康 斐，邊俊杰

(贛南師范大學 經(jīng)濟管理學院，江西 贛州 341000)

1 引言和文獻回顧

2021年4月1日，國務(wù)院新聞辦就構(gòu)建新發(fā)展格局，金融支持區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展有關(guān)情況舉行發(fā)布會。央行用兩組數(shù)據(jù)概括我國六省(區(qū))九地綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)(下文簡稱“試驗區(qū)”)建設(shè)取得的成就：一組數(shù)據(jù)是截至2020年底試驗區(qū)累計綠色貸款余額已經(jīng)突破2000億元，占試驗區(qū)總貸款余額的15.1%，比全國綠色信貸占比高4.3%。第二組數(shù)據(jù)是各試驗區(qū)累計發(fā)行綠色債券1350億元，同比增長66%。從深層次角度思考，這兩組數(shù)據(jù)體現(xiàn)的試驗區(qū)綠色金融發(fā)展水平和效率狀況如何？為我國全面推行綠色金融改革有哪些指導意義？這些問題是值得關(guān)注的問題。

從研究的對象看，當前學術(shù)界圍繞綠色金融發(fā)展水平和效率的研究主要體現(xiàn)在兩個層面：一是站在綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)之外的非特定區(qū)域角度看綠色金融效率；二是針對性的圍繞綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)綠色金融發(fā)展水平和效率問題開展研究。

對于前者綠色金融區(qū)域性研究，主要依據(jù)為我國行政區(qū)劃分，利用我國省域的生態(tài)效率面板數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)學模型量化比較，分析各省域以金融服務(wù)為工具支持當?shù)鼐G色產(chǎn)業(yè)發(fā)；張莉莉測算研究了全國各省綠色金融發(fā)展水平與效率，從橫向與縱向?qū)Ρ确治鑫覈G色金融發(fā)展的區(qū)域性差異；劉瑩采用層次分析法對山東省17個地市綠色金融發(fā)展進行了定量研究；丁攀基于2005～2018年30個省市的面板數(shù)據(jù)研究了經(jīng)濟可持續(xù)增長、技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指標與綠色金融政策之間的傳導機制與影響效應(yīng)；周弘應(yīng)用柯布—道格拉斯形式的隨機生產(chǎn)前沿函數(shù)，對中部地區(qū)6個省份進行了綠色金融發(fā)展效率的測算；張吉坤利用耦合協(xié)調(diào)度模型，測度了六安市2014～2018年金融發(fā)展和綠色發(fā)展綜合發(fā)展水平及耦合協(xié)調(diào)程度；王麗娜立足于京津冀，戰(zhàn)略定位跨行政區(qū)多地協(xié)同發(fā)展的優(yōu)勢，研究了綠色金融支持京津冀協(xié)同發(fā)展的問題；楊陽、王國松分析了上海市三類主要綠色金融產(chǎn)品的發(fā)展水平以及差異性，指出我國應(yīng)提出符合各地特色的創(chuàng)新型綠色金融產(chǎn)品；岳永生嘗試從評價指標體系上進行完善，提出構(gòu)建統(tǒng)一標準的綠色金融評價體系的重要性。從上述的研究文獻來看，既涉及了綠色金融的效應(yīng)、發(fā)展水平、效率問題，也涉及了綠色金融與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系問題。該類研究成果對于本文的研究具有較好的指導參考價值，但由于非特定區(qū)域在綠色金融政策等方面與綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)相比存在較大的差異性，其研究結(jié)果也無法全面呈現(xiàn)國家綠色金融改革的效率全貌。

對于后者的研究，目前文獻比較少。代表性的如吳丹以浙江省為研究對象，通過對比該省試驗區(qū)與非試驗區(qū)之間資本市場的差異來驗證綠色金融改革成效；顏文聰，吳偉軍通過梳理我國首批綠色金融改革試驗區(qū)改革創(chuàng)新路徑和政策措施，提出我國綠色金融改革應(yīng)完善頂層設(shè)計、統(tǒng)一認定標準、加強地方綠色金融能力；謝漢陽以蘭州新區(qū)為例，提出建設(shè)綠色金融的五大機制：內(nèi)生動力、服務(wù)創(chuàng)新、政策協(xié)同、風險防控、智力保障；蔣修清運用熵權(quán)TOPSIS評價法和耦合協(xié)調(diào)度模型，測度了廣東省21市綠色金融體系支持循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)。從上述文獻來看，關(guān)于我國各試驗區(qū)的綠色金融發(fā)展研究已經(jīng)有了初步的討論，但由于數(shù)據(jù)等方面的限制，文獻多是以綠色金融宏觀發(fā)展情況和微觀綠色金融產(chǎn)品為對象開展研究，鮮有文章對試驗區(qū)改革創(chuàng)新的成效進行實證研究，深入研究各試驗區(qū)改革創(chuàng)新的差異和共性[9，10]，政策建議主觀性偏強[10]，實際的創(chuàng)新性觀點不多。在我國大力推行綠色金融發(fā)展的背景下，參考DEA模型[1]、SFA模型[11]、耦合協(xié)調(diào)度模型[5，13]、CGE模型進一步結(jié)合其他數(shù)學模型科學地測算我國綠色金融發(fā)展效率水平是一個重要研究方向?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取我國首批綠色金融改革試驗區(qū)之一贛江新區(qū)為研究對象，從縱向時間序列分析試驗區(qū)成立前后綠色創(chuàng)新效率的改變，從橫向全面分析影響贛江新區(qū)綠色發(fā)展創(chuàng)新效率的因素，找準發(fā)展過程中的主要矛盾，提出下一階段縱深推進全省綠色金融改革事業(yè)發(fā)展的具體建議。

2 贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展水平

2.1 權(quán)重計算方法

在衡量綠色金融發(fā)展水平時涉及到多個指標來反映具體情況，權(quán)重的科學設(shè)置是金融發(fā)展水平量化研究的關(guān)鍵一步，目前主流的方法有主成分分析法、熵值法[1，13]、CRITIC權(quán)重[15]、信息量權(quán)重、層次分析法[2]等。權(quán)重計算應(yīng)盡量避免因人的主觀判斷影響權(quán)重大小，個體差異、認知等主觀因素的影響將會使結(jié)果產(chǎn)生有較大誤差。因此使用熵值法與主成分分析法可以有效避免這一缺陷。然而即使全面考慮主成分因素，在主成分分析降維后原始數(shù)值的含義的清晰度都有所下降，因此本著科學嚴謹要求本文選用熵值法確定各指標權(quán)重，并對贛江新區(qū)主要中心城市及江西省整體綠色金融發(fā)展情況進行初步分析。

2.2 指標選擇

在平衡客觀理論的深度與實際操作的可行性同時，借鑒前人文獻的基礎(chǔ)[8]并結(jié)合贛江新區(qū)發(fā)展特色構(gòu)建綠色金融測度指標體系。指標展示(表1、表5)包含了目前市場上的五類主流的綠色金融工具以及研究贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展中資源投入量以及投入產(chǎn)出的效率涉及的主要指標。

表1 發(fā)展水平指標

2.2.1 綠色信貸

與傳統(tǒng)信貸不同,綠色信貸把是否符合環(huán)境檢測標準作為信貸審批前提條件。對污染型企業(yè)來說綠色信貸提高了企業(yè)貸款的門檻，但對于“綠色企業(yè)”獲取資金的渠道得到拓寬，因此綠色信貸能反映該經(jīng)濟社會資本經(jīng)過有效引導流入有利于環(huán)保的產(chǎn)業(yè)、企業(yè)的能力。

2.2.2 綠色證券

一般是指為支持綠色產(chǎn)業(yè)項目而募集資金的證券,包括綠色債券、綠色基金以及基于綠色基礎(chǔ)證券的綠色指數(shù)產(chǎn)品,有些著作使用上市環(huán)保企業(yè)數(shù)量來表示該地區(qū)綠色權(quán)益性融資的發(fā)展水平，其缺點是單元輸出的環(huán)保企業(yè)不一定是絕對的線性發(fā)展的時間序列，無法縱向比較。本文采用工業(yè)污染治理完成投資占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)的比來替代，通過工業(yè)污染治理投資占比大小來評價貢獻程度，從而反映綠色證券的社會價值。

2.2.3 綠色投資

主要表現(xiàn)為資本市場外的資金流入如政府環(huán)境污染治理投資，它能夠反映地方綠色產(chǎn)業(yè)支撐力度。贛江新區(qū)政府助力綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展支出占總財政支出比重，從某種程度上說，它反映了社會治理和環(huán)境保護的發(fā)展效果。

2.2.4 綠色保險

常用綠色保險年保金額、綠色保險損失率、綠色保險覆蓋率等數(shù)據(jù)量化地區(qū)綠色保險發(fā)展水平。然而，贛江新區(qū)2018年才試行環(huán)境污染責任保險試點工作，推廣時間有限，參與環(huán)境污染責任保險的企業(yè)數(shù)少，數(shù)據(jù)不完整。因此，在本文中用農(nóng)業(yè)保險保費收入規(guī)模取代環(huán)境保護保險規(guī)模。

2.2.5 碳金融

與環(huán)境污染責任保險一樣是我國綠色金融發(fā)展的新興產(chǎn)品，市場規(guī)模不斷擴大，成交額不斷累進，是研究地方綠色金融發(fā)展不可忽視的對象。溫室氣體年減排量在全國年減排總量的占比反映了碳金融的推動作用，作為具有創(chuàng)新價值的重要機制，可將其納入指標體系。

2.3 測算結(jié)果

在上述綠色金融發(fā)展水平評價指標框架下，收集到2014～2019年時間序列，分別計算出江西省、南昌市、九江市的綠色金融發(fā)展水平得分如表2所示。

表2 2014～2019年贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展水平得分

總體上看，贛江新區(qū)九江、南昌兩地綠色金融發(fā)展趨勢整體上與江西省內(nèi)平均水平協(xié)同發(fā)展，呈現(xiàn)正增長態(tài)勢。同時，根據(jù)平均發(fā)展水平的計算，2016～2017年是分水嶺，在此之前，它正處于穩(wěn)定、緩慢發(fā)展的基本階段，之后又處于強而過度活躍的發(fā)展階段。并且南昌市在2017年之后趕超江西省綠色金融發(fā)展的平均水平，對省內(nèi)綠色金融發(fā)展起拉動作用(表3)。

表3 2015～2019年贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展水平環(huán)比增速

3 贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率測度

3.1 模型選擇

本文研究對象是多投入多產(chǎn)出且投入產(chǎn)出元素不對稱性，在模型選取前總結(jié)效率研究常用的幾種模型，本文選擇DEA模型研究綠色金融發(fā)展效率更優(yōu)。各類模型優(yōu)缺點如表4。

表4 常用模型及其特點

此外，由于贛江新區(qū)任處于起步階段，發(fā)展規(guī)模是變化的，目前首要目的仍然是資源高效利用，重點研究資源投入的精準度設(shè)計，因此本文選用DEA-BCC模型分析該區(qū)域綠色金融發(fā)展的靜態(tài)有效性問題，同時將Malmquist指數(shù)引入到動態(tài)效率評價中。

3.2 贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率測度

3.2.1 指標說明

在投資指標的選擇上，除了要考慮以綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險為代表的資本投入外，同時應(yīng)考慮人力和技術(shù)的介入。在產(chǎn)出部分，本文采用綠色GDP，選取單一產(chǎn)出指標克服以往文獻中指標投入產(chǎn)出性質(zhì)模糊造成的分析障礙(表5)。

表5 贛江新區(qū)綠色金融效率投入產(chǎn)出指標說明

3.2.2 測度結(jié)果

本文計算得出從贛江新區(qū)設(shè)立綠色金融改革試驗區(qū)之前自2014年至試驗區(qū)設(shè)立3年后的綠色金融發(fā)展效率動態(tài)、靜態(tài)評價數(shù)據(jù)(表6)。

(1)靜態(tài)效率評價。用綜合效率值(TE)表示綠色金融發(fā)展效率值，從縱向時間序列分析，綠色金融發(fā)展效率值呈現(xiàn)出發(fā)展效率的波動性，并不是簡單的逐步線性增長。整體上效率值介于0.791到1之間波動，在2016、2018年綠色金融發(fā)展效率值為1，在這兩年贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率DEA有效，實現(xiàn)了暫時的投入產(chǎn)出相對均衡。在研究范圍內(nèi)除2016、2018年外，其余年份綠色金融發(fā)展效率落在效率前沿面的右側(cè)(非有效前沿)，但仍然保持著相對較高的水平，沒有出現(xiàn)發(fā)展效率極低的情況；且規(guī)模報酬遞增，即產(chǎn)出變化比例大于投入要素的變化比例，贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展總體屬于發(fā)展初期，可通過增加投入提升綠色金融發(fā)展效率。

(2)動態(tài)效率評價。在考慮了跨期變化后動態(tài)效率分解(表6右半部分)，分別為綜合技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)，綜合技術(shù)效率指數(shù)可進一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。該模型中，全要素生產(chǎn)率受組織內(nèi)部管理水平變動和技術(shù)進步的影響。研究結(jié)果表明，技術(shù)進步是阻礙該區(qū)域綠色金融發(fā)展效率提升的關(guān)鍵因素，上述變化是由于要素質(zhì)量以及科學技術(shù)與組織管理水平不匹配。相關(guān)政策的頒布對贛江新區(qū)綠色金融規(guī)模的整體發(fā)展起到了扶持作用，然而準確識別政策內(nèi)涵，使政策落地、相關(guān)配套管理體制建立所需時間的滯后性阻礙了綠色金融發(fā)展效率提高。且新區(qū)建設(shè)中技術(shù)進步速度過慢，無法滿足規(guī)模擴張的要求，因此技術(shù)進步對技術(shù)效率的改善有明顯的時滯性，如贛江新區(qū)聚集了豐富多樣的金融機構(gòu)，截至2020年5月江西省綠色貸款余額達2000多億元，占其全部信貸余額的平均比例為78.07%，但單純的金融投放沒有與之相匹配的實體產(chǎn)業(yè)以及細致規(guī)范的金融政策相配套，這使得區(qū)域金融業(yè)的發(fā)展無法在深度上對發(fā)展效率的提升起到促進作用。正說明了贛江新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)支撐不足，綠色金融專業(yè)人才資源配置不到位。

表6 效率測算結(jié)果

4 贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率的影響因素

4.1 模型選擇

根據(jù)上述模型所測度的效率值處于0到1這個范圍，使用OLS回歸模型估計參數(shù)會產(chǎn)生較大偏差，故本文選擇適用于截尾數(shù)據(jù)的Tobit回歸模型進行贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率的影響因素分析。

4.2 變量選取

本文借鑒其他文獻中變量選擇，將綠色金融發(fā)展效率作為因變量，以經(jīng)濟發(fā)展狀況、教育事業(yè)支持、城鎮(zhèn)化率、環(huán)境污染狀況、環(huán)境治理投入、金融化程度作為自變量[14]，具體設(shè)計如表7。

表7 影響因素指標選取

4.3 回歸分析結(jié)果

(1)全階段的回歸結(jié)果分析。經(jīng)濟發(fā)展水平、污染治理投入、教育事業(yè)支持及科技創(chuàng)新程度皆正面影響綠色金融發(fā)展效率。隨著新區(qū)經(jīng)濟建設(shè)、科技技術(shù)的發(fā)展和教育投資的增加，該地區(qū)域經(jīng)濟形勢的不斷繁榮刺激了綠色經(jīng)濟的內(nèi)源性活力，從而提升區(qū)域綠色金融發(fā)展效率。當污染治理投入每增加一個單位，效率隨之增加0.194個單位，污染治理投入與綠色金融發(fā)展效率正相關(guān)。隨著政府和企業(yè)對可持續(xù)發(fā)展理念的重視，對環(huán)境污染治理投資力度的加大，綠色金融發(fā)展中的邊際產(chǎn)出隨之增加，污染治理的大量投入促進地區(qū)綠色金融效率水平的提高。其中金融化程度是影響綠色金融發(fā)展效率的重要因素之一，贛江新區(qū)以政策和特色吸引多業(yè)態(tài)金融機構(gòu)集聚，截至2020年贛江新區(qū)已聚集各類金融機構(gòu)二百余家，設(shè)立綠色金融專營機構(gòu)11家，選入綠色項目228個。各類金融機構(gòu)入駐以及金融產(chǎn)品多元化創(chuàng)新對贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率提升做出了重要貢獻。

(2)分階段的回歸結(jié)果分析。本文按贛江新區(qū)成為綠色金融試驗區(qū)為節(jié)點劃分，將2014～2019期間分為兩個階段：贛江新區(qū)綠色金融的萌芽階段(2014～2016)、贛江新區(qū)綠色金融起步階段(2017～2019)，并依次對贛江新區(qū)地區(qū)的每個階段進行回歸檢驗。

萌芽階段(2014～2016)：經(jīng)濟發(fā)展水平的提高有助于促進配置優(yōu)化，投放于教育事業(yè)發(fā)展的支出有助于人才的凝聚，金融業(yè)聚集加快園區(qū)項目建設(shè)，這都將促進綠色金融發(fā)展水平的提高。在這一階段污染治理投入、科技創(chuàng)新程度未通過顯著性檢驗。在發(fā)展萌芽階段，經(jīng)濟和教育水平的提高顯著提升綠色金融發(fā)展效率，表明綠色金融的發(fā)展離不開該區(qū)域自身經(jīng)濟發(fā)展狀態(tài)以及教育科研等基礎(chǔ)資源的注入。污染治理投入未通過檢驗，可能是因為在此階段政府注重整體經(jīng)濟提升，忽視了環(huán)境污染治理的投入，因此未能影響到綠色金融發(fā)展效率?？萍紕?chuàng)新程度未通過檢測是因為萌芽階段贛江新區(qū)建立之初對科技型人才的培養(yǎng)、吸引不足。

起步階段(2017～2019)：在這一階段科技創(chuàng)新程度、金融化程度是影響贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率的兩個重要因素。發(fā)展綠色金融探索中，贛江新區(qū)先后出臺《江西省“十三五”建設(shè)綠色金融體系規(guī)劃》、《關(guān)于加快綠色金融發(fā)展的實施意見》、《贛江新區(qū)關(guān)于支持科技創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》，都是加速綠色金融以及相關(guān)配套產(chǎn)業(yè)的聚集，同時重視科技創(chuàng)新。2019年贛江新區(qū)結(jié)合贛江新區(qū)發(fā)展規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，制定首個綠色企業(yè)和綠色項目認定評估標準有望在全省推廣普及，一系列政策出臺對贛江新區(qū)推動科技創(chuàng)新發(fā)展，促進科技成果轉(zhuǎn)化效率提升影響顯著(表8)。

表8 回歸結(jié)果

5 政策建議

(1)改變傳統(tǒng)金融投放方式，創(chuàng)新綠色金融產(chǎn)品。贛江新區(qū)應(yīng)該基于區(qū)域優(yōu)勢和先進技術(shù)設(shè)計新的綠色金融產(chǎn)品，作為綠色金融服務(wù)于實體經(jīng)濟的載體發(fā)揮著巨大的作用。目前，綠色金融產(chǎn)品和服務(wù)的種類和功能相對單一，不能反映綠色金融服務(wù)業(yè)發(fā)展的融資需求。針對這種情況，粗放的財政投入模式并不能有效提高試點地區(qū)綠色金融的發(fā)展效率。在未來，應(yīng)該考慮以綠色產(chǎn)品創(chuàng)新作為建設(shè)的起點，不斷改善綠色金融工具和服務(wù)創(chuàng)新。工具的創(chuàng)新有利于提高市場活力，并發(fā)揮市場定價的作用。

(2)建設(shè)完善綠色項目庫，實現(xiàn)試驗區(qū)綠色金融信息共享。一方面，積極吸引第三方專業(yè)評估機構(gòu)入駐，推進新區(qū)綠色項目庫建設(shè)工作。一是做好綠色項目入庫前的篩選鑒定工作，需要第三方評估機構(gòu)介入，采用嚴格的“綠色”標準與入庫項目進行比對，及時發(fā)現(xiàn)和拒收不合格項目入庫，建立項目來源數(shù)據(jù)庫；二是做好項目入庫后的跟蹤服務(wù)和監(jiān)理工作，為入庫項目提供“綠色通道”，提高綠色項目建設(shè)效率，確保每個綠色項目高效順利完成。在建設(shè)項目庫的基礎(chǔ)上，另一方面，是政府和金融機構(gòu)如何利用好項目庫。利用如今熱門的大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算等新興計算機技術(shù)，建立綠色金融綜合信息披露、共享服務(wù)平臺，拉近金融機構(gòu)與綠色項目的距離。提高綠色項目融資率，促進政府、銀行和企業(yè)三方合作，為貨幣供需雙方提供信息匹配平臺，提高了資源配置效率。實現(xiàn)綠色項目跨區(qū)域、跨部門信息交流，為政府和金融機構(gòu)決策提供參考。

(3)優(yōu)化頂層設(shè)計，建立科學合理綠色金融量化體系，以促進社會、市場資源的精準分配。2019年贛江新區(qū)確立地方綠色金融評價標準，提出綜合環(huán)境效益概念，暫時緩解了贛江新區(qū)起步階段綠色金融發(fā)展的主要困境之一：綠色金融標準不統(tǒng)一。下一階段作為贛江新區(qū)的發(fā)展階段，應(yīng)結(jié)合發(fā)展規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，不斷優(yōu)化評估標準方案使其具備科學性、可行性和實操性，在不斷實踐與磨合中尋找適合中部發(fā)展城市的綠色金融評估體系。

(4)合理借鑒我國六省九地綠色金融試驗區(qū)具體實踐中各地推行的綠色金融政策和項目，如廣東省設(shè)立全國首個碳排放權(quán)抵質(zhì)押融資標準，提出“三綠”資產(chǎn)支持票據(jù)等。贛江新區(qū)也應(yīng)利用地理優(yōu)勢，形成周邊綠色、健康、高效的經(jīng)濟聯(lián)動趨勢,不斷提高贛江新區(qū)綠色金融發(fā)展效率。