中國綠色金融發展對區域經濟支持水平空間關聯研究

董曉紅 年 維

（哈爾濱商業大學金融學院，哈爾濱 150028）

引 言

在 “三期疊加”的背景下和新發展理念的引導下，中國經濟發展模式也逐步轉變為以生態農業和循環經濟為主的綠色經濟。綠色金融也由此進入了快速發展時期。

綠色金融在國際上并沒有一個標準的定義。在中國，綠色金融通常是指能夠降低能源的使用量與單位能耗以及對環境污染進行治理的金融活動與金融產品。政府為推動綠色金融的高效發展出臺許多相關政策。如2018年發布的 《綠色投資指引 （試行）》，對綠色機構投資者做出普遍適用的規范性要求，加速產業重組與整合，以此來推動產業結構升級，使我國三次產業結構比例更加合理，進而加快供給側改革，推動綠色 “一帶一路”建設。

通過梳理綠色金融對經濟增長影響的文獻發現，現有研究主要集中在兩個方面，（1）綠色金融是否可以推動經濟增長。通過研究發現從宏觀角度上來看，綠色金融可通過促進投資和消費結構的優化來促進經濟增長 （柴晶霞，2018）［1］，從微觀角度上看，綠色金融可有效幫助企業資金融通和儲蓄投資轉化，規避企業環境風險，提高企業運行效率 （Wang 等， 2017； 彭珊， 2019）［2－3］；（2）綠色金融如何推動經濟高質量發展。通過研究發現綠色金融可以推動產業結構升級，且綠色金融發展程度越高，作用效果越顯著 （魏麗莉和楊穎， 2019； 黨晨鷺， 2019； 李毓等， 2020）［4－6］；綠色金融可以與循環經濟耦合協調發展，推動經濟可持續發展 （朱建華等，2019）［7］；綠色金融可通過推動金融供給側改革，進一步完善中國金融體系建設，推動經濟高質量發展 （毛彥軍和徐文成， 2019； 鄭志來， 2020）［8，9］。 在研究方法上主要分為兩類，（1）使用雙機制模型、因子分析法 （杜軍等，2020）［10］等研究方法探討綠色金融如何對經濟增長產生作用； （2）考慮空間因素，使用固定效應模型 （劉霞和何鵬，2019）［11］、耦合評價模型 （李虹等，2019）［12］、空間杜賓模型（余馮堅和徐楓，2019）［13］等傳統空間計量學方法對不同地區綠色金融對經濟增長的影響進行測度，并針對差異化的綠色金融發展情況提出了不同的對策。

從當前相關文獻上看，綠色金融對經濟作用的空間關聯研究文獻多采取傳統空間計量學方法，存在以下幾個方面的問題：（1）綠色金融相較于普通金融業表現為更復雜的網絡結構性質，傳統空間計量學方法則將空間關聯關系局限于相鄰相近地區，僅能揭示部分關聯關系；（2）研究文獻多將重點放于省域間的空間溢出效應，不能很好的兼顧整體綠色金融空間關聯演變。針對以上不足，本文采用社會網絡分析法對中國綠色金融發展對區域經濟支持水平的空間關聯進行研究。社會網絡分析法具備以下優勢：（1）社會網絡分析法具備全局性分析的特點，既可描述任一省域與其他省域之間的空間關聯聯系，避免了傳統空間計量方法中省際間距離的限制，同時可以對整體空間溢出效應進行研究；（2）社會網絡分析更加注重網絡結構關系的研究，可更好揭示綠色金融的空間溢出效應的傳遞機制，對綠色金融進行更為深入的研究。

1 綠色金融對經濟的支持水平的省群網絡的構建

1.1 研究地區選擇

考慮數據獲取性、研究結果的精準性和全面性，本文選擇31個省級行政區 （除港、澳、臺地區）作為研究對象，構建綠色金融對經濟支持水平整體網絡。

1.2 綠色金融對經濟支持水平空間關聯網絡的構建與特征刻畫

1.2.1 構建綠色金融對經濟支持水平空間關聯網絡

（1）構建引力模型

為測度我國31個省級行政區的綠色金融對經濟支持水平的空間關聯聯系，需要構建省域間的社會網絡，借鑒劉軍 （2009）［14］構建網絡矩陣的方法，考慮兩個區域間存在與距離呈反向關系的經濟聯系，且經濟聯系強度的貢獻存在差異性，本文采用修正后的引力模型來構建網絡矩陣。

修正后的引力模型如下：

本文使用Ucinet對31個省級行政區進行社會網絡分析，需通過引力模型構建綠色金融對經濟支持水平的網絡矩陣，并對綠色金融經濟網絡矩陣中的元素進行二值化處理。本文使用矩陣中行元素均值作為闕值，當矩陣元素值大于或等于闕值時，則該元素被賦值為1，當該元素值小于臨界值時，則該元素被賦值為0（趙純鳳等，2015）［15］。

（2）引力模型指標說明

Rij表示省份i與省份j之間的綠色金融對經濟支持聯系強度。

Kij表示省份i對Rij的貢獻程度。

GCi表示第i個省份的綠色信貸比。由于在綠色金融中綠色信貸相較于其他的綠色金融產品發展更為完善，其他的綠色金融產品發展多處于起步階段，對經濟的支持水平影響相對較小。因此，本文選擇各省綠色信貸比作為衡量綠色金融對各省經濟支持水平的指標。本文中的綠色信貸比指標借鑒學者瞿佳慧等 （2019）通過工業產業利息總支出與六大高耗能產業利息支出之差占工業產業利息總支出的方法來衡量［16］。

Pi表示第i個省份的常住人口總數。一個地區的人口數量會影響一個地區的經濟發展與生態環境，從而會對兩個地區間的經濟引力產生影響。因此選擇將兩地區的人口數量也作為一個指標，進行測算。

GDPi表示第i個省份的實際地區生產總值。本文選擇用各省份的GDP表示綠色金融對經濟的支持水平。

Kij表示省份i在省份i和省份j之間的綠色金融對經濟支持水平的貢獻程度。由于兩個省份之間經濟引力不同，需要引入引力參數Kij。

Dij表示i省與j省之間的距離，本文使用i省與j省省會城市的距離來表示二省之間的距離。

1.2.2 網絡特征刻畫

本文使用Ucinet軟件，從整體網絡特征、個體網絡特征、凝聚子群分析3個方面對綠色金融對經濟支持水平空間關聯網絡進行社會網絡分析。

（1）整體網絡特征刻畫

本文選擇網絡密度來描述綠色金融對經濟支持水平的整體網絡特征，網絡密度是反映整體網絡中各省域空間關聯聯系強度的指標，網絡密度D如下：

其中N為網絡中節點個數，L為整體網絡中省域間空間關聯關系總數。

（2）個體網絡特征分析

本文通過中心性分析來描述各省份綠色金融對經濟支持水平的個體網絡特征，從度數中心度、接近中心度、中間中心度3個方面進行中心度的測度。

度數中心度可反映各省份在社會網絡中的中心位置情況，度數中心度De如下：

接近中心度可反映各省份在社會網絡中的獨立性，接近中心度Cl如下：

其中dij表示的是i省與j省之間的最短路徑。

中間中心度可反映各省份在社會網絡中對其他省份的可控性大小，中間中心度Be如下：

其中j≠i≠k，j＜k。

其中bjk（i）是指在整體網絡中省份j和省份k之間經過省份i的最短路徑數目。

1.3 數據的說明

本文選擇全國31個省級行政區作為研究的網絡節點。選取了31個省級行政區2009～2018年的各省綠色信貸比、各省地區生產總值、各省人口數量、省域間的距離作為指標構建網絡矩陣，其中省域間的距離以各省的省會城市之間的距離替代 （王營和曹廷求，2017）［17］。其中各省工業產業利息總支出、六大高耗能產業利息支出的數據來自 《中國工業統計年鑒》。根據 《2010年國民經濟和社會發展統計報告》選擇六大高耗能產業。各省的GDP與人口數量的數據來自 《中國統計年鑒》。

2 綠色金融對經濟支持水平的社會網絡分析

2.1 中國綠色金融對經濟支持水平的空間演變特征分析

本文使用2009～2018年的數據通過引力模型構建網絡矩陣，由Ucinet軟件計算得出了2009～2018年的綠色金融對經濟支持水平整體網絡密度，見圖1。

圖1 綠色金融對經濟支持水平整體網絡密度

由圖1可知：2009～2018年整體網絡密度變化趨勢大體上是 “V”字型，其中2007～2012年整體網絡密度大致上呈緩慢下降趨勢，2012年整體網絡密度值降至最低點，為0.2258，2012～2018年間整體網絡密度呈上升趨勢，且上升速度明顯加快，2018年升至最大，為0.3172，綠色金融對經濟支持水平的整體網絡密度維持在0.22～0.32之間，綠色金融對經濟支持水平整體網絡密度不高，省域之間空間溢出效應較小，各區域間綠色金融對經濟支持聯系強度仍存在較大提升空間。2009～2012年間，綠色金融尚處于起步階段，無法兼顧經濟增長與生態保護，中國仍以高污染，高能耗為代價發展經濟，因此2009～2012年的整體網絡密度的總體趨勢是下降的。2013年以來，中國綠色金融發展步伐加快，綠色金融發行數量增加，2013年全國的綠色信貸規模為4.85萬億元，到2018年末綠色信貸數量為9.66萬億元；另外，2015年以后，隨著 《關于構建綠色金融體系的指導意見》、《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》等文件的出臺，綠色金融的發展不再只側重于發行規模的增長，同時還注重綠色金融體系的完善，綠色金融進入全面發展階段。區域間綠色金融支持經濟發展作用的相互影響增強，空間溢出效應也逐漸增大。

由于篇幅限制，本文選擇2009年、2012年、2015年、2018年4年的數據分析綠色金融對經濟支持水平空間關聯的演變，并通過Net Draw軟件進行可視化，如圖2所示。

圖2 綠色金融對經濟支持水平空間關聯演變圖

由圖2可以看出，各省域間綠色金融對經濟影響聯系一直處于不斷變化中，2018年相較于2009年、2012年、2015年，雖然存在個別省份聯系中斷的現象，但是整體聯系強度明顯加強，主要體現在中心省份如北京與偏遠省份吉林、西藏的經濟聯系增加，偏遠省份之間的聯系程度更為緊密，同時在社會網絡內部逐步形成多個 “集聚”。這說明省域間的經濟合作阻隔正在逐步減弱，偏遠省份在綠色金融發達省份的帶動下，發展速度加快，各省之間的經濟協作能力加強，經濟、綠色金融一體化發展趨勢更為明顯。

2.2 中國綠色金融發展對經濟支持水平中心性分析

本文使用2018年的數據，通過Ucinet測算中國綠色金融對經濟支持水平的網絡節點的中心性指標，以此對中國各省進行個體網絡特征分析。如表1所示，并通過Netdraw進行可視化，得到圖3。

表1 各省綠色金融對經濟支持水平空間關聯中心度

續 表

圖3 2018年綠色金融對經濟支持水平網絡群各節點省份中心度圖

由圖3可知，從整體上看，2018年綠色金融對經濟支持水平社會網絡內部綠色金融經濟聯系交錯復雜，省際間空間溢出效應傳輸由相鄰傳輸渠道與跳躍傳導渠道兩種方式共同作用，并無一省孤立；從結構上看，網絡層次分明，具有 “內緊外松”的特點，其中位于中心的省份為經濟發達、綠色金融基礎良好的東部、南部省份，邊緣省份多為經濟落后、綠色金融基礎較差的西部、北部省份，其發展方式仍以粗放型經濟發展方式為主，中心省份的綠色金融經濟聯系總量占總體經濟聯系比重加大，輻射范圍更廣，而邊緣省份的空間溢出效應較小，綠色金融經濟聯系通常存在于鄰近省份之間，或者是被動地接收中心省份綠色金融對經濟影響的空間作用。

由表1可知，度數中心度、接近中心度度數最高的4個省份分別為北京市 （86.667）、河北省（73.333）、 江蘇省 （73.333）、 湖北省 （73.333），而排在末尾的4個省份，分別為遼寧省 （26.667）、黑龍江省 （23.333）、吉林省 （16.667）、青海省（6.667）。這說明北京等綠色金融發展較快區域，其綠色金融對經濟增長的空間溢出效應，不僅可以有效控制整體網絡，也會對其他省份產生空間影響，其綠色金融對經濟支持空間溢出效應可帶動其他省份的綠色金融發展，同時這些區域擁有較高的獨立性，綠色金融對經濟的支持作用具有較強的內生動力，其綠色金融發展對經濟的支持作用主要源于自身綠色金融發展。如北京市綠色信貸規模超過9800億元人民幣，在碳市場上，交易量達到5100萬噸，成交總額為14億元，均位居全國首位。

接近中心度度數最高的4個省份分別為北京市 （9.509）、 河北省 （7.913）、 四川省 （6.627）、山東省 （4.866），排在末尾的4個省份分別為貴州省 （0.133）、 江西省 （0.072）、 吉林省 （0.029）、青海省 （0.000）。中間中心度是衡量網絡中各節點的 “中介”能力的指標，北京市的中間中心度遠高于其他省份，北京綠色金融的快速發展，及其政治、文化中心地位，使北京發揮 “橋梁”作用，傳導其他省份的空間溢出效應，間接加強其他省份綠色金融支持經濟聯系，提高網絡穩定性。而青海由于自身綠色金融發展落后，經濟規模小、人口稀疏、位置偏遠，其中間中心度為0，反映青海省位于整體網絡的邊緣或從屬位置，難以對其他省份起到支配作用，甚至會降低鄰近省份間的綠色金融支持經濟發展效率。

2.3 中國綠色金融對經濟支持水平的凝聚子群分析

限于篇幅，本文選擇2009年、2013年、2018年的數據來進行綠色金融對經濟支持水平凝聚子群分析。通過Ucinet軟件計算出綠色金融對經濟支持水平經濟網絡中凝聚子群個數與每個凝聚子群所包含的省份。

由表2可知，凝聚子群并不穩定，所包含的成員省份及其數量在不斷變化。凝聚子群依據省份間是否存在密切的綠色金融經濟聯系進行劃分，由于中國尚未成熟的綠色金融對經濟支持作用較小，省際間尚未形成穩定的綠色金融經濟帶。凝聚子群內部，綠色金融發展落后省份在凝聚子群的從屬地位，如黑龍江省、吉林省、遼寧省一直與北京共處于凝聚子群1中。隨著綠色金融發展，省際間經濟協作能力加強，凝聚子群穩定性加強，由凝聚子群分析結果可知，凝聚子群成員省份與經濟帶趨于重合。

表2 中國綠色金融對經濟支持水平的凝聚子群演變

從表3可知，隨著綠色金融發展，各凝聚子群的密度大體上是不斷增加的，這說明凝聚子群內部成員的綠色金融對經濟支持的空間溢出效應增大，成員省份之間聯系更為密切。以當年的平均密度作為闕值，衡量是否凝聚子群之間的空間效應傳導機制，發現這3年空間效應傳導機制并未出現太大波動，說明綠色金融對經濟的空間溢出效應傳導受地理、經濟、政治、文化因素的影響，出現小幅度波動，隨著綠色金融發展，凝聚子群已趨于穩定，凝聚子群間的空間溢出效應會加強。

3 結論與建議

3.1 結 論

本文基于2009～2018年數據，通過引力模型建立了綠色金融對經濟支持水平的社會網絡，并對其進行整體網絡特征分析、個體網絡特征分析以及凝聚子群分析。最終得出以下結論。

表3 中國綠色金融對經濟支持水平的凝聚子群密度表

3.1.1 綠色金融對經濟支持水平社會網絡緊密程度不斷提高

由整體網絡特征分析可知，省域間通過直接連接與間接連接形成綠色金融對經濟支持水平整體網絡，無一省孤立，2009～2018年網絡密度值維持在0.22～0.32之間，整體網絡密度值不高，綠色金融支持經濟協作能力不強，整體網絡仍不穩定，但是2015年后網絡密度上升速度明顯提高，這與邊緣省份之間綠色金融經濟聯系加強有關，表明邊緣省份的綠色金融發展速度加快，中國綠色金融處于全面發展階段，經濟一體化趨勢加強。

3.1.2 各省域在整體網絡中發揮功能不同

綠色金融對經濟支持水平網絡以北京為核心呈放射狀，各省之間綠色金融對經濟支持水平的關聯程度明顯不同，各省域在整體網絡中發揮的作用也不同，在整體網絡中，既有自身綠色金融支持經濟增長的同時可以帶動其他省份綠色金融促進經濟增長的 “動力源”，傳導綠色金融支持經濟增長空間溢出效應的 “橋梁”，以及接受綠色金融支持經濟空間溢出效應的 “受益者”。各省在整體網絡中相互作用，加大綠色金融經濟一體化趨勢。

3.1.3 綠色金融對經濟支持水平網絡內部呈多聚集發展方式

綠色金融對經濟支持水平的網絡中，政策、經濟因素影響4個凝聚子群所包含的省份以及包含的省份數量在小幅度變化，但總體已趨于穩定，凝聚子群已與經濟帶日趨重合，凝聚子群的群密度逐漸增加。說明在各省之間的空間聯系逐漸穩定，凝聚子群內部的聯系加強，綠色金融支持經濟發展凝聚子群的穩定與內部加強，有助于綠色金融經濟帶的形成，有助于加強中國綠色金融協作能力。

3.2 建 議

3.2.1 加強區域間綠色金融經濟協作能力

增加省份之間綠色金融經濟活動的合作，加強區域綠色金融經濟協作能力，有利于中國綠色金融與經濟全面發展。（1）搭建統一的綠色金融平臺。目前中國各省綠色金融發展差異較大，統一的綠色金融平臺可以協調綠色金融經濟活動，實現信息共享，幫助落后省份發展綠色金融，促進綠色金融工具創新，幫助資本跨境互動，實現雙贏；（2）增加綠色金融中介機構。綠色金融中介機構可以參與綠色金融產品的評級、綠色項目的開發咨詢，引導資金在綠色投資領域的合理配置，提高綠色金融效率。同時綠色金融中介機構可以有效促成跨地區的綠色金融合作項目，加強綠色金融在各省之間的空間聯系。

3.2.2 各省根據綠色金融發展特征明確功能

由各省綠色金融對經濟支持水平的中心性分析可知，各省份在整體網絡中發揮功能不同。各省份應根據自身綠色金融發展特點與經濟環境，制定符合自身發展規律的綠色金融戰略，進一步促進經濟高質量增長。（1）明確各省份功能定位。“動力源”省份利用其空間溢出輻射其他省份，“橋梁”省份則發揮其 “中介”功能傳導空間影響，帶動落后省份的綠色金融發展與經濟影響，推動全國綠色金融與經濟共同進步；（2）依據自身特點制定綠色金融發展戰略。根據各省的經濟水平、基礎設施、地理位置等因素因地制宜，制定適合自身的綠色金融經濟政策，整合各省優勢，利用地區間的互補性，同時為避免出現區域間綠色金融經濟差距過大，可適當的對落后地區進行政策傾斜。

3.2.3 建立有效的綠色金融經濟群發展機制

從實證分析結果可知，綠色金融省域群已與經濟帶日趨重合，有效的綠色金融經濟群發展機制可加快區域經濟、生態環境共同發展進程。（1）建立有效的綠色金融經濟群管理制度。政府應當在政府架構、管理體制上進行創新，設立專門的管理部門，統一管理區域內各省的分工與合作，組織協調跨行政區的綠色金融經濟活動；（2）建立有效的跨省綠色金融市場。同一凝聚子群省份應當加強市場開放，突破行政線障礙，鼓勵開展跨省綠色金融合作項目，打通生態項目融資渠道，實現優勢互補，共同進步，避免凝聚子群內部省份之間的惡性競爭。