绿色金融、空间外溢与经济高质量发展——兼论市场化的门槛效应

宋玉茹

（中共中央党校研究生院，北京 100091）

引言

自1978年改革开放以来，中国经济历经多年高速增长已经硕果累累。我国经济总量稳居世界第二，人均收入也逐渐步入全球高收入经济体行列。当前，我国经济发展已迈入新时代，正在向高质量发展转型，党中央多次强调要通过多种途径来提高经济发展质量。金融业作为一国经济的“助推器”和“润滑剂”，是促进经济高质量发展的核心动能之一。近年来，我国绿色金融发展蓦然兴起，其作为可持续发展的重要着力点之一，频频受到社会各界的重点关注。在我国，绿色金融被定义为以支持环境改善、应对气候变化和资源节约高效利用的经济活动，即对环保、节能、清洁能源、绿色交通、绿色建筑等领域的项目投融资、项目运营、风险管理等所提供的金融服务[1]。相较于传统金融而言，绿色金融更加强调生存环境利益而非自身盈利能力，更加注重通过自身活动维持自然生态平衡，讲究金融活动与环境保护相统一，以实现经济社会可持续发展为己任。绿色金融伴随“绿色发展”应运而生，绿色金融不仅是我国金融发展的新道路，也代表着国际金融领域发展的新趋势之一。当前，我国正处于经济结构调整和发展方式转变的关键时期，国内绿色产业发展以及传统产业绿色改造对金融业的需求日渐增长，绿色金融发展也接连取得重大进展，绿色基金、绿色保险、绿色信托等新产品纷至沓来。种种研究表明，发展绿色金融是我国实现新时代高质量发展的重要路径之一。绿色金融发展能否有效带动区域经济高质量发展，市场化改革推进能否助力经济发展质量提升，是目前各界都在关注的焦点问题之一。本文对当下绿色金融和经济高质量发展的研究成果做出了一定完善，希望抛砖引玉，对以后的相关研究有所启发。

一、文献综述

（一）绿色金融发展政策梳理

发展绿色金融离不开完善、牢靠的政策体系作为支撑。尽管绿色金融在我国的发展热度是从近年来才开始，但是自20世纪80年代以来，我国就实施了相应的生态环境保护金融政策。1981年2月，国务院发布《关于在国民经济调整时期加强环境保护工作的决定》，此次决定在信贷管理中首次将环境因素考虑入内；2012年，“生态文明建设”这一概念在十八大报告中得到了清晰阐释，并正式进入了党章；2015年9月，“建设绿色金融体系”在中共中央、国务院印发的《生态文明体制改革总体方案》中鲜明列出，由此，“绿色金融”正式作为国家战略进入大众视野；2016年3月，“十三五”规划纲要落成，纲要中明确指出要“建立绿色金融体系，发展绿色信贷、绿色债券，设立绿色发展基金”；2016年8月，《关于构建绿色金融体系的指导意见》发布后，作为绿色金融发展的顶层设计，我国“绿色金融体系”的演进得到了国家层面的总体规划；2020年3月，“十四五”规划和2035 远景目标发布，其中明确指出要“大力发展绿色金融”。至此，发展绿色金融已成为我国生态建设工作的重要着力点；2021年3月，《深圳经济特区绿色金融条例》正式实施，作为我国第一部绿色金融相关法律法规，它标志着我国绿色金融发展的制度保障首次从政策规定上升到法律约束的层面之上，也昭示着此后各地绿色金融发展的规范性、严谨性趋势。截至目前，我国已拥有较为完善的绿色金融政策体系，位居全球先列[2]。

（二）绿色金融相关研究

当前，国内外关于绿色金融的研究成果已初具规模，本文主要从绿色金融的概念界定、效用价值以及发展测度三个方面对其进行梳理。谢旭升、严思屏（2021）[3]称绿色金融为“环境金融”或“可持续金融”；Cowan E（1999）[4]认为绿色金融属于环境经济学与金融学的交叉学科，旨在应对生态环境保护的花费问题；Salazar J（1998）[5]认为绿色金融本质上是一种金融创新，同时也是在金融领域与环境保护之间沟通的桥梁。不同地区对绿色金融往往有不同的理解，发达国家更倾向于关注气候变化以及绿色技术在生态保护层面上的创新和应用，而发展中国家则更关注减少能耗的金融投资[6]。

当前，我国绿色金融发展方兴未艾，各方面都与国外差异明显[7]，对绿色金融发展效用价值的探索亟待深入。而国内外关于绿色金融效用价值的评价角度倾向于多元化。Soundarrajan P、Vivek N（2016）[8]指出，绿色金融首先作为生态建设衍生手段，不仅会助力于自然环境改善，还与金融领域自身发展建设以及整体国民经济发展都密不可分；王康仕（2019）[9]从微观角度研究得出，绿色金融发展水平越高，对微观企业绿色投资的带动效应越明显，也会拉动企业的整体投资水平；李朋林、叶静童（2019）[10]从绿色金融政策制定与实施出发，认为我国绿色金融发展一向属于受政府主导的“自上而下”发展模式；魏丽莉、杨颖（2020）[11]指出，绿色金融发展政策效力较强，一般可以带来正向的环境效应，绿色金融发展过程中产业结构调整升级、生态环境保护规章制度的完善化与严格化，都可以为环境改善带来积极作用。

目前关于绿色金融的测度问题尚处于探索阶段，大多采取构建绿色金融发展指标的方式对其进行评价。王凤荣（2018）[12]采用政策供给端的定量指标来对绿色金融发展进行测度；Li W（2014）[13]采取商业银行的赤道原则比例、绿色信贷发放量等作为描述指标；胡梦达（2020）[14]认为单一指标往往无法准确测量绿色金融的发展水平，应构建综合指标来衡量绿色金融发展以及相关指数；刘娜（2015）[15]则基于东部、中部、西部的发展差异展开关于区域绿色金融的研究。总结来看，构建起科学、准确的衡量指标体系进而展开研究是当下亟须解决的问题之一。

（三）经济高质量发展相关研究

当前，我国主要矛盾已转化为人民日益增长的美好生活需要与不平衡、不充分发展之间的矛盾[16]，我国经济发展也逐渐由追求数量增长转型到谋求质量提高。“经济高质量发展”这一理念提出之后便受到各界广泛关注。经济高质量发展的内涵如何准确界定？如何准确测度我国经济高质量发展水平？经济高质量发展会受到哪些因素影响？这些问题方兴未艾，百家争鸣，值得进一步深入探讨。

从内涵出发，任保平（2018）[17]指出，所谓“高质量发展”不仅仅局限于数量增加，更重要的是质量优化，高质量发展要兼顾质量与数量，要达到数量与质量的有机统一，“经济高质量发展”是一国经济发展质量的高级阶段与最优状态。逄锦聚[18]认为，“经济高质量发展”就“经济增长”“经济发展”而言是相对独立的概念，经济高质量发展不同于以往的经济增长，它的核心在于激发经济活力、提高经济本身的创新水平从而优化经济增长效率，实现“有效率”的经济增长。马茹和罗晖（2019）[19]则指出，在当前国内外风雨如磐的严峻形势下，经济高质量发展不仅是一种新的发展态势，还是我国当前所面对的重大道路选择，也是质量更高、效率更优、更加稳定、更加开放的经济发展方略。总体而言，各界对经济高质量发展的界定较为清晰，都强调发展质量、发展效率，而不仅仅局限于数量增加。

关于对经济高质量发展水平的测度，当前众多研究中都倾向于构建评价指标体系对高质量发展水平或者“发展质量”进行测度[20]。这类指标评价体系有些基于五大发展理念展开[21]，也有些学者将体系研究进一步细化。魏敏和李书昊（2018）[22]的测度体系将经济结构优化、基础设施完善等涵盖入内。任保显（2020）[23]则基于生产、分配、流通和消费及其外部性展开构建指标体系，测度省级经济高质量发展水平。对经济高质量发展的评价范围一般分为国家层面[24-25]、省级层面[26-27]、县市层面[28]以及各类区域[29-30]、行业部门层面[31-32]。学者们在关注省级经济高质量发展水平的测度时，往往也会研究到我国经济发展质量空间分布不平衡性问题[33]。但是当前对经济发展质量测度的综合指标尚未有统一标准，也有学者出于对指标体系的主观性怀疑，采取单一指标衡量经济发展质量水平[34-35]。总体而言，从广义角度出发，经济高质量发展不应仅仅囿于经济范畴之中，政治、社会、文化、生态文明等方面的因素都应该加以考量。尽管当前衡量经济发展指标的评价体系依旧处于筹备发展状态，并且单一指标更为简洁，但是构建完善的指标体系是目前对经济高质量发展量化研究的主要手段，因此本文认为构建指标体系更具信服力。

当前研究结果能够达成的共识是，我国经济发展质量应得到进一步提升，区域间发展不平衡问题也亟待解决[36]。在有关影响经济高质量发展因素的探讨中，城镇化水平[37]、经济开放程度[38]、财政支出[39]、外资水平[40]等都是带动经济高质量发展的重要力量。除此之外，金融结构[41]、产业集聚[42]、金融集聚[43]、科技创新[44]、金融效率[45]、全要素生产率[46]等也是影响经济发展质量的主要因素。近年来，关于绿色金融[47]、数字经济[48]、科技金融[49]等金融发展主题对高质量发展影响与作用机制的研究也多有呈现，探析我国经济发展质量的影响因素以及提升路径具有重要的实践意义。

（四）绿色金融与经济高质量发展

当前国内关于绿色金融与经济高质量发展之间联系的研究方兴未艾，而学者们常常基于省级面板数据对两者展开研究。雷汉云（2020）[50]基于31 个省份的面板数据，得出了绿色金融发展可以通过改善生态环境助力经济高质量发展的结论；董晓红（2018）[51]则同样基于省份面板数据，印证了我国绿色金融与绿色经济发展的高度协调耦合状态；周琛影等（2022）[52]采用主成分分析法分别合成绿色金融发展综合指数和经济高质量发展综合指数，研究结果认为绿色金融可以提升经济高质量发展综合水平，但是绿色金融在促进经济绿色发展、经济结构优化、经济创新发展的同时却会抑制经济稳定发展；张芳等（2020）[53]则指出，金融机构绿色金融投放可以优化资金配置、促进产业结构升级从而影响经济高质量发展，并且产业结构升级是其中重要的中介路径。理清绿色金融与经济高质量发展之间的作用机理是开展研究的前提，绿色金融不仅关乎我国国计民生，也是绿色金融连接金融机构与绿色发展之间的“润滑剂”和“助力器”，是深化供给侧结构性改革、加快新旧动能转换、引领经济高质量发展的重要途径[54]。目前的研究成果主要认为绿色金融助力经济高质量发展的实现路径主要在于从企业、公众乃至国家层面上加快引导产业结构进一步优化调整，促进区域经济与生态环境的协调发展。

而当前随着我国市场化改革不断深入，资源配置方式由起初的“市场为辅”逐渐演变为“市场主导”[55]，而绿色金融是目前我国金融机构开展差异化经营的新兴领域，也是金融机构履行社会责任与实现自身盈利的最佳结合点[56]。可以说，绿色金融本身就是以市场化改革为背景所推行的国家发展战略。我国金融业发展本身就具有一定的市场化倾向，并且市场化进程不仅能够促使形成更为统一与规范的竞争秩序，还会放大市场化竞争[57]，市场竞争到达一定程度时还会优化技术创新，进一步提高经济发展质量[58]。除此之外，在金融数字化的背景下，较高的市场化水平会降低金融主体的参与门槛，加速信息多维流动，从而达到提高金融业发展质量的目的[59]。但是市场化改革的推进也可能会经历市场基础设施配置不完善、政府调控与市场调节失衡的阶段，在这种形势下可能反倒对经济发展质量的提升产生一定阻碍[60]。

基于整体研究综述，本文提出如下假设：

假设1：绿色金融发展会对经济发展质量带来正向作用。

假设2：市场化推进有利于增强绿色金融对区域经济发展质量的提升效应。

二、指标选择、模型设定以及描述性统计

（一）指标选择与数据说明

本文选取2011—2019年我国各省份（西藏除外）年度经济数据为样本，所使用的数据均来源于国泰安数据库、各省统计年鉴以及Wind 数据库。各个变量的定义与选择如下：

1.被解释变量。考虑指标体系构建的完整度，本文借鉴孙豪等（2020）[61]的研究方法，从创新、协调、绿色、开放、共享五个角度构建我国省级经济发展质量评价指标体系，具体变量选择如表1所示。

表1 经济高质量发展评价指标体系

本文采用熵值法对2011—2019年我国各省份（西藏除外）经济发展质量进行测度，计算结果如图1所示。由图1可见，我国经济高质量发展存在较大的区域不平衡性，诸如北京、天津、上海、广东等经济领跑地区的经济发展质量水平相对较高，整体而言西部逊于东中部，经济较发达省份的发展质量一般也较高。

图1 各省份经济发展质量

2.解释变量。本文核心解释变量为绿色金融发展指数。由于目前绿色金融发展尚未形成系统的评价方法，学术界一般通过构建指标体系的方式对其进行衡量。本文借鉴李晓西（2014）[62]、高锦杰等（2021）[63]的研究成果，从绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资和碳金融五个维度出发对我国各省绿色金融发展水平进行衡量，并运用熵值法进行指标合成。具体指标选择如表2所示。

表2 绿色金融发展指数评价指标体系

3.控制变量。综合现有研究成果，本文选取各省政府规模（政府财政支出/地区生产总值）、全要素生产率、失业水平、金融集聚水平、产业结构（第三产业产值/第一产业产值）、城镇化水平作为控制变量。这些变量都是在以往研究中被证实对地方经济发展质量有所影响的变量。其中，由于政府支出的挤出效应会随着规模不同产生不同影响，本文加入政府规模的二次项作为控制变量。

4.门槛变量。当前，我国市场化改革涉及经济、社会等方方面面，本文选取王小鲁等（2019）[64]测算出的省级市场化指数作为衡量市场化程度的指标。市场化指数越大，意味着该省市场化程度越高。

本文各个变量的定义与符号如表3所示。

表3 变量定义

（二）模型设定

1.空间面板模型。本文采用空间面板模型来探究区域绿色金融发展对经济发展质量的影响，首先引入莫兰指数来检验两个变量的空间依赖性。地理学第一定律（Tobler's First Law of Geography)曾指出：“一切事物之间都是存在相关关系的，并且当其位置相近时，这种关联会表现得更加紧密”。[65]莫兰指数（Moran's I）是空间计量学中用来度量空间自相关性的指数[66]，本文分析所使用的是全局莫兰指数（Global Moran's I），计算公式如式（1）所示。

以绿色金融发展指数为例，其中n为计算所涉及的区域总数，本文选取30 个省份作为计算基础，即n=30；Xi表示当年份某地区的具体观测值，即该省份的绿色金融发展指数，W 则代表计算所需要的空间权重矩阵。本文分别选取地理距离权重矩阵（W1）、空间经济距离权重矩阵（W2）、地理与经济距离嵌套矩阵（W3）来计算莫兰指数。其中，在W1中，Wij表示i、j两个地区之间地理距离绝对值的倒数；W2将各个地区之间经济发展水平的空间自相关性加以考量，其矩阵中Wij代表i、j 两个地区之间人均GDP 差值绝对值的倒数；而W3则将地理距离与经济距离综合考虑，W3=kW1+(1-k)W2，k的取值位于[0，1]之间，本文参考邵帅等（2016）[67]的研究成果，取k值为0.5。

本文运用stata 软件计算出我国2011-2019年30 个省份绿色金融发展指数与经济发展质量的莫兰指数。莫兰指数取值范围位于[-1，1]之间，数值越大，说明空间正相关性越强[68]。

基于空间自相关的检验结果，本文进一步构建空间计量模型，对不同省份之间各个要素的空间效应进行定量分析。在模型设定之前先假设本文所采取的最优空间计量回归模型为空间杜宾模型（SDM），具体回归选择将依照后文的诊断性检验结果而定。具体形式如下：

在式（2）中，Xcontrol为系列控制变量的统写，α0为常数项，ρ代表空间自回归系数，W 代表标准化之后的空间权重矩阵，δ代表解释变量空间滞后项的影响系数向量，μi和φi分别代表时间效应和空间效应，εit则为随机误差项。

除此之外，一方面为了缓解内生性问题的影响，另一方面也将各个省份前期行为对空间依存关系的影响加以考量，本文进一步构建动态空间面板模型如下所示：

相较于式（2），式（3）中加入了被解释变量的一阶滞后项。为了更加准确地对单个观测单元的某一因素对邻近单元所产生的空间效应进行观测，本文进一步对式（3）采用偏微分矩阵运算，将其改写为：

在式（4）中，I为单位矩阵，R 代表误差项、截距项、时间效应以及空间效应的综合项。进行偏微分矩阵运算之后，得到被解释变量的第k个解释变量的偏导矩阵如下：

空间溢出效应代表其他省份绿色金融发展对i地区经济发展质量所产生的影响。

2.门限回归模型。本文引入门限回归模型对不同市场化程度下绿色金融发展对省域经济发展质量的作用效果，模型构建如下：

在式（6）中，Mar 表示门槛变量市场化水平，γ代表门限值。假设虚拟变量I(γ) =(Marit≤γ)，I{· }为伯努利变量，若Marit≤γ，则I=1，反之I=0。式（6）为仅包含单一门限值的基本回归方程式，当存在多个门限值时，模型设定为：

在式（7）中，γ1＜γ2。当回归模型中存在双门限时，一般假设之前所估计的单一门限值为已知，同时也需要对第一个门限值加以检验。

（三）描述性统计

在回归之前，应先对变量进行描述性统计，以便对其直观了解，结果如表4所示。

本文中各项指标分别包含270个原始数据，由表4结果可见各个变量的异常值并不明显。进行回归之前还要对各个变量进行相关性分析，以初步判断假设的合理性，囿于篇幅本文不再使用表格汇报。根据stata 相关性分析的结果来看，绿色金融发展与经济发展质量之间存在显著正相关关系，各个变量之间两两相关系数基本上都小于0.5，并且大多数小于0.3，可以判断本文的解释变量之间并不存在多重共线性问题。为了保证模型满足古典假设，进一步对两模型进行VIF检验，得出模型中VIF检验结果为7.47，远小于10，可以认为本文模型并不存在多重共线性问题。

表4 描述性统计

三、实证结果与分析

（一）空间自相关性检验

表5汇总了运用全局莫兰指数对我国各省绿色金融发展指数和经济发展质量分别进行的空间自相关性检验结果。结果显示，在三类权重矩阵之下，两个变量的全局莫兰指数均为正值，表明我国各省绿色金融发展和经济发展质量都呈现正向的空间相关性特征。总体来看，在W2权重之下，绿色金融发展指数和经济发展质量的莫兰指数普遍大于在W1和W3权重之下的结果，这就意味着经济因素和地理距离在影响绿色金融发展和经济发展质量的正向空间依赖性层面上，分别发挥着助长与缩小两种效应。

表5 全局莫兰指数表

（二）空间计量结果分析

1.诊断性检验。在对模型进行空间计量回归之前，需要先进行诊断性检验，表6汇总了诊断性检验的结果。由表6的LM 检验结果可以看出，在三种权重矩阵之下，LM 统计量基本通过了显著性检验，且针对空间滞后模型稳健LM检验值的显著性明显优于空间误差模型，所以，相对而言空间滞后模型比空间误差模型更适用于本文研究。由豪斯曼检验结果来看，固定效应优于随机效应。Wald 检验结果则表明，在三种权重矩阵之下，空间杜宾模型（SDM）无法向空间滞后模型（SAR）或空间误差模型（SEM）转化。结合所有LR 统计量都通过了显著性检验来看，可以将本文研究模型扩展为双向固定效应模型。综上，本文最终选择双向固定效应下的空间杜宾模型来检验绿色金融发展对经济发展质量的空间作用效果。

表6 空间计量模型诊断性检验

2.空间杜宾模型计量结果。表7汇总了空间杜宾模型的回归结果。其中（1）（3）（5）为三类空间权重矩阵之下静态空间杜宾模型回归结果，（2）（4）（6）中则纳入了被解释变量的一阶滞后项，作为相应的动态空间杜宾模型回归结果。结果显示，在W1、W2、W3三种空间权重之下，无论是静态模型还是动态模型中，绿色金融发展水平指数的系数均为正值且都在1%的水平下显著，表明绿色金融发展能够显著地促进区域经济发展质量提升，由此假说1便得到了验证。深化绿色金融发展是新时代金融发展的必经之路，是关乎国计民生的发展战略，也是关乎生态环境保护、实现经济高质量发展的重要手段之一，提升绿色金融发展水平能够有效带动区域经济发展质量。

表7 空间面板模型回归结果

此外，本文将滞后项纳入模型中所构成的动态空间模型，不仅可以有效缓解内生性问题，还可以更加准确地衡量模型中空间溢出效应的动态变化。由表7可见，空间滞后系数、时间滞后系数以及时空滞后系数均显著为正。因而可以得出：第一，在空间维度上，相邻省份的经济发展质量水平能够对本省经济发展质量做出正向预测，进一步证实了我国经济高质量发展的空间集聚性，符合经济发展质量的空间溢出效应；第二，在时间维度上，我国各省经济发展质量呈现出明显的路径依赖性特征，当期经济发展质量水平能够正向预测下一期发展质量，这意味着经济发展质量提升不是一蹴而就的，实现经济高质量发展需要一个长期积累的过程；第三，综合时间、空间双维度来看，对上一期中较为临近或经济条件相似的省份而言，其较高的经济发展质量也会对本省份当期经济发展质量提升具有显著的推动作用，本文认为这可以归因于相邻省份经济发展的“溢出效应”和“示范效应”。经济高质量发展是我国新时代的重要任务，经济发展质量较高的省份能起到很好的带头示范作用，使邻近省份不仅可以承接其发展外溢的效用，还可以效仿其发展路径，更好地助力于自身发展质量的提升。

就控制变量而言，结果显示，在三种空间权重矩阵之下，政府支出规模、失业水平、金融集聚水平、城镇化水平都一致表现出显著影响，而其他变量则并不一致显著。政府支出规模对经济发展质量呈现显著的倒“U”形影响，即随着政府支出规模的提高，其对经济发展质量的影响是先促进后拖累。这是因为在政府支出规模较低时，适当提高财政投入会刺激经济增长，但当政府支出过度时，会产生“挤出效应”，从而抑制市场投资活力，拖累经济发展。失业水平系数均为负值，说明地区失业率上升会拖累经济发展质量，这与众多理论研究成果相一致。城镇化水平系数均为正值，说明进一步提升城镇化率可以有效驱动经济高质量发展。金融集聚水平系数均为正值，说明提升区域金融集聚程度是实现经济高质量发展的重要路径。

3.绿色金融发展对经济发展质量的空间效应分解。当区域之间存在空间溢出效应时，某个变量的变化不仅会对本省经济发展质量造成影响，还会影响到邻近省份或经济条件类似省份的经济发展质量。为此，本文将绿色金融和控制变量对经济发展质量的空间效应分解为直接效应和间接效应以进一步分析。

表8汇总了SDM模型空间效应分解结果。从绿色金融发展指数来看，在不同的空间权重矩阵之下各类影响的表现略有不同，但各个系数均为正值，由此假设1再次得到验证。同时，在三类空间权重矩阵之下，各个影响系数短期大于长期，直接大于间接，因此可以认为绿色金融发展对区域经济发展质量的影响多在短期，并且不以空间溢出为主。进一步观察系数可以发现，短期由经济条件类似所带来的空间溢出效应大于地理位置邻近所带来的空间溢出效应，长期则与之相反。究其原因，主要是目前我国绿色金融发展存在一定的区域不平衡性，经济发展水平较高的地区，绿色金融推进也较快，故在短期内，本地区绿色金融发展水平的提升更容易在基础设施相近、市场状况类似的地区产生空间外溢效应，而在长期内，这种外溢更易到达邻近地区。

表8 绿色金融对经济发展质量影响的分解结果

从控制变量来看，政府支出在长期和短期内的直接影响中均表现出显著的倒“U”形特征，并且系数相差不大，但空间外溢效应并不显著。失业水平对经济高质量发展产生显著的负向拖累作用，且短期大于长期、直接大于间接。究其原因，在经济条件相似的两个省份之中，由于人才结构、市场基础设施、产业构成、资金流动所表现出的相似性，所以一个省份失业水平提升可能意味着另一个省份就业条件恶化，从而引起经济发展质量一定程度的削弱。在三类权重矩阵之下，城镇化水平对经济发展质量均具有明显的直接影响，且长期大于短期，说明在我国实现经济高质量发展目标的道路上，城镇化水平这一因素一直发挥着重要作用，进一步提高城镇化率可以有效促进区域经济发展质量提升。金融集聚水平对经济高质量发展的影响也主要体现为直接影响，且这种影响的系数在短期和长期内相当。

（三）门限回归分析

为了对假设2进行检验，本文引入门限回归模型，运用Bootstrap 反复抽样法检验市场化指标（Mar）的门槛特征。从表9的检验结果来看，市场化水平双门槛特征显著，两个门槛值依次为4.4200和8.9478，由此可以将样本划分为（2.371852，4.4200］、（4.4200，8.9478］ 和 （8.9478，11.10926］三个区间。

表9 市场化的门槛效应检验结果

表10汇总了根据模型（7）所构建的双门限面板模型的回归结果。结果显示，在对地区效应和时间效应控制之后，绿色金融对经济发展质量的影响表现出明显的市场化异质性特征，由此假设2得到验证。在区间（4.4200，8.9478］之内，绿色金融对经济高质量发展表现出显著的正向影响，在其他区间内这种影响并不明显。究其原因，绿色金融对经济高质量发展产生提升效应既需要一定的市场化环境，又不能过度依赖市场调节。在市场化程度不高的阶段中，资源配置以政府调控为主，市场为辅，但绿色金融本身就偏政策化，并不是市场经济条件下的产物，其发展并不能按照市场经济条件下的均衡模型来定夺。发展绿色金融要以保护生态环境为导向，而并非以利益为导向，因此高度市场化竞争的条件其实并不利于绿色金融发展，在市场化水平较高的区间内，发展绿色金融对经济发展质量的提升效应也未必会高。换言之，更好地发展绿色金融离不开政府的适当调控。

表10 市场化对经济发展质量的门槛效应回归结果

四、结论与对策建议

本文立足于绿色金融与经济高质量发展的内涵，构建我国绿色金融发展水平评价指标体系，对绿色金融发展水平进行衡量，选取2011—2019年省级面板数据，引入空间计量模型检验绿色金融发展对经济发展质量的影响，随后对这种影响进行了效应分解，最后又引入门限回归模型，检验市场化指标的门槛效应。研究结果表明：第一，我国绿色金融发展与经济高质量发展都存在一定的正向空间溢出效应；第二，绿色金融发展能够显著提升本地区经济发展质量，表明绿色金融发展能够成为提高经济发展质量的重要路径，并且在绿色金融发展对经济发展质量的提升中空间溢出效应比直接效应更明显；第三，在差异性市场化水平之下，绿色金融发展对经济发展质量表现出明显的异质性，具有显著的市场化门槛特征。由此，本文提出以下对策建议：

1.推进生态环保新技术研发与应用，提高绿色金融技术创新水平。当前，我国与发达国家绿色金融发展水平尚存差距，其中一个重要原因就是我国绿色生态技术发展远远不及对方。因此，我国应进一步建立绿色生态技术创新激励机制，鼓励绿色产业与相关研发机构积极创新改良，从技术层面推进我国绿色金融发展。

2.加大对落后区域的扶持力度，推进绿色金融发展水平逐渐提升。经济欠发达地区的绿色金融发展水平往往也比较低迷。结合我国绿色金融发展明显的空间外溢性特征来看，政府应充分考虑区域间绿色金融发展的空间联动性，尽量确保各地发展条件优质化、均等化。对我国中西部地区进行适当的政策倾斜，注重基础设施建设和人力资本扶持，不断改善经济发展的基础条件，从而促进中西部地区绿色产业发展，并以此推进绿色金融发展水平逐渐提升。

3.完善政府干预机制，提升对绿色金融发展的宏观调控质量。文中回归结果表明，过度市场化竞争并不有利于发挥绿色金融对经济发展质量的提升效应。绿色金融发展具有一定的政策导向性，良好的政策制度体系也是促使绿色金融发挥最大效用的保障。因此，各省应加快建立完善、协调的绿色金融发展体系，为保障绿色金融发展效力。