绿色金融对产业结构调整的作用效应研究

张 璐

（安徽新华学院财金学院，合肥 230088）

“加快生态文明体制改革，建设美丽中国”是十九大报告中明确提出的重要内容之一，是我国大力推进生态文明建设、全面贯彻绿色发展理念的重要举措。绿色发展成为我国社会经济发展的基本要求之一，金融行业坚持绿色发展也是必然要求，“绿色金融”成为社会关注的重点。“绿色金融”概念早在2006年就已经提出，是指金融部门在国家环境保护经济政策的指引下，将环境保护的基本国策融入到日常投融资决策业务当中，引导社会经济资源在不同产业之间流动，促进生态环境保护和资源节约产业的快速发展，进而实现社会经济的可持续发展[1]。2007年国家环保总局同银监会、保监会、证监会，相继提出“绿色信贷”、“绿色保险”和“绿色证券”政策，我国绿色金融体系正式建立并进入探索阶段[2]，并且取得了不错的成绩，截至2018年底，我国绿色信贷余额达到了8.23万亿元，同比增长16%，占各项贷款总额的比例为14.2%，符合国际绿色定义的债券发行量达18376.67亿元，占全球发行量的15%，同比增长7.3%，包括绿色基金、绿色信托在内的绿色证券产品规模达97.81万亿元，全国参与绿色投保的企业将近1.65万家次，保费总额1.06万亿元，绿色保险产品达到了20余个，国内各主要保险公司都加入了绿色保险试点工作。20170出，中国将成为全球首个建立了比较完整的绿色金融政策体系的经济体，并特别强调了利用金融手段促进我国产业结构调整，实现遏制高耗能、高污染、生产能力过剩行业的无序扩张，“绿色金融”推动我国经济体制改革、促进产业结构调整的作用进一步在顶层设计上得到体现[3]。

产业结构调整表现为三次产业在国内经济体系中的比重，因为各种内外部因素不断调整变化而趋向合理化，根据欧美发达国家经验以及Wu等（2015）[4]、Zhou 等（2016）[5]、Liu 等（2019）[6]学者的研究，第一、二、三产业占国民经济的比重分别达到5%、25%、70%是比较理想的状态，是社会经济体系能够有效运转的合理化结构。我国自改革开放以来三次产业占国民经济的比重一直处于不断调整过程中，第一产业比重逐渐下降、第二和第三产业比重逐渐上升，截止2018年我国三次产业占国民经济的比重分别为7.2%、40.7%、52.2%，较改革开放之初有了很大改善，但与学界认为的合理化结构还有一定差距，第一产业和第二产业比重需要进一步降低，而第三产业比重有待进一步提升。

“绿色金融”政策实施的初衷是促进我国产业结构进一步合理化，那么现实中我国的绿色金融政策对产业结构调整的具体作用效应如何呢？如何在未来时间里依托绿色金融政策推动我国产业结构进一步完善呢？这给本文的研究提供了思考方向，引导本文在绿色金融与产业结构调整方面的研究做一些新的尝试。

1 绿色金融对产业结构调整的作用机制

绿色金融对产业结构调整的作用效应主要是在环境政策引导下，通过金融系统将社会经济资源引向不同产业并促进这些产业发展，进而调整不同产业在国民经济体系中的地位。具体来看，这种作用机制主要通过以下几种渠道实现。

1.1 资本形成机制

资本形成机制的实质就是将储蓄转化为生产性资本的过程，储蓄无法直接向生产性资本转化，只有经过向投资转变时才能转化为社会经济生产可用的资本[7]。居民手中的闲散资金通过金融系统以储蓄、证券的形式聚集起来形成一定规模的生产性资本，并在环境经济政策的指引下流向绿色产业，为绿色产业提供必要的生产性资本，降低绿色产业的筹资难度和筹资成本，促进绿色产业发展，绿色信贷和绿色证券在此方面表现尤为突出。

1.2 资金导向机制

金融机构在市场竞争机制的基础上，根据国家环境经济政策的指向优化配置绿色金融资本，推动产业结构调整[8]。绿色金融政策要求相关金融机构在贷款发放、证券发行以及保险承接过程中要充分考虑企业或项目的环境风险，对于能耗高、污染大的企业和项目不予资金支持，而对于能源消耗小、环境污染小的节能环保型绿色产业应该在信贷利率、证券发行手续费、保险费率等方面给予支持和优惠，引导社会资金由“两高”产业向绿色产业调整，推动三次产业中低能耗、环保型企业发展壮大，进而促进三次产业结构调整。

1.3 产业整合机制

产业整合是指为了实现长期发展，谋求市场竞争优势，遵守产业发展规律，企业之间跨越空间、地域、行业等限制对生产要素进行重新组合，以大型企业或企业集团的形式重新组合和利用生产要素，实现产业主导优势和产业结构调整[9]。在国家绿色发展理念和政策的引导下，高污染、高能耗产业面临的阻碍越来越多，而低能耗、低污染的绿色产业发展优势越来越明显，并且通过金融系统能够打破现有行业、地域的限制而高效将绿色企业的生产要素集聚，发挥比单个资源作用更大的协同效应，在一个更大的范围内实现相关生产要素的有效配置，促进更多资源流向绿色产业而推动绿色产业发展。

1.4 信息传导机制

绿色金融产品的价格是在供求双方基于对市场预期和竞价机制而形成的公认价格，是对市场各种信息综合分析的结果，是金融市场“价格发现”功能的体现[10]，同时在金融机构信息披露制度的推动下，各种与绿色金融政策以及绿色金融市场相关的价格、产品等信息会很快地传递给市场，市场投资者便会对各产业发展的基本情况以及国家政策倾向有比较准确的把握，进而根据相关信息做出投资计划和经营决策，选择进入有发展潜力、受政策支持的产业，进而对产业结构的调整产生作用。

1.5 风险分配机制

绿色金融政策对产业结构调整的作用还体现在风险分配上，主要体现在对绿色产业的风险分配。传统产业一般都经过了较长期的发展，产业风险比较小，而绿色产业目前在我国属于新兴产业，行业风险总体比较高，这在一定程度上降低了投资者的积极性，绿色金融政策的出台，比如绿色保险，可以在一定程度上对绿色产业的风险重新分配，降低投资者的风险，再加之新兴产业前景广阔，吸引社会资金流向绿色产业，推动产业结构调整。

在上诉五种作用机制下，金融系统通过资本形成、资金导向、产业整合、信息传导以及风险分散的方式作用于生态环保型、资源节约型等绿色产业的发展，推动绿色产业不断成长与壮大。而绿色产业是一个很宽泛的概念，涉及的生产领域范围也很广，凡是能够实现生态环境保护、提升资源利用率的企业都可以纳入到这一范畴内[11]，第一、第二和第三产业均包含不同比例的绿色企业，绿色产业规模、产业整体质量在绿色金融政策的作用下不断变化，在三次产业中的地位也相应得到改变，进而推动三次产业相互之间的比例关系以及在国民经济体系中的地位不断调整，所以绿色金融是通过绿色产业而对产业结构调整产生作用效应的。具体绿色金融对产业结构调整的作用框架如图1所示。

图1 绿色金融对产业结构调整的作用框架

2 绿色金融对产业结构调整作用效应的实证分析

目前我国绿色金融主要内容包括绿色信贷、绿色证券、绿色保险三方面，为了更加具体了解我国绿色金融对产业结构调整的作用情况，下面从这三方面实证分析绿色金融对我国产业结构调整的具体作用效应。

2.1 指标选取

在国家政策上，绿色信贷、绿色证券和绿色保险是推动绿色金融发展的主要抓手，也是我国绿色金融政策的主要内容，所以绿色金融指标由绿色信贷、绿色证券和绿色保险三方面组成，结合Fan、Wu、Lu（2016）[12]，Fischer（2017）[13]，刘霞、何鹏（2018）[14]等学者的研究成果，分别选取绿色信贷占当年贷款总额的比重、绿色证券占当年发行证券总额的比重、绿色保险占当年企业购买保险总额的比重作为替代变量，分别命名为绿色信贷比、绿色证券比和绿色保险比。根据产业结构调整的基本含义，分别选取第一、二、三产业占国内生产总值的比重作为产业结构调整的衡量指标，分别称为第一产业比、第二产业比和第三产业比，量化分析绿色金融指标对产业结构调整指标的影响可以进一步详细了解绿色金融政策主要内容对三次产业结构调整的作用情况。

本文拟通过构建经济计量模型定量探索绿色金融对产业结构调整的作用效应，由于绿色信贷、绿色保险和绿色证券政策均在2007年提出，并且考虑到数据涵盖信息的完整性，所以样本选择2008—2018年期间11年的年度数据，数据收集整理自CSMAR数据库，计算过程由Eviews8.0实现。由于经典经济计量模型构建对大样本的要求，所以首先构建灰色预测模型对各变量未来值进行预测，以扩大样本量。

表1 指标体系

2.2 灰色GM（1，1）模型构建与预测

灰色系统理论是我国学者邓聚龙于1982年首次提出的一种针对小样本、贫信息的数据分析和预测技术，灰色GM（1，1）模型是一种针对小样本、单变量的预测模型，是灰色系统理论中的主要预测模型之一[15]。对数据量的较高要求以及多重共线性、异方差性、随机误差波动较大等一直是困扰学者们构建经典经济计量模型的常见问题，将灰色预测模型和经典经济计量模型有效结合，不但能够有效扩大数据量，而且能够有效回避此类问题。

在2008—2018年间原始数据基础上构建各变量灰色 GM（1，1）模型（表 2），其中a为发展系数，b为灰色作用量。

表2 各变量GM（1，1）模拟结果

由表2中的发展系数和灰色作用量可得到各变量的白化方程为：

credit的 GM（1，1）白化方程：

bond的 GM（1，1）白化方程：

insurance的 GM（1，1）白化方程：

first的 GM（1，1）白化方程：

second的 GM（1，1）白化方程：

third的 GM（1，1）白化方程：

根据各白化方程计算各变量2008—2018年的模拟值，并结合原始值计算各灰色GM（1，1）模型的方差比值C和小误差概率P，参照刘思峰、党耀国（2010）[16]给出的拟合精度标准对各模型的拟合精度进行检验（表3），可以看出，除了credit和insurance的GM（1，1）模型拟合精度等级为2级外，其他各变量的拟合精度均为1级，整体上本文指标体系的GM（1，1）模型拟合精度很好，并且各发展系数的绝对值均小于0.3，可利用各GM（1，1）模型进行中长期预测，各变量未来5期的预测值如表4所示。

表3 各GM（1，1）模型拟合精度汇总表

2.3 平稳性检验与协整检验

将各变量2008—2018年的模拟值和未来5期的预测值相结合探索我国绿色金融对产业结构调整的作用效应。首先计算各变量间的线性相关系数（表5），可以看出各绿色金融指标与各产业结构调整指标之间的相关系数均比较高，相关系数绝对值最高的为0.923624，最低值也达到了0.691874，表明绿色金融指标与产业结构指标之间有着显著的线性关系。credit、insurance与first、second间的相关系数为负，绿色信贷政策和绿色保险政策促进了第一产业和第二产业内部绿色产业的发展，淘汰了传统高污染、高能耗型的企业，促进二者向集约化发展，降低了二者在国民经济体系中的比重。credit、insurance与third间的相关系数为正，绿色信贷和绿色保险促进绿色产业的发展，正向带动第三产业在国民经济体系中比重的增加。bond与second间相关性为负，绿色证券促进绿色产业发展的过程中，推动第二产业不断实现集约化发展，使得其在国民经济体系中的比重不断下降，而与first和third间的相关性为正，表明绿色证券政策有助于第一产业和第三产业比重增加。各绿色金融指标之间也存在一定相关性，其中最高的为0.716351，以三个绿色金融变量为解释变量构建多元线性回归模型的话可能会出现多重共线性问题。

绿色金融指标与产业结构调整指标之间显著的相关性为构建多元线性回归模型提供了可能，运用时间序列构建多元线性回归模型要求变量必须是平稳的时间序列，或者非平稳序列之间存在协整关系，否则容易出现“伪回归”现象，所以首先检验各变量的平稳性。滞后阶数是时间序列的平稳性检验以及后续相关模型构建过程中必不可少的参数，表6为各变量最佳滞后阶数检验结果，在5%水平下有三个统计量显示各变量的最佳滞后阶数是1阶，有两个统计量显示最佳滞后阶数是2阶，所以在后续各模型构建过程中均以1阶滞后为基础。

表4 各变量未来5期预测值

表5 各变量间相关系数

表6 变量最佳滞后阶数检验

利用ADF检验法对各变量的平稳性进行检验（表7），在5%检验水平下，second的原阶序列ADF统计量小于5%临界值，second是平稳序列，first的2阶差分序列的ADF统计量小于5%临界值，first是2阶单整序列，其他变量的1阶差分序列的ADF统计量均小于5%临界值，均为1阶单整序列，所以不能直接用各变量构建多元线性回归模型，需要运用Johansen法进一步检验各变量间的协整关系。

从表8中可以看出，Johansen法提供了迹统计量和极大似然统计量两种统计量用于检验变量间的协整性，在5%检验水平下，两种统计量均显示6个变量之间存在5对协整关系，所以绿色金融指标与产业结构调整指标之间存在一定的协整性，但并不是每个变量之间都有协整关系，需要进一步探明具体是哪些变量间有协整性以及是否存在因果关系。

表7 各变量平稳性检验汇总表

表8 Johansen协整检验结果

2.4 Grange因果关系检验与回归分析

利用Granger检验进一步探索变量间对应的协整关系和因果关系，Granger检验要求时间序列是平稳的，根据平稳性检验对各变量进行二阶差分，将各变量转化为平稳序列后再进行Granger检验（表9）。可以看出，在5%水平下，credit分别是first、second、third变动的显著原因，bond和insurance分别是second和first变动的显著原因，这对应协整检验中的5对协整关系。bond和insurance在10%水平下分别是third和second变动的显著原因，除此之外，其他变量之间不具有显著的因果关系。所以总结来看，credit对first、second、third存在单方向作用力，bond对second和third存在单方向作用力，insurance对first和second有单方向作用力，bond与first之间、insurance与third之间没有显著的因果关系。

从协整检验和Granger检验结果来看，绿色金融指标与产业结构调整指标之间有一定的长期协整性和因果关系，但是各变量之间的关系并不是一一对应，说明绿色金融的各主要内容对产业结构调整的作用效应是存在差异的，甚至有些绿色金融内容对产业结构调整不具有显著的作用效应。下面分别以first、second、third为被解释变量，以credit、bond、insurance为解释变量，构建绿色金融指标对各产业结构调整指标的多元线性回归模型，为了避免严重多重共线性对模型拟合结果的影响，利用各变量的对数形式进行模型构建，各模型拟合结果分别为表10、表11和表12。

表9 绿色金融变量与产业结构变量间Granger检验结果

表10 绿色金融指标对第一产业比的多元线性回归模型拟合结果

表11 绿色金融指标对第二产业比的多元线性回归模型拟合结果

表12 绿色金融对第三产业比多元线性回归模型拟合结果

表10中，可决系数R-squared为0.931764，解释变量对被解释变量的解释程度很高，解释了被解释变量 93%以上的变动，Prob（F-statistic）为 0，很显著，Durbin-Watson stat为2.215614，很接近2的标准值，所以该模型的整体拟合优度较高。lncredit和lninsurance的拟合参数为负，绿色信贷和绿色保险对第一产业在国民经济体系中的地位有反向作用效应，推动第一产业向精细化生产方向发展，降低其总体规模，lnbond的拟合参数为正，绿色证券提升了第一产业在国民经济体系中的比重，这与前文的相关性分析结论一致，但与我国产业结构合理化调整方向相悖。从显著性水平来看，lncredit和lninsurance的t统计量伴随概率均小于0.01，显著性很高，绿色信贷和绿色保险对于第一产业比重的作用效应很显著，lnbond的t统计量的伴随概率大于0.05，但小于0.1，绿色证券对第一产业比也有一定的作用效应，但显著程度不如绿色信贷和绿色保险，这与前文的协整检验和Granger检验结论相吻合。而从拟合参数的绝对值来看，lncredit的拟合参数绝对值最大，其次是lninsurance，再次是lnbond，绿色信贷对第一产业在经济体系中地位的作用力度最大，绿色保险和绿色证券分列其后。

表11中，模型整体可决系数R-squared为0.829154，被解释变量的82%以上的变动可以由解释变量解释，解释程度较高，Prob（F-statistic）为0.001156，显著小于0.01，模型整体拟合显著性水平很高，Durbin-Watson stat为 1.806479，比较理想，模型不存在自相关、异方差等问题，该多元线性回归模型整体拟合效果较好。3个解释变量拟合参数的t统计量伴随概率均小于0.05，对被解释变量均有显著影响，各解释变量拟合参数的符号均为负，与前文分析结论吻合，绿色金融的主要内容对第二产业的发展有着显著的反向作用效应，通过对绿色产业的作用推动第二产业在国民经济体系中地位的调整。

表12中，模型拟合的可决系数R-squared为0.783945，解释变量仅解释了被解释变量78%以上的变动，解释力度不及前两个模型，Prob（F-statistic）为 0.000025，模型整体很显著，Durbin-Watson statistics为1.681547，距2的标准比较近，模型不存在明显的自相关、异方差等问题，模型整体拟合优度较好。各解释变量拟合参数的符号均为正，与前文的定性分析以及相关性分析结论相符，绿色金融的主要内容对第三产业比重的增加均有正向作用效应，lnbond的拟合参数绝对值最大，绿色证券对第三产业比重的影响力度最大。在5%水平下，lncredit和lnbond通过检验，说明绿色信贷与绿色证券对第三产业比重的作用效应非常显著，而insurance的t统计量的伴随概率超出5%临界值较多，但是小于10%，说明绿色保险对第三产业比重有一定作用效应，但与绿色信贷和绿色证券相比还有一定差距，这与Granger检验中，insurance与third没有因果关系的结论相吻合。

3 结论与建议

3.1 主要结论

通过绿色金融对产业结构调整作用效应的理论分析和定量分析，本文的研究结论主要有以下几点：

（1）绿色金融主要包括绿色信贷、绿色证券、绿色保险三方面主要内容，通过资本形成、资金导向、产业整合、信息传导以及风险分散等方式作用于绿色产业的发展，进而作用于产业结构调整。

（2）绿色金融对我国产业结构调整有显著的作用效应，促进第一、第二产业在国民经济体系中的比重下降，第三产业的比重继续上升，推动我国三次产业结构向更加合理比例关系靠近。

（3）绿色信贷对产业机构调整的作用效应最显著，推动三次产业占国内生产总值比重向更加合理化方向调整的作用力度均较大。绿色证券对第二、第三产业比重的调整有显著的作用效应，但对第一产业比重的调整不显著，而且调整方向不符合经济发展规律和国家政策导向。绿色保险对三次产业结构向合理化比例调整均有一定的作用，并且作用方向符合绿色金融政策的初衷，其中对第一、第二产业占国民经济比重的作用效应显著，对第三产业比重的作用效应显著性有限。

3.2 对策建议

（1）构建全面绿色金融体系。从理论分析和实证分析结论可以看出，“绿色信贷”“绿色证券”和“绿色保险”政策对我国产业结构调整均有显著的作用效应，虽然绿色金融不同内容对三次产业占国民经济总量比重作用效应的显著性有一定差异，但推动各产业向更合理化比例关系迈进的力量都存在，所以从信贷、证券、保险等角度出发，构建全面绿色金融体系，绿色金融各主要内容共同发力，促进产业结构向更优化调整。

（2）区分内容主次。文章研究结论显示，绿色信贷对产业结构调整的作用效应要比绿色证券和绿色保险更加显著，并且对三次产业占国民经济比重的作用力度均比较大，所以可以突出绿色信贷在绿色金融体系中的核心地位，以商业银行为主体，在国家绿色金融政策的引导下，在信贷额度、申请流程以及相关税费等方面给予绿色产业更大的支持，发挥绿色信贷对产业结构调整的主导作用。绿色证券和绿色保险对三次产业的作用效应存在差异，绿色证券对第二、第三产业在国民经济体系中的结构的调整作用效应显著，证券审批机构、证券公司可以在证券审批、证券承销以及相关费用方面倾向于第二、第三产业。绿色保险对第一、第二产业比重的调整作用显著，保险监督机构、保险公司可以针对第一、第二产业开发设计出更多的保险产品，并给予第一、第二产业更低的保险费率，以支持第一、第二产业的发展。

（3）强调绿色产业的桥梁作用。绿色金融对产业结构调整的作用效应是通过绿色产业的桥梁作用发挥的，绿色产业在三次产业中的地位以及对三次产业发展的影响情况决定着绿色金融对产业结构调整作用效应的显著程度，所以绿色产业的发展至关重要，在宣传、普及绿色发展观念的同时，国家政策可以在产业类型、技术支持、区域合作、政策优惠等多方面着手，圈定绿色产业重点类型，鼓励企业与科研机构、高等院校合作，注重绿色技术研发，引入外部资源，实现区域间资源共享，并且在资金、税费方面给有优惠，推进绿色产业有效发展，进而实现产业结构合理调整。

（4）各部门做好协调与沟通。绿色金融对产业结构调整作用效应的发挥涉及多个部门，除了政府机构和商业银行、证券机构、保险公司等各类金融机构之外，环保部门、技术研发机构、律师事务所、会计师事务所等机构也会对整体效应的发挥产生很大的影响，所以做好各部门、各机构之间的协调与沟通至关重要，需要在监管部门的统一部署和监管下，各金融机构与环保部门做好沟通，向符合环保要求的企业提供绿色金融服务，在政府机构和金融机构的指引下，企业主动寻求与科研机构合作，获取技术支持，同时律师事务所和会计师事务所也需要在绿色金融产品提供的同时做好法律和财务上的服务，以保证绿色金融政策有效实施，顺利推动产业结构调整。