《中国人口年龄结构变动对能源消费的影响研究》-经济学论文，人口资源与环境论文-论文范文参考-科学狗论文网

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中国人口年龄结构变动对能源消费的影响研究

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张玉周

摘要人的生产者和消费者的双重身份以及人口结构的动态变化使得人口因素对能源消费的影响极其复杂，不同年龄结构的人口对能源消费会产生不同影响。文章通过将反映人口年龄结构变动的少儿抚养比、老年抚养比和总抚养比3 个指标引入扩展的STIRPAT模型，基于我国30 个省市区1996-2013 年的面板数据，利用GMM法对我国人口年龄结构变动对能源消费的影响进行了实证分析，结果表明：少儿抚养比、总抚养比、前期能源消费、经济增长、居民消费等因素对我国能源消费均具有显著影响，老年抚养比对能源消费的影响暂时不显著，但随着人口老龄化的加剧其影响会逐步显现；少儿抚养比和总抚养比与能源消费反方向变动；前期能源消费对当期能源消费存在显著正影响；经济增长和居民消费与能源消费同方向变动；在所有影响能源消费的因素中，前期能源消费的作用最大，少儿抚养比和总抚养比变动对能源消费的影响已超过经济增长，正逐步成为影响能源消费的主要因素。基于此，文章提出应将人口年龄结构因素纳入相关政策视野，适时调整完善人口政策，根据人口年龄结构变动特征不断优化能源消费结构，加快促进经济增长方式转变，大力发展节能技术，逐步提高能源利用率等相关政策建议，以促进我国人口、资源、环境和经济社会的可持续发展。

关键词人口年龄结构；能源消费；面板数据；GMM

中图分类号 F063.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）11-0069-06

能源是经济社会发展的重要基础和经济增长的主要动力。改革开放以来，伴随着我国经济的快速增长，能源消费也在不断增加。我国能源消费总量由1978 年的5.7 亿tce，增加到2013 年的37.5 亿tce，年均增长6.5%。2013年我国能源消费居世界第一，占世界消费总量的22.4%，占世界净增长的49%。而我国现在煤炭、石油、天然气的人均可开采储量分别仅为世界平均水平的55%、11%和5%。另外，目前以煤、石油为主的能源消费是造成环境污染的主要原因。因此，能源短缺和环境污染已成为制约我国经济社会可持续发展的重要因素。

人作为经济社会活动的主体，在能源消费中扮演着十分重要的角色。联合国人口基金会（UNFPA）2009 年明确指出，人口数量、年龄构成、城乡人口分布、家庭规模、人均消费等因素与能源消费或碳排放之间具有内在联系，可以对气候变化产生长远影响。然而，人生产者和消费者的双重身份决定了人口因素对能源消费的影响是多方面的，它不仅直接影响能源消费，而且大多时候是通过生产、生活、技术贸易等间接影响能源消费。再加上人口规模、年龄结构、区域分布等处于不断变化调整之中，更加剧了其对能源消费影响的复杂性。我国目前经济发展已进入新常态，人口发展和居民生活方式正发生着巨大变化，人口年龄结构已进入老年型，并向老龄化纵深发展。同时，作为负责任的大国，我国政府在2009 年哥本哈根气候大会上对外承诺大幅实施节能减排，到2020 年单位GDP碳排放量要比2005 年下降40%-45%。在此背景下，考察我国人口年龄结构变动对能源消费的影响，对实现人口、资源和环境的可持续发展具有重要的现实意义。

1 文献综述

目前，国内外关于人口因素与能源消费或碳排放关系的研究主要集中在人口规模变化以及年龄结构、城乡结构、家庭规模等人口结构变动对能源消费或碳排放的影响两大方面。

1.1 关于人口规模对能源消费的影响研究

国际层面：Birdsall[1]认为人口增长从两方面影响碳排放，一是人口规模的扩大导致能源消费增多，进而带来更多的碳排放；二是人口的快速增长引起土地利用方式的改变以及林地面积的减少，降低了对碳排放的吸收。Knapp和Mookerjee[2]利用格兰杰因果检验研究了全球人口总量对碳排放的影响，发现人口数量增长是碳排放量增加的重要原因，但人口数量和碳排放之间不存在长期稳定的函数关系。David Satterthwaite[3]利用世界各国1980-2005 年间相关数据对人口增长和城镇化与碳排放量之间的关系进行的实证分析表明，人口增长和城镇化均对碳排放具有显著影响，且人口城镇化带来的消费规模和消费结构的改变对碳排放的影响高于人口增长，因此，仅靠控制人口增长并不能达到较少碳排放的目的。Anqing Shi[4]、Cole Matthew[5]、Eugene A[6]等利用环境压力等式（IPAT 模型）分别测算出全球碳排放量对人口总量变化的弹性系数为1.42、0.98和1.02。

国内层面：李国志和周明[7]利用变参数模型分析了我国1978-2009 年人口数量和居民消费对碳排放的动态影响，认为人口规模对碳排放的影响弹性大于居民消费的影响，但是二者之间的差距呈逐渐缩小趋势。而且人口数量和居民消费与碳排放之间存在长期稳定关系。张文玺[8]利用中日韩三国1990-2010 年能源消费相关数据比较分析了三国GDP、人口、产业结构对能源消费的影响，发现三个国家的GDP和人口总量与能源消费之间均存在显著正相关关系，且人口总量对能源消费的影响已超过GDP的影响。人口总量对日韩能源消费的影响远大于中国，第三产业对三国能源消费的影响均呈逐步下降趋势。夏泽义、张炜[9]将人口因素引入环境负荷模型分析了我国能源与人口、经济增长的关系，认为能源消费与人口、经济和技术间存在长期动态关系，控制人口增长有利于减轻能源供求压力。

1.2 关于人口结构对能源消费的影响研究

国际层面：Jiang Leiwen[10]等认为研究人口因素对能源消费或碳排放的影响，除人口总量外，还必须重视对人口年龄结构、家庭规模、人口城镇化水平等人口结构因素的考察。Michael Dalton[11]将人口年龄结构变量引入能源-经济增长模型，利用美国不同年龄组家庭消费、储蓄、劳动力供给等相关数据，运用一般均衡模型研究了人口年龄结构与碳排放之间的关系，结果表明，不同年龄组家庭能源消费存在较大差异，人口老龄化长期来看有利于抑制碳排放，且在一定条件下其作用甚至会大于技术进步。Poumanyvong和Kaneko[12]利用99 个国家1975-2005 年相关数据，运用STIRPAT模型分析了城镇化对能源消费的影响，认为人口城镇化能显著促进能源消费和碳排放，中等和高收入国家比低收入国家的影响更为显著。Martinez Zarzoso和Maruotti[13]研究了1975-2003 年发展中国家人口城镇化对碳排放的影响，发现不同国家的人口城镇化发展水平对碳排放存在显著差异。

国内层面：余国合、吴巧生[14]对我国人口结构与能源消费关系进行的实证分析表明，人口城镇化带来的城乡收入差距扩大是我国能源消费增长的主要因素之一，人口年龄结构与能源消费在短期有一定的弱负相关关系，在长期则存在稳定的均衡关系，人口老龄化会逐步减弱对能源消费的影响。彭希哲、朱勤[15]将人口结构相关指标引入STIRPAT模型，运用岭回归方法实证分析了我国1980-2008 年间人口、居民消费、技术等因素对碳排放的影响，结果表明，人口规模、人口城市化率及居民消费对碳排放均具有显著影响，且居民消费和人口结构变动对碳排放的影响力已高于单一人口规模的影响力，居民消费模式变化逐渐成为我国碳排放的重要因素。傅崇辉[16]等通过构建生活能源消费与人口敏感性关系模型，分析了人口结构因素对生活能源消费的影响，发现人口自然变动、城镇化及老龄化等人口结构因素对生活能源消费具有多重敏感性，人口城镇化对能源消费的敏感强度已经超过了人口数量，因此，不宜仅将人口规模的增减作为判断能源消费变化的唯一指标。

上述国内外研究成果为本文深入研究人口年龄结构变动对能源消费影响提供了良好的基础，然而通过分析发现：目前对人口结构与能源消费关系的研究主要集中在城镇化、家庭规模等因素对能源消费或碳排放的影响，且大都是利用国家层面的宏观数据进行静态分析，缺乏将人口年龄结构变动指标作为变量引入模型，并利用省际层面相关数据进行动态分析，使得相关结论与现实可能不完全相符。基于此，本文将反映人口年龄结构变动的指标作为变量引入模型，采用横向和纵向结合的省际面板数据动态分析人口年龄结构变动对能源消费的影响，以期获得更具现实解释力的结论。

2 方法、模型和数据

2.1 计量方法

动态面板模型是通过在静态面板模型解释变量中引入滞后期的被解释变量来反映动态滞后效应的模型。对动态面板数据采用传统的OLS法估计，会产生有偏和一致性问题。广义差分矩估计（GMM）通过对模型进行一阶差分消除固定效应，并在一定条件下引入工具变量，得到差分广义矩估计量，能有效克服解释变量内生性以及残差的异方差问题，且能得到无偏一致的估计量，被广泛运用于动态面板数据模型估计中。本文在建立动态面板数据模型分析年龄结构变动对能源消费影响时，引入前期能源消费变量反映消费惯性，会导致能源消费的解释变量存在内生性问题，因此，可以运用GMM法分析我国人口年龄结构变动对能源消费的影响。

2.2 模型构建

现有文献中通常利用STIRPAT模型来分析人口对环境压力的影响，其一般形式为I=aPbAcTde。本文借鉴此模型基本形式，将反映人口年龄结构变动的变量、经济增长、居民消费以及前期能源消费（考虑到能源消费的滞后性）纳入模型中，全面分析人口年龄结构变动对能源消费的影响。具体模型如下：

ecit=β0ecβ1i（t-1）ageβ2itgdpβ3itmcβ4ituitεit

（1）

其中，ec是被解释变量，为能源消费量；ect-1是前期能源消费；age是人口年龄结构变量，分别是少儿抚养系数cdr、老年抚养系数odr、总抚养系数tdr；gdp是经济增长率，为不变价格计算的地区GDP增长率；mc为居民消费水平，为根据常住人口计算的居民年均消费水平；u为不可观察的固定效应；ε为随机扰动项；i、t分别代表地区和时间。

为消除数据的异方差性，将模型进行对数化处理，同时由于少儿抚养系数cdr和老年抚养系数odr与总抚养系数tdr是线性关系，因此进行GMM估计时将其分为两个模型来考察，具体如下：

Inecit=β0+β1lneci（t-1）+β2cdrit+β3odrit+β4gdpit+ β5mcit+u′it+ε′it

（2）

Inecit=β′0+β′1lneci（t-1）+β′2lntdrit+β′3lngdpit+ β′4lnmcit+u″it+ε″it

（3）

2.3 样本与数据处理

从1978 年到上世纪90 年代中期，我国很多宏观时序数据不全，如西藏能源消费数据缺失，1978-1995年间《中国人口统计年鉴》未公布相关人口年龄结构数据，且时序数据所包含的资源有限，因此本文选取除西藏外的全国30个省市区1996-2013年的面板数据进行实证分析。相关数据来源《中国能源统计年鉴2013》、全国和各省2014年的《统计年鉴》、历年《中国人口统计年鉴》、历次人口普查资料以及国研网数据库。文中各变量所用数据均进行不变价格处理，如无特殊说明均转换为1995 年的不变价格。变量具体定义和描述性统计量如表1所示。

3 结果与分析

3.1 检验结果

（1）单位根检验。非平稳序列间不一定存在直接关联，但常常表现出相同的变化趋势，如果对其进行回归，会产生虚假回归，即使具有较大拟合优度值，也没有实际意义。只有对平稳序列进行回归分析，才能避免伪回归，保证估计结果的有效性。时间序列的平稳性检验所用的方法是单位根检验，又称单整性检验，具体检验过程：首先要检验原序列是否平稳，若未通过平稳性检验，则需对原序列进行一阶差分，再检验差分后的序列的平稳性。如果差分后的序列平稳，则称原序列一阶单整，记为I（1）。面板数据模型在进行回归前需检验数据的平稳性，它是将变量的横截面序列作为整体进行单位根检验。本文选择LLC和ADF法对面板数据进行单位根检验，结果如表2所示。

面板数据单位根检验结果显示：在1%显著性水平下，除居民消费水平外的其他所有变量的LLC检验和ADF检验结果均显著；在10%显著性水平，所有变量均通过LLC检验和ADF检验。由此可知所有序列平稳，各变量0阶单整I（0），满足协整检验的前提，能够消除伪回归，可以进行协整检验。

（2）协整检验。协整检验就是检验协整回归方程的残差是否存在单位根，如果两个序列不是协整的，则残差中一定存在单位根；如果两个序列是协整的，则残差是平稳的。

协整检验结果（见表3）表明：在5%显著性水平下，我国30 个省市区的能源消费与人口年龄结构变动等面板数据间存在协整关系，可以进行回归分析。

3.2 结果分析

少儿-老年抚养比模型估计结果（见表4）显示：在1%显著性水平下，少儿抚养比、前期能源消费、经济增长率和居民消费水平均通过检验，老年抚养比则未通过检验。该模型残差平方检验的F统计量为1.482 6，模型整体效果显著。工具变量有效性检验萨甘检验（Sargan test）的p值为0.979 2，表明在1%显著性水平下，该动态面板模型较为理想。少儿-老年抚养比模型说明，除老年抚养比外的少儿抚养比、前期能源消费、经济增长率和居民消费水平变化对能源消费均存在显著影响。其中，少儿抚养比系数的估计值为-0.210 5，说明少儿抚养比与能源消费反方向变动，少儿抚养比下降1%，能源消费增长0.210 5%；前期能源消费对当期能源消费存在显著正影响，前期能源消费增长1%，本期能源消费增长0.575 7%；经济增长和居民消费与能源消费同方向变动，经济和居民消费各增长1%，相应能源消费分别增长0.101 1%和0.319 5%。在影响能源消费因素中，前期能源消费影响最大，少儿抚养比的影响大于经济增长。老年抚养比对目前能源消费的影响不显著，可能是由于年龄结构变化及其影响具有滞后性，上个世纪90 年代，我国人口年龄结构类型处于成年型，并逐渐开始向老年型人口过渡，随着我国人口类型进入老年型并开始迈向老年型社会，未来老年抚养比对能源消费的影响将会逐步加强。

总抚养比模型估计结果（见表4）显示：在1%显著性水平下，各变量均通过检验，表明总抚养比模型中各变量均对能源消费存在显著影响。该模型残差平方检验的F统计量为1.503，模型整体效果显著。工具变量有效性检验萨甘检验（Sargan test）的p值为0.707 2，表明在1% 显著性水平下，该动态面板模型较为理想。总抚养比模型说明总抚养比、前期能源消费、经济增长率和居民消费水平对当期能源消费均存在显著影响。其中，总抚养比系数的估计值为-0.255 2，说明总抚养比与能源消费反方向变动，总抚养系数下降1%，能源消费增长0.255 2%；前期能源消费对当期能源消费存在显著正影响，前期能源消费增长1%，本期能源消费增长0.587 7%；经济增长和居民消费与能源消费同方向变动，经济和居民消费各增长1%，相应能源消费分别增长0.135 2%和0.323 2%。在影响能源消费因素中，前期能源消费的影响最大，总抚养比的影响大于经济增长。由此可知，总抚养比对能源消费的影响与少儿-老年抚养比的影响基本一致，这主要是由于：近30 年来，我国少儿人口比重的下降速度远高于老年人口比重上升的速度，导致我国15 岁到64 岁劳动年龄人口在总人口中的比重逐年上升，总抚养比呈逐渐下降趋势，从而对能源消费的影响起了重要作用。

4 结论与建议

本文利用我国30 个省市区1996-2013 年18 年的面板数据，将人口年龄结构变动、前期能源消费等变量纳入扩展的STIRPAT模型，运用GMM法分析了人口年龄结构变动对能源消费的影响，得到如下结论：

（1）我国人口年龄结构变动对能源消费存在显著影响。少儿抚养比与能源消费呈反方向变动，原因主要是随着少儿抚养比的下降，劳动年龄人口比重逐步上升，促使居民收入水平不断提高，进而推进居民家庭消费结构由温饱型向享受型和发展型转变，如空调、电脑、汽车等高耗能消费品逐渐进入普通居民家庭，而基于大众消费的生产企业也根据居民家庭消费结构的变化对生产结构进行相应调整，这些高能耗消费品的大量生产和使用促使能源消费快速增长。另外，我国上世纪70 年代末实行的计划生育政策，一方面有效地控制了人口规模的过快增长，政策释放的人口红利为我国经济长达30 多年的高速增长提供了强有力的支撑。另一方面随着政策的深入实施，新出生人口急剧减少，使得少儿抚养比快速下降，劳动年龄人口比重在2010 年达到最大值74.53%后迅速降低，人口红利逐步消弱，在降低我国未来经济发展潜力的同时，也使其逐渐成为我国能源消费增长的重要因素之一，这在一定程度上为我国人口政策的调整预留了空间。当前老年人口抚养比的上升对能源消费的影响有限，随着我国人口老龄化继续深化，未来老年人口抚养比对能源消费的影响将会日益显著。

（2）人口年龄结构变动对能源消费的影响超过经济增长。经济增长是能源消费增加的重要因素，但是随着我国进入经济新常态和工业化后期，循环经济、节能减排、低碳发展等工作积极有效地开展，经济增长对能源消费的影响出现了新的变化，人口年龄结构变动对能源消费的影响超过经济增长的影响，逐渐成为我国影响能源消费变化的重要因素。

（3）能源消费存在滞后效应，前期能源消费对当期能源消费存在显著影响。省际面板数据的动态分析结果显示，我国前期能源消费在所有考察的影响能源消费的因素中作用最大，前期能源消费与当期能源消费同方向变动，这也为我国逐步强化能源节约利用、倡导绿色低碳发展政策的实施提供了注解。

随着经济社会的不断发展，人们的生育意愿和生育水平在不断下降，而人口的平均预期寿命在不断延长，我国未来人口年龄结构变化——老龄化趋势将会更加明显。鉴于人口年龄结构变动对能源消费具有比较显著的影响，正逐渐成为影响能源消费的主要因素。因此，应将人口年龄结构因素纳入相关政策视野，及时调整完善人口政策，全面放开二胎，释放人们的生育意愿，促进少儿抚养比缓慢上升，并根据人口年龄结构变动，不断优化能源消费结构，为我国增强经济发展潜能、减少能源消费赢得时间和空间。同时，加快促进经济增长方式转变，大力发展节能技术，推行低碳集约发展，逐步提高能源的利用效率，从而实现人口、资源、环境和经济社会的可持续发展。

（编辑：常勇）

参考文献（References）

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