交通运输工程与信息学报第１４卷簏 期 堡鱼旦 ！ ！！ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＮＯ．２ Ｖ １．１４ Ｊｕｎ．２Ｏ１６ 区域交通运输业碳排放变化 的驱动因素分解分析 卢建锋 ，２ 韩 霜２ 康家华２ １．西南交通大学，交通运输与物流学院，成都６１００３１ ２．广东工业大学，土木与交通工程学院，广州５１００１６ 摘 要：为识别区域交通运输业碳排放驱动因素并测算其贡献率，作者将影响因素分为规模效应、结构效 应和技术效应三方面。综合考虑经济产出、人口规模、运输结构、运输强度及能源效率等因素对区域交通 运输业碳排放的影响，基于扩展的Ｋａｙａ恒等式建立因素分解模型，应用对数平均迪氏分解法（ＬＭＤＩ）对 区域交通运输业碳排放进行因素分解。研究结果表明：经济产出效应对区域交通运输业碳排放的贡献率最 大。达到９６．０５％，其他各影响因素按贡献率绝对值大小依次是，运输结构效应为４８．５９％，运输强度效应为 ３０．４６％，能耗效率效应为一１５ ８８％，人口规模效应为１．５９％。研究认为，目前交通运输业碳减排的重点在 于调整运输结构、提高能耗效率和降低运输强度。针对实证结果，作者提出了相应的节能减排建议。 关键词：综合交通运输；驱动因素；对数平均迪氏指数法；交通运输碳排放；Ｋａｙａ恒等式 中图分类号：０４９１；Ｘ８２２．３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１ ６７２－４７４７（２ ０１ ６）０２－００５ ６－０７ ＤＯＩ：１ ０．３９６９／ｊ．ｉ Ｓ Ｓｎ．１ ６７２—４７４７．２０１６．０２．００８ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ｆａｃｔｏｒ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｃａｒｂｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ＬＵ Ｊ ｉ ａｎ—ｆｅｎｇ ，。ＨＡＮ Ｓｈｕａｎｇ ＫＡＮＧ Ｊ ｉ ａ．ｈｕａ １． Ｓｃｈｏｏ１ｅ ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ＬｏｇｉＳｔｉＣＳ， ＳｏｕｔｈｗｅＳｔ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１００３１，Ｃｈｉｎａ ２．Ｃｏｌ１ｅｇｅ ｏｆ Ｃｉｖｉ１ ａｎｄ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０００６，Ｃｈｉｎａ 收稿日期：２０１ ５－０８—２８． 作者简介：卢建锋（１９８３一），男，江西高安人，广东＿Ｌ业大学土木与交通工程学院讲师，西南交通大学交通运输与物流学院 博士生，研究方向：交通环境。 区域交通运输业碳排放变化的驱动因素分解分析 卢建锋等 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅ ｔｈｅｉｒ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃ１ａｓｓｉｆｉｅｄ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｔｏ ｔｈｒｅｅ ｋｉｎｄ ｅｆｆｅｃｔｓ， ｔｈａｔ ｉｓ ｓｃａ］ｅ ｅｆｆｅｅｔ，ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｅｆｆｅｃｔ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｅｆｆｅｃｔ．Ａ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅ１ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｙａ ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉ ｓｈｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｃａｌｅ，ｐｏｐｕ１ａｔｉｏｎ ｓｉｚｅ， ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｎ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉ ｓｓｉｏｎ ｗｅｒｅ ｅｘａｍｉｎｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉ１ ｗｉｔｈ ｔｈｅ １ｏｇ ｍｅａｎ ｄｅｃｏｍｐｏｓｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ（ＬＭＤＩ）ｍｅｔｈｏｄ．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｒｅｓｕ１ｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｃａｌｅ ｅｆｆｅｃｔ，ｗｈｏｓｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒａｔｉｏ ｒｅａｃｈｅｄ ９６．０５％，ｐｌａｙｅｄ ａ ｄｏｍｉｎａｎｔ ｒｏ１ｅ ｉｎ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ， ｆｏｉｌｏｗｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｅｆｆｅｃｔ，４８．５９％，ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔＹ ｅｆｆｅｃｔ，一３０．４６％，ｔｈｅ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｅｆｆｅｃｔ，一１５．８８％，ｔｈｅ ｐｏｐｕ１ａｔｉｏｎ ｓｉｚｅ ｅｆｆｅｃｔ，Ｉ．５９％．Ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｓｕｇｇｅｓｔｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｐｏ１ｉｃｉｅｓ ａｂｏｕｔ ｅｎｅｒｇｙ．ｓａｙｉｎｇ ａｎｄ ｅｍｉｓｓｉｏｎ－ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｓｈｏｕ１ｄ ｆｏｃｕｓ ｏｎ ｒｅｇｕｌａｔｉｎｇ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｓｔｒｕｅｔｕｒｅ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔＹ．Ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｐｏ１ｉｃｙ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｈｅ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｒｅｓｕ１ｔｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｔｒａｎｓｐＯｒｔａｔｉｏｎ：ｆａｃｔｏｒ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＬＭＤＩ ｍｅｔｈｏｄ；ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｋａｙａ ｉｄｅｎｔｉｔｙ ０ 引 言 交通运输部门是碳排放的重点部门，根据国际能 源署的数据，全球范围内，交通运输业是仅次于电力 行业的第二大碳排放行业，其碳排放量占总量的 ２１％ｌ】１。输强度和运输服务共享效应是减少碳排放的主要驱 动力，然而，碳排放系数效应的作用很小。Ｌｏｏ和 Ｌｉｎｎａ Ｌｉ［５１的因素分解结果表明收入增长是导致客运 交通ＣＯ２排放增长的主要因素。沈满洪等 通过扩展 Ｋａｙａ恒等式，运用对数平均迪氏分解法（ＬＭＤＩ），把 随着我国工业化和城市化进程的推进，交通 １９９１—２ｏ０９年中国交通部门的ＣＯ２排放量分解为９ 种因素的加权贡献，并对每个时间段和每个驱动因素 进行了研究。 运输业的碳排放呈现不断上升趋势，交通运输业是降 低碳排放量的重要领域。为了有针对性地推动交通运 输部门的碳减排，有必要找出交通运输系统碳排放增 长的驱动因素。探寻区域交通运输业碳排放驱动机制， 并科学测算其影响因子，是交通运输碳排放控制 制定的基础理论依据，目前相关的研究成果有许多。 在交通运输碳排放影响因素研究领域，目前常用 —本文从内在驱动机制出发，识别出区域交通运输 业碳排放的驱动因素，综合考虑经济产出、人口规模、 运输结构、运输强度及能耗效率等因素，建立区域交 通运输业碳排放的因素分解模型，并对案例省份２００５ ２０１３年的交通运输业碳排放进行实证分析，力求 比较全面地反映各驱动因素的作用机理并量化其贡 献率，在此基础上提出区域交通运输业节能减排的政 策建议。 的因素分解模型主要是Ｋａｙａ恒等式，它由日本学者 Ｙｏｉｃｈｉ Ｋａｙａ［ 提出。Ｈａｎ和Ｈａｙａｓｈｉ 构建了１ ９７８～ ２００４年中国城市内部旅客运输碳排放动态面板模型， 并分轨道、高速公路和水运三部分研究了运输需求、 线路长度和单位运输价格等因素对于碳排放的影响。 Ｗ．Ｗ．Ｗａｎｇ等 运用ＬＭＤＩ方法分析运输业碳的排 １ 驱动因素贡献量测算模型 指数分解法进行碳排放变动的因素分解是研究 放，结果表明，人均经济活动效应和运输模式转移效 应是驱动运输部门碳排放增长的最主要潜在因素，运 碳排放变动的主要研究方法，其基本思想是把一个目 交通运输工程与信息学报 ２０１６年 第２期 标变量的变化分解成若干个影响因素的组合，从而可 以辨别各个因素影响程度的大小，即贡献率。ＬＭＤＩ 迪氏分解法的计算结果不产生残差，是目前相对较优 表示第ｉ种运输方式在运输总量中所占比重，即运输 结构；Ｋ表示单位ＧＤＰ的运输周转量，即该地区的 运输强度；Ｌ表示人均ＧＤＰ。 的分解方法 。本文运用该方法构建交通运输业碳排 放驱动因素贡献量测算模型。 １．１ 分解模型恒等式 １．２ ＬＭＤ １分解法 ＬＭＤ１分解法的第二步是根据乘法或加法分解原 理将式（１）进行分解，得到各因素的碳排放贡献量计 算式。ＬＭＤＩ方法采用“乘积分解”和“加和分解” 两种方法进行分解，两种方法最终分解结果一致。本 研究采用加和分解，分解过程如下： ＡＣ：Ｃ 一Ｃ。＝ＡＣＦ＋△ ＋ＡＣｓ＋△ ＋ＡＣＬ＋ＡＣｐ（３） 式中，ＬＭＤＩ方法首先从建立Ｋａｙａ扩展恒等式开始。 区域交通运输业碳排放的影响因素很多，本文综合考 虑各影响因素的重要性以及数据的可得性，选择能源 碳排放系数，地区人均ＧＤＰ、地区人口数量、单位 ＧＤＰ运输周转量、各运输方式运输周转量占全部周 ＡＣ表示从０年到ｆ年的碳排放量差值；△ 、 ＡＣｓ、△ｃ 、△ｃ 、△ 分别表示碳排放因子 转量的比例、单位周转量的能源消耗量等６个指标作 为区域交通运输业碳排放驱动因素，将总碳排放分解 为６个因素，则区域交通运输业碳排放的卡亚扩展恒 等式为： ＡＣＨ、效应、能耗效率效应、运输结构效应、运输强度效应、 、经济产出效应结果如下： 人口规模效应。各种效应的逐年分解 ｃ＝ＥｕＣｑ＝Ｅ 暑× ×ｂ－ ×石Ｏ× Ｇ （ ） ∑毒％ 唼 ㈩ 式中：下标ｉ＝１，２，３，４，５分别表示公路运输、铁路运输、 民航运输、水路运输、管道运输；ｊ＝ｌ，２，３，４，５，６分别 表示原煤、洗精煤、汽油、煤油、柴油、液化石油气、 天然气等不同燃料种类；Ｃ为总碳排放量； 为ｉ种运 △ ＝∑毒品 噜 ∑毒品·唾 △ ＝∑器ｔ ｏ－ｎ Ｋｔ （７） 输方式 种燃料的碳排放量；Ｇ为地区国民生产总值； 为第ｉ种运输方式．，种燃料的消耗量； 为第ｉ种运 输方式的运输周转量；Ｐ表示地区人口数。 ∑毒品－唾 △ ＝∑毒ｔ ｏ·每 由于能源的碳排放系数一般取常量，因此，排放 （２） 因子效应△ 始终等于Ｏ，可以不作为考虑因素。其 它驱动因素可以分为３类：一是规模效应因素，即人 均ＧＤＰ和人口数量增加形成运输规模扩大带来的碳 排放量增加，包括：△ 和△ ；二是结构效应因素令 ＝卺， ， ， ＝ Ｏ， Ｇ 则交通运输碳排放分解模型表达式为： Ｃ＝∑∑ ｘＨ ｘＳｉｘＫｘＬｘＰ ｉ Ｊ 式中： 表示第ｆ种运输方式第 种能源的单位能源 碳排放量，即碳排放系数；Ｈ 表示第 种能源消耗 量与第ｉ种运输方式运输周转量比值，即能耗效率； ， 即运输结构优化带来的能耗减少，包括：ＡＣｓ；ｉ是 区域交通运输业碳排放变化的驱动因素分解分析 卢建锋等 技术效应因素，即燃油技术、车辆技术、运输组织技 术进步带来的能源消耗的变化和经济结构变化导致 的运输量的减少，最终导致碳排放的减少，包括：ＡＣｎ 和△ 。 系数是１０：１；水运客货换算系数２：１；航空客货换 算系数１３．７：１【引。 表１ 各种能源的碳排放系数Ⅲ Ｔａｂ．１ Ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉ ｓｓｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｖａｒｉｏｕｓ ｅｎｅｒｇＹ ｓｏｕｒｃｅｓ 能源种类 碳排放系数（ｋｇ／ｋｇ或ｋｇ／ｍ ） ０．７５５ ９ Ｏ．７５５ ９ Ｏ．５５３ ８ Ｏ．５７１ ４ Ｏ．５９２ １ ２实证分析 ２．１ 数据来源与测算 原煤 洗精煤 汽煤油 油 油 本文选择吉林省为案例省份，数据来自《吉林省 统计年鉴》，选择２ｏｏ５—２Ｏ１３年的序列统计数据为原 始数据，具体包括各种运输方式的客货运周转量、各 种运输方式不同能源消耗、地区生产总值、人口数量 等，并进行对应处理和换算。以煤炭、焦炭、原油、 汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气等８种能源消耗 来测算直接碳排放，而对电力、热力等消耗带来的隐 形排放或间接排放由于相关数据缺乏暂不计算，各种 ２．２柴液化石油气 天然气 Ｏ．５Ｏ４ ２ ０．４４８ ３ 驱动因素分解结果的总体分析 根据公式测算出２００５—２０１３年吉林省交通运 输碳排放的人均ＧＤＰ效应、人口规模效应、运输结 构效应、能耗效率效应、运输强度效应及总效碳排 放累积变化如图１和表２所示。从图１来看，各驱 能源碳排放系数选取如表１所示。计算时先将各种运 输方式客运、货运周转量换算成统一的单位当量。周 转量换算时，铁路客货换算系数１：１；公路客货换算 动因素对交通运输碳排放影响的累积总效应与碳排 放总量变化的走向整体相似，这也验证了ＬＭＤ１分 解在总量分解上具有很好的稳健性。由表２可知， 表２吉林省交通运输业各驱动因素的碳排放及其增长率 Ｔａｂ．２ ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉＯＲ ｖａｒｉＯＵＳ ｆａｃｔｏｒｓ’ｃａｒｂｏｎ ｅｍｌ ｓｓｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｈｅｉ ｒ ｄｒｉ ｖｉｎｇ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ Ｊｉ Ｉｉｎｇ Ｐｒｏｖｊ ｎｃｅ 交通运输工程与信息学报 ２０１６年 第２期 ２５Ｏ ２００ 应是碳排放增加的主要驱动因素。其中人均ＧＤＰ对 ／＼／ ，，－ ＋人均 碳排放增长的贡献比例为９６．０７％，其对碳排放贡献 １５０ １Ｏ５Ｏ０ 三一０ 妻囊曩 ＧＤ囊Ｐ 一 排放量 量较大。人口规模对碳排放增长的贡献比例为 １．６１％，其对碳排放贡献量较小。如图２所示，从增 长率看，２００５．２０ｌ３年期间，人均ＧＤＰ和人口规模能 ５０ １００ 耗贡献量增长率的变化趋势基本相似，都呈现小幅下 降的趋势。 图１ 驱动因素碳排放贡献量及碳排放量变化趋势 Ｆｉ ｇ．１ Ｃａｒｂｅｎ ｅｍｉ ＳＳｉｏｎｓ ｏｆ ｄｒｉ Ｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ １６００‘ ｔｈｅ ｃａｒｂｅｎ ｅｍ ｉ ｓｓ ｉ ｏｎ ａｍｏｕｎｔ ｃｈａｎｇｅ ｔｒｅｎｄｓ １４２００。－ ｌ０００· ／＾＼ ２００５—２０１ ３年吉林省交通运输碳排放总体呈增长趋 势，碳排放上升了１５７－３％，年均增长为１２．５％。以 ２００５年为基期，碳排放总量和累积效应增长可分为 ４８６２０ －．三一２００１、２ 曩 霪 ５ ６ ３ ４ ４００ ３个阶段：２００５－－２００８年能源消费的碳排放快速增 图２驱动因素碳排放贡献变化量的增长率趋势 长阶段；２００８－－２００９年能源消费的碳排放呈现下降 趋势阶段；２００９—２０１３年能源消费的碳排放相对缓 慢增长阶段。 Ｆｉｇ．２ Ｇｒｏｗｔｈ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｃａｒｂｅｎ ｅｍｉ ＳＳｉｏｎ ｃｅｎｔｒｉ ｂｕｔｉ ｏｎ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄｒ ｉ Ｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ２．３．２结构效应分析 此外，能耗效率效应、运输强度效应的累积效应 为负值，这说明能耗效率和运输强度变动及对碳排放 增加具有一定的抑制作用。人均ＧＤＰ效应、人口规 从表２可知，运输结构对吉林省交通运输业碳排 放增长的贡献比例为４８．５９％，说明运输结构对综合 运输系统碳排放总量影响很大。由表３可知，公路运 模效应、运输结构效应累积效应均为正值，说明这３ 输和铁路运输始终占据碳排放的主导地位，两者总贡 项因素变动对交通运输碳排放量的增加具有拉动作 用。从贡献率来看，人均ＧＤＰ的累积效应贡献率最 大，对碳排放累积增量有９６．０５％的贡献。其他各影 排放，运输结构还需要进一步优化，重点是合理配置 献率长期在９０％左右，其中公路运输碳排放的贡献率 又长期接近７０％。这说明为降低区域综合运输系统碳 响因素按贡献率绝对值大小依次是运输结构效应为 好公路运输和铁路运输，要着力降低公路运输的碳排 ４８．５９％，运输强度效应为～３０．４６％，能耗效率效应为 １５．８８％，人口规模效应为１．５９％。 放比例。 如图２所示，从增长率来看，运输结构对碳排放 贡献变化量的增长率，经历一个南大到小，最终趋于 ２．３各影响因素分析 ２．３．１规模效应分析 用人均ＧＤＰ和人口数量表示规模效应对系统碳 排放的影响。从表２可知，人均ＧＤＰ和人口规模效 平缓的过程。这说明早期对运输结构的优化导致其对 碳排放量贡献效应很大，后来的优化对碳排放量效应 相对较小，未来对运输结构的进一步优化比起早期来 说相对困难。 应对吉林省交通运输业碳排放的贡献是正值，规模效 区域交通运输业碳排放变化的驱动因素分解分析 卢建锋等 表３ 吉林省交通运输业各种运输方式碳排放量及贡献率 Ｔａｂ．３ Ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉ ＳＳｉｏｎｓ ｏｆ Ｊ＿ｌ ｉｎｇ Ｐｒｏｖｉ ｎｃｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒ ｉ ｂｕｔｉ ｏｎｓ ｏｆ ｅａｃｈ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉ ｏｎ ｍｏｄｅ ２．３．３技术效应分析 能耗效率和运输强度对碳排放的贡献表现出显 著的负效应，累积效应分别一１５．８８％和一３０．４６％。从 表２和图２可以看出，２ｏ０５—２０１３年期间吉林省交 贡献的角度看，２ｏ０５—２Ｏ１３年间三种效应对案例省 区域交通运输业碳排放影响程度的排序依次是规模 效应结构效应和技术效应。系统碳排放量增长的主要 正向驱动因素是人均ＧＤＰ效应、人口规模效应、运输 通运输业能耗效率对碳排放的贡献先增后降，最后呈 现大幅度下降的趋势。而运输强度对碳排放的贡献先 降后增，最后呈现线性下降的趋势。这说明未来两者 对碳排放降低影响的潜力很大。 结构。主要负向驱动因素是能耗效率效应、运输强度。 其中对碳排放增加最重要的驱动因素是人均ＧＤＰ， 对碳排放减少的最重要影响因素是运输强度。 （２）从驱动因子贡献率和其增长率随时间变化的 如图２所示，从增长率来看，能耗效率碳排放贡 献量的增长率呈现上下波动，但波动幅度逐渐减小， 最后趋向于平缓。运输强度能耗贡献量的增长率先升 后下降，但其增长率一直较大，远大于能耗效率碳排 放贡献量的增长率。这说明能耗效率对碳排放的贡献 正在逐渐减弱，相对而言，提高运输强度对降低能耗 有更为明显效果。 情况来看，人口规模和运输结构的区域交通运输业碳 排放影响程度在逐渐减弱，其中运输结构还需要进一 步优化，其对系统碳排放影响还有一定上升空间。人 均ＧＤＰ、能耗效率以及运输强度对系统碳排放的贡 献在逐渐增强，未来提高能耗效率和运输强度对降低 系统碳排放将有明显效果。 （３）为最大程度地降低区域交通运输业碳排放， 需要全方位推行低碳交通。首先，优化运输结构， ３研究结论 基于以上研究，本文可以得出以下主要结论与建议： （１）从驱动机制分析，区域交通运输业碳排放影 响因素有规模效应、结构效应、技术效应三方面。从 大力发展低碳型运输方式，是减少交通运输碳排放的 有效途径。其次，通过调整产业结构来降低运输强度， 能够较大的抑制交通运输碳排放。再次，通过技术进 步和提高运输组织管理水平，努力降低单位运输周转 量能耗，也能大力降低交通运输碳排放。 交通运输工程与信息学报 ２０１６午 笙兰塑 上接第４７页 铁道勘测与设计，２０１３，（５）：９１—９３． 西建筑，２０１４，４０（２５）：２６７—２６８． ［４】 王利民．钢结构站台雨棚屋面存在问题及维修方案 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