middle income category and D2h and

middle income category and D2h and D3h respectively represents the middle and rich income groups. Base category is the low income category. Here income dummies are used rather than taking income as a continuous variable in order to understand better the categorical impact of income across income classes on their carbon footprint. Vehicle ownership is explained by the dummy variable D4h. Per capita transport expenditure and number of family members in each household are continuous variables. All the independent variables in Eq. (2) are expected to affect the carbon footprint in a positive way. The R2 value is 0.60 meaning that 60 percent of the variability of CFh can be explained by the independent variables. Among the income dummies used, coefficient for D3h is the maximum at 0.21. This means that when the per capita income of the high income category increases by one unit, per capita carbon footprint increases by 0.21 units, relative to the low income group, all other variables being held constant. Among all other income groups, this is the highest. As expected the coefficients of D1h, D2h and D3h are all positive. But only D2h and D3h are significant. This explains that rising income or affluence do encourage profligate consumption patterns in transport use. As expected, coefficient for vehicle ownership D4h is also positive and significant. It is very natural to expect a positive correlation between vehicle ownership and carbon footprint from transport use. The coef- ficient shows that an increase in vehicle ownership by one unit will increase footprint by 0.12 units. Coefficient for number of family members in the household is positive but insignificant. The coefficient for per capita transport expenditure is posi- tive and highly significant. Hence the model clearly tells us that as per capita income, per capita transport expenditure and vehicle ownership of the households increase, carbon footprint will increase. Generally speaking carbon footprint increases with income, but to be specific, it increases more among the higher income categories.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเภทรายได้ปานกลาง และ D2h และ D3h ตามลำดับแทนกลุ่มรายได้กลาง และอุดมไปด้วย ประเภทพื้นฐานเป็นประเภทรายได้ต่ำ นี่หุ่นรายได้ได้เงินใช้ มากกว่าเดินเป็นตัวแปรต่อเนื่องความเข้าใจดีกว่าผลที่แน่ชัดของรายได้ระหว่างเรียนรายได้บนรอยเท้าคาร์บอนของพวกเขา เจ้าของรถคืออธิบาย โดยการกระพริบตัวแปร D4h ต่อหัวรายจ่ายในการขนส่งและจำนวนสมาชิกในครอบครัวในแต่ละครัวเรือนเป็นตัวแปรต่อเนื่อง ตัวแปรอิสระทั้งหมดใน Eq. (2) คาดว่าจะส่งผลกระทบต่อรอยเท้าคาร์บอนในทางบวก ค่า R2 เป็น 0.60 หมายความ ว่า ร้อยละ 60 ของความแปรผันของ CFh สามารถถูกอธิบาย โดยตัวแปรอิสระ ในบรรดาหุ่นรายได้ใช้ สัมประสิทธิ์สำหรับ D3h คือ สูงสุดที่ 0.21 ซึ่งหมายความ ว่า เมื่อรายได้ต่อหัวของประเภทรายได้สูงเพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วย รอยเท้าคาร์บอนต่อหัวเพิ่มหน่วย 0.21 สัมพันธ์กลุ่มรายได้ต่ำ อื่น ๆ ตัวแปรทั้งหมดที่ถูกจัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ระหว่างกลุ่มทั้งหมดอื่น ๆ รายได้ นี่คือสูงสุด คาดสัมประสิทธิ์ D1h, D2h และ D3h มีค่าเป็นบวกทั้งหมด แต่ D2h และ D3h เท่านั้นสำคัญ อธิบายว่า เพิ่มขึ้นรายได้หรือ affluence สนับสนุนรูปแบบการใช้ profligate ใช้ขนส่ง ตามที่คาดไว้ สัมประสิทธิ์สำหรับเจ้ารถ D4h ยังเป็นบวก และที่สำคัญ มันเป็นธรรมชาติมาก ๆ คาดหวังความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างความเป็นเจ้าของรถและรอยเท้าคาร์บอนจากการขนส่งใช้ Coef-ficient แสดงว่า การเพิ่มขึ้นของความเป็นเจ้าของรถโดยหนึ่งหน่วยจะเพิ่มรอย 0.12 หน่วย สัมประสิทธิ์สำหรับจำนวนสมาชิกในครอบครัวในครัวเรือนเป็นสำคัญ แต่บวก ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับรายจ่ายต่อหัวขนส่งมี posi tive และสำคัญมากด้วย ดังนั้น แบบชัดเจนบอกเราที่ตามรายได้เศรษฐกิจฟิลิปปินส์จึง ขนส่งต่อหัวจ่ายและรถเป็นเจ้าของการเพิ่มขึ้นของครัวเรือน รอยเท้าคาร์บอนจะเพิ่มขึ้น รอยเท้าคาร์บอนเพิ่มขึ้นกับรายได้โดยทั่วไป แต่จะเป็นเฉพาะ มันเพิ่มขึ้นระหว่างประเภทรายได้สูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประเภทรายได้ปานกลางและ D2H และ D3H ตามลำดับหมายถึงกลุ่มที่มีรายได้ปานกลางและอุดมไปด้วย ประเภท Base คือประเภทที่มีรายได้น้อย นี่คือหุ่นรายได้ถูกนำมาใช้มากกว่าการมีรายได้เป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่องเพื่อให้เข้าใจที่ดีขึ้นส่งผลกระทบต่อเด็ดขาดของรายได้ทั่วเรียนรายได้ในการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ของพวกเขา เจ้าของรถจะมีการอธิบายโดยตัวแปรหุ่น D4h ต่อค่าใช้จ่ายในการขนส่งหัวและจำนวนของสมาชิกในครอบครัวในแต่ละครัวเรือนเป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่อง ทั้งหมดตัวแปรอิสระในสมการ (2) ที่คาดว่าจะส่งผลกระทบต่อการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในทางบวก ค่า R2 เป็น 0.60 หมายความว่าร้อยละ 60 ของความแปรปรวนของ Cfh สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรอิสระ ในบรรดาหุ่นรายได้ที่ใช้สำหรับค่าสัมประสิทธิ์ D3H เป็นจำนวนสูงสุดที่ 0.21 ซึ่งหมายความว่าเมื่อรายได้ต่อหัวของการเพิ่มประเภทรายได้สูงโดยหนึ่งหน่วยต่อหัวเพิ่มขึ้นการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์โดยหน่วย 0.21 เมื่อเทียบกับกลุ่มที่มีรายได้น้อยตัวแปรอื่น ๆ ทั้งหมดถูกจัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในทุกกลุ่มรายได้อื่น ๆ นี้เป็นที่สูงที่สุด ขณะที่คาดว่าค่าสัมประสิทธิ์ของ D1H, D2H และ D3H เป็นบวกทั้งหมด แต่ D2H D3H และมีความสำคัญ นี้จะอธิบายว่ารายได้ที่เพิ่มขึ้นหรือความมั่งคั่งไม่สนับสนุนให้รูปแบบการบริโภคหลงระเริงในการใช้งานขนส่ง ขณะที่คาดว่าค่าสัมประสิทธิ์สำหรับเจ้าของรถ D4h ยังเป็นบวกและมีความสำคัญ มันเป็นธรรมชาติมากที่จะคาดหวังความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างเจ้าของรถและการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จากการใช้การขนส่ง ficient coef- แสดงให้เห็นว่าการเพิ่มขึ้นในการเป็นเจ้าของยานพาหนะโดยหนึ่งหน่วยจะเพิ่มรอยจาก 0.12 หน่วย ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับจำนวนของสมาชิกในครอบครัวในครัวเรือนเป็นบวก แต่ไม่มีนัยสำคัญ ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับค่าใช้จ่ายต่อหัวการขนส่งเป็นเชิงบวกและมีความสำคัญอย่างมาก ดังนั้นรูปแบบได้อย่างชัดเจนบอกเราว่าเป็นรายได้ต่อหัวต่อหัวค่าใช้จ่ายในการขนส่งและเจ้าของรถที่เพิ่มขึ้นของผู้ประกอบการ, การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จะเพิ่มขึ้น โดยทั่วไปการเพิ่มขึ้นของการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่มีรายได้ แต่จะเป็นเฉพาะมันจะเพิ่มมากขึ้นในหมู่ประเภทรายได้ที่สูงขึ้น