廣東省交通運輸業(yè)碳排放驅(qū)動因素及歸因分析*

鄧蓉暉，武延坤，王群，陳鐵冰*

（1. 深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院 建筑與環(huán)境工程學(xué)院，廣東 深圳 518055；2. 深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院 后勤基建處，廣東 深圳 518055）

人類活動產(chǎn)生的溫室氣體影響氣候變化，而氣候變化對自然生態(tài)系統(tǒng)和人類社會經(jīng)濟系統(tǒng)會造成許多不利影響．根據(jù)國際能源署（International Energy Agency，IEA）的數(shù)據(jù)，2017年交通運輸業(yè)CO2排放量為80.40億噸，占全球CO2排放量的 24.48%，其中：中國交通運輸業(yè)CO2排放量為 8.89億噸，占全國 CO2排放量的9.56%[1]．2000-2015年中國交通運輸業(yè)碳排放量最高的省份是廣東省，大約占全國交通運輸業(yè)CO2排放量的9.46%[2]．廣東省是經(jīng)濟和人口大省，也是受氣候變化影響較嚴(yán)重的省份，《廣東省應(yīng)對氣候變化“十三五”規(guī)劃》中明確規(guī)定要有效控制交通領(lǐng)域溫室氣體排放，增強適應(yīng)氣候變化能力[3]．因此，研究廣東省交通運輸業(yè)碳排放驅(qū)動因素及影響原因并提出相應(yīng)的措施對于廣東省交通運輸業(yè)節(jié)能減排工作具有非常重要的意義．

國內(nèi)外學(xué)者在交通運輸業(yè)碳排放測算及驅(qū)動因素分析方面開展了大量研究[4-25]．根據(jù)政府間氣候變化專門委員會（the Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）提出的方法[26]，交通運輸業(yè)碳排放測算可以采用兩種方法:依據(jù)燃料消費，也就是自上而下的方法，由國家統(tǒng)計部門的相關(guān)數(shù)據(jù)及本地區(qū)燃料的排放因子測算碳排放[4-8]；基于運輸工具行駛的公里數(shù)（VKT），也就是自下而上的方法，通過排放源分類、活動水平等測算碳排放，或通過運輸設(shè)備能耗系數(shù)、貨物周轉(zhuǎn)量等間接測算碳排放[9-13]．交通運輸業(yè)碳排放驅(qū)動因素分解方法一般采用結(jié)構(gòu)分解分析（the structural decomposition analysis，SDA）或指數(shù)分解分析（the index decomposition analysis，IDA）[27]．SDA是通過投入產(chǎn)出表對碳排放影響因素進行分解[14,15]．IDA包括拉氏指數(shù)分解方法[16]和迪氏指數(shù)分解方法[27]，其中：對數(shù)平均迪氏指數(shù)（the logarithmic mean Divisia index，LMDI）方法在交通運輸業(yè)碳排放影響因素分析中得到了廣泛應(yīng)用[17-25]．上述研究成果有助于開展節(jié)能減排工作及制定相關(guān)政策．但是，已有研究存在兩點需要改進之處：一、交通運輸業(yè)碳排放測算．當(dāng)采用燃料消費對碳排放進行測算時，一般利用《中國能源統(tǒng)計年鑒》[28]地區(qū)能源平衡表（實物量）中的相關(guān)數(shù)據(jù)[4-8]．從2017年IEA的數(shù)據(jù)可以看出，中國交通運輸業(yè) CO2排放量占全國碳排放量的比例與全球計算結(jié)果相比明顯偏低，主要原因是中國能源平衡表計算原則與國際通行準(zhǔn)則不同．根據(jù)王慶一的研究，中國能源平衡表中交通運輸業(yè)終端消費量只統(tǒng)計交通部門運營車輛用油量，未統(tǒng)計其他部門和私人車輛的用油量，必須修正[29]．因此，如果直接按照地區(qū)能源平衡表（實物量）中的數(shù)據(jù)測算碳排放可能會導(dǎo)致結(jié)果失真．二、交通運輸業(yè)碳排放影響因素的歸因分析．LMDI分解方法將某時間段內(nèi)碳排放的變化分解為若干個影響因素的變化，這有助于揭示碳排放變動的原因，但無法考察公路、鐵路、水路、民航等運輸方式對碳排放影響因素變化的貢獻，也無法進行歸因分析．而LMDI-Attribution方法[30]能夠考察碳排放影響因素變化時每種運輸方式對影響因素變化的貢獻，并進行歸因分析．目前，運用 LMDI-Attribution方法對交通運輸業(yè)影響因素進行歸因分析方面的研究還很少．

綜上，為了對已有研究進行改進，我們以2008-2017年地區(qū)能源平衡表中交通運輸業(yè)終端消費量和其他部門、私人車輛用于交通運輸?shù)氖椭破废M量為基礎(chǔ)，測算廣東省交通運輸業(yè)碳排放量．采用LMDI方法將碳排放變化分解為能源結(jié)構(gòu)、能源強度、規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)、人口效應(yīng)等影響因素，并運用LMDI-Attribution方法對交通運輸業(yè)影響因素變化進行歸因分析．根據(jù)研究結(jié)果所提出的政策建議將有助于廣東省交通運輸業(yè)節(jié)能減排工作．

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 廣東省交通運輸業(yè)能源消耗測算

1.1.1 公路運輸業(yè)能源消耗測算

公路運輸業(yè)能源消耗主要為汽油和柴油[31]，由道路機動車耗能、非道路移動源耗能構(gòu)成，消耗量計算需要獲取排放源分類、活動水平等數(shù)據(jù)[32]．由于相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)查收集具有一定的困難，因此，廣東省公路運輸業(yè)能源消耗量從《中國能源統(tǒng)計年鑒》地區(qū)能源平衡表（實物量）中獲取．根據(jù)王慶一的研究，中國能源平衡表中其他部門和私人車輛用油量計入農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)（交通運輸除外）和居民生活的石油制品消費量中；工業(yè)（包括建筑業(yè)）、服務(wù)業(yè)消費的95%的汽油、35%的柴油用于交通運輸，居民生活和農(nóng)業(yè)消費的全部汽油、居民生活消費的95%的柴油用于交通運輸[29]．

基于上述研究方法，廣東省交通運輸業(yè)能源消耗量由地區(qū)能源平衡表中交通運輸業(yè)終端消費量與其他部門、私人車輛用于交通運輸?shù)氖椭破废M量組成，其中：汽油消耗量全部用于公路運輸；柴油消耗主要用于公路、鐵路、水路運輸，而鐵路和水路運輸?shù)牟裼拖牧坑上挛姆椒ㄓ嬎愕玫?，將鐵路和水路運輸?shù)南牧靠鄢蟮玫接糜诠愤\輸?shù)牟裼拖牧浚畯V東省交通運輸業(yè)能源消耗量的組成及用途見表1．

表1 廣東省交通運輸業(yè)能源消耗量的組成及用途

1.1.2 鐵路運輸業(yè)能源消耗測算

鐵路運輸業(yè)能源消耗主要為柴油和電力[31]．鐵路內(nèi)燃機車燃油消耗量計算公式如下[33]：

式中，Y內(nèi)為鐵路內(nèi)燃機車柴油消耗量（千克）；Y客內(nèi)為客運鐵路內(nèi)燃機車柴油消耗量（千克）；Y貨內(nèi)為貨運鐵路內(nèi)燃機車柴油消耗量（千克）．

式中，Z客合為客運鐵路機車合計貨物周轉(zhuǎn)量（萬人公里）；RC貨合為貨運鐵路機車合計日產(chǎn)量（萬噸公里）；RC貨內(nèi)為貨運鐵路內(nèi)燃機車日產(chǎn)量（萬噸公里）；RC貨電為貨運鐵路電力機車日產(chǎn)量（萬噸公里）；YX客內(nèi)為客運鐵路內(nèi)燃機車油耗（千克/萬人公里）．

式中，Z貨合為貨運鐵路機車合計貨物周轉(zhuǎn)量（萬噸公里）；YX貨內(nèi)為貨運鐵路內(nèi)燃機車油耗系數(shù)（千克/萬噸公里）．

鐵路電力機車電力消耗量計算公式如下：

式中，Y電為鐵路電力機車電力消耗量（千瓦時）；Y客電為客運鐵路電力機車電力消耗量（千瓦時）；Y貨電為貨運鐵路電力機車電力消耗量（千瓦時）．

式中，YX客電為客運鐵路電力機車電耗系數(shù)（千瓦時/萬人公里）．

式中，YX貨電為貨運鐵路電力機車電耗系數(shù)（千瓦時/萬噸公里）．

1.1.3 水路運輸業(yè)能源消耗測算

水路運輸業(yè)能源消耗主要為柴油和燃料油[31]．水路船舶柴油消耗量計算公式如下[33]：

式中，Y水為水路船舶柴油消耗量（千克）；Z客為水路運輸客運周轉(zhuǎn)量（萬人公里）；Z貨為水路運輸貨物周轉(zhuǎn)量（萬噸公里）；YX水為船舶油耗系數(shù)（千克/萬噸公里）．

廣東省地區(qū)能源平衡表（實物量）中的全部燃料油用于水路運輸．

1.1.4 民航運輸業(yè)能源消耗測算

民航運輸業(yè)能源消耗主要為煤油[31]．《中國能源統(tǒng)計年鑒》中交通運輸、倉儲及郵電通信業(yè)的終端煤油消費量全部為航空煤油消費量[9]，因此，廣東省民航運輸業(yè)煤油消耗量從《中國能源統(tǒng)計年鑒》地區(qū)能源平衡表（實物量）中獲?。?/p>

1.2 廣東省交通運輸業(yè)碳排放測算

1.2.1 碳排放測算方法

廣東省交通運輸業(yè)碳排放測算公式如下[26]：

式中，Ctot表示廣東省交通運輸業(yè) CO2排放量（kgCO2）；i為能源消耗類型，共有n種能源；j為交通運輸方式，分別為公路、鐵路、水路、民航等；Yij表示第j種運輸方式消耗的第i種能源（kg或kWh）；EFij表示第j種運輸方式的第i種能源的碳排放因子（kgCO2/kg或kgCO2/kWh）．

1.2.2 碳排放因子計算方法

化石能源的碳排放因子計算公式如下[26]:

式中，NCVi為平均低位發(fā)熱值（GJ/t，GJ/m3）；CCi為單位熱值含碳量（tCO2/GJ）；OFi為碳氧化率（%）；44/12表示二氧化碳與碳的分子量之比．

電力碳排放因子采用中國區(qū)域電網(wǎng)平均CO2排放因子[34]．

1.3 廣東省交通運輸業(yè)碳排放變化驅(qū)動因素的LMDI分解

1.3.1 廣東省交通運輸業(yè)碳排放影響因素表達方法

Kaya恒等式用來考察溫室氣體排放變化時的主要影響因素[35]，將溫室氣體排放與能源、經(jīng)濟、人口等用數(shù)學(xué)關(guān)系式進行表達．將 Kaya恒等式進行擴展，廣東省交通運輸業(yè)碳排放影響因素表達為：

式中，Y、T、V、P分別表示能源消耗、貨物周轉(zhuǎn)量、交通運輸業(yè)增加值、交通運輸從業(yè)者．CI、S、YI、TI、VI、P分別表示碳排放系數(shù)、能源結(jié)構(gòu)、能源強度、規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)、人口效應(yīng)，其中：Yij/Yj表示第i種能源占第j種交通運輸方式下能耗的比值，表示為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)；Yj/Tj表示第j種交通運輸方式下單位貨物周轉(zhuǎn)量的能耗，表示為能源強度效應(yīng)；Tj/Vj表示第j種交通運輸方式下單位交通運輸業(yè)增加值的貨物周轉(zhuǎn)量，表示為規(guī)模效應(yīng)；Vj/Pj表示第j種交通運輸方式下單位交通運輸從業(yè)者的交通運輸業(yè)增加值，表示為經(jīng)濟效應(yīng)；Pj表示第j種交通運輸方式下交通運輸從業(yè)者，表示為人口效應(yīng)．

1.3.2 廣東省交通運輸業(yè)碳排放變化驅(qū)動因素的LMDI分解方法

應(yīng)用LMDI方法，第T期與基期碳排放的比值可以表達為[36]:

式中，0和T分別表示基期和第T期；Dtot表示第T期與基期碳排放的比值；DCI、DS、DYI、DTI、DVI、DP等表示碳排放影響因素的變化值，其下標(biāo)分別對應(yīng)公式（10）表達的各影響因素，由于碳排放系數(shù)在考察期內(nèi)為常數(shù)，因此碳排放系數(shù)影響因素的變化值為1，即DCI=1．

如果用X表示上述影響因素的一種，則碳排放影響因素的變化值可以分解為[30]：

式中，L（Cij，T/Ctot，T，Cij，0/Ctot，0）為對數(shù)均值函數(shù)，

1.4 廣東省交通運輸業(yè)碳排放驅(qū)動因素的 LMDIAttribution分解方法

以 LMDI分解結(jié)果為基礎(chǔ)，應(yīng)用 LMDIAttribution方法能夠進行歸因分析[30]，考察碳排放影響因素變化時每種運輸方式對影響因素變化的貢獻．對于多個時間段來說，碳排放影響因素變化值用百分比表示，可以分解為四種運輸方式貢獻值的百分比之和，表達式為[30]：

式（15）中Xt-1/X0×si，t-1，t×（Xi，t/Xi，t-1-1）表示在[t-1，t]時間段內(nèi)相對于基期第i種運輸方式對影響因素變化的貢獻值．

1.5 數(shù)據(jù)來源

鐵路運輸旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量來源于《廣東統(tǒng)計年鑒》[37]；貨運鐵路機車合計日產(chǎn)量、貨運鐵路內(nèi)燃機車日產(chǎn)量、貨運鐵路電力機車日產(chǎn)量等來源于《中國統(tǒng)計年鑒》[38]，截止時間為 2014年末，2015-2017年數(shù)據(jù)取前三年數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值；客運鐵路內(nèi)燃機車油耗系數(shù)、貨運鐵路內(nèi)燃機車油耗系數(shù)、客運鐵路電力機車電耗系數(shù)、貨運鐵路電力機車電耗系數(shù)等來源于《中國鐵道年鑒》[39]；水路運輸客運周轉(zhuǎn)量、貨物周轉(zhuǎn)量來源于《中國統(tǒng)計年鑒》；船舶油耗系數(shù)取50千克/萬噸公里[33]．

平均低位發(fā)熱值來源于《綜合能耗計算通則》[40]；單位熱值含碳量和碳氧化率分別來源于《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》[41]表1.5和 1.7；電力碳排放因子取南方電網(wǎng)CO2排放因子值[34]．

公路及民航運輸旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量、交通運輸業(yè)增加值、交通運輸從業(yè)者等來自于《中國統(tǒng)計年鑒》，其中：交通運輸業(yè)增加值以 2008年為不變價進行了折算，所用的第三產(chǎn)業(yè)指數(shù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》．

四種運輸方式的貨物周轉(zhuǎn)量均為換算周轉(zhuǎn)量，由貨物周轉(zhuǎn)量加客運周轉(zhuǎn)量乘以客貨換算系數(shù)之積組成．公路、鐵路、水路、民航等客貨換算系數(shù)分別為 0.1、1、0.333、0.072[42]．

2 結(jié)果與分析

2.1 廣東省交通運輸業(yè)能源消耗及碳排放

根據(jù)公式（1）-（7）以及《中國能源統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)能源消耗情況如圖1所示．為了進行對比，將能源單位均換算為標(biāo)準(zhǔn)煤．從圖1可以看出，廣東省交通運輸業(yè)能源消耗從2008年的3 115萬t標(biāo)準(zhǔn)煤增加到2017年的4 883萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長5.12%，除2013年較2012年略有減少外，其它年份一直保持增長狀態(tài)．2008-2017年共消耗能源39 592萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，其中：汽油為17 202萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為43.45%；柴油為16 579萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為41.87%；煤油為3 430萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為8.66%；燃料油為2 166萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為 5.47%；電力為 216萬 t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為0.55%．從五種能源占比隨時間變化可以看出，汽油占比從2008年的41.38%增加到2017年的45.59%；柴油占比從45.78%減小到38.16%；煤油占比從8.02%增加到8.81%；燃料油從4.34%增加到6.77%；電力從0.48%增加到0.68%．表明：汽油和柴油為廣東省交通運輸業(yè)消耗的主要能源，煤油和燃料油為消耗的次要能源，電力耗能相對可以忽略不計；隨著時間變化，除了柴油消耗占比逐漸減小外，其它四種能源消耗占比逐漸增加．

圖1 2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)能源消耗

運用公式（8）和（9），2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)碳排放情況如圖2所示．從圖2可以看出，廣東省交通運輸業(yè)碳排放從 2008年的 6 433萬t增加到2017年的10 059萬t，年均增長約5.09%，除2013年較2012年略有減少外，其它年份一直保持增長狀態(tài)．2008-2017年碳排放為81 662萬t，其中：公路運輸為54 417萬t，占比為66.64%；水路運輸為19 413萬t，占比為23.77%；民航運輸為7 073萬t，占比為8.66%；鐵路運輸為759萬t，占比為0.93%．通過考察四種運輸方式在廣東省交通運輸業(yè)碳排放的占比情況可以發(fā)現(xiàn)，公路運輸碳排放占比從2008年的79.31%減小到2017年的 46.07%；水路運輸碳排放占比從 11.53%增加到44.24%；民航和鐵路運輸碳排放占比變動相對很?。砻鳎簭V東省交通業(yè)碳排放以公路運輸為主，水路次之，民航第三，鐵路最??；水路運輸是碳排放增加的主要原因．

圖2 2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)碳排放

2.2 廣東省交通運輸業(yè)碳排放影響因素的 LMDI分解

以上一年為基期（單時段），運用公式（10）-（14）將2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)碳排放影響因素進行LMDI分解，如表2所示．從表2可以看出，在逐年變化中除2012-2013年以外，碳排放均處于增長狀態(tài)，平均每年增長 5.19%．在五個影響因素中，能源強度和能源結(jié)構(gòu)處于減少狀態(tài)，平均每年減少 8.89%和 0.26%；人口效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟效應(yīng)處于增長狀態(tài)，平均每年增長8.25%、5.96%和1.92%．

表2 2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)碳排放影響因素LMDI分解（單時段）

以2008年為基期（多時段），2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)碳排放影響因素的 LMDI分解結(jié)果如圖3所示．從圖3可以看出，碳排放變化值從 2008-2009年的 5.86%增長到2008-2017年的56.35%，除2013年較前一年略有下降外，其余年份較前一年均保持增長狀態(tài)，其中：人口效應(yīng)從2008-2009年的12.74%增長到 2008-2013年的 98.16%，然后逐漸降低到2008-2017年的71.57%；能源強度從2008-2009年的-11.24%下降到 2008-2017年的-55.62%，除2015年較前一年略有增加外，其余年份較前一年均保持下降狀態(tài)；規(guī)模效應(yīng)與碳排放變化趨勢基本保持一致，從2008-2009年的7.69%增長到 2008-2017年的 63.31%；經(jīng)濟效應(yīng)從2008-2009年的-1.72%增長到 2008-2011年的2.75%，接著下降到 2008-2013年的-18.10%，然后增長到2008-2017年的32.79%；能源結(jié)構(gòu)一直保持下降狀態(tài)，從 2008-2009年的-0.05%下降到 2008-2017年的-5.31%．表明：在多時間段內(nèi)，五種因素對碳排放變化的影響不同，變化趨勢也不同．

圖3 2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)碳排放影響因素的LMDI分解（多時段）

綜合上述單時段和多時段 LMDI分解結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：人口效應(yīng)和能源強度是廣東省交通運輸業(yè)碳排放變化的主要影響因素，規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟效應(yīng)是次要影響因素，能源結(jié)構(gòu)的影響相對可以忽略不計；規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)、人口效應(yīng)等對碳排放變化起到促進作用，而能源結(jié)構(gòu)和能源強度起到抑制作用．

為了更好地理解碳排放影響因素變化的原因，下面選取人口效應(yīng)和能源強度進行歸因分析，考察這兩種效應(yīng)變化時每種運輸方式的貢獻．

2.3 廣東省交通運輸業(yè)碳排放驅(qū)動因素的LMDIAttribution分解

以2008年為基期，運用公式（15）和（16）對人口效應(yīng)和能源強度進行LMDI-Attribution分解，如圖4和5所示．

圖4 2008-2017年人口效應(yīng)的LMDI-Attribution分解

圖5 2008-2017年能源強度的LMDI-Attribution分解

2.3.1 人口效應(yīng)的LMDI-Attribution分解

從圖4可以看出，公路運輸對人口效應(yīng)變化的貢獻與人口效應(yīng)的變化趨勢基本相同，從2008-2009年的 10.19%增長到 2008-2013年的59.98%，然后逐漸降低到2008-2017年的33.15%；水路運輸對人口效應(yīng)變化的貢獻一直保持增長狀態(tài)，從2008-2009年的1.37%增長到2008-2017年的31.14%；民航運輸對人口效應(yīng)變化的貢獻從2008-2009年的 1.06%增長到 2008-2013年的9.80%，然后逐漸降低到2008-2017年的6.40%；鐵路運輸對人口效應(yīng)變化的貢獻從2008-2009年的0.13%增長到2008-2013年的1.61%，然后逐漸降低到2008-2017年的0.88%．表明：公路運輸對人口效應(yīng)變化的貢獻最大，水路運輸次之，民航運輸?shù)谌?，鐵路運輸最??；水路運輸為人口效應(yīng)增加的主要原因．

2.3.2 能源強度的LMDI-Attribution分解

從圖5可以看出，公路、鐵路、水路、民航運輸?shù)葘δ茉磸姸茸兓呢暙I與能源強度的變化趨勢基本相同，除2015年較前一年略有增加外，其余年份較前一年均保持下降狀態(tài)，其中：公路運輸從2008-2009年的-9.05%減少到 2008-2017年的-39.14%；水路運輸從-1.20%減少到-11.59%；民航運輸從-0.87%減少到-4.46%；鐵路運輸從-0.11%減少到-0.43%．表明：公路運輸對能源強度變化的貢獻最大，水路運輸次之，民航運輸?shù)谌?，鐵路運輸最小．

3 結(jié)論與政策建議

基于2008-2017年廣東省交通運輸業(yè)能源消費測算了碳排放量，應(yīng)用LMDI方法對碳排放變化的影響因素進行了分解，并運用LMDI-Attribution方法對碳排放影響因素變化進行歸因分析，得出以下結(jié)論，并提出相應(yīng)的政策建議：

（1）廣東省交通運輸業(yè)能源消耗主要為汽油和柴油，除了柴油消耗占比逐年減小外，其它四種能源消耗占比逐年增加；碳排放以公路運輸為主，水路次之，民航第三，鐵路最??；水路運輸是碳排放增加的主要原因．推廣節(jié)能減排新技術(shù)、新產(chǎn)品的使用能減小公路運輸中碳排放量，具體措施包括：推進LNG汽車、混合動力汽車、純電動汽車、氫能源動力汽車、太陽能汽車等新能源汽車的使用．

（2）廣東省交通運輸業(yè)碳排放變化的主要影響因素為人口效應(yīng)和能源強度，次要影響因素是規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟效應(yīng)，能源結(jié)構(gòu)的影響相對可以忽略不計；規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)、人口效應(yīng)對碳排放變化起到促進作用，而能源結(jié)構(gòu)和能源強度起到抑制作用．公路運輸從業(yè)者從2008年的14.19萬人增長到2017年的39.72萬人，是人口效應(yīng)增加的主要原因，也促進了碳排放量的增長；減小單位貨物周轉(zhuǎn)量的能耗，能提高能源利用效率，從而抑制碳排放量的增長．通過優(yōu)化交通運輸網(wǎng)絡(luò)體系可以減少公路運輸從業(yè)者，從而減小人口效應(yīng)對碳排放的促進作用，同時也能夠減小單位貨物周轉(zhuǎn)量的能耗，具體措施包括：建設(shè)大型綜合交通樞紐工程，在低碳視角下開展公水、公鐵、水鐵等多式聯(lián)運交通運輸方式．

（3）公路運輸對人口效應(yīng)和能源強度變化的貢獻最大；水路運輸為人口效應(yīng)增加的主要原因．為了減小公路運輸對人口效應(yīng)和能源強度變化的影響，可以采用建設(shè)低碳交通城市、發(fā)展公共交通運輸體系、建設(shè)軌道交通、BRT城市快速公交系統(tǒng)、推廣綠色出行交通方式等措施．在水路運輸中，國家相關(guān)政府部門可以制訂清潔能源運輸裝備推廣計劃，制定清潔能源運輸設(shè)備生產(chǎn)、銷售優(yōu)惠和補貼政策，推廣 LNG船舶、船舶中吊艙式CRP推進系統(tǒng)等應(yīng)用．