文/于海翔 黃萍
自黨的十九大以來(lái),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(guò)程中,金融集聚成為一個(gè)典型的現(xiàn)象。整體來(lái)說(shuō),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(guò)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(wèn)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)。
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,FAIi>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(wú)錫的金融集聚水平較高,均值都為1以上,說(shuō)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??梢钥闯觯靥幪K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(wú)法形成金融集聚態(tài)勢(shì)。
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(wú)法解決的投入產(chǎn)出的松弛性問(wèn)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(lái)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(lái)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。
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。
表1 江蘇省綠色經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
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(lái)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。
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(lái)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(guò)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(lái)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)。
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(guò)集聚大量FDI與跨國(guó)資源帶來(lái)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(lái)源于前文測(cè)算,控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年各城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及城市統(tǒng)計(jì)公報(bào)。
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(lái)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。
表2 混合回歸模型下的面板回歸模型
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(shuō)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。
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(lái)講,南京、蘇州和無(wú)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(guò)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(lái)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(lái)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(guò)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(guò)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。