2.3.2　社會經濟因素對居民碳排放的影響

對居民能源消耗碳排放的影響機理的研究是在居民碳排放核算的基礎上進行的深化，對于氣候政策的科學、有效制定和碳減排工作的順利開展有重要意義（Honjo et al.，2013）。影響因素可以分為社會經濟因素、城市空間形態因素和地區氣候因素三大類，而地區氣候環境在研究大空間尺度時考慮的必要性較強，對微觀尺度的研究基本可以忽略，因此，本研究只著重分析前兩者。另外，本節主要梳理經濟社會因素對居民碳排放的影響機理研究。

2.3.2.1　社會經濟因素對居民住宅內生活用能碳排放的影響

居民碳排放影響機理研究從宏觀因素和微觀因素兩個方面展開。就宏觀方面而言，規律相對一致，經濟水平、居民消費水平和消費結構、城市化水平和城市規模是居民生活碳排放最主要的驅動因素（Zheng et al.，2011；郭韜等，2013；Heinonen et al.，2014；曲建升等，2014）。而微觀方面的研究存在一定的分歧，也是本研究關注的焦點。

國內外較為典型的研究有：鄭思齊等（2011）通過對國內外對比研究證明，建筑規模和人均住房面積對建筑使用階段產生的碳排放有顯著相關性。葉紅等（2010）核算了廈門島區居民的家庭直接碳排放，并對其影響因素進行了分析，結果表明：住宅面積是首要影響因素，其次為家庭人口數，這兩種因素可以解釋總方差的42.74%。Yun等（2011）專門對家庭制冷空調碳排放進行了研究，選擇了美國2718戶居民進行調查，發現居民行為是最重要的影響因素（包括空調使用頻率等）。Büchs等（2013）對英國居民的調研發現，低收入、無工作和老年人主要的能耗發生在住宅內，交通等其他部門的碳排放較少，碳稅應區別對待以顯公平。Anderson等（2015）對韓國首爾的調查顯示，無人居住的房屋依然有大量的能源消耗。Atmaca等（2015）對土耳其家庭的居民能耗進行了調查分析，結果顯示，因為建筑結構、生活水平和使用空調習慣的不同，在整個建筑生命周期里城鎮居民比農村居民的能源需求多18%。Motawa等（2015）對英國居民家庭能耗碳排放影響的社會和科技因素采用系統動力學進行了研究，提出住宅的物理屬性、居民的家庭特征、外部的氣候及政策環境與居民能源消耗碳排放之間存在兩兩相互作用的關系。Elnakat等（2016）以美國市轄區作為研究的空間尺度，收集美國人口第七多的城市得克薩斯州的圣安東尼奧市54個郵政編碼服務區的居民能耗及社會經濟統計數據，分析其居民的性別、平均年齡、收入、教育程度、居住人口密度和居民生活用能的關系，回歸分析結果顯示：女性人口比例大的區域、平均年齡在40～55歲的區域、受教育程度和收入高的區域、自有住宅比例大于55%的區域，人均能源消耗和戶均能源消耗均較高。

為更好地梳理社會經濟因素對居民住宅內生活用能碳排放的作用機理，本研究對相關典型文獻的研究結果進行了整理（見表2-10），從中可以看出，學者關注的家庭生活用能碳排放相關的社會經濟因素主要包括與住宅有關的住宅類型和住宅面積，與家庭成員個體屬性有關的學歷、性別、年齡、家庭人口數、收入，與家庭成員生活方式有關的節能習慣、節能偏好和大功率家用電器數等，其中，結論較為一致的因素有住宅面積、住宅類型、性別、年齡、家庭人口數、節能偏好程度和家用電器數。但是，國內外學者進行微觀研究時關注的側重點有所不同，如國外學者通過對比分析是否擁有房屋所有權和性別對居民碳排放的影響，得出自有住宅家庭碳排放量較高、女性居民家庭生活用能碳排放量較高的結論；國內學者關注家庭人口數和家庭主要成員年齡，發現家庭人口數較多的家庭住宅內生活用能碳排放量越高，成年人中年齡越大住宅內用能產生的碳排放量越少。此外，學歷和收入兩個因素在不同的實證研究中得出的結論不盡相同。在學歷方面，多數學者認為學歷越高，會伴隨高收入和高生活質量的要求，從而產生更多的碳排放，但也有學者認為學歷高的居民節能意識較強，從而住宅內碳排放量較低。在收入方面，大部分學者認為收入越高家庭生活用能碳排放量越高，但也有學者的研究證明收入和居民生活用能碳排放并沒有顯著的相關關系以及收入和家庭生活用能碳排放呈曲線關系。

2.3.2.2　社會經濟因素對居民出行碳排放的影響

居民出行碳排放的影響因素探討聚焦于兩方面：一方面是經濟社會因素，關注的學者主要涉及人口學、社會學、經濟學及地理學領域；另一方面是城市形態因素，關注的學者主要涉及城市規劃和交通管理相關學科，而后者的成果更便于應用于規劃實踐中，因而更為豐富。本節主要是將社會經濟因素對出行碳排放的影響相關研究成果進行梳理。

國內外關于居民出行碳排放的影響以微觀研究為主，大多是通過問卷調查、跟蹤調查和實地考察的形式進行數據收集。其中，影響力較大的有：Brand等（2010）采用郵寄和網絡兩種方式，在大、中、小城市和鄉村進行一周的跟蹤調研，對居民生活不同出行方式（小汽車、航空、出租、摩托、鐵路、公共交通、船）的碳排放進行了測算，提出了“60-20”定律，即60%的碳排放是由20%高碳排放人群產生的。Brand等（2013）對英國3474個成年人進行調查獲得原始數據，被調查者填寫一周的出行活動以及選擇的車輛特征，使用多元線性回歸和logist回歸方程分析了居民出行碳排放的影響機理及調控策略，研究發現：機動出行的碳排放是極度不均衡分布的，15%的調查者產生了多于30%的碳排放。汽車保有量、全職工作、職住距離超過10千米是碳排放高的最主要因素，收入、教育程度和職業也有較大影響，但似乎是汽車保有量的中介因素。國內不少學者也基于個體問卷調查、獲取居民活動日志和相關信息進行實證研究，結果發現交通碳排放的空間分布不均勻（黃曉燕等，2015），從個體經濟社會因素和出行特征來看，家庭收入、出行距離、汽車保有量和機動車出行頻率是對居民出行碳排放較為重要的影響因子（馬靜等，2011；柴彥威等，2012）。

為明晰居民出行碳排放影響因素的種類及作用機理，將一些國內外典型的實證研究結果進行了匯總，如表2-11所示。這些實證研究證明，居民出行碳排放的影響因素有兩大方面：一方面是關于居民個人及家庭屬性的家庭收入、性別、家庭人口數（或家庭通勤人口數）、家庭小汽車數、住房類型；另一方面是關于出行特征方面的出行距離、機動車出行概率、出行頻率以及出行方式選擇。被調查人員的年齡職業、學歷一般與出行碳排放沒有顯著相關關系?？傮w來看，關于居民出行碳排放的社會經濟因素的作用方向結論大多一致，但也存在一些結論有歧義的地方：如多數研究認為家庭收入越高，居民出行碳排放量越大，但也有研究認為二者沒有顯著的相關關系；有學者認為出行頻率與居民碳排放呈正相關關系，而有學者研究結果顯示二者沒有顯著相關關系。

2.3.2.3　社會經濟因素對居民嵌入式碳排放的影響

社會經濟因素對居民嵌入式碳排放（間接碳排放）的影響因素主要集中于居民收入、人口規模、消費結構等方面，也有學者探索了家庭成員的年齡、房屋所有權、汽車擁有數、居住位置、房屋面積、房價等因素對居民間接碳排放的影響。

經濟水平一直是學術界關注的焦點。一般而言，改善居民生活質量的過程同時也是碳足跡增加的過程（莊辛等，2010），收入會對居民嵌入式碳排放產生正向影響，在交通和通信方面更加明顯（董會娟等，2012）。國外學者Baiocchi等（2010）采用投入—產出分析方法測算了英國居民直接和間接碳排放，結果發現收入對居民碳排放呈正向影響，教育程度反之。Serino等（2015）通過對菲律賓居民碳足跡的計算和分析也發現家庭收入是家庭碳排放的決定性因素。Li等（2016）通過對中國西北地區的研究亦得出相似的結論。

在人口因素方面，人口規模的增加必然導致碳排放量的增加，但是在當代中國居民越來越追求獨立生活的情況下，家庭人口規模如何影響碳排放受到了廣泛關注。陳佳瑛等（2009）研究了家庭模式變化對居民碳排放的影響，發現雖然1978—2007年中國人口總量增長速度的減緩使碳排放量的增加也有所減緩，但是中國家庭規模的減小導致了人均消費和總消費的增加，而且作用明顯。在此基礎上，她又進一步強調了家庭成員在45～54歲年齡段對未來家庭用能減排工作的重要作用（陳佳瑛等，2011）。

此外，Perobelli等（2015）通過對巴西8組家庭2003—2009年的能源使用數據的調查，使用投入—產出分析方法計算能源消耗碳排放，并探索其影響因素，結果證明收入和消費結構對家庭碳排放影響較大。Han等（2015）采用分位數回歸（Quantile Regression）方法，分析了不同條件下居民家庭用能碳排放的影響因素，同時采取夏普里分解法（Shapley Decomposition）探索了不同影響因素對家庭用能碳排放的貢獻，研究發現：家庭收入是家庭碳排放增加的最重要因素；房屋所有權和存款對碳排放影響較小，但是小汽車的擁有對碳排放影響明顯；孩子和年輕人比成年人碳排放量高；有工作的居民比退休或失業的人碳排放量高；教育程度只在低分位點對碳排放存在正向影響。Nsaliwa等（2015）計算了新西蘭居民的嵌入式碳排放（包括家庭住宅內生活用能和出行碳排放），發現其與家庭居住的位置有很緊密的關系，而居住的位置又與房價、面積等因素關系較大。

總體而言，因為案例城市地區間社會經濟因素差異較大，加之調查方法、碳排放測算方法、數據分析方法的差異，很難得出精確一致的各種變量和居民碳排放之間的關系（Yu et al.，2015），采用更科學的方法、更精細的視角是研究社會經濟因素對居民碳排放影響的趨勢。

2.3.2.4　社會經濟因素對居民總碳排放的影響

社會經濟因素對居民碳排放的總體影響在宏觀尺度受到的關注要多于微觀尺度，收入是關注較多的因素，如Golley等（2012）通過調查中國家庭的能源消耗碳排放，發現富裕家庭產生較多的直接和間接能源消耗碳排放（見圖2-2），Dai等（2012）在分析家庭消費模式對能源消耗碳排放的影響時指出，2005—2050年，伴隨著居民收入水平的提高，直接和間接家庭能耗均會顯著增加。這45年間，若家庭消費從實物產品和交通轉移到服務導向的產品，將會減少大約450億噸CO₂排放，并且總結出城市化、老齡化、國內消費驅動的增長、經濟的市場化、碳政策、收入增長這六大方面會混合作用于居民消費模式和能源消耗碳排放。

社會經濟因素對碳排放的影響在不同區域、不同家庭特征間存在差異。Büchs等（2013）對英國家庭的實證分析指出，家庭的社會經濟特征在不同的碳排放領域有不同的體現，尤其是一些特殊的群體，如低收入、失業和老年人家庭在住宅內能耗領域比在其他領域更可能出現高碳排放現象，說明這些家庭受交通的碳稅和總碳排放的碳稅影響較小，從而證明碳減排政策需要在各個碳排放領域檢驗其公平性。