綠色信貸對綠色經濟發展的影響研究

張芙嘉 張雯瑋

摘要：“碳達峰、碳中和”目標約束下，中國綠色信貸發展進入新階段。為探究綠色信貸對于中國綠色經濟發展的作用，本文基于2007-2016年全國30個省市面板數據，構建綠色GDP指標并采用動態面板模型進行實證分析，研究綠色信貸對于綠色經濟增長的影響。研究表明：綠色信貸對于綠色GDP的增長有顯著正向影響作用，且影響作用與綠色信貸水平高低有關，高信貸水平地區的影響作用顯著大于低信貸水平地區。

關鍵詞：綠色信貸;綠色GDP;動態面板模型

中圖分類號：F23文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.01.043

1模型設計與變量選取

1.1模型設計

為了探討綠色信貸對綠色經濟發展的影響，本文設計動態面板計量模型進行定量分析。由于綠色經濟發展具有路徑依賴性，當期綠色經濟發展狀況會受到上期影響，同時考慮到內生性問題，本文構建動態面板系統GMM模型，模型形式如下：

GGDPjt=β1GGDPjt-1+β2GCDjt+βn∑Xnjt+μj+εjt

其中j和t表示地區和時間，βn為各變量參數，GGDPjt代指某時某地的綠色GDP（單位：億元），表示綠色經濟發展綜合指標;GCDjt是核心解釋變量，表示某時某地綠色信貸發展程度;X為其他影響綠色經濟發展的控制變量，包括政府干預、投資水平、科技創新和人才資源;μj是個體固定效應;εjt是隨機誤差項。

1.2變量選取

1.2.1被解釋變量

本文采用綠色GDP作為衡量綠色經濟發展水平的指標。參考已有文獻（溫懷德，2010;沈曉艷等，2017），綠色GDP的核算包括傳統GDP、自然資源和環境污染三部分。基于此，本文構建如下計算公式：

GGDP=實際GDP+自然資源增減價值-環境污染損耗價值

本文以2006年為基期計算2007-2016實際GDP，以2006年各資源價格和環境治理價格為基準，計算2007-2016年自然資源增減價值和環境污染損耗價值，具體核算方法如表1。

1.2.2核心解釋變量

參考已有文獻本文采用各省工業利息支出總值與六大高耗能產業利息支出之差衡量綠色信貸（GCD），計算公式如下：

GCD=各省工業利息支出總值-六大高耗能產業利息支出

1.2.3控制變量

影響綠色GDP的因素有很多，參考已有文獻（韓紅蕾，2021;姜琪等，2020;韓毅，2019;愛列娜·彼德列卡等，2001），本文將政府干預、投資水平、科技創新和人才資源作為控制變量，以減少研究估計偏誤。本文采用公共預算支出衡量政府干預，采用全社會固定資產投資衡量投資水平，采用專利申請授權數衡量科技創新，采用普通高等學校數衡量人才資源。

1.2.4數據來源

鑒于綠色信貸于2007年起開始提出，并考慮到數據的連續性和可得性，本文選取中國30個省市2007-2016年的面板數據進行實證分析。樣本數據來源于《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國能源統計年鑒》、中國經濟信息網、國家統計局等。

2實證分析

2.1基準模型回歸

為克服動態面板偏差和內生性問題，本文采用系統廣義矩陣估計（SYS-GMM）方法進行實證分析，并對GMM方程采用兩步估計法進行迭代，選取GGDP的最大滯后二階作為工具變量，進行分步回歸并計算穩健標準誤條件下的估計結果，結果如表2所示。

根據表2可知，模型通過自相關檢驗和Sargan檢驗，5%的顯著性水平下無法拒絕“不存在自相關”和“所有工具變量均有效”的原假設，即模型的干擾項無序列相關且所選的工具變量均有效，動態面板模型設定合理。

根據表2可知，在Model 1-3中，核心解釋變量GCD的參數均為正，且分別在1%、10%和5%的水平下通過顯著性檢驗，證明綠色信貸對于綠色GDP增長具有正向影響作用;被解釋變量一階滯后項LGGDP均在1%的水平下顯著，且參數為正，證明上一期綠色GDP水平會對本期綠色GDP產生正向影響作用。控制變量財政支出、專利申請授權數參數分別為20.15和0.302，且均在1%的水平下顯著，證明政府干預和科技創新對綠色GDP的增長具有促進作用。財政支出能夠支持高污染產業綠色轉型，科技創新水平的提升能夠增強產業的生態化和高級化，因此對綠色GDP具有正向的促進作用。全社會固定資產投資的參數為-0.603，表明社會固定資產投入方向與綠色產業不相匹配，未能有效推動綠色經濟發展。

2.2分組回歸

上文通過動態面板模型實證回歸，得出綠色信貸對綠色經濟發展具有正向促進作用的結論，為進一步探討綠色信貸水平的高低對于綠色經濟發展的影響差異，本文基于高、低綠色信貸水平組進行實證分析。參考已有文獻（江紅莉，2020），本文將綠色產業信貸利息支出占工業信貸利息總支出的比重作為衡量信貸水平高低的指標，分別計算全國30個省市2007-2016年綠色信貸平均水平，并以所有省份信貸平均水平的均值作為衡量標準，高于均值的省市為高綠色信貸水平組，低于均值的省市為低綠色信貸水平組。

本文分別對高、低綠色信貸水平組進行SYS-GMM估計。根據表3可得，高綠色信貸水平組中，綠色信貸GCD參數為27.79且在1%的水平下顯著，證明綠色信貸對于綠色GDP的增長具有顯著促進作用;而在低綠色信貸水平組中，綠色信貸對于綠色GDP的影響作用并不顯著。這說明不同水平綠色信貸水平對綠色經濟發展存在明顯差異。只有綠色信貸水平發展到一定程度，才能對綠色經濟發展起到推動作用。高綠色信貸水平意味著該地區政府對綠色信貸支持力度大，綠色信貸發展資金充足，且綠色信貸推廣受到的限制較小，綠色信貸對促進綠色經濟發展的效果更好;低綠色信貸水平地區，綠色信貸發展不成熟、體制不完善，對于綠色經濟發展影響作用并不顯著。

3穩健性檢驗

上文基準實證結果證明綠色信貸水平對綠色經濟發展產生正向影響。下文將進行穩健性檢驗來驗證上述模型結果的穩健性。本文采用替換核心解釋變量的方法進行穩健性檢驗。為保證核心解釋變量的代表意義一致性以及考慮到數據的完整性和可得性，本文用綠色產業信貸利息支出占工業信貸總支出的比率代替綠色產業信貸利息支出值作為綠色信貸水平的衡量指標，并進行動態面板模型分步回歸，回歸結果如表4所示。

由表4可以看出，在Model 1-3中，核心解釋變量GCL（比值）的參數分別為1750.27、1837.39和1485.84，且在分別在1%、1%和5%的水平下顯著，表明替換核心解釋變量后動態回歸結果依然是穩健的。綜合結果證明綠色信貸對綠色經濟發展具有正向促進作用。

4結論與建議

本文引用2007-2017年中國30個省市的相關數據，并運用系統廣義矩陣估計（SYS-GMM）方法分析綠色信貸對于綠色經濟發展的影響。根據上文第三部分的實證結果，本文得出綠色信貸對推動綠色經濟發展具有正向促進作用，并且該正向促進作用與綠色信貸水平高低有關;高綠色信貸水平地區，綠色信貸對于促進綠色經濟發展的作用更強，低綠色信貸水平地區，綠色信貸對促進綠色經濟發展的作用并不顯著。基于上述結論，本文提出如下政策建議：

（1）加大綠色信貸的供給，形成資金規模效應。充分發揮政府作用，加強地方財政對污染減排、節能環保等綠色產業的資金支持。本文研究認為綠色信貸對于推動綠色經濟發展具有正向促進作用。綠色信貸將資金投入綠色發展領域，為綠色產業提供充足的資金儲備，促進綠色產業規模擴大，推動綠色經濟發展。

（2）提高我國綠色信貸水平，商業銀行加大綠色信貸比例，構建綠色信貸激勵機制。根據本文結論可知綠色信貸在水平較低的地區對于推動綠色經濟發展的作用并不顯著，因此需要增加綠色信貸比例，推動資金向綠色產業流入，減少資金流向高污染、高排放產業，提高地區綠色信貸水平，助力綠色經濟發展。提高商業銀行開展綠色信貸或創新型綠色產品的自主能動性，應當從提高利潤和規避風險的角度制定相應的激勵機制，如貸款貼息、環保項目融資風險補償基金等。

（3）推動企業科技創新和增加研發投入。根據本文實證結論可知，科技創新正向推動綠色信貸對綠色發展的作用。綠色信貸為高新技術產業提供資金支持，應積極引導企業增加科技投入，推動企業科技創新能力的提升，激發創新活力和經濟發展動力。

（4）推動固定資產投資與綠色產業發展相匹配。根據結論可知目前我國固定資產投資發展與綠色經濟發展方向不相匹配。因此要將更多的固定資產投資應用于低污染、低耗能的綠色產業中，推動經濟的綠色循環可持續發展。

（5）健全完善綠色信貸相關政策和法律法規。既要確保綠色信貸流動的無障礙性，也要確保企業對綠色信貸的充分利用以及是否真正用于綠色產業。

參考文獻

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