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上海市交通碳排放量與城市發(fā)展的關(guān)系研究*

2016-03-13 02:25:26南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院江蘇南京211188江蘇省交通節(jié)能減排工程技術(shù)研究中心江蘇南京211188
環(huán)境污染與防治 2016年1期
關(guān)鍵詞:研究發(fā)展

陳 靜(1.南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 211188;2.江蘇省交通節(jié)能減排工程技術(shù)研究中心,江蘇 南京 211188)

當(dāng)前,全球氣候變化已嚴(yán)重威脅到人類社會的可持續(xù)發(fā)展,應(yīng)對氣候變化已成為全球共同面臨的重大挑戰(zhàn)。二氧化碳是氣候變化的最重要影響因素[1]。目前,全球交通運(yùn)輸領(lǐng)域的石油消耗量約占石油總消耗量的1/2,其二氧化碳排放量約占總排放量的1/4[2]。國內(nèi)外學(xué)者對交通運(yùn)輸領(lǐng)域的碳排放問題進(jìn)行了相關(guān)研究。徐雅楠等[3]對1995—2008年我國交通碳排放量進(jìn)行了測算,并應(yīng)用STIRPAT模型進(jìn)行因素分析。吳開亞等[4]45-51基于政府間氣候變化專門委員會(IPCC)清單指南,研究了近年來上海市交通碳排放量的變化趨勢,并采用對數(shù)平均迪氏分解(LMDI)法對碳排放量的變化進(jìn)行分解。蘇濤永等[5]研究了北京市、天津市、上海市、重慶市等地交通碳排放量的影響因素。張?zhí)招耓6]3-9研究了城市發(fā)展要素與城市交通碳排放量之間的長期均衡關(guān)系與動態(tài)作用機(jī)制,并對我國城市交通碳排放量進(jìn)行了預(yù)測和情景分析。

近年來,上海市的交通需求量逐年增長,導(dǎo)致交通能源消費(fèi)量和碳排放量不斷增加。在我國推動低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀背景下,上海市的交通發(fā)展也亟待向低碳轉(zhuǎn)型[4]46。本研究探討了1998—2012年上海市城市發(fā)展與交通碳排放量之間的關(guān)系,并對上海市交通碳排放量進(jìn)行了預(yù)測與情景分析,以期為構(gòu)建上海市的低碳交通體系,實(shí)現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)。

1 城市發(fā)展水平指標(biāo)選取

本研究選取人均GDP、人均消費(fèi)支出和城市化率作為指標(biāo),擬從經(jīng)濟(jì)增長、居民生活水平和城市化3個(gè)方面考察上海市的城市發(fā)展水平。人均GDP代表城市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模,可反映城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;人均消費(fèi)支出可衡量城市生活水平;城市化率可衡量城市化發(fā)展程度。選取1998—2012年進(jìn)行研究,數(shù)據(jù)來源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》,具體見表1。

表1 1998—2012年上海市城市發(fā)展指標(biāo)Table 1 The urban development indicators of Shanghai during 1998-2012

2 交通碳排放量的測算與模型構(gòu)建

2.1 交通碳排放量的測算

交通碳排放量的測算可采用自下而上或自上而下的方法[7]。本研究采用自上而下的方法,根據(jù)國家或區(qū)域范圍內(nèi)交通行業(yè)的能源消費(fèi)數(shù)據(jù),以及各種能源的碳排放系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。其表達(dá)式為:

(1)

式中:y為交通行業(yè)能源消費(fèi)引起的碳排放量,萬t;Ai為第i類能源的終端消費(fèi)量,萬t;Fi為第i類能源折算成標(biāo)準(zhǔn)煤的參考系數(shù);Ki為第i類能源的碳排放系數(shù),該值根據(jù)文獻(xiàn)[8]及其他相關(guān)研究確定。

根據(jù)《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《上海工業(yè)交通能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,應(yīng)用式(1)計(jì)算得到1998—2012年上海市交通碳排放量,結(jié)果見圖1。由圖1可知,1998—2012年上海市交通碳排放量基本呈現(xiàn)逐年增加趨勢,年均增長率為9.99%,高于全國平均增長水平(5.4%)[9]。其中,2008—2009年交通碳排放量呈現(xiàn)下降趨勢,下降率為8.57%。

2.2 交通碳排放量的影響因素分析模型

1970年初,EHRLICH等[10]提出以IPAT模型來分析人類活動對環(huán)境的影響,隨后該模型又被進(jìn)一步擴(kuò)展為STIRPAT模型[11]。在實(shí)際應(yīng)用中,可根據(jù)需要在STIRPAT模型中增加其他控制因素[12]。本研究以交通碳排放量為因變量,人均GDP、人均消費(fèi)支出、城市化率等指標(biāo)為自變量,建立上海市交通碳排放量影響因素分析模型,并將模型修正為:

(2)

將式(2)兩邊取自然對數(shù)后得到:

lny=α×lnx1+β×lnx2+γ×lnx3+u

(3)

式中:a為修正系數(shù);x1為人均GDP,元;x2為人均消費(fèi)支出,元;x3為城市化率,%;α、β、γ分別為長期均衡狀態(tài)下人均GDP、人均消費(fèi)支出、城市化率對交通碳排放量影響的彈性系數(shù);e為自然對數(shù)的底數(shù);u為lna+1。

3 交通碳排放量與城市發(fā)展的關(guān)系實(shí)證

3.1 相關(guān)性分析

選取1998—2012年的數(shù)據(jù)對上海市交通碳排放量與城市發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了研究。采用SPSS軟件計(jì)算變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。上海市交通碳排放量與人均GDP、人均消費(fèi)支出、城市化率的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.976、0.938、0.990,相關(guān)關(guān)系顯著(顯著水平為1%)。

圖1 1998—2012年上海市交通碳排放量的變化Fig.1 Transportation carbon emissions of Shanghai during 1998-2012

3.2 平穩(wěn)性分析

本研究采用協(xié)整檢驗(yàn)考察上海市交通碳排放量與城市發(fā)展之間的長期關(guān)系。采用ADF檢驗(yàn)法檢驗(yàn)變量序列的平穩(wěn)性。分別對交通碳排放量、人均GDP、人均消費(fèi)支出和城市化率序列進(jìn)行差分,得到二階差分變量2y、2x1、2x2、2x3(見表2)。從表2可知,交通碳排放量、人均GDP 、人均消費(fèi)支出和城市化率序列均為二階單整平穩(wěn)。

表2 變量序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 ADF test results of variable sequences

3.3 協(xié)整性分析

因?yàn)樯虾J薪煌ㄌ寂欧帕俊⑷司鵊DP、人均消費(fèi)支出和城市化率序列均為二階單整平穩(wěn),可進(jìn)一步檢驗(yàn)其協(xié)整性。采用AEG協(xié)整檢驗(yàn)法,通過最小二乘法(OLS)模型進(jìn)行回歸分析,得到的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整方程為:

lny1=0.388 9lnx1+0.176 8lnx2+0.406 3lnx3+6.592 9

(4)

對式(4)的殘差序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),結(jié)果表明,ADF檢驗(yàn)值為-3.083 5,小于5%顯著水平(-2.006 3),說明式(4)的殘差序列是平穩(wěn)的,且方程回歸有效。因而,上海市交通碳排放量和城市發(fā)展之間存在協(xié)整關(guān)系。

由式(4)可知,對交通碳排放量影響最明顯的是城市化率,其次是人均GDP,再次是人均消費(fèi)支出,可見城市化是導(dǎo)致上海市交通碳排放量增長的主要原因。人均消費(fèi)支出對交通碳排放量影響的彈性系數(shù)為0.176 8,說明居民消費(fèi)水平對上海市交通碳排放量增長具有一定的影響。有研究指出,法國、英國和日本等發(fā)達(dá)國家的小型汽車保有量增長基本與居民收入增長水平一致[13]。

4 交通碳排放量預(yù)測與情景分析

4.1 預(yù) 測

本研究采用灰色系統(tǒng)理論[14]預(yù)測上海市交通碳排放量。經(jīng)預(yù)測得知,到2020年,上海市的交通碳排放量將達(dá)2 842.501萬t,是2012年的2.19倍,且增長趨勢持續(xù)顯著;到2050年,交通碳排放量將達(dá)到46 599.240萬t,是2012年的35.92倍。為了有效控制上海市交通碳排放量,需要對碳排放的各影響因素進(jìn)行假定,考察在不同情景下交通碳排放量的變化。

4.2 情景分析

根據(jù)文獻(xiàn)[6]、[15],將情景設(shè)為低碳、強(qiáng)化低碳2種。低碳情景反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型情景,此情景下技術(shù)創(chuàng)新占主導(dǎo)地位,但城市居民消費(fèi)水平增長保持在一定水平。強(qiáng)化低碳情景下生態(tài)創(chuàng)新占主導(dǎo)地位,GDP增長減緩,代表了我國應(yīng)對氣候變化為全球碳減排做積極貢獻(xiàn)的情景[6]7-8。

預(yù)測時(shí)段設(shè)定為2016—2020、2021—2030、2031—2040、2041—2050年。表3列出了人均GDP、人均消費(fèi)支出、城市化率在以上4個(gè)時(shí)段的假定增長率(根據(jù)全國平均增長率設(shè)置)。

采用式(4),并結(jié)合Matlab軟件進(jìn)行運(yùn)算,得到各情景下2016—2050年上海市交通碳排放量,結(jié)果見圖2。如圖2所示,正常、低碳和強(qiáng)化低碳情景下,2050年上海市交通碳排放量分別為46 599.24萬、28 196.70萬、9 575.47萬t。可見,通過轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,有望科學(xué)合理地減少交通碳排放量。

圖2 不同情景下2016—2050年上海市交通碳排放量Fig.2 Transportation carbon emissions of Shanghai under different scenarios during 2016-2050

表3 不同情景下的假定增長率Table 3 Assumed growth ratios under different scenarios %

5 結(jié) 論

(1) 上海市交通碳排放量與人均GDP、人均消費(fèi)支出、城市化率均呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果表明,上海市交通碳排放量與人均GDP、人均消費(fèi)支出、城市化率均存在協(xié)整關(guān)系。對交通碳排放影響最為顯著的是城市化率,其次是人均GDP,再次是人均消費(fèi)支出。

(2) 在正常、低碳、強(qiáng)化低碳情景下,2050年上海市交通碳排放量分別為46 599.24萬、28 196.70萬、9 575.47萬t。通過轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,有望科學(xué)合理地實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸行業(yè)碳減排。

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