綠色金融政策對空氣污染的影響研究
——以新疆試驗區為例

王 寧 王美君

（1.新疆財經大學 統計與數據科學學院，新疆 烏魯木齊 830011；2.新疆大學 地理科學學院，新疆 烏魯木齊 830000）

當前，我國對支持綠色、經濟、可持續發展的金融需求不斷擴大，且國家正處于經濟結構調整和發展方式轉變的關鍵時期，為貫徹綠色發展理念，推動我國經濟高質量發展，拓展我國金融與生態保護融合的廣度和深度，2016 年中國人民銀行、財政部等七部委聯合印發《關于構建綠色金融體系的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），旨在通過金融服務抑制污染性投資，引導社會資本投入綠色產業，支持生態文明建設，構建綠色金融體系。2017 年6 月14 日，國務院召開常務會議，決定在5 省（區）選擇部分地方建設綠色金融改革創新試驗區，探索有側重、有特色、在體制機制上可復制可推廣的經驗。其中，新疆作為“絲綢之路經濟帶”的核心地區，地理位置深處內陸、自然環境條件脆弱、經濟欠發達，通過建設綠色金融改革創新試驗區實施綠色金融政策，引導資金流向節約資源技術開發和生態環境保護產業，以期達到促進經濟綠色轉型和改善環境的目的。

一、文獻綜述

國內外學者研究金融政策對環境的影響始于對經濟增長與環境變化關系的探討。世界銀行《1992 年世界發展報告》表明環境污染和經濟增長存在“倒U”形曲線關系。而后的研究中發現，長期看經濟增長不一定造成環境污染，通過產業結構調整、產業升級、技術進步或可實現經濟綠色發展。進一步研究也表明，政府以及金融干預可以在短期內緩解經濟發展對環境污染的壓力。《指導意見》提出支持有條件的地方率先發展綠色金融，通過創新綠色金融產品等手段撬動更多社會資本流向綠色產業。此后，國內學者針對綠色金融政策、綠色金融產品、綠色金融發展和前景展開研究，探討綠色金融在推動經濟高質量發展方面的作用。

綠色金融發展的另一個焦點問題是能否通過金融服務手段促進生態文明建設，一方面表現在是否改善環境污染。劉莎和劉明（2020）在研究西北地區綠色金融、經濟增長與環境變化時認為西北地區雖然在環境容量方面占優勢，但是西北地區分布較多煤炭基地、能源礦、金屬礦等高排污產業，在樣本期經濟增長出現加劇環境惡化的結果，綠色金融對環境變化顯現正向效應，但作用不顯著。雷漢云和王旭霞（2020）在探究環境污染、綠色金融和經濟高質量發展三者關系的研究中發現，環境污染會抑制經濟高質量發展，而綠色金融可以通過改善環境污染實現環境保護和經濟協調發展。另一方面表現在綠色金融在碳減排方面的作用。江紅莉和王為東等（2020）認為綠色信貸和綠色風投能顯著地抑制碳排放，且綠色信貸的碳減排效果更好。趙軍和劉春艷（2020）通過斷點回歸模型探討綠色金融是否推動碳減排，結果顯示綠色金融對“一帶一路”沿線城市具有顯著的碳減排效應。梳理文獻發現，現有研究主要側重對綠色金融與環境污染關系的探討，以及對碳減排的影響，較少有文獻定量分析綠色金融對空氣污染的政策效應。在此背景下，綠色金融作為新疆創新污染治理的重要政策，對污染減排的效果決定該政策是否適應新疆地區和能否作為特色地區方案推廣全國。鑒于此，本文嘗試對新疆綠色金融改革創新試驗區的污染減排效果進行研究，以綠色金融試點政策為切入點，聚焦分析綠色金融政策的實施對空氣污染的影響。

相較于綠色金融對環境污染、碳排放的影響研究，本文的邊際貢獻體現在以下幾個方面：第一，將綠色金融政策對環境污染的影響反映在對空氣質量指數的影響中。由于新疆污染物來源集中來自第二產業，且新疆第二產業占比較大，空氣污染物不僅包含CO2，還有其他5 種大氣主要污染物，故本文使用能夠全面綜合反映空氣質量的AQI 作為被解釋變量，更接近研究目標。第二，本文基于2017 年新疆建設綠色金融改革創新試驗區，以這一外生沖擊構造準自然試驗，基于面板數據使用PSM-DID 模型，克服內生性及遺漏變量偏差的困難，使研究結果更可靠，檢驗新疆建設綠色金融改革創新試驗區以來綠色金融是否緩解空氣污染，對綠色金融下一步工作指導具有現實意義，并為相關研究提供新思路。第三，針對存在的“政策失靈”現象提出討論，展望下一步研究工作。

二、政策背景與理論基礎

（一）政策背景

綠色金融試點政策的區域探索更具專注性和針對性，政策落地實施更靈活容易。在新疆選擇3 個地方建設綠色金融改革創新試驗區，一是緩解新疆過去由于粗放型經濟發展造成的環境壓力；二是希望避免產能轉移過程中帶來的二次污染。截至2021 年6 月，哈密市、昌吉回族自治州、克拉瑪依市3 地試驗區共有銀行業綠色專營機構（綠色支行、綠色金融事業部、綠色柜臺）59 家，非銀行業綠色專營機構10 家，實現綠色金融改革創新試驗區內銀行業綠色專營機構全覆蓋。

（二）理論基礎

作為一種市場化的制度安排，金融在促進環境保護和生態建設上具有重要作用。綠色金融政策探索和產品創新方興未艾，如綠色債券、綠色信貸、綠色項目庫等。通過與產業政策協調配合，嚴格控制對高能耗、高污染、環境違法企業的資金支持，并引導資金流向環境友好型項目，加大對綠色產業、資源節約集約、節能環保領域的支持。因此本文從“產業轉型”“產業升級”“產業結構優化”三個角度分析綠色金融對空氣污染影響的作用機制。

1. 綠色金融通過金融服務產業轉型改善空氣污染治理

在新疆3 地建設綠色金融改革創新試驗區，任務之一是構建綠色金融服務產業轉型升級機制。優先將使用清潔能源的項目納入綠色項目庫，綜合運用多種融資模式，重點支持生態農業、綠色工業等綠色產業轉型升級。

一般情況下，低能耗、低排放的節能環保產業資金需求相對較大，因此發展綠色產業需要大量的資金支持，綠色金融通過支持綠色產業和控制高能耗企業，在一定程度上促進經濟綠色轉型。試驗區建設以來，3 地重點支持方向因地制宜，各有千秋。哈密市通過綠色金融重點支持清潔能源生產、綠色裝備制造；昌吉州重點發展綠色金融服務產業轉型升級，推動智能設備、新能源、新材料等中高端產業發展；克拉瑪依市通過綠色金融積極引導商業銀行加大對油田節能環保、污染防治、綠色制造的綠色企業融資支持。

2.綠色金融通過助力產業升級改善空氣污染治理

產業升級會增加工業經濟中新興產業的比重，對空氣污染治理有顯著影響。通過構建綠色金融體系有助于提升經濟增長動力，加速產業結構綠色轉型和升級，促進產業協調發展和技術進步。新疆建設綠色金融改革創新試驗區初期就確定“一個核心”“雙輪驅動”“三大布局”的綠色經濟發展藍圖。其中“雙輪驅動”指共同實施傳統產業的綠色改造升級與新興綠色產業培育。新疆3 地試驗區均有不同特點的傳統高能耗企業和工業園區。在綠色信貸導向下，哈密市伊吾縣淖毛湖鎮工業園區正在進行綠色改造轉型，助力打造“低碳化、循環化、清潔化、景觀化”的“四化”綠色生態園區，努力實現以煤炭清潔高效利用為主，以清潔能源為基礎的梯次利用循環模式。昌吉州通過發放農業科技貸款，助力企業實現生物降解材料產業鏈閉合。克拉瑪依市通過創新綠色信貸產品在后疫情時期向醫療廢棄物處置、環保玻璃生產、天然氣回收利用方面政策傾斜，助力復工復產。

3.綠色金融通過促進產業結構優化改善空氣污染治理

產業結構與環境污染之間存在“倒U”形曲線關系，第二產業是造成空氣污染的主要原因，產業結構的側重點由第二產業轉向第三產業時，環境污染狀況不斷得到改善。目前，西部地區存在產業結構不合理、重工業比重過大、同構化明顯的問題，且發展對資源依賴性較強，環境保護壓力大，新興產業占比較低，新業態有待發展。綠色金融通過資金流向、產業整合、政策引導三個方面影響產業結構升級。通過服務鄉村振興，側重發展農牧業生態、鄉村生態旅游等綠色項目，降低第二產業占比，優化產業結構，可從源頭上降污減排。

三、理論模型構建與數據選擇

（一）理論模型構建

為驗證綠色金融政策對空氣污染的政策效應，本文借鑒胡宗義和余東升的做法，以新疆3 地2017 年建設綠色金融改革創新試驗區為準自然試驗，以2019年《新疆統計年鑒》行政區劃分為準，將建設改革創新試驗區的哈密市、昌吉州、克拉瑪依市作為處理組，另外12 個未建設試驗區的地州市作為控制組。實施綠色金融政策后，環境變化可能受兩方面的影響：一是時間效應，即環境隨時間的變化而變化。二是政策效應，即綠色金融政策對環境的影響。本文使用Rubin 提出的“反事實框架”下識別處理效應的雙重差分法。通過建立反事實的因果推斷，計算得到平均政策處理效應。假設可忽略性假定成立，原則上考慮引入控制變量以解決遺漏變量問題，雙重差分模型設定如下：

上式中，yit為被解釋變量即空氣質量指數AQI；treati 為政策虛擬變量；pt 為時間虛擬變量；交互項treati× pt 為核心解釋變量，表示處理組在政策實施后的效應，系數β 即平均處理效應；Xit為控制變量；μi為時間效應；λt為固定效應；εit為隨機誤差項。

新疆3 個綠色金融改革創新試驗區均于2017 年設立，政策實施時點雖然統一，但由于改革試驗區和非改革試驗區的初始條件不同可能造成“選擇偏差”，且如果遺漏非線性控制變量，仍可能存在遺漏變量偏差，為解決這一問題，本文使用Heckman 提出的傾向得分匹配與雙重差分模型結合的方法（PSM-DID）估計參與者平均處理效應（ATT）：

表1 式（2）符號說明

（二）數據來源和變量說明

本文所用數據為2015—2019 年新疆15 個地州市面板數據，選取這個時間區間的原因是建設綠色金融改革創新試驗區是在2017 年，選擇政策試點前2年至政策實施后2 年這個時間段，避免由于其他外部因素造成的估計偏誤。數據來源于《新疆統計年鑒》以及公眾環境研究中心。

1.變量的選擇

（1）被解釋變量

AQI 空氣質量指數，其涵蓋6 項污染物監測：SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3。AQI 描述了空氣的清潔或污染程度。

（2）時間虛擬變量

pt，pt=1 表示政策實施后的年份，pt=0 表示政策實施前的年份。

（3）政策虛擬變量

treati=1 表示處理組，即在2017 年實施綠色金融政策的地州市，treati=0 表示控制組，即未實施綠色金融政策的地州市。

（4）加入以下變量為控制變量

a.第二產業結構變動：采用各地州市第二產業占比（第二產業增加值/GDP）作為衡量指標，反映各地州市第二產業結構的變動。一般而言，對環境造成破壞的行業主要集中在第二產業，高能耗、高污染的產業比重偏大，對環境治理造成壓力。因此，第二產業結構調整是改善環境質量的有力手段。

b.能源利用：采用各地州市綜合能源消費總量（單位：萬噸標準煤）作為衡量指標。能源消費總量反映一個地區的耗能情況，國際能源署將節能視為全球能源系統中CO2減排的主要途徑。

c.貿易開放度：采用各地州市進出口總額（單位：萬美元）作為衡量指標。新疆對外開放一類口岸17個，二類口岸12 個。貿易開放程度對地區環境產生兩方面的影響：一是可能會加劇該地區的環境污染；二是有助于環保生產技術的引進，對環境改善產生積極作用。

d.經濟發展水平：采用各地州市生產總值代表該地經濟發展水平，由于新疆過去的粗放型經濟增長在一定程度上造成環境破壞，現如今新疆在供給側結構性改革上取得一定成就，加強綠色技術創新和環境治理投資，將有助于節能減排、環境改善。

四、實證分析

（一）描述性分析

1.變量的描述統計

本文各變量的描述統計如表2 所示。AQI均值為95.53，第二產業占比均值為38.95，綜合能源消費總量均值為1522633.20 萬噸標準煤，進出口總額均值為146277.08 萬美元，各地州市生產總值均值為8012490.30萬美元。

表2 變量的描述統計

2.試驗區和非試驗區政策實施前差異比較

本文收集到政策實施前的數據為2015—2016 年，對比綠色金融改革創新試驗區和非試驗區的變量差異如表3 所示。除因變量AQI 外，在5%的顯著性水平下，試驗區和非試驗區在第二產業結構變動上有顯著差異，由于試驗區設立并非來自隨機分組，可能由于地域差異或遺漏非線性項，造成遺漏變量偏差。

表3 試驗區和非試驗區政策實施前樣本描述統計

（二） P S M 結果分析

由于政策實施前試驗區和非試驗區在第二產業結構變動的差異性比較中P 值為0，表明兩者具有顯著差異。本文使用傾向得分匹配法消除這種差異性影響，達到數據平衡。采用K 近鄰匹配法使用logit 回歸對處理組和控制組進行傾向得分計算，結果顯示，參與者平均處理效應（ATT）的凈效應為-8.556，t 值為-0.670，說明處理組和控制組在PSM匹配后，凈效應表現為負向影響的傾向（見表4）。

表4 PSM 結果

（三）基準回歸結果

本文將傳統DID 結果與PSM-DID 結果對比發現，傳統DID 輸出的處理效應顯著為正，說明利用該方法計算的處理效應表現出綠色金融政策的實施使AQI 顯著升高；在經過傾向得分匹配后的DID 結果表明該政策并未對AQI 造成顯著的正向影響（見表5）。

表5 SM 匹配前后處理效應結果

（四）模型適用性檢驗

1.平行趨勢檢驗

本文刻畫綠色金融政策實施前2 年和政策實施后2 年的趨勢變化，生成時間虛擬變量和處理組虛擬變量的交互項。在2015—2017 年交互項系數均不顯著，說明2017 年前處理組和控制組空氣質量指數變化趨勢一致，表明綠色金融改革創新試驗區和非試驗區是可以進行比較的，滿足平行趨勢假定（見表6、圖1）。

圖1 平行趨勢檢驗

表6 回歸分析

政策實施第2 年，系數顯著為正，表明綠色金融并未達到緩解空氣污染的預期效果，考慮是否出現短期“政策失靈”。

2.條件獨立性檢驗

如果傾向得分估計較準確，控制變量應該在匹配后的處理組和控制組之間分布相同，控制變量處理組均值與控制組均值接近。本文使用的檢驗方法是檢驗匹配后的控制變量在試驗區和非試驗區是否存在顯著差異。由表7 可知，檢驗4 個控制變量在試驗區和非試驗區差異性的p 值均大于0.1，表明傾向得分匹配消除了試驗區和非試驗區在這4 個匹配維度上的差異，且匹配前后對比圖顯示，經過匹配后的4 個控制變量標準偏差均小于10%，達到數據平衡，即滿足條件獨立性檢驗（見表7、圖2）。

圖2 匹配后控制變量標準化偏差

表7 條件獨立性檢驗

（五）穩健性檢驗

為消除其他政策或遺漏變量對研究結果的干擾，本文通過改變政策發生年份，即改變時間虛擬變量的方式，對PSM-DID 的穩健性進行檢驗。表8 展示了模型的核心解釋變量系數，括號內為在相應年份實施政策的顯著性檢驗的p 值。結果顯示，只有2018 年的核心解釋變量系數的p 值小于0.05，對被解釋變量影響顯著，這跟上文平行趨勢檢驗的結果一致，進一步驗證了綠色金融對緩解空氣污染存在“政策失靈”現象。綠色金融政策對試驗區污染減排效應在政策實施當年并未起作用，在政策實施后一年才有顯著的正向影響，原因可能是綠色金融政策落地實施具有時滯性，創新綠色金融產品、信貸產品投入使用周期較長，對環境改善的影響未立即見效。

表8 穩健性檢驗

五、結論、討論與啟示

（一）結論

本文基于2015—2019 年新疆15 個地州市的面板數據，通過傾向得分匹配法對新疆綠色金融改革創新試驗區和非試驗區進行匹配，再使用雙重差分模型識別政策效應。PSM-DID 方法的使用消除了可能忽略的非線性影響和已知控制變量間的差異性導致的估計偏誤。同時采用平行趨勢檢驗、條件獨立性檢驗以及穩健性檢驗進一步驗證模型的適用性和穩健性，得到結論如下：

1.PSM結果表明，經過匹配后的試驗區比非試驗區空氣質量指數下降了8.556。

2.綠色金融對空氣污染影響的交互項系數為19.998，但表現并不顯著，表明綠色金融并未顯著緩解空氣污染情況。

3.檢驗模型的適用性和穩健性顯示，模型均通過檢驗，在平行趨勢檢驗中表現出在2018 年綠色金融政策加劇空氣污染，通過更改時間虛擬變量實現穩健性檢驗也證實在2018 年出現短期“政策失靈”現象，2019 年表現出對空氣污染的負向作用傾向。

（二）討論

1.緩解空氣污染不顯著的可能原因。新疆3 地綠色金融改革創新試驗區均在創新綠色金融產品和發展綠色信貸方面不同程度地引導資金流向生態農業、綠色工業和產業領域，在理論上確實有助于在污染源頭控制空氣污染物排放，但本文的實證分析結果顯示，綠色金融會出現短期“政策失靈”現象，原因可能是建設綠色金融改革創新試驗區目前仍處于完善綠色金融體系階段，綠色項目落地實施對空氣污染改善的影響存在滯后性。

2.環境信息披露對本文研究的影響。自新疆建設綠色金融改革創新試驗區，哈密市、昌吉州、克拉瑪依市均穩步探索開展綠色金融在本地的可行方案，但是由于企業環境信息披露存在標準規范及制度建設不完全的情況，導致金融市場途徑失效。意味著綠色金融原本要在綠色產業上傾斜和對環境違法企業進行資金限制，但是由于企業環境信息披露不完全，可能導致通過金融手段控制高能耗企業排污的途徑失效。

（三）啟示

結合穩健性檢驗和對實證結果的討論，可知綠色金融政策的實施對空氣污染的影響存在時滯性，導致政策實施后出現短期“政策失靈”；而且環境信息披露會影響綠色金融發揮作用，使空氣污染控制達不到預期。據此本文提出以下三點建議：

1.大力支持地方綠色產業轉型。新疆3 地試驗區仍須在探索適合本地區綠色金融支持經濟增長和生態環境良性互動的道路上努力，平衡發展地方產業和生態產業，讓綠色金融支持綠色產業轉型，綠色產業反哺綠色金融，讓綠色金融為實現經濟高質量發展持續賦能。

2.進一步加強綠色金融數字化建設，完善環境信息披露機制。綠色金融的數字化建設有助于節約環境信息的搜尋成本，將綠色金融產品信息化具體到每一個市場主體，讓金融機構的綠色金融業務表現出來。在新疆3 地試驗區加強完善環境信息披露機制，并建立適當的約束和激勵機制，解決項目環境外部性問題，實現綠色經濟和生態環境的良性互動。

3.持續優化升級產業結構，為新疆經濟高質量發展賦能。綠色信貸除向清潔能源、綠色交通、工業節能節水項目傾斜外，還應重點關注發展第三產業，如新疆特色旅游等，在發展經濟的同時，保障地區生態屏障不受破壞。