本科生毕业设计（论文）外文资料译文

（ 2020届）

外文资料译文规范说明

一、外文资料译文：

出行相关的个人碳交易或能产生积极的分配效应

关键词：个人碳预算和交易，配额分配，运输，交通，政策，经济

1. 背景简介

如果没有各部门和各届在2020年前在各个层面采取的积极行动，就无法在《巴黎协定》的层面上遏制全球变暖。即使车辆变得更加高效并且采用了新的政策，出行部门的全球温室气体（GHG）排放仍在增加。2000年到2016年间的欧盟，陆地交通公里数增长了12％。同时乘用车占道路交通GHG排放量的61％。在芬兰，家庭出行约占温室气体总排放量的五分之一（芬兰技术研究中心，2017年）。 因此，需要采取其他减少温室气体排放并鼓励转变出行方式，首先，要停止流动性部门的增长，其次，要减少排放。

个人碳交易（PCT）是各种下游总量控制和交易政策的通用术语，这些政策在个人层面上确定了碳排放权和排放权。该计划被认为是超前的，但在2008年是很有希望的，值得更多的政策和研究关注。PCT的主要好处在于创新和提高碳素养。与碳税相比，PCT是一个更有效的政策工具，因为它设定了总体碳上限，并且由于低收入群体倾向于出售更多的备用配额，因此更加平等。 PCT旨在通过三种重叠的机制来减少对碳排放的需求：通过碳定价的货币激励，通过提高碳素养的内在激励以及社会规范的改变。它的有效性取决于多种设计特征，如市场边界，制裁和公众接受度。

特别是，公平的碳配额认知是公众接受度的决定性特征。当分配考虑到儿童和那些有额外需求的人时，PCT被认为更加公平，其接受度可以达到80%，而碳税仅有70%。但是，根据环境和人们的社会经济地位，人们可能会以非常不同的方式来理解公平。由于碳配额可以通过多种方式进行分配，从而对各种收入水平的人群产生不同的经济影响。在某些情况下，如果高收入者的排放量较高，而他们必须向排放量较低的低收入者购买排放权，基于此PCT便可能会对收入差距产生积极的分配影响。但是着尚未进行过分析。

在本论文中，我们提出了一种基于出行和不同可能的排放配额分配方法的个人碳交易模型。我们使用出行的统计数据分析了它们对芬兰不同收入水平的经济影响。此外，我们还通过来自芬兰拉赫蒂市一个测试小组的实时出行数据进行测量。Lahti市的目标是成为第一个使用移动电话应用程序进行PCT移动性试验的城市。

本文旨在通过芬兰的出行统计数据和Lahti市的一个测试组，分析PCT在不同排放配额分配方式下对不同收入水平组的经济影响。

1. 材料和方法

本文分析了两个不同的数据集。第一个由芬兰人的平均统计出行数据组成，第二个由使用手机应用程序记录的Lahti市一个测试组的出行数据组成。两类分组中，用户都分为不同的收入组以进行分析。我们之所以使用这两个数据集，是因为与芬兰的统计数据相比，来自Lahti市的出行数据提供了更多有关用户背景的信息，另一方面，芬兰的统计数据覆盖了更多的用户。利用芬兰和Lahti市不同出行方式的排放系数，将出行数据转换为生命周期的温室气体排放量。在这两个数据集中的数据均反映了当前的出行行为，并且不包括PCT系统的机制。

1. 芬兰的出行统计数据

代表芬兰的交通数据来自芬兰运输局的一项研究（2018）。这项全国性研究覆盖了十个市区或地区。目标人群包括居住在芬兰大陆的六岁以上的所有芬兰人。该研究是通过电话采访，互联网和印刷问卷进行的。共有31 211名芬兰人参加了该研究。数据包括每种模式的平均迁移率长度，如步行，自行车，公共汽车，铁路和乘用车。数据可以比较不同收入群体的出行偏好，但是在组合某些类型的背景时存在局限性。

1. Lahti市采集的出行数据

移动性数据通过安卓手机应用来收集，该应用能够通过手机的加速度传感器和其他的一些算法，来识别用户出行方式是否为步行、自行车、乘用车、公共汽车、地铁、火车和电车。同时该应用还能利用GPS数据来计算不同移动模式所经过的距离。移动性数据的收集时自动进行的，无需用户进行其他任何操作，仅携带其手机即可，该研究不包括国外的航班和旅行。数据收集时间为2018年10月5日至2019年4月5日，为期六个月。数据收集旨在衡量测试用户的当前出行方式。

通过Lahti市的邮件列表和社交媒体与测试组的参与者进行了联系。要求同意参加的人们将移动性数据收集应用下载到他们的手机中，并填写背景调查表。处理的背景问题诸如性别，年龄，家庭收入，子女数量以及离家到服务地点的距离。可以将背景数据与具有用户特定ID的移动性数据连接起来。共有180人回答了问卷，其中89位受访者根据其活动和将其用户ID与回复联系起来的可能性合格。用户可以在需要时停止参与，只有使用该应用程序至少两周的用户才包括在研究中。研究还包括固定数据（一天中没有移动的用户）。 下面的表1列出了用户的个人资料信息。

表1

1. 全球变暖对出行方式的潜在影响

生命周期的温室气体排放因素来自各种数据源，包括汽车制造的生命周期阶段，燃料或机动性能源生产以及燃料使用产生的直接排放（表2）。 通过车辆中的平均乘客人数来计算一个乘客每公里的排放量。 火车，电车和地铁由于无法区分这些出行方式，在代表芬兰的数据中被合并为铁路运输。 火车使用量的比例为国内运输公里的7％，地铁和有轨电车使用量仅占国内运输公里的1％（芬兰运输局，2012年）。 乘用车和公共汽车的温室气体排放量最高，这是由于使用的是化石燃料，其中芬兰公共汽车的平均占用率较低。

表2

1. Lahti市的个人碳交易系统和排放配额分配方法

Lahti市PCT模型是基于实时限额交易理念上的，即碳配额的需求与供应通过虚拟的碳市场自动满足。每个阶段都会调整碳价；即每周一次。碳排放上限是根据当地的减排目标设定的，该目标为机动性的25％。碳配额代表分配给参与者的碳总量。

移动应用程序可跟踪移动性产生的排放，该应用程序可以检测移动的模式和距离。 公民的碳配额会随着他们的移动而自动扣除，而如果他们节省了每周的配额，他们将根据当前的碳价获得虚拟货币。 如果它们产生的排放量超过其配额所允许的量，则他们必须以市场价格从市场上购买更多的碳排放积分，而其总余额将变为负数。

关键问题之一是确定公民的基线以及分配配额的方法。配额可以平均分配：每个人都得到相同数量的配额。 或者，可以将减排目标平均分配，根据公民的当前排放水平分配配额，或者介于两者之间。

本节介绍了三种碳配额分配方法：人均均等，减排目标均等和特定于公民的份额。三种分配方法代表了公平，平等和需要的不同公平分配原则。第一种方法，即人人均等，一直是先前研究的重点。该方法为每个用户分配了相同数量的配额，从而使总体温室气体（GHG）减少了25％。第二种方法是相等的减排目标，它为每个用户分配的碳配额比其个人平均排放量少25％。第三种方法是特定于公民的份额，它向每个用户分配相同数量的配额，但会根据15岁以下儿童的数量以及用户的住所和工作地之间的距离来授予额外的配额。之所以选择15岁，是因为15岁的人可能会在芬兰获得轻便摩托车的驾驶执照，从而提供更多的独立出行方式。选择第三种方法是因为考虑到用户不同的背景，这被认为是公平的。由于没有足够的国家数据，因此仅根据Lahti市的数据而不是整个芬兰的数据来检验公民的特定份额。

Lahti市的数据显示，用户家庭的儿童越多，他们的平均出行距离就越长，并且温室气体排放量也越高。因此，在特定公民的份额中，将根据孩子的数量提供更多的碳配额。此外，居住在距市中心20公里以上的用户也将获得更多补贴，因为他们的工作地离住所更远。Lahti市内的公共交通主要基于当地公交车。火车主要连接Lahti市与其他城市。额外配额是根据数据计算得出的。计算了不同数量儿童的平均增加排放量。根据该数字，计算出额外的配额，包括减少25％的目标。因此，一个孩子的额外配额为1.2 kgCO₂eq，两个或更多孩子的额外配额为5.0 kgCO ₂eq。工作地的距离也是如此，因此只有距离工作地20公里以上的用户才能获得6.2 kgCO₂eq的额外补贴。然后，对各补贴进行平衡，使三种分配方式下PCT中2项补贴的最大数量保持一致，确保25%的削减目标的实现。

1. 个人碳交易中的碳价

使用PCT中的各种碳价，对不同收入群体的经济影响进行了分析。 McNamara和Caulfield（2013）指出，在较高价格情况（17–29 euro; tCO₂eq^-1）下，消费者使用了更多可持续的出行方式，并且在低价格情况下（8euro; tCO₂eq^-1）仅观察到了最小的行为变化。此外，碳价在影响消费者在家庭部门的行为中起着至关重要的作用，碳价应足够高以鼓励行为的改变。碳的社会成本与例如欧盟排放交易系统（ETS）。社会碳成本的研究结果差异很大，从每tCO₂ 的125美元到1500美元不等。因此，在高价情景下，将euro;1 000 tCO₂eq^-1选作第一碳价格。 所选择的第二价格为euro;100 tCO₂eq^-1，第三价格为euro;27 tCO₂eq^-1，作为当前的ETS碳价（Markets Insider）。

1. 结论

图1是根据芬兰统计数据和Lahti市测试组的测量数据绘制的，显示了不同家庭收入水平出行的温室气体排放量。可以看出随着家庭收入水平增加，平均温室气体排放量也是增加的。比起Lahti市获得的结果，更大的样本数据更能显示出在不同收入水平下温室气体排放量的增长。根据芬兰统计局（2016）和芬兰运输署（2018）的数据，出行里程和用于出行的资金与收入成正比。 芬兰人的平均每日出行量为41公里（芬兰运输署，2018年），而Lahti市的测试用户平均每日出行量为39公里。 根据芬兰的统计数据，平均每周排放分别为27 kgCO₂ eq和测试用户21 kgCO₂ eq。 这表明，Lahti市地区较小的测试用户群体在出行距离方面很好地代表了芬兰的平均水平。但其排放量较低，特别是由于公共交通相对广泛的使用。

针对芬兰数据（图2）和Lahti市的测试用户（图3），给出了采用不同排放配额分配方法下每周温室气体排放量和目标温室气体排放水平。

图1

图2

图3

图2展示了不同收入水平的芬兰人的人均温室气体排放量、等额人均排放目标和等额减排目标的分配。 在人均分配相等的情况下，将相同数量的碳配额分配给所有用户。 因此，所有用户的碳配额量为每周21 kgCO₂eq，以实现比平均温室气体排放水平降低25％的目标。 只有收入最低组的余额为正，并且该组可能有机会通过将其额外的配额出售给其他用户组来获得收入。在等额减排目标中，每个人都必须将其排放量减少25％。 在这种情况下，没有一个用户组能够平均出售额外的排放配额，但是减排目标和购买排放配额的需求都比人均分配的方法少。 在最低收入组中，配额约为每周12 kgCO₂eq，在最高收入组中，配额约

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