西安市家庭碳排放特征及影响因素实证分析

doi:10.18402/resci.2017.07.16

摘要/Abstract

摘要：

作为中国应对气候变化的关键领域,特大城市家庭碳排放研究具有重要意义。对于西安市家庭而言,其低碳消费行为特征及关键影响因素与其特定的资源禀赋、经济水平和社会发展特征息息相关。本文基于2015年西安市家庭能源消费问卷调查数据,通过描述统计、多元回归分析发现,家庭户均年碳排放量为12 111.87kg,居住与交通比例为4∶1,其中生活用电占居住碳排放近41%,私人汽车则为交通出行碳排放最大贡献者。家庭属性、个人属性、消费行为、住房特征及周边公共服务设施等对碳排放有显著影响,但不同影响因素作用方向及效果存在差异,实证结果有利于为城市政府有效能源规划及节能减排管理提供理论参考。

关键词: 家庭碳排放, 特征, 关键因素, 多元线性回归, 西安市

Abstract:

As critical areas in the response to global climate change,there is a great need to research household carbon emissions in megalopolises,such as those in China. Across Xi'an households there is a deep relationship between key impact factors and low levels of economic development. Here we estimated characteristic and impact factors of residential carbon emissions for 915 households in Xi'an using survey data from micro-family activities in 2015. We found that households produce 12 111.87kg CO₂ every year. The ratio of family living to transportation is 4∶1. Electricity accounts for 41% of residential energy consumption. The car is the driving factor of carbon emissions in family transportation. The highest income group showed a strong willingness to buy green products and improve environmental quality. In summer,the temperature setting of air-conditioners is 23℃,lower than the national recommended standard. After housing spaces increase from 60m² to 80m²,carbon emissions rise considerably. As the distance between community and shopping malls becomes longer,more households choose car travel. It is not only the pursuit of modern life,but also once a car has been acquired,people become dependent on it for virtually all journey purposes. Migrant families choose to improve their living environment and at the same time consume more resources and increase their carbon emissions. Our society is still emphasizing ‘meet people’s basic needs’ in Xi'an,so the city cannot achieve abstemious society completely. These results will guide the effective pathway to reducing residential carbon emissions and help design policies to develop low-carbon lifestyles in China’s megacities.

Key words: family carbon emissions, characteristic, impact factors, multiple linear regression, Xi'an City

李治, 李国平, 胡振. 西安市家庭碳排放特征及影响因素实证分析[J]. 资源科学, 2017, 39(7): 1394-1405.

Zhi LI, Guoping LI, Zhen HU. Xi'an household carbon emission characteristics[J]. Resources Science, 2017, 39(7): 1394-1405.

图/表 9

表1

表2

关键变量定义和描述性统计"

	变量名称	变量含义	变量类型	变量分类	样本均值	标准差
家庭基本	Hsize	家庭规模/人	连续	家庭人数	2.99	1.27
特征变量	Inc	家庭年收入/万元	分类	1：≤1.2;2：1.2~3.6;3：3.6~6;4：6~12;5：12~24;6：24~48;7：≥48万	3.35	1.06
	Age	户主年龄/岁	连续	户主年龄	40.60	12.61
	Edu	户主受教育程度	分类	1：初中及以下;2：高中或中专;3：大专;4：本科;5：硕士;6：博士	3.07	1.15
	Hukou	户主户口	分类	1：城市户口;2：农村户口;3：非西安户口	1.59	0.76
能源消费	Owncar	是否拥有汽车	分类	1.有;0.没有	0.44	0.53
行为变量	Ef	每周休闲娱乐出行次数/次	连续	每周休闲娱乐出行次数	1.99	0.95
	Airc	夏天设置空调温度/ $℃$	连续	夏天空调设置温度	23.78	3.23
	Solarh	安装太阳能热水器	虚拟	1：安装;0：没有	0.19	0.38
住房特征	Brc	住房租买选择	虚拟	1：购买;0：租住	0.71	0.51
变量	Hspace	住房面积/m²	连续	住房建筑面积	89.61	30.45
	Ean	家用电器数量/台	连续	拥有的数量	6.68	2.41
周边公共服务设施	R05km	社区周围0.5km是否有大型商场或公交站（地铁站）	虚拟	1：有;0：没有	0.71	0.422
变量	R1km	社区周围1km是否有大型商场或公交站（地铁站）	虚拟	1：有;0：没有	0.66	0.489
	R5km	社区周围5km是否有大型商场或公交站（地铁站）	虚拟	1：有;0：没有	0.85	0.396

表2

表3

样本家庭碳排放量及结构"

家庭活动	家庭碳排放量 /（kg/（户 $?$ 年））	所占比重 /%
居住能耗
生活用电	4 951.77	40.9
家庭采暖	3 187.62	26.3
家用煤气	162.96	1.3
家用天然气	982.37	8.1
家用液化气	23.68	0.2
小计	9 308.39	76.9
交通能耗
公交汽车	711.04	5.9
电动车	75.36	0.6
私人汽车	1 319.88	10.9
摩托车	30.84	0.3
出租车	311.88	2.6
单位班车	296.52	2.4
地铁	57.96	0.5
小计	2 803.48	23.1
合计	12 111.87	100

表3

图1

图2

图3

图4

表4

表5

参考文献 40

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类别	排放系数	数据来源
居住能耗
电/（kWh/月）	0.877kgCO₂/kWh	西北区域电网基准线排放因子公告^[31]
天然气/（m³/月）	2.670kgCO₂/m³	蔡博峰等^[32]
液化石油气/（kg/月）	3.164kgCO₂/kg	蔡博峰等^[32]
煤气/（m³/月）	2.184kgCO₂/m³	蔡博峰等^[32]
煤炭/（kg/月）	1.978kgCO₂/kg	IPCC国家温室气体排放清单指南2006^[33]
集中供暖/（ GJ/m²）	42.630kgCO₂/m²	中国民用建筑节能设计标准（采暖居住建筑部分）^[34]
交通出行
公交车/（km/d）	0.037kgCO₂/km	杨选梅等^[35]
摩托车/（L/月）	2.240kgCO₂/L	杨选梅等^[35]
私人汽车/（L/月）	2.340kgCO₂/L	杨选梅等^[35]
出租车/（km/月）	0.500kgCO₂/km	杨选梅等^[35]
地铁/（次/d）	1.142kgCO₂/km	杨选梅等^[35]
电动车/（km/月）	0.008kgCO₂/（人·km）	柴彦威等^[36]
单位班车/（km/月）	0.050kgCO₂/（人·km）	柴彦威等^[36]

	方程（1）	方程（2）	方程（3）	方程（4）	方程（5）
Inc	0.298***	0.335***	0.296***	0.175***	0.284***
	（5.00）	（5.56）	（4.95）	（3.18）	（4.54）
Hsize	0.017***	0.019***	0.018***	0.005***	0.012***
	（4.27）	（4.35）	（4.32）	（3.38）	（3.89）
Age	-0.003**	-0.003**	-0.003**	-0.004***	-0.003**
	（-2.03）	（-1.97）	（-2.07）	（-3.13）	（-2.02）
Edu		-0.033**
		（-1.98）
Hukou		0.026**
		（2.23）
Ean			0.247***
			（6.10）
Hspace				0.059**
				（1.99）
Brc				0.005***
				（9.23）
Airc					-0.006
					（-1.01）
Solarh					-0.013
					（-0.28）
常数	10.75***	10.67***	10.81***	10.91***	10.67***
	（47.30）	（45.86）	（46.24）	（53.39）	（40.24）
样本量	915	915	915	915	915
R²	0.041	0.046	0.041	0.123	0.039
调整R²	0.037	0.041	0.037	0.118	0.033
F	9.804	7.650	7.856	29.180	5.287

	方程（1）	方程（2）	方程（3）	方程（4）	方程（5）	方程（6）
Inc	0.754***	0.700***	0.698***	0.785***	1.733***	0.705***
	（5.41）	（3.92）	（4.71）	（5.40）	（5.23）	（5.03）
Hsize	0.052	0.018	0.051	0.052**	0.052**	0.052
	（1.21）	（0.46）	（1.20）	（2.23）	（2.23）	（1.22）
Age	-0.010*	-0.005	-0.010*	-0.009*	-0.012*	-0.011*
	（-1.79）	（-1.03）	（-1.81）	（-1.80）	（-1.82）	（-1.83）
Ef		0.224***
		（9.61）
Owncar			0.070***
			（5.62）
R05km				0.043
				（0.32）
R1km					0.036*
					（1.81）
R5km						0.093**
						（2.65）
常数	4.904***	5.075***	4.898***	4.870***	4.877***	4.993***
	（6.96）	（7.56）	（6.96）	（6.77）	（6.78）	（6.80）
样本数	809	809	809	809	809	809
R²	0.044	0.162	0.045	0.044	0.041	0.045
调整R²	0.041	0.157	0.040	0.040	0.039	0.042
F	12.050	33.010	9.057	9.031	9.055	9.333