绿色金融对经济高质量发展的影响——基于绿色金融改革创新试验区的准自然实验

林木西 肖宇博

当前中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。 推动经济社会发展绿色化、低碳化转型是实现高质量发展的必然举措。 绿色金融以信贷、债券、基金等金融工具为载体，向低碳工程建设、绿色科技研发等项目提供资金支持，对于驱动经济社会绿色转型、推动经济高质量发展具有重大意义。2015 年9 月，中共中央、国务院印发《生态文明体制改革总体方案》，明确提出要“建立绿色金融体系”。2016 年3 月，国家“十三五”规划纲要提出要建立绿色金融体系，发展绿色信贷、绿色债券，成立绿色发展基金。 2016年8 月，中国人民银行等七部门联合印发《关于构建绿色金融体系的指导意见》，提出35 条促进绿色金融发展的具体措施，绿色金融发展路径逐渐清晰。

为积极探索绿色金融体系的建设道路，国务院自2017 年起先后分三批在全国七省（区、市）十地设立了“绿色金融改革创新试验区”（以下简称试验区）①第一批试验区于2017 年6 月23 日启动，涉及五省（区）八地，分别是：浙江省湖州市和衢州市，新疆维吾尔自治区哈密市、昌吉回族自治州和克拉玛依市，贵州省贵安新区，广东省广州市，江西省赣江新区；第二批试验区为甘肃省兰州新区，于2019 年11 月28 日启动；第三批为重庆市，于2022 年8 月19 日启动。。从各试验区的工作目标可以看出，试验区均以绿色金融的创新发展为动力推动地区产业高级化，以完成传统产业的绿色转型升级为主线，以制度创新为重点，通过绿色金融引导，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，促进本地区经济高质量发展。近年来绿色金融相关政策在试验区得到了贯彻落实，区域绿色金融发展规模日趋扩大，但其对经济高质量发展的促进作用是否显著，内在逻辑如何，都值得深入探讨。

通过分析当前绿色金融影响区域经济发展的文献可知，大部分学者认为绿色金融可以促进地区经济发展。如文书洋等认为，绿色金融和财政资源在经济增长的过程中相互补充，不仅有效破解了绿色财政“拥堵”问题，而且降低了经济低碳高效转型的风险和成本，从而推动了经济高质量发展［1］。 绿色金融的业务拓展和普及对地区金融机构自身发展具有正向促进作用［2-3］，可以促使金融机构在经济可持续发展活动中发挥更加积极的作用［4-5］。还有学者认为，绿色金融政策作为一种市场性环境规制政策，从长期来看可以通过驱动产业绿色创新发展、促使产业绿色转型升级来提高产业全要素生产率［6］，不过要注意绿色金融发展强度，如绿色信贷补贴力度等要处于适度水平才能带动绿色创新、推动经济高质量发展［7］。王修华等从微观视角分析了试验区政策成效，发现试验区政策一方面通过扩大辖区内污染企业的融资约束，倒逼企业转型升级，另一方面通过促进绿色企业信用及创新水平提升来提高绿色企业的生产效率，因循这两条路径实现地区企业的高质量发展［8］。绿色金融政策可以通过调节出口方融资约束水平促进中国出口贸易发展和经济增长［9］。此外，孟维福和刘婧涵发现，绿色金融工具的创新将会推动金融资源在经济低碳转型过程中的配置效率提升，引导生产者扩大绿色产品产出，控制供给侧环境风险，从而促进经济绿色高质量发展［10］。另有一部分学者认为，绿色金融可能对经济发展存在一定负面影响。如宁伟和佘金花认为，基于长期视角，无论是扩大绿色金融发展规模还是提升资源配置效率，最终都将抑制宏观经济增长，从而导致经济结构畸形［11］。还有学者认为，绿色信贷政策抑制了重污染企业投融资行为，提高了该类企业的信贷约束并降低了企业成长性，不利于企业的高质量发展［12］。

对比前人的研究成果，本文主要的边际贡献体现在：第一，现有相关研究着重考察企业环境绩效等方面的微观政策影响，本文拓展了政策效应的研究视角，从宏观角度评估了试验区政策促进区域经济高质量发展的有效性。 此外，本文进一步证实并分析了试验区政策可能对邻近地区存在的间接促进效应，为精准识别试验区的政策成效、继续坚定贯彻试验区政策和扩容试验区提供了更为准确的经验证据。第二，考虑到不同城市资源禀赋和发展路径的异质性，本文基于城市类型和行政级别两个角度，识别了试验区政策促进不同类型城市经济高质量发展的非对称影响，对制定更有针对性的绿色金融政策、助力试验区政策的推广具有重要的现实意义。第三，当前文献研究尚未形成统一的绿色金融促进经济高质量发展的理论框架，大多数为定性研究，本文依据局部静态均衡理论和谢泼德引理，构建了试验区政策影响经济高质量发展的理论模型，解释并实证分析了试验区政策影响企业的资本供给和资源配置，以及进一步带动产业结构转型升级促进经济高质量发展的机理。

一、理论模型与研究假设

通过借鉴已有文献的理论框架及其扩展理论［13］，并结合绿色金融发展的特点，本文认为：依据局部静态均衡理论，绿色金融将引起资本要素产出弹性和绿色要素替代率发生变化，以优化产业结构推动绿色转型，进而带动地区经济高质量发展。因此，本文构建了试验区政策对经济高质量发展影响效应的理论模型。在此，重新对模型假设进行调整：假设某一地区为独立的生产部门，提升经济高质量发展水平是该地区的生产目标，根据经济高质量发展的高效性及可持续性的特点，生产目标的实现需要投入符合低碳转型和产业优化升级的绿色生产要素。绿色生产要素成本可视为环境治理投资及产业绿色转型的成本，基于生产成本最小化原则，企业只有在生产时才需要支出该类成本且其投入量受到地区资源约束条件的影响，故绿色要素可作为“准固定”生产要素，而将资本、劳动力和技术水平等视为可变生产要素。

现将生产成本最小化作为生产要素投入的决策准则，总生产要素包括A个可变要素和B个“准固定”要素，则经济高质量发展的可变成本函数可表示为：

其中，C代表地区经济高质量发展的可变成本，T代表地区经济高质量发展水平，VA（a=1,2,…,A）为第a种可变要素的价格；LB（b=1,2,…,B）是第b种“准固定”要素投入量。由谢泼德引理可得，可变要素资本E的需求函数可用产出水平T、可变要素价格VA和“准固定”要素投入量LB来表示，具体选用线性函数E表示为：

对式（3）求导数，可得试验区政策P对可变要素资本的影响公式：

绿色金融项目和企业数据平台建设等不断推进，要素市场内部的供求信息和价格信息等市场动态信息可以依托互联网和大数据平台及时、准确地获得，使得市场上的要素价格等信息较为充分。此外，鉴于当前“双碳”政策背景下积极推进绿色转型的企业数量众多，可变要素市场上的买卖双方数量足够多、市场规模足够大且可以自由进入或退出生产要素市场，故假设可变要素市场为完全竞争市场，市场上各种可变生产要素价格不会因为某个生产者或消费者而改变，试验区政策也不会对可变要素价格造成影响，即，则可得经济高质量发展影响公式为：

上述理论推导表明，试验区政策通过资本产出效应和绿色要素替代效应推动产业结构转型升级，再通过产业结构转型升级进一步促进经济高质量发展。接下来详细分析这两种效应对经济高质量发展的影响机理。

资本产出效应是指试验区政策通过调整不同类型企业资本发展水平促进产业结构转型升级。在推动产业结构转型升级的过程中，试验区政策效应对企业的影响遵循成本假说，通过降低绿色企业的生产融资成本和提升污染企业的生产融资成本，使资金从“三高”（高污染、高耗能、高排放）产业流向绿色环保和资源节约型产业，增加绿色企业的资本供给水平，扩大绿色企业规模经济，抑制污染企业的生产规模。绿色金融发展若能合理调整资本产出水平，通过提升绿色企业规模效应，带动产业低碳转型升级，促进经济高质量发展，则

绿色要素替代效应是指试验区政策通过促进企业的绿色转型来推动产业结构转型升级。绿色要素是环境治理投资及产业绿色转型的成本，因而影响渠道来自两个方面：一是绿色金融引导绿色企业内部资本应用于绿色创新技术升级；二是绿色金融促进污染企业绿色转型，使得绿色创新技术改进替代旧有绿色技术，生产模式绿色转型替代旧有生产模式，因而由绿色要素所引起的经济高质量发展称为绿色要素替代效应。一般来说，绿色要素替代效应的发挥有利于环境及资源的可持续性，因而但其根据创新补偿假说，对经济高质量发展的影响正负是不确定的，这主要取决于绿色要素这种“准固定要素”对影响经济高质量发展的可变要素是替代（＜0）还是互补（＞0）的。绿色金融若能正确引导绿色技术创新及产业结构转型，使绿色要素与其他生产要素产生互补作用，则

绿色金融发展带动的产业结构转型升级，就是将低效率生产行业提升为高效率行业，将低附加值及“三高”产业转向高附加值和绿色低碳产业，有利于提升企业的创新能力，提升产业竞争力，优化资源配置，促进产业的绿色发展，从而形成产业结构的“升级红利”，促进经济高质量发展。因此，随着环境可承载能力下降和要素红利逐渐消失，政府面对“经济发展和环境规制”的矛盾，必然要引导行业、特别是“三高”类支柱行业，通过结构转型来推动经济高质量发展［14］。

综上所述，试验区政策可以通过资本产出效应和绿色要素替代效应两个渠道影响产业结构转型升级，产业结构转型升级将通过乘数效应进一步影响经济高质量发展。资本产出效应可以影响绿色发展规模，绿色要素替代效应则可影响绿色发展的速度，其总效应会通过产业结构转型升级机制促进经济高质量发展。

二、研究设计

（一）模型构建

试验区政策的实施，一方面使试验区涉及城市与非试验区城市之间在同一时间点上的绿色金融及经济高质量发展水平产生差异；另一方面也会使试验区城市在政策实施前后的绿色金融及经济高质量发展水平产生变化。因此，试验区政策可以被视为“准自然实验”，可应用双重差分法对其进行政策效应评价，构建模型如下：

其中，被解释变量eqdit是指城市i在t年的经济高质量发展水平；核心解释变量gfiit是代表城市i在t年是否成功获批试验区的虚拟变量，若城市i在t年受到试验区政策影响，则取值为1，否则为0；代表t年影响城市i经济高质量发展的一系列控制变量；εit为误差扰动项，μi为城市固定效应，λt为年份固定效应，下标i和t分别代表城市和年份。

（二）变量选取

1.被解释变量——经济高质量发展指数

本文借鉴以往研究［15-16］，从经济基本面、社会进步成果和生态进步成果3 个二级指标及13个表征指标来衡量经济高质量发展水平，具体评价指标体系如表1（下页）所示。

表1 经济高质量发展评价指标体系

为便于计算，需将负向指标正向化处理，参考以往研究［17］，具体方法如下：

其中，xij表示第i个城市的第j个原始指标值，yij是正向化后第i个城市的第j个指标值，表示第i个城市的第j个原始指标平均值。最后通过主成分分析法降维表征指标，生成经济高质量发展综合指数eqdit。

2.核心解释变量——试验区政策

本文通过构造双重差分虚拟变量gfiit，具体表示为试验区涉及城市和试验区政策实施时间的乘积，即gfiit=Treat×Time，其中，Treat为试验区涉及城市的虚拟变量，如果是试验区涉及城市则取值为1，试验区以外城市取值为0；Time为试验区政策实施时间的虚拟变量，在实施期（2017年及以后）取值为1，在非政策实施期（2017年以前）取值为0。因此，Treat×Time=1 表明该城市已颁布试验区政策，否则交互项取0。

3.控制变量

借鉴以往研究成果［18-19］中可能影响经济高质量发展的因素，并考虑到数据的可得性，本文选取的控制变量包括：人口规模（pop）：城市常住人口数的对数值；房产投资水平（inv）：房地产开发投资额的对数值；政府干预（gov）：各城市地方财政预算内支出的对数值；工业化水平（inl）：第二产业增加值占地区生产总值的比重。

4.机制变量

一是资本产出效应变量（fin）。通过投资尤其是固定资产投资拉动地区经济增长，往往成为地方政府在短期内促进经济增长的直接措施。地方政府会引导绿色金融资源向各类环保绿色基础设施及项目倾斜以实现地区投资规模的扩张，从而形成投资驱动型经济增长方式。本文借鉴以往研究的做法［20］，采用资本回报率测度试验区政策的资本产出效应，公式是fini，t=△Y/△K=△GDP/I=（GDPi,t-GDPi，t-1）/Ii，t，其中，△Y是产出增量，△K是资本增量，△GDP是国内生产总值增量，I是固定资产投资。二是绿色要素替代效应变量（es）。由于绿色金融政策可通过影响绿色企业和污染企业的生产决策和创新决策路径，从而实现绿色要素替代效应，使得企业绿色环保技术更迭，或改善原有粗放型产出与能源消耗，从而实现产业结构转型升级。能够显著体现以上逻辑的变量便是能源消费结构，因而本文采用绿色负向能源结构指标，即用煤炭消费和能源消费总量的比值进行衡量。 三是产业结构转型升级变量（adi）。上述两个路径通过改变要素配置投入策略，从而影响资源有效利用程度以及经济和生态效益的平衡，也就是说产业结构转型升级是要素投入结构和产出结构耦合程度的一种衡量。本文借鉴现有研究的计算方法［21］，以1 与泰尔指数的差值来代表：

上式中，l为就业人数，y为总产值，li和yi分别为第一产业、第二产业及第三产业的就业人数和增加值，i=1、2 和3。变量定义汇总见表2。

（三）样本及数据来源

为验证试验区政策对地区经济高质量发展的影响，结合中国绿色金融政策体系和市场规模形成的历史沿革，考虑到2019 年第二批和2022年第三批试验区政策实施对于经济高质量发展的影响可能存在时间滞后性以及地级市层面数据的可得性，本文选择2017 年第一批试验区所涉及的五省（区）八地①考虑到第二、三批试验区启动时间距今较近（2019 年11 月和2022 年8 月）以及第一批试验区涉及的城市中新疆维吾尔自治区哈密市、昌吉回族自治州相关数据缺失严重，本文采用第一批试验区涉及的其他8 座城市作为处理组样本，具体包括：湖州市、衢州市、克拉玛依市、安顺市、贵阳市、广州市、南昌市和九江市。作为处理组样本，选取2014—2021 年285 个地级市数据作为研究对象。经济高质量发展指数测度相关数据、中介机制变量和一系列控制变量数据来源于《中国城市统计年鉴》、国泰安数据库（CSMAR）及Wind 数据库；此外，极少量缺失数据以线性插值法补全，变量描述性统计见表3（下页）。

表3 描述性统计

三、实证分析

（一）基准回归

1.基准回归结果

根据式（6），表4（下页）检验了试验区政策对城市经济高质量发展的影响。列（1）—（3）逐步控制时间固定效应和城市个体固定效应，并加入人口规模、房产投资水平、政府干预和工业化水平作为控制变量，核心解释变量试验区政策（gfi）的估计系数均显著为正。其中，列（3）结果的条件最为严格，固定其他因素不变，估计系数表明试验区政策对经济高质量发展具有显著的正向影响效应。在试验区政策实施后，试验区城市较非试验区城市经济高质量发展水平平均增长了0.193。从政策的具体目标来看，在推进试验区政策的过程中，政府部门和金融机构等责任相关主体通过积极引导绿色金融工具普及、完善金融市场结构、加快基础设施建设、降低实体经济发展信贷约束成本以及加大地区绿色项目投资等措施，使得实体经济、金融市场、生态环境等多领域获得了显著综合效益，进而实现了地区经济高质量发展。

表4 基准回归结果

2.平行趋势检验

平行趋势是进行双重差分估计的必要条件［22］，即在政策实施之前，试验区城市与非试验区城市经济高质量发展水平的变动应当保持相同的趋势。在政策实施以后，两地经济高质量发展趋势存在显著差异。本文采用事件研究法进行平行趋势检验，并确定了在95%的置信水平上试验区政策对城市经济高质量发展的影响系数（见图1，下页）。在政策发生前两期的估计系数均异于0、不显著且系数值变动较平缓，当期时点系数不显著可能使政策传导具有一定的滞后性，但是政策发生一期后估计系数为正，表明本文引入的双重差分模型满足先定假设要求。

图1 平行趋势检验

（二）稳健性检验

1.倾向得分匹配（PSM-DID）

本文通过倾向得分匹配双重差分模型进行检验，为保证匹配结果的稳健性，本文采用最邻近匹配法、核匹配法、卡尺匹配法和局部线性匹配法分别进行检验，结果如表5 列（1）—（4）所示。研究发现，四类匹配方式下政策效应的影响系数均为正向，且gfi 的系数估计值均通过了显著性检验。这说明试验区政策确实促进了试验区城市的经济高质量发展，基准回归具有稳健性。

表5 倾向得分匹配（PSM-DID）回归结果

2.城市安慰剂检验

为验证不可观测遗漏变量没有对基准回归结果造成影响，本文借鉴以往避免不可观测遗漏变量冲击的方法［23］，采用对处理组样本城市进行随机替换来实施安慰剂检验。城市安慰剂方法是在样本中随机抽取与原处理组样本相同数量的城市，本文以8 个城市作为虚假处理组样本，其他样本城市作为虚假对照组，重新进行双重差分回归以估计实施城市安慰剂检验的城市所涉及试验区政策对经济高质量发展影响的系数值。本文将上述过程重复1 000 次，求得1 000 个系数估计值和相应p 值。这1 000 个系数估计值的核密度及p 值分布如图2（下页）所示，可以看到，回归系数以0 值为中心服从正态分布，p 值大部分远离0 值，说明回归系数大部分不显著，可排除基准回归估计结果是由不可观测因素的冲击所致的可能性。

图2 样本安慰剂检验

3.时间安慰剂检验

时间变动对城市经济高质量发展的影响需要进行检验。绿色金融前期政策体系逐渐完善的信号、试验区政策统筹规划和宣传工作可能对城市经济高质量发展带来一定影响，从而不易识别出政策的直接效应。为了避免时间预期效应干扰［24］，这里将试验区政策的实施时间提前1 年，形成虚假的政策时间虚拟变量，回归结果如表6 列（1）所示，政策效应系数在10%的水平上不显著，表明试验区设置的预期没有对当地经济高质量发展产生明显冲击效应。

表6 稳健性检验回归结果

4.剔除新冠疫情冲击

新冠疫情的突然性严重冲击了企业的财务现金流和经营活动，使得宏观经济的稳定性承受巨大压力。疫情来临后实施的防控措施不可避免造成市场规模和企业产出缩减，抑制了社会资本流转效率，加之面临环境规制成本的制约，企业的资金供给水平和资源配置效率下降，阻碍了整体产业的转型升级，从而不利于城市经济高质量发展。故本文剔除了2020 年和2021 年的样本数据进行回归，检验结果如表6 列（2）所示。结果显示：试验区政策效应的回归系数并无较大变动，且未影响政策效应的影响方向，进一步验证了模型的稳健性。

5.排除其他政策冲击

为避免2014—2021 年可能存在其他推动城市经济高质量发展的因素从而使政策效应不易识别，参考以往做法［25］，考察城市低碳试点政策是否会对试验区政策推进城市经济高质量发展产生干扰。本文以企业所在城市是否施行低碳试点政策构建虚拟变量，若样本企业所在城市为低碳试点城市赋值为1，否则为0。政策估计结果如表6 列（3）所示，模型在引入低碳试点政策虚拟变量（Carbonpost）后，核心解释变量回归系数和显著性并未发生较大变化，低碳试点政策虽然政策虚拟变量在10%的水平上显著，但影响系数较小。

（三）政策外生性检验

试验区的设立可能与当地经济基础、社会文明及绿色发展方面的城市经济社会特征条件有关，导致具备一定特征的城市经济高质量发展水平先前便高于不具备该特征的城市，从而干扰政策效果评估。具体而言，假设某地经济基础和金融市场化水平较高，城市的统筹能力和产业结构转型升级的动力更强劲，对于其他地区具有政策的示范作用，从而设定为试验区，那么即使不设立试验区可能也有更强的推动经济高质量发展的能力，从而造成双重差分估计失效。本文借鉴已有处理方法［26］，采用Logit 模型检验试验区政策的实施是否满足外生性。其中，城市经济高质量发展和一系列控制变量的滞后一期都被引入模型，以考察前期以上变量是否影响试验区城市的确立。若回归系数不显著，则说明前期城市经济高质量发展水平不会影响试验区的设置，满足假设要求。回归结果显示①限于篇幅，回归结果留存备索。，试验区政策差分变量与一系列控制变量的滞后一期回归系数均不显著，说明本文选取的样本数据满足双重差分的外生性假设条件。

（四）异质性分析

城市经济高质量发展水平受所处城市经济基础水平和社会创新能力等方面因素影响而存在差异，试验区对于城市经济高质量发展可能存在非对称影响。鉴于此，为进一步研究在不同经济社会特征和资源要素禀赋下的政策效应差异，本文选择两种异质性因素进行考察:一是城市资源禀赋差异。按照2013 年《国务院关于印发全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）的通知》，将样本城市划分为资源型城市和非资源型城市。二是城市行政等级差异。按城市是否为省会城市和副省级城市进行划分，其中副省级城市划分以中央机构编制委员会1995 年印发的《关于副省级市若干问题的意见》的通知规定的副省级城市名单为依据。

不同资源禀赋类型城市的政策效应对城市经济高质量发展水平影响的回归系数如表7 列（1）和列（2）所示。试验区政策实施后，资源型城市和非资源型城市的经济高质量发展水平都得到了显著提升，且回归结果在5%的水平上显著。安顺市、湖州市和克拉玛依市这类资源型城市的回归系数更大说明绿色金融对于当地“三高”企业、传统工业转型升级以及缓解产业结构性约束效应更强，从而更能带动地区经济高质量发展。

表7 异质性分析回归结果

不同行政级别城市的结果如表7 列（3）和列（4）所示，两类城市的经济高质量发展水平在政策冲击下都存在促进经济高质量发展的趋势，但省会和副省级城市的政策效应回归结果不显著。这可能是由于各省会城市和副省级城市资源禀赋和产业结构存在较为复杂的异质性，从而造成经济高质量发展的实现路径存在一定差异。非省会或副省级城市的政策效应回归系数在1%的水平上显著为正，这可能是因为非省会或副省级城市的资本供给和要素禀赋水平相对较低，地区绿色金融发展水平的提升为本地产业结构低碳绿色转型和创新高效发展提供了有力的资金支持，更能带动地区经济高质量发展。

四、作用机制检验

根据前文理论阐述，这里将试验区政策对经济高质量发展的影响分为两个阶段进行机制分析，将中介效应检验方法扩展为两阶段递进式的中介检验方式进行验证［27］：第一阶段是试验区政策通过资本产出效应和绿色要素替代效应促进产业结构转型升级，将资本产出效应变量和绿色要素替代效应变量作为两个对产业结构转型升级产生影响的具体作用渠道进行检验；第二阶段是通过产业结构转型升级机制进一步影响经济高质量发展，将产业结构转型升级机制变量作为试验区政策影响经济高质量发展的中介机制进行检验。

（一）资本产出效应和绿色要素替代效应

1.资本产出效应

在此，验证式（5）中等号右边括号里的首项dE/dP的资本产出效应。资本产出效应代表试验区政策通过调整城市资本供给水平影响产业结构转型升级。表8 列（2）展示了试验区政策对资本发展水平影响的估计结果，gfi系数为0.189，在1%水平上通过了显著性检验，说明试验区政策有利于推动政府加速对各类环保绿色基础设施项目等的投资和建设，从整体上提高地区绿色金融资本的投资规模和产出效率，推动绿色金融资源加速流向绿色企业和污染企业，满足各个项目承包企业在此类项目建设中所需的资金支持。 此外，申请绿色信贷的贷款方也能够获得长效的金融支持，助力污染治理和低碳生产的装置设施建设，从而提高资本的供给水平。 表8 列（3）显示，fin系数为0.129，在1%水平上通过了显著性检验，说明城市资本发展可以促进产业结构转型升级。综合间接效应结果在1%水平上通过了显著性检验，验证了资本产出效应作为试验区政策与产业结构转型升级中介机制的假设成立，且效应为正，即式（5）中这说明试验区政策实施后政府致力于提高资本产出水平，为产业结构转型升级提供金融支撑，依托引导企业固定资产投资等措施为产业的低碳绿色转型和结构合理化升级提供充足活力。

表8 试验区政策通过资本产出效应和绿色要素替代效应对产业结构转型升级的影响

2.绿色要素替代效应

（二）产业结构转型升级机制

根据前文理论分析，下文进一步验证试验区政策通过产业结构转型升级机制对城市经济高质量发展的影响。表9（下页）列（2）展示了试验区政策对产业结构转型升级的估计结果，gfi系数为0.134，在1%水平上通过了显著性检验，说明试验区政策有利于产业结构转型升级。表9 列（3）产业结构转型升级对经济高质量发展水平的估计结果显示，adi系数为0.058，在1%水平上通过了显著性检验，说明产业结构转型升级可以促进经济高质量发展。综合间接效应结果显示p值为0.040，在5%水平上通过了显著性检验，验证了产业结构转型升级作为试验区政策与经济高质量发展中介机制的假设成立，且效应为正，即式（5）中产业结构转型升级对经济高质量发展的影响系数1/φ 为正。这说明试验区政策通过产业结构转型升级促进了经济高质量发展。资本产出效应和绿色要素替代效应引致的产业结构转型升级，有利于传统“三高”产业和新型绿色产业向具有高附加值和低污染的产业结构转型发展，通过提高绿色金融资源配置和能源利用效率等方式培育新一轮区域增长潜力，在此基础上的产业结构转型升级也可以推动经济向清洁技术产业和可再生能源产业扩张，此类新业态有助于减少环境污染，降低碳排放，从而有利于可持续目标的实现和经济高质量发展。

表9 试验区政策通过产业结构转型升级对经济高质量发展的影响

五、试验区政策对经济高质量发展的间接效应

前文分析表明，考虑到试验区政策作为市场激励型环境规制政策，可能会改善地区资源配置扭曲状况、提升资本使用效率、淘汰地区落后产能，因而可以通过地区间产业结构转型升级促进地区经济高质量发展。经典双重差分模型使用的前提在于个体不会受到其他个体的影响，为避免地区绿色金融发展水平存在空间相关性而造成回归结果偏误，本文借鉴前人研究［28］，利用双重差分空间杜宾模型以求更全面地识别试验区政策对于经济高质量发展的影响效应，同时拓展试验区政策与地区经济高质量发展的空间溢出效应。本文在检验地区经济高质量发展存在空间相关性后，构建空间杜宾模型（SDW）如下：

式（9）中,ρ 为空间自相关系数，α2和β1表示本地区的绿色金融政策以及一系列经济变量对于经济高质量发展的边际效益，α3和β2表示邻近地区的政策变量以及经济变量的边际效益，其他变量解释同式（7）。W为空间权重矩阵，选择合适的空间权重矩阵是精准评估试验区政策对经济高质量发展的空间溢出效应的前提和关键。由于地理邻近城市的资源禀赋相似，且可变要素流动的溢出效应可能更显著，因而本文先建立地理距离矩阵（W1），构建公式如下：

式（10）中，dij表示i地级市和j地级市中心点之间的地表距离。同时，经济增长路径和产业发展特征相似的城市，市场互动性和竞争性较强，在产业政策和经济高质量发展政策上可能也具有相似性，因而借鉴邵帅、张可和豆建民的做法［29］，构建经济距离矩阵（W2），公式如下：

式（11）中，和分别代表i地级市和j地级市以2014 年为基期平减后的人均GDP。

随后，本文采用LM 检验和Wald 检验，考察在地理距离矩阵和经济距离矩阵两种条件下当前模型是否会退化成空间误差模型或空间滞后模型。 模型检验结果如表10（下页）所示。 LM 和Wald 四项检验均在1%的水平上显著，故应拒绝应用空间自相关模型和空间误差模型，而采用空间杜宾模型。此外，Hausman 检验拒绝了空间计量模型的随机效应原假设，因此，进一步分析使用双向固定效应下的空间杜宾模型。

表10 空间计量模型选择

由表11（下页）计量结果可知，列（1）和列（2）分别表示在地理距离矩阵和经济距离矩阵条件下试验区的政策效应回归系数均为正，且通过了1%的显著性检验。在经济距离矩阵的条件下解释变量的空间滞后项W×gfi在1%的水平上显著；虽然在地理距离矩阵的条件下不显著，但存在正向促进地区经济高质量发展的趋势。这表明试验区政策效应主要是通过资本要素配置的手段推动地区产业结构转型升级、带动经济高质量发展，而不完全局限于地理距离限制。

表11 空间计量模型回归结果

由于控制变量对城市高质量发展的影响效应并非本文考察重点，故本文未进行详细论述。就试验区政策效应而言，究其原因，可能是试验区建立之后社会资本要素流动加快和地区产业资本产出水平提升，带动了产业创新要素配置优化，产业低碳转型驱动能力增强。相邻地区竞合关系驱动知识、人才等溢出，带动本地和邻近地区产业导向和生产方式绿色低碳化，推动产业结构转型升级，改变了地区产业结构对粗放式生产方式的路径依赖，从而实现了本地和邻近地区的经济高质量发展。

六、研究结论与政策建议

设立试验区是促进城市经济高质量发展的重要举措。本文将试验区政策的实施视为“准自然实验”，首先从理论上探究了试验区政策对经济高质量发展的影响机制，随后基于2014—2021年相关数据，运用双重差分模型评估试验区政策对经济高质量发展的影响，进行了一系列异质性和稳健性检验，并采用两阶段递进式中介方法实证检验了理论机制。主要结论如下：第一，试验区政策可以促进经济高质量发展。从地市级视角评估，试验区政策可以有效促进经济高质量发展，相较于非试验区城市，试验区政策的推行促进了涉及试验区城市经济高质量发展指数的增长。此结论通过了多种方法的检验，验证了其稳健性。第二，试验区政策对不同资源禀赋和不同行政等级城市的经济高质量发展影响具有异质性。从目前的政策效果来看，试验区政策对资源型城市和低级别城市的作用效果更加明显。第三，试验区政策可以通过资本产出效应和绿色要素替代效应促进产业结构转型升级，而产业结构转型升级可以进一步促进经济高质量发展。绿色金融的资本产出效应解决的是绿色产业资本供给不足的问题，绿色要素替代效应是持续提升资源配置效率的答案，产业结构转型升级是试验区政策促进经济高质量发展的影响机制。第四，试验区政策对经济高质量发展存在“正外部性”，即对邻近地区的经济高质量发展产生正向溢出影响。空间溢出效应只在经济距离矩阵的条件下才显著，表明试验区政策效应主要是通过改善资本要素配置效率推动地区产业结构转型升级，从而带动经济高质量发展，不完全局限于地理距离限制。

根据上述结论，提出如下政策建议：

第一，总结和推广试验区的发展经验并及时扩容。在有条件的地方先行先试，探索积累改革创新经验，为其他地区提供可复制、可推广的经验和做法，通过优化绿色金融改革创新政策措施促进经济高质量发展。例如，可将鼓励数字化赋能、建立碳账户、完善绿色金融激励约束机制等做法向多地推广。根据新发展阶段的新要求，及时将成功经验和做法，在全国更大范围内推广和应用。

第二，以边际效益更大化为指引，有针对性地选择扩容试验区和推广绿色金融相关政策。为加快实现经济高质量发展取得新突破，可优先选择绿色金融促进经济高质量发展边际效应更大的地区进行扩容或推广相关政策，再通过绿色金融的空间溢出效应，进一步扩散绿色金融促进经济高质量发展的正效应。根据本文研究，可优先选择资源型城市和低级别城市进行扩容或推广相关政策。

第三，完善绿色金融政策框架，施行区域差异化引导政策。针对产业结构转型任务重的行业及地区，建立再贷款支持绿色信贷专项机制。在支持产业结构转型升级的过程中，协调环境、农业、水利、林业、财政和金融机构，共同探究创新金融工具，设立绿色金融专项基金。从监管和激励两方面入手，促进产业结构转型升级。一是优化监管政策。主要以绿色项目标准界定、业务考核、风险监督补偿和司法保障为侧重点，如建立绿色金融统计数据质量监督问责制度。加强司法监管，完善绿色金融主体司法服务及联动保障机制。二是强化正向激励政策。充分发挥财政贴息、风险补偿、先进奖励、税收减免和专业化担保等机制的作用，降低绿色融资成本，增强绿色金融发展动力。对绿色信贷等方面表现优异的地方法人金融机构、区域性金融机构和全国性金融机构的分支机构，给予一定政策倾斜。