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中国城乡居民年龄别消费模式量化与分析被引量：21: 2015年; 文章采用2010年中国家庭追踪调查（CFPS）数据量化分析年龄别居民消费模式。针对同类研究只采用年龄变量作为自变量的不足，在经典的需求和消费函数基础上扩展年龄变量构建计量模型，获得了更好的解释力和准确性。基于计量分析结果刻画了分年龄、性别的中国城乡居民消费模式，并进行城乡比较。研究发现，居民家庭消费生命周期中存在30～34岁及45—49岁两个消费高峰；城乡居民消费差距最大的是高龄老人；农村老人在高龄阶段的医疗保健消费明显下降；农村中年妇女的医疗保健支出低于男性。研究认为，应从政策层面有针对性地加大对特定年龄性别人群的扶助力度；同时，未来产业规划应充分考虑人口结构变动因素的影响。; 朱勤魏涛远; 关键词：家庭消费消费函数家庭调查

基于投入产出模型的居民消费品载能碳排放测算与分析被引量：38: 2012年; 论文建立测算与分析居民消费品载能碳排放的投入产出模型,基于可比价投入产出序列表对中国居民消费品载能碳排放进行实证分析。研究表明,1992—2005年,我国居民消费品载能碳排放从33 876×104t C增长至67 940×104t C,增幅达1.0倍;其人均值从289.1 kg C增长至519.6 kg C,增幅为79.7%。居民消费碳排放的增幅远小于消费价值量增幅;居民消费碳排放占我国能源消费排放总量的比重波动下降。在排放结构方面,农业、食品类消费品的排放比重大幅下降,居住、交通、信息等服务性消费的排放大幅上升。居民消费品载能碳排放的城乡差距不断扩大,人均排放的城乡比从2.4增至4.0;在排放结构的变动上则表现出一定的趋同特征。我国居民人均消费排放水平远低于欧美发达国家的同期水平,1990年代的人均排放水平仅为美国的1/14,在欧洲国家的1/5至1/2之间。研究认为,通过优化消费结构带动产业结构调整以及促进排放强度降低,未来我国有可能在持续提高居民消费水平的同时,有效减缓消费排放。; 朱勤彭希哲吴开亚; 关键词：碳排放居民消费

基于结构分解的居民消费品载能碳排放变动分析被引量：24: 2012年; 本文建立投入产出模型,基于可比价投入产出序列表测算中国居民消费品载能碳排放量;基于结构分解方法分析影响居民消费品载能碳排放的主要因素并量化其贡献率。结果显示,样本期内我国居民消费品载能碳排放变动的影响因素按贡献率绝对值由大到小排列依次是:居民消费水平、部门排放强度、部门中间生产需求结构、人口规模及居民消费结构。其中,消费水平与人口规模均表现为持续的正效应,部门排放强度表现为持续的负效应,中间需求与消费结构的贡献率则经历从负到正的变动,总体上表现为正效应。研究表明该阶段我国居民消费模式的变动尚缺少低碳维度的有力支撑。; 朱勤彭希哲吴开亚; 关键词：居民消费结构分解分析

居民消费视角下人口城镇化对碳排放的影响被引量：53: 2013年; 本文基于时间序列数据从居民消费视角定量评估人口城镇化对碳排放的影响。通过对Kaya恒等式向量形式的扩展,将人口城乡结构及城乡居民消费等变量纳入考察范围;采用LMDI方法将碳排放变动分解为人口规模、人口城镇化、居民消费、消费抑制、能源强度及排放因子六种效应。对1980-2010年我国碳排放影响因素的分解分析表明,居民消费对该阶段碳排放增长的贡献率远高于其他五种效应;1990年代中期以来,人口城镇化对碳排放增长的驱动力已持续超过人口规模的影响;居民消费率的降低由于伴随着投资与出口等相对高碳的经济成分比重的同步上升,对碳排放的驱动大于抑制作用;能源强度的持续下降对碳减排的作用明显,但能源结构调整的减排效应尚未得到显著体现。研究认为,以拉动内需为导向的经济结构调整,伴之以能源强度与能源结构的持续改善,为未来我国人口城镇化的低碳发展提供了可能。; 朱勤魏涛远; 关键词：人口城镇化居民消费碳排放

城镇化对中国城乡人口老龄化影响的量化分析被引量：37: 2014年; 文章综合考量生育、死亡、期初年龄结构和人口乡一城转移4个方面的因素，对20002010年中国城乡人口老龄化的影响因素进行分解分析。结果显示，城镇化是城乡人口老龄化的重要影响因素，其影响力的大小与乡一城转移人口的年龄选择模式密切相关。该阶段，15～29岁的年轻乡村人口有1／3转为城镇人口；人口的乡一城转移对乡村人口老龄化的贡献率为43．4％，高于任何人口自然变动因素的影响，是乡村人口老龄化的主导因素；乡一城转移人口有效降低了城市老龄人口比重，对城市人口老龄化的贡献率为-118．0％，仅次于期初年龄结构的影响力；城镇化对镇人口老龄化的影响较为有限。在人口自然变动诸因素中，期初年龄结构对城乡人口老龄化的影响远高于死亡率与生育率变动的影响。文章讨论了城镇化对城乡人口老龄化影响差异的成因及其发展趋势，并就这种差异的社会经济影响提出了政策建议。; 朱勤; 关键词：城镇化老龄化贡献率

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教育部人文社会科学研究基金(11YJCZH260)