《表2 变量的定义及描述性统计》

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《基于个体出行视角的城市交通碳减排研究》

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根据国内外研究，城市空间结构与居民出行行为对城市交通碳排放存在较大影响。大部分学者的研究表明，土地利用混合度、人口密度、各类设施与公交的可达性和社区的区位环境都会对交通碳排放产生影响[10，19-21]。本文参照已有研究，从居民个体特征、家庭特征与居住社区特征三方面对影响居民出行碳排放的因素进行了分析:（1）居民个体特征。居民个体特征包括居民的年龄、性别、受教育程度。一般情况下，年龄在30—50岁阶段的居民是家庭与社会工作活动的主体，他们的出行距离与出行频率大于其他年龄段的居民，产生的碳排放最高。在30岁之前，居民从校园生活逐步迈入到社会工作，产生的出行碳排放随着出行距离与频率的增加而增加；超过50岁以后，居民开始逐步从社会工作中退出，产生的出行碳排放逐渐减少，因此居民年龄对出行的碳排放呈倒“U\""型影响关系[22]。男性无论是在家庭还是在社会工作中承担的职责比女性大，出行的距离与频率相对较高，产生的出行碳排放也比女性多；受教育的知识分子群体是社会劳动的主力，且居民出勤频率与拥有私家车的比例随着学历上升而升高，因此居民受教育程度正向影响出行碳排放[13]。（2）居民家庭特征。居民家庭特征包括家庭收入、家庭人口数、住宅面积等，影响居民个体出行碳排放的家庭因素主要是家庭收入。居民的家庭收入越高，拥有私家车的比例越大，他们有更多的财富去参加购物与休闲娱乐活动[23]，因此家庭收入与居民出行碳排放呈正向相关关系。（3）居住社区特征。城市中心具有强大的服务功能，其中包括商业服务与文化娱乐性服务。居住社区距离市中心越近，居民商务休闲娱乐出行距离相对较短，产生的出行碳排放较少；居住社区附近公交站点越多，且拥有直达的通勤公交，居民选择公共交通出行的概率越大，产生的出行碳排放越少。此外，社区内部公共和服务中心便捷度越高，居民公共服务出行与商业休闲娱乐出行的出行距离越短，产生的出行碳排放越低。除了上述三个层面的影响因素外，根据居民出行碳排放测算模型可知，居民出行距离与出行交通方式的选择也会对居民出行碳排放产生显著的影响。因此，本文选取小汽车拥有与通勤距离两个变量分别替代出行方式选择与出行距离。选取的变量及描述见表2。