■ 徐立航

（安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院 安徽馬鞍山 243032）

引 言

“十四五”時期，我國生態(tài)文明建設(shè)進入了以降碳為重點戰(zhàn)略方向，推動減污降碳協(xié)同增效和促進經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善由量變到質(zhì)變的關(guān)鍵時期。經(jīng)濟低碳發(fā)展是實現(xiàn)碳達峰、碳中和的必由之路。降低工業(yè)二氧化碳排放量，同時增加低碳工業(yè)產(chǎn)出，即提升工業(yè)碳生產(chǎn)率，是實現(xiàn)低碳經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力。

要提升工業(yè)碳生產(chǎn)率，離不開資金支持。2007年，國家環(huán)?？偩?、中國人民銀行、中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于落實環(huán)境保護政策法規(guī)防范信貸風險的意見》，這標志著我國首次提出了綠色信貸這一概念。根據(jù)這一文件的指示精神，我國金融機構(gòu)應(yīng)當嚴格審批工業(yè)企業(yè)的貸款申請，加強綠色貸款的發(fā)放和監(jiān)督管理，對于未能通過環(huán)境審批、環(huán)保設(shè)備驗收的項目，金融機構(gòu)不得提供任何形式的綠色信貸支持。而對于環(huán)境友好型項目，應(yīng)當給予其鼓勵和優(yōu)惠政策，在綠色信貸政策方面進行全方位支持。2012年，中國銀監(jiān)會制定了《綠色信貸指引》，這標志著我國綠色信貸政策的正式推出，其目的在于將綠色資金引向環(huán)境友好型項目，推動工業(yè)企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型，進而提升工業(yè)碳生產(chǎn)率。

綠色信貸從本質(zhì)上來說是環(huán)境規(guī)制政策的一種特殊表現(xiàn)形式。根據(jù)“波特假說”，在發(fā)展經(jīng)濟的同時，應(yīng)當兼顧環(huán)境保護，最終達到“雙贏”的效果?！毒G色信貸指引》頒布以來，綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率是否有影響，地區(qū)之間是否存在綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率影響的空間溢出效應(yīng)，都需要進行實證分析給出答案。本研究在空間杜賓模型框架下，使用工業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)二氧化碳排放的比值（衡量工業(yè)碳生產(chǎn)率）作為被解釋變量，六大高耗能產(chǎn)業(yè)貸款利息支出占工業(yè)企業(yè)總利息的比重（衡量綠色信貸）作為核心解釋變量，基于我國2007~2019年29個省、市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，實證分析了綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響效果、影響機制和空間溢出效應(yīng)以及異質(zhì)性影響。

一、文獻綜述

目前，圍繞綠色信貸的相關(guān)研究主要從微觀層面和宏觀層面兩方面展開，而關(guān)于工業(yè)碳生產(chǎn)率的研究主要從其空間格局、政策實施以及影響因素等角度進行了探索。

對于綠色信貸的研究，可分為微觀和宏觀二個層面。在微觀層面，部分學(xué)者側(cè)重研究綠色信貸對商業(yè)銀行績效的影響。例如，何凌云等的研究結(jié)果表明，開展綠色信貸業(yè)務(wù)有助于提升銀行的資產(chǎn)收益率；張琳等發(fā)現(xiàn)綠色信貸與銀行績效存在正向相關(guān)性。當然，也有部分學(xué)者側(cè)重研究綠色信貸對企業(yè)的影響。例如，曹延求等的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)綠色信貸有助于提升企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平。在宏觀層面，大量研究側(cè)重于分析綠色信貸對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。錢水上等的研究發(fā)現(xiàn)綠色信貸會通過資本形成、資本導(dǎo)向、信息傳遞、產(chǎn)業(yè)整合、風險分配機制對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響；李毓等的研究結(jié)果表明，綠色信貸能夠有效促進第二產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，但是對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展存在顯著的抑制作用。

對于工業(yè)碳生產(chǎn)率的研究，目前學(xué)術(shù)界主要從影響因素、區(qū)域空間格局以及測算方法對其進行探討。首先，在影響因素方面，任曉松等的研究發(fā)現(xiàn)，碳交易政策的實施有助于提升工業(yè)碳生產(chǎn)率，且不同區(qū)域存在異質(zhì)性影響；白雪潔等的研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展能從成本、創(chuàng)新和需求三個維度提升工業(yè)碳生產(chǎn)率；Long等的研究發(fā)現(xiàn)，能源效率、開放程度、技術(shù)進步等因素有助于提升工業(yè)碳生產(chǎn)率。其次，在區(qū)域空間格局的研究方面，Pan等的研究發(fā)現(xiàn)，對外直接投資能夠通過逆向技術(shù)溢出效應(yīng)提升本地區(qū)和周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率；劉傳江等的研究發(fā)現(xiàn)，中國各省、市、自治區(qū)的碳生產(chǎn)率存在空間自相關(guān)，且外商直接投資會提升本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率，但也會降低周邊地區(qū)的碳生產(chǎn)率；姚曄等的研究發(fā)現(xiàn),部門碳強度是影響區(qū)域碳生產(chǎn)率差異性以及各地區(qū)碳生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素,最終需求和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也對碳生產(chǎn)率差異性起到了重要的作用。在測算方法的研究方面，左明灝等通過超效率SBM模型估算了湖南省各市的碳生產(chǎn)率超效率值、潛在碳生產(chǎn)率以及碳生產(chǎn)率潛在改進率。趙國浩等利用前沿分析方法，測算廣義碳生產(chǎn)率；進一步將其分解為規(guī)模效率和技術(shù)效率；李珊珊等采用LMDI-PDA分解法，將中國碳生產(chǎn)率分解為7種驅(qū)動因素，并且進一步從行業(yè)和地區(qū)兩個方面進行了深入分解。

由上述可以看出，現(xiàn)階段對綠色信貸經(jīng)濟效應(yīng)的研究以及工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間格局、政策實施以及影響因素的研究正不斷完善豐富。但是將二者有機結(jié)合的文章較少。為此，本文基于2007~2019年我國29個省、市、自治區(qū)的數(shù)據(jù)，研究綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響、傳導(dǎo)機制及其空間效應(yīng)。

二、理論假設(shè)和機制分析

綠色信貸有助于促進宏觀經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，提高微觀經(jīng)濟主體的運行效率。就宏觀角度而言，首先，綠色信貸有利于引導(dǎo)資金流向，對工業(yè)經(jīng)濟綠色發(fā)展產(chǎn)生正向影響。通過對信貸資金方向的控制，在淘汰、重組或改進高耗能、高污染工業(yè)企業(yè)的同時，對資金投入不足的低碳環(huán)保工業(yè)項目或低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)進行信貸資金支持。其次，就資金規(guī)模及成本而言，綠色信貸有助于將信貸資金集中到環(huán)保產(chǎn)業(yè)，同時降低低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)的貸款利率，提高低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)的績效。就微觀角度而言，首先，綠色信貸政策為低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)提供了更多的融資渠道，緩解了低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)的融資壓力，有助于工業(yè)企業(yè)的綠色發(fā)展。其次，綠色信貸政策要求定期或者不定期地對工業(yè)企業(yè)的環(huán)保項目進行審查，以避免工業(yè)企業(yè)可能存在的道德風險所導(dǎo)致的效率損失。

基于此，提出假設(shè)1：綠色信貸對本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升具有推動作用，且對于周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率存在正向空間溢出效應(yīng)。

綠色信貸有助于為低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)提供資金支持，解決其綠色技術(shù)研發(fā)過程中資金短缺的問題，同時能夠引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)改善自身的能源消費結(jié)構(gòu)。首先，在研發(fā)創(chuàng)新方面，謝維敏等認為外部融資對企業(yè)綠色技術(shù)研發(fā)有著舉足輕重的作用，綠色信貸有助于激勵企業(yè)增加綠色技術(shù)研發(fā)投入，為低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)解決融資渠道單一、銀行企業(yè)間信息不對稱等問題，從而克服由于綠色技術(shù)研發(fā)周期長、資金不足所產(chǎn)生的困難。其次，在能源消費結(jié)構(gòu)方面，綠色信貸政策要求加大對高耗能、高污染企業(yè)融資門檻，鼓勵其采用清潔能源，推動綠色轉(zhuǎn)型升級。同時，商業(yè)銀行會針對貸款工業(yè)企業(yè)的資格以及資金運用情況審查，淘汰不符合信貸條件的工業(yè)企業(yè)。而綠色信貸政策的推行也會引起社會公眾的關(guān)注，消費者由于環(huán)境保護意識的增強，會更傾向于對綠色工業(yè)產(chǎn)品的消費，這間接推動了工業(yè)企業(yè)改善自身的能源消費結(jié)構(gòu)。

基于此，提出假設(shè)2：綠色信貸會通過研發(fā)創(chuàng)新和能源消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化提升工業(yè)碳生產(chǎn)率。

三、研究方法

（一）空間相關(guān)性分析

首先測算被解釋變量工業(yè)碳生產(chǎn)率的莫蘭指數(shù)，以檢驗其空間相關(guān)性。莫蘭指數(shù)的測算公式為：

在上式中，S2表示樣本方差， xi、 xj分別表示省份i和省份j的指標值，W表示空間權(quán)重矩陣。表1所示為歷年工業(yè)碳生產(chǎn)率的莫蘭指數(shù)。從表1可以看出，2007~2019年我國工業(yè)碳生產(chǎn)率的莫蘭指數(shù)均為正，且在1%的水平上顯著，表明我國的工業(yè)碳生產(chǎn)率存在正向空間相關(guān)性。

表1 2007~2019年工業(yè)碳生產(chǎn)率莫蘭指數(shù)

（二）模型設(shè)定

1.基準回歸模型。本文主要探討綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響，首先構(gòu)建OLS回歸模型和面板固定效應(yīng)回歸模型：

2.空間杜賓模型。參考Elhorst提出的空間計量模型設(shè)置方式，由于空間杜賓模型能夠同時解釋空間自回歸效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。因此，相比于空間滯后模型和空間誤差模型，空間杜賓模型所得出的結(jié)果有更強的解釋力?；谶@一觀點，構(gòu)建模型如下：

其中，β表示各解釋變量的回歸系數(shù)，λi和μi分別表示時間固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng)，εit表示隨機干擾項，各變量的含義將在后文詳細說明。

（三）指標選取和數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量。對于工業(yè)碳生產(chǎn)率的測算，不同的學(xué)者持不同的觀點。Long等人提出采用工業(yè)總產(chǎn)值與二氧化碳排放量的比重來衡量單一要素框架下的工業(yè)碳生產(chǎn)率。同時，也有其他學(xué)者采用全要素生產(chǎn)率來測算工業(yè)碳生產(chǎn)率，例如楊德云等人采用非徑向、非導(dǎo)向的基于松弛的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對碳生產(chǎn)率進行測算，采用 Global Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)（GML）作為碳生產(chǎn)率的代理變量。但是采用全要素生產(chǎn)率會存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑不一致的問題，由此可能會造成工業(yè)碳生產(chǎn)率的測算不準確。因此，本文借鑒Long等人的方法測算工業(yè)碳生產(chǎn)率。具體公式如下：

其中，CPit表示i省份第t年的工業(yè)碳生產(chǎn)率，Pit表示i 省份第t年的工業(yè)總產(chǎn)值（考慮到我國自2004年之后未公布省級工業(yè)總產(chǎn)值，本文使用的工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)由地級市工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)匯總而成），CO2it表示省份i第t年的工業(yè)二氧化碳排放量，n表示能源消耗種類，Enit表示第n種能源的實際消耗量，NCVnit表示第n種能源的平均低熱值，EFnit表示第n種能源的碳飽和程度，OFnit表示第n種能源的碳氧化率。

表2 各種能源的NCV、EF和OF水平

2.解釋變量。目前學(xué)術(shù)界對于綠色信貸的測算方法主要有四種類型，包括綠色信貸占比、工業(yè)污染治理投資額中銀行貸款的所占比重、銀行貸款中節(jié)能環(huán)保項目貸款所占比重以及六大高耗能產(chǎn)業(yè)銀行貸款利息支出比重。由于綠色信貸占比和節(jié)能環(huán)保項目貸款占比所用數(shù)據(jù)來自于我國五大商業(yè)銀行以及其他股份制銀行的《社會責任報告》，此類數(shù)據(jù)并不適用于省級層面的綠色信貸指標測算，且工業(yè)污染治理投資額中銀行貸款占比的數(shù)據(jù)自2010年之后停止更新。因此，本文采用六大高耗能產(chǎn)業(yè)與工業(yè)企業(yè)利息總支出所占比重作為綠色信貸的替代變量。

表3 描述性統(tǒng)計

3.中介變量。本文借鑒李斌等的做法，采用省級行政區(qū)研究與試驗發(fā)展內(nèi)部支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示研發(fā)創(chuàng)新水平（rd）。同時考慮到煤炭在我國能源消費格局中占有主導(dǎo)地位，且煤炭的使用會產(chǎn)生大量溫室氣體，因此本文采用原煤和焦炭的耗用量與總能源耗用量的比值表示能源消費結(jié)構(gòu)（ener）。

4.其他控制變量?？紤]到其他因素也可能對工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，因此在模型中加入如下控制變量，以提高模型的精確性和可靠性。（1）外商投資水平（fdi），采用各地區(qū)外商投資實際使用額（按照當年實際匯率進行調(diào)整）在當年GDP中的占比表示，占比越大，表明該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展越依賴于外商投資；（2）經(jīng)濟發(fā)展水平（eco），采用各省份GDP與全國GDP的比值表示；（3）環(huán)境規(guī)制（er），采用工業(yè)污染治理投資額占當年GDP的比重表示。

5.空間權(quán)重矩陣的設(shè)定。對于空間權(quán)重矩陣的選取，不同的學(xué)者有不同的看法。郭威等學(xué)者認為污染擴散存在空間有限性，因此鄰接權(quán)重矩陣適用范圍更廣。但是Gray等學(xué)者認為，經(jīng)濟距離矩陣和地理距離矩陣在進行空間計量分析中相比于鄰接權(quán)重矩陣更加精確和可靠。因此本文借鑒Gray等學(xué)者的做法，采用地理距離矩陣衡量綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率影響的空間效應(yīng)，同時采用經(jīng)濟距離矩陣進行穩(wěn)健性檢驗，地理距離矩陣的表達式如下：

其中， dij表示省份i和省份j之間的距離。

本文選取了2007~2019年全國29個省、市、自治區(qū)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行實證分析，數(shù)據(jù)主要來自于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》，對于個別年份存在的異常值和缺失值，已經(jīng)采用插值法進行剔除和替換。

四、實證分析

（一）模型檢驗

本文采用Stata 16進行空間計量分析。在此之前首先對空間杜賓模型的適用性進行檢驗。如表4所示，除空間滯后模型的穩(wěn)健LM檢驗結(jié)果不顯著外，空間滯后模型和空間誤差模型的LM檢驗結(jié)果均在1%的水平上顯著，即可以引入空間杜賓模型。而Wald檢驗和LR檢驗的結(jié)果均在1%的水平上顯著，表明空間杜賓模型無法退化為空間滯后模型和空間誤差模型。綜上所述，本文采用空間杜賓模型研究綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響是適當?shù)摹?/p>

表4 LM檢驗、穩(wěn)健LM檢驗、Wald檢驗以及似然比LR檢驗

（二）回歸結(jié)果

如表5所示。第（1）列表示OLS基準回歸結(jié)果，綠色信貸的回歸系數(shù)為-1.289，且在1%的水平上顯著。第（2）列表示面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，綠色信貸的回歸系數(shù)為-0.661，且在10%的水平上顯著?？紤]到綠色信貸為逆向指標，說明綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升具有促進作用。

表5 空間杜賓模型回歸結(jié)果

第（3）列所示為空間杜賓模型的回歸結(jié)果。綠色信貸的回歸系數(shù)為-0.994，在1%的水平上顯著，其空間自回歸系數(shù)為-1.184，在1%的水平上顯著，表明綠色信貸能夠顯著提升本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率，同時會對周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)。工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間自回歸系數(shù)為0.439，且在1%的水平上顯著，說明本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升有助于周邊地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升。以上結(jié)論證明假設(shè)1成立。

控制變量中，外商投資水平的回歸系數(shù)不顯著，其空間自回歸系數(shù)為-14.53，且在1%的水平上顯著，表明外商投資水平對本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在顯著的影響，但是對周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著的抑制作用。經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)為30.11，空間自回歸系數(shù)為-30.61，二者均在1%的水平上顯著，表明隨著一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，其經(jīng)濟結(jié)構(gòu)會不斷得到優(yōu)化，進而使本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率不斷提升，但同時高耗能、高污染工業(yè)會逐漸向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率下降。環(huán)境規(guī)制水平的回歸系數(shù)為-8.39，其空間自回歸系數(shù)為12.1，二者均在1%的水平上顯著，表明環(huán)境規(guī)制的加強會降低本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率，但同時會提升周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率。

為了更好地研究綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響作用，本文借鑒Pace等學(xué)者的做法，將綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。直接效應(yīng)是指解釋變量對本地區(qū)被解釋變量的影響；間接效應(yīng)是指解釋變量對周邊地區(qū)被解釋變量的影響。如表6所示，綠色信貸的直接效應(yīng)系數(shù)為-1.138，間接效應(yīng)系數(shù)為2.755，總效應(yīng)系數(shù)為3.893，且均在1%的水平上顯著，表明綠色信貸能夠顯著地提升本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率，同時會對周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生促進作用。

表6 地理距離矩陣下空間杜賓模型的空間溢出效應(yīng)

（三）穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗上述實證結(jié)果的穩(wěn)健性，首先，采用經(jīng)濟距離矩陣代替地理距離矩陣，進行空間杜賓模型回歸。其次，選取不包含我國直轄市的數(shù)據(jù)進行空間杜賓模型回歸。經(jīng)濟距離矩陣的表達式如下：

其中，GDPi、GDPj分別表示省份i和省份j的地區(qū)生產(chǎn)總值。兩個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平越相近，則權(quán)重系數(shù)越大。反之，權(quán)重系數(shù)越小。

在表5中，如第（4）和第（5）列所示為穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，綠色信貸的回歸系數(shù)分別為-1.087和-1.091，空間自回歸項的系數(shù)分別為-1.441和-1.865，且系數(shù)值均在1%的水平上顯著。這表明綠色信貸能夠顯著提升本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率，同時能夠促進周邊地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升，即回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。這也進一步驗證了假設(shè)1所提出的觀點。

如表7和表8所示，分別為采用經(jīng)濟距離矩陣和剔除直轄市的穩(wěn)健性檢驗的空間溢出效應(yīng)，所列結(jié)果表明綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響與表5得出的結(jié)論一致。

表7 經(jīng)濟距離矩陣下空間杜賓模型的空間溢出效應(yīng)

續(xù)表 8 不包含直轄市空間杜賓模型的空間溢出效應(yīng)

表8 不包含直轄市空間杜賓模型的空間溢出效應(yīng)

綜上所述，穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果表明空間杜賓模型的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

（四）機制作用檢驗

如表9所示，為綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的作用機制檢驗結(jié)果。第（1）列展示了綠色信貸對研發(fā)創(chuàng)新的回歸結(jié)果，回歸系數(shù)為-0.00718，空間自回歸系數(shù)為-0.00876，且均在1%的水平上顯著。第（2）列展示了綠色信貸和研發(fā)創(chuàng)新對工業(yè)碳生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，綠色信貸和研發(fā)創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為-0.959和15.91，空間自回歸項系數(shù)分別為-1.006和35.37，且均在1%的水平上顯著。第（3）列展示了綠色信貸對能源結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果，回歸系數(shù)為0.363，空間自回歸系數(shù)為0.275，且均在1%的水平上顯著。第（4）列展示了綠色信貸、能源結(jié)構(gòu)對工業(yè)碳生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，回歸系數(shù)分別為-0.437和-1.804，空間自回歸系數(shù)分別為-1.186和0.347，除能源結(jié)構(gòu)的空間自回歸系數(shù)不顯著外，其他系數(shù)均在1%的水平上顯著。

表9 機制檢驗結(jié)果

綜上所述，綠色信貸能夠通過研發(fā)創(chuàng)新對本地區(qū)和周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生促進作用，但是綠色創(chuàng)新通過能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化僅對本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生促進作用，而對周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在顯著影響。即機制檢驗的結(jié)果支持假設(shè)2。

續(xù)表 9 機制檢驗結(jié)果

（五）異質(zhì)性分析

考慮到不同地區(qū)經(jīng)濟水平、資源稟賦、政策實施以及其他因素存在差異，本文根據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分標準，將我國劃分為東、中、西部地區(qū)，進行異質(zhì)性分析，以研究不同地區(qū)綠色信貸對于工業(yè)碳生產(chǎn)率的差異化影響。

表10所示為異質(zhì)性分析結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，綠色信貸在我國東、中、西部地區(qū)對工業(yè)碳生產(chǎn)率存在不同的影響效果。就東部地區(qū)而言，綠色信貸的回歸系數(shù)為-0.934，且在1%的水平上顯著，空間自回歸項的系數(shù)為-0.578，且在5%的水平上顯著，表明東部地區(qū)綠色信貸對本地區(qū)和周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率均存在顯著的促進作用。就中部地區(qū)而言，綠色信貸的回歸系數(shù)為-0.241，但并不顯著，空間自回歸系數(shù)為-2.711，且在1%的水平上顯著，表明中部地區(qū)綠色信貸能夠顯著提升周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率，但是對本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在顯著影響。就西部地區(qū)而言，綠色信貸的回歸系數(shù)為-1.295，且在1%的水平上顯著，但是空間自回歸項的回歸系數(shù)并不顯著，表明在西部地區(qū)綠色信貸能夠顯著提升本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率，但是對周邊地區(qū)不存在顯著影響。值得注意的是，西部地區(qū)的綠色信貸回歸系數(shù)高于東部地區(qū)綠色信貸的回歸系數(shù)，表明與東部地區(qū)相比，西部地區(qū)綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升作用更加明顯。形成上述差異的原因可能在于：東部地區(qū)由于商業(yè)銀行對綠色信貸業(yè)務(wù)更加成熟，本地工業(yè)企業(yè)不僅能夠從本地區(qū)也能從周邊地區(qū)獲得信貸資金，這導(dǎo)致了東部地區(qū)綠色信貸對本地區(qū)和周邊地區(qū)均產(chǎn)生顯著的促進作用。西部地區(qū)由于金融體系相對發(fā)達的城市較少，且相對發(fā)達的城市，例如成都、重慶等，存在明顯的虹吸效應(yīng)，從而導(dǎo)致商業(yè)銀行跨地區(qū)開展綠色信貸業(yè)務(wù)的動力不足，以至于綠色信貸對周邊地區(qū)不存在顯著的影響。中部地區(qū)可能由于商業(yè)銀行綠色信貸進展相對緩慢，資本、技術(shù)、人才等要素在本地區(qū)尚未完全整合，導(dǎo)致資源外溢，因此綠色信貸對本地區(qū)影響并不顯著。

表10 異質(zhì)性分析結(jié)果

續(xù)表 10 異質(zhì)性分析結(jié)果

五、結(jié)論與建議

本文利用空間杜賓模型研究了綠色信貸對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響及其空間效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸能夠有效地促進本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升，同時也會顯著提升周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率。機制檢驗結(jié)果表明，綠色信貸能夠通過研發(fā)創(chuàng)新顯著提升本地區(qū)和周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率，但是綠色信貸通過優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)僅對本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生推動作用，對周邊地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在顯著影響。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，綠色信貸在東部地區(qū)對本地區(qū)和周邊地區(qū)存在顯著的促進作用。在西部地區(qū)能夠顯著提升本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率，但是對周邊地區(qū)不存在顯著的促進或者抑制作用；在中部地區(qū)能夠顯著提升周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率，但是對本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在顯著的促進或抑制作用。

根據(jù)實證結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，各地區(qū)應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮綠色信貸在控制工業(yè)二氧化碳排放、增加低碳產(chǎn)出方面的作用。綠色信貸業(yè)務(wù)在我國目前正處于快速發(fā)展階段，但是仍然存在風險大、盈利周期長的問題，這也是商業(yè)銀行發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)動力不足的原因之一。為了使綠色信貸業(yè)務(wù)能夠長期且穩(wěn)定地對提升工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生促進作用，各省、市、自治區(qū)政府應(yīng)當著力完善金融市場監(jiān)督、鼓勵商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)，促進綠色金融發(fā)展，進而不斷提高工業(yè)碳生產(chǎn)率。

第二，應(yīng)當充分利用綠色信貸的正向空間溢出效應(yīng)作用，加強各地區(qū)商業(yè)銀行之間的業(yè)務(wù)合作?？梢钥紤]通過共同建設(shè)綠色金融平臺、人才技術(shù)交流平臺以及上下游產(chǎn)業(yè)一體化等方式，形成互通有無、相互學(xué)習(xí)、優(yōu)勢互補的基本格局，讓綠色信貸成為促進工業(yè)碳生產(chǎn)率提升的有力潤滑劑。

第三，商業(yè)銀行應(yīng)當加強對工業(yè)企業(yè)用資情況的審查，從政策上引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)將綠色信貸資金應(yīng)用到綠色技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新方面，同時鼓勵工業(yè)企業(yè)利用綠色信貸資金更新、改造高耗能、高污染生產(chǎn)設(shè)備，逐步減少對傳統(tǒng)能源的依賴，增加清潔能源的使用率。

第四，由于綠色信貸在不同區(qū)域?qū)I(yè)碳生產(chǎn)率的提升存在異質(zhì)性影響，應(yīng)綜合考慮不同地區(qū)的差異化特征，制定不同的促進政策。同時打破不同區(qū)域之間的空間限制，調(diào)動綠色信貸資金在東、中、西部地區(qū)充分流動，形成商業(yè)銀行、工業(yè)企業(yè)以及生態(tài)環(huán)境的多贏格局。