碳帕尔玛比值的构建与应用研究
发布时间：2022-01-24 09:57
应对全球气候变化的严峻形势要求各国在公平原则下加快减排进程,因此,研究碳公平具有较为重要的意义。本文从人际层面构建和应用碳帕尔玛比值尝试度量碳公平,主要研究内容包括:（1）在文献调研基础上,提出碳帕尔玛比值的定义和构建方法;（2）计算中国等全球各国碳帕尔玛比值,分析和比较各国人际碳公平程度及其差异;（3）计算全球碳帕尔玛比值,分析全球个体间碳排放的不公平程度;（4）考虑碳帕尔玛比值计算的敏感性。研究结果表明:（1）2014年中国碳帕尔玛比值为2.02,人与人之间排放分配存在较大不平衡,应当制定精准的政策引导不同层次群体施行减排;（2）附件一国家人际碳排放公平程度整体优于非附件一国家,但基于其更高的排放总量,应认清历史责任进行系统减排。发展中国家碳帕尔玛比值相对较高,应积极行动促进本国收入和碳排放公平程度改善;（3）2014年全球碳帕尔玛比值高达7.98,超过了当前任何国家内部的碳帕尔玛比值。当抛开地域限制重新定义公平时,全球整体的碳不公平程度将更为严重;（4）敏感性分析发现,碳帕尔玛比值对收入拟合函数不敏感,但对排放-收入弹性的选择较为敏感。考虑全温室气体的帕尔玛比值低于考虑CO2的计...
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究框架图
(a)概率密度 (b)累积分布(a) Probability density (b) Cumulative distribution图 2.2 伽马函数示例图Fig. 2.2 Schematic diagram of Gamma function对于某个特定国家，我们用两个伽马概率密度函数之和来拟合其收入概率密度函数，假设其函数形式为式（2-5），其中，x 表示名义收入随机变量，其单位为人均收入（人均 GDP），r1，a1，b1，a2，b2 为待拟合的参量。用 p 表示最低收入群体所对应的人口占比，H(p)表示该部分群体的收入占比，则 p 和 H(p)可以分别表示为式(2-6)和(2-7)。 ( ) = 1 ( , 1, 1) 2 ( , 2, 2) 且 r2=1-r1 (2-5) = ( ) = 1 ( , 1, 1) 2 ( , 2, 2) (2-6) ( ) = ( ( )) = ∫ ( ) 0
第 3 章 各国碳帕尔玛比值分析基于上一章提出的碳帕尔玛比值定义及其构建方法，本章分析和比较全球各国当前的碳帕尔玛比值，包括：全球碳排放现状介绍；中国碳帕尔玛比值；各国碳帕尔玛比值；碳帕尔玛比值与碳基尼系数的比较。3.1 全球碳排放现状2014 年，碳排放量最大的国家为中国（9377 MtCO2），排放量最少的国家为瓦努阿图（0.1MtCO2）。非附件一国家人口占全球（指本文考虑的 135 个国家加总）80%，而碳排放仅占全球 55%。该年份全球人均碳排放分布如图 3.1 所示（图中空白在本文考虑的 135 个国家之外），人均碳排放最高值出现在卢森堡（18.8tCO2），而最低值出现在布隆迪共和国（0.02tCO2）。附件一国家的人均碳排放约为非附件一国家的 3 倍。从该图可以看出，全球人均碳排放在各个国家间存在着极大不平衡。
【参考文献】：
期刊论文
[1]2℃和1.5℃目标下全球碳预算及排放路径[J]. 崔学勤,王克,傅莎,邹骥. 中国环境科学. 2017(11)
[2]基于伽马模型的中等收入定位与人口度量模型研究[J]. 徐思军,张晓敏,商金耀,王立洪. 宁波大学学报(理工版). 2015(03)
[3]衡量收入分配不平等的新指标:帕尔玛比值[J]. 胡琳琳,高宇宁. 现代国企研究. 2014(12)
[4]碳排放不公平性研究综述[J]. 陆淼菁,陈红敏. 资源科学. 2013(08)
[5]收入不平等的度量指标及其应用[J]. 杨国涛,黑亚青,周慧洁,葛志军. 宁夏大学学报(自然科学版). 2013(03)
[6]北京市家庭生活用能碳排放分配格局及对策[J]. 刘长松. 郑州航空工业管理学院学报. 2011(06)
[7]北京市居民家庭日常出行碳排放的量化分布与影响因素[J]. 肖作鹏,柴彦威,刘志林. 城市发展研究. 2011(09)
[8]碳公平的测度:基于人均历史累计排放的碳基尼系数[J]. 滕飞,何建坤,潘勋章,张弛. 气候变化研究进展. 2010(06)
[9]中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究——基于省域面板数据[J]. 许广月,宋德勇. 中国工业经济. 2010(05)
[10]经济增长与环境的关系——基于对CO2环境库兹涅茨曲线的实证研究[J]. 韩玉军,陆旸. 经济理论与经济管理. 2009(03)
硕士论文
[1]收入差距测度方法研究及对我国居民收入差距的衡量[D]. 李瑞.山东大学 2009
[2]“京都时代”中国二氧化碳排放控制研究[D]. 施楠.中国石油大学 2007
本文编号：3606367
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究框架图
(a)概率密度 (b)累积分布(a) Probability density (b) Cumulative distribution图 2.2 伽马函数示例图Fig. 2.2 Schematic diagram of Gamma function对于某个特定国家，我们用两个伽马概率密度函数之和来拟合其收入概率密度函数，假设其函数形式为式（2-5），其中，x 表示名义收入随机变量，其单位为人均收入（人均 GDP），r1，a1，b1，a2，b2 为待拟合的参量。用 p 表示最低收入群体所对应的人口占比，H(p)表示该部分群体的收入占比，则 p 和 H(p)可以分别表示为式(2-6)和(2-7)。 ( ) = 1 ( , 1, 1) 2 ( , 2, 2) 且 r2=1-r1 (2-5) = ( ) = 1 ( , 1, 1) 2 ( , 2, 2) (2-6) ( ) = ( ( )) = ∫ ( ) 0
第 3 章 各国碳帕尔玛比值分析基于上一章提出的碳帕尔玛比值定义及其构建方法，本章分析和比较全球各国当前的碳帕尔玛比值，包括：全球碳排放现状介绍；中国碳帕尔玛比值；各国碳帕尔玛比值；碳帕尔玛比值与碳基尼系数的比较。3.1 全球碳排放现状2014 年，碳排放量最大的国家为中国（9377 MtCO2），排放量最少的国家为瓦努阿图（0.1MtCO2）。非附件一国家人口占全球（指本文考虑的 135 个国家加总）80%，而碳排放仅占全球 55%。该年份全球人均碳排放分布如图 3.1 所示（图中空白在本文考虑的 135 个国家之外），人均碳排放最高值出现在卢森堡（18.8tCO2），而最低值出现在布隆迪共和国（0.02tCO2）。附件一国家的人均碳排放约为非附件一国家的 3 倍。从该图可以看出，全球人均碳排放在各个国家间存在着极大不平衡。
【参考文献】：
期刊论文
[1]2℃和1.5℃目标下全球碳预算及排放路径[J]. 崔学勤,王克,傅莎,邹骥. 中国环境科学. 2017(11)
[2]基于伽马模型的中等收入定位与人口度量模型研究[J]. 徐思军,张晓敏,商金耀,王立洪. 宁波大学学报(理工版). 2015(03)
[3]衡量收入分配不平等的新指标:帕尔玛比值[J]. 胡琳琳,高宇宁. 现代国企研究. 2014(12)
[4]碳排放不公平性研究综述[J]. 陆淼菁,陈红敏. 资源科学. 2013(08)
[5]收入不平等的度量指标及其应用[J]. 杨国涛,黑亚青,周慧洁,葛志军. 宁夏大学学报(自然科学版). 2013(03)
[6]北京市家庭生活用能碳排放分配格局及对策[J]. 刘长松. 郑州航空工业管理学院学报. 2011(06)
[7]北京市居民家庭日常出行碳排放的量化分布与影响因素[J]. 肖作鹏,柴彦威,刘志林. 城市发展研究. 2011(09)
[8]碳公平的测度:基于人均历史累计排放的碳基尼系数[J]. 滕飞,何建坤,潘勋章,张弛. 气候变化研究进展. 2010(06)
[9]中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究——基于省域面板数据[J]. 许广月,宋德勇. 中国工业经济. 2010(05)
[10]经济增长与环境的关系——基于对CO2环境库兹涅茨曲线的实证研究[J]. 韩玉军,陆旸. 经济理论与经济管理. 2009(03)
硕士论文
[1]收入差距测度方法研究及对我国居民收入差距的衡量[D]. 李瑞.山东大学 2009
[2]“京都时代”中国二氧化碳排放控制研究[D]. 施楠.中国石油大学 2007
本文编号：3606367
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