人口流動、產業結構轉變對上海市綠色GDP的影響研究

黃 虹，許 祺

（上海師范大學 商學院，上海 200234）

人口流動、產業結構轉變對上海市綠色GDP的影響研究

黃 虹，許 祺

（上海師范大學 商學院，上海 200234）

綠色GDP作為扣除經濟發展所引起的資源耗減成本和環境損失代價后的國內生產總值，克服了傳統GDP在可持續發展度量方面存在的不足。本文采用綠色GDP作為衡量經濟健康發展的指標，運用結構向量自回歸（SVAR）模型，分析上海市2000年-2014年人口流動、產業結構變動與綠色GDP的關系，又通過向量誤差修正模型（VEC）研究上海市綠色經濟增長對江、浙兩省綠色經濟增長的輻射效應。結果表明：人口流動在短時間內抑制了綠色GDP的發展，但長期看來這種影響將逐步消失；而人口流動在短期內提升產業結構轉變，但隨著時間推移人口結構穩定后，產業結構變動也穩定下來；另外，人口的流入對上海市綠色GDP增量的作用要大于產業結構變動對綠色GDP增量的作用。同時，上海市綠色經濟增長對江、浙兩省綠色經濟的發展也起著正向的帶動作用。

綠色GDP；人口流動；產業機構；SVAR

一、引言

改革開放以來，我國經歷了一個經濟持續高速增長的階段。一方面，人口的增長以及大量勞動力流入城市，人口結構發生轉變，城市化進程加快；同時人口受教育程度的不斷提高、新研發投入不斷加大，人才對經濟的促進作用越發明顯；另一方面，產業結構和就業構成都有了較大的轉變。我國三次產業結構已經從最初的“二一三”轉變為現在的“二三一”，工業的主導地位仍沒有改變。但是城市化使剩余勞動力從農村向城市轉移，優化了第一產業，促進非農產業的發展，同時城市第二、第三產業的發展加速了產業結構升級，從而促進了經濟增長。與此同時，經濟規模變大，資源投入的增加和產出的提高，不可避免地導致了環境污染的增加。由于特定歷史時期的特定國情，我國長期實行資源環境高度消耗和污染、只追求經濟快速增加而忽略環境保護的片面發展模式，事實上我國飛速發展的經濟很大程度上是以巨大的生態環境污染為代價而獲得的。近30年來，我國在總體上秉承了“先污染后治理”的發展模式，然而這種片面的發展模式會帶來更嚴重的污染，不可長久進行。因此如何正確地健康、綠色的可持續發展經濟成為了我們面臨的嚴峻問題。

自國民生產總值（GDP）提出以來，GDP普遍被認為是衡量各國經濟增長最有效的指標。但目前的GDP核算成果未體現經濟活動對自然資源的消耗和生態環境造成的破壞，結果造成GDP的增長伴隨著大量污染物的排放。為了克服傳統GDP在可持續發展度量方面存在的不足,“綠色GDP”概念應運而生。所謂綠色GDP是指綠色國內生產總值，它是對GDP指標的一種調整，是扣除經濟發展所引起的資源耗減成本和環境損失的代價后的國內生產總值，是反映一個國家或地區可持續發展的重要指標之一。

2015年3月30日，環保部透露，為加快推進生態文明建設，有效推動新環保法落實，環保部近日召開建立綠色GDP2.0核算體系專題會，重新啟動綠色GDP研究工作。環保部政策法規司司長李慶瑞表示，“重啟綠色GDP研究項目是推動綠色發展轉型的重要舉措，也是全面深化改革的有力抓手”。

上海作為全國經濟金融中心，在全國政治、經濟等社會活動中處于重要地位并具有主導作用和輻射帶動能力。本文擬從調整經濟發展側重點出發，探討綠色發展背景下上海市人口流動、產業結構變化對綠色GDP的因果關系，同時為其他城市和地區經濟的綠色健康發展提供政策建議幫助。

聯合國統計署與世界銀行環境局于1994年正式出版了《綜合環境與經濟核算手冊》（System of Integrated Environmental and Economic Accounting，簡稱SEEA），實現了綜合經濟環境核算的開創性研究工作，提出了經濟環境核算的基本框架[1]。2003年再次修訂后的《綜合環境與經濟核算手冊（SEEA）2003》，更加強調對實踐應用成果的總結，對綜合環境與經濟體系的內容做了進一步的歸納和擴展，強化了各部分的具體核算方法，已成為當今國際上進行綜合經濟與環境核算工作的指導性文件[2]。我國在綠色GDP核算方面的研究約在2004年被廣大學者關注，2004年3月，國家環境保護總局和國家統計局聯合啟動了《中國綠色GDP核算研究》項目，在北京、天津等十個省市開展了試點。朱啟貴（2002）探討綠色國民經濟核算的意義，系統分析綠色國民經濟核算理論與方法的現狀，并且針對我國的實際情況,提出建立符合中國國情的綠色國民經濟核算體系的觀點與建議[3]；史忠良、趙立昌（2011）在綠色發展背景下，對我國產業結構調整的方向提出建議[4]；王鋒（2013）等運用對數平均Divisia指數分解法，測算了1997-2008年中國30個省區及其相關經濟變量對全國碳強度下降的貢獻，發現上海市等5個省市對全國碳強度下降推動比較大，認為為了順利實現全國碳強度目標，應構建以綠色GDP為核心的國民經濟核算體系[5]；楊曉慶（2014）結合江蘇省1999-2010年的自然資源與環境狀況，測算了資源環境損失價值和綠色GDP，認為江蘇省經濟的快速發展對資源環境的損耗是明顯的，但自然資源耗減、環境污染損失占GDP的比例開始下降，綠色GDP占傳統GDP的比例逐漸上升，經濟增長的負外部性減弱，結構效益得到體現[6]。而近期，為落實十八大、十八屆三中全會提出的“用制度保護環境”、“探索編制自然資源資產負債表，對領導干部實行自然資源資產離任審計”等要求，環保部啟動了“綠色GDP2.0”版本，將致力于建立環境容量資產和生態系統生產總值核算體系，更全面地反映經濟發展的環境代價和生態效益[7]。

對于經濟增長與產業結構變化之間的關系已有眾多學者進行了大量研究，庫茲涅茨（1985）認為影響產業結構變化的主要原因在于總量的增長，正是由于總量的增加才導致了產業結構的變化[8]；羅斯托（2001）認為經濟增長實質上是部門增長的一個過程，主導產業部門依次有序的更替是經濟增長的驅動力[9]；干春暉（2011）等構建了關于產業結構變遷與經濟增長的計量經濟模型，探討了二者對經濟波動的影響，發現產業結構合理化和高級化進程均對經濟增長的影響有明顯的階段性特征，現階段我國產業結構合理化對經濟發展的貢獻要遠遠大于產業結構高級化[10]。

另外，由人口流動引發的產業結構變化和經濟增長，也成為學者研究的重點。周昌林（2007）等人對寧波市的三大產業及流動人口展開研究，并指出兩者可相互反映、相互影響，且呈現一種正相關關系[11]；楊亮、楊勝利（2014）對2005-2010年上海市外來流動人口的變化與上海經濟社會發展的關系進行了研究，結果表明外來流動人口在緩解上海經濟發展與勞動力相對不足的同時，其低水平的就業結構一定程度上制約了產業結構升級，導致第二產業的“滯移問題”，減緩了第三產業中現代服務業的發展步伐[12]。同時，夏怡然（2015）等通過分析2000年和2010年兩次人口普查中287個地級市的流動人口數據，發現第三產業產值占比較高的城市吸納流動人口的能力更強，流動人口隨著城市人口規模的擴大依然存在增加趨勢，且增加的速度不再隨人口規模的增加而減慢[13]；潘越（2010）指出流動人口對不同區域經濟發展的影響方向和影響強度存在著顯著差異，我國中西部地區的勞動力流出對區域經濟的影響表現為顯著的“倒U”型非線性關系[14]。

回顧現有研究大都集中于對人口流動、產業結構變動和經濟增長兩者之間的研究，并且沒有將經濟增長帶來的環境污染效應考慮進去，未能充分體現新常態背景下的綠色發展。面對日益增多的人口流動，如何根據產業結構的變動和人口的流動，有效的促進綠色背景下的經濟增長，需要我們進一步的思考。因此，本文在已有研究的基礎上利用上海市2000年至2015年的數據，采用綠色GDP、產業結構變化和人口流動三個時間序列建立SVAR模型，定量分析變量之間的結構性關系。

二、上海市綠色GDP核算

綠色GDP是在傳統GDP的基礎上修正并調整得出，仍遵循著國民經濟核算原則，其考慮經濟過程中資源消耗和環境代價，可以更真實地反映出一國或地區的真實經濟水平和環境之間的相互關系，是反映一個國家或地區可持續發展的重要指標之一。綠色GDP從傳統GDP核算中扣減因環境資源的減少、退化及補償支出等三種要素對經濟和社會的影響價值，進而得出真實的GDP總量。

目前我國綠色GDP的核算還是以部分城市的試點工作開始，逐步進行推廣并完善綠色GDP核算的階段。國內的綠色GDP核算就是在部分試點城市內局部采用綠色GDP核算。國內綠色GDP核算方法，采用的依然是國內傳統統計方法，與此同時，還借鑒了國際上現行的核算方法。國內的綠色GDP核算無法擺脫各種環境資源要素的制約，使得國內綠色GDP核算依然被限定在理論及局部的層面上，而不能像是現行GDP核算一樣成為一種國家的統計方法推廣到全國范圍內開展。

國家統計局和國家環保部在2004年我國的第一份綠色GDP的核算報告上，給出的核算公式是[15]：

綠色國民經濟核算=傳統GDP-自然資源耗減成本

-環境退化成本

（1）

關于綠色GDP核算的方法較多，因此，結合國內外各專家學者的研究，基于數據的可得性和客觀簡便可行原則，本文采用的核算公式為：

綠色GDP=傳統GDP-資源消耗價值

-環境降級成本

（2）

資源消耗價值指因生產生活等的資源消耗及自然本身對資源的侵蝕，種種原因所導致的資源價值的耗減，包括能源資源耗減、水資源耗減價值以及土地資源耗減價值；環境降級成本指環境資源的惡化成本，主要包括環境退化成本及環境保護支出。

本文納入綠色GDP的核算內容見下圖1所示。

圖1 綠色GDP核算內容

根據《上海市統計年鑒2015》、《中國環境經濟綜合核算矩陣及綠色GDP估計》和《中國環境經濟核算技術指南》等提供的數據，依據公式（2）得到2000年至2014年上海市綠色GDP的核算值如表1。

表1 上海市綠色GDP核算表 單位：億元

由于目前尚無完整、通用的綠色GDP核算體系，所以該文結論難免存在不足之處，但所用綠色GDP計算方法和現行主導計算方法基本保持一致，有一定可比性。故本文接下去的研究將采用上述計算所得的結果作為研究數據。

上海市綠色GDP占傳統GDP比例的年平均值約為96.02%，年際變化不大。且所占比例較高，呈穩步上升趨勢。說明上海市經濟增長方式對資源環境的依賴和消耗并不突出，且逐漸減弱，經濟和資源環境之間向著協調方向發展。

三、上海市產業結構與人口流動現狀

1.產業結構現狀

自改革開放以來，上海市經濟取得了快速發展。按1978年不變價格計算，上海市GDP從1978年的272.81億元增加到2014年的23567.70億元，增長到86.4倍，三次產業占GDP的比重有了較大變化。

從圖3可以看出，上海第一產業產值占GDP的比重從1978改革開放以來就一直呈現下降的趨勢。上海市的一產產值比重從1978年的4%，下降到目前不足1%的比例，相對降幅非常大。同樣的，第二產業的產出比重下降程度也相當大，從1978年的絕對地位77.36%的占比，大幅度下降到2014年的34.66%，30多年的時間的下降了40.70%。相應的資源都流向了第三產業，第三產業增加值比重自改革開放以來的18.61%，大幅度提高。特別是從1999年第三產業產值比重首次超過第二產業占GDP的比重后，上海市第三產業產值比重一直維持在50%上方，并有向上繼續增加的勢頭，目前已達到約65%的比重。上海從1999開始，其產業結構從“二三一”的結構轉型期逐步過渡到“三二一”的產業結構模式，其產業結構變化較快，調整迅速，是典型發展快的城市。

圖2 上海市GDP與綠色GDP對比圖

圖3 上海市三次產業產值占比變動

2.人口流動現狀

2014年上海市流動人口總規模已經達到986.99萬人，而上海市常住人口總數為2425.68萬人，流動人口約占上海市總人口的40.7%，流動人口已經成為上海市的重要組成部分。根據上海市1978-2014年期間流動人口數與常住人口總數，計算得到流動人口比重，如表2所示。

根據表2繪制變動曲線圖，如圖4所示。從圖中可以看出，1978-2014年間上海市流動人口與常住人口的變化趨勢基本一致，流動人口數從1978年的5.72萬增加到2014年的986.99萬。其中，在1978-1993年之前，流動人口數占常住人口總數比重并不大，且增加緩慢，基本處于平緩狀態；在1994-2008年之間，隨著浦東新區的開發，流動人口數大量增加，上海市經濟發展進入了一個新的階段。最后在2009-2014年期間，流動人口增加趨于穩步平緩的狀態。

表2 1978-2014年上海市流動人口數及占比

圖4 上海市常住人口與流動人口變動圖

此外，上海市第六次人口普查資料顯示，截至2010年月10月31日，在上海6歲及以上外來常住人口中，未上過學人口所占比重為1.8%，小學文化程度人口所占比重為15.1%，初中文化程度人口所占比重為52.7%，高中文化程度人口所占比重為16.3%，大專及以上文化程度人口所占比重為14.1%。其中，初中文化程度人口所占比重最多，甚至超過50%，如圖5所示。

與“上海市第五次人口普查”相比，上海市6歲及以上外來常住人口小學及以下文化程度的人口比重降低了13%，而高中及以上文化程度的人口比重上升了15.5%。這表明外來流動人口的人員結構發生變化，更多高素質人才加入到流動人口中來。

圖5 2010、2000年上海外來常住人口文化構成

3.人才資源總量

為落實人才強國戰略和創新驅動發展戰略，聚焦建設具有全球影響力的科技創新中心、建設“四個中心”和社會主義現代化國際大都市的人才需求，上海市人民政府辦公廳于2016年9月15日公開印發《上海市人才發展“十三五”規劃》。由圖6、7可以看出，上海市人才總量逐年遞增，總量增長較快，學歷層次有所提高。金融業、教育、信息傳輸、計算機服務和軟件業等對人才素質要求較高的領域，其專業技術人才占全部人才的比例也較高，人才的增加促進了產業結構向第三產業的不斷轉變。

上海市人才規模不斷壯大，人才總量不斷上升。截至2015年底，上海市黨政人才、經營管理人才和專業技術人才總量為476.39萬人，比2010年底增加了85.31萬人（見圖6）。其中，2015年具有大專及以上學歷或者中級及以上職稱的為343.22萬人，比2010年底增加95.18萬人（見圖7）。高技能人才占技能勞動者比例從2010年的25.01%提高到30.17%。

四、人口流動、產業結構變動對滬綠色GDP的影響分析

1.結構向量自回歸

結構向量自回歸模型（SVAR）與向量自回歸模型（VAR）相比，VAR模型在處理隨機沖擊項的同期相關問題時，因不考慮經濟理論約束，變量的排序受研究者的主觀影響，不同的排序會導致不同的結果，因此無約束VAR模型無法得到唯一的方差分解脈沖反應函數。而SVAR模型在處理隨機沖擊同期相關時，可以根據經濟理論對系統內生變量的同期相關關系加以限制，能得到唯一的方差分解及脈沖響應函數。

圖6 上海市人才資源總量 單位（萬人）

圖7 上海具有大專及以上學歷或中級及以上職稱的人才數量 單位（萬人）

假設SVAR模型，可以表示為：

BYt=B（L）Yt-1+εt

（3）

其中,B是表示變量之間同期關系的系數矩陣，B（L）=B1+B2L+B3L2+…+BpLp-1是滯后算子L的參數矩陣多項式；Yt是k個變量組成的k維列向量；p為內生變量的滯后期；εt是隨機擾動項。

對于公式（3），若不對其參數加以限制，使用OLS與極大似然估計對模型的估計結果不具有唯一解，無法達到模型可識別的目的，因此需要對模型B矩陣元素進行限制，即規范了變量間的同期影響關系。

基于上述分析，本文設定的B矩陣為：

（4）

2.數據選取及變量說明

本文分析中采用3個指標：綠色GDP（gGDP），用以反映扣除了資源耗減成本和環境損失成本后的國內生產總值；流動人口（pop），用以反映歷年人口流動的變化； Moore結構變化值（m），用以反映產業結構變動指標。本文所有數據皆來源于歷年《上海市統計年鑒》和江浙兩省的統計年鑒。

根據（劉志彪，安同良，2002）[16]，產業結構變動指標定義如下：以空間向量測定法為原理，把每個時期的產業結構向量化，并計算每兩個產業向量的夾角。將每個產業以同樣的方式進行部門劃分，假設得到n個部門，則這些產業向量將構成一組n維向量。用向量幾何知識，計算兩個不同時期相應的產業向量間的夾角，以夾角值的大小來度量該指標,該指標被稱為Moore結構變化值。其計算公式為：

（5）

由Moore結構變化值的定義可知，國民經濟內不同產業在同樣的劃分標準下，當某一個產業（向量）與其它產業（向量）的夾角一旦變化了，就意味著其在整個經濟中的比重發生了變化。即如果θ值越大，表明產業結構變化速率也越大，這樣直觀的表現形式顯然有助于我們更好的分析產業結果的變動情況。

根據公式5計算上海市2000年至2014年產業結構變動指標——Moore值，結果如表3所示。

表3 上海市產業結構變化值

3.實證分析

第一步，為避免由于單位根存在而造成模型估計結果失真，需要考察各變量序列的平穩性。檢驗結果如下圖所示，產業結構變化值M和流動人口pop是平穩的，對綠色GDP做一階差分之后得到的dGGDP也是平穩的，因此對其進行建模，得到一般VAR模型。

第二步，在構建的VAR模型的基礎上，建立SVAR模型，以AIC和SC為準則函數進行模型選擇均表明最優滯后階數為2階。

第三步，建立3變量的SVAR（2）模型，并根據施加的約束條件，在模型滿足可識別條件的情況下，估計得到SVAR模型的所有未知參數。并計算人口流動對產業結構變化和綠色GDP沖擊的響應函數。

如圖9所示，綠色GDP的增量對人口流動沖擊的響應先為正的，然后下降到第3期為止，隨后繼續上升至第5期又一次達到峰值之后逐漸下降

圖8 VAR模型的AR根圖

趨于平緩。這表明，上海市人口流入最初是抑制了綠色GDP的發展，但在短期內又促進了綠色GDP的發展。圖10表明，這期間綠色GDP增量保持比較平穩的上升勢頭，長期來看，上海市人口的流入對綠色GDP的增長有著正向作用。

表4 模型滯后階數項選擇標準統計量

圖9 綠色GDP對人口流動沖擊的響應

圖10 綠色GDP對人口流動沖擊的累積響應

產業結構變化對人口流動增量的影響如圖11和圖12所示，產業結構變動增量對人口流動的響應最先為負，然后逐步上升，在第4期變為正的最大值，之后下降到第5期后繼續上升，并趨于平緩。這表明，上海市人口流入最初是迅速提升產業結構變動，但隨著人口結構的穩定后有所回落，最終對產業結構轉變的影響逐漸變緩。

如圖13、14所示，綠色GDP的增量對產業結構變動沖擊的響應先為負的，隨后迅速提升，在第2期達到正的最大值，隨后逐漸趨于平穩。這表明產業結構調整短期內迅速促進綠色GDP的發展，但長期來看，產業結構轉變對綠色GDP的影響并不顯著。這說明上海市產業結構轉型仍然還有較大的提升空間。

圖11 產業結構變化對人口流動沖擊的響應

圖12 產業結構變化對人口流動沖擊的累積響應

圖13 綠色GDP對產業結構變動沖擊的響應

圖14 綠色GDP對產業結構變動沖擊的累積響應

第四步，為定量分析綠色GDP與人口流動、產業結構變動之間的相互影響程度，采用方差分解來進一步研究。表5是跨期為15期的綠色GDP增量的方差分解表。

從表5可知，人口流入對綠色GDP增量的影響在各期呈現逐步增強的趨勢，隨后小幅回落，在第6期之后趨于穩定在58%左右。產業結構變動對綠色GDP增量的影響呈現緩慢下降的趨勢，最終在6期之后穩定在25%左右。由表5明顯可以看出，人口的流入對上海市綠色GDP增量的作用要大于產業結構變動對綠色GDP增量的作用。如在第15期，綠色GDP增量預測方差57%可以由人口流動來解釋，而只有25%可以由產業結構變動來解釋。

五、雙翼作用下上海綠色GDP增長對江、浙的輻射效應

為了檢驗上海市人口流動、產業結構轉型雙翼作用下的綠色GDP增長模式是否具有可持續性，下文將研究江、浙、滬綠色經濟發展的相互影響作用，以期實現長三角地區生態環境與經濟增長的良性互動與健康發展。并進一步啟發其他地區綠色經濟和生態建設。

表5 對綠色GDP的方差分解結果

1.數據選擇

根據前文綠色GDP核算公式，分別對江蘇省和浙江省1995-2014年綠色GDP進行核算，如表6所示。

選擇1995-2014年上海市、江蘇省和浙江省綠色GDP的時間序列進行分析。首先對時間序列數學進行自然對數變換，以修正序列中可能存在的異方差：

LNSH=ln（SHGDP）

LNJS=ln（JSGDP）

LNZJ=ln（ZJGDP）

2.協同性分析

繪制上海市、江蘇省和浙江省綠色GDP的時間序列數據反映其協同關系的曲線圖，如圖15所示：

圖15中可以看出，2000-2014年間上海市、江蘇省和浙江省綠色GDP的變化趨勢大致一致，三者呈現同步的平穩增長，說明三者之間可能存在某種協同性。接下來，本文將對其之間的相互關系進行進一步的檢驗。

表6 上海、江蘇、浙江綠色GDP 單位：億元

數據來源：《各省市2015統計年鑒》、《中國環境經濟綜合核算矩陣及綠色GDP估計》和《中國環境經濟核算技術指南》等提供的數據計算而得。

3.單位根檢驗

分別對LNSH、LNJS和LNZJ的原序列、一階差分和二階差分做單位根檢驗，結果如下7表所示：LNSH、LNJS和LNZJ的原序列和一階差分序列均為非平穩時間序列，二階差分序列在5%顯著性水平下通過檢驗，為平穩時間序列。所以，LNSH、LNJS和LNZJ均為二階單整序列I（2），可以進行協整檢驗。

4.協整檢驗

因為LNSH、LNJS和LNZJ同為二階單整序列，所以存在它們的某種線性組合能呈現出平穩特征的可能，也就是在較長的時間跨度內，這三個變量之間存在某種相對穩定的關系，即協整關系。因此對LNSH、LNJS和LNZJ進行Johansen協整檢驗。

圖15 江、浙、滬綠色GDP時序圖

表7 各時間序列ADF檢驗結果

注：其中檢驗形式（c,t,m）分別表示檢驗中存在常數項，存在時間趨勢項和滯后階數。

建立VAR模型：

其中LNSHt為上海市綠色GDP的對數，表示t時期的上海市綠色經濟增長水平；LNJSt為江蘇省綠色GDP的對數，表示t時期的江蘇省綠色經濟增長水平；LNZJt為浙江省綠色GDP的對數，表示t時期的浙江省綠色經濟增長水平；m為滯后階數，和c為模型參數，u為隨機擾動項。

表8 模型滯后階數項選擇標準統計量

注：以*標記的數字所對應的滯后階數均為在5%的顯著性水平下根據相應準則確定。

表8是VAR模型滯后階數選擇標準檢驗表，根據AIC、SC信息準則，最終確定VAR模型的滯后階數為4階。由于進行Johansen協整檢驗時滯后階的設定是指回歸中的一階差分的滯后項，所以設定協整檢驗滯后階為3。

如表9所示，協整檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下存在2個協整關系，即表明各變量之間存在長期穩定的均衡關系。

5.格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰因關系檢驗的主要目的是檢驗一個變量是不是引起另一個變量產生變化的原因。為了說明各個變量之間的因果關系，本文采用格蘭杰因果關系檢驗來研究上海市綠色經濟發展和江蘇省、浙江省綠色經濟發展之間是否存在這樣的因果關系。

表9 協整檢驗結果

注：*表示在5%水平下拒絕原假設。

表10 格蘭杰因果檢驗結果

注：表中對于每一個方程來說，前兩行是關于每一個其他滯后內生變量在特定顯著性條件下的χ2統計量，第三行是方程中所有滯后內生變量在顯著性條件下的χ2統計量。

從檢驗結果可以看出，在LNSH方程中，不能拒絕LNJS不是LNSH的Granger原因的原假設，而在10%的顯著性水平拒絕LNZJ不是LNSH的Granger原因的原假設，這表明浙江省綠色經濟發展在Granger意義下一定程度上影響上海市綠色經濟發展；在LNJS方程中，盡管不能拒絕LNSH和LNZJ不是LNJS的Granger原因的原假設，但是兩者的聯合檢驗在1%的顯著性水平下能夠拒絕原假設，這表明上海市和浙江省的綠色經濟的發展共同影響了江蘇省綠色經濟的發展；在LNZJ方程中，雖然也不能拒絕LNSH和LNJS不是LNZJ的Granger原因的原假設，但是兩者的聯合檢驗同樣在5%的顯著性水平下拒絕了原假設，表明上海市和江蘇省的綠色經濟發展對浙江省的綠色經濟發展有共同影響。

6.VEC模型的建立

單位根檢驗的結果表明各時間序列均為二階單整I（2）序列，Johansen協整檢驗結果表明存在兩個協整向量，在此基礎上，可以建立如下VEC模型：

=1,2,…,T

（6）

其中，yt=（ln（LNJSt）,ln（LNZJt）,ln（LNSHt））′，β為3×2的矩陣，其每一列所代表的各變量的線性組合都是一種協整形式，因此β是協整向量矩陣，2為協整向量的個數，α也是3×2的矩陣，其每一行元素是出現在第i個方程中的對應誤差修正項的系數，即調整系數，故稱為調整參數矩陣。模型中差分項的滯后階數為4，其中協整向量的估計結果如下表11。

表11 協整向量表

注：表中（）的數據表示標準誤，[]的數據表示系數的t統計量。

經檢驗，表11中的協整向量分別得到的2個線性組合序列都是平穩的。表11中取1或0的變量系數是施加的約束。

協整方程（1）表示江蘇省綠色GDP方程，假設江蘇省綠色GDP與上海市綠色GDP之間存在長期均衡關系，而其他約束變量系數為0，即：

ln（LNJSt）=0.1212LNSHt+8.725+ecm1t

（7）

式（7）中ecm1t表示回歸方程的殘差項，即誤差修正模型中的誤差修正項，方程中的系數表示：在其他條件不變的情況下，上海市綠色GDP每增加1個百分點，江蘇省綠色GDP平均增加0.1212個百分點。由此可以看出，上海市綠色經濟的增長對江蘇省綠色經濟的發展有正向的促進作用。

協整方程（2）表示浙江省綠色GDP方程，假設浙江省綠色GDP與上海市綠色GDP之間存在長期均衡關系，而其他約束變量系數為0，即：

ln（LNZJt）=0.4724LNSHt+5.1926+ecm2t

（8）

式（8）中ecm1t表示回歸方程的殘差項，方程的系數表示：在其他條件不變的情況下，上海市綠色GDP每增加1個百分點，浙江省綠色GDP平均增加5.1926個百分點。由此說明，上海市綠色經濟的增長對浙江省綠色經濟的發展也起到了正向的促進作用。

六、結論與建議

首先，本文通過SVAR模型分析了上海市人口流動、產業結構轉變對綠色GDP的影響，發現人口流動在短期抑制了綠色GDP的發展，這與人口短期內大量增加導致資源、能源消耗也大量增加相對應。但長期來看，人口的大量流入還是促進了上海市綠色GDP的發展。這表明人口流動通過其流動中的高質量人力資本促進增長，人口流動中的高素質人才具有巨大的創新能力，高質量的人口流動帶來新形式的綠色經濟增長，從而推動綠色GDP的發展和前進。而人口流動在短期內迅速改變了產業結構，這表明大量人口流入后，上海市勞動力結構發生轉變，同樣的，其中的高素質人才所帶來的第三產業的迅速發展也體現了產業結構的轉變。但隨著時間發展，人口結構的穩定后，產業結構的變動也隨之減少?？偟膩碚f，人口流動對綠色GDP的影響程度要顯著大于產業結構變動對綠色GDP的影響。

其次，本文分析了上海市綠色經濟發展對周邊省份綠色經濟發展的輻射作用。選取長三角地區的江蘇省和浙江省作為上海市綠色經濟增長帶動作用的實證地區，通過協整檢驗得出江浙滬綠色GDP之間存在長期約束關系。而格蘭杰因果檢驗表明上海市和浙江省的綠色經濟的發展共同影響了江蘇省綠色經濟的發展，同時上海市和江蘇省的綠色經濟發展也對浙江省的綠色經濟發展有共同影響。這表明長三角地區作為我國第一大經濟區，其地區內各省市的綠色經濟發展存在互相依靠、互相支持、共同發展的關系。通過構建VEC模型定量分析上海市綠色經濟增長對周邊地區的帶動作用，結果表明在其他條件不變的情況下，上海市綠色GDP每增加1個百分點，江蘇省綠色GDP平均增加0.1212個百分點，而浙江省綠色GDP平均增加5.1926個百分點。說明作為長三角經濟中心，上海市綠色經濟的增長對周邊省份有著顯著的帶動作用。

本文主要建議有以下四點：

第一，由以上結論可以看出，人口流動在短期內會抑制綠色GDP的發展，但這種影響是暫時的。從長遠來看，人口流動尤其是高素質人口的流入會促進綠色GDP的發展，而上海確立了在“十三五”時期“基本建成國際經濟、金融、貿易、航運中心和社會主義現代化國際大都市”的目標，這無疑對高素質人才的需求大大增加。因此，為了往后更好地發展綠色GDP需要改變傳統的依靠低成本、高投入的勞動密集型和資源密集型產業來維持產業競爭力的方式，逐步轉變到依靠提高科技創新和加大人力資本投入的模式上來，使創新成為引領發展的第一動力。對此，需要充分提高和利用流動人口的內在生產力，加強流動人口的綜合素質建設加強；流動人口在文化知識、法律法規、職業技能等方面的培訓，以全面提高其整體素質。筆者認為，對流動人口中高素質人才可適當降低其就業限制，使其能夠更好地參與到較高層次的行業中來，以逐步改善流動人口的整體結構變動。同時，提升流動人口文化素質，可以開設各類教育培訓機構，特別是針對一些需要技術操作和指導的行業，增加專業培訓，為他們提高技術能力提供機會。

第二，人口流動對上海市產業結構變動也有很大的提升作用。上海市作為我國經濟最發達的城市之一，產業結構升級也位居前列。而第三產業的迅速發展，是產業結構升級的必然要求和結果。繼續發展第三產業特別是其中的服務業，大量吸引流動人口就業。同時，也要繼續大力發展現代服務產業，如證券、期貨、外匯等金融現代服務業以及創新、信息化和高附加值為基本特征的高新技術產業，吸引高端人才進入上海，充分發揮上海市作為我國經濟與金融中心的資源優勢，進一步促進產業結構升級。

第三，產業結構升級對上海市綠色經濟增長效果并不突出。這可能與上海市作為我國經濟增長較好較快的城市，產業結構變動升級已經走在全國前列有關。上海市第三產業所占比重已達67.8%，而根據最新發布的上海市2016年第一季度經濟數據顯示，上海市第三產業增加值占全市生產總值比達到70.6%，首次超過了70%。上海市應繼續保持產業結構的不斷調整，繼續加大第三產業的比重，對促進經濟綠色健康發展的金融業、軟件和信息技術服務業以及日益增長的交通運輸、倉儲等加以支持，減少污染產業，推進產業結構調整升級，最終拉動上海市經濟綠色增長和發展。

第四，從供給側和結構性改革來看，我國經濟發展中的長期結構不合理現象需要加以改善。綠色發展背景下改革既要重視供給側也要重視結構性。對于供給要素，要側重勞動力、土地、資本和創新四大要素；人口流動帶來的人口紅利創造巨大勞動力，高素質人才的流入帶來創新的必要條件。因此需要提高供給質量，去除不利于綠色發展的低效產能。對于結構性改革，面對新型PPP（Pubic-Private-Partnership）模型，要繼續優化產業結構，對落后的、不利于生態文明建設的低端行業和過剩產能進行調控；增強綠色環保產業建設，對有利于綠色健康發展的節能環保產業進行足夠地支持，通過各種方式，引入高素質勞動力和資本，最終實現經濟的綠色轉型。

[1]UN.Integrated environmental and economic accounting [M].UNPPublish, 1993.

[2]United Nations.Integrated Environmental and Economic Accounting 2003 [M].Series F, No.1, Rev.1. New York: United Nations, 2003.

[3]朱啟貴.綠色國民經濟核算的現狀分析[J].中國軟科學, 2002（9）: 25-29.

[4]史忠良,趙立昌.綠色發展背景下我國產業結構調整[J].管理學刊, 2011（1）: 32-37.

[5]王 鋒,馮根福,吳麗華.中國經濟增長中碳強度下降的省區貢獻分解[J].經濟研究,2013（8）: 143-155.

[6]楊曉慶,李升峰,朱繼業.基于綠色GDP的江蘇省資源環境損失價值核算[J].生態與農村環境學報, 2014（4）: 533-540.

[7]王昆婷.環境保護部重啟綠色GDP研究[N].中國環境報, 2015-03-31（01）.

[8]（美）庫茲涅茨.各國的經濟增長[M].北京：商務印書館，1985

[9]羅斯托.經濟增長的階段[M].北京：中國社會科學出版社，2001

[10]干春暉,鄭若谷,余典范.中國產業結構變遷對經濟增長和波動的影響[J].經濟研究,2011（5）: 4-16+31.

[11]周昌林, 魏建良.流動人口對城市產業結構升級影響的實證研究——以寧波市為例[J].社會，2007（4）：94-106.

[12]楊 亮,楊勝利.上海市流動人口特征與區域經濟發展關系研究[J].人口與社會,2014,01:22-26+48.

[13]夏怡然,蘇錦紅,黃 偉.流動人口向哪里集聚?——流入地城市特征及其變動趨勢[J].人口與經濟,2015,03:13-22.

[14]潘 越，杜小敏.勞動力流動、工業化進程與區域經濟增長[J].數量經濟技術經濟研究，2010（5）：34-47

[15]國家環境保護總局, 國家統計局.2004中國綠色國民經濟核算研究報告[J].環境保護，2006（9B）：22-29.

[16]劉志彪,安同良.中國產業結構演變與經濟增長[J].南京社會科學, 2002（1）: 1-4.

（本文責編：辛 城）

Study on the Influence of Population Mobility and Industrial Structure Transformation upon GreenGDPof Shanghai

HUANG Hong, XU Qi

（Business School of Shanghai Normal University, Shanghai,200234）

GreenGDPis theGDPobtained upon deducting cost of resource depletion and environmental damage caused by economic development, which is designed for overcoming deficiency of the traditionalGDPin terms of sustainable development measurement.This paper uses greenGDPinstead of traditionalGDPas a measure of green and healthy economic development, and makes research on the relationship among population mobility, industrial structure transformation and greenGDPwith structural vector auto regression （SVAR） model from 2000 to 2014 in Shanghai.At the same time, this paper uses the vector error correction model （VEC） to study Shanghai green economic growth in Yangtze River delta region of Jiangsu province and Zhejiang province green’s in stimulating economic growth.The estimation results indicate that population mobility in a short time, inhibits the development of greenGDP, but in the long run the effect will gradually disappear.And population mobility can promote industrial structure transformation in the short term.However, industrial structure transformation will be stabilized upon stability of population structure over time.In addition, Population mobility plays a more important role than industrial structure transformation in Shanghai greenGDPincrement.

greenGDP; population mobility; industrial structure; SVAR

2016-09-26

2017-03-20

國家自然科學基金項目（71373162）；上海市會計學會重點項目（SHKJ2016ZD04）。

黃虹（1967-）, 女，上海人，上海師范大學商學院教授，博士，研究方向：公司財務與資本市場，產業經濟學。

G18,G34

A

1002-9753（2017）04-0094-15