重庆市人口规模、结构对碳排放影响的实证研究——基于STIRPAT模型的分析

洪业应，向思洁，陈景信（.中共重庆市涪陵区委党校，重庆涪陵408000；2.中共西藏昌都市委党校，西藏昌都854000；.佛山职业技术学院，广东佛山　528000）

重庆市人口规模、结构对碳排放影响的实证研究
——基于STIRPAT模型的分析

洪业应1，2，向思洁1，陈景信3
（1.中共重庆市涪陵区委党校，重庆涪陵408000；2.中共西藏昌都市委党校，西藏昌都854000；3.佛山职业技术学院，广东佛山528000）

文章以重庆市1996—2013年时间序列数据为基础，将人口结构因素纳入STIRPAT模型，采用Eviews6.0软件，运用计量经济分析方法研究了人口规模、人口城市化率、老龄化率、人均消费额、碳排放强度与碳排放量之间的关系进行实证分析。结果显示：人口规模对碳排放的驱动力最为显著，说明重庆市碳排放量与人口增长存在密切关系；人口城市化水平和碳排放强度为第二、第三驱动力；人均消费额影响较小；人口老龄化率统计学上不显著，但是可以确定的是老龄化必然会对碳排放带来影响，因此，需要对人口老龄化所带来产生的影响加以关注；家庭规模的小型化对长期碳排放具有抑制作用。最后，针对分析结果，探讨了未来重庆市的碳减排策略，以期有效控制人口因素对重庆碳排放增长的影响。

碳排放量；人口规模；人口结构；STIRPAT模型；重庆市

一、前言

CO2排放引起全球气候性变暖已成为事实，并已逐渐引起国际、国内社会的高度重视和成为了学术界广泛关注的焦点。根据荷兰环境评估署（PBL）和欧洲委员会联合研究中心联合发布《2012年全球CO2排放趋势报告》显示，中国已成为全球第一大CO2排放国家。因此，为寻求低碳排放发展路径、发展低碳经济则是遏制全球气候变暖的重大战略举措。当前，国际、国内诸多学者关于人口、结构等因素对碳排放影响进行了大量研究，并取得了一定成果，主要集中在以下几个方面：（1）人口规模对碳排放影响的研究。Anqing Shi通过运用IPAT模型对1975年至1996年全球93个国家和地区的时间序列数据进行了人口对碳排放影响的研究。研究指出该阶段全球碳排放对人口规模变化的弹性系数达到1.42［1］。（2）人口规模对环境压力等方面的影响研究。如李国志和李宗植研究指出了人口对环境的影响有两方面：一是人口规模的增长会对资源环境产生一定压力，增加能源消费，一定程度上导致了对资源环境的恶化；二是人口规模的增长会促进技术改革，一定程度上就会减轻对资源环境的负面影响［2］。（3）人口结构（包括人口城市化结构、人口年龄结构和家庭人口结构）对碳排放的影响研究。如彭希哲和朱勤研究指出人口城市化水平的提高则导致提高碳排放量的增加［3］；王钦池研究指出伴随人口老龄化程度的加快和加重，也因此而产生“人口红利”的弱化或消失，一定程度上则会对碳排放产生推动到抑制的作用［4］；王钦池研究指出在一定的经济社会发展条件下，存在一个能源效率利用最高的家庭规模人口数，则称之为最优家庭规模人口数。如果一个家庭人口规模大于或者小于最优人口家庭规模时，一定程度上有可能会导致能源利用效率的降低的同时，一定程度上会增加碳排放量的增多等方面的影响［4］。

综合上述研究成果，诸多研究从宏观经济的角度对影响碳排放的人口、结构等因素进行大量定性分析并取得了一定成果，然而一定程度上缺乏必要的数据支撑和深入研究；另外，与经济相对发达的东部、中部地区城市相比，在重庆等这类老工业基地探索人口因素变动对碳排放的影响，并据此对能源结构的调整提出相应的战略措施具有一定重要的现实意义；同时，研究成果一定程度上对于广大西部地区城市来说，也具有一定较强的示范和借鉴参考意义。众所周知，CO2作为一种最主要的温室气体，要实现CO2的减排则是应对气候变化的关键点；另外，要切实有效实现碳减排，则需要理清人口、结构和技术等方面的因素对CO2排放的影响状况。因为这将关系到一个国家或区域在有关制定CO2减排措施和战略等方面具有重要的参考和借鉴。因此，文章以西部岩溶山区重庆市碳排放为研究对象，运用环境负荷模型 （IPAT）为基础，将人口结构因素纳入到STIRPAT模型中，在探究重庆市人口、结构、技术水平等因素对环境的影响方面的基础上，提出了实现重庆市经济低碳化等相关策略，旨在为政府制定区域发展碳减排战略等方面提供一定参考，同时，研究成果对于具有相似背景的区域的地区也具有一定的参考价值。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

20世纪70年代，Ehrlish等提出了环境负荷模型（IPAT模型）。后来Dietz等人在IPAT模型研究基础上，构建了随机模型（STIRPAT模型），并通过随机模型对人口与碳排放的非等比例影响因素的变化进行了相关研究，其模型为：

（1）式中，I表示环境负荷，C表示常量，P表示人口规模，A表示经济水平，T表示技术因素，α、β、χ分别表示人口、经济和技术的弹性系数，e表示随机误差项，假设要素之间可以完全替代，故α+β+χ=1。这是一个多变量的非线性模型，为了研究方便，考虑存在异方差等可能性情况，同时对于时序数据取对数后并不影响变量之间的关系。因此，对（1）式非线性生产函数两边取对数，转化成线性函数形式，得到模型为：

为了研究人口规模对碳排放影响的同时，文章结合重庆市相关数据等资料的可获性、科学性和可行性等原则，本文添加人口结构因素对碳排放的影响分析，将人口结构（人口年龄结构、人口城乡结构、人口家庭结构）扩充到（2）式模型中，得到模型为：

（3）式中，I表示环境负荷，用碳排放量表示，单位为万t；C表示常数项；PS表示为人口总数，用户籍人口来表示，单位为万人；PU表示人口城市化率，单位为%；PO表示人口年龄结构，用老龄化率来表示［5］，单位为%；PF表示家庭规模，单位为人/户；A表示经济发展水平，用人均消费额来表示，单位为元；T表示技术因素，用碳排放强度表示，单位为t碳/万元GDP；Lne表示随机误差项。其中，α1、α2、α3、α4、β、χ代表各解释变量的碳排放弹性系数。

（二）数据来源与处理

1.碳排放总量的测算

对于碳排放总量的数据，目前中国统计机构没有公布CO2排放数据，但是可以通过能源消耗的总量乘以其碳排放系数进行估算。同时，考虑到目前全球CO2排放量95.3%来自化石燃料，本文则对水电、核电等新能源碳排放可以忽略不计，主要考察化石能源的碳排放。因此，本文关于碳排放量的计算借鉴徐全国和刘则渊研究碳排放计算法［6］，即根据重庆市各类能源消耗总量乘以其各自碳排放系数进行测算。其公式为：

其中，Cit表示为第i省份第t年份的CO2排放总量，Eijt表示为第i省份第t年第j种能源消费量，Fj为第j种能源的碳排放系数。同时，碳排放系数的确定对于CO2排放量的准确计算影响很大。结合重庆能源消费特点，列出能源的碳排放系数（表1）。

表1　各类能源的碳排放系数

2.数据来源与说明

为探究重庆直辖以来人口规模、人口结构对碳排放的影响状况，选取1996—2013年为时间段，研究PS为户籍人口总数（万人）、PU为人口城市化率（%）、PO为老龄化率（%）、PF为家庭规模（人/户）、A为人均消费额 （元）、T为碳排放强度 （t碳/万元GDP）等为解释变量与被解释变量I为碳排放总量（万t）之间的关系。除了上述相关解释变量以外，还有诸多相关变量可能会影响CO2的排放水平，如能源结构、产业结构、居民消费方式等等，但是考虑到本文的研究重点，所以选用人口规模、人口结构、经济水平和技术水平来进行分析。同时，为消除价格因素对经济变量的影响，经济变量以1990年为基期计算成可比价进行测算（表2）。分析研究的指标数据均来自《重庆市统计年鉴（1997—2013）》、《2013年重庆市经济社会发展统计公报》及公开刊物发表的数据为基础。

表2　重庆市1996—2013年人口、碳排放变动情况

三、人口规模、结构对碳排放影响的实证研究

（一）模型构建与检验

根据Dietz等在环境负荷模型（IPAT模型）基础上建立随机模型（STIRPAT）相关理论，构建碳排放影响的计量模型。以表2数据为基础，选用公式（2）模型进行多元回归分析，采用Eviews6.0分析软件进行最小二乘法（OLS）处理，为消除量纲和数量级的不同带来的影响，在此对表2数据进行对数化处理。计算结果如表3所示。

表3　各变量回归系数及检验结果

表3结果显示，该模型拟合效果较好，统计学上具有较好的显著意义。综上所述可建立回归方程：从回归结果看，F=4223.384，校正R2=0.999，表明该模型显著且具有较好的拟合度，各变量在10%的水平上也具有统计显著意义，因此，该模型拟合效果较好，统计学上有意义。据此判断，根据环境负荷模型（IPAT模型）基础上扩充建立随机模型（STIRPAT）在统计学上是有意义的。进一步表明重庆市碳排放总量与人口规模、人口城市化水平、老龄化率、家庭规模、人均消费额、碳排放强度都具有显著性影响，其弹性系数分别为：3.402、1.263、0.015、-0.696、0.411、1.131。

（二）模型解释与说明

从国际经济发展经验来看，短期非均衡发展战略的经济效应比较明显；从长期看，其将制约经济整体发展。因此，经济新常态下，区域协调发展是我国经济结构调整和经济方式转变的重要方向[2]。

模型拟合结果显示，与碳排放总量影响大小依次为：人口规模＞人口城市化水平＞碳排放强度＞人均消费额＞家庭规模。

1.PS项系数为3.402，表明了人口规模对重庆市碳排放总量影响程度最大，其中人口规模每提高1个百分点，可以使该地区的碳排放总量增加3.402个百分点。重庆直辖以来，人口总量从1997年的3042.92万人增长到2013年的3358.42万人，人口净增315.50万人，年均增长率高达15.33%。同时，重庆地处西南岩溶山区，仍处于欠发达、欠开发的山区，集“大城市、大农村、大山区、大库区”于一体的特殊城市来说，其人口密度和绝对数量较大，这些因素将是重庆市碳排放压力的主要因素［7］。根据Birdsall等研究指出了人口规模的增长则会对CO2排放量产生两个方面的影响：一方面，快速的人口规模增长则会对能源需求增加，从而在一定程度上会产生对CO2排放也会逐步增加的情况。另一方面，对于快速的人口规模增长则会导致森林砍伐破坏和水土流失加重，改变了原来土地利用方式等等，这些都将会导致对CO2排放量的增加［8］。

2.PU项系数为1.263，表明人口城市化率每提高1个百分点，可以促使该区碳排放量增加1.263个百分点。直辖以来，重庆市人口城乡结构发生了显著变化，由 1997年的 31%提高到 2013年的58.34%，增长了27.34个百分点，年均增长率为1.7个百分点。结果表明，一方面，重庆市城镇化进程加快提高的同时，导致了碳排放量的增加；另一方面，伴随重庆市城镇化水平提高的同时，居民消费水平也将逐步提高。这将带来对碳排放的刚性需求，从而推动碳排放的增长。这主要体现在两个方面，一方面，伴随城镇化水平进程加快，大量的城镇基础设施建设等方面，需要钢筋、水泥、玻璃等原材料的广泛使用的同时，伴随诸如小汽车、公共汽车等交通工具使用过程中产生的化石能源，燃烧化石能源所产生的CO2排放量也将呈现出进一步大幅增加趋势。另一方面，伴随城镇化的进程加快，也会带来人们的生产、生活方式等方面的改变，尤其是对煤、石油等化石燃料的使用，一定程度上促使人口对资源、环境压力更多地来自城市居民消费。

3.T项系数为1.131，表明碳排放强度每提高1个百分点，可以促使该区碳排放量增加1.131个百分点。1997—2013年重庆市碳排放强度从1.6442t 碳/万元GDP降至1.1247t碳/万元GDP，降幅为0.5195t碳/万元GDP（表2）。对于碳排放强度越低，则表明经济活动效率会越高，CO2排放量也就相应越少，同时，一定程度上也反映出区域技术发展水平情况。然而，重庆市碳排放强度高于全国平均水平，这与重庆市是工业大市，尤其是重化工业占主导的地区（2013年重庆市重工业产值占全市工业总产值的72.65%），目前重庆市对于能源消费结构主要是煤炭消费，能源消费基数较大，伴随经济欠发达、欠开发的西部地区来说，短期内能源结构方式的改变可能性小；另外，为加快经济的快速增长，一定程度上则会带来巨大的能源消费总量也会在一定程度上掩盖了由技术进步对碳排放的抑制作用的贡献。2013年，能源消费总量为8919.74万吨标准煤，煤炭消耗占能源消费总量的66.47%。因此，技术创新仍将是重庆市未来抑制碳排放的主要方式之一。

4.A项系数为0.411，表明人均消费额每提高1个百分点，可以促使该区碳排放量增加0.411个百分点。人口规模、结构等人口因素对碳排放的影响主要体现在人口消费领域的碳排放情况。重庆市人均消费额从1997年的1977.44元提高到2013年的15191.14元（以1990年可比价计算获得），增长7.68倍，年均增长率达到13.59%（表2）。模型拟合结果，进一步表明了居民消费水平的提高与碳排放总量增长相关度较高，从而一定程度上加大了对能源消费的刚性需求，从而导致碳排放的增加。

5.PO项系数统计学上不显著，表明短期内人口年龄结构的波动对碳排放量增加影响不大。理论上来说快速的人口老龄化进程，一方面，一定程度上加大了对老龄人口养老、医疗和服务等生产方面的投入，另一方面，一定程度上也加大了对能源的消耗。这一研究成果与前人朱勤、陈婧的研究成果一致，即人口老龄化对中国碳排放的影响可能不显著或者尚不清楚［9］［10］。同时，诸多研究结果也表明，人口老龄化对能源使用和碳排放的影响机制相当复杂，以致其将导致能耗和碳排放的增加还是减少并不明确，但是可以确定的是人口老龄化进程的加快必然会对碳排放产生一定影响，因此，人口计生等相关部门需要加以关注和研究。

6.PF项系数为-0.696，表明家庭规模对碳排放的影响呈现负效应。1997—2013年重庆市居民家庭规模从 3.39人/户降至 2.75人/户，降幅达到18.89%；家庭户数增幅达到35.98%，高于同期户籍人口总量的15.33%。因此，家庭规模的缩小将有可能会导致家庭户数增长程度的进一步加快，从而会呈现出家庭总户数的增速要快于年末总人口的增速幅度。与此同时，伴随家庭规模小型化的趋势和家庭总户数增加的同时，一定程度上会对碳排放呈现出同向叠加效应［11］。因此，我们通过选用家庭户数而并没有把人口数量指标作为人口变量时，人口的变化对碳排放增长的弹性系数，一定程度上也会呈现增大状态。所以，对于家庭规模的小型化加速，一定程度上推动了居民消费规模的扩张和家庭消费规模效应减弱。

四、结论与建议

（一）人口规模对重庆市碳排放量呈现显著的正向影响。直辖以来，重庆市人口总量从1997年的3042.92万人增长到2013年的3358.42万人，人口净增315.50万人，年均增长率高达15.33%，快速的人口增长加大了对碳排放的影响。因此，人口规模是碳排放的一个重要驱动因素。这与Jiang研究指出全球人口增长与能源消费量和碳排放量的增长是同步的结论相一致［12］。

（二）人口结构对重庆市碳排放具有重要影响。一是人口城市化率对碳排放影响具有正效应并排在第二位，应慎重考虑当前城镇化对碳排放的影响。因此，应以大力发展新型城镇化为契机，发展智能建筑促进智慧城市的建设步伐，为住户提供高效的环境同时降低能源消耗，主要通过打造智能建筑的相关技术集成起来，控制楼宇的能耗和对收集的数据进行分析，利用分析过的数据达到节能减排。二是人口老龄化对碳排放影响统计学上不显著，但是可以确定的是人口老龄化必然会对碳排放带来影响，因此，相关部门需要加以关注和研究制定相应措施。三是家庭规模对碳排放具有负效应，诸多研究结果也表明，家庭规模小型化、核心化有利于碳减排［13］。因此，政府应当注意家庭结构小型化的这种趋势，并将家庭结构的小型化作为未来影响碳排放的重要因素加以重视。

（三）人均消费额对碳排放影响超过人口老龄化率和家庭结构对碳排放的影响。内需既是政府刺激经济的主要手段，也是当下多元化趋势下的主要消费方式。因此，我们不能仅期望通过降低居民消费水平的程度，来达到碳减排的有力效果。为此，需要树立一种低碳消费的理念和营造一种绿色消费的氛围，倡导和引导居民低碳消费、绿色消费等可持续消费模式方向的转变。

（四）碳排放强度对碳排放的影响强度较大。从而表明，技术进步因素对重庆碳排放的影响具有正效应，一定程度上与理论相悖，但是并不能否定技术进步对碳排放的减速作用。因此，建议政府加大技术改造，提高清洁生产技术、碳捕获和封存技术等，尤其是煤炭净化技术，则应成为重庆市“十三五”低碳发展的必由之路。应在煤炭、有色金属等高耗能行业实行节能攻坚，推行节能交通。加大推进碳排放权交易，大力开展林业碳汇交易。通过新种植或者提高原有森林单位面积蓄积量来实现林业碳汇的扩大再生产规模的同时，加强对森林资源的管理和利用，从而有效扩大林业碳汇功能发挥。

（五）重庆市经济发展水平处于全国中后位置，但发展低碳经济潜力较大。因此，政府加强节能减排，提高资源利用效率，同时基于低碳技术和制度的不断创新发展战略新兴产业和清洁能源，加快重庆产业结构调整和发展方式的转变。有效控制人口因素对碳排放增长的影响。应大力发展现代物流业、金融资本、商贸、商务、文化、旅游等现代服务业，促进产业结构逐步向低碳、高级、有序、合理方面发展。

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［3］彭希哲，朱勤.我国人口态势与消费模式对碳排放的影响分析［J］.人口研究，2010，34（1）：48-58.

［4］王钦池.基于非线性假设的人口和碳排放关系研究［J］.人口研究，2011，35（1）：310-312.

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［12］JIANG，LW.KAREN H.How do recent population trends matter to climate change？PAI workpaper［EB/ OL］.Http：//www.Population.org/publications/work-ing-papers/april-2009.

［13］杜运武，等.江苏省人口规结构对碳排放影响分析［J］.长江流域资源与环境，2013，22（4）：399-403.

Impact of Demographic Factors on Carbon Emission in Chongqing City：A Study base on Stirpat Model

HONG Ye-ying1，2，XIANG Si-jie1，CHEN Jin-xin3
（1.The Communist Party of China Chongqing city Fuling District School，Chongqing 408000；2.The Communist Party of China Tibet Changdu prefectural District School，Changdu Xizang 854000；3.Foshan Polytechnic，Foshan Guangdong 528000）

Based on the sequence data of 1996-2013 years in Chongqing city.The demographic factors into the STIRPAT model，Using Eviews6.0 software.Using empirical econometric analysis of relationship of population size，population，city rate，the aging rate，per capita consumption，between the carbon emissions intensity and emissions analysis.The result is that：The size of the population to the driving force of carbon emissions in the most significant，indicating that the growth of Chongqing carbon emissions are closely related with population.The population of city level and carbon emissions intensity is second，the third driving force has little influence on the per capita consumption.The aging of the population rate was not statistically significant，but it is certain aging will inevitably impact on carbon emissions，thus requiring attention.Family size has inhibitory effect on long-term carbon emissions.Finally，according to the result of analysis，and discusses the future of Chongqing City carbon emission reduction strategies，in order to effectively control population factors influence on Chongqing's carbon emissions growth.

Carbon emission；Population size；Population strcture；Stirpat Model；Chongqing

C92-05

A

1007-0672（2015）03-0013-05

2014-06-12

重庆市人文社会科学重点研究基地长江师范学院武陵山区研究中心2013年专项研究项目 （项目编号：WLYJ1302）阶段成果。

洪业应，男，安徽舒城人，硕士，中共重庆市涪陵区委党校讲师，中共昌都市委党校援藏专技干部，研究方向：人口、资源与环境经济学。陈景信，男，广东佛山人，硕士，佛山职业技术学院教师，研究方向：城市经济与创新管理。