楊選梅 葛幼松 曾紅鷹
(1.南京大學地理與海洋科學學院,江蘇南京210093;2.環(huán)境保護部宣教中心,北京100035)
基于個體消費行為的家庭碳排放研究
楊選梅1葛幼松1曾紅鷹2
(1.南京大學地理與海洋科學學院,江蘇南京210093;2.環(huán)境保護部宣教中心,北京100035)
以“南京1 000家庭碳排放”調查的家庭活動數據為基礎,運用國外新范式“消費者生活方式方法”(CLA)探討了家庭消費活動與碳排放之間的關系,采用多元回歸研究了碳排放與家庭特征之間的相關關系,并總結出了一套適合中國國情的碳排放系數。分析得出:①戶均年家庭碳排放量3 705.76 kg;②人均家庭碳排放約占總碳排放量的29.27%;③家庭用電碳排放量幾乎占家庭碳排放總量的一半,生活垃圾碳排放比例位居其次占了將近1/4;④戶均碳排放量隨月際變化波動較大,在7月份為峰值,10月份為谷值,差值為181.10 kg;⑤家庭能耗、生活垃圾、交通出行碳排放比例為64∶24∶12;⑥常住人口、交通出行、住宅面積是影響家庭碳排放中的顯著性因子;⑦常住人口增加一個、住宅面積多一個平方米、交通工具每提高一個層次,戶均年碳排放量分別增加397.84 kg、8.54 kg、551.21 kg。家庭碳排放定量化研究為公眾提供了有效減少碳排放的途徑,并為政府部門制定碳減排政策提供了決策依據。
消費者生活方式;碳排放系數;家庭碳排放;顯著因子
在全球氣候變暖和對碳減排關注(低碳經濟、低碳城市、低碳生活模式成為理論與實踐熱點)的背景下,“部門”研究(如工業(yè)、交通、商業(yè)、住宅部門)是分析能源消耗和二氧化碳排放的主要框架和路徑,如1997年美國的“部門”研究中工業(yè)部門的能源消耗最多(占總能耗的38%)、碳排放量(33%)最大[1],而住宅部門能源消耗和碳排放卻分別位居第四位(11%)和第三位(19%)[2]。而在“部門”碳排放的研究中,住宅部門碳排放研究反映的只是以住宅為載體的家庭碳排放情況,對于住宅以外的家庭相關活動的碳排放研究卻相對缺失,因此“部門”碳排放研究方法并不能解釋個體消費者家庭活動在能源使用時產生的環(huán)境影響。從理論上說,研究家庭碳排放亟需回答三個重要問題:①家庭活動產生的碳排放量占人均碳排放量的比重約為多少?②特定地區(qū)家庭碳排放結構是怎樣的?以此作為減少家庭碳排放所應該努力的方向;③影響家庭碳排放的主要因素有哪些?顯然,這些問題的回答能為減少家庭碳排放提供了方向。
近20年以來,科學家和政府開始關注個人行為對全球碳排放的重要影響,消費者角色以及其消費模式日益受到學者的關注和討論。20世紀80年代末期,諸多學者就消費者行為模式影響碳排放進行了深入的研究和探討,有研究發(fā)現在1997年個人消費行為占全美能量消耗的28%,CO2排放量占全美排放量的41%[3],中國科學院《關于我國碳排放問題的若干政策與建議》中顯示:1999-2002年間,中國CO2排放量的30%是由居民生活行為及滿足這些行為需求所造成的。部分國外學者[4-8]基于消費行為碳排放研究,分析了家庭能耗模式,估算了能源消耗和溫室氣體排放,并量化了生活方式因素的影響;另外,諸多國外學者[9-15]基于部門數據分析了碳排放的影響因素,發(fā)現了人口、城市化水平、能源使用效率、住房面積與碳排放之間的相關關系。國內學術界對碳排放的關注主要集中在三個方面:能源消費與碳排放,包括與碳減排有關的能源消費結構的轉變和低碳排放能源系統(tǒng)的建立;經濟發(fā)展與碳排放,主要探討經濟發(fā)展模式、階段、速度與碳排放的關系;碳減排對策研究。
從整體上看,國內已有的研究成果存在著兩個明顯的局限:首先,它們是從宏觀的角度對碳排放量進行透視,只限于從能源結構、經濟發(fā)展層面解析碳排放機理,如徐國泉等人基于碳排放量的基本等式,采用對數平均權重Disvisia分解法,建立中國人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1995-2004年間能源結構、能源效率和經濟發(fā)展等因素對中國人均碳排放的影響[16]。當然,更多的研究人員采用庫茨涅茨曲線(EKC)模擬經濟發(fā)展與碳排放之間的關系,認為碳排放與收入水平之間遵循倒“U”曲線關系[17],“N”型關系[18],并預測了中國碳排放在2040年達到高峰期[19]。這種宏觀研究雖然揭示了經濟發(fā)展對碳排放的整體影響,但它無法解釋同一個社區(qū)中家庭碳排放的差異。因此,我們有必要量化家庭碳排放。其次,國內較少在不同的家庭關系中分析個體消費行為碳排放量的差異。其實,個體消費并不是完全的個人決策行為,在許多情況下,它是一種家庭的選擇,在不同家庭中,文化程度、收入水平、成員個數及其年齡結構都可能成為個體消費的參考變數。因此要對家庭碳排放量差異做出恰當的解釋,反映家庭背景的特征變量引入尤為重要。
基于以上文獻綜述,本文引入了國外新范式“消費者生活方式方法”(Consumer Lifestyle Approach,CLA)[3],以解釋家庭碳排放結果及其影響因素?!跋M者”是指為個人或家庭消費的實體,“生活方式”是指消費行為反映出來具有影響力的生活,“消費者生活方式”研究的最基本前提就是通過了解消費者以制定出更好的公共政策。由于不同影響因素的相互交織,并且其中一些因素隨著環(huán)境的變化而不斷演生,因此了解“消費者”變的很復雜。為了清晰地理解多個相互影響因子,CLA試圖提供一個跨學科的理論框架(見圖1)。
2.1 樣本特征簡介
本研究數據來源于環(huán)境保護部宣教中心與美國環(huán)保協會共同開展的“南京1 000家庭碳排放調查”項目,在南京江寧區(qū)、建鄴區(qū)、雨花臺區(qū)各選一個社區(qū)進行了為期一年(2008.5-2009.5)的家庭活動數據和家庭特征調查。該調查采取入戶調查的形式,隨機抽樣選取60個重點戶進行月跟蹤,另外抽取1 200個普通戶進行季跟蹤,其中60個重點戶、1 178個普通戶回收問卷有效,被列為本文的研究樣本。
圖1 消費者生活方式方法框架圖Fig.1 A framework for the proposed consumer lifestyle approach
表1 樣本家庭基本情況Tab.1 Sampling households basic information
從解釋變量的測度來看,常住人口、男性人口、女性人口為連續(xù)的數量指標,其它各個變量如年齡、家庭收入、受教育程度、交通工具幾個因素用虛擬變量測度,虛擬值表示如下:
年齡:小于18歲=1;大于等于18歲小于30歲=2;大于等于30歲小于40歲=3;大于等于40歲小于50歲=4;大于等于50歲=5
家庭收入:低于平均值=1,和平均值相當=2,高于平均值=3
受教育程度:小學文化程度=1,初中文化程度=2,高中及中專文化程度=3,大專文化程度=4,本科以上文化程度=5
交通工具:步行或自行車=1,公共交通工具=2,小汽車=3。
從表1可以看出:家庭常住人口約為3,男女比例相當,交通出行以公共交通為主,低收入者家庭較多,初高中文化程度者占較大的比例。
2.2 碳排放計算模型
根據現有條件,表2的排放系數首先以中國科技部《公民節(jié)能減排手冊》[20]為參考確定,減排手冊中未涉及的計算內容則根據地域相近性選擇我國臺灣“能源局”[21]公布的排放系數,再次則引用GHGProtocol[22]的數據,考慮到保護國際[23]里飛機系數忽略短途、中途和長途航線的差異,故飛機系數引用來源于保護國際。
碳排放總量由“南京1 000家庭碳排放”中實際的家庭能耗、交通出行、垃圾回收等活動數據和碳排放系數共同計算得出。本文以家庭能耗碳排放量計算為例:
式中,T-Home-CO2(kg)是年
碳排放總量,n是一年中的季調查次數,m是家庭能耗類型(如電、天然氣、液化氣等),Fuelm是指每戶每次季調查家庭活動數據(如用電量、用水量、用氣量等),HH=1 178,是調查中的有效樣本個數。
交通出行、生活垃圾碳排放量的計算類似于家庭能耗。
2.3 南京家庭碳排放量
“南京1 000家庭碳排放調查”碳排放結果如表3,三口之家(表1中平均家庭人口為3.06)戶均年碳排放量為3 705.76 kg,則人均家庭碳排放量為1 211.03 kg。根據世界銀行報告,中國人均碳排放量為4.1 t左右,也就是說,人均家庭碳排放約占總碳排放量的29.27%。值的注意的是,家庭用電碳排放量幾乎占了家庭碳排放總量的一半,生活垃圾碳排放比例位居其次占了將近1/4。
家庭碳排放量隨月際變化規(guī)律明顯(見圖2),總體而言,家庭碳排放有下降的趨勢,這說明經過一年的環(huán)境教育,“碳減排”意識增強,家庭碳排放量減少。家庭碳排放量高峰值在7月份(455.67 kg),次高峰在1月份,低谷處在10月份(274.57 kg),戶均月差值為181.10 kg。這一方面與中國的季節(jié)變化相關,7月份、1月份分別是全年最炎熱和最嚴寒的月份,家庭能耗、生活垃圾較多;另一方面與中國寒暑假的設置有關,學生回家導致人口增加,家庭碳排放上升。
2.4 家庭碳排放結構
在家庭碳排放結構中(見表3),家庭能耗、交通出行、生活垃圾碳排放量之比約為64∶12∶24。而在家庭能耗碳排放次結構中,家庭用電和天然氣用量是影響家庭能源消耗碳排放的主要因素,兩者之和比例占據了總家庭能耗碳排放量的95%。
表2 計算內容及排放系數Tab.2 Calculation contents and coefficients
圖2 社區(qū)重點戶家庭月碳排放變化趨勢(2008-2009)Fig.2 Carbon emission changing trend in priority households
表3 家庭碳排放量Tab.3 Household carbon emission
而在交通出行碳排放次結構中,私人交通碳排放量(小汽車、摩托車)占了交通出行總碳排放量的86%,而公共交通碳排放量(公交車、地鐵)約為19%,其他長途的交通出行(長途汽車、火車、飛機)碳排放量只占5%。
通過建立多元回歸模型分析了碳排放量與家庭特征之間的關系,回歸的被解釋對象為碳排放量,解釋變量為家庭常住人口、男性人口、女性人口、住宅面積、交通工具、家庭收入、年齡、文化程度等8個家庭特征值。本文共進行了兩次回歸,第一次用Backward對全部因變量回歸,第二次對常住人口、住宅面積、交通工具等顯著性因子進行回歸。
首先用Backward對全部因變量篩選的方法進行多元回歸分析,結果見表4。
通過對家庭特征因子與家庭碳排放量的多元回歸分析(見表4),得出以下3個有意義的結論:
首先,家庭碳排放與消費特征和出行特征中的“住宅面積、交通工具”高度相關,但與“家庭收入”相關性不高,說明消費觀念和出行方式會影響家庭碳排放量,值得注意的是隨著私人小汽車的普及,交通出行碳排放量有增加的趨勢。
其次,人口特征對家庭碳排放量相關關系有正負兩方面的影響。常住人口與家庭碳排放量呈正影響,而年齡與其成負影響,年齡越大,碳排放越少,這主要是因為年老者生活較為節(jié)儉,生活消費較少。
第三,文化特征對家庭碳排放量影響較小。按照常理,文化素質高的人,其節(jié)約意識較強,在中國,高素質的人家庭條件相對較好,家用電器多樣,交通出行一般為私人小汽車,因此可以認為,文化素質高的人由于其花銷大,碳排放量也較多,即使有意識的節(jié)約資源,影響也是微不足道。
從表5可以看出:首先,常住人口數量與碳排放量相關程度很強,每增加一個常住人口,年碳排放量要增加約397.84 kg,相當于燃燒掉170 L汽油的碳排放,如果進行碳補償的話一年就要種植5棵樹。因此,有效控制人口增加能降低因碳排放而造成的環(huán)境破壞。
第二,住宅面積與家庭碳排放相關性也很強。同等程度下,住宅面積多一個平方米,年碳排放量就要多8.535 kg。這說明,別墅建設和大戶型住宅等粗放用地現象會造成資源的高投入,高消耗、高污染、低產出,因此,我們可以從住宅面積,住房結構、房屋材料,房屋朝向等諸多方盡可能程度的減少碳排放。
第三,碳排放量與交通工具正相關。平均每戶而言,交通工具每提高一個層次,年碳排放量上升約551.21 kg。也就是說,搭乘公共汽車的家庭比步行或騎自行車的人年碳排放量要多551.21 kg,同理,以小汽車為出行方式的家庭比搭乘公共汽車的人碳排放量要多551.21 kg。隨著小汽車普及化,家庭碳排放有增長之勢,因此控制碳排放量勢在必行。
表4 Backward法多元回歸結果Tab.4 Regression resultswith Backward Method
第四,家庭收入與碳排放量的相關性成正比,這主要是因為高收入家庭基本以小汽車出行,長距離的出行也較多;住房面積相對較大。
表5 對顯著性因素的回歸結果Tab.5 The Regression result for significant factors
本文以“南京1 000家庭碳排放”調查的家庭活動數據為基礎,引入國外“消費者生活方式”新范式,定量分析了家庭碳排放,并提煉出了影響家庭碳排放的顯著性因子。
(1)通過計算得出:南京戶均家庭年碳排放量為3 705.76 kg,人均家庭碳排放量占總碳排放量的29.27%;家庭能耗、生活垃圾、交通出行碳排放比例為64∶24∶12;戶均家庭月碳排放量隨月際變化規(guī)律明顯,峰值在7月份,谷值在10月份,差值為181.10 kg;在家庭能耗碳排放次結構中,家庭用電碳排放量約占76%,在交通出行碳排放次結構中,私人交通碳排放量占了86%。因此,碳減排活動首先應從最重要的碳排放方式——家庭能源消耗入手,一方面應提高家庭能源利用效率,鼓勵居民使用性價比高而環(huán)境影響相對較小的天然氣,減少管道煤氣和瓶裝液化氣的使用,換上節(jié)能燈,形成節(jié)約用電的生活習慣,如夏季(冬季)將空調調高(調低)1度,把門窗堵嚴,墻壁和天花板做隔熱處理等;另一方面鼓勵新能源的使用,如居民在夏季和陽光條件好的春秋兩季利用太陽能熱水器,減少燃氣等能源消耗,有條件的社區(qū)可集中開發(fā)太陽能電力。其次,通過集中改善公共交通遮蔽防護和提高自行車安放場所等措施來引導居民交通出行方式的轉變;鼓勵社區(qū)居民選擇公共交通、步行或自行車出行,減少高能耗的私人交通工具的使用。最后,政府部門可以針對現實的家庭碳排放量,設定戶均年碳排放的上限值,通過市場干預措施(如碳交易)規(guī)范家庭消費行為,推廣“碳匯林”活動,在社區(qū)內部施行“碳中和”,使碳減排實踐活動得到公正、透明的開展。
(2)通過多元回歸分析得出:影響家庭碳排放的顯著因子為常住人口、住宅面積、交通工具。常住人口與碳排放量相關程度很強,每增加一個常住人口,戶均年碳排放量要增加約397.84 kg;住宅面積多一個平方米,戶均年碳排放量增加8.535 kg;交通工具每提高一個層次,戶均年碳排放量上升約551.21 kg。因此,政府部門應該進一步落實計劃生育政策,鼓勵小戶型住房的建設,有效的實行“公交優(yōu)先”政策,而中國只在大城區(qū)公共交通便利,目前比較可行的辦法是建立快速公交系統(tǒng),在特定公路上專載長途旅客。
總體而言,消費行為反應了個人生活方式,而生活方式被外部大環(huán)境的制約,受個人的信仰和消費習慣影響,家庭作為個人生活的棲息地,直接干預個人消費能力和層次,因此碳減排的落實應從國家、家庭、個人三方面開展。就國家而言,應通過科技手段提高能源利用效率、調整產業(yè)結構、改善住房材料,制定減少溫室氣體排放相關法律、法規(guī)和政策措施;就家庭而言,堅決不超生,和老年人共同居住,聯合使用家庭設施,與生活在同一社區(qū)的居民建設共同的公共設施,營造公共場所,共同分享車輛,減少出行和交往的碳排放;對于個人而言,應從衣、食、住、行等節(jié)能生活瑣事做起,如關掉電腦而不是待機、讓工作地點離家近、選乘公共交通、網上支付賬單、換上節(jié)能燈、舉辦綠色婚禮等等。
References)
[1]EIA.Energy Consumption by Sector[J].Annual Energy Review,2000,(b):1949-2000.
[2]EIA.Carbon Dioxide Emissions from Energy Consumption by Sector[J].Annual Energy Review,2000,(c):1980-1999.
[3]Shui B,Dowlatabadi H.Consumer Lifestyle Approach to US Energy Use and the Related CO2Emissions[J].Energy Policy,2005,(33):197-208.[4]Vringer K,Blok K.The Direct and Indirect Energy Requirements of Households in the Netherlands[J].Energy Policy,1995,23(10):893-905.
[5]Lenzen M.Primary Energy and Greenhouse Gases Embodied in Australian Final Consumption:an Input2output Analysis[J].Energy Policy,1998,26(6):495-506.
[6]Weber C,Perrels A.Modeling Lifestyle Effectson Energy Demand and Related Emissions[J].Energy Policy,2000,(28):549-566.
[7]Pachauri S,Spreng D.Direct and Indirect Energy Requirements of Household in India[J].Energy Policy,2002,(30):511-523.
[8]Reinders A H M E,Vringer K,et al.The Direct and Indirect Energy Requirementof Households in the European Union[J].Energy Policy,2003,(31):1392153.
[9]Crame C J. Population Growth and Quality in California[J].Demography,1998,35(1):45-56.
[10]Crame C J.Population Growth and Local Air Pollution:Methods,Modelsand Results.In:Lutz W,Prkawetz A,Sanderson WC(eds).Population and Environment,Population and Development Review[J].New York:Population Council,2002,(28):22-52.
[11]Crame C J,Cheney R P.Lost in the Ozone:Population Growth and Ozone in California[J].Population Environment,2000,21(3):315-337.
[12]Diets T,Rosa E D.Effects of Population and Affluence on CO2Emissions[J].Proceedingsof the National Academy of Sciences USA,1997,(94):175-179.
[13]York R,Rosa EA,Diets T.STIRPAT,IPAT and IMPACTS:Analytic Tools for Unpacking the Driving Forces of Environment Impacts[J].Ecological Economics,2003,46(3):351-365.
[14]Shi A.The Impact of Population Pressure on Global Carbon Dioxide Emissions,1975-1996:Evidence from Pooled Cross2country Data[J].Ecol Econ,2003,(44):29-44.
[15]Cole M A,Neunayer E.Examining the Impactsof Demographic Factors on Air Pollution[J].Populate Dev Rev,2004,26(1):5-21.
[16]徐國泉,劉則淵,姜照華.中國碳排放的因素分解模型及實證分析:1995-2004[J].中國人口·資源與環(huán)境,2006,16(6):158-161.[Xu Guoquan,Liu Zeyuan,Jiang Zhaohua.Factors Decomposition Model and Empirical Analysison the Carbon Emissionof China:1995-2004[J].China’s Population Resources and Environment,2006,16(6):158-161.]
[17]王中英,王禮茂.中國經濟增長對碳排放的影響分析[J].安全與環(huán)境學報,2006,6(5):88-91.[Wang Zhongying,Wang Limao.The Impact Analysison China’s Economic Growth to the Carbon Emissions[J].The Journalof Safety and Environment,2006,6(5):88-91.]
[18]杜婷婷,毛鋒,羅銳.中國經濟增長與CO2排放演化探析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2007,17(2):94-99.[Du Ting2ting,Mao Feng,Luo Rui.The Analysis Between China Economic Growth and the Evolution of the Carbon Emission[J].China’s Population Resources and Environment,2007,17(2):94-99.]
[19]朱永彬,王錚,龐麗,等.基于經濟模擬的中國能源消費與碳排放高峰預測[J].地理學報,2009,64(8):935-944.[Zhu Yongbin,Wang Zheng,Pang Li,et al.Simulation on China’s Economy and Prediction on Energy Consumption and Carbon Emission under Optimal Growth Path[J].Geographic Sinica,2009,64(8):935-944.]
[20]科學技術部社會發(fā)展科技司,中國21世紀議程管理中心.全民節(jié)能減排實用手冊[M].北京:社會科學文獻出版社,2007.[Social Development Squad of the Ministry of Science and Technology,The 21st Agenda Government Center.Handbook of Energy Saving and Emission Reducing[M].Beijing:Social Sciences Archive Press,2007.]
[21]臺灣經濟部能源局.http://www.moeaboe.gov.tw.
[22]GHG Protocol.http://www.ghgprotocol.org/templates/GHG5/layout.asp,2005.
[23]保護國際.http://www.conservation.org.cn./cn/CO2.asp.
The Household Carbon Em ission Analysis under Individual Consumer Behavior
YANG Xuan2mei1GE You2song1ZENG Hong2ying2
(1.Departmentof Urban&Region Planning,Nanjing University,Nanjing Jiangsu 210093,China;2.The Centerof Departmentof Environmental Protection Missionary,Beijing 100035,China)
This article proposes an alternative paradigm called the Consumer Lifestyle Approach(CLA)to explore the relationship between consumer activities and environmental impacts in Nanjing.By sorting out the carbon coefficients which conform to the situation of China,estimatesbased on the multiple regression method reveal that:①The annual carbon emission is 3 705.76 kg in one household.②Carbon emissionsper capita household account for about 29.27%of total carbon emissions.③Household electricity carbon emissions accounted for almost half of total domestic carbon emissions,and home scrap proportion of carbon emissions accounted for nearly 1/4.④Household carbon emission changesmuch monthly and the range is 181.10 kg between the peak and the valley value where the peak value is in July while the valley is in October. ⑤The proportion of household energy consumption,home scrap and personal transportation carbon emission is64∶24∶12.⑥The significant factorsare numberof inhabitant,areaof residence,and vehicleof transportation.⑦When household population increasesone resident,residential area increases one square meter and household transportation vehicle is upgraded,the average annual carbon emissions increased by 397.84 kg,8.54 kg,and 551.21 kg respectively.Itmay help people be awareof the levelof impactsassociatedwith eachof their consumption activities.In addition,it also provide a convincing evidence to make a strategic decision for policy makers in the course of reducing carbon emission.
CLA;carbon coefficients;households carbon emission;significant factors
X22,F062.2
A
1002-2104(2010)05-0035-06
10.3969/j.issn.1002-2104.2010.05.007
2010-03-10
楊選梅,碩士生,主要研究方向為城市與區(qū)域規(guī)劃。
葛幼松,副教授,主要研究方向為城市規(guī)劃與區(qū)域經濟。
(編輯:劉文政)