绿色金融发展的经济增长效应——基于珠三角城市群的实证分析
作者：胡杨林 张波 2021-10-26 19:24 新传播 【字号：大 中 小】
随着“十四五”规划的部署，未来绿色金融将成为金融发展的重要组成部分，其主要作用是促进经济在资源节约、高效利用和节能减排的环境下健康发展，实现对生态环境的保护和改善，从而确保经济增长、生态环境保护与绿色共享之间的相互协调。在经济快速增长的同时，珠三角城市群的工业二氧化硫和粉尘等污染物的排放量也随之增加，由此产生的环境问题同样不容忽视。从长远角度来看，未来如何借助绿色金融以实现“低投入、低消耗、低污染、高质量、高效益、高产出”的发展目标，对于珠三角城市群乃至我国整体经济未来朝向高质量和绿色可持续的方向发展具有重要意义。本文选取具有典型代表的珠三角城市群作为研究对象，采用空间特征相关性与双向固定效应的空间杜宾模型对珠三角城市群绿色金融发展的经济增长效应进行空间计量分析。研究发现：珠三角城市群经济发展水平和绿色金融发展水平均存在明显的空间相关性；珠三角各城市的绿色金融发展水平和环保节能财政支出均显著促进本市的经济增长。最后，本文据此提出两点建议：一是立足于珠三角城市群的区域特色，构建珠三角城市群协同联动的绿色金融发展制度；二是完善和创新绿色金融体系，提供多元化的绿色金融产品和服务，引导经济朝高质量和绿色可持续的方向发展。
2.空间计量模型的构建
基于上文提出叶的问题以及Moran'sI指数的空间特征分析结果，本文将构建空间面板回归模型，然后对其进行显著性检验，从而基于空间计量的角度分析珠三角城市群绿色金融发展的经济增长效应。
空间杜宾模型（SDM），该模型可表示为∶
其中，W（·）为各变量的空间滞后项；β1和β2衡量本市的绿色金融发展水平和环保节能财政支出对本市经济发展水平的影响；β3和β4衡量邻近城市的绿色金融发展水平和环保节能财政支出对本市经济发展水平的影响；ΣjωijINPGDPit则表示经济发展水平的空间滞后性；p衡量邻近城市经济发展水平对本市经济发展水平的影响；sit为空间固定效应；εit为随机误差项。
空间误差模型（SEM），该模型可表示为∶
其中，λΣjωijεit为随机误差项的空间滞后项；λ为相邻地区的随机误差冲击；μit为服从正态分布的随机误差项。
空间自回归模型（SAR），该模型可表示为∶
同上，ΣjωijINPGDPit则表示经济发展水平的空间滞后性；p衡量邻近城市经济发展水平对本市经济发展水平的影响；si为空间固定效应；εit为随机误差项。
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