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        城鎮(zhèn)化視角下人口因素對碳排放的影響
        ——基于改進STIRPAT模型的實證研究

        2018-08-28 01:26:52魏景賦田文舉
        新疆農(nóng)墾經(jīng)濟 2018年6期
        關鍵詞:人口素質(zhì)排放量城鎮(zhèn)化

        徐 政 魏景賦 田文舉

        (上海理工大學管理學院,上海 200093)

        一、引言

        氣候變化,特別是溫室效應,已成為國際社會面臨的最大挑戰(zhàn)之一[1]。全球約75%的溫室氣體排放是由二氧化碳引起的,為發(fā)展低碳經(jīng)濟,減少碳排放,很多國家制定了相應的減排目標[2]。在2009年的哥本哈根氣候峰會上,中國政府啟動了一項自愿行動,承諾在2005-2020年間將單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的碳排放量減少40%~45%[3]。而中國作為碳排放大國,2013年碳排放量接近世界碳排放總量的三分之一,人均碳排放量也首次超過歐盟[4]。在這種背景下,中國既要保持社會經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展,又需兌現(xiàn)約束性的碳減排承諾,這就進一步凸顯了碳減排研究的重要性與緊迫性[5]。

        由于學術界對影響碳排放的機理還沒有達成共識,研究碳排放的影響因素依然是學者關注的熱點話題。目前的研究集中于探索經(jīng)濟水平、金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結構、能源消耗量、技術水平等要素與碳排放的關系[6-12],而人口作為人地關系中最具能動性的要素,對碳排放的影響不容忽視。19世紀以來,全球人口增長了近6倍,經(jīng)濟總產(chǎn)出增長了70多倍,碳排放增長了20多倍[13]。聯(lián)合國人口基金會(UNFPA)發(fā)布的《世界人口狀況2009》指出:溫室氣體排放量與人口增長速度、家庭規(guī)模、年齡構成、城鄉(xiāng)人口比例、人口性別和地理分布以及人均收入等因素存在內(nèi)在聯(lián)系,這些因素對氣候變化會產(chǎn)生長遠的影響[14]。因此,研究人口因素和碳排放之間的關系有著重要的理論和現(xiàn)實意義。

        以往學者對人口規(guī)模與碳排放之間的關系多側重于研究其正負效應。一些學者認為,人口規(guī)模與碳排放存在正相關效應,如胡春春[15]、童玉芬等[16]、萬里洋等[17]認為,人口總量的增加會直接推動碳排放量的增長;另一些學者認為,人口規(guī)模與碳排放存在負相關效應,金瑞庭[18],宋祺佼等[19]認為隨著城市人口規(guī)模的上升以及城市居民從第二產(chǎn)業(yè)轉移到第三產(chǎn)業(yè),導致制造業(yè)部門萎縮、服務業(yè)部門擴張,長期來看碳排量會呈現(xiàn)下降的趨勢。此外,人口規(guī)模與碳排放之間的關系是復雜的,Paul A.Murtaugh 等[20]通過建立數(shù)學模型的方式,認為每個人不但自身經(jīng)濟活動會產(chǎn)生碳排放,而且還會通過生育行為對碳排放量產(chǎn)生間接影響。上述文獻只是單一地從人口規(guī)模角度出發(fā),僅考慮了人口及其他宏觀因素對碳排放的影響,未能將人口因素細分,從而忽視了人口因素其他方面對碳排放的影響。

        當然,也有些學者對這方面的不足做了彌補性嘗試。如曲如曉等[21]對山東省人口進行研究,發(fā)現(xiàn)勞動年齡人口比重越大,碳排放越多;Liddle等[22]將人口年齡進一步細分成四個年齡段,結論表明35~49歲年齡組有減少碳排放的作用,而65~79歲年齡組有增加碳排放的作用。由此可以看出,多數(shù)文獻是從年齡結構這個角度出發(fā)進行研究,而人口就業(yè)情況、人口素質(zhì)等因素也有可能對碳排放產(chǎn)生影響,但這方面的文獻還相對較少。其次,目前人口因素的多個方面對碳排放影響的強弱關系尚沒有明確定論。此外,從研究對象層面來看,以往的研究對象大致有兩種,一是以單個省份作為研究對象[23-25],研究的范圍比較??;二是將中國的省份劃分為東、中、西三個區(qū)域[26][27],由于每個區(qū)域內(nèi)部的發(fā)展情況不一樣,這樣劃分得出的研究結論針對性并不是很強。

        針對以上研究不足之處,本文不僅將人口因素做了進一步的細分,而且從城鎮(zhèn)化視角避免了研究對象的單一性與傳統(tǒng)分類方式的缺陷。隨著中國城鎮(zhèn)化進程的加快,城鎮(zhèn)化率從1990年的26.4%急劇上升到 2016 年的 57.4%[28]。城鎮(zhèn)化發(fā)展不僅意味著城市人口比重的提高,而且通過帶動基礎設施建設、產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整和升級、消費市場擴大等多方面的深刻變化,從而對碳排放產(chǎn)生影響[29]。Qin Zhu[30]認為城鎮(zhèn)化是推動中國溫室氣體排放的關鍵因素。因此,除人口因素外,城鎮(zhèn)化也是導致碳排放量增加的重要因素之一[31-33]。

        隨著中國城鎮(zhèn)化步伐的加快,要科學準確理解人口與碳排放之間的關系,城鎮(zhèn)化視角非常必要。為此,本文將中國各省份以城鎮(zhèn)化程度和碳排放水平進行分類,采用改進的STIRPAT模型研究2000-2014年人口因素與碳排放之間的關系。

        二、研究方法與模型

        (一)區(qū)域分類方法

        城鎮(zhèn)化生態(tài)現(xiàn)代化理論將城鎮(zhèn)化作為經(jīng)濟現(xiàn)代化和社會轉型的指標。為了避免地理位置劃分出現(xiàn)內(nèi)部不一致性,以便讓各地區(qū)之間表現(xiàn)出類似規(guī)律性,本文以城鎮(zhèn)化程度和碳排放水平為標準,將中國30個省份(香港、澳門、臺灣、西藏因數(shù)據(jù)不完整,不在考察范圍之內(nèi))劃分為六類地區(qū)。

        首先,根據(jù)人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結構和人口生活方式變化反映的技術城鎮(zhèn)化綜合指標[34],以2016年城鎮(zhèn)化發(fā)展水平為標準,將中國30個省份分為高度城鎮(zhèn)化地區(qū)、中度城鎮(zhèn)化地區(qū)和低度城鎮(zhèn)化地區(qū)。其次,以2014年中國各省份碳排放的平均值為界限[35],將省份劃分為高碳排放地區(qū)和低碳排放地區(qū)。

        根據(jù)城鎮(zhèn)化程度和碳排放水平,可將樣本劃分為以下I-VI六類地區(qū),如表1所示。

        (二)模型設定及數(shù)據(jù)來源

        Ehrlich和Holdren[36]首先提出了IPAT模型,該模型用于表示人口(P)、富裕(A)和技術(T)因素對環(huán)境的影響,公式如下:

        表1 全國按城鎮(zhèn)化程度和碳排放水平劃分表

        IPAT模型有其自身的局限性,該模型僅能得到自變量對因變量的等比例影響關系[37]。為了克服這些缺點,Dietz和Rosa[38]改進了原始的IPAT模型,并得到了隨機模型(STIRPAT)。新模型可以統(tǒng)計評估人為因素對環(huán)境的非單調(diào)或非比例影響。之后,Richard York等[39]對模型做了進一步改進,并納入了其他研究因素。STIRPAT模型是一種用于分析人為因素對各種環(huán)境指標影響的成熟模型。原始STIRPAT模型可以用以下公式表示:

        取對數(shù)后,該模型可以轉換為以下等式:

        其中,i和t分別指截面單元和年份,P代表人口規(guī)模,A是人均GDP,T反映技術,I反映了對環(huán)境的影響,ε是誤差項,a是常數(shù)項;b,c和d分別是P,A和T的系數(shù)。

        STIRPAT模型提供了將其他代理變量添加到模型中以探索其對環(huán)境影響的方法[40]。為了更深入地探究人口因素對碳排放的影響,本文將從人口規(guī)模、年齡結構、就業(yè)狀況、人口素質(zhì)四方面進行綜合分析,分別用總人口、老齡化、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、高等教育人口比例來表示;用人均GDP表示富裕程度;用能源強度(單位GDP所消耗的能源)表示技術水平。改進的STIRPAT模型如下所示:

        各變量的詳細描述見表2,各省碳排放數(shù)據(jù)來源于中國碳排放數(shù)據(jù)庫(http://www.ceads.net/),其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒。

        表2 各變量描述性統(tǒng)計量

        三、實證分析

        (一)單位根檢驗

        本文采用了ADF-Fisher和PP-Fisher兩種面板單位根檢驗法來觀察變量的平穩(wěn)性,單位根的檢驗結果如表3所示。

        表3的檢驗結果表明,所有變量的一階差分序列都在5%及5%以內(nèi)的顯著性水平上拒絕了“存在單位根”的零假設,表明一階差分序列是平穩(wěn)的。然而,人口因素和碳排放的時間序列之間是否存在長期均衡關系,還需進一步驗證。

        (二)協(xié)整關系檢驗

        本文采用Kao檢驗法判定面板數(shù)據(jù)是否具有協(xié)整關系。六類地區(qū)面板的Kao協(xié)整關系檢驗結果如表4所示。

        從檢驗結果可知,Kao協(xié)整檢驗均通過了5%的顯著水平,表明人口因素與碳排放之間存在著長期均衡關系。

        (三)最小二乘估計

        首先,需要采用Hausman檢驗法判斷回歸模型的具體形式,是采用隨機效應模型還是固定效應模型。Hausman檢驗的統(tǒng)計值拒絕了隨機效應模型的零假設,所以本文采用固定效應模型進行最小二乘法估計。確定選取含有固定效應的變截距模型之后,從總體上對人口因素與碳排放之間的關系進行了回歸,得出面板模型回歸結果,如表5所示。調(diào)整的R2較接近于1,表明方程的擬合度較好,F(xiàn)統(tǒng)計量檢驗均通過1%的顯著性檢驗,表明各解釋變量對被解釋變量的聯(lián)合解釋能力較強。

        表3 單位根檢驗結果

        由表5可以看出,人口規(guī)模、老齡化、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、人口素質(zhì)、人均GDP、能源強度與碳排放之間存在長期均衡關系。六類地區(qū)的人均GDP、能源強度都和碳排放成正相關關系。這表明,居民收入水平越高、每單位GDP消耗的能源越多,碳排放量將會越大。

        在人口因素與碳排放的關系方面:(1)I類地區(qū)的人口規(guī)模、老齡化、人口素質(zhì)與碳排放成正比。其中,人口素質(zhì)與碳排放的關系最小,即高等教育人口比例每上升1%,碳排放便增加0.18%;而人口規(guī)模與碳排放的關系最大,即人口規(guī)模每增加1%,碳排放便增加0.98%。城鎮(zhèn)化水平高,人口規(guī)模大,碳排放也相對較高。(2)II類地區(qū)的人口規(guī)模、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與碳排放成正相關,而人口素質(zhì)與碳排放成負相關,即隨著高等教育人口比例的提升,碳排放將會逐漸減少??赡艿慕忉屖歉邔W歷人口往往更傾向于選擇“環(huán)境友好型”產(chǎn)品。其中,碳排放與人均GDP關系最大、人口規(guī)模次之,與人口老齡化的關系最小。(3)III類地區(qū)的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、人口素質(zhì)與碳排放成正相關,而人口規(guī)模、老齡化與碳排放成負相關關系。其中,碳排放與人口素質(zhì)的關系最小。(4)IV類地區(qū)的人口規(guī)模、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與碳排放成正相關,而人口素質(zhì)與碳排放成負相關。其中,人口老齡化與碳排放沒有明顯的相關關系。(5)V類地區(qū)的人口規(guī)模、人口素質(zhì)與碳排放成正相關,而人口老齡化與碳排放成負相關。其中,城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與碳排放沒有明顯的相關關系,人口規(guī)模與碳排放的關系最大,即人口規(guī)模每增加1%,碳排放便增加 0.89%。(6)VI類地區(qū)的人口規(guī)模、人口老齡化與碳排放成正相關,而城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與碳排放成負相關。其中,能源強度與碳排放的關系最大,人口規(guī)模、人均GDP次之,人口素質(zhì)與碳排放沒有明顯的相關關系??傮w而言,六類地區(qū)中,人口規(guī)模、人均GDP與碳排放的關系更大,而其他人口因素,如人口素質(zhì)和城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與碳排放的關系不大。因此,在碳減排的時候,更應該從人的數(shù)量和人的經(jīng)濟水平兩方面來考慮,而其次才是從人口年齡結構,人的教育投入以及就業(yè)率方面去減少碳排放。

        表4 Kao協(xié)整關系檢驗結果

        表5 最小二乘回歸結果

        四、結論與建議

        (一)主要結論

        本文從城鎮(zhèn)化的視角,基于2000-2014年的面板數(shù)據(jù),分析了人口因素對碳排放的影響,實證比較研究,得出以下結論:

        1.低碳排放高度城鎮(zhèn)化地區(qū)人口規(guī)模最小,近幾年的老齡化比例有所下降,城鎮(zhèn)登記失業(yè)率較低,人口素質(zhì)較高,是六類區(qū)域中最宜居的區(qū)域。低碳排放高度城鎮(zhèn)化地區(qū)吸引了很多高素質(zhì)的人,工作能力強,失業(yè)率降低。素質(zhì)較高的人也會樹立低碳消費理念,提高環(huán)保意識。

        2.Kao檢驗表明,人口因素、人均GDP、能源強度與碳排放之間存在著長期均衡關系。說明長期碳排放和人口因素、人均GDP、能源強度幾個因素密切相關。

        3.人均GDP、能源強度和碳排放成正相關關系。每類地區(qū)人口因素對碳排放的影響方向不同,在III類地區(qū),人口規(guī)模的增加能減少碳排放,而其他地區(qū)與之相反;在III、V類地區(qū),老齡化比例的上升能抑制碳排放的增加,其他地區(qū)則促進碳排放的增加;在II、III、IV類地區(qū),城鎮(zhèn)登記失業(yè)率越高,碳排放量越多,而其他地區(qū)反之;在II、IV類地區(qū),隨著人口素質(zhì)的提高,碳排放量會隨之減少,而其他地區(qū)的碳排放量將會增加。

        4.在與人口相關的因素中,III類地區(qū)城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與碳排放關系最大,其余地區(qū)人口規(guī)模與碳排放的關系最大。其表明每類地區(qū)各因素對碳排放的影響程度不一樣。六類地區(qū)碳排放和高素質(zhì)人才的關系相對較低,表明素質(zhì)高的人對其碳減排力度并不明顯。

        (二)政策建議

        為了減少碳排放,實現(xiàn)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展,基于以上結論本文提供了以下建議:第一,在III類地區(qū),應該積極引入人才,加強基礎設施建設,提高人口集聚度。第二,在 I、II、IV、VI這四類地區(qū),應鼓勵生育,并降低普通家庭養(yǎng)育孩子的成本。第三,在II、III、IV這三類地區(qū),重點在于增設就業(yè)崗位,提供更多的崗位培訓機會,并鼓勵人們多渠道創(chuàng)業(yè)。第四,在II、IV類地區(qū),應著重加大教育的投入,努力提升人均受教育年限,不斷提高人口素質(zhì)。第五,各地區(qū)可以通過優(yōu)化能源結構,減少化石燃料的消耗,加強綠色能源的開發(fā)與使用,調(diào)整經(jīng)濟結構,促進產(chǎn)業(yè)升級,發(fā)展綠色低碳經(jīng)濟,進一步改善環(huán)境質(zhì)量[41]。此外,還應大力鼓勵個人綠色出行、節(jié)約能源等行為。第六,政府部門應加大鼓勵消費者使用低碳產(chǎn)品的力度,對使用環(huán)保型產(chǎn)品給予稅收優(yōu)惠或財政補貼。企業(yè)應加大社會服務意識,主動承擔起低碳社會責任。第七,應借鑒國外成功經(jīng)驗,在城市發(fā)展和規(guī)劃中,密切關注城市人口規(guī)模,科學引導產(chǎn)業(yè)人口流動,減輕大中城市的人口、環(huán)境壓力。

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