金融集聚對綠色發展效率的影響研究

溫茵茵，顧玉萍，唐根麗

（1.安徽財經大學管理科學與工程學院，安徽蚌埠，233030；2.河海大學商學院，江蘇南京，211100）

改革開放后，我國經歷了40多年的飛速發展，這種以犧牲資源和環境為代價的粗放式增長方式亟需改變。為實現經濟和社會的和諧、可持續發展，需要尋求一種高質量的發展方式，綠色發展由此而生。2015年，黨的十八屆五中全會將綠色發展作為經濟社會發展的基本策略。綠色發展是通過保護生態環境實現可持續發展的現代發展模式，要求經濟活動的過程和結果是環境友好的［1］。

綠色發展作為一項系統工程，必須通過科技、制度和金融創新相結合來實現［2］。金融是現代經濟的關鍵要素，金融業是高附加值的綠色產業，具有綠色屬性。金融資源通過集聚與擴散功能在地區間流動，從而引起生產要素分配結構的變化，促使產業結構優化，進而促進經濟綠色發展［3］。金融業可以通過資金配置、企業監督和綠色金融等效應提升綠色發展效率［4］。

2019年12月，中央政府印發實施《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，將江蘇省、浙江省、安徽省全域和上海市納入規劃范圍，旨在推動區域一體化和高質量發展。長三角地區擁有國際金融中心上海和“G60”科技創新走廊，是綠色生態發展的示范區，但區域發展不平衡制約了長三角一體化的進程。金融憑借其集聚與擴散的功能和綠色的屬性，成為推動該地區一體化綠色發展的重要途徑。因此，研究金融集聚對綠色發展效率的影響效應是十分必要的。

一、文獻回顧和理論分析

國內外眾多學者對金融與經濟增長、環境污染的關系展開了一系列研究，為金融集聚對綠色發展效率的影響研究提供了堅實基礎。Shahbaz等人和Ozturk實證檢驗了本國的經濟增長、能源消費、金融發展、貿易開放和二氧化碳排放之間的聯系［5-6］。嚴成樑等通過實證研究證明了中國的信貸規模與二氧化碳強度之間呈現倒U型的發展趨勢［7］。

金融集聚通過規模經濟、技術創新和綠色金融效應影響城市綠色發展的效率。第一，大量的金融機構聚集在一起形成金融中心，產生規模效應，為區域內的企業提供了充足的資金和豐富的市場信息。同時，金融行業衍生的咨詢和中介服務業為企業融資提供便利，提高了生產效率［8］。第二，金融集聚為區域創造了良好的創新環境，激發企業的創新活力。金融資源通過信貸約束、信息傳遞、監督管理促進技術創新［9］，使企業加大對綠色技術創新的投入。第三，綠色金融為環境治污和環保技術研發注入了資金，為清潔生產和新能源產業提供優先扶持政策［10］，推動了區域的綠色發展。

根據Perroux的增長極理論，區域經濟增長始于少數的中心區，隨后逐漸向外圍擴張，從而帶動整個區域的經濟增長［11］。在發展初級階段，極化效應促使各種生產要素向增長極回流和聚集，大量資本、人才、技術不斷向金融集聚中心區涌入，金融中心的資源吸收能力使得周邊地區的資源逐漸流失，產生“虹吸效應”，這種“中心——外圍”的金融結構加劇了“馬太效應”［12］。隨著時間的推移，增長極產生的極化效應變弱，而擴散效應逐漸變大，并占據主導地位。各種資源從中心向外圍轉移，帶動周圍欠發達地區的發展，逐步縮小與先進地區的差距。金融中心通過資本、信息、創新的溢出效應，建立分支機構，將先進的技術和經驗傳播到外圍地區［13］。研究表明，金融集聚對綠色發展效率存在明顯的空間溢出效應，且這種空間溢出效應會存在具有空間衰減特征的地理邊界［14］，但存在區域異質性［15］。

由產業集群周期理論可知，金融產業的集聚分為不同的階段，每個階段都有各自的發展特征。在金融集聚的初期，資本的短缺與運作效率低下使得規模效應還未形成，對城市的綠色發展效率影響不大［16］。當金融集聚水平達到一定的高度時，金融集聚的各種效應（規模效應、技術效應等）才顯現出來，并對城市的綠色發展產生一定的促進作用。金融集聚水平達到轉折點后，集群內不斷有新的企業進入，現有的企業成長緩慢［17］。集群規模的擴大導致企業過分競爭和效率低下，使得金融集聚對綠色發展的促進水平有所下降。這意味著金融集聚這種階段性變化可能會對綠色發展效率產生非均衡性沖擊［18］，這種非線性的影響可能是由金融集聚、經濟發展水平、對外開放水平及城市規模等中間機制引起的［14］。由此可知，不同的金融集聚水平對城市的綠色發展效率存在差異化的影響。

盡管許多文獻對金融發展與經濟增長、環境污染進行了研究，但金融集聚與綠色發展的研究還不充分，且都是從全國層面進行研究，缺少以某個區域為對象的研究，本文以長三角地區為研究對象，將填補這一空白。通過梳理文獻，本文擬采用空間計量模型分析金融集聚對綠色發展影響的直接效應和間接效應，并用面板門限模型檢驗金融集聚對綠色發展是否存在非線性的影響。

二、研究設計

（一）計量模型的構建

1.空間杜賓模型

空間經濟單元通過各種聯系與鄰近的經濟單元在空間上相互作用，表現出地理上的空間異質性和依賴性［19］。根據前文的理論分析，金融集聚不僅能促進本地的綠色發展，還有可能對鄰近地區產生空間溢出效應，因此，本文將利用空間計量模型進行驗證。其中，空間杜賓模型［20］同時考慮了因變量和自變量的空間效應。以空間杜賓模型為例，本文構建的空間計量模型如下所示：

式中，下標i、t分別表示城市和年份；GDit為因變量，Xit為自變量向量，包括核心解釋變量和控制變量；ρ為因變量的空間滯后回歸系數，b為自變量的回歸系數向量，q為自變量空間滯后項的回歸系數向量；a為常數，mi為區域i的個體固定效應，eit為隨機擾動項；W為i×i階空間權重矩陣，本文選取二值鄰接空間權重矩陣，即當兩個區域相鄰時，W矩陣的元素為1，相反則為0。另外，對角線元素均為0。同時，利用反地理距離空間權重矩陣進行穩健性檢驗，矩陣如下所示：

式中，Wij是矩陣的元素，dij為兩個城市之間的距離。

2.面板門限模型

本文利用Hansen提出的面板門限模型來檢驗不同階段金融集聚對綠色發展效率的影響［21］。以雙重門限為例，固定效應面板門限模型如下所示：

式中，qit為門限變量；g1和g2為待估算的門限值，將方程（3）分為三個不同的區制；GDit為因變量，Xit為自變量向量，解釋同方程（1），b為對應的回歸系數向量；a為常數，mi為個體效應，eit為隨機擾動項。

（二）變量選取與數據來源

1.綠色發展（GD）

綠色發展的衡量有兩種方式。第一種方式是通過構建綠色發展的指標體系，利用等權重法、熵值法等測算綠色發展水平。第二種方式是利用數據包絡分析（DEA）測算綠色發展的效率。綠色發展的本質是以較少的投入產生較高的期望產出，帶來較少的環境破壞，因此，本文采用SBM Undesir?able Model［22］測算綠色發展的效率。它與傳統DEA的區別是以非射線和非導向的估計方式，同時考慮投入與產出向的差額，并將壞產出納入效率評估。參考黃建歡、袁華錫、施本植等的做法［10，13，16］，本文選取如下的投入與產出指標：（1）投入指標包括：固定資本存量（萬元）、單位GDP能源消耗（噸標準煤/萬元）、年末就業人數（萬人）、全社會用電量（千瓦時）；（2）期望產出為GDP（萬元），非期望產出由單位工業產值SO2排放量（萬噸/億元）、單位工業產值廢水排放量（萬噸/億元）和單位工業產值煙塵排放量（噸/億元）利用熵值法計算得到。

2.金融集聚（FA）

由于采用傳統的區位熵度量金融集聚，計算出的結果與現實不符，本文參考何宜慶［3］、王如玉［23］等的做法，建立金融集聚的評價指標體系，利用熵值法計算金融集聚度，計算結果與《中國金融中心指數報告》［24］中的城市排名基本一致，也與現實相符。具體指標包括：金融業增加值（億元）、金融業從業人員（人）、本幣金融機構存款（億元）、本幣金融機構貸款（億元）、國內上市公司數（個）、股票總市值（億元）、總保費收入（億元）、保險深度（%）、保險密度（元/人）。金融集聚度由熵值法計算得到。

3.控制變量

考慮到某些難以測量的地區特征（如地理、制度優勢）同時影響了金融集聚與綠色發展，本文選取人力資本儲備（人）（HR）、固定資產投資（萬元）（GZ）、政府財政支出（萬元）（ZC）、外商直接投資（萬元）（FDI）、能源消耗（千瓦時/元）（NX）、產業結構（%）（CJ）作為控制變量。

4.數據來源與變量描述性統計

考慮數據的可得性和有效性，本文選取《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》劃定的41個城市作為研究樣本，周期為2006—2018年。數據由各年的《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》、各城市環境狀況公報和Wind數據庫整理得到，地圖文件從中國國家地理信息中心下載。為了消除通貨膨脹的影響，所有的非指數指標均以2006年為基期分地區進行了GDP價格指數平減，同時進行了對數化處理。變量的描述性統計如表1所示。本文還對主要變量進行了方差膨脹因子（VIF）檢驗，結果表明，變量之間沒有嚴重的共線性（VIF＜10）。

表1 變量描述性統計與VIF檢驗

三、實證分析

（一）空間自相關分析

本文利用全局莫蘭指數Moran’s I對金融集聚與綠色發展進行了空間自相關檢驗，結果如表2所示［25］。Moran’s I值均顯著為正，表明金融集聚與綠色發展均存在正的空間自相關，總體上呈現空間集聚趨勢，可以進行下一步的空間計量模型分析。

表2 空間自相關分析

（二）空間杜賓模型估計結果分析

通過 LM（Robust）test［26］，LR test［27］和 Hausman test，本文選取時空固定的空間杜賓模型檢驗金融集聚對綠色發展效率影響的直接效應與間接效應，模型選擇檢驗與估計結果如表3所示。

表3 模型選擇與估計結果

1.核心自變量FA的回歸系數為1.019 6，即金融集聚對綠色發展效率的直接影響顯著為正，說明金融集聚對本地的綠色發展效率有顯著的促進作用，這與前文的分析結論一致。隨著金融集聚水平的提高，大量的金融機構聚集了充足的資金，豐富的市場信息增強了投資項目的風險識別能力，通過技術效應加大了企業的綠色創新力度，新興的綠色金融促進了環境保護及治理，引導資源從高污染、高能耗產業流向理念、技術先進的部門，促進了產業結構的綠色轉型。

2.空間滯后項W×FA的回歸系數為-0.192 9，即金融集聚對綠色發展效率的間接影響顯著為負，表明提升本地區的金融集聚水平對相鄰地區的綠色發展效率有一定的抑制作用，并沒有表現出預期的空間溢出效應，該結論與劉彤和徐俊［28］的研究結論一致，但與袁華錫和劉耀彬［29］的研究結論有所不同。盡管長三角有如上海這樣的國際金融中心，但其輻射半徑有限，未能帶領全區域的綠色發展。除此之外，區域整體金融集聚水平仍處于初級階段，各增長極的極化效應大于擴散效應，對周圍地區產生了強大的“虹吸效應”。由于行政區域的藩籬未完全打破，省內地區之間和省域之間均存在發展不平衡的問題，導致“馬太效應”進一步加劇。同時，產業轉移政策的實施使得資源密集型和環境損耗型產業向欠發達地區轉移，抑制了周圍地區的綠色發展。

3.被解釋變量GD的空間自相關系數ρ顯著為正，表明長三角各城市間的綠色發展效率存在明顯的空間自相關，即鄰近地區的綠色發展會通過空間溢出效應促進本地區的綠色發展。這得益于區域內的廣泛合作、生態示范區的建立和政府資金的支持，通過生態環保、互聯互通、創新發展和公共服務等高質量項目的實施，實現區域綠色一體化發展。

4.本文進一步研究了控制變量對綠色發展效率的影響。固定資產投資和能源消耗的系數均顯著為負，說明固定資產投資與能源消耗的增加對環境造成了一定的負面影響，抑制了綠色發展效率的提升，這意味著粗放式的經濟增長模式亟需轉變。產業結構的回歸系數顯著為正，表明產業結構的升級有助于促進綠色發展效率的提高。第三產業憑借其消耗低、污染小、效益高的特點成為綠色發展的新動能。人力資本儲備的回歸系數為正且不顯著，說明人力資源的儲備對綠色發展效率的促進作用還未顯現，具有一定的時滯。政府財政支出和外商直接投資的回歸系數均不顯著，表明政府增加財政支出并未對綠色發展效率產生預期的影響，外商直接投資的技術外溢效應并未顯現。

為驗證空間計量模型回歸結果的穩健性，本文選取反地理距離空間權重矩陣完成穩健性檢驗，回歸結果見表3第3列。結果顯示，核心自變量FA的回歸系數顯著為正，空間滯后項W×FA的回歸系數顯著為負，空間自相關系數ρ顯著為正，主要變量的回歸系數與之前的估計結果一致。

（三）面板門限模型回歸結果分析

本文采用面板門限回歸模型檢驗在金融集聚的約束下，金融集聚對綠色發展效率的非線性影響。首先，采用門限效應檢驗確定門限個數，然后確定模型形式，最后估計門限值。

如表4第3列所示，金融集聚對綠色發展效率的影響表現為雙重門限特征，門限估計值0.119 3和0.195 1均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗。因此，選擇雙門限模型，估計結果見表5第2列。

表4 門限效應檢驗結果

表5 面板門限模型回歸結果

當金融集聚小于門限值0.119 3時，金融集聚對綠色發展效率具有一定的促進作用，但不顯著；當金融集聚水平介于0.119 3～0.195 1之間時，金融集聚對綠色發展效率的促進作用達到最大，且通過了1%置信水平的顯著性檢驗；當金融集聚跨過第二個門檻值0.195 1時，金融集聚對綠色發展效率的促進作用有所下降，且通過了1%置信水平的顯著性檢驗。這表明長三角地區的金融集聚要達到一定的水平才能形成規模效應，促進區域的綠色發展效率，但超過某一個閾值時，過度競爭和成本效應使促進作用明顯減小。截至2018年底，長三角地區仍有78%的城市沒有跨過第一重門檻，這意味著金融集聚對綠色發展效率的促進作用未達到最大化。

為了驗證在金融集聚約束下門限效應的存在，本文采用綠色發展水平作為因變量的代理變量進行穩健性檢驗。首先，參考《上海市綠色發展指標體系》（2018）和相關文獻［30-31］構建本文的綠色發展水平評價指標體系，包括人均GDP（元/人）、R&D支出占GDP比重（%）、第三產業占比（%）、稅收占GDP比重（%）、單位工業產值S02排放量（噸/億元）、單位工業產值廢水排放量（萬噸/億元）、單位工業產值煙塵排放量（噸/億元）、單位工業產值用電量（千瓦時/元）、單位產值能耗（噸標準煤/萬元）、工業固體廢物綜合利用率（%）、城鎮生活污水處理率（%）、生活垃圾無害化處理率（%）、空氣質量達到二級以上的天數比例（%）、建成區綠化率（%）、PM10平均濃度（微克/立方米）15個指標，數據來源如前文所述。然后，采用熵值法測算各城市的綠色發展水平。金融集聚約束下，金融集聚對綠色發展水平的門限效應檢驗結果如表4第4列所示，門限回歸的估計結果見表5第3列。金融集聚對綠色發展水平的影響呈現為單一門限特征，當金融集聚水平小于門限值0.185 1時，金融集聚能夠顯著地促進綠色發展水平，當金融集聚水平跨過門限值時，金融集聚對綠色發展水平的促進作用明顯減小，且通過了1%置信水平的顯著性檢驗。

四、結論與政策建議

本文利用2006—2018年長三角地區41個城市的面板數據，分別從理論和實證兩方面分析了區域金融集聚對綠色發展效率的影響效應。主要結論包括：金融集聚通過規模和技術效應，對綠色發展效率起到了積極的促進作用；金融集聚抑制了鄰近地區的綠色發展效率；不同的金融集聚水平對綠色發展效率有著不同的影響。初期的金融集聚對綠色發展效率的促進作用較小且不顯著；適度的金融集聚對綠色發展效率的促進作用最顯著；由于過度競爭和成本效應，過度金融集聚對綠色發展效率的促進水平有所下降。

基于以上結論，本文提出了如下政策建議：

第一，構建以上海為輻射中心，各省會城市為輻射帶的多層次金融網絡體系。繼續將上海打造為國際金融中心，擴大其輻射范圍，充分發揮金融集聚的空間溢出效應。將各省會城市打造成地方金融中心，利用增長極的擴散效應帶動周邊地區的發展，縮小地區間的差距。通過設立分支機構，開展互聯網金融等形式，實現區域內互通互聯。

第二，打破行政劃分的界限，使資源在區域內自由流動。加強地區間的合作交流，使人才、資金、技術等在區域內合理分配。針對不同的區域制定不同的政策，對于發達地區，應引導金融資源向周邊地區轉移，流向低碳環保的產業，促進產業升級。對于落后地區，通過政策扶持，降低金融市場進入標準，創造良好的營商環境，吸引各要素流入。金融機構應適時調整信貸政策，促進區域內金融服務的互聯互通，開拓更多的跨境融資渠道。

第三，大力發展綠色金融，拓寬綠色、科創、中小型企業的融資渠道，促進產業結構升級。通過綠色信貸、債券和股票等綠色金融產品支持有環境效益的項目。出臺相關扶持政策，制定項目環保標準和風險評級標準。加快節能減排法律法規的制定，加強監管部門與金融機構之間的信息交流。將環境評估納入業務流程，在投融資行為中注重對生態環境的保護，注重綠色產業的發展。