□ 張喜玲 朱子彬 李閱

一、引言

自改革開放以來，我國實(shí)現(xiàn)了多年的高速經(jīng)濟(jì)增長，取得了傲人成績。但快速發(fā)展的背后是粗放型經(jīng)濟(jì)增長模式帶來的大量資源低效利用和環(huán)境污染，綠色可持續(xù)發(fā)展成為必然選擇。2021年“十四五”規(guī)劃綱要指出：“堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”。2022年黨的二十大報(bào)告中再次重申，要“加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型”。金融資源的規(guī)模集聚通過優(yōu)化資源配置、鼓勵(lì)綠色創(chuàng)新等機(jī)制，能夠帶動(dòng)各地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展（孫志紅和王亞青，2017；馮銳，2022）。在推動(dòng)綠色發(fā)展的過程中，金融的支撐作用不可忽視。

目前，我國正處于人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，高素質(zhì)人力資本具有稀缺的生產(chǎn)配置能力、技術(shù)創(chuàng)新能力與吸收能力（劉智勇等，2018），人力資本水平直接影響金融的需求動(dòng)力和供給要素，對(duì)金融和綠色發(fā)展有很強(qiáng)的制約和引導(dǎo)作用（蔡德發(fā)等，2022）。二十大報(bào)告提到“人才是第一資源”，在金融服務(wù)綠色發(fā)展的背景下，還應(yīng)考慮人力資本發(fā)揮的作用。

在傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，綠色全要素生產(chǎn)率（Green Total Factor Productivity，GTFP）引入了資源投入和環(huán)境產(chǎn)出，更強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)于環(huán)境的影響，能夠真實(shí)反映綠色發(fā)展的現(xiàn)狀。如何提高GTFP以推動(dòng)綠色發(fā)展，金融聚集、人力資本和GTFP之間存在怎樣的動(dòng)態(tài)關(guān)系，如何在區(qū)域之間利用這一關(guān)系推動(dòng)綠色發(fā)展，研究這些問題對(duì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型有著重要意義。

二、文獻(xiàn)評(píng)述

關(guān)于金融集聚與人力資本，任英華等（2010）在研究我國金融集聚影響因素的過程中發(fā)現(xiàn)，人均受教育年限的提升對(duì)金融集聚有著顯著的促進(jìn)作用，但由于我國人力資源優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為人力資本優(yōu)勢(shì)的速度緩慢，促進(jìn)作用存在滯后性；馮林等（2016）對(duì)山東省縣域數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后，也認(rèn)為人力資本的規(guī)模和質(zhì)量能夠正向影響金融集聚水平，但人力資本的縣域間空間溢出效應(yīng)尚未發(fā)揮。金融集聚也對(duì)人力資本具有較強(qiáng)的影響，地區(qū)金融集聚水平越高，往往城市化比重和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也較高，人才面臨的機(jī)遇較多，因而對(duì)人力資本具有較強(qiáng)的吸引力（駱永民和劉艷華，2011），學(xué)者對(duì)土耳其和印度數(shù)據(jù)的研究印證了這個(gè)觀點(diǎn)（Sehrawat和Giri，2014；Nar，2019），但在越南和孟加拉國，金融集聚對(duì)人力資本的影響甚微，甚至起到負(fù)面作用（Hatemi-J和Shamsuddin，2016；Ha和Hoang，2022）。

關(guān)于金融集聚與GTFP的研究，曹鴻英和余敬德（2018）利用空間計(jì)量模型，發(fā)現(xiàn)我國區(qū)域金融集聚對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的空間溢出效應(yīng)，且東部地區(qū)金融集聚產(chǎn)生的溢出效應(yīng)最高。倪瑛等（2020）發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展和環(huán)境規(guī)制分別對(duì)GTFP有促進(jìn)作用，但目前來看，金融發(fā)展與環(huán)境規(guī)制相結(jié)合的模式抑制了GTFP。朱廣印和王思敏（2022）發(fā)現(xiàn)，金融集聚主要通過技術(shù)進(jìn)步的空間機(jī)制提高綠色經(jīng)濟(jì)效率，前期金融集聚不利于本地及周邊地區(qū)的綠色經(jīng)濟(jì)效率提升，后期則發(fā)揮出正向促進(jìn)作用。

關(guān)于人力資本與GTFP的關(guān)系，眾多學(xué)者并未達(dá)成一致口徑。部分學(xué)者認(rèn)為人力資本促進(jìn)GTFP，蘇科和周超（2021）發(fā)現(xiàn)，人力資本是長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率提升的重要推動(dòng)因素，且科技創(chuàng)新制約著人力資本綠色效應(yīng)的發(fā)揮；李楊和鄧紫怡（2023）認(rèn)為，人力資本能夠顯著提升GTFP，高水平人力資本的促進(jìn)作用更強(qiáng)。一些學(xué)者則認(rèn)為人力資本沒有起到促進(jìn)作用，甚至抑制了GTFP，張桅和胡艷（2020）認(rèn)為，由于地區(qū)之間的“虹吸效應(yīng)”和技術(shù)創(chuàng)新誘導(dǎo)的“回彈效應(yīng)”，長三角地區(qū)創(chuàng)新型人力資本水平提升在空間上對(duì)GTFP增長具有阻礙作用；曹澤和劉興（2022）對(duì)人力資本進(jìn)行了細(xì)分，發(fā)現(xiàn)資源轉(zhuǎn)換型人力資本和資源利用型人力資本顯著促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，但資源配置型人力資本表現(xiàn)出抑制作用。

綜上所述，現(xiàn)有金融集聚、人力資本與GTFP的相關(guān)研究較為豐富，但基本都只涉及兩兩之間的相互作用，鮮有文獻(xiàn)將三者放在同一框架下，研究它們的動(dòng)態(tài)關(guān)系。此外，多數(shù)文獻(xiàn)在測(cè)算GTFP時(shí)，非期望產(chǎn)出里往往只包含三廢①三廢包括（廢水、廢氣和固體廢棄物）。，或是單一地考慮二氧化碳排放量。2020年碳中和目標(biāo)的提出，豐富了綠色發(fā)展的內(nèi)涵，結(jié)合目前發(fā)展的實(shí)際情況，本文在測(cè)度GTFP的過程中，將二氧化碳排放量和三廢都作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算。鑒于此，本文運(yùn)用SBM-GML指數(shù)法對(duì)2005-2019年中國各省份綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，使用區(qū)位熵衡量金融集聚程度、向量夾角法計(jì)算人力資本，并建立PVAR模型分析金融集聚、人力資本與綠色全要素生產(chǎn)率三者之間的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）人力資本對(duì)金融集聚的影響

人力資本對(duì)金融集聚的影響包括需求和供給兩個(gè)角度。從需求角度看，人力資本水平的上升往往伴隨著收入、金融素養(yǎng)和認(rèn)知能力的提高，從而提高投資者的金融市場(chǎng)參與意愿，由此產(chǎn)生的金融需求會(huì)吸引金融機(jī)構(gòu)的集中（羅靳雯和彭湃，2016）。從供給角度看，對(duì)于作為高端服務(wù)業(yè)的金融業(yè)來說，高水平人力資本是提高現(xiàn)代金融競爭力的基本動(dòng)力，能夠推動(dòng)金融服務(wù)的創(chuàng)新和普及，是金融業(yè)蓬勃發(fā)展的關(guān)鍵（馮林等，2016）。綜合上述分析，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：在其他條件不變的前提下，人力資本對(duì)金融集聚存在促進(jìn)作用。

（二）金融集聚對(duì)GTFP的影響

金融集聚通過規(guī)模效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)促進(jìn)GTFP。金融集聚的規(guī)模效應(yīng)主要體現(xiàn)在信息共享和優(yōu)化資源配置。金融集聚能夠促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)彼此之間以及與其他產(chǎn)業(yè)的信息傳遞和資源共享，減少信息不對(duì)稱和交易成本。在金融集聚水平較高的地區(qū)，金融機(jī)構(gòu)更能夠精準(zhǔn)對(duì)接服務(wù)企業(yè)，更為迅速地解決企業(yè)的融資需求、降低融資成本，同時(shí)助力企業(yè)分散投資風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)、提高生產(chǎn)效率。此外，金融集聚還有助于推動(dòng)資源從效率低、排放高的項(xiàng)目轉(zhuǎn)移到效率高、排放低的項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)資源配置的優(yōu)化，提高經(jīng)濟(jì)的總體效率（余泳澤等，2013）。金融集聚的創(chuàng)新效應(yīng)表現(xiàn)為：金融集聚可以有效緩解創(chuàng)新的信貸約束、分散創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的長期化、穩(wěn)定化和持續(xù)化（施本植等，2018）。同時(shí)，在綠色政策的良性引導(dǎo)下，金融集聚產(chǎn)生的綠色信貸、綠色債券和綠色保險(xiǎn)等綠色金融工具也會(huì)鼓勵(lì)企業(yè)通過綠色技術(shù)創(chuàng)新來獲得更多、更優(yōu)質(zhì)的金融資源支持。綠色技術(shù)能夠推動(dòng)企業(yè)向低能耗、低排放、低污染轉(zhuǎn)型，從而提高GTFP。由此提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：在其他條件不變的前提下，金融集聚對(duì)GTFP 存在促進(jìn)作用。

（三）人力資本對(duì)GTFP的影響

人力資本對(duì)GTFP的影響可以分為產(chǎn)出和需求兩個(gè)方面進(jìn)行分析。在新增長理論下，人力資本能夠作為生產(chǎn)要素直接影響經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)出，又能通過影響技術(shù)進(jìn)步而間接影響產(chǎn)出（Lucas，1988）。具體而言，人力資本作為技術(shù)、設(shè)備操作和管理經(jīng)驗(yàn)的載體，能夠有效提升生產(chǎn)效率，一定程度上優(yōu)化經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)對(duì)自然資源、物質(zhì)資本和勞動(dòng)力等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的需求，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式從粗放型到集約型的轉(zhuǎn)變；此外，人力資本的提高還能增強(qiáng)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力、促進(jìn)綠色技術(shù)的研發(fā)產(chǎn)出，也有利于綠色技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，為綠色發(fā)展提供不竭動(dòng)力（桑倩倩和栗玉香，2021；田時(shí)中和童夢(mèng)夢(mèng)，2023）。人力資本對(duì)綠色產(chǎn)品的需求也會(huì)影響GTFP。人力資本水平的提高往往伴隨著消費(fèi)者收入的上升和環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，消費(fèi)者會(huì)更傾向于購買價(jià)格偏高但污染較少的環(huán)境友好型產(chǎn)品，為產(chǎn)品的綠色屬性支付溢價(jià)，激勵(lì)企業(yè)綠色生產(chǎn)，從而帶動(dòng)GTFP的提高（劉斌和趙飛，2023）?；谏鲜龇治?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：在其他條件不變的前提下，人力資本對(duì)GTFP 存在促進(jìn)作用。

四、指標(biāo)選取

（一）綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）

本文參考黃慶華等（2020）的做法，利用包含非期望產(chǎn)出的SBM-GML指數(shù)法，對(duì)2005-2019年中國30個(gè)?。▍^(qū)、市）的GTFP進(jìn)行測(cè)算。具體測(cè)算步驟如下：

第一，假設(shè)將第i個(gè)省份作為一個(gè)決策單元DMUi，投入n種生產(chǎn)要素生產(chǎn)得到m種期望產(chǎn)出和k種非期望產(chǎn)出設(shè)當(dāng)期的生產(chǎn)可能性集為Pt(x)im，則：

全域生產(chǎn)可能性集PG(x)的提出，解決了Pt(x)模型生產(chǎn)前沿面無法橫向比較的問題，表示如下：

第二，構(gòu)建考慮非期望產(chǎn)出的當(dāng)期SBM方向距離函數(shù)。

其中，(xt,i,yt,i,bt,i)表示省份i的投入和產(chǎn)出向量，(gx,gy,gb)表示方向向量，表示松弛向量。若大于0，表示實(shí)際投入和非期望產(chǎn)出超過了生產(chǎn)前沿面的投入和非期望產(chǎn)出，而實(shí)際產(chǎn)出低于前沿面產(chǎn)出。

在測(cè)算GTFP時(shí)，根據(jù)綠色發(fā)展的含義與特征，本文選擇具體指標(biāo)體系如下：

1.投入指標(biāo)

投入指標(biāo)包括勞動(dòng)投入、能源投入和資本投入。勞動(dòng)投入和能源投入分別采用各省份年末就業(yè)人數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)煤消費(fèi)量（萬噸）進(jìn)行衡量。關(guān)于資本投入，參考張軍等（2004）的做法，利用Goldsmith的永續(xù)盤存法，將折舊率定為9.6%，以2000年為基期對(duì)各省份每年的資本存量進(jìn)行估算。

其中，kit表示當(dāng)期的實(shí)際固定資產(chǎn)投資額，kit-1為上一年的實(shí)際固定資產(chǎn)投資額，δ為折舊率，Iit為當(dāng)期的名義固定資產(chǎn)投資額，Pit為固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。

2.產(chǎn)出方面

產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。本文將各?。▍^(qū)、市）的GDP作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，并利用GDP平減指數(shù)將2005-2019年的名義GDP換算成以2000年為基期的實(shí)際GDP。鑒于數(shù)據(jù)收集的完整性和可靠性，選取各?。▍^(qū)、市）的二氧化碳排放量（百萬噸）、工業(yè)二氧化硫排放量（萬噸）、工業(yè)廢水排放量（萬噸）和工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量（萬噸）來表示非期望產(chǎn)出。具體投入產(chǎn)出指標(biāo)見表1。

表1 GTFP投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

（二）金融集聚

參考朱廣印和王思敏（2022）的做法，使用金融業(yè)增長值計(jì)算區(qū)位熵，對(duì)金融集聚水平進(jìn)行測(cè)算。

區(qū)位熵實(shí)質(zhì)上是某指標(biāo)在一個(gè)地區(qū)范圍內(nèi)的比重與該指標(biāo)在更大范圍內(nèi)比重的比值。在評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)的金融集聚程度時(shí)，區(qū)位熵法能夠減少不同地區(qū)金融規(guī)模的內(nèi)生影響，較為準(zhǔn)確地衡量一個(gè)地區(qū)的集聚程度與全國平均水平之間的差異（孫晶和李涵碩，2012）。若某地區(qū)的區(qū)位熵值越高，則該地區(qū)的金融集聚程度相較于全國平均水平越高，反之同理。具體表示如下：

其中，F(xiàn)init為i省（區(qū)、市）金融業(yè)在t時(shí)期的區(qū)域熵，qi為i省金融業(yè)增長值，Pi表示q省總?cè)丝跀?shù)，q為全國金融業(yè)增長值，P表示全國總?cè)丝跀?shù)。

（三）人力資本

人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化能夠較好地反映初級(jí)人力資本比重下降、高級(jí)人力資本比重上升的演進(jìn)過程。本文參考劉智勇等（2018）做法，采用向量夾角法計(jì)算人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平，以度量人力資本。

首先，按照受教育程度將人力資本分為五類，即未上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中（含中專）、大專及以上。將各類人力資本的比重作為空間向量的一個(gè)分量，構(gòu)建一組五維人力資本空間向量X0=(x0,1,x0,2,x0,3,x0,4,x0,5)。

其次，將單位向量組X1=(1,0,0,0,0)、X2=(0,1,0,0,0)、X3=(0,0,1,0,0)、X4=(0,0,0,1,0)、X5=(0,0,0,0,1)設(shè)定為基準(zhǔn)向量，并計(jì)算人力資本空間向量與基準(zhǔn)向量的夾角θj(j=1,2,3,4,5)。

其中，xj,i為單位向量組Xj(j=1,2,3,4,5)的第i個(gè)分量，x0,i為樣本向量X0的第i個(gè)分量。

最后，確定夾角θj的權(quán)重，計(jì)算人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)。

其中，Wj為權(quán)重，從未上過學(xué)到大專及以上的權(quán)重依次定為5、4、3、2、1。由于反余弦函數(shù)的單調(diào)遞減性質(zhì)，若低教育程度人力資本占比下降相對(duì)越快、高教育程度人力資本占比上升相對(duì)越快，則θj會(huì)相對(duì)越大，加權(quán)求和的結(jié)果越大，從而結(jié)構(gòu)高級(jí)化程度更高。

（四）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

基于數(shù)據(jù)的有效性和可得性，本文整理了我國30個(gè)省份2005-2019年的面板數(shù)據(jù)（不包含港澳臺(tái)和西藏），部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法處理。數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計(jì)局、國泰安數(shù)據(jù)庫、2005-2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》與各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證分析

（一）GTFP測(cè)算結(jié)果分析

本文計(jì)算了2005-2019年中國30個(gè)?。▍^(qū)、市）的GTFP，并進(jìn)一步將其分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率進(jìn)行分析，歷年增長情況如圖1所示。

圖1 2005-2019歷年GTFP增長率及分解指數(shù)變化

總體來看，2005-2019年我國GTFP呈穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)，年均增長率為2.0%?？梢钥吹?，GTFP多數(shù)年份均表現(xiàn)為正增長，說明在政府長期以綠色發(fā)展為目標(biāo)的政策①1994年3月，國務(wù)院的《中國21世紀(jì)議程》將可持續(xù)發(fā)展總體戰(zhàn)略上升為國家戰(zhàn)略；2012年11月黨的十八大將“中國共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)人民建設(shè)社會(huì)主義生態(tài)文明”寫入黨章；2020年9月中國政府在第七十五屆聯(lián)合國大會(huì)上提出“努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”。指引下，我國經(jīng)濟(jì)正在穩(wěn)定地進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型。2008-2009年GTFP增長率為負(fù)，可能是因?yàn)槭艿搅巳蚪鹑谖C(jī)的影響，迫于提振經(jīng)濟(jì)的壓力，政府政策更偏向于經(jīng)濟(jì)增長，環(huán)境問題被“選擇性忽略”。

此外，通過將GTFP分解成技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，可以發(fā)現(xiàn)技術(shù)效率基本處于不斷下降的狀態(tài)，年均下降2.4%。這主要是投入要素的邊際效益遞減規(guī)律②邊際效用遞減規(guī)律最初由赫爾曼·戈森于1854年提出，具體解釋為在其他條件不變的情況下，持續(xù)投入一種要素到一定程度時(shí)，要素的邊際效用隨投入的增加會(huì)逐漸減少。所導(dǎo)致，要素投入的持續(xù)增加并不會(huì)提高生產(chǎn)效率，反而會(huì)造成更多的資源浪費(fèi)和環(huán)境污染，造成技術(shù)效率下降（孫紅軍和杜琴，2022）。技術(shù)進(jìn)步年均增長4.6%，是GTFP上升的主要推動(dòng)因素，綠色發(fā)展的關(guān)鍵在于技術(shù)創(chuàng)新。

2005-2019年我國各省份的GTFP增長情況如表3所示，劃分為東部、中部、西部和東北部四個(gè)區(qū)域③東部區(qū)域包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省市，中部區(qū)域包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省市，西部區(qū)域包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆11個(gè)省市，東北部區(qū)域包括遼寧、吉林、黑龍江3個(gè)省市。以進(jìn)一步分析。

表3 2005-2019年各省份GTFP增長率及分解指數(shù)變化

十五年來，各省份的GTFP基本都呈正增長的狀態(tài)。東部省份的年均GTFP增速最高，達(dá)3.1%，在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展方面走在了全國前列。這主要是因?yàn)闁|部沿海省份大多數(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，與發(fā)達(dá)國家的貿(mào)易交流也更為密切，無論是技術(shù)研發(fā)的人才培養(yǎng)、經(jīng)費(fèi)投入，還是技術(shù)引進(jìn)的信息交流，相比其它地區(qū)都擁有很大優(yōu)勢(shì)。

東北地區(qū)綠色發(fā)展情況也較為良好，年均GTFP增速為2.7%。作為老牌工業(yè)基地，東北地區(qū)過去的經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依賴資源密集型產(chǎn)業(yè)，環(huán)境問題日趨嚴(yán)重。2003年，國務(wù)院成立振興東北地區(qū)等老工業(yè)基地領(lǐng)導(dǎo)小組，吹響了振興東北的號(hào)角，在國家對(duì)東北地區(qū)實(shí)施的一系列戰(zhàn)略措施的幫助下，東北地區(qū)逐漸擺脫高能耗、高污染的落后產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型（徐曉紅和汪俠，2016）。

中部和西部省份GTFP上升較慢，年均增速分別為1.8%和1.2%。西部省份經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)較差，環(huán)境治理技術(shù)較為落后，因而綠色發(fā)展最為緩慢。技術(shù)創(chuàng)新存在空間外溢效應(yīng)（余泳澤和劉大勇，2013），由于地理上的優(yōu)勢(shì)，中部省份能夠更好地接受東部省份的綠色技術(shù)輻射，GTFP增長率高于西部省份。我國綠色發(fā)展情況表現(xiàn)出顯著的區(qū)域異質(zhì)性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與發(fā)展質(zhì)量不平衡的問題亟待解決。

（二）PVAR模型實(shí)證分析

本文選用面板向量自回歸（PVAR）模型來研究各省份金融集聚、人力資本與GTFP之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。PVAR模型并不事先假定因果關(guān)系，可以發(fā)掘變量之間的相互作用，且能夠通過脈沖響應(yīng)和方差分解，分析變量間的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系。模型的基本表達(dá)式為：

其中，i為個(gè)體，表示不同區(qū)域；t為時(shí)間，表示不同年份；Yi,t為個(gè)體i在時(shí)間t的m個(gè)變量，本文中包括金融集聚、人力資本和綠色全要素生產(chǎn)率；α0為截距項(xiàng)；αj為系數(shù)；Yi,t-j為變量的j階滯后項(xiàng)；ηi為個(gè)體固定效應(yīng)項(xiàng)；φt為時(shí)間效應(yīng)項(xiàng)；εi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在利用上述模型進(jìn)行分析前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。本文利用LLC檢驗(yàn)、Fisher-PP檢驗(yàn)兩種常見的面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)方法，假設(shè)變量同時(shí)包含線性時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)和個(gè)體固定效應(yīng)項(xiàng)，對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。兩種檢驗(yàn)的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量都能通過檢驗(yàn)，拒絕變量存在單位根過程，可進(jìn)行下一步分析。

表4 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.確定滯后階數(shù)

在構(gòu)建PVAR模型進(jìn)行分析時(shí)，為保證估計(jì)結(jié)果的有效性，需要先確定PVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。通常根據(jù)AIC、BIC和HQIC最小準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)，相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示?？梢钥闯?，三個(gè)準(zhǔn)則均認(rèn)為最優(yōu)滯后階數(shù)為1階，因此本文將滯后階數(shù)定為1階進(jìn)行分析。

表5 最優(yōu)滯后階數(shù)

3.Granger因果檢驗(yàn)

首先，對(duì)金融集聚、人力資本與GTFP三者之間進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，以確定是否存在因果關(guān)系，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示?？梢钥吹?，在5%的顯著性水平下，金融集聚和人力資本是GTFP的格蘭杰原因，且金融集聚與人力資本之間存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。為了確定這些動(dòng)態(tài)關(guān)系是促進(jìn)還是抑制、在長期中如何變化以及作用的大小，需要通過GMM估計(jì)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來進(jìn)一步分析。

表6 Granger因果檢驗(yàn)

4.GMM估計(jì)和脈沖響應(yīng)分析

利用系統(tǒng)GMM估計(jì)法對(duì)PVAR模型進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表7所示。金融集聚、人力資本和GTFP對(duì)自身的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，存在自我促進(jìn)作用。對(duì)于GTFP的方程，滯后1期的金融集聚和人力資本的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明金融集聚和人力資本對(duì)GTFP具有一定的正向促進(jìn)作用。滯后1期的人力資本對(duì)金融集聚具有顯著的正向作用，而滯后1期的金融集聚對(duì)人力資本具有顯著的負(fù)向作用。

表7 GMM估計(jì)結(jié)果

由于上述GMM估計(jì)只能反映短期內(nèi)變量之間的相互關(guān)系，本文利用脈沖響應(yīng)進(jìn)一步分析金融集聚、人力資本與綠色全要素生產(chǎn)率三者之間的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系，估計(jì)結(jié)果如圖2所示。

圖2 脈沖響應(yīng)圖

（1）圖2中1、5、9分別表示金融集聚、人力資本和GTFP各自受到自身沖擊后的反應(yīng)。可以看到，三個(gè)變量在受到自身沖擊后的響應(yīng)均在當(dāng)期達(dá)到峰值，而后逐漸消失，都存在一定的自我發(fā)展慣性現(xiàn)象。其中，金融集聚和人力資本對(duì)自身的沖擊持續(xù)較長，均在滯后8期前后接近消失，這表明，金融集聚所帶來的規(guī)模效應(yīng)能夠提高金融運(yùn)行效率、減少交易成本，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)一步的集聚；人力資本水平較高的群體也更注重下一代的教育投資，在人力資本之間形成良性循環(huán)（李楊和鄧紫怡，2023）。

（2）圖2中2、4分別表示金融集聚受到人力資本沖擊、人力資本受到金融集聚沖擊后的反應(yīng)。在受到人力資本的沖擊時(shí)，金融集聚的響應(yīng)值逐漸上升到滯后3期的最大值，然后緩慢收斂為0，體現(xiàn)出了人力資本對(duì)金融集聚顯著的長期促進(jìn)作用，假說1得到驗(yàn)證。在受到金融集聚的沖擊時(shí)，人力資本的響應(yīng)值從0期的最大值開始逐漸下降，在滯后2期后由正轉(zhuǎn)負(fù)，但負(fù)向響應(yīng)較小。在短期內(nèi)表現(xiàn)為正向影響，可能因?yàn)榻鹑诩蹠?huì)提升對(duì)高水平人才的需求，金融業(yè)具有的較高薪資待遇和工作前景也會(huì)吸引外來人才的流入；此外，集聚區(qū)內(nèi)發(fā)達(dá)的金融體系能夠有效緩解受教育者的資金問題，促進(jìn)當(dāng)?shù)厝肆Y本發(fā)展（Hatemi-J和Shamsuddin，2016）。長期表現(xiàn)為負(fù)面影響，可能因?yàn)榻鹑诩鄣貐^(qū)的住房壓力較大、交通擁堵嚴(yán)峻和生態(tài)空間缺乏等問題會(huì)對(duì)居民幸福度造成負(fù)面影響，從而造成一定程度的人才流失（湛東升等，2023）；一些企業(yè)也可能出于成本和市場(chǎng)飽和的考慮，將部分員工和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到其它地區(qū)進(jìn)行經(jīng)營。

（3）圖2中7、8分別表示GTFP受到金融集聚和人力資本沖擊后的反應(yīng)。在受到金融集聚和人力資本各自的沖擊時(shí)，GTFP的響應(yīng)值都逐漸上升，并分別在滯后1期和2期達(dá)到最大值，隨后逐漸收斂至0，均與前文預(yù)期保持一致，假說2、假說3得到驗(yàn)證。

（4）圖2中3、6分別表示金融集聚和人力資本受到GTFP沖擊后的反應(yīng)。在受到GTFP的沖擊時(shí)，金融集聚存在一定的正向響應(yīng)，但幅度較小；而人力資本的整體響應(yīng)值接近于0，GTFP的變動(dòng)幾乎不影響人力資本。這可能是因?yàn)镚TFP的測(cè)算同時(shí)考慮了期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，GTFP的上升能夠表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境污染的小幅度加重。

一方面，經(jīng)濟(jì)增長能夠促進(jìn)金融集聚和人力資本的提高。經(jīng)濟(jì)增長會(huì)提高人們的收入水平、形成財(cái)富效應(yīng)，人們對(duì)信貸、投資等金融業(yè)務(wù)的需求會(huì)增大，促使金融業(yè)產(chǎn)生相應(yīng)的發(fā)展和集聚（任英華等，2010）。經(jīng)濟(jì)增長也帶來了教育資源的改善（岳昌君，2003），在更高收入的支持下，人們會(huì)傾向于讓下一代接受更好的教育，從而提高人力資本。

另一方面，經(jīng)濟(jì)增長所伴隨的環(huán)境污染會(huì)抑制金融集聚和人力資本。在環(huán)境污染程度較重的地區(qū)，環(huán)境規(guī)制政策實(shí)施力度往往較大，會(huì)給實(shí)體企業(yè)帶來一定壓力；相比之下，金融業(yè)受到環(huán)境規(guī)制的制約有限，環(huán)境規(guī)制反而促使高污染實(shí)體企業(yè)“脫實(shí)向虛”，擴(kuò)大在金融領(lǐng)域的投資（蔡海靜等，2021）。而環(huán)境污染對(duì)人體造成的負(fù)面影響較為嚴(yán)重，會(huì)直接導(dǎo)致身體和心理方面的健康風(fēng)險(xiǎn)，從而顯著增加高水平人力資本的流失（雎華蕾和汶海，2021）?？偟膩砜?，GTFP期望產(chǎn)出的增加提高了金融集聚程度和人力資本水平，但人力資本對(duì)于環(huán)境污染的敏感性遠(yuǎn)高于金融集聚，小幅上升的非期望產(chǎn)出對(duì)人力資本的抑制作用更大，所以在受到GTFP的沖擊時(shí)，金融集聚仍存在較微弱的正向反應(yīng)，而人力資本的反應(yīng)接近于0。

5.方差分解分析

最后進(jìn)行方差分解，分析各變量每一次沖擊對(duì)某一變量的貢獻(xiàn)度，結(jié)果如表8所示。

表8 方差分解結(jié)果

在滯后第1期，金融集聚的波動(dòng)只受自身波動(dòng)影響，隨著時(shí)間的變化，人力資本和GTFP的影響逐漸增大，人力資本的貢獻(xiàn)度穩(wěn)定在16.4%，GTFP的貢獻(xiàn)度穩(wěn)定在6%，人力資本對(duì)金融集聚的影響大于GTFP。

人力資本的波動(dòng)主要受自身波動(dòng)的影響，自我發(fā)展慣性表現(xiàn)較強(qiáng)，在滯后第1期，金融集聚的貢獻(xiàn)度最高，為2.7%，隨著滯后期數(shù)的增加，金融集聚的貢獻(xiàn)度先降后升，最終穩(wěn)定在1.8%，說明在短期內(nèi)金融集聚對(duì)人力資本的推動(dòng)力較大，而長期較小。GTFP的貢獻(xiàn)度始終為0，對(duì)人力資本影響甚微。

GTFP的波動(dòng)在第1期主要受自身波動(dòng)的影響，金融集聚和人力資本的影響隨時(shí)間逐漸增大，金融集聚和人力資本的貢獻(xiàn)度最終分別穩(wěn)定在3.1%和7.4%，人力資本是推動(dòng)GTFP上升的重要因素。

6.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了增強(qiáng)模型估計(jì)的有效性，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下修改，重新運(yùn)行脈沖響應(yīng)：（1）使用長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份數(shù)據(jù)；（2）更換人力資本指標(biāo)，改用平均受教育年限計(jì)算。結(jié)果分別如圖3、圖4所示，可以看到，各變量脈沖響應(yīng)的曲線趨勢(shì)與前文回歸結(jié)果基本一致，分析結(jié)果穩(wěn)健。

圖3 使用長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份數(shù)據(jù)的脈沖響應(yīng)圖

圖4 更換人力資本指標(biāo)后的脈沖響應(yīng)圖

六、結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用SBM-GML指數(shù)法對(duì)2005-2019年中國30個(gè)省份綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算和分析，使用區(qū)位熵衡量金融集聚程度、向量夾角法計(jì)算人力資本水平，并建立PVAR模型分析金融集聚、人力資本與綠色全要素生產(chǎn)率三者之間的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系。得出以下結(jié)論：①2005-2019年我國綠色全要素生產(chǎn)率總體呈上升態(tài)勢(shì)，我國經(jīng)濟(jì)正在穩(wěn)步進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型。技術(shù)進(jìn)步在金融集聚和人力資本影響GTFP的路徑中是極為重要的一環(huán)，也是GTFP提高的關(guān)鍵；逐年下降的技術(shù)效率反而成為負(fù)面因素。通過將各省份進(jìn)行劃分，發(fā)現(xiàn)我國不同區(qū)域的GTFP增長速度存在差異，從東部、東北部、中部到西部，GTFP增長率依次降低。②金融集聚、人力資本和GTFP三者均存在一定的自我發(fā)展慣性現(xiàn)象，其中金融集聚和人力資本的慣性持續(xù)較長，人力資本受自身沖擊的影響程度最大，慣性表現(xiàn)較強(qiáng)。人力資本對(duì)金融集聚存在顯著的長期推動(dòng)作用，金融集聚和人力資本均對(duì)GTFP有著程度先增后減的正面影響。其中，人力資本的貢獻(xiàn)度大于金融集聚，是推動(dòng)GTFP上升的重要因素，這也印證了“人才是第一資源”的說法。

依據(jù)上述結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)建議：

第一，充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新對(duì)綠色發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用。在推行環(huán)境規(guī)制倒逼企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的過程中，政府應(yīng)充分考慮企業(yè)的客觀條件，加大引導(dǎo)綠色技術(shù)創(chuàng)新的政策力度，通過給予相應(yīng)資金和服務(wù)支持，鼓勵(lì)企業(yè)對(duì)節(jié)能減排相關(guān)技術(shù)的研發(fā)投入，盡量減少轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)和成本給企業(yè)帶來的負(fù)擔(dān)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)相關(guān)制度體系的完善和健全也不可或缺，良好的創(chuàng)新環(huán)境能夠有效激勵(lì)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新活動(dòng)，提高技術(shù)產(chǎn)出。此外，應(yīng)當(dāng)搭建完善相關(guān)平臺(tái)，以深化地區(qū)之間、企業(yè)之間的技術(shù)交流，推動(dòng)高新綠色技術(shù)的普及與應(yīng)用，助力高能耗、高污染的產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)。

第二，加強(qiáng)對(duì)人力資本的培養(yǎng)，為綠色發(fā)展提供核心動(dòng)力。首先，政府應(yīng)加大教育投入力度、深化教育領(lǐng)域綜合改革，在加強(qiáng)高層次人才的本土培養(yǎng)和外部引進(jìn)的同時(shí)，注重改善落后地區(qū)的教育水平，縮小人力資本積累差距，從而實(shí)現(xiàn)全面綠色發(fā)展。其次，還需重視產(chǎn)學(xué)研協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)、教育和創(chuàng)新的緊密銜接，培養(yǎng)能夠有效解決市場(chǎng)技術(shù)需求的實(shí)用性人才，充分發(fā)揮人力資本在技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)綠色發(fā)展中的促進(jìn)作用。

第三，實(shí)現(xiàn)金融集聚良性形成。一方面，地方政府應(yīng)推進(jìn)與相鄰省份金融業(yè)的交流合作，促進(jìn)金融信息共享和資源流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)地區(qū)之間的金融聯(lián)動(dòng)、協(xié)同發(fā)展，并引導(dǎo)金融資源更多流向綠色產(chǎn)業(yè)，從而深化金融集聚的規(guī)模效應(yīng)、帶動(dòng)落后地區(qū)的綠色發(fā)展。另一方面，還應(yīng)持續(xù)推進(jìn)金融供給側(cè)改革，實(shí)現(xiàn)金融制度優(yōu)化和服務(wù)效率提升，讓金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)良性互動(dòng)循環(huán)。同時(shí)，加大相關(guān)配套設(shè)施建設(shè)的投資力度，緩解金融集聚程度過高對(duì)資源環(huán)境造成的壓力，弱化集聚區(qū)存在的種種“城市病”對(duì)人力資本增長的負(fù)面影響，實(shí)現(xiàn)兩者的相互促進(jìn)，共同助力于綠色發(fā)展。