中国交通运输业能源效率及其影响因素研究

交通运输业能耗强度与各行业平均水平的差距逐步扩大,使得交通运输业逐 步成为节能环保的短板之一.在此背景下,利用随机前沿模型,以中国30 省区为样本,测 算1995-2012 年各地区交通运输业全要素能源效率并进行影响因素分析.结果表明,全 要素视角下的中国交通运输业能源效率总体呈扁平W型走势波动上升,平均有56.3%的 节能潜力;东中西部地区差异明显,呈现自东向西逐步下降的空间格局;全要素评价结果 比单要素能源效率更加稳健;各省区交通运输业能源效率在2004-2012 年以年均9.6% 的速度发散,其中西部地区年均发散速率达到10.7%;对外开放、工业化进程、人力资本显 著促进交通运输业能源效率的提升,制度因素与政府干预抑制作用明显,基础设施水平 的影响不显著.     

基于STIRPAT模型的陕西省交通运输业碳排放影响因素分析

为了系统地从行业角度测算及分析陕西省交通运输业碳排放的影响因素,采用灰色关联度法识别交通系统内部影响因素,再结合人口、经济及技术的基础因素,建立STIRPAT扩展模型,对2000—2020年陕西省交通运输碳排放进行量化分析。研究结果表明：城镇化率、能耗强度、人均国内生产总值为交通运输碳排放量增加的正向驱动因素;交通运输需求方面,货运需求增加对陕西省交通运输碳排放有促进作用;运输结构方面,降低公路运输量占比会对交通运输碳排放量有抑制作用;基础设施建设方面,近20年来完善公路网络基础设施建设对陕西省交通运输碳排放有促进作用;运输装备方面,民用汽车拥有量增加会使陕西省交通运输碳排放量增加。因此在经济正常发展情景下,优化交通运输结构,提升铁路、公共交通等低碳运输方式的比例,积极推进绿色交通技术和产品的推广应用,加强新能源汽车安全技术标准与配套设施建设,加快智慧交通发展,有助于控制交通运输碳排放水平。     

中国交通运输业碳排放驱动因素的通径分析方法

分析了中国交通运输业碳排放驱动因素, 基于多元回归分析方法, 提出了碳排放驱动因素的通径分析方法; 基于中国近20年交通运输业碳排放的面板数据, 计算了碳排放驱动因素的直接通径系数与间接通径系数, 分析了主要驱动因素对碳排放的直接影响程度及其相互作用产生的间接影响程度。分析结果表明: 经济水平、运输强度、能源强度是影响交通运输业碳排放的主要因素, 直接通径系数越大, 对交通运输业碳排放拉动能力越大, 间接通径系数越大, 对其他因素依赖性越大; 经济水平的直接通径系数为1.338, 表明经济增长直接刺激了中国交通运输业碳排放的增长, 间接通径系数之和为-0.350, 表明经济水平对其他2个因素依赖较小, 且具有较强的拉动效应; 运输强度的直接通径系数为0.422, 表明运输强度推动了交通运输业碳排放的增长, 间接通径系数之和为1.171, 表明运输强度对经济水平有较大的依赖性, 单位GDP所消耗的物流量与物流成本较高, 所附加的产业价值较低; 能源强度的直接通径系数为0.216, 表明能源强度是中国交通运输业碳排放增长的重要推动因素, 间接通径系数之和为0.119, 表明经济发展拉动了能源的快速消费, 造成二氧化碳的大量排放, 且单位周转量消耗的能源较高, 能源的集约利用程度较低, 造成了高昂的经济成本和环境成本。     

交通运输业CO_2排放区域差异及影响因素

交通运输业是CO_2排放的重要来源.根据长江经济带九省二市2005—2014年面板数据,以Theil指数为衡量指标,从人均、单位增加值、单位换算周转量碳排放3个方面测算交通运输业CO_2排放的区域差异;结合扩展的Kaya恒等式,通过LMDI分解分析交通运输业CO_2排放的影响因素.结果表明:长江经济带各省市交通运输业CO_2排放呈现较明显的不均衡分布,人均碳排放、单位换算周转量碳排放差异大于单位增加值碳排放差异;能源结构、单位增加值能耗、单位GDP换算周转量抑制CO_2排放(贡献率分别为1.72%、56.6%、41.68%),单位换算周转量增加值、人均GDP、人口促进CO_2排放(贡献率分别为7.99%、88.99%、3.02%).     

城市轨道交通碳排放效率与影响因素研究

从静态和动态两方面综合分析我国城市轨道交通的碳排放效率,以探索高效、绿色的城市轨道交通发展路径。首先,利用“自上而下”的方法测算城市轨道交通系统的碳排放量,构建涵盖车辆、人力、能源、环境、运输效益的要素体系;然后,运用考虑非期望产出的超效率SBM(Slack Based Model)模型测度我国23个省会城市轨道交通碳排放效率,利用方向性距离函数构建GML (Global Malmquist-Luenberger)指数分析碳排放效率的动态变化特性;最后,采用面板模型厘清碳排放效率的影响因素。模型计算结果表明：城市轨道交通碳排放效率总体呈现与网络规模正相关的差异化态势,不同类型城市轨道交通碳排放效率GML及其分解指数的变化特征有所差异; 规模效率、技术进步对城市轨道交通碳排放效率具有提升作用,规模效率、技术进步指数每上升 1%,碳排放效率GML指数分别提高1.906%、2.338%,火力发电比例对碳排放效率的提升有一定的抑制作用;随着城市轨道交通网络的发展,碳排放效率的提升仍需要技术进步的推动。最后,针对不同类型城市轨道交通提出了提升碳排放效率的策略要点。     

中国现代交通运输业效率波动性和影响因素研究 ——基于交叉效率DEA 和VAR 模型的分析

选取1978–2012 年的数据,应用交叉效率数据包络分析法(Cross-efficiency DEA)和向量自回归模型(Vector Autoregression, VAR)对中国现代交通运输业的效率波动 情况及其影响因素进行分析.研究结果表明,交通运输业的投入和产出要素之间,均存在 单向格兰杰(Granger)因果关系;交通运输业的效率波动可以划分为效率上升、高效运行 和效率下降三个阶段,总体上呈现出“先升后降”的趋势;交通运输业对人均消费、政府支 出、能源消耗和固定资产投资的冲击均表现出正向为主的响应,对劳动的冲击表现出负 向响应,而对信息的冲击则表出响应“滞后”     

基于SVR的区域交通碳排放预测研究

基于STIRPAT模型,选择旅客周转量、货物周转量、人均GDP、机动车保有量、碳排放强度、能源结构和城市化率7项指标作为我国区域交通碳排放影响因素,建立基于支持向量回归机的碳排放预测模型,并以1990-2016年北京市交通碳排放相关数据为基础数据做实例分析.结果表明：训练样本交叉验证均方误差仅为 0.008 040,得到参数C和γ的最优值;模型预测值与真实值的拟合回归效果良好,训练集和测试集的相关系数分别为0.984 2和0.995 0,即模型具有良好的学习和推广能力;未来区域交通碳排放增长趋势逐渐变缓,但总量将继续呈上升趋势,社会仍然面临较大的温室气体减排压力.     

物流企业的碳排放效率评价及驱动因素分析

近年来,物流业在促进经济增长的同时,能源消耗量也在逐年递增,物流企业作为主体在运输过程中所造成的环境污染问题不容忽视。因此,为促进物流企业节能低碳化发展,采用“自上而下”法测算陆运和空运两种移动碳源的排放量。本文选取能源消耗、资本存量及劳动力作为投入变量,营业收入和碳排放量作为产出变量,建立Super-SBM (Super-efficiency Slack-based Measurement)模型分析碳排放效率。此外,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)将碳排放的驱动因素分解为4种,并逐个分析其对物流企业碳排放量的影响。本文以顺丰速运企业为例,根据该企业2016—2021年间的营运数据,评价其碳排放效率。结果表明：综合技术效率值持续增长,并在2019年后稳定在1以上;纯技术效率值在1.1上下范围波动;规模效率值均处于1以下,但持续增长。说明顺丰能够在原有规模上进行技术创新,争取以最少的投入获得最高的产出,使资源得到合理配置。另外,经济发展水平和人口规模是促进碳排放的因素,前者作用最为显著,而能源效率则在很大程度上抑制碳排放,...     

我国交通运输业碳排放的典型特征辨析

交通业是实现我国"碳达峰、碳中和"目标的重要发力点.根据相关研究,发现我国交通业碳排放存在两大特征:一是交通碳排放占总排放的比例低于世界平均水平;二是我国交通运输业碳达峰时间有较大可能相对滞后.针对特征一,运用神经网络识别出人均GDP、人口密度等主要影响因素,并进一步从人均交通碳排放、累计排放和排放结构三方面论述我国交...     

辽宁省交通运输业碳排放强度变化及因素分解

运用因素分解法将辽宁省交通运输业碳排放强度分解为结构份额和效率份额,通过分析辽宁省近十年的统计数据,计算出交通运输业的碳排放强度的结构份额和效率份额.分析数据显示,辽宁省交通运输业碳排放强度的趋势逐年下降.在下降的因素中,结构份额的累计贡献率为51.99%,而效率份额的累计贡献率为48.01%.可见,影响碳排放强度下降因素中结构份额和效率份额的地位几乎同等重要.     

区域道路运输相对效率截面分析

随着区域路网的完善,其承载的道路运输业也呈现快速发展态势。在区域层面上,实现两者的良性互动,需要因地制宜,实现区域与运输业阶段性的协调决策,进而保证在全社会范围内对优化资源配置。这些分析的实现需要合适的评价方法对道路运输业投入要素与产出要素间的内在关系进行深入研究,并能对投入、产出要素进行量化控制。本文引入数据包络分析方法（Data Envelopment Analyses,简称DEA方法）,采用CCR模型（Charnes,Cooper and Rhodes Model）以各区域道路运输为决策单元;构筑各区域道路运输生产前沿面,评价各单元的相对效率,分析各要素投入的变动对产出的影响。     

服务水平-运行效率-资源消耗传导下的 通道交通方式选择模型

分析研究运输服务水平、运行效率及资源消耗三者的互动影响机理,并构建相 关模型表征三者互动传导机制.用户对交通方式服务水平的感知程度影响其选择决策,用 户的出行需求直接影响交通方式的运行效率,运行效率的高低表征了资源被有效利用的 程度.在该互动传导机制下,构建基于出行链的通道交通方式选择MNL模型.以北京-西 安运输通道为案例,对模型进行验证.结果表明,普通铁路依旧承担着该通道内的主要运 输需求.     

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交通运输业能耗强度、碳排放强度的上升趋势,与其他行业稳步下降的趋势相悖,使得交通运输业逐步成为节能环保的短板之一.本文在考虑CO2排放约束的前提下,构建超效率非期望Min DS模型,评价1995—2013年中国30省份交通运输业能源效率,并利用Global Malmquist-Luenberger指数,动态分析效率的变化情况.研究表明,各地区交通运输业能源效率总体呈反N型波动下降;东部、西部地区各省表现出较大差异性;中部、东北地区内各省表现出一致性,但整体水平较低;超效率非期望Min DS模型有效克服了非期望SBM模型无法完全排序和低估效率结果的问题;造成交通运输业能源效率下降的主要因素是技术效率的下降,但这一状况将在未来得到改善.     

基于SBM-undesirable 模型的综合运输效率评价

综合运输效率高低是衡量运输结构是否合理、方式间是否协调的重要依据.引入SBM-undesirable 模型,基于时序演变,系统分析了1979~2012 年中国的综合运输效率,并对投入产出要素作定量调整.结果表明,非期望产出对综合运输效率具有显著负影响; 1979~2012 年中国的综合运输效率呈"凹"字形波动,均值为0.68,其中1999 年效率值最低,不及均值一半;从分解效率看,综合运输效率同时受纯技术效率与规模效率的双重影响,且纯技术效率的制约力略强于规模效率,整体呈“综合效率≤纯技术效率≤规模效率”;运输从业人员、铁路机车拥有量及死亡人数是影响综合运输效率的前三个重要因素. 因此,调整运输资源结构、减少非期望产出和提高技术效率是提升综合运输效率的现实途径.     

低碳背景下的多式联运路径规划

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段上的运输成本、运输节点的换装成本、铁路车站及水运码头的存储成本还考虑了运输弧段与代理商的匹配关系.运输碳排放量则由运输过程碳排放和换装过程的碳排放构成.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法能有效保存优秀个体和降低计算的复杂度.最后通过算例验证了模型和算法有效性.     

交通运输对区域经济增长影响的实证研究

为了实证研究运输对区域经济增长的影响,构建包含交通因素的柯布道格拉斯模型,以2009年底全国各省份第二产业劳动力、资本以及各省交通运输要素作为投入,以2009底年各省份的第二产业GDP作为产出,对拓展的柯布-道格拉斯模型进行回归分析,验证该模型的合理性,进而利用该模型定量地分析交通运输对区域经济增长的贡献,结果显示资本是经济增长最重要的影响因素,交通运输和劳动力要素亦显著影响区域经济的增长.     

基于反推方法的交通运输行业碳排放评估研究

交通运输行业碳排放量化评估对城市低碳策略的制定与实施具有重要参考价值.研究集成趋势预测与落差分析,提出一种基于反推方法的交通运输行业碳排放量测算方法,该方法综合交通运输方式结构以及相应能耗因子与碳排放水平特征,以客运、货运周转量等宏观交通运行指标为依据,衔接终端能源消费与碳排放量,估算碳排放的现状与趋势,反推实现碳排放控制目标的落差与可能实施路径.