基于SBM-GML模型的安徽省工业绿色发展效率测度及提升路径研究

在“双碳”的背景下,绿色发展成了工业发展的迫切要求。文章基于2012—2017年安徽省16个地级市工业发展数据,采用包含非期望产出的SBMGML模型测算安徽省工业绿色发展效率。研究表明：从静态看,安徽省工业绿色发展效率具有空间差异性,合肥市、黄山市和芜湖市三个城市的工业绿色发展效率最高,达到DEA有效状态;从动态看,有9个城市的工业绿色发展效率不断提升,7个城市的工业绿色发展效率略有下降。文章分析了各地级市工业绿色发展效率提升或下降的原因,并提出了相关对策。     

长江经济带绿色金融效率测评研究

本文运用BCC-DEA模型,以2010-2019年长江经济带11个省(市)绿色金融为研究对象,从综合效率、纯技术效率和规模效率对绿色金融投入产出效率进行静态分析。运用Malmquist指数模型从技术效率、技术进步、纯技术效率、规模效率、全要素生产变化指数等多个角度动态分析了绿色金融效率的问题。研究结果表明,长江经济带各个区域相互之间发展绿色金融的情况存在失衡现象,下游比中上游地区发展好,中上游地区表现存在一定的滞后性以及未来还有较大的发展和改善空间。从整体来看,经济发展与绿色发展政策促进绿色金融发展,技术进步是全要素生产率提高的主要引擎。应加大区域合作、加强技术创新、完善绿色金融体系,促进长江经济带绿色金融效率的提升。     

绿色金融发展下碳排放效率的地区差异、动态演进与影响机制

本文首先基于SBM-ML模型,建立了碳排放效率评价模型,从效率和生产率两个维度出发,探究不同地区碳排放效率的地域差异与动态演进;并设计了空间杜宾模型,分析了各地区绿色金融发展对碳排放效率的影响机制及溢出效应。结果显示：（1）从2005年到2019年各省碳排放效率总体水平较低,地区差异特征明显,具有较大的碳减排潜力;绿色全要素生产率的提高主要由技术进步推动,而技术效率劣化则成为制约绿色全要素生产率发展的关键因素。（2）碳排放效率的动态演进表现出显著的“马太效应”,先进省份和落后省份的碳排放效率差异进一步拉大。（3）空间杜宾回归结果表明,绿色金融发展有助于各地区碳排放效率的提高,并且存在空间溢出效应,即本地的区绿色金融发展有助于提高周边地区的碳排放效率。（4）通过机制检验可知,绿色金融发展可以通过促进经济发展、技术创新和产业结构升级三条路径来提高碳排放效率。     

绿色金融对地区绿色创新效率的影响研究

本文采用熵值法构建绿色金融评价指数,利用Super-SBM-DEA模型测度绿色创新效率,从分类、动态、异质性的视角检验绿色金融对地区绿色创新效率的综合影响。结果表明：(1)绿色创新效率和绿色金融总体发展水平不断提高,在分类金融中绿色保险和绿色证券的发展相对滞后,省域层面的结果差异较大;(2)绿色金融总体以及各个分类对地区绿色创新效率均产生了促进作用,除绿色投资之外其余绿色金融变量的影响均显著,各类绿色金融还发挥了协同作用;(3)从动态效应看,绿色金融对绿色创新效率的影响具有积累效应且传导速度较快;(4)在绿色创新效率达到最高水平之前,绿色金融均呈现出显著的促进作用,且其影响力在较大的范围内会随着绿色创新效率的提高而增加。本文为完善绿色金融体系、提高绿色创新效率、促进地区绿色发展提供经验证据和政策参考。     

绿色金融发展对绿色技术创新效率的影响

“碳中和、碳达峰”目标实现的关键引擎是技术创新,而发展科技创新需绿色金融的大力支撑。本文通过理论层面对绿色金融发展和绿色技术创新效率之间的关系进行梳理,并以中国30个省级行政区2008—2020年的数据为样本进行实证分析,系统考察绿色金融发展对绿色技术创新效率的影响机制。研究结果表明：绿色金融发展对绿色技术创新效率呈显著的促进作用;东中西部地区分样本检验结果显示与总体测度结果保持一致,但存在地域异质性影响;其他变量如产业结构、环境规制、教育发展以及政府支持力度等均对绿色技术创新效率有影响。     

空间视角下绿色金融对碳排放效率的影响研究

绿色金融作为低碳转型的重要抓手，对达成双碳目标、推动经济与环境协同发展具有重要的战略意义。为探究绿色金融对碳排放效率的作用机制，本文首先基于空间视角，阐述绿色金融影响碳排放效率的途径，其次通过2010—2020年我国30个省份的面板数据，采用Super-SBM测算了各省份碳排放效率，运用熵值法测算了各省份绿色金融发展水平，最后构建空间杜宾模型实证检验绿色金融对碳排放效率的空间溢出效应。结果表明：绿色金融的发展不仅有利于提高本地的碳排放效率，而且对临近省份的碳排放效率具有正向促进作用。因此应优化完善绿色金融的资源配置能力，创新绿色能源技术，加强地区间协作以促进节能减排，进而推动我国经济绿色低碳发展。     

中国金融发展如何影响绿色产业:促进还是抑制?——基于空间面板Durbin模型的分析

利用2003—2014年中国30个省级行政区相关数据,实证研究金融发展对绿色产业发展的影响效应。实证结果表明,在全国层面,金融规模的扩大并没有显著促进我国绿色产业的发展,金融效率和金融结构的提升显著地促进绿色产业的发展。在区域层面,中部地区金融发展对绿色产业发展的支持作用不显著,西部地区和东部地区在金融规模、金融效率和金融结构方面均显著地促进绿色产业的发展。     

金融发展对我国区域绿色发展的影响效应研究

作为城市进步的重要驱动力--金融发展和科技金融应该在促进绿色发展中发挥重要作用.本文通过分析金融发展和科技金融影响绿色发展的机理,结合计量模型和各省2001年至2014年的面板数据实证研究这一效应.实证表明,通过扩大金融发展规模和提高科技金融发展效率,能够有效的助推绿色发展;仅靠发展科技金融很难发挥积极作用,金融支持绿色发展的政策重点可应放在提高资金使用效率,而不单是加大资金投入.建议优化金融市场协调发展;健全支持绿色经济发展的金融政策;科技金融与绿色金融共同实现可持续发展.     

数字普惠金融与绿色全要素生产率——基于系统GMM的实证检验北大核心

数字普惠金融对我国绿色低碳的经济发展模式具有重要意义。本文基于2011—2019年省级面板数据,利用SBM—GML模型测度绿色全要素生产率,使用系统GMM模型探究数字普惠金融对绿色全要素生产率的影响方式。研究发现:2011—2019年,技术效率提升拉动我国绿色全要素生产率持续增加;数字普惠金融通过提升技术效率显著促进绿色全要素生产率增长;异质性分析表明,金融服务覆盖广度的扩大显著提升了绿色全要素生产率。本文建议采用政策鼓励和资金引导的方式提高技术效率对绿色低碳经济的促进作用,大力发展绿色普惠金融,提高绿色普惠金融与区域协调发展能力。     

绿色金融支持新能源产业发展效率评价及其影响因素研究

绿色金融在新能源产业的发展中扮演着不可或缺的角色,科学评价绿色金融对新能源产业发展的支持效率具有重要意义。本文以我国37家新能源产业上市公司为研究对象,利用DEA-Malmquist模型分析新能源产业2016-2020年的绿色金融支持效率及其动态变化。并在此基础上,采用Tobit模型定量分析影响绿色金融支持效率的相关因素。研究表明,纯技术效率水平低下是我国新能源产业发展滞后的主要原因,成本费用利润率和资产周转率对绿色金融支持新能源产业发展效率具有显著的正向作用,而第一大股东持股比例对其影响是负面的。最后,本文有针对性地提出四点建议,即增强技术自主创新能力、提高资金利用效率、优化资本结构和加快绿色金融市场体系建设。     

绿色金融与生态资源的高质量协同发展：基于投入产出效率与空间耦合关系

梳理绿色金融和生态资源的效率状态、趋势演变和空间特征,是推动高质量发展的重要参考。论文通过将绿色金融效率区分为宏观体系效率和微观技术效率,同时与生态资源效率进行耦合协调分析,发现：1.宏微观绿色金融效率演变具有显著时空异质性,微观技术效率改善在2016年后逐步实现向宏观体系效率提升的传导,两者的耦合协调度也呈现明显的“东高西低”分布特征;2.区域绿色金融与生态资源效率的耦合也呈现空间扩散和时间传导特征,且正在经历由微观到宏观、从东部向西部的渐次扩散。由此,推动绿色金融与生态资源的高质量协同发展既需要强化微观激励,也需要提供宏观引导,更需要“因地制宜”。     

绿色金融对区域可持续发展的影响研究——基于金融资源错配视角

在经济社会亟需转变发展模式的背景下,深入探究绿色金融对区域可持续发展的影响具有重要意义。本文基于中国30个省（市、自治区）2008—2019年的数据,采用非期望产出-超效率SBM模型和熵值法分别测度了可持续发展效率和绿色金融综合发展水平,通过构建面板回归模型实证检验了绿色金融对区域可持续发展的影响,并对其异质性和作用机制进行了考察。研究表明：绿色金融对区域可持续发展效率具有促进作用,相对于东部地区和高效率地区,绿色金融对中西部地区和低效率地区可持续发展的促进力度更加显著。作用机制研究结果显示,金融资源错配在两者的关系中承担着中介作用,即绿色金融通过缓解金融资源错配促进了区域可持续发展。     

OFDI对绿色经济效率的影响研究:助力抑或阻力?

在中国企业"走出去"步伐加快的背景下,OFDI对绿色经济发展的影响效应成为了学术界关注的焦点。本文利用2007～2016年中国省际面板数据,基于Super-SBM模型测度绿色经济效率,并采用系统动态面板模型实证检验OFDI对绿色经济效率的影响。结果显示:绿色经济效率存在明显的区域异质性,东部地区的绿色经济效率远远高于中、西部地区,当前的绿色经济效率呈低效率发展态势;OFDI与绿色经济效率之间存在先抑制后促进的"U"型曲线关系,且现阶段中、西部大部分地区的对外投资规模对绿色经济效率的影响作用仍位于"U"型曲线的左侧,并未发挥正向引导作用。     

金融发展影响绿色全要素生产率的路径——效率通道和技术通道

本文基于2011-2019年30个省(市)的面板数据,采用面板向量自回归(PVAR)模型研究金融发展驱动绿色全要素生产率增长的具体路径:是“效率通道”还是“技术通道”。研究结果显示,金融发展对东部地区的绿色全要素生产率存在抑制效应,通过“技术通道”影响绿色全要素生产率;金融发展对中西部地区的绿色全要素生产率存在促进效应,同时通过“效率通道”和“技术通道”影响绿色全要素生产率,但“效率通道”更显著。     

金融发展影响绿色全要素生产率的路径--效率通道和技术通道北大核心CSSCI

本文基于2011-2019年30个省(市)的面板数据,采用面板向量自回归(PVAR)模型研究金融发展驱动绿色全要素生产率增长的具体路径:是“效率通道”还是“技术通道”。研究结果显示,金融发展对东部地区的绿色全要素生产率存在抑制效应,通过“技术通道”影响绿色全要素生产率;金融发展对中西部地区的绿色全要素生产率存在促进效应,同时通过“效率通道”和“技术通道”影响绿色全要素生产率,但“效率通道”更显著。     

我国商业银行绿色信贷效率研究

商业银行既是绿色金融的主要践行者，也是经济绿色转型的重要推动者。碳达峰、碳中和“双碳”目标的提出，对商业银行经营策略及行为提出了新的挑战和更高的要求。提升绿色信贷效率，对于助推“双碳”目标实现、促进商业银行转型发展具有重要意义。从商业银行绿色信贷效率视角出发，运用超效率数据包络分析法对我国12家上市商业银行的经营效率和绿色信贷效率进行测算，得出如下结论 :一是我国银行经营效率较低，但呈现缓慢上升趋势；二是国有商业银行经营效率最高，股份制商业银行次之，城市商业银行最低；三是我国绿色信贷效率和非利息收入效率增长迅猛，逐渐高于银行整体经营效率，且绿色信贷效率高于非绿色信贷效率和其他业务效率；四是我国绿色信贷效率受政策因素影响较大，绿色信贷发展初期，国有商业银行效率高于股份制商业银行和城市商业银行，然而近年来城市商业银行效率逐渐高于国有商业银行和股份制商业银行效率。     

可持续发展之路：绿色金融、经济增长和能源效率的协同驱动——以安徽省为例

2023年中央金融工作会议中指出,绿色金融作为未来经济发展的五篇大文章之一仍是我们绿色征程上持续关注的问题。文章聚焦于基层实际现状,以安徽省为例,基于2007-2021年各地级市的相关数据通过构建PVAR模型探究绿色金融、经济增长和能源效率三者间的动态关系,结论表明,安徽省各地级市整体来看绿色金融市场发展还不够完善较为平均,并且能源消耗效率呈现出“南高北低”的特征。另外,三者之间存在着正向因果关系,经济增长对自身和绿色金融的冲击会产生显著且长期的影响,绿色金融对于能源消耗效率存在着负向效应,但该影响较小。     

基于DEA-Tobit模型的数字普惠金融对绿色信贷效率影响研究——以中国建设银行为例

数字化对普惠金融的赋能极大提升了金融服务的有效性、便捷性和延展性。绿色信贷作为绿色金融的重要工具，其对绿色资金的配置及市场定价方面发挥重要作用。为研究数字普惠金融能否推动绿色信贷发展，本文以建设银行为研究对象，选取2013年至2021年的数据，首先通过DEA-Malmquist模型计算出全要素生产率（TFPCH）作为衡量建设银行绿色信贷效率指标，后通过熵值法构建建设银行数字普惠金融指数作为普惠金融发展评价指标，最后以建设银行绿色信贷效率作为被解释变量、建设银行数字普惠金融指数作为解释变量并加入控制变量，构建Tobit回归模型。研究结果显示，建设银行数字普惠金融指数对建设银行绿色信贷效率存在显著的正向影响关系，数字普惠金融的大力发展能够有效推动建设银行绿色信贷效率的提升，但影响程度还有极大的提升空间。     

基于DEA-Malmquist指数的我国绿色金融效率评价

绿色是未来我国经济高质量发展的底色。本文基于绿色金融资源注入企业角度,运用DEA-Malmquist指数测算中国绿色金融发展效率,并从省际层面对效率进行动态分析。结果发现：我国绿色金融全要素生产率呈波动态势,整体较好,样本期间短期下降主要由综合技术效率下降导致,且绿色信贷在我国绿色金融资源投入方面占主导地位,投入效率较高。影响全要素生产率的因素中,政府绿色支出和产业结构与全要素生产率负相关,财政支持全要素生产率显著正相关。对于以上结论提出了三点建议：应深化扩大绿色金融投入,大力推动碳交易市场;政府部门积极转变管理思路,加大绿色金融产业支持;推动建设绿色金融产业示范区,缩小绿色金融发展差异。     

绿色信贷政策得不偿失还是得偿所愿？——基于资源配置视角的PSM-DID成本效率分析

党的十九大报告聚焦生态文明体制改革,明确提出了发展绿色金融的战略要求。商业银行作为实施绿色信贷政策的主体,更加关注因此而产生的成本效率问题,即考量银行自身是得不偿失抑或得偿所愿？本文基于2005—2017年间73家中国商业银行的数据,首先,运用SFA模型测算商业银行的成本效率;其次,运用倾向得分匹配—双重差分法(PSM-DID)实证分析绿色信贷政策对银行成本效率影响的净效应;最后,采用边际动态检验方法考察绿色信贷政策净效应的影响趋势。文章发现绿色信贷政策的实施会通过成本效应机制降低银行成本效率,但同时因其改善了银行的信贷风险管理、提升了银行的声誉,从而对银行成本效率施加正向影响。此外,文章还发现绿色信贷政策的净效应呈现U型趋势,表现为2007—2013年绿色信贷政策净效应负向影响加深,2014年后出现转好信号,现已越过U型谷底。因此,从长期看,绿色信贷政策将有利于银行成本效率提升。