长三角金融集聚、城镇化对绿色经济发展的影响

张芳 李紧想 王锋

摘 要：本文在测度1995—2016年长三角金融集聚和绿色经济发展（GGDP）的基础上，利用状态空间模型分析了金融集聚、城镇化对GGDP的长期动态影响，探讨了城镇化的中介效应，结果表明：（1）金融集聚能够优化资源配置和推动技术进步，促进绿色经济的发展，且这种正向影响随着时间的变化逐步增强；城镇化对经济增长的促进作用显著大于负向产出，即城镇化进程有助于提升绿色经济的发展；金融集聚能够通过投融资活动对城镇化提供正向支持，促进新型城镇化发展。（2）城镇化是金融集聚促进GGDP的重要中介路径，中介效应占总效应的84.89%。

关键词：金融集聚；城镇化；绿色经济发展；状态空间模型；中介效应检验

中图分类号：F832.7 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2018）11-0046-05

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.11.006

一、引言及文献综述

当前，中国特色社会主义进入了新时代。相比于传统的粗放型经济增长时代和经济新常态，新时代在经济方面最显著的特征就是“高质量增长”，即现阶段我国经济的改革方向是进一步促进经济绿色、健康和可持续发展。

一方面，金融是现代经济发展的核心，金融集聚是金融市场发展的趋势，它们对经济质量的提升和绿色发展具有重要作用。如国外学者Bossone（2004）分析了集聚区内的企业生产效率，结果表明：金融集聚可以通过规模效应、技术进步效应等降低单位产值能耗，提升经济增长质量。Shu Chen C（2015）研究了金融集聚与经济增长的关系，结果显示：金融集聚会通过降低能源消费量的方式促进绿色经济增长。国内学者曾献东等（2011）以长三角为例研究发现，金融集聚会通过资本转移、技术扩散及带动产业调整等途径促进核心城市的经济增长。王锋等（2017）以中国30个省份为例，运用空间杜宾面板模型实证发现：金融集聚对本省的绿色经济发展存在正向作用，对临近省份的绿色经济发展存在空间溢出效应，金融集聚可以促进绿色经济的发展。

另一方面，据国家统计局数据显示：中国城镇化率由1949年的10.64%提升到2016年的57.8%，城镇化对经济发展存在促进作用，且对经济增长的质量具有重要影响。如Adnan Kasman等（2015）研究结果表明：城镇化与能源消耗之间呈现倒U形曲线关系，即短期内城镇化在促进经济增长过程中会消耗大量能源，长期则会通过集约化模式降低经济发展中的单位产值能耗，从而提升经济发展质量。孙叶飞等（2016）认为新型城镇化通过发挥“选择效应”，有利于降低企业能耗、优化产业结构和提升企业生产率，最终促进经济质量的提升。

此外，王弓等（2016）运用空间面板计量模型实证检验了金融集聚度对城镇化水平的影响，结果表明：金融集聚只能对本区域的城镇化水平有所提升，无法对周边区域发挥辐射效应。王周伟等（2016）从网络关联视角解构了金融集聚支持新型城镇化发展的直接效应、间接效应及总效应，结果表明：金融集聚和新型城镇化发展都具有空间相关性，金融集聚对新型城镇化发展存在正向支持，该正总效应可以分解为正直接效应和负间接效应。

综上所述，学术界对金融集聚和城镇化均会提升经济增长质量达成共识，且一致认为金融集聚对城镇化存在正向作用。然而，鲜有学者同时从金融集聚和城镇化的角度研究它们对绿色经济发展的长期动态影响，且缺乏对两者作用于绿色经济发展过程中的中介效应检验。基于此，本文选取金融集聚和城镇化水平均较高的长三角地区为样本，运用状态空间模型和中介效应检验探讨金融集聚和城镇化对绿色经济发展的动态影响，以及城镇化的中介效应。

二、变量选择与模型构建

（一）数据来源与变量处理

1. 研究对象的选择。本文以包括江苏、浙江和上海三个省市的大长三角区域作为研究对象。

2. 数据来源。以长三角1995—2016年的时间序列数据为样本，全部数据都来自历年的《世界能源统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《上海统计年鉴》、以及江苏、浙江和上海历年的水价调整方案。

3. 指標界定。

绿色经济发展（[GGDP]）：在参考相关文献的基础上（王锋等，2017），选择绿色[GDP]作为长三角绿色经济发展的衡量指标。[GGDP]的具体计算公式如下所示：

[GGDPt=GDPt-i=14Cit-i=14Et] （1）

式中，[t]和[i]分别代表年份和资源耗减种类。[i=14Cit]表示大长三角区域历年的自然资源耗减累加。资源耗减种类包括水资源、煤炭、原油和天然气四种，消费价值量≈单价×消费量，其中水资源的单价为省会城市的自来水价格，三种化石能源的单价分别为西北欧煤炭价格、即期布伦特原油现货价格与美国亨利中心天然气价格。[i=14Eit]表示大长三角历年的环境降级成本累加，包括废水、废气、一般工业固体废弃物和垃圾四种污染物，损失价值≈单位处理价格×排放量。考虑到很难找到各种污染物历年的单位处理价格，因此依据《绿色国民经济核算公告2004》简单测算“三废”的平均单位处理价格，并将其进行经济增长指数平减，从而得出每年的单位处理价格。

金融集聚（[FG]）：选取区位熵作为衡量金融集聚的指标。计算公式如下所示：

[LQi=（qij/qJ）/（qi/q）] （2）

式中：[LQij]为区位熵值；[j]、[i]分别代表大长三角区域和金融业；[qij]为大长三角金融业产值；[qj]代表大长三角GDP总产值；[qi]为全国金融业产值；[q]为全国GDP总产值。[LQij]值大于1，表示存在金融集聚现象，值越大，则集聚程度越高。

城镇化（[UZ]）：选取人口城镇化（城镇人口/户籍人口）表征城镇化水平。考虑到样本数据只有非农人口，因此以非农人口数代替城镇人口。

4. 变量处理。为了避免伪回归问题，在进行状态空间模型估计前需要检验变量之间的长期均衡关系。首先，运用Eviews8.0软件对[GGDP]、[FG]和[UZ]取对数处理，采用ADF方法进行单位根检验。结果如表1所示，各变量的单整阶数一致。

然后，采用Johansen检验，得到协整检验结果如表2所示。在5%的水平下，至少存在3組协整变量。因此，可以认为[lnGGDP]、[lnFG]和[lnUZ]之间存在长期稳定的均衡关系。

最后，Granger因果检验显示，[lnFG]和[lnUZ]均是[lnGGDP]的单向格兰杰原因，[lnFG]是[lnUZ]的单向格兰杰原因。因此，存在金融集聚通过城镇化影响绿色经济发展的中介传导路径。

（二）状态空间模型构建

考虑到中介效应检验需要用到3个量测方程，构建金融集聚（[FG]）→城镇化（[UZ]）→绿色经济发展（[GGDP]）的3个对应状态空间模型。

状态空间模型1：

[lnGGDPt=C1+SV1tln（FG）t+SV2tln（UZ）t+μt] （3）

[SV1t=SV1t（-1）] [SV2t=SV2t（-1）]

状态空间模型2：

[lnGGDPt=C2+SV3tln（FG）t+μt] （4）

[SV3t=SV3t（-1）]

状态空间模型3：

[lnUZt=C1+SV4tln（FG）t+μt] （5）

[SV4t=SV4t（-1）]

其中，上式为量测方程，下式为状态方程。[Ci]（i=1，2，3）为常数，[SVit]（i=1，2，3，4）是状态变量，也被称为产出弹性，反映了各个时点上的绿色经济产出对金融集聚或城镇化的敏感程度，[μt]是均值为0且方差为常数的扰动项。[SV1t]是[FG]对[GGDP]的直接效应，[SV2t×SV4t]是经过中介变量[UZ]的中介效应。具体检验步骤如图1所示。

三、实证分析

（一）状态空间模型估计

利用Eviews8.0软件对模型进行估计，对3个模型残差的单位根检验结果均显示为平稳序列，因此变参数状态空间模型设定是正确的。对[SVit]（i=1、2、3、4）估计的结果如图2、图3、图4和图5所示。

图2和图3结果显示：金融集聚（[lnFG]）、城镇化（[lnUZ]）与绿色经济发展（[lnGGDP]）之间存在长期稳定的均衡关系，但[lnFG]和[lnUZ]的绿色经济发展弹性随时间的变化而改变。具体来说，金融集聚的弹性系数（[SV1]）随着时间的变化表现为降低→增长→再次降低→再次增长，直至相对平稳的过程，其中在1996—1998年呈现较短的负向效应，在1999年之后以正向效应为主。这是因为1997年亚洲金融危机的发生，对长三角区域的金融产业造成一定冲击，从而使得金融集聚在该段时间对绿色经济发展产生较弱负向作用；金融危机过后，金融集聚程度得到加强，通过技术进步效应和网络效应等促进绿色产出，从而表现为对绿色经济发展的正向影响。城镇化的弹性系数（[SV2]）随着时间的变化表现为先增长再降低的发展历程。这是因为城镇化初期需要大量地产、基建等投资，虽然会消耗大量资源，但其对经济增长的贡献远大于负向产出；随着城镇化进程的推进，其会通过选择效应、结构效应等促进绿色经济发展，但这种正向促进效力较小。综合来看，金融集聚和城镇化均会对[GGDP]表现为显著的正向效应，且在前期具有相反走势，说明可能存在部分中介效应。

图4和图5结果表明：金融集聚对绿色经济发展的弹性系数（[SV3]）为正，且随着时间的变化呈现降低的态势，说明金融集聚对[GGDP]具有正向影响，但随着集聚程度的增加，其对[GGDP]的正效应缓慢降低；金融集聚对城镇化的弹性系数（[SV4]）为正，且随着时间的变化表现为先增加后减少的过程，但这种变化幅度较小，说明金融集聚程度的提高有利于提升绿色经济发展水平，也能够对城镇化起到正向支持作用。

综合来看，金融集聚能够优化资源配置，推动技术进步和产业结构调整，最终促进绿色经济的发展，且这种正向影响随着时间的变化逐步增强；城镇化对经济增长的促进作用显著大于负向产出，即城镇化进程有助于提升绿色经济的发展水平；金融集聚能够通过投融资活动对城镇化提供正向支持，促进新型城镇化发展。

（二）中介效应检验

利用Eviews8.0软件依次对模型1、模型2和模型3进行中介效应检验，结果如表3所示。

由表3结果可知：第一，模型2中的[SV3]系数值为正，且在1%的水平上显著，说明金融集聚对绿色经济发展存在显著的正向影响；第二，模型3中的[SV4]通过了1%的显著性检验，且在控制金融集聚后，模型1中的[SV2]也通过了1%的显著性检验，说明城镇化是金融集聚促进绿色经济发展的中介路径，存在中介效应；第三，在控制城镇化后，模型1中的[SV1]系数在1%的水平上显著，说明金融集聚对绿色经济发展存在显著的直接效应。因此，存在金融集聚→城镇化→绿色经济发展的中介传导路径，即金融集聚会通过资金支持等促进城镇化发展，城镇化会通过结构效应和选择效应等最终促进绿色经济的发展。

由于金融集聚对绿色经济发展的中介效应为10.5481（[SV2×SV4]），运用MacKinnon等提出的中介效应占比公式[（SV2×SV4）/（SV2×SV4+SV1）]，可以计算出城镇化的中介效应为84.89%。因此，城镇化是金融集聚促进绿色经济发展的重要路径。具体中介路径传导机制如图6所示。

四、结论与政策建议

（一）研究结论

以长三角1995—2016年的时间序列数据为样本，在测算金融集聚和绿色经济发展（[GGDP]）的基础上，利用状态空间模型和中介效应检验研究了金融集聚、城镇化对绿色经济发展的动态影响以及城镇化的中介效应。主要结论如下：

第一，金融集聚和城镇化会同时作用于绿色经济发展，且它们的弹性系数均为正，说明随着时间的变化，金融集聚和城镇化对绿色经济发展存在长期正向效应。

第二，金融集聚对城镇化存在显著的正向效应，且该正向效應随着时间的变化表现为较小的波动，说明金融集聚能够持续推动城镇化进程。

第三，存在金融集聚→城镇化→绿色经济发展的中介传导路径，其中城镇化的部分中介效应占总效应的比重为84.89%，即城镇化是金融集聚作用于[GGDP]的重要路径。

（二）政策建议

第一，强化长三角区域的金融集聚程度。一方面，核算出的长三角金融聚集区位熵值虽然大于1，但自2010年后集聚程度显著降低；另一方面，实证分析发现金融集聚对[GGDP]存在显著的长期正向影响。因此，长三角区域应强化金融集聚程度，进一步提升经济增长质量。具体措施可以为：上海金融集聚区可以通过资金、技术、人才等的支持，强化对江苏和浙江金融产业的辐射效应，以带动促进其金融集聚水平的发展；江苏和浙江可以依靠经济实力，出台优惠政策，支持第三方支付、互联网金融等新兴金融产业的发展，从而促进金融产业的升级，抢占金融领域的制高点。

第二，继续推进新型城镇化建设。虽然现阶段长三角核心区域的城镇化率已经超过68%，但是相比西方国家仍存在较大进步空间，且实证分析发现城镇化不仅对[GGDP]存在长期正向影响，还是金融集聚促进[GGDP]的重要中介路径。因此，在新时代背景下，提升经济增长质量需要继续推进城镇化建设。具体来说，一方面应关注人口城镇化进程中环保意识的提升，另一方面应注重土地城镇化进程中的土地集约化利用等，从而充分发挥城镇化的“选择效应”和“结构效应”，以优化资源配置，促进产业结构升级，从而促进绿色经济的发展。

参考文献：

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[2]Shu Chen C. 2015. Effects of financial developments and income on energy consumption[J].International Review of Economics and Finance，35（1）.

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[5]曾献东，谢科进.金融集聚对区域经济的带动效应分析[J].金融发展研究，2011，（7）.

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[8]王弓，叶蜀君.金融集聚对新型城镇化影响的理论与实证研究[J].管理世界，2016，（1）.

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[10]王锋，李紧想，陈进国，刘娟，吴从新.人口密度、能源消费与绿色经济发展——基于省域面板数据的经验分析[J].干旱区资源与环境，2017，（1）.