文档介绍：家庭结构与居民消费论文
研究方法与数据说明
1)研究方法本文采用环境压力等式IPAT9的随机形式 STIRPAT
模型10进行C02排放影响因素的评估。因为STIRPAT模型考虑了影响 环境的人口、经济和能源技术3 个主要影响因素，在于历年《中国统计年鉴》、《中国能 源统计年鉴》以及各地区统计年鉴。本文研究对象为1997-2011 年中 国内地 30 个省市区的面板数据（不包括西藏）。文中所涉及到的各地区 GDP、人均居民消费额、实际利用外商直接投资额均按照1995年的价 格水平进行了调整。
回归结果分析
为了确认模型的有效性，本文采用Hausman检验进行验证。运用 软件对模型进行固定效应和随机效应的拟合，再根据检验结 果选择相对应的估计方法。表1报告了被解释变量为C02排放总量自 然对数的回归结果。根据检验结果，模型 I~IV 的 Hausman 检验结果分 别通过了 1%的显著性水平，表明应当选择固定效应模型。调整的R2统 计量显示，方程的拟合优度较好，说明变量之间的联合解释能力较强。 模型I~IV中，模型I只包含了基准模型的四个变量，即家庭户总数、 家庭户规模、居民消费和能源强度变量的回归结果。为了检验模型I 的稳健性，借鉴前人的研究，模型II~IV在模型I的基础上依次添加 了产业结构、能源消费结构和外资依存度。根据表1 回归结果，家庭 户总数的估计系数在各模型中差别不大，都在1%的水平显著为正。家 庭户总数的增加意味着需要更多的基础设施建设和住宅单元，导致钢 铁、水泥等工业产品的消费需求上升，从而促进 CO2 排放总量的上升 从弹性系数来看，家庭户总数的变动对我国CO2排放的影响很大。家 庭户规模变量与 CO2 排放总量显著负相关，说明大的家庭规模有利于 CO2 排放量的减少。一般来说，家庭规模具有规模经济性，较大的家庭 规模有利于能源利用效率的提升。因为家庭户是消费的基本单位，有 些能源消费是每户家庭（无论规模大小）必不可少的，如住房、制冷、 取暖、家用电器等，这种能源消费受家庭户人口数的变化影响不大， 大家庭的人均能源消费要少于小家庭的人均能源消费，因而有利于CO2 排放量的减少。居民消费对CO2排放总量的影响十分明显，且估计系 数都在 1%的水平显著为正。随着我大幅提升，消费观念也发生了重大转变。家用电器、住宅以及私人 汽车等高能耗商品日益成为人们消费的热点。消费产品的高碳化倾向， 导致能源消耗总量和
C02排放总量急剧增加。回归结果显示，居民消 费是影响我国CO2排放的最重要因素。
能源强度估计系数与CO2排放总量显著正相关。这主要因为我国当前 的经济发展依赖于大量的能源消耗，仍然处于粗放式发展阶段，以煤 炭为主的能源消费结构以及能源利用率不高，技术水平落后，对CO2 排放产生了直接的促进作用。产业结构对CO2排放的影响显著为正， 说明第二产业比重的提升对CO2排放产生了推动作用。第二产业的能 源消耗往往要比第一产业和第三产业高很多，尤其是重工业，往往都 是高耗能产业。当前我国正处于工业化进程的快速发展阶段，第二产 业比重过高造成能源的大量消耗，引起CO2排放量的上升等一系列环 境污染问题。能源消费结构与CO2排放总量存有负相关关系，即加大 天然气在能源消费结构中的