第一章导论

1.1研究背景与研究意义

中国交通运输行业经历了快速的增长。这种增长不仅表现在行业基础设施建设不断推进，而且表现在行业运量的持续增加。就具体部门来看，截止2010年，中国公路道路里程增加到398万公里(包括高速公路里程7万公里），成为居美国之后全球第二大公路里程拥有国；铁路里程达到9.1万公里，其中电气化率达到46.2%;内河航道里程达到12万公里，居世界之首；民用航空机场建设量大幅度增加，达到175个。大的行业投入带动了大的运量增加，据统计，中国客运周转量保持了超过14%的年增长率，从1995年的9002亿人公里增加到2010年的27900亿人公里，与此同时货运周转量也从35900亿吨公里增加到141800亿吨公里。根据学者的测算，按照目前中国客货运输增长的速度，2020年中国总的运输量将达到2010年的2.5?3倍。交通运输行业快速的行业发展日益成为带动中国国民经济发展的重要因素（图1)。

1.2研究思路和方法

本文以STmPAT後型为基础，通过分析客货运与碳排放增长之间的关系，了解了中国交通运输部门碳排放增长的主要来源；以国内市场潜能指数代替模型中的人均GDP项，分析了国内经济增长对区域间交通运输部门碳排放增长的潜力；并通过引入能源消费结构和能源利用效率两项指标对现有的以提高能源利用效率为导向的政策进行了评述，并对交通运输部门进一步减排目标实现的潜在政策进行了分析。为了保证结论的稳健性，并进一步拓展本文的研究结论，本文的研究从中国国家和东、中、西三个区域面板两个层次分别展幵，并结合静态面板数据模型和动态面板数据模型两个模型进行了回归分析。

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第二章理论基础与文献综述

2.1国外交通运输行业碳排放的相关研究

就研究视角而言，现有涉及到碳排放的研究主要集中于两个研究视角。一部分文献着眼于具体的交通运输部门：Gonzilez和Marrero (2012)[5]和0kada(2012)[6]通过引入诸如城市地铁需求、交通运输线路拓展量、运输价格和老年人口比例等因素对不同国家公路运输进行了分析；Vedantham和Oppenheimer (1998)[7]和 Chdze et al. (2013)[8]研究 了航空运输部门的碳排放情况，并进行了相关的政策建议；来自客运或者货运的碳排放也被进行了广泛的研究（Gonzdlez 和 Marrero, 2012; Rentziou et al.，2012)[5][9]。另一部分文献则对整个行业的碳排放进行了分析：Pongthanaisawan和Sorapipatana(2013)[1。]研究了泰国交通运输部门的碳排放和相关减排政策；Lipscy和Schipper (2013)[iil讨论了日本19世纪70年代以来交通运输部门能源利用效率和碳排放的关系；Mazzarino (2000)[i2]评估了意大利交通运输部门对环境带来的冲击。

2.2中国交通运输行业碳排放的相关研究

随着近些年来自交通运输行业污染的加剧和减排压力的加大，越来越多的研究着眼于中国的交通运输部门。Loo和Li (2012)[25]和Wang et al.(2012)[26]利用全指数分解法研究了中国客运和货运的碳排放，Wang et al.(2011)[27]和Zhouetal. (2013)[2]也利用相似的方法研究了整个行业的情况；利用行业分析法，Caietal. (2012)[28]计算了 2007中国交通运输部门的碳排放量并且认为与其他方法相比基于能源消费的碳排放计算方法是最准确的；系统优化方法也得到了广泛的利用，Ou et al. (2010)[29]和Wang et al.(2012)[26]预测了未来中国公路运输在四种情景下的碳排放量，很多学者也利用这种方法预测了未来中国的汽车拥有量、具体的能源消费量及具体的运输部门的运输需求增长（He et al., 2005; He 和 Chen，2013; Huo et al., 2012a;Huo et al., 2012b; Wu et al.，2012)[3°-34]。

第三章基于STIRPAT模型的中国交通运输行业碳排放影响因素分 .............13

3.1理论模型构建.................................. 13

3.2数据来源職标计算 ......................14

第四章中国交通运输行业碳排放的收敛性分析......................... 22

4.1中国交通运输行业碳排放收敛性分析：绝对收敛.................... 22

4.1.1p-收敛.... 22

4.1.2T-收敛........ 23

第五章模型统计检验和实证分析 ......28

5.1统计检验 .................28

5.2基于静态面板模型的实证分析............................ 31

5.3基于动态面板模型的实证分析............................ 34

第六章中国交通运输行业碳排放的影响因素讨论

6.1相对于货物运输，客运是影响中国交通运输行业节能减排更具活力的因素

我们可以据此认为，与客运相比，货运并没有很显著的提高行业碳排放。这一结论与Wangetal.(2012f6]的研究具有一致性。在中国，虽然货物运输的增长与经济发展保持了很高的相关性，但是，就碳排放而言，客运则表现的更为显著。在我们看来，有三个方面的原因可以解释这一现象：1、与货物运输相比，客运是更加污染密集型的。长期以来，公路和航空运输在中国中占据了很重要的地位，然而货物运输则主要依赖于水运与铁路。1995年，通过公路和航空方式运输旅客所占的比例超过58.7%，此后一直逐步上升到2010年的68.3%，然而，超过85%的货物运输量都是通过铁路和水运完成的（图7)。

6.2客运对于行业碳排放的影响从东到西在不同发展水平区域间呈倒“u”型分布

中部地区相比，西部地区更有可能缺乏铁路、水运和其他低排放的运输方式，而更多的采取如公路或其他污染更加严重的运输方式。在中国快速发展中的高铁运输就是一个很好例证；3、人口分布与经济发展共同作用放大了东部地区客运对碳排放的影响。中国的人口密度从东到西依次递减，在出行偏好既定的情况下，人口的多少成为运输需求大小的直接原因；经济发展水平提高带来的人们收入水平的提高更有可能使东部地区的居民采取污染密集型的出行方式，如私家车和航空运输等。

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第七章结论

本文利用计量回归的方法分析了中国交通运输行业碳排放的影响因子，在具体的模型选择上我们选择了在研究环境冲击方面经典的STIRPAT模型，通过引入客运量、货运量、国内市场潜力、能源利用结构和能源利用强度等五个影响因素，分析了客货运与碳排放增长之间的关系，了解中国交通运输部门碳排放增长的主要来源，分析了区域间经济增长对交通运输部门碳排放增长产生的交叉影响，并通过引入能源消费结构和能源利用效率两项指标对现有的以提高能源利用效率为导向的政策进行了评述，并对交通运输部门进一步减排目标实现的潜在政策进行了分析。在具体回归中我们利用涉及到中国29个省市1995-2010年面板数据，为了保证计量结果的稳健性，在进行了行业碳排放绝对和相对收敛分析后，本文选择对29个省市的面板数据进行分区处理，从全国和东、中、西三个区域的层次上进行了静态模型分析和引入被解释变量滞后两期的动态模型分析。静态模型对中国交通运输行业碳排放的诸多影响因子进行了分析，考虑到解释变量和被解释变量间可能存在的内生性问题，我们又引入了被解释变量的滞后项，通过动态分析捕捉了行业碳排放的更长期的特征，进一步验证了静态分析的结论，并一定程度上修正了我们静态分析的结论。

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参考文献（略）