溫茵茵,顧玉萍,唐根麗
(1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,安徽蚌埠,233030;2.河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇南京,211100)
改革開放后,我國(guó)經(jīng)歷了40多年的飛速發(fā)展,這種以犧牲資源和環(huán)境為代價(jià)的粗放式增長(zhǎng)方式亟需改變。為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的和諧、可持續(xù)發(fā)展,需要尋求一種高質(zhì)量的發(fā)展方式,綠色發(fā)展由此而生。2015年,黨的十八屆五中全會(huì)將綠色發(fā)展作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基本策略。綠色發(fā)展是通過(guò)保護(hù)生態(tài)環(huán)境實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代發(fā)展模式,要求經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的過(guò)程和結(jié)果是環(huán)境友好的[1]。
綠色發(fā)展作為一項(xiàng)系統(tǒng)工程,必須通過(guò)科技、制度和金融創(chuàng)新相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)[2]。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵要素,金融業(yè)是高附加值的綠色產(chǎn)業(yè),具有綠色屬性。金融資源通過(guò)集聚與擴(kuò)散功能在地區(qū)間流動(dòng),從而引起生產(chǎn)要素分配結(jié)構(gòu)的變化,促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展[3]。金融業(yè)可以通過(guò)資金配置、企業(yè)監(jiān)督和綠色金融等效應(yīng)提升綠色發(fā)展效率[4]。
2019年12月,中央政府印發(fā)實(shí)施《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》,將江蘇省、浙江省、安徽省全域和上海市納入規(guī)劃范圍,旨在推動(dòng)區(qū)域一體化和高質(zhì)量發(fā)展。長(zhǎng)三角地區(qū)擁有國(guó)際金融中心上海和“G60”科技創(chuàng)新走廊,是綠色生態(tài)發(fā)展的示范區(qū),但區(qū)域發(fā)展不平衡制約了長(zhǎng)三角一體化的進(jìn)程。金融憑借其集聚與擴(kuò)散的功能和綠色的屬性,成為推動(dòng)該地區(qū)一體化綠色發(fā)展的重要途徑。因此,研究金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)是十分必要的。
國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境污染的關(guān)系展開了一系列研究,為金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的影響研究提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。Shahbaz等人和Ozturk實(shí)證檢驗(yàn)了本國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消費(fèi)、金融發(fā)展、貿(mào)易開放和二氧化碳排放之間的聯(lián)系[5-6]。嚴(yán)成樑等通過(guò)實(shí)證研究證明了中國(guó)的信貸規(guī)模與二氧化碳強(qiáng)度之間呈現(xiàn)倒U型的發(fā)展趨勢(shì)[7]。
金融集聚通過(guò)規(guī)模經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新和綠色金融效應(yīng)影響城市綠色發(fā)展的效率。第一,大量的金融機(jī)構(gòu)聚集在一起形成金融中心,產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng),為區(qū)域內(nèi)的企業(yè)提供了充足的資金和豐富的市場(chǎng)信息。同時(shí),金融行業(yè)衍生的咨詢和中介服務(wù)業(yè)為企業(yè)融資提供便利,提高了生產(chǎn)效率[8]。第二,金融集聚為區(qū)域創(chuàng)造了良好的創(chuàng)新環(huán)境,激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力。金融資源通過(guò)信貸約束、信息傳遞、監(jiān)督管理促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新[9],使企業(yè)加大對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的投入。第三,綠色金融為環(huán)境治污和環(huán)保技術(shù)研發(fā)注入了資金,為清潔生產(chǎn)和新能源產(chǎn)業(yè)提供優(yōu)先扶持政策[10],推動(dòng)了區(qū)域的綠色發(fā)展。
根據(jù)Perroux的增長(zhǎng)極理論,區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)始于少數(shù)的中心區(qū),隨后逐漸向外圍擴(kuò)張,從而帶動(dòng)整個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[11]。在發(fā)展初級(jí)階段,極化效應(yīng)促使各種生產(chǎn)要素向增長(zhǎng)極回流和聚集,大量資本、人才、技術(shù)不斷向金融集聚中心區(qū)涌入,金融中心的資源吸收能力使得周邊地區(qū)的資源逐漸流失,產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”,這種“中心——外圍”的金融結(jié)構(gòu)加劇了“馬太效應(yīng)”[12]。隨著時(shí)間的推移,增長(zhǎng)極產(chǎn)生的極化效應(yīng)變?nèi)酰鴶U(kuò)散效應(yīng)逐漸變大,并占據(jù)主導(dǎo)地位。各種資源從中心向外圍轉(zhuǎn)移,帶動(dòng)周圍欠發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展,逐步縮小與先進(jìn)地區(qū)的差距。金融中心通過(guò)資本、信息、創(chuàng)新的溢出效應(yīng),建立分支機(jī)構(gòu),將先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)傳播到外圍地區(qū)[13]。研究表明,金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率存在明顯的空間溢出效應(yīng),且這種空間溢出效應(yīng)會(huì)存在具有空間衰減特征的地理邊界[14],但存在區(qū)域異質(zhì)性[15]。
由產(chǎn)業(yè)集群周期理論可知,金融產(chǎn)業(yè)的集聚分為不同的階段,每個(gè)階段都有各自的發(fā)展特征。在金融集聚的初期,資本的短缺與運(yùn)作效率低下使得規(guī)模效應(yīng)還未形成,對(duì)城市的綠色發(fā)展效率影響不大[16]。當(dāng)金融集聚水平達(dá)到一定的高度時(shí),金融集聚的各種效應(yīng)(規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)等)才顯現(xiàn)出來(lái),并對(duì)城市的綠色發(fā)展產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用。金融集聚水平達(dá)到轉(zhuǎn)折點(diǎn)后,集群內(nèi)不斷有新的企業(yè)進(jìn)入,現(xiàn)有的企業(yè)成長(zhǎng)緩慢[17]。集群規(guī)模的擴(kuò)大導(dǎo)致企業(yè)過(guò)分競(jìng)爭(zhēng)和效率低下,使得金融集聚對(duì)綠色發(fā)展的促進(jìn)水平有所下降。這意味著金融集聚這種階段性變化可能會(huì)對(duì)綠色發(fā)展效率產(chǎn)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(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開放水平及城市規(guī)模等中間機(jī)制引起的[14]。由此可知,不同的金融集聚水平對(duì)城市的綠色發(fā)展效率存在差異化的影響。
盡管許多文獻(xiàn)對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境污染進(jìn)行了研究,但金融集聚與綠色發(fā)展的研究還不充分,且都是從全國(guó)層面進(jìn)行研究,缺少以某個(gè)區(qū)域?yàn)閷?duì)象的研究,本文以長(zhǎng)三角地區(qū)為研究對(duì)象,將填補(bǔ)這一空白。通過(guò)梳理文獻(xiàn),本文擬采用空間計(jì)量模型分析金融集聚對(duì)綠色發(fā)展影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng),并用面板門限模型檢驗(yàn)金融集聚對(duì)綠色發(fā)展是否存在非線性的影響。
1.空間杜賓模型
空間經(jīng)濟(jì)單元通過(guò)各種聯(lián)系與鄰近的經(jīng)濟(jì)單元在空間上相互作用,表現(xiàn)出地理上的空間異質(zhì)性和依賴性[19]。根據(jù)前文的理論分析,金融集聚不僅能促進(jìn)本地的綠色發(fā)展,還有可能對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng),因此,本文將利用空間計(jì)量模型進(jìn)行驗(yàn)證。其中,空間杜賓模型[20]同時(shí)考慮了因變量和自變量的空間效應(yīng)。以空間杜賓模型為例,本文構(gòu)建的空間計(jì)量模型如下所示:
式中,下標(biāo)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(shù),b為自變量的回歸系數(shù)向量,q為自變量空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)向量;a為常數(shù),mi為區(qū)域i的個(gè)體固定效應(yīng),eit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng);W為i×i階空間權(quán)重矩陣,本文選取二值鄰接空間權(quán)重矩陣,即當(dāng)兩個(gè)區(qū)域相鄰時(shí),W矩陣的元素為1,相反則為0。另外,對(duì)角線元素均為0。同時(shí),利用反地理距離空間權(quán)重矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),矩陣如下所示:
式中,Wij是矩陣的元素,dij為兩個(gè)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(lái)檢驗(yàn)不同階段金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的影響[21]。以雙重門限為例,固定效應(yīng)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(gè)不同的區(qū)制;GDit為因變量,Xit為自變量向量,解釋同方程(1),b為對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)向量;a為常數(shù),mi為個(gè)體效應(yīng),eit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
1.綠色發(fā)展(GD)
綠色發(fā)展的衡量有兩種方式。第一種方式是通過(guò)構(gòu)建綠色發(fā)展的指標(biāo)體系,利用等權(quán)重法、熵值法等測(cè)算綠色發(fā)展水平。第二種方式是利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)測(cè)算綠色發(fā)展的效率。綠色發(fā)展的本質(zhì)是以較少的投入產(chǎn)生較高的期望產(chǎn)出,帶來(lái)較少的環(huán)境破壞,因此,本文采用SBM Undesir?able Model[22]測(cè)算綠色發(fā)展的效率。它與傳統(tǒng)DEA的區(qū)別是以非射線和非導(dǎo)向的估計(jì)方式,同時(shí)考慮投入與產(chǎn)出向的差額,并將壞產(chǎn)出納入效率評(píng)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(chǎn)出指標(biāo):(1)投入指標(biāo)包括:固定資本存量(萬(wàn)元)、單位GDP能源消耗(噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元)、年末就業(yè)人數(shù)(萬(wàn)人)、全社會(huì)用電量(千瓦時(shí));(2)期望產(chǎn)出為GDP(萬(wàn)元),非期望產(chǎn)出由單位工業(yè)產(chǎn)值SO2排放量(萬(wàn)噸/億元)、單位工業(yè)產(chǎn)值廢水排放量(萬(wàn)噸/億元)和單位工業(yè)產(chǎn)值煙塵排放量(噸/億元)利用熵值法計(jì)算得到。
2.金融集聚(FA)
由于采用傳統(tǒng)的區(qū)位熵度量金融集聚,計(jì)算出的結(jié)果與現(xiàn)實(shí)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系,利用熵值法計(jì)算金融集聚度,計(jì)算結(jié)果與《中國(guó)金融中心指數(shù)報(bào)告》[24]中的城市排名基本一致,也與現(xiàn)實(shí)相符。具體指標(biāo)包括:金融業(yè)增加值(億元)、金融業(yè)從業(yè)人員(人)、本幣金融機(jī)構(gòu)存款(億元)、本幣金融機(jī)構(gòu)貸款(億元)、國(guó)內(nèi)上市公司數(shù)(個(gè))、股票總市值(億元)、總保費(fèi)收入(億元)、保險(xiǎn)深度(%)、保險(xiǎn)密度(元/人)。金融集聚度由熵值法計(jì)算得到。
3.控制變量
考慮到某些難以測(cè)量的地區(qū)特征(如地理、制度優(yōu)勢(shì))同時(shí)影響了金融集聚與綠色發(fā)展,本文選取人力資本儲(chǔ)備(人)(HR)、固定資產(chǎn)投資(萬(wàn)元)(GZ)、政府財(cái)政支出(萬(wàn)元)(ZC)、外商直接投資(萬(wàn)元)(FDI)、能源消耗(千瓦時(shí)/元)(NX)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(%)(CJ)作為控制變量。
4.數(shù)據(jù)來(lái)源與變量描述性統(tǒng)計(jì)
考慮數(shù)據(jù)的可得性和有效性,本文選取《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》劃定的41個(gè)城市作為研究樣本,周期為2006—2018年。數(shù)據(jù)由各年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各城市環(huán)境狀況公報(bào)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)整理得到,地圖文件從中國(guó)國(guó)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(shù)指標(biāo)均以2006年為基期分地區(qū)進(jìn)行了GDP價(jià)格指數(shù)平減,同時(shí)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。本文還對(duì)主要變量進(jìn)行了方差膨脹因子(VIF)檢驗(yàn),結(jié)果表明,變量之間沒有嚴(yán)重的共線性(VIF<10)。
表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)與VIF檢驗(yàn)
本文利用全局莫蘭指數(shù)Moran’s I對(duì)金融集聚與綠色發(fā)展進(jìn)行了空間自相關(guān)檢驗(yàn),結(jié)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(fā)展均存在正的空間自相關(guān),總體上呈現(xiàn)空間集聚趨勢(shì),可以進(jìn)行下一步的空間計(jì)量模型分析。
表2 空間自相關(guān)分析
通過(guò) LM(Robust)test[26],LR test[27]和 Hausman test,本文選取時(shí)空固定的空間杜賓模型檢驗(yàn)金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率影響的直接效應(yīng)與間接效應(yīng),模型選擇檢驗(yàn)與估計(jì)結(jié)果如表3所示。
表3 模型選擇與估計(jì)結(jié)果
1.核心自變量FA的回歸系數(shù)為1.019 6,即金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的直接影響顯著為正,說(shuō)明金融集聚對(duì)本地的綠色發(fā)展效率有顯著的促進(jìn)作用,這與前文的分析結(jié)論一致。隨著金融集聚水平的提高,大量的金融機(jī)構(gòu)聚集了充足的資金,豐富的市場(chǎng)信息增強(qiáng)了投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力,通過(guò)技術(shù)效應(yīng)加大了企業(yè)的綠色創(chuàng)新力度,新興的綠色金融促進(jìn)了環(huán)境保護(hù)及治理,引導(dǎo)資源從高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)流向理念、技術(shù)先進(jìn)的部門,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色轉(zhuǎn)型。
2.空間滯后項(xiàng)W×FA的回歸系數(shù)為-0.192 9,即金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的間接影響顯著為負(fù),表明提升本地區(qū)的金融集聚水平對(duì)相鄰地區(qū)的綠色發(fā)展效率有一定的抑制作用,并沒有表現(xiàn)出預(yù)期的空間溢出效應(yīng),該結(jié)論與劉彤和徐?。?8]的研究結(jié)論一致,但與袁華錫和劉耀彬[29]的研究結(jié)論有所不同。盡管長(zhǎng)三角有如上海這樣的國(guó)際金融中心,但其輻射半徑有限,未能帶領(lǐng)全區(qū)域的綠色發(fā)展。除此之外,區(qū)域整體金融集聚水平仍處于初級(jí)階段,各增長(zhǎng)極的極化效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng),對(duì)周圍地區(qū)產(chǎn)生了強(qiáng)大的“虹吸效應(yīng)”。由于行政區(qū)域的藩籬未完全打破,省內(nèi)地區(qū)之間和省域之間均存在發(fā)展不平衡的問題,導(dǎo)致“馬太效應(yīng)”進(jìn)一步加劇。同時(shí),產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移政策的實(shí)施使得資源密集型和環(huán)境損耗型產(chǎn)業(yè)向欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移,抑制了周圍地區(qū)的綠色發(fā)展。
3.被解釋變量GD的空間自相關(guān)系數(shù)ρ顯著為正,表明長(zhǎng)三角各城市間的綠色發(fā)展效率存在明顯的空間自相關(guān),即鄰近地區(qū)的綠色發(fā)展會(huì)通過(guò)空間溢出效應(yīng)促進(jìn)本地區(qū)的綠色發(fā)展。這得益于區(qū)域內(nèi)的廣泛合作、生態(tài)示范區(qū)的建立和政府資金的支持,通過(guò)生態(tài)環(huán)保、互聯(lián)互通、創(chuàng)新發(fā)展和公共服務(wù)等高質(zhì)量項(xiàng)目的實(shí)施,實(shí)現(xiàn)區(qū)域綠色一體化發(fā)展。
4.本文進(jìn)一步研究了控制變量對(duì)綠色發(fā)展效率的影響。固定資產(chǎn)投資和能源消耗的系數(shù)均顯著為負(fù),說(shuō)明固定資產(chǎn)投資與能源消耗的增加對(duì)環(huán)境造成了一定的負(fù)面影響,抑制了綠色發(fā)展效率的提升,這意味著粗放式的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式亟需轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)顯著為正,表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)有助于促進(jìn)綠色發(fā)展效率的提高。第三產(chǎn)業(yè)憑借其消耗低、污染小、效益高的特點(diǎn)成為綠色發(fā)展的新動(dòng)能。人力資本儲(chǔ)備的回歸系數(shù)為正且不顯著,說(shuō)明人力資源的儲(chǔ)備對(duì)綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用還未顯現(xiàn),具有一定的時(shí)滯。政府財(cái)政支出和外商直接投資的回歸系數(shù)均不顯著,表明政府增加財(cái)政支出并未對(duì)綠色發(fā)展效率產(chǎn)生預(yù)期的影響,外商直接投資的技術(shù)外溢效應(yīng)并未顯現(xiàn)。
為驗(yàn)證空間計(jì)量模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文選取反地理距離空間權(quán)重矩陣完成穩(wěn)健性檢驗(yàn),回歸結(jié)果見表3第3列。結(jié)果顯示,核心自變量FA的回歸系數(shù)顯著為正,空間滯后項(xiàng)W×FA的回歸系數(shù)顯著為負(fù),空間自相關(guān)系數(shù)ρ顯著為正,主要變量的回歸系數(shù)與之前的估計(jì)結(jié)果一致。
本文采用面板門限回歸模型檢驗(yàn)在金融集聚的約束下,金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的非線性影響。首先,采用門限效應(yīng)檢驗(yàn)確定門限個(gè)數(shù),然后確定模型形式,最后估計(jì)門限值。
如表4第3列所示,金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的影響表現(xiàn)為雙重門限特征,門限估計(jì)值0.119 3和0.195 1均通過(guò)了1%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)。因此,選擇雙門限模型,估計(jì)結(jié)果見表5第2列。
表4 門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
表5 面板門限模型回歸結(jié)果
當(dāng)金融集聚小于門限值0.119 3時(shí),金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率具有一定的促進(jìn)作用,但不顯著;當(dāng)金融集聚水平介于0.119 3~0.195 1之間時(shí),金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用達(dá)到最大,且通過(guò)了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn);當(dāng)金融集聚跨過(guò)第二個(gè)門檻值0.195 1時(shí),金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用有所下降,且通過(guò)了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn)。這表明長(zhǎng)三角地區(qū)的金融集聚要達(dá)到一定的水平才能形成規(guī)模效應(yīng),促進(jìn)區(qū)域的綠色發(fā)展效率,但超過(guò)某一個(gè)閾值時(shí),過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)和成本效應(yīng)使促進(jìn)作用明顯減小。截至2018年底,長(zhǎng)三角地區(qū)仍有78%的城市沒有跨過(guò)第一重門檻,這意味著金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用未達(dá)到最大化。
為了驗(yàn)證在金融集聚約束下門限效應(yīng)的存在,本文采用綠色發(fā)展水平作為因變量的代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先,參考《上海市綠色發(fā)展指標(biāo)體系》(2018)和相關(guān)文獻(xiàn)[30-31]構(gòu)建本文的綠色發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包括人均GDP(元/人)、R&D支出占GDP比重(%)、第三產(chǎn)業(yè)占比(%)、稅收占GDP比重(%)、單位工業(yè)產(chǎn)值S02排放量(噸/億元)、單位工業(yè)產(chǎn)值廢水排放量(萬(wàn)噸/億元)、單位工業(yè)產(chǎn)值煙塵排放量(噸/億元)、單位工業(yè)產(chǎn)值用電量(千瓦時(shí)/元)、單位產(chǎn)值能耗(噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元)、工業(yè)固體廢物綜合利用率(%)、城鎮(zhèn)生活污水處理率(%)、生活垃圾無(wú)害化處理率(%)、空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)比例(%)、建成區(qū)綠化率(%)、PM10平均濃度(微克/立方米)15個(gè)指標(biāo),數(shù)據(jù)來(lái)源如前文所述。然后,采用熵值法測(cè)算各城市的綠色發(fā)展水平。金融集聚約束下,金融集聚對(duì)綠色發(fā)展水平的門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表4第4列所示,門限回歸的估計(jì)結(jié)果見表5第3列。金融集聚對(duì)綠色發(fā)展水平的影響呈現(xiàn)為單一門限特征,當(dāng)金融集聚水平小于門限值0.185 1時(shí),金融集聚能夠顯著地促進(jìn)綠色發(fā)展水平,當(dāng)金融集聚水平跨過(guò)門限值時(shí),金融集聚對(duì)綠色發(fā)展水平的促進(jìn)作用明顯減小,且通過(guò)了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn)。
本文利用2006—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市的面板數(shù)據(jù),分別從理論和實(shí)證兩方面分析了區(qū)域金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)。主要結(jié)論包括:金融集聚通過(guò)規(guī)模和技術(shù)效應(yīng),對(duì)綠色發(fā)展效率起到了積極的促進(jìn)作用;金融集聚抑制了鄰近地區(qū)的綠色發(fā)展效率;不同的金融集聚水平對(duì)綠色發(fā)展效率有著不同的影響。初期的金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用較小且不顯著;適度的金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用最顯著;由于過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)和成本效應(yīng),過(guò)度金融集聚對(duì)綠色發(fā)展效率的促進(jìn)水平有所下降。
基于以上結(jié)論,本文提出了如下政策建議:
第一,構(gòu)建以上海為輻射中心,各省會(huì)城市為輻射帶的多層次金融網(wǎng)絡(luò)體系。繼續(xù)將上海打造為國(guó)際金融中心,擴(kuò)大其輻射范圍,充分發(fā)揮金融集聚的空間溢出效應(yīng)。將各省會(huì)城市打造成地方金融中心,利用增長(zhǎng)極的擴(kuò)散效應(yīng)帶動(dòng)周邊地區(qū)的發(fā)展,縮小地區(qū)間的差距。通過(guò)設(shè)立分支機(jī)構(gòu),開展互聯(lián)網(wǎng)金融等形式,實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)互通互聯(lián)。
第二,打破行政劃分的界限,使資源在區(qū)域內(nèi)自由流動(dòng)。加強(qiáng)地區(qū)間的合作交流,使人才、資金、技術(shù)等在區(qū)域內(nèi)合理分配。針對(duì)不同的區(qū)域制定不同的政策,對(duì)于發(fā)達(dá)地區(qū),應(yīng)引導(dǎo)金融資源向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移,流向低碳環(huán)保的產(chǎn)業(yè),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。對(duì)于落后地區(qū),通過(guò)政策扶持,降低金融市場(chǎng)進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn),創(chuàng)造良好的營(yíng)商環(huán)境,吸引各要素流入。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)適時(shí)調(diào)整信貸政策,促進(jìn)區(qū)域內(nèi)金融服務(wù)的互聯(lián)互通,開拓更多的跨境融資渠道。
第三,大力發(fā)展綠色金融,拓寬綠色、科創(chuàng)、中小型企業(yè)的融資渠道,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。通過(guò)綠色信貸、債券和股票等綠色金融產(chǎn)品支持有環(huán)境效益的項(xiàng)目。出臺(tái)相關(guān)扶持政策,制定項(xiàng)目環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。加快節(jié)能減排法律法規(guī)的制定,加強(qiáng)監(jiān)管部門與金融機(jī)構(gòu)之間的信息交流。將環(huán)境評(píng)估納入業(yè)務(wù)流程,在投融資行為中注重對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù),注重綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2021年6期