碳中和目標下綠色債券的經濟效應研究

胡中文

（暨南大學 管理學院，廣東 廣州 510632）

一、引言

為了應對氣候變化，攜手國際社會共同可持續發展，習近平總書記于2020 年9 月在第七十五屆聯合國大會上首次提出了我國“30.60 碳達峰、碳中和”目標，對我國綠色經濟發展指明了方向。如何利用金融市場推動綠色經濟發展，是目前國內金融界面臨的重大課題。

央行首席經濟學家馬駿（2018）提出，2018—2023年期間我國綠色投資需求大約在20 萬億元，其中約有3 萬億的資金可以由政府機構支出，剩余17 萬億元必須由綠色金融市場通過投融資活動來滿足。另外根據央行估算，碳中和支持的相關行業投資規模能夠達到100 萬億以上，若其中10%的融資需求由發債來滿足，則綠色債券的增長空間達到10 萬億。綠色債券作為綠色金融市場的重要載體，在國際市場上已經元蓬勃發展，成為推動綠色經濟發展的重要力量，值得本文深入探討。

作為助力綠色經濟發展的重要政策手段，綠色債券在其基本融資功能之外，還發揮著“引導和鼓勵社會投入”綠色經濟發展（國家發改委，2015）的作用。那么，綠色債券為綠色項目融資的屬性是否可以為綠色經濟發展有效傳遞市場信號呢？本文基于國內外綠色債券的發展趨勢，結合實證模型來探究這一問題。

二、綠色債券的文獻研究

國內關于綠色債券的學術研究剛剛起步，相關學術文獻主要集中在以下研究方向：一方面是綠色債券的定義、標準體系、發展模式、風險特征等理論研究，比如王遙和徐楠（2016）[1]、萬志宏和曾剛（2016）[2]、洪艷蓉（2017）[3]、吳曉迪（2018）[4]、齊紹洲等（2018）[5]、巴曙松等（2019）[6]；另外一方面是國內外綠色債券的發展現狀、經驗和啟示等創新發展研究，比如肖應博（2015）[7]、金佳宇和韓立巖（2016）[8]、王海全等（2017）[9]、黃潔（2018）[10]；再者是綠色債券與普通債券發行成本、收益率、波動率方面的差異性研究，比如章楷樂等（2020）[11]、楊希雅和石寶峰（2020）[12]、周新苗等（2020）[13]、張麗宏等（2021）[14]。

而國外文獻主要集中于以下綠色債券研究領域：一方面是金融市場和各種宏觀經濟因素對綠色債券市場的影響，比如Voica 等（2015）[15]、Flammer（2018）[16]、Suk Hyun 等（2018）[17]、Macaire 和Naef（2021）[18]；另一方面是綠色債券發行對公司財務費用和財務業績的顯著影響，比如Roslen 等（2017）[19]、Jing 和Artie（2020）[20]；再者是綠色債券定價及波動溢出效應，比如Chuc 等（2020）[21]、Hachenberg 和Schiereck（2018）[22]、Daehyeon 等（2020）[23]。

總體而言，從早期的學術研究可以得出結論，綠色債券是促進綠色經濟發展的重要金融工具，可以通過金融市場為綠色經濟發展有效傳遞市場預期和宏觀經濟信息。但是相關學術研究缺乏定量分析綠色債券如何有效地傳遞這些市場預期和宏觀經濟信息？本文研究將填補這一文獻空白。本文將首先比較分析當前國內外綠色債券發展趨勢，探究國內綠色債券市場是否已經與國際接軌，是否已趨于成熟市場？綠色債券樣本交易量是否可以滿足量化研究的要求？然后通過構建主成分分析法、向量自回歸模型、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數等理論模型，實證研究綠色債券收益率曲線變動對綠色經濟發展的宏觀經濟效應。最后結合實際情況，嘗試總結如何運用綠色債券收益率曲線變動機制，為綠色經濟發展制定有效措施，以及為投資者投資選擇提供參考依據。

三、國內綠色債券發展趨勢

（一）國內外綠色債券標準

目前國際主流的綠色債券標準主要是兩個：一是2018 年發布的《綠色債券原則》2018 版本（以下簡稱“GBP”）；二是2020 年發布的《氣候債券標準》3.0 版本（以下簡稱“CBS”）。CBS 和GBP 并非各自獨立，CBS 認證的綠色債券需要完全符合GBP 要求。與傳統債券的發行原則相比，國際綠色債券需要獨立第三方認證，保證募集資金全部用于綠色項目。

綠色債券興起于發達國家，但崛起于中國。最近兩年綠色債券在我國發展迅速，這與我國經濟結構調整和產業轉型升級目標需求相契合。截至2020年末，我國綠色債券存量約1，250 億美元，規模居世界第二位，僅次于美國。

早期我國監管多頭，央行、發改委、證監會對綠色項目范圍的界定標準不統一。在碳中和目標下，為了加快綠色經濟發展，統一國內綠色債券標準，2021年4 月2 日，央行、發改委和證監會三部門聯合下發了《綠色債券支持項目目錄（2021 年版）》，本次新版目錄修訂實現了監管口徑的統一。本次新版目錄專門對綠色債券進行了定義，綠色債券是指將募集資金專門用于支持符合規定條件的綠色產業、綠色項目或綠色經濟活動，依照法定程序發行并按約定還本付息的有價證券，包括但不限于綠色金融債券、綠色企業債券、綠色公司債券、綠色債務融資工具和綠色資產支持證券。本次新版目錄統一界定了綠色債券支持領域和范圍，一級目錄分為六大領域，并采納了國際通行的“無重大損害”原則，與國際標準進一步趨同。

（二）國內綠色債券發展趨勢

為了更快地達成“碳達峰、碳中和”目標，我國也是從多方面出臺措施為綠色債券發展保駕護航，促使我國綠色債券與國際接軌，推動我國綠色經濟可持續發展。但國際綠色債券發展也給我們提供了一些借鑒意義。

1.政策方面。為響應國家支持企業發行綠色債券，從發行端多個省份先后出臺了債券利息補貼政策，例如江蘇省補貼綠色債券每年利息30%，持續時間2 年；央行又從投資端認可AA 級綠色債券作為MLF 的擔保品。但本文研究發現，與普通債券相比，綠色債券發行利率并未有明顯下降，我國金融市場專注于綠色項目投資人較少，需要政府從多方面出臺政策進行培育綠色投資機構。

2.綠色債券創新方面。交易商協會和滬深交易所都推出了綠色債券的創新子品種，但大都是新瓶裝舊酒，未在技術領域方面實現突破。相較國際綠色債券，國內綠色債券主管部門需要在綠色技術服務領域進一步提高。

3.金融基礎設施方面。上海清算所、上海證券交易所等債券市場已與盧森堡證券交易所簽署合作協議，建立金融市場基礎設施跨境合作機制。但是我國目前缺乏此類配套產品。目前國內雖然已推出了幾個綠色債券系列指數，但整體數量少，覆蓋范圍窄，無法吸引公募機構等大型投資機構為綠色項目開發創新綠色金融衍生品，不斷提升綠色債券投資資金量。

4.金融改革方面。我國為推動綠色經濟快速發展，仿效建立國家開發區的模式，于2017 年6 月開始在多個地區先后建立綠色金融改革試驗區。借鑒國際綠色債券市場實踐，政府應該在綠色金融改革試驗區推動綠色投資基金設立，給予基金一定的優惠政策。

目前我國綠色債券存量規模居世界第二，僅次于美國，在市場廣度、深度、投資氛圍、信息披露、基礎設施、政策鼓勵等方面與國際綠色債券已逐步縮小了差距，并且在發展過程中探索出了一條契合我國綠色經濟現狀的發展道路。在碳中和目標提出后，綠色債券市場將成為綠色經濟發展的重要引擎，發展成為一個十萬億的債券市場，與綠色經濟相互依存。在綠色經濟發展和轉型的關鍵階段，對綠色經濟政策尤其是市場預期調控能力提出了更高的要求。隨著綠色金融市場的不斷完善，綠色經濟發展主要依靠銀行的綠色貨幣政策傳導渠道的作用將逐漸減弱。作為助力綠色經濟發展的重要政策手段，綠色債券在其基本融資功能之外，還發揮著“引導和鼓勵社會投入”綠色經濟發展（國家發改委，2015）的作用。那么，綠色債券如何為綠色經濟發展提供政策參考和市場預期等信息還需進一步驗證。

四、理論分析和模型構建

（一）理論假設

假設1：國內綠色債券收益率曲線變動與CPI、GY、M2 等傳統宏觀經濟變量互為因果關系。

中債—中國綠色債券指數于2016 年4 月15 日由中央結算公司和中節能公司聯合發布，綠色債券樣本量為759 只，發行人349 家，基準日為2009 年12 月31 日。中債—中國綠色債券指數的參考標準為我國的《綠色債券支持項目目錄》和國際綠色債券標準GBP 及CBS，該指數并于2018 年9 月12 日在盧森堡證券交易所發布，為境內外投資機構提供了綠色債券指數參考標準。

與普通債券相比，綠色債券最大的不同在于其具有“綠色”屬性，但它也屬于固定收益債券的一種，收益率曲線波動也會受到相同因素影響。惠恩才（2007）[24]、馬駿等（2016）[25]學術專家先后證明了國債收益率曲線變動與CPI、工業增加值（用“GY”表示）和M2 存在相互關系，因此本文選用了CPI、GY 和M2 等傳統宏觀經濟變量，來實證研究綠色債券收益率曲線變動與其是否存在相互關系。

假設2：國內綠色債券收益率曲線變動與PPI和GDEA 等綠色經濟變量互為因果關系。

中國的碳市場是從廣東等8 個地區試點開始起步的，并于2021 年7 月16 日最終建立了全國統一的碳市場。截至2021 年8 月，這八個地方碳排放交易所累計成交量3.67 億噸，累計成交金額84.87 億元，其中廣東碳交易所累計成交量1.74 億噸，累計成交金額35.54 億元，是交易規模最大的，也是最具流動性的碳交易場所，碳交易價格比較市場化。為了研究綠色債券與綠色經濟相互影響，本文選擇了廣東碳排放權配額的成交均價（用“GDEA”表示）作為綠色經濟變量。

生產價格指數（PPI）描述了工業企業產品的出廠價格變動，反映了工業企業的運行效益狀況，與CPI 不同，PPI 是在中上游生產環節反映產品的價格變動。PPI 共調查了九大類商品，主要集中在供應鏈中上游周期性行業，都是碳排放大戶，也都是綠色經濟所覆蓋的需要升級改造行業。PPI 的上行往往對應的是綠色經濟行業的盈利上行，而PPI 的下行則可能意味著綠色經濟行業的盈利回落。由此來看，綠色經濟行業的發展中，PPI 應是一個重要變量。PPI 的變化往往意味著綠色經濟行業的變化，如果出現連續的PPI 負增長，意味著綠色經濟行業進入滯漲、衰退周期，投資者對綠色經濟類資產的投資就需要謹慎，那么也會影響綠色債券的收益率曲線變動。為了研究綠色債券與綠色經濟相互影響，本文還選擇了PPI 作為綠色經濟變量。

（二）模型構建

如果直接研究分析綠色債券收益率曲線變動，期限變量將達到6 個。如果再與經濟變量建立模型，變量將達到12 個，使得后續研究流程十分繁瑣。同時，由于綠色債券市場受到共同變量的影響較大，可能會造成多重共線等統計問題。因此，本文首先運用主成分分析法對綠色債券收益率曲線提取出共同因子，后續運用向量自回歸模型、格蘭杰因果檢驗及脈沖響應函數等模型對我國綠色債券收益率曲線結構變動與綠色經濟之間關聯性進行系統的理論梳理與實證檢驗。

五、綠色債券收益率曲線變動與綠色經濟發展的實證研究

（一）主成分分析法

債券收益率曲線伴隨著經濟發展階段和金融市場運行機制變化而不斷變化，不同形狀的債券收益率曲線傳遞的預期和政策信息不同，投資人可以據此調整自身的投資策略和配置策略，政府也可以據此調整政策。根據Litterman 等（1991）[26]的學術研究，收益率曲線可以進行水平移動、斜向移動和曲率移動，因此本文認為“水平因素（Level）”“斜度因素（Slope）”“凸度因素（Curvature）”能夠解釋收益率曲線變動總體的大部分方差。

為了研究綠色債券收益率曲線的三種移動方向，提取這三種因素，下面本文將運用主成分分析法來構建我國綠色債券收益率曲線變動模型。

1.樣本及數據選擇。中債—中國綠色債券指數于2016 年4 月15 日由中央結算公司和中節能公司聯合發布，綠色債券樣本量為759 只，發行人349 家，基準日為2009 年12 月31 日。中債—中國綠色債券指數的參考標準為我國的《綠色債券支持項目目錄》和國際綠色債券標準GBP 及CBS，該指數并于2018 年9 月12 日在盧森堡證券交易所發布。由于中債—中國綠色債券指數發布時間早、開放程度高，最具權威性，因此本文選取中債—中國綠色債券指數作為綠色債券市場的代理變量。

本文使用的中債—中國綠色債券指數相關數據均來自于Wind 數據庫，樣本的研究數據跨度為2010 年1 月～2021 年6 月。樣本期限選擇為：1 年以下、1～3 年（含1 年）、3～5 年（含3 年）、5～7 年（含5年）、7～10 年（含7 年）、10 年以上（含10 年）等6 個期限階段的中債—中國綠色債券指數凈價到期收益率。

2.數據檢驗。由表1KMO 和Bartlett 的檢驗可知，拒絕相關系數矩陣為單位陣的原假設，表明中債—中國綠色債券指數各期限變量存在相關關系，可以適用因子分析模型。

表1 KMO 和Bartlett 的檢驗

3.實證結果。圖1 是因子分析輸出的碎石圖，第一個主成分反映了綠色債券收益率的絕大部分變化，第二個主成分次之，第三個主成分則接近于橫坐標，能夠在某些程度上反映綠色債券收益率的變化，第四個主成分非常小，對綠色債券收益率難以做出明顯反映。因此，選取三個主成分已經可以較為完整地反映綠色債券收益率曲線的整體變動。

圖1 主成分分析：碎石圖

本文實證結果表明，前三個主要因子的方差貢獻度分別為90.631%、8.022%、0.841%，累計貢獻度達到99.494%。前三個因子已經能夠解釋綠色債券收益率曲線變動情況。因此，本文選擇用前三個因子來代表中債—中國綠色債券指數6 個期限變量。本文發現這與國內外關于債券市場利率期限結構的研究結論基本一致，即是說綠色債券收益率曲線可以被三個主成分所解釋。

表2 為因子載荷量，為各個時間序列原始變量用主成分表示的系數。LF、SF、CF 分別代表水平因子、斜度因子和曲度因子；Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6分別代表綠色債券各期限收益率。結合輸出結果數據，我們可以得到如下因子分析模型：

表2 因子載荷量

根據以上因子載荷量數值，繪制出了相應的主成分形態圖，如下圖所示：第一主成分水平因子LF主要解釋了綠色債券收益率曲線的水平移動；第二主成分斜率因子SF 的載荷系數向下傾斜，表明短期綠色債券收益率和長期綠色債券收益率反向變動，主要解釋了綠色債券收益率曲線長短期利差變化；第三主成分斜率因子CF 的載荷系數近似呈倒“U”型，表現為短期綠色債券收益率和長期綠色債券收益率同向變化，中期綠色債券收益率變化方向則與之相反。

圖2 主成分曲線圖

（二）單位根檢驗

本文選擇以下經濟變量，考察其與綠色債券收益率曲線變動的因果關系，CPI 代表居民消費價格指數，衡量經濟通貨膨脹水平；GY 代表工業增加值，衡量經濟發展水平；M2 代表貨幣供應量，衡量債券投資的資金面水平；PPI 代表生產價格指數，衡量綠色經濟行業盈利水平；GDEA 代表廣東碳排放權配額的成交均價，衡量綠色經濟發展質量水平，以上數據均來自Wind 數據庫。

本文在實證分析前對各個時間序列數據進行單位根檢驗，如果在單位根檢驗中出現非平穩情況，本文將對該時間序列數據進行一階差分，直至該時間序列數據變成平穩數據。各變量的單位檢驗結果如下：8 個變量中只有水平因子LF 和工業增加值GY 是平穩的，其他變量不是平穩的。根據我們所要建立的VAR 模型，我們分別將非平穩變量進行協整檢驗，可以看到他們之間均具有協整關系。因此，可以對各變量進行因果檢驗并建立模型。

表3 各變量單位根檢驗結果

（三）格蘭杰因果檢驗

由上文模型構建可知，格蘭杰因果檢驗主要是用于檢驗變量之間的因果關系，檢驗某個變量是否是另一個變量的外生變量。VAR 模型中滯后期的選擇是建模的基礎，本文采用LR 檢驗法則來確定滯后期數。表4 是接受格蘭杰因果檢驗的因子方程式：

表4 格蘭杰因果檢驗結果

由于本文的重點在于綠色債券收益率曲線隱含的經濟信息，以及對于綠色經濟變量的可預測性，因此本文重點關注的是水平因子、斜率因子和曲率因子對各變量的影響。我們選取了模型中，三個因子方程的因果檢驗的結果進行分析。

在水平因子的方程中，P 值較小，在5%的置信水平下，可以拒絕水平因子不是貨幣供應量M2 和碳交易價格GDEA 的原因的原假設，即是說水平因子是這兩個變量的原因。這與實際相符，水平因子的波動表示投資人對資金松緊程度和綠色經濟扶持力度的預期變化，一方面貨幣政策的調整與資金松緊程度能夠改變市場中可用于綠色債券投資的資金大小，進而影響對綠色債券的需求和供給；另一方面國家對綠色項目的發展扶持力度大小，影響綠色債券吸引力和配置力度。

在斜率因子的方程中，P 值較小，在5%的置信水平下，可以拒絕斜率因子不是工業增加值GY 的原因的原假設，即是說斜率因子是這個變量的原因。這與實際相符，斜率因子的波動能夠改變投資人對未來經濟增長水平的預期，因為經濟增長所處周期不同，綠色債券收益率中長短端利率變動是不同的。綠色債券收益率曲線斜率變大，預期短期利率上升，長期利率下降，期限利差縮窄，收益率曲線變的平坦，經濟增速會低迷，工業增加值水平下降。

在曲率因子的方程中，P 值較小，在5%的置信水平下，可以拒絕曲率因子不是生產價格指數PPI 的原因的原假設，即是說曲率因子是這個變量的原因。這與實際相符，曲率因子的增加會明顯降低綠色債券收益率曲線的長短端利率，提高綠色債券收益率曲線的中期利率，使綠色債券收益率曲線更趨近于“駝峰形”，這也是未來生產價格指數PPI 將下滑的緊縮信號，綠色經濟行業的盈利將受到影響，不利于綠色債券投資。

（四）脈沖響應分析

為了分析綠色債券收益率曲線波動對各個變量的動態影響，本文使用兩變量VAR 模型來進行脈沖響應分析，第一個變量為綠色債券收益率的三個主成分，水平因子LF、斜率因子SF、曲率因子CF，第二個變量為綠色經濟類指標，包括貨幣供應量M2、碳交易價格GDEA、生產價格指數PPI 和工業增加值GY。具體分析如下：

圖3 為三個因子的脈沖響應函數圖，顯示了貨幣供應量M2、碳交易價格GDEA、生產價格指數PPI和工業增加值GY 面對來自三個因子沖擊的響應。

圖3 三因子脈沖響應圖

可以看出，水平因子受到一個標準差正向沖擊后，貨幣供應量M2 將受到負向影響，并在第二期作用最大，M2 下降0.19 個標準差，之后作用幅度減少，第三期開始轉為正向影響。這也與實際經濟運行情況相符，綠色債券收益率整體水平提高，綠色經濟處于上行周期，為防止綠色經濟過熱，會收緊M2，之后隨著經濟穩定，央行會實施適度寬松貨幣政策，M2 轉為正增長。

水平因子受到一個標準差正向沖擊后，碳交易價格GDEA 先受到正向影響，第二期轉為受到負向影響，第四期作用最大，GDEA 下降0.34 個標準差，之后作用幅度減少。結合實際，我們知道碳交易價格對于供應鏈中上游行業的周期性特別敏感，綠色經濟處于上行周期，周期性行業盈利性增強，有資金用于上馬減碳項目，碳減排量增加，碳交易價格自然下降。

斜率因子受到一個標準差正向沖擊后，工業增加值GY 先受到正向影響，第二期作用最大，GY 上升1 個標準差，而后下降至第三期負作用最大，GY 下降0.82 個標準差，而后作用幅度逐漸變小。從實踐意義上來看，綠色債券收益率曲線斜率與經濟周期更為密切，斜率變大，表示綠色債券收益率期限利差出現縮窄的態勢。這種情況下，政府為防止經濟衰退，逐步加大刺激消費和投資力度。綠色經濟在投資增加的驅動下，需求明顯改善，工業生產量價齊升，工業增加值提高，之后經濟逐步開始復蘇，出現偏熱狀態，央行出于給經濟降溫，推動連續的逆周期調節，通過公開市場操作、MLF 操作適度收縮流動性，企業生產維持低位，周期性行業低迷，工業增加值開始下降。

曲率因子受到一個標準差正向沖擊后，生產價格指數PPI 將下行，且在第三期作用最大，下降0.08個標準差，之后作用幅度逐漸減小。當綠色債券收益率曲線曲率變大時，中期利率會上升，而長短期利率會下降，綠色債券收益率曲線呈“駝峰形”，綠色經濟處于衰退周期，周期性行業處于下降通道，PPI下降。

六、結論及建議

（一）結論

為了更快地達成“30.60 碳達峰、碳中和”目標，我國從多方面出臺措施為綠色債券發展保駕護航，促使我國綠色債券與國際接軌，推動我國綠色經濟發展。但是與國際綠色債券相比，我國綠色債券在投資端培育、技術服務系統方面仍顯不足。

通過上文分析，本文發現我國綠色債券交易活躍度高，參與投資機構眾多，境外機構不斷增持，流動性強，具備價格發行作用。在碳中和的大趨勢下，綠色金融市場不斷完善，主要依靠銀行的綠色貨幣政策傳導渠道作用將逐漸減弱，而綠色債券將成為綠色經濟發展的重要抓手。

本文運用主成分分析法、向量自回歸模型、格蘭杰因果檢驗及脈沖響應函數等模型對我國綠色債券收益率曲線結構變動與綠色經濟之間關聯性進行系統的理論梳理與實證檢驗，企圖為綠色債券收益率曲線結構在我國綠色經濟分析中的有效應用，提供理論支持與經驗依據。由此本文得出以下主要結論：

第一，本文以中債—中國綠色債券指數為研究對象，對其進行了主成分分析。實證發現，前三個主要因子的方差貢獻度分別為90.631%、8.022%、0.841%，累計貢獻度達到99.494%，能夠解釋綠色債券收益率的基本特征，將三個主要因子命名為水平因子、斜率因子和曲率因子。

第二，本文先對各個時間序列變量進行單位根檢驗、協整檢驗，然后建立了格蘭杰因果檢驗模型。實證發現，水平因子對貨幣供應量M2 和碳交易價格GDEA 有顯著影響；斜率因子對工業增加值GY 有顯著影響；斜率因子對生產價格指數PPI 有顯著影響。

第三，為了分析綠色債券收益率曲線波動對各個變量的動態影響，本文使用兩變量VAR 模型來進行脈沖響應分析。實證發現，水平因子受到一個標準差正向沖擊后，貨幣供應量M2 將受到負向影響，并在第二期作用最大，M2 下降0.19 個標準差，之后作用幅度減少，第三期開始轉為正向影響；水平因子受到一個標準差正向沖擊后，碳交易價格GDEA先受到正向影響，第二期轉為受到負向影響，第四期作用最大，GDEA 下降0.34 個標準差，之后作用幅度減少；斜率因子受到一個標準差正向沖擊后，工業增加值GY 先受到正向影響，第二期作用最大，GY 上升1 個標準差，而后下降至第三期負作用最大，GY 下降0.82 個標準差，而后逐漸變小；曲率因子受到一個標準差正向沖擊后，生產價格指數PPI 將下行，且在第三期下降0.08 個標準差，之后作用幅度逐漸減小。

當然，本文以上研究還有很多不足之處。首先中債—中國綠色債券指數構造時間較短，樣本量也比較少，本文得出的結論僅代表有這種可能性，不具有普遍意義，還需要進一步加深研究；其次，本文僅研究了國內綠色債券收益率曲線變動與綠色經濟的關系，并未與國外進行比較，這是未來可以繼續深入研究的方向。

（二）建議與啟示

綠色債券在中國的興起吸引了大量投資者在該市場中配置資金，對綠色債券指數關注亦不斷增加。政府需要加強綠色債券指數編制與研究工作，讓綠色債券指數的編制更加科學，從而能夠讓綠色債券指數成為該市場行情與定價的基準，這樣可以進一步豐富市場，推出綠色債券指數相關衍生品等。

綠色債券在過去幾年得到快速發展，但在實踐中，綠色債券并未發揮預期的作用，尚無法作為一項獨立的政策工具更好地吸引社會投資推動綠色經濟高質量發展。綠色經濟政策的制定應該要把綠色債券收益率期限結構的變化考慮進去，把綠色債券收益率期限結構當成一個輔助性指標來進行制定綠色經濟政策。