城市居民低碳出行的影响因素及引导策略研究

发布时间：2020-07-19 06:03

【摘要】：随着我国城市化进程的推进和城市规模的不断扩张，过去的城市交通体系越来越难以适应大城市的快速发展和居民不同层次的出行需求，城市交通与能源、环境之间的矛盾日益严峻，城市的可持续发展进程受到严重影响。居民作为交通活动的实施主体，其出行行为影响着城市交通结构的构成，是造成交通碳排放变化的最主要因素。在此背景下，有必要就居民交通出行和相关行为对交通碳排放造成的影响进行研究，并探讨如何在最大程度满足社会经济发展和人民生活质量提高所必需的交通条件前提下，引导城市居民选择低碳化出行方式，解决城市居民出行以及与之相关的能源环境问题，以实现城市交通的可持续发展。本文在借鉴国内外相关研究的基础上，以居民低碳行为为研究视角，探讨城市居民低碳出行的影响因素，并研究如何从政策上鼓励和引导城市居民选择低碳出行方式，使其从传统燃油汽车依赖型消费转向节能环保型新能源汽车的使用上，从而实现减少城市交通碳排放的目标。本文综合运用低碳经济、可持续消费、计划行为理论、系统动力学等相关理论和方法开展研究，主要研究内容与创新性工作总结如下：首先，应用非集计理论及效用理论，构建了城市居民交通出行方式选择模型，揭示了居民出行选择行为的影响因素和决策机理。具体地，论文基于多项Logit模型提出了城市居民出行方式选择模型，并利用陈述偏好调查法获得的北京市居民出行偏好调查数据对北京市居民出行方式选择影响因素进行了实证分析，结论对了解城市居民的出行特征提供了有力的数据支持，对居民交通出行选择行为进行了科学的解释，对制定交通需求管理措施具有重要参考价值。其次，论文提出了改进的居民出行交通碳排放量核算方法，在此基础上，运用因素分解方法，构建了我国城市居民出行碳排放的因素分解模型，系统分析了社会经济、能源要素、居民行为等因素对居民出行交通碳排放的影响作用。具体地，论文对现有关于居民出行交通碳排放的核算方法进行了总结和改进，提出了基于不同交通工具逐年变动的排放系数和年行驶里程的，使交通碳排放核算更易实现，且更契合现实状况。同时，运用因素分解模型以及北京、上海市的调查统计数据实证分析了人口、经济发展水平、居民出行行为和交通工具排放效率等因素对两市居民出行碳排放增加的影响作用。结果表明，收入是促使居民日常出行二氧化碳排放增加的最主要因素，交通工具使用次数和人口因素也起到了促进作用；居民出行强度和居民出行结构因素起抑制作用。再次，以可持续消费为理论背景，运用因子分析法和结构方程模型，构建了影响我国城市居民新能源汽车购买意愿的结构方程模型，揭示了当前政策背景下居民对新能源汽车的偏好情况和购买意愿的影响因素。结果显示，居民对新能源汽车的购买意愿会受到行为态度、感知到的行为控制、政策因素和绿色消费观的影响。其中，政策因素对居民购买新能源汽车的影响作为较弱，现有政策并未达到预期效果。第四，运用系统动力学理论，对居民出行交通系统进行分析和预测，构建了城市居民低碳出行交通系统动力学模型，通过仿真模拟，揭示了不同政策调控下城市居民出行交通碳排放的动态演化规律。具体地，论文利用北京市的历史数据对未来发展趋势进行了模拟，在此基础上，通过改变政策变量的取值，对交通需求管理政策、公共交通优先发展政策和提高城市交通供给能力等政策的实施效果进行了模拟仿真。结果表明：实施交通需求管理政策、公共交通优先发展政策、提高城市交通供给能力等政策均会对城市居民出行交通碳排放产生影响，综合实施所有政策可使交通碳排放大幅降低。
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X24;F572

【参考文献】