城乡收入差距、人力资本投资与绿色发展效率

沙其辰 何 涛 潘同昶 郭子玮

（兰州大学经济学院 甘肃 兰州 730000）

改革开放以来，中国经济快速发展，人民生活水平实现了由温饱到全面小康的历史性跨越。但与此同时，长期以来的高投入、高排放、高污染、低产出的粗放型的经济增长模式以及不合理的生产结构，导致资源浪费与环境污染。环境保护和经济发展的矛盾，已成为目前制约经济和社会发展的主要矛盾（曹执令，2013）。当前，我国经济正处于三期叠加的特定阶段，人口红利的消失以及资源环境的制约，都要求我国转变经济发展方式，权衡经济发展和环境保护的绿色发展模式成为中国发展的必由之路。绿色发展追求经济、社会与资源环境相协调发展，旨在追求低投入、低排放、低污染、高产出的经济方式。在粗放型经济增长模式难以为继的情况下，研究如何推动绿色发展、提高绿色发展效率就有着重要的理论和实践价值。本文从城乡收入差距、人力资本投资出发，分析了城乡收入差距和人力资本投资对绿色发展效率的影响，为理解我国绿色发展效率的变化提供了新的视角。

一、文献综述

在相关文献中，许多学者对资源和环境约束下的经济效率评价问题进行了广泛而深入的探讨，尝试将环境要素纳入现有的经济评价体系中，提出了能源效率、污染减排效率、绿色发展效率等基于数据包络模型的效率评价指标。为研究城乡收入不平等对中国各省份经济发展效率和生态环境的影响，本文选用绿色发展效率这一概念来综合考察各省的经济增长水平和生态环境的保护力度。目前，多数学者有使用绿色经济效率或绿色发展效率的概念，钱争鸣等(2013)认为绿色经济效率是考虑资源利用和环境付出的代价后的综合经济率；王军等(2014)认为绿色经济效率是在既定产出条件下，各地区经济要素投入下环境污染的最小的效能；岳书敬等(2015)认为绿色发展效率是给定能源消耗，获得更高的经济效益和更少的污染。从绿色发展效能的测算方法来说，景维民(2014)、杨志江等（2017）等都用了数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)。方法处理多投入与多产出，无须构建生产函数对参数进行估计，权重由数学规划产生，不受人为主观因素影响，因此在测算决策单元的效率时受学者偏爱。但DEA模型在计算效率时，投入或产出须同比例变动，由此导致传统DEA模型的固有缺陷：无法解决投入产出的松弛性问题，造成效率测算值偏高；不能准确度量出现非期望产出时的效率值。

从研究内容来说，目前主要的研究集中在对中国不同区域绿色发展效率测算及差异的分析（杨志江等，2017），同时，有学者研究城镇化进程对绿色发展效率的影响（王兵等，2014）；有学者对人力资本、产业结构与绿色发展效率的作用机制进行探讨(赵领娣等，2016)；也有学者从地方政府竞争与环境规制的角度研究绿色发展效率（何爱平等，2019），但少有学者研究城乡收入差距、人力资本投资与绿色发展效率之间的关系。通过对上述文献的梳理，并结合研究需要，本文尝试从以下几个方面对现有文献做出拓展：

（1）综合目前文献，考虑经济增长、减少污染和能源节约等因素，本文将绿色发展效率定义为：以更少的资源投入实现更多期望产出的同时减少非期望产出。

（2）解决传统DEA模型存在的问题，更好地测度绿色发展效率，本文将采用Sueyoshi(2011),在cooper(2000)基础上提出的运用投入和产出的极差为权重的可加性DEA模型——环境RAM(RangeAdjustedMeasure)模型，测度我国大陆境内30个省份的绿色发展效率。

（3）本文将选取2005年-2017年中国大陆境内30个省份的面板数据作为样本数据，分别测度每个省在不同时期的绿色发展效率，并进一步探讨城乡收入差距、人力资本投资与绿色发展效率之间的作用机制。

二、作用机制分析

（一）城乡收入差距与人力资本投资

居民的人力资本投资水平受到城乡收入差距的制约与阻碍：居民的财富水平财富是其进行人力资本投资的基础，居民只有在满足其自身生存的前提下才会进行人力资本投资，如果居民没有足够的财富积累，将不会或不能充分地进行人力资本投资。城乡收入差距影响了城乡居民的财富积累程度，相较于城市居民，农村居民拥有的财富量更少。其财富水平制约了其对人力资本的投资。此外，相较于农村居民而言，城镇居民收入较高且拥有相对充足的可抵押财产，往往更加容易获得贷款，使得其有机会获得更好的教育资源，这进一步提高了城镇居民人力资本投资的水平。由于低收入群体没有足够的人力资本禀赋，在劳动力市场上往往作为非技术型劳动力进行工作，并且只能获取较低的劳动报酬，这导致城乡收入差距的进一步扩大，形成恶性循环。

（二）人力资本投资与绿色发展效率

人力资本对绿色发展效率的作用机制可以从外部技术引进和内部技术革新两个角度进行分析。从外部技术引进角度来说，人力资本投资有助于满足先进生产技术的需求，是节约能源和减少污染排放的重要保障（赵领娣等，2016）。外来先进技术的实现程度与技术引进国所具有的人力资本相关（Fu，2008），外来技术的吸收具有一定的人力资本门槛，较高的人力资本投资水平能够促进外来先进技术在国内落地生根，提高外来先进生产技术的吸收与利用程度。人力资本的外溢性能够促进外来引进技术在引进国的推广利用，有利于促进环境保护与经济增长的协同发展。从内部技术革新角度来说，人力资本投资有利于内部技术积累与进步，人力资本水平的提高可以加快本国的技术革新速度，有利于加速淘汰落后产能，提高资源的利用效率。只有当人力资本积累到一定程度时，本国才能建立起持续稳定的技术更新体系，降低对引进外国技术的依赖程度，减少对本国经济发展的影响，有利于本国长期绿色发展效率的提高。

（三）城乡收入差距、人力资本投资和绿色发展效率

图1 城乡收入差距、人力资本投资对绿色发展效率的影响机制

城乡收入差距通过影响物质资本水平和人力资本水平来影响绿色发展效率，Galor&Mov(2004)认为，在经济发展的转型时期，人力资本的积累逐渐替代物质资本的积累，成为经济发展的主要动力。在这一理论的基础上，本文提出了城乡收入差距对绿色发展效率的作用机制：在经济发展的早期阶段，城乡收入差距的扩大，虽然物质资本的积累促进了经济增长，但与此同时也造成了大量资源浪费和环境污染；在经济发展到一定阶段后，城乡收入从差距的增大阻碍了农村居民的人力资本投入，而人力资本投资又通过影响外部技术的吸收利用、内部技术的积累与革新、资源的利用效率，对绿色发展效率有着显著的正向影响，因此，城乡收入差距的增大不利于绿色发展效率的提高。

三、绿色发展效率模型构建及测算

（一）模型构建

在本文中，我们将省份视为生产决策单位，由此来构造各个时期各省份的最佳实践边界。假设每一个省份使用N种非能源投入和M种能源投入,同时生产S种期望产出并排放种非期望产出,则生产可能性集为：

假设在每一时期t=1,...,T，有j=1,...,J个省份，第j1个省份的投入产出向量为。环境RAM模型的表达形式如下：

在上式中，X、E、Y、B、∧分别是非能源投入、能源投入、期望产出、非期望产出和权重向量λj（j=1,...,J）构成的矩阵；分别是非能源投入、能源投入、期望产出和非期望产出的松弛变量。松弛变量越小，意味着特定省份的绿色发展效率与最优实践边界所代表的效率之间的差距越小。表示管理减排，表明该省份通过使用清洁能源和改善技术水平来降低非期望产出；表示自然减排，表明该省份通过降低能源消耗来减少非期望产出。意味着一个省份只能通过管理减排或自然减排来达到降低非期望产出的目的。λj表示每个决策单位观察值的权重,∧=1和λj＞0表示规模报酬可变(VRS)。以各投入产出的极差来界定松弛变量的调整区间，即：

通过对该约束的求解，我们可以得到每个省能源投入、非能源投入、期望产出和非期望产出与生产的最优实践边界的偏离水平，从而能够衡量资源环境约束下的无效率程度。其中，θ∈[0,1]。当且仅当，此时θ＊=1，该省份处于最优实践边界。

（二）数据来源

依照环境RAM模型，并考虑数据的可得性，本文选取2005年-2017年中国陆境内30个省份的面板数据，其中期望产出、非期望产出和投入数据主要来源于中国经济社会大数据平台。期望产出为各省以2005年为基期的实际地区生产总值。非期望产出为各省氨氮排放量、二氧化硫排放总量以及化学需氧量。能源投入为各省标准煤的能源消耗量。劳动投入为各省历年的从业人员总数。对于资本投入，本文将采用Goldsmith(1951)提出的永续盘存法(PIM)估计出的资本存量作为资本投入指标。在测算资本存量时，借鉴王兵(2014)以2000年为基期，利用2000年-2017年的固定资产投资数据来估算各个省份2005年-2017年的资本存量。根据上述研究方法以及数据，本文采用Pyth on3.8在规模报酬可变(VRS)假设下测算了中国30个省份的绿色发展效率。

四、模型设定与数据来

（一）模型设定

考虑到各省份要素禀赋的差异以及各地区政策上的差异性，本文以绿色发展效率为被解释变量，以城乡收入差距、人力资本投资为核心解释变量构建回归模型，估计模型如下：

其中，Yit表示绿色发展效率，gapit和hrit为本文核心解释变量，分别表示城乡收入差距和人力资本水平，gapit＊hrit表示城乡收入差距与人力资本投资的交互项，下标i和t分别表示第i个地区和第t年。Xit表示一系列的控制变量，γt表示时间固定效应，μi表示个体固定效应，εit为随机干扰项。

（二）变量与数据

本文主要研究城乡收入差距、人力资本投资与绿色发展效率之间的作用机制，但三者之间的关系可能会受到其他变量影响，为了准确揭示三者之间的作用机制，获得更加稳健的估计结果，必须尽量控制影响绿色发展效率的其他潜在变量。本文参考王兵（2014，和赵领娣（2016）的做法，在回归模型中加入以下控制变量：城镇化率、政府影响力、要素禀赋结构、城市经济发展水平、外商直接投资和贸易开放程度，具体定义如表1所示。考虑到数据的可得性，本文选取2005年-2017年作为样本区间，基于中国大陆除西藏外的30个省份的面板数据进行实证检验。本研究所用的数据中，绿色发展效率是通过环境RAM模型测算出来的，人力资本水平、城市经济发展水平、城镇化率、政府影响力、要素禀赋结构、外商直接投资和贸易开放程度等变量所用的数据均来自中国经济社会大数据平台。

表1 变量选择与定义说明

五、实证分析

（一）基准回归分析

对于受限被解释变量，使用OLS进行参数估计可能会产生有偏和非一致估计，因此，本文使用模型，基于基准回归模型1和2，从全样本层面考察城乡收入差距以及城乡收入差距和人力资本投资的交互项对绿色发展效率的影响，使用stata16.0进行回归。此外，由于Tobit模型是一个非线性回归模型，估计量βi无法直接作为被解释变量Y的偏效应，因此，本文给出了解释变量对绿色发展效率的偏效应，基准回归结果以及偏效应见表2。观察基准模型1的回归结果，可以发现，在控制了城镇化率、地区经济发展程度、政府支出水平等一系列控制变量之后，城乡收入不平等并没有对绿色发展效率产生负面影响，相反，城乡收入差距对绿色发展效率有着显著的正向影响。根据Galor和Moav(2004)，在经济发展的起步阶段，物质资本的积累是经济增长的主要源泉。城乡收入差距的扩大有利于物质资本的积累，促进了资本向城市集聚，形成集聚效应和规模效应，促进市场规模的扩大、产品成本的降低、人力资本的集聚、城市基础设施建设的发展，进而提高绿色发展效率。在样本期内，中国以物质资本驱动的增长模式尚未出现根本性的转变，因此，“城乡收入差距的增大会提高绿色发展效率”这一结论就不难解释了。其次，人力资本投资对绿色发展效率具有正向影响，但在统计上并不显著。可能的原因是，尽管在样本期内，人力资本水平达到一定的程度，但人力资本的地区差距较大，除了部分发达地区外，大部分地区的人力资本水平较低的情况没有改变。由于人力资本积累不足，人力资本在提高生产效率、促进技术革新、节约资源方面的作用未能充分体现。根据基准回归模型2的回归结果，在加入城乡收入差距与人力资本投入的交互项以后，城乡收入差距、人力资本投资的估计系数均在1%的水平上显著为正，城乡收入差距和人力资本投资的交互项的估计系数在1%的水平上显著为负。加入城乡收入差距与人力资本投资的交互项后，城乡收入差距对绿色发展效率的边际效应依赖于人力资本投资的取值，或者说城乡收入差距对绿色发函效率的影响是以人力资本投资的取值为条件的，城乡收入差距的边际效应可以表示为：

表2 基准回归结果

从图3(a)中可以发现，当hr=0时，城乡收入差距对绿色发展效率的边际效应为正；随着人力资本投资的增长，城乡收入差距对绿色发展效率的边际效应逐渐减小，当hr≥9.81时，城乡收入差距对绿色发展效率的边际效应为负。可能的原因是在人力资本水平较低的情况下，中国各地区的经济增长依赖于物质资本的投入，人力资本提高绿色发展效率的作用机制未被充分利用；随着人力资本水平的提高，其对绿色发展效率的提高作用逐渐体现了出来，而城乡收入差距抑制了人力资本水平的提高，进而阻碍绿色经济效率的提高。

图3 边际效应图

从控制变量的估计系数来看，城镇化率对绿色发展效率的估计系数显著为正，表明中国的城镇化发展对绿色发展效率的提高存在积极效应，人口与经济活动向城市集聚，会带来交易成本的降低、市场规模的扩张等多方面的积极影响。要素禀赋结构对绿色发展效率的影响显著为负，表明资本劳动比对绿色发展效率的提高具有负面影响，一个地区资本劳动比上升，表明该地区产业结构由劳动密集型产业向资本密集型产业转变，而资本密集型产业相较于劳动密集型产业更倾向于重污染产业（涂正革，2008）。外商直接投资水平和对外开放程度对绿色发展效率均具有显著的负面影响，原因在于外商直接投资主要集中在劳动密集型产业，生产制造环节被跨国公司低端锁定（史丹，2018），中国出口商品也主要为劳动密集型产业产品，低技术含量的劳动密集型产业产品的生产与出口占据和消耗了大量的生产要素，严重的挤占了资本密集型产业和部门的要素投入，进而阻碍了绿色发展效率的提高（何元庆，2007）。城市经济发展水平和政府影响力在所有的回归模型中均不显著。

（二）稳健性检验

本节对模型的主要结论进行稳健性检验，由于本文主要研究城乡收入差距、人力资本投资和二者的交互项对绿色发展效率的影响，所以稳健性检验均基于估计模型2。考虑到基准估计结果可能会因为变量选择偏差而导致估计结果具有不稳定性，为了进一步验证估计结果的可靠性，本文改变城乡收入不平等的测度方法，采用泰尔系数作为解释变量进行稳健性检验。泰尔系数测度城乡收入不平等的计算公式为：

其中，theil表示以泰尔系数表示的城乡收入不平等程度，i和t表示第i个省份和第t年，j表示区域分布(1=城镇，2=农村)，I和P表示收入水平和人口数量。泰尔系数越大，则城乡收入不平等程度越高；反之则越低。考虑到基准估计结果也可能会因为样本反映的总体信息有限导致估计结果出现偏误，为了得到更加稳健的估计值，本文使用自助法对原始样本进行重抽样，并对获得的自助样本进行回归。考虑到干中学效应的影响，人力资本投资对绿色发展效率的影响未必表现在当期，为了缓解可能存在的滞后效应，将人力资本投资分别滞后一期和滞后三期后进行回归，估计结果见表3。在更换城乡收入不平的测度方法、使用自举法进行回归、将解释变量分别滞后一期和滞后三期之后，城乡收入差距、人力资本投资以及二者的交互项对绿色发展效率的估计系数均与基准回归一致，显著性水平无明显差异，其他控制变量的估计系数与基准回归并无明显差异，表明基准回归结果稳健。

表3 稳健性检验结果

结束语：

我国已经迈入高质量发展阶段，如何提高绿色发展效率是我国现阶段所面临的核心问题之一。本文梳理了城乡收入差距、人力资本投资与绿色发展效率之间的作用机制，运用环境RAM模型测算了全国30个省份2005年-2017年的绿色发展效率，并采用模型考察了城乡收入差距、人力资本投资以及二者的交互项对绿色发展效率的影响程度和方向。研究发现：城乡收入差距对绿色发展效率的影响具有门槛效应——在人力资本水平较低的情况下，城乡收入差距对绿色发展效率具有积极效应；当人力资本水平增长到一定程度以后，城乡收入差距对绿色发展效率具有显著的抑制作用，经过了一系列的稳健性检验，以上结论依旧成立。

建议：在初次分配和再分配中都更加注重公平，提高农村居民收入。由于人口增长速度的减缓，依靠劳动力规模的扩张来促进经济增长的方式不可持续，提高劳动力质量是经济增长的长期动力。随着我国工业化、城市化、市场化和国际化程度的加深，人力资本投资对绿色发展效率的提高发挥着越来越重要的作用，而城乡收入差距对劳动力质量的提高存在着明显的制约作用。因此，我们应该在初次分配和再分配中都应该更加注重公平，提高农村居民收入，进而提高人力资本投资，实现劳动力质量的提高。

进一步推广普惠金融，增加农村居民的资金可获得性。由于农村居民收入较低，并且缺乏可抵押物，往往难以获得贷款，推广普惠金融，可以增强农村居民的资金可获得性，进而提高农村居民的人力资本投入，对于降低城乡收入差距以及促进绿色发展均具有积极影响。