绿色信贷政策对省域制造业产业结构升级的影响及作用机制研究

I第一章绪论研究背景自2010年起，中国制造业规模已连续15年位居世界首位。2019-2022年，高技术制造业在规模以上工业总增值里的占比依次为14.4%、15.1%、15.1%、15.5%，历年数据显示占比逐年平稳升高，但高端产品供应不足、创新成果不多，产业基础不稳定，我国制造业面临“规模庞大但能力欠缺”“范围全面但不够精细”双重困境，存在资源限制和成本要素增多，低端产品市场供大于求等问题。党的二十届三中全会为社会主义现代化国家全面发展制定蓝图，关键是探索高质量增长途径，会议提出意见，加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。针对制造业转型的实际需要，现有融资模式的不足与低碳技术大量投入之间形成明显冲突，这一结构性矛盾亟待绿色金融破解。2023年年底时，我国绿色金融发展势头迅猛，金融体系稳步升级。绿色投资领域有序发展，有绿色保险保费，碳排放权，绿色债券，绿色贷款等金融产品。绿色信贷政策带动资金进入，引领区域制造业朝着绿色、低碳、循环的可持续方向迈进，拉动产业链与供应链新兴产业绿色发展步伐，促进劳动密集型产业绿色升级，减少能源消耗和碳排放，为传统工业绿色转型提供动力，推动产业链与供应链全面绿色升级。绿色信贷政策对省域制造业产业结构的升级影响突出，探究绿色信贷政策对省级制造业产业结构升级的作用效果与作用途径，对达成中国绿色发展战略目的意义重大。1.2研究意义1.2.1理论意义基于理论层面，考察绿色信贷政策跟产业升级的适配度，对绿色金融理论体系的深入发展有推动作用。对绿色信贷政策促进资源合理分配、技术创新以及产业转型的情况进行分析，能为相关理论提供实证材料，让生态经济和一般经济模式紧密相连，研究成果为政策制定者筑牢理论壁垒，协助他们全面理解绿色信贷政策作用原理，进而完善政策设计。1.2.2现实意义基于现实层面，鉴于当下全球环境问题明显突出，省域制造业必须实现产业结构升级转型。绿色信贷政策推行，既能为企业提供资金方面的助力，又能引导企业往绿色、低碳的领域转型，提升其竞争力。探究绿色信贷政策对省份制造业产业结构升级的影响及作用机制，可为企业给出实用融资办法与发展方向，推动经济持续增长，为实现经济、社会和环境协调发展，研究结果可给政府制定与实施绿色信贷政策提供参考，推动政策落地。1.3文献综述1.3.1绿色信贷政策对企业绿色转型和产业结构升级的影响现有文献研究证实绿色信贷政策对企业绿色转型以及产业结构升级的影响是多维度化的。绿色信贷对促进企业绿色转型和产业结构升级有积极作用，国外学者Yang等（2024）凭借对中国省级面板数据的分析，分析了绿色信贷政策对碳排放造成的影响，推行绿色信贷政策可有效减少碳排放，推动经济结构绿色转型REF_Ref14821\r\h[23]。郭卓然和李祎雯（2025）研究发现，绿色信贷主要凭借引导企业优化能源结构的积极作用，来抵消短期内对企业绿色技术创新的消极作用，最终助力我国企业进行绿色转型REF_Ref32507\r\h[1]。何国华等（2024）分析了绿色信贷对工业绿色转型起到的影响，指出绿色信贷政策在推动企业向绿色转型上起到了积极的推动作用REF_Ref17730\r\h[2]。郑兰祥和营柳（2022）以资本形成、政策导向、信息传递三个方面为切入点，分析了绿色信贷影响产业结构转型升级的传导机制，我国绿色信贷政策对产业结构实现转型升级具有正向引导意义REF_Ref17779\r\h[3]。高山（2024）的研究揭示绿色信贷政策跟产业结构升级呈显著正相关；绿色信贷政策主要靠推动企业实施绿色创新，来带动产业结构升级REF_Ref17845\r\h[4]。而部分学者认为绿色信贷对企业绿色转型和产业结构升级存在反向的制约作用，国外学者ShengW等（2022）研究获知，绿色信贷政策对制造业外部融资产生了明显的负面后果REF_Ref18073\r\h[26]。YanchaoF和ZhouL（2022）把2008—2020年沪深两市A股上市公司的面板数据作为研究基础,同时将债务融资的中介作用以及环境规制的调节作用考虑进去,研究揭示绿色信贷政策对中国制造业企业的全要素生产率存在负向的影响REF_Ref18109\r\h[27]。李秀倩（2023）研究获知绿色信贷政策倒逼重污染企业增加商业信用规模,企业财务风险效应十分明显,对重污染企业研发投入起到抑制性效果，不利于重污染企业朝着绿色转型和升级方向发展REF_Ref18207\r\h[5]，陈盼盼（2023）做实证研究得出，绿色信贷政策实施过后，非但没有推动京津冀地区产业结构升级，明显抑制了该地区产业结构的升级REF_Ref18237\r\h[6]。除此以外，学者研究证实，绿色信贷对企业绿色转型和产业结构升级受多种因素非线性影响。黄昕和李文琴（2024）研究探明绿色信贷对制造业高质量发展的影响，存在绿色科技创新及市场化水平的一个关键门槛，也就是说存在非线性溢出效应属性，体现出随着绿色技术创新水平跟市场化水平的升高，绿色信贷助力制造业高质量发展的作用体现出边际递增特点REF_Ref18279\r\h[7]。云坡和刘捷先（2023）研究显示，绿色信贷与制造业绿色转型存在倒U型非线性关系，绿色信贷推动制造业绿色转型存在一个恰当的区间边界，一定范围之内能够发挥正向的激励促进功效，若不处于合理范围，可能造成资源浪费和配置无效REF_Ref18328\r\h[8]。1.3.2绿色信贷政策对企业技术创新的影响诸多文献研究已经证明绿色信贷对企业技术创新有促进效果，周岩（2024）针对绿色信贷对绿色技术创新的影响做了研究，指出绿色信贷可有效刺激企业开展绿色技术的研发和应用，最终推动城市的可持续发展REF_Ref18377\r\h[9]。金祥义与孙梦玲（2024）钻研了绿色信贷对企业技术追赶的作用，认为绿色信贷不仅会提升企业的技术发展水平，还可推动其在市场当中的竞争力提高REF_Ref18410\r\h[10]。张彦彦（2024）审视了绿色信贷对高技术产业绿色创新效率起到的影响，认为绿色信贷政策可有效提高高技术产业的创新能力REF_Ref18498\r\h[11]。刘振和魏田田（2024）对绿色信贷、市场竞争与企业绿色创新质量的关系做了分析，发现绿色信贷政策以减少信贷资源为手段，促进企业绿色创新质量提升REF_Ref18537\r\h[12]。1.3.3探究制造业产业结构升级的影响因素另外一些文献对其他因素影响中国制造业产业结构升级进行了深入研究，诸如数字经济和对外贸易，毛艳华等（2024）从城市层面去探讨数字经济对三大城市群制造业产业结构升级的效果，数字经济对三大城市群制造业产业结构升级有显著效果REF_Ref18883\r\h[13]；张靖凯和陈军（2024）研究发现数字经济可促进制造业的升级，数字经济发展凭借促进企业创新，间接促进制造业的升级REF_Ref19415\r\h[14]，白丽飞和冷蓉（2022）从贸易结构转变的视角看，研究察知我国西部地区制造业和进出口贸易结构有着同向升级的倾向REF_Ref19242\r\h[15]。1.3.4文献述评综上所述，无论是国内研究学者还是国外的研究学者都对在探索绿色信贷政策对企业绿色转型和产业结构升级的影响，探索绿色信贷对企业技术创新的影响研究以及制造业产业结构升级的影响因素研究有了很大的进展。但是现有文献中对绿色信贷政策与省域制造业产业结构升级之间的作用机制探讨仍显不足。大多数研究集中于政策效果的定量分析，缺乏对政策实施过程中复杂因素的深入剖析。因此本文旨在以绿色信贷为研究切入点，结合相关理论框架，深入探讨并分析绿色信贷政策对省域制造业产业结构升级的影响效果及其作用机制。1.4研究方法1.4.1文献综述法从知网查阅所需文献，整理国内外绿色信贷政策和产业结构升级相关研究的发展状况，明确研究的理论根基与既有研究进展，为后续研究提供参考借鉴。1.4.2实证研究法运用计量经济学，对绿色信贷政策带来的效应做实证分析，运用中介与调节作用模型，解析绿色信贷政策对制造业结构升级的作用路径。第二章理论基础2.1绿色信贷政策的定义绿色信贷政策是金融机构依据国家可持续发展目标，通过差异化的信贷资源配置手段，优先引导资金扶持环境友好产业与项目，金融调控政策对“三高”行业信贷供给进行限制。差异化利率定价机制成了绿色信贷政策的核心调控手段，采用市场类金融手段，把环境风险与成本内部化，促进经济朝绿色低碳方向变革。在实际践行过程中，绿色信贷政策往往呈现为对“三高”行业进行信贷限制或者退出操作，同时对清洁能源、污染治理、绿色技术等方面给予优惠贷款方案。2.2制造业结构升级的定义和衡量指标制造业结构升级是把传统的低附加值、高能耗制造模式，经技术创新、资源优化安排和产业价值链攀升，转化为先进的高附加值、高技术、低碳制造模式的过程，其核心是增进全要素生产率，达成产业绿色化、高端化、智能化效果。参照国际经合组织（OECD）的行业分类方法和国家统计局的界定标准，借鉴李贤珠（2010）和傅元海（2014）的研究成果REF_Ref32385\r\h[16]REF_Ref32235\r\h[17]，对制造业31个大类进行基于技术含量的细致划分，具体的划分结果如表2-1所示：表2-1制造业高端、中端、低端行业划分高端技术制造业中端技术制造业低端技术制造业化学原料和化学制品制造业石油、煤炭及其他燃料农副食品制造业医药制造业橡胶和塑料制品业食品制造业化学纤维制造业非金属矿物制品业酒、饮料和精制茶制造业通用设备制造业黑色金属冶炼和压延加工业烟草制造业专用设备制造业有色金属冶炼和压延加工业纺织业汽车制造业金属制品业纺织服装、服饰业铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业废弃资源综合利用业皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业电气机械和器材制造业金属制品、机械和设备修理业木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业计算机、通信和其他电子设备制造业家具制品业仪器仪表制造业造纸和纸制品业印刷和记录媒介复制业文教、工美、体育和娱乐用品制造业其他制造业注：数据来源于《中国工业统计年鉴》本文参考涂强楠（2021），沈运红等（2020）和春晖（2011）等的研究REF_Ref32499\r\h[18]REF_Ref32555\r\h[19]REF_Ref32597\r\h[20]，采用高端技术制造业产值与中端技术制造业产值的比值作为衡量高级化的指标，揭示制造业技术密集度逐步提高的趋势。具体公式如下：（2.1）其中Yi为制造业产业结构高级化指数，highi表示高端技术制造业i的产值，mediumj表示中端技术制造业j的产值。2.3绿色信贷政策促进制造业结构升级的机理分析基于技术创新的双轮驱动效应分析，一方面，企业绿色技术突破显著增强市场竞争势能，对传统产能形成替代压力并加速产业迭代进程。这种技术驱动的产业更替效应不仅促使高耗能产业加速退出市场，更通过产业链专业化重构推动制造业分工体系向精细化、高端化演进。具体而言，绿色技术突破通过重构生产函数打破原有产业格局，既淘汰落后产能又催生新型产业形态，在重塑行业技术标准的同时，倒逼产品质量升级并引导消费需求向绿色化、高端化转型。另一方面，技术创新矩阵通过多维路径赋能产业升级：在新材料研发领域实现基础性突破，在生产工艺维度推动绿色化改造，在流程管理层面促进智能化转型，最终形成覆盖研发设计、生产制造到产品迭代的全链条创新体系。这种系统性创新不仅有效适配需求侧结构变化，更通过要素配置优化和生产效率提升，驱动供给侧实现深层次结构性变革，进而构建起技术密集型产业为主导的新型制造体系。基于上述机理，本文提出核心假说：假说1：绿色信贷政策能够促进制造业产业结构升级。假说2：绿色信贷政策影响存在区域异质性。假说3：技术创新有中介和调节作用，绿色信贷主要通过技术创新为制造业企业提供技术要素，进而推动制造业产业结构升级。第三章模型设定和数据来源3.1模型设定本文设定如下基准回归模型的表达式：（3.1）其中，i表示省份，t表示年份，α和β为为代估参数，C是常数项，制造业产业结构高级化（Yi，t表示制造业产业结构高级化在i省份t年份的值）为被解释变量，绿色信贷green为核心解释变量，Xi,t表示控制变量和控制变量，分别为能源消耗，物流水平，基础设施建设水平，城镇化水平，技术创新，μ为固定效应，ε为随机扰动项。3.2变量定义3.2.1被解释变量被解释变量是制造业产业结构高级化，用高端技术制造业产值与中端技术制造业产值的比值作为衡量。3.2.2核心解释变量核心解释变量选用绿色信贷，有四类可衡量绿色信贷的数据，分别是六大高耗能行业利息支出占比数据、“工业污染治理投资”里的“银行贷款”数据、《中国银行业社会责任报告》中的“节能环保贷款余额”数据，以及银监会统计公布的绿色信贷余额数据。鉴于四种数据获取的便利性和精确性，本文参考谢婷婷和刘锦华（2019）的研究方法，把各省六大高能耗产业利息支出占工业产业总利息支出的比值作为绿色信贷水平的代理指标，跟传统高污染产业信贷总量的测算对比REF_Ref32731\r\h[21]。相较于传统重污染行业信贷总量测度，利息支出指标更精准捕捉资金成本的传导效应，其本质在于差别化利率定价机制构成绿色信贷政策的核心调节工具，通过资金价格信号引导实现环境规制目标。本文进行反向运算，构建如下绿色信贷衡量指标：绿色信贷水平=1-（各省六大高耗能产业利息支出/规模以上工业产业总利息支出），并进行自然对数转换处理。指标值域与政策强度呈正向关联，数值越高表示绿色信贷政策执行效能越突出。3.2.3中介变量和调节变量技术创新（tec）用年授权专利数的对数（有效发明数量对数）考量绿色技术创新对产业结构升级的影响。3.2.4其他控制变量除了绿色信贷，制造业产业结构说不定还受其他变量的作用，因此添加一些控制变量，本文所运用的控制变量如下：（1）能源消耗（econ），采用二氧化硫排放对数衡量。（2）物流水平(logi)，用所在城市公路客运量的对数来衡量。（3）基础设施建设水平(ifra)，通过所在城市的公路货运量的自然对数进行衡量。（4）城镇化水平（urb），城镇人口占总人口的比例取对数衡量。所有变量的描述性统计如表3-1所示。表3-1变量描述性统计变量名称样本数均值标准差最小值最大值制造业产业结构高级化4800.23750262.486688-3.14645813.16584绿色信贷4800.38610170.10799760.0897990.600069能源消耗4803.4380011.18048-2.207275.20806物流水平48010.456511.1686226.5806413.2294基础设施建设水平48011.219670.88550938.7448112.661城镇化水平4804.0282670.23143673.340744.49536绿色技术创新4809.9913981.5531375.4026813.67883.3数据来源本文研究采用2007-2022年中国除西藏之外各省市自治区的面板数据，数据来源于国家统计局，各省级行政区统计年鉴，以及《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》。对于部分数据空白，采取线性插值法合理填充缺失数据。第四章绿色信贷政策对省域制造业结构升级的实证研究4.1基准回归本文Hausman检验于1%显著性水平否决原假设，故而回归分析选用固定效应，以下是基准回归得出的结果：第一列回归结果指出，2007-2022年绿色信贷与制造业产业结构高级化呈正相关，在5%显著性水平下，影响系数是3.252，第二列回归结果显示，考虑控制变量之后，绿色信贷对制造业产业结构高级化的积极促进效果依旧在5%的水平显著，影响系数调整为3.578，即在保持能源消耗、物流水平、基础设施建设水平和城镇化水平不变的条件下，绿色信贷水平每增加1%，平均来说制造业产业结构高级化会增加3.578%，假说1得证。第三列回归结果指出，绿色信贷与高端技术产业呈正相关，在5%显著性水平下，影响系数是1.466，即在保持不变能源消耗、物流水平、基础设施建设水平和城镇化水平不变的条件下，绿色信贷水平每增加1%，平均来说高端技术产业会增加1.466%。第四列回归结果指出，绿色信贷与中端技术产业呈负相关，在10%显著性水平下，影响系数是-2.148，即在保持不变能源消耗、物流水平、基础设施建设水平和城镇化水平不变的条件下，绿色信贷水平每增加1%，平均来说中端技术产业会减少2.148%。因此，由于绿色信贷对制造业高端技术产业具有正向影响，对中端技术产业具有负向影响，两者同时导致绿色信贷对制造业产业结构高级化具有积极推动作用。表4-1基准回归结果变量名制造业产业结构高级化制造业产业结构高级化高端技术产业中端技术产业绿色信贷3.252**3.578**1.466**-2.148*(1.68)(2.57)(2.85)(-2.10)能源消耗-0.245***-0.141***0.252*(-3.36)(-13.70)(2.22)物流水平1.206***0.296***-0.939***(16.32)(4.72)(-16.41)基础设施建设水平-0.704***-0.158**0.283(-3.78)(-3.01)(1.34)城镇化水平1.136*0.567**-0.880**(2.15)(3.13)(-2.78)常数项1.205-10.22***-4.356***7.674***(1.74)(-6.52)(-3.75)(6.53)样本量480480480480tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.014.2异质性分析国内不同地区在经济发展程度、资源禀赋状况和自然地理情形方面存在显著区别，这使得绿色信贷政策对制造业结构优化的促进作用呈现出明显的区域性差异特征。具体而言，东部沿海地区凭借其领先的经济发展水平，在绿色转型过程中展现出显著优势。得益于完善的环保政策体系，该区域已实现从高耗能产业向清洁生产领域的战略转型，并构建起多层次的绿色金融支持体系。相较之下，西部省份受制于经济基础薄弱和技术创新不足的双重制约，企业融资主要依赖传统信贷渠道，这种状况不仅延缓了产业技术升级进程，也使得区域经济发展潜能尚未得到充分释放。按照《中国统计年鉴》的划分准则，如表4-2所示，把30个省市自治区归为东部、中部、西部、东北地区。因东北地区仅3个省份，分析不具备普遍性，于是本文把东北地区和省份较少的中部大区一起分析，划成东部、中部和东北、西部这三组来进行异质性回归，具体结果如下：表4-2不同地区划分东部地区（10个）中部大区（6个）西部地区（11个）东北地区（3个）北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆辽宁、吉林和黑龙江绿色信贷政策影响存在区域异质性，制造业产业结构高级化受东部、西部绿色信贷影响，在1%水平均呈显著正相关，中部和东北区域绿色信贷与制造业产业结构高级化效应在5%水平呈显著正相关。就系数大小而言，东部地区绿色信贷效应最显著，系数是7.952，远超中部和东北的3.578以及西部的2.361。这表明绿色信贷政策在东部地区的实施效果最为突出，可能得益于其成熟的金融市场体系与较高的产业升级需求，使得绿色资金能更高效地推动制造业向高附加值环节转型。中部和东北地区虽呈现正向作用，但效应较弱，或受限于传统产业比重较高、政策执行力度不足等因素。西部地区的绿色信贷系数虽显著，但数值最低，可能因经济基础薄弱、绿色技术承接能力有限，导致政策边际效应递减。总体而言，地区间经济发展水平、产业结构与政策配套能力的差异，是绿色信贷对制造业产业结构升级作用不同的关键原因。表4-3地区异质性检验变量名东部地区制造业产业结构高级化中部和东北地区制造业产业结构高级化西部地区制造业产业结构高级化绿色信贷7.952***3.578**2.361***(6.02)(2.57)(4.19)能源消耗0.667**-0.245***0.0747(3.02)(-3.36)(1.01)物流水平1.126***1.206***0.738***(5.82)(16.32)(12.53)基础设施建设水平-0.0908-0.704***-0.580***(-0.58)(-3.78)(-7.02)城镇化水平5.776***1.136*1.834***(6.35)(2.15)(5.14)常数项-39.15***-10.22***-10.16***(-10.90)(-6.52)(-6.53)样本量160144176tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.014.3稳健性分析若直接默认变量和扰动项没关系，把全部变量都视为外生变量，会使参数估计结果有误差，产生双向因果问题，故而需对变量内生性做检验，上一年绿色信贷会对本年制造业产业结构升级产生影响，而本年制造业产业结构升级不影响上一年绿色信贷。把绿色信贷滞后一期当作工具变量，进行IV-2SLS回归，重新测定绿色信贷对制造业产业结构高级化效果，第一阶段F统计值达282.249，通过1%显著性水平检验，表明有充足证据否定弱工具变量假设。第二阶段回归的结果由表4-4呈现，处理内生性问题后，绿色信贷系数在1%水平显著为正，这说明绿色信贷仍能大幅提升制造业产业结构转型水平，证实实证结果可靠。图4-1第一阶段的f检验表4-4内生性处理变量名(1)第一阶段绿色信贷(2)第二阶段产业结构高级化滞后一期绿色信贷0.756***(13.21)绿色信贷3.454***(3.02)能源消耗-0.0009030.646***(-0.23)(4.21)物流水平-0.002210.732***(-0.75)(8.92)基础设施建设水平0.0149***-1.143***(3.38)(-5.18)城镇化水平0.0496**1.773***(2.57)(3.41)常数项-0.235***-14.57***(-2.83)(-5.65)样本量480480tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01第五章绿色信贷政策对省域制造业结构升级的作用机制分析5.1技术创新的中介作用技术创新是产业结构升级的必要前提，绿色信贷能积极推动技术创新，产业结构升级既需要绿色信贷提供的资金助力，也离不开技术创新的加速推进。本文选取地区年年授权专利数（有效发明数量）作为衡量各个省份技术创新能力的指标，并进行自然对数转换处理（陈孝明等，2022）REF_Ref175\r\h[22]。实证结果如表5-1所示，结果显示：从全国的角度来看，绿色信贷系数在1%水平正向显著，加入技术创新后，制造业产业结构高级化系数在5%水平正向显著，全国存在部分技术创新中介效应，即绿色信贷经技术创新来影响各省制造业结构升级，且绿色信贷对技术创新的效应在1%水平呈显著正向关联，假说得证。绿色信贷在技术创新方面发挥了显著的推动作用。其原因可能是绿色信贷向企业提供资金支持，倒逼企业进行绿色创新，提高了生产效率，促进技术创新水平的提高。分地区来看：东部地区绿色信贷作为核心解释变量，在1%显著水平下呈正向关联，引入技术创新后，制造业产业结构高级化不显著了，且绿色信贷与技术创新在10%显著水平呈正向关联，表明东部存在完全技术创新中介效应。这或许是因为东部企业创新响应快速、对政策信号敏感，能迅速把信贷资源转化为创新成果，进而促进制造业产业结构高级化。中部和东北地区绿色信贷作为核心解释变量，系数在5%水平正向显著，加入技术创新后，制造业产业结构高级化系数同样在5%水平正向显著，且绿色信贷与技术创新效应在5%水平呈显著正相关，表明中部和东北地区存在部分技术中介作用。这或许是因为承接东部转移产业，中部地区技术吸收本领比东部弱，阻碍了创新传导效能，而东北地区可能依旧依赖重工业的发展道路，绿色信贷用在现有设备环保改造而非先进技术的创新。西部绿色信贷核心解释变量系数在1%水平呈正向显著，加入技术创新后，制造业产业结构高级化系数同样在1%水平正向显著，而绿色信贷对技术创新不显著，说明西部不存在技术创新中介效应，绿色信贷直接作用于制造业产业结构高级化。这或许是因为西部地广人稀、教育落后、研发人员少，制约了创新转化，同时绿色信贷多数投在基建，少数用于企业技术创新。表5-1各省域的技术创新的中介效应变量名(1)制造业产业结构高级化(2)技术创新(3)制造业产业结构高级化绿色信贷4.570***4.135***2.217**(7.99)(5.84)(2.46)技术创新0.569***(9.67)能源消耗0.358***-0.385***0.577***(0.84)(-10.69)(7.32)物流水平0.917***0.311***0.740***(8.63)(9.54)(6.56)基础设施建设水平-0.508***0.669***-0.889***(-6.77)(10.38)(-14.15)城镇化水平3.734***2.273***2.441***(5.73)(15.90)(4.32)常数项-21.68***-10.20***-15.88***(-6.55)(-13.10)(-4.95)样本量480480480tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01表5-2东部地区的技术创新的中介效应变量名(1)制造业产业结构高级化(2)技术创新(3)制造业产业结构高级化绿色信贷7.952***4.629**1.395(6.02)(2.84)(0.72)技术创新1.417***(6.14)能源消耗0.667***-0.350***1.162***(3.02)(-8.00)(5.59)物流水平1.126***0.290***0.715***(5.82)(7.30)(3.28)基础设施建设水平-0.09080.443***-0.718***(-0.58)(8.99)(-4.21)城镇化水平5.776***1.237***4.024***(6.35)(4.27)(3.53)常数项-39.15***-3.128-34.71***(-10.90)(-1.81)(-6.39)样本量160160160tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01表5-3中部地区和东北的技术创新的中介效应变量名(1)制造业产业结构高级化(2)科技创新(3)制造业产业结构高级化绿色信贷3.578**0.156**3.614**(2.57)(0.21)(2.55)技术创新0.229**(2.46)能源消耗-0.245***-0.647***-0.393**(-3.36)(-12.94)(-3.29)物流水平1.206***0.129*1.235***(16.32)(2.13)(16.20)基础设施建设水平-0.704***1.151***-0.441(-3.78)(17.65)(-1.79)城镇化水平1.136*1.364***1.448**(2.15)(4.61)(3.09)常数项-10.22***-7.933***-12.03***(-6.52)(-4.54)(-8.25)样本量144144144tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01表5-4西部地区的技术创新的中介效应变量名(1)制造业产业结构高级化(2)科技创新(3)制造业产业结构高级化绿色信贷3.361***0.5783.392***(4.19)(1.69)(4.30)技术创新-0.0535(-0.61)能源消耗0.0747-0.798***0.0320(1.01)(-15.41)(0.86)物流水平0.738***0.510***0.765***(12.53)(4.09)(8.29)基础设施建设水平-0.580***1.176***-0.517***(-7.02)(11.59)(-4.58)城镇化水平1.834***1.104**1.893***(5.14)(2.51)(4.56)常数项-10.16***-10.82***-10.74***(-6.53)(-6.39)(-4.71)样本量176176176tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.015.2技术创新的调节作用通过前期的文献综述，本文认为技术创新因素影响着绿色信贷跟制造业产业结构，把核心解释变量绿色信贷和调节变量技术创新构建交互项并做回归，依据回归结果估计系数判断技术创新对绿色信贷与制造业产业结构影响的调节作用是否显著，以下呈现的是回归结果：全国各省域范围内，绿色信贷和技术创新交互项的系数在1%水平正向显著，影响系数为0.623，表明技术创新对绿色信贷政策推动产业升级起到积极调节作用，可增强促进效果。按地区区分，东部、中部、东北及西部地区技术创新和绿色信贷交互项系数都在1%水平正向显著。东部地区的影响系数为1.025，调节效应最强，可能得益于较高的技术创新能力和完善的绿色金融体系。西部地区的调节效应次之，影响系数为0.375，可能的原因是政策支持或逐步显现。中部和东北调节效应最弱，影响系数为0.299，可能受限于产业转型速度或创新资源不足。表5-5技术创新的调节效应各省域制造业产业结构高级化东部制造业产业结构高级化中部和东北制造业产业结构高级化西部制造业产业结构高级化绿色信贷×技术创新0.623***1.025***0.299**0.375***(13.56)(9.91)(2.47)(4.43)能源消耗0.509***0.932***-0.171*0.197**(5.80)(3.72)(-1.95)(2.62)物流水平0.804***0.973***1.174***0.657***(7.18)(4.63)(16.70)(9.98)基础设施建设水平-0.765***-0.543***-0.833***-0.685***(-16.11)(-3.34)(-3.58)(-6.51)城镇化水平2.699***4.948***0.956*1.646***(5.22)(6.88)(2.07)(4.71)常数项-14.69***-31.47***-7.682***-7.915***(-5.08)(-11.20)(-7.47)(-4.37)样本量480160144176tstatisticsinparentheses*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01第六章结论与政策建议6.1结论本研究把2007-2022年中国除西藏之外的30个省市自治区作为样本，设立模型并开展实证分析，结合理论分析和实证研究，主要研究结论如下：一是绿色信贷政策对制造业产业结构升级有显著促进作用。从制造业产业结构升级来看，利用固定效应模型实证分析，绿色信贷对制造业产业结构高级化具有显著促进作用，其水平每提升1%，产业结构高级化程度可提高3.578%，并且无论是否增加控制变量，结果均成立。分析原因，是由于绿色信贷对制造业高端技术产业具有正向影响，对中端技术产业具有负向影响，两者同时导致绿色信贷对制造业产业结构高级化具有积极推动作用。二是绿色信贷政策影响存在区域异质性。东部、西部、中部和东北地区绿色信贷对制造业产业结构升级的影响展现出显著的地域异质性。东部地区的绿色信贷效应最强，远超中部和东北地区及西部地区。这表明绿色信贷政策在东部地区的实施效果最为突出。三是从作用机制来看，技术创新作为中介变量时，绿色信贷主要通过技术创新为制造业企业提供技术要素，进而推动制造业产业结构升级，存在部分的技术创新中介作用。按不同地区来看，东部地区存在完全的创新中介作用；中部和东北地区存在部分的创新中介作用，西部地区不存在创新中介作用，绿色信贷直接影响制造业产业结构的高级化。而当绿色信贷和绿色技术创新交互项系数作为调节变量时，全国各省域中，绿色信贷和绿色技术创新交互项系数在1%水平正向显著，系数为0.623，说明绿色技术创新显著调节绿色信贷促进产业结构升级，提升促进效果。按地区区分，东部地区的调节效应最强，西部地区的调节效应次之，中部和东北调节效应最弱。6.2政策建议一、聚焦高端技术产业，强化绿色信贷定向支持开辟“高端制造绿色信贷专属通路”，针对新一代信息技术、高端装备、新材料等高端技术制造门类，设计不同的信贷评估办法，再配套上专项的贴息政策，引导资金精准投往高附加值产业。二、实施区域精准施策，构建梯度推进格局东部地区深化市场驱动机制发展绿色金融衍生工具，试点碳排放权质押贷款、绿色技术保险等金融产品。完善环境权益交易市场，将碳配额分配与绿色信贷额度挂钩，对减排超额企业给予信贷扩容奖励。中西部地区突破要素制约瓶颈。实施"绿色基建+"计划，将高铁、5G基站等新基建项目与绿色技术创新绑定，将项目投资的部分资金用于本地环保技术采购。创建资源型城市转型基金，对煤炭、有色金属等传统产业绿色化改造提供超长期低息贷款。开展"东数西算"绿色赋能行动，在贵州、甘肃等数据中心集群配套建设绿色技术应用示范区。东北地区破解体制性障碍。建立老工业基地技术改造联盟，整合一重、哈电等龙头企业资源，每年发布关键共性技术攻关清单。试点"设备更新证券化"模式，将淘汰落后产能形成的资产损失通过绿色ABS产品进行市场化补偿。三、构建绿色创新驱动体系，强化技术赋能作用设立国家层面的绿色技术研发专项基金，主要扶持高端技术制造业关键领域的突破性技术研发事项。实施“绿色科学家”引进方案，对引进国际顶级环境技术团队的企业，按照每人情况给予相应专项补贴，并且构建产学研用合作格局，要求绿色信贷承接企业把一部分贷款额度用在高校联合实验室的建设上。参考文献郭卓然,李祎雯.绿色信贷对长江经济带企业绿色转型的影响[J/OL].水利经济,1-11[2025-04-02].何国华,朱培灵,邬昶俊.绿色信贷促进了工业绿色转型吗?[J].经济体制改革,2024,(03):184-190.郑兰祥,营柳.绿色信贷政策影响产业结构转型升级实证研究[J].高师理科学刊,2022,42(06):10-16.高山.绿色信贷政策对产业结构升级的影响及其作用路径——基于宏观和微观视角的实证分析[J].北方金融,2024,(07):45-53.李秀倩.绿色信贷政策对重污染企业研发投入的影响[D].兰州财经大学,2023.陈盼盼.绿色信贷的区域产业结构升级效应——基于京津冀地区市级面板数据的实证分析[J].经济师,2023,(05):109-110.黄昕,李文琴.绿色信贷促进制造业高质量发展的效应研究——基于省际面板数据的实证检验[J].中国商论,2024,33(15):14