人口結構和經濟增長對碳排放的影響分析

胡宗義 王天琦

摘要利用中國30個省級行政單位（暫不包括港澳臺地區，下同）2005～2014年的數據，采用動態面板模型，研究人口結構、經濟增長對碳排放的影響.研究結果表明，從全國范圍來看，人均GDP、勞動年齡人口比率、城市化率、第二產業就業率及對外開放度均對碳排放有顯著正向影響，而平均家庭規模會減少碳排放量；從區域來看，人均GDP、勞動年齡人口比率對碳排放產生顯著正向影響，其他因素對碳排放的影響程度及方向有較大差異.

關鍵詞人口、資源與環境經濟學；碳排放；動態面板模型；人口結構；經濟增長

中圖分類號X196文獻標識碼A

Study on the Impact of Population Structure

and Economic Growth on Carbon Emission

Zongyi Hu， Tianqi Wang

（College of Finance and Statistics， Hunan University， Changsha， Hunan410079， China）

AbstractThe dynamic panel model is used to study the effect of population structure and economic growth on carbon emissions by using the data of 30 provincial administrative units in China （Not including data of Hong Kong， Macao and Taiwan for the time being， the same below）from 2005 to 2014. The results show that， from a national perspective， per capita GDP， working age population ratio， urbanization rate， secondary industry employment rate and the rate of openness have a significant positive impact on carbon emissions， while the average household size will reduce carbon emissions；From the regional point of view， per capita GDP， working age population ratio has a significant positive impact on carbon emissions； other factors have different influence on the degree and the direction of carbon emissions.

Key wordseconomics of population， resources and environmental； carbon emissions； dynamic panel model；population structure； economic growth

1引言

當前，全球氣候問題成為國際社會關注的焦點.2007 年，聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）在評估報告中指出，全球氣候變暖問題是人類迄今面臨最嚴峻的問題之一，也是 21 世紀人類面臨最復雜的挑戰之一.改革開放以來，隨著經濟的迅猛發展，城市化和工業化的逐步推進，中國以工業為主導的粗放型經濟發展模式，導致化石能源大量消耗和溫室氣體的大量排放.為應對這種局面，中國政府積極承擔責任并制定相關法律政策以控制二氧化碳排放量的增加，2012年黨的十八大報告指出要大力推進綠色發展、循環發展、低碳發展，把生態文明建設放在突出地位，努力建設美麗中國，為全球生態安全作出貢獻.2017年10月，習近平總書記在十九大報告中提出推進綠色發展，建立健全綠色經濟綠色低碳循環發展的經濟體系，堅持全民共治，源頭防治，持續實施大氣污染防治行動，打贏藍天保衛戰.

全球氣候變暖除了自然因素外，更大程度是人類活動造成的.有研究指出，截止到21世紀末，僅僅來自人口因素（含人口規模和人口結構）變化的影響就將使中國的碳排放量增長45%以上，人口因素對碳排放影響的重要性不言而喻.中國作為人口最多的發展中國家，自改革開放以后，隨著經濟的快速發展，工業化、城鎮化進程加快，總人口從2005年的130756萬人增加到2014年的136782萬人，包括城鄉結構、就業結構和家庭規模在內的人口結構均處于不斷變化之中，導致人口因素對碳排放產生復雜多變且不容忽視的影響.目前中國對碳排放影響因素的研究主要集中在經濟、技術方面，而人口因素方面涉及的較少且不全面，人口仍是以總量的形式體現在規模變量上，關于國內人口結構因素對碳排放影響的研究十分缺乏.根據2005～2014年數據，對中國碳排放量進行估算，并利用STIRPAT模型分別從全國及區域角度分析了人口、經濟對碳排放的影響，既有助于尋找適合我國國情的更為實際有效的應對策略，為政府尤其是地方政府制定經濟政策和環境政策提供重要的參考依據，也有助于正確判斷和把握碳減排壓力的人口因素，促進低碳經濟發展，推動我國資源節約型、環境友好型、人口均衡型社會的建設和發展.

對于經濟增長與碳排放之間的關系研究主要是基于環境庫茨涅茨曲線，大量研究表明經濟增長與碳排放之間呈倒“U”型曲線關系，即在經濟增長的初期，重工業的發展導致能源的需求量增加，碳排放隨之增加，當經濟發展到一定階段以后，經濟繼續增長會減少碳排放[1].姜勇（2014）運用1995～2010年30個省的面板數據對我國CO2排放的環境庫茲涅茨曲線（EKC）進行了實證分析，結果表明：人均CO2排放量與人均 GDP之間均為“倒 N 型”曲線關系[2].周健等（2015）利用ARDL模型作為經驗分析工具對我國1991～2010年的數據進行研究，結果表明經濟的規模變量對碳排放有顯著的正向影響[3].

在經濟全球化的大背景下，貿易自由化不斷深化，越來越多的貿易活動與碳排放問題掛鉤，國內外學者就貿易開放的碳排放作用做出了大量的研究.Muhammad Shahbaz（2016）利用馬來西亞1970～2011年間相關數據，基于STIRPAT模型，應用BayerHanck聯合協整方法和VECM格蘭杰因果關系檢驗調查了城市化對二氧化碳排放的影響.結果顯示，經濟增長是二氧化碳排放量的主要來源，貿易開放導致富裕，從而增加二氧化碳排放量[4].彭水軍等（2013 ）研究了中國貿易開放對碳排放的影響，結果均顯示，出口貿易導致中國碳排放量的上升，對中國環境產生不利影響[5].Guo J E（2012 ）研究指出，貿易隱含碳在地域和行業都存在較大差異，東部地區對外貿易中的隱含碳所占比例較大，省際間貿易產生的碳排放從東部向西部轉移[6].谷祖莎（2012）采用動態面板模型驗證了中國大陸省份的貿易開放對碳排放的影響，結果顯示全國整體及中西部地區的外貿依存度對碳排放具有正向效應，但東部地區具有負向效應[7].

形成碳排放的直接原因是化石燃料的燃燒，在人類社會活動中，碳排放的影響因素主要分成經濟、人口、技術、能源四個方面.人作為活動主體，貫穿于整個環節，通過經濟活動作用于自然環境，人口因素是影響碳排放的重要因素.在人口因素方面，著重分析人口結構因素對碳排放的影響.研究人口結構如何對碳排放產生影響成為學術界討論的熱點，Sanglimsuwan（2012），O'Neill，Brian（2012），Jorgenson（2013）和Clark（2013）和Ahmad（2013）研究均表明，人口因素是導致CO2排放增加的主要驅動因素，其中人口因素主要包括人口規模和人口結構[8-12].李楠等（2011）、曲如曉等（2012）、馬曉鈕等（2013）、童玉芬和韓茜（2013）等人的研究表明影響CO2排放的人口因素主要包括人口規模、人口年齡結構、人口城市化和家庭規模等[13-16].

人口城鄉結構主要通過能源消費需求對碳排放產生影響，城鎮化進程中，居民消費水平不斷提高、生活方式發生改變，對生活型能源的直接和間接需求增大，能源消耗量和碳排放量增加.郭文等（2017）利用LMDI分解模型對中國30個省份2003～2012年的面板數據進行實證分析，結果表明人口城鎮化已成為影響中國碳排放量變動的主要人口因素[17].王世進等（ 2013） 研究了中國城市化對碳排放影響的區域差異，結果發現，就全國和中部地區而言，城市化對碳排放的影響是正的，而就東部和西部而言，其影響卻是負的[18].Wang（2017）采用STIRPAT模型，通過利用1997～2012年30個省份的面板數據，研究人口結構對三大地區二氧化碳排放量的影響，結果表明，城市化水平對西部地區碳排放有正向影響，對中部地區有負面影響，東部地區不具有統計意義[19].

在中國社會轉型的大背景下，人口處于快速變化時期，不同年齡人群有不同的消費方式及經濟活動，產生不同的能源消耗，所以在分析二氧化碳排放量的影響因子時，人口年齡結構應該納入研究范疇.人口年齡結構對碳排放的影響較為復雜，曲如曉（2012）以STIRPAT模型為研究起點，運用中國1997 ～2009年30個省份的面板數據，考察了地區人口規模、結構對碳排放量的影響，結果表明，勞動年齡人口對碳排放有顯著的正向影響[20].田成詩等（2015）對人口年齡結構進行細化，基于擴展的隨機STIRPAT模型考察了人口年齡結構對碳排放的影響，結果表明，人口年齡結構對碳排放影響顯著，不同年齡人口對碳排放影響程度不同，其中30～44歲人口對碳排放的影響最大[21].

家庭結構隨著經濟、社會發展產生的變化，也使家庭規模成為學者考察的重要人口變量.家庭規模對碳排放的影響主要體現在消費領域，在社會學范疇中，家庭是社會生活的基本單位，因為人們消費甚至生產活動通常是以家庭戶為單元，在發展中國家表現的更為突出.Lenzen（1998）研究認為，家庭結構主要通過家庭交通工具和其他能源消耗型生活模式對碳排放產生影響[22].任海軍等（2014）采用STIRPAT模型，使用中國30個省區1997～2011年的面板數據，研究了不同城市化階段碳排放影響因素的差異，結果表明：隨著城市化進程的加快，城市化對碳排放的驅動作用越來越小，家庭小型化對碳排放均具有顯著的正向影響[23].Qin Zhu（2012）考察了1978 ～2008年中國人口結構和消費水平對碳排放的影響，結果顯示，城市化、人口年齡和家庭規模對碳排放有顯著影響，家庭規模縮小增加了居民消費，導致更高的碳排放量[24].趙濤等（2016）應用STIRPAT模型研究1997～2012年京津冀經濟圈人口因素對碳排放的影響時發現，平均家庭規模和能源消耗強度對碳排放有抑制作用[25].馬曉鈺等（2013）使用靜態與動態模型分析了中國地區碳排放與年齡結構和人口規模等的關系，研究結果顯示，較大的家庭規模對碳排放有抑制作用[26].

總的來說，國內外學者從不同方面對碳排放進行了深入而細致的探討，所得結論對研究具有重要啟發作用，但就研究內容和方法來看，仍存在以下幾點不足：（1）國內外綜合考慮經濟、人口結構因素對碳排放影響的研究較少，經濟增長對碳排放的影響研究大多局限于考慮GDP與碳排放的關系，很少加入貿易開放度進行探討.（2）人口結構因素對碳排放的研究也缺乏深入探討，大多研究只將人口結構進行粗略劃分.（3）在面板數據的研究中未能依據不同地區經濟發展水平加以分類，沒有考慮到不同地域在產業結構、人口基數等方面的差異.不同于以往的研究，不僅關注了人口和經濟的總體變量，還考慮了人口年齡、就業、城鄉結構等，加入了貿易開放度，來綜合研究經濟增長及人口結構對碳排放的影響，從已有的文獻出發，結合中國2005～2014年的碳排放、經濟增長及人口結構的相關數據，采用動態面板模型探究中國經濟增長、人口結構對碳排放的影響，并進而分析其區域差異.

2模型設定與數據說明

2.1模型設定

采用STIRPAT模型進行碳排放的影響因子分析，最初環境壓力模型是由Ehrlich等提出的IPAT模型，但該模型不適于定量測算各因素對環境的影響，為了克服上述模型的不足，Dietz等提出了基于IPAT形式的環境影響隨機模型，即隨機形式的STIRPAT模型：

It=aPbtActTdte， （1）

式中，It為環境壓力，Pt表示為人口數量，At為富裕度，Tt為技術水平，a、b、c、d為參數；e為誤差項.在用面板數據進行分析時，對數變換不改變數據的特性，能使數據趨勢線性化，直接獲得因變量對自變量的彈性，所以對式（1）兩邊取對數，得到如下模型：

LnIt=Lna+bLnPt+cLnAt+dLnTt+Lne，（2）

It環境壓力用碳排放量表示，Pt用人口總量表示，At用人均GDP表示，Tt技術水平用能源強度表示.

實行計劃生育政策后，人口年齡結構不斷變化，年齡結構變量難以精確度量，但從業人員基本上為15～64歲人口.近年來，中國產業結構不斷變化，各產業就業人口比率的不同，對碳排放也會產生差異，且三次產業中第二產業的粗放型增長模式對碳排放的影響最大.自改革開放以來，中國農村人口持續向城市轉移，人口城鄉結構發生顯著變化.在人口數量增長的趨勢下，家庭戶數和家庭規模也不斷變化，家庭是社會生活的基本單位，家庭規模效應主要通過消費渠道對碳排放產生影響.中國進出口貿易的迅速發展，在促進經濟增長的同時，也不可避免地為國外生產了大量內涵碳.

所以對STIRPAT模型進行擴展，加入人口結構（年齡結構、城市化率、平均家庭規模、第二產業就業比率），還包括對外開放變量.

LnIit=α+β1Lnpgdpit+β2Lnpageit+

β3Lnurbanit+β4Lnhousit+β5Lnserit+

β6Lntradeit+LnTt+ci+uit，（3）

其中，Iit表示i省份第t年的碳排放量，pgdpit表示i省份第t年的人均GDP，pageit表示i省份第t年15～64歲人口所占比例，urbanit表示i省份第t年的城鎮人口比率，housit表示i省份第t年的平均家庭規模，serit表示i省份第t年第二產業就業率，tradeit表示i省份第t年進出口占GDP比例，Tt表示能源強度.

考慮到碳排放在時間上可能存在一定的持續性，往年的碳排放程度可能對后來年份產生影響.此外，當年經濟增長的環境效應也不一定能在當年的統計中得到體現，因此在式（3）中加入因變量的滯后項，即變為如下動態面板模型：

LnIit=α+ηiLnIit-1+β1Lnpgdpit+

β2Lnpageit+β3Lnurbanit+β4Lnhousit+

β5Lnserit+β6Lntradeit+LnTt+ci+uit， （4）

其中，Iit-1為第i省份在第t-1年的二氧化碳排放量.

2.2數據說明

以2005～2014年中國30個省份的相關數據進行實證分析，勞動人口、城市化率、平均家庭規模、進出口比率、第二產業就業率及人均GDP來源于《中國人口統計年鑒》及第五、第六次人口普查數據.二氧化碳排放量沒有直接的數據，利用IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）給出的各種能源碳排放系數，通過與各地區各年份能源消費量數據相乘得到各地區在樣本區間內的碳排放數據，能源消費數據來源于《中國能源統計年鑒》.

各省份的相關變量描述性統計結果如表1、表2.

各地區碳排放量的差異很大，數量最小的省份只0.19億噸 （ 2005年海南省） ，而數量最多的省份達近10億噸 （ 2014年山東省） ，兩者相差近百倍，具體從區域碳排放量的數據來看，30個省份中只有1個省份的年均碳排放量處于億噸以下，前五位的地區依次是山東、河北、江蘇、河南、山西，合計占總排放量的35.6%，當然，也有部分省份碳排放量非常低，如海南省年均排放量最低，只有3.19千萬噸，該數據僅是處于最高水平的山東省的3.98%，年均碳排放量后五位的地區分別是天津、北京、寧夏、青海與海南.在解釋變量中，各地區人口總量的差異也較大，比如年末人口數最小的省份僅為543萬人，而最大值為10724萬人；各省份不同年份反映人口年齡結構、城鎮化率、家庭戶規模等變量存在較大差異，如15～64歲人口比重最小值為接近0.36，最大值為0.84左右；家庭戶規模最小值僅為2.33左右，而最大值接近于3.93，反映經濟發展水平和區域經濟結構的人均GDP、第二產業就業率、進出口占GDP比重等指標在樣本中也存在較大區別.

3結果與分析

選取2005～2014年中國30個省份的數據對其進行動態面板模型估計，結果如表3.

表3顯示了2005～2014期間中國30個省份動態面板模型的結果，計量結果證實了人均GDP確實對省級碳排放有顯著正向影響，人均收人的增加在一定程度上增加了人們的非理性消費，導致我國碳排放增加.

勞動年齡人口比率在1%的顯著性水平下對碳排放存在正向影響，其彈性值在5.38左右.人口年齡結構通過生產和消費渠道對碳排放產生影響，從生產方面考察，中國勞動年齡人口（15～64歲）數量及所占比例的持續增長，為中國經濟快速發展提供充足勞動力的供應，在促進生產規模擴大的同時，對資源能源的消耗量增加，導致碳排放規模增加.從消費方面考察，不同年齡群體的消費理念不同，購買力度和購買需求不同，勞動人口對衣食住行等資源的消費需求更強烈，對碳排放影響較大.

城鎮化率對中國碳排放呈顯著正向影響，顯著水平為1%.2005年以來，中國城鎮化進程加快，由2005年的42.99%增長到2014年的54.77%，年均增長2.73%.城市化水平的提高可以使能源利用效率得到提高，但是進一步城鎮化會顯著促進中國的經濟發展，而且在推進城市化過程中，耕地和林地面積減少，大量基礎設施、住宅房屋和工業廠房的建設，鋼筋、水泥等建筑材料及交通工具的大量使用將導致了CO2排放量的劇增；另一方面，大量的勞動力流入城市，居民生活水平不斷提高，消費結構會發生變化，城市居民會更傾向于對享樂型高碳產品的消費，農村居民消費習慣也會通過受城市居民的影響，都增加中國的碳排放總量.

從平均家庭規模角度考察，隨著中國經濟社會發展、計劃生育政策、城鎮化及人口老齡化進程加快，家庭規模小型化成為必然趨勢.平均家庭規模從2005年的3.13人縮減到2014年的2.97人，降幅為5.11%.以家庭為主體的消費需求包含許多共享性質的消費品與服務，家庭規模縮小意味著規模效應減弱，導致人均消費增加，資源浪費和能源消耗增加，碳排放隨之增加.中國人口總數不斷增加，家庭規模的小型化也意味著中國家庭戶數在增多，其消費量（尤其是耐用品消費，如住房和汽車等）也會隨之增加，進而擴大內需導致碳排放增加.結果顯示，家庭規模每減少1%，碳排放將增加0.09%.

第二產業就業率對碳排放產生顯著正向影響，顯著水平為1%.人口就業結構主要反映第二產業就業人口比率對碳排放的影響，從2005年的23.22%增加到2014年的29.9%，平均每年增加2.85%，隨著第二產業就業人口的增加，工業化程度加快，碳排放將增加.第二產業主要包括制造業、采礦業、建筑業等高能耗產業，需要消耗大量化石能源，所以隨著第二產業工業規模的增大，導致碳排放量增大.

外貿依存度不僅用來衡量一國或地區經濟對國際市場的依賴程度，也同時反映該國或地區的經濟開放程度.對外開放程度對中國碳排放影響在1%顯著水平下顯著為正，其彈性值在0.24左右.目前中國主要依靠勞動密集型行業，低加工、高能耗及高污染的出口商品占主導地位，這必然會增加對能源的大量消耗，進而導致碳排放量的劇增.

由于中國經濟發展、人口分布不均，東中西部又處于不同經濟發展階段，具有不同產業結構、人口結構及人口密度，所以在全國層面分析的基礎上，進一步對東中西部進行區域差異分析具有重要現實指導意義，見表4.

東、中、西部地區碳排放的影響因素存在一定的共性：人均GDP、勞動年齡人口比例對碳排放都產生顯著正向影響，同時也存在較大的差異性，不同因素對碳排放的影響程度及方向有較大差異.

與全國層面分析的結果一致，東中西部人均GDP的增加都對碳排放產生了顯著的正向影響，人均GDP越大，意味著經濟發展水平越高，但彈性并未隨著人均GDP的上升而增加，而是出現先上升后下降的情況.這類似于經濟發展水平與環境狀況之間呈現的EKC曲線關系.這是由于高收入地區經濟增長更加依賴于服務業，并且高收入地區更有能力進行提高能源利用效率的研發.

15～64歲勞動人口比率增加導致東中西部地區碳排放增加，東部和中部地區在5%的水平下顯著，西部地區顯著水平為10%.東部地區省際遷移人口是推動地區經濟增長不可替代的因素，遷入人口以勞動年齡人口為主體，高比例勞動人口意味著消耗更多的資源和能源，導致碳排放的增加.西部地區人口自然增長率雖高，但勞動年齡人口所占比例較低.

東中西部第二產業就業率對碳排放的影響差異很大，東部地區第二產業碳排放就業率對碳排放的影響為正，中部為負，西部則影響不顯著.這是由于東部地區遷入人口就業集中于第二產業，第二產業集中在勞動密集型產業，中部地區第二產業雖然產值不高，但是呈現資本密集型特征，其資本/勞動力比上升速度快，西部地區就業集中于第一產業，而第二產業就業率較低，對碳排放影響不顯著.

平均家庭規模對碳排放的影響在東西部均顯著為負，但中部地區卻不顯著.隨著地區富裕程度的增加往往會引起家庭規模的減小以及家庭戶數的增加，對能源的需求隨之增加.東部地區平均家庭規模最小且家庭人均財富最高，家庭對高碳產品消費增加，導致對碳排放影響最大.中部地區家庭規模較大，發揮了資源共享性，但家庭消費水平也較高，綜合影響并不顯著.西部地區人均財富較低，家庭趨向于低碳產品消費，家庭規模對碳排放的影響主要是通過規模效應，所以對碳排放產生顯著負向影響.

東部地區城市化率對碳排放產生顯著負向的影響，顯著水平為1%，東部地區經濟發展水平較高，城鎮化能促進人口、交通和產業的規模經濟效益，有利于提高資源利用率，推動服務業發展，注重環保、基礎設施的建設.中西部城市化水平的提升對碳排放并沒有顯著影響，西部地區城市化進程緩慢，因此對碳排放的影響不顯著.中部地區城市化水平的提升導致碳排放的增加，因為在城鎮化的進程中，農村人口向城市轉移增加了對能源的需求，增加了碳排放.

東部貿易開放度和碳排放之間顯著負相關，顯著水平為1%，東部地區對外貿易商品的結構發生改變，提升了全球范圍內的產品供應鏈價值，使得低碳產品出口比重的增加導致碳排放的降低，隨著中國產業結構升級，發展重心轉移到第三產業，由第二產業帶動的進出口額占比不斷降低，第三產業帶動的進出口占比不斷增大，碳排放呈現下降趨勢.中部地區仍然是粗放型增長方式，出口產品普遍為資本密集型產品，導致碳排放增加.西部地區由于地理位置、發展緩慢，貿易開放度對碳排放影響并不顯著.

4結論

采用2005～2014年30個省域數據，運用動態面板模型，不僅對中國人口結構、經濟增長對碳排放的影響進行面板數據回歸，而且對中國東中西部地區進行區域差異分析.得到結論如下：就考察樣本而言，經濟增長和人口結構變動對中國碳排放存在顯著影響，但全國層面和東中西部層面結果既存在共性，也存在差異.人均GDP、勞動年齡人口比率對全國及東中西部地區碳排放產生顯著正向影響，平均家庭規模則產生顯著負向作用.城市化率對全國碳排放產生顯著正向作用，對東部地區碳排放產生顯著負向影響.同時，經濟水平是最主要的碳排放驅動因素，平均家庭規模是最主要的抑制因素.人口年齡結構以增加勞動力供應及促進消費需求的方式促進碳排放增長；逐漸縮小的平均家庭規模導致人均能耗及家庭數量的增長，進而推動能源消耗增長；人口就業結構中工業部門就業率的增長導致碳排放的增加.

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