PNAS：老龄化、代际变迁和中国城市能源消费

　　

 

图1 人口转型对能源消费的影响机制图

 

图2 预测结果。（A）人口引致的居民能源消费变化；（B）居民能源消费预测中的人口、家庭规模和代际效应；（C）—（E）预测的居民煤炭、电力和天然气消费中各年龄组老人所占比重

　　在国家自然科学基金项目（批准号：71622014）资助下，中国人民大学应用经济学院魏楚教授团队与国际应用系统分析研究所（IIASA）曹桂英研究员合作，量化评估了人口老龄化、代际变迁对居民能源需求的影响，并针对不同情景进行预测分析。研究论文以“老龄化、代际变迁和中国城市能源消费（Aging, generational shifts, and energy consumption in urban China）”为题，于2022年9月6日发表在《美国科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）上。论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2210853119。

　　老龄化是全球各国面临的共同挑战。由于不同年龄群体偏好的异质性，老龄化也深远地影响消费需求规模和结构。已有模型中往往采用人口平均年龄或者老龄人口占比来刻画人口特征，这可能忽略了因出生年代和成长背景不同而导致的各代际群体之间价值观、偏好、行为方式和生活态度的差异性，并进而导致需求预测产生偏误。我国老年人口规模庞大，正加速进入老龄化社会，预计2025年65岁以上的老年人口将占总人口的26.1%；与此同时，中国社会发展也经历了重大变化，这将对不同时期居民的社会价值观和消费偏好产生影响，这些代际文化的变迁将重塑以家庭为基础的消费模式。

　　研究团队以能源需求为研究对象，构建了更精准刻画和捕捉年龄和代际变迁对需求影响的理论框架（图1），用代际效应刻画各代人异质认知规范和行为模式，用年龄效应刻画个体生命周期中不同的行为模式。基于中国城市居民微观调查数据构建“年龄-时期-队列”（APC）来进行实证估计，结合多态预测模型（Multistate projection models）测算的城镇老龄人口，预测评估了未来不同情景下人口因素对中国能源消费的影响。研究结果表明，不同年龄和世代的能源使用偏好上存在很大差异，老年人和年轻一代往往是能源密集型消费者，从而导致老龄化社会的能源消费更高，到2050年，老年人口的消费份额将占住宅能源总消费量的17~26%（图2）。