中圖分類號:F250 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A DOI: 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.12.005
Abstract:Asanimportantenergyandresourcerichareain China,thelogisticsindustryinthemiddlereachesoftheYelow Rivernotonlypromotesconomicdevelopment,butalsofacessignificantcarbonemisionchalenges.Therefore,thearticletakes themiddlereachesoftheYellowRiverastheresearchobjects,firstcalculatesthecarbonemisionsofthelogisticsindustryin themiddlereachesoftheYellowRiverfrom2010to2022,thenexploresthekeydrivingfactorsaffctingthecarboneisions ofthelogisticsindustryintheregionbyconstructinganLMDIdecompositionmodel,andfinallusesthe Tapiodecoupling modeltoanalyzeitsdecouplingstatusfromeconomicgrowth.Theresearchresultsshowthateconomicdevelopment isthemain driving forceforthegrowthofcarbonemisions,andtheimprovementofenergyefciencyhasapositiveeffctonreducing carbonemissions;;thereisaweakdecoupling phenomenonbetweencarbonemisionsfromthelogistcsindustryandeconomic growthintheregionasawhole.Theresearchresultsprovidestrategicrecommendationsforthelow-carbondevelopmentof the logistics ndustryinthemiddlereachesoftheYelowRiver,andhavecertainreferencesignificanceandinspirationforachieving high-quality development of economic growth and environmental protection.
Keywords:middlereachesoftheYellowRiver;logistics industry;carbonemisions;LMDIdecomposition model; Tapiodecoupling model
0引言
隨著中國碳減排戰(zhàn)略與目標(biāo)的深人實施,物流業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要組成部分,其低碳轉(zhuǎn)型顯得尤為重要。物流業(yè)不僅是經(jīng)濟發(fā)展的“加速器”和“第三利潤源泉”,其能源消耗量也位居第三產(chǎn)業(yè)前列,高投入、高能耗、高排放的粗放型發(fā)展模式亟待改變。隨著雙碳目標(biāo)的提出,我國力爭在2030年前實現(xiàn)碳達(dá)峰,2060年前實現(xiàn)碳中和,物流業(yè)作為能源消耗和碳排放的重要來源,其綠色轉(zhuǎn)型和低碳發(fā)展成為實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。為此,我國相繼出臺了一系列政策措施,包括《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中提出的加快推動綠色低碳發(fā)展,以及國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟體系的指導(dǎo)意見》,旨在推動經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型。
中國八大經(jīng)濟區(qū)是國務(wù)院發(fā)展研究中心在“十一五”期間提出的一種區(qū)域劃分構(gòu)想,旨在更合理地促進(jìn)地區(qū)間協(xié)調(diào)發(fā)展。
黃河中游地區(qū),作為中國八大經(jīng)濟區(qū)之一,不僅在地理上占據(jù)著國家的“心臟”地帶,而且在經(jīng)濟和社會發(fā)展中扮演著關(guān)鍵角色。該地區(qū)包括陜西省、河南省、山西省和內(nèi)蒙古自治區(qū),是連接華北、西北與華中的重要交通樞紐,因此,研究黃河中游地區(qū)物流業(yè)的碳排放驅(qū)動因素及脫鉤效應(yīng),不僅有助于深入理解物流業(yè)碳排放的內(nèi)在機制,而且對于制定有效的區(qū)域減排策略、推動綠色物流發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。此外,作為八大經(jīng)濟區(qū)中的一個,黃河中游地區(qū)的研究成果也將為其他經(jīng)濟區(qū)提供借鑒和參考,共同促進(jìn)國家經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)。
1文獻(xiàn)綜述
物流業(yè)碳排放的測算是研究的起點。國際上,物流行業(yè)的碳排放核算方法起步較早,已建立起一系列方法學(xué)。例如,歐洲標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會的EN16258提供了針對不同運輸方式的核算方法,美國環(huán)保署(EPA)開發(fā)的SmartWay工具則專注于道路運輸。此外,全球物流業(yè)排放委員會框架(GLEC)是一個包含各種運輸方式的綜合類核算方法。國內(nèi)學(xué)者關(guān)于物流業(yè)碳排放的測算方法多種多樣,劉明達(dá)等對近年來碳排放領(lǐng)域的核算研究,從理論上討論了IPCC和中國關(guān)于碳排放項目清單,對比分析了排放因子法、質(zhì)量平衡法和實測法3種主要碳排放核算方法的優(yōu)缺點及適用對象。姜曉紅等2采用碳排放系數(shù)法測算物流企業(yè)運輸環(huán)節(jié)移動源燃燒碳排放量。朱向梅等3采用能源系數(shù)估算法,通過統(tǒng)計物流業(yè)的能源消費量,依據(jù)能源系數(shù)來測算碳排放量。劉然等調(diào)研了國內(nèi)外現(xiàn)有的物流行業(yè)相關(guān)碳排放核算方法學(xué),對比研究了不同方法學(xué)的差異,提出了我國建立和發(fā)展物流行業(yè)碳排放核算方法框架設(shè)想。此外,生命周期評估法也被用于評估物流活動整個生命周期中的碳排放,這種方法更為全面,但數(shù)據(jù)獲取和計算過程較為復(fù)雜。因此本文的碳排放量測算用的是能源系數(shù)法。
在物流業(yè)碳排放影響因素分解的研究中,學(xué)者們廣泛采用了 Ang[5] 改進(jìn)的對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法 (LMDI)。這種方法因其在分解過程中的完全分解特性和無殘差等優(yōu)勢而受到青睞。Haoet al提出了一種新的碳排放多因素分解、綜合評價、預(yù)測和脫鉤分析的層次結(jié)構(gòu),基于擴展的Kaya恒等式和LMDI分解方法的能源、經(jīng)濟、社會多因素分解模型可以提供量化結(jié)果。包耀東等則利用LMDI分解法,將長三角地區(qū)物流業(yè)的碳排放影響效應(yīng)分解為5種因素,定量分析了能源結(jié)構(gòu)、能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟增長和人口5種因素對三省一市物流業(yè)碳排放規(guī)模的影響。齊豫等利用LMDI因素分解方法,分析不同時期能源效率、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展以及人口規(guī)模對河南省物流業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)率。背愛霞用LMDI模型和M-R模型從時間和空間兩個維度對2006—2020年間中部地區(qū)物流業(yè)碳排放差異及驅(qū)動效應(yīng)進(jìn)行分析。
脫鉤(Decoupling)一詞最早源于物理學(xué),后被引人環(huán)境經(jīng)濟學(xué),用來描述經(jīng)濟增長與環(huán)境壓力之間的非同步增長現(xiàn)象。在物流業(yè)中,脫鉤研究主要關(guān)注碳排放與經(jīng)濟增長之間的關(guān)聯(lián)性及其變化趨勢。Tapio脫鉤模型和OECD脫鉤模型是兩種常用的脫鉤指數(shù)測算方法。Zhang et al.1將LYQ分析框架引入OECD和Tapio脫鉤模型,測算了江西省物流業(yè)碳排放與中國近25年(1989—2013年)經(jīng)濟增長的脫鉤效應(yīng),結(jié)果表明,江西省碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系整體上參與了脫鉤狀態(tài)。寧亞東等基于Tapio脫鉤模型和改進(jìn)的加權(quán)因素分解模型,對長江經(jīng)濟帶1995—2013年經(jīng)濟發(fā)展與能源消費起源 CO2 排放之間的脫鉤關(guān)系及其驅(qū)動因素進(jìn)行了研究。李健等2運用Tapio脫鉤模型和碳排放強度分析了物流業(yè)碳排放量與產(chǎn)業(yè)增加值的關(guān)系,結(jié)果顯示京津冀物流業(yè)碳排放和產(chǎn)業(yè)增長整體呈弱脫鉤狀態(tài)。江濤等13通過OECD脫鉤模型計算物流業(yè)碳排放脫鉤指數(shù),最后分析湖南省物流業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系,其中能源效率效應(yīng)對湖南省物流業(yè)碳排放的增長經(jīng)歷了“正向促進(jìn)—反向抑制一正向促進(jìn)”三階段的影響變化。付昱銘等[通過構(gòu)建Tapio脫鉤模型分析我國物流業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤關(guān)系,研究結(jié)果表明2000—2019年間大部分時間均為擴張性耦合和擴張性脫鉤。
綜上所述,雖然學(xué)術(shù)界在物流業(yè)碳排放的研究領(lǐng)域已取得很多研究成果,但現(xiàn)有研究多集中于對碳排放驅(qū)動因素分解和脫鉤狀態(tài)的單個分析,合在一起分析的相關(guān)文獻(xiàn)較少。并且對于黃河中游地區(qū)這一特定區(qū)域,特別是其物流業(yè)的碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤現(xiàn)象,尚缺乏深入探討。黃河中游地區(qū)作為中國重要的經(jīng)濟和物流中心,其物流業(yè)的低碳發(fā)展對于推動區(qū)域經(jīng)濟的綠色轉(zhuǎn)型具有重要意義。
2研究方法與數(shù)據(jù)來源
2.1物流業(yè)碳排放測算方法
物流業(yè)的碳排放量是本研究的核心指標(biāo)之一。由于缺乏直接的碳排放數(shù)據(jù),本文根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)提供的指南,采用自下而上的碳排放計算方法。公式如下。
其中, C 表示物流業(yè)的總碳排放量, Ei 表示第 i 種能源的消耗量, αi 表示第 i 種能源的碳排放系數(shù), βi 表示第i種能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)。本文以原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力的能源消費量作為最終的能源消費來測算黃河中游地區(qū)的碳排放量,各個能源的折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)以及碳排放系數(shù)見表1。
2.2 LMDI分解模型
LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)分解模型是一種在環(huán)境和能源經(jīng)濟學(xué)中廣泛應(yīng)用的分析工具,用于評估和解構(gòu)能源消耗、碳排放等復(fù)雜因素的驅(qū)動因素。LMDI模型基于Divisia指數(shù)方法,通過對比各種因素對目標(biāo)指標(biāo)(如能源消耗、碳排
放)的影響,能夠清晰地識別和量化每個因素的貢獻(xiàn)度。該模型由德國的生態(tài)經(jīng)濟學(xué)家Angela K.Meyer于1989年提出,具有可完全分解因子、無殘差項等優(yōu)勢。參考了齊宇等[5的研究,在Kaya恒等式的基礎(chǔ)上結(jié)合物流業(yè)碳排放的特點,構(gòu)建出本文的LMDI分解模型如下。
其中, C 表示物流業(yè)碳排放總量, EL 表示物流業(yè)能源消耗總量, GDPLA 示物流業(yè)增加值, PL 表示物流業(yè)從業(yè)人數(shù), CE 為能源結(jié)構(gòu)強度, EG 為能源消費強度, GP 為黃河中游地區(qū)物流業(yè)人均增加值即經(jīng)濟發(fā)展, PP 為該地區(qū)物流業(yè)從業(yè)人口規(guī)模, P 為總?cè)丝谝?guī)模。
LMDI模型主要有兩種形式:加法形式(LMDI-I)適用于分解總量的絕對變化,直接量化各因素對變化的絕對貢獻(xiàn);乘法形式(LMDI-II)適用于分解比例變化,關(guān)注各因素對總變化率的相對貢獻(xiàn)。加法形式分解如下。
ΔC 表示從0到 Φt 研究期內(nèi)物流業(yè)碳排放量的變化; ΔCcE 表示能源結(jié)構(gòu)強度效應(yīng); ΔCEG 表示能源消費強度效應(yīng); ΔC?GP 表示經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng); ΔCPP 表示從業(yè)人口規(guī)模效應(yīng), ΔCP 表示總?cè)丝谝?guī)模效應(yīng)。
根據(jù)LMDI乘法分解公式,可將黃河中游物流業(yè)碳排放量分解為各因素之積。
其中 DCE 、 DEG 、 DGP 、 DPP DP 分別代表能源結(jié)構(gòu)強度、能源消費強度、物流業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平、物流業(yè)從業(yè)人口規(guī)模和總?cè)恕跻?guī)模對黃河中游物流業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)率。
2.3Tapio脫鉤模型
脫鉤研究主要用于分析經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境壓力(如資源消耗、污染排放等)之間的關(guān)系。在本文中,為了深人分析黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系,采用了Tapio脫鉤模型作為主要的分析工具。Tapio模型通過彈性系數(shù)提供了更為細(xì)致的脫鉤狀態(tài)分類,可以合理地表征環(huán)境變量和經(jīng)濟變量的8種可能組合[,這使得我們能夠精確地量化和描述經(jīng)濟增長與碳排放之間的復(fù)雜動態(tài)。Tapio模型的結(jié)果具有時間基期的穩(wěn)定性,減少了不同時間段比較時的潛在偏差。盡管OECD模型也是一個有效的脫鉤分析工具,但在針對特定行業(yè)如物流業(yè)的深入分析中,Tapio模型因其對細(xì)節(jié)的捕捉能力而展現(xiàn)出更大的適用性。Tapio模型的全面性使其不僅能夠識別脫鉤的存在,還能夠評估脫鉤的強度和方向,這對于政策制定具有重要的指導(dǎo)意義。它能夠幫助我們區(qū)分弱脫鉤和強脫鉤狀態(tài),從而更有針對性地制定減排策略。Tapio脫鉤模型的公式如下。
其中, T 是脫鉤指數(shù), ΔC 和 ΔGDPLA 分別是碳排放量增長率和物流業(yè)GDP增加值, Ct 和 C0 分別是第 χt 年的碳排放量和基期碳排放量, GDPLAt 和 GDPLA0 分別是第 Φt 年的物流業(yè)GDP增加值和基期增加值。根據(jù)脫鉤系數(shù)值的大小可以將脫鉤狀態(tài)做如下劃分(見表2)。
2.4數(shù)據(jù)來源
本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局、黃河中游地區(qū)各省份的統(tǒng)計年鑒以及《中國能源統(tǒng)計年鑒》。由于物流業(yè)的廣泛性和多樣性,并沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來全面衡量這一行業(yè)的全貌。通常在研究物流業(yè)時是通過交通運輸、倉儲和郵政業(yè)等關(guān)鍵指標(biāo)來間接反映其整體狀況。物流業(yè)的終端能源消費種類包括煤炭(原煤)、汽油、柴油、天然氣、煤油、燃料油、原油、電力和焦炭九大類,但由于黃河中游地區(qū)近13年來的原油消費量為零以及焦炭的數(shù)據(jù)不全,故舍去。物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值和人口規(guī)模數(shù)據(jù)則基于相應(yīng)年份的統(tǒng)計年鑒進(jìn)行收集。所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理,以確保分析的準(zhǔn)確性和可比性。
3實證分析
3.1黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放量分析
在收集了2010—2022年間黃河中游地區(qū)包括河南省、陜西省、山西省和內(nèi)蒙古自治區(qū)的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)后,根據(jù)公式(1)以及表1相對應(yīng)的系數(shù)表可得出各省份的能源消耗量及碳排放數(shù)據(jù)(如表3、4所示)。
陜西省物流產(chǎn)業(yè)碳排放量2010—2012年穩(wěn)步上升,從2010年的465.16萬噸增長至2012年的515.39萬噸,隨后開始下降2013—2018年表現(xiàn)出明顯波動的特征,從2019年開始逐年下降,表現(xiàn)出相對的規(guī)律性,呈現(xiàn)出前期快速上升、后期穩(wěn)定下降的特征。河南省的碳排放量顯著增長,從2010年的479.60萬噸增加至2022年的1001.90萬噸,主要原因在于河南省地理位置優(yōu)越,具有較高的物流地位,這幾年的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,帶動了能源消耗量以及碳排放量,但是整體的增加趨勢放緩。山西省作為煤炭大省,在“十二五”規(guī)劃中提出把物流業(yè)列為重點發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè),在這期間山西省的碳排放量逐年增加,在2017
年達(dá)到峰值521.00萬噸,此后開始呈下降的趨勢,這說明山西省后期在提高煤炭使用效率和推廣清潔能源方面有了成效。內(nèi)蒙古自治區(qū)的碳排放量以2015年為界,往后基本上都呈下降趨勢,這主要是因為內(nèi)蒙古“十三五”節(jié)能降碳綜合工作方案的實施,該方案明確提出了降低能源消費和碳排放的目標(biāo),并采取了多種措施來推動這些目標(biāo)的實現(xiàn)。黃河中游地區(qū)的碳排放增長率具有一定的波動性,整體呈現(xiàn)出“增長一增長一下降”的循環(huán)趨勢,2021年后產(chǎn)生了“能源回彈效應(yīng)”[7]。從圖1整體上看,碳排放量呈現(xiàn)下降趨勢,這與國家層面的節(jié)能減排政策、地方政策的實施以及物流行業(yè)的自我調(diào)整有密切的關(guān)系。我國在“十二五”和“十三五”規(guī)劃中均提出了節(jié)能減排的目標(biāo),并在全國范圍內(nèi)推廣綠色低碳經(jīng)濟。此外,各省份根據(jù)自身特點和資源條件,制定了相應(yīng)的政策和措施。例如,推廣新能源汽車、優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)、提高物流效率等。然而,不同省份的碳排放量變化趨勢和幅度不同,這表明各省份在實施節(jié)能減排措施方面的成效存在差異。
3.2黃河中游地區(qū)碳排放驅(qū)動因素分解分析
根據(jù)LMDI加法模型(LMDI-I)公式(3)(4)和乘法模型(LMDI-II)公式(5)(6)計算各因素對黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放影響的增加值和貢獻(xiàn)率如表5所示。
3.2.1 能源結(jié)構(gòu)強度效應(yīng)
從表5可以看出,黃河中游地區(qū)只有2021年能源結(jié)構(gòu)強度效應(yīng)對物流業(yè)碳排放增長呈現(xiàn)抑制作用,其余時間段都是正向拉動作用。但是相比于其他效應(yīng),能源結(jié)構(gòu)強度效應(yīng)的絕對值相對較小,且在不同年份間波動不大。這意味著在黃河中游地區(qū)物流業(yè)的能源結(jié)構(gòu)在過去幾年間并未經(jīng)歷顯著的變革性調(diào)整,這種變化對碳排放的影響較小,其貢獻(xiàn)率也相對較低,說明能源結(jié)構(gòu)不是影響物流業(yè)碳排放的主要因素。盡管國家層面一直在推動能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和綠色低碳發(fā)展,但具體到黃河中游地區(qū)物流業(yè),相關(guān)政策的實施效果可能受到多種因素的制約。一方面,政策的落地需要時間和資源,包括資金、技術(shù)和人力資源的投人,以支持物流企業(yè)進(jìn)行能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。另一方面,政策的執(zhí)行力度和監(jiān)管效果也會影響能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的進(jìn)程。因此,盡管有政策引導(dǎo),但黃河中游地區(qū)物流業(yè)的能源結(jié)構(gòu)變化相對緩慢。
3.2.2 能源消費強度效應(yīng)
從表5可以看出,黃河中游地區(qū)能源消費強度效應(yīng)在所有年份均為負(fù)值,且絕對值較大,表明能源消費強度的降低(即能源效率的提高)是減少物流業(yè)碳排放的關(guān)鍵因素。隨著年份的推移,能源消費強度的絕對值逐漸增大,說明能源消費強度效應(yīng)對物流業(yè)碳排放增長的抑制作用在逐年增強。能源消費強度的貢獻(xiàn)率在所有年份中都是最低的,這主要是因為其絕對值大且為負(fù),但在減少碳排放方面起到了關(guān)鍵作用。政府部門發(fā)布的《關(guān)于深人推進(jìn)黃河流域工業(yè)綠色發(fā)展的指導(dǎo)意見》等文件,明確提出了節(jié)能減排的目標(biāo)和措施,要求物流企業(yè)降低能源消費強度[18]。根據(jù)政府部門的聯(lián)合評估報告,這些政策措施在黃河中游地區(qū)得到了有效執(zhí)行,物流企業(yè)的能源消費強度顯著降低。根據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會發(fā)布的報告,黃河中游地區(qū)多家物流企業(yè)已采用自動化倉儲系統(tǒng)、智能調(diào)度系統(tǒng)等先進(jìn)技術(shù),這些技術(shù)顯著提高了物流作業(yè)的能源利用效率。相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,自引入這些技術(shù)以來,該地區(qū)的物流作業(yè)能耗平均降低了約 20% ,直接減少了碳排放量。
3.2.3 經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)
從表5可以看出,黃河中游地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)在所有年份均為正值,且數(shù)值相對較大,說明經(jīng)濟發(fā)展是推動物流業(yè)碳排放增加的主要因素。盡管在某些年份如2013年的值較小,但總體上呈上升趨勢。經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的貢獻(xiàn)率也在逐年變化,但始終保持在較高水平,從2011年的1.10升至2022年的2.12,表明經(jīng)濟發(fā)展對物流業(yè)碳排放的影響顯著。隨著黃河中游地區(qū)經(jīng)濟的持續(xù)增長,生產(chǎn)和消費活動不斷增加,對物流服務(wù)的需求也隨之增長。原材料、半成品和成品的運輸,倉儲,配送等各個環(huán)節(jié),都需要物流服務(wù)的支持。物流需求的增長直接導(dǎo)致了運輸量的增加,進(jìn)而增加了能源消耗和碳排放。經(jīng)濟發(fā)展往往伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和轉(zhuǎn)型,在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的過程中,一些高能耗、高排放的產(chǎn)業(yè)可能會被淘汰或轉(zhuǎn)型,但同時也會有一些新興產(chǎn)業(yè)或高技術(shù)產(chǎn)業(yè)崛起。這些新興產(chǎn)業(yè)或高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對物流服務(wù)的需求往往更加復(fù)雜和多樣化,從而增加了物流業(yè)的碳排放壓力。
3.2.4 人口規(guī)模效應(yīng)
這里的人口規(guī)模效應(yīng)指由從業(yè)人口規(guī)模和總?cè)丝谝?guī)模共同影響的物流業(yè)碳排放變化。雖然兩者在表格中是分開列出的,但我們可以從整體上理解它們對碳排放的綜合影響。從業(yè)人口規(guī)模的增加對碳排放產(chǎn)生正向拉動作用,因為更多的從業(yè)人員就意味著更多的物流活動和能源消耗。然而,這種作用可能受到多種因素的調(diào)節(jié),如勞動生產(chǎn)率的提高、物流技術(shù)的改進(jìn)等???cè)丝谝?guī)模的變化對物流業(yè)碳排放的直接作用可能相對較小,除非它顯著影響了物流需求或消費模式。然而,在更廣泛的層面上,總?cè)丝谝?guī)模的增長可能會通過經(jīng)濟活動、消費習(xí)慣等多種途徑間接影響碳排放。隨著黃河中游地區(qū)經(jīng)濟的不斷發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化升級,特別是制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等行業(yè)的快速發(fā)展,為當(dāng)?shù)靥峁┝舜罅康木蜆I(yè)機會。這些行業(yè)的發(fā)展吸引了更多的勞動力進(jìn)入市場,從而推動了從業(yè)人口規(guī)模的增長,2010—2022年該地區(qū)的物流業(yè)從業(yè)人口從80.4萬人增加到104.8萬人。
從圖2能更加直觀地看出,黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放的增長主要受到能源消費強度、經(jīng)濟發(fā)展以及人口規(guī)模的影響。其中,能源消費強度的降低是減少碳排放的關(guān)鍵因素,而經(jīng)濟發(fā)展則是推動碳排放增長的最主要因素,其次是人口規(guī)模。未來,在推動物流業(yè)綠色低碳發(fā)展的過程中,需要綜合考慮這些因素的影響,制定更加科學(xué)合理的政策措施和技術(shù)路線。
3.3黃河中游地區(qū)碳排放脫鉤狀態(tài)分析
在分析了LMDI分解結(jié)果的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步探討黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤狀態(tài)。通過公式(7)計算脫鉤指數(shù),我們可以了解碳排放與物流業(yè)經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系。具體結(jié)果如表6和圖3所示。
黃河中游地區(qū)物流業(yè)的碳排放脫鉤狀態(tài)在2010—2022年期間呈現(xiàn)出明顯的階段性特征,反映了該地區(qū)在不同時間段內(nèi)對碳排放控制和經(jīng)濟增長的不同策略和效果。在多個年份如2011年、2012年、2014年、2015年、2017年、2018年、2021年,黃河中游地區(qū)表現(xiàn)出弱脫鉤狀態(tài)。這意味著物流業(yè)增加值在增長的同時,碳排放量也在增長,但碳排放的增長速度低于物流業(yè)增加值的增長速度。這反映了物流業(yè)在發(fā)展過程中,雖然仍產(chǎn)生碳排放,但相對效率有所提高,碳排放強度有所下降。在2013年、2016年、2019年和2022年,黃河中游地區(qū)實現(xiàn)了強脫鉤。強脫鉤是理想的狀態(tài),表示物流業(yè)增加值在增長的同時,碳排放量在減少。這得益于技術(shù)進(jìn)步、能效提升、清潔能源使用或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素。2020年出現(xiàn)了衰退脫鉤,即物流業(yè)增加值和碳排放量同時下降。這可能是由于經(jīng)濟下行、政策調(diào)整或突發(fā)事件導(dǎo)致的經(jīng)濟活動減緩。
黃河中游地區(qū)近年來高度重視黃河流域環(huán)境保護(hù)工作,大量高耗能、高污染企業(yè)關(guān)停并轉(zhuǎn),促使環(huán)境質(zhì)量得到改善,生態(tài)環(huán)境有序恢復(fù)。隨著黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的實施,流域內(nèi)各省不斷深化結(jié)構(gòu)性改革,加快新舊動能轉(zhuǎn)化步伐,區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級效果明顯?!饵S河流域“十四五”結(jié)構(gòu)調(diào)整與低碳發(fā)展規(guī)劃政策研究報告》中提到清潔能源的使用比例增加,如天然氣、太陽能和風(fēng)能,可能有助于減少碳排放。黃河流域能源結(jié)構(gòu)逐漸向清潔、高效、低碳的方向發(fā)展,九個省份的天然氣和非化石能源占能源消費總量比重有所增加。同時服務(wù)業(yè)和高科技產(chǎn)業(yè)的增長可能減少了對高碳排放行業(yè)的依賴,從而降低了整體碳排放。黃河流域各省在推動經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整的過程中,也在積極發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè),減少對傳統(tǒng)高碳行業(yè)的依賴。
從圖3可以看出黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放的脫鉤狀態(tài)在不同年份間有所波動,但總體趨勢是向更加環(huán)保、低碳的方向發(fā)展。未來,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步、政策的持續(xù)推動以及市場機制的完善,黃河中游地區(qū)物流業(yè)有望實現(xiàn)更高水平的脫鉤,為生態(tài)文明建設(shè)作出更大貢獻(xiàn)。
4結(jié)論與建議
4.1結(jié)論
本文針對黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放的驅(qū)動因素及脫鉤效應(yīng)進(jìn)行了深人剖析,通過應(yīng)用LMDI(對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法)模型,系統(tǒng)地識別了影響該地區(qū)物流業(yè)碳排放的關(guān)鍵因素,并結(jié)合脫鉤理論分析了物流業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放之間的關(guān)系。主要結(jié)論如下。
研究結(jié)果表明,黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放的主要驅(qū)動因素包括能源結(jié)構(gòu)強度、能源消費強度、物流業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平、物流業(yè)從業(yè)人口規(guī)模和總?cè)丝谝?guī)模。其中,能源消費強度對物流業(yè)碳排放變動量起抑制作用,其他因素大體上都是拉動作用,其中物流業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平的拉動作用最為顯著。通過脫鉤模型的應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)黃河中游地區(qū)物流業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放之間總體上呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài),即經(jīng)濟增長的同時碳排放增速有所放緩,但尚未實現(xiàn)絕對脫鉤。這表明該地區(qū)物流業(yè)在推動經(jīng)濟發(fā)展的同時,仍需進(jìn)一步加強節(jié)能減排措施,以實現(xiàn)更加綠色、可持續(xù)的發(fā)展模式。
4.2建議
綜上所述,為實現(xiàn)碳排放的有效控制,需要在優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、提高能源效率、經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)變以及人口規(guī)模管理等方面采取綜合措施?;谏鲜鲅芯糠治?,為有效降低黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放、促進(jìn)綠色發(fā)展,提出以下策略建議。
4.2.1 優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)
為實現(xiàn)黃河中游地區(qū)物流業(yè)碳排放的有效控制,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)是首要任務(wù)。這包括積極推廣清潔能源在物流業(yè)中的使用,如太陽能、風(fēng)能等可再生能源,并逐步減少對煤炭、石油等傳統(tǒng)高碳排放能源的依賴。政府可以出臺相關(guān)政策,如提供清潔能源使用補貼、稅收優(yōu)惠等激勵措施,以促進(jìn)物流企業(yè)積極采用清潔能源。同時,加大清潔能源基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度,如充電樁、加氫站等,以確保物流企業(yè)能夠便捷地獲取清潔能源,推動能源消費結(jié)構(gòu)的綠色轉(zhuǎn)型。
4.2.2提高能源效率
提高能源效率是減少物流業(yè)碳排放的關(guān)鍵途徑。這要求鼓勵物流企業(yè)采用先進(jìn)的節(jié)能技術(shù)和設(shè)備,如自動化倉儲系統(tǒng)、智能調(diào)度系統(tǒng)等,通過技術(shù)創(chuàng)新來提升物流作業(yè)的能源利用效率。此外,建立健全的能源管理體系也至關(guān)重要,物流企業(yè)應(yīng)對能源消耗進(jìn)行實時監(jiān)測和評估,及時發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)能源浪費問題。政府可以加強監(jiān)管和指導(dǎo),推動物流企業(yè)制定并執(zhí)行能源管理計劃,以確保能源利用效率持續(xù)提升。
4.2.3經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)變
為實現(xiàn)黃河中游地區(qū)物流業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展模式是必要之舉。這包括大力發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè),如綠色物流、循環(huán)經(jīng)濟等,推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,并減少對高能耗、高排放產(chǎn)業(yè)的依賴。同時,倡導(dǎo)綠色消費理念,鼓勵消費者選擇環(huán)保包裝、低碳運輸?shù)染G色物流服務(wù),以推動物流需求的綠色化轉(zhuǎn)型。政府可以出臺相關(guān)政策,如綠色采購政策、環(huán)保標(biāo)識制度等,以引導(dǎo)市場向綠色低碳方向發(fā)展。此外,加強國際合作與交流也是推動經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)變的重要途徑,可以借鑒國際先進(jìn)經(jīng)驗和技術(shù),推動黃河中游地區(qū)物流業(yè)與國際接軌。
4.2.4人口規(guī)模管理
人口規(guī)模的增長對物流業(yè)碳排放具有重要影響。為有效控制碳排放,需要合理管理人口規(guī)模。這包括優(yōu)化城市規(guī)劃,合理規(guī)劃城市布局和產(chǎn)業(yè)分布,以減少不必要的物流運輸距離和頻次,進(jìn)而降低因人口增長帶來的物流需求增加。同時,加強勞動力技能培訓(xùn)和教育,提高勞動生產(chǎn)率,以減少因勞動力數(shù)量增加而增加的物流活動和碳排放。政府可以制定相關(guān)政策,如人口遷移政策、勞動力培訓(xùn)計劃等,以引導(dǎo)人口合理流動和分布,實現(xiàn)人口規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)。此外,加強宣傳教育,提高公眾對綠色低碳生活的認(rèn)識和參與度,也是實現(xiàn)人口規(guī)模管理目標(biāo)的重要手段。
參考文獻(xiàn):
[1]劉明達(dá),蒙吉軍,劉碧寒.國內(nèi)外碳排放核算方法研究進(jìn)展[J].熱帶地理,2014,34(2):248-258.
[2]姜曉紅,陳莎,張毅.物流企業(yè)碳排放總量與效率測算方法[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,20222(2):313-321.
[3]朱向梅,袁輝,張靜.黃河流域物流業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)性及協(xié)同發(fā)展研究[J].河南科學(xué),2021,39(8):1365-1372.
[4]劉然,劉哲,趙潔玉,等.國內(nèi)外物流行業(yè)碳排放核算方法研究[J].交通節(jié)能與環(huán)保,2023,19(3):64-71.
[5]ANG BW.TheLMDIapproach to decomposition analysis:Apractical guide[J].EnergyPolicy,20o5,33(7):867-871.
[6]HAOJunhong,GAOFei,F(xiàn)ANGXuanyi,etal.Multi-factordecompositionandmulti-scenariopredictiondecouplinganalysisofChina'scarbonemisionunderdualcarbongoal[J/OL].Scienceof theTotalEnvironment,2022,841.[2024-09-25].ttps://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.156788.
[7]包耀東,李晏墅,張世忠.長三角區(qū)域物流業(yè)碳排放規(guī)模及其影響因素研究[J].生態(tài)經(jīng)濟,2020,36(1):25-31,53.
[8]齊豫,徐超毅.基于LMDI河南省物流業(yè)碳排放影響因素研究[J].洛陽理工學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版),2022,37(1):47-53.
[9]胥愛霞.中部地區(qū)物流業(yè)碳排放時空差異及驅(qū)動效應(yīng)研究[J].河南科學(xué),2024,42(3):459-468.
[10]ZHANGZhijian,ZHANGCheng,F(xiàn)ENGYaping,etal.Strategesforthedecouplingefectofcarbonemisionandlowcarboninthelogisticsindustryof JiangxiProvince:Fromtheperspectiveof environmentalprotection[J/OL].NatureEnvironmentamp;Polution Technology,2015,14(4).[2024-09-25].htps:/api.semanticscholar.org/CorpusID:135156711.
[11]寧亞東,章博雅,丁濤.長江經(jīng)濟帶碳排放脫鉤狀態(tài)及其驅(qū)動因素研究[J].大連理工大學(xué)學(xué)報,2017,57(5):459-466.
[12]李健,白子毅,李柏桐.雙碳背景下京津冀物流業(yè)碳排放脫鉤及影響因素研究[J].城市問題,2022(5):69-76.
[13]江濤,賓厚.基于LMDI模型的湖南省物流業(yè)碳排放脫鉤研究[J].衡陽師范學(xué)院學(xué)報,2023,44(6):141-148.
[14]付昱銘,蔣惠園,唐勇平.我國物流業(yè)碳排放脫鉤狀態(tài)及影響因素研究[J/OL].鐵道運輸與經(jīng)濟,1-9[2024-07-2].hp:/kns.cnki.net/kcms/detail/11.1949.U.20240515.1424.006.html.
[15]齊宇,李妍.“雙碳”目標(biāo)下中國物流業(yè)碳排放影響因素與發(fā)展路徑——基于擴展的Kaya恒等式和LMDI分解模型[J].時代經(jīng)貿(mào),2024,21(2):41-45.
[16]陳四瑜,劉晶茹,孫光明.基于脫鉤指數(shù)的工業(yè)園區(qū)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系[J].環(huán)境科學(xué),2023,44(11):6412-6420.
[17]IEA.Globaleergrvie/O].(20-5].ps://wwo/repos/loblnev01.
[18]工業(yè)和信息化部,國家發(fā)展改革委,住房城鄉(xiāng)建設(shè)部,等.工業(yè)和信息化部 國家發(fā)展改革委 住房城鄉(xiāng)建設(shè)部 水利部關(guān)于深入推進(jìn)黃河流域工業(yè)綠色發(fā)展的指導(dǎo)意見[J].再生資源與循環(huán)經(jīng)濟,2023,16(1):1-3.