上海市通勤高碳排放群体特征分析与减排策略讨论
发布时间:2017-09-04 07:33
本文关键词:上海市通勤高碳排放群体特征分析与减排策略讨论
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【摘要】:减排己成为全球共识,作为负责任的大国,中国提出了2020年单位GDP碳排放比2005年减少40%-45%的目标。但要真正实现这一目标,我国依然面临着严峻且紧迫的任务。依据发达国家的经验,碳排放的主要来源因所处的社会阶段不同而呈现出差异,随着产业结构的调整,生产领域碳减排的潜力将日趋有限;而与此同时随着居民生活方式的改善和消费水平的提高,生活消费领域的碳排放会不断上升;虽然技术的进步为碳减排作出了重大的贡献,但随之而来的反弹效应可能导致更多的消费和生活需求,甚至抵消生产技术领域中来之不易的减排成果,成为将来碳排放的重要来源。而在生活碳排放来源中,个人的交通出行是尤其值得关注的领域,随着近年来居民出行需求的扩大和私家车的兴起,由交通出行带来的碳排放持续上涨,因此很有必要对居民的出行碳排放问题进行深入研究。在碳排放领域还存在“二八现象”,即大量的排放(80%)可能仅由少部分社会成员制造(20%)。这一现象表明社会中存在着“高排放”群体。而这类群体的行为习惯也可能被社会其他群体效仿,对未来的碳排放影响巨大。考虑到我国正在经历的转型发展时期和庞大的人口规模,以及不同阶层的人口在生活方式、消费模式上的巨大差异,有理由相信,在我国的碳排放问题上,“二八现象”可能更甚于发达国家。这意味着“富裕的少数人”将对我国未来的碳排放影响巨大。但目前无论是理论研究还是管理实践,对于这个群体的影响和特征还鲜有涉及。因此,在碳减排问题上,关注不同群体的差异性较仅提出“人均”碳排放有更强的现实针对性和政策意义。研究这一群体对其他社会成员生活样式选择的示范作用,分析其对全社会碳排放的牵引作用等有助于政府主管部门更准确地估计消费领域碳排放的现状、发展趋势及减排潜力之所在。本文基于2013年“上海居民生活碳消费状况调查”中的交通出行数据,测算并深入分析了上海市常住居民的日通勤碳排放量及分布情况。结果显示,上海市常住居民人均通勤碳排放量为1213.9g/日,个体间差异巨大,20%的通勤群体碳排放量占总通勤碳排放的80.6%。本文又结合欧盟与日本等发达国家与上海市的实际交通碳排放情况,将人均通勤碳排放量3000g/日及以上的个人定义为显著高碳排放者,而将碳排放量目前低于3000g/日,但选择高碳出行方式的个人定义为潜在高碳排放者。通过有序多分类logistic回归分析发现,有私家车是最主要的直接影响因素;而在相关影响因素中,收入水平高,受教育程度高是两类高排放群体的共同特征。除此,男性、年轻人、岗位层次高是通勤显著高碳群体的特征,而户主身份、有未成年孩子、中年人则是潜在高排放群体的特征。综合分析认为其背后的动机可能分别是工作需求和家庭需求。考虑到不同的区位条件、不同居民的自身特征,本文又提出两方面的低碳策略:在私家车出行行为转变方面,通过群体细分得到了对私家车依赖程度不同的三类人群,分别是高度依赖型、工作需求型和休闲旅游型,讨论了不同人群的减排潜力,并提出了有针对性的减排建议;在城市交通运输服务的提升方面,既要加快提供优质的公共交通服务,也要积极开拓新的交通工具和出行方式,同时班车制度的普及和优化是对居民低碳通勤的有益补充,尤其能在远郊区有较强的发挥潜力。除此以外,结合本次研究中对于出行意愿和认知的结果,提出了对宣传领域、城市发展宏观上的建议,提出了一些以往可能容易忽视的误区,比如在对低碳环保宣传时要落实到具体的行为和操作方法,而在道路建设上要重点关注公共交通的发展,同时保护好自行车或是小型机动车道。
【关键词】:通勤 高碳排放群体 有序多分类回归 减排策略
【学位授予单位】:复旦大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F572.88;X321
【目录】:
- 摘要3-5
- Abstract5-7
- 第一章 引言7-15
- 1.1 研究背景7-10
- 1.2 问题的提出10
- 1.3 研究思路和方法10-12
- 1.4 内容安排12-15
- 第二章 文献综述15-25
- 2.1 有关通勤的研究现状15-16
- 2.2 交通碳排放的测算方法16-17
- 2.3 交通出行方式的影响因素研究17-20
- 2.4 出行高碳排放群体的识别和分类方法20-22
- 2.5 针对个人出行碳减排的现有政策22-23
- 2.6 文献述评23-25
- 第三章 上海市通勤高碳排放群体识别与特征分析25-45
- 3.1 调研抽样设计25-28
- 3.2 研究方法28-32
- 3.3 居民通勤与碳排放描述分析32-36
- 3.4 出行高碳排放群体识别与特征分析36-43
- 3.5 本章小结43-45
- 第四章 居民出行的减排策略——基于通勤高碳群体特征的拓展讨论45-56
- 4.1 私家车出行行为的转变45-51
- 4.2 城市交通运输服务升级51-55
- 4.3 其他相关建议55-56
- 第五章 总结与展望56-59
- 5.1 主要观点与结论56-57
- 5.2 本文的创新点57
- 5.3 不足与展望57-59
- 主要参考文献59-65
- 附录65-70
- 攻读学位期间发表的学术论文70-71
- 致谢71-72
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 宋杰鲲;;基于LMDI的山东省能源消费碳排放因素分解[J];资源科学;2012年01期
,本文编号:790191
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