斯丽娟，姚小强

(兰州大学 a.绿色金融研究院；b.经济学院，兰州 730000)

一、引言

促进区域产业结构生态化发展是实现绿色低碳发展的重要途径之一，也是实现我国经济社会高质量发展的必然要求。《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》显示，2020年我国能源消费总量49.8亿吨标准煤，比上年增长2.2%；化石能源中的煤炭消费量增长0.6%，占能源消费总量的56.8%。过度使用化石能源会导致区域能源资源匮乏，同时也会产生大量二氧化碳，带来系列生态环境问题，这不仅会严重阻碍我国推进“双碳”目标的步伐，也会严重阻碍我国实现高质量发展的目标。因此，如何推动产业结构生态化转型来降低煤炭等化石能源的消耗、减少二氧化碳排放强度是我国推进经济社会高质量发展急需解决的重要问题。

产业作为经济系统的核心，不仅影响着经济系统中各种生产要素的利用程度和效益水平，而且直接决定着经济运行过程中的污染排放类型与规模[1]。党的十九届六中全会指出，要进一步推动形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式、生活方式。伴随着产业结构向绿色化的发展，产业结构生态化是传统产业结构向绿色环保产业的系统演进，主要表现在传统污染产业的相对萎缩与新兴绿色环保产业的不断扩张。通过推动产业结构生态化发展，对于解决我国产业结构过重，破解经济发展的资源环境约束瓶颈，实现我国经济社会高质量发展具有重要意义。

近年来，绿色金融在促进产业结构生态化过程中发挥着越来越重要的作用。绿色金融作为环境保护的一种手段，是通过将环境理念与金融投资相结合，依据企业环境风险进行投资的金融活动。2017年6月，国务院常务会议决定将浙江、江西、广东、贵州和新疆五省(区)作为首批试点，2019年甘肃获批加入试点，建设各具特色的绿色金融改革创新试验区，这标志着绿色金融改革的落地与实施。此举旨在提高金融机构绿色可持续发展水平，引导金融资源配置到绿色环保项目。同时减少重污染企业的资金供给，倒逼企业参与绿色项目，进行绿色技术创新，促进产业结构生态化转型，从而推动我国生态文明建设与绿色发展。当前，推动产业结构生态化发展是我国经济进入高质量发展阶段面临的又一难题，科学地评价和测度绿色金融改革创新试验区试点政策的产业结构生态化效应，对我国推进产业结构生态化转型和实现经济高质量发展都具有重要的指导作用和现实意义。

二、文献综述与研究假说

(一)文献综述

从现有研究来看，与本文研究密切相关的文献主要包括绿色金融的政策效应与产业结构生态化水平的测算及其影响因素。

国外有学者研究了绿色信贷政策对地区不同性质企业的影响，结果发现，该政策实施后对“两高”企业产生了明显的融资惩罚效应和投资抑制效应[2]。国内曹延求等(2021)的研究显示，绿色信贷政策能显著抑制重污染企业的绿色创新[3]。同时，也有研究表明在宏观层面，绿色信贷政策对整体产业结构升级具有显著的正向促进作用；在微观层面，绿色信贷政策实施后，绿色信贷限制企业的绿色创新表现更加活跃，但绿色创新质量提升并不明显。随后，一些学者开始关注金融改革试验区的政策效应。基于宏观视角，邓向荣等(2021)探讨了金融改革试验区对城市产业结构升级的影响，研究发现，金融改革试验区的设立显著促进了地区产业结构高度化和产业结构合理化[4]。基于微观企业视角，沈璐等(2020)探讨了绿色金融改革创新试验区对企业履行社会责任的影响，研究表明，建立绿色金融改革创新试验区能倒逼重污染企业履行社会责任，尤其是环境社会责任[5]。李戎等(2021)也基于上市公司数据研究发现，绿色金融改革创新试验区对企业绿色创新有显著的促进作用，并发现企业债务结构是其主要影响渠道[6]。

产业结构生态化水平的测算，主要可以划分为两类：第一，产业结构生态化单一指标。已有研究多用低污染产业的产值或低能耗产业的产值分别与工业总产值的比值、第三产业产值占地区生产总值的比重、环保产业增加值占污染产业增加值的比重作为产业结构生态化单一指标的代理指标。但其具有一定的局限性，即采用单一指标度量不够全面，任何一个单一指标均无法涵盖地区产业结构生态化的全部内涵。第二，产业结构生态化指标体系。传统的地区产业结构生态化的单一代理指标测算方法都是只考虑了环境与能源中的一个因素，不能准确地度量区域产业结构生态化的发展。因此，有学者开始将能源、环境、社会经济发展、资源循环利用等因素综合考虑并基于主成分分析法构建了指标体系。也有学者将污染物作为非期望产出纳入DEA模型来综合考虑地区产业结构生态化发展水平。然而，上述测算指标及方法均存在一定弊端，对于前者，单一指标过多，不利于整体比较，与此同时，多个指标之间的权重如何分配存在不少问题；对于后者，DEA模型需要投入和产出以相同的比例变动，且窗口宽度的选择主观性强，具有一定的随意性。

产业结构生态化影响因素的研究成果也较为丰富。普遍认为，技术进步有利于产业结构向着生态化转型。但也有学者将绿色金融引入技术进步和产业结构转型的分析框架，证实了绿色金融蕴含的倒逼机制有利于产业结构生态化转型。而信息基础设施的建设也有利于产业结构生态化的发展。除此之外，环境规制、城镇化、对外投资、排污权交易等均是影响产业结构生态化发展的重要因素。

(二)作用机制与理论假说

产业结构向生态化转型的过程伴随着自身结构的改善与全要素生产率的不断提升，从而实现产业结构不生态向产业结构生态化发展的动态转变与结构调整。这一过程主要依赖于微观企业技术创新的要素驱动。依托于技术创新的金融资本对大部分企业来说是其主要外部融资，也是企业生存发展最主要的经济来源。Ang(2010)指出，金融自由化的政策可以大大缓解融资约束不足，提高企业的研发强度，并刺激知识密集行业的产出[7]。从现实运作情况来看，绿色金融改革创新试验区政策的试点，能够实现“区别对待”，表现为金融资源从污染型企业流出，并将污染成本纳入企业目标函数或成本函数，达到环境污染内部化，从而限制污染行业发展；另一方面则引导更多金融资源进入绿色、节能、环保企业，通过增加企业融资规模，降低环保企业融资成本，促进绿色行业发展。通过缓解微观企业融资成本与信贷资金不足，突破金融抑制对经济结构生态转型的阻碍，从而推动地区产业结构向生态、环保、绿色发展。于是，本文提出假说H1。

假说H1：绿色金融改革创新试验区试点政策可以促进地区产业结构生态化发展。

Brandt和Li(2003)认为受“金融所有制歧视”影响，绿色金融资源分配在国有企业和非国有企业之间存在“歧视”[8]，在其他条件相同的情况下，国有企业对银行而言因有政府机构隐性担保，债务违约几率小，同时与国有银行间存在稳定的银企关系，使国有企业获得银行贷款额的数量更多，从而减少了企业融资约束。另外，沈璐等(2020)通过绿色信贷对国有企业与非国有企业融资约束异质性的研究，证实了绿色信贷中也存在这种“歧视”[5]。绿色金融改革创新试验区政策作为绿色金融发展模式的创新，其创建目的是突破与经济发展不匹配的政策壁垒，减少隐形存在的行政干预，以市场化的方式调节金融资源在供需双方的平衡，降低金融资源错配程度，提升信贷资源配置的公平效率。因而，绿色金融改革创新试验区能够完善地区金融体系建设，提高绿色金融在国有企业与非国有企业之间的资源公平效率，具有正外部溢出效应，从而消除潜在的信贷资源错配问题。随着非国有企业能够获得更多的绿色信贷资源，一方面可以降低环保企业融资成本，促进企业发展；另一方面，可以激励企业进行技术创新，提高技术创新能力，推动绿色产业转型，促进产业结构生态化发展。于是，本文提出假说H2a。

假说H2a：绿色金融改革创新试验区的设立提升了信贷资源公平效率，促进了地区产业结构生态化发展。

牛海鹏(2020)基于上市公司数据研究表明，绿色金融政策之所以能够起到抑制污染排放、改善环境质量的作用，是因为其对金融资源的优化配置作用，能够引导绿色金融资源更多地从污染型企业流向绿色、节能、环保企业，有效抑制了污染型企业发展[9]。绿色金融改革创新试验区政策的实施能够优化环保行业与污染行业之间信贷资源配置效率，进一步推动环保产业的可持续发展，抑制污染产业的进一步发展。具体地，绿色金融改革创新试验区优化信贷资源的配置效率主要体现在两方面：在微观层面，通过建立绿色金融改革创新试验区，能够改变资金流向，将绿色金融资源倾向环保企业配置，减少污染企业基金供给，从而加大污染型企业融资约束。当企业面临较大的融资约束时，企业受绿色金融“波特效应”影响，会主动进行环境友好型技术创新，改变发展方式，从而降低自身环境风险，获得金融机构信贷支持[10]，推动企业实现绿色转型。在宏观层面，这种配置效率的提高体现在绿色金融改革创新试验区能够引导金融体系内部资金从污染行业流向环保行业，在绿色金融资金导向机制的影响下，能够引导更多的社会资金流向环保产业，在短期内吸引大规模的资金集聚，加速环保产业的形成和发展，从而推动产业结构向绿色、节能、环保方向发展。于是，本文提出假说H2b。

假说H2b：绿色金融改革创新试验区的设立提高了信贷资源配置效率，促进了地区产业结构生态化发展。

三、模型设定、变量选取和数据来源

(一)模型设定

2017年，五省八地被确定为首批绿色金融改革创新试点地区，但由于绿色金融改革创新试点地区存在“一区多市”现象，因此，本文将其进一步细化为10个试点城市。基于此，本文将绿色金融改革创新试验区政策的实施看作一次准自然实验，并基于双重差分法探究绿色金融发展对地区产业结构生态化的影响。通过构造双向固定效应模型进行双重差分估计，检验设立绿色金融改革创新试验区对地区产业结构生态化的净效应。具体模型设定如下：

isoit=β0+β1Treatedit+γCVit+μi+υt+εit

(1)

上式中，isoit作为被解释变量，表示第i个城市第t年的产业结构生态化水平；Treatedit表示处理期虚拟变量，如果城市i在第t年被确定为绿色金融改革创新试点地区则赋值为1，否则赋值为0；CVit表示影响地区产业结构生态化的其他变量；μi、υt分别表示城市控制效应和时间控制效应；εit为随机扰动项。

(二)变量选取

1.被解释变量:区域产业结构生态化水平(iso)

绿色发展要义表明实现我国产业结构转型升级，向着绿色、可持续发展迫在眉睫。本文在进一步解读产业结构生态化内涵的基础上，参考吕明元等(2016)学者的研究思路，从产业结构高度化、产业结构合理化、产业结构可持续三个维度来构建地区产业结构生态化水平评价指标体系[11]。具体如表1所示。

对于三级指标产业结构高度化指数主要借鉴干春晖等(2011)的做法，通过第三产业产值与第二产业产值之比来衡量不同城市的产业结构高度化[12]。对于产业结构合理化，通过选取泰尔指数来测度各城市的产业结构合理化指数。

二级指标产业结构可持续的测算，本文借鉴张旭等(2020)的方法，通过将时间变量引入到传统熵值法中，对二级指标产业结构可持续的五个三级指标进行测算[13]，最终得到2012—2019年对应地区的产业结构可持续发展水平。

其中，地级及以上城市的能源消耗总量数据由于部分地区对该指标未进行统计，因此本文借鉴张兵兵等(2021)的研究思路[14]，利用2012—2019年的DMSP和VIIRS夜间灯光数据和能源统计数据进行估算。

表1 区域产业结构生态化指标体系构建

由于产业结构生态化是产业结构高度化、合理化与可持续三者的统一，因此，分别赋予三个二级指标相同的权重，并基于获取的产业结构高度化指标、产业结构合理化指标以及产业结构可持续指标，测算出2012—2019年地级及以上城市的产业结构生态化水平。

2.核心解释变量：绿色金融改革创新试点政策(treated)

本文将2017年国务院常务会议确定的五省八地中包含的10个城市作为实验组，由于新疆维吾尔自治区昌吉州和哈密市数据缺失严重，最终将衢州市、湖州市、广州市、贵阳市、安顺市、南昌市、九江市以及克拉玛依市等8个城市确定为本次研究的实验组，其余271个地级及以上城市作为对照组。如果属于绿色金融改革创新试点城市，则组间虚拟变量赋值为1，否则赋值为0；将绿色金融改革创新试验区试点当年及以后年份赋值为1，否则赋值为0。本文将组间虚拟变量与时间虚拟变量的交互项作为绿色金融改革创新试验区试点的政策变量，构建核心解释变量treated。

3.控制变量

借鉴相关研究成果，本文选择地区实际使用外资金额(fdi)、财政支出(govexp)、消费水平(consum)、互联网接入率(inter)、基础设施建设(infras)作为控制变量对主要因素进行控制，以减轻遗漏变量对实证研究带来的偏误。

(三)数据来源

考虑到数据的可得性和完整性，同时为了尽量避免其他事件的干扰，本文参照李戎等(2021)的研究，选取2012—2019年中国279个地级及以上城市为研究对象，探究绿色金融对区域产业结构生态化的影响[6]。数据主要来源于历年的《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和夜间灯光数据。异质性分析中的年末金融机构各项存贷款数据来源于EPS数据库；机制检验中的民营上市公司数据来自国泰安数据库(CSMAR)、上市公司绿色专利数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS)。对样本中的部分缺失值使用移动平均法进行补齐。

四、实证结果与分析

(一)基准回归

绿色金融改革创新试验区的设立对于推动地区产业结构生态化的转型具有重要现实意义，它为本文提供了一个准自然实验。在同时控制时间效应和城市效应的基础上，本部分对假说H1进行了双重差分检验，以估计绿色金融改革创新试验区试点城市对产业结构生态化发展的政策效应。在没有加入控制变量时，本文关心的核心解释变量treated的系数在1%的水平上显著为正；在逐一加入控制变量后，核心解释变量treated的系数依然在1%的水平上显著为正。上述结果表明不论是否加入控制变量，在同时控制时间效应和城市效应后，核心解释变量treated的系数均显著为正，这近一步说明绿色金融改革创新试验区试点政策的确显著促进了区域产业结构生态化发展，绿色金融发展通过绿色金融改革创新试验区变革成为推动我国地区产业结构生态化转型的重要决策。

表2 基准回归结果

(二)稳健性检验

1.平行趋势和动态效应检验

使用双重差分模型进行政策评估的基本前提是平行趋势假定成立，即政策实施前试点城市与非试点城市具有相同的发展趋势或不存在系统显著差异。本文借鉴李戎等(2021)的处理思路[6]，构建如下模型进行平行趋势检验:

(2)

式(2)中，i表示城市，t表示年份。βt为本文重点关注的估计系数，表示绿色金融改革创新试验区试点政策施行的前五年、前四年、前三年、前两年与政策施行当期、施行后的第一年和第二年的政策虚拟变量的估计值，其余变量的设置与基准模型一致。

结果显示，在绿色金融改革创新试验区试点政策未实施之前，试点城市和非试点城市产业结构生态化水平不存在系统显著差异，在政策实施之后，试点城市和非试点城市产业结构生态化水平的差异先变大后有所降低，这表明平行趋势假定满足，适宜采用双重差分法评估该政策对地区产业结构生态化的影响。

2.倾向得分匹配检验

为了降低绿色金融改革创新试验区试点地区与非试点地区之间存在的系统性差异问题对双重差分估计结果的影响，本文进一步采用PSM-DID方法研究绿色金融改革创新试验区试点政策对区域产业结构生态化的影响，以缓解自选择问题和内生性问题，该方法在使用上要求实验组和对照组在实施该政策之前具有相同的变化趋势，无显著差异。如果绿色金融改革创新试验区试点城市本身就比其他非试点城市更加注重绿色金融发展，并努力推进和完善绿色金融体系建设，则本文基准回归结果的可靠性将会大打折扣。因此，为了避免实验组和对照组的变化趋势中可能出现的自选择问题所引起的回归结果出现偏误，本文进一步采用PSM-DID方法进行稳健性检验。具体来说，本文首先基于表1中的控制变量对实验组与对照组进行Logit回归，得到倾向得分，然后参照徐思等(2019)的做法，根据卡尺匹配法对实验组与对照组城市进行得分匹配，最后利用模型(1)再次进行回归检验[15]，以期更准确地检验实验组与对照组之间由试点绿色金融改革创新试验区所导致的城市产业结构生态化水平的差异。由表3第(1)列可知，核心解释变量绿色金融改革创新试点政策treated的回归系数在5%的水平下显著为正，这与表2的回归结果基本一致。由此可知，在排除实验组与对照组城市特征的差异后，前文基准回归的结果依旧是稳健的。

表3 倾向得分匹配、安慰剂检验结果

3.安慰剂检验

实验组与对照组具有可比性是本文采用双重差分法分析绿色金融改革创新试验区对城市产业结构生态化水平影响差异的一个前提条件，如果城市本身不是试点地区，那么实验组与对照组之间所存在的产业结构生态化水平的差异将不随时间的变化而变化。因此，本文借鉴董艳梅等(2016)的做法，选取2012—2016年这一研究时段，假设在该研究期内不存在绿色金融改革创新试验区试点城市，分别将研究时期内的2013年和2014年作为假想的绿色金融改革创新试点城市确定时间点，然后利用模型(1)进行回归检验，检验结果见表3的第(2)和第(3)列。

根据回归检验结果可知，无论是选择2013年还是2014年作为假想的试点时间点，核心解释变量treated都是不显著的，这表明以2013年和2014年作为政策试点时间，实验组和对照组产业结构生态化水平的差异均没有发生显著的变化，这也进一步表明了上述结论并不是随时间变化而导致的安慰剂效应的结果，因此进一步证实了基准回归结果的稳健性。

五、异质性分析

绿色金融改革创新试验区的创建能够有效提高城市产业结构生态化水平，从而有效推动产业结构向着绿色可持续方向转型升级。但由于不同城市资源禀赋、经济发展、工业基础以及其他国家早期发展战略等的差异，使得中国各地区之间对于某一政策的实施具有不同程度的效果体现。在此背景下，创建绿色金融改革创新试验区对不同城市的产业结构生态化是否存在一定的差异呢？对于该问题的探讨，有利于从其他视角理解绿色金融改革创新试验区试点政策对产业结构生态化发展的内在解释。为此，本文接下来将从金融发展水平、城市行政等级、地理区位，以及工业特征等方面考察创建绿色金融改革创新试验区对产业结构生态化发展的异质性影响。

(一)金融发展水平异质性

不同程度的金融发展水平往往对应着不同等级的金融体系建设，因而对绿色金融改革创新试验区的响应效果也有所差异。具体而言，本文利用城市金融机构存贷款余额占GDP的比重来构建金融发展水平指标，并按第50百分位数值将样本划分为高、低金融发展水平两组，最后分别基于模型(1)进行回归。

如表4第(1)和(2)列所示，试点政策的实施会显著提升城市产业结构生态化水平，但对低金融发展水平城市的促进作用要高于高金融发展水平城市。不同金融发展水平的城市有着不同程度的金融体系建设，城市内部银行之间的竞争也会有所差异。高金融发展水平的城市由于城市内部金融体系建设相对完善，银行之间具有更多的竞争，银行竞争的加剧将促使银行更多地搜集和挖掘企业信息，降低银行和企业之间的信息不对称，进而缓解企业融资约束。而低金融发展水平城市，内部银行竞争较少，企业面临的融资约束更强，企业面临较大的银行信贷，绿色信贷资源的吸引力也较强，企业有更强的动力进行绿色技术创新来获得信贷支持，从而促进地区绿色技术创新，推动地区产业结构生态化发展。

表4 异质性回归结果1

(二)城市行政等级异质性

不同地区的经济发展水平通常与其行政管理水平高度相关。平均而言，省会城市、副省级城市以及直辖市往往要比普通城市在资源禀赋、金融水平、技术创新、人力资本等方面更具优势；另外，在早期这类城市往往也是重大发展战略的试行区，因而相对其他城市来说，这类城市能够获得更多的公共财政资源和金融政策支持，从而导致绿色金融改革创新试验区试点政策在不同等级的城市中存在差异。基于此，本文按城市级别的不同将279个城市划分为低、高等级城市两类，其中，高等级城市包括省会城市、副省级城市以及国务院批准的较大的市，其他城市则都划入低等级城市类别中，并依据此分类标准进行城市行政等级异质性分析。

表4第(3)和第(4)列回归结果显示，绿色金融改革创新试验区对两类城市的产业结构生态化水平都具有显著的促进作用，但对一般等级城市的促进作用要强于高等级城市。这可能是由于一般等级城市的现有要素市场运行效率较低，绿色金融改革创新试验区试点政策对产业结构生态化发展的政策引导功能更为显著，对产业结构生态化发展的促进作用也更大。而对于高等级城市来说，由于城市内部已经积累了一定的金融基础，相关金融制度也更加完善，在短时间内很难有所发展，因而对高等级城市的促进作用稍弱。这也进一步表明，对于一般等级城市来说，绿色金融改革创新试验区试点政策属于“雪中送炭”，而对于高等级城市，试点政策则发挥了“锦上添花”的作用。

(三)区域异质性

空间区位的差异在一定程度上催生了地区经济发展的不平衡，经济发展又与地区产业结构息息相关。在新时代背景下，我国产业结构的调整与转型，意味着我国经济发展由高速增长向高质量发展转变。这一经济发展方式的转变，会“倒逼”企业不断进行技术创新，向着绿色环保方向转型。由于区域生态环境、环境规制、金融发展以及宏观经济政策等异质性因素的存在，使得不同区域的城市在实施绿色金融改革创新试验区政策后具有不同的政策效应。因此，本文将研究对象划分为东部地区以及中西部地区两大类，借助模型(1)探究试点政策对不同区域城市产业结构生态化水平的影响。

表5 异质性回归结果2

表5第(1)、第(2)列显示，试点政策的实施对中西部地区城市的产业结构生态化具有显著正向效应影响，这与李毓、胡海亚等(2020)的实证结果一致。由于东部城市金融体系建设相对完善，企业获取融资的渠道也更加多元，绿色金融政策的激励和限制效果可能被削弱，所以对于中西部城市，绿色金融改革创新试验区政策对区域产业结构生态化的促进作用要比东部城市明显，企业进行技术创新获取信贷资源的需求也更加迫切，从而显著促进了中西部地区产业结构升级，推动地区产业结构生态化发展。

(四)工业特征异质性

产业升级是经济高质量发展的重要表现，而资源型和老工业城市产业升级又是实现整体产业升级的关键难题，因此，本文依据《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》文件，在剔除直辖市、计划单列市、省会城市的市辖区的基础上将剩余254个城市划分为老工业基地城市和非老工业基地城市。与非老工业基地城市相比，老工业基地城市具有产业结构层次较低、发展方式比较粗放、废气污染排放强度较大、环境污染严重、“三高”企业多等特征。因而，绿色金融改革创新试验区试点政策作为推动产业结构生态化转型的重要政策，其对老工业基地城市与非老工业基地城市的发展具有不同的作用。其回归结果见表5。

由表5第(3)和(4)列的估计结果可知，绿色金融改革创新试验区试点政策的实施对老工业基地城市的产业结构生态化发展的影响为正，且在1%的水平上显著，对非老工业基地城市的影响则并不显著。老工业基地城市由于产业结构往往具有“三高”特征，且城市内部企业的环境风险较高，通过对污染企业、部门的借贷资金的有效限制，可以极大地抑制污染型产业发展，在一定程度上缓解产业结构“过重”窘境，因此对老工业基地城市的产业结构生态化的促进作用更显著。对于非老工业基地而言，城市内部具有较少的“两高一剩”企业，且城市产业结构以第三产业为主，在经济发展水平较好、市场化程度较高、生产效率较快的非老工业基地城市中，绿色金融改革创新试验区试点政策在推行短期内难以“立竿见影”，甚至试点政策对其的影响效应是不显著的。

六、机制分析

上文实证分析已经验证了创建绿色金融改革创新试验区能显著促进城市产业结构生态化发展，同时试点政策效果也会因金融发展水平、城市行政等级、地理区位、城市工业特征的不同而存在差异。本部分进一步探讨绿色金融改革创新试验区究竟是通过什么路径来影响地区产业结构生态化发展？根据前文理论分析，需要对信贷资源公平效率以及信贷资源配置效率的传导路径进行验证。本文借鉴谢婷婷、刘锦华(2019)的研究思路[16]，构建如下实证模型进行机制检验：

Zit=β0+β1Treatedit+γCVit+μi+νt+εit

(3)

(3)式中，Z为信贷资源公平效率(Realef)、信贷资源配置效率(Green&Pollu)，其他变量的设定和(1)式相同。借鉴邓向荣、冯学良(2021)的做法，采用民营上市企业获得商业银行长期贷款的比重来反映信贷资源公平效率[4]。结果显示，核心解释变量treated的回归系数为0.232，且在10%的水平下显著，说明绿色金融改革创新试验区政策实施后，信贷资源公平效率显著提升。这表明试验区试点政策通过改善微观层面的民营企业信贷资源配置，推动了城市产业结构生态化的转型升级。

信贷资源在环保产业与污染产业之间的高效配置，是推动地区产业结构生态化转型升级的重要途径。因此，本文从微观视角出发，将上市公司所属行业按照污染程度的第50百分位数值划分为环保产业与污染产业两类，并借鉴曹延求等(2021)的做法，采用上市公司长期借款占商业银行贷款总额的比重衡量信贷资源配置效率[3]，从而利用(3)式打开信贷资源配置效率影响地区产业结构生态化发展的“黑箱”。

结果显示，绿色金融改革创新试验区试点政策能在5%的水平下显著提升环保产业的长期借款数量，说明该政策实施后环保企业、部门从银行可获得贷款的难度有所降低。但对于污染型产业来说，改革创新试验区试点政策则显著减少了该类企业的长期借款数量。通过控制资金流向清洁、绿色的环保部门，减少污染型部门资金流入，提升了信贷资源的配置效率，促进地区产业结构生态化的发展。

七、结论与建议

(一)研究结论

2017年推行的绿色金融改革创新试验区试点政策是我国为实现高质量发展创新的一项重要政策措施。本文首先从理论层面对绿色金融改革创新试验区试点政策影响区域产业结构生态化的作用机理进行了阐释；其次，基于区域产业结构生态化指标体系测算了2012—2019年中国279个地级及以上城市的产业结构生态化发展水平，并采用DID模型方法进行了实证检验。研究结果表明：绿色金融改革创新试验区试点政策的实施能够显著促进区域产业结构生态化发展。信贷资源公平效率和信贷资源配置效率是驱动区域产业结构生态化的有效途径。绿色金融改革创新试验区试点政策对低金融发展水平城市、一般等级城市、中西部城市以及老工业基地城市产业结构生态化的正向效应更为显著。

(二)政策建议

上述研究结论对我国进一步扩大绿色金融改革创新试验区城市试点范围，促进区域产业结构生态化发展，推动我国产业结构生态化转型具有重要的政策启示。

第一，总结绿色金融改革创新试验区试点政策经验，扩大试点范围，持续推进绿色发展。通过绿色金融改革和绿色金融创新打破地区发展的资源流动性障碍和制度性壁垒，进一步优化制度设计，丰富激励措施，提高地区绿色金融发展的信贷公平效率和配置效率，实现地区产业结构生态化转型目标。

第二，完善绿色金融体系建设，提升信贷资源配置效率。通过进一步完善绿色项目的评估标准与信息披露标准体系建设，降低政府、企业与银行之间的信息不匹配，从而提高绿色金融的信贷资源配置效率，推动地区产业结构生态化转型。

第三，完善绿色金融改革创新试验区试点政策，因地制宜开展绿色金融支持工作。绿色金融改革创新试验区政策的进一步推行，需要结合不同城市的资源禀赋、地理区位、金融发展水平以及城市工业特征，因地制宜完善好金融改革创新试点政策和创新适用于本地化的制度建设，要杜绝金融试点政策的“一刀切”模式，真正发挥绿色金融改革创新试验区试点政策推动地区产业结构生态化发展的作用效果。