長江經濟帶綠色金融發展水平的影響因素研究

摘 要：本文以長江經濟帶綠色金融發展水平為研究對象，基于熵值法計算2010—2022年長江經濟帶沿江各省市的綠色金融發展指數，分析各分維度指數對綠色金融總指數影響情況；通過固定效應的回歸分析法對影響綠色金融發展水平的影響因素進行實證分析。結果表明：綠色信貸和綠色基金對綠色金融發展水平有正向影響，是提升綠色金融發展水平的有效方法。

關鍵詞：長江經濟帶；綠色金融發展水平；綠色金融指標；固定效應；區域經濟

中圖分類號：F061.5 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）08（b）--04

1 引言

全球經濟持續增長的同時，環境污染與資源短缺問題越來越凸顯，給各國都帶來了嚴峻挑戰。資源和生態環境逐漸成為制約經濟發展的重要因素，全球范圍內的資源與環境危機促使人們開始深刻反思傳統的經濟發展模式，該模式過去往往忽視了資源環境因素。長江經濟帶作為我國重要的經濟區域，覆蓋11個省市，對國家經濟發展具有舉足輕重的地位。然而，隨著經濟的迅速增長，長江經濟帶也面臨著環境污染和資源短缺的雙重挑戰。因此，客觀評估當前長江經濟帶的綠色金融發展水平，并深入探究各省域綠色發展水平是否存在空間溢出效應，對于推動長江經濟帶綠色發展的協同進步、提升整個區域的綜合競爭力具有重要意義[1-2]，同時或可為相關部門制定相應政策提供有力依據。

和秀星（1998）[3]較早提出金融業對于綠色金融的研究是大勢所趨，相關政策應不斷完善提升。當前，如何進行綠色金融發展水平測評，已經成為學者熱點，鑒于國際統一的綠色金融評價指標體系缺失，現有的研究文獻主要從兩個角度出發，評價綠色金融發展現狀、綠色金融政策實施效果。一是從宏觀角度出發，將綠色金融發展與環境狀況結合進行全方位考察，曾學文等（2014）[4]認為應該以綠色債券等五種綠色金融產品作為綠色金融指標二級指標，建立綠色金融評價指標體系，然后進行測度。二是從微觀的角度來看，考察金融機構的綠色經營管理水準。從銀行業出發，以銀行綠色服務渠道作為銀行綠色績效評價指標體系的三個維度進行測度。以組織架構、政策制度等方面入手，構建綠色金融戰略評價體系。張莉莉等（2018）[5]從企業角度出發，以超千家的環保公司為研究對象，使用熵值法和DEA-Mamquist指數分別來從綠色信貸、綠色GDP等角度出發測算中國綠色金融發展水準。綠色金融發展水平的研究對象已從國家區域層面擴展到金融業、企業，金融機構，指標選擇從綠色信貸擴展到綠色保險等新興綠色金融廣品[6]。總之，如秦燕玲（2023）[7]所言，綠色金融指標測度這是綠色金融發展不可忽視的問題之一。在綠色金融影響因素研究方面，傅纓捷和朱悅（2020）[8]通過運用中介效應模型的回歸分析，揭示了企業外部融資約束的緩解能夠降低企業能源消耗強度，進而推動綠色金融的發展。王仁曾等（2023）[9]研究發現，金融科技對綠色金融發展的賦能作用存在明顯的區域異質性。楊麗萍等（2023）[10]基于雙碳目標，對數字綠色金融發展進行研究，提出應進一步推動綠色金融客戶去首選數字化，同時優化綠色金融數字化的風控體系。

綜上所述，過去國內外學者對綠色金融和綠色金融發展水平測算的研究有很多，也取得不少成果，但到底這些綠色金融發展水平的測算指標以及主要影響因素有哪些，本文將依據現有數據進行研究。

2 長江經濟帶綠色金融發展水平及現狀

2.1 中國省域綠色金融水平評價指標體系的構建

當前，我國正處于綠色金融蓬勃發展階段，綠色金融產品規模與種類不斷增加[11]，然而學術界尚無統一權威的標準去衡量區域綠色金融發展水平，且目前中國省級層面綠色金融相關數據并未進行全面與完整的披露，只能依靠可獲得數據進行替代，從而導致相關文獻在進行不同綠色金融研究時，選擇的綠色金融指標不同，對各省綠色金融水平的測度結果也存在差異，綠色金融指標選取不合理，實際綠色金融發展水平與實證結果相差較大。考慮到綠色金融指標的系統性與全面性、數據的可獲得性，本文參考王韌（2021）[12]和劉華珂和何春（2021）[13]等的綠色金融水平評價指標體系，選擇當前綠色金融產品中發行規模大，發展最為完善的綠色信貸、綠色證券、綠色保險、綠色投資、綠色支持、綠色基金、綠色權益作為中國省域綠色金融發展水平評價指標體系的六個維度，衡量各省綠色金融發展水平。

2.2 長江經濟帶各省綠色金融發展水平情況

為衡量中國綠色經濟發展水平，本文參考劉華珂和何春（2021）[13]使用熵值法構建綜合指標體系，計算得到2010—2022年各省綠色金融指數（見表1）。

由表1可知，2010—2022年綠色金融發展水平總體上呈現增長趨勢，整體上看，中國綠色金融發展水平在不斷提高，但其方差值卻處于波動上升的狀態，省際間綠色金融發展水平的差異在不斷提高，2022年綠色金融指數最高的三個省份為上海、貴州、湖北，最低的省份為云南、四川、江西，綠色金融作為新興的金融產品，其發展既依托于當地的金融業發展，也深受實體經濟發展方式的影響。發達地區其金融基礎建設良好，經濟生產結構較為合理，其發展更注重生態環境與經濟增長協同進步，良好的投資環境也更易吸引優秀人才與高新技術企業落戶。如上海，在2010年綠色金融發展指數遠高于其他省域指數，由于上海綠色金融產品發行規模，環保企業落戶數量穩居全國前列及其發展較為完善綠色金融發展市場，甚至也會帶動周邊地區綠色金融發展，體現了綠色金融發展的聚集效應與溢出效應。而西部經濟不發達省域，不合理的經濟生產方式，部分地區甚至以出售資源謀求經濟發展，較低的金融發展水平，人才流失，不利于高新技術產業落戶的投資環境嚴重制約了綠色金融發展。當前，中國綠色金融發展布局呈東高西低，南高北低的態勢，而且發展差距逐漸擴大，中國綠色金融發展尚未進入全面發展階段。

3 實證分析

3.1 模型建立

為研究綠色金融發展水平的影響因素，本文使用的為面板數據回歸模型：

YGFL=β0+β1X1（credit）+β2X2（invest）+β3X3（insurane）+β4X4（debenture）+β5X5（support）+β6X6（fund）+β7X7（equity）+ε

式中：YGFL表示綠色金融水平；β0～β7各個影響因素的效應量由相應的系數來表示，而ε則代表隨機誤差項，用于捕捉模型未能解釋的部分。

3.2 指標選取

（1）被解釋變量

綠色金融水平（Green financelevel，GFL）綜合指標，即綠色金融指數。綠色金融是為了提高資源利用效率、改善環境治理，為環保、節能、清潔能源等領域提供的金融服務。其核心目的是引導資源從高污染、高能耗產業轉向技術先進、環境友好的清潔產業部門，從而促進經濟的綠色轉型和可持續發展。綠色金融通過提供投融資、項目運營、風險管理等綜合性金融服務，支持這些領域的發展，以實現經濟、社會和環境的協調發展。

（2）解釋變量

綠色信貸（x1）（credit），用環保項目信貸占比表示；綠色投資（x2）（invest），環境污染治理投資占比表示；綠色保險（x3）（insurance），環境污染責任保險規模占比表示；綠色債券（x4）（debenture），用綠色債券發行規模占比表示；綠色支持（x5）（support），用財政環境保護投入占比表示；綠色基金（x6）（fund），綠色基金總市值占比表示；綠色權益（x7）（equity），綠色基金總市值占比綠色交易占比表示。

（3）數據說明

本文以長江經濟帶11個省區為研究對象，旨在深入探究長江經濟帶的發展狀況，選取該經濟帶內的11個省區作為研究對象，全面覆蓋了該區域的主要經濟節點。研究的時間跨度設定為2010—2022年，這一時期涵蓋我國經濟發展的重要階段，能夠充分反映長江經濟帶在這十多年間的經濟變化與趨勢。為了確保研究的準確性和可靠性，本文的數據來源均來自權威的EPS統計數據庫和Wind數據庫。這兩個數據庫擁有龐大的數據量，涵蓋了各種經濟指標，且數據質量高、更新及時，為本文的研究提供了堅實的數據支撐。在數據的處理過程中，本文首先對各個變量進行了描述性統計分析。這一步驟有助于我們了解數據的分布特征、離散程度以及可能存在的異常值。通過描述性統計分析，本文發現所選取的數據在整體上呈現出平穩性，這意味著數據沒有出現明顯的趨勢性變化或周期性波動，從而保證了后續分析的準確性和有效性。

3.3 實證檢驗結果分析

本文對面板數據進行相關性統計后，得出結果，解釋變量與被解釋變量之間存在顯著的相關性。

在面板數據分析中，霍斯曼檢驗（HausmanTest）用于確定選擇固定效應模型還是隨機效應模型。當霍斯曼檢驗的P值接近于0時，通常意味著固定效應模型是一個更合適的選擇。固定效應模型能夠更好地捕捉每個個體的獨特效應，因此在本例中，選擇固定效應模型進行回歸分析是合理的。為了避免出現多重共線性問題，本文將解釋變量依次引入模型，建立了7組不同的回歸模型。這是一種有效的策略，因為多重共線性可能導致回歸系數的估計不準確，甚至誤導我們對變量之間關系的理解。現在，本文主要關注這些模型的回歸結果。通過分析表2中展示的回歸結果，我們可以深入了解各個解釋變量對被解釋變量的影響程度以及這些影響的方向。

（1）綠色信貸（credit），即環保項目信貸占比，作為環保項目的重要資金來源，其占比的高低直接體現了金融機構對環保項目的支持力度。通過回歸結果分析，我們發現綠色信貸在長江經濟帶的金融發展中起到了顯著的正向作用。這一發現不僅證實了綠色信貸對推動綠色金融發展的重要性，也為我們指明了未來的發展方向。為了提升長江經濟帶的綠色金融發展水平，我們應著重提升環保項目的信貸占比，通過優化信貸結構，加大對綠色項目的資金支持力度，從而進一步推動長江經濟帶的綠色可持續發展。

（3）綠色基金（fund），綠色基金總市值占比，對長江經濟帶綠色金融發展水平具有正向作用，這意味著綠色基金的發展不僅能夠促進金融市場的繁榮，還能夠為環保項目提供穩定的資金來源。因此，未來我們應更加重視綠色基金總市值占比的提升，通過擴大綠色基金規模、優化基金結構、提高基金運營效率等措施，進一步推動長江經濟帶綠色金融發展的步伐。

（3）綠色投資（invest）、綠色保險（insurance）、綠色證券（debenture）、綠色支持（support）、綠色權益（equity）長江經濟帶高質量發展有一定作用，但作用甚微。這可能是因為這些要素的發展尚處于初級階段，其潛力和優勢尚未得到充分釋放。然而，這并不意味著我們可以忽視其重要性。相反，我們應該認識到這些要素在未來長江經濟帶發展中的巨大潛力，并積極采取措施加以引導和培育，以期在未來實現更大的突破和進展。

4 結語

本文基于長江經濟帶沿線11個省市2010—2022年的面板數據，構建了回歸模型，并進行了實證分析，深入探討了影響長江經濟帶綠色金融發展水平的多種因素。在研究中，我們發現綠色信貸和綠色基金對金融發展水平的正向影響尤為顯著，這為提升長江經濟帶綠色金融發展水平提供了有效路徑。同時，我們也注意到其他因素對金融發展的影響雖然存在，但效果并不顯著，這可能是由于這些因素在當前的金融評價體系中權重較低，或是它們對金融發展的直接推動作用有限[14]。然而，在深入剖析這一現象時，本文提出一個創新性的觀點：長江經濟帶的金融發展可能正處在一個由單一因素驅動向多元因素協同作用的轉變期。過去，綠色信貸和綠色基金等因素可能占據了主導地位，但隨著金融市場的日益成熟和多元化，其他因素如金融科技、綠色金融政策以及區域文化等，可能正逐漸嶄露頭角，成為推動金融發展的新動力。

針對長江經濟帶綠色金融發展的不均衡問題，本文提出幾點建議。首先，應充分利用金融科技的力量，打破地域限制，實現金融資源的優化配置。金融科技不僅可以提高金融服務的效率和覆蓋面，還可以降低交易成本，使更多地區和企業能享受到金融服務的便利。其次，我們還應結合各地的區域優勢，制定差異化的金融發展策略，彌補發展短板，推動長江經濟帶金融的多層次發展。最后，培養社會責任文化、加強社會責任不僅有助于提升企業的社會形象，還能引導資金流向綠色、可持續的產業，推動金融和經濟的可持續發展。

綜上所述，長江經濟帶的金融發展正面臨著新的機遇和挑戰。通過深入挖掘區域優勢、推動金融多層次發展、強化社會責任意識以及利用金融科技等創新手段，期待長江經濟帶的金融發展將迎來更加廣闊的前景。這不僅有助于推動經濟的可持續發展，還將為社會的繁榮穩定作出重要貢獻。同時，期待更多的研究能夠關注這一領域，為長江經濟帶的金融發展提供更多前沿、創新的觀點和建議。

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