绿色信贷对环境污染的影响研...——基于中介效应的实证分析_何薇.pdf

研究探索 RESEARCH AND EXPLORE 41“十四五”开局之年，在实现“双碳”目标背景下，绿色信贷将与经济社会绿色发展密切相融。习近平主席在联合国大会上发表关于“碳达峰，碳中和”的宣言，并提出推动经济社会转型、节能环保的途径，体现我们的大国责任，也给我国的绿色信贷带来了新的挑战和机遇。在降碳领域，绿色信贷将起到积极引导作用，对气候变化、实现可持续发展具有重要意义。一、文献综述我国充分认识到要合理利用信贷手段来保护环境，越来越多的学者也开始纷纷投入到绿色信贷的研究之绿色信贷对环境污染的影响研究基于中介效应的实证分析 文/何薇 周艳明绿色信贷作为绿色金融的重要范畴，引导资金投向低碳环保领域，激励企业改善环保技术，进而达到降低工业环境污染，促进可持续增长的目的。本文基于 30 个省（市、自治区）2008-2020 年的面板数据，建立中介效应模型，检验技术创新对环境污染影响的作用效果。结果表明，技术创新具有明显的中介作用，绿色信贷可以通过技术创新机制来改善环境污染问题。最后，根据结论提出相应建议。中。孙光林,王颖等（2017）从两方面诠释绿色信贷的内涵；首先，绿色信贷是指合理配置资金，带动绿色环保产业发展，推动生态环境保护以及经济蓬勃发展；其次，绿色信贷也是银行坚持着可持续发展的思想，积极发展绿色信贷，既要实现经济效益，又要创造优良的社会效益和环境效益1。尤志婷（2022)认为绿色信贷相对于其他绿色金融工具来说，降低碳排放的作用效果最为显著，随着绿色信贷的不断发展，其降碳减排的效果愈加显著2。Ryszawska B(2016)认为绿色信贷可以简易理解为当企业或公司需要贷款时，金融机构需将其环境表现列入首要的考核标准，经过评估后再考虑是否符合放贷标准3。牛海鹏等（2020）DOI:10.19454/15-1170/c.2022.06.013RESEARCH AND EXPLORE 研究探索42认为绿色信贷的重要作用是向节能和环境保护的项目进行融资，进而抑制减少污染企业的扩张以及各项污染物的排放 4。综上文献梳理可知：我国的绿色信贷本质上都是金融机构在发放贷款时，将环境因素列入考核标准，合理配置资金，积极履行社会环境责任，以期创造优良的社会效益和环境效益。二、理论分析与假设金融机构通过绿色信贷项目为企业的清洁能源等技术研发提供相应资金支持，降低新技术带来的风险，引领企业升级环保工艺，开发新技术，降低企业污染物的排放，以达到节能减排的效果。因此假设：绿色信贷能够促进技术创新，进而减少污染物的排放。三、变量选择及数据来源本文选取20082021年国内30个省市自治区（西藏、港澳台地区除外）的面板数据，来源于国家统计局、中国统计年鉴、经济普查公报以及 CNRDS 数据库、wind 资讯数据库等。具体变量选择情况见表 1。四、模型设定以一般工业固体废弃物为被解释变量：表 1 变量选择及说明变量类型变量名称符号变量说明被解释变量固体污染水污染空气污染SolidFSSO2一般工业固体废弃物排放量工业废水排放量二氧化硫排放量解释变量绿色信贷GC六大高耗能行业利息支出/工业产业利息支出控制变量经济发展水平外商投资环境治理产业结构人口规模GDPFDEGISP地区生产总值外商直接投资总额工业污染治理完成投资第三产业产值/地区生产总值单位面积土地常住人口中介变量技术创新GP各地区当年申请的绿色发明专利数量运用 STATA 15 进行实证分析。为消除异方差问题，将变量数据做了对数处理，变量描述性统计分析见表 2。表 2 变量描述性统计variableNmeansdminmaxlnSolid3908.8701.0405.30310.86lnFS39010.690.9668.53012.68lnSO23903.4161.243-1.7155.208lnGC390-0.6800.300-1.684-0.099lnGDP3909.6680.9106.92611.62lnFDI3903.5301.767-3.11011.39lnEG39011.841.0456.16514.16lnIS390-0.8420.234-1.833-0.528lnP3908.1940.7456.3179.443lnGP3907.091.5392.56510.382（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）以工业废水排放量为被解释变量：以二氧化硫排放量为被解释变量：本文采用温忠麟等常用的逐步检验方法5，进行中介效应检验，模型设定如下：根据中介效应模型的检验步骤：第 1 步，对模型（1）（2）（3）进行回归，判断在不包括中介变量的情况下，绿色信贷对三个被解释变量的总效应。如果 1、1、1显著，表明绿色信贷的提高对三种污染物排放量的总体效应是存在的。第 2 步，对模型（4）进行回归，检验其中回归系数 1是否显著，判断绿色信贷对技术创新的影响。第 3 步，在模型（1）（2）（3）中引入中介变量LnGP 构成模型（5）（6）（7），检验绿色信贷对三种污染物排放量的直接效应（1、1、1），以及通过技术创新传导的中介效应（2、2、2），若 1、2、2、2显著，表明中介效应存在。其检验结果如表3所示。表 3 中介效应模型的检验结果(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)lnSolidlnSO2lnFSlnGPLnSolidlnSO2lnFSlnGC-0.696*-0.721*-0.0970.198*-0.675*-0.685*-0.116(-7.31)(-5.72)(-0.97)(2.08)(-7.07)(-5.44)(-1.14)lnGP-0.106*-0.180*-0.0916(-1.97)(-2.53)(-1.60)_cons9.238*25.49*8.873*5.22712.02*14.79*5.991*(2.494)(4.750)(2.616)(1.95)(4.47)(4.17)(2.11)N390390390390390390390R-sq0.4520.7010.3550.980.960.950.94adj.R-sq0.4520.7010.3550.980.960.940.94tstatisticsinparentheses*p0.05,*p0.01,*p RESEARCH AND EXPLORE 43从表 3 可以看出：在列（4）中，当被解释变量为技术创新时，绿色信贷的回归系数显著为正，这便验证了假说，认为绿色信贷能够促进技术创新，进而减少污染物的排放。列（5）（6）（7）同时加入核心解释变量与中介变量，列（5）（6）中技术创新的系数在 5%的水平下显著，表明技术创新在绿色信贷与工业固体废物排放量和二氧化硫排放量之间都存在部分中介效应，即绿色信贷能够通过促进技术创新降低工业固体废物排放量和二氧化硫排放强度。列（3）中绿色信贷系数不显著，故对模型（3）不做中介效应检验，认为技术创新在废水污染物排放量中没有发挥中介效应。五、结论与建议本文选取 30 个省（市、自治区）2008-2021 年的面板数据，构建中介效应模型检验技术创新的中介效应。实证结果表明其中介效应显著，认为绿色信贷能够促进技术创新，进而减少污染物的排放。最后根据以上研究结论提出相应建议。（一）加强顶层设计建设全面、结构清晰的绿色信贷标准体系，制定统一认定口径，完善效果评价机制，优化绿色信贷项目的认定流程；对于高耗能高污染的企业做出明确有力的处罚规定，促进环保部门与金融机构的合作联系，促使资金更倾向于流向绿色环保部门，以助力我国绿色经济的蓬勃发展。（二）加强激励力度对于清洁能源、节能环保等优质绿色行业和企业应适当采取减免税收、财政贴息等政策激励措施。提高相关企业积极性，对于高耗能高污染的企业，政府要加强对其贷款规模的控制，对于绿色信贷业务实行差异化考核，加强资源倾斜。通过资源配置等手段改进绿色信贷业务的激励机制，提升绿色信贷在金融机构和绿色环保产业之间发展的内在动力。（三）加强科技投入银行应该加大金融科技的投入，实现绿色信贷业务规范发展。加强对绿色环保技术的科研支持，加大科研力度，鼓励引导企业积极研发新型技术、改进技术工艺，增强企业的技术创新能力与竞争力，促进技术创新的外溢效果，降低污染排放。（四）加强人才建设银行要提高员工的绿色信贷专业水平，对于绿色信贷业务有突出贡献的人员要及时进行奖励，完善人才保障机制和福利待遇机制，营造良好的工作环境，吸引专业人才的加入。鼓励高等院校为金融学子开设绿色信贷理论课程，向社会传递发展绿色信贷的决心和正确信号。高素质的专业人才是保障我国绿色信贷蓬勃发展的活力源。作者单位：内蒙古工业大学经济管理学院参考文献1 孙光林,王颖,李庆海.绿色信贷对商业银行信贷风险的影响 J.金融论坛，2017，22（10）：31-40.2 尤志婷,彭志浩,黎鹏.sss 绿色金融发展对区域碳排放影响研究以绿色信贷、绿色产业投资、绿色债券为例 J.金融理论与实践,2022,No.511(02):69-77.3RyszawskaB.SustainabilitytransitionneedssustainablefinanceJ.CopernicanJournalofFinance&Accounting,2016,5(1):185-194.4牛海鹏,张夏羿,张平淡.我国绿色金融政策的制度变迁与效果评价以绿色信贷的实证研究为例 J.管理评论,2020,32(08):3-125 温忠麟.张雷,侯杰泰,刘红云.中介效应检验程序及其应用 J.心理学报，2004(05):614-620