基于RAM模型的交通运输碳排放及经济效率测度研究

发布时间：2020-09-29 19:57

　　随着气候变暖等环境问题的日益严重,“低碳经济”、“可持续发展”理念逐渐得到了国际社会的广泛认可。但对于中国而言,高能耗、高污染的粗放式经济发展模式同环境问题的矛盾逐渐凸显。交通运输行业作为国民经济的主要行业,是主要的碳排放来源之一。目前,单方面追求交通碳减排或者单方面保障交通经济快速发展,都与当前中国“绿色交通”与“稳步发展”的理念相驳。因而,需要对以往中国交通运输经济、碳排放效率及兼顾经济与碳排放的联合效率进行有效评价,把握其时空特征与内生影响。为此,本文基于中国30个省市区交通运输经济发展与碳排放数据,从效率视角,采用RAM模型测度中国交通运输经济效率、碳排放效率及联合效率,并采用KruskalWallis秩和检验、Wilcoxon Mann-Whitney检验、Page检验、地学统计方法、标准差和变异系数等方法或指标探讨中国交通运输三种效率的时间演变趋势、空间异质性或者空间聚集特性,并在此基础上利用非效率分解模型探究三种效率的内生影响,同时分析其经济—碳排放联合变动规律,具体得到结果如下:(1)根据分析及Page统计检验,中国交通运输经济效率、碳排放效率和联合效率大致可以分为两个阶段:(1)效率波动上升阶段(2006-2011年)。(2)效率相对稳定阶段(2012-2015)。(2)秩和检验结果表明,中国交通运输经济效率、碳排放效率和联合效率在空间上均存在着差异性,具体来说:(1)经济效率,2006-2015年东部与中部、西部和东北存在差异性;2012-2015年,中国交通运输经济效率呈现东部中部/西部、东北中部/西部的态势。(2)碳排放效率东部、中部、西部均与东北存在着差异性。(3)联合效率整体上呈现东部中部/西部东北的梯度分布特性。空间异质性分析表明,经济效率差异性呈现下降趋势;碳排放效率和联合效率呈现“U”型特征,但各地区变动规律不同。(3)地学统计分析显示,经济效率并未表现出空间聚集特性;而碳排放效率和联合效率呈现明显的空间聚集特性,且主要表现为“High-Low”和“High-High”聚集特性。(4)中国交通运输非效率主要来源于期望产出和能源消耗,且能源非效率均呈现东北中部西部东部的梯度分布特征。经济-碳排放效率联合状态分析对不同省市区进行了划分,并针对不同的联合状态提出了不同的建议措施。
【学位单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：X322;F512
【部分图文】：

技术路线图,技术路线,数系,分解模型

技术路线

碳排放,年平均值,效率,交通运输

a.2006-2005 年平均值 b.2006-2011 年平均值 c.2012-2015 年平均值图 3.8 中国交通运输联合效率 LISA 图表 3.14 表示的是根据中国交通运输 2006-2015、2006-2011 和 2012-2015 年 LISA 图整理的具体聚集情况，可以发现，交通运输碳排放效率和联合效率的聚集状况 2006-2011年到 2012-2015 年存在明显的变动，这在一定程度上验证了前文所描述的空间分布格局的变动。为准备指导交通运输碳减排政策的制定，本文以 2012-2015 年聚集情况为重点进行介绍说明。2012-2015 年碳排放效率“L-L”具体特性的省份包含黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、广西、贵州、湖南、江西等 8 省；“L-H”包含北京、山东、上海、福建、云南、湖北等 6 省；“H-L”包含河北、江苏、浙江、广东、宁夏、重庆等 6 省；“H-H”包含天津、河南、安徽、陕西、甘肃、青海、新疆、四川等 8 省，可以看出碳排放效率西北地区、华北地区、长江中下游地区普遍呈现高效率状态；东北地区、中南、华南部分地区呈现低效率状态；整体来说，西北、华北、长江中下游地区呈现高高聚集特性较为明显，东北地区明显曾现低低聚集态势，其他地区分布特征较为散乱。从碳排放效率提升的角度

碳排放,年平均值,效率

a.2006-2005 年平均值 b.2006-2011 年平均值 c.2012-2015 年平均值图 3.7 中国交通运输碳排放效率 LISA 图a.2006-2005 年平均值 b.2006-2011 年平均值 c.2012-2015 年平均值图 3.8 中国交通运输联合效率 LISA 图表 3.14 表示的是根据中国交通运输 2006-2015、2006-2011 和 2012-2015 年 LISA 图整理的具体聚集情况，可以发现，交通运输碳排放效率和联合效率的聚集状况 2006-2011年到 2012-2015 年存在明显的变动，这在一定程度上验证了前文所描述的空间分布格局

【参考文献】