金融發(fā)展影響綠色全要素生產(chǎn)率的理論和實(shí)證研究

張 帆

(北京理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081)

金融發(fā)展影響綠色全要素生產(chǎn)率的理論和實(shí)證研究

張 帆

(北京理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081)

全要素生產(chǎn)率增長是經(jīng)濟(jì)長期增長的重要源泉，而考慮了能源投入和污染等非期望產(chǎn)出的綠色全要素生產(chǎn)率則是轉(zhuǎn)變中國經(jīng)濟(jì)增長方式，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的重要保障。本文通過構(gòu)建一個(gè)包含金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率的熊彼特內(nèi)生增長模型，將全要素生產(chǎn)率和綠色全要素生產(chǎn)率放在同一個(gè)理論框架中對比研究，從理論上推導(dǎo)出金融發(fā)展影響綠色全要素生產(chǎn)率的3個(gè)重要推論。在此基礎(chǔ)上，通過中國31個(gè)省市2000-2013年面板數(shù)據(jù)實(shí)證考察中國金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率的影響。研究結(jié)果表明，金融發(fā)展能夠同時(shí)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率和綠色全要素生產(chǎn)率的增長，這種增長促進(jìn)作用會隨著金融發(fā)展水平的提高而遞減，呈現(xiàn)出非線性的關(guān)系。研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展提升相同幅度，全要素生產(chǎn)率提高幅度會高于綠色全要素生產(chǎn)率的提高幅度，表明我們在評價(jià)經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)候如果不考慮環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出因素，會部分夸大金融發(fā)展對生產(chǎn)率提高的影響作用。

金融發(fā)展；綠色全要素生產(chǎn)率；全要素生產(chǎn)率

Abstract：Total Factor Productivity (TFP) growth is an important source of long-term economic growth. Considering the non expected output of energy input and pollution, the Green Total Factor Productivity (GTFP) is the important guarantee for the transformation of China's economic growth mode and the realization of sustainable economic growth. In this paper, we construct a model of endogenous growth model which includes financial development and GTFP, and put the TFP and GTFP in the same theoretical framework.Three important inferences about the effect of financial development on GTFP are derived from the model.On this basis, the empirical study on the impact of China's financial development on the GTFP through the 2000-2014 panel data of 31 provinces and cities in China.The results show that financial development can also promote the TFP and GTFP growth, and this growth promoting effect will decrease with the improvement of financial development level, which shows a non-linear relationship.Study also found that financial development to enhance the same range, the TFP increased more than the GTFP .It shows that when we evaluate the economic growth, if we don't take into account the non expected output factors such as environmental pollution, we will partially exaggerate the impact of financial development on productivity.

Keywords:financial development, green total factor productivity, total factor productivity

一、引 言

金融是貨幣與信用的融合，是商品交換與市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展到了一定階段的產(chǎn)物。金融產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系密切，金融作為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要動力，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中逐漸處于核心地位。在我國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的巨大變革的新時(shí)期，金融為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行和結(jié)構(gòu)調(diào)整提供了強(qiáng)有力的支撐。當(dāng)前，金融服務(wù)已經(jīng)滲透到了國民經(jīng)濟(jì)的方方面面，在中國“一帶一路”戰(zhàn)略為統(tǒng)籌的全面對外開放國家戰(zhàn)略和中國經(jīng)濟(jì)由投入型增長轉(zhuǎn)向效率型增長轉(zhuǎn)變的大背景下，金融將助推國家戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的實(shí)現(xiàn)。

自Romer(1986)[1]開創(chuàng)性提出內(nèi)生增長理論后，金融發(fā)展的研究在內(nèi)生增長理論框架下重點(diǎn)探尋內(nèi)生的技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的重要作用，以此研究金融發(fā)展影響全要素生產(chǎn)率(TFP)增長的各種機(jī)制。內(nèi)生的技術(shù)進(jìn)步依賴于對R&D 部門的科研投入，由于主要依靠金融支持的技術(shù)升級創(chuàng)新活動對生產(chǎn)率提高具有顯著的外部性，從而導(dǎo)致資本邊際報(bào)酬遞增。這為研究金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系打通了理論分析渠道，諸多國內(nèi)外學(xué)者展開了著有成效的研究。在Buera、Kaboski和Shin(2011)[2]及Buera和Shin(2013)[3]的理論模型中，金融發(fā)展水平較低的金融市場由于風(fēng)險(xiǎn)分散功能不足，導(dǎo)致高生產(chǎn)率的貿(mào)易部門難以形成，而低生產(chǎn)率的非貿(mào)易部門更易于生存。發(fā)達(dá)的金融系統(tǒng)可以提供更好的風(fēng)險(xiǎn)分散和風(fēng)險(xiǎn)對沖服務(wù)，有效降低投資者對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)顧慮，進(jìn)而促使企業(yè)開展技術(shù)升級創(chuàng)新活動。在技術(shù)創(chuàng)新方面，Brown、Fazzari和Petersen (2009)[4]認(rèn)為，R&D融資是連接金融發(fā)展和長期經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)重要渠道，發(fā)達(dá)的金融市場在通過融資價(jià)格引導(dǎo)金融資源投向技術(shù)升級創(chuàng)新項(xiàng)目的同時(shí)也為投資者提供有效激勵(lì)和共贏機(jī)會，促進(jìn)技術(shù)升級創(chuàng)新行為的長期化、穩(wěn)定化和持續(xù)化。Tadesse(2005)[5]研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的增長，其中金融中介的發(fā)展對技術(shù)進(jìn)步的影響尤為顯著。Beck和Levine (2004)[6]以40個(gè)國家為研究樣本，發(fā)現(xiàn)金融中介和金融市場發(fā)展對全要素生產(chǎn)率提升和長期經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的積極作用。而Rioja和Valev (2004)[7]研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展和全要素生產(chǎn)率之間可能并不能以單純的線性關(guān)系來解釋，在金融發(fā)展水平不同的國家金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用存在顯著的差異，兩者之間存在一種近似的倒U型關(guān)系。

國內(nèi)學(xué)者對金融發(fā)展和全要素生產(chǎn)率的關(guān)系主要集中在實(shí)證研究。張軍等(2005)[8]研究表明，中國金融發(fā)展和全要素生產(chǎn)率增長具有顯著的正面影響。姚耀軍(2010)[9]認(rèn)為金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率存在長期的均衡關(guān)系，并且金融發(fā)展是全要素生產(chǎn)率變動的原因。趙勇等(2010)[10]研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平的提高可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長，但促進(jìn)效應(yīng)的大小與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段有關(guān)。在金融發(fā)展解決融資約束問題上，朱紅軍等(2006)[11]、饒華春(2009)[12]等學(xué)者都提出了肯定的結(jié)論。但陳剛等(2009)[13]則對銀行信貸規(guī)模擴(kuò)大對全要素生產(chǎn)率提升給出了負(fù)面影響的研究結(jié)論。徐思遠(yuǎn)等(2016)[14]研究了在信貸歧視背景下“效率拖累”現(xiàn)象，認(rèn)為金融發(fā)展會加強(qiáng)國有經(jīng)濟(jì)比重對地區(qū)技術(shù)效率的拖累效應(yīng)和對地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用，進(jìn)而傳導(dǎo)至全要素生產(chǎn)率的拖累之上。上述國內(nèi)學(xué)者的研究中，金融發(fā)展指標(biāo)的選擇有所不同。金融發(fā)展指標(biāo)選擇的不同，雖然會使得實(shí)證模型中的數(shù)值大小不同，但在時(shí)間發(fā)展趨勢上由于中國金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平逐年提高，因此在趨勢上仍是類同的。由于金融發(fā)展和全要素生產(chǎn)率不是簡單的線性關(guān)系，不同學(xué)者得出的不同甚至相反的結(jié)論，和不同金融發(fā)展指標(biāo)所反映的金融發(fā)展水平高低以及所研究的時(shí)間區(qū)間有關(guān)。

現(xiàn)有研究仍存在如下幾個(gè)方面的不足：第一，現(xiàn)有研究主要通過實(shí)證分析考察金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響，而鮮有考察研究金融發(fā)展對考慮了環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出因素的綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)影響的。考慮到中國長期以來粗放的經(jīng)濟(jì)增長模式，伴隨經(jīng)濟(jì)增長的是自然資源過度消耗和環(huán)境惡化日益嚴(yán)重的問題，純粹以GDP為導(dǎo)向的增長模式嚴(yán)重破壞了經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)健康發(fā)展。忽略經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的環(huán)境污染代價(jià)不僅會使我們對經(jīng)濟(jì)增長缺乏更加全面和科學(xué)的認(rèn)識，而且會讓地方政府在高污染高增長這種不可持續(xù)的發(fā)展方式上不可自拔。第二,在金融發(fā)展和綠色全要素生產(chǎn)率影響研究中缺乏理論模型方面的分析。據(jù)我們所知，還沒有文獻(xiàn)將金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率的作用模型化。第三,關(guān)于我國綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素研究中大多沒有考慮金融發(fā)展的影響，因?yàn)榻鹑诎l(fā)展本身對粗放的經(jīng)濟(jì)增長模式說帶來的環(huán)境污染有很直接的聯(lián)系，正如Shahbaz、Tiwari和Nasir(2013)[15]所提出的在分析二氧化碳排放原因時(shí)不考慮金融發(fā)展可能導(dǎo)致嚴(yán)重的變量缺失問題。基于該問題的現(xiàn)實(shí)重要性以及現(xiàn)有研究存在的不足，本文首先構(gòu)建了一個(gè)內(nèi)生了金融發(fā)展的綠色全要素生產(chǎn)率內(nèi)生增長模型，將污染產(chǎn)品和綠色創(chuàng)新產(chǎn)品區(qū)分開，從理論上推導(dǎo)出金融發(fā)展影響綠色全要素生產(chǎn)率的3個(gè)重要推論。然后在此基礎(chǔ)上，通過面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證考察我國金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率的影響，并提出政策建議。本文研究結(jié)果表明，金融發(fā)展能夠同時(shí)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率和綠色全要素生產(chǎn)率的增長，這種增長促進(jìn)作用會隨著金融發(fā)展水平的提高而遞減，呈現(xiàn)出非線性的關(guān)系。研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展提升相同幅度，全要素生產(chǎn)率提高幅度會高于綠色全要素生產(chǎn)率的提高幅度。

本文其余部分的結(jié)構(gòu)如下：第二部分是金融發(fā)展影響綠色全要素生產(chǎn)率的理論模型；第三部分是實(shí)證模型設(shè)定和指標(biāo)選取說明；第四部分是實(shí)證分析；第五部分是結(jié)論與政策建議。

二、金融發(fā)展影響綠色全要素生產(chǎn)率的理論模型

在Aghion、Howitt和Mayer-Foulkes(2004)[16]及Acemoglu、Zilibotti和Aghion (2006)[17]等模型的基礎(chǔ)上，本節(jié)構(gòu)建了一個(gè)熊彼特增長離散時(shí)間模型。在融資約束條件下，綠色技術(shù)升級型投資將嚴(yán)重不足，這將阻礙了綠色全要素生產(chǎn)率的提升，影響經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長。因此，綠色技術(shù)升級活動所面臨的融資約束是妨礙一國綠色全要素生產(chǎn)率提升的重要因素，這在金融發(fā)展水平仍普遍較低的中國更是普遍存在。在自由競爭市場領(lǐng)域，與一般投資項(xiàng)目相比，綠色技術(shù)升級型投資項(xiàng)目面臨更緊的融資約束問題。這主要是因?yàn)榫G色技術(shù)升級型投資項(xiàng)目具有高風(fēng)險(xiǎn)和收益不確定的主要特征，導(dǎo)致外部投資者提高了風(fēng)險(xiǎn)容忍水平，由此帶來了綠色技術(shù)升級項(xiàng)目更高的融資成本以保證風(fēng)險(xiǎn)與收益的匹配。這在Brown、Martinsson和Petersen (2012)[18]研究中有所體現(xiàn)，他們認(rèn)為信貸市場對保守的投資具有與生俱來的偏好，并阻礙企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動?；谝陨戏治?，模型假設(shè)一國綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展取決于綠色技術(shù)升級型投資項(xiàng)目的成功概率，而綠色技術(shù)升級型投資項(xiàng)目的成功概率由項(xiàng)目面臨的融資約束內(nèi)生決定。金融發(fā)展通過解決信息不對稱和降低資本使用成本等問題在一定程度上解決融資約束問題，從而提高了項(xiàng)目成功概率，并最終作用于綠色全要素生產(chǎn)率。

(一)基本假設(shè)

模型假設(shè)某一經(jīng)濟(jì)體由最終產(chǎn)品部門、中間產(chǎn)品部門和金融部門3個(gè)部門組成，最終產(chǎn)品部門只生產(chǎn)兩種最終產(chǎn)品：G產(chǎn)品為綠色技術(shù)升級產(chǎn)品，P產(chǎn)品為污染產(chǎn)品。最終產(chǎn)品和中間產(chǎn)品具有一一對應(yīng)的特定性，分別對應(yīng)的有中間產(chǎn)品G和中間產(chǎn)品P。金融部門為最終產(chǎn)品和中間產(chǎn)品的生產(chǎn)提供融資服務(wù)。不失一般性，本文假設(shè)中間產(chǎn)品G和中間產(chǎn)品P的初始生產(chǎn)率水平一致，兩者的生產(chǎn)函數(shù)表達(dá)形式、事前投資成本表達(dá)形式和世界前沿技術(shù)增長速度等都保持相同。兩類產(chǎn)品的主要區(qū)別在于，在綠色技術(shù)升級過程中，G部門將面臨更高的事前投資成本和更緊的融資約束，但當(dāng)G部門的綠色技術(shù)升級投資行為成功將會為G部門帶來更高的生產(chǎn)率水平。

(二)該國標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率的數(shù)理推導(dǎo)

1.總量生產(chǎn)函數(shù)

最終產(chǎn)品由勞動和中間產(chǎn)品進(jìn)行生產(chǎn)，兩類最終產(chǎn)品的總量生產(chǎn)函數(shù)可分別表示為：

(1)

(2)

其中，AG,t(i)和AP,t(j)分別表示第i種中間產(chǎn)品G的生產(chǎn)率和第j種中間產(chǎn)品P的生產(chǎn)率；xG,t(i)和xP,t(j)分別表示t時(shí)刻用于生產(chǎn)最終產(chǎn)品G的第i種中間產(chǎn)品G的數(shù)量和表示t時(shí)刻用于生產(chǎn)最終產(chǎn)品P的第j種中間產(chǎn)品P的數(shù)量；0<αG<1,0<αP<1；LG和LP分別為從事G產(chǎn)品和P產(chǎn)品生產(chǎn)的勞動者數(shù)量，且LG+LP=L。為了節(jié)約篇幅，下文僅表述關(guān)于G產(chǎn)品的公式，而不再同時(shí)羅列P產(chǎn)品相類似的公式，讀者可以自行將下標(biāo)更改就可以得到關(guān)于P產(chǎn)品的公式。

2.中間產(chǎn)品部門的技術(shù)進(jìn)步

技術(shù)進(jìn)步主要來源于創(chuàng)新和對世界前沿技術(shù)的模仿兩個(gè)方面[19-20],中間產(chǎn)品部門的技術(shù)進(jìn)步為這兩種技術(shù)升級行為所帶來的效應(yīng)之和。若生產(chǎn)單位的綠色技術(shù)升級型的投資獲得成功，則該生產(chǎn)單位的生產(chǎn)率可提升到：

(3)

3.國家標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率

YG,t=ζGAG,tLG

(4)

(5)

(6)

其中，μG,t為G產(chǎn)品綠色技術(shù)升級成功的概率。由式(6)可得t時(shí)刻該國中間產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率不僅僅受到以吸收能力系數(shù)η為表征的前沿技術(shù)模仿行為的影響，同時(shí)也受到了以創(chuàng)新能力系數(shù)γ為表征的自主創(chuàng)新行為的影響，而且還與綠色技術(shù)升級型投資的成功概率以及t-1時(shí)刻該國中間產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率有關(guān)。

在一個(gè)僅生產(chǎn)G產(chǎn)品和P產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)體中，該國的社會平均生產(chǎn)率為：

(7)

*當(dāng)一國在綠色技術(shù)產(chǎn)品升級的初期，市場主要是P產(chǎn)品為主，企業(yè)對G產(chǎn)品的投資還在一個(gè)起步階段，此時(shí)Ω→∞，則Atotal,t=AP,t。當(dāng)一國在綠色技術(shù)產(chǎn)品升級到很高水平時(shí)，市場以G產(chǎn)品為主，企業(yè)面臨向更高的綠色產(chǎn)品發(fā)展的階段，此時(shí)Ω→0，則Atotal,t=AG,t。當(dāng)介于兩者中間階段時(shí)，該國的平均生產(chǎn)率水平和兩個(gè)產(chǎn)品的生產(chǎn)率以及兩者的投資比例相關(guān)。

(8)

對Atotal,t進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，有：

(9)

4.期望收益

綠色技術(shù)升級型投資不僅能帶來生產(chǎn)率的提升，而且生產(chǎn)成本也會比其他不投入綠色技術(shù)升級的企業(yè)更低。為簡便計(jì)，假設(shè)綠色技術(shù)升級型投資成功的生產(chǎn)單位中間產(chǎn)品：最終產(chǎn)品為1∶1的比例來配比生產(chǎn)資源。但能生產(chǎn)相同產(chǎn)品的其他未進(jìn)行綠色技術(shù)升級的生產(chǎn)單位，該中間產(chǎn)品部門會面臨著更高的生產(chǎn)成本，記為χG(χG>1)。每個(gè)中間產(chǎn)品邊際收益等于邊際成本，也等于該中間產(chǎn)品的價(jià)格，可知中間產(chǎn)品的需求為：

(10)

在市場中，同類產(chǎn)品具有相同價(jià)格，在均衡狀態(tài)下生產(chǎn)率得以成功提升的生產(chǎn)單位所能獲得的利潤可以表示為：

(11)

θG,δG>0(12)

因此，生產(chǎn)單位在均衡狀態(tài)下追求期望收益最大化，相對應(yīng)的成功概率即為最優(yōu)的成功概率。進(jìn)行綠色技術(shù)升級型投資的生產(chǎn)單位最終將獲得的期望收益為：

(13)

(三)完全信貸市場下，標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率的收斂路徑

在完全信貸市場條件下，企業(yè)不受融資約束的影響，它能以r 的利率從金融部門獲取全部需求資金。在期望收益最大化時(shí)的事前投資為：

(14)

≡F1,G(aG,t)

(15)

一國的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率表征為：

(16)

在長期的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中，標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率將達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)，此時(shí)有：

(17)

圖1 完全信貸市場下標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率

(18)

(四)不完全信貸市場下，標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率的收斂路徑

假設(shè)在不完全信貸市場下，生產(chǎn)G產(chǎn)品的企業(yè)家擁有的初始財(cái)富不能來源于財(cái)富繼承而只能來源于工資收入wG,t，同時(shí)也假設(shè)進(jìn)行生產(chǎn)G產(chǎn)品生產(chǎn)單位都面臨著融資約束，即NG,t>wG,t。為保證該類項(xiàng)目的順利進(jìn)行，生產(chǎn)G產(chǎn)品的企業(yè)家須向金融部門借款(NG,t-wG,t)以彌補(bǔ)自有資金的不足。在最終產(chǎn)品市場中勞動者創(chuàng)造的邊際收益的等于勞動者工資，有：

(19)

在現(xiàn)實(shí)中，由于生產(chǎn)單位和金融部門之間天然存在由于信息不對稱造成潛在的操作風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)，生產(chǎn)單位可以篡改成本來粉飾經(jīng)營情況和財(cái)務(wù)報(bào)表，借此躲避債務(wù)。令cG表示生產(chǎn)G產(chǎn)品企業(yè)隱藏真實(shí)信息的單位成本，則生產(chǎn)G產(chǎn)品企業(yè)的隱藏成本為cGNG,t。只有當(dāng)信息篡改成本大于所需支付的利息支出時(shí)，生產(chǎn)單位才會放棄信息作假而將真實(shí)信息如實(shí)告知金融部門，即：

cGNG,t≥rG(NG,t-wG,t)

(20)

(21)

(22)

為謀求利益，生產(chǎn)企業(yè)會盡可能融資以使(20)中等式成立，得以進(jìn)行綠色技術(shù)升級。

(23)

其中：wG(rG,cG,aG,t)=

(24)

式(24)中的aG,t滿足融資約束條件式(21)。由于融資約束對生產(chǎn)單位事前投資總額有影響，并且生產(chǎn)單位進(jìn)行綠色技術(shù)升級成功概率也由事前投資總額內(nèi)生，且可表示為wG(rG,cG,aG,t)的反函數(shù)。即：

(25)

(26)

(27)

(28)

在其他條件相同的情況下，綠色技術(shù)升級是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)較大的投資項(xiàng)目，由此綠色技術(shù)升級項(xiàng)目投資成功的概率要低于其他項(xiàng)目投資成功的概率。因此實(shí)際中，金融部門出于躲避風(fēng)險(xiǎn)的考慮，將更加愿意為其他項(xiàng)目進(jìn)行融資支持。這就表現(xiàn)為在一個(gè)坐標(biāo)系下，F(xiàn)2,G(aG,t)曲線的斜率要小于F2,P(aP,t)曲線斜率，且F2,G(aG,t)曲線將一直處于F2,P(aP,t)曲線下方，一國的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率介于F2,P(aP,t)和F2,G(aG,t)之間，示意圖如圖2。

圖2 不完全信貸市場下的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率

此時(shí)對wG(rG,cG,aG,t)求F的偏導(dǎo)，可以得到一次偏導(dǎo)為正，這就表明隨著金融發(fā)展水平的提高，wG(rG,cG,aG,t)將增長，從而生產(chǎn)單位綠色技術(shù)升級型投資成功的概率提高，在圖形上表示為曲線以原點(diǎn)為中心逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)。而二次偏導(dǎo)為負(fù)，表明這一提高程度隨著金融發(fā)展水平進(jìn)一步提高而呈現(xiàn)遞減趨勢，在圖形上表示為以原點(diǎn)為中心逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)的角度會逐漸變小。

(五)標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率收斂的均衡狀態(tài)

從上文的公式推導(dǎo)和分析中知道，企業(yè)進(jìn)行綠色技術(shù)升級型投資的成功概率內(nèi)生于融資約束問題是否能夠順利解決，取決于從金融部門是否籌借充足的資金來支付投資成本。在只有G產(chǎn)品和P產(chǎn)品的國家中，

(29)

國家生產(chǎn)率與世界前沿生產(chǎn)率之間的差距(即標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率)可由式(30)表示：

atotal,t+1=Ftotal(atotal,t)=
min{F1,total(atotal,t),F2,total(atotal,t)}

(30)

式(30)的示意圖為圖3，即根據(jù)融資約束條件，一國標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率演變路徑由一條直線和一條遞增凸函數(shù)曲線銜接而成。

在本文中，將研究金融發(fā)展與傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率(TFP)和加入了非期望產(chǎn)出的綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)之間的關(guān)系。在前面的理論模型中，我們將P產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率水平視為傳統(tǒng)TFP，此時(shí)該國的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)力水平就是GTFP。此時(shí)的示意圖如圖5所示。

根據(jù)以上理論模型分析結(jié)果，我們可以推斷出3個(gè)有待實(shí)證的假說：

假說一：金融發(fā)展水平提高，會同時(shí)提升全要素生產(chǎn)率和綠色全要素生產(chǎn)率水平。

假說二：金融發(fā)展水平的提升將促進(jìn)生產(chǎn)率水平的增長，但這種促進(jìn)效應(yīng)隨著金融發(fā)展水平的增長呈現(xiàn)出遞減趨勢，呈現(xiàn)出了較為明顯的非線性特征。

圖3 標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率的演變路徑

圖4 提高F的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)率演變示意圖

圖5 金融發(fā)展與TFP和GTFP的關(guān)系示意圖

假說三：金融發(fā)展水平提升幅度相同情況，全要素生產(chǎn)率提高幅度會高于綠色全要素生產(chǎn)率提高幅度。

三、實(shí)證模型、數(shù)據(jù)和變量構(gòu)造

(一)計(jì)量模型

本節(jié)通過構(gòu)造計(jì)量模型來分別驗(yàn)證前文理論分析的3個(gè)推論假說。

1.驗(yàn)證假說一：金融發(fā)展水平提高，會提升TFP和GTFP水平。我們引入模型：

TFPit=α0+α1Fit+α2Controlit+εit

(31)

GTFPit=α0+α1Fit+α2Controlit+εit

(32)

其中，分別以TFP和GTFP作為因變量，F(xiàn) 代表金融發(fā)展水平；Control 代表其他控制變量；α0代表具有不變性質(zhì)的省級效應(yīng)；ε是特異性誤差；α1與α2表示待估計(jì)參數(shù)；i 與t 分別是省區(qū)和時(shí)間標(biāo)示變量。

2.驗(yàn)證假說二：金融發(fā)展水平的提升將促進(jìn)生產(chǎn)率增長速度的增長，但這種促進(jìn)效應(yīng)隨著金融發(fā)展水平的增長呈現(xiàn)出遞減趨勢。

我們引入模型：

TFPit=α0+α1Fit+α2Fit2+α3Controlit+εit

(33)

GTFPit=α0+α1Fit+α2Fit2+α3Controlit+εit

(34)

其中，F(xiàn)2代表金融發(fā)展水平二次項(xiàng)，控制變量和其他符號與驗(yàn)證假說一中的符號一致。

3. 驗(yàn)證假說三：金融發(fā)展提升相同幅度，TFP提高幅度會高于GTFP提高幅度。

由于目前兩種指數(shù)大小和意義都不同，因此我們設(shè)定以下3種指標(biāo)以解決因指數(shù)衡量方法不同帶來的增長速度不可比較的問題：

指標(biāo)1：GTFP指數(shù)/TFP指數(shù)

指標(biāo)2：ln(GTFP指數(shù)/TFP指數(shù))

指標(biāo)3：GROW=

我們相應(yīng)引入以下3個(gè)計(jì)量模型：

GTFPit/TFPit=α0+α1Fit+α2Controlit+εit

(35)

ln(GTFPit/TFPit)=α0+α1Fit+α2Controlit+εit

(36)

GROW=α0+α1Fit+α2Controlit+εit

(37)

其中，分別以GTFP/TFP、ln(GTFP/TFP)、GROW為因變量，控制變量和其他符號與驗(yàn)證假說一中的符號一致。

(二)指標(biāo)構(gòu)建

1.金融發(fā)展(F)：本文從區(qū)域金融總體發(fā)展規(guī)模質(zhì)量、金融發(fā)展環(huán)境，以及中國金融產(chǎn)業(yè)中的銀行業(yè)、證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)三類金融中介機(jī)構(gòu)發(fā)展情況為五類一級指標(biāo)，構(gòu)建區(qū)域金融發(fā)展綜合評價(jià)指標(biāo)體系，以期刻畫金融發(fā)展的不同層面。

(1)金融產(chǎn)業(yè)總體發(fā)展規(guī)模質(zhì)量：從整體上反映金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模和發(fā)展質(zhì)量，包括了金融業(yè)增加值占GDP的比值，反映了金融業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位和金融業(yè)發(fā)展程度。參考胡章宏(1999)[21]的研究工作使用金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)量與總?cè)丝诘谋戎祦砜疾旖鹑趶臉I(yè)人員的相對規(guī)模，納入到該一級指標(biāo)體系中。同時(shí)考慮到雖然各省市金融從業(yè)人員的工作效率、工作時(shí)間的不同，但金融業(yè)人均工資這一指標(biāo)能總體衡量金融業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，由此也納入到該一級指標(biāo)體系中。

(2)金融發(fā)展環(huán)境：金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、消費(fèi)能力、基礎(chǔ)建設(shè)和教育水平等因素息息相關(guān)。首先，考慮加入人均可支配收入、社會消費(fèi)品零售總額占GDP比值作為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中消費(fèi)能力的考察指標(biāo)。其次，選用金融業(yè)固定資產(chǎn)投資和新建辦公樓面積與土地面積的比值這兩個(gè)指標(biāo)，來表征與金融產(chǎn)業(yè)相關(guān)的基礎(chǔ)建設(shè)水平來反映基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對金融發(fā)展的支持度。再次，由于金融產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員學(xué)歷程度普遍較高，引入高校畢業(yè)生數(shù)量與總?cè)丝诘谋壤?、教育?jīng)費(fèi)占地方財(cái)政支出的比例這兩個(gè)指標(biāo)作為衡量教育發(fā)達(dá)程度的指標(biāo)。最后，近年來發(fā)展迅猛的互聯(lián)網(wǎng)金融成為了新型金融業(yè)態(tài)。由于互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展直接依賴于互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋面以及移動互聯(lián)的發(fā)展水平，我們使用了互聯(lián)網(wǎng)滲透率和移動網(wǎng)絡(luò)的滲透率作為網(wǎng)絡(luò)普及程度的指標(biāo)。

(3)銀行業(yè)發(fā)展指標(biāo)：銀行業(yè)在金融產(chǎn)業(yè)中占有很大比重，我們分別參考了Goldsmith(1969)[22]、胡章宏(1999)[21]、周立和胡鞍鋼(2002)[23]等人的研究工作，使用人均儲蓄、金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與GDP的比值、貸款占比與GDP占比的比值作為衡量銀行及借貸行業(yè)的活躍指標(biāo)。

(4)證券業(yè)發(fā)展指標(biāo)：我們使用股票市值與GDP的比值、股票交易額與GDP的比值分別反映股市的規(guī)模和股票交易的活躍度。同時(shí)，還使用股市換手率作為對股票交易活躍度的補(bǔ)充，使用上市公司數(shù)量與總?cè)丝诘谋戎祦矸从匙C券市場對企業(yè)的支持程度。

(5)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展指標(biāo)：使用保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度兩項(xiàng)指標(biāo)作為衡量指標(biāo)。

綜上，區(qū)域金融發(fā)展綜合評價(jià)指標(biāo)體系可以參見表1。

2.全要素生產(chǎn)率和綠色全要素生產(chǎn)率

我們采用應(yīng)用較為廣泛的基于Chung、F?re和Grosskopf(1997)提出的基于方向性距離函數(shù)的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)模型[24]，利用R語言中的Nonparaeff程序包對GTFP和TFP進(jìn)行估算。估算中涉及到的其他變量有：

(1)資本投入(物質(zhì)資本存量)：資本存量測度的最常用方法是永續(xù)盤存法，用數(shù)學(xué)公示表達(dá)就是：

Kt=Kt-1*(1-δ)+It (38)

其中，主要涉及的變量包括基期資本存量、折舊率，以及當(dāng)年投資，以及用于調(diào)整的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。我們在變量和參數(shù)的選取上均參考文獻(xiàn)[25]，使用該文已經(jīng)估計(jì)得到的2000年資本存量作為基期資本存量，折舊率定為9.6%，固定資本形成總額(按照該年的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減為2000年價(jià)格水平)作為當(dāng)年投資，以此逐年推算得到各年的資本存量。

(2)勞動投入(從業(yè)人員數(shù))：勞動投入理論上應(yīng)以實(shí)際投入的勞動量(即勞動時(shí)間總和)來衡量，但實(shí)際統(tǒng)計(jì)中由于沒有相關(guān)數(shù)據(jù)，因此使用從業(yè)人員數(shù)作為代替數(shù)據(jù)。從業(yè)人員數(shù)2010年及之前的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，之后年份由于該年鑒不再匯總這一指標(biāo)，因此2010年以后數(shù)據(jù)來自各省年鑒。

(3)期望產(chǎn)出(GDP，按照地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)平減)：用各省市GDP作為衡量期望產(chǎn)出的指標(biāo)。與資本投入保持一致，我們將所有年份的GDP均折算為基期(2000年)價(jià)格。

(4)非期望產(chǎn)出：本文選取CO2和SO2排放量作為非期望產(chǎn)出的衡量指標(biāo)。由于CO2排放無法直接觀測，本文根據(jù)陳詩一(2009)提供的公式和核算方法，以各省份歷年消耗的煤炭、石油、天然氣三種主要的一次能源為依據(jù)，按照一定系數(shù)對碳排放量進(jìn)行了折算[26]。

(39)

其中, CO2代表估算的二氧化碳排放量，i=1,2,3分別代表3種一次能源；E代表它們的消耗量；NCV為《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》附錄提供的中國3種一次能源的平均低位發(fā)熱量；CEF為IPCC(2006)提供的碳排放系數(shù)；COF是碳氧化因子(本文煤炭設(shè)定為0.99，原油和天然氣為1)；44和22分別為二氧化碳和碳的分子量。

3.控制變量(Control)：除了上述介紹的主要解釋變量和被解釋變量，本文還借鑒了姚耀軍(2012)的做法，收集了地方財(cái)政收入、地方財(cái)政支出、按照境內(nèi)目的地和貨源地分類的出口、進(jìn)口總額、第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增加值、FDI(以上指標(biāo)均除以名義GDP)，以及專利數(shù)、公路里程、教育經(jīng)費(fèi)(以上三個(gè)指標(biāo)均除以常住人口)、國有經(jīng)濟(jì)比重(國有企業(yè)職工占從業(yè)人員比例)等指標(biāo)作為控制變量[27]。表2展示了控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)說明。

表2 控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)說明

(三)數(shù)據(jù)來源和處理方法

我們的估計(jì)涵蓋31個(gè)省市，考察期間為2010-2013年。原始數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)省市的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新中國60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國保險(xiǎn)年鑒》、國家統(tǒng)計(jì)局、銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會、以及社科院金融研究所數(shù)據(jù)庫等。對于極少量缺失數(shù)據(jù)，采用牛頓插值法進(jìn)行補(bǔ)充。

在金融發(fā)展綜合評價(jià)指標(biāo)體系中，由于初選的指標(biāo)體系層次和指標(biāo)種類較多，可以先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后采用主成分因子分析法，降低運(yùn)算維度，可以更加客觀、準(zhǔn)確、科學(xué)的測算和評價(jià)。對我國31個(gè)省市的20個(gè)指標(biāo)使用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析，相關(guān)矩陣特征值結(jié)果如表3所示。從表3看出，前五個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)86.45%。

表3 2000-2013年金融發(fā)展指標(biāo)主成分分析相關(guān)矩陣特征值

四、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

(一)計(jì)量方法的確定

為了避免偽回歸問題，我們分別采用ADF、LCC和IPS三種方法對原始數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，所有變量均通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件。我們采用Weaterlund、Edgerton(2007)使用的自舉技術(shù)改進(jìn)LM方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)[28]，協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果參見表4。

表4 協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)果顯示4個(gè)統(tǒng)計(jì)量P值均大于0.05，說明指標(biāo)間存在明顯的協(xié)整關(guān)系，表示變量擁有長期均衡關(guān)系。同時(shí)本文數(shù)據(jù)是橫截面固定的中國31個(gè)省市、時(shí)間跨度為固定的2000-2013年的全樣本面板數(shù)據(jù)，不存在隨機(jī)抽樣。本文檢驗(yàn)金融發(fā)展與GTFP、TFP的內(nèi)生性的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示P<0.001，表明金融發(fā)展與GTFP、TFP存在內(nèi)生性，需要采用工具變量的方法進(jìn)行模型回歸估計(jì)。由此本文采用Hausman檢驗(yàn)方法來驗(yàn)證是采用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)結(jié)果顯示在5%的置信水平下顯著，則拒絕模型為隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，故而采用固定效應(yīng)模型。上述的檢驗(yàn)方法和后續(xù)的固定效應(yīng)模型回歸分析均采用Stata 14實(shí)現(xiàn)。

(二)計(jì)量結(jié)果和分析

1.假說一的驗(yàn)證結(jié)果

表5展示了假說一的驗(yàn)證結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展指標(biāo)在回歸模型中系數(shù)均大于零，意味著金融發(fā)展指標(biāo)對TFP和GTFP都具有顯著促進(jìn)作用，即一個(gè)區(qū)域的金融發(fā)展水平越高，生產(chǎn)率水平增長越快，假說一得以驗(yàn)證。從計(jì)量結(jié)果中同時(shí)可以看出，F(xiàn)DI對TFP有促進(jìn)作用，但對GTFP促進(jìn)作用不太明顯。這表明了通過FDI渠道對中國生產(chǎn)率提高和技術(shù)進(jìn)步起到了不可低估的作用，但也同時(shí)表明了FDI渠道所引進(jìn)的創(chuàng)新性技術(shù)中綠色技術(shù)比重仍然較少，不足以支撐中國綠色生產(chǎn)率水平的提升。財(cái)政收入、農(nóng)業(yè)比重和公路里程對TFP有促進(jìn)作用，而對GTFP則有負(fù)向作用，這在一定程度表明研究跨度期間各地生產(chǎn)建設(shè)活動中非綠色產(chǎn)出較多，降低了綠色全要素生產(chǎn)率水平。人均專利、服務(wù)業(yè)比重則對GTFP有明顯促進(jìn)作用，表明技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平對社會的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展有明顯促進(jìn)作用。

表5 假說一驗(yàn)證結(jié)果

2.驗(yàn)證假說二：金融發(fā)展水平的提升將促進(jìn)生產(chǎn)率的增長速度，但這種促進(jìn)效應(yīng)隨著金融發(fā)展水平的增長呈現(xiàn)出遞減趨勢，直到達(dá)到完全信貸市場時(shí)消失。

為了驗(yàn)證金融發(fā)展對生產(chǎn)率增長的非線性作用，我們將樣本逐年按照金融發(fā)展指標(biāo)分為高于該年均值的高組和低于該年均值的低組，回歸驗(yàn)證金融發(fā)展指標(biāo)一次項(xiàng)和二次項(xiàng)對TFP和GTFP的影響，以此判斷是否存在異質(zhì)的非線性影響?；貧w結(jié)果參見表6，我們發(fā)現(xiàn)在金融發(fā)展指標(biāo)高組樣本中，金融發(fā)展指標(biāo)對GTFP為正，金融發(fā)展指標(biāo)二次項(xiàng)對GTFP為負(fù)，顯示了高組金融發(fā)展指標(biāo)對GTFP的非線性效應(yīng)：區(qū)域金融的發(fā)展會促進(jìn)綠色生產(chǎn)率的提升，但這種提升的促進(jìn)效果會隨著區(qū)域金融的發(fā)展而衰減。對于金融發(fā)展指標(biāo)低組樣本來說，這一非線性效應(yīng)并沒有顯現(xiàn)，只顯示了區(qū)域金融的發(fā)展會促進(jìn)綠色生產(chǎn)率的提升。這一結(jié)果驗(yàn)證了假說二，即金融發(fā)展水平對不同區(qū)域綠色生產(chǎn)率存在異質(zhì)的、非線性的影響。我們也針對TFP做了同樣的研究，發(fā)現(xiàn)不論是在高組還是低組，都不存在這樣的非線性特征。

表6 假說二驗(yàn)證結(jié)果

3.驗(yàn)證假說三：金融發(fā)展提升相同幅度，TFP提高幅度會高于GTFP提高幅度

回歸結(jié)果參見表7，我們發(fā)現(xiàn)不論采用哪種衡量方法，金融指標(biāo)的系數(shù)都顯著為正，即金融業(yè)發(fā)展水平更加先進(jìn)的省份，GTFP的提高會比TFP更加明顯，由此我們證實(shí)了假說三。從回歸結(jié)果中我們還可以發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)發(fā)展水平較為先進(jìn)的省份的服務(wù)業(yè)比重、人均教育投入對GTFP的提高會比TFP更加明顯。

表7 假說三驗(yàn)證結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建了一個(gè)包含金融發(fā)展、污染產(chǎn)品與綠色創(chuàng)新產(chǎn)品的內(nèi)生增長模型，考察了金融發(fā)展對TFP和GTFP的影響。理論研究表明，金融發(fā)展能夠同時(shí)促進(jìn)TFP和GTFP的增長，這種增長促進(jìn)作用會隨著金融發(fā)展水平的提高而呈遞減趨勢，同時(shí)金融發(fā)展提升相同幅度，TFP提高幅度會高于GTFP的提高幅度。在理論分析的基礎(chǔ)上，我們運(yùn)用我國31個(gè)省市2000—2013年的數(shù)據(jù)考察了金融發(fā)展對TFP和GTFP的影響。實(shí)證研究很好地佐證了理論研究的結(jié)論。但需要說明的是，本文的理論模型和實(shí)證研究仍然會存在一定的缺陷。例如，為使模型既能反映客觀經(jīng)濟(jì)實(shí)際，又能遵從內(nèi)生增長模型的技術(shù)性條件，本文理論模型部分的一些假設(shè)條件可能會過于理想，一些約束要求可能會過強(qiáng)。并且省級層面的宏觀數(shù)據(jù)不能充分反映微觀決策行為，通過行業(yè)或是企業(yè)等微觀的數(shù)據(jù)分析可能會得到更加貼合實(shí)際的結(jié)果。

本文的政策含義主要包括如下幾個(gè)方面: (1)更好地發(fā)揮金融發(fā)展在技術(shù)升級創(chuàng)新，特別是綠色技術(shù)創(chuàng)新中的重要作用，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)在分散風(fēng)險(xiǎn)和增加流動性供給方面緩解技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)的融資約束問題。為此，金融資源要向綠色經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)傾斜，要加大對環(huán)境友好型企業(yè)、綠色技術(shù)創(chuàng)新型企業(yè)的支持，通過金融支持加快我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級。(2)加大金融創(chuàng)新力度，形成金融創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的良性互動發(fā)展，金融中介通過金融創(chuàng)新活動促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新將提高金融創(chuàng)新的回報(bào)，并激勵(lì)新一輪的金融創(chuàng)新，由此兩者之間形成良性互動發(fā)展。這與Michalopoulos、Laeven和Levine (2009)金融創(chuàng)新被內(nèi)生化的結(jié)論相符，他們認(rèn)為金融家通過金融創(chuàng)新活動來篩選更有創(chuàng)新能力的企業(yè)家，而企業(yè)家的技術(shù)創(chuàng)新又增加了金融創(chuàng)新活動的回報(bào)，于是在金融創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新之間良性的互動得以形成，從而金融發(fā)展在他們的模型中被真正地內(nèi)生化了[29]。(3)要更加理性的看待經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生產(chǎn)率提高，不能一味的走犧牲環(huán)境的粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展老路，特別在評價(jià)經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)候如果不考慮環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出因素，會部分夸大金融發(fā)展對生產(chǎn)率提高的影響作用，讓地方政府做出一些效果一般甚至效果負(fù)面的政策。

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(本文責(zé)編：海洋)

TheoreticalandEmpiricalResearchontheEffectofFinancialDevelopmentonGreenTotalFactorProductivity

ZHANG Fan

(BeijingInstituteofTechnology，SchoolofManagementandEconomics，Beijing100081,China)

F061.3

A

1002-9753(2017)09-0154-14

2017-04-21

2017-07-30

張帆(1980-)，男(漢)，浙江麗水人，碩士，研究方向：知識管理和知識溢出。