居住自选择视角下的广州出行碳排放影响机理

国内外已有不少研究从国家、城市和社区层面探讨了交通出行碳排放的影响因素,然而,很少研究考虑到居住自选择的影响。若忽略该影响,将很可能会错误地估计建成环境的作用,以至于相关规划与政策制定有所偏离。中国城市是否与西方国家一样也具有居住自选择效应?在考虑了居住自选择后,建成环境是否对出行碳排放具有显著的影响,如何产生影响?为了回答以上科学问题,基于2015年广州15个社区1239份问卷数据和出行O-D点智能查询系统（TIQS）的开发与应用,对居民出行碳排放进行了测度,并通过构建结构方程模型（SEM）探究了不同类型出行碳排放的影响机理。研究发现：中国城市同样存在居住自选择效应,转变居民出行方式选择偏好有利于减少出行碳排放。在控制居住自选择效应后,建成环境仍然对居民出行碳排放产生显著的影响。这些影响有的属于直接影响,有的则是通过影响其他中介变量,例如小汽车拥有或出行距离,进而再对出行碳排放造成间接影响。对于不同类型出行,其碳排放的影响机理并不一样。     

多尺度交通出行碳排放影响因素研究进展

减少交通出行碳排放是全球共同面对的重大议题之一,同时也是城市和交通可持续发展的重要目标。论文首先基于文献计量方法对近20年来的全球交通出行碳排放研究现状与趋势进行梳理与分析,在此基础上,分别从国家、城市和社区3个尺度对国家交通能源消耗及其碳排放的驱动力因素、城市形态对交通碳排放的影响以及社区建成环境对居民出行碳排放的影响研究进行了文献综述与归纳凝练。研究发现：① 国家尺度的研究早期大多基于时间序列数据,采用分解法探究交通能源消耗的主要驱动力;近年来,研究进一步根据能源消耗数据“自上而下”地测算交通碳排放,并通过构建面板数据模型探究社会经济、城市形态和交通发展因素对交通碳排放的影响。② 城市尺度的研究早期围绕紧凑城市是否一种低碳的城市形态而进行讨论,主要使用截面数据和相关分析方法;近年来,进一步拓展使用情景预测、GIS空间分析、空间回归、空间模拟等方法探究城市交通碳排放的空间差异及其与城市形态、城市中心分布形式之间的关系。③ 在社区尺度,研究多以截面、非集计的问卷调查数据为主,采用定量的数学模型探究居民社会经济属性和人口密度,土地利用混合度,与就业地、城市中心的距离,路网与交叉口密度、公共交通供给水平等建成环境要素对居民出行碳排放的影响。最后有针对性地提出了未来中国城市交通出行碳排放影响因素的研究趋势。     

基于EKC框架的旅游发展对区域碳排放的影响分析——基于1995-2015年中国省际面板数据

基于扩展的环境库兹涅茨曲线（EKC）,利用1995-2015年中国省际面板数据探讨旅游发展对区域碳排放的影响,同时分析了经济增长、贸易开放程度、失业率、受教育程度和城市化水平等因素对碳排放的影响作用。研究表明：① 传统经济增长与碳排放之间的倒“U”型EKC假说成立,受教育程度（-0.061）、失业率（-0.062）和贸易开放程度（-0.170）的提升有利于降低人均CO₂排放量,其中,贸易开放程度的减排作用最为明显;城市化水平（2.113）的提高会增加人均CO₂排放量。② 旅游发展对区域碳排放的影响显著,具体表现为：旅游接待人次与人均CO₂排放量拟合曲线呈正“U”型,而人均旅游消费与人均CO₂排放量则呈现典型的倒“U”型曲线良性发展状态。③ 旅游专业化水平的提高会使得EKC向下方移动,经济发展的环境压力得到减轻,且高旅游专业化区域旅游接待人次与人均CO₂排放量之间关系的转折点相对较高,而其人均旅游消费与人均CO₂排放量之间关系的转折点则相对较低。     

西部特大城市低碳发展的现状问题及目标策略研究——以西安市为例

作为应对全球气候变化的关键平台,城市尺度的低碳建设研究具有重要意义。本文以西部特大城市-西安市为例,分别从碳排放量变化趋势、未来发展目标、关键部门能耗系统分析其低碳发展现状,指出存在问题及可能的节能减排潜力,认为西安市高碳发展模式明显,面临资源禀赋差异、能源消费结构的锁定效应、能源利用效率低、城市空间结构不合理、高能耗建筑多、碳汇能力弱等问题。基于此,制定工业节能技术改造、城市空间合理布局、推广绿色建筑、社会治理创新和政策保障等对策措施。     

京津冀地区工业CO2排放测度及其影响因素研究

为探讨京津冀地区工业CO₂排放测度及其影响因素,基于2005—2016年数据对北京、天津、河北和京津冀地区工业能耗CO₂排放的时间变化趋势进行了对比分析,运用地理探测器技术分析能源结构、能耗强度、固定资产投资、轻重工业比值和规模以上工业平均用工人数对京津冀地区工业能耗CO₂排放量的影响作用大小。结果表明：①研究期内京津冀工业碳排放强度均为递减趋势。其中,河北最大,天津次之,北京最小;人均碳排放北京呈递减之势,天津和河北在波动中上升。②京津冀工业煤炭类CO₂排放占总排放量的主导地位是由河北省以煤炭为主的能源结构决定的。③能源结构对京津冀、天津和河北的CO₂排放影响最大,其次是轻重工业比值;北京市规模以上工业从业人数对CO₂排放的影响最大,其次是固定资产投资。     

中国旅游交通的能源效率及其影响因素（英文）

交通是旅游过程中能源消耗和碳排放的主要环节,认识旅游交通能源效率变化及其影响因素对推动旅游低碳化发展具有重要意义。基于中国旅游交通及相关数据,在测算不同类型旅游交通工具能源消耗系数的基础上,遵循"自上而下"原则构建新的研究方法,分析考察1994-2013年旅游交通的能源消耗、碳排放、能源效率及其影响因素。结果显示,1)中国旅游交通能源消耗由178.21PJ增长至565.82PJ,年均增长率为6.27%,相应的CO_2排放由14.96×10~6 t增长至47.94×10~6 t,主要由旅游出游人次数快速增长和旅游出行距离增加引起;2)中国旅游交通能源服务效率由3.22×10~6人次PJ~(-1)提高至5.99×10~6人次PJ~(-1),能源生态效率由26.07 kg人次~(-1)提升至14.01 kg人次~(-1);3)单位交通能耗降低、规模效应、政策推动等成为能源效率提高的主导推动因素,但旅游出行方式变化、享受型交通工具的发展等阻碍了能源效率的提升。基于分析结果,提出了中国旅游交通降低能源消耗、提高能源效率的建议措施。     

基于居民出行行为的北京市交通碳排放影响机理

近年来低碳城市逐渐成为众多学科关注的焦点所在,国内外学者从多个角度对其开展一系列的理论与实证研究,但从微观层面深入探讨城市交通碳排放的影响机理的研究相对较为缺乏。利用北京市居民活动日志调查获取的第一手数据,基于居民日常出行行为计算微观层面的城市交通碳排放,并采用结构方程模型深入挖掘居住空间、个体行为以及交通碳排放三者之间的内在关系。结果表明,出行距离、机动出行概率对交通碳排放产生显著的正效应,而出行频率的影响并不显著;同时,出行结构的影响要远远大于出行总量的影响。另外,城市空间结构对城市交通碳排放产生显著影响,单位社区居民的出行行为整体具有“低碳”性质,应从低碳视角对单位社区进行重新审视。     

Analysis of CO2 Emissions and the Mechanism of the Industrial Enterprises above Designated Size (IEDS) in Resource-based Cities by Application of Geographical Detector Technology

Resource-based cities are the most important players in responding to climate change and achieving low carbon development in China. An analysis of relevant data (such as the energy consumption) showed an inter-city differentiation of CO₂ emissions from energy consumption, and suggested an influence of the Industrial Enterprises above Designated Size (IEDS) in resource-based industrial cities at the prefecture level and above in different regions. Then by geographical detector technology, the sizes of each influencing mechanism on CO₂ emissions from energy consumption of the IEDS were probed. This analysis showed that significant spatial differences exist for CO₂ emissions from energy consumption and revealed several factors which influence the IEDS in resource-based cities. (1) In terms of unit employment, Eastern and Western resource-based cities are above the overall level of all resource-based cities; and only Coal resource-based cities far exceeded the overall level among all of the cities in the analysis. (2) In terms of unit gross industrial output value, the Eastern, Central and Western resources-based cities are all above the overall level for all the cities. Here also, only Coal resource-based cities far exceeded the overall level of all resources-based cities. Economic scale and energy structure are the main factors influencing CO₂ emissions from energy consumption of the IEDS in resource-based cities. The factors influencing CO₂ emissions in different regions and types of resource-based cities show significant spatial variations, and the degree of influence that any given factor exerts varies among different regions and types of resource-based cities. Therefore, individualized recommendations should be directed to different regions and types of resource-based cities, so that the strategies and measures of industrial low carbon and transformation should vary greatly according to the specific conditions that exist in each city.     

多尺度建成环境对居民通勤出行碳排放的影响——来自广州的实证研究

通勤出行碳排放是城市交通碳排放的主要来源。然而,现有研究很少关注不同地理尺度建成环境对居民通勤出行碳排放的影响差异,且尚未得出一致的结论。本文基于居民出行调查数据和多层次混合效应模型对广州多尺度建成环境对居民通勤出行碳排放的影响进行了实证研究。研究发现：在控制居住自选择效应之后,居民通勤出行碳排放具有明显的空间差异,这些差异是由社区间的建成环境差异所导致的。在不同尺度建成环境中,社区尺度的建成环境对居民通勤出行碳排放的影响最显著。而且,居住地建成环境对通勤出行碳排放的影响比工作地建成环境的影响显著。对建成环境进行规划干预应更多着眼于居民所居住的社区以及与居民日常出行活动联系紧密的社区15分钟步行生活圈。虽然实证案例社区的选取可能存在局限性,但研究结论可为构建低碳城市空间结构、引导居民出行行为转变和制定具有针对性的低碳交通与土地利用政策提供一定的科学理论依据。     

基于交通大数据的广东省高速公路碳排放计量模型与空间格局

以广东省为例,基于高速公路联网收费系统的路段车流数据,建立包含I~IV类客车和I~VI类货车在内的全样本、高精度碳排放计量模型,并采用地理空间分析法探索广东省高速公路碳排放空间差异性。结论主要有：1）广东省高速公路碳排放主要来自于货车,货车碳排放占碳排放总量的57.1%;客车占42.9%。其中,中小型机动车,如I类客车（即小汽车）、I类和III类货车等是高速公路主要碳排放源。2）在高速公路网络中,碳排放高值路段具有集中于国家级高速公路、邻近经济发达和人口密集区、邻近机场和港口等空间特征。客车碳排放高值路段主要集中在珠三角区域,沿广州市向外呈放射状分布;货车碳排放高值路段主要分布在国家级高速公路,且货车载货量越小,碳排放空间分布越集中。3）广东省高速公路碳排放较高的地市多集中在珠三角城市群,广州市城市首位效应突出。县区尺度下,高速公路碳排放的空间非均衡特征显著,碳排放较高的县区多为广州市和佛山市下属县区。     

城市CO2排放结构与低碳水平测度——以京津沪渝为例

在科学设计城市CO₂排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995~2008年京津沪渝4市CO₂排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络模型预测,可以发现:4城市CO₂排放量逐年递增,但存在较大差异;城市CO₂排放量和发展态势取决于4城市CO₂排放结构及变化;低碳水平测度结果表明4城市的经济增长仍然依赖于碳基能源消耗,但产业结构的优化升级对提高低碳水平的作用是显著的;基于BP神经网络法的短期预测比传统预测法更为合理和精确。     

中国客运交通的碳排放地理特征与展望

围绕全国、省市和“一带一路”三个空间层面,对1990-2012年中国客运交通的碳排放进行了估算和分析。研究表明：① 在全国层面上,公路是碳排放总量最大的运输方式,其次是航空,而铁路和水运的碳排放较低且保持稳定;② 在省市层面上,交通碳排放呈现出从东部向中、西部递减的趋势,并且空间分布越来越集中在东部省份;③ “一带一路”的主要城市中,“丝绸之路经济带”（简称“一带”）的沿线城市表现出较低的交通碳排放,而“21世纪海上丝绸之路”（简称“一路”）沿线的港口城市的交通碳排放较高,而且都以公路碳排放为主。未来在满足和控制交通需求的同时,有必要发展以铁路和公共交通为主的低碳交通模式,替代目前以公路为主的交通模式。     

中国化石能源燃烧碳排放强度非均衡性及其演变的驱动力分析

探析中国碳排放强度非均衡性及其演变的驱动力可以为中国制定科学合理、公平高效的区域减排方案提供科学依据。论文基于Theil指数,测算了中国2005—2015年省级尺度化石能源燃烧碳排放强度的非均衡程度;从地理区域、经济部门、能源种类和影响因素等视角解析了碳排放强度非均衡性及其变化的驱动力。研究结果表明,2005—2015年,中国碳排放强度总体上逐年降低,但其在省级尺度上的非均衡性不断增强。从地理区域来看,中国碳排放强度的非均衡性主要来源于东北、东、中、西4大区域内部,且东部和西部地区内部不断扩大的碳强度差异日益成为中国碳排放强度非均衡性增强的重要原因。工业和煤炭分别是碳排放强度非均衡的主要经济部门来源和能源种类来源,也是加剧碳排放强度非均衡性的关键动力。就影响因素而言,各省区技术水平的差距主导了碳排放强度的省际差异及其增长。研究结果可以为中国区域减排方案的制定提供科学依据。     

中国县域碳排放的时空演变及影响因素

县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。     

2016-2060年欧美中印CO2排放变化模拟及其与INDCs的比较

研究各国在未来政策实施下温室气体排放量变化,对比其与国家自主贡献预案（INDCs）承诺目标的差别,对促进各国继续提高温室气体减排力度、加强国际合作,实现全球应对气候变化的长期目标有重要意义。基于最新的各国经济和能源数据,构建了化石能源CO₂排放的动态模型,通过设置“延续”和“规划”两类情景,模拟了欧盟、美国、中国、印度2016-2060年的CO₂排放量变化,并与各自的INDCs进行了对比。结果显示：① 中国在全部实现既有政策规划的前提下,将于2030年达到CO₂排放峰值,约11277±643 Mt CO₂,比延续过往发展趋势的情景提前10年达峰,峰值降低接近3000 Mt CO₂;2030年单位GDP碳强度比2005年下降约63.6%,一次能源消耗中非化石能源占比约24.7%,能够实现中国提出的INDC目标。② 在全部实现既有政策规划的前提下,欧盟和美国CO₂排放量有明显下降,印度CO₂排放增速将明显放缓,欧盟和印度基本可以实现INDCs的最低要求,但美国与其最低承诺目标尚有差距。③ 各国INDCs目标均有力度,其中以中国和美国最为突出。但要在INDCs目标基础上,更进一步减缓全球增暖,确保21世纪末气温上升幅度低于2 ℃甚至1.5 ℃,发达国家需进一步推进减排举措、技术、资金等的落实,包括带头推进碳捕获与封存技术,以尽早实现CO₂排放负增长,并对发展中国家提供资金和技术支持。     

中国交通CO2排放时空格局演变及其影响因素——基于2000~2012年30个省（市）面板数据的分析

通过构建交通CO₂排放模型对2000~2012年中国30个省（市）的交通CO₂排放时空演变特征进行了分析。并采取“由大到小”逐步回归的建模方式,在传统的固定效应模型（面板数据模型）基础上引入时间固定效应,构建了双向固定效应模型对中国交通CO₂排放的社会经济、城市形态、交通发展等方面的影响因素进行研究。结果表明：2000~2012年期间,中国交通CO₂排放总量和人均交通CO₂排放量分别以9.29%和8.69%的年均增速增长,前者的区域差异呈先增后减趋势,后者的区域差异则首先呈周期性波动,而后一直保持减少趋势。人均GDP和城镇居民家庭人均可支配收入对人均交通CO₂排放具有显著的正向效应,表明社会经济发展和居民收入水平提高是交通CO₂排放增长的主要驱动因素。城市人口密度对交通CO₂排放亦具有显著的正向效应,这意味着未来中国应加强对城市人口密度的规划控制,以避免因人口过度集聚而额外增加产生交通CO₂排放。公共交通发展水平对交通CO₂排放增长具有显著的负向效应,但小汽车拥有率对交通CO₂排放的影响并不显著。     

Urbanization,economic growth,and carbon dioxide emissions in China: A panel cointegration and causality analysis

Elucidating the complex mechanism between urbanization, economic growth, carbon dioxide emissions is fundamental necessary to inform effective strategies on energy saving and emission reduction in China. Based on a balanced panel data of 31 provinces in China over the period 1997-2010, this study empirically examines the relationships among urbanization, economic growth and carbon dioxide (CO₂) emissions at the national and regional levels using panel cointegration and vector error correction model and Granger causality tests. Results showed that urbanization, economic growth and CO₂ emissions are integrated of order one. Urbanization contributes to economic growth, both of which increase CO₂ emissions in China and its eastern, central and western regions. The impact of urbanization on CO₂ emissions in the western region was larger than that in the eastern and central regions. But economic growth had a larger impact on CO₂ emissions in the eastern region than that in the central and western regions. Panel causality analysis revealed a bidirectional long-run causal relationship among urbanization, economic growth and CO₂ emissions, indicating that in the long run, urbanization does have a causal effect on economic growth in China, both of which have causal effect on CO₂ emissions. At the regional level, we also found a bidirectional long-run causality between land urbanization and economic growth in eastern and central China. These results demonstrated that it might be difficult for China to pursue carbon emissions reduction policy and to control urban expansion without impeding economic growth in the long run. In the short-run, we observed a unidirectional causation running from land urbanization to CO₂ emissions and from economic growth to CO₂ emissions in the eastern and central regions. Further investigations revealed an inverted N-shaped relationship between CO₂ emissions and economic growth in China, not supporting the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis. Our empirical findings have an important reference value for policy-makers in formulating effective energy saving and emission reduction strategies for China.     

旅游废弃物的环境库兹涅茨效应分析——以黄山风景区为例

旅游废弃物的资源消耗性与环境吸纳性, 是其产生环境与生态影响的根本原因。文章以黄山风景区为例, 利用1979-2010 年的固态、液态、气态3 类6 种旅游废弃物的排放量指标的时间序列数据, 进行旅游废弃物的环境库兹涅茨曲线拟合检验及其效应分析。结果表明:(1) 固态与液态旅游废弃物的排放量与旅游发展之间具有环境库兹涅茨倒U型曲线关系, 而气态废弃物则不具有。(2) 固体废弃物排放量的倒U型曲线的转折点为4596.01 t, 液态的污水与粪便的转折点分别为731491.46 t, 15866.43 t, 转折点时间在2015 年。(3) 科技应用对改善景区空气质量的作用较大, 万元旅游收入的能耗每下降1%, SO₂、NO₂、PM₁₀ 值分别下降3.38%、4.25%、0.78%;环保规制对景区水体的质量控制作用明显, 污水达标排放率每提高1%, 地表水的COD值下降3.41%。(4) 旅游废弃物的排放不一定必然造成风景区环境质量的下降, 调整产业结构、加大科技应用与强化环保规制, 是控制旅游废弃物环境污染与生态影响的关键手段。     

Measuring the Effect of Foreign Direct Investment on CO2 Emissions in Laos

This paper aims to explore the determinants of CO₂ emissions in Laos by accounting for the significant role played by foreign direct investment (FDI) in influencing CO₂ emissions during the period 1990-2017. We apply a Johansen co-integration testing approach to investigate the presence of co-integration, and the empirical findings underscore the presence of a long-run co-integration relationship between CO₂ emissions, FDI, per capita GDP, and industrial structure. We also employ an error-correcting model to examine the short-term dynamic effect of FDI on CO₂ emissions. The empirical results show that FDI has a significant short-term dynamic effect on changes in CO₂ emissions, indicating that the relationship between FDI and CO₂ emissions is an inverted U-shaped curve. This is a validation of the EKC. Changes of FDI, per capita GDP, and industrial structure increase CO₂ emissions. Based on the analysis results, this paper puts forward policy suggestions emphasizing the need for both Laotian policymakers and Chinese investors to improve eco-environmental quality.     

A National Accounting Framework for the Petroleum Cycle: A Case Study of China

In a world of climate change and socio-economic development, oil is the strategic resource that is closely intertwined and interdependent. Tracing the evolution of petroleum resources flow is fundamental to understanding petroleum supply and demand, and can also serve as the basis for assessing CO₂ emissions from petroleum products. This paper aims to provide a petroleum products flow accounting framework that divides petroleum flow into four phases, three flows, three libraries, and two processes, and summarizes the approach to measure and analyze petroleum resources flows. It takes China as an example for empirical research, and finds that: ① China’s petroleum production, consumption and import have significantly increased over the past two decades, and the combination of increasing demand and limited supply have created an urgent need for China to diversify its petroleum sources globally to ensure its oil security. ② Final consumption accounts for the use of most petroleum products and special attention should be paid to the losses in the petroleum refining process. ③ With the exception of crude oil, petroleum product flows among various sectors has changed greatly. Particularly, the flow of petroleum products into transport and residential consumption has trended upward significantly, whereas the flow to industry is trending downward. ④ CO₂ emission data shows that CO₂ emission amounts increased rapidly from 456Mt in 1993 to 1517Mt in 2013. Previously, the top three CO₂ emitters were the industrial sector, the transport sector including the transport, storage and post segments, and the thermal power sector. Currently, the largest emitters are the transport sector, the industrial sector and the residential consumption sector. Finally, poorly demarcated system boundaries and incomplete databases and models constrain research on industry flows of petroleum resources for non-energy use.