绿色金融能否提高绿色全要素生产率？

曾玲玲，叶甜甜

(武汉理工大学 经济学院，湖北 武汉 430070)

一、引 言

改革开放以来，中国经济实现了奇迹式增长。中国经济网2019年统计数据显示，中国的GDP总量从1978年的0.15万亿美元增长到2018年的13.6万亿美元。实现中国经济的绿色高质量增长需要经济增长方式由“规模速度型”转向“质量效率型”，而考虑了资源投入和非期望产出的绿色全要素生产率(Green Total Factor Productivity，以下简称“绿色TFP”)则是促成这一转变的保障。绿色金融作为一种金融机构积极支持环保节能项目融资的行为，可以通过金融工具创新引导社会资金流向绿色生产领域，实现经济和环境的协调可持续发展，在推动国家经济转型升级方面发挥至关重要的作用。在党的十九大报告中，习近平总书记指出，要把绿色金融作为绿色经济发展的重要途径。众多学者纷纷从产业集聚、生产技术、FDI、财政分权以及环境规制等角度研究绿色TFP的影响因素。此外，有少数学者从金融发展的角度出发，研究其与绿色TFP的关系，但是依然没有将绿色金融的指标涵括在内。而随着金融体制的深化改革，绿色金融逐渐成为金融发展的主流趋势。那么，绿色金融能否真正地促进绿色TFP的增长呢？这正是笔者所要探索的问题。

目前，研究绿色金融与绿色TFP两者关系的相关文献较少，已有研究大致可以分为理论层面的定性分析和实证层面的定量考察两类。在理论研究方面，国内外学者没有直接论述绿色金融与绿色TFP的关系。关于绿色金融与经济可持续发展的关系有如下论述：Scholtens[1]认为,绿色金融是金融机构发展的创新之举，能够实现经济和环境的协调健康发展。彭路[2]认为,绿色金融发展可以促进产业结构优化升级和经济可持续发展。在实证研究方面，学者们多从金融发展与绿色TFP、绿色金融与宏观经济增长两个角度进行实证分析：一是关于金融发展与绿色TFP的研究。受绿色金融发展较晚、数据获取难度大和不易量化等因素的影响，学者多从金融发展角度出发，实证检验金融发展对绿色TFP的影响。部分研究表明，金融发展促进了绿色TFP提升。张帆[3]的实证研究表明，金融发展能同时促进传统TFP和绿色TFP的增长，这种促进作用会随着金融发展水平的提高而递减，呈现出非线性的关系。还有部分学者证实了金融发展对绿色TFP的负向影响。葛鹏飞等[4]基于“一带一路”跨国面板数据，研究发现金融规模、金融结构等均与绿色TFP呈现显著的负相关性，认为金融发展抑制了绿色TFP的增长。二是关于绿色金融与宏观经济增长关系的研究。郭国庆等[5]的实证研究表明，环保投资(测度绿色金融的一个指标)对经济增长表现出正的促进效用。裴育等[6]发现，绿色信贷(测度绿色金融的一个指标)投入能直接促进绿色产业发展和地区经济增长。柴晶霞[7]用绿色存贷比表示绿色金融发展水平，研究发现,绿色金融的发展水平达到一定程度时，才能显著促进宏观经济的增长。

综上所述，现有研究还停留在定性分析绿色金融与经济可持续增长关系的层面，少有学者剖析绿色金融对绿色TFP的作用机理。而在定量研究中，前期文献均是采用单一的指标测度绿色金融，鲜有学者集中研究绿色金融对绿色TFP的影响。基于此，笔者尝试作出以下拓展：第一，关于研究对象，在分析绿色金融影响绿色TFP的理论机理的基础上，采用中国2005—2017年的省级面板数据，实证研究绿色金融与绿色TFP之间的关系，为相关领域的研究提供一个全新的视角。第二，在绿色金融的测度方法上，构建多层次的绿色金融综合评分指标体系，运用熵值法对绿色金融进行综合测度，力求全面准确地反映我国绿色金融的发展水平。第三，考虑到绿色金融发展存在区域异质性，将样本分为沿海样本和内陆样本进行分区域考察，以期得出有效结论，进而更好地促进中国整体经济的绿色高质量发展。

二、机制分析与假设

绿色TFP是充分考虑了环境和资源因素的全要素生产率，是衡量一个国家经济可持续增长的核心指标。绿色TFP的提高往往与产业结构优化升级、绿色技术创新和节能减排息息相关。与此同时，绿色金融作为经济可持续发展的助推器，在产业结构优化、污染减排和绿色技术创新等方面有着潜移默化的影响。因此，笔者主要从以下三个路径剖析绿色金融对绿色TFP的影响。

(一)产业结构优化效应

产业结构的优化升级可以有效推动绿色TFP的增长[8]。绿色金融作为绿色经济发展的支点，在助推产业结构优化升级的过程中发挥着重要作用。在市场准入、税费减免等绿色金融政策引导下，金融机构会适时调整信贷结构，将募集的资金更多地投向低污染、低能耗企业，转变企业的生产方式，实现产业结构的优化升级[9]，即政策引导机制。商业性的金融机构会本着自身利益最大化目标，把资金从“两高一剩”产业转移到节能环保型产业，随着资金流向的改变，会逐渐形成环境友好型产业生产的规模化，实现产业结构的优化升级[10]，即资金流向机制。绿色金融会优化环境信息披露渠道，将兼具环保和经济效益的绿色项目和企业传导给广大的社会公众和投资者，增大传统型产业的生存压力，迫使其进行转型升级，形成新的产业集聚，从而带动社会整体产业结构优化升级。据此，笔者提出以下假设：

假设1：绿色金融可以通过产业结构优化促进绿色TFP提升。

(二)节能减排效应

节能减排是新常态下中国经济高质量增长的核心驱动力。绿色金融能够有效助力环境污染防治、推动绿色TFP的提高[11]。一方面，绿色金融会通过碳排放权交易、清洁发展项目机制和“绿色信贷”等污染减排的手段，对从事高污染、高能耗的产业生产进行限制，促使其改变生产模式，从而降低产品生产的能源消耗和污染排放[12]。另一方面，绿色金融资产定价存在的挤出效应能够显著降低企业节能减排成本，会引导大部分企业在上市融资和再融资上选择绿色环保产业，从而推进产业的环保化。与此同时，这些企业的行为也会直接影响公众的投资行为，使他们更倾向于投资那些环保风险低的产业领域和环保措施严格、企业家环保意识强的优秀企业，实现源头上的节能减排。据此，笔者提出以下假设：

假设2：绿色金融可以通过节能减排促进绿色TFP提升。

(三)绿色技术创新效应

绿色技术创新是促进绿色经济发展的主动力，是经济高质量发展的保障。绿色TFP的增长离不开绿色创新技术的强有力支持[13]。在现代经济条件下，绿色技术创新体系的建立离不开绿色金融的支持：一是通过绿色信贷、绿色债券、绿色投资和绿色保险等绿色金融工具为一些节能环保企业增加资本投入量[14]，通过清洁发展项目机制引入外国资本，增加企业绿色技术创新的研发投入；二是为绿色创新技术的研发和运行提供平台，并实施相应的政策支持；三是作为投资者和企业的信息传播媒介，为金融机构提供有价值的信息，方便其投资决策，可以起到分散风险的作用。据此，笔者提出以下假设：

假设3：绿色金融可以通过绿色技术创新促进绿色TFP提升。

三、模型设定及变量说明

(一)模型设定

为了检验绿色金融对绿色TFP的影响，借鉴葛鹏飞等[4]的建模思路，构建以绿色TFP为被解释变量，以绿色金融为核心解释变量，同时包括重要控制变量的计量模型，即

ln GTFPit=α+β1ln greenit+β2lnxit+θi+μt+εit

(1)

式中，下标i和t分别代表省份和年份，θi和μt分别表示不可观测的个体和时间固定效应，εit是随机误差项。GTFP表示绿色全要素生产率，green表示绿色金融，x是控制变量，α为常数项，β为各解释变量和控制变量的系数。为避免异方差和时间趋势因素对模型的影响，变量均做了取对数处理。

另外，为了验证绿色金融对绿色TFP的作用机制，借鉴Baron等[15]的研究思路，采用中介效应模型，建立以下三个计量模型来描述各变量之间的关系：

ln GTFPit=cln greenit+e1

(2)

Mit=aln greenit+e2

(3)

ln GTFPit=c′ln greenit+bMit+e3

(4)

式中，M表示中介变量，其他变量的含义与模型(1)中变量的含义一致。模型(2)中系数c为绿色金融对绿色TFP的总效应；模型(3)中系数a为绿色金融对中介变量的效应；模型(4)中系数c′表示绿色金融对绿色TFP的直接效应，系数b表示在控制绿色金融的影响后中介变量对绿色TFP的影响效应。各个效应的内在联系为c=c′+ab；ab表示绿色金融经过中介变量对绿色TFP的影响效应，即中介效应；ab/c表示中介效应与总效应之比。

(二)变量描述与数据说明

1.被解释变量——绿色全要素生产率(GTFP)

运用SBM方向性距离函数和GML指数模型测算中国30个省级行政区2006—2017年的GML 指数，详细测算过程借鉴邱斌等[16]的计算方法。具体地，劳动力投入方面，采用各省份年末从业人员数作为劳动力投入指标，单位是万人；资本投入方面，根据张军等[17]的永续存盘法计算出各个省份年末资本存量，以2005年为基期，单位是亿元；能源投入方面，用各省份能源消耗量作为能源投入指标，单位是万吨标准煤。关于“好”产出，采用各地区生产总值作为好产出指标，并根据平减指数将其折算为以2005年为基期的实际价格，单位是亿元。关于“坏”产出，参照已有文献的选择，选用了具有代表性的工业废水、二氧化碳、工业二氧化硫排放量作为坏产出指标，其中二氧化碳排放量的估算参照陈诗一[18]的测算方法。

2.核心解释变量——绿色金融(green)

目前，学术界对绿色金融的概念和测度尚未形成统一定义和标准。从发展本质看，绿色金融是一种调整金融业融资和促进经济社会可持续发展的行为活动；从服务范围看，现阶段我国绿色金融服务的主要范围是信贷、证券、保险和碳金融等领域，这些领域的服务水平是衡量绿色金融发展水平的重要指标。借鉴曾学文等[19]的研究，在绿色金融指标的构造中重点聚焦其发展本质和服务领域，同时兼顾数据的可得性，最终选取5个二级指标，具体如表1所示。在运算过程中借鉴王会等[20]的研究，使用熵值法测算各个三级指标的权重，计算出我国30个省级行政区2005—2017年绿色金融的综合评分。

表1 绿色金融指标体系

3.中介变量

选取以下变量为中介变量。(1)产业结构优化：用第三产业占GDP的比重来测度产业结构优化指数。(2)绿色技术创新：用发明专利和实用型专利授权量来衡量绿色技术创新水平。(3)节能减排：用投入产出法测算出节能减排效率，三个投入指标——能源、人力和资本，一个期望产出指标——GDP，三个非期望产出指标——工业废水、二氧化碳、工业二氧化硫排放量。

4.控制变量

选取以下变量为控制变量。(1)经济发展(pgdp)：用未平减的地区人均国内生产总值作为衡量当地经济发展的指标。(2)研发投入(rd)：用R&D经费支出与各地区GDP的比重来反映当地的科技研发投入。(3)教育发展(edu)：用高等教育在校生人数与总人口数的比来衡量当地的教育发展水平。(4)环境规制(env)：采用污染治理完成投资额占 GDP 的比重来度量环境规制强度。(5)外商直接投资(fdi)：采用地区实际利用外资总额占该地区GDP的比重来衡量外商直接投资。

5.数据来源及统计性描述

实证数据为中国2005—2017年30个省级行政区的面板数据(由于相关数据不全，剔除了西藏自治区、中国台湾省、中国香港和澳门特别行政区)。文中所涉及的被解释变量和解释变量原始数据来自《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国能源统计年鉴》及WIND 数据库和中国清洁机制发展官网。各变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计

四、实证结果分析

(一)测算结果分析

在实证分析过程中，将所选取的30个省份划分为沿海11个省份(北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西)和内陆19个省份( 山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)，分析绿色金融和绿色TFP的测算结果，具体结果如表3和表4所示。

从表3中可以发现，就全国而言，我国绿色金融的平均评分为0.202，其中高于全国绿色金融平均值的只有14个省份(占46.7%)；而绿色金融评分平均值低于0.1的省份有8个(占26.7%)。可见，我国绿色金融整体上处于较低的发展水平。从排名来看，绿色金融评分排名前三的分别是广东、上海和四川。其中，四川省的绿色金融评分之所以能在全国排名靠前，主要得益于四川省绿色金融自行创新试点的有序开展和四川省各级政府部门大量绿色金融政策的出台。该测度结果刚好与中央财经大学绿色金融国际研究院发布的最新一期《地方绿色金融发展指数与评价报告(2019)》的结果一致，从侧面验证了本文绿色金融评价指标选择的合理性。就分区域而言，2005至2017年我国沿海地区的绿色金融平均评分为0.244，明显高于内陆地区的0.179，可见沿海地区经济发达，绿色发展的意识相对较强。

表3 2005—2017年我国30个省份及沿海和内陆地区绿色金融评分平均值及排名

表4报告了2005—2017年我国30个省份及沿海和内陆地区GML指数及其分解项技术进步指数(GTC)与技术效率指数(GEC)。从表4可以看出，就全国而言，在样本期内，全国绿色TFP的年均增长率为5.4%，其中GTC的平均增长率为5.7%，GEC的平均增长率则为-0.2%。可见，中国绿色TFP整体呈上升趋势，技术进步是推动绿色TFP增长的主要动力。就各个省份而言，它们的年平均增长率也呈现出较为显著的差异，绝大多数省份的绿色TFP增长率为正，只有甘肃和新疆两个省份的绿色TFP出现了负增长。排名第一的省份山东，绿色TFP的年平均增长率达到了26%，而排名最后的新疆仅为-1.9%。就分区域而言，沿海地区和内陆地区也表现出区域差异性，沿海地区的绿色TFP增长率最高为8.4%(远高于全国平均增长水平)，而内陆地区的增长率为2.3%(显著低于全国平均增长水平)。

表4 2005—2017年我国30个省份及沿海和内陆地区绿色TFP增长率平均值

(二)基准回归分析

根据上述计量模型，采用普通最小二乘法进行回归分析。Hausman检验表明，绿色TFP对全部变量的面板回归采用固定效应(FE)模型更为合理。同时，在分析绿色金融对绿色TFP的影响时，需要考虑内生性问题，于是采用DWH内生性检验；而对于变量内生性检验工具变量的选取，使用ln green，ln pgdp，ln edu，ln rd，ln env和 ln fdi的一阶和二阶滞后变量作为工具变量 (外生变量)，分别进行内生性检验。内生性检验结果表明：除了解释变量ln env在1%的水平上显著拒绝原假设，其他解释变量无法拒绝原假设，即ln env为内生性解释变量。为了规避模型中这一问题，引入env的2至3期滞后项作为工具变量进行IV-GMM估计。表5报告了全国和分区域(沿海和内陆)层面的回归结果。其中IV-GMM方法的估计结果显示Hansen检验没有拒绝原假设，不存在过度识别问题，模型设定合理。比较固定效应估计和IV-GMM估计的结果，发现使用不同方法后大部分变量的显著性和系数符号没有发生实质性变化。但由于部分估计结果仍存在一定的差异，下面将基于IV-GMM估计结果进行分析。

表5 全国和分区域绿色金融与绿色TFP的检验结果

1.全国样本估计结果

表5的(1)至(2)列报告了全国绿色金融与绿色TFP的检验结果。首先，分析核心解释变量绿色金融对绿色TFP的影响。在1%的显著水平下，绿色金融对绿色TFP的影响显著为正，表明我国绿色金融总体会促进绿色TFP的提高，具体表现为绿色金融综合评分每上升1%，绿色TFP就会提升0.120%。其次，在控制变量中，研发投入的系数显著为正，说明研发投入的增加可以为技术创新提供有力的资金支持，推动企业生产技术的进步，从而带动绿色TFP的提高，该结论与李光龙等[21]的研究结论一致。环境规制的系数显著为负，说明目前我国的不合理环境规制超出了企业可承受的范围，挤占了企业用于技术创新的资金，所以不仅不能很好地促进绿色TFP的增长，反而抑制了绿色TFP的增长，这与谢婷婷等[22]的研究结论保持一致。人均生产总值的系数也显著为正，说明经济发展水平高的地方金融业发达，企业容易以较低的成本获得充裕资金用于绿色环保生产，从而提高地方的绿色TFP，这也与刘赢时等[8]的结论保持一致。外商直接投资的系数不显著为正，可能的原因是外商直接投资对我国绿色TFP双面影响，即“污染天堂效应”和“污染光环效应”两种影响效应相互抵消所致[22]。高等教育水平的系数显著为负，并没有表现出预期的正向促进作用。可能的解释是：其一，在当前经济发展过程中，人们受教育程度在提升，但环境保护意识并没有得到提高；其二，高校专业课程的设置缺乏对口的环境保护类专业，毕业生就业过程中并没有把知识转化成相应的解决问题的能力[23]；其三，高等劳动力未得到有效配置，而且人力资本也存在区域和行业错配，占大比例的学生还是进入了传统型的企业，只有小部分学生进入现代化的企业进行经济生产活动[24]。

2.分样本估计结果

为了考察绿色金融及其他控制变量影响绿色TFP的区域差异，进一步把全国样本分成沿海区域样本和内陆区域样本进行实证分析。表5的(3)至(4)和(5)至(6)列分别给出了沿海和内陆两个区域的估计结果。可见，沿海地区和内陆地区回归系数存在着一定的差异。首先，核心解释变量绿色金融的系数在沿海地区和内陆地区分别为0.170和0.101，并且分别通过了5%和1%的显著性水平检验，表明绿色金融在沿海地区的促进作用显著优于内陆地区，呈现出明显的区域差异性。可能的原因有：一方面，沿海地区绿色金融可以通过优化产业结构提升绿色TFP，而内陆地区由于传统型产业集聚明显，难以实现产业结构的优化升级；另一方面，沿海地区的金融业发达程度高于内陆地区，绿色金融机构丰富，绿色金融体系完善，能够给节能环保型企业更多资金支持。其次，控制变量研发投入和经济发展水平对内陆地区均存在显著的正向促进作用，而对沿海地区的正向促进作用不显著，可能的原因是沿海地区经济发展水平和研发投入程度高，基本接近饱和。环境规制对沿海地区和内陆地区的影响都有显著的抑制作用，同对全国的影响一致，说明目前我国不合理的环境规制会整体挤压沿海和内陆企业的技术创新资金，不利于企业向环境友好型转变。然后，外商直接投资在沿海地区表现为显著的抑制作用，而在内陆地区却表现出不显著的促进作用，可能的原因是沿海地区受“污染光环效应”影响更直接。最后，高等教育发展水平在内陆地区表现出显著的抑制作用，但对沿海地区的抑制作用不显著，说明沿海地区的产业集聚多为现代化环保型产业，吸引了更多高校高学历人才来到企业进行生产活动，转变了传统的粗放式经济增长模式，抑制作用降低。

(三)中介效应检验

由基准回归的实证过程中可知，在不加入任何控制变量的前提下，不论整体还是分区域，绿色金融对绿色TFP均具有显著的促进作用，因此，满足进行中介效应检验的前提。全国和分区域绿色金融对绿色TFP的中介效应检验结果如表6所示。

表6 全国和分区域绿色金融对绿色TFP的中介效应检验结果

1.全样本中介效应分析

从表6中可得，绿色金融对绿色TFP具有显著正效应，这说明绿色金融对绿色TFP提升存在直接效应，且产业结构优化、节能减排和绿色技术创新的中介效应均显著，与预期假设一致。从模型3和模型4可以看出，绿色金融对中介变量和中介变量对绿色TFP的两个效应传递路径均正向显著，即绿色金融可以通过促进产业结构优化、节能减排和绿色技术创新的提升进一步提高绿色TFP。其中产业结构升级作为中介变量所发挥的中介效应占总效应的比重为2.65%，显著低于节能减排所占比重(73.7%)和技术创新效应所占比重(69.23%)，说明后两者所发挥的中介效应更大。究其原因，可能是企业进行节能减排可以直接实现环保效益，而随着绿色创新生产技术的提升，能源投入和“坏”产出减少，企业生产效率提高，产品竞争力增强，企业利润增加，经济效益实现，从而推动了绿色TFP的提升。

2.分样本中介效应分析

分析表6中的模型2可知，绿色金融对沿海地区和内陆地区绿色TFP均具有正效应，但对内陆地区的正效应低于沿海地区，这说明绿色金融发展程度越高，对绿色TFP 的正向促进效用越强。对于产业结构升级作为中介变量而言，沿海地区和内陆地区均表现出不同于全国的结果，与预期假设不一致。具体来看，沿海地区绿色金融对产业结构优化有显著的正向作用，但产业结构优化却未能对绿色TFP产生显著的正效应，并且Bootstrap检验显示ab没有通过显著性检验，因此，产业结构升级在沿海地区不能发挥中介效应。而内陆地区绿色金融对产业结构优化呈现出显著负效应，产业结构升级对绿色TFP的负向效应依然不显著，且Bootstrap检验显示ab也没有通过显著性检验，因此，产业结构优化在内陆的负向中介效应也不显著。对于节能减排和绿色技术创新作为中介变量而言，沿海地区和内陆地区均表现出非常显著的中介效应。与此同时，也表现出一定的异质性，沿海地区的节能减排和绿色技术创新所发挥的中介效应均大于内陆地区。可能的原因：一是沿海地区绿色金融发展程度高，能够给予企业更大的扶持力度，促进企业生产技术的革新；二是沿海地区对企业污染排放的标准要求高，迫使企业进行节能减排生产。因此，沿海地区通过节能减排效应和绿色技术创新效应可以更加有效地发挥绿色金融的积极作用。

(四)稳健性检验

为保证回归结果的准确性，对原计量模型进行稳健性检验。采用替换代理变量的方法，改变核心解释变量绿色金融的测度方法。这里选用绿色信贷、绿色证券、碳金融三个二级指标，重新测算权重并计算绿色金融的综合评分。稳健性检验的结果如表7所示。

表7 稳健性检验

从表7中可以看出，不管是全样本还是分区域样本，核心解释变量绿色金融以及控制变量教育发展、研发投入、经济发展、外商直接投资和环境规制的符号均未发生变化，本研究的实质性结论没有发生变化。对于分样本沿海区域，在原IV-GMM模型中核心解释变量显著为正，但是在稳健性检验时并不显著，这可能是因为在新的绿色金融测度过程中，沿海地区相对于内陆地区绿色金融发展水平更为深化，所以，对绿色TFP的促进作用已基本接近饱和[25]。总体而言，本研究的回归结果较为稳健。

五、结论及政策建议

首先，分析了绿色金融影响绿色TFP的理论机制；接着，以2005—2017年中国30个省级行政区面板数据为基础，运用SBM方向性距离函数和GML指数估算出包含二氧化碳、二氧化硫和工业废水等非期望产出的省级绿色TFP；然后，构建了绿色金融指标体系，并运用熵值法测算出绿色金融的发展水平；最后，采用静态面板的IV-GMM模型和中介效应模型进行了实证分析。得出以下研究结论：

第一，我国绿色金融整体处于较低的发展水平，绿色TFP整体上呈现上升态势，且技术进步是绿色TFP增长的主动力。同时，绿色金融和绿色TFP的变动存在着显著的省际和区域差异。具体表现为沿海地区绿色金融发展水平和绿色TFP明显高于内陆地区。

第二，就全样本来看，绿色金融显著促进了绿色TFP的增长，真正意义上实现了我国经济高质量增长。在控制变量中，环境规制和教育发展水平显著抑制了绿色TFP的增长，研发投入和经济发展显著促进了绿色TFP的增长，外商直接投资对绿色TFP的正向促进作用不显著。产业结构优化、节能减排和绿色技术创新的中介效应均显著，且节能减排和绿色技术创新发挥的中介效应占总效应之比大于产业结构优化。

第三，就分样本来看，绿色金融均显著促进了沿海地区和内陆地区绿色TFP的增长，但是对沿海地区的促进作用优于内陆地区。控制变量经济发展和研发投入显著促进了内陆地区的绿色TFP的增长，但是对沿海地区的促进作用不显著。环境规制在沿海地区和内陆地区都起到了显著的抑制作用。教育发展水平表现为显著地抑制内陆地区的绿色TFP的增长，但是对沿海地区的抑制作用不显著。外商直接投资对沿海地区表现为显著的抑制作用，对内陆地区的影响不显著。节能减排和绿色技术创新在沿海和内陆地区的中介效用非常显著，但产业结构优化效应不显著。

基于上述结论，提出以下建议：

第一，完善绿色金融体系，切实提高绿色TFP。首先，政府部门要充分重视绿色金融发展试点的设立，积极向四川省等绿色金融发展先进省份学习，设计完善的监管体系，保证绿色金融发展试点的有效开展。其次，要增强金融机构的环保意识，加强对企业的环保信用评级和贷后监督，调动企业改进生产技术的积极性，真正地推动产业结构的优化升级。

第二，重视生产技术改进，打造现代化生产企业。大力提倡将绿色营业绩效作为内陆地区传统型企业的生产目标，摒弃高污染、高消耗型的生产模式，积极引入先进的环保生产技术和生产设备。同时，相关金融机构也要在政策和资金上给予支持，帮助其从源头上减少污染物排放，实现绿色经济的真正增长。

第三，设立环保门槛，正确利用外商投资。结合我国目前经济的发展现状，要设立环保门槛，减少高污染和高能耗型企业的引进。同时，也要主动与优秀的外企进行沟通，积极学习外资企业的先进生产技术，推动绿色技术的进步，提升产品的竞争力，实现绿色TFP的提升。

第四，培养专业化人才，合理配置人力资本。人力资源是推动技术创新的核心动力，人力资源质量影响着经济绿色可持续发展的方向。政府和高校应该紧盯绿色经济发展的潮流，建立完善的人才培养机制，培养专业化的人才，充分发挥人才的活力和作用，真正地提高地区的科技进步，同时要重视人力资本合理的区域和行业配置。