于 楠，孙仁金，蓝兴英，刘德峰

（1．中国石油大学（北京）经济管理学院，北京 102249；2．中油国际（伊朗）MIS项目公司）

温室气体排放导致生态环境不断恶化，并日益威胁到全球的可持续性发展[1]。Nathaniel认为人类通过消耗能源、食物、水和基础设施对生态系统造成危害，对环境产生不利影响[2]。生态足迹可被视为衡量环境退化的重要指标[3-5]，其已被广泛应用于旅游[6]、城市交通[7-8]、水资源供求[9-11]等领域的评价。生态足迹的计算方法有3种：综合法、成分法和投入产出法。综合法适用于全球、区域和国家层次的生态足迹研究[12-14]；成分法适用于计算小尺度的生态足迹，比如农村、小区、公司、学校或其他单项活动[15-17]；投入产出法最早由Bicknell等学者提出并于2001年被改进[18]。在能源生态足迹测算方面，学者主要集中在省域和县市区层面，采用碳汇法进行计算[19-21]。在能源生态足迹影响因素研究方面，学者主要采用空间计量方法研究其空间效应[22-24]。

物体之间只要有运动就会有摩擦，而润滑油可以有效减少摩擦，因此润滑油被看作行业和宏观经济运行的重要衡量标准。润滑油作为高端制造业必不可少的原料，发挥着巨大的作用。中国是世界上最大的润滑油消费国之一，其消费仍有较大的增长潜力。测算润滑油生态足迹并找出其主导影响因素，对国家和行业都具有极大意义。本课题基于生态足迹理论，在传统的化石能源地定义中加入草地，克服传统定义忽视草地在吸收温室气体方面的能力，然后基于碳循环的视角测算中国润滑油生态足迹，最后采用偏最小二乘回归模型研究影响中国润滑油生态足迹的主要驱动因子。

1 基于碳循环的润滑油生态足迹测算

1．1 化石能源地定义修正

化石能源碳循环主要是化石能源燃烧释放出CO2，CO2进入大气后被地球植被吸收储存在体内，除去小部分的碳供给植物自身的自养呼吸外，剩余的即为植被的净初级生产量（NPP）。植物通过枯损及燃烧重新把碳释放到土壤碳库及大气碳库中去，最终储存在植物体内的就是净生态系统生产量（NEP）。在陆地生态系统中，随着植被、土壤类型和气候带不同，碳库存在很大的区域差异。表1为全球植被和地表1 m深度土壤的碳蓄积量，其中植被碳蓄积量数据是全球植被碳蓄积量的多年平均值[25]。

表1 全球植被和地表1 m深度土壤的碳蓄积量

传统的生态足迹理论将化石能源地定义为“用于吸收化石能源燃烧排放的温室气体的森林”[26]。从表1可知：草原的碳蓄积量仅次于森林，两者合计占全球陆地表层植被总碳蓄积量的93．12%；世界草地面积为3．50×109hm2，占全球陆地面积的23．18%。可见，草地在土地利用类型中占据较大份额，故本课题将草地加入化石能源地的定义中。

1．2 润滑油生态足迹计算步骤

润滑油生态足迹指用于吸收润滑油燃烧所排放CO2的森林和草地的面积。在新化石能源地定义下，润滑油生态足迹计算步骤见图1。

图1 润滑油生态足迹计算流程

1．2．1 森林及草地的年均NEP

年均NEP能够反映植被的固碳能力，即单位时间内单位面积的植被吸收化石能源燃烧排放的碳量。由热带森林、温带森林和北方森林的NEP和面积（见表1），采用式（1）计算得到世界森林一年内的平均为3．81t／（hm2·a）。

式中：NEPfi为某类森林一年内的 NEP，t／（hm2·a），热带森林、温带森林和北方森林的NEPfi分别为5．90，4．50，0．60 t／（hm2·a）[27]；Afi为某类森林的面积，hm2；i为某类森林的编号；n＝3。

鉴于森林和草地碳蓄积量是在同一个周期内进行的，故可认为两者碳蓄积量的比例等于它们吸收CO2量的比例。根据二者面积及碳蓄积量的比例关系，按式（2）计算得到世界草地一年内的平均为0．95 t／（hm2·a）。

式中：Af／Ag为森林总面积和草地总面积的比值；Gg／Gf为草地总碳蓄积量和森林总碳蓄积量的比值。

1．2．2 润滑油碳排放量计算

润滑油的碳主要以CO2的形式排放，其平均热值、碳排放系数、燃烧后碳排放量（平均燃烧热值系数与碳排放系数的乘积）及CO2排放量见表2[28]。

表2 润滑油燃烧后的碳排放量

1．2．3 润滑油生态足迹计算

吸收1 t CO2所需植被面积可以通过森林和草地对碳的吸收能力计算而得，结果见表3。由表1可知，森林和草地的碳蓄积量分别占全球植被总碳蓄积量的77．03%和16．09%，二者之比为82．72∶17．28。故，1 t CO2分两部分被吸收，82．72%被森林吸收，17．28%被草地吸收。

表3 吸收1 t CO2所需的植被面积

由表3可知，吸收润滑油燃烧释放的1 t CO2需要0．06 hm2森林和0．05 hm2草地。经等量化处理（森林等量化因子为1．34，草地等量化因子为0．49）[29]，可得单位质量润滑油的生态足迹为0．31 hm2／t。

1．3 润滑油生态足迹测算结果分析

为了根据历年生态足迹的动态变化特征为润滑油经营企业在绿色低碳方面提供理论基础，测算了2014—2019年中国润滑油生态足迹，结果见表4。

表4 2014—2019年中国润滑油生态足迹

2015—2019年润滑油生态足迹与车均生态足迹增长率的关系如图2所示。其中，车均生态足迹是指润滑油生态足迹与民用汽车保有量的比值。由图2可见，2015—2019年润滑油生态足迹增长率与车均生态足迹的增长率变化趋势一致，但润滑油生态足迹增长率大于车均生态足迹增长率。从润滑油生态足迹增速看，2016年润滑油生态足迹增长率最大，达到25．24%，此后开始下降。整体来看，润滑油生态足迹在波动中增长，由2014年的3．98×105hm2增至2019年的7．59×105hm2，同比增长90．70%，增速明显，车均生态足迹由0．002 7 hm2／辆增至0．003 0 hm2／辆，同比增加11．11%。

图2 2015—2019年润滑油生态足迹增长率与车均生态足迹增长率的关系

汽车用油在润滑油总消费中占比较高，因此民用汽车保有量的提升对润滑油消费具有一定的推动作用。中国是汽车产销大国，民用汽车保有量持续增加。2021年，民用汽车保有量达2．94亿辆，同比增长7．69%。随着我国经济社会的稳步发展，群众购车需求旺盛，新能源汽车对消费的刺激，民用汽车保有量仍将快速增长，由此推动车用润滑油生态足迹同步增长[31]。2014—2019年润滑油生态足迹与民用汽车保有量的关系见图3。

图3 2014—2019年润滑油生态足迹与民用汽车保有量的关系

城乡经济发展和生活消费理念的差异以及民用汽车保有量和公路基建的地域分布，车用润滑油消费量受城镇居民日常生活水平的影响较大。城镇居民家庭人均可支配收入以及人均消费支出直接反映了城镇居民的购买力，会影响汽车购买及润滑油消费能力。如图4和图5所示，润滑油生态足迹与城镇居民家庭人均可支配收入和人均消费支出均保持双向增长趋势。

图4 2014—2019年润滑油生态足迹与城镇居民家庭人均可支配收入的关系

图5 2014—2019年润滑油生态足迹与城镇居民家庭人均消费支出的关系

车主的出行方式一般与出行时间长短和乘用车使用成本以及公共交通、共享出行等出行方式的成本差异有关。选择绿色低碳出行，势必减少润滑油的日常销售量，从而降低润滑油生态足迹。城镇居民人均交通通信支出能够反映交通出行的成本，其主要包括车用燃料及零配件支出、车辆使用及维修费等。如图6所示，润滑油生态足迹与城镇居民人均交通通信支出保持同步增长。

图6 2014—2019年润滑油生态足迹与城镇居民人均交通通信支出的关系

汽油价格上涨或将降低汽车使用频率，从而可能会减少润滑油消费。不同地区汽油价格不尽相同，但汽油价格的总体变化趋势一致。此外，燃油消费税也在汽油价格中有所体现[32]。2014—2019年润滑油生态足迹与全国92号汽油平均价格的关系如图7所示。由图7可以看出，汽油价格波动幅度较大，但总体保持上涨趋势，润滑油生态足迹则持续上涨。

图7 2014—2019年润滑油生态足迹与全国92号汽油平均价格的关系

润滑油消费量能反映出工业的发展水平，尤其是第二产业GDP。如图8所示，润滑油生态足迹与第二产业GDP变化趋势保持一致。

图8 2014—2019年润滑油生态足迹与第二产业GDP的关系

润滑油消费与石油工业息息相关。润滑油由基础油和添加剂组成，其中，矿物基础油用量最大，占整个行业的95%以上[32]。从供给端看，原油提炼可得矿物基础油，故原油加工量会影响润滑油的供给并对其产生影响；从需求端看，原油加工量对成品油的产量及价格有很大的影响，直接影响居民用车、购车的意愿。如图9所示，2014—2019年润滑油生态足迹与原油加工量均逐年增长。

图9 2014—2019年润滑油生态足迹与原油加工量的关系

2 中国润滑油生态足迹影响因素分析

2．1 模型及变量选取

为探寻影响润滑油生态足迹变化的主要驱动因素，有效降低人类日常活动对生态环境造成的不良影响，为产业结构转型、实现经济-社会-环境可持续发展提供理论依据，通过文献调研以及综合考虑我国润滑油的消费现状，本课题选取7个自变量（分别记作X1～X7）对我国润滑油生态足迹（因变量，记作Y）进行回归分析，见表5。

表5 润滑油生态足迹回归指标参数

润滑油生态足迹的众多影响因素之间关系紧密且错综复杂，在样本量较小的情况下对其进行简单线性回归将导致严重的多重共线性问题，从而无法得出科学正确的结果。故本课题采用Simca-P14．1软件对上述因素进行偏最小二乘回归（PLS）分析。

2．2 PLS回归结果及检验

对2014—2019年润滑油生态足迹进行PLS回归分析，结果见图10。PLS模型共提取了一个主成分，其中R2（累计值）为0．960，Q2（累计值）为0．925，即提取一个主成分时，模型对润滑油生态足迹的解释能力为0．960，回归模型的精度较高。

图10 PLS模型对润滑油生态足迹提取的主成分及解释能力

主成分得分和因变量得分之间的关系可以反映出PLS模型的自变量和因变量之间的关系。2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型第一主成分得分与因变量得分的关系如图11所示。图11表明第一主成分与因变量之间具有较强的线性关系，模型回归效果较好。

图11 2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型第一主成分得分与因变量得分的关系

通过制作回归模型的分数散点图，以识别是否有特异点存在。如图12所示，R2＝0．93表示在PLS回归模型中，第一主成分得分和因变量得分存在较强的线性关系。此外，6个样本点均分布在两个标准差内，故本课题选取的PLS模型拟合效果较好。根据PLS模型拟合得到的回归系数，可得到润滑油生态足迹标准化数据PLS模型：

图12 2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型得分

Y＝3．668 2＋0．151 1X1＋0．150 8X2＋0．145 5X3＋0．145 0X4＋0．149 3X5＋0．148 0X6＋0．118 2X72014—2019年润滑油生态足迹PLS模型拟合效果见图13。从图13可以看出，模型拟合值与实际值之间保持相近的趋势。通过计算，PLS回归模型拟合的平均误差为3．53%，误差较小，说明模型拟合效果较好。

图13 2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型拟合效果

2．3 结果分析

通过观察PLS回归模型的VIP值，可以对自变量进行重要性排序。VIP值大于1．0表示自变量为重要变量；VIP值小于0．5表示自变量为次要变量。2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型回归的各变量的VIP值如图14所示。由图14可以看出，在95%的置信区间水平上，所有自变量对润滑油生态足迹的影响均显著，X1，X2，X4，X5，X6，X3的VIP值均大于1，属于重要变量；X7的VIP值介于0．5和1．0之间，可认为属于一般重要变量。X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7对润滑油生态足迹的变化都起了重要作用。各变量对润滑油生态足迹的重要性由大到小的顺序为民用汽车保有量＞第二产业GDP＞城镇居民家庭人均可支配收入＞城镇居民家庭人均消费支出＞城镇居民人均交通通信支出＞原油加工量＞全国92号汽油平均价格。

图14 2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型回归的各变量的VIP值

2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型回归系数见图15。由图15可以看出，自变量X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7所对应的系数都大于0，说明在95%的置信区间内上述自变量对润滑油生态足迹均有正相关的影响。

图15 2014—2019年润滑油生态足迹PLS模型回归系数

我国是汽车生产大国，汽车保有量逐年上升，已经成为推动润滑油消费的主要动力。在国内润滑油消耗总量中，车用润滑油所占比重较大，2019年达到58．5%[30]。然而，受乘用车换油周期延长、民用汽车保有量增速放缓、摩托车保有量逐渐饱和以及消费者对润滑油的消费观念转变等因素的影响，交通用油消费增速逐渐放缓，使得润滑油生态足迹增速放缓。回归结果中，民用汽车保有量每增加1%，润滑油生态足迹增长15．11%。

润滑油工业的发展和国民经济发展速度有着直接的关系。2019年，工业润滑油消费量约占润滑油消费总量的41．5%，润滑油消费受第二产业GDP的影响较大。在第二产业中，钢铁、建材等行业的发展又与汽车行业发展紧密相关[33]。一方面，节能减排、资源环境约束抑制国内钢铁产能，钢铁行业产能和产量均呈下降趋势，消费小幅增长。另一方面，我国工业化、城镇化不断推进，建材工业发展由大幅扩张转向小幅增长，最终带动用油需求缓慢增长。回归结果显示，第二产业GDP和润滑油生态足迹有相同的变化趋势，第二产业GDP每增加1%，润滑油生态足迹相应增加15．08%。

国家经济发展水平越高，国民拥有更多的人均可支配收入。此外，交通道路修建有利于中国基础建设及GDP增长，城市交通道路建设的完善对消费者买车、用车具有一定推动作用。回归结果显示，城镇居民家庭人均可支配收入每增长1%，润滑油生态足迹大约增加14%。

居民家庭人均可支配收入的提高增加了居民对汽车的需求量和消费支出，出现了居民对发动机升级的消费意愿降低转向对基础保养升级的现象，车主对半合成甚至全合成机油的需求增加，从而导致换油周期变长。回归结果显示，城镇居民家庭人均消费支出每增长1%，润滑油生态足迹大约增加14%。近年来中国汽车销售行业发展势头良好，汽车后市场抓住机遇，扩大产业规模并提供优质服务。由于汽车的销售价格远高于普通日用品，且汽车的维修保养费主要由保险公司承担，因此大部分车主更加注重汽车的保养维护。回归结果显示，人均交通通信消费支出每增长1%，润滑油生态足迹增长14．8%。

乘用车润滑油产量与原油相关，导致原油加工量与润滑油生态足迹呈正相关。基础油与添加剂共同组成润滑油，前者对润滑油的基本性质起着决定性作用。在其他因素不变的情况下，提高基础油的供给或将形成规模利益、降低润滑油厂商的长期平均成本，从而降低润滑油价格、提高润滑油销量。回归结果显示，原油加工量每增长1%，润滑油生态足迹增长14．55%。

随着政府提倡绿色低碳出行，大多数汽车公司已在节油降耗上取得一定成果，但由于城市拥堵情况比较严重，这些措施降低油耗能力有限，甚至出现低碳行驶增加油耗的现象，从而导致润滑油用量增加。回归结果显示，燃油价格每增长1%，润滑油生态足迹增加11．82%。

3 结论和建议

在重新修订化石能源地定义的理论基础上，基于碳循环的视角测算了中国润滑油生态足迹并对润滑油生态足迹的驱动因素进行实证分析。结果显示：

（1）2014—2019年中国润滑油生态足迹呈现快速增长趋势，但增速有所放缓。

（2）民用汽车保有量、第二产业GDP、原油加工量、城镇居民家庭人均可支配收入、城镇居民家庭人均消费支出、城镇居民人均交通通信支出和全国92号汽油平均价格均对润滑油生态足迹有正相关的影响。

（3）各变量对润滑油生态足迹的影响程度由大到小的顺序为民用汽车保有量＞第二产业GDP＞城镇居民家庭人均可支配收入＞城镇居民家庭人均消费支出＞城镇居民人均交通通信支出＞原油加工量＞全国92号汽油平均价格。

为助力实现“双碳”目标，降低润滑油生态足迹，提出以下建议：建立积分市场供需调节及稳价机制，有序地与碳市场配额交易衔接，积极推动新能源汽车发展，以实现对燃油车的部分替代，降低对润滑油等油品的需求；润滑油企业需在产业链不同环节发展减碳技术，增加对再生材料的使用，研发绿色润滑油新品，同时开展废旧润滑油回收再利用，实现循环商业模式。