Reducing Carbon Emissions from Transport Sector: Experience and Policy Design Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Countries aim to reduce fossil fuel usage and related environmental issues through various demand- and supply-side policies. Numerous studies have assessed the policies’ overview. However, analysis of the impacts and effectiveness of these policies in addressing transport-related CO2 emissions is limited globally and in countries like New Zealand, which have a lower CO2 emissions energy intensity compared to Europe, Asia, and Oceania averages. Therefore, this study first analyses the trends in energy consumption and CO2 emissions within the transport sector across the ten largest total CO2-emitting countries, as well as the ten largest transport CO2-emitting OECD countries. It then provides a systematic review of the relevant policies and, finally, estimates two econometric models to explore the effects of these policies on the energy market, aimed at reducing GHG emissions globally from the transport sector, with New Zealand as a case study. The study findings indicate that the transport sector remains a significant contributor to global fossil fuel consumption and CO2 emissions, accounting for 40.4% and 23.3%, respectively, in 2024. The ten largest CO2-emitting countries—China, the United States, India, Russia, Japan, Germany, South Korea, Iran, Canada, and Saudi Arabia—are responsible for 68% of global emissions. Additionally, the ten OECD countries, except the US, with the highest transport CO2 emissions—Japan, Germany, South Korea, Canada, Mexico, the UK, Italy, France, Spain, and Australia—accounted for 15.7% of the world’s total transport CO2 emissions. Although the share of renewable energy and electricity consumption in the transport sector has steadily risen to 3.54% and 1.4%, respectively, in 2022, further adoption of these sources can considerably lower greenhouse gas emissions in this sector. Results also indicate that both demand- and supply-side policies effectively reduce greenhouse gas emissions, with their impact amplified when implemented together. In New Zealand, demand-side policies have proven to be more effective in reducing emissions than supply-side strategies alone, though combining them is the most efficient approach. This study emphasizes the importance of strategic policy implementation to guide the world toward sustainable development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».