2015年我國(guó)承諾在2030年左右實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰,而交通運(yùn)輸業(yè)作為能源密集型產(chǎn)業(yè)每年產(chǎn)生大量的碳排放,值得各地關(guān)注。文章利用中國(guó)2000—2016年30個(gè)省的面板數(shù)據(jù),基于STIRPAT模型運(yùn)用面板分位數(shù)回歸分析各省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放強(qiáng)度的影響因素,通過(guò)研究發(fā)現(xiàn):經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)0-0.1分位省份交通運(yùn)輸業(yè)碳排放強(qiáng)度影響最大,交通運(yùn)輸業(yè)能耗強(qiáng)度對(duì)0.1-0.25分位省份影響最大,貨物周轉(zhuǎn)量對(duì)0.1-0.25分位省份影響最大;旅客周轉(zhuǎn)量對(duì)0.75-0.9分位省份交通運(yùn)輸業(yè)碳排放強(qiáng)度影響最大;交通線路密度對(duì)0.75-0.9分位省份交通運(yùn)輸業(yè)碳排放強(qiáng)度影響最大。結(jié)果顯示不同省份交通運(yùn)輸業(yè)碳排放強(qiáng)度存在差異,因此在減排過(guò)程中,各省需制定針對(duì)性減排政策,從而使交通運(yùn)輸業(yè)為我國(guó)實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)峰提供更大助力。 

【文章來(lái)源】：生產(chǎn)力研究. 2020,(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言
二、方法與模型
    （一）分位數(shù)回歸模型
    （二）模型建立與變量選取
    （三）數(shù)據(jù)來(lái)源與描述
三、實(shí)證分析
    （一）單位根檢驗(yàn)
    （二）分位數(shù)回歸
    （三）影響因素分析
        1. 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
        2. 交通業(yè)能耗強(qiáng)度。
        3. 貨物周轉(zhuǎn)量。
        4. 旅客周轉(zhuǎn)量。
        5. 交通線路密度。
四、結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]經(jīng)濟(jì)集聚的節(jié)能減排效應(yīng):理論與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)[J]. 邵帥,張可,豆建民.  管理世界. 2019(01)
[2]全球外部性視角下的碳排放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷[J]. 李賓,周俊,田銀華.  資源科學(xué). 2014(12)
[3]中國(guó)碳排放強(qiáng)度下降的階段性特征研究[J]. 林伯強(qiáng),毛東昕.  金融研究. 2014(08)
[4]技術(shù)進(jìn)步對(duì)二氧化碳排放強(qiáng)度的影響研究[J]. 張兵兵,徐康寧,陳庭強(qiáng).  資源科學(xué). 2014(03)
[5]中國(guó)地區(qū)碳排放強(qiáng)度差異成因研究——基于Shapley值分解方法[J]. 王佳,楊俊.  資源科學(xué). 2014(03)
[6]中國(guó)碳排放強(qiáng)度影響因素的動(dòng)態(tài)計(jì)量檢驗(yàn)[J]. 周五七,聶鳴.  管理科學(xué). 2012(05)
[7]經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放強(qiáng)度——中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析[J]. 虞義華,鄭新業(yè),張莉.  經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理. 2011(03)
[8]中國(guó)2050年低碳發(fā)展之路——能源需求暨碳排放情景分析[J]. 戴彥德,朱躍中,白泉.  經(jīng)濟(jì)研究參考. 2010(26)
[9]經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式變化對(duì)中國(guó)碳排放強(qiáng)度的影響[J]. 張友國(guó).  經(jīng)濟(jì)研究. 2010(04)



本文編號(hào)：3263806