家庭碳排放及其影响因素研究——基于家庭生命周期视角的实证分析

孙 悦

（吉林大学 东北亚研究中心，吉林 长春 130012）

一、引言

在全球气候变暖，各国加速发展低碳经济与减排行动不断升级的时代背景下，中国作为负责任大国积极参与全球减排进程，向全世界庄严承诺“碳达峰”与“碳中和”的目标，成为我国“十四五”时期着力推进的重点工作。在绿色转型与低碳发展的机遇期，我国即将进入人口负增长时代，全国人口总量不断下降，家庭数量激增与家庭小型化特征逐步凸显，家庭是经济社会的基本单元，中国超过70%的消费支出都发生在家庭部门。［1］家庭的生活能源消费既是经济增长的重要推动力，也是能源消耗与碳排放的主要来源之一，伴随着城市化进程的持续推进，中国家庭碳排放已然成为新的碳排放增长点，并在家庭各发展阶段呈现出不同的特征与趋势。依据家庭生命周期理论，不同的标志性事件可对家庭发展的全过程进行阶段划分，处于不同生命周期的家庭在家庭结构、消费支出以及核心需求方面存在显著差异，［2-3］进而影响着家庭碳排放状况。但如何在微观视角下评估家庭碳排放？如何在家庭生命周期的理论框架内搭建家庭人口因素对家庭碳排放的驱动机理？怎样从家庭转变的视角寻求家庭碳排放的影响因素差异等，这些问题均成为家庭碳排放领域新的研究课题。

因此，本文聚焦微观层面家庭碳排放问题，以家庭户为衡量口径进行测度，引入家庭生命周期理论，实证分析家庭碳排放的影响因素及在不同家庭生命周期内的异质性特征，进一步辨析家庭碳排放影响因素及其在家庭生命周期的传导渠道，以期在家庭户异质性视角下挖掘家庭碳排放影响因素的新路径，为制定家庭层面的节能减排政策提供依据，探索新时期不同生活消费模式的环境效应，为中国构建环境友好型社会与绿色家庭提供新方向。

二、文献综述

（一）家庭碳排放的缘起与测度

家庭碳排放的研究缘起于全球气候变化，人口因素通常被视为能源消费与资源环境的重要影响因素之一，已有研究将人口总量的增长作为代表性的人口因素，探讨了其对环境污染与资源消耗的影响，［4］但类似人口数量、人口增长速度这样的宏观人口学统计指标往往会掩盖家庭规模和家庭数量（户数）对资源环境的影响。［5］王月菊等指出家庭户数增长对资源消费的影响已经超越人口规模的扩大，而家庭户作为能源消费的主要单位，对碳排放的驱动力大于个体因素，家庭户是较人均概念更适合的碳排放分析单位。［6-7］因此，家庭户视角不仅可通过家庭消费行为测度家庭碳排放，更符合Bin提出的认识家庭碳排放影响因素的基本框架，即家庭碳排放产生于家庭的消费行为，家庭特征及社会经济特征通过作用于消费模式影响家庭碳排放。［8-9］

家庭碳排放的测度是研究相关问题的基础，按照消费方式，家庭碳排放划分为家庭直接碳排放与家庭间接碳排放，家庭碳排放的估算亦由此分类开展，并分别选用IPCC 清单法、投入产出法及消费者生活方式法等。2007年Wei等基于Bin等的消费者生活方式法原理和碳排放系数法测算了中国城乡居民直接和间接能源消费产生的碳排放量，基于此原理涌现出许多相关研究案例。［10］但以往相关对家庭碳排放的测算主要集中在宏观层面，以全国、地区及省级研究单元探究总体状况。近年来的研究视角逐渐转向家庭微观层面，且使用反映个人和家庭行为的微观数据更适合于揭示消费者反应和生活方式的性质。［11］因此，本文基于微观调查数据，以“家庭户”作为研究口径，考虑家庭作为终端消费单元与生产活动终端，全面核算家庭的直接碳排放与家庭间接碳排放，弥补目前微观调查估算家庭碳排放的研究匮乏。

（二）家庭碳排放的影响因素识别

伴随着家庭碳排放在全球碳排放的占比持续攀升，学者们对家庭碳排放驱动因素的探索不断深入，进而理清了经济背景下家庭生活消费所产生的环境效应。依据1971 年Ehrish 及Holdren 提出的经典IPAT 模型，人口、财富与技术被确定为影响环境最重要的三个因素。而后1994 年Dietz 等扩展出的STIRPAT模型加入了社会经济等人文因素，成为分析家庭或居民消费碳排放影响效应的常用模型之一。国内学者运用统计数据，从宏观、中观层面识别家庭碳排放的驱动因素。一是人口因素中的家庭规模、年龄、家庭人口结构等；二是经济因素中宏观经济发展、能源结构、收入水平、产业结构及微观家庭收入、消费支出等；三是社会因素中的城镇化进程、社会特征等；四是技术水平因素，多以碳排放强度代表。综合四大驱动因素，家庭人口特征对家庭碳排放的影响最大，影响程度高达59.74%。［12］基于这种判断，学者们继而深入探究诸如家庭规模、家庭人口年龄、就业状态、教育水平、户主性别等方面的家庭人口特征因素对家庭碳排放的影响。有研究表明规模较大的家庭具有更低的人均碳排放，并指出家庭内部结构变量对碳排放量的影响强度大于总户数变量。［7］也有研究阐明城市家庭户均居住碳排放随家庭规模的增加呈现先降低后增加的趋势，家庭人口结构转变对居住碳排放的边际影响差异显著。［13］

纵观已有研究，学者们分别在国家、地区及省级层面识别家庭碳排放的影响因素，关注家庭人口特征及家庭社会经济特征的驱动作用，为宏观调控国家及地区间的家庭碳排放提供定量依据，但受制于大样本微观数据的可获得性、研究单元及视角的限制，虽个别研究涉及家庭人口因素对家庭碳排放的影响，却未能将家庭规模、家庭老龄化等家庭人口因素纳入同一理论框架内分析与对比，也未综合比较家庭各层面影响因素的影响程度与作用渠道差异。因此，本文聚焦微观家庭层面，拟从家庭经济特征、家庭人口特征与家庭户籍地域特征等方面探究各类家庭特征对家庭碳排放的影响，并提出以下研究假设：

假设1：家庭各类特征因素对家庭碳排放产生影响且具有明显差异。

假设2：家庭各类特征影响因素不同程度地作用于家庭直接碳排放、家庭间接碳排放，对家庭总碳排放产生相异的影响路径。

（三）家庭生命周期与家庭碳排放的关联

家庭碳排放研究是阐释人口-家庭-消费-碳排放-环境理论模型中的重要一环，而家庭人口因素作为家庭碳排放的逻辑起点，更能够解释在中国面临人口转型的重要时期，家庭小型化趋势如何刺激了以家庭为单位产生的家庭能源消费，进而促使家庭碳排放在全球碳排放的占比不断提升。从家庭人口因素的内部来看，家庭人口异质性通过作用于人均消费，对温室气体排放产生影响。［14］从家庭发展历程的角度，不同阶段的家庭消费需求也不尽相同。各类家庭碳排放异质性背后往往体现的是人们经济行为社会性主导下家庭消费决策的作用，不同类型和家庭规模的家庭户分布变化，通过对消费模式的影响作用于环境。依据家庭生命周期理论，其指家庭成员的年龄、婚姻状况和家庭规模/类型等标准的组合，不同的家庭构成决定了家庭不同的活动模式及消费支出强度，家庭生命周期也因此成为碳排放的重要影响因素。［13］［15］随着一个新家庭组建，家庭人均消费支出呈现出由多到少，再逐渐增多到“空巢”后期减少的状况。［7］可见不同家庭构成下的能源消费随之改变，并依据家庭收入、家庭组成、住房类型在内的家庭特征对不同家庭子群体的影响差异显著，通过划分家庭群体可进一步明确家庭差异对家庭碳排放的影响。［16］

现有研究中缺乏将家庭户异质性作为代理变量纳入研究的文献，继而不能在家庭群体视角下精准剖析不同家庭消费模式引致的家庭碳排放差异与特征。因此，在各家庭生命周期下聚焦家庭人口异质性对能源需求的差异能够在家庭层面补充考察人口因素对环境的影响，并可通过两种方式发挥着至关重要的作用：一是以家庭作为消费单元，依据各家庭生命周期内的家庭碳足迹，考察不同家庭生命周期的家庭碳排放影响因素及其影响程度的差异。二是以家庭户为衡量口径解构家庭碳排放，辨析各影响因素在各家庭生命周期内对家庭碳排放产生影响的不同路径。据此，提出以下研究假设：

假设3：各家庭生命周期下，家庭碳排放的影响因素与影响程度具有异质性特征。

假设4：各家庭生命周期下，影响因素不同程度地作用于家庭直接碳排放与家庭间接碳排放，家庭碳排放存在影响渠道的异化效应。

三、数据变量与测量

（一）数据来源与样本筛选

本研究采用2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据库中的家庭经济问卷与个人问卷的数据进行分析，该调查由北京大学中国社会科学调查中心主持，是具有全国性与综合性的社会追踪调查项目，CFPS以家庭为抽样对象，采集数据范围广、访问卷种类全。因此，本文利用数据库中家庭人口、家庭经济、教育等多维度数据，通过有关衣、食、住、行、能源等方面的家庭消费支出项目，探析家庭碳排放的全貌，经清理后保留7 376个家庭样本，同时，为辨析各家庭生命周期的家庭碳排放情况，进一步剔除异常数据，最终保留5 638个家庭样本。

（二）模型建构

在有关“人口-碳排放”的关联评估中，由Ehrlich等学者于1971年提出的IPAT 模型最为经典，而后Didtz 引入指数到IPAT 模型作为改进，建构了STIRPAT 模型，并加入社会经济等因素扩展评估环境影响，随机形式的STIRPAT模型为：

I为环境压力，P为人口数量，A为富裕程度，T为技术水平，α为模型系数，β1、β2、β3为驱动力指数，ε为随机误差项，对上述等式两边取对数后得到：

上述弹性系数代表各因素对环境压力的影响方向与贡献程度，国内相关研究已验证了该模型适用于我国“人口-碳排放”的关联评估。［7-8］［17］据此，本文考虑家庭是最小的经济体，以家庭户作为研究单位，结合IPAT模型分析，以家庭碳排放作为被解释变量，扩展引入家庭人口因素代表人口数量，家庭经济因素代表富裕程度，而反映技术水平的家庭碳排放强度受家庭其他特征的影响，因此，将上述模型转换为家庭户环境压力模型，鉴于对家庭碳排放驱动因子的综合考量，具体建立如下线性回归模型，并应用普通最小二乘法（OLS）对其进行估计：

i表示家庭碳排放，Pi代表家庭人口特征，Ai代表家庭经济特征，Xi代表家庭户籍地域特征，εi为随机误差项。

（三）变量选取与核算

1.家庭碳排放的构建与估算

家庭碳排放是以家庭为单位研究碳排放问题，既包括在炊事烹饪、室内制冷供热、家用电器以及私人交通出行等方面产生的直接能源消费，又包括家庭日常生活为满足衣、食、住、行等方面物质和服务需求，间接消耗能源产生的碳排放。本文结合CFPS（2018）中相关数据与公开的指标数据，估算家庭直接碳排放与家庭间接碳排放的排放量。

（1）家庭直接碳排放

本文构建的家庭直接碳排放是指家庭在用电、取暖、日常炊事等方面产生的碳排放，具体包括家庭燃料碳排放、家庭用电碳排放和家庭采暖碳排放，据此进行分别测算后，将三种碳排放量相加计算得出家庭直接碳排放量。

家庭燃料碳排放方面：首先，通过家庭经济问卷中“做饭主要燃料”问题明确家庭使用的主要燃料类型，包括柴草、煤炭、罐装煤气/液化气、天然气/管道煤气、太阳能/沼气和电六大类，由于柴草和太阳能/沼气主要是在小部分农村地区使用且难以市场化的确定价格，排除后对本文估计家庭碳排放的影响有限，因此估算时仅保留剩余四类。其次，依据家庭上一年度主要燃料消费总额和主要燃料全年平均市场价格计算出具体的能源消费量。煤炭的年均价格来源于国家发改委公布的上一年度的月平均电煤指导价，并折合一定的运输成本系数计算；罐装煤气/液化气的价格来源于上海石油天然气交易中心公开的上一年度中国液化天然气出厂价格指数平均指数，再乘以一定的运输成本系数计算；天然气/管道煤气的价格来源于国家发改委公布的关于理顺居民用气门站价格的通知（发改价格规〔2018〕）中，上一年度全国居民用气平均价格再乘以价格调整系数；居民用电的价格来自国家发改委公布的上一年度全国各地居民用电基准价格的平均价格。最后，计算出分类别的能源消耗量，再依据国家市场监督管理总局与国家标准化管理委员会共同发布的综合能耗计算通则（GB/T 2589 2020）和国家发改委公布的省级温室气体清单编制指南（试行），折算出不同类型能源碳排放因子，计算出最终的燃料碳排放量。燃料用电的碳排放量是依据国家发改委气候应对司公布的2019年中国区域电网二氧化碳基准线排放因子，将省级区域分为华北和华中等六个地区分别计算，充分考虑了区域电网碳排放因子的差异。

家庭用电碳排放量方面与上述计算方法一致，由居民用电价格计算出用电量，再依据所在区域电网碳排放因子计算出最终碳排放量。

家庭采暖碳排放量方面则通过城市取暖碳排放公式计算得出取暖标煤消耗量，再乘以标煤碳排放因子。城市采暖碳排放计算公式包括了取暖天数①取暖天数来自各省发改委通知的上一年度取暖时间。、取暖能耗、能耗均衡系数②取暖能耗与能耗均衡系数来自上文提到的能耗标准。、住房面积等元素。

（2）家庭间接碳排放

家庭间接碳排放量依据投入产出法和居民生活方式法，对各类别消费对应的行业部门一次能源、电力、热力消耗量与碳排放量以及销售产值进行矩阵运算，计算得出CFPS2018 居民分类别消费品碳排放系数，再将分类别碳排放系数与CFPS2018 居民分类别消费支出相乘计算得出家庭间接碳排放总量。

2.家庭生命周期的测度

为分析不同家庭生命周期下家庭碳排放影响因素的差异与特征，参照以往研究对家庭生命周期时序结构的划分原则，并基于家庭消费总量与结构在各周期存在异质性特征的判断，本文将家庭生命周期划分为三个阶段：构建期，即包括初婚、初婚未育；成长期，即包括初育、最后一个子女出生至离家；衰退期，即最后一个子女成年离家后的“空巢期”。构建家庭生命周期为虚拟变量，当家庭处于该生命周期阶段时赋值为1，否则赋值为0，以此探究在不同家庭生命周期下，相异的家庭碳排放需求与消费模式是否不同程度地作用于家庭碳排放总量。

3.控制变量的选择

本文从微观层面探究家庭碳排放的影响因素，将家庭户作为人口因素影响环境的分析单位，引入家庭层面的多维因素综合考察其对家庭碳排放的影响。因此，本文全部控制变量均为能够代表家庭层面的整体变量，用以对应被解释变量，并结合所构建的家庭户环境压力模型，将控制变量具体分为如下三类家庭因素：一是家庭经济特征变量，包含家庭人均收入、家庭住房面积与家庭就业状态，以反映家庭的经济收入与质量；二是家庭人口特征变量，包括家庭规模、家庭老龄化、家庭年龄及家庭教育水平，以反映家庭人口的规模、结构与素质；三是家庭户籍与地域特征变量，包括城乡属性及家庭户所在地，以反映家庭的社会属性（见表1）。

表1 变量设定与描述性统计

四、实证结果与分析

（一）家庭碳排放影响因素的基准回归结果

本文围绕家庭经济特征、家庭人口学特征与家庭户籍地域特征，试图在基准回归中总体观测家庭碳排放的影响效应（见表2）。在单独纳入家庭经济特征的模型（1）中，虽然家庭人均收入与家庭住房面积两个变量与家庭就业状态对家庭碳排放的作用方向不同，但该类全部变量均具有显著影响。在模型（2）纳入家庭人口学特征变量后，除家庭老龄化外其余变量全部对家庭碳排放影响显著且家庭经济变量的各项系数明显变小，说明遗漏变量可能造成估计偏误。因此，继续引入更多家庭特征变量，在充分反映各因素影响的模型（3）中，R2不断增大，模型整体的解释力提升，说明本文构建的家庭户环境压力模型具有一定可靠性，能够合理反映出不同特征对家庭碳排放的影响效应。

表2 家庭碳排放回归结果

在模型（3）中，除家庭户所在地及家庭老龄化外，其余全部变量均对家庭碳排放影响显著。首先，在家庭经济变量方面，家庭收入作为核心指标，是影响家庭消费的主要原因之一，回归结果表明家庭人均收入与家庭碳排放具有强相关性，系数为0.354，意味着人均收入增长10%的家庭，为满足更多元化的家庭消费需求，消费呈现出高端化与精细化的特征，促使家庭碳排放提升3.5%，成为增幅最大的影响因素。此外，家庭住房面积通常被认为是衡量家庭生活质量与水平的另一重要指标，其对家庭碳排放的影响系数为0.111，在改善型住房逐渐成为市场主流的背景下，大户型房屋不仅在建设过程中存在“碳锁定效应”，即建筑建造过程中建筑能耗的增长带来建筑领域内较长时期内碳排放的激增，还因更大的住房面积持续刺激更多的家庭消费而产生碳排放的“长尾效应”。就业状态是家庭经济特征变量中唯一对家庭碳排放产生负向作用的变量，系数为-0.162，说明家庭受雇人员比例越高，日常居家生活的人员数量减少导致家庭直接能源消费降低，就业状态对家庭节能情况具有一定改观。

其次，在家庭人口学特征变量方面，家庭规模作为家庭碳排放领域研究中被关注已久的重要影响因素，其0.521 的系数成为影响程度最强的变量，再次印证了家庭规模对家庭碳排放的强正向效应。家庭老龄化与家庭年龄对家庭碳排放均具有负相关关系，但家庭老龄化不显著，家庭年龄对家庭碳排放的降低作用更强，家庭平均年龄每提升10%，家庭减排2.01%，这是因为随着年龄的增长，生活方式与行为习惯不断趋向简单化与集约化，在消费需求与消费方式方面更倾向于节约环保。此外，家庭教育水平对家庭碳排放呈现显著的正向影响，系数为0.02，说明教育程度较高的家庭因具有更高的人力资本而拥有更高的收入，因此教育培养的低碳环保意识被多元化、高端化的消费需求替代或抵消，教育引致更高的家庭碳排放再次回应了收入对家庭碳排放的正向促进。

在家庭户籍及地域方面，家庭城乡属性对家庭碳排放具有显著的正向效应，系数为0.148，但家庭户所在地区影响不显著。综上所述，家庭各类特征因素对家庭碳排放产生不同方向影响且具有明显差异，证实了本文假设1。

（二）家庭生命周期的异质性检验

根据对家庭生命周期的划分，本文对应建构了构建期模型、成长期模型与衰退期模型，被解释变量与解释变量几乎与基准模型相同，但由于家庭老龄化与各周期家庭人口特征存在交叉与矛盾，因此，家庭生命周期的异质性检验排除该变量，探究各周期因家庭结构不同而对家庭碳排放产生的异质性影响。从总体情况来看，各变量影响家庭碳排放的显著性及作用方向均与基准模型的结果保持一致，但相异的影响系数反映出变量在各家庭生命周期内存在差异化特征（见表3）。

表3 家庭生命周期内家庭碳排放回归结果

首先，在家庭经济变量中，家庭人均收入与家庭就业状态分别在成长期内对家庭碳排放具有最强的正向、负向影响且对家庭生命周期两端的影响极其相似。这一方面是由于成长期家庭因家庭结构完善，承担着养育孩子及赡养老人的双重任务，具备健全的家庭消费结构、家庭支出类型与消费总量，成为家庭居民消费的主要力量，成长期家庭收入越高则越具备满足多元化消费的能力，在消费篮子“高碳化”特征下，家庭碳排放的正向驱动效应明显；另一方面，成长期家庭为获得持续的成长动力，受雇人员与就学人员的占比较高，家庭成员居家时间有限，促使家庭直接碳排放减少。因此，在家庭人均收入与就业状态的反向作用下，成长期家庭的碳排放产生抵消效应，但家庭就业状态对家庭节能减排的作用强度更大。

在家庭人口学特征与家庭户籍地域方面，家庭碳排放的年龄弹性系数为负且呈“U”形分布，并在衰退期对家庭碳排放的负向作用最为深远，系数高达-0.615。该周期内不仅家庭老化现象严重，且空巢老人与跟子女同住的老人相比，消费习惯更加传统保守，消费结构与方式单一，生活简约质朴，因此衰退期家庭成员年龄对家庭碳排放产生强烈的负向“叠加效应”。而构建期年龄弹性系数约为成长期的2倍，说明相比较有孩子的成长期家庭碳足迹，构建期家庭的平均年龄越大，越倾向于成为“环境友好型”家庭。就家庭教育水平对各生命周期家庭碳排放的影响情况而言，构建期与成长期的家庭碳排放教育影响系数几乎无差，但衰退期内教育年限每提升1 年，家庭碳排放将提高2.48%，说明伴随着老年人教育程度的提高，其在家庭消费与对高质量生活的追求方面更趋同年轻人，改变了原属于该年龄群体的家庭碳排放足迹。此外，家庭户城乡属性在各家庭生命周期内对家庭碳排放的影响差异不大。综上，家庭经济变量在成长期以及家庭人口学变量在衰退期内均体现出区别于另两个家庭生命周期的异质性特征，印证了本文假设3，说明将家庭生命周期引入家庭碳排放的研究十分必要，更是有效合理的。

五、渠道检验

前文实证分析了不同因素及其在各家庭生命周期内对家庭碳排放的影响，考虑家庭碳排放可划分为家庭直接与间接碳排放，本部分试图进一步探究影响因素的不同作用渠道，即各影响因素究竟是通过直接碳排放还是间接碳排放影响家庭总碳排放，以期为挖掘各因素差异化的影响途径提供微观层面的研究依据。

（一）家庭碳排放影响因素的渠道检验

基础模型的渠道检验中，表4 呈现了各影响因素分别与家庭直接碳排放、家庭间接碳排放之间的变动关系。总体上看，家庭老龄化、家庭户所在地区均与基准模型的显著性存在偏差，其中，家庭老龄化对直接排放和间接排放影响均显著，但系数符号相反，意味着其对总排放的影响存在抵消效应，致使基准模型中家庭老龄化系数近似为零，但其他变量的显著性均与基准模型保持一致。此外，就各变量作用渠道的程度与异质性而言，一方面，家庭人均收入、家庭规模、家庭年龄、家庭教育水平、家庭户所在地等变量对家庭间接碳排放的影响高于家庭直接碳排放，且家庭人均收入、家庭年龄与家庭教育水平对家庭碳排放“间接渠道”的作用程度（0.408、-0.305、0.023）约是“直接渠道”（0.178、-0.06、0.01）的2倍或3倍；另一方面，家庭住房面积、家庭就业状态、家庭城乡属性的“直接渠道”作用程度大于“间接渠道”。

表4 家庭直接碳排放与家庭间接碳排放回归结果

纵观作用渠道的异质性特征，在“间接渠道”方面，检验结果在证实家庭人均收入是影响家庭碳排放最大驱动因素的基础上，进一步呈现出其对家庭间接碳排放的关键影响不仅在众多因素中占据核心地位，且“间接渠道”的系数（0.408）超过其对家庭总碳排放的影响系数（0.354），再次印证Zhu、Wei 等学者认为“消费水平对家庭间接关联碳排放增长产生关键性影响，并显著影响家庭间接能源消费数量和结构”的观点。［18-19］此外，家庭人口特征因素更加强烈影响着诸如衣着、交通、生活用品、教育、医疗保健等家庭消费行为，致使家庭的商品和服务需求更倾向于享受型与发展型，而一单位享受型商品与服务产生的间接碳排放均大于一单位生存型商品与服务，［17］因此该类变量对家庭间接碳排放的总量及结构产生更大影响，形成“叠加效应”。在“直接渠道”方面，家庭经济特征中的家庭住房面积、家庭就业状态均与居家生活条件、时间密切相关，也因此与家庭直接使用燃料的碳排放存在天然联系，同时，这两个变量对家庭直接碳排放的影响方向不同但程度相似而形成“掩盖效应”。综上，通过对家庭碳排放影响因素的渠道检验，证实了本文假设2。

（二）家庭生命周期下家庭碳排放影响因素的渠道检验

为进一步探究家庭异质性视角下，各影响因素究竟是通过“直接渠道”还是“间接渠道”影响家庭总碳排放，本文继而检验不同家庭生命周期的家庭碳排放渠道差异，回归结果如表5 所示。总体来看，在各家庭生命周期下，家庭人均收入、家庭住房面积、家庭教育水平对家庭碳排放的双重影响渠道几乎无差异，而家庭城乡属性“间接渠道”的作用随着家庭生命期的迈进不断提升，直至在衰退期内与家庭直接碳排放的影响相似，且各阶段“直接渠道”的作用相同。

表5 家庭生命周期内家庭直接碳排放与家庭间接碳排放回归结果

此外，家庭就业状态与家庭年龄在双重影响渠道中均对家庭减排发挥促进作用，但各周期发挥主导作用的影响渠道存在差异。一方面，随着家庭生命周期的迈进，家庭就业状态的双重影响渠道均呈现减排幅度逐步降低的趋势，其中，家庭直接碳排放影响系数显著且减排降幅高达0.5 左右，但家庭间接减排仅在成长期和衰退期有显著作用，同时，在衰退期家庭减排“直接渠道”与“间接渠道”的作用相当且该周期的减排程度均小于前两个阶段。另一方面，家庭年龄在前两个家庭生命周期对家庭直接碳排放无显著性影响，直至进入衰退期才发挥强劲的负向驱动，对间接碳排放的影响随家庭生命周期呈现出“倒U”形，但衰退期家庭“间接渠道”的减排作用远大于“直接渠道”。综上，通过各家庭生命周期的渠道检验证实了本文假设4。

六、结论与启示

改革开放以来，我国经济的飞速发展伴随着能源消耗的逐年攀升，与此同时，在居民生活水平日益提高及对高质量生活的不断追求下，我国家庭消费产生的能源消耗呈现出逐年强劲增长的态势。为全方位探析家庭碳排放量新趋势背后的驱动力量，本文在家庭生命周视角下，实证分析家庭碳排放及其影响因素，得到以下结论与启示：

第一，三大类家庭特征变量对家庭碳排放具有异质性影响。从各类变量对家庭碳排放正向驱动的总体情况来看，按照作用由大到小依次为家庭人口学特征变量、家庭经济变量及户籍地域变量。在影响因素促进或抑制的分类视角下，家庭规模、家庭人均收入、家庭城乡属性、家庭住房面积、家庭教育水平为家庭碳排放的正向驱动因素，但前两者的驱动力量远超其他变量且家庭规模以0.521 的弹性系数成为影响家庭碳排放更强劲的因素。在抑制因素方面，家庭年龄的抑制作用大于家庭就业状态，证实了家庭人口老化程度对家庭减排具有关键性影响。

第二，在家庭生命周期视角下，家庭碳排放影响因素的影响程度差异较大，形成具有家庭生命周期性的碳排放足迹。纵向比较来看，不同家庭生命周期下家庭碳排放各影响因素的方向一致，但影响程度存在差异。构建期内各变量的双向影响程度差距甚微，可被称为“均衡型”家庭碳排放；成长期与构建期相比，家庭经济变量的正向促进作用提升，而家庭就业状态在成长期家庭碳排放的抑制最强，-0.779 的影响系数成为所有变量中影响最强的变量，因此拉开了成长期各变量双向影响的差距，形成“经济导向型”家庭碳排放；对于衰退期家庭而言，除就业状态继续保持了较强的负向驱动外，家庭年龄变量的抑制作用持续加强，而家庭经济变量的影响与构建期差别不大，因此形成“人口导向型”家庭碳排放。

第三，在双向渠道检验方面，家庭人均收入与家庭老龄化分别是正向驱动与负向驱动的作用差异最大的两个变量，就其他影响因素在双向作用渠道的表现，家庭人口因素更倾向于作用在家庭间接碳排放，而家庭经济因素更大程度地通过作用于家庭直接碳排放进而影响家庭总碳排放。此外，在不同家庭生命周期下，家庭人均收入、家庭住房面积、家庭教育水平对家庭碳排放的双重影响渠道几乎无差异，而家庭城乡属性“间接渠道”的作用随着家庭生命周期的迈进不断提升，家庭就业状态在成长期家庭的双向影响渠道中均发挥强劲的减排“叠加效应”，而家庭年龄变量一直在“间接渠道”发挥“倒U”形的减排作用，只在衰退期才呈现出减排的叠加。

针对本文研究结论，得到如下启示：一是节能减排政策应不断适应我国新人口形势与新发展，在城市化进程不断加快的背景下，将降低家庭间接碳排放作为工作重点，科学合理引导城乡居民家庭的碳排放增长，通过消费理念、节能科技等方面缩小城乡家庭碳排放差距。二是正视家庭转变的现实，在家庭户数增多与家庭小型化趋势下，注重家庭在节能减排中发挥作用的空间。调控住宅利用率，降低住宅空置率与单位住宅能耗，促使居民房屋住宅的增长科学匹配家庭发展。在家庭异质性视角下，促进构建期家庭的年轻人形成消费减排新模式，借助多元化的减排措施降低成长期家庭人员的间接碳排放，重视衰退期家庭的减排效用，家庭人口的老龄化是我国老龄化社会在家庭层面的直观反映，但却更有助于构建“环境友好型”家庭，促进家庭代际在节能环保的通力合作。三是促进低碳环保与教育事业的发展紧密结合，将低碳环保的理念贯穿于公民受教育的全过程，培养公民的低碳消费环保共识与“绿色行为”。［20］此外，在提升人力资本的同时创造更多与之匹配的就业机会与岗位，鼓励劳动力市场中的就业人员控制消费模式与消费内容的“高碳化”，针对不同收入家庭群体的消费需求与消费结构推广低碳生活，缩小家庭收入差距。