發(fā)布時(shí)間：2016-12-01 19:29

  本文關(guān)鍵詞：中國城市化進(jìn)程中的城市道路交通碳排放研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

中國城市化進(jìn)程中的城市道路交通碳排放研究

　　碳排放所引起的氣候變化問題已經(jīng)成為國際社會高度關(guān)注的熱點(diǎn)。據(jù)iea的推算，2007年全球能源消耗產(chǎn)生的碳排放量中有23%是來源于交通部門［1］，預(yù)計(jì)到2030年這一比例還將提高到41%，交通碳減排已成為發(fā)達(dá)國家碳減排的重點(diǎn)領(lǐng)域［2］。中國碳排放總量當(dāng)前位居全球第一①。由于中國經(jīng)濟(jì)社會正處于發(fā)展階段，交通部門的碳排放量占全社會碳排放量的比重相對發(fā)達(dá)國家來說較低，但交通部門也是中國碳排放的主要來源之一，中國道路交通碳排放更是占了交通部門的86.32%［3］，而且隨著城市化進(jìn)程的加快，城市道路交通碳排放量的上升空間十分巨大。城市道路交通碳排放主要是因消耗化石能源而產(chǎn)生的，它正成為中國政府關(guān)注的重點(diǎn)。
　　中國城市化進(jìn)程中的碳排放具有增長快速的特征。中國城市正處于快速發(fā)展時(shí)期，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人民生活水平日益提高，城鎮(zhèn)居民人均交通消費(fèi)支出占總消費(fèi)性支出的比重不斷增長（2009年比1990年就增加了十多倍②），居民出行需求和強(qiáng)度越來越大。城市人口的迅速膨脹，居民出行需求總量又會快速增加，將導(dǎo)致城市交通客運(yùn)量的快速上漲。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，城市建成區(qū)面積不斷擴(kuò)大由此帶來我國城鎮(zhèn)居民出行距離的加大。私人汽車增長率居高不下（1999-2009年年均增長率為23.96%），使居民出行結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化，越來越多私人汽車的出現(xiàn)，導(dǎo)致城市道路交通能源消耗越來越多。隨著城市道路交通需求的不斷增加，即使城市交通人均能耗目前仍遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家水平，但是增量快，增幅大，由此而產(chǎn)生的碳排放量將迅速增長。
　　許多學(xué)者對交通部門碳排放問題進(jìn)行了研究。江玉林、姜克雋等指出如果不采取有效措施，2020年城市交通的終端能源消耗將占交通行業(yè)能耗量的46%［4］。吳文化預(yù)計(jì)交通領(lǐng)域?qū)⒊蔀槟茉聪�費(fèi)增長最快的終端用能領(lǐng)域［5］。國家發(fā)展和改革委員會能源研究所課題組的研究結(jié)論是交通部門將逐漸成為未來能源需求和碳排放增長的主要貢獻(xiàn)者［6］。張?zhí)招碌鹊难芯勘砻鳎?002-2007 年中國城市交通部門碳排放量的年均增長率明顯高出高于同期全國碳排放量；中國各城市人均碳排放增長速度快慢不一，但總體上，中國城市交通碳排放量的增加很快，碳減排形勢不容樂觀［7］。牛文元認(rèn)為中國應(yīng)該在交通領(lǐng)域堅(jiān)持走低碳發(fā)展之路［8］。蔡博峰等呼吁在清晰把握全國和區(qū)域碳排放水平的基礎(chǔ)上，針對交通模式、燃料類型、發(fā)動機(jī)效率等方向提出交通領(lǐng)域的系統(tǒng)減排方案［3］。張?zhí)招碌葘Τ鞘械吞冀煌ǖ母拍钸M(jìn)行了剖析，并提出了中國城市低碳交通建設(shè)的三大戰(zhàn)略方向和五項(xiàng)主要措施［7］。本文在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對中國城市化進(jìn)程中影響城市道路交通碳排放的機(jī)制進(jìn)行深入的考察，并對不同經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展情景下城市道路交通碳排放進(jìn)行預(yù)測分析，為政府制定城市交通碳減排政策提供理論依據(jù)。
　　1 研究方法
　　1.1 模型
　　1.1.1 基本模型
　　從城市化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步（廣義）三方面選取城市化率、人均gdp、城市居民消費(fèi)水平及交通能源強(qiáng)度（平均每車的化石能源消費(fèi)量）等指標(biāo)為自變量，以城市道路交通碳排放（后文簡稱碳排放）量為因變量，并分別以字母p、a、x、t、i表示，建立模型進(jìn)行研究。
　　ehrlich等人提出ipat模型來分析人類活動對環(huán)境的影響［9］，隨后又被進(jìn)一步擴(kuò)展為stirpat模型用于對碳排放影響的研究［10］：
　　i=apbactde（1）
　　式中：a是模型系數(shù)， b、c和d分別為參數(shù)，e表示誤差項(xiàng)，誤差項(xiàng)包含了除p、a和t等自變量外的所有影響碳排放量的因素（如貿(mào)易能力、管理制度、消費(fèi)行為等）。
　　在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)需要在stirpat模型中增加社會或其它控制因素來分析它們對環(huán)境的影響［11］。因此，本文將模型（1）擴(kuò)展為下面的形式：
　　i=apαaβxγtδe
　　對上式兩邊取自然對數(shù)后就得到如下的基本模型：
　　li=αlp+βla+γlx+δlt+m+u（2）
　　其中：li、lp、la、lx、lt、m、u分別是變量i、p、a、x、t及系數(shù)a與誤差項(xiàng)e的自然對數(shù)，α、β、γ、δ分別為長期均衡狀態(tài)下城市化率、人均gdp、城市居民消費(fèi)水平及交通能源強(qiáng)度對碳排放的彈性或生態(tài)彈性［11］。
　　1.1.2 變量選擇說明
　�。�1）城市化率。城市化本質(zhì)上是農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移集聚。第六次人口普查顯示，2010年中國城市人口達(dá)到��66 557.5萬人，城市化率為49.68%，同2000年相比，城鎮(zhèn)人口增加20 713.7萬人，鄉(xiāng)村人口減少13 323.7萬人，相當(dāng)于新產(chǎn)生了10.56個北京市大小的城市。人口大規(guī)模地遷入城市后,對城市交通運(yùn)輸需求快速增加，從而要消耗更多的化石燃料，導(dǎo)致碳排放量增加。本文將城市化率作為反映中國城市化進(jìn)程的量論文聯(lián)盟的指標(biāo)納入模型。
　　（2）城市居民消費(fèi)水平。2009年城市居民消費(fèi)水平是2000年的1.8倍多，隨著城市居民消費(fèi)水平的提高，越來越多的汽車進(jìn)入家庭，對碳排放產(chǎn)生了直接的促進(jìn)作用。

　�。�3）人均gdp。人均gdp可以代表一個經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)規(guī)模，大致反映經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。本文將人均gdp作為一個表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)納入模型之中。
　�。�4）交通能源強(qiáng)度。城市道路車輛每人公里或每噸公里化石能源消耗是用來度量城市道路交通化石能源強(qiáng)度較好的方法，但是目前獲取中國城市道路車輛行駛里程、能耗、載客量或載貨量等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)非常困難，本文用城市道路交通部門平均每車的化石能源消費(fèi)量來度量城市道路交通能源強(qiáng)度，簡稱交通能源強(qiáng)度。同樣數(shù)量的車輛，平均每車消耗的化石能源越少，相應(yīng)的碳排放量就越少。降低道路交通領(lǐng)域碳排放的技術(shù)進(jìn)步都能使交通能源強(qiáng)度降低，本文將它作為表征廣義的技術(shù)進(jìn)步的指標(biāo)納入模型。
　　1.2 碳排放影響因素分析方法
　　本文運(yùn)用協(xié)整方法考察碳排放量與各變量之間的長期均衡關(guān)系：
　　i�璽=f(p�璽,a�璽,x�璽,t�璽)
　　以研究在長期均衡狀態(tài)下各經(jīng)濟(jì)與社會因素對碳排放的影響。其中, 各變量的數(shù)據(jù)期間為1978-2008年，各變量的計(jì)算方法為：
　　第t年的碳排放i�璽=c�璽×n����1t。這里c�璽表示第t年中國化石能源消耗產(chǎn)生的co��2排放量，其數(shù)據(jù)來源于cdiac；n����1t表示第t年中國城市道路交通能源消耗占中國總能耗的百分比，其數(shù)據(jù)來源于世界銀行
　　。由于到目前為止，中國城市道路交通所消耗的非化石能源數(shù)量相對極小，本文將城市道路交通的能源消耗量等同于化石能源消耗量，本文碳排放僅考慮城市道路交通部門因化石能源消耗產(chǎn)生的碳排放。
　　第t年的交通能源強(qiáng)度t�璽=f�璽×（1-n����2t）×n����1t÷v�璽。這里，f�璽表示第t年中國總能耗量，n����2t表示第t年中國化石能源消耗占總能耗的比例，v�璽表示第t年中國城市民用車輛數(shù)（由于數(shù)據(jù)資料的難以獲得，用民用車輛數(shù)代替城市道路車輛數(shù)），f�璽、n����2t和v�璽的各年數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2010》。
　　其它數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2010》
　　除了特別說明之外，gdp、人均gdp、城市居民消費(fèi)水平等均以1978年的不變價(jià)格計(jì)算。。
　　本文采用向量自回歸和向量誤差修正理論，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)考察各經(jīng)濟(jì)與社會因素對碳排放的影響機(jī)制，并對碳排放進(jìn)行預(yù)測。采用情景分析的方法，通過設(shè)定不同的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展情景，分析不同政策選擇對城市交通部門未來碳排放的影響。
　　本文采用的分析軟件為eviews6.0、spss17.0和matlab2009。為使行文簡便，后文中變量符號的下標(biāo)均省略不寫。
　　2 實(shí)證分析
　　2.1 數(shù)據(jù)處理
　　變量間的相關(guān)性。用spss17.0軟件計(jì)算各變量之間的pearson相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明，碳排放量與各變量之間都呈極強(qiáng)正線性相關(guān)。
　　變量間的因果關(guān)系。為防止出現(xiàn)偽相關(guān)問題，用eviews6.0軟件進(jìn)行g(shù)ranger因果關(guān)系檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明在5%的顯著性水平上，p、a、x、t都是i的granger原因。
　　由此可知，如下的函數(shù)關(guān)系式成立：
　　i=f(p, a, x, t)
　　2.2 彈性分析
　　本部分依據(jù)基本模型（2），對各變量之間的長期均衡關(guān)系進(jìn)行考察，為了避免出現(xiàn)偽回歸，應(yīng)用協(xié)整方法進(jìn)行分析。
　　利用eviews6.0軟件,采用單位根檢驗(yàn)法對變量i、a、p、t、x進(jìn)行1階和2階平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各變量并不都是1階單整，但在1%的顯著水平下，各變量都是2階單整變量。采用johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法，跡統(tǒng)計(jì)量與最大特征值統(tǒng)計(jì)量顯示，在5%的顯著性水平下，一階差分li、la、lt、lx、lp之間有一個協(xié)整關(guān)系，因此可以用eg兩步法建立相應(yīng)的協(xié)整方程［12］。
　　使用spss17.0軟件對自變量la、lt、lx、lp進(jìn)行共線性診斷，結(jié)果顯示自變量之間存在嚴(yán)重的共線性。為了解決變量之間共線性問題，用因子分析法提取兩個主成分z��1和z��2（z��1和z��2特征值的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到99.694%），代替原有4個指標(biāo)變量進(jìn)行回歸，得到：
　　�﹍i＾=0.824z��1+0.14z��2+10.032+u（3）
　　r2=0.995，調(diào)整的r2=0.995，f=2 951.211，方差分析概率值為0.000。因此，模型（3）整體擬合很好，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。對序列z��1和z��2以及模型（3）的殘差用eniews6.0進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的結(jié)果表明在1%的檢驗(yàn)水平下，序列z��1和z��2以及模型（3）的殘差是平穩(wěn)的，方程（3）是協(xié)整方程。
　　將主成分z��1和z��2以及標(biāo)準(zhǔn)自變量還原為原自變量得到如下協(xié)整方程：
　　li=0.734 1lt+0.928 8lp+0.675 6lx+0.441 8la-5.320 2+u（4）
　　從建模的各種檢驗(yàn)結(jié)果可知模型（4）的模擬能力十分強(qiáng)，模型中各自變量回歸系數(shù)均符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)，能夠比較客觀地反映碳排放與城市化率、人均gdp、交通能源強(qiáng)度、城市居民消費(fèi)水平之間的長期均衡關(guān)系。
　　由方程（4）可知，在長期均衡狀態(tài)下，各因素對碳排放的影響最為顯著的是城市化率，其次是交通能源強(qiáng)度，再次是城市居民消費(fèi)水平，最后為人均gdp。在長期均衡狀態(tài)下，城市化率每變動1%，其它因素不變時(shí)，碳排放量會同向變動0.928 8%；同樣地，交通能源強(qiáng)度、城市居民消費(fèi)水平、人均gdp分別變動1%，而其它因素不變時(shí)，碳排放量會分別同向變動0.734 1%、��0.675 6%、0.441 8%。
　　方程（4）表明，在長期均衡路徑上要減少碳排放量，著力點(diǎn)首先應(yīng)放在控制城市化的發(fā)展速度上，其次是降低交通能源強(qiáng)度，再就是降低城市居民消費(fèi)水平增長和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度。

轉(zhuǎn)貼于論文聯(lián)盟

　　盡管控制某一因素的增長速度可能顯著減少碳排放量，但這并不意味著碳排放量一定會減少，還要取決于其它因素對碳排放量所起的作用。城市道路交通碳減排的戰(zhàn)略制定或政策調(diào)整不能僅關(guān)注個別因素的靜態(tài)影響，還應(yīng)從動態(tài)的角度統(tǒng)籌考慮。
　　2.3 影響碳排放的機(jī)制
　　2.3.1 var模型
　　由前面對變量li、la、lt、lx、lp的有關(guān)檢驗(yàn)可知，可以建立有意義的var模型，因篇幅所限，下面僅列出var模型中l(wèi)i的方程：
　　li=-1.22la(-1)-0.573 1la(-2)+0.990 2li(-1)
　　+0.750 4li(-2)+2.469 5lp(-1)-��1.261 5lp(-2)
　　-0.557 1lt(-1)-0.605 7lt(-2)+0.742 7lx(-1)-0.414 3lx(-2)��+6.057 6+u�璱（5）
　　var模型估計(jì)結(jié)果的特征根都位于單位圓內(nèi)，因此模型是穩(wěn)定的。aic與sc都很小，滯后階數(shù)恰當(dāng)。方程的r2以及調(diào)整的r2都在0.996以上，另外，對var模型的滯后排除檢驗(yàn)結(jié)果表明，var模型里的每一個方程中，所有的第1階滯后內(nèi)生變量是聯(lián)合顯著的，而且var模型5個方程（另外4個方程未能列出）中，所有的第1階滯后內(nèi)生變量也是聯(lián)合顯著的。從建模的各種檢驗(yàn)結(jié)果可知，模型模擬能力非常強(qiáng)。
　　2.3.2 碳排放影響機(jī)制
　　通過var模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)來了解各因素的動態(tài)作用機(jī)制。由于本文主要分析各因素對碳排放量的作用機(jī)制，因此下面重點(diǎn)討論各因素對碳排放的作用機(jī)制。
　　圖1顯示了li對變量lx、lp、la、lt、li的沖擊的響應(yīng)，其橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)（單位：年），縱軸表示脈沖響應(yīng)函數(shù)值的大�。▎挝唬�%）。
　　城市化率與碳排放。圖1顯示，如果給城市化率一個
　　圖1 li對變量li、lp、lt、la、lx的一個cholesky標(biāo)準(zhǔn)差新息的響應(yīng)①
　　fig.1 response for li to cholesky s.d.innovations of li, lp, lt, la, lx
　　正向沖擊，將導(dǎo)致城市化率對碳排放量的彈性在隨后2年內(nèi)上升，接下來的2年有所下降，然后是逐年上升。因此，隨著城市化進(jìn)程的加快，碳排放也會快速上升。
　　交通能源強(qiáng)度與碳排放。從圖1可以看出，對來自lt的沖擊，li的響應(yīng)首先是逐漸減弱的，在第6年后趨于穩(wěn)定。這一結(jié)果的經(jīng)濟(jì)含義是，如果給交通能源強(qiáng)度增長率一個正向沖擊，會導(dǎo)致交通能源強(qiáng)度對碳排放量的彈性在隨后三年內(nèi)上升，但上升幅度是逐漸降低的，在第4年不升反降，隨后碳排放量的增長率有所上升并逐漸保持穩(wěn)定。因此，交通能源強(qiáng)度增長率的提高，其效果是使碳排放有較大的即時(shí)提高，但持續(xù)性較弱。降低交通能源強(qiáng)度的長期戰(zhàn)略的總體效果將使其對碳排放的彈性降低，使碳排放量增長速度得到抑制。
　　城市居民消費(fèi)水平與碳排放。圖1顯示，對來自lx的沖擊，li期初的響應(yīng)是正向增強(qiáng)的，以后逐漸減弱。這表明給城市居民消費(fèi)水平一個正向沖擊，將會導(dǎo)致開始兩年內(nèi)城市居民消費(fèi)水平對碳排放量的彈性上升，但從第2年開始，城市居民消費(fèi)水平對碳排放量的彈性將會逐年下降。作為使城市居民消費(fèi)水平增長率提高的政策調(diào)整，短期內(nèi)對碳排放量的增長率有較為明顯的提高，但長期內(nèi)使碳排放增長率提高的效果并不明顯。
　　人均gdp與碳排放。圖1顯示，對來自la的沖擊，li的響應(yīng)首先是負(fù)向逐漸增強(qiáng)，在第4期達(dá)到負(fù)向最大，然后負(fù)向減少。這一結(jié)果表明，如果給人均gdp一個正向沖擊，那么人均gdp對碳排放量的彈性在隨后各年逐年下降，這有利于保持較高的人均gdp增長率而不使碳排放增長率增加。
　　各變量的沖擊不僅對碳排放量會產(chǎn)生即期和后期的影響，而且不同沖擊的重要性也不一樣。下面通過方差分解的方法來分析各因素對碳排放量變動的貢獻(xiàn)大小。
　　圖2中，橫軸表示方差分解的時(shí)期數(shù)（單位：年），縱軸表示各變量對li變化的貢獻(xiàn)率。圖2顯示，除了碳排放自身外，交通能源強(qiáng)度對碳排放量的貢獻(xiàn)最大。此外，在前5期，城市居民消費(fèi)水平較大，第6期開始，城市化率的貢獻(xiàn)僅次于交通能源強(qiáng)度，人均gdp對碳排放的貢獻(xiàn)率總體來說較小。由此可知，短期內(nèi)，城市化率并不是導(dǎo)致碳排放增長的主要因素，但在長期將對碳排放產(chǎn)生最為重要的影響。因此，如何穩(wěn)步推進(jìn)城市化從而有利于中國城市道路交通碳減排戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，值得人們思考。交通能源強(qiáng)度雖然是碳排放的重要影響因素，但從長期來看沒有超過碳排放本身所起的作用，意味著在沒有外界沖擊的情況下，碳排放在長期內(nèi)將會按其自身規(guī)律發(fā)展，產(chǎn)生碳排放量增加的強(qiáng)化效應(yīng)，這說明選擇什么樣的宏觀政策將對中國城市道路碳減排起重要的作用。
　　2.3.3 各因素對碳排放的短期動態(tài)影響
　　根據(jù)前面的有關(guān)檢驗(yàn)可知，由var模型可以導(dǎo)出有意義的vec模型，在vec模型的5個方程中提取△li方程如下:
　　△li=0.947 5ecm����-1-0.824 1△li����-1+0.862 1△lp����-1+0.524 7△lt����-1-0.041 8△lx����-1��+0.710 3△la����-1+0.095 1+u(6)
　　碳排放的短期變動分為兩部分：一部分是由于短期滯后1期的各變量變動的影響；另一部分是由前一期碳排放偏離長期均衡關(guān)系（即ecm(-1)）的影響。
　　方程（6）右邊各變量的系數(shù)可以理解為相應(yīng)變量滯后1期的波動對當(dāng)期碳排放的彈性或者短期生態(tài)彈性。由方程（6）可知，各變量滯后1期的波動對當(dāng)期碳排放的正向影響大小依次為：城市化率、人均gdp、交通能源強(qiáng)度，而負(fù)向影響依次為碳排放、城市居民消費(fèi)水平。其中，城市化率滯后1期的波動對當(dāng)期碳排放的彈性為��0.861 2，即滯后1期的城市化率每增加1%，其它因素不變時(shí)，當(dāng)期碳排放量將增加86.21%。因此，前期通過施加降低城市化率增長速度的干預(yù)措施，有利于當(dāng)期碳排放量的下降，與長期均衡下降低城市化速度的效果相差不到7個百分點(diǎn)。

　　城市居民消費(fèi)水平滯后1期的波動對當(dāng)期碳排放的彈性為-0.041 8，說明前期通過政府干預(yù)，調(diào)整城市居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)而降低城市居民消費(fèi)水平將會提高當(dāng)期碳排放量，這與長期均衡下能明顯降低碳排放的效果不同。
　　人均gdp滯后1期的波動對當(dāng)期碳排放的彈性為��0.710 3，比起其長期均衡彈性0.441 8，人均gdp滯后1期對當(dāng)期碳排放極富彈性，前一期人均gdp增長率的提高，將極大地促使當(dāng)期碳排放量的上升。
　　交通能源強(qiáng)度滯后1期的波動對當(dāng)期碳排放的彈性為0.524 7，比長期均衡彈性小，說明前一期交通能源強(qiáng)度增長率的提高，將使當(dāng)期碳排放增長率上升，但低于長期均衡效果。
　　3 預(yù)測與情境分析
　　3.1 預(yù)測
　　以2005年的實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 根據(jù)模型（5），運(yùn)用matlab軟件編寫相應(yīng)的程序?qū)?006-2008年的中國城市道路交通碳排放量及其影響因素的值進(jìn)行模擬，并對2009-2030年的值進(jìn)行預(yù)測。由一切照常情景（bau）下預(yù)測的結(jié)果碳排放量預(yù)測值見圖3，其它因素的預(yù)測值未能詳細(xì)列出（僅在后文需要時(shí)用到），讀者可向作者索取�？芍�，如果繼續(xù)延續(xù)中國2008年以前的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展模式（bau情景），碳排放及其影響因素按其原有規(guī)律發(fā)展，那么，到2030年，中國城市道路交通碳排放量達(dá)到7.72億 t，是2008年的7.54倍，而且其增長趨勢十分強(qiáng)勁。顯然，這是不可持續(xù)的。下面根據(jù)前文的分析，對碳排放的各影響因素進(jìn)行設(shè)定，考察在外力干預(yù)下的中國城市道路交通碳排放變化情況。
　　3.2 情景分析
　　與文獻(xiàn)［6］類似，將情景設(shè)為節(jié)能、低碳、強(qiáng)化低碳三種。節(jié)能情景反映這樣一種保守的情景：當(dāng)前節(jié)能減排政策繼續(xù)實(shí)施，經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)步發(fā)展，，技術(shù)特別是城市交通技術(shù)進(jìn)步得到發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變受到重視，但無應(yīng)對氣候變化的特別政策措施。低碳情景反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的改變，技術(shù)進(jìn)步得到強(qiáng)化，但城市居民消費(fèi)增長保持在一定水平，代表了低碳發(fā)展的一種未來趨勢。強(qiáng)化低碳情景反映了以內(nèi)涵式的增長為主的發(fā)展方式，科技進(jìn)步進(jìn)一步強(qiáng)化，gdp增長較緩，代表了中國應(yīng)對氣候變化為全球碳減排所作出的貢獻(xiàn)。下面將考察時(shí)段分為2010-2015年、2016-2020年、2021-2030年、2031-2040年、2041-2050年五個區(qū)間。
　　人均gdp。根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，綜合已有的研究［6,13］，設(shè)定節(jié)能情形下各區(qū)間人均gdp的年均增長率分別為��7.84%、7.19%、6.95%、5.0%、3.67%。與文獻(xiàn)［14］類似，為使計(jì)算簡便，在此基礎(chǔ)上分別向下浮動1與1.5個百分點(diǎn)得到低碳與強(qiáng)化低碳情景下的人均gdp的年均增長率。
　　城市化率。一般認(rèn)為，城市化率在30%-70%之間尤其是在50%左右時(shí)增長率提高最快，因此，根據(jù)實(shí)證分析，并參考有關(guān)的研究［6,15-16］，設(shè)定節(jié)能情景下，2015年、2020年中國城市化率達(dá)到54.26%、61.33%，以后城市化率增速變慢，2030年、2040年、2050年分別達(dá)到70.07%、��74.09%、78.11%的水平。在此基礎(chǔ)上，向下浮動2.2個百分點(diǎn)作為低碳情景中相應(yīng)年份的城市化率，向下浮動4.6個百分點(diǎn)作為強(qiáng)化低碳情景中相應(yīng)年份的城市化率，由此得到各區(qū)間的城市化率年均增長率。
　　交通能源強(qiáng)度。1978-2008年的交通能源強(qiáng)度年均降低3%，根據(jù)bau下的預(yù)測結(jié)果，bau情形中2010-2015年的交通能源強(qiáng)度年均降低4.9%，2016-2020年的交通能源強(qiáng)度年均降低3.8%，結(jié)合前面的實(shí)證分析，設(shè)定節(jié)能情景下，各區(qū)間的交通能源強(qiáng)度年均下降率分別為5.9%、5.4%、4.9%、4.5%、4.0%。在此基礎(chǔ)上，分別向下浮動1與2個百分點(diǎn)作為低碳與強(qiáng)化低碳情景中相應(yīng)年份的交通能源強(qiáng)度年均下降率。
　　城市居民消費(fèi)水平。1978-2008年的城市居民消費(fèi)水平年均增長率為6.34%，根據(jù)bau下的預(yù)測結(jié)果，bau情景下2010-2020年的城市居民消費(fèi)水平年均增長率將為8.39%�？紤]到中國將在2020年基本實(shí)現(xiàn)工業(yè)化，2021年以后，中國進(jìn)入后工業(yè)化時(shí)期，投資率將下降，消費(fèi)率會不斷提高。因此，結(jié)合實(shí)證分析，設(shè)定節(jié)能情景下，各區(qū)間的城市居民消費(fèi)水平年均增長率分別為8%、��7.78%、8%、8.22%、8.44%，在此基礎(chǔ)上，2010-2015年向下浮動0.5個百分點(diǎn)作為低碳情景中相應(yīng)年份的城市居民消費(fèi)水平增長率，向下浮動0.7個百分點(diǎn)作為強(qiáng)化低碳情景中相應(yīng)年份的城市居民消費(fèi)水平增長率。
　　根據(jù)上面對各因素增長率的設(shè)定，以及協(xié)整模型（4），運(yùn)用matlab軟件編寫相應(yīng)的程序運(yùn)算，得到各情景中��2009-2050年各年的中國城市道路交通碳排放量（見圖3）。
　　圖3顯示， 2030年，節(jié)能、低碳、強(qiáng)化低碳情景下的中國城市交通碳排放量分別為3.596 2、2.587 7、1.867 8億t，分別比一切照常情景（bau）減少53.42%、66.48%、��75.8%。考慮到美國公路運(yùn)輸消費(fèi)的非化石能源比重很�。�17］，如果也將美國道路交通消耗的能源看作是化石能源，那么分別比美國2007年的城市道路交通少排放0.06、1.06、1.79億t以上的co��2。在2050年，節(jié)能、低碳、強(qiáng)化��
　　低碳情景下的中國城市交通碳排放量分別為9.015 8、4.812 6、2.787 1億t碳，強(qiáng)化低碳情景下的中國城市交通碳排放量大約相當(dāng)于美國1989年的碳排放量。
　　在bau、節(jié)能、低碳、強(qiáng)化低碳四種情景下，中國人均gdp達(dá)到1萬美元（2008年美元）以上的時(shí)間節(jié)點(diǎn)分別為2022、2024、2026、2028年。由圖3可知，其時(shí)的城市交通碳排放量分別為3.42、2.55、2.15、1.75億t。節(jié)能、低碳、強(qiáng)化低碳情景下2050年人均gdp將分別為3.646 4、��2.447 5、��2.002 4萬美元（2008年美元），達(dá)到世界中等發(fā)達(dá)國家水平，基本實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化目標(biāo)。

轉(zhuǎn)貼于論文聯(lián)盟 　　4 結(jié)論與啟示
　　本文以1978年以來的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用協(xié)整與var及vec方法分析了中國人均gdp、城市化率、城市居民消費(fèi)水平、交通能源強(qiáng)度及碳排放等變量之間的長期均衡關(guān)系和動態(tài)作用機(jī)制，并進(jìn)行模擬預(yù)測和碳排放情景分析。在沒有外界沖擊的情況下，碳排放將遵循自身的發(fā)展規(guī)律，中國經(jīng)濟(jì)社會無法可持續(xù)地發(fā)展；外界沖擊的強(qiáng)弱不同，中國道路交通碳排放水平差異很大�；�于本文的研究，可以得到如下結(jié)論與啟示：
　�。�1）技術(shù)進(jìn)步（以交通能源強(qiáng)度表征）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市化方面的多種因素共同作用的結(jié)果決定了中國城市道路交通碳排放持續(xù)增長的趨勢難以避免。一切照常情景（bau）下，2009-2030年的中國城市道路交通碳排放年均增長率達(dá)到10.63%；2010-2050年，節(jié)能、低碳、強(qiáng)化低碳情景下的中國城市道路交通碳排放量年均增長率分別減弱為為5.51%、3.96%、2.66%。在相當(dāng)長的時(shí)期里，中國城市道路交通碳排放量的拐點(diǎn)難以出現(xiàn)。
　　（2）不同的發(fā)展理念和政策與技術(shù)的組合，可以使城市道路交通碳排放發(fā)生重大變化。本文通過對城市化率、交通能源強(qiáng)度、城市居民消費(fèi)水平和人均gdp的增長幅度作不同的組合，強(qiáng)化低碳情景下的中國城市道路交通碳排放量年均增長率不到節(jié)能情形下的一半。
　�。�3）政府的主導(dǎo)，廣大居民的碳減排意識及其行動是城市道路交通碳減排的關(guān)鍵。城市化率、交通能源強(qiáng)度、城市居民消費(fèi)水平和人均gdp是影響城市道路交通碳排放的主要因素，靠市場本身的發(fā)展來轉(zhuǎn)變這些因素的發(fā)展方式從而達(dá)到碳減排，其過程漫長代價(jià)巨大，需要發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用，進(jìn)行積極干預(yù)和調(diào)整。從各因素對碳排放量變動的貢獻(xiàn)來看，中短期政策調(diào)整的重點(diǎn)應(yīng)放在交通能源強(qiáng)度對碳排放的影響上，長期戰(zhàn)略調(diào)整的重點(diǎn)應(yīng)放在城市化率和交通能源強(qiáng)度對碳排放量的影響上。
　　政府通過城鄉(xiāng)統(tǒng)籌穩(wěn)步推進(jìn)城市化，適當(dāng)控制城市化發(fā)展速度，城市化率每變動1%，就可以使城市道路交通碳排放同向變動0.928 8%。實(shí)施使城市化增長率降低的長期戰(zhàn)略，將使城市化率對城市交通碳排放的彈性下降，城市化率對碳排放量的提升作用得到有效抑制。
　　政府通過加大政策創(chuàng)新力度和推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，采取提高燃油經(jīng)濟(jì)性標(biāo)準(zhǔn)、開發(fā)車用替代燃料、融合協(xié)調(diào)城市土地利用與交通規(guī)劃、發(fā)展智能交通系統(tǒng)、引導(dǎo)私人汽車使用等等基于機(jī)動車、燃料、道路和出行需求的政策措施，可以有效降低城市道路交通車均化石能源消耗量（交通能源強(qiáng)度），交通能源強(qiáng)度每變動1%，城市道路交通碳排放會同向變動0.734 1%。
　　發(fā)展經(jīng)濟(jì)與城市道路交通碳減排并不矛盾，前文研究顯示，前一期人均gdp增長率的提高，將極大地促使當(dāng)期碳排放量的上升，但提高人均gdp的長期戰(zhàn)略的總體效果是使其對碳排放的彈性降低，有利于減少碳排放量。通過政府的主導(dǎo)作用，轉(zhuǎn)變粗放式的經(jīng)濟(jì)增長方式，強(qiáng)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)資源節(jié)約、環(huán)境友好，雖然人均gdp增長率會有所下降，但人均gdp每變動1%，城市道路交通碳排放會同向變動0.441 8%，并且在bau、節(jié)能、低碳、強(qiáng)化低碳四種情景下，中國人均gdp達(dá)到1萬美元（2008年美元）以上的時(shí)間節(jié)點(diǎn)最多相差不過6年，到2050年，都能基本實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化。
　　在城市居民消費(fèi)水平剛性增長的情況下，培育居民合理的消費(fèi)理念和低碳出行習(xí)慣，調(diào)整消費(fèi)結(jié)構(gòu)，降低交通消費(fèi)占消費(fèi)支出的比重，廣大居民都能將減少碳排放的意識轉(zhuǎn)化為行動，多走路、多騎自行車、多使用公交車，改善汽車駕駛習(xí)慣等等，將使城市道路交通碳排放量大大降低。轉(zhuǎn)貼于論文聯(lián)盟

  本文關(guān)鍵詞：中國城市化進(jìn)程中的城市道路交通碳排放研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：201193