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    綠色信貸政策影響產(chǎn)業(yè)結構轉型升級實證研究

    2022-07-07 07:05:54鄭蘭祥營柳
    高師理科學刊 2022年6期
    關鍵詞:信貸政策信貸產(chǎn)業(yè)結構

    鄭蘭祥,營柳

    綠色信貸政策影響產(chǎn)業(yè)結構轉型升級實證研究

    鄭蘭祥,營柳

    (安徽大學 經(jīng)濟學院,安徽 合肥 230601)

    從資本形成、政策導向、信息傳遞3個方面分析了綠色信貸作用于產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的傳導機制,并借助動態(tài)面板數(shù)據(jù)建立模型,采用一步法GMM估計實證分析了我國綠色信貸政策對產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的影響.研究發(fā)現(xiàn),我國綠色信貸政策對產(chǎn)業(yè)結構轉型升級具有正向引導作用,東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構轉型升級水平受綠色信貸政策影響作用明顯強于中西部地區(qū).

    產(chǎn)業(yè)結構;GMM估計;綠色信貸;金融體系

    我國碳金融于2013年開展試點,2017年正式啟動了全國碳交易排放體系,2015年綠色保險正式運轉,2014年出現(xiàn)首支碳債券交易,2016年綠色債券正式步入發(fā)展期.目前,我國綠色金融體系尚不夠健全,綠色金融的主體主要為綠色信貸.截至到2019年底,國內(nèi)21家主要銀行綠色信貸余額超10萬億元.綠色信貸是綠色金融的重要組成部分,綠色信貸政策能否促進產(chǎn)業(yè)結構轉型升級是理論界和政策制定部門關心的重要議題.

    近年來,國內(nèi)外學者圍繞綠色信貸與產(chǎn)業(yè)結構轉型升級關系問題進行了很多研究.國外學者Palencia[1],Jose[2],Marcel[3]等從綠色信貸和綠色金融的中介作用方面進行研究,發(fā)現(xiàn)綠色信貸作為銀行的可持續(xù)融資方式,綠色金融作為綠色項目和金融業(yè)間的橋梁,可以有效地促進產(chǎn)業(yè)結構的轉型升級.

    國內(nèi)方面,羅雁之[4]等認為綠色信貸是促進國家實現(xiàn)“低碳”發(fā)展的重大舉措;殷劍峰[5]等在研究綠色金融支持產(chǎn)業(yè)轉型時發(fā)現(xiàn),綠色信貸政策在拓寬企業(yè)籌集資金渠道、分散風險、合理配置生產(chǎn)要素等方面改變了傳統(tǒng)信貸方法,把要素、資金等資源引向低能耗、小污染企業(yè),推動產(chǎn)業(yè)調整;張琪[6]等在研究生態(tài)、經(jīng)濟和社會三者的協(xié)調發(fā)展時發(fā)現(xiàn),環(huán)境壓力對經(jīng)濟發(fā)展的制約作用最明顯,這也證實了產(chǎn)業(yè)轉型升級的必要性,而綠色金融引導資金投向環(huán)保產(chǎn)業(yè),不僅有效助推城市轉型,降低轉型成本,還間接抑制了高耗能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;王立國[7]等基于金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構升級的演變進行研究,發(fā)現(xiàn)金融規(guī)模趨于壯大,產(chǎn)業(yè)結構趨于合理,對產(chǎn)業(yè)結構轉型升級具有正向作用,并提出應推動金融服務體系多元化,發(fā)揮綠色政策制度引導作用,服務于產(chǎn)業(yè)轉型升級的理論建議;周林海[8]等用湖州市5年間短面板數(shù)據(jù)對33個行業(yè)實證分析,結果驗證了綠色信貸比率在不同程度促進不同污染程度行業(yè)發(fā)展的猜想;徐勝[9]等結合綠色信貸影響產(chǎn)業(yè)結構轉型升級機理,提出綠色信貸主要通過搭建資金渠道促進產(chǎn)業(yè)結構升級,實施綠色信貸政策過程中,要以市場為導向,改變綠色信貸配比,合理促進產(chǎn)業(yè)結構轉型升級;上海銀監(jiān)局綠色信貸研究課題組[10]提出,要使綠色信貸在促進銀行業(yè)理念轉變的同時,成為助推產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的重要工具,加大支持綠色經(jīng)濟、低碳經(jīng)濟,發(fā)展綠色信貸是我國產(chǎn)業(yè)結構升級發(fā)展的內(nèi)在要求;呂澤均[11]等研究綠色信貸和林業(yè)產(chǎn)業(yè)結構之間的灰色關聯(lián)度,結果表明林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)和綠色信貸比率關聯(lián)度最大,綠色信貸可在一定程度上促進產(chǎn)業(yè)結構升級;李毓[12]等基于全國面板數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)綠色信貸對于產(chǎn)業(yè)結構升級具有正向促進作用,從不同產(chǎn)業(yè)角度來看,綠色信貸有助于促進第二產(chǎn)業(yè)結構升級,但是會抑制第三產(chǎn)業(yè)結構升級;裴育[13]等認為綠色信貸的投入對湖州市綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展有直接促進作用;張云輝[14]等分析產(chǎn)業(yè)結構升級、綠色信貸及技術進步三者間的關系,發(fā)現(xiàn)相比技術進步,綠色信貸在促進產(chǎn)業(yè)結構轉型升級方面效果更加明顯,因此要從綠色金融著手,加強體系建設,促進產(chǎn)業(yè)結構升級.

    梳理眾多學者文獻資料,可以發(fā)現(xiàn)對于綠色信貸影響產(chǎn)業(yè)結構升級的看法大致可分為2類,一種是促進效應觀點,認為綠色信貸發(fā)展有助于促進產(chǎn)業(yè)結構的轉型升級;另一種是抑制效應觀點,認為綠色信貸存在倒逼作用,也即是綠色信貸發(fā)展會導致產(chǎn)業(yè)轉型滯后.在這2種效應觀點的研究中,學者也給出了相應的綠色信貸對產(chǎn)業(yè)結構升級的意義、作用機制等,但是對于綠色信貸對產(chǎn)業(yè)結構升級的影響多是理論研究,缺乏對綠色信貸和產(chǎn)業(yè)結構升級實證關系的專門研究.有鑒于此,本文結合產(chǎn)業(yè)結構升級的進程和綠色金融背景,選取2001—2019年除香港、澳門、臺灣外的31個省市面板數(shù)據(jù),將綠色信貸作為政策虛擬變量并分析該指標與產(chǎn)業(yè)結構升級的動態(tài)關系,探究有效的政府干預是否影響綠色信貸的有效運行,進而促進產(chǎn)業(yè)結構升級,并從動態(tài)角度出發(fā)比較研究國內(nèi)不同區(qū)域綠色信貸作用產(chǎn)業(yè)轉型的差異性,提供了具有一定價值的理論依據(jù).

    1 理論機制與研究假設

    學者大都認為綠色信貸在資金構建和導向方面作用于產(chǎn)業(yè)調整[15-19],不同之處在于有的學者落腳點在綠色信貸業(yè)務的環(huán)保預防性,有的學者同意綠色信貸能推進創(chuàng)新驅動[20],助力產(chǎn)業(yè)轉向高級化.

    本文從資本形成、政策導向、信息傳遞3個方面探討綠色信貸政策對產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的作用機制.并基于理論機制提出合理假設,以便在后文實證分析中驗證傳導機制.

    從資本形成的角度來看,庫茲涅茲指出靠儲蓄本身并不能有效轉化為投資,金融系統(tǒng)可以把居民儲蓄、閑散資金聚集,再通過綠色信貸的渠道提供給籌資難的綠色產(chǎn)業(yè),能有效將儲蓄轉換成投資.綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要長期資金的支持,綠色信貸承擔著金融工具的中介作用,可以儲蓄閑散資金,籌集產(chǎn)業(yè)資本,為企業(yè)融資提供路徑.綠色信貸作為中介引導資金流向特定產(chǎn)業(yè),促進特定綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展,進而影響產(chǎn)業(yè)結構升級.基于分析,提出假設:

    (H1)綠色信貸對產(chǎn)業(yè)結構具正向引導作用.

    從政策導向角度來看,一方面,商業(yè)銀行由于政策約束,信貸業(yè)務基于對低污染、能源消耗小的企業(yè)提供低利率、低費率等優(yōu)惠支持的原則,對污染大、能耗大的企業(yè)不予以貸款支持,通過政策指向把資金注入污染小、低能耗的產(chǎn)業(yè)中去;另一方面,綠色信貸政策要求信貸承接時應考慮對方環(huán)境是否符合綠色政策標準,當前對綠色項目、產(chǎn)業(yè)定義未統(tǒng)一,實際信貸承接操作中使企業(yè)尋租行為有機可乘,在市場失靈時需要政策性銀行發(fā)揮作用,實施產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策并積極引導商業(yè)銀行綠色信貸投向,為綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供保障.政府政策干預使得低污染、低耗能產(chǎn)業(yè)贏得資金支持,并且能引導綠色信貸投向,從而推動產(chǎn)業(yè)結構升級邁向高級化.由此提出假設:

    (H2)有效的政府干預有助于綠色信貸的有效運行,進而對產(chǎn)業(yè)結構升級有促進作用.

    從信息傳遞的角度來看,在投資者層面,投資者獲得的價格由市場決定,這個價格是公允的,因此投資者會基于他們掌握的新信息及綠色政策導向做出投資決策,大環(huán)境下,污染小、耗能少產(chǎn)業(yè)獲得快速發(fā)展機會;在消費者層面,綠色信貸可通過綠色信用卡這種新興類型借記卡給消費者注入環(huán)保理念,在消費者環(huán)保意識提高的同時消費結構也隨之改變,使環(huán)保觀念貫穿整個產(chǎn)業(yè)轉型過程中.西部部分地區(qū)信息較為閉塞,西北地區(qū)關于綠色金融的發(fā)展意見均于2017—2018年間發(fā)布,晚于東、中部地區(qū)[21],消費者對政策反應敏感度較低;東部地區(qū)工業(yè)基礎雄厚,工業(yè)發(fā)達,人們薪資較高,有利于拉動消費,消費水平提升大于西部和中部[22].同一個影響因素對不同基礎的區(qū)域發(fā)展必然會呈現(xiàn)不同程度的影響,針對不同地區(qū)現(xiàn)實發(fā)展狀況,提出假設:

    (H3)綠色信貸政策對于發(fā)展水平高于中西部的東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結構轉型升級影響較大.

    通過探討綠色信貸、政府干預與產(chǎn)業(yè)結構升級之間的動態(tài)關系,不僅能檢驗理論假設,也在很大程度上提高了分析結果的可信度.

    2 實證研究設計

    2.1 變量選擇

    具體變量描述見表1.

    表1 變量定義描述

    考慮數(shù)據(jù)可得及分析是否具有意義性,本文選取2001—2019年來自31個省市的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來源于中經(jīng)網(wǎng)、國家統(tǒng)計局,所有數(shù)據(jù)處理均用stata 16作為研究工具.

    2.2 模型構建

    根據(jù)理論分析及研究假設,構建靜態(tài)模型

    在實際發(fā)展中,產(chǎn)業(yè)結構的變化不僅受其他各種因素的影響,還受到自身影響,即前一期產(chǎn)業(yè)結構的發(fā)展會對本期發(fā)展造成影響,因此在模型中加入被解釋變量滯后一期描述其過去行為對當前行為的貢獻,得到模型1,即

    3 實證結果分析

    3.1 描述性統(tǒng)計分析

    對數(shù)據(jù)進行全國性描述性統(tǒng)計分析及分區(qū)域描述性統(tǒng)計分析,結果見表2.

    表2 描述性統(tǒng)計

    從全國31個省市數(shù)據(jù)來看,被解釋變量均值大于標準差,不存在異常值,其最小值為0.583 7,最大值為0.973 1,總體產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展不平衡,存在一定差異.核心解釋變量綠色信貸政策為虛擬變量,最小值為0,最大值為1.控制變量中,經(jīng)濟發(fā)展水平的最小值為7.970 8,最大值為12.007 6,有一定差距,表明不同省份間經(jīng)濟發(fā)展不平衡;政府干預的最小值為0.077 2,最大值為1.379 2,可見不同省份政府干預差距明顯;對外開放水平的最小值為0.012 6,最大值為1.721 5,表明全國各省份對外開放水平參差不齊,落后地區(qū)和發(fā)達地區(qū)相比差距較大;技術創(chuàng)新的最小值為1.945 9,最大值為13.175 7,差距明顯,表明各別地區(qū)技術發(fā)展不成熟,相對較為落后.

    分區(qū)域來看,東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構水平和經(jīng)濟發(fā)展水平都高于中、西部,但差距較?。痪G色信貸政策方面,各地區(qū)差別不大;政府干預方面,西部地區(qū)較中部和東部相對落后,政府干預程度最高,且不同地方干預水平不等;對外開放方面,西部和中部對外開放水平基本持平,東部高于西部和中部,并且東部各省對外開放水平并不統(tǒng)一,存在差異;技術驅動方面,西部同樣落后于中部和東部,且差距明顯,東部區(qū)域內(nèi)技術創(chuàng)新水平最高.

    3.2 單位根檢驗和協(xié)整檢驗

    為了保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,對變量進行單位根檢驗.采用LLC單位根檢驗方法,結果見表3.由表3可以看出,各變量在LLC檢驗下拒絕了存在單位根的零假設,即各變量都是零階單整變量,滿足了協(xié)整檢驗的前提條件.

    為考察被解釋變量和解釋變量之間是否存在長期的穩(wěn)定關系,采用Westerlund(2007)提出的協(xié)整檢驗方法進行協(xié)整檢驗,結果見表4.由表4可以看出,統(tǒng)計量Ga和Pa在1%水平下顯著拒絕原假設,即拒絕了不存在協(xié)整關系的零假設,被解釋變量和解釋變量之間存在長期穩(wěn)定關系,在此基礎上的回歸分析結果是有效的.

    表3 單位根檢驗

    注:*,**,***分別表示在10%,5%,1%的水平下顯著.下同.

    表4 協(xié)整檢驗

    3.3 基于假設H1的實證結果分析

    面對異方差和內(nèi)生性,傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)處理方法如混合效應模型、固定效應模型和隨機效應模型,則會產(chǎn)生測量偏差,使實證結果不具參考性.一步法系統(tǒng)GMM把水平GMM和差分GMM結合在一起,將水平方程和差分方程作為一個方程系統(tǒng)進行GMM估計,系統(tǒng)GMM可以估計不隨時間變化量的系數(shù),因此能提高估計的效率,穩(wěn)健標準誤一步系統(tǒng)GMM還能解決模型中存在的內(nèi)生性和異方差問題.因此采用一步法系統(tǒng)GMM對31個省市2001—2019年數(shù)據(jù)進行回歸分析,結果見表5.

    表5 模型1的回歸結果

    注:L.表示的對數(shù)值;括號內(nèi)為標準差.下同.

    3.3.1 整體回歸分析 從全國范圍來看,L.系數(shù)顯著為正,表明產(chǎn)業(yè)結構滯后一階量對下一階段產(chǎn)業(yè)結構升級有正向促進作用;綠色信貸政策在5%顯著性水平下對產(chǎn)業(yè)結構有正向影響,影響程度為0.46%,說明2007年開始實行的綠色信貸政策對產(chǎn)業(yè)結構升級有正面的促進作用,證實了假設H1的猜想;經(jīng)濟發(fā)展水平系數(shù)顯著為正,經(jīng)濟的快速發(fā)展會促進產(chǎn)業(yè)結構轉型升級;政府干預在5%顯著性水平下呈現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)結構升級的正向影響,影響程度為3.04%,可以認為產(chǎn)業(yè)綠色轉型不僅需要政策支撐,也需要政府行為輔助;對外開放在10%顯著性水平下對產(chǎn)業(yè)結構升級有正向影響,影響程度為1.16%;技術創(chuàng)新在5%顯著性水平下對產(chǎn)業(yè)結構升級有正向影響,影響程度為1%,技術發(fā)展和不斷創(chuàng)新一定程度促進了產(chǎn)業(yè)結構經(jīng)濟發(fā)展不斷向高端產(chǎn)業(yè)邁進.Sargan檢驗結果為0.147 5,大于0.05,表明工具變量有效.

    3.3.2 分區(qū)域回歸分析 從不同區(qū)域來看,核心解釋變量綠色信貸政策系數(shù)正負號一致,都對產(chǎn)業(yè)結構升級產(chǎn)生了正向引導;東部產(chǎn)業(yè)結構水平受綠色信貸政策影響程度較西、中部高了0.5%左右;1%顯著水平下西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)結構水平的影響顯著,影響程度為5.99%,5%顯著性水平下中、東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)結構水平的影響顯著,影響程度分別為2.14%,3.2%,西部產(chǎn)業(yè)結構水平對經(jīng)濟發(fā)展水平變化反應最大,當經(jīng)濟發(fā)展水平不足時,落后地區(qū)只能靠基礎產(chǎn)業(yè)維持生活,經(jīng)濟發(fā)展水平提高后才有資本發(fā)展升級基礎產(chǎn)業(yè);5%顯著性水平下中、東部產(chǎn)業(yè)結構水平受政府干預影響顯著,影響程度分別為2.97%,15.47%,不僅由于綠色信貸的存在,政府干預行為也促使高耗能高污染企業(yè)對產(chǎn)業(yè)轉型做出反應;對外開放水平系數(shù)都為正,都對產(chǎn)業(yè)結構升級產(chǎn)生了正向引導,但中、東、西部受影響程度不同,東部受影響程度顯著低于中、西部,主要因為東部多數(shù)省份地理位置優(yōu)越,外貿(mào)歷史悠久,對外開放不是目前影響東部產(chǎn)業(yè)結構較大的因素;5%顯著性水平下西、中、東部地區(qū)技術創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結構水平的影響顯著,影響程度分別為6.9%,7.0%,3.1%.Sargan檢驗結果分別為0.175 2,0.386 4,0.198 4,均大于0.05,拒絕了工具變量無效的零假設.

    綜上可知,假設H1成立.

    3.4 基于假設H2的實證結果分析

    為驗證假設H2,繼續(xù)采用一步法系統(tǒng)GMM對式(3)進行回歸分析.基于式(3)先加入綠色信貸政策和政府干預交叉項得到逐步回歸1,再加入其他控制變量得到逐步回歸2(下文逐步回歸同理).結果見表6.

    表6 模型2的回歸結果

    3.5 基于假設H3的實證結果分析

    在對假設H1進行驗證時采用了分區(qū)域進行回歸分析,其結果基本驗證了假設H3的猜想,但將地區(qū)虛擬變量作為單獨變量引入交叉項考察地理因素對綠色信貸影響產(chǎn)業(yè)結構升級狀況尚未可知.因此為驗證假設H3,繼續(xù)采用一步系統(tǒng)GMM估計方法對式(4)進行回歸.式(4)在式(2)基礎上加入綠色信貸政策和地區(qū)虛擬變量交互項,分析結果見表7.

    表7 模型3的回歸結果

    由表7可以看出,模型3的一步系統(tǒng)GMM估計結果是有效的,綠色信貸政策和地區(qū)虛擬變量交互項對產(chǎn)業(yè)結構升級有正向促進作用,可得知綠色信貸政策對產(chǎn)業(yè)結構升級促進作用隨東部地區(qū)地理因素的增加而擴大,因此假設H3成立.

    實證分析結果表明,綠色信貸和產(chǎn)業(yè)結構升級之間存在密切聯(lián)系,體現(xiàn)在綠色信貸發(fā)展會促進產(chǎn)業(yè)結構的升級,且在政府有效干預情況下綠色信貸擁有良好發(fā)展環(huán)境,從而對產(chǎn)業(yè)結構升級有正向引導作用,當下更要發(fā)揮好政府干預的中介作用.導致產(chǎn)業(yè)結構升級的個別因素地區(qū)差異明顯,綠色信貸政策對東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構影響高于全國水平,欠發(fā)達的西部地區(qū)整體產(chǎn)業(yè)結構對經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放等因素波動反應大于全國平均水平,可以認為是綠色信貸政策針對的主體不同而導致的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展不平衡.

    4 結語

    綠色信貸對產(chǎn)業(yè)結構升級有促進作用,并且政府干預在其中起到重要的促進作用,但是從信息傳遞角度來看,政府政策在不同區(qū)域實施不統(tǒng)一,導致東部區(qū)域產(chǎn)業(yè)機構升級受綠色信貸政策影響較大.當前產(chǎn)業(yè)結構升級困難、制造業(yè)為主的實體經(jīng)濟轉型受阻的重要因素,就是金融發(fā)展與實體經(jīng)濟不同步及金融改革不完善,綠色金融推行不到位.產(chǎn)業(yè)轉型升級內(nèi)在需求與金融發(fā)展不匹配,因此當前最主要的問題是綠色信貸如何有效扮演好其在產(chǎn)業(yè)轉型過程中的角色,及第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)如何兼容發(fā)展,對此本文提出建議:(1)加強激勵機制,如可以采取財政貼息措施,對于綠色信貸大力支持的重點綠色產(chǎn)業(yè)項目給予一定比例補貼,在綠色信貸基礎上進一步緩解綠色項目融資難問題[27];同時做好引進人才的工作,成立不同領域專業(yè)課題組,吸引國內(nèi)外高級人才.(2)提升約束機制,首先宏觀層面,要求政策制定者立足于宏觀角度,引導市場及市場參與者規(guī)范行為;再者,加強對綠色信貸募集資金使用的監(jiān)管,金融工具層出不窮,就更需要與時俱進地進行監(jiān)管;確立專業(yè)評級制度,為監(jiān)管及優(yōu)化配置打好基礎.(3)對于欠發(fā)達的西部地區(qū),要繼續(xù)實施區(qū)域發(fā)展總體戰(zhàn)略,加大對欠發(fā)達地區(qū)扶持力度;繼續(xù)科學建設主體功能區(qū),根據(jù)不同地區(qū)發(fā)展?jié)摿?、資源現(xiàn)狀對資源環(huán)境利用、國土開發(fā)等統(tǒng)籌規(guī)劃.

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    Empirical study on the impact of green credit policy on industrial structure transformation and upgrading

    ZHENG Lanxiang,YING Liu 

    (School of Economics,Anhui University,Hefei 230601,China)

    the transmission mechanism of green credit on industrial structure transformation and upgrading was analyzed from three aspects of capital formation,policy orientation and information transmission,and some models were established with the help of dynamic panel data,and one-step GMM estimation was used to demonstrate the impact of green credit policy on industrial structure transformation and upgrading in China.The results show that green credit policy has a positive guiding effect on industrial structure transformation and upgrading in China,and the effect of green credit policy on industrial structure transformation and upgrading in eastern China is significantly stronger than that in central and western China.

    industrial structure;GMM estimation;green credit;financial system

    O29∶F83

    A

    10.3969/j.issn.1007-9831.2022.06.003

    1007-9831(2022)06-0010-07

    2021-12-16

    國家哲學社會科學基金項目(19BJY241)——利率放開后金融市場間利率傳導阻滯的測度、成因及對策研究

    鄭蘭祥(1965-),男,安徽淮南人,教授,從事宏觀金融與區(qū)域金融管理研究.E-mail:282426304@qq.com.

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