中國綠色金融效率的地區(qū)差距及其分布動態(tài)演進

邵宏偉，王卉彤

（中央財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，北京 010000）

0 引言

綠色金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的樞紐和核心，對經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型起著越來越重要的作用[1]。梳理已有研究發(fā)現(xiàn)[2—6]，對綠色金融的研究仍然局限于量的方面，而對區(qū)域綠色金融質(zhì)的差異研究不足，事實上，綠色金融作為綠色資源配置的重要手段，對其效率的研究是至關(guān)重要的。相關(guān)研究將綠色金融效率置于研究框架之外，容易造成綠色金融發(fā)展過程中只注重綠色金融數(shù)量擴張，而忽視綠色金融的質(zhì)量和效率問題。對此，為科學(xué)測度中國綠色金融效率與區(qū)域差異，探究區(qū)域差異產(chǎn)生的原因，分析綠色金融效率的動態(tài)演進趨勢，本文從以下幾個方面展開分析：第一，基于2008—2019 年中國各省份綠色金融的投入產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建綠色金融效率評價體系，計算出各省份綠色金融效率；第二，運用基尼系數(shù)分解法揭示中國綠色金融效率的區(qū)域差異及其來源；第三，通過核密度估計方法對中國綠色金融效率的動態(tài)演進趨勢進行研究，綜合分析中國各區(qū)域綠色金融效率的時空演變規(guī)律。

1 研究設(shè)計

1.1 DEA-SBM介紹

本文采用DEA-SBM 模型來評價中國綠色金融效率，模型如下：

其中，ρ*表示綠色金融效率值；m 表示投入要素數(shù)量，s1和s2分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的數(shù)量。s=(s-，sg，sb)表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛量；x表示投入的非期望產(chǎn)出值，yg和zb分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出值，λ表示權(quán)重。

約束條件中，Xλ表示前沿面上的投入量，Yg λ和Zbλ分別表示前沿面上的期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出量。ρ∈[0，1]，且關(guān)于s-、sg、sb嚴(yán)格單調(diào)遞減。當(dāng)且僅當(dāng)s-=0、sg=0、sb=0，即ρ*=1 時，該決策單元完全有效；當(dāng)ρ*＜1 時，說明該決策單元非有效，可以通過優(yōu)化投入與產(chǎn)出的數(shù)量進行改善。

1.2 Dagum基尼系數(shù)

基尼系數(shù)是學(xué)者們在衡量不平等問題時最常用的指標(biāo)。Dagum（1997）[7]對基尼系數(shù)的定義為：

其中，G為總體基尼系數(shù)，K為劃分的區(qū)域數(shù)，n為省份個數(shù)，ni表示區(qū)域i內(nèi)省份的數(shù)量。yih表示區(qū)域i內(nèi)任意省份的綠色金融效率值。μ表示全國各省份綠色金融效率的均值。

在進行區(qū)域劃分時，需要根據(jù)區(qū)域內(nèi)綠色金融效率均值對區(qū)域進行排序。Dagum 系數(shù)可以分解為區(qū)域內(nèi)差距貢獻度Gw、區(qū)域間差距貢獻度異Gnb、超變密度Gt，且滿足G=Gw+Gnb+Gt。Gjh、Djh表示區(qū)域j和區(qū)域h之間的基尼系數(shù)和綠色金融效率的相互影響，其計算方法如下：

其中，fj(x)和fh(y)為連續(xù)密度分布函數(shù)。

pjh為超變一階矩，當(dāng)yji-yhr＜0 時，所有綠色金融效率差距的加權(quán)平均數(shù)。則pjh可以表示為：

1.3 Kernel密度估計

Kernel 密度估計是分析空間非均衡和動態(tài)演進規(guī)律中常用的非參數(shù)估計方法，其具有模型依賴性弱、穩(wěn)健性強的特點。假設(shè)隨機變量X的密度函數(shù)為：

其中，N表示觀測值數(shù)量，Xi表示獨立同分布的觀測值，x表示平均值，K(·)表示核密度函數(shù)，h表示帶寬。h越大，說明帶寬越大，估計的密度函數(shù)越平滑，估計結(jié)果精度越低。反之，h越小，則估計結(jié)果精度越高。Kernel密度函數(shù)通常滿足以下條件：

本文選用高斯核密度函數(shù)進行估計，其密度函數(shù)的表達式如下：

由于非參數(shù)估計中沒有確定函數(shù)表達式，下文中采用圖形對比來進一步考察中國綠色金融效率的分布情況。

1.4 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來源

本文借鑒文獻[2，8]，考慮到數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性，結(jié)合中國綠色金融發(fā)展現(xiàn)狀，從綠色金融投入和環(huán)境經(jīng)濟產(chǎn)出的角度構(gòu)建綠色金融效率評價指標(biāo)體系。具體指標(biāo)體系如表1所示。本文根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將中國分為東部、中部和西部地區(qū)，選取2008—2019年我國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為《中國金融年鑒》《中國保險年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及ifind數(shù)據(jù)庫等。

表1 綠色金融效率指標(biāo)體系

2 綠色金融效率分析

根據(jù)公式（1），運用STATA16.0 軟件可以測算出基于SBM 模型的中國綠色金融效率，包含了中國30 個省份2008—2019 年的測算結(jié)果。進一步將中國綠色金融效率的變化趨勢繪制于圖1。從全國層面來看，中國綠色金融效率呈現(xiàn)三階段的特征，2008—2010年，中國綠色金融效率由0.79下降到最低點0.67，2010—2011出現(xiàn)了明顯的回升，回升到0.83 附近，2011—2019 年基本維持在0.85 的水平。出現(xiàn)這種特征的一種可能的解釋是，2008—2010 年在“四萬億計劃”的經(jīng)濟刺激下，中國經(jīng)濟增速加快，但是污染排放較高。然而2007 年發(fā)布的《關(guān)于落實環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險的意見》中嚴(yán)格貸款審批和發(fā)放管理在一定程度上使一些綠色企業(yè)獲取資金支持不足，導(dǎo)致2008—2010 年的綠色金融效率出現(xiàn)明顯的下降。后來隨著2012 年《綠色信貸指引》、2013 年《生態(tài)文明建設(shè)綱要》等重要政策的發(fā)布，中國綠色金融效率保持在相對有效的水平下。

圖1 全國及各地區(qū)綠色金融效率變化趨勢

從區(qū)域?qū)用鎭砜?，三大地區(qū)的差異較為明顯且波動幅度較大。由圖1 可以看出：（1）各地區(qū)綠色金融效率都呈現(xiàn)先下降反彈后保持相對平穩(wěn)狀態(tài)的趨勢，且都在2010年綠色金融效率有明顯的下降，并在2011 年有大幅度的回升，特別是中部地區(qū)的回升較為明顯。（2）2008年，東部地區(qū)的綠色金融效率處于最高水平，而中部地區(qū)的綠色金融效率處于最低水平，只有0.6603。這說明2008 年相對其他地區(qū)而言，東部地區(qū)不僅有較好的經(jīng)濟基礎(chǔ)和高質(zhì)量的人才儲備，而且其在生產(chǎn)過程中充分利用金融資源，解決環(huán)境污染問題的能力遠高于其他地區(qū)。（3）2008—2017年，西部地區(qū)逐步縮小了與東部地區(qū)的綠色金融效率差距，并且在2018年，西部地區(qū)的綠色金融效率超過東部地區(qū)，達到了0.9114，處于較高水平。（4）東部地區(qū)綠色金融效率的均值為0.8986，并且在2013 年達到了最大值0.9548，2010年達到最小值0.7842。西部地區(qū)的綠色金融效率均值為0.8501，其波動幅度相對較為穩(wěn)定。中部地區(qū)的綠色金融效率均值為0.7089，處于三大地區(qū)的最低水平。從以上區(qū)域綠色金融效率變化趨勢可知，中國經(jīng)濟最發(fā)達的東部地區(qū)綠色金融效率最高，可見東部地區(qū)在追求經(jīng)濟高速發(fā)展的同時沒有忽視環(huán)境問題，而西部地區(qū)得益于西部發(fā)開發(fā)東生態(tài)環(huán)境保護政策，近年來國家將加強西部地區(qū)環(huán)境保護和建設(shè)作為重要發(fā)展戰(zhàn)略，通過設(shè)置自然保護區(qū)和財政轉(zhuǎn)移支付等方式，全面實施退耕還林還草、三北防護林工程等生態(tài)建設(shè)政策，在此過程中西部地區(qū)得到了更多的金融支持和政策優(yōu)惠，并取得了顯著成效。

表2 展示了中國各省份之間綠色金融效率的差異。從結(jié)果來看，北京、天津、云南等省份的綠色金融效率始終為1，說明這幾個省份對于綠色金融投入的利用效率始終處于效率的前沿面上。也有一些省份的綠色金融效率始終處于較低水平，特別是黑龍江的綠色金融效率較低，最大值只有0.4783。而同時處于東北地區(qū)的遼寧，其綠色金融效率卻在全國范圍內(nèi)處于中等水平。可見，處于統(tǒng)一區(qū)域內(nèi)部的不同省份間的綠色金融效率也有較大差異。為了進一步分析中國各省份之間的綠色金融效率空間分布差異，采用ArcGIS 軟件繪制了2008年和2019年中國各省份綠色金融效率空間分布圖（圖略），結(jié)果顯示，中國綠色金融效率的空間分布存在明顯的空間差異，且這種差異隨著時間變化。其中，中部地區(qū)綠色金融效率提升十分明顯，并且呈現(xiàn)從北部向中南部地區(qū)協(xié)調(diào)擴散趨勢。區(qū)域間雖然呈現(xiàn)非均衡特征，但是非均衡特征有弱化的趨勢。可見中國五位一體的區(qū)域協(xié)調(diào)生態(tài)建設(shè)初見成效。同時，中國綠色金融效率存在空間集聚現(xiàn)象，即地理位置相鄰的綠色金融效率高度相近，主要原因在于相鄰省份的綠色金融政策和生態(tài)環(huán)境建設(shè)政策具有相似性和借鑒性。

表2 各省份2008—2019部分綠色金融效率值

3 綠色金融效率的差異分析

本文采用Stata16.0軟件，根據(jù)基尼系數(shù)及其按子群分解的方法，分別測算了2008—2019 年中國綠色金融效率的基尼系數(shù)，并依據(jù)東中西三個地區(qū)進行分解，測度結(jié)果如表3所示。

表3 綠色金融效率區(qū)域差異

3.1 綠色金融效率總體差異及演變趨勢

由表3可以看出，2008—2011年中國綠色金融的總體基尼系數(shù)先升后降，2011—2019 年維持在相對平穩(wěn)的水平，說明中國各地區(qū)的區(qū)域差距平穩(wěn)。2008 年總體基尼系數(shù)為0.1371，到2010 年達到觀測期的最大值，上升至0. 2091；2011 年又迅速下降至0.1269，與2008 年的數(shù)值相似。說明從2008—2011年中國綠色金融效率的地區(qū)差異經(jīng)歷了先增加后縮小的過程。2011—2019 年，基尼系數(shù)保持在0.1～0.13。

3.2 綠色金融效率地區(qū)差異分解

3.2.1 綠色金融效率地區(qū)內(nèi)部差距

由表3 組內(nèi)差異結(jié)果可知，總體來看，東部地區(qū)綠色金融效率空間分布的地區(qū)差距最小，中部地區(qū)綠色金融效率空間分布的地區(qū)差距最大。但是這一現(xiàn)象在2010年出現(xiàn)了明顯的轉(zhuǎn)變。2010 年，中部地區(qū)區(qū)域內(nèi)部基尼系數(shù)迅速下降，達到東部地區(qū)觀測期內(nèi)的最小值0.1303，而隨后在2011年又重返2009年的相似水平，2011—2019年，中部地區(qū)差距有著緩慢下降的趨勢。從西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異的演變情況來看，2011年之前，經(jīng)歷了先上升后下降的過程，隨后在2013 年也出現(xiàn)了小幅回升，2013 年之后，西部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異也呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢。東部地區(qū)的區(qū)域間差異在2008—2011 年整體走勢與西部相似，但是在2011 年之后，東部地區(qū)的內(nèi)部差異呈現(xiàn)先下降后緩慢上升的形態(tài)，在2013 年達到最小值0.0412。這說明2008—2019年，盡管綠色金融發(fā)展取得了顯著成效，全國總體的基尼系數(shù)處于下降趨勢，但是不同區(qū)域內(nèi)部綠色金融發(fā)展水平和重視程度存在一定的差異。如東部地區(qū)對綠色金融政策的重視程度較高，各省份綠色金融發(fā)展水平差距相對較小，綠色金融發(fā)展已經(jīng)形成相對穩(wěn)定的運行機制，因此東部地區(qū)的組內(nèi)差異最?。粚τ谥胁康貐^(qū)來說，近年來國家倡導(dǎo)的中部崛起戰(zhàn)略，中部地區(qū)由于自身金融基礎(chǔ)具有顯著的差異性，不同省份綠色金融工具在促進綠色轉(zhuǎn)型方面產(chǎn)生的效果相對較大，但是整體上有下降的趨勢，即整體上來看中部地區(qū)省際綠色金融效率呈現(xiàn)縮小的趨勢。

3.2.2 綠色金融效率地區(qū)間差距

從表3 組間差異結(jié)果可以看出：第一，從區(qū)域間基尼系數(shù)的大小來看，中-東部地區(qū)和西-中部地區(qū)數(shù)值相近，且明顯高于西-東部區(qū)域。說明中-東部和西-中部的綠色金融效率區(qū)域間差異高于西-東部地區(qū)。第二，從區(qū)域間基尼系數(shù)變化趨勢來看，三個地區(qū)的整體波動形態(tài)較為相似，特別是中-東部和西-中部地區(qū)的波動形態(tài)幾乎重合，而西-東部地區(qū)的波動形態(tài)也經(jīng)歷了先上升后下降后保持相對平穩(wěn)狀態(tài)。如中-東部地區(qū)2008年的區(qū)域間差異為0.1884，到2010年上升到最大值0.2783，之后下降并保持相對平穩(wěn)態(tài)勢，并在2018年有輕微的回升，回升到0.1524，到2019年降至0.1252，西-中部有著相似的變化形態(tài)。

3.2.3 綠色金融效率地區(qū)差距貢獻率

區(qū)域間差異貢獻由區(qū)域間超變凈值差異的貢獻和區(qū)域間超變密度的貢獻兩部分組成。由表3可以看出，2008年，組內(nèi)差距、組建差距和超變密度的貢獻率分別為26.17%、52.73%和21.08%?？傮w來看，區(qū)域間差異是綠色金融效率地區(qū)差異的最主要來源，平均貢獻率為39.22%，且區(qū)域間差異貢獻率的波動十分明顯，始終高于區(qū)域內(nèi)貢獻率。從時間維度來看，組間貢獻率呈現(xiàn)出下降-上升的反復(fù)循環(huán)中，整體在52.73%～22.96%區(qū)間內(nèi)波動，并且在2011—2013 年、2015—2016 年有明顯的上升，在其他階段有明顯的下降。超變密度的貢獻率波動形態(tài)與組間貢獻率波動形態(tài)恰好相反，呈現(xiàn)不規(guī)則的“M”型，變化趨勢從2008 年的21.08%上升到2011 年的30.10%，之后又下降到2013 年的25.45%，在回升到2015 年的39.53%，在2016 年出現(xiàn)下降后穩(wěn)定在33.78%，但是在2019 年出現(xiàn)了上升。

4 綠色金融效率的動態(tài)演進分析

進一步采用Kernel 密度估計分析全國和三大區(qū)域中綠色金融效率的分布位置、態(tài)勢、延展性以及極化趨勢。

如圖2（a）所示，從核密度估計結(jié)果來看，中國綠色金融效率整體呈現(xiàn)上升的趨勢。2008—2019 年，全國綠色金融效率分布區(qū)縣波峰表現(xiàn)出先向左移后向右移且提高的演變過程，但是總體表現(xiàn)為向右移的趨勢。這表明中國綠色金融效率整體上處于較快增長的態(tài)勢，各省份間綠色金融效率存在“追趕效應(yīng)”。全國總體核密度分布曲線存在左拖尾現(xiàn)象，且延展性差異較大，說明一些省份的綠色金融效率較低。從核密度曲線形狀來看，分布經(jīng)歷了“多峰-單峰”的演變過程。在2012 年以前，全國綠色金融效率呈現(xiàn)兩極分化趨勢，基本由一個主峰和一個側(cè)峰組成，說明這一階段中中國綠色金融效率具有一定的梯度效應(yīng)。2013—2019 年，則呈現(xiàn)以單峰為主，但是側(cè)峰較低的形態(tài)。這說明全國綠色金融效率的分布具有一定的梯度效應(yīng)，其多極化的趨勢在慢慢減弱，總體絕對差異變小。

圖2 全國及東部、中部、西部地區(qū)綠色金融效率的分布演進

根據(jù)圖2（b）至（d）可以看出，三個地區(qū)中綠色金融效率的分布趨勢各不相同。但是整體上來看，三大地區(qū)綠色金融效率的絕對差異呈現(xiàn)縮小趨勢。其中，東部地區(qū)的分布曲線也呈現(xiàn)向左拖尾的現(xiàn)象，且2008—2012 年綠色金融發(fā)展效率的分布絕對差異較大，多級分化的問題比較明顯。說明這期間東部地區(qū)各省份之間的綠色金融效率發(fā)展不均衡。2013—2019 年，則呈現(xiàn)雙峰向單峰過渡的曲折過程，過程中部分年份偶爾出現(xiàn)較低的側(cè)峰，說明兩極分化的現(xiàn)象正在減弱，各省份之間的絕對差異減小。相對于東部地區(qū)綠色金融效率的分布而言，中部地區(qū)的綠色金融效率核密度分布寬度較大，說明各省份之間差異相較更大，但是從時間維度來看，也呈現(xiàn)由多峰向單峰的演變過程，說明省份之間的絕對差異減弱；主峰的高度逐漸升高，且存在明顯的向左拖尾現(xiàn)象，說明也存在綠色金融效率較高的地區(qū)。相對于東部地區(qū)和中部地區(qū)而言，西部地區(qū)的分布始終表現(xiàn)為單峰態(tài)勢，未出現(xiàn)明顯的多級分化現(xiàn)象；且主峰高度逐漸升高，說明各個省份之間的絕對差異較小；分布曲線整體上具有向左拖尾的現(xiàn)象，說明存在綠色金融效率較低的省份。

5 結(jié)論

本文基于2008—2020年中國30個省份綠色金融要素投入與產(chǎn)出的數(shù)據(jù)計算出綠色金融效率，并利用Dagum基尼系數(shù)和Kernel 密度估計法分析了中國綠色金融效率的區(qū)域差異和動態(tài)演進，結(jié)論如下：第一，從綠色金融效率測算結(jié)果來看，觀測期內(nèi)中國綠色金融效率經(jīng)歷了下降后回調(diào)并保持相對穩(wěn)定的趨勢，但是存在明顯的區(qū)域差異。具體來看，經(jīng)歷了2008—2011 年的“V”型調(diào)整后，東部地區(qū)的綠色金融效率保持相對平穩(wěn)趨勢，且基本處于領(lǐng)先水平；但是這一狀態(tài)在2018年被打破，2018年西部地區(qū)的綠色金融效率以相對較高的增速超過了東部地區(qū)，但是兩者差距不明顯；中部地區(qū)的綠色金融效率總體也經(jīng)歷了下降—上升—平穩(wěn)的波動。2008—2011 年出現(xiàn)大幅度的下降，下降幅度高達29.4%，到2011年又出現(xiàn)明顯的上升，此后保持相對平穩(wěn)的變化趨勢，但總體來看中部地區(qū)的綠色金融效率始終處于相對較低水平。第二，從Dagum基尼系數(shù)所展示的相對差異來看，中國綠色金融效率總體差距呈現(xiàn)縮小趨勢，且區(qū)域間差距是導(dǎo)致總體差距的主要原因。具體來看，中國綠色金融效率總體基尼系數(shù)介于0.1024～0.2091，基尼系數(shù)在2008—2011 年表現(xiàn)出“倒V”型，此后保持了相對平穩(wěn)的趨勢。從區(qū)域內(nèi)差異來看，中部地區(qū)的局域內(nèi)差異最大，東部地區(qū)和西部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異相對較小。從區(qū)域間差異來看，西-中部和中-東部在時間維度表現(xiàn)出高度相似性，其數(shù)值基本一致，且均高于西-東部地區(qū)。從區(qū)域差異來源來看，區(qū)域間差異的貢獻率最高，觀測期內(nèi)的平均值達到39.22%，且呈現(xiàn)較強的波動變化。大多數(shù)年份中，組間貢獻率處于較高水平，而組內(nèi)貢獻率最低，整體變化趨勢平穩(wěn)?？傮w來看，區(qū)域間差異是造成區(qū)域差異的主要原因。第三，從Kernel密度顯示的絕對差異來看，全國綠色金融效率的分布呈現(xiàn)向右移的趨勢，且呈現(xiàn)由多峰向單峰的變化態(tài)勢，說明中國綠色金融效率在不斷提高且其分布具有一定的梯度效應(yīng)。同時，總體分布曲線呈向左拖尾，說明存在綠色金融效率較小的省份。從不同區(qū)域來看，觀測期間，東、中部地區(qū)都在不同程度上存在多極分化的問題，但是西部地區(qū)始終沒有出現(xiàn)多極分化現(xiàn)象；且三個地區(qū)的主峰高度均表現(xiàn)為逐漸升高，說明各個區(qū)域綠色金融指數(shù)的絕對差異正在縮小。