我国交通运输业碳排放影响因素及预测研究

摘要

自工业革命以来，全球气候变暖问题日益严重，现有研究表明： 2CO 等温室气体排放量的大幅增加是导致全球气候变暖最主要的原因。因此，各国均开始制定切实可行的碳减排的政策措施。我国是世界上最大的发展中国家，亦是最大的能源消费国家，面临着诸多减排压力。交通运输业是我国经济发展的基础性服务行业，也是我国碳排放量增长最快的领域之一，由此凸显出交通运输业巨大的减排潜力，因而成为我国节能减排的重要方向。因此，本文从行业发展和能源消费的角度入手，对我国交通运输业碳排放的影响因素进行全面深入地研究，识别出主要影响因素，为我国制定符合环境要求和自身发展的减排目标和措施奠定了重要的理论基础。 本文以我国交通运输业碳排放为研究对象，运用IPCC的碳排放系数法，测算出2000-2015年我国交通运输业的碳排放量。基于测算结果的分析，引入人口规模、人均 GDP、交通运输业增加值、交通运输强度、交通能源强度和交通能源结构等6个因素，研究了我国交通运输业碳排放影响因素的时间序列及空间分布特征，并对2016-2030年我国交通运输业碳排放量进行了预测。本文主要研究内容如下： （1）基于测算出的我国交通运输业的碳排放量，从碳排放的自身特征和外部关系对其进行定量地分析。研究表明，我国交通运输业碳排放量及人均碳排放量均呈明显的增长趋势；碳排放的能源消费仍以石油制品为主，能源结构有着较大的优化空间；我国交通运输业碳排放高度依赖于行业经济增长，脱钩状态较差。 （2）根据已有文献资料的分析，筛选出影响交通碳排放的主要因素，以构建拓展的STIRPAT 模型，得到各个因素影响程度由大到小的排序：人口规模、交通能源结构、交通运输强度、交通能源强度、交通运输业增加值和人均GDP。同时，运用LMDI分析各个主要影响因素在2000-2015年间的贡献情况，其累积贡献值的大小排序结果为人均GDP、交通运输强度、交通能源强度、产业结构、人口规模和交通能源结构。 （3）我国资源分布、经济发展等各方面均不均衡，因此本文引入空间概念，对交通运输业碳排放及其影响因素进行了分析。首先，运用Moran's I指数分析了我国交通运输业碳排放量的空间自相关程度，结果得出：在省域层面上，交通运输业碳排放量存在显著的空间自相关性。随后，基于GWR模型，对我国省域交通运输业碳排放影响因素的空间差异性进行了定量地分析。研究得到，各个影响因素对我国省域交通运输业碳排放的影响程度由大到小分别为人均 GDP、人口规模、交通运输强度、交通能源强度和产业结构。 （4）根据所给的影响因素，运用 GM(1,1)模型对我国交通运输业碳排放单个影响因素进行预测，基于该预测结果，运用BP神经网络得到2016-2030年我国交通运输业碳排放量的未来发展趋势。研究结果表明，我国交通运输业碳排放量在未来15年内逐年递增，到2030年，我国交通运输业碳排放量将达到24002万吨；交通运输业碳排放量的增速已有所减缓，但仍需制定更多切实可行的政策措施以减少交通运输业碳排放量。 （5）在上述研究的基础上，结合我国交通运输业发展现状，从交通运输业碳排放的影响因素的角度出发，提出相应的政策建议。

目录

第一个书签之前