基于通徑分析的四川省交通碳排放驅(qū)動(dòng)機(jī)理研究

左大杰，戴文濤

(西南交通大學(xué)a.交通運(yùn)輸與物流學(xué)院；b.綜合交通運(yùn)輸智能化國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室；c.中國高鐵發(fā)展戰(zhàn)略研究中心，成都610031)

0 引言

交通運(yùn)輸行業(yè)是碳排放流動(dòng)的源頭或發(fā)散部門之一，深入細(xì)致地分析其碳排放的驅(qū)動(dòng)機(jī)理，從中尋求更為合理有效的減排路徑及政策，是當(dāng)前行業(yè)研究領(lǐng)域不容忽視的一點(diǎn)[1].為廓清節(jié)能減排重點(diǎn)，需要科學(xué)測(cè)算、分析驅(qū)動(dòng)行業(yè)碳排放的關(guān)鍵因子及其效應(yīng)，目前主流的方法有因素分解分析、計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析和灰色關(guān)聯(lián)分析等.因素分解的代表為對(duì)數(shù)平均迪氏分解法(LMDI)和Refined-Laspeyres指數(shù)法，喻潔[2]、Mendiluce[3]基于 LMDI方法分別測(cè)度了中國及西班牙交通運(yùn)輸行業(yè)碳排放的拉動(dòng)和抑制因素，結(jié)果表明能源強(qiáng)度和運(yùn)輸結(jié)構(gòu)惡化等是行業(yè)碳排放總量增長(zhǎng)的主要誘因，還有少許學(xué)者將復(fù)雜的投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)分解分析(SDA)聯(lián)用來探討行業(yè)碳排放的波及特性；計(jì)量分析的應(yīng)用則主要依賴于各類協(xié)整、回歸、因果等關(guān)系的建立，年江[4]運(yùn)用隨機(jī)影響方程(STIPRAT)分析了我國客貨運(yùn)與碳排放增長(zhǎng)的聯(lián)系及區(qū)域間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)運(yùn)輸部門碳排放增長(zhǎng)產(chǎn)生的交叉效應(yīng)，Poumanyvong[5]利用STIPRAT方法證實(shí)城市化對(duì)交通能耗及碳排放會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用且在高收入國家尤為明顯，蔡婉華[6]應(yīng)用基于面板數(shù)據(jù)的向量自回歸模型(PVAR)探討了我國不同經(jīng)濟(jì)區(qū)交通運(yùn)輸、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及碳排放三者間相互影響的動(dòng)態(tài)關(guān)系；張毅[7]利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法證實(shí)運(yùn)輸業(yè)能源強(qiáng)度與三大產(chǎn)業(yè)中的第三產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度最大，此外像環(huán)境庫茲涅茨(EKC)曲線和Tapio脫鉤理論這類分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境效應(yīng)互動(dòng)關(guān)系的理論也逐漸應(yīng)用到行業(yè)碳排放的內(nèi)在影響機(jī)理研究中.

既有研究在協(xié)調(diào)行業(yè)發(fā)展與節(jié)能減排的矛盾上已取得一定成果，在為我們提供方法借鑒的同時(shí)在某種程度上揭示出行業(yè)的一些基本特性，但這些研究仍主要存有以下2點(diǎn)不足：

(1)在碳排放影響源選取上，既有研究得出的驅(qū)動(dòng)因子難成體系或信息重疊問題突出，部分研究甚至很難證實(shí)因子設(shè)置本身與碳排放存在因果關(guān)系；

(2)在碳排放驅(qū)動(dòng)力認(rèn)識(shí)上，多數(shù)研究將驅(qū)動(dòng)因子按平行參照處理(以LMDI和STIRPAT模型最為突出)，僅計(jì)算單因子對(duì)碳排放的直接貢獻(xiàn)或彈性系數(shù).

鑒于驅(qū)動(dòng)因子間可能存在較強(qiáng)相關(guān)性，影響路徑具有多通道和多反饋特點(diǎn)，而傳統(tǒng)研究手段很難反映這種替代、誘導(dǎo)關(guān)系，本文考慮因子的兩兩交互影響，引入通徑分析理論對(duì)交通運(yùn)輸碳排放的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)理展開進(jìn)一步探究，為設(shè)計(jì)適應(yīng)四川省交通運(yùn)輸發(fā)展特點(diǎn)的具體碳減排工具和政策提供參考是本文的主要研究目的.

1 通徑分析理論

通徑分析是由數(shù)量遺傳學(xué)家Sewall Wright提出的一種多元統(tǒng)計(jì)技術(shù).當(dāng)解釋變量數(shù)目較多且相互關(guān)系復(fù)雜，或解釋變量交互作用對(duì)響應(yīng)變量產(chǎn)生影響時(shí)，通徑分析將極具優(yōu)勢(shì)，它將標(biāo)準(zhǔn)化變量的偏回歸系數(shù)拆分為附加方向性的系數(shù)，能使已掌握的相關(guān)和因果關(guān)系等方面的定性信息相結(jié)合.設(shè)解釋變量x1,x2,…xk同響應(yīng)變量y滿足線性關(guān)系，作偏差變換有[8]

式中：,σy分別為y的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；,σxi分別為xi的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；βi為xi的偏回歸系數(shù).

以rij,riy分別表示xi同xj,y的相關(guān)系數(shù)，由最小二乘原理求出βi的值，再由相關(guān)系數(shù)的定義及性質(zhì)可將riy分解為piy和兩部分，其正規(guī)方程組形式為

實(shí)際模型設(shè)定中很難將響應(yīng)變量的所有影響因素都考慮在內(nèi)，故須進(jìn)一步核算遺漏變量和隨機(jī)誤差對(duì)y的影響，即剩余通徑pεy，若該值很小表明通徑分析已經(jīng)把握主要變量，否則可能遺漏某些主要解釋變量，需進(jìn)一步查找分析，其計(jì)算式為

2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

2.1 碳排放估算

由于國內(nèi)尚無權(quán)威機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)公布地區(qū)和行業(yè)的碳排放量，所以估算該值就成為一切碳排放研究開展的基礎(chǔ).目前國際上可查的且較為成熟的碳排放測(cè)算方法為IPCC推薦計(jì)算法，它包括基于終端能源消費(fèi)對(duì)象的“自下而上法”和整體能源消耗數(shù)據(jù)的“自上而下法”.結(jié)合交通運(yùn)輸行業(yè)(移動(dòng)源)碳排放特點(diǎn)和已有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，本文選用后者測(cè)算其運(yùn)營(yíng)過程中的碳排放量為

式中：EC為碳排放總量；i為能源類型；Ei,Fi分別為第i類能源的終端消費(fèi)量(按折算標(biāo)煤計(jì))和碳排放系數(shù)；44/12為碳與CO2的轉(zhuǎn)換系數(shù).

2.2 備選因子

邏輯上，影響交通碳排放的因子眾多且各自對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)程度不同，如經(jīng)濟(jì)水平、運(yùn)輸規(guī)模多被驗(yàn)證為正向驅(qū)動(dòng)因子，而能耗效率常被視為負(fù)向驅(qū)動(dòng)因子，因此，對(duì)驅(qū)動(dòng)行業(yè)碳排放的關(guān)鍵因子需要科學(xué)識(shí)別.根據(jù)IAEA(國際原子能機(jī)構(gòu))的MAED模型中的ASIF數(shù)據(jù)構(gòu)造原理[9]，兼顧數(shù)據(jù)可得性及指標(biāo)層次性，選取人均GDP(AG:元·人-1)、單位GDP運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量(YS:t·km·10-4元-1)、公路與鐵路周轉(zhuǎn)量的相對(duì)比值(RR:1)、單位周轉(zhuǎn)量的能耗量(NH:kg standard coal·10-4t-1·km-1)、城鎮(zhèn)化率(CZ:100%)、客貨周轉(zhuǎn)量的相對(duì)比值(KH:1)等6個(gè)解釋變量作為驅(qū)動(dòng)交通碳排放的備選因子，運(yùn)用逐步回歸方法篩選其中隱含的關(guān)鍵因子.響應(yīng)變量選取人均交通碳排放量(AC:kg·人-1).為降低序列異方差性影響，對(duì)上述所有變量均作對(duì)數(shù)化處理并分別記為：

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文以四川省為例，樣本期選定為1995—2014年，終端能源消費(fèi)量及能源碳排放系數(shù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“分地區(qū)能源平衡表”部分，其他數(shù)據(jù)取自《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》，為消除價(jià)格因素變動(dòng)影響，實(shí)際GDP均以1995年為不變價(jià)進(jìn)行平減，部分?jǐn)?shù)據(jù)已結(jié)合《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》進(jìn)行相應(yīng)扣除.相關(guān)時(shí)間序列組如圖1所示.

圖1 序列組趨勢(shì)圖(對(duì)數(shù)化處理)Fig.1 Trend chart of sequence group(Logarithmic processing)

3 實(shí)例分析

區(qū)域交通運(yùn)輸碳排放的驅(qū)動(dòng)因子間可能彼此相關(guān)，鑒于通徑分析的主要優(yōu)點(diǎn)在于運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)化的通徑系數(shù)將響應(yīng)變量與解釋變量的表面相關(guān)性進(jìn)行分解，本文選其探究驅(qū)動(dòng)因子對(duì)行業(yè)碳排放的作用機(jī)理.同時(shí)，為便于比較各指標(biāo)的階段性特征對(duì)碳排放的影響，根據(jù)RR數(shù)值大小，將樣本劃分出1995—2007年(公＜鐵)及2008—2014年(公＞鐵)2個(gè)階段.

3.1 對(duì)變量的檢驗(yàn)和識(shí)別

通徑分析是一類特殊的多元回歸問題，因此必須對(duì)響應(yīng)變量做正態(tài)檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示.小樣本時(shí)選取S-W檢驗(yàn)結(jié)果，由各顯著性概率P值可知，不應(yīng)拒絕原假設(shè)H0：各階段響應(yīng)變量近似服從正態(tài)分布，可進(jìn)行逐步回歸分析.

表1 正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果Table 1 Normal test results

以全樣本為例，將解釋變量逐一引入回歸過程，結(jié)果如表2所示，可知模型6對(duì)排放強(qiáng)度的解釋力最佳.因此，前4個(gè)指標(biāo)可構(gòu)成樣本期內(nèi)驅(qū)動(dòng)四川省人均交通碳排放量的有效因子，它們能用于解釋行業(yè)碳排放的主要影響路徑且相互之間信息不重疊，為便于后續(xù)分析分別命名為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度、運(yùn)輸強(qiáng)度、相對(duì)結(jié)構(gòu)、能耗強(qiáng)度，響應(yīng)變量視作排放強(qiáng)度.

3.2 回歸結(jié)果

各階段回歸方程如式(6)～式(8).由全樣本回歸結(jié)果可知，經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度、運(yùn)輸強(qiáng)度、能耗強(qiáng)度均是促進(jìn)排放強(qiáng)度增長(zhǎng)的因子，其比例每提高1%，排放強(qiáng)度分別增加1.039%、1.082%、0.977%，而相對(duì)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)似乎與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)不符，作者認(rèn)為可能存在如下兩方面原因：一是收入增長(zhǎng)會(huì)帶來居民消費(fèi)理念的改善，出行和貨運(yùn)方式日趨合理、集約、高效從而重構(gòu)了排放強(qiáng)度的增長(zhǎng)軌跡；二是相關(guān)部門出臺(tái)的一些獎(jiǎng)懲措施和環(huán)境規(guī)制在公路運(yùn)輸上得到有效實(shí)施從而抵減了排放強(qiáng)度的上升幅度.另外，從階段回歸結(jié)果來看，通過調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對(duì)排放強(qiáng)度增長(zhǎng)的抑制作用正在減小，應(yīng)側(cè)重發(fā)揮能耗強(qiáng)度下降對(duì)碳減排的效用.

表2 逐步回歸結(jié)果Table 2 Results of stepwise regression

3.3 通徑分析結(jié)果

傳統(tǒng)回歸分析并不能準(zhǔn)確揭示行業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)機(jī)理，本文將嘗試從通徑分析角度解釋其原因.囿于篇幅限制，本文主要以全樣本為例討論，由上述通徑分析原理獲取各有效驅(qū)動(dòng)因子交互作用下對(duì)排放強(qiáng)度產(chǎn)生的效應(yīng)，其結(jié)果如表3所示.剩余通徑系數(shù)pεy≈0，表明該通徑分析過程已經(jīng)把握主要因子.各有效驅(qū)動(dòng)因子對(duì)排放強(qiáng)度的決策系數(shù)按降序排列為：，表明經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度和能耗強(qiáng)度對(duì)排放強(qiáng)度起主要增進(jìn)作用，運(yùn)輸強(qiáng)度和相對(duì)結(jié)構(gòu)則由于受到顯著間接影響而偏離預(yù)期效用，具體分析如下：

(1)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度為主要決策因子，它對(duì)排放強(qiáng)度的正向拉動(dòng)最大(直接效應(yīng)1.133)，總間接效應(yīng)(-0.197)對(duì)其直接效應(yīng)的緩沖有限，致使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與交通碳排放呈高度正相關(guān).經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度對(duì)運(yùn)輸強(qiáng)度和相對(duì)結(jié)構(gòu)在排放強(qiáng)度的間接貢獻(xiàn)上分別具有很強(qiáng)的抑制和推動(dòng)作用，其與運(yùn)輸強(qiáng)度的互動(dòng)表明四川省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與交通發(fā)展整體的低依存度有助于降低碳排放.

(2)運(yùn)輸強(qiáng)度為主要限制因子，它對(duì)排放強(qiáng)度的直接效應(yīng)為0.292，表明運(yùn)輸強(qiáng)度的上升會(huì)促進(jìn)排放強(qiáng)度的增長(zhǎng)，但總間接效應(yīng)為-1.117，使其與排放強(qiáng)度的相關(guān)性為-0.825，這主要源于運(yùn)輸強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度有較大的負(fù)向依賴.其余因子通過運(yùn)輸強(qiáng)度對(duì)排放強(qiáng)度的間接影響均為負(fù)值，表明四川省運(yùn)輸效率已有一定程度提升，保證經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度上行所引致的運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時(shí)使運(yùn)輸強(qiáng)度下降才能使行業(yè)在運(yùn)輸化轉(zhuǎn)型過程中單位碳排放逐漸得以控制.

(3)相對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)排放強(qiáng)度的直接效應(yīng)和總間接效應(yīng)分別為-0.023和0.806，表明相對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)排放強(qiáng)度的直接影響并不顯著，公路和鐵路等運(yùn)用結(jié)構(gòu)上的變化通過為經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)間接推動(dòng)排放強(qiáng)度的快速增長(zhǎng).樣本期內(nèi)，盡管四川省公路運(yùn)輸?shù)谋戎卦谏仙?，但其整體上是與運(yùn)輸強(qiáng)度和能耗強(qiáng)度良性互動(dòng)的，其余因子很難通過相對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)排放強(qiáng)度產(chǎn)生間接影響.當(dāng)前排放強(qiáng)度對(duì)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整的直接響應(yīng)尚不敏感，相對(duì)結(jié)構(gòu)自身仍非常依賴于經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度的傳導(dǎo).

(4)能耗強(qiáng)度對(duì)排放強(qiáng)度的直接效應(yīng)(0.449)和總體效應(yīng)(0.442)相差不大，表明能耗強(qiáng)度的變化可直接作用于排放強(qiáng)度的大小.運(yùn)輸強(qiáng)度及相對(duì)結(jié)構(gòu)通過能耗強(qiáng)度的間接影響均對(duì)排放強(qiáng)度的增長(zhǎng)產(chǎn)生抑制，表明四川省運(yùn)輸活動(dòng)水平與能源使用效率間的關(guān)系有一定程度緩和，而經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度同能耗強(qiáng)度的互動(dòng)則促進(jìn)了碳排放的增長(zhǎng).因此，要降低行業(yè)碳排放強(qiáng)度，必須在保證經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度增長(zhǎng)的同時(shí)，致力于降低運(yùn)輸強(qiáng)度和能耗強(qiáng)度，擺脫工業(yè)化和城鎮(zhèn)化對(duì)運(yùn)輸活動(dòng)和能源消費(fèi)的高強(qiáng)度依賴，公路與鐵路運(yùn)輸相對(duì)結(jié)構(gòu)的比值則可以基本保持穩(wěn)定或有一定程度下降.

(5)排放強(qiáng)度與備選因子的相關(guān)性如表4所示.定性地看，由偏相關(guān)性給出的信息更符合實(shí)際，排放強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度、運(yùn)輸強(qiáng)度和能耗強(qiáng)度均呈顯著正相關(guān)，相對(duì)結(jié)構(gòu)較其余有效因子影響小，被篩除的指標(biāo)與排放強(qiáng)度的偏相關(guān)性均不顯著.因此，在做多因子分析時(shí)，僅從回歸結(jié)果做出判斷很可能會(huì)得到錯(cuò)誤的結(jié)論，結(jié)合通徑分析與偏相關(guān)分析則能在一定程度上避免此種問題.由階段通徑分析結(jié)果，如圖2所示，可知經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度和能耗強(qiáng)度對(duì)碳排放的作用無論在直接還是間接效應(yīng)上均隨時(shí)間放大，而相對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)排放強(qiáng)度的直接效應(yīng)及其對(duì)其他因子的間接影響始終有限，證實(shí)當(dāng)前四川省的運(yùn)輸活動(dòng)水平實(shí)際仍滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要.

表3 通徑分析結(jié)果Table 3 Path analysis results

表4 排放強(qiáng)度與備選因子的相關(guān)性Table 4 Correlation between emission intensity and alternative factors

圖2 驅(qū)動(dòng)因子對(duì)排放強(qiáng)度的通徑系數(shù)分解Fig.2 Driving factor decomposition of path coefficient on emission intensity

4 結(jié)論

本文以四川省有關(guān)數(shù)據(jù)為依據(jù)，運(yùn)用逐步回歸和通徑分析方法探討了區(qū)域交通運(yùn)輸碳排放的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)理，主要研究結(jié)論包括：

(1)相比其他指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度、運(yùn)輸強(qiáng)度、相對(duì)結(jié)構(gòu)、能耗強(qiáng)度是驅(qū)動(dòng)四川省人均交通碳排放量的關(guān)鍵因子，公路運(yùn)輸結(jié)構(gòu)比例的上升主要依賴顯著的間接作用去驅(qū)動(dòng)個(gè)體交通碳排放的增加，調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對(duì)排放強(qiáng)度增長(zhǎng)的抑制作用正在減小.

(2)各驅(qū)動(dòng)因子對(duì)排放強(qiáng)度的直接與總體效應(yīng)排序不完全一致.定性上，運(yùn)輸強(qiáng)度和相對(duì)結(jié)構(gòu)的上升均會(huì)對(duì)排放強(qiáng)度產(chǎn)生正向驅(qū)動(dòng)，但受到經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度的強(qiáng)誘導(dǎo)后，兩者呈現(xiàn)出截然不同的效應(yīng).決策系數(shù)為排放強(qiáng)度影響路徑信息的綜合決策理順了思路，造成四川省交通運(yùn)輸碳排放強(qiáng)度快速增長(zhǎng)的主要因素是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高且其綜合作用仍很顯著.

當(dāng)前，四川省仍處于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期，由此驅(qū)動(dòng)了行業(yè)碳排放的顯著增加.為保持該省交通和經(jīng)濟(jì)發(fā)展繼續(xù)向著“高增長(zhǎng)、低排放”模式演進(jìn)，在相對(duì)結(jié)構(gòu)難以有效調(diào)整的情況下應(yīng)致力于降低運(yùn)輸強(qiáng)度和能耗強(qiáng)度來抑制行業(yè)碳排放強(qiáng)度的增長(zhǎng)，因此要盡量減少不必要的出行及不合理的貨運(yùn)形式(如對(duì)流和過遠(yuǎn)運(yùn)輸?shù)?，同時(shí)大力發(fā)展人均能耗較小的公共運(yùn)輸方式，倡導(dǎo)低碳出行和消費(fèi)理念；另外，應(yīng)著力推動(dòng)能源工業(yè)的技術(shù)革新，提高能源利用效率，減少化石燃料在行業(yè)能耗結(jié)構(gòu)中的占比，并通過制定和實(shí)施相關(guān)的行業(yè)環(huán)境規(guī)制來有效降低其能耗強(qiáng)度，從而抑制行業(yè)碳排放強(qiáng)度的增長(zhǎng)速率.

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