绿色低碳生活水平对消费升级的影响研究——以长三角地区为例

王 鑫

(安庆师范大学 法学院，安徽 安庆 246133)

一、引言

伴随着中国经济的快速增长，中国的消费结构正在发生转型。国家统计局的数据显示，居民的恩格尔系数已由2012年的33%下降至2021年的29.8%。显然，人们越来越注重购买高品质、高附加值的产品和服务，在形成更高水平供需平衡的同时，消费升级已经进入了一个相对较为成熟和复杂的新阶段。

主流文献指出，经济增长会带来收入的增加、技术的进步和需求的多样化，这些正是实现消费升级的物质基础。现阶段，为应对全球气候变化，中国政府主动提出以“碳达峰”和“碳中和”为核心的多项减排承诺，始终将绿色低碳、可持续发展置于重要战略地位。学者潘家华等(2021)指出，形成绿色生活方式有利于倒逼生产方式绿色转型，实现经济增长与资源保护、环境保护的良性循环，为经济的可持续增长奠定基础[1](P1-13)；郭春丽和易信(2022)同样指出，发展清洁能源、环保产业、节能技术等绿色领域，可以创造就业机会、促进经济增长，同时减少对传统资源的依赖，有望重塑我国经济发展新动能[2](P24-33)。由此，形成绿色低碳生活方式对推动经济高质量发展，进而实现消费升级的重要性不言而喻。

从现实情况看，长三角城市群包括上海、江苏、浙江、安徽四个省，涉及26个地级市(1)根据2016年5月国务院批准的《长江三角洲城市群发展规划》，长三角城市群包括：上海，江苏省的南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州，浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省的合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城共26市。。这些城市是中国最具经济活力和发展潜力的地区之一，相关研究不仅可以反映中国经济发展的整体趋势，还有助于了解不同消费者群体的需求和行为特点。此外，作为中国绿色低碳发展示范区和一体化发展的重要实践区，探究长三角地区绿色低碳生活水平对消费升级的影响，不仅可以为区域一体化发展提供政策制定的实践经验，还能为政策的跨区域推广提供重要借鉴。

综上所述，本研究将以长江三角洲地区为例，试图从空间相关性和空间异质性两个视角回答“绿色低碳生活水平如何影响消费升级”这一问题。尤其是从时空的系统性视角量化绿色低碳生活水平对消费升级的影响，为实现消费升级的区域一体化发展提供有力决策参考。

二、文献综述

现阶段，学者们针对绿色低碳生活水平与消费升级之间关系的探讨已经十分丰富。

从理论层面看，学者们主要从两条理论主线展开。一是消费者行为偏好理论。学者徐盛国等(2014)指出，消费者的偏好和价值观受到行为心理、生活方式等多方面的影响，消费者绿色消费意识的提高使得其对环境友好、可持续的产品和服务的偏好也会增加，从而推动了消费升级[3](P65-69)。二是制度变迁理论。现有研究普遍认为，社会制度的改变会对经济行为产生重要影响。政府对环境保护政策和法规的推动，以及社会对绿色低碳生活方式的认可和支持，为消费者提供了更多选择环保产品和服务的机会，从而推动了消费升级。

从实证层面看，有关消费升级与绿色发展的量化分析主要包括以下三种类型。一是构建绿色发展能力的测度体系。宁杨(2022)[4](P62-65)、周雯琪(2022)[5](P119-122)均基于不同维度构建了绿色发展指标体系，测算我国30个省域绿色发展指数。两位学者的研究结果均指出，绿色发展对高收入地区消费升级有正向赋能作用，而对低收入地区消费升级有显著的抑制作用。二是分析绿色试点政策的作用效果。学者曹翔和高瑀(2021)采用准自然实验法进行分析，发现低碳城市试点政策通过增加试点城市绿色产品的供给有效推动了城市居民绿色生活方式形成，进而实现了试点城市的居民消费升级[6](P93-103)。三是从系统视角测算消费升级与绿色发展的双向交互作用。Xing and Ye(2023)采用PVAR模型分析消费升级与绿色发展的关系，认为低碳绿色转型能显著促进消费升级，而消费升级同样有助于促进低碳绿色转型[7]。

综上所述，现有研究在两个方面均存在明显不足。首先，现有文献的理论探讨注重分析消费升级的区域异质性，忽略了对消费升级区域相关性的探讨。其次，已有实证研究多为全国范围内的系统性分析，缺乏针对关键城市群、核心经济带等特殊重点区域的专门分析。

针对上述两方面的不足，本研究以长江三角洲26个地级市组成的城市群为基础，采用空间计量模型探索绿色低碳生活水平对消费升级的影响，从直接效应和间接效应两方面分析绿色低碳生活水平与消费升级的空间相关性。根据分析结论，为真正实现区域一体化的消费升级提供有力决策参考。

三、理论分析与研究假设

(一)低碳生活水平影响当地消费升级

低碳生活水平影响当地消费升级的机制主要包括消费者偏好理论和制度变迁理论。一方面，消费者偏好理论认为，消费者的需求和消费决策受到个人偏好和价值观的影响。学者们普遍认为，绿色低碳生活方式强调环境友好和可持续性，消费者对环保产品和服务的需求逐渐增加，从而推动了消费升级。另一方面，制度变迁理论则指出，人们的消费观念是现有消费文化、消费制度积淀下的惯性思维，而社会制度体系的变化会对消费模式产生重要影响，引领消费升级。学者潘锡泉(2019)进一步指出，一系列环境保护政策措施的出台将提升公众对绿色低碳生活方式的认可和支持，进而逐步改变消费者原有行为体系，推动生产生活方式的“绿色化”转变。此时，绿色产品市场需求的增加将倒逼企业提升供给的适配性，从而推动消费升级[8](P11-16)。基于上述分析，笔者提出假设1。

假设1：低碳生活水平能够显著促进当地消费升级。

(二)低碳生活水平影响周边地区消费升级

低碳生活水平影响周边地区消费升级的机制主要包括社会认同理论和网络效应理论。社会认同理论指出，任何一个人或更多的人对其他人表现出的行为，都是基于他们对其自己的认知以及其他人属于不同的社会类别的认知。消费者参与到消费活动中去，实际上也是一种群体参与行为。因此，人们的消费决策会受到他人消费行为的影响。当个体看到身边的人追求更高品质、多样化和个性化的消费时，自己也会受到影响而进行消费升级，以获得社会认同和满足。与此同时，网络效应理论认为，人们通过社交媒体、口碑传播等渠道获取消费信息，这些信息会影响他们的消费决策，从而引领消费升级。学者孙剑等(2010)的研究指出，伴随电子商务模式的不断深化，绿色信息传播对消费者购买行为有显著的促进作用，进而对基于绿色消费的消费升级产生积极影响[9](P57-63)。基于上述分析，笔者提出假设2。

假设2：低碳生活水平对周边地区消费升级有显著的正向溢出。

四、绿色低碳生活水平对消费升级的影响的实证分析

(一)空间计量模型设定

为验证前文提出的两个假设，本文遵循学者Jia et al(2021)的研究思路，构建最优空间计量模型。具体流程涵盖基础变量的选取与预处理、空间计量模型的适用性检验和最终模型设定三部分。

1.变量选取及预处理

本研究涉及的基础变量包括被解释变量、核心解释变量、控制变量和空间权重矩阵四部分，具体情况如表1所示。

就被解释变量而言，笔者按照王平和王琴梅(2018)的计算方法，首先计算食品消费额、居住消费额、交通与通信消费额占总消费支出中的比重，在此基础上设置各比重指标的权重来计算地区居民消费升级率。就空间权重矩阵选择而言，本文遵循主流文献的研究思路，选择各地级市的经纬度距离倒数作为空间相关性的关键基础变量。就核心解释变量而言，本文完全参照曹翔和高瑀(2021)的研究，采用城市居民生活能耗碳排放量与城市生产总值之比，即城市居民生活碳排放强度作为城市居民绿色低碳生活水平的反向代理变量。就控制变量而言，消费升级受到经济发展水平、受教育水平、科技发展水平、社会保障水平和信息化水平五个方面的影响。本文借鉴宁杨(2022)、黄庆华和向静(2022)的研究，结合数据的可得性，分别选取城市人均生产总值、城市教育经费支出额、城市科技经费支出额、公共财政支出额和城市移动电话用户数作为代理变量[10](P41-59)。

表1 空间计量模型的基础变量

本研究的原始数据为2007至2021年中国长江三角洲城市群26个城市的数据，来自中国城市统计年鉴、中国研究数据服务平台(CNRDS)和中国碳核算数据库(https：//www.ceads.net/data/)。为避免基础变量之间的自相关和异方差对模型结果的影响，进一步提升模型量化的准确性，对所有控制变量进行取对数的预处理操作。此外，需要进一步说明的是，城市生活的碳排放强度是绿色低碳生活水平的另一种表现形式。即基础指标对于碳排放强度的影响系数越大，其对于绿色低碳生活水平的影响越大，区别仅在于二者的作用方向相反。因此，本文同时使用碳排放强度和绿色低碳生活水平两种说法进行后续分析。

2.空间计量模型的适用性检验

本节通过说明变量的空间相关性来证明空间计量模型的适用性。主要涵盖针对被解释变量UPGit局部莫兰指数检验和全局莫兰指数检验，结果分别如图1和表2所示。

由图1，笔者发现各年份的散点主要位于第一和第三象限，说明消费升级率指标具备高-高、低-低的空间聚集特征。该结果从拟合曲线视角证明了消费升级率与其空间滞后项之间存在正相关关系。而基于全局莫兰指数的结果(表2)，消费升级率指标的全局莫兰指数系数显著为正，且系数结果P值均小于0.1，这说明消费升级率与其城市地理空间滞后项之间存在显著的正相关关系。显然，两种检验结果具有较强的一致性，即所选被解释变量具有较强的空间正相关特性。因此，构建空间计量模型是合理的。

图1 长三角城市群各城市消费升级率的局部莫兰指数散点图 注：作者根据STATA软件处理结果整理得出，下同。

表2 长三角城市群各城市消费升级率的全局莫兰指数表

3.最优空间计量模型的设定

本研究基于似然比(LR)检验结果来选择最优空间计量模型，不同模型的对数似然函数值、贝叶斯信息准则(BIC)值以及显著性情况如表3所示。

表3 似然比(LR)检验结果

基于表3可知，空间杜宾模型的对数似然函数值、贝叶斯信息准则(BIC)值均大于其他两种模型。此外，根据P值判断，在1%的显著性水平上，拒绝了选择空间滞后模型和选择空间误差模型的原假设。因此，本研究构建空间杜宾模型如式(1)所示。

UPGit=σ·∑jWijUPGjt+β·GERit+θ∑jWijGERjt+γ·Controlit+λ·∑jWijControljt+μi+υt+εit

(1)

式(1)中，UPGit是被解释变量，反映城市i第t年的消费升级率，GERit表示城市i第t年城市生活的碳排放强度，即绿色低碳生活水平的反向代理变量，是空间杜宾模型的核心解释变量；矩阵Controlit为模型中的五个控制变量集合；Wij为本研究所构建的空间权重矩阵；σ表示消费升级率(UPGit)的空间滞后项系数；系数β、θ分别反映碳排放强度GERit和Wij×GERit对被解释变量的影响；矩阵γ以及λ为矩阵Controlit和Wij·Controlit对被解释变量UPGit的影响系数矩阵；μi和υt分别为城市固定效应和时间固定效应；εit为随机干扰项。

(二)实证结果分析

1.描述性统计分析

各基础变量的描述性统计分析结果如表4所示。首先，基于最值的分析发现，消费升级率、碳排放强度、经济发展水平、受教育水平、科技发展水平、社会保障水平和信息化水平在2007-2021年间均有明显差异。其中，碳排放强度的极差最大，说明碳排放强度的整体变化最明显。其次，从标准差视角分析，城市教育经费支出额、城市科技经费支出额、公共财政支出额的数据均较为分散，即长三角城市群中，受教育水平、科技发展水平、社会保障水平均存在不平衡的情况。最后，基于均值和中位数的对比，碳排放强度和信息化水平两个指标有加速变化的趋势，而其余变量指标的整体变化速度较为平缓。

表4 描述性统计分析

2.基准模型结果分析

空间杜宾模型的基准回归结果如表5的模型(1)所示。从模型整体看，消费升级率的变化中有88.39%可以由该模型解释，模型的拟合效果良好。从变量指标看，笔者得出以下三点结论。第一，长三角地区的消费升级率受其自身的时空交叠影响，其空间之后项系数为0.437，且在5%的水平下统计显著。第二，碳排放强度对当地消费升级有显著的抑制作用，即绿色低碳生活水平对当地消费升级有显著的促进作用，系数β在99%的置信区间内统计显著。第三，碳排放强度对周边地区消费升级有显著的抑制作用，即绿色低碳生活水平的提升对周边地区消费升级有显著的正向溢出。系数θ在99%的置信区间内统计显著。

表5 空间杜宾基准模型及稳健性检验结果

3.稳健性检验结果分析

为进一步验证模型的稳健性，本研究借鉴黄庆华和向静(2022)的研究思路，选取社会消费品零售总额的对数值(Ln_STit)和人均社会消费品零售额的对数值(Ln_RSTit)替代被解释变量。模型估计结果如表5中的模型(2)和模型(3)所示。

从不同视角分析表(5)中不同模型的结果，一方面，在替换被解释变量前后，模型整体调整后的R2均在85%以上，说明该空间计量模型的拟合效果良好。另一方面，在替换被解释变量前后，系数σ、β和θ的估计结果并未发生方向性变化，且显著性与基准模型相比基本一致。因此，本研究所构建的模型具有一定的稳健性。

4.空间效应分解的结果分析

为了进一步量化碳排放强度对长三角城市群消费升级率的作用效果，笔者首先按照国家统计局的分类依据，将处于安徽省的8个城市划分为中部地区城市群，其余城市为东部地区城市群。在此基础上，按照学者LeSage和Pace(2009)的方法对信心解释变量——碳排放强度进行空间效应分解，进一步分析长三角城市群的空间异质性[11]。结果如表6所示。

表6 城市生活碳排放强度的空间效应分解结果

从两方面对相关数据进行解读。从长三角地区整体数据看，城市生活碳排放强度每下降1个单位，将带动当地消费升级率提高0.128个单位，同时，拉动周边地区的消费升级率提升0.239个单位。这意味着，城市生活碳排放强度每下降1个单位，整个长三角地区消费升级率将显著提升0.367个单位。从区域数据看，中部地区城市群的城市生活碳排放强度每下降1个单位，将带动当地消费升级率提高0.148个单位，远超过全国平均水平。而其对周边地区消费升级率的拉动仅为0.174个单位。相反地，尽管东部地区城市群的城市生活碳排放强度每下降1个单位，仅能拉动当地0.099个单位的消费升级率，却能大幅提升周边地区消费升级率，提升幅度高达0.376个单位。此外，空间效应分解的估计结果与表5中的系数结果在方向和数值上的相似性很高，一定程度上说明了量化分析结果的准确性和可靠性。

笔者进一步分析不同城市群对消费升级的影响差异，认为其产生原因主要包括两个方面。一是经济发展水平差异。东部地区城市群相对发达，其经济发展水平处在长三角地区前列，当地消费升级的上涨速度趋缓，生活碳排放强度也已处于相对较低位置，其对消费升级的直接效应较小。二是低碳技术发展的目标差异。东部地区城市群的技术处于领先地位，因此更关注核心领域和关键环节的探索性创新，这就导致其低碳技术对周边地区消费升级的辐射带动作用更强。相反地，中部地区城市群的科技实力较弱，因此更愿意进行以市场为导向的模仿性创新，专注于某些细分领域的低碳技术应用。这也成为中部地区城市群直接效应较强而空间溢出效果较弱的重要原因之一。

五、结论与政策建议

(一)结论

本研究从长江三角洲地区城市群切入，选取2007至2021年间26个地级市的面板数据构建空间计量模型，量化绿色低碳生活水平对消费升级的影响，从空间相关性和空间异质性两个视角回答“绿色低碳生活水平如何影响消费升级”这一问题，得出如下三点结论。

第一，与城市生活碳排放强度指标相反，绿色低碳生活水平的提高能够显著促进当地消费升级。从量化结果视角看，长三角地区绿色低碳生活水平每提升1个单位，将带动当地消费升级率提高0.128个单位。

第二，与城市生活碳排放强度指标相反，绿色低碳生活水平的提高对周边地区的消费升级产生显著的正向溢出。从量化结果视角看，长三角地区绿色低碳生活水平每提升1个单位，将拉动周边地区的消费升级率提升0.239个单位。

第三，长三角地区东部地区城市群与中部地区城市群绿色低碳生活水平对消费升级的影响存在显著差异。具体来看，东部地区城市群的直接效应小于中部地区城市群，但溢出效应却明显大于中部地区城市群。

(二)政策建议

基于上述结论，本研究从长三角一体化发展层面和各城市群协调发展层面提出如下政策建议。

首先是加强长三角地区的区域协调机制，尤其是打造绿色技术研发和应用产业链协同体系。各地政策应聚焦推动政府间、企业间的合作交流，健全长三角地区的区域协调机制，通过制定共同的绿色产业发展规划、制度和标准，推动绿色低碳生活水平的全面提升，实现资源的共享和循环利用，以此推动区域消费升级的加速发展。

其次是在产业链协同体系中打造自身优势，实现各城市群的协调发展。就中部地区城市群而言，地方政府应通过建设绿色创新中心、绿色科技园区和产业集聚区等，发挥绿色技术市场导向的优势吸引创新型企业落地，打造绿色技术创新的成果转化长板，推动产业结构优化和消费升级。就东部地区城市群而言，政府应加大科技创新投入，建设更多的科研机构和创新平台，一方面要打造良好科研生态培养和吸引创新型人才，另一方面，鼓励科研机构针对清洁能源和节能减排进行技术研发和探索性创新，通过巩固自身技术研发优势加快产业绿色转型，以此促进消费升级。