我国绿色金融发展促进产业结构转型升级研究

唐 勇，丁嘉铖

（石河子大学 经济与管理学院，新疆 石河子 832003）

供给侧结构性改革的重要内容之一就是产业结构转型升级，与此同时产业结构的转型升级步伐缓慢也是造成供需结构不平衡的重要原因之一。一国产业结构的转型升级情况在一定程度上可以反映一国经济的健康发展情况。当前，我国正处于产业结构转型升级的关键节点，经济增长由高速向中高速过渡，经济增长下行压力加大。同时，我国在过去的发展进程中，力求经济快速发展，从而导致了环境的恶化以及产能过剩问题，对我国的环境以及产业的长远发展都产生了不利的影响。因此，推行供给侧结构性改革，从去产能、优化要素配置等方面推动产业结构转型升级，对于我国环境保护以及产业结构的优化有着至关重要的作用。

金融作为经济的核心，可以为一国产业结构的转型升级带来大量的资金支持和有效的风险管理。相较于传统意义的金融，绿色金融发展的明显特征是，它更注重于减少碳排放和污染，提高能源资源的利用效率，目的是维护、提高、重塑自然资本作为重要的经济资产和公共利益来源，更加注重经济的可持续发展。在2016年9月举行的G20峰会上，绿色金融成为众多国家关注的焦点，并通过了由中国提出的《G20绿色金融综合报告》，有力地说明了绿色金融对经济发展的重要性。促使绿色金融发展稳步推进、合理运行，是推进产业结构转型升级的有力举措。因此，准确把握绿色金融发展与产业结构转型升级之间的密切联系，对于快速发展绿色金融和调整产业结构具有重要的理论和实践意义。

一、文献回顾

“十二五”以来，对于产业结构转型升级问题更加受各部门的关注，金融与产业结构转型升级之间的互动关系也成为了学者研究的热点问题。研究的内容主要集中在两方面：其一，金融结构与产业结构转型升级之间的关系研究。从现有文献来看，Goldsmith（1969）首先进行两者之间关系研究，Goldsmith利用1860—1963年间35个国家的数据样本进行实证分析，证实金融资产结构的调整与产业结构的升级之间存在一定的内在联系[1]155-213。Chang和Caudill（2005）[2]1329-1335、Beck 和 Levine （2002）[3]82-89、Luintel（2008）[4]181-200、毛定祥（2006）[5]122-127等通过不同的数据样本实证分析得出了同样的观点。国外学者还以提供的服务功能的质量为出发点，经过分析得出结论：金融机构可以通过作用于资本积累和技术创新这两个主要方面来促进经济增长和产业结构优化[6]688-726。Schumpeter（1934）在文中说到：金融机构通过从新分配资金用途，使资金流向环保、节能和清洁的可持续发展产业，可以起到优化产业结构转型升级的作用，并且从长远的视角，金融的进一步提升对经济结构的优化和产业结构转型升级都有明显的促进作用[7]367-483。国晓丽（2011）通过实证分析得出结论：在产业结构转型升级的一系列过程中，金融的优化情况对第三产业的作用效果相对第一产业和第二产业是较大的[8]94-97。其二，金融发展与产业结构转型升级的关系研究。Amore（2013）通过研究 20世纪 80年代到 90年代期间有关制造业的发展后得出结论：长期来看金融业的优化情况在促进制造业的改造和发展中扮演了至关重要的角色[9]21-29。在国内金融业的发展相对于国外进入得比较晚，但是通过对国外一些研究的借鉴，国内学者也进行了系统的分析。罗超平、张梓榆、王志章（2016）通过实证研究，证实了金融产出率、金融经营效率等与产业结构升级率之间存在一定的长期稳定关系[10]835-855。同时，很多机构的研究者从金融业的发展优化实体经济进而优化产业结构转型升级的观点出发，通过分析得出结论：金融业的发展能够明显地促进产业结构转型升级。谈儒勇（1999）、周立（2002）、武志（2010）、陆静（2012）等通过分析得出结论：我国金融业的快速提升在我国实体经济的快速发展过程中扮演了至关重要的角色[11]53-61；[12]1-13；[13]58-68；[14]177-184。同时很多

学者从金融业的发展情况对产业结构转型升级产生的实际效果角度出发，提出由于我国金融业发展相对国外的不发达性，金融业的发展没有实质性的优化产业结构转型升级。易晓明（2017）通过对我国的金融发展和产业升级之间的关系进行分析得出结论：金融发展会影响我国的产业发展，但是产生的影响随着产业的发展而趋弱[15]46-51。

总体而言，众多学者对金融与产业结构转型升级进行了系统的研究，但也存在以下不足：一是现有研究大多聚焦金融结构等方面与产业结构转型升级之间的关系，也有一些学者研究碳排放与产业结构转型升级之间的关系，但是很少有学者涉及到绿色金融发展与产业结构转型升级之间的关系研究；二是运用数据资料对绿色金融发展的评价较为匮乏，大多数学者的研究侧重于理论分析，没有系统分析绿色金融发展与产业结构转型升级的驱动因素和实现途径。我国的资源总量排名世界第三，在未来的发展道路中如何实现人与自然和谐相处将对我国的可持续发展起到至关重要的作用。因此，借鉴现有研究，针对我国的现实状况，本文希望通过对我国绿色金融发展促进产业结构转型的关系研究，提出有价值的建议。

二、绿色金融发展促进产业结构转型升级作用机制

一是资金导向机制。绿色金融通过与传统金融不同的方式支持可持续发展产业的生存和再续，通过绿色信贷的“一票否决”制，引导金融机构的资金由污染和能源消耗较大的企业流向环保、节能和清洁的企业，在此过程中，逐渐把高污染、高消耗的企业和项目剔除，同时大力支持技术创新和绿色产业发展，从而促进产业结构转型升级。

二是政策引导机制。绿色金融将与环境有关的变量融入本身的评价体系中，通常具有一定的政策导向性，反映出了政府、社会和金融机构对我国经济的可持续发展、人与自然和谐相处和保护人类赖以生存的环境的迫切希望，是对绿色金融发展的响应、配合和推广，同时也引导绿色金融政策更加关注和支持产业结构转型升级[16]20-24。

三是资源整合机制。绿色金融将会带动资本更多地投向环保、节能和清洁的企业，从而引导资源向这些环保、节能和清洁的企业汇集，而提供给那些污染和能源消耗较大的企业的资源将不断减少，这些企业的发展将不断受到限制，最后通过资源的整合逐渐完成产业的整合。

四是创新激励机制。首先，绿色金融的性质使得金融需要支持环保、节能和清洁的企业通过技术创新去降低能源消耗和减少污染排放，尤其是对一些未来前景良好，但是回报期较长的技术创新企业给予支持。另外，环保、节能和清洁的企业为了能够得到金融机构的资金支持，也必然会在节能减排方面加大技术、工艺的创新和改革，把资源的利用效率放在首要位置，进而完成企业的转型和升级。

五是信用催化机制。根据信用创造理论，信用是可以创造资本的，通过信用量的逐渐加大可以使经济充满活力。在这种机制的推动下，产业方面不仅会选择环保、节能和清洁的企业，而且会选择可持续发展能力更强的企业进行投资，进而加快产业结构的转型和升级[17]30-36。

三、研究设计

（一）指标选取、数据来源

借鉴现有研究方法和文献成果，本文的指标选取如下：产业结构转型升级情况主要反映为第二产业和第三产业增加值占国内生产总值比重相对于第一产业增加值有所上升[18]112-121。因此本文中对于产业结构转型升级的衡量指标，用第二、三产业增加值之和占国内生产总值的比重来表示，即产业转型升级指标：

绿色金融发展的衡量通过绿色信贷、绿色保险、绿色投资三方面来表现。绿色信贷方面，用国内金融机构的绿色信贷总额占国内金融机构的贷款总额的比重来表示。由于某些金融机构的绿色信贷额度没有全部对外公布，因此本文选取了中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国交通银行和国家开发银行作为研究对象，通过五家商业银行的绿色信贷占比来体现我国绿色信贷的发展水平，即绿色信贷发展指标：

绿色保险方面，因为我国近几年才开始强制实施企业环境的责任险，缺乏大量的有关企业环境责任险的数据资料，但是农业较其他行业来说是受自然环境影响比较大的行业，因此，可以用农业保险赔付率去近似反映绿色保险的发展水平，即绿色保险发展指标：

绿色投资主要是排除绿色信贷之外的有关我国环保、节能及清洁企业的融资情况，采用环境污染治理投资占GDP的比重来表示，即绿色投资发展指标：

由于五大行的绿色信贷数据发布起始于2009年，同时2016年的有关保险和投资指标的数据有缺失，所以本文选取2009—2015年7年的全国季度数据，数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国保险年鉴》《中国环境统计》以及五大银行披露的社会责任报告和财务年报，样本所有变量的基本统计描述如表1所示。

表1 变量基本统计描述

（二）向量自回归模型（VAR）的构建

VAR模型是SIMS于1980年提出的向量自回归模型，属于非结构化的多方程模型[19]。大多数情况用于预测时间序列系统以及随机扰动对变量系统的影响。VAR模型的数学表达式为：

其中：Yt为n×1维的一组时间序列向量，C为n×1维常数向量，Φt为n×n维待估计的自回归系数矩阵，εt为n×1维向量白噪声，并满足如下关系：，，对于 t≠s.

四、实证分析

（一）变量平稳性检验

为了避免异方差带来估计结果的偏差，本文对各项指标进行取对数处理。产业转型升级指标、绿色信贷、绿色保险和绿色投资分别变为LIS、LGE、LGI和LGR。在构建VAR模型之前，首先对各个变量进行平稳性检验，即对于随机过程{Xn}，经过n次差分后，变换成一个平稳的ARMA过程，当n-1次差分后仍是非平稳过程。对于平稳性检验我们通常利用ADF检验。对各变量的检验结果如表2所示：

表2 变量平稳性检验

从表 2 可以看出，变量 LIS、LGE、LGI、LGR 都是非平稳的，即存在单位根。对原序列继续进行一阶差分之后，变量分别记为LIS(-1)、LGE(-1)、LGI(-1)、LGR(-1)在95%的置信水平下，此时各个变量ADF统计量的绝对值大于临界值的绝对值，因此各个变量皆是平稳的。

（二）协整关系检验

本文采取Johansen法用以检测各变量之间是否存在协整关系。在检验协整关系之前首先要明确VAR模型中最优滞后阶数，依据无约束VAR模型中AIC与SC最小准则，得到模型的最优滞后阶数为1。其协整检验结果如表3。

表3 Johansen协整检验结果

由表3可知，迹检验表明产业结构转型升级、绿色金融之间最少是存在一个协整关系的，即产业转型升级指标、绿色信贷、绿色保险、绿色投资4个变量间存在长期均衡关系，满足构建VAR模型的条件。

（三）基于多元协整的VAR估计

由于 LIS、LGE、LGI和 LGR 之间至少存在一个协整关系，所以可以将四变量均视为内生变量，建立基于协整的多变量VAR模型：

其中，p为滞后阶数，C是待估的截距四维列向量，Ai是4×4阶待估系数矩阵，ε为随机扰动四维列向量。运用Eviews7.0对上式进行估计，所得VAR模型结果如下：

四个方程的拟合优度分别为 0.976、0.878、0.871和0.649，反映出前三个方程的拟合度较好，第四个方程则相对不理想。从VAR模型的结果可以看出，当期产业结构转型升级的发展受自身滞后一期的影响，当上一期产业结构转型升级的发展提升1个百分点，当期的产业结构转型升级的发展进步0.0845个百分点。同时，当上一期的绿色投资增加1个百分点，当期的产业结构转型升级的发展就会抑制0.4171个百分点。当上一期的绿色保险增加1个百分点，当期的产业结构转型升级的发展就会进步0.8163个百分点。从VAR结果还可以看出，当上一期的绿色投资增加1个百分点，当期的绿色保险就会增加0.5227个百分点，当上一期的绿色信贷增加1个百分点，当期的绿色投资就会增加0.9510个百分点，当上一期的产业结构转型升级的发展提升1个百分点，当期的绿色投资就会减少0.5380个百分点，其他多个指标之间相互作用相对不明显，本文忽略不计。

（四）模型的稳定性检验

为了后续脉冲响应函数的正确分析，我们必须要确保模型的稳定性，其原理为当VAR模型的全部特征根的模的倒数小于1时，则VAR模型满足稳定性前提。模型的稳定性检验如图1所示：

图1 模型的稳定性检验

从图1可以看出，模型中所有特征根的模的倒数都在一定的单位内，说明该VAR模型是稳定的，因此可以继续检验和分析。

（五）脉冲响应函数分析

脉冲响应函数（IRF，Impulse Response Function）研究方法是用来描述在误差项所带来的冲击时，内生变量对其的反应程度，也就是说给予随机误差项施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所产生的影响强度。本文选取响应期为10，基于VAR模型的脉冲响应函数如下图2所示：

图 2 LIS对LGR的响应

由图2可知，面对绿色投资的冲击，产业结构转型升级在第1期开始上升并且是正值，在第二期上升到最高点，随后开始顺速下降，第3期下降到最低点，随后又开始上升，随后趋于稳定的波动状态。短期来看，产业结构转型升级对绿色投资起正的响应，即绿色投资对产业结构升级的提高具有正向拉动作用。从长期来看，绿色投资对产业结构升级的提高作用逐渐减弱。LIS对LGE和LGI的脉冲响应不明显，本文忽略不计。

图 3 LGE对LIS的响应

从图3可以看出，面对产业结构转型升级的冲击，绿色信贷在前两期迅速下降，在第3期达到负向效应最低点，随后开始上升，并在第5期达到正向效应最高点，随后开始下降，随后呈现较为稳定波动现象。从短期来看，绿色信贷对产业结构转型升级的响应波动性较大，即产业结构转型升级对绿色信贷的影响波动性较大，这可能与我国的绿色信贷发展的规模有关，因为绿色信贷的高成本低收益、国内外银行间同业激烈竞争、绿色信贷激励机制和惩罚机制不足等大大限制了我国绿色信贷的稳步发展和前进。同时，自2008年金融危机以来，我国采取大规模的刺激计划，使得信贷激增，这可能是导致绿色信贷波动性较大的原因。但从长期来看产业结构转型升级对绿色信贷还是有一定的促进作用。这也符合我国的经济可持续发展的理念。

图4 LGI对LIS的响应

由图4可知，面对产业结构转型升级的冲击，绿色保险在第1期略有上升，在第2期达到最高，随后开始缓慢下降，在第4期时响应达到最低点，随后呈稳定的上升趋势。从短期来看，绿色保险对产业结构转型升级起到负的响应，即产业结构转型升级对绿色保险的提高具有负向影响。但从长期来看产业结构转型升级对绿色保险的影响趋于上升，并且稳定。

由图5可知，面对产业结构转型升级的冲击，绿色投资在第1期有稳定正值，随后开始下降，第4期响应达到最低点，随后缓慢上升，但是始终没有上升到正值，说明是负影响，之后趋于平稳。短期来看，绿色投资对产业结构转型升级有正向的响应，即产业结构升级对绿色投资的提高具有一定的促进作用。但从长期来看，产业结构升级对绿色投资的提高作用并不明显。

图5 LGR对LIS的响应

（六）方差分解分析

本文运用方差分解技术分析了产业结构转型升级、绿色信贷、绿色保险和绿色投资四个变量间的贡献率（见表4）。

由表4的产业结构转型升级的方差分解结果可以看出，产业结构转型升级的波动主要来自自身的冲击，在10期内没有跌破96%。绿色金融对产业结构转型升级的贡献较小，不足4%。这说明目前看来，绿色金融对于产业结构转型升级的促进作用微乎其微，这可能与我国的绿色金融发展规模有关，但是从长期看，绿色金融对于产业结构转型升级的促进作用逐渐增加。从绿色信贷的方差分解结果可以看出，产业结构转型升级对绿色信贷的扰动平均在10%以内，并且呈下降的趋势，说明全国绿色信贷的发展越来越趋于完善。从绿色保险和绿色投资的方差分解结果可以看出，产业结构转型升级对绿色保险的扰动一直在1%以内，呈增长趋势，表明在绿色保险的变化中，产业结构转型升级的作用是有限的。

表4 各变量的方差分解结果

五、结论与政策建议

本文借助VAR模型，脉冲响应函数以及方差分解对我国2009—2015年间各季度的绿色金融发展促进产业结构转型升级情况进行实证分析，结果表明：（1）2009—2015年间我国产业结构转型升级和绿色金融发展都取得了很好的发展。（2）短期来看，绿色信贷、绿色保险和绿色投资对产业结构转型升级的影响不明显，但从长期来看绿色信贷和绿色投资对产业结构转型升级具有正向的拉动作用。（3）产业结构转型升级对绿色信贷有一定的促进作用，产业结构转型升级对绿色保险也有一定的正向影响，但产业结构转型升级对绿色信贷的作用远高于对绿色保险的作用，同时产业结构转型升级对绿色投资的促进作用不明显。

根据以上结论，提出我国绿色金融发展促进产业结构转型升级的建议：

第一，地方政府应根据本地发展情况明确产业结构转型升级的关键和核心，并且有针对性地制定相应的政策，同时强化政策的宏观指导和统筹协调。另外，围绕产业结构转型升级的规划，各省市政府应加强信息共享，共同推进绿色金融投向环保、节能和清洁产业等重点领域，并且根据这些行业的独特性有针对性地提出绿色金融的投放方案。

第二，绿色金融作为可持续发展战略的重要实现途径，应该涉及到各个方面，各行各业包括产业链的各个环节都应该逐渐实现绿色化。因此，绿色金融投向产业结构转型升级的阶段，不应该只限于产业链的生产制造阶段，而是要从长远的发展来看，从源头做起，实现从产品设计到产品制造，再到产品营销的全过程延伸。

第三，技术创新是绿色金融发展的重中之重，国家应从财政等方面大力支持各个部门对环保、节能和清洁技术的研发。同时，金融机构应加强有关绿色金融产品和服务的改革和创新，以便企业能够在绿色金融方面获得更好的供给。纵观国内的绿色经济的发展，我国绿色经济尚存在资金供给不足等方面的问题，供给结构也很难满足大部分企业的需求。因此，就绿色金融自身来说也要加强供给侧结构性改革，从而促进我国产业结构转型升级稳步推进。