Abstract
Against the backdrop of the "dual carbon" targets and the elevation of ecologicalcivilization construction to a national strategic level, promoting green development hasbecome an inevitable choice for addressing resource and environmental constraints andachieving high-quality economic growth. As important ecological barriers andresource-rich regions in China, the effectiveness of green development in ethnic regionsdirectly impacts the overall national development strategy. However, due to fragileecological environments, heavy industrial structures, and relatively lagging economicdevelopment, these regions face numerous challenges in their green transformation.In this context, financial development—serving as the core driving force of moderneconomy—not only plays a crucial role in optimizing resource allocation and promotingindustrial upgrading, but also exerts a key influence on advancing green technologicalinnovation and enhancing green total factor productivity (GTFP). This gives rise to a seriesof important questions worthy of further investigation: Can financial developmentsignificantly enhance green total factor productivity (GTFP) in ethnic regions? Donoticeable differences exist across different types of cities? What are the underlyingmechanisms behind this potential impact? Does the relationship exhibit nonlinearcharacteristics? Do financial development and its sub-dimensions — financial breadth andfinancial depth — generate spatial spillover effects that promote coordinated greendevelopment across regions? Finally, under future development trends, will financialdevelopment and its sub-dimensions continue to drive improvements in green total factorproductivity?
目 录
第一章 绪论
第二章 金融发展对民族地区绿色全要素生产率影响的理论分析
第三章 民族地区金融发展和绿色全要素生产率测度及时空演化格局
第四节 特征事实分析
第五章 金融发展对民族地区绿色全要素生产率影响的机制分析
第六章 金融发展对民族地区绿色全要素生产率影响的门槛效应分析
第七章 研究结论、政策建议与展望
参考文献
第一节 研究背景及研究意义
一、 研究背景自 1978 年改革开放政策实施以来，中国经济实现了快速增长。国内生产总值由0.37 万亿元增至 2023 年的 126.06 万亿元。历经四十多年的高速发展，中国缔造了“中国奇迹”，并跻身世界第二大经济体。然而在经济高速增长阶段，中国发展模式依赖资源要素的高强度投入，呈现出较为粗放的特征，由此带来的生态环境问题日益凸显，不仅引发了人们对自然资源枯竭的担忧，也加剧了全球资源供应的紧张态势。当前，全球资源短缺与人口持续增长的矛盾愈发突出，生态环境承载压力持续攀升。中国也同样面临严峻挑战，经济发展过程中资源过度消耗、生态环境持续恶化等问题，使得传统发展模式难以为继，严重制约着经济社会的可持续发展进程。根据耶鲁大学等机构于 2023 年 5 月联合发布的《2022 年全球环境绩效指数（EPI）报告》，在全球 180 个参与评估的国家与地区中，中国环境绩效综合评分 28.4，在榜单上位居第 160 位。这一结果直观表明，中国经济迈向高质量发展的征程正面临着生态资源难题的严峻考验。同年，中国环境保护部发布的《2022 中国生态环境状况公报》显示在全国 339 个地级及以上城市里，空气质量未达标的城市占比达 37.2%，对468 个监测降水量的城市（区、县）统计发现，酸雨平均发生频率为 9.4%，约 33.8%的城市深受酸雨影响。在针对 210 个重要湖泊（水库）开展的水质监测中，4.8%的湖泊（水库）水质处于劣 V 类，总磷、化学需氧量和高锰酸盐成为主要污染物。而在10345 个农村千吨万人集中式饮用水水源断面（点位）监测时，未达标的监测点有 1773个，占比 18.1%。另外，从经济层面来看，2022 年中国人均 GDP 为 12819 美元，在全球排名第 63 位，低于世界平均水平，这清晰地显示出中国经济总量虽持续增长，但在人均福祉提升方面，与经济总量的增长存在明显的不协调。
第二章 金融发展对民族地区绿色全要素
生产率影响的理论分析第一节 概念内涵一、 绿色全要素生产率绿色全要素生产率是全要素生产率的重要创新拓展，在理解其内涵前首先需要厘清绿色全要素生产率的演进脉络，大致可分为三个阶段。（见图 2-1）第一阶段，萌芽阶段。20 世纪 70-80 年代：传统全要素生产率核算聚焦资本、劳动等要素却忽视能源与环境约束，工业化引发的石油短缺、环境污染等问题，促使全球反思资源有限性与生态承载力，1972 年联合国人类环境会议为其理念萌芽埋下伏笔，80 年代“绿色增长”理念兴起，虽未形成明确概念，但对能源、环境与经济增长关系的关注，为后续理论构建积累认知基础，是思想孕育期。第二阶段，成长阶段。20 世纪 90 年代-21 世纪初：传统全要素生产率因为忽略环境因素无法反映可持续发展效率，所以在 90 年代，学者们通过提出方向性距离函数（DDF）、曼奎斯特-鲁恩博格生产率指数（MLPI），将污染排放视为“非期望产出”纳入生产函数，实现方法论突破，明确其内涵为衡量能源消耗、环境约束下生产要素综合配置效率与技术进步贡献，呼应可持续发展理念。21 世纪初，伴随全球生态危机加剧，研究向行业与区域拓展，如针对工业、农业测算揭示效率损失与转型需求，ISO14000 等环境管理体系推广推动其从理论走向实践，成为政策评估与绿色转型决策依据，实现应用与标准化探索。第三阶段，繁盛阶段。21 世纪 10 年代至今：10 年代研究向纵深与多元延伸，跨领域融合至服务业、金融、区域发展等，农业研究纳入土地、水资源等生态要素，金融探索绿色投资影响，构建“经济-生态-金融”框架；方法创新升级，结合生命周期评估（LCA）、随机前沿分析（SFA）、数据包络分析（DEA）等多方法集成，实现精准度量。20 年代至今，面对气候变化、“双碳”目标等全球议题，深度对接联合国可持续发展目标（SDGs），成为评估绿色发展绩效通用语言，各国用于锚定低碳转型路径；技术赋能创新，大数据、人工智能等融入核算，实现实时动态监测，3D 打印、智能制造等技术直接驱动其提升，重塑生产端效率逻辑。
第三章 民族地区金融发展和绿色全要素
生产率测度及时空演化格局研究本章聚焦于金融发展和绿色全要素生产率的测度与分析，具体内容如下：首先，针对金融发展展开研究，一方面，深入剖析民族地区金融发展的现状与特点；另一方面，依据测度结果，对金融发展的时空格局及其演进特征进行分析。其次，着眼于绿色全要素生产率进行探讨，其一，基于测度结果，对绿色全要素生产率的时空格局及其演进特征展开分析；其二，对绿色全要素生产率的收敛性加以分析，借此认识当前区域绿色发展的演进形势。最后，对金融发展以及绿色全要素生产率所展现出的实际特征进行初步描述与分析，以此为后续开展的实证检验奠定基础。
第四章 金融发展对民族地区绿色全要素生产率影响的直接效应分析
在上一章节通过量化分析与系统考察，深入剖析了民族地区金融发展以及绿色全要素生产率的现状，细致梳理了二者的时空演变特征，精准揭示并清晰厘清了相关数量特征，这为论文后续的实证研究筑牢了坚实的经验事实根基。基于此，本章节在前序章节提出的机理分析基础上，首先构建模型，并对可能存在的内生性问题进行分析，为本研究寻找合适的工具变量；以民族地区 43 个城市 2011-2022 年的面板数据为样本数据，定量分析金融发展及金融发展子维度-金融广度和金融深度对绿色全要素生产率的影响，并对检验结果进行分析讨论；之后进行异质性分析；最后形成结论。
第五章 金融发展对民族地区绿色全要素生产率影响的机制分析
金融作为推动经济与生态环境协调发展的关键要素，在绿色转型过程中发挥着不可替代的作用。其作用机制主要体现在通过优化资源配置效率、为绿色产业提供资金支持、分散绿色项目风险、促进绿色技术创新以及引导市场主体形成绿色投资与消费理念等多个方面，从而助力实现绿色发展目标。在这一过程中，金融发展及其子维度不仅对民族地区绿色全要素生产率具有直接影响，还可能通过一系列中介或调节路径间接发挥作用，因此，探索金融发展如何有效促进绿色全要素生产率提升，具有重要的理论价值与实践意义。前文基准回归与稳健性检验结果已证实，金融发展及其子维度对民族地区绿色全要素生产率具有显著影响。为进一步揭示金融发展影响绿色全要素生产率的具体路径，有必要深入挖掘其内在机制。已有研究表明，金融发展对绿色全要素生产率的影响并非线性关系，而是通过多种中介变量和调节变量构成的复杂传导链条实现的。其中，资本错配是衡量资源配置效率的重要指标，金融体系的完善有助于缓解因信息不对称、市场分割等问题导致的资源错配现象，使资金更有效地流向高效率、低污染的绿色项目；创新能力则是推动绿色技术进步和产业升级的核心动力，金融发展通过提供风险投资、科技信贷等方式，为绿色技术创新提供了重要支撑；数字产业人才作为新兴生产要素，在当前数字化与绿色化深度融合的趋势下，能够提升金融服务的精准性和覆盖面，增强金融资源配置与绿色发展的协同性；制度环境则代表了政策导向与治理能力，其完善程度直接影响政府与市场之间的互动模式，以及金融政策的执行效果。因此，本节选取上述四个变量作为机制分析的重点，既具有坚实的理论基础，也契合民族地区绿色转型过程中金融资源配置的实际特征。这些变量分别从资源配置效率、技术进步潜力、人力资本支撑以及政策环境保障等方面，系统反映了金融发展影响绿色全要素生产率的关键路径。基于此，本章在已有研究基础上，围绕金融发展影响绿色全要素生产率的作用渠道展开分析，分别从中介效应和调节效应两个角度切入，系统探讨资本错配、创新能力在其中的中介作用，以及数字产业人才和制度环境的调节作用，以期更加全面地理解金融发展对民族地区绿色高质量发展的驱动机制。
第六章 金融发展对民族地区绿色全要素生产率影响的门槛效应分析
前述研究设定金融发展及其子维度（金融广度、金融深度）可以促进民族地区绿色全要素生产率的提升。那么，在金融发展及子维度在提升民族地区绿色全要素生产率的过程中，是否存在门槛效应？金融发展及其子维度对民族地区绿色全要素生产率的促进效应是否会因产业聚集与数字普惠金融指数的程度不同存在结构性变化,即产业聚集与数字普惠金融指数是否存在一个适度区间？产业聚集和数字普惠金融指数达到什么水平时,金融发展及其子维度对民族地区绿色全要素生产率的促进效应最为显著？这些问题有待进一步解答｡
第七章 研究结论、政策建议与展望
本论文针对金融发展对民族地区绿色全要生产率的影响这一主题，展开了较为系统的研究。在本章内容里，先是对全文涉及的相关研究结论予以细致梳理与全面归纳，旨在清晰呈现已有的研究成果以及其内在逻辑脉络；接着，紧密围绕所梳理出的研究结论，深入分析并提出与之对应的政策建议；最后，为未来在此领域可能开展的研究方向和具体研究内容提出建设性的意见，以便后续研究能够更加完善、深入地探索金融发展与民族地区绿色全要生产率之间的关系。第一节 研究结论探究金融发展对民族地区绿色全要素生产率所产生的作用，对民族地区达成绿色可持续发展目标有着举足轻重的意义。基于此，本研究搭建起金融发展与绿色全要素生产率的评价指标体系，对民族地区金融发展状况以及绿色全要素生产率水平予以测度和剖析，同时构建了多种实证模型，从多个维度展开检验。主要研究结论如下：第一，构建涵盖金融广度和金融深度的评价体系，运用熵权法测度民族地区2011-2022 年 43 个地级市金融发展水平，发现样本期内民族地区金融发展水平稳步提升，年均增长率 6.35%，但城市间差异显著，空间分布呈现东部地区最高、中部次之、西部相对较低，不均衡性加剧。同时通过构建绿色全要素生产率的投入-产出指标体系，并采用 Super-SBM 模型进行测度，结果显示民族地区绿色全要素生产率在样本期内持续增长，空间分布呈现出“东高西低、南高北低”的格局，由初期较为分散逐步向东部地区集中，且存在σ收敛以及总体和各分组样本的绝对β收敛与条件β收敛。依据特征事实可知，从民族地区 43 个地级市整体看，多数地区金融发展与绿色全要素生产率呈正相关，但部分地区存在异质性，安顺等城市因产业结构等因素金融与绿色发展互动不佳，鄂尔多斯等北部地区城市因绿色发展理念滞后等制约二者协同。从区域层面来看，边境地区、内陆地区、南部地区和北部地区的金融发展与绿色全要素生产率整体均呈上升趋势，展现出一定的协同发展态势，但在具体表现上存在差异。第二，金融发展及其子维度——金融广度与金融深度对民族地区绿色全要素生产率具有显著的正向促进作用，这一影响在不同城市类型和环境条件下呈现出明显的异质性特征。金融发展通过优化资源配置、支持绿色技术创新及改善融资环境等方式，有效推动了民族地区绿色经济转型；但同时也因资金配置效率低下、信息不对称等问题抑制了绿色技术效率的提升。稳健性检验表明，核心结论在多种模型设定下均保持稳定，内生性问题的处理进一步增强了估计结果的可靠性。异质性分析揭示，非资源型城市、大城市以及环境重点保护城市从金融发展中受益更多，而资源型城市、中小城市则面临一定的制约因素，甚至出现负向趋势。第三，金融发展通过优化资源配置、提升创新能力等中介路径，显著促进了民族地区绿色全要素生产率的提升，其中金融深度在推动绿色技术进步方面展现出更强的作用力。此外，数字产业人才的集聚有效强化了金融资源对绿色发展的精准赋能，发挥了积极的调节作用。然而，以公共服务注意力为代表的制度环境却呈现出一定的负向调节效应，反映出当前政策资源配置分散可能削弱金融支持绿色转型的实际成效。资本错配的缓解和创新能力的增强构成了金融发展驱动绿色效率提升的核心机制，而数字人力资本的支撑则进一步放大了这一效应，显示出金融与科技融合对绿色发展的协同推动力；相反，制度环境中多元目标导向下公共资源的分散配置，在一定程度上干扰了金融资源向绿色领域的高效流动，暴露出政策协同不足的问题。
参考文献
[1] Tinbergen,J. Zur Theorie Der Langristigen Wirstchaftsentwicklung[J].WeltwirtschaftichesArchiv,1942,55(1):511-549.[2] Robert M. Solow. Technical Change and the Aggregate Production Function[J]. The Review ofEconomics and Statistics, 1957, 39(3):312-320.[3] U. Dan. Accounting for United States Economic Growth, 1929-1969[M]. Canadian ： Wiley onbehalf of the Canadian Economics Association, 1974.1-476.[4] D. W. Jorgenson and Z. Griliches. The Explanation of Productivity Change[J]. Review ofEconomic Studies,1967,34(3):249-283.[5] M. Abramovitz. Resource and Output Trends in the United States since 1870[J]. The AmericanEconomic Review, 1956, 46(2): 5-23.[6] G..E Battese ， T.J. Coelli. A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontierproduction function for panel data[J]. Empirical economics, 1995, 20(2): 325-332.[7] A. Charnes ， W.W. Cooper ， E. Rhodes. Measuring the efficiency of decision making units[J].European journal of operational research, 1978, 2(6): 429-444.[8] R. D. Banker, A. Charnes, W. W. Cooper. Some models for estimating technical and scaleinefficiencies in data envelopment analysis[J]. Management science, 1984, 30(9): 1078-1092.[9] Douglas W. Caves, Laurits R. Christensen, W. Erwin Diewert. The Economic Theory of IndexNumbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity [J]. Econometrica, 1982, 50(6):1393-1414.[10] 蒋南平, 向仁康. 中国经济绿色发展的若干问题[J]. 当代经济研究, 2013(2): 50–54.[11] 诸大建. 绿色经济新理念及中国开展绿色经济研究的思考[J]. 中国人口·资源与环境, 2012,22(5): 40–47.[12] 王兵,刘光天.节能减排与中国绿色经济增长--基于全要素生产率的视角[J].中国工业经济.[13] 陈诗一. 中国的绿色工业革命:基于环境全要素生产率视角的解释(1980-2008)[J]. 经济研究,2010, 45(11): 21-34+58.[14] 匡远凤, 彭代彦. 中国环境生产效率与环境全要素生产率分析[J]. 经济研究, 2012, 47(7):62–74.[15] Charnes A, Clark C T, Cooper W W, 等. A developmental study of data envelopment analysis inmeasuring the efficiency of maintenance units in the U.S. air forces[J]. Annals of OperationsResearch, 1984, 2(1): 95–112.[16] ]Banker R D ， Charnes A ， Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and ScaleInefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science，1984，30（9）：1078-1092.[17] Tone K. A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis[J]. EuropeanJournal of Operational Research,