張斌 王琦

［摘?要］厘清空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用，有助于理解中國式現(xiàn)代化進程中綠色發(fā)展與共同富裕目標的協(xié)同推進。從醫(yī)療和防御性支出、規(guī)避行為以及勞動生產(chǎn)率等視角闡釋了空氣質(zhì)量影響城鄉(xiāng)居民消費差距的理論機制，并使用2005—2020?年中國省際面板數(shù)據(jù)對其影響作用進行了實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：空氣質(zhì)量改善會顯著縮小城鄉(xiāng)居民消費差距，這一結論在使用逆溫天數(shù)作為工具變量進行內(nèi)生性處理，以及更換空氣污染物指標、考慮空間自相關等方式進行穩(wěn)健性檢驗后依然成立；該作用通過縮小城鄉(xiāng)居民消費傾向差距以及城鄉(xiāng)居民收入差距兩條渠道產(chǎn)生；此外，空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用還存在空間溢出效應。研究結果表明，推動綠色發(fā)展改善空氣質(zhì)量，能夠縮小城鄉(xiāng)居民消費差距，從而助力共同富裕目標的實現(xiàn)。

［關鍵詞］綠色發(fā)展；空氣質(zhì)量；城鄉(xiāng)居民消費差距；共同富裕；規(guī)避行為

［中圖分類號］??F1261；X51［文獻標識碼］??A［文章編號］?1673-0461（2024）02-0028-13

一、引言

黨的二十大報告指出，推動綠色發(fā)展與實現(xiàn)共同富裕是中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的兩個重要內(nèi)容?［1］。那么這兩項內(nèi)容能否有機結合、協(xié)同推進呢？或者說，綠色發(fā)展可否促進共同富裕呢？這一問題的答案對于評估綠色發(fā)展的福利效應具有重要意義。一方面，對于推動綠色發(fā)展而言，改善空氣質(zhì)量是其關鍵目標；另一方面，由于居民消費直接體現(xiàn)了居民獲得的實際福利和效用水平，所以對于實現(xiàn)共同富裕而言，促進居民消費平等是其關鍵目標和具體要求。此外，在中國城鄉(xiāng)二元結構下，城鄉(xiāng)居民消費差距過大是我國居民消費不平等的典型特征。因此，本文具體以空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用為研究切入點，探討這一問題的答案。

自黨的十八大明確提出“綠色發(fā)展理念”以來，中國的經(jīng)濟發(fā)展方式由原來高能耗高污染的粗放式發(fā)展方式逐漸向綠色發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，并且已取得顯著成效，空氣質(zhì)量改善明顯［2］。比如，以霧霾污染為例，2021年我國PM25年均濃度由2015年的每立方米46微克下降到每立方米30微克?［3］。同時，近年來我國城鄉(xiāng)居民消費差距呈現(xiàn)出逐漸減小的趨勢。國家統(tǒng)計局官方數(shù)據(jù)顯示，2010年全國城鎮(zhèn)居民人均消費支出約為農(nóng)村居民人均消費支出的3倍，而在2021年則下降為2倍。雖然越來越多的學者們開始關注空氣質(zhì)量或綠色發(fā)展的經(jīng)濟后果，但尚無文獻將我國空氣質(zhì)量的改善與城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小聯(lián)系起來。

鑒于此，本文從醫(yī)療和防御性支出、規(guī)避行為，以及勞動生產(chǎn)率等視角系統(tǒng)闡釋了空氣質(zhì)量影響城鄉(xiāng)居民消費差距的理論機制，并使用2005—2020?年中國省際面板數(shù)據(jù)對此影響作用及其渠道進行了實證檢驗。可能的邊際貢獻在于：第一，系統(tǒng)性地梳理了空氣質(zhì)量影響居民消費行為的相關理論，并結合城鄉(xiāng)居民的差異化特征，構建出了空氣質(zhì)量通過城鄉(xiāng)居民消費傾向差距以及城鄉(xiāng)居民收入差距兩條渠道影響城鄉(xiāng)居民消費差距的理論機制；第二，在使用逆溫天數(shù)作為工具變量進行內(nèi)生性處理，以及更換空氣污染物指標、考慮空間自相關等方式進行穩(wěn)健性檢驗后，本文發(fā)現(xiàn)，空氣質(zhì)量改善會顯著縮小城鄉(xiāng)居民消費差距，并且這一作用存在空間溢出效應；第三，以空氣質(zhì)量改善對城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小作用為具體視角，對綠色發(fā)展可否促進共同富裕這一問題給出了肯定的回答。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述與理論基礎

目前直接探討空氣質(zhì)量如何影響城鄉(xiāng)居民消費差距的文獻十分匱乏，但有三方面的文獻與本文密切相關，這些文獻為本文構建空氣質(zhì)量影響城鄉(xiāng)居民消費差距的理論機制提供了借鑒與啟示。

首先與研究空氣質(zhì)量（空氣污染）如何影響居民消費的文獻相關。空氣污染對居民消費的影響既有促進的一方面，也有抑制的一方面。促進作用體現(xiàn)在以下兩點：第一，空氣污染會損害居民的身心健康，從而對居民的醫(yī)療消費支出產(chǎn)生正向作用?［4-6］；第二，空氣污染還會導致居民增加口罩、空氣凈化器以及健康保險等防御性支出，以降低空氣污染帶來的健康風險?［7-10］。抑制作用則由居民對空氣污染的規(guī)避行為和環(huán)境效用產(chǎn)生。規(guī)避行為是指，當居民逐漸認識到空氣污染的負面影響時，居民會減少暴露在空氣污染環(huán)境中的時間，因此會減少外出［11-12］。居民外出活動的減少會降低居民外出消費的機會，從而降低居民消費支出?［13-17］。環(huán)境效用實際上來自于解釋環(huán)境庫茲涅茨曲線的理論，該理論認為，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展所帶來的居民收入增加以及環(huán)境污染加劇，消費的邊際效用將逐漸小于環(huán)境的邊際效用，此時居民愿意通過減少消費來增加環(huán)境投資，從而換取環(huán)境的改善?［18-20］。實證研究表明，在總體層面上，空氣污染對居民總消費支出表現(xiàn)為抑制作用?［21-22］。

其次與研究空氣質(zhì)量如何影響城鄉(xiāng)居民不平等的文獻相關，但這些文獻僅從城鄉(xiāng)居民收入差距的角度進行了探討?［23-24］。此類文獻發(fā)現(xiàn)空氣污染擴大了中國城鄉(xiāng)居民收入差距，并結合人力資本積累理論，從城鄉(xiāng)居民的人力資本投資差異視角對此擴大作用進行了解釋。不過，除了人力資本投資差異之外，這些文獻并未考慮城鄉(xiāng)居民在規(guī)避行為、防御性支出等方面的差異。

最后還與研究綠色發(fā)展如何影響共同富裕的文獻相關，這類文獻側重于闡述綠色發(fā)展影響共同富裕的機制。其關鍵機制主要包含兩個方面：一是綠色發(fā)展可通過推進綠色分工、促進技術創(chuàng)新、優(yōu)化分配格局以及擴大就業(yè)等方式推動居民收入增長與分配改善?［25-26］；二是綠色發(fā)展可通過改善生態(tài)環(huán)境增加居民的綠色財富價值，從而推動生態(tài)共同富裕?［27-28］。

（二）空氣質(zhì)量影響城鄉(xiāng)居民消費差距的理論機制

本文將城鄉(xiāng)居民在經(jīng)濟水平、居住環(huán)境、勞動技能以及受教育水平等方面的差異特征，與空氣質(zhì)量影響居民消費與收入的理論機制相結合，系統(tǒng)闡述空氣質(zhì)量影響城鄉(xiāng)居民消費差距的理論機制。

1空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費的直接影響機制

前文的文獻回顧和理論基礎表明，空氣質(zhì)量可通過醫(yī)療支出、防御性支出和規(guī)避行為直接影響居民消費，而城鄉(xiāng)居民的差異特征會導致空氣質(zhì)量在這些方面對城鄉(xiāng)居民消費產(chǎn)生差異化影響。

第一，醫(yī)療支出和防御性支出差異。首先，城鎮(zhèn)地區(qū)相比農(nóng)村地區(qū)具有更豐富的醫(yī)療保健資源，所以城鎮(zhèn)居民相比農(nóng)村居民，接受醫(yī)療救助以及購買防御性產(chǎn)品和服務的時間與經(jīng)濟成本更低。其次，與農(nóng)村居民相比，城鎮(zhèn)居民受教育水平較高，對空氣污染帶來的健康風險具有更高的認識；同時城鎮(zhèn)居民經(jīng)濟收入水平相比較高，所以進行就醫(yī)和防御性消費的意愿也較高。這兩方面的因素使得空氣污染對城鎮(zhèn)居民醫(yī)療支出和防御性支出的促進作用大于農(nóng)村居民。

第二，規(guī)避行為差異。由于居民消費場所主要位于城鎮(zhèn)地區(qū)，尤其是服務業(yè)消費，所以農(nóng)村居民外出消費暴露在空氣污染中的時間比城鎮(zhèn)居民更長。另外，城鎮(zhèn)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)基礎設施與物流服務遠比農(nóng)村地區(qū)發(fā)達，所以相比農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民可以通過線上消費替代部分外出消費需求。因此，空氣污染通過規(guī)避行為對農(nóng)村居民消費的抑制作用大于城鎮(zhèn)居民。

綜上，空氣污染對城鎮(zhèn)居民醫(yī)療支出和防御性支出的促進作用大于農(nóng)村居民，同時對城鎮(zhèn)居民規(guī)避行為導致的抑制作用又小于農(nóng)村居民，這兩方面的作用都意味著空氣污染會對城鄉(xiāng)居民消費差距產(chǎn)生正向影響。由于上述直接影響機制并不涉及空氣質(zhì)量對居民收入的影響，因此空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的直接影響機制實際上表現(xiàn)為空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費傾向差距的影響。

2空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費的間接影響作用

空氣質(zhì)量還會通過影響城鄉(xiāng)居民收入差距間接影響城鄉(xiāng)居民消費差距。相關研究表明空氣污染會通過影響勞動人口身心健康降低其勞動生產(chǎn)率，進而降低其收入。對勞動生產(chǎn)率的降低作用具體表現(xiàn)為三種途徑：第一，空氣污染會損害人們的身體健康，進而通過破壞人力資本積累降低其勞動生產(chǎn)率?［29-31］；第二，空氣污染會損害人們的心理健康?［32-33］，進而導致勞動者心理情緒低落，出現(xiàn)“出工不出力”的現(xiàn)象，從而降低勞動生產(chǎn)率?［34-35］；第三，空氣污染會引起當?shù)厝丝谙蛲膺w移，以及阻礙外來高人力資本人口流入，從而抑制本地人力資本積累，進而降低當?shù)卣w水平上的勞動生產(chǎn)率?［36-41］。

與城鎮(zhèn)居民相比，有兩方面的原因使得農(nóng)村居民的勞動生產(chǎn)率對空氣質(zhì)量更加敏感，從而導致空氣污染會擴大城鄉(xiāng)居民收入差距。一方面，農(nóng)村居民大多從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)或者低技能勞動，所以比城鎮(zhèn)居民更長時間暴露在室外的空氣污染中，其身心健康自然更容易受到空氣污染的損害。另一方面，受經(jīng)濟和教育水平約束，農(nóng)村居民對其健康人力資本的投資低于城鎮(zhèn)居民，從而加大城鄉(xiāng)居民勞動生產(chǎn)率差異。此外，基于健康人力資本投資視角的一些實證研究發(fā)現(xiàn)，空氣污染確實會拉大城鄉(xiāng)居民收入差距?［23-24］。

3機制總結與研究假說

如圖1所示，以上理論分析表明，空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響機制可概括為兩條渠道：第一，空氣質(zhì)量改善通過影響城鄉(xiāng)居民醫(yī)療與防御性支出以及規(guī)避行為直接縮小城鄉(xiāng)居民消費傾向差距；第二，空氣質(zhì)量改善通過勞動生產(chǎn)率路徑縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，進而間接縮小城鄉(xiāng)居民消費差距。

圖1?空氣質(zhì)量影響城鄉(xiāng)居民消費差距的機制

據(jù)此，提出研究假說：空氣質(zhì)量改善有助于縮小城鄉(xiāng)居民消費差距，并且這一作用通過縮小城鄉(xiāng)居民消費傾向差距以及縮小城鄉(xiāng)居民收入差距兩條渠道產(chǎn)生。

三、實證研究設計

（一）基準回歸模型設定

依據(jù)前文理論分析，設定如下計量模型，考察空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響：

TCit=α0+α1AIRit+βXit+ui+γt+εit（1）

式（1）中，被解釋變量TCit為i地區(qū)t年的城鄉(xiāng)居民消費差距，以泰爾指數(shù)方式計算得出；核心解釋變量AIRit為i地區(qū)t年的空氣質(zhì)量；Xit為表征地區(qū)經(jīng)濟特征以及氣象特征的控制變量。為減緩異方差影響，所有水平控制變量都取對數(shù)，ui和γt分別為地區(qū)和時間固定效應，εit為誤差項。需要說明的是，由于理論分析表明城鄉(xiāng)居民收入差距是空氣污染導致城鄉(xiāng)居民消費差距發(fā)生變化的關鍵渠道，因此，基準回歸模型中的控制變量并未包含城鄉(xiāng)居民收入差距，而是在渠道檢驗部分再將其加入。使用省級層面數(shù)據(jù)進行分析，因此i為省份，共包括31個省、自治區(qū)、直轄市，不包括港澳臺地區(qū)；時間t為?2005—2020?年。

（二）變量選取

1被解釋變量

城鄉(xiāng)居民消費差距（TC）。城鄉(xiāng)居民消費差距通常使用城鄉(xiāng)居民消費支出比值與泰爾指數(shù)兩種方式來衡量。與比值法相比，泰爾指數(shù)法考慮了城鄉(xiāng)人口數(shù)量結構的變化。考慮到在樣本時間范圍內(nèi)我國城鎮(zhèn)化進程較快，城鄉(xiāng)人口結構發(fā)生了重大變化，因此，本文參照徐敏和姜勇（2015）［42］的研究

，以泰爾指數(shù)方式來衡量城鄉(xiāng)居民消費差距，并以城鄉(xiāng)居民消費支出比值進行穩(wěn)健性檢驗。城鄉(xiāng)居民消費差距可表示為：

TCt=∑2j=1CjtClnCjtC/PjtP（2）

式（2）中，j=1，2，分別表示城鎮(zhèn)和農(nóng)村，Cjt表示第t期城鎮(zhèn)（j=1）或農(nóng)村（j=2）居民總消費支出，Ct為城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民總消費之和；Pjt表示第t期城鎮(zhèn)或農(nóng)村居民總人口數(shù)，Pt為城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民總人口數(shù)之和。

2核心解釋變量

空氣質(zhì)量（AIR）。根據(jù)中國環(huán)境監(jiān)測總站網(wǎng)站的數(shù)據(jù)①，以PM25為代表的霧霾污染物是我國近年內(nèi)最主要的空氣污染物，并且相比于其他空氣污染物，霧霾污染更容易被居民感知到，故其更容易影響居民的生活與消費行為。因此，以各省的PM25年均濃度表征空氣質(zhì)量水平，并在后文中使用另外兩種主要空氣污染物二氧化硫（SO2）與氮氧化物（NOx）排放量作為空氣質(zhì)量的其他代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。常用的PM25數(shù)據(jù)有兩類，一類是地面監(jiān)測站點匯報的實時數(shù)據(jù)，另一類是衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)，學者們認為衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)屬于面源數(shù)據(jù)，比地面監(jiān)測數(shù)據(jù)能更全面地代表一個地區(qū)的霧霾污染水平?［43-44］。因此本文使用PM25的衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)計算各省份的PM25年均濃度?；A數(shù)據(jù)源于美國哥倫比亞大學社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)與應用中心公布的全球PM25年均濃度衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件，結合中國省級區(qū)域劃分矢量圖從該數(shù)據(jù)中提取出各省的PM25年均濃度，并取對數(shù)得到核心解釋變量空氣質(zhì)量，并且該值越大表示空氣質(zhì)量越差。

3控制變量

首先，選擇表征地區(qū)經(jīng)濟特征的控制變量：經(jīng)濟發(fā)展水平（pgdp），以人均GDP作為代理變量；城鎮(zhèn)化率（czhl），使用城鎮(zhèn)常住人口比重表示；財政支出?（czzc），以地方政府一般公共預算支出占GDP的比重衡量；老年撫養(yǎng)比（lnfy），以65歲以上人口占比作為老年撫養(yǎng)比；第三產(chǎn)業(yè)占比（dszb），以第三產(chǎn)業(yè)占比衡量產(chǎn)業(yè)結構，并以第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)增加值除以GDP得到；交通基礎設施（jtss），以每萬人萬平方公里公路里程表示；醫(yī)療資源（ylzy），用每千人口醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數(shù)來代表各地區(qū)的醫(yī)療設施水平。

其次，除了空氣質(zhì)量之外，氣候因素也會影響居民的工作效率以及外出意愿，從而影響居民消費。因此，為進一步緩解遺漏變量問題，加入表示地區(qū)氣候特征的控制變量：年度平均氣溫（qw）、年降水量（js），以及年平均風速（fs）。以上數(shù)據(jù)通過將各省份所包含的所有氣象監(jiān)測點的數(shù)據(jù)平均得到。

4工具變量

逆溫天數(shù)比例（nwts）。在后文的內(nèi)生性處理部分，以一年當中逆溫天數(shù)的比例作為空氣質(zhì)量的工具變量。在氣象學中，大氣的溫度通常隨著高度的上升而下降，但是在異常情況下，會出現(xiàn)大氣溫度隨高度增加而升高的反?，F(xiàn)象，這一現(xiàn)象被稱之為逆溫現(xiàn)象。參照相關研究［5，45-46］，使用美國國家航空航天局（NASA）提供的大氣溫度數(shù)據(jù)來計算逆溫天數(shù)指標②，如果一天當中出現(xiàn)第二層（320米）空氣溫度高于第一層（110米）空氣溫度的情況，就計該日為逆溫天。先計算每個地級市一年內(nèi)的逆溫天數(shù)，然后按省進行平均，得到每個省份一年內(nèi)的逆溫天數(shù)，再除以全年總天數(shù)得到逆溫天數(shù)比例。

5渠道變量

城鄉(xiāng)居民收入差距（TI），以泰爾指數(shù)方式來衡量城鄉(xiāng)居民收入差距。城鄉(xiāng)居民消費傾向差距（DCP），以居民消費支出與居民可支配收入的比值表示居民（平均）消費傾向，然后以城鎮(zhèn)居民消費傾向與農(nóng)村居民消費傾向之比作為城鄉(xiāng)居民消費傾向差距的代理變量。

（三）數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計描述

地區(qū)經(jīng)濟特征以及城鄉(xiāng)居民人均可支配收入與人均消費支出原始數(shù)據(jù)來源于各省的統(tǒng)計年鑒、《中國交通運輸統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》，以及EPS數(shù)據(jù)平臺。GDP、居民收入和居民消費等名義變量依據(jù)GDP平減指數(shù)與居民消費價格轉(zhuǎn)化為了2005年為基期的不變價實際值。氣象數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)中心。二氧化硫和氮氧化物排放量數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。表1顯示了各變量的描述性統(tǒng)計特征。

四、實證分析

（一）基準回歸分析

首先通過最小二乘法估計雙向固定效應模型來檢驗空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響，表2報告了基準回歸的估計結果。第（1）列是僅以核心解釋變量空氣質(zhì)量作為自變量的估計結果，第（2）列是控制了地區(qū)經(jīng)濟特征之后的估計結果，第（3）列是進一步控制了地區(qū)氣候特征之后的估計結果。

第（1）列中空氣質(zhì)量AIR的系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著。第（2）列中控制了地區(qū)經(jīng)濟特征控制變量后，空氣質(zhì)量的系數(shù)雖然有所減小，但依然在1%的水平上顯著為正。第（3）列中進一步控制了地區(qū)氣候特征之后，空氣質(zhì)量的系數(shù)值與第（2）列相似，且同樣在1%的水平上顯著為正。由于空氣質(zhì)量AIR的值越大表示空氣質(zhì)量越差，因此，基準回歸結果表明較差的空氣質(zhì)量會顯著擴大城鄉(xiāng)居民消費差距，反之，空氣質(zhì)量的改善則有助于縮小城鄉(xiāng)居民消費差距。

從控制變量的結果來看，經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平與醫(yī)療設施的估計系數(shù)顯著為負，說明提升經(jīng)濟發(fā)展水平、促進城鎮(zhèn)化以及改善醫(yī)療設施水平會明顯降低城鄉(xiāng)居民消費差距。其他經(jīng)濟特征變量的系數(shù)雖然不顯著，但其符號與經(jīng)濟直覺一致。氣候特征控制變量的系數(shù)并不顯著，說明在一整年的時間跨度范圍內(nèi)，城鄉(xiāng)居民消費差距對氣候特征并不敏感。

（二）內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

1內(nèi)生性處理

控制了一些地區(qū)經(jīng)濟特征以及氣候特征等影響城鄉(xiāng)居民消費的因素，并采用雙向固定效應控制了不隨時間或地區(qū)變化的地區(qū)特征和時間特征。但居民消費決策十分復雜，涉及的影響因素較多，因此本文的基準回歸模型仍然面臨著遺漏變量的可能性。此外，居民消費與空氣污染之間存在著雙向因果關系，這使得城鄉(xiāng)居民消費差距也可能反向影響空氣污染，所以基準模型可能存在著內(nèi)生性問題。為此，利用工具變量法通過2SLS估計來解決可能存在的內(nèi)生性問題。

參照陳帥和張丹丹（2020）?［35］與FU等（2021）［46］的研究，以一年當中逆溫天數(shù)的比例作為空氣質(zhì)量的工具變量。該變量的含義與處理方式已在前文介紹，此處不再贅述。一方面，逆溫現(xiàn)象會抑制空氣流動，從而阻礙污染物擴散，加劇當?shù)氐目諝馕廴?。所以，一年當中逆溫現(xiàn)象發(fā)生的天數(shù)與空氣質(zhì)量相關，滿足工具變量的相關性要求。另一方面，由于逆溫現(xiàn)象是純粹的氣候現(xiàn)象，與人們的日常經(jīng)濟活動相互獨立，因此逆溫現(xiàn)象并不直接影響城鄉(xiāng)居民消費，滿足工具變量的排他性約束要求。

表3顯示了工具變量的2SLS回歸結果，與基準回歸一樣，同時控制了地區(qū)和時間固定效應。第一階段回歸的KleibergenPaap?rk?Wald?F統(tǒng)計量為26264，大于弱工具變量的經(jīng)驗值10，說明不存在弱識別問題。另外，從第一階段的回歸結果來看，逆溫天數(shù)比例與當期的空氣質(zhì)量在1%的水平上顯著正相關。因此，本文選擇的工具變量是有效的，2SLS估計結果可靠。第二階段的回歸結果顯示，空氣質(zhì)量項的回歸系數(shù)比基準OLS回歸系數(shù)稍大，并且在10%的水平上顯著為負?？梢?，在考慮了可能存在的內(nèi)生性問題后，空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用依然顯著?？傊?，基于工具變量的2SLS估計結果同樣表明，空氣質(zhì)量改善會縮小城鄉(xiāng)居民消費差距。

2穩(wěn)健性檢驗

（1）剔除部分樣本?？紤]到我國西藏和青海兩個高原省份受空氣污染影響的程度較小，將這兩個省份剔除后回歸，結果為表4第（1）列。結果顯示空氣質(zhì)量的系數(shù)雖然較基準回歸有所下降，但依然在5%的水平上顯著為正，同樣說明基準回歸結果可靠。

（2）替換被解釋變量?；鶞驶貧w使用了以泰爾指數(shù)方式衡量的城鄉(xiāng)居民消費差距，在此使用城鄉(xiāng)居民消費之比（CXXFB）來代表城鄉(xiāng)居民消費差距進行回歸，表4第（2）列顯示了估計結果?？諝赓|(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費之比的影響系數(shù)在5%的水平上顯著性為正，同樣說明空氣質(zhì)量改善會縮小城鄉(xiāng)居民消費差距。

（3）替換核心解釋變量。除了霧霾污染物之外，二氧化硫（SO2）與氮氧化物（NOx）是空氣污染的另外兩種重要構成。首先分析SO2排放量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響。以人均SO2排放量的自然對數(shù)（lnSO2）作為核心解釋變量進行估計，表4第（3）列的估計結果顯示，人均SO2排放量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響系數(shù)在5%的水平上顯著性為正，這說明SO2排放量增加亦會擴大城鄉(xiāng)居民消費差距。

然后分析氮氧化物排放量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響。以人均工業(yè)氮氧化物排放量的自然對數(shù)（lnNOx）作為核心解釋變量進行估計，表4第（4）列顯示了估計結果?？梢钥闯觯司I(yè)氮氧化物排放量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響系數(shù)在1%的水平上顯著性為正，這說明工業(yè)氮氧化物排放量的增加同樣會擴大城鄉(xiāng)居民消費差距?？偟膩砜?，使用不同空氣污染的代理指標進行分析得出的結論與基準回歸一致。

（4）考慮消費習慣的作用?？紤]到居民消費行為還可能受到消費習慣特征的影響，導致城鄉(xiāng)居民消費差距可能存在慣性特征，為此在基準回歸模型中加入城鄉(xiāng)居民消費差距的一階滯后項進行估計。由于加入被解釋變量的滯后項后模型變?yōu)榱藙討B(tài)面板模型，OLS估計將不一致，因此使用系統(tǒng)GMM方法進行估計。在估計時，選擇城鄉(xiāng)居民消費差距的二階與三階滯后項作為其自身的工具變量，并將核心解釋變量空氣質(zhì)量也視為內(nèi)生變量，使用空氣質(zhì)量的一階與二階滯后項作為工具變量，表4第（5）列顯示了動態(tài)面板估計結果。從模型診斷結果來看，殘差自回歸檢驗結果顯示存在一階自相關，不存在二階自相關，所以選擇被解釋變量只滯后一期較為合理；同時Sargan檢驗的P值均大于01，無法在10%的顯著性水平上拒絕工具變量有效的原假設，說明系統(tǒng)GMM估計結果是可靠的。估計結果顯示空氣質(zhì)量的回歸系數(shù)與基準回歸較為接近，并且在10%的水平上顯著為正，進一步說明空氣質(zhì)量改善會縮小城鄉(xiāng)居民消費差距這一基本結論是穩(wěn)健的。

（三）影響渠道分析

前文的理論分析表明，空氣質(zhì)量既通過影響城鄉(xiāng)居民收入差距間接影響城鄉(xiāng)居民消費差距，也通過影響城鄉(xiāng)居民消費傾向直接影響城鄉(xiāng)居民消費差距，本文對這兩種渠道進行檢驗。

首先檢驗城鄉(xiāng)居民收入差距渠道。將以泰爾指數(shù)方式計算得到的城鄉(xiāng)居民收入差距（TI）對空氣質(zhì)量進行回歸，回歸結果在表5第（1）列中顯示?？梢钥闯隹諝赓|(zhì)量對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響系數(shù)為0028，且在10%的水平上顯著，這表明空氣質(zhì)量改善會縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。然后檢驗城鄉(xiāng)居民收入差距對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響，表5第（2）列的估計結果顯示，城鄉(xiāng)居民收入差距的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明城鄉(xiāng)居民收入差距擴大會加劇城鄉(xiāng)居民消費差距。上述分析表明，空氣質(zhì)量改善會通過縮小城鄉(xiāng)居民收入差距間接縮小城鄉(xiāng)居民消費差距，可見，城鄉(xiāng)居民收入差距的間接渠道成立。

其次檢驗城鄉(xiāng)居民消費傾向差距的直接渠道。表5第（3）列中顯示了以城鄉(xiāng)居民消費傾向差距作為被解釋變量的估計結果，可以看出，在控制了城鄉(xiāng)居民收入差距的影響之后，空氣質(zhì)量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明空氣質(zhì)量改善會顯著縮小城鄉(xiāng)居民消費傾向差距。表5第（4）列的估計結果顯示，城鄉(xiāng)居民消費傾向差距的縮小有助于減小城鄉(xiāng)居民消費差距。以上結果表明，空氣質(zhì)量通過影響城鄉(xiāng)居民消費傾向差距直接影響城鄉(xiāng)居民消費差距的直接渠道也成立。另外，在表5第（5）列中同時控制了城鄉(xiāng)居民收入差距與城鄉(xiāng)居民消費傾向差距之后，空氣質(zhì)量的影響系數(shù)接近于零，并且變得不再顯著，這說明上述兩條渠道較好地解釋了空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用。

（四）異質(zhì)性分析

進一步從異質(zhì)性視角考察空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響及其作用機制。

1消費類別異質(zhì)性與機制探討

首先按照國家統(tǒng)計局官方分類將居民消費類別分為八類，然后根據(jù)泰爾指數(shù)方式分別計算各類消費的城鄉(xiāng)居民消費差距，再分別對空氣質(zhì)量進行回歸，表6顯示了估計結果?？偟膩砜纯諝赓|(zhì)量對各類消費差距的影響系數(shù)都為正，但對不同種類消費的影響作用大小存在著明顯的差異。結合回歸系數(shù)的大小和顯著性水平來看，空氣質(zhì)量改善對城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小作用主要是通過城鄉(xiāng)居民的交通通信、生活用品及服務、居住和食品這幾類消費形成的?？諝赓|(zhì)量對城鄉(xiāng)居民衣著、教育文化娛樂、醫(yī)療保健和其他消費的差異化影響作用并不明顯。

上述結果與前文的理論邏輯一致，并且進一步支持了前文的理論分析。首先，從交通通信來看，空氣污染引起的規(guī)避行為更容易降低農(nóng)村居民的交通出行支出，而增加城鎮(zhèn)居民的通信支出。因為農(nóng)村地區(qū)通信基礎設施條件落后，空氣污染對農(nóng)村地區(qū)通信支出影響較??；但規(guī)避行為會使城鎮(zhèn)居民線上活動增加，從而增加通信支出，也使得城鎮(zhèn)居民面臨上下班等必需的出行時更多地選擇乘坐交通工具，減少暴露在空氣污染物中的時間，因此空氣污染會加劇城鄉(xiāng)居民的交通通信消費差距。其次，從生活用品及服務來看，空氣污染引起的防御性支出意愿會增加城鎮(zhèn)居民口罩、空氣凈化器等生活用品的消費，但農(nóng)村居民防御性支出意愿較低，因此空氣污染亦會加劇城鄉(xiāng)居民的生活用品及服務消費差距。再次，從居住來看，城鎮(zhèn)居民居住成本普遍高于農(nóng)村居民居住成本，空氣污染也更容易加劇城鎮(zhèn)居民居住成本，造成城鄉(xiāng)居民居住消費差距擴大。最后，從食品來看，當前我國城鄉(xiāng)居民已滿足基本的食品保障需求，居民普遍追求更加豐富美味的食品，以滿足其更高的需求。高端食品消費往往位于城鎮(zhèn)地區(qū)，而空氣污染引起的規(guī)避行為使得農(nóng)村地區(qū)居民進城意愿降低，從而拉大城鄉(xiāng)居民食品消費差距。

2區(qū)域異質(zhì)性

中國幅員遼闊，南北地區(qū)不僅空氣污染程度存在差異，其居民生活習俗與消費需求也存在差異，從而導致空氣質(zhì)量對不同地區(qū)的城鄉(xiāng)居民消費差距有不同的影響作用。中國北方地區(qū)在進入秋冬以后，天氣將變得干燥寒冷，不利于空氣污染物擴散；同時由于城鄉(xiāng)居民的采暖需求，空氣污染物的排放將進一步加劇。表7第（1）和第（2）列分別顯示了北方和南方地區(qū)城鄉(xiāng)居民消費差距對空氣質(zhì)量的回歸結果。結果表明空氣質(zhì)量對南北地區(qū)城鄉(xiāng)居民消費差距都存在顯著的正向作用，但對北方地區(qū)城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用更大。這也意味北方地區(qū)改善傳統(tǒng)高耗能高污染供暖方式，減少空氣污染，更有助于縮小城鄉(xiāng)居民消費差距。

3經(jīng)濟發(fā)展水平異質(zhì)性

隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，農(nóng)村居民對生活質(zhì)量的需求逐漸提升，對空氣污染危害的認識也逐漸提高，從而使得農(nóng)村居民對人力資本的投資以及防御性支出也不斷增加，這會減弱空氣污染對農(nóng)村居民消費的抑制作用。為此，以人均GDP的中位數(shù)為分組依據(jù)將樣本分為高低經(jīng)濟發(fā)展水平兩組，進行檢驗，表7第（3）和第（4）列分別顯示了高經(jīng)濟發(fā)展水平組和低經(jīng)濟發(fā)展水平組的估計結果。比較兩組結果發(fā)現(xiàn)，在高經(jīng)濟發(fā)展水平組，空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響系數(shù)較小，并且不顯著；而在低經(jīng)濟發(fā)展水平組，空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響系數(shù)較大，且在10%的水平上顯著。這說明，經(jīng)濟發(fā)展水平越低，空氣污染對城鄉(xiāng)居民消費差距的擴大作用就越大。

五、擴展性分析：空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的空間溢出效應

前文的分析并未考慮空間相關性，如果忽略個體在空間層面存在的相關性，那么估計結果可能會有偏誤?［47-48］。中國城鄉(xiāng)居民消費差距具有強烈的空間相關性和依賴性，一省的居民消費水平受到鄰近省份消費水平的影響?［42，49］。同時，以霧霾污染為代表的空氣污染物，因受到氣候流動和產(chǎn)業(yè)空間布局的影響，也具有空間相關特征［43，50］。因此，有必要在考慮空間相關性的情況下進一步檢驗空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用，并同時考察空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距是否存在空間溢出效應。為此，本部分建立空間面板計量模型來分析空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響。

（一）空間計量模型設定

首先，利用經(jīng)緯度數(shù)據(jù)計算各省市地理中心位置間的歐式距離dij，構造反距離地理距離權重矩陣W：

wij=1d2ij，i≠j

0，i=j?（3）

隨后利用該矩陣分別逐年計算城鄉(xiāng)居民消費差距與空氣質(zhì)量的全局Morans?I?指數(shù)，以檢驗空間自相關。表8中的檢驗結果顯示，從2005—2020年，城鄉(xiāng)居民消費差距的全局Morans?I?指數(shù)都在1%的水平上顯著為正；空氣質(zhì)量的全局Morans?I?指數(shù)也都至少在5%的水平上顯著為正。這表明城鄉(xiāng)居民消費差距與空氣質(zhì)量在鄰近省市之間存在顯著的正向自相關，所以使用空間計量模型分析空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用具有合理性。

空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）為常用的空間計量模型。由于LM檢驗在1%的顯著性水平上同時拒絕了空間滯后項和空間誤差項不存在自相關的原假設，LR檢驗和Wald檢驗也同時拒絕了SDM模型可以退化為SAR模型或SEM模型的原假設。所以，SDM模型優(yōu)于其他兩種模型。但為了結果的穩(wěn)健性，本文通過構建如下空間面板計量模型，同時利用這三種模型進行分析：

TCit=α0+ρWTCit+βXit+δWXit+ui+γt+εit

εit=λWεit+νit（4）

式（4）中，被解釋變量TCit為城鄉(xiāng)居民消費差距，Xit為包括核心解釋變量AIRit在內(nèi)的所有解釋變量，ui和γt分別為個體和時間固定效應，εit為誤差項；WTCit為空間自回歸項，也稱為空間滯后項，ρ為空間自回歸系數(shù)；WXit為解釋變量的空間滯后項，δ為其系數(shù)；Wεit為誤差項空間滯后項，λ為其系數(shù)。當λ=0時，為空間杜賓模型；當λ=δ=0時，為空間自回歸模型；當ρ=δ=0時，為空間誤差模型。

（二）空間計量模型回歸結果與分析

表9顯示了空間計量模型的回歸結果，其中第（1）、（2）、（3）列分別為SAR、SEM、SDM模型的回歸結果，其中SDM模型包含了所有解釋變量的空間滯后項，而第（4）列的SDM模型未包含空氣質(zhì)量的空間滯后項。與基準回歸一樣，所有模型均控制了地區(qū)和時間雙向固定效應，以緩解遺漏變量問題?？梢钥闯?，在這三種空間計量模型下，核心解釋變量空氣質(zhì)量的系數(shù)值基本一致，并且都在1%的水平上顯著為正，空間計量模型得到的系數(shù)值與基準回歸結果也非常接近。這些結果說明，在考慮了空間相關性之后，基準回歸得到的結論依舊穩(wěn)健，即空氣質(zhì)量改善能夠縮小城鄉(xiāng)居民消費差距。

綜合上述分析可得，空氣污染不僅對本地區(qū)城鄉(xiāng)居民消費差距具有正向的直接效應，亦對鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)居民消費差距具有正向的間接效應。這說明，在考慮了空間相關性之后，基準回歸的結論依然穩(wěn)健，并且空氣污染對城鄉(xiāng)居民消費差距具有正向的空間溢出作用，不過這一空間溢出作用是通過城鄉(xiāng)居民消費差距的空間自相關間接產(chǎn)生的，空氣污染不直接影響鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)居民消費差距。這意味著空氣污染不僅會加劇本地區(qū)的城鄉(xiāng)居民消費差距，還會加劇鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)居民消費差距。

六、結論

作為綠色發(fā)展的關鍵目的，空氣質(zhì)量的改善能否產(chǎn)生消費公平效應，進而助力實現(xiàn)共同富裕，對于持續(xù)推進綠色發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。考慮到城鄉(xiāng)居民消費差距過大依然是當前我國居民消費不平等的最突出特征，所以本文以空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距的影響作用為研究切入點，通過理論與實證分析具體探討了推動綠色發(fā)展能否與實現(xiàn)共同富裕目標協(xié)同推進。本文的主要研究結論如下：

第一，空氣質(zhì)量改善能夠顯著縮小城鄉(xiāng)居民消費差距，這一基準結論通過以逆溫天數(shù)作為工具變量進行內(nèi)生性處理，以及更換空氣污染物指標等方式進行穩(wěn)健性檢驗后依然成立。這一結果意味著，伴隨著近些年來我國經(jīng)濟發(fā)展模式向綠色發(fā)展方式逐漸轉(zhuǎn)變，我國空氣質(zhì)量的不斷改善，顯著縮小了城鄉(xiāng)居民消費差距，進而從消費公平維度促進了共同富裕。

第二，從直接影響渠道來看，空氣質(zhì)量改善顯著縮小了城鄉(xiāng)居民消費傾向差距。這一作用主要來自于兩個方面。一方面，由于城鎮(zhèn)居民相比農(nóng)村居民具有更好的醫(yī)療環(huán)境和更強的健康風險防范意識，因此其醫(yī)療和防御性支出對空氣質(zhì)量更加敏感，故而空氣質(zhì)量改善對城鎮(zhèn)居民醫(yī)療和防御性支出的降低作用更明顯。另一方面，由于農(nóng)村居民距離消費市場的地理距離相對較遠，并且缺乏線上替代渠道，因此其消費潛力更容易被規(guī)避行為所抑制，故而空氣質(zhì)量的改善對農(nóng)村居民消費潛力的釋放作用更強。

第三，從間接影響渠道來看，空氣質(zhì)量改善顯著縮小了城鄉(xiāng)居民收入差距。這是因為，農(nóng)村居民相比城鎮(zhèn)居民因更多的戶外空氣暴露以及更低的健康人力資本投資，導致其勞動生產(chǎn)率對空氣質(zhì)量更加敏感，故而空氣質(zhì)量改善更能提升農(nóng)村居民的勞動生產(chǎn)率。

第四，從消費結構異質(zhì)性來看，空氣質(zhì)量改善主要縮小了城鄉(xiāng)居民的交通通信、生活用品及服務、居住和食品這幾類對空氣質(zhì)量較為敏感的消費類別的消費差距。從地區(qū)異質(zhì)性來看，空氣質(zhì)量改善對城鄉(xiāng)居民消費差距的縮小作用在北方地區(qū)和經(jīng)濟發(fā)展水平低的地區(qū)更為顯著。

第五，空氣質(zhì)量對城鄉(xiāng)居民消費差距還存在顯著的空間溢出效應，本地空氣質(zhì)量的改善亦有助于縮小鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)居民消費差距，這說明綠色發(fā)展方式轉(zhuǎn)型所帶來的空氣質(zhì)量改善效應在空間層面產(chǎn)生了正外部性。

本文的研究具有以下政策含義：

第一，總的來看，本文的研究結果表明，相比于城鎮(zhèn)居民，農(nóng)村居民承擔的空氣污染成本更高，故而綠色發(fā)展方式轉(zhuǎn)變所帶來的空氣質(zhì)量改善效應，也在更大程度上提升了農(nóng)村居民的福利水平，進而促進了城鄉(xiāng)居民的共同富裕。此外，空氣質(zhì)量的改善還直接體現(xiàn)出了居民生態(tài)富裕水平的提升。因此，在當前居民不斷追求高質(zhì)量生活水平的背景下，綠色發(fā)展和共同富裕之間并不存在權衡取舍，而是相輔相成的。

第二，就如何繼續(xù)推動綠色發(fā)展改善空氣質(zhì)量而言，可以從三個方面進行著力。首先，繼續(xù)加強環(huán)境規(guī)制，通過增加企業(yè)的污染成本來倒逼企業(yè)控制污染物排放。其次，通過財政金融支持政策推動產(chǎn)業(yè)結構綠色轉(zhuǎn)型升級，尤其是對于經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)，比如，以稅收優(yōu)惠等方式，驅(qū)動生產(chǎn)要素從傳統(tǒng)低效率高能耗高排放的部門向高效率低能耗低排放的部門轉(zhuǎn)移。最后，以“碳達峰”和“碳中和”目標為契機，推動能源清潔低碳高效利用，以及加快建設新型能源體系，實現(xiàn)能源結構轉(zhuǎn)型升級，特別是對于需要進行冬季供暖的北方地區(qū)而言。

第三，除了直接改善空氣質(zhì)量之外，還可以通過推動農(nóng)村網(wǎng)絡基礎設施建設以及增強農(nóng)村居民健康意識來減弱空氣污染對農(nóng)村居民的福利損害，進而推動城鄉(xiāng)居民收入與消費平等。首先，農(nóng)村網(wǎng)絡基礎設施建設可以提升農(nóng)村居民的線上消費，彌補因規(guī)避行為被抑制的消費需求。其次，增強農(nóng)村居民的健康意識可以助推農(nóng)村居民增加防御性支出來保障身心健康，進而通過提升農(nóng)村居民勞動生產(chǎn)率來增加其收入。

［注?釋］[KH*2D]

①

網(wǎng)站：http：//wwwcnemccn/。

②?網(wǎng)站：https：//discgsfcnasagov/datasets/M2I6NPANA_5124/summary，該網(wǎng)站提供了由MERRA-2衛(wèi)星繪制的50千米×60千米的空間柵格數(shù)據(jù)，共包括海平面以上110米至3?600米的42個垂直層，每6小時報告一次氣溫數(shù)據(jù)。

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Does?the?Improvement?of?Air?Quality?Narrow?the?Consumption?Gap

between?Urban?and?Rural?Residents？

—The?Promoting?Effect?of?Green?Development?on?Common?Prosperity

Zhang?Bin，Wang?Qi

（School?of?Economics，?Nankai?University，?Tianjin?300071，?China）

Abstract：

Clarifying?the?influence?of?air?quality?on?the?consumption?gap?between?urban?and?rural?residents?is?helpful?to?understand?the?coordinated?promotion?of?green?development?and?common?prosperity?in?the?process?of?Chinese?modernization.?This?article?explains?the?theoretical?mechanism?of?air?quality?affecting?the?consumption?gap?between?urban?and?rural?residents?from?the?perspectives?of?medical?and?defensive?expenditure，?avoidance?behavior?and?labor?productivity，?and?makes?an?empirical?test?on?its?influence?using?the?provincial?data?of?China?from?2005?to?2020.?It?is?found?that?the?improvement?of?air?quality?will?significantly?narrow?the?consumption?gap?between?urban?and?rural?residents.?This?conclusion?is?still?valid?after?using?the?number?of?inversion?days?as?an?instrumental?variable?for?endogenous?treatment，?changing?air?pollutant?indicators?and?considering?spatial?autocorrelation?for?robustness?test.?This?effect?is?produced?by?narrowing?the?consumption?tendency?gap?and?the?income?gap?between?urban?and?rural?residents;?in?addition，?the?impact?of?air?quality?on?the?consumption?gap?between?urban?and?rural?residents?still?has?spatial?spillover?effect.?The?results?show?that?by?promoting?green?development?and?improving?air?quality，?the?consumption?gap?between?urban?and?rural?residents?can?be?narrowed，?thus?helping?to?achieve?the?goal?of?common?prosperity.

Key?words：green?development;?air?quality;?consumption?gap?between?urban?and?rural?residents;?common?prosperity;?avoidance?behavior

（責任編輯：張積慧）