在人类社会可持续发展面临的所有挑战中，碳排放和人口老龄化已成为各个国家和地区关注的重大议题。在讨论人口与碳排放的关系时，大多数学者考察了人口规模对碳排放的影响，人口年龄结构逐渐被认为是影响碳排放的最重要的人口因素之一，但关于人口老龄化与碳排放关系的研究较少。同时由于人口老龄化挑战日益严峻，产业结构和城市化进程对碳排放的影响越来越重要。
本文利用137个国家和地区的数据，并根据世界银行提供的收入分类标准，将137个国家分为高收入、中上收入、中下收入和低收入四类，建立面板阈值回归（PTR）模型，探讨人口老龄化对碳排放的非线性影响。在PTR模型中，碳排放是被解释变量，人口老龄化是阈值变量，产业结构和城市化是解释变量，经济发展水平、贸易自由度、人口规模和金融水平是四个控制变量。随着人口老龄化的加剧，高、中上、低收入群体的产业结构与碳排放的关系分别为正相关、负相关和倒“U”型。此外，随着人口老龄化的加剧，高收入群体城市化与碳排放之间呈倒“U”型相关，中上、中下、低收入群体城市化与碳排放之间呈非线性正相关。
实证分析
人口老龄化对碳排放影响的建模过程分为三个步骤：首先，对面板数据进行分析，并进行相关检验。为了消除异质性，即不均匀性和复杂性，将原始数据转换为对数形式。其次，基于PTR模型对人口老龄化阈值进行估计和检验，并以此探讨产业结构和城市化对碳排放的单阈和双阈效应。在95%置信水平下，估计阈值有一个置信区间，并根据世界银行提供的收入分类标准，考察4种不同收入群体下人口老龄化对碳排放的影响。
最后，对137个国家和4个收入群体进行整体阈值效应检验和组效检验，并根据PTR模型进行结果分析。面板阈值回归模型分析具体步骤如图1所示。
图1 面板阈值回归模型分析步骤
图2所示的似然比函数图可用于获得阈值并构造置信区间，红色虚线是95%置信水平的近似值。表明在人口老龄化作为产业结构和城市化门槛的前提下，存在非线性门槛效应。
图2 似然比函数图
研究结论
本文探讨了人口老龄化、产业结构、城市化与碳排放的关系。通过估算137个国家和地区的数据，以人口老龄化为门槛，分析产业结构和城市化对碳排放的门槛效应，并从非线性角度考察两者之间的关系。研究发现，随着人口老龄化水平的提高，产业结构和城市化都会导致碳排放的增加，但二者的关系在三个区间内波动，且每个区间的敏感性系数不同。
由于不同的国家处于不同的发展阶段，各收入群体的差异更加显著。对于不同的群体，人口老龄化对碳排放的影响存在一定的差异。在产业结构与碳排放的关系上，随着人口老龄化程度的增加，高收入群体与碳排放呈正相关关系，中高收入群体与碳排放呈负相关关系，中低收入群体与低收入群体呈倒“U”型关系。在城市化与碳排放的关系上，高收入群体呈现倒“U”型，中上、中下、低收入群体与碳排放呈正相关关系。
在产业结构相关模型中，除低收入群体外，其他三组均通过了双门槛效应检验。此外，中上收入人群双阈值的显著性较弱（＜10%），也满足显著性检验条件。由此可见，高、中高、中低收入产业结构对碳排放影响存在双门槛效应，而低收入产业结构对碳排放影响存在单门槛效应。在与城市化相关的模型中，4组收入群体均通过了双门槛检验，说明城镇化对碳排放的影响存在双门槛效应。图3、图4分别为与产业结构和城市化有关的阈值及置信区间。
图3 与产业结构有关的阈值及置信区间
图4 与城市化有关的阈值及置信区间
文章信息：
Qiang Wang, Lili Wang.The nonlinear effects of population aging, industrial structure, and urbanization on carbon emissions: A panel threshold regression analysis of 137 countries. Journal of Cleaner Production, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125381.
