綠色信貸、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與技術(shù)進(jìn)步

摘要：文章基于2008—2021年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，采用面板向量自回歸模型（Panel Vector Autoregression，PVAR）實(shí)證分析了綠色信貸、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與技術(shù)進(jìn)步之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸與技術(shù)進(jìn)步之間互為格蘭杰因果關(guān)系，技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用。廣義矩估計(jì)（Generalized Method of Moments，GMM）結(jié)果顯示，綠色信貸對(duì)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了積極的影響，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)綠色信貸和自身均具有正向激勵(lì)作用。脈沖響應(yīng)分析和方差分解進(jìn)一步揭示了三者之間的非線性關(guān)系和動(dòng)態(tài)影響。基于研究結(jié)果，文章提出了加強(qiáng)綠色信貸產(chǎn)品研發(fā)、完善法規(guī)政策、促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策建議。

關(guān)鍵詞：綠色信貸；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；技術(shù)進(jìn)步；PVAR模型

中圖分類號(hào)：F832.4；F124.5；X196" " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " 文章編號(hào)：1674-0688（2024）06-0048-06

0 引言

近年來，隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，全球范圍內(nèi)大部分國(guó)家的經(jīng)濟(jì)水平總體上呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，然而這類經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)往往伴隨著污染的環(huán)境、資源的過度消耗及生態(tài)系統(tǒng)被破壞。為了應(yīng)對(duì)環(huán)境污染和避免發(fā)生嚴(yán)重的社會(huì)問題，“綠色金融”應(yīng)運(yùn)而生。2022年10月，“赤道原則”被作為一個(gè)企業(yè)貸款準(zhǔn)則提出，它要求投資機(jī)構(gòu)在投資某個(gè)項(xiàng)目前必須評(píng)估該項(xiàng)目可能造成的環(huán)境與社會(huì)影響，并利用金融工具使該項(xiàng)目能夠促進(jìn)環(huán)境友好以及在投資的區(qū)域范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。經(jīng)過多次修訂，“赤道原則”如今已被金融機(jī)構(gòu)認(rèn)可，成為必要的環(huán)境與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理工具。隨著綠色金融的發(fā)展，“赤道原則”實(shí)施主體已經(jīng)由最開始的商業(yè)銀行擴(kuò)大到現(xiàn)在的各大金融機(jī)構(gòu)以及政府部門和部分企業(yè)等非金融機(jī)構(gòu)。

我國(guó)是世界第二大經(jīng)濟(jì)體，近年來經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展取得了令人矚目的成就。然而在過去的發(fā)展過程中，由于長(zhǎng)期實(shí)行粗放式的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，我國(guó)的生態(tài)系統(tǒng)受到了一定程度的破壞，環(huán)境污染問題逐漸凸顯。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，我國(guó)高度重視綠色發(fā)展，將發(fā)展綠色金融作為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要議題。早在1995年，中國(guó)人民銀行出臺(tái)的《關(guān)于貫徹信貸政策與加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)工作有關(guān)問題的通知》就提出商業(yè)銀行進(jìn)行信貸業(yè)務(wù)時(shí)要考慮到該業(yè)務(wù)對(duì)環(huán)境的具體影響。2007年，中國(guó)人民銀行聯(lián)合國(guó)家環(huán)保總局（現(xiàn)為國(guó)家生態(tài)環(huán)境部）、中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)（現(xiàn)為國(guó)家金融監(jiān)督管理總局）共同發(fā)布的《關(guān)于落實(shí)環(huán)境保護(hù)政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的意見》中提出了“綠色信貸”的概念。2012年，中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)（現(xiàn)為國(guó)家金融監(jiān)督管理總局）出臺(tái)的《綠色信貸指引》確定了綠色信貸的詳細(xì)標(biāo)準(zhǔn)，為之后綠色信貸政策的實(shí)施提供了一系列指導(dǎo)意見。這一舉措也標(biāo)志著綠色信貸政策在我國(guó)正式實(shí)施和推廣。本文旨在分析綠色信貸、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步三者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，探討它們?nèi)绾蜗嗷ビ绊懸源龠M(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，通過實(shí)證研究提出政策建議，從而加強(qiáng)綠色信貸產(chǎn)品研發(fā)、完善法規(guī)政策，并推動(dòng)綠色經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展。

1 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

在綠色信貸與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面，目前已有很多學(xué)者對(duì)綠色信貸與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系展開了研究。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)下，綠色金融作為一個(gè)金融創(chuàng)新產(chǎn)物，與我國(guó)現(xiàn)階段發(fā)展需求十分吻合，并且綠色金融的發(fā)展有助于綠色經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展［1］。這一觀點(diǎn)得到了Hu等［2］的證實(shí)，他們利用2003—2019年中國(guó)107個(gè)城市的數(shù)據(jù)，采用PSM-DID模型（傾向得分匹配模型與雙重差分模型的結(jié)合），分別驗(yàn)證了第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的綠色金融改革對(duì)試點(diǎn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得出了綠色金融能夠顯著促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的結(jié)論。謝婷婷等［3］運(yùn)用方向性距離函數(shù)和Malmquist-Luenberger指數(shù)對(duì)2006—2017年中國(guó)省級(jí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了測(cè)度，使用GMM動(dòng)態(tài)面板模型對(duì)綠色信貸影響綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的路徑進(jìn)行實(shí)證分析，得到綠色信貸確實(shí)對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的推動(dòng)作用的結(jié)論。LI等［4］利用2001—2020年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，使用基準(zhǔn)模型研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸對(duì)可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著重要的促進(jìn)作用，尤其是在我國(guó)西部地區(qū)。

還有一些研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)的投資和融資行為有明顯的抑制效果。自2012年《綠色信貸指引》發(fā)布以來，一些規(guī)模較大的重污染企業(yè)明顯縮減了投資規(guī)模，直接導(dǎo)致其產(chǎn)出大幅下降［5］。雖然綠色信貸降低了重污染企業(yè)的效益水平，但是并不會(huì)對(duì)我國(guó)的整體經(jīng)濟(jì)總量造成負(fù)面影響，反而在一定程度上起到了促進(jìn)作用。這是因?yàn)榫G色信貸的發(fā)展能夠通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新間接推動(dòng)總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［6］。HU等［7］通過研究2006—2016年中國(guó)東部、中部和西部三大地區(qū)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，綠色信貸能夠顯著影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。王遙等［8］研究了綠色信貸的政策激勵(lì)效應(yīng)，結(jié)果表明合理的政策強(qiáng)度能夠提高綠色信貸總量，為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級(jí)作出積極貢獻(xiàn)，并且不會(huì)顯著減少我國(guó)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出。總之，綠色信貸能為社會(huì)發(fā)展帶來經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的雙重效益。

在綠色信貸與技術(shù)進(jìn)步方面，有關(guān)綠色信貸能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的論點(diǎn)已在不少研究中得到證實(shí)。王馨等［9］使用雙重差分方法研究了綠色信貸政策對(duì)綠色創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)綠色信貸能夠在加強(qiáng)環(huán)保和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的基礎(chǔ)上提升綠色技術(shù)創(chuàng)新水平。鄒薇等［10］通過研究我國(guó)2008—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)也得到了相似的結(jié)論，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)綠色信貸政策的施行不僅優(yōu)化了生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)，還提升了綠色技術(shù)水平，并且研發(fā)投入強(qiáng)度越高，碳排放效率也越高。

綠色信貸促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的路徑還可以從風(fēng)險(xiǎn)偏好的角度考慮。孫炎林等［11］提出企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)由于存在不同的回報(bào)率及流動(dòng)性，導(dǎo)致其成功率低并且投資風(fēng)險(xiǎn)較大，而綠色信貸等綠色金融服務(wù)能夠提供不同類型、不同周期的融資項(xiàng)目，從而降低企業(yè)資金的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此綠色信貸可以促進(jìn)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步。何凌云等［12］為了研究綠色信貸對(duì)綠色企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的效應(yīng)，使用中介效應(yīng)模型分析中國(guó)152家上市的節(jié)能環(huán)保企業(yè)2010—2017年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，融資約束調(diào)節(jié)效應(yīng)越強(qiáng)，綠色信貸促進(jìn)產(chǎn)能環(huán)保企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的效果越好。韓科振［13］利用中國(guó)2008—2018年的省際面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板固定效應(yīng)和空間面板計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示，包括綠色信貸在內(nèi)的綠色金融發(fā)展對(duì)我國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率有積極貢獻(xiàn)，并且綠色技術(shù)創(chuàng)新效率存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

綜上所述，綠色信貸政策的實(shí)施有利于促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平提升與技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)步，并且綠色信貸不僅可以直接作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，也可以通過提高技術(shù)發(fā)展水平和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［14］。

基于以上文獻(xiàn)綜述，本文提出以下兩個(gè)假設(shè)。假設(shè)1：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提升對(duì)綠色信貸發(fā)展起到顯著的促進(jìn)作用；假設(shè)2：在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，技術(shù)進(jìn)步與綠色信貸之間存在非線性關(guān)系。

2 數(shù)據(jù)與模型

2.1 研究變量

本文基于2008—2021年我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，通過建立PVAR，實(shí)證研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步對(duì)綠色信貸的影響以及變量之間相互作用的關(guān)系，以下介紹本文研究的3個(gè)變量。

綠色信貸（GC）：常見的衡量綠色信貸的方法有兩種，一種是正向衡量方法，即用綠色信貸項(xiàng)目貸款余額占貸款總額的份額進(jìn)行衡量；另一種是反向衡量方法，即用高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出占工業(yè)產(chǎn)業(yè)利息總支出的比重，從側(cè)面反映出綠色信貸規(guī)模。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用反向指標(biāo)表示我國(guó)綠色信貸規(guī)模，數(shù)據(jù)來自《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（RGDP）：對(duì)于一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，可以通過其規(guī)模和速度進(jìn)行衡量。對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的測(cè)度通常使用的指標(biāo)是人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，即RGDP，它綜合體現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展規(guī)模和人均經(jīng)濟(jì)存量。本文選取全國(guó)31個(gè)省區(qū)市的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平，數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

技術(shù)進(jìn)步（TP）：能夠衡量技術(shù)進(jìn)步的方法比較豐富，包括投入法、產(chǎn)出法以及全要素生產(chǎn)率等方法。考慮到全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)出法的部分?jǐn)?shù)據(jù)不便獲得，本文采用投入法對(duì)技術(shù)進(jìn)步水平進(jìn)行衡量，即各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展（Ramp;D）支出與各地區(qū)生產(chǎn)總值的比率，數(shù)據(jù)均來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

由于數(shù)據(jù)單位之間差距較大，因此后續(xù)實(shí)證分析中先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，再以取對(duì)數(shù)之后的數(shù)據(jù)做后續(xù)檢驗(yàn)分析。

2.2 研究模型

PVAR模型沿襲了向量自回歸模型（Vector Autoregression Model，VAR）的優(yōu)勢(shì)，即事先不需要區(qū)分外生變量與內(nèi)生變量以及厘清變量之間的因果關(guān)系，而是將模型內(nèi)所有變量視為內(nèi)生變量，并且加入各變量的滯后項(xiàng)，研究單個(gè)變量對(duì)其他變量的沖擊與影響。傳統(tǒng)VAR模型要求時(shí)間序列必須達(dá)到一定的長(zhǎng)度，而PAVR模型則降低了對(duì)時(shí)序長(zhǎng)度的要求，當(dāng)時(shí)間序列長(zhǎng)度T與滯后階數(shù)m滿足不等式T [≥] m+3時(shí)，就可以對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行有效估計(jì)。此外，PVAR模型能夠捕捉到個(gè)體的時(shí)間效應(yīng)和橫截面?zhèn)€體效應(yīng)的共同沖擊。總體來說，該模型既能夠克服VAR模型對(duì)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)形式的限制，并且能觀察到截面?zhèn)€體的異質(zhì)性和各變量相互沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng)，與本文的研究目的相符，因此選用該模型實(shí)證分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步對(duì)綠色信貸的影響。

本文構(gòu)建的模型如下：

[Vit=β0+AVi，t?p+ηi+φt+εi，t]

其中：[Vit]為一個(gè)三維矢量[Y，X1，X2]，包含所有內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)，其中i代表省份，t代表年份，Y為綠色信貸（GC），X1為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（RGDP），X2為技術(shù)進(jìn)步（TP）；[ηi]代表可能遺漏的地區(qū)特征；[φt]為時(shí)間效應(yīng)（用來解釋時(shí)間趨勢(shì)）；[εi，t]是一個(gè)被假設(shè)為服從正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，與[Vit]不相關(guān)。

3 實(shí)證分析

3.1 單位根檢驗(yàn)

為了避免矢量自回歸模型中出現(xiàn)“偽回歸”的現(xiàn)象，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)以確保數(shù)據(jù)平穩(wěn)。選取LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)以及ADF-Fisher檢驗(yàn)3種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

表1中的前三行中，只有l(wèi)nY通過了3個(gè)單位根檢驗(yàn)，原數(shù)據(jù)不是全部平穩(wěn)，因此對(duì)其取一階差分處理。表1中的后三行中，原數(shù)據(jù)取一階差分后均通過3種檢驗(yàn)，因此本文數(shù)據(jù)為一階單整。

3.2 最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇

在本文考察的模型中，解釋變量與被解釋變量的因果關(guān)系不僅會(huì)在同一時(shí)期發(fā)生，而且當(dāng)期的數(shù)據(jù)會(huì)受到前期數(shù)據(jù)的影響，即存在時(shí)間上的滯后性，因此對(duì)PVAR模型滯后階數(shù)的最優(yōu)選擇可以更加準(zhǔn)確地分析變量之間的相互作用。本文采取赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）、漢南和奎因信息準(zhǔn)則（HQIC）確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，選取依據(jù)一般按照3個(gè)準(zhǔn)則中統(tǒng)計(jì)量取值最小的滯后階數(shù)確定，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

觀察表2中的數(shù)據(jù)可知，根據(jù)最小信息準(zhǔn)則進(jìn)行判斷，應(yīng)該取滯后二階作為最優(yōu)滯后階數(shù)。

3.3 GMM估計(jì)

通常使用PVAR模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，由于模型中存在因變量的滯后項(xiàng)，造成固定效應(yīng)與前期的數(shù)據(jù)相關(guān)，因此需要采取消除固定效應(yīng)的方法避免均值差分引發(fā)估計(jì)不夠精準(zhǔn)的結(jié)果。為了達(dá)到這一目的，本文使用“向前均值差分”方法去除個(gè)體的固定效應(yīng)，該過程也被稱作Helmert過程 ［15］。此方法消除每個(gè)個(gè)體未來觀測(cè)值的均值，使得滯后變量與轉(zhuǎn)換變量呈正交，與誤差項(xiàng)不相關(guān)，滯后變量就可以被引用為工具變量，然后利用廣義矩估計(jì)（GMM）方法進(jìn)行回歸得到估計(jì)參數(shù) ［16］。

本文估計(jì)了一階滯后的PVAR模型，其中h_dlY、h_dlX1、h_dlX2分別表示對(duì)一階差分后的dlY、dlX1以及dlX2去除固定效應(yīng)后得到的值，L1.h_dlY、L1.h_dlX1、L1.h_dlX2分別表示3個(gè)值的滯后一期數(shù)據(jù)，L2.h_dlY、L2.h_dlX1、L2.h_dlX2分別表示3個(gè)值的滯后二期數(shù)據(jù)。

對(duì)表3中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)綠色信貸作為被解釋變量時(shí)，技術(shù)進(jìn)步的一階滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.229 5，并在1%的水平上顯著，說明以Ramp;D占GDP的比重衡量的技術(shù)進(jìn)步目前并不能促進(jìn)綠色信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展。當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作為被解釋變量時(shí)，其一階和二階滯后項(xiàng)的系數(shù)均大于0并在1%的水平上顯著，說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯的自我激勵(lì)性質(zhì)。此外，技術(shù)進(jìn)步的滯后一階與滯后二階回歸系數(shù)分別為0.171 3與0.148 9，均在1%的水平上顯著，表示技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步作為被解釋變量時(shí)，只有綠色信貸的滯后一階項(xiàng)系數(shù)顯著為正，意味著隨著綠色信貸的發(fā)展，技術(shù)進(jìn)步水平也會(huì)不斷提高。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的滯后一期對(duì)技術(shù)進(jìn)步在10%的置信水平上有促進(jìn)作用。

3.4 Granger因果檢驗(yàn)

Granger因果檢驗(yàn)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來分析各變量之間的因果關(guān)系及其方向的檢驗(yàn)，若一個(gè)變量X有助于解釋另一個(gè)變量Y的未來變化，則認(rèn)為X是Y的Granger原因。本文選取的3個(gè)變量采取一階差分后平穩(wěn)，因此選用一階差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行Granger因果分析，結(jié)果見表4。

Granger檢驗(yàn)的原假設(shè)為被排除變量不是被解釋變量的Granger原因，p值若顯著，則表示拒絕原假設(shè)。從以上結(jié)果來看，綠色信貸與技術(shù)進(jìn)步互為因果關(guān)系，技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因。

3.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了當(dāng)其余變量的當(dāng)期值與前期值保持不變時(shí)，模型中的某個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差發(fā)生的變化對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)期與未來各期的影響與沖擊狀況，有助于預(yù)測(cè)未來的發(fā)展走勢(shì)。脈沖響應(yīng)函數(shù)通過直觀的圖像展示出變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，由于模型中的主要解釋變量是被解釋變量以及其他內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)，很難描述單一變量的系數(shù)意義，因此本文利用蒙特卡洛模擬（200次）得出dlX（綠色信貸）、dlX1（經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)）、dlX2（技術(shù)進(jìn)步）的脈沖響應(yīng)圖，結(jié)果見圖1。

圖1中的第一列分別表示綠色信貸受到3個(gè)變量沖擊的響應(yīng)。綠色信貸對(duì)自身沖擊開始時(shí)，對(duì)其有顯著的正向激勵(lì)，在第一期時(shí)變?yōu)樨?fù)向影響，隨后逐漸趨于零。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)綠色信貸的沖擊一直為正，但沖擊大小具有波動(dòng)性，從第四期開始逐漸趨于零。技術(shù)進(jìn)步一開始對(duì)綠色信貸的沖擊有微弱的負(fù)面影響，但隨著時(shí)間推進(jìn)而逐漸變?yōu)檎?yīng)，并在第一期達(dá)到頂點(diǎn)，隨后逐漸減弱，在第二期顯示出微弱的負(fù)面效果，之后向零趨近。

圖1的第二列分別表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受到3個(gè)變量沖擊的響應(yīng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)自身的沖擊一直顯著為正，在前兩期出現(xiàn)波動(dòng)，并在第3期開始收斂。綠色信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊開始為正效應(yīng)，第一期之后逐漸下降，隨之變成負(fù)面影響，并在第三期達(dá)到峰值，然后向零趨近。技術(shù)進(jìn)步初期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有非常大的負(fù)效應(yīng)，但隨著時(shí)間延長(zhǎng)而逐漸減弱，并在第一期變成正向影響，之后收斂。

圖1中的第三列分別表示技術(shù)進(jìn)步受到3個(gè)變量沖擊的響應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步的提高對(duì)自身的沖擊非常明顯，初期其對(duì)自身的影響達(dá)到頂點(diǎn)之后開始下降。隨著綠色信貸的發(fā)展，技術(shù)進(jìn)步從被抑制到第三期時(shí)開始轉(zhuǎn)為正向。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步有非常顯著的正向效應(yīng)。

3.6 方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)反映的是一個(gè)變量產(chǎn)生的沖擊令模型其他內(nèi)生變量受到的動(dòng)態(tài)影響，而方差分解（Variance Decomposition） 可以將一個(gè)變量的方差歸因到各個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)上，進(jìn)一步說明各變量的影響程度，是脈沖響應(yīng)函數(shù)的互補(bǔ)說明。方差分解是“預(yù)測(cè)誤差方差分解”的簡(jiǎn)稱，此處分析向后預(yù)測(cè)5期的方差分解情況，每期的分解結(jié)果存在的差異性表示每個(gè)內(nèi)生變量的相對(duì)重要性隨時(shí)間延長(zhǎng)體現(xiàn)出的變化趨勢(shì)。方差分解結(jié)果見表5。

首先對(duì)綠色信貸的方差分解進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，綠色信貸對(duì)自身的貢獻(xiàn)度最高，均在96%以上；技術(shù)進(jìn)步對(duì)綠色信貸的貢獻(xiàn)可以達(dá)到2.8%，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則對(duì)綠色信貸的貢獻(xiàn)最小，在0.4%左右。其次分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差分解，從第二期開始，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)自身的貢獻(xiàn)逐漸減小，最后維持在83%左右；技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也有明顯貢獻(xiàn)，在第五期達(dá)到15.6%，綠色信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較小，在1%左右。最后分析技術(shù)進(jìn)步的方差分解，初期，技術(shù)進(jìn)步對(duì)自身的貢獻(xiàn)率為87.9%，后期逐漸穩(wěn)定在79.2%；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率基本穩(wěn)定在12%；綠色信貸對(duì)技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率從初期的0.1%逐漸上升并大致穩(wěn)定在8.8%的水平上。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

基于以上實(shí)證分析的結(jié)果，本文得出以下結(jié)論：①?gòu)腉anger因果檢驗(yàn)的結(jié)果來看，綠色信貸與技術(shù)進(jìn)步互為因果關(guān)系，說明在經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上綠色信貸能夠與技術(shù)進(jìn)步相互影響。技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因，同樣說明技術(shù)進(jìn)步會(huì)在經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。②從GMM估計(jì)結(jié)果來看，技術(shù)進(jìn)步對(duì)綠色信貸有微弱的負(fù)面影響，這可能說明以Ramp;D占GDP的比重衡量的技術(shù)進(jìn)步目前并不能促進(jìn)綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展，也有可能是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，企業(yè)的創(chuàng)新融資等活動(dòng)仍依賴于傳統(tǒng)金融工具，綠色信貸在技術(shù)進(jìn)步的過程中仍發(fā)揮著重要作用。當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作為被解釋變量時(shí)，前兩期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平都對(duì)當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的正向影響，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯的自我激勵(lì)性質(zhì)；此外，技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)出促進(jìn)作用，這是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步可以通過提高全要素生產(chǎn)率、促進(jìn)勞動(dòng)力質(zhì)量提高以及改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面，最終提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步作為被解釋變量時(shí)，綠色信貸具有積極的促進(jìn)作用，這是由于綠色信貸發(fā)展能夠通過降低企業(yè)融資成本和提高投資和融資效率進(jìn)而提升綠色創(chuàng)新水平，所以綠色信貸可以不斷提高技術(shù)進(jìn)步水平。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也對(duì)技術(shù)進(jìn)步有正向影響，隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，資本積累到一定水平后，會(huì)出現(xiàn)更多的投資和融資機(jī)會(huì)，企業(yè)可以通過投資和融資活動(dòng)提升自身的技術(shù)水平，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。③從脈沖響應(yīng)分析和方差分解結(jié)果來看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠顯著促進(jìn)綠色信貸發(fā)展，這可能是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)資本積累，在當(dāng)前綠色發(fā)展的前提下，資金向環(huán)境友好型企業(yè)流動(dòng)較充足，有利于綠色信貸業(yè)務(wù)大幅增長(zhǎng)；而技術(shù)進(jìn)步與綠色信貸則呈現(xiàn)非線性關(guān)系，這可能是因?yàn)椴糠址蔷G色企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)占比較大，但隨著綠色創(chuàng)新的推進(jìn)，越來越多的金融機(jī)構(gòu)開始推廣綠色信貸業(yè)務(wù)，促使更多的企業(yè)向綠色經(jīng)濟(jì)化轉(zhuǎn)型。

4.2 政策建議

針對(duì)以上主要結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議。

（1）綠色信貸政策的實(shí)施對(duì)促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步具有重要作用，政府部門應(yīng)該聯(lián)合金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)綠色信貸產(chǎn)品的研發(fā)力度，努力開發(fā)更多綠色創(chuàng)新業(yè)務(wù)，拓寬企業(yè)的投融資渠道；同時(shí)，應(yīng)擴(kuò)大綠色金融產(chǎn)品的服務(wù)區(qū)域，在更廣泛的范圍內(nèi)推廣綠色信貸等綠色金融服務(wù)，使綠色金融能夠成為真正的普惠金融，進(jìn)而對(duì)環(huán)境和社會(huì)產(chǎn)生積極影響。

（2）持續(xù)完善綠色信貸相關(guān)的法規(guī)與政策。目前，已有大量綠色金融的產(chǎn)品在市場(chǎng)上流通，除了滿足企業(yè)的投融資需求，還吸引了很多投資者購(gòu)買綠色金融產(chǎn)品，在某種程度上推動(dòng)了綠色金融的發(fā)展。但是，由于信息不對(duì)稱以及存在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等問題，投資者需要理性地看待綠色金融產(chǎn)品，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)，因此政府需要針對(duì)信息不對(duì)稱等問題完善各項(xiàng)法規(guī)，以保護(hù)投資者的權(quán)益。

（3）繼續(xù)提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并逐漸引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)綠色化。如今，綠色發(fā)展已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的重要板塊，政府應(yīng)大力促進(jìn)企業(yè)綠色化發(fā)展，通過制定獎(jiǎng)懲制度，對(duì)環(huán)境友好型企業(yè)給予政策上的支持與鼓勵(lì)，對(duì)重污染企業(yè)轉(zhuǎn)型提供幫扶與協(xié)助。此外，政府部門應(yīng)合理配置資源，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)轉(zhuǎn)型，進(jìn)而刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，為綠色發(fā)展增添新的動(dòng)力。

5 參考文獻(xiàn)

［1］西南財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)展研究院、環(huán)保部環(huán)境與經(jīng)濟(jì)政策研究中心課題組，李曉西，夏光，等.綠色金融與可持續(xù)發(fā)展［J］.金融論壇，2015，20（10）：30-40.

［2］Hu C，Wang Y.Assessing regional economic growth through green financial policy：Insights from PSM-DID model on 107 cities of China［J］.Heliyon，2023，9（9）.

［3］謝婷婷，劉錦華.綠色信貸如何影響中國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2019，29（9）：83-90.

［4］Li Y，Ding T，Zhu W.Can green credit contribute to sustainable economic growth？ An empirical study from China［J］.Sustainability，2022，14（11）：6661.

［5］蘇冬蔚，連莉莉.綠色信貸是否影響重污染企業(yè)的投融資行為？［J］.金融研究，2018（12）：123-137.

［6］李毓，胡海亞，李浩.綠色信貸對(duì)中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響的實(shí)證分析——基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)問題，2020（1）：37-43.

［7］Hu Y，Jiang H，Zhong Z.Impact of green credit on industrial structure in China：theoretical mechanism and empirical analysis［J］.Environmental Science and Pollution Research，2020，27：10506-10519.

［8］王遙，潘冬陽，彭俞超，等.基于DSGE模型的綠色信貸激勵(lì)政策研究［J］.金融研究，2019（11）：1-18.

［9］王馨，王營(yíng).綠色信貸政策增進(jìn)綠色創(chuàng)新研究［J］.管理世界，2021，37（6）：173-188，11.

［10］鄒薇，王瑋旭.綠色信貸政策能實(shí)現(xiàn)碳排放效率提升嗎？——基于技術(shù)進(jìn)步與要素結(jié)構(gòu)視角［J］.湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2022，46（4）：60-66.

［11］孫炎林，陳青青.綠色金融發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響——基于PVAR模型的實(shí)證研究［J］.金融與經(jīng)濟(jì)，2019（5）：28-33.

［12］何凌云，梁宵，楊曉蕾，等.綠色信貸能促進(jìn)環(huán)保企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新嗎［J］.金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2019，34（5）：109-121.

［13］韓科振.綠色金融發(fā)展與綠色技術(shù)創(chuàng)新效率關(guān)系研究——基于空間溢出視角的實(shí)證分析［J］.價(jià)格理論與實(shí)踐，2020（4）：144-147，178.

［14］熊婷燕，廖迎，何志毅.綠色信貸對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制研究［J］.金融教育研究，2023，36（5）：20-30.

［15］Arellano M，Bover O.Another look at the instrumental variable estimation of error-components models［J］.Journal of econometrics，1995，68（1）：29-51.

［16］Love I，Zicchino L.Financial development and dynamic investment behavior：Evidence from panel VAR［J］.The Quarterly Review of Economics and Finance，2006，46（2）：190-210.

*2023年度廣西高校中青年教師基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目“廣西商業(yè)銀行綠色信貸賦能‘雙碳’目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的機(jī)理與路徑研究”（2023KY1846）。

【作者簡(jiǎn)介】劉佳勛，男，黑龍江北安人，在讀博士研究生，講師，研究方向：商業(yè)銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)管理、綠色金融；郝韻，女，廣東廣州人，在讀博士研究生，研究方向：發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)、低碳經(jīng)濟(jì)、家庭金融、綠色金融等。

【引用本文】劉佳勛，郝韻.綠色信貸、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與技術(shù)進(jìn)步——基于省級(jí)PVAR模型的實(shí)證分析［J］.企業(yè)科技與發(fā)展，2024（6）：48-53.