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。     

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.     

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.     

我国家庭动态变化对二氧化碳排放的影响分析

人口数量及其增长率常常被认为是二氧化碳排放增长的重要推动力之一,而家庭变动对二氧化碳排放的影响往往被忽视。基于此,采用VAR模型,通过脉冲响应函数来考察人口和家庭变动对二氧化碳排放的动态影响,并用方差分解法揭示其相互影响程度及差异。结果表明,家庭层面变量对二氧化碳排放的影响远大于人口总量对二氧化碳排放的影响。考察人口总量、平均家庭规模以及家庭户变动三者对二氧化碳排放影响的贡献差异发现,平均家庭规模对二氧化碳排放的影响大于家庭户变动对二氧化碳排放的影响,且大于人口总量对二氧化碳排放的影响。相对于人口总量,以家庭户为视角来研究人口因素对二氧化碳的影响更为重要。因此,在节能减排的政策建议中,应当更多倡导推广有利于可持续发展的家庭户模式,家庭减排对于减排目标的实现将具有更大的潜力。     

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。     

人口增长、城市化对环境的影响——以CO2排放为例

基于1978—2007中国宏观经济时间序列数据,利用协整回归方法和误差修正模型(ECM),实证分析了人口增长、城市化水平、人均GDP和能源强度对CO2排放的影响。结果显示,人口总量、城市化水平、人均GDP和能源强度与CO2排放存在长期均衡关系。长期来看,人口总量对CO2排放量的影响最大,城市化水平其次,人均GDP最小。短期来看,能源强度和人均GDP对CO2排放波动影响较大,而人口总量和城市化水平影响不显著。     

Population aging and environmental quality in OECD countries: evidence from sulfur dioxide emissions data

Recent literature has suggested that population aging may shape energy demand and related emissions. Recent scholarship also suggests that emissions play a role in contemporary climate change and, as such, understanding the effect of population compositional change has considerable environmental policy importance. The purpose of this paper is to empirically investigate the macro-level relationship between population aging and emissions of sulfur dioxide. We extend a standard macroeconomic estimation function by including the age composition of the population. In doing so, we separate, for the first time in the literature on aging and the environment, the life-cycle dimension of the age structure from its cohort dimension. We utilize data representing a balanced panel of 25 OECD countries during the period from 1970 to 2000. Consistent with our expectations, we find that societies with a low proportion of young and a high proportion of senior citizens emit more sulfur dioxide. At the same time, our results suggest that a high proportion of individuals born before 1960 is positively correlated to national sulfur dioxide emissions. Our study contributes to understanding of past emission patterns in OECD countries and the findings may allow for improvements in future emission projections.     

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。     

中国城市化与二氧化碳排放量的协整分析

中国经济未来仍将保持良好的发展态势,经济增长的同时常常伴随着城市化过程,含碳能源的消费带动城市化进程的同时,也使得大气中的二氧化碳含量明显增加,发展与环保之间的关系值得权衡。在已有的理论基础上,采用1978～2006年的相关统计数据对中国城市化与含碳能源消费发生的二氧化碳排放量进行协整分析,同时建立误差修正模型,并运用Granger因果关系检验的方法,反映经济发展过程中城市化与二氧化碳排放量之间的规律性变化。城市化与二氧化碳排放量之间存在着长期稳定的均衡关系,二期滞后时,具有协整关系。同时Granger因果关系检验结果表明,中国的城市化进程不同于发达工业化国家,与二氧化碳排放量之间不具有理论上的双向因果关系。二期滞后时,城市化是二氧化碳排放量的Granger原因,但后者不是前者的原因,对其不具有反馈效应。     

影响我国环境污染的人口因素研究——基于省际面板数据的实证分析

文章基于我国大陆地区31个省、市、自治区2003 ～2011年的面板数据,对人口规模、人口老龄化、城镇化等人口结构性因素与以二氧化硫、生活污水、工业废水、工业废气及工业固体废弃物为衡量指标的环境污染之间的数量关系进行实证分析.结果表明,人口规模对环境污染的影响并不是显著的正向作用,随着人口总量的增长并不一定造成环境污染的加剧;而人口老龄化对环境污染指标的影响具有倒U形的特点,在人口老龄化的初期会促进各污染物的排放,而随着老龄化的进一步深化,则会显著抑制排污量;城镇化对环境污染的影响则有明显的滞后性,上一年度的城镇化率指标会造成下一年度的排污量变化,这种影响具有U形的特征,具体来看,在城镇化的初期由于规模效应会使得各污染物的人均排放有所减少,随着城镇化的发展,排污量会相应有所增加,但增加的幅度小于前期减少的程度.     

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。     

人口因素对CO2排放的影响:区域差异与动态变化

基于1995—2009年中国省级面板数据,利用IPAT模型建立基本的分析框架,研究人口数量、人口年龄结构、人口城市化率以及家庭规模等人口因素对我国CO2排放的影响,结果显示,由于人口因素与CO2排放的关系与经济发展特征有关,而我国处于经济快速增长的过程中且区域经济发展存在差异,使得影响我国全国CO2排放的人口因素不同于各区域内部,在经济发展的不同阶段、甚至不同年份,导致省际CO2排放差异的人口因素也在不断变化。     

人口因素对碳排放的影响

我国面临着人口规模扩大、快速城市化、家庭小型化和人口老龄化等多种人口趋势交错并存的局面．这将对我国碳排放产生重要影响。本文通过对相关文献的梳理,发现人口规模的增长、人口的城市化、家庭的小型化等因素都将在不同程度上导致碳排放的增加,而人口老龄化的作用尚不清晰。同时。各类人口因素的作用往往不是独立的,而是相互影响的,从而使其对碳排放的影响更为复杂。考虑到我国面临的复杂人口变化形势以及现有相关研究的不足。本文最后提出了这一领域需要进一步研究的方向。     

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。     

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.     

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。     

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。     

家庭人口老化对碳排放的影响——基于家庭微观视角的实证研究

人口老龄化和全球气候变暖已经成为世界各国共同关注的议题。在我国人口老龄化日益加剧、环境问题也逐渐引起社会各界广泛关注的背景下,家庭层面人口老化与碳排放之间关系值得深入研究。文章从微观家庭结构出发,对家庭内部人口老化与碳排放之间关系进行理论分析,利用中国家庭金融调查数据库(CHFS)2013年的截面数据对人口老化与碳排放的关系进行实证研究。研究结果表明家庭的老化特征与家庭碳排放之间呈现负相关,家庭的老化特征有助于减轻家庭的碳排放水平,老年人与年轻人共同生活的主干家庭更加"节能环保",这一结论与人们的一般感性认识有所不同。因此,应当鼓励年轻人与老年人共同居住,通过老年人的生活方式和消费习惯影响家庭的消费行为和消费结构,使家庭朝着节约环保型转变。本文的结论同时也表明人口老龄化产生的并非都是消极影响,其对社会的影响需要进行全面评估以积极应对老龄社会的到来。     

Energy consumption and limits to global emissions of carbon dioxide: Australia and the world

Attempts to limit global emissions of the greenhouse gases and in particular carbon dioxide must take account of the rapidly increasing populations and the continuing increase in the per-capita consumption of fossil fuels in much of the world. For many countries to achieve the target of a 20% cut in carbon dioxide emissions based on 1988 consumptions, far larger per-capita reductions are necessary. For Australia the cut is approximately 40%. The increases in global emissions of carbon dioxide resulting from the attainment of only very modest per-capita consumptions by the developing countries will far outweigh any reductions achieved by the developed world.Support for this project from the Australian Research Council is gratefully acknowledged.     

The importance of demographic analyses in state- and local-level policy evaluations: A case study analysis of property taxes in Texas,USA

The reluctance of policy-makers to incorporate detailed demographic analyses in policy analyses often means that population composition is ignored in state and local policy evaluations. This article uses standard demographic projection, standardization and rate decomposition techniques to examine the implications of changing population composition for the property tax revenue base of Texas. The authors find that if current socioeconomic differentials persist into the future, projected compositional changes in the household population of Texas will significantly impact property tax revenues. Thus revenue projections based on aggregate growth and current average property value would seriously overestimate future property tax revenues in Texas because changes in the composition of the population lead to disproportionate growth in households likely to live in lower valued housing unite. The results indicate that the continuing focus of state and local policy-makers on changes in population size alone may be ill-advised and demonstrate the increasing importance of local- and state-level demographic analysis in a period of increasing Federal devolution of service provision.