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摘 要：在众多影响低碳生活的因素中，收入是颇具争议的一个因素。本文以部分广州市城镇居民为样本，对居民收入与低碳生活方式的关系通过要素禀赋理论进行理论分析，并进行实证检验。研究发现，在一定收入阶层内，居民低碳生活方式将随着收入增加而减少。
关键词：低碳生活 高碳生活 时间 收入
一、引言
2009年哥本哈根会议中的争论表明，气候变化已经超出一般的环境或气候领域，是涉及到新的资源分配方式和经济发展模式的政治、经济、社会的综合性议题。《中国低碳经济发展报告（2011）》指出，中国的GDP总量成为世界第二，如果中国继续保持高速增长，在2020年以前将超过美国成为世界第一大经济体，那么碳排放也将超过美国成为世界第一。中国作为发展中大国，实行节能减碳、建设低碳社会更迫切。与此同时，我国人口发展已经进入了一个新的阶段，人口对资源和环境的影响更加显著。陈淑娟将影响低碳生活现状的主要因素归纳总结为个人生活习惯、政策扶持和引导、宣传教育、个人学历、个人收入、个人消费观等14个方面。因此，研究居民低碳生活方式的选择机理便显得尤为重要。
本文以部分广州市城镇居民为样本，主要研究居民收入与低碳生活方式的关系，不仅为相关研究提供了经验数据，并且在经济学上对居民低碳生活选择的原因做出了合理的解释。
二、文献综述
在众多影响居民低碳生活的因素中，居民收入是颇具争议的一个。收入是影响公众消费行为的有效变量，但收入是否影响居民的低碳生活方式，学术界对此观点不一。刘莉娜等指出，随着社会经济和人民生活水平的不断提高，家庭生活消费也在不断上涨。人均家庭生活消费碳排放越大，其生活水平越高，消费水平就越高。凤振华研究得出：收入水平对居民生活方式的间接二氧化碳排放量影响大，高收入水平的居民二氧化碳排放量远高于低收入水平居民；收入水平越高，二氧化碳排放结构越多样化。朱洪革认为，居民收入水平对低碳生活方式有一定影响。然而，王凤等指出，收入和低碳生活方式之间没有显著相关关系。王琴和曲建升研究指出，收入和碳排放量的关系不固定，随时间变化而变化。也有一些学者指出，收入与低碳消费行为之间存在显著负相关。王建明的研究表明，低收入者更倾向于社会责任消费行为与践行循环消费行为。上述文献主要从宏观角度研究居民收入与低碳生活方式的关系，且仅仅是通过单纯的实证方法验证居民收入与低碳生活方式的关系，并没有在理论上对两者间的关系进行严谨的论证。
三、理论分析
为了能更好地解释居民收入与低碳生活方式之间的关系，本文借鉴国际经济学中的要素禀赋理论对两者之间的关系进行解释。由于居民收入和时间两个要素的差异，居民在生活方式的选择上也出现了差异。因此，收入不同、闲暇不同的居民会选择不同的生活方式，收入和闲暇的变化也会影响居民对生活方式的选择。本文的理论分析部分建立在以下假设之上：
（一）生活方式仅包含低碳生活方式和高碳生活方式两类，居民在进行各种生活方式的消费时需要投入各种资源；其中时间和金钱是可变要素，并且可以相互替代。
（二）低碳生活方式主要投入时间要素，高碳生活方式主要投入金钱要素，即IX/tX （三）居民工作时间t1随着收入I的增加先增加后减少。
当收入I在某一范围内时，工作时间t1随收入I的增加而增加；当收入I超过I0时，工作时间t1随收入I的增加而减少。因此，居民闲暇t随着收入I的增加先减少后增。如图1。
图1 （四）假设所有人除收入以外的其他影响低碳生活方式的因素类似，比如都是环境友好型的人格等。
在下文中，低碳生活方式为X，高碳生活方式为Y，收入的变化量为△I，闲暇变化量为△t，投入到生活方式X的收入变化量为△IX，投入到生活方式X的闲暇变化量为△tX，投入到生活方式Y的收入变化量为△IY，投入到生活方式Y的闲暇变化量为△tY。依据居民收入与闲暇的变化关系，将居民收入分为两个部分：一是当居民收入I 二是当居民收入I>I0时，△I/△t由无穷大逐渐减小为0。
1.当IX/tX 2.当IX/tX<△I/△t 3.当△I/△t 图2
由以上分析可知，居民碳排放量越高，节省的碳排放量越少。在一定收入阶层内，节省的碳排放量总和将随着收入增加而减少。当收入超过了某个区域（此收入水平并不是I0），节省的碳排放量总和将随收入增加而增加；其中节省的碳排放量=基准生活方式碳排放量—该生活方式碳排放量，同时，定义基准生活方式为同类生活方式中碳排放量最高的生活方式，即节省的。碳排放量为碳排放最高的生活方式的碳排放量与该生活方式的碳排放量的差值。于是本文在此提出如下假设，
假设1：在一定收入阶层内，居民低碳生活方式将随着收入增加而减少。
假设2：当收入超过了某个区域（此收入水平并不是I0），居民低碳生活方式将随着收入增加而增加。
四、研究设计与实证分析
（一） 样本与数据
本小组于2012年9月开始进行实地调查，于2012年11月完成调查，数据主要来源于广州市天河、白云、海珠、番禺等多个行政区。
为了检验上述假设，本文对282份有效问卷执行如下筛选程序：（1）剔除旅游或其他原因暂居广州的非常住居民，共18名，这些居民数据与本文研究对象不符故剔除。（2） 剔除问卷完成程度低于80%的样本，共11名，这类样本多欠缺研究价值，会导致结果出现误差，故将其剔除。经过上述步骤后，确定最终样本为253名，表1列示了样本的具体分布。
表1 样本分布
数据来源：广州市天河、白云、海珠、番禺等多个行政区253名居民的调查问卷。
可见，样本中男女比例适当，被调查对象覆盖各职业阶层，保证了全面反映不同居民的低碳生活状况。
（二）模型与变量
为了研究本文的假设，构建如下回归模型：
sum=α+βinc
其中，Sum是被解释变量，为各生活方式每年节省的碳排放量总和；Inc是解释变量，为居民收入并将其从低到高量化为1-5五个数量等级。α，β为未知系数。根据假设1，在一定收入阶层内，居民低碳生活方式将随着收入增加而减少。Sum和Inc在此区域内呈负相关；当收入超过了某个区域，居民低碳生活方式将随着收入增加而增加，Sum和Inc在此区域内呈正相关。分析的结果可解释广州居民低碳生活方式选择与其个人收入的关系，并以此为基础做出相关结论和建议。
模型中Sum由问卷中各种生活方式节省的碳排放量加总得到。其中，筷子的碳排放量依据使用每双一次性筷子产生二氧化碳0.02千克计算。2007年的《全民节能减排手册》中指出，每台空调在国家提倡的26℃基础上调高1℃，每年可节电22度，相应减排二氧化碳21千克，由此可以计算空调在不同使用温度下的年碳排放量。依据广州居民出行的实际情况，参照骑自行车或步行代替驾车出行100公里，可以节油约9升；坐公交车代替自驾车出行100公里，可省油5/6。按以上方式节能出行200公里，每人可以减少汽油消耗16.7升，相应减排二氧化碳36.8千克，计算居民出行方式的年碳排放量。
（三）实证分析卷
通过stata软件对所选数据进行描述性统计分析，结果如表2所示。
表2 描述性统计
表2列示了有关变量的统计结果。由表1可知，在样本中，节省的碳排放量均值为232.28千克，最大值（341千克）比最小值（77.6千克）大263.4千克，标准差为60.04，表明不同收入水平的群体节省的碳排放量存在较大的差异，不同的收入对居民生活方式影响较大。中位数为265.3千克，大于平均数，说明大多数居民节省的碳排放量处于平均水平之上。居民收入等级均值为2.78，中位数为3，标准差为1.33，表明大多数居民的收入处于平均水平之上。
表3 检验结果
t statistics in parentheses
* p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001
表3列示了居民节省的碳排放量与收入关系的检验结果。从表3中的回归结果可知，在模型中，居民收入对节约的碳排放量的影响系数为负（-19.43），且在0.1%水平上统计显著，说明居民节省的碳排放量与居民收入负相关，与上文假设1一致。在模型中，F统计量为57.34，且在0.1%的水平上显著，表明该模型通过了方程总体线性的显著性检验。模型的调整拟合系数为0.1810，说明居民收入能对居民节省的碳排放量的18.1%进行解释。
五、结论与不足
由于居民收入和闲暇时间的差异，居民为了使自身效用最大化，从而会选择低碳生活方式和高碳生活方式的不同组合。本文研究结果表明，在一定收入阶层内，居民低碳生活方式将随着收入增加而减少。本文的结论为居民碳排放量的研究提供了居民微观个体层面的新证据，并且丰富了相关的理论文献，对居民低碳生活方式的选择提供了经济学上的合理解释。
本文的研究可能存在的缺陷在于，由于样本中未包含较高收入的居民，但是居民低碳生活方式的增加却发生在居民收入的末端。本文未能对假设2（当收入超过了某个区域，居民低碳生活方式将随收入增加而增加）进行检验。此外，居民碳排放量是很难准确刻画的指标，本文在此做了一定的尝试，但并不一定十分准确。由于影响居民低碳生活方式还有其他因素，而本文只研究了收入因素，进一步研究也许可以发现其他因素对居民低碳生活方式的影响。
参考文献：
[1]李思思，洪松，刘行健.国际气候变化研究趋势[J].气候变化研究进展，2011，（1）.张维庆.关于建设生态文明的思考
[J].中国环境报，2010，（10）.
[2]陈淑娟，殷乾亮，李倩.居民低碳生活影响因素的解释结构模型分析——以南昌市为例[J].绿色科技，2011，（8）.
[3]刘丽娜，曲建升，邱巨龙，曾静静，李燕.1995 —2010年居民家庭生活消费碳排放轨迹[J].开发研究，2012，（4）.
[4]凤振华，邹乐乐，魏一鸣.中国居民生活与CO2排放关系研究[J].中国能源，2010，（3）.
[5]朱洪革，佟立冬.城市居民生态消费支付意愿的调查分析[J]，消费经济，2009，（4）.
[6]王凤.公众参与环保行为机理研究[M].北京：中国环境科学出版社， 2009，
[7]王琴，曲建升.1999—2009 年我国不同收入水平下的碳排放差异分析[J].生态环境学报，2012，（4）.
责任编辑：晓途
关键词：低碳生活 高碳生活 时间 收入
一、引言
2009年哥本哈根会议中的争论表明，气候变化已经超出一般的环境或气候领域，是涉及到新的资源分配方式和经济发展模式的政治、经济、社会的综合性议题。《中国低碳经济发展报告（2011）》指出，中国的GDP总量成为世界第二，如果中国继续保持高速增长，在2020年以前将超过美国成为世界第一大经济体，那么碳排放也将超过美国成为世界第一。中国作为发展中大国，实行节能减碳、建设低碳社会更迫切。与此同时，我国人口发展已经进入了一个新的阶段，人口对资源和环境的影响更加显著。陈淑娟将影响低碳生活现状的主要因素归纳总结为个人生活习惯、政策扶持和引导、宣传教育、个人学历、个人收入、个人消费观等14个方面。因此，研究居民低碳生活方式的选择机理便显得尤为重要。
本文以部分广州市城镇居民为样本，主要研究居民收入与低碳生活方式的关系，不仅为相关研究提供了经验数据，并且在经济学上对居民低碳生活选择的原因做出了合理的解释。
二、文献综述
在众多影响居民低碳生活的因素中，居民收入是颇具争议的一个。收入是影响公众消费行为的有效变量，但收入是否影响居民的低碳生活方式，学术界对此观点不一。刘莉娜等指出，随着社会经济和人民生活水平的不断提高，家庭生活消费也在不断上涨。人均家庭生活消费碳排放越大，其生活水平越高，消费水平就越高。凤振华研究得出：收入水平对居民生活方式的间接二氧化碳排放量影响大，高收入水平的居民二氧化碳排放量远高于低收入水平居民；收入水平越高，二氧化碳排放结构越多样化。朱洪革认为，居民收入水平对低碳生活方式有一定影响。然而，王凤等指出，收入和低碳生活方式之间没有显著相关关系。王琴和曲建升研究指出，收入和碳排放量的关系不固定，随时间变化而变化。也有一些学者指出，收入与低碳消费行为之间存在显著负相关。王建明的研究表明，低收入者更倾向于社会责任消费行为与践行循环消费行为。上述文献主要从宏观角度研究居民收入与低碳生活方式的关系，且仅仅是通过单纯的实证方法验证居民收入与低碳生活方式的关系，并没有在理论上对两者间的关系进行严谨的论证。
三、理论分析
为了能更好地解释居民收入与低碳生活方式之间的关系，本文借鉴国际经济学中的要素禀赋理论对两者之间的关系进行解释。由于居民收入和时间两个要素的差异，居民在生活方式的选择上也出现了差异。因此，收入不同、闲暇不同的居民会选择不同的生活方式，收入和闲暇的变化也会影响居民对生活方式的选择。本文的理论分析部分建立在以下假设之上：
（一）生活方式仅包含低碳生活方式和高碳生活方式两类，居民在进行各种生活方式的消费时需要投入各种资源；其中时间和金钱是可变要素，并且可以相互替代。
（二）低碳生活方式主要投入时间要素，高碳生活方式主要投入金钱要素，即IX/tX
当收入I在某一范围内时，工作时间t1随收入I的增加而增加；当收入I超过I0时，工作时间t1随收入I的增加而减少。因此，居民闲暇t随着收入I的增加先减少后增。如图1。
图1 （四）假设所有人除收入以外的其他影响低碳生活方式的因素类似，比如都是环境友好型的人格等。
在下文中，低碳生活方式为X，高碳生活方式为Y，收入的变化量为△I，闲暇变化量为△t，投入到生活方式X的收入变化量为△IX，投入到生活方式X的闲暇变化量为△tX，投入到生活方式Y的收入变化量为△IY，投入到生活方式Y的闲暇变化量为△tY。依据居民收入与闲暇的变化关系，将居民收入分为两个部分：一是当居民收入I
1.当IX/tX
由以上分析可知，居民碳排放量越高，节省的碳排放量越少。在一定收入阶层内，节省的碳排放量总和将随着收入增加而减少。当收入超过了某个区域（此收入水平并不是I0），节省的碳排放量总和将随收入增加而增加；其中节省的碳排放量=基准生活方式碳排放量—该生活方式碳排放量，同时，定义基准生活方式为同类生活方式中碳排放量最高的生活方式，即节省的。碳排放量为碳排放最高的生活方式的碳排放量与该生活方式的碳排放量的差值。于是本文在此提出如下假设，
假设1：在一定收入阶层内，居民低碳生活方式将随着收入增加而减少。
假设2：当收入超过了某个区域（此收入水平并不是I0），居民低碳生活方式将随着收入增加而增加。
四、研究设计与实证分析
（一） 样本与数据
本小组于2012年9月开始进行实地调查，于2012年11月完成调查，数据主要来源于广州市天河、白云、海珠、番禺等多个行政区。
为了检验上述假设，本文对282份有效问卷执行如下筛选程序：（1）剔除旅游或其他原因暂居广州的非常住居民，共18名，这些居民数据与本文研究对象不符故剔除。（2） 剔除问卷完成程度低于80%的样本，共11名，这类样本多欠缺研究价值，会导致结果出现误差，故将其剔除。经过上述步骤后，确定最终样本为253名，表1列示了样本的具体分布。
表1 样本分布
数据来源：广州市天河、白云、海珠、番禺等多个行政区253名居民的调查问卷。
可见，样本中男女比例适当，被调查对象覆盖各职业阶层，保证了全面反映不同居民的低碳生活状况。
（二）模型与变量
为了研究本文的假设，构建如下回归模型：
sum=α+βinc
其中，Sum是被解释变量，为各生活方式每年节省的碳排放量总和；Inc是解释变量，为居民收入并将其从低到高量化为1-5五个数量等级。α，β为未知系数。根据假设1，在一定收入阶层内，居民低碳生活方式将随着收入增加而减少。Sum和Inc在此区域内呈负相关；当收入超过了某个区域，居民低碳生活方式将随着收入增加而增加，Sum和Inc在此区域内呈正相关。分析的结果可解释广州居民低碳生活方式选择与其个人收入的关系，并以此为基础做出相关结论和建议。
模型中Sum由问卷中各种生活方式节省的碳排放量加总得到。其中，筷子的碳排放量依据使用每双一次性筷子产生二氧化碳0.02千克计算。2007年的《全民节能减排手册》中指出，每台空调在国家提倡的26℃基础上调高1℃，每年可节电22度，相应减排二氧化碳21千克，由此可以计算空调在不同使用温度下的年碳排放量。依据广州居民出行的实际情况，参照骑自行车或步行代替驾车出行100公里，可以节油约9升；坐公交车代替自驾车出行100公里，可省油5/6。按以上方式节能出行200公里，每人可以减少汽油消耗16.7升，相应减排二氧化碳36.8千克，计算居民出行方式的年碳排放量。
（三）实证分析卷
通过stata软件对所选数据进行描述性统计分析，结果如表2所示。
表2 描述性统计
表2列示了有关变量的统计结果。由表1可知，在样本中，节省的碳排放量均值为232.28千克，最大值（341千克）比最小值（77.6千克）大263.4千克，标准差为60.04，表明不同收入水平的群体节省的碳排放量存在较大的差异，不同的收入对居民生活方式影响较大。中位数为265.3千克，大于平均数，说明大多数居民节省的碳排放量处于平均水平之上。居民收入等级均值为2.78，中位数为3，标准差为1.33，表明大多数居民的收入处于平均水平之上。
表3 检验结果
t statistics in parentheses
* p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001
表3列示了居民节省的碳排放量与收入关系的检验结果。从表3中的回归结果可知，在模型中，居民收入对节约的碳排放量的影响系数为负（-19.43），且在0.1%水平上统计显著，说明居民节省的碳排放量与居民收入负相关，与上文假设1一致。在模型中，F统计量为57.34，且在0.1%的水平上显著，表明该模型通过了方程总体线性的显著性检验。模型的调整拟合系数为0.1810，说明居民收入能对居民节省的碳排放量的18.1%进行解释。
五、结论与不足
由于居民收入和闲暇时间的差异，居民为了使自身效用最大化，从而会选择低碳生活方式和高碳生活方式的不同组合。本文研究结果表明，在一定收入阶层内，居民低碳生活方式将随着收入增加而减少。本文的结论为居民碳排放量的研究提供了居民微观个体层面的新证据，并且丰富了相关的理论文献，对居民低碳生活方式的选择提供了经济学上的合理解释。
本文的研究可能存在的缺陷在于，由于样本中未包含较高收入的居民，但是居民低碳生活方式的增加却发生在居民收入的末端。本文未能对假设2（当收入超过了某个区域，居民低碳生活方式将随收入增加而增加）进行检验。此外，居民碳排放量是很难准确刻画的指标，本文在此做了一定的尝试，但并不一定十分准确。由于影响居民低碳生活方式还有其他因素，而本文只研究了收入因素，进一步研究也许可以发现其他因素对居民低碳生活方式的影响。
参考文献：
[1]李思思，洪松，刘行健.国际气候变化研究趋势[J].气候变化研究进展，2011，（1）.张维庆.关于建设生态文明的思考
[J].中国环境报，2010，（10）.
[2]陈淑娟，殷乾亮，李倩.居民低碳生活影响因素的解释结构模型分析——以南昌市为例[J].绿色科技，2011，（8）.
[3]刘丽娜，曲建升，邱巨龙，曾静静，李燕.1995 —2010年居民家庭生活消费碳排放轨迹[J].开发研究，2012，（4）.
[4]凤振华，邹乐乐，魏一鸣.中国居民生活与CO2排放关系研究[J].中国能源，2010，（3）.
[5]朱洪革，佟立冬.城市居民生态消费支付意愿的调查分析[J]，消费经济，2009，（4）.
[6]王凤.公众参与环保行为机理研究[M].北京：中国环境科学出版社， 2009，
[7]王琴，曲建升.1999—2009 年我国不同收入水平下的碳排放差异分析[J].生态环境学报，2012，（4）.
责任编辑：晓途