人口老龄化在碳排放的影响

［提要］本文回顾研究人口老龄化对碳排放的影响的文献。从研究结论看，当前阶段学者对人口老龄化影响碳排放的效果争论较大，包括老龄化对碳排放影响的最终结论、影响机制、行业差异、区域差异等方面都未能达成一致。从研究范式来看，这一领域的研究主要是基于数据和模型的实证研究，经验研究占比很小。从研究数据的运用来看，以使用宏观社会经济数据的研究为主，但近年来也开始出现微观领域的研究。鉴于当前研究中还存在较多的问题，本文提出老龄化与碳排放关系的研究展望。

关键词：人口老龄化；碳排放；影响；综述

在中国的人口老龄化形势日益严峻的同时，坚持绿色发展，降低碳排放也成为经济转型升级的硬性要求。于是，人口老龄化对碳排放存在何种影响成为值得关注的话题。关于老龄化与碳排放之间关系的学术研究在2000年之后逐渐兴起。早期的研究并未将人口老龄化视为主要的碳排放因子，而是将其作为人口因素的一部分加以考虑，而近年来，单独考察老龄化对碳排放影响的文献越来越多。尽管此类研究已经兴起了较长的一段时间，但是研究人员仍然没有对人口老龄化影响碳排放的结论达成一致，甚至还有人认为这两个变量之间不存在显著关联。本文回顾了研究老龄化的碳排放影响的文献，总结了现有的研究观点，指出了现有研究的成果和不足，并提出了展望。对如何研究人口因素的环境影响这一问题，学者们已经建立了一些特定的理论模型，这几乎成为固定的研究范式。人口对碳排放的影响研究多数也都采用IPAT模型（或由其拓展而来的STIRPAT模型），这是该研究领域中使用最广泛的实证框架。此外，还有一些其他的模型如KAYA方程等，但这些方法的使用频率比前者略少。借助于这些理论模型，面板数据模型、空间计量模型等研究方法得到广泛使用，丰富了实证研究的内容，减轻了研究局限性。

此类研究中所用到的数据库越来越丰富，包括区域范围的调查数据、国家层面的人口普查数据、跨国的数据库、微观个人和家庭数据库等。大部分学者采用宏观数据进行研究，并且随着时间的推进，所用数据所涵盖的宏观层面越来越大，而具体的研究单元则越来越细化，县级层面的数据逐渐被开发和使用。少数一些学者采用了微观数据库从家庭或个人行为的角度对老龄化和碳排放的关系进行了研究。如，童玉芬、周文（2020）则采用CHFS数据库发现家庭人口老化有助于减少碳排放。还有一些学者结合了微观与宏观的数据进行研究，如：付崇辉等（2013）借助2005年和2010年“中国城镇住户调查”的微观数据中的生活能源消费数据和宏观的人口和城镇化的数据研究了人口因素对生活能源消费的影响。然而，遗憾的是，虽然关于人口老龄化影响碳排放的研究数量和所用方法越来越丰富，但是对这一话题的研究结论并未达成统一的意见。首先，对于人口老龄化是否会显著影响碳排放这一问题尚存在不同的见解，甚至前期还有学者认为人口老龄化不会影响碳排放。比如Martinezetal.（2011）对全球88个国家和地区的研究发现65岁以上老龄人口占比对碳排放的影响不显著。ChenJing（2011）的研究也认为人口老龄化对碳排放的影响效果尚不显著。此外，大部分的学者认为二者存在显著的关系，但对两者之间存在何种关系这一问题，依然没达成共识。一些研究表明人口老龄化对碳排放具有线性作用，但影响方向却有争议。比如，Coleetal.（2004）、Dalton（2008）、李楠等（2010）、段海燕等（2012）、胡艳兴等（2014）、田成诗等（2015）、穆怀中等（2016）、Yangetal.（2020）认为老龄化与碳排放之间存在负向的因果关系。而尹向飞（2011）、Zhuetal.（2012）、Buehnetal.（2013）、董美辰（2014）、王星等（2014）等人认为老龄化与碳排放之间存在正向的因果关系。

此外，也有一些研究认为人口老龄化对碳排放不是单一的线性作用。例如，王芳等（2012）、杨帆等（2019）认为老龄化与碳排放之间存在“U”形的因果关系；Okada（2012）、刘辉煌等（2012）、李飞越（2015）、于洋等（2016）的研究认为二者呈倒“U”形关系。李怡涵等（2014）、Yangetal.（2018）的研究则认为二者为“N”形关系。除了以上直接对人口老龄化对碳排放的影响的考察，对于人口老龄化影响碳排放的机制问题，学者们也给出了一些答案。这些中介机制可以归纳为消费和生产两个领域，但这些变量的作用效果却并不完全相同。如：彭希哲、朱勤（2010）发现老龄化无论是在生产领域还是在消费领域都会对碳排放产生抑制作用。LiandZhang（2017）发现老龄化增加了医疗需求，最终促使碳排放增加。李建森、张真（2017）发现生产在老龄化影响碳排放的过程中不显著，而消费在二者之间起到正向传导作用。李姝（2019）认为人口老龄化会通过生产和消费抑制周边区域的碳排放。李刚（2020）发现人口老龄化通过阻碍经济发展、抑制技术进步、影响产业结构三种作用减少碳排放。一项来自韩国的研究认为高龄家庭消费占比较高的医疗保健、居住设施、农林水产、食品等部门的碳排放量明显增加，但在教育、交通、餐饮、住宿等部门，碳排放量有望相对减少。可见，老龄化影响碳排放的机制问题是多样的和复杂的，尤其是在具体的行业和特定的角度上，二者之间的关系可能存在较大差异。人口老龄化对碳排放的影响□文/和明杰（首都经济贸易大学劳动经济学院北京）［提要］本文回顾研究人口老龄化对碳排放的影响的文献。从研究结论看，当前阶段学者对人口老龄化影响碳排放的效果争论较大，包括老龄化对碳排放影响的最终结论、影响机制、行业差异、区域差异等方面都未能达成一致。从研究范式来看，这一领域的研究主要是基于数据和模型的实证研究，经验研究占比很小。从研究数据的运用来看，以使用宏观社会经济数据的研究为主，但近年来也开始出现微观领域的研究。鉴于当前研究中还存在较多的问题，本文提出老龄化与碳排放关系的研究展望。

人口老龄化增加了东部地区的碳排放量，同时减少了中部和西部地区的碳排放量。王亚楠（2018）发现老龄化率对二氧化碳排放的影响会因区域经济水平、城镇化水平、收入差距等差异而表现出而不同的效应。Lietal.（2018）发现人口老龄化对碳排放的影响在东部为正向，中西部相反。杨凯钧（2018）则发现我国的东部和西部的老龄化与碳排放呈“N”形，中部地区二者的关系则不显著。人口老龄化对碳排放的区域差异表明二者关系受到其他因素的干扰，对二者关系的研究还应纳入更多的控制变量，但是这些变量有可能是隐性的，这对未来的研究构成挑战。相比于以上数量繁多的实证研究，只有少数的学者从经验角度对相关的研究进行了回顾和总结。例如，陈婧（2011）的分析结果认为，人口老龄化对碳排放的作用不显著。李江波（2013）在对2012年的研究进行总结的基础上，认为碳排放会随着老龄化加深而呈“U”形。这一研究领域成果较多，但是缺乏回顾与总结，需要有学者站在理论高度对这一研究领域进行指导。综上，学者们对老龄化对碳排放的影响进行了诸多有益的探索，包括二者之间的直接关系、间接的中介机制、行业和区域之间的差异等诸多方面，这些研究具有重大的理论和实践价值。但是，当前的研究依然受到认知水平的限制，因而在结论上有较大程度的争议。当然，以上这些研究结论的差异，可能是由于不同学者所采用的数据、所研究的地区、所选取的变量、所建立的指标体系、学者的个人立场等方面的差异所造成的。但是，由于不同地区、不同发展阶段、不同行业存在差异，对于所未能纳入模型的隐含因素，其作用是不能被忽略的，依然需要进一步探讨。此外，当前研究中倚重宏观数据而对微观数据有所忽略，尤其是对老龄化所造成的人的意识和行为等微观因素对碳排放的影响研究不足，微观数据与宏观数据之间的相互印证或可成为一项重要的任务。在中国老龄化不断加剧并面临巨大的节能减排压力的时代背景之下，人口老龄化对碳排放的影响非常有必要继续研究。

作者：和明杰 单位：首都经济贸易大学劳动经济学院