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低碳经济下产业结构调整金融支持实证分析 　　摘 要：从实证分析角度研究低碳经济下江苏省产业结构调整的金融支持，把三类产业的机构关系以随机效应形式包含进线性混合模型，分析信贷、资本市场和投资对三产业GDP结构的影响，解决了描述统计分析法可能得出的是伪相关的问题，修正了传统回归模型在度量三产业GDP结构（调整）方面的缺陷，最后归纳结论提出政策建议。 　　关键词：低碳经济；产业结构调整；金融支持；混合模型；随机效应 　　中图分类号：F121.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）11-0060-03 　　一、理论分析 　　哥本哈根会议以来，低碳经济引起广大关注，然而学术界关于低碳经济与产业结构调整的研究并不是很多。 　　理论界认为，金融支持对产业结构调整有直接影响：金融政策等手段可以改变资金的供给水平和配置格局，进而影响产业结构的调整、优化。实证分析中，把金融政策等手段具体化为信贷、资本市场和固定资产投资等对产业结构的影响。本文建立混合模型来研究产业结构调整的金融支持问题： 　　y=Xβ+Yγ+ε 　　其中，X是固定效应解释变量矩阵，β是固定效应系数向量，Z是随机效应设计矩阵，γ是随机效应系数向量，常用到的假定是随机效应项满足MVN（0，G）分布，ε是扰动项，协方差矩阵为R。 　　二、江苏省产业结构调整中的金融支持 　　（一）金融支持 　　1.信贷对产业结构的影响 　　信贷投入对各产业GDP增长发挥积极的作用。从近年来我国信贷投入效益变动情况来看，单位信贷增加额与各产业GDP增加额显正相关性，同时存款也在一定程度上通过影响信贷来作用于产业GDP。 　　因此，我们选择各项存款（DEPOSIT）和各项贷款（LOAN）作为解释变量（单位亿元）。 　　2.资本市场对产业结构的影响 　　证券市场能够通过金融资源的优化配置，促使资金向有效率、最有竞争力的产业流动，促进产业结构的调整和优化。我们初步选择上市公司募集资金总额（亿元）（变量名STOCK）、公司债券（亿元）（变量名BOND）、上市公司总资产（亿元）（变量名ASSET）和市价总值（亿元）（变量名VALUE）作为解释变量。 　　3.投资对产业结构的影响 　　投资结构对各产业部门的潜在产出能力具有决定性影响。固定资产投资按资金来源分为国家预算内资金、国内贷款、利用外资、自筹资金和其他，我们将各项汇总作为投资变量（亿元）（变量名I）。从数据来看，我国各产业产值增长率与投资增长率、投资结构均具有较大的相关性。 　　把各个行业的产出作为Y（亿元），行业记为INDUSTRY（分类变量，取1表示第一产业，2表示第二产业，3表示第三产业）。把1993—2010年共18年的数据按照行业差异整理为分层（纵向）数据结构（条记录）。 　　现在建立线性混合模型，需要考虑三类产业结构之间的方差结构和关系，针对三类产业选择随机效应模型，设定三类产业结构之间的方差矩阵为UN型。按照第三类方差分析的结果进行变量筛选，同时结合经济学常识，保留了不太显著的LOAN变量，最终进入建模的变量的固定效应的第三类方差分析。结果见下表1。 　　由此可见，贷款LOAN的效应不算显著，但是考虑到贷款对于金融支持的重要性，以及专家学者的完整论述，本文予以保留。 　　相应模型的AIC为588.9，AICC为589.2，BIC为584.9。整理固定效应的回归系数如下页表2。 　　由此可见，投资（I）、上市公司募集资金总额（STOCK）和存款（DEPOSIT）的效应都为正，p值可见拒绝原假设犯错误的概率都很大，变量比较显著，特别是存款和投资变量。贷款（LOAN）的效应为正，但是结合p值可知与0没有显著性差异。存款对产值的影响为正，而且显著，这肯定了存款对经济的支持作用；另一方面，贷款的作用却不显著，这说明融资渠道中，从储蓄（存款）到投资（贷款）的转化渠道不流畅，或者存在一些制度性障碍。 　　产业的影响系数中，第二产业达到18.1041，但遗憾的是不太显著，第一产业为-82.2860，考虑到产业变量为分类变量，需要结合常数项117.1，因此第一产业的截距为34.8，第二产业为135.2，第三产业为117.1。三个产业作为一个因子，其总体效应是显著的。 　　最后看看三产业的协方差矩阵，由随机效应估计的估计结果可知，UN（1，1）的估计值为0.000424，残差为8068.5。 　　（二）产业与低碳 　　对于主要温室气体二氧化碳来说，其影响因素主要有经济总量、人口、单位GDP能耗、单位能源二氧化碳排放量等。根据KaYa公式调整为： 　　=×× 　　人均GDP×能源消耗强度×单位能源CO2排放量 　　其中，能源消耗量/GDP为单位GDP能耗，反映能源消费强度，主要与技术进步