1.描述性统计
描述性统计结果详见表2。结果显示，所有变量均值均为正，农业信贷均值最高，环境政策严格程度均值最低。总体而言，绿色增长、森林资源存量、生物能源技术、农业信贷、环境政策严格程度、人力资本的均值分别为9.171、8.457、4.069、12.99、2.071、4.547，标准差分别为6.433、1.777、1.663、1.725、1.225、0.450。偏度检验显示，三个变量呈左尾分布（负偏），其余三个变量呈右尾分布（正偏）。绿色增长、农业信贷、人力资本为负偏变量，森林资源存量、生物能源技术、环境政策严格程度为正偏变量。最后，Jarque–Bera检验结果表明，仅生物能源技术变量服从正态分布，变量正态分布的Q-Q图详见图2。基于变量的非正态分布特征，本文采用矩分位数回归方法进行回归分析。
2.初步诊断检验
为确保实证分析的一致性，本文开展一系列初步诊断检验。首先，检验样本是否存在截面相关性与斜率异质性，识别截面相关性与斜率异质性至关重要，忽视上述问题会导致估计结果偏误、效率低下。截面相关性与斜率异质性检验结果详见表3。本文采用截面相关性检验检测变量间的截面关联，结果显示绿色增长、森林资源存量、生物能源技术、农业信贷、环境政策严格程度、人力资本的截面相关性均显著，表明样本经济体并非相互独立。本文采用斜率同质性检验分析变量的斜率同质性，结果显示所有变量的检验统计量均显著，表明存在斜率异质性，即上述因素的影响存在国家异质性。在进行矩分位数回归前，需检验变量的平稳性，本文采用截面增强的Im-Pesaran-Shin单位根检验与截面增强的迪基-富勒单位根检验，结果详见表4。两种单位根检验均表明，生物能源技术、环境政策严格程度、人力资本为水平平稳变量，绿色增长、森林资源存量、农业信贷为水平非平稳变量，一阶差分后平稳。本文采用协整检验分析变量间的长期关系，检验结果详见表5，组间统计量与面板统计量均显著，证实被解释变量与解释变量存在长期关联。
3.回归分析
本文采用矩分位数回归方法进行回归分析，结果详见表6。结果表明，森林资源存量在所有分位数上均对绿色增长具有显著负向影响，且负向影响幅度随分位数提高而增强，从0.10分位数的-1.287提升至0.90分位数的-1.897。反之，生物能源技术与绿色增长的正向关联随分位数提高而增强。0.10-0.30分位数上，生物能源技术对绿色增长的影响统计不显著，0.40分位数起系数显著，0.40分位数系数为0.477，0.90分位数升至1.623。结果凸显了生物能源技术推动绿色增长的持续有效性。农业信贷在低、中、高分位数上（除0.90分位数）均对绿色增长具有显著正向影响，但正向影响逐渐减弱，从0.10分位数的1.614降至0.80分位数的0.491，证实农业信贷对绿色增长具有显著推动作用。同理，环境政策严格程度在所有分位数上对绿色增长的正向影响持续增强，0.10分位数影响不显著，0.20分位数起显著，从0.20分位数的0.664升至0.90分位数的1.457，正向趋势表明严格的环境政策对提升绿色增长效果更显著。最后，人力资本在所有分位数上对绿色增长均表现出正向影响，但仅在0.10-0.30低分位数上显著，0.10分位数影响最强（系数1.536），0.30分位数影响最弱（系数0.990）。
4.内生性与分布异质性检验
为处理内生性与分布异质性问题，本文采用工具变量分位数回归方法，回归估计结果详见表7。工具变量分位数回归估计结果表明，除0.10分位数外，森林资源存量在所有分位数上均与绿色增长显著负相关，负向影响强度在0.20-0.60分位数持续增强，之后至0.90分位数逐渐减弱。0.10分位数森林资源存量估计值为-1.745，0.60分位数升至-3.090，0.90分位数降至-1.467。反之，生物能源技术仅在0.70-0.90分位数与绿色增长呈显著正向关联，0.70分位数系数为0.976，0.90分位数升至2.160。表7结果显示，农业信贷在0.40-0.90分位数与绿色增长呈显著正向关联，影响强度在0.40-0.90分位数持续减弱，0.40分位数系数为0.601，0.90分位数降至0.481。环境政策严格程度在0.50、0.90分位数对绿色增长具有显著正向影响，影响幅度在0.50-0.90分位数持续增强，0.50分位数估计系数为1.295，0.90分位数升至2.165。最后，人力资本在所有分位数上对绿色增长的影响均不显著。
5.稳健性检验
为进行稳健性检验，本文将核心估计方法（矩分位数回归）的结果与系统广义矩估计、动态共同相关效应方法进行对比，结果详见表8。系统广义矩估计与动态共同相关效应模型均表明，森林资源存量与绿色增长呈显著负相关，负向估计值表明森林资源依赖度提升与绿色增长显著下降相关。估计系数显示，森林资源存量每提升1%，系统广义矩估计下绿色增长下降5.411%，动态共同相关效应估计下下降3.392%。生物能源技术变量方面，动态共同相关效应回归表明生物能源技术与绿色增长呈显著正向关联，生物能源技术每提升1%，绿色增长增加0.305%，意味着生物能源技术与绿色增长提升相关，而系统广义矩估计模型中生物能源技术的影响统计不显著。两个模型中农业信贷的系数均显著为正，表明农业信贷对绿色增长具有显著正向影响。农业信贷估计系数显示，农业信贷每提升1%，系统广义矩估计下绿色增长提升3.646%，动态共同相关效应估计下提升1.757%。两个模型中环境政策严格程度对绿色增长的影响均显著为正，表明严格的环境政策与绿色增长提升相关。结果显示，环境政策严格程度每提升1%，系统广义矩估计模型中绿色增长提升1.518%，动态共同相关效应模型中提升2.169%。最后，仅系统广义矩估计中人力资本对绿色增长的影响显著为正，系统广义矩估计结果表明，人力资本每提升1%，绿色增长提升2.688%，而动态共同相关效应回归中人力资本与绿色增长的关联不显著。一阶、二阶自相关检验结果表明不存在自相关问题，汉森检验证实工具变量有效。
图3展示了广义矩估计-向量自回归模型得出的脉冲响应函数，作为稳健性检验。脉冲响应函数刻画了绿色增长对森林资源存量、生物能源技术、农业信贷一单位标准差冲击的反应。森林资源存量冲击的脉冲响应函数显示，绿色增长在预测期内持续负向反应，表明森林资源存量依赖度持续上升会持续抑制绿色增长，与矩分位数回归、系统广义矩估计、动态共同相关效应回归结果一致。反之，生物能源技术正向冲击对绿色增长的正向影响初期持续上升，之后至第一期逐渐下降。最后，绿色增长对农业信贷的脉冲响应函数立即为正，并在整个响应期保持正向，尽管幅度随时间略有下降，表明农业信贷对绿色增长具有积极影响。
