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    人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與碳排放
    ——基于STIRPAT模型的空間計(jì)量分析

    2021-08-09 07:43:26劉健強(qiáng)馬曉鈺
    金融與經(jīng)濟(jì) 2021年7期
    關(guān)鍵詞:人口老齡化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

    ■劉健強(qiáng),馬曉鈺

    一、引言與文獻(xiàn)回顧

    2018 年,聯(lián)合國(guó)IPCC 發(fā)布報(bào)告:預(yù)計(jì)在2030—2052 年全球氣溫較工業(yè)化之前會(huì)提高1.5 攝氏度。與此同時(shí),人口老齡化也成為世界性難題,根據(jù)聯(lián)合國(guó)人口與社會(huì)署公布的數(shù)據(jù),2015 年全球步入老齡化社會(huì)的國(guó)家已達(dá)到91個(gè),且到2050 年會(huì)進(jìn)一步惡化。二氧化碳大量排放首要之責(zé)是工業(yè)生產(chǎn)消耗能源,次要之責(zé)是居民生活使用能源,對(duì)于前者,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是減少二氧化碳排放的良策,對(duì)于后者人口素質(zhì)提高和低碳技術(shù)的普及是良策。為減少碳排放,“十四五”規(guī)劃把碳達(dá)峰、碳中和納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局,提出在“十四五”期間將單位GDP 二氧化碳排放降低18%。為緩解老齡化加劇的人口結(jié)構(gòu)問題,在“十四五”規(guī)劃中將積極應(yīng)對(duì)人口老齡化上升為國(guó)家戰(zhàn)略,提出制定人口長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略。2021 年5 月31 日,中共中央政治局召開會(huì)議,確定實(shí)施“三孩政策”。同時(shí),“十四五”規(guī)劃也再次強(qiáng)調(diào)要繼續(xù)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化、促進(jìn)服務(wù)業(yè)繁榮發(fā)展。

    在人口老齡化加劇、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)加快推進(jìn)、碳排放約束趨緊的國(guó)情和背景下,厘清人口老齡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響碳排放的機(jī)制機(jī)理對(duì)于加快我國(guó)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和等目標(biāo)具有重要意義。

    碳排放屬于環(huán)境經(jīng)濟(jì)問題,已有研究主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(徐斌等,2019)、技術(shù)進(jìn)步(徐德義等,2020)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整(孫振清,2020)、城鎮(zhèn)化(束克東和李影,2020)和能源結(jié)構(gòu)(潘偉和胡程,2019)等方面的探討。關(guān)于人口與碳排放關(guān)系的研究,學(xué)者們多基于20 世紀(jì)70 年代提出的 IPAT 理論和 20 世紀(jì) 90 年代提出的 STIRPAT 理論,從人口規(guī)模(Anser et al.,2020)、人口結(jié)構(gòu)(Wen et al.,2016)、消費(fèi)模式(王悅等,2019)等視角對(duì)人口與碳排放的關(guān)系進(jìn)行研究。這些文獻(xiàn)大大拓展和深化了人們對(duì)人口與碳排放關(guān)系的認(rèn)識(shí),但已有研究還存在以下不足:一是學(xué)術(shù)界就人口年齡結(jié)構(gòu)與碳排放關(guān)系的研究大多是分析比較不同年齡人群與碳排放的關(guān)系,缺乏對(duì)人口老齡化與碳排放關(guān)系的專門研究。二是在研究方法上多采用傳統(tǒng)的計(jì)量分析模型,假設(shè)不同地區(qū)的碳排放不會(huì)相互影響。Daniel&Griffith(2013)指出,在環(huán)境污染的研究中若忽略空間相關(guān)性則無法得到一致性的參數(shù)估計(jì),所以,要構(gòu)建更為準(zhǔn)確的空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。三是缺少將人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與碳排放三者納入同一分析系統(tǒng)的研究。以往研究只重視人口老齡化對(duì)碳排放的影響與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)碳排放的影響,相對(duì)忽略人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。為此,本文對(duì)以上研究不足進(jìn)行彌補(bǔ)和拓展。

    二、機(jī)理分析與研究假說

    (一)人口老齡化對(duì)碳排放的影響

    人口對(duì)碳排放的影響包括人口規(guī)模、結(jié)構(gòu)和素質(zhì)等,就人口老齡化對(duì)碳排放的影響而言,人口老齡化會(huì)通過影響技術(shù)進(jìn)步、消費(fèi)方式、清潔能源和技術(shù)使用、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等中間渠道對(duì)碳排放產(chǎn)生影響,其影響路徑是復(fù)雜的,因而存在著不確定性。具體來說,可能會(huì)受到這一經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)進(jìn)步水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平以及人口素質(zhì)水平等的調(diào)節(jié)。Wang Q. &Wang L.(2020)的研究發(fā)現(xiàn),人口老齡化對(duì)碳排放的影響存在門檻效應(yīng),但從長(zhǎng)期看,人口老齡化會(huì)減少碳排放。中國(guó)人口老齡化的速度正在加快,老齡化將成為中國(guó)人口結(jié)構(gòu)變化的最主要特征,因此其對(duì)碳排放的影響,無論是從生產(chǎn)還是消費(fèi)渠道,都有減少碳排放的可能。

    (二)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)碳排放的影響

    在宏觀上,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)推動(dòng)能源規(guī)?;褂煤图s化利用;在微觀上,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)帶來生產(chǎn)技術(shù)和治理技術(shù)的創(chuàng)新,從而在能源使用和生產(chǎn)過程中減少碳排放。具體來說,首先,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)降低重工業(yè)比重,提高服務(wù)業(yè)比重,這樣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有助于從生產(chǎn)上減少對(duì)能源的剛性需求,并在消費(fèi)上控制能源使用的快速增長(zhǎng),從而減少碳排放。其次,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)促進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化、促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)等新興產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,通過深化勞動(dòng)分工、延伸產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈、推動(dòng)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新等途徑實(shí)現(xiàn)碳排放減少。最后,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)還會(huì)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。一方面會(huì)減少對(duì)煤炭、石油等污染能源的使用,增加對(duì)天然氣、太陽能等清潔能源的使用以及激發(fā)清潔技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用,另一方面也會(huì)改變居民的生活方式和能源消費(fèi)習(xí)慣,從而減少碳排放。

    (三)人口老齡化倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

    人口老齡化雖會(huì)帶來老年撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)上升、人口紅利消失、儲(chǔ)蓄率降低、勞動(dòng)力供給減少等阻礙經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的不利因素,但人口老齡化也會(huì)通過其他因素對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生積極作用,如人口老齡化可能會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生“倒逼效應(yīng)”。一方面,人口老齡化會(huì)產(chǎn)生“劉易斯拐點(diǎn)效應(yīng)”。人口老齡化引致的勞動(dòng)力供給減少,會(huì)提高勞動(dòng)力要素價(jià)格,企業(yè)面對(duì)勞動(dòng)力成本上升的壓力,會(huì)更多地使用技術(shù)替代人工勞動(dòng),自動(dòng)化水平提高,從而會(huì)擴(kuò)大資本和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)規(guī)模,倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從勞動(dòng)密集型生產(chǎn)方式向資本和技術(shù)密集型生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(馮劍鋒和陳衛(wèi)民,2017)。另一方面,人口老齡化還會(huì)產(chǎn)生“人力資本累積效應(yīng)”(楚永生等,2017)。少子化是造成人口老齡化的原因之一,隨著家庭生育數(shù)量的減少,人們會(huì)減少儲(chǔ)蓄,增加后代教育投資,提高了人力資本水平,人力資本水平的提高為技術(shù)進(jìn)步夯實(shí)了基礎(chǔ),技術(shù)進(jìn)步會(huì)促使產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)從勞動(dòng)密集型生產(chǎn)轉(zhuǎn)向技術(shù)和知識(shí)密集型生產(chǎn)。上述機(jī)理分析如圖1所示。

    圖1 機(jī)理分析圖

    綜上,提出以下三個(gè)假說:

    假說1:人口老齡化對(duì)碳排放存在顯著的減排效應(yīng)。

    假說2:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)碳排放存在顯著的減排效應(yīng)。

    假說3:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是人口老齡化影響碳排放的中介變量。

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)模型構(gòu)建

    STIRPAT 模型是解釋人口經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)環(huán)境變化影響的典范,標(biāo)準(zhǔn)的STIRPAT模型為:

    其中,P 是人口規(guī)模,A 是人均財(cái)富,T 是技術(shù)水平,e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。為了更好地分析人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與碳排放的關(guān)系,將上述模型兩邊取對(duì)數(shù)并加入對(duì)碳排放有影響的擴(kuò)展指標(biāo)。參考以往文獻(xiàn),人均GDP(PGDP)、外商直接投資(FDI)、能源消耗(ENE)、人力資本(HC)和城鎮(zhèn)化率(URBAN)也是影響碳排放的重要因素。綜上所述,設(shè)計(jì)研究模型如下:

    模型(2)為碳排放研究的傳統(tǒng)計(jì)量分析模型。然而,碳排放作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的外部性因素,一是會(huì)隨著自然氣候條件變化在地區(qū)間擴(kuò)散;二是會(huì)通過要素流動(dòng)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等方式在空間上傳播,因而碳排放在空間上可能存在較為明顯的關(guān)聯(lián)效應(yīng)(Yang et al,2019);三是制度環(huán)境、區(qū)位條件、產(chǎn)業(yè)政策等不可觀測(cè)的遺漏變量也會(huì)對(duì)地區(qū)碳排放產(chǎn)生影響并導(dǎo)致空間依賴性,如因地區(qū)之間的惡性競(jìng)爭(zhēng)而引致的“你多排,我也多排”的類似行為(韓峰和謝銳,2017)。因此,本文選擇空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。此外,碳排放還存在著時(shí)空鎖定效應(yīng)(楊小東等,2020),具有動(dòng)態(tài)性,因此可以考慮碳排放的滯后一期項(xiàng),構(gòu)建更為準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)空間計(jì)量模型。

    采用在任何情況下都是無偏估計(jì)的空間SDM模型來進(jìn)行實(shí)證分析。設(shè)計(jì)的模型如下:

    其中,i表示地區(qū),t表示時(shí)間;lnPcarbonit-1是碳排放的滯后一期;lnOLDit為人口老齡化,lnINSit為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí);X 為一系列控制變量,包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)、外商直接投資(FDI)、能源消耗(ENE)、人力資本(HC)和城鎮(zhèn)化率(URBAN);ρ為碳排放的空間溢出系數(shù);α0,α1,α2,…α5為待估參數(shù);W 為 n×n 階空間矩陣;μi為個(gè)體固定效應(yīng)、θt為時(shí)間固定效應(yīng);εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    (二)空間矩陣構(gòu)建

    根據(jù)地理學(xué)第一定律:“單位間的空間相關(guān)性隨著距離的增加而逐漸遞減”,構(gòu)建地理距離矩陣

    此外,為排除采用單一空間矩陣所產(chǎn)生的偶然性,還設(shè)定了以下兩種空間矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn):

    1.社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性也是產(chǎn)生空間相關(guān)性的重要因素,因此基于引力模型構(gòu)建地理區(qū)位與經(jīng)濟(jì)聯(lián)系相結(jié)合的經(jīng)濟(jì)地理矩陣

    2.公路運(yùn)輸距離也是地區(qū)之間產(chǎn)生空間相關(guān)性的另一值得考慮的因素,因此參考經(jīng)濟(jì)地理矩陣的做法,構(gòu)建地理區(qū)位和運(yùn)輸聯(lián)系相結(jié)合的運(yùn)輸距離矩陣

    其中,dij表示地區(qū)間的地理距離表示觀測(cè)期內(nèi)實(shí)際人均GDP 的均值表示觀測(cè)期內(nèi)單位公路里程平均貨運(yùn)量。

    (三)變量說明及數(shù)據(jù)來源

    1.碳排放量的估算

    借鑒Du et al.(2012)的研究和IPCC 制定的《2006國(guó)家溫室氣體清單指南》中提供的估算方法,對(duì)碳排放量進(jìn)行估算。具體計(jì)算公式如下:

    其中,ct為二氧化碳排放量;eit為煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣等7 種具有代表性的能源消耗量;ncvi為各種能源的平均低位發(fā)熱值;cefi為碳排放系數(shù);cofi為碳氧化因子;代表二氧化碳和碳的分子比率。

    2.其他變量

    (1)人口老齡化(OLD)。參考趙春燕(2018)用65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬俊?/p>

    (2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(INS)。參考干春暉等(2011)的研究用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量。

    (3)控制變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP),用人均GDP 衡量;外商直接投資(FDI),用實(shí)際利用外商直接投資總額占地區(qū)GDP 的比重衡量;能源消耗(ENE),用人均電力消耗強(qiáng)度衡量;人力資本(HC),用高等學(xué)校在校人數(shù)與地區(qū)總?cè)丝谥群饬?;城?zhèn)化率(URBAN),用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬俊?/p>

    3.數(shù)據(jù)來源及處理

    在充分考慮數(shù)據(jù)時(shí)效性的前提下,鑒于所有變量數(shù)據(jù)的可獲取性,選取2006—2018 年中國(guó)大陸30 個(gè)省份(西藏?cái)?shù)據(jù)缺失較多,故剔除)的面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。為排除貨幣因素的干擾,以2006年為基期,用CPI對(duì)人均GDP進(jìn)行平減。所用數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和中經(jīng)數(shù)據(jù)庫。對(duì)部分極端數(shù)據(jù)予以剔除,部分缺失數(shù)據(jù)用線性插值法補(bǔ)齊。多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果顯示,所有變量的VIF遠(yuǎn)小于10。各變量的數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

    表1 描述性統(tǒng)計(jì)

    四、實(shí)證結(jié)果及分析

    (一)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    采用莫蘭指數(shù)(Moran’s I)法引入地理距離、經(jīng)濟(jì)地理和運(yùn)輸距離矩陣進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2 和圖2 所示。從表2 可以看出,在2006—2018年間,各地區(qū)碳排放的全局Moran’s I 值除 2016 年不顯著外,其余年份均至少在5%的水平上顯著為正。圖2 顯示,我國(guó)大部分地區(qū)的碳排放水平分布在一、三象限,顯示了碳排放水平“高高”和“低低”的特點(diǎn)。2006年和2018年,位于一、三象限的地區(qū)分別占66.67%和80.00%,表明2018 年的碳排放空間集聚度明顯強(qiáng)于2006年。

    圖2 碳排放Moran’s I 散點(diǎn)圖

    表2 三種空間矩陣下的碳排放Moran’s I

    續(xù)表2

    (二)回歸結(jié)果及分析

    LM 檢驗(yàn)顯示,LMerr、RLMerr 值和 LMlag、RLMlag值均無法拒絕空間SEM模型和空間SLM模型,故本文設(shè)計(jì)的空間SDM 模型是最優(yōu)模型??紤]到時(shí)間和地區(qū)個(gè)體差異可能導(dǎo)致回歸結(jié)果偏誤,將模型初步設(shè)定為雙向固定動(dòng)態(tài)空間SDM 模型。似然比檢驗(yàn)顯著拒絕了原假設(shè),因此本文使用雙向固定動(dòng)態(tài)空間SDM模型進(jìn)行實(shí)證分析,并以此為基準(zhǔn)回歸進(jìn)行結(jié)果解釋和分析。為便于對(duì)比,還引入了非空間效應(yīng)下的固定效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)空間SLM 模型的回歸結(jié)果。通過比較表3列(1)和列(3)的系數(shù)回歸值,發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)空間SDM模型的各變量回歸系數(shù)與非空間面板模型的回歸系數(shù)在方向上相同,這直接驗(yàn)證了研究模型的穩(wěn)健性。

    表3 空間和非空間面板回歸結(jié)果

    續(xù)表3

    如表3所示,碳排放的空間相關(guān)系數(shù)ρ在1%的水平上顯著為正,表明碳排放的空間效應(yīng)顯著。碳排放滯后一期在5%的水平上顯著為負(fù),表明前期滯留的溫室氣體會(huì)對(duì)后一期的碳排放起到抑制作用。這可能是因?yàn)?,前期的超?biāo)碳排放,引起了政府更加嚴(yán)格的管制,從而對(duì)企業(yè)后期的排放行為產(chǎn)生了約束,減少了后一期的碳排放,這也反映了我國(guó)環(huán)境規(guī)制日益嚴(yán)格的趨勢(shì)。人口老齡化回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正,表明人口老齡化會(huì)增加碳排放?;谇拔牡臋C(jī)理分析可知,這可能是因?yàn)椋环矫?,我?guó)這一代老齡人口文化素質(zhì)普遍較低,積蓄較少,人力資本投資意識(shí)較弱,不存在技術(shù)進(jìn)步效應(yīng),甚至產(chǎn)生了技術(shù)阻礙效應(yīng)。另一方面,較低的文化素質(zhì)使得老齡人口對(duì)節(jié)能環(huán)保的消費(fèi)理念踐行較差,在能源消費(fèi)上依然“隨波逐流”,對(duì)于清潔能源和清潔技術(shù)的接受度較低,因此實(shí)證回歸結(jié)果表現(xiàn)出人口老齡化增加碳排放的效果,假說1 不成立。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù),表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)減少碳排放,假說2成立。

    在包含全局效應(yīng)設(shè)定的動(dòng)態(tài)空間SDM模型中,變量的回歸系數(shù)并未直接捕獲解釋變量對(duì)被解釋變量的全部影響,因而并非代表其對(duì)碳排放的邊際影響。因此,在動(dòng)態(tài)空間SDM 模型下對(duì)各變量的回歸系數(shù)進(jìn)行偏微分分解,得到各解釋變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)?;貧w結(jié)果見表4,人口老齡化的直接效應(yīng)系數(shù)在5%的顯著性水平上為正,間接效應(yīng)系數(shù)不顯著,表明人口老齡化會(huì)增加本地碳排放,對(duì)鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的直接效應(yīng)系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù),間接效應(yīng)系數(shù)不顯著,表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)抑制本地碳排放,對(duì)鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響。

    表4 直接效應(yīng)和間接效應(yīng)回歸結(jié)果

    從控制變量看,人均GDP 提高會(huì)增加本地碳排放,減少鄰近地區(qū)碳排放,這可能是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)會(huì)吸引鄰近地區(qū)人口和企業(yè)集聚于本地,從而增加了本地碳排放,減少了鄰近地區(qū)碳排放。外商直接投資的增加對(duì)本地碳排放不存在顯著影響,但會(huì)減少鄰近地區(qū)碳排放,這可能是因?yàn)楸镜赝馍掏顿Y所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)進(jìn)步存在一定的滯后效應(yīng),短期內(nèi)不會(huì)減少碳排放,但本地區(qū)外商直接投資的增加會(huì)吸引鄰近地區(qū)的相關(guān)生產(chǎn)要素向本地靠攏,從而降低了鄰近地區(qū)的生產(chǎn)活躍度,在一定程度上減少了鄰近地區(qū)碳排放。能源消耗的增加會(huì)促進(jìn)本地碳排放,但對(duì)鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響。人力資本水平的提高可以減少本地碳排放,但不存在顯著的空間溢出效應(yīng),這可能是因?yàn)楸镜厝丝谒刭|(zhì)的提高促成了居民低碳環(huán)保行為習(xí)慣的養(yǎng)成,但人力資本的區(qū)域流動(dòng)性和生態(tài)文明溢出效應(yīng)較小,故對(duì)鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響。城鎮(zhèn)化率的提高可以減少本地碳排放,但對(duì)鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響,這可能是因?yàn)槌擎?zhèn)化的快速推進(jìn)帶來了公共物品規(guī)模效益,同時(shí)集中供暖和垃圾集中處理也相應(yīng)減少了碳排放,從而減少了本地碳排放,但城鎮(zhèn)化的區(qū)域固有屬性和輻射效應(yīng)較弱,使其對(duì)鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響。

    (三)區(qū)域異質(zhì)性分析

    上述實(shí)證結(jié)果表明人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與碳排放之間在全域空間上存在較強(qiáng)的相關(guān)性,但局域空間有可能表現(xiàn)出與全域空間相異甚至完全相悖的非典型情況。因此,本部分從區(qū)域異質(zhì)性視角進(jìn)行分析,回歸結(jié)果見表5。

    表5 區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果

    將研究樣本劃分為東部、中部和西部三個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行回歸。如表5 所示,樣本分區(qū)域后,兩個(gè)核心解釋變量的系數(shù)估計(jì)值產(chǎn)生了差異。在東部地區(qū),人口老齡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)本地區(qū)和鄰近地區(qū)碳排放均無顯著影響。在中部地區(qū),人口老齡化可以減少本地碳排放,不存在空間溢出效應(yīng);產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)本地碳排放不存在顯著影響,但會(huì)增加鄰近地區(qū)碳排放。在西部地區(qū),人口老齡化增加了本地碳排放,不存在空間溢出效應(yīng);產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)本地和鄰近地區(qū)碳排放均沒有顯著影響。兩個(gè)核心解釋變量對(duì)本地和鄰近地區(qū)碳排放的影響存在上述區(qū)域異質(zhì)性的可能原因如下:東部地區(qū)大量的外來人口流入緩解了當(dāng)?shù)氐娜丝诶淆g化,因而東部地區(qū)的人口老齡化對(duì)碳排放不存在顯著影響;東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)已達(dá)到較高水平,碳排放更多的來自居民生活,因而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)碳排放的影響不顯著。中部地區(qū)受到東部地區(qū)的“虹吸效應(yīng)”影響,勞動(dòng)年齡人口流失較多,老齡化程度加深,在消費(fèi)和生活方式上對(duì)能源的依賴度降低,因而顯著減少了碳排放。中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平依然較低,還不能顯著減少本地碳排放,但因其居中的地理位置,一方面,受到東部地區(qū)的“虹吸效應(yīng)”影響,中部地區(qū)發(fā)展前景較好的新興產(chǎn)業(yè)為獲得更多技術(shù)和資本支持會(huì)遷移至東部地區(qū),從而增加了東部地區(qū)的碳排放。另一方面,相比西部和中部地區(qū)擁有較高的產(chǎn)業(yè)和技術(shù)水平,但受到環(huán)境規(guī)制約束,中部地區(qū)一些高消耗和高排放的產(chǎn)業(yè)會(huì)遷移至西部地區(qū),從而增加了西部地區(qū)的碳排放,因此西部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)顯著。相比東部和中部地區(qū),西部地區(qū)發(fā)展較為落后,西部地區(qū)的人口老齡化會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生一系列阻礙效應(yīng),增加本地碳排放;西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平相比中部地區(qū)更低,對(duì)本地碳排放不具有顯著影響。同時(shí),西部地區(qū)地廣人稀,空間相關(guān)性較弱,因此二者的空間溢出效應(yīng)不顯著。

    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為增強(qiáng)上述所得結(jié)論的可靠性,進(jìn)行以下穩(wěn)健性檢驗(yàn):一是替換空間矩陣。用經(jīng)濟(jì)地理矩陣和運(yùn)輸距離矩陣替換地理距離矩陣。二是替換核心解釋變量。借鑒汪偉等(2015)的研究,用老年人口撫養(yǎng)比(OLD2)重新衡量人口老齡化;借鑒湯婧和于立新(2012)構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指標(biāo)(INS2)重新度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表6,對(duì)比表3 列(3),結(jié)果依然穩(wěn)健可靠。

    表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

    五、進(jìn)一步分析——中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    由前文機(jī)理分析可知,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)可能是人口老齡化影響碳排放的中介變量,因此構(gòu)建中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)其存在性:

    其中,C 為一系列控制變量,包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)、外商直接投資(FDI)、人力資本(HC)和城鎮(zhèn)化率(URBAN),其余變量均與前文變量一致,不再贅述。檢驗(yàn)步驟為:首先,檢驗(yàn)α1的顯著性,若不顯著,則不存在中介效應(yīng)。其次,檢驗(yàn)β1、γ1和γ2的顯著性,若β1和γ1都顯著,γ2不顯著,則存在完全中介效應(yīng);若β1、γ1和γ2都顯著,則存在部分中介效應(yīng)。若β1和γ1中有任何一個(gè)不顯著,則需要進(jìn)行Sobel檢驗(yàn),如果檢驗(yàn)結(jié)果顯著,則說明存在中介效應(yīng),反之,則不存在中介效應(yīng)。模型(5)和模型(6)的回歸結(jié)果如表7列(1)和列(2)所示,前文的模型(3)對(duì)應(yīng)中介效應(yīng)檢驗(yàn)的模型(7),回歸結(jié)果沿用表3列(3)所示結(jié)果。

    如表7所示,在列(1)中,人口老齡化對(duì)碳排放的影響系數(shù)(α1)在10%的水平上顯著為正。在列(2)中,人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響系數(shù)(β1)在1%的水平上顯著為正;在列(3)中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響系數(shù)(γ1)在10%的水平上顯著為負(fù),人口老齡化對(duì)碳排放的影響系數(shù)(γ2)在5%的水平上顯著為正。由此表明,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是人口老齡化影響碳排放的中介變量,存在部分中介效應(yīng),假說3成立。綜上,可得如下啟示:人口老齡化會(huì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)這個(gè)中介變量來影響碳排放,如果人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生“倒逼效應(yīng)”則會(huì)減少碳排放,反之,如果人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生“阻礙效應(yīng)”則會(huì)增加碳排放。因此,在人口老齡化加劇的背景下,發(fā)揮人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的“倒逼效應(yīng)”是釋放人口老齡化“碳減排效應(yīng)”的關(guān)鍵。

    表7 中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

    六、結(jié)論與啟示

    基于STIRPAT 模型,利用2006—2018 年省級(jí)面板數(shù)據(jù),使用動(dòng)態(tài)空間SDM 模型實(shí)證分析了人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)碳排放的影響,研究結(jié)果表明:一是從全局效應(yīng)看,人口老齡化會(huì)增加碳排放,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)減少碳排放。二是從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)看,人口老齡化會(huì)促進(jìn)本地碳排放,但空間溢出效應(yīng)不顯著;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)抑制本地碳排放,但空間溢出效應(yīng)不顯著。三是通過區(qū)域異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)的人口老齡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)本地和鄰近地區(qū)碳排放均不存在顯著影響;中部地區(qū)的人口老齡化可以減少本地碳排放,但不存在空間溢出效應(yīng),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)本地碳排放不存在顯著影響,但會(huì)增加鄰近地區(qū)碳排放。四是通過中介效應(yīng)模型進(jìn)一步檢驗(yàn)證實(shí),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是人口老齡化影響碳排放的中介變量,存在部分中介效應(yīng)。

    通過上述研究結(jié)果,得到以下啟示:為更好地發(fā)揮出人口老齡化的“碳減排效應(yīng)”,政府需提高人口老齡化倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的速度和水平,以此助力我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展??偠灾瑑?yōu)化和升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是減少碳排放的根本舉措。在人口老齡化加劇的背景下,政府首先要推動(dòng)人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生“倒逼效應(yīng)”,如積極發(fā)展“銀發(fā)產(chǎn)業(yè)”,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)之間的結(jié)構(gòu)升級(jí)。其次,我國(guó)老齡人口目前存在著文化素質(zhì)不高、積蓄較少、人力資本投資意識(shí)較弱等問題,這也阻礙了人口老齡化“碳減排效應(yīng)”的實(shí)現(xiàn),因此我國(guó)還應(yīng)注重提高老齡人口文化素質(zhì)和可支配收入。最后,我國(guó)人口老齡化程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平存在著區(qū)域差異性,對(duì)區(qū)域碳排放產(chǎn)生了不同的影響,為此我國(guó)要根據(jù)區(qū)域差異性,制定差異化政策和減排要求。

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