绿色金融发展、产业结构升级与绿色经济发展

绿色金融发展、产业结构升级与绿色经济发展

肖元浩

哈尔滨商业大学, 金融学院, 黑龙江哈尔滨 150028

摘要：本文运用2007-2019年中国30个省份的面板数据，编制绿色金融发展指数、产业结构升级指数，并运用超效率SBM测算并表征绿色经济发展水平，通过面板门槛模型，研究当金融发展水平不同时，产业结构升级对绿色经济发展水平的影响。研究结果表明：在全国层面下，产业结构升级对绿色经济发展的影响通过了单一门槛效应检验；在区域层面下，东部地区存在单门槛效应，中西部地区无门槛效应。

关键词：绿色金融；产业结构升级；绿色经济发展；超效率SBM模型；门槛模型；

一、引言

2021年3月5日，国务院政府工作报告中指出，扎实做好碳达峰、碳中和各项工作，制定2030年前碳排放达峰行动方案，优化产业结构和能源结构。在实现碳达峰、碳中和目标这一背景下探究绿色金融与产业结构升级对绿色经济发展的作用机制，对于实现碳达峰、碳中和以及绿色经济发展具有重要意义。

当前，国内外有很多学者在研究绿色金融发展、产业结构升级和绿色经济发展，也探索出了许多优秀的研究成果。学者刘锦华等(2019)指出构建完善的绿色信贷体系对促进绿色经济发展有着重要作用[1]。谢婷婷等(2019)则提出，要选择合适的产业政策促进绿色经济发展，不但要在各地区促进产业结构的高级化，还要在提高绿色经济增长能力的同时，重视各产业间的协同发展[2]。邱海洋(2017)认为绿色金融有广义和狭义之分，并且通过实证研究得出两者都能有效促进经济增长，但是狭义绿色金融促进经济增长的效用较广义绿色金融有所降低。[3]。根据对已有文献的分析，，大量学者针对产业结构升级对经济增长的影响进行了广泛地研究。武建新等(2018)通过调整随机前沿生产函数，并将环境规制以及产业结构调整等因素纳入其中，研究表明：就直接效应而言，合理化和高级化的产业结构都显著推动了中国绿色经济的增长[4]。丁攀等(2021)通过双重差分模型，实证分析得出绿色金融政策可以通过提高企业技术、推动产业结构优化，从而给经济可持续增长施加正向影响[5]。

综上所述，学者们的研究成虽然丰富，但是鲜有学者研究绿色金融、产业结构升级、绿色经济增长三者之间的关系。我国幅员面积广阔，具有显著的地域差异性，有导致产业结构升级对绿色经济增长的影响呈现非线性特征的可能。鉴于此，本文采用我国2007-2019年30个省份（不含港澳台和西藏）的面板数据，运用面板门槛模型，以绿色金融发展作为门槛变量，研究不同绿色发展水平下，产业结构升级对绿色经济增长的非线性影响。

二、研究设计

（一）模型设定

由上述理论分析可知，绿色金融、产业结构升级与绿色经济发展存在关联关系。本文拟采用面板门槛模型对2007年-2019年30个省份的面板数据进行实证分析。以绿色金融发展(gfin)作为门槛变量，绿色经济发展为(gcp)为被解释变量，产业结构升级(ind)为核心解释变量，借鉴Hansen(1996，2000)[6-7]的方式，将面板门槛模型建立如下(1)：

gcpit=αit+β1indit *I(gfinit≤γ)+β2indit *I(gfinit＞γ)+β3controlsit+μit                   (1)  

式(1)中，下标i表示省份，t表示时间，gcpit表示绿色经济发展，indit表示产业结构升级，gfinit表示绿色金融发展，γ为门槛值，Ｉ(·)为示性函数，取值依门槛变量与门槛值γ的情况而定，controls表示控制变量。

（二）数据及变量说明

1.被解释变量：绿色经济发展水平(gcp)

尽管学者对绿色经济发展的理解认识存在差异，但是学者对绿色经济发展的评价一般都是从绿色全要素生产率的角度进行的，并且该生产率包含期望产出与非期望产出。本文采用大多数学者的做法，采用包含期望产出和非期望产出的绿色全要素生产率来表示绿色经济发展水平。具体如表1所示：

表1  绿色经济发展测算指标

由于传统DEA模型一般难以充分考虑松弛变量的问题，鉴于此，对于绿色经济发展的测算方法，本文采用超效率SBM模型来测算。

2.核心解释变量：产业结构升级(ind)

在对产业结构的研究中，多数学者会把产业结指标体系划分为产业结构升级指标和产业结构高级化指标。根据克拉克定律及当下中国实际情况，参考干春晖等(2011)[8]等人做法，采用第三产业产值与第二产业产值得比值来表示产业结构升级。

3.门槛变量：绿色金融发展水平(gfin)

关于绿色金融的表征方式，本文采用胡怀敏等(2021)

[9]的做法，以各省份财政支出中科学技术、节能环保、农林水支出与国土资源气象支出之和比上财政一般预算支出来表征绿色财政；以农业保险与第一产业产值之比近似表征绿色保险；以各省工业治理支出与林业草原投资之和与各省GDP之比表征绿色治理投资；以各省份工业产业总利息与六大高能耗产业利息之差占工业产业利息总支出的比值表征绿色信贷。最后采用熵值法对绿色财政等指标进行赋权计算我国绿色金融发展水平指数。

4.控制变量(controls)

通过对相关文献的比较以及研究的实际需要，本文选择外商直接投资水平和财政科技支出作为控制变量。外商直接投资水平以各省份外商投资注册资本额占GDP的比重表示，财政科技支出以各省财政科学技术支出占财政一般预算支出之比来表示。

5.数据来源

考虑到数据的完整性与可得性，本文剔除了西藏以及港澳台等省份，最终选取30个省份2007-2019年的面板数据，部分缺失值采用插值法进行填充。数据主要来源于国泰安数据库、wind数据库及中国统计年鉴、中国工业年鉴等相关统计年鉴。

三、实证结果与分析

（一）基于全国层面的门槛模型分析

1. 门槛效应检验

本文使用stata14.0进行面板门槛效应的检验，采用自抽样的方法检验绿色金融发展水平是否对绿色经济发展存在门槛效应，并进一步判断门槛数量以及相应的门槛值，从而选择合适的模型进行研究。

表2  门槛效应自抽样检验

注：＊＊＊、＊＊、＊分别代表1%、5%、10%的显著性水平上显著。

由表2可知，在以不存在门槛效应的原假设Ⅰ条件下，得到的F统计量为49.350，相应的P值为0.027，表明在5%的显著性水平下拒绝原假设，即存在一个门槛。而在原假设II和III的条件下，均未能通过5%的显著性水平检验。因此，本文后续采用单门槛模型进行研究。

2.门槛回归

表3  面板门槛回归结果

注：＊＊＊、＊＊、＊分别代表1%、5%、10%的显著性水平上显著。

表3为面板门槛系数估计结果。当绿色金融发展水平低于单一门槛值0.248时，产业结构升级的估计系数为0.054，并通过了1%的显著性水平检验，表明在此种情况下，产业结构升级能有效推动绿色经济发展，产业结构升级每增加1%，就会推动绿色经济发展水平增长0.054%。当绿色金融发展水平大于单一门槛值0.248时，产业结构升级的系数为0.091，并且也通过了1%的显著性水平检验，表明在该种情况下，产业结构升级扔能有效推动绿色经济发展，产业结构升级每增加1%，就会推动绿色经济发展水平增长0.091%，相比于低门槛值，对绿色经济发展的推动作用效果更强。

（二）基于区域层面的门槛模型分析

1.门槛效应检验

我国区域辽阔，区域间经济发展存在一定差异，为了进一步研究不同区域在不同绿色金融发展水平下产业结构升级对绿色经济发展是否存在门槛效应，亦用Stata14.0对各区域进行门槛效应分析，结果如表4所示：

表4  门槛效应自抽样检验

注：＊＊＊、＊＊、＊分别代表1%、5%、10%的显著性水平上显著，X表示门槛值

由表4可知，只有东部地区存在门槛效应，且存在单一门槛效应，相应的P值为0.003，中、西部地区都未通过显著性检验，没有门槛效应。

2.门槛回归

由于只有东部地区存在单一门槛效应，故只对东部地区进行面板门槛回归，回归结果如表5所示：

表5  东部地区面板门槛回归结果

注：＊＊＊、＊＊、＊分别代表1%、5%、10%的显著性水平上显著。

表5为东部地区门槛系数估计结果，产业结构升级对绿色经济发展具有显著的单门槛效应。当绿色金融发展水平低于门槛值0.270时，对应的产业结构升级的系数为0.096，相应的显著性水平为1%，产业结构升级对绿色经济发展具有显著的正向推动作用。当绿色金融发展水平超过门槛值0.270时，产业结构升级的系数为0.128，相应的显著性水平为1%，与低于门槛值时相比，超过门槛值时，产业结构升级对绿色经发展的推动作用更为突出。

四、结论与建议

本文使用我国30个省份2007-2019年的面板数据，构建面板门槛模型进行分析并得到如下结论：（1）通过面板门槛模型发现产业结构升级与绿色经济发展具有非线性关系，即在绿色金融发展过程中，不同绿色金融组成部分对绿色金融发展贡献不同。（2）在绿色金融发展水平未突破门槛值时，虽然产业结构升级能推动绿色经济发展，但其影响系数较小，当绿色金融发展水平突破门槛值时，产业结构升级更为有效推动对绿色经济发展且影响系数变高。（3）通过对东中西部的区域性门槛效应分析可知，东部地区存在单一门槛效应且较之全国门槛值更高；中、西部地区没有门槛效应。

针对上述研究结论，提出如下政策建议：（1）大力支持绿色金融发展，继续出台绿色金融发展的特色政策，为绿色金融发展提供良好的政策环境。（2）不断优化产业结构，强化产业结构升级对绿色经济发展的推动作用。进一步加大对节能环保企业的财政支持力度，以不断提高绿色经济发展水平。（3）坚持推动提高东部地区绿色金融发展水平，同时重视中西部地区的绿色金融发展水平在产业结构升级对发展经济发展的推动作用，不断增加对中西部地区绿色金融的支持力度，推动东中西部地区绿色金融交流融合。

参考文献：

[1] 刘锦华. 绿色信贷如何影响中国绿色经济增长?[J]. 中国人口·资源与环境(09).

[2] 谢婷婷， 刘锦华. 金融集聚，产业结构升级与绿色经济增长[J]. 2021(2019-2):51-56.

[3] 邱海洋. 绿色金融的经济增长效应研究[J]. 经济研究参考， 2017， 000(038):53-59.

[4] 武建新， 胡建辉. 环境规制、产业结构调整与绿色经济增长——基于中国省级面板数据的实证检验[J]. 经济问题探索， 2018， 000(003):7-17.

[5] 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(2):12.

[6] Hansen，E.，1996，“Inference When a Nuisance Parameter Is Not Identified Under the Null Hypothesis”，Econometrica，64(2)，pp.413~430.

[7] Hansen，E.，2000，“Sample Splitting and Threshold Estimation”，Econometrica，68(3)，pp.575~603.

[8] 干春晖， 郑若谷， 余典范. 中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J]. 经济研究， 2011(05):4-16.

[9] 胡怀敏，连思涵.我国绿色金融发展与产业结构变化——基于灰色、耦合与空间联系网络的多维视角[J].金融与经济，2021(09):51-59.

肖元浩，1997 年 01 月 19 日，男，汉族，河南省驻马店市，硕士在读研究生，绿色金融