绿色金融对生态福利绩效的影响效应研究

■刘大炜，李先东，夏咏

一、引言与文献综述

“生态文明建设实现新进步、民生福祉达到新水平”是“十四五”时期两大重要目标，在“碳达峰、碳中和”发展要求下，绿色金融正逐步成为我国生态文明建设架构中不可或缺的部分。长期以来粗放式发展在创造巨大物质财富的同时加重了生态环境负担，也付出了巨大的健康成本。在人类面临资源环境极限压力的背景下，绿色金融是金融机制中体现“以人为本”内涵的最重要内容，蕴含着丰富的社会伦理内涵（吴志远，2020）。不同于传统金融特点，绿色金融更强调人类社会的生存环境利益，提倡公平包容、共同繁荣，通过金融资金流量和投向的调节，在“绿水青山”到“金山银山”之间架起重要桥梁。新时代下人民对美好生活的需求已从单纯的物质满足，提升为物质、环境与福利的多重满足构成。这意味着研究我国现阶段发展水平，不能单纯从经济角度考量，还需要进一步增加对生态环境与民生福祉的重视，即生态福利绩效问题。本文将关注点转移到探讨如何在“生态门槛”内跨越“福利门槛”，在生态承载力范围内推动福利提升。从改善生态环境就是改善民生的角度出发，以提高生态福利绩效为目标制定绿色金融政策，为厘清绿色金融实施过程中的政策导向提供更全面的视角。

一是关于绿色金融的研究。随着绿色金融的蓬勃发展，绿色金融的理论内涵也得到了Sébastien（2020）等学者的不断的完善，关于绿色金融的实证研究也逐步深入。对于绿色政策效应的研究中，众多学者聚焦于绿色金融同经济发展关系之间的研究，认为绿色金融对经济增长的正向影响系数呈现倒U型特征（王遥等，2016）。在绿色金融与环境污染关系之间同样存在大量研究，普遍认同绿色金融政策对环境污染存在抑制效应（江红莉等，2020）。绿色金融的测度，部分学者通过打分、模糊综合评价法等方式建立国家层面的绿色金融政策质量评价体系（中国工商银行带路绿色指数课题组，2020；杜莉和郑立纯，2020）。微观层面，张莉莉等（2018）从投入和产出的角度测算企业绿色金融发展水平，刘莎和刘明（2020）将A股上市公司中进行绿色投资的融资数据作为绿色金融指标的代理变量。省际层面的绿色金融测度，赵军和刘春艳（2020）以单一的绿色信贷指标替代了绿色金融指标。

二是关于生态福利绩效的研究。经济增长质量不仅要关注量的积累，更是环境、政治、福利等一系列因素的综合反映（袁晓玲等，2019）。生态福利绩效概念以其涵盖多重维度指标的特点，得到了部分学者的关注，它强调在提高生态消费向人类福祉转化的效率，从而达到人类在生态限度内实现更高水平福祉的目标（Shuai Z et al.，2018）。学者多倾向选择客观福利进行表征，主要测度方法分为两类，一类是比值法：Thomas et al.（2010）将生态福利绩效定义为预期寿命与生态足迹的比值。以王圣云等（2014）、冯吉芳和袁健红（2016）为代表的国内学者大多沿用HDI与生态消费的比值衡量生态福利绩效，综合分析了大量的拓展研究。另一类是：邓远建等（2020）从投入产出的角度分别测算了国家、区域及城市维度的生态福利绩效。

已有研究对于绿色金融与生态福利绩效之间的关系较少。本文创新性地将生态福利绩效作为新的理论范式引入绿色金融的发展研究中，从理论与实证两方面剖析其影响机理，以期为相关领域研究提供一个全新的视角。

二、理论分析与研究假设

绿色金融发展意味着将更多资源转向绿色领域，将自然环境的隐性收益和污染的隐性成本显性化，即使得环境污染外部性问题的内部化。环境成本内部化的结果将会使企业非绿色生产行为成本增加，从而增加企业正外部性行为。绿色金融体系通过优化资金配置、风险分散、市场监督，引导企业发展绿色经济，调整产业结构并提高绿色生产率。倡导绿色消费，抑制环境污染产生的负面福利效应，构建公平传递的良好生态条件，从而实现代际间的帕累托有效改进。全面提高环境资源投入转化为社会福利产出的效率，绿色金融将迎来经济价值、环境价值和社会福利价值相统一的发展阶段，这无疑是推动我国可持续发展的强有力的金融力量。据此，提出假设H1a：

H1a：绿色金融对生态福利绩效存在正向促进作用

从绿色金融的人文主义理念切入，拓展提升生态福利绩效的新途径。绿色金融主要通过产业结构调整（徐胜等，2018）、绿色技术创新（丁攀等，2021）、消费结构（王志强和王一凡，2020）等途径助推经济可持续发展。因此，从以下三个方面剖析绿色金融助力生态福利发展的传导机制。

在绿色金融作用下，一方面，充足的资金流入环保产业，进而扩大环保企业的生产规模、提高生产技术、完善企业治理结构。另一方面，金融资源逐渐淡出污染性产业，以此淘汰落后产能、抑制污染产业扩张，推动产业结构向低能耗、低排放的方向进行绿色转型，同时将环境信息披露渠道进行优化，提高广大公众对兼具环境与经济绿色企业的关注度，从而促进生态福利的提高。据此，提出假设H2a：

H2a：绿色金融通过促进产业结构升级提升生态福利绩效

绿色金融可以改变传统金融模式下的自然资源消耗，减少金融业务对环境与气候负外部性较高活动的经济支持。在加大污染企业融资约束，提高生产成本的同时，促使边际环保成本曲线不断下降，会使更多的企业主动实施污染减排，从而实现社会进步与环境改善的高度融合发展。据此，提出假设H2b：

H2b：绿色金融通过控制环境污染排放提升生态福利绩效

绿色金融倡导绿色生活方式和消费模式，绿色消费是促进经济社会全面绿色化转型的主要驱动力。根据环境库兹涅茨曲线，在绿色消费观念作用下，消费者对绿色企业产品的需求上升，倒逼企业生产更多的绿色产品，达到环境质量改善目标。绿色金融可通过促进消费结构的优化来促进经济增长，更好地满足人民群众对于福利的需求，最终实现生态福利效益的提升。据此，提出假设H2c：

H2c：绿色金融通过改善居民消费结构提升生态福利绩效

三、研究设计

（一）模型设定

基于上述研究假设，考虑到生态福利绩效值具备归并数据特点，若采用OLS则会产生偏误，因此采取Tobit模型建立面板回归分析：

其中，ewpit代表生态福利绩效，gfit为绿色金融变量，Uit代表个体误差，εit表示随机误差项。此外，为探求绿色金融对生态福利绩效的影响机制，借鉴Hayes A.F.（2009）的方法，构建如下中介模型：

其中，Mit表示中介变量，中介效应即为与的比值。

（二）变量描述

1.被解释变量

生态福利绩效（ewp）测算指标体系主要以能源、土地资源、水资源的消耗量作为投入指标，参考联合国开发计划署UNDP推广的人类发展指数（HDI），以健康水平、教育水平和收入水平三个维度的HDI指数作为福利产出指标，具有一定的权威性及可比性，其中健康水平水平、受教育水平以及生活水平测度参照《中国人类发展报告（2013）》中的计算方法得到，分别为出生时的预期寿命、平均受教育年限以及人均国民收入。考虑了环境污染这一非期望产出，主要从碳排放、废固、废水和废气等方面度量环境污染水平。用Super—SBM模型对全国30个省份（不含西藏、港澳台数据）的生态福利水平进行测算，为消除规模差距影响，各指标均以人均水平进行测算。

表1 生态福利绩效评价体系

2.核心解释变量

绿色金融发展水平（gf）。由于绿色金融发展时间较短，对于省际的绿色金融发展水平尚未形成统一的测度方法，已有研究普遍认可曾学文（2014）从绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资和碳金融五个不同的金融产品维度构建评价指标体系，衡量绿色金融的发展水平。而以往学者采用熵值法并不能反映指标间的冲突性，因此本文综合使用Critic-熵权法能够更加客观准确地反映指标的权重。具体如表2所示：

3.控制变量

为减轻遗漏变量带来的研究估计偏误，借鉴已有的相关研究成果，对影响生态福利水平的主要因素进行控制，主要控制变量选取如下：城市发展水平（ur），用城镇人口占总人口的比重来衡量城镇化率，城镇化使得农村剩余劳动力向城市转移，劳动力转移聚集直接促进了经济增长，也在一定程度反映了城市经济发展和居民生活水平的质量（段巍，2020）。技术创新（rd），用R&D经费支出与各地区GDP的比重来反映当地的科技研发投入。消费水平（con）选取地区存贷款总额与GDP比值进行衡量。政府规模（gov），选用政府财政支出占地区GDP比重来衡量。外商直接投资（fdi），采用地区实际利用外商直接投资总额衡量。

4.中介变量

产业结构（ind）借鉴干春晖等（2011）的做法测算产业结构合理化指数，可以更加准确地反映各地区产业结构水平。环境污染（pol）以中国碳排放数据库CEADs测算的省际碳排放水平衡量。消费结构（cs）以各地区煤炭消费量与能源消费比值作为反向指标进行衡量。

5.数据来源及统计性描述

本文的数据为中国2007—2018年30个省份的面板数据（除西藏、港澳台数据），从以下来源可获取本文研究所需的主要原始数据：从《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》获取人均建成区面积，人均用水量，废气、废水、废固处理量及各省环境污染治理投资数据，从《中国保险年鉴》中获得绿色保险相关数据，从《中国人口统计年鉴》获得平均预期寿命，平均受教育年限数据，从《中国能源统计年鉴》获取能源消费量、固体废物产生量、废水排放量、废气排放量碳排放量等数据，其余数据来源于Wind数据库及国泰安数据库，除百分比数据和本文测算的绿色金融及生态福利绩效外，其他数据均取对数处理，各变量的描述性统计结果如表3所示。

四、实证结果分析

（一）测度结果分析

运用MATLAB软件计算，得到2007—2018年我国省域生态福利绩效均值，如表4所示。就整体而言，在研究区间内我国总体生态福利绩效水平不高，平均效率值为0.743，未能实现DEA有效。中国各省份的生态福利绩效差异显著，北京（1.157）、海南（1.073）、河南（1.054）等地生态福利绩效水平位列前茅，而西部地区的青海（0.398）、内蒙古（0.280）、新疆（0.261）和宁夏（0.205）等地生态福利绩效相对较低。分区域来看，生态福利绩效综合水平呈现出中部地区最高（0.829），西部地区最低（0.689），东部地区（0.735）居中的格局。这说明了东部地区虽然经济发展水平较高，但生态福利绩效并未随着经济增长而同步增加，随着人民的生活水平提高，经济增长对生态福利的边际贡献逐步减小，这与以往研究中未考虑社会福利产出的研究存在明显差异，也在一定程度上佐证了“幸福感悖论”。

表4 2007—2018年我国30个省份生态福利绩效平均值

（二）基准回归分析

表5 为全国样本层面绿色金融对生态福利绩效、社会福利水平、环境污染的实证检验结果，为使实证结果更为精准稳健，增加了绿色金融对HDI指数与人均碳排放的检验结果。模型（1）仅以绿色金融为解释变量、生态福利绩效为被解释变量的模型进行回归，回归结果显示的系数为0.3768，且均在1%的水平上通过显著性检验。模型（2）为加入其他控制变量的回归结果，结果表明在1%的显著性水平下，绿色金融对生态福利绩效存在正向影响，绿色金融投入每增加1%，生态福利绩效相应增加0.449%。模型（3）和模型（4）的结果表明，绿色金融与社会福利水平在1%的显著性水平下呈现显著的正向变动关系，与环境污染在5%的显著性水平下呈现显著的负相关关系，结果验证了假设H1a。

表5 全国样本回归结果

在控制变量层面，技术创新在1%的显著性水平上与生态福利绩效正相关，主要因为研发力度的增加将促进技术创新资金投入，对传统落后产业进行技术改造，促进经济体加速能源利用技术的开发，因此能够很好地促进生态福利绩效的增长。然而，技术创新对节能减排的影响存在一个门槛值，由于我国整体层面的技术创新水平尚未能跨越门槛值，较低水平的技术创新无法有效发挥产业升级效应，反而会加剧环境污染，但通过知识溢出效应、人口集聚效应推动了社会福利水平提高。

城镇化发展水平对生态福利绩效具有显著负向作用。城市人口密度的不断增加，生态福利水平的发展面临着巨大压力。为保证居民一定的消费能力，牺牲生态资本以求得到更大的经济产出，对经济发展的边际促进效果也在逐步降低。从模型（3）、（4）的情况看，虽然城镇化的快速发展可以为提高居民生活质量带来规模效益，但这种效益目前并不能与各省份的污染速度相提并论，这可能是城镇化对生态福利成果产生负面影响的原因。

地方政府规模与生态福利绩效呈负向变动关系，每单位的政府投资会使0.4的生态福利绩效下降，而政府投资水平与社会福利水平和环境污染水平呈现显著的正向促进效应，影响系数分别为0.1788和2.6037，一方面，地方政府在现有以GDP产出导向的政府投资机制下，为提高经济效益，将会更倾向于生产性财政支出，往往会以无视环境质量、牺牲环境为代价。另一方面，随着政府的规模不断扩张，会对市场产生“挤出效应”，因为地方政府配置更多的财政资金推进区域公共服务体系的发展，同时过大的财政负担会导致正外部性的服务性公共产品不能得到有效供应，整体而言，政府扩张带来的负面影响更胜一筹，从而导致生态福利的下降（王垒等，2019）。

消费水平对生态福利的提高有显著的正效应，影响系数为0.0686，消费是经济发展的最终体现，消费水平增长是提升生态福利的必要因素。而外商直接投资的系数不显著，原因可能是外商直接投资对我国经济社会发展，呈现出“污染避难者”和“污染光环效应”并存的双向影响效应。

（三）异质性分析

受经济社会基础和政策落实情况的影响，我国绿色金融在各省份的发展程度也截然不同。为更深入考察不同绿色金融发展水平对生态福利绩效的影响差异，进行分组检验，计算得到所有省份绿色金融发展水平指数的中位数，以该中位数为界限将样本划分为高绿色金融组和低绿色金融组，回归结果如模型（5）、（6）所示。不同的绿色金融发展程度对对应的生态福利绩效系数依然具有显著正向影响，与总体样本回归系数符号保持一致，两组绿色金融发展水平系数的费舍尔组合检验P值为0.47，说明两组系数之间并不存在明显差异，从统计意义上反映了无论高绿色金融组，还是低绿色金融组，绿色金融均能显著促进生态福利水平的提高，一定程度上也验证了基准回归的结果是稳健的。

根据国家统计局对地理位置和经济发展水平的划分标准，将观测期的样本分为东中部与西部地区两组，结果如模型（7）、（8）所示，东中部地区与西部地区绿色金融系数存在较为一定差异，东中部地区绿色金融系数在1%显著性水平上为0.5221，西部地区没有通过显著性检验，费舍尔组合检验P值为0.085，说明东中部地区与西部地区绿色金融对于生态福利绩效的影响存在显著性差异，西部地区受制于经济发展与金融市场基础薄弱的约束，产业结构中“两高”产业占主导地位，绿色金融政策的落地实效和推广力度会有所折扣。

表6 异质性分析结果

（四）稳健性检验及内生性问题①

①限于篇幅，结果留存备索。

为保证回归结果的可靠性，采用以下方法验证基准回归的稳健性：一是考虑内生性问题。基准回归考虑到由超效率SBM测算出的生态福利绩效数据大于0，具有截尾性质，借鉴以往的研究大多采用的Tobit模型，但同时在分析中也需要考虑可能出现的内生性问题，因此引入生态福利绩效的一阶滞后项动态面板模型，使用系统GMM方法分析绿色金融对生态福利绩效的影响，研究结果与上文符号均未发生变化。二是样本剔除。考虑四大直辖市的特殊性，剔除北京、天津、上海、重庆的数据。三是替换因变量。借鉴诸大建（2014）等学者的做法，用人类发展指数与人均碳排放的比值对生态福利绩效指标进行再度量。四是替换核心解释变量。采用雷汉云和王旭霞（2020）做法用绿色信贷指标代表绿色金融。以上结果显示，除了个别控制变量存在显著性上的差异，总体与上文保持一致，说明结果较为稳健。

（五）传导机制分析

前文表明，绿色金融促进了生态福利绩效的提高，为探究绿色金融对生态福利绩效影响的中间渠道，采用中介效应模型对上文提出的传导机制假设逐一验证，结果如表7所示。在“绿色金融—产业结构—生态福利”路径的检验结果中，模型（1）表明绿色金融对产业结构合理化呈正向影响，模型（2）报告了绿色金融与产业结构共同作用对生态福利绩效的结果，二者系数均显著为正，验证了H2a。对于“绿色金融—节能减排—生态福利”路径的检验，模型（3）、（4）结果显示，污染排放会显著抑制生态福利发展，而绿色金融能够显著降低污染排放水平，从而促进生态福利绩效的提高，验证了H2b。对于“绿色金融—节能减排—消费结构”路径的检验，模型（5）、（6）结果显示，落后的消费结构会减少生态福利的水平，绿色金融有利于降低落后的消费结构，因此中介效应成立，验证了H2c。上述结果表明，绿色金融对生态福利绩效的影响存在三种效应：产业结构效应、节能减排效应、消费升级效应，中介效应占比分别为26.65%，7.34%，23.45%，sobel检验的结果在95%的置信度水平下，支持绿色金融通过产业结构、节能减排、消费升级促进生态福利绩效的中介效应结果。

表7 中介效应检验结果

五、结论及政策启示

笔者将生态福利绩效作为新的理论范式引入绿色金融研究，为绿色金融发展与生态福利绩效研究提供新的研究视角。借助2007—2018年省级面板数据，运用Critic—熵权法和非期望产出超效率SBM模型分别对绿色金融发展水平与生态福利绩效进行评估测度，并通过建立Tobit模型实证揭示了两者间的影响关系，分析了该影响的异质性特征，深入探讨了绿色金融对生态福利绩效作用机制和提升路径，研究结论如下：第一，我国绿色金融发展水平呈现了正向发展态势，整体上生态福利绩效水平仍有较大的上升发展空间，不同地区之间也存在着明显差异，这种差异与经济发展差异并不相同。第二，从全国样本层面看，绿色金融能够显著促进生态福利绩效的提高，随着绿色金融政策的不断推进，有利于在降低污染水平的同时提高福利产出，实现“经济—环境—福利”的一体化协调发展。技术创新与消费水平显著促进了绿色金融发展，而城镇化率与政府规模则有显著负向作用。分样本来看，绿色金融均能显著促进不同水平的生态福利绩效提高，但对不同的地区而言，较为发达的东中部地区绿色金融政策对生态福利绩效促进作用更为明显，而西部地区绿色金融对生态福利绩效的增进效果不甚理想。第三，绿色金融对生态福利绩效的影响效应主要通过调整产业结构、抑制环境污染、促进消费升级等路径来实现。

基于上述研究，提出以下对策建议：第一，完善绿色金融体系。鉴于绿色金融对生态福利绩效存在明显的促进作用，因此各地有必要加快金融体制改革，建立健全绿色金融政策评估制度。要不断加大激励政策促进绿色金融产品创新，加强建立相关法律法规及社会监督机制，健全责任、风险评估、考核监督等配套制度，以绿色金融杠杆撬动社会资本投入到绿色生产行为中，充分发挥绿色金融对产业结构升级的激励效应和污染排放的约束效应。第二，制定以生态福利绩效为导向的考评机制。在绿色金融政策实施成效的考量中，需要将生态福利绩效纳入到政策设计和实际执行的范畴中，促使政策制定跳出单一追求经济产出的局限，向追求更高生态福利绩效的方向倾斜。同时，要因地制宜，为不同地区制定适应当地实际情况的生态福利绩效目标，实现经济行稳致远、生态持续改善、社会安定和谐的可持续发展。第三，加大创新技术投入，推进清洁生产，发展环保产业，推进重点行业和重要领域绿色化改造，西部省份则要加快改变以“高能耗、高污染”的为主导的产业结构，加强节能减排的财政约束。政府财政支持要摒弃以纸面之上的经济政绩为动机进行的补助，适当降低金融市场准入标准，建立全面的污染治理与绿色发展的信息披露机制，为绿色金融营造良好的外部环境，从而加大绿色金融框架下政策对生态福利绩效的激励效应。第四，扩大绿色金融理念内涵外延。绿色金融带来的不应只是金融工具上的体现，绿色金融的正确发展路径是作为一种绿色环保的普世价值与责任，通过传播绿色理念形成政府、企业、金融机构协同共进的合力，引导个人自觉自愿践行绿色消费行为、提高绿色投资意识，从绿色发展供给与需求的双重维度，最终实现不同主体间价值共享，为生态福利绩效的增长开辟可行之路。