—2009年出現(xiàn)峰值,且東、西部地區(qū)效應(yīng)明顯高于中部地區(qū)(圖6)。隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高,人們追求快捷物流方式所帶來(lái)的高質(zhì)量生活,使貨運(yùn)周轉(zhuǎn)顯著增加。東部地區(qū)物流業(yè)發(fā)達(dá),行業(yè)規(guī)模較大,對(duì)一次能源的需求旺盛;西部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展以能源依賴型為導(dǎo)向,導(dǎo)致東、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)較高。2009年效應(yīng)曲線大幅下降,2011年后趨于平緩并維持在較低水平,出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是:“十二五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)要實(shí)現(xiàn)“單位GDP碳排放降低17%的目標(biāo)”,致使各地區(qū)開始重視低碳綠色物流業(yè)發(fā)展,對(duì)碳排放起到了抑制作用。

圖6 2007—2014年三大區(qū)域物流業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論

本文測(cè)算了2007—2014年中國(guó)30個(gè)省區(qū)物流業(yè)的碳排放量,采用LMDI分解技術(shù),將碳排放的影響因素分解為碳排放能源強(qiáng)度效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)四個(gè)方面。本文研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)東、中、西三大區(qū)域的碳排放具有區(qū)域特征,上述影響因素在三大區(qū)域的效應(yīng)存在明顯的差異,主要結(jié)論為：①物流業(yè)碳排放規(guī)模和行業(yè)產(chǎn)值在2007—2014年間都呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),但各地區(qū)碳減排能力差異大。東部地區(qū)通過(guò)加強(qiáng)減排力度來(lái)降低碳排放量,已取得初步效果,對(duì)比中、西部地區(qū),東部地區(qū)的碳排放量在2013年出現(xiàn)了明顯下降。②經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是碳排放最顯著的正向貢獻(xiàn)因素,但降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度來(lái)減少碳排放是不可能的。物流業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放產(chǎn)生負(fù)向影響,但抑制效果不明顯。我國(guó)物流業(yè)能源消費(fèi)仍以煤油、汽油、柴油和燃料油等高碳能源為主,能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)單一，因此通過(guò)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)來(lái)降低物流業(yè)碳排放量的潛力巨大。③我國(guó)東、中、西三大區(qū)域物流業(yè)碳排放量的影響因素存在顯著差異,能源強(qiáng)度效應(yīng)在東部地區(qū)表現(xiàn)最明顯,人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)西部地區(qū)影響高于東、中部地區(qū),經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)對(duì)東、西部地區(qū)構(gòu)成正向影響,且高于中部地區(qū),能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在三大地區(qū)均未發(fā)揮明顯的抑制效應(yīng)。

4.2 政策啟示

基于前文研究結(jié)論,得出以下政策啟示:①提高物流業(yè)碳減排能力,縮小區(qū)域差距。西部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展仍然處于粗放型發(fā)展階段,減排潛力大,是未來(lái)物流業(yè)碳排放控制的重點(diǎn)區(qū)域。東部地區(qū)低碳物流業(yè)的發(fā)展初顯成效,可進(jìn)一步發(fā)揮能源強(qiáng)度效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)物流業(yè)碳排放的抑制作用;西部地區(qū)應(yīng)借鑒東部地區(qū)的行業(yè)發(fā)展模式、公共管理措施、技術(shù)減排策略,加快行業(yè)向綠色物流業(yè)轉(zhuǎn)型。②改善物流業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。我國(guó)應(yīng)加強(qiáng)運(yùn)輸交通工具的節(jié)能技術(shù)攻關(guān),實(shí)現(xiàn)能源的充分燃燒,提高車輛的能源使用效率;鼓勵(lì)采用太陽(yáng)能等清潔型新型能源交通工具,推行實(shí)施車輛稅費(fèi)制度,加快淘汰交通運(yùn)輸市場(chǎng)中的老式高能耗車輛,從而引導(dǎo)物流業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)向新能源、低碳化方向發(fā)展;合理規(guī)劃城市基礎(chǔ)交通,降低物流業(yè)車輛的無(wú)效行駛和碳排放;把公路、鐵路、水路、航空等運(yùn)輸方式有機(jī)聯(lián)系在一起,完善城際高速鐵路建設(shè),聯(lián)結(jié)中心城市與城鎮(zhèn)的高速鐵路網(wǎng),充分利用鐵路的低碳排放優(yōu)勢(shì),降低了公路運(yùn)輸在物流中的比例,搭建多式聯(lián)運(yùn)的運(yùn)輸體系。③加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和升級(jí)。當(dāng)前我國(guó)物流業(yè)分散程度高、系統(tǒng)規(guī)劃不合理,導(dǎo)致行業(yè)運(yùn)營(yíng)效率低下。未來(lái)物流業(yè)需要提升科技水平,降低單位GDP的綜合周轉(zhuǎn)量,積極推動(dòng)交通運(yùn)輸領(lǐng)域的技術(shù)性節(jié)能減排;通過(guò)政策引導(dǎo)物流業(yè)向綠色低碳轉(zhuǎn)型,加強(qiáng)物流業(yè)共同化、信息化、一體化建設(shè),構(gòu)建配貨信息平臺(tái),整合配送資源,合理規(guī)劃物流節(jié)點(diǎn),提高物流業(yè)的聯(lián)動(dòng)效率。

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RegionalDisparitiesofInfluencingFactorsofLogisticsIndustries′CarbonEmissionsinChina

LIU Yu,LI Lai,SONG Yang
(School of Management,Wuhan Institute of Technology,Wuhan 430205,China)

Logistics industry was one of the main industry responsible for carbon emission.Analysis of regional differences in carbon emissions and impact factors in the logistics industry could provide a scientific basis for the development of mitigation measures.Based on the panel data,analysis of regional differences in carbon emissions and impact factors in the logistics industry could provide a scientific basis for the development of mitigation measures.This paper used the IPCC method to measure the carbon emissions of the logistics industry in 30 provinces in China during 2007-2014.The LMDI model was used to decompose the carbon emission effect into energy structure effect,energy intensity effect,economic development effect and population scale effect.And the 30 provinces in China were divided into three regions:Eastern,central and western regions,to excavate the regional differences in carbon emissions and the impact of carbon emission factors.For the national average,the results showed that economic development effect was the most main positive factor to carbon emission of logistics industry,followed by the population scale effect.Energy intensity effect was the main negative impact on carbon emissions,followed by the energy structure effect,but the inhibition was not obvious.The regional differences of carbon emissions were obvious,the eastern region was obviously higher than the middle and western regions.There were significant differences among the three regional carbon emission factors.Energy intensity effect was the most influential factor of carbon emission in the eastern region.The significant influencing factor in western China was population scale effect.Economic development effect on middle and western regions was higher than that in the central region.

logistics industry;carbon emission;regional differences;LMDI;influencing factors

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.12.006

X823.3

A

1005-8141(2017)12-1439-05

2017-10-20；

2017-11-19

武漢工程大學(xué)“企業(yè)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展研究中心”重點(diǎn)項(xiàng)目(編號(hào):qy1501);湖北省高等學(xué)校人文與社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基金“湖北人才發(fā)展研究中心項(xiàng)目”(編號(hào):rcfz201602);武漢工程大學(xué)研究生教育創(chuàng)新基金項(xiàng)目(編號(hào):CX2016117)。

及通訊作者簡(jiǎn)介：劉渝(1981-),女,湖北省武漢人,博士,副教授,研究方向?yàn)橘Y源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)。