绿色信贷能推动产业结构绿色转型升级吗？

宋清华 谭晓熳

摘要：当前我国绿色信贷规模居世界首位，绿色信贷是重要的绿色金融产品，其可通过技术进步机制和挤出效应机制影响产业结构绿色转型升级。文章运用固定效应模型对2011—2020年我国省级面板数据进行回归分析，发现从全国层面来看綠色信贷对我国产业结构绿色转型升级具有显著的正向促进作用；分地区来看，绿色信贷对我国四大地区产业结构绿色转型升级的影响呈现明显的区域异质性。今后应实施差异化绿色信贷政策、创新绿色信贷产品、完善绿色信贷的激励和约束机制，从而进一步推动我国产业结构绿色转型升级。

关键词：绿色信贷；产业结构；绿色转型升级；固定效应回归模型

中图分类号：F832.4                文献标识码：A              文章编号：1007-8576（2023）03-0029-07

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2023.03.003

Abstract：At present， the scale of green credit ranks first in the world. Green credit is an important green financial product， which can affect the green transformation and upgrading of industrial structure through technological progress mechanism and squeezing out effect mechanism. Based on the regression analysis of the provincial panel data from 2011 to 2020 using the fixed effect model， it is found that green credit has a significant positive promoting effect on the green transformation and upgrading of China's industrial structure at the national level. From the perspective of different regions， the impact of green credit on the green transformation and upgrading of industrial structure in China's four major regions shows obvious regional heterogeneity. In the future， differentiated green credit policies， innovative green credit products， and incentive and constraint mechanisms of green credit should be implemented， so as to further promote the green transformation and upgrading of our industrial structure.

Key words： green credit; industrial structure; green transformation and upgrading; fixed effect regression model

一、问题的提出

我国已进入高质量发展阶段，产业结构绿色转型升级是实现经济高质量发展的关键。2007年《关于落实环境保护政策法规防范信贷风险的意见》首次提出了“绿色信贷”概念，在各项政策的支持和指引下，绿色信贷现已成为我国应用最为广泛的绿色金融工具。中国人民银行发布的《2022年四季度金融机构贷款投向统计报告》显示，2022年末我国本外币绿色贷款余额22.03万亿元，同比增长38.5%，比上年末高5.5个百分点，绿色信贷规模位居世界首位。党的二十大报告指出要加快绿色转型，特别是在产业结构、能源结构、交通运输结构等方面进行调整优化。为此，要深化制度创新，加快完善支持绿色发展的财税、金融等政策，为产业结构绿色转型升级提供政策支持。绿色信贷是对传统金融业务的拓展和创新，其可满足企业日益多元化的融资需求，引导更多信贷资金流向绿色领域，优化资金在不同产业之间的配置，进而促进产业结构绿色转型升级。

近年来，学者们围绕绿色信贷对产业结构的影响进行了许多研究并取得了一定成果。刘婧宇［1］分析了绿色信贷政策推动环保节能等绿色产业发展的具体路径，同时研究发现对传统高污染行业实行的惩罚性利率会对其投资产生显著抑制作用。徐胜［2］将绿色信贷影响产业结构升级的机制分为资本形成、信号传递、反馈与信用催生3类，通过进一步分析发现绿色信贷主要通过企业的资本与资金渠道促进产业结构转型升级，且这种影响在我国东、中、西部三大地区间存在差异。钱水土［3］选取我国省级面板数据分区域和阶段进行了回归分析，研究发现绿色信贷能够促进产业结构绿色转型升级，但目前来说对我国的影响程度有限，绿色信贷仍有进一步发展的空间。周晓琨［4］选取广州市面板数据，运用灰色关联度方法进行实证分析，发现绿色金融对广州市产业结构优化具有重要的导向性作用。李毓［5］分别从全国、分区域、分产业等多个层面建立固定效应模型，并在研究过程中引入绿色信贷政策虚拟变量，探究绿色信贷对我国产业结构绿色转型升级的影响。尹子擘［6］通过建立空间杜宾模型展开定量分析，研究发现绿色金融发展水平对我国绿色全要素生产率的影响呈现“东高、中平、西低”的特征。王艺［7］将样本数据分为改革试验区和非改革试验区进行回归分析，并在模型中引入政策变量，实证研究发现绿色信贷对绿色金融改革创新试验区产业结构绿色转型升级的促进效应更强，且政策倾斜对产业结构绿色化具有促进作用。

总体而言，众多学者对绿色信贷对产业结构转型升级的影响进行了系统的研究，但目前学术界对于这种影响的传导路径以及在不同地区的异质性尚存争议，且对于产业结构绿色转型升级方面的研究相对欠缺。本文的边际贡献在于：第一，多角度分析了绿色信贷影响产业结构绿色转型升级的理论机制；第二，运用固定效应模型实证检验了绿色信贷是否能促进产业结构绿色转型升级，并进一步对我国四大地区进行分样本回归以检验该影响的异质性。

二、理论分析与研究假说

绿色信贷能够通过技术进步机制和挤出效应机制，加速非绿色企业的淘汰与转型，提高绿色产业发展能力和竞争力，进而实现产业结构绿色转型升级。

一是技术进步机制。一方面，绿色信贷可通过对环境友好的技术研发企业、部门、项目提供更多的资金支持，进而促进绿色产业的技术进步；另一方面，绿色信贷政策向市场传递的信号会促使污染企业主动调整自身生产和运营模式，积极研发绿色生产设备或实现技术转型，以避免可能受到的融资约束。随着绿色产业技术的不断进步，生产过程中的高污染要素消耗将逐渐减少，资源的利用效率也能不断得到提高，从而进一步扩大低耗能低污染企业的生产规模，提高绿色产业占比，最终促进产业结构绿色转型升级。二是挤出效应机制。从企业层面来看，绿色信贷提高了生产污染产品的成本，企业会主动减少污染产品生产过程中的资本和劳动力投入，使得污染产品逐渐被挤出市场。从行业层面来看，绿色信贷影响了能源密集型产业的内部结构，规模较小的污染企业受到融资约束难以盈利，会转移到限制较弱的地区或逐步退出市场，使传统高耗能行业的占比逐渐降低。此外，绿色信贷会提高污染行业的市场准入门槛，对新进入市场的企业提出更高的生产技术和产品要求，从而促使产业结构绿色转型升级。

基于此，本文提出研究假说1：绿色信贷对我国产业结构绿色转型升级具有促进作用。

我国四大地区的地理优势、资源禀赋、经济金融发展水平和模式均不同，煤炭资源主要赋存在中部、西部地区，东北地区主要支撑产业为重工业，东部地区轻工业持续发展，是我国经济最发达的地区。因此，绿色信贷对四大地区产业结构绿色转型升级的影响也可能存在差异。

基于此，本文提出研究假说2：绿色信贷对我国产业结构绿色转型升级的影响存在区域异质性。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取2011—2020年我国30个省份1（除数据缺失较多的西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾地区）的面板数据，数据主要来源于历年《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、各省份统计年鉴，中国国家统计局、各省统计局数据以及相关银行社会责任报告。在实证分析过程中，对于2017年缺失的绿色信贷数据，使用灰色系统软件进行预测，并借助Stata软件对数据进行分析。

（二）变量选取

1.被解释变量：绿色全要素生产率（GTFP）。绿色全要素生产率是一种建立于全要素生产率之上的、对资源和环境进行约束的测算标准。随着经济发展和技术进步，不断提高单位产品的能耗产出以提高绿色全要素生产率，促进我国产业和行业绿色化转型，是实现产业结构绿色转型升级的关键。本文参考徐嘉钰［8］的做法，运用SBM-DDF方法进行测算，以2004年不变价GDP为期望产出，以工业废水排放量、二氧化硫排放量、工业烟（粉）尘排放量为非期望产出，以劳动、资本、能源作为投入指标计算各样本省份绿色全要素生产率，以此来衡量我国产业结构绿色转型升级水平。

2.解释变量：绿色信贷指标（LSC）。绿色信贷为绿色产业提供优惠贷款，进而降低其贷款门槛和融资成本，同时限制高污染企业贷款，实现信贷资金向绿色企业倾斜。根据既有研究，对绿色信贷指标的衡量主要有以下两种方式：一是节能环保项目贷款额占贷款总额的比重；二是六大高耗能产业利息支出占工业利息总支出的比重，该指标为反向指标。由于前者多在银行层面进行统计，不适用于省级面板回归模型，因此本文参考刘阳［9］的做法，使用各样本省份六大高耗能产业利息支出占工业利息总支出的比重作为衡量绿色信贷实施效果的反向指标。

3.控制变量。产业结构绿色转型升级会受到多种因素的综合影响，本文参考刘传江［10］、王艺［7］的做法，引入4个与产业结构绿色转型升级相关程度较高的微观因素和宏观因素作为控制变量。一是经济发展水平（GDP），采用地区人均GDP的对数值衡量；二是对外開放程度（FDI），采用外商直接投资额与地区GDP的比值衡量；三是教育发展水平（EDU），采用高等教育学生就业人数与就业总人数的比值衡量；四是政府支持力度（GOV），采用地区财政支出的对数值衡量。

（三）描述性统计分析

表1为各变量的描述性统计结果。从绿色全要素生产率（GTFP）来看，近年来我国各地区绿色全要素生产率逐年上升，表明我国产业结构正在不断实现绿色转型升级。全国绿色全要素生产率的最大值为7.8260，最小值为0.8426，说明各地区产业结构绿色转型升级水平存在较大差距，东部地区产业结构绿色转型升级水平最高且内部各省份间差异最大，中部地区产业结构绿色转型升级水平最低。从绿色信贷指标（LSC）来看，全国绿色信贷指标的平均值为0.5217，说明目前我国高耗能产业占比仍过半，绿色产业还有较大的发展空间。全国绿色信贷指标的最大值为0.9060，最小值为0.1917，表明我国各区域绿色信贷发展水平存在较大差异。东部地区绿色信贷发展水平最高，西部地区绿色信贷发展水平最低且内部各省份间差异最大。

从控制变量来看，经济发展水平提高为产业结构不断升级提供了坚实的经济基础，全国经济发展水平（GDP）的最小值为9.7058，最大值为12.0130，说明各地区经济发展水平不均衡，在一定程度上导致了产业结构绿色转型升级水平存在差距。全国对外开放程度（FDI）的平均值为0.0194，最大值为0.1210，最小值为0.0001，说明我国外商投资区域差异显著，应注重东西部均衡发展，部分地区应继续加大对外开放。产业结构绿色转型升级离不开人才投入，教育发展水平（EDU）的平均值为0.0868，说明我国每万人就业人口中仅有868人接受过高等教育，因此政府应注重高等教育发展，加大教育投入，不断提高教育发展水平。政府支持力度（GOV）的平均值为8.3753，政府对绿色信贷的发展进行合理适度的干预能够减少市场失灵，提高资金利用效率，引导资金流向绿色产业，因此政府应做好自身定位，注重各地区协调发展。

（四）模型构建

本文通过Hausman检验来选择模型，检验结果显示样本均拒绝个体效应与解释变量不相关的原假设，因此建立静态面板模型时选用固定效应模型。基准模型形式如下：

其中，[i]表示省份、t表示年度，[GTFPit]表示[i]省份第t年产业结构绿色转型升级水平，[LSCit]表示[i]省份第t年的绿色信贷指标，[GDPit]、[FDIit]、[EDUit]、[GOVit]分别表示各控制变量，[εit]表示随机扰动项。

四、实证分析

（一）基准回归分析

本文使用固定效应模型对全国样本进行回归，结果如表2所示。由表2可知，解释变量LSC的回归系数在1%水平显著为负，该变量是一个反向指标，其系数显著为负说明我国绿色信贷资金向环保节能产业有所倾斜，限制了传统高耗能产业的发展，促使这些企业逐步退出市场或转型，进而促进了产业结构绿色转型升级，研究假说1得以验证。LSC系数的绝对值较小，说明绿色信贷对我国产业结构绿色转型升级的影响有限，仍有较大的发展空间。

控制变量中，经济发展水平（GDP）的回归系数为正但不显著，说明经济的不断发展为我国产业结构绿色转型升级奠定了较好的基础。对外开放程度（FDI）的回归系数在1%水平显著为负且数值较大，说明外资过多会抑制我国产业结构绿色转型升级。目前，我国外商投资的项目仍以铁矿砂、煤炭等第二产业为主，对第三产业的投资力度较小，这使得外商投资无法促进我国产业结构绿色转型升级。此外，近年来美国对我国高科技产品进口的限制，也在一定程度上阻碍了外资对我国产业结构绿色转型升级可能发挥的积极作用。教育发展水平（EDU）的回归系数在1%水平显著为正，说明教育的发展是产业结构绿色化升级的重要条件，我国应重视高等教育发展，为产业结构绿色转型升级培养更多的专业人才。政府支持力度（GOV）的回归系数为正但不显著，说明政府在全国层面对市场的干预能促进产业结构绿色转型升级，但财政支出的方向和力度对产业结构绿色转型升级的正向推动作用有待进一步调整和完善，具体来说可以通过贷款优惠、政策倾斜等措施来引导资金流向环保企业。

（二）异质性分析

基于前文分析，我国各地区在地理环境和经济发展等方面存在差异，绿色信贷的发展程度和对产业结构绿色转型升级的影响也各不相同。为此本文对我国四大地区样本分别进行回归分析，以进一步探讨绿色信贷对产业结构绿色转型升级的影响是否存在区域异质性，结果如表3所示。

由表3可知，绿色信贷对我国四大地区产业结构绿色转型升级的影响呈现出明显的区域异质性，研究假说2得以验证。具体来说，绿色信贷对东部地区产业结构绿色转型升级存在显著的促进作用，对东北地区产业结构绿色转型升级存在显著的抑制作用。同时，虽然绿色信贷能在一定程度上促进中部地区产业结构绿色转型升级、抑制西部地区产业结构绿色转型升级，但其作用并不显著。

东部地区的经济条件处于国内领先水平，绿色信贷在该地区的发展有专业人才、信息、资金、科学技术等多种要素的支持，因此绿色信贷显著促进了东部地区产业结构绿色转型升级。但东部地区的外商投资显著阻碍了其产业结构绿色转型升级，这是因为目前外商投资主要以第二产业为主，对于绿色高新技术产业的投资较为欠缺。政府支持在一定程度上抑制了东部地区产业结构绿色转型升级，政府支持程度高往往意味着政府干预较多，金融业的高度发展需要健全的市场制度作为保障，而政府干预过多会在一定程度上影响市场资源配置，进而影响产业结构的调整和升级。

东北地区是我国重要的重工业基地，资源消耗高、发展惯性大致使其产业结构绿色化转型较慢，经济发展也较难恢复，目前并未深度参与到我国产业链之中，绿色信贷难以在东北地区发挥其对产业结构绿色转型升级的促进作用。同时，东北地区经济发展的重心多为高耗能、高污染产业，绿色信贷政策的实施提高了高耗能、高污染企业的融资难度和成本，促使这些企业寻求其他融资渠道以满足自身的融资需求，这使得绿色信贷的发展并不能促进东北地区产业结构绿色转型升级。此外，政府支持在一定程度上促进了东北地区产业结构绿色化转型，原因在于东北地区是我国重要的重工业基地，目前正处于谋求转型期，是国家支持绿色产业发展创新的重点区域。

中部地區目前正处于产业结构的重要转型期，能积极响应国家新出台的政策，促进传统高耗能产业绿色化转型，因此绿色信贷资金投入可以满足中部地区产业结构绿色转型升级的需要。

西部地区以能源密集型产业为主，如陕西省装备制造、有色金属冶炼加工、医药化工等传统产业发展较好，重庆形成了以石油化工、汽车和摩托车制造为中心的产业集群。同时，西部地区经济基础薄弱，绿色金融的普及度和绿色信贷政策的完善程度相对较低，绿色信贷对产业结构绿色转型升级的促进作用有限。此外，近年来随着我国不断加大对西部地区经济发展的支持力度，一些“两高一剩”行业向西部地区转移会造成环境污染，而这部分带动西部地区经济快速发展的产业往往并不符合绿色信贷的审核标准，因此绿色信贷会在一定程度上抑制西部地区产业结构绿色转型升级。

虽然绿色信贷对四大地区产业结构绿色转型升级的影响各不相同，但教育发展水平对四大地区产业结构绿色转型升级都具有促进作用，因此各地区应重视高等教育发展，为产业结构绿色转型升级提供更多的人才储备。

（三）稳健性检验

本文采用以下方式进行稳健性检验：第一，借鉴蔡润杰［11］的做法，使用第三产业增加值与第二产业增加值的比值作为被解释变量的替代变量，代入基准模型进行回归；第二，考虑到被解释变量可能存在的滞后性和模型的潜在内生性问题，参考顾夏铭［12］的做法，将解释变量及所有控制变量均进行滞后一期处理并重新进行回归，在检验模型稳健性的同时还可以排除可能存在的反向因果关系；第三，考虑到模型可能存在遗漏变量误差，将金融相关率（FIR，用地区金融机构存贷款余额与地区GDP的比值衡量）与地区创新水平（INN，用年度专利申请授权数对数值衡量）分别作为宏观和微观控制变量代入模型重新进行回归。稳健性检验结果如表4所示，可知解释变量绿色信贷指标与被解释变量绿色全要素生产率之间的关系保持不变，显著性也基本一致。因此，稳健性检验通过，模型不存在偏差，前文结论稳健。

五、研究结论与政策建议

本文基于2011—2020年我国省级面板数据，利用固定效应模型对绿色信贷促进产业结构绿色转型升级问题进行了理论分析和实证研究。结果表明：从全样本来看，绿色信贷能显著促进产业结构绿色转型升级；分区域来看，绿色信贷对于我国各地区产业结构绿色转型升级的影响呈现出异质性，绿色信贷促进了东部地区、中部地区产业结构绿色转型升级，但抑制了东北地区、西部地区产业结构绿色转型升级。基于此，为更好地发挥绿色信贷的作用，引导其有效促进产业结构绿色转型升级，本文提出以下建议：

第一，实施差异化绿色信贷政策。政府应根据各地区的地理环境和经济发展特点，灵活实施绿色信贷政策。东中部地区要在全国绿色发展中起到示范带头作用，充分利用绿色信贷政策促进高端制造业和数字产业发展；东北地区要注重提高政银企各方的绿色金融意识，鼓励地方银行扩大绿色信贷规模；国家应为西部地区绿色转型创造良好的营商环境和市场基础，引导金融资源向西部地区集聚。

第二，创新绿色信贷产品。商业银行可以从扩大抵质押品范围、优化产品结构设计、强化增信措施等方面进行绿色信贷产品创新，全方位开展绿色信贷业务。碳排放权、排污权、取水权、碳汇、国家核证自愿减排量的未来收益权等均可作为商业银行绿色贷款的抵质押品，商业银行可发放绿色住房按揭贷款、新能源汽车消费贷款、可持续发展挂钩贷款等，开发供应链金融、绿色贸易融资、气候投融资、转型金融等相关产品。绿色信贷创新产品可在绿色金融改革创新试验区、低碳城市试点区、碳排放权交易试点城市、气候投融资试点城市等地区先行先试。

第三，完善绿色信贷的激励和约束机制。健全绿色信贷统计制度和信息系统，完善绿色信贷评价制度、环境效益信息披露制度及其他相关管理制度，加强绿色信贷风险管理和ESG风险管理，加强对绿色信贷工作的考核和奖惩，确保绿色信贷用于绿色低碳产业并与相关减排量指标挂钩，切实提高绿色信贷的环境效益和经济效益。

参考文献：

［1］刘婧宇，夏炎，林师模，等.基于金融CGE模型的中国绿色信贷政策短中长期影响分析［J］.中国管理科学，2015                （4）：46-52.

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［11］蔡润杰.“双碳”目标背景下绿色信贷助力产业结构升级的实证研究［J］.现代商业，2022（6）：57-59.

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（责任编辑：孙竹青）

收稿日期：2022-10-20

基金项目：国家社会科学基金资助项目“中国绿色低碳转型的金融风险测度、情景模拟及纾困路径研究”（22BTJ065）

作者简介：宋清华（1965—），男，经济学博士，中南财经政法大学金融学院教授，博士生导师，研究方向为银行管理与金融风险管理；谭晓熳（2000—），女，对外经济贸易大学金融学院硕士研究生，研究方向为绿色金融。