■ 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(shí)期，我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)入了以降碳為重點(diǎn)戰(zhàn)略方向，推動(dòng)減污降碳協(xié)同增效和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型，實(shí)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(shí)期。經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和的必由之路。降低工業(yè)二氧化碳排放量，同時(shí)增加低碳工業(yè)產(chǎn)出，即提升工業(yè)碳生產(chǎn)率，是實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力。

要提升工業(yè)碳生產(chǎn)率，離不開(kāi)資金支持。2007年，國(guó)家環(huán)?？偩?、中國(guó)人民銀行、中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于落實(shí)環(huán)境保護(hù)政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的意見(jiàn)》，這標(biāo)志著我國(guó)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(guó)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格審批工業(yè)企業(yè)的貸款申請(qǐng)，加強(qiáng)綠色貸款的發(fā)放和監(jiān)督管理，對(duì)于未能通過(guò)環(huán)境審批、環(huán)保設(shè)備驗(yàn)收的項(xiàng)目，金融機(jī)構(gòu)不得提供任何形式的綠色信貸支持。而對(duì)于環(huán)境友好型項(xiàng)目，應(yīng)當(dāng)給予其鼓勵(lì)和優(yōu)惠政策，在綠色信貸政策方面進(jìn)行全方位支持。2012年，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)制定了《綠色信貸指引》，這標(biāo)志著我國(guó)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(xiàng)目，推動(dòng)工業(yè)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型，進(jìn)而提升工業(yè)碳生產(chǎn)率。

綠色信貸從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)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(shuō)”，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)兼顧環(huán)境保護(hù)，最終達(dá)到“雙贏”的效果?！毒G色信貸指引》頒布以來(lái)，綠色信貸對(duì)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(duì)工業(yè)碳生產(chǎn)率影響的空間溢出效應(yīng)，都需要進(jìn)行實(shí)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(guó)2007~2019年29個(gè)省、市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了綠色信貸對(duì)工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響效果、影響機(jī)制和空間溢出效應(yīng)以及異質(zhì)性影響。

一、文獻(xiàn)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(kāi)，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(shí)施以及影響因素等角度進(jìn)行了探索。

對(duì)于綠色信貸的研究，可分為微觀和宏觀二個(gè)層面。在微觀層面，部分學(xué)者側(cè)重研究綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行績(jī)效的影響。例如，何凌云等的研究結(jié)果表明，開(kāi)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(jī)效存在正向相關(guān)性。當(dāng)然，也有部分學(xué)者側(cè)重研究綠色信貸對(duì)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(duì)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(huì)通過(guò)資本形成、資本導(dǎo)向、信息傳遞、產(chǎn)業(yè)整合、風(fēng)險(xiǎn)分配機(jī)制對(duì)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(jìn)第二產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，但是對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展存在顯著的抑制作用。

對(duì)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(cè)算方法對(duì)其進(jìn)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(shí)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(gè)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(kāi)放程度、技術(shù)進(jìn)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(duì)外直接投資能夠通過(guò)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(guó)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(huì)提升本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率，但也會(huì)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(mén)碳強(qiáng)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(duì)碳生產(chǎn)率差異性起到了重要的作用。在測(cè)算方法的研究方面，左明灝等通過(guò)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(jìn)率。趙國(guó)浩等利用前沿分析方法，測(cè)算廣義碳生產(chǎn)率；進(jìn)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(guó)碳生產(chǎn)率分解為7種驅(qū)動(dòng)因素，并且進(jìn)一步從行業(yè)和地區(qū)兩個(gè)方面進(jìn)行了深入分解。

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

二、理論假設(shè)和機(jī)制分析

綠色信貸有助于促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，提高微觀經(jīng)濟(jì)主體的運(yùn)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(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展產(chǎn)生正向影響。通過(guò)對(duì)信貸資金方向的控制，在淘汰、重組或改進(jìn)高耗能、高污染工業(yè)企業(yè)的同時(shí)，對(duì)資金投入不足的低碳環(huán)保工業(yè)項(xiàng)目或低碳環(huán)保工業(yè)企業(yè)進(jìn)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(shí)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(jī)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(duì)工業(yè)企業(yè)的環(huán)保項(xiàng)目進(jìn)行審查，以避免工業(yè)企業(yè)可能存在的道德風(fēng)險(xiǎn)所導(dǎo)致的效率損失。

基于此，提出假設(shè)1：綠色信貸對(duì)本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升具有推動(dòng)作用，且對(duì)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(guò)程中資金短缺的問(wèn)題，同時(shí)能夠引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)改善自身的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。首先，在研發(fā)創(chuàng)新方面，謝維敏等認(rèn)為外部融資對(duì)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(lì)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(duì)稱等問(wèn)題，從而克服由于綠色技術(shù)研發(fā)周期長(zhǎng)、資金不足所產(chǎn)生的困難。其次，在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)方面，綠色信貸政策要求加大對(duì)高耗能、高污染企業(yè)融資門(mén)檻，鼓勵(lì)其采用清潔能源，推動(dòng)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)。同時(shí)，商業(yè)銀行會(huì)針對(duì)貸款工業(yè)企業(yè)的資格以及資金運(yùn)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(huì)引起社會(huì)公眾的關(guān)注，消費(fèi)者由于環(huán)境保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng)，會(huì)更傾向于對(duì)綠色工業(yè)產(chǎn)品的消費(fèi)，這間接推動(dòng)了工業(yè)企業(yè)改善自身的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。

基于此，提出假設(shè)2：綠色信貸會(huì)通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新和能源消費(fèi)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(cè)算被解釋變量工業(yè)碳生產(chǎn)率的莫蘭指數(shù)，以檢驗(yàn)其空間相關(guān)性。莫蘭指數(shù)的測(cè)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(biāo)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(guó)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(guó)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(zhǔn)回歸模型。本文主要探討綠色信貸對(duì)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(jì)量模型設(shè)置方式，由于空間杜賓模型能夠同時(shí)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(qiáng)的解釋力?；谶@一觀點(diǎn)，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(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，各變量的含義將在后文詳細(xì)說(shuō)明。

（三）指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.被解釋變量。對(duì)于工業(yè)碳生產(chǎn)率的測(cè)算，不同的學(xué)者持不同的觀點(diǎn)。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(lái)衡量單一要素框架下的工業(yè)碳生產(chǎn)率。同時(shí)，也有其他學(xué)者采用全要素生產(chǎn)率來(lái)測(cè)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(duì)碳生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)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(huì)存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致的問(wèn)題，由此可能會(huì)造成工業(yè)碳生產(chǎn)率的測(cè)算不準(zhǔn)確。因此，本文借鑒Long等人的方法測(cè)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(guó)自2004年之后未公布省級(jí)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(jí)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(shí)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(duì)于綠色信貸的測(cè)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(xiàng)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(xiàng)目貸款占比所用數(shù)據(jù)來(lái)自于我國(guó)五大商業(yè)銀行以及其他股份制銀行的《社會(huì)責(zé)任報(bào)告》，此類數(shù)據(jù)并不適用于省級(jí)層面的綠色信貸指標(biāo)測(cè)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(jì)

3.中介變量。本文借鑒李斌等的做法，采用省級(jí)行政區(qū)研究與試驗(yàn)發(fā)展內(nèi)部支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來(lái)表示研發(fā)創(chuàng)新水平（rd）。同時(shí)考慮到煤炭在我國(guó)能源消費(fèi)格局中占有主導(dǎo)地位，且煤炭的使用會(huì)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(fèi)結(jié)構(gòu)（ener）。

4.其他控制變量?？紤]到其他因素也可能對(duì)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(shí)際使用額（按照當(dāng)年實(shí)際匯率進(jìn)行調(diào)整）在當(dāng)年GDP中的占比表示，占比越大，表明該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展越依賴于外商投資；（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（eco），采用各省份GDP與全國(guó)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(dāng)年GDP的比重表示。

5.空間權(quán)重矩陣的設(shè)定。對(duì)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(rèn)為污染擴(kuò)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(rèn)為，經(jīng)濟(jì)距離矩陣和地理距離矩陣在進(jìn)行空間計(jì)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(duì)工業(yè)碳生產(chǎn)率影響的空間效應(yīng)，同時(shí)采用經(jīng)濟(jì)距離矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，地理距離矩陣的表達(dá)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(guó)29個(gè)省、市、自治區(qū)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，數(shù)據(jù)主要來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)于個(gè)別年份存在的異常值和缺失值，已經(jīng)采用插值法進(jìn)行剔除和替換。

四、實(shí)證分析

（一）模型檢驗(yàn)

本文采用Stata 16進(jìn)行空間計(jì)量分析。在此之前首先對(duì)空間杜賓模型的適用性進(jìn)行檢驗(yàn)。如表4所示，除空間滯后模型的穩(wěn)健LM檢驗(yàn)結(jié)果不顯著外，空間滯后模型和空間誤差模型的LM檢驗(yàn)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(yàn)和LR檢驗(yàn)的結(jié)果均在1%的水平上顯著，表明空間杜賓模型無(wú)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(duì)工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響是適當(dāng)?shù)摹?/p>

表4 LM檢驗(yàn)、穩(wěn)健LM檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)以及似然比LR檢驗(yàn)

（二）回歸結(jié)果

如表5所示。第（1）列表示OLS基準(zhǔn)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(biāo)，說(shuō)明綠色信貸對(duì)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升具有促進(jìn)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(shí)會(huì)對(duì)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(shuō)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(duì)本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在顯著的影響，但是對(duì)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(jì)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(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)會(huì)不斷得到優(yōu)化，進(jìn)而使本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率不斷提升，但同時(shí)高耗能、高污染工業(yè)會(huì)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(qiáng)會(huì)降低本地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率，但同時(shí)會(huì)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(duì)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(duì)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(duì)本地區(qū)被解釋變量的影響；間接效應(yīng)是指解釋變量對(duì)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(shí)會(huì)對(duì)周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生促進(jìn)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(yàn)

為了檢驗(yàn)上述實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，首先，采用經(jīng)濟(jì)距離矩陣代替地理距離矩陣，進(jìn)行空間杜賓模型回歸。其次，選取不包含我國(guó)直轄市的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間杜賓模型回歸。經(jīng)濟(jì)距離矩陣的表達(dá)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(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)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(yàn)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(xiàng)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(shí)能夠促進(jìn)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(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)1所提出的觀點(diǎn)。

如表7和表8所示，分別為采用經(jīng)濟(jì)距離矩陣和剔除直轄市的穩(wěn)健性檢驗(yàn)的空間溢出效應(yīng)，所列結(jié)果表明綠色信貸對(duì)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(jì)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(yàn)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(jī)制作用檢驗(yàn)

如表9所示，為綠色信貸對(duì)工業(yè)碳生產(chǎn)率的作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。第（1）列展示了綠色信貸對(duì)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(duì)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(xiàng)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(duì)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(duì)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(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

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

續(xù)表 9 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

（五）異質(zhì)性分析

考慮到不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、資源稟賦、政策實(shí)施以及其他因素存在差異，本文根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將我國(guó)劃分為東、中、西部地區(qū)，進(jìn)行異質(zhì)性分析，以研究不同地區(qū)綠色信貸對(duì)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(guó)東、中、西部地區(qū)對(duì)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(xiàng)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(duì)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(jìn)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(duì)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(xiàng)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)本地區(qū)和周邊地區(qū)均產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用。西部地區(qū)由于金融體系相對(duì)發(fā)達(dá)的城市較少，且相對(duì)發(fā)達(dá)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(kāi)展綠色信貸業(yè)務(wù)的動(dòng)力不足，以至于綠色信貸對(duì)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(jìn)展相對(duì)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(duì)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(duì)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(jìn)本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率的提升，同時(shí)也會(huì)顯著提升周邊地區(qū)的工業(yè)碳生產(chǎn)率。機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，綠色信貸能夠通過(guò)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(guò)優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)僅對(duì)本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生推動(dòng)作用，對(duì)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(duì)本地區(qū)和周邊地區(qū)存在顯著的促進(jìn)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(duì)周邊地區(qū)不存在顯著的促進(jìn)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(duì)本地區(qū)工業(yè)碳生產(chǎn)率不存在顯著的促進(jìn)或抑制作用。

根據(jù)實(shí)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(guó)目前正處于快速發(fā)展階段，但是仍然存在風(fēng)險(xiǎn)大、盈利周期長(zhǎng)的問(wèn)題，這也是商業(yè)銀行發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)動(dòng)力不足的原因之一。為了使綠色信貸業(yè)務(wù)能夠長(zhǎng)期且穩(wěn)定地對(duì)提升工業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生促進(jìn)作用，各省、市、自治區(qū)政府應(yīng)當(dāng)著力完善金融市場(chǎng)監(jiān)督、鼓勵(lì)商業(yè)銀行開(kāi)展綠色信貸業(yè)務(wù)，促進(jìn)綠色金融發(fā)展，進(jìn)而不斷提高工業(yè)碳生產(chǎn)率。

第二，應(yīng)當(dāng)充分利用綠色信貸的正向空間溢出效應(yīng)作用，加強(qiáng)各地區(qū)商業(yè)銀行之間的業(yè)務(wù)合作。可以考慮通過(guò)共同建設(shè)綠色金融平臺(tái)、人才技術(shù)交流平臺(tái)以及上下游產(chǎn)業(yè)一體化等方式，形成互通有無(wú)、相互學(xué)習(xí)、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的基本格局，讓綠色信貸成為促進(jìn)工業(yè)碳生產(chǎn)率提升的有力潤(rùn)滑劑。

第三，商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)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(shí)鼓勵(lì)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(duì)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(jìn)政策。同時(shí)打破不同區(qū)域之間的空間限制，調(diào)動(dòng)綠色信貸資金在東、中、西部地區(qū)充分流動(dòng)，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。