中國綠色金融發展對產業轉型升級的影響研究

劉 新，陶春暉，彭 歡

(1.重慶理工大學 經濟金融學院, 重慶 400054；2.西南大學 經濟管理學院， 重慶 400715)

一、引言

長期以來，中國經濟發展表現出強勁的增長力。但在快速發展過程中，我國經濟也面臨著資源短缺與生態環境的雙重約束，其主要原因是我國的工業發展水平還處于粗放型階段。黨的十九大報告明確指出現階段我國經濟已由高速發展逐步調整為高質量發展，跨入了調整發展方式與優化產業結構的重要階段。目前，我國產業發展重點應逐漸向二、三產業傾斜，尤其要大力推動先進制造業與生產性服務業發展，這是形成可持續產業體系的重要環節，因此，亟須解決第二產業發展疲軟、第三產業發展乏力以及相關產業違背生態可持續等問題。

黨的十九大報告作出了打造新時代產業體系的戰略部署，使其成為我國產業良性發展的重要抓手。產業轉型升級是各省份經濟轉型的核心，然而傳統的煤炭、鋼鐵等資源消耗型的低附加值的產業存在產能過剩[1]、污染嚴重等問題，對經濟的推動作用不斷降低，高新技術產業、綠色產業等高附加值產業在產業結構中占比較低，嚴重制約著我國產業結構轉型升級，因此急需引入綠色金融。2007年，央行聯合環保部與銀監會提出“綠色信貸”并對“兩高一?！毙袠I做出信貸投放規定。2008年，環保部與銀監會共同頒布綠色信貸、綠色證券等相關文件。2016年，央行出臺了《關于構建綠色金融體系的指導意見》，限制污染型投資并鼓勵更多資本投入綠色可持續發展產業。這一系列行動意味著金融機構已著手改善我國經濟增長方式與產業結構優化升級。

綠色金融的提出與開展不僅是經濟可持續的要求，也是我國金融業自身發展與產業結構優化和調整的需求，經濟、社會與環境的協調可持續以及相互之間的協調發展均與產業轉型密切關聯[2]。基于此，研究綠色金融與產業轉型升級的關系是新時代的要求。一方面，拓展和豐富了我國綠色金融推動產業結構轉型與升級的理論；另一方面，通過挖掘影響產業結構的因素，為政府制定產業政策提供了重要依據。

二、文獻綜述

探討綠色金融與產業轉型的聯系，國內外學者首先從研究金融與經濟增長的關系開始。當經濟增長受到環境與資源的制約，學者們隨之展開對可持續發展問題的研究，意識到若要實現經濟可持續，就須進行產業轉型，同時，他們也意識到促進產業結構由高耗能、高排放與高污染向“三低產業”轉移時，金融手段必不可少，因此，他們開始將金融手段運用到生態保護領域，實現產業結構的轉型升級，由此便提出了基于生態環境背景下的產業轉型的綠色金融理論[3]。

國外學者提出的“環境金融”、“可持續金融”概念與我國的“綠色金融”概念作用相似，均是以發展環保產業和推進產業轉型為目的。Salazar對比了傳統金融與綠色金融間的差異，指出綠色金融以助力環保部門為首要任務[3]。從服務對象上來看，Shaw等學者指出綠色金融在經濟發展和產業結構調整中發揮資源調節作用，將資金配置到綠色產業能夠促進產業的可持續發展[4]。Marcel J等學者研究發現經濟發展不同階段所需的金融服務不同，金融業的發展應與產業結構相協調；他們指出金融結構和產業轉型之間存在一種動態的協調關系[5]。Labatts認為通過創新綠色金融產品引導替代性能源的開發，管控高污染高排放項目進展，自始至終貫徹環境保護理念，實現產業轉型[6]。

國內也有學者積極展開綠色金融對產業轉型升級影響的研究。從全國范圍來看，綠色金融發展能夠促進區域產業結構優化，但是各個區域的優化效果卻出現了分歧。比如黨晨鷺用第三產業占第二產業產值比重來衡量產業結構優化，以節能減排支出與GDP占比衡量綠色金融發展，然后運用面板數據進行實證分析，發現在發達地區的效果更加明顯[7]。李毓等也發現東部與中西部的促進效應存在顯著差異[8]，其原因是綠色金融在西部推動產業轉型時存在人才和資金匱乏、一級環保信息披露機制不完善等問題[9]。而錢水土采用第二、三產業產值之和占比作為產業結構指標，選擇環保項目貸款余額占總貸款余額作為衡量綠色金融的指標，通過固定效應與隨機效應模型回歸卻得出綠色金融對西部地區產業結構優化的影響程度要高于全國以及東部、中部[10]。

綠色金融能有效促進產業結構轉型升級，這在理論和實務界均已達成共識，但在實證過程中卻出現了區域差異，究其原因，既與指標選取有關，也與研究方法有關?，F有文獻大多選擇第二、三產業的產值占比作為被解釋變量，存在一定的片面性。本文擬運用多項指標構建綜合評價體系，并通過DEA 數據包絡分析來反映產業轉型升級的過程，從而彌補指標單一的缺點。然后在全國和分區域實證檢驗綠色金融對產業轉型升級的影響及其影響效果，并深入分析各區域的主要阻滯因素，以提出具有針對性的對策建議。

三、綠色金融對產業轉型升級的影響機理

1.綠色金融發揮資金杠桿作用

資金杠桿運用綠色金融實現投融資機制創新。綠色金融作為新時期經濟綠色化轉型的金融服務活動，能為綠色產業“加杠桿”，為產能過剩與“三高”產業“減杠桿”，彌補環境保護的資金缺口，引導資金從產能過剩行業流向綠色產業，去除重污染企業、淘汰落后產能，優化投入產出組合與資源利用效率，實現產業的綠色化轉型[11]。

資金杠桿作用的發揮包含兩個過程。首先是資金的形成。資金是產業結構轉型升級的核心因素，想要形成科技含量高、資源依賴程度低、可持續的產業結構和綠色化生產生活方式，就需要綠色金融的支撐，也離不開資金的投入。綠色項目或企業的發展資本主要來源于綠色金融市場，通過綠色金融工具集聚的資金流向綠色產業，并合理有效地轉化成節能環保項目的發展資本，綠色金融在這一過程中為產業結構升級提供了有力的資金支持。其次是資金的導向?！皽p杠桿”方面，綠色金融市場有助于優化資源配置，去除過剩產能，合理分配和引導資金流向。金融機構直接限制“兩高一剩”行業的資金來源，敦促該行業企業改善生產率低下、污染嚴重且資源依賴嚴重的問題；“加杠桿”方面，引導募集的資金從“兩高一剩”行業流入經濟效益高、科技水平高、環境污染低與資源消耗低的環境友好型綠色企業，強化企業的環保責任，鼓勵企業加大節能減排技術的研發與推廣，激勵企業優化產品設計，改善生產方式與生產流程，降低原材料成本，提高生產率與資源利用效率，逐步從企業層面的優化上升至整個產業結構的調整。

2.綠色金融推動資源優化配置

金融機構在對各類企業進行評估授信的過程中，對符合綠色標準的企業優先授信，且給予更多信貸資金支持；而對形象與社會責任感低、產能落后、污染嚴重的企業，則將其列入黑名單。授信信息的傳播使市場上的資本流向趨于一致，這嚴重影響了產業間和產業內企業資本的再分配，加快產業結構調整，因此，要不斷完善綠色產業評價機制，使資本靠攏綠色產業，加速淘汰落后產業，提升產業綠色化轉型的進程。

運用綠色金融手段合理配置信貸資金占比，優化金融市場資源的有效配置，配合政府的各項綠色金融扶持政策。例如，財政資金補貼、保費補償風險、給予環保項目低利率優惠貸款、簡化審批流程、減免稅收等，有效降低了各類綠色企業的資金籌措成本，加速資本向環保型企業集聚，增強綠色項目與產業的市場競爭力，不斷壯大綠色化發展規模，以期謀求長期競爭優勢。除了資本的重組，勞動、科技創新等生產要素也向綠色環保企業靠攏，要素資源得到更有效配置。通過資源整合實現產業整合，加快產業結構調整進程與全國范圍內產業結構的協調可持續發展。

3.綠色金融市場起到信息傳導作用

綠色金融市場通過公開競價可形成對綠色金融產品的價格發現功能，具有預期性與權威性。生產者與投資者通過價格預期與市場供求預估未來市場走勢，這些有效信息是決策的依據，信息的傳導將影響生產者的生產經營與投資者的投資方向，進而調整與優化產業結構。同時，綠色金融市場的信息披露制度提高了信息的透明度，有效緩解了資金借貸方由于信息不對稱導致的逆向選擇與道德風險問題，提高了金融機構的貸款意愿，吸引資金流入優勢產業，促使產業結構往合理化方向調整[12]。

綜上可知，綠色金融與產業轉型具有相關性，綠色金融分別通過資金的形成與導向發揮資金杠桿作用、推動資源的優化配置與信息的傳導作用實現產業轉型升級。綠色金融對產業轉型升級的影響機理如圖1。

圖1 綠色金融對產業升級的影響機理

四、產業轉型升級效率計算

本文使用產業轉型升級效率衡量各省份產業結構調整與優化水平。目前，產業轉型效率評價方法大致可以分為兩類：一是主觀評價方法，通過問卷調查及專家打分，從主觀意義上為指標權重賦值，主要包括AHP層次分析法和模糊評價方法，評價的標準與結果受主觀因素影響較大，容易對結果造成偏差。二是客觀評價法，通過數據定量分析確定各指標的權重，主要包括：聚類分析、數據包絡分析、主成分與因子分析[13]。其中，聚類分析法不適用于樣本較大的數據分析，主成分分析與因子分析在進行降維時不可避免地出現信息丟失，分析結果并不能反映所有原始數據。由于產業轉型是一個包含多投入和多產出的長期動態過程，數據包絡分析法運用綜合指標從宏觀角度對多投入與多產出過程的效率進行評估，不僅可以全面準確地評價現階段我國產業轉型的效果，同時可以對DEA無效的決策單元進行原因分析并明確未來改進方向。

本文選擇DEA數據包絡分析法，每個省份為一個DMU決策單元[14]。每個DMU均由投入與產出指標變量構成，各省份的DMU決策單元共同組成評價集合，在含有大量DMU評價集合中，測算單個決策單元產業轉型升級的相對效率，相同產出而投入最少或相同投入產出最多的DMU最有效率，再通過各個DMU與最有效率DMU的距離評價其相對有效性[15]。

1.評價指標體系的構建

產業結構的轉型升級是地區實現可持續發展的前提，產業轉型是通過改變投入要素規模與種類引起產出變化的過程，投入要素種類與數量的變化影響著本地經濟運行產物的種類與數量，也直接影響著當地產業結構的發展方向，決定著產業轉型是否成功。

對于產業轉型升級投入指標的選擇，參考柯布道格拉斯生產函數揭示的要素投入，包含資本、勞動與技術。首先，采用第三產業固定資產投資衡量資本投入，資本投入是產業轉型的首要保障，想要改變產業結構單一、第三產業發展緩慢以及過度依賴資源的現狀，必須增加第三產業投資力度；其次，選擇第三產業從業人員數占比衡量勞動投入，充足的勞動力是產業轉型的基本保障；其三，產業轉型也應體現地區科技教育水平，所以選擇科教經費支出作為技術投入，反映地區科教事業發展。其四，產業結構調整必須緊跟我國供給側結構性改革與全面協調可持續的基本要求，生態環境保護與治理效果也是產業轉型的重要評價標準，所以選擇能源消耗作為生態環境變量，考察地區對資源的依賴程度是否下降。

關于產業轉型效率評價體系產出指標的選擇，本文從經濟發展與環境兩個角度進行考慮。經濟方面，從調整經濟結構的角度，產業轉型最主要的是實現產業結構的調整與優化，所以經濟產出指標利用第三產業增加值與GDP之比進行衡量。環境方面從優化生態環境角度，資源依賴型產業結構對環境破壞嚴重，所以選擇污染環境的“三廢”排放作為環境產出指標，其中包括廢水排放總量、固體廢物排放總量與二氧化硫、氮氧化物與煙塵排放總量。

根據以上指標的選擇，構建的產業結構調整與升級的效率評價體系如表1。

表1 DEA模型測度產業轉型效率評價指標體系

2.效率計算步驟

(1)指標數據的優化處理

DEA數據包絡分析模型不能有過多投入產出指標且指標間相關度不能過高。本文在處理和優化產業轉型效率評價體系的指標數據時，運用可信度較高的熵值法，降低主觀的人為因素影響，根據指標觀測值提供的有效信息，建立基于熵的多指標綜合評價決策模型，結合各項指標觀測值的變動程度，運用熵求得指標權重，計算出較合理的綜合指標。變動大的指標觀測值可以提供大量信息，在綜合指標中起到較大作用，對應較高的權重。

(2)DEA數據包絡分析

DEA數據包絡分析法是評價同一系統內決策單元DMU的相對效率，用來確定該決策單元DMU是否在生產前沿面上，運用數學工具將DMU投影至包絡面，比較DMU偏離生產前沿面的距離來確定其相對有效性。距離前沿面越近表示其效率越高，沒有達到最優效率則通過協調投入產出進行改進。假設規模報酬不變的DEA-CCR模型最先被提出，但由于凸錐形的生產可能集假設存在偏差，所以本文運用改進后的規模報酬可變的DEA-BCC模型，將每個城市作為一個DMU決策單元，計算產業轉型升級效率。

共有N個省份,其中xj、yj為j個省份的投入與產出向量，xmj、ynj為j省份的第m種投入要素與第n類產出，γj為權重變量，當θ=1時，表示產業轉型達到效率最優，θ未達到有效時則存在優化空間。θ越大，產業轉型升級效率越高。

3.數據來源與產業轉型升級效率計算

本文以我國29個省(自治區、直轄市)為研究對象(由于新疆、西藏與港澳臺部分數據缺失，予以剔除)，選取2007—2018年產業轉型的投入與產出指標數據測算各地區產業轉型效率，數據來源于《中國統計年鑒》《環境統計年鑒》《第三產業統計年鑒》，經過整理后得到各地區投入產出相關指標數據。

(1)基于熵值法的數據優化處理

由于經濟投入指標相關性較高，環境產出指標數量多，所以本文運用熵值法，將第三產業固定資產投資、科教經費支出與第三產業從業人員占比進行綜合得到經濟投入指標，將能源消耗量作為環境投入指標，第三產業增加值占比作為經濟產出指標，將“三廢”排放量進行綜合得到環境產出指標。2007—2018年全國投入產出指標數據優化處理后的統計性描述如表2。投入經濟與產出經濟指標數值越大則效果越好，說明該地區經濟發展較好；投入生態與產出生態指標，數值大的樣本效果好，表明該地區環境污染嚴重。表2中投入與產出指標的極值相差較大，經濟與生態發展差異顯著，可以預測各地區產業轉型效率結果差異較大。

表2 2007—2018年全國投入與產出指標的統計性描述

(2)DEA數據包絡分析結果

運用DEA-BCC模型，使用DEAP 2.1軟件計算整理得出2007—2018年規模報酬可變的各省份產業轉型升級純技術效率均值，結果如表3。

表3 我國29個省份2007—2018年產業轉型升級效率均值

由表3可看出，目前我國29個省份產業轉型效率水平不高，處于DEA無效狀態，存在較大提升空間。全國純技術效率BCC的均值為0.594，達到最優效率水平的59.4%，各省份產業轉型效率表現出較大差異。

根據我國國家統計局的地理區域劃分標準，將本文研究的29個省份劃分成東部、中部、西部、東北部。東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、遼寧10個省市，中部包括湖南、山西、安徽、江西、河南、湖北6個省份，西部包括重慶、四川、貴州、云南、廣西、陜西、甘肅、青海、寧夏、內蒙古10個省區市。由于東北三省遼寧、吉林與黑龍江省覆蓋我國多個資源型城市，是產業轉型的重點地區，因此增加了東北地區。不同地理位置的產業轉型效率如表4。

表4 我國29個省份不同區域的產業轉型效率

不同區域的產業轉型效率均值如表4。從空間分布來看，東北地區產業轉型效率最高，中部與西部緊隨其后，差距較小，東部最低。在綠色發展理念的驅動下東北地區純技術效率均值位列第一，產業轉型效率不斷提升，一直在竭力擺脫對資源型產業的依賴，加快產業轉型的步伐。我國當前共有132個資源型城市，東北地區占據1/3。資源型產業模式缺乏可持續性，會導致資源枯竭。在供給側結構性改革的背景下“東北地區老工業基地振興”與“一帶一路”戰略的提出，使東北地區持續聚焦于產業結構的調整，以此帶動經濟發展方式的轉變，應抓牢“一帶一路”戰略的發展機遇，借力供給側結構性改革，大力推進產業結構的實質性改變。近年來西部地區在經濟穩步增長的過程中不斷加大對第三產業的重視，2018年多個省份例如重慶、四川、甘肅等的第三產業占比超過50%，同時，由于評價指標中加入了環境因素，西部環境優良，產業轉型效率達到0.747。東部產業轉型效率最低，這是由于地方經濟發展與部分資源型城市的產業轉型處于割裂狀態，從長期看產業轉型盡管可以促進經濟可持續發展，但在短期內會出現沖擊經濟增長速度的情況，對經濟發展的過度依賴使地區對產業結構調整的扶持與政策激勵機制不足，出現延緩產業轉型升級進程來推動國民經濟增長的現象。

五、綠色金融對產業轉型升級的實證分析

1.變量的選取與測度

(1)被解釋變量：產業轉型效率(IE)。將前文計算得出的產業轉型效率作為衡量各省份產業轉型升級水平的指標。

(2)解釋變量：綠色信貸余額(GL)。現階段國內的綠色金融產品主要包括綠色債券、綠色信貸、綠色基金、碳金融與綠色股權等[16]，2018年末我國21家主要銀行的綠色信貸年末余額達到9.66萬億，在各類綠色融資總余額中占比超過95%，其他類融資模式包括綠色股權、綠色基金與碳資產等余額總和比重不到5%，可以看出綠色信貸自發放以來一直在各類綠色金融融資模式中占據主要地位。關于綠色債券、綠色基金等綠色融資余額數據，證監會披露十分有限，數據不完整、個別年份數據嚴重缺少且獲取難度大，考慮到實證數據的完整以及代表性，本文采用綠色信貸余額表征各省份綠色金融發展水平。

由于2007年我國首次啟動綠色信貸政策并發放綠色信貸，所以本文選擇2007—2018年銀監會發布的21家銀行發放的綠色信貸余額數據，缺失年份數據通過均衡法和比率遞增法估算補全。

表5 2007—2018年我國綠色信貸年余額 單位：億元

由于銀監會僅發布了我國綠色信貸的年度數據，各省份統計年鑒對各個地區的綠色信貸年度數據未作公布，本文借鑒李健、衛平對數據的估算方法，假設“各個省份綠色信貸余額占全國綠色信貸余額的比重等于各個省份年度貸款余額占全國年度貸款余額”[17]，從而進一步計算得到各省份每年的綠色信貸余額，不同地理位置的綠色信貸余額如表6。

表6 各地區2007—2018年綠色信貸年末余額 單位：億元

(3)控制變量：

政府參與經濟(GM)：用政府年度財政支出額與GDP之比表示，政府通過財政與貨幣政策的實施以及宏觀調控手段，通過改變投資的方向與力度，創造良好的產業調整環境，增加對綠色產業的扶持，引導產業轉型升級。

科技發展水平(SCI)：用專利申請數量表示，技術密集型產業支持綠色項目及企業、科技的進步使企業減少對資源的依賴，不僅提高了資源利用效率，也優化了企業生產方式與生產的產品，降低污染物的排放，推動綠色化發展。

城鎮化發展進程(UR)：用各省年末城鎮人口數與地區總人口數之比表示，城鎮化吸引人力、信息、科技與資本等要素向城市的集聚，為產業結構調整提供要素與基礎，促進產業的重組與整合，形成產業集群，發揮規模經濟效應。

外商直接投資額(FDI)：用換算成人民幣的各地區年度外商投資總額表示，通過“引進來”吸引國外資金、技術與綠色項目，外商的投資傾向直接影響該產業的發展進程，如果資金投向我國高科技產業、節能減排產業等將助力該產業與相關聯產業的發展，提高產業轉型效率。

以上數據來源于《中國統計年鑒》《第三產業年鑒》《中國城市統計年鑒》。

2.實證結果分析

(1)變量描述性統計

表7為所有變量的描述性統計結果，產業轉型升級效率(IE)的均值為0.594，總體上仍處于較低水平，各地區轉型效率差異顯著；各地區綠色信貸余額(GL)均值為1 427.2億元，標準差較高，全國綠色信貸余額從2007年0.34萬億元持續增長至2018年的9.66萬億，發展趨勢向好，但最大值與最小值相差較大，綠色金融發展區域差異化明顯。政府支出占比(GM)總體較低，最大值0.629，欠發達省份的政府支出水平高；科技發展水平(SCI)不斷提升，但兩個極值間差距大，專利申請數量的最大值是最小值的 2 378倍，高科技產業參差不齊，其中西部地區科技發展相對緩慢，反映出各省份科技水平的不均衡。我國當前城鎮化進程(UR)穩步推進，但西部地區稍有落后。外商直接投資(FDI)最小值僅0.029 6億元，部分省份的產業吸引外資能力弱。

表7 2007—2018年各變量描述統計結果

(2)模型構建

本文擬運用面板數據模型研究產業轉型效率與影響因素間的關系，為減少指標單位不同產生的影響，消除異方差，對有關變量取對數，記為lnGL、llnGM、lnSCI、lnUR、lnFDI。為確保實證結果的有效性，避免偽回歸情況，在構建模型與估計模型結構之前，做相關變量的LLC、ADF單位根檢驗，變量lnGL、lnSCI、lnFDI的水平序列是非平穩序列，一階差分后的平穩性結果如表8所示，各變量均在1%的顯著性水平下平穩，各變量均為一階單整。

表8 各變量平穩性檢驗結果

根據前文的假設與以上分析，本文建立如下計量模型檢驗產業轉型升級與綠色金融及各控制變量間的關系：

ieit=βit+β1lnGLit+β2lnGMit+β3lnSCIit+β4lnURit+β5lnFDIit+εit

其中，i為省份，t為年份，表示第i個界面成員方程間的截距項，εit為隨機擾動項，βit為β1、β2、β3、β4、β5分別表示綠色金融發展水平、政府參與經濟水平、科技水平、城鎮化發展進程與外商直接投資對產業轉型效率的作用系數，系數值若大于0，則其對應的自變量對產業轉型效率有正效應，反之則有負效應。

運用stata15的面板協整檢驗進一步考察各變量的長期均衡關系，包括Kao檢驗、Pedroni檢驗與Westerlund檢驗，原假設為不存在長期協整關系，表9的檢驗結果顯示各變量均在1%的顯著性水平上拒絕原假設，因此產業轉型效率、綠色信貸與各控制變量間具備長期協整關系。

表9 協整檢驗結果

(3)實證結果與回歸分析

本文運用stata 15統計軟件處理省際面板數據，通過hausman檢驗得出東部、東北部與中部建立固定效應模型，全國與西部建立隨機效應模型較合理，對全國與不同地理位置的模型回歸結果如表10所示，分析綠色金融發展對產業轉型效率的影響機制。

表10 全國與分區域模型估計結果

從全國層面來看，綠色金融水平(lnGL)與產業轉型效率在5%的水平上顯著正相關，說明綠色金融能夠對我國產業結構的優化起到促進作用。但是實際效果不太明顯，從實證結果看，系數僅0.027 7，反映出政府、金融機構與監管部門仍需加大我國綠色金融政策的扶持力度，進一步完善當下的綠色金融體系。

從分區域估計結果來看，東部、中部與西部綠色金融均對產業轉型升級產生顯著的正效應，但顯著性各存差異，東北地區的促進效應不顯著。總體來說，綠色金融對我國產業轉型升級產生了正向推動效應。

從控制變量的估計結果來看，政府參與經濟、科技水平與城鎮化發展進程均對產業轉型有顯著影響：(1)政府支出(lnGM)的回歸系數為正，與產業轉型效率高度相關，能夠看出政府參與經濟水平推動產業結構優化升級的作用顯著，政府的支出資金流向與政策的實施具有引領作用，帶領并促進各產業大力發展，未來政府仍要根據當前的經濟情況制定相應政策，不斷調整優化產業結構。(2)科技發展水平(lnSCI)的回歸系數為負，對產業結構升級產生顯著的負效應，高技術產業本身資源能耗少且符合綠色發展需要，屬于知識密集型產業，所以科技發展理論上對產業轉型升級有正向作用，然而目前我國高科技產業發展水平仍處于基礎穩固階段，發展仍不成熟，同時由于技術壁壘的存在，使先進技術轉化為生產力時存在一定程度的阻礙，推動力明顯不足，尚不能發揮對產業的輻射作用。(3)城鎮化發展進程(lnUR)對產業轉型升級具有積極影響，城鎮化發展吸引人力資本向城市的轉移與要素在空間上的集聚，推動地區產業的整合與延伸。同時，在城鎮化的建設中不斷融入綠色化發展理念，打造地區的生產性服務業，促使企業自身的產業轉型[18]。(4)外商直接投資(lnFDI)影響系數為負，反映了當前我國外商投資資金集中于資金需求小但見效快的勞動密集型產業，綠色生態與高科技產業吸引外資能力弱，資金差異也會導致各區域間產業轉型差異。應逐步縮小吸引外資的差距，加大地區優勢產業向外輸出，吸引資金流入先進科技、綠色生態項目等，推動產業轉型，提升產業轉型效率。

分區域的控制變量估計結果也與全樣本估計有差別，政府參與對產業轉型升級的作用與全國作用方向不一致。對于科技水平變量，東部、中部與西部的結果與全國方向一致，在城鎮化水平方面，東部、東北部的估計結果與全國整體水平一致。東北地區的外商投資總額對產業轉型的影響與全國作用方向一致。

六、結論與建議

(一)結論

本文通過構建產業轉型升級評價指標，采用DEA-BCC模型測算各地區產業轉型效率，以此體現各個地區產業結構轉型現狀，選擇我國21家主要銀行綠色信貸余額數據，運用面板回歸計量模型實證檢驗我國綠色金融發展與產業轉型升級的關系，得出如下結論：

(1)我國各省份產業轉型投入產出效率總體水平不高，且各省份間效率差異顯著，東北產業轉型效率最高，中部與西部次之，東部地區最低，各地區DEA產出效率有待進一步改進，以達到DEA有效。東部地區的部分省份雖先于其他地區率先開啟產業轉型進程，結構的調整與優化已見實效，但產業轉型現狀存在明顯的發展不協調，如東部地區整體經濟的迅速發展與部分資源型城市發展落后之間的不均衡。

(2)從整體估計結果來看綠色金融對產業結構的調整與優化有積極作用。盡管從2007年至今綠色信貸的發展已取得一些成就，但我國綠色金融的開展仍呈現碎片化，綠色金融體系不完善，使我國綠色金融支持與驅動力度仍較低，導致沒有充分發揮綠色金融的作用。

(3)各區域綠色金融起步時間與發展基礎不同，各地區實施的政策與政策的力度存在差異，以及區域發展存在異質性，使綠色金融發展存在區域差異化，導致綠色金融對東部、東北部、中部與西部產生的作用效果也存在明顯不同，綠色金融對東部、中部、西部產業轉型產生的正向促進效用顯著，對東北地區不顯著。

(4)整體估計結果中各個控制變量均對產業轉型效率作用顯著，政府參與經濟、科技水平、城鎮化發展與外商投資對各區域產業結構的影響有所不同，政府的參與對各區域目前產業轉型的影響均不明顯，科技水平對東部、中部與西部地區產業結構調整的作用顯著，城鎮化發展對東部與東北地區產業的影響顯著，外商投資對東北的產業調整影響明顯。

(二)對策建議

(1)充分發揮政府的領導與推動作用，推進我國綠色金融的發展。從全國總體層面綠色金融與產業轉型的實證結果可知，綠色金融能夠促進我國產業結構的轉型升級。首先，政府應積極推進我國綠色金融體系建設進程，包括健全綠色金融扶持制度與法律制度，把握綠色金融政策的總體實施方向。其次，要加大政策性傾斜，積極推動適用于本地的綠色投融資激勵政策的實施，例如擔保、財政貼息等鼓勵措施。做好綠色金融理念與政策的宣傳工作，對金融機構、企業、群眾與社會各界引導、深入滲透綠色發展理念。其三，充分了解市場需求，協調政府與市場的關系，合理配置綠色金融市場的資源，健全我國綠色金融與產業轉型政策的對接機制，面對各個行業的產業發展現狀以及產業變化趨勢，進行全面的、有針對性的信貸資金投放，使產業轉型得到綠色金融的有力支持。

(2)在金融機構方面，首先，設置差異化利率政策，提高“高污染、高排放、高耗能”企業的信貸利率，對綠色生態、節能環保、新能源企業實施利率優惠，不斷縮減依賴傳統資源產業以及“三高”產業的占比。例如東部地區落后的資源型城市，應將重心放在自身產業轉型上，幫助指標落后、資源枯竭、污染嚴重的資源型城市尋求清潔環保能源與技術，尋找自身發展優勢，將自身優勢轉變為帶動經濟發展的支撐點。其次，銀行等金融機構需積極配合政府各項綠色發展扶持與激勵政策的實施，增強對綠色金融的支持力度，培育政策性綠色金融機構，充分了解企業項目的信貸需求。例如中部與西部地區綠色金融對產業轉型的促進效用顯著，因此想要進一步提升綠色金融的驅動力，應根據綠色化產業與綠色項目的需求開發和創新綠色金融產品，尋求更加多樣化的資金來源渠道，例如設立有政府參與的綠色金融專項產業基金，吸引社會閑散資金投入，通過政府增信，在當地開發極具針對性的、符合當地實際發展情況的信貸融資產品，將綠色信貸產品的推進與支柱產業的轉型相結合，增加綠色產業與綠色項目的多種渠道的融資支持。

(3)監管部門完善審核與信息披露機制，包括綠色項目審核流程、綠色金融信息共享、信息披露體系等。實證結果顯示東北地區綠色金融對產業結構的促進效果不明顯。綠色金融涉及范圍小，融資渠道窄，所以監管部門應統一“綠色”的界定標準，簡化審批流程，在一定程度上放寬準入要求，擴大綠色金融覆蓋面使參與主體多元化，充分調動主體的積極性。建立獨立的評估機制與第三方綠色金融監督制度，做到對產業環境風險準確的定量評估，保證符合標準的項目與企業獲得應有的政策支持。

(4)在政府支出方面，加大東部與中部地區政府對綠色金融的基礎建設的投入力度，通過補貼、擔保、獎勵或稅收減免彌補金融機構開展綠色金融項目的利潤損失；在科技發展水平方面，鼓勵東部、中部、西部與東北地區對綠色環保科技的研發，創新節能減排類綠色項目，重視高科技產業的專業性人才，在追求技術進步的同時，不可忽略科技實際運用的可行性，發揮技術的帶動作用，逐漸取代資源型產業的傳統生產過程，有效地刺激產業的優化與轉型；在城鎮化發展方面，中西部城鎮化發展滯后，抑制了產業轉型進程，所以應積極推進中部與西部的城鎮化改革進程，從環境、信息化、教育水平、經濟等全方面完善城鎮建設，使社會資源、資本、人才有序的向已形成集群產業的地區轉移，形成產業集聚促進產業結構優化；在外商直接投資方面，運用第三產業的優勢項目吸引外商投向我國第三產業，東部、中部積極引入新興產業技術或與本地技術互補的資本，而西部與東北地區應解決交通與運輸問題，為與鄰國開展投資合作創造條件。