Kj�^ʷ���i,����K026�Nv�]����+"h�!�ky"https://www.kkmfz.com/list-125-1.html" target="_blank" class="keylink">思想是把陕西省交通运输业碳排放量分解成若干影响因素组合的形式，然后计算这些影响因素的贡献值以及贡献率[7]。通过对Johan等提出的碳排放量基本模型进行变形，得交通运输业碳排放量的基本公式为[8]：C=∑ijCij=∑ijCijEij×EijTi×TiT×T（1）式中，C为陕西省交通运输业碳排放总量；Cij为第i种运输方式j种能源的碳排放量（i=1，2，3，4）；Eij为第i种运输方式第j种能源的消费量；Ti为第i种运输方式的换算周转量；T为陕西省交通运输业总换算周转量。令Fij=CijEij，将其定义为交通能源碳排放强度因素；令Iij=EijTi，将其定义为交通运输能源强度因素，即单位换算周转量所消耗的能源；令Si=TiT，将其定义为运输结构因素，即某种运输方式的换算周转量占总周转量的比例。

第t期相对于基期的碳排放量的变化可表示为[3]：ΔC=Ct-C0=∑ijFtij×Itij×Sti×Tt-

∑ijF0ij×I0ij×S0i×T0=

ΔFij+ΔIij+ΔSi+ΔT+ε=

ΔIij+ΔSi+ΔT+ε（2）式中，ΔC表示碳排放量从基期0到第t期的变化；能源强度Fij为一定值，故ΔFij=0；ΔIij表示运输能源强度因素变化对碳排放量的贡献值；ΔSi表示运输结构因素变化对碳排放量的贡献值；ΔT为交通运输业发展水平因素变化对碳排放量的贡献值；ε为分解余量。D=CtC0=DI×DS×DT×θ（3）对式（3）两边取对数得：lnD=lnDI+lnDS+lnDT+lnθ（4）式中，D、DI、DS、DT分别表示碳排放总量、运输能源强度、运输结构、交通运输业发展水平因素对碳排放量的贡献率，θ为分解余量。利用LMDI分解模型算法将式（2）分解如下：ΔIij=∑ijW′ij×lnItijI0ij；ΔSi=∑ijW′ij×lnStiS0i（5）

二、陕西省交通运输业

碳排放因素分解（一）陕西省交通运输业碳排放总量分析

本文采用以下公式对陕西省交通运输业碳排放量进行计算：C=∑ijCij=∑ijFij×Iij×Si ×T（8）根据国家发展和改革委员会能源研究所发布的《中国可持续发展能源暨碳排放情景分析综合报告》[9]提供的资料，Fij的取值如表1所示。

表1各类能源的碳排放系数ttce能源类型标煤柴油汽油原煤碳排放强度0.670 00.592 10.553 80.755 9随着科学的发展和进步，不同运输方式的运输能源强度即单位换算周转量消耗的能源会随之发生变化[910]。交通运输结构是指一个国家或者区域交通运输周转总量在不同交通运输方式下的分担[4]。为了综合计算不同运输方式占总周转量的比重，需要用到换算周转量的概念。换算周转量=货物周转量+（旅客周转量×客货换算系数），客货换算系数如表2所示，经过计算后的交通运输结构取值如表3所示。交通运输业发展水平主要通过陕西省年度交通运输总换算周转量来反映，其取值见表4所示。

根据公式可以计算出2005～2013年陕西省交通运输业的碳排放总量以及不同运输方式的碳排放量，其计算结果如表5和表6所示。

（二）陕西省交通运输业碳排放影响因素分解结果分析

基于LMDI分解模型算法，对陕西省交通运输业碳排放模型进行分解。各因素的贡献值和贡献率代表了对陕西省交通运输业碳排放变化的贡献程度。由于Fij为固定值，所以影响陕西省交通运输业碳排放的因素为运输能源强度变化贡献值、运输结构变化贡献值以及交通运输发展水平变化贡献值。对公式进行计算，其结果如表7所示。

陕西省交通运输业碳排放总量在不断增加。表72006～2013年陕西省交通运输业碳排放影响因素分解结果年份交通运输碳排放量（C）交通运输能源强度因素（I）交通运输结构因素（S）交通运输发展水平因素（T）贡献值贡献率贡献值贡献率贡献值贡献率贡献值贡献率2008年交通部开展了全国公路水路运输量专项调查，使得统计范围口径发生变化，统计数据更加健全，随后逐年增加且增长较为平稳，2008～2012年的年平均增长率可达到16.7%，2013年与2012年相比有所下降。造成陕西省交通运输业碳排放总量不断增加的主要原因是该省交通运输业发展水平的不断提高，由于统计口径的改变，从2008～2012年，陕西省交通运输业总换算周转量的年增长率可达到17.2%。从图1中也可以看出，交通运输业发展水平对交通运输业碳排放总量的贡献值不断增大，其绝大部分要归因于公路运输份额的不断提高。其原因一方面是由于技术进步导致航空运输能源强度的下降，另一方面是由于航空运输所占份额下降所导致的。

从表7可以看出，运输能源强度对降低陕西省交通运输业碳排放量的贡献值不断增加，随着科学的发展与技术的进步，各种运输方式的技术性能不断提高，导致运输能耗不断降低、运输效率不断提高，尤其是铁路运输和水路运输能源强度的降低对碳排放量的抑制作用尤为明显。铁路运输单位换算周转量的柴油、汽油、原煤的消耗量由2005年的21.382 kg·（104t·km）-1、0.388 kg·（104t·km）-1和24.756 kg·（104t·km）-1下降至2013年的12.745 kg·（104t·km）-1、0.070 kg·（104t·km）-1和20.275 kg·（104t·km）-1。与此同时，公路运输、水路运输、航空运输单位换算周转量的能耗也都有不同程度的降低。运输结构对碳排放量的贡献值虽然在不断增加，但是贡献力度不大。2007年运输结构对碳排放量的影响体现为抑制作用，影响碳排放量减少197.3 t，从2008年开始，运输结构对碳排放量的影响体现为拉动作用，且贡献值逐年增加。水路运输和航空运输在陕西省交通运输总换算周转量中所占份额极小，铁路运输所占份额呈下降态势，公路运输作为高能耗的运输方式其份额不断上升尤其是公路货运，与2005年相比，2013年公路货运增加了41.0%，而铁路运输则减少了15.6%。

为了更好地分析各影响因素，将运输能源强度列为抑制陕西省交通运输业碳排放的因素，将运输结构和交通运输业发展水平列为拉动陕西省交通运输业碳排放的因素。各个阶段拉动因素对交通运输业发展水平的贡献率远大于抑制因素对运输能源强度的贡献率，从而导致陕西省交通运输业碳排量总量不断增长。拉动因素运输结构的贡献率虽然与运输能源强度的贡献率相差不大，但由于其贡献率基本维持在1.00～1.01之间，可认为其贡献率基本保持不变[1114]。

三、结语2005～2013年陕西省交通运输业碳排放总量呈现不断上升的态势，2007～2008年急剧上升是由于统计范围口径变化所导致换算周转量的大幅度增加，2008～2012年增长较为平稳，2013年略微下降。其不断增长的主要原因是交通运输业发展水平的不断提高。运输能源强度对陕西省交通运输业碳排放总量的影响表现为抑制作用。运输能源强度的降低意味着运输效率的提高。但由于交通运输业发展水平对碳排放的贡献率与运输能源强度对碳排放的贡献率差距巨大，所以陕西省交通运输业碳排放总量不断增长。运输结构虽然对陕西省交通运输业碳排放总量总体表现为拉动作用，其贡献值与贡献率几乎逐年增加，但是贡献力度不大，可认为基本不变。

参考文献：

[1]曲艳敏，白宏涛，徐鹤.基于情景分析的湖北省交通碳排放预测研究[J].环境污染与防治，2010，32（10）：102103.

[2]徐国泉，刘则渊，姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析：1995～2004[J].中国人口·资源与环境，2006，6（16）：158161.

[3]雷厉，仲云云，袁晓玲.中国区域碳排放的因素分解模型及实证分析[J].当代经济科学，2011，5（33）：5965.

[4]魏庆琦，赵蒿正，肖伟.我国交通运输结构优化的碳减排能力研究[J].交通运输系统工程与信息，2013（3）：1117.

[5]徐雅楠，杜志平.我国交通运输业的碳排放测度及因素分解[J].物流技术，2011，6（30）：1619.

[6]张明.基于指数分解的我国能源相关CO2排放及交通能耗分析与预测[D].大连：大连理工大学，2009.

[7]徐军委，刘志华.基于对数平均权重分解法的我国二氧化碳排放因素分解研究[J].中国矿业，2014，12（23）：2427.

[8]Johan A，Delphine F，Koen S.A shapely decomposition of carbon emissions without residuals[J].Energy Policy，2002，30：726736.

[9]丁金学.我国交通运输业碳排放及其减排潜力分析[J].综合运输，2012，12：2026.

[10]李连成，吴文化.我国交通运输业能源利用效率及发展趋势[J].综合运输，2008，3：1620.

[11]高洁.交通运输碳排放时空特征及演变机理研究[D].西安：长安大学，2013.

[12]尹鹏，段佩利，陈才.中国交通运输碳排放格局及其与经济增长的关系研究[J].干旱资源与环境，2016，30（5）：712.

[13]刘育红.“丝绸之路经济带”交通运输碳排放空间转移分析[J].财经理论与实践，2016（2）：129133.

[14]关海波，金良.中国交通运输碳排放测度及未来减排情景模拟[J].未来与发展，2012（7）：5559.

Decomposition of the impact factors of carbon emission in

Shaanxi transportation industryYUAN Changwei， LI Ruoying， RUI Xiaoli， BAI Juan

（School of Economics and Management， Changan University， Xian 710064， Shaanxi， China）Abstract： Based on data from 2005 to 2013 in Shaanxi， this paper calculated the carbon emissions of Shaanxi transportation industry and all modes of transportation from 2005 to 2013. By building LMDI decomposition model， it quantitatively analyzed the impact of transportation energy intensity， transportation structure， and the level of transportation industry development on carbon emissions of Shaanxi transportation industry. The results show that the improvement of energy intensity of transportation inhibits the growth of carbon emissions on Shaanxi transportation industry. Transportation structure has little contribution to the growth of carbon emissions. In addition， the improvement of Shaanxi transportation industry development level is the major factor affecting the growth of carbon emissions.

Key words： Shaanxi； transportation industry； carbon emissions； LMDI decomposition method