基于脱钩和LMDI理论的物流业低碳隧穿路径研究

      一 研究背景及文献综述

      低碳物流已经逐步成为理论研究和企业实践的热点。朱培培(2011)[1]对循环经济和低碳物流的概念进行了阐述，在分析循环经济和低碳物流关系的基础上探讨了低碳物流发展对策；Brand(2010)[2]构建了一个新的战略运输、能源、碳排放和环境影响模型(UKTCM)，为制定低碳运输政策提供理论支持；董千里(2010)[3]则基于物流集成理论，证实了货运物流作为低碳物流运作途径的可行性，并从物流集成方案规划与运作监控方面提出低碳物流的有效策略；朱莉(2013)[4]以网络均衡理论为研究方法，分析了低碳环境系统与物流经济系统之间的相互影响和作用，并探讨了面向低碳经济的物流网络优化设计问题，得出合理征收碳税是一种值得推崇的碳减排手段。

      总体来看，现有研究多是侧重于低碳物流的内涵、模式及低碳物流供应链优化模型等定性分析，虽然其为低碳物流的发展提供了有效的理论支持，一定程度上推动了物流产业低碳转型，但由于将碳排放问题应用于物流产业的实证研究尚不多见，因此失于空洞。本文以东部物流产业为研究对象，基于Tapio脱钩模型分析了物流业经济发展与碳排放之间的脱钩特征及短期变动规律，并采用LMDI方法探究影响脱钩弹性的重要因素，研究结果为物流业隧穿库兹涅兹曲线，提前实现碳排放与经济增长脱钩，进入永续发展、生态盈余的新时代提供了理论指导。

      二 相关理论及模型分析

      物流业低碳隧穿是指物流业应当加快转变经济发展方式，同时对原有发展路径进行改善，极大地减少资源、环境、生态成本，以此实现经济发展与不可再生资源消耗、污染物排放、温室气体排放脱钩，进入一个可持续发展、生态盈余的新阶段，并在相对比较低的人均收入条件下，尽早达到生态赤字高峰，进而迅速减少生态赤字，实现隧穿黑色发展的库兹涅兹曲线[5]。其能够令赤字高峰显现更早，高峰的幅度相对更小，系统累积损失也相应更少①。

      

      图1 从生态赤字到生态盈余

      Tapio寻找影响碳排放的具体因素，引入交通运输量作为中间变量[6]，将脱钩弹性分解为运输量与GDP之间的脱钩弹性和运输量和总体碳排放量之间的脱钩弹性(如公式1)，即经济发展变化导致碳排放改变程度的比值，其反映了碳排放变化对于经济变化的敏感程度。

      

      式中E为交通运输量的GDP弹性系数，%ΔVOL为交通运输量的变化率，%ΔGDP为GDP的变化率。本文在Tapio脱钩模型的基础上，借鉴赵爱文(2013)[7]的研究结果，将脱钩状态分为六种，如表1所示。

      

      本文基于Tapio模型选取物流产业的碳排放量与生产总值与指标作为衡量物流业经济增长与碳排放的主要指标，构建模型：

      

      其中，ω表示物流业碳排放与物流业生产总值的脱钩弹性指数，%ΔC表示碳排放量相对于基期碳排放量的变化率，%ΔY表示物流业生产总值相对于基期物流业生产总值的变化率，C表示物流业碳排放量，Y表示物流业生产总值。

      鉴于LMDI方法具有因素可逆，进行残差项消除等优势，其克服了传统指数分解方法如算数平均Divisia指数分解法等不能同时对多个因素进行分解，或分解后残差比较大的缺陷，使模型说服力与可行性更高，所以本文选用LMDI方法对物流产业的脱钩指数进行因素分解[8]。在现有文献的基础上，本文借鉴LMDI分析框架，对东部物流产业碳排放构建以物流产业规模效应、能源效率效应、能源结构效应和碳排放系数4个因素的恒等式进行因素分解。物流产业碳排放总量用以下基本公式表示：

      

      式中：C为碳排放量，为第m种能源的碳排放量，为第m种能源的消费量，E为一次性能源的总消费量，Y为物流业生产总值。令表示各类能源的碳排放强度；令，表示第m种能源在一次能源消费中的份额；T=E/Y表示物流产业的能源效率。