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改革开放以来,经济的飞速发展创造了中国奇迹,也产生了一系列能源环境问题,碳减排工作显得尤为重要。交通运输业作为能源消耗的主要行业之一,是碳减排需要重点关注的领域。交通碳排放影响因素的研究成为热点问题,但运输结构对交通碳排放的影响,以及如何以低碳排放为目标实现运输结构的优化,还需要深入研究。本文试图探讨各地区运输结构变动促进或抑制碳排放的原因,以及如何基于碳减排目标实现运输结构优化。本文基于中国2007-2016年30个省级行政区面板数据,使用“自上而下”方法计算了交通碳排放量,并基于单指标面板数据的聚类分析法进行地区归类。然后运用LMDI(对数平均迪氏指数法)构造交通碳排放影响因素分解模型,选取六大类地区中人均碳排放量最高的地区进行区域异质性实证分析,发现了运输结构对交通碳排放产生异质影响的两种原因。研究发现:(1)运输结构变动对交通碳排放增长的贡献率整体均比较高,北京、上海和广东的贡献率相对其他地区更高,运输结构对交通碳排放的影响效应更强;(2)2007-2016年大部分地区运输结构变动对交通碳排放均表现为拉动作用,但也有部分地区在特定时段表现出抑制作用;(3)水运欠发达的地区运输结构主要通过运输周转量在铁路和公路间分担比例的调整来对交通碳排放产生影响,水运发达的地区运输结构主要通过运输周转量在水运和公路间分担比例的调整来对交通碳排放产生影响。在此基础上,通过建立线性规划模型求取全局最优解,以影响效应强、水运发达的广东省为例,得到了高运输效用、低碳排放量的理想运输结构调整目标,研究发现:相较于2015年的运输结构,广东省降低公路运输周转量占比,显著提高水运周转量占比,同时适当增加铁路运输周转量占比,有助于实现运输结构在节能减排的目标下的效用最大化。最后根据研究结论,提出了优化运输结构的相关政策建议。本文可能存在以下创新:(1)拓展了运输结构对交通碳排放影响的异质性分析。基于LMDI分解模型,探索了运输结构影响碳排放的两种情形。(2)构建了运输结构优化模型,解析高运输效用、低碳排放量的理想运输结构,并通过实证分析提出了广东省各运输方式的最优运输周转量分担比例。