家庭碳排放及其影響因素研究
——基于家庭生命周期視角的實證分析

孫 悅

（吉林大學 東北亞研究中心，吉林 長春 130012）

一、引言

在全球氣候變暖，各國加速發展低碳經濟與減排行動不斷升級的時代背景下，中國作為負責任大國積極參與全球減排進程，向全世界莊嚴承諾“碳達峰”與“碳中和”的目標，成為我國“十四五”時期著力推進的重點工作。在綠色轉型與低碳發展的機遇期，我國即將進入人口負增長時代，全國人口總量不斷下降，家庭數量激增與家庭小型化特征逐步凸顯，家庭是經濟社會的基本單元，中國超過70%的消費支出都發生在家庭部門。［1］家庭的生活能源消費既是經濟增長的重要推動力，也是能源消耗與碳排放的主要來源之一，伴隨著城市化進程的持續推進，中國家庭碳排放已然成為新的碳排放增長點，并在家庭各發展階段呈現出不同的特征與趨勢。依據家庭生命周期理論，不同的標志性事件可對家庭發展的全過程進行階段劃分，處于不同生命周期的家庭在家庭結構、消費支出以及核心需求方面存在顯著差異，［2-3］進而影響著家庭碳排放狀況。但如何在微觀視角下評估家庭碳排放？如何在家庭生命周期的理論框架內搭建家庭人口因素對家庭碳排放的驅動機理？怎樣從家庭轉變的視角尋求家庭碳排放的影響因素差異等，這些問題均成為家庭碳排放領域新的研究課題。

因此，本文聚焦微觀層面家庭碳排放問題，以家庭戶為衡量口徑進行測度，引入家庭生命周期理論，實證分析家庭碳排放的影響因素及在不同家庭生命周期內的異質性特征，進一步辨析家庭碳排放影響因素及其在家庭生命周期的傳導渠道，以期在家庭戶異質性視角下挖掘家庭碳排放影響因素的新路徑，為制定家庭層面的節能減排政策提供依據，探索新時期不同生活消費模式的環境效應，為中國構建環境友好型社會與綠色家庭提供新方向。

二、文獻綜述

（一）家庭碳排放的緣起與測度

家庭碳排放的研究緣起于全球氣候變化，人口因素通常被視為能源消費與資源環境的重要影響因素之一，已有研究將人口總量的增長作為代表性的人口因素，探討了其對環境污染與資源消耗的影響，［4］但類似人口數量、人口增長速度這樣的宏觀人口學統計指標往往會掩蓋家庭規模和家庭數量（戶數）對資源環境的影響。［5］王月菊等指出家庭戶數增長對資源消費的影響已經超越人口規模的擴大，而家庭戶作為能源消費的主要單位，對碳排放的驅動力大于個體因素，家庭戶是較人均概念更適合的碳排放分析單位。［6-7］因此，家庭戶視角不僅可通過家庭消費行為測度家庭碳排放，更符合Bin提出的認識家庭碳排放影響因素的基本框架，即家庭碳排放產生于家庭的消費行為，家庭特征及社會經濟特征通過作用于消費模式影響家庭碳排放。［8-9］

家庭碳排放的測度是研究相關問題的基礎，按照消費方式，家庭碳排放劃分為家庭直接碳排放與家庭間接碳排放，家庭碳排放的估算亦由此分類開展，并分別選用IPCC 清單法、投入產出法及消費者生活方式法等。2007年Wei等基于Bin等的消費者生活方式法原理和碳排放系數法測算了中國城鄉居民直接和間接能源消費產生的碳排放量，基于此原理涌現出許多相關研究案例。［10］但以往相關對家庭碳排放的測算主要集中在宏觀層面，以全國、地區及省級研究單元探究總體狀況。近年來的研究視角逐漸轉向家庭微觀層面，且使用反映個人和家庭行為的微觀數據更適合于揭示消費者反應和生活方式的性質。［11］因此，本文基于微觀調查數據，以“家庭戶”作為研究口徑，考慮家庭作為終端消費單元與生產活動終端，全面核算家庭的直接碳排放與家庭間接碳排放，彌補目前微觀調查估算家庭碳排放的研究匱乏。

（二）家庭碳排放的影響因素識別

伴隨著家庭碳排放在全球碳排放的占比持續攀升，學者們對家庭碳排放驅動因素的探索不斷深入，進而理清了經濟背景下家庭生活消費所產生的環境效應。依據1971 年Ehrish 及Holdren 提出的經典IPAT 模型，人口、財富與技術被確定為影響環境最重要的三個因素。而后1994 年Dietz 等擴展出的STIRPAT模型加入了社會經濟等人文因素，成為分析家庭或居民消費碳排放影響效應的常用模型之一。國內學者運用統計數據，從宏觀、中觀層面識別家庭碳排放的驅動因素。一是人口因素中的家庭規模、年齡、家庭人口結構等；二是經濟因素中宏觀經濟發展、能源結構、收入水平、產業結構及微觀家庭收入、消費支出等；三是社會因素中的城鎮化進程、社會特征等；四是技術水平因素，多以碳排放強度代表。綜合四大驅動因素，家庭人口特征對家庭碳排放的影響最大，影響程度高達59.74%。［12］基于這種判斷，學者們繼而深入探究諸如家庭規模、家庭人口年齡、就業狀態、教育水平、戶主性別等方面的家庭人口特征因素對家庭碳排放的影響。有研究表明規模較大的家庭具有更低的人均碳排放，并指出家庭內部結構變量對碳排放量的影響強度大于總戶數變量。［7］也有研究闡明城市家庭戶均居住碳排放隨家庭規模的增加呈現先降低后增加的趨勢，家庭人口結構轉變對居住碳排放的邊際影響差異顯著。［13］

縱觀已有研究，學者們分別在國家、地區及省級層面識別家庭碳排放的影響因素，關注家庭人口特征及家庭社會經濟特征的驅動作用，為宏觀調控國家及地區間的家庭碳排放提供定量依據，但受制于大樣本微觀數據的可獲得性、研究單元及視角的限制，雖個別研究涉及家庭人口因素對家庭碳排放的影響，卻未能將家庭規模、家庭老齡化等家庭人口因素納入同一理論框架內分析與對比，也未綜合比較家庭各層面影響因素的影響程度與作用渠道差異。因此，本文聚焦微觀家庭層面，擬從家庭經濟特征、家庭人口特征與家庭戶籍地域特征等方面探究各類家庭特征對家庭碳排放的影響，并提出以下研究假設：

假設1：家庭各類特征因素對家庭碳排放產生影響且具有明顯差異。

假設2：家庭各類特征影響因素不同程度地作用于家庭直接碳排放、家庭間接碳排放，對家庭總碳排放產生相異的影響路徑。

（三）家庭生命周期與家庭碳排放的關聯

家庭碳排放研究是闡釋人口-家庭-消費-碳排放-環境理論模型中的重要一環，而家庭人口因素作為家庭碳排放的邏輯起點，更能夠解釋在中國面臨人口轉型的重要時期，家庭小型化趨勢如何刺激了以家庭為單位產生的家庭能源消費，進而促使家庭碳排放在全球碳排放的占比不斷提升。從家庭人口因素的內部來看，家庭人口異質性通過作用于人均消費，對溫室氣體排放產生影響。［14］從家庭發展歷程的角度，不同階段的家庭消費需求也不盡相同。各類家庭碳排放異質性背后往往體現的是人們經濟行為社會性主導下家庭消費決策的作用，不同類型和家庭規模的家庭戶分布變化，通過對消費模式的影響作用于環境。依據家庭生命周期理論，其指家庭成員的年齡、婚姻狀況和家庭規模/類型等標準的組合，不同的家庭構成決定了家庭不同的活動模式及消費支出強度，家庭生命周期也因此成為碳排放的重要影響因素。［13］［15］隨著一個新家庭組建，家庭人均消費支出呈現出由多到少，再逐漸增多到“空巢”后期減少的狀況。［7］可見不同家庭構成下的能源消費隨之改變，并依據家庭收入、家庭組成、住房類型在內的家庭特征對不同家庭子群體的影響差異顯著，通過劃分家庭群體可進一步明確家庭差異對家庭碳排放的影響。［16］

現有研究中缺乏將家庭戶異質性作為代理變量納入研究的文獻，繼而不能在家庭群體視角下精準剖析不同家庭消費模式引致的家庭碳排放差異與特征。因此，在各家庭生命周期下聚焦家庭人口異質性對能源需求的差異能夠在家庭層面補充考察人口因素對環境的影響，并可通過兩種方式發揮著至關重要的作用：一是以家庭作為消費單元，依據各家庭生命周期內的家庭碳足跡，考察不同家庭生命周期的家庭碳排放影響因素及其影響程度的差異。二是以家庭戶為衡量口徑解構家庭碳排放，辨析各影響因素在各家庭生命周期內對家庭碳排放產生影響的不同路徑。據此，提出以下研究假設：

假設3：各家庭生命周期下，家庭碳排放的影響因素與影響程度具有異質性特征。

假設4：各家庭生命周期下，影響因素不同程度地作用于家庭直接碳排放與家庭間接碳排放，家庭碳排放存在影響渠道的異化效應。

三、數據變量與測量

（一）數據來源與樣本篩選

本研究采用2018年中國家庭追蹤調查（CFPS）數據庫中的家庭經濟問卷與個人問卷的數據進行分析，該調查由北京大學中國社會科學調查中心主持，是具有全國性與綜合性的社會追蹤調查項目，CFPS以家庭為抽樣對象，采集數據范圍廣、訪問卷種類全。因此，本文利用數據庫中家庭人口、家庭經濟、教育等多維度數據，通過有關衣、食、住、行、能源等方面的家庭消費支出項目，探析家庭碳排放的全貌，經清理后保留7 376個家庭樣本，同時，為辨析各家庭生命周期的家庭碳排放情況，進一步剔除異常數據，最終保留5 638個家庭樣本。

（二）模型建構

在有關“人口-碳排放”的關聯評估中，由Ehrlich等學者于1971年提出的IPAT 模型最為經典，而后Didtz 引入指數到IPAT 模型作為改進，建構了STIRPAT 模型，并加入社會經濟等因素擴展評估環境影響，隨機形式的STIRPAT模型為：

I為環境壓力，P為人口數量，A為富裕程度，T為技術水平，α為模型系數，β1、β2、β3為驅動力指數，ε為隨機誤差項，對上述等式兩邊取對數后得到：

上述彈性系數代表各因素對環境壓力的影響方向與貢獻程度，國內相關研究已驗證了該模型適用于我國“人口-碳排放”的關聯評估。［7-8］［17］據此，本文考慮家庭是最小的經濟體，以家庭戶作為研究單位，結合IPAT模型分析，以家庭碳排放作為被解釋變量，擴展引入家庭人口因素代表人口數量，家庭經濟因素代表富裕程度，而反映技術水平的家庭碳排放強度受家庭其他特征的影響，因此，將上述模型轉換為家庭戶環境壓力模型，鑒于對家庭碳排放驅動因子的綜合考量，具體建立如下線性回歸模型，并應用普通最小二乘法（OLS）對其進行估計：

i表示家庭碳排放，Pi代表家庭人口特征，Ai代表家庭經濟特征，Xi代表家庭戶籍地域特征，εi為隨機誤差項。

（三）變量選取與核算

1.家庭碳排放的構建與估算

家庭碳排放是以家庭為單位研究碳排放問題，既包括在炊事烹飪、室內制冷供熱、家用電器以及私人交通出行等方面產生的直接能源消費，又包括家庭日常生活為滿足衣、食、住、行等方面物質和服務需求，間接消耗能源產生的碳排放。本文結合CFPS（2018）中相關數據與公開的指標數據，估算家庭直接碳排放與家庭間接碳排放的排放量。

（1）家庭直接碳排放

本文構建的家庭直接碳排放是指家庭在用電、取暖、日常炊事等方面產生的碳排放，具體包括家庭燃料碳排放、家庭用電碳排放和家庭采暖碳排放，據此進行分別測算后，將三種碳排放量相加計算得出家庭直接碳排放量。

家庭燃料碳排放方面：首先，通過家庭經濟問卷中“做飯主要燃料”問題明確家庭使用的主要燃料類型，包括柴草、煤炭、罐裝煤氣/液化氣、天然氣/管道煤氣、太陽能/沼氣和電六大類，由于柴草和太陽能/沼氣主要是在小部分農村地區使用且難以市場化的確定價格，排除后對本文估計家庭碳排放的影響有限，因此估算時僅保留剩余四類。其次，依據家庭上一年度主要燃料消費總額和主要燃料全年平均市場價格計算出具體的能源消費量。煤炭的年均價格來源于國家發改委公布的上一年度的月平均電煤指導價，并折合一定的運輸成本系數計算；罐裝煤氣/液化氣的價格來源于上海石油天然氣交易中心公開的上一年度中國液化天然氣出廠價格指數平均指數，再乘以一定的運輸成本系數計算；天然氣/管道煤氣的價格來源于國家發改委公布的關于理順居民用氣門站價格的通知（發改價格規〔2018〕）中，上一年度全國居民用氣平均價格再乘以價格調整系數；居民用電的價格來自國家發改委公布的上一年度全國各地居民用電基準價格的平均價格。最后，計算出分類別的能源消耗量，再依據國家市場監督管理總局與國家標準化管理委員會共同發布的綜合能耗計算通則（GB/T 2589 2020）和國家發改委公布的省級溫室氣體清單編制指南（試行），折算出不同類型能源碳排放因子，計算出最終的燃料碳排放量。燃料用電的碳排放量是依據國家發改委氣候應對司公布的2019年中國區域電網二氧化碳基準線排放因子，將省級區域分為華北和華中等六個地區分別計算，充分考慮了區域電網碳排放因子的差異。

家庭用電碳排放量方面與上述計算方法一致，由居民用電價格計算出用電量，再依據所在區域電網碳排放因子計算出最終碳排放量。

家庭采暖碳排放量方面則通過城市取暖碳排放公式計算得出取暖標煤消耗量，再乘以標煤碳排放因子。城市采暖碳排放計算公式包括了取暖天數①取暖天數來自各省發改委通知的上一年度取暖時間。、取暖能耗、能耗均衡系數②取暖能耗與能耗均衡系數來自上文提到的能耗標準。、住房面積等元素。

（2）家庭間接碳排放

家庭間接碳排放量依據投入產出法和居民生活方式法，對各類別消費對應的行業部門一次能源、電力、熱力消耗量與碳排放量以及銷售產值進行矩陣運算，計算得出CFPS2018 居民分類別消費品碳排放系數，再將分類別碳排放系數與CFPS2018 居民分類別消費支出相乘計算得出家庭間接碳排放總量。

2.家庭生命周期的測度

為分析不同家庭生命周期下家庭碳排放影響因素的差異與特征，參照以往研究對家庭生命周期時序結構的劃分原則，并基于家庭消費總量與結構在各周期存在異質性特征的判斷，本文將家庭生命周期劃分為三個階段：構建期，即包括初婚、初婚未育；成長期，即包括初育、最后一個子女出生至離家；衰退期，即最后一個子女成年離家后的“空巢期”。構建家庭生命周期為虛擬變量，當家庭處于該生命周期階段時賦值為1，否則賦值為0，以此探究在不同家庭生命周期下，相異的家庭碳排放需求與消費模式是否不同程度地作用于家庭碳排放總量。

3.控制變量的選擇

本文從微觀層面探究家庭碳排放的影響因素，將家庭戶作為人口因素影響環境的分析單位，引入家庭層面的多維因素綜合考察其對家庭碳排放的影響。因此，本文全部控制變量均為能夠代表家庭層面的整體變量，用以對應被解釋變量，并結合所構建的家庭戶環境壓力模型，將控制變量具體分為如下三類家庭因素：一是家庭經濟特征變量，包含家庭人均收入、家庭住房面積與家庭就業狀態，以反映家庭的經濟收入與質量；二是家庭人口特征變量，包括家庭規模、家庭老齡化、家庭年齡及家庭教育水平，以反映家庭人口的規模、結構與素質；三是家庭戶籍與地域特征變量，包括城鄉屬性及家庭戶所在地，以反映家庭的社會屬性（見表1）。

表1 變量設定與描述性統計

四、實證結果與分析

（一）家庭碳排放影響因素的基準回歸結果

本文圍繞家庭經濟特征、家庭人口學特征與家庭戶籍地域特征，試圖在基準回歸中總體觀測家庭碳排放的影響效應（見表2）。在單獨納入家庭經濟特征的模型（1）中，雖然家庭人均收入與家庭住房面積兩個變量與家庭就業狀態對家庭碳排放的作用方向不同，但該類全部變量均具有顯著影響。在模型（2）納入家庭人口學特征變量后，除家庭老齡化外其余變量全部對家庭碳排放影響顯著且家庭經濟變量的各項系數明顯變小，說明遺漏變量可能造成估計偏誤。因此，繼續引入更多家庭特征變量，在充分反映各因素影響的模型（3）中，R2不斷增大，模型整體的解釋力提升，說明本文構建的家庭戶環境壓力模型具有一定可靠性，能夠合理反映出不同特征對家庭碳排放的影響效應。

表2 家庭碳排放回歸結果

在模型（3）中，除家庭戶所在地及家庭老齡化外，其余全部變量均對家庭碳排放影響顯著。首先，在家庭經濟變量方面，家庭收入作為核心指標，是影響家庭消費的主要原因之一，回歸結果表明家庭人均收入與家庭碳排放具有強相關性，系數為0.354，意味著人均收入增長10%的家庭，為滿足更多元化的家庭消費需求，消費呈現出高端化與精細化的特征，促使家庭碳排放提升3.5%，成為增幅最大的影響因素。此外，家庭住房面積通常被認為是衡量家庭生活質量與水平的另一重要指標，其對家庭碳排放的影響系數為0.111，在改善型住房逐漸成為市場主流的背景下，大戶型房屋不僅在建設過程中存在“碳鎖定效應”，即建筑建造過程中建筑能耗的增長帶來建筑領域內較長時期內碳排放的激增，還因更大的住房面積持續刺激更多的家庭消費而產生碳排放的“長尾效應”。就業狀態是家庭經濟特征變量中唯一對家庭碳排放產生負向作用的變量，系數為-0.162，說明家庭受雇人員比例越高，日常居家生活的人員數量減少導致家庭直接能源消費降低，就業狀態對家庭節能情況具有一定改觀。

其次，在家庭人口學特征變量方面，家庭規模作為家庭碳排放領域研究中被關注已久的重要影響因素，其0.521 的系數成為影響程度最強的變量，再次印證了家庭規模對家庭碳排放的強正向效應。家庭老齡化與家庭年齡對家庭碳排放均具有負相關關系，但家庭老齡化不顯著，家庭年齡對家庭碳排放的降低作用更強，家庭平均年齡每提升10%，家庭減排2.01%，這是因為隨著年齡的增長，生活方式與行為習慣不斷趨向簡單化與集約化，在消費需求與消費方式方面更傾向于節約環保。此外，家庭教育水平對家庭碳排放呈現顯著的正向影響，系數為0.02，說明教育程度較高的家庭因具有更高的人力資本而擁有更高的收入，因此教育培養的低碳環保意識被多元化、高端化的消費需求替代或抵消，教育引致更高的家庭碳排放再次回應了收入對家庭碳排放的正向促進。

在家庭戶籍及地域方面，家庭城鄉屬性對家庭碳排放具有顯著的正向效應，系數為0.148，但家庭戶所在地區影響不顯著。綜上所述，家庭各類特征因素對家庭碳排放產生不同方向影響且具有明顯差異，證實了本文假設1。

（二）家庭生命周期的異質性檢驗

根據對家庭生命周期的劃分，本文對應建構了構建期模型、成長期模型與衰退期模型，被解釋變量與解釋變量幾乎與基準模型相同，但由于家庭老齡化與各周期家庭人口特征存在交叉與矛盾，因此，家庭生命周期的異質性檢驗排除該變量，探究各周期因家庭結構不同而對家庭碳排放產生的異質性影響。從總體情況來看，各變量影響家庭碳排放的顯著性及作用方向均與基準模型的結果保持一致，但相異的影響系數反映出變量在各家庭生命周期內存在差異化特征（見表3）。

表3 家庭生命周期內家庭碳排放回歸結果

首先，在家庭經濟變量中，家庭人均收入與家庭就業狀態分別在成長期內對家庭碳排放具有最強的正向、負向影響且對家庭生命周期兩端的影響極其相似。這一方面是由于成長期家庭因家庭結構完善，承擔著養育孩子及贍養老人的雙重任務，具備健全的家庭消費結構、家庭支出類型與消費總量，成為家庭居民消費的主要力量，成長期家庭收入越高則越具備滿足多元化消費的能力，在消費籃子“高碳化”特征下，家庭碳排放的正向驅動效應明顯；另一方面，成長期家庭為獲得持續的成長動力，受雇人員與就學人員的占比較高，家庭成員居家時間有限，促使家庭直接碳排放減少。因此，在家庭人均收入與就業狀態的反向作用下，成長期家庭的碳排放產生抵消效應，但家庭就業狀態對家庭節能減排的作用強度更大。

在家庭人口學特征與家庭戶籍地域方面，家庭碳排放的年齡彈性系數為負且呈“U”形分布，并在衰退期對家庭碳排放的負向作用最為深遠，系數高達-0.615。該周期內不僅家庭老化現象嚴重，且空巢老人與跟子女同住的老人相比，消費習慣更加傳統保守，消費結構與方式單一，生活簡約質樸，因此衰退期家庭成員年齡對家庭碳排放產生強烈的負向“疊加效應”。而構建期年齡彈性系數約為成長期的2倍，說明相比較有孩子的成長期家庭碳足跡，構建期家庭的平均年齡越大，越傾向于成為“環境友好型”家庭。就家庭教育水平對各生命周期家庭碳排放的影響情況而言，構建期與成長期的家庭碳排放教育影響系數幾乎無差，但衰退期內教育年限每提升1 年，家庭碳排放將提高2.48%，說明伴隨著老年人教育程度的提高，其在家庭消費與對高質量生活的追求方面更趨同年輕人，改變了原屬于該年齡群體的家庭碳排放足跡。此外，家庭戶城鄉屬性在各家庭生命周期內對家庭碳排放的影響差異不大。綜上，家庭經濟變量在成長期以及家庭人口學變量在衰退期內均體現出區別于另兩個家庭生命周期的異質性特征，印證了本文假設3，說明將家庭生命周期引入家庭碳排放的研究十分必要，更是有效合理的。

五、渠道檢驗

前文實證分析了不同因素及其在各家庭生命周期內對家庭碳排放的影響，考慮家庭碳排放可劃分為家庭直接與間接碳排放，本部分試圖進一步探究影響因素的不同作用渠道，即各影響因素究竟是通過直接碳排放還是間接碳排放影響家庭總碳排放，以期為挖掘各因素差異化的影響途徑提供微觀層面的研究依據。

（一）家庭碳排放影響因素的渠道檢驗

基礎模型的渠道檢驗中，表4 呈現了各影響因素分別與家庭直接碳排放、家庭間接碳排放之間的變動關系。總體上看，家庭老齡化、家庭戶所在地區均與基準模型的顯著性存在偏差，其中，家庭老齡化對直接排放和間接排放影響均顯著，但系數符號相反，意味著其對總排放的影響存在抵消效應，致使基準模型中家庭老齡化系數近似為零，但其他變量的顯著性均與基準模型保持一致。此外，就各變量作用渠道的程度與異質性而言，一方面，家庭人均收入、家庭規模、家庭年齡、家庭教育水平、家庭戶所在地等變量對家庭間接碳排放的影響高于家庭直接碳排放，且家庭人均收入、家庭年齡與家庭教育水平對家庭碳排放“間接渠道”的作用程度（0.408、-0.305、0.023）約是“直接渠道”（0.178、-0.06、0.01）的2倍或3倍；另一方面，家庭住房面積、家庭就業狀態、家庭城鄉屬性的“直接渠道”作用程度大于“間接渠道”。

表4 家庭直接碳排放與家庭間接碳排放回歸結果

縱觀作用渠道的異質性特征，在“間接渠道”方面，檢驗結果在證實家庭人均收入是影響家庭碳排放最大驅動因素的基礎上，進一步呈現出其對家庭間接碳排放的關鍵影響不僅在眾多因素中占據核心地位，且“間接渠道”的系數（0.408）超過其對家庭總碳排放的影響系數（0.354），再次印證Zhu、Wei 等學者認為“消費水平對家庭間接關聯碳排放增長產生關鍵性影響，并顯著影響家庭間接能源消費數量和結構”的觀點。［18-19］此外，家庭人口特征因素更加強烈影響著諸如衣著、交通、生活用品、教育、醫療保健等家庭消費行為，致使家庭的商品和服務需求更傾向于享受型與發展型，而一單位享受型商品與服務產生的間接碳排放均大于一單位生存型商品與服務，［17］因此該類變量對家庭間接碳排放的總量及結構產生更大影響，形成“疊加效應”。在“直接渠道”方面，家庭經濟特征中的家庭住房面積、家庭就業狀態均與居家生活條件、時間密切相關，也因此與家庭直接使用燃料的碳排放存在天然聯系，同時，這兩個變量對家庭直接碳排放的影響方向不同但程度相似而形成“掩蓋效應”。綜上，通過對家庭碳排放影響因素的渠道檢驗，證實了本文假設2。

（二）家庭生命周期下家庭碳排放影響因素的渠道檢驗

為進一步探究家庭異質性視角下，各影響因素究竟是通過“直接渠道”還是“間接渠道”影響家庭總碳排放，本文繼而檢驗不同家庭生命周期的家庭碳排放渠道差異，回歸結果如表5 所示?？傮w來看，在各家庭生命周期下，家庭人均收入、家庭住房面積、家庭教育水平對家庭碳排放的雙重影響渠道幾乎無差異，而家庭城鄉屬性“間接渠道”的作用隨著家庭生命期的邁進不斷提升，直至在衰退期內與家庭直接碳排放的影響相似，且各階段“直接渠道”的作用相同。

表5 家庭生命周期內家庭直接碳排放與家庭間接碳排放回歸結果

此外，家庭就業狀態與家庭年齡在雙重影響渠道中均對家庭減排發揮促進作用，但各周期發揮主導作用的影響渠道存在差異。一方面，隨著家庭生命周期的邁進，家庭就業狀態的雙重影響渠道均呈現減排幅度逐步降低的趨勢，其中，家庭直接碳排放影響系數顯著且減排降幅高達0.5 左右，但家庭間接減排僅在成長期和衰退期有顯著作用，同時，在衰退期家庭減排“直接渠道”與“間接渠道”的作用相當且該周期的減排程度均小于前兩個階段。另一方面，家庭年齡在前兩個家庭生命周期對家庭直接碳排放無顯著性影響，直至進入衰退期才發揮強勁的負向驅動，對間接碳排放的影響隨家庭生命周期呈現出“倒U”形，但衰退期家庭“間接渠道”的減排作用遠大于“直接渠道”。綜上，通過各家庭生命周期的渠道檢驗證實了本文假設4。

六、結論與啟示

改革開放以來，我國經濟的飛速發展伴隨著能源消耗的逐年攀升，與此同時，在居民生活水平日益提高及對高質量生活的不斷追求下，我國家庭消費產生的能源消耗呈現出逐年強勁增長的態勢。為全方位探析家庭碳排放量新趨勢背后的驅動力量，本文在家庭生命周視角下，實證分析家庭碳排放及其影響因素，得到以下結論與啟示：

第一，三大類家庭特征變量對家庭碳排放具有異質性影響。從各類變量對家庭碳排放正向驅動的總體情況來看，按照作用由大到小依次為家庭人口學特征變量、家庭經濟變量及戶籍地域變量。在影響因素促進或抑制的分類視角下，家庭規模、家庭人均收入、家庭城鄉屬性、家庭住房面積、家庭教育水平為家庭碳排放的正向驅動因素，但前兩者的驅動力量遠超其他變量且家庭規模以0.521 的彈性系數成為影響家庭碳排放更強勁的因素。在抑制因素方面，家庭年齡的抑制作用大于家庭就業狀態，證實了家庭人口老化程度對家庭減排具有關鍵性影響。

第二，在家庭生命周期視角下，家庭碳排放影響因素的影響程度差異較大，形成具有家庭生命周期性的碳排放足跡?？v向比較來看，不同家庭生命周期下家庭碳排放各影響因素的方向一致，但影響程度存在差異。構建期內各變量的雙向影響程度差距甚微，可被稱為“均衡型”家庭碳排放；成長期與構建期相比，家庭經濟變量的正向促進作用提升，而家庭就業狀態在成長期家庭碳排放的抑制最強，-0.779 的影響系數成為所有變量中影響最強的變量，因此拉開了成長期各變量雙向影響的差距，形成“經濟導向型”家庭碳排放；對于衰退期家庭而言，除就業狀態繼續保持了較強的負向驅動外，家庭年齡變量的抑制作用持續加強，而家庭經濟變量的影響與構建期差別不大，因此形成“人口導向型”家庭碳排放。

第三，在雙向渠道檢驗方面，家庭人均收入與家庭老齡化分別是正向驅動與負向驅動的作用差異最大的兩個變量，就其他影響因素在雙向作用渠道的表現，家庭人口因素更傾向于作用在家庭間接碳排放，而家庭經濟因素更大程度地通過作用于家庭直接碳排放進而影響家庭總碳排放。此外，在不同家庭生命周期下，家庭人均收入、家庭住房面積、家庭教育水平對家庭碳排放的雙重影響渠道幾乎無差異，而家庭城鄉屬性“間接渠道”的作用隨著家庭生命周期的邁進不斷提升，家庭就業狀態在成長期家庭的雙向影響渠道中均發揮強勁的減排“疊加效應”，而家庭年齡變量一直在“間接渠道”發揮“倒U”形的減排作用，只在衰退期才呈現出減排的疊加。

針對本文研究結論，得到如下啟示：一是節能減排政策應不斷適應我國新人口形勢與新發展，在城市化進程不斷加快的背景下，將降低家庭間接碳排放作為工作重點，科學合理引導城鄉居民家庭的碳排放增長，通過消費理念、節能科技等方面縮小城鄉家庭碳排放差距。二是正視家庭轉變的現實，在家庭戶數增多與家庭小型化趨勢下，注重家庭在節能減排中發揮作用的空間。調控住宅利用率，降低住宅空置率與單位住宅能耗，促使居民房屋住宅的增長科學匹配家庭發展。在家庭異質性視角下，促進構建期家庭的年輕人形成消費減排新模式，借助多元化的減排措施降低成長期家庭人員的間接碳排放，重視衰退期家庭的減排效用，家庭人口的老齡化是我國老齡化社會在家庭層面的直觀反映，但卻更有助于構建“環境友好型”家庭，促進家庭代際在節能環保的通力合作。三是促進低碳環保與教育事業的發展緊密結合，將低碳環保的理念貫穿于公民受教育的全過程，培養公民的低碳消費環保共識與“綠色行為”。［20］此外，在提升人力資本的同時創造更多與之匹配的就業機會與崗位，鼓勵勞動力市場中的就業人員控制消費模式與消費內容的“高碳化”，針對不同收入家庭群體的消費需求與消費結構推廣低碳生活，縮小家庭收入差距。