米利群，崔 悅

(燕山大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

一、引言

隨著工業(yè)化進程的加快，經(jīng)濟快速發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展的矛盾日益突出，如何實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，已經(jīng)成為社會各界共同關(guān)注的問題。為踐行新時代新發(fā)展理念，發(fā)展綠色經(jīng)濟成為我國推動可持續(xù)發(fā)展、促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的有效途徑。

黨的十九大報告明確提出金融是現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展的核心，金融產(chǎn)業(yè)已然成為我國經(jīng)濟增長的引擎。金融發(fā)展是推動地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐，對落實城市戰(zhàn)略定位與經(jīng)濟增長起到了顯著的促進作用。而金融集聚通過優(yōu)化區(qū)域資源配置，實現(xiàn)節(jié)能減排，在推動綠色經(jīng)濟發(fā)展進程中起到十分重要的作用。

我國部分地區(qū)金融業(yè)高速發(fā)展，金融資源優(yōu)勢突出并呈現(xiàn)出集中趨勢，金融業(yè)的集聚效應(yīng)日趨顯著，對綠色經(jīng)濟發(fā)展的促進作用也較為明顯。京津冀地區(qū)相比于經(jīng)濟發(fā)展速度較快的長三角與珠三角地區(qū)，金融發(fā)展水平整體稍顯落后，金融資源難以形成有效的空間集聚，對綠色經(jīng)濟發(fā)展和綠色經(jīng)濟效率提高的作用尚不明確。為此，本文基于空間計量視角，在測度京津冀地區(qū)金融集聚水平和綠色經(jīng)濟效率的基礎(chǔ)上，從金融產(chǎn)業(yè)集聚的角度研究其對各地區(qū)及其相鄰地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的影響，為京津冀地區(qū)金融集聚發(fā)展、綠色經(jīng)濟效率的提高以及整個地區(qū)的協(xié)同發(fā)展提供參考。

二、文獻綜述

金融集聚是金融產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化重組的累積過程，從而形成向特定區(qū)域集中的產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)。其在現(xiàn)代經(jīng)濟中的作用及與綠色經(jīng)濟效率的關(guān)系引起了眾多學(xué)者關(guān)注，主要研究包括以下兩方面。

(一)金融集聚的經(jīng)濟效應(yīng)研究

Porteous[1]和Buera[2]等認為金融集聚能夠擴寬融資渠道，降低投融資信息成本，促進資金優(yōu)化配置，從而促進經(jīng)濟增長。Levine[3]、Fritsch[4]、張同功和孫一君[5]、朱輝[6]認為金融集聚會提高金融資源配置效率、加快知識溢出和創(chuàng)新催化，從而減少交易成本，對經(jīng)濟增長有正向影響。孫志紅和王亞青[7]將金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟的影響機制分為三類，即金融功能、產(chǎn)業(yè)調(diào)整與知識溢出機制，認為金融集聚會帶來規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)和溢出效應(yīng)。劉繼和馬琳琳[8]、李秋敏[9]研究發(fā)現(xiàn)金融集聚產(chǎn)生集聚效應(yīng)、輻射效應(yīng)與“外部規(guī)模經(jīng)濟”效應(yīng)，即當金融集聚程度不斷增加，外部經(jīng)濟、技術(shù)等便會形成強化機制進一步作用于金融集聚向更高階段發(fā)展，同時會促進本地區(qū)和相鄰地區(qū)的經(jīng)濟增長。

(二)金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的影響研究

國內(nèi)外學(xué)者使用不同方法對金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的影響進行了多角度研究，但學(xué)者們的觀點并不一致。有些學(xué)者認為金融集聚對于推動綠色發(fā)展、提升綠色經(jīng)濟效率有正向影響，如王鋒等[10]、施本植等[11]、張鐘元等[12]使用定性、定量研究方法，發(fā)現(xiàn)金融集聚帶來金融的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)和擴散效應(yīng)，提升了區(qū)域資源配置效率和技術(shù)創(chuàng)新能力，實現(xiàn)節(jié)能減排、進而推動綠色經(jīng)濟發(fā)展；許寧等[13]使用面板數(shù)據(jù)研究了金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的影響，發(fā)現(xiàn)從全國層面看，金融集聚不僅顯著提升了本地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率，還對周邊地區(qū)存在明顯的空間溢出效應(yīng)；而有些學(xué)者觀點相反，如胡青江等[14]認為由于目前我國金融集聚水平仍相對較低，具有明顯的負外部性，仍處在高投入低回報階段，對綠色經(jīng)濟效率具有顯著負向影響。Yuan等[15]則認為金融集聚可以促進重點城市和周邊城市的綠色發(fā)展，只有華東和華中地區(qū)出現(xiàn)了顯著的空間溢出效應(yīng)，且特大城市和大城市存在顯著的不利空間溢出效應(yīng)。

綜上所述，目前相關(guān)研究集中于對金融集聚的經(jīng)濟效應(yīng)、金融集聚對綠色經(jīng)濟效率影響的研究，這些研究為后續(xù)研究奠定了理論基礎(chǔ)。但對于金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的影響，研究并未形成統(tǒng)一結(jié)論，并且，從研究方法來看，以往的研究，大多使用傳統(tǒng)的計量分析方法，忽略了空間因素在金融集聚對綠色經(jīng)濟效率產(chǎn)生影響中的作用?；诖耍疚囊跃┙蚣降貐^(qū)13個城市為研究對象，運用SBM-undesirable模型測度京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平，在計算綠色經(jīng)濟效率空間自相關(guān)系數(shù)的基礎(chǔ)上，建立空間杜賓模型，實證分析京津冀地區(qū)金融集聚度對綠色經(jīng)濟效率的影響，為從金融集聚角度促進綠色經(jīng)濟效率提升、促進京津冀地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供決策依據(jù)。

三、金融聚集和綠色經(jīng)濟效率的測度

通過對京津冀地區(qū)13個城市在2009—2019年的金融產(chǎn)業(yè)集聚水平與綠色經(jīng)濟效率進行測度，進而分析京津冀地區(qū)金融集聚水平與綠色經(jīng)濟效率的變化趨勢。

(一)金融集聚度的測度

借鑒劉偉政等的研究，選取應(yīng)用較為廣泛的區(qū)位熵指數(shù)來測度京津冀地區(qū)13市的金融集聚水平。具體計算公式如下：

(1)

其中，pij和pj分別為i市和全地區(qū)第j年的金融行業(yè)就業(yè)人數(shù)，Pij和Pj分別表示i市和全地區(qū)第j年的全部產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。一般來說：當LQij值>1時，認為j地區(qū)的金融產(chǎn)業(yè)在京津冀地區(qū)具有比較優(yōu)勢；當LQij值<1時，認為j地區(qū)的金融產(chǎn)業(yè)在京津冀地區(qū)具有劣勢。LQij值越高表明京津冀地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)集聚水平越高，產(chǎn)業(yè)對外輻射功能越強，形成規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢越大。根據(jù)式(1)計算得出2009—2019年京津冀地區(qū)13市的金融業(yè)區(qū)位熵如表1所示。

表1 京津冀地區(qū)13個城市2009—2019年區(qū)位熵

為更加直觀地表現(xiàn)京津冀地區(qū)區(qū)位熵，繪制2009年、2014年和2019年區(qū)位熵空間分布圖，如圖1所示。

圖1 京津冀地區(qū)區(qū)位熵空間分布圖

從京津冀地區(qū)整體來看，2009年京津冀地區(qū)共有12個城市區(qū)位熵值大于0.9，這些城市的金融資源聚集程度較高，在京津冀地區(qū)具有比較優(yōu)勢；但在2019年區(qū)位熵值大于0.9的城市僅剩7個，說明京津冀地區(qū)整體金融集聚程度處于下降趨勢。從金融行業(yè)總體來看，2009年京津冀地區(qū)13市金融行業(yè)發(fā)展不平衡，城市間差距較大，金融集聚水平高的地區(qū)存在兩個，而2014年變?yōu)?個，到2019年金融資源集聚水平逐漸均衡，地區(qū)間差異逐漸縮小。從局部變化趨勢來看，廊坊市與衡水市有較大幅度下降趨勢，資源聚集程度大幅減弱；天津市、滄州市呈現(xiàn)逐年穩(wěn)定上升趨勢；剩余城市有不同程度的小幅波動。

(二)綠色經(jīng)濟效率的測度

1.測度方法

本文借鑒張英奎的做法，使用基于非期望產(chǎn)出的SBM模型對綠色經(jīng)濟效率值進行測度，模型如下所示：

(2)

(3)

使用非期望產(chǎn)出SBM模型對京津冀地區(qū)13市的2009—2019年綠色經(jīng)濟效率進行測度時，選擇的相關(guān)投入產(chǎn)出指標如表2所示。

表2 綠色經(jīng)濟效率投入產(chǎn)出指標選擇

本文將投入變量分為生產(chǎn)要素投入與資源要素投入，其中生產(chǎn)要素投入分為勞動力要素與資本存量要素，勞動力要素指標采用勞動力就業(yè)人數(shù)即年末單位從業(yè)人員數(shù)代表，資本存量由固定資產(chǎn)投資額(式4)計算而來；將能源消耗要素作為資源要素，使用單位GDP能耗來表示。產(chǎn)出變量分為期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出為平減后的各地區(qū)生產(chǎn)總值，對各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展實際狀況進行表示，非期望產(chǎn)出選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量與工業(yè)煙(粉)塵排放量來表示，反映經(jīng)濟發(fā)展過程中對環(huán)境的影響。計算資本存量的具體公式如下：

Kit=(1-δ)Ki(t-1)+Eit

(4)

其中，Eit為當期固定資產(chǎn)投資額，i代表地區(qū)，t代表時間，δ為折舊率，借鑒張軍等的研究，此處采用9.6%的折舊率水平計算資本存量。固定資產(chǎn)投資額與地區(qū)生產(chǎn)總值已使用GDP平減指數(shù)進行平減，以消除價格因素對綠色經(jīng)濟效率的影響。

2.京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率測度結(jié)果

運用DEA-Solver中非期望產(chǎn)出SBM模型測算出的京津冀地區(qū)13市2009—2019年綠色經(jīng)濟效率值如表3所示。若綠色經(jīng)濟效率值為1，表示該地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化，綠色經(jīng)濟發(fā)展水平較高；若綠色經(jīng)濟效率值<1，表示該地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平偏低。

表3 京津冀地區(qū)13市2009—2019年綠色經(jīng)濟效率

由測度結(jié)果可以看出，京津冀地區(qū)城市間綠色經(jīng)濟效率水平差距較大，綠色經(jīng)濟發(fā)展狀況不均衡。為進一步了解京津冀地區(qū)所有城市綠色經(jīng)濟效率在2009—2019年間的變化情況，選取2009年、2014年和2019年三個時間點的綠色經(jīng)濟效率數(shù)據(jù)，將綠色經(jīng)濟效率劃分為三個等級。

表4 綠色經(jīng)濟效率劃分情況

從綠色經(jīng)濟效率等級來看，北京市、天津市、唐山市的綠色經(jīng)濟效率水平最高，而河北省部分城市如石家莊市、邢臺市的綠色經(jīng)濟效率相較而言較低，三個時間點的對比顯示，邯鄲市和廊坊市綠色經(jīng)濟效率提高較快，承德市出現(xiàn)明顯下降。

使用Stata軟件繪制京津冀綠色經(jīng)濟效率的空間分布圖，并用不同的顏色將13個城市的綠色經(jīng)濟效率按照數(shù)值大小分為六個等級，以便更直觀地反映京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的空間分布特征以及區(qū)域差異。圖中顏色由淺到深依次表示綠色經(jīng)濟效率由低到高的水平。2009年、2014年和2019年京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率空間分布如圖2所示。

圖2 2009年、2014年和2019年京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率空間分布圖

河北省西部地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平明顯低于河北省東部地區(qū)，東西部地區(qū)綠色經(jīng)濟效率差距明顯。分析發(fā)現(xiàn)，北京市與天津市基于良好的基礎(chǔ)設(shè)施和制度體系，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級和經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變較為迅速，綠色經(jīng)濟發(fā)展狀況良好；河北省東部地區(qū)在推動經(jīng)濟發(fā)展的同時兼顧了環(huán)境污染問題，因此綠色經(jīng)濟也獲得了發(fā)展；河北省西部地區(qū)仍采用高能耗高污染型產(chǎn)業(yè)帶動經(jīng)濟增長這種粗放型經(jīng)濟增長方式，并且京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整使得部分高污染產(chǎn)業(yè)向河北省西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，由此加重河北省西部地區(qū)治理環(huán)境污染的壓力，導(dǎo)致河北省西部地區(qū)綠色經(jīng)濟效率平均水平低。

四、金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的影響分析

金融集聚是影響綠色經(jīng)濟效率的一大要素，參考以往相關(guān)研究，選取綠色經(jīng)濟效率為被解釋變量，金融集聚為解釋變量，同時對影響綠色經(jīng)濟效率的指標進行篩選、分析，最終選取對綠色經(jīng)濟效率有明顯影響的金融效率、政府行為、科教支持力度、城市規(guī)模、對外開放程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、人力資本水平、創(chuàng)新水平為控制變量，通過建立空間權(quán)重矩陣，檢驗空間相關(guān)性，建立空間杜賓模型，分析京津冀地區(qū)金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的空間溢出效應(yīng)。

(一)變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

綠色經(jīng)濟效率(gee)：將上文中基于非期望產(chǎn)出的SBM模型計算得出的綠色經(jīng)濟效率測度值作為衡量綠色經(jīng)濟效率的變量，反映京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平。

2.核心解釋變量

金融集聚(lq)：依據(jù)上文中基于區(qū)位熵計算得出的京津冀地區(qū)區(qū)位熵指數(shù)作為衡量金融集聚變量，反映京津冀地區(qū)金融集聚水平。

3.控制變量

金融效率(fe)：金融效率指金融行業(yè)中的資金運轉(zhuǎn)效率，金融效率的值越小則金融市場中資金流動性越強。提升資金運轉(zhuǎn)效率，有助于降低企業(yè)融資成本，避免資金的堆積與閑置，加強金融發(fā)展與綠色經(jīng)濟的良性互動。借鑒陳智昊等的做法，使用銀行的存款總額與貸款總額的比值來表示，預(yù)期系數(shù)為正。

政府行為(gov)：地方政府行為通過影響政府財政資金使用效率，強化預(yù)算執(zhí)行約束力，明確財政資金支出范圍，規(guī)范化管理財政資金，避免財政資源的浪費，影響提升綠色經(jīng)濟效率。使用政府財政支出中除去教育與科技支出后剩余的支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示，預(yù)期系數(shù)為正。

科教支持力度(edu)：該指標反映政府對教育與科技發(fā)展的重視程度，依托科技、教育發(fā)展，促進清潔能源的開發(fā)利用、創(chuàng)新綠色產(chǎn)品、打造新型循環(huán)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈等，從工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通等多個方面為綠色經(jīng)濟良好發(fā)展提供高質(zhì)量的高端技術(shù)支持。使用政府教育與科技支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示，預(yù)期系數(shù)為正。

城市規(guī)模(size)：體現(xiàn)人口在城市的聚集規(guī)模，區(qū)域內(nèi)人口規(guī)模超出環(huán)境承載限度會加重環(huán)境問題。使用年末城市總?cè)丝跀?shù)取對數(shù)來表示，預(yù)期系數(shù)不確定。

對外開放程度(open)：反映各個城市對外開放的水平，京津冀地區(qū)具有一定地理優(yōu)勢，擁有數(shù)個港口，充分發(fā)揮港口貿(mào)易成本低的天然優(yōu)勢，有助于綠色經(jīng)濟發(fā)展。使用實際使用外資投資金額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示，預(yù)期系數(shù)為正。

經(jīng)濟發(fā)展水平(rgdp)：反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)狀，使用地區(qū)生產(chǎn)總值增長率來表示。經(jīng)濟發(fā)展過快給資源環(huán)境帶來消極影響，但經(jīng)濟發(fā)展還可以帶來環(huán)保工程投資，提高環(huán)境治理水平與環(huán)境資源的利用率，實現(xiàn)清潔生產(chǎn)與調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，該指標對綠色經(jīng)濟效率的預(yù)期系數(shù)不確定。

人力資本水平(hum)：人力資本是進行生產(chǎn)活動最基本的投入要素，高質(zhì)量的勞動力擁有較高的工作效率，能夠避免資源閑置與非必要浪費。使用每萬人在校大學(xué)生數(shù)取對數(shù)來表示，預(yù)期系數(shù)為正。

創(chuàng)新水平(innov)：反映綠色經(jīng)濟發(fā)展過程中的知識積累，使用專利申請受理量取對數(shù)來表示。創(chuàng)新水平是發(fā)展綠色經(jīng)濟的重要支撐，提高創(chuàng)新水平可降低治理成本、提高管理效率，節(jié)約生產(chǎn)資源，預(yù)期系數(shù)為正。

4.數(shù)據(jù)來源

以上指標相關(guān)數(shù)據(jù)均可由《北京市統(tǒng)計年鑒》《天津市統(tǒng)計年鑒》《河北省統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》與《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》獲得，部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補全。為了盡可能減少數(shù)據(jù)和實際間的差距，消除通貨膨脹因素，提高數(shù)據(jù)結(jié)果的可解釋性，本文以2008年為基期對地區(qū)生產(chǎn)總值進行平減處理，得到實際地區(qū)生產(chǎn)總值。

(二)空間計量模型選擇

空間權(quán)重矩陣反映個體在空間中相互依賴關(guān)系，地理距離反映真實的空間距離，而經(jīng)濟距離打破了狹義地理距離的局限，因此本文選擇構(gòu)建地理經(jīng)濟距離嵌套權(quán)重矩陣作為模型中的空間權(quán)重矩陣，為下文計算莫蘭指數(shù)與分析空間溢出效應(yīng)做準備。假設(shè)用i地區(qū)與j地區(qū)的人均地區(qū)生產(chǎn)總值Yi和Yj分別衡量兩地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，定義地區(qū)i與地區(qū)j的經(jīng)濟距離為eij=|Yi-Yj|，定義經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣為Weij=1/eij；假設(shè)i地與j地的空間距離為dij，那么地理距離權(quán)重矩陣為Wsij=1/dij，地理經(jīng)濟距離嵌套矩陣為Wij=Weij×diagWsij。

常見的空間計量模型有三種，由于空間杜賓模型(SDM模型)是空間誤差模型(SEM模型)與空間滯后模型(SLM模型)的一般模型，并且充分考慮了被解釋變量與解釋變量的空間滯后項，因此本文選擇空間杜賓模型對金融集聚和地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的關(guān)系進行研究，具體形式如下：

Y=ρWY+Xβ+θWX+αln+ε

(5)

其中，Y為模型中的被解釋變量，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，X為模型中的解釋變量與控制變量，WY和WX代表被解釋變量和解釋變量的空間滯后項。β與θ為回歸系數(shù)，α為常數(shù)項，ε為誤差項。

(三)實證分析

1.空間自相關(guān)性檢驗

空間自相關(guān)系數(shù)是用來度量空間相關(guān)性的重要指標，本節(jié)應(yīng)用Stata軟件計算了2009—2019年京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的全局莫蘭指數(shù)。當Moran’s I>0時，研究對象具有空間正相關(guān)性，值越大則空間相關(guān)性越明顯；當Moran’s I<0時，研究對象具有空間負相關(guān)性，值越小則空間差異越大；當Moran’s I=0時，則說明研究對象在空間上呈隨機性分布。全局空間自相關(guān)系數(shù)如表5所示。

表5 2009—2019年全局空間自相關(guān)檢驗

全局空間相關(guān)性檢驗結(jié)果表明，2009年的Moran’s I指數(shù)為負數(shù)，2014年與2019年為正數(shù)，且均通過顯著性檢驗，說明京津冀地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率存在一定的空間相關(guān)性，綠色經(jīng)濟效率相似的地區(qū)在空間上呈現(xiàn)一定的集聚分布態(tài)勢，但空間聚集程度較弱。2019年莫蘭指數(shù)較2014年有所提高，說明空間聯(lián)系緊密程度增加，也意味著在構(gòu)建研究京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率與金融集聚關(guān)系的模型時應(yīng)考慮空間效應(yīng)是符合客觀事實的。

為進一步明確京津冀各城市間的關(guān)聯(lián)特征，計算得出2009年、2014和2019年的局部莫蘭指數(shù)，并得到相應(yīng)的散點圖，反映某城市與鄰近城市綠色經(jīng)濟效率的具體關(guān)聯(lián)類型(圖3)。

圖3 2009年、2014年和2019年京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率Moran’s I散點圖

從圖3可以看出，京津冀地區(qū)13城市綠色經(jīng)濟效率值分布于四個象限中。2009年天津、唐山、秦皇島和滄州位于第一象限、類型為H-H型，均通過顯著性檢驗，表明這三個地區(qū)綠色經(jīng)濟效率均處于高水平，且被高水平地區(qū)包圍；位于第二象限、類型為L-H型的有保定、張家口、承德、廊坊，除廊坊以外其他城市均通過顯著性檢驗，這四個地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平較低，但均與綠色經(jīng)濟效率水平高的北京相鄰，進而形成了明顯的空間關(guān)聯(lián)；石家莊、邯鄲和邢臺位于第三象限、為L-L型，表明這些地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平較低，其鄰近地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率也較低，存在低效率集聚；北京、衡水分布于第四象限、為H-L型，兩地綠色經(jīng)濟效率水平較高，但鄰近地區(qū)綠色經(jīng)濟效率較低。

從綠色經(jīng)濟效率水平時空遷移上來看，2014年和2019年，承德市變化顯著，綠色經(jīng)濟效率水平顯示為不穩(wěn)定；2019年北京和廊坊提升到第一象限，本地區(qū)和相鄰地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平明顯提高。超六成的地區(qū)保持空間相關(guān)類型沒有變化，這表明在空間集聚的類型上京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟效率水平的穩(wěn)定性較強。

2.具體模型構(gòu)建

為了采用適合的面板數(shù)據(jù)模型進行估計，首先對面板數(shù)據(jù)進行Hausman檢驗，結(jié)果顯示p值大于0.5，不能拒絕原假設(shè)，因此，本文采用隨機效應(yīng)模型?；谝褬?gòu)建的地理經(jīng)濟距離嵌套矩陣，構(gòu)建以下空間杜賓模型來分析京津冀金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的空間溢出效應(yīng)：

gee=α1lq+α2fe+α3gov+α4edu+α5size

+α6open+α7rgdp+α8hum+α9innov

+β1lq+β2fe+β3gov+β4edu+β5size

+β6open+β7rgdp+β8hum+β9innov

+δ+μ+ε

(6)

由于空間效應(yīng)的存在，各變量間關(guān)系較為復(fù)雜，因此借鑒Burridge的做法，使用Wald和LR檢驗來檢驗空間杜賓模型的適用性。原假設(shè)的空間杜賓模型可以簡化為空間誤差模型或者空間滯后模型。

由表6可知，Wald和LR檢驗值均在顯著性水平為0.01的水平下拒絕原假設(shè)，說明此處選擇空間杜賓模型進行空間計量是合適的。

表6 空間杜賓模型的Wald和LR檢驗結(jié)果

3.空間溢出效應(yīng)分析結(jié)果

基于隨機效應(yīng)的空間杜賓模型，對京津冀地區(qū)13市的空間溢出效應(yīng)進行分析，為了能夠更加精確地分析空間溢出作用的途徑和方式，本文借鑒Le Sage等的做法，將解釋變量與各個控制變量對綠色經(jīng)濟效率的空間溢出效應(yīng)分為直接效應(yīng)，間接效應(yīng)以及總效應(yīng)三個維度，具體探討空間溢出效應(yīng)的路徑?？臻g溢出效應(yīng)的分解結(jié)果如表7所示。

表7 空間溢出效應(yīng)分解結(jié)果

由表7可以看出各因素對綠色經(jīng)濟效率的影響程度。金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的直接效應(yīng)未通過顯著性檢驗，而間接效應(yīng)系數(shù)為-1.029，并且通過了1%的顯著性檢驗，表明金融集聚對鄰近地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率具有負向溢出效應(yīng)。金融集聚通過“回流效應(yīng)”對資源產(chǎn)生虹吸作用，要大于通過“擴散效應(yīng)”形成外部經(jīng)濟、技術(shù)、知識溢出對周邊地區(qū)綠色經(jīng)濟效率產(chǎn)生的影響，導(dǎo)致地區(qū)間綠色經(jīng)濟發(fā)展差距進一步擴大。

金融效率對綠色經(jīng)濟效率的直接效應(yīng)不顯著，間接效應(yīng)系數(shù)為0.317，在1%的顯著性水平下顯著。表明金融效率每增加1%，會使鄰近地區(qū)綠色經(jīng)濟效率提高0.32個百分點，金融效率的提高具有顯著正向空間外溢作用。金融效率的提高可以促進金融資源在地區(qū)間的流動，即可通過降低交易成本促進綠色經(jīng)濟效率的提高。

創(chuàng)新水平對綠色經(jīng)濟效率的直接效應(yīng)不顯著，間接效應(yīng)系數(shù)小于0.001，通過10%的顯著性水平。創(chuàng)新能力從知識、技術(shù)等多個方面影響綠色經(jīng)濟發(fā)展，但影響系數(shù)過小。

城市規(guī)模的直接效應(yīng)不顯著，間接效應(yīng)系數(shù)為-1.62，通過1%的顯著性水平。表明城市規(guī)模對綠色經(jīng)濟效率存在負向空間溢出效應(yīng)。城市規(guī)模與綠色經(jīng)濟發(fā)展不匹配，城市人口規(guī)模超出環(huán)境可以承載的限度，并且占用鄰近地區(qū)資源，對鄰居地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展也造成壓力。

對外開放程度的直接效應(yīng)未通過顯著性檢驗。間接效應(yīng)系數(shù)為-48.73，通過5%的顯著性水平，系數(shù)與預(yù)期方向不一致。表明國際貿(mào)易依賴著豐富的資源和勞動力，開展對外貿(mào)易在促進經(jīng)濟發(fā)展的同時也帶來了資源環(huán)境的巨大壓力，特別是對鄰近地區(qū)也造成較大影響。

政府行為、科教支持力度、經(jīng)濟發(fā)展水平與人力資本水平的間接效應(yīng)結(jié)果均不顯著，對鄰近地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率無法產(chǎn)生有效影響，不存在明顯的空間溢出效應(yīng)。其中政府行為的直接效應(yīng)為-1.762，與預(yù)期方向不一致，說明在經(jīng)濟發(fā)展進程中,資金投向過于分散，存在資金使用效率偏低的可能性。

(四)穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證實證分析結(jié)果的可靠性，采用遺漏變量檢驗、替代性檢驗與更換空間權(quán)重矩陣三種方法，對上述分析結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。

1.遺漏變量檢驗

借鑒羅勇根等的做法，使用遺漏變量檢驗對實證分析結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗?？紤]到信息化水平(infor)的增強可以有效減弱空間距離對城市間各種要素的跨區(qū)域流動的限制，從而減少獲取金融信息的成本。因此，信息化水平也可能會對綠色經(jīng)濟效率產(chǎn)生影響。使用電信業(yè)務(wù)總量取對數(shù)來表示信息化水平，將其作為遺漏變量加入模型中，空間溢出效應(yīng)分解結(jié)果如表8所示。

表8 核心解釋變量穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.替代性檢驗

借鑒申廣軍等的做法，使用替代變量進行穩(wěn)健性檢驗。使用專利申請授權(quán)量取對數(shù)代替使用專利申請受理量取對數(shù)表示創(chuàng)新水平，重新進行檢驗。

3.更換空間權(quán)重矩陣

借鑒曾剛等的做法，使用重構(gòu)空間權(quán)重矩陣的方法進行顯著性檢驗。將經(jīng)濟地理嵌套矩陣更換為地理距離矩陣，檢驗過程與前文一致。

結(jié)果顯示，在進行遺漏變量檢驗、替代性檢驗與更換空間權(quán)重矩陣重新進行檢驗后，核心解釋變量的系數(shù)方向和顯著性水平均與前文所得結(jié)論一致，僅系數(shù)存在小幅差異，即金融集聚對綠色經(jīng)濟效率具有負向空間溢出效應(yīng)。因篇幅過長，只保留核心解釋變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果?？刂谱兞肯禂?shù)方向與前文結(jié)果大致相同，個別變量顯著性水平存在差異，表明本文實證分析結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與建議

通過使用2009—2019京津冀地區(qū)13市的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建隨機效應(yīng)的空間杜賓模型，分析了金融集聚對綠色經(jīng)濟效率的影響。實證分析結(jié)果表明：京津冀地區(qū)金融集聚水平總體上對綠色經(jīng)濟效率具有抑制作用，即金融集聚“回流效應(yīng)”大于“擴散效應(yīng)”。京津冀地區(qū)仍存在金融資源分布不均、綠色經(jīng)濟效率水平整體偏低等問題，需采取有效措施促進金融資源有效集聚，從而促進京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟均衡發(fā)展。對此，提出如下建議：

1.打造新的區(qū)域金融中心，開放金融信息共享，促進金融資源向周邊城市擴散。京津冀地區(qū)金融集聚水平較低且各城市發(fā)展不平衡，嚴重削弱了金融集聚的擴散效應(yīng)。為此，應(yīng)在原有北京、天津金融中心基礎(chǔ)上，利用雄安新區(qū)的建設(shè)契機，承接疏解出北京的金融機構(gòu)和金融資源，打造新的金融中心，以點帶面地發(fā)揮金融中心輻射帶動作用，推動綠色經(jīng)濟平衡發(fā)展；同時北京、天津作為金融資源集中的核心地區(qū)，應(yīng)牽頭帶動其他城市開展信息共享，提高金融信息資源利用效率?？赏ㄟ^建立數(shù)字化信息共享機制，推動金融信息開放共享，使金融資源在京津冀地區(qū)更加暢通流動，從而優(yōu)化金融資源配置效率，減少產(chǎn)能過剩與資源浪費，為增強金融集聚輻射效應(yīng)提供數(shù)字化支持。

2.提高城市聯(lián)動性，激發(fā)擴散效應(yīng)，減少虹吸效應(yīng)的負面影響。根據(jù)不同城市的規(guī)模與發(fā)展狀況制定適合的金融政策，提高中心城市與周邊城市的聯(lián)動性，保持金融資源在地區(qū)間的合理流動，激發(fā)金融集聚的擴散效應(yīng)。北京、天津等大城市要充分發(fā)揮其中心城市的資源優(yōu)勢，帶動周圍中小城市金融發(fā)展，強化金融集聚的外溢作用，減少集聚中心的虹吸效應(yīng)；保定、廊坊為作中部核心功能區(qū)，應(yīng)采取合理的規(guī)劃布局，加強與周邊城市金融產(chǎn)業(yè)的交流與合作，積極協(xié)助北京、天津相關(guān)資源向周邊城市擴散；其他中小城市因接受中心城市輻射能力較弱，應(yīng)加強與中部核心地區(qū)的合作，積極吸收金融資源流入，優(yōu)化地區(qū)金融資源配置，促進地區(qū)金融資源集聚，避免被邊緣化，從而推動區(qū)域綠色經(jīng)濟發(fā)展。

3.推動金融業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動發(fā)展，加快知識、技術(shù)等要素向集聚地周邊城市溢出。在積極推進生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)深度融合背景下，應(yīng)大力支持京津冀地區(qū)高新技術(shù)制造業(yè)與金融業(yè)聯(lián)動發(fā)展，金融資源適當向技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)傾斜?？衫镁G色信貸投放等綠色債務(wù)融資工具，財政補貼與限時稅收優(yōu)惠政策等手段，加大金融產(chǎn)業(yè)對高新技術(shù)制造業(yè)的支持。鼓勵地區(qū)間金融資源流動，北京、天津、石家莊等金融集聚水平高的地區(qū)可以為其他地區(qū)的制造業(yè)提供專業(yè)化的人力資本和知識資本，強化知識技術(shù)的溢出效應(yīng)，充分發(fā)揮鄰近地區(qū)互幫互助的便利條件，加強區(qū)域間合作，形成優(yōu)勢互補，促進京津冀地區(qū)綠色經(jīng)濟均衡發(fā)展。

4.提高金融效率和創(chuàng)新水平，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，弱化集聚的回流效應(yīng)。提高金融效率和創(chuàng)新水平，可以加快金融資源在地區(qū)內(nèi)流動，加強區(qū)域內(nèi)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)分工，推動整個區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化能夠促進資源高效配置，可以顯著加強金融集聚對本區(qū)域和周邊地區(qū)經(jīng)濟的推動作用，削弱金融集聚的回流效應(yīng)。為此，一方面要促進京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，積極推動京津冀各地建材、鋼鐵、煤炭等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，提高各地區(qū)資源配置效率，減輕金融資源向集聚中心回流程度；另一方面應(yīng)制定鼓勵物聯(lián)網(wǎng)、新能源汽車、新醫(yī)藥、建筑節(jié)能等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的財稅支持政策，推動戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)同發(fā)展。