一、问题的提出

改革开放以来, 中国经济高速发展, 同时也带来严重的环境污染问题。根据《2018年全球环境绩效指标》, 中国位列榜单第120名, 生态环境与社会发展呈现强烈反差。根据中国生态环境部门最新发布的《2018年中国生态环境状况公报》, 在全国338个地级及以上城市中, 仅121个城市环境空气质量达标, 占总数的35.8%。2018年是中国环境保护事业发展史上具有重要里程碑意义的一年, 中国将发展新理念、生态文明和建设美丽中国写入宪法, 并开始在全国范围内推行蓝天碧水净土保卫战, 当年全国的生态环境质量明显改善, 空气质量达标的城市占比较2017年上升6.5个百分比, 但中国的环境现状仍然不容乐观。

中国的环境污染并非孤立的事件, 与长期以来粗放式的经济发展模式密切相关。粗放式的经济发展模式源于中国的经济分权政策, 自20世纪80年代开始, 中国的经济分权政策将资源配置权从中央下放到地方, 从政府下放到市场, 极大地促进了中国经济的快速发展, 但也带来严重的污染问题。从构成内容上来看, 经济分权包括财政分权和金融分权, 在市场化趋势下两者不断调整中央政府和地方政府之间的权力边界, 时而分权, 时而集权, 具有互补互动的关系, 共同推动中国经济发展的同时也积累了一些经济矛盾和风险。大量学者对财政分权与环境污染之间的关系进行深入探讨, 而金融分权常常被视为“第二财政”并被忽视, 相关研究数量少且缺乏完整的理论体系支持, 关于金融分权与环境污染之间关系的研究基本上是一片空白。Qian & Weingast^[1]最早提出“金融分权化”的概念。何德旭和苗文龙^[2]认为金融分权是中央政府和地方政府对金融资源发展权、控制权以及监管权的分配。洪正和胡勇锋^[3]将金融分权定义为:为推动一国经济长期增长, 激励地方发展经济, 在不同层级政府之间以及政府与市场之间就金融资源配置权和控制权进行划定与分配的一系列显性和隐性的制度安排, 并将其划分为两个层次, 即中央政府向地方政府的分权(金融分权Ⅰ)、政府向民间的分权(金融分权Ⅱ)。

傅勇和李良松^[4]认为西方发达国家的市场在金融资源配置过程中起到决定性作用, 政府作用边界比较清晰, 因此不存在中央政府和地方政府之间的金融分权, 也就没有“金融分权”的概念。目前我国关于金融分权的研究主要集中在地方政府的金融干预行为, 财政分权与金融分权的联系, 以及金融分权对企业全要素生产率、企业投资效率等方面的影响。巴曙松等^[5]分析了中国转轨期间地方治理与银行改革的互动表现和影响, 突出表现为地方政府从自身利益出发, 利用银行改革制度中的缺陷, 不断掠夺银行金融资源, 从初始直接行政干预到对银行决策施加影响, 再过渡到逃废债务等间接争夺银行资源。地方政府干预金融的原因除了片面追求GDP的政绩考核之外, 地方政府事权与财权的不对等以及中国“弱财政、强金融”的格局, 地方政府融资渠道狭窄, 中央政府的隐含担保等因素也促使地方政府对金融资源的争夺。但傅勇^[6]认为财权与事权的不匹配不是地方财政困难的主要根源, 除了公共支出责任外, 地方政府承担了基础设施、经济增长、招商引资等本不该由地方政府承担的支出责任, 预算内的财政支出不能覆盖这些项目, 所以中国地方政府才会入不敷出。金融分权通过影响地方政府的行为从而对地区环境产生影响, 同样金融分权也会通过影响企业的行为对环境产生影响。熊虎和沈坤荣^[7]利用2003—2015年的上市公司数据估算企业投资效率, 发现金融分权降低了企业投资效率并表现为投资过度。何美玲等^[8]通过实证检验发现, 金融分权与企业全要素生产率呈现倒U型关系, 并通过推动企业投入式创新和提高资源配置效率来提高全要素生产率。

通过梳理文献发现, 已有关于经济分权对环境污染影响的研究集中在财政分权对环境污染的影响上, 很少有学者研究金融分权对环境污染的影响。此外, 金融分权相关研究集中在实证研究上, 缺乏理论模型的支持。为此, 本文引用洪正和胡勇锋的金融分权概念, 分别考虑两层次金融分权对环境污染的影响, 将金融分权和环境质量因素融入到内生增长模型中, 通过理论模型推导出两者之间的动态关系, 再利用中国省际面板数据进行实证检验。

二、理论模型 1. 模型背景

考虑一个包含消费者、企业、银行和政府的封闭体系, 为了建模上的方便, 假定企业无自有资本和国外融资, 其投资资本全部来源于国内外部金融资本, 即银行存款。政府包括中央政府和地方政府, 企业包括央企、地方国企和民营企业, 消费者把自己持有的资金全部存入银行形成银行存款, 而政府控制银行存款的分配, 进而影响企业生产和环境质量。

2. 企业行为

央企、地方国企和民营企业的生产函数采用C-D生产函数形式, 分别为:

其中, 下标c代表央企; s代表地方国企; p代表民营企业; Y是企业产出水平; A是外生给定的生产效率; K是金融资本投入水平; Z是环境污染强度, Z∈[0, 1];α是资本产出弹性, α∈[0, 1]。通常认为国企的生产效率较民营企业低, 央企的生产效率较地方国企低, 全社会总生产函数为Y=Y_c+Y_s+Y_p, 外部金融资本总量为K=K_c+K_s+K_p。

企业的生产行为会降低环境质量, 而环境自净能力可以改善环境质量, 参照Aghion & Howitt(1998)的假定, 将环境质量E定义为实际环境质量和上限值之差:

其中, E是环境质量, 且E恒为负值; η是环境自净能力; φ是污染程度指数。

3. 政府行为

金融分权是金融资源配置权和控制权在中央政府、地方政府和市场之间划分的结果。基于我国企业融资面临所有制歧视的现实背景, 简化假定中央政府控制的国有银行总行主要服务于央企, 地方政府控制或部分控制的国有银行省分行和地方商业银行主要服务于地方国企, 而民营银行主要面向民营企业, 即三类企业的投资资本分别来源于中央政府、地方政府和市场控制的银行存款。上述金融资本的分配就形成了金融分权, μ₁是金融分权Ⅰ, , 数值越大表示从中央政府向地方政府让渡的金融权力越大; μ₂是金融分权Ⅱ, , 数值越大表示金融市场化程度越高。两个层次的金融分权既有区别也相互联系, 政府向市场的分权是基础, 决定市场能够发挥的作用和政府干预的边界, 在此基础上中央和地方划分政府干预的权力。

4. 消费者行为

假定所有消费者都是无差别并且理性的, 消费者通过选择它们的消费路径实现终生效用最大化, 但消费行为受到预算约束的限制。终生效用是未来瞬时效用的折现总和, 计算公式如下:

其中, Ω表示消费者的终生效用; ρ是时间偏好率; U(C_t, E_t)是瞬时效用函数, 采用相对风险规避系数不变的CRRA形式:

其中, C_t是t期消费者的消费水平; E_t是t期的环境质量; σ是消费者的环境偏好; 1-σ是消费者的消费偏好; Ф是相对风险规避系数。同时在忽略资本折旧和政府税收的条件下, 消费者行为受到预算约束。

5. 模型求解

政府的最终目标是居民长期福利最大化, 即消费者的终生效用函数最大化。由于三类企业的生产效率不同, 政府通过控制金融资本的分配会影响社会总产出水平, 而产出水平的提高同时造成居民消费水平的提高和环境质量的降低, 进而对居民长期福利产生影响。为了推导出金融分权与环境质量之间的动态关系, 对消费者目标效用函数进行动态最优化分析, 模型框架如下所示:

(1)

构建汉密尔顿函数, 可得:

(2)

其中, λ₁、λ₂为汉密尔顿乘子, 分别为状态变量K、E的影子价格; U(C, E)是基于当期消费水平和环境质量的居民当期效用; 是居民未来效用的现值, 当期效用和未来效用存在此消彼长的关系。政府作为决策者, 在权衡居民的当期效用和未来效用后决定金融资本的分配, 并对产出水平和环境质量产生影响。由汉密尔顿函数的最大化一阶条件, 可得:

(3)

计算得出:

(4)

(5)

(6)

分别求解E对μ₁、μ₂的偏微分, 可得:

(7)

(8)

(9)

(10)

6. 模型结论

因为(σ+Ф-σФ)^-1ρ为定值, 环境质量与金融分权的关系可以按照环境自净能力η的大小划分为下列两种情况。

(1) 环境自净能力弱(σ+Ф-σФ)^-1ρ-η>0

令, 即:

可求解得到μ₁^*。

由于0 < α < 1, 当μ₁ < μ₁^*时, ;

当μ₁>μ₁^*时, 。

令, 即:

, 可求解得到μ₂^*。

当μ₂ < μ₂^*时, ;

当μ₂>μ₂^*时, 。

结论1  当环境自净能力弱时, 金融分权对环境污染的影响呈现正U型关系。

经济解释:工业化发展到一定程度后, 环境污染严重, 环境自净能力变弱。地方政府掌握更多的辖区禀赋和比较优势信息, 更了解当地居民的偏好, 中央政府分权到地方政府能提高资源配置效率和提供最佳水平的公共产品^[9]。在环境污染严重的情况下, 居民对良好居住环境的需求增加, 地方政府会利用充裕的金融资源提高污染治理投入, 并实施更严格的环保政策, 金融分权I的增加会降低环境污染。同时来自政府和居民的双重压力通过市场传递给企业, 推动其发展清洁生产和进行产品技术创新, 金融分权Ⅱ的增加会降低环境污染。随着金融分权的进一步增加, 一方面中央政府逐渐下降的权威性无法有效控制区域间竞争, 而地方政府之间的竞争可能会导致“逐底竞争”后果^[10]。另一方面, 由于环境污染具有负外部性以及区域流动性, 地方政府的“搭便车”行为会造成污染的跨界溢出并增加环境污染^[11], 而中央政府过低的财力和监管力无法有效应对污染问题。因此随着金融分权的增加, 环境污染先降低后上升。

(2) 环境自净能力强(σ+Ф-σФ)^-1ρ-η < 0

当μ₁ < μ₁^*时, ;

当μ₁>μ₁^*时, 。

当μ₂ < μ₂^*时, ;

当μ₂>μ₂^*时, 。

结论2  当环境自净能力强时, 金融分权对环境污染的影响呈现倒U型关系。

经济解释:工业化初期, 环境污染程度较轻, 环境自净能力强。随着中央政府权力下放, 地方政府拥有更多的金融权力, 由于经济落后, 在经济增长和晋升激励的刺激下, 地方政府官员只关心可测度的经济绩效, 而忽略许多长期影响^[12]。地方政府为了促使辖区内的经济发展, 干预金融机构或建立地方性金融机构, 以牺牲环境为代价, 支持高污染高产出行业的投资, 金融分权Ⅰ的增加会加剧环境污染。基于投资回报率的考虑, 民间资金更青睐能产生高利润的大型工业企业, 金融分权Ⅱ的增加也会加剧环境污染。随着经济压力的缓解和环境的恶化, 环境破坏的边际成本增加, 当地居民对环境恶化的忍耐程度降低, 地方政府会顺应民意要求, 增加环境保护类公共商品的投入, 同时企业在日益增加的市场约束力下实施积极的环境管理行为。因此随着金融分权的增加, 环境污染先上升后降低。

三、经验检验 1. 模型设定

建立下列计量模型:

(11)

其中, pol_{i, t}表示i地区t年的环境污染状况; find_{i, t}与find_{i, t}*find_{i, t}表示i地区t年的金融分权程度及其二次项; α₀为常数项; α₁、α₂分别为find_{i, t}、find_{i, t}*find_{i, t}的系数; C_i,t^k,表示一系列的控制变量; ε_{i, t}为扰动项。由于财政分权和金融分权之间存在互联互动的关系, 为了增强模型的稳健性, 引入财政分权与金融分权交叉项find_{i, t}*fis_{i, t}作为控制变量, 又提出下列计量模型:

(12)

其中, β_i为C_{i, t}^k的系数; γ为find_{i, t}*fis_{i, t}的系数。

2. 变量与数据来源

(1) 环境污染指标选取

根据2013年的《中国环境状况公报》, 大气污染成为我国环境保护首要任务。由于大气污染物种类繁多, 其中SO₂为空气污染中核心的污染指标物, 本文选取单位GDP工业SO₂排放量作为衡量环境污染的指标, 单位为吨/亿元。

(2) 金融分权指标选取

关于金融分权Ⅰ的度量指标, 谢宗藩等^[13]以四大国有银行的贷款余额占各省贷款余额的比重作为衡量地区金融分权的指标, 认为四大国有银行是地方政府重要的资金供给方, 各省通过四大银行融通的资金比例能够充分反映地方政府的金融干预行为。何德旭和苗文龙^[2]认为银行贷款是最主要的金融资源, 与其他金融指标存在明显的正相关性, 且地方政府试图影响各大型银行和全国股份制银行对辖区内贷款的支持数量, 故采用各地银行贷款占全国银行贷款比重来衡量金融分权。傅勇和李良松^[14]采用因子分析法, 从全国31个省份的贷款中分离出信贷管理体系的影响因子, 用来衡量金融分权程度。汪敏等^[15]认为在银行贷款指标不变的情况下, 地区银行存款的增加有利于降低银行的“惜贷”意向, 相较于银行贷款比重, 银行存款比重更能反映地方金融分权程度。笔者认为银行股份制改革和地方金融机构的快速发展, 使得地方政府对非国有银行的干预逐渐增强, 并且存在非国有银行间接为国有银行行为买单的事实, 选择四大国有银行的贷款指标会低估金融分权程度。由于我国的债券融资以及股票融资数据难以获取, 且银行贷款与其他融资指标具有明显的正相关关系, 因此本文采用各地区年末金融机构各项贷款余额占全国总贷款的比重来衡量金融分权Ⅰ, 并且利用各地区人口总数进行调整, 防止过高估计人口大省的金融分权程度。

关于金融分权Ⅱ的度量指标, 即金融市场化程度, 可以采用非国有企业的贷款余额占总贷款余额的比重来衡量, 由于无法获得按照企业性质细分的信贷配给的分省数据, 只能采用间接法估算。张军和金煜^[16]假设银行的信贷分配由两部门(国有企业部门和非国有企业部门)构成, 各省分配到国有企业的贷款与该省国有企业产出成正比, 以全部银行信贷占GDP的比重为被解释变量, 国有企业产出比重为解释变量, 建立“残差一阶自相关”的固定效应模型估算分配给非国有企业部门的银行贷款。由于国有企业的资金使用效率远低于非国有企业, 上述假设会严重低估国有企业获得的贷款数量, 故该方法不可取。中国的利率在较短的时间跨度内只有很小的浮动, 企业每年的利息支出能够较为直观地反映企业的贷款余额, 因此本文采用规模以上非国有控股工业企业利息支出占规模以上工业企业利息支出的比重作为金融分权Ⅱ的代理指标。

(3) 控制变量

参考金融分权和环境污染相关文献, 选取对外开放性水平(open)、城镇化率(urb)、产业结构偏离度(isd)、产业结构优化度(ind)作为控制变量。本文采用主成分分析法从各地区进出口贸易总额占GDP比重、外商直接投资占GDP比重、对外直接投资占GDP比重三个角度提取对外开放性水平的衡量指标, 采用各地区城镇人口数占总人口数的比重来衡量城镇化率, 采用三次产业就业比重与增加值比重之差的绝对值之和来衡量产业结构偏离度, 采用第三产业产值占国内生产总值的比重来衡量产业结构优化度。模型(12)中引入的财政分权采用人均预算内地方财政支出占比来衡量。

(4) 数据说明

本文数据来自《中国环境统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》等。样本由2000—2015年中国大陆除西藏外30个省市和自治区的面板数据组成。对于所有变量的描述性统计见表 1。

3. 实证检验

(1) 平稳性检验

首先通过Pesaran提出的CD检验判断出面板数据存在显著的截面相关性, 接着采用第二代面板数据单位根检验方法CIPS法检验平稳性。结果显示, 部分变量原序列的CIPS检验接受原假设, 说明部分变量不是平稳过程, 而所有变量一阶差分序列的CIPS检验均拒绝原假设, 表明所有变量都是一阶单整过程, 由此可进一步进行协整检验。本文采用Pedroni协整检验方法, 结果显示拒绝原假设, 即各变量之间存在某种长期稳定的协整关系。

(2) 基准回归检验

首先需要识别回归方程是使用固定效应(FE)模型还是随机效应(RE)模型。由于聚类稳健标准差与普通标准差相差较大, 传统豪斯曼检验不适用, 随机效应模型与固定效应模型相比, 前者拥有“个体异质性与解释变量不相关”的约束条件, 可视为过度识别条件, 如果Sargan-Hansen统计量的P值在5%的水平上拒绝原假设, 则应当采用固定效应模型, 反之则采用随机效用模型。金融分权Ⅰ、Ⅱ的基准回归检验结果见表 2和表 3。

根据估计结果, 金融分权Ⅰ与金融分权Ⅱ的一次项及二次项系数分别为负和正, 并在5%的水平上显著, 表明金融分权Ⅰ与金融分权Ⅱ对环境污染的影响均呈现正U型关系。适度的金融分权有利于提高资源配置效率和污染治理效果, 适度的金融分权Ⅱ会促进企业进行产品技术创新和生态技术创新, 但过高的金融分权会限制中央政府的财力和监管力, 导致无法有效应对污染问题, 因此随着金融分权的上升, 环境污染先降低后上升。根据上述拟合系数计算得出, 金融分权Ⅰ的临界值在18.896%~22.467%之间, 金融分权Ⅱ的临界值在64.880%~85.795%之间, 引入财政分权与金融分权交叉项会降低金融分权临界值。

此外, 从控制变量系数可以看出, 对外开放性水平对环境污染具有正向影响, “污染天堂”效应大于“污染光环”效应, 跨国公司将高污染产业从发达国家转移到发展中国家, 对外开放会恶化环境质量。城镇化率对环境污染具有负向影响, 虽然人口密度的增加对地区生态环境产生胁迫效应, 但居民环保意识随之增加, 并且政府对污染治理等公共产品投入的增加会改善地区环境质量。产业结构偏离度与产业结构优化度对环境污染具有负向影响, 这是因为产业结构偏离均衡水平和第三产业比重的上升, 均会带来能源使用效率的提升, 有效遏制了污染物排放量的增加。财政分权与金融分权交叉项对环境污染具有负向影响, 说明财政分权和金融分权之间存在替代效应, 财政分权的提高可以使地方政府从相同的经济总量中获得更多的财政收入, 对金融资源的需求, 尤其是信贷需求会随之下降, 而降低信贷规模意味着降低金融风险, 提升地方政府效用, 因此地方政府会为了规避金融风险主动降低金融分权程度。

(3) 内生性检验

引入财政分权与金融分权交叉项会降低变量的显著性水平, 且环境污染程度严重的地区可能会制定更加严格的环境监管政策, 当地银行倾向于贷款给节能环保的产业, 即金融分权和环境污染之间存在因果倒置。本文采用Arellano & Bond(1991)提出的差分GMM方法处理内生性问题, 将财政分权、金融分权作为内生变量, Arellano-Bond检验结果显示, 在10%的水平上模型的一阶序列相关但二阶序列无关, Sargan检验结果显示接受原假设, 即不存在过度识别。内生性检验结果见表 4, 从变量的符号和显著性来看, 金融分权Ⅰ与金融分权Ⅱ对环境污染的影响均呈现显著的正U型关系, 财政分权与金融分权Ⅰ的交叉项对环境污染的影响呈现负相关, 财政分权与金融分权Ⅱ的交叉项对环境污染的影响呈现正相关, 根据表 4中拟合结果计算出的金融分权Ⅰ、金融分权Ⅱ临界值分别为18.536%、50.179%。

(4) 稳健性检验

为了增强研究结论的稳健性, 分别从环境污染指标、金融分权指标两个方面进行稳健性检验。本文采用单位GDP工业烟粉尘排放量替换原因变量, 采用人口调整的各地区年末金融机构各项存款余额的比重替换原金融分权Ⅰ指标, 检验结果见表 5。

模型15~16反映金融分权Ⅰ对单位GDP工业烟粉尘排放量的影响, 模型17~18反映金融分权Ⅱ对单位GDP工业烟粉尘排放量的影响, 模型19~20反映金融分权Ⅰ的替代指标对单位GDP工业SO₂排放量的影响。总体上, 金融分权对环境污染的影响呈现显著的正U型关系, 说明金融分权对环境污染的影响较为稳健。

四、结论

本文基于内生增长模型视角, 研究金融分权对环境污染的影响, 并利用2000—2015年省际面板数据进行实证检验。研究结果表明, 在中国金融分权对环境污染的影响呈现正U型关系, 适度深化金融分权可以改善环境质量, 而过度的金融分权则会造成严重的环境污染问题。另外通过将财政分权与金融分权交叉项引入计量模型, 发现财政分权与金融分权之间存在替代效应。最后本文发现控制变量中, 对外开放性水平与环境污染正相关, 而城镇化率、产业结构偏离度、产业结构优化度与环境污染负相关。

根据本文的研究, 可以得到如下启示:①目前中国的金融分权Ⅰ衡量指标的均值为3.333%, 金融分权Ⅱ指标均值为41.722%, 低于考虑内生性因素后计算出的临界值18.536%、50.179%。大多数省份的金融分权Ⅰ指标低于临界值水平, 适度下放金融权力到地方政府可以改善当地环境质量, 而对于少数金融分权Ⅰ指标较高的省份而言, 适度收缩地方政府的金融权力范围, 加强中央政府干预是必要的。②中国地方政府的财权和事权普遍不匹配, 地方政府为了追求区域经济增长而以行政命令或灰色途径过度索取金融权力, 形成隐性金融分权。隐性金融分权属于中央政府和地方政府博弈的结果, 未从制度层面明确规定地方政府的权力范围, 这导致区域金融风险的加剧, 并间接造成环境污染的增加。应当从制度层面规范金融分权, 并将金融风险纳入地方政府考核框架中, 在综合考虑财政分权的基础上, 给予地方政府适度的规范化的金融权力。