低碳物流系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建與應(yīng)用分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u13783低碳物流系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建與應(yīng)用分析案例 115734（一）低碳物流系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建 112000（二）參數(shù)設(shè)置及模擬 522334（三）模型仿真及結(jié)果分析 6（一）低碳物流系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建本文將中國(guó)五大城市群作為一個(gè)系統(tǒng)，考慮能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平、物流業(yè)和碳排放等要素在此系統(tǒng)中的作用和彼此之間的關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展固然會(huì)為技術(shù)投入提供資本，從而帶來(lái)物流產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)，而物流產(chǎn)業(yè)的增加有可能會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大碳排放，從而需要更多的經(jīng)濟(jì)投入來(lái)治理環(huán)境問(wèn)題，這樣就形成了一個(gè)閉合回路。因此，要使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，首先要確定中國(guó)五大城市群的邊界、模型的主要參數(shù)、因果關(guān)系圖和流圖。1.基本假設(shè)中國(guó)五大城市群低碳物流系統(tǒng)是繁冗紛雜的，難以面面俱到。因此，為了突出研究重點(diǎn)，本文僅考慮影響五大城市群物流業(yè)碳排放的主要因素，不考慮對(duì)系統(tǒng)的影響甚微的因素，同時(shí)做出以下假設(shè)：（1）模型僅關(guān)注物流業(yè)能源消耗所產(chǎn)生的環(huán)境問(wèn)題，不考慮其他形式的環(huán)境影響。（2）本模型僅考慮物流發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技發(fā)展之間的關(guān)系，不考慮其他產(chǎn)業(yè)。（3）假設(shè)交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間呈穩(wěn)定的關(guān)系，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量增長(zhǎng)穩(wěn)定。（4）因研究對(duì)象運(yùn)輸系統(tǒng)主要以公鐵為主，水運(yùn)民航運(yùn)輸系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)尚不完善，故不考慮。2.因果關(guān)系圖因果關(guān)系圖能簡(jiǎn)明扼要地勾勒出一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)中子系統(tǒng)的變量關(guān)系和反饋機(jī)制，因此被應(yīng)用于系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)的展示和設(shè)計(jì)中。具體而言，因果關(guān)系圖中，一個(gè)箭頭由A指向B表示A引起B(yǎng)的發(fā)生，或A對(duì)B有一定相關(guān)性，這種蘊(yùn)含一定關(guān)系的鏈接稱為因果關(guān)系鏈。因果關(guān)系圖必須包含因果關(guān)系鏈，即構(gòu)成具有正反饋機(jī)制或負(fù)反饋機(jī)制的因果鏈。正反饋關(guān)系鏈中，負(fù)反饋因果鏈的個(gè)數(shù)為偶數(shù)，導(dǎo)致“負(fù)負(fù)得正”，使整個(gè)回路中的初始變量應(yīng)和經(jīng)過(guò)回路后輸出的變量呈相同變化趨勢(shì)；負(fù)反饋關(guān)系鏈中，負(fù)反饋因果鏈得個(gè)數(shù)為奇數(shù)，導(dǎo)致“正負(fù)得負(fù)”，初始變量和輸出變量呈相反變化趨勢(shì)。回路中的因果關(guān)系鏈越簡(jiǎn)明，初始變量的變化對(duì)目標(biāo)值的影響越接近線性關(guān)系；回路中的因果關(guān)系鏈越錯(cuò)綜復(fù)雜，初始變量的變化對(duì)目標(biāo)值的影響延時(shí)性越強(qiáng)，且具有一定波動(dòng)。綜上所述，本文結(jié)合中國(guó)五大城市群的實(shí)際情況，將其碳排放系統(tǒng)分為物流環(huán)境子系統(tǒng)、物流運(yùn)輸規(guī)模子系統(tǒng)和物流碳排放子系統(tǒng)。（1）物流環(huán)境子系統(tǒng)圖5-1中國(guó)五大城市群物流環(huán)境子系統(tǒng)如圖5-1所示，中國(guó)五大城市群經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必然會(huì)帶動(dòng)其物流產(chǎn)業(yè)總額的增長(zhǎng)，從而帶動(dòng)其物流總產(chǎn)值，總產(chǎn)值的增加必然會(huì)帶來(lái)物流投入的增加，物流投入進(jìn)一步提高了物流業(yè)增加值，物流業(yè)增加值提高又?jǐn)U大了中國(guó)五大城市群物流業(yè)規(guī)模，帶動(dòng)了物流業(yè)總產(chǎn)值的提高。（2）物流運(yùn)輸規(guī)模子系統(tǒng)圖5-2中國(guó)五大城市群物流運(yùn)輸規(guī)模子系統(tǒng)如圖5-2所示，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和公路運(yùn)輸比重影響著公路運(yùn)輸能耗，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和鐵路運(yùn)輸比重影響著鐵路運(yùn)輸能耗，公路和鐵路運(yùn)輸能耗加總得到運(yùn)輸總能耗，總能耗的提高勢(shì)必會(huì)帶來(lái)五大城市群碳排放總量的提高。（3）物流碳排放子系統(tǒng)圖5-3中國(guó)五大城市群物流碳排放子系統(tǒng)如圖5-3所示，GDP增加一定程度上會(huì)帶來(lái)環(huán)保投入的增加，環(huán)保投入系數(shù)反映了中國(guó)五大城市群的環(huán)保意識(shí)，也會(huì)影響環(huán)保投入。環(huán)保投入的增加會(huì)帶來(lái)交通運(yùn)輸系統(tǒng)碳排放治理費(fèi)用的增加，其增加和治理效率的增加又會(huì)引起碳排放減少量的逐年遞增，最后碳排放的減少量與碳排放系數(shù)共同作用于中國(guó)五大城市群物流業(yè)碳排放總量。碳排放總量再通過(guò)影響環(huán)境污染損失后經(jīng)一系列關(guān)系導(dǎo)致GDP阻礙增加，從而減少五大城市群GDP。3.模型流圖及基本設(shè)置圖5-4中國(guó)五大城市群低碳物流系統(tǒng)流圖中國(guó)五大城市群低碳物流系統(tǒng)模型中變量較多，流程圖可以直觀地展示這些變量之間的關(guān)系，每個(gè)變量與其他相關(guān)變量建立數(shù)學(xué)表達(dá)式。繪制流程圖后，對(duì)其進(jìn)行基本設(shè)置。本文構(gòu)建了五個(gè)主要城市群的物流系統(tǒng)碳排放動(dòng)態(tài)模型，數(shù)據(jù)來(lái)源于各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒。然后對(duì)該模型進(jìn)行可行性測(cè)試，從過(guò)去10年的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2019-2025年物流碳排放趨勢(shì)的變化。在模型中，物流業(yè)碳排放的主體是運(yùn)輸業(yè)的碳排放，因此不同的運(yùn)輸方式導(dǎo)致能源效率不均衡，產(chǎn)生的碳排放量完全不同。相應(yīng)地，五個(gè)主要城市群物流系統(tǒng)碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中包含的變量包括以下變量。水平變量包括中國(guó)五大城市群的物流碳排放總量、GDP、物流投入、碳排放減少量等。輔助變量包括物流投入、環(huán)保投入和治理效率等。常數(shù)主要包括GDP增長(zhǎng)因子、公運(yùn)比、鐵運(yùn)比和污染損失因子。（二）參數(shù)設(shè)置及模擬1.參數(shù)設(shè)置(1)確定初始值。參考年鑒，我們收集了2009年至2018年的十年數(shù)據(jù)，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行?。進(jìn)一步預(yù)測(cè)2019年至2025年物流碳排放變化情況。因此，將2009年五大城市群總產(chǎn)值確定為初值200524億元。(2)確定模型常數(shù)。參考各城市2009-2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)可知，公路貨運(yùn)比重在[0.58,0.63]范圍內(nèi)，鐵路貨運(yùn)比重在[0.38,0.41]范圍內(nèi)，且年變化不大。所以本文假設(shè)公路運(yùn)輸比例為0.6，鐵路運(yùn)輸比例為0.4。(3)確定靜態(tài)表函數(shù)。表函數(shù)用于描述變量之間的函數(shù)關(guān)系，是Vensim程序中自變量與因變量關(guān)系的函數(shù)。在本文的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)碳排放模型中，GDP增長(zhǎng)系數(shù)通過(guò)表函數(shù)表示。參照五大城市群的歷史GDP，區(qū)域GDP為自變量，增長(zhǎng)因子為因變量。GDP增長(zhǎng)因子表函數(shù)，即典型的表函數(shù)，如圖5-5所示。圖5-5模型表函數(shù)2.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程（1）公路運(yùn)輸比重系數(shù)=0.6（2）鐵路運(yùn)輸比重系數(shù)=0.4（3）貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量=WITHLOOKUP(TIME,([(2009，真實(shí)值)-(2025，預(yù)測(cè)值)])（4）公路運(yùn)輸能耗=公路比重*貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量（單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）（5）鐵路運(yùn)輸能耗=鐵路比重*貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量（單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）（6）運(yùn)輸總能耗=公路運(yùn)輸能耗*0.6+鐵路運(yùn)輸能耗*0.4（單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）（7）中國(guó)五大城市群GDP=INTEG(GDP增長(zhǎng)-GDP阻礙，2009年初始值)（8）GDP增長(zhǎng)=GDP增長(zhǎng)系數(shù)*中國(guó)五大城市群GDP（9）GDP增長(zhǎng)系數(shù)=0.07（根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》得出）（10）環(huán)保投入=環(huán)保投入系數(shù)*中國(guó)五大城市群GDP（11）環(huán)保投入系數(shù)=0.015（根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局歷年環(huán)境污染治理投資總額計(jì)算得出）（12）交通運(yùn)輸系統(tǒng)碳排放治理費(fèi)用=碳排放治理投資系數(shù)*環(huán)保投入（13）碳排放減少量=交通運(yùn)輸系統(tǒng)碳排放治理費(fèi)用*治理效率（14）治理效率=0.3（根據(jù)有關(guān)參考文獻(xiàn)和參考資料分析和推測(cè)）（15）碳排放系數(shù)=0.0345（根據(jù)參考文獻(xiàn)：姚冠新分析和推測(cè)得出）（16）中國(guó)五大城市群物流業(yè)碳排放總量=運(yùn)輸總能耗*碳排放系數(shù)-碳排放減少量（17）環(huán)境污染損失=污染損失系數(shù)*中國(guó)五大城市群物流業(yè)碳排放總量（18）污染損失系數(shù)=0.001（根據(jù)查閱《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》得出）（19）污染損失延遲=DELAYFIXED(污染損失,1,0)（20）GDP阻礙=污染損失延遲*交通運(yùn)輸系統(tǒng)碳排放治理費(fèi)用（21）中國(guó)五大城市群物流產(chǎn)業(yè)總額=物流需求系數(shù)*中國(guó)五大城市群GDP（22）物流需求系數(shù)=0.03（利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)Eviews軟件進(jìn)行回歸分析得出）（23）中國(guó)五大城市群物流總產(chǎn)值=WITHLOOKUP(中國(guó)五大城市群物流產(chǎn)業(yè)總額，([(2009年產(chǎn)業(yè)總額，2009年物流總產(chǎn)值)-(2025年產(chǎn)業(yè)總額，2025年物流總產(chǎn)值)]))（24）物流投入=中國(guó)五大城市群物流總產(chǎn)值*物流投入產(chǎn)出比（25）物流投入產(chǎn)出比系數(shù)=0.297（根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》物流業(yè)投入產(chǎn)出表計(jì)算得出）（26）物流業(yè)增加值=WITHLOOKUP(物流投入，([(2009年物流投入，2009年物流業(yè)增加值)-(2025年物流投入，2025年物流業(yè)增加值)]))（三）模型仿真及結(jié)果分析1.一致性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷囊恢滦詸z驗(yàn)需取一觀察變量，將其模型仿真后若干時(shí)間節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較。一般認(rèn)為誤差較小的時(shí)，模型具有合理性與有效性。故本文選取運(yùn)輸總能耗作為觀察變量，經(jīng)模型仿真后，得到2009-2017年預(yù)測(cè)值，并將其與真實(shí)值進(jìn)行比較。表5-1中國(guó)五大城市群物流業(yè)運(yùn)輸總能耗預(yù)測(cè)值與實(shí)際值比較年份運(yùn)輸總能耗預(yù)測(cè)值（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）運(yùn)輸總能耗實(shí)際值（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）誤差（%）200912947.5247812649.731712.30201013461.369613420.985490.30201114486.7385514254.950741.60201215228.7194515096.229590.87201315523.0745215554.120670.20201416424.9878416638.512681.30201517555.6746717364.317821.09201619319.61519060.732161.34201715950.6318816004.864030.34數(shù)據(jù)來(lái)源：作者根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)計(jì)算得到低碳物流系統(tǒng)的因素繁雜，誤差難以避免。本文認(rèn)為誤差在10%以內(nèi)的數(shù)據(jù)，可承認(rèn)其有效性。如表5-1所示，運(yùn)輸總能耗的實(shí)際值與仿真預(yù)測(cè)值相差較小，在2.5%以內(nèi)，故認(rèn)為本文構(gòu)建的模型符合實(shí)際情況。2.情景設(shè)置與結(jié)果分析表5-2情景設(shè)置與仿真結(jié)果當(dāng)量情景1情景2情景3情景4環(huán)保投入增加（%）——102030402025年物流碳排放（萬(wàn)噸）12946.1511920.9810517.99129.668541.42鐵路運(yùn)輸比重增加（%）——51015202025年物流碳排放（萬(wàn)噸）12946.1512037.8511006.7592675.658545.87碳排放系數(shù)減少（%）——102030402025年物流碳排放（萬(wàn)噸）12946.1511954.7010763.2593471.818730.36數(shù)據(jù)來(lái)源：作者根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬仿真得到如表5-2，增加不同比例的各投入要素，2025年的物流業(yè)碳排放呈現(xiàn)出不同的下降趨勢(shì)。本文結(jié)合情景設(shè)置，對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行分析。（1）環(huán)保投入增加模擬圖5-6增加不同比例的環(huán)保投入的仿真對(duì)比圖環(huán)保投入增加有利于抑制物流系統(tǒng)內(nèi)的碳排放。故本文對(duì)環(huán)保投入增加這一因素進(jìn)行仿真模擬，模擬結(jié)果如表5-2。由此觀之，隨著環(huán)保投入的增加，中國(guó)五大城市群物流系統(tǒng)的碳排放量隨之減少。當(dāng)環(huán)保投入費(fèi)用增加到了當(dāng)前實(shí)際費(fèi)用的40%時(shí)，2025年中國(guó)五大城市群物流系統(tǒng)的碳排放量降低至預(yù)期排放量的66%。說(shuō)明政府對(duì)環(huán)保的財(cái)政支出、企業(yè)在環(huán)保技術(shù)方面的投資還有很大的上升空間，因?yàn)榄h(huán)保投入在很大程度上能影響物流系統(tǒng)的碳排放量。此外，環(huán)保投入增加的前10%效果顯著，但是隨著投資的同比例增加，碳排放量抑制效應(yīng)逐漸減弱，說(shuō)明加大環(huán)保投入必須在適當(dāng)范圍內(nèi)，不應(yīng)盲目投資。（2）公轉(zhuǎn)鐵比例增加模擬圖5-7增加不同比例的環(huán)保資金投入的仿真對(duì)比圖目前，中國(guó)五大城市群的運(yùn)輸服務(wù)有近60%都是由公路運(yùn)輸完成的，鐵路運(yùn)輸只占到了30%。而鐵路運(yùn)輸巨大的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)使其在大宗貨物的長(zhǎng)距離運(yùn)輸上優(yōu)勢(shì)十分明顯，反之，公路運(yùn)輸變動(dòng)成本高，故公路單位貨運(yùn)的能源消耗量遠(yuǎn)高于鐵路。因此，通過(guò)鐵路貨運(yùn)轉(zhuǎn)化為公路貨運(yùn)。從表5-2中可以看出，當(dāng)把公轉(zhuǎn)鐵比例達(dá)20%時(shí)，2025年物流系統(tǒng)的碳排放量減少量是預(yù)期排放量的34%。（3）節(jié)能減排水平增加圖5-8減少不同比例的碳排放系數(shù)的仿真對(duì)比圖目前，傳統(tǒng)的化石能源是中國(guó)五大城市群物流業(yè)能源中平均使用頻次最高的能源。能源的碳排放轉(zhuǎn)化效率和清潔程度有高有低，能源品質(zhì)不同，碳排放效率固然不同。因此可以通過(guò)不同的節(jié)能減排模擬來(lái)看物流系統(tǒng)的碳排放量，模擬結(jié)果如表5-2所示。當(dāng)燃料的排放因子降低到40%時(shí)，2025年的碳排放量減少到預(yù)期的67%。所以，能源的碳排放因子對(duì)的物流碳排放量有著很大的影響。綜合以上情景模擬分析結(jié)果，本文提出如下減排策略：（1）提高環(huán)保投資。環(huán)保投資包括諸多方面，如清潔能源科技研發(fā)，通過(guò)清潔能源財(cái)政補(bǔ)貼、折舊資產(chǎn)攤銷、融資支持等辦法鼓勵(lì)物流企業(yè)投放使用更多高能效物流設(shè)備、清潔能源物流設(shè)備等，從而使整體物流活動(dòng)的能耗水平下降。（2）優(yōu)化中國(guó)五大城市群的物流運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，避免高能源消耗，低能源效率。中國(guó)五大城市群中各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒顯示，公路為最主要的運(yùn)輸方式，2018年其完成的貨運(yùn)總量為123500萬(wàn)噸，占總量的87.5%，掌舵著物流業(yè)的發(fā)展。從仿真結(jié)果來(lái)看，當(dāng)公轉(zhuǎn)鐵比