全球气候变化涉及的水资源安全、能源安全、生态安全等社会问题已越来越引起人们的关注。碳排放是影响全球气候增温的主要因素,如何降低碳排放成为世界各国公共政策的焦点问题之一。低碳经济和低碳城市一方面成为遏制全球增温的首要选择,另一方面,也成为世界各国城市发展转型的方向之一。西方城市发展经验显示,当城市发展到中后工业化,随着人口和小汽车的增长,以及产业结构的“去重工业化”和“软化”,来自于居民交通出行碳排放所占比重会逐渐上升,同时,合理的城市空间设计,有助于降低出行碳排放。上海是中国人均能源消耗和人均碳排放量水平最高的地区之一。上海碳排放的增长与人口增长、私家车增长、空间演变等各种因素密切相关。 本@文$内.容.来.自:中`国`碳`排*放^交*易^网 t a np ai fan g.c om
关于家庭出行碳排放的问卷调查 內.容.來.自:中`國*碳-排*放*交*易^網 t a npai fa ng.com
调查显示,上海在不同的城市区位职住分离值有较大差异,家庭出行距离在空间上呈现倒“U”形曲线。所有受访者的职住分离空间距离平均值为28.01km。近郊区居民的职住分离最为突出,工作地与居住地的平均距离为38.44km;边缘城区与远郊区居民职住分离平均距离接近,均为18km左右;核心城区居民的职住分离距离值明显较小,仅为9.17km。这意味着,近郊区居民的平均上班通勤距离(单程)是核心城区居民的4倍,是边缘城区和远郊区居民的2倍。 本@文$内.容.来.自:中`国`碳`排*放^交*易^网 t a np ai fan g.c om
笔者对上海市各区县随机投放了关于家庭出行碳排放的问卷,问卷内容包括社区环境、家庭出行情况,日常生活能源消耗、受访家庭基本情况四部分。旨在从微观层面了解上海家庭出行的行为模式、家庭碳排放的空间模式。并结合上海公共资源的空间配置和上海家庭出行行为模式选择之间的关联和错位,探讨上海低碳出行和低碳城市建设的公共政策。
问卷共发放1200份,合计有效问卷1054份,问卷有效率为88%。共对上海市1054个家庭,合计总人数2689人进行了调查。调查地点包括小区、地铁站、公交车站、上海书城、中山公园、虹口足球场、居委会等,尽量对上海市各收入层次、各职业类型、各年龄段居民碳排放情况都进行了调查。由于采用系统抽样等方式有客观上的难度性,故本次问卷采用随机抽样的方法,尽量保证了样本分布的均匀性。同时,从年龄结构、家庭结构、收入结构等各个方面,将问卷调查样本与上海第六次人口普查数据进行了比较,年龄分布与人口普查数据分布大致相同,都是20-60岁人口比重较大,青少年和老年人口较少。只有60岁以上被调查者与人口普查数据相比,占比较少,这是由于考虑到60岁以上老年人对问卷内容的理解相对较弱,所以有选择地减少对60岁以上老年人的调查。 问卷家庭结构与上海市情况相比大致相同,三口之家、四人之家和二人之家占主体。
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(一)上海市家庭出行现状。调查数据显示,上海家庭居民平时日常出行方式呈现出“一分为三”的态势,即步行/自行车、公交车/单位班车、自驾车的比例相差不是特别悬殊,其中上班通勤与购物娱乐的出行方式有一定差别,居民上班出行对机动车的依赖度较大;城市不同区位居民出行方式选择呈现出一定差异。中心城边缘及郊区居民上班出行对公共交通的依赖度较大,核心城区与近郊居民上班出行选择自驾车方式的比例较大;各区位家庭的购物娱乐出行方式选择呈现与上班出行方式选择不同的特点,边缘城区步行/自行车比例高,远郊区自驾车比例高,核心城区与近郊区主要依靠公共交通。 本`文内.容.来.自:中`国`碳`排*放*交*易^网 t a npai fan g.com
调查显示,上海在不同的城市区位职住分离值有较大差异,家庭出行距离在空间上呈现倒“U”形曲线。所有受访者的职住分离空间距离平均值为28.01km。近郊区居民的职住分离最为突出,工作地与居住地的平均距离为38.44km;边缘城区与远郊区居民职住分离平均距离接近,均为18km左右;核心城区居民的职住分离距离值明显较小,仅为9.17km。这意味着,近郊区居民的平均上班通勤距离(单程)是核心城区居民的4倍,是边缘城区和远郊区居民的2倍。
(二)上海市家庭出行碳排放空间特征。问卷调查数据显示,以年为时间单位对调查样本的交通方式碳排放统计中发现,公共交通碳排放量占比4%,小汽车/摩托车/出租车合计碳排放量占比96%,汽车成为城市碳排放的首要因素。分区县对平均家庭年均出行碳排放量值进行排序,平均家庭出行碳排量值最低为原卢湾区,最高值为嘉定区;大部分区县出行碳排放值分布在1000kg/年至1600kg/年;碳排放值最高的四位依次是嘉定区、青浦区、浦东新区、松江区均位于上海郊区。家庭出行最低的四位原卢湾区、奉贤区、金山区、闸北区,区位特征差异较大。原卢湾区位于上海市核心地段,交通便利,而奉贤区、金山区则属于上海较为偏远的地带,居民远距离通勤概率不高,因此反而降低了家庭出行碳排放量。
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