绿色信贷促进制造业高质量发展的效应研究

摘 要：绿色信贷是绿色金融的重要抓手，对制造业高质量发展的影响至关重要。本文选取2010—2021年我国各省（市）级面板数据，实证检验绿色信贷对制造业高质量发展的影响，运用OLS回归模型、双固定模型及门槛效应模型和异质性的方法进行研究。研究发现，绿色信贷对制造业高质量发展有显著的促进作用。绿色信贷对制造业高质量发展的影响，存在绿色科技创新及市场化水平的一重门槛，即存在非线性溢出效应特征，表现为随着绿色技术创新水平及市场化水平的提升，绿色信贷对制造业高质量发展的促进作用呈现出边际递增的特征。异质性检验发现，绿色信贷对制造业高质量发展的促进作用有明显的地域差异，作用效果在东部地区和中部地区更加突出。同时文章还从实证结论出发，提出相应的对策建议，以供参考。

关键词：绿色信贷；制造业高质量发展；固定效应；门槛效应；异质性

中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）08（a）--05

1 引言

2022年10月，习近平总书记在党的二十大报告中强调“加快发展方式绿色转型，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”。2023年10月，中央工作会议强调了金融领域的五篇大文章，其中绿色金融便是关键一环。作为可持续发展理念在金融领域的实践，绿金以金融机构和金融市场为平台，旨在通过合理配置金融资源，引导资金流向绿色低碳领域，进而推动资源的高效利用与生态环境的改善（何德旭和程贵，2022）。当前，我国经济正由高速增长转向高质量发展，金融成为关键动力。作为国家战略，绿色金融是践行绿色发展理念的重要措施，绿色信贷是绿色金融的核心，占比超过全国绿色金融总额的90%，肩负着推动绿色产业发展、激励环保投资与绿色创新的重任。2012年2月，原中国银监会颁布《绿色信贷指引》（下文简称《指引》），是中国绿色信贷发展历程中的标志性事件，明确指出银行业金融机构应控制环境和社会风险。2015年9月，国务院发布《生态文明体制改革总体方案》，强调绿色金融的战略地位，并确立构建绿色金融体系。其中，绿色信贷作为商业银行核心业务，截至2022年第一季度末，余额已达约18万亿元，近三年复合增速高达25%，远超全额贷款增速，彰显出我国绿色金融事业的蓬勃之势。绿色信贷政策不同于传统命令型和市场化的环境政策，通过整合金融机构与实体经济目标，构建了一个政策工具多样、激励合理且评价机制精细的绿色金融体系，有效激发了银行业推广绿色信贷的积极性，引导信贷资金配置，从而发挥生态环境治理的积极作用（王馨和王营，2021）。绿色信贷作为我国环境友好型产业升级与生态文明体制改革的核心工具，其政策执行具有举足轻重的地位。绿色信贷不仅是实现经济发展与生态环境保护双赢的关键抓手，还是驱动我国经济迈向高质量、可持续发展的重要引擎。

制造业作为我国的支柱产业，承载着立国之本、强国之基的重任，高水平的制造业不仅能够稳定就业、推动经济持续健康发展，还在国际竞争中占据举足轻重的地位。然而，长期依赖人口红利和资本投入，制造业增速减缓，且面临资源环境压力、技术瓶颈等短板（耿德伟和傅娟，2021）。2010年起，中国制造业产值跃居全球之首，并稳固保持至今。截至2021年，我国工业增加值突破31.3万亿元，连续11年稳固制造业大国的地位。据《中国工业统计年鉴》数据，2019年制造业总产值占GDP的27.17%，相比2005年增长2倍。然而，2007年起，制造业产值同比增速波动下降，凸显出我国制造业发展的短板。那么，绿色信贷是否可以促进我国制造业的高质量发展？绿色信贷对制造业高质量发展是否存在非线性溢出效应？鉴于此，本文围绕绿色信贷对制造业高质量发展的影响进行探讨，以2010—2021年省级面板数据对绿色信贷对制造业高质量发展的影响进行分析。研究发现，绿色信贷可以显著促进制造业高质量发展。通过门槛效应分析发现，在绿色信贷对制造业高质量发展的影响过程中存在绿色技术创新及市场化水平的一重门槛，即存在非线性溢出效应特征。异质性检验发现，绿色信贷对制造业高质量发展的促进作用在西部地区和东部地区更加突出。

2 理论分析与研究假设

绿色信贷不仅通过资金导向机制、政策引导机制、风险管理机制及资源整合机制来直接影响制造业发展，还具有投资导向和消费引导等功能，通过投资者和消费者间接作用于制造业发展。

就绿色信贷的资金导向机制而言，绿色信贷可将金融资源转化为绿色动力，引导资金流向符合环保政策的制造业企业，为其提供长期、低成本的资金支持，减轻企业财务负担，推动制造业向低耗能、低污染、绿色发展方向转型。为保持良好形象，企业将持续开展绿色技术创新，以获取更多金融机构的支持，形成良性互动循环（陈向阳，2020）。在改善生态环境的基础上，促进制造业高质量发展。就政策引导机制而言，《指引》强调，银行业金融机构应从战略层面深化绿色信贷的实施，进一步加大对绿色经济、低碳经济及循环经济的支持力度。我国的金融体系仍以国有银行为主导，为了更好地实施可持续发展理念，银行更易受政府政策的干预，绿色信贷政策的相继出台直接或间接地推动制造业绿色转型升级，促进制造业高质量发展。就风险管理机制而言，绿色信贷可以缓解金融机构与绿色制造业部门之间的信息不对称，降低制造业企业开发绿色项目的不确定性，提高其抗风险与经营能力，实现长期稳定增长（文书洋等，2021）。就资源整合机制而言，绿色信贷对制造业的“区别对待”优化要素配置，推动市场互联互通，形成绿色发展循环。它促使生产要素向高效绿色部门聚集，通过集聚、学习及技术溢出效应，带动相关部门绿色发展，形成联动机制，既约束又激励制造业企业，推动制造业高质量发展。就投资导向功能而言，绿色信贷不仅有助于化解代理冲突，还能有效遏制制造业中重污染企业的过度投资行为，从而提高其投资效率（宁金辉等，2021），绿色信贷助上市公司树立绿色发展形象，传递绿色信号，吸引偏好环境效应的投资者，对股价产生积极影响（陈奉功，2022），引导资金流向绿色制造业部门，推动制造业高质量发展。就消费引导功能而言，绿色信贷面向消费端是有效激励机制，引导提高绿色消费需求，增加个人绿色消费行为，通过提高居民消费需求推动制造业的发展。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：绿色信贷对制造业高质量发展有促进作用。

众所周知，制造业实现高质量发展的进程在很大程度上依赖绿色技术创新水平的提升及各地区市场化程度的深化，这两大核心要素在制造业的转型升级过程中扮演着举足轻重的角色，是推动制造业向更高质量、可持续方向发展的关键力量。从全国不同地区绿色技术创新水平及市场划水平非均衡现状出发，绿色信贷在不同绿色创新技术水平的冲击下对制造业高质量发展的影响极有可能存在异质性。根据内生增长理论，技术创新能有效提高生产效率，并转变盈利模式，促进制造业的高质量发展。其中，绿色技术创新采用新型或优化的生产工艺，减少材料消耗，实现集约化生产，进而有力地推动制造业的升级发展（Seman等，2019）。本文基于我国30个省（区、市）的面板数据，通过构建面板固定效应模型进行深入分析。研究结果显示，企业绿色技术创新能够显著提升其市场份额水平，进而有效推动制造业实现高质量发展（程广斌等，2022）。研究发现，随着市场化水平的提升，资源配置效率得到了显著改善，进而对制造业的发展产生了积极的推动作用（樊纲，2011）。另外，市场化进程的持续深化显著提高了绿色投资效益，有效降低了绿色信贷的信息成本，对制造业企业产生了积极影响，从而有力地推动了制造业的高质量发展（张明龙，2020）。不同地区的绿色技术创新水平及市场化水平存在显著的差异，使得不同地区绿色信贷可得性及绿色信贷对制造业高质量发展的作用效果存在显著的差异。鉴于此，本文进一步考察绿色信贷作用于制造业高质量发展过程中是否存在绿色技术创新及市场化水平的门槛。由此，本文提出以下假设：

H2a：绿色信贷作用于制造业高质量发展的过程中存在绿色技术创新的门槛；

H2b：绿色信贷作用于制造业高质量发展的过程中存在市场化水平的门槛。

3 研究设计

3.1 样本选取和数据来源

本文以2010—2021年我国各省（市）级面板数据为研究对象，进行实证研究（鉴于港澳台地区及西藏四地指标缺失较多，因此将其剔除），整理后共获得360个年度样本。数据主要来源于国家统计局官方网站、《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、EPS数据库及中国经济大数据研究平台等。

3.2 模型设定及变量定义

首先，本文构建以下基准模型：

其中，被解释变量HDMit为i省份在t时期的制造业高质量发展水平；解释变量GC表示i省份在t时期的绿色信贷水平；Controlit为控制变量；μi表示省份i不随着时间变化的个体固定效应；δt表示控制时间的固定效应；εit表示本模型的随机误差项。

其次，本文还考虑了绿色信贷与制造业高质量发展的非线性关系。因此，设定以下面板门槛模型：

3.3 变量说明

3.3.1 制造业高质量发展水平（HDM）

首先，与现有大多数研究相同，本文构建综合指标体系对我国区域制造业高质量发展水平进行测度。本文借鉴了丁昕（2022）、史丹（2019）的做法，选择创新效率、经济效益、绿色发展、社会效益四个制造业高质量发展维度，细分出11个二级指标，构建制造业高质量发展评价体系。创新效率包括研发经费投入、研发人员投入及创新产出；经济效益包括劳动生产率、产业利润率、工业产值贡献率及风险率；绿色发展包括能源消耗和污染排放；社会效益包括就业贡献和财政支持。其次，通过熵值法计算综合指标。鉴于指标间量纲差异显著，本文对指标进行了标准化处理，并计算了相应权重，以确保分析的准确性和科学性。为消除负数对测度的潜在干扰，本文对标准化后的数值进行了平移处理。最后，采用熵值法精确计算各指标的熵值，并通过科学的权重计算方法得出制造业高质量发展水平的综合评价结果，以确保结果的准确性和客观性。综上，通过熵值法计算出我国30个省市自治区（西藏、香港地区、澳门地区、台湾地区除外）2010—2021年制造业高质量发展水平指数。

3.3.2 绿色信贷（GC）

参考李晓西和刘一萌（2014）的研究方法，本文采用高耗能产业利息支出占比作为绿色信贷水平的度量指标，具体为六大高耗能工业产业利息支出占各省工业产业总利息支出的比例。通过计算该占比并正向化处理数据，以反映各地区的绿色信贷情况。

3.3.3 门槛变量

绿色技术创新水平（GT）和市场化水平（MT），借鉴董直庆和王辉（2019）的做法，本文选取绿色发明专利授权数来衡量绿色技术创新水平。通过绿色发明专利授权量便于把握当年的绿色技术创新情况，能够更为直观地量化绿色技术创新活动的产出活动。市场化水平选取王小鲁和樊纲（2021）最新版中国分省份市场化指数报告中上市公司市场化指数。

3.3.4 控制变量

本文借鉴国内学者的现有研究，选取以下控制变量：（1）教育支出占比（Sciexp），用教育支出占财政支出的比重来表示；（2）人口规模（Scope），用地区总人口数取对数来表示；（3）产业聚集度（Aggre），用各省就业人数占行政区域面积的比重表示；（4）产业结构（Industry），用第三产业产值占第二产业产值表示；（5）政府财政支持（Govf），用政府财政支出占地区GDP的比重表示（见表1）。

4 实证结果及分析

4.1 基准回归结果

结合模型设定，本文针对基准回归模型分别做混合OLS估计和双固定效应模型估计。表2报告绿色信贷对制造业高质量发展的线性估计结果，可知用混合OLS估计和双固定效应模型估计的绿色信贷对制造业高质量发展的线性估计结果都显著为正，说明绿色信贷可以有效促进制造业高质量发展，假设H1成立。

4.2 门槛效应分析

本文采用门槛回归模型来考虑绿色信贷对制造业高质量发展的非线性溢出效应，选取绿色技术创新（GT）和市场化水平（MT）作为门槛变量，通过Hansen检验进行门槛的存在性检验，使用Bootstrap抽样的方法估计门槛值和相关统计量。由表3可知，绿色技术创新在绿色信贷影响制造业高质量发展水平的过程中，单一门槛的效应显著且通过1%显著性水平，而双重门槛的效应不显著；市场化水平在绿色信贷影响制造业高质量发展水平的过程中，单一门槛的效应显著通过1%显著性水平，而双重门槛的效应不显著。根据门槛效应估计结果，绿色技术创新GT的门槛值为10.76，市场化水平MT的门槛值为7.214。具体而言，绿色技术创新水平大于10.76小于等于10.76时，绿色信贷对制造业高质量发展的影响系数从0.117增加到0.190，且在1%的水平上显著为正；市场化水平大于7.214小于等于7.214时，绿色信贷对制造业高质量发展的影响系数从0.0733增加到0.118，且在1%的水平上显著为正。随着绿色技术创新和市场化水平的提升，绿色信贷对制造业高质量发展的影响呈现出非线性溢出效应特征，假设H2a和H2b成立。

4.3 稳健性检验

为进一步提高研究结论的可靠性，本文尝试通过以下两种方式进行稳健性检验：第一，采用改变样本容量的方法进行分析，剔除直辖市的样本后重新回归进行稳健性检验。第二，剔除2019—2021年的数据回归进行稳健性检验。表4表示采用两种方式下的稳健性估计结果，列（1）～（2）是剔除直辖市样本后的估计结果，列（3）～（4）是剔除2019—2021年数据后的估计结果。结果显示，绿色信贷对制造业高质量发展的估计系数依旧显著为正，与前文基准回归的结果较为一致，说明前文结果具有较好的稳健性。

4.4 异质性分析

为避免样本所在区域的因素可能影响结果的潜在差异，本文进一步对绿色信贷对制造业高质量发展进行异质性分析。本文基于区位差异，将各省份分为东部地区和中西部地区，回归发现中西部地区结果不显著，进一步将中西部地区分为中部地区和西部地区。结果显示，在1%的显著性水平上，东部地区绿色信贷对制造业高质量发展的影响显著为正，中西部地区虽然为正但不显著。进一步将中西部地区细分为中部地区和西部地区后，在1%的显著性水平上，中部地区绿色信贷对制造业高质量发展的影响显著为正，而西部地区不显著。

5 结语

本文以2010—2021年我国各省（市）级面板数据为研究对象，实证检验了绿色信贷对制造业高质量发展的影响。研究发现，绿色信贷对制造业高质量发展有显著的促进作用，混合OLS估计和双固定效应模型估计结果都显著为正。面板门槛回归估计结果显示，绿色技术创新与市场化水平在绿色信贷推动制造业高质量发展中均表现出显著的单一门槛效应，双重门槛效应不显著；绿色信贷对制造业高质量发展具有非线性溢出效应，随着绿色技术创新和市场化水平的提升，其促进作用呈边际递增趋势。异质性检验发现，绿色信贷促进制造业高质量发展的效应相比西部地区在东部和中部地区更加突出，且东部与西部的差距更为明显。基于以上结论，本文得到以下政策启示：

第一，以发展绿色信贷为抓手，进一步提高金融赋能制造业高质量发展。研究发现，绿色信贷促进制造业高质量发展的效应显著。首先，可以充分发挥绿色信贷政策的引导作用，强化制造业企业的绿色创新，进一步激发创新创造活力，注重制造业企业发展的绿色和质量。其次，加快绿色信贷抵质押手段创新，探索适合制造业的融资风控技术，提高银行对制造业的信贷供给意愿，推动制造业高质量发展。

第二，注重绿色技术创新与市场化水平的门槛效应，加大投资力度。本文的研究表明，随着绿色技术创新与市场化水平的不断提升，绿色信贷对制造业高质量发展的推动效应日益显著，呈现出边际递增的趋势特征。因此，一方面，为推进制造业低碳绿色发展，企业应紧跟时代潮流，以低碳发展为核心，借助绿色技术创新推动传统高排放、低效率模式向低碳模式转型，进而提高制造业全要素生产率；另一方面，鉴于绿色信贷对制造业高质量发展的影响受到市场化水平门槛效应的制约，有关部门应着力构建健康的管理和资本市场体系，强化外部约束，适度减少对企业经营的干预，以充分发挥市场在资源配置中的决定性作用。

第三，因地制宜促进制造业高质量发展。本文研究发现，绿色信贷促进制造业高质量发展的效应在不同地区有明显差异。因此，相关部门应因地制宜，合理地制定相关绿色信贷政策、创新和使用绿色信贷工具，稳妥有序地引导绿色信贷资金作用于制造业高质量发展。

参考文献

何德旭，程贵.绿色金融[J].经济研究，2022，57（10）：10-17.

文书洋，张琳，刘锡良.我们为什么需要绿色金融：从全球经验事实到基于经济增长框架的理论解释[J].金融研究，2021（12）：20-37.

王馨，王营.绿色信贷政策增进绿色创新研究[J].管理世界，2021，37（6）：173-188+11.

宁金辉，苑泽明，王晓祺.绿色信贷政策与企业过度投资[J].金融论坛，2021，26（6）：7-16.

陈立峰，郑健壮.绿色信贷政策能否促进企业绿色创新： 基于730家中国创业板上市公司的研究[J].浙江大学学报（人文社会科学版），2023（8）：42-62.

肖建忠，董宇萱.绿色信贷政策对企业环境绩效的影响： 以重污染行业上市企业为例[J].江苏大学学报（社会科学版），2023（2）： 89-100+112.

李琳，王足.我国区域制造业绿色竞争力评价及动态比较[J].经济问题探索，2017（1）：64-71+81.

王文华，沈嘉敏.绿色并购对企业环境绩效的影响： 绿色技术创新的中介作用[J].企业经济，2022（9）：95-106.

曲立，王璐，季桓永. 中国区域制造业高质量发展测度分析[J]. 数量经济技术经济研究，2021，38（9）：45-61.

耿德伟，傅娟.我国制造业高质量发展面临的挑战与对策[J].中国经贸导刊，2021（3）：50-54.

程广斌，吴家庆，李莹.数字经济、绿色技术创新与经济高质量发展[J].统计与决策，2022，38（23）：11-16.

田露露，韩超，刘自敏.绿色信贷与制造业出口产品质量[J].世界经济与政治论坛，2023（1）：143-167.

宋清华，林永康.加快建设制造强国背景下金融集聚与制造业企业绿色技术创新[J].金融经济学研究，2023，38（1）：84-99.

SEMAN N A A，GOVINDAN K，MARDANI A，et al. The mediating effect of green innovation on the relationship between green supply chain management and environmental performance[J]. Journal of Cleaner Production，2019，229：115-127.

Ge T，Li J，Sha R，et al. Hao Environmental regulations，financial constraints and export green-sophistication：Evidence from China’s enterprises[J].Journal of Cleaner Production，2020，251：119-671.