999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

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

2021-08-09 07:43:26劉健強馬曉鈺
金融與經(jīng)濟 2021年7期
關(guān)鍵詞:效應(yīng)影響模型

■劉健強,馬曉鈺

一、引言與文獻回顧

2018 年,聯(lián)合國IPCC 發(fā)布報告:預(yù)計在2030—2052 年全球氣溫較工業(yè)化之前會提高1.5 攝氏度。與此同時,人口老齡化也成為世界性難題,根據(jù)聯(lián)合國人口與社會署公布的數(shù)據(jù),2015 年全球步入老齡化社會的國家已達到91個,且到2050 年會進一步惡化。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,對于前者,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是減少二氧化碳排放的良策,對于后者人口素質(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)對人口老齡化上升為國家戰(zhàn)略,提出制定人口長期發(fā)展戰(zhàn)略。2021 年5 月31 日,中共中央政治局召開會議,確定實施“三孩政策”。同時,“十四五”規(guī)劃也再次強調(diào)要繼續(xù)推進產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級化、產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化、促進服務(wù)業(yè)繁榮發(fā)展。

在人口老齡化加劇、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級加快推進、碳排放約束趨緊的國情和背景下,厘清人口老齡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響碳排放的機制機理對于加快我國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)碳達峰、碳中和等目標(biāo)具有重要意義。

碳排放屬于環(huán)境經(jīng)濟問題,已有研究主要集中在經(jīng)濟發(fā)展水平(徐斌等,2019)、技術(shù)進步(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)、消費模式(王悅等,2019)等視角對人口與碳排放的關(guān)系進行研究。這些文獻大大拓展和深化了人們對人口與碳排放關(guān)系的認識,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)的計量分析模型,假設(shè)不同地區(qū)的碳排放不會相互影響。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,所以,要構(gòu)建更為準(zhǔn)確的空間計量模型進行實證分析。三是缺少將人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級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碳排放的影響與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放的影響,相對忽略人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。為此,本文對以上研究不足進行彌補和拓展。

二、機理分析與研究假說

(一)人口老齡化對碳排放的影響

人口對碳排放的影響包括人口規(guī)模、結(jié)構(gòu)和素質(zhì)等,就人口老齡化對碳排放的影響而言,人口老齡化會通過影響技術(shù)進步、消費方式、清潔能源和技術(shù)使用、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等中間渠道對碳排放產(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,可能會受到這一經(jīng)濟發(fā)展水平、技術(shù)進步水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平以及人口素質(zhì)水平等的調(diào)節(jié)。Wang Q. &Wang L.(2020)的研究發(fā)現(xiàn),人口老齡化對碳排放的影響存在門檻效應(yīng),但從長期看,人口老齡化會減少碳排放。中國人口老齡化的速度正在加快,老齡化將成為中國人口結(jié)構(gòu)變化的最主要特征,因此其對碳排放的影響,無論是從生產(chǎn)還是消費渠道,都有減少碳排放的可能。

(二)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放的影響

在宏觀上,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會推動能源規(guī)模化使用和集約化利用;在微觀上,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會帶來生產(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)升級會降低重工業(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)上減少對能源的剛性需求,并在消費上控制能源使用的快速增長,從而減少碳排放。其次,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會促進制造業(yè)服務(wù)化、促進高新技術(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,通過深化勞動分工、延伸產(chǎn)業(yè)價值鏈、推動生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新等途徑實現(xiàn)碳排放減少。最后,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級還會優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。一方面會減少對煤炭、石油等污染能源的使用,增加對天然氣、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,另一方面也會改變居民的生活方式和能源消費習(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

人口老齡化雖會帶來老年撫養(yǎng)負擔(dān)上升、人口紅利消失、儲蓄率降低、勞動力供給減少等阻礙經(jīng)濟社會發(fā)展的不利因素,但人口老齡化也會通過其他因素對經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生積極作用,如人口老齡化可能會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生“倒逼效應(yīng)”。一方面,人口老齡化會產(chǎn)生“劉易斯拐點效應(yīng)”。人口老齡化引致的勞動力供給減少,會提高勞動力要素價格,企業(yè)面對勞動力成本上升的壓力,會更多地使用技術(shù)替代人工勞動,自動化水平提高,從而會擴大資本和技術(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,推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(馮劍鋒和陳衛(wèi)民,2017)。另一方面,人口老齡化還會產(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,人們會減少儲蓄,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)進步夯實了基礎(chǔ),技術(shù)進步會促使產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)從勞動密集型生產(chǎn)轉(zhuǎn)向技術(shù)和知識密集型生產(chǎn)。上述機理分析如圖1所示。

圖1 機理分析圖

綜上,提出以下三個假說:

假說1:人口老齡化對碳排放存在顯著的減排效應(yīng)。

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

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

三、研究設(shè)計

(一)模型構(gòu)建

STIRPAT 模型是解釋人口經(jīng)濟活動對環(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 是人均財富,T 是技術(shù)水平,e為隨機誤差項。為了更好地分析人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放的關(guān)系,將上述模型兩邊取對數(shù)并加入對碳排放有影響的擴展指標(biāo)。參考以往文獻,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)計研究模型如下:

模型(2)為碳排放研究的傳統(tǒng)計量分析模型。然而,碳排放作為經(jīng)濟發(fā)展中的外部性因素,一是會隨著自然氣候條件變化在地區(qū)間擴散;二是會通過要素流動和產(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)政策等不可觀測的遺漏變量也會對地區(qū)碳排放產(chǎn)生影響并導(dǎo)致空間依賴性,如因地區(qū)之間的惡性競爭而引致的“你多排,我也多排”的類似行為(韓峰和謝銳,2017)。因此,本文選擇空間計量模型進行實證分析。此外,碳排放還存在著時空鎖定效應(yīng)(楊小東等,2020),具有動態(tài)性,因此可以考慮碳排放的滯后一期項,構(gòu)建更為準(zhǔn)確的動態(tài)空間計量模型。

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

其中,i表示地區(qū),t表示時間;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;X 為一系列控制變量,包括經(jīng)濟發(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為個體固定效應(yīng)、θt為時間固定效應(yīng);εit為隨機擾動項。

(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行穩(wěn)健性檢驗:

1.社會經(jīng)濟屬性也是產(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)濟聯(lián)系相結(jié)合的經(jīng)濟地理矩陣

2.公路運輸距離也是地區(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)濟地理矩陣的做法,構(gòu)建地理區(qū)位和運輸聯(lián)系相結(jié)合的運輸距離矩陣

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

(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國家溫室氣體清單指南》中提供的估算方法,對碳排放量進行估算。具體計算公式如下:

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(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)濟發(fā)展水平(PGDP),用人均GDP 衡量;外商直接投資(FDI),用實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群饬浚怀擎?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 年中國大陸30 個省份(西藏數(shù)據(jù)缺失較多,故剔除)的面板數(shù)據(jù)作為研究對象。為排除貨幣因素的干擾,以2006年為基期,用CPI對人均GDP進行平減。所用數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》和中經(jīng)數(shù)據(jù)庫。對部分極端數(shù)據(jù)予以剔除,部分缺失數(shù)據(jù)用線性插值法補齊。多重共線性檢驗結(jié)果顯示,所有變量的VIF遠小于10。各變量的數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計見表1。

表1 描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果及分析

(一)空間相關(guān)性檢驗

采用莫蘭指數(shù)(Moran’s I)法引入地理距離、經(jīng)濟地理和運輸距離矩陣進行空間相關(guān)性檢驗,檢驗結(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。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于2006年。

圖2 碳排放Moran’s I 散點圖

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)計的空間SDM 模型是最優(yōu)模型。考慮到時間和地區(qū)個體差異可能導(dǎo)致回歸結(jié)果偏誤,將模型初步設(shè)定為雙向固定動態(tài)空間SDM 模型。似然比檢驗顯著拒絕了原假設(shè),因此本文使用雙向固定動態(tài)空間SDM模型進行實證分析,并以此為基準(zhǔn)回歸進行結(jié)果解釋和分析。為便于對比,還引入了非空間效應(yīng)下的固定效應(yīng)模型和動態(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,表明前期滯留的溫室氣體會對后一期的碳排放起到抑制作用。這可能是因為,前期的超標(biāo)碳排放,引起了政府更加嚴(yán)格的管制,從而對企業(yè)后期的排放行為產(chǎn)生了約束,減少了后一期的碳排放,這也反映了我國環(huán)境規(guī)制日益嚴(yán)格的趨勢。人口老齡化回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正,表明人口老齡化會增加碳排放。基于前文的機理分析可知,這可能是因為,一方面,我國這一代老齡人口文化素質(zhì)普遍較低,積蓄較少,人力資本投資意識較弱,不存在技術(shù)進步效應(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)使得老齡人口對節(jié)能環(huán)保的消費理念踐行較差,在能源消費上依然“隨波逐流”,對于清潔能源和清潔技術(shù)的接受度較低,因此實證回歸結(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)升級回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為負,表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會減少碳排放,假說2成立。

在包含全局效應(yīng)設(shè)定的動態(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被解釋變量的全部影響,因而并非代表其對碳排放的邊際影響。因此,在動態(tài)空間SDM 模型下對各變量的回歸系數(shù)進行偏微分分解,得到各解釋變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。回歸結(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,表明人口老齡化會增加本地碳排放,對鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的直接效應(yīng)系數(shù)在10%的水平上顯著為負,間接效應(yīng)系數(shù)不顯著,表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會抑制本地碳排放,對鄰近地區(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 提高會增加本地碳排放,減少鄰近地區(qū)碳排放,這可能是因為經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)會吸引鄰近地區(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本地碳排放不存在顯著影響,但會減少鄰近地區(qū)碳排放,這可能是因為本地外商投資所產(chǎn)生的經(jīng)濟和技術(shù)進步存在一定的滯后效應(yīng),短期內(nèi)不會減少碳排放,但本地區(qū)外商直接投資的增加會吸引鄰近地區(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。能源消耗的增加會促進本地碳排放,但對鄰近地區(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),這可能是因為本地人口素質(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)域流動性和生態(tài)文明溢出效應(yīng)較小,故對鄰近地區(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,但對鄰近地區(qū)碳排放不存在顯著影響,這可能是因為城鎮(zhèn)化的快速推進帶來了公共物品規(guī)模效益,同時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

上述實證結(jié)果表明人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放之間在全域空間上存在較強的相關(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、中部和西部三個區(qū)域分別進行回歸。如表5 所示,樣本分區(qū)域后,兩個核心解釋變量的系數(shù)估計值產(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)升級對本地區(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)升級對本地碳排放不存在顯著影響,但會增加鄰近地區(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)升級對本地和鄰近地區(qū)碳排放均沒有顯著影響。兩個核心解釋變量對本地和鄰近地區(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)升級已達到較高水平,碳排放更多的來自居民生活,因而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對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,勞動年齡人口流失較多,老齡化程度加深,在消費和生活方式上對能源的依賴度降低,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)的人口老齡化會對經(jīng)濟社會發(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)升級水平相比中部地區(qū)更低,對本地碳排放不具有顯著影響。同時,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

為增強上述所得結(jié)論的可靠性,進行以下穩(wěn)健性檢驗:一是替換空間矩陣。用經(jīng)濟地理矩陣和運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。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表6,對比表3 列(3),結(jié)果依然穩(wěn)健可靠。

表6 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

五、進一步分析——中介效應(yīng)檢驗

由前文機理分析可知,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級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)模型檢驗其存在性:

其中,C 為一系列控制變量,包括經(jīng)濟發(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。檢驗步驟為:首先,檢驗α1的顯著性,若不顯著,則不存在中介效應(yīng)。其次,檢驗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中有任何一個不顯著,則需要進行Sobel檢驗,如果檢驗結(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)對應(yīng)中介效應(yīng)檢驗的模型(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,人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響系數(shù)(β1)在1%的水平上顯著為正;在列(3)中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放的影響系數(shù)(γ1)在10%的水平上顯著為負,人口老齡化對碳排放的影響系數(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:人口老齡化會通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級這個中介變量來影響碳排放,如果人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生“倒逼效應(yīng)”則會減少碳排放,反之,如果人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生“阻礙效應(yīng)”則會增加碳排放。因此,在人口老齡化加劇的背景下,發(fā)揮人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的“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)檢驗回歸結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

基于STIRPAT 模型,利用2006—2018 年省級面板數(shù)據(jù),使用動態(tài)空間SDM 模型實證分析了人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放的影響,研究結(jié)果表明:一是從全局效應(yīng)看,人口老齡化會增加碳排放,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會減少碳排放。二是從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)看,人口老齡化會促進本地碳排放,但空間溢出效應(yīng)不顯著;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會抑制本地碳排放,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)升級對本地和鄰近地區(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)升級對本地碳排放不存在顯著影響,但會增加鄰近地區(qū)碳排放。四是通過中介效應(yīng)模型進一步檢驗證實,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級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)升級的速度和水平,以此助力我國經(jīng)濟實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展。總而言之,優(yōu)化和升級產(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,政府首先要推動人口老齡化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生“倒逼效應(yīng)”,如積極發(fā)展“銀發(fā)產(chǎn)業(yè)”,推動產(chǎn)業(yè)之間的結(jié)構(gòu)升級。其次,我國老齡人口目前存在著文化素質(zhì)不高、積蓄較少、人力資本投資意識較弱等問題,這也阻礙了人口老齡化“碳減排效應(yīng)”的實現(xiàn),因此我國還應(yīng)注重提高老齡人口文化素質(zhì)和可支配收入。最后,我國人口老齡化程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平存在著區(qū)域差異性,對區(qū)域碳排放產(chǎn)生了不同的影響,為此我國要根據(jù)區(qū)域差異性,制定差異化政策和減排要求。

猜你喜歡
效應(yīng)影響模型
一半模型
是什么影響了滑動摩擦力的大小
鈾對大型溞的急性毒性效應(yīng)
哪些顧慮影響擔(dān)當(dāng)?
懶馬效應(yīng)
重要模型『一線三等角』
重尾非線性自回歸模型自加權(quán)M-估計的漸近分布
應(yīng)變效應(yīng)及其應(yīng)用
3D打印中的模型分割與打包
擴鏈劑聯(lián)用對PETG擴鏈反應(yīng)與流變性能的影響
中國塑料(2016年3期)2016-06-15 20:30:00
主站蜘蛛池模板: 国产成人乱码一区二区三区在线| 在线国产你懂的| 最新亚洲人成网站在线观看| 欧美啪啪一区| 五月婷婷综合网| 人妻丰满熟妇αv无码| 国产喷水视频| 国产成人永久免费视频| 欧美精品影院| 亚洲综合天堂网| 日韩欧美国产成人| 成人精品视频一区二区在线| 免费中文字幕一级毛片| 国产成年女人特黄特色大片免费| 成人免费黄色小视频| 婷婷亚洲综合五月天在线| 欧美特黄一级大黄录像| 无遮挡一级毛片呦女视频| 亚洲欧美一区二区三区蜜芽| 无码视频国产精品一区二区| 亚洲国产精品无码AV| 久久五月视频| 亚洲国产日韩一区| 久久黄色一级视频| 久久久久青草线综合超碰| 一级福利视频| 欧美精品亚洲精品日韩专区va| 88av在线| 亚洲人成色在线观看| 久久不卡国产精品无码| 91在线视频福利| 色欲色欲久久综合网| 欧美日韩精品一区二区在线线| 亚洲动漫h| 在线播放真实国产乱子伦| 国产精品综合色区在线观看| 91色在线观看| 日本爱爱精品一区二区| 免费女人18毛片a级毛片视频| 永久天堂网Av| 亚洲人成网18禁| 国产精品欧美激情| 中文字幕在线一区二区在线| 国产欧美在线观看视频| 免费国产一级 片内射老| 午夜爽爽视频| 亚洲免费福利视频| 日韩最新中文字幕| 99精品在线看| 国产精品视频观看裸模| 成人免费午夜视频| 国产丰满成熟女性性满足视频| 亚洲国产天堂久久九九九| 美女无遮挡免费视频网站| 波多野结衣一二三| 亚洲69视频| www亚洲天堂| 99伊人精品| 亚洲日本www| Jizz国产色系免费| 国产亚洲高清在线精品99| 九九热视频精品在线| 国产视频大全| 国产玖玖视频| 色婷婷在线播放| 大陆精大陆国产国语精品1024| 曰韩人妻一区二区三区| 成人国产小视频| 91免费国产高清观看| 精品国产美女福到在线直播| 欧美有码在线| 91po国产在线精品免费观看| 真人免费一级毛片一区二区| 亚洲精品成人片在线观看 | 国产大片黄在线观看| 国产精品性| 国产精品污视频| 国产精品久久久精品三级| AV在线天堂进入| 亚洲男人的天堂视频| 伊人查蕉在线观看国产精品| 国产99在线观看|