商业信用环境影响绿色全要素生产率吗？*

沈满洪 陈海盛 应 瑛

提要：本文基于超效率SBM模型测算省域绿色全要素生产率并借鉴CEI指数对商业信用环境进行表征，进而采用空间计量法探索商业信用环境对绿色全要素生产率的影响机制及传导路径。研究结果显示，商业信用环境与绿色全要素生产率呈倒“U”形关系。进一步研究发现，中部和西部地区商业信用环境对绿色全要素生产率作用情况与总体保持一致，但东部地区表现不明显；基础设施、知识外溢、劳动力市场高级程度和环境规制是商业信用环境影响绿色全要素生产率的主要传导路径。

一、引 言

中国经济已由高速度增长转向高质量发展，在此过程中，全要素生产率的提高是关键。健全的金融与法律体系等正式制度通常是企业与区域高质量发展的先决条件。但改革开放以来，中国以较为滞后的金融与法律体系实现了较快的经济发展。中国式“金融发展悖论”的成因在于商业信用部分取代了正规金融。(1)F. Allen, J. Qian and M. Law, “Finance and Economic Growth in China,” Journal of Financial Economics, Vol.77, 2005, pp.57-116.因此，特定区域的商业信用环境成为理解和推动经济可持续发展的金钥匙。能否以商业信用环境改善为契机推动全要素生产率提升成为中国经济可持续发展的关键所在。

现有文献主要从两条路径来研究商业信用环境对绿色经济效率的影响。第一条路径是探讨制度环境、营商环境等外部环境对创新发展的影响。例如，夏后学等采用世界银行营商环境数据研究发现，提升营商环境后，无租企业的创新发展更为有效；(2)夏后学、谭清美、白俊红：《营商环境、企业寻租与市场创新——来自中国企业营商环境调查的经验证据》，《经济研究》2019年第4期。徐浩和冯涛证实了以法律环境为典型的制度环境能对企业创新行为的选择和收益产生重要影响。(3)徐浩、冯涛：《制度环境优化有助于推动技术创新吗?——基于中国省际动态空间面板的经验分析》，《财经研究》2018年第4期。第二条路径从融资约束角度出发，讨论不同融资方式和结构对企业创新能力和持续发展的影响。一般而言，金融市场的平稳度和活跃度对区域科技创新至关重要。(4)NANDA and R. Rhodes-Kropf M, Financing Risk and Innovation, Social Science Electronic Publishing, 2014, pp.11-13.由于创新能力提升需要跨越较长时期，传统金融和数字金融均能对其起到推动作用，(5)Pietro Alessandrini and Michele Fratianni, “Dominant Currencies, Special Drawing Rights and Supernational Bank Money,” World Economics, Vol.10, No.4, 2009, pp.45-68.基础性和高技术研发投资更易受到融资约束。(6)D. Czarnitzki and H. Hottenrott, “Financial Constraints: Routine Versus Cutting Edge R&D Investment,” Journal of Economics & Management Strategy, Vol.20, No.1, 2011, pp.121-157.尽管商业信用环境影响绿色经济效率的研究缺乏系统性，但是以上两条路径分别从宏观和微观角度对两者关系从外围进行了一定程度的探索。

实际上，社会信用体系建设的实质是信用制度的供给过程。在“声誉效应”和“寒蝉效应”作用下，(7)“寒蝉效应”与“声誉效应”相对，是与社会信用体系建设中“黑名单”制度和联合惩戒机制伴随而生的主体逆向选择行为。商业信用环境有可能对绿色全要素生产率产生异质性影响。一方面，商业信用环境强化可能引致优质企业因担心被纳入“黑名单”而选择跨地迁址，从而降低特定区域的绿色全要素生产率水平。在全国性信用法规尚未出台的大背景下，省域之间事实上存在信用建设孤岛，部分企业在“寒蝉效应”下，选择迁移到信用规制滞后地区进行生产，即存在所谓“污染避难所”效应。如叠加锁定效应(lock-in effect)，“寒婵效应”会对企业迁入和迁出地区的生产布局和资源配置产生持久影响。(8)陈海盛：《声誉效应还是寒蝉效应？——信用秩序强化与区域生产率增长》，《南大商学评论》2020年第3期。另一方面，商业信用环境强化可能更有利于环境友好型企业发展，促进地区绿色全要素生产率提升。一是在守信联合激励机制下，通过注重环境保护有可能纳入环保领域红名单，在公共行政事项和招投标领域中享受一定的政策倾斜，并激发企业更好履行社会责任和提高生产效率。二是在“声誉效应”作用下，环境友好型企业在交易领域更容易获得社会认可，具有更多的市场进入和合作机会，同时更有利于在融资约束中通过商业信用形式寻求缓解，增强企业生产的稳定性、持续性和效率。三是对资源和环境关注度较高的企业一般更容易获得政府鼓励，有利于其通过政治关联寻求政策支持。

综上所述，现有研究均基于单一视角，要么只考察商业信用环境对缓解微观主体融资约束可能具有的作用，要么只关注其对区域技术创新而非绿色经济效率的影响，二者并未有机结合起来，导致相关对策措施的片面性。因此，本文提出如下理论假说：商业信用环境对绿色全要素生产率的影响很可能不是线性关系。在商业信用发展不充分时期，在“声誉效应”作用下，商业信用环境的改善对绿色全要素生产率具有正向促进作用；在商业信用膨胀时期，在“寒蝉效应”作用下，商业信用环境的提升对绿色全要素生产率的正向影响减弱，在经济形势不利或监管趋严情况下甚至有可能转为负向影响。考虑到空间异质性，中国东中西部地区商业信用环境对绿色全要素生产率的影响很可能有一定程度的差异化。此外，商业信用环境与绿色全要素生产率之间可能存在因果反向关系和内生性问题，有必要开展针对性排查和检验。

本文的边际贡献主要体现在如下三个方面：第一，从融资约束助推经济高质量发展的视角，验证商业信用环境对中国GTFP具有重要非线性影响，为提升区域GTFP提供了一种全新的思路；第二，在理论机制分析的基础上，分别选取“宗族文化”和“区域是否存在改革开放先行城市”两个工具变量对可能存在的因果反向关系进行排除，结合OLS、SLM、SEM和SDM方法综合评估商业信用环境对中国及东中部地区GTFP的影响，并进一步利用空间计量方法考察这种影响的传导路径；第三，采用径向半径及EBM方法对绿色全要素生产率进行重新测算，并运用2SLS方法进行内生性问题排查，进而为区域提升商业信用环境促进GTFP增长提供对策建议。

二、变量界定与模型构建

(一)变量界定

1.绿色全要素生产率的界定

在计算全要素生产率的过程中，已有学者开始关注资源、环境等要素，即通过加入反映能源消耗和污染物排放的变量来衡量绿色发展。Pittman等首次将污染作为非期望产出置于生产函数中。(9)R. W. Pittman, “Multilateral Productivity Comparisons with Undesirable Outputs,” Economic Journal, Vol.93, 1983, pp.883-891.借鉴Tone的研究，(10)K. Tone, “Dealing with Undesirable Outputs in DEA: A Slacks Based Measure (SBM) Approach,” Energy Policy, Vol.35, 2003, pp.6323-6331.我们构建超效率SBM模型对我国的省域绿色全要素生产率进行测算。(11)超效率SBM模型是超效率与SBM相结合的一种非径向模型，相比于径向DEA模型，超效率SBM模型考虑了松弛变量，从而可获得较好的求解结果。假定存在n个决策单位生产系统，决策单元均由投入、期望产出及非期望产出投入产出向量组成，投入m单元得到S1期望产出及S2非期望产出。基于生产可能性集，建立第m地区第i时期的绿色全要素生产率作为被解释变量：

(1)

x∈Rm，yg∈RS1，yb∈RS2

式(1)以规模不变假设为前提，其中S=(S-,Sg,Sb)分向量分别代表投入、期望和非期望产出松弛量，目标函数值ρ*表征决策单位效率。投入要素包括资本、劳动、能源，期望产出为实际GDP，非期望产出包括化学需氧量和二氧化硫排放量。以2002年为基期，运用永续盘存法对资本存量数据进行测算。以上数据均来源于EPS数据平台、2003-2020年《中国环境统计年鉴》和国家及各省市区统计年鉴及相关统计公告。

2.商业信用环境的界定

从现有文献看，信用风险评估模型主要包括Credit Risk Metrics、KMV模型和期权定价模型等，但是研究对象以单个微观主体或行业为主，缺乏区域层面信用环境的衡量指标。(12)陈海盛：《地理集聚会优化商业信用环境吗？——来自浙江地级市的证据》，《技术经济》2020年第3期。为此中国管理科学研究院、中国市场学会信用工作委员会等单位组成联合课题组，根据现代信用管理理论和社会信用体系运行原理构建了“中国城市商业信用环境指数(CEI)”。CEI指数依据城市公开信息数据，从政府信用监管、征信系统、信用投放、失信违规行为、企业信用管理功能、企业感受、诚信教育七个方面对区域商业信用环境进行综合评价，为测度各地商业信用环境提供了支撑。鉴于省会城市一般在省域经济社会发展中具有示范引领作用，因此我们将省会城市的CEI指数作为省域商业信用环境的代理变量。对于未发布CEI 报告年份的商业信用环境指标，参照同行惯例用均值法进行处理。

(二)模型构建

借鉴Ciccone和Hall、林伯强和谭睿鹏的研究成果，(13)A. Ciccone and R. Hall, “Productivity and the Density of Economic Activity,” American Economic Review, Vol.86, No.1, 1996, pp.54-70. 林伯强、谭睿鹏：《中国经济集聚与绿色经济效率》，《经济研究》2019年第2期。我们将能源因素纳入函数进行分析。假定国家c可划分为不同地区，地区r的单位面积产出为q，生产函数可表述为：

q=f(l,xk,e,Qrc,Arc,Ωrc)

(2)

式(2)中，l、k分别表示单位面积劳动力和商业信用。(14)为聚焦分析，本文假定区域绿色发展中资本生产要素主要由商业信用获得，排除银行、股票等正规金融为代表的其他资金获取渠道。考虑到商业信用具有传递性，设xk代表特定区域的商业信用总量(x>0)，x表示增量商业信用对存量商业信用的灵敏度，在x大于1的情况下，商业信用总量将快速增长。Ω表示综合产出效率，e表示单位面积生产能耗，Q、A分别代表总产出和特定区域总面积。

遵照研究惯例，采用柯布-道格拉斯生产函数并假定单位面积经济产出与该地区产出密度弹性为常数，则生产函数可进一步表述为：

(3)

式(3)中，β、γ分别代表商业信用和能源产出弹性，假设各要素在土地上均匀分布，则地区总产出为：

(4)

式(4)中，L、XK和E分别代表地区总就业人数、总商业信用和总消耗能源，由各要素边际产出与价格相等原则，得到：

(5)

(6)

但是，在双循环背景下区域竞合关系日趋明显，地区发展不仅受内部禀赋制约，而且愈加受到外部区域要素影响。如长三角地区一体化高质量发展上升为国家战略后，行政割据限制逐渐模糊，商业信用环境的影响范围扩大，但由此带来的风险传染性及空间依赖性亦将逐渐增强。同时，绿色全要素生产率全局单变量莫兰指数为-0.0298，其与解释变量、控制变量、全局双变量莫兰指数大小均在-0.1498到0.3153之间，这表明中国绿色全要素生产率与商业信用环境及各控制变量确实存在较强空间相关性。

按照不同空间相关性冲击方式，分别选取空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)研究商业信用环境(CEI)对绿色全要素生产率(gtfp)的影响。

空间滞后模型表达式为：

(7)

εrc～N(0,σrc)

式(7)中，ρ代表空间回归系数，度量邻近区域观测值对本地区绿色全要素生产率的影响；W代表n×n空间权重矩阵，选取“车式(rook)”邻接，根据相邻与否W分别取1和0进行表征。Wit表征空间距离对地区绿色全要素生产率作用。

空间误差模型表达式为：

(8)

εrc=λWε+μrc,μrc～N(0,σrc)

式(8)中，λ代表空间误差系数，表征不同观测值空间依赖程度，衡量邻近区域绿色全要素生产率对本区域绿色全要素生产率观测值的影响方向及大小。对比SLM，SEM空间依赖性影响体现在误差项上，度量邻近区域被解释变量误差冲击对本区域观测值影响情况。u代表正态分布的随机误差向量。

空间杜宾模型表达式为：

(9)

(三)控制变量

借鉴Taskin和Zaim、Song等、田光辉等的研究成果，(15)O. Zaim and F. Taskin, “Environmental Efficiency in Carbon Dioxide Emissions in the OECD: A Non-parametric Approach,” Journal of Environmental Management, Vol.58, No.2, 2000, pp.95-107. M. Z. Song, K. Storesletten and F. Zilibotti, “Growing like China,” The American Economic Review, Vol.101, 2011, pp.202-241. 田光辉等：《环境规制、地方保护与中国污染密集型产业布局》，《地理学报》2018年第10期。选择若干控制变量加入模型进行估计，分别为：地区经济发展水平(pgdp)、所有制结构(os)、政府干预程度(gov)、对外开放程度(fdi)、地区产业结构(ins)、环境规制(evr)、科技创新水平(teci)、知识溢出效应(knos)、基础设施(infra)、劳动力市场高级程度(labor)。根据环境库兹涅茨曲线，地区经济发展水平是影响绿色全要素生产率的重要因素。依据新制度经济学理论，不同的所有制结构造成差异化的交易成本，进而影响绿色生产效率。在社会主义市场经济中，政府适度干预经济对资源配置和经济发展起着重要影响。技术扩散及“污染避难所”假说表明，对外联系强度是区域绿色发展不可忽视的要素。由于不同产业对环境污染程度存在异质性，有必要将地区产业结构纳入框架进行分析。环境规制和科技创新水平不同程度地影响着企业生产的成本收益曲线，进而对地区绿色全要素生产率产生影响。与此同时，以杨小凯为代表的新兴古典经济学强调分工经济与交易费用间的两难冲突是经济发展中的常态，劳动力市场的高级程度和知识溢出效应有助于深化分工提高交易效率，改善基础设施则是降低交易费用的有效手段，因此这三个变量均能提高企业生产率和地区整体的绿色全要素生产率。上述变量的数据来源于国家统计局数据库和EPS数据平台，时间跨度为2002-2019年。

表1 控制变量选取与度量方法

三、实证分析

(一)空间计量结果

随着区域一体化进程加快，我国不同地区的经济发展呈现出空间依赖性不断增强的趋势，因此有必要对空间相关性问题进行重点关注。在对空间相关性进行检验之后，分别选取普通最小二乘法(OLS)、空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)开展基准模型分析，运行结果如下：

表2 总体估计结果

由表2可知，商业信用环境二次项为负值，证实商业信用环境与中国绿色全要素生产率呈现倒“U”形关系特征。当商业信用规模较小时，伴随其增长我国绿色全要素生产率不断提升。在此阶段，商业信用环境是滋润绿色经济的“甘泉”，同时也从侧面证实了中国式“金融发展悖论”的存在。当商业信用环境达到临界值后将扮演“洪水”角色，很可能对绿色全要素生产率产生不利影响。但是，绿色全要素生产率较高地区的经济活动往往更为活跃，对商业信用环境的要求亦更加强烈，因此两者可能存在因果反向关系。为排除干扰，一般选取特定工具变量来解决内生性问题。工具变量既不能直接对绿色全要素生产率产生影响，又必须与商业信用环境状况直接相关。

事实上，商业信用环境既与经济社会发展过程中影响深远的制度变迁相关联，又与地区深厚悠久的文化传统息息相关。宗族文化是中国传统社会的重要特征，清乾隆时任江西巡抚的陈宏谋在《寄杨朴园景苏书》有言：“直省中惟闽中、江西、湖南皆聚族而居，族皆有祠。”借助于宗族网络，声誉机制在市场交易中的作用得以强化，进而有效提升商业信用环境。宗族文化具有缓解融资约束的特殊作用，其不仅为信息交流提供纽带，而且能够降低信息成本、强化道德约束进而提升商业信用环境。(16)潘越等：《民营资本的宗族烙印:来自融资约束视角的证据》，《经济研究》2019年第7期。而且，宗族文化在影响商业信用环境时，不会对绿色全要素生产率产生直接作用，因而可以用来作为工具变量。借助地图搜索引擎，我们计算出各省级行政区每百万人拥有的宗祠数量并将其作为衡量宗族文化程度(Clan_level)的典型指标。

因基准模型同时包括商业信用环境及其二次项，还需再选取一个工具变量进行分析。在改革开放初期的资本匮乏时代，对外开放政策极大地提高了社会对流动性的需求。在正规金融配套难以及时跟进背景下，商业信用规模急剧扩大。由于经济特区和实行经济特区部分政策的沿海开放城市是实施对外开放政策的重要载体。因此，省级行政区划内部是否拥有经济特区及首批沿海开放城市对商业信用规模具有重要影响，并且改革开放距今已有40多年历史，因此不会对近期中国各地区绿色全要素生产率产生直接影响。据此，将区域是否存在改革开放先行城市(city_1980s)作为衡量商业信用环境的另一个工具变量。如果该区域有先行城市则“city_1980s”取为1，否则为0。

表2中模型6-8分别汇报了加入两个工具变量之后重新估计的结果，结合指标综合判断模型6开展进一步讨论。结果显示，在考虑内生性问题后，二次项系数仍然为负值且通过1%显著性检验，再次证实了商业信用环境与中国绿色全要素生产率具有倒“U”形关系。作为企业运营的重要后备资金渠道，处于合理区间的商业信用环境能提升企业对高级劳动力资源吸引力，帮助企业改进生产设备提高能源利用效率和降低污染排放，进而促进绿色全要素生产率增长。但是，商业信用环境更多受声誉、担保等非正式约束的影响，在规模达到一定程度后，随着交易网络非线性扩大，其不稳定性及脆弱性特征开始显现，从而对绿色全要素生产率产生负向影响。与此同时，在晋升锦标赛机制下，政策驱动型的重复建设和政府换届均有可能对企业持续有效运营产生冲击并实质降低中国绿色全要素生产率。

上述讨论主要是基于中国整体层面的分析，考虑到区域异质性，需进一步探讨我国东部、中部和西部地区商业信用环境对绿色全要素生产率的作用，估计结果见表3。

表3 不同区域估计结果

续表3

在对工具变量进行控制之后，引入控制变量，运用SLM、SEM及SDM开展分析，综合Log-Likelihood、AIC、SC指标分别选择表3中的模型2、模型4和模型8进行讨论。由表3可知，在中部和西部地区，商业信用环境与绿色全要素生产率同样表现为倒“U”形关系特征，但是在东部地区两者关系则呈现为“U”形。事实上，相对于中、西部，东部地区发展的资金充裕度较高，市场运行机制较为健全，基于抵押、信用等渠道从正规金融获得资金总体上较为容易。实际上，正规金融在某种程度上为市场提供了一个筛选机制，通过一整套规则遴选出较高质量的资金需求，并通过差异化信贷利率予以表征。在筛选机制作用下，难以从正规金融获得支持的企业，整体来说持续运营能力相对较低，对环境关注度也相对较低，因而不得不转向成本较高的商业信用寻求资金。因此，只有在商业信用环境达到临界点之后，声誉机制才逐渐发挥作用，企业逐渐重视绿色生产、降低能耗进而提高绿色全要素生产率。对于中、西部地区，发展资金缺口较大，且正规金融筛选机制相对不健全，难以有效识别并支持高质量企业，在这种情况下，借助商业信用获取资金对初创企业发展和区域绿色全要素生产率提高至关重要。

(二)传导路径讨论

为探讨商业信用环境影响绿色全要素生产率的机制及传导路径，建立以下模型开展进一步分析：

(10)

式(10)中，roasn,t表征商业信用环境影响绿色全要素生产率可能路径，φ表征其影响程度，CEIn,t表征n地区第t年商业信用环境水平，Xn,t表示控制变量。拟验证的传导路径包括基础设施(I)、知识外溢(II)、劳动力市场高级程度(III)和环境规制(IV)四种。在对Control variables及工具变量进行控制后，分别采用SLM、SEM和SDM回归，得到的估计结果汇报如下：

表4 传导路径验证结果

根据判定法则，选择模型1、模型5、模型8和模型11进一步分析验证基础设施(I)、知识外溢(II)、劳动力市场高级程度(III)和环境规制(IV)等4条传导路径。结果显示，商业信用环境对4条传导路径的影响呈现差异化特征，对于路径I-II影响为“U”形，对于路径III-IV影响则为倒“U”形。判断商业信用环境对绿色全要素生产率倒“U”形影响是借助劳动力市场高级程度和环境规制这两条通道产生的，尽管基础设施和知识外溢施加反向作用，但其力度不足以抵消前两者的影响。

(三)稳健性检验

我们采用两种方法对估计结果展开稳健性分析。一是将被解释变量替换为使用径向半径(gtfp_jxbj)及EBM(gtfp_ebm)方法测算的绿色全要素生产率进行重新估算，结果汇报于表5中的模型1-6，发现基于不同测算方法下的绿色全要素生产率实证得出的结论仍然显著。二是考虑内生性将商业信用环境滞后一期作为工具变量进行2SLS估计，结果汇报于表5中的模型7-9。结合拟合度指标，由模型7可知，商业信用环境的二次项系数仍然为负，表明商业信用环境与绿色全要素生产率同样呈倒“U”型关系，证实上述结论可靠稳健。

表5 稳健性检验

四、结论与启示

(一)研究结论

基于中国2002-2019年省级面板数据，在测算中国绿色全要素生产率前提下，从理论及实证层面探讨商业信用环境对地区绿色全要素生产率影响，主要结论如下：

第一，商业信用环境与中国绿色全要素生产率呈倒“U”形关系。当商业信用环境处于合理区间时，通过商业信用实现资金供需的有效匹配，有利于提高资源利用率降低污染物排放，进而提高绿色全要素生产率。由于商业信用具有一定的不稳定和脆弱性特性，在规模达到一定程度之后，商业信用环境进一步提升将引致机会主义行为，叠加晋升锦标赛机制下项目盲目上马和重复建设顽疾，有可能对微观企业长期发展造成冲击并降低区域绿色全要素生产率。

第二，商业信用环境影响绿色全要素生产率具有区域异质性。中西部地区作用情况与整体保持一致，但是在东部地区则表现为一定程度的差异化。相对于中西部来说，东部地区具有资金充裕和信用建设先行两个特征。在商业信用环境没达到临界点之前，商业信用与成本较低的正规金融存在替代关系，当商业信用环境突破临界点之后，商业信用与正规金融存在互补关系，此时制度保障(硬约束)下“声誉效应”(软约束)的有效发挥，提升了商业信用环境与绿色全要素生产率的适应性和协同性。如信用长三角建设中，通过生态环境领域严重失信名单认定、发布和明确在金融信贷的实践应用，(17)长三角生态环境领域信用建设由浙江方牵头，主要文件依据是2020年9月8日三省一市信用、生态环境部门共同制定的《长三角区域生态环境领域实施信用联合奖惩合作备忘录(2020年版)》(浙环函〔2020〕222号)，重点明确了长三角区域生态环境领域严重失信名单认定标准。截至2021 年9月，信用长三角平台公开曝光200余家环保严重失信企业，对80多家被采取督促整改、逐年压缩贷款额度等惩戒措施，为区域绿色发展和效率提升起到促进作用。为区域商业信用环境优化和绿色全要素生产率提高找到了突破口。

第三，商业信用环境对绿色全要素生产率的非线性影响主要通过劳动力市场高级程度和环境规制这两条通道发生。随着商业信用环境提升，劳动力市场高级程度和环境规制对绿色全要素生产率均存在倒“U”形关系。对劳动力市场高级程度来说，随着人均受教育年限提高，劳动力市场与绿色发展匹配度逐渐增强，商业信用环境对绿色全要素生产率起促进作用，当人均受教育年限达到临界点之后，劳动力市场与绿色发展匹配度趋弱，商业信用环境难以对绿色全要素生产率起促进作用。对环境规制来说，在达到临界点之前，随着制度建设和信用联合奖惩机制不断健全，在“声誉效应”作用下，环境规制对绿色全要素生产率具有正向影响。但是在达到临界值之后，环境规制对绿色全要素生产率的“寒蝉效应”开始出现，降低了企业业务拓展和技术创新激励，(18)以环境信用联合奖惩为例，2016年6月《关于建立完善守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推进社会诚信建设的指导意见》(国发〔2016〕33号)出台，此后3年内间国家密集出台46个联合惩戒备忘录。在各地大力推进环境领域信用联合奖惩工作的同时也出现了联合惩戒泛化、过惩不当等问题，引发国际国内舆情。长期来看不利于区域绿色全要素生产率进一步提升。

(二)政策启示

首先，强化绿色信用制度有效供给和创新，建立包含正式规则、非正式约束及实施机制在内的复合制度框架。一方面，通过经济体制改革破除信用制度扭曲，从环境规制治理博弈视角强化惩罚失信的制度环境和道德共识，促进绿色发展中信用约束常态化，提高商业信用环境对中国绿色发展的支撑能力。另一方面，以宗族、商会等为作用载体，发挥“声誉效应”在降低市场交易成本和提高交易效率方面的独特作用，健全以交易设施、信息传递系统和中介组织为基础的信誉传递机制，强化信誉软约束对环境保护和绿色发展的潜在作用。

其次，建立与绿色发展相匹配的环境信用规制体系。环境信用规制建设对绿色经济效率具有非线性影响，政府“缺位”抑或“越位”均可能对区域绿色经济效率造成不利影响。一是健全环境领域信用体系建设，完善失信约束机制，谨慎界定环境领域红黑名单并依法联合奖惩。以“环保码”为载体对运维单位、温室气体排放核查机构等环保中介机构开展信用评价和管理。二是以政府机构失信专项治理为突破口强化政务诚信建设，通过对环保失信行为认定、记录、归集、公开、惩戒、修复等制度“废改建”，健全生态环境领域信用体系全流程监管规范。

最后，重视区域之间信用体系建设的演化互动。由于区域绿色信用制度协同将改变区域间报酬矩阵，应重视信用制度异质性对区域间资源要素配置和发展动能传递的影响问题，关注“声誉效应”和“寒蝉效应”对绿色效率作用的传导机制及路径，强化区域间环境信用政策的有效协同联动。一是以激励相容原则优化区域间绿色信用治理结构及机制，加强规范性监管与内生性激励，降低制度变迁成本及运行流程，强化跨地有效治理与合作共治。二是以社会机制作为政府和市场之外实现资源配置的第三条道路。正视政府、企业、公众、非营利性组织等微观主体互动形成的“契约圈”“契约链”和“契约束”问题，挖掘商业信用对绿色经济发展的适应性效率，实现商业信用环境对绿色全要素生产率的卡尔多-希克斯改进。