贛江新區綠色金融發展效率及影響因素研究

康 斐，邊俊杰

(贛南師范大學 經濟管理學院，江西 贛州 341000)

1 引言和文獻回顧

2021年4月1日，國務院新聞辦就構建新發展格局，金融支持區域協調發展有關情況舉行發布會。央行用兩組數據概括我國六省(區)九地綠色金融改革創新試驗區(下文簡稱“試驗區”)建設取得的成就：一組數據是截至2020年底試驗區累計綠色貸款余額已經突破2000億元，占試驗區總貸款余額的15.1%，比全國綠色信貸占比高4.3%。第二組數據是各試驗區累計發行綠色債券1350億元，同比增長66%。從深層次角度思考，這兩組數據體現的試驗區綠色金融發展水平和效率狀況如何？為我國全面推行綠色金融改革有哪些指導意義？這些問題是值得關注的問題。

從研究的對象看，當前學術界圍繞綠色金融發展水平和效率的研究主要體現在兩個層面：一是站在綠色金融改革創新試驗區之外的非特定區域角度看綠色金融效率；二是針對性的圍繞綠色金融改革創新試驗區綠色金融發展水平和效率問題開展研究。

對于前者綠色金融區域性研究，主要依據為我國行政區劃分，利用我國省域的生態效率面板數據應用數學模型量化比較，分析各省域以金融服務為工具支持當地綠色產業發；張莉莉測算研究了全國各省綠色金融發展水平與效率，從橫向與縱向對比分析我國綠色金融發展的區域性差異；劉瑩采用層次分析法對山東省17個地市綠色金融發展進行了定量研究；丁攀基于2005～2018年30個省市的面板數據研究了經濟可持續增長、技術進步、產業結構優化指標與綠色金融政策之間的傳導機制與影響效應；周弘應用柯布—道格拉斯形式的隨機生產前沿函數，對中部地區6個省份進行了綠色金融發展效率的測算；張吉坤利用耦合協調度模型，測度了六安市2014～2018年金融發展和綠色發展綜合發展水平及耦合協調程度；王麗娜立足于京津冀，戰略定位跨行政區多地協同發展的優勢，研究了綠色金融支持京津冀協同發展的問題；楊陽、王國松分析了上海市三類主要綠色金融產品的發展水平以及差異性，指出我國應提出符合各地特色的創新型綠色金融產品；岳永生嘗試從評價指標體系上進行完善，提出構建統一標準的綠色金融評價體系的重要性。從上述的研究文獻來看，既涉及了綠色金融的效應、發展水平、效率問題，也涉及了綠色金融與區域經濟增長的關系問題。該類研究成果對于本文的研究具有較好的指導參考價值，但由于非特定區域在綠色金融政策等方面與綠色金融改革創新試驗區相比存在較大的差異性，其研究結果也無法全面呈現國家綠色金融改革的效率全貌。

對于后者的研究，目前文獻比較少。代表性的如吳丹以浙江省為研究對象，通過對比該省試驗區與非試驗區之間資本市場的差異來驗證綠色金融改革成效；顏文聰，吳偉軍通過梳理我國首批綠色金融改革試驗區改革創新路徑和政策措施，提出我國綠色金融改革應完善頂層設計、統一認定標準、加強地方綠色金融能力；謝漢陽以蘭州新區為例，提出建設綠色金融的五大機制：內生動力、服務創新、政策協同、風險防控、智力保障；蔣修清運用熵權TOPSIS評價法和耦合協調度模型，測度了廣東省21市綠色金融體系支持循環經濟發展效應。從上述文獻來看，關于我國各試驗區的綠色金融發展研究已經有了初步的討論，但由于數據等方面的限制，文獻多是以綠色金融宏觀發展情況和微觀綠色金融產品為對象開展研究，鮮有文章對試驗區改革創新的成效進行實證研究，深入研究各試驗區改革創新的差異和共性[9，10]，政策建議主觀性偏強[10]，實際的創新性觀點不多。在我國大力推行綠色金融發展的背景下，參考DEA模型[1]、SFA模型[11]、耦合協調度模型[5，13]、CGE模型進一步結合其他數學模型科學地測算我國綠色金融發展效率水平是一個重要研究方向。考慮到數據的可得性，本文選取我國首批綠色金融改革試驗區之一贛江新區為研究對象，從縱向時間序列分析試驗區成立前后綠色創新效率的改變，從橫向全面分析影響贛江新區綠色發展創新效率的因素，找準發展過程中的主要矛盾，提出下一階段縱深推進全省綠色金融改革事業發展的具體建議。

2 贛江新區綠色金融發展水平

2.1 權重計算方法

在衡量綠色金融發展水平時涉及到多個指標來反映具體情況，權重的科學設置是金融發展水平量化研究的關鍵一步，目前主流的方法有主成分分析法、熵值法[1，13]、CRITIC權重[15]、信息量權重、層次分析法[2]等。權重計算應盡量避免因人的主觀判斷影響權重大小，個體差異、認知等主觀因素的影響將會使結果產生有較大誤差。因此使用熵值法與主成分分析法可以有效避免這一缺陷。然而即使全面考慮主成分因素，在主成分分析降維后原始數值的含義的清晰度都有所下降，因此本著科學嚴謹要求本文選用熵值法確定各指標權重，并對贛江新區主要中心城市及江西省整體綠色金融發展情況進行初步分析。

2.2 指標選擇

在平衡客觀理論的深度與實際操作的可行性同時，借鑒前人文獻的基礎[8]并結合贛江新區發展特色構建綠色金融測度指標體系。指標展示(表1、表5)包含了目前市場上的五類主流的綠色金融工具以及研究贛江新區綠色金融發展中資源投入量以及投入產出的效率涉及的主要指標。

表1 發展水平指標

2.2.1 綠色信貸

與傳統信貸不同,綠色信貸把是否符合環境檢測標準作為信貸審批前提條件。對污染型企業來說綠色信貸提高了企業貸款的門檻，但對于“綠色企業”獲取資金的渠道得到拓寬，因此綠色信貸能反映該經濟社會資本經過有效引導流入有利于環保的產業、企業的能力。

2.2.2 綠色證券

一般是指為支持綠色產業項目而募集資金的證券,包括綠色債券、綠色基金以及基于綠色基礎證券的綠色指數產品,有些著作使用上市環保企業數量來表示該地區綠色權益性融資的發展水平，其缺點是單元輸出的環保企業不一定是絕對的線性發展的時間序列，無法縱向比較。本文采用工業污染治理完成投資占規模以上工業企業總資產的比來替代，通過工業污染治理投資占比大小來評價貢獻程度，從而反映綠色證券的社會價值。

2.2.3 綠色投資

主要表現為資本市場外的資金流入如政府環境污染治理投資，它能夠反映地方綠色產業支撐力度。贛江新區政府助力綠色產業發展支出占總財政支出比重，從某種程度上說，它反映了社會治理和環境保護的發展效果。

2.2.4 綠色保險

常用綠色保險年保金額、綠色保險損失率、綠色保險覆蓋率等數據量化地區綠色保險發展水平。然而，贛江新區2018年才試行環境污染責任保險試點工作，推廣時間有限，參與環境污染責任保險的企業數少，數據不完整。因此，在本文中用農業保險保費收入規模取代環境保護保險規模。

2.2.5 碳金融

與環境污染責任保險一樣是我國綠色金融發展的新興產品，市場規模不斷擴大，成交額不斷累進，是研究地方綠色金融發展不可忽視的對象。溫室氣體年減排量在全國年減排總量的占比反映了碳金融的推動作用，作為具有創新價值的重要機制，可將其納入指標體系。

2.3 測算結果

在上述綠色金融發展水平評價指標框架下，收集到2014～2019年時間序列，分別計算出江西省、南昌市、九江市的綠色金融發展水平得分如表2所示。

表2 2014～2019年贛江新區綠色金融發展水平得分

總體上看，贛江新區九江、南昌兩地綠色金融發展趨勢整體上與江西省內平均水平協同發展，呈現正增長態勢。同時，根據平均發展水平的計算，2016～2017年是分水嶺，在此之前，它正處于穩定、緩慢發展的基本階段，之后又處于強而過度活躍的發展階段。并且南昌市在2017年之后趕超江西省綠色金融發展的平均水平，對省內綠色金融發展起拉動作用(表3)。

表3 2015～2019年贛江新區綠色金融發展水平環比增速

3 贛江新區綠色金融發展效率測度

3.1 模型選擇

本文研究對象是多投入多產出且投入產出元素不對稱性，在模型選取前總結效率研究常用的幾種模型，本文選擇DEA模型研究綠色金融發展效率更優。各類模型優缺點如表4。

表4 常用模型及其特點

此外，由于贛江新區任處于起步階段，發展規模是變化的，目前首要目的仍然是資源高效利用，重點研究資源投入的精準度設計，因此本文選用DEA-BCC模型分析該區域綠色金融發展的靜態有效性問題，同時將Malmquist指數引入到動態效率評價中。

3.2 贛江新區綠色金融發展效率測度

3.2.1 指標說明

在投資指標的選擇上，除了要考慮以綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險為代表的資本投入外，同時應考慮人力和技術的介入。在產出部分，本文采用綠色GDP，選取單一產出指標克服以往文獻中指標投入產出性質模糊造成的分析障礙(表5)。

表5 贛江新區綠色金融效率投入產出指標說明

3.2.2 測度結果

本文計算得出從贛江新區設立綠色金融改革試驗區之前自2014年至試驗區設立3年后的綠色金融發展效率動態、靜態評價數據(表6)。

(1)靜態效率評價。用綜合效率值(TE)表示綠色金融發展效率值，從縱向時間序列分析，綠色金融發展效率值呈現出發展效率的波動性，并不是簡單的逐步線性增長。整體上效率值介于0.791到1之間波動，在2016、2018年綠色金融發展效率值為1，在這兩年贛江新區綠色金融發展效率DEA有效，實現了暫時的投入產出相對均衡。在研究范圍內除2016、2018年外，其余年份綠色金融發展效率落在效率前沿面的右側(非有效前沿)，但仍然保持著相對較高的水平，沒有出現發展效率極低的情況；且規模報酬遞增，即產出變化比例大于投入要素的變化比例，贛江新區綠色金融發展總體屬于發展初期，可通過增加投入提升綠色金融發展效率。

(2)動態效率評價。在考慮了跨期變化后動態效率分解(表6右半部分)，分別為綜合技術效率變化指數和技術進步指數，綜合技術效率指數可進一步分解為純技術效率變化指數和規模效率變化指數。該模型中，全要素生產率受組織內部管理水平變動和技術進步的影響。研究結果表明，技術進步是阻礙該區域綠色金融發展效率提升的關鍵因素，上述變化是由于要素質量以及科學技術與組織管理水平不匹配。相關政策的頒布對贛江新區綠色金融規模的整體發展起到了扶持作用，然而準確識別政策內涵，使政策落地、相關配套管理體制建立所需時間的滯后性阻礙了綠色金融發展效率提高。且新區建設中技術進步速度過慢，無法滿足規模擴張的要求，因此技術進步對技術效率的改善有明顯的時滯性，如贛江新區聚集了豐富多樣的金融機構，截至2020年5月江西省綠色貸款余額達2000多億元，占其全部信貸余額的平均比例為78.07%，但單純的金融投放沒有與之相匹配的實體產業以及細致規范的金融政策相配套，這使得區域金融業的發展無法在深度上對發展效率的提升起到促進作用。正說明了贛江新區高新技術產業支撐不足，綠色金融專業人才資源配置不到位。

表6 效率測算結果

4 贛江新區綠色金融發展效率的影響因素

4.1 模型選擇

根據上述模型所測度的效率值處于0到1這個范圍，使用OLS回歸模型估計參數會產生較大偏差，故本文選擇適用于截尾數據的Tobit回歸模型進行贛江新區綠色金融發展效率的影響因素分析。

4.2 變量選取

本文借鑒其他文獻中變量選擇，將綠色金融發展效率作為因變量，以經濟發展狀況、教育事業支持、城鎮化率、環境污染狀況、環境治理投入、金融化程度作為自變量[14]，具體設計如表7。

表7 影響因素指標選取

4.3 回歸分析結果

(1)全階段的回歸結果分析。經濟發展水平、污染治理投入、教育事業支持及科技創新程度皆正面影響綠色金融發展效率。隨著新區經濟建設、科技技術的發展和教育投資的增加，該地區域經濟形勢的不斷繁榮刺激了綠色經濟的內源性活力，從而提升區域綠色金融發展效率。當污染治理投入每增加一個單位，效率隨之增加0.194個單位，污染治理投入與綠色金融發展效率正相關。隨著政府和企業對可持續發展理念的重視，對環境污染治理投資力度的加大，綠色金融發展中的邊際產出隨之增加，污染治理的大量投入促進地區綠色金融效率水平的提高。其中金融化程度是影響綠色金融發展效率的重要因素之一，贛江新區以政策和特色吸引多業態金融機構集聚，截至2020年贛江新區已聚集各類金融機構二百余家，設立綠色金融專營機構11家，選入綠色項目228個。各類金融機構入駐以及金融產品多元化創新對贛江新區綠色金融發展效率提升做出了重要貢獻。

(2)分階段的回歸結果分析。本文按贛江新區成為綠色金融試驗區為節點劃分，將2014～2019期間分為兩個階段：贛江新區綠色金融的萌芽階段(2014～2016)、贛江新區綠色金融起步階段(2017～2019)，并依次對贛江新區地區的每個階段進行回歸檢驗。

萌芽階段(2014～2016)：經濟發展水平的提高有助于促進配置優化，投放于教育事業發展的支出有助于人才的凝聚，金融業聚集加快園區項目建設，這都將促進綠色金融發展水平的提高。在這一階段污染治理投入、科技創新程度未通過顯著性檢驗。在發展萌芽階段，經濟和教育水平的提高顯著提升綠色金融發展效率，表明綠色金融的發展離不開該區域自身經濟發展狀態以及教育科研等基礎資源的注入。污染治理投入未通過檢驗，可能是因為在此階段政府注重整體經濟提升，忽視了環境污染治理的投入，因此未能影響到綠色金融發展效率。科技創新程度未通過檢測是因為萌芽階段贛江新區建立之初對科技型人才的培養、吸引不足。

起步階段(2017～2019)：在這一階段科技創新程度、金融化程度是影響贛江新區綠色金融發展效率的兩個重要因素。發展綠色金融探索中，贛江新區先后出臺《江西省“十三五”建設綠色金融體系規劃》、《關于加快綠色金融發展的實施意見》、《贛江新區關于支持科技創新發展的若干措施》，都是加速綠色金融以及相關配套產業的聚集，同時重視科技創新。2019年贛江新區結合贛江新區發展規劃和產業現狀，制定首個綠色企業和綠色項目認定評估標準有望在全省推廣普及，一系列政策出臺對贛江新區推動科技創新發展，促進科技成果轉化效率提升影響顯著(表8)。

表8 回歸結果

5 政策建議

(1)改變傳統金融投放方式，創新綠色金融產品。贛江新區應該基于區域優勢和先進技術設計新的綠色金融產品，作為綠色金融服務于實體經濟的載體發揮著巨大的作用。目前，綠色金融產品和服務的種類和功能相對單一，不能反映綠色金融服務業發展的融資需求。針對這種情況，粗放的財政投入模式并不能有效提高試點地區綠色金融的發展效率。在未來，應該考慮以綠色產品創新作為建設的起點，不斷改善綠色金融工具和服務創新。工具的創新有利于提高市場活力，并發揮市場定價的作用。

(2)建設完善綠色項目庫，實現試驗區綠色金融信息共享。一方面，積極吸引第三方專業評估機構入駐，推進新區綠色項目庫建設工作。一是做好綠色項目入庫前的篩選鑒定工作，需要第三方評估機構介入，采用嚴格的“綠色”標準與入庫項目進行比對，及時發現和拒收不合格項目入庫，建立項目來源數據庫；二是做好項目入庫后的跟蹤服務和監理工作，為入庫項目提供“綠色通道”，提高綠色項目建設效率，確保每個綠色項目高效順利完成。在建設項目庫的基礎上，另一方面，是政府和金融機構如何利用好項目庫。利用如今熱門的大數據、區塊鏈、云計算等新興計算機技術，建立綠色金融綜合信息披露、共享服務平臺，拉近金融機構與綠色項目的距離。提高綠色項目融資率，促進政府、銀行和企業三方合作，為貨幣供需雙方提供信息匹配平臺，提高了資源配置效率。實現綠色項目跨區域、跨部門信息交流，為政府和金融機構決策提供參考。

(3)優化頂層設計，建立科學合理綠色金融量化體系，以促進社會、市場資源的精準分配。2019年贛江新區確立地方綠色金融評價標準，提出綜合環境效益概念，暫時緩解了贛江新區起步階段綠色金融發展的主要困境之一：綠色金融標準不統一。下一階段作為贛江新區的發展階段，應結合發展規劃和產業現狀，不斷優化評估標準方案使其具備科學性、可行性和實操性，在不斷實踐與磨合中尋找適合中部發展城市的綠色金融評估體系。

(4)合理借鑒我國六省九地綠色金融試驗區具體實踐中各地推行的綠色金融政策和項目，如廣東省設立全國首個碳排放權抵質押融資標準，提出“三綠”資產支持票據等。贛江新區也應利用地理優勢，形成周邊綠色、健康、高效的經濟聯動趨勢,不斷提高贛江新區綠色金融發展效率。