張水平,龍 爽,齊美東

(1.安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 淮南 232001;2.安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 合肥 230031)

新常態(tài)下,傳統(tǒng)粗放型增長(zhǎng)方式已難以為繼。黨的二十大報(bào)告指出要堅(jiān)持“綠水青山就是金山銀山”的理念,加快推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)等的調(diào)整優(yōu)化。要實(shí)現(xiàn)此目標(biāo),關(guān)鍵在于保障經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),兼顧降低能源消耗和減少污染物排放。如何確定各行政區(qū)域的節(jié)能減排目標(biāo)值,如何通過(guò)合理的措施提升地區(qū)的能源利用效率等問(wèn)題是否有效解決,對(duì)于推進(jìn)國(guó)家綠色發(fā)展具有重要意義。2020年10月29日,黨的第十九屆中央委員會(huì)第五次全體會(huì)議通過(guò)的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二○三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》提出,要加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型,協(xié)同推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境高水平保護(hù)。2021年9月22日國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》及2021年10月24日印發(fā)的《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》中均明確提出,要力爭(zhēng)在2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年實(shí)現(xiàn)碳中和的遠(yuǎn)景目標(biāo),這充分表明我國(guó)加快了節(jié)能減排、減耗的步伐。

綠色投資作為一種環(huán)境保護(hù)投資,在減少“兩高”行業(yè)資金配置的同時(shí),引導(dǎo)資金更多地流入環(huán)境保護(hù)、資源節(jié)約、清潔能源等綠色產(chǎn)業(yè),是綠色低碳發(fā)展的直接推動(dòng)力。2020年7月,由財(cái)政部、生態(tài)環(huán)境部等共同發(fā)起設(shè)立的國(guó)家綠色發(fā)展基金股份有限公司揭牌運(yùn)營(yíng),首期募資規(guī)模885億元,有望撬動(dòng)4 000億元社會(huì)資本。我國(guó)自2016年構(gòu)建綠色金融體系以來(lái),綠色金融進(jìn)入了全新的發(fā)展階段。2020年,中資企業(yè)直接在境外發(fā)行了29筆綠色債券,募集資金約102億元。截至2021年末,中國(guó)綠色貸款余額達(dá)15.9萬(wàn)億元。然而,我國(guó)作為發(fā)展中國(guó)家,綠色投資起步相對(duì)較晚,尚面臨供給不足、激勵(lì)缺乏、期限錯(cuò)配等問(wèn)題,因此,完善綠色金融制度體系,提升綠色金融資本的使用效率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

隨著“雙碳”目標(biāo)的提出,越來(lái)越多的學(xué)者開始關(guān)注綠色金融,綠色投資作為綠色金融的重要組成部分,在綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮著很大的促進(jìn)作用。從統(tǒng)計(jì)口徑上來(lái)看,我國(guó)對(duì)綠色投資的統(tǒng)計(jì)主要從大、中、小三個(gè)口徑來(lái)進(jìn)行。其中,小口徑的綠色投資統(tǒng)計(jì)指環(huán)境污染治理投入,而中口徑和大口徑則分別是在小口徑的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上加入節(jié)約開發(fā)能源的投入和除前兩者之外的其他能夠促進(jìn)綠色GDP增加的投入。關(guān)于綠色投資,張蕊認(rèn)為,綠色投資主要是通過(guò)合理配置社會(huì)資源影響生產(chǎn)效率從而影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[1];張明龍利用空間計(jì)量模型得出,綠色投資通過(guò)影響碳排放強(qiáng)度來(lái)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,并且這種影響具有空間差異性[2];馬研研則主要從企業(yè)出發(fā),研究企業(yè)出口對(duì)綠色投資的作用,認(rèn)為綠色投資在規(guī)模經(jīng)濟(jì)和競(jìng)爭(zhēng)中優(yōu)勢(shì)明顯[3]。

關(guān)于能源效率的涵義,世界能源委員會(huì)(WEC)在1995年把“能源效率”定義為:“減少提供同等能源服務(wù)的能源投入”。張凌潔將能源效率定義為一個(gè)國(guó)家、地區(qū)、部門或行業(yè)在一定時(shí)間內(nèi)單位產(chǎn)值所消耗的能源量,用以反映經(jīng)濟(jì)對(duì)能源的依賴程度[4]。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),能源效率就是投入與產(chǎn)出之比。而對(duì)于能源效率的測(cè)量,眾多學(xué)者都有著不同的理解。羅明基于能源效率隨機(jī)前沿模型測(cè)度了能源效率[5];王群偉則選取1993—2005年28個(gè)省區(qū)市的數(shù)據(jù),采用DEA模型測(cè)算出了全要素能源效率[6];任亞運(yùn)利用各市電力、天然氣、液化石油氣的數(shù)據(jù)對(duì)能耗進(jìn)行折算,再結(jié)合國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值構(gòu)建了能源效率指標(biāo)[7];張士強(qiáng)和孟璐莎為了克服DEA模型對(duì)有效決策單元無(wú)法進(jìn)一步排序的缺陷,選取SE-SBM模型測(cè)度區(qū)域能源效率,并進(jìn)一步引進(jìn)了非期望產(chǎn)出項(xiàng),提高了效率測(cè)度的準(zhǔn)確性[8];李曉菲運(yùn)用Bootstrap-DEA模型對(duì)能源效率進(jìn)行了量化,進(jìn)而討論了能源效率的影響因素[9];楊森和林愛梅則用能源生產(chǎn)率即單位能耗的總產(chǎn)值水平來(lái)衡量能源效率,極大簡(jiǎn)化了能源效率的測(cè)算過(guò)程[10]。

關(guān)于綠色投資與能源效率二者之間關(guān)系的研究,潘莉運(yùn)用固定效應(yīng)模型對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)回歸,得出綠色投資通過(guò)對(duì)投資項(xiàng)目和投資市場(chǎng)進(jìn)行限定來(lái)帶動(dòng)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展,同時(shí)倒逼高耗能行業(yè)向綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型,從而降低高碳能源消費(fèi)量,增加清潔能源消費(fèi)量,從供給方面推動(dòng)能源消費(fèi)朝低碳方向發(fā)展[11]。在這一層面上,能源效率也能得到改善,但是目前來(lái)看,這種影響并不十分顯著。劉旭東認(rèn)為,綠色投資對(duì)能源消費(fèi)的影響在區(qū)域間差別很大,主要表現(xiàn)為東部抑制、中部不明顯、西部促進(jìn),主要原因在于區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等各方面發(fā)展的不平衡[12];趙姝偉運(yùn)用2007—2018年研究數(shù)據(jù),以綠色金融為角度,利用中介效應(yīng)模型,通過(guò)逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)法與Sobel法,考察我國(guó)的區(qū)域綠色金融發(fā)展影響能源效率的具體情況,并進(jìn)行了區(qū)域性的異質(zhì)性分析,認(rèn)為綠色金融能夠通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新的部分中介效應(yīng)來(lái)提升能源效率,特別是東部地區(qū)尤為明顯,而在中西部地區(qū)這種效應(yīng)還沒顯現(xiàn)出來(lái)[13];李凱風(fēng)根據(jù)Tobit回歸模型,對(duì)全要素能源效率的影響因素進(jìn)行分析,研究發(fā)現(xiàn),資本投入、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平、對(duì)外開放程度能夠促進(jìn)能源效率,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦和金融配置效率則具有反向效果[14]。此外,根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究,能源效率的測(cè)度方法可歸為兩類,一類是采用模型進(jìn)行測(cè)度,另一類則是根據(jù)能源效率的定義計(jì)算。

綜上所述,目前關(guān)于綠色投資與能源效率二者之間關(guān)系的實(shí)證分析較少,相關(guān)研究多為定性分析,現(xiàn)有的研究結(jié)論也大多關(guān)注于綠色投資促進(jìn)能源效率的提升方面,而對(duì)二者之間關(guān)系的研究?jī)H局限在同一地區(qū),沒有考慮地區(qū)之間的相互影響,即忽略了綠色投資對(duì)能源效率的空間特征。因此,本文嘗試以綠色投資影響能源效率的地區(qū)差異為視角,進(jìn)一步探究綠色投資促進(jìn)能源效率提升的空間效應(yīng)并提出針對(duì)性解決方案,以期為該課題研究作一些有益補(bǔ)充。

二、變量的設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)指標(biāo)設(shè)定

1.被解釋變量:能源效率。采用楊森和林愛梅的研究方法[10],用能源生產(chǎn)率來(lái)替代能源利用效率,具體表示為能源效率=國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值/能源消費(fèi)總量, 單位為萬(wàn)元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

2.核心解釋變量:綠色投資?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性,根據(jù)袁凱的方法[15],采用環(huán)境污染治理投資總額占GDP之比來(lái)衡量綠色投資。

3.控制變量:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED)、對(duì)外開放程度(Trade)、固定資產(chǎn)投資(Fix)、技術(shù)進(jìn)步(Inv)和政府政策支持力度(Gov)。其中,政府政策支持力度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和對(duì)外開放程度是外部因素,固定資產(chǎn)投資和技術(shù)進(jìn)步是影響能源效率的內(nèi)部因素,根據(jù)楊森及其他學(xué)者的變量定義方法,將控制變量定義如表1所示。

表1 控制變量體系

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

由于港澳臺(tái)地區(qū)、西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)大多不完整且數(shù)值差異性太大,因此本文選擇除西藏、港澳臺(tái)地區(qū)以外的30個(gè)省區(qū)市2010—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)充),為了便于展開研究,本文按照高星和向海凌的處理方法將中國(guó)全境界分為三大地區(qū)板塊[16],東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、遼寧、廣東、海南;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)包括廣西、內(nèi)蒙古、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

(三)平穩(wěn)性檢驗(yàn)與格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。運(yùn)用回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析容易出現(xiàn)偽回歸而導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果沒有意義,因此,為避免出現(xiàn)偽回歸,提高實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性,需要對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),本文運(yùn)用ADF-Fisher和LLC單位根進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表2。原數(shù)據(jù)通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

表2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。為進(jìn)一步驗(yàn)證綠色投資和能源效率是否具有因果關(guān)系,采用Eviews軟件對(duì)能源效率和綠色投資進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。由于“能源效率不是綠色投資的格蘭杰原因”的p值大于0.05,“綠色投資不是能源效率的格蘭杰原因”的p值小于0.05,在0.05的顯著性水平上,前者接受原假設(shè),后者拒絕原假設(shè),表示能源效率不是綠色投資的格蘭杰原因,但綠色投資是能源效率的格蘭杰原因。

表3 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

三、空間相關(guān)性分析

在進(jìn)行空間計(jì)量分析之前,需要先檢驗(yàn)被解釋變量和解釋變量是否具有空間相關(guān)性。本文利用Moran’sI指數(shù)對(duì)我國(guó)綠色投資和能源效率進(jìn)行了全局空間相關(guān)性檢驗(yàn),考察綠色投資和能源效率的空間相關(guān)性。Moran’sI統(tǒng)計(jì)量公式為:

(1)

表4 空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

為了更加直觀反映能源效率和綠色投資的空間相關(guān)性,運(yùn)用Stata15畫出4個(gè)莫蘭散點(diǎn)圖,由圖1可以看出,能源效率和綠色投資在2010年和2019年改變幅度很小,說(shuō)明綠色投資和能源效率的空間相關(guān)性具有一定穩(wěn)定性。例如,中部地區(qū)的安徽、江西、湖南等大多分布在一象限,偏東部和偏西部地區(qū)大多位于三象限,表明綠色投資和能源效率都存在高-高集聚和低-低集聚現(xiàn)象,能源效率和綠色投資具有正向空間相關(guān)性。

a. 2010年能源效率 b. 2019年能源效率

c. 2010年綠色投資 d. 2019年綠色投資圖1 2010年、2019年能源效率與綠色投資莫蘭散點(diǎn)圖

四、空間效應(yīng)分析

(一)模型的構(gòu)建

空間計(jì)量模型包括3種模型,即空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SLM)和空間杜賓模型(SDM)。空間杜賓模型是SEM和SLM兩個(gè)模型的一般式,它可以體現(xiàn)鄰近地區(qū)被解釋變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量和本地區(qū)與鄰近地區(qū)解釋變量之間的空間效應(yīng),其模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

(2)

(3)

SEM模型主要研究的是誤差因素對(duì)研究區(qū)域的影響,主要由隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)體現(xiàn)空間異質(zhì)性,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

yit=α+βxit+μi+φt+εit

(4)

(5)

SLM模型研究的是被解釋變量對(duì)鄰近地區(qū)的影響,主要由空間滯后項(xiàng)體現(xiàn)它的空間異質(zhì)性,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

(6)

(二)模型的選擇

1. LM檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)、WALD檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)?？臻g計(jì)量模型包括SEM、SAR以及SDM模型,由于無(wú)法確定哪一種模型,本文首先運(yùn)用LM檢驗(yàn)?zāi)芊襁x用SEM和SAR模型,由表5可得LM檢驗(yàn)中LMError和LMLag的p值都小于1%,說(shuō)明在1%的顯著性水平下應(yīng)該拒絕原假設(shè),不能使用SEM和SAR模型,同時(shí)也排除了使用混合OLS模型的可能。為使結(jié)果更加精準(zhǔn),又進(jìn)行了LR檢驗(yàn)和WALD檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示,WALD和LR檢驗(yàn)的p值都小于1%,拒絕原假設(shè),進(jìn)一步說(shuō)明SDM不能退化為SEM和SAR,因此應(yīng)該選取空間杜賓模型進(jìn)行計(jì)量。

由LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和WALD檢驗(yàn)得出只能用空間杜賓模型進(jìn)行空間計(jì)量,但是空間杜賓模型又包括隨機(jī)模型和固定效應(yīng)模型兩種,單看數(shù)據(jù)無(wú)法確定選擇哪一個(gè)模型,所以還要進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)以確定最終的模型,檢驗(yàn)的結(jié)果如表6所示。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果的p值小于5%,拒絕原假設(shè),即能源效率通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明應(yīng)該選擇固定效應(yīng)。故本文選擇空間杜賓的固定效應(yīng)模型進(jìn)行空間計(jì)量分析。

表5 LM檢驗(yàn)結(jié)果

表6 WALD檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

(三)描述性統(tǒng)計(jì)分析

運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表7所示。綜觀我國(guó)東部、中部和西部三大地區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),能源效率呈現(xiàn)出由東到西遞減的趨勢(shì),其中,東部地區(qū)能源效率值高于全國(guó)均值,中部和西部則都沒有達(dá)到全國(guó)均值,這表明我國(guó)能源效率呈現(xiàn)斷層現(xiàn)象,東部能源效率遠(yuǎn)高于西部地區(qū),西部地區(qū)要達(dá)到東部地區(qū)能源效率水平任重道遠(yuǎn)。另外,從綠色投資的發(fā)展水平(全國(guó)0.014 9,東部0.017 9,中部0.014 1,西部0.012 7)來(lái)看,東部地區(qū)也高于全國(guó)平均水平,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)綠色投資發(fā)展水平最低,說(shuō)明綠色投資與能源效率具有一定的正相關(guān)性,即綠色投資規(guī)模越大,能源效率提高越明顯。同時(shí),對(duì)外貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、固定資產(chǎn)投資和技術(shù)水平也會(huì)呈現(xiàn)出這種趨勢(shì)。

表7 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

(四)空間計(jì)量分析

在時(shí)間固定效應(yīng)模型、個(gè)體固定效應(yīng)模型和雙固定效應(yīng)模型中,由于個(gè)體固定效應(yīng)模型的R2值最大,所以該模型所得的回歸最優(yōu),因此本文采用個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行空間計(jì)量,得到的結(jié)果如表8所示。從全國(guó)來(lái)看,綠色投資影響能源效率的回歸系數(shù)為4.070 6,p值小于1%,說(shuō)明綠色投資與能源效率高度正相關(guān)。但從空間關(guān)聯(lián)性來(lái)看,w*Gi系數(shù)為-6.256 9,表明全國(guó)范圍內(nèi)毗鄰地區(qū)之間的能源效率呈負(fù)相關(guān),即相鄰地區(qū)的綠色投資發(fā)展水平對(duì)該地區(qū)的能源效率具有負(fù)向空間溢出效應(yīng)。

從控制變量來(lái)看,除了Gov變量為負(fù)以外,其他變量都為正數(shù),表明政府政策支持度抑制了能源效率提升,原因可能是政府的無(wú)差別政策支持緩解了企業(yè)的資金壓力,導(dǎo)致企業(yè)又重回粗放式生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式。另外,在空間計(jì)量模型中,w*Inv和w*Trade都為負(fù)數(shù),表明在全國(guó)范圍內(nèi)任意一個(gè)地區(qū)和其相鄰地區(qū)的能源效率關(guān)系中,其相鄰地區(qū)的技術(shù)發(fā)展水平和對(duì)外貿(mào)易規(guī)模的增長(zhǎng)抑制了該地區(qū)能源效率的增加,這很可能是由于人才流失造成的。

將東部、中部和西部3個(gè)地區(qū)的綠色投資對(duì)能源效率的影響進(jìn)行對(duì)比分析如表8所示,結(jié)果表明:

1.東部地區(qū)。東部地區(qū)綠色投資對(duì)能源效率具有明顯的促進(jìn)作用,綠色投資發(fā)展影響能源效率的回歸系數(shù)為0.384 7,并且通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),具有高度的正向相關(guān)性。原因在于,東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快,綠色投資規(guī)模大,零碳技術(shù)研發(fā)水平相對(duì)較高,有利于提升能源效率;且綠色投資在時(shí)間固定效應(yīng)模型上對(duì)能源效率的影響較大,系數(shù)超過(guò)了4,表明綠色投資在時(shí)間序列上的表現(xiàn)逐步強(qiáng)化。

從空間相關(guān)性角度來(lái)看,w*Gi的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù),說(shuō)明周邊地區(qū)綠色投資發(fā)展水平能夠?qū)Ρ镜氐哪茉葱十a(chǎn)生一定的消極影響,同時(shí)也表示綠色投資具有明顯的負(fù)空間溢出效應(yīng),即本地區(qū)綠色投資發(fā)展水平越高,相鄰地區(qū)能源效率越低。其主要原因是,東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)、教育、文化和技術(shù)等發(fā)展水平較高,中部地區(qū)生產(chǎn)要素被吸引過(guò)來(lái),發(fā)展受到了抑制。

在控制變量上,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、固定資產(chǎn)投資、技術(shù)水平都與能源效率正相關(guān),但是對(duì)外開放水平與能源效率負(fù)相關(guān),主要原因是東部地區(qū)出口大多是以加工制造產(chǎn)品為主,能源消耗大,出口增加在一定程度上導(dǎo)致高污染、高耗能產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大。

2.中部地區(qū)。中部地區(qū)綠色投資影響能源效率的回歸系數(shù)為1.849 6,通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),表明中部地區(qū)綠色投資發(fā)展水平與能源效率也具有高度的正向相關(guān)性。值得注意的是,中部地區(qū)綠色投資對(duì)能源效率的促進(jìn)作用高于東部地區(qū),從邊際效用遞減規(guī)律上來(lái)看,東部地區(qū)綠色投資促進(jìn)能源效率提升空間有限,從空間關(guān)聯(lián)性來(lái)看也是如此。從時(shí)間關(guān)聯(lián)性來(lái)看,快速發(fā)展的中部地區(qū)在短期內(nèi)對(duì)相鄰地區(qū)具有空間溢出負(fù)效應(yīng),長(zhǎng)期則具有正效應(yīng)。

從控制變量看,中部地區(qū)政府政策支持力度對(duì)能源效率呈現(xiàn)抑制作用,其主要原因是中央政府近年來(lái)大力扶持中部地區(qū)發(fā)展。然而,中部地區(qū)在追求GDP增長(zhǎng)的過(guò)程中忽略了對(duì)生態(tài)的保護(hù),放松了環(huán)境管制,放寬了對(duì)企業(yè)污染排放的監(jiān)督,致使該地區(qū)政府支出越多,能源效率反而越低。

3.西部地區(qū)。西部地區(qū)綠色投資影響能源效率的回歸系數(shù)為-0.334 9,系數(shù)遠(yuǎn)小于中部地區(qū)且為負(fù),說(shuō)明西部地區(qū)綠色投資促進(jìn)能源效率提升作用不佳,主要原因是西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高,單一依賴綠色投資無(wú)法帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展。同時(shí),西部地區(qū)礦產(chǎn)資源豐富,能源價(jià)格相對(duì)東部更加低廉,低廉的能源價(jià)格使企業(yè)喪失了提高能源效率的積極性。

從空間關(guān)聯(lián)性來(lái)看,西部地區(qū)綠色投資影響能源效率的空間相關(guān)系數(shù)為負(fù),說(shuō)明中部地區(qū)的綠色投資的快速發(fā)展抑制了西部地區(qū)的能源效率提升。w*Gi的p值大于0.1,表明該地區(qū)綠色投資與能源效率關(guān)聯(lián)性較小,影響不明顯。比較合理的解釋是,西部地區(qū)的教育水平、勞動(dòng)力素質(zhì)水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、創(chuàng)新能力和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度都比較低,金融市場(chǎng)也不夠發(fā)達(dá),綠色投資提升能源效率的外部條件不夠完備,故而西部地區(qū)綠色投資與能源效率的關(guān)聯(lián)性較弱。

表8 空間杜賓模型結(jié)果

五、結(jié)論與建議

本文基于我國(guó)30個(gè)省區(qū)市2010—2019年的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用空間杜賓模型實(shí)證分析了綠色投資對(duì)能源效率的空間異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn),能源效率具有空間相關(guān)性,并具有一定的集聚效應(yīng)。綠色投資對(duì)能源效率的空間異質(zhì)性表現(xiàn)在,東部地區(qū)綠色投資可以促進(jìn)能源效率的提升,并且中部地區(qū)綠色投資的發(fā)展也會(huì)促進(jìn)東部地區(qū)能源效率的提高,這主要得益于東部地區(qū)較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源效率水平以及綠色投資發(fā)展水平。中部地區(qū)綠色投資對(duì)能源效率的促進(jìn)作用近年來(lái)有所加強(qiáng)。西部地區(qū)綠色投資對(duì)能源效率的促進(jìn)作用不明顯,并且中部地區(qū)的綠色投資發(fā)展對(duì)西部地區(qū)的能源效率產(chǎn)生負(fù)向空間溢出效應(yīng),主要原因是西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高,綠色投資發(fā)展水平也比較低,所以綠色投資對(duì)能源效率的作用不明顯,同時(shí),中部地區(qū)綠色投資的發(fā)展又客觀上抑制了西部地區(qū)能源效率的提升空間,從而引發(fā)地區(qū)間發(fā)展的不平衡。依據(jù)前文分析提出以下對(duì)策:

1.擴(kuò)大綠色投資規(guī)模,健全綠色金融體系,提高環(huán)境保護(hù)稅。我國(guó)能源效率總體來(lái)看還比較低,很多企業(yè)對(duì)于能源消耗和環(huán)境污染并不重視,政府需要采用一些強(qiáng)制性措施,例如,提高環(huán)境保護(hù)稅,增加高污染企業(yè)的的排污成本,以此形成倒逼機(jī)制,引導(dǎo)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型;擴(kuò)大綠色金融的資金規(guī)模,加強(qiáng)綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新等。降低企業(yè)融資成本,提高綠色融資效率,有益于企業(yè)主動(dòng)調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高能源效率。

2.推出差異化的政策制度。綠色投資是一項(xiàng)由政府主導(dǎo)市場(chǎng)參與的綠色金融活動(dòng),政府的政策很大程度上決定了一個(gè)地區(qū)綠色投資的方向和規(guī)模。由于各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不平衡,政府在制定綠色金融政策時(shí)不能“一刀切”,要針對(duì)各地區(qū)的客觀情況制定差異化的政策,更好地促進(jìn)綠色投資提升能源效率。東部地區(qū)能源效率最高,應(yīng)充分發(fā)揮其輻射作用,帶動(dòng)周邊能源效率低的區(qū)域提升能源效率,對(duì)口幫扶西部地區(qū)建設(shè)和保護(hù)生態(tài)環(huán)境,淘汰高耗能產(chǎn)業(yè),嚴(yán)格控制污染企業(yè)向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。中部地區(qū)應(yīng)根據(jù)自身的發(fā)展特點(diǎn),積極調(diào)整生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),引進(jìn)先進(jìn)零碳技術(shù)和綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè),淘汰落后產(chǎn)能,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化;制定嚴(yán)格的污染排放政策,形成低消耗、高產(chǎn)出的綠色集約發(fā)展模式,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)和諧共生。西部地區(qū)應(yīng)提高自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,轉(zhuǎn)變依賴能源發(fā)展經(jīng)濟(jì)的模式,優(yōu)化能源供需結(jié)構(gòu),利用好西部地區(qū)的礦產(chǎn)資源以及可再生資源,提高能源利用效率。

3.加強(qiáng)區(qū)域間合作,促進(jìn)協(xié)同發(fā)展。首先,地方政府在制定相關(guān)政策時(shí)要有大局觀念、一體化思維,在實(shí)現(xiàn)本地區(qū)能源效率提升的同時(shí)兼顧周邊地區(qū)政府的政策,避免與相鄰地區(qū)政策產(chǎn)生沖突而引發(fā)地區(qū)之間的惡性競(jìng)爭(zhēng),導(dǎo)致能源效率降低;其次,設(shè)立能源環(huán)境保護(hù)小組,明確各省區(qū)市的責(zé)任和義務(wù),增強(qiáng)區(qū)域間凝聚力,防止相鄰地區(qū)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的外部性負(fù)面影響,為本地區(qū)提升能源效率創(chuàng)造良好的外部環(huán)境;最后,各地區(qū)要強(qiáng)化監(jiān)督職能,建立城市能源環(huán)境信息共享平臺(tái),實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)共享,同時(shí)要制定污染排放預(yù)警機(jī)制,各區(qū)域聯(lián)動(dòng),以強(qiáng)帶弱,實(shí)現(xiàn)能源效率水平的整體提高。