文/罗悦倩（中南民族大学 经济学院）

一、引言

自改革开放以来，在中国经济快速增长并取得了显著的成就时，严重的环境污染和资源约束问题也日益突出。为改善生态环境，实现经济的可持续发展，在党的十八届五中全会首次提出了“美丽中国”的概念，生态文明建设上升到国家战略地位。绿色金融作为推动绿色经济发展的重要手段，受到了国家的广泛关注。我国早在1981年就开始积极地探索绿色金融，在党的十九大报告中，更强调要加快发展绿色金融，积极推动中国绿色产业的发展。绿色金融为绿色项目融资扩渠道、降成本，是助力我国绿色经济发展，改善生态环境的重要力量。

经济的绿色发展，离不开能源的绿色发展，作为一个能源消耗大国，我国以石油和煤为主的能源消耗量常年位居世界前列，产生大量的二氧化碳等温室气体，造成巨大的环境压力。如何减少对煤炭等化石能源的依赖，如何降低污染物排放是实现经济绿色转型、高质量发展所面临的现实问题。因此能源效率的提高，对节约资源，改善环境污染有着至关重要的作用。

随着绿色经济发展的深入推进，绿色金融是否有效改善了环境污染？绿色金融的发展对提高能源效率有何影响？绿色金融、能源效率和环境污染之间的关系是什么？其机制是什么？回答这些问题，对于厘清它们之间的关系，以及在我国产业结构升级，经济转向高质量发展的背景下，如何更好地促进绿色金融的发展，提升能源效率，有效改善环境质量，推动绿色经济的可持续发展有着重要的战略意义。

鉴于此，本文首先对相关文献进行梳理，厘清绿色金融、能源效率与环境污染之间的关系，在此基础上提出三者之间存在中介效应的影响机理研究假设。文章基于2005—2018年的中国省级面板数据，通过构建中介效应检验模型，并进一步引入有调节的中介效应检验模型，来深入探究产业结构升级背景下，绿色金融对环境污染改善的作用机理。

二、理论分析与研究假设

绿色金融对于环境污染的改善作用，在早期就得到了国内外文献研究的证实。如Tamazian A等研究发现，绿色金融是影响区域环境质量的关键因素，区域绿色金融的发展水平和其生态环境质量存在正向影响关系[1]。绿色金融发展通过促进技术创新[2]，增加绿色环保相关的投资等[3]，有效促进节能减排效应，从而改善环境污染。基于上述研究分析，由此提出假设1：

H1：绿色金融能有效改善环境污染。

节能减排是绿色经济发展的核心驱动力。绿色金融能够有效助力产业的绿色发展，积极推动企业提高能源效率，降低污染物的排放。一方面，通过绿色信贷、绿色债券等绿色金融产品可正向拓宽绿色项目的融资渠道，支持绿色产业的发展[4-5]；另一方面，对于高污染、高能耗的产业，其面临的环境风险将加剧融资约束，限制其投资及生产活动，促使企业加快绿色转型，提高能源效率[6]。由此提出假设2：

H2：能源效率对绿色金融与环境污染改善的关系具有中介效应。

产业结构升级是实现经济绿色转型、可持续发展的重要前提。有学者研究发现不同产业的能源效率对于总体能源效率的影响不同[7]，产业结构升级也会对能源效率产生影响从而影响环境污染程度[8]。产业结构升级借助于产业间和产业内各部门通过协调发展持续释放的“结构红利”实现，从而获得更多的经济效益，提高上、中、下游产业链的能源效率，降低污染物的整体排放量[9]。因此，产业结构升级对绿色金融与环境污染改善的关系具有调节效应。由此提出假设3：

H3：产业结构升级对绿色金融与环境污染改善的关系具有调节效应。

由以上的研究假设，得到如下有调节的中介效应影响路径流程图（图1）。

图1 产业结构升级调节的中介效应路径流程图

三、研究设计

（一）变量描述与数据说明

1.被解释变量：环境污染指数（ep）

为综合反映各地区的环境污染状况，分别从水污染、大气污染、固体污染三个角度出发，选取废水、空气中二氧化硫及烟尘和固体废物排放量（单位吨）四个指标，利用熵值法构造环境污染指数ep，其值位于0～1之间，越接近1，说明环境污染状况越严重，反之越轻。

2.解释变量：绿色金融指数（gf）

目前，学术界对绿色金融的定义和计量没有统一的标准。陈超逸[10]使用区域绿色信贷占GDP的比率来衡量绿色金融的发展水平。刘莎[11]等人通过上市公司的绿色项目投融资与当地劳动人口的比率来衡量绿色金融。曾学文等[12]根据不同的服务类型，将绿色金融划分为绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资、碳金融五个维度，构建了绿色金融综合评价体系。考虑到单一指标衡量的局限性和准确性的不足，本文采用了较为全面合理的综合评价指标体系来衡量绿色金融的发展水平。考虑到数据的实用性，构建了表1所示的指标体系，并采用熵方法计算了我国30个省区的绿色金融发展水平。

表1 绿色金融发展评价体系

3.中介变量：能源效率（effi）

采用经济产出与能源投入的比率[13]，能源效率定义为当地GDP与能源消耗的比率。单位能耗创造的产值越大，其能源效率越高，同时也意味着生产效率的提高、节能减排水平的提升。

4.调节变量：产业结构升级（ind）

我国工业化初期，第一产业向第二产业、第三产业转型升级，我国进入工业化后期，第二产业主要向第三产业转型升级，也反映出服务业在整体经济发展中的地位不断提高。借鉴干春晖等[14]的研究方法，采用第三产业增加值占区域GDP的比例来衡量区域产业结构升级水平。

5.控制变量

（1）经济发展水平（pgdp）：以2005年为基础，使用经平减指数处理的区域人均GDP作为衡量区域经济发展的指标。（2）外国直接投资（fdi）：以外商投资企业总投资占当地GDP的比例计量。（3）工业污染管制（regu）：根据政府对污染控制项目的投资占当年GDP的比例来衡量。（4）教育发展（edu）：每10万当地人口中高校学生的平均人数用于衡量当地的教育发展水平。（5）金融分权（finance）：区域金融机构的贷款余额与国家金融机构的贷款余额之比用于衡量金融分权的程度。

（二）数据来源与描述性统计

实证数据选取中国省30个省级行政区2005—2018（香港、澳门、台湾、西藏地区除外）的面板数据。本文数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和EPS数据库。变量被对数化处理以消除可能的异方差。各变量的统计特征如表2所示。

表2 变量的描述性统计

四、计量模型和实证分析

（一）模型设计

1.中介效应检验模型

为了验证假设1和假设2，借鉴郑明贵等[15]的建模思路，构建如下的回归模型：

2.有调节的中介效应检验模型

为检验假设3，借鉴温忠麟等[16]的研究方法，在能源效率的中介效应检验模型基础上，引入调节变量产业结构升级，构建如下有调节的中介效应检验模型：

（二）模型结果及分析

1.中介效应检验模型估计结果

表3显示了中介效应检验模 型（1）（2）（3） 的 回 归 结果。Hausman检验用于判断应使用固定效应还是随机效应。结果prob＞chi2=0.0000，表明个体效应与解释变量无关的原始假设错误，因此选择了固定效应模型。

表3 中介效应检验模型

模型（1）的结果支持假设1，即绿色金融能够改善环境污染，显著降低污染指数的负向影响。结果表明，绿色金融是影响区域环境质量的重要因素。绿色金融可以有效推动绿色经济的发展，促进节能减排，改善环境污染。在其他影响因素中，代表经济发展水平的GDP的增长恶化了当地的生态环境，而工业污染规制在抑制环境污染方面发挥了有效作用。同时，FDI的进入、高等教育的普及和金融分权都对改善当地环境质量起到了积极作用。

模型（2）的结果表明，绿色金融、经济发展水平和金融分权对能源效率有显著的正向影响，而工业污染规制对能源效率有显著的负向影响。区域经济发展水平的提高有助于促进当地生产效率的提高。同时，绿色金融的发展进一步促进了产业的绿色发展。企业应积极实现绿色创新生产技术的持续改进，成就经济和环保的双重效益，从而提高能源效率。政府的工业污染规制手段在短期内将给高能耗、高污染企业带来巨大的压力和挑战，对能源效率产生负面抑制。从长远来看，将有利于企业绿色转型升级，促进企业低碳环保可持续发展。模型（3）的检验结果表明，能源效率在绿色金融对环境污染的影响机制中具有部分中介作用，综合模型（1）、（2）和（3），绿色金融除了对环境污染有直接的改善作用外，还可以通过能源效率对环境污染起到间接的负向影响，假设2得到支持。

2.具有调节效应的中介效应检验模型估计结果

在中介效应检验模型上，从产业结构优化考察绿色金融对环境污染的中介影响机制。对中介效应前半路径（绿色金融-能源效率）和后半路径（能源效率-环境污染）进行检验。结果如表4所示。

表4 具有调节效应的中介效应检验模型

从表4可以看出，产业结构升级可以调节绿色金融与改善环境污染之间的关系，这验证了假设3。具体而言，模型（4）中绿色金融与产业结构升级的互动项（）系数未通过显著性检验，表明产业结构升级对直接影响路径没有调节作用。在模型（5）中，绿色金融与产业结构升级的交互作用项（）系数显著为正，表明产业结构升级对前半段中介路径具有正向调节作用。在模型（6）中，能源效率与产业结构升级之间的相互作用项（）系数显著为负，表明产业结构升级对后半段中介路径具有负调节效应。模型（5）和（6）的调整效果明显，加入调整变量后模型的拟合优度显著提高。因此，产业结构升级对绿色金融和环境污染治理的直接路径没有调节作用，而是对中间路径的前半部分和后半部分产生调节作用。

（三）稳健性检验

为了保证整体回归结果的准确性，对原始计量经济模型的稳健性进行了检验。通过替换核心解释变量，重新选择绿色债券、绿色证券和碳金融作为衡量绿色金融的核心二级指标。模型的稳健性测试结果如表5所示。

表5 稳健性检验结果

从表5可以看出，变换核心变量后的回归模型的结果，主要解释变量、中介变量以及它们与调节变量的交互项的估计系数、符号都没有变化，通过了稳健性检验。

五、结论与政策建议

（一）结论

为了探索绿色金融对环境污染改善的影响机制，本文使用了2005-2018年中国省级行政区的面板数据。首先，建立了一个中介效应模型，分析了绿色金融对环境污染治理影响下能源效率的中介传导路径；其次，通过构建有调节的中介效应模型，进一步分析产业结构升级这一中介传导路径是否存在调节效应。主要研究结果如下：第一，绿色金融能够显著改善环境污染。第二，绿色金融不仅对环境污染的改善有直接影响，而且通过能源效率的中介作用也有间接影响。第三，产业结构升级对前半段能源效率的中介作用具有正向调节作用，对后半段具有负向调节作用，可以显著提高绿色金融对环境污染的改善效果。

（二）政策建议

根据上述研究结果，提出了以下政策建议：

第一，扩大绿色金融试点，加大改善环境污染力度。政府部门要充分重视绿色金融的发展，一方面绿色金融实践示范省份要做好“领头羊”的模范作用，另一方面其他试点省份要积极学习成功的经验，不断扩大绿色金融的试点范围及试点工作开展的有效性。第二，注重改进生产工艺，全面提升能源效率。在减少不可再生能源利用、重视清洁能源产业发展的同时，应加大研发投入，重视高科技人才培养，支持提高生产技术水平，重点优化当前高污染、高耗能工业企业能源的利用效率。第三，持续优化产业结构，有效助力节能减排。有效推动产业结构不断升级，提高以金融、信息技术产业为主的第三产业经济的比重，从而释放更多的结构红利，有利于提高产业整体能效。第四，正确引导外商投资，加大污染规制力度。应鼓励并引导外商投资流向低污染、高技术、清洁能源等产业部门，以期有效利用外国资本改善投资地区的环境质量。同时，一般经济发达的地区，其环境污染状况也相对更为严重，应加大当地政府在环境治理的投入力度，提高工业污染的控制水平。