长江流域交通运输碳排放影响因素研究

为探讨长江流域交通运输碳排放影响因素,本文对长江流域交通运输碳排放的情况进行了数据收集整合,根据LMDI因素分解模型提出了影响碳排放的相关因素,构建可扩展的STARPAT模型探究各因素对长江流域交通碳排放的影响程度。结果表明人口角度方面因素对碳排放起抑制作用。

交通运输碳排放预测模型及碳减排措施相关思考

近年来,随着交通运输业的飞速发展,交通运输业已经成为我国能源消耗与碳排放的主要行业,分析交通运输行业碳排放情况并预测未来行业碳排放趋势,对实现节能减排,充分协调交通、经济、能源、生态多方面共同发展起着关键作用。随着大量二氧化碳排放导致的全球变暖、冰川融化等气候问题日益严重,实现低碳、可持续发展已成为全球共同关注的焦点。

中国碳排放与交通运输碳排放重心演变及对比分析

引入"重心"概念和分析模型,采用1996～2010年中国各省级区域的终端能源消耗和交通运输能源消耗数据,计算出全国碳排放重心和交通运输碳排放重心的地理坐标,并通过15年间的重心演变轨迹分析全国碳排放和交通运输碳排放的区域差异及其相互关系,结果表明:近15年来,全国碳排放重心和交通运输碳排放重心移动轨迹均位于我国南北地理分界线和中西部衔接区域,东、西部区域差异均大于南、北方区域差异;两组重心移动轨迹都有较为明显的阶段性特征,但在经、纬度方向上的相关性不显著;碳排放重心总体上往西南移动,与地理几何中心相比,东、西部区域差异在缩小,南、北方区域差异在扩大,交通运输碳排放重心无明显的方向性发展趋势,但年际间的变化幅度较大,各区域交通运输碳排放没有得到有效的控制。

新型城镇化视角下中国交通运输碳排放测度及其空间格局分析

以中国30个省、自治区和直辖市为研究对象,以2000年和2012年为时间节点,运用自上而下法计算交通运输碳排放量,运用ESDA(探索性空间数据分析)和GIS(地理信息系统)相结合的空间分析框架探讨交通运输碳排放的时空格局特征.研究结果表明:1省域交通运输碳排放的增长速度和空间分异十分明显,东部经济地带>中部经济地带>西部经济地带,这与区域经济发展水平相一致;2交通运输碳排放呈现离散分布,负相关性不断减弱,热点区和冷点区比重均呈下降趋势,东部沿海尤其是长三角和环渤海出现热点结构特征,西部内陆始终为低值簇;3在不断扩大的交通运输碳排放空间差异中,随机性增强,空间自组织性减弱,格局演化存在一定的规律性和延续性,由东部沿海向西部内陆渐次倾斜.

运输碳排放税及其分摊比例对制造商最优策略的影响

本文研究了政府收取运输碳排放税且排放责任由制造商和第三方物流(3PL)共同承担的环境下,处于卖方垄断地位的制造商如何制定生产策略和选择运输模式。重点分析了碳排放税和制造商承担的碳排放责任对运输模式选择策略的影响;进一步给出了碳排放税能够促使运输模式转移的条件以及碳排放分摊比例。研究结果显示,当3PL通过调整碳排放分摊比例来鼓励制造商选择清洁运输模式时,政府收取较小的碳排放税就能促使制造商转移运输模式。同时也发现,当碳排放税等于运输模式转移阈值时,虽然制造商选择两种运输模式的利润相同,但选择更清洁的运输模式能够大大降低碳排放总量,进一步在企业的环保意识驱动下,制造商会选择更清洁的运输模式。因此,我们的研究结果为制造商可持续运作和政府制定合理的碳排放税提供一定的决策参考。

中国交通运输碳排放效率测度及收敛性研究

基于2005-2016年中国省际面板数据,运用非期望产出的三阶段SBM-DEA模型,剔除环境因素和随机扰动的影响后,对各省交通运输碳排放效率进行测算,并在此基础上建立空间计量模型对其进行空间收敛问题分析。研究结果表明:(1)环境因素和随机扰动剔除前后,交通运输碳排放效率具有显著差异;(2)交通运输碳排放效率在波动中逐渐上升,整体呈现东部、中部、西部依次递减的格局,且省际之间差异较大,大部分省份仍处于较低水平;(3)中国交通运输碳排放效率同时存在空间绝对β收敛和空间条件β收敛,且条件收敛速度更快;(4)交通发展强度和能源消耗强度对收敛速度存在正向促进作用,人口规模对收敛速度存在一定抑制作用。

基于LMDI的交通运输碳排放因素分解及预测研究

在我国“碳达峰、碳中和”目标下,交通运输业作为碳排放的主要贡献者之一,将是节能减排的关键一环和重要渠道。基于LMDI分解法,从经济、能源等方面对中国交通运输碳排放变化的影响因素进行分析;并结合我国当前发展环境,设置主要影响因素作为输入层参数,构建BP神经网络预测我国近年交通运输业的碳排放。结果表明:我国交通运输碳排放的主要促进因素为交通运输结构、城镇居民人均GDP、城乡人口结构和总人口规模,主要抑制因素为单位运输能耗水平、交通运输单位产值周转量和单位GDP交通运输产值;在这些因素中,城镇居民人均GDP对碳排放的促进作用最为明显,单位运输能耗水平对碳排放的抑制作用最为显著;预测结果表明当前环境作用下,我国交通运输业碳排放量在2030年将达81036万t,交通运输碳排放量将持续增加,增幅减缓。

中国交通运输碳排放效率的时空异质性及影响因素研究

基于2010—2019年中国30个省域的面板数据,运用非期望产出的超效率SBM模型测算出各省域交通运输碳排放效率,并通过时空地理加权回归模型(GTWR)考察各驱动因素对交通运输碳排放效率的影响及时空异质性。结果表明:(1)中国各省域交通运输碳排放效率的时空差异明显,河北省位于生产前沿面,云南省年均增长率最高。(2)政府干预对交通运输碳排放效率的影响最大,其次是能源结构、人均GDP和能源利用效率,相比而言,人口规模和科技水平的影响程度相对较小。(3)各影响因素呈现较强的时空异质性,不同时间、地区各驱动因素的波动方向和强度并不相同。故需要综合考虑不同指标对交通运输碳排放效率影响程度的时空差异性,以促进中国交通运输业高质量发展,也为其他发展中国家提供相关借鉴。

中国城镇化对交通运输业碳排放的空间效应研究

基于2010—2019年中国30个省份(因数据缺失,不包括西藏和港澳台地区)的面板数据,利用动态空间杜宾模型实证分析了人口、土地、经济多维度城镇化对交通运输业碳排放水平长期和短期的影响机制及空间溢出效应。研究结果表明:中国交通运输业碳排放存在显著的空间相关性和“时间惯性”:①人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化都对本地区交通运输业碳排放产生显著的促进作用,且长期影响要大于短期影响,其中,人口城镇化是推动本地区交通运输业碳排放增长的主要动力,人口城镇化对相邻地区存在显著的正向空间溢出效应;②分区域来看,人口城镇化会显著抑制东部地区交通运输业碳排放的增长,但能够促进中西部地区交通运输业碳排放的增长,而东、中、西地区土地城镇化和经济城镇化对交通运输业碳排放均产生显著的正向促进作用;东、中部地区人口城镇化对交通运输业碳排放产生显著的正向溢出效应,东部地区经济城镇化具有显著的正向溢出效应;③分阶段来看,两个阶段城镇化(人口、土地和经济)对交通运输业碳排放的长期影响均普遍高于短期影响,城镇化对交通运输业碳排放的影响程度在不断加深。

区域交通运输业碳排放变化的驱动因素分解分析

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-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。

“丝绸之路经济带”中国段交通运输业碳排放效率分析——基于Luenberger生产率指数法

为测算"丝绸之路经济带"中国段交通运输碳排放效率,基于Luenberger生产率指数法,构建加权Russell方向性距离函数指数包络分析等模型,并对全要素生产率增长指数进行分解。结果显示:2004-2017年西北地区交通运输碳排放非效率值逐年增加,交通运输低碳发展效率较低;交通运输碳排放全要素生产率增长指数大多为正值,地区差异较大;2010年以来,各地交通运输碳排放的技术效率与技术进步因素共同促进了交通运输碳排放全要素生产率增长,但是技术进步增长较慢,贡献率偏低。

基于超效率SBM模型的公路运输碳排放效率分析

文章基于2010-2019年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型与GML指数,对中国30个省份公路运输碳排放效率进行测度和分析,实证结果表明:2019年中国公路运输的碳排放综合效率整体水平偏低,综合效率存在地区差异,中部>东部>东北>西部;2010-2019年中国的公路运输碳排放全要素生产率整体呈上升趋势,技术进步变化的降低是阻碍全要素生产率上升的关键因素。

基于LMDI与国际类比组合法的我国交通运输行业碳排放驱动因素及减排潜力

为了给“双碳”目标下我国交通运输行业发展路径及政策制定提供学术参考,基于对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),选取交通运输碳排放系数、运输方式结构、客货运结构和换算周转量4个因素定量分析了2010—2020年间我国交通运输行业碳排放变化的主要机理,并结合与美国、日本、德国等已达峰国家相应驱动因素的类比分析,提出我国交通运输行业面向“双碳”目标的路径建议与实现措施。研究结果表明:交通运输碳排放系数、运输方式结构、换算周转量是驱动我国交通运输行业碳排放的关键因素,2010—2020年的贡献率均值分别为24.8%, 27.2%和42.0%,故需要从这3个因素入手,制定针对性的政策来实现交通运输行业“双碳”目标;客货运结构对我国交通运输行业“双碳”目标的影响较弱,2010—2020年的贡献率均值为6.0%,即总周转量中客运和货运占比对我国交通运输行业碳排放的影响不大,但2020年由于新冠疫情的影响,客货运结构对我国交通运输行业碳排放的贡献率升高至43.3%,需要重点关注疫情时期的这一新变化。

运输结构对交通运输碳排放影响的实证分析

为探究运输结构对交通运输碳排放的影响机制、影响效应及其区域和时间的异质性特征,选取2011—2020年全国除西藏、港澳台以外的30个省、市、自治区交通运输部门的各类能源消费数据,结合我国区域发展空间布局,采用“自上而下”的方法计算东部地区、中部地区、西部地区、东北地区(四大板块)的交通运输碳排放量,通过构建面板数据双向固定效应模型,分析“四大板块”运输结构变化对碳排放的影响,提出我国运输结构调整的对策建议。研究结果表明:(1)推进运输结构优化调整,有助于降低交通运输行业的能耗强度,从而降低交通运输碳排放水平;(2)全样本估计结果显示铁路公路货运比每提升1个标准差,交通运输碳排放将降低4.77%;(3)分时段样本估计结果进一步揭示出2018年以来实施的“公转铁”政策对降低交通运输碳排放的效果更为显著;(4)分区域样本估计结果印证了运输结构对交通运输碳排放的影响效应具有明显的异质性特征,需要分区域、差异化制定运输结构优化调整政策。

基于GRA的河南省交通运输碳排放影响因素研究

针对河南省交通运输碳排放影响因素的研究,提出一种基于灰色关联分析法(GRA)和Kaya恒等式的定量分析方法。首先根据河南省的交通运输综合能源消耗量计算得到交通运输碳排放量,然后应用变形后的Kaya恒等式将影响交通运输业碳排放的因素分解为人口效应、经济效应、能源强度效应、能源结构效应和碳排放因子效应,最后应用GRA对各影响因素进行关联分析。实证结果表明:经济效应、能源强度效应以及能源结构效应对碳排放量的影响较大;人口效应和碳排放因子效应对碳排放量的影响较小。

“双碳”目标下交通运输碳排放时空特征及差异性分析

基于《中国碳核算数据库(CEADs)》中的交通运输碳排放量数据,对我国30个省(自治区、直辖市)(西藏自治区和港澳台地区除外)2010-2019年交通运输碳排放时空特征及区域差异进行了分析。结果表明:交通运输碳排放量除2013年出现负增长外,总体上呈现逐年缓慢上升的趋势,年均增长率达到3.61%;交通运输碳排放强度逐年持续下降,下降了39.95%。全国交通运输碳排放量较高的区域主要集中在东部地区,呈现出“东高,中西低”的特征,而交通运输碳排放强度呈现出“中西高,东低”的特征。交通运输碳排放量绝对差异和相对差异除中部区域增速较快,而交通运输碳排放强度绝对差异和相对差异总体上都呈现出减小趋势。

中国交通运输业碳排放影响因素分解与情景预测研究

交通运输业是中国第二大CO_(2)排放源,为加快中国交通运输业实现碳达峰,文章利用LMDI模型对中国2005年-2019年交通运输碳排放的各项驱动因素进行分解,并构建STIRPAT模型预测不同情景下交通运输业的碳排放趋势。结果表明:2005年-2019年中国交通运输碳排放呈“持续上升-快速下降-持续上升”趋势;能源强度、人均产值、从业人口规模等三项因素促进碳排放增长,单位周转能耗和运输强度抑制碳排放增长;不同情景下中国交通运输业碳排放增长存在较大差异,结合当今社会发展实际情况来看,保持人口水平低增长、经济水平和技术水平高增长符合未来的发展趋势。

长沙交通运输领域碳排放预测研究

交通运输领域碳排放是长沙市碳排放的主要来源之一。基于交通运输行业的历史碳排放量和未来发展的新趋势,基于长沙市交通运输与经济、能源、环境仿真集成模型分别设置基准情景、低碳情景和强化低碳情景,对2021—2035年交通运输领域碳排放进行了预测。结果显示,基准情景、低碳发展情景、强化低碳情景三种发展情景下,长沙交通运输碳排放预计于2035年、2032年和2030年达峰,峰值分别为1020.90万吨、909万吨和854.23万吨。进一步定量模拟了三种情景下运输结构调整、能效提升、新能源应用三类措施的减排效果,研究结果为长沙市绿色低碳目标和管理政策制定提供了依据。

“双碳”目标下中国交通运输碳排放达峰预测

在核算中国30个省份交通运输碳排放量的基础上,分析中国交通运输碳排放强度空间分布和变化趋势,基于综合自回归移动平均(ARIMA)模型,设计基准情景和“双碳”目标情景,预测交通运输碳排放量发展趋势。研究显示,近15年来全国交通运输碳排放量整体呈现快速上升趋势,从2005年的387.429百万吨增长到2019年的916.999百万吨,平均增长率为5.9%;交通运输碳排放强度在空间上呈现“南北高中间低”的分布格局,具有空间集聚特点。在基准情景下,交通运输碳排放量在预测期内以约2%的速度持续增加,而“双碳”目标情景下碳排放量变化趋于稳定,但2030年前仍没有出现拐点。这表明在交通领域,中国降碳减排干预政策策略发挥了一定作用,但低碳转型发展仍面临较大挑战。

丝绸之路经济带(国内段)交通运输碳排放的空间转移

文章基于全口径测算丝绸之路经济带(国内段)各种交通运输方式的碳排放,分析交通运输碳排放的空间分布特征及空间转移特征。研究显示:丝绸之路经济带交通运输碳排放省际差异明显,大多数省区交通运输低碳能源措施并不稳定,丝绸之路经济带交通运输碳排放存在省际空间转移现象,并呈现出不同时段和区域转移的特征。2013年以来,丝绸之路经济带上西北五省区和重庆的交通运输低碳发展质量逐渐下降,低于经济带平均水平的态势越来越明显。