我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)的GMM 分析
——基于區(qū)域節(jié)能減排效率視角

李 濤 副教授 喬 彬 教授

（太原科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 山西太原 030024）

引言

在當(dāng)前高質(zhì)量發(fā)展以及 “構(gòu)建國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局” 的大背景下，依靠大量消耗資源來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的局面更加難以為繼，通過(guò)節(jié)能減排促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展迫在眉睫。由于消費(fèi)是GDP 的重要組成部分，消費(fèi)方式的轉(zhuǎn)化是釋放當(dāng)前面臨環(huán)境壓力的主要路徑之一，消費(fèi)方式轉(zhuǎn)換直接與高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)聯(lián)。原因在于：第一，消費(fèi)發(fā)展方式具有內(nèi)生性。根據(jù)西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，消費(fèi)是一切經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的起點(diǎn)、終點(diǎn)和新的起點(diǎn)，直接決定經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和質(zhì)量。第二，消費(fèi)發(fā)展方式具有導(dǎo)向性。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)是需求導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)，也就是消費(fèi)導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)。消費(fèi)需求不僅有拉動(dòng)作用，而且有引導(dǎo)投資科學(xué)合理運(yùn)轉(zhuǎn)、推動(dòng)服務(wù)業(yè)發(fā)展、驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新，進(jìn)而提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用。所以轉(zhuǎn)變消費(fèi)方式對(duì)于高質(zhì)量發(fā)展中的節(jié)能減排、驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新以及實(shí)現(xiàn)人與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然協(xié)調(diào)發(fā)展意義重大。

已有不少學(xué)者對(duì)消費(fèi)與高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系進(jìn)行深入研究。FAGD Butter 和MW Hokes 發(fā)現(xiàn)，環(huán)境專家普遍認(rèn)同消費(fèi)者和生產(chǎn)者的偏好和行為轉(zhuǎn)變對(duì)于解決環(huán)境退化問(wèn)題具有重要作用，因而產(chǎn)生系統(tǒng)創(chuàng)新或所謂高質(zhì)量發(fā)展的需要。陳彥斌等和劉民坤等認(rèn)為提高居民消費(fèi)占 GDP 的比重等有助于更好推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。張友國(guó)運(yùn)用投入產(chǎn)出法測(cè)算出中國(guó)GDP 碳排放強(qiáng)度因經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的變化而顯著下降，比率高達(dá)66%；以外，還有很多學(xué)者如邵帥等、張嘉昕等的研究均表明節(jié)能減排需要對(duì)消費(fèi)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)才能更加有效推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變；P Velar，et al. 認(rèn)為，雖然轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式與技術(shù)變化有關(guān)，但實(shí)證研究證明轉(zhuǎn)變高質(zhì)量發(fā)展與新的商業(yè)模式相關(guān)性更強(qiáng)，得出生產(chǎn)者應(yīng)從新商業(yè)模式中攫取更多價(jià)值的結(jié)論。盡管洪宇等構(gòu)建了我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，劉娜娜從行業(yè)出發(fā)分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系，但總體來(lái)說(shuō)現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏對(duì)作為終端需求的消費(fèi)與高質(zhì)量發(fā)展的分析研究。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于構(gòu)建了一個(gè)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論模型，將擴(kuò)展的環(huán)境成本、節(jié)能變量?jī)?nèi)部化至高質(zhì)量發(fā)展中，從分析消費(fèi)者效用最大化、生產(chǎn)者利潤(rùn)最大化行為中找出高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)的關(guān)系，并采用2011-2018 年全國(guó)29個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，分析我國(guó)區(qū)域消費(fèi)動(dòng)態(tài)變化、消費(fèi)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系，并使用GMM 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

高質(zhì)量發(fā)展的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

以P.Romer（1990）和Grossman &Helpman（1991）的R&D 模型為基礎(chǔ)，將高質(zhì)量發(fā)展與生產(chǎn)函數(shù)和消費(fèi)者函數(shù)聯(lián)系起來(lái)，認(rèn)為生產(chǎn)函數(shù)既包括生產(chǎn)技術(shù)，還包括高質(zhì)量發(fā)展的節(jié)能減排、節(jié)能降噪等技術(shù)；生產(chǎn)者的成本函數(shù)既包括資本和勞動(dòng)成本，還包括環(huán)境成本；低碳消費(fèi)帶來(lái)的享受宜人環(huán)境的效用被包括在消費(fèi)者效用函數(shù)內(nèi)，研究生產(chǎn)者利潤(rùn)最大化和消費(fèi)者效用最大化行為在此假設(shè)下展開(kāi)。

（一）模型假設(shè)

假設(shè)1：將技術(shù)分為兩大類(lèi)即產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)和環(huán)保技術(shù)。

假設(shè)2：生產(chǎn)成本中不僅有勞動(dòng)成本和資本成本，還應(yīng)有環(huán)境成本。

假設(shè)3：假設(shè)消費(fèi)者效用函數(shù)不僅包含消費(fèi)產(chǎn)品和服務(wù)的效用，還應(yīng)包括享受健康怡人的環(huán)境給消費(fèi)者帶來(lái)的福利。

根據(jù)上述假設(shè)，將生產(chǎn)函數(shù)定義為：

式中：Q代表產(chǎn)出，t代表時(shí)間，K代表資本，L代表勞動(dòng)，E代表環(huán)境。A1(t)和A2(t)分別為產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)和環(huán)保技術(shù)。

（二）高質(zhì)量發(fā)展與生產(chǎn)者行為分析

對(duì)式（1）取自然對(duì)數(shù)，得到：

式中，μK、μA1、μL、μA2、μE分別為資本效率、產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)效率、勞動(dòng)效率、高質(zhì)量發(fā)展、環(huán)境利用和保護(hù)效率。

生產(chǎn)者不僅要支付資本和勞動(dòng)的成本，還要額外支付環(huán)境成本，利潤(rùn)函數(shù)表示為：

式中，π（gains）表示利潤(rùn)，TR 表示總收益，TC 表示總成本。計(jì)算公式如下：

式中，p 表示產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)格，w 表示勞動(dòng)的價(jià)格，i 表示資本的價(jià)格，r 表示環(huán)境的價(jià)格。

生產(chǎn)者追求最大化利潤(rùn)，因而有：

利潤(rùn)最大化的一階條件為：

解得：

由邊際產(chǎn)量的定義，可得：

在完全競(jìng)爭(zhēng)和利潤(rùn)最大化條件下，式（6）表明各生產(chǎn)要素的MP 值與自身價(jià)格與產(chǎn)出價(jià)格之比相等，證明生產(chǎn)者應(yīng)該如何組織生產(chǎn)才能在存在環(huán)境成本的條件下實(shí)現(xiàn)最大化利潤(rùn)。

（三）高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)者行為分析

消費(fèi)者的效用函數(shù)為：

式中：u(·) 表示消費(fèi)者的即期效用函數(shù)，1-μ 為消費(fèi)產(chǎn)品所占的份額，則環(huán)境消費(fèi)所占的份額為μ。

假設(shè)消費(fèi)者不僅消費(fèi)產(chǎn)品和服務(wù)，還要享受健康怡人的環(huán)境。消費(fèi)者在約束下尋求效用最大化的問(wèn)題，即為：

可見(jiàn)，消費(fèi)產(chǎn)品和環(huán)境與消費(fèi)支出份額呈正向關(guān)系，與價(jià)格呈反向關(guān)系，與可支配收入呈正向關(guān)系。由式（6）可得：

由此可見(jiàn)，綠色GDP 與可支配收入和環(huán)境消費(fèi)份額均成正比關(guān)系，而與環(huán)境生產(chǎn)指數(shù)成反比關(guān)系。通過(guò)理論分析得到高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)的關(guān)系，是否成立還有待于實(shí)際數(shù)據(jù)檢驗(yàn)。

高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)的經(jīng)驗(yàn)分析

（一）變量說(shuō)明和樣本選取

變量說(shuō)明。首先采用簡(jiǎn)化的綠色GDP 核算方法，即在GDP 中核減了國(guó)家或區(qū)域環(huán)境保護(hù)投入后的剩余部分，用公式表示為：

式中GGDP（Green GDP）為綠色國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，EPI為環(huán)境保護(hù)投入（Environmental protection investment）。

式（14）中ESE 為高質(zhì)量發(fā)展；EN 為能源消耗量。分子將環(huán)境成本納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系，即在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值中扣除了環(huán)境損害和退化引起的環(huán)境治理和恢復(fù)成本，分子表示減排效果，其越大說(shuō)明減排效果越明顯；分母表示節(jié)能效果，分母越小說(shuō)明節(jié)能效果越明顯。提升高質(zhì)量發(fā)展一方面可以通過(guò)減少環(huán)境污染來(lái)實(shí)現(xiàn)，另一方面也可以通過(guò)較少的能源消耗獲得較高經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出來(lái)實(shí)現(xiàn)。能源用各省區(qū)每年使用萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤進(jìn)行衡量。

解釋變量中以每年各省區(qū)人均消費(fèi)量作為消費(fèi)（CON）的測(cè)度指標(biāo)；消費(fèi)結(jié)構(gòu)（CONS）指標(biāo)采用各省區(qū)居民食品支出占總支出比例來(lái)測(cè)度。

為了控制模型回歸結(jié)果，本文選取其他一些可能影響高質(zhì)量發(fā)展的因素作為控制變量，分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量、城市化率變量和資本規(guī)模變量（張軍，2004），各變量定義如表1 所示。

樣本選取。本文采集2011-2018 年全國(guó)各省區(qū)數(shù)據(jù)（西藏除外，重慶數(shù)據(jù)并入四川），由此，面板數(shù)據(jù)包括29 個(gè)截面單位8 年的232 個(gè)樣本觀察值。其中，東部地區(qū)包括：遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東和海南；中部地區(qū)包括黑龍江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽和江西；西部地區(qū)包括新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、寧夏、青海、陜西、四川、云南、貴州和廣西。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒、各省統(tǒng)計(jì)公報(bào)及高校財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）研究方法

為了避免變量存在互為因果的可能性，本文采用Arellano 和Bond（1991）以及 Arellano 和Bover（1995）使用的系統(tǒng)GMM 方法，很好地解決了變量聯(lián)合內(nèi)生性問(wèn)題。

為了使假設(shè)檢驗(yàn)具有穩(wěn)健性，除了選取合適的動(dòng)態(tài)工具變量外，本文在使用GMM 估計(jì)時(shí)在方差計(jì)算上采用傳統(tǒng)異方差序列相關(guān)穩(wěn)健性估計(jì)量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤，將懷特逐期協(xié)方差矩陣代入最小化正交矩陣中，對(duì)其最小化，確保了GMM 估計(jì)量和方差估計(jì)的一致性和穩(wěn)健性。

設(shè)定的提升高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)（模型1）的GMM 模型估計(jì)方程為：

式中，i 表示個(gè)體，t 表示時(shí)間，內(nèi)生變量為高質(zhì)量發(fā)展，外生控制變量為其他解釋變量，待估計(jì)各變量參數(shù)為c1，α1，α2，…，αn，隨機(jī)誤差項(xiàng)為εit。

設(shè)定的高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)結(jié)構(gòu)（模型2）的GMM 模型估計(jì)方程為：

GMM 通過(guò)差分或使用工具變量控制未觀察到的時(shí)間和個(gè)體效應(yīng)，使用Arellano-Bond 檢驗(yàn)一階序列相關(guān)性。本文使用前期解釋變量和滯后被解釋變量（ESEit-1）作為工具變量克服內(nèi)生性問(wèn)題。為了消除特定固定效應(yīng)，對(duì)上式采用一階差分去除個(gè)體效應(yīng)。此外，差分GMM 估計(jì)量采用水平值的滯后項(xiàng)作為差分變量的工具變量，系統(tǒng)GMM 估計(jì)則進(jìn)一步采用差分變量滯后項(xiàng)作為水平值的工具變量，即作完一階差分之后，使用ESEit-2作為ΔESEit-1的工具變量，從而增加了可用工具變量，且估計(jì)過(guò)程同時(shí)使用水平方程和差分方程，可以克服差分GMM 估計(jì)方法造成的弱工具變量問(wèn)題。由于通過(guò)上面的檢驗(yàn)，ESEit-2已被證實(shí)是有效工具變量，且恰好識(shí)別，故無(wú)需通過(guò)Sargan 檢驗(yàn)工具變量的有效性。此外，由于中部省份數(shù)量與時(shí)間維度相同，容易使得廣義矩估計(jì)得到不真實(shí)的結(jié)果，加之由于中西部在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有一定相似性，故在分析時(shí)將中西部數(shù)據(jù)合在一起，與東部進(jìn)行比較。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

本文使用STATA12.0 通過(guò)逐步剔除不顯著的控制變量而進(jìn)行多次回歸，通過(guò)反復(fù)估計(jì)篩選，確保了檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果（見(jiàn)表2）的穩(wěn)健性。

表2 顯示，Arellano-bond 檢驗(yàn)均接受序列不存在自相關(guān)的原假設(shè)，且各方程因GMM 估計(jì)的Wald 值和各估計(jì)變量P 值均較理想而整體擬合較好。所以，總體上該動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果合理有效。模型1 和模型2 的估計(jì)結(jié)果表明，被解釋變量ESE（-1）滯后期對(duì)當(dāng)期值的估計(jì)系數(shù)均為顯著，表明當(dāng)期值受上期值的影響顯著。

從表2 結(jié)果可知，無(wú)論是系統(tǒng)GMM 估計(jì)還是差分GMM 估計(jì)結(jié)果，消費(fèi)與高質(zhì)量發(fā)展均在5% 或者10% 的統(tǒng)計(jì)水平上存在顯著關(guān)系，說(shuō)明通過(guò)近年來(lái)消費(fèi)轉(zhuǎn)型對(duì)高質(zhì)量發(fā)展起到一定作用；消費(fèi)區(qū)域效應(yīng)表明，中西部差分的GMM 結(jié)果在10% 的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，而東部的差分GMM結(jié)果和系統(tǒng)的GMM 回歸結(jié)果在5% 的統(tǒng)計(jì)水平上均顯著。說(shuō)明近年來(lái)東部地區(qū)注重綠色消費(fèi)、低碳消費(fèi)對(duì)于提升高質(zhì)量發(fā)展起到一定效果，中西部與東部相比還有一定差距。

表1 變量名稱及測(cè)度方法

表2 高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的GMM 模型估計(jì)結(jié)果（模型1）

從表3 結(jié)果可知，系統(tǒng)GMM 估計(jì)和差分GMM 估計(jì)結(jié)果表明，消費(fèi)結(jié)構(gòu)與高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系在1% 統(tǒng)計(jì)水平上存在顯著關(guān)系，但符號(hào)為負(fù)，恰好與預(yù)期相反。從消費(fèi)結(jié)構(gòu)影響的區(qū)域差異來(lái)看，東部地區(qū)該變量的顯著性水平（1%）反而要比中部（5%）和西部（10%）的顯著性水平要高。由于本文消費(fèi)結(jié)構(gòu)采用的是恩格爾系數(shù)，從理論上來(lái)看恩格爾系數(shù)越低，消費(fèi)結(jié)構(gòu)趨于高級(jí)化，社會(huì)技術(shù)創(chuàng)新水平較高，因而轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式效率應(yīng)越高。但從該系數(shù)區(qū)域數(shù)值特點(diǎn)來(lái)看，東部普遍低于中西部，顯然東部恩格爾系數(shù)的降低并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)低碳環(huán)保的綠色消費(fèi)，而中西部由于恩格爾系數(shù)比較高，消費(fèi)停留在初級(jí)階段，可能還不足以對(duì)環(huán)境的破壞達(dá)到足夠高的程度。因此，從動(dòng)態(tài)關(guān)系上可認(rèn)為目前我國(guó)各區(qū)域消費(fèi)結(jié)構(gòu)尚不盡合理，恩格爾系數(shù)較低的東部還未能將收入效應(yīng)轉(zhuǎn)化為低碳消費(fèi)和綠色消費(fèi)，這仍然是制約高質(zhì)量發(fā)展提升的重要因素之一。

在系統(tǒng)GMM 估計(jì)和差分GMM 估計(jì)結(jié)果中，全國(guó)數(shù)據(jù)結(jié)果表明，模型中控制變量——城市化變量（UR）在10% 和1% 的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)提升高質(zhì)量發(fā)展有顯著影響。從分區(qū)域結(jié)果來(lái)看，在東部的系統(tǒng)GMM 分析結(jié)果（模型1）中，城市化變量與被解釋變量呈負(fù)相關(guān)，反而中西部結(jié)果為正。可見(jiàn)，我國(guó)樣本期以大城市人口數(shù)量激增為主要特點(diǎn)的城市化對(duì)于高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)負(fù)面作用，一定程度上超過(guò)資源環(huán)境承載能力；而中西部地區(qū)城市化水平低加之主要是人口遷出區(qū)，因而該變量為正。

表3 高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的GMM 模型估計(jì)結(jié)果（模型2）

控制變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)無(wú)論是系統(tǒng)GMM 估計(jì)還是差分GMM 估計(jì)符號(hào)均為正，在1% 的統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著，說(shuō)明近年來(lái)我國(guó)實(shí)行的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整戰(zhàn)略對(duì)高質(zhì)量發(fā)展起到一定正向作用。在分區(qū)域結(jié)果中，東部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均與高質(zhì)量發(fā)展在5% 統(tǒng)計(jì)水平上存在顯著關(guān)系，但中西部在兩個(gè)模型中的結(jié)果或者為不顯著或者為負(fù)，說(shuō)明中西部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)亟待升級(jí)轉(zhuǎn)型，方能對(duì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生正向作用；資本變量在兩個(gè)模型中均較顯著，但在模型1 中也出現(xiàn)中西部為負(fù)的情況，說(shuō)明樣本期中西部粗放投資仍然成為制約高質(zhì)量發(fā)展的重要原因。近期我國(guó)政府投資放緩，且禁止對(duì)產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)發(fā)放新增貸款及以短融券等方式融資，體現(xiàn)了通過(guò)調(diào)整投資結(jié)構(gòu)帶動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的決心。

結(jié)論及建議

理論和實(shí)證分析表明，影響高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一是消費(fèi)及其結(jié)構(gòu)優(yōu)化。同時(shí)，也反映出我國(guó)消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資、城市化在不同區(qū)域?qū)Ρ唤忉屪兞康牟顒e影響，更折射出各區(qū)域在高質(zhì)量發(fā)展與消費(fèi)二者關(guān)系方面存在一些問(wèn)題。由此，本文提出：第一，加大消費(fèi)者進(jìn)行低碳消費(fèi)態(tài)度的培養(yǎng)和約束，從源頭上遏制對(duì)高污染產(chǎn)品需求進(jìn)而推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展；第二，加大對(duì)生產(chǎn)者能源技術(shù)創(chuàng)新的孵化和培育，從載體上推進(jìn)節(jié)能減排戰(zhàn)略進(jìn)而推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展；第三，政府通過(guò)法律和經(jīng)濟(jì)手段，為形成綠色消費(fèi)結(jié)構(gòu)提供制度和市場(chǎng)保障。