2.3.2　社会经济因素对居民碳排放的影响

对居民能源消耗碳排放的影响机理的研究是在居民碳排放核算的基础上进行的深化，对于气候政策的科学、有效制定和碳减排工作的顺利开展有重要意义（Honjo et al.，2013）。影响因素可以分为社会经济因素、城市空间形态因素和地区气候因素三大类，而地区气候环境在研究大空间尺度时考虑的必要性较强，对微观尺度的研究基本可以忽略，因此，本研究只着重分析前两者。另外，本节主要梳理经济社会因素对居民碳排放的影响机理研究。

2.3.2.1　社会经济因素对居民住宅内生活用能碳排放的影响

居民碳排放影响机理研究从宏观因素和微观因素两个方面展开。就宏观方面而言，规律相对一致，经济水平、居民消费水平和消费结构、城市化水平和城市规模是居民生活碳排放最主要的驱动因素（Zheng et al.，2011；郭韬等，2013；Heinonen et al.，2014；曲建升等，2014）。而微观方面的研究存在一定的分歧，也是本研究关注的焦点。

国内外较为典型的研究有：郑思齐等（2011）通过对国内外对比研究证明，建筑规模和人均住房面积对建筑使用阶段产生的碳排放有显著相关性。叶红等（2010）核算了厦门岛区居民的家庭直接碳排放，并对其影响因素进行了分析，结果表明：住宅面积是首要影响因素，其次为家庭人口数，这两种因素可以解释总方差的42.74%。Yun等（2011）专门对家庭制冷空调碳排放进行了研究，选择了美国2718户居民进行调查，发现居民行为是最重要的影响因素（包括空调使用频率等）。Büchs等（2013）对英国居民的调研发现，低收入、无工作和老年人主要的能耗发生在住宅内，交通等其他部门的碳排放较少，碳税应区别对待以显公平。Anderson等（2015）对韩国首尔的调查显示，无人居住的房屋依然有大量的能源消耗。Atmaca等（2015）对土耳其家庭的居民能耗进行了调查分析，结果显示，因为建筑结构、生活水平和使用空调习惯的不同，在整个建筑生命周期里城镇居民比农村居民的能源需求多18%。Motawa等（2015）对英国居民家庭能耗碳排放影响的社会和科技因素采用系统动力学进行了研究，提出住宅的物理属性、居民的家庭特征、外部的气候及政策环境与居民能源消耗碳排放之间存在两两相互作用的关系。Elnakat等（2016）以美国市辖区作为研究的空间尺度，收集美国人口第七多的城市得克萨斯州的圣安东尼奥市54个邮政编码服务区的居民能耗及社会经济统计数据，分析其居民的性别、平均年龄、收入、教育程度、居住人口密度和居民生活用能的关系，回归分析结果显示：女性人口比例大的区域、平均年龄在40～55岁的区域、受教育程度和收入高的区域、自有住宅比例大于55%的区域，人均能源消耗和户均能源消耗均较高。

为更好地梳理社会经济因素对居民住宅内生活用能碳排放的作用机理，本研究对相关典型文献的研究结果进行了整理（见表2-10），从中可以看出，学者关注的家庭生活用能碳排放相关的社会经济因素主要包括与住宅有关的住宅类型和住宅面积，与家庭成员个体属性有关的学历、性别、年龄、家庭人口数、收入，与家庭成员生活方式有关的节能习惯、节能偏好和大功率家用电器数等，其中，结论较为一致的因素有住宅面积、住宅类型、性别、年龄、家庭人口数、节能偏好程度和家用电器数。但是，国内外学者进行微观研究时关注的侧重点有所不同，如国外学者通过对比分析是否拥有房屋所有权和性别对居民碳排放的影响，得出自有住宅家庭碳排放量较高、女性居民家庭生活用能碳排放量较高的结论；国内学者关注家庭人口数和家庭主要成员年龄，发现家庭人口数较多的家庭住宅内生活用能碳排放量越高，成年人中年龄越大住宅内用能产生的碳排放量越少。此外，学历和收入两个因素在不同的实证研究中得出的结论不尽相同。在学历方面，多数学者认为学历越高，会伴随高收入和高生活质量的要求，从而产生更多的碳排放，但也有学者认为学历高的居民节能意识较强，从而住宅内碳排放量较低。在收入方面，大部分学者认为收入越高家庭生活用能碳排放量越高，但也有学者的研究证明收入和居民生活用能碳排放并没有显著的相关关系以及收入和家庭生活用能碳排放呈曲线关系。

2.3.2.2　社会经济因素对居民出行碳排放的影响

居民出行碳排放的影响因素探讨聚焦于两方面：一方面是经济社会因素，关注的学者主要涉及人口学、社会学、经济学及地理学领域；另一方面是城市形态因素，关注的学者主要涉及城市规划和交通管理相关学科，而后者的成果更便于应用于规划实践中，因而更为丰富。本节主要是将社会经济因素对出行碳排放的影响相关研究成果进行梳理。

国内外关于居民出行碳排放的影响以微观研究为主，大多是通过问卷调查、跟踪调查和实地考察的形式进行数据收集。其中，影响力较大的有：Brand等（2010）采用邮寄和网络两种方式，在大、中、小城市和乡村进行一周的跟踪调研，对居民生活不同出行方式（小汽车、航空、出租、摩托、铁路、公共交通、船）的碳排放进行了测算，提出了“60-20”定律，即60%的碳排放是由20%高碳排放人群产生的。Brand等（2013）对英国3474个成年人进行调查获得原始数据，被调查者填写一周的出行活动以及选择的车辆特征，使用多元线性回归和logist回归方程分析了居民出行碳排放的影响机理及调控策略，研究发现：机动出行的碳排放是极度不均衡分布的，15%的调查者产生了多于30%的碳排放。汽车保有量、全职工作、职住距离超过10千米是碳排放高的最主要因素，收入、教育程度和职业也有较大影响，但似乎是汽车保有量的中介因素。国内不少学者也基于个体问卷调查、获取居民活动日志和相关信息进行实证研究，结果发现交通碳排放的空间分布不均匀（黄晓燕等，2015），从个体经济社会因素和出行特征来看，家庭收入、出行距离、汽车保有量和机动车出行频率是对居民出行碳排放较为重要的影响因子（马静等，2011；柴彦威等，2012）。

为明晰居民出行碳排放影响因素的种类及作用机理，将一些国内外典型的实证研究结果进行了汇总，如表2-11所示。这些实证研究证明，居民出行碳排放的影响因素有两大方面：一方面是关于居民个人及家庭属性的家庭收入、性别、家庭人口数（或家庭通勤人口数）、家庭小汽车数、住房类型；另一方面是关于出行特征方面的出行距离、机动车出行概率、出行频率以及出行方式选择。被调查人员的年龄职业、学历一般与出行碳排放没有显著相关关系。总体来看，关于居民出行碳排放的社会经济因素的作用方向结论大多一致，但也存在一些结论有歧义的地方：如多数研究认为家庭收入越高，居民出行碳排放量越大，但也有研究认为二者没有显著的相关关系；有学者认为出行频率与居民碳排放呈正相关关系，而有学者研究结果显示二者没有显著相关关系。

2.3.2.3　社会经济因素对居民嵌入式碳排放的影响

社会经济因素对居民嵌入式碳排放（间接碳排放）的影响因素主要集中于居民收入、人口规模、消费结构等方面，也有学者探索了家庭成员的年龄、房屋所有权、汽车拥有数、居住位置、房屋面积、房价等因素对居民间接碳排放的影响。

经济水平一直是学术界关注的焦点。一般而言，改善居民生活质量的过程同时也是碳足迹增加的过程（庄辛等，2010），收入会对居民嵌入式碳排放产生正向影响，在交通和通信方面更加明显（董会娟等，2012）。国外学者Baiocchi等（2010）采用投入—产出分析方法测算了英国居民直接和间接碳排放，结果发现收入对居民碳排放呈正向影响，教育程度反之。Serino等（2015）通过对菲律宾居民碳足迹的计算和分析也发现家庭收入是家庭碳排放的决定性因素。Li等（2016）通过对中国西北地区的研究亦得出相似的结论。

在人口因素方面，人口规模的增加必然导致碳排放量的增加，但是在当代中国居民越来越追求独立生活的情况下，家庭人口规模如何影响碳排放受到了广泛关注。陈佳瑛等（2009）研究了家庭模式变化对居民碳排放的影响，发现虽然1978—2007年中国人口总量增长速度的减缓使碳排放量的增加也有所减缓，但是中国家庭规模的减小导致了人均消费和总消费的增加，而且作用明显。在此基础上，她又进一步强调了家庭成员在45～54岁年龄段对未来家庭用能减排工作的重要作用（陈佳瑛等，2011）。

此外，Perobelli等（2015）通过对巴西8组家庭2003—2009年的能源使用数据的调查，使用投入—产出分析方法计算能源消耗碳排放，并探索其影响因素，结果证明收入和消费结构对家庭碳排放影响较大。Han等（2015）采用分位数回归（Quantile Regression）方法，分析了不同条件下居民家庭用能碳排放的影响因素，同时采取夏普里分解法（Shapley Decomposition）探索了不同影响因素对家庭用能碳排放的贡献，研究发现：家庭收入是家庭碳排放增加的最重要因素；房屋所有权和存款对碳排放影响较小，但是小汽车的拥有对碳排放影响明显；孩子和年轻人比成年人碳排放量高；有工作的居民比退休或失业的人碳排放量高；教育程度只在低分位点对碳排放存在正向影响。Nsaliwa等（2015）计算了新西兰居民的嵌入式碳排放（包括家庭住宅内生活用能和出行碳排放），发现其与家庭居住的位置有很紧密的关系，而居住的位置又与房价、面积等因素关系较大。

总体而言，因为案例城市地区间社会经济因素差异较大，加之调查方法、碳排放测算方法、数据分析方法的差异，很难得出精确一致的各种变量和居民碳排放之间的关系（Yu et al.，2015），采用更科学的方法、更精细的视角是研究社会经济因素对居民碳排放影响的趋势。

2.3.2.4　社会经济因素对居民总碳排放的影响

社会经济因素对居民碳排放的总体影响在宏观尺度受到的关注要多于微观尺度，收入是关注较多的因素，如Golley等（2012）通过调查中国家庭的能源消耗碳排放，发现富裕家庭产生较多的直接和间接能源消耗碳排放（见图2-2），Dai等（2012）在分析家庭消费模式对能源消耗碳排放的影响时指出，2005—2050年，伴随着居民收入水平的提高，直接和间接家庭能耗均会显著增加。这45年间，若家庭消费从实物产品和交通转移到服务导向的产品，将会减少大约450亿吨CO₂排放，并且总结出城市化、老龄化、国内消费驱动的增长、经济的市场化、碳政策、收入增长这六大方面会混合作用于居民消费模式和能源消耗碳排放。

社会经济因素对碳排放的影响在不同区域、不同家庭特征间存在差异。Büchs等（2013）对英国家庭的实证分析指出，家庭的社会经济特征在不同的碳排放领域有不同的体现，尤其是一些特殊的群体，如低收入、失业和老年人家庭在住宅内能耗领域比在其他领域更可能出现高碳排放现象，说明这些家庭受交通的碳税和总碳排放的碳税影响较小，从而证明碳减排政策需要在各个碳排放领域检验其公平性。