社会抚养压力与碳排放——基...IRPAT模型与岭回归分析_刘玲玲.pdf

第 卷第期 年月 科技和产业 ，社会抚养压力与碳排放 基于 模型与岭回归分析刘玲玲（中共江苏省委党校，南京 ）摘要：根据 模型，基于 年省际面板数据，对社会抚养压力与碳排放之间关系进行实证分析，将社会抚养压力细分为老年抚养压力和少儿抚养压力。研究发现：社会抚养压力与碳排放关系不显著；老年抚养压力与碳排放存在“”形关系；少儿抚养压力与碳排放存在倒“”形关系。最后将 个省（区、市）通过总社会抚养压力的高低与经济发展水平的高低分成个梯队，分别探讨这个梯队的地区中，老年抚养压力、少儿抚养压力与碳排放之间的关系以及回归结果出现不同的原因。关键词：老年抚养压力；少儿抚养压力；碳排放；岭回归；异质性分析中图分类号：；文献标志码：文章编号：（）收稿日期：作者简介：刘玲玲（），女，江苏盐城人，中共江苏省委党校，硕士研究生，研究方向为人口与环境、区域经济。社会抚养压力正逐年增大。老年抚养压力方面，岁以上人口数量增多、高龄人口数量增多。中国自 年 始就 步入老 龄化 时代，预 计 到 年，岁及以上老年人口占总人口的比例将超过 。同时，老年人口高龄化趋势日益明显，岁及以上高龄老人正以每年 的速度增加，到 年将增加到超过 万人。从少儿抚养压力角度，虽自 年开始，中国的总生育率已经低于生育更替水平（每名女性平均生育 次），并继续下降，但儿童出生的减少并未减轻少儿抚养压力，优生优育的理念使得儿童平均生育成本剧增。据 中国生育成本报告 版，全国家庭 岁孩子的养育成本为 万元，岁至大学本科毕业的养育成本平均为 万元，年中国人均 为 元，把一个孩子抚养到 岁相当于人均 的倍。社会抚养压力的增大必会改变人口的经济活动，从而影响碳排放，而减少碳排放是全球各国面临的严峻挑战，减排任重而刻不容缓，也是中国在联合国气候大会对于 年左右碳排放达到峰值，年前实现碳中和作出的重要承诺。因此，本文提出并开展社会抚养压力与碳排放量之间的研究，以期为处理社会抚养压力与碳排放之间的关系提供一定的参考。文献综述关于社会抚养压力对碳排放的影响，通常将社会抚养压力细分为老年抚养压力和少儿抚养压力，用人口老龄化程度衡量老年抚养压力，用少年儿童占比衡量少儿抚养压力。关于老年抚养压力对碳排放的影响，部分学者认为人口老龄化的加重会减少碳排放。李楠等认为人口老龄化的加快对长期碳排放有抑制作用。穆怀中和张梦遥通过将老年抚养比加入到 （环境库兹涅茨曲线）模型得出老龄化可以对碳排放增加的压力。等以家庭为单位运用美国面板数据认为人口老龄化可以长期减少碳排放。另一部分学者认为人口老龄 化会增加碳排放。李昌宝等运用 （人口、环境与技术）模型，从生产、消费、政府个角度得出老龄化与碳排放存在正相关性的结论。刘健强和马晓钰运用动态（空间杜宾模型）进行实证分析，认为人口老龄化促进了本地碳排放。李建森和张真以上海地区样本为基础，认为人口老龄化会增加碳排放。同时，很多学者认为人口老龄化与碳排之间的关系并不是单纯的线性关系。刘辉煌和李子豪从国家地区角度，运用（对数平均迪氏分解法）和动态面板（广义矩估计）得出人口老龄化能显著促进碳排放量，且呈倒“”形态。李飞越采用 改进 的恒等 式：排 放 人 口 人 均 单 位 能源消耗量单位能耗排放量，利用系统广义矩阵（）和 协方差矩阵估计等计量方法，认为人口老龄化与碳排放呈倒“”形态。王芳和周兴从全球角度选取美国、日本、英国等国面板数据基于 恒等式分析，认为人口老龄化早期降低生产与消费的碳排放，后期因对医疗护理的需求而增加碳排放，因此人口老龄化与碳排放呈“”形关系，杨帆、路正南 根据江苏省面板数据，同样得出人口老龄化与碳排放呈“”形变化的结论。关于少儿抚养压力与对碳排放的影响，田成诗等 认为 岁年龄段的人口对碳排放有显著正相关性但影响程度较小，吴昊和车国庆 运用 年 个省区市的面板数据得出少儿抚养比与碳排放呈显著性负相关的结论，认为少年儿童的消费能力较弱，消耗的能量较少，少年儿童的增加会减少碳排放。综上，老年抚养压力、少儿抚养压力对碳排放的影响方向与形态，学者们的意见各不相同，出现争议的原因多是地区样本数据、经济发展状况、控制变量的不同，而且对于区域异质性分析主要集中在东中西个板块。本文选取中国 年 个省际面板数据（因数据缺失，未包含西藏地区和港澳台地区），处理系统采用 与 ，从社会抚养压力、老年抚养压力、少儿抚养压力个角度、个控制变量探究其对碳排放的影响程度。区域的异质性分析不再区分东中西个板块，而是将这 个省区市根据高、低社会抚养压力与高、低经济水平划分为个梯队，分析这个梯队中，社会抚养压力、老年抚抚养压力、少儿抚养压力与碳排放之间的关系。模型构建与数据检验 模型构建 （，）是可拓展的随机性的环境影响评估模型，通过对人口、财产、技术个自变量和因变量之间的关系进行评估，公式为（）式中：为人口规模；为人均财富；为技术水平；为随机误差项；为模型系数；、分别为人口规模、人均财富、技术水平的因素影响系数。对式（）取对数得到 （）采用碳排放量作为被解释变量。总抚养比 替代社会抚养压力；老年抚养比 替代老年抚养压力；少儿抚养比 替代少儿抚养压力。以 年为基期，用 对人均 进行平减得到 ，代替人均财富。用城镇化水平、产业结构升级 、能源结构、人均受教育年限 、开放程度 代替技术水平，得到 （）式中：为常数项；分别为总抚养比、人均实际 、城镇化率、产业结构、能源结构、平均受教育年限、开放程度的回归系数。只考虑老年抚养比和少年抚养比的情况下，得到 （）式中：为常数项；分别为老年抚养比、少儿抚养比、人均实际 、城镇化率、产业结构、能源结构、平均受教育年限、开放程度的回归系数。由于老年抚养比和少儿抚养比可能存在非线性关系，因此加入老年抚养比的平方项、少儿抚养比的平方项以及两者交互项，得到 （）（）（）式中：分别为老年抚养比、老年抚养比的平方项、少儿抚养比、少儿抚养比的平方项、老年与少儿抚养比的交互项、人均实际 、城镇化率、产业结构、能源结构、平均受教育年限、开放程度的回归系数；为误差项。变量说明与数据来源以 个省（区、市）的面板数据为样本，以碳排放量为被解释变量，以社会抚养压力、老年抚养压力和少儿抚养压力为核心解释变量，具体变量说明见表。描述性统计表为变量描述性统计，样本量均为 ，各变量中最大值与最小值相差较大，即全国范围内各省域差距较大，因此后续有必要对地区做异质性分析。结果与分析 平稳性检验为避免可能出现的伪回归现象，开始时间序列回归前，先进行平稳性检验，由于本文数据时长为 年，样本个体有 个，即，这里采用短面板数据检验法 检验法，由表可见，碳排放量、总抚养比、老年抚养比、少儿抚养比、城镇化率、人均受教育年限皆阶平稳且在的显著性水平下科技和产业 第 卷第期表变量说明变量类型变量名称变量符号变量单位变量计算数据来源被解释变量碳排放量 选取原煤、洗精煤、原油等 种能源碳排放数据之和中国 碳 排 放 核 酸 数 据 库（）社会抚养压力 老年人口抚养比与少年儿童抚养比之和 中国统计年鉴核心解释变量老年抚养压力 老年人口数与劳动年龄人口之比 中国统计年鉴少儿抚养压力 中少年儿童人口数与劳动年龄人口数之比 中国统计年鉴实际人均 元以 年为基期，根据 平减指数算出实际人均 中国统计年鉴城镇化率 城镇人口占总人口之比 中国统计年鉴能源结构 煤炭消耗量与其他能源消耗量之比 中国能源统计年鉴 中国统计年鉴控制变量产业结构 第三产业生产总值与地区生产总值之比 中国统计年鉴人 均 受 教 育年限 年平均受教育年限（文盲人数小学学历人数初中学历人数高中和中专学历人数 大专及本科以上学历人数）岁以上人口总数 中国统计年鉴开放程度 地区进出口总额与地区名义 总额之比 中国贸易外经统计年鉴 中国统计年鉴表变量描述性统计变量样本量均值标准差最小值最大值 表变量的单位根检验结果变量阶数变量阶数 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）注：、分别表示各变量在、的显著性水平显著；（）表示阶单整；（）表示一阶单整。显著，人均实际 、产业结构、能源结构、开放程度皆阶平稳且在的显著性水平下显著。协整检验被解释变量阶平稳低于其他解释变量阶平稳，且对于不同阶单整，最高阶单整的变量大于两个，即可以对多变量进行协整检验。表为协整检验结果，采用（）检验法。表协整检验 检验结果变量（）（）（）（）（）注：、分别表示各变量在、的显著性水平显著。由表可知，各变量均在 的显著性水平下显著，证明各变量之间存在协整关系，可以对原数据进行回归。刘玲玲：社会抚养压力与碳排放 多重共线性检验在进行模型的回归前，为消除变量之间可能存在的多重共线性问题，利用方差膨胀因子进行了 检验，结果见表，（）列（）列平均方差膨胀因子小于，最大 大于，存在多重共线性，从（）列开始，个梯队模型因为平方项与交互项的加入皆存在严重的多重共线性问题。岭回归结果为解决多重共线性问题，在主成分回归法、偏最小二乘法、岭回归估计法中选取既能保持因变量解释性又能保持实际意义解释性的岭回归估计法。采用 对模型进行估计，输入 选取最优值，在 时各变量开始平稳，并能使模型得到最佳拟合效果。表为 时各模型的岭回归结果。表多重共线性检验结果变量 （）（）（）（）（）（）（）平均 注：最大 大于，平均 大于，则表明存在多重共线性。表 时全国岭回归结果变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）常数项 （）（）（）（）（）调整的 注：、分别表示各变量在、的显性水平显著；括号内数字为各变量的检验值。科技和产业 第 卷第期 总体岭回归结果分析由表可知，（）列、（）列、（）列 将 社会 抚养压力、老年抚 养压 力、少儿抚 养 压 力 作 为 核 心解释变量分别与控制变量进行分组回归，第（）列根据式（）剔 除社会 抚养 压力，将 老 年 抚 养 压力与少儿抚养压力同时加入回归，第（）列 根 据式（）加入老年抚养压力的平方项、少儿 抚 养 压力的平方项以及两者的交互项，式（）的 拟 合 优度在个模型中较高，说明式（）最能解 释变 量之间的关系。在分组回归下，可以看出社会抚养压力对碳排放的影响并不显著，老年抚养压力与碳排放显著正向关，老年抚养压力每上升，碳排放增加 ；少儿抚养压力与碳排放显著负相关，少儿抚养压力每上升，碳排放减少 。（）列同时加入老年抚养压力与少儿抚养压力，老年抚养压力系数降低，少儿抚养压力系数增大，说明总社会抚养压力是在二者作用下正相关而不显著。（）列加入了平方项与交互项，是老年抚养压力与少儿抚养压力的非线性回归结果，得出老年抚养压力与碳排放呈“”形态变化，少儿抚养压力与碳排放负相关且呈倒“”形态。老年人、少年儿童的共同点是不通过生产产生碳排放，而是通过消费产生 碳 排 放。中 国次 生 育 高 峰 分 别 形 成 于 年、年、年。前两次生育潮的人口到达 年进入到 岁、岁，这一代人的生活习惯更偏向于勤俭节约，他们消费水平 不高、能 源消 耗低，有 助 于 降 低 碳排放。但是随着老龄 化的加 深，他 们 对 医 疗、健康需求 增 强，用 来 满 足 健 康 方 面 的 消 费 开 支 增大，这时他们的经济活动会增加碳排放。同时第三代婴儿潮出生于改革开放崛起年代，他们的消费习惯与前两 代 不同，更偏 向于 舒 适 型生 活，当他们步入老年时代，并不会因为生活习惯方面减少碳排放，反而 会因 为旅游、文化 需 求 而 增 加 碳排放。老年抚养 压力增 长初 期由预 期 寿 命 延 长引起，老年人 口 的低 生活能 耗、低 消 费 水平 减少了碳排放，随着 老龄 化的加 深，老 年 人 口 医 疗 保健、娱乐等消费 水平 增加 而增加 了 碳 排 放，最 终总体呈“”形态。少儿抚养压力的增加意味着小孩比重的上升与劳动群体的下降，少儿抚养压力增加的初期是由医疗技术提升、新生儿死亡率下降、出生人口增长引 起，此时 小孩 的 增 多 会 增 加对食品、穿着、医疗、教 育的 消 费，因 此 会 增 加 碳排放。少儿抚养压力增加后期，是由于劳动人口下降引起，此时养育负担的增加抑制了劳动人口消费。劳动人口的下降也抑制了消费，从而减少了碳排放，最终呈现倒“”形。地区异质性分析王钦池、李刚 根据理论分析，认为人口要素、经济发展程度不一样的国家、地区人口与碳排放的关系存在显著差异，如果忽视不同国家和地区人口及其经济社会发展阶段的差异，将难以合理认识和预测其人口动态对碳排放的影响。因此，为了分析在不同社会抚养压力与不同经济水平下，老年抚养压力、少儿抚养压力与碳排放之间的关系。如图所示，将样本中 个省区市以 年数据为基期，按照高、低社会抚养压力与高、低经济发展水平划分为个梯队。第一梯队为 高 社 会 抚 养 压 力 高 经 济 水 平 地 区，简 称“高高”地区，第二梯队为高社会抚养压力低经济水平地区，简称“高低”地区，第三梯队为低社会抚养压力低经济发展水平地区，简称“低低”地区，第四梯队为低社会抚养压力高经济水平地区，简称“低高”地区。图四梯队分布做分区域岭回归前，个地区样本同样经过了平稳性检验、协整检验，确定了数据的稳定性，通过 检验发现这个样本存在严重的多重共线性，因此对这个地区根据式（）采用岭回归分析，结果见表。作为领土面积占世界第三的国家，各省市自然条件、文化环境、经济水平各不相同，使得各地人口结构、城镇化率、产业结构、能源结构等对碳排放的影响也不一样。全国范围内，老年抚养压力与碳排放呈“”形态，少儿抚养压力与碳排放呈倒“”形态。刘玲玲：社会抚养压力与碳排放表 时分区岭回归结果变量第一梯队第二梯队第三梯队第四梯队 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）常数项 （）（）（）（）调整后 注：、分别表示各变量在、的显性水平显著；括号内数字为各变量的检验值。“高高”“高低”“低低”地区老年抚养压力、少儿抚养压力与碳排放之间呈现的形态与全国范围回归结果相同，但“高高”地区老年抚养压力与少儿抚养压力对碳排放的影响程度相较于其他地区较小，这是因为经济水平较高的地区，人口因素对碳排放的影响程度较低。在经济水平相对较低的地区，人口因素对碳排放的影响较大，如表所示，高社会抚养压力地区比低社会抚养压力地区老年抚养压力与少儿抚养压力对碳排放的影响较大，即第二梯队一阶系数分别为 、，第三梯队一阶系数为 、。“低高”地区，老年抚养压力对碳排放并不显著，少儿抚养比、压力与碳排放呈“”形。这是因为包含于第四梯队的北京、天津、上海、浙江、广东等都是国内人口流入地前几名省市，外省劳动人口的大量流入，缓解了城市的老龄化压力，因此这些省市老年抚养压力对碳排放的影响并不显著。作为高经济水平、高人口流入地区，抚养孩子的成本比其他省市大得多，挤占了家庭的其他消费，因此少儿抚养压力增加前期会减少碳排放，少儿抚养压力增加后期，孩子向劳动年龄的增长又加强了消费，从而增加了碳排放，最终呈“”形态。结论根据中国 年 个省（区、市）面板数据，将社会抚养压力分解为老年抚养压力和少儿抚养压力两个部分分别讨论。从回归结果来看：老年抚养压力与碳排放量显著相关，老龄化初期，由预期寿命延长引起，老年人口因为简朴的生活习惯和低消费水平减少碳排放，随着老龄化的加深，老年人口医疗健康、文化、旅游消费增加、独居生活能耗增加，而增加了碳排放，总体呈“”形；少儿抚养压力增加初期由医疗技术提升和新生儿死亡率下降引起，此时少年儿童的增多会增加对食品、穿着、医疗、教育的消费，因此增加碳排放，少儿抚养压力增加后期，由劳动人口下降引起，减少了碳排放，最终呈现倒“”形；在不同社会抚养压力、不同经济水平的情况下，老年抚养压力、少儿抚养压力对碳排放的影响有差异，“低高”地区，老年抚养压力与碳排放关系不显著，少儿抚养压力与碳排放呈正“”形关系，“高高”地区、“高低”地区、“低低”地区与全国范围回归形态一致。对于全国而言，老年抚养压力的加深会在一定程度上增加碳排放量，少儿抚养压力的增加会减少碳排放。为缓解碳排放压力，应重点关注老年人口对碳排放的影响，因此要注重养老福利设施的建设以减少老年人口的家庭能耗，加强老年人口健康教育与医疗保障，减少医疗消费从而减少碳排放。参考文献李楠，邵凯，王前进中国人口结构对碳排放量影响研究中国人口资源与环境，（）：穆怀中，张梦遥人口老龄化、经济增长与环境污染关系研究经济问题探索，（）：，（）：李昌宝，高莉，杨德草人口老龄化背景下中国碳排放的影响因素研究：基于 模型的实证分析江西财经大学学报，（）：刘健强，马晓钰人口老龄化，产业结构升级与碳排放：基于 模型的空间计量分析金融与经济，（）：李建森，张真上海市人口老龄化对碳排放的影响研究复旦学报（自然科学版），（）：，刘辉煌，李子豪 中国人口老龄化与碳排放的关系：基于因素分解和动态面板的实证分析 山西财经大学学报，（）：科技和产业 第 卷第期李飞越 老龄化、城镇化与碳排放：基于 年中国省级动态面板的研究人口与经济，（）：王芳，周兴 人口结构、城镇化与碳排放：基于跨国面板数据的实证研究中国人口科学，（）：，杨帆，路正南城镇化进程中人口结构对碳排放的影响分析：以江苏省为例 物流工程与管理，（）：田成诗，郝艳，李文静，等 中国人口年龄结构对碳排放的影响 资源科学，（）：吴昊，车国庆中国人口年龄结构如何影响了地区碳排放？：基于动态空间 模型的分析 吉林大学社会科学学报，（）：，王钦池基于非线性假设的人口和碳排放关系研究人口研究，（）：李刚人口老龄化的碳减排效应研究环境经济研究，（）：（，）：，“”；“”，：；刘玲玲：社会抚养压力与碳排放