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-以北京居民活动日志调查为例2009年第6期总第110期文章编号:1003—2398(2009)06—0001—09微观个体行为时空数据的生产过程与质量管理一以北京居民活动日志调查为例柴彦威,张文佳i张艳.颜亚宁,赵莹(北京大学城市与环境学院城市与经济地理系,北京100871) THEPRoDUCTIoNANDQUALITYMANAGEMENToFDISAGGREGA TED SPACE—TIMEDA TA0FINDnDUAL'SBEloRS——ACaseStudyofActivity—DiarySurveyinBeijingCHAIY an?wei,ZHANGWen-jia,ZHANGY an,Y ANY a—ning,ZHAOYing (DepatzmentofUrbanandEconomicGeography,PekingUniversity,Beij)ng100871,China )Abstract:Thespace—timedataofindividual'Sbehaviorsgraduallygrowtobeoneofthemostimportantquan—titativefoundationsofdisaggregatedmodelingandanalysisintheresearchesofmicro-proces sandbehav-ior-basedhumangeographyandtransportation.However,howtoefficientlyandactuallypro duceandmanagelarge—sampledisaggregateddata,especiallythebehaviordataindailylife,arethemainblockagetot here—searchessuchastraveldemandmanagementandurbanactivity-travelsystem.Thoughthereh avebeenanum?beroftrip-basedandtime—usesurveysimplementedbylocalornationalstatisticaldepartments,seldomlitera—turesdiscussthetheoriesandmethodologiesofproductionandmanagementofdisaggregate ddatainmain—landChina.Therefore,thispaperexplorestheproductionandmanagementofindividualspac e—timedataintheoryandmethodology,usingthecaseoftwo—dayactivity-diarysurveyin2007Beijing.Theproductionpro—cessofspace—timedataincludesfiveprocessesofsurveycontents,surveymode,diarydesign,samplingand databasedesign.Themethodswithwhichhowtoquantitativelyaccessthereliability,validity andcomplete—nessofdisaggregateddataarepresentedanddiscussed.Atlast,weproposedhigh—qualityindividual'Sbehav—ioraldataneedmorestudies,comparingandsharingofthepracticalexperimentsfromtheprod uctionandmanagement.Keywords:space-?timedata;activity-travelbehaviors;activity-?diary;dataqualitymanage ment;TOBITre-?gressionmodel提要:微观个体行为的时空数据逐渐成为人文地理学微观过程研究和非汇总方法应用的重要定量依据,而如何高效而准确地生产和管理较大样本的行为数据则是当前制约城市活动.移动系统分析与规划的重要瓶颈.本文以2007年在北京市进行的两天活动日志调查作为案例分析,在国内首次从理论和方法论上探讨微观个体行为时空数据的生产过程和数据质量管理.其中,侧重于理论与经验,从调查内容,调查方式,日志设计,样本抽样和数据库设计等五个方面探讨微观个体行为时空数据的生产过程;并侧重于方法论,探讨如何定量地评估数据的可靠性,有效性和完整性等质量管理标准.最后提出,高质量个体行为数据的获得需要更多的数据生产和管理经验的研究与分享,以及更多数据源的合作共享与比较分析.关键词:时空数据;活动一移动行为;活动日志调查;数据质量管理;TOBIT回归模型中图分类号:l01.2文献标识码:A基金项目:国家自然科学基金项目(40671058);科技部基础性7-作专项(2007FY140800)作者简介:柴彦威(1964一】,男,教授,博士生导师,研究方向为城市社会地理学与行为地理学.Email:************.cn收稿日期:2009-09-28:修订日期:2009—10—30型鱼鱼::三一2009年第6期总第110期1引言自从2O世纪70年代初,城市规划学者Chapin在其着作《城市中的人类活动模式》中首次提出城市活动系统概念以来㈣,在时间和空间制约下的城市居民活动与出行行为～直是西方城市地理学,交通,城市规划等领域关注的焦点[3].90年代以来,国内人文地理学也越来越关注个体行为的空间分析,城市地理学者尤其关注城市内部居民的日常行为及其空间含义,职住空间,购物空间,休闲娱乐空间等活动空间及其派生出来的交通出行需求已成为目前研究的重点[4-9].然而,城市空间与居民活动一移动行为的互动机理研究一般需要以大量的微观个体活动一移动行为数据作为支撑.目前,西方已有不少文献和实践探讨微观个体活动一移动时空数据的生产.但是,由于中国城市发展所处的阶段,制度与文化环境,以及居民的日常生活方式等均与西方城市存在较大差异,西方城市居民行为时空数据的生产和质量管理经验并不一定适用于中国本土.因此,在中国城市中如何高效而准确地采集较大样本微观个体行为时空数据是当前制约城市活动一移动系统分析与规划的重要瓶颈.日志调查(DiarySurvey)被认为是目前技术水平下大量采集居民活动一移动时空数据最为有效的方法之一[J4j,它主要通过问卷调查表的形式,收集居民某一时间段内连续的活动和出行信息.日志调查最早出现于7O年代末德国Soci. adata公司在德国城市Kontiv的出行日志(T邱Diary)调查中,这些调查通过入户面对面访谈方式,要求人们回顾一天内所有出行的起始点情况.目前,通过日志调查得到的微观个体行为数据,除了主要应用在城市交通规划领域中对居民出行需求分析上,还被广泛应用于社会学,时间经济学,以及行为地理学,时间地理学,健康地理学和女性地理学等人文地理学领域上7-22].虽然日志技术已经被应用在国家层面的调查中,例如居民出行调查和2008年中国时间利用调查[232.4],但是,日志调查的相关理论,技术流程和数据质量管理评估则鲜有探讨,使得研究者和调查者往往在问卷设计之初便放弃对问卷调查中的理论问题进行认识,关怀和探索㈤.特别在地理学领域中,问卷调查方法普遍在使用,但是对问卷调查,特别是日志调查的数据的生产过程和质量管理进行专门探讨的文献则更少[4,26-27].因此,本文结合国家自然科学基金项目《转型期中国城市空间与居民行为的互动机理研究》在2007年10月到11月于北京市进行的两天活动日志调查(下文简称为"北京日志调查"),进行文献综述,技术分析与定量评估,解读居民活动一移动行为数据的生产过程和质量管理,以为中国城市微观个体行为时空数据的生产与质量管理提供理论,方法论以及经验的借鉴.2行为时空数据的生产过程2.1调查内容日志调查的核心内容为居民在调查日当天24小时内所有与研究相关的活动和出行及其时空间信息.一般来说,活■鱼璺望:;动属性包括活动的起止时间,类型,活动地点类型与具体地址,以及活动同伴等i出行属性则包括出行的起止时间,出行目的,出行前后的地点类型与地址,出行同伴以及出行交通方式等.活动属性的核心是活动类型的分类,因为活动类型反映了被调查者的活动动机,往往用来区分不同活动的研究意义.事实上,社会学和心理学对活动动机的研究已经比较深入,社会行为理论认为获得或维持某种状态和感觉的愿望是活动的主要动机【28】.例如,人类对食物,身体舒适,安全, 社会交际,自尊心和成就感的需求.心理学则认为活动具有某种意义的需求指向,例如身体动机需求,自我实现的固有潜在需求,和层级需求(首先要满足基本水平的需求,如身体舒适和饥饿;然后逐层满足高级的需求,例如社交,以及最高级的自我实现需求)等[291.在这些理论基础上,许多实证研究根据活动动机对活动进行分类.例如,Chapin在美国华盛顿大都市区的日志调查中把睡眠,食物,住所和健康等需求划分为生存性需求(SubsistenceNeed)Ⅲ,人们需要通过工作,身体锻炼,教育,医药护理和社会服务等活动实现对其的满足.此外,还存在文化层次,社会层次和个人层次的需求,包括感情,社会交际,安全感,成就感,精神激励和个人愉悦等,为满足这一层面的需求则需要社交活动, 参加志愿组织和宗教组织等.目前,已被广泛应用的活动类型划分为满足生存性的活动,不可任意支配的活动和自由活动或者休闲活动[19,301.此外,根据研究对活动类别的需要, 活动的划分可以更为详细,例如Doherty和Miller则把活动进行更细的分类(9大类64小类),以满足其基于计算程序处理的家庭活动时序调查的精度要求【31].在地理学研究中,除了明确的活动类型数据之外,相对精确的活动空间与时间信息也十分重要.在北京的日志调查中,活动一移动行为的空间信息是通过被调查者活动的地点类型与具体地址两项回答来采集的.活动地点类型在以往问卷调查或者出行调查中往往被忽略,事实上,空间赋予个人的意义往往不是具体的地址,而是空间的功能,在日志中则体现为活动地点的类型.例如,体育锻炼活动可以在家,休闲场所,或者学校等地点进行,如果没有空间功能的界定,则很难确定活动空间的含义.时间地理学认为,个体行为不可避免地受到源于个体自身及其所处情境中的各种制约【321.个体时空行为除了受到个体本身的能力制约之外,还会受到一定的组合制约,即个体或集体为了从事某项活动而必须同其他人的路径同时存在于同一场所的制约.活动分析法(Activity-basedApproach)的出现把上述制约扩展到活动层面[31.家庭内部各成员之间的任务分配以及活动一移动行为关联性是组合制约的典型范例,例如,由于照料未成年孩童而需要每天接送小孩上下学,在家务分配中男女家长共同承担购物任务等.因此,在北京的日志调查中,突出了家庭内部成员之间的组合制约,将活动和出行的同伴划分为没有同伴,子女,配偶,父母,祖父母,孙子女,其他家人,其他非家人等类型.此外,出行属性与活动属性存在许多重合,例如出行目的等同于活动类型,出行前后的地点类型与地址等同于活动柴彦威,张文佳,张艳,等:微观个体行为时空数据的生产过程与质量管理——以北京居民活动日志调查为例的地点类型与地址.而交通方式是出行所特有的属性,一般在现有的交通方式内进行选择,包括机动出行方式和非机动出行方式.近年对出行交通方式的定义已经不局限在单项选择里,而是把一个出行过程中使用到的所有方式定义为一个出行的交通方式,但同时可以根据时间或者其他权重划分出一个出行的主要方式和次要方式f33].2.2调查方式根据调查表发放的时间,调查方式可划分为两种:①事前发放(Leave.BehindDiary),即被调查者提前知道调查的时间与内容,在当天活动结束后自行记录所发生的活动;②事后发放(RecallDiary),即在当天活动结束以后将问卷调查表发放至被调查者手中,要求其回溯调查日发生的活动[341. 事前日志一般比事后日志获得更高质量的数据,同时多出5—10%的回收率,但是调查成本要高出1.5_4倍,而且事前提醒容易产生系统误差.此外,根据调查媒介进行划分,可得到三种传统的调查方式和三种基于新型媒介的调查方式.其中,传统的调查方式分别为留置式,面对面式和电话式.而无论何种调查方式都存在一定的优缺点(表1),且均面临如何进入的问题,直接影响到问卷的回收率和完成率.在荷兰的实证表明,面对面拜访与留置寄回问卷相结合的方式,能获得较理想的完成率,而电话调查由于难以解释清楚日志问卷而效果较差【l4】. 值得一提的是,在面对面调查中,存在被访者独立填写(Self-Completed)和研究者参与填写(Researcher-Adminis. tered)两种方式.独立填写方式要求被访者具有主动参与性,增加了调查的难度和成本,但往往真实性更高.研究者参与填写的主要问题是访谈的形式迫使被访者只用短时间思考作答,可能导致活动记录的失真和遗漏增多.Meyburg和B茄g则发现若研究者在场,相对不在场填写方式,居民少填写了约15%的出行记录pq.当然,访谈避免了被访者对问卷理解不当而误填以及无法向其确认是否误填的情况.然而,传统方式在问卷数据精度和有效性上不可避免的存在一定误差,例如容易忽略短时间的出行或回忆不起当天的非工作活动等.而新型方式的出现主要是为了提高数据的精度和有效性,主要包括基于手机,互联网和GPS等新型媒介和技术,但新型技术普遍面临设备依赖性导致样本与数据损失,例如不使用手机,互联网的用户往往被排除在调查样本之外『l51.此外,基于新型媒介的调查只是精确记录了被调查者的时空路径,但是在每个时空点上的活动内容则仍需要利用传统日志方式进行补充.限于目前国内的调查技术和数据生产经费的制约,本文认为面对面的入户日志调查能较为高效地获得较为可靠,准确,有效和成本较低的大样本量数据,而邮件方式则在中国的问卷调查中一般回收率很低,电话调查方式对于独立研究者来说则难度较大.而在将来应该大力发展基于新型媒介与传统日志问卷结合的调查方式.因此,在北京日志调查中,表1不同调查方式的优缺点及其在中国城市的适用性Tab.1TheAdvantagesandDisadvantagesofDifferentSurveyModeandTheirApplicabilityi nChineseCities资料来源:根据文献[1o一12,14,15,17,33—35]综合整理得到.～鱼曼旦璺!:■2009年第6期总第110期首先与调查居住区所在居委会(家委会)或者物业公司取得联系,并详细介绍研究的目的,调查方案及实施过程,在他们的协助下联系被调查家庭,尽量进行面对面调查,或退一步留置回收(图1).其中,在中国城市中实行活动日志调查,事先联系居委会等基层管理机构并得到其支持和协助是非常关键的,而适当地多种调查方式相结合是提高调查效率,保证数据质量,降低调查成本的重要方法.问卷发放问卷填写问卷回收I居委会/物业公司l….～II澍置,a丑豆琪与l居委会/物业公司FI一:调查员l调查员图1北京日志调查的调查方式选择Fig.1TheChoiceofSurveyModein BeringActivityDairySurvey2.3活动日志设计根据理论基础与研究目的,日志形式划分为出行日志,活动日志与时间利用日志等三种.其中,出行日志被广泛应用在国内外的交通出行需求调查中"捌,一般只记录出行属性,不考虑前后不发生移动的活动(主要为户内活动)的属性.而活动日志(ActivityDiary)的发展深受活动分析法的影响,认为出行来源于活动,侧重于记录活动属性及其派生出来的出行属性,强调一天24小时内活动一移动的连续性而记录所有活动一移动过程『l3期.时间利用日志则最早出现在社会学的研究中,深受时间预算(TimeBudge)理论的影响,把活动和出行当作是等价的日常生活事件_l7,1.根据不同的日志形式,日志表的设计样式众多,在北京日志调查中采用了改进后的活动与出行分离的日志表样式(图2).其中,调查表左边为活动属性部分,是活动日志的核心,要求被调查者按照时间顺序依次回答调查日内每个活动的起止时间,活动类型,活动具体地址,活动地点类型和活动同伴以及借助互联网进行活动信息查找情况等.除了时间和具体地址是需要被调查者填写文字之外,其他均在给定编码的选项卡里进行编码选择.调查表右边是出行信息部分,其间通过"为了参与此活动有无出行?"问题进行关联.如果被调查者在进行活动时产生了出行,则继续在右边的出行信息中填写相应的出行行为,具体包括出行同伴,出行距离,出行总时间,先后使用的交通方式以及对应的出行时间.此外,为了在设计上符合简洁和方便原则,活动日志中活动属性部分和出行属性部分的背景色为白色和浅灰色,以提醒居民对待活动与出行填写上的差异.2.4抽样2.4.1目标人群抽样调查的理想目标为毫无遗漏地抽取代表总体的局部样本.但是,调查方式,抽样方法和实际实施过程都会无意或有意排除某些样本,因此需要在调查前明确调查的目标人群(样本的总体).调查目标人群首先需要根据研究目的确定,其次还要考虑调查的过程和成本,调查地数据获取情况__lI垒璺璺型旦竺等多方面因素㈣.以北京日志调查为例,研究目的是转型期北京城市空间与居民活动一移动行为之间的互动联系,因此需要选择能代表有可能受到转型期北京城市内部空间重构的微观过程影响的人群,且具有一般独立活动一移动决策能力的居民作为目标人群2.4.2时间抽样由于日志调查涉及到比较精确的时间维度,理论上认为居民的日常活动具有周期性,因此需要对调查的各个时间维度进行抽样.首先,需要确定日志的调查天数.Arentze等通过相关文献综述得出虽然多天的日志调查可以得到更多的数据和更完整的信息,但是增加了调研的成本和被调查者的负担,容易降低回收率和完成率,同时容易增加系统误差和被调查者填写过程中的主观失误,因此建议除非有特别研究需要,日志表的时间域应当划定在24_48小时内最为合适【l41.其次,选择一年中哪个月份,一周之中哪一天作为日志调查当天是时间抽样需要考虑的重要方面.一般来说,春秋季节进行调查可以避免恶劣天气对数据质量的间接影响. 而理论上由于工作日与休息日具有不同的出行特征,一般选取一天工作日和一天休息日作为调查的日志当天.例如,北京日志调查选择在10月下旬至11月中旬连续三周集中实施调查,而每周的星期日和星期一均为调查日.2.4.3空间抽样空间抽样的技术在许多文献中均有描述,其中详细可参见文献【38】.考虑到研究目的和目标人群,北京日志调查总体按照"居住区一家庭一个人"进行分层抽样.首先,根据对北京市内部居住空间形成与分化的过程及居住区性质的认识,确定居住区主要类型.其次,在不同类型中,以区位类型尽可能丰富为原则,结合实际调查过程中居住区的可进入性,选取调查居住区.而在居住区内部,抽样的最小单元为家庭,并要求家庭中所有16岁以上的居民填写日志调查表. 2.5数据库设计由于目志调查包含二维的表格数据信息和复杂的时空数据,为了便于查询,分析和基于GIS平台的可视化,需要建立数据库进行管理.北京日志调查借助MSSQLServer2000数据库管理功能,实现时空数据的存储,管理与查询.如图3所示,数据处理的过程可以概括为三个过程,即从调查问卷到数据库的对接,从时空数据库的管理到数据查询的实现,以及时空数据查询结果的扩展分析.三个过程相互影响,相互反馈,在反复实验中实现整个系统的良好运行.此外,数据库各表的建立基本遵循问卷的形式,主要包括三部分,即不具备空间信息的属性部分,具有空间信息的惯常活动部分,以及兼具时空间信息的活动日志部分.属性信息部分以FamilylD为主键在家庭属性表与个人属性表之间建立关联;空间信息部分以FamilylD和MemberlD为主键建立内部及与属性信息表的关联;活动日志数据表则以FamilylD,MemberlD,ActlD三项建立活动信息的唯一标识,并借助FamilylD和MemberlD与其他两部分建立关联.可以看出,利用数据库对数据进行管理,使得整个数据表的结构清晰,不同信息之间的相互关联明确,更有利于研究者查找,分析和理解微观行为数据.柴彦威,张文佳,张艳,等:微观个体行为时空数据的生产过程与质量管理——以北京居民活动日志调查为例望鱼曼鱼!■u∞IIIl一盈0一对Q一口u《0II.L.咖一煳怕匝蠢艇呶罢f忙3阵N图暑薰蓬莲饕善童萋0N墨垡1)U善赠抖*菖褂懈熏嚣主蚕恹鞋增磊母罨删靼霆～….●●_●厘帽厘懈厘星蠹抖盏婪茁莰营蕾极茁营1h屋臀U母n寸o艇母}1,,_<U丑越1h斗臀箍嫡站铽蓠塾需崩'晕k浍v露一U''_y群oo,.,圣志l言摹哥摹言摹8S卜妇两始凹1回固叵同匿匣匣兀]瓤曜皿爱.iII晕忙塔l上U.幅螂田世垡蜒塔!lf5蝼蝼然岛煨馋殖避按醒!墼副《热亏i田舞蠼卜枢蜒星球口口口口口nH器榴面求幅忙忙箍蜒卜忙婚妲U柱匿耳K蠢.罡臀捌罂口口口口口口姨蠼卿辎壮迁恤二:>豢脚Uj匿婚臀臀塞蜒螟《剥米晕———'n裔倏斌U舞来K臀辙《螟簧淞辩棰莲溪避墓奄囊鲴蛏I捌i蓁蓁蓁蓁寸囊Ug臀崾II《,/v剐侨需}烘}需釜霸素蜉f蜒喜耋簧IU耋薹趣氢象专要辎时镫镒镧曩囊00●●扑怔璺=≤岔彀{珏}罂-9.萼甚U簇"警球肄S姆姆螺避雩餐一蒋U烬2009年第6期总第11O期l调查问卷I时空数据库II时空查询l+—扩展分析l…I.I图3数据库管理结构图Fig.3TheStructureofD~abaseManagementofBeringSurvey3数据质量管理数据质量管理(DataQualityManagement,DQM)是指从数据的提供者,生产者和使用者等角度来衡量和管理数据,最终往往侧重于满足使用者对统计信息的需求.相对于通过国家或地方政府组织的普查或抽样调查而得到的二手汇总数据,目前非汇总研究需要的微观数据仍大多来源于独立研究者进行调查而获得第一手数据.此时,对调查数据质量的管理显得更为重要.日志调查研究对数据质量的要求更多集中在数据的可靠性,有效性,完整性,方法专业性,可取得性,可衔接性,可比性,详细程度,灵活性和整合性等方面原则[删.然而,上述数据质量的标准是从多个角度提出的,它们之间既密切联系,又存在着某种矛盾与冲突.即使对于同一统计数据,不同使用者也会提出不同的质量要求,有的可能偏重准确性,有的可能偏重及时性.调查研究者需要根据研究目的,在统计数据质量各个方面之间不断地进行权衡,选择和折衷,以达到一个最佳的平衡点.因此,数据质量管理需要更多的经验分享和相关理论研究.下面基于北京日志调查(但同时不局限于日志调查),在数据的可靠性,有效性和完整性上对数据质量管理进行探讨.3.1数据可靠性管理数据可靠性(Reliability)是指被调查者对问题的理解和回答,问卷的设问,以及研究者的意图三者之间是一致的,这直接影响到数据是否稳定,可信.因此,在问卷设计和调查过程中要遵循以下原则:①设问简明,容易理解,和不产生歧义,例如设置样卷以供被调查者理解和参考,在调查过程中进行讲解和监督同样可以减少被调查者理解上的失误而导致的不一致性;②统一标准,例如统一的编码系统,统一的日志表设计和统一的调查方式等都可以减少由于标准不一而导致的系统误差.如前文所述,在北京日志调查中采用了不一致的调查方式,因此需要在调查数据获得后评估调查方式的差异对数据质量的影响.其中,数据质量可以通过所有活动次数,户外活动次数,非工作活动次数和户外非工作活动次数来体现,因为日志记录的活动总数反映了被调查者回忆和填写日志记录的整体愿意程度,户外活动次数反映了被调查者对比较繁琐的户外活动回忆和填写的愿意程度,非工作活动次数和户外非工■望型壁曼Q鱼竺坚作次数在不同层面上反映被调查者回忆的深度,因为非工作活动相对自由不容易记起.根据因变量观察值分布的要求,分别建立OLS和TOBIT模型,控制性别,年龄,教育程度,雇佣状态和收入等个人社会经济属性,检验三种不同的调查方式对数据质量的影响(表2).通过四组模型的模型2中对调查方式2和调查方式3进行同时的F检验,可以发现调查方式的整体影响均十分不显着,P值均大于0.5,这说。
城乡居民家庭碳排放评估与减排对策研究城乡居民家庭碳排放评估与减排对策研究随着经济的快速发展和城乡居民生活水平的提高，碳排放问题愈发凸显。
家庭碳排放是指家庭在日常生活中消耗的能源和资源所产生的二氧化碳排放量。
城乡居民家庭的碳排放量与居民的生活方式、消费行为、住房状况以及能源使用等因素密切相关。
因此，评估和减少城乡居民家庭的碳排放具有重要意义。
首先，进行城乡居民家庭碳排放的评估对于科学制定减排政策具有指导作用。
通过对不同地区、不同居民群体的家庭碳排放数据的收集和分析，可以了解各地区家庭碳排放的特点和差异。
在此基础上，政府可以有针对性地制定减排政策，推动城乡居民调整生活方式，减少碳排放。
其次，城乡居民家庭碳排放的评估可以为居民提供科学的能源消费建议。
通过评估家庭碳排放来源的主要环节，如居民的能源使用、交通出行、饮食习惯等，可以向居民提供相应的减排指南。
例如，鼓励居民减少使用碳排放高的能源，如煤炭和柴油，转而采用清洁能源，如太阳能、风能等。
此外，有针对性地宣传鼓励居民选择公共交通工具或步行、骑行代替私家车出行，推广低碳的饮食习惯，例如减少肉食，增加蔬菜和谷物的摄入等。
另外，减少城乡居民家庭碳排放需要加强技术支持和环境教育。
技术的进步是减少碳排放的重要手段之一。
政府可以加大对低碳技术和清洁能源的研发和推广投入，降低居民更新家电和交通工具的成本，提高清洁能源的利用率。
同时，加强环境教育，提高居民的环境保护意识和能源消费意识，鼓励居民采取积极的碳减排行动，例如参与碳汇、碳交易等。
在推动城乡居民家庭碳减排的过程中，还应注重公平性和可持续发展。
城乡差距是当前我国面临的重要问题之一，因此，在制定减排政策时，应注重解决城乡居民的差异。
同时，应积极推动低碳产业的发展，提供更多的就业机会，促进经济和社会的可持续发展。
综上所述，城乡居民家庭碳排放评估与减排对策研究具有重要的实践意义。
通过科学评估和引导居民减少碳排放，不仅可以保护环境，减少气候变化带来的不利影响，还可以提高居民的生活质量和健康水平综上所述，减少城乡居民家庭碳排放是保护环境、减缓气候变化的重要任务。
Wide Angle广角 | MODERN BUSINESS 现代商业163北京市居民消费的碳排放分析许晶晶 首都经济贸易大学 100070摘要:本文通过投入产出分析法探讨北京市居民由于消费产生的碳排放核算。
首先了解居民消费产生的碳排放来源，根据部门的直接和间接关系进行划分后根据不同类型的部门进行具体碳排放量的核算。
基于居民对能源商品及非能源商品的消费情况，建立投入产出模型进行碳排放核算。
考虑城乡角度得出城镇居民与农村居民对能源商品消费情况存在差异，城镇居民CO 2排放量较大。
之后考虑商品性质得出居民通过对非能源商品及服务的消费所产生的CO 2排放量大于消费能源商品所产生的CO 2排放量。
最终给出相关政策建议。
关键词:居民消费碳排放；能源商品；非能源商品和服务；投入-产出一、引言国内对于居民商品碳排放研究处于幼儿阶段，建立的模型具有局限性，又由于各自研究目的不同所以针对能源和估算出具体碳排放数据。
因此研究居民对能源及非能源商品的碳排放核算很有必要。
作者通过构建投入-产出模型，使用结构分解分析法对上海市居民的消费进行CO 2制造量的核算，得出上海居民间接消耗能源量比直接消耗能源量多.(王文秀[1])。
Qun Ding[5]指出居民消费已成为重要能源消费群体，居民除直接通过燃油、燃气等方式消费能源商品外，消费活动间接影响了多个生产部门的能源消耗，根据IO表研究了家庭消费活动对中国能源消费的影响。
本文针对北京市居民能源及非能源商品的碳排放进行分析划分为以下两个部分：居民消费分析及居民消费内容的划分。
利用1996-2015年北京市居民消费数据，将居民消费内容划分为能源商品的直接与间接消费。
居民消费碳排放研究。
利用碳排放系数法核算居民能源商品的CO 2排放量。
利用投入产出模型核算非能源商品及服务的消费所产生的CO 2排放量。
二、居民消费水平和消费结构(一)居民消费内容的划分将居民消费结构划分，如图1－1所示 ：图1-1 北京市居民消费结构(二)北京市能源商品消费情况通过对北京市2002-2014年居民消费数据的统计得出2002年至今北京市居民无论城镇还是农村居民其消费水平均呈现上升趋势。
如何在日常出行中减少碳排放在当今社会，随着环境问题的日益严峻，减少碳排放成为了我们每个人都需要关注和努力的方向。
日常出行是我们生活中不可或缺的一部分，而这一过程中产生的碳排放对环境有着不可忽视的影响。
那么，我们应该如何在日常出行中减少碳排放呢？首先，选择绿色出行方式是至关重要的。
公共交通工具，如地铁、公交车、轻轨等，是减少个人碳排放的有效途径。
一辆大型公交车的运载能力相当于数十辆小汽车，而且其人均能耗和碳排放远远低于小汽车。
以地铁为例，它依靠电力驱动，相对传统燃油汽车，能够显著降低能源消耗和碳排放。
如果我们更多地选择乘坐公共交通工具，不仅能够减少道路上的车辆数量，缓解交通拥堵，还能大大降低出行所产生的碳排放。
共享单车和共享电动车也是不错的选择。
在短距离出行中，比如一两公里的路程，骑共享单车既能锻炼身体，又能减少碳排放。
而且，共享电动车在一定程度上比自行车更省力，适合距离稍远或者体力较弱的人群。
它们的出现为我们提供了更加便捷、灵活的出行方式，同时也有助于减少私人车辆的使用。
步行也是一种最环保、最健康的出行方式。
对于距离较近的目的地，我们完全可以选择步行。
这不仅零碳排放，还能让我们在行走中欣赏周围的风景，增加运动量，有益身心健康。
其次，合理规划出行路线也能减少碳排放。
在出行前，我们可以通过地图软件或交通信息平台，了解实时路况，规划出最快捷、最畅通的路线。
避开拥堵路段，能够减少车辆在道路上的停留和怠速时间，从而降低燃油消耗和碳排放。
此外，如果有多个目的地需要前往，合理安排行程顺序，避免不必要的折返和绕路，也能提高出行效率，减少碳排放。
拼车出行也是一个值得提倡的方式。
如果同事、邻居或者朋友有着相同的出行路线和时间，大家可以一起拼车。
这样不仅可以减少车辆上路的数量，还能在一定程度上分担出行成本。
拼车平台的出现为我们提供了更多的拼车机会，让拼车出行变得更加便捷和高效。
对于那些必须使用私家车出行的情况，我们可以通过一些方法来降低碳排放。
北京市居民家庭日常出行碳排放的量化分布与影响因素肖作鹏1柴彦威1刘志林2（1.北京大学城市与环境学院，北京，100871； 2.清华大学公共管理学院，北京，100084）【摘要】本文采用2007年北京市居民活动日志调查数据，对北京市居民家庭工作日出行碳排放进行了测算，采用分等定级和洛伦兹曲线模拟的方法，分析家庭日常出行碳排放的个体间、社区内和社区间分异。
研究表明，个体间差异总体比较符合60/20分布法则，社区内的碳排放差异指数较大，内城单位社区和胡同社区家庭普遍低碳出行。
【关键词】居民家庭；碳排放；量化分布；Logistics 模型；北京市【中图分类号】C912.68【文献标识码】A基金项目：国家自然科学基金（41071102），清华自主科研计划项目（20101081895）1引言城市空间重构与郊区快速蔓延，交通拥挤与交通排放、高机动化与低可达性等问题成为困扰大城市交通治理的重点难题之一。
为适应气候变化、改善交通出行环境、提高居民生活质量，低碳、绿色、健康、幸福等理念正逐步深入“土地利用和交通出行”、“交通行为与决策”等传统研究领域中，成为出行研究、交通规划、交通政策的关键目标。
相关前沿研究特别注重基于非汇总的数据和建模方法，在土地利用与交通出行的基础上讨论空间形态、居民出行及其外部环境影响等议题，揭示个体出行及其碳足迹的影响机制，发现低碳调控的政策选择和技术路径［1－4］。
相比于传统的汇总研究，非汇总的离散模型能够有效识别交通出行外部性的发生特点及量化特征［5－7］，发现各类型因子的边际强度［8］，同时控制相关要素的影响，提炼各类型变量的结构性关系；就政策应用而言，非汇总的方法有利于模拟评估相关环境政策的实施效果及改进策略［9］（Smith ），从而拟定更为公平有效的面向个体的气候政策［10］，实现交通减排和碳公正。
布兰德（Brand ）等以英国为例，抽样统计分析了不同个体及家庭的碳排放构成和量值，归纳出“60/20”分布规律，即60%左右的碳排放大约是由20%的高碳排放者、20%左右的高碳交通工具等所产生，并使用OLS 回归模型发现这与收入、职业、年龄和家庭小汽车数量有关，而与可达性、住房区位等没有显著关系［5，6］。
城镇化进程中家庭碳排放变化趋势、驱动因素和减排对策研究背景全球变暖已成为国家非传统安全问题,而二氧化碳排放是长期气候变化的最大贡献因素。
中国碳排放规模已列全球第一,我国政府在巴黎协定等国际协议中承诺碳排放在2030年左右达到峰值。
随着城镇化发展、家庭小型化与核心化的人口转型以及消费升级,家庭碳排放逐渐成为未来碳排放的新增长点,因而有必要以家庭为研究单位,探讨城镇化进程中城乡家庭碳排放变动趋势及其驱动因素、影响机理,为制定相应的家庭节能减排政策提供参考。
研究方法与内容本研究建立“人口-家庭-消费-碳排放-环境”的理论框架和脉络,着眼于家庭消费引起的直接碳排放和间接关联碳排放,使用IPCC推荐的碳排放计算方法、投入-产出模型,分别计算家庭直接、间接关联碳排放。
从家庭户城镇化的视角,引入对数平均迪氏指数分解(LMDI)模型,从人口、经济、技术等宏观层面解释家庭碳排放的驱动因素。
从家庭户异质性的微观角度分析家庭消费结构的影响因素,在消费者生活方式框架下分析不同类型家庭的碳排放规模及结构,建立线性回归分析模型,研究城乡属性、收入、户主年龄、性别、教育程度、家庭规模等家庭户异质性特征对家庭碳排放的影响。
应用LMDI双层完全分解,分析家庭碳排放占全国碳排放比重变动的影响因素,并进行国际比较,以明晰我国当前家庭碳排放的发展阶段。
结合我国经济发展新常态、社会人口发展趋势与减排目标的多重约束条件,在IPAT模型基础上建立IHAT-IDA预测模型,估算2017～2050年我国的家庭碳排放变化,最后从家庭消费消费需求侧、行业供给侧角度分别提出减排建议。
研究结论(1)城乡家庭直接能源消费结构逐步趋向低碳化,且存在明显差异,与发达国家相比较,我国家庭直接能源消费和碳排放处于较低水平,未来减排空间有限,减排空间更多存在于相关的供给侧生产部门。
(2)家庭间接关联碳排放对应的行业部门从满足基本生活保障的农业、食品制造业等部门逐渐过渡到与居住、医疗保健相关的服务型部门。
碳排放的来源与控制家庭能源消耗与管理在当今全球温室气体排放不断增加的背景下，碳排放的来源成为了一个关键问题。
而家庭能源消耗作为碳排放的重要组成部分，也需要得到有效的管理与控制。
本文将就碳排放的来源以及如何管理和控制家庭能源消耗展开论述。
1. 碳排放的来源碳排放主要来自于燃烧化石燃料、化石燃料的采集与运输、工业生产等过程。
其中，家庭能源消耗占据了相当大的比例。
家庭能源消耗主要来自于以下几个方面：1.1 供暖与制冷供暖和制冷是家庭能源消耗的主要来源之一。
在冬季，家庭需要使用暖气设备，而大多数暖气设备则使用燃气、油或电力等能源进行加热。
这些能源的燃烧会产生大量的二氧化碳排放。
同样，夏季使用空调设备也会消耗大量的能源。
1.2 用水与照明家庭的用水和照明需求同样会导致碳排放。
使用电力来供应家庭的照明和电器设备，以及使用燃气或电力来加热水源，都会产生碳排放。
1.3 交通工具家庭成员使用私家车辆或其他交通工具出行同样会导致碳排放的增加。
燃烧汽油或柴油产生的尾气中含有大量的温室气体，其中的二氧化碳是重要的组成。
2. 家庭能源消耗与管理2.1 节能措施为了减少家庭能源消耗和碳排放，我们可以采取一系列节能措施。
例如，选择节能型家电和照明设备，使用温室效应较小的能源替代传统能源，确保房屋的良好保温和隔热等。
此外，每个人也应该养成减少用水、节约用电的习惯，例如及时关闭电器设备、减少用水量等。
2.2 使用可再生能源可再生能源是减少碳排放的重要途径之一。
通过在家庭中安装太阳能电池板或风力发电机等可再生能源设备，我们可以在一定程度上减少对传统能源的依赖，并通过更加环保的能源转化过程来减少碳排放。
2.3 控制交通排放为了减少碳排放，家庭成员可以选择步行、骑行或使用公共交通工具等低碳出行模式，尽量减少私家车的使用。
此外，也可以考虑共乘、拼车等方式，减少车辆的数量，从而减少交通排放的产生。
3. 管理家庭能源消耗的重要性管理和控制家庭能源消耗对于减少碳排放和保护环境至关重要。
