PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Age Structures and Air Pollution: What Role Does Gender Play?

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Struktura wiekowa i zanieczyszczenie powietrza: jaką role odgrywa płeć?
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
We investigate the influence of age structure and gender on air pollution, dividing the age structure into four groups and use CO2 emissions as a measure of air pollution, which can be separated into four categories to ob-tain more complete findings, then employing panel cointegration techniques and panel-based error correction models. The data are collected from 29 OECD and 40 non-OECD countries in the period 1990-2014. For case of total CO2 emissions, younger (people under 30) and older people (people 65 and above) emit less than people in the intermediate age group, but the impact of age group on CO2 emissions is different when looking at CO2 emissions from coal, gas, and oil. While we take gender into account, the causality between age structure and CO2 emissions becomes significant, especially for the relationship between population and total CO2 emissions in OECD and non-OECD countries. We also note that more people who are aged 15-29 increase total CO2 emis-sions in OECD countries and more people who are aged 30-44 decrease CO2 emissions from coal in non-OECD countries. Our findings suggest that an energy and environmental policy should consider both age structure and gender effects on environmental issues.
PL
Artykuł przedstawia wyniki badań odnoszących się do wpływu zmiennych struktury wiekowej i płci na zanie-czyszczenia powietrza, wyróżniając cztery grupy wiekowe i wykorzystując poziom emisji CO2 jako wskaźnik zanieczyszczeń powietrza, który można podzielić na 4 kategorie, a następnie wykorzystaliśmy techniki kointe-gracji paneli i oparte na panelach modele korekcji błędów. Dane zebrano z 29 krajów należących do OECD i 40 spoza tej organizacji, obejmują one lata 1990-2014. W przypadku całkowitej emisji CO2 okazało się, że osoby młodsze (poniżej 30 roku życia) oraz starsze (powyżej 65 roku życia) odpowiedzialne są za mniejszą emisję niż osoby w wieku średnim, przy czym występują różnice odnoszące się do poszczególnych grup wiekowych w odniesieniu do emisji CO2 z różnych źródeł: węgla, gazu i ropy. Biorąc pod uwagę płeć, zależność pomiędzy strukturą wiekową a emisjami CO2 okazuje się być znaczącą, szczególnie w aspekcie relacji pomiędzy populacją a całkowitą emisją CO2. Zauważyliśmy ponadto, że osoby w wieku 15-29 z krajów OECD bardziej przyczyniają się do wzrostu całkowitej emisji CO2, a w przypadku krajów nie należących do OECD osoby w wieku 30-44 bardziej odpowiedzialne są za obniżenie emisji CO2 z węgla. Przeprowadzone badania umożliwiają postawienie hipotezy, według której polityka energetyczna i środowiskowa w kontekście zagadnień odnoszących się do środowiska powinna uwzględniać zarówno strukturę wieku jak i płci.
Czasopismo
Rocznik
Strony
43--52
Opis fizyczny
Bibliogr. 38 poz., tab.
Twórcy
autor
  • College of Education Capital Normal University, Beijing, China
autor
  • School of Management, Xi'an University of Finance and Economics, Xi'an, Shaanxi, China
autor
  • School of Economics and Management, Changsha University of Science & Technology, Changsha, Hunan
  • Shih Chien University at Kaohsiung, Kaohsiung, Taiwan
Bibliografia
  • 1. BOEVE-DE PAUW J., JACOBS K., VAN PETEGEM P., 2014, Gender Differences in Environmental Values: An Issue Of Measurement?, in: Environment and Behavior, 46(3), p. 373-397.
  • 2. CHANG C.-P., WEN J., ZHENG M., DONG M., HAO Y., 2018, Is Higher Government Efficiency Conducive to Improving Energy Use Efficiency? Evidence from OECD Countries, in: Economic Modelling, p. 1-13.
  • 3. CHOUDHRY M.T., MARELLI E., SIGNORELLI M., 2012, Youth Unemployment Rate and Impact of Financial Crises, in: International Journal Of Manpower, 33(1), p. 76-95.
  • 4. CHUKWUKERE P.O., ONYENECHERE E.C., 2015, Gender and Climate Change Mitigation: A Review, in: International Journal of Social Sciences and Humanities Review, 5(1), p. 34-43.
  • 5. DAS B.K., KADER M.A., HOQUE S.M.N., 2014, Energy Recovery Potential from Municipal Solid Waste In Rajshahi City by Landfill Technique, in: International Journal of Renewable Energy Research, 4(2), p. 349-354.
  • 6. DJANKOV S., RAMALHO R., 2009, Employment Laws in Developing Countries, in: Journal of Comparative Economics, 37(1), p. 3-13.
  • 7. ERGAS C., YORK R., 2012, Women’s Status and Carbon Dioxide Emissions: A Quantitative Cross-National Analysis, in: Social Science Research, 41(4), p. 965-976.
  • 8. FARZIN Y.H., BOND C.A., 2006, Democracy and Environmental Quality, in: Journal of Development Economics, 81(1), p. 213-235.
  • 9. FATHABADI H., 2015, Two Novel Techniques for Increasing Energy Efficiency of Photovoltaic-Battery Systems, in: Energy Conversion and Management, 105, p. 149-166.
  • 10. GADDIS I., KLASEN S., 2014, Economic Development, Structural Change and Women's Labor Force Participation: A Reexamination of the Feminization U Hypothesis, in: Journal of Population Economics, 27 (3), p. 639-681.
  • 11. GOLDMAN D., YAVETZ B., PE'ER S., 2006, Environmental Literacy in Teacher Training in Israel: Environmental Behavior Of New Students, in: The Journal of Environmental Education, 38(1), p. 3-22.
  • 12. GRIFFIN S., 2016, Woman and nature: The roaring inside her, Harper and Row, New York.
  • 13. HASIMOGLU S., AKSAKAL V., 2015, Per Capita (Pc) Versus Per Adult Human Unit Method (Pahum): A Net Assessment of Eu28-Population, Family/Household, Food Consumption and Environmental Impact, in: Journal of Environmental Science and Engineering, p. 336-351.
  • 14. ISRAEL D., LEVINSON A., 2004, Willingness to Pay for Environmental Quality: Testable Empirical Implications of the Growth and Environment Literature, in: Contributions in Economic Analysis & Policy, 3(1), p. 1-29.
  • 15. JORGENSON A.K., RICE J., CLARK B., 2010, Cities, Slums, and Energy Consumption in Less Developed Countries, 1990 to 2005, in: Organization & Environment, 23(2), p. 189-204.
  • 16. KANG Z.-Y., LI K., QU J., 2018, The Path of Technological Progress for China's Low-Carbon Development: Evidence from Three Urban Agglomerations, in: Journal of Cleaner Production, 178, p. 644-654.
  • 17. KHOBAI H.B., LE ROUX P., 2017, The Relationship Between Energy Consumption, Economic Growth and Carbon Dioxide Emission: The Case of South Africa, in: International Journal of Energy Economics and Policy, 7(3), p. 102-109.
  • 18. LÉVY J.-P., BELAÏD F., 2018, The Determinants of Domestic Energy Consumption in France: Energy Modes, Habitat, Households and Life Cycles, in: Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, p. 2104-2114.
  • 19. LIDDLE B., 2011, Consumption-Driven Environmental Impact and Age Structure Change in Oecd Countries: A Cointegration-Stirpat Analysis, in: Demographic Research, 24(30), p. 749-770.
  • 20. LIDDLE B., LUNG S., 2010, Age-Structure, Urbanization, and Climate Change in Developed Countries: Revisiting Stirpat for Disaggregated Population and Consumption-Related Environmental Impacts, in: Population and Environment, 31(5), p. 317-343.
  • 21. MENZ T., WELSCH H., 2010, Population Aging and Environmental Preferences in OECD Countries: The Case Of Air Pollution, in: Ecological Economics, 69(12), p. 2582-2589.
  • 22. MENZ T., WELSCH H., 2012, Population Aging and Carbon Emissions in OECD Countries: Accounting for Life-Cycle and Cohort Effects, in: Energy Economics, 34(3), p. 842-849.
  • 23. NIGHTINGALE A., 2006, The Nature of Gender: Work, Gender, and Environment, in: Environment and Planning D: Society and Space, 24(2), p. 165-185.
  • 24. OKADA A., 2012, Is An Increased Elderly Population Related to Decreased CO2 Emissions from Road Transportation? in: Energy Policy, 45, p. 286-292.
  • 25. PEDRONI P., 1999, Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors, in: Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 61(S1), p. 653-670.
  • 26. PEDRONI P., 2000, Full Modified OLS for Heterogeneous Cointegrated Panels, in: Advances in Econometrics, 15, p. 93-130.
  • 27. PEDRONI P., 2000, Nonstationary Panels Panel Cointegration and Dynamic Panels, JAI Press.
  • 28. PEDRONI P., 2004, Panel Cointegration: Asymptotic and Finite Sample Properties of Pooled Time Series Tests with An Application to the PPP Hypothesis, in: Econometric Theory, 20(3), p. 597-625.
  • 29. REHDANZ K., 2007, Determinants of Residential Space Heating Expenditures in Germany, in: Energy Economics, 29(2), p. 167-182.
  • 30. SCHAHN J., HOLZER E., 1990, Studies of Individual Environmental Concern: The Role of Knowledge, Gender, and Background Variables, in: Environment and Behavior, 22(6), p. 767-786.
  • 31. SHI A., 2003, The Impact of Population Pressure on Global Carbon Dioxide Emissions, 1975-1996: Evidence from Pooled Cross-Country Data, in: Ecological Economics, 44(1), p. 29-42.
  • 32. TORGLER B., GARCIA-VALINAS M.A., MACINTYRE A., 2008, Differences in Preferences Towards the Environment: The Impact of a Gender, Age and Parental Effect, FEEM Working Paper, no. 18.
  • 33. WANG Y., KANG Y., WANG J., XU L., 2017, Panel Estimation for the Impacts of Population-Related Factors on CO2 Emissions: A Regional Analysis in China, in: Ecological Indicators, 78, p. 322-330.
  • 34. WEI T., ZHU Q., GLOMSRØD S., 2018, How Will Demographic Characteristics of the Labor Force Matter for the Global Economy and Carbon Dioxide Emissions? in: Ecological Economics, 147, p. 197-207.
  • 35. WILSON D.C., VELIS C., CHEESEMAN C., 2006, Role of Informal Sector Recycling in Waste Management in Developing Countries, in: Habitat International, 30(4), p. 797-808.
  • 36. YANG R., LONG R., BAI Y., LI L., 2017, The Influence of Household Heterogeneity Factors on the Green Travel Behavior of Urban Residents in the East China Region, in: Sustainability, 9(2), p. 1-17.
  • 37. ZELEZNY L.C., CHUA P.P., ALDRICH C., 2000, New Ways of Thinking about Environmentalism: Elaborating on Gender Differences in Environmentalism, in: Journal of Social Issues, 56(3), p. 443- 457.
  • 38. ZHANG Z., HAO Y., LU Z.-N., DENG Y., 2018, How Does Demographic Structure Affect Env-ironmental Quality? Empirical Evidence from China, in: Resources, Conservation and Recycling, 133, p. 242-249.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-2989cedb-cad0-4bbd-bc30-f4359301c6bf
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.