綠色信貸對傳統能源行業就業規模的影響
——基于企業行為視角的研究

江世銀 王 越 姜 俞

（南京審計大學金融學院，南京 211800）

引 言

當前我國節能減排任務艱巨，氣候和環境風險壓力不斷增大。習近平總書記強調：“‘十四五’時期，我國生態文明建設進入了以降碳為重點戰略方向、推動減污降碳協同增效、促進經濟社會發展全面綠色轉型、實現生態環境質量改善由量變到質變的關鍵時期”。在此階段，綠色信貸政策是 《巴黎協定》行穩致遠、早日實現碳達峰與碳中和的重要助力。

綠色信貸的本質是一種環境規制，通過改變貸款門檻，使企業的傳統污染項目面臨融資約束的壓力，因而使得企業更加注重環境效益。但綠色信貸政策在改善環境治理、推動能源結構轉型的同時也可能會引起就業問題。隨著清潔能源行業的不斷發展以及對企業環境效益的要求不斷提高，傳統能源行業的部分勞動力可能會面臨結構性失業的問題。為了進一步完善綠色信貸政策、保駕護航我國經濟可持續高質量發展，探究綠色信貸政策的就業效應顯得尤為重要。具體而言，綠色信貸政策是否對傳統能源行業的就業規模產生了影響、這種影響的作用機制如何、是否存在區域異質性等問題都需要實證數據給出答案。本文基于企業行為視角，結合我國省域面板數據，研究綠色信貸政策對傳統能源行業的就業效應；并通過將清潔能源需求量作為中介變量，分析綠色信貸政策影響就業規模的路徑；在區域異質性研究方面，通過以產業結構作為門檻變量以及將樣本按照東、中、西部分組回歸，探析綠色信貸政策效應在不同地區的差異。

1 文獻綜述

1.1 綠色信貸政策對企業行為的影響

關于綠色信貸對企業行為影響的研究主要基于 “制度阻礙論”和 “波特假說”。“制度阻礙論”認為，綠色信貸的授信機制和懲罰機制提高了企業的財務成本，從而導致其現金流和投資意愿下降，并且綠色創新活動將占用大量資金而不能直接帶來經濟效益，因此企業在環境規制下進行綠色創新的意愿并不強烈 （陸旸，2011；吳超鵬等，2012）［1，2］。 蘇冬蔚和連莉莉 （2018）［3］通過構建DID模型進行實證分析，發現綠色信貸顯著抑制了兩高企業的投融資行為。連莉莉 （2015）［4］、Liu等 （2019）［5］的研究也得出了類似的結論。張媛媛等 （2021）［6］認為在綠色信貸政策下，有兩方面的原因阻礙了企業創新活動的推進： （1）在研發創新以及技術轉化過程中的不確定性會給企業帶來較大風險； （2）由技術創新公共品特性導致的“搭便車”現象，使得企業的創新意愿并不強烈。

而 “波特假說”則認為，適當的環境保護政策能激勵企業通過創新提高競爭力，以此在一定程度上抵消由環境規制帶來的成本上升問題 （Porter和 Van， 1995）［7］。 綠色信貸政策的 “波特效應”本質上是通過提高貸款門檻，使得傳統的高能耗企業面臨融資約束的壓力 （蘇冬蔚和連莉莉，2018）［3］，但這種融資約束并不是為了抑制企業發展，而是為了將資金配置到低能耗、低污染的項目 （李小平等，2012）［8］，從而提高企業的環境保護意識，驅動其進行技術創新，以實現環境友好型發展 （丁杰，2019）［9］。孫焱林和施博書 （2019）［10］基于 PSM-DID模型的研究發現，綠色信貸通過給綠色企業提供資金支持促進其研發創新。張晨等 （2021）［11］的研究發現，綠色信貸顯著提升了新能源車企的創新效率。

1.2 綠色金融、清潔能源與就業規模

關于綠色金融促進清潔能源發展的研究已經取得了一定成果。陳清 （2015）［12］基于碳金融視角研究能源消費結構，結果表明碳金融的發展可以提升清潔能源的消費比重。陳超然 （2016）［13］認為，相比于其他金融方式，綠色信貸是當前可以為國內能源結構轉型提供資金支持的最主要的制度。Ren等 （2020）［14］通過向量誤差修正模型研究綠色金融發展水平、碳強度和清潔能源消費之間的關系，結果顯示我國清潔能源消費主要受綠色金融和碳強度的影響，且政策驅動效果明顯。熊邦娟 （2021）［15］、 范秋芳和劉孜 （2021）［16］的研究也都表明綠色金融與清潔能源產業之間存在正向的相互作用。

現有的研究結論還表明清潔能源產業的發展會對就業規模產生影響。趙領娣等 （2013）［17］以海洋能為例探討了 “技術進步型失業”現象，結果顯示增加海洋能源產業的研發投入對其本身的就業有正向影響，并對相關行業具有溢出效應。Mu等 （2018）［18］的實證結果表明，發展清潔能源，尤其是風能和太陽能，對中國的就業水平有積極作用。何凌云等 （2019）［19］的研究結果顯示，增加清潔能源行業投資提高了全國就業量與清潔能源行業就業量，但是對傳統能源行業的就業有負向影響。魏麗莉和楊穎 （2021）［20］基于金融規模的視角進行研究，認為清潔能源發展對總體就業規模有促進作用，對傳統能源行業的就業規模存在負向作用。

在綠色信貸的政策效果領域，國內外學者展開了廣泛深入的研究，已有的研究成果給了本文極大的啟發。但通過梳理文獻，仍發現了以下問題：（1）現有的研究較少涉及綠色信貸政策的就業效應；（2）雖然關于綠色金融對清潔能源發展影響的研究取得了一定成果，但是細化到綠色信貸與清潔能源關系的文獻卻較為少見；（3）以往的研究多孤立地分析綠色金融與清潔能源、清潔能源與就業規模之間的關系，而未對三者間的相互作用關系進行討論。

2 理論分析與假設

2.1 綠色信貸對傳統能源行業就業規模的影響——基于企業行為視角

金融的資源配置功能以及綠色信貸的授信條件決定了環境效益較高的企業將更易獲得融資。在這樣的情況下，綠色信貸對傳統能源行業的就業效應主要取決于以下兩個方面：（1）根據 “波特假說”，傳統能源行業的企業為獲得綠色信貸的支持，可能會將原本用于獲得勞動力要素的資金用于實現綠色轉型以提高環境效益，從而使得就業規模降低； （2）根據 “制度阻礙論”，綠色信貸政策提高了貸款門檻，在短期內增加了企業的財務成本，而綠色創新活動將占用大量資金而無法獲得直接收益，因此企業也有可能將原本用于提高環境效益的資金用來增加對勞動力要素的需求以增加產量，以此抵消財務成本上升帶來的負面影響。

綠色信貸政策對傳統能源行業到底有何種就業效應，關鍵在于企業在環境規制下進行綠色轉型的意愿是否強烈，如果綠色信貸政策總體上增強了企業實現環境友好型發展的意愿，則其會產生正向的就業效應，反之則會使就業規模降低。據此提出以下假設：

H1a：綠色信貸對傳統能源行業的就業規模有正向影響。

H1b：綠色信貸對傳統能源行業的就業規模有負向影響。

2.2 綠色信貸影響就業規模的傳導機制——以清潔能源為中介變量

隨著綠色信貸政策的出臺，各企業為獲得綠色信貸將會在節能減排方面下功夫，以煤炭、石油為代表的 “黑色能源”將不再滿足要求，而以核能、水電為代表的清潔能源的需求量則會提高。但同時，綠色信貸政策在短期內提高了企業的財務成本。在當前清潔能源產業化、規模化程度不高的情況下，清潔能源缺乏傳統能源的價格優勢（陳超然， 2016）［13］， 為了不進一步提高生產成本，企業也有可能會將清潔能源替換成傳統能源。當企業的轉型意愿較為強烈時，前者占主要方面，清潔能源的需求量會提高；反之，清潔能源的需求量會下降。

清潔能源行業的發展對傳統能源行業就業規模的影響可以拆分為兩部分：（1）隨著清潔能源行業規模不斷擴大而從傳統能源行業吸引勞動力的 “替代效應” （魏麗莉和楊穎，2021）［20］，替代效應會使清潔能源需求量與傳統能源行業就業規模呈反向變動關系；（2）隨著對清潔能源需求量的不斷增加，規模效益會降低廠商的生產成本，企業的能源成本也會隨之降低，企業可以將多余的資金用于增加勞動力要素的投入。從這個角度來看，清潔能源行業的發展對傳統能源行業的就業規模會有正向的影響。

基于上述分析提出以下假設：

H2：綠色信貸對就業規模的影響有基于清潔能源需求量的中介效應。

2.3 綠色信貸政策就業效應的地區異質性——以產業結構作為劃分標準

綠色信貸的政策效應在產業結構不同的地區可能有所差異，對于第二產業比重較大的地區，當地的經濟發展較為依賴傳統工業企業。為了追求更快的經濟發展，當地政府的政策導向會使企業更加注重短期的經濟利益。因此在綠色信貸政策帶來的環境規制下企業的轉型意愿較低，其將更傾向于擴大對勞動力要素的需求。而相對應地，在第二產業比重較低的地區，企業可以將更多精力放在增加環境效益上，從而在一定程度上擠占用于獲得勞動力要素的資金。因此提出以下假設：

H3：在第二產業占比較高的地區，綠色信貸政策對傳統能源行業就業規模的正向作用較強。

圖1 綠色信貸影響就業規模的邏輯框架

3 實證設計

3.1 變量選取

（1） 被解釋變量

傳統能源行業就業規模（lnlab）：本文對傳統能源行業就業規模的度量，借鑒了何凌云等（2019）［19］的做法，用采礦業、制造業和電力燃氣三大行業城鎮就業總人數取對數來衡量。

（2）核心解釋變量

綠色信貸規模（debt）：目前，學界衡量綠色信貸規模的方法主要有4種 （謝婷婷和劉錦華，2019）［21］：①國內主要商業銀行的綠色信貸余額；②國內主要商業銀行的節能環保貸款余額；③工業行業污染治理資金中的銀行貸款；④六大高能耗產業利息費用占比。然而實際上，商業銀行的綠色信貸余額以及節能環保貸款余額缺乏省域數據，工業污染治理資金中的銀行貸款占比數據自2010年起未更新。因此，本文結合現有的研究方法，根據研究的需要，選擇非六大高能耗產業利息支出占比作為衡量綠色信貸規模的指標。計算公式為：（規模以上工業產業利息支出總額-六大高能耗產業利息支出）／規模以上工業產業利息支出總額。

（3） 控制變量

經濟發展水平（lngdp）：學界普遍認為一個地區的經濟發展水平會對就業情況產生影響。本文用剔除了價格因素的人均GDP取對數來衡量經濟發展水平。

人口規模（lnpop）：用城鎮常住人口數取對數來衡量。

技術進步（lntec）：技術進步會通過替代效應與補償效應對一個地區的就業情況產生影響。本文借鑒朱軼和熊思敏 （2009）［23］的做法，用大型工業企業的研究經費占生產總值的比重來衡量地區的技術進步。

工資水平（lnwag）：較高的工資有助于吸引勞動力的流入，但是人力成本的提高也有可能降低企業對勞動力的需求。本文用剔除了價格因素的城鎮單位就業人員平均工資取對數來衡量工資水平。

人力資本水平（lnedu）：采用每十萬人口高等教育在校生人數取對數來衡量。

（4） 中介變量

清潔能源需求量（lnene）：用清潔能源發電量取對數來衡量。其中，清潔能源發電量用地區總發電量與火力發電量的差額來表示。

（5） 門檻變量

產業結構（ind）：用地區第二產業增加值占生產總值的比重來表示。

3.2 數據來源

我國的綠色信貸政策于2007年出臺，商業銀行開展綠色信貸業務則始于2008年10月，為了研究綠色信貸政策的就業效應，本文數據的起始時間為2009年，由于清潔能源需求量的相關數據只更新到2019年，因此最終確定研究的時間范圍為2009～2019年。本文的研究對象為我國的31個省（直轄市、自治區；考慮到數據的可獲得性，港、澳、臺地區不包括在內）。其中，主要數據來源為 《中國工業統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、 《中國統計年鑒》，部分缺失數據采用線性插值的方法補全。本文采用STATA15軟件進行數據分析和實證檢驗。為避免極端值的影響，對所有連續變量進行1%的雙向縮尾處理。

3.3 模型設定

（1）基準模型設定

為考察綠色信貸政策對傳統能源行業就業規模的影響，本文利用時間跨度相對于截面數較小的短面板數據，構建如式 （1）的回歸模型。

式中lnlabit表示地區i在t年的傳統能源行業就業規模；debtit表示地區i在t年的綠色信貸規模，用非高能耗產業利息支出占比測度；Xit表示控制變量；φi表示個體固定效應；εit是殘差項，包括以上模型無法體現的隨機干擾因素等。

（2）中介效應模型

為了檢驗綠色信貸是否有通過影響清潔能源需求量對就業規模的中介效應，本文采取逐步回歸的方法，構建如式 （2）和式 （3）的模型。

其中，lneneit表示清潔能源需求量，其余變量的解釋同上。根據中介效應檢驗程序，β11衡量了綠色信貸規模對清潔能源需求量的影響，β21衡量了在控制清潔能源需求量的情況下綠色信貸對就業規模的直接效應，β22衡量了在控制綠色信貸規模的情況下清潔能源需求量對就業規模的影響。通過以上兩個模型可以檢驗清潔能源需求量是否會在綠色信貸對就業規模的影響中起中介作用。

（3）門檻效應模型

為了進一步研究不同的產業結構對核心變量間關系的影響，本文利用面板門檻模型，通過測度一個門檻值γi形成分段區間，當門檻變量大于γi和小于γi時，核心變量的回歸系數若發生顯著變化，說明綠色信貸對傳統能源行業就業規模的影響不是簡單的線性關系，而是非線性關系。根據面板門檻模型的原理，門檻變量既可以是回歸模型中的變量，也可以是其他變量。三重門檻回歸模型如式 （4）所示。

在上述模型中，ind為門檻變量，代表產業結構，γ1、γ2和γ3為待估的門檻值，I（*）是表示性函數，當括號內的條件滿足時取值為1，否則取值為0。如果門檻變量的選擇合理，且門檻估計值通過顯著性檢驗，θi會有不同的取值。其他變量的解釋同上。

4 實證結果與分析

4.1 描述性統計

如表1所示，被解釋變量傳統能源行業就業規模（lnlab）的均值為4.9691，標準差為1.1604；核心解釋變量綠色信貸規模（debt）的均值為0.4670，標準差為0.1512；中介變量清潔能源需求量（lnene）的均值為5.2794，標準差為1.5271。總體來看，幾個主要變量都存在一定程度的地區差異。

表1 變量的描述性統計

4.2 基準模型回歸

基準模型的回歸結果如表2所示，列 （1）為式 （1）的回歸結果，從回歸系數可以初步判斷綠色信貸規模對傳統能源行業的就業效應，由于綠色信貸（debt）前的系數為正，說明綠色信貸政策對傳統能源行業有正向的就業效應。假設H1a得到驗證。

表2 就業規模對綠色信貸的基準回歸

在控制變量方面，經濟水平的的提高與人口規模的增加都顯著擴大了就業規模，與經濟理論相符；技術水平的進步也會對就業規模產生正向影響，說明 “補償效應”超過了 “替代效應”；工資水平的提高降低了就業規模，說明人力成本的提高降低了企業對勞動力要素的需求；而人力資本的提高則顯著降低了就業水平。

結合實證結果和理論分析推測，在由綠色信貸政策導致的環境規制下企業進行綠色轉型的意愿并不強烈。因此將較多資金用于增加對勞動力要素的需求，而在降低污染、改善環境等方面的投入較少。但隨著綠色信貸規模的增加，其對企業綠色轉型的激勵作用可能隨之增強，從而導致綠色信貸對就業規模的正向作用減弱。

為了進一步探析綠色信貸與就業規模之間的關系，列 （2）為將綠色信貸的平方項（debt2）加入解釋變量后的模型回歸結果。從表2可以看出，綠色信貸平方項的系數為負（但并未通過顯著性檢驗），因此綠色信貸對就業規模可能存在倒 “U型”的影響。即在綠色信貸規模較低時，其會有正向的就業效應，但隨著其規模不斷增加，綠色信貸政策的正向就業效應會不斷減弱，甚至為負。根據綠色信貸的中位數進一步地將樣本分為綠色信貸規模高組和低組，通過回歸發現，綠色信貸在規模高組的正向就業效應要低于規模低組，這也證實了綠色信貸的正向就業效應會隨其規模增加而減弱的結論。

4.3 中介效應

表3是傳統能源行業就業規模基于清潔能源消費量中介效應對傳綠色信貸的回歸結果。根據上文的基準模型回歸結果，debt的系數為0.4597，并且在5%的水平上顯著，說明綠色信貸對傳統能源行業的就業規模有正向影響，據此中介效應檢驗程序可以繼續進行。列 （1）是式 （2）的回歸結果，描述了綠色信貸對中介變量清潔能源需求量的影響，系數在1%的顯著性水平上為負，說明綠色信貸降低了對清潔能源的需求量。列 （2）是模型 （3）的回歸結果，lnene的系數為-0.0604且在10%的水平上顯著，說明清潔能源需求量的增加會降低傳統能源行業的就業規模，因此，清潔能源行業發展對傳統能源行業就業規模的影響以 “替代效應”為主。此外，lndebt的系數也通過了顯著性檢驗，說明清潔能源需求量在綠色信貸影響就業規模的過程中發揮了部分中介效應。至此，假設H2得到檢驗。

表3 清潔能源需求量中介效應回歸結果

4.4 門檻效應

綠色信貸對傳統能源行業就業規模的影響可能是非線性的，傳統的回歸計算無法體現出這樣的異質性。因此，本文根據面板門檻理論，構建如式 （4）的回歸模型。

本文采取自舉300迭代進行抽樣檢驗。結果顯示，以產業結構（ind）為門檻變量，就業規模（lnlab）為被解釋變量，綠色信貸（debt）為核心解釋變量的抽樣檢驗拒絕了存在3個門檻值的假設，而單一門檻和雙重門檻檢驗的P值都小于0.01，通過了顯著性檢驗。根據由復雜到簡單的原則，主要對雙重門檻效應的回歸模型進行分析。

本文根據門檻值對樣本進行相應的劃分，估計不同產業結構區間內，綠色信貸對傳統能源行業的就業效應。根據表5的面板門檻系數估計結果，當地區第二產業占比低于38.48%時，綠色信貸的系數為負（但并未通過顯著性檢驗）。可能的原因是，如果一個地區的經濟對傳統工業產業的依賴性較低，綠色信貸政策會激勵企業增加在提高環境效益方面的投入，從而擠占原本用于獲得勞動力要素的資金，因此綠色信貸政策表現出負的就業效應。隨著第二產業占比不斷提高，當越過38.48%的門檻值時，核心解釋變量綠色信貸的估計系數增加到0.4677，在10%的水平下顯著。而當第二產業占比超過44.4%時，估計系數繼續增加至0.9036，且在1%的水平下顯著。從回歸結果可以看出，當第二產業占比越過一定門檻值時，綠色信貸對傳統能源行業的正向就業效應會增強。可能的原因是，當一個地區的經濟對傳統工業行業的依賴度較高時，政府的政策導向會使企業更加注重短期的經濟效益而非環境效益以加快地區的經濟發展，因此企業更傾向于增加對勞動力要素的需求以獲得經濟利益。由此可見，綠色信貸的政策效應存在地區異質性，在第二產業占比較高的地區，其對傳統能源行業的正向就業效應較強，假設H3得到驗證。

表4 面板門檻似然比檢驗結果

表5 綠色信貸影響就業規模的門檻效應

4.5 分組回歸

我國地域遼闊，東、中、西部地區發展情況差異較大。根據表6的描述性統計結果，西部地區的綠色信貸規模要低于東、中部地區，并且我國的清潔能源產量也具有顯著的地區差異，呈現出明顯的 “西高東低”特征。為了進一步研究區域異質性對綠色信貸政策就業效應的影響，本文采用分組比較的方法，實證分析我國不同區域內綠色信貸對傳統能源行業就業規模的影響。

表6 分組后主要變量的描述性統計

從表7的分組回歸結果可以看出，綠色信貸政策對傳統能源行業就業規模的影響在東、中、西部地區有所差異。具體來說，中部地區綠色信貸對就業規模的影響并不顯著；東部地區的影響系數為0.4155，但僅在10%的水平下顯著；而在西部地區，綠色信貸對就業規模的影響系數為0.7475，且在5%的水平下顯著。由此可見，綠色信貸政策在我國的西部地區具有更為顯著的正向就業效應。推測是由于西部地區金融市場發展程度較低，綠色信貸規模較小，因此對企業的激勵作用不足，由于企業在環境規制下進行綠色轉型的意愿較弱，所以綠色信貸政策的正向就業效應更強。

表7 分組樣本的回歸結果

5 結論與建議

本文基于企業行為視角，從理論層面分析了綠色信貸對傳統能源行業就業規模的影響及其作用機制與區域異質性。通過構建固定效應模型、中介效應模型以及面板門檻模型進行實證研究，結果顯示：從全國層面來看，綠色信貸對傳統能源行業有正向的就業效應，但隨著綠色信貸規模的增加，這種正向作用會隨之減弱；清潔能源需求量在政策效應發揮的過程中起到部分中介作用——綠色信貸政策會抑制對清潔能源的需求量，且清潔能源行業的發展會降低傳統能源行業的就業規模；此外，綠色信貸的政策效應存在區域異質性：在第二產業占比較高的地區，由于對傳統能源行業的依賴度較高，綠色信貸有較強的正向就業效應；在我國的西部地區，由于綠色信貸規模較低，其正向就業效應更強。基于上述研究結論，本文提出以下幾點建議：

（1）對在綠色轉型過程中取得階段性成果的企業給予授信支持。綠色信貸政策旨在提高企業的環境效益、助推其實現環境友好型發展，但是進行綠色轉型的成本較高，短期內難以獲得經濟收益。如果綠色信貸只是針對已經轉型成功的企業和完全的綠色友好型項目，必然會降低許多企業尤其是高污染企業的轉型意愿。為了降低企業的轉型成本，銀行可以對在進行節能減排和污染治理等過程中取得了階段性成果的企業給予綠色信貸支持，以強化綠色信貸政策的激勵作用。

（2）金融機構對借貸企業的經營活動進行動態監督。實行綠色信貸政策的目的是發揮金融的資源配置功能，引導資金流向環境友好型項目并激勵企業更加注重環境效益。為避免部分企業在獲得成本較低的綠色信貸后將資金挪作他用，金融機構除了在授信時要進行考核外，發放貸款后還要對資金的用途和流向進行監督，在貸款收回后還應該考察企業是否達到了目標的環境效益，以此保障綠色信貸發揮其環境保護的作用。

（3）政企協同解決結構性失業問題。綠色信貸在改善環境治理、推動能源結構改革的同時，可能會降低傳統能源行業的就業規模，目前部分地區該問題已經凸顯出來。為了解決結構性失業的問題，政府可以為失業人群提供技能培訓等社會福利，通過讓失業人群掌握必要的勞動技能使其在新興行業得到新的工作機會。此外，還可以由政府牽頭，加強不同行業的企業間的協同合作，通過開展員工的交叉培訓等方式使勞動力在各個行業間更好地流動。