人口老齡化對家庭碳排放的影響路徑研究

陳英姿，胡亞琪

（吉林大學 東北亞研究中心，吉林 長春 130012）

一、引言

氣候變暖是全世界關注的焦點問題，我國提出的雙碳目標和“3060計劃”表明了我國控制碳排放的信心和決心。隨著我國人民生活水平的不斷提高，雙循環戰略的提出以及擴大內需政策的驅動，我國家庭生活消費產生的碳排放越來越多，在碳排放總量中占比過半。［1］消費端產生的碳排放超過生產端并呈不斷上升的趨勢，所以家庭將成為碳減排中的重要一環。全國第七次人口普查數據顯示我國家庭規模下降，家庭戶數量增加，有老家庭比重上升。因此，以家庭為研究主體分析人口老齡化對家庭碳排放的影響對減少我國碳排放，實現“碳達峰”承諾與“碳中和”愿景具有重要意義。

人口是影響碳排放的重要因素之一。［2-3］學者們從人口規模、［4］人口城鎮化、［5］人口分布［6］與人口年齡結構等角度分析人口因素對碳排放的影響，其中人口老齡化對碳排放的影響越來越顯著。［7］學者們初期研究更多關注的是宏觀層面，即由于人口老齡化導致的勞動力短缺、技術創新受阻等對經濟增長、［8］產業結構等方面產生影響，［9］進而影響碳排放。隨著研究的深入以及消費領域碳排放占比的增加，學者們開始關注家庭微觀層面的碳排放，研究發現家庭特征對碳排放影響較大。

根據社會學理論，家庭是社會生活的基本單位，消費領域的碳排放主要是以家庭為單位進行的，體現在以下幾個方面，一是家庭規模、家庭戶數量等指標對碳排放的影響。通常家庭規模越大其碳排放量越多。［10-11］家庭用電設施使用過程中存在很強的互補性和共享性特點，隨著家庭成員增多，人均碳排放會下降。［12-13］家庭規模對家庭碳排放的影響是非線性的，隨著家庭成員的增加，家庭碳排放波動上升，人均家庭碳排放波動下降。［14］二是家庭社會經濟特征對碳排放的影響。如家庭收入水平會對家庭能源消費結構和消費強度產生影響，進而影響碳排放。能源階梯理論（Energy ladder theory）認為隨著收入的增加，家庭能源類型會由傳統能源（如煤炭、秸稈等）轉向更環保、健康且較貴的清潔能源。［15］提高家庭收入對于促進清潔能源消費和減少碳排放有一定作用。［16-17］但是，隨著家庭收入的增加，家庭消費結構由“生存型”轉向“享受型”，相對于收入較低的家庭，高收入家庭在電力等能源消費上的支出更多，相應產生更多碳排放。［18-19］三是家庭內部結構變動對碳排放的影響。如家庭碳排放與人口老齡化緊密相關。學者們研究發現人口老齡化通過家庭的消費行為變化對家庭碳排放產生直接影響。［20］與年輕人相比，老年人的消費行為有明顯的差異，［21］會受到其生理需求與心理需求等因素的影響。已有研究多集中于人口老齡化對家庭碳排放的直接影響，［22-23］少有考慮人口老齡化對家庭碳排放的間接影響路徑，這種變量間的多重影響路徑有待深入研究。

本文使用2018 年中國家庭追蹤調查數據（CFPS）測算家庭碳排放，深入探討人口老齡化對家庭碳排放的多重影響路徑，包括人口老齡化對家庭碳排放的直接影響以及中介效應的傳導路徑等，從而更為全面分析人口老齡化與碳排放的關系。其次，考慮收入水平在人口老齡化對家庭碳排放影響路徑的調節效應，衡量在不同收入情形下的人口老齡化對家庭碳排放影響的異質性。最后，探索和揭示不同住房區位和不同家庭類型對家庭碳排放的影響。

二、研究假設

（一）人口老齡化、消費行為與家庭碳排放

消費者行為學認為個體受到刺激會產生消費動機，這種消費刺激受到內部和外部因素的共同影響。內部因素不僅包括個體生理需求，還包括環境意識、態度、習慣等心理因素；外部因素包括產品特點、質量、促銷等。滿足家庭成員的需求是家庭的消費動機，不同老化程度的家庭在能源需求方面存在差異。［24］相對于其他年齡群體，老年人的生理需求更高。老年人占比較高的家庭會促進家庭生存消費，降低享受消費，老人對于電器的更新換代需求降低，電力使用量減少。［25］但是由于身體機能下降，對采暖或制冷的要求更高，老年人會提高這方面的能源消耗。［26］

環境意識是影響個體行為的重要心理因素之一。［27］環境意識是指主體對環境問題和自身社會活動會產生的環境影響的內在感知。［28］根據態度-行為理論，個體環境意識越強、越關注環境問題，其對低碳產品感知價值越高，越容易產生低碳環保行為。［29］不同年代個體有不同的環境意識。［30］年輕人更有可能進行低碳消費，購買節能電器和節能改造，降低碳排放。［31］

消費者習慣養成理論指出在日常生活中行為選擇受到消費習慣的影響明顯。［32］相比年輕人，老年人占比較高的家庭消費慣性更強，消費習慣一旦養成就不容易改變。家庭老年人占比不同會具有不同的消費習慣，導致家庭能源消耗和碳排放可能存在一定的差異，為此本文提出研究假設H1。

H1：人口老齡化會直接影響家庭人均碳排放。

（二）住房選擇的中介效應

住房選擇研究源于消費行為理論，即在消費過程中，消費者購買的不僅是產品或服務，還是一種價值和效果。［33］由于我們研究對象為家庭活動產生的碳排放，因此我們不考慮住房的投資性消費，僅考慮住房的居住性消費，此時消費者對住房選擇最基本的動機來自居住需求，因此住房面積和房屋質量必然是主要考慮要素，而不同面積和質量的住房對家庭碳排放的影響存在差異。通常住房面積與家庭能源消耗成正比，從而影響家庭碳排放，使得人均碳排放隨住房面積增加而增加。此外，不同年代建造的住房質量不同。一般而言，同等建筑結構下，時間越久，房屋質量越差，因此可以用房齡表征房屋質量。住房是耐用品，大多數老舊小區的房齡較長，能源效率較低，從而家庭人均碳排放較高。［34-35］

根據家庭生命周期理論，不同家庭年齡階段有不同的住房選擇。［36］Mankiw 和Wei 認為在生命周期的不同階段，住房選擇呈現“駝峰狀”的變化趨勢，在20-30歲住房需求快速增加并達到頂峰，考慮未來家庭成員的進入，會選擇更大住房面積，40 歲以后則進入遞減區間。［37］陳斌開研究發現年齡超過一定閾值，住房面積需求隨著年齡增加遞減。［38］而有的學者則認為隨著財富的積累，老年人傾向于選擇舒適型的住房，并且隨著成年子女的離開，老年人可能還有相對較好的住房選擇。郭新宇和薛建良研究發現隨著年齡增長，人們對住房質量要求逐漸提高。［39］

可見人口老齡化會顯著影響住房選擇，進而影響家庭碳排放，因此，住房選擇是人口老齡化對家庭人均碳排放的中介因素，據此提出本文的假設H2。

H2：人口老齡化會通過影響住房選擇進而影響家庭人均碳排放。

（三）家庭收入的調節作用

人口老齡化固然會影響住房選擇，但是家庭對住房的選擇還依賴于自身的經濟實力。［40］家庭的住房選擇是在考慮家庭經濟條件下，根據家庭住房偏好、生活方式等做出決策，以期實現家庭效用最大化。［41］家庭收入會影響人口老齡化程度不同的家庭對住房選擇的偏好。對于較低收入家庭，住房選擇會考慮家庭成員的基本活動空間需求。老年人占比不同的家庭對住房面積的需求不同，［42］與其他家庭相比，年輕家庭會考慮未來家庭成員的進入，選擇更大的活動空間。因此，人口老齡化對低收入家庭的住房選擇的影響會更明顯。隨著家庭收入的提高，家庭的住房選擇更多，家庭對住房選擇受年齡結構的影響越不明顯，因此提出假設H3。

H3：家庭收入會調節人口老齡化與住房選擇的關系。

綜上所述，由于生理需求、環境意識和消費習慣的不同，人口老齡化不僅會直接影響家庭碳排放，還會通過住房面積和住房質量對家庭碳排放產生影響，家庭收入會在其中起到調節作用。

三、模型構建

（一）模型構建

中介模型可以分為簡單中介模型和多重中介模型。模型中若中介變量超過一個則稱為多重中介模型。［43］與簡單中介模型相比，多重中介模型可以在控制其他中介變量的情況下得出不同路徑的中介效應，減少簡單中介模型因為遺漏其他中介變量導致的參數估計偏差。根據中介變量之間是否存在順序關系分為并行多重中介模型和鏈式多重中介模型。［44］如前文所述，人口老齡化與家庭碳排放具有多重關系，住房選擇作為模型的中介變量，重點考察住房面積和房齡在其中的作用，住房面積與房齡相互獨立，因此適用于并行多重中介模型，我們基于結構方程進行模型構建。與傳統的回歸方法相比，結構方程更適用于處理多變量間復雜關系，被廣泛應用在教育學、管理學、心理學和社會學等領域。［45］我們選用最大似然法進行系數估計，并使用Mplus8.0進行結構方程分析。另外，為了結果的穩健性，使用Bootstrap（Bootstrap=2000）對模型進行檢驗。［46］Taylor 等提出的Bootstrap 檢驗方法，在結構方程檢驗中介效應中具有獨特的優勢。［47］

為了驗證人口老齡化對家庭碳排放的多重影響路徑，本文根據圖2 構建并行多重中介效應模型。具體模型設置如下：

并行多重中介模型由三個方程組成。模型（1）是家庭老年人占比、住房選擇與其他控制變量對家庭碳排放的回歸方程。模型（2）與模型（3）分別考慮家庭老年人占比對住房面積與住房房齡的影響。我們將家庭碳排放Ci作為因變量，家庭老年人占比asti為自變量，住房面積areai與住房房齡?agei作為中介變量。同時，我們將家庭收入incomei視為調節變量，放入模型（2）和模型（3）中。最后，控制家庭收入（incomei）、家庭教育（edui）、家庭規模（fsizei）、住房區位（sitei）以及所在省份能源結構（esi）的影響。其中，i表示第i個家庭，αj、βj、γj分別為模型（1）至模型（3）的回歸系數。

（二）變量選取

1.因變量

家庭碳排放是指家庭消費能源產品所產生的碳排放。家庭碳排放主要來源為電器的使用、燃料燃燒和取暖，采用排放系數法測算得來。

其中，ZC為年均家庭碳排放量，Qelec、Qgas、Qheat分別為家庭年消耗電量、家庭年消耗燃料以及家庭采暖能源消耗量。γ、δ、φ分別為排放因子。其中電力與熱力是二次能源，使用過程中不直接產生二氧化碳，電力、熱力排放系數需要重新估計。

根據CFPS問卷中“平均每月電費支出”和各省階梯式電價計算家庭每年用電量。由于不同地區的發電廠所用能源技術和使用發電能源結構有所不同，地區間單位電力碳排放量有所不同。因此，本文的電力排放系數使用2012年中國區域電網平均二氧化碳排放因子。［48］

本文對家庭燃料進行如下處理。首先，根據問卷中的“平均每月燃料費支出”和“做飯主要使用的燃料”，使用家庭燃料消費金額與所在地燃料價格之比計算家庭的燃料消耗量。其次，由于秸稈主要來自農村居民農業生產過程，秸稈購買費用為0，難以測算秸稈燃燒過程中的碳排放。根據馬銘婧等、李飛躍和汪建飛的研究可知我國秸稈燃燒產生的碳排放存在省域差異。［49-50］居民秸稈燃燒率約占14.27%，秸稈碳排放系數為1.39kg/kg。［51］我們使用各省市主要糧食產量，通過谷物比計算各省市人均秸稈燃燒利用量，進而計算出家庭秸稈碳排放量。對于以煤炭為主要燃料的家庭，2018 年我國煤炭價格較為平穩，散煤價格難以獲得，我們使用環渤海動力煤價指數（BSPI）作為全國煤炭價格，取值570 元/噸。［52］液化氣使用全國平均液化氣2018 年4 月13 日價格，為3.884 元/kg。各項燃料排放系數參照《IPCC Guideline for National Greenhouse Gas Inventories》。［53］

我國70%的居民采暖采用集中供暖方式，其他居民采暖使用電力、煤炭、地熱等分散式供暖的方式，這部分碳排放將體現在Qelec、Qgas中。對于集中供熱建筑，根據能源平衡表中城鎮居民生活的熱力數據、各省采暖費標準和CFPS中“采暖費”，可得出家庭碳排放量。

2.自變量

人口老齡化使用家庭老年人口占比ast表示，即家庭60 歲以上老人占家庭總人數的比例。根據家庭老年人口占比的不同可以劃分不同的家庭類型，青年型家庭ast1（ast=0）、中年型家庭ast2（0 ＜ast＜1）以及老年型家庭ast3（ast=1）。

3.中介變量

住房選擇分別使用住房面積和房屋質量表示。住房面積使用人均住房面積area表示。選用住房房齡hage代表房屋質量。

4.控制變量

考慮家庭碳排放受到多種因素的影響，因此我們引入一組控制變量，包括家庭收入、家庭教育、家庭規模、住房區位以及能源結構。

家庭收入income：使用家庭人均年收入表示。家庭的能源消費行為在社會經濟群體之間存在系統性差異。［54］家庭收入會通過影響家庭電器使用量和使用頻率影響家庭的能源消費，進而影響家庭碳排放。

家庭教育edu：采用家庭成員的平均受教育年限表示。家庭的平均受教育年限會影響家庭成員對低碳技術的接受程度和環保意識水平，進而影響家庭碳排放。［55］

家庭規模fsize：使用家庭總人口表示。一般來說，隨著家庭規模的縮小，人均能源消耗增加，人均碳排放量增加。因為家庭規模越小，分攤到的家庭運行“固定成本”越高。因此，隨著社會家庭規模小型化，家庭領域的碳排放會增加。

表1 變量定義與描述性統計

住房區位site：以秦嶺-淮河為界，家庭所在省份劃分南北方。其中0 為南方地區，1 為北方地區。區域氣候對家庭碳排放存在影響。中國南方與北方氣候差異較大，北方冬季采暖對家庭碳排放貢獻較大，而南方夏季家庭分散式空調的使用增加了家庭碳排放。［56］此外，南北方的建筑結構、建筑用材、建筑工藝等都有差異，因此住房區位會顯著影響家庭碳排放。

能源結構es：我們使用家庭所在省份煤炭消費占能源消費的比重測度。能源結構影響碳排放是毋庸置疑的。一次能源中清潔能源占比越高，單位碳排放量越低。該指標被作為當地低碳技術水平納入模型中。

（三）數據來源

本文使用2018 年中國家庭追蹤調查數據（CFPS）中的家庭成員與家庭經濟樣本，該調查涵蓋15萬個家庭，包括161 個區/縣，刪除無效樣本，共得到7 634 個有效樣本。其中城市家庭3 964 個，農村家庭3 670 個。從區域看，南方家庭有3 145 個，北方家庭有4 489 個。能源結構來自能源統計年鑒。為消除量綱差異，本文對家庭人均碳排放、家庭人均年收入和住房房齡取對數處理。

四、影響路徑的實證檢驗

結構方程通常使用χ2評價模型的擬合效果，但是χ2值隨著樣本量增加而增加。［57］樣本的數量會影響擬合效果，大樣本下模型可能被拒絕。［58］因此，本研究在表2 中匯報了其他替代模型擬合指數。模型的比較擬合指數（CFI）=1.000＞0.900，非規范擬合指數（TLI）=1.000＞0.900，近似均方根誤差（RMSEA）=0.000＜0.080，標準化均方根殘差（SRMR）=0.002＜0.080。模型有較好的擬合指數驗證研究假設，說明可以用于中介效應檢驗。

表2 結果顯示：模型（1）中，家庭老年人占比對家庭人均碳排放在5%的顯著性水平下有正向促進作用，驗證了研究假設H1。住房選擇這一中介變量由住房面積和住房房齡兩個變量表征。研究結果顯示人均住房面積在1%的顯著性水平下對家庭人均碳排放有正向促進作用。住房房齡的估計參數不顯著。模型（2）中，家庭老年人占比對人均住房面積也有正向促進作用，但是隨著家庭收入的增加，家庭老年人占比變動對住房面積的影響逐漸降低（β=-2.269），驗證了研究假設H3。模型（3）中，家庭老年人占比變動對住房房齡有正向促進作用，說明家庭中老年人占比越高，住房房齡越久。綜合模型（1）-（3）可知，研究假設H2部分成立。

表2 人口老齡化、住房選擇與家庭碳排放的非標準化系數估計

由于非標準化結果難以對比各個路徑所占總效應的比例，所以我們在圖3中繪制了標準化結果。表3 為人口老齡化對家庭碳排放影響的直接與間接效應的估計結果。

表3 人口老齡化、住房選擇與家庭碳排放的影響路徑

我們發現人口老齡化對家庭碳排放影響路徑如下：

路徑一：人口老齡化對家庭人均碳排放存在正向直接效應，路徑系數為0.020，即家庭中60 歲以上老年人占比每增加1 個標準差，家庭人均碳排放增加2%標準差。

路徑二：人口老齡化會通過人均住房面積對家庭人均碳排放產生正向影響。同時，家庭收入對這一路徑存在調節作用。為進一步討論不同路徑對比的情況，本文將調節變量取三種情況討論人口老齡化對家庭碳排放的間接效應。當調節變量取“均值-標準差”時，家庭老年人占比每變動1 個標準差，將會通過住房面積的中介路徑對家庭人均碳排放造成1.2%標準差的變動。人口老齡化的間接效應占總效應的37.50%。這也說明了如果忽略人口老齡化的間接效應將遠遠低估其對家庭碳排放的影響。當調節變量為“均值”時，人口老齡化的間接效應減少為0.008，間接效應在總效應的比例將下降為28.57%。當調節變量為“均值+標準差”時，條件間接效應為0.004，間接效應在總效應的比例將下降為16.67%。隨著調節變量增加，間接效應不斷減小，人口老齡化對家庭碳排放的總效應進一步下降。

路徑三：原假設人口老齡化可通過住房房齡影響家庭人均碳排放，但是由于住房房齡對家庭人均碳排放的影響并不顯著，說明這一路徑無法在本文中得到驗證。所以在計算總效應與間接效應時，我們將該路徑排除在外。

五、異質性分析

（一）住房區位與家庭碳排放

我們將樣本進行分組驗證，進一步探討不同區位條件下人口老齡化變化對家庭碳排放的影響路徑。各項擬合指數均通過檢驗，可以用于檢驗中介效應。表4結果顯示不同住房區位條件下人口老齡化對家庭碳排放的影響存在差異。在南方人口老齡化對家庭碳排放以直接影響為主；而北方家庭以間接影響為主。北方的人均住房面積（β=0.435）對碳排放影響效應要大于南方（β=0.082）。北方家庭碳排放的重要來源之一是冬季采暖，住房采暖碳排放與住房面積息息相關，這使得北方的住房面積對家庭碳排放的影響高于南方。人口老齡化變動對南方家庭面積變動的影響顯著為正，對北方家庭住房面積無影響。人口老齡化對與南北方住房房齡選擇都顯著為正，也就意味著家庭老年人占比越高，住房房齡越大。同時，家庭收入水平在南方會抑制人口老齡化對住房房齡選擇的影響，但是其對北方家庭影響不顯著。

表4 不同住房區位的標準化系數估計

將調節變量取均值，人口老齡化對家庭碳排放的各條路徑系數結果見表5。結果顯示南北方的人口老齡化對家庭碳排放的影響效應大小與路徑存在差異。南方人口老齡化對家庭碳排放的影響總效應為0.087，高于北方的總效應。

表5 不同住房區位的影響路徑

在南方，人口老齡化對家庭碳排放的直接效應高于通過住房選擇的間接效應。人口老齡化通過住房面積影響家庭碳排放的間接效應要高于通過住房房齡的間接效應。人口老齡化對家庭碳排放有三個影響路徑。首先，人口老齡化會直接促進家庭人均碳排放。家庭老年人占比每變動1 標準差，家庭人均碳排放將變動7.8%標準差。人口老齡化的直接效應是影響家庭碳排放的主要路徑，直接效應占總效應的89.66%。其次，人口老齡化程度加深會提高人均住房面積從而提高家庭人均碳排放，該路徑效應占總效應的6.90%。最后，南方的人口老齡化會提高住房房齡從而提高家庭人均碳排放，家庭收入則會降低路徑效用。調節變量取均值后，該路徑效應為0.003，占總效應的3.44%。在北方，人口老齡化對家庭碳排放的影響主要通過人均住房面積實現，該路徑效應為0.031。

（二）不同家庭類型與家庭碳排放

為進一步檢驗不同類型的人口老齡化對家庭碳排放的影響，本文使用家庭60 歲以上老年人占比，將研究樣本劃分為三種家庭類型，設置兩個虛擬變量，分為家庭中沒有60 歲以上成員的青年型家庭、家庭中有部分成員超過60 歲的中年型家庭和家庭成員完全超過60 歲的老年型家庭，以青年型家庭為模型參照組。根據CFI、TLI、RMSEA 和SRMR 指標可知，整體模型通過檢驗，模型估計結果可以用于檢驗不同家庭類型對家庭碳排放的影響。

根據表6 與表7 可知住房選擇在中年型家庭中為完全中介效應，在老年型家庭中為部分中介效應。相比于青年型家庭，中年型家庭Bootstrap 未通過檢驗，說明中年型家庭對家庭人均碳排放直接影響并不顯著，中年型家庭對家庭碳排放的影響通過住房面積實現，為完全中介效應。中年型家庭對家庭碳排放的總效用為-0.003，即中年型家庭對碳排放的影響低于青年型家庭。老年型家庭對碳排放的影響存在兩條路徑。一方面，老年型家庭會對家庭人均碳排放有顯著影響，直接效用為0.016，占總效應的64%。即老年型家庭對家庭碳排放的影響高于青年型家庭與中年型家庭。另一方面，老年型家庭會通過住房面積進而影響家庭碳排放。我們忽略不顯著的路徑，重新計算間接總效應與總效應，發現老年型家庭間接效應占老年型家庭對家庭碳排放的總效應為36%，低于直接效應。

表6 不同家庭類型的標準化系數估計

表7 不同家庭類型的影響路徑

六、結論與建議

（一）結論

家庭消費領域具有很高的減排潛力，家庭碳排放受到人口因素影響，其中人口老齡化是重要影響因素。本文通過構建人口老齡化、住房選擇與家庭碳排放研究框架，使用2018年CFPS 數據，分析人口老齡化對家庭碳排放的不同影響路徑，主要結論如下：

第一，人口老齡化對家庭碳排放有正向直接效用。隨著家庭中老年人占比增加，家庭人均碳排放不斷增加。老年人占比增加會降低能源消費中的“享受消費”，但會增加“生存消費”。相比于年輕人，老年人對供暖等能源消費更高。同時，與年輕人相比，老年人家庭能源結構可能更“傳統”。這些因素共同導致老年人占比越高的家庭，家庭人均碳排放越高。

第二，人口老齡化會通過住房選擇影響家庭碳排放。家庭老年人占比越高，人均住房面積越大，進而提高家庭人均碳排放。這是因為隨著家庭老年人占比增加，住房分離程度越高，家庭成員不斷減少，人均住房面積不斷增加。而維持住房基本運行能源不變，家庭人均碳排放也會不斷增加。而人口老齡化無法通過住房房齡影響家庭碳排放。

第三，家庭收入會削弱人口老齡化通過住房面積影響家庭碳排放這一路徑的間接效應。高收入家庭的年齡結構對其選擇偏好影響要低于中低收入家庭。收入越高，家庭收入通過住房面積影響家庭碳排放的效應越低。

第四，住房區位不同，人口老齡化影響家庭碳排放的路徑有所不同。在無集中供暖的南方區域，人口老齡化對家庭碳排放有三條影響路徑。首先，人口老齡化直接促進南方家庭的家庭人均碳排放。其次，人口老齡化可以通過住房面積促進家庭碳排放。最后，住房房齡在人口老齡化對家庭碳排放的影響中也存在部分中介效應。人口老齡化對北方區域家庭碳排放無直接影響，其主要通過人均住房面積間接提高家庭人均碳排放。

第五，不同老年人占比的家庭對家庭碳排放影響路徑不同。本文以青年型家庭為參照組，研究發現相比于青年型家庭，老年型家庭能夠顯著提高家庭人均碳排放，對家庭碳排放有直接效用。老年型家庭可以通過影響住房面積進一步提高家庭碳排放。與之相反，中年型家庭可通過影響住房面積來降低家庭碳排放。

（二）建議

加強低碳推廣，提高家庭低碳意識。不同家庭類型環保意識和消費習慣有所不同。針對老年型家庭，考慮老年人主要活動場所為社區，可以通過社區在活動中心開展綠色健康生活宣講，提高老年人環保意識，參與社區節能減排。

切實保障有老家庭的收入水平，充分發揮收入對家庭碳排放的調節作用。政府可以通過增加綠色住房購房補貼，提高有老家庭相對收入，降低消費門檻，擴大市場需求，促進家庭選擇綠色、低碳的住房。

在實行住房適老化改造時，秉承低碳環保原則。與南方相比，北方應投入更大力度進行低碳住房適老化改造，促進住房領域碳減排。可以通過對住房外墻、屋頂更換和增加保溫材料，更新建筑門窗，減少采暖能源消耗。其次，鼓勵家庭增加可再生能源使用，對傳統能源進行一定替換。最后，選擇節能產品，提高家庭電器使用能效。