2.不同收入阶层的比较和分析

　　几乎所有的研究表明收入水平对碳排放量及排放结构有着明显的影响。高收入水平的居民二氧化碳排放量高于低收入水平居民，而且不同收入水平的居民排放结构组成也不同，收入水平越高，结构越多样化，消费的层次也越高。

　　凤振华等研究了居民收入对居民间接二氧化碳排放量的影响。研究认为，城镇最高收入户平均消费支出是城镇最低收入户的5.8倍，碳排放量是5.6倍；农村最高收入户平均消费支出是最低收入户的3.2倍，碳排放量是3.1倍；城镇最高收入的支出是农村最高支出的3.9倍，碳排放量是5.0倍；高收入水平的人追逐高层次的消费，高层次的商品很多是能源密集型产品，二氧化碳排放量因此增多。与城市居民相比，农村居民主要消费较为单一，食品消费占主要部分，农村居民二氧化碳排放结构较为单一，食品占比例较大，占50%左右[8]。

　　王妍等结合城乡居民生活消费数据，首先比较了不同收入水平的城镇居民群体诱发的完全能源消耗，发现高收入阶层远高于中低收入阶层，2004年最高收入阶层人均完全能耗已达到2790kg，是低收入阶层的7.5倍。其次分析了居住和交通方式的改变对完全能源消耗的影响。发现不同收入阶层的城镇居民之间，居住和交通消费诱发的能耗存在较大差异，随着收入不断提高，高收入阶层和交通能耗增加速度快于中低收入阶层，中低收入阶层居住能耗小幅下降[7]。

　　张咪咪对2002年-2007年我国农村五个收入组居民生活间接能耗及碳排放情况进行了比较，研究表明，能耗量及碳排放量与居民收入级别有较强的正相关性，即收入越高则能耗及碳排放越多，五个收入组居民能耗量及碳排放量由大至小依次为高收入户、中高收入户、中等收入户、中低收入户及低收入户[7]。

　　（三）居民消费碳排放的影响因素研究

　　目前国内对居民消费碳排放研究的影响因素涉及到多个方面。从性质来说，包括社会心理因素、人口因素、经济因素、技术因素等。下面分别从城市、家庭、个人的角度对已有的研究情况进行介绍。

　　首先，城市因素如城市人口增长、城市的发展水平、基础设施、气候因素、空间结构等都对居民生活的碳排放产生较大影响。

　　郑思齐等研究发现：目前中国城市几乎全部处于居住碳排放随着收入水平的提高而快速增长的发展阶段（第二阶段），且造成S型三次曲线关系可能的原因是二氧化碳排放具有较强的全球负外部性，居民对本地二氧化碳排放的感知程度很低。具体来说，如城市人口增长、城市的发展水平和模式、气候因素等都易对居民生活的碳排放产生较大影响。她以国家统计局“2006年中国城市住户调查”（含中国74个主要城市中的25，300个家庭微观样本）的数据为主要基础，估算得出了中国主要城市的家庭生活碳排放水平，并且分析了各种影响因素，发现城市人口和城市发展水平等都与城市居民生活呈显著的正相关关系[24]。张超也考察了城市化发展对不同城市一个标准家庭的碳排放量的影响。研究认为，城市人口规模、人口增长、收入、气温和城市化发展模式等因素对碳排放均有影响，家庭碳排放量与1月份平均气温显著负相关[25]。

　　城市的空间结构对居民消费所产生的碳排放也有影响。霍燚等通过估算北京市38个社区826个居民家庭生活碳排放，发现家庭随着距城市主中心（天安门）距离的增加，其拥有私家车的可能性显著提高[26]。张英杰等认为，对于正处于快速城市化关键时期的中国而言，城市的经济增长与人口的不断增加是现阶段的客观现实和突出特点。但由政府规划所控制的城市的空间结构，则能够通过影响居民的行为，显著地改变城市的生活碳排放水平[27]。

　　其次，家庭因素如规模、人口结构、年龄、消费结构等对碳排放也有影响。

　　杨选梅等研究了家庭消费活动对碳排放的影响。研究认为，家庭常住人口、交通出行、住宅面积是影响家庭排放中的显著因子。每增加一个常住人口、住宅面积多一个平方米、交通工具每提高一个档次，户均年碳排放量要增加约397.84kg、8.54kg、551.21kg[11]。叶红也以厦门岛区为例分析了影响家庭直接碳排放的因素。研究分析了家庭社会情况中的6个次因素即住宅、家庭人口数、家庭人口平均年龄、职业、学历、学历、收入对于家庭能耗直接碳排放的贡献。家庭能耗直接碳排放受到住宅面积和家庭人口数的显著影响。家庭人口数和家庭住宅面积组成的公共因子解释了42.74%的方差。但住宅面积对公共因子的贡献率大于家庭人口数的贡献，所以相对于家庭人口数，住宅面积是影响家庭能耗直接碳排放的更为重要因素[5]。

　　陈佳瑛等就家庭规模对碳排放的影响进行了深入研究。就1978年-2007年中国的家庭模式变化对碳排放影响进行实证分析后发现，家庭户规模的变小导致人均消费的增加及总户数消费规模的扩张，在很大程度上抵消了人口总量增长减缓对碳排放的影响。如果我国的家庭户规模保持在1982年的状况，而人均消费等其他变量遵循各自的变化轨迹，到2007年时我国的碳排放量会比实际排放量减少38.68%[20]。在此基础上，她还以家庭成员在45岁-54岁年龄段可能存在更多消费为假设，在修正了STIRPAT环境压力模型的基础上，用“家庭户碳排放模型”分析了家庭消费阶段差异对碳排放的影响；并采用情景分析方法对未来家庭消费高峰期变化对碳排放的可能影响做了预测分析[28]。

　　第三，居民的人均消费水平、人口结构和消费结构等对碳排放的影响。

　　朱勤等用自上而下模型对我国1980年-2007年碳排放情况进行研究，发现现阶段我国居民消费水平与人口结构变化对碳排放的影响力已高于人口规模变化的影响力，居民消费水平与消费模式等人文因素的变化有可能成为我国碳排放的新的增长点[4]。魏一鸣还对1992年-1997年和1997-2002年两个时期，人均消费、人口增长和消费结构等影响因素对碳排放的贡献率大小进行了分析，人均消费的贡献率最大，分别为64.68%和65.84%；人口增长的贡献率次之，分别为15.97%和21.16%；消费结构的贡献率占第三位，分别为8.71%和13%[18]。

　　四、研究反思与展望

　　虽然目前国内已对我国城乡居民的消费模式对碳排放产生的影响进行了一定的研究，但仍处于起步阶段，缺乏对消费模式、能源消耗与碳排放三者之间的关系进行系统的研究。从居民日常生活的角度来研究消费方式——能源利用——碳排放之间的逻辑关系，将成为今后气候变化与低碳社会研究领域的一个热点。

　　首先，关于居民消费碳排放的研究尺度和研究内容等问题。第一，由于我国各地区之间的自然、地理和社会经济方面的差异显著，而且即使同一地区不同群体之间的差异也比较明显，因此未来越来越多的研究将从中观或微观的尺度来开展。第二，未来的研究将更多地对居民生活的间接能源及排放开展研究。第三，未来的研究数据来源将主要有两个途径：一是继续完善已有的统计数据；二是在今后的研究中应加大实地调查的力度，了解更加真实而又准确的第一手资料。

　　其次，居民消费的碳排放量的测算方法问题。目前关于中国居民消费的碳排放量的测算主要有两种方式：自上而下的方式和自下而上的方式。其实无论哪种方式都是混合式的方式，只是测量层次不同而已。但总体来说，已有的研究主要以自上而下的方式为主并辅之以自下而上的方式。未来的测算将以自下而上为主并辅之以自上而下的方式。如将更多地采用消费者生活方式法，但这种方式的使用必须建立在投入产出法-生命周期分析法模型的基础上。因此有必要进一步完善投入产出法-生命周期分析模型。

期刊库（http://www.zgqkk.com），是一个专门从事期刊推广、投稿辅导的网站。
　　本站提供如何投稿辅导，寻求投稿辅导合作，快速投稿辅导，投稿辅导格式指导等解决方案：省级投稿辅导/国家级投稿辅导/核心期刊投稿辅导//职称投稿辅导。

　　【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与投稿辅导_期刊发表_中国期刊库专业期刊网站无关。投稿辅导_期刊发表_中国期刊库专业期刊网站站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。