我国人口态势与消费模式对碳排放的影响分析
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我国人口态势与消费模式对碳排放的影响分析 Post By：2010-3-16 9:12:18 [只看该作者]
摘 要：本文应用STIRPAT扩展模型，考察近30年来我国人口规模、人口结构、居民消费及技术进步因素对碳排放的影响。研究发现，居民消费与人口结构变化对我国碳排放的影响已超过人口规模的单一影响力。居民消费水平提高与碳排放增长高度相关，居民消费模式变化正在成为我国碳排放的新的增长点；人口结构因素中，人口城镇化率的提高通过对化石能源消费、水泥制造及土地利用变化等的影响导致碳排放增长；人口年龄结构变化对生产的影响大于对消费的影响，其对碳排放影响的主要途径是生产领域劳动力的丰富供应；家庭户规模减小导致人均消费支出的增加及总户数消费规模的扩张，以家庭户为分析单位考察其对碳排放的影响具有较高的解释力。针对分析结果，探讨了未来我国低碳社会发展的相关应对之策。
关键词：碳排放，人口增长，消费模式，STIRPAT模型，岭回归
1 研究背景
联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告认为：“二氧化碳是最重要的人为温室气体”（IPCC，2007）。世界气象组织发布的《2007年温室气体公报》指出，在过去10年中，二氧化碳对全球变暖的贡献高达87%（WMO，2008）。从目前对二氧化碳排放监测的成果来看，来自化石燃料燃烧排放的碳排放是最主要的、结果可信度高、最具代表性的温室气体来源，是目前全球进行温室气体评估的最主要的对象（曲建升等，2009）。因此，对二氧化碳排放的减缓与控制成为国际社会的焦点议题，并由此引发出诸如发展“低碳经济”、构建“低碳城市”、实现“低碳社会”等一系列“低碳概念”热点。
据测算，19世纪以来，全球人口增长了近6倍，经济总产出增长了70多倍，碳排放增长了20多倍（Jiang Leiwen等，2009）。从先行工业化国家经济社会发展的轨迹来看，在工业化过程中生产碳排放占据的排放权重较大。1990年代以来，国内外有关人类活动与碳排放的研究也主要集中在产业、经济、能源、贸易等领域。近年来发达国家的统计数据则表明，居民生活消费的直接与间接能源消耗已超过产业部门，成为碳排放的主要增长点。如欧盟家庭能源需求在1990年代就已超过工业能源需求。由此，对人口发展、居民消费等人文因素对碳排放影响的检测与分析逐渐成为一个重要的研究课题。
联合国人口基金会（UNFPA）发布的《世界人口状况2009》指出：温室气体排放量与人口增长速度、家庭规模、年龄构成、城乡人口比例、人口性别和地理分布，以及人均收入等因素存在内在联系，可以对气候变化产生长远的影响（UNFPA，2009）。然而，明确界定人口与碳排放之间的关系具有很大的挑战性，因为人口因素对碳排放的影响是多方面的，而且大多是通过生产、生活、技术、贸易等其他要素间接作用于碳排放。就人口自身特征而言，人口规模、人口结构、人口素质、人口区域分布及城乡迁移等，均处于不断变化之中，使其对碳排放的影响复杂多变。同样，居民消费行为与碳排放的影响也是多方面的。居民消费在不同的历史时期及不同的居住区域表现为不同的消费水平与消费结构，其发展变化又受到经济水平、收入状况、社会文化等诸多因素的共同作用。在消费过程中人口与环境互动发展，摩擦、协调的结果又反作用于经济和社会的发展，产生各种正负效应（彭希哲等，2001），这又进一步增加了人口与消费对碳排放影响的复杂性。
改革开放以来，伴随着国民经济的持续增长，我国能源消费总量居高不下，已成为世界第二大能源消费国（BP，2009），亦是世界最大的碳排放国之一（NEAA，2007；CDIAC，2009）。目前我国正处于高速经济增长和社会转型时期，人口发展与居民生活消费方式正发生着深刻变化。我国政府亦已作出2020年碳排放强度比2005年降低40%～45%的公开承诺。在人口增长速度得到有效控制的背景下，深入考察人口结构（包括人口城乡结构、年龄结构及家庭结构等）的变化及与之伴生的居民消费模式的变化对我国碳排放的影响，有利于我们正确判断和把握气候变化压力的人文因素，，对于提高在碳减排领域的政府决策的针对性和可操作性，维护国家环境经济安全及可持续发展均具有重要的现实意义。
2 国内外研究现状
目前，国内外关于人口发展对碳排放影响的研究主要包括人口总量变化与碳排放增长的关系，年龄结构、城乡结构、家庭规模等人口结构因素对碳排放的影响等方面。
人口总量对碳排放影响的研究主要包括两个方面，一是探讨人口总量与碳排放之间的因果关系及其作用机理；二是对人口总量对碳排放的影响进行定量评估。Birdsall（1992）认为人口增长对温室气体排放产生影响存在两种方式，一是较多的人口会对能源产生越来越多的需求，因此能源消费产生的温室气体排放也越来越多；二是快速的人口增长导致了森林破坏，改变了土地利用方式等，这些都导致了温室气体排放量的增加。Knapp T等（1996）使用Granger因果检验方法研究了全球二氧化碳排放量和全球人口之间的因果关系，认为两者之间不存在长期协整关系，但是全球人口增长是全球C02排放量增长的重要原因。Lantz V等（2006）利用1970年至2000年加拿大5个地区的面板数据，考察人口总量、人均GDP、技术变革与二氧化碳排放之间的关系，研究表明，人口总量与二氧化碳排放满足倒U型曲线关系，技术变革亦然，但是人均GDP与C02排放之间并不满足EKC曲线。David Satterthwaite（2009）提出人口总量增长并非全球温室气体排放增长的主要驱动力，因为当今世界人口增长速度最快的大部分地区同时也是人均温室气体排放最低的地区，简单的控制人口增长措施并不能达到减缓全球温室气体排放的目的。
在人口总量对碳排放影响的定量评估研究中，环境压力等式IPAT（Ehrlish P R等，1971）被广泛运用。Anqing Shi（2003）应用IPAT模型，使用1975至1996年全球93个国家的数据研究人口总量增长对碳排放的影响，测算得出该阶段全球碳排放对人口总量变化的弹性系数为1.42。Cole Matthew等（2004）、Eugene A等（2004）的研究亦是采用IPAT模型的思路，并各自测算得到了全球碳排放量对人口总量变化的弹性系数，分别为0.98与1.02。
人口对碳排放的影响主要是通过其生产与消费行为体现出来的，而与生产与消费行为密切相关的人口因素除了人口总量，还有人口城镇化水平、人口年龄构成、家庭规模等结构特征。Jiang Leiwen等（2009）认为，研究人口因素对碳排放的影响，如果仅仅关注人口总量，其实是假定了每个人都具有相同的生产与消费模式，由此得出的结果是不够准确的，甚至会产生误导。因此在人口与碳排放关系的研究中必须重视对人口结构因素的考察。
人口城镇化水平因其与居民消费水平及消费模式的显著相关性，是较早受到碳排放研究者关注的人口结构因素。Jiang Leiwen等（2004）等研究了中国农村居民生活用能模式的变化；David Satterthwaite（2009）研究了1980年至2005年世界各国碳排放增长与人口增长及人口城镇化之间的关系。几乎所有研究均表明，人口城镇化对碳排放具有显著影响。
人口年龄结构与碳排放关系的研究主要出于对全球人口老龄化进程加快的关注，研究的主要议题是人口老龄化对碳排放的影响。Michael Dalton等（2008）将人口年龄结构变量引入到能源一经济增长模型中，使用美国消费者支出调查数据考察不同年龄组特征家庭的消费、储蓄、资本形成及劳动力供给等状况，采用动态一般均衡方法分析各变量间的互动关系。研究认为，不同年龄组特征造成的代际差异导致家庭的直接和间接的能源消费需求的不同，在人口压力不大的情况下，人口老龄化对长期碳排放有抑制作用，这种作用在一定的条件下甚至会大于能降低能源强度与碳排放强度的技术变革因素对碳排放的影响。
家庭规模变化对碳排放的影响同样引起研究者的关注。Jiang Leiwen等（2009）认为，相对于个人而言，家庭是消费的主要单位，在一些发展中国家甚至也是生产的主要单位，在人口总量保持稳定的情况下，家庭规模的变化导致的家庭户总量的变化有可能对碳排放产生明显的影响。Michael Dalton等（2007，2008）研究了包括家庭规模在内的人口结构变化对中国、印度及美国碳排放的影响。陈佳瑛等（2009）就中国1978～2007年的家庭模式变化对碳排放影响情况进行了实证分析，研究发现，家庭规模与总户数对于碳排放具有较大影响力，家庭户单位体现出对人均单位未能包括的家庭消费行为模式的包容，从而可能成为更合适的居民能源消费产生的碳排放的分析单位。
3 近30年来我国人口发展与消费模式变化对碳排放影响的分析
3.1 分析模型
本文采用IPAT等式（Ehrlish P R等，1971）的随机形式——STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence，and Technology）模型（DietzT，et al.，1994）进行碳排放影响因素的评估。STIRPAT模型的一般形式表达为：
其中，I表示环境影响，P表示人口规模，A表示富裕程度，T表示技术水平。α为模型的系数，b、c、d为各自变量指数，e为误差。
对式1两边取自然对数，得到方程：
由弹性系数的概念可知，方程的回归系数反映的即是因变量与自变量之间的弹性关系，即维持其他自变量不变时，某自变量变化1%所引起的因变量变化百分比。
本文对STIRPAT模型进行了扩展，将人口结构相关指标——包括人口城镇化率、劳动年龄人口比重、居民家庭户规模——分别引入模型。扩展后的STIRPAT模型表达为：
式中各变量定义为：I——环境影响，用碳排放量表示，单位为万吨碳；Ps——人口规模，单位为万人；Pt——人口结构，分别用人口城镇化率、劳动年龄（15～64岁）人口比重、平均家庭户规模（人／户）表示；A——财富因素，用人均消费额表示，单位为人民币元；T——技术因素，用碳排放强度表示，即单位GDP碳排放量。
扩展后的模型补充了对人口结构的考量，使得影响碳排放的人口因素的规模与结构特征都能得到反映。
3.2 数据描述与检验
目前，我国温室气体排放的国家清单正在编制之中，因此暂无权威的排放数据可以引用。由于化石能源燃烧通过电力和能源通道几乎覆盖了所有社会生活和生产领域，可以代表一个国家或地区总体的温室气体排放水平，因此化石能源燃烧产生的碳排放量成为当前国际温室气体评估的通用方案。本文采用IPCC推荐的表观消费量法（IPCC，2006）对我国化石能源消费产生的碳排放量进行初步估算，并将其作为评估我国碳排放量总体水平的代用指标。分析所用部分数据如表1所示。
一般而言，对时间序列运用传统回归技术进行分析的前提是这些序列是平稳的，否则会出现伪回归问题。因此，需要首先对这些序列进行平稳性检验。对于非平稳序列，如果经过协整检验判定其相互之间存在协整关系，则回归结果也是有意义的。此外，如果自变量之间存在的多重共线性导致回归方程估计参数的方差较大，也将影响对总体参数的准确判断。因此，还需对各自变量进行多重共线性检验。
运用ADF单位根检验方法对各变量对数序列进行平稳性检验，可知人口城镇化率、劳动年龄人口比重、平均家庭规模及人均消费额4个变量的对数序列均为平稳序列，人口规模、碳排放强度及碳排放量3个变量的对数序列均为一阶单整序列。运用EG检验方法对碳排放量与人口规模、碳排放量与碳排放强度的对数序列进行双变量协整检验，判定在较高的置信水平下（最小置信度大于88%），两对双变量均存在协整关系，且在较高的置信水平下（最小置信度大于80%），人口规模、碳排放强度的对数序列均是碳排放量对数序列的Granger成因。因此，对于式3所建立的STIRPAT扩展模型，所用数据序列均通过检验，满足进行回归分析的要求。
采用综合统计检验法进行多重共线性检验，判定各自变量对数序列之间存在较为严重的多重共线性。此时，如果仍用普通最小二乘法估计模型参数，会产生参数估计量的方差变大、参数估计量经济含义不合理、变量的显著性检验失去意义等不良后果。因此，本研究所考察的数据序列均不适用普通最小二乘法进行参数的无偏估计。
3.3 结果与分析
为克服多重共线性的影响，采用岭回归（Ridge Regression）估计进行模型拟合。岭回归（Ridge Regression）是一种以引入偏误为代价减小参数估计量方差的有效方法（Arthur E，2000）。当自变量系统中存在多重相关性时，岭回归算法在自变量标准化矩阵的主对角线元素上人为地加入一个非负因子k，使得回归系数的估计稍有偏差，而估计的稳定性却能明显提高，并且回归系数的标准差也比最小二乘估计的要小。
分别以人口城镇化率、劳动年龄人口比例、家庭户规模代人式3所示模型，运用岭回归估计方法拟合得到各变量的估计系数，如表2所示。模型显著性检验结果显示3组方程的可决系数均大于9.95，具有较高的拟合优度。方差分析表明，F检验显著，各自变量标准回归系数的方差膨胀因子（VIF）均远小于10，且回归系数符号均符合经济学意义检验。模型整体拟合效果满足要求。
模型的岭回归估计结果显示，该模型下我国近30年来碳排放的解释因素按其影响程度的大小（按各自变量标准回归系数的绝对值衡量）依次为：人均消费额（39.28%～40.45%）、人口结构（30.97%～36.24%）、人口规模（21.79%～26.33%）、碳排放强度（2.50%～3.80%）。由模型拟合得到的行自变量回归系数可知，该阶段我国碳排放总量对各影响因素的弹性（即影响因素变化1%所对应的碳排放总量变化的百分比）分别为：人口规模弹性1.05～1.26，人口城镇化率弹性0.56，劳动年龄人口比重弹性2.67，家庭户规模弹性-1.38，人均消费额弹性0.30～0.32，碳排放强度弹性0.03～0.05。
近30年来，我国能源消费碳排放量从1980年的37333万吨碳增长至2008年的179739万吨碳，增幅约为3.81倍，年均增长率为5.77%。在模型考察的所有变量中，居民人均消费水平变化对我国该阶段碳排放增长的解释力最高。居民消费水平作为衡量一国居民富裕程度的重要指标，其对碳排放的影响主要表现在两个方面：一是居民生活消费对能源的直接消耗及其产生的直接碳排放，二是支撑居民消费需求的整个国民经济产业的发展所引致的能源消费及其碳排放，后者被认为是居民消费产生的间接碳排放。事实上，人口规模、人口结构的变化对碳排放的影响在一定程度上也主要是以生产与消费模式的变化为载体发生作用。因此，居民消费对碳排放的驱动力大于模型所考察的其他因素也就不难理解了。1980年至2008年，我国居民消费水平持续提高，人均年度消费额从862元升至6645元（均按2000年不变价计算），增幅达6.71倍，年均增长率为7.57%，增幅与增长率均远高于模型所考察的其他变量。模型的拟合结果表明居民消费水平的提高与碳排放增长高度相关——财富增长刺激了人们消费的欲望，而消费增长带动了能源需求的增长，无疑对碳排放产生了直接的促进作用。
另一方面，居民消费结构的变化对碳排放的影响也不容忽视。随着我国城乡居民家庭消费恩格尔系数的持续降低，居民消费需求从以“衣、食”支出为主逐渐向注重“住、行、乐”消费发展，与之关联的能源消费及其碳排放相应变化。从居民生活用能直接碳排放的角度来看，炊事用能量相对稳定，而热水、采暖、家电等居住用能量的增加直接导致碳排放量的增长。同时，用能结构从以煤炭终端消费为主向燃气、电力等二次能源及太阳能等清洁能源过渡，从而会部分减缓乃至降低碳的排放。从居民消费品间接碳排放的角度来看，由于各类消费品在原料、生产、运输、销售直至消费的各个环节的载能水平与载能结构在不同年份各不相同，居民在不同时期对各类消费品的需求水平也不断发生变化，同时，社会经济、能源结构及技术水平亦处在不断调整与发展之中，因此，居民消费品间接碳排放受多种因素的综合影响，其发展变化亦会表现出一定的复杂性特征。
从人口规模变化的角度来考察，1980～2008年，我国人口总量从9.87亿增长至13.28亿，增幅为34.54%，年均增长率为1.07%。受益于国内计划生育项目的实施和人们生育意愿的转变，我国人口的自然增长率自1987年以来一直呈逐年下降态势，但人口增长的绝对量依然很大，进入新世纪以来由于人口周期性变动的影响平均每年仍净增700多万人以上。人口绝对数量的增长在其他因素不变的条件下必然会使得与之相对应的能源消费发生增长，同期碳排放的持续上升由此可以得到一定解释。模型拟合得到近30年我国碳排放量对人口规模的弹性系数为1.05～1.26。因不同研究者所考察的影响因素变量及时间段有所区别，本文测算结果无法与Anqing Shi（2003）、Cole Matthew等（2004）及Eugene A等（2004）的测算结果进行直接比较。但从定性的角度可以推断，我国人口规模变化对碳排放的影响程度与世界平均水平基本相当。鉴于我国人口还将保持20多年增长态势的事实（联合国人口署，2007），从保障居民基本生存与发展权益的角度出发，可以预见我国碳排放总量在今后一定时期内仍将保持增长态势。
人口城镇化率变量在此模型中主要反映的是由于人口城乡结构的变化所引发的居民生产与消费行为变化对碳排放的影响。1980～2008年，我国人口的城镇化率从19.39%增长至45.68%，平均每年增长近一个百分点。一般认为，人类活动所导致的碳排放有三个主要来源（即所谓碳源）：化石能源燃烧的二氧化碳排放、水泥制造过程中化学物质分解产生的二氧化碳排放以及由于土地利用变化造成林地碳汇减少而引致的二氧化碳排放。而人口城镇化进程与这三个碳源均有密切联系。首先，能源的生产性消费以工业和城镇为主，同时，与人口城镇化进程相伴的居民消费水平的提高和生活方式的改变使得对生活性能源消耗的直接与间接需求增长，因此，在化石能源占主要比重的能源结构条件下，城镇化进程直接推动了碳排放的增长；其次，人口城镇化的推进使得城镇基础设施及居民住宅建设的需求量相应增大，拉动了水泥行业的生产与消费，由此产生的碳排放相应增长；第三，人口城镇化进程往往伴之以耕地、林地的占用，使得土地利用变化导致的碳排放相应增加。
人口年龄结构变化对碳排放的影响是一种间接作用，主要通过其对生产和消费两方面的影响变现出来。近30年来，我国15～64岁的劳动年龄人口占总人口比重逐年上升，同时，由于老年人口比重的上升速度远低于少儿人口比重的下降速度，人口总抚养比呈逐年下降趋势，而国家实施的积极的就业政策也使得劳动的参与率和就业率均保持在较高水平。在生产领域，劳动年龄人口绝对数及其所占人口比重的持续增长为我国经济建设提供了丰富的劳动供应，由此产生的“人口红利”（蔡昉，2004）无疑是经济持续增长的主要动因之一。该阶段我国经济增长与碳排放的高度关联特征可以为劳动年龄人口比重变化对碳排放的影响找到一个注脚。在消费领域，人口年龄变化的影响机理较为复杂。袁志刚等（2000）运用叠代模型研究发现人口年龄结构变化对于个人最优储蓄率具有显著影响，并由此推断人口年龄结构的变化是1980年代以来中国城镇居民消费行为变异的重要原因。李文星等（2008）采用动态面板GMM评估方法对中国1989～2004年相关数据的研究则表明，人口年龄结构变化并不是中国目前居民消费率过低的原因。一般而言，少儿人口的增加会提高社会的整体消费水平，而人口老龄化的进程会削弱整体消费需求。中国在过去30多年间所经历的人口年龄结构的变化主要变现为劳动适龄人口的稳步增加、少儿人口比重的下降和老年人口比重的上升，这些变化对社会整体消费模式还没有产生显著影响。总体而言，可以认为人口年龄结构变化对生产的影响大于对消费的影响，由此推论，近30年来我国人口年龄结构变化主要通过生产领域劳动力的丰富供应而对碳排放产生间接的影响。
模型拟合结果显示，家庭户规模变化对近30年来我国碳排放增长表现出显著的负效应。家庭规模对碳排放的影响主要体现在消费领域。1980～2008年，我国居民平均家庭户规模从4.61人降至3.16人，减幅达31.54%。以此粗略估算，该阶段我国居民家庭总户数的增幅约为96.42%，远远高于同期人口总量34.54%的增幅。由于以家庭为主体的消费需求包含了许多具有共享性质的消费品与消费服务，户均人口数的减少即意味着家庭消费的规模效应减弱，实际上导致了人均消费支出的增加。同时，在人口总量稳定增长的情况下，家庭规模缩小导致家庭户总量以更快的速度增加，使得以家庭户为主体的消费需求的增长超过以个人为主体的消费需求。因此，家庭规模的缩小直接推动了居民消费规模的扩张，其对该阶段我国碳排放增长的解释力亦高于人口规模对碳排放的影响。
近30年来，我国碳排放强度有较大幅度的下降，从1980年的2.465吨碳／万元降至2008年的0.834吨碳／万元（均按2000年不变价格计算），降幅达66.18%。尽管如此，从模型拟合结果来看，以碳排放强度为表征的技术进步因素对我国该阶段碳排放的解释力远低于模型中所考察的其他变量。一方面，这可能与此模型中人口与消费对碳排放的影响相对显著有关；另一方面，也可能与我国产业技术水平较低、长期依赖于劳动力密集型产业有关。以经济规模持续扩张为主导因素的巨大能源消耗，在很大程度上掩盖了能源结构调整、能源效率提高等技术进步因素对碳减排的贡献。技术革新抑制了单位生产所产生的碳排放，是解决碳排放问题的重要方式。
4 结论与讨论
虽然作为发展中国家，我国并未被2005年生效的《京都议定书》列为强制承担减排义务的国家。但从负责任大国的角度出发，在自身能力允许的范围内尽量降低排放率对于提升我国经济增长路径的环境友好度、实践科学发展观、实现可持续发展不无裨益。
发达国家在工业化过程中生产碳排放占据的排放权重较大，能源供应业、工业、林业、农业和交通运输业这五大工业部类是全球碳排放的主要部门。目前对碳减排的研究重点在此也是不言而喻的。但在同时，人口态势和人们的生活消费模式对碳排放的影响并没有得到应有的关注。人口是最基本的消费者，人口数量与碳排放呈正相关关系。印度是人均碳排放很低的国家，但其巨大的人口基数和较高的人口增长率使之成为世界第四大温室气体排放国。就中国而言，虽然中国人均碳排放远低于发达国家，但我国庞大的人口总量和持续的增加依然是使得我国成为世界最大的温室气体排放国之一的最重要原因之一。如果没有人口增长速度的减慢，中国目前的碳排放总量将更为巨大。据此，过去几十年间中国人口增长速度的减慢无疑是中国应对全球气候变化的重要贡献。计划生育对减缓中国人口增长速度无疑发挥了重要的作用，也因此而对全球碳减排产生了重要的影响。在碳减排的总体战略中人口总量的控制肯定是一个重要的方面。
以1980年为基数，中国人口到2008年增长了34.54%，而碳排放量增长了约3.8倍，碳排放量的增长远远大于人口总量的增长。这提示我们不能过高地或简单地评价人口绝对数量对碳排放的影响，人口不应当被简单地视为环境恶化的罪魁祸首。本文运用STIRPAT扩展模型研究了近30年来我国人口规模、人口结构、居民消费及技术进步等因素对碳排放的影响。研究表明，居民消费与人口结构变化对碳排放的影响已超过人口规模的单一影响力。在模型所考察的4类变量中，居民消费水平变化对我国碳排放的影响高于其他变量。近年来发达国家的统计数据表明，居民生活消费的直接与间接能耗已超过工业部门，成为碳排放的主要增长点。如欧盟家庭能源需求在20世纪90年代就已超过工业能源需求。
长期以来，我国节能减排的重点一直集中在产业部门，加上多年来居民消费率持续走低，消费领域的低碳发展在一定程度上似乎既不重要亦不迫切。随着产业部门节能减排的推进力度的不断加大，及近年来，拉动内需的消费刺激政策的贯彻执行，居民消费对碳排放的影响力必然将逐渐增大。“让百姓共享改革发展成果”，这是经济发展、社会和谐的目的所在。而改革开放以来，我国居民消费一直没有成为拉动经济增长的主引擎。因此，不能期望从降低居民消费水平入手来制定节能减排政策，而应着眼于强调适度消费、绿色消费，引导居民消费模式向可持续消费方向发展。
上述讨论并不是否定生育水平下降对碳排放的影响。在一代人的时间尺度上，如果一个家庭中只有一个孩子，而家庭将原本提供给3个孩子的投资、消费和照料都倾注在这一个孩子身上，那么人口减少并不会对碳排放产生重大的影响。但如果从更长时期的尺度来分析，一个孩子必然比三个孩子会导致更少的后代，并在其他条件不变的假设下对未来的碳减排产生积极的影响。笔者认为，我国人口政策的未来走向必然要考虑环境资源的压力，但不能因此而忽视人口发展的内在规律，人口问题必须统筹解决。
在人口自然增长率持续走低、人口增长速度得到有效控制的背景下，人口城乡结构、年龄结构及家庭结构等人口结构因素对碳排放的影响愈加显著。从人口城乡结构的变化来看，人口城镇化率的提高通过对化石能源消费、水泥制造及土地利用变化等的影响直接导致碳排放增长。也就是说，即使人口总量停止增长，只要越来越多的人口变成城市居民，伴随着从农村向城市生活方式的转变，无论人均碳排放还是碳排放总量都不可避免地持续上升。尽管近年来我国人口城镇化进程明显加快，但目前人口城镇化率仍落后于世界平均水平。以目前我国所处的工业化发展阶段来衡量，城镇化率应当比较接近60%（陈佳贵等，2006；陈光金，2009）。可以预见，在未来相当长一段时期内，我国人口城镇化进程带来的碳排放增长压力无疑是巨大的。如何在推动城镇化的进程中融合低碳发展的理念与举措，显然是一个值得研究者和决策者们深入探讨和付诸实践的重要议题。
我们的研究表明目前我国人口年龄结构变化对生产的影响大于对消费的影响，人口老龄化对消费和碳排放的影响尚不明显。随着中国人口老龄化进程的进一步加速，我国劳动力人口丰富的“人口红利”机会窗口正在逐渐趋于关闭，人口老龄化将成为我国未来人口年龄结构变化的主要特征。根据本文的分析，人口老龄化无论从生产领域还是从消费领域都将对碳排放产生一定的抑制性影响。这在一定程度上为未来我国居民消费领域的低碳发展预留了想象空间。
研究表明，以家庭户为分析单位考察其对碳排放的影响具有较高的解释力。家庭是最基本的社会单位，其规模与结构的变化是社会现代化过程的一种微观体现。居民家庭向小型化发展的趋势是与我国经济社会的现代化发展进程联系在一起的。我国计划生育政策的实施、人口老龄化趋势对家庭户规模的变化具有重要影响，城镇化进程也是推动农村家庭户规模更快收缩的一股重要力量。由于我国城乡总和生育率水平已经稳定保持在一个很低的水平，家庭规模和结构的变化更多地会与婚姻模式变化、代际关系和居住模式等有关，从而表现出多元化的趋势。家庭户规模的变小导致人均消费支出的增加及总户数消费规模的扩张，在很大程度上抵消了人口总量增长减缓对碳排放的影响。如果我国的家庭户规模保持在1982年的状况，而人均消费等其他变量遵循各自的变化轨迹，到2007年时我国的碳排放量会比实际排放量减少38.68%（陈佳瑛等，2009）。也就是说，在人口总量确定的情况下，较大规模的家庭在碳减排中有明显的优势。
如何在家庭核心化趋势和发挥家庭养老功能、并减少碳排放之间达成平衡需要新的思维和相应的政策设计。对低碳经济发展路径的政策导向不应忽视人文社会因素的影响，围绕家庭消费的相关政策设计，如生活用能收费模式、家用电器设计标准、居民养老推广模式等，都将对我国未来碳排放产生深远影响。为此，相关决策部门应及早筹划低碳发展的决策思路，建立全面合理的引导与评估体系，为我国社会经济可持续发展奠定良好的民生基础。
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10 Eugene A. Rosa，Richard York and Thomas Dietz. 2004. Tracking the Anthropogenic Drivers of Ecological Impacts. A Journal of the Human Environment 32，pp509-512.
（作者简介：彭希哲，复旦大学公共管理与公共政策研究国家哲学社会科学创新基地教授、博导；朱勤，复旦大学公共管理与公共政策研究国家哲学社会科学创新基地博士后。）
作者：复旦大学 彭希哲 朱勤 来源：《人口研究》
本文关键词：我国人口态势与消费模式对碳排放的影响分析，由笔耕文化传播整理发布。
本文编号：176598
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