綠色金融如何推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？

摘" "要：基于2012—2021年我國31個省級行政區(qū)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用GMM模型探究綠色金融推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的效果和機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：（1）綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在著顯著的促進(jìn)作用；（2）機(jī)制檢驗表明，綠色金融可以通過提高綠色消費(fèi)水平、信貸配置效率和綠色持續(xù)創(chuàng)新能力促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；（3）地區(qū)異質(zhì)性分析表明，綠色金融對東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)更顯著。在此基礎(chǔ)上，從提高綠色消費(fèi)水平、優(yōu)化信貸資源配置、提高綠色持續(xù)創(chuàng)新能力以及制定差異化綠色金融政策等方面提出對策建議。

關(guān)鍵詞：綠色金融；經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；綠色消費(fèi)；信貸配置效率；持續(xù)創(chuàng)新

中圖分類號：F830" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" 文章編號：1674-2265（2024）07-0056-09

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.07.006

一、引言

我國對節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)的重視促使了綠色金融的興起，早在1995年，中國人民銀行發(fā)布《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》，原國家環(huán)境保護(hù)總局發(fā)布《關(guān)于運(yùn)用信貸政策促進(jìn)環(huán)境保護(hù)工作的通知》，綠色金融在國家政策層面開始啟動。2006年，興業(yè)銀行與國際金融公司（IFC）合作，推出了中國市場上首個綠色信貸產(chǎn)品——能效融資產(chǎn)品，此后國家政策不斷加碼，綠色產(chǎn)業(yè)及項目范圍不斷擴(kuò)大，綠色金融產(chǎn)品不斷豐富。2022年，黨的二十大報告指出，“高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)”，“推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)?！?023年中央金融工作會議再次聚焦綠色金融，明確提出做好綠色金融等大文章。2024年，中共中央政治局就扎實推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展開展了第十一次集體學(xué)習(xí)，習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)“綠色發(fā)展是高質(zhì)量發(fā)展的底色，新質(zhì)生產(chǎn)力本身就是綠色生產(chǎn)力”，要“發(fā)揮綠色金融的牽引作用，打造高效生態(tài)綠色產(chǎn)業(yè)集群”。

近年來，綠色金融在環(huán)境保護(hù)、節(jié)能減排等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，包括資金導(dǎo)向、風(fēng)險管理、信息傳遞等方面。目前，關(guān)于綠色金融的研究主要集中在資源配置功能方面（楊丹妮和王俊文，2023）[1]，有些學(xué)者開始關(guān)注綠色金融的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，并證明了綠色金融的發(fā)展可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的綠色增長（文書洋等，2022）[2]。然而，關(guān)于綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在影響機(jī)制，目前尚未形成統(tǒng)一的框架，既有研究主要從理論層面展開（王遙等，2016）[3]，部分實證研究文獻(xiàn)從技術(shù)創(chuàng)新（李成剛，2023）[4]和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（孟維福和劉婧涵，2023）[5]的角度討論了綠色金融的影響。本文將重點研究綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，完善綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的研究框架，從綠色消費(fèi)水平、信貸資源配置效率和綠色持續(xù)創(chuàng)新能力等多個角度系統(tǒng)探討其影響機(jī)制。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）綠色金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展

綠色金融通過多種機(jī)制推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。一方面，通過資源配置功能，促進(jìn)資金向綠色領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，優(yōu)化資金使用效率（文書洋等，2022）[2]。綠色金融通過提供金融產(chǎn)品和服務(wù)，確保綠色產(chǎn)業(yè)獲得必要的資金支持，并提升公眾的綠色消費(fèi)意識。這種消費(fèi)模式的轉(zhuǎn)變可以促進(jìn)綠色產(chǎn)品的生產(chǎn)和消費(fèi)，形成有利于環(huán)境的社會經(jīng)濟(jì)循環(huán)，從而推動經(jīng)濟(jì)的綠色可持續(xù)發(fā)展。另一方面，綠色金融有助于降低與環(huán)境問題和氣候變化相關(guān)的風(fēng)險，減少對高污染、高碳排放行業(yè)的投資。通過實施綠色金融政策，企業(yè)自愿披露更多的環(huán)境風(fēng)險信息，結(jié)合金融監(jiān)管和信息技術(shù)，有助于金融機(jī)構(gòu)和投資者及時應(yīng)對環(huán)境風(fēng)險，減少環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)損失，為經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展提供支持。此外，綠色金融可以通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)環(huán)境風(fēng)險信息的共享，并將環(huán)境績效納入信用評級體系，引導(dǎo)投資和融資決策（遲騰等，2021）[6]，提高投資者決策的效率，進(jìn)一步推動經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)此，本文提出第一個假設(shè)：

H1：綠色金融可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）綠色持續(xù)創(chuàng)新能力的中介作用

綠色金融通過促進(jìn)企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展（劉強(qiáng)和李澤錦，2022）[7]。綠色持續(xù)創(chuàng)新能力的提升是對綠色技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)一步深化，體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)和社會效應(yīng)的持續(xù)增長（蘇越良等，2009）[8]。一方面，綠色金融通過提供風(fēng)險管理和服務(wù)，為企業(yè)從事綠色技術(shù)創(chuàng)新活動提供了風(fēng)險保障，而綠色技術(shù)的正外部性有助于減少環(huán)境治理的社會成本。隨著技術(shù)進(jìn)步，資源使用效率得到顯著提升，推動了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，綠色金融通過信息披露和數(shù)據(jù)監(jiān)管，增強(qiáng)了綠色交易市場的透明度和信任度，從而提升了企業(yè)管理和創(chuàng)新能力，確保了綠色技術(shù)創(chuàng)新投資的持續(xù)性和系統(tǒng)性，最終促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。此外，綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的提升還促進(jìn)了國際技術(shù)合作與交流（周琛影等，2022）[9]，使經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加開放和多元化。據(jù)此，本文提出第二個假設(shè)：

H2：綠色金融能夠通過增強(qiáng)綠色持續(xù)創(chuàng)新能力來推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（三）信貸資源配置效率的中介作用

綠色金融通過改善資源分配來助力企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型，進(jìn)而推動低碳經(jīng)濟(jì)的增長（孟維福和劉婧涵，2023；謝東江和胡士華，2023）[5，10]，在減輕環(huán)境污染和提升資源配置效率方面具有顯著的效果（楊丹妮和王俊文，2023）[1]。一方面，綠色金融政策鼓勵企業(yè)采用節(jié)能減排和綠色低碳的經(jīng)營模式，企業(yè)通過實施綠色轉(zhuǎn)型和環(huán)保項目，能夠更好地獲取信貸資金，從而緩解融資限制。另一方面，受到綠色金融政策的引導(dǎo)，銀行和其他金融機(jī)構(gòu)更傾向于向環(huán)保企業(yè)和項目提供低息、便捷的貸款資源。通過優(yōu)化信貸分配，提高了信貸資源的配置效率。隨著綠色生產(chǎn)要素的持續(xù)積累，地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化，最終推動經(jīng)濟(jì)由傳統(tǒng)的粗放型發(fā)展向集約型、環(huán)保型的高級形態(tài)轉(zhuǎn)變。據(jù)此，本文提出第三個假設(shè)：

H3：綠色金融能夠通過優(yōu)化信貸資源配置效率來推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（四）綠色消費(fèi)的中介作用

一方面，綠色金融通過為居民綠色生活和企業(yè)綠色生產(chǎn)提供綠色貸款、優(yōu)惠利率及資金扶持等幫助，促進(jìn)了綠色消費(fèi)和綠色生產(chǎn)的發(fā)展（張小可和葛晶，2021）[11]。得益于綠色金融的支持，綠色產(chǎn)品的成本相對較低，故其在價格上優(yōu)于傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)品。隨著消費(fèi)者對性價比更高的綠色產(chǎn)品偏好的形成，市場對綠色產(chǎn)品的需求日益增長，這一趨勢從需求端倒逼企業(yè)改變生產(chǎn)導(dǎo)向。隨著綠色產(chǎn)業(yè)鏈日趨完善，市場消費(fèi)潛力得到進(jìn)一步釋放。另一方面，綠色金融提供了更多的綠色產(chǎn)品信息和咨詢服務(wù)。例如，綠色信貸和綠色債券等金融工具旨在支持環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的項目，為這些領(lǐng)域提供資金支持。同時，金融機(jī)構(gòu)還能為企業(yè)和個人提供綠色金融服務(wù)，幫助企業(yè)改進(jìn)生產(chǎn)方式，并引導(dǎo)消費(fèi)者購買綠色產(chǎn)品。例如2022年4月，中信銀行推出我國首個國內(nèi)銀行主導(dǎo)的個人碳賬戶——“中信碳賬戶”，該服務(wù)采集消費(fèi)者的綠色低碳行為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)個人碳減排量的資產(chǎn)化、價值化，推動消費(fèi)綠色低碳轉(zhuǎn)型。同時，以“中信碳賬戶”為基礎(chǔ)的“綠信匯”生態(tài)聯(lián)盟平臺可以帶動合作企業(yè)方開展綠色低碳生產(chǎn)與創(chuàng)新。因此，綠色金融不僅促進(jìn)了綠色消費(fèi)水平的提升，還將經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益相結(jié)合，推動了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)此，本文提出第四個假設(shè)：

H4：綠色金融可以通過提高綠色消費(fèi)水平實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

自2011年起，我國陸續(xù)在北京、天津、上海、重慶、廣東、湖北、深圳等7個?。ㄖ陛犑校┰O(shè)立了碳排放權(quán)交易試點，經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著成果。因此，為確保數(shù)據(jù)的可靠性和完整性，本文參考孟維福和劉婧涵（2023）[5]的做法，選取了2012—2021年我國31個省級行政區(qū)（不包括港澳臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。所使用的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于各省的統(tǒng)計年鑒、歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及萬得數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)處理方面，采取了以下步驟：（1）針對個別年份和省份缺失的數(shù)據(jù)，采用插值法進(jìn)行了補(bǔ)充；（2）為避免極端數(shù)據(jù)對研究結(jié)論可能產(chǎn)生的影響，進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理。

（二）變量說明

1.被解釋變量：經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（Development）。實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展要求經(jīng)濟(jì)具備高效率、高質(zhì)量和高穩(wěn)定性的特征。本文參考了肖仁橋等（2023）[12]的研究思路，從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享等五個方面出發(fā)，構(gòu)建12個二級指標(biāo)。采用熵值法對各二級指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)處理，得到了各省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系見表1。

2.主要解釋變量：綠色金融指數(shù)（finance）。綠色金融是指通過為具有環(huán)境效益的項目提供金融服務(wù)，從而引導(dǎo)資源流向更節(jié)能環(huán)保的產(chǎn)業(yè)部門。我國綠色金融起步較晚，并且在綠色金融體系的多個主要指標(biāo)中，綠色信貸一直占據(jù)主要地位。本研究借鑒了劉華珂和何春（2021）[13]的做法，使用熵值法構(gòu)建綠色金融指數(shù)。在最新研究中，學(xué)者們已經(jīng)從綠色信貸、綠色債券等五個維度（于波和范從來，2022）[14]進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建。近年來，隨著國家對綠色領(lǐng)域的支持不斷加大，碳排放權(quán)、用能權(quán)、排污權(quán)等交易市場不斷發(fā)展（張建平和李林澤，2023）[15]，因此，本研究將綠色權(quán)益和綠色支持一并納入指標(biāo)體系。各指標(biāo)的計算公式如表2所示。

3. 控制變量。本文借鑒高承引（2023）[16]、張茜和俞穎（2023）[17]等諸多學(xué)者的研究方法，并綜合考慮了各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異性，引入了以下控制變量：外商直接投資（fdi）、政府干預(yù)（fiscal）、信息化水平（internet）以及年份和省份固定效應(yīng)。具體來說，外商直接投資以外商投資企業(yè)投資總額占GDP的比重進(jìn)行度量，政府干預(yù)以每年政府財政支出占GDP的比重進(jìn)行度量，信息化水平則以每萬人中接入互聯(lián)網(wǎng)寬帶的人數(shù)進(jìn)行度量。此外，本文還考慮了環(huán)境規(guī)制政策對經(jīng)濟(jì)的影響。借鑒劉華珂和何春（2021）[13]的做法，本文采用各省污染治理總額占GDP的比重來衡量環(huán)境規(guī)制水平（regulation）。

4. 中介變量。（1）綠色消費(fèi)水平（Greec）。綠色消費(fèi)是指以節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境為核心的消費(fèi)行為，具體表現(xiàn)為提倡勤儉節(jié)約，減少浪費(fèi)，選擇高效環(huán)保的產(chǎn)品和服務(wù)，降低消費(fèi)過程中的資源消耗和污染排放。本文參考姚戰(zhàn)琪和夏杰長（2023）[18]的研究方法，構(gòu)建了一個綠色消費(fèi)水平評價體系，以此來反映綠色消費(fèi)的實際水平。各指標(biāo)的詳細(xì)信息見表3。

（2）綠色持續(xù)創(chuàng)新能力（technology）。綠色持續(xù)創(chuàng)新能力既要表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)和社會效應(yīng)，也要表現(xiàn)出企業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性。由于企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體，因此，本文主要選取企業(yè)層面的相關(guān)指標(biāo)加入評價體系，而目前研究樣本中企業(yè)層面的綠色投入相關(guān)數(shù)據(jù)缺失較多，難以將綠色投入從研發(fā)支出和經(jīng)費(fèi)投入中分離出來，因此，本研究僅在產(chǎn)出層面采用綠色產(chǎn)出指標(biāo)以體現(xiàn)“綠色”這一特點。若單獨(dú)使用投入指標(biāo)或產(chǎn)出指標(biāo)來衡量綠色持續(xù)創(chuàng)新能力，必然會失之偏頗，已有研究多利用熵值法或因子分析法對綠色持續(xù)創(chuàng)新能力進(jìn)行測算，但投入產(chǎn)出兩個維度指標(biāo)的單位和量綱不同，會影響測算結(jié)果準(zhǔn)確性。相對勢綜合評價模型（呂明元和王洪剛，2016）[19]利用數(shù)學(xué)中的 FISCHER 原理（即對于一個希爾伯特空間中的向量來說，它在任意一個正交序列上的投影的平方和一定小于等于它自身的長度的平方），分別計算空間中某待評點X到最優(yōu)點X*和最差點X0之間的相對距離，并把二者進(jìn)行比較，即可得出該待評點的綜合相對勢。該方法可以有效消除各指標(biāo)的權(quán)重影響，因此，本文借鑒相對勢綜合評價模型構(gòu)建綠色持續(xù)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系。先分別求出待衡量指標(biāo)Ij與全國平均值Ij*之間的相對距離，然后將各待評指標(biāo)值進(jìn)行綜合均值化處理后，得出待評點的綜合相對勢。表4為各變量指標(biāo)，公式（1）為相對勢綜合評價模型。

[technology=1nj=1nI*j-IijI*j，i=1，2，3…]" （1）

其中，[I*j]表示為第[j]個指標(biāo)的全國平均值，[Iij]為第[i]個地區(qū)的第[j]個指標(biāo)，[n]為指標(biāo)數(shù)，[technology]為綠色持續(xù)創(chuàng)新能力，表示綠色持續(xù)創(chuàng)新能力的綜合相對勢，其值越大，說明能力越強(qiáng)。

（3）信貸資源配置效率（Loan）。信貸資源配置效率主要反映的是信貸資源在不同主體之間流動時所實現(xiàn)的資金優(yōu)化配置的能力，即在投入不變的情況下，通過優(yōu)化資源的組合和配置效率實現(xiàn)產(chǎn)出增加。已有的實證研究對信貸資源配置效率在綠色金融和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的中介作用展開了研究，對本文具有一定參考意義，但其主要利用信用貸款余額與GDP的比值來衡量信貸資源配置效率（楊丹妮和王俊文，2023）[1]，可能忽略未包含在模型中的自變量對因變量可能產(chǎn)生的影響。因此，本文參考胡振等（2013）[20]、苑西恒和王雨（2018）[21]的做法，以柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，從生產(chǎn)要素投入的角度構(gòu)建狀態(tài)空間模型，一定程度上豐富了研究信貸資源配置效率的理論框架。

[GDPt=ct+αtLoan+βtInvest+χtLabor+εt] （2）

[ct=ct-1+ε1t]" " " " " " " " " " " " " " " " " （3）

[αt=αt-1+ε2t]" " " " " " " " " " " " " " " " " （4）

[βt=βt-1+ε3t]" " " " " " " " " " " " " " " " " （5）

[χt=χt-1+ε4t]" " " " " " " " " " " " " " " " " （6）

公式（2）—（6）為狀態(tài)空間模型。其中，公式（2）為量測方程，公式（3）—（6）為狀態(tài)方程。[t]為樣本長度，[Loan]表示信用貸款總額，[Invest]表示固定資產(chǎn)投資，[Labor]表示勞動力，[αt]、[βt]、[χt]分別表示各個時點上國內(nèi)生產(chǎn)總值對信用貸款總額、固定資產(chǎn)投資以及勞動力的敏感程度的可變參數(shù)。[αt]為本文所需要的信貸資源配置效率。

（三）模型設(shè)定

當(dāng)模型存在內(nèi)生性問題時，使用傳統(tǒng)面板模型估計會存在偏差，故本文借鑒劉華珂和何春（2021）[13]的做法，使用廣義矩估計方法構(gòu)建如下動態(tài)面板固定效應(yīng)模型：

[Developmenti，t=β0+β1Developmenti，t-1+β2financei，t+β3Xi，t+μi+λt+εi，t]" "（7）

[Mi，t=α0+α1Mi，t-1+α2financei，t+α3Xi，t+εi，t]" （8）

[Developmenti，t=η0+η1Developmenti，t-1+η2financei，t+η3Mi，t+η4Xi，t+εi，t]" " "（9）

[Developmenti，t=δ0+δ1Timet×Treati+δ2Xi，t+μi+λt+εi，t]" " （10）

公式（7）為系統(tǒng)廣義矩估計模型（SYS-GMM）。其中，[Developmenti，t]代表[i]地區(qū)第[t]年的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，[Developmenti，t-1]代表[i]地區(qū)滯后一期的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，[financei，t]表示[i]地區(qū)第[t]年的綠色金融指數(shù)，[Xi，t]是控制變量。[β0]、[β1]、[β2]和[β3]為待估參數(shù)，[μi]表示省份固定效應(yīng)，[λt]表示時間固定效應(yīng)，[εi，t]為隨機(jī)擾動項。

公式（7）—（9）為中介效應(yīng)模型。其中，[Developmenti，t]是中介效應(yīng)檢驗的被解釋變量，[financei，t]是中介效應(yīng)檢驗的主要解釋變量，[Mi，t]是中介變量，[βi]、[αi]、[ηi]為待估參數(shù)，[εi，t]為隨機(jī)擾動項。[β2]代表綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的總效應(yīng)，[η2]代表綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的直接效應(yīng)，[α2η3]為中介效應(yīng)。

公式（10）為雙重差分（DID）模型。本文借鑒姚戰(zhàn)琪和夏杰長（2023）[18]的做法，使用DID模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。其中，[Timet]為時間虛擬變量，綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)政策實施前取值為0，實施后取值為1；[Treati]表示省份虛擬變量，實驗組取值為1，對照組取值為0；[δ0]表示常數(shù)項；[δ1]、[δ2]表示估計系數(shù)。

（四）描述性統(tǒng)計

表5為各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。2012—2021年我國各省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平表現(xiàn)出一定的差異，其標(biāo)準(zhǔn)差為0.2100，均值為0.1315，顯示出各省份之間存在著一定程度的差距。綠色金融指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0720，均值為0.2788，表明我國各省份的綠色金融發(fā)展存在不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象。此外，各省份在綠色技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和綠色消費(fèi)水平方面也呈現(xiàn)明顯差異?？刂谱兞糠矫?，不同地區(qū)的政府干預(yù)能力、信息化程度、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和外商直接投資水平等指標(biāo)也存在顯著差異。

四、實證結(jié)果

（一）平穩(wěn)性檢驗及協(xié)整檢驗

為了驗證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，本文對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了單位根檢驗?？紤]到不同單位根檢驗方法的局限性，我們采用了LLC檢驗和IPS檢驗兩種方法。檢驗結(jié)果顯示，部分序列數(shù)據(jù)在原值狀態(tài)下存在單位根，表明數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。然而，經(jīng)過對數(shù)變換后，所有數(shù)據(jù)序列均通過了顯著性檢驗，表明這些序列數(shù)據(jù)不再存在單位根，已經(jīng)是平穩(wěn)數(shù)據(jù)。由于單位根檢驗結(jié)果顯示數(shù)據(jù)序列存在一階單整，因此，我們需要使用Kao檢驗、Pedroni檢驗和Westerlund檢驗等方法來驗證變量間的長期均衡關(guān)系。檢驗結(jié)果如表6所示。Kao檢驗的DF統(tǒng)計量和ADF統(tǒng)計量在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，表明面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系。同時，Pedroni檢驗的修正PP統(tǒng)計量、PP統(tǒng)計量和ADF統(tǒng)計量也在1%的水平下通過了顯著性檢驗，進(jìn)一步證實了變量間存在協(xié)整關(guān)系?；貧w模型也在1%的顯著性水平下通過了Westerlund方差比檢驗。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表7展示了公式（7）的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，加入控制變量后，各回歸結(jié)果的AR（2）檢驗均表明擾動項不存在二階自相關(guān)，且Hansen檢驗結(jié)果也表明系統(tǒng)GMM模型所使用的工具變量是有效的。從列（1）可以看出，當(dāng)未加入控制變量時，綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響在1%的置信水平下顯著為正。綠色金融發(fā)展水平每提升一個單位，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平將增加1.0763個單位。這是因為綠色金融在資金導(dǎo)向、風(fēng)險管理和信息傳遞等方面發(fā)揮了重要作用，引導(dǎo)資金從高污染、高耗能行業(yè)流向節(jié)能環(huán)保行業(yè)，優(yōu)化了資源配置，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。列（2）—（5）展示了逐步加入控制變量后的實證結(jié)果，綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響均在1%的置信水平下顯著為正。由此，本文假設(shè)H1得到了驗證。在控制變量中，政府干預(yù)水平的系數(shù)為負(fù)，但顯著性較弱，表明在市場失靈時，政府干預(yù)是必要的，但其效果并非一直有效。外商直接投資的系數(shù)顯著為正，因為國際投資可以通過引入先進(jìn)技術(shù)和科技人才促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。信息化水平的系數(shù)顯著為正，表明信息化水平的提高帶來了新興技術(shù)的進(jìn)步，進(jìn)而提升了生產(chǎn)力水平，推動了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。環(huán)境規(guī)制對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有較弱的抑制作用，這是因為許多企業(yè)仍在綠色轉(zhuǎn)型過程中，政府實施相關(guān)規(guī)制政策后，企業(yè)需要通過調(diào)整生產(chǎn)行為以達(dá)到降污減排的目標(biāo)，例如處理污染排放、升級生產(chǎn)技術(shù)等，對其生產(chǎn)活動產(chǎn)生了一定影響。

（三） 穩(wěn)健性檢驗

1. 剔除數(shù)據(jù)及替換核心解釋變量。首先，考慮到新冠疫情可能對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，本文剔除2020年和2021年的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。其次，為了排除離群值可能對回歸結(jié)果的不利影響，本文剔除了直轄市數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。最后，鑒于我國綠色金融工具發(fā)展較晚，本文采用綠色信貸指標(biāo)（credit）替代核心解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。檢驗結(jié)果見表8。從表8的列（1）—（3）可以觀察到，綠色金融發(fā)展水平和綠色信貸指標(biāo)仍然對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起著顯著促進(jìn)作用，證明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

2. 替換模型。DID模型能夠有效地控制解釋變量和被解釋變量之間的相互影響，從而很大程度上緩解可能因遺漏變量而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題（郭凈等，2023）[22]。我國分別在2017年、2019年和2022年設(shè)立了多個綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)，本文以此為依據(jù)設(shè)立了實驗組和控制組，利用DID法檢驗了綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。檢驗結(jié)果（見表9）顯示，無論是否加入控制變量，時間虛擬變量與省份虛擬變量的交互項的回歸系數(shù)在5%置信水平下都顯著為正，說明本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健有效。此外，滯后一期的時間虛擬變量與省份虛擬變量的交互項也通過了5%水平下的檢驗，這表明政策對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在一定的滯后效應(yīng)。這是因為政策發(fā)揮對經(jīng)濟(jì)的干預(yù)效應(yīng)需要一定的時間，而且我國各地區(qū)對綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)政策的反應(yīng)也存在一定的滯后性。

五、進(jìn)一步分析

（一）機(jī)制檢驗

為了進(jìn)一步探討綠色金融如何通過提高綠色消費(fèi)水平、綠色持續(xù)創(chuàng)新能力和信貸資源配置效率對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用，本文進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表10所示。

從列（1）和（2）可以發(fā)現(xiàn)，綠色金融與綠色持續(xù)創(chuàng)新能力之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，綠色金融通過提高綠色持續(xù)創(chuàng)新能力對經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了積極影響，支持了假設(shè)H2。這表明綠色金融通過降低企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險和成本，提高了企業(yè)的創(chuàng)新效率和創(chuàng)新能力，進(jìn)而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

列（3）和（4）的實證結(jié)果表明綠色金融與信貸資源配置效率之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，綠色金融通過提高信貸配置效率對經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了積極影響，支持了假設(shè)H3。這表明在綠色金融政策的引導(dǎo)下，高污染、高排放企業(yè)被迫進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型，環(huán)保企業(yè)則獲得了更多的融資機(jī)會，提高了生產(chǎn)效率，從而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

列（5）和（6）的結(jié)論展示了綠色金融與綠色消費(fèi)水平之間的顯著正相關(guān)關(guān)系，綠色金融的發(fā)展通過提高綠色消費(fèi)水平對經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了積極影響，支持了假設(shè)H4。這表明綠色金融政策為消費(fèi)者提供了更多的綠色產(chǎn)品，促進(jìn)了居民的綠色消費(fèi)，實現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益的結(jié)合，最終推動了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）異質(zhì)性分析

由于不同地區(qū)在外商投資水平、信息化水平、政府干預(yù)強(qiáng)度以及環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度等方面存在差異，綠色金融發(fā)展水平對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響也有所不同。本文參考了姚戰(zhàn)琪和夏杰長（2023）[18]的研究方法，按照《中國統(tǒng)計年鑒》的經(jīng)濟(jì)帶劃分，將31個省份分為東部和中西部兩組進(jìn)行異質(zhì)性檢驗。所有模型檢驗均采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，擾動項相關(guān)性檢驗證明擾動項不存在自相關(guān)，Hansen檢驗證明所有工具變量均有效。為檢驗分組數(shù)據(jù)系數(shù)差異是否顯著，本文參考了Cohen等（1983）[23]提出的組間系數(shù)差異檢驗方法，其檢驗方程如公式（11）所示。

[t=b1-b2SSE1+SSE2n1+n2-4×（1SS1+1SS2）df=n-4]" （11）

其中，[SSEi]為[i]組殘差平方和，[ni]為[i]組解釋變量個數(shù)，[SSi]為[i]組離差平方和，[df]為自由度。

表11展示了異質(zhì)性檢驗的結(jié)果，可以看出，東部和中西部地區(qū)的綠色金融發(fā)展水平對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展分別在1%和10%的置信水平下產(chǎn)生了正向的促進(jìn)作用，且東部地區(qū)的促進(jìn)作用更為顯著。組間系數(shù)差異檢驗結(jié)果表明，東部地區(qū)和中西部地區(qū)分組回歸后的系數(shù)存在顯著差異。究其原因，東部地區(qū)由于具有較好的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)基礎(chǔ)，能夠更有效地利用綠色金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展盡管在政策支持下取得了一定的進(jìn)展，仍需進(jìn)一步提升。

六、結(jié)論與建議

（一）主要結(jié)論

本文探究綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響及其內(nèi)在機(jī)制，并采用2012—2021年的省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證檢驗，研究結(jié)果如下：第一，綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用顯著；第二，機(jī)制檢驗表明，綠色金融通過提高綠色消費(fèi)水平、優(yōu)化信貸資源配置效率和增強(qiáng)綠色持續(xù)創(chuàng)新能力推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；第三，地區(qū)異質(zhì)性分析表明，綠色金融對東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用更為明顯。

（二）政策建議

基于以上研究分析，本文提出以下政策建議：

第一，以綠色金融手段強(qiáng)化綠色產(chǎn)品創(chuàng)新能力，促進(jìn)綠色消費(fèi)水平提升。綠色消費(fèi)的發(fā)展離不開綠色產(chǎn)品的有效供給。企業(yè)應(yīng)當(dāng)在綠色金融政策的激勵下建立完善的綠色產(chǎn)品碳足跡管理體系，在從生產(chǎn)、流通、消費(fèi)到回收的整個生命周期進(jìn)行碳排放管理。同時，政府應(yīng)通過綠色金融工具，鼓勵企業(yè)增加對清潔技術(shù)和綠色產(chǎn)品的研發(fā)投入，推動企業(yè)推出多元化、個性化的綠色消費(fèi)產(chǎn)品以實現(xiàn)節(jié)能減排，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。此外，政府還可以通過制定綠色金融政策，引導(dǎo)消費(fèi)者選擇綠色產(chǎn)品，推動綠色消費(fèi)市場的擴(kuò)大。

第二，優(yōu)化信貸資源配置結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型。地方政府可以充分發(fā)揮智慧城市試點和綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的示范作用，建立綠色低碳項目清單。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極響應(yīng)政策，加大對綠色金融的支持力度，提供更多綠色信貸產(chǎn)品以滿足市場需求，并積極探索綠色金融的創(chuàng)新模式，如綠色債券、綠色保險等，推動綠色金融全面發(fā)展。

第三，培養(yǎng)綠色技術(shù)創(chuàng)新主體，強(qiáng)化綠色技術(shù)供給能力。企業(yè)應(yīng)高度重視自身的綠色技術(shù)發(fā)展，通過推動綠色技術(shù)的數(shù)字化和智能化建設(shè)，實現(xiàn)生產(chǎn)鏈中的技術(shù)和裝備升級，充分發(fā)揮科技創(chuàng)新在綠色低碳發(fā)展中的支撐作用。政府應(yīng)積極推動綠色技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，通過建立集檢測、評價和認(rèn)證于一體的綠色創(chuàng)新技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)，激發(fā)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活力，通過提供資金支持和政策優(yōu)惠等措施，鼓勵企業(yè)加大對綠色技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。

第四，制定差異化綠色金融政策，打造區(qū)域競爭優(yōu)勢。對于中西部地區(qū)，要深化綠色金融與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的結(jié)合，將生態(tài)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢，發(fā)揮綠色金融在低碳產(chǎn)業(yè)和科技創(chuàng)新之間的橋梁作用。同時，推動制造業(yè)向智能化、數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型升級，擴(kuò)展綠色產(chǎn)業(yè)鏈的影響范圍，提升綠色金融的效率。要重視區(qū)域之間綠色金融的協(xié)調(diào)發(fā)展，打破地方保護(hù)和市場分割，實現(xiàn)綠色金融資源的快速流動，提升綠色產(chǎn)業(yè)鏈的影響力和在經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展中的引領(lǐng)作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊丹妮，王俊文.綠色金融、信貸資源配置效率與城市高質(zhì)量發(fā)展 [J].征信，2023，41（09）.

[2]文書洋，劉浩，王慧.綠色金融、綠色創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展 [J].金融研究，2022，（08）.

[3]王遙，潘冬陽，張笑.綠色金融對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)研究 [J].經(jīng)濟(jì)社會體制比較，2016，（06）.

[4]李成剛.綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響 [J].中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報，2023，（02）.

[5]孟維福，劉婧涵.綠色金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)與異質(zhì)性分析——基于技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級視角 [J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2023，（07）.

[6]遲騰，徐佳明，閔泓喻.綠色金融體系下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的問題與對策 [J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021，（12）.

[7]劉強(qiáng)，李澤錦.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展——來自省域與城市群的經(jīng)驗證據(jù) [J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2022，（08）.

[8]蘇越良，何海燕，尹金龍.企業(yè)綠色持續(xù)創(chuàng)新能力評價體系研究 [J].科技進(jìn)步與對策，2009，26（20）.

[9]周琛影，田發(fā)，周騰.綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)研究 [J].重慶大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022，28（06）.

[10]謝東江，胡士華.綠色金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率 [J].國際金融研究，2023，（05）.

[11]張小可，葛晶.綠色金融政策的雙重資源配置優(yōu)化效應(yīng)研究 [J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2021，（06）.

[12]肖仁橋，肖陽，錢麗.綠色金融、綠色技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展 [J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2023，42（03）.

[13]劉華珂，何春.基于中介效應(yīng)模型的綠色金融支持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展實證研究 [J].新金融，2021，（10）.

[14]于波，范從來.綠色金融、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展 [J].南京社會科學(xué)，2022，（09）.

[15]張建平，李林澤.綠色金融、綠色政策與實體企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型 [J].中國人口·資源與環(huán)境，2023，33（10）.

[16]高承引.綠色金融、綠色創(chuàng)新與流通經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展 [J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2023，（20）.

[17]張茜，俞穎.綠色金融對城市高質(zhì)量發(fā)展的作用研究——來自277個地級市數(shù)據(jù)的證 據(jù)[J].金融發(fā)展研究，2023，（03）.

[18]姚戰(zhàn)琪，夏杰長.綠色金融政策與綠色消費(fèi)發(fā)展——基于綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)與合成控制法 [J].中國流通經(jīng)濟(jì)，2023，37（08）.

[19]呂明元，王洪剛.京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)生態(tài)化演進(jìn)對能源結(jié)構(gòu)的影響 [J].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報，2016，18（02）.

[20]胡振，劉艷，范靜.吉林省農(nóng)村信貸效率的變參數(shù)分析及政策效應(yīng)評價 [J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，52（09）.

[21]苑西恒，王雨.金融深化、金融結(jié)構(gòu)與行業(yè)資本配置效率——基于狀態(tài)空間模型的經(jīng)驗證據(jù) [J].西安財經(jīng)學(xué)院學(xué)報，2018，31（06）.

[22]郭凈，張居營，霍家旭.東道國國家風(fēng)險對中國企業(yè)國際投資績效的影響 [J].金融發(fā)展研究，2023，（04）.

[23]Cohen J，Cohen P. 1983. Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences（2nd ed.） [M].Hillsdate，NJ：Lawrence Erlbaum.