中國(guó)人口老齡化對(duì)碳排放影響的時(shí)空異質(zhì)性研究

崔月彤

（山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，山西 太原 030006）

一、引言

在日益突出的全球變暖趨勢(shì)下，我國(guó)將碳達(dá)峰碳中和上升為國(guó)家重要戰(zhàn)略，成為目前經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵任務(wù)，這也是解決資源環(huán)境約束突出問題、應(yīng)對(duì)氣候變化、構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的必然要求。

由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程、資源稟賦、人口結(jié)構(gòu)的變化，我國(guó)碳排放總量呈現(xiàn)不同的變化軌跡，特別是在人口老齡化程度加深的過程中，人口結(jié)構(gòu)和能源系統(tǒng)之間存在著復(fù)雜的關(guān)系，老齡化對(duì)碳排放的影響不容忽視。因此，考慮到我國(guó)區(qū)域發(fā)展的不平衡性，從時(shí)空角度深入剖析人口老齡化對(duì)碳排放的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系和區(qū)域差異，一方面有助于認(rèn)識(shí)老齡化因素在氣候變化中的作用，為制定減排降碳政策提供新的思路，另一方面能為減排降碳政策縱向規(guī)劃和橫向布局提供實(shí)證參考，進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)人口、環(huán)境的可持續(xù)均衡發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著全球老齡化進(jìn)程的加快，探討老齡化與碳排放的關(guān)系成為新的學(xué)術(shù)視角。

從外文文獻(xiàn)看，國(guó)外學(xué)者最先對(duì)人口規(guī)模與碳排放的影響展開研究（Knapp和Mookerjee，1996[1]；Albrecht和Francois等，2002[2]；Puliafito和Puliafito等，2008[3]），隨后學(xué)者將關(guān)注點(diǎn)放在了老齡化與碳排放的影響關(guān)系上。Dalton和O'neill等（2008）[4]運(yùn)用PET（人口-環(huán)境-技術(shù)）模型，從家庭層面分析了美國(guó)老齡化對(duì)碳排放的影響，結(jié)果表明人口老齡化在未來會(huì)降低美國(guó)的碳排放水平。O'neill和Dalton等（2010）[5]發(fā)現(xiàn)老齡化可以減少高達(dá)20%的碳排放，特別是工業(yè)化國(guó)家地區(qū)，主要通過對(duì)勞動(dòng)力供應(yīng)的影響來影響碳排放。Hassan和Salim（2015）[6]的研究表明人口老齡化程度增加1%，人均CO2排放能降低1.55%。Liddle和Lung（2010）[7]通過研究不同年齡組對(duì)環(huán)境的影響，發(fā)現(xiàn)65—70歲年齡組有增加碳排放的作用。Menz和Welsch（2012）[8]對(duì)1960—2005年26個(gè)OECD國(guó)家進(jìn)行了研究，也得到了相同的結(jié)論。Wang和Wang（2021）[9]基于面板閾值回歸模型發(fā)現(xiàn)，隨著老齡化程度的加深，高、中、低收入群體的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化與碳排放之間存在非線性關(guān)系。

從中文文獻(xiàn)看，老齡化已納入碳排放影響因素研究中，研究結(jié)論主要包括以下三方面：第一種結(jié)論是我國(guó)人口老齡化對(duì)CO2排放量具有負(fù)效應(yīng)（李楠和邵凱等，2011[10]；田成詩和郝艷等，2015[11]）。第二種結(jié)論是老齡化是驅(qū)動(dòng)碳排放增長(zhǎng)的主要因素（尹向飛，2011[12]；齊欣，2016[13]；吳昊和車國(guó)慶，2018[14]；李昌寶和高莉等，2010[15]）。第三種結(jié)論是老齡化與碳排放之間存在非線性關(guān)系，如劉輝煌和李子豪（2012）[16]引入LMDI因素分解法和GMM方法發(fā)現(xiàn)老齡化與碳排放呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，且目前我國(guó)人口老齡化并未跨過倒U型拐點(diǎn)，主要通過生產(chǎn)渠道促進(jìn)碳排放。李飛越（2015）[17]基于SYS-GMM等計(jì)量方法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)老齡化與碳排放之間存在倒U型關(guān)系。但也有學(xué)者認(rèn)為老齡化與碳排放之間存在U型或N型關(guān)系（王芳和周興，2012[18]；楊愷鈞和楊甜甜，2018[19]）。

綜上所述，現(xiàn)有對(duì)人口老齡化與碳排放影響關(guān)系的研究存在以下不足：一是多從全國(guó)視角研究老齡化對(duì)碳排放的影響，較少涉及對(duì)兩者關(guān)系的區(qū)域差異研究。二是目前常見的研究方法多為基于大樣本對(duì)總體進(jìn)行推斷的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)和計(jì)量方法，對(duì)于具有小樣本特性和空間自相關(guān)特性的空間數(shù)據(jù)而言具有一定的局限性，模型結(jié)果可能存在偏差。因此，本文的貢獻(xiàn)可能體現(xiàn)在以下兩方面：一是研究視角有所創(chuàng)新，考慮到人口老齡化與碳排放的關(guān)系存在時(shí)間、空間以及程度上的差別，由此本文在研究老齡化與碳排放的時(shí)空演化規(guī)律基礎(chǔ)上，采用分時(shí)段、分區(qū)域的方式對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)行了多方位對(duì)比分析。二是研究方法有所創(chuàng)新，本文采用近年來廣受關(guān)注的貝葉斯時(shí)空方法，充分考慮先驗(yàn)信息和時(shí)空因素，同時(shí)解決了空間數(shù)據(jù)小樣本和自相關(guān)的問題，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足。

三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

（一）模型構(gòu)建

1.STIRPAT模型

Ehrlich和Holdren（1971）[20]提出了經(jīng)典的IPAT模型，即I=A×P×T，其中A表示財(cái)富，P表示人口規(guī)模，T表示技術(shù)水平。該模型綜合反映了人口、財(cái)富與環(huán)境之間的相互關(guān)系，但具有一定的局限性，在實(shí)際中很難實(shí)現(xiàn)這三個(gè)影響因素的彈性為1，而且也無法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)。其后，Dietz和Eugene（1997）[21]在此基礎(chǔ)上提出了STIRPAT模型：

式（1）中，a為基礎(chǔ)截距項(xiàng)，b、c、d分別為財(cái)富A、人口P和技術(shù)T的影響系數(shù)，e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。對(duì)式（1）兩邊取對(duì)數(shù)可得到如下形式：

這種形式更好地反映了各影響變量對(duì)環(huán)境（碳排放）的彈性大小。STIRPAT模型可以對(duì)各個(gè)因素進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆纸?，?duì)相應(yīng)的STIRPAT模型進(jìn)行擴(kuò)展引入老齡化變量及其他控制變量，以此作為實(shí)證模型的理論基礎(chǔ)。

2.貝葉斯層次時(shí)空模型

在STIRPAT理論框架基礎(chǔ)上，考慮老齡化與碳排放關(guān)系的時(shí)空特性，引入貝葉斯層次時(shí)空模型進(jìn)行分析。貝葉斯層次時(shí)空模型不僅能加入時(shí)空交互效應(yīng)反映變量的時(shí)空演化特征，而且也能加入影響因素反映時(shí)空變量間的影響關(guān)系（韓秀蘭和李俊明，2018[22]）。貝葉斯層次時(shí)空模型在貝葉斯層次模型的基礎(chǔ)上加入了空間效應(yīng)變量，對(duì)包含空間信息的數(shù)據(jù)具有良好的解釋性，并且貝葉斯模型基于總體、樣本和先驗(yàn)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，以概率分布的形式給出參數(shù)估計(jì)，在一定程度上克服了傳統(tǒng)模型的缺陷。

貝葉斯層次模型包括3部分：數(shù)據(jù)模型、過程模擬、超參數(shù)模型。根據(jù)貝葉斯層次模型的構(gòu)造方法，考慮空間自相關(guān)性和不確定性，將反映空間效應(yīng)的空間解釋變量s（i）加入模型，并納入影響因素，基于STIRPAT理論框架構(gòu)建碳排放量yit與老齡化率oldit及其他影響變量的貝葉斯層次時(shí)空模型，研究老齡化對(duì)碳排放的影響。貝葉斯層次時(shí)空模型結(jié)構(gòu)如下：

式（3）中，yit表示碳排放量分別為相應(yīng)似然分布的期望和方差。式（4）表示時(shí)空演化過程，式中（b0t*+vt）描述了總體時(shí)間變化趨勢(shì)；b1it*描述了局部變化趨勢(shì)；s（i）為空間解釋變量，描述相對(duì)穩(wěn)定的空間效應(yīng)，包括了空間非結(jié)構(gòu)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)，即s（i）=φi+Si，相應(yīng)地可以分為熱點(diǎn)｛p［exp（si）>1］>0.8｝、溫點(diǎn)｛0.2≤p［exp（si）>1］≤0.8｝、冷點(diǎn)｛p［exp（si）>1］<0.2｝三個(gè)區(qū)域。式（5）表示總體回歸函數(shù)。式（6）表示分區(qū)域回歸函數(shù)，函數(shù)中包括核心變量老齡化率oldit，以及其他影響碳排放量的變量xit2，…，xitj；β1，β2，…，βj為j個(gè)變量所對(duì)應(yīng)的影響系數(shù)；r（i）代表i?。▍^(qū)、市）所屬的區(qū)域編號(hào)，本文中將我國(guó)除港澳臺(tái)之外的31個(gè)?。▍^(qū)、市）按地理位置分為東部、中部、西部三個(gè)區(qū)域，各影響因素的參數(shù)反映了不同區(qū)域因素對(duì)碳排放的影響程度；εit為高斯噪聲隨機(jī)變量。式（7）—（10）給出了時(shí)空參數(shù)的先驗(yàn)形式，其中α、βj為無信息先驗(yàn)，S[1…N]是條件自回歸模型。由于模型中包含多個(gè)參數(shù)和超參數(shù)，后驗(yàn)分布計(jì)算存在高維聯(lián)合概率密度函數(shù)的估計(jì)問題，因此本文采用基于Gibbs抽樣的MCMC方法進(jìn)行模型估計(jì)。

（二）變量說明與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

表1 碳排放系數(shù)和折標(biāo)煤系數(shù)

2.核心解釋變量

核心解釋變量為老齡化率（old）。使用65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎卮砦覈?guó)人口老齡化水平。在老齡化程度逐漸加深的過程中，人們的消費(fèi)水平、生活消費(fèi)模式會(huì)發(fā)生改變，對(duì)能源的需求也有所變化，而且人口年齡結(jié)構(gòu)變化可能導(dǎo)致我國(guó)勞動(dòng)力發(fā)生改變，進(jìn)而影響生產(chǎn)，對(duì)碳排放產(chǎn)生影響。

3.控制變量

本文選取以下變量作為控制變量，數(shù)據(jù)均來自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（1）人均GDP（pgdp）：通過一個(gè)地區(qū)核算期內(nèi)實(shí)現(xiàn)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與該地區(qū)常住人口相比進(jìn)行計(jì)算，衡量了人們的生活水平，也代表了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，所有數(shù)據(jù)定基在2000年，采用GDP平減指數(shù)消除通貨膨脹因素。

（2）人口總量（pop）：該地區(qū)的常住人口數(shù)量。

（3）城鎮(zhèn)化率（urb）：城鎮(zhèn)人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重，是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平的重要標(biāo)志。

（4）第二產(chǎn)業(yè)比重（ind）：第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重，代表了該地區(qū)的工業(yè)化程度，也反映了一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）老齡化、碳排放的時(shí)空差異

由于我國(guó)區(qū)域發(fā)展的非均衡性，老齡化與碳排放均存在明顯的時(shí)空差異特征。根據(jù)貝葉斯層次時(shí)空模型中的時(shí)空演化過程，可清晰地描述我國(guó)人口老齡化與碳排放的變化趨勢(shì)與演化過程。圖1描繪了2000—2019年我國(guó)老齡化與碳排放的總體變化趨勢(shì)，可以看出，我國(guó)老齡化率與碳排放量均呈上升趨勢(shì)，但表現(xiàn)出不同的階段特征。2000—2010年，我國(guó)碳排放量增長(zhǎng)較快，2011年后碳排放量增速雖然開始放緩，但未出現(xiàn)拐點(diǎn)，說明目前我國(guó)碳減排壓力仍然很大，老齡化率在這兩個(gè)階段均保持快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

圖1 2000—2019年老齡化率、碳排放量總體變化趨勢(shì)

進(jìn)一步觀察老齡化與碳排放的空間差異與局部變化趨勢(shì)，詳見表2。

表2 2000—2019年我國(guó)老齡化、碳排放的時(shí)空格局與局部變化趨勢(shì)

我國(guó)人口老齡化呈現(xiàn)“東高西低”的區(qū)域發(fā)展特征。從省域角度看，老齡化熱點(diǎn)區(qū)域集中在東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和中部及西南省（區(qū)、市），溫點(diǎn)區(qū)域以熱點(diǎn)區(qū)域?yàn)橹行南蛑苓厰U(kuò)散，冷點(diǎn)區(qū)域分布在中國(guó)北部和西部偏遠(yuǎn)地區(qū)。東部沿海高老齡化地區(qū)增速開始放緩，中部及西南高老齡化區(qū)域局部增速加快，熱點(diǎn)區(qū)域逐步向內(nèi)陸地區(qū)轉(zhuǎn)移，區(qū)域差異進(jìn)一步縮小。

我國(guó)碳排放大致形成“東高西低、北高南低”的空間特征。從省域角度看，碳排放熱點(diǎn)區(qū)域集中在東北能源大省和東部沿海地區(qū)，溫點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域成片聚集在中西部。大部分?。▍^(qū)、市）碳排放量局部增速趨于平緩，碳排放強(qiáng)增長(zhǎng)區(qū)分散在北部和華東地區(qū)部分省市，具有溫點(diǎn)和熱點(diǎn)地區(qū)弱增加、冷點(diǎn)地區(qū)強(qiáng)增加趨勢(shì)。

綜合看，東部地區(qū)老齡化和碳排放熱點(diǎn)區(qū)域多、增速低，中部地區(qū)老齡化和碳排放溫點(diǎn)和熱點(diǎn)區(qū)域多，但老齡化局部增速高、碳排放增速低，西部地區(qū)老齡化冷點(diǎn)區(qū)域多、增速高，而碳排放溫點(diǎn)區(qū)域多，增速低。因此，老齡化與碳排放均存在一定的空間聚集特征，且具有明顯的區(qū)域差異。

（二）時(shí)間視角：人口老齡化對(duì)碳排放的階段影響

通過老齡化與碳排放時(shí)空特征分析，發(fā)現(xiàn)老齡化與碳排放之間具有一定的聯(lián)系和差異。本文將老齡化率、人均GDP、人口總量、城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)比重這5個(gè)變量作為影響因子，應(yīng)用貝葉斯層次時(shí)空模型探究老齡化對(duì)碳排放的影響。如前文所述，老齡化與碳排放在時(shí)間上的趨勢(shì)特征是不同的，分階段研究更能凸顯兩者的動(dòng)態(tài)關(guān)系，因此將2000—2019年劃分為2000—2005年、2006—2011年和2012—2019年3個(gè)時(shí)間段進(jìn)行研究，最終模型回歸結(jié)果見表3。

表3 分階段模型影響系數(shù)估計(jì)結(jié)果

（續(xù)表）

從模型結(jié)果看，在2000—2019年整個(gè)研究期內(nèi)，我國(guó)人口老齡化對(duì)碳排放的影響具有階段性特征，隨著時(shí)間的推移，老齡化對(duì)碳排放的影響呈由正效應(yīng)轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)的倒U型趨勢(shì)。具體看，在2000—2005年這一階段，2000年我國(guó)剛剛邁入老齡化社會(huì)，老齡化對(duì)碳排放的促進(jìn)作用較強(qiáng)，影響系數(shù)為0.467［95%CI：（0.282，0.652）］。在2006—2011年這一階段，隨著老齡化程度的持續(xù)加深，對(duì)碳排放的正向效應(yīng)逐步弱化且變得不顯著，影響系數(shù)變?yōu)?.059［95%CI：（-0.114，0.231）］。在2012—2019年這一階段，影響系數(shù)開始由正轉(zhuǎn)負(fù)，變?yōu)?0.393［95%CI：（-0.571，-0.216）］，老齡化對(duì)碳排放的作用發(fā)生變化，促進(jìn)效應(yīng)轉(zhuǎn)為抑制效應(yīng)。究其原因，在老齡化初期，人口增長(zhǎng)和人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)帶來的人口紅利會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，雖然在老齡化趨勢(shì)下我國(guó)勞動(dòng)人口比例有所下降，但勞動(dòng)群體仍是我國(guó)主要消費(fèi)主體，并不會(huì)對(duì)社會(huì)的生產(chǎn)和消費(fèi)產(chǎn)生抑制作用，而且家庭規(guī)模逐漸小型化，會(huì)增加人均生活用能，生活質(zhì)量的提高帶動(dòng)老年人外出概率的增加，交通能源消耗也相應(yīng)增加，對(duì)碳排放產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)。隨著老齡化程度的不斷加深，人口紅利正在逐步消失，社會(huì)發(fā)展更加關(guān)注勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高，傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)逐步向資本和技術(shù)集約型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，老齡化推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和技術(shù)水平的進(jìn)步，從而減少了對(duì)化石能源的需求，對(duì)碳排放的促進(jìn)效應(yīng)縮小。同時(shí)隨著低碳理念的普及，老年群體的消費(fèi)模式更傾向于低碳化，老齡化的抑制作用開始逐漸凸顯。

從控制變量看，人均GDP對(duì)碳排放始終存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，其對(duì)碳排放的影響程度越來越大，逐漸成為影響碳排放增長(zhǎng)的主要因素；人口規(guī)模的擴(kuò)大必然帶動(dòng)消費(fèi)的增加，同時(shí)也會(huì)消耗更多的能源來滿足電力、工業(yè)、交通等需求，從而產(chǎn)生更多的碳排放量，對(duì)碳排放具有促進(jìn)效應(yīng)；城鎮(zhèn)化水平對(duì)碳排放的正效應(yīng)卻在逐漸弱化，這說明城鎮(zhèn)化初期基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來了更多的碳排放，隨后城鎮(zhèn)化進(jìn)程帶來的集聚效應(yīng)對(duì)碳排放開始發(fā)揮抑制作用，正向促進(jìn)作用明顯減小；第二產(chǎn)業(yè)比重對(duì)碳排放的正向效應(yīng)先減小后增大，成為僅次于人均GDP的第二大影響因素，這說明目前我國(guó)工業(yè)化水平的提高仍會(huì)帶來較大高污染、高耗能的資源環(huán)境代價(jià)。

（三）空間視角：人口老齡化對(duì)碳排放的分區(qū)域影響

我國(guó)東、中、西部地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，不同區(qū)域老齡化水平與碳排放程度存在的關(guān)系也會(huì)有所不同，因此，分區(qū)域探討老齡化對(duì)碳排放的影響是有必要的。分區(qū)域貝葉斯層次時(shí)空模型考慮了不同區(qū)域之間的差異性和相關(guān)性，更加客觀地解釋了老齡化對(duì)碳排放影響的區(qū)域差異。分區(qū)域模型回歸結(jié)果見表4。

表4 分區(qū)域模型影響系數(shù)估計(jì)結(jié)果

（續(xù)表）

模型估計(jì)結(jié)果顯示，老齡化對(duì)碳排放的影響存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。東部地區(qū)老齡化對(duì)碳排放具有抑制效應(yīng)，中西部地區(qū)與之相反，老齡化對(duì)碳排放具有促進(jìn)效應(yīng)，且不同地區(qū)影響程度不同。

在東部地區(qū)，老齡化對(duì)碳排放的影響系數(shù)為-0.065［95%CI：（-0.233，0.105）］，老齡化已表現(xiàn)出碳減排效應(yīng)，但作用力度較小。究其原因，東部地區(qū)老齡化程度相比中西部地區(qū)嚴(yán)重，老年人受教育水平普遍較高，自身素質(zhì)較高，在增加生活能源消耗的同時(shí)更加注重低碳消費(fèi)；此外，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理，在老齡化發(fā)展趨勢(shì)下老齡產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，所帶來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)減少了對(duì)能源消費(fèi)的需求，加之人才集聚以及老年勞動(dòng)力素質(zhì)的提升促進(jìn)了技術(shù)升級(jí)，最終會(huì)減少碳排放。

在中部和西部地區(qū)，影響系數(shù)分別為0.162［95%CI：（-0.179，0.498）］和0.119［95%CI：（-0.130，0.372）］，這表明老齡化程度的加深會(huì)促進(jìn)中西部地區(qū)碳排放的增加?？赡艿脑蛟谟谝韵聝煞矫妫阂皇侵形鞑康貐^(qū)老齡化程度較低，初期人口紅利還未消失，源于人口和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的能源消耗呈上升趨勢(shì)；二是由于老年人身體機(jī)能退化待在家中和空閑的時(shí)間增多，導(dǎo)致在家用電器的使用和采暖照明需求上的能源消費(fèi)更高，由此在生活用能方面的碳排放會(huì)增多。從影響程度上看，中部地區(qū)老齡化對(duì)碳排放的促進(jìn)作用強(qiáng)于西部地區(qū)，這可能是因?yàn)橹胁康貐^(qū)老年人就業(yè)率普遍高于西部，一定程度上彌補(bǔ)了老齡化帶來的勞動(dòng)力供給不足，這些勞動(dòng)力在生產(chǎn)及消費(fèi)中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作出貢獻(xiàn)的同時(shí)，也增加了能源消耗，而西部地區(qū)人口外流現(xiàn)象嚴(yán)重，年輕勞動(dòng)人口相對(duì)減少，勞動(dòng)生產(chǎn)率及經(jīng)濟(jì)活力較低，抵消了部分老齡化對(duì)碳排放的促進(jìn)效應(yīng)，影響程度弱于中部地區(qū)。

從控制變量看，人均GDP、人口總量、第二產(chǎn)業(yè)比重這3個(gè)變量在不同區(qū)域均具有正效應(yīng)，但影響程度不同。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向效應(yīng)呈“西-東-中”依次遞減趨勢(shì)，人口規(guī)模的正向效應(yīng)呈“中-西-東”依次遞減趨勢(shì)，工業(yè)化水平的正向效應(yīng)呈“東-西-中”依次遞減趨勢(shì)。城鎮(zhèn)化率對(duì)碳排放的影響也存在區(qū)域差異，在中部和東部地區(qū)具有正效應(yīng)，在西部地區(qū)具有負(fù)效應(yīng)。這說明我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、人口規(guī)模的擴(kuò)大以及傳統(tǒng)工業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了高能耗、高排放，城鎮(zhèn)化水平較高的中東部地區(qū)還沒有形成技術(shù)先進(jìn)、低碳環(huán)保的發(fā)展模式，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展緩慢，還沒有產(chǎn)生較多的碳排放。

五、結(jié)論與建議

本文在探究2000—2019年我國(guó)人口老齡化與碳排放時(shí)空差異的基礎(chǔ)上，采用貝葉斯層次時(shí)空模型深入剖析了老齡化與碳排放的影響關(guān)系，并進(jìn)行了分時(shí)段、分區(qū)域?qū)Ρ确治觯芯堪l(fā)現(xiàn)：（1）我國(guó)老齡化高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)仍然存在，碳排放已呈現(xiàn)增速放緩態(tài)勢(shì)，老齡化與碳排放均呈現(xiàn)“東-中-西”依次遞減的空間格局。（2）從時(shí)間維度看，我國(guó)人口老齡化對(duì)碳排放的影響具有階段性特征，隨著時(shí)間的推移，老齡化對(duì)碳排放的促進(jìn)效應(yīng)逐漸減弱，隨后轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的抑制效應(yīng)，整體存在倒U型變化趨勢(shì)。（3）從空間維度看，老齡化對(duì)碳排放的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，影響程度存在“中-西-東”依次遞減的階梯式特征，與中西部相反，東部地區(qū)已呈現(xiàn)出老齡化對(duì)碳排放的緩解趨勢(shì)。

因此，在應(yīng)對(duì)老齡化和氣候問題的過程中，應(yīng)該考慮如下問題：

第一，注重政策的靈活性與差異性，針對(duì)各區(qū)域精準(zhǔn)施策。各區(qū)域應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際，注重老齡化對(duì)該區(qū)域碳排放的作用，對(duì)碳減排政策進(jìn)行分時(shí)段、分區(qū)域管理。對(duì)于東部地區(qū)，進(jìn)一步擴(kuò)大老齡化帶來的碳減排效應(yīng)，大力發(fā)展新能源、新技術(shù)，尤其是在老齡化背景下積極發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)，比如針對(duì)老年人的醫(yī)療護(hù)理、休閑養(yǎng)生、生活?yuàn)蕵返认嚓P(guān)服務(wù)；對(duì)于中西部地區(qū)，在城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程中，應(yīng)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，向第三產(chǎn)業(yè)和高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，降低能源消耗和污染，改善氣候問題。

第二，積極應(yīng)對(duì)老齡化發(fā)展趨勢(shì)，從人口發(fā)展角度制定節(jié)能低碳政策。研究表明經(jīng)濟(jì)因素仍是影響碳排放的主要因素，但人口老齡化對(duì)碳排放具有顯著影響，這表明碳減排政策不僅要從經(jīng)濟(jì)、能源方面入手，還要重視人口因素對(duì)碳排放的影響，轉(zhuǎn)變?nèi)藗兊南M(fèi)模式和消費(fèi)理念，提高低碳意識(shí)，倡導(dǎo)綠色消費(fèi)、低碳生活，促進(jìn)人口結(jié)構(gòu)變化與低碳發(fā)展相協(xié)調(diào)，在應(yīng)對(duì)老齡化問題的同時(shí)盡早實(shí)現(xiàn)我國(guó)碳達(dá)峰、碳中和的發(fā)展目標(biāo)?！?/p>