中国交通碳排放空间计量分析
｛鲫 【文章编号】１００６—３８６２（２０１３ Ｊ１０—００１４—０７ 中国交通碳排放空间计量分析 张陶新 曾熬志 （湖南工业大学全球低碳城市联合研究中心，湖南株洲，４１２００７） 【摘要】基于１９９５～２０１０年中国２８省市的统计数据，运用空间计量经济学方法分析了中国城市规模扩张过程中交通碳排放所 隐藏在时空格局和演变趋势背后的内在机制；采用经济增长收敛理论，分析了中国２８个省市的交通碳排放量的分布特征和收 敛性。研究表明：①中国交通碳排放在空间上具有集聚倾向，各省市的平均自发交通碳排放水平相同，但各省市的自发交通 碳排放水平存在较大差异，沿海发达地区交通碳排放量较高，西部地区较低；②其间，中国交通碳排放虽然不存在一致盯收 敛，但存在ｌ６阶段（年）盯收敛和ｐ绝对收敛性，Ｂ绝对收敛速度约为８．３％；③在长期均衡状态下，人均ＧＤＰ、城市建成区面 积、车均能耗对交通碳排放的弹性分别约为０．９３、０．３４、０．６５。基于研究，提出了中国交通碳减排的政策取向。 【关键词】碳排放；低碳交通；城市规模；经济发展；空间计量 【中图分类号】Ｆ２０５ 【文献标识码】Ａ 引言 ２０１０年，中国交通消费的石油量占全国石油消 费总量的３４．３９％，比１９９０年提高了１９．７３个百分 点；２００８年交通碳排放量为１９９０年的３．９倍，比同 期全国碳排放量的年均增长率高１．６３个百分点 （根据《中国统计年鉴２０１２｝整理得出；后文中凡未 指明出处的数据均来源于历年《中国统计年鉴》）。 交通不仅是能源消费和碳排放增长最快的领域，也 已成为中国减少碳排放的重点领域。 城市规模扩张推动着交通碳排放增长。城市 规模通常用城市的人口与城市建成区面积两种指 标衡量。改革开放以来，中国人口流动性很大，对 城市常住人口的统计各省市缺乏统一的口径和连 续性，数据不仅缺失很多而且前后矛盾 。因此， 城市建成区面积能较好地表征城市规模。１９９５～ ２０１１年，中国城市建成区不断扩张，城市人口越来 越多，城市空间距离不断增大，通勤距离和时间相 应增加，居民出行交通的总流量呈现出结构性的增 大 。此外，居民出行结构中的机动化出行率大幅 提高，居民出行需求和强度越来越大，由此也带来 了城市交通能源消耗和碳排放量急剧增加 。 Ｓｔｏｎｅ利用美国４５个大城市数据证明汽车是摊大饼 式城市蔓延导致环境恶化的众多机制的纽带 。 １４ 基金项目：中国清洁发展机制基金赠款项目（２０１２０２９）。 Ｈａｎｋｅｙ和Ｍａｒｓｈａｌｌ的研究表明，控制城市蔓延、促 进城市紧凑发展有利于节能减排，可降低美国未来 ２０年（２０００—２０２０）累积排放量的１５％一２０％ 。 因此，城市规模是交通碳排放的重要影响因素。 经济发展对交通碳排放有显著影响。张陶新 的研究表明，提高人均ＧＤＰ增长率，短期内会促使 城市道路交通碳排放增长率提高，但长期效应将有 助于使之降低 。经济发展是影响交通碳排放增 长的重要原因。 车辆化石能源消耗是交通碳排放的主要来源。 车均化石能源消耗可以表征广义的低碳交通技术 进步，在中短期内是城市道路交通碳排放的最大贡 献者 。 随着中国城市化进程的快速推进，经济一体化趋 势不断加深，各地人流物流加速，经济发展相互影响， 基础设施、能源资源禀赋等各方面的差异导致地区间 交通碳排放自发性和非自发性变化。虽然已有的研 究肯定了城市规模、经济发展和车均能耗对交通碳排 放的影响，也对城市道路交通碳排放的规律性及其内 在机制有所研究 ，但还缺乏对整个交通领域的碳排 放规律的研究，更为重要的是忽略了广阔的中国地域 内各省市地理空间效应的存在。因此，本文基于中国 城市规模快速扩张这一现实背景，从城市规模、经济 发展、低碳交通技术进步三方面分别选取城市建成区 面积、人均ＧＤＰ、车均能耗指标为自变量，以交通碳排 放为因变量，从地理空间视角研究中国省市区域间的 城市发展研究２０卷２０１３年１Ｏ期Ｕｒｂａｎ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｓｔｕｄｉ
ｅｓ Ｖｏ１．２０ Ｎｏ．１０ ２０１３ 张陶新等：中国交通碳排放空间计量分析 ◆ ｊ 城市规模、经济发展、低碳交通技术进步和交通碳排 放的相互影响，以期得出有关中国交通碳排放的较为 全面和科学的结论，为政府有效调控交通碳排放提供 科学依据。 １ 样本、数据、研究方法与基本模型 １．１ 样本 本文的研究区域为除了数据不全的海南、宁 夏、西藏和港、澳、台地区以外的我国其他２８个省 市，样本区间为１９９５～２０１０年。 １．２数据 １．２．１ 数据来源 样本地区的城市建成区面积、民用车辆等数据 来源于历年《中国统计年鉴》。样本地区人均ＧＤＰ 以２００５年的不变价表示。由于交通运输业能源消 费数据难以获得，而且仓储和邮政业能耗很少，本 文以历年《中国能源统计年鉴》的交通运输、仓储和 邮政业的能源消费数据近似替代交通运输业能源 消费。各种能源折标准煤参考系数来源于中国国 家标准ＧＢ／Ｔ２５８９—２００８；化石燃料单位热值含碳量 与碳氧化率参数来源于国家发展和改革委员会（发 改委）《省级温室气体清单编制指南》，缺失部分采 用（２００６年ＩＰＣＣ国家温室气体排放清单指南》中的 数据来补足；电网排放因子采用国家发改委每年公 布的中国区域电网基准线排放因子（ＯＭ）。 在本文的研究区域中，重庆缺少１９９５年和１９９６ 年的有关数据，将四川相应年份的数据分解为四川和 重庆两部分，并用外推法补足重庆所缺少的数据。 １．２．２数据处理 本文采用终端消费侧计算法处理交通运输业 能源消费数据，并计算交通运输业ＣＯ 排放量。交 通运输业能耗产生的ＣＯ 排放由化石能源消费产 生的直接排放与热力和电力消耗产生的间接排放 两类组成，需要分别计算它们的排放系数。 （１）化石能源ＣＯ 排放系数 能源ｎ的ＣＯ：排放系数Ｐ ＝能源ｎ的平均低 热发热量×（单位热值含碳量×１０ ÷１０ ）×碳氧化 率×４４÷１２，能源包括《中国能源统计年鉴》中交通 运输、仓储和邮政业所消耗的２５个化石能源品种， 计算结果见表１。 表１ 化石能源ＣＯ２排放系数
城市发展研究２０卷２０１３年１０期Ｕｒｂａｎ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｓｔｕｄｉｅｓ Ｖｏ１．２０ Ｎ０．１０ ２０１３
１５ ｜骶氇蛟萼鞋 张陶新等：中国交通碳排放空间计量分析 （２）间接ＣＯ 排放系数 由于各地区交通部门能源消耗中的热力比例 很小，为简便起见，采用如下公式近似计算： 各地区第ｔ年的热力间接ＣＯ：排放系数ｈ ＝中 表２ 国第ｔ年产热过程中消耗的化石能源量所产生的碳 排放量÷中国第ｔ年生产的热力。 １９９５～２０１０年热力ＣＯ：排放系数计算结果见 表２。 １９９５—２０１０年中国热力ＣＯ２排放系数 （单位：ｔ／百万千焦） １９９５ １９９６ １９９７ １９９８ １９９９ ２０００ ２００１ ２００２ ２００３ ２００４ ２００５ ２００６ ２００７ ２００８ ２００９ ２０１０ ０．１３３７ ０．１１５８ ０．１０９９ ０．１０４７ ０．１２１２ ０．１２３１ ０．１１９５ ０．１１１２ ０．１２３１ ０．１２０６ ０．１１７９ ０．１１７７ ０．１１７０ ０．１１４２ ０．１１００ ０．１１９５ ｉ地区第ｔ年电力间接ＣＯ 排放系数ｄ ＝ｉ地 区所属区域电网第 年的ＣＯ，排放因子，１９９５～ ２００６年中国区域电网ＣＯ：排放因子采用２００５年我 国区域电网单位供电平均ＣＯ 排放因子，其他年份 采用相应年份的中国区域电网基准线排放因子 （ＯＭ）。 （３）交通部门ＣＯ，排放 ｉ地区交通部门第ｔ年的ＣＯ：排放量 Ｆ 的计 算公式为 Ｆ ＝ Ｐ…Ｎ ＋ Ｈ“＋ｄ“Ｕ“ ｎ 其中，Ⅳ 为ｉ地区交通部门第ｔ年消耗的能源ｎ，Ｈ 为ｉ地区交通部门第ｔ年消耗的热力， 为ｉ地区交 通部门第ｔ年消耗的电力。因篇幅所限，各省市 １９９５～２０１０年交通部门ＣＯ，排放量未能列出，下文 中的交通碳排放均指交通部门的ＣＯ 排放。 （４）数据对数化 将交通碳排放、人均ＧＤＰ、城市建成区面积、车 均能耗等变量值取自然对数，并分别用 Ｆ、 ＬＧＤＰ、ＬＪＣＱ、ＬＣＨＹ表示。 １．３研究方法 运用探索性空间数据分析方法，引入空间权值 矩阵，将北京、天津、上海、重庆和其他样本地区省 会城市的经纬度按１９５４年北京坐标系转换成直角 坐标，将不同城市间欧几里德距离的倒数作为空间 权重矩阵 的元素值， 主对角线上的元素值取为 ０，并将 标准化，使其各行元素之和为１。在考虑 空间维度的自相关性基础上，同时考虑时间维度的 相互依赖性，将地理空间特征纳人到交通碳排放的 分析过程中，采用空间过滤动态合成数据模型方 法，通过对空间效应的预处理，然后借助传统计量 经济学方法，深人考察中国城市规模扩张过程中交 通碳排放所隐藏在时空格局和演变趋势背后的复 杂机制。 １．４基本模型 （１）空间依赖模型 本文将２８个样本地区作为一个系统，采用如下 Ｍｏｒａｎ指数，分析交通碳排放数据在系统内表现出 的全局分布特征 ： 其中，Ｓ ÷ （ 一 ｔ） ，ｎ为研究 区域的数目（本文中为２８），ｔ为时期（本文中ｔ＝１， ２，３，…，１６），Ｗ 为空间权重矩阵 的第ｉ行第Ｊ＿列 的元素值， 为区域ｉ的属性观测值（如交通碳排放 的观测值）。 Ｍｏｒａｎ指数，的期望Ｅ、方差ｕａｒ和正态统计量 ｚ的计算公式分别为 ： Ｅ（， ）＝一１／（ｎ一１）， ，ｒ、 ｎ ｓｌ＋ｎｓ２＋３ｓ ｎ Ｓ．十凡Ｓ，十 ，ｆ卜 ｚ㈩： 二 （２）２ ｚ（， ）＝ ＝二兰兰 （） √ＶＡＲ（Ｊ ） ｎ Ｈ — Ｈ ｎ 其中，３ｏ＝∑∑ ，ｓ。＝÷∑∑（ ＋ ） ，ｓ ｌ １ Ｊ １ 一Ｅ ｌ Ｊ ｌ ＝∑（１＋ ） ，这里彬 表示空间权重矩阵Ｗ 的第ｉ列元素值之和。 此外，本文还采用如下Ｇ指数进行局部相关性 检验并为变量的空间过滤提供Ｇ统计量的值 ： Ｇ ＝∑ｗｌｊｘｊ￣／∑ （３） Ｇ指数的期望Ｅ、方差ＶＡＲ和正态统计量ｚ的计算 公式分别为 ： Ｅ（Ｇ ）＝１／ｎ，ＶＡＲ（Ｇ ）＝ １６ 城市发展研究２Ｏ卷２０１３年ｌ０期Ｕｒｂａｎ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｓｔｕｄｉｅｓ Ｖｏ１．２Ｏ Ｎｏ．１０ ２０１３ ＝ ，
张陶新等：中国交通碳排放空间计量分析 ｜ 晦 ＺｆＧ １： ！二 ｆ４）４ （ ）＝ 二兰 兰 （） “ ￣／ＶＡＲ（Ｇ ） （２）空间过滤模型 对于具有空间自相关性的各变量，不能采用传 统的计量经济学方法进行分析。本文采用空间滤 值法 ，通过如下过滤公式将交通碳排放等变量数 据中的空间效应滤去来解决回归分析中的空间自 相关问题： 一 ， “一（ｎ一１）Ｇ 、 ：为变量 的空间过滤值，已无空间效应，可采用 一般的计量经济学方法分析。 （３）空间收敛模型 为研究中国交通碳排放的空间收敛性，在将交 通碳排放数据的空间效应滤去的基础上，计算各个 地区的交通碳排放数据的标准差ｏｒ 和变异系数 Ｃ ，并进行卢绝对收敛分析。卢绝对收敛模型为 ｒ ＝Ｃ＋ｆｌｌｎ（ ｍ）＋ｅ“， ｉ＝１，…，ｎ （６） 其中，ｒ ＝Ｉｎ（Ｘｉｔ／ｘ ）／ｔ表示第ｉ个地区第ｔ年的交 通碳排放的年均增长率， 为第ｉ个地区初始年的 碳排放指标值，ｅ 为相互独立的随机干扰项。 如果模型（６）中的 ＜０，则称这ｎ个地区之间 的交通碳排放具有绝对 收敛性，收敛速度为６＝ Ｉｎ（１＋ ）／ｔ。 （４）空间面板数据模型 本文建立如下空间面板数据模型以研究中国 交通碳排放的内在机制： ？ ＰＦ：＝Ｏｌ ＋卢“ＬＧＤＰ ＋６“ＬＪＣＱ ＋Ｙｉ，ＬＣＨ ＋／ｘ ｔ＝１，２，…，１６， ｉ＝１，２，…，２８ （７） 其中， Ｆ：、ＬＧＤＰ￣，、ＬＪＣＱ￣、ＬＣＨ 分别表示已 无空间效应的交通碳排放、人均ＧＤＰ、城市建成区 面积、车均能耗等变量的自然对数；卢 ６ 分别为 长期均衡状态下人均ＧＤＰ、城市建成区面积、车均 能耗对交通碳排放的弹性， 为截距项， 为相互 独立的随机扰动。 采用的分析软件为ＳＰＳＳ１７、ＥＶｉｅｗｓ７．２和 Ｍａｔｌａｂ２０１２。为使行文简便，后文中变量符号的下 标除了需要特别说明的外均省略不写，碳排放均指 交通运输业ＣＯ 排放。 ２ 实证分析 ２．１ 交通碳排放的地区差异的可视化描述 借助地理信息系统的可视化方法，利用ＧｅｏＤａ 软件描绘出１９９５～２０１０年中国年均交通碳排放量 的各省市聚类分布图（图１），图中颜色越深表示年 均交通碳排放量越大。 Ｉ Ｑｕａｍｉｌ￣：ＴＰＦ 一 ｌＩＢｔｒｎｅ，（８）Ｉ ２ｌｄＳ黼３ ｍ ■小ｈａ￣ 图１ １９９５—２０１０年中国年均交通碳排放量聚类图（作者自绘） 由图１可知，东部沿海发达地区年均交通碳排 放量较高，西部地区年均交通碳排放量较少。 ２．２ 空间收敛性分析 （１） 收敛 利用Ｍａｔｌａｂ２０１２软件，计算中国１９９５～２０１０年 的交通碳排放量的标准差与变异系数，结果如图２ 所示。由图２可知，１９９５～２０１０年，中国交通碳排 放不存在一致ｏｒ收敛，但存在１６阶段（年）ｏｒ收敛； 变异系数在波动中呈现出下降趋势，２８省市交通碳 排放的绝对差距在缩小。２００５—２０１０年，中国交通 碳排放存在一致ｏｒ收敛。总体来看，中国各省市交 通碳排放的相对差距在不断缩小。 （２） 收敛
我国区域碳排放绩效差异及其影响因素分析——基于空间经济学视角
２０１３年９月 Ｓｅｐ．２０１３ 天津大学学报（社会科学版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＩＡＮＪＩＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＳＯＣＩＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥＳ） 第１５卷第５期 Ｖｏ１．１５ Ｎｏ．５
我国区域碳排放绩效差异及其影响因素分析
基于空间经济学视角
杜慧滨 ，李 娜 ，王洋洋 ，毛国柱。
（１．天津大学管理与经济学部，天津３０００７２； ２．中国科学院科技政策与管理科学研究所能源与环境政策研究中心，北京１００１９０； ３．天津大学环境科学与工程学院，天津３０００７２）
摘要：利用空间自相关Ｍｏｒａｎ指数与面板数据空间计量模型，对１９９７－－２００９年我国２９个省域的碳排放绩效的 空间分布特征及影响因素进行了空间计量经济分析。结果发现：我国区域碳排放绩效在空间上存在较强的正相关 性，表现出明显的区域集群现象，提高某一地区的碳排放绩效水平将有助于带动其相邻地区碳排放绩效水平的提 高。对外开放水平、能源消费结构、产业与产权结构、市场化程度、技术进步和能源价格等因素对我国碳排放绩效 有显著影响，其中技术落后和市场化程度偏低是制约我国碳排放绩效水平提高的主要因素。 关键词：碳排放绩效；Ｍｏｒａｎ指数；面板数据空间计量模型；区域集群 中图分类号：Ｆ２０５：Ｆ０６２．２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００８４３３９（２０１３）０５４１ｌ－０６
受全球性能源安全和应对气候变化影响的压力， 我国政府提出了在２０２０年单位ＧＤＰ温室气体排放比
２００５年下降４０％～４５％的行动目标，在“十二五”规 划中，设定了单位ＧＤＰ能耗和单位ＧＤＰ碳排放分别
降低１６％和１７％的目标，能源节约和温室气体减排已
成为了我国可持续发展规划的重点内容。科学评价我
国区域温室气体的排放绩效及其演化规律，探索其与 经济增长、技术进步、能源消费结构等众多因素之间的
内在联系，可以为我国确定各地区减排责任、部署减排 行动以实现温室气体减排承诺提供切实可行的政策
碳排放的时空演变、空间溢出效应及影响因素
碳排放的时空演变、空间溢出效应及影响因素
作者：***
来源：《中国集体经济》2023年第36期
摘要：揭示中部城市碳排放的影响因素对于中部地区推动绿色转型发展具有重要意义。文章采用2005-2020年中部城市碳排放统计数据，研究了市域碳排放总量的时空演变、空间溢出效应以及影响因素。结果如下：一是在时间上，中部城市碳排放呈现先急后缓的增长趋势。二是在空间上，碳排放呈现“北高南低”的空间格局。三是市域碳排放总量具有显著的空间正相关性。四是人口密度、财政支出能显著抑制碳排放量，第二产业为主的产业结构显著驱动碳排放。
关键词：碳排放；空间杜宾模型；影响因素
一、引言
气候变暖一直是全球气候变化最主要特征，应对气候变暖，当务之急是要减少温室气体排放，推行低碳经济发展。
中国已经成为世界碳排放大国，造成中国巨大碳排放量的原因有两个：首先，中国长期以来以粗放式经济发展方式为主，并且在经济发展过程中存在环境治理绩效偏低等一系列问题；其次，中国长期以来就存在着能源消耗量过大但利用方式不环保等问题。节能减排能减缓全球气候变暖，同时在节能减排任务目标下，高污染型和高碳排放型企业会受到较为有力的政策约束，这会倒逼我国产业结构转型升级。然而，引起碳排放的经济社会因素众多，在碳减排的目标下，从计量分析角度识别碳排放的经济社会因素对城市制定有效的减排政策具有重要的现实主义。
近年来，我国不同学者对碳排放及其影响因素做了大量研究。从研究方法上看，主要有结构分解技术（SDA）、指数分解技术（IDA），以及计量分析方法等几类。不同的分析方法优势和缺点不同，得出碳排放影响因素结果不尽一致。然而，上述所说的几种分析方法都有相同的弊端，即将碳排放在每个单元上看作是同质且均匀的，忽略不同城市之间的空间关联性。实际上，碳排放属于大气污染，某个城市碳排放强度较高有很大可能影响到邻近城市的碳排放量，因此，在检验碳排放影响因素时，应该考虑空间因素在其中的作用。因此本文从时间和空间两个角度出发，综合考量了中国中部城市碳排放的时空演变格局，分析了其空间溢出效应以及影响因素。 二、研究方法与数据来源
空间效应视角下中国省域碳排放总量的驱动因素分析
空问效应视角下中国省域碳排放总量的驱动因素分析
口吴玉呜 ，吕佩蕾
（１．华东理工大学，上海 ２００２３７；２．广西师范大学，广西 桂林 ５４１００６）
摘 要：运用空间计量经济学模型实证分析中国省域碳排放的空间效应及驱动因素的结果显示，中国省域
碳排放存在显著的空间自相关性和集群趋势，并主要集中在经济发达、人口密集和能源消费强度大的地区；能
源消费强度、人口规模和人均ＧＤＰ对碳排放总量影响显著，其中能源消费的影响最大；城市化、产业结构和技 术创新对碳排放的影响不显著 该研究结论为我国城市化和产业结构升级进程中控制碳排放增量、国家和地方
政府建立相应的碳减排鼓励政策和技术研发支持机制，以及各省域构建各具区域特色的低碳经济发展模式具有 决策参考意义
关键词：碳排放；经济增长；空间效应；空间滞后模型；空间误差模型
中图分类号：Ｆ０６１．５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４—１４９４（２０１３）０１—００４０－０６
一、引言
２０世纪９０年代以来，世界经济迅猛发展，能源 需求量逐年增加。能源消费所导致的二氧化碳排放在
人为温室气体排放总量中占有绝对优势。碳排放问题
正日益受到国际社会的广泛关注，对其测算及影响因 素问题，国内外很多学者从不同角度、应用不同方法
进行了大量实证研究。国内碳排放研究方面，宋德勇
等用“两阶段”ＬＭＤＩ方法，从全国层面将一次性能 源消费产生的二氧化碳排放相关影响因素分解并进行
了周期性波动研究…。李国志等利用状态空间模型构 造可变参数数据模型，分析了出口贸易结构对二氧化
碳排放的影响＿２ｌ。胡初枝等通过经验数据对江苏区域 碳排放进行估算，分析了苏南、苏中、苏北 大区域
产业结构的碳排放效应差异ｌ ３ｌ。马军杰等测算了１９９０ 年一２ｏ０６年我国省域一次能源ＣＯ：排放量并对其影
响因素进行了空间计量经济分析…。姚亮等采用结构
收稿日期
基金项目
作者简介
—髓Ｖｏ１．２９ ２０１３ Ｎｏ．１ 分解分析（ＳＤＡ）方法对影响居民消费碳排放量变化 的驱动因素进行了分析ｌ５］。可见，现有关于碳排放的
中国东、中、西地区碳排放空间差异测度及成因研究
中国东、中、西地区碳排放空间差异测度及成因研究
崔维军;李宗锴
【摘 要】碳排放空间差异测度研究对于科学合理地制定我国节能减排政策具有一定的指导意义。本文采用总离差和平均差测度了中国东部、中部和西部三大地区人均碳排放的空间差异，然后基于地区分解和kaya恒等式的总离差因素分解模型分析了差异的来源和成因。研究发现，2000年以来，三大地区人均碳排放量空间差异呈扩大态势，碳排放差异主要来源于地区内部，主要成因是人均GDP ，其次是能源强度和能源结构，其中西部人均GDP的贡献率初期较小但增长迅速。本文研究结论表明，在推进节能减排进程中，除了要优化能源结构和提高能源利用效率外，针对不同地区应制定不同的节能减排政策，体现节能减排政策的差异化。%〔Abstract〕 Study on the difference of carbon emissions has important
significance for scientific and rational way to develop our energy reduction
policy . This article measured spatial differences of CO2 emission per capita
for China by a gross deviation and mean deviation , and the factors
affecting spatial differences were analyzed based on kaya identity . Study
showed that GDP per capita was the main factor for causing the
differences of CO2 emissions per capita followed by energy intensity and
京津冀地区汽车运输碳排放影响因素研究
京津冀地区汽车运输碳排放影响因素研究
吕倩
【摘 要】以空间相关性和空间异质性为基础,构建SLM-STIRPAT、SEM-STIRPAT和GWR-STIRPAT模型,对京津冀地区汽车运输碳排放进行测算和影响因素分析.结果表明:京津冀地区汽车运输碳排放存在显著空间相关性和空间异质性.人口对汽车运输碳排放呈正向影响;人均GDP对货运碳排放和总量碳排放呈正向影响,对客运碳排放呈负向影响,城镇化水平对汽车运输碳排放呈负向影响.第三产业增加值对客运碳排放和总量碳排放呈正向影响,对货运碳排放呈负向影响,人口对张家口市汽车运输碳排放影响最为显著;人均GDP对秦皇岛市和沧州市的汽车运输碳排放影响最为显著;城镇化水平对秦皇岛市的汽车运输碳排放影响最为显著;第三产业增加值对秦皇岛市的汽车运输碳排放影响最为显著.
【期刊名称】《中国环境科学》
【年(卷),期】2018(038)010
【总页数】9页(P3689-3697)
【关键词】京津冀地区;汽车运输;碳排放;STIRPAT模型;空间计量模型;地理加权回归模型
【作 者】吕倩
【作者单位】中国矿业大学(北京)管理学院,北京 100083
【正文语种】中 文
【中图分类】X511 交通运输业是我国仅次于工业和建筑业的第三大温室气体排放源,随着运输需求的快速增长,其能耗和碳排放量也持续快速增长,其中国内公路交通运输所产生的碳排放在整个交通运输系统中占比超过90%[1-2],因此汽车运输碳排放是交通运输业碳减排的重点领域.京津冀地区交通运输业发达,交通线路密集,是人口聚集、经济发达和城镇化大力推进的城市群地区,同时也是大气污染严重、碳减排压力巨大的区域之一.其中京津冀地区汽车保有量占到了该地区机动车保有量的85.75%[3],贡献了该区域大部分交通运输碳排放.因此研究京津冀地区汽车运输碳排放,探究其影响因素对该区域交通运输业碳减排具有重要的现实意义.
目前,对交通运输碳排放的研究一方面集中在不同运输工具的时空演变特征方面.李涛等[4]指出公路碳排放要远高于铁路和水路碳排放;董宾芳等[5]指出高耗能高排放的公路运输增长较快,东部沿海地区多水路运输,铁路运输变化较小.具体到京津冀地区,马海涛等[6]指出客运碳排放量增长迅速.另一方面的研究集中在交通运输碳排放驱动因素分析方面.Shi[7]和Shahbaz等[8]采用STIRPAT模型对碳排放进行影响因素分析;田中华等[9]采用STIRPAT模型对中国整体、省际层面碳排放进行了驱动因素分析;González等[10]构建LMDI对数平均迪氏指数分解法、米红等[11]构建Kaya恒等式模型对碳排放驱动因素进行分析.不同学者选取经济发展、能耗水平、新型城镇化、运输结构、产业结构等因素对交通运输碳排放进行分析,杨彬等[12]认为人口数量对交通运输碳排放量增长起推动作用,孙叶飞等[13]指出人均GDP和城镇化率等经济增长对交通运输碳排放量影响不一;柴建等[14]指出能源强度降低、技术进步对碳排放量起抑制作用.随着空间滞后模型、空间误差模型、地理加权回归模型、空间杜宾模型等空间计量模型的深入研究 [15-20],李建豹等[21]基于空间计量模型表明省域碳排放存在空间异质性;尹鹏等[22]指出经济增长对交通运输碳排放具有显著影响;袁长伟等[23]表明运输结构和产业结构是交通运输碳排放的重要影响因素;王锋[24]等指出城镇化水平对碳排放起促进作用. 综上所述,交通运输业碳排放时空特征及影响因素分析已引起了越来越多学者的关注,并取得了许多有价值的研究成果.但目前还存在一些不足.从研究方法来看,单因素测算难以全面反映交通运输业碳排放众多影响因素,而IPAT等式、STIRPAT模型和其他分解模型则很少考虑空间因素的影响.另外,交通运输碳排放因素分析多研究共性影响,而较少研究影响因素对碳排放的差异化影响.从研究内容来看,汽车运输是交通业节能减排的重要部门,但针对区域性的汽车运输碳排放研究较少,尤其针对汽车客运、货运的对比研究更少.京津冀地区作为国家大力推进的城市群,研究该区域汽车客运和货运碳排放特征及影响因素,对确定碳减排的重点区域和部门具有重要的现实意义.
计量经济学课程论文（Eviews）碳排放量研究
我国碳排放量影响因素分析
摘要：采用计量经济模型，分析研究能源消耗总量、第一产业总值、出口贸易总额、人均
GDP、外商直接投资（FDI）与碳排放量的相关性，得出了源消耗总量、出口贸易总额、第一
产业总值与碳排放量有显著相关性，而人均GDP与外商直接投资（FDI）对碳排放量的影响
则不显著。 关键词：碳排放量；能源消耗总量；出口贸易总额；第一产业增值；人均GDP
一、引言
随着气候变暖这一全球问题的逐渐严重化，人类的生存环境和人类社会的生
存与发展受到了严重影响。气候变暖除了自然因素外，更大程度是人类活动造成
的，特别是源于化石燃料产生的二氧化碳导致的人为温室气体。我国作为联合国
常任理事国和最大的发展中国家，是能源生产和消费的大国也是碳排放的大国，
有责任和义务进行减排。而要想有效控制碳排放量，了解影响碳排放的因素就显
得尤为重要。
二、文献综述
随着气候变化的影响，国内外学者对碳排放的影响因素研究也逐渐增多。
Shafik和Bandy0padhyay(1992)对149个国家1960—1990年数据研究发现：碳
排放量与人均收入呈现正向相关关系。Birdsall(1992)认为人口增长对温室气体
排放产生的影响存在两种方式：一是较多的人口对能源需求会越来越多，因此能
源消费产生的温室气体排放越来越多；二是快速的人口增长导致森林破坏，改变
土地利用方式，这些都导致了温室气体排放量的增加。
Wu等（2005）[5]利用LMDI方法从供给和需求的角度，研究了1980-2002年
碳排放的变化，他们认为1996年以前主要是能源需求方的经济发展规模、能源
结构及能源强度推动了中国碳排放的变化，而1996-2000年能源终端利用和转化
部门能源效率的提高是中国碳排放量下降的主要原因。 由Taylor和Copeland(1994)提出的“污染避难所假说” ，认为国家的环
境管制降低了国内污染企业的竞争力，导致产业的转移，污染密集型企业会从环
浅谈“双碳”背景下的机动车尾气排
科技与创新┃ScienceandTechnology&Innovation
·110·2023年第01期
文章编号：2095-6835（2023）01-0110-03
浅谈“双碳”背景下的机动车尾气排放
检验方法与设备计量
江鲲，张洪宝，郑晓晓，林夕腾，施嘉炜
（上海市计量测试技术研究院，上海201203）
摘要：概述了“双碳”背景下机动车尾气排放的检验方式和发展趋势，分别从机动车定期年检及设备
计量、机动车日常监管及设备计量2方面对机动车尾气排放检验方法、检验设备计量方法和现状进行阐
述，最后总结了机动车尾气排放监管的重要性及检验设备计量的发展方向和不足。
关键词：机动车；尾气排放；检验方法；设备计量
中图分类号：U467.48文献标志码：ADOI：10.15913/ki.kjycx.2023.01.031
机动车尾气排放检验是评价机动车性能和筛查排
放超标车辆的重要手段，包括车辆定期年检、不定期
路检抽查、定点检测、在线实时监测等方式。机动车
尾气排放检验设备量值的准确可靠对于机动车尾气排
放监管十分重要，需经计量机构定期检定、校准或检
测，以保障测量数据的准确性。随着国家“碳达峰、
碳中和”为目标的交通运输绿色低碳发展趋势和政策
支持，机动车尾气排放的检验方法和监管方式面向双
碳监管、智能化、物联网、实时在线监测等方向发展[1]，
检验设备的计量技术也在快速跟进，为计量器具的量值
统一和准确可靠提供计量技术支撑。
1机动车定期年检及设备计量
1.1尾气排放检测和计量方法
根据《道路交通安全法实施条例》，机动车检验机
构依据GB3847—2018《柴油车污染物排放限值及测
量方法（自由加速法及加载减速法）》和GB18285—2018
《汽油车污染物排放限值及测量方法（双怠速法及简
易工况法）》对法定年限要求的机动车定期进行年检，
检测机动车尾气的体积分数（HC、CO、CO2、NO、
O2）、氮氧化物（NOx）、不透光度、光吸收系数等是否
符合排放限值要求，以保障在用机动车尾气排放性能
碳汇计量要点分析报告
碳汇计量要点分析报告
碳汇计量是指对森林、湿地等自然生态系统的碳储量、碳排放以及碳吸收过程进行定量测量和监测的方法。该方法可用于评估生态系统对碳的储存和释放的能力，从而为制定气候变化政策和保护生态环境提供科学依据。
碳汇计量是一项综合性的工作，需要考虑多个因素，包括生态系统的类型、年份、区域特征等。以下是对碳汇计量工作的要点分析：
1. 确定计量对象：首先需要确定要进行计量的生态系统，例如森林、湿地、海洋等。每种生态系统具有不同的生态特征和碳循环过程，因此需要针对其特点进行相应的计量方法选择。
2. 数据采集与处理：进行碳汇计量需要采集大量的数据，包括生态系统的生物量、土壤碳储量、植被类型、生长速率等。数据的采集可以通过实地调查、遥感技术和模型模拟等手段完成。采集到的数据需要进行统一的处理和分析，以便计算碳汇的量化指标。
3. 选择适当的计量方法：根据不同的生态系统特点，需要选择合适的碳汇计量方法。常用的计量方法包括样地法、比较法、空间插值法等。对于大面积的生态系统来说，常用的是遥感技术，通过遥感图像的分析来获取信息。
4. 建立适当的模型：在进行碳汇计量时，可以运用模型技术对数据进行模拟和预测。模型可以帮助预测未来的碳汇变化趋势，提供科学依据。常见的模型包括生态系统动态模型（ED模型）、地理信息系统模型（GIS模型）等。
5. 确定不确定性及影响因素：在进行碳汇计量时，需要考虑到计量结果的不确定性。不确定性的来源可以包括数据采集误差、模型假设的不确定性等。要对不确定性进行评估，并确定不确定性对计量结果的影响程度。
6. 结果分析与应用：分析计量结果，并加以解释和评估。将计量结果与其他指标进行比较，可以评估生态系统的碳汇能力以及对气候变化的适应性。计量结果还可以为碳排放交易以及生态环境保护政策的制定提供科学依据。
以上是对碳汇计量的要点分析。在进行碳汇计量时，需要综合考虑生态系统的特点、数据采集与处理、计量方法的选择、模型建立、不确定性评估以及结果分析与应用等方面的因素，以确保计量的准确性和可靠性。
双碳背景下用户侧碳计量装置及平台的研发与应用付磊
双碳背景下用户侧碳计量装置及平台的研发与应用 付磊
发布时间：2023-07-28T07:21:35.852Z 来源：《科技新时代》2023年9期 作者： 付磊
[导读] 碳达峰、碳中和战略目标的提出是我国应对气候变化，向全世界作出的庄严承诺。能源、工业、交通、建筑与农业是我国社会层面的碳排放五大来源，其中能源领域的温室气体排放占总排放的一半以上，工业领域的约占总排放的1/3。能源系统“源随荷动”的特性导致能
源系统碳排放“权责分离”。尽管源侧是碳排放的主力，但荷侧才是能源系统碳排放的主要责任人。
陕西省计量科学研究院 陕西省西安市 701010
摘要：碳达峰、碳中和战略目标的提出是我国应对气候变化，向全世界作出的庄严承诺。能源、工业、交通、建筑与农业是我国社会
层面的碳排放五大来源，其中能源领域的温室气体排放占总排放的一半以上，工业领域的约占总排放的1/3。能源系统“源随荷动”的特性导
致能源系统碳排放“权责分离”。尽管源侧是碳排放的主力，但荷侧才是能源系统碳排放的主要责任人。由于我国能源供给机制的特点，现
有的碳排放计算与约束集中于发电侧和碳捕集、利用与封存，缺乏对用户侧用能行为碳排放的精细刻画与管理。用户侧碳感知的缺乏不仅
使政府缺乏对碳排放的实时掌握，而且用户无法根据时变的碳差异进行低碳改造创造碳收益。
关键词：双碳；用户侧碳计量装置；平台；研发；应用
1碳视角
1.1碳溯源与碳经济
在“电视角”下，能量在电网的传输过程被精准的调度与计量。依托于电网企业建立的调度监测系统，在发电厂上网点、变电站各个入
口与出口，输电线路节点和用户侧资产分界点都装设了关口表，可以实时监测电网的潮流情况和用户的实时电能消费情况，电力系统全流
程能量分配被置于有效的监管下。输变电、配电与台区设备属于供电企业资产，可以根据需求安装监测装置。用户内部属于用户资产，依
托于营销数据计量采集系统，精确到各个用电户的用能情况能够实现实时获取，在考虑用户隐私的情况下可以通过非侵入式负荷监测等方
新的空间权重矩阵在中国碳排放分析中的应用
新的空间权重矩阵在中国碳排放分析中的应用
王君婕;张宁
【期刊名称】《中国商贸》
【年(卷),期】2014(000)031
【摘 要】采用空间计量经济学的思路，研究我国30个省市2012年FDI与碳排放的空间关系。基于各省市1996～2012年的GDP数据，构建了一种协动空间权重矩阵，并分别采用简单0-1空间权重矩阵和协动空间权重矩阵对30个省市碳排放的空间关系进行了检验，构建空间计量模型。结果表明，在省域研究中引入空间关系是十分必要的，新的空间矩阵在空间相关性检验和模型拟合中均具有很好的适用性。
【总页数】3页(P206-208)
【作 者】王君婕;张宁
【作者单位】上海理工大学管理学院;上海理工大学管理学院
【正文语种】中 文
【中图分类】F205
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