綠色信貸對環境污染治理的影響機制及異質性研究：基于我國長三角地區的實證檢驗

吳欣雨 高立 郭震 林綠

關鍵詞：“雙碳”目標；綠色信貸；生態環境；傳導機制；異質性特征

一、引言

自改革開放以來，我國的經濟呈現出快速發展的趨勢，取得了舉世矚目的成就。然而，我國長期以來粗放型的經濟發展模式也帶來了嚴重的環境問題。2013年黨的十八屆三中全會提出“用制度保護生態環境”的路徑；2016年12月5日，國務院發布了《“十三五”生態環境保護規劃》，《規劃》中明確了打好污染防治三大戰役、加快推進生態環境領域國家治理體系和治理能力現代化的目標；2020年9月22日，習近平總書記在第七十五屆聯合國大會上提出“碳達峰”和“碳中和”的目標。這些環境污染治理政策的提出對我國的環境污染治理和生態文明建設提出了更高的要求，對推動我國經濟高質量發展具有重大的戰略意義。

在“碳達峰”“碳中和”及“打好污染防治攻堅戰”的目標下，綠色發展成為了推動我國經濟高質量發展的重要引擎。而金融發展與綠色發展之間的關聯日益緊密（凌玲等，2020），近年來，我國逐步重視利用金融手段引導資金流向生態環保等綠色領域（李哲和王文翰，2021）。在經濟發展的高級階段，綠色金融是實現高質量發展的必然選擇（文書洋等，2021）。由于我國的金融體系的特征是銀行主導（梅應丹和高立，2011），因此綠色信貸是綠色金融領域最重要的組成部分（王馨和王營，2021）。綠色信貸是我國在國際社會普遍實行“赤道原則”的背景下提出的。所謂“赤道原則”，是一套旨在判斷、評估和管理項目融資中的環境與社會風險的金融行業基準，出現在2003年6月，也是綠色信貸的實踐準則。2007年，綠色信貸的概念在《關于落實環境保護政策法規防范信貸風險的意見》中被首次提出。2012年，中國銀行業監督管理委員會制定的《綠色信貸指引》中，正式推出了綠色信貸政策。2021年以來，在“雙碳”目標的指引下，商業銀行綠色信貸業務發展迅速。根據銀保監會的統計數據，2021年末，綠色貸款余額為15.9萬億元人民幣，同比增長33%，比上年末提高12.7個百分點。

當前，對于綠色信貸發展及其影響效應的研究，學界大多從微觀的角度出發，研究綠色信貸政策對企業和商業銀行的微觀影響。從企業角度，何凌云等（2019）認為，綠色信貸水平的提高對環保企業的技術創新有顯著的促進作用。楊柳勇和張澤野（2022）、Zhang等（2022）的研究表明，在成本效應與信貸約束效應的作用下，綠色信貸政策會抑制重污染企業的技術創新。從商業銀行角度，汪煒等（2021）認為，綠色信貸政策能夠通過降低商業銀行風險水平進而提升商業銀行的綜合競爭力。廖筠等（2019）研究表明，綠色信貸對銀行經營效率有長期顯著的正向促進作用。丁寧等（2020）發現，綠色信貸政策的實施會通過成本效應機制降低銀行成本效率，但同時能夠改善銀行的信貸風險管理、提升銀行的聲譽，對銀行成本效率施加正向影響。而從宏觀角度研究綠色信貸對環境污染治理的文獻相對較少，Zhang等（2021）以中國為例，實證檢驗了綠色信貸對環境質量改善的積極作用。江紅莉等（2020）、李增福等（2022）研究表明，綠色信貸對地區碳排放具有顯著的抑制效應。蔡海靜等（2019）發現，綠色信貸政策在一定程度上促進了節能減排，改善了環境質量。此外，學界尚未對綠色信貸影響環境污染治理的異質特征及傳導機制進行深入研究。在我國加快推進綠色低碳發展的背景下，綠色信貸政策的實施對推進我國環境治理及經濟高質量發展具有重要意義。綠色信貸對環境污染的治理效應究竟如何？對于發展狀況不同的地區，綠色信貸對環境污染的治理效應是否有顯著差異？二者之間存在怎樣的邏輯關系與傳導機制？對這些問題進行深入研究將會對我國進一步有針對性地推進綠色信貸政策、使其更好地發揮對環境污染的治理效應進而推動我國經濟高質量發展具有重要意義。

2021年11月19日，作為我國經濟高質量發展的示范區的長三角地區推出了《長三角生態綠色一體化發展示范區綠色金融發展實施方案》（以下簡稱《方案》），《方案》中明確了大力發展綠色信貸的主要任務以及助力一體化示范區實現“碳達峰”“碳中和”的目標。這極大促進了長三角地區綠色信貸的發展、推進了區域經濟高質量發展的進程。根據浦發銀行公布的數據，2020年末，浦發銀行在長三角地區的綠色信貸余額超過1000億元。同時，根據《長三角高質量發展指數報告（2020）》，在2019年，長三角高質量發展指數達到127.1，較2013年累計提升27.1個點，較2018年提升4.9個點，長三角地區高質量發展總體趨勢向好。長三角地區是生態綠色一體化發展示范區，因此選擇長三角地區作為研究區域，這對推進我國其他區域的綠色信貸的發展，具有一定的借鑒意義和參考價值。

基于上述原因，本文深入研究了綠色信貸對環境污染治理效應的異質性特征及傳導機制。在實證過程中，本文選取長三角地區41個城市2013-2019年的年度面板數據，通過構建綠色信貸與環境污染的雙向固定效應模型，分析了綠色信貸對環境污染治理的影響、異質特征及作用機制。

本文的創新之處在于：（1）依據改進的STIRPAT模型對控制變量進行了選取。（2）對城市是否屬于長三角城市群、城市規模、財政不平衡程度和環境污染程度存在的差異，進行了異質性分析。（3）從企業技術創新、產業結構升級和社會經濟增長三個角度，實證研究了綠色信貸對環境污染治理的傳導機制，并且對財政失衡在傳導機制中的調節效應進行了討論。希望本文的研究為長三角地區推進綠色信貸政策、推動“雙碳”目標的實現，提供一定的理論支持或決策參考。

二、理論機制及研究假設

推動社會經濟可持續發展是當今時代的主題，也是我國加快形成“雙循環”新發展格局的必然要求。在這一背景下，綠色發展的理念深入人心，綠色信貸則是綠色發展的產物之一。綠色信貸又被稱為可持續融資，其概念的提出及發展旨在在金融信貸領域建立環境準入門檻，從源頭上影響高污染企業的發展，推進綠色產業的發展，進而更好實現環境污染治理及經濟高質量發展。基于綠色信貸政策提出的背景及預期目標，該部分主要從理論角度分析綠色信貸對環境污染治理的直接影響及作用機制，并提出本文的研究假設。

（一）綠色信貸對環境污染治理的直接影響

銀行是綠色信貸業務的主要實施者（林綠等，2020），綠色信貸政策要求銀行在進行評估和授信決策的同時，將企業的環保性質和環境效益納入重要考量。這可能使得商業銀行通過“差異化定價”的方式引導資金流向節能環保、可持續發展的企業，而重污染企業的融資成本上升，以銀行貸款為來源的負債融資會顯著降低（蘇冬蔚和連莉莉，2018），影響了高耗能、重污染的企業進行融資和發展。而高污染、高耗能企業的快速發展正是造成我國環境問題的首要根源（Zhangetal.，2021）。并且，高污染企業與環境友好型企業間的資源錯配是導致環境污染問題的重要因素。傳統的信貸資源更容易流入高耗能型企業而非環境友好型企業，不利于區域經濟可持續發展（戰明華，2015）。綠色信貸政策一方面通過增加企業融資約束和降低投資水平來降低高污染企業的績效（Yaoetal.，2021），另一方面促使企業進行技術創新來實現綠色轉型以降低污染成本、減少環境污染，進而推動產業結構的轉型，并帶來了經濟增長（文榮光和王江波，2020），使得企業與政府擁有更多的資金用于環境治理，改善了環境質量。基于上述分析，提出如下假設1：

假設1：綠色信貸的發展對城市環境污染治理具有正向促進作用。

（二）綠色信貸對環境污染治理的傳導機制

Grossman和Kuerger（1995）、Antweiler等（2001）均提出了環境污染的三大效應，即環境污染存在企業技術效應、產業結構效應和經濟增長效應。因此，本文分別從微觀、中觀、宏觀三個角度，即企業技術創新、產業結構轉型和社會經濟增長三個方面來分析綠色信貸對環境污染治理的傳導機制，傳導機制如圖1所示。

從企業的微觀視角分析。綠色信貸發揮環境治理效應的途徑之一就是促使企業進行綠色技術創新。一方面，企業進行綠色創新比進行企業普通產品創新的投入更大（王馨和王營，2021），而綠色信貸政策為企業進行綠色創新活動，如清潔型設備和綠色技術的研發等提供了大量的資金，這會激勵企業開展綠色創新活動。另一方面，對于高污染企業，在制度壓力下，它們為了獲得資金、降低融資成本，需要通過綠色技術創新的手段進行綠色轉型。謝喬昕和張宇（2021）的研究發現，綠色信貸政策的推出極大促進了企業的創新轉型。而綠色技術創新活動能夠提高資源利用率，具有環境污染治理效應（許可和張亞峰，2021）。基于上述分析，提出如下假設2a：

假設2a：綠色信貸發展通過促使企業進行綠色技術創新進而改善環境污染。

從產業結構的中觀視角分析。綠色信貸作為一種金融方式，通過金融資源的配置，進而影響產業結構的調整（陸菁等，2021）。一方面，綠色信貸政策通過資金形成、導向機制，促進產業結構升級（陳偉光和胡當，2011）。綠色信貸政策的出現可以有效引導資金流向節能環保的產業（張可等，2022），政策效應帶來的快速資金聚集支持了綠色產業的發展，優化了資源配置，進而促進了產業結構的升級。另一方面，綠色信貸支持綠色產業迅速發展，而綠色產業發展創造的財富又會正反饋于銀行信貸，二者相互作用，形成正反饋機制（徐勝等，2018）。因此，綠色信貸發展和產業結構優化之間存在良性循環。在資金形成、導向機制與正反饋機制的作用下，綠色信貸的發展能夠推進產業結構的優化升級。在此背景下，高污染行業發展受到阻礙，良性的產業結構轉型將會給環境改善帶來積極影響。基于上述分析，提出如下假設2b：

假設2b：綠色信貸發展通過促進產業結構升級進而降低環境污染。

從經濟增長的宏觀視角分析。一方面，投資是拉動宏觀經濟增長的主要因素之一（劉瑞翔和安同良，2011）。而綠色信貸政策能夠通過差別化的貨幣金融政策，吸收更多的資金聚集、形成綠色投資，這直接拉動了社會經濟的增長（王遙等，2016）。另一方面，綠色信貸政策能夠通過提升信貸資源配置效率促進經濟增長。綠色信貸政策作為一種環境規制的手段（張小可和葛晶，2021），能夠引導資源流向節能環保領域，從而提升全要素生產率（王亞飛和陶文清，2021），進而提高整體經濟資源的配置效率，促進經濟穩定增長。而社會經濟增長加大了用于城市環境治理的資金投入，促進了環境污染的改善。基于上述分析，提出如下假設2c：

假設2c：綠色信貸發展通過促進社會經濟增長進而促進環境污染治理。

城市環境污染是一種負外部性的問題，城市環境污染的治理亟須當地政府加大環境規制的力度。綠色信貸作為一種政府實現環境規制的正向鼓勵型工具，其對城市環境治理效應的實現需要污染企業、商業銀行和政府（主要是地方政府）的共同努力（馬秋君和劉文娟，2013）。在中國式分權的背景下，過度的財政失衡則削弱了中央環境政策對地方政府的激勵與約束力（申洋和郭俊華，2021），使得地方政府在制定和實施環境規制中產生“搭便車”和“逐底競爭”等行為（李勝蘭等，2014；潘敏杰等，2017），這不利于綠色信貸政策的實施及環境污染治理效應的實現。第一，在基于GDP的考核機制下，地方政府為了增加財政收入，會干預轄區內企業的經營行為，抑制了其轄區內企業的研發投入（解維敏，2012）。在這種情況下，綠色信貸通過促進企業技術創新實現對環境污染的治理效果可能會被弱化。第二，由于高污染行業聚集的制造業較服務業在短時期內更容易拉動經濟高速增長（譚洪波和鄭江淮，2012），在政績考核等的多重壓力下，地方政府更傾向于支持能夠帶來更高短期效益的第二產業的發展；財政失衡則加劇了這種情況，進而阻礙了地方產業結構的升級（林春和孫英杰，2020）。產業結構升級這一路徑被阻礙，城市綠色信貸對環境污染的治理效應可能會被弱化。第三，張宇（2018）的研究發現，在財政分權的大背景下，地方政府出于對當地經濟快速增長的需求而進行的保護型活動，會帶來地區間的博弈，往往并不能實現相應的經濟增長目標，甚至會引起普遍性產出下滑。因此，財政失衡可能會阻礙地方經濟的增長，進而減弱綠色信貸對當地的環境治理效果。基于上述分析，提出如下假設：

假設2d：地方財政失衡會抑制綠色信貸對環境污染的治理效應。

假設2d-1：地方財政失衡會抑制企業技術創新在綠色信貸促進環境污染治理過程中發揮的機制作用。

假設2d-2：地方財政失衡會抑制產業結構升級在綠色信貸促進環境污染治理過程中發揮的機制作用。

假設2d-3：地方財政失衡會抑制經濟增長在綠色信貸促進環境污染治理過程中發揮的機制作用。

三、實證分析

（一）模型構建

1.基準回歸模型的設定

為驗證綠色信貸發展對環境污染治理的效應，同時有效地控制個體效應與時間效應，本文構建的綠色信貸對環境污染的固定效應模型如下：

其中，下標i表示城市；t表示年份；表示個體效應；表示時間效應；代表隨機擾動項；Control代表一系列控制變量，包括城鎮化率（urb）、人口密度（lnpop）、科技投入（lntec）、外商投資強度（fdi）、固定資產投資強度（iffa）和環境規制（er）。

2.機制檢驗模型的設定

為了檢驗綠色信貸對環境污染治理的傳導機制，本文參考鄭萬騰等（2022）、柏培文和張云（2021）對于傳導機制檢驗的方法，在模型（1）中加入核心解釋變量和機制變量的交互項，通過關注交互項系數及顯著性進行機制檢驗。lnpat、lninv、lnind、lnpgdp分別作為機制變量的計量模型如下：

（二）變量選取

1.核心解釋變量

核心解釋變量為綠色信貸，以對綠色信貸余額取對數（lncre）來衡量。參照李江濤和黃海燕（2022）的研究方法，選擇23家國內主要銀行作為綠色信貸數據的來源①，并得出23家主要銀行在全國的網點總數和在長三角41個城市的網點總數。每個城市的權重計算公式為：

2.被解釋變量

僅考慮單一指標無法全面系統衡量環境污染的程度，“三廢”（廢水、廢氣和固體廢棄物）的排放是現階段對環境污染程度衡量的主要指標。但由于城市統計年鑒中尚未完全披露一般固體廢棄物數據，因此，本文綜合考慮工業二氧化硫排放量、工業煙（粉）塵排放量和工業廢水排放量（余東升等，2021），使用熵權-TOPSIS方法對城市環境污染指數進行有效的測算。

（1）指標體系構建。基于上述分析，本文從大氣污染和水污染兩方面構建環境污染指標體系，如表1所示。

（2）標準化評價矩陣構建。根據二級指標，本文將環境污染指數的評價指標初始矩陣設定為：

（3）計算各指標的權重。根據不同指標的變異程度，基于信息熵的含義，各指標信息熵的計算公式如下：

（4）正、負理想解的確定與距離計算。在此之后，我們將最佳方案定義為正理想解，將最不佳方案定義為負理想解，由此得出：

（5）我們可以計算環境污染指數得分，即為環境污染指數：

（6）基于上述方法測算得到的環境污染指數，本文選擇長三角地區五個城市2013-2019年的環境污染指數得分，如圖2所示。

由圖2可以看出，2013-2019年五個城市的環境污染程度大致處于下降趨勢，其中，上海市的環境污染下降趨勢最為明顯。與2013年相比，上述五個城市2019年的生態環境質量都有了很大的提升，說明以這五個城市為代表的長三角地區環境污染治理成效顯著。

3.控制變量

在社會經濟發展對自然環境影響的研究中，環境壓力控制模型（IPAT）被廣泛應用（Sternetal.，1992），它規定了影響生態環境的三個關鍵因素：人口（P）、富裕程度（A）以及技術水平（T）。但IPAT模型存在不允許各影響因素產生非單調、非同比例變動效應的局限性，例如：環境庫茲涅茨曲線假說表明，富裕程度可能對環境有非比例及非單調的影響（GroosmanandKrueger，1995）。為解決該問題，Dietz和Rosa（1994）建立了IPAT模型的隨機形式——改進的STIRPAT（StochasticImpactsbyRegressiononPopulation，AffluenceandTechnology）模型，其引入彈性概念使系數解釋更精確，引入指數使該模型可分析人文因素對環境的非比例影響。同時分解“T”，擴展“T”的范圍使其可以代表除人口和富裕程度外的所有影響因素（Yorketal.，2003）。

本文以改進的STIRPAT模型為參照，在選取人口、富裕程度和技術水平作為控制變量的基礎上，加入外商直接投資強度，以衡量地區對外開放程度。同時考慮到固定資產的更新具有創新性，能夠影響經濟的高質量發展（陳甬軍和高廷帆，2021），因此加入固定資產投資強度作為控制變量。由于政府的環境規制會影響高污染企業的發展，促進生態環境治理（羅知和齊博成，2021），因此將環境規制加入控制變量。

選取各城市人口密度取對數（lnpop），衡量人口數量；各城市常住人口城鎮化率（urb），衡量富裕程度；各城市科學技術投入取對數（lntec），衡量技術水平；各城市外商投資總額占GDP的比重（fdi），衡量外商直接投資強度；各城市固定資產投資總額占GDP的比重（iffa），衡量固定資產投資強度。參照陳詩一和陳登科（2018）的做法，本文選取地級市政府工作報告中與環境相關詞匯出現頻數及其比重衡量地級市環境規制強度。

4.機制變量

基于理論模型，本文從企業技術創新、產業結構升級和社會經濟增長三個方面進行綠色信貸對環境污染治理效應的傳導機制研究。

（1）綠色技術創新。參考胡江峰等（2020）的研究方法，采用綠色專利的申請量來衡量綠色技術創新。根據WIPO所定義的綠色技術專利分類對各項專利進行篩選，得出各城市綠色專利申請量。其中，由于發明專利是實質性創新，實用新型專利是策略性創新（黎文靖和鄭曼妮，2016），因此，采用綠色專利申請量取對數（lnpat），衡量各城市綠色創新數量；采用綠色發明專利申請量取對數（lninv），衡量綠色創新質量（宋德勇，2021）。

（2）產業結構升級。第三產業的增長率高于第二產業的增長率是在“經濟服務化”過程中的一個顯著特征，也是產業結構升級的標志（干春暉等，2011）。因此，本文以第三產業增加值占第二產業增加值的比重（lnind）來衡量產業結構升級（李毓等，2020）。

（3）社會經濟增長。本文以人均GDP取對數（lnpgdp）來衡量各城市的經濟發展水平。

（三）數據來源

本文運用我國長三角地區41個城市2013-2019年度的數據。其中，商業銀行綠色信貸余額數據，來自23家商業銀行披露的社會責任報告；環境污染及控制變量的數據，來自《中國城市統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、各省市國民經濟和社會發展統計公報等。其中少部分城市環境污染物排放的數據存在缺失，對于缺失值的填充方法，本文選擇回歸填充法和均值填充法進行補充。變量的描述性統計如表2所示。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果分析

本文在研究的過程中運用雙向固定效應模型，針對綠色信貸對環境污染的影響進行基準回歸，估計結果如表3所示。其中，第（1）列僅將綠色信貸水平作為解釋變量；第（2）列加入了城鎮化水平和人口密度作為控制變量；第（3）列加入了所有控制變量。從結果可以看出，無論是否加入控制變量，綠色信貸的系數始終在1%的水平上顯著為負，這表明綠色信貸水平對環境污染具有顯著的抑制效應。從模型（3）來看，綠色信貸水平每增加1%，促進環境污染程度降低0.166%。并且，城鎮化水平的系數始終顯著為正，這表明城鎮化水平與環境污染之間呈現較強的正相關性。原因在于，隨著城市化的推進，大量農村人口流入城市，加大了生產和消費，這給城市環境帶來較大壓力。

在實踐中，部分城市環境污染程度高，這可能是造成地方政府大力支持綠色信貸發展的直接原因。對于回歸結果可能存在的內生性問題，本文采用工具變量法進行回歸估計。商業銀行的綠色信貸主要約束對象是企業而非個人。在當前的融資體系下，任何企業的生存和發展都離不開銀行貸款的資金支持。企業向商業銀行進行借貸需要在銀行進行開戶。因此，企業在銀行的開戶數與銀行績效密切相關，而績效良好的銀行對于綠色信貸政策的反應也更加及時。因此，本文選取各城市的企業銀行開戶數（acc）作為工具變量。鑒于數據的可得性，各城市企業在銀行的開戶數，以各城市23家主要商業銀行網點數占全國網點總數的比重作為權重進行估算得到，然后采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行估計。表3中第（4）、第（5）列分別報告了第一、第二階段的結果。結果表明，工具變量的系數在1%的水平上顯著，說明工具變量對環境污染程度有較高的解釋度。豪斯曼檢驗的結果顯著拒絕原假設，表明綠色信貸變量是內生的。第一階段的F值和估計得到的最小特征統計量均大于10，表明模型中不存在弱工具變量問題。在使用工具變量回歸后，綠色信貸的系數仍然顯著為負，并且由系數可以看出其對環境污染的治理效應相對于基準回歸的結果增加了，這說明基準回歸的結果往往是實際政策應用參考的一個下限值（鄧慧慧和楊露鑫，2019），因此，基準回歸的結果是穩健可靠的，該結論證實了假設1。

（二）穩健性檢驗

為了使實證結果更加可靠，本文采用以下三種方法進行穩健性檢驗：

1.引入外生沖擊

本文已使用工具變量法進行了內生性檢驗，為了進一步解決內生性問題，檢驗估計結果的可靠性，本文參考王桂虎等（2022）的研究方法，使用廣義雙重差分模型（DID）進行檢驗。首先，自2015年6月12日中國A股達到最高點后，中國股市在兩個月內經歷了崩盤似的下跌，股災對我國金融市場產生了巨大沖擊。一方面，股災的發生對于綠色信貸是外生的。另一方面，由于股災對金融市場的主要參與者商業銀行產生了沖擊，因此綠色信貸的發展也會受到股災的影響。不同地區商業銀行受到的沖擊不同，對環境污染的治理效應也會存在差異。

在實證分析中，本文以綠色信貸余額的均值為標準進行分組。由于綠色信貸水平低的地區，其金融市場往往不太發達，宏觀調控能力較弱，因此受到股災的沖擊就越大，進而對環境污染的治理效應會下降。因此，本文將綠色信貸余額小于均值的城市劃分為實驗組，treat賦值為1；將綠色信貸余額大于均值的城市設置為對照組，treat賦值為0。在時間選取上，由于股災發生在2015年，且對金融市場有持續的影響。因此，將2013年和2014年的time賦值為0，將2015年和2016年的time賦值為1。廣義DID模型設定為如下形式：

表4的第（1）列是廣義DID模型回歸的結果。結果表明，交互項的系數顯著為正，這表明綠色信貸水平越低的城市，其環境污染程度越大、環境污染治理效應越弱，進而驗證了本文的假設1。

2.替換被解釋變量

在“碳達峰”“碳中和”目標的指引下，2021年5月，生態環境部發布《關于加強高耗能、高排放建設項目生態環境源頭防控的指導意見》（以下簡稱《意見》），《意見》中將碳排放影響評價納入環境影響評價體系。近年來，碳排放帶來的溫室效應逐漸成為亟待解決的難題，以碳排放作為指標來衡量環境污染的做法得到學界的普遍認同（占華，2016）。因此，本文選取碳排放作為環境污染指數的代理變量，從能源消耗方面衡量環境污染的程度。鑒于城市碳排放的核算方法，本文參考吳建新和郭智勇（2016）的做法，綜合考慮電能、煤氣和液化石油氣、交通運輸和熱能消耗產生的碳排放，對各城市的碳排放量進行測度，并從碳排放強度（pco2）和人均碳排放（aco2）兩個角度進行具體衡量。

表4第（2）、第（3）列分別是以碳排放強度和人均碳排放作為被解釋變量，并運用固定效應模型進行穩健性檢驗的結果。結果表明，在替換被解釋變量后，綠色信貸的系數依舊顯著為負，這表明基準回歸的結果是穩健的。

3.剔除各省省會與上海市

各省省會、上海市與其他地級市在綠色信貸發展水平、政府科技投入、對外開放程度等方面存在較大差異，此類城市可能對基準回歸結果產生一定影響。因此，本文將上海市、杭州市、南京市和合肥市的樣本剔除后進行穩健性檢驗。表4第（4）列是對其他樣本進行雙向固定效應回歸的結果。結果表明，在剔除省會城市與上海市后，綠色信貸的回歸結果仍然是顯著的。因此，基準回歸的結果是穩健的。

（三）異質性分析

我國長三角地區由三省一市組成。在此區域中，不同城市之間的發展水平存在著一定差異。各城市的城市類型、財政不平衡程度及環境污染程度之間均存在一定程度的差異。在城市類型方面，大規模城市與小規模城市及城市群與非城市群城市的發展存在差異；從財政不平衡角度出發，不同城市的財政失衡程度之間存在一定差異；并且，不同城市的環境污染程度也存在較大差異。這些差異均會對估計結果產生影響。本文參考張正平和陳楊（2021）對于異質性的研究方法，從上述三個維度對綠色信貸的環境治理效應進行異質性分析。

1.城市規模異質性

城市規模的大小會影響綠色信貸對環境污染治理的效果。為驗證不同城市規模下綠色信貸的環境治理效應，本文以城市年末總人口的均值為界將樣本劃分為大規模城市和小規模城市（韓峰和李玉雙，2019）。同時參考連玉君和廖俊平（2017）提出的分組回歸后組間系數差異的檢驗方法，引入虛擬變量size，大規模城市的size為1，小規模城市的size為0，交互項lncre×size的系數則體現了回歸系數差異。

表5是城市規模異質性的回歸結果。結果顯示，對于小規模和大規模的城市，綠色信貸的系數均在1%的水平上顯著為負，這表明小規模城市和大規模城市的綠色信貸對環境污染都有顯著的治理效應。交乘項lncre×size的系數也在1%的顯著性水平上為負值，且大規模城市組綠色信貸系數的絕對值為0.299，大于小規模城市組的0.127，這表明城市規模越大，綠色信貸對環境的改善效應越大。原因在于，規模較大的城市往往擁有更高的經濟發展水平，而經濟發展水平對綠色信貸的環境污染治理效應具有一定的促進作用。同時，大規模城市的金融體系也較為發達，擁有更多的商業銀行，綠色信貸的投放規模也較大。并且，規模較大的城市往往也有更強的政策實施和落實力度，進而綠色信貸對環境污染的治理效應也更顯著。

2.是否屬于長三角城市群的異質性

2016年5月11日，國務院常務會議通過《長江三角洲城市群發展規劃》（以下簡稱《規劃》）。《規劃》中包含了長三角地區的26個城市（上海1個、江蘇9個、浙江8個、安徽8個）①，明確了長三角城市群帶頭發展新經濟、以生態保護提供發展新支撐、創造聯動發展新模式的發展目標。2019年黨中央、國務院發布《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，著重強調了推動形成區域協調發展新格局、推進生態環境共保聯治、建設長三角生態綠色一體化發展示范區的目標。作為我國經濟最發達、綜合實力最強的區域之一，長三角城市群在提升區域綠色發展效率、創新生態文明建設等方面肩負重要使命（吳潔和張云，2020）。被納入長三角城市群的城市與其他城市相比，對綠色信貸政策的執行和落實力度可能存在差異，進而環境污染治理效應也可能存在差異。因此，本文引入虛擬變量square，從2016年起，屬于長三角城市群的城市的square為1，交互項lncre×square的系數體現了回歸系數差異。

表6的回歸結果表明，長三角城市群和非長三角城市群的綠色信貸系數均在1%的水平上顯著，且lncre×square的系數顯著為負，二者的系數在統計意義上具有顯著差異。這表明長三角城市群的城市，其綠色信貸對環境污染的治理效應相對于非城市群的城市更強。原因在于，首先，長三角城市群發揮著引領長三角經濟帶共同建設美麗中國建設示范區的作用，對于有利于區域可持續發展的綠色信貸政策，在執行力度和落實情況方面都會更具示范效應。因此，長三角城市群的綠色信貸水平更高，它們對環境污染的改善效應也較為顯著。其次，長三角城市群的區域一體化程度較高，擁有較完善的立體綜合交通網絡，城市間的聯系更加密切，經濟協同發展的程度更高，進而區域整體擁有更高的經濟水平，綠色信貸的環境污染治理效應也更為顯著。再次，長三角城市群是具有全球影響力的科技創新區域，擁有更具吸引力的高新技術人才引入政策以及更良好的科研創新環境，具備更豐富的創新要素。由于綠色信貸能夠通過提升城市創新能力進而發揮環境污染治理功效，因此，對于更具創新要素的城市，其對環境污染的改善也更為顯著。

3.財政失衡程度的異質性

本文借鑒Eyraud和Lusinyan（2013）對財政失衡的測度方法，對城市的財政失衡程度進行測度。并且，以財政失衡的中位數為界限，將樣本劃分為“財政失衡程度高”和“財政失衡程度低”的城市，引入虛擬變量balance，財政失衡程度高的balance為1；財政失衡程度低的balance為0；交互項lncre×balance的系數則體現回歸系數的差異。

表7的回歸結果表明，財政失衡程度高和財政失衡程度低的地區綠色信貸的系數均顯著為負，說明綠色信貸對環境污染治理的效應均顯著，這也驗證了基準回歸結果的穩健性。財政失衡程度低的城市，其綠色信貸系數的絕對值更大，且lncre×balance的系數在1%的顯著性水平上為正值，這表明財政失衡會抑制綠色信貸發揮環境污染治理效應，該結論驗證了假設2d。

4.環境污染程度異質性

本文以碳排放量的均值為劃分標準，根據城市碳排放量的均值劃分為“高污染城市”和“低污染城市”，并引入虛擬變量pollution，高污染城市的pollution為1，低污染城市的pollution為0，交互項lncre×pollution的系數則體現回歸系數的差異。

表8是環境污染程度異質性的回歸結果。結果表明，高污染城市和低污染城市的綠色信貸均在1%的水平上顯著為負，這表明無論環境污染程度高低，綠色信貸對環境污染的治理均具有顯著的改善效應。高污染城市的綠色信貸系數的絕對值大于低污染城市，且交乘項lncre×pollution的系數顯著為負，二者系數存在顯著差異。因此，在環境污染程度高的城市，綠色信貸發揮的環境治理效應更強。原因在于，環境污染程度高的城市往往工業化進程較快，高污染高耗能的企業較多，這些城市具有更大的環境治理需求，政府對綠色政策的實施和落實力度會更為嚴格。在更高的綠色信貸激勵機制下，商業銀行會傾向于發放更多的綠色貸款，進而該類地區高污染型企業發展的受限程度相對較高、環境污染的治理效應會更為顯著。

（四）機制檢驗

1.傳導機制分析

為了研究綠色信貸促進環境污染治理的傳導機制，根據本文的假設，我們分別從企業技術創新、產業結構升級和社會經濟增長三方面實證檢驗了傳導機制，表9報告了機制檢驗的結果。

在表9中，第（1）、第（2）列分別表示綠色創新數量和綠色創新質量作為機制檢驗結果。實證結果表明，二者分別與綠色信貸余額的交互項系數均顯著為負，這表明城市綠色信貸的發展能夠激勵企業進行綠色創新活動，包括增加以綠色專利申請量來衡量的策略性、數量型的創新活動以及以綠色發明專利申請量為代表的實質性、高質量型的創新投入，進而促進環境質量的改善。該結論與假設2a一致。第（3）列表示產業結構升級作為機制變量的結果。其中產業結構升級和綠色信貸余額交互項的系數顯著為負，這說明綠色信貸發展能夠通過促進城市產業結構升級，進而對環境污染產生治理效應。該結論與假設2b相符。第（4）列表示社會經濟增長作為機制變量的結果。其中社會經濟增長與綠色信貸余額交互項的系數在1%的水平上顯著為負，這說明綠色信貸發展能夠通過促進社會經濟增長，進而減少環境污染。該結論與假設2c相符。

2.進一步分析：財政失衡對傳導機制的調節作用

為了驗證假設2d-1、假設2d-2和假設2d-3，本文參考田畢飛等（2018）的研究思路，首先以財政失衡的中位數為基準，將樣本劃分為財政失衡程度高的城市組和財政失衡程度低的城市組。然后從企業技術創新、產業結構升級和社會經濟增長三個方面，運用模型（2）-（5）分別檢驗綠色信貸對環境污染治理的機制。政府對企業創新行為的干預，主要影響的是企業進行以增加創新數量為特征的“策略性創新”活動，而對高質量的“實質性創新”投入的影響并不顯著（黎文靖和鄭曼妮，2016）。因此，該部分從綠色創新數量的角度分析企業技術創新的機制。通過關注交互項系數的顯著性，實證檢驗不同財政失衡程度下的傳導機制差異。

表10第（1）、第（2）列是企業技術創新作為機制變量的分組回歸結果。結果顯示，對于財政失衡程度低的城市，交互項lncre×lnpat的系數顯著為負值，而財政失衡程度高的城市的交互項系數則不顯著，且組間系數在統計意義上存在顯著差異。這表明，地方政府嚴重的財政失衡阻礙了企業進行創新活動，進而抑制了綠色信貸發揮環境治理效應的傳導路徑。該結論與假設2d-1相符。第（3）、第（4）列是產業結構升級作為機制變量的分組回歸結果。結果顯示，財政失衡程度低的城市，其lncre×lnind的系數在10%的顯著性水平上為負值，而財政失衡程度高的城市交互項系數不顯著，且組間系數檢驗的F值顯著。這表明，政府嚴重的財政失衡在綠色信貸通過優化產業結構進而實現環境污染治理效應的傳導機制中，發揮著負向調節作用。該結論證實了假設2d-2。第（5）、第（6）列是社會經濟增長作為機制變量的分組回歸結果。結果表明，低財政失衡程度的城市，其交互項lncre×lnpgdp的系數在5%的水平上顯著為負，高財政失衡程度城市的交互項系數不顯著，且組間系數存在顯著差異。這表明，嚴重的財政失衡會抑制綠色信貸通過促進社會經濟增長進而實現環境治理的傳導路徑。該結論與假設2d-3相符。

五、結論與建議

本文基于“雙碳”目標的背景下，綠色信貸發展對城市環境污染治理的理論分析，運用我國長三角地區41個城市2013-2019年的面板數據，實證檢驗了綠色信貸對環境污染的治理效應、異質特征及作用機制。研究結果表明：（1）綠色信貸發展對環境污染治理具有積極作用，在內生性檢驗、替換被解釋變量等多重穩健性檢驗的基礎上，該結論仍然成立。（2）綠色信貸的環境污染治理效應具有顯著的異質特征，長三角城市群的城市、大規模城市、財政失衡程度較低的城市和環境污染程度高的城市，綠色信貸對環境污染的改善效應更加顯著。（3）綠色信貸的發展能夠通過推動企業綠色技術創新、促進產業結構升級、推進社會經濟增長的路徑，進而改善地區的環境質量，且財政失衡在上述傳導路徑中均發揮著負向調節作用。基于以上研究結果，本文提出如下政策建議：

第一，鼓勵商業銀行開展綠色信貸業務、創新綠色信貸產品和服務，推進落實綠色信貸政策。“雙碳”目標對綠色信貸的發展提出了更高要求，作為生態綠色一體化的示范區，長三角地區應當積極支持綠色信貸業務的開展，完善綠色信貸標準體系，進一步規范商業銀行的綠色信貸業務，明確商業銀行對綠色信貸業務的發展方向，高效引導綠色信貸的發展。同時，作為我國發展創新潛力最大的區域之一，長三角地區應當著力構建以市場為導向的綠色信貸創新體系，鼓勵商業銀行創新綠色信貸產品和服務。并且，管理部門應當積極推進綠色信貸政策的實施，建立健全監管和評估機制，保證綠色信貸政策真正落地，使其最大程度發揮環境污染治理效應。

第二，促進區域協調聯動，推進長三角一體化發展。長三角地區應重視綠色信貸推進環境治理的區域異質性特征，優化區域內資源合理配置，緩解區域經濟發展不平衡的問題。同時，通過推進區域一體化，打破地方保護和市場分割，有效調節地方政府資源競爭，促使地方政府在環保資源上的合作與共享。大規模城市及長三角城市群的城市應當發揮推動引領全區域發展的作用，引導城市之間進行合作，發揮城市間的互補優勢，促進實現區域經濟協同發展；小規模城市應當把握一體化機遇，明確自身的產業鏈優勢、確定合適的發展路徑，加快融入長三角一體化發展，以促進長三角地區經濟一體化高質量發展，進而在全區域范圍內推進綠色信貸的環境污染治理效應。

第三，鼓勵企業的技術創新活動，推動綠色產業的發展。實證結果表明，綠色信貸能通過推動企業技術創新、產業結構升級和社會經濟增長的機制進而實現環境污染治理。長三角地區應當加大對企業創新績效的正向激勵，建立與研發投入、發明專利授權量等相掛鉤的激勵機制，鼓勵企業技術創新。同時，著重發展高新技術產業和現代服務業，建立區域綠色產業聯盟、綠色城市群等合作群體，引導傳統產業進行轉型，加快區域整體的產業結構升級。重視綠色信貸推進環境治理的機制作用，發揮綠色信貸對環境污染的治理改善效應。

第四，深化財政分權體制改革，完善地方發展考核指標。基于財政失衡對綠色信貸的環境治理效應所產生的負向影響，需要優化財政分權制度。對于中央政府而言，需要改進與完善以GDP為單一評價標準的考核指標，嘗試納入與生態文明建設相關的指標；對于地方政府而言，應理性看待地方資源競爭，加強地方合作與資源共享，以緩解地方財政不平衡的現象，進而最大可能發揮綠色信貸對環境污染治理的效應，共同推進區域經濟的高質量發展。