打开文本图片集

摘  要：文章在利用熵权法及SBM—DDF模型的基础上，选取2005—2020年全国30个省份的面板数据，构建绿色金融对绿色全要素生产率的面板门槛回归模型，结果表明：产业结构升级作为门槛变量时，绿色金融对绿色全要素生产率的影响存在双门槛效应，在不同的产业结构阶段，绿色金融对绿色全要素生产率的促进作用存在差异，因此，地区经济高质量发展中，应因地制宜，选择合适的产业结构，推动绿色金融更好服务于地区经济绿色高质量发展。

关键词：绿色金融 ;绿色全要素生产率; 产业结构升级

引言

改革开放初期，我国秉持经济建设为中心，在经济快速发展的同时却带来了严重的负外部性，在粗放型发展模式下环境问题逐渐成为制约地区经济发展的关键因素。部分地区因发展模式落后，产业结构单一，往往表现为地区经济产业发展的高投入、高耗能、高污染，这样一种高耗低效的发展模式已不再适应当前中国发展，过去我国低价的资源禀赋与后发优势较之以往带来的边际效应正在逐渐减弱，其带来的负外部性逐渐凸显，反而成为经济发展的桎梏，环境污染导致的经济效率的损失与环境治理成本已经成为经济发展的制约因素之一。因此，地区产业发展亟需向着绿色低碳转型。在经济发展模式转型过程中，绿色金融作为连接环境保护与经济发展的重要工具而备受瞩目，在国家层面多次被提及。我国经济绿色高质量发展需要资金与政策的支持与引导，而绿色金融正是凭借相关职能手段，从微观企业层面着手，引导地区企业绿色低碳转型，同时，限于地区资源禀赋与经济发展水平差异，不同地区产业结构存在显著差异性，不同的产业结构发展水平影响着绿色金融政策的实施效率与作用效果。因此，基于产业结构视角研究绿色金融对绿色全要素生产率的影响，能够更明晰绿色金融政策实施过程中对于地区绿色全要素生产率的作用与影响机制。

1、文献综述

各学者在对绿色金融，产业结构升级，绿色全要素生产率三者影响关系进行细致分析。绿色金融凭借其资金导向、信息传递等功能机制能够有效提高地区绿色全要素生产率，推动地区经济高质量发展，同时，下属金融产品如绿色信贷等能够通过资金导向等功能推动绿色效率的提高（刘玚等，2018；Wei Wang，2020）；Peipei Zhang（2021）；舒泰一，2022；刘传江，2022；），而有一部分学者认为，绿色金融对于绿色全要素生产率，经济高质量发展的影响并不是简单的线性关系，二者呈现一种“U”型关系，认为绿色金融对于绿色全要素生产率的影响受到诸多因素的影响，譬如城镇化化水平、技术水平、产业结构、外商投资、城镇化等（尹子擘，孙习卿，2021；张木林，2021；程贵，2021；）而有极少部分学者观点相反，认为绿色金融对于经济绿色高质量发展影响呈倒“U”型的作用模式（丁攀，金为华，2021）；有部分学者注意到了区域异质性问题，发现经济发展水平不同的地区，绿色金融对于绿色全要素生产率的影响存在差异性（陈智莲等 ，2018；）；而对于空间效应分析时，各学者得出的结论基本一致，绿色金融与绿色全要素生产率存在空间溢出效应，其作用会辐射到经济地理周围（郭 威，2021；张木林，2021）。

上述学者在研究中，分别从宏观与微观视角针对二者关系进行了研究，同时考虑到了区域间的异质性等问题对于实验结果的影响，但极少有学者从产业结果视角更深入研究其作用机理，因绿色金融其功能作用传导首先是影响地区企业，其次传导到中观产业层面，最终表现为绿色全要素生产率的提高。因此，本文在研究二者关系时纳入产业结构升级指标，研究二者作用过程中，产业结构的差异对于其影响机理，为地区金融政策与产业政策提供相关依据与建议。

2、研究设计

2.1变量选取与数据来源

本文选取2005-2020年30个省份相关数据进行测量，相关数据来源于《中国统计年鉴》、《中国保险统计年鉴》、《工业经济统计年鉴》，CSMAR数据库。

被解释变量：绿色全要素生产率（GTFP）。在对绿色全要素生产率的测度中，本文借鉴尹子擘，孙习卿等人（2021）的做法将不变价地区生产总值（GDP）作为期望产出的代理变量，非期望产出为工业废水排放量、SO2排放量，投入指标为劳动力、资本存量与能源消耗。

解释变量：绿色金融（GE）。绿色金融指标体系的构建始于近年，该指标体系主要从五个维度进行测量：绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资和碳金融。综合考虑数据的完整性，本文借鉴郭威（2021）等人的做法将六大高耗能产业利息支出作为代理变量对绿色信贷加以衡量。绿色证券、绿色保险、绿色投资、碳金融等相关衡量指标借鉴舒泰一（2022）的做法。

门槛变量：产业结构升级指标（TS）。对于产业结构升级指标，分别赋予一二三产业不同权重加以衡量，测算公式为：

其中，TS为产业结构升级指标， 分别为一二三产业。

控制变量：为使模型更符合经济规律，借鉴相关文献研究方法，主要选取资本形成（CAP）（固定资产投资额/GDP）、对外开放程度（TRA）（进出口总额/GDP）、人力资本水平（HUM）（普通高校在校生/总人口数）、城镇化水平（URB）（城镇人口数/总人数）、政府干预（GOV）（政府财政支出/政府财政收入）、外商投资（FDI）（外商投资额/GDP）作为控制变量。

2.2门槛模型构建

本文采用Hansen（1999）提出的面板门槛模型，构建双门槛模型如下：

在该模型中GTFPit 为i省t时期的绿色全要素生产率，GEit为i省t时期的绿色金融，CAPit为i省t时期的资本形成，TRAit为i省t时期的对外开放程度，HUMit为i省t时期的人力资本水平，URBit为i省t时期的城镇化水平，GOVit为i省t时期的政府干预程度，FDIit为i省t时期的外商投资水平，，R为门槛值，GEitI为指示函数，I（*）为示性函数，括号中*表达式为真，则取值为1，否则为0，TSit为门槛变量，i省t时期的产业结构升级指标，μit为个体效应，εit为残差项，这里我们假设其服从有限方差且零均值的正态分布。

3.实证结果分析

3.1单位根检验

为有效避免在后面的模型分析中出现伪回归现象，这里我们运用：LLC检验、ADF检验、PP检验。从下表可以看到，各变量一阶滞后均通过了显著性水平为1%的显著性检验，表明各个变量为同阶单整，即各变量数据是平稳的。

3.2门槛选择

在门槛效应分析前，需检验是否存在门槛效应。这里借鉴汉森的门限效果检验方法，采用Bootstrap重复抽样1000次，得到Bootstrap的单门槛检验P值为0.0260，表明在5%的显著性水平上拒绝原假设，双门槛检验P值为0.0060，说明在1%的显著性水平上拒绝原假设，因此存在门槛效应，且为双门槛。此时的门槛模型为：

表3反应的是双门槛对应门槛值及其95%的置信区间，从表中可以看到，第一个门槛值为2.6160，其对应置信区间为[2.5730，2.5981]，第二个门槛值为2.6290，其置信区间是[2.4566，2.6430]。

3.3 LR检验

为进一步检验门槛结果的真实性，本文对前述双门槛模型结果进行似然比检验（LR检验）。如图1所示，在第一门槛值为2.6160，置信区间为[2.5730，2.5981]时，似然比检验结果通过了显著性检验；图2为第二门槛值的似然比检验图，从图2看到，当第二门槛值为2.6290，置信区间为[2.4566，2.6430]，其似然比检验结果同样通过了显著性检验。综合上述检验分析结果可知，绿色金融对绿色全要素生产率的影响存在双门槛效应，对应第一个门槛值为2.6160，第二个门槛值为2.6290。

门槛回归模型估计结果。由以上检验结果可知，当产业结构升级作为门槛变量时，绿色全要素生产率（GTFP）作为被解释变量时，存在门槛，可建立双门槛模型。在两个门槛值下的绿色金融均通过了1%的显著性检验。在不同产业结构升级水平下，绿色金融对绿色全要素生产率均产生正向刺激，绿色金融的提高，均能提高绿色全要素生产率。其潜在作用途径为，绿色金融通过绿色信贷等资金融通渠道，引导产业结构变更，资金在促进绿色产业发展的同时，抑制了高耗能、高污染企业的发展，进而实现绿色全要素生产率的提升。但在不同产业结构升级程度背景下，正向激励作用存在差异，只有当产业结构升级水平介于2.6160与2.6290时，绿色金融才能更好服务于地区经济高质量发展，促进地区绿色全要素生产率提升。

4.结论与建议

（一） 结论

通过实证分析得出以下结论：地区产业结构升级转型背景下，绿色金融的发展能显著提高地区绿色全要素生产率水平，且在门槛效应中检验发现，绿色金融对于绿色全要素生产率的促进作用并非随着产业结构升级程度而提高，适度的产业结构水平，能够最大程度发挥绿色金融的促进作用。此外，城镇化率与人力资本水平对绿色全要素生产率具有正向促进作用，资本化水平对绿色全要素生产率产生抑制作用。

（二）政策建议

基于以上研究结论，本文提出以下政策建议：（1）建立健全绿色金融体系，推动绿色金融快速发展。完备的绿色金融体系是支持地区经济绿色高质量发展的前提，构建更加全面的绿色金融支持体系，解决绿色投融资等所遇到的资源错配、信息不对称等问题，实现绿色金融政策覆盖产业上中下游，帮扶绿色创新新型企业发展，引导传统高耗能产业实现绿色转型。（2）引导地区产业结构优化升级。地区产业结构的高级化与合理化是更大发挥绿色金融为地区高质量发展服务的前提，通过地区产业结构的优化升级，为绿色金融相关政策与工具的实施提供优渥空间，更好实习绿色金融在高质量发展中的引导与调节作用，因此，地区在产业布局优化的过程中应当合理制定产业发展政策，通过政策导向作用，引导地区产业结构升级的同时，因地制宜，既要避免地区产业的低端化、落后化阻碍地区经济高质量发展，同时需避免部分地区产业的空心化现象。在三次产业优化升级的过程中，加快农业、工业、服务业内部结构的调整优化。工业发展坚持遵循高端绿色转型步伐，推动地区经济发展质量变革、效率变革、动力变革。

参考文献：

[1]刘玚， 裴媛. 绿色金融在金融中心城市金融竞争力中的作用[J]. 银行家， 2018， （12）：102-105.

[2]Wei Wang， Boyou Liu.Green Financial Support for the Development of Industrial Solid Waste Treatment Industry in China[J].Advances in Environmental Protection，2020，Vol.10（4）： 521-527

[3]Peipei Zhang.Investigation and Research on the Effect and Evaluation of Green Finance Policy Implementation[J].Finance，2021，Vol.11（6）： 506-511

[4]舒泰一，张子微，赵田田，陈灿煌.绿色金融与乡村振兴的时空耦合协调研究[J].现代管理科学，2022，（5）： 3-13

[5]刘传江，张劭辉，李雪.绿色信贷政策提升了中国重污染行业的绿色全要素生产率吗？[J].国际金融研究，2022，（4）： 3-11

[6]尹子擘，孙习卿，邢茂源.绿色金融发展对绿色全要素生产率的影响研究[J].统计与决策，2021，第37卷（3）： 139-144

[7]张木林，赵魁.基于空间溢出效应的绿色金融与企业全要素生产率关系研究[J].技术经济，2021，第40卷（5）： 64-72

[8]程贵，曾磊松.区域绿色金融发展对绿色全要素生产率的异质性影响[J].甘肃金融，2022，（3）： 4-14

[9]丁攀，金为华，陈楠.绿色金融发展、产业结构升级与经济可持续增长[J].南方金融，2021，（2）： 13-24

[10]陈智莲，高辉，张志勇.绿色金融发展与区域产业结构优化升级 ——以西部地区为例[J].西南金融，2018，（11）： 70-76

[11]郭威，曾新欣.绿色信贷提升工业绿色全要素生产率了吗？——基于空间Durbin模型的实证研究[J].经济问题，2021，（8）： 44-55

[12]张木林，赵魁.基于空间溢出效应的绿色金融与企业全要素生产率关系研究[J].技术经济，2021，第40卷（5）： 64-72

[13]单豪杰，师博.中国工业部门的资本回报率：1978-2006[J].产业经济研究，2008，（6）： 1-9

[14]张军，章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究，2003，（7）： 35-43

[15]郭威，曾新欣.绿色信贷提升工业绿色全要素生产率了吗？——基于空间Durbin模型的实证研究[J].经济问题，2021，（8）： 44-55

作者简介：张勇，男，汉族，四川泸州，1997年6.16，硕士，西南石油大学（四川成都）（610500）  研究方向：产业组织与政策