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user: 2. 绿色金融资本支持绿色产业发展的溢出效应分析 基于2011年~2016年的政府与社会绿色投资和绿色产业发展相关数据，研究绿色金融资本对于绿色产业发展的空间溢出效应以及主要影响因素。 2.1. 模型构建 建立空间面板模型，首先基于混合面板模型，在不考虑空间相互作用的情况下，具有空间个体效应的混合面板模型如公式(2-1)所示。 y i t = x i t β + μ i + ε i t (2-1) 其中， y i t 表示被解释变量在i截面和t时刻的观测值， x i t 表示解释变量在i截面和t时刻的观测值，β为K × 1系数列向量，K为解释变量的个数， μ i 表示空间个体效应， 是均值为零，方差为 的随机误差项。式中所引入的空间个体效应可以防止空间特质变量的遗漏，保证横截面研究的有偏估计。 进一步地，考虑空间单元之间的相互作用，将在模型中引入空间滞后误差项或者空间滞后因变量。空间滞后模型可以映射出空间自相关性，且主要是空间溢出效应所带来的相关性，比如要素转移和技术扩散所带来的溢出效应。假设因变量将会受到其邻近单元的变量观测值和局部特性影响，则其模型表达见式(2-2)。 y i t = δ ∑ j = 1 N w i t y i t + x i t β + μ i + ε i t (2-2) 其中， δ 为空间自回归系数， w i t 为空间权重矩阵w的元素，空间滞后模型也常被认为是空间交互过程平衡结果的正规表达，因为式中任一单元的变量值将由其周边单元的变量值联合决定。假设因变量将会受到其空间上表现相关的误差项和局部特性影响，则其模型表达见式(2-3)和式(2-4)。 y i t = x i t β + μ i + ϕ i t (2-3) ϕ i t = ρ ∑ j = 1 N w i t ϕ i t + ε i t (2-4) 其中， ϕ i t 为空间误差自相关，ρ为空间自相关系数。空间误差模型无需空间交互过程的理论模型，其协方差矩阵的非对角线元素表示空间相关的结构。 最后，以上空间滞后模型和空间误差模型都存在一个问题，即空间滞后模型与空间误差模型不仅可以解释内生外生的交互效应及相关误差项，还可以解释空间模式。即至少在K + 2个交互效应中就有一个不能被包含于模型中，不然系数将不可被识别。因此，具有空间固定效应的不受约束的空间杜宾模型见式(2-5)。 y i t = δ ∑ j = 1 N w i t y i t + x i t β + ∑ j = 1 N w i t x i t γ + μ i + ε i t (2-5) 其中，β和γ为未知且固定的参数向量，假设 H 0 : γ = 0 可用来检验模型是否可以简化为空间滞后模型，而假设 H 0 : γ + δ β = 0 可用来检验模型是否可简化为空间误差模型。据此，可将空间个体效应分为固定效应与随机效应，空间面板模型也将分为具有固定效应的空间滞后模型、具有固定效应的空间误差模型、具有随机效应的空间滞后模型、具有随机效应的空间误差模型四种。 2.2. 样本与数据来源 基于空间面板模型分析，选取以2011年到2015年中国31个省市行政区的相关数据，共获得105个观测值，具体数据来源于《中国环境统计年鉴》、《中国统计年鉴》及《中国能源统计年鉴》。 2.3. 空间相关性检验 绿色发展投资地域聚集指标见公式(2-6)。 G R i t = E N i / E N n (2-6) 绿色发展投资指标的选取基础是区域经济学中的区位商概念，此次判断：该产业是否有区位影响，构成专业化的产业部门。通常区位商是指该产业在某一地区产值在该地区总产值中占比与全国该产业产值在全国总产值占比的比值，区位商越大，说明该产业的专业化程度越高。借鉴于区位商模式，考虑到政府与社会的总体绿色投资较为独立，且各地预算支出与生产总值空间关联性不强，因此直接选取环境投资占比代表绿色发展投资指标，在式(2-6)中， G R i t 为地区i在t年的绿色发展投资聚集指标，表示该区域的绿色发展投资效应。 E N i 为i地区当期的环境投资总额， E N n 为当期全国环境投资总额。以地区的环境投资所占全国层面比例作为绿色发展投资地域集聚效应的观测指标。 空间相关性指标采用Moran’s I指数，计算2011~2015年中国31个省域的绿色投资发展地域集聚效应。以传统地理邻接矩阵为权重矩阵，测算不同地域间由于地理上的邻接性而产生的相互影响作用。Moran’s I指数结果见表1所示。 Table 1 Moran’s I index of green development investment agglomeration effec 年份 2011 2012 2013 2014 2015 Moran’s I 0.2809 *** 0.2718 *** 0.2889 *** 0.2515 *** 0.2170 ** 表1. 绿色发展投资集聚效应Moran’s I指数 注释：***，**，*分别表示显著性水平为1%，5%，10%。 结果表明，中国省域绿色投资发展地域集聚在这5年中的空间集聚效应显著，相邻地区绿色投资发展相关，随时间发展呈先正向后负向关联，2013年绿色发展显著性最高，在2013年后仍然呈显著相关，但随着国家绿色金融的区域差异政策落实，相关性有所减弱。 Moran’s I从整体上反映了中国省域能源节约与环境保护绩效地域集聚的空间自相关性，使用局域Moran’s I散点图观察其地域集聚情况。见图1所示，中国2015年的局域Moran’s I指数散点图中，一、三象限的散点所占的比例约为52%，表明绩效指标分散于四种种类型，其中低－低地区约占32%。 2.4. 空间面板模型估计过程 宏观经济与国家总体发展状况影响每个行业，地区对于环境保护的重视程度也将影响节能环保投入绩效，科技与工业化的水平对于能源节约与环境保护更是有特殊的创新作用，因此将影响区域能源节约与环境保护投入绩效的集聚效应的变量因素归纳见表2。 使用空间面板模型拉格朗日检验法对数据进行判断，具体结果见表3。 图1. 2015年绿色发展投资地域聚集指标散点图 Table 2 Spatial model explanatory variable 变量含义 变量名称 变量简码 变量定义 社会与经济发展 政府收入(亿元) GOV 一般公共预算收入 人均产值(元) PER 生产总值与人口比值 环境污染情况 “三废”排放量(万吨) WAS 废水、废气及固废排放总量 垃圾清运量(万吨) RUB 城市生活垃圾清运量 电力消费量(万吨) ELE 电力消费使用情况 金融与科技发展 金融业发展(亿元) FIN 三次产业中金融业增加值 R&D经费(万元) R&D 规模以上工业企业R&D经费 表2. 空间模型解释变量 Table 3 Lagrangian test results of space pane LM-lag LM-lag-robust LM-error LM-error-robust 统计量 2.8839 4.5918 0.1870 1.8949 显著性P值 0.089 0.032 0.665 0.169 表3. 空间面板拉格朗日检验结果 无论是统计量或显著性方面，LM-lag与LM-lag-robust的检验值都高于LM-error与LM-error-robust值，因此选取空间面板滞后模型，基于影响绿色投资的影响因素，具体建立见式(2-7)。 G R i t = ρ ∑ ​ ω i j G R i t + β 1 ln GOV i t + β 2 ln PER i t + β 3 ln WAS i t + β 4 ln RUB i t     + β 5 ln ELE i t + β 6 ln FIN i t + β 7 ln R&D i t + ε i t (2-7) 式中ρ为空间自相关系数， w i j 为地理权重矩阵w的元素， ε i t 为随机扰动项。使用固定效应还是随机效应是面板数据估计的前提，其中研究对象个体效应不一定是服从某一分布的随机变量，结合Baltagi (2005)的研究，因此固定效应更加符合实际需要。 统计性描述研究的结果见表4。解释变量都存在极大的标准差，无论是从政府与居民收入、环境发展以及金融科技发展等，中国地域间的差距都较为显著，尤其是环境发展上，在环境与能源的排放与利用上都有较大的差距，在经济活动中东部地区与中部发展较好地区的各项数据都较为靠前，西部地区如西藏等地则相对落后，在环境与资源表现上则相反。 Table 4 Statistical description of explanatory variable GOV PER WAS RUB ELE FIN R&D 均值 2203.27 46810.19 451423.38 565.90 1694.27 1203.59 2631035.06 中值 1760.00 39123.00 346343.00 465.00 1345.00 861.00 1474968.00 标准差 1727.33 21345.77 356459.76 426.12 1230.75 1138.05 3366124.40 极小值 55.00 16413.00 6291.00 17.00 24.00 32.00 1637.00 极大值 9367.00 107960.00 1887363.00 2320.00 5311.00 5757.00 15205497.00 表4. 解释变量统计性描述 基于描述性统计分析，对数据进行传统固定效应模型、空间固定效应模型、时间固定效应模型以及时间空间固定效应模型的各项估计，得出的估计值见表5。结果显示传统固定效应在拟合度上表现较好，且影响变量较为显著；在空间面板滞后模型当中，空间固定与时空固定模型都显示出非常良好的模型拟合与空间自相关性，但是变量显著性不高；时间固定效应模型的拟合度较好，且变量影响效果显著，结果表明在传统固定效应与以时间为载体的空间面板固定模型下，被解释变量与解释变量能呈现出显著的空间关联。 Table 5 Estimated results of fixed effect model in 31 provinces and cities of China from 2011 to 201 解释变量 传统固定效应模型 空间面板滞后模型 空间固定 时间固定 时空固定 GOV 0.0103 ** 0.0131 0.0133 *** 0.0206 ** PER 0.0083 * −0.0108 0.0084 * 0.0364 * WAS −0.0218 ** −0.0161 −0.0247 ** −0.0196 RUB −0.0026 * −0.0011 0.0003 −0.0021 ELE 0.0070 *** 0.0063 0.0071 *** 0.0090 FIN 0.0269 ** 0.0089 0.0266 ** 0.0113 * R&D −0.0001 −0.0021 −0.0014 −0.0105 R^2 0.56 0.90 0.57 0.90 表5. 中国31省市2011~2015年固定效应模型估计结果 注释：***，**，*分别表示显著性水平为1%，5%，10%。 2.5. 结果分析 通过绿色发展的评估体系以及绿色金融资本对于经济、环境与能源等各方面影响的实证检验，得到以下结果：中国的经济与绿色发展存在一定的地域不平衡性；中国的绿色资本投资存在空间相关性，但随着政府对区域绿色发展特征化与差异化的目标实施，空间相关减弱；绿色资本投资与经济、环境、金融发展有较强的相关性，但空间溢出性较弱，在时间角度的溢出效应较为显著，绿色投资的变量因素随着时间的变化更容易产生空间效应。