張雪梅，曹亞婷，盧菲菲，廉夢露

（蘭州理工大學 經(jīng)濟管理學院，甘肅 蘭州 730050）

21 世紀以來，中國經(jīng)濟飛速發(fā)展帶動工業(yè)化進程快速推進，資源環(huán)境治理與工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展間的矛盾日益凸顯，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展面臨重大挑戰(zhàn)。工業(yè)作為環(huán)境污染的重要源頭，推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型符合當前中國生態(tài)綠色發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展的基本要求，而工業(yè)流程實現(xiàn)綠色化，需要強大的技術(shù)支持和創(chuàng)新能力，研發(fā)資金需求較大，需要綠色金融加以助力。綠色信貸政策作為綠色金融政策的重要部分，在推動實現(xiàn)綠色金融與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型共贏過程中發(fā)揮著不可替代的作用?！毒G色信貸指引》在2012年2 月推進實施以來，從現(xiàn)實政策方面給予工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型以信貸資本支持，并通過引導資金流向?qū)崿F(xiàn)資金在綠色工業(yè)領(lǐng)域的積累集中，促進低能耗、低污染的綠色項目、清潔行業(yè)和相關(guān)綠色新興企業(yè)落地生根，同時，在一定程度上倒逼傳統(tǒng)高耗能、高污染企業(yè)退出市場或升級企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進行綠色轉(zhuǎn)型，從而推動工業(yè)層面的綠色轉(zhuǎn)型。據(jù)此，本文將從行業(yè)異質(zhì)性視角出發(fā)，試圖探究綠色信貸政策分別對污染密集型行業(yè)和清潔生產(chǎn)型行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響作用，以期為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型明確方向和重點。

1 文獻綜述

近年來，關(guān)于綠色信貸的研究主要從三個方面出發(fā)：一是綠色信貸與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，認為綠色信貸通過優(yōu)化資源配置不僅能夠促進經(jīng)濟增長，還會在綠色信貸發(fā)展到一定水平后促進綠色低碳技術(shù)的進步[1-2]。二是通過雙重差分和傾向匹配法等研究綠色信貸政策效果，發(fā)現(xiàn)綠色信貸政策通過產(chǎn)生遵循成本與信貸約束等效應(yīng)對綠色企業(yè)和“兩高”企業(yè)產(chǎn)生影響[3-4]。三是探究綠色信貸政策對企業(yè)綠色發(fā)展的作用，提出綠色信貸政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和融資水平均有顯著促進作用[5-6]。其中，綠色信貸政策與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系研究頗多，謝喬昕和張宇[7]和劉強等[8]研究發(fā)現(xiàn)綠色信貸政策不僅促進企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，同時，也顯著提高了重污染企業(yè)創(chuàng)新效率。而作為綠色發(fā)展的重要驅(qū)動力，綠色信貸政策在推動技術(shù)創(chuàng)新的同時，也影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的推進。

最早對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究中，主張用全要素生產(chǎn)率來衡量工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率，忽略了資源和環(huán)境問題。隨著綠色發(fā)展理念的傳播，學者將資源和環(huán)境要素納入工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的成效中，嘗試構(gòu)建包括勞動力、資本和能源資源投入以及環(huán)境要素在內(nèi)的指標體系測算工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率[9]。在其影響因素研究中，發(fā)現(xiàn)地方經(jīng)濟發(fā)展水平、環(huán)境規(guī)制力度和資本要素深化等因素對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生顯著影響且作用不一，地方經(jīng)濟發(fā)展水平越高工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率越高，同時，政府加強環(huán)境規(guī)制力度也會促進工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展，而資本要素在工業(yè)領(lǐng)域的不斷聚集，導致工業(yè)資本要素超過可承受范圍，對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生負向影響[10-11]。此外，技術(shù)創(chuàng)新作為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要推動力，在工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型過程中起著關(guān)鍵性作用[12]。

隨著研究的深入，學者們以技術(shù)創(chuàng)新為中心點關(guān)注綠色金融與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系。早期學者通過理論分析認為綠色金融利用資金配置支持綠色新興企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)的綠色項目，進而推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[13]，而金融市場化水平的不斷提高作用于城市創(chuàng)新能力，也能夠促進工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[14]。也有學者從企業(yè)層面出發(fā)，認為綠色信貸作為綠色金融資金配置的重要工具，通過控制“兩高”企業(yè)的資金流向，從源頭促進企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[15]。

回顧文獻，發(fā)現(xiàn)已有研究主要集中在理論層面的定性分析，相關(guān)量化實證研究較少，而且大多是從重污染企業(yè)和資源型城市角度研究綠色信貸對其綠色轉(zhuǎn)型的影響，而從行業(yè)異質(zhì)性角度出發(fā)研究綠色信貸政策對工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的較少。另外，研究方法多以單獨采用雙重差分法或傾向性匹配等方法為主，很少將合成控制法與雙重差分法相結(jié)合進行綜合分析。因此，本文以工業(yè)為研究對象，從行業(yè)異質(zhì)性的角度重點分析綠色信貸政策對污染密集型行業(yè)和清潔生產(chǎn)型行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響作用，克服以往單獨使用雙重差分或傾向性匹配方法的不足，嘗試將合成控制法作為主要的實證研究方法，雙重差分法作為補充，深入評估綠色信貸政策對不同工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效果，從而提出相關(guān)對策建議。

2 中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率測度

2.1 測度方法

為測算中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率，構(gòu)建包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的Super-SBM 模型，即投入產(chǎn)出模型。與傳統(tǒng)測算全要素生產(chǎn)率的索羅余值法相比，Super-SBM 模型在分析框架中納入了資源和環(huán)境要素，將資源消耗和環(huán)境污染的壞產(chǎn)出定義為非期望產(chǎn)出，更為全面及合理地考察各工業(yè)行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型水平。Super-SBM模型公式為：

式中：Xij表示j個工業(yè)行業(yè)的第i種投入量，Yrj表示第j個工業(yè)行業(yè)的第r種產(chǎn)出量。其中，i=1, 2, …,m；j=1, 2,…,n；r=1, 2, …,s（Xij≥0，Yrj≥0）。m表示前期投入，s為期望和非期望產(chǎn)出，S-和S+分別為投入與產(chǎn)出的松弛變量，λj為權(quán)重系數(shù)。在測算結(jié)果中，當中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的效率值大于1 時，表明工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率處于相對有效狀態(tài)，當中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的效率值小于1 時，表明工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率處于相對無效狀態(tài)。

2.2 行業(yè)異質(zhì)性分析

由于行業(yè)發(fā)展階段、要素稟賦結(jié)構(gòu)和政策執(zhí)行力度的不同，綠色信貸政策對不同性質(zhì)的行業(yè)所造成的影響也存在差異。目前，關(guān)于行業(yè)分類量化標準學術(shù)界并未達成統(tǒng)一，學者則根據(jù)其具體研究目的采用不同的分類方式對工業(yè)行業(yè)進行劃分，主流劃分方式為生產(chǎn)要素密集程度和環(huán)境污染排放程度兩種?，F(xiàn)階段研究大多選取沈能[16]測算行業(yè)環(huán)境污染程度進行分類的方式，但衡量中主要選用工業(yè)廢水和工業(yè)廢氣排放量作為測算基礎(chǔ)，并未考慮工業(yè)固體廢棄物對環(huán)境造成的污染，存在一定的缺陷，因此，借鑒王鋒正和郭曉川[17]在研究中對行業(yè)的劃分，將中國36 個工業(yè)行業(yè)劃分為污染密集型行業(yè)和清潔生產(chǎn)型行業(yè)，其劃分標準為環(huán)境污染程度的大?。ū?）。

表1 中國36個工業(yè)行業(yè)的分類

2.3 數(shù)據(jù)來源與指標選擇

對不同工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型實現(xiàn)有效測度的基礎(chǔ)是選取全面、適當反映工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型評價指標?；诠I(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵與現(xiàn)實依據(jù)，在投入端從人力、資本、資源三個要素出發(fā)，在產(chǎn)出端主要從期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出兩方面進行考慮，分別選取相應(yīng)的具體衡量指標。為達到工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型追求經(jīng)濟效益和環(huán)境效益協(xié)調(diào)統(tǒng)一的目的，本文通過借鑒有關(guān)學者對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型指標體系的研究，并結(jié)合數(shù)據(jù)可獲得性的現(xiàn)實問題，最終選取2006—2017 年36 個工業(yè)行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)（表2）。

表2 綠色全要素生產(chǎn)率Super-SBM模型測算指標體系

（1）要素投入。根據(jù)相關(guān)經(jīng)濟學理論，勞動力、資本、能源資源作為基礎(chǔ)生產(chǎn)要素，在工業(yè)生產(chǎn)中為不可替代的投入要素，因此投入變量選取中主要考慮勞動力、資本、能源資源三類核心工業(yè)生產(chǎn)投入變量。其中，工業(yè)勞動力投入選取工業(yè)各行業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)進行衡量；資本投入選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值平均余額進行衡量；能源資源投入采用工業(yè)各行業(yè)的能源消費總量來衡量[18]。

（2）期望產(chǎn)出。根據(jù)歷年統(tǒng)計年鑒對比可知，現(xiàn)有關(guān)于工業(yè)行業(yè)經(jīng)濟指標資料數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑發(fā)生多次變動且數(shù)據(jù)并不連續(xù)，2012 年之后不再公布工業(yè)行業(yè)增加值以及總產(chǎn)值數(shù)據(jù)，為保持統(tǒng)計口徑的一致，期望產(chǎn)出選擇統(tǒng)計結(jié)構(gòu)相近的主營業(yè)務(wù)收入計算[19]。

（3）非期望產(chǎn)出。選取工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢棄物三類工業(yè)污染物對非期望產(chǎn)出進行衡量。選取中國36 個工業(yè)行業(yè)為研究對象，由于行業(yè)數(shù)據(jù)選擇涉及歷年統(tǒng)計口徑的一致性，相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)可得性和連續(xù)性，本文以2012 年《綠色信貸指引》實施為界，前后選取6 年面板數(shù)據(jù)（研究分為長期、中期和短期，6 年為中期時間段）作為研究樣本，即2006—2017 年?；A(chǔ)數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及Wind 數(shù)據(jù)庫，缺失年份數(shù)據(jù)采用插值法補齊。

2.4 中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率測度分析

以2006—2017 年中國36 個工業(yè)行業(yè)為分析對象，選 取2006 年、2008 年、2010 年、2012 年、2014 年、2016 年和2017 年中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率值進行具體趨勢分析。如表3 所示，2006—2017 年中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的平均值為0.936 7（小于1），表明2006—2017 年中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型平均效率處于相對無效狀態(tài)。這與李斌等[20]和常青山等[10]學者的研究結(jié)果較為一致，即當前中國工業(yè)綠色發(fā)展呈現(xiàn)粗放與集約并行特點。原因有兩點：一是投入存在相對冗余，前期較長時間內(nèi)中國工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展主要以高投資、高消耗為特征，資源投入冗余導致中國工業(yè)各行業(yè)難以在短期內(nèi)進行綠色轉(zhuǎn)型。二是非期望產(chǎn)出冗余，即污染物排放量較大，使得非期望產(chǎn)出超出環(huán)境可承載范圍，長時間的環(huán)境污染使得中國工業(yè)各行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型壓力較大且短期內(nèi)轉(zhuǎn)型效果并不顯著。

分行業(yè)來看，排名前十的主要集中在清潔生產(chǎn)型行業(yè)，其中居于首位的是水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)（8.612 9），2008 年該行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進入相對有效狀態(tài)，之后迅速增長，通過過程控制和終端治理實現(xiàn)產(chǎn)出和供應(yīng)的高效率與高環(huán)保，創(chuàng)造巨大經(jīng)濟效益，而其他清潔生產(chǎn)型行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型水平也在2012 年后開始普遍提高。排名后五位主要集中在污染密集型行業(yè)，較為典型的是煤炭、石油及有色金屬開采業(yè)，由于行業(yè)特點以及技術(shù)的原因，導致其依然處于綠色轉(zhuǎn)型的困境期。但污染密集型行業(yè)中的石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)（1.078 4）和化學原料及化學制品制造業(yè)（1.486 3）的綠色轉(zhuǎn)型較為成功。

3 綠色信貸政策對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響研究

3.1 模型構(gòu)建

采 用Abadie[21]提 出 的 合 成 控 制 法（synthetic control methods，SCM），通過構(gòu)造合成控制對象即反事實對照組，模擬中國36 個工業(yè)行業(yè)在不實施綠色信貸政策下的綠色轉(zhuǎn)型情況，以對比該項政策的實施效果。相較于清潔生產(chǎn)型行業(yè)，污染密集型行業(yè)受《綠色信貸政策》的直接影響較為明顯，因此，將清潔生產(chǎn)型各行業(yè)作為控制組按一定權(quán)重進行合成，分別合成為污染密集型各行業(yè)進行以下實證。

假設(shè)有N+1 個工業(yè)行業(yè)，工業(yè)行業(yè)在T0期開始實施綠色信貸政策，其他N個工業(yè)行業(yè)沒有實施綠色信貸政策。Y1it表示工業(yè)行業(yè)i在t期實施綠色信貸政策的潛在結(jié)果，Y0it表示工業(yè)行業(yè)i在t期沒有實施綠色信貸的潛在結(jié)果，從而工業(yè)行業(yè)實施綠色信貸政策的因果效應(yīng)為τit=Y1it-Y0it，工業(yè)行業(yè)i在t期觀測到的綠色轉(zhuǎn)型效果為：Yit=D1itY1it+(1-Dit)Y1it=Y0it+τitDit，Dit表示工業(yè)行業(yè)i在t期的綠色信貸政策干預狀態(tài)。

假設(shè)第1 個工業(yè)行業(yè)在T0期后受到綠色信貸政策干預，而其他N個行業(yè)所有時期都沒有受到綠色信貸政策干預，那么對于 ，綠色信貸的政策效應(yīng)可以表示為τit=Y1it-Y0it=Y1t-Y0it。由于第1 個工業(yè)行業(yè)實施了綠色信貸政策，因而在 期，可以觀測到潛在結(jié)果Y1it，但無法觀測到其沒有受到政策干預時的潛在結(jié)果Y0it。則工業(yè)行業(yè)1 的反事實結(jié)果，可以表示為：

為求出Y0it，可以考慮N×1 維的權(quán)重向量W=(w2,…,wN+1)，滿足wj≥0，j=2, …,N+1，并且W2+WN+1=1。向量W 的每一個特定值代表對第1 個行業(yè)的合成控制，這是參照組內(nèi)所有行業(yè)的一個加權(quán)平均。對每個參照組行業(yè)的變量值進行加權(quán)可以得到：

可以證明，對于T0＜t＜T，行業(yè)1 的反事實結(jié)果近似可以用合成控制組來進行表示，即從而得到政策效果的估計值：

通過加權(quán)后得到的合成工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型情況，實際上是模擬了假設(shè)綠色信貸政策實施行業(yè)不實施該項政策時的綠色轉(zhuǎn)型情況，政策實施行業(yè)與合成行業(yè)之間的綠色轉(zhuǎn)型水平差異即是綠色信貸政策對該行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響[22]。

3.2 變量選擇

3.2.1 被解釋變量

被解釋變量為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率，參照岳鴻飛等[23]和彭薇等[24]等的研究，目前研究中關(guān)于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的指標選取與工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相近，因此采用工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率表征工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率，具體計算及數(shù)據(jù)見表2。

3.2.2 控制變量

為了考慮污染密集型行業(yè)合成控制對象的擬合效果及結(jié)果的穩(wěn)健性，在合成控制組過程中盡可能加入一些影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要因素作為預測控制變量，包括行業(yè)規(guī)模、出口規(guī)模、外商投資、要素結(jié)構(gòu)和負債規(guī)模。其中行業(yè)規(guī)模代表行業(yè)的相對經(jīng)營規(guī)模的大小，用規(guī)模以上工業(yè)行業(yè)總資產(chǎn)占行業(yè)單位人數(shù)表示。鑒于出口所具有的正外部性能夠?qū)G色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響，以產(chǎn)業(yè)出口產(chǎn)值占銷售總產(chǎn)值衡量行業(yè)出口規(guī)模。由于外商投資對于中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響顯著，因此選用各行業(yè)外商和國內(nèi)港澳臺商投資的工業(yè)資產(chǎn)額占本行業(yè)工業(yè)總資產(chǎn)的比重來控制外商投資的環(huán)境效應(yīng)。行業(yè)要素主要包括資本要素與勞動力要素，在考量過程中用行業(yè)總資產(chǎn)與行業(yè)年平均從業(yè)人數(shù)的比率來表示要素結(jié)構(gòu)。選取各行業(yè)資產(chǎn)負債率指標表征各行業(yè)負債規(guī)模。

3.3 實證結(jié)果及分析

運用Stata16.0，對污染密集型各行業(yè)合成結(jié)果如圖1 所示。圖1 顯示了污染密集型各行業(yè)與對應(yīng)的合成控制行業(yè)在2006—2017 年間的綠色轉(zhuǎn)型水平。如圖所示，在虛線的左側(cè)，即在綠色政策實施前，（a）～（f）所代表的6 個工業(yè)行業(yè)與其合成控制對象的綠色轉(zhuǎn)型水平都非常接近，說明合成控制組基本可以反映對照組的綠色轉(zhuǎn)型情況。而在虛線右側(cè)，二者逐漸偏離，其中（a）、（b）、（c）、（e）和（f）中工業(yè)行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型水平均低于相應(yīng)合成控制組對象的綠色轉(zhuǎn)型水平。二者的差值正是綠色信貸政策對工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的政策效果，意味著與假設(shè)沒有實施綠色信貸政策的工業(yè)行業(yè)相比，綠色信貸政策反而抑制該工業(yè)行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型，使得工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平大幅度降低。

圖1 綠色信貸政策對高耗能行業(yè)的影響效果

3.4 穩(wěn)健性檢驗

如果合成控制對象沒能擬合好實施政策前的預測變量值，最后得到的預測變量差值很可能是擬合效果不好所導致的，與政策無關(guān)。因此，只對圖2 中合成控制法擬合程度較好的行業(yè)進行以下穩(wěn)健性檢驗，擬合程度不好的行業(yè)不再進行穩(wěn)健性檢驗，而采用雙重差分法展開進一步補充分析。對黑色金屬礦采選業(yè)等6 個污染密集型行業(yè)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如圖2 所示。

圖2（a）～（f）為檢驗結(jié)果。以圖2 中的黑色金屬業(yè)為例，2012 年之前，黑色金屬業(yè)與其他工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率變動的差距較小，但是在2012 年后，黑色金屬業(yè)與其他工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率變動的差距開始拉大，并低于其他行業(yè)。這表明綠色信貸政策降低了黑色金屬業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型效率。類似地，也可以證明其他工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的降低。

圖2 各行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率差值分布

3.5 雙重差分法補充分析

通過運用合成控制法對污染密集型行業(yè)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)合成控制法無法對煤炭開采和洗選業(yè)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)、有色金屬冶煉和電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)進行顯著的擬合分析，因此使用雙重差分法為補充對以上行業(yè)進行分析。計量模型設(shè)定如下：

式中：I是反映工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的變量，GP是綠色信貸政策的變量，污染密集型行業(yè)取值為1，參照組取值為0。Year是年份虛擬變量，2012 年開始取值為1，2012 年前取值為0。βi即為綠色信貸政策對工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的凈效應(yīng)，X為控制變量的集合，δi為個體固定效應(yīng)，γt為時間固定效應(yīng)，α0代表綠色信貸政策實施前處理組和控制組共同的初始均值；α1代表綠色信貸政策實施前處理組和控制組的初始差異；α2代表綠色信貸政策實施前后處理組和控制組共同發(fā)生的變化，η表示綠色信貸政策實施對控制變量的影響，ε表示為誤差項。

表4、表5 為雙重差分法的補充估計結(jié)果，表中交叉項的系數(shù)反映的是綠色信貸政策對該工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響。表4 是在雙重差分法在實證中選取參照組且控制工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響因素情況下的估計結(jié)果，表5 未控制工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響因素估計結(jié)果。這兩種情況下的煤炭開采和洗選業(yè)和石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)的交叉項系數(shù)分別1%和5%的水平上顯著為負，表明綠色信貸政策在一定程度上抑制了這兩類污染密集型行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型。而有色金屬冶煉和電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的交叉項系數(shù)分別在10%和5%的水平上顯著為正，表明綠色信貸政策對該行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型水平具有顯著促進作用。實證結(jié)果說明《綠色信貸指引》的出臺對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響具有明顯的行業(yè)異質(zhì)性，隨著環(huán)境治理在政府目標體系中的權(quán)重加大，中國重污染行業(yè)也在積極尋找綠色轉(zhuǎn)型路徑，但前期部分重污染行業(yè)污染物產(chǎn)出比例較高，部分行業(yè)在短期內(nèi)無法實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型較大的進步，因此綠色信貸政策對此類工業(yè)行業(yè)有效性并不顯著。

表4 綠色信貸政策對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響（雙重差分法，控制變量）

表5 綠色信貸政策對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響（雙重差分法，無控制變量）

4 結(jié)論及政策啟示

4.1 結(jié)論

第一，從工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率值來看，2012—2017 年中國36 個工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率平均值呈現(xiàn)波動上升趨勢。其中，清潔生產(chǎn)型行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率值普遍較高且呈不斷上升，但污染密集型行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平較低甚至多數(shù)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率值出現(xiàn)下降趨勢。

第二，綠色信貸政策對各工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響不一。其中，綠色信貸政策對清潔生產(chǎn)型行業(yè)具有促進作用，但對污染密集型行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型作用效果存在異質(zhì)性。

第三，在污染密集型行業(yè)中，綠色信貸政策對有色金屬冶煉和電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著促進作用，而對黑色金屬采選業(yè)、有色金屬采選業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)等行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展具有抑制作用，這與政策實施周期、行業(yè)發(fā)展規(guī)模及發(fā)展階段有關(guān)?？傮w而言，綠色信貸政策在不同工業(yè)行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型中，發(fā)揮的作用不盡相同。

4.2 政策啟示

第一，加快推進中國各工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。政府應(yīng)出臺有關(guān)綠色信貸政策與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的專項規(guī)劃，并將工業(yè)行業(yè)年度污染排放量指標作為該行業(yè)的下年度申請政府優(yōu)惠政策條件中，引起工業(yè)企業(yè)工作者的重視。

第二，鼓勵金融機構(gòu)結(jié)合各工業(yè)行業(yè)的特點開發(fā)相應(yīng)的綠色金融產(chǎn)品，并將污染密集型行業(yè)與清潔型生產(chǎn)型行業(yè)區(qū)分開來。對污染密集型行業(yè)可以根據(jù)環(huán)境污染程度，調(diào)整相應(yīng)的綠色信貸額度，而對清潔生產(chǎn)行業(yè)應(yīng)該引入社會資本激發(fā)綠色技術(shù)研發(fā)活力，進而促進工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型迅速發(fā)展。

第三，綠色信貸政策作為一種經(jīng)濟調(diào)節(jié)手段，需要與其他相關(guān)的環(huán)境規(guī)制政策相結(jié)合。因此，完善綠色信貸的相關(guān)配套政策形成集成性的政策體系，可以為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展提供政策方面的堅實保障。