金融集聚對(duì)江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響效應(yīng)分析

于海翔 黃萍

摘 要：本文利用2011—2018年江蘇省13個(gè)地級(jí)城市的面板數(shù)據(jù)，使用金融業(yè)區(qū)位熵衡量江蘇省金融集聚程度，利用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)分析法測(cè)量各地級(jí)市及全省的綠色經(jīng)濟(jì)效率，在此基礎(chǔ)上建立混合面板回歸模型，對(duì)金融集聚對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效的影響效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明：金融集聚對(duì)江蘇省的綠色經(jīng)濟(jì)效率增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，具體體現(xiàn)在增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排方面。

關(guān)鍵詞：金融集聚;綠色經(jīng)濟(jì)效率;江蘇省;面板回歸模型

一、引言

自黨的十九大以來，生態(tài)文明建設(shè)已作為一項(xiàng)重要戰(zhàn)略進(jìn)行。其基本要求是協(xié)調(diào)綠色發(fā)展，在發(fā)展過程中，金融集聚成為一個(gè)典型的現(xiàn)象。整體來說，江蘇省各地級(jí)市的金融集聚程度均有所增加，金融集聚能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重大影響，但影響的具體方向卻未有定論。實(shí)證研究，江蘇省金融集聚對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響有利于加深對(duì)金融集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境污染之間關(guān)系的理解，可以更好地制定產(chǎn)業(yè)政策，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)。同時(shí)，金融是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的血液，而一個(gè)省的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力由綠色經(jīng)濟(jì)效率所反映，本文通過研究金融集聚對(duì)江蘇省十三地級(jí)市綠色經(jīng)濟(jì)效率之間的影響分析，提出針對(duì)性的金融相關(guān)政策改革建議，為江蘇省制定合理的各地區(qū)協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略，深化金融供給側(cè)改革，提供合理的實(shí)證依據(jù)。

學(xué)者對(duì)于金融集聚對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響集中在三個(gè)方面：一是李凱風(fēng)和王捷研究的金融于環(huán)境污染之間的關(guān)系，認(rèn)為金融集聚可以使資金從低效企業(yè)流向高效企業(yè)，淘汰產(chǎn)能落后、污染嚴(yán)重的問題。二是徐明偉、解其昌等研究的影響環(huán)境污染的各種因素及普惠金融對(duì)環(huán)境保護(hù)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。三是金融集聚對(duì)省市全要素生產(chǎn)率、城市發(fā)展效率和城市經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響。金融學(xué)者研究眾多，但是缺少對(duì)利用城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究全省綠色經(jīng)濟(jì)的研究。因此，本文將利用2011—2018年江蘇省13個(gè)地級(jí)城市的面板數(shù)據(jù)，使用金融業(yè)區(qū)位熵衡量江蘇省金融集聚程度，并利用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)分析法測(cè)量江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率，以此為基礎(chǔ)測(cè)度金融集聚對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響效應(yīng)。

二、江蘇省金融集聚水平的測(cè)量

金融集聚的衡量方式最常用的有區(qū)位熵、HH指數(shù)等。通常用的指標(biāo)有：金融業(yè)從業(yè)人數(shù)、金融業(yè)增加值等，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，即部分城市年鑒或者部分城市未能公布相關(guān)數(shù)據(jù)，本文采用區(qū)位熵方法，指標(biāo)選取有金融機(jī)構(gòu)本外幣存貸款余額、保費(fèi)收入以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）。其公式為：

其中，F(xiàn)AIi表示i城市金融業(yè)區(qū)位熵，Mi表示i城市金融機(jī)構(gòu)本外幣存貸款余額及保費(fèi)收入之和，Ni表示i城市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，M表示全國(guó)金融機(jī)構(gòu)本外幣存貸款余額及保費(fèi)收入之和，N表示全國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。其中，江蘇省的金融集聚水平測(cè)量中，Mi表示江蘇省金融業(yè)增加值，Ni表示江蘇省國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值;M表示全國(guó)金融業(yè)增加值，N表示全國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。若，F(xiàn)AIi>1表示i城市的金融集聚水平較高;反之則集聚水平較低。

用式計(jì)算2010—2018年江蘇省及各地級(jí)市金融業(yè)區(qū)位熵，結(jié)果可以看出，江蘇省金融集聚水平呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，江蘇省各地級(jí)市的金融集聚程度參差不齊，由蘇南向蘇北逐漸遞減。金融集聚程度高的通常是那些金融歷史悠久，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)實(shí)力強(qiáng)，擁有政策支持的地級(jí)市。蘇南一直是江蘇的經(jīng)濟(jì)中心，靠近上海，地理位置優(yōu)越，所以地處蘇南的南京、蘇州和無錫的金融集聚水平較高，均值都為1以上，說明這些經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)城市的金融業(yè)集聚態(tài)勢(shì)已初步形成。13個(gè)城市中，宿遷的金融集聚程度最低，為0.591?？梢钥闯?，地處蘇北地區(qū)、沒有港口和交通優(yōu)勢(shì)、政策影響較弱、總體城市水平不高的宿遷市金融業(yè)發(fā)展水平較低，無法形成金融集聚態(tài)勢(shì)。

三、江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率的測(cè)定

（一）模型方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA是測(cè)量綠色經(jīng)濟(jì)效率最常用的模型。Tone提出的Super-SBM模型在目標(biāo)函數(shù)中加入松馳變量，既解決了傳統(tǒng)DEA-BCC模型和DEA-CCR模型無法解決的投入產(chǎn)出的松弛性問題，又彌補(bǔ)了SBM模型不能對(duì)多個(gè)DEA有效的決策單元進(jìn)行比較的缺陷。另外，F(xiàn)are等人將Malmquist指數(shù)與DEA理論相結(jié)合，提出了用來考察全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)變化的Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)。該指數(shù)由于彌補(bǔ)了靜態(tài)DEA模型不能用于面板數(shù)據(jù)的不足而得到了廣泛的應(yīng)用。Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，而技術(shù)效率指數(shù)又可分解為規(guī)模效率指數(shù)和純技術(shù)效率指數(shù)。

因此，本文采用Super—SBM模型和Malmquist指數(shù)來測(cè)量和分析江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率。當(dāng)Malmquist指數(shù)大于1，表明江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率提升;當(dāng)Malmquist指數(shù)小于1，表明江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率下降。

（二）指標(biāo)選取

綠色經(jīng)濟(jì)效率是一種考慮了環(huán)境代價(jià)和資源投入的綜合經(jīng)濟(jì)效率，它既要追求社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，又要考慮生態(tài)環(huán)境效益。因此，在構(gòu)建綠色經(jīng)濟(jì)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系時(shí)既要考慮期望產(chǎn)出指標(biāo)，又要考慮犧牲資源環(huán)境的非期望產(chǎn)出指標(biāo)。具體評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

本文以江蘇省13個(gè)地級(jí)市為研究樣本，以2010-2018年樣本期間，運(yùn)用表1的指標(biāo)體系測(cè)算其綠色經(jīng)濟(jì)效率。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于江蘇省各個(gè)地級(jí)市2011—2019年統(tǒng)計(jì)年鑒和各個(gè)地級(jí)市統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

（三） 綠色經(jīng)濟(jì)效率特征分析結(jié)果分析

根據(jù)Malmquist指數(shù)模型，采用MaxDEA7.0軟件測(cè)算2011—2018年江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率值，結(jié)果顯示，總體來看，由于江蘇省發(fā)展更注重對(duì)第三產(chǎn)業(yè)等的技術(shù)創(chuàng)新，使得2010—2018年江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率每年增加11.5%，綠色經(jīng)濟(jì)效率的穩(wěn)步提升。從區(qū)域?qū)用婵?，雖然蘇南、蘇中和蘇北三大區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)效率整體上呈現(xiàn)正增長(zhǎng)趨勢(shì)，但蘇北地區(qū)呈現(xiàn)強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭，其綠色經(jīng)濟(jì)效率的增長(zhǎng)速度明顯高于蘇南地區(qū)的增長(zhǎng)速度，后發(fā)優(yōu)勢(shì)理論可以解釋這種現(xiàn)象。蘇北地區(qū)通過多種渠道借鑒、模仿、消化和吸收發(fā)達(dá)地區(qū)的先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展，加速了綠色經(jīng)濟(jì)效率的提高。從城市差異來看，南京、鎮(zhèn)江市的綠色經(jīng)濟(jì)效率近些年略有降低，這與當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境政策相聯(lián)系。揚(yáng)州、南通和泰州市的綠色經(jīng)濟(jì)效率變化程度不大，較為穩(wěn)定，這符合蘇中地區(qū)城市化進(jìn)程加快的綠色發(fā)展理念。徐州市煤礦資源豐富，近些年當(dāng)?shù)卣又亓藢?duì)環(huán)境保護(hù)的監(jiān)管力度，導(dǎo)致徐州市綠色經(jīng)濟(jì)效率不斷提高。淮安、宿遷市的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展不夠穩(wěn)定，綠色經(jīng)濟(jì)效率振蕩幅度較大，這可能與地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)。

四、金融集聚對(duì)江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率影響的實(shí)證分析

（一）模型及指標(biāo)選取

本文采用面板數(shù)據(jù)回歸模型，模型如下：

其中，c為常數(shù)項(xiàng)，β為相關(guān)變量所對(duì)應(yīng)的系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

被解釋變量為江蘇省十三個(gè)地級(jí)城市的全要素生產(chǎn)率變化（TFP）、核心解釋變量為FAI，控制變量為對(duì)外經(jīng)濟(jì)開放程度（OPEN）、財(cái)政支出結(jié)構(gòu)（G）和外商直接投資的對(duì)數(shù)值（lnFDI）。

1.OPEN決定一個(gè)地區(qū)是否可利用國(guó)外市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，并可通過集聚大量FDI與跨國(guó)資源帶來技術(shù)外溢和關(guān)聯(lián)效應(yīng)，因此OPEN是決定TFP的重要因素之一。OPEN=進(jìn)出口額/GDP。為消除匯率波動(dòng)和通脹影響，用當(dāng)年人民幣匯兌美元中間價(jià)格以及2011年為基期的GDP平減指數(shù)進(jìn)行折算。

2.G代表政府對(duì)技術(shù)研發(fā)的傾向性，可影響技術(shù)進(jìn)步。G=科學(xué)技術(shù)支出/GDP。

3.lnFDI代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)。

本文的被解釋變量和解釋變量的數(shù)據(jù)來源于前文測(cè)算，控制變量數(shù)據(jù)來源于歷年各城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及城市統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

（二）建立模型

對(duì)模型式進(jìn)行協(xié)變分析后發(fā)現(xiàn)，實(shí)證模型適用于建立混合回歸模型。運(yùn)用Eviews8.0建立模型結(jié)果如表2所示。

從表2的結(jié)果來看，R2值為0.8648，擬合度高。DW值為2.3158，根據(jù)查杜賓—沃森檢驗(yàn)表可知，在5%的置信區(qū)間內(nèi)，K為4，N為13時(shí)du為1.826，所以該模型不存在自相關(guān)情況。

從F檢驗(yàn)情況看，F(xiàn)檢驗(yàn)的p值為0.0153，在1%的置信區(qū)間下顯著。由此可知，金融集聚度、對(duì)外開放程度、政府財(cái)政支出結(jié)構(gòu)以及外商直接投資對(duì)全要素生產(chǎn)率的綜合影響顯著。

從T檢驗(yàn)情況看，金融集聚度的p值為0.0201，在10%的置信區(qū)間下顯著;外商直接投資的p值為0.0307，在10%的置信區(qū)間下顯著。常數(shù)項(xiàng)結(jié)果顯著，這可能與當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境相關(guān)聯(lián)，而對(duì)外開放程度和政府財(cái)政支出結(jié)構(gòu)的顯著很大程度由各地政策相關(guān)聯(lián)。

因此，江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率的回歸方程為：

從回歸系數(shù)上看，金融集聚程度每提高1個(gè)百分點(diǎn)，全要素生產(chǎn)率就會(huì)提高0.723個(gè)百分點(diǎn)，說明金融集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升具有重要作用，能顯著提高江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率。

五、結(jié)論及對(duì)策

根據(jù)模型可以看出，江蘇省各地級(jí)市的金融集聚程度都在不同程度的上升，由此推動(dòng)江蘇省的金融集聚程度加大。從城市方面來講，南京、蘇州和無錫的金融集聚程度遙遙領(lǐng)先，而蘇北的城市（除徐州）金融集聚程度很低，可能由于地理環(huán)境及長(zhǎng)期的政策影響。金融集聚對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率有顯著促進(jìn)作用;三個(gè)控制變量與金融集聚相配合能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)更好更快發(fā)展。

因此，金融集聚可以通過技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及節(jié)能減排提升城市綠色經(jīng)濟(jì)效率。具體措施包括：第一，提升對(duì)外開放水平，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。政府應(yīng)優(yōu)化外來投資結(jié)構(gòu)，提高投資質(zhì)量。第三產(chǎn)業(yè)，特別是其中的金融業(yè)的發(fā)展對(duì)金融集聚的影響較大，但各個(gè)城市仍然不能因發(fā)展經(jīng)濟(jì)而放松對(duì)高污染、高能耗等外來投資項(xiàng)目的防控。第二，加快綠色科技創(chuàng)新，并將綠色經(jīng)濟(jì)納入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展規(guī)劃中。江蘇省應(yīng)當(dāng)對(duì)綠色科技創(chuàng)新與研發(fā)應(yīng)用給予必要的資金和政策扶持，加強(qiáng)綠色科技研發(fā)應(yīng)用試點(diǎn)示范。同時(shí)應(yīng)制定有利于環(huán)境保護(hù)的各項(xiàng)政策，如環(huán)境稅、綠色信貸和保險(xiǎn)、生態(tài)補(bǔ)償制度等，通過市場(chǎng)與價(jià)格引導(dǎo)企業(yè)和消費(fèi)者的環(huán)境友好行為。第三，夯實(shí)金融發(fā)展基礎(chǔ)，提升金融機(jī)構(gòu)集聚程度。要積極引導(dǎo)支持本省基金公司、保險(xiǎn)公司等金融機(jī)構(gòu)的設(shè)立，降低貸款利率。同時(shí)組建和培育新型金融機(jī)構(gòu)，進(jìn)一步整合區(qū)域金融資源。第四，實(shí)施人才戰(zhàn)略，提高金融人才集聚。金融人才的引進(jìn)一方面要提高同國(guó)際金融行業(yè)的對(duì)接能力，另一方面政府要加大對(duì)金融人才的引進(jìn)力度。第五，推動(dòng)信息化與金融業(yè)深度融合，穩(wěn)步發(fā)展。當(dāng)普及金融業(yè)的信息化技術(shù)、信息化工具，建立信息化的服務(wù)平臺(tái)，使二者通過信息架構(gòu)起互相支持共同發(fā)展的平臺(tái)，促進(jìn)雙方深度融合，謀求穩(wěn)固平衡長(zhǎng)期的發(fā)展。

【基金項(xiàng)目：2019年江蘇省社會(huì)科學(xué)基金自籌項(xiàng)目“長(zhǎng)三角一體化戰(zhàn)略視角下江蘇沿海經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展路徑研究”（項(xiàng)目號(hào)：19EYD001）和2019年江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“新時(shí)代江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)及影響因素研究”（項(xiàng)目號(hào)：2019SJA1563）的階段性研究成果?！?/p>

（作者簡(jiǎn)介：于海翔，江蘇海洋大學(xué)商學(xué)院金融學(xué)專業(yè)學(xué)生，研究方向：區(qū)域金融;黃萍，碩士研究生，江蘇海洋大學(xué)講師，研究方向：區(qū)域金融、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建模與分析。）

參考文獻(xiàn)：

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