袁華錫，劉耀彬，封亦代

(1.南昌大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330031；2.肯特州立大學(xué)地理系，美國俄亥俄州肯特市 44242-0001)

1 引言

黨的十九大提出，加快文明體制改革，建設(shè)美麗中國，實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)社會“高質(zhì)量發(fā)展”，這不僅關(guān)系到中國經(jīng)濟(jì)增長的轉(zhuǎn)型升級，更是中華民族永續(xù)發(fā)展的千年大計。金融業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心要素，憑借自身“清潔型”和“動力型”特點(diǎn)，對于提升中國綠色發(fā)展效率起著至關(guān)重要的作用。關(guān)注金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間效應(yīng)及其空間衰減邊界，探究金融集聚對綠色發(fā)展效率非線性沖擊的形成機(jī)制，對于深入理解金融集聚與綠色發(fā)展效率的互動作用，解決中國經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)的尖銳矛盾，具有重要的理論意義和政策意義。

一般認(rèn)為，金融集聚是“金融資源與地域條件協(xié)調(diào)、配置、組合的時空動態(tài)變化，金融產(chǎn)業(yè)成長、發(fā)展，進(jìn)而在一定地域空間生成金融地域密集系統(tǒng)的變化過程”[1]。許多學(xué)者先后都關(guān)注到金融集聚對綠色發(fā)展效率提高的影響，并探討了金融業(yè)可以通過資本支持效應(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)等途徑提高綠色發(fā)展效率，這種效應(yīng)首先體現(xiàn)在空間溢出規(guī)律上[2]。而Porteous[3]、Zhao[4]等發(fā)展起來的“信息腹地理論”，則強(qiáng)調(diào)信息的外部性、信息不對稱和路徑依賴在塑造信息腹地的構(gòu)成和確定金融集聚的發(fā)展中起關(guān)鍵作用，他們認(rèn)為，信息技術(shù)的發(fā)展雖然為更遠(yuǎn)距離的金融服務(wù)提供了可能，但是由于金融活動高度依賴于非標(biāo)準(zhǔn)化信息與信用體系，因此，金融集聚不可能表現(xiàn)出Obrien[5]提出的地理學(xué)終結(jié)，而是呈現(xiàn)出一定的區(qū)域衰減邊界，后來，Ghoul等[6]的研究也印證了這一點(diǎn)，他發(fā)現(xiàn)，當(dāng)公司位于距市中心100公里以內(nèi)的最近的一個金融中心范圍內(nèi)或處于大都市統(tǒng)計區(qū)內(nèi)時，公司可以享受低于7個基點(diǎn)的股權(quán)融資成本，支持了金融集聚可能存在區(qū)域邊界的推斷。其次，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響可能在時間上表現(xiàn)出非線性關(guān)系[7-8]。嚴(yán)成樑等[9]通過構(gòu)建一個包含金融發(fā)展、創(chuàng)新和二氧化碳排放的內(nèi)生增長模型，考察了金融發(fā)展對二氧化碳的影響，理論和實(shí)證分析表明，信貸規(guī)模對我國二氧化碳強(qiáng)度的影響存在倒U 型關(guān)系。李紅和王彥曉[10]的研究表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)城市顯著受惠于鄰近城市金融集聚的外溢效應(yīng)。袁冬梅和魏后凱則認(rèn)為，對外開放水平有利于提高金融集聚水平，進(jìn)而影響到綠色發(fā)展效率[11]。于斌斌[12]還發(fā)現(xiàn)，金融集聚在不同城市規(guī)模約束下對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級表現(xiàn)出明顯差異。這意味著金融集聚對綠色發(fā)展效率的非線性影響，很可能是金融集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外開放水平及城市規(guī)模等中間機(jī)制引起的。事實(shí)上，許多學(xué)者曾經(jīng)嘗試通過空間計量模型和面板門檻模型解釋金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間溢出效應(yīng)及其門檻特征。何宜慶等[13]曾采用空間計量模型分析金融集聚對生態(tài)效率影響，但沒有揭示金融集聚的空間衰減邊界。另外有些學(xué)者雖然關(guān)注到金融集聚與綠色發(fā)TFP或綠色經(jīng)濟(jì)效率的門檻特征，卻忽視了金融集聚的空間溢出效應(yīng)[7, 14]。

鑒于此，本文基于空間距離衰減規(guī)律與中間機(jī)制假說，采用中國2003—2014年272個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，通過空間面板杜賓模型測度金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間溢出效應(yīng)及其衰減邊界，利用面板門檻模型分別檢驗(yàn)金融集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市規(guī)模與對外開放水平四種不同機(jī)制約束下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響。試圖解決以下兩個關(guān)鍵問題：①金融集聚對綠色發(fā)展效率是否存在空間外溢？倘若存在空間外溢效應(yīng)，其范圍究竟有多大？空間外溢的區(qū)域邊界在哪里？②導(dǎo)致金融集聚與綠色發(fā)展效率產(chǎn)生非線性關(guān)系的中間機(jī)制是什么？中間機(jī)制的閾值條件是什么？在不同中間機(jī)制約束下，金融集聚又如何影響綠色發(fā)展效率？與以往研究相比，本研究的貢獻(xiàn)在于：第一，本文采用空間面板杜賓模型檢驗(yàn)了金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間溢出效應(yīng)，回答了其空間溢出范圍的大小及區(qū)域邊界，證實(shí)了空間距離衰減假說；第二，本文利用面板門檻模型，檢驗(yàn)了不同約束機(jī)制下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響，回答了如何在不同約束機(jī)制下，如何更好的提高中國綠色發(fā)展效率。

2 理論分析與數(shù)據(jù)方法

2.1 理論分析

假說1：金融集聚對綠色發(fā)展效率存在明顯的空間溢出，且這種空間溢出效應(yīng)會存在具有空間衰減特征的地理邊界。

(1)根據(jù)“極化—涓滴效應(yīng)學(xué)說”解釋，發(fā)展是通過一個不連續(xù)的但是又逐步積累的創(chuàng)新過程實(shí)現(xiàn)的，通常起源于區(qū)域內(nèi)少量的“中心區(qū)”，創(chuàng)新由這些“中心區(qū)”向周邊潛力較小的區(qū)域“外圍”擴(kuò)張，“外圍區(qū)”依附于“中心區(qū)”而獲得發(fā)展[15]。早期，金融集聚“中心區(qū)”存在于一些特大城市和大城市，隨著條件的逐漸成熟以及金融行業(yè)的快速發(fā)展，大量資本要素、人才要素、技術(shù)創(chuàng)新不斷向區(qū)域金融集聚中心區(qū)涌入，由于金融行業(yè)本身的“逐利性”特點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展自身需要，金融集聚中心區(qū)會不斷向更遠(yuǎn)距離區(qū)域蠶食金融資源，最終向鄰近地區(qū)產(chǎn)生空間溢出[16-17]。然而，由于中國幅員遼闊，各地區(qū)原始發(fā)展條件存在巨大差異，導(dǎo)致中國金融資源在空間分布不均衡[18]，金融差異總體表現(xiàn)沿倒“U”型軌跡演進(jìn)，中西部地區(qū)則由于金融資源的大量外流和回流障礙而長期鎖定于金融均齊發(fā)展的低差異狀態(tài)[19]。顯然，金融集聚對綠色發(fā)展效率存在明顯空間溢出。(2)根據(jù)“信息腹地理論”，金融行業(yè)的健康發(fā)展依賴于大量非對稱信息，受限于中國信用市場的不完備性，金融行業(yè)發(fā)展依然具有較強(qiáng)的本地偏好，與此同時，金融集聚空間溢出作用受到地方保護(hù)主義和行政邊界分割的約束[20-22]。最終，導(dǎo)致金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響在地里空間范圍上表現(xiàn)出一定的區(qū)域邊界。

假說2：在金融集聚、城市規(guī)模、對外開放水平以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平四種機(jī)制調(diào)節(jié)下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響都表現(xiàn)為非線性沖擊。

(1)根據(jù)集群生命周期理論解釋，在向心力與離心力的綜合作用下，金融集聚表現(xiàn)出明顯的階段性差異，其具體形式有集聚、擴(kuò)散及均衡三種。顯然，金融集聚這種階段性變化可能會對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生非均衡性沖擊[23-24]。(2)根據(jù)城市規(guī)模假說，由于大城市具有先進(jìn)的公共服務(wù)水平和優(yōu)越的區(qū)位條件，早期金融集聚主要分布在全球性或區(qū)域性大城市，譬如美國的紐約，日本的東京及中國的香港都是世界性著名金融中心，說明金融集聚與城市規(guī)模存在較強(qiáng)相關(guān)性[25]，但是受制于不同國家及其內(nèi)部城市發(fā)展水平的階段性約束，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響可能表現(xiàn)出差異[26-27]。(3)根據(jù)開放性假說解釋，與開放經(jīng)濟(jì)體相比，封閉經(jīng)濟(jì)下產(chǎn)業(yè)集聚更容易促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，這主要是因?yàn)榈乩砭嚯x的縮短為節(jié)省交易成本提供了可能，且有利于縮減信用成本，金融集聚作為高度依賴信用體系發(fā)展的產(chǎn)業(yè)具有明顯的封閉性特征，但為了構(gòu)建世界性或區(qū)域性金融中心，金融機(jī)構(gòu)及其附屬機(jī)構(gòu)不斷拓展金融服務(wù)等級和服務(wù)范圍，積極參與世界金融分工，在這種情況下，隨著對外開放層次與水平的提高，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響也可能存在門檻特征，已有部分研究證實(shí)了上述猜想[28-29]。(4)根據(jù)威廉姆森假說解釋，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響很可能受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約，因?yàn)榻鹑诩圩鳛楝F(xiàn)代城市的高端增值服務(wù)業(yè)需要高水平的配套和經(jīng)濟(jì)支撐，金融行業(yè)的發(fā)展具有較高的人口門檻和市場門檻，這就促使金融集聚始終傾向于布局經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)，孫鐵山和陳心穎提供中國證據(jù)支持了“威廉姆森假說”[30-31]。以上理論分析表明，金融集聚對綠色發(fā)展效率的非線性沖擊很可能是由金融集聚、城市規(guī)模、對外開放水平及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平四大中間機(jī)制引起的。

2.2 研究方法

本文基于環(huán)境經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的IPAT模型隨機(jī)擴(kuò)展式(STIRPAT)，在充分考慮傳統(tǒng)變量人口因素、富裕程度及技術(shù)水平對綠色發(fā)展效率作用的基礎(chǔ)上[32]，加入金融集聚因素，以觀察金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響，計量模型如下：

Iit=lnai+β1Fit+β2lnPit+β3lnAit+β4lnTit+lnεit

(1)

其中，下標(biāo)i、t分別表示城市與年份；a為模型系數(shù)；I是被解釋變量環(huán)境影響或環(huán)境壓力；F為本文核心考察變量；P表示人口因素對環(huán)境壓力造成的影響；A指的是富裕程度帶來的環(huán)境影響；T是代表技術(shù)水平產(chǎn)生的環(huán)境影響。ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

Anselin[33]認(rèn)為，空間經(jīng)濟(jì)單元并不是孤立存在的，而是通過各種聯(lián)系與鄰近經(jīng)濟(jì)單元在空間上相互作用，表現(xiàn)出地理上的空間依賴和溢出特征。本文重點(diǎn)考察的金融集聚變量具有強(qiáng)烈的空間外部性，因此，在探討金融集聚與綠色發(fā)展效率關(guān)系的時候有必要引入空間效應(yīng)予以考察?？臻g計量模型具體形式多樣，Lesage 和Pace[34]在綜合考慮了因變量和自變量的空間依賴性，構(gòu)建了同時包含因變量空間滯后項(xiàng)和自變量空間滯后項(xiàng)的空間杜賓模型(Spatial PanelDurbin Model，SPDM)，該模型同時兼顧了解釋變量與被解釋變量的空間效應(yīng)，在空間效應(yīng)考察方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。因此，本文基于STIRPAT模型，進(jìn)行空間拓展，采用空間面板杜賓模型對中國金融集聚與綠色發(fā)展效率的關(guān)系進(jìn)行深入研究。模型表達(dá)式：

Iit=a+ρWijIit+β1Fit+β2lnPit+β3lnAit+β4lnTit+θ1WijFit+θ2WijlnPit+θ3WijlnAit+θ4WijlnTit+μi+vt+lnεit

(2)

其中，下標(biāo)i、j表示城市，t是年份；I、F、P、A、T、ε含義同式(1)；β1、β2、β3、β4分別表示金融集聚、人口因素、富裕程度、技術(shù)水平的回歸系數(shù)，θ1、θ2、θ3、θ4代表四個變量空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)；W為272×272階的空間權(quán)重矩陣；ρ為空間滯后回歸系數(shù)，表示區(qū)域之間的影響程度；a是常數(shù)、ui是個體固定效應(yīng)，vt為時間固定效應(yīng)。具體變量選擇，將在下文予以詳細(xì)介紹。

另外，由于金融集聚對綠色發(fā)展效率存在多重條件約束，為此，本文采用面板門檻模型(Panel Threshold Regression，PTR)考察金融集聚對綠色發(fā)展效率的門檻特征[35]。該方法不僅能較為準(zhǔn)確的計算門檻值，還能對內(nèi)生的“門檻特征”進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。面板門檻模型如下：

Iit=lnai+β1Fit+β2lnPit+β3lnAit+β4lnTit+β51Fit·I(qit≤λ1)+β52Fit·I(qit>λ1)+β53Fit·I(qit<λn)+lnεit

(3)

其中，qit為門檻變量；λ1、λ2…λn為待估算的門檻值；I(g)為指標(biāo)函數(shù)，其他參數(shù)同上。

2.3 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

被解釋變量：綠色發(fā)展效率(I)。本文采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型(Super-SBM-undesirable)來測度綠色經(jīng)濟(jì)效率[36]，該方法可以有效解決效率高估問題及投入、產(chǎn)出效率非徑向調(diào)整問題[37-38]。具體步驟如下：首先，通過地區(qū)實(shí)際生產(chǎn)總值對工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)煙塵排放量進(jìn)行單位化處理，進(jìn)而通過熵值法計算得到環(huán)境污染綜合指數(shù)，作為非期望產(chǎn)出的代理變量；其次，選取全社會固定資產(chǎn)投資、年末就業(yè)人數(shù)、單位能耗工業(yè)產(chǎn)值、工業(yè)用電量為投入變量，利用全市實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量期望產(chǎn)出[39]；最后，采用MaxDEA軟件進(jìn)行測算。投入產(chǎn)出中涉及到的價格變量統(tǒng)一采用GDP指數(shù)進(jìn)行評價，以消除通貨膨脹的影響。

門檻變量(中間機(jī)制)：參考現(xiàn)有研究處理方法，本文分別選取市轄區(qū)年末總?cè)丝诒碚鞒鞘幸?guī)模(UR)，采用進(jìn)出口貿(mào)易總額與全市GDP比重度量對外開放水平(OD)，進(jìn)出口貿(mào)易總額數(shù)據(jù)依據(jù)歷年匯率折算成人民幣，全市GDP折算為2003年的不變價格，選擇全市實(shí)際GDP刻畫經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EL)。

控制變量：IPAT模型中的三個固有變量如下，本文分別選取全市年末總?cè)丝诒硎救丝谝蛩?P)；利用人均實(shí)際GDP衡量富裕程度(A)；采用單位工業(yè)生產(chǎn)總值能耗代表技術(shù)水平。隨著經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，越來越多影響環(huán)境壓力的因素也被考慮到IPAT模型擴(kuò)展式中，本文結(jié)合中國綠色發(fā)展實(shí)際情況，分別選取環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源結(jié)構(gòu)四個重要控制變量予以進(jìn)一步考慮。眾所周知，中國的環(huán)境治理屬于政府主導(dǎo)型，環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)弱直接影響到綠色發(fā)展效率，本文從規(guī)制的效果出發(fā)，選取工業(yè)二氧化硫去除率、工業(yè)固體廢物綜合利用率、工業(yè)煙塵去除率、生活污水處理率及生活垃圾無害化處理率五個指標(biāo)，通過熵值法計算得到各自權(quán)重，然后，線性加權(quán)求和得到不同城市不同年份環(huán)境規(guī)制效果(ER);另外，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定了污染的類型和總量特征，因此，本文采用第二產(chǎn)業(yè)增加值與第三產(chǎn)業(yè)增加值之比(IS)來要控制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展效率的影響；最后，要重視能源結(jié)構(gòu)的影響，由于中國“富煤，少油，少汽”，煤炭型能源消費(fèi)成為了中國經(jīng)濟(jì)社會的的主導(dǎo)型能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生較大影響，受限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇工業(yè)用電量與全社會用電量之比來反映城市能源結(jié)構(gòu)(ES)。

空間權(quán)重矩陣。本文通過經(jīng)緯度計算兩個城市質(zhì)心之間的歐氏距離倒數(shù)來刻畫城市之間的空間依賴性特征，相較于鄰近空間權(quán)重矩陣，反距離空間權(quán)重矩陣的解釋力不會隨著樣本量的增加而減小[41]。計算公式：

(4)

式中dij為根據(jù)城市經(jīng)緯度計算的城市i與城市j的地理距離，本文采用兩個城市之間的距離倒數(shù)作為空間權(quán)重矩陣，測度城市之間的空間相互作用。

研究樣本為2003-2014年間中國272個地級及以上城市的平衡面板數(shù)據(jù)。個別缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)齊，剔除個別數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的城市。同時，為消除價格影響，所有價格變量都以2003年為基期，采用GDP指數(shù)進(jìn)行平減。地圖數(shù)據(jù)均來自于國家基礎(chǔ)地理信息中心。為減小異方差，本文還對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)化處理。表1和表2分別報告了各變量的定性描述與描述性統(tǒng)計結(jié)果。觀察表2可知，所有變量不存在異常值情況，數(shù)據(jù)波動較小，平穩(wěn)性較好，而且所有變量的方差膨脹因子值均小于4，說明解釋變量間不存在嚴(yán)重共線性問題。

表1 變量定性描述

表2 各變量的描述統(tǒng)計結(jié)果

3 實(shí)證分析

3.1 初步統(tǒng)計觀察

在深入研究該命題之前，有必要利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步統(tǒng)計分析，以便準(zhǔn)確把握金融集聚與綠色發(fā)展效率之間的基本關(guān)系。因此，本文通過區(qū)位熵模型和Super-SBM-Undesirable模型分別計算出272個城市2003—2014年的金融集聚與綠色發(fā)展效率，同時，利用ArcGIS10.2自然間斷點(diǎn)分級法繪制出二者空間格局分布圖，并分別按照金融集聚程度和綠色發(fā)展效率值命名為低水平金融集聚、中等水平金融集聚和高水平金融集聚，低水平綠色發(fā)展效率、中等水平綠色發(fā)展效率和高水平綠色發(fā)展效率。

觀察圖1可知，2003年金融集聚和綠色發(fā)展效率在空間分布上既存在一致性，也存在空間錯位線性。東南沿海地區(qū)金融集聚水平與綠色發(fā)展效率普遍較高，而中西部地區(qū)相對次之，但不同年份也表現(xiàn)出明顯差異。2014年金融集聚高水平區(qū)域則更趨于集中布局，區(qū)域性金融中心逐漸形成，高水平金融集聚主要分布在江浙一帶和京津地區(qū)，同年272個城市綠色發(fā)展效率也有顯著提高，中西部大部分區(qū)域逐漸由低水平綠色發(fā)展效率區(qū)域向中高水平綠色發(fā)展效率區(qū)域跨越。這說明金融集聚與綠色發(fā)展效率可能某種空間聯(lián)系，且這種空間聯(lián)系受到時空非均衡擾動。

眾所周知，集群生命周期理論認(rèn)為，不同時期的金融集聚效應(yīng)存在巨大差異，那么樣本研究期間，中國金融集聚與綠色發(fā)展效率之間是否也存在階段性差異，這值得進(jìn)一步思考？為此，本文以2003—2014年中國272個地級以上城市的綠色發(fā)展效率為縱軸，金融集聚為橫軸繪制圖2。從中可以看出，金融集聚與綠色發(fā)展效率之間總體呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但是在金融集聚為1附近，綠色發(fā)展效率產(chǎn)生明顯上下分層現(xiàn)象，表明金融集聚不僅能夠促進(jìn)綠色發(fā)展效率提高，還有跳躍式增強(qiáng)的跡象，呈現(xiàn)出明顯的門檻特征。

3.2 金融集聚對綠色發(fā)展效率空間溢出及其空間衰減

3.2.1 金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間溢出

綜合理論分析與初步統(tǒng)計觀察可知，金融集聚與綠色發(fā)展效率之間存在顯著空間依賴，而且這種空間依賴性因距離遠(yuǎn)近而變化。因此，本文采用空間面板杜賓模型對假說進(jìn)行檢驗(yàn)。

在進(jìn)行空間計量分析之前，本文預(yù)先采用傳統(tǒng)面板模型考察金融集聚與綠色發(fā)展效率之間的關(guān)系。通過F檢驗(yàn)(41.99***)、BP-LM檢驗(yàn)(10578.58***)及Hausman檢驗(yàn)(16.36***)進(jìn)行模型篩選，發(fā)現(xiàn)變截距固定效應(yīng)模型適用于估計金融集聚與綠色發(fā)效率之間的關(guān)系。隨后，本文采用變截距固定效應(yīng)模型對式(1)進(jìn)行估計。結(jié)果如表3列(1)所示，金融集聚對綠色發(fā)展效率存在顯著的正向影響，回歸系數(shù)為0.139且在1%的置信水平上顯著，說明金融集聚與綠色發(fā)展效率之間確實(shí)存在互動。

圖1 2003年與2014年金融集聚與綠色發(fā)展效率空間格局

圖2 金融集聚與綠色發(fā)展效率的散點(diǎn)關(guān)系圖

為此，本文進(jìn)一步采用空間計量模型對式(2)進(jìn)行估計。通過LM(Robust)檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)及Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)(表2)，空間滯后模型(SAR)與空間誤差模型(SEM)都可以檢驗(yàn)金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間外溢效應(yīng)。鑒于此，作者進(jìn)一步采用Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)篩選模型，結(jié)果顯示，Wald檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)均顯著拒絕原假設(shè)，表明單純使用空間滯后模型和空間誤差模型考察金融集聚的空間溢出效應(yīng)都可能存在偏誤，且Hausman檢驗(yàn)結(jié)果在1%的置信水平上顯著拒絕了原假設(shè)。綜上，本文最終選擇固定效應(yīng)下的空間面板杜賓模型(SPDM)對金融集聚與綠色發(fā)展效率的空間外溢效應(yīng)及其衰減邊界進(jìn)行分析。

表2 普通面板模型的檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的置信水平下顯著性，下同。

表3 空間杜賓模型估計結(jié)果

續(xù)表3 空間杜賓模型估計結(jié)果

已有研究表明，空間計量模型中，本地區(qū)解釋變量的變化不僅會影響到鄰近區(qū)域值的變化，還會反過來對本地區(qū)值變化的產(chǎn)生沖擊，而傳統(tǒng)的點(diǎn)估計無法捕捉到這種“反饋效應(yīng)”[42-43]。為此，本文參考已有文獻(xiàn)處理方法，采用偏微分分解方法分析金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響[44-45]。表3列(2)的分解結(jié)果表明，①直接效應(yīng)下的金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響系數(shù)為0.123，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，即本地區(qū)金融集聚水平的提高有助于提高本地區(qū)的綠色發(fā)展效率，與變截距固定效應(yīng)估計系數(shù)相比，降低了0.019，這說明傳統(tǒng)面板模型由于忽略了空間相關(guān)性問題，導(dǎo)致金融集聚對綠色發(fā)展效率影響被高估；②間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng))下的金融集聚系數(shù)為0.960，且在1%的水平下顯著，即本地區(qū)金融集聚水平的提高有助于促進(jìn)相鄰地區(qū)綠色發(fā)展效率的提高。此外，對比金融集聚直接效應(yīng)與間接效應(yīng)下的回歸系數(shù)可知，金融集聚對綠色發(fā)展效率的區(qū)域間溢出要明顯強(qiáng)于區(qū)域內(nèi)溢出，這說明金融集聚對綠色發(fā)展效率確實(shí)存在空間溢出，為假說1的前半部分提供了實(shí)證支持。

金融集聚之所以存在顯著的空間溢出效應(yīng)，可能的解釋是：①金融服務(wù)業(yè)的特性。根據(jù)中心地理論解釋，每個行業(yè)企業(yè)都需要一個市場門檻來維持它的生存，根據(jù)提供的服務(wù)或產(chǎn)品的等級，不同的行業(yè)企業(yè)有不同的市場門檻和服務(wù)范圍。金融行業(yè)作為高端服務(wù)業(yè)具有較高的服務(wù)價格、較低的購買率、較高的市場門檻和較大的服務(wù)范圍，金融服務(wù)業(yè)早期不斷極化吸收周邊金融資源，并逐漸向區(qū)域性金融中心甚至全國性金融中心轉(zhuǎn)變，金融中心再通過擴(kuò)散效應(yīng)或“涓滴效應(yīng)”，服務(wù)相鄰地區(qū)，從而產(chǎn)生空間外溢。②信息技術(shù)的發(fā)展。現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，使得地理距離對金融服務(wù)業(yè)的影響逐漸降低，空間摩擦系數(shù)的縮小為金融集聚的空間外溢提供的條件，在一定程度上削弱了信息不對稱帶來的不利影響，為遠(yuǎn)距離金融擴(kuò)散提供了技術(shù)支撐。

3.2.2 金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間衰減邊界

圖3 金融集聚空間外溢系數(shù)隨地理距離的變化

回歸結(jié)果顯示，空間外溢系數(shù)基本在60—600公里的區(qū)域內(nèi)高度顯著且基本通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，超過600公里后，空間外溢系數(shù)變得不再顯著，這表明金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間溢出符合地理距離衰減規(guī)律。具體來看，金融集聚空間外溢系數(shù)與相應(yīng)的地理距離閾值曲線關(guān)系大致可以分為三個區(qū)間(圖3)：①距離閾值小于300公里時，金融集聚對鄰近地區(qū)綠色發(fā)展效率具有顯著的抑制作用，且距離越近抑制作用越強(qiáng)，但這種“極化作用”會在300-400公里的空間距離范圍內(nèi)發(fā)生反轉(zhuǎn)?？赡艿脑蚴牵耙簧讲蝗荻ⅰ?，離金融中心越近的城市，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系越緊密，金融業(yè)務(wù)聯(lián)系依賴程度越高，資本“極化”的效率更高，獲取信息的成本越低，這也解釋了為什么大型金融中心無法在同一地區(qū)并存。②距離閾值介于300—600公里時，金融集聚對鄰近地區(qū)綠色發(fā)展效率逐漸表現(xiàn)為正向促進(jìn)作用，且在400公里時達(dá)到峰值0.364，也就是說，金融集聚往往能夠更加有力的提升省域邊界附近城市的綠色發(fā)展效率，可能的解釋是，處于省域邊界的城市主要依靠區(qū)域金融中心融資，所屬地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等一般傾向于模仿發(fā)達(dá)的金融中心城市，導(dǎo)致邊界城市對中心城市依賴度較高，同時，金融中心由于業(yè)務(wù)的拓展和信息技術(shù)的發(fā)展，也有向外不斷擴(kuò)張的欲望，從而為金融集聚對邊界城市的空間溢出提供了充分條件。③距離閾值超過600公里時，由于權(quán)重矩陣內(nèi)空間單元的急劇減少，空間外溢系數(shù)表現(xiàn)為隨機(jī)波動現(xiàn)象，且無法通過顯著性檢驗(yàn)，這意味著金融集聚對鄰近城市綠色發(fā)展效率的空間溢出受到行政邊界分割的阻礙?？傮w來看，金融集聚對鄰近地級市綠色發(fā)展效率的影響會隨著地理距離的增加而降低，特別值得一提的是，隨著地理距離的擴(kuò)大，金融集聚對鄰近城市綠色發(fā)展效率的影響是一個先負(fù)后正的衰減過程。這為假說1的后半分提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，有力地支持了空間衰減邊界假說。

為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選擇城市人口密度衡量人口因素對環(huán)境的沖擊，利用城市年末專利授權(quán)量度量技術(shù)水平，并加入環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源結(jié)構(gòu)三個控制變量，采用空間面板杜賓模型進(jìn)行估計，并記錄金融集聚的回歸系數(shù)及t值，繪制出金融集聚系數(shù)隨地理距離變化圖(圖3)，穩(wěn)健性結(jié)果表明，金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間外溢確實(shí)存在空間衰減邊界，且三個區(qū)間變化范圍與前述回歸結(jié)果基本一致，進(jìn)一步支持了空間衰減假說。

3.3 金融集聚對綠色發(fā)展效率非線性沖擊的中間機(jī)制分析

基于理論分析和統(tǒng)計分析可知，導(dǎo)致金融集聚與綠色發(fā)展效率之間產(chǎn)生非線性關(guān)系的重要因素是：中間機(jī)制的介入。為此，本文采用面板門檻回歸模型分別檢驗(yàn)金融集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市規(guī)模與對外開放水平約束下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的異質(zhì)性沖擊。具體步驟如下：第一，通過門檻效應(yīng)檢驗(yàn)確定門檻個數(shù)，進(jìn)而確定模型形式。第二，分別估計四種中間機(jī)制下的門檻值。觀察表4可知，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響受到金融集聚水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市規(guī)模以及對外開放水平的制約，其中金融集聚水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下表現(xiàn)出雙門檻，城市規(guī)模與對外開放水平下表現(xiàn)為單一門檻，金融就水平門檻值分別為1.128與1.949，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平門檻值分別為16700.383與2726.544，城市規(guī)模門檻值為107.58，對外開放水平門檻值為0.0291。

表4 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

注：括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))，LM統(tǒng)計量及顯著性檢驗(yàn)是采用Bootstrap法模擬3264次得到的結(jié)果。

門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響的確受到金融集聚、城市規(guī)模、對外開放水平及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)，這為假說2提供了初步證據(jù)。接下來，本文依據(jù)門檻檢驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)一步估計四重中間機(jī)制調(diào)節(jié)下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響(表5)。

表5 基準(zhǔn)門檻回歸結(jié)果

從表5結(jié)果可知，①金融集聚水平的門檻效應(yīng)。當(dāng)金融集聚水平處于第一重門檻左側(cè)時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響為0.074且在1%的置信水平下顯著；當(dāng)金融集聚水平介于第一重門檻和第二重門檻之間時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的正向促進(jìn)作用顯著增強(qiáng)；當(dāng)金融集聚水平邁過第二重門檻1.949時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的正向促進(jìn)作用達(dá)到最強(qiáng)，為0.211且在1%的置信水平下顯著。截止2014年底，中國272個地級市中有87.13%的地級市仍然沒有邁過第一重門檻，只有12.87%的城市進(jìn)入第一重門檻和第二重門檻之間。這表明金融集聚水平約束下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的提高呈現(xiàn)“梯度式”增強(qiáng)，可能是受“馬太效應(yīng)”的影響，隨著金融集聚水平的提高，金融中心對金融資源的“極化作用”愈強(qiáng)，為金融集聚的綠色輸出提高了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。②城市規(guī)模的門檻效應(yīng)。當(dāng)城市規(guī)模小于門檻值107.580時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的提升具有正向影響且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)跨過城市規(guī)模門檻時，金融就對綠色發(fā)展效率提升的促進(jìn)作用達(dá)到最強(qiáng)，回歸系數(shù)為0.184且在1%的置信水平顯著。截止2014年底，52.21% 的城市還處于門檻值的左端，只有47.79%的城市邁過了門檻值。這說明城市規(guī)模約束下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的提升表現(xiàn)出梯度增強(qiáng)的過程，然而，還有許多城市受制于城市規(guī)模原因，沒有發(fā)揮出金融集聚對綠色發(fā)展效率的最大效用。這主要是受規(guī)模效應(yīng)的作用，城市規(guī)模的擴(kuò)大耦合了豐富的城市資源，為金融集聚擴(kuò)張?zhí)峁┝素S富資源，進(jìn)而為綠色發(fā)展提供了更加厚實(shí)的金融支持。③對外開放水平的門檻效應(yīng)。當(dāng)對外開放水平低于門檻值0.0291時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的提升作用為0.109且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)對外開放水平邁過門檻值時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的提升作用增加至0.186且通過1%的顯著性水平。截止2014年底，中國還有78.31%的城市沒有邁過對外開放水平門檻，僅有21.69%的城市到達(dá)門檻值右端。這說明在對外開放水平約束下，中國城市金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響并不支持“污染天堂假說”，而是一個不斷增強(qiáng)的促進(jìn)過程?？赡苁窃醋杂凇案偁幮?yīng)”影響，隨著對外開放水平的提高，中國金融行業(yè)不僅可以擴(kuò)大金融業(yè)務(wù)的服務(wù)范圍與服務(wù)規(guī)模，還不得不引進(jìn)學(xué)習(xí)吸收國外金融機(jī)構(gòu)先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)和一流的技術(shù)，從而提高中國城市金融集聚水平，促進(jìn)綠色發(fā)展效率提升。④經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門檻效應(yīng)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)]有躍過第一重門檻值2726.543時，金融經(jīng)濟(jì)對綠色發(fā)展效率的提升作用最強(qiáng)；當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平介于第一重門檻與第二重門檻之間時，金融集聚對綠色發(fā)展效率提升作用降至0.093；當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平躍過第二重門檻值16700.383時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的提升作用迅速增至0.152。截止2014年底，中國83.09%的城市已經(jīng)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)發(fā)展高水平階段(躍過第三重門檻)，僅有 16.91%城市滯留在第二區(qū)間(2726.544

為了進(jìn)一步驗(yàn)證四重中間機(jī)制調(diào)節(jié)下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的結(jié)論的穩(wěn)健性，本文著眼于從以下三個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：①內(nèi)生性檢驗(yàn)。由于IPAT模型只考慮到人口因素、富裕程度及技術(shù)水平對綠色發(fā)展效率的影響，這很可能導(dǎo)致某些重要變量遺漏，產(chǎn)生內(nèi)生性問題；同時，受限于數(shù)據(jù)可得性，本文只就就業(yè)人員角度測度了金融集聚水平，這難免存在測量偏誤，進(jìn)而導(dǎo)致內(nèi)生性問題。因此，本文采用被解釋變量的滯后t-2 期及以上作為工具變量，采用系統(tǒng)廣義矩估(GMM)計方法處理金融集聚可能存在的內(nèi)生性問題。動態(tài)門檻估計結(jié)果反映，金融集聚對綠色發(fā)展效率的作用與基準(zhǔn)門檻結(jié)果相一致。②控制變量的變換。替換基本控制變量，選取城市人口密度替換年末總?cè)丝趤砗饬咳丝谝蛩貙G色發(fā)展效率的沖擊，利用城市年末專利授權(quán)量替換單位工業(yè)生產(chǎn)總值能耗來刻畫技術(shù)水平對綠色發(fā)展效率的作用，并加入重要變量環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源結(jié)構(gòu)，采用面板門檻模型進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，四重中間機(jī)制調(diào)節(jié)下，只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平門檻值發(fā)生微弱改變，其他變量門檻值與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，金融集聚對綠色發(fā)展效率的“梯度式”增強(qiáng)特征與基準(zhǔn)門檻回歸結(jié)果保持高度一致。③樣本選擇性偏差。由于金融集聚通常在原始條件較好的地區(qū)更加容易孕育大型金融中心，而中國城市的行政等級一般都隱含著初始的資源要素條件好與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高等條件，并且擁有更加的制度資源，二者的強(qiáng)力耦合關(guān)系會對估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤。為此，本文剔除了4個直轄市、15個副省級城市(南京、杭州、武漢、西安、成都、哈爾濱、長春、沈陽、大連、濟(jì)南、青島、寧波、廣州、廈門、深圳)及18個較大城市(大連、本溪、撫順、吉林、齊齊哈爾、包頭、洛陽、邯鄲、寧波、大同、唐山、鞍山、青島、淄博、無錫、淮南、蘇州、徐州)，由于三類城市存在交叉，實(shí)際共剔除51個城市樣本，同時，參照②中控制變量做如上變換?；貧w結(jié)果顯示，除經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平約束下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響與基準(zhǔn)回歸結(jié)果存在微末區(qū)域外，其他機(jī)制調(diào)節(jié)下的估計結(jié)果與基準(zhǔn)門檻回歸結(jié)果廣泛一致。

4 結(jié)語

本文嘗試建構(gòu)一個包含金融集聚與綠色發(fā)展效率的分析框架，基于空間距離衰減假說與中間機(jī)制假說，選取2003—2014年中國272個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，借鑒STIRPAT模型，綜合采用空間杜賓模型和面板門檻模型考察金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間外溢效應(yīng)與空間衰減邊界，探究金融集聚影響綠色發(fā)展效率的多重中間機(jī)制，主要結(jié)論如下：

(1)金融集聚對綠色發(fā)展效率存在明顯的空間溢出效應(yīng)，并且這種空間溢出表現(xiàn)出明顯的空間衰減特征。具體表現(xiàn)為，300公里以內(nèi)為負(fù)向空間外溢的密集區(qū)域，400—600公里是正向空間溢出的密集區(qū)域，600公里后不再有空間外溢?？傮w來看，金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間溢出呈現(xiàn)“梯度式”增強(qiáng)特征，且金融集聚對綠色發(fā)展效率的區(qū)域間溢出要明顯強(qiáng)于區(qū)域內(nèi)溢出，但由于空間距離和行政邊界的約束，金融集聚對綠色發(fā)展效率的空間溢出表現(xiàn)出明顯空間衰減特征。在增加控制變量、變換指標(biāo)、更替空間權(quán)重矩陣以及考慮內(nèi)生性問題后，結(jié)論仍然穩(wěn)健。

(2)在金融集聚、城市規(guī)模與對外開放水平三種機(jī)制調(diào)節(jié)下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響呈現(xiàn)“梯度式”增強(qiáng)的特征，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平機(jī)制介入過程中，金融集聚對綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用卻是一個“先減后增”的過程。然而，截止到2014年底，87.13%的地級市還沒有金融集聚跨過第一重門檻，52.21% 的城市還處于城市規(guī)模門檻值的左端，78.31%的城市還沒有達(dá)到外開放水平的門檻值的右端，但是，卻有83.09%的城市已經(jīng)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)發(fā)展門檻值的第三個階段。該結(jié)論在考慮內(nèi)生性、變換指標(biāo)、增加控制變量及控制樣本選擇性偏差后，結(jié)論依然可信。

當(dāng)然，本研究尚有許多值得深入探討的問題，如：考慮金融行業(yè)異質(zhì)性特征金融集聚(銀行業(yè)、證券業(yè)與保險業(yè))對綠色發(fā)展效率影響；構(gòu)建金融集聚對綠色發(fā)展效率作用的理論模型；利用中國工業(yè)企業(yè)庫微觀數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)論的可靠性。