人口结构、城镇化与碳排放——基于跨国面板数据的实证研究

文章基于美国、中国、日本、英国等9国1961～2010年的面板数据对人口年龄结构、城镇化与碳排放之间的关系进行实证分析。结果表明,人口规模、人均GDP、二氧化碳排放强度、化石能源占能源消费总量的比重及人口结构与全球碳排放显著相关。此外,人口城镇化率与碳排放的关系呈倒U形,即在人口城镇化的早期会促进二氧化碳的排放,但随着城镇化的进一步扩大则会抑制碳排放;而人口的年龄结构,尤其是人口的老龄化程度对碳排放量的影响则具有U形的特点,即在人口老化的初期由于老年人群的消费模式会减少碳排放,但当人口老龄化进一步加剧后,老年人对医疗护理等方面的需求增多,以致需要更多的经济活动支持这部分开支,因而会造成碳排放的增加。     

服务业集聚能否促进城镇化进程——基于中国省际面板数据的分析

本文基于2000—2010年我国省际面板数据,采用面板单位根检验和固定效应模型分析,研究了我国服务业集聚对城镇化进程的影响.结果表明:从全国来看,服务业集聚对城镇化进程具有促进作用;从东中西部地区来看,服务业集聚对各地区的促进作用存在差异,对西部地区的作用大于东中部地区;从东中西部地区城镇化各影响因素的弹性系数来看,东部地区对城镇化进程影响最大的为服务业集聚,中部地区为经济发展水平,而在西部地区,服务业集聚与工业水平具有同样重要的作用.     

人口规模、结构对区域碳排放的影响研究——基于中国省级面板数据的经验分析

目前关于人口对碳排放影响的经验研究,得出大相径庭的结论。基于这种背景,本文以STIRPAT模型为研究起点,运用中国1997～2009年30个省份的面板数据,采用Driscoll和Kraay基于固定效应中纠正异方差、序列相关和截面相关的估计方法,具体考察了地区人口规模、结构对碳排放量的影响。研究表明,在考虑人口结构因素的情况下,人口规模的排放弹性显著为1,因此,以中国为样本研究碳库兹涅茨曲线(CKC)并不会产生太大偏误。在反映人口结构的变量中,劳动年龄人口对碳排放有显著的正向影响,家庭户规模有显著负向影响,而城镇化率对于碳排放的影响并不显著。     

人口集聚与碳排放:基于空间溢出效应视角的经验考察北大核心CSSCI

在实施“碳达峰碳中和”的战略背景下,新型城镇化和城市群经济的快速发展必然要求中国经济在集聚效率与节能减排之间进行平衡和协调,探讨人口集聚与减排绩效之间的关系具有重要意义。文章基于空间集聚理论分析人口集聚对人均碳排放的非线性影响,利用中国2000-2019年30个省份的面板数据,采用空间面板模型进行系统而稳健的实证检验分析。研究结果显示:首先,人口集聚与人均碳排放之间呈现“倒N”型曲线关系,当前大多数省份仍然处于减排效应的第一阶段,发挥城镇人口集聚的节能减排效应仍然有较大的提升空间。人均碳排放、人口集聚和经济发展具有空间溢出效应,临近省份的人均碳排放增加会加剧本地排放水平提升,人口集聚和经济发展的空间扩散效应有利于提高发展效率、促进全局减排。人口集聚对人均碳排放的影响主要以能源利用和经济发展为作用渠道,能源结构、能源强度和能源价格的非线性机制决定了人口集聚与人均碳排放的“倒N”型曲线关系。应推动以人口集聚效率提升为特征的城镇化高质量发展,充分发挥以大城市为辐射中心、以周边县城为重要载体的联动机制,进而助力人口集聚与节能减排的协调发展。     

人口、经济和技术对二氧化碳排放的影响分析——基于动态面板模型

气候变化和二氧化碳减排问题已经引起了世界性的关注。一般而言,一个国家的二氧化碳排放量是由多种因素共同作用决定的,并且这些因素对碳排放量的作用可能有所不同。文章基于动态面板模型,利用中国30个省份的相关数据,分析了二氧化碳排放与人口、经济、技术的关系。结果表明,人口、经济和技术对不同地区二氧化碳排放的影响是不一样的。其中人口对二氧化碳排放的影响呈现明显的双向性,经济增长对碳排放具有较强的促进作用,而技术进步则在一定程度上缓解了二氧化碳排放。另外,二氧化碳排放表现出明显的路径依赖现象,当期经济增长将至少对未来1~3年的空气质量产生影响。基于上述结论,文章提出了减少二氧化碳排放的相关政策建议,以适应中国的低碳经济道路。     

中国的城镇化如何影响生育率?——基于空间面板数据模型的研究

文章采用1980²010年全国30个地区的数据,建立空间面板数据模型,考察不同质量城镇化对生育率的作用机制及差异。实证结果发现:城镇化对生育率下降不仅存在直接影响而且存在空间外溢效应;生育观念的扩散效应和生育行为的模仿效应是城镇化发挥作用的基础;不同质量的城镇化对生育率的作用机制存在差异,"户籍人口-城镇化"对本地生育率影响较大,而"流动人口-城镇化"对周边地区影响很大,说明人口流动是生育观念传播扩散以及生育率地区差距缩小和收敛的重要原因;城镇化进程中生育率持续下降在一定程度上仍是计生政策约束的后果。未来伴随着城镇化加速发展,全国的生育率(尤其是发达地区的生育率)将超越适度低生育率的目标而继续下降,尽快放宽计生政策,研究出台鼓励生育的公共政策,有助于防止生育率过度下降。     

人口集聚视角下环境规制对碳排放的影响研究——基于京津冀13个城市面板数据

在人口集聚的进程中,如何跨越双重环境规制的约束门槛、降低碳排放,对“双碳”目标的达成意义重大。以人口集聚为切入点,基于京津冀的经济、文化与产业的发展,探讨双重环境规制在人口聚集的城市群内,对碳排放存在的门槛效应具有现实意义。文章采用2006～2020年京津冀13个城市面板数据,运用双固定效应模型实证检验环境规制和人口集聚对碳排放的作用效果,同时构建面板门槛模型,以人口集聚作为门槛变量检验在不同集聚程度下,双重环境规制对碳排放的影响,并进行区域性分析和稳健性检验。结果表明：第一,京津冀地区人口集聚对碳排放呈倒“U”型关系,两类环境规制的交互项对碳排放强度的抑制作用效果更为显著。第二,在人口密集程度较低时,仅在两类环境规制共同作用下,降碳效果才初步显现;当人口集聚程度处于中水平区,正式环境规制抑制碳排放强度的作用效果逐渐显著;当人口密集度处于高水平时,正式环境规制依旧有着显著的降碳效果,但在两类环境规制的共同作用下,则出现显著负面影响,增加了碳排放强度。第三,就降碳效果而言,仅有五个城市处于人口集聚适当水平区,能够实现较好的降碳效果。基于此,从政府管制、绿色技术创新、人才引进、绿色供应链和...     

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。     

人口老龄化对家庭碳排放的影响路径研究北大核心CSSCI

随着人民生活水平的不断提高,家庭消费领域产生的碳排放占比持续增加,未来家庭碳排放将成为碳减排的重点领域,而人口老龄化对家庭碳排放有显著影响。本文使用2018年中国家庭追踪调查数据(CFPS)构建基于结构方程的并行多重中介模型,分析人口老龄化对家庭碳排放的多重影响路径,探究住房选择的中介效应以及家庭收入的调节效应。结果表明:人口老龄化对家庭碳排放存在两条影响路径,一是人口老龄化对家庭碳排放的正向直接影响路径;二是人口老龄化通过住房面积进而影响家庭碳排放,但家庭收入会削弱该路径,即随着家庭收入的增加,人口老龄化对住房面积的影响减少,进而对家庭碳排放的影响逐渐降低。在此基础上进一步探讨不同群体的异质性。研究发现住房选择的中介效应存在区域异质性,体现为人口老龄化对南方家庭的碳排放以直接影响为主,对北方家庭则是以间接影响为主。同时,住房选择的中介效应在不同家庭类型中的表现不同,住房选择在中年型家庭中为完全中介效应,在老年型家庭中为部分中介效应。政府应以家庭为单位,加强家庭低碳生活宣传,进行消费变革以提高家庭低碳消费意识和能力。切实保障有老家庭的收入水平,充分发挥收入对家庭碳排放的调节作用。与南方相比,北方应投入更大力度进行低碳住房适老化改造,促进住房领域实现碳减排。     

区域人口城镇化多维特征对居民电力消费的驱动影响——基于浙江省分县数据的实证研究

人口城镇化是能源消费和碳排放增长最重要的驱动因素之一,也是居民电力消费增长的核心驱动因素.以往的研究仅考虑人口城镇化水平的影响,忽略了人口城镇化的异质性模式的影响,且对低层次空间单元的关注不够.文章集成浙江省2000年和2010年分县数据,将区域人口城镇化特征分解为水平、形态、结构和阶段,利用固定效应模型分析其对居民电力消费的驱动影响.结果发现:区域人口城镇化水平提高、形态紧凑化、结构本地化、发展阶段高端化、平均家庭户规模缩小、劳动参与率降低对居民电力消费有着显著的驱动影响,而户均房间数减少则有抑制作用.未来新型城镇化应规范人口城镇化水平的统计标准,提倡紧凑型人口城镇化形态,协调人口城镇化和土地城镇化,加强电力配套保障.     

新常态下江苏省新型城镇化发展的影响因素研究

本文在构建新常态下江苏省新型城镇化发展影响因素理论框架的基础上,采用2000~2014年13个地级市的面板数据建立广义加性混和模型,对影响城镇化率的各因素进行了实证分析.结论表明:人均GDP与城镇化率的变动方向相同,但其对城镇化率影响的边际作用递减;非农产业产值所占比重每上升1%,使新型城镇化率提高0.78%;城乡居民收入差距每缩小1000元,城镇化率上升0.457%;人均固定资产投资的影响作用较小.据此提出在调整产业结构的同时,苏南地区要着力缩小城乡居民收入差距,苏中、苏北地区要提高经济发展水平,从而推进新常态下江苏省新型城镇化发展的建议.     

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。     

就业、城镇化、城乡收入差距与中国的人口增长

基于我国2000～ 2015年的省际面板数据,将31个省市按东、中、西三大区域划分,建立个体固定效应变系数模型分析了就业、城镇化、城乡收入差距等因素对我国人口增长的影响.结果表明:我国不同区域人口增长的影响因素存在较大差异,东部地区主要受城镇化、在岗职工工资的影响;中西部地区主要受就业、城镇化和在岗职工工资的影响;在总体上,就业和城镇化对人口增长起促进作用,而城乡收入差距对人口增长起阻碍作用,其影响程度依次递减.由于人口增长的影响因素存在地区差异,为了减缓目前我国人口增长缓慢,人口老龄化速度加快,劳动力日渐短缺的状况,国家和地方政府应该根据不同的区域特征制定不同的人口政策,促进人口增长,最大限度地减缓人口老龄化可能给我国的经济发展带来的负面影响.     

基于非线性假设的人口和碳排放关系研究

理论和实证分析表明,人口和碳排放的关系具有动态性,碳排放量对人口要素的弹性系数是人口数量、年龄结构、家庭规模、城市化、性别结构、经济发展水平等因素的非线性函数。本文发现,基于人口和碳排放非线性关系假设构建的碳排放模型对历史数据的拟合能力明显优于传统模型,能够较好地揭示不同人口发展阶段和经济发展水平下的人口动态对于碳排放的影响。从各国人口发展实际状况出发,制定相应的减排策略是应对气候变化的必然选择。     

人口、消费、年龄结构与产业结构对湖南碳排放的影响及其演进分析——基于STIRPAT模型

本文利用STIRPAT扩展模型,对1985—2007年湖南数据进行分析,探讨人口数量、人均消费、人口城市化、产业结构、老龄化对碳排放的影响,研究结果表明：人口数量、人均消费、城市化和老龄化驱动碳排放增长,而以产业结构表示的技术水平显著地抑制碳排放的增长：在不同阶段,人口数量、人均消费、人口城市化、产业结构、老龄化对碳排放的影响不同。人口数量的影响程度逐步降低,而人均消费和人口城市化逐步超过人口数量成为第二和第三驱动力．老龄化是驱动碳排放最主要的因素。针对各因素对碳排放的影响,本文提出相关政策建议。     

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。     

我国人口因素对二氧化碳排放的影响——基于STIRPAT模型的分析

本文首先估算了1999～2010年我国30个省区的CO2排放量,同时通过静态与动态面板数据模型相结合,运用工具变量控制了这两种模型的内生性,全面客观地对我国各省区人口规模、年龄结构、家庭规模、城市化水平与CO2排放量进行了检验。研究结果表明:人口规模、城市化水平和年龄结构是推动我国CO2排放的主要人口因素,而大的家庭规模可以抑制我国的CO2排放;此外,收入水平、能源消费结构、产业结构也是影响我国CO2排放的其他重要因素,动态面板数据模型表明,上一期CO2排放量对当期CO2排放量存在明显的正向关系。     

人口结构变动对中国碳排放绩效的影响研究

本文首先使用非径向、非角度的SBM-Undesirable模型对我国30个省（市）区2000—2012年的碳排放绩效进行了测度，并利用Tobit模型进一步分析我国人口结构变动对各省（市）区碳排放绩效的影响。结果显示：（1）在样本考察期内，我国的碳排放绩效在逐渐提高，东部地区的碳排放绩效远高于全国及中西部地区的碳排放绩效，中部次之，西部最低；（2）劳动人口数量和受教育程度对我国的碳排放绩效具有正向的驱动作用，家庭规模的小型化、老龄化人口数量、人口城市化水平和经济增长对我国碳排放绩效的提高起阻碍作用。     

农业转移人口就近城镇化意愿的地区差异

基于对中西部地区15个省市农业转移人口就近城镇化意愿的问卷调查数据,以社会认同度为研究视角,构建多群组结构方程模型分析中西部地区人口就近城镇化意愿的地区差异及其影响因素.研究结果表明:个人特征差异性对中西部不同地区人口就近城镇化意愿影响显著;中西部不同地区农业转移人口的社会认同度与其就近城镇化意愿显著正相关,且西部地区农业转移人口受到的影响作用更明显.东部地区农业转移人口更注重职业升迁机会、职业技能水平、子女教育状况、工资待遇水平、工作环境、工作时长的满意度.西部地区农业转移人口则更关注其与市民的关系、城市社会关系网络、户籍状况、基本公共服务、城市物价水平及居住条件的改善程度.     

人力资本投资、产业结构升级与城市就业的动态关系研究——基于全国270个地级及以上城市的面板VAR模型

本文基于2001—2012年全国270个地级及以上城市的面板数据,采用面板VAR模型,对人力资本投资、产业结构升级与城市就业之间的动态关系进行面板单位根检验、面板Granger检验、面板数据的脉冲响应和方差分解。结果发现,在我国东、中、西部地区人力资本投资、产业结构升级与城市就业的关系具有差异性,但是不论东、中还是西部地区,人力资本投资对就业的贡献度均大于产业结构升级对就业的贡献度。要推动不同城市实现稳定就业,人力资本投资比产业结构升级政策可能会更加有效。因此,应加大城市的人力资本投资力度,充分发挥人力资本投资的传导机制,实现人力资本投资、产业结构升级与城市就业的良性循环。