中國人口年齡結構變動對能源消費的影響研究

張玉周

摘要 人的生產者和消費者的雙重身份以及人口結構的動態變化使得人口因素對能源消費的影響極其復雜，不同年齡結構的人口對能源消費會產生不同影響。文章通過將反映人口年齡結構變動的少兒撫養比、老年撫養比和總撫養比3 個指標引入擴展的STIRPAT模型，基于我國30 個省市區1996-2013 年的面板數據，利用GMM法對我國人口年齡結構變動對能源消費的影響進行了實證分析，結果表明：少兒撫養比、總撫養比、前期能源消費、經濟增長、居民消費等因素對我國能源消費均具有顯著影響，老年撫養比對能源消費的影響暫時不顯著，但隨著人口老齡化的加劇其影響會逐步顯現；少兒撫養比和總撫養比與能源消費反方向變動；前期能源消費對當期能源消費存在顯著正影響；經濟增長和居民消費與能源消費同方向變動；在所有影響能源消費的因素中，前期能源消費的作用最大，少兒撫養比和總撫養比變動對能源消費的影響已超過經濟增長，正逐步成為影響能源消費的主要因素。基于此，文章提出應將人口年齡結構因素納入相關政策視野，適時調整完善人口政策，根據人口年齡結構變動特征不斷優化能源消費結構，加快促進經濟增長方式轉變，大力發展節能技術，逐步提高能源利用率等相關政策建議，以促進我國人口、資源、環境和經濟社會的可持續發展。

關鍵詞 人口年齡結構；能源消費；面板數據；GMM

中圖分類號 F063.2 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2015）11-0069-06

能源是經濟社會發展的重要基礎和經濟增長的主要動力。改革開放以來，伴隨著我國經濟的快速增長，能源消費也在不斷增加。我國能源消費總量由1978 年的5.7 億tce，增加到2013 年的37.5 億tce，年均增長6.5%。2013年我國能源消費居世界第一，占世界消費總量的22.4%，占世界凈增長的49%。而我國現在煤炭、石油、天然氣的人均可開采儲量分別僅為世界平均水平的55%、11%和5%。另外，目前以煤、石油為主的能源消費是造成環境污染的主要原因。因此，能源短缺和環境污染已成為制約我國經濟社會可持續發展的重要因素。

人作為經濟社會活動的主體，在能源消費中扮演著十分重要的角色。聯合國人口基金會（UNFPA）2009 年明確指出，人口數量、年齡構成、城鄉人口分布、家庭規模、人均消費等因素與能源消費或碳排放之間具有內在聯系，可以對氣候變化產生長遠影響。然而，人生產者和消費者的雙重身份決定了人口因素對能源消費的影響是多方面的，它不僅直接影響能源消費，而且大多時候是通過生產、生活、技術貿易等間接影響能源消費。再加上人口規模、年齡結構、區域分布等處于不斷變化調整之中，更加劇了其對能源消費影響的復雜性。我國目前經濟發展已進入新常態，人口發展和居民生活方式正發生著巨大變化，人口年齡結構已進入老年型，并向老齡化縱深發展。同時，作為負責任的大國，我國政府在2009 年哥本哈根氣候大會上對外承諾大幅實施節能減排，到2020 年單位GDP碳排放量要比2005 年下降40%-45%。在此背景下，考察我國人口年齡結構變動對能源消費的影響，對實現人口、資源和環境的可持續發展具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

目前，國內外關于人口因素與能源消費或碳排放關系的研究主要集中在人口規模變化以及年齡結構、城鄉結構、家庭規模等人口結構變動對能源消費或碳排放的影響兩大方面。

1.1 關于人口規模對能源消費的影響研究

國際層面：Birdsall[1]認為人口增長從兩方面影響碳排放，一是人口規模的擴大導致能源消費增多，進而帶來更多的碳排放；二是人口的快速增長引起土地利用方式的改變以及林地面積的減少，降低了對碳排放的吸收。Knapp和Mookerjee[2]利用格蘭杰因果檢驗研究了全球人口總量對碳排放的影響，發現人口數量增長是碳排放量增加的重要原因，但人口數量和碳排放之間不存在長期穩定的函數關系。David Satterthwaite[3]利用世界各國1980-2005 年間相關數據對人口增長和城鎮化與碳排放量之間的關系進行的實證分析表明，人口增長和城鎮化均對碳排放具有顯著影響，且人口城鎮化帶來的消費規模和消費結構的改變對碳排放的影響高于人口增長，因此，僅靠控制人口增長并不能達到較少碳排放的目的。Anqing Shi[4]、Cole Matthew[5]、Eugene A[6]等利用環境壓力等式（IPAT 模型）分別測算出全球碳排放量對人口總量變化的彈性系數為1.42、0.98和1.02。

國內層面：李國志和周明[7]利用變參數模型分析了我國1978-2009 年人口數量和居民消費對碳排放的動態影響，認為人口規模對碳排放的影響彈性大于居民消費的影響，但是二者之間的差距呈逐漸縮小趨勢。而且人口數量和居民消費與碳排放之間存在長期穩定關系。張文璽[8]利用中日韓三國1990-2010 年能源消費相關數據比較分析了三國GDP、人口、產業結構對能源消費的影響，發現三個國家的GDP和人口總量與能源消費之間均存在顯著正相關關系，且人口總量對能源消費的影響已超過GDP的影響。人口總量對日韓能源消費的影響遠大于中國，第三產業對三國能源消費的影響均呈逐步下降趨勢。夏澤義、張煒[9]將人口因素引入環境負荷模型分析了我國能源與人口、經濟增長的關系，認為能源消費與人口、經濟和技術間存在長期動態關系，控制人口增長有利于減輕能源供求壓力。

1.2 關于人口結構對能源消費的影響研究

國際層面：Jiang Leiwen[10]等認為研究人口因素對能源消費或碳排放的影響，除人口總量外，還必須重視對人口年齡結構、家庭規模、人口城鎮化水平等人口結構因素的考察。Michael Dalton[11]將人口年齡結構變量引入能源-經濟增長模型，利用美國不同年齡組家庭消費、儲蓄、勞動力供給等相關數據，運用一般均衡模型研究了人口年齡結構與碳排放之間的關系，結果表明，不同年齡組家庭能源消費存在較大差異，人口老齡化長期來看有利于抑制碳排放，且在一定條件下其作用甚至會大于技術進步。Poumanyvong和Kaneko[12]利用99 個國家1975-2005 年相關數據，運用STIRPAT模型分析了城鎮化對能源消費的影響，認為人口城鎮化能顯著促進能源消費和碳排放，中等和高收入國家比低收入國家的影響更為顯著。Martinez Zarzoso和Maruotti[13]研究了1975-2003 年發展中國家人口城鎮化對碳排放的影響，發現不同國家的人口城鎮化發展水平對碳排放存在顯著差異。

國內層面：余國合、吳巧生[14]對我國人口結構與能源消費關系進行的實證分析表明，人口城鎮化帶來的城鄉收入差距擴大是我國能源消費增長的主要因素之一，人口年齡結構與能源消費在短期有一定的弱負相關關系，在長期則存在穩定的均衡關系，人口老齡化會逐步減弱對能源消費的影響。彭希哲、朱勤[15]將人口結構相關指標引入STIRPAT模型，運用嶺回歸方法實證分析了我國1980-2008 年間人口、居民消費、技術等因素對碳排放的影響，結果表明，人口規模、人口城市化率及居民消費對碳排放均具有顯著影響，且居民消費和人口結構變動對碳排放的影響力已高于單一人口規模的影響力，居民消費模式變化逐漸成為我國碳排放的重要因素。傅崇輝[16]等通過構建生活能源消費與人口敏感性關系模型，分析了人口結構因素對生活能源消費的影響，發現人口自然變動、城鎮化及老齡化等人口結構因素對生活能源消費具有多重敏感性，人口城鎮化對能源消費的敏感強度已經超過了人口數量，因此，不宜僅將人口規模的增減作為判斷能源消費變化的唯一指標。

上述國內外研究成果為本文深入研究人口年齡結構變動對能源消費影響提供了良好的基礎，然而通過分析發現：目前對人口結構與能源消費關系的研究主要集中在城鎮化、家庭規模等因素對能源消費或碳排放的影響，且大都是利用國家層面的宏觀數據進行靜態分析，缺乏將人口年齡結構變動指標作為變量引入模型，并利用省際層面相關數據進行動態分析，使得相關結論與現實可能不完全相符。基于此，本文將反映人口年齡結構變動的指標作為變量引入模型，采用橫向和縱向結合的省際面板數據動態分析人口年齡結構變動對能源消費的影響，以期獲得更具現實解釋力的結論。

2 方法、模型和數據

2.1 計量方法

動態面板模型是通過在靜態面板模型解釋變量中引入滯后期的被解釋變量來反映動態滯后效應的模型。對動態面板數據采用傳統的OLS法估計，會產生有偏和一致性問題。廣義差分矩估計（GMM）通過對模型進行一階差分消除固定效應，并在一定條件下引入工具變量，得到差分廣義矩估計量，能有效克服解釋變量內生性以及殘差的異方差問題，且能得到無偏一致的估計量，被廣泛運用于動態面板數據模型估計中。本文在建立動態面板數據模型分析年齡結構變動對能源消費影響時，引入前期能源消費變量反映消費慣性，會導致能源消費的解釋變量存在內生性問題，因此，可以運用GMM法分析我國人口年齡結構變動對能源消費的影響。

2.2 模型構建

現有文獻中通常利用STIRPAT模型來分析人口對環境壓力的影響，其一般形式為I=aPbAcTde。本文借鑒此模型基本形式，將反映人口年齡結構變動的變量、經濟增長、居民消費以及前期能源消費（考慮到能源消費的滯后性）納入模型中，全面分析人口年齡結構變動對能源消費的影響。具體模型如下：

ecit=β0ecβ1i（t-1）ageβ2itgdpβ3itmcβ4ituitεit

（1）

其中，ec是被解釋變量，為能源消費量；ect-1是前期能源消費；age是人口年齡結構變量，分別是少兒撫養系數cdr、老年撫養系數odr、總撫養系數tdr；gdp是經濟增長率，為不變價格計算的地區GDP增長率；mc為居民消費水平，為根據常住人口計算的居民年均消費水平；u為不可觀察的固定效應；ε為隨機擾動項；i、t分別代表地區和時間。

為消除數據的異方差性，將模型進行對數化處理，同時由于少兒撫養系數cdr和老年撫養系數odr與總撫養系數tdr是線性關系，因此進行GMM估計時將其分為兩個模型來考察，具體如下：

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 樣本與數據處理

從1978 年到上世紀90 年代中期，我國很多宏觀時序數據不全，如西藏能源消費數據缺失，1978-1995年間《中國人口統計年鑒》未公布相關人口年齡結構數據，且時序數據所包含的資源有限，因此本文選取除西藏外的全國30個省市區1996-2013年的面板數據進行實證分析。相關數據來源《中國能源統計年鑒2013》、全國和各省2014年的《統計年鑒》、歷年《中國人口統計年鑒》、歷次人口普查資料以及國研網數據庫。文中各變量所用數據均進行不變價格處理，如無特殊說明均轉換為1995 年的不變價格。變量具體定義和描述性統計量如表1所示。

3 結果與分析

3.1 檢驗結果

（1）單位根檢驗。非平穩序列間不一定存在直接關聯，但常常表現出相同的變化趨勢，如果對其進行回歸，會產生虛假回歸，即使具有較大擬合優度值，也沒有實際意義。只有對平穩序列進行回歸分析，才能避免偽回歸，保證估計結果的有效性。時間序列的平穩性檢驗所用的方法是單位根檢驗，又稱單整性檢驗，具體檢驗過程：首先要檢驗原序列是否平穩，若未通過平穩性檢驗，則需對原序列進行一階差分，再檢驗差分后的序列的平穩性。如果差分后的序列平穩，則稱原序列一階單整，記為I（1）。 面板數據模型在進行回歸前需檢驗數據的平穩性，它是將變量的橫截面序列作為整體進行單位根檢驗。本文選擇LLC和ADF法對面板數據進行單位根檢驗，結果如表2所示。

面板數據單位根檢驗結果顯示：在1%顯著性水平下，除居民消費水平外的其他所有變量的LLC檢驗和ADF檢驗結果均顯著；在10%顯著性水平，所有變量均通過LLC檢驗和ADF檢驗。由此可知所有序列平穩，各變量0階單整I（0），滿足協整檢驗的前提，能夠消除偽回歸，可以進行協整檢驗。

（2）協整檢驗。協整檢驗就是檢驗協整回歸方程的殘差是否存在單位根，如果兩個序列不是協整的，則殘差中一定存在單位根；如果兩個序列是協整的，則殘差是平穩的。

協整檢驗結果（見表3）表明：在5%顯著性水平下，我國30 個省市區的能源消費與人口年齡結構變動等面板數據間存在協整關系，可以進行回歸分析。

3.2 結果分析

少兒-老年撫養比模型估計結果（見表4）顯示：在1%顯著性水平下，少兒撫養比、前期能源消費、經濟增長率和居民消費水平均通過檢驗，老年撫養比則未通過檢驗。該模型殘差平方檢驗的F統計量為1.482 6，模型整體效果顯著。工具變量有效性檢驗薩甘檢驗（Sargan test）的p值為0.979 2，表明在1%顯著性水平下，該動態面板模型較為理想。少兒-老年撫養比模型說明，除老年撫養比外的少兒撫養比、前期能源消費、經濟增長率和居民消費水平變化對能源消費均存在顯著影響。其中，少兒撫養比系數的估計值為-0.210 5，說明少兒撫養比與能源消費反方向變動，少兒撫養比下降1%，能源消費增長0.210 5%；前期能源消費對當期能源消費存在顯著正影響，前期能源消費增長1%，本期能源消費增長0.575 7%；經濟增長和居民消費與能源消費同方向變動，經濟和居民消費各增長1%，相應能源消費分別增長0.101 1%和0.319 5%。在影響能源消費因素中，前期能源消費影響最大，少兒撫養比的影響大于經濟增長。老年撫養比對目前能源消費的影響不顯著，可能是由于年齡結構變化及其影響具有滯后性，上個世紀90 年代，我國人口年齡結構類型處于成年型，并逐漸開始向老年型人口過渡，隨著我國人口類型進入老年型并開始邁向老年型社會，未來老年撫養比對能源消費的影響將會逐步加強。

總撫養比模型估計結果（見表4）顯示：在1%顯著性水平下，各變量均通過檢驗，表明總撫養比模型中各變量均對能源消費存在顯著影響。該模型殘差平方檢驗的F統計量為1.503，模型整體效果顯著。工具變量有效性檢驗薩甘檢驗（Sargan test）的p值為0.707 2，表明在1% 顯著性水平下，該動態面板模型較為理想。總撫養比模型說明總撫養比、前期能源消費、經濟增長率和居民消費水平對當期能源消費均存在顯著影響。其中，總撫養比系數的估計值為-0.255 2，說明總撫養比與能源消費反方向變動，總撫養系數下降1%，能源消費增長0.255 2%；前期能源消費對當期能源消費存在顯著正影響，前期能源消費增長1%，本期能源消費增長0.587 7%；經濟增長和居民消費與能源消費同方向變動，經濟和居民消費各增長1%，相應能源消費分別增長0.135 2%和0.323 2%。在影響能源消費因素中，前期能源消費的影響最大，總撫養比的影響大于經濟增長。由此可知，總撫養比對能源消費的影響與少兒-老年撫養比的影響基本一致，這主要是由于：近30 年來，我國少兒人口比重的下降速度遠高于老年人口比重上升的速度，導致我國15 歲到64 歲勞動年齡人口在總人口中的比重逐年上升，總撫養比呈逐漸下降趨勢，從而對能源消費的影響起了重要作用。

4 結論與建議

本文利用我國30 個省市區1996-2013 年18 年的面板數據，將人口年齡結構變動、前期能源消費等變量納入擴展的STIRPAT模型，運用GMM法分析了人口年齡結構變動對能源消費的影響，得到如下結論：

（1）我國人口年齡結構變動對能源消費存在顯著影響。少兒撫養比與能源消費呈反方向變動，原因主要是隨著少兒撫養比的下降，勞動年齡人口比重逐步上升，促使居民收入水平不斷提高，進而推進居民家庭消費結構由溫飽型向享受型和發展型轉變，如空調、電腦、汽車等高耗能消費品逐漸進入普通居民家庭，而基于大眾消費的生產企業也根據居民家庭消費結構的變化對生產結構進行相應調整，這些高能耗消費品的大量生產和使用促使能源消費快速增長。另外，我國上世紀70 年代末實行的計劃生育政策，一方面有效地控制了人口規模的過快增長，政策釋放的人口紅利為我國經濟長達30 多年的高速增長提供了強有力的支撐。另一方面隨著政策的深入實施，新出生人口急劇減少，使得少兒撫養比快速下降，勞動年齡人口比重在2010 年達到最大值74.53%后迅速降低，人口紅利逐步消弱，在降低我國未來經濟發展潛力的同時，也使其逐漸成為我國能源消費增長的重要因素之一，這在一定程度上為我國人口政策的調整預留了空間。當前老年人口撫養比的上升對能源消費的影響有限，隨著我國人口老齡化繼續深化，未來老年人口撫養比對能源消費的影響將會日益顯著。

（2）人口年齡結構變動對能源消費的影響超過經濟增長。經濟增長是能源消費增加的重要因素，但是隨著我國進入經濟新常態和工業化后期，循環經濟、節能減排、低碳發展等工作積極有效地開展，經濟增長對能源消費的影響出現了新的變化，人口年齡結構變動對能源消費的影響超過經濟增長的影響，逐漸成為我國影響能源消費變化的重要因素。

（3）能源消費存在滯后效應，前期能源消費對當期能源消費存在顯著影響。省際面板數據的動態分析結果顯示，我國前期能源消費在所有考察的影響能源消費的因素中作用最大，前期能源消費與當期能源消費同方向變動，這也為我國逐步強化能源節約利用、倡導綠色低碳發展政策的實施提供了注解。

隨著經濟社會的不斷發展，人們的生育意愿和生育水平在不斷下降，而人口的平均預期壽命在不斷延長，我國未來人口年齡結構變化——老齡化趨勢將會更加明顯。鑒于人口年齡結構變動對能源消費具有比較顯著的影響，正逐漸成為影響能源消費的主要因素。因此，應將人口年齡結構因素納入相關政策視野，及時調整完善人口政策，全面放開二胎，釋放人們的生育意愿，促進少兒撫養比緩慢上升，并根據人口年齡結構變動，不斷優化能源消費結構，為我國增強經濟發展潛能、減少能源消費贏得時間和空間。同時，加快促進經濟增長方式轉變，大力發展節能技術，推行低碳集約發展，逐步提高能源的利用效率，從而實現人口、資源、環境和經濟社會的可持續發展。

（編輯：常 勇）

參考文獻（References）