金融集聚对绿色经济绩效的影响研究

doi:10.16716/j.cnki.65-1030/f.2023.01.004

摘要/Abstract

摘要：

绿色经济是一种可持续发展的经济增长方式，绿色经济绩效是测度绿色经济发展水平的关键指标。文章选用2007年—2019年我国30个省、自治区、直辖市的面板数据，通过构建空间杜宾模型，测度金融集聚对绿色经济绩效的影响。研究表明：金融集聚对提升绿色经济绩效有显著的促进作用，但对绿色经济绩效的影响存在区域异质性，东、西部地区金融集聚对提升绿色经济绩效有显著的正向影响，中部地区有不显著的负向影响。今后，应继续推动金融高质量发展，努力扩大对外开放，探寻产业结构优化的新方向，并采用更合理的环境规制工具；东中西部地区应从实际出发设定差异化绿色可持续发展目标，充分发挥各自优势，实现区域绿色经济协调发展。

关键词: 低碳经济, 金融集聚, 绿色经济绩效, 空间计量模型, 异质性

Abstract:

The green economy is a sustainable economic growth model, and the performance of the green economy is a key indicator to measure the level of green economic development. This paper uses panel data from 30 provinces, municipalities and autonomous regions from 2007 to 2019 to measure the impact of financial agglomeration on the performance of the green economy by constructing the Spatial Dubin Model (SDM) — a spatial measurement model. Studies show that financial agglomeration has a significant role in promoting the performance of the green economy, however, there is heterogeneity in the impact of China's financial agglomeration on the performance of the green economy. Financial agglomeration in the eastern and western regions has a significant positive impact on improving green economic performance, while financial agglomeration in the central region has an insignificant negative impact. Therefore, it is of necessity to continue to promote the high-quality development of finance, strive to expand the opening up, explore the new direction of industrial structure optimization, and adopt more reasonable environmental regulation tools. Meanwhile, The eastern, central and western regions should set differentiated green sustainable development goals from reality, giving full play to their respective advantages, to achieve coordinated development of regional green economy.

Key words: low-carbon economy, financial agglomeration, green economic performance, spatial econometric model, heterogeneity

中图分类号:

F832
F124.5

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图/表 7

表1

表2

变量的描述性统计结果"

变量	观测值	平均值	标准差	最小值	最大值
$g p e r$	390	6.15e-09	0.576	-1.308	1.894
$L Q$	390	0.992	0.356	0.472	2.576
$i n d u s t r$	390	73.37	21.43	39.60	159.4
$o p e n$	390	32.34	40.70	1.250	314.7
$g o v$	390	23.43	9.967	8.744	63.37
$e n v$	390	0.334	0.290	0.0130	2.451

表2

表3

表4

空间杜宾模型回归结果"

变量	Main	Wx	Spatial	Variance
$L Q$	0.901^*** （8.65）	3.935^*** （3.73）
$i n d u s t r$	-0.006^** （-2.26）	-0.083^*** （-3.30）
$o p e n$	0.002^*** （3.16）	-0.008 （-1.33）
$g o v$	-0.038^*** （-15.22）	-0.060^*** （-2.87）
$e n v$	-0.184^*** （-2.87）	0.632^* （1.65）
$r h o$			-0.994^*** （-3.63）
$s i g m a 2_e$				0.091^*** （13.66）
观测值	390	390	390	390
$R 2$	0.238	0.238	0.238	0.238
样本数	30	30	30	30

表4

表5

空间杜宾模型效应分解结果"

变量	直接效应	间接效应	总效应
$L Q$	0.803^*** （7.87）	1.716^*** （3.08）	2.520^*** （4.46）
$i n d u s t r$	-0.004^* （-1.67）	-0.043^*** （-3.09）	-0.046^*** （-3.15）
$o p e n$	0.002^*** （4.10）	-0.006^* （-1.83）	-0.003 （-0.98）
$g o v$	-0.037^*** （-14.16）	-0.013地区（-1.32）	-0.050^*** （-5.09）
$e n v$	-0.222^*** （-2.83）	0.448^** （2.10）	0.225 （1.11）
观测值	390	390	390
$R 2$	0.238	0.238	0.238
样本数	30	30	30

表5

表6

表7

分区域效应分解回归结果"

变量	东部地区			中部地区			西部地区
变量	直接效应	间接效应	总效应	直接效应	间接效应	总效应	直接效应	间接效应	总效应
$L Q$	0.661^*** （-3.49）	-0.411 （-0.55）	0.249 （0.30）	-0.475^*** （-2.89）	2.081^*** （3.74）	1.606^*** （3.29）	1.022^** （2.56）	2.077^* （1.44）	3.100^* （1.89）
$o p e n$	0.000 （-0.61）	-0.005 （-1.36）	-0.006 （-1.36）	0.005^** （2.44）	-0.015^** （-2.47）	-0.010^* （-1.91）	0.006 （0.78）	0.037 （1.08）	0.044 （1.06）
$i n d u s t r$	0.003 （-0.52）	0.000 （0.02）	0.003 （0.14）	0.000 （0.09）	0.009 （0.82）	0.009 （0.68）	0.000 （0.05）	-0.006 （-0.29）	-0.005 （-0.22）
$g o v$	-0.068^*** （-8.80）	0.008 （0.26）	-0.06 （-1.62）	0.01 （1.34）	-0.001 （-0.05）	0.01 （0.83）	-0.035^*** （-7.86）	0.023^* （1.82）	-0.012 （-0.91）
$e n v$	-0.335 （-1.35）	0.73 （0.79）	0.395 （0.37）	-0.192^* （-1.89）	-0.457^** （-2.04）	-0.649^** （-2.53）	-0.266^** （-2.22）	0.264 （0.89）	-0.001 （0.00）
观测值	143	143	143	130	130	130	117	117	117
$R 2$	0.67	0.67	0.67	0.253	0.253	0.253	0.529	0.529	0.529
观测次数	11	11	11	10	10	10	9	9	9

表7

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系统层	因素层	指标层
绿色经济绩效	生态建设	森林覆盖率（%）
	生态建设	森林蓄积量（万立方米）
	环境治理	生活垃圾无害化处理率（%）
		污水处理率（%）
		污染治理投资占地区GDP的比重（%）
	经济增长质量	人均GDP增长率（%）
	经济增长质量	居民人均可支配收入（元）
	科技创新水平	试验发展R&D人员（人）
		研究与试验发展（R&D）经费支出占地区生产总值的比重（%）
		每万人拥有专利申请量（项）
		每万人拥有专利授权量（项）
	绿色生活	每万人拥有公共厕所数（座）
		建成区绿化覆盖率（%）
		城市每万人拥有公交车辆数（标台）
		人均公园绿地面积（平方米）

年份	Moran’s I	E（I）	sd（I）	Z	p-value*
2007	0.354	-0.034	0.099	3.915	0
2008	0.329	-0.034	0.100	3.637	0
2009	0.380	-0.034	0.100	4.129	0
2010	0.246	-0.034	0.100	2.792	0.003
2011	0.224	-0.034	0.099	2.605	0.005
2012	0.279	-0.034	0.101	3.101	0.001
2013	0.254	-0.034	0.101	2.859	0.002
2014	0.252	-0.034	0.098	2.931	0.002
2015	0.237	-0.034	0.101	2.704	0.003
2016	0.218	-0.034	0.098	2.565	0.005
2017	0.208	-0.034	0.098	2.466	0.007
2018	0.235	-0.034	0.095	2.842	0.002
2019	0.290	-0.034	0.098	3.312	0