本文選題：交通運(yùn)輸業(yè)碳排放　切入點(diǎn)：脫鉤效應(yīng)　出處：《長安大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：交通運(yùn)輸業(yè)已被表明是我國主要的碳排放行業(yè),在如今的碳減排背景下,保證經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的同時(shí)發(fā)展低碳交通已成為整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然要求。因此,對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系及其脫鉤路徑進(jìn)行探究對(duì)于構(gòu)建與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的低碳交通運(yùn)輸體系具有很大的理論及實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。為此,本文運(yùn)用IPCC推薦的“自上而下”法測(cè)算1995-2014年來我國交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量,基于Tapio脫鉤指數(shù)模型,構(gòu)建交通運(yùn)輸業(yè)碳排放脫鉤指數(shù)模型,并對(duì)1995-2014年交通運(yùn)輸業(yè)碳排放與行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤狀態(tài)進(jìn)行測(cè)度分析,進(jìn)一步運(yùn)用基于Kaya恒等式的LMDI因素分解法和基于STIRPAT模型的嶺回歸分析法,對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)經(jīng)濟(jì)增長中的碳排放建立影響因素模型,從動(dòng)靜結(jié)合的角度,探究影響交通運(yùn)輸業(yè)碳排放與行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長響應(yīng)關(guān)系的深層次原因,從而明確我國交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響因素及其動(dòng)態(tài)作用機(jī)理。研究結(jié)果表明:(1)1995-2014年,交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量與行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)出三種脫鉤狀態(tài),即弱脫鉤、擴(kuò)張負(fù)脫鉤和擴(kuò)張連接,整體脫鉤狀態(tài)較差,交通運(yùn)輸行業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型任重道遠(yuǎn);(2)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素的作用方式表現(xiàn)為對(duì)碳排放量的驅(qū)動(dòng)作用和抑制作用,兩者的共同作用是交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量演變的誘因。其中,人均GDP和人口規(guī)模一直對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放表現(xiàn)為促進(jìn)作用,前者的促進(jìn)作用更明顯。交通運(yùn)輸能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)一直對(duì)行業(yè)碳排放表現(xiàn)為抑制作用,運(yùn)輸強(qiáng)度和能源強(qiáng)度整體上表現(xiàn)為抑制作用;(3)人口規(guī)模、能源強(qiáng)度、運(yùn)輸強(qiáng)度、人均GDP是交通運(yùn)輸業(yè)碳排放增長的重要驅(qū)動(dòng)力,能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化是交通運(yùn)輸業(yè)碳排放增長的重要抑制力。具體而言,人口規(guī)模、能源強(qiáng)度運(yùn)輸強(qiáng)度、人均GDP分別每增長1%,交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量分別增長0.49%、0.39%;0.48%、5.51%;能源結(jié)構(gòu)每優(yōu)化1%,交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量減少0.54%。最后,為實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放與行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間真正“脫鉤”,本文從加強(qiáng)交通需求管理、優(yōu)化交通運(yùn)輸能耗結(jié)構(gòu)、降低能源強(qiáng)度和運(yùn)輸強(qiáng)度等核心出發(fā),對(duì)未來我國交通運(yùn)輸業(yè)碳排放脫鉤路徑的設(shè)定提出政策建議。
[Abstract]:Transportation industry has been proved to be the main carbon emission industry in China. Under the background of carbon emission reduction, it has become an inevitable requirement for the development of the whole society and economy to ensure the steady growth of economy and develop low-carbon transportation at the same time. It is of great theoretical and practical value to explore the decoupling relationship between carbon emissions and economic growth of transportation industry and its decoupling path for the construction of low-carbon transportation system with coordinated development of society and economy. In this paper, the "top-down" method recommended by IPCC is used to estimate the carbon emissions of transportation industry in China from 1995 to 2014. Based on the Tapio decoupling index model, a decoupling index model of transportation carbon emissions is constructed. The paper measures and analyzes the decoupling state between the carbon emissions of transportation industry and the economic growth of the industry from 1995 to 2014, and further uses the LMDI factorization method based on Kaya identity and the ridge regression analysis method based on STIRPAT model. This paper establishes a model of influencing factors of carbon emissions in the economic growth of transportation industry. From the angle of dynamic and dynamic combination, it probes into the deep reasons that affect the relationship between carbon emissions of transportation industry and the response of industry economic growth. The research results show that there are three kinds of decoupling states between the total carbon emissions of transportation industry and the economic growth of the industry from 1995 to 2014, that is, weak decoupling. Expansion negative decoupling and expansion connection, the overall decoupling state is poor, and the low carbon transformation of transportation industry has a heavy responsibility. (2) the influencing factors of carbon emissions in transportation industry are the driving and restraining effects of carbon emissions. The co-action of the two factors is the inducement of carbon emissions evolution in transportation industry. Among them, the per capita GDP and population size have been promoting the carbon emissions of transportation industry. The effect of the former is more obvious. The consumption structure of transportation energy has been shown as a restraining effect on the carbon emissions of the industry, and the transport intensity and energy intensity as a whole have been shown as restraining effects on population scale, energy intensity and transport intensity. GDP per capita is an important driving force for carbon emission growth in transportation industry, and the optimization of energy structure is an important restraining force for carbon emission growth in transportation industry. In particular, population size, energy intensity and transport intensity, For each increase of GDP per capita, the carbon emissions of the transportation industry will increase by 0.490.390.390.480.48 and 5.51. for every energy structure optimization, the carbon emissions of the transportation industry will be reduced by 0.54. finally, In order to realize the real "decoupling" between the carbon emissions of transportation industry and the economic growth of the industry, this paper starts from the core of strengthening traffic demand management, optimizing the structure of transportation energy consumption, reducing energy intensity and transportation intensity, etc. This paper puts forward some policy suggestions on the setting of decoupling path of carbon emissions from transportation industry in China in the future.
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F512;X73

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本文編號(hào)：1637477