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(gè)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(yàn)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(gè)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(xiàng)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(bào)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(shí)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(shí)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(xiǎn)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(shí)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(diǎn)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(gè)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(xiǎn)，減少對高污染、高碳排放行業(yè)的投資。通過實(shí)施綠色金融政策，企業(yè)自愿披露更多的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)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(shí)應(yīng)對環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，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(shí)現(xiàn)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)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(gè)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(xiǎn)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(xiǎn)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(gè)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(shí)施綠色轉(zhuǎn)型和環(huán)保項(xiàng)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(xiàng)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(gè)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(jià)格上優(yōu)于傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)品。隨著消費(fèi)者對性價(jià)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(xiàng)目，為這些領(lǐng)域提供資金支持。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)還能為企業(yè)和個(gè)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(gè)國內(nèi)銀行主導(dǎo)的個(gè)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(shí)現(xiàn)個(gè)人碳減排量的資產(chǎn)化、價(jià)值化，推動消費(fèi)綠色低碳轉(zhuǎn)型。同時(shí)，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(gè)假設(shè)：

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

三、研究設(shè)計(jì)

（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(gè)省（直轄市）設(shè)立了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)，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(gè)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(jì)年鑒、歷年《中國科技統(tǒng)計(jì)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(gè)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(shí)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(gè)方面出發(fā)，構(gòu)建12個(gè)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(xiàng)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(gè)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(gè)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(jì)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(cái)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(gè)綠色消費(fèi)水平評價(jià)體系，以此來反映綠色消費(fèi)的實(shí)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(jià)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(diǎn)。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(gè)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(jià)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(gè)希爾伯特空間中的向量來說，它在任意一個(gè)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(jì)算空間中某待評點(diǎn)X到最優(yōu)點(diǎn)X*和最差點(diǎn)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(diǎn)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(jià)模型構(gòu)建綠色持續(xù)創(chuàng)新能力評價(jià)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(diǎn)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(jià)模型。

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

其中，[I*j]表示為第[j]個(gè)指標(biāo)的全國平均值，[Iij]為第[i]個(gè)地區(qū)的第[j]個(gè)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(shí)所實(shí)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(shí)現(xiàn)產(chǎn)出增加。已有的實(shí)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(gè)時(shí)點(diǎn)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(shí)，使用傳統(tǒng)面板模型估計(jì)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(jì)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(jì)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(shí)間固定效應(yīng)，[εi，t]為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

公式（7）—（9）為中介效應(yīng)模型。其中，[Developmenti，t]是中介效應(yīng)檢驗(yàn)的被解釋變量，[financei，t]是中介效應(yīng)檢驗(yàn)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(xiàng)。[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(yàn)。其中，[Timet]為時(shí)間虛擬變量，綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策實(shí)施前取值為0，實(shí)施后取值為1；[Treati]表示省份虛擬變量，實(shí)驗(yàn)組取值為1，對照組取值為0；[δ0]表示常數(shù)項(xiàng)；[δ1]、[δ2]表示估計(jì)系數(shù)。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

表5為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)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?？刂谱兞糠矫妫煌貐^(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(shí)證結(jié)果

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)及協(xié)整檢驗(yàn)

為了驗(yàn)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(yàn)。考慮到不同單位根檢驗(yàn)方法的局限性，我們采用了LLC檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)兩種方法。檢驗(yàn)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(yàn)，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(yàn)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(yàn)、Pedroni檢驗(yàn)和Westerlund檢驗(yàn)等方法來驗(yàn)證變量間的長期均衡關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。Kao檢驗(yàn)的DF統(tǒng)計(jì)量和ADF統(tǒng)計(jì)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(shí)，Pedroni檢驗(yàn)的修正PP統(tǒng)計(jì)量、PP統(tǒng)計(jì)量和ADF統(tǒng)計(jì)量也在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn)，進(jìn)一步證實(shí)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(yàn)。

（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(yàn)均表明擾動項(xiàng)不存在二階自相關(guān)，且Hansen檢驗(yàn)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(shí)，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(gè)單位，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平將增加1.0763個(gè)單位。這是因?yàn)榫G色金融在資金導(dǎo)向、風(fēng)險(xiǎn)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(shí)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(yàn)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(shí)，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?yàn)閲H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?yàn)樵S多企業(yè)仍在綠色轉(zhuǎn)型過程中，政府實(shí)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(yàn)

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(yàn)。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(yàn)。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(yàn)。檢驗(yàn)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(gè)綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)，本文以此為依據(jù)設(shè)立了實(shí)驗(yàn)組和控制組，利用DID法檢驗(yàn)了綠色金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。檢驗(yàn)結(jié)果（見表9）顯示，無論是否加入控制變量，時(shí)間虛擬變量與省份虛擬變量的交互項(xiàng)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(shí)間虛擬變量與省份虛擬變量的交互項(xiàng)也通過了5%水平下的檢驗(yàn)，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?yàn)檎甙l(fā)揮對經(jīng)濟(jì)的干預(yù)效應(yīng)需要一定的時(shí)間，而且我國各地區(qū)對綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)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(yàn)

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(yàn)，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(xiǎn)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(shí)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(shí)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(jì)年鑒》的經(jīng)濟(jì)帶劃分，將31個(gè)省份分為東部和中西部兩組進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。所有模型檢驗(yàn)均采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，擾動項(xiàng)相關(guān)性檢驗(yàn)證明擾動項(xiàng)不存在自相關(guān)，Hansen檢驗(yàn)證明所有工具變量均有效。為檢驗(yàn)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(yàn)方法，其檢驗(yàn)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(gè)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(yàn)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(yàn)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(shí)證檢驗(yàn)，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(yàn)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(gè)生命周期進(jìn)行碳排放管理。同時(shí)，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(gè)性化的綠色消費(fèi)產(chǎn)品以實(shí)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(diǎn)和綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的示范作用，建立綠色低碳項(xiàng)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(xiǎn)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(shí)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(jià)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(shí)，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(shí)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(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，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(yàn)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(jià)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(bào)（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(shí)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(shí)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(gè)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(yàn)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(bào)，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(jià) [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(yàn)證據(jù) [J].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2018，31（06）.

[22]郭凈，張居營，霍家旭.東道國國家風(fēng)險(xiǎn)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.