绿色信贷促进绿色经济发展的实证研究
——基于长江经济带
瞿佳慧 王 露 江红莉 吴佳慧
(江苏大学财经学院，江苏 镇江 212013)
摘 要： 绿色信贷是绿色金融体系中的重要组成部分，通过优化信贷结构、推动产业升级，促进绿色经济发展。以2008-2015年我国长江经济带沿线11个省(市)的绿色GDP为基础，建立差分GMM模型实证研究绿色信贷对绿色经济增长的影响。结果表明：绿色信贷对绿色经济增长有显著的促进作用，政府应继续实行绿色信贷政策，引进复合型绿色金融人才，加强对银行绿色信贷政策执行情况的监管，同时鼓励绿色金融工具创新，构建多层次的绿色金融体系。
关键词： 绿色GDP；绿色信贷；长江经济带；差分GMM
1 引言
改革开放四十多年来，中国GDP始终保持高速增长，总量跃居世界第二，但存在经济结构不合理，发展方式缺乏质量和效益的问题。当前，中国经济已经进入增速放缓、结构优化、追求质量的新常态，发展绿色经济已经成为经济转型关键时期的必然选择。2018年，政府工作报告重点强调绿色中国建设，追求经济发展质量优先于增长数字。习近平总书记在十九大报告全面阐述了加快生态文明体制改革、推进绿色发展、建设美丽中国的战略部署，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，牢固树立和贯彻落实创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，坚持生态优先，推动中国经济“高质量发展”。
2 文献综述
绿色经济是以市场为导向，以生态、环境、资源为要素，以产业经济为基础，以科技创新为支撑，以经济、社会、生态协调发展为目的，以维护人类生存环境，科学开发利用资源和协调人与自然关系为主要特征的一种新的经济形态。早在1993年，联合国统计局和世界银行合作制定了系统的综合环境与经济核算账户(SEEA),提出绿色GDP的概念。近年来，绿色GDP的相关研究不仅限于绿色GDP的核算体系，沈晓艳等(2017)基于资源环境视角揭示了地区绿色发展现状差异；王普查等(2018)通过SUR的PCSE法实证发现资源利用效率、环保投资与绿色GDP存在显著的地区性差异，需要将更多的社会资本引入节能环保产业。
推动绿色经济发展，必须引金融活水润泽实体经济，绿色信贷是其中一重要金融工具。2013年，银监会建立绿色信贷统计制度，绿色信贷规模从2013年末的5.20万亿元增长至2017年6月末的8.22万亿元。其中，绿色交通、可再生能源及清洁能源、工业节能节水环保项目贷款余额较大并且增幅居前。绿色信贷通过对污染企业新建项目的融资贷款采取限制贷款额度，实施惩罚性的高利率等手段，打击了以生态环境为代价的发展途径，激发了从事开发、利用新能源及循环经济生产制造的企业进行科技创新的内生动力。徐胜等(2018)通过灰色关联分析与面板回归分析模型发现绿色信贷对产业结构转型升级效果显著。
综上所述，现有研究主要集中于全国或单个省(市)绿色GDP的核算以及绿色金融对金融发展、产业结构转型升级的影响，而对区域经济如长江经济带沿线省份绿色GDP的核算及其与绿色信贷之间关系的研究较少。因此，本文对2008-2015年我国长江经济带沿线11个省(市)绿色GDP进行核算，在此基础上，基于差分GMM模型研究绿色信贷对绿色GDP的影响。
3 绿色GDP 核算体系
本文研究对象是长江经济带沿线11个省(市)的绿色经济发展水平，即绿色GDP。借鉴已有研究中绿色GDP的核算方式(王金南等，2006；黄和平等，2018)，并结合长江经济带沿线省份资源消耗的主要类型，将绿色GDP核算的账户分为三大类，涉及15项指标，如表1所示。
把教书当副业。“任尔东西南北风，咬定‘逍遥’不放松”。只当讲授知识的教书匠，不当塑造学生健康灵魂的工程师。
绿色GDP =GDP -自然资源耗竭价值-环境污染损失价值 +资源环境改善效益
他几经辗转才找到紫光医院古主任的居住地址，他做这一行才不到一年，资历尚浅，无人提携也罢，还处处受到同行排挤，公司今年与德国公司的合作项目研发出人工骨骼，他一直带着密封袋里的这些人工腓骨、股骨头，仅凭着一颗赤诚的心跑遍全市各家医院，可迎接他的是医生冷漠敷衍的神色和似有若无的逐客令。这次登门拜访无疑是他最后一次机会，业绩完成不了意味着失业，一想到病重的老母、产后的妻子和嗷嗷待哺的婴儿使原本愁容满面的他更显得焦灼。行内盛传性情阴冷怪僻的古主任素来极度反感行内潜在的规则，希望他看得上这些新产品，让公司来供应紫光医院骨科手术的人工骨骼。
替换控制变量，构建模型2和3，进行稳健性检验，结果如表4的第3列、第4列所示。
Kaldi训练的计算成本很高，需要在技术实现上通过并行计算加以优化，因此在DNN的训练中支持使用GPU实现高并发计算以加快处理速度。
因此，首先无论作为反补贴调查国或是被调查国，当出现相关问题的首例案件时，调查机构和立法机构应及时完善相关的法律体系。对缺乏解释的法规进行修订及补充，做到有法可依，防止一个单一的问题因为前期缺乏重视而不断演化，在后期变成复杂棘手的问题。并且，完善相关的监督机制，防止自由裁量权无限制的扩大，维护司法公平。同时针对不同国家不同企业，或者同一国家不同企业的情况，应该做到实事求是。立足于不同国家的市场和企业情况进行分析，防止一概而论而造成的失实判断。作为被调查国，当调查结论严重失实时，应及时与调查机构进行沟通，并依据现实情况上报情况说明，以维护合法权利。
环境污染损失价值考虑实际治理成本与虚拟治理成本。虚拟治理成本为水、大气、固体废弃物的排放量乘以各自的治理成本加总得到；实际治理成本为各省(市)在环境保护方面的实际支出。
表3描述了变量的观察值、均值、标准差、最大值与最小值。11个省(市)lnGGDP 均值为9.618，标准差为0.619；绿色信贷比率均值为0.492，标准差为0.145。
绿色GDP计算所需的各项指标数据来自《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国物价统计年鉴》核算中涉及的价格主要来源于《中国环境经济核算指南》。
4 长江经济带城市的绿色GDP
本文研究对象是长江经济带沿线11个省(市)的绿色经济发展水平，即绿色GDP。长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州共11个省(市)，面积约205万平方公里，占全国的21%，人口和经济总量均超过全国的40%，生态地位重要、综合实力较强、发展潜力巨大，推动长江经济带发展，有利于走出一条生态优先、绿色发展之路。
表1 绿色 GDP核算指标体系
表2 2008-2015年长江经济带沿线各省(市) 绿色 GDP核算值(亿元)
数据来源：历年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国物价统计年鉴》。
总体来看，2008-2015年期间长江经济带沿线11个省(市)绿色GDP值逐年上升，说明我国绿色经济的发展趋势向好。但不同省(市)的绿色GDP水平也存在明显差异，上海、江苏、浙江因为有较好的经济基础和技术条件，绿色GDP总量较其他8个省(市)更高；重庆和贵州由于历史区位及人口等因素的影响，在研究期初绿色GDP总量较低。
5 绿色信贷与绿色经济发展影响的实证研究
5.1 模型构建
解释变量：绿色信贷(GCR)。根据《2010年国民经济和社会发展统计报告》中的六大高耗能行业，选取长江经济带各省工业产业利息总支出与六大高耗能产业利息支出之差占工业产业利息总支出的比例来衡量绿色信贷。
一种态度是对“巧”表达排斥，也就是“斥巧”。大致而言，先民的“斥巧”，主要是在政治、道德、风俗及个人修养等方面来着眼。在表达“斥巧”这一观念时，先民经常把“巧”与“淫”“佞”等词语相联系。如《尚书·皋陶谟》：“何畏乎巧言、令色、孔壬？”[1](P103)《尔雅注疏》释曰：“壬，佞也。”《礼记》：“毋悖于时，毋或作为淫巧，以荡上心。”[25](P51)上述文献都以“淫”“巧”连用，表达出对过分追求“巧”以至于破坏政治稳定的忧虑。
模型1：
从以上对矿体地质单因素的统计结果看，资源量的分布与矿体资源量相关参数的频数之间的关系明显具有2种特征：相关性、奇异性。相关性在矿体厚度、倾向、品位的分布上体现明显，奇异性在长度、延深、倾角分布上体现。
被解释变量：绿色GDP，根据上文核算结果。
lnGGDP i,t =αGGDP i,t -1+βGCL i,t +γ lnMarket i,t +δStructure i,t +θ lnR &D i,t +ρUrban +σHuman +λ i +μ i
考虑到绿色信贷对绿色经济发展的影响可能存在内生性，本文利用动态面板数据模型，将被解释变量的一阶滞后项作为解释变量，以解决因为遗漏变量造成的内生性。差分广义矩估计(GMM)方法是估计动态面板数据模型的常用方法，它通过差分或使用工具变量来控制未观察到的时间和个体效应，同时还使用前期的解释变量和滞后的被解释变量作为工具变量克服内生性问题，从而得到一致无偏估计量。
控制变量：市场化率(Market)，本文借鉴樊纲的市场化水平测度方法和数据构建市场化率指标。产业结构(Structure)，采用第二产业产值占地区生产总值的比例衡量产业结构。人力资本(Human)，用平均受教育年限表示，平均受教育年限=(小学×6+初中×9+高中×12+大专及以上×16)/地区6岁及以上人口总数。城镇化水平(Urban)，用城市人口比重表示。研发投入(R&D)，本文借鉴张军关于资本存量的计算公式，采用永续盘存法计算各省(市)的资本存量。
为了消除异方差，减少数据波动，对GGDP、Market、R&D进行对数变换，Structure、Urban、Human因为是结构变量，故未取自然对数。
5.2 变量的描述性统计
资源环境改善效益。为了实现绿色发展，近年来，各省(市)积极采取措施增加绿地面积，在固碳释氧，吸收有害气体，调节气候，吸尘降尘等方面卓有成效。
表3 变量的描述性统计
5.3 实证结果
差分GMM模型的估计结果如表4第二列所示。表4第二列的最后三行报告了GMM估计有效性的检验结果，AR(2)伴随概率均大于0.05，说明干扰项不存在自相关；由Hansen检验值和Sargan 检验的P值可知，在 5% 的显著性水平下，无法拒绝“所有工具变量均有效”的原假设，说明所构建的差分GMM模型是合理的。由表4的第二列可知，1% 的显著性水平下，滞后一期的GGDP对当期存在显著的影响，系数为0.581。5%的显著水平下，绿色信贷对绿色GDP存在显著的正向作用，绿色信贷每增长1%，绿色GDP将增长0.924%。绿色信贷利用金融杠杆筛选出在环境保护和社会和谐发展方面发挥积极作用的项目，激发经济增长的内生动力。控制变量中，产业结构的回归系数为正，并在5%的显著性水平上显著，同时产业结构的回归系数大于绿色信贷比率的回归系数；城镇化水平的回归系数为正，在1%的显著性水平上显著，并且城镇化水平的回归系数远大于绿色信贷比率的回归系数。可以发现虽然绿色信贷呈现了显著的经济增长促进效应，但这种促进效应要弱于产业结构的优化和城镇化水平的提高。市场化水平对绿色GDP增长有促进作用。研发投入回归系数为负，这可能是由于研发耗费较大，产生收益周期较长，短期内对经济增长无明显推动作用。
表4 动态面板模型估计结果
注:***、**和* 分别表示在 1% 、 5% 、 10% 的水平上显著，括号内为标准误。
5.4 稳健性检验
自然资源耗竭价值.根据长江经济带沿线省(市)的资源消耗特征，主要考虑水资源、森林资源和化石能源三种资源的消耗，并在现有研究成果的基础上通过相关指数调整得到对应价格。
模型2：
模型3：
lnGGDP i,t =αGGDP i,t -1+βGCL i,t +γ lnMarket i,t +δStructure i,t +θ lnR &D i,t +λ i +μ i
林蓝常想，这就是老夫老妻的对话方式吧！话说得少，活儿做得多。大赵辛苦劳作多赚钱，以保证家庭收入；自己辛苦劳作洗衣做饭，以保证吃穿住都舒适、健康、安全。
lnGGDP i,t =αGGDP i,t -1+βGCL i,t +γ lnMarket i,t +δStructure i,t +ρUrban +σHuman +λ i +μ i
通过调整控制变量建立3个模型，利用差分GMM方法可以得出GGDP 滞后项均在1%的显著性水平下显著，绿色信贷比率都在10%的显著性水平下显著，说明模型具有较髙稳健性。
6 绿色金融政策建议
依据绿色GDP理论，本文核算了我国长江经济带沿线11个省(市)的绿色GDP水平，并考察绿色信贷对绿色经济增长的影响。为了克服绿色信贷与绿色经济增长之间双向因果关系导致因果联立偏误而造成的内生性问题，本文建立动态面板数据模型，并运用差分GMM估计方法对模型进行回归分析。结果表明：绿色信贷对绿色经济增长有显著的促进作用，城镇化水平提高与产业结构优化升级在样本区间内对绿色经济发展具有重要意义。
上文从实证角度说明了扩大绿色信贷规模，提高绿色信贷比率对绿色经济发展的积极意义，但我国绿色金融发展起步晚，与发达国家相比还存在较大差距。基于此，提出以下几点建议：
第一，平衡经济与环境发展，将绿色GDP纳入政府考核指标。长期以来，经济业绩都是政府绩效的考核依据，但这种考评方法忽视了经济发展背后的环境代价，以牺牲环境的方式追求发展速度会对经济的长期稳定、健康发展埋下隐患。
第二，引进复合型绿色金融人才，提高绿色信贷规模及效率。绿色金融所支持的节能环保产业大多为高科技产业，而国内缺乏独立性绿色认证机构，无法给出权威的评估结果，不利于实现绿色金融资源的有效配置。因此，政府应当制定积极的绿色信贷政策，在政策引导和市场机制的双重作用下，使更多社会资金进入节能环保领域，同时，注重绿色金融人才的培养，推动绿色经济发展升级。
（4）随着变压器运行时间不断增长，干式变压器部分元件如绝缘件及铁芯绝缘的逐渐老化，导致其铁、铜损加大，也会造成了变压器的运行温度上升。
70年代至80年代初期“限量供应”的日子早已成为历史，90年代后，中国食品工业发展进入全面提速期，与改革开放初期不同，实现“量”的提升已经不再是我国食品工业的唯一追求，生产出满足专属人群的食品成了这一时期我国食品工业众多企业的新目标。
第三，促进绿色金融创新，构建绿色金融体系。绿色GDP增长离不开绿色金融的支持，但是以绿色信贷为核心的单一金融工具无法满足现阶段经济发展的需求。今后，应该鼓励绿色金融创新，在绿色金融与绿色经济的总体规划下，逐步建立并完善绿色金融体系。
参考文献
[1] 沈晓艳,王广洪,黄贤金.1997-2013年中国绿色GDP核算及时空格局研究[J].自然资源学报,2017,32(10):1639-1650.
[2] 王普查,孙冰雪.资源利用效率、环保投资对绿色GDP的影响研究[J].生态经济,2018,34(04):75-79+92.
[3] 徐胜,赵欣欣,姚双.绿色信贷对产业结构升级的影响效应分析[J].上海财经大学学报,2018,20(02):59-72.
[4] 王金南,於方,曹东.中国绿色国民经济核算研究报告2004[J].中国人口·资源与环境,2006,(06):11-17.
[5] 樊纲,王小鲁,张立文,朱恒鹏.中国各地区市场化相对进程报告[J].经济研究,2003,(03):9-18+89.
[6] 张军,吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J]．经济研究，2004,(10):35-44.
中图分类号： F2
文献标识码： A
doi： 10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.33.014
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