新能源汽车城市物流碳排放模型的构建与分析

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1、新能源汽车城市物流碳排放模型的构建与分析摘要：研究了新能源汽车在物流行业应用的环境收益.首先考虑物流量与碳排放量的关系，构建了新能源汽车城市物流碳排放模型，然后基于改进的Gompertz模型预测了2020年我国三个核心城市：北京、上海和天津的货物周转量，在此基础上，分析了新能源汽车的碳减排能力，并测算了新能源汽车推广应用后的碳减排总量.结果表明，新能源汽车在物流行业应用具有一定的碳减排效果，并且随着新能源汽车技术的不断发展，碳减排效果将愈加显著.政府应构建适合新能源汽车的城市物流体系、加大新能源汽车在

2、城市物流行业应用的支持力度、并遵循市场需求发展新能源汽车技术，以促进新能源汽车城市物流的发展.关键词：新能源汽车；碳排放；物流；Gompertz模型分类号：F572文献标识码：A随着我国经济的迅速发展，环境问题日益严峻.世界能源组织发布的数据显示，2006年以来，中国碳排放总量开始位居世界第一［1］，其中，物流行业碳排放量较高•我国城市物流运输大多采用高排量高污染的传统货车，随着物流业的快速发展，道路交通碳排放在中国交通碳排放总量中所占的比重逐步升高［2］，城市物流碳排放逐渐成为城市交通碳排放的主要来

3、源之一［3］.物流行业属于生产性服务业，外部经济性显著，服务和支撑着国民经济的发展.但在推进物流行业发展的同时，必须重视物流碳排放的问题，在物流行业的快速发展与节能环保中寻求平衡点.新能源汽车以电能、生物燃料作为主要驱动力，具有资源利用率高、碳排放量少、环境收益高等特点，非常适合应用于距离短、频次多的城市物流与配送过程［4］.在欧美等发达国家，新能源汽车在物流行业已进入商业化运作.因此，为了缓解巨大的节能减排压力，中国政府正在努力推动新能源汽车在我国城市物流行业的应用.为了量化分析不同区域和不同行业的

4、碳排放量，国内外学者进行了诸多研究.Schmalensee等［5］和杜婷婷等分别利用简化式模型和库茨涅茨曲线（EKC）模拟经济发展与碳排放之间的关系，得到中国碳排放量与收入水平之间遵循“倒U”形曲线关系；Auffhammer等利用省级数据对中国的碳排放路径进行了预测，预测结果显示与静态的环境库兹涅茨曲线（EKC）相悖；王中英等采用相关分析法探讨了中国国内生产总值（GDP）的增长与碳排放量的关系；Guan等运用综合分析法和投入产出分析法评估了中国1980—2030年的碳排放，指出以煤为主的中国能源消费结

5、构是中国碳排放量一直居高不下的重要原因；翟石艳等从广东省实际省情出发，在碳排放计算框架下根据IPCC2006碳排放计算模型预测广东省2008-2050年的碳排放量，结果显示在预测期内该省碳排放量呈现先升后降的趋势.国内外学者认为，新能源汽车的应用是一种有效的碳减排方式，具有巨大的环境收益潜能，Zhai等通过计算得到混合动力汽车（HEV）的平均C02排放量；Zhou等通过比较2009年中国的传统车辆（CV）、纯电动汽车和混合动力汽车的碳排放量得到，纯电动汽车（EV）是中国未来长期具有巨大竞争力优势的新能

6、源汽车类型；He等立足中国实际情况，通过研究设定的5种情形下混合动力汽车和纯电动汽车对我国节能减排的贡献率得到在短期内，混合动力汽车的大力推广和应用更加符合我国能源结构现状和新能源汽车现阶段的技术水平；Tang等基于未来10年我国汽车保有量数据的预测指出，新能源汽车对我国的节能减排具有重大意义.综上所述，国内外学者已经从多个层面对碳排放量的测算方法和新能源汽车的碳排放量进行了研究.但一方面，现有关于碳排放量测算方法的研究多集中于省域层面，且更多侧重于测算经济发展与碳排放量之间的关系；另一方面，现有文献

7、对汽车碳排放量的研究多聚焦于以车辆数量作为计算碳排放量的参考指标.在物流活动中，碳排放量不仅与车辆数量，还与物流量密切相关.因此，本文在前人对碳排放量测算方法研究的基础上，考虑了载货量对碳排放量的影响，构建新能源汽车城市物流碳排放模型；基于Gompertz模型对样本城市的货物周转量进行了预测，在此背景下比较了传统车辆与新能源汽车的碳排放量；分析了新能源汽车的碳减排能力及其碳减排总量，并探讨了新能源汽车不同的技术发展水平与其碳减排量之间的关系.最后，提出了一系列相关政策建议，以推动我国新能源汽车产业的发

8、展.3结论与政策建议本文构建了新能源汽车城市物流碳排放模型，预测了样本城市的货物周转量，并在此基础上分析了单位新能源汽车的碳减排能力、新能源汽车城市物流的碳排放总量和新能源汽车技术水平与碳减排量的关系.结果显示：1）随着新能源汽车技术水平的不断提高，其碳减排能力不断增强；2）新能源汽车的推广应用能够显著降低城市物流行业碳排放总量；3）在当前技术水平下，新能源汽车应用于物流行业尚难以迗到理想的碳减排效果，但随着技术的不断发展，新能源汽车在物流行业的应用前景