李書敏

（四川外國(guó)語(yǔ)大學(xué)重慶南方翻譯學(xué)院 重慶 401120）

引言

推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展，是黨中央作出的重大決策，是關(guān)系國(guó)家發(fā)展全局的重大戰(zhàn)略。在深入推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會(huì)上，習(xí)近平總書記明確了要堅(jiān)持新發(fā)展理念，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展，使之成為引領(lǐng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的生力軍。在“綠水青山就是金山銀山”的理念指引下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展也要遵循綠色發(fā)展，要不斷推動(dòng)從注重傳統(tǒng)的GDP向注重綠色GDP轉(zhuǎn)變。與此同時(shí)，注重綠色GDP，也并不是說(shuō)要拋棄經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而是要在綠色的大框架下謀求經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量?；仡櫸覈?guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程，消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用總體上是比較明顯的，2018年消費(fèi)支出對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率高達(dá)76.2%。而作為聯(lián)系生產(chǎn)和消費(fèi)的紐帶，流通產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮了重要的支撐作用，區(qū)域流通產(chǎn)業(yè)的集聚，加快了經(jīng)濟(jì)步伐。那么，在綠色發(fā)展的大框架下，流通產(chǎn)業(yè)的集聚對(duì)綠色GDP提升是否也起到了重要的助推作用呢？根據(jù)這個(gè)問(wèn)題，本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線省區(qū)市為樣本，首先測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線省區(qū)市的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度，然后從綠色GDP內(nèi)涵入手，從不同緯度構(gòu)建綠色GDP指數(shù)，并在此基礎(chǔ)上探究流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP的影響效應(yīng)，其目的是：一方面探明流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP的影響效應(yīng)到底如何，另一方面探究這種影響效應(yīng)在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是否存在地區(qū)異質(zhì)性。

流通產(chǎn)業(yè)集聚與綠色GDP指數(shù)測(cè)度

（一）流通產(chǎn)業(yè)集聚程度測(cè)算

關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)算，一般常用的方法是區(qū)位熵和E-G指數(shù)，本文參照一般文獻(xiàn)的做法，同樣采用區(qū)位熵方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域11個(gè)省市的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算公式為：

其中，Aggij(t)表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域某省份i在t年第j產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵值，eij(t)表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域某省份i在t年份j產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)，表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域某省份i在t年的所有產(chǎn)業(yè)的就業(yè)總?cè)藬?shù)，表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域11個(gè)省區(qū)市第j產(chǎn)業(yè)在第t年份的就業(yè)人數(shù)，表示t年份長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域11個(gè)省區(qū)市所有產(chǎn)業(yè)的就業(yè)總?cè)藬?shù)。式（1）中的第j產(chǎn)業(yè)為流通產(chǎn)業(yè)，具體流通產(chǎn)業(yè)所包含的哪些產(chǎn)業(yè)根據(jù)一般文獻(xiàn)對(duì)流通產(chǎn)業(yè)范圍的界定，主要包括批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)。因此，測(cè)算流通產(chǎn)業(yè)集聚程度的變量Aggij(t)可以改寫為：Aggi(t)。具體測(cè)算時(shí)，各省區(qū)市三大流通細(xì)分行業(yè)的就業(yè)人數(shù)來(lái)自于《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

考慮到測(cè)算樣本量較大，本文測(cè)算時(shí)僅測(cè)算了2014-2018年的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域11個(gè)省區(qū)市流通產(chǎn)業(yè)集聚程度。經(jīng)過(guò)測(cè)算得到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域11個(gè)省區(qū)市流通產(chǎn)業(yè)集聚程度如表1所示。

表1的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度顯示，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省區(qū)市中，上海、浙江的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度均超過(guò)0.8，江蘇的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度2017年開始超過(guò)0.8，上海、浙江、江蘇的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度處于第一梯隊(duì)；安徽、湖北和四川的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度在2014-2018年的樣本期內(nèi)均超過(guò)0.7，處于0.7-0.8之間，而處于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游的江西，中游的湖南和上游的重慶分別在2015年和2016年集聚程度超過(guò)0.7，這六個(gè)省市的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度處于第二梯隊(duì)；處于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游的云南和貴州的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度在樣本期內(nèi)均沒有超過(guò)0.7，處于第三梯隊(duì)。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省區(qū)市的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度測(cè)算結(jié)果來(lái)看，其集聚程度與客觀現(xiàn)實(shí)非常吻合，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游的上海、江蘇和浙江無(wú)論是影響流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施條件，還是流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展最為重要的人流、資金流和信息流，與中游和上游省區(qū)相比，具有明顯的集聚優(yōu)勢(shì)，長(zhǎng)江中游地區(qū)的省區(qū)市總體而言相比，于上游地區(qū)的城市也表現(xiàn)出更好的集聚優(yōu)勢(shì)，而貴州和云南由于流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展本身的資源稟賦和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后嚴(yán)重影響了當(dāng)?shù)亓魍óa(chǎn)業(yè)的集聚程度，因而從2014-2018年的平均集聚程度排序情況來(lái)看也處于最后兩位。

表1 2014-2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省區(qū)市流通產(chǎn)業(yè)集聚程度

表2 2014-2018年各省區(qū)市綠色GDP指數(shù)

表3 流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色GDP指數(shù)的影響效應(yīng)實(shí)證估計(jì)結(jié)果

（二）綠色GDP指數(shù)測(cè)算

綠色GDP較一般的GDP更能衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，特別是在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)要求的背景下，政府也不再考核一個(gè)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模，轉(zhuǎn)向考核經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量指數(shù)，提出了經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力、產(chǎn)出能耗、資源集約化利用等眾多衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的指標(biāo)。2019年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議再次從新興經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況、產(chǎn)品消費(fèi)升級(jí)情況、社會(huì)資源是否充分利用情況、居民收入增長(zhǎng)情況、就業(yè)是否充分情況、物價(jià)是否穩(wěn)定等不同維度提出了質(zhì)量方面的目標(biāo)，也體現(xiàn)了綠色高效發(fā)展。

本文設(shè)定綠色GDP指數(shù)時(shí)，包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展中綠色化程度、資源集約化利用程度、科技創(chuàng)新投入力度，以及財(cái)富創(chuàng)造能力等多重維度的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，體現(xiàn)了環(huán)境優(yōu)化型、知識(shí)密集型、長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展型的經(jīng)濟(jì)模式。具體指標(biāo)包括：新興經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況（以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出值與GDP之比衡量）、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力（采用固定資產(chǎn)投資在GDP中的占比予以衡量）、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的生態(tài)環(huán)保情況（單位GDP的能源消耗，采用萬(wàn)元GDP能耗指標(biāo)（萬(wàn)元GDP所需要消耗的標(biāo)準(zhǔn)煤噸數(shù)））、就業(yè)充分性（采用就業(yè)率衡量）、地區(qū)人均財(cái)富創(chuàng)造能力（采用人均GDP衡量）、地區(qū)人均消費(fèi)潛力（采用人均可支配收入衡量）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力（采用民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展占比衡量，即該省區(qū)市民營(yíng)企業(yè)數(shù)量占所有企業(yè)數(shù)量）7個(gè)指標(biāo)，通過(guò)變異系數(shù)法來(lái)確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，最終測(cè)算出綠色GDP指數(shù)（上述指標(biāo)測(cè)算時(shí)用到的原始數(shù)據(jù)均來(lái)自于各省區(qū)市歷年的地方統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)家統(tǒng)計(jì)公報(bào)、wind數(shù)據(jù)庫(kù)，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)查閱，仍然缺失則采用臨近兩年數(shù)據(jù)通過(guò)插值方法補(bǔ)足），具體測(cè)算結(jié)果如表2所示。

表2關(guān)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省區(qū)市綠色GDP指數(shù)測(cè)算結(jié)果顯示，上海領(lǐng)跑長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線所有地區(qū)，浙江緊隨其后，江蘇名列第三，浙江和江蘇的綠色GDP指數(shù)相近（五年平均數(shù)），因此，上海、浙江和江蘇的綠色綜合發(fā)展處于第一梯隊(duì)；湖北和重慶的綠色GDP指數(shù)均超過(guò)80分，處于第二梯隊(duì)，與第一梯隊(duì)之間仍存在一定的差距；安徽、湖南、貴州和四川處于第三梯隊(duì)，貴州的綠色GDP指數(shù)雖然在2014年的得分只有72.38，但得分提升的速度是所有省區(qū)市中最快的，這可能與當(dāng)前國(guó)家對(duì)中西部地區(qū)的扶持、貴州經(jīng)濟(jì)抓住國(guó)家政策紅利所釋放綠色增長(zhǎng)動(dòng)力有關(guān)，從貴州這幾年GDP增速領(lǐng)跑全國(guó)也能夠略窺一斑。

模型設(shè)定及變量說(shuō)明

（一）實(shí)證計(jì)量模型設(shè)定

基于研究目的，本文參照其他文獻(xiàn)的做法，構(gòu)建流通產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域綠色GDP之間的實(shí)證計(jì)量模型如式（2）所示：

其中，Greenit為地區(qū)i在t年的綠色GDP指數(shù)（也即是本文中長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域11個(gè)省區(qū)市的綠色GDP指數(shù)，詳見文中表2），Aggit為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域11個(gè)省區(qū)市第t年的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度（詳見文中表1），Controlit為影響區(qū)域綠色GDP的控制變量，αit為地區(qū)固定效應(yīng)系數(shù)，c為截距項(xiàng)，μit為誤差項(xiàng)。

（二）變量說(shuō)明

本文研究涉及到的兩個(gè)主要變量就是流通產(chǎn)業(yè)集聚程度和綠色GDP指數(shù)。流通產(chǎn)業(yè)集聚程度（Aggit）和綠色GDP指數(shù)（Greenit）的具體指標(biāo)構(gòu)建和測(cè)算結(jié)果已在第二部分詳細(xì)給出，在具體實(shí)證研究時(shí)，對(duì)綠色GDP指數(shù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，以減小異方差性，提高模型回歸的精度。預(yù)估流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP的影響系數(shù)β符號(hào)為正。

控制變量（Controlit）：鑒于實(shí)際情況，本文納入研發(fā)投入（RDit，表示技術(shù)創(chuàng)新）來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新投入情況，采用各省區(qū)市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入規(guī)模予以衡量，實(shí)證研究時(shí)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，以降低異方差性。一般而言，一個(gè)地區(qū)工業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入越多，該地區(qū)工業(yè)企業(yè)的發(fā)展活力越強(qiáng)，則越有利于轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升質(zhì)量效益，降低能耗和污染排放，從而有利于綠色發(fā)展，因此預(yù)期估計(jì)系數(shù)為正；采用固定資產(chǎn)投資（Capit）投入來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的資本投入情況，實(shí)證研究時(shí)對(duì)固定資產(chǎn)投資進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，預(yù)期估計(jì)系數(shù)為正；勞動(dòng)投入（Labit）采用15-64歲人口規(guī)模占總?cè)丝谝?guī)模的比例予以近似衡量；本文進(jìn)一步納入勞動(dòng)力受教育程度變量（Eduit），采用每十萬(wàn)人中擁有的大專及以上人口占比情況予以衡量，每十萬(wàn)人中受教育人數(shù)原始數(shù)據(jù)來(lái)自于wind統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP影響效應(yīng)實(shí)證分析

（一）實(shí)證模型估計(jì)

根據(jù)本文測(cè)算的數(shù)據(jù)（樣本期為2014-2018年），采用stata就長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線省區(qū)市流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP發(fā)展的影響效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證模型估計(jì)（根據(jù)面板數(shù)據(jù)模型選擇，最終模型估計(jì)為固定效應(yīng)模型），得到估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3的固定效應(yīng)模型估計(jì)經(jīng)過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)得到檢驗(yàn)結(jié)果為0.0002，拒絕存在內(nèi)生性的原假設(shè)，表明固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果具有穩(wěn)健性，可以根據(jù)該估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP指數(shù)的影響。

（二）實(shí)證估計(jì)結(jié)果分析

由表3的估計(jì)結(jié)果可知，以批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)為樣本測(cè)算的流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP提升具有顯著的正向促進(jìn)作用，流通產(chǎn)業(yè)集聚程度提升1個(gè)百分點(diǎn)，將會(huì)帶動(dòng)區(qū)域綠色GDP指數(shù)提升0.2048個(gè)百分點(diǎn)，這與8月27日國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于加快發(fā)展流通促進(jìn)商業(yè)消費(fèi)的意見》是比較相符的，該意見圍繞流通產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、優(yōu)化消費(fèi)環(huán)境，從流通新業(yè)態(tài)模式、流通企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展、流通體系建設(shè)、流通環(huán)境優(yōu)化等20個(gè)方面提出了流通業(yè)發(fā)展的具體方向，來(lái)實(shí)現(xiàn)流通產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步優(yōu)化集聚，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量的發(fā)展。而經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量離不開綠色經(jīng)濟(jì)的提升，綠水青山就是金山銀山，綠色也體現(xiàn)了人民對(duì)美好生活的向往，也體現(xiàn)了要實(shí)現(xiàn)更好滿足人民群眾消費(fèi)需求的目標(biāo)。顯然，實(shí)證研究為我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域綠色發(fā)展提供了可行的渠道，也為綠色發(fā)展鋪墊了堅(jiān)實(shí)的實(shí)踐基礎(chǔ)，為政府政策決策從側(cè)面提供了客觀的依據(jù)。

進(jìn)一步，實(shí)證研究中，地區(qū)固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果還表明，流通產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域綠色GDP發(fā)展的促進(jìn)作用與區(qū)域流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度、區(qū)域經(jīng)濟(jì)自身發(fā)展現(xiàn)狀具有密切關(guān)系，呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異性，上海、江蘇、浙江和湖北的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)條件明顯良好，得益于長(zhǎng)三角地區(qū)便利的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施、密集的流通產(chǎn)業(yè)就業(yè)人群，以及發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)水平，使得這幾個(gè)地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)對(duì)綠色GDP的影響效應(yīng)處于第一梯隊(duì)，安徽、湖南、重慶和四川的流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展情況處于第二梯隊(duì)，而江西、貴州和云南處于第三梯隊(duì)。實(shí)證研究結(jié)果與前述各省區(qū)流通產(chǎn)業(yè)集聚程度測(cè)算得到的結(jié)果基本相吻合，起到了較好的相互映襯作用。

根據(jù)控制變量結(jié)果，地區(qū)研發(fā)（技術(shù)創(chuàng)新）投入力度、資本投入力度和勞動(dòng)力受教育程度（受過(guò)高等教育群體占比）對(duì)綠色GDP指數(shù)具有顯著的正向驅(qū)動(dòng)作用，勞動(dòng)力投入規(guī)模變量對(duì)綠色GDP指數(shù)盡管表現(xiàn)為正向的作用，但系數(shù)統(tǒng)計(jì)量并不顯著，這表明勞動(dòng)力投入規(guī)模并不是決定綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，而受高等教育群體占比則是重要關(guān)鍵變量，這一點(diǎn)也在現(xiàn)實(shí)中得到了較好的佐證，年輕的高學(xué)歷、高技術(shù)人才集聚，對(duì)于地方經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型能夠提供更多的技術(shù)支撐，從而促進(jìn)綠色發(fā)展。

結(jié)論

本文以我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線11個(gè)省區(qū)市2014-2018年經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本，測(cè)算了各省區(qū)市的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度和綠色GDP指數(shù)，并進(jìn)一步就流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP提升的影響效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究，研究得到：

第一，以批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)為典型代表的我國(guó)流通產(chǎn)業(yè)取得了快速發(fā)展是有目共睹的，但區(qū)域之間的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展差異仍然比較明顯，總體表現(xiàn)為東部地區(qū)快于中部地區(qū)、中部地區(qū)優(yōu)于西部地區(qū)，且2019年的發(fā)展形勢(shì)相比于2018年出現(xiàn)了一定程度的下降。

第二，流通產(chǎn)業(yè)集聚程度和綠色GDP指數(shù)同樣存在顯著的區(qū)域差異性，上海、浙江、江蘇的流通產(chǎn)業(yè)集聚程度和綠色GDP指數(shù)均處于第一梯隊(duì)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省區(qū)市流通產(chǎn)業(yè)集聚程度的排序?yàn)樯虾?、浙江、江蘇、湖北、安徽、江西、四川、重慶、湖南、云南和貴州；區(qū)域綠色GDP指數(shù)排序?yàn)樯虾！⒄憬?、江蘇、重慶、湖北、湖南、四川、安徽、貴州、江西和云南，區(qū)域分異特征還是比較明顯的。

第三，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)綠色GDP提升之間存在顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)。流通產(chǎn)業(yè)集聚有利于區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)提升，彈性系數(shù)為0.2048。與此同時(shí)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶流通產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色GDP提升的影響作用存在顯著的地區(qū)差異性。而影響效應(yīng)大小與地方流通產(chǎn)業(yè)的集聚程度大小存在密切關(guān)系，影響程度與流通業(yè)集聚程度的排序存在較大的相似性。