珠三角城市群绿色金融一体化协同发展测度及空间差异分析.pdf
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1、统计与决策2023年第16期总第628期珠三角城市群绿色金融一体化协同发展测度及空间差异分析袁靖a,贾雪莹a,陈伟b(山东工商学院a.统计学院;b.外国语学院,山东 烟台 264005)摘要:文章运用熵值法,基于经济、社会、文化和生态这4个维度共16个指标测度了20102020年珠三角城市群一体化协同水平,采用全局自相关莫兰指数及空间局部自相关LISA指数考察珠三角城市群一体化协同水平及绿色金融水平的空间相关性,并进一步构建空间杜宾模型分析珠三角城市群绿色金融水平对其一体化协同水平发展的影响效应。结果表明:珠三角城市群一体化协同水平具有较强的空间负相关性,存在“高-低”及“低-高”集聚趋势;绿
2、色金融发展呈现显著区域不平衡现象;广州、深圳的一体化协同发展水平及绿色金融水平在珠三角城市群中均属于较高水平;绿色金融水平对区域的一体化协同水平具有促进作用,但对邻近地区的一体化协同水平存在显著负向溢出效应。关键词:绿色金融;一体化协同;空间自相关;空间杜宾模型中图分类号:F127;F832.7文献标识码:A文章编号:1002-6487(2023)16-0137-04基金项目:国家社会科学基金资助项目(19CJL007)作者简介:袁靖(1977),女,山东聊城人,博士,副教授,研究方向:金融统计。贾雪莹(1999),女,河南安阳人,硕士研究生,研究方向:应用统计。(通讯作者)陈伟(1980),
3、女,山东烟台人,硕士,讲师,研究方向:应用统计及商务统计。0引言加强绿色金融发展,促进绿色金融协同一体化发展是珠三角城市群的共同发展目标,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向高质量和绿色可持续的方向发展具有重要意义。现有文献从不同角度阐述了绿色金融与经济发展的关系,喻平和张敬佩(2021)1测算了各地区绿色金融和经济高质量发展的关联度和协调度,认为绿色金融对高质量发展的影响存在阈值效应,超过阈值后,绿色金融能显著推动经济发展。刘华珂和何春(2021)2研究了绿色金融与城市经济发展的关系,认为绿色经济显著促进了
4、城市经济高质量发展,但同时也存在显著的区域异质性。薛永刚(2022)3发现珠三角城市群创新与经济高质量发展呈负相关关系。张天舒等(2022)4选取珠三角城市群研究了金融集聚对实体经济发展的影响,认为珠三角城市群区域金融集聚程度过高,对实体经济发展具有显著的抑制作用。雷玉桃等(2021)5发现珠三角环境规制、经济集聚与雾霾污染之间存在一定的反向因果关系,环境问题不容忽视。李虹等(2019)6发现我国三大经济圈(珠三角、长三角、京津冀城市群)中,绿色金融发展与生态环境并未实现协调一致发展,大部分地区处于拮抗阶段,并逐渐接近磨合阶段。已有研究为本文奠定了理论基础。基于珠三角城市群协同一体化发展视角,
5、本文采用熵值法对20102020年珠三角城市群一体化协同发展进行评价,考察珠三角城市群一体化协同发展及绿色金融的空间相关性,对绿色金融水平对珠三角城市群的一体化协同水平的促进及溢出效应进行实证分析。1研究设计1.1熵值法在进行测度之前,对数据采用熵值法进行处理。第一步,对数据进行标准化处理,为了防止标准化后的数据出现0,将数据加1:Xij=Xij-XminXmax-Xmin+1,Xij=Xmax-XijXmax-Xmin+1第二步,计算出各城市之间的指标得分标准化后数值的比重为Pij,Pij=Xij/j=1mXij,m为城市的样本个数。第三步,运用每个权重来计算城市之间的信息熵,以M来指代,表
6、示所研究的各个城市指标的贡献总量:Mi=-kj=1mPijlnPijk=1lnm第四步,各个指标权重差异为Ti=1-Mi,公式为Wi=Ti/i=1nTi。一体化协同水平评价指标体系及权重计算结果见下页表1。1.2ESDA探索性空间数据分析法本文采用地理权重矩阵,测量各城市之间的欧氏距财 经 纵 横DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.16.026137统计与决策2023年第16期总第628期离,采用距离倒数的平均值所组成的矩阵作为本文的空间权重矩阵,并采用莫兰指数对空间自相关程度进行测度。莫兰指数可以测度珠三角城市群一体化空间相互关联性及珠三角城市之间的差异,而局部LISA指数
7、可用来考察每一个城市与邻近城市在一体化协同方面的内部联系。莫兰指数计算公式为:I=i=1nj=1nWijZiZj/2i=1nj1nWij其中,Zi=Xi-X,X=1ni=1nXi,=1ni=1n(Xi-X)2,n为城市的数量特征,Xi表示城市i的得分情况,Wij为空间权重矩阵。局部LISA指数计算公式为:LISA=Zij=1nWijZj若LISAi0,表明位置i相邻的城市一体化协同方面的空间呈现集聚特征;若LISAi0,则表明位置i邻近的城市一体化聚集特征不明显。1.3模型设定对于绿色金融对协同一体化发展的影响,本文构建空间杜宾模型进行测度:Scoreit=0+1WijScorejt+2Gre
8、enit+3WijGreenit+4PEOit+5WijPEOit+6Controlsit+7WijControls+it其中,it为随机误差项。1.4变量选择(1)被解释变量。一体化协同水平,根据珠三角城市群的实际情况,遵循系统性、科学性和可达性原则,借鉴文献7,选取了经济、文化、社会和生态4个维度共16个指标,如表1所示。(2)解释变量。为了衡量珠三角城市群的绿色金融发展空间差异,本文选取绿色金融发展水平、城市集中度两个指标。使用珠三角各城市绿色信贷余额与总体存款的比值来衡量绿色金融发展水平,该指标能够衡量绿色金融发展水平,并可以衡量金融机构对于社会资金的转移程度。(3)控制变量。选取人均
9、GDP、人口变化和产业规模作为控制变量。变量说明如表2所示。表2变量说明变量类型被解释变量解释变量控制变量变量名称一体化协同水平绿色金融发展水平城市集中度人均GDP人口变化产业规模符号scoregreenpeogdpgroind变量定义采用熵值法确定城市年度相关评分各城市绿色信贷余额/总体存款市区人口/全市总人口地区生产总值/平均总人口人口自然增长率规模以上工业企业数量1.5数据选取及处理本文选取珠三角9个城市20102020年的数据,由于数据量级差距较大,对数据进行对数处理。本文数据来源于 广东统计年鉴 中国统计年鉴 中国金融年鉴 中国城市统计年鉴 以及各省份统计年鉴和统计公报。2实证结果分
10、析2.1珠三角城市群一体化协同水平测度表3结果显示,在珠三角城市群中,广州、深圳的综合得分较高,佛山、中山的得分较低,说明广州、深圳的一体化协同水平较高,而佛山、中山的一体化协同水平较低。2.2珠三角城市群一体化协同水平空间自相关测度本文采用莫兰指数来衡量珠三角城市群的空间自相关性。构建空间权重矩阵以9个城市的空间地理距离为标准,利用9个城市经纬度数据,使用欧氏距离计算他们之间的距离,并采用地理距离平方的倒数作为权重矩阵。表4结果显示,所有年份的莫兰指数均通过了显著性检验,且所有年份系数为负,绝对值接近1,表明珠三角城市群的9个城市相互之间存在显著的负向空间自相关性。表4空间自相关莫兰指数年份
11、I值年份I值2010-0.771*2016-0.608*2011-0.4345*2017-0.5946*2012-0.5801*2018-0.669*2013-0.4403*2019-0.7382*2014-0.8522*2020-0.7481*2015-0.6943*同时,本文采用局部自相关散点分析(LISA指数)研究城市之间一体化水平发展的相关联系。结果表明,20102020年,珠三角城市群各城市被解释变量的LISA指数通过了显著性检验并为负值,说明一体化协同水平存在显著的负向空间自相关关系,这与上文全局莫兰指数的检验结果一致。财 经 纵 横表1一体化协同水平评价指标体系及权重一级指标经济
12、文化社会生态二级指标固定资产投资外商直接投资/地区生产总值贷款余额/地区生产总值职工平均工资第二、三产业占地区生产总值比重人均教育投入额人均医疗投入道路面积公路客运量建成区绿化覆盖率污水处理厂集中处理率生活垃圾无害化处理率一般工业固体废物综合利用率城市建设用地面积工业烟粉尘排放量工业废水排放量属性正正正正正正正正正正正正正正负负权重0.08340.06390.08230.03920.08340.03480.13150.06700.03630.01970.03780.02120.13250.06170.06300.0424表320102020年珠三角城市群一体协同水平评价得分城市广州佛山深圳东莞
13、惠州珠海中山江门肇庆20100.01060.00900.01070.00950.00960.00950.00880.00950.009420110.01070.00930.01060.00970.00960.00960.00900.00940.009520120.01090.00940.01070.00970.00970.00980.00910.00950.009620130.01120.00960.01020.00970.00980.00960.00920.00960.009620140.01110.00940.01040.00990.00990.00960.00930.00950.0096
14、20150.01140.00950.01040.01030.01000.00980.00950.00940.009820160.01150.00970.01060.01040.01020.01000.00970.00950.009620170.01150.00990.01100.01030.01040.01020.00980.00980.009720180.01170.01000.01110.01040.01090.01030.01000.00980.009920190.01190.01010.01140.01060.01100.01060.01030.01000.010020200.0119
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