收费政策调整下干线公路网货车碳排放分布格局的差异性研究

Study on the Distribution Pattern Differences of Freight Truck Carbon Emissions in the Trunk Highway Network under Toll Policy Adjustments

摘要: 2020年山东省实施了高速公路收费政策的调整，对干线公路网货车的交通流量和碳排放格局产生了显著影响。本文基于收费政策调整前后的数据，分析了不同类型货车(小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车与集装箱车)碳排放的变化情况，探讨了山东省不同饱和度干线公路路段的不同平均车速的货车碳排放规律。借助交调站各货车车型交通流量数据，基于IPCC改进的碳排放计算模型，本文计算并对比了政策调整前后的碳排放差异。研究表明，收费政策调整对货车特别是重型货车的碳排放分布产生了重要影响。研究结果表明：① 收费政策调整对高速公路和普通国省道的货车通行路径选择与碳排放分布特征产生了显著影响，特别是在特大货车这一车型上的效果尤为明显。② 高速公路与普通国省道之间碳排放压力存在显著不均衡。以济青通道和鲁中通道为例，平行路段中普通国省道的碳排放压力明显高于高速公路，很有必要通过优化调整高速公路收费政策来平衡两类道路的碳排放负担，鼓励更多货车优先选择高速公路通行。本研究为收费政策优化、交通碳排放平衡、干线公路低碳发展及高速公路网经济效益提升提供了重要参考。

Abstract: In 2020, Shandong Province implemented adjustments to its highway toll policies, significantly impacting the traffic flow and carbon emissions distribution of freight trucks on the trunk highway network. This paper analyzes the changes in carbon emissions of various truck types (small trucks, medium trucks, large trucks, extra-large trucks, and container trucks) based on data before and after the toll policy adjustment. It explores the carbon emission patterns of trucks at different average speeds across trunk highway sections with varying saturation levels. Using traffic flow data from traffic monitoring stations for various truck models and an IPCC-modified carbon emission calculation model, this study calculates and compares the differences in carbon emissions before and after the policy adjustment. The results indicate that toll policy adjustments have significantly impacted the carbon emissions distribution of trucks, especially heavy trucks. Specifically: (1) Toll policy adjustments have had a notable impact on the route choice and carbon emission distribution characteristics of trucks on highways versus regular national and provincial roads, with particularly evident effects on extra-large trucks. (2) There is a significant imbalance in carbon emission pressures between highways and regular national and provincial roads. For example, on parallel routes such as the Jinan-Qingdao corridor and the central Shandong corridor, the carbon emission pressure on regular national and provincial roads is significantly higher than on highways. It is essential to optimize toll policies to balance the carbon emission burdens between these two types of roads, encouraging more trucks to prioritize highway routes. This study provides valuable references for toll policy optimization, traffic carbon emission balancing, low-carbon development of trunk highways, and the enhancement of economic benefits in the highway network.

1. 引言

全球气候问题愈发严峻，气候变化已成为各国共同面对的重大挑战。交通运输业作为温室气体排放的重要来源，肩负着实现低碳转型的重任。我国明确提出2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标，并在党的二十大报告中强调要加速构建低碳交通体系，推动经济绿色转型。自2020年1月1日起，山东省按照全国统一要求，开始实行基于车(轴)型的收费政策，取消了之前按重量收费的方式。这一收费方式的改变，对货运车辆的流动性、交通效率及碳排放均产生了重要影响。利用收费数据和交通调查站数据,对相关高速公路交通量费特征进行了分析,对政策实施效果进行了评估,并提出了建议措施[1]。从当前实际出发，分析研究了山东省高速公路收费政策创新前景和思路[2]。

王火根等[3]采用IO-SDA方法测算了2017~2020年中国各行业的CO₂排放量，对未来各驱动因素在2020~2060年期间对CO₂排放总量和各行业排放量变化的贡献进行了定量分析；曹猛等[4]对京雄城际铁路全生命周期的能耗及碳排放进行了研究；施庆利等[5]基于全生命周期理论构建了公路建设期碳排放分析框架，提出了用于核算各阶段碳排放量的模型，并通过碳排放强度和敏感度系数识别分析了重点碳排放及降碳阶段；陈泽生等[6]对交通碳排放的统计和计算方法进行了探讨，从计算原理和主要参数获取方式两个方面详细分析了“自上而下”和“自下而上”两种碳排放计算方法的优缺点及适用范围；张林鹏等[7]对交通运输行业碳排放的研究进展进行了系统梳理和分析；徐浩成等[8]通过文献查阅和行业调研，对道路交通车辆运行阶段CO₂排放核算方法进行了研究；路德春等[9]基于全生命周期碳足迹评估框架，研究了城市地下交通基础设施系统的碳排放计算模型；孙艳明和张广臻[10]在“双碳”目标背景下对长江经济带交通运输碳排放的测算及减排路径进行了研究。本研究首次系统性地评估了收费政策调整对高速公路与普通国省道货车碳排放的影响，尤其针对特大货车的路径选择及碳排放分布特征进行了精细化分析；通过ArcGIS工具，揭示了政策调整前后碳排放的空间特征差异；并提出了收费政策优化的建议，以实现碳排放压力的平衡和交通系统的低碳化发展。这些研究填补了现有宏观研究中对政策与碳排放关系分析的空白。

本研究基于山东省高速公路收费政策调整的背景，旨在对比分析政策调整前后干线公路网的碳排放特征。通过构建一种改进的“自下而上法”来测算干线公路网的碳排放量，以实现更精细的碳排放评估。通过对2019年与2021年干线公路网的碳排放数据进行对比分析，研究探讨了政策调整后碳排放的时空变化及差异性。这一实证研究不仅有助于理解山东省高速公路收费政策调整对交通碳排放的影响，还为干线公路网的碳减排管理提供了数据支持和决策依据。同时，本研究对于区域交通与环境政策的优化具有重要参考价值，特别是在碳达峰、碳中和目标下，如何通过合理的收费政策引导绿色低碳的交通发展将成为未来研究的重要方向。

2. 干线公路货车车辆能耗的测算

2.1. 数据分类

本研究依据干线公路数据将货车车型分为6类(见表1)。

Table 1. Classification of truck types for traffic surveys for types 1~6 in Shandong Province

表1. 山东省1~6型货车交调车型分类

车型分类	规格	交调车型分类
1型货车	2轴(车长 < 6 m)	小货车
2型货车	2轴(车长 > 6 m)	中货车
3型货车	3轴	大货车
4型货车	4轴	大货车
5型货车	5轴	特大货车/集装箱车
6型货车	6轴	特大货车/集装箱车

2.2. 不同车型能耗的测算

在本研究中，针对货车的能耗测算，选择了油耗量作为直接观测指标。为了确保数据的准确性，货车的油耗数据来源于科研项目、卡车网和实地调研结果。根据高速公路收费数据的预处理结果，研究表明I至VI类货车中，使用柴油的车辆占比达到了98.9%，表明柴油是货车主要的能源消耗来源。在能耗测算方面，通过卡车网和实地调研获取了不同车型的油耗数据。货车油耗的差异主要体现在车型、载重和行驶条件等方面。

1~4型货车取品牌保有量前4名的车型的油耗均值为参照。5~6型货车具体油耗由2019年公路货运量专项调查进行实地调研获取。调研结果表明，5型货车平均百公里油耗为33.9 L；6型货车平均百公里油耗为41.8 L (见表2)。

这种精细化的货车能耗测算方法为后续碳排放分析提供了坚实的数据基础，尤其是在研究收费政策调整对不同路段、不同类型货车碳排放的影响时，能够为科学制定减排政策提供重要支持。

Table 2. Fuel consumption of major truck brands for types 1~4 in Shandong Province

表2. 山东省1~4型货车主要品牌消耗

车型	交调车型	代表车型	油耗(L/平均百公里)
1型货车	小货车	小货车	14.9
2型货车	中货车	中货车	20.7
3型货车	大货车	大货车	28.15
4型货车	大货车
5型货车	特大货车/集装箱车	特大货车/集装箱车	37.85
6型货车	特大货车/集装箱车

2. 干线公路网货车碳排放量测算模型

2.1. 不同货车车型碳排放的计算流程

基于山东省交通流量调查(交调站)的实测数据，获取不同干线公路路段上各类货车的实际交通流量。结合卡车网提供的货车油耗数据，对不同车型的油耗量与具体路段进行精确匹配。考虑到路段饱和度和车辆平均速度对油耗的显著影响，模型中将饱和度与车辆油耗水平动态关联，并引入各路段货车的平均速度数据，以进一步调整油耗计算。依据各路段的长度、货车通行量和平均速度，计算不同车型在该路段上的总行驶里程，并通过燃料消耗量乘以相应的碳排放因子，测算各类货车在该路段的碳排放量。最后，将各路段的碳排放数据汇总，得出整个干线公路网的碳排放总量，以全面评估交通运输领域的碳排放特征。

2.2. 干线公路货车碳排放的测算模型

基于“自下而上”的方法，构建了干线公路网络碳排放测算模型。该模型根据各路段的实际饱和度和路段车辆的实际平均速度估算油耗情况，在识别高能耗、高排放车辆以及确保分析结果的全面性和可信度方面具有显著优势。测算过程遵循“IPCC碳排放核算方法”，以确保计算的科学性和标准化。

$C_{EFi}=N_{CV}{P}_F{C}_{OF}{\rho }_{i}K$ (1)

$C_{DEi}=F_C{C}_{EFi}$ (2)

其中，$C_{EFi}$ 为i型燃油碳排放系数(每kg燃油排放的CO₂质量kg，全文同)；$N_{CV}$ 为燃料平均低位发热量(kJ/kg：每kg质量的物体燃烧产生的热量kJ)；$P_F$ 为潜在碳排放系数，通过单位热值燃料所含碳元素的质量表示(t-C/TJ为每TJ热值染料所含C的质量t，后文用单位“t/TJ”表示)；$C_{OF}$ 为燃料碳氧化率(%)；${\rho }_i$ 为i型燃油的密度；K为碳转化效率，取3.67；$C_{DEi}$ 为i型燃油二氧化碳排放量(kg)；$F_C$ 为燃料消耗量(L)。按照式(1)计算得到我国柴油的$C_{EF}$ 为 3.10、汽油的$C_{EF}$ 为2.93。

货车在干线公路的w路段的碳排放测算模型：

$C_{DEaw}=\frac{F_{Ca}{C}_{EFi}}{100}{D}_w{N}_{aw}$ (3)

其中，$C_{DEaw}$ 表示a类货车在ｗ路段的碳排放量(kg)；$F_{Ca}$ 表示a货类燃油车百公里油耗(L)；$D_w$ 表示ｗ路段的长度(km)；$N_{aw}$ 表示ｗ路段a类车数量。

2.3. 考虑不同饱和度的干线公路不同路段碳排放的测算模型

为了研究道路饱和度对车辆油耗的影响，建立了一个基于饱和度与车速关系的油耗模型。饱和度可以理解为交通流量与道路设计最大流量的比值，随着饱和度增加，道路拥堵加剧，车辆行驶速度降低。我们使用经验公式来表示车速和饱和度的关系，认为车速随着饱和度的增加而呈线性下降趋势。接下来，结合车速与油耗的非线性关系，可以进一步推导出油耗与饱和度之间的关联：随着饱和度的上升，车辆的油耗呈现出先缓慢增加后急剧上升的趋势，尤其在接近饱和状态时，油耗显著增加。该模型中的参数需根据道路和车辆的实际情况进行调整，以提高预测的准确性。通过这个模型，我们能够有效评估不同饱和度条件下的车辆油耗，为交通管理和碳排放评估提供可靠依据。

拥有干线公路路段的饱和度数据与各类货车的在各个路段上的平均车速数据，根据这些数据去计算货车在该路段的百公里油耗。

$F_{ca}=F_{base}\left(1+k_1\frac{S}{S_{crit}}+k_2\frac{v_{opt}-v_{avg}}{v_{opt}}+k_{3}S{v}_{avg}\right)$ (4)

其中，$F_{base}$ 是基础油耗，表示车辆在理想条件下(没有饱和度影响、最优速度下)的油耗，单位为升/百公里。$S$ 为饱和度，表示道路上的交通流量和容量的比值。$S_{crit}$ 是临界饱和度，表示道路容量达到极限的饱和度。$v_{opt}$ 是最优速度，表示车辆油耗最低的速度。$v_{avg}$ 是货车实际平均速度。$k_1$ 是饱和度对油耗增加的线性影响系数，它量化了交通流量饱和度的变化对车辆油耗的敏感度。$k_2$ 是实际行驶速度与车辆最优速度之间的偏差对油耗影响的系数，它量化了车辆偏离最优行驶速度时，油耗增加的幅度。$k_3$ 是饱和度与实际平均速度的交互作用对油耗影响的系数，它量化了速度和饱和度共同作用下对油耗的非线性影响。

3. 实例分析

3.1. 研究区域与数据来源

本研究以山东省干线公路网为研究区域，涵盖省内的普通国省道及高速公路。所使用的数据来源于科研项目中的山东省普通国省道和高速公路交调站的监测数据，主要包括各路段不同货车车型的年交通自然数、各车型在各路段的平均行驶速度、各路段的交通饱和度及路段长度等信息。通过对这些数据的系统分析与整合，为区域干线公路网络的碳排放测算提供了充分的基础数据支持，确保了研究结果的科学性与可靠性。

3.2. 干线公路网货车碳排放的空间特征

在分析干线公路网货车碳排放的空间特性时，本文利用ArcGIS工具生成了空间分布图(图1~6)，对2019年与2021年山东省干线公路网货车碳排放的空间分布特征进行了梯度分类，划分出五个等级，以揭示收费政策调整前后干线公路网碳排放的空间差异性规律。

3.2.1. 高速公路网货车碳排放的空间特性分析

(1) 空间分布特点：在山东省，主要高速公路路段(如G25、G20、G3、G35和G2等)呈现出较高的货车碳排放浓度，尤其是在济南和青岛周边区域(见图1、图2)。这些核心路段在省级物流网络中发挥着关键作用，济南作为交通枢纽，其辐射效应进一步加剧了通往德州、泰安等放射状路段的碳排放量增加。相较之下，山东东部的烟台、威海地区的碳排放量则相对较低，表明区域物流需求和碳排放呈现不均衡分布。

(2) 收费政策调整影响：分析显示，2019年高速公路货车碳排放量普遍高于2021年。高速公路收费政策的调整在很大程度上改变了货运车辆的路径选择行为，促使部分重型货车为规避较高收费而转向普通国省道行驶，进而导致2021年高速公路货车碳排放量的整体下降。

(3) 区域变化趋势：尽管2021年总体碳排放量有所下降，但在特定路段(如G25滨州段和G15日照段等)，碳排放量反而上升。这一局部上升趋势表明，收费政策调整后的货运流量重新分布，对这些特定路段的碳排放格局产生了显著影响，尤其反映在重型货车流量的空间转移上。

Figure 1. Spatial characteristics of truck carbon emissions on highways in Shandong Province, 2019

图1. 2019年山东省高速公路货车碳排放空间特征

Figure 2. Spatial characteristics of truck carbon emissions on highways in Shandong Province, 2021

图2. 2021年山东省高速公路货车碳排放空间特征

3.2.2. 普通国省道货车碳排放的空间特性分析

(1) 空间分布特点：普通国省道的货车碳排放主要集中在交通干线沿线，尤其是以济南为中心的放射状路网(如通往德州、泰安、济宁的主要路线)，突出济南作为交通枢纽的核心作用。此外，东营至潍坊、潍坊至临沂等重要物流走廊的碳排放浓度也较高，显示了其在区域货运中的关键地位。而威海、烟台等山东东部沿海地区的碳排放量较低，反映出该地区货运需求较少，交通流量相对平稳，展现了全省范围内的区域性碳排放差异(见图3、图4)。

Figure 3. Spatial characteristics of truck carbon emissions on national and provincial roads in Shandong Province, 2019

图3. 2019年山东省普通国省道货车碳排放空间特征

Figure 4. Spatial characteristics of truck carbon emissions on national and provincial roads in Shandong Province, 2021

图4. 2021年山东省普通国省道货车碳排放空间特征

(2) 收费政策调整影响：对比2019年和2021年的数据，普通国省道货车碳排放量在2021年显著上升，这与2020年高速公路收费政策的调整直接相关。由于高速公路收费增加，部分重型货车为规避收费而选择普通国省道行驶，尤其在G105、G220和G309等线路上，导致碳排放显著增加，显示出政策对货运路径选择及碳排放格局的显著影响。

(3) 区域变化趋势：在2021年，普通国省道碳排放呈现总体上升趋势，特别是在G105、G220和G309等路段，跨市货运通道(如潍坊至临沂、东营至滨州)的碳排放水平也有所增加，这与货运频率增加密切相关。同时，部分路段碳排放量下降，可能受到区域经济活动变化及交通流量分配的影响，表明收费政策调整对货运流量的空间分布和区域环境压力产生了显著作用。

3.2.3. 干线公路网货车碳排放的空间特性分析

(1) 空间分布特点：对2019年与2021年山东省干线公路网货车碳排放的分析表明，碳排放呈现出明显的“核心–边缘”分布特征(见图5、图6)。2019年碳排放高度集中于核心物流走廊和交通枢纽(如济南至青岛走廊及其辐射的德州、泰安、济宁等地)，而2021年，核心区域的碳排放有所下降，次级物流通道(如潍坊至临沂、东营至滨州)碳排放上升，使整体分布趋于均衡，但核心区域的排放压力未得到完全缓解。

Figure 5. Spatial characteristics of truck carbon emissions on main roads in Shandong Province, 2019

图5. 2019年山东省干线公路货车碳排放空间特征

Figure 6. Spatial characteristics of truck carbon emissions on arterial roads in Shandong Province, 2021

图6. 2021年山东省干线公路货车碳排放空间特征

(2) 收费政策调整影响：收费政策的调整促使部分货车从核心走廊转向次级物流通道，降低了核心区域的碳排放，但次级通道碳排放增加，整体碳排放水平并未显著减少。现行政策未能有效引导货运流量向更低碳路径转移，反而加剧了某些次级通道的环境压力。

(3) 区域变化趋势：从2019年到2021年，碳排放分布逐渐由核心区域向次级通道转移，核心走廊的碳排放减少，而次级通道(如潍坊至临沂、东营至滨州)碳排放增加。收费政策的调整并未显著降低整体碳排放，反而造成区域间碳排放负担的重新分配。因此，需要进一步优化政策，实现碳排放的整体减少与合理分布。

3.3. 干线公路网平行路段货车碳排放空间特性分析

通过运用ArcGIS软件，生成了2019年与2021年济青通道和鲁中通道平行路段的碳排放差异空间分布图(见图7、图8)，直观展现了不同年份收费政策调整前后各路段碳排放的空间变异特征。

Figure 7. Spatial characteristics of truck carbon emissions on parallel segments of the Jiqing and Luzhong corridors in Shandong Province, 2019

图7. 2019年山东省济青通道和鲁中通道平行路段货车碳排放空间特征

Figure 8. Spatial characteristics of truck carbon emissions on parallel segments of the Jiqing and Luzhong corridors in Shandong Province, 2021

图8. 2021年山东省济青通道和鲁中通道平行路段货车碳排放空间特征

通过下表(表3、表4)对山东省济青通道和鲁中通道高速公路与普通国省道平行路段2019年与2021年碳排放数据的对比分析，研究发现，高速公路收费政策的调整对货车碳排放的时空分布格局产生了显著影响。收费政策调整后，高速公路的碳排放量显著下降，而普通国省道的碳排放量则显著上升，尤其是在特大货车这一车型中表现得尤为突出。研究结果显示，收费标准的变化促使更多货车，特别是重型货车，转向普通国省道行驶，进而导致该路段的碳排放量明显增加。这一现象不仅加剧了普通国省道的环境压力，也对高速公路的经济效益产生了负面影响。因此，建议在未来的收费政策优化过程中，应合理调整收费标准，尤其是针对重型货车，促使其更多地选择高速公路通行，以实现普通国省道与高速公路之间碳排放压力的合理转移，从而达到交通运输与环境保护的双重优化目标，实现更加均衡的交通与环境效益。

Table 3. Carbon emissions by truck type on parallel segments of the Jiqing and Luzhong corridors in 2019

表3. 2019年济青通道鲁中通道平行路段的分车型碳排放量表

交调车型	高速公路路线 碳排放总量	普通国省道路线 碳排放总量	高速公路路线 平均每公里碳排放量	普通国省道路线 平均每公里碳排放量
小货车	778 t	792 t	847 kg/km	640 kg/km
中货车	872 t	850 t	949 kg/km	686 kg/km
大货车	1181 t	966 t	1285 kg/km	780 kg/km
特大货车	4966 t	3487 t	5405 kg/km	2816 kg/km
集装箱车	486 t	376 t	529 kg/km	304 kg/km
所有车型总和	8283 t	6471 t	1803 kg/km	1045 kg/km

Table 4. Carbon emissions by truck type on parallel segments of the Jiqing and Luzhong corridors in 2021

表4. 2021年济青通道鲁中通道平行路段的分车型碳排放量表

交调车型	高速公路路线 碳排放总量	普通国省道路线 碳排放总量	高速公路路线 平均每公里碳排放量	普通国省道路线 平均每公里碳排放量
小货车	782 t	788 t	844 kg/km	630 kg/km
中货车	752 t	881 t	811 kg/km	705 kg/km
大货车	968 t	1057 t	1045 kg/km	846 kg/km
特大货车	3424 t	4537 t	3695 kg/km	3628 kg/km
集装箱车	340 t	447 t	367 kg/km	357 kg/km
所有车型总和	6266 t	7710 t	1352 kg/km	1233 kg/km

4. 结论

本研究基于山东省2019年与2021年高速公路与普通国省道的货车碳排放对比分析，探讨了高速公路收费政策调整对干线公路网货车碳排放分布的影响。通过运用ArcGIS软件进行碳排放空间差异图的绘制，揭示了政策调整前后碳排放的时空分布格局及不同车型碳排放特性的变化。研究得出以下结论：

(1) 收费政策对碳排放的显著影响

政策调整后，高速公路碳排放总量下降，但普通国省道碳排放大幅增加，尤其在特大型货车上尤为明显。例如，G105、G220和G309等普通国省道的碳排放在2021年显著高于2019年，反映了政策调整后货运流量向普通国省道的转移。

(2) 特大货车碳排放对政策的高度敏感性

特大型货车为规避高收费而更多选择普通国省道，导致普通国省道碳排放增加。这一现象在济青通道和鲁中通道平行路段尤为显著，普通国省道碳排放压力显著上升。

(3) 普通国省道与高速公路碳排放压力的不均衡

更多货车选择普通国省道，使其碳排放集中度增加，而高速公路的碳排放压力有所减轻。例如，济南至青岛走廊高速公路碳排放下降，但次级通道(如潍坊至临沂、东营至滨州)碳排放上升，显示出区域间碳排放负担不均衡。

(4) 区域特征差异

碳排放呈现“核心–边缘”分布，核心物流走廊和枢纽区域(如济南至青岛走廊、德州、泰安)碳排放显著较高，而东部沿海地区(如威海、烟台)碳排放较低，反映出区域间物流需求的差异。

本研究的实证分析为理解高速公路收费政策调整对货车碳排放的影响提供了重要的参考，也为未来制定更加合理的交通政策以引导货运低碳发展提供了数据支持。建议进一步优化收费政策，尤其是针对重型货车的收费标准，降低高速公路通行费，鼓励其使用高速公路，以减少普通国省道碳排放压力。同时，加强普通国省道的管理，防止货运流量过度集中，确保全省公路网的可持续发展。