金融业作为现代经济运行的“血脉”，在促进社会经济可持续发展中承担着重要“供血”职能，对提升经济效率具有重要推动作用。为充分发挥金融业的“供血”效能，各地区以金融集聚带为依托，以促进经济资源环境与节能减排协调发展为目的，积极推动金融服务贸易夯基拓能，为经济效率提升注入金融活水。例如，2022年1月发布的《深圳市金融业高质量发展“十四五”规划》提出，要推动高端金融资源加速集聚，优化金融集聚区功能布局，提升金融中心软实力，赋能经济高质量发展；同年8月，《临港新片区加快发展新兴金融业行动方案（2022-2025年）》提出，上海临港新片区要发挥科技创新优势，推动金融业优化升级与能级跃升，打造新兴金融集聚新高地，为实现经济高质量发展赋能。

为推动国民经济高质量发展，我国将产业绿色发展作为调整经济结构、提升经济效率的重要举措，并将“推动绿色发展”写入党的二十大报告。流通业作为国民经济发展的基础性、先导性产业，其绿色经济效率提升对实现国民经济绿色增长至关重要。而金融集聚可通过引导技术进步、增加资本投入等方式为流通业绿色转型发展提供金融支持，是促进流通业绿色经济效率不断提升的重要工具。换言之，流通业可借助金融集聚发展优势，高度聚合人才、汇流资金、集中资源，积极探索绿色经济效率提升的全新路径。对此，本文在探究金融集聚对流通业绿色经济效率作用机理的基础上，运用面板分位数模型与空间滞后模型进行实证检验。同时，引入制度环境这一调节变量，检验金融集聚对流通业绿色经济效率的传导路径，以期为流通业绿色经济效率提升、实现可持续发展提供借鉴。

一、理论分析与研究假设

（一）直接作用机制

金融集聚可通过促进金融机构相互协作、金融基础设施共享，有效发挥金融赋能效应，提高流通业绿色经济效率。具言之，金融集聚可将大量知识、技术、数据等创新资源汇集在特定区域内，推动地区金融机构服务与产品创新发展（朱广印和王思敏，2021），为提升流通业绿色经济效率提供金融支持。同时，金融集聚可从空间上推动金融产业实现集中布局，提高金融资源配置效率与信息交互水平，优化地区投资与储蓄结构（冯锐，2022），缓解流通业绿色化转型的融资约束，提升流通业绿色经济效率。并且，金融集聚通常具有阶段性发展特征，对流通业绿色经济效率提升具有非线性影响。在金融集聚初期，大量人才要素、资本要素、技术要素不断涌入金融集聚中心，使得金融集聚区产生“虹吸效应”（袁华锡等，2019），为本地流通业绿色经济效率提升提供更多资源支持。随着金融集聚程度不断加深、金融效率持续提升，金融产业结构逐步优化升级，促使单一型金融集聚区向多元化金融中心转变，对流通业绿色经济效率的促进作用将进一步增强。基于此，本文提出如下假设：

假设1：金融集聚对流通业绿色经济效率具有边际递增的促进作用。

（二）调节作用机制

通常而言，良好制度环境以高效运行的市场经济体制为依托，涵盖完善的法律法规体系、有效的要素流通以及良好的政府-市场互动关系（杨旭等，2020）。在金融集聚推动流通业绿色经济效率提升过程中，良好的制度环境发挥着重要作用。良好的制度环境有助于优化金融投资结构、提高要素配置效率，从而强化金融集聚对流通业绿色经济效率的促进作用。需要注意的是，由于经济基础存在一定差距，各地区制度环境存在较大差异，且具有阶段发展异质性（张燕等，2022）。在制度环境一般的地区，金融集聚可通过汇集各类资源要素、创新金融服务与产品等方式，为提升流通业绿色经济效率提供金融支持。随着制度环境不断优化，金融集聚体现出较强“自我强化效应”，通过促进社会资本积累、提高金融机构资源配置效率，向邻近地区提供便捷、高效的金融服务与产品，推动本地与邻近地区流通业绿色经济效率提升。总体而言，在制度环境不断优化过程中，金融集聚对流通业绿色经济效率的驱动效应逐步增强，且存在空间溢出效应。基于此，本文提出如下假设：

假设2：制度环境在金融集聚对流通业绿色经济效率的影响中发挥调节作用，且存在空间溢出效应。

二、实证分析

（一）研究样本与数据来源

鉴于港澳台地区和西藏自治区四个地区数据缺失，本文以我国其余30个省份为研究对象，以2010-2020年为研究时段，探析金融集聚对流通业绿色经济效率的影响。数据主要源自《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》、中国市场化指数数据库以及中经网统计数据库。同时，缺失数据运用插值法进行补充。

（二）实证模型

为考察金融集聚与流通业绿色经济效率的具体关系，构建以下基准模型：

式（1）中，Geciit表示流通业绿色经济效率；εit为随机扰动项；Fiagit代表金融集聚；σi为个体效应；controlsit表征一系列控制变量；t为年份；i为省份为时间效应。

为检验假设1，探究不同程度金融集聚对流通业绿色经济效率的异质性影响，参考黄智敏和李仰光（2022）研究，构建如下面板分位数模型：

式（2）中，τ表示分位数，取值为τ∈（0.10,0.25,0.50,0.75,0.90），主要用以对样本中的金融集聚程度进行分割。

为检验上文假设2，探究在相邻空间中，制度环境能否在金融集聚影响流通业绿色经济效率的过程中发挥调节效能，设定涵盖调节效应的空间模型如下：

式（3)(4）中，ρ为空间滞后系数；W·Fiag表征金融集聚的空间滞后变量；Fiag×Grtei为制度环境与金融集聚的交互项；W为空间权重矩阵。当ρ=0时，空间模型设定为SEM模型；当φ=0时，空间模型设定为SAR模型。

同时，运用区域间人均实际GDP差额构建经济距离空间矩阵，具体公式如下：

式（5）中，Xi表示样本期内i区域人均实际GDP均值。

（三）变量选择

1.被解释变量：流通业绿色经济效率（Geci）。参考李文等（2022）的研究，构建投入产出指标体系，度量流通业绿色经济效率。产出指标主要涵盖期望产出与非期望产出。其中，期望产出主要以各省份流通业增加值进行表征；非期望产出以各省份流通业三废排放量与二氧化碳排放量表征。投入指标包含能源、劳动力与资本三类投入。其中，能源投入主要借助流通业能源消耗总量表征；劳动力投入以流通业就业人数表示；资本投入运用流通业资本存量指代。

2.解释变量：金融集聚（Fiag）。考虑到区位熵指数法可直观展现产业结构变动特点，参考李瑞雪等（2022）研究，运用区位熵指数度量金融集聚程度：

式（6）中，hit、Hit分别表示t年末i地区金融业从业人员数与t年末金融业从业人员总数；pit、Hit分别为t年末i地区全行业从业人员数与t年末全行业从业人员总数。

3.调节变量：制度环境（Grtei）。市场化指数能够准确刻画要素市场发育程度、产品市场发育程度、市场中介组织的发育程度，以及法律制度环境、政府与市场关系、非国有经济的发展，精准反映地区制度环境水平。基于此，参考崔海雷和龙汉（2022）研究，以市场化指数衡量制度环境。

4.控制变量：外商直接投资（Open）：以实际利用外商直接投资额与地区生产总值的比值指代。环境规制（Envre）：以工业污染治理投资额与GDP的比值衡量。能源消费结构（Encst）：以地区能源消费总量占煤炭消费比重表示。人口因素（Gemfa）：选用年末常住人口占土地面积比重表征。政府扶持力度（Govsu）：运用财政支出与名义GDP的比值度量。各变量描述性统计见表1所示。

表1描述性统计  

（四）分位数模型回归结果

利用式（2）对金融集聚与流通业绿色经济效率的关系展开分位数回归估计（见表2）。伴随分位点不断提升，金融集聚对流通业绿色经济效率的促进作用逐步增大。这意味着当金融集聚程度较大时，流通业绿色发展将获得更多金融支持、融资成本得以降低，有助于提升流通业绿色经济效率；当金融集聚程度较小时，金融机构为当地流通业绿色化转型所提供资金支持力度较弱，使得流通业绿色经济效率增长较慢。

（五）调节效应分析

由上文理论分析结果可知，制度环境不断优化可提高金融资源配置效率，从而推动流通业绿色经济效率提升。为进一步探究制度环境在金融集聚影响流通业绿色经济效率中发挥的效应，借助式（3)(4）进行回归检验，结果见表3所示。制度环境与金融集聚的交互项无论是否去中心化，影响系数均显著为正。这说明在制度环境的调节作用下，金融集聚对流通业绿色经济效率具有驱动效应。可能有两方面成因：一方面，制度环境不断优化使得金融集聚对流通业技术研发支持作用逐步增强，有助于推动流通业绿色化转型，提升流通业绿色经济效率。另一方面，制度环境不断优化可推动金融市场与国际规则接轨，培育具有较强国际国内金融资源配置能力的金融机构，为流通业国际化、低碳化发展指引方向，有利于提升流通业绿色经济效率。

（六）空间模型分析

1.空间自相关分析。在对金融集聚与制度环境交互项、流通业绿色经济效率进行空间分析前，需检验其是否具有空间效应。当Moran’s I指数呈高-高集聚、低-低集聚时，说明研究对象存在正空间自相关；若Moran’s I指数呈高-低集聚时，表明研究对象存在负空间自相关。运用全局Moran’s I指数进行检验，探析各区域金融集聚和制度环境的交互项、流通业绿色经济效率的空间自相关性。Moran’s I指数取值通常介于1到-1之间。当Moran’s I指数为正，意味着存在正空间自相关；当Moran’s I指数为负，则表明存在负空间自相关；当Moran’s I指数趋近0，意味着不存在空间自相关。由表4结果可以看出，流通业绿色经济效率、金融集聚与制度环境交互项具有显著空间正相关性，表明二者均具有明显空间溢出效应。

2.空间模型实证分析。在LR检验基础上，运用SAR模型对金融集聚与流通业绿色经济效率间关系进行检验，结果见表5所示。由表5列（1）可知，空间自回归系数为0.9584，通过1%显著性检验，说明流通业绿色经济效率存在空间自相关。这表明某一地区流通业绿色经济效率不仅可受本地金融集聚与制度环境作用影响，而且受周边地区流通业绿色经济效率影响。这种结果的产生原因可能在于，某一地区流通业绿色经济效率水平较高，将会对邻近地区产生扩散辐射效应，带动邻近地区流通业绿色经济效率提升。同时，通过偏微分处理，精准度量制度环境调节作用下金融集聚对流通业绿色经济效率的空间溢出效应。表5列（2)-(4）结果表明，这一调节作用对流通业绿色经济效率具有明显空间溢出作用，即邻近地区制度环境优化对本地流通业绿色经济效率具有提升效应。由此，假设2得以验证。在控制变量中，能源消费结构的正向空间溢出效应较显著，即能源结构优化可有效促进本地与邻近地区流通业绿色经济效率提升。

表2分位数回归结果  

表3调节效应分析  

表4 Moran’s I指数

表5空间滞后模型回归结果  

（七）稳健性检验

1.边际效应检验。为研究较长时期内金融集聚对流通业绿色经济效率的具体影响，展开边际效应回归，检验结果见表6所示。表6列（1)-(4）分别呈现出滞后1、3、5、9年的影响结果，表明随着时间演变，金融集聚程度不断深化使得流通业绿色经济效率得以提升。

2.缩尾处理。对实证所用各变量展开1%缩尾处理，随后再进行基准回归检验，结果如表6列（5）所示。可以看出，金融集聚可驱动流通业绿色经济效率提升，进一步说明上述研究结论具有较好稳健性。

3.替换被解释变量。鉴于流通业绿色经济效率提升有助于推动流通业绿色化转型升级，参考赵宇红等（2022）研究，使用流通业绿色全要素生产率替换流通业绿色经济效率展开回归检验，检验结果见表6列（6）。可以看出，金融集聚的影响系数正负方向并未产生变动，且通过5%显著性检验，这意味着前文实证检验结果具有良好稳健性。

三、政策建议

其一，夯实流通业绿色发展制度基础。一方面，各地应构建流通产业区域战略统筹协调机制，从“智慧服务”共建共享、流通体系基础设施互联互通、跨界跨部门人才协同等方面着力进行创新，为流通业绿色经济效率提升提供制度保障。另一方面，各地应推动流通领域“放管服”变革，明确政府在流通绿色体系建设中的功能定位，优化市场准入手续、打造便捷市场准入环境，完善知识产权保护制度，为提升流通业绿色经济效率营造法治化与公平化竞争环境。

表6稳健性检验结果  

其二，打造现代化金融集聚生态圈。一方面，各地应通过数字技术推动“金融+产业”深度融合，将期货管理机构、产业金融机构、数字金融企业集聚，以点带面强化金融服务质量，打造供应链金融新生态，为提升流通业绿色经济效率提供金融支持。另一方面，政府应完善金融相关配套服务，加快推进数字金融创新示范基地建设，全力塑造金融业态多元集聚发展高地，为构建流通业绿色发展创新生态体系奠定金融基础，助力流通业绿色经济效率提升。

其三，构建内畅外联绿色流通体系。一方面，推进“水陆空铁”多式联运。各地应着力推进航空口岸落实落地、推广绿色船舶应用、扩展铁路运输网络，依托物流网基础设施建设，大力发展智慧运输、智慧仓储，建设内外畅通的绿色流通体系，提升流通业绿色经济效率。另一方面，拓展绿色流通循环通路。各地应增强流通运输组织管理，加强流通业公共信息平台建设，着力提高资源循环利用、环保、节能等绿色技术的应用水平，提升流通业绿色经济效率。

参考文献:

[1]朱广印,王思敏金融集聚对绿色经济效率的非线性影响研究[J.金融发展研究,2021(11)

[2]冯锐金融集聚､绿色技术创新和绿色经济效率[J].经济经纬,2022(4 )

[3]袁华锡,刘耀彬,封亦代,金融集聚如何影响绿色发展效率 ?-基于时空双固定的SPDM与PTR模型的实证分析11.中国管理科学,2019(11

[4]杨旭,刘讳,黄茂兴.金融集聚对经济发展绩效与经济发展质量的影响-基于制度环境视角的研究J1.经济问题,2020(1)

[5]张燕,张冬婷,袁静,等.后疫情时期加快服务经济发展的制度环境研究IJ1.时代经贸,2022(11)

[6]黄智敏,李仰光.国内大循环视角下城乡消费差距对共同富裕的影响与作用机制IJ1商业经济研究,2022(23)

[7]李文,刘玉踪,吴天伟.绿色发展背景下环境规制､技术创新对流通业绿色经济效率的影响]商业经济研究,2022(21)

[8]李瑞雪,司孟慧,张汉飞,金融集聚对工业绿色全要素生产率的影响研究-基于长三角地区的实证IJ.华东经济管理,2022(5)
 

基金资助:河北省民办教育协会科研课题“‘数智化’时代民办高校应用型本科会计人才培养模式研究”(HBMXYJJD2312);

文章来源:李雪.金融集聚对流通业绿色经济效率的影响分析[J].商业经济研究,2023(18):35-38.