It is now widely observed that life

It is now widely observed that lifestyle pattern of the metropolitan cities of developing countries are changing rapidly. With changing income distribution pattern and changing socio-economic profile of people, lifestyle pattern of the metropol- itan cities of developing countries are gradually converging the developed country counterparts. While countries are under- going fast economic growth and profound societal transformation, energy consumption and GHG emissions in the transport sector is increasing exponentially given the scale of urban expansion and continued quest of higher living standards. In this context, an attempt has been made to estimate the carbon footprint arising from household’s use of road transport in the city of Kolkata, one of the dynamic metropolitan cities of India. The objective of the paper is twofold. Firstly, to estimate the car- bon footprint of the city households across various income categories from road transport use and secondly, to find out how the footprint changes or rather what factors drive changes in the footprint values.
The study has been based on primary surveys done across the city of Kolkata by choosing about 500 households across various income classes defined. Estimation of carbon footprint shows a clear picture of the relation between people’s afflu- ence and the average per capita footprint. It clearly shows that per capita footprint from transport use increases with income. The lower middle income category, comprising 38 per cent of the population generates the highest total footprint at 47.8 tonnes annually On the other hand, the low income category comprising about 33 per cent of the population generates the lowest carbon footprint at 16.1 tonnes annually, with a per capita footprint of 0.026 tonnes. The middle income category also generates a substantial amount of total footprint amounting to about 36 tonnes annually. The high income category comprising merely 7.5 per cent of the population generates about 22.5 tonnes of footprint annually, with the highest per capita footprint of 0.385 tonnes. Thus it can be said that though the low, lower middle and middle income sections generate high total footprints, owing to a larger representation in the total population, it is actually the high income group in the city, whose per capita footprint is increasing and gradually approaching very high levels.
To determine what factors determine changes in the footprint values, a multiple linear regression model has been estab- lished with per capita carbon footprint as the dependent variable and per capita income, vehicle ownership, per capita trans- port expenditure and number of family members as the independent variables. Ideally speaking, education and awareness levels generally have a key impact on reducing carbon footprint. To examine this relationship, a variable called the average education level of the household was constructed. However, it is found in this case that public in general is not much aware of the threats of climate change or its drivers and impacts. Hence this variable has been dropped from our analysis as the coefficient for education variable turned out to be insignificant. It was also believed that other than income, there are some other factors that might determine households’ choice of transport. A dummy variable was used to explain this factor and it also turned out to be insignificant and was dropped from the model. Factors that have significant and positive impact on per capita footprint of households from road transport use are income, vehicle ownership and per capita transport expenditure.
India, by virtue of its size, has a large affluent population, but as a percentage of population they are merely 10 per cent to 15 per cent. With this background in place, it remains to be asked precisely what kind of policy measures may be helpful in reforming unsustainable use of transport and energy. This is a difficult question to answer, particularly because not much effort has been made in the past to consciously address this question, more so because it reflects political difficulties in implementing policies that change the way people live. People who maintain a high lifestyle (say through high vehicle own- ership) are reluctant to compromise on the same, while those who do not, aspire for it. It is therefore not easy to make life- style changes since it is very difficult to change the mindsets of people even if they do not have to compromise on their comfort level to a large extent. In this paper we have talked about carbon footprints resulting from road transport use by various income classes and we have found that high income, high per capita transport expenditure and high vehicle own- ership patterns results in higher footprints.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

It is now widely observed that lifestyle pattern of the metropolitan cities of developing countries are changing rapidly. With changing income distribution pattern and changing socio-economic profile of people, lifestyle pattern of the metropol- itan cities of developing countries are gradually converging the developed country counterparts. While countries are under- going fast economic growth and profound societal transformation, energy consumption and GHG emissions in the transport sector is increasing exponentially given the scale of urban expansion and continued quest of higher living standards. In this context, an attempt has been made to estimate the carbon footprint arising from household’s use of road transport in the city of Kolkata, one of the dynamic metropolitan cities of India. The objective of the paper is twofold. Firstly, to estimate the car- bon footprint of the city households across various income categories from road transport use and secondly, to find out how the footprint changes or rather what factors drive changes in the footprint values.The study has been based on primary surveys done across the city of Kolkata by choosing about 500 households across various income classes defined. Estimation of carbon footprint shows a clear picture of the relation between people’s afflu- ence and the average per capita footprint. It clearly shows that per capita footprint from transport use increases with income. The lower middle income category, comprising 38 per cent of the population generates the highest total footprint at 47.8 tonnes annually On the other hand, the low income category comprising about 33 per cent of the population generates the lowest carbon footprint at 16.1 tonnes annually, with a per capita footprint of 0.026 tonnes. The middle income category also generates a substantial amount of total footprint amounting to about 36 tonnes annually. The high income category comprising merely 7.5 per cent of the population generates about 22.5 tonnes of footprint annually, with the highest per capita footprint of 0.385 tonnes. Thus it can be said that though the low, lower middle and middle income sections generate high total footprints, owing to a larger representation in the total population, it is actually the high income group in the city, whose per capita footprint is increasing and gradually approaching very high levels.เพื่อพิจารณาว่าปัจจัยการเปลี่ยนแปลงในค่ารอยเท้า แบบจำลองถดถอยเชิงเส้นหลายได้ estab-lished กับรอยเท้าคาร์บอนต่อหัวขึ้นอยู่กับตัวแปร และรายได้ต่อหัว เป็นเจ้าของรถ รายจ่ายต่อ capita ทรานส์พอร์ต และจำนวนสมาชิกในครอบครัวเป็นตัวแปรอิสระ เชิญพูด การศึกษาและระดับการรับรู้โดยทั่วไปมีผลกระทบสำคัญในการลดรอยเท้าคาร์บอน ตัวแปรที่เรียกว่าระดับการศึกษาเฉลี่ยของครัวเรือนถูกสร้างขึ้นเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์นี้ อย่างไรก็ตาม มันอยู่ในกรณีนี้ที่ประชาชนทั่วไปไม่มากตระหนักถึงภัยคุกคามของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ หรือโปรแกรมควบคุม และผลกระทบต่อการ ดังนั้น ตัวแปรนี้ถูกดร็อปจากการวิเคราะห์ของเราเป็นสัมประสิทธิ์ตัวแปรศึกษาเปิดออกเป็นสำคัญ มันก็ถูกเชื่อว่า ไม่ใช่รายได้ มีบางปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจกำหนดทางเลือกของครัวเรือนการขนส่ง ตัวแปรกันขโมยถูกใช้เพื่ออธิบายปัจจัยนี้ และมันยังให้สำคัญ และถูกตัดทิ้งจากแบบจำลอง ปัจจัยที่มีผลใน ทางบวกอย่างมีนัยสำคัญกระทบบนรอยต่อหัวของครัวเรือนจากรถใช้ คือ รายได้ ความเป็นเจ้าของยานพาหนะ และขนส่งต่อหัวจ่ายอินเดีย อาศัยขนาด มีขนาดใหญ่แต่ละประชากร แต่เป็นเปอร์เซ็นต์ของประชากร มีเพียงร้อยละ 10 ถึง 15 ร้อย กับพื้นหลังนี้ใน มันยังคงถามแม่นยำชนิดนโยบายมาตรการอาจเป็นประโยชน์ในการปฏิรูป unsustainable ใช้ขนส่งและพลังงาน นี้เป็นคำถามที่ยากจะตอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เพราะไม่มากพยายามทำในอดีตคำถามนี้ เพิ่มเติมสติให้เนื่องจากมันสะท้อนทางการเมือง ความยากลำบากในการดำเนินนโยบายที่เปลี่ยนแปลงวิธีที่คนอาศัยอยู่ คนที่รักษาชีวิตสูง (พูดถึงรถสูงเอง-ership) จะไม่ประนีประนอมในเดียวกัน ในขณะที่ไม่ aspire มัน จึงไม่ทำให้วิถีชีวิตเปลี่ยนแปลงเนื่องจากเป็นการยากมากที่จะเปลี่ยน mindsets คนแม้ว่าพวกเขาไม่จำเป็นต้องทำในระดับความสะดวกสบายระดับใหญ่ ในเอกสารนี้ เราได้พูดคุยเกี่ยวกับรอยเท้าคาร์บอนที่เกิดจากการใช้ขนส่งถนนตามชั้นรายได้ต่าง ๆ และเราได้พบว่ารายได้สูง สูงต่อเศรษฐกิจฟิลิปปินส์จึงขนส่งค่าใช้จ่ายและผลลัพธ์รูปแบบ ership เป็นเจ้าของรถสูงในรอยเท้าสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตอนนี้มันเป็นข้อสังเกตอย่างกว้างขวางว่ารูปแบบการดำเนินชีวิตในเมืองที่เมืองหลวงของประเทศกำลังพัฒนาที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว กับการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการกระจายรายได้และการเปลี่ยนแปลงรายละเอียดทางเศรษฐกิจและสังคมของผู้คนรูปแบบการดำเนินชีวิตในเมืองที่ iTAN Metropol- ของประเทศกำลังพัฒนาจะค่อยๆบรรจบคู่ประเทศพัฒนาแล้ว ในขณะที่ประเทศมีความเข้าใจจะเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจอย่างรวดเร็วและการเปลี่ยนแปลงทางสังคมอย่างลึกซึ้ง, การใช้พลังงานและการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในภาคการขนส่งจะเพิ่มขึ้นชี้แจงให้ขนาดของการขยายตัวของเมืองและการแสวงหาอย่างต่อเนื่องของมาตรฐานการครองชีพที่สูงขึ้น ในบริบทนี้เป็นความพยายามที่ได้รับการทำในการประเมินการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่เกิดจากการใช้งานในครัวเรือนของการขนส่งทางถนนในเมืองโกลกาตา, หนึ่งในเมืองมหานครแบบไดนามิกของอินเดีย วัตถุประสงค์ของกระดาษเป็นสองเท่า ประการแรกที่จะประเมินการปล่อยก๊าซ bon Car- ของผู้ประกอบการในเมืองในแต่ละประเภทรายได้ที่แตกต่างจากการใช้การขนส่งทางถนนและประการที่สองเพื่อหาวิธีการเปลี่ยนแปลงการปล่อยก๊าซหรือมากกว่าสิ่งที่ปัจจัยที่เปลี่ยนแปลงไดรฟ์ในค่าการปล่อยก๊าซ.
การศึกษาได้รับการขึ้นอยู่กับการสำรวจเบื้องต้น ทำทั่วเมืองโกลกาตาโดยการเลือกประมาณ 500 ครัวเรือนทั่วเรียนรายได้ต่างๆที่กำหนดไว้ การประเมินการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่แสดงให้เห็นภาพที่ชัดเจนของความสัมพันธ์ระหว่าง afflu- ence ของผู้คนและได้เฉลี่ยต่อหัวของประชากรรอยเท้า มันแสดงให้เห็นชัดเจนว่าต่อหัวการปล่อยก๊าซจากการใช้การขนส่งที่มีรายได้เพิ่มขึ้น ประเภทรายได้ระดับกลางล่างประกอบไปด้วยร้อยละ 38 ของประชากรที่สร้างรอยเท้ารวมสูงสุดที่ 47.8 ตันต่อปีในขณะที่คนอื่น ๆ ประเภทมีรายได้น้อยที่ประกอบไปด้วยประมาณร้อยละ 33 ของประชากรที่สร้างการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่ต่ำสุดที่ 16.1 ตันต่อปีด้วย รอยต่อหัวของ 0.026 ตัน ประเภทที่มีรายได้ปานกลางยังสร้างจำนวนมากของการปล่อยก๊าซทั้งหมดจํานวนประมาณ 36 ตันต่อปี ประเภทที่มีรายได้สูงประกอบไปด้วยเพียงร้อยละ 7.5 ของประชากรที่สร้างประมาณ 22.5 ตันของรอยเท้าเป็นประจำทุกปีที่มีการปล่อยก๊าซสูงสุดต่อหัวของ 0.385 ตัน ดังนั้นจึงอาจกล่าวได้ว่าแม้ว่าต่ำกลางระดับล่างและส่วนรายได้ระดับกลางสร้างรอยเท้าทั้งหมดสูงเนื่องจากมีขนาดใหญ่ในการเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดมันเป็นจริงกลุ่มรายได้สูงในเมืองที่มีการปล่อยก๊าซต่อหัวของประชากรที่เพิ่มขึ้นและค่อยๆ ใกล้ระดับที่สูงมาก.
การตรวจสอบสิ่งที่ปัจจัยที่ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในค่าการปล่อยก๊าซ, หลายรูปแบบการถดถอยเชิงเส้นได้รับการ lished อาจสร้างที่มีการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ต่อหัวเป็นตัวแปรตามและรายได้ต่อหัวเป็นเจ้าของยานพาหนะ, ค่าใช้จ่ายต่อหัวปล่อยก๊าซเรือนกระจกและ จำนวนสมาชิกในครอบครัวเป็นตัวแปรอิสระ จะเป็นการดีที่พูดระดับการศึกษาและการรับรู้โดยทั่วไปจะมีผลกระทบที่สำคัญในการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์นี้ตัวแปรที่เรียกว่าระดับการศึกษาเฉลี่ยของครัวเรือนที่ถูกสร้างขึ้น แต่มันถูกพบในกรณีนี้ว่าประชาชนทั่วไปไม่มากตระหนักถึงภัยคุกคามจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศหรือพนักงานขับรถและผลกระทบ ดังนั้นตัวแปรนี้ได้รับการปรับตัวลดลงจากการวิเคราะห์ของเราเป็นสัมประสิทธิ์ของตัวแปรการศึกษาเปิดออกมาจะไม่มีนัยสำคัญ มันเป็นความเชื่อว่ารายได้อื่นนอกเหนือจากนี้ยังมีปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจจะกำหนดทางเลือกของครัวเรือนของการขนส่ง ตัวแปรดัมมี่ถูกใช้ในการอธิบายปัจจัยนี้และยังเปิดออกมาจะไม่มีนัยสำคัญและได้รับการปรับตัวลดลงจากแบบจำลอง ปัจจัยที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญและในเชิงบวกต่อการปล่อยก๊าซต่อหัวของผู้ประกอบการจากการใช้การขนส่งทางถนนเป็นรายได้เป็นเจ้าของรถและค่าใช้จ่ายต่อหัวขนส่ง.
อินเดียโดยอาศัยอำนาจตามขนาดของมันมีประชากรที่ร่ำรวยขนาดใหญ่ แต่เป็นเปอร์เซ็นต์ของประชากรที่พวกเขามี เพียงร้อยละ 10 ถึงร้อยละ 15 มีพื้นหลังในสถานที่แห่งนี้ก็ยังคงที่จะถามว่าสิ่งที่ชนิดของมาตรการเชิงนโยบายที่อาจจะเป็นประโยชน์ในการปฏิรูปการใช้งานที่ไม่ยั่งยืนของการขนส่งและพลังงาน นี้เป็นคำถามที่ยากที่จะตอบโดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะไม่ได้ใช้ความพยายามมากได้รับการทำในอดีตที่ผ่านมามีสติอยู่คำถามนี้มากขึ้นเพราะมันสะท้อนให้เห็นถึงความยากลำบากทางการเมืองในการดำเนินนโยบายที่มีการเปลี่ยนแปลงวิธีที่ผู้คนอาศัยอยู่ คนที่รักษาชีวิตสูง (พูดผ่านยานพาหนะสูง own- Ership) ไม่เต็มใจที่จะประนีประนอมกับเดียวกันในขณะที่ผู้ที่ไม่ได้หวังให้มัน ดังนั้นจึงเป็นเรื่องไม่ง่ายที่จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงรูปแบบชีวิตเพราะมันเป็นเรื่องยากมากที่จะเปลี่ยนความตั้งใจของคนที่ถึงแม้ว่าพวกเขาจะได้ไม่ต้องประนีประนอมกับระดับความสะดวกสบายของพวกเขาในระดับมาก ในบทความนี้เราได้พูดคุยเกี่ยวกับรอยเท้าคาร์บอนที่เกิดจากการใช้การขนส่งทางถนนด้วยการเรียนรายได้ต่าง ๆ และเราได้พบว่ารายได้สูงต่อหัวที่สูงค่าใช้จ่ายในการขนส่งและยานพาหนะสูง own- Ership ผลรูปแบบในรอยเท้าที่สูงขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตอนนี้มันเป็นกันอย่างแพร่หลาย สังเกตว่า แบบแผนวิถีชีวิตของเมืองนครหลวงของประเทศกำลังพัฒนามีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว กับการเปลี่ยนแปลงการกระจายรายได้และการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจและสังคมของประชาชนรูปแบบโปรไฟล์ ไลฟ์สไตล์ รูปแบบของเมโทรโพล - itan เมืองของประเทศกำลังพัฒนาจะค่อยๆบรรจบประเทศพัฒนา counterpartsในขณะที่ประเทศอยู่ภายใต้ - ไปอย่างรวดเร็ว การเติบโตทางเศรษฐกิจและสังคมที่เปลี่ยนแปลง การใช้พลังงาน และการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในภาคขนส่งเพิ่มขึ้นชี้แจงให้ระดับการขยายตัวของเมืองและการแสวงหาอย่างต่อเนื่องของมาตรฐานการครองชีพที่สูงขึ้น . ในบริบทนี้ความพยายามที่ได้ทำเพื่อประเมินการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่เกิดจากการใช้ในครัวเรือนของการขนส่งทางถนนในเมืองโกลกาตา หนึ่งของเมืองแบบไดนามิกของอินเดีย วัตถุประสงค์ของกระดาษเป็นสองเท่า ประการแรก ประเมินรถ - บอน รอยเท้าของเมืองครัวเรือนทั่วประเภทรายได้ต่าง ๆจากการใช้เส้นทางขนส่งและประการที่สองเพื่อหาวิธีการหรือปัจจัยอะไรที่ทำให้รอยการเปลี่ยนแปลงมากกว่าการเปลี่ยนแปลงในรอยค่า .
ศึกษาได้ตามหลักการทำในเมืองกัลกัตตา โดยเลือกประมาณ 500 ครัวเรือนในชั้นเรียนรายได้ต่าง ๆกำหนด การประเมินคาร์บอนฟุตพริ้นท์แสดงให้เห็นภาพที่ชัดเจนของความสัมพันธ์ระหว่างประชาชนและ afflu - อิทธิพล ( เฉลี่ยต่อหัวรอยเท้ามันแสดงให้เห็นชัดเจนว่า รายได้ต่อหัวรอยจากการขนส่งการใช้เพิ่มขึ้นตามรายได้ รายได้น้อย กลาง ประเภท ประกอบด้วย 38 ร้อยละของประชากรจะสร้างรอยเท้ารวมสูงสุดที่ 47.8 ล้านตันต่อปี บนมืออื่น ๆ , ประเภทรายได้ต่ำ ( ประมาณ 33 เปอร์เซ็นต์ของประชากรที่สร้างคาร์บอนต่ำสุดที่ 16.1 ล้านตันต่อปีกับต่อหัวรอยเท้า 0.026 ) ประเภทรายได้กลางยังสร้างจำนวนมากรวมรอยเท้าจำนวนประมาณ 36 ตันต่อปี รายได้สูงประเภทประกอบด้วยเพียง 7.5 เปอร์เซ็นต์ของประชากรประมาณ 22.5 ตันสร้างรอยพระพุทธบาทเป็นประจำทุกปีกับสูงสุดต่อหัวรอยเท้า 0.385 ) ดังนั้นจึงอาจกล่าวได้ว่า แม้น้อยกลางล่างและส่วนกลาง สร้างรายได้สูงรวมรอยเท้า , เนื่องจากการขนาดใหญ่ในประชากรทั้งหมด เป็นจริง รายได้สูง ในกลุ่มเมืองที่มีต่อหัวรอยเท้าเพิ่มมากขึ้นและค่อยๆเข้าใกล้ระดับสูงมาก
เพื่อตรวจสอบสิ่งที่ปัจจัยที่กำหนดในการปล่อยค่าแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นพหุได้ estab lished กับ - ต่อหัวรอยเท้าคาร์บอนเป็นตัวแปรตาม และรายได้ต่อหัว , เจ้าของยานพาหนะ ค่าใช้จ่ายต่อหัว ทรานส์ - พอร์ตและจำนวนสมาชิกในครอบครัว เป็น ตัวแปรอิสระ นอกจากการพูด การศึกษาและการรับรู้ระดับโดยทั่วไปมีผลกระทบสำคัญในการลดการปล่อยคาร์บอน . เพื่อศึกษาความสัมพันธ์นี้ตัวแปรที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยระดับการศึกษาของครัวเรือนที่ถูกสร้างขึ้น อย่างไรก็ตาม พบว่า ในคดีนี้ว่า ประชาชนทั่วไปจะไม่มากตระหนักถึงภัยคุกคามจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ หรือของไดรเวอร์และผลกระทบ ดังนั้นตัวแปรนี้ได้ลดลงจากการวิเคราะห์ของเราเป็นสัมประสิทธิ์ตัวแปรการศึกษากลับกลายเป็นไม่สำคัญ นอกจากนี้ยังเชื่อกันว่า นอกจากรายได้มีปัจจัยอื่น ๆที่อาจจะกำหนดทางเลือกของครัวเรือนของการขนส่ง มีตัวแปรหุ่นที่ใช้อธิบายปัจจัยนี้และมันก็กลับกลายเป็นขาและได้ลดลงจากรุ่น ปัจจัยที่มีผลกระทบอย่างมากและบวกกับรายได้ต่อหัวรอยเท้าของครัวเรือน จากการขนส่งทางถนนจะใช้รายได้ต่อหัวการขนส่งยานพาหนะเป็นเจ้าของและใช้จ่าย
อินเดีย