周五七　朱亞男

摘 要：基于方向性距離函數(shù)和Global-Malmquist-Luenberger指數(shù)，測算長江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校┑木G色全要素生產(chǎn)率，從金融深度和金融效率兩個視角研究金融發(fā)展與長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率增長之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率增長有較大的波動和地區(qū)差異，金融效率對長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率增長有顯著的促進(jìn)作用，金融深化對綠色全要素生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用不顯著；長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)的金融效率對綠色全要素生產(chǎn)率增長的促進(jìn)效應(yīng)顯著高于中上游地區(qū)，金融深化對綠色全要素生產(chǎn)率的影響不存在顯著的地區(qū)差異。建議進(jìn)一步完善綠色金融體系，擴(kuò)大綠色融資規(guī)模，建立長江經(jīng)濟(jì)帶金融合作框架，以增強(qiáng)金融發(fā)展在綠色全要素生產(chǎn)率增長中的作用。

關(guān)鍵詞：金融發(fā)展；綠色全要素生產(chǎn)率；GML指數(shù)

一、引言

面對資源約束趨緊、環(huán)境污染嚴(yán)重、生態(tài)系統(tǒng)退化的嚴(yán)峻形勢，十八大以來，黨中央、國務(wù)院高度重視環(huán)境保護(hù)和生態(tài)文明建設(shè)問題，確立了“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念，構(gòu)建起了系統(tǒng)的綠色發(fā)展制度體系。綠色發(fā)展是在生態(tài)環(huán)境容量和資源約束趨緊背景下，以創(chuàng)新驅(qū)動代替要素投入驅(qū)動的一種新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，綠色全要素生產(chǎn)率增長是推動綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素。綠色全要素生產(chǎn)率增長主要來自綠色創(chuàng)新與綠色技術(shù)進(jìn)步，綠色創(chuàng)新與綠色技術(shù)發(fā)展是一項(xiàng)投資周期長、投資風(fēng)險高且外部溢出效應(yīng)明顯的活動，離不開金融系統(tǒng)提供的融資支持和風(fēng)險分擔(dān)等作用。目前，我國金融發(fā)展整體上處于較低水平，綠色金融體系尚不健全，企業(yè)綠色創(chuàng)新與綠色技術(shù)進(jìn)步面臨較強(qiáng)的融資約束。因此，如何通過金融發(fā)展來提高金融服務(wù)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率，推動綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色全要素生產(chǎn)率增長，是一個需要加強(qiáng)理論詮釋和實(shí)證研究的現(xiàn)實(shí)問題。

長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨我國東部、中部、西部三大區(qū)域的11個省（市），是我國“四大板塊”區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略體系和“三大支撐帶戰(zhàn)略”的重要支撐（吳傳清、黃磊，2017）。長江經(jīng)濟(jì)帶的流域面積占全國總面積的20%，人口和GDP均超過全國的40%，輻射范圍廣，生態(tài)地位重要，綜合實(shí)力強(qiáng)，綠色發(fā)展的潛力巨大。2016年，國務(wù)院發(fā)布的《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》明確提出：“長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展必須圍繞生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的理念，把長江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)成為生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶、引領(lǐng)全國轉(zhuǎn)型發(fā)展的創(chuàng)新驅(qū)動帶、具有全球影響力的內(nèi)河經(jīng)濟(jì)帶、東中西互動合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶?！?因此，長江經(jīng)濟(jì)帶需要探索走出一條“共抓大保護(hù)、不搞大開發(fā)”和“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”的流域綠色協(xié)調(diào)發(fā)展的新路，長江經(jīng)濟(jì)帶的綠色發(fā)展被賦予了示范和引領(lǐng)的時代意義。

目前，長江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游綠色發(fā)展不協(xié)調(diào)、不平衡的矛盾較為突出，流域生態(tài)環(huán)境治理的區(qū)域合作體制機(jī)制尚不健全，全域經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的資源和環(huán)境壓力大。要在這樣一個地理面積廣、空間差異大的流域經(jīng)濟(jì)體實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展，除了通過環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新、綠色生產(chǎn)和綠色消費(fèi)等渠道促進(jìn)綠色發(fā)展外，金融發(fā)展也是實(shí)現(xiàn)流域綠色發(fā)展的重要推動力。如何發(fā)揮長江經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)域金融集聚的優(yōu)勢，探索金融服務(wù)綠色經(jīng)濟(jì)增長的新模式、新業(yè)態(tài)和新途徑，進(jìn)一步增強(qiáng)金融發(fā)展促進(jìn)區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率增長的功能，是一個亟待研究的現(xiàn)實(shí)問題。因此，本文構(gòu)建金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率增長的分析框架，以長江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校橛^測對象，對金融發(fā)展促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率增長的功能與路徑進(jìn)行理論與實(shí)證研究。

二、文獻(xiàn)綜述

金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系較早受到學(xué)界關(guān)注，從最初的金融結(jié)構(gòu)觀到后來的金融功能觀，逐漸重視金融發(fā)展的質(zhì)量，認(rèn)為金融發(fā)展主要通過資本積累、動員儲蓄、價格發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險分散等方面為投資者提供有效的信息，改善資本配置效率，克服資本邊際收益遞減，改善公司治理，推動技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長和經(jīng)濟(jì)的長期持續(xù)增長（Greenwood and Jovanovic，1990；Greenwald，Kohn and Stiglitz，1990；King and Levine，1993；Benhabib and Spiegel，2000）。綜合相關(guān)文獻(xiàn)的觀點(diǎn)，可以認(rèn)為金融發(fā)展主要通過技術(shù)進(jìn)步和資本配置兩個方面來影響全要素生產(chǎn)率水平。

金融發(fā)展通過技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長的研究起始于Romer（1986）提出的內(nèi)生增長理論，研究了依靠金融支持的內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長的內(nèi)在影響機(jī)制，打開了研究金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的新渠道。Buera，Kaboski and Shin（2011）構(gòu)建一個兩部門理論模型，研究認(rèn)為金融發(fā)展能夠有效降低經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)摩擦，通過效率增進(jìn)和和技術(shù)進(jìn)步兩個方面共同推動全要素生產(chǎn)率增長。金融發(fā)展對資本配置的影響并非總是有效的，資源優(yōu)化可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長，資源錯配則會抑制全要素生產(chǎn)率增長。Buera and Shin（2013）基于拓展的新古典增長模型研究發(fā)現(xiàn)，在一些新興經(jīng)濟(jì)體或經(jīng)濟(jì)成長較快的發(fā)展中國家，具有創(chuàng)新精神的高科技中小企業(yè)由于資本積累時間較短、缺少足夠的擔(dān)保條件而難以獲得融資，因金融發(fā)展滯后而導(dǎo)致的資源錯配不利于全要素生產(chǎn)率增長。Cole et al.（2016） 認(rèn)為金融系統(tǒng)資本錯配導(dǎo)致的資本配置無效率阻礙了一些國家全要素生產(chǎn)率的提升。Ezzahid and Elouaourti（2016）研究認(rèn)為金融發(fā)展并不能改善低收入和中等收入國家的全要素生產(chǎn)率水平。

伴隨著中國金融體制改革和金融發(fā)展，國內(nèi)也有越來越多的學(xué)者關(guān)注金融發(fā)展對中國全要素生產(chǎn)率增長的影響，但這些研究并沒有取得一致的研究結(jié)論，且大多文獻(xiàn)關(guān)注兩者之間關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)，對其內(nèi)在作用機(jī)制的深入研究較少。張軍和金煜（2005）較早地研究發(fā)現(xiàn)，中國金融深化對全要素生產(chǎn)率增長有顯著的正向促進(jìn)作用。陳剛和李樹（2009）研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展阻礙了技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的改善，從而不利于中國全要素生產(chǎn)率增長。許文彬和張豐（2014）認(rèn)為中國金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率增長的影響有明顯的地區(qū)差異，東部地區(qū)金融市場對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更多體現(xiàn)在資源優(yōu)化配置效應(yīng)上，在中西部地區(qū)更多地體現(xiàn)在為融資受限的高風(fēng)險項(xiàng)目、中小企業(yè)及非國有部門提供融資上。唐婍婧和韓廷春（2017）基于社會融資規(guī)模的視角進(jìn)行研究，認(rèn)為金融發(fā)展在總量層面未必能促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長，只有當(dāng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)所獲融資規(guī)模增加時，才會顯著促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長。馬勇和張航（2017）基于中國省際面板數(shù)據(jù)，研究認(rèn)為金融發(fā)展和全要素生產(chǎn)率之間存在U型關(guān)系，金融發(fā)展水平越過臨界值之后，才會對TFP增長有促進(jìn)作用。

大量文獻(xiàn)就金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率增長的影響展開了豐富的研究，相對而言，有關(guān)金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響研究要少得多。如果說全要素生產(chǎn)率增長是經(jīng)濟(jì)長期增長的重要源泉，考慮了污染排放等非期望產(chǎn)出的綠色全要素生產(chǎn)率增長則是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的可靠保障。綠色發(fā)展已成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新趨勢和新現(xiàn)象，但對于金融發(fā)展水平普遍較低的發(fā)展中國家而言，綠色發(fā)展面臨著很強(qiáng)的融資約束，需要深入挖掘金融發(fā)展對綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)在作用機(jī)制，才能充分發(fā)揮金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率增長的推動作用，因此，越來越多的學(xué)者關(guān)注金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系研究。

在金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率關(guān)系的實(shí)證研究中涉及兩個關(guān)鍵指標(biāo)的測算，一是金融發(fā)展指標(biāo)的測算，金融發(fā)展可以從金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)、金融效率、金融深化等多個維度加以刻畫，在實(shí)際研究中，有些文獻(xiàn)基于單一維度來設(shè)計(jì)金融發(fā)展指標(biāo)，有些文獻(xiàn)從多個維度設(shè)計(jì)綜合指標(biāo)來衡量金融發(fā)展水平。King and Levin（1993）分別使用流動性負(fù)債占 GDP 之比、商業(yè)銀行存款占國內(nèi)總資產(chǎn)之比、非金融私人企業(yè)貸款占國內(nèi)貸款總額之比和非金融私人企業(yè)貸款占 GDP 之比來測度金融發(fā)展水平。Inklaar and Koetter（2008）研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展效率顯著地促進(jìn)了物質(zhì)資本增加和全要素生產(chǎn)率增長，而傳統(tǒng)的金融發(fā)展規(guī)模指標(biāo)對全要素生產(chǎn)率增長的影響并不顯著。余利豐（2010）分別用非國有企業(yè)貸款占GDP的比值和四大國有銀行貸款與金融機(jī)構(gòu)貸款比值作為金融發(fā)展指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)非國有企業(yè)貸款占GDP的比值這一指標(biāo)促進(jìn)了傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率增長，而金融中介指標(biāo)則不利于傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的增長。陳旖旎等（2018）從規(guī)模和效率兩方面評價金融發(fā)展情況，研究發(fā)現(xiàn)提高金融發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展效率，能夠有效提升區(qū)域綠色發(fā)展效率。張帆（2017）則是構(gòu)建金融發(fā)展綜合指標(biāo)體系來測算金融發(fā)展指數(shù)，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率之間呈非線性關(guān)系，并且金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)高于對綠色全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)。

二是對綠色全要素生產(chǎn)率的測算，傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率測算沒有考慮能源投入及污染排放的影響，不能全面反映節(jié)能減排的可持續(xù)發(fā)展要求，綠色全要素生產(chǎn)率的測算要兼顧經(jīng)濟(jì)增長、資源投入減量化和環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出減少等約束條件，傳統(tǒng)的索羅余值法（Solow，1957）難以適應(yīng)這一要求，隨機(jī)前沿方法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）被越來越多地應(yīng)用于綠色全要素生產(chǎn)率的測算。相對于SFA 方法而言，DEA可以避免因預(yù)設(shè)生產(chǎn)函數(shù)形式及誤差項(xiàng)分布特征帶來的偏差，在綠色全要素生產(chǎn)率測算中得到了廣泛應(yīng)用（Zhou et al.，2008）。Chung et al.（1997）開創(chuàng)性地提出了方向性距離函數(shù)（DDF），科學(xué)地將污染排放作為非期望產(chǎn)出引入DEA模型，F(xiàn)re et al.（2001）在此基礎(chǔ)上運(yùn)用Malmquist-Luenberger指數(shù)方法測算綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)，并將其進(jìn)一步分解成技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。為了克服DDF-DEA模型因徑向選擇而產(chǎn)生的變量松弛問題，Tone（2001）構(gòu)造了考慮變量松弛測度的SBM模型。為了避免傳統(tǒng)Malmquist-Luenberger指數(shù)測算中的不可傳遞性缺陷及線性規(guī)劃模型無可行性解的問題，Oh（2010）提出了Global Malmquist-Luenberger指數(shù)測算方法。

國內(nèi)學(xué)者黃建歡、呂海龍和王良?。?014）從資本支持效應(yīng)、資本配置效應(yīng)、企業(yè)監(jiān)督效應(yīng)和綠色金融效應(yīng)等四個方面剖析了金融發(fā)展對綠色發(fā)展的影響機(jī)理，并運(yùn)用SBM超效率模型測算的生態(tài)效率反映區(qū)域綠色發(fā)展水平，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展的企業(yè)監(jiān)督效應(yīng)、資本配置效應(yīng)和資本支持效應(yīng)對當(dāng)?shù)鼐G色發(fā)展有顯著的積極影響，但金融發(fā)展的綠色金融效應(yīng)對當(dāng)?shù)鼐G色發(fā)展的作用不明顯。任力和朱東波（2017）認(rèn)為金融發(fā)展會通過規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響環(huán)境質(zhì)量，金融發(fā)展引起規(guī)模擴(kuò)張進(jìn)而導(dǎo)致污染排放增加，金融發(fā)展通過技術(shù)進(jìn)步可能改善環(huán)境質(zhì)量也可能增加污染排放，金融發(fā)展促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化、高級化而改善環(huán)境質(zhì)量，金融發(fā)展能否對環(huán)境帶來綠色效應(yīng)取決于規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)的相對大小。王偉（2017）基于縣域金融的視角，運(yùn)用非徑向SBM方向距離函數(shù)計(jì)算綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)，用綜合指數(shù)衡量金融發(fā)展程度，研究發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶中下游地區(qū)縣域金融發(fā)展推動了綠色全要素生產(chǎn)率增長，上游縣域金融發(fā)展則抑制了綠色全要素生產(chǎn)率增長。張帆（2017）構(gòu)建了一個包含金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率的熊彼特內(nèi)生增長模型，基于方向性距離函數(shù)的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測算綠色全要素生產(chǎn)率，通過數(shù)理模型推導(dǎo)和實(shí)證研究認(rèn)為金融發(fā)展促進(jìn)了綠色全要素生產(chǎn)率增長。葛鵬飛等（2018）基于“一帶一路”跨國面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)、金融效率、金融深化等均與綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)性，認(rèn)為金融發(fā)展抑制了綠色全要素生產(chǎn)率的增長。

梳理和分析國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界針對金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率影響的研究已經(jīng)取得了十分豐富的成果，但針對金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究較少，也極少涉及中國這一問題的研究。中國正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展亟需金融發(fā)展的支持，有關(guān)中國金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究亟待加強(qiáng)。長江經(jīng)濟(jì)帶已經(jīng)確立了“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”的流域綠色發(fā)展戰(zhàn)略，金融發(fā)展對長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究更有典型意義和現(xiàn)實(shí)意義。因此，本文以長江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校橛^測對象，從金融效率和金融深度兩個層面衡量金融發(fā)展，利用方向距離函數(shù)和Global Malmquist-Luenberger指數(shù)測算綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)，并通過面板數(shù)據(jù)回歸模型研究金融發(fā)展對長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響效應(yīng)。

其中，GML表示11省（市）的綠色全要素生產(chǎn)率，F(xiàn)IN為金融發(fā)展水平，本文將分別使用金融效率（FE）和金融深度（FD）指標(biāo)來衡量金融發(fā)展，其中，F(xiàn)D用金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來表示，F(xiàn)E用銀行貸款總額與銀行存款總額的比值來表示。變量Control代表一組控制變量，借鑒相關(guān)實(shí)證研究（Elhadj and Ezzahid et al.，2017；張帆，2017；余利豐，2010；魏下海，2009）的結(jié)果，并考慮數(shù)據(jù)可得性限制，本文的控制變量主要選取經(jīng)濟(jì)開放度（進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值）、人力資本水平（6歲及以上人口人均受教育年限）、外商直接投資、公里通車?yán)锍蹋ü吠ㄜ嚴(yán)锍膛c常住人口數(shù)的比值）、人口增長率等變量，這些因素既是經(jīng)濟(jì)全球化下地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的重要來源，同時對當(dāng)?shù)氐哪茉聪M(fèi)和生態(tài)環(huán)境也有深刻影響，與綠色全要素生產(chǎn)率有直接相關(guān)性。μ為具有不變性質(zhì)的個體效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

（二） 指數(shù)與數(shù)據(jù)

投入和產(chǎn)出構(gòu)成生產(chǎn)的全過程，假設(shè)投入要素包括資本、勞動和能源資源要素，產(chǎn)出要素就對應(yīng)著期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。各個變量及其度量指標(biāo)說明如下：

（1） 資本（K）：由于統(tǒng)計(jì)年鑒中并未公布各省區(qū)的資本存量，本文借鑒張軍（2004），使用永續(xù)盤存法進(jìn)行計(jì)算，以1998年為基期，對資本存量進(jìn)行計(jì)算。具體計(jì)算公式如下：

Ki，t=Ii，t/Pi，t+（1-δi，t）Ki，t-1（12）

式中，Ki，t表示第i個省區(qū)在t時期的資本存量，Ki，t-1表示第i個省區(qū)在時期t-1的資本存量；Ii，t表示當(dāng)年投資，用固定資本形成總額表示；Pi，t表示各地區(qū)當(dāng)年的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，以1998年為基期對歷年固定資本形成總額進(jìn)行價格指數(shù)平減；δi，t作為固定資本形成總額的折舊率，使用張軍等（2004）的測算結(jié)果，將折舊率設(shè)為9.6%。

（2）勞動（L）：理論上講，應(yīng)該把勞動時間、勞動數(shù)量以及勞動質(zhì)量等因素綜合考慮在內(nèi)，但是迫于我國的經(jīng)濟(jì)體制不完善，勞動收入分配制度不健全，又囿于相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性，本文以各地勞動就業(yè)人數(shù)作為勞動投入指標(biāo)。

（3）能源（E）：以各省1998-2016年能源消耗總量作為能源投入指標(biāo)，按萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤統(tǒng)一折算，單位為萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

（4）期望產(chǎn)出（Y）：以1998-2016年各地生產(chǎn)總值（億元）作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的期望產(chǎn)出，并以1998年為基期折算為不變價格的實(shí)際GDP。

（5）非期望產(chǎn)出（B）：選取廢水排放總量（萬噸）、二氧化硫排放總量（萬噸）、工業(yè)固體廢物排放量（萬噸）表示。

數(shù)據(jù)來源于1998-2016年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒，個別缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用插值法補(bǔ)齊。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

為了更直觀地顯示長江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校┩度氘a(chǎn)出的地區(qū)差異，表2報告了1998-2016年長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┩度氘a(chǎn)出的平均值及年均變化率。從期望產(chǎn)出來看，江蘇省GDP的平均值最高，達(dá)到24385.8億元，其次是浙江省和湖南省，最小的省份是云南省。從非期望產(chǎn)出來看，各省（市）工業(yè)廢水排放量均呈上升趨勢，上海和湖北的工業(yè)廢水排放量增長幅度最??；SO2排放量平均變化率除江西省為正外，其余省（市）SO2排放量均是負(fù)增長，上海市下降得最快；各省（市）的固體廢物平均變化率均為正，安徽省固體廢物增長率最高，上海市增長率最低。從資本存量來看，江蘇省資本存量的均值最高，其次是浙江和上海，但年均增長率最高的是貴州省。從勞動投入來看，四川省均值水平最高，其次是上海、安徽、湖南和浙江，最少的是上海。從能源消耗均值來看，最多的是江蘇，其次是四川、浙江、湖北和湖南，最少的是江西，但江西的能源消耗的年均增長率最高，其次是江蘇和浙江。整體上來看，長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┠茉础①Y本存量以及勞動等生產(chǎn)要素投入的增長慢于期望產(chǎn)出的增長，但快于非期望產(chǎn)出的增長，可見，長江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)增長對要素投入的依賴度有所減弱，要素投入所帶來的生態(tài)環(huán)境壓力有所改善，經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長勢頭向好。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）綠色全要素生產(chǎn)率測算

本文運(yùn)用方向距離函數(shù)和Global Malmquist-Luenberger指數(shù)對，測算1998-2016年長江經(jīng)濟(jì)帶9省2市的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)，并將其分解為綠色技術(shù)效率指數(shù)（EC）和綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）。圖2描繪了長江經(jīng)濟(jì)帶11省（市）綠色TFP以及整體的綠色TFP的變化軌跡，從圖2中可見，除了湖南省和重慶市綠色TFP的波動幅度較小外，其余省（市）綠色TFP的波動幅度較大，其中，上游的重慶與四川、中游的湖南和下游的江蘇的綠色TFP指數(shù)在大部分年份大于1，近年來浙江、湖北和江西的綠色TFP指數(shù)呈現(xiàn)緩慢增長的趨勢，貴州的綠色TFP指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢。從整體上看，長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP指數(shù)出現(xiàn)了“W”形的變化趨勢，自2011年以來綠色TFP出現(xiàn)了不斷上升的趨勢，表明長江經(jīng)濟(jì)帶近幾年的綠色全要素生產(chǎn)率有所改善。

表3中列出了長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校〨ML、EC和TC的累積值（分別記為CGML、CEC、CTC），從表3中可以看到，1998-2016年長江經(jīng)濟(jì)帶多數(shù)?。ㄊ校┚G色TFP整體呈現(xiàn)上升趨勢，說明流域節(jié)能減排及環(huán)境規(guī)制實(shí)踐對長江經(jīng)濟(jì)帶的綠色發(fā)展起到一定的推動作用；流域平均綠色TFP累積指數(shù)為1.0165，其中，技術(shù)效率指數(shù)均值為0.9856，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均為1.037，由此可見，推動長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP持續(xù)增長的動力主要來自綠色技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率整體上拖累了綠色TFP增長。

圖3顯示了1998-2016年長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率累積指數(shù)（CGML）、綠色技術(shù)效率累積指數(shù)（CEC）和綠色技術(shù)進(jìn)步累積指數(shù)（CTC）的變化趨勢。從折線圖的變化趨勢看，綠色技術(shù)進(jìn)步累積指數(shù)（CTC）與綠色全要素生產(chǎn)率累積指數(shù)（CGML）的變動趨勢保持大體一致，而綠色技術(shù)效率累積指數(shù)（CEC）變化幅度較小，表明長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP增長主要由技術(shù)進(jìn)步所推動。圖中綠色TFP 的變化可分為4個階段：1999-2003年，長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP整體上呈現(xiàn)下降趨勢，可能受入世紅利的影響，流域經(jīng)濟(jì)粗放式擴(kuò)張導(dǎo)致綠色發(fā)展績效減弱。2003-2008年，綠色TFP呈上升狀態(tài)，表明這一時期長江經(jīng)濟(jì)帶的綠色發(fā)展績效得到了較為明顯的改善，這與“十五”（2001-2005年）后期和“十一五”（2006-2010年）前期我國加強(qiáng)了環(huán)境規(guī)制與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整有一定關(guān)系（李斌等，2013；劉和旺等，2016；王偉等，2018）。2008-2011年，長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP指數(shù)又呈現(xiàn)下降趨勢，可能受2008年全球金融危機(jī)的潛在影響，中國政府采取了一系列投資拉動的經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，這一時期長江經(jīng)濟(jì)帶的綠色發(fā)展績效出現(xiàn)了短暫的下滑。2011年以后，長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP出現(xiàn)了緩慢增長趨勢，表明近年來長江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展績效有所改善。

（二）金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率的影響分析

為了更好的觀察被解釋變量與解釋變量之間的關(guān)系，被解釋變量使用綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)的累積值（CGML），技術(shù)效率累積指數(shù)用CEC表示，技術(shù)進(jìn)步累積指數(shù)用CTC表示。基于前文所述，衡量金融發(fā)展的指標(biāo)有兩個，即金融深化（FD）和金融效率（FE）。為便于直觀地描述綠色全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展之間的關(guān)系，本文描繪了兩個變量之間關(guān)系的擬合趨勢線，如圖 4（a）和圖 4（b）所示，綠色TFP大體上與金融效率（FE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，而與金融深度（FD）呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。下面通過計(jì)量模型對兩者關(guān)系做進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

根據(jù)公式（9）-（11）所建立的計(jì)量模型，對綠色全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行全樣本回歸分析。先對相關(guān)的變量進(jìn)行Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率有正向影響，方差膨脹因子檢驗(yàn)顯示，VIF的最大值遠(yuǎn)小于10，因此，可以認(rèn)為變量之間的多重共線性影響較小。再進(jìn)行面板模型設(shè)定檢驗(yàn)，在表4的下半部分分別列出了F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，F(xiàn)檢驗(yàn)通過1%的顯著水平，說明固定效應(yīng)優(yōu)于混合回歸，LM檢驗(yàn)在1%水平上顯著，說明隨機(jī)效應(yīng)比混合回歸更合適，hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示p值大于0.05，認(rèn)為使用隨機(jī)效應(yīng)模型更優(yōu)，但從實(shí)際估計(jì)結(jié)果上看，隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果差異不大。

表4的回歸結(jié)果顯示，金融發(fā)展效率（FE）對綠色TFP有顯著的正向影響，并且系數(shù)較大，而金融深化（FD）對綠色TFP的影響并不顯著，說明相對于金融深化而言，金融效率提升對綠色TFP增長的促進(jìn)作用更大。現(xiàn)階段我國金融體系仍以銀行業(yè)為主導(dǎo)，資本市場的發(fā)展比較滯后，由于銀行業(yè)以國有銀行為主導(dǎo)，信貸流向大部分偏向國有企業(yè)，對私營企業(yè)存在信貸歧視，金融資源的配置在時間和份額上分布不均衡，甚至有信貸資源錯配，因此，信貸規(guī)模擴(kuò)大對綠色TFP提升并未產(chǎn)生預(yù)期的顯著效果。從控制變量的回歸結(jié)果來看，F(xiàn)DI（外商直接投資）和OPEN（開放程度）都對綠色TFP產(chǎn)生負(fù)向影響，這一結(jié)論與Ezzahid et al.（2017）、王偉（2017）等的研究結(jié)論一致。HUM（人均受教育年限）的系數(shù)為正，說明人力資本的投入有助于科技創(chuàng)新能力和生態(tài)環(huán)境意識的提高，從而提高勞動的邊際生產(chǎn)率以及對資本的有效利用。IS（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）的系數(shù)為正，且參數(shù)值較大，說明第三產(chǎn)業(yè)比重的提高促進(jìn)了綠色TFP的增長，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有利于綠色TFP提升。

由于長江經(jīng)濟(jì)帶所包含的流域范圍廣闊，不同流域在地理位置、資源稟賦、環(huán)境政策因素等方面有所不同，這些因素都可能影響金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率的作用。因此，下面我們根據(jù)長江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校┧幜饔虻牡乩砦恢茫謽颖具M(jìn)行回歸分析。在模型中設(shè)置區(qū)域虛擬變量RGN，下游4個省份賦值為1，中上游7個省份賦值為0，并在計(jì)量模型中引入該虛擬變量與金融發(fā)展的交互項(xiàng)，加入交互項(xiàng)后的模型回歸結(jié)果如表5所示。

從表5中可以看出，金融發(fā)展效率（FE）顯著促進(jìn)了綠色TFP增長，且主要通過綠色技術(shù)進(jìn)步（CTC）起到促進(jìn)作用，金融發(fā)展效率（FE）并沒有促進(jìn)技術(shù)效率（CEC）的持續(xù)改進(jìn)；金融深化（FD）對綠色TFP增長的促進(jìn)作用不顯著，盡管金融深化（FD）顯著促進(jìn)了綠色技術(shù)進(jìn)步（CTC），但這一促進(jìn)效應(yīng)在很大程度上被金融深化（FD）對技術(shù)效率（CEC）的抑制效應(yīng)所抵消，因而導(dǎo)致金融深化（FD）對綠色TFP的促進(jìn)作用不顯著，可見單純依靠金融總量的規(guī)模擴(kuò)張難以有效促進(jìn)綠色TFP的提高。從交叉項(xiàng)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果來看，金融發(fā)展對長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP的影響有顯著的區(qū)域差異性，其中，金融發(fā)展效率（FE）與地區(qū)虛擬變量的交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明下游地區(qū)的金融發(fā)展效率對綠色TFP增長的促進(jìn)效應(yīng)顯著高于中上游地區(qū)，因?yàn)殚L江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)地理位置優(yōu)越，資本市場的發(fā)展起步較早，市場自由化程度和開放程度高，使金融效率促進(jìn)綠色TFP的效應(yīng)得到更大發(fā)揮，但金融發(fā)展效率（FE）對技術(shù)效率（CEC）和綠色技術(shù)進(jìn)步（CTC）的作用并沒有明顯的地區(qū)差異；金融深化（FD）與綠色TFP的交叉項(xiàng)系數(shù)不顯著，表明金融深化（FD）對綠色TFP增長的影響不存在顯著的地區(qū)差異，金融深化（FD）對下游地區(qū)的技術(shù)效率（CEC）的促進(jìn)效應(yīng)顯著高于中上游地區(qū)，金融深化（FD）對下游地區(qū)的綠色技術(shù)進(jìn)步（CTC）的促進(jìn)效應(yīng)顯著低于中上游地區(qū)。

為防止變量可能存在異方差和自相關(guān)問題，下面進(jìn)一步運(yùn)用FGLS模型對面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸分析。從表6中可以看出，核心解釋變量以及控制變量的系數(shù)估計(jì)值及其顯著性與前面的估計(jì)結(jié)果基本一致，因此，可以認(rèn)為模型的估計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)健。

五、結(jié)論與政策啟示

長江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展是國家層面、省市級層面關(guān)注的焦點(diǎn)，通過金融發(fā)展優(yōu)化技術(shù)效率、推動技術(shù)進(jìn)步從而帶動各地區(qū)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展，是解決綠色發(fā)展問題的重要突破口。本文運(yùn)用方向性距離函數(shù)和Global-Malmquist-Luenberger指數(shù)，測算長江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校┑木G色全要素生產(chǎn)率，并分別從金融發(fā)展深度和金融發(fā)展效率兩個視角，實(shí)證研究長江經(jīng)濟(jì)帶的金融發(fā)展與綠色TFP增長之間的關(guān)系，并對其區(qū)域差異性進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。主要得出以下結(jié)論：（1）從整體上看，長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP出現(xiàn)了先下降后上升、再下降又上升的變化趨勢，大多數(shù)省份近年來的綠色全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了上升趨勢，且長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率的增長主要來自綠色技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用，技術(shù)效率抑制了長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率的增長。（2）金融效率對長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP增長有顯著的積極作用，金融深化對綠色TFP增長的促進(jìn)作用不顯著，金融效率主要通過促進(jìn)綠色技術(shù)進(jìn)步推動長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP增長；金融深化沒有顯著推動綠色TFP增長，是因?yàn)榻鹑谏罨‵D）導(dǎo)致了技術(shù)效率的損失，在很大程度上抵消了金融深化對綠色技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)效應(yīng)。（3）金融發(fā)展對長江經(jīng)濟(jì)帶TFP增長的影響有顯著的區(qū)域差異，下游地區(qū)的金融效率對綠色TFP增長的促進(jìn)效應(yīng)顯著高于中上游地區(qū)；金融深化對綠色TFP增長的影響不存在顯著的地區(qū)差異，金融深化對下游的技術(shù)效率的促進(jìn)效應(yīng)顯著高于中上游地區(qū)，對下游的綠色技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)效應(yīng)顯著低于中上游地區(qū)。

根據(jù)上述研究結(jié)論，得出以下幾點(diǎn)政策啟示與建議：（1）長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP增長不夠穩(wěn)定，沿江?。ㄊ校┚G色TFP有較大的波動，這與沿江有些地方政府執(zhí)行綠色發(fā)展政策不夠堅(jiān)定有關(guān)，地方政府需要堅(jiān)持不懈地貫徹綠色發(fā)展理念，把“兩山理論”落到實(shí)處，構(gòu)建起綠色發(fā)展的長效機(jī)制，穩(wěn)定提升各?。ㄊ校┚G色TFP對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。鑒于長江經(jīng)濟(jì)帶綠色TFP增長主要源自綠色技術(shù)進(jìn)步而技術(shù)效率貢獻(xiàn)不足的現(xiàn)狀，沿江各地在加強(qiáng)綠色技術(shù)創(chuàng)新的同時，也要加強(qiáng)沿江企業(yè)的能源管理和生態(tài)環(huán)境戰(zhàn)略，提高企業(yè)綠色生產(chǎn)的技術(shù)效率水平。（2）長江經(jīng)濟(jì)帶要實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型，必須提高綠色TFP增長對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)，充分發(fā)揮金融發(fā)展在推動綠色TFP增長中的作用，當(dāng)下尤其需要加強(qiáng)金融深化在促進(jìn)綠色TFP增長中應(yīng)該發(fā)揮的積極作用，避免企業(yè)綠色生產(chǎn)對銀行信貸的過度依賴和資本錯配所帶來的效率損失，提高資本市場對綠色發(fā)展的支持力度，具體地說，就是要加強(qiáng)對企業(yè)的環(huán)保信息監(jiān)管和信用評價，為綠色發(fā)展?jié)摿?qiáng)的企業(yè)打造IPO綠色通道，大力發(fā)展綠色債券市場，吸引綠色產(chǎn)業(yè)風(fēng)險投資，完善綠色金融體系，擴(kuò)大綠色產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模，為企業(yè)綠色發(fā)展提供更多的融資機(jī)會和高效的資本配置，建立健全促進(jìn)企業(yè)綠色發(fā)展的激勵機(jī)制以及市場化融資機(jī)制，加強(qiáng)對中小企業(yè)綠色發(fā)展的金融支持，挖掘中小企業(yè)和節(jié)能環(huán)保技術(shù)在長江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展中的巨大潛力。（3）實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展，必須要把握長江經(jīng)濟(jì)帶的流域特征和空間非均衡性現(xiàn)狀，加強(qiáng)金融合作和流域共治的頂層制度設(shè)計(jì)，統(tǒng)籌全流域的產(chǎn)業(yè)布局安排、工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、生態(tài)利益補(bǔ)償和流域共治體系，加強(qiáng)長江經(jīng)濟(jì)帶生產(chǎn)要素市場的建設(shè)，減少要素市場割據(jù)，建立和完善長江經(jīng)濟(jì)帶的金融合作框架，促進(jìn)金融要素的有序流動和金融資源的高效配置，提高金融效率和金融深化在綠色TFP增長中的積極作用，促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶綠色協(xié)調(diào)發(fā)展。

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Abstract：This paper， based on the directional distance function and Global Malmquist-Luenberger index， measures the green total factor productivity for the eleven provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt. From the perspectives of both financial depth and financial efficiency， the relationship between financial development and green total factor productivity growth is studied therein. It is found that the growth of green total factor productivity in the Yangtze River Economic Belt features large fluctuations and regional differences. Financial efficiency exerts a significant effect on the growth of green total factor productivity， whereas financial depth shows no such sign. The financial efficiency in the downstream areas shows a significant effect on the growth of green total factor productivity， which is distinctly stronger than that in the middle and upper reaches， while there exists no significant regional difference in the impact of financial depth on green total factor productivity. It is necessary to improve the green financial system， expand the scale of green financing， establish a financial cooperation framework for the Yangtze River Economic Belt， and enhance the role of financial development in the growth of green total factor productivity.

Key Words：Financial Development； Green total Factor Productivity； Global Malmquist-Luenberger Index

責(zé)任編輯 葉 青