中等收入群體崛起如何影響碳排放

摘要 中國日益壯大的中等收入群體在釋放巨大消費潛力的同時，也引發了碳排放增加、減排壓力增大的擔憂。將這種定性擔憂轉 化為定量認識，有助于從容應對氣候挑戰，為決策者針對特定消費群體制定差異化的減排策略提供信息參考。該研究開發了基于家 庭微觀調查數據和機器學習算法的消費模式預測模型，結合投入產出模型拆分方法，實現將家庭消費選擇異質性納入環境影響評估 宏觀模擬的方法構建，以此為工具評估了新興中等收入群體可能造成的碳排放影響，比較了擴大中等收入群體不同政策情景下的影 響差異。結果發現：①若2018—2030年實現中等收入群體規模倍增（以2018年不變價計，年收入3. 3萬～8. 0萬元/人的全國人口比重 增加 24%），則達峰年新興中等收入群體消費升級隱含的額外碳排放為 2. 7億～3. 6億 t，居民消費相關的減排工作量增加 8%～11%。 ②新興中等收入群體在僅收入提升情景下的消費碳排放顯著低于原中等收入群體（人均碳排放相差0. 2～0. 3 t），二者之間的差距蘊 含著這一群體在階層躍遷過程中協同實現收入增長與碳排放控制的可塑空間。③與人力資本提升和完善社會保障情景相比，城鎮 化情景下擴大中等收入群體帶來的碳排放影響更大，且擴大中等收入群體的不同政策組合對碳排放的邊際影響不等同于單一政策 獨立作用所帶來的影響之和，而是存在放大或對沖效應。這意味著，及時把握中等收入群體消費轉型的可塑契機，在城鎮化進程中 通過健全城市基礎設施配套等措施對該群體低碳生活開展針對性的引導，是協同實現共同富裕與碳中和目標的前瞻性舉措。

關鍵詞 中等收入群體；碳足跡；消費升級；機器學習

中圖分類號 X24 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2024）01-0023-10 DOI：10. 12062/cpre. 20230903

中國脫貧攻堅取得偉大勝利后，提升我國中等收入群 體比重，建構“橄欖型”收入分配格局成為下一階段的工作 重心［1］ 。黨的二十大報告明確將“人民生活更加幸福美 好，居民人均可支配收入再上新臺階，中等收入群體比重 明顯提高”納入 2035年中國發展的總體目標。擴大中等 收入群體（以下簡稱“擴中”）既是實現共同富裕和可持續 發展目標的迫切需要，也是中國跨越“中等收入陷阱”、促 進經濟軟著陸的重要突破口。然而，“擴中”釋放出的巨大 消費潛力，也引發了其可能加劇氣候變化挑戰的擔心［2］ 。

隨著收入增長和購買力提升，中等收入群體不再滿足于基 本的物質需求，他們對更高生活品質的追求促使消費隱含 碳排放隨之增加［3-4］ 。盡管這一影響的具體規模還不清 楚，但新興中等收入群體“體量大、增長快”的特征決定了 其排放增量不容忽視［5］ 。據國家統計局［6］ 測算，目前中國 中等收入群體人口超過 4億人，位居世界第一；預計 2035 年中等收入群體規模將達8億人［7］ 。數億新興中等收入者 的生活方式與消費選擇可能影響未來幾十年的碳排放趨 勢，也將影響中國碳達峰碳中和工作的推進。同時，由于 新興中等收入群體生活方式和消費理念還未定型，及時把 握其“強可塑性”特征，引導綠色低碳生活方式，避免陷入 “高碳生活鎖定”［8］ ，是消費側助力“雙碳”目標實現的關鍵 途徑。為此，本研究圍繞“中等收入群體崛起如何影響碳 排放”這一問題，從消費升級的視角，將中等收入群體壯大 可能加劇碳減排壓力的定性擔憂和猜測轉化為定量認識，并對不同“擴中”情景下的影響差異進行比較分析，以期為 從容應對“擴中”進程中的碳排放挑戰提供信息參考。

1 文獻綜述

1. 1 中等收入群體的界定與規模

中等收入群體是指一定時期內經濟資源（一般采用 收入指標）處于社會中等水平的群體。盡管關于中等收 入群體的界定學界已有不少深度研究（表1），但國內外還 未有統一標準［9］ 。常用的界定方法包括絕對標準和相對 標準兩類。絕對標準基于維持相應生活水平所需的收入 來設定中等收入閾值［10-11］ 。例如經濟合作與發展組織 （OECD）研究報告在測度發展中國家中等收入群體規模 時，將按購買力平價計算的每人每天收入 10～100美元定 義為中等收入水平［11］ 。國家統計局［6］ 根據住戶收支與生 活狀況調查，將典型三口之家家庭年收入在 10萬元至 50 萬元之間定義為中等收入群體。考慮到絕對標準易受經 濟發展水平和貨幣購買力差異干擾，一些文獻采用相對 標準，根據總體收入分布的相對位置定義“中等收入”。 基于相對標準，“中等收入”區間的下限取值一般位于人 群收入中位數或平均數的 50%～75%，上限取值一般位于 125%～200%［12-14］ 。

考慮到不同界定標準可能影響估算結果，本研究同 時采用相對標準和絕對標準兩種方式界定中等收入群 體：方法一參考李培林［14］ 提出的相對標準，將人均收入 位于中位數 75%～200% 的家庭定義為中等收入群體；方 法二是采用國家統計局［6］ 定義的絕對標準，即以 2018 年 不變價計，將家庭年收入（典型三口之家）介于 10萬～50 萬元的家庭定義為中等收入家庭。研究采用 2018 年家 庭追蹤調查數據（China Family Panel Studies，CFPS），對樣 本家庭按照方法一相對標準劃分并根據樣本家庭權重外 推至全國，可以發現，當年中等收入區間為1. 3萬～3. 4萬 元，滿足這一收入區間的人口占比約42%，這一比例顯著 高于按照國家統計局絕對標準（方法二，人均年收入在 3. 3 萬～16. 7 萬元）的測度規模（24%）。二者對比能夠反 映中等收入群體界定標準和規模測度基數對結果的 影響。

1. 2 中等收入群體的消費模式與碳排放

經濟學領域經典的消費理論一致認為，財富或收入 水平是驅動居民消費的主要因素之一［21-24］ 。隨著收入增 長和社會經濟地位提高，居民消費能力逐漸增強，消費結 構日趨優化，總體呈現消費升級特征［25］ 。新興中等收入 群體亦是如此，收入水平的提升驅動其更多轉向發展型 消費模式［26-28］ ，碳排放也隨之增加［3-4］ 。值得關注的是， 即使同屬于新興中等收入群體，人們的消費選擇也會受 居住環境［29］ 、教育水平［30］ 、家庭規模［31］ 、社會保障［32］ 、消 費環境與心理［33-34］ 等因素影響而產生差異，這種消費升 級過程中行為選擇的異質性對于評估和管理環境影響至 關重要。然而，目前相關研究測算大多假設新晉中等收 入者“完全復制”更高收入組的消費模式，對消費選擇的 個體差異刻畫能力有限。此外，現有估計方法未能將收 入增長途徑納入考量，缺乏對不同“擴中”政策及其組合 情景下碳排放影響的系統認識。突破“完全復制”的均質 化假設，提升環境影響評估中人群異質性的刻畫能力，是 為不同群體量身定制差異化管理策略的關鍵。

1. 3 擴大中等收入群體的實現方式

擴大中等收入群體既是增長問題，也是結構問題。

已有文獻從“做大蛋糕”和“切分蛋糕”兩方面雙管齊下， 提出了一系列“擴中”實現方式，包括穩定和擴大就業［35］ 、 提升人力資本［36］ 、推進城鎮化建設［36-37］ 、優化收入分配格 局［37-38］ 、完善社會保障制度［39-40］ 等。不同實現方式下人口特征變化迥異，其消費選擇和碳排放影響也可能不同。

例如，與處于相同收入水平的農村居民相比，城鎮居民對 汽車、服務和高頻外出就餐等消費的需求更高［41］ ，城鎮化 進程下收入提升人群可能產生更多的碳排放增量［42］ 。遺 憾的是，受限于現有研究工具，目前對不同“擴中”政策情 景下碳排放影響差異的量化認識不足。本研究基于已有 研究基礎，改進了研究方法與框架，對不同“擴中”情景的 碳排放影響差異進行測度和比較。

2 方法和數據

構建“‘擴中’情景-人口特征-消費模式-碳排放影 響”的全鏈條分析框架。該框架基于家庭微觀調查數據， 聚類識別家庭消費集群及其典型消費模式。采用隨機森 林算法構建分類模型，捕捉人口特征與消費模式之間的 映射關系，以此預測新興中等收入群體收入增長及社會 經濟特征改變后的消費模式變化。根據家庭微觀調查數 據中不同類型家庭集群的分布比例，對投入產出表中居 民消費矩陣進行拆分重構，以識別不同人群的碳排放分 布特征。在此基礎上結合情景設置，分析不同“擴中”實 現方式及其組合情景下人口特征變化驅動消費模式改變 后的碳排放影響。

2. 1 采用機器學習方法模擬“人口特征-消費模式”關系

不同于已有研究按照預設社會經濟特征劃分人群并 假設相似社會經濟特征人群具有相同消費模式的做法， 本研究基于CFPS記錄的實際消費數據，采用聚類方法識 別消費特征相近的家庭集群及其典型消費模式。聚類方 法屬于無監督學習算法，可在不預設類別的情況下通過 捕獲實際消費數據的自然結構將家庭劃分為不同簇 （組），從而實現消費行為“簇內相似，簇間相異”［43］ 。根據 家庭人均消費水平將樣本家庭分為 6 組（表 2），采用 K? means 算法分別對不同消費水平的樣本家庭進行聚類。

由于研究關注消費結構而非絕對量差異，因此采用余弦 相似度作為聚類算法的距離度量方式。根據輪廓系數對 聚類效果進行評估，聚類簇數（k值）取5。此外，考慮到消 費模式劃分的精細程度可能會影響研究結果（劃分過粗 降低人群分辨率，劃分過細影響分類器性能），還分別設 置了3、6、9種消費水平進行敏感性分析，探討不同劃分精 度對結果的潛在影響。

人口特征變化后的消費模式預測采用機器學習中的 分類方法，建立由人口社會經濟特征預測消費模式的分 類模型。具體分為兩步：一是“學習步”，即將聚類識別的 典型消費模式作為目標變量，影響消費選擇的關鍵人口 特征作為特征變量，構建隨機森林分類器得到分類規則； 二是“分類步”，即用已知的測試集檢測分類器的準確率， 在準確率可接受的前提下，根據不同“擴中”情景下政策 目標人群的人口特征變量預測家庭消費模式變化。經上 述步驟構建的分類器準確率為 0. 64～0. 71，召回率為 0. 63～0. 70。采用該分類器，可預測單個家庭在收入水平 提升或其他社會經濟特征變化后的消費模式選擇，從而 突破“所有‘擴中’家庭均采用中等收入群體平均消費模 式”的假設，將新興中等收入者消費選擇的異質性納入模 型模擬。

2. 2 耦合微觀調查數據與投入產出方法評估碳排放 影響

耦合微觀消費調查數據與投入產出方法是計算特定 人群碳足跡的常用方法［4］ 。投入產出方法將整個供應鏈 的碳排放量分配給最終消費者，可以估計隱含在商品或 服務中的碳排放［44］ 。微觀消費調查數據提供了不同類型家庭的消費特征和差異，基于該信息拆分投入產出表中 的居民消費模塊，有助于刻畫環境影響評估的人群異質 性。已有研究大多按照收入水平劃分家庭群體，并基于 “同一收入組人群具有相同消費模式和碳排放水平”的假 設外生給定收入增長人群的消費模式，從而估計收入變 動后的碳足跡影響。但如前所述，即使是同一收入組家 庭，其消費選擇也可能有較大差異。為了更精準地刻畫 消費異質性并區分不同“擴中”政策情景的影響差異，本 研究進一步提出，按照典型消費模式對投入產出表中居 民消費矩陣進行拆分重構的方法。這一方法使得同一組 家庭群體的消費模式和碳排放特征更為集中，且通過銜 接前述機器學習方法將消費模式變動內生化，實現“人口 特征變化驅動消費模式改變、進而帶來碳排放影響”的動 態模擬。

利用環境拓展的投入產出模型計算碳足跡主要基于 2018年競爭型投入產出表和碳核算數據庫（Carbon Emis? sion Accounts amp; Datasets，CEADs）［45］ 。由于投入產出表所 包含的國民經濟部門多于碳排放清單所包含的國民經濟 部門，因此對投入產出表部分部門進行合并，最后得到包 含 52 個經濟部門的環境拓展投入產出表。值得一提的 是，居民消費產生的碳排放包括終端燃料利用帶來的直 接碳排放以及隱含在產品或服務消費中的間接碳排放。 由于居民直接碳排放受商品服務需求、能源消費種類、終 端電氣化水平等多重因素影響［46］ ，其預測存在高度不確 定性，因此，研究聚焦間接碳排放部分（后文中提及的“碳 排放”未特殊說明均指居民消費的間接碳排放），其計算 公式如下：

其中：C為間接碳排放，（I - A） -1 為列昂惕夫逆矩陣， Ydiag為居民消費按照不同消費模式拆分后的最終需求矩 陣，E為各部門直接碳排放強度，其根據各經濟部門的直 接碳排放量（Di ）和該部門的產出（Xi ）計算得到：

參考已有文獻［47-48］，對 CFPS 數據庫中的消費類 別與國家投入產出（IO）表中的 52 個經濟部門進行匹配， 通過構建匹配矩陣，將消費項目分配到不同的 IO 部門。 各消費模式下人群的支出情況由CFPS數據庫提供（根據 樣本家庭的權重外推全國水平），在此基礎上擴展每個部 門的消費調查數據，使其匹配國家 IO 表中每個部門的家 庭總消費。該方法假設就每種商品或服務的總消費而 言，全國消費數據比微觀層面的家庭消費調查數據更準 確（一般微觀調查數據的收入或消費指標在回答時容易 被低估），調查數據則提供了不同消費模式下家庭群體的 消費特征與差異信息。由于 CFPS 中的單一消費項可能 對應多個 IO 部門（例如伙食費與“農、林、牧、漁和水利” “食品加工”“食品生產”等部門均有關聯），假設各個消費 模式下支出項的分部門支出比例與全國居民消費的總體 情況一致，據此將各消費支出項分攤至各部門。同時考 慮到調查數據中的消費項與IO表中的部門并不能明確對 應，采用蒙特卡羅模擬，對各個支出項在相關部門的分攤 比例進行了 10 000 次隨機試驗，以此探討不同匹配方式 對研究結果穩健性的可能影響。

2. 3 基于情景設置實現“‘擴中’情景-人口特征”的表征

為了更全面系統地了解“擴中”的碳排放影響，設置 了 4 組情景（表 3）來對比不同“擴中”實現方式及其組合 形式下的碳排放影響差異。其中，基準情景根據國內生 產總值（GDP）增長率、消費和投資對 GDP 增長的貢獻率 等參數估計 2030 年家庭消費、政府支出和投資的情況。 僅收入增加情景的“擴中”目標為所有低收入家庭，其人 均收入在該情景下提升至中低收入行列，不考慮家庭其 他社會經濟特征的變化。城鎮化情景下“擴中”目標為農 村低收入家庭，這些家庭邁入中低收入水平的同時戶籍 也變更為城鎮。增加人力資本情景下“擴中”目標為未接 受過高等教育的低收入家庭，其收入增加的同時學歷水 平也提升一級（如從初等教育提升至中等教育）。完善社 會保障情景下“擴中”目標為社保不全的低收入家庭，該 情景下家庭收入提升伴隨著社會保障的完善。政策組合 情景下的“擴中”目標人群對應單一政策作用對象的交 集，關鍵社會經濟特征變化是單一政策下參數變化的并 集。需要說明的是，由于政策作用對象有所差異，不同情 景下中等收入群體的擴大效果和規模也不盡相同。為了 情景之間可比，以人均碳排放量變化或相同“擴中”規模 下的碳排放影響為比較依據。此外，假定 2030年碳排放 強度較 2018 年水平降低 20% 以反映生產側的減排進程 （該參數設置會影響達峰年碳排放水平的絕對量，但對研 究所關注的情景之間相對差異影響較?。?。

3 研究結果

3. 1 典型消費模式及碳排放差異

基于聚類方法識別典型消費模式可以看出，不同消 費水平下存在一些共性消費模式，按照主導的支出類型 可以劃分為教育型、食品衣著型、醫療保健型、交通通信 型和居住型等。隨著消費水平提升，消費模式呈現結構 性變化趨勢。在低消費或中消費水平下，食品衣著型消 費人群的占比最高，大約為相同消費水平人群的 42%～ 53%。隨著消費水平進一步提升至高消費，食品衣著型 消費人群的占比不再突出（降至30%左右），而居住型、交通通信型消費人群的占比逐漸增大，這與已有研究［26- 27］ 發現的消費升級趨勢基本一致。

就不同消費模式的碳排放而言，消費規模是導致碳 排放差異的主要原因。如圖1所示，高消費人群的人均碳 排放比低消費人群高25倍左右；與之相比，消費結構帶來 的碳排放差異相對較小，浮動水平大多在 30% 以內。不 同消費人群人均碳排放水平的差異也導致碳排放總量在 人群分布中呈現顯著不平等性，中國消費水平前 20% 的 人群碳排放量占全國一半左右；僅消費前5%的人口就排 放了全國近五分之一的CO2，與全國消費水平在中位數以 下的人群排放總量相當。

3. 2 新興中等收入群體的碳排放影響

新興中等收入群體消費升級帶來的碳排放影響如圖 2所示。若采用相對劃分標準，將人均收入水平位于中位 數 75%～200% 的家庭定義為中等收入群體，則中國新興 中等收入群體規模每擴大 10%（中等收入以下人群邁入 中低收入水平，即人均 1. 3 萬～2. 1 萬元/年），在不考慮其 他社會經濟特征變化時，會在 2030 達峰年造成 0. 3 億～ 0. 4億t額外碳排放（人均增幅約0. 2～0. 3 t/年），相對于基 準情景下的消費，隱含碳排放增幅僅1%左右。即使考慮 規模效應，將所有處于低收入水平的家庭（年收入小于等 于中位數的75%）提升到中低收入水平，即中等收入群體 規模由 42% 擴大至 78%，碳排放增量也僅為 1. 2 億～1. 6 億 t；相對于基準情景，減排率提高 4%～5% 即可抵消這部 分額外增加的碳排放。由此可見，若采用相對劃分標準 將中等收入群體界定在較低收入水平，新興中等收入群 體帶來的碳排放影響相對較小。

若提高中等收入區間，比如采用國家統計局［6］ 的絕 對標準，將 2018年價格下家庭年收入（典型三口之家）介 于 10 萬～50 萬元之間的家庭劃為中等收入家庭，則“擴 中”的碳排放影響明顯增大。按照這一劃分標準，中等收 入比重每增加10%（人均年收入3. 3萬元以下人群收入水 平提升至 3. 3 萬～8. 0 萬元）會在達峰年造成 1. 2 億～1. 5 億 t 額外碳排放（人均增幅約 0. 8～1. 1 t/年），相對于基準 情景，居民碳排放增幅約4%。若按照國家統計局［6］ 估計， 2030年實現中等收入群體規模倍增（相對于 2018年增幅 24%），則達峰年帶來的額外碳排放為 2. 7 億～3. 6 億 t，相 對于基準情景下的消費，隱含碳排放增幅為8%～11%。

相對劃分標準與絕對劃分標準下的結果對比說明， 對中等收入群體的界定標準與規模測度，會顯著影響對 其碳排放影響的認識與判斷。因此，面向新興中等收入 群體的碳排放管理措施，需清晰地界定政策作用對象，以 免出現政策制定方向或路徑的偏誤。此外，與假設“新興 中等收入群體完全復制更高收入階層平均消費模式”得 出的碳排放影響相比，剝離其他社會經濟因素變化、僅考 慮收入提升驅動的碳排放影響相對更低，人均間接碳排 放差距在 0. 2～0. 3 t。這一差異說明，在其他社會經濟特 征或消費心理等因素未同步變化時，新興中等收入群體 可能存在消費慣性，其收入提升后的消費碳排放顯著低 于原中等收入群體的消費碳排放，這為把握該群體可塑 性特征、引導其低碳生活提供了關鍵窗口期。

3. 3 不同“擴中”情景的碳排放影響差異

為了進一步識別不同“擴中”情景下的碳排放影響差 異，以新型城鎮化、提升人力資本和完善社會保障為例， 開展政策情景比較研究。結果發現（圖2），城鎮化情景下 “擴中”的碳排放影響最大，比提升人力資本情景和完善 社會保障情景下的碳排放增量高出 2%～74%。在不同的 劃分標準下，提升人力資本情景和完善社會保障情景的 影響幅度相對大小有所差異。按照李培林［14］ 的相對劃分 標準，人力資本提升情景下實現 10% 的“擴中”規模將在 達峰年帶來 1. 2%～1. 5%的額外碳排放，略低于社會保障 完善情景下實現相同“擴中”規模帶來的額外碳排放 （1. 4%～1. 8%）。按照國家統計局［6］ 的絕對標準，人力資 本提升情景帶來的碳排放影響（4. 1%～5. 0%）略高于社會 保障完善情景（3. 7%～4. 7%）。不同劃分標準下的結果差 異說明，人力資本提升與社會保障完善等經濟社會特征 的碳排放影響可能與收入水平有關。對于收入水平相對 較低的人群（李培林［14］ 定義的中等收入群體），完善社會 保障對碳排放的驅動作用可能超過人力資本提升；而對 于收入水平相對較高的人群（國家統計局［6］ 定義的中等 收入群體），后者對碳排放的驅動作用可能更明顯。

值得一提的是，實際“擴中”政策往往不是非此即彼的單一選擇，而是多種實現途徑的搭配組合。伴隨著政 策組合的疊加和新興中等收入群體更多社會經濟特征的 改變，消費升級現象更加明顯（圖 3），碳排放影響也隨之 增大。城鎮化、提升人力資本和完善社會保障3項政策疊 加情景下，10%的“擴中”規模帶來 2. 6%～6. 6%的額外碳 排放（相對于基準情景），是僅提升收入水平情景下相同 “擴中”規模碳排放影響幅度的1. 4～2. 5倍（圖3）。同時， 對政策組合效果的研究發現，政策組合實施情景對碳排 放的邊際影響不等同于單一政策獨立作用所帶來的邊際 影響之和，即可能存在1+1gt;2的放大效應或1+1lt;2的對沖 效應，且效應規?？赡茉诓煌杖胨降娜巳褐g呈現 異質性分布，這也為針對不同人群采取差異化的政策措 施和減排管理提供了科學依據。

4 結論與啟示

數億規模的新興中等收入群體崛起驅動著消費升 級，也帶來碳排放增加的潛在壓力。通過評估這一群體 在 2030 年達峰可能造成的碳排放影響，以及對不同“擴 中”實現方式及其組合情景的對比分析，結果發現：①若 按國家統計局標準2018—2030年實現中等收入群體規模 倍增（超過三分之一的低收入者年收入提升至3. 3萬～8. 0 萬元/人，以2018年價格計），則達峰年居民消費隱含的碳 排放額外增加 2. 7 億～3. 6 億 t，與基準情景相比，居民消 費相關的減排工作量增加 8%～11%。②新興中等收入群 體僅收入提升后的消費碳排放顯著低于原中等收入群體 的消費碳排放（人均碳排放相差 0. 2～0. 3 t），二者之間的 差距蘊含著這一群體在階層躍遷過程中協同實現收入增 長與碳排放控制的可塑空間。③與人力資本提升和完善 社會保障情景相比，城鎮化情景下“擴中”帶來的碳排放 影響更大；且不同“擴中”政策組合對碳排放的邊際影響 不等同于單一政策獨立作用所帶來的邊際影響之和，而 是存在放大或對沖效應。

基于上述結果提出如下政策啟示：第一，對中等收入 群體的界定和規模測度會顯著影響“擴中”氣候效應的研 判。面向新興中等收入群體的碳排放影響評估與管理措 施制定，需清晰地界定政策作用對象，以免出現政策制定 方向或路徑的偏誤。第二，傳統假定新興中等收入群體 完全復制更高收入等級人群消費模式的評估可能高估了 短期內的碳排放影響幅度。受到社會經濟特征轉變滯后 或消費心理與行為慣性的影響，短時間內新晉中等收入 者的消費模式未必完全復制更高收入水平人群的生活方 式和消費模式，因此碳排放增量存在可塑的緩沖區間。 及時把握消費轉型的關鍵“慣性期”，以此為契機引導綠 色低碳生活方式，避免新興中等收入群體陷入碳密集型 消費模式，規避“先復制碳密集生活方式，再打破生活方 式鎖定實現減排”的高成本路徑，對協同實現共同富裕與碳中和目標具有重要意義。第三，不同的“擴中”實現路 徑會造成差異化的碳排放影響。亟須針對不同“擴中”政 策及其目標對象，定制差異化的減排管理策略。尤其需 要關注城鎮化進程對“擴中”碳排放影響的放大效應，加 快城鎮低碳基礎設施配套以引導新興中等收入群體綠色 低碳的生活方式。

需要說明的是，對新興中等收入群體的關注并不意 味著其他群體的減排不重要，事實上關于居民消費碳排 放不平等性的分析，支持了“碳達峰碳中和目標下，需求 側變革需要打破中等收入和高收入群體碳密集的生活方 式”這一觀點。然而，與打破生活方式鎖定同等重要且更 為迫切的是：及時把握新興中等收入群體的可塑性特征， 在其收入增長的進程中正確引導可持續消費，避免新興 中等收入群體陷入高碳排放的路徑鎖定，從而以更小的 成本實現減排。

參考文獻

［1］戴佳朋 .“十四五”時期擴大中等收入群體的意義及路徑［J］. 人 民論壇，2021（25）：93-95.

［2］NEVER B， ALBERT J R， FUHRMANN H， et al. Carbon consump? tion patterns of emerging middle classes ［R］. Bonn：Deutsches Insti? tut für Entwicklungspolitik （DIE），2020.

［3］ WEI L Y，LI C，WANG J，et al. Rising middle and rich classes drove China's carbon emissions［J］. Resources，conservation and re? cycling，2020，159：104839.

［4］ HUBACEK K，BAIOCCHI G，FENG K S，et al. Poverty eradication in a carbon constrained world［J］. Nature communications，2017， 8：912.

［5］鄭馨竺，梁安妮 . 在碳中和愿景下縮小貧富差距：協同理論、機 制與路徑［J］. 中國環境管理，2022，14（1）：14-21.

［6］國家統計局. 國家統計局局長就2018年國民經濟運行情況答記 者問［EB/OL］. （2023-02-02）［2023-09-19］.http：//www. stats. gov. cn/sj/sjjd/202302/t20230202_1896129. html.

［7］黃泰巖，韓夢茹 . 共同富裕的中國式現代化目標、重點和途徑 ［J］. 經濟理論與經濟管理，2023，43（4）：4-12.

［8］ SETO K C，DAVIS S J，MITCHELL R B，et al. Carbon lock?in： types，causes，and policy implications［J］. Annual review of environ? ment and resources，2016，41：425-452.

［9］朱蘭，萬廣華 . 中等收入群體“擴容提質”：現狀、挑戰與對策 ［J］. 蘭州大學學報（社會科學版），2023，51（1）：41-53.

［10］ MILANOVIC B，YITZHAKI S. Decomposing world income distri? bution：does the world have a middle class［J］. Review of income and wealth，2002，48（2）：155-178.

［11］ KHARAS H. The emerging middle class in developing countries ［R］. Paris：Organization for Economic Cooperation and Develop? ment，2010.

［12］ PRESSMAN S. Defining and measuring the middle class［R］.San Francisco：American Institute for Economic Research，2015.

［13］龍瑩. 中等收入群體比重變動的因素分解：基于收入極化指數 的經驗證據［J］. 統計研究，2015，32（2）：37-43.

［14］李培林 . 中國跨越“雙重中等收入陷阱”的路徑選擇［J］. 勞動 經濟研究，2017，5（1）：3-20.

［15］ Pew Research Center. Are you in the global middle class ［R］. Washington：Pew Research Center，2015.

［16］李強，徐玲 . 怎樣界定中等收入群體［J］. 北京社會科學，2017 （7）：4-10.

［17］劉志國，劉慧哲 . 中等收入群體的測算標準及其規模變動：基 于 CHNS 的分析［J］. 河北經貿大學學報，2023，44（1）：67- 74，109.

［18］ BIRDSALL N， GRAHAM C， PETTINATO S. Stuck in the tun? nel： is globalization muddling the middle class［R］. Luxembourg： Luxembourg Income Study （LIS），2000.

［19］李培林，張翼 . 消費分層：啟動經濟的一個重要視點［J］. 中國 社會科學，2000（1）：52-61，205.

［20］李培林，朱迪 . 努力形成橄欖型分配格局：基于 2006—2013 年 中國社會狀況調查數據的分析［J］. 中國社會科學，2015（1）： 45-65，203.

［21］ KEYNES J M. The general theory of employment，interest and mon? ey［M］. London：Macmillan，1936.

［22］ ACKLEY G，DUESENBERRY J S. Income，saving，and the theory of consumer behavior［J］. Review of economics and statistics， 1951，33（3）：255.

［23］ MODIGLIANI F， BRUMBERG R. Utility analysis and the con? sumption function： an interpretation of cross ? section data ［M］. New Brunswick： Rutgers University Press，1954.

［24］ FRIEDMAN M. A theory of the consumption function［M］. Prince? ton：Princeton University Press，1957.

［25］石明明，江舟，周小焱 . 消費升級還是消費降級［J］. 中國工業 經濟，2019（7）：42-60.

［26］朱迪. 消費中的社會平等與公正：我國家庭消費不平等和消費 差距的實證分析［J］. 社會發展研究，2021，8（1）：127-142，244.

［27］齊懂懂. 我國中等收入群體的消費支出特征研究：基于擴大內 需的視角［D］. 上海：上海社會科學院，2020.

［28］陳夢根，張帥 . 中國地區居民生活水平比較：基于全球夜間燈 光數據［J］. 經濟理論與經濟管理，2021，41（5）：48-67.

［29］程豪，晏振 . 基于函數型回歸模型的城鄉消費函數動態分析 ［J］. 統計與決策，2021，37（11）：80-84.

［30］盛來運，方曉丹，馮怡琳，等. 家庭人口結構變動對居民消費的 影響研究：基于微觀家庭面板數據的分析［J］. 統計研究，2021， 38（11）：35-46.

［31］ IRONMONGER D S，AITKEN C K，ERBAS B. Economies of scale in energy use in adult ? only households［J］. Energy economics， 1995，17（4）：301-310.

［32］甘犁，劉國恩，馬雙 . 基本醫療保險對促進家庭消費的影響 ［J］. 經濟研究，2010，45（S1）：30-38.

［33］歐陽鵬，姜霞，解妍 . 消費環境對我國農村居民消費升級的影 響：基于省級動態面板數據的系統 GMM 分析［J］. 商業經濟研 究，2021（1）：31-35.

［34］ CAMERER C，LOEWENSTEIN G，RABIN M. Advances in behav? ioral economics［M］. New York：Russell Sage Foundation，2004.

［35］陳萬欽，劉奎慶，徐雙軍 . 我國如何“精準”擴大中等收入群體 ［J］. 河北經貿大學學報，2021，42（5）：46-53.

［36］李春玲. 邁向共同富裕階段：我國中等收入群體成長和政策設 計［J］. 北京工業大學學報（社會科學版），2022，22（2）：38-48.

［37］劉志國，劉慧哲 . 收入流動與擴大中等收入群體的路徑：基于 CFPS數據的分析［J］. 經濟學家，2021（11）：100-109.

［38］楊宜勇，池振合. 擴大中等收入群體規模的路徑探索［J］. 社會 科學研究，2021（6）：30-37.

［39］陳少波 . 基于擴大中等收入群體的個人所得稅優化研究［D］. 北京：中國財政科學研究院，2021.

［40］國家發展和改革委員會就業司 . 如何擴大中等收入群體［EB/ OL］. （2021-09-24）［2023-09-19］.https：//www. ndrc. gov. cn/ fggz/jyysr/jysrsbxf/202109/t20210924_1297379. html.

［41］ FENG K S，HUBACEK K. Carbon implications of China's urban? ization［J］. Energy，ecology and environment，2016，1（1）：39-44.

［42］ WEI Y M，LIU L C，FAN Y，et al. The impact of lifestyle on energy use and CO2 emission：an empirical analysis of China's residents ［J］. Energy policy，2007，35（1）：247-257.

［43］ FROEMELT A，DüRRENMATT D J，HELLWEG S. Using data mining to assess environmental impacts of household consumption behaviors［J］. Environmental science amp; technology，2018，52（15）： 8467-8478.

［44］ CHANCEL L. Global carbon inequality over 1990–2019［J］. Na? ture sustainability，2022，5（11）：931-938.

［45］GUAN Y， SHAN Y， HUANG Q， et al. Assessment to China's re? cent emission pattern shifts ［J］.Earth's future，2021，9（11）：13.

［46］ IPCC. In climate change 2022： mitigation of climate change ［M/ OL］. （2022-04-05）［2023-06-16］.https：//www. ipcc. ch/re? port/ar6/wg3/.

［47］ BAIOCCHI G，MINX J，HUBACEK K. The impact of social factors and consumer behavior on carbon dioxide emissions in the United Kingdom［J］. Journal of industrial ecology，2010，14（1）：50-72.

［48］ MINX J，BAIOCCHI G，WIEDMANN T，et al. Carbon footprints of cities and other human settlements in the UK［J］. Environmental research letters，2013，8（3）：035039.

（責任編輯：李 琪）