省域绿色金融与产业结构优化关系研究——基于江苏省2001—2020年数据

撖销霖，许向阳

(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)

随着生态文明管理体系的不断完善，我国逐渐转型向低能耗、少污染、高质量的绿色发展途径，金融作为优化资源配置及实现风险控制的工具，对绿色低碳转型具有重要意义。江苏省作为经济、工业、能源消耗大省，响应国家趋势向高质量、绿色低耗能发展，如何依靠绿色金融影响加快构建江苏省经济绿色转型，实现产业结构优化具有重要探究意义，本文对江苏省绿色金融与产业结构内在联系进行深入探讨，尝试为江苏省产业结构升级道路探索新路径。

1 文献综述

1.1 绿色金融概念界定

绿色金融这一概念源于1998年，是指在尊重市场规律的基础上，为资源高效率配置、环境变革和气候应对的经济活动。学者们基于不同的理论研究基础，对于绿色金融界定也迥然有别。国外学者Salazar J认为绿色金融与传统金融差异在于:绿色金融将更加突出对绿色可持续发展中金融支持[1]。马俊认为绿色金融强调社会责任[2]。李晓西认为比较有代表性的概念有三种:一是将绿色产业列为财政活动的重点支持对象，二是金融机构促进绿色项目的金融活动，三是将绿色金融作为工具，促进金融高质量发展[3]。因此，绿色金融不仅是金融革新的拐点，也是产业结构升级的推力[4]。

1.2 绿色金融对产业结构作用效应

绿色金融推动经济高质量发展，以产业结构作为中间推力。国内外学者从以下三个角度探讨绿色金融对产业结构推动归因。首先，从政策角度，绿色金融作为经济政策的子集，应积极促进资金在产业结构之间的流动，以促进经济高质量发展[5]。其次，从环境的角度考虑，绿色金融其目的是促进绿色金融对于生态文明建设的深入，使绿色可持续发展理念贯穿产业结构发展之中[6-7]。最后，从资源优化配置的角度分析，绿色金融可实现绿色资金与产业资本的积极效应，形成双向良性互动。

结合国内外的研究，绿色金融及产业结构之间的关联分析大多以理论研究为主，对于实证研究的系统性研究文献较少，且已有的实证研究多集中于分析全国性绿色金融和产业结构关系，缺乏对区域性定量分析。本文通过实证分析，探究绿色金融对省域产业结构调整效应。

2 江苏省产业结构及绿色金融现状研究

2.1 江苏省产业结构现状

图1显示了江苏省2001—2020年第一、二、三产业产值占GDP比重变化，江苏省产值增长主要集中在第二、三产业，2014年江苏省第二产业与第三产业占比基本保持一致，之后第三产业结构占比逐年上升，说明江苏省整体产业结构逐渐向高附加值技术密级型产业转变，产业结构持续升级。

图1 江苏省2001—2020年第一、二、三产业结构占比变动

2.2 江苏省绿色金融发展现状

江苏省绿色金融政策体系构建初显成效，2021年省政府印发的《江苏省“十四五”金融发展规划》明确指出，美丽江苏建设要积极推进绿色金融发展。图2明显看出江苏省绿色金融指数逐年攀升，绿色金融利好发展，在政策和社会环境的推动下，全省绿色金融稳步发展。截至2022年初，江苏省绿色融资余额1.65万亿元，在各类贷款余额占比达8.6%。江苏省绿色金融工具影响范围扩大，已投资绿色项目43个、投资金额达27.71

图2 江苏省2001—2020年绿色金融发展趋势变动情况

亿元，助力全省绿色环保和节能减排项目建设。

3 数据来源及指标选取

3.1 数据来源

根据数据的可获得性和统一标准原则，以及模型对数据时间的要求，故选取2001—2020年20年数据作为样本区间，数据来源于《中国统计年鉴》《江苏省统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国保险年鉴》。

3.2 指标选取

②内生解释变量:采用绿色金融指数(GC)来衡量绿色金融发展水平。由于我国绿色金融发展时间较短，因此利用构建评价指标体系的方式，保证变量评估体系的科学性，从绿色信贷、绿色投资、绿色保险、政府支持四个维度进行指标衡量[10]，指标选取分别借鉴学者李毓、高锦杰[11]的做法，各指标说明如表1所示。

表1 绿色金融发展水平指标说明

本文采取熵值法[12]对江苏省绿色金融发展程度进行数据评测，熵值法可以判断指标的离散程度，构建一个整体的系统对绿色金融发展水平进行估计，得到绿色金融发展指数。

③外生解释变量:同时考虑到政府干预、外商直接投资、技术创新[13]、城镇化程度[14]等也作为影响产业结构优化的重要因素，因此本文将政府干预(CPIV)、外商直接投资(FDI)、科技创新(TECH)、城镇化程度(URBAN)作为因素变量进行模型构建，分别以省政府财政支出占省域GDP、外商直接投资总额、江苏省年末授权专利数量、江苏省年末城镇人口占总人口量表示。考虑到本文研究重点，其他影响因素将纳入随机干扰项中。

4 假设检验及结果分析

4.1 平稳性检验

在进行最小二乘回归前需对变量进行平稳性检验，以避免时间序列中含有单位根而导致了虚假回归。对各变量对数处理以排除异方差。本文采用Augmented Dickey-Fuller检验(增广的DF检验)，结果如表2所示。

表2 各变量ADF检验结果

对六个变量进行单位根检验，并在检验中检验时必要加入趋势项和位移项，根据表2结果，LNISU、LNGC、LNURBAN、LNTECH原序列P值数值显著大于1%，认为变量不能拒绝“存在单位根”的H0，即原序列是非平稳状态，对变量采取一阶差分后均拒绝原假设，认为上述为平稳态。但是LNCPIV和LNFDI为I(2)，因此不能进行回归，故将两变量剔除。

4.2 协整检验

由上述检验结果可知，变量LNISU、LNGC、LNURBAN、LNTECH经一阶差分后均为平稳序列，由于对于特定经济变量组合可能存在平稳状态，说明各变量之间可能存在“共同的随机趋势”。本文包含多个变量，所以采用Johansen协整检验来验证长期稳定的均衡关系。本文以表中大部分准则表明选择滞后3阶，检验结果见表3。利用最优滞后期为3进行Johansen检验，从协整秩迹检验结果来看，None表示H0为“存在零个协整方程”，协整秩至少为1，根据表中P值为0.0331，显然在5%水平下拒绝H0，则认为表明变量之间长期共同趋势关系，检验结果见表4。

表3 VAR模型最优滞后阶数

表4 VAR模型最优滞后期检验结果

4.3 格兰杰因果检验

上述对变量协整检验后认为产业结构高级化和绿色金融发展水平包括科技水平和城镇化具有长期均衡关系，但各经济变量之间的因和果还有待讨论，故使用Granger检验加以研究[15]，检验结果见表5。

表5 格兰杰因果检验结果

从表5中可以得出，滞后2期和3期时，在1%的显著性水平下，都拒绝“LNGC does not Granger Cause LNISU”的H0，所以LNGC的过去值可以测量LNISU的未来值，认为绿色金融是产业结构的原因，也就是说在江苏省省域范围内绿色金融对产业结构升级有推动作用，但产业结构升级对绿色金融发展的拉动作用微乎其微，除此，在滞后2期和滞后3期，都拒绝“LNTECH does not Granger Cause LNISU”和“LNURBAN does not Granger Cause LNISU”的原假设，认为科技创新和城镇化率对产业结构升级起到一定的刺激作用。

(3)空气质量属性，除了对季节、气候的要求外，马拉松赛事对空气的要求质量也极高。对运动员来说，空气中如细颗粒物、浮尘、一氧化碳、二氧化氮以及汽车尾气等出现异常，有可能会出现肺部受刺激、胸腔疼痛、肺活量下降等症状。有研究认为马拉松这项运动的持久性和强度都高于其他运动，在运动过程中吸入的PM2.5等颗粒物的含量将翻倍。因此，在规划马拉松线路时应该谨慎审视空气质量状况。

4.4 多元回归分析

上述在对LNISU LNGC LNURBAN LNTECH进行格兰杰因果检验之后，本文还对变量，建立回归方程，对变量ISU、GC、TECH、URBAN分别对数处理，回归结果见表6。

表6 多元回归结果

其中，R-squared为0.959 006，拟合优度较好，F-statistic为116.968 2。

根据回归方程结果(1)显示，LNGC系数为0.546 544，即GC每增加1%，ISU将增加0.55%，绿色金融对产业结构升级有推动作用。LNURBAN的回归系数为1.288 863，即URBAN每提高1%，ISU将增加1.29%，城镇率上升对结构升级有积极影响，由于城镇化概念认为是为人力资本向城市聚集过程，结合江苏省产业结构现状在2014之后第三产业占据主导地位，城市对劳动力的吸纳能力逐步增强，结果显示促进作用则标明江苏省城镇化水平发展可促进产业结构升级。LNTECH回归系数为-0.873 384，ISU将降低0.87个百分点，存在反向变动趋势。

4.5 脉冲响应模型

首先判别向量自回归模型的稳定性，本文采用AR特征根倒数的模小于1来判别，判别结果如图3所示，可以明显看出所有点都在单位为1的圆内，认为向量自回归模型是稳定。

图3 AR根图

本文考虑变量之间互相冲击的动态影响，采用脉冲响应模型来判别产业结构和绿色金融之间的长期动态关系。具体检验结果如图4所示。

以横轴表示响应区间，纵轴表示冲击程度，图4显示从第1期开始绿色金融就对产业结构升级的冲击具有就存在正向作用，在第4期的冲击效应达到峰值，增长的趋势表现为先上升后下降，并有小幅度波动，总体呈现下降的状态，在第10期出现小幅度稳定趋势，表示绿色金融发展水平上升对引起产业结构向高度化发展，与上述回归结果一致。

图4 脉冲响应函数分析图

5 结论及启示

5.1 结论

本文对江苏省2001—2020年20年的数据进行实证研究，结果得出以下结论，绿色金融发展水平上升引起产业结构向高级化发展，但促进效应会趋于稳定状态，其次城镇化率的增加对江苏省产业结构升级有正向的作用。根据本文的数据支持，科技创新程度的推进对产业结构升级具有一定的负向影响，与以往现实不符，说明由于江苏省科研资源配置与产业结构调整之间存在不协调，苏南与苏北空间区域科技投入能力不均衡，江苏省科技创新推进还需进一步协调发展。

5.2 政策启示

①健全和完善相关绿色金融的政策法规。江苏省政府应充分发挥好绿色金融的作用，通过完善绿色金融政策，针对江苏省苏北重工业地区和苏南地区不同的产业结构现状，给予不同的税收政策、碳排放政策红利或惩处，借助社会资本帮扶绿色金融优化升级产业结构。

②推动城镇化发展进程。产业结构升级需要依托人力资本实现城镇化水平发展，作为新型绿色产业更需人力资本支持。因此培育和引进高质量金融人才，集聚绿色科技人才，为省域绿色金融发展奠定人才基础，助力绿色金融体系构建。

③增加科技创新和战略性环保产业的投入。充分发挥政府部门的作用，加大对科技研发的投入，鼓励规模以上企业事业单位自主建立科技研发中心。同时可建立环保信息共享及管理平台，降低信息共享的成本，以确保科技创新对产业结构有正向作用。