人口变动对气候变化的影响

人口与气候变化关系是一个非常缺乏研究的领域。本文总结近年有关人口变动对气候变化影响研究领域的状况,讨论不同研究方法和模型的应用成果及其局限性,特别介绍了应用整合评估模型iPETS对主要国家和地区温室气体排放预测结果,指出人口变动与经济发展、技术变动等都是人类影响气候变化的决定因素;人口变动的影响不只是人口规模的增减,人口和家庭户结构及其空间分布的变化也是应该考虑的内容;家庭户应该成为气候变化研究的人口分析单位;人口老化、城市化、家庭规模缩小等都是影响未来气候变化的重要人口因素。本研究提供了改进气候预测模型对人口变量处理方式的实例,指出了在制定减缓气候变化政策过程中考虑人口因素的重要性和可操作建议。     

北京市人口经济与二氧化碳排放的关联分析

一直以来北京的人口问题被认为是造成环境污染的一个主要原因。基于VAR模型的脉冲响应和方差因素分解发现,在影响二氧化碳排放因素中,经济规模的增长对二氧化碳排放的影响远远强于人口规模的增长。由于人口增长在一定程度上有利于经济聚集和技术进步,北京人口增长对经济聚集和技术进步的推动作用大于人口增长本身所造成的环境压力,因此,北京人口增长并没有表现出常识所认为的与二氧化碳排放的正相关关系。北京应更多从经济领域入手,通过采取多种措施如调整经济结构,挖掘减排潜力以及颁布实施一系列更为严格有效的环境保护政策来应对环境污染问题。     

人口流动家庭化及其影响因素——以北京市为例

文章基于2006年北京市1‰流动人口抽样调查,考察北京市流动人口的家庭模式及其流动家庭化的影响因素。调查结果显示,北京市流动人口的家庭化率已达到60%。流动人口家庭模式是以一对夫妻户和一对夫妻加孩子户为主的核心家庭为主导,以一代户和二代户为主。3/4的已婚流动人口携带了配偶,有孩子的流动人口中有一半携带了孩子,这些孩子中有近20%是在北京出生的。流动人口的平均家庭规模为2人,明显小于全国农村的平均家庭规模(3.4人)。流动人口的个人特征及在京居住地显著影响人口流动家庭化,同时还发现非经济因素成为比经济因素更为重要的人口流动家庭化影响因素。     

上海市家庭户变动趋势预测

家庭是构成社会的"细胞"。家庭户的数量、规模、结构及其变动对人口再生产和社会生活、消费乃至整个经济、社会的发展都具有深刻影响。上海作为一个现代化大城市，其家庭户的变动和与其密切相关的人口变动一样，亦是全国家庭户变动趋势的先导。本文对未来上海市家庭户数量、规模、结构的变动趋势作出预测并在此基础上分析其可能产生的影响，以供上海市制定相关规划和政策时参考，并为全国及其他地区或部门提供一些借鉴经验。     

明清文书档案反映的农民家庭规模

文章以明清部分文书档案为中心,对明清农民家庭规模进行考察。研究发现,遗存的明代户帖、黄册文书等展现了当时一些农民家庭人口构成的具体情况,其规模较小,户平均为5口左右。清代保甲烟户册显示的家庭人口规模大致与此相同。黄册底籍所载表明,小家庭占当时农村居住人户的绝大多数。     

运用户主率指标对无锡市和无锡县家庭户资料的分析

在家庭户研究方面,通常采用以下几个指标:平均家庭户规模、按家庭户规模的分布比例、按家庭户内世代数的分布比例、按家庭户类型的分布比例等。由于这些描述指标都没有控制人口自然结构,如性别、年龄等,因此在进行不同时期或不同地区的比较研究时,不能分清变动或差异到底归咎于家庭模式的变化还是人口自然结构的变化。此外,由于未考虑人口这一重要因素,一些描述指标就不能用来预测未来的家庭户规模和总户数及各类家庭户的分     

我国人口态势与消费模式对碳排放的影响分析

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。     

中国人口老龄化与城镇化对未来居民消费的影响分析

文章在定量测度中国城乡居民年龄别消费模式的基础上,模拟分析未来人口变动对居民消费的影响,量化人口老龄化与城镇化的贡献率.研究发现,中国居民消费模式总体上呈现出比较显著的年龄特征,且各年龄段不同消费类别的城乡差异明显.假设城乡居民年龄别消费结构保持不变,2010 ～2050年人口老龄化对中国居民消费在总量层面上影响不大;在消费结构层面对不同消费类别的影响差异明显,其中对医疗保健类消费的促进作用最大;人口城镇化对居民消费的影响主要表现为消费规模的扩张.在人口变动、经济增长的不同模拟情景下,人口规模对未来中国居民消费变动的影响均远小于人口结构的影响,且人口老龄化与城镇化对居民消费的贡献率具有相对稳定性.     

老龄化背景下中国劳动供给变动及其经济影响:基于CGE模型的分析

文章研究老龄化背景下中国未来劳动供给的变动趋势及其经济影响.基于可计算一般均衡(CGE)模型,将不同年龄劳动者在劳动效率方面的差异纳入劳动供给要素的考察范围,定量评估人口规模与年龄结构、劳动参与率与劳动力总量、有效劳动总量的变动趋势及其对劳动力要素价格、经济产出及产业结构变动的影响.结果表明,中国有效劳动供给在达到峰值后的降速将快于人口总量和劳动力总量的变动,且更具波动性;在以有效劳动衡量劳动供给变动的模拟情景下,21世纪上半叶中国GDP增长率的降速将快于只考虑人口总量或劳动力总量变动的情景;若只考虑劳动年龄人口变动对劳动供给的影响,而忽视不同年龄劳动者在劳动效率方面的异质性,则有可能低估未来经济增长.     

农户家庭人口特征与健康投资——基于四川阆中的农户调查分析

利用大样本农户调查数据，分析不同家庭人口特征下农户的健康投资水平。结果发现：家庭性别比例对农户健康投资水平的影响不具有显著性：而家庭人口规模、家庭代际分布和家庭人口负担时农户健康投资水平都具有显著影响；户整体健康投资水平随着人口规模的扩大不断提高。但户人均健康投资水平却呈现相反的趋势：户健康投资水平随着农户家庭代际数的增加而提高；轻负担家庭农卢的健康投资水平最高，纯劳动力家庭农户健康投资水平最低。文章最后提出了有关政策建议。     

人口与消费对二氧化碳排放的动态影响——基于变参数模型的实证分析

近年来,随着全球气候的不断变暖,二氧化碳减排问题已经引起了世界性的关注。中国作为世界上最大的碳排放国,必须逐步降低经济发展过程中的碳排放。基于此,利用1978～2009年的相关数据和变参数模型,分析了人口数量和居民消费对我国二氧化碳排放的动态影响。结果表明,人口、消费与二氧化碳排放之间存在长期稳定的关系,二者对碳排放均有比较显著的影响。从总体来看,人口对碳排放的影响弹性要高于消费对碳排放的弹性,但是近年来两者之间的差距越来越小,说明消费对二氧化碳排放的影响力日益增大;随着时间波动,人口与消费对碳排放的影响弹性会呈现规律性的变化,并且可以将其划分为三个明显的阶段。依据上述结论,文章提出了相关政策建议,以减少由人口和消费带来的二氧化碳排放。     

Intergenerational transfers in US county-level CO2 emissions, 2007

Research has shown that increases in carbon emissions and resulting climate change are not driven by population size alone, but also associated with industrialization, urbanization, and economic development. Further, industrialization and development may, in part, be driven by changing demographic structure, and in particular the process of population aging. Fluctuations in age composition shape aggregate production and consumption. Viewed through this lens, the carbon dioxide emissions of an analytical unit (county, province, state, nation) can be considered a product of its age composition. This analysis tests several demographic theories of age-specific production and consumption on US county-level carbon dioxide emissions. Using a modified STIRPAT framework, econometric estimates identify a positive correlation between county-level labor force participation and total carbon dioxide emissions. These effects are a result of general economic activity as opposed to growth only in energy intensive industrial sectors, a relationship that is widely hypothesized but under-developed in carbon emission estimates. In addition, results show larger households are associated with lower aggregate emissions, confirming the hypothesis that areas of declining household size will experience higher future emissions. In general, this research demonstrates the importance of adding nuance to emission estimates by integrating demographic dimensions beyond population size and growth.     

人口因素对CO2排放的影响——基于面板分位数回归的实证研究

基于1995～2009年中国省际面板数据,利用面板分位数回归模型估计人口因素对我国CO2排放量的影响,结果显示:人口数量和人口城市化率是影响我国CO2排放的主要人口因素,但从影响大小上看,人口数量变化对发达省份CO2排放的影响大于欠发达省份,而人口城市化率则对欠发达省份的CO2排放具有更大的影响;家庭小型化对CO2排放的影响因省而异,对不同省份,要么没有明显的影响,要么可能导致CO2排放量增加;年龄结构目前还不是导致我国CO2排放量变化的主要人口因素;综合比较而言,经济发展水平对CO2排放的影响大于人口各因素,产业结构对CO2排放的影响小于人口数量和人口城市化率,而技术进步与CO2排放的关系则显得模糊。     

Examining the Impact of Demographic Factors on Air Pollution

This study adds to the emerging literature examining empirically the link between population size, other demographic factors and pollution. We contribute by using more reliable estimation techniques and examine two air pollutants. By considering sulfur dioxide, we become the first study to explicitly examine the impact of demographic factors on a pollutant other than carbon dioxide at the cross-national level. We also take into account the urbanization rate and the average household size neglected by many prior cross-national econometric studies. For carbon dioxide emissions we find evidence that population increases are matched by proportional increases in emissions while a higher urbanization rate and lower average household size increase emissions. For sulfur dioxide emissions, we find a U-shaped relationship, with the population-emissions elasticity rising at higher population levels. Urbanization and average household size are not found to be significant determinants of sulfur dioxide emissions. For both pollutants, our results suggest that an increasing share of global emissions will be accounted for by developing countries. Implications for the environmental Kuznets curve literature are described and directions for further work identified.     

我国人口-经济-二氧化碳排放的关联研究

通过全国1995～2008年各省区二氧化碳排放和人口发展状况对比发现,人口与二氧化碳排放之间并不呈现简单的正相关关系。本文引入经济系统对人口与二氧化碳排放之间的关系进行关联分析。研究发现,在短时期内,人口增长对二氧化碳排放的影响不可忽视,但从长远来看,经济增长对二氧化碳排放影响更为重要。值得注意的是,虽然人口和经济增长是二氧化碳排放变化的原因,但当滞后期延长,人口和经济系统之间将互为因果,使得人口和二氧化碳排放的关系将更为复杂。     

Causal Relationships among Population and Carbon Dioxide Emissions

The carbon dioxide emissions of the provinces would be calculated from 1995 to 2008.And we compare the provinces’ carbon dioxide emissions and population development.We found that the relationship between population and carbon dioxide emissions are not a simple correlation.In order to probe the relation,we introduce the economic variable into the research,take advantage the cointegration analysis and Granger causality test.The paper found that the population and economic growth is the main reason of carbon dioxide emission change.In short run the population growth would impact the carbon dioxide emissions,and increase in carbon dioxide emissions cannot be simply attributed to overpopulation,economic growth impact on carbon dioxide emissions more strongly.     

Impact of population,age structure,and urbanization on carbon emissions/energy consumption: evidence from macro-level,cross-country analyses

This review summarizes the evidence from cross-country, macro-level studies on the way demographic factors and processes—specifically, population, age structure, household size, urbanization, and population density—influence carbon emissions and energy consumption. Analyses employing time-variant data have produced great variance in population elasticity estimations—sometimes significantly greater than one, sometimes significantly less than one; whereas, cross-sectional analyses typically have estimated population elasticities near one. Studies that have considered age structure typically have used standard World Bank definitions and mostly have found those variables to be insignificant. However, when researchers have considered levels of disaggregation that approximate life-cycle behavior like family size, they have uncovered relationships that are complex and nonlinear. Average household size has a negative relationship with road energy use and aggregate carbon emissions. Urbanization appears positively associated with energy consumption and carbon emissions. Higher population density is associated with lower levels of energy consumption and emissions.     

公众参与治理与中国二氧化碳减排行动——基于省级面板数据的经验分析

文章分析了公众和企业在二氧化碳减排中的集体行动困境及减碳治理中的政府失灵问题。计算整理了1997～2008年中国二氧化碳排放量的省级面板数据,运用可行的广义最小二乘估计法进行了实证分析。结果表明,公众以信访的形式参与环保对于降低中国碳排放强度和人均碳排放量起到了积极作用,但政府与公众参与的联合治理机制对于碳减排的作用比较有限;另外,中国公众受教育程度与碳排放强度、人均碳排放量之间均体现了倒U形关系;在东部和中部地区,居民家庭平均规模的扩大也有利于降低碳排放强度和人均碳排放量。     

The Leverage of Demographic Dynamics on Carbon Dioxide Emissions: Does Age Structure Matter?

This article provides a methodological contribution to the study of the effect of changes in population age structure on carbon dioxide (CO₂) emissions. First, I propose a generalization of the IPAT equation to a multisector economy with an age-structured population and discuss the insights that can be obtained in the context of stable population theory. Second, I suggest a statistical model of household consumption as a function of household size and age structure to quantitatively evaluate the extent of economies of scale in consumption of energy-intensive goods, and to estimate age-specific profiles of consumption of energy-intensive goods and of CO₂ emissions. Third, I offer an illustration of the methodologies using data for the United States. The analysis shows that per-capita CO₂ emissions increase with age until the individual is in his or her 60s, and then emissions tend to decrease. Holding everything else constant, the expected change in U.S. population age distribution during the next four decades is likely to have a small, but noticeable, positive impact on CO₂ emissions.