中国物流业碳排放的空间失衡与极化研究_年均增长率论文

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       一、引言

       随着低碳经济的迅速兴起，融入低碳和可持续发展理念的低碳物流应运而生。从国外的研究进展看，二氧化碳排放的地区差距问题最早由1996年IPCC气候变化报告中提出，随后国外学者开始将研究收入差距的工具用于研究跨国二氧化碳排放的地区差距问题。目前国际上对跨国碳排放的地区差距和不均衡性的研究正在逐渐增多，而对单一国家内部碳排放地区差距的研究却相对不足，仅有少数学者如Clarke-Sather等人进行了类似的研究，他将中国划分为东、中、西三大区域，利用变异系数、基尼系数和Theil指数，分析区域人均二氧化碳排放和GDP的差异。[1]尽管Clarke Sather运用了基尼系数和Theil指数，但这两类指数在本质上均是测度不同样本二氧化碳排放离散程度的。而极化研究强调不同地区之间的对抗程度，最早将极化理论用于分析环境问题的是Ezcurra，他利用Esteban等人提出的极化指数和核密度估计方法分析了87个国家人均二氧化碳排放的极化情况。[2]随后Duro和Padilla利用指数测度了欧盟29个国家人均二氧化碳排放的极化程度。[3]

       从国内的研究进展看，仅有少数学者研究了中国二氧化碳排放的地区差异和极化分布问题，如肖黎姗等利用基尼系数和空间自相关方法，分析了中国省际碳排放空间分布格局和集聚程度；[4]孙耀华等利用Theil指数分析了中国碳排放的区域分布特征及差异性；[5]刘华军等结合基尼系数和动态分布分析方法对省际二氧化碳排放的地区差距、分布动态进行了实证研究。[6]上述文献多集中于分析总体碳排放的地区差距和分布情况，而针对某一行业分析碳排放地区差距的文献却较少。目前有关物流业碳排放的文献主要围绕以下三个方面展开：一是物流业碳排放的影响因素研究；[7]二是物流业碳减排政策的研究和模拟；[8]三是物流业碳排放的绩效研究[9]，目前针对中国物流业碳排放空间分布的地区差距及极化研究仍为空白。

       本文利用中国30个省1997-2011年数据测算得到分省物流业的碳排放强度，以此为指标，基于Dagum提出的组群分解方法研究物流业碳排放的地区差距[10]，并对中国物流业碳排放分布的极化程度进行测度，以期为中央及地方政府制定物流业的碳减排政策提供依据。

       二、研究方法

       (一)物流业碳排放的地区分解方法

       基尼系数由意大利经济学家基尼根据洛伦兹曲线提出，主要用于分析居民收入分配的均衡性和差异度。借鉴这一原理，本文将基尼系数引入污染排放的地区差异性研究中，利用基尼系数测度不同地区物流业碳排放分布的平均差异。基尼系数取值在0-1之间，系数越大，表示碳排放空间分布的差异越大。根据国际惯例对基尼系数进行划分，以0.4作为碳排放空间分布的“警戒线”，基尼系数在0.2以下，表示碳排放空间分布“高度平均”，0.2-0.3表示“相对平均”，0.3-0.4为“比较合理”，0.4-0.5为“差距偏大”，0.5以上为“高度不平均”。基尼系数的计算公式为：

      

      

       对比Mookherjee和Shorrocks给出的基尼系数组群分解的表达式：

      

       上式右边第一项和第二项分别为地区内差距和地区间差距，为剩余项，反映地区间碳排放强度分布的交错程度。洪兴建指出式(10)、(11)各项在数量上分别相等[12]，因此，(10)中第三项为剩余项的另一种诠释。

       (二)区域空间极化的测度

       极化是区域经济发展中出现的一种“中间阶层消失”的现象，本文利用极化指数衡量碳排放较多的东部地区和碳排放较低的中西部地区围绕各自所在区域均值聚集分布的不均衡状态。如果不同区域之间不均衡很大，同一区域内部不均衡较小，则认为存在空间极化现象。极化指数越大，极化现象越明显。本文测度了以下四种极化指数。

       1.ER指数。在判断极化时，Esteban和Ray提出分布应具备三个特征：组内高度同质性、组间高度异质性、存在少量规模显著的组群，并通过定义组内认同感和组间疏远感对前两个特征进行度量。[13]ER指数用公式表示为：

      

       k为地区数，

为j(h)组样本数占总体样本数的比重，

为j(h)组的平均碳排放水平，

为认同函数，

为疏远函数。K＞0是起标准化作用的常数，假定K=10/u，u为所有地区物流业碳排放水平的均值，α是极化敏感度系数，α∈[1，1.6]。当α=0且K=0.5时，ER指数等同于基尼系数，本文取α=1.5。

       2.EGR指数。ER指数假定组内成员具有完全一致的认同感，该假设在多数情况下并不成立，Esteban等对指数进行了改进，提出EGR指数[14]，用公式表示为：

      

       等式右边第一项为ER指数，第二项β是衡量组内集聚程度的敏感度系数，G为总体基尼系数，G(y)为组间差距，G-G(y)为组内差距。调整K、β使EGR指数介于(0，1)之间。

       3.LU指数。针对ER指数在组内成员碳排放水平存在差异时无法度量的不足，Lasso和Urrutia也提出了改进建议，称为LU指数[15]，用公式表示为：

      

      

是第j组成员物流碳排放水平的基尼系数，α、K、β的定义同上。LU指数将组内不均等的影响直接体现在ER指数的认同函数

中，满足组内差距越大，组内各成员间认同程度越小的假定。在实际测算中，调整K、β使LU指数介于(0，1)之间。

       4.P指数。当组群差距一定时，组群间有无交错项以及交错程度也对组群间的极化程度产生影响，上述指数均无法很好地度量组群间存在交错项时的极化程度，为此，洪兴建提出了一个新的衡量极化程度的P指数。[16]假定j、h组交错项为

①，疏远函数

，碳排放分布极化的P指数表示为：

      

       β、γ分别为组内差距和交错程度的敏感性：0＜β＜0、0＜γ＜1时，随着组内差距

和交错程度

的下降，极化增加的程度越来越小；B＞1、γ＞1时，随着

与

的下降，极化增加的程度越来越大；β=γ=1时，极化对

与

的变化同等敏感。P指数既考虑了地区内差距也考虑了地区间交错对极化程度的影响，当α=β=γ=0时，P指数为基尼系数。为了确保各指数介于(0，1)之间，在具体测算时，取K=10/u，α=1.5，β=1，γ=1。

       三、样本选取及数据来源

       交通运输业、仓储业和邮政业是中国传统物流业的主要组成部分，根据《中国第三产业统计年鉴2012》，1991-2011年各年度交通运输业、仓储业和邮政业的增加值占物流业增加值的比重都超过80％，固定资产投资占比年均达到88.1％，因此在考察物流业地区发展水平时，可以以上述三者的数据近似反映中国物流业的发展水平。

       (一)物流业碳排放量的测算方法

       目前对碳排放的测算均是通过估算得到的。在碳排放的估算中，主要以终端能源消费量产生的碳排放作为研究对象，本文根据物流业(即交通运输业、仓储业和邮政业)的能源消费种类选取8种主要能源(煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气)消费量为基准测算物流业的碳排放量，采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在2006年碳排放计算指南中提供的方法进行测算：

      

       其中，

为物流业第i种能源消费量，选自相关年份《中国能源统计年鉴》；

为能源的平均低位发热量，来自《中国能源统计年鉴2012》；

为IPCC(2006)提供的碳排放系数；

是碳氧化因子(IPCC默认值为1)，本文测算的碳排放系数如表1，折算后得到碳排放的单位为万吨。

       (二)物流业碳排放强度的计算

       本文将物流业碳排放强度作为衡量物流业碳排放水平的指标，表示为：

       y=C/Y (17)

       其中，C为上文计算得到的分省物流业的碳排放总量，单位为万吨；Y为物流业的总产值，为了消除价格因素的影响，将物流总产值的名义值调整为1997年不变价格的实际总产值，单位为亿元。选取1997-2011年中国30个省(包括直辖市、自治区，以下统称省，不含西藏及港澳台)为研究对象，并将其划分为东、中、西三个区域。②数据源自《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。

      

       四、物流业碳排放的空间非均衡分析

       (一)中国物流业碳排放的地区分布特征

       表2描述了全国及三大地区物流业碳排放总量均值的演变趋势，样本期各年碳排放总量均值的次序依次为东部―中部―西部。1997年东部与中、西部物流业碳排放均值差额分别为23.063万吨和67.976万吨，到2011年，该差额扩大到了203.727万吨和347.189万吨，中、西部之间的差额由1997年44.913万吨扩大到2011年的143.462万吨。从年均增长率来看，样本期间，全国、东、中、西部物流业碳排放总量均值的年均增长率分别为12.174％、12.553％、10.986％和12.949％，以2006年为分界，将样本期划分为前期(“九五”后期和“十五”期间)和后期(“十一五”期间和“十二五”初期)。发现前期年均增长率次序为东部(15.407％)、西部(14.59％)、中部(11.125％)，样本后期年均增长率明显下降且格局发生改变，依次为中部(10.8％)、西部(10.762％)、东部(8.747％)。由此看出，在“十五”及以前各时段，物流业的碳排放总量均值快速增长，东部增速最快，进入“十一五”后，虽然各区域与2006年以前相比增速放缓，但年均增长率仍然持续偏高，中西部地区由于物流规模的扩张，碳排放总量均值的增速超过东部以及全国平均水平。

       (二)中国物流业碳排放的非均衡程度及其分解

       1.碳排放分布的总体差距及演变趋势

       根据基尼系数及其分解方法测算得到的结果如表3所示。中国物流业碳排放空间分布的总体差距一直处于0.15-0.25的取值区间，说明物流业碳排放的地区差异不大，但样本期内总体基尼系数并不稳定，呈现波动态势。原因是各省物流业的基础设施、资源禀赋、政府的政策导向均不相同，使得各省物流业的发展水平和规模不平衡，因而物流业碳排放量的总体差距在样本期内出现反复的上升和下降。根据总体基尼系数的变化规律将样本期划分为四个时期，第一个时期为1997-1999年，即“九五”期间，总体差距下降，从1997年0.2443下降到1999年0.1984，下降了18.788％；第二个时期为1999-2003年，总体差距上升，2003年比1999年增加了21.976％，该时期又可划分为二个阶段：1999-2001年为快速增长阶段，接下来的两年2001-2003年基尼系数在短暂地向下调整后又再度回升；第三个时期为2003-2005年，在这三年中基尼系数下降了26.942％，第二时期和第三时期均处于“十五”期间，说明“十五”期间物流碳排放的基尼系数变化较大；第四个时期为2005-2011年，经济正处于“十一五”期间，该时期基尼系数缓慢上升，2011年比2005年增加19.514％。由此可见，虽然从样本期看，总体地区差距呈下降趋势，但自“十一五”规划实施以来，总体地区差距缓慢上升，说明最近几年中国物流业碳排放的地区差距有扩大的趋势。

      

      

       2.碳排放分布的地区内差距及演变趋势

       图1给出物流业碳排放地区内差距的变动趋势。东部地区内差距最大，西部次之，中部最小，个别年份的地区内差距有重叠。东部碳排放地区内差距在样本期呈现反复的上升和下降，其中两个比较明显的上升阶段分别为1997-2002年和2005-2009年。从年均增长率看，样本期东部物流碳排放的地区内差距年均增长率为1.985％，同样以2006年为界将样本分为前期和后期，前期东部地区内差距的年均增长率为-2.664％，后期为8.183％。中部碳排放的地区内差距总体上呈现先上升后下降的态势，样本期年均增长率为2.563％，其中2006年以前连续经历了两个明显的上升期，分别为1998-2003年和2004-2005年；2006-2011年，中部物流碳排放地区内差距虽在2011年略有回升，但总体仍处于下降趋势，年均增长率为-5.497％。西部地区内差距在样本期呈扩大趋势，年均增长率上升1.428％。从演变趋势上看，西部物流碳排放的地区内差距经历了1997-1999的短暂下降后，自1999年0.1008小幅波动攀升到2003年的最大值0.1491，然后持续下降到2008年的最小值0.0669，此后出现连续上升趋势，直至2011年。综上，1997-2011年三大区域碳排放分布的地区内差距均呈现扩大趋势，其中东部和西部在“十一五”规划实施以前，地区内差距的年均变化率下降，2006年以后呈上升趋势。中部地区刚好相反，2006年以前地区内差距的年均变化上升，2006年以后下降。这主要在于2006年国务院出台的《关于促进中部地区崛起的若干意见》中明确提出要把中部建设成中国重要的综合交通运输枢纽，使得中部地区形成了较为统一的发展战略。中部物流业自2006年起得到快速发展，因此中部物流业碳排放地区内差距自2006年起逐渐减小，呈现出与东部和西部相反的走势。

      

       图1 物流业碳排放地区内差距的变动趋势

       3.碳排放分布的地区间差距及演变趋势

       图2给出物流业碳排放地区间差距的变动趋势。从总体趋势上看，东部和西部碳排放的地区间差距最大，中部和西部次之，东部和中部地区间差距最小。若以2006年为分界将样本划分为两期，则无论是前期还是后期，东部和中部的地区间差距均呈上升趋势，年均增长率分别为1.371％、0.273％；中部和西部、东部和西部的地区间差距的增长趋势刚好相反，中部和西部地区间差距在1997-2005年年均上升0.071％、2006-2011年年均下降1.353％，反之，东部和西部的地区间差距的增长趋势在1997-2005年年均下降6.942％。根据地区间差距对总体基尼系数的贡献率可以得到地区间差距的绝对数值，地区间差距的变动轨迹与总体基尼系数的变动趋势相同，自“十一五”开始，地区间差距逐步扩大。

       4.碳排放的地区差距来源及其贡献率

       图3给出物流业碳排放地区差距的来源及其贡献率的变动趋势。样本期内，地区间净差距的贡献率呈波动趋势，并且高于地区内差距的贡献率。除2004、2009、2011这三年以外，其余各年地区间净差距的贡献率也高于超变密度的贡献率。这说明地区间净差距是中国物流业碳排放地区差距的主要来源，其次为超变密度，地区内差距的贡献最小。观察图3和表3发现，地区间净差距的贡献率呈逐年下降的趋势，地区内差距的贡献率除1998年大于超变密度的贡献率，其余年份均小于超变密度的贡献率。从年均增长率看，1997-2011年地区间净差距的贡献率年均下降1.447％，2006年以后下降速度更快，年均下降2.875％。地区内差距的贡献率虽然相对稳定，但在样本期呈现上升趋势，年均上升0.951％，2006年以后上升速度更快。超变密度的贡献率在样本期间上升趋势明显，年均增长11.428％，但其主要增长阶段发生在2006年以前，2006年后增速放缓。超变密度的贡献率上升，说明地区间出现交错的现象加剧。

      

       图2 物流业碳排放地区间差距的变动趋势

      

       图3 地区差距贡献率的变动趋势

       五、中国物流业碳排放的空间极化分布及演变趋势

       根据各省物流业碳排放数据，测度得到碳排放空间分布的极化指数，表4同时还列出了总体基尼系数及其分解项的绝对数值。为了比较地区差距和极化指数的变动趋势，将样本初始年1997年各数值看作100，然后将所有年份的数值与1997年进行对比，绘制得到图4。四种极化指数的演变趋势一致，由于指数同时考虑了地区内差距和地区间交错对极化程度的影响，测度结果略低于其他三种极化指数。

      

      

       图4 中国物流业碳排放分布的极化格局

       结合表4和图4可知，物流业碳排放分布的极化程度在样本期呈下降趋势，与总体基尼系数相比，未能呈现出完全一致的趋势，部分年份出现了相反的走势，说明基尼系数并不能很好地度量地区的极化程度。2011年与1997年相比，指数年均下降2.286％，总体基尼系数下降0.584％，极化指数的下降幅度大于地区差距的下降幅度。地区间差距年均下降0.790％，说明地区间对抗程度下降，同时与1997年相比，地区内差距的年均增长幅度为0.482％，地区内差距增加说明地区内的集聚程度减弱，两方面力量的共同作用使得碳排放分布的极化程度在样本期内呈现下降趋势。以2006年为界，研究“十一五”前后物流碳排放极化分布的变动趋势，1997-2005年，指数和总体基尼系数均为下降趋势，年均下降分别为3.772％、3.340％。此时极化指数下降的幅度小于地区差距的下降幅度。同一时期，地区内差距、地区间差距同时呈现下降趋势，年均降幅为2.937％、3.406％，说明地区内集聚程度增加，地区间对抗程度减弱。由于对抗程度减弱的幅度大于集聚程度增加的幅度，因此极化指数下降。进入“十一五”后，总体基尼系数与极化指数呈现出相反的走势，指数仍然呈下降趋势，年均下降0.305％，而总体基尼系数却呈上升趋势，年均增长率为3.092％。表现出相反走势的原因是：地区内差距和地区间差距均呈上升趋势，年均分别增长5.041％和2.697％，说明此时地区内集聚程度在缩小，地区间的对抗程度在增加，并且地区内集聚程度减弱的幅度超过了地区间对抗程度增加的幅度，最终使得2006-2011年反映碳排放分布极化的P指数呈现下降趋势。

       六、结论及启示

       本文以物流业碳排放强度为指标，运用基尼系数及组群分解方法测度中国30个省1997-2011年物流业碳排放的空间非均衡程度，同时对物流业碳排放分布的极化程度进行实证研究，根据研究结果可得以下结论。

       第一，在“十五”及其以前各时段，物流业的碳排放总量均值处于高速增长阶段，东部增速最快；进入“十一五”后，各区域物流业的碳排放总量均值与2006年以前相比增速普遍放缓，中西部地区由于物流规模的扩张，碳排放总量均值的增速超过东部以及中国平均增长率水平。

       第二，“十一五”规划实施以来，中国物流业碳排放的地区差距扩大。从地区差距的分解结果看，三大地区的地区内差距均呈现扩大趋势，物流业碳排放的地区间差距在样本期内呈现波动态势，东部和西部的地区间差距最大，中部和西部次之，东部和中部的差距最小。

       第三，从各分解项对总体基尼系数的贡献率看，地区间净差距是中国物流业碳排放地区差距的主要来源，其次为超变密度，地区内差距的贡献最小。样本期内，地区间净差距对总体差距的贡献率呈下降趋势，2006年以后下降速度更快。地区内差距的贡献率呈缓慢上升趋势，超变密度的贡献率在样本期间上升趋势明显，超变密度贡献率上升，说明地区间出现交错的现象加剧。

       第四，物流业碳排放分布的极化指数与总体基尼系数在样本期均呈下降趋势，但极化下降的程度要远大于地区差距扩大的程度。“十一五”规划实施后，二者的年均变化率出现了完全相反的走势。这也说明，基尼系数虽然能较为客观地刻画中国物流业碳排放分布的空间非均衡特征，但却不能很好地衡量碳排放分布的极化问题。

       根据以上分析提出如下建议：一方面，各地区物流业碳排放水平的不断上升说明目前中国物流业仍处于粗放式增长，在物流产值和周转量增加的同时，忽视了碳排放这一必然副产品也随之增加的事实，这一现实提醒我们有必要根据自身物流业所处的发展阶段制定相应的碳减排措施；另一方面，中央及各地方政府在制定物流发展规划和相应的碳减排措施时，要充分考虑到中国各地区物流业发展的实际情况和地域特征，制定差异化的策略，使物流业碳减排和稳定发展相协调。

       注释：

       ①由于R与组间基尼系数

有关，利用相对数

表示。

       ②东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括：四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、内蒙古、重庆、广西。

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