上海市通勤高碳排放群体识别与特征分析

近年来,居民交通需求的扩大导致交通领域的碳排放量不断增加。而通勤作为交通出行的刚性需求,对碳排放有重要影响。基于2013年"上海居民生活碳消费状况调查"中的交通出行数据,本文测算并深入分析了上海市常住居民的日通勤碳排放量及分布情况。结果显示,上海市常住居民人均通勤碳排放量为1 213.9g/日,个体间差异巨大,20%的通勤群体碳排放量占总通勤碳排放的80.6%。本文结合发达国家的交通碳排放情况和调研的实际情况,将人均通勤碳排放量3 000g/日及以上的个人定义为显著高碳排放者,此类人群约占总样本量的11.5%;而将目前碳排放量低于3 000g/日,但选择高碳出行方式的个人定义为潜在高碳排放者。通过有序多项Logistic回归分析发现,显著的通勤高碳排放者主要是男性群体,而潜在的高碳排放者受接送孩子等家庭因素的影响更多,且多为远郊区的居民。收入和受教育水平高是通勤显著高碳排放者和潜在高碳排放者的共同特征。     

碳排放不公平性研究综述

随着国际社会对于全球气候变化问题重视程度的不断提升,二氧化碳等温室气体的总量控制成为趋势,而碳排放公平性问题的重要性也日益凸显.本文就当前国内外对碳排放不公平问题的研究做了系统梳理.从研究方法上来看,Gini系数、Theil指数、Kakwani指数、变异系数等都能在一定程度上解释碳排放的不公平性,并且不同方法间可以相互补充,其中Gini系数和Theil指数目前应用最广泛.实证方面,当前碳排放不公平性的研究可以分为3个层面,即国际或地区间碳排放不公平性、人际碳排放不公平性以及代际的碳排放不公平性.研究结果显示,各层面碳排放均存在不同程度的不公平.收入差距是造成国际和人际碳排放不公平的最主要原因.因此,发达国家和高收入者率先减排应当成为碳排放权分配的主要原则.显著的代际不公平则反映当前承担减排责任、落实可持续发展原则的紧迫性.国内的研究主要集中在对地区间碳排放不公平的探讨,在我国,除收入外,能源强度和碳强度也是影响地区间碳排放不公平性的重要因子,因此,应对国内碳排放不公平需要兼顾效率和公平.本文最后指出了当前研究的不足,并展望了未来碳排放不公平研究的可能方向.