绿色金融驱动我国工业转型的效率评价的研究

胡张林，张水平

（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001）

工业在整个社会经济及国民经济发展过程中所起到的作用至关重要，但其对于各类资源的消耗以及在环境方面所造成的破坏也值得相关部门重视。由于工业自身具备的高投入、高排放、低产出的粗放增长模式决定了在其发展过程中会对资源环境带来极大的影响，同时，在这种条件下，工业经济的可持续发展也会受到较大的阻碍。为此，中国政府提出了加快推进生态文明建设、促进工业绿色发展以及高质量发展等相关政策和措施。总体来看，未来在发展工业的过程中必将迈步于工业绿色化转型升级的道路中。本文所提到的“工业转型”指的就是工业在发展的过程中，要对其规模以及速度进行合理的控制，使其不会超出资源承载以及环境容量的可承受范围，同时要确保资源利用率的提高，实现彼此间的协调发展，促使我国的经济实现稳定的可持续发展。因此，中国工业在未来必定会走上绿色发展的道路，这是历史的必然选择，只有这样整个社会经济才会得到持续、高效的发展。基于这方面的原因，对工业绿色发展效率展开系统性的分析和研究具备很强的现实意义。

1 文献综述

经济学家Solow率先提出了可持续发展的概念，他认为经济的增长可以弥补对生态环境的破坏，人造资本可以完全取代自然资本，这也就是我们当前比较熟悉的弱可持续发展［1］。而随着相关研究的深入，生态经济学家Daly针对这种模式提出了自己的异议，他认为，一些稀缺的自然资源是不可再生的，所以人造资本是有限度的取代自然资本，而不是完全取代自然资本，如果人类想用经济增长来弥补环境的污染和生态的破坏，可能会造成不可弥补的损失，阻碍工业经济的发展［2］。Scholtens提出，人类技术创新必须在遵循自然规律的基础上进行，绿色金融的发展可以利用最优的金融工具投资组合来引导资本流动，解决工业污染问题［3］。从国内研究来看，我国学者王遥在研究的过程中重点分析了在我国发展经济时绿色金融所能起到的关键作用，该学者认为，通过发展绿色金融的方式能够最大程度的提升在工业经济发展方面的效率，从而解决资源和环境问题［4］。孙陶生和王晋斌提出，可持续发展不仅要以经济增长为基础，真正的可持续发展必须考虑到工业经济发展和环境保护［5］。近年来，学者们开展工业效率评价工作时，在评价模型中充分考虑了能源消耗以及环境影响等因素。比如我们比较熟悉的Pitt⁃man［6］，该学者通过指数法对包含环境因素的技术效率展开了测度工作，之后也对某造纸企业在污染控制条件下自身的发展效率展开了系统性的计算和分析。学者Chung［7］在运用方向性距离函数的情况下构建出了ML（Malmquist-Luenberger）生产率指数，利用其可以实现生产率增长的衡量工作，有效解决了在存在环境因素条件下的效率评价问题。而在国内方面，岳书敬［8］等学者利用三种存在差异的DEA模型对在SO2排放约束条件下的工业增长效率进行了系统性的测量；易明［9］等学者在Malmquist指数的帮助下对在2004-2015年期间，长江经济带附近省市的绿色全要素生产率进行了计算。杨骞［10］等根据全局非径向距离函数和Luenberger生产率指数，计算了2000-2015年中国30个样本省份的农业绿色全要素生产率。

可以看出，DEA模型被广泛应用在省际工业层面的环境效率评价上，现有的文献多为定性分析，且只单一报道绿色金融或者工业转型方面的研究，并未将绿色金融对工业转型做实证研究，未能充分揭示绿色金融对工业转型的影响。因此在本研究中，我们将绿色金融指标视为投入变量，而工业增加值则作为对应的产出变量，在BCC模型以及Malmquist指数的作用下，系统性的展开了工业绿色发展在动态以及静态方面的分析工作，由此获得的评价结果更加客观准确。

2 模型介绍

2.1 BCC模型

在1984年，Banker、Charnes、Cooper三位学者首次提出了可以对规模效率进行估测工作的DEA模型，其主要是以技术效率作为基础，在计算的过程中去除了规模所带来的影响，一般被我们称之为“纯技术效率”。

投入导向以及产出导向在BCC模型中所对应的对偶规划式具体如式（1）、式（2）所示：

2.2 Malmquist指数

对于目前来说，Malmquist指数的现实应用已经变得越来越广泛，包括工业、农学等领域的生产率动态分析都能看到其身影，对应公式为：

如果某省（自治区、直辖市）所测结果大于1，则代表该地区工业绿色发展效率整体呈现进步态势；反之，则说明此省份在该时期工业绿色发展效率整体呈现出退步态势。

3 绿色金融驱动我国工业转型的实证分析

3.1 指标说明及数据来源

在分析柯布道格拉斯生产函数后，本次研究最终应用各省市工业增加值（亿元）作为期望产出要素。对于目前来说，国际上大部分学者都用工业废水排放量（万吨）、工业二氧化硫排放量（万吨）、一般工业固体废物产生量（万吨）来表示环境污染，故本研究也将其当做非期望产出来对环境的污染情况进行衡量。

绿色金融通常情况下可以被分为绿色信贷、绿色证券、绿色投资、绿色保险以及碳金融，在参考曾学文等［11］学者的基础上，利用二级指标构建出省际绿色金融评价体系，对应的权重值主要是通过专家评分法来获得的，通过这种方式测得的省际绿色金融发展水平作为资本投入，如表1所示。

表1 2011-2020年我国省际绿色金融发展水平表

绿色金融通过给企业提供资本支持、信息获取、风险管理等活动，促进企业开展绿色相关的技术创新，进而降低污染物排放、促进工业转型，而发明专利授权量又是各地技术水平的直接体现，故选择发明专利授权量（项）当做本次研究的技术投入。

工业转型、社会发展都离不开人类的活动。因此，选择各地金融从业人数（万人）作为该地与绿色金融相关的人力投入。

本研究选取中国30个省市自治区作为研究对象，数据出自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》，用插值法补齐个别指标某些年份的数据缺失。

3.2 BCC模型结果分析

利用各省市自治区的投入产出面板数据，运用DEA-Solve软件测算2011-2020年我国工业绿色发展效率值，结果如表2所示。

表2 2011-2020年我国工业绿色发展效率表

如表2所示，我国各省市自治区工业绿色发展效率值整体上大于0.6，基本上都是处在中等偏上的位置，在资源利用以及环境保护方面仍然存在较大的提升空间。从总体来看，有6个省市的工业绿色发展效率值超过了1，分别为北京、天津、上海、江苏、广东、贵州，这表示这些城市的投入产出水平比较好，在资源利用以及工业生产方式的配合也比较完美，相较于其他省份工业绿色发展已经取得了不菲的成果，这些城市也是我国当前绿色发展的模范地区；工业效率值低于0.6的省份有7个，分别为山西、黑龙江、河南、云南、青海、宁夏、新疆。我国30个省市自治区工业中有超过50%的工业绿色发展效率值低于平均值，例如河北以及辽宁等16个省市自治区。基于这些数据我们可以发现，对于我国的工业绿色发展效率来说，不同地域之间存在的差异非常明显，低于平均数值的城市比较多，这些城市在未来进行发展的过程中，必须在发展经济的同时注重环境保护以及资源利用等各方面的因素。

从地域分布来看，效率值比较高的几个省市都分布在我国的东部地区，不论是工业投资投入、工业劳动投入，还是工业总产值和工业固废综合利用率等方面相较于中西部地区都具备很大的优势，特别是在环境污染治理方面，其所投入的资金较多，应用的技术也比较先进，这都是其他地区所无法比拟的。同时，由于自身地理条件较好，国家最近的政策扶持力度比较大，再加上自身固有的经济条件和技术方面的优势，导致在进行工业绿色发展时比较顺利。而对于效率值低于平均水平的省市，尤其是河北以及辽宁两个工业大省来说，虽然自身的工业投资比较多，但从实际来看，两个省份在资源利用率以及环境污染方面都存在比较严重的问题，特别是在能源投入以及污染物产出更是远远超过其他地区，但从产出方面来看又远远低于平均值，这就导致其自身在工业绿色发展时的效率比较低，而对于山西、内蒙古等省份来说，工业投资比较少，产出也相对较低，这主要是由于技术方面的支持力度比较少，投入力度不足，继而导致整体工业绿色发展效率相对较低。

3.3 Malmquist指数结果分析

通过利用Malmquist指数和DEAP2.1软件，我们能够直接计算出在2011-2020年期间，我国30个省市自治区工业绿色发展效率的动态变化情况并对其进行分解，结果如表3所示。

从表3可知，在2011-2020年期间，30个省市自治区自身的Malmquist指数均＞1，平均值达到了1.065，这代表我国在工业绿色发展方面的效率始终处于上升状态，整体增长幅度达到了6.5%。从工业绿色发展效率方面来看，天津市年均增幅提速最快达到了27.1%，而新疆年平均增长率仅0.5%；从分解指标来看，各省市自治区的TC值均大于1；而EC值有河北、山西等10个省市自治区小于1。同时，从图1可知，我国各省市自治区ML指数均大于1，我国在工业全要素生产率方面整体呈现上升的状态，这表明在实际进行经济发展的过程中，相较于技术效率来说，技术进步对工业绿色发展效率的提高效果更为明显。

图1 2011-2020年我30个省市自治区ML指数图

表3 2011-2020年我国各省市自治区工业绿色发展效率指数情况表

对Malmquist指数进行分析后，能够得出我国工业绿色发展年份平均指数及对应的分解，从整体上分析我国工业绿色发展效率动态变化，如图2所示。在样本研究期间，年均ML指数＞1，达到了1.038，EC值＜1，为0.997，TC值＞1，达到了1.041，这表示我国在绿色全要素生产率方面处于上升的状态主要是由于技术进步所带来的。在不同时期中，其实际的变动以及变动产生的原因都存在较大的差异。在2013-2014年、2016-2017年、2017-2018年和2019-2020年四个期间，ML指数＞1，工业绿色全要素生产率处于上升状态，这主要是由于技术效率和技术进步所共同带来的；在2012-2013年、2015-2016年和2018-2019年三个期间，ML指数＞1，此时的工业绿色全要素生产率处于上升状态中，这主要是因为技术进步的上升幅度超过了技术效率的下降幅度。而在2011-2012年和2014-2015年两个期间，ML指数＜1，工业绿色全要素生产率处于下降状态，但技术进步仍然处于上升状态中。

图2 2011-2020年我国30个省市自治区省工业绿色发展效率变化趋势图

4 结论及建议

根据我国30个省市自治区工业绿色发展效率的静态与动态分析，可以得出以下结论：第一，2011-2020年间我国工业绿色发展效率整体处于中等偏上水平，还有较大的发展空间，各省市自治区工业绿色发展效率及变化具有一定的差异性，而这些差异通常都会长时间保持固定，最终发展到稳定的状态。第二，北京、天津等地都是我国在经济发展过程中的先行地，相应的工业绿色发展水平也相对比较高，因此我们可以明确，这些地区在发展经济的过程中，比较注重资源以及环境的协调，起到了一定的带头示范作用。第三，从总体来看，我国在工业绿色全要素生产率方面始终处于一种波动的状态中，但仍处在持续性上升的阶段，这是由于技术进步所推动的，从实际来看，相较于技术效率来说，技术进步对工业绿色发展效率的提升效果更为明显。

通过总结上述内容并结合实际情况，本研究提出了以下几个方面的建议：

（1）构建并完善激励约束机制，提高地方展开绿色金融发展的积极性，加大绿色金融供给，以适应新时代工业转型发展需要。地方政府可以借鉴绿色金融创新试验区的先进做法，结合地方经济发展特点，构建促进绿色金融发展的激励约束机制，引导更多机构和社会资本参与工业绿色技术创新和节能减排项目，充分发挥绿色金融促进工业转型的资源配置优势。

（2）合理引导产业转移，推进跨区域产能合作。我国工业绿色发展水平不一，省域间差距悬殊，不同地区经济条件、技术水平、资源条件、政策条件等方面存在不同的优势，均为跨区域产业合作提供了可能。应基于不同地区的优势条件，对产业转移加以引导，促进跨区域产业带和工业产业园区的形成，减少各地区之间的差距，从而完成各地域的协同发展。

（3）加快推动技术的创新和发展，确保工业生产要素的高效配置。各级政府可以推出相关的扶持政策鼓励和支持企业开展技术创新，对资源进行合理性配置，促进绿色技术水平以及技术利用效率的提升，使二者对绿色发展效应的推动作用可以被充分展现。从而提升工业绿色发展效率，实现传统工业的绿色改造。