城市化对绿色全要素生产率影响的金融发展传导效应
——以“一带一路”国家为例

武宵旭，葛鹏飞

(西北大学 经济管理学院，陕西 西安 710127)

摘 要： 城市化进程中活跃的金融部门，对绿色TFP的提升有关键作用。然而，城市作为现代经济的载体，如何通过金融发展的传导效应影响绿色TFP，现有研究往往语焉不详。本文理论分析了城市化对绿色TFP的直接作用及通过金融发展的间接传导效应，并借助“一带一路”的跨国面板数据进行实证研究。研究发现，城市化对绿色TFP有着先抑制后促进的直接影响。通过金融发展中的金融结构、金融效率、金融规模的间接传导效应，城市化进一步恶化了绿色TFP的增长。门槛效应表明，城市化在以资本市场衡量的较高金融结构下，对绿色TFP有正向的传导效应，而金融效率、金融规模则不存在这一促进机制。一方面，应努力提高城市化水平是破解当前城市化自身对绿色TFP负向影响的核心。另一方面，随着金融部门的日益重要，应把发展资本市场作为优化改善金融结构、建设绿色“一带一路”、实现经济发展和生态环境协同共进的重点。

关键词： 城市化；金融发展；金融结构；绿色全要素生产率；“一带一路”

一、引言

伴随日趋严峻的资源环境约束，倡导生态环保、实现绿色发展已成为国际社会的主流。根据2016年世界环境绩效指数(EPI)，“一带一路”国家绿色发展现状不容乐观，中国作为“一带一路”倡议国，其EPI排名倒数第二，成为环境污染的“重灾区”。为保持经济的高速发展，沿线国家消耗了大量资源，生态环境持续恶化。1995年到2014年，沿线各国的平均经济增长率为6.01%，远高于全球同期的3.12%；但与此同时，能源投入和CO₂排放的年均增长率也分别达到3.56%和3.96%，高于同期全球的2.20%和2.40%。沿线国家的经济总量、能源总投入以及CO₂总排放量占世界总量的相应比重也由1995年的14.95%、35.48%和38.51%，上升到2014年的26.02%、45.56%和51.39%^①[注] ①原始数据来自世界银行数据库，由作者整理得出。 。数据表明，“一带一路”国家正呈现出“高增长、高能耗、高排放”的特征。因此，努力实现经济发展和生态环境的“双赢”局面，践行“绿色丝绸之路”，已成为推进“一带一路”国家转型发展的题中之义。

城市作为经济增长的引擎，在经济绿色发展转型过程中所起的作用日益凸显(郑思齐等，2013)^[1]。2014年，“一带一路”国家的平均城市化率为57.40%，远低于OECD国家的77.93%，城市化对经济的带动作用有待进一步释放。然而，城市在实现基础设施和要素市场的共享、建立跨区域间产业分工、促进区域经济生产效率的同时，是否也改善了环境质量呢？现有文献往往结论不一。一方面，利用空间集聚和规模效应，城市化的发展有利于生态协调机制的建立，实现集中治污，抑制粗放生产，改善环境质量(陆铭和冯皓，2014)^[2]。另一方面，快速推进城市化过程中，重增长而轻环境、重速度而轻质量，忽视城市化内涵式发展，片面追求经济增长的“伪城市化”现象，又给环境带来巨大压力(王兵等，2014)^[3]。依托城市而快速发展的金融部门也鉴于资本逐利的基本规律，将更多的资金配置到了具有高回报的高污染行业，从而增加了污染物的排放，造成环境进一步恶化(葛鹏飞等，2018)^[4]。

那么，城市化对“一带一路”国家绿色发展的影响究竟如何呢？不同于传统发展，单纯将GDP增长作为唯一发展目标，绿色发展更加注重在自然资源的约束条件下实现经济与环境的协同并进。因此，本文将绿色TFP作为衡量一国经济绿色发展现状的核心指标，在充分考虑自然资源约束情况下，构建考虑非期望产出的绿色TFP，来考察城市化对绿色发展的影响。同时，考虑到金融部门在影响劳动力、资本、能源等要素在各产业间的转移与配置的重要作用，及其在城市化进程中对经济增长显著的推动和对绿色发展的不确定性(张成思和刘贯春，2016；严成樑等，2016；徐盈之和管建伟，2010)^[5][6][7]，讨论“一带一路”国家的城市化如何通过金融发展渠道作用于绿色发展，也是对城市化问题和绿色发展问题的有效补充。

现有的研究文献大多停留在城市化对经济增长或生态环境的影响，除王兵等(2014)^[3]考察了城镇化对中国绿色发展效率的影响外，还没有文献专题系统地分析城市化对绿色经济的直接影响，更缺乏城市化通过金融发展对绿色发展的间接传导效应。与既有文献相比，本文做了以下几个方面的工作：①理论上，分析了城市化对绿色TFP的影响以及通过金融规模、金融结构和金融效率的中介传导机制，丰富了有关绿色TFP的研究；②实证上，利用“一带一路”42个国家1995—2014年的跨国面板数据进行计量分析，发现城市化对绿色TFP有着先抑制后促进的非线性影响；随着城市化水平的不断提高，其对绿色TFP的提升作用将逐渐显现，推行高水平和高质量的城市化能够实现经济的长远绿色发展；③城市化对绿色TFP影响的金融发展传导效应表明，优化金融结构有利于城市化对绿色TFP的提升，但金融发展中的金融规模和金融效率的传导效应却不显著。

其余部分结构安排如下：第二部分为文献回顾与理论分析；第三部分为模型构建与变量说明；第四部分是实证分析与稳健性检验；第五部分为城市化对绿色TFP影响的门槛效应；第六部分为研究结论与政策建议。

二、文献回顾与理论分析

(一)城市化对绿色TFP影响的理论分析

城市化对绿色TFP的影响，可以从全要素生产率和环境两方面进行论述。

1.城市化对TFP的影响。理论上，全要素生产率的提升，取决于技术进步和既定技术下的资源配置效率。城市化对TFP的驱动作用大致可以由以下两种途径实现：首先，城市作为创新的载体，城市化进程的加速直接促进了技术进步和知识溢出。城市内产业的集聚和企业间的交流学习，有利于提高知识积累，实现技术外溢和创新驱动，带来全要素生产率的提升(赵娜等，2017)^[8]。其次，城市化带来的交易效率和劳动分工可以优化资源配置。通过共享基础设施和劳动力市场，降低信息成本和交通成本，城市化的发展有利于产生规模经济(Au和Henderson，2006；Zhang，2015)^[9][10]，实现要素利用率的提升，间接推动TFP的提高。但是，忽视城市化的内涵式发展，无序扩张城市空间，忽视公共服务供给的“伪城市化”(蔡昉，2010)^[11]，以及同质企业之间的恶性竞争，会阻碍技术效率的提高，对全要素生产率产生负向影响(崔宇明等，2013)^[12]。

2.城市化对环境的影响。城市在促进经济增长的同时也影响着生态环境(郑思齐等，2013)^[1]。城市化对环境质量的影响存在争议。第一，城市化恶化了环境质量。随着城市规模增大，工厂规模扩大、人口膨胀、住房和基础设施建设增多、私家机动车数量和供暖面积增加等加剧了工业污染与生活污染，导致环境质量不断恶化(杜雯翠和冯科，2013)^[13]。城市片面追求经济高速增长而忽视环境质量，以及污染处理技术的落后，均会导致污染物大量累积，对绿色发展造成巨大压力(York，2007；王会和王奇，2011)^[14][15]。第二，城市化利于环境质量的改善。作为规模经济的载体，城市化的发展能够产生空间集聚效应，在集中优势资源实现经济建设的同时，也通过污染的集中治理，降低了治污的成本(陆铭和冯皓，2014)^[2]。而且，城市的发展，也会通过公共交通出行、政府出台环保措施；“倒逼”城市优化产业结构，企业进行技术革新，最终达到改善生态环境的目标(Buehn和Farzanegan，2013；王兵等，2014)^[16][3]。第三，城市化对环境的影响具有倒U型或N型特征，且主要是通过促进第三产业的发展来实现产业结构的优化和转变，进而产生能源利用和污染治理技术溢出效应，促进环境质量的改善(穆怀中和范洪敏，2016；Bai等，2017；Han等，2018)^[17][18][19]。

以“百分数”为例，教师要注重课堂教学联系日常生活，利用生活化中的“百分数”实例，设置生活化“百分数”问题，将“百分数”知识具体化。在讲解课题内容中，教师要联系学生数学水平以及熟悉的生活化元素，巧设基于“百分数”的生活化问题，比如，超市中一副乒乓球拍要50元，但小明只有35元，请问超市乒乓球拍打几折，小明才能获得喜欢的乒乓球拍，用“百分数”该如何表示？提出问题后，教师可以在引领学生自主思考的同时进行合作学习，在利用“百分数”知识中进行解答，在思考、探究过程中提升数学实际问题解决能力，达到融会贯通、学以致用的目的，在生活化数学教学中发展数学综合素质，实时上好小学数学课。

(二)城市化、金融发展与绿色TFP的传导机制

城市化通过金融发展对绿色TFP产生影响需要两个环节的理论支撑，一是城市化对金融发展产生的影响；二是金融发展对绿色TFP的影响。

FINEF _it =e ₁+e ₂CITY _it +e ₃X +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (7)

步入新时代，经济发展进入新常态，大连市经济由高速增长转向中高速度增长，在经历大幅度回落之后，经济增速逐渐回暖，总量不断增大。2017年大连市GDP达到7363.9亿元，增长7.1%，总量和增速分别在东北四个大城市中排名第一和第二位（见表1）。大连市对外贸易运行态势良好，在东北首屈一指。2017年，大连市自营进出口总额4132.2亿元，增长21.7%，其中，进口2386.4亿元，增长33.6%，出口1745.8亿元，增长8.5%，各项外贸指标在东北四个大城市中名列前茅。特别是出口总额，大连占东北四个大城市的76.2%，不愧是东北对外开放的龙头和窗口。

2.金融发展对绿色TFP的影响。大量文献研究均表明金融发展是全要素生产率的重要影响因素。一方面，金融发展可以减少信息不对称所造成的事前逆向选择和事后道德风险，通过筛选出富有效率和技术创新的项目，提高资金配置效率(Freixas和Rochet，2008)^[22]；利用专业化优势和代理监督，减少借贷双方的信息不对称，实现监督成本的降低和审计效率的提高，降低企业融资成本，提高企业生产效率(Laeven等，2015)^[23]，促进TFP的增长。另一方面，金融发展可以分散风险和增加流动性供给，通过向投资者提供多样化的投资组合以及证券转让等方式，有效解决其所面临高回报项目的风险分散和流动性风险问题(陈志刚和郭帅，2012)^[24]。因此，理论上来说，金融发展通过优化配置要素资源，促进技术水平进步，有效实现TFP的持续增长。

具体地，金融发展影响绿色全要素生产率的作用机制在于：①金融发展的规模效应。良好的金融发展水平能够有效聚集社会闲散资金，扩大经济规模。通过高密度开发利用，污染集中治理，对绿色TFP产生积极影响。但值得注意的是，金融发展在为企业扩大再生产提供金融支持的同时，也加大了对能源消耗，尤其在当下以煤炭和石油为主的能源结构下，可能会加剧对环境的不利影响(葛鹏飞等，2018)^[4]。②金融发展的结构效应。合理的金融结构能够引导社会经济资源、资金等在产业间的转移与分配，通过转变产业结构和产业升级，实现产业结构的服务化、清洁化，进而改善环境质量(任力和朱东波，2017)^[25]。需注意的是，不同的金融发展水平会对生产要素的配置和经济结构调整产生不同效应(顾永昆和刘永甜，2017)^[26]。在经济发展水平较低、产业资源分配不均的后发国家，初期为加快城市化和工业化进程，金融资源可能会被优先分配于非农部门，尤其是重工业部门，从而抑制了服务业等污染程度较轻行业的发展(王勋和Jphansson，2013)^[27]，造成环境的恶化。③金融发展的技术效应。发达的金融市场为企业的研发创新提供了资金保障，降低了企业技术创新风险，有利于新技术的产生。通过提高单位能耗产出和使用替代性清洁能源及产品，促进绿色TFP的提升(Ma和Stern，2008)^[28]。但鉴于现阶段“一带一路”国家区域不平衡发展现状和“重经济而轻环境”的特点，资本的逐利性亦会使得金融发展为一些高污染产业带来新进入者(Cole等，2005)^[29]，从而造成粗放型技术进步，进一步增加能源消耗和污染排放，对绿TFP产生负向影响。

因此，城市化对绿色TFP的直接影响，以及城市化通过金融发展对绿色TFP的间接影响存在着不确定性。综观现有的实证研究，均未将城市化、金融发展与绿色TFP纳入同一分析框架下进行研究。而且，在城市化与金融发展的研究中，也没有考虑金融发展的多个维度。结合以上的理论分析，本文探究“一带一路”背景下城市化对绿色TFP影响的直接效应，以及在金融发展中介下的间接传导效应。

采集该养殖场病死鸡的病料组织，进行细菌学诊断，常规染色镜检没有发现致病菌存在。将病料粉碎处理接种到常见的几种培养基上，也没有出现致病菌生长。采集上述病死鸡5份法氏囊病变组织，将其粉碎后，充分研磨，向其中加入适量生理盐水，经过2 000国际单位的青霉素和链霉素处理后，离心处理15 min，取上层清液，作为待检抗原，与法氏囊标准阳性血清做琼脂扩散试验[2]，将制备好的平皿加盖放置于湿盒中37 ℃反应48 h，作用48 h后，在阴性对照组和阳性对照组合格的前提下，抗原孔和抗体孔前出现一条清晰的沉淀线。结合实验室诊断结果最终确诊为鸡传染性法氏囊病。

三、模型构建与变量说明

(一)计量模型设定

1.城市化对绿色TFP影响的基准模型。为检验城市化水平与“一带一路”绿色TFP的关系，回归模型设定如下：

2.金融结构的中介效应。类似的，模型20和模型21报告了以金融结构为中介变量的回归结果。模型20中城市化对金融结构的估计系数显著为正，说明城市化确实可以优化地区金融结构；模型21中城市化对绿色TFP的影响不显著，而金融结构的回归系数-0.0319，在1%水平上显著为负，说明城市化通过金融结构的完全中介作用抑制了沿线国家绿色TFP的提高。金融体系的发展降低了企业的融资成本，刺激了企业扩大再生产，但“追逐增长的市场力量”将资金更多的配置到具有高污染、高回报的项目，使得绿色TFP降低；而沿线国家“高碳型”的经济发展，也从侧面印证了这一点。

式(1)中，i表示国家，t表示年份，CTRY用以控制国家固定效应，YEAR用以控制年份固定效应，ε 是随机误差项。LNGTFP表示沿线国家的绿色TFP，并求自然对数；CITY代表城市化水平；X为控制变量。根据已有文献及数据可得性，选取居民消费水平(RECO)、工业化程度(IND)、利用外资水平(FDI)、贸易开放度(TRA)、公共医疗卫生水平(MED)、教育支出(EDU)、科研水平(LNSC)、政府行为(GOV)等一系列经济发展的宏观指标作为控制变量，则式(1)可以改写为以下形式：

此外，本文的稳健性检验还包括：①缩尾处理异常值。分别对绿色TFP1%的极大值和1%的极小值进行缩尾以避免被解释变量异常值和非随机值对结果的有偏影响，结果见模型4。②缩减样本时间范围。剔除1995年和2014年的样本以消除样本时间选择造成的影响，采用1996—2013年的跨国面板数据重新估计，结果见模型5。③主要解释变量的内生性问题(见表3)。以上估计结果都表明，模型解释力度较好，各变量系数方向一致，回归结果具有较好的稳健性。

+θ ₆EDU _it +θ ₇LNSC _it +θ ₈GOV _it +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (2)

前文的实证检验表明，城市化对绿色TFP有抑制作用；而且该抑制作用存在明显的地域差异。值得注意的是，实证模型可能存在逆向因果问题，即被解释变量的绿色TFP可能反过来影响解释变量城市化。当一国的绿色TFP较高时，意味着该经济体绿色发展较快，会促进城市化进程。这说明经济体的能源利用效率较高，利用清洁能源的高技术企业较多，技术转化和技术外溢的速度更快，从而促使城市具有更大的承载力，城市的规模进一步扩大。那么，城市化水平的提升则变成了绿色TFP增长的结果，即反向因果关系。

FINSC _it =a ₁+a ₂CITY _it +a ₃X +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (3)

LNGTFP _it =b ₁+b ₂CITY _it +b ₃FINSC +b ₄X +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (4)

FINST _it =c ₁+c ₂CITY _it +c ₃X +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (5)

LNGTFP _it =d ₁+d ₂CITY _it +d ₃FINST +d ₄X +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (6)

在桥吊进行作业时，维修人员通过远程监控系统对桥吊的各项状态进行过程监控，效果显著：①实时查看起重机作业视频；②便于维修人员掌握故障成因；③第一时间判断故障点，加快维修进度，缩短停机时间，提升运营能级；④将作业中的桥吊动态演示作为带教平台，帮助维修人员掌握维修性能。第一时间消除故障，缩短故障停机的时间，提高单位小时作业效率。⑤精准地做好设备例行保养，掌控易耗材料的磨损度。

1.城市化对金融发展的影响。城市作为地区经济中最具有活力场所，聚集了大量的资金、产业和劳动力，为金融发展提供了必需的经济和社会条件，并促进了金融发展(罗琼，2016)^[20]。首先，城市化促进了正规金融部门规模的不断扩大。依靠城市区位优势，城市化通过构建更加开放包容和完善的社会经济制度环境，促进了社会资本的积累，扩大了金融交易的规模。其次，城市化改善了地区金融结构。随着城市化进程的不断加快和城市规模的不断扩大，金融市场在金融体系中的重要性不断上升。金融结构通过拓宽信贷渠道和金融服务类型，改变了居民和企业对金融资源的获得能力，且在不同的发展阶段呈现动态演化趋势(张成思和刘贯春，2016)^[5]。最后，城市化会改变和影响地区的金融效率。利用规模经济效应，城市化的发展减少了搜集企业信息的交易成本和信息不对称成本，提高了风险管理，有利于企业融资渠道的畅通和融资成本的降低，提升资本投资效率。但应注意的是，由于金融效率的发挥受到所处经济阶段和发育程度的制约，所以城市化对金融效率的影响应考虑区域差异(谢家智和王文涛，2013)^[21]。

第三方物流是百安居双引擎供应链中的副引擎，只负责区域物流中心到各门店、各门店到顾客和小部分供应商到区域物流中心的配送，功能较简单，但第三方物流的配送占比大约有80%左右，所以其运作能力的高低对整条供应链的效率有着很大的影响，而且，如果顾客在百安居购买产品需要送货上门，那么最终面对顾客的也是百安居的第三方物流服务商，也就是说，第三方物流服务商从一定程度上就等同于百安居在顾客心中的形象。因此，对于第三方物流的管理和考核相当重要。

LNGTFP _it =f ₁+f ₂CITY _it +f ₃FINEF +f ₄X +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (8)

(二)变量说明

本文构建了“一带一路”沿线国家的跨国面板数据，为保证数据统计口径的一致性，所有数据均来自世界银行数据库，并换算成2010年不变价美元。当前，普遍认为“一带一路”沿线国家共65个，在剔除掉数据缺失的样本后，最终确定沿线42个国家作为研究样本^①[注] ①研究对象包括中国、菲律宾、柬埔寨、马来西亚、泰国、文莱、新加坡、印尼、越南、巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡、印度、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、亚美尼亚、格鲁吉亚、阿塞拜疆、伊朗、以色列、约旦、埃及、塞浦路斯、土耳其、白俄罗斯、俄罗斯、摩尔多瓦、乌克兰、保加利亚、波兰、捷克、克罗地亚、拉脱维亚、罗马尼亚、马其顿、斯洛伐克、斯洛文尼亚、希腊、匈牙利、爱沙尼亚等42个国家。 。由于世界银行数据库最新的二氧化碳排放数据为2014年。因此，本文研究样本的时间跨度为1995—2014年。变量说明如下：

1.被解释变量：绿色全要素生产率(LNGTFP)。基于SBM-DDF的Malmquist-Luenberger生产率指数，以GDP为期望产出、碳排放为非期望产出，劳动力、资本存量、能源投入为投入要素，测算出“一带一路”国家绿色TFP的增长率，并转换为以1995年为基期的累积值，求自然对数。

2.城市化对绿色TFP影响的亚欧差异。“一带一路”沿线国家位于不同的大陆，其地域位置和发展水平等方面存在明显差异。因此，区分不同区域，探究城市化对绿色TFP的空间异质性，有助于厘清二者之间的关系，并针对性地制定区域性政策。

3.中介变量：金融发展(FIN)。使用金融规模(FINSC)、金融结构(FINST)和金融效率(FINEF)三个维度衡量金融发展水平。具体地，用银行信贷规模比GDP表示金融规模；用股票市场交易额度比GDP度量金融结构；用资本形成总额比国内总储蓄量化金融效率。

4.控制变量。①居民消费水平(RECO)，用一般居民消费与GDP比值量化。②利用外资水平(FDI)，采用外国直接投资净流入比GDP度量。③政府行为(GOV)，用政府一般消费比GDP。 ④贸易开放度(TRA)，用进出口贸易额总和占GDP比重。⑤公共医疗卫生(MED)，以公共医疗卫生总支出占GDP的比例衡量。⑥教育支出(EDU)，以教育支出占GDP的比例表示。⑦科研水平(LNSC)，以在国际上发表的科技论文数量，并求自然对数代表一国的科研水平。⑧工业化程度(IND)，用工业增加值比GDP来衡量。

四、实证分析与稳健性检验

(一)城市化对绿色TFP的影响

1.城市化对绿色TFP影响的初步分析。表1报告了城市化对绿色TFP的FGLS估计结果。模型1为未加入控制变量，仅在双固定效应下的结果；模型2是加入控制变量以后的回归结果。可以看出，不管是否引入控制变量，在考虑国家个体效应和时间效应以后，城市化的系数均显著为负。具体来说，城市化每提高1个单位，绿色TFP的增长率降低0.2676个单位。模型3为滞后一期的城市化对绿色TFP的回归结果，模型4为缩尾处理后的回归结果，模型5是缩减样本时间的估计结果。基准模型显示，就“一带一路”国家整体而言，城市化并没有推动沿线国家绿色TFP的增长。沿线国家粗放外延式的城市化道路，重经济而轻环境的“高碳性”发展模式，随着城市规模的不断扩大，给绿色发展造成巨大压力。

表1 城市化对绿色 TFP影响的基准模型

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为z统计量。限于篇幅，省略了控制变量估计结果。下表同。

2.核心解释变量：城市化水平(CITY)。使用城市人口占全国总人口的比重来表示。

表2报告了城市化对绿色TFP影响的亚欧差异，模型6和模型9为含有控制变量的分组回归结果，模型7和模型10将采用城市化滞后一期进行回归，模型8和模型11将被解释变量绿色TFP进行缩尾处理。对比模型6与模型9，可以看出城市化对亚欧国家的绿色TFP存在异质性影响。就亚洲国家，城市化对绿色TFP有显著促进作用，城市化每提高1个单位，绿色TFP的增长率增加0.1907个单位。相反，欧洲国家的城市化阻碍了绿色TFP的提高，城市化每提高1个单位，会使绿色TFP的增长率降低0.6696个单位。亚洲国家的城市化水平普遍较低，城市化进程的加速在一定程度对资源配置效率的提高和技术进步具有重要意义，并且这一贡献超过了环境破坏对经济增长带来的负面影响，因而呈现出城市化对绿色TFP的积极作用。而欧洲国家城市化水平普遍较高，富裕城市的消费类型和生活方式使得基础设施、交通等方面的需求上升，能源消费和碳排放将会变得显著，不利于该地区的绿色发展(Poumanyvong和Kaneko，2010)^[31]。

综上结果，准确提取概念关键信息，并能运用已有认知结构抽象概念的内涵，是创设型概念理解的关键。针对上述存在的问题，作出以下教学建议。

表2 城市化对绿色 TFP影响的亚欧差异

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为z统计量。

(二)内生性检验

2.城市化对绿色TFP影响的金融发展中介效应模型。本文通过中介效应模型，进一步考察城市化对绿色TFP影响的金融中介作用。参考关爱萍和李娜(2013)^[30]，本文把金融发展(FIN)，具体分为金融规模(FINSC)、金融结构(FINST)和金融效率(FINEF)三方面。构建中介效应模型：

因此，本文参考崔也光和李博(2018)^[32]、孙天阳等(2018)^[33]的研究，从两方面进行检验以排除这一干扰：①将解释变量替换为滞后一期城市化水平进行回归，直接减少当前城市化的反向因果干扰(见模型3、模型7和模型10)。②采用滞后一期城市化水平作为当期城市化的工具变量，利用两阶段最小二乘法、动态两阶段系统分别进行估计(见表3)。模型12、模型14和模型16分别为工具变量2SLS对全样本、亚洲国家和欧洲国家的估计结果，模型13、模型15和模型17是动态两阶段GMM的估计结果。不论核心变量滞后一期还是工具变量估计，城市化对绿色TFP的影响均与基准模型相一致，这表明反向因果对本文结论的影响微弱。

表3 内生性检验

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。工具变量2SLS估计结果的括号内为z统计量，GMM估计结果的括号内为t统计量。AR(2)、SARGAN检验和HANSEN检验为P值；AR(2)括号内为z统计量，SARGAN检验和HANSEN检验的括号内为卡方统计量。

(三)稳健性检验

LNGTFP _it =α +βCITY _it +θ ₁RECO _it +θ ₂IND _it +θ ₃FDI _it +θ ₄TRA _it +θ ₅MED _it

思政导师。帮助学生树立马克思主义理想信念，澄清非马克思主义观点。深入学生，了解学生思想动态，答疑解惑，消除思想政治疑虑。落实“立德树人”的根本要求，树立“育人为本、德育为先”理念。帮助学生树立正确的世界观、人生观、价值观，积极树立和践行社会主义核心价值观，培养学生良好的政治思想素质、道德素质、心理素质。加强对学生思想政治教育的规律、特点、方法的研究与探索，努力提高育人工作水平。

(四)金融发展的中介效应分析

根据上文的理论分析，进一步构建中介效应模型以检验城市化对绿色TFP的间接影响。表4报告了以金融发展为中介变量的估计结果，研究显示金融结构和金融效率对绿色TFP的中介效应检验显著，金融规模的中介效应不显著，因此本文着重分析金融结构和金融效率对绿色TFP影响的中介效应。

1.金融规模的中介效应。模型18和模型19报告了以金融规模为中介变量的估计结果。在模型18中，城市化对金融规模的回归系数显著为负，表明城市化没有使得金融规模进一步扩大；模型19中，城市化对绿色TFP的直接回归系数为-0.2779，在5%水平上显著，表明城市化对绿色TFP具有负面影响。而金融规模的系数变得不显著，说明中介效应不存在。即城市化没有通过金融规模阻碍绿色TFP的发展。原因在于，“一带一路”国家多为发展中国家，不同程度上实行的金融抑制政策，使得正规金融发展滞后于经济和城市发展，城市化对金融规模的作用有限。

由表1可知，治疗组与对照组相比，临床有效率分别为90.0%和72.5%，差异有统计学意义（P＜0.05）。

LNGTFP _it =α +βCITY _it +θX _it +CTRY _i +YEAR _t +ε _it (1)

3.金融效率的中介效应。由模型22可知，城市化对金融效率的负向影响显著。同时，根据模型23，城市化和金融效率对绿色TFP的回归系数均至少在10%水平下显著为负，这表明金融效率对绿色TFP存在部分中介效应，城市化通过降低金融效率缓解了其对绿色TFP的抑制作用。鉴于大多数“一带一路”国家当前“重经济轻环境”的发展特征以及资本的逐利特征，金融效率的降低可能会减少高污染企业金融资金的流入，减少工业污染等问题，间接提高其绿色TFP。

表4 城市化对绿色 TFP影响的金融发展中介效应

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为z统计量。

(五)金融发展中介效应的亚欧差异分析

上文实证研究表明，亚欧国家的城市化水平对绿色TFP的发展呈现出异质性影响。那么，以金融规模、金融结构和金融效率三个维度衡量的金融发展水平对亚欧国家绿色TFP中介效应是否存在不同？表5和表6分别报告了亚洲和欧洲国家金融发展中介对绿色TFP的影响。

1.亚洲国家的金融发展中介效应。回归结果表明金融规模和金融效率的中介效应不显著，主要通过金融结构对绿色TFP产生负向中介效应。具体地，在模型24中，城市化对金融规模的回归系数显著为负，而在模型25中，金融规模的系数变得不显著，说明对亚洲国家而言，不存在金融规模的中介效应。类似的，也不存在金融效率的中介效应(见模型28和模型29)。模型26和模型27为金融结构的中介效应。可以看出，亚洲国家的城市化发展虽然促进了金融结构的改变，但模型27中的金融结构对绿色TFP的影响系数在1%水平上显著为负(-0.0306)，即亚洲国家当前的金融结构削弱了城市化对绿色TFP的正向影响，资本的逐利性使得金融资源更多地流向了高污染高回报项目，造成绿色TFP的下降。鉴于此，为进一步检验不同金融发展水平对绿色TFP的影响，后文通过非线性计量分析进行了更深入的研究。

表5 亚洲金融发展的中介效应结果

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为z统计量。

2.欧洲国家的金融发展中介效应。回归结果表明金融规模、金融结构和金融效率的部分中介效应检验均显著。其中，金融规模和金融效率对绿色TFP具有负向中介效应，而金融结构具有正向中介效应。具体地，模型30、模型32和模型34分别报告了城市化对金融规模、金融结构和金融效率的影响。可以看出，城市化对金融发展水平的三个维度均存在显著的正向影响，说明城市化的确可以推动金融发展水平的提升。但模型31和模型35中，金融规模和金融效率对绿色TFP的影响系数分别为-0.0228和-0.0007，且均在1%水平下显著，说明金融规模和金融效率对绿色TFP存在负面中介效应。而在模型33中，金融结构对绿色TFP的影响系数在1%水平下显著为正，表明欧洲国家主要通过金融发展水平中的金融结构缓解了城市化对绿色TFP的抑制作用。

表6 欧洲金融发展的中介效应结果

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为z统计量。

五、城市化对绿色TFP影响的门槛效应

上文的检验结果表明，城市化对沿线国家绿色TFP的影响，包括直接效应和间接效应。考虑到分地区回归中，亚欧国家城市化对绿色TFP的异质性影响以及金融发展水平对绿色TFP影响的路径差异，分别以城市化和金融发展作为门槛变量进行门槛效应分析，以检验不同区间内城市化水平对绿色TFP的影响，揭示金融发展的不同维度对绿色TFP的作用机制及其门槛特征。

(一)模型设定

依据Hansen(2000)^[34]提出的门槛回归模型，分别将城市化和金融发展作为门槛变量，构建城市化与绿色TFP之间非线性关联的门槛效应模型：

LNGTFP _it =α ₀+β ₁CITY _it ·I (CITY _it ≤γ ₁)+β ₂CITY _it ·I (CITY _it >γ ₁)+…+β _n CITY _it ·I (CITY _it ≤γ _n )+β _n+1 CITY _it ·I (CITY _it >γ _n )+θX _it +ε _it (9)

LNGTFP _it =α ₀+β ₁CITY _it ·I (FIN _it ≤γ ₁)+β ₂CITY _it ·I (FIN _it >γ ₁)+…+β _n CITY _it ·I (FIN _it ≤γ _n )+β _n+1 CITY _it ·I (FIN _it >γ _n )+θX _it +ε _it (10)

其中，LNGTFP 表示“一带一路”沿线i 国家在t 时期的绿色全要素生产率，CITY 表示城市化水平，FIN 表示金融发展水平，在回归中具体指代金融规模(FINSC )、金融结构(FINST )和金融效率(FINEF )，各控制变量与上文相同。

(二)门槛效应检验及结果分析

1.整体分析。利用Hansen^[34]提出的“自举法”，通过重叠模拟似然比检验统计量2000次，估计出Bootstrap P值。结果显示在将城市化作为门槛变量时，通过了单一门槛、双重门槛和三重门槛，其门槛值分别0.3640、0.4658和0.7223。在将金融发展的三个维度作为门槛变量时，金融规模和金融效率通过了单一门槛、双重门槛和三重门槛检验，金融规模的门槛值为0.5099、0.6011和0.9531，金融效率的门槛值为-0.9753、0.4454和1.2150；金融结构仅通过了单一门槛和双重门槛检验，门槛值为0.0173和0.1593。

依据门槛效应检验结果，将“一带一路”国家的城市化水平分为4个区间：区间一为城市化≤0.3640，区间二为0.3640<城市化≤0.4658，区间三为0.4658<城市化≤0.7223，区间四为城市化>0.7223。然后，重点分析在不同区间内，城市化对绿色TFP的影响。表7给出了不同门槛区间内这两个变量的回归结果。从模型36可以看出，当城市化≤0.7223时，城市化对绿色TFP有着负向的影响。具体表现为，当城市化水平低于0.3640时，该负向影响最大，为-1.1791；当城市化水平提高至0.4658时，该负面效应逐渐减缓，对绿色TFP的影响减少为-0.7146，再伴随着城市化水平的提升，抑制作用又有所上升(-0.8949)；直到城市化水平高于0.7223时，该负向影响转变为显著为正的促进作用(0.4738)。可见，城市化率只有达到一定的阈值，才能最大化地发挥城市规模经济效应，降低治污平均成本和边际成本，推动绿色TFP的提高。

推荐理由:华语科幻代表作家韩松的小说是对现实的深刻再现，其批判精神及文学想象，直接承袭鲁迅。他的最新力作《亡灵》，是“医院”三部曲终结篇。这部作品构建了复活之日火星医院的医学大同社会，“药帝国”的崛起并崩裂，暗示着生命“原死或元死”的秘密，而世界到了最后一定是不可言说的。”

模型37-39分别报告了在金融规模、金融结构和金融效率三个金融发展维度门槛下，城市化对绿色TFP的估计结果。首先，在金融规模门槛下(模型37)，城市化的抑制作用表现出边际效应递减的特征，即随着金融规模的不断扩大，城市化对绿色TFP的负面影响在不断减弱。其次，在金融结构门槛下(模型38)，这一影响表现出边际效应递增的特征；具体地，当金融结构处在较低水平时，城市化对绿色TFP的负向影响逐渐加深；但当金融结构提升至0.1593时，这一抑制作用转变为显著促进作用(0.0947)。最后，在金融效率门槛下(模型39)，城市化的抑制影响表现为先减小后增大的U形特征，当金融效率处于较低水平时(小于-0.9753)，其抑制作用较大(系数为-0.4502)；随着金融效率的提升，这一抑制作用减小(系数为-0.2656)；随后，当金融效率大于1.2150时，城市化对绿色TFP的影响继续增大，影响系数为-0.3804。

表7 城市化对绿色 TFP影响的门槛效应

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为t统计量。

2.基于区域层面的分析。本节分别就亚洲和欧洲国家城市化和金融发展对绿色TFP的门槛效应进行比较分析。结果表明，亚洲和欧洲国家城市化对绿色TFP的门槛效应影响均通过了单一门槛、双重门槛和三重门槛检验，其门槛值分别为0.3630、0.5257和0.7393；0.3507、0.5793和0.7643。有关金融发展的门槛影响，就亚洲国家，金融规模存在一个门槛值，金融结构存在两个门槛值，金融效率存在三个门槛值；就欧洲国家，三个维度的金融发展均存在三个门槛值。

在节点之间传播数据时，采用加密网络和传输协议（RLPx）加密握手协议。该协议在网络层的上层，在以太坊网络中新的节点建立后，首先进行端口监测侦听、节点间连接及通信交互，当节点间都建立了连接，将会通过Msg的格式进行通信。每次在通信的过程中，都会做出如图7所示的判断，以确保握手协议运作正常，如果运作不正常，将会失去对该节点的连接。

在亚洲国家，城市化对绿色TFP的影响具有明显的边际效应递增的特征。当城市化低于0.3630时，其对绿色TFP增长的负向作用最大。随着城市化水平的提高，这一抑制效应逐渐降低，并在城市化超过0.7393时，估计系数提高到0.6064，在1%水平上显著。从金融发展的门槛效应来看，在金融规模门槛下，城市化存在负向影响，且这种抑制作用随着金融规模的提升而愈发明显(模型41)。在金融结构门槛下，只有当金融结构高于第二门槛时(大于0.9116)，城市化才具有显著促进作用，其值为0.1100(模型42)。在金融效率门槛下，当金融效率较低时(-1.0229)，城市化对绿色TFP表现出显著的负向影响，而随着金融效率的提高，这一影响逐渐由抑制作用转变为显著的促进作用；但当金融效率提升至0.5873时，该系数又变得不显著。

在欧洲国家，当城市化水平低于0.7643时，城市化对绿色TFP的影响表现出显著的抑制效应；当城市化达到门限值0.7643后，其对绿色TFP的影响由抑制转变为促进，城市化每提升1个单位，绿色TFP的增长率提高0.2704个单位。再者，就金融发展门槛效应来看，在金融规模门槛下，城市化对绿色TFP的抑制作用有着先增大后减小的倒U形非线性关系；类似的，在金融结构门槛下，这一负向影响同样表现出倒U形特征；而在金融效率门槛下，城市化的抑制作用表现出逐渐递增的边际效应，即随着金融效率的提升，城市化对绿色TFP的负向作用不断增大。

表8 亚洲和欧洲的门槛效应

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为t统计量。

六、研究结论与政策建议

厘清城市化对“一带一路”国家绿色发展的直接影响，以及金融发展的间接传导效应，对实现“一带一路”经济环境的协调发展具有重要意义。基于1995—2014年的跨国面板数据，本文对城市化、金融发展和绿色TFP之间的关系进行了理论与实证研究。结果发现，(1)城市化对绿色TFP存在先抑制后促进的直接影响。当城市人口比例达到某一阈值以后，城市化对绿色TFP显现出较强的促进作用，说明积极推行城市化建设确实能够有效促进“一带一路”国家绿色TFP的提高，促进经济长远发展。(2)金融发展的中介传导效应表明，整体上，城市化通过金融结构、金融效率的部分中介效应进一步恶化了TFP的提升，金融规模不存在中介效应；分亚欧得出，亚洲国家的金融结构表现为负向的部分中介效应，在欧洲国家则为正向的金融结构中介效应，金融规模和金融效率在亚洲不存在中介效应，在欧洲表现为负向中介效应。(3)对金融发展门槛效应的进一步检验发现，较高的金融结构有利于城市化对绿色TFP的提升，而金融效率和金融规模则不存在促进作用。在金融结构门槛下，城市化对绿色TFP的影响表现出边际效应递增的特征，即当金融结构提升至0.1593时，其对绿色TFP的抑制作用将转变为显著的促进作用。

结合本文的研究结论，政策启示在于：

第一，加强科学规划，继续推进高水平城市化建设，充分发挥城市化对绿色TFP的提升作用。当前，“一带一路”国家的城市化水平总体偏低，在扩大总体经济规模、享受集聚经济和规模经济的同时也增加了对能源的消耗和污染物的排放总量，给环境造成了巨大的承载压力。因此，政府应在稳步推进城市化、提高城市化比率的过程中，也要注重城市化发展的质量。通过制定环境规制政策、完善有关城市公共服务的基础设施建设、推动技术创新和产业结构调整，在大幅降低私人和公共投资平均成本和边际成本的同时，最大化治污技术外溢效应，降低规模治污成本和污染排放强度，实现环境与经济发展的“共赢”。

第二，改善金融发展对绿色TFP的抑制作用，需要从优化金融结构和改善金融资源配置两方面入手。一方面，“一带一路”国家多为发展中国家，为实现经济增长的赶超战略，打破资本积累不足，在工业化初期都不同程度地实行了金融抑制政策，导致实际金融结构的市场导向远低于世界平均的“最优水平”。改善金融结构，引导金融体系“绿色融资”，在总体上有利于助推城市化对地区经济的带动作用。另一方面，鉴于资本的逐利特征，可能导致资本流向具有高回报的高耗能、高污染企业，造成“粗放式经济的锁定”，加剧能源的消耗和生态环境的破坏。因此，坚持绿色发展的金融政策导向，制定和实施环境规制分类政策，改变末端治理模式，才能让金融资源流向能源效率高和资源配置效率高的企业，从源头上改善工业生产环境，减少能源消耗和污染排放，实现绿色清洁行业长效机制的构建。

最后，沿线国家应坚持可持续的绿色经济发展模式，充分意识到环境规制政策导向的重要性。通过制定和实施分类规制政策，区分不同维度的金融发展中介在城市化作用于绿色TFP中所存在的差异性，加强落后国家和地区的金融市场培育，优化金融结构，引导金融资金向环保产业和绿色部门的流动，利用城市地理上的优势效益和环境上的外部效益，构建多层次环境保护体系，以更好地发挥由城市化带来的环境改善效应和绿色增长效应。

苗族的鼓，很神圣，只有葬礼和祭祀有，其他时候不用，这点和芦笙还有区别。葬礼的挂鼓，各家族习俗也有区别。在高良乡，据陶兴文介绍，至少有三种挂鼓方式：挂在房屋正中间、挂在房屋的右侧和挂在房屋左侧。纳平山杨家属于第三种，由一截三杈木头吊着，靠着左侧墙壁（以面对房屋算）。

由图3可知，美丽兜兰在光合有效辐射(PAR)达到786 μmol·m-2·s-1时的净光合速率(Pn)达到最大。其中，以P1处理的美丽兜兰净光合速率(Pn)最大，达到6.47 μmol·m-2·s-1；P2、P3处理的美丽兜兰的净光合速率均高于CK处理的净光合速率；随着光照强度的进一步降低，P3处理的美丽兜兰的光合速率进一步降低，最大光合速率仅为4.32 μmol·m-2·s-1，但仍比CK处理的最大光合速率提升了1.05倍。表明美丽兜兰在遮荫条件下利于光合作用的进行，提高了美丽兜兰的光合利用效率，但也不宜过度遮荫。

炉膛四周布置有膜式水冷壁，水冷屏和汽冷屏等。在自然水循环时，膜式水冷壁和水冷屏的传热温差相同，而与汽冷屏的传热温差不同，所以在计算传热系数和传热时，要分别进行计算，但文中所分析循环流化床锅炉无汽冷屏，而其二级过热器位于炉膛内部，所以只分析炉膛即可。

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Financial Development Transmission Effect of Urbanization on Green TFP -Evidence from “The Belt and Road ”

WU Xiao-xu, GE Peng-fei

(School of Economics and Management, Northwest University, Xi’an，Shan xi 710127, China)

Abstract ：The active financial sector in the process of urbanization plays a key role in the promotion of green TFP. However, as a carrier of modern economy, how to influence green TFP through the transmission effect of financial development is often unclear. This paper analyzes the direct effect of urbanization on green TFP and the indirect conduction effect through financial development, as well as using the transnational panel data from “the Belt and Road” to carry out an empirical study. The study found that urbanization has a direct impact on green TFP, which is first inhibited and then promoted. Through the indirect transmission effect of financial structure, financial efficiency and financial scale in the financial development, urbanization has further worsened the growth of green TFP. The threshold effect indicates that urbanization has a positive transmission effect on green TFP under the high financial structure measured by the capital market, while financial efficiency and financial scale do not exist this effect. It is thus suggested that, on the one hand, striving to raise the level of urbanization are the core of solving the negative impact of it on green TFP. On the other hand, with the increasing importance of the financial sector, the development of the capital market should be taken as the fouces to optimizing the financial structure, constructing green “the Belt and Road”, as well as achieving the cooperation of economic development and ecological environment.

Key words ：urbanization; financial development; financial structure; green total factor productivity; “the Belt and Road”

文章编号： 2095-5960(2019)01-0013-12；

中图分类号： F061.1；

文献标识码： A

收稿日期 ：2018-06-20

基金项目 ：国家自然科学基金青年项目“中国式分权、城乡要素错配与全要素生产率损失”(71603204)；西北大学研究生自主创新项目“金融发展、创新异质性与‘一带一路’绿色全要素生产率提升”(YZZ17010)。

作者简介 ：武宵旭(1992—)，女，陕西榆林人，西北大学经济管理学院博士研究生，研究方向是经济增长、金融资源配置；葛鹏飞(1985—)，男，河北石家庄人，西北大学经济管理学院博士研究生，研究方向是生产率分析与经济增长。

责任编辑 ：吴锦丹

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