綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響研究

［摘要］現(xiàn)階段，針對綠色低碳生活水平影響消費(fèi)升級的實證研究往往忽略了對消費(fèi)升級區(qū)域相關(guān)性的探討。文章從長江三角洲地區(qū)城市群切入，選取2007至2021年間26個城市的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間計量模型，量化綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響。實證結(jié)果表明，綠色低碳生活水平的提高能夠顯著促進(jìn)當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級，同時對周邊地區(qū)的消費(fèi)升級產(chǎn)生顯著的正向溢出。此外，基于空間效應(yīng)分解量化發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)城市群的直接效應(yīng)小于中部地區(qū)城市群，但溢出效應(yīng)卻明顯大于中部地區(qū)城市群。基于實證分析結(jié)果，文章從提升綠色低碳生活水平的視角提出加快地區(qū)消費(fèi)升級的政策建議。

［關(guān)鍵詞］綠色低碳；消費(fèi)升級；長三角地區(qū)；空間計量；正向溢出

［中圖分類號］F20［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A［文章編號］2095-0292（2023）05-0096-06

［收稿日期］2023-06-27

［基金項目］2021年度國家社科基金一般項目“智慧社會信用體系法治完善研究”（21BFX205）

［作者簡介］王鑫，安慶師范大學(xué)法學(xué)院講師，博士，研究方向：經(jīng)濟(jì)法學(xué)。

一、引言

伴隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速增長，中國的消費(fèi)結(jié)構(gòu)正在發(fā)生轉(zhuǎn)型。國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，居民的恩格爾系數(shù)已由2012年的33%下降至2021年的29.8%。顯然，人們越來越注重購買高品質(zhì)、高附加值的產(chǎn)品和服務(wù)，在形成更高水平供需平衡的同時，消費(fèi)升級已經(jīng)進(jìn)入了一個相對較為成熟和復(fù)雜的新階段。

主流文獻(xiàn)指出，經(jīng)濟(jì)增長會帶來收入的增加、技術(shù)的進(jìn)步和需求的多樣化，這些正是實現(xiàn)消費(fèi)升級的物質(zhì)基礎(chǔ)。現(xiàn)階段，為應(yīng)對全球氣候變化，中國政府主動提出以“碳達(dá)峰”和“碳中和”為核心的多項減排承諾，始終將綠色低碳、可持續(xù)發(fā)展置于重要戰(zhàn)略地位。學(xué)者潘家華等（2021）指出，形成綠色生活方式有利于倒逼生產(chǎn)方式綠色轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與資源保護(hù)、環(huán)境保護(hù)的良性循環(huán)，為經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長奠定基礎(chǔ)［1］（P1-13）；郭春麗和易信（2022）同樣指出，發(fā)展清潔能源、環(huán)保產(chǎn)業(yè)、節(jié)能技術(shù)等綠色領(lǐng)域，可以創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，同時減少對傳統(tǒng)資源的依賴，有望重塑我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能［2］（P24-33）。由此，形成綠色低碳生活方式對推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)而實現(xiàn)消費(fèi)升級的重要性不言而喻。

從現(xiàn)實情況看，長三角城市群包括上海、江蘇、浙江、安徽四個省，涉及26個地級市①。這些城市是中國最具經(jīng)濟(jì)活力和發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū)之一，相關(guān)研究不僅可以反映中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體趨勢，還有助于了解不同消費(fèi)者群體的需求和行為特點。此外，作為中國綠色低碳發(fā)展示范區(qū)和一體化發(fā)展的重要實踐區(qū)，探究長三角地區(qū)綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響，不僅可以為區(qū)域一體化發(fā)展提供政策制定的實踐經(jīng)驗，還能為政策的跨區(qū)域推廣提供重要借鑒。

綜上所述，本研究將以長江三角洲地區(qū)為例，試圖從空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性兩個視角回答“綠色低碳生活水平如何影響消費(fèi)升級”這一問題。尤其是從時空的系統(tǒng)性視角量化綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響，為實現(xiàn)消費(fèi)升級的區(qū)域一體化發(fā)展提供有力決策參考。

二、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)階段，學(xué)者們針對綠色低碳生活水平與消費(fèi)升級之間關(guān)系的探討已經(jīng)十分豐富。

從理論層面看，學(xué)者們主要從兩條理論主線展開。一是消費(fèi)者行為偏好理論。學(xué)者徐盛國等（2014）指出，消費(fèi)者的偏好和價值觀受到行為心理、生活方式等多方面的影響，消費(fèi)者綠色消費(fèi)意識的提高使得其對環(huán)境友好、可持續(xù)的產(chǎn)品和服務(wù)的偏好也會增加，從而推動了消費(fèi)升級［3］（P65-69）。二是制度變遷理論。現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為，社會制度的改變會對經(jīng)濟(jì)行為產(chǎn)生重要影響。政府對環(huán)境保護(hù)政策和法規(guī)的推動，以及社會對綠色低碳生活方式的認(rèn)可和支持，為消費(fèi)者提供了更多選擇環(huán)保產(chǎn)品和服務(wù)的機(jī)會，從而推動了消費(fèi)升級。

從實證層面看，有關(guān)消費(fèi)升級與綠色發(fā)展的量化分析主要包括以下三種類型。一是構(gòu)建綠色發(fā)展能力的測度體系。寧楊（2022）［4］（P62-65）、周雯琪（2022）［5］（P119-122）均基于不同維度構(gòu)建了綠色發(fā)展指標(biāo)體系，測算我國30個省域綠色發(fā)展指數(shù)。兩位學(xué)者的研究結(jié)果均指出，綠色發(fā)展對高收入地區(qū)消費(fèi)升級有正向賦能作用，而對低收入地區(qū)消費(fèi)升級有顯著的抑制作用。二是分析綠色試點政策的作用效果。學(xué)者曹翔和高瑀（2021）采用準(zhǔn)自然實驗法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)低碳城市試點政策通過增加試點城市綠色產(chǎn)品的供給有效推動了城市居民綠色生活方式形成，進(jìn)而實現(xiàn)了試點城市的居民消費(fèi)升級［6］（P93-103）。三是從系統(tǒng)視角測算消費(fèi)升級與綠色發(fā)展的雙向交互作用。Xing and Ye（2023）采用PVAR模型分析消費(fèi)升級與綠色發(fā)展的關(guān)系，認(rèn)為低碳綠色轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)消費(fèi)升級，而消費(fèi)升級同樣有助于促進(jìn)低碳綠色轉(zhuǎn)型［7］。

綜上所述，現(xiàn)有研究在兩個方面均存在明顯不足。首先，現(xiàn)有文獻(xiàn)的理論探討注重分析消費(fèi)升級的區(qū)域異質(zhì)性，忽略了對消費(fèi)升級區(qū)域相關(guān)性的探討。其次，已有實證研究多為全國范圍內(nèi)的系統(tǒng)性分析，缺乏針對關(guān)鍵城市群、核心經(jīng)濟(jì)帶等特殊重點區(qū)域的專門分析。

針對上述兩方面的不足，本研究以長江三角洲26個地級市組成的城市群為基礎(chǔ)，采用空間計量模型探索綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響，從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩方面分析綠色低碳生活水平與消費(fèi)升級的空間相關(guān)性。根據(jù)分析結(jié)論，為真正實現(xiàn)區(qū)域一體化的消費(fèi)升級提供有力決策參考。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）低碳生活水平影響當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級

低碳生活水平影響當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級的機(jī)制主要包括消費(fèi)者偏好理論和制度變遷理論。一方面，消費(fèi)者偏好理論認(rèn)為，消費(fèi)者的需求和消費(fèi)決策受到個人偏好和價值觀的影響。學(xué)者們普遍認(rèn)為，綠色低碳生活方式強(qiáng)調(diào)環(huán)境友好和可持續(xù)性，消費(fèi)者對環(huán)保產(chǎn)品和服務(wù)的需求逐漸增加，從而推動了消費(fèi)升級。另一方面，制度變遷理論則指出，人們的消費(fèi)觀念是現(xiàn)有消費(fèi)文化、消費(fèi)制度積淀下的慣性思維，而社會制度體系的變化會對消費(fèi)模式產(chǎn)生重要影響，引領(lǐng)消費(fèi)升級。學(xué)者潘錫泉（2019）進(jìn)一步指出，一系列環(huán)境保護(hù)政策措施的出臺將提升公眾對綠色低碳生活方式的認(rèn)可和支持，進(jìn)而逐步改變消費(fèi)者原有行為體系，推動生產(chǎn)生活方式的“綠色化”轉(zhuǎn)變。此時，綠色產(chǎn)品市場需求的增加將倒逼企業(yè)提升供給的適配性，從而推動消費(fèi)升級［8］（P11-16）。基于上述分析，筆者提出假設(shè)1。

假設(shè)1：低碳生活水平能夠顯著促進(jìn)當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級。

（二）低碳生活水平影響周邊地區(qū)消費(fèi)升級

低碳生活水平影響周邊地區(qū)消費(fèi)升級的機(jī)制主要包括社會認(rèn)同理論和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)理論。社會認(rèn)同理論指出，任何一個人或更多的人對其他人表現(xiàn)出的行為，都是基于他們對其自己的認(rèn)知以及其他人屬于不同的社會類別的認(rèn)知。消費(fèi)者參與到消費(fèi)活動中去，實際上也是一種群體參與行為。因此，人們的消費(fèi)決策會受到他人消費(fèi)行為的影響。當(dāng)個體看到身邊的人追求更高品質(zhì)、多樣化和個性化的消費(fèi)時，自己也會受到影響而進(jìn)行消費(fèi)升級，以獲得社會認(rèn)同和滿足。與此同時，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)理論認(rèn)為，人們通過社交媒體、口碑傳播等渠道獲取消費(fèi)信息，這些信息會影響他們的消費(fèi)決策，從而引領(lǐng)消費(fèi)升級。學(xué)者孫劍等（2010）的研究指出，伴隨電子商務(wù)模式的不斷深化，綠色信息傳播對消費(fèi)者購買行為有顯著的促進(jìn)作用，進(jìn)而對基于綠色消費(fèi)的消費(fèi)升級產(chǎn)生積極影響［9］（P57-63）。基于上述分析，筆者提出假設(shè)2。

假設(shè)2：低碳生活水平對周邊地區(qū)消費(fèi)升級有顯著的正向溢出。

四、綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響的實證分析

（一）空間計量模型設(shè)定

為驗證前文提出的兩個假設(shè)，本文遵循學(xué)者Jia et al（2021）的研究思路，構(gòu)建最優(yōu)空間計量模型。具體流程涵蓋基礎(chǔ)變量的選取與預(yù)處理、空間計量模型的適用性檢驗和最終模型設(shè)定三部分。

1.變量選取及預(yù)處理

本研究涉及的基礎(chǔ)變量包括被解釋變量、核心解釋變量、控制變量和空間權(quán)重矩陣四部分，具體情況如表1所示。

就被解釋變量而言，筆者按照王平和王琴梅（2018）的計算方法，首先計算食品消費(fèi)額、居住消費(fèi)額、交通與通信消費(fèi)額占總消費(fèi)支出中的比重，在此基礎(chǔ)上設(shè)置各比重指標(biāo)的權(quán)重來計算地區(qū)居民消費(fèi)升級率。就空間權(quán)重矩陣選擇而言，本文遵循主流文獻(xiàn)的研究思路，選擇各地級市的經(jīng)緯度距離倒數(shù)作為空間相關(guān)性的關(guān)鍵基礎(chǔ)變量。就核心解釋變量而言，本文完全參照曹翔和高瑀（2021）的研究，采用城市居民生活能耗碳排放量與城市生產(chǎn)總值之比，即城市居民生活碳排放強(qiáng)度作為城市居民綠色低碳生活水平的反向代理變量。就控制變量而言，消費(fèi)升級受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、受教育水平、科技發(fā)展水平、社會保障水平和信息化水平五個方面的影響。本文借鑒寧楊（2022）、黃慶華和向靜（2022）的研究，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，分別選取城市人均生產(chǎn)總值、城市教育經(jīng)費(fèi)支出額、城市科技經(jīng)費(fèi)支出額、公共財政支出額和城市移動電話用戶數(shù)作為代理變量［10］（P41-59）。

本研究的原始數(shù)據(jù)為2007至2021年中國長江三角洲城市群26個城市的數(shù)據(jù)，來自中國城市統(tǒng)計年鑒、中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）和中國碳核算數(shù)據(jù)庫（https：//www.ceads.net/data/）。為避免基礎(chǔ)變量之間的自相關(guān)和異方差對模型結(jié)果的影響，進(jìn)一步提升模型量化的準(zhǔn)確性，對所有控制變量進(jìn)行取對數(shù)的預(yù)處理操作。此外，需要進(jìn)一步說明的是，城市生活的碳排放強(qiáng)度是綠色低碳生活水平的另一種表現(xiàn)形式。即基礎(chǔ)指標(biāo)對于碳排放強(qiáng)度的影響系數(shù)越大，其對于綠色低碳生活水平的影響越大，區(qū)別僅在于二者的作用方向相反。因此，本文同時使用碳排放強(qiáng)度和綠色低碳生活水平兩種說法進(jìn)行后續(xù)分析。

2.空間計量模型的適用性檢驗

本節(jié)通過說明變量的空間相關(guān)性來證明空間計量模型的適用性。主要涵蓋針對被解釋變量UPGit局部莫蘭指數(shù)檢驗和全局莫蘭指數(shù)檢驗，結(jié)果分別如圖1和表2所示。

由圖1，筆者發(fā)現(xiàn)各年份的散點主要位于第一和第三象限，說明消費(fèi)升級率指標(biāo)具備高-高、低-低的空間聚集特征。該結(jié)果從擬合曲線視角證明了消費(fèi)升級率與其空間滯后項之間存在正相關(guān)關(guān)系。而基于全局莫蘭指數(shù)的結(jié)果（表2），消費(fèi)升級率指標(biāo)的全局莫蘭指數(shù)系數(shù)顯著為正，且系數(shù)結(jié)果P值均小于0.1，這說明消費(fèi)升級率與其城市地理空間滯后項之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。顯然，兩種檢驗結(jié)果具有較強(qiáng)的一致性，即所選被解釋變量具有較強(qiáng)的空間正相關(guān)特性。因此，構(gòu)建空間計量模型是合理的。

3.最優(yōu)空間計量模型的設(shè)定

本研究基于似然比（LR）檢驗結(jié)果來選擇最優(yōu)空間計量模型，不同模型的對數(shù)似然函數(shù)值、貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）值以及顯著性情況如表3所示。

基于表3可知，空間杜賓模型的對數(shù)似然函數(shù)值、貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）值均大于其他兩種模型。此外，根據(jù)P值判斷，在1%的顯著性水平上，拒絕了選擇空間滯后模型和選擇空間誤差模型的原假設(shè)。因此，本研究構(gòu)建空間杜賓模型如式（1）所示。

UPG_it=σ·∑_jW_ijUPG_jt+β·GER_it+θ∑_jW_ijGER_jt+γ·Control_it+λ·∑_jW_ijControl_jt+μ_i+υ_t+ε_it?（1）

式（1）中，UPG_it是被解釋變量，反映城市i第t年的消費(fèi)升級率，GER_it表示城市i第t年城市生活的碳排放強(qiáng)度，即綠色低碳生活水平的反向代理變量，是空間杜賓模型的核心解釋變量；矩陣Control_it為模型中的五個控制變量集合；W_ij為本研究所構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣；σ表示消費(fèi)升級率（UPG_it）的空間滯后項系數(shù)；系數(shù)β、θ分別反映碳排放強(qiáng)度GER_it和W_ij×GER_it對被解釋變量的影響；矩陣γ以及λ為矩陣Control_it和Wij·Control_it對被解釋變量UPG_it的影響系數(shù)矩陣；μ_i和υ_t分別為城市固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)；ε_it為隨機(jī)干擾項。

（二）實證結(jié)果分析

1.描述性統(tǒng)計分析

各基礎(chǔ)變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表4所示。首先，基于最值的分析發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)升級率、碳排放強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、受教育水平、科技發(fā)展水平、社會保障水平和信息化水平在2007-2021年間均有明顯差異。其中，碳排放強(qiáng)度的極差最大，說明碳排放強(qiáng)度的整體變化最明顯。其次，從標(biāo)準(zhǔn)差視角分析，城市教育經(jīng)費(fèi)支出額、城市科技經(jīng)費(fèi)支出額、公共財政支出額的數(shù)據(jù)均較為分散，即長三角城市群中，受教育水平、科技發(fā)展水平、社會保障水平均存在不平衡的情況。最后，基于均值和中位數(shù)的對比，碳排放強(qiáng)度和信息化水平兩個指標(biāo)有加速變化的趨勢，而其余變量指標(biāo)的整體變化速度較為平緩。

2.基準(zhǔn)模型結(jié)果分析

空間杜賓模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表5的模型（1）所示。從模型整體看，消費(fèi)升級率的變化中有88.39%可以由該模型解釋，模型的擬合效果良好。從變量指標(biāo)看，筆者得出以下三點結(jié)論。第一，長三角地區(qū)的消費(fèi)升級率受其自身的時空交疊影響，其空間之后項系數(shù)為0.437，且在5%的水平下統(tǒng)計顯著。第二，碳排放強(qiáng)度對當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級有顯著的抑制作用，即綠色低碳生活水平對當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級有顯著的促進(jìn)作用，系數(shù)β在99%的置信區(qū)間內(nèi)統(tǒng)計顯著。第三，碳排放強(qiáng)度對周邊地區(qū)消費(fèi)升級有顯著的抑制作用，即綠色低碳生活水平的提升對周邊地區(qū)消費(fèi)升級有顯著的正向溢出。系數(shù)θ在99%的置信區(qū)間內(nèi)統(tǒng)計顯著。

3.穩(wěn)健性檢驗結(jié)果分析

為進(jìn)一步驗證模型的穩(wěn)健性，本研究借鑒黃慶華和向靜（2022）的研究思路，選取社會消費(fèi)品零售總額的對數(shù)值（Ln_STit）和人均社會消費(fèi)品零售額的對數(shù)值（Ln_RSTit）替代被解釋變量。模型估計結(jié)果如表5中的模型（2）和模型（3）所示。

從不同視角分析表（5）中不同模型的結(jié)果，一方面，在替換被解釋變量前后，模型整體調(diào)整后的R2均在85%以上，說明該空間計量模型的擬合效果良好。另一方面，在替換被解釋變量前后，系數(shù)σ、β和θ的估計結(jié)果并未發(fā)生方向性變化，且顯著性與基準(zhǔn)模型相比基本一致。因此，本研究所構(gòu)建的模型具有一定的穩(wěn)健性。

4.空間效應(yīng)分解的結(jié)果分析

為了進(jìn)一步量化碳排放強(qiáng)度對長三角城市群消費(fèi)升級率的作用效果，筆者首先按照國家統(tǒng)計局的分類依據(jù)，將處于安徽省的8個城市劃分為中部地區(qū)城市群，其余城市為東部地區(qū)城市群。在此基礎(chǔ)上，按照學(xué)者LeSage和Pace（2009）的方法對信心解釋變量——碳排放強(qiáng)度進(jìn)行空間效應(yīng)分解，進(jìn)一步分析長三角城市群的空間異質(zhì)性［11］。結(jié)果如表6所示。

從兩方面對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。從長三角地區(qū)整體數(shù)據(jù)看，城市生活碳排放強(qiáng)度每下降1個單位，將帶動當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級率提高0.128個單位，同時，拉動周邊地區(qū)的消費(fèi)升級率提升0.239個單位。這意味著，城市生活碳排放強(qiáng)度每下降1個單位，整個長三角地區(qū)消費(fèi)升級率將顯著提升0.367個單位。從區(qū)域數(shù)據(jù)看，中部地區(qū)城市群的城市生活碳排放強(qiáng)度每下降1個單位，將帶動當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級率提高0.148個單位，遠(yuǎn)超過全國平均水平。而其對周邊地區(qū)消費(fèi)升級率的拉動僅為0.174個單位。相反地，盡管東部地區(qū)城市群的城市生活碳排放強(qiáng)度每下降1個單位，僅能拉動當(dāng)?shù)?.099個單位的消費(fèi)升級率，卻能大幅提升周邊地區(qū)消費(fèi)升級率，提升幅度高達(dá)0.376個單位。此外，空間效應(yīng)分解的估計結(jié)果與表5中的系數(shù)結(jié)果在方向和數(shù)值上的相似性很高，一定程度上說明了量化分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

筆者進(jìn)一步分析不同城市群對消費(fèi)升級的影響差異，認(rèn)為其產(chǎn)生原因主要包括兩個方面。一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異。東部地區(qū)城市群相對發(fā)達(dá)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處在長三角地區(qū)前列，當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級的上漲速度趨緩，生活碳排放強(qiáng)度也已處于相對較低位置，其對消費(fèi)升級的直接效應(yīng)較小。二是低碳技術(shù)發(fā)展的目標(biāo)差異。東部地區(qū)城市群的技術(shù)處于領(lǐng)先地位，因此更關(guān)注核心領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)的探索性創(chuàng)新，這就導(dǎo)致其低碳技術(shù)對周邊地區(qū)消費(fèi)升級的輻射帶動作用更強(qiáng)。相反地，中部地區(qū)城市群的科技實力較弱，因此更愿意進(jìn)行以市場為導(dǎo)向的模仿性創(chuàng)新，專注于某些細(xì)分領(lǐng)域的低碳技術(shù)應(yīng)用。這也成為中部地區(qū)城市群直接效應(yīng)較強(qiáng)而空間溢出效果較弱的重要原因之一。

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本研究從長江三角洲地區(qū)城市群切入，選取2007至2021年間26個地級市的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間計量模型，量化綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響，從空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性兩個視角回答“綠色低碳生活水平如何影響消費(fèi)升級”這一問題，得出如下三點結(jié)論。

第一，與城市生活碳排放強(qiáng)度指標(biāo)相反，綠色低碳生活水平的提高能夠顯著促進(jìn)當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級。從量化結(jié)果視角看，長三角地區(qū)綠色低碳生活水平每提升1個單位，將帶動當(dāng)?shù)叵M(fèi)升級率提高0.128個單位。

第二，與城市生活碳排放強(qiáng)度指標(biāo)相反，綠色低碳生活水平的提高對周邊地區(qū)的消費(fèi)升級產(chǎn)生顯著的正向溢出。從量化結(jié)果視角看，長三角地區(qū)綠色低碳生活水平每提升1個單位，將拉動周邊地區(qū)的消費(fèi)升級率提升0.239個單位。

第三，長三角地區(qū)東部地區(qū)城市群與中部地區(qū)城市群綠色低碳生活水平對消費(fèi)升級的影響存在顯著差異。具體來看，東部地區(qū)城市群的直接效應(yīng)小于中部地區(qū)城市群，但溢出效應(yīng)卻明顯大于中部地區(qū)城市群。

（二）政策建議

基于上述結(jié)論，本研究從長三角一體化發(fā)展層面和各城市群協(xié)調(diào)發(fā)展層面提出如下政策建議。

首先是加強(qiáng)長三角地區(qū)的區(qū)域協(xié)調(diào)機(jī)制，尤其是打造綠色技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同體系。各地政策應(yīng)聚焦推動政府間、企業(yè)間的合作交流，健全長三角地區(qū)的區(qū)域協(xié)調(diào)機(jī)制，通過制定共同的綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、制度和標(biāo)準(zhǔn)，推動綠色低碳生活水平的全面提升，實現(xiàn)資源的共享和循環(huán)利用，以此推動區(qū)域消費(fèi)升級的加速發(fā)展。

其次是在產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同體系中打造自身優(yōu)勢，實現(xiàn)各城市群的協(xié)調(diào)發(fā)展。就中部地區(qū)城市群而言，地方政府應(yīng)通過建設(shè)綠色創(chuàng)新中心、綠色科技園區(qū)和產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)等，發(fā)揮綠色技術(shù)市場導(dǎo)向的優(yōu)勢吸引創(chuàng)新型企業(yè)落地，打造綠色技術(shù)創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化長板，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和消費(fèi)升級。就東部地區(qū)城市群而言，政府應(yīng)加大科技創(chuàng)新投入，建設(shè)更多的科研機(jī)構(gòu)和創(chuàng)新平臺，一方面要打造良好科研生態(tài)培養(yǎng)和吸引創(chuàng)新型人才，另一方面，鼓勵科研機(jī)構(gòu)針對清潔能源和節(jié)能減排進(jìn)行技術(shù)研發(fā)和探索性創(chuàng)新，通過鞏固自身技術(shù)研發(fā)優(yōu)勢加快產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，以此促進(jìn)消費(fèi)升級。

［參考文獻(xiàn)］

［1］潘家華，廖茂林，陳素梅.碳中和：中國能走多快？［J］.改革，2021（7）.

［2］郭春麗，易信.“雙碳”目標(biāo)下的中國經(jīng)濟(jì)增長：影響機(jī)制、趨勢特征及對策建議［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2022（7）.

［3］徐盛國，楚春禮，鞠美庭，等.“綠色消費(fèi)”研究綜述［J］.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2014，30（7）.

［4］寧楊.碳中和碳達(dá)峰背景下綠色發(fā)展對我國居民消費(fèi)的影響［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2022（5）.

［5］周雯琪.雙碳視角下綠色發(fā)展與居民消費(fèi)協(xié)同發(fā)展研究［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022，56（12）.

［6］曹翔，高瑀.低碳城市試點政策推動了城市居民綠色生活方式形成嗎？［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2021，31（12）.

［7］Xing X，Ye A. Consumption Upgrading and Industrial Structural Change： A General Equilibrium Analysis and Empirical Test with Low-Carbon Green Transition Constraints［J］.Sustainability，2022，14（20）.

［8］潘錫泉.消費(fèi)升級引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級：作用機(jī)理及操作取向［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2019，41（3）.

［9］孫劍，李崇光，黃宗煌.綠色食品信息、價值屬性對綠色購買行為影響實證研究［J］.管理學(xué)報，2010，7（1）.

［10］黃慶華，向靜.消費(fèi)升級與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展：以長江經(jīng)濟(jì)帶108個地級市為例［J］.城市與環(huán)境研究，2022（4）.

［11］LeSage J， Pace R K.Maximum Likelihood Estimation， Introduction to Spatial Econometrics［M］. CRC Press， Los Angeles. 2009.

［責(zé)任編輯孫蘭瑛］