共同富裕视域下城乡收入差距的缩小能否助推居民生活源碳减排

宋鹏 尹梦蕾 张慧敏

摘 要：中国致力于实现的共同富裕是建立在经济福利和生态福利基础上多层次的共同富裕，缩小城乡收入差距是提高全民经济福利和促进共同富裕的必要环节，而抑制居民生活源碳排放则是面向“双碳”目标增加生态福利的重要方面。以2010—2020年中国省级面板数据为样本，采用双向固定效应模型并选取地势平整度为工具变量，实证研究了城乡收入差距对生活源碳排放的影响。结果显示：城乡收入差距越大，居民生活源碳排放越多，且该结论在系列稳健性检验下仍成立；异质性分析表明，缩小城乡收入差距对居民生活源碳排放的减排作用更偏向于居民生活源碳排放水平较高的地区，更偏向于贫困地区，更偏向于低城镇化地区，以及更偏向于东部和西北等地区，这为因地制宜的生活源碳减排政策提供了依据；机制分析表明，城乡收入差距通过作用于居民能源消费结构清洁度而影响居民生活源碳排放。在新时期扎实推进共同富裕进程中，应持续缩减城乡收入差距，以降减生活源碳排放和助力实现“双碳”目标。

关键词：城乡收入差距；居民生活源碳排放；共同富裕；居民能源消费

基金项目：国家社会科学基金项目“‘双碳目标下国内‘产业—价值—环境三链融合生成机制及实现路径研究”（21BJY115）；重庆市技术预见与制度创新专项项目“重庆未来产业发展研究”（CSTB2023TFII-OIX0029）。

［中图分类号］ F124.7 ［文章编号］ 1673-0186（2024）006-0086-021

［文献标识码］ A      ［DOI编码］ 10.19631/j.cnki.css.2024.006.006

党的二十大强调“我们推动经济社会发展，归根结底是要实现全体人民共同富裕”，当前我国已发展到扎实推动共同富裕的阶段，进一步理解共同富裕的内涵以及共同富裕所面临的挑战，对于共同富裕目标的实现至关重要。共同富裕内涵丰富［1］，首先共同富裕意味着全社会的收入和财富高水平且高度共享［2］。改革开放以来，中国居民人均可支配收入水平稳步提高，但收入在城乡间的共享程度却与其较快的增长速度不匹配，居民人均可支配收入从1978年0.02万元的世界低收入水平，提高到2022年超过3.6万元的中等收入水平；收入水平快速增长的同时城乡收入差距却居于高位波动，城乡收入比虽在2008年后略呈下降趋势但始终居于高位①，这意味着发展成果没有实现城乡之间高程度的共享。较大的城乡收入差距有悖于共同富裕的内涵且有碍于共同富裕目标，因此缩小城乡收入差距是扎实推进共同富裕之路必须解决的问题。中国致力于实现高质量的共同富裕，其内涵不局限于经济福利方面。生态环境是全社会的共同财富，也是共同富裕的重要驱动力［3］，因此生态环境福利高水平也是共同富裕内涵的重要方面，然而中国在碳排放方面的生态环境福利实现度仍不理想，中国作为世界碳排放第一大国，居民生活源碳排放对总碳排放的贡献高达30%［4］，已成为全民共享低碳和高水平生态环境福祉的阻碍。较高的居民生活源碳排放不利于国家实现更高层次、更宽领域和更高质量的共同富裕，因此抑制居民生活源碳排放关系着共同富裕的全面高质量推进。综上，要实现高水平的共同富裕，城乡收入不平等问题和居民生活源碳排放问题均亟待解决。

居民生活源碳排放即居民消费各种能源产生的碳排放，是我国全面深入碳减排工作的重点领域。当前较高的碳排放已经阻碍我国可持续发展［5］，为了减少碳排放量，国家已实施碳补偿、碳交易等系列政策措施，但这些措施多针对工业企业部门碳排放而非生活源碳排放。已有文献表明，缩小城乡收入差距有利于减排降污［6］，那么缩小城乡收入差距是否有利于生活源碳减排？一方面，城乡收入差距变化会影响城乡居民的能源消费结构［7］；另一方面，居民的能源消费结构清洁度会影响居民生活源碳排放量［8-9］。然而，目前还没有文献将这两方面结合起来，探究城乡收入差距是否会通过居民的能源消费结构清洁度来影响居民生活源碳排放。

本文的研究目的是建立城乡收入差距、居民能源消费结构清洁度与居民生活源碳排放之间的关系，对城乡收入差距通过影响居民能源消费结构进而影响居民生活源碳排放这一机制进行检验，为共同富裕视域下协同缩减城乡收入差距与居民生活源碳减排提供证据。

一、文献综述

从共同富裕目标面临的机遇挑战、城乡收入差距对经济的影响、城乡收入差距对环境的影响、居民生活源碳排放的影响因素几个方面对相关文献进行了梳理，并将本研究与已有研究对比，总结了本研究可能的边际贡献。

（一）共同富裕目标实现所面临的机遇挑战

已有文献探究了实现共同富裕目标所面临的挑战和机遇。过大的城乡收入差距是目前共同富裕目标所面临的挑战和难题，在经济发展中后期城乡收入差距会对经济增长和产业结构调整产生不利影响［10］，城乡间的财富差距是共同富裕面临的重大挑战，财富的集中会导致“马太效应”，加剧要素从农村单向流入城市的局面，加剧城乡居民收入与财富的两极分化，导致城乡之间的资源不能高度共享［11］，不利于实现共同富裕［12］。而目前双碳目标则是助力实现共同富裕的一个机遇，如果各个部门完成碳减排目标，中国将摆脱高能耗、高排放特征的经济发展模式，并推动产业与能耗结构调整［13］，有助于生态资源进一步的优化配置［14］，为共同富裕的高质量发展奠定绿色基础。

（二）城乡收入差距对经济的影响

现有关于城乡收入差距效应的文献主要集中于经济发展方面，较大的城乡收入差距会对经济运行造成不良影响，不仅会在宏观层面阻滞经济增长［15］，还会在微观层面影响居民的消费倾向［16］。从居民消费结构来看，城乡收入差距过大会挤出农村居民的享受型消费，但是却增加了城镇居民的享受型消费［17］。这些研究还没有将城乡收入差距对居民消费的影响延伸至居民能源消费领域，没有通过居民的能源消费结构渠道建立起城乡收入差距与居民生活源碳排放之间的联系。

（三）城乡收入差距对环境的影响

随着发展过程中资源环境问题的逐渐显现，学者们也逐渐将生态环境方面因素纳入城乡收入差距效应的研究框架。有相关理论研究表明，第一，在库兹涅茨曲线的框架下，有学者基于对收入分配和环境趋势的对比，提出城乡收入差距的扩大与环境质量的恶化可能有同步趋势［18］；第二，在政治经济学的视角下，由于权力和财富的不平等，低收入群体对环境的保护能力弱于高收入群体对环境的破坏力，且高收入群体从环境污染中获益，而成本由低收入群体承担，因此权力和财富的不平等会导致环境的恶化［19］。而相关实证研究表明，在我国当前的经济发展阶段，较大的城乡收入差距会加剧生态环境破坏、大气污染以及二氧化碳排放［20-24］，这些研究中的理论分析与实证方法为本文提供了重要参考。

（四）居民生活源碳排放的影响因素

居民生活源碳排放的变动是人口因素、经济因素、生活方式因素及政策因素等几个方面共同作用的结果［25］，从这几方面延伸，现有文献得出居民生活源碳排放的影响因素有人口规模［26］、城镇化率［27］、能源消费结构［28］、能源碳排放强度［29］、经济发展水平［30］、产业结构［31］、居民收入水平［32］、居民消费支出［33］、新型节能技术在日常生活的推广情况［30］、居民年龄结构［34］、居民教育水平［35］、居民环保意识［36］等。其中，有研究表明居民生活能源碳排放受居民能源消费结构的影响［28］，这为本文通过居民能源消费结构清洁度渠道建立起城乡收入差距与居民生活源碳排放之间的联系提供了依据。

（五）边际贡献

相较已有研究，本文可能的边际贡献如下：第一，已有研究大多是关于城乡收入差距对碳排放的影响，而将城乡收入差距对生态环境的效应研究细化至居民生活源碳排放层面的研究较少，本研究或可以从居民微观视角对碳排放领域的研究起到补充作用；第二，本文以“边际消费倾向”理论为基础，分析城乡收入差距为何会对居民生活源碳排放产生作用，并提出居民能源消费结构清洁度为城乡收入差距影响居民生活源碳排放的重要渠道，或可对相关研究领域的理论分析层面起到补充作用；第三，已有关于共同富裕的研究较少同时将经济因素和环境因素纳入同一个框架内，而本文在共同富裕视角下建立城乡收入差距与居民生活源碳排放的关系，为缩小城乡收入差距并协同降减居民生活源碳排放提供了新思路，为实现高质量的共同富裕提供了政策启示。

二、理论框架

以边际消费倾向理论为基础，分析共同富裕视域下城乡收入差距为什么会对居民生活源碳排放产生影响，并分析能源消费结构清洁度的机制作用。

（一）城乡收入差距与居民生活源碳排放的关系

本文认为，城乡收入差距越大，居民生活源碳排放越多，亦即城乡收入差距的缩小有利于抑制居民生活源碳排放。由于居民生活源碳排放是由居民能源消费量核算而来，而居民的能源消费量受居民收入水平的影响［34］，因此本文从居民能源消费量与居民收入水平的关系入手进行如下分析。

边际消费倾向，即单位可支配收入变化时消费额度的变动情况。关于边际消费倾向的理论分析认为，居民的消费函数具有凹函数的特性，边际消费倾向有随收入增加而递减的特性［37］，低收入群体的边际消费倾向高于高收入群体，且农村居民的边际消费倾向高于城镇居民，这一结论在一些实证研究中也得到了验证［38］。居民的能源消费也遵循边际消费倾向递减的特性，首先，居民的能源消费量随收入的增加而增加，但居民能源边际消费倾向随收入提高而降低［39］；其次，由于农村居民的收入水平较低，农村居民的能源边际消费倾向要大于城镇居民。

中国2010—2020年的居民人均可支配收入与能源消费量的现实数据印证了居民能源消费边际倾向特点。图1反映了中国城乡居民、城镇居民、农村居民2010—2020年的能源消费量以及能源边际消费倾向与居民可支配收入水平提高而发生的变化。其中，能源消费量数据来源于《中国能源统计年鉴》，居民可支配收入数据来源于《中国统计年鉴》。由图1可知，首先，城乡居民的能源消费量随收入水平的提高而增加，但是能源边际消费倾向却随收入的提高而降低；第二，农村居民的能源消费量随收入水平提高而增加的程度要大于城镇居民；第三，农村居民的能源边际消费倾向要大于城镇居民的能源消费倾向。

由居民能源消费边际倾向递减的特点可知：在人均收入水平既定的前提下，城乡收入差距越大，农村居民人均收入水平越低，从而农村居民能源消费边际倾向越大，城镇居民的人均收入水平越高，从而城镇居民的能源边际消费倾向越小；而由于高收入区的居民能源消费倾向变化较缓，城镇居民减小的能源边际消费倾向不足以中和农村居民边际消费倾向的增大，从而总的居民能源消费边际倾向越大。因此，在人均收入相同的情况下，城乡收入差距越大，居民的能源消费边际倾向就越大，收入提高带来的能源消费量就越多，从而生活源碳排放量就越多。由此提出本文第一个假说：

H1：居民生活源碳排放随城乡收入差距的扩大而增多。

自2008年起，中国的城乡收入比（城乡收入差距）开始缩小，其内在原因是农村居民的人均收入水平提高的速度较城市居民而言更快，根据2008—2020年《中国统计年鉴》中的数据，城镇居民人均收入2008—2020年增长了182.58%，而农村居民的人均收入2008—2020年增长了278%。所以尽管城乡居民的收入都在增长，但是城乡收入比却在缩小，根据H1，居民生活源碳排放会随之减小，即面向共同富裕缩减城乡收入差距将有利于抑制生活源碳排放。

（二）城乡收入差距对生活源碳排放的影响机制

本文认为，城乡收入差距是通过影响能源消费结构来影响居民生活源碳排放。由于城乡收入差距的变化来源于城乡居民收入水平相对的变动，而居民的能源消费结构的变动受收入水平影响，因此本文从能源消费结构和收入的关系入手，分析城乡收入差距为何会作用于居民的能源消费结构来影响居民的生活源碳排放。

居民对于生活能源消费类型的选择，与其收入的变化息息相关，由于高污染、高排放的化石能源相对廉价且易得，而较为清洁的能源价格较高，因此居民随着收入水平的提高，居民的能源消费预算提高，且环保意识也提高，对于清洁能源的消费意愿就越高［40］。

在人均收入既定的情况下，若城乡收入差距越大，则农村居民的收入变得更低，农村居民的能源消费中高污染能源占比随之变高，城镇居民的收入变得更高，城镇居民的能源消费中清洁能源的清洁能源占比随之变高。由于能源消费边际倾向递减的特性，城乡收入差距变大带来的城镇居民的清洁能源消费比重的提高程度较小，难以抵消城乡收入差距变大带来的农村居民能源消费中高污染能源占比的提高。因此，城乡收入差距越大，居民能源消费结构中高污染能源占比就越高，而高污染能源的高碳排放因子的特性会带来更多的居民生活源碳排放。由此提出本文第二个假说：

H2：城乡收入差距扩大会降低居民能源消费结构清洁度，从而引起居民生活源碳增排。

换言之，我国在收入水平提高的过程中，城乡收入差距逐渐减小，城乡收入差距的缩小会通过提高居民的能源消费结构清洁度来抑制居民的生活源碳排放。

三、研究设计

在进行实证分析前，对模型、变量以及数据进行简要介绍。

（一）模型设立及变量说明

1.基准回归模型

本文构建年份、省份双向固定效应模型来考察城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响：

lnCit=α+βDit+γXit+?t+δi+εit（1）

式中，i代表省份，t代表年份。lnCit为被解释变量，代表i省第t年的居民生活源碳排放的对数，Dit表示第i省第t年的城乡收入差距，Xit是控制变量，控制各省份时变因素特征对居民生活源碳排放的影响，包括经济发展水平的对数（lnGDPit）、人口规模的对数（lnPit）、城镇化（Uit）、居民收入水平的对数（lnIit）、居民消费水平的对数（lnSit）、居民环保意识（Eit）。?t代表年份固定效应，δi代表省份固定效应，εit为随机扰动项。由于主要解释变量城乡收入比是一个比值，数值较小，因此对于其他数量级较大的变量都取对数处理。

居民生活源碳排放（Cit）在本文中特指居民生活中由于消耗各种能源产生的碳排放，其计算方法采取联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布的《国家温室气体清单指南》中的方法2，即将各品种能源消费量折合为标准煤后再乘以相对应的CO2排放系数，具体公式如下：

C=∑jCj=∑jmj×rj（2）

式中C表示居民生活源二氧化碳排放总量，Cj表示 j能源消费所产生的二氧化碳，mj和rj分别表示j能源的终端消费量和碳排放系数。本文选取了地区能源平衡表中若干种能源，包括原煤、洗精煤、其他洗煤、煤制品、焦炭、焦炉煤气、高炉煤气、汽油、煤油、柴油、燃料油、润滑油、液化石油气、天然气、液化天然气。该指标的计算没有选取热力和电力两种能源，其原因为：热力多为北方地区供暖所用，如果将热力包含在内则难以排除气候对研究结果的影响；电力是二次能源，各省间发电方式的不同，各省内发电方式也不统一，难以准确度量发电初始能源结构的清洁度。

城乡收入差距（Dit）用城乡收入比表示，城乡收入比是城镇居民的收入和农村居民人均可支配收入的比值，其数值越大，表示城乡收入差距越大。2013年以前，居民收入指标为农村居民纯收入和城镇居民可支配收入，2013年，国家统计局开展了城乡住户调查一体化改革，统一了居民收入指标，城乡居民的收入指标分别为农村居民人均可支配收入与城镇居民人均可支配收入。农村居民纯收入与农村居民可支配收入的主要区别①在于，可支配收入需从纯收入中扣减缴纳的社保费用等转移性支出和生活贷款利息等财产性支出②，并加上自有住房租金折算，且农村居民人均可支配收入的分母不包括在城镇地区常住的农民工①。由于一体化改革前后的指标有差距的部分占总体的比例较小，城乡收入比反映的是相对关系而不是绝对数值，因此借鉴余泳泽和潘妍［41］、周国富和陈菡彬［42］的做法，将一体化改革前后的城乡收入指标视为同等（泰尔指数的数据也采取相同处理）。

控制变量选取如下。经济发展水平（lnGDPit）：经济发展水平与居民的生活消费方式息息相关，会影响居民生活源碳排放［30］，本文用GDP的对数来衡量经济发展水平。人口规模（lnPit）：人口规模越大，用能需求就越大，居民用能产生的碳排放就越多［26］，本文用各省年末常住人口数的对数衡量人口规模。城镇化（Uit）：城镇化会改变居民的生产生活方式，可能增加居民生活产生的碳排放量［27］，本文用城镇化率衡量城镇化的程度。居民收入水平（lnIit）：随着居民收入水平的增加，居民对生活能源的支付性就越强，从而居民生活源碳排放增加［32］，本文用居民人均可支配收入的对数衡量居民收入水平。居民消费水平（lnSit）：居民消费水平越高，相应用于能源消费的支出就越多，从而居民生活源碳排放增加［33］，由于城镇居民的消费支出统计口径在2013年前后发生了变化，所以用农村居民的消费支出的对数来表示总体居民的消费水平。尽管农村居民的消费支出与总体居民的消费支出在数值上有差异，但是变化趋势大体一致。居民环保意识（Eit）：随着居民环保意识的提高，会更多地使用清洁能源和减少能源的浪费，从而抑制居民生活源碳排放，本文用居民受教育程度来衡量居民的环保意识，参考的吴建祖、王蓉娟［43］的计算方法，本文的居民受教育程度的计算方法为高校及中学在校人数占总人口的比例。

2.中介机制检验模型

基于前文理论分析，本文认为城乡收入差距是通过居民生活能源消费结构清洁度这条路径来影响居民生活源碳排放的，因此，以模型（1）为因果逐步回归法的第一步，加入以下模型（3）、（4）作为第二和第三步，来检验中介机制。

Zit=+Dit+t+i+it（3）

lnCit=+Dit+Xit+μZit+t+i+it（4）

其中，Zit表示中介变量居民能源消费结构清洁度。本文用居民天然气消费量占居民生活一次能源消费量的比例表示居民能源消费结构清洁度，该指标数值越大表示居民能源消费中清洁能源占比越高。

（二）数据来源及变量的描述性统计

本研究采用2010—2020年30个省级行政区（不包括西藏、香港、台湾、澳门）的面板数据，由于城乡收入差距自2008年后出现下降趋势，且2010年后各地能源平衡表的统计口径发生了变化，所以选取2010年为起始年份。被解释变量居民生活源碳排放的原始数据都来自《中国环境与资源统计年鉴》中各省的能源平衡表，其中上海2010年的数据缺失，采用线性差补法完善。工具变量地势平整度的原始数据来自手工采集。其他变量的原始数据都来自2010—2020年的《中国统计年鉴》。变量的具体说明及描述性统计见表1。

四、实证结果分析

依次进行了基准回归、内生性处理、稳健性检验、异质性分析、影响机制的实证检验和分析。

（一）基准回归结果

基于式（1）的基准回归结果见表2，第（1）列为未加入控制变量的估计结果，第（2）、（3）、（4）列为逐步加入经济类、人口、居民生活习惯类控制变量的估计结果。在依次将控制变量加入回归的过程中，核心解释变量均显著且估计系数为正。第（4）列结果显示，加入所有的控制变量后，核心解释变量城乡收入差距的系数仍显著且为正，其具体数值为0.240 8，即城乡收入差距越大，居民生活源碳排放越多，亦即在收入水平上升的过程中，城乡收入差距的缩小对居民生活源碳排放具有显著的抑制作用。首先，城乡收入差差距扩大提高城镇居民的能源消费预算以及对清洁能源的支付意愿，降低农村居民的能源消费预算以及对清洁能源的支付意愿，在保证能源基本需求的情况下，城镇居民会优化其能源消费结构清洁度，而农村居民会劣化其能源消费结构清洁度，而居民能源消费对于收入的敏感程度在低收入区间更敏感，所以农村居民能源消费结构清洁度变化更明显，因此居民整体能源消费结构清洁度下降，居民生活源碳排放增加；第二，城乡收入差距的存在导致农村环保基础设施发展缓慢，缺乏清洁能源利用以及高效利用能源的基础设施，不利于农村地区居民生活源碳减排；第三，城乡收入差距的扩大，农村的教育水平得不到提高，农村居民的低碳意识滞后，农村居民缺乏低碳生活的主动意识；第四，较大城乡收入差距导致农村居民不能共享发展的成果，生活水平的提高受到限制，农村居民倾向于优先满足基本生活需要，因此对低碳消费重视程度和承担能力都有限；第五，城乡收入差距的扩大将固化原有的城乡二元结构，巩固城镇地区的高收入群体的话语权，而高收入群体为维护自身利益可能会将碳排放转嫁于农村地区的低收入群体，从而不利于整体的生活源碳减排。综上，假说H1成立。

（二）内生性讨论及处理

以下将从遗漏变量、反向因果、测量误差三个方面分析内生性产生的原因。

遗漏变量。尽管模型中加入了一系列经济、人口、居民生活方面的控制变量，控制了省份固定效应和年份固定效应，以控制随省份变化的不可观测因素（比如各省的能源种类等［44］），并控制随年份变化的不可观察因素（比如经济周期波动等），但是有些既随省份又随年份变化的变量仍无法准确度量和控制，遗漏变量的问题仍可能存在，比如各省居民的生活习惯差异等都是可能的遗漏变量，这会导致回归结果的不一致性。

反向因果。城乡收入差距与居民生活源碳排放可能会存在反向因果的关系。居民生活源碳排放的增加会危害居民的生活就业环境，城镇地区的技术水平、基础设施建设水平以及社会保障体系都较为完善，所以城镇居民对于环境恶化的抵御能力较强［45］；而农村居民对于环境恶化的抵御能力弱。所以当居民的生活就业环境受到生活源碳排放的危害时，农村居民的身心健康和就业条件受到影响更严重的影响，这不利于农村居民收入的提高。因此，居民生活源碳排放的增加可能会反向作用于居民的生存环境，扩大城乡居民收入差距。

测量误差。以城乡收入比或泰尔指数衡量城乡收入差距是目前相关研究中常用的方法，这两项指标均以城乡居民的可支配收入为原始数据来计算。以可支配收入来衡量城乡居民的收入，无法度量一些灰色收入和实物收入［46］，因此城乡收入差距存在测量误差，这可能会导致回归结果的不一致性。

综上，变量间存在内生性问题。为了解决内生性，首先，参考李小平和卢现祥［47］的做法，构建动态面板模型进行重新回归，根据因变量的自相关结构在动态面板模型右侧加入滞后一期的因变量，分别采用差分GMM和系统GMM的方法进行参数估计，这种方法能够一定程度上控制住相邻的两年都存在的影响因素；其次，以Hi（各省地势平整度）与时间趋势的乘积作为城乡收入差距的工具变量。选取该工具变量的原因为：首先，一个省份的地势越不平整，人口流动、城市建设、交通基础设施建设的困难就越大，城乡之间资源禀赋流动困难，就容易造成较大的城乡收入差距，因此地势平整度与城乡收入差距有相关性；第二，地势平整度是客观存在的地理因素，与居民生活产生碳排放的过程无直接联系。Hi（各省地势平整度）是由各省若干个样点的海拔的方差计算而成，方差越大，表示该省地势起伏越大，越不平整，方差越小，说明该省地势起伏越小，越平整。

回归均通过了Hansen检验和差分方程中的误差项本身一阶序列相关、二阶序列不相关的原假设，回归的结果见表3，第（1）列为差分GMM回归结果，第（2）列为系统GMM回归结果。

回归结果表明，当以地市平整度为工具变量来处理内生性时，差分GMM方法和系统GMM方法两种回归下城乡收入差距的系数都显著为正，即结果仍表明收入差距缩小会抑制居民生活源碳排放。

（三）稳健性检验

为保证前文实证研究结果的可靠性，本文进行如下稳健性检验。

首先是更换回归方法。由于使用面板数据分析时可能遇到组间异方差和组内自相关等问题，从而对估计结果的稳健性和一致性产生影响，所以使用面板矫正标准误回归（PCSE）方法对上文的回归结果进行重新估计，结果见表4第（1）列所示。结果显示，解释变量的系数仍在1%的水平下显著为正，且数值与基准回归结果中解释变量的系数十分接近。

其次是替换解释变量，将城乡收入比替换为泰尔指数。泰尔指数的敏感区在极高和极低的收入，并且将人口作用考虑在内，而我国经济发展具有二元特征且人口基数大，所以泰尔指数可以较好反映我国的城乡收入差距，泰尔指数越大，表示城乡收入差距越大。泰尔指数的计算公式如下：

Theiljt=∑（）ln（÷）（5）

式中的j=1，2，分别表示的是城镇地区和农村地区，Pjt表示的是第t年j地区的人口数量，Pt表示的是第t年的总人口，Ijt表示第t年j地区的总收入，It表示第t年的总收入。

结果见表4第（2）列所示。回归结果显示，解释变量的系数仍在1%的水平下显著为正。解释变量的数值较基准回归中变大，原因是泰尔指数的数量级比城乡收入比的数量级小，但较泰尔指数的均值与城乡收入比的均值相差的倍数而言，该稳健性检验中解释变量的数值变大的倍数较小，说明当解释变量是泰尔指数时，城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响程度更大。其可能的原因为，从泰尔指数的计算公式中可以看出，泰尔指数在表征城乡收入差距之外，还能反映城乡居民人数差距，即能反映城镇化程度，而有研究则表明城镇化有利于居民生活源碳减排［48］，因此，泰尔指数对居民生活源碳排放的影响更为明显。这也表明收入分配改革的作用效果与城镇化的推进相辅相成。

最后是更换回归期。由于2013年国家统计局开展了城乡住户调查一体化改革，统一了居民收入指标，2014年及以后的城镇居民人均可支配收入以及农村居民人均可支配收入都是新口径下的数据。因此将回归期2010—2020年更换为2014—2020年，结果见表4第（3）列。回归系数显著为正，结果仍能证明城乡收入差距的缩小抑制了居民生活源碳排放。

以上表中的回归结果显示，在考虑了稳健性后，城乡收入差距的系数依然为正且通过了显著性检验，即城乡收入差距的缩小仍显著地抑制了居民生活源碳排放，说明本文的结论是稳健和可信的。

（四）异质性分析

1.居民生活源碳排放水平异质性

由前文可知城乡收入差距的缩小显著地抑制了居民生活源碳排放，但其作用效果可能在不同的居民生活源碳排放水平区间呈现异质性。

为了验证该异质性，将样本数据根据2010—2020年平均居民生活源碳排放水平的高低分为两组，第一组是居民生活源碳排放高的15个省份，第二组是居民生活源碳排放低的15个省份。回归结果（1）、（2）两列分别代表居民生活源碳排放水平高低两组（表5）。

回归结果表明，居民生活源碳排放高的一组的城乡收入比的系数仍显著为负，说明城乡收入差距的缩小仍显著地抑制了居民生活源碳排放，居民生活源碳排放低的一组城乡收入差距的系数不再显著。其可能的原因为，在居民生活源碳排放较高的地区，居民的能源消费量相对较高，居民能源消费结构也相对较为不清洁，当城乡收入差距发生变化时，对居民能源消费量以及能源消费结构产生的作用就较大，从而城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响在排放量较高的地区更为显著。

2.贫困异质性

随着居民收入的增加，居民的能源消费逐渐由生存型消费转化为发展型消费，因此贫困地区与富裕地区的能源消费类型有所不同［49］，贫困地区与富裕地区的城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响可能存在异质性。

为了验证贫困程度不同的省份之间的异质性，本文将样本数据根据各省份是否有被认定过国家级贫困县分为两组，第一组是有国家级贫困县的省份，代表较为贫困的地区，第二组是没有国家级贫困县的省份，代表较为富裕的地区。表5的（3）、（4）列分别代表贫困地区和富裕地区的回归结果。

回归结果显示，较为贫困省份的一组城乡收入差距的回归系数为0.270 6，在1%水平下显著为正，而较为富裕省份的一组城乡收入差距的回归系数为0.243 5，在10%水平下显著为正，从两组的回归结果可以看出，较为贫困省份的一组解释变量的系数绝对值更大且显著性更强。其可能的原因为，富裕省份的居民的收入水平较高，居民的能源消费量已经基本满足了生活需要，居民能源消费结构清洁度也已经优化到一定程度，城乡收入差距变动对其的作用程度较小；而在较为贫困的地区，居民的能源消费结构清洁度还有较大的提升空间，居民收入水平的提高能较大程度地影响居民的用能结构和用能量，因此城乡收入差距通过作用于居民能源消费结构清洁度而对居民生活源碳排放产生的边际影响更大。

3.城镇化程度异质性

城乡地区的居民用能习惯有所差异，城镇居民由于天然气等清洁能源的使用设施更加普及，所以相比之下城镇居民的用能结构更加清洁［50］。因此在城镇化程度不同的省份，城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响可能存在异质性。

为了验证城镇化程度不同的省份之间的异质性，本文根据2010—2020年平均城镇化高于0.6①将所有省份分为城镇化程度较高和城镇化程度较低的两组。表5的（5）、（6）列分别代表城镇化程度较高和较低的两组。

回归结果显示，城镇化程度较低的一组的城乡收入差距的回归系数在1%的水平下显著为正，而城镇化程度较高的一组的城乡收入差距的回归系数不显著，说明城乡收入差距的缩小对于居民生活源碳排放的抑制作用在城镇化程度较低的地区显著。其可能的原因为，城镇化程度较高的地区用能设施较为全面，居民更有条件使用清洁能源和形成高效节约用能的习惯，能源消费结构清洁度较城镇化较低的地区而言已经达到较高的水平，因此，在城镇化程度较高的地区，城乡收入差距通过作用于能源消费结构清洁度而对居民生活源碳排放产生的边际影响更小。

4.区域异质性

中国不同区域的能源禀赋的差异能会导致不同区域城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响存在异质性。

为了验证不同区域之间的异质性，本文将样本数据根据我国的具体区划分为七组，分别为华北、东北、华东、华中、华南、西南、西北地区。对七组分别进行回归（表6）。

回归结果表明，华北、东北、华南、西南地区的城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响不显著，其可能的原因为这些地区的资源类型较为单一，比如东北和华北地区所产能源主要为煤矿，而华南地区的所产能源主要为油页岩，因此受制于当地资源条件，居民的能源消费种类较为单一且不易随其他因素变动，从而居民生活源碳排放不易受城乡收入差距变动的影响。而在华东和西北地区，城乡收入差距的缩小显著抑制了居民生活源碳排放，且华东地区的显著程度大于西北地区。而华中地区城乡收入差距的系数为负，其可能的原因是华中地区的工业占比较高且仍处于上升阶段，城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响还没有跨越可能存在的拐点。由各区域城乡收入差距对居民生活源碳排放影响的异质性可知，为了均衡区域之间的居民生活源碳减排，应推进我国能源流动互通体系的建设。

（五）机制检验及分析

前文实证结果表明，城乡收入差距的缩小显著抑制了居民生活源碳排放，本部分将进一步探讨城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响如何取决于居民能源消费结构清洁度。基于第二节的理论分析，本部分将检验居民能源消费结构清洁度是否为城乡收入差距与居民生活源碳排放之间的重要中介变量。

回归结果见表7，表7报告了式（1）、（3）、（4）的估计结果。第（1）列是式（1）的回归结果，即为表2中第（4）列基准回归的结果。第（2）列是式（3）的回归结果，因变量为居民能源消费结构清洁度，结果表明Dit的系数为-0.073 1，且在1%的水平上显著，说明城乡收入差距越大，居民就能用消费结构清洁度越低，且城乡收入比每增大一个单位，天然气消费在居民一次能源消费中的占比降低7.31%，换言之，城乡收入差距的缩小显会著地促进居民能源消费结构清洁度的优化。第（3）列是式（4）的回归结果，该模型为式（1）中进一步引入了居民能源消费结构清洁度，结果显示居民能源消费结构清洁度的系数为-0.845 3且在1%的水平上显著，这表明城乡收入差距的缩小通过促进居民能源消费结构清洁度的优化，从而抑制居民生活源碳排放。此外，Dit的系数从第（1）列0.240 8的降低为了第（3）列的0.188 3，说明加入中介变量后城乡收入差距对于居民生活源碳排放影响的贡献度下降，这证实了居民能源消费结构清洁度是城乡收入差距与居民生活源碳排放之间的重要中介变量，假说H2得到验证。

理论分析和实证分析表明，城乡收入差距的缩小通过影响居民的消费行为，促进了居民能源消费结构清洁度的优化，居民生活源碳排放从而得到抑制。因此，居民能源消费结构清洁度的中介作用在城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响过程中不可或缺。

五、结论及建议

我国致力于实现的共同富裕是建立在经济福利和生态福利基础上多层次宽领域的共同富裕，经济福利意味着国家富裕、居民共享发展成果，生态福利意味着节约能源、减少污染。缩小城乡收入差距是提高经济福利中重要的一环，而抑制居民生活源碳排放是增加生态福利的举措，本文研究城乡收入差距与居民生活源碳排放之间的关系，旨在寻找兼顾经济福利与生态福利的路径，为实现高质量的共同富裕提供政策建议。

（一）主要研究结论

本文利用2010—2020年中国30个省份的面板数据，充分考虑内生性的问题，选取城乡收入比和泰尔指数为主要变量衡量城乡收入差距，研究了城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响，分析了该影响在不同生活源碳排放水平地区、贫困程度不同省份、城镇化程度不同的省份以及不同地理区域是否存在异质性，并且验证了居民能源消费结构清洁度的中介作用。研究的主要结论如下：第一，我国城乡收入差距的缩小对居民生活源碳排放量有显著的抑制作用，且这一基本结论在充分考虑并处理内生性后以及进行多种稳健性检验后依然成立；第二，城乡收入差距通过作用于居民能源消费结构清洁度对居民生活源碳排放产生影响；第三，城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响在居民生活源碳排放水平较高的地区更为显著；第四，城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响在较贫困的地区更显著，在较富裕的省份更微弱，其可能是原因是非贫困省份的居民收入水平较高，已经跨越了能源消费结构清洁度转化的高峰期；第五，城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响在城镇化程度低的地区更显著，在城镇化程度较高的省份更微弱，其可能原因是城乡居民的用能习惯和结构存在较大差异，城镇居民的能源消费结构已经经历过较大的转变；第六，城乡收入差距对居民生活源碳排放的影响在不同区域存在异质性，其影响在华东、西北地区更为显著，这可能与不同地域的能源禀赋丰富程度有关；第七，城镇化的推进、经济发展水平的提高、人口密度的增加，人均收入水平的提高、人均消费水平的提高都加剧了人均碳排放量的增加，而居民环保意识的提高则有利于减少人均碳排放，其原因是居民的环保意识越强，就更倾向于选择消费清洁能源，从而抑制居民生活源碳排放。

（二）政策建议

基于本文的实证分析和结论，提出以下建议，第一，正确认识并合理利用城乡收入差距与居民生活源碳排放之间的关系，以及两者与共同富裕之间的联系，通过深化收入分配制度改革缩小城乡居民收入差距，是实现城乡协调发展与降低碳排放“双赢”的重要方向，未来，政府应着力建立健全城乡公平的经济环境和低碳环境，使全体居民共享高质量发展成果，协同推进城乡人民生活水平的提高和环境友好型社会的建设，为共同富裕的实现打通共享和绿色的基础，最终实现高质量高层次的共同富裕；第二，在提高居民收入的过程，要充分利用收入初次分配和再分配手段来控制不均衡的增收，进一步推进共同富裕发展的同时，避免因收入差距扩大带来居民消费结构的失衡以及生态福利的损失［51］；第三，重点加强农村地区的环境规制和环境基础设施建设，比如加快农村地区的天然气管道建设、取暖装置建设，加快改造农村地区的老式厕所，以此来推动农村居民的清洁能源消费以及能源利用效率，缓解农村地区依赖高碳能源的现状，从而抑制农村居民的生活源碳排放，同时以基础设施的改造升级来夯实农村地区共同富裕的持续建设推进的基础；第四，着重提高农村居民的低碳意识，加强农村地区的低碳宣传教育，拓宽农村居民的表达渠道，推动农村居民主动参与低碳事业，让农村居民从思想上主动认识，我们要实现的共同富裕是囊括经济富裕与生态文明的多层次共同富裕；第五，加大居民生活领域低碳技术的研发投入，推动新能源汽车、低碳建筑、节能家电等的研发和进步，提升绿色低碳产品的实用性，并通过国家补贴以及研发的规模效应来降低价格，为居民的低碳行为提供良好的消费环境，让居民不过于增加经济负担的同时享受前沿的绿色低碳产品和技术，从而让居民主动追求低碳生活方式。

参考文献

［1］  刘培林，钱滔，黄先海，等.共同富裕的内涵、实现路径与测度方法［J］.管理世界，2021（8）：117-129.

［2］  李实，朱梦冰.推进收入分配制度改革促进共同富裕实现［J］.管理世界，2022（1）：52-61+76+62.

［3］  沈满洪.生态文明视角下的共同富裕观［J］.治理研究，2021（5）：5-13+2.

［4］  曾贤刚，余畅，孙雅琪.中国农业农村碳排放结构与碳达峰分析［J］.中国环境科学，2023（4）：1906-1918.

［5］  张坤民.低碳世界中的中国：地位、挑战与战略［J］.中国人口·资源与环境，2008（3）：1-7.

［6］  占华.收入差距对环境污染的影响研究——兼对“EKC”假说的再检验［J］.经济评论，2018（6）：100-112+166.

［7］  常文涛，罗良文.城乡居民收入差距对空气污染治理的影响——基于链式多重中介模型视角［J］.中南民族大学学报（人文社会科学版），2021（10）：139-147.

［8］  WEBER C， PERRELS A. Modelling lifestyle effects on energy demand and related emissions［J］. Energy Policy， 2000（8）： 549-566.

［9］  周平，王黎明.中国居民最终需求的碳排放测算［J］.统计研究，2011（7）：71-78.

［10］  张小溪，刘同山.经济开放对城乡收入差距的影响研究——基于省级面板数据的实证分析［J］.重庆社会科学，2020（11）：64-73.

［11］  强国令，商城.互联网普及、家庭财富差距与共同富裕［J］.经济与管理评论，2022（4）：51-62.

［12］  李实.以收入分配制度创新推进共同富裕［J］.经济评论，2022（1）：3-12.

［13］  袁晓玲，耿晗钰，李思蕊，等.高质量发展视域下中国城市“双碳”目标实现的现状、挑战与对策［J］.西安交通大学学报（社会科学版），2022（5）：30-38.

［14］  沈满洪.论碳市场建设［J］.中国人口·资源与环境，2021（9）：86-91.

［15］  王少平，欧阳志刚.我国城乡收入差距的度量及其对经济增长的效应［J］.经济研究，2007（10）：44-55.

［16］  韩立岩，杜春越.收入差距、借贷水平与居民消费的地区及城乡差异［J］.经济研究，2012（S1）：15-27.

［17］  李江一，李涵.城乡收入差距与居民消费结构：基于相对收入理论的视角［J］.数量经济技术经济研究，2016（8）：97-112.

［18］  GROSSMAN GM， KRUEGER AB. Economic growth and the environment［J］. The Quarterly Journal of Economics，1995（2）： 353-377.

［19］  BOYCE JK. Inequality as a cause of environmental degradation［J］. Ecological Economics， 1994（3）： 169-178.

［20］  钟茂初，孔元，宋树仁.发展追赶过程中收入差距与环境破坏的动态关系——对KC和EKC关系的模型与实证分析［J］.软科学，2011（2）：1-6.

［21］  钟茂初，赵志勇.城乡收入差距扩大会加剧环境破坏吗？——基于中国省级面板数据的实证分析［J］.经济经纬，2013（3）：125-128.

［22］  ZHANG C， ZHAO W. Panel estimation for income inequality and CO2 emissions： A regional analysis in China［J］. Applied Energy， 2014 （136）： 382-392.

［23］  孙华臣，孙丰凯. 城乡收入差距对碳排放影响的经验证据——兼论“公平”何以提升“效率”［J］.宏观经济研究，2016（1）：47-58.

［24］  井波，倪子怡，赵丽瑶，等.城乡收入差距加剧还是抑制了大气污染？［J］.中国人口·资源与环境，2021（10）：130-138.

［25］  ZHANG X， LUO L， SKITMORE M. Household carbon emission research： an analytical review of measurement， influencing factors and mitigation prospects［J］. Journal of Cleaner Production， 2015（103）： 873-883.

［26］  LIU L， WU G， WANG J， et al. Chinas carbon emissions from urban and rural households during 1992–2007［J］. Journal of Cleaner Production， 2011（15）： 1754-1762.

［27］  YUTAI C， YAO X. Factors of carbon emissions from Chinese urban and rural residents： a time-varying study［J］. Applied Economics Letters， 2022（18）： 1696-1701.

［28］  万文玉，赵雪雁，王伟军.中国城市居民生活能源碳排放的时空格局及影响因素分析［J］.环境科学学报，2016（9）：3445-3455.

［29］  XIE ZQ， HE JF. Decomposition and sector aggregation analysis of indirect household carbon emission indicators： a case study of Guangdong Province in China［J］. Environment， Development and Sustainability， 2021（5）： 1-22.

［30］  冯玲，吝涛，赵千钧.城镇居民生活能耗与碳排放动态特征分析［J］.中国人口·资源与环境，2011（5）：93-100.

［31］  孙凌宇，罗杨帆.产业结构合理化对碳排放影响的空间效应［J］.重庆社会科学，2022（10）：55-68.

［32］  李国志.城镇居民生活能源碳排放的省域差异及影响因素［J］.北京交通大学学报（社会科学版），2018（3）：32-40.

［33］  曲建升，刘莉娜，曾静静，等.中国城乡居民生活碳排放驱动因素分析［J］.中国人口·资源与环境，2014（8）：33-41.

［34］  杨选梅，葛幼松，曾红鹰.基于个体消费行为的家庭碳排放研究［J］.中国人口·资源与环境，2010（5）：35-40.

［35］  XUE Y. Empirical research on household carbon emissions characteristics and key impact factors in mining areas［J］. Journal of Cleaner Production， 2020（256）： 120470.

［36］  LI J， ZHANG D， SU B. The impact of social awareness and lifestyles on household carbon emissions in China［J］. Ecological Economics， 2019 （160）： 145-155.

［37］  Carroll C D， Kimball M S. On the concavity of the consumption function[J]. Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1996： 981-992.

［38］  古炳鸿，李红岗，叶欢.我国城乡居民边际消费倾向变化及政策含义［J］.金融研究，2009（3）：199-206.

［39］  束克东，李影.基于城镇化视角的收入不平等对CO2排放的影响研究［J］.经济经纬，2020（1）：25-31.

［40］  张馨，牛叔文，赵春升，等.中国城市化进程中的居民家庭能源消费及碳排放研究［J］.中国软科学，2011（9）：65-75.

［41］  余泳泽，潘妍.高铁开通缩小了城乡收入差距吗？——基于异质性劳动力转移视角的解释［J］.中国农村经济，2019（1）：79-95.

［42］  周国富，陈菡彬.产业结构升级对城乡收入差距的门槛效应分析［J］.统计研究，2021（2）：15-28.

［43］  吴建祖，王蓉娟.环保约谈提高地方政府环境治理效率了吗？——基于双重差分方法的实证分析［J］.公共管理学报，2019（1）：54-65+171-172.

［44］  李锴，齐绍洲.贸易开放、经济增长与中国二氧化碳排放［J］.经济研究，2011（11）：60-72+102.

［45］  TORRAS M， BOYCE JK. Income， inequality， and pollution： a reassessment of the environmental Kuznets Curve［J］. Ecological Economics， 1998（2）： 147-160.

［46］  王韧.中国城乡收入差距变动的成因分析：兼论“倒U”假说的适用性［J］.统计研究，2006（4）：14-19.

［47］  李小平，卢现祥.国际贸易、污染产业转移和中国工业CO2排放［J］.经济研究，2010（1）：15-26.

［48］  朱勤，魏涛远.居民消费视角下人口城镇化对碳排放的影响［J］.中国人口·资源与环境，2013（11）：21-29.

［49］  王锋，吴丽华，杨超.中国经济发展中碳排放增长的驱动因素研究［J］.经济研究，2010（2）：123-136.

［50］  ZHANG YZ， ZHI GR， JIN WJ， et al. Identifying the fundamental drives behind the 10-year evolution of northern China's rural household energy and emission： Implications for 2030 and beyond［J］. The Science of the total environment， 2022 （865）： 161053.

［51］  曹新.新能源的特点、战略价值与结构调整［J］.重庆社会科学，2011（8）：32-35.

Can Narrowing the Urban-Rural Income Gap from the Perspective of Common Prosperity Help to Reduce Carbon Emissions from Residents' Living Sources

Song Peng1   Yin Menglei1   Zhang Huimin2

（1. School of Public Policy and Administration， Chongqing University， Chongqing， 400044;

2.Chongqing Research Academy of Eco-Environmental Sciences， Chongqing， 401147）

Abstract： The common prosperity that China is committed to achieving is a multi-level common prosperity based on economic welfare and ecological welfare. Narrowing the income gap between urban and rural areas is a necessary step to improve the economic welfare of the whole people and promote common prosperity， while curbing the carbon emissions of residents' living sources is a necessary step to increase the ecological environment welfare for the dual carbon goal. Using provincial panel data from 2010 to 2020 in China as a sample， a double fixed effect model was adopted and terrain flatness was selected as the instrumental variable to empirically study the impact of urban-rural income gap on carbon emissions of residents living sources. The empirical results shows that the larger the urban-rural income gap is， the more carbon emissions of residents' living sources are， and this conclusion is still valid under various robustness tests. Heterogeneity analysis shows that the reduction effect of urban-rural income gap on residents' carbon emissions from living sources is more biased towards areas with higher carbon emissions from living sources， more biased towards poor areas， more biasedtowards low-urbanization areas， and morebiasedtowards East China and Northwest China，which provides a basis for local carbon emission reduction policies. The mechanism analysis shows that the urban-rural income gap affects the carbon emissions of residents' living sources by acting on the cleanliness of residents' energy consumption structure. The smaller the urban-rural income gap is， the higher the cleanliness of residents' energy consumption structure is. This paper suggests that in the process of solidly promoting common prosperity in the new era， the urban-rural income gap should be continuously narrowed to help reduce carbon emissions from living sources and achieve the " double carbon " goal.

Key Words： urban-rural income gap; carbon emissions of residents' living sources; common prosperity; energy consumption of residents