绿色投资对工业转型升级的影响研究_北京转创国际管理咨询有限公司广东分公司

随着中国工业规模逐年扩大，经济发展与环境承载能力之间的矛盾日益突出，传统粗放式、高排放、高耗能的工业发展模式亟待淘汰，“绿色发展”逐渐成为当代中国经济发展新范式。作为“绿色发展”不可或缺的部分，绿色投资是基于经济社会可持续发展要求的新型投资模式。绿色投资通过环保投资对经济发展方式产生影响[1]，并且通过提高环境友好型工业企业的资金可得性，鼓励绿色环保型工业企业的发展，间接引导污染型工业企业绿色生产[2]。Lin等[3]拓展温室效应决策的连续时间模型，证实了环保投资决策的有效性。王俊楠[4]研究表明绿色投资政策有利于环境质量的改善。Broberg[5]发现环保投资是促进经济高质量发展与优化产业结构的有效方法。Grimaud[6-7]等研究表明，环保产业以高生产效率助推工业结构调整。工业转型升级是转变中国经济发展方式的关键，《绿色发展规划(2016—2020)》(以下简称“规划”)定义了工业转型升级是通过转变工业的发展模式，实现生产方式由 “粗放型”向“集约型”转变。国内学者对工业转型升级的研究主要集中于影响因素和影响路径两个方面。首先是影响因素方面，徐康宁等[8]认为工业绿色转型关键在于绿色创新能力的形成。童健等[9-10]从环境规制的视角分别探讨要素投入结构和资源重置对工业转型升级的影响；文献[11]、[12]分别证实了绿色金融发展和绿色创新环境与工业转型升级存在耦合关系。其次是影响路径方面，李晓华[13]通过对比中国工业与发达国家之间的差距，提出了工业转型升级的三大路径：技术升级、结构升级、价值链升级;孙冬号等[14]以政府、公众、企业为参与主体，并结合政府政策、市场环境、生产要素等方面，从多个方面探讨了工业绿色化转型升级的路径。综上所述，已有研究对工业转型升级的研究奠定了基础，但针对工业转型升级的研究大多聚焦于绿色金融、环境规制等方面，缺少绿色投资对工业转型升级影响的研究。因此，基于2007—2018年全国30个省市区(除西藏、港澳台地区)面板数据，构建固定效应模型进行实证分析，从整体、区域及经济发达水平三方面研究绿色投资对工业转型升级的影响。

1 指标选取与模型构建

以中国省际工业为研究对象，选取30个省市和自治区的面板数据(除西藏、港澳台地区)进行实证分析。受数据可得性的限制，研究区间为2007—2018年，数据主要来源于《中国统计年鉴》、各省统计年鉴和CSMAR数据库。

被解释变量。工业转型升级(IS)本质上是工业内部结构不断优化的过程。工业的细分标准参照《中国工业经济统计年鉴》中的行业分类，调整后的35个工业以污染排放强度的中位数作为划分依据，将其划分为清洁行业和污染密集行业。采用文献[9]中工业结构的测算方法，即清洁行业总产值与污染密集行业总产值之比来度量。

核心解释变量。环保投资(GI)是绿色投资最具代表性的投资方式：(1)考虑数据可得性，以各省环保投资量化绿色投资水平[15]，具体指各省当年完成环保验收项目环保投资，用环保投资总额占GDP的比重衡量；(2)采用污染治理项目本年完成投资额(PI)衡量绿色投资，具体指治理污染的投资总额[16]。

控制变量。人力资源供给(LAB)、技术创新(RD)、政府支出水平(GOV)、对外开放程度(OPEN)、城市化水平(URB)。变量解释说明及描述性统计见表1。

表1 变量解释说明及描述性统计

基于省际面板数据，通过F检验和豪斯曼检验，构建固定效应模型，逐步回归分析绿色投资对工业转型升级的影响。设定的实证模型

ISit=βn+β1GIit+αXit+Vi+Vt+εit

(1)

其中，i表示30个省市区(除西藏、港澳台地区)，t表示各个年份，Xit是控制变量，Vi是省份固定效应，Vt是时间固定效应，εit是随机扰动项。

2 实证分析

2.1 基准回归

绿色投资对工业转型升级的面板回归结果见表2(表中***、**、* 分别表示在1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准差,下同)，绿色投资对工业转型升级的影响系数是0.569，且在1%的水平上显著。这表明绿色投资政策的实施对工业转型升级起到了显著的促进作用。

表2 绿色投资对工业结构调整的面板回归结果

人力资源供给和技术创新对工业转型升级具有促进作用。高等技术人才提升了技术创新能力[17]，科研水平显著提高，专利技术的申请和应用成为工业结构调整的动力。政府支出未发挥出应有的激励作用[18]，这可能与工业更依赖市场调控有关，政府干预一定程度上影响了绿色投资对工业转型升级的促进作用，城镇化水平对工业转型升级具有促进作用。城镇化的发展吸引人口不断向城市聚集，随之而来的是人力资本和知识的流入，为工业转型升级带来动力支持。对外开放程度对工业转型升级具有正向促进作用，具体表现在人力、技术的输入和进出口总额的提升，刺激工业企业完善生产技术、扩大生产规模，进而促进工业转型升级。

2.2 稳健性检验

2.2.1 内生性问题探讨为克服模型的内生性问题，更准确地估计绿色投资对工业转型升级的影响，采用绿色投资的滞后一阶作为工具变量，利用系统GMM方法对模型进行重新估计，见表3。可知，工业转型升级的绿色投资系数显著为正，自相关性检验结果说明系统GMM方法适用。Hansen检验结果显示工具变量选择有效，表明模型的内生性不影响基准回归结果。

表3 系统GMM回归结果

2.2.2 替换变量为进一步验证回归结果的稳健性，采用污染治理项目本年完成投资额作为绿色投资的替代变量，对模型重新进行估计。表4展示了替换核心解释变量的回归结果。与基准回归结果相比，替换变量后绿色投资的系数大小有所改变，但至少在5%的水平上对工业转型升级存在显著影响，说明替换核心解释变量后，结论依然成立。

表4 替换核心解释变量的回归结果

2.3 异质性分析

由于各省地理位置和经济基础存在差异，绿色投资的执行效果也具有区域差异性，因此基于东、中、西部地区差异和各省经济发达水平差异，对绿色投资助推工业转型升级效果进行分组检验。

2.3.1 基于东中西地区的异质性检验依照地理位置和经济发展水平分类，中国划分为东、中、西三大地区。不同地区工业发展基础不同，可能会造成绿色投资执行效果存在差异，绿色投资对三大地区工业转型升级影响的回归结果见表5。可知，绿色投资对东、中部地区工业转型升级具有显著的促进作用。东部地区由于优越的地理位置，在政策支持下拥有更高的经济发展水平和更完整的工业结构，为绿色投资的执行创造了良好的政策和经济环境；中部地区则随着国家中部崛起等相关政策落实以及东部地区发展带动作用，经济增速提高，绿色投资执行效果显著。而西部地区的绿色投资实施效果不显著，是由于西部地区经济基础和工业基础比东、中部地区薄弱，因此对绿色投资的执行不敏感。

表5 基于地区异质性检验结果

人力资源供给、技术创新和城镇化水平在东、中、西部地区均对工业转型升级具有促进作用，与面板回归结果一致。与东、中部地区相比，西部地区对外开放程度对工业转型升级的促进作用不显著。这可能与地理位置有关，西部地区对外开放程度与东、中部地区相比较低，因此对应货品进出口总额相对较低，工业转型升级缺乏外在动力。

综上，由于地区异质性因素的存在，绿色投资对东、中、西部地区工业转型升级的影响存在差异。

2.3.2 基于经济发达水平的异质性检验根据人均GDP中位数37 026.54元[19]，中国分为经济发达地区和经济欠发达地区，检验结果见表6。在经济发达地区，绿色投资对工业转型升级存在显著的正向影响，而在经济欠发达地区绿色投资对工业转型升级的效果不显著，说明经济发达地区凭借完整的工业结构、投资政策及先进的工业生产技术，对绿色投资政策较为敏感。与经济欠发达地区相比，发达地区人力资源供给、技术创新和对外开放水平对工业转型升级效果更显著。综上，由于各省份经济发达程度存在差距，经济发达地区的绿色投资执行效果优于经济欠发达地区。

表6 基于经济发达水平的异质性检验结果

3 结论与建议

选取2007—2018年省际面板数据，研究绿色投资对工业转型升级的影响。面板回归结果显示，绿色投资对工业转型升级具有明显的正向促进作用。绿色投资对东部、中部地区的工业转型升级具有显著的促进作用，但对西部地区促进作用不显著；绿色投资对经济发达地区的工业转型升级具有促进作用，但对经济欠发达地区促进作用不显著。实施绿色投资能促进工业转型升级，但需要有关部门和工业企业共同努力，缩小区域间工业发展差距，实现各地区绿色投资执行效果平衡发展。

首先，政府部门积极引导政策实施，需要针对不同地区的经济基础和工业发展差距，及时调整各地区绿色投资政策，促使绿色投资政策对工业转型升级形成科学引导。其次，重视人才培养，构建工业生产技术创新体系。通过与高校科研院所合作，引导人才向工业专业领域发展，注重专利研发投入和先进生产技术引进，确立创新激励机制，鼓励各工业企业建立协作关系开展生产技术研究，实现共赢。最后，建立绿色投资的监督和导向模式,利用新兴互联网技术加强各部门信息共享，监督工业企业的排污、违规情况并纳入企业征信，精准识别绿色投资目标。