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      中國(guó)及省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與交通碳排放的脫鉤關(guān)系研究

      2016-12-22 01:52:38劉新民孫秋霞
      關(guān)鍵詞:擴(kuò)張性交通量省市

      劉新民,孫 璐,孫秋霞

      (1.山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 青島 266590;2.山東科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院,山東 青島 266590)

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      中國(guó)及省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與交通碳排放的脫鉤關(guān)系研究

      劉新民1,孫 璐1,孫秋霞2

      (1.山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 青島 266590;2.山東科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院,山東 青島 266590)

      基于中國(guó)及各省市1994-2012年間的GDP、交通量以及碳排放量等數(shù)據(jù)為樣本,利用Tapio彈性分析法分階段對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與交通發(fā)展(客、貨運(yùn)量)之間的脫鉤狀態(tài)進(jìn)行分析,并探究了交通碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的聯(lián)系。研究結(jié)果表明:全國(guó)及各省市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與客、貨運(yùn)量在同時(shí)段內(nèi)大部分處于弱脫鉤狀態(tài);GDP與交通碳排放的彈性結(jié)果表明我國(guó)交通碳排放量偏大,還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的狀態(tài);經(jīng)濟(jì)與交通量的相互影響作用十分明顯,且兩者相互制約。

      Tapio彈性分析法;交通碳排放;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;脫鉤分析

      交通運(yùn)輸行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),在為一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供基礎(chǔ)服務(wù)的同時(shí),其本身的健康發(fā)展也成為促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。中國(guó)特色社會(huì)主義的發(fā)展也體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與交通運(yùn)輸之間關(guān)系上,中國(guó)經(jīng)濟(jì)體制下的交通發(fā)展突飛猛進(jìn),交通碳排放量的不斷增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及居民生活產(chǎn)生極大影響,生態(tài)文明建設(shè)下的低碳交通運(yùn)輸體系的建立更是緩解全球變暖和環(huán)境污染的重要手段之一。因此,在低碳經(jīng)濟(jì)背景下,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、交通發(fā)展與交通碳排放之間的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行定量分析,可為系統(tǒng)研究及優(yōu)化現(xiàn)有交通運(yùn)輸與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展提供基礎(chǔ)支持,對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)發(fā)展的意義明顯。

      國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別針對(duì)交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)、能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)、耕地占用與經(jīng)濟(jì)等方面的脫鉤問(wèn)題進(jìn)行了大量研究。就碳排放與經(jīng)濟(jì)脫鉤方面,李忠民[1]對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及GDP增長(zhǎng)與二氧化碳排放之間的脫鉤進(jìn)行了分析,認(rèn)為山西省工業(yè)的能耗投入、二氧化碳排放與GDP之間呈現(xiàn)擴(kuò)張聯(lián)結(jié)狀態(tài);宋德勇[2]基于“兩階段”LMDI方法,采用1990-2005年時(shí)間序列數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)碳排放出現(xiàn)浮動(dòng)的原因主要在于經(jīng)濟(jì)方式的差異。李國(guó)志[3]在研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與二氧化碳排放之間關(guān)系時(shí),以中國(guó)30個(gè)省市為研究對(duì)象,在測(cè)算出二氧化碳排放量的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)對(duì)二氧化碳的排放有驅(qū)動(dòng)作用;楊嶸[4]利用脫鉤理論研究了西部地區(qū)碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)特征,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)是導(dǎo)致各區(qū)域碳排放增加的主要因素,而地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度及能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量的影響則各不相同。總體而言,目前該領(lǐng)域研究大都集中于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放總量的脫鉤關(guān)系方面,[4]而基于交通視角的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與交通能源碳排放的脫鉤關(guān)系研究較少,且多側(cè)重于公路交通量與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系探討,不同時(shí)期的研究成果差異也很大。[5]比如,由歐洲交通部長(zhǎng)會(huì)議(ECMT)委托的一項(xiàng)研究得出結(jié)論,1985年和1995年之間歐洲的七大汽車制造國(guó)并未出現(xiàn)由于乘用車的燃油效率的改善而減少二氧化碳排放量。[6]國(guó)際能源機(jī)構(gòu)[7]也發(fā)現(xiàn)在日本和美國(guó)有類似的現(xiàn)象。Van den Brink和Van Wee[8]的研究發(fā)現(xiàn):荷蘭燃油效率的改進(jìn)在1990年至1997年間并不明顯,且二氧化碳排放量也未有明顯改善。

      本文擬基于全國(guó)及31省市1994-2012 年期間的數(shù)據(jù),通過(guò)構(gòu)建脫鉤指數(shù)的方法測(cè)度經(jīng)濟(jì)發(fā)展與交通碳排放之間的關(guān)系,根據(jù)測(cè)算結(jié)果分析國(guó)內(nèi)交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系區(qū)域性差異。以期在節(jié)能減排的形勢(shì)下,對(duì)可持續(xù)發(fā)展提供具有區(qū)域針對(duì)性的政策建議。

      一、交通量增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤狀態(tài)劃分

      (一)脫鉤指標(biāo)模型及其改進(jìn)

      “脫鉤”的概念由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Co-operation and Development,簡(jiǎn)稱“OECD”)所提出,最早被應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,表現(xiàn)為政府政策對(duì)生產(chǎn)貿(mào)易無(wú)相互作用。目前被廣泛認(rèn)可的概念是OECD 在環(huán)境領(lǐng)域提出的,主要強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境沖擊耦合關(guān)系的破裂。[9]具體而言,一段時(shí)期內(nèi),資源利用、環(huán)境污染物的增長(zhǎng)率超過(guò)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,稱為耦合關(guān)系;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度快于資源使用的增長(zhǎng)速度稱為脫鉤關(guān)系。 OECD為衡量環(huán)境壓力(狀態(tài))與驅(qū)動(dòng)力變化的關(guān)系,建立了脫鉤指數(shù),其計(jì)算公式為[10]:

      (1)

      其中,經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力(Driving Factors,簡(jiǎn)稱“DF”)可采用GDP數(shù)據(jù),環(huán)境壓力( Environment Pressure簡(jiǎn)稱“EP”) 采用二氧化碳排放量,下標(biāo)0表示基期,T表示末期。由式(1)可以看出:所謂脫鉤狀態(tài),表現(xiàn)GDP 增長(zhǎng)率快于二氧化碳排放量的增長(zhǎng)率。其中相對(duì)脫鉤為:GDP與二氧化碳排放量都呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度要快于二氧化碳增長(zhǎng)速度;而絕對(duì)脫鉤則表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)保持增長(zhǎng)但二氧化碳排放呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。當(dāng)DI≥1時(shí),即二氧化碳排放速度同步或快于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度,兩者處在耦合狀態(tài);DI=1是耦合與相對(duì)脫鉤的轉(zhuǎn)折點(diǎn),DI值越大,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源消費(fèi)的依賴程度越高;當(dāng)0

      在OECD脫鉤模型的基礎(chǔ)上,Tapio[12]采用“彈性”的概念來(lái)動(dòng)態(tài)反映變量間的脫鉤關(guān)系。由(1)式可知,使用OECD時(shí)需要對(duì)其期初和期末值進(jìn)行賦值具有一定的主觀性,而Tapio有效緩解了這一情況,主要反映變量之間的脫鉤狀態(tài),使得結(jié)果更加準(zhǔn)確。Tapio脫鉤模型的主要“彈性”指標(biāo)計(jì)算方法如下:

      (2)

      式中%ΔVOL為交通量的變化率,%ΔGDP為GDP的變化率,交通量對(duì)GDP的彈性表現(xiàn)為兩者的比值。

      (3)

      式(2)與式(3)相乘得到式(4):

      (4)

      通過(guò)對(duì)以上兩種指標(biāo)的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),Tapio指標(biāo)具有更大的優(yōu)勢(shì)。主要體現(xiàn)在:首先,在選擇時(shí)間時(shí),OECD在選擇基期時(shí)需要考慮對(duì)結(jié)果的影響作用,不同時(shí)間選擇會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果,具有相對(duì)不穩(wěn)定性;其次,Tapio脫鉤指標(biāo)與OECD脫鉤指標(biāo)在本質(zhì)上相似,不受數(shù)據(jù)量綱變化的影響,除此之外,還可以分析內(nèi)在不同因素與脫鉤的相對(duì)變化影響作用;最后,Tapio 脫鉤指標(biāo)的劃分標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)來(lái)說(shuō)更加詳盡,能使同一地域或不同區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)與碳排放之間的關(guān)系更加精確地表現(xiàn)出來(lái)。[13]在當(dāng)前形勢(shì)下,中國(guó)政府提倡生態(tài)文明建設(shè),提倡節(jié)能減排,因此研究經(jīng)濟(jì)與交通碳排放之間的關(guān)系具有重大實(shí)際價(jià)值。

      (二) 脫鉤狀態(tài)的劃分標(biāo)準(zhǔn)

      目前對(duì)于脫鉤狀態(tài)的分類主要是兩分法、三分法、四分法、六分法和八分法五種,[14-16]其分類標(biāo)準(zhǔn)取決于脫鉤程度。其中八分法可以更直觀表示出變量絕對(duì)值的增加或者減少。因此根據(jù)以往文獻(xiàn)以及Tapio脫鉤理論的劃分標(biāo)準(zhǔn),本文將脫鉤狀態(tài)分為八種,如表1所示。

      表1 交通量增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤狀態(tài)劃分

      由表1可知,每種脫鉤狀態(tài)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和交通量變化都表現(xiàn)得很具體且意義明顯。其中,強(qiáng)脫鉤(即經(jīng)濟(jì)在持續(xù)增長(zhǎng)的條件下,交通量的變化卻有所減少,此時(shí)的彈性小于0)是可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài),也是實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)的最佳狀態(tài);對(duì)應(yīng)的強(qiáng)負(fù)脫鉤(即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度有所減緩,但是交通量卻在不斷增長(zhǎng),彈性值小于0)是最不利狀態(tài),其余均為不可持續(xù)狀態(tài)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為正時(shí),彈性值越小脫鉤越顯著,就越有利于可持續(xù)發(fā)展。

      二、實(shí)證研究

      (一)交通碳排放的測(cè)度

      交通運(yùn)輸碳排放量是衡量交通運(yùn)輸碳排放演變的絕對(duì)指標(biāo)?!禝PCC 國(guó)家溫室氣體清單指南》(2006)給出了估算移動(dòng)源中化石能源燃燒排放的“自上而下”方法。據(jù)于此,在測(cè)算交通運(yùn)輸業(yè)碳排放和能源消費(fèi)時(shí),需要考慮各種能源的消耗量、轉(zhuǎn)標(biāo)準(zhǔn)煤和碳排放系數(shù)等主要因素。交通運(yùn)輸碳排放量[17]度量公式為:

      Cit=∑jEit,j×xj×y

      (5)

      其中,Cit為交通碳排放總量;j為能源種類,j=1,2,…,11分別代表了11種能源指標(biāo),如煤炭、型煤、焦?fàn)t煤氣、汽油、柴油、天然氣、煤油、能源油、原油等;Eit,j為區(qū)域i內(nèi)t時(shí)期能源j的消耗總量,xj為第j種能源轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤的系數(shù),y為標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù),分別以萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤和萬(wàn)噸作為能源消耗和碳排放量的單位。

      表2 選取的交通與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)

      (二)數(shù)據(jù)說(shuō)明及來(lái)源

      為使交通運(yùn)輸碳排放的計(jì)量具有可比性,本文選取交通指標(biāo)為客、貨運(yùn)量,其中包括公路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸、航空運(yùn)輸、水路運(yùn)輸及管道運(yùn)輸,鑒于管道運(yùn)輸過(guò)程中的能源數(shù)據(jù)不可獲得,在實(shí)際計(jì)算中將管道運(yùn)輸省略。而經(jīng)濟(jì)指標(biāo)一般以GDP作為衡量標(biāo)準(zhǔn),為消除物價(jià)因素對(duì)GDP的影響,采用CPI指數(shù)對(duì)GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理,得到基期為1980年的不變價(jià)GDP。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,選取數(shù)據(jù)指標(biāo)見(jiàn)表2。

      (三)階段劃分依據(jù)

      由于不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)和交通發(fā)展?fàn)顟B(tài)并不一致,為更有效反映兩者間的脫鉤關(guān)系,根據(jù)經(jīng)濟(jì)以及能源消耗進(jìn)行時(shí)間跨度的階段劃分并進(jìn)行相應(yīng)討論分析。由《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中1994-2012年間交通碳排放數(shù)據(jù),將換算后的全國(guó)GDP總量與交通碳排放總量進(jìn)行比較,為分階段討論脫鉤關(guān)系提供依據(jù)。

      圖1 1994-2012全國(guó)交通碳排放量與GDP

      由圖1可以看出,GDP和交通碳排放量在整體上均呈增長(zhǎng)趨勢(shì),其中交通碳排放量在1994-2001年期間增長(zhǎng)較為緩慢,2002-2008年期間交通碳排放呈現(xiàn)直線增長(zhǎng),2008-2009年間增長(zhǎng)率有所減少,但是2009年以后又呈現(xiàn)出直線增長(zhǎng)的趨勢(shì)。為了更清晰地展示我國(guó)省域在不同時(shí)間階段兩者間的脫鉤關(guān)系,本文將就1994-2001年、2002-2008年、2009-2012年三個(gè)時(shí)期分別探究交通碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。

      (四)GDP、交通量及交通碳排放量的脫鉤關(guān)系測(cè)算結(jié)果

      我國(guó)在發(fā)展低碳交通的過(guò)程中,遇到很多諸如環(huán)境等問(wèn)題,使得可持續(xù)發(fā)展之路受到了阻礙。由于地域的差異性,區(qū)域間交通的發(fā)展?fàn)顩r大都不一樣且經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況也各不相同,鑒于客、貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系可以反映兩者之間的協(xié)調(diào)性和可持續(xù)性,下面采用“彈性指數(shù)”首先進(jìn)行兩者間關(guān)系的測(cè)算與分析。

      1.我國(guó)省域客運(yùn)量與GDP的彈性指數(shù)

      根據(jù)以上的階段劃分以及公式(2)(3)(4),測(cè)算不同地區(qū)不同時(shí)期的“彈性指數(shù)”,進(jìn)而對(duì)全國(guó)及31省市的脫鉤狀態(tài)進(jìn)行分類(圖2、圖3)。

      由圖2、圖3可知,全國(guó)客運(yùn)量水平在各個(gè)階段均屬于弱脫鉤狀態(tài),即客運(yùn)交通量的增長(zhǎng)速率大于GDP的增長(zhǎng)速率,也就是說(shuō),我國(guó)整體上是處在可持續(xù)發(fā)展的水平線上。且每個(gè)時(shí)期大部分城市的發(fā)展水平與全國(guó)處在同一狀態(tài),即處于弱脫鉤狀態(tài),其中第一階段17省市、第二階段15個(gè)省市、第三階段則有25個(gè)省市同全國(guó)分類保持一致。

      屬于強(qiáng)脫鉤,即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)與之相關(guān)的交通量的變化保持穩(wěn)定或下降的省市有1994-2001年間的廣東、四川、新疆;2002-2008年間的河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、貴州、云南;2009-2012年間的西藏。其中,西藏由擴(kuò)張性耦合狀態(tài)演變?yōu)閿U(kuò)張性負(fù)脫鉤,再到強(qiáng)脫鉤水平;黑龍江省、貴州省由第一階段的擴(kuò)張性負(fù)脫鉤變化到第二階段的強(qiáng)脫鉤,而后演變?yōu)槿趺撱^狀態(tài);北京則分別從擴(kuò)張性耦合狀態(tài)演變?yōu)閿U(kuò)張性負(fù)脫鉤,再到弱脫鉤水平;而廣東省則由第一階段的強(qiáng)脫鉤水平,演變?yōu)楹髢蓚€(gè)階段的擴(kuò)張性負(fù)脫鉤狀態(tài)。為明晰各省的三階段脫鉤關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,將其分類匯總?cè)绫?。

      圖2 全國(guó)及31省市交通客運(yùn)量與GDP的彈性

      圖3 全國(guó)及31省市客運(yùn)量與GDP脫鉤關(guān)系分類

      表3 三階段全國(guó)及31省市客運(yùn)量與GDP脫鉤類別變化匯總Tab.3 Decoupling of passenger traffic volume from GDP in nationwide and 31provinces during 3 stages

      其中變化較為明顯的為西藏,由擴(kuò)張性耦合到擴(kuò)張性負(fù)脫鉤,最后為強(qiáng)脫鉤,2008年以后發(fā)生了大變動(dòng)。這應(yīng)基本歸功于2006年青藏鐵路的開(kāi)通,當(dāng)年年底西藏自治區(qū)預(yù)計(jì)第二年的進(jìn)藏游客將突破300萬(wàn)人次,結(jié)果2007年接待游客大出所料地突破了400萬(wàn)人次,比上年增加了151萬(wàn)人次;旅游總收入達(dá)到48億元,比上年增長(zhǎng)73.3%,占到全區(qū)GDP的14%左右,第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展成為拉動(dòng)西藏經(jīng)濟(jì)的重要力量。其次,黑龍江、貴州省、北京市以及重慶市等地區(qū)的變化也呈現(xiàn)較好的趨勢(shì),也說(shuō)明了經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的不斷轉(zhuǎn)變,使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性和持續(xù)性進(jìn)一步增強(qiáng)。再次,廣東省的脫鉤狀態(tài)演變表明,該省交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民出行需求相比,仍存在高速公路建設(shè)滯后、水路運(yùn)輸日漸萎縮等問(wèn)題。

      綜上所述,我國(guó)的客運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系很密切,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與交通發(fā)展相互影響,相互制約,兩者變化率的大小可以直接說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。在建設(shè)生態(tài)文明和可持續(xù)發(fā)展的狀態(tài)下,客運(yùn)量的增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)起到了貢獻(xiàn)作用,但其產(chǎn)生的環(huán)境污染問(wèn)題自然也不容忽視。

      2.我國(guó)省域貨運(yùn)量與GDP的彈性指數(shù)

      下面針對(duì)不同地區(qū)不同時(shí)期貨運(yùn)量與GDP的“彈性指數(shù)”進(jìn)行測(cè)算,進(jìn)而對(duì)全國(guó)及31省市的脫鉤狀態(tài)進(jìn)行分類(圖4和圖5)。

      圖4 全國(guó)及31省市交通貨運(yùn)量與GDP的彈性指數(shù)

      圖5 全國(guó)及31省市貨運(yùn)量脫鉤關(guān)系分類

      由圖4、圖5可以看出全國(guó)整體變化:1994-2001年間有22個(gè)省市屬于弱脫鉤,6個(gè)省市屬于強(qiáng)脫鉤,部分省市的貨運(yùn)量脫鉤指數(shù)演化過(guò)程由弱脫鉤變?yōu)閿U(kuò)張性負(fù)脫鉤,說(shuō)明交通量的變化增長(zhǎng)速度快于GDP的變化。2009-2012年間沒(méi)有處于強(qiáng)脫鉤的省市,是因?yàn)橹袊?guó)受金融危機(jī)的影響,國(guó)際貿(mào)易受挫,進(jìn)出口活動(dòng)都無(wú)法正常進(jìn)行,雖然,表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)的不景氣和貨運(yùn)量的急劇減少,但相對(duì)于上一階段而言,兩者的變化率仍大于0,但比值趨于1,這也表明兩者雖然都有增長(zhǎng),但是幅度卻不相上下,這一時(shí)期的省市大都處于擴(kuò)張性耦合狀態(tài)。同上,為明晰三階段中貨運(yùn)量與GDP脫鉤關(guān)系的各省市動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,將其分類匯總?cè)绫?。

      表4 三階段全國(guó)及31省市貨運(yùn)量與GDP脫鉤類別變化匯總Tab.4 Decoupling of freight traffic volume from GDP in nationwide and 31provinces during 3 stages

      處于強(qiáng)脫鉤的省市有1994-2001年間的北京、遼寧、四川、安徽、廣東、西藏;2002-2008年間的北京、黑龍江、云南、甘肅。三個(gè)階段有明顯變化的城市有:重慶市由第一階段的擴(kuò)張性耦合到第二階段的擴(kuò)張性負(fù)脫鉤,再到第三階段變?yōu)槿趺撱^;遼寧省從第一階段的強(qiáng)脫鉤到第二階段的弱脫鉤,再到第三階段的擴(kuò)張性耦合;西藏由強(qiáng)脫鉤到擴(kuò)張性負(fù)脫鉤到弱脫鉤;安徽由強(qiáng)脫鉤到擴(kuò)張性負(fù)脫鉤到擴(kuò)張性耦合;云南、甘肅由弱脫鉤到強(qiáng)脫鉤到擴(kuò)張性耦合;黑龍江由擴(kuò)張性耦合到強(qiáng)脫鉤再到弱脫鉤;廣東省則由強(qiáng)脫鉤到弱脫鉤到擴(kuò)張性負(fù)脫鉤。雖然一些省市在不同時(shí)間階段變化差異比較大,但是總體上可以看出,貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)之間的彈性在2008年以后開(kāi)始出現(xiàn)明顯變化,經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度變得緩慢,且貨運(yùn)量開(kāi)始減少。

      3.我國(guó)省域交通碳排放與GDP的彈性指數(shù)

      鑒于部分?jǐn)?shù)據(jù)的不可獲得性,本文在計(jì)算交通碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系時(shí)選取了全國(guó)和14省市(北京市、河北省、江蘇省、安徽省、福建省、江西省、山東省、河南省、湖北省、廣西、四川省、貴州省、陜西省、新疆)作為研究對(duì)象。 每?jī)赡隇橐粫r(shí)間跨度,第一年為基期,第二年為末期,彈性指數(shù)結(jié)果及其分類分別見(jiàn)圖6和圖7??梢钥闯觯?008-2012年間僅有湖北、新疆、江西、河南四個(gè)省份交通碳排放與GDP間呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài),說(shuō)明中國(guó)的碳排放量增長(zhǎng)速度比較大,并超過(guò)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化速度,偏離了可持續(xù)發(fā)展的實(shí)際需求,有待政府部門(mén)加以改善和優(yōu)化交通的綠色發(fā)展規(guī)劃。

      圖6 全國(guó)和14省市交通碳排放與GDP彈性

      圖7 全國(guó)和14省市交通碳排放脫鉤分類

      同上,為明晰不同階段不同地域交通碳排放量與GDP脫鉤關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,將其分類匯總?cè)绫???梢钥闯觯涸诓煌瑫r(shí)間階段內(nèi)大部分地區(qū)處于弱脫鉤狀態(tài),即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和交通排放量的變化率均為正值,交通碳排放量的變化率小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化率,但整體上我國(guó)的交通碳排放與GDP變化均保持良性增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。全國(guó)經(jīng)歷了弱脫鉤變?yōu)閿U(kuò)張性負(fù)脫鉤的過(guò)程,在2008年以后,交通量的變化率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于GDP的變化率。原因在于2008年爆發(fā)了世界經(jīng)濟(jì)危機(jī),中國(guó)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不容樂(lè)觀。2008年后城市之間的差異比較明顯,但是由研究結(jié)果可知,中國(guó)并沒(méi)有省市屬于強(qiáng)脫鉤,意味著經(jīng)濟(jì)對(duì)交通行業(yè)的影響極大。

      表5 三階段全國(guó)及31省市交通碳排放量與GDP脫鉤類別變化匯總Tab.5 Decoupling oftransport carbon emissions from GDP in nationwide and 31provinces during 3 stages

      三、 結(jié)論

      1.中國(guó)及31省市客運(yùn)量在1994-2012年間,在三個(gè)劃分階段中,全國(guó)整體水平屬于弱脫鉤,且大部分省市屬于弱脫鉤,也就是交通量和GDP處于增長(zhǎng)狀態(tài),但是交通量的增長(zhǎng)明顯高于經(jīng)濟(jì)的變化率,因此并不是最佳可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。2008-2012年期間屬于弱脫鉤的省市要高于其他階段,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展與交通發(fā)展逐漸形成平穩(wěn)的發(fā)展模式。

      2.通過(guò)測(cè)算1994-2012年期間中國(guó)整體與31省市的貨運(yùn)量彈性指數(shù)發(fā)現(xiàn)大部分省市屬于弱脫鉤。2008年以后很多省市走向擴(kuò)張性耦合,交通量和GDP都增長(zhǎng)率都大于0,但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率比2008年之前變小,主要原因是2008年發(fā)生了經(jīng)濟(jì)危機(jī),經(jīng)濟(jì)發(fā)展有些停滯,全國(guó)整體經(jīng)濟(jì)水平自2008年都開(kāi)始下降。

      (3)2008-2012年間的經(jīng)濟(jì)與交通碳排放的彈性結(jié)果表明:中國(guó)的交通碳排放量很大,這是阻礙中國(guó)發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要因素。由于期間經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后,交通量變化率比較大,因此在2012年有些城市處于擴(kuò)張性負(fù)脫鉤。我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與交通環(huán)境之間還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)最佳可持續(xù)發(fā)展,交通環(huán)境問(wèn)題有待改善。

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      (責(zé)任編輯:魏 霄)

      Decoupling Between China and Provincial Economic Growth and Carbon Emissions from Transport

      LIU Xinmin1,SUN Lu1,SUN Qiuxia2

      (1.CollegeofEconomicsandManagement,SDUST,Qingdao,Shandong266590,China;2.CollegeofMathematicsandSystemsScience,SDUST,Qingdao,Shandong266590,China)

      This paper studies the decoupling relationship between and transportation growth (passenger and freight volumes) of different stages in the whole country and 31 provinces using the Tapio Index,based on the data panel of the traffic volumes,transportation carbon emissions and GDP of 1994-2012,and then, explored the links between traffic emissions and economy.The results show that:the economic growth of China and the provinces and the volumes of passengers and freight is mostly in a weak decoupling state in the same time; GDP and transport carbon emissions result shows that transportation carbon emissions in China is too larger, which means that China hasn't reached the state of sustainable development; the mutual influence between economy and traffic is absolutely obvious, and both of them are in mutual restraint.

      Tapio Index; transportation carbon emissions; economic development; decoupling analysis

      2016-04-25

      國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71371111)(71471105);山東省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013GSF12203);國(guó)家軟科學(xué)(2014GXS4D122)

      劉新民(1965—),男,山東莒南人,山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授,博士,博士生導(dǎo)師.

      F503

      A

      1008-7699(2016)06-0047-08

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