綠色金融、環境規制對綠色經濟的影響研究
——基于結構方程模型分析

紀海鳳 雷鳴

(1.江蘇航空職業技術學院飛行學院 江蘇鎮江 212134；2.南京財經大學金融學院 江蘇南京 210023)

改革開放后，我國經濟迅猛增長，現已發展成為當今世界第二大經濟體。我國GDP由1978年的3678.7億元增長到2021年的1143669.7億元，人均GDP從1978年的385元增長到2021年的80976元。然而，粗放式的經濟增長方式催生出一系列的生態問題。進入21世紀以來，環境污染事件頻發，全球氣候變暖、水污染、霧霾等問題日益嚴重，生活和工業污染物排放量巨大。

針對環境污染問題，各個國家都開始提倡發展綠色經濟。綠色經濟的概念最早是由英國環境經濟學家Pearce et al.(1989)提出，他認為發展經濟應以良好的生態環境為支撐點，經濟與環境兩者相輔相成，要同時兼顧經濟可持續發展與生態環境建設。以此為基礎進一步擴充，從博弈論角度來看，綠色經濟實際上是一種由監管者、消費者和企業在特定制度安排下進行的博弈行為(高紅貴，2012)；從發展論的觀點來看，綠色經濟是一種以保護環境和節約資源為先決條件，提倡綠色消費理念和消費行為的新型經濟發展方式(Reardon，2007；胡鞍鋼、周邵杰，2014；Mcafee，2016；Merino-Saum et al.，2020；徐曉光等，2021)。

1 文獻綜述

發展綠色經濟的優勢不僅在于能夠解決資源浪費問題，還可以引導傳統行業調整產業結構，鼓勵綠色升級，最終促成社會、經濟、生態三個系統相互協調發展，形成良性、穩定的循環。然而，促進綠色經濟增長并非易事，經濟高速增長與生態環境保護往往難以有效平衡。其中，綠色金融和環境規制是維持平衡、推動綠色經濟增長的關鍵因素。

綠色金融旨在將金融活動與環境保護相結合，以綠色信貸、基金和債券等金融工具為手段，大力扶持綠色產業，將社會資金從高污染、高能耗的產業轉移到國家助推的節能環保產業中，從而實現經濟、社會和環境三者的協調發展(高建良，1998；和秀星，1998；Hoti et al.，2007)。研究表明，綠色金融能夠促進綠色經濟的發展，但具有區域差異化特征(董曉紅、富勇，2018；謝婷婷、劉錦華，2019；周影琛等，2021；Wang et al.，2021)。

環境規制通常存在兩大實施主體:政府部門和社會公眾。前者指政府部門依據相關法律法規，調動社會各界力量，對企業的污染和能源的過度使用進行監管，通過制定排污費、環境稅收、綠色補貼等節能環保政策規范企業排污行為，進而引導環境趨于優化(趙玉民等，2009；Daugbjerg et al.，2012；龍文濱等，2018)。后者指借助社會公眾的環保和責任意識，有效監督和減少企業的環境違法行為，在推進生態文明建設中同樣發揮著重要作用(原毅軍、謝榮輝，2014；游達明等，2018；蘇昕、周升師，2019)。李毅等(2020)、武云亮等(2021)指出環境規制能夠對綠色經濟產生先抑制后促進的“U型”非線性影響，當環境規制強度超過臨界點時，環境規制會顯著促進綠色經濟增長。

綜上，國內外學者在綠色經濟的發展及其影響因素方面做了廣泛研究，且取得了一定的成果。然而在綠色經濟的影響因素研究中，學者廣泛關注綠色金融和環境規制對綠色經濟單獨的影響，并沒有將兩者同時納入研究體系進行綜合分析。此外，學者在研究綠色金融、環境規制對綠色經濟發展的傳導路徑和影響時，使用的模型單一。因此，本文引入結構方程模型，基于全國視角研究綠色金融、環境規制對我國整體綠色經濟發展水平的影響情況，研究結果可為我國綠色經濟的發展提供重要參考。

2 理論模型與研究假設

2.1 綠色金融對綠色經濟發展的影響機制分析

安同信等(2017)認為綠色金融是一種以金融支持為手段，以推動產業結構升級和提高技術創新能力為目的，以促進綠色貿易并加快經濟、社會、生態文明建設步伐為特點的金融活動。根據國際組織提出的“赤道原則”及“環境庫茲涅茨曲線與脫鉤理論”，銀行等金融機構會制定相關綠色金融政策。在綠色金融政策的引導下，銀行等金融機構會面向相關環保產業提供融資和信貸服務，使金融資源從一些高污染高能耗的行業轉移到清潔型行業，從而實現資源的有效配置。部分企業獲得相應的資金支持后，會迅速進行技術改造升級和產業結構調整，減少污染排放，進而給綠色產業帶來經濟效益，促進經濟高質量發展。基于上述分析，本文提出假設:

H1:綠色金融對綠色經濟發展具有顯著的正向作用。

2.2 環境規制對綠色經濟發展的影響機制分析

環境規制是指由于環境的負外部效應，政府通過制定適當的環境政策，充分調動社會各方面的力量，對微觀經濟主體采取直接或間接的調控手段，從而推動經濟和環境的和諧發展。總體來說，環境規制對綠色經濟發展有雙向影響，環境規制既可通過“成本效應”抑制綠色經濟的發展，又會通過“創新效應”促進綠色經濟發展。雖然環境規制對綠色經濟的影響同時存在成本效應和創新效應，但從“波特假說”理論出發，我國環境規制體系日漸完善，企業創新技術不斷提高，由環境規制產生的創新效應對綠色經濟的促進作用大于成本效應對綠色經濟的擠兌作用。基于此，本文提出假說:

H2:環境規制對綠色經濟發展具有顯著的正向作用。

3 我國綠色金融、環境規制對綠色經濟的影響結構化方程建模

3.1 變量設計與數據說明

3.1.1 變量設計

(1)綠色金融。綠色金融用綠色投資、綠色證券及綠色信貸來衡量。本文參考周影琛等(2021)的研究成果，綠色投資用環境污染治理投資總額與GDP的比重度量；綠色證券用節能環保上市公司市值與總市值的比值度量；綠色信貸用規模以上六大高耗能工業企業利息支出占規模以上工業企業利息總支出的比重衡量，其中綠色信貸缺少2007年的數據，本文通過SPSS鄰近點的線性趨勢方法對其進行缺失值填補。

(2)環境規制。孫慧、扎恩哈爾·杜曼(2021)用地方環境詞頻總數及地方環境財政保護支出來衡量，兩者之間代表了地方政府對環境保護的重視程度，數值越大，環境規制強度越大；王云等(2020)用環保行政處罰數據來衡量環境規制強度。故本文綜合幾位學者的研究成果，同時將環境詞頻數、地方財政保護支出及環保行政處罰數據納入衡量環境規制的指標體系中。

(3)綠色經濟。本文借鑒周影琛等(2021)的研究成果，從經濟發展、環境污染兩個角度出發，采用單位GDP廢水排放量、單位GDP廢氣排放量及單位GDP固體廢棄物排放量來衡量我國綠色經濟發展水平。考慮到廢氣的主要成分為二氧化硫，故用二氧化硫排放量進行計算。

具體的潛變量與顯變量指標說明如表1所示。

表1 結構化方程相關變量

3.1.2 數據說明

考慮到數據的可獲得性與連續性，本文最終選取中國2007—2019年31個省份的相關數據作為研究樣本，所用數據主要來源于《中國工業統計年鑒》，各省(自治區、直轄市)地方政府官網(政府工作報告)、Wind數據庫及北大法寶。此外結構方程模型通過變量間的協方差矩陣得出因果關系，量綱不同、逆向指標都會對模型的最終結果產生影響，因此要對數據進行正向化和無量綱化處理。本文運用Excel及SPSS軟件對原始數據進行處理，首先，采用倒數的方式對綠色信貸、單位GDP廢水排放量、單位GDP廢氣排放量及單位GDP固體廢棄物排放量進行正向化處理。處理后的綠色信貸數值越大，表明綠色金融發展向好。單位GDP廢水排放量、單位GDP廢氣排放量及單位GDP固體廢棄物排放量越大，表明綠色經濟發展程度越高。其次，對數據進行量綱處理，本文采用min-max標準化方式，即其中max為樣本數據的最大值，min為樣本數據的最小值。

3.2 綠色金融、環境規制對綠色經濟的影響結構方程模型的構建

3.2.1 結構化方程

本文采用的結構方程模型(SEM)又被稱作潛在變量分析和線性結構關系模型，主要用來研究潛變量與顯變量之間的關系，可同時處理多變量之間的關系，具有較高的擬合程度和精確度。

3.2.2 信效度檢驗

如表2所示，綠色經濟及綠色金融的 Cronbach's a 系數均大于0.7，環境規制的 Cronbach's a 系數為0.660，略小于0.7。此外，各潛變量的組合信度均大于0.6，平均方差抽取量(AVE)除了環境規制略小于0.5以外，其余各變量均大于0.5，說明本文對于各潛變量的測量都具有良好的信度與收斂度。

表2 變量信度

效度反映的是測量值與真實值的接近程度，當所測量出的值能夠很好地反映潛在變量，則說明該量表具有良好的效度。對量表進行效度檢驗最常用的方法是探索性因子分析法，它是進行效度評估最可靠的方法。在進行探索性因子分析方法之前，需要先對KMO統計量及Bartlett球形度進行檢驗，當檢驗結果符合要求時，才可進行因子分析。本文利用SPSS軟件對Bartlett及KMO的檢驗結果進行分析，具體如表3所示。

表3 KMO和Bartlett檢驗

由表3結果可知，K MO度量值為0.733，大于0.7，Bartlett球形度檢驗值顯著性為0，因此可以采用探索性因子分析法。

探索性分子分析法主要包括確定因子個數和因子旋轉兩大步驟。其中，因子旋轉包括正交旋轉和斜交旋轉，為了更好地分析結果，本文采用SPSS軟件中默認的正交旋轉法。

由表4可以看出，因子分析結果提煉出三個因子，這三個因子的特征值分別為3.365，1.665，1.187，均超過1，根據各因子的方差貢獻率可以看出，它們對量表的解釋能力分別為24.651%，24.419%，20.011%。根據累計方差貢獻率可以看出，這三個因子對整個量表的總解釋能力達到69.08%，大于50%。結合以上分析結果可知，篩選出來的3個因子具有良好的代表性。根據表4求得的貢獻率及特征值，將所有的公因子都表示在一個載荷矩陣中，得到如表5所示的因子載荷矩陣。

表4 方差貢獻率和累計貢獻率

表5 因子旋轉

表5中:Y1為單位GDP廢水排放量；Y2為單位GDP廢氣排放量；Y3為單位GDP固體廢棄物；X1為綠色投資；X2為綠色證券；X3為綠色信貸；X4為環保行政處罰；X5為環境詞頻；X6為地方財政環保支出。

由表5可知，各個測量變量的因子載荷量均大于0.5，且交叉載荷均小于0.4，每個測量指標均落到對應因子中，表明量表具有良好的結構效度。其中，將提取出來的公因子1命名為“綠色經濟”，將公因子2命名為“綠色金融”，將公因子3命名為“環境規制”。

3.2.3 模型擬合

本文運用Amos21軟件對構建的綠色經濟結構化方程進行模型擬合，得到的最終模型及標準化路徑系數如圖1所示，各擬合指數的檢驗結果如表6所示。由表6可以看到，卡方/自由度為4.84、GFI為0.945、CFI為0.923、NFI為0.906、IFI為0.924、RMSEA為0.098，所有指標均達到了理論要求標準。在表6中也顯示，各項系數都通過了99%顯著性水平的檢驗，因此本文構建的理論模型擬合較好。

圖1 綠色經濟因素作用路徑結構方程模型

表6 假設模型擬合指標

3.2.4 模型路徑系數分析

由表7可知，標準化系數指標準化的回歸系數，S.E.指標準誤，C.R.指t檢驗值。

表7 假設模型路徑系數估計結果

在綠色金融對綠色經濟的作用路徑中，標準化系數β=0.193，P=0.005＜0.05，得出綠色金融對綠色經濟有顯著的正向作用。本文認為主要有兩方面原因導致中國綠色金融發展會整體上顯著促進綠色經濟的發展:一方面，在國家倡導綠色低碳的理念下，金融機構會向清潔型企業提供資金支持，利用其自身成熟的金融體系及信息優勢將綠色資金精準地流向節能環保領域，助推環保企業提高綠色科技創新能力；另一方面，高污染、高能耗的企業為獲得綠色資金支持以及能夠在市場上站穩腳跟，會將原先低效率的粗放式生產方式轉變為綠色環保型生產方式。基于上述兩方面原因，無論是環保企業還是高污染企業，它們的生產模式都會向資源友好型經濟增長方向傾斜，最終促進中國綠色經濟的發展。

在環境規制對綠色經濟的作用路徑中，標準化系數β=0.327，P＜0.001，得出中國環境規制總體上顯著促進綠色經濟的發展，政府越加強對環境的管制，綠色經濟水平就會越高，說明中國的環境規制給企業帶來的創新補償效應大于成本效應。在環境規制下，企業通過提高創新能力來增強自身核心競爭力，利用創新驅動促進企業綠色轉型升級，并進一步提升全國綠色經濟發展水平。

基于上述潛變量路徑系數分析，可知H1和H2假設成立。

4 結語

本文實證研究發現:中國綠色金融與環境規制都對綠色經濟發展有顯著的促進作用。基于本文的研究結論，提出以下建議。

國家要完善綠色金融及環境規制體系。一方面，國家要建立統一的綠色金融標準體系。健全綠色金融評價標準，明確綠色金融政策下的投資項目、運作模式及各參與主體的權利與義務。在推進我國綠色金融標準體系建設時要保證多種綠色金融產品能夠得到更好地整合與發展。加強與國際綠色金融標準接軌，由國內政府牽頭，積極開展中外綠色合作項目，在交流合作過程中借鑒國外先進的綠色金融制定標準，為我國健全國家級綠色金融標準化工作機制提供良好的基礎；另一方面，繼續完善我國的環境規制體系。近年來，我國工業產能持續過剩，嚴重阻礙了綠色經濟的發展進程。不同的環境規制強度對企業發展會產生不同的影響，既能對企業產生成本效應，又能對企業產生創新效應。因而，國家要完善我國環境規制體系，把握好環境規制力度，致力于在環境規制框架下倒逼企業提高自身核心競爭力，依靠創新驅動企業綠色轉型升級，提高產能利用率。