闫海春
(内蒙古大学 满洲里学院,内蒙古 满洲里 021400)
内蒙古自治区作为民族经济的重要组成部分,也是北方生态安全屏障的重要组成部分,其经济发展和生态状况关系社会稳定和国家生态安全。然而,长期建立在“羊煤土气”基础上的粗放型经济增长模式不仅技术含量低、经济效率差,而且资源和环境代价巨大,经济发展和环境保护严重失调,经济增长陷入困局。内蒙古自治区亟需加快经济转型、贯彻绿色发展理念,探寻一条经济与环境协调的绿色高质量发展道路,提升绿色全要素生产率成为不二之选。绿色全要素生产率的提升离不开金融系统的有效支持,然而内蒙古地理位置偏僻且地域辽阔,金融发展整体水平落后于沿海发达地区,各地市金融发展水平又参差不齐,金融发展能否助力内蒙古绿色全要素生产率的提升,其空间溢出效应如何,本文将围绕上述问题展开研究。
目前,有关绿色全要素生产率的研究主要集中于其测度和影响因素分析两个方面。Pittman最先将这种综合考虑资源、环境约束的生产率,称之为环境全要素生产率(ETFP)或绿色全要素生产率(GTFP)[1],以区别传统的全要素生产率。关于绿色全要素生产率的测度,一些学者把污染物排放看作是未支付的投入,与资本、劳动和能源一起引入生产函数进行估算[2-3],但是将具有产出特性的污染物排放作为投入要素计算显然不太合理。另一些学者在方向性距离函数的基础上将污染物排放作为非期望产出并分别通过曼奎斯特指数、Malmquist-Luenberger(ML)指数以及Global-Malmquist-Luenberger(GML)指数估算绿色全要素生产率,得出了真正意义上的绿色全要素生产率[4-6]。此后,国内外大量学者在测度绿色全要素生产率水平的基础上,对绿色全要素生产率演化的时空特征,绿色全要素生产率对可持续发展的影响以及绿色全要素生产率的影响因素展开了深入分析[7-9]。在绿色全要素生产率的诸多影响因素中,金融发展是学者们关注的一个热点,Zhou等基于省级面板数据,运用阈值回归方法实证分析了金融发展对绿色全要素生产率的影响及其阈值效应:以金融发展为门槛因变量,金融发展对绿色全要素生产率具有非线性、双门槛效应,且边际效率递减;金融发展水平的提升有助于吸引高质量、低污染的外国直接投资(FDI)流入,并通过外国直接投资对绿色全要素生产率产生技术溢出效应[10]。Zhong和Li采用基于SBM-DDF的GML指数方法和空间杜宾模型(SDM)揭示了1996―2015年中国省级绿色全要素生产率空间分布和金融发展对绿色全要素生产率的影响:1996―2015年,我国省级GTFP均值呈U型曲线变化;我国省级金融发展通过创新渠道促进了绿色全要素生产率的增长;提高周边地区的金融发展水平,将抑制当地的绿色全要素生产率[11]。徐璋勇、朱睿采用熵值法从金融规模、金融结构和金融效率三个维度构建金融发展指数,并以西部地区2006―2018年省际面板数据为例,实证分析金融发展及其三个衡量维度对绿色全要素生产率的影响及路径:金融发展及其三个衡量维度均显著促进了绿色全要素生产率的提高;绿色技术效率与绿色技术进步是促进作用实现的两条路径[12]。Li 和Liao考察了1991―2014年40个国家金融发展对绿色全要素生产率的异质性影响,从银行、证券和保险三个方面进行了描述:在发展中国家,无论是银行发展、证券发展还是保险发展,金融发展与绿色全要素生产率之间都存在倒U型关系;在发达国家,银行和保险的发展往往会对绿色全要素生产率产生不利影响,而证券的发展则一直对绿色全要素生产率产生积极影响,证券发展比银行发展更有利于提高绿色全要素生产率[13]。
综上所述,关于金融发展影响绿色全要素生产率的研究,理论分析较少,实证研究相对较多。对于实证研究而言,目前基本都是分析金融结构、金融效率、金融规模等某个指标或指标体系,对绿色全要素生产率总体或其分项指标如资源配置效率、技术进步和技术效率的影响。就研究地域而言,大多研究对象为宏观层面的国家、经济带或省域,关于民族区域地级市的研究较为鲜见;就研究方法而言,实证研究居多,大多忽视了金融发展对绿色全要素生产率影响机制的分析。而对于实证研究方法选择,普通面板回归模型、门槛面板回归模型以及动态面板回归模型等面板数据模型运用较多,采用空间计量模型的相对较少,因而忽视了绿色全要素生产率自身与其影响因素的空间溢出效应,也就无法更全面地反映两者之间的关系。因此,本文在厘清金融发展对绿色全要素生产率影响机制的基础上,采用空间计量模型,以内蒙古自治区地级市为研究对象,实证分析民族地区金融发展对绿色全要素生产率的影响。
金融作为现代经济的核心,在经济增长与社会发展中占据十分重要的地位,不仅影响经济规模、经济增长速度,更影响经济增长质量和效率。绿色全要素生产率作为衡量经济增长质量和效率的常用工具,相较于传统的全要素生产率,兼顾了能源消耗与环境污染因素,因此,金融发展影响绿色全要素生产率的机制也更为复杂,厘清金融发展对绿色全要素生产率的影响机制十分必要。
目前,关于金融发展的概念,学术界并无统一的认识。综合戈德史密斯、博迪、麦金农、肖等学者的观点[14-17],本文将金融发展界定为金融规模的扩大、金融效率的提升以及金融监管制度的完善。因此,金融发展影响绿色全要素生产率的机制分析主要通过以下三个方面展开。
金融体系可以通过动员储蓄、集聚社会闲散资金,形成较大的资金规模。伴随着金融规模的扩大,金融工具更加多样化,融资渠道更加广泛,金融中介服务更为便捷。金融发展可以为企业的技术创新提供更为充足的资金支持和更完善的金融服务,加快企业技术进步水平。庞大的金融规模和多样化的金融工具,还可以降低与分散风险,保证企业技术创新的可持续性。金融发展可以帮助企业实现规模经济与范围经济,以更少的投入获得更多的产出,从而提高全要素生产率。同时,庞大的金融规模既可以为环保设备生产及环境治理提供资金支持,达到节能减排的目的,又可以为绿色产业发展提供金融支持,从而促进绿色生产水平的提升。
金融效率通常指金融部门的投入产出关系。金融效率注重优化金融资源配置,并通过合理分配金融资源,实现金融资源的最佳利用。金融效率作用的发挥是通过资源配置实现的。通常,金融部门掌握着较为全面的信息资源,从而可以对投资项目的收益和风险进行综合评价,有利于将资金配置到富有效率和创新项目之中,同时淘汰一些低效率、难以支付较高资金使用成本的传统项目。特别是在发达的金融市场上,上市公司严格的信息披露原则,更加有利于金融机构能够准确评价项目的内在价值,从而促进资源的合理流动。金融市场形成的价格信号也能够引导金融资源有效配置,激励投资者将资金投资于创新型企业。通过对现有资源的优化配置,金融资源将从高污染、高投入、低效率产业或部门流向低污染、低投入、高效率产业或部门,从而使得生产主体乃至整个社会的绿色全要素生产率都得到提升。当然,金融体系对金融资源的合理配置,不仅需要充分发挥市场机制的自发调节作用,还需要发挥政府的宏观调控作用。
金融监管通常指政府通过特定机构(中央银行、银监会等)对金融交易主体进行监督和管理。在信贷市场上,中央银行和银监会对金融机构的监管可以降低信贷活动的道德风险,防范金融机构在发放贷款时为了盈利把资金投向高污染、高能耗产业。相反,绿色产业的发展需要长期的融资以支持绿色技术的研发,而且绿色技术的研发面临着巨大的风险,金融体系可以通过适当的资产组合,转移和分散绿色技术创新的风险,引导资金向绿色产业聚集,促进绿色技术创新型企业和项目的发展,从而促进绿色全要素生产率的提升。
商业银行是企业信贷资金的主要来源,商业银行的事先筛选和信贷审核制度,可以对企业进行有效的监督,在进行事先筛选和信贷审核时,可以通过绿色信用评级体系,约束和减少高耗能、高污染企业的贷款,激励和增加环保节能企业贷款,从而促使企业转型升级。在贷款使用过程中,可对企业资金使用情况进行检查,确保资金用于绿色技术研发、绿色产品生产和污染处理,从而提高绿色全要素生产率。在证券市场上,证监会对上市公司的环保问题进行强制审核和信息披露,使上市公司接受社会公众的监督,不仅能促使企业增强资金的使用效率,也能促使企业在生产经营过程中兼顾经济效益和社会效益,从而提升自身的绿色全要素生产率。
综上所述,金融发展通过金融规模的扩大、金融效率的提升、金融监管的完善三个方面作用于绿色全要素生产率,虽然作用的机制不同,但均对绿色全要素生产率产生了积极影响。但这并不意味着金融发展对绿色全要素生产率提升都是积极作用,金融发展对绿色全要素生产率提升也可能存在一定的负面影响。如果金融发展将资金投向高能耗、高污染、低效率产业,不仅不会带来绿色全要素生产率的提升,相反会导致绿色全要素生产率的下降。其次,技术创新是一项高收益与高风险相随的经济活动,面临着失败的极大风险,金融机构为了获取相对稳妥的收益或者规避风险,也可能不愿意对新技术研发投入资金,这就抑制了绿色技术创新,进而抑制绿色全要素生产率的提升。此时,要充分发挥政府的宏观调控作用,通过政府相关部门的指引,鼓励金融机构将金融资源配置到高新技术产业和绿色产业的发展中,从而促进绿色全要素生产率的提升。
同时,金融规模的扩大、金融效率的提升、金融监管的完善三个方面实际上并不是各自独立的,而是相互影响的关系。比如,金融规模的扩大导致更多的市场主体参与竞争,可以提高资源配置效率。同样,金融监管除了维护金融安全,也可以提升资源配置效率。因此,三者需要协同配合,发挥相互之间的促进作用,共同促进绿色全要素生产率的提升。
需要补充说明的是,绿色全要素生产率如同全要素生产率一样,可以进一步分解为技术进步、技术效率和配置效率,因此金融发展对绿色全要素生产率的影响机制分析,可以进一步考虑金融发展对绿色全要素生产率分解指标的影响,但是为了避免和上述分析的重复和交叉,这里不再赘述。
绿色全要素生产率(gtfp)为被解释变量,其计算采用基于SBM模型的ML指数法[18]。金融发展(fin)为核心解释变量,用年末存贷款余额与地区生产总值之比表示。为了保证模型估计结果的可信度和稳健性,这里选取一组相关控制变量:环境规制(enr)指标,采用熵值法构建;对外开放(fdi)指标,用外商直接投资与地区生产总值之比表示;人力资本(edu)指标,用每百万人口拥有大学生人数表示;产业结构(ind)指标,用第二产业增加值与地区生产总值之比表示;经济增长(pgdp)指标,用人均地区生产总值表示。
本研究选取内蒙古自治区9个地级市(由于锡林郭勒盟、阿拉善盟、兴安盟数据缺失严重,为保证估计结果的有效性,剔除上述三个盟)2004―2016年的面板数据①。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《内蒙古自治区统计年鉴》以及内蒙古各地级市统计年鉴。
变量的描述性统计如表1所示,内蒙古自治区各地级市环境规制强度、产业结构和经济发展水平区间差异明显,特别是环境规制强度,极差为85.331 4,标准差为20.939 3,波动范围和离散程度都较大。
表1 变量的描述性统计
1.空间权重矩阵的设定
2.空间相关性检验
为了考察绿色全要素生产率是否存在空间自相关性,本文以全局莫兰指数(Moran′s I)做初步检验,全局莫兰指数的计算公式为:
(1)
式(1)中,wij为空间权重矩阵。莫兰指数取值范围为[-1,1],大于0表示正相关,等于0表示不相关,小于0表示负相关,绝对值越小,相关性越弱,反之越强。
大多数学者在进行空间自相关检验时通常都是采用传统的方法,即通过截面空间权重矩阵计算历年莫兰指数,或者进一步通过历年莫兰指数的平均值说明空间相关性。借鉴蔡之兵、周俭初的观点[19],本文将截面空间矩阵转化为面板空间矩阵,采用面板空间权重矩阵计算莫兰指数,分别采用邻接矩阵、反距离矩阵和经济距离矩阵三种不同类型的空间权重矩阵进行空间自相关检验。由表2可以看出,绿色全要素生产率、金融发展、环境规制、对外开放、人力资本水平以及经济增长水平的全局莫兰指数,除个别变量在个别权重矩阵下不显著外,大多数都通过了显著性检验,且取值为正。说明绿色全要素生产率、金融发展、环境规制、对外开放、人力资本水平以及经济增长水平存在显著的正向空间相关关系。
表2 空间自相关检验
在模型选择上,首先通过汉森检验确定选择随机效应模型还是固定效应模型,即接受原假设时选择随机效应模型,接受备择假设则选择固定效应模型。如果是固定效应模型,还需要进一步考虑是时间固定、空间固定还是时间空间双固定。根据检验结果,P值为0.548 4,在10%的显著水平上接受原假设,因此选择随机效应模型。
由莫兰指数的正相关性初步判断变量之间可能存在空间相关关系,那么在进行实证研究时如果忽略这种空间相关性,采用普通的回归模型进行分析,极有可能造成模型的选择错误,进而导致估计的偏差。因此,本文选取空间面板计量模型研究金融发展对绿色全要素生产率的影响及对周边地区的空间溢出效应,但空间面板计量模型有空间滞后模型、空间误差模型、空间杜宾模型三种主要形式,因此借鉴Elhorst的研究思路[20],利用LM乘数(LM-err、LM-lag)及稳健标准误的LM乘数(Robust LM-err、Robust LM-lag)进行模型的筛选,以此判断哪个模型较为合适。由表3可知,LM-err和LM-lag均显著,进一步考虑稳健标准误的LM乘数,Robust LM-lag较Robust LM-err更为显著,因此选择空间滞后模型。
表3 模型选择
利用空间滞后模型进行回归,结果见表4。从表4可以看出,空间自相关系数在1%水平上显著为正,说明内蒙古自治区各地级市绿色全要素生产率对相邻地市有明显的溢出效应。由解释变量的参数估计结果可知,金融发展与绿色全要素生产率在5%水平上呈显著负向关系,说明金融发展抑制绿色全要素生产率的提升;同样产业结构与绿色全要素生产率在5%水平上呈显著负向关系,说明产业结构抑制绿色全要素生产率的提升。然而经济增长与绿色全要素生产率在1%水平上显著正相关,说明经济增长促进绿色全要素生产率的提升。环境规制、对外开放和人力资本对绿色全要素生产率的影响不显著。
表4 SLM模型的回归结果
空间效应的存在使得空间计量模型的参数估计结果并非解释变量系数的最终结果,因而不能将其简单地解释为最后的经济意义,为了更好地分析各类影响因素与绿色全要素生产率之间的关系,通常将总效应分解为直接效应与间接效应。用直接效应和间接效应分别表示本地市解释变量对当地和相邻地市绿色全要素生产率的影响,通过此方法可以更全面地解释相关变量对绿色全要素生产率的实际影响。表5列出了反距离权重矩阵直接效应和间接效应的分解。
表5 反距离权重矩阵下直接效应和间接效应的分解
由表5可知,对于解释变量金融发展,从直接影响效应系数看,其对绿色全要素生产率存在负向影响,一个地区的金融发展显著抑制了本地绿色全要素生产率的增长。从间接影响效应系数看,其影响方向与直接效应一致,但是统计上并不显著,说明金融发展的空间溢出影响效果不明显。两种效应相比较,金融发展对绿色全要素生产率的直接影响大于间接影响。总的来看,金融发展抑制绿色全要素生产率的提升。原因可能在于,内蒙古自治区金融发展仍以传统模式为主,盈利为金融机构经营的唯一动机,金融机构更多关注的是经济效益,而不是生态效益。由此导致投资可能倾向于一些高污染行业,对一些清洁无污染行业关注较少,因而企业融资增加带来生产规模的扩大,不仅没有减少污染,相反还会带来更多的环境问题,导致了绿色全要素生产率的降低。金融发展不仅没有起到促进作用,反而抑制了绿色全要素生产率的提升。
对于控制变量而言,控制变量从不同角度解释了其他影响绿色全要素生产率因素的影响效应。环境规制、对外开放和人力资本对绿色全要素生产率的影响统计上不显著。产业结构对绿色全要素生产率的直接影响效应系数为-0.173 4且统计上显著,间接影响效应系数为-0.008 7,但不显著,说明产业结构明显抑制当地绿色全要素生产率的提升,但对邻地绿色全要素生产率无显著影响。产业结构对绿色全要素生产率的总影响效应系数显著为负,说明内蒙古自治区当前的产业结构对绿色全要素生产率增长具有不利影响。长期以来,内蒙古自治区一直是一个以传统能源产业和加工制造业为主的资源、能源型地区,在能源产业的推动下曾经创造了全国省域经济增速八连冠。以能源产业为主的第二产业的发展,在创造“内蒙古奇迹”的同时,也带来经济增速和质量下降、生态环境恶化等一系列问题,而且抑制了企业对绿色技术创新的投入,阻碍绿色技术进步,进而抑制绿色全要素生产率增长。经济增长对绿色全要素生产率的直接与间接影响效应系数分别为0.720 6和0.031 7,且显著,说明经济增长对绿色全要素生产率的提升有显著的正向影响,既促进当地,又促进邻地绿色全要素生产率的提升。一个地区的经济增长不仅有利于完善当地的基础设施、社会环境、社会服务,为绿色全要素生产率的提升创造良好的市场环境,而且经济增长还可以为技术创新创造丰富的物质基础,从而促进技术进步,进而带来绿色全要素生产率的提升。
本文基于2004―2016年内蒙古自治区9个地级市面板数据,利用三种类型的空间权重矩阵,在空间相关性检验的基础上,采用空间滞后模型,实证检验了内蒙古自治区金融发展对绿色全要素生产率的影响,研究发现,内蒙古自治区绿色全要素生产率具有明显的空间依赖性。总体而言,金融发展对内蒙古自治区绿色全要素生产率的提升具有明显的抑制作用;产业结构显著抑制本地绿色全要素生产率的提高;经济增长无论是对本地还是对邻地绿色全要素生产率都具有提升作用。
第一,内蒙古自治区绿色全要素生产率的正向空间溢出效应显著,这意味着,内蒙古自治区一些地市绿色全要素生产率的提升会对相邻地市产生有利影响,促进相邻地市绿色全要素生产率的提升。因此,内蒙古自治区各地市在提升本市绿色全要素生产率的同时,应该鼓励本市与周边地市工业企业的交流、合作,充分利用绿色全要素生产率的空间联动效应,提升地市间的协同创新能力,进而促进内蒙古自治区绿色全要素生产率水平的整体提升。
第二,完善绿色金融体系的顶层设计。将金融发展与环境保护相结合,积极发展信贷、证券、基金和保险等绿色金融业务,支持绿色经济发展。金融机构应加强对企业信贷管理,对环保高效企业开通融资便捷通道,加大对绿色技术创新的支持力度,促进绿色产业发展;对污染低效企业进行融资约束,限制向高污染、高耗能和产能过剩行业提供融资,发挥金融激励机制,促进产业结构转型升级。政府也要加强对金融机构监管,对支持绿色金融发展的金融机构给予奖励和支持,相反,对违反绿色金融的金融机构给予问责和处罚。
第三,发挥技术和政策的叠加作用,促进绿色发展。三大产业中,第二产业是污染物排放最多的产业,第二产业比重增加明显抑制了绿色全要素生产率的提升,因此节能减排工作的重点在第二产业(特别是资源密集型制造业)。改造升级传统制造业,发展新能源,开发节能环保生产技术,提高能源利用率的同时,减少污染排放。充分发挥环境规制政策的激励和约束作用,采用国家补贴、生态保险等多种环境政策工具,驱动地区产业结构升级。充分发挥政府的引领和指导作用,加强对第三产业的政策和资金扶持,促进产业结构优化和升级。
第四,充分发挥经济增长的空间溢出效应。内蒙古自治区经济增长空间溢出效应明显,这意味着一个地区经济增长不仅促进本地区绿色全要素生产率的提升,还带动了周边地区绿色全要素生产率的提升,经济增长是提升内蒙古自治区绿色全要素生产率的主要动力之一。因此,内蒙古自治区要保持经济的稳健增长,为绿色全要素生产率的提升创造丰富的物质技术基础,反过来,绿色全要素生产率的提高也可以促进经济增长,我们要充分利用两者相互促进的有利条件,取得共赢的效果。同时还要发挥经济增长的溢出效应,地市间相互协调,取长补短,促进自治区整体经济的发展,进而带来自治区绿色全要素生产率的普遍提高。
注释:
①由于统计口径的变化,内蒙古自治区从2017年开始不再统计全社会固定资产投资,导致绿色全要素生产率只能计算到2016年,故样本时间区间选择2004―2016年。