史千禾 SHI Qian-he

（天津大學環(huán)境科學與工程學院，天津 300000）

0 引言

物流業(yè)是國民經(jīng)濟的先導(dǎo)性行業(yè)，尤其伴隨數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，中國物流業(yè)取得了長足發(fā)展。2022 年，中國社會物流總額達到347.6 萬億元，按可比價格計算，同比增長3.4%。然而，物流業(yè)同樣也是中國高能源消耗、高碳排放的行業(yè)，2016-2019 年，中國物流業(yè)能源消耗占全國能源消耗總量的比重一直在9%以上，且呈現(xiàn)逐年上漲趨勢，2019年達到43909 萬噸標準煤，2020 年在疫情影響下，物流業(yè)能源消耗總量依然達到41309 萬噸標準煤，占中國能源消耗總量的8.3%。伴隨大量化石能源的消耗，物流業(yè)二氧化碳排放量持續(xù)攀升，2019 年達到73248 萬噸，占全國二氧化碳排放量的7.5%[1]。2020 年，中國明確提出到2030 年實現(xiàn)“碳達峰”，2060 年實現(xiàn)“碳中和”，加快物流業(yè)碳減排已經(jīng)成為實現(xiàn)“雙碳”目標的重要措施。

在特定地理范圍內(nèi)以核心城市帶動衛(wèi)星城市從而形成功能分工清晰、經(jīng)濟聯(lián)系緊密、空間組織緊湊的城市群，已經(jīng)成為中國新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的新特點和未來重要趨勢[2]。國家《“十四五”新型城鎮(zhèn)化實施方案》明確提出要“提升城市群一體化發(fā)展和都市圈同城化發(fā)展水平”，可以預(yù)見城市群、都市圈將是未來城鎮(zhèn)化發(fā)展的重要推動力量。然而，與此伴生的是中國很多城市群發(fā)展過程中出現(xiàn)大量“交通擁堵”“空氣質(zhì)量堪憂”等“大城市病”，并且為滿足大量人群涌入產(chǎn)生的物流需求，城市群物流業(yè)發(fā)展迅猛，二氧化碳排放問題日漸突出[3]。

1 文獻述評

為解決上述問題，諸多學者開始關(guān)注城市化過程中物流業(yè)碳排放問題，首先，部分學者開始關(guān)注低碳物流概念的界定問題。Harvey 提出交通運輸業(yè)的低碳化是物流業(yè)低碳化的關(guān)鍵[4]。Hua Huang 強調(diào)物流業(yè)各環(huán)節(jié)低碳行為是促進物流業(yè)低碳化發(fā)展的重要舉措[5]。王長瓊提出了綠色物流的概念，并分析了綠色物流的特點[6]。范璐認為低碳物流需要優(yōu)化物流系統(tǒng)達到整體的低碳化[7]。其次，討論物流業(yè)碳排放的影響因素是找到物流業(yè)低碳化的關(guān)鍵，并逐漸成為學界關(guān)注的焦點。De Oliveira 等發(fā)現(xiàn)澳大利亞碳排放定價政策對物流業(yè)碳排放具有重要的作用[8]。歐陽強斌則認為碳排放稅收政策、物流業(yè)市場結(jié)構(gòu)和市場機制對中國物流業(yè)碳減排具有一定的促進作用[9]。鐘娟和魏彥杰則發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟集聚對物流業(yè)碳排放具有一定的抑制作用[10]。

由此可以看出，物流業(yè)碳排放問題已經(jīng)逐漸成為學界關(guān)注的焦點，為本研究的開展奠定了一定的基礎(chǔ)。但是，一方面當前的研究更多將研究視角聚焦在普通省市或者國家層面，而從物流業(yè)發(fā)展的實際情況看，由于大量人群涌入城市群區(qū)域并產(chǎn)生了大量的物流服務(wù)需求，城市群物流業(yè)發(fā)展迅猛，并造成了大量的二氧化碳排放，城市群物流業(yè)碳排放問題已經(jīng)成為新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的焦點問題。另一方面，從城鎮(zhèn)化發(fā)展的視角，挖掘城鎮(zhèn)化發(fā)展要素對城市群物流業(yè)碳排放變動的作用機理，對新型城鎮(zhèn)化建設(shè)更具現(xiàn)實意義。

2 模型構(gòu)建

1989 年，日本學者Yoichi Kaya 在IPCC 研討會上提出，人類活動產(chǎn)生的二氧化碳由人口變動、經(jīng)濟發(fā)展等多重因素影響，并應(yīng)用簡潔的數(shù)學公式對二氧化碳排放的影響進行了刻畫[11]，如式（1）所示：

其中，CO2指二氧化碳排放量，POP 指人口總量，GDP指經(jīng)濟總量，E 指能源消耗總量。因此，GDP/POP 代表區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平，E/GDP 代表區(qū)域能耗水平，CO2/E 代表單位能源碳排放強度。

城市群物流業(yè)二氧化碳排放的變動與其發(fā)展過程緊密相關(guān)，首先，伴隨城市群的不斷發(fā)展，大量人員因為城市群就業(yè)機會多、工作環(huán)境好、就業(yè)薪酬高而不斷涌入，城市群人口數(shù)量的變化引發(fā)大量物流業(yè)新需求，造成物流業(yè)碳排放的變動。其次，伴隨大量人口涌入城市群核心城市及其衛(wèi)星城市，大量物流業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、交通工具等亟需配備，城市群物流業(yè)不斷拓展，行業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)也將發(fā)生顯著變動，進而影響城市群物流業(yè)碳排放的變動。第三，伴隨城市群的不斷發(fā)展，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，經(jīng)濟發(fā)展不斷提速，而物流業(yè)又是區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的先導(dǎo)性行業(yè)，城市群經(jīng)濟發(fā)展速度的不斷提升勢必對物流業(yè)發(fā)展產(chǎn)生強大的拉動力量，從而影響城市群物流業(yè)碳排放的變動。基于此，本文將城市群物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素模型優(yōu)化為式（2）所示：

與式（1）不同，式（2）將伴隨城市群發(fā)展帶來的能源結(jié)構(gòu)變動考慮其中，從而從人口增長、經(jīng)濟發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)變動和能耗變動四個方面度量城市群物流業(yè)的碳排放變動。由 此 ， 令，則式（2）可以表示為：

Ang 和Liu（2000）首次提出對數(shù)平均迪式分解法（Logarithmic Mean Divisia Index ,LMDI）[12]，該方法具有分解形式簡單，變換方便以及分解無殘差等優(yōu)點也被廣泛應(yīng)用于碳排放驅(qū)動因素分解領(lǐng)域。因此，本文將應(yīng)用LMDI對城市群物流業(yè)碳排放變動進行分解分析，根據(jù)LMDI 的分解原理，具體分解因子如式（4）-式（8）所示：

人口增長效應(yīng)：

經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)：

能源強度效應(yīng)：

能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)：

排放因子效應(yīng)：

由此，本文將城鎮(zhèn)化發(fā)展對城市群物流業(yè)碳排放變動的影響分解為人口變動、經(jīng)濟發(fā)展、能源強度和能源結(jié)構(gòu)變動四大因素，從而能夠更加清晰地發(fā)現(xiàn)伴隨城市群發(fā)展物流業(yè)碳排放變動的關(guān)鍵驅(qū)動因素。

3 實證研究

3.1 數(shù)據(jù)來源說明

考慮數(shù)據(jù)可得性，本文研究對象主要包括京津冀城市群、長三角城市群、珠三角城市群、山東半島城市群、川渝城市群、長江中游城市群等中國發(fā)展迅猛的6 大城市群，數(shù)據(jù)主要來源于各省統(tǒng)計年鑒、中國碳核算數(shù)據(jù)庫、中國統(tǒng)計年鑒以及中國能源統(tǒng)計年鑒。其中各城市群物流碳排放數(shù)據(jù)取自中國碳核算數(shù)據(jù)庫。部分缺失數(shù)據(jù)采取插值方法獲得。

3.2 總體分析

根據(jù)式（4）-式（8），中國城市群物流業(yè)碳排放驅(qū)動因素計算結(jié)果如圖1 所示。

圖1 中國城市群物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素

總體上看，僅有能源強度效應(yīng)一直對中國城市群物流業(yè)碳排放起到抑制作用，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)僅在2017、2019 及2020 年起到抑制作用，其他時段均促進了城市群物流業(yè)的碳排放。人口增長和經(jīng)濟發(fā)展對城市群物流業(yè)碳排放增長始終產(chǎn)生顯著的促進作用，尤其經(jīng)濟發(fā)展一直是中國城市群物流業(yè)碳排放增長的最關(guān)鍵因素。所以，如何推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，降低因為經(jīng)濟增長而帶來的物流業(yè)碳排放對城市群實現(xiàn)物流業(yè)碳減排意義顯著。

從發(fā)展趨勢看，經(jīng)濟發(fā)展一直是中國城市群物流業(yè)碳排放增長的重要推動力量，在2012-2016 年間，這種推動力量處于不斷增強的過程，而2016 年后，經(jīng)濟增長對城市群物流業(yè)碳排放的增長推動力量呈現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢，這說明近年來中國實施的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展策略對碳減排起到了一定的作用。人口增長對中國城市群物流業(yè)碳排放的推動作用比較穩(wěn)定，所以提升城市功能，合理分流人口到中小型城市，降低中心城市人口密度對降低物流業(yè)碳排放具有一定的作用。能源結(jié)構(gòu)對城市群物流業(yè)碳排放的增長呈現(xiàn)波動下降的態(tài)勢，自2019 年后，該因素從推動者轉(zhuǎn)變?yōu)橐种普?，這說明在人工智能、大數(shù)據(jù)等新興信息技術(shù)的推動下，物流業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了一定的優(yōu)化，對物流業(yè)碳排放增長起到了抑制作用，下一步應(yīng)加大新興技術(shù)對物流業(yè)各環(huán)節(jié)的賦能。能源強度一直是中國城市群物流業(yè)碳排放增長的抑制力量，并在2016 年達到最佳狀態(tài)，這可能主要得益于各地方政府環(huán)境規(guī)制政策在“十二五”尾期的發(fā)力。

3.3 區(qū)域分析

根據(jù)式（4）-式（8），本文對各城市群物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素情況進行分解分析，結(jié)果如圖2-圖7 所示。

圖2 長三角物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素

圖3 京津冀物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素

圖4 珠三角物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素

圖5 山東半島物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素

圖6 川渝物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素

圖7 長江中游物流業(yè)碳排放變動驅(qū)動因素

從圖2-圖7 可以看出，經(jīng)濟發(fā)展對各城市群物流業(yè)碳排放變動均具有推動作用，但作用機理并不完全相同。經(jīng)濟發(fā)展對長三角、京津冀、珠三角、川渝物流業(yè)碳排放增長的推動作用呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，尤其對長三角物流業(yè)碳排放變動作用比較顯著。而對山東半島物流業(yè)碳排放增長的推動作用較小且呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，對長江中游物流業(yè)碳排放增長的推動作用呈現(xiàn)波動上升的態(tài)勢。此外，人口增長也一直是各城市群物流業(yè)碳排放增長的推動因素，但相比較經(jīng)濟發(fā)展其作用較小，而且僅對長三角、珠三角這些人口吸引力強的城市群產(chǎn)生了比較大的推動作用，而對京津冀、川渝、長江中游、山東半島等人口吸引力弱的城市群作用較小。

能源強度效應(yīng)一直是各城市群物流業(yè)碳排放增長的抑制因素，但通過圖2 的對比分析可以清楚地發(fā)現(xiàn)，能源強度對山東半島、川渝兩大城市群物流業(yè)碳排放的抑制作用比較穩(wěn)定且較小，而對長三角、珠三角、長江中游、京津冀等城市群的作用比較顯著，且波動較大。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對各城市群物流業(yè)碳排放變動的作用呈現(xiàn)顯著的差異性，從圖2 可以看出，能源結(jié)構(gòu)對珠三角城市群物流業(yè)碳排放增長始終起到推動作用，對長三角和京津冀而言，能源結(jié)構(gòu)逐漸從推動因素轉(zhuǎn)變?yōu)橐种埔蛩兀瑢﹂L江中游、山東半島以及川渝城市群而言，能源結(jié)構(gòu)總體上表現(xiàn)為推動作用，但波動巨大。

4 結(jié)論

文章基于Kaya 恒等式，將城市群發(fā)展對物流業(yè)碳排放變動的作用分解為人口增長效應(yīng)、經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)、能源強度效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)，應(yīng)用LMDI 構(gòu)建了各因素作用機理的分解分析模型，并應(yīng)用構(gòu)建的模型對中國六大城市群2012-2020 年物流業(yè)碳排放變動情況進行了系統(tǒng)分析。研究發(fā)現(xiàn)：

①總體上，能源強度效應(yīng)是中國城市群物流業(yè)碳排放增長的關(guān)鍵抑制因素，在考察期內(nèi)一直對碳排放增長起到抑制作用，而人口增長和經(jīng)濟發(fā)展對城市群物流業(yè)碳排放增長始終產(chǎn)生顯著的促進作用。

②從各城市群看，各大要素對不同城市群具有異質(zhì)性作用。經(jīng)濟發(fā)展對長三角、珠三角、京津冀、川渝物流業(yè)碳排放增長推動作用明顯，對其他城市群推動作用較小，人口增長對長三角、珠三角物流業(yè)碳排放增長推動作用顯著，能源強度對長三角、珠三角、長江中游、京津冀等城市群的作用比較顯著，且波動較大，能源結(jié)構(gòu)對各城市群物流業(yè)碳排放增長作用差異明顯。