綠色金融對碳排放的影響
——基于消費結構升級的中介效應

賴紅波 韓妮莉

（上海理工大學管理學院 上海 200093）

一、引言

改革開放40 多年來，中國經濟持續發展，并穩步呈現快速增長的趨勢，但中國的能源消耗和碳排放量卻與日俱增，經濟與生態如何平衡發展成為近些年來的熱點話題。我國向國際社會承諾，中國在2030 年，將努力實現單位GDP 二氧化碳排放量僅為2005 年的35%~40%。為實現預期減排目標，同時保障經濟高質量發展，國家提出了諸多綠色低碳發展規劃與支持政策：“十三五”規劃綱要首次引入“綠色發展”理念，要求走綠色低碳發展道路，主張建立綠色金融體系（包括發展綠色信貸、綠色債券，設立綠色發展基金）；2017 年6 月，國務院常務會議決定，以浙江、江西、廣東、貴州、新疆等省（區）為首批試點，建設具有自身特色的綠色金融改革創新試驗區，深入貫徹落實綠色金融政策；黨的十九大報告強調“構建市場導向的綠色技術創新體系，發展綠色金融，壯大節能環保產業和清潔能源產業”；黨的二十大報告提出要完善支持綠色發展的金融體系，發展綠色低碳產業，加快節能降碳先進技術的研發和推廣應用，倡導綠色消費，推動形成綠色低碳的生產方式和生活方式。因而，關注綠色金融能否有效抑制碳排放具有重大現實意義。

綠色金融是一種旨在應對氣候變化、改善生態環境和節約資源以高效利用的經濟活動，或者說所提供的一種金融服務，其涵蓋領域包括節能、環保、清潔能源、綠色交通、綠色建筑等。從綠色金融體系的界定中，可以簡單將綠色金融的服務形式理解為綠色信貸、綠色債券、綠色保險和其他綠色金融服務等①。其中，綠色信 貸是中國綠色金融發展的主力軍，截至2021 年末，我國本外幣綠色信貸余額15.9 萬億元，同比增長33%，存量規模居全球第一，碳減排信貸帶動年度碳減排4786 萬噸二氧化碳當量②。

從理論邏輯上來看，一方面，綠色金融政策對綠色企業及綠色項目予以激勵與扶持，同時對污染企業加大融資的阻礙并采取嚴格的環境規制監管與超標處罰措施，二者均對污染企業起到示范和警示的作用，逼迫污染企業進行綠色轉型，減少污染項目投資和產品生產。另一方面，綠色金融政策倡導居民綠色生活方式，鼓勵整個社會消耗低碳能源和產品，以致消費結構全面升級，同時新興時代激發大眾的享受型消費傾向、發展型消費傾向，伴隨著低碳快捷的交流傳遞方式，最終碳排放量下降。那么，綠色金融究竟能否降低碳排放？綠色金融是否能通過消費結構升級的路徑抑制碳排放？碳減排效果是否在不同產業結構、不同經濟水平地域間存在差異？目前，鮮有研究關注綠色金融政策對碳排放的影響，因而缺乏這一問題的直接證據。基于此，本文以2017 年出臺的綠色金融改革創新試驗區政策作為準自然實驗，利用省級面板數據，運用雙重差分法檢驗綠色金融政策對碳排放的影響效果,并研究消費結構升級在此影響過程中的中介效應，試圖尋找綠色金融政策影響碳排放新的作用機理。最后，從省域異質性視角出發，探究綠色金融政策的碳減排效果是否在地區經濟發展水平、第三產業占比、碳排放強度上存在差異，渴望能幫助識別政策實施效果的差異性，促進綠色金融體系逐步完善。

二、文獻綜述

（一）綠色金融的經濟效應

有關綠色金融的經濟效應相關研究，可以從宏觀和微觀兩個角度來概括。

宏觀方面，部分學者研究了綠色金融對經濟增長和產業結構升級的影響。關于綠色金融發展對經濟增長的影響目前學術界尚未達成一致。有學者認為綠色金融發展能夠顯著促進經濟增長[1-2]，寧偉、佘金花[3]認為綠色金融對經濟增長產生抑制作用。因而，對比分析能發現，研究對象及其所處的經濟發展階段、研究時間窗口的差異都會帶來不同程度上的結論差異。后續研究進一步深化全面，發現綠色金融和經濟高質量發展之間呈非線性關系，存在門檻效應。當綠色金融發展水平足夠高，且達到一定值時，綠色金融對經濟高質量發展的促進作用顯著增大[4]。針對產業結構升級方面，由于綠色金融制度本質上支持綠色產業的融資，逐步引導資本從高污染高能耗的重工業行業轉向低碳環保的服務型行業；并且也會助力傳統行業技術研發和新型設備采購，所以綠色信貸會促進產業結構升級[5]，持續推進產業結構由第一產業向第二、三產業過渡。

微觀方面，近兩年來相關研究集中在綠色信貸對企業投融資行為和企業技術創新的影響上。蘇冬蔚和連莉莉[6]運用DID 模型發現綠色信貸使重污染企業的有息債務融資和長期負債均顯著下降且成本增加，同時也會使“兩高”企業的權益資本成本提升[7]。綠色金融政策的實施不利于重污染企業進行技術創新[8-9]，可能的原因是綠色信貸會導致重污染企業長期債務融資約束及股權融資上升。

（二）碳排放的影響因素

近年來，環境污染成為全球熱點話題，國內外關于碳排放影響因素的研究較多，研究發現影響碳排放的因素包括經濟增長、城鎮化、技術創新、產業結構、金融發展等。

有關金融發展對碳排放影響的研究，一部分學者認為，金融發展有助于企業技術創新、增強環保意識從而減少碳排放[10]。之后一批學者補充，針對發展中國家，在前期金融發展會加快高能耗的粗放式經濟增長，兩者之間存在先促進后抑制的倒U 形關系[11-12]。

隨著國內綠色金融體系的構建，有關綠色金融對碳排放影響的研究興起，學術界普遍認為綠色金融對碳排放存在抑制作用，并且各相關研究的差異體現在研究方法和影響機制兩個方面。關于研究方法，江紅莉等[13]采用差分GMM 方法，以綠色信貸、綠色風投衡量綠色金融，研究綠色金融的碳減排效果。尤志婷等[14]以綠色信貸、綠色產業投資、綠色債券做綠色金融發展指標，運用動態面板模型考察單個綠色金融發展指標及其兩兩交互項對碳排放的影響，以探討各項綠色金融業務間的潛在關聯。王婷婷[15]運用DID 模型分析綠色金融改革創新試驗區政策對地區碳減排的影響，并發現該政策主要通過產業結構優化升級來促進地區碳減排。關于影響機制，有學者從理論上論證了綠色金融主要通過金融配置效應、技術創新傾向提高效應、信號傳遞效應三條路徑來降低碳排放強度[13]；也有學者通過實證驗證了綠色信貸主要通過推動綠色技術創新和優化產業結構來促進碳減排[16]。

近兩年較新研究表明，消費結構升級也會影響碳排放。羅棟燊等[17]指出在快速城鎮化背景下，消費結構升級能促進碳減排，且在東中部地區影響作用更顯著；并發現消費結構升級主要通過擴大非物質消費和擴大服務業占比兩個路徑抑制碳排放。另外，產業結構升級和消費結構升級的交互項即二者的協同作用，能更進一步促進碳減排[18]。

綜上，現有研究大多從實證出發，以綠色信貸、綠色風投、綠色債券等作為綠色金融的衡量指標，或研究它們單獨或者交互作用于碳排放而產生的效果。最終都驗證了綠色金融發展對碳排放有顯著的抑制作用，但相關影響機制主要集中在技術創新和產業結構升級這兩條路徑上。可見變量衡量指標、研究方法比較固定，因果關系的中介變量或調節變量也較為集中。因而本文將綠色金融創新試驗區政策作為一項準自然實驗，利用DID 模型研究綠色金融政策對省域碳排放是否存在抑制作用，并研究消費結構升級是否能夠作為二者間新的影響機制。

三、理論分析與假設提出

（一）綠色金融對碳排放的影響

理論上，綠色金融政策一方面鼓勵資金流入綠色清潔企業，有利于緩解其融資約束，流動資金盈余[19]，促使綠色環保企業加大研發投入，進行綠色技術創新，從而使得技術進步，能源消耗效率提高，有效抑制碳排放。另一方面，綠色金融政策對“兩高企業”增設融資門檻，限制資金的流入。“兩高企業”債務融資成本提升[20-21]、生產和研發資金短缺，造成產能降低[6]和技術落后，進而缺乏市場競爭力，倒逼高污染企業自主進行綠色技術創新和產品升級[19,22]，也致使碳排放量減少。綜上所述，提出研究假設1：

H1：綠色金融發展對碳排放的影響呈現顯著的抑制作用。

（二）綠色金融對消費結構升級的影響

消費結構升級的定義是：在消費結構中，人們在基本生存型（衣食住行）上的開支逐漸減少并趨于穩定，會將越來越多的開支投向發展享受型的非物質型消費（包含通信、文教娛樂、醫療健康等），且這部分開支會占總體消費的較高比例[17]。

劉傳哲和任懿[23]認為綠色信貸通過擴張效應、技術效應和反饋效應影響消費結構，具體表現為:一方面生產端產能增加，從供給側角度影響能源的消費需求，促使能源消費結構低碳化；另一方面環保型產業研發資金增多，促進技術創新，進而引導全社會更傾向于選擇消費低碳能源。同時上述兩種效應使得能源消費結構不斷優化，低碳化所帶來的經濟效益和環境效益又會正反饋于綠色信貸，綠色信貸將繼續促使綠色環保產業供給增加、綠色技術創新水平提升，從而構成一個正反饋循環。

綠色金融發展能夠改善能源消費結構[24]。綠色金融的發展將推動相關部門對綠色清潔、節能減排等領域項目的投融資,促進企業對環保低碳能源的開發和使用，降低高污染能源（煤炭、石油等）的消費，從而改善我國能源消費結構，推動我國綠色經濟發展。

首先，綠色金融政策通過扶持綠色產業，增加其綠色技術創新投入、提升產能，使得市場綠色產品供給增加；其次，綠色金融政策打壓高污染高耗能企業，迫使其自主進行技術升級或產業轉型，這會使得污染企業在市面上的產品供應減少，居民可選擇產品減少；同時綠色企業信貸資金增多，產能增大，市場綠色產品供給增多，人們進而可能轉向選擇性多的綠色產品，進而轉向并逐漸習慣于綠色生活方式，由消費綠色化倒逼生產綠色化，進一步促進部分傳統產業綠色轉型，加快產業結構生態化[25]。

更關鍵的，綠色金融倡導綠色生活方式和消費模式[26]，在不斷傳播綠色消費觀念的作用下，能夠有效促進消費結構升級。在人人崇尚綠色生活的觀念下，消費者會更多地使用綠色企業的產品，對綠色產品的需求大幅上升，進而倒逼綠色企業生產更多的綠色產品或是污染企業進行綠色轉型，降低能源消耗，進而減少碳排放。綜上所述，提出研究假設2：

H2：綠色金融對消費結構升級的影響呈現顯著的促進作用。

（三）消費結構升級在綠色金融和碳排放中的中介作用

消費結構升級可以抑制碳排放。一方面，消費結構升級的享受型消費傾向使得消費行為從大量的物質消費轉向非物質消費，促進了非物質消費的擴張，催生了健康、文教娛樂、通信等一系列非物質消費的市場需求，提升了服務業的占比，推動了服務業的快速發展，減少了因為能源消耗所產生的碳排放[17]。另一方面，消費結構升級的發展型消費傾向促使消費者更多地進行教育投資，促進了人力資本積累，強化了從人力資本積累到健康醫療和文教娛樂等多樣化消費的良性循環，降低了衣食住行等基本需求的物質消費上的占比，從而減少了碳排放。同時消費結構升級伴隨著科技進步，人們之間交流傳遞的方式也越來越低碳快捷，人流、物流、信息流的效率得到了極大提升，能源使用效率也得到提升，節約了交流成本，降低了碳排放。

結合上述，綠色金融會影響碳排放和消費結構升級，而消費結構升級也會對碳排放產生影響。那么，合理猜想是在綠色金融對碳排放產生影響的過程中，消費結構升級是否是一個中介變量呢？影響機制過程見圖1。由此，提出研究假設3：

H3：消費結構升級在綠色金融和碳排放中具有中介作用。

圖 1 綠色金融影響碳排放機理圖

四、研究設計

（一）模型構建

2017 年6 月，浙江、江西、廣東、貴州和新疆五省（區）被設立為首批綠色金融改革創新試驗區，本文以此次試點政策為一項準自然實驗，利用雙重差分模型（DID），旨在檢驗綠色金融改革創新試驗區的建立是否能夠促進碳減排。

考慮到數據的完整性和可獲得性，本文選取我國除西藏、港澳臺地區以外的其余30 個省份作為研究對象，研究時間為2013—2019 年。本文將首批試點省份浙江、江西、廣東、貴州、新疆五省（區）作為處理組，其余省份作為對照組，從省域碳排放量的視角對建立綠色金融改革創新試驗區的政策進行量化評估，為驗證假說1，構建模型（1），具體模型設置如下：

其中，lncgdpi,t表示某省（市）i在t年的碳排放量的對數。treati表示首批試點省份的虛擬變量，i為五個試點省份時（即處理組），treati取值為1，否則為0（即表示對照組）。timet為政策執行時點的虛擬變量，2017 年以后的年份賦值為1，2017 年及以前各年賦值為0。Xi，t為控制變量矩陣，包括技術創新水平（innova）、產業結構（industry）、經濟增長（pgdp）、開放水平（op）。

在基準回歸分析中，令treati*timet作為核心解釋變量，該模型關注核心是系數β1。該系數具體表示的是：在綠色金融改革創新試驗區政策實施前后和試點省份及非試點省份之間進行雙重差分后，這項綠色金融政策對該省（市）碳排放的影響，若β1顯著為負，則表明建立綠色金融改革創新試驗區有助于減少碳排放，利于綠色經濟發展。同時，本文模型還控制了省份隨時間變化的個體固定效應以及年份固定效應,分別表示為δi、γt，其中εi，t為隨機擾動項。

（二）指標構建與變量定義

1. 被解釋變量

研究所選擇的被解釋變量是碳排放量（cgdp），這個碳排放量綜合考慮了研究區域的經濟發展水平，實際意義是指每萬元產出所對應的碳排放量，單位為（kg/萬元）。本文參考聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）所提供的測算方法，我國各省（區、市）的碳排放量測算公式如下：

其中，Ei為各種能源年度消耗量，本文共納入10 種主要碳排放能源的消耗量，包括原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣和電力，數據來源于《中國能源統計年鑒》；αi為各種能源對應的折標準煤系數，βi為各種能源對應的二氧化碳排放系數，分別來源于《綜合能源耗算通則》和《省級溫室氣體清單編制指南》；12/44 表示每一二氧化碳分子中碳的質量分數；GDP 為各省（市）的年度GDP，數據來源于國家統計局。

2. 核心解釋變量

規定處理變量treati和時間變量timet二者的交互項treati*timet作為核心解釋變量，并將其定義為treated，關注其系數β1的顯著度與正負號，以此檢驗建立綠色金融改革創新試驗區對碳排放的影響。

3. 中介變量

消費結構升級（consume）。根據中國統計年鑒中的居民消費分類，分為兩大類，一是基本生存型消費,包括食品、衣著、居住、交通和通信；二是發展享受型消費，包括家庭設備及服務、文教娛樂、醫療保健、其他商品及服務[27]。本文參照周少甫、林享[18]的做法，以家庭設備及服務、文教娛樂、醫療保健、其他商品及服務，即發展型消費支出占居民總消費支出之比衡量消費結構，該比值越大，表明消費結構升級程度越高。

4. 控制變量

根據碳排放影響因素的文獻研究，本文選取以下4 個變量作為控制變量，即技術創新水平、產業結構、經濟增長、開放水平。具體數據來源于國家統計局、中國統計年鑒。變量的具體定義如表1 所示（以下數據均代表省際層面的數據）。

表1 主要變量定義與說明

（三）描述性統計

各主要變量的描述性統計如表2 所示。碳排放（lncgdp）的均值為6.310，最大值為9.552，最小值為4.927，標準差為0.834，不同省域之間的碳排放強度無較大差異。技術創新水平（innova）的均值為7.620，最大值為59.329，最小值為0.786，標準差達到了9.361，說明不同省域之間的技術創新水平存在著較大差距；人均GDP（pgdp）的標準差相對也較大，為2.642，各省份之間的經濟發展水平也存在著參差不齊的狀況。其他變量也基本符合現有文獻數據的標準。

表2 描述性統計

五、實證結果及分析

（一）平行趨勢假設檢驗

使用雙重差分法的前提是要符合平行趨勢，即保證實驗組和控制組在事件發生前維持相同的變化趨勢，以保證外生事件是造成兩者差異的唯一動因。

本文繪制了處理組和對照組碳排放量均值的時間趨勢圖。如圖2 所示，橫軸為年份，縱軸表示碳排放量數量（取對數）的均值。由圖2 可知，在2017 年該政策實施之前，實驗組和對照組的平均碳排放量變化趨勢大體上相同，二者形成的曲線大致平行。初步認定滿足使用雙重差分法模型的前提。而政策實施之后，二者的差距逐漸拉大，實驗組碳排放量有一個急速的下降趨勢。

圖 2 碳排放量平均增長趨勢

為了進一步檢驗實驗組和對照組的碳排放量是否嚴謹符合平行趨勢，本文采用了事件研究法，如圖3 所示。由于政策實施前一年的數據因共線性在回歸中自動被消掉，所以圖中未顯示pre1。根據圖3，可見在政策未實施的前4 年里，試點省份和非試點省份碳排放量的差異很小，其政策凈效應的估計系數值都在0 值附近上下波動。這充分驗證了在政策實施前實驗組和對照組碳排放量的變化具有相同趨勢，因而符合使用雙重差分法模型的前提。在政策實行后第一年，曲線有一個顯著的下降趨勢，說明綠色金融改革創新試點政策對碳排放有顯著的抑制作用；且曲線在實施第二年持續下降，說明此政策有延續性。

圖 3 平行趨勢檢驗

（二）基準回歸結果

通過計量工具Stata 對模型（1）檢驗綠色金融政策對碳排放的影響，實驗中陸續嘗試了固定效應模型、隨機效應模型以及混合回歸模型，最終檢驗結果表明固定效應模型（FE）最優，故本文后續均采用固定效應模型。表3 提供了綠色金融政策對碳排放影響的基準回歸結果。在列(1)—(4)中，treated 的系數估計值均顯著為負。其中列（1）和列（2）是未加入控制變量時的回歸結果，且列（2）在列（1）的基礎上引入了時間固定效應；由列（1）和列（2）分別引入控制變量得到列（3）和列（4）。列（4）中雙重差分變量treated 的系數估計值-0.0633 為負，且在5%的水平下顯著，即綠色金融改革創新試點政策實施后，相對非試點省份，試點省份的碳排放量減少6.33%，并且調整的R2也達到了81.7%；這表明與非試點地區相比，綠色金融改革創新試點政策的出臺顯著抑制了試點地區的碳排放。綜上，研究假設H1 得證。

表3 綠色金融政策對碳排放影響的實證結果

（三）穩健性檢驗

1. 安慰劑檢驗

為進一步有效排除對碳排放產生潛在影響的其他不可觀測因素，確保本研究中建立綠色金融改革創新試驗區是唯一影響因素，接下來進行安慰劑檢驗。參考張小可和葛晶[28]的研究，在30 個省份中隨機抽取5 個作為虛擬實驗組，其余25 個省份則作為對照組，如此共進行500 次抽樣實驗，之后按照模型（1）進行回歸。圖4 是進行500 次隨機抽樣后得到的回歸估計結果的系數分布及對應p值，實曲線表示核密度分布。由圖可見，回歸系數集中在0值附近，且大多數估計值所對應的p值大于0.1，說明在這500 次隨機抽樣中，綠色金融改革創新試驗區的建立對隨機形成的實驗組和對照組之間碳排放量的差異沒有顯著影響，進一步說明試點地區與非試點地區之間碳排放量的差異與其他未知影響因素無關。本文所得結論通過了安慰劑檢驗，前文估計結果具有穩健性。

圖 4 安慰劑檢驗

2. 反事實檢驗

為排除可能會對地區碳排放量產生影響的其他潛在因素，確定綠色金融政策是其行為改變的唯一要素。本文通過改變政策實施時點進行反事實檢驗，即假設政策干預發生在其他時點，比如將政策時點提前至2014 年，基于模型（1）進行回歸；若回歸系數不顯著，則可證明碳排放量減少的結果是受到了綠色金融政策的影響，而不是其他因素，可說明研究結論的穩健性；否則，將無法說明。

具體而言，將事件時間前推3 年，假設政策實施時點為2014 年，使用2013—2016 年的數據，將2013—2014 年賦值為0，2015 年和2016 年賦值為1。進而對該樣本進行回歸，估計假想政策的效果。從表3 第(5)列的回歸結果中可以看到，treated 的估計系數不顯著。因此，綠色金融改革試驗區政策在其他時點實施的政策效應均不顯著，這在一定程度上表明促進碳排放的因素不是源于其他干擾因素，而是很大程度上來自于綠色金融改革創新試點的實施效應，本文結論可靠。

六、中介效應檢驗

綠色金融政策通過扶持綠色產業、打壓高污染高耗能企業以及倡導居民綠色生活方式，鼓勵整個社會消耗低碳能源和產品，以致消費結構全面升級，同時新興時代激發大眾的享受型消費傾向、發展型消費傾向，伴隨著低碳快捷的交流傳遞方式，最終碳排放量下降。本文根據溫忠麟和葉寶娟[29]提出的中介效應檢驗方法，在模型（1）的基礎上構建模型（3）—（5），以對消費結構升級在建立綠色金融改革創新試驗區和碳排放之間的中介作用進行檢驗。雙重差分模型（3）—（5）如下：

其中，Xi,t仍代表前文提到的控制變量，δi、γt、εi,t分別表示個體固定效應、年份固定效應和擾動項。

最終得到的回歸結果見表4。

表4 中介效應分析結果

由表4 列（1）和列（2）可知，模型（3）和模型（4）中雙重差分變量treated 的系數分別為?0.0633 和0.00625，均在5%的水平上顯著，這表明建立綠色金融改革創新試驗區能有效抑制碳排放，并促使消費結構升級。假設H2 得到驗證。表4 列（3）是對模型（5）進行回歸以檢驗消費結構升級的中介作用的回歸結果。消費結構升級的回歸系數在5% 的水平上顯著為負，這說明消費結構層級越高，其碳排放量越低；雙重差分變量treated 回歸系數在10%的水平上顯著為負，系數為?0.0501，此系數的絕對值明顯小于模型（3）的回歸結果絕對值，即在模型（3）的基礎上加入消費結構升級后，建立綠色金融改革創新試驗區對碳排放量的抑制作用有所下降但仍顯著。根據各回歸系數的顯著性可知，消費結構升級在綠色金融改革創新試點政策對碳排放量的影響中起著部分中介作用，消費結構升級分擔了一部分綠色金融改革創新試點政策對碳減排的促進影響。假設H3 得到檢驗。綜上，表4 的研究結果表明，綠色金融改革創新試點政策的實施，一方面會對促進碳減排有一個直接效應，同時也會通過提升消費結構升級，對碳減排的促進有著間接效應。

七、異質性分析

（一）基于經濟發展水平分組的實證分析

已有文獻發現，經濟增長增加了二氧化碳排放[30-31]。那么對于經濟發達的地區和經濟較為落后的地區，這兩組不同的研究對象在綠色金融改革創新實驗區政策對碳排放產生影響的效果上是否有差異呢?對此我們考察經濟發展水平在基準研究中的異質性。本文根據各省份人均GDP 數據，分別計算各省（區、市）2013—2019 年七年里的平均值，選取人均GDP 平均值排名前十的省份為經濟發展水平高的組別，排名后十的省份為經濟發展水平低的組別，分別對這兩個樣本按模型（1）回歸。

檢驗結果如表5 第（1）、（2）列所示，treated 的回歸系數均為負，且經濟較落后地區樣本的treated 系數絕對值明顯較大，且在1%水平上顯著；而在經濟較發達地區的樣本中不存在顯著關系。這說明建立綠色金融改革創新試驗區對碳排放的抑制作用在經濟發展水平低的地區更為顯著。可能的原因是，對于陜西、甘肅、貴州等經濟發展水平較低的西部省份，且大多是能源大省，分布有眾多“兩高”能源產業；而綠色金融改革創新政策鼓勵提倡對綠色環保產業的投入，以升級產業結構、推動技術進步，這一點正好迎合了這些“兩高”產業的綠色轉型需求，能有效改善當地能源結構，因而產生了較強的碳減排效果。另外，可能是大多經濟發達地區的政府、銀行和企業對綠色金融創新政策的重視程度不足、實施力度不強，沒有把此政策作為促進產業升級的資金支持，進而對碳減排的促進作用就較不明顯。因此，綠色金融改革創新試點政策對經濟發展水平低的地區碳減排具有顯著的促進作用。

表5 異質性分析

（二）基于產業結構特征分組的實證分析

已有研究發現，綠色金融政策對產業結構升級與優化具有顯著的正向促進作用[5]，同時產業結構高級化對碳排放強度也存在一定影響[32]，產業結構的差異是否會導致綠色金融政策對碳排放的抑制作用的差異性呢？為此我們研究產業結構特征的異質性。由于產業結構升級是指產業結構逐漸向第三產業發展且產業在全球價值鏈中的地位不斷提升。本文選取各省份第三產業占比，分別計算各省2013—2019 年七年中的平均值，分別選取第三產業占比排名前50%和后50%的省份為第三產業占比高、第三產業占比低的組別，對這兩個樣本按模型（1）回歸。

具體的回歸結果如表5 第（3）和（4）列所示，treated 的回歸系數均為負，且第三產業占比相對較低樣本的treated 系數絕對值明顯較大，且在1%水平上顯著；而在第三產業占比相對較高的樣本中不存在顯著關系。該結果顯示，第三產業比重越低的地區，綠色金融改革創新政策對碳減排的促進效應就越大。可能的原因是，第三產業主要指服務性產業，相比第二產業會更加清潔、綠色和環保；那么綠色金融政策以綠色環保為要旨的資金幫扶可能對第三產業升級優化的作用不大，因而不能有效降低第三產業占比較高地區的碳排放。綜上，綠色金融改革創新試點政策對第三產業占比較低地區的碳減排具有顯著的促進作用。

（三）基于碳排放強度分組的實證分析

地區碳排放強度的差異也可能導致綠色金融政策的碳減排效應不同。為此，本文選取各省份碳排放數據，單獨計算每個省（區、市）于2013—2019 年間的碳排放量平均值，并進行排序，碳排放排名前50%的為高碳組、后50%的省份為低碳組，對這兩個樣本按模型（1）回歸。

實驗結果如表5 第（5）、（6）列所示，高碳組treated 的回歸系數在1%的水平上顯著為負；而低碳組的treated 系數為正且不顯著。這說明建立綠色金融改革創新試驗區對碳排放的抑制作用在碳排放更高的地區更為顯著。可能的原因是，碳排放更高的地區因省內“兩高”產業聚集而急需進行綠色轉型的觀念迫切，因而積極響應綠色金融政策、積極倡導綠色資金流入綠色企業、強力管制打壓高污染企業進行污染項目倒逼其轉型，一方面綠色創新技術提升，另一方面高排放產品產量削減，故而碳排放減少。

八、結論與政策啟示

本文基于2017 年綠色金融改革創新試點政策，采用雙重差分模型，以2013—2019 年省級面板數據，實證研究了綠色金融對碳排放的影響。研究結果顯示：（1）大力發展綠色金融能夠顯著抑制碳排放。政策實施之后，相比非試點地區，綠色金融改革創新試點地區的碳排放量增長有明顯的下降趨勢，且該結論在控制內生性問題以及考慮其他穩健性檢驗后仍然成立。（2）消費結構升級在綠色金融政策對碳排放的影響過程中具有部分中介作用。綠色金融政策一方面直接促進碳減排，另一方面通過提升消費結構層級進而減少能耗、提升能源使用效率間接促進碳減排。（3）此外，異質性分析發現，綠色金融對碳排放的抑制作用在經濟發展水平較低、第三產業占比較低以及碳排放強度較高的省份更加顯著，且作用效果更強。本文為揭示我國綠色金融改革創新試點政策抑制碳排放效應提供了經驗證據，具有較強的現實意義。

本文基于以上研究結論，提出如下政策啟示：

第一，發揮好試點地區先行先試的作用，并對試點成果及時總結反饋。根據研究結果，建立綠色金融改革創新試驗區有助于促進碳減排，有利于綠色環保，政府可以考慮將綠色金融改革創新政策推廣到其他省域，為推動建設綠色金融體系，鼓勵商業銀行加大綠色信貸規模和比例，增加對綠色清潔行業（環保、新能源、新材料）信貸資金的投入，同時縮減流向“兩高”行業的資金并加強資金使用監管。為此，國家相關部門應積極完善法律制度，商業銀行應進一步提升風險管理水平，各地政府應以風險擔保、加強監管等方式鼓勵支持商業銀行開展綠色信貸業務，保障各地綠色金融改革創新政策的貫徹落實。

第二，推進消費結構升級，倡導全民“綠色低碳”的消費理念。新聞媒體、居民社區多宣傳“綠色低碳”的生活方式；商業銀行要明確宣稱為綠色清潔企業提供優惠利率，“警示”高污染行業，“高調”傳遞發展綠色經濟的信號，促進企業建立環保優先的社會責任意識，促進全社會樹立環保文明、綠色清潔的環境意識和消費意識。

第三，因地制宜地搞好綠色金融發展，各省（區、市）應根據當地經濟發展特征制定具有區域特色的有效制度和政策。根據研究發現，綠色金融政策對碳排放的影響在經濟發展水平較低、碳排放強度較高、第三產業占比較低的省份更加顯著。因此，國家應重點關注經濟落后、污染程度嚴重的省域，比如西部地區能源大省（陜西、甘肅、貴州等），加大對這些地區的綠色信貸力度，采用“先易后難”的思路，使這些地區的碳排放迅速降低。同時，中央人民政府還應充分發揮宏觀調配的作用，根據地區實際情況，合理布局、動態配置資源，保證在資金利用效率最大化的基礎上穩步推進各區綠色經濟蓬勃發展。

注釋：

① 2016 年8 月，中國人民銀行等七部委共同印發《關于構建綠色金融體系的指導意見》提出。

② 數據來源：中華人民共和國中央人民政府官網之新聞“我國綠色貸款存量規模居全球第一”。