王玉梅，段廣茹

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué))

0 引言

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省、重慶市、四川省、云南省、貴州省等11省市，橫跨中國(guó)東中西三大區(qū)域，是中央重點(diǎn)實(shí)施的“三大戰(zhàn)略”之一，在協(xié)調(diào)東中西三大板塊發(fā)展、促進(jìn)沿海沿江沿邊對(duì)內(nèi)對(duì)外開(kāi)放、推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)等方面具有重要的推進(jìn)和引領(lǐng)作用.2016年9月，正式印發(fā)的《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》首次將改善長(zhǎng)江生態(tài)環(huán)境放在首要位置；十四五綱要中也提出，要發(fā)揮產(chǎn)業(yè)協(xié)同聯(lián)動(dòng)整體優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建綠色產(chǎn)業(yè)體系.綠色信貸作為目前綠色金融中最主要的部分，能夠?yàn)樯鷳B(tài)保護(hù)、生態(tài)建設(shè)、綠色產(chǎn)業(yè)融資提供信貸支持.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶面臨日益嚴(yán)峻的環(huán)境承載壓力，在綠色信貸發(fā)展方面仍處于積極探索的起步階段，但具備一定的發(fā)展優(yōu)勢(shì).長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶如何利用好自身綠色信貸發(fā)展優(yōu)勢(shì)來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型，通過(guò)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，從而緩解長(zhǎng)江流域資源環(huán)境制約，加速經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶協(xié)調(diào)發(fā)展，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

該文擬在文獻(xiàn)梳理的基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)行測(cè)度，利用空間面板模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)系進(jìn)行綜合分析，以此探討長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的影響.

1 文獻(xiàn)綜述

已有文獻(xiàn)關(guān)于綠色信貸與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究主要體現(xiàn)在綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的單向影響上，現(xiàn)有研究根據(jù)內(nèi)容大體上可分為兩大類(lèi)：一是綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響機(jī)理，二是綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的具體作用.

關(guān)于綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響機(jī)理的研究方面，李忠認(rèn)為綠色信貸能夠聚集社會(huì)閑散資金并將這部分資金向節(jié)能環(huán)保進(jìn)行投放，還能通過(guò)轉(zhuǎn)變?nèi)藗兊南M(fèi)觀念來(lái)更加廣泛地傳播綠色發(fā)展理念，從而擴(kuò)大綠色消費(fèi)市場(chǎng)，便可以起到促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的作用[1]；中國(guó)人民銀行黔西南州中心支行課題組認(rèn)為綠色信貸具有引導(dǎo)資金來(lái)源、資金導(dǎo)向和資金杠桿等作用，可通過(guò)這些方面來(lái)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[2]；梁玉和趙洋分析認(rèn)為綠色信貸可通過(guò)資源引導(dǎo)、信息傳遞、創(chuàng)新激勵(lì)和風(fēng)險(xiǎn)管控等4個(gè)方面對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響[3]；沈翠芝認(rèn)為主要可以從資本的形成和導(dǎo)向、產(chǎn)業(yè)整合、風(fēng)險(xiǎn)分配等方面對(duì)兩者間的影響機(jī)制進(jìn)行分析[4].關(guān)于綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具體作用的研究方面，在國(guó)外的研究中，綠色信貸也常被稱(chēng)作環(huán)境金融或者可持續(xù)金融，Labatt等研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)施環(huán)境金融能夠促使環(huán)保產(chǎn)業(yè)貫徹并深化環(huán)保理念，對(duì)于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展意義重大[5]；Fangmin認(rèn)為以綠色信貸為代表的綠色金融的發(fā)展，對(duì)于綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色升級(jí)、經(jīng)濟(jì)高效發(fā)展具有重要的引導(dǎo)和促進(jìn)作用[6]；Anderson研究提出環(huán)境金融能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，而這需要通過(guò)有效控制高污染項(xiàng)目、正確引導(dǎo)可替代能源發(fā)展、不斷創(chuàng)新金融工具來(lái)實(shí)現(xiàn)[7].在國(guó)內(nèi)的研究中，鄧常春認(rèn)為以綠色信貸為代表的綠色金融對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有優(yōu)化作用，它是一種創(chuàng)新工具[8]；梁玉和趙洋通過(guò)建立灰色關(guān)聯(lián)度模型，發(fā)現(xiàn)綠色信貸與第三產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度最高，綠色信貸能夠促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向合理化程度發(fā)展[3]；錢(qián)水土等利用中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)分區(qū)域、分階段進(jìn)行了面板回歸分析發(fā)現(xiàn)，綠色信貸對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有促進(jìn)作用[9]；李毓等將綠色信貸政策作為虛擬變量，構(gòu)建固定效應(yīng)面板回歸模型，對(duì)綠色信貸與中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)綠色信貸能夠明顯促進(jìn)中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[10].

該文擬在已有研究的基礎(chǔ)上，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究對(duì)象，采取空間計(jì)量方法來(lái)探討綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的空間效應(yīng)，豐富地域性產(chǎn)業(yè)研究理論.

2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的測(cè)度

2.1 綠色信貸的測(cè)度

2.1.1 指標(biāo)選取

該文從對(duì)六大高耗能產(chǎn)業(yè)(石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)；化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)；非金屬礦物制品業(yè)；黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè))的信貸限制角度，用“六大高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利息支出的比重”作為綠色信貸反向衡量指標(biāo).這主要基于三方面原因：一是綠色信貸政策的主要出發(fā)點(diǎn)就是對(duì)高耗能高污染產(chǎn)業(yè)進(jìn)行限制，而六大高耗能產(chǎn)業(yè)在其中占據(jù)突出位置，據(jù)此可將銀行的信貸投向簡(jiǎn)單區(qū)分為六大高耗能產(chǎn)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)；二是各大銀行間貸款利率差異不大，利息支出占比基本能夠代表貸款規(guī)模的比重；三是考慮到數(shù)據(jù)的可得性.

由于六大高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出占比是反向指標(biāo)，為研究方便，該文用1減去上述反向指標(biāo)，將其轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)，利用該正向指標(biāo)對(duì)綠色信貸進(jìn)行測(cè)度，見(jiàn)公式(1).

(1)

2.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

由于2007年7月之后綠色信貸才開(kāi)始正式在中國(guó)實(shí)施，因此該文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市的面板數(shù)據(jù)為樣本，數(shù)據(jù)區(qū)間為2007～2018年，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站.

2.1.3 綠色信貸的測(cè)度

根據(jù)所選定的指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用公式(1)可計(jì)算出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2007～2018年的綠色信貸測(cè)度值，測(cè)度結(jié)果見(jiàn)表1.其值越大，代表綠色信貸規(guī)模越大，發(fā)展程度相對(duì)越好.由于文章篇幅的限制，該文僅展示各省市偶數(shù)年份的測(cè)度值.

由表1可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市的綠色信貸測(cè)度值在2007～2018年絕大多數(shù)呈上升趨勢(shì)，綠色信貸發(fā)展勢(shì)頭整體向好.綠色信貸年均增長(zhǎng)率最高是湖南省，達(dá)到4.57%，最低的是云南省，為-0.21%.雖然云南省的綠色信貸年均增長(zhǎng)率為負(fù)(增長(zhǎng)為負(fù)值的還有浙江省，為-0.16%)，但兩省綠色信貸測(cè)度值的絕對(duì)值相差很小，在研究期間變動(dòng)不大，表明綠色信貸政策對(duì)綠色信貸發(fā)展的推動(dòng)作用是比較穩(wěn)定的.

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2007～2018年綠色信貸測(cè)度值

2.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的測(cè)度

為測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化狀況，該文選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化3個(gè)指標(biāo)，利用熵值法賦權(quán)匯總得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)，以此指數(shù)反映長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的綜合水平.

2.2.1 指標(biāo)的選取

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(is1)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化是指在遵循產(chǎn)業(yè)演化規(guī)律的基礎(chǔ)上，各產(chǎn)業(yè)內(nèi)部以及各產(chǎn)業(yè)之間保持一定的內(nèi)部聯(lián)系、相互聯(lián)系與協(xié)調(diào)發(fā)展，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性和資源利用高效性的體現(xiàn).該文借鑒袁航和朱承亮的做法，選取泰爾指數(shù)(TL)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化進(jìn)行測(cè)度[11].由于泰爾指數(shù)是反向指標(biāo)，為研究方便，該文對(duì)其進(jìn)行取倒數(shù)處理，計(jì)算公式為：

(2)

(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化(is2)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化建立在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的基礎(chǔ)之上，其特點(diǎn)主要是產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)在三次產(chǎn)業(yè)間依次轉(zhuǎn)移，各種要素密集度和產(chǎn)品形態(tài)也在三次產(chǎn)業(yè)間依次轉(zhuǎn)移，其中，第二、三產(chǎn)業(yè)的變化是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的直接表現(xiàn).該文借鑒干春暉等的研究，選取第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的衡量指標(biāo)[12]，計(jì)算公式為：

(3)

is2表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平，這一指標(biāo)能夠代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由工業(yè)型向服務(wù)型轉(zhuǎn)變的程度.is2的值越大，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平越高；反之，則產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平較低.

(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化(is3)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化是指一個(gè)地區(qū)工業(yè)三廢的處理情況和環(huán)保投資情況.該文選取二氧化硫排放量與地區(qū)生產(chǎn)總值的之比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化的衡量指標(biāo)，計(jì)算公式為：

(4)

is3表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化水平，該指標(biāo)可以衡量地區(qū)污染防治狀況，揭示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色環(huán)保程度.它是一個(gè)反向指標(biāo)，其值越小，代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化水平越高.

2.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

以上涉及到的各個(gè)指標(biāo)，其數(shù)據(jù)均來(lái)源國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，數(shù)據(jù)區(qū)間為2007～2018年.

2.2.3 指標(biāo)權(quán)重的確定

該文利用熵值法確定各指標(biāo)的權(quán)重.熵值法是依據(jù)各指標(biāo)所能提供的信息的大小對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，屬于客觀賦權(quán)方法，具有避免主觀影響的優(yōu)點(diǎn).根據(jù)熵值法得到各指標(biāo)的權(quán)重見(jiàn)表2.

2.2.4 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的測(cè)度

根據(jù)表2各指標(biāo)權(quán)重值，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的各指標(biāo)進(jìn)行線性加權(quán)，得到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)，見(jiàn)表3.

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)的各變量權(quán)重

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2007～2018年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)

由表3數(shù)據(jù)可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)測(cè)度值在2007～2018年呈現(xiàn)出不斷增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，年均增長(zhǎng)率全部為正.貴州省增速最高，年均增長(zhǎng)8.88%，湖南省最慢，為2.89%.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省市間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平相差較大.從上中下游區(qū)域觀察，三大區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)整體上呈上升趨勢(shì)，下游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)測(cè)度值處于曲折上升狀態(tài)，且整體遠(yuǎn)高于中上游地區(qū).

3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響的實(shí)證分析

前面對(duì)綠色信貸和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù)進(jìn)行了測(cè)度，為深入探討綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在空間上的影響，該文構(gòu)建空間面板模型對(duì)兩者間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析.

3.1 模型的設(shè)定

該文設(shè)定空間面板模型研究綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在空間上的影響.

首先，判斷產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是否存在著空間效應(yīng)，需要進(jìn)行空間相關(guān)性的檢驗(yàn)，如存在空間相關(guān)性，應(yīng)當(dāng)考慮加入空間矩陣構(gòu)建的空間面板模型.該文采用“莫蘭指數(shù)I”(Moran’sI)檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，其表達(dá)式見(jiàn)公式(5).

(5)

接著，構(gòu)建空間面板模型考察變量間的空間依賴(lài)性.一般的空間面板模型見(jiàn)公式(6).

(6)

3.2 變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

3.2.1 變量選取

結(jié)合前文分析，選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(is0)作為被解釋變量，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)進(jìn)行衡量.核心解釋變量為綠色信貸(gc).為減少變量遺漏，確保模型估計(jì)結(jié)果更加準(zhǔn)確，該文借鑒馮芳芳和蒲勇健、劉婷、梁樹(shù)廣、錢(qián)水土和周永濤、張翠菊和張宗益等學(xué)者的研究[13-17]，引入對(duì)外開(kāi)放(open)、創(chuàng)新能力(inn)、投資水平(inv)、人力資本(hr)、城鎮(zhèn)化水平(ur)等作為控制變量.各變量的說(shuō)明見(jiàn)表4.

表4 各變量的具體說(shuō)明

3.2.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

以上數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，數(shù)據(jù)區(qū)間為2007～2018年.其中，對(duì)于作為對(duì)外開(kāi)放(open)的衡量指標(biāo)中用到的“進(jìn)出口總額”數(shù)據(jù)，該文按照各年份的人民幣對(duì)美元平均匯率將其換算成人民幣單位.為消除可能的異方差影響，在模型估計(jì)時(shí)對(duì)所有變量取對(duì)數(shù)處理.

3.3 模型估計(jì)

根據(jù)空間面板模型分析步驟，首先對(duì)被解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(is0)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，之后對(duì)面板模型進(jìn)行估計(jì).

3.3.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

表5中展示了加入0-1空間矩陣后，用Stata15測(cè)算的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(is0)的全局自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果.

表5 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(is0)的全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

由表5中的Moran’sI指數(shù)、z統(tǒng)計(jì)量及p值可以看到，Moran’sI在(0,1]，p值顯著，故長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(is0)值存在明顯的正空間自相關(guān)，驗(yàn)證了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù)在空間上存在相關(guān)性.因此，該文采用空間計(jì)量進(jìn)一步分析綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響是更為合理準(zhǔn)確的.

3.3.2 模型估計(jì)

在構(gòu)建空間面板模型的過(guò)程中，模型的選擇至關(guān)重要.模型選取的判斷標(biāo)準(zhǔn)一般為L(zhǎng)M檢驗(yàn)：LM-Error、Robust LM-Error可用來(lái)檢驗(yàn)研究對(duì)象之間是否存在空間誤差相關(guān)，LM-Lag、Robust LM-Lag可用來(lái)檢驗(yàn)研究對(duì)象之間是否存在空間滯后相關(guān)，利用stata15進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表6.

表6 空間面板模型的檢驗(yàn)結(jié)果

從表6中可以看到，LM-Error和Robust LM-Error統(tǒng)計(jì)量的值均在1%的水平下顯著，表示存在空間誤差效應(yīng)，建立空間誤差模型是可以接受的；LM-Lag和Robust LM-Lag統(tǒng)計(jì)量的值均在1%的水平下顯著，表示存在空間自回歸效應(yīng)，建立空間自回歸模型也是可以接受的.此時(shí)，該文預(yù)設(shè)空間杜賓模型.從Wald和LR統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，對(duì)于空間自回歸模型和空間誤差模型，兩者的統(tǒng)計(jì)量值均在1%的水平下顯著，分別拒絕了θ=0和θ=-βρ的原假設(shè)，表明空間杜賓模型不能退化以上兩種模型，因此，空間杜賓模型(SDM)適用于該研究.Hausman檢驗(yàn)的p值為0.000，表明選擇固定效應(yīng)模型.綜合以上檢驗(yàn)分析，該文選取雙固定空間杜賓模型(SDM)進(jìn)行建模分析，利用stata15軟件，得到模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表7.

表7 空間杜賓模型(SDM)的估計(jì)結(jié)果

從表7中可以看到，空間杜賓模型(SDM)的空間自回歸系數(shù)為0.3021，其值為正，且通過(guò)1%顯著性檢驗(yàn)，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化呈現(xiàn)出正向的空間相關(guān)性，區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平具有明顯的空間集聚效應(yīng).模型的擬合優(yōu)度R2值為0.7438，說(shuō)明空間杜賓模型(SDM)的擬合效果較好.

核心解釋變量綠色信貸(gc)的系數(shù)為正，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有顯著的促進(jìn)作用，隨著綠色信貸規(guī)模的擴(kuò)大，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平也將進(jìn)一步提升.

控制變量中投資水平(inv)和城鎮(zhèn)化水平(ur)兩個(gè)變量通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，其中，城鎮(zhèn)化水平的系數(shù)為正，地區(qū)城鎮(zhèn)化率的提高能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與升級(jí)，使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平升高；而投資水平系數(shù)為負(fù)，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化表現(xiàn)出一定的負(fù)向影響.對(duì)外開(kāi)放(open)、創(chuàng)新能力(inn)和人力資本(hr)未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明在樣本區(qū)間內(nèi)這三個(gè)變量對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化無(wú)明顯的效應(yīng).

3.3.3 空間效應(yīng)分解

由于空間計(jì)量模型中，某個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的總效應(yīng)與其系數(shù)大小并不相等，難以直接通過(guò)空間面板模型的回歸系數(shù)來(lái)度量這種影響的大小關(guān)系.為了解決這一問(wèn)題，LeSage和Pace(2009)提出直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，可利用效應(yīng)分解來(lái)分析某地區(qū)自變量分別對(duì)本地區(qū)因變量、鄰近地區(qū)因變量和所有地區(qū)因變量的具體影響，其中，自變量對(duì)鄰近地區(qū)因變量的影響是間接效應(yīng)，又稱(chēng)為空間溢出效應(yīng).因此，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的具體影響程度和影響機(jī)制還需通過(guò)效應(yīng)分解來(lái)進(jìn)一步判斷.表8是利用空間杜賓模型(SDM)計(jì)算的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)值.

表8 空間杜賓模型(SDM)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

表8結(jié)果顯示了核心解釋變量和各控制變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng).

核心解釋變量綠色信貸的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn).從直接效應(yīng)來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市綠色信貸對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響系數(shù)為0.3373，且在1%的水平下顯著，即綠色信貸規(guī)模的擴(kuò)大，將會(huì)使本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平提高.從這種影響的機(jī)制上來(lái)說(shuō)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有正向的反饋效應(yīng)，當(dāng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶某省市的綠色信貸規(guī)模擴(kuò)大時(shí)，不僅直接帶動(dòng)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平的提升，還會(huì)對(duì)臨近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化帶來(lái)促進(jìn)作用，這種作用又反過(guò)來(lái)給本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展帶來(lái)正向影響，推動(dòng)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí).從間接效應(yīng)來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市綠色信貸對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響系數(shù)為1.8094，在1%的水平下顯著，表明綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響具備明顯的空間溢出效應(yīng)，且這種效應(yīng)的影響比直接效應(yīng)要大.具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于某省市而言，其相鄰省市綠色信貸規(guī)模的增加會(huì)對(duì)本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展產(chǎn)生顯著的正向影響，帶動(dòng)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平提升；同樣地，提升本地區(qū)綠色信貸規(guī)模，也會(huì)相應(yīng)地促進(jìn)相鄰省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展，提高相鄰省市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平.從總效應(yīng)來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市綠色信貸對(duì)整體區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響系數(shù)為2.1467，且在1%的水平下顯著，表明個(gè)體綠色信貸對(duì)整體區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有明顯的正向影響.對(duì)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶某省市來(lái)說(shuō)，本地區(qū)綠色信貸規(guī)模的擴(kuò)大，在平均意義上會(huì)導(dǎo)致區(qū)域整體的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平上升，推動(dòng)所有地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化升級(jí).

從控制變量對(duì)外開(kāi)放、創(chuàng)新能力、投資水平、人力資本、城鎮(zhèn)化水平的效應(yīng)分解結(jié)果中可以看到，直接效應(yīng)中，投資水平和城鎮(zhèn)化水平通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)；間接效應(yīng)中對(duì)外開(kāi)放、投資水平和城鎮(zhèn)化水平通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)；總效應(yīng)中，投資水平和城鎮(zhèn)化水平通過(guò)了顯著性檢驗(yàn).總體而言，在控制變量中，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市的投資水平和城鎮(zhèn)化水平對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響顯著，兩者都既存在對(duì)本地區(qū)的直接效應(yīng)，也存在對(duì)鄰近省市的空間溢出效應(yīng).其中，投資水平具有負(fù)向效應(yīng)，這一方面與資金投向的產(chǎn)業(yè)分布不夠協(xié)調(diào)有關(guān)，導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資的方向與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方向不相適應(yīng)；另一方面與企業(yè)的投資決策以及政府相關(guān)投資政策實(shí)施的滯后性有關(guān)，導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的促進(jìn)效果沒(méi)能立竿見(jiàn)影.城鎮(zhèn)化水平具有正向效應(yīng)，城市化進(jìn)程的加速能夠創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)、密切城鄉(xiāng)交流、促進(jìn)人口轉(zhuǎn)化，從而對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平的提升有顯著的正向推動(dòng)作用.

4 結(jié)論與建議

該文在對(duì)綠色信貸與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)進(jìn)行測(cè)算的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建空間面板模型探討了綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的具體影響.結(jié)果發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有顯著的推動(dòng)作用，這種影響是對(duì)于自身正向的直接效應(yīng)和對(duì)于鄰近地區(qū)的正向空間溢出效應(yīng)“雙管齊下”的結(jié)果，即某地區(qū)綠色信貸規(guī)模的擴(kuò)大，既能直接提升本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平，也能提升鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平.

為了切實(shí)提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶應(yīng)當(dāng)制定系統(tǒng)性的綠色發(fā)展框架，設(shè)立嚴(yán)格的環(huán)境準(zhǔn)入門(mén)檻，深化“綠色發(fā)展理念”，全面推動(dòng)金融層面的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色信貸發(fā)展提供不竭動(dòng)力和健康的市場(chǎng)環(huán)境；要充分發(fā)揮綠色信貸在資本形成和信息傳導(dǎo)方面的特殊功能，滿足長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市在向綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的大量資金需求，大力推動(dòng)長(zhǎng)三角、長(zhǎng)江中游、成渝等城市群的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)向綠色城市群轉(zhuǎn)型，從而間接促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化；注重產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中的層次性，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“一軸、兩翼、三極、多點(diǎn)”的發(fā)展新格局作為重要依托，充分發(fā)揮重點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)輻射作用，系統(tǒng)性提升區(qū)域整體的產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)各省市間的生產(chǎn)要素流動(dòng)，強(qiáng)化區(qū)域聯(lián)動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ).