綠色金融改革創新試點政策能促進能源消費結構優化嗎？

摘要：為進一步推動我國綠色金融發展，2017年國務院批準設立綠色金融改革創新試驗區。本文選取2013—2020年我國30個省級行政區宏觀面板數據為研究對象，采用合成控制法分析綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的影響。研究表明，綠色金融改革創新試點政策能夠促進能源消費結構的優化。機制分析發現，綠色金融改革創新試點政策通過促進地區融資規模的擴張對能源消費結構產生正向影響。本文為更好地發揮綠色金融改革創新試點政策的作用以及促進地區能源消費結構的優化具有實踐指導意義。

關鍵詞：綠色金融改革創新試驗區；能源消費結構；融資規模；合成控制法；綠色轉型

中圖分類號： F832；C924.24" " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：1007-0753（2024）01-0066-11

收稿日期：2023-09-11

作者簡介：董鑫，碩士研究生，齊魯工業大學經濟與管理學部，研究方向為綠色金融。

邵林，博士，副教授，碩士生導師，齊魯工業大學經濟與管理學部，研究方向為綠色金融。

基金項目：濟南市哲學社會科學研究課題“‘雙碳’目標下濟南市能源結構轉型路徑及政策機制設計研究”（JNSK22B17）。

本文感謝匿名審稿專家的寶貴意見，文責自負。

一、引言

黨的二十大報告明確指出，高質量發展的關鍵環節是推動經濟社會發展綠色化、低碳化，要求深入推進能源革命，加快規劃建設新型能源體系，確保能源安全。同時，國家發展和改革委員會、國家能源局印發的《“十四五”現代能源體系規劃》提出加快推動能源低碳轉型，并提出2025年我國非化石能源消費比重提高至20%的目標。因此，如何推動能源綠色低碳轉型、加快主體能源由化石能源向非化石能源轉變成為新時代能源高質量發展亟待解決的關鍵問題。

金融發展被認為是經濟增長的重要推動因素（Oroud等，2023；孫浦陽等，2011），但經濟的增長往往伴隨著大量的能源消費（Jahangir等，2012；黃華繼和李英齊，2022），如何發揮金融力量推動經濟綠色發展受到研究者的廣泛關注（陳凱，2017）。2016年中國人民銀行、財政部等七部委聯合印發的《關于構建綠色金融體系的指導意見》確立了我國綠色金融體系建設的頂層架構并給出綠色金融的“官方”定義，即綠色金融是指為支持環境改善、應對氣候變化和資源節約高效利用的經濟活動，能促進資金流向環境友好型項目。但由于綠色投資往往存在風險較高、收益不確定等問題，完全依靠市場機制難以實現其初衷，需要政府制定政策加以引導。2017年經中國人民銀行、國家發展和改革委員會、財政部等七部委聯合決定在浙江、江西、廣東、貴州、新疆五省（區）的部分地區設立綠色金融改革創新試驗區（以下簡稱“綠色金融改革創新試點政策”），旨在推進我國綠色金融體系建設，強化金融支持綠色低碳發展。綠色金融改革創新試點政策的實施一方面拓寬了綠色產業以及環保項目融資渠道，另一方面有利于高耗能企業的綠色技術升級，推動了企業綠色轉型（金環等，2022）。當前，我國能源消費結構以化石能源為主，化石能源燃燒會增加碳排放量，導致我國生態環境惡化（謝婷婷和黃雨薇，2022）。因此，推動能源消費結構的優化是實現“雙碳”目標以及緩解環境治理壓力的重要路徑。綠色金融政策兼具政策引導和市場導向的雙重作用，將推動能源消費結構綠色低碳轉型。

目前學者主要從綠色信貸（劉傳哲和任懿，2019）、碳金融（楊大光和劉嘉夫，2012）、碳排放權交易試點（黃向嵐等，2018；李響等，2022；毛瑩等，2022）等綠色金融政策來探究對能源消費結構優化的影響，較少關注綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的影響。本文的邊際貢獻體現在兩個方面：第一，以能源消費結構視角評估綠色金融改革創新試點政策的實施效果，豐富了綠色金融改革創新試點政策的相關研究，為地區能源消費結構優化以及綠色金融改革創新試驗區擴容發展提供了依據；第二，考慮并驗證融資規模的擴張是綠色金融改革創新試點政策影響能源消費結構的重要途徑，拓寬了綠色金融政策影響能源消費結構優化的作用機制方面的研究視野。

二、文獻綜述與研究假設

（一）綠色金融政策與能源消費結構

我國逐步建立了以綠色信貸政策、綠色債券政策、綠色保險政策為主體，多類綠色金融政策為補充的綠色金融政策體系（鄭立純，2020）。當前關于綠色金融政策與能源消費結構的研究大多集中在綠色信貸政策、碳排放權交易試點以及碳金融等方面。研究發現綠色信貸政策會抑制高耗能等行業投資，促進技術進步，實現能源消費結構優化；同時，優化能源消費結構帶來的經濟和環境效益會給予綠色信貸正反饋，形成良性循環（劉傳哲和任懿，2019）。有關碳排放權交易試點與能源消費結構的研究發現，碳排放權交易政策有利于能源消費結構的優化調整，且降低能源消費總量和調整能源消費結構是實現碳減排的有效途徑（黃向嵐等，2018；李響等，2022；毛瑩等，2022）。此外，還有研究發現碳金融通過激勵能源消費者采用低碳可再生能源，從而實現碳減排和能源消費結構優化（Chien等，2023）。但陳清（2015）研究發現碳金融對化石燃料消費比重的影響不顯著，對清潔能源消費比重的影響力呈現西部、東部、中部依次遞減的局面，整體上對能源消費結構的影響相對較弱。

綠色金融改革創新試點政策是政府為同時實現經濟發展、環境保護及社會可持續三重紅利的市場化政策工具之一（李曉萍等，2019），標志著我國綠色金融建設開啟自上而下的區域探索模式（Irfan等，2022），試圖通過綠色金融體制機制和產品服務等方面的率先改革創新，探索可在全國復制、推廣的經驗（岳永生，2019）。綠色金融改革創新試驗區的設立一方面鼓勵金融機構將金融資源向綠色環保項目傾斜，減少重污染企業的資金供給，提高重污染企業的債務融資成本，抑制高污染企業信貸需求，激勵企業參與綠色項目，促進產業結構生態化轉型（斯麗娟和姚小強，2022）；另一方面用綠色產業融資模式拓寬了綠色產業和傳統產業技術改造的融資渠道，全鏈條金融服務為企業綠色技術創新提供資金支持，提升了綠色企業的融資便利性，從而激發企業綠色創新（李戎和劉璐茜，2021；蘭飛和余爽，2022；祁懷錦和劉斯琴，2023；Xu等，2023）。具體來看，試驗區通過創新金融產品以及財稅激勵政策形成洼地效應，使得金融資源由高污染行業向綠色低碳產業流動，由此減少污染項目資金供給，增加創新活動資金需求供給，緩解技術創新融資約束（金環等，2022）。產業結構的升級和技術創新能力的提升，能夠有效促進能源消費結構的優化（鄒璇和王盼，2019）。因此，本文提出假設1。

假設1：綠色金融改革創新試點政策能夠促進能源消費結構的優化。

（二）綠色金融政策、融資規模與能源消費結構

碳中和目標下能源體系向著“低碳化”和“無碳化”方向轉型，能源消費結構從以化石能源為主體向以新能源為主體轉變（鄒才能等，2023）。解決融資問題對于推動新能源產業的發展具有重要作用，綠色金融作為一條便捷高效的融資渠道，為新能源產業發展提供了強有力的支持（高曉燕和王治國，2017）。新能源的應用對于能源結構的優化具有重要意義（龐加蘭等，2023）。此外，有研究發現綠色金融的發展促使資源要素向可再生能源項目流動，促進可再生能源產業的發展，推動能源轉型（Lee等，2023）。因此，緩解新能源產業的融資約束將有力推動能源消費結構的優化。綠色金融改革創新試點政策通過綠色信貸、綠色債券、綠色股票指數、綠色發展基金等多元化綠色產業融資渠道，提高綠色資金獲得的便利性（祁懷錦和劉斯琴，2023），幫助區域內新能源產業解決融資問題。根據以上分析，本文提出假設2。

假設2：綠色金融改革創新試點政策通過促進地區融資規模的擴張，進而優化能源消費結構。

已有研究對有關綠色信貸、碳金融、碳排放權交易試點與能源消費結構之間的關系進行了較為豐富的討論，但鮮有學者就綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的作用效果進行評估。綠色金融建設仍處于探索階段，關于如何應用綠色金融解決環境風險和相關應用建設問題需要引起重視（李曉萍等，2019）。綠色金融改革創新試點政策提供了一個“準自然實驗”，本文運用合成控制法評估綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的影響，并基于實證結果，為發揮綠色金融改革創新試點政策的作用以及探索應用綠色金融來解決環境問題提供政策建議。

三、實證模型與數據說明

（一）變量定義

1.能源消費結構。鄒璇和王盼（2019）采用新能源消費量占一次能源消費總量的比重來表示能源消費結構，黎紹凱和李露一（2019）則采用天然氣消費量占能源消費總量的比重來作為能源消費結構指標。由于區域層面新能源消費量數據披露不全面，且化石能源是我國主體能源，基于數據的可得性和我國能源消費結構的特點，采用化石能源消費量（煤炭、石油與天然氣）占能源消費總量的比重來表示能源消費結構，并用Ecs表示，該指標越小，表示能源消費結構越優。

2.合成控制法的預測變量。人口規模（Popsize），該指標借鑒黃向嵐等（2018）的做法，采用各省份年末人口數并取對數表示；對外開放程度（Ftrade），該指標借鑒黎紹凱和李露一（2019）的做法，以各省份進出口貿易總額占GDP的比重來衡量；環境規制（Er），該指標借鑒毛瑩等（2022）的方法，采用地方財政環境保護支出占財政一般支出的比重來表示；產業結構（Is），借鑒史丹和李少林（2020）的做法，以第二產業增加值占地區生產總值的比重衡量；研發創新能力（Science），該指標借鑒毛瑩等（2022）的做法，用地方財政科學技術支出來衡量，并取對數表示。

3.中介變量。本文借鑒龐加蘭等（2023）的分析方式，采用地區社會融資規模并取對數來表示融資規模（Finscale），探究綠色金融改革創新試點政策是否能通過融資規模擴大的路徑影響能源消費結構。

本文主要變量的數據來源于歷年《中國能源統計年鑒》和省份統計年鑒。為避免受2012年發布的《綠色信貸指引》的影響，研究區間設定為2013—2020年。

（二）模型設定

1.合成控制法基本思想。合成控制法（Synthetic Control Methods）是由Abadie和Gardeazabal（2003）提出的一種政策評估方法，其基本思想是：根據處理組與控制組中結果和控制變量數據，給予控制組相關變量不同權重，擬合出反事實處理組，該處理組與真實處理組相似，但沒有受到政策沖擊，之后通過比較反事實處理組與真實處理組得出政策效應。此方法能夠較好地避免控制組選擇的主觀性和隨意性，且與傳統政策評估的雙重差分法只對政策進行平均化評價相比，該方法結果針對個體本身，能觀察到個體變化情況。

本文以2017年綠色金融改革創新試點政策的出臺作為外生沖擊，借鑒Abadie等（2010）的分析方法，采用合成控制法來評估綠色金融改革創新試點政策對五省份能源消費結構的影響。

2.合成控制法模型設定。本文將設立綠色金融改革創新試驗區的五省份作為處理組，其他省份（除西藏、港澳臺地區）作為控制組，每個合成控制組產生時都剔除其他四個處理組省份。

假設可以觀測到K+1個省份在t∈[1，T0]期內的能源消費結構數據，同時假設i省份（i =1）作為綠色金融改革創新試點政策沖擊的處理組，另外K個省份（i ＞1）作為控制組，EcsD作為t時點受到綠色金融改革創新試點政策影響省份的能源消費結構指標，EcsC則是作為t時未受到綠色金融改革創新試點政策影響省份的能源消費結構指標。令τ1t = EcsD-EcsC，表示省份i（i =1）進行綠色金融改革創新試點沖擊對能源消費結構造成的影響。

對于未受沖擊的省份i（i ＞1）的能源消費結構，本文參照Abadie等（2010）的做法進行影響因子的提取：

其中，Zt為合成控制法的匹配變量，δt為時間固定效應，γt μi為個體-年度固定效應。

同時，將K個未受沖擊的省份分別賦予權重ω2、ω3、…、ωK+1，并且滿足ω2 + ω3 + … + ωK+1 = 1，每個ωi均大于0。對（1）式兩邊進行加權后加總得到：

假定T0期前任一年中，存在權重組合（ω*2，ω*3 ，…， ω*K+1），使得：

Abadie等（2010）認為，若存在非奇異矩陣 ∑T0n=1λ'n λn，則對于任意t≤T0時期來說，

式（4）兩端若趨于0，則可用K個控制組省份中t期（t≤T0）的能源消費結構擬合出處理組省份的能源消費結構，可認為存在一組K個省份取值的權重矩陣，使得政策沖擊前處理組與控制組的能源消費結構類似。

基于以上分析，進一步求解下面的方程：

其中，X1為處理組在試點政策沖擊之前匹配變量與能源消費結構不同時點均值構成的矩陣，X0為控制組在試點政策沖擊之前匹配變量與能源消費結構不同時點均值構成的矩陣，W為待求解權重矩陣，V是一個半正定矩陣。V的選擇會影響均方誤差。通過Abadie等（2010）提供的程序計算得出V，從而得出最優權重矩陣W*：

通過證明可得，t期綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構作用的效果估計值為

3.雙重差分法（DID）模型設計。為驗證結論的穩健性，本文采用雙重差分法進行穩健性檢驗。模型設定如下：

其中，Ecsit表示i省份t年能源消費結構。Treati為地區虛擬變量，如果省份i是綠色金融改革創新試點省份（浙江、江西、廣東、貴州、新疆）則為處理組，否則為控制組。Postt為時間虛擬變量，以2017年綠色金融改革創新試點政策的頒布進行時間劃分，2017年及之后的年份取值1，其余年份為0。Gfrit是地區虛擬變量（Treati）和時間虛擬變量（Postt）的交互項。通過觀察交互項Gfrit的估計系數β3來估計綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的作用效果。Control表示控制變量，具體包括人口規模、對外開放程度、環境規制、金融發展水平、產業結構、研發創新能力。year、province分別表示年份固定效應、地區固定效應。

4.融資規模中介效應模型設定。為進一步探究綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的作用路徑，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應檢驗做法，分析融資規模在綠色金融改革創新試點政策影響能源消費結構的過程中發揮的中介效應。模型設定如下：

四、實證結果分析

（一）主要變量描述性統計

本文選取我國2013—2020年30個省份（除西藏、港澳臺地區）的宏觀數據，共240個樣本。描述性統計結果如表1所示。

（二）合成控制法擬合結果分析

1.試點省份對應合成省份及權重系數

通過合成控制法，利用25個非試點省份數據擬合出5個試點省份（浙江、江西、廣東、貴省份州、新疆）的合成省份。表2列示了5個試點省份對應的合成省份和權重系數。以浙江省為例，構造浙江省的對應合成省份包括天津、遼寧、上海、江蘇、安徽、福建以及湖北，其中福建占比最大，權重系數為0.381，上海占比最低，權重系數為0.009，說明在能源消費結構方面，與浙江省相似度最高的是福建，相似度最低的是上海。

2.試點省份擬合結果

本文利用合成控制法，得出設立綠色金融改革創新試驗區的省份（浙江、江西、廣東、貴州、新疆）與其相應合成省份的能源消費結構（化石能源消費量占能源消費總量）的變化趨勢，如圖1至圖5所示。其中，實線代表真實試點省份的能源消費結構的變化情況，虛線代表合成試點省份的能源消費結構的變化情況，垂直虛線代表綠色金融改革創新試驗區設立的年份2017年，垂直虛線左側為綠色金融改革創新試驗區設立之前的時期，垂直虛線右側為綠色金融改革創新試驗區設立之后的時期。

根據合成結果可以看出，對于所有試點省份來說，綠色金融改革創新試點政策能夠促進能源消費結構的優化，說明假設1成立。

具體來看，合成結果與不同省份的能源消費特征、產業結構布局以及綠色金融改革試驗區改革預期目標（側重點）存在一定關聯性。例如，浙江湖州和衢州建設綠色金融改革創新試驗區旨在通過金融創新優化資源配置，推動新興產業和傳統產業綠色化改造，抑制高耗能、高污染方向的投資，降低能源消費，同時支持新能源和清潔能源行業發展，起到優化能源結構的作用；江西綠色金融改革創新試驗區建設與生態文明建設相關聯，旨在推動工業低碳改造和清潔能源等綠色產業發展，但由于江西能源消費結構以煤炭為主，清潔能源發展周期較長，政策效果存在一定滯后性；廣東省作為我國制造業大省，能源消費結構以化石能源為主，其中煤炭和石油約占百分之六十，產業結構特征使得能源消費結構在短時間難以有大幅度變化，但是綠色債券、綠色資產證券化等綠色直接融資模式的出現，將為傳統制造業能源消費轉型提供更多資金支持，能源消費結構也將得到進一步優化；貴州在綠色信貸的導向下，大力發展風力發電和光伏發電等新能源項目，“綠電”代替部分“煤電”，實現能源消費結構的優化；新疆被賦予絲綢之路經濟帶核心區，搭上共建綠色“一帶一路”發展的便車，積極拓展綠色債券、綠色租賃、綠色信托等綠色金融業務，重點支持清潔能源、節能環保和減排技術領域，為新疆綠色低碳發展爭取更多綠色資源，促進地區能源消費結構的優化。

（三）安慰劑檢驗

為檢驗結果的有效性，本文借鑒Abadie等（2010）的分析方式來估計綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的優化效應在統計上是否顯著。此種方法的基本思想是假設控制組中的省份在2017年同樣受到綠色金融改革創新試點政策的沖擊，通過合成控制法來構造其對應的合成控制對象，估計假設條件下的政策效果，再比較真實試點省份的政策效果與假設條件下控制組省份的政策效果。若真實試點省份的政策效果大于假設條件下控制組省份的政策效果，說明綠色金融改革創新試點政策的能源消費結構優化效應在統計上是顯著的。

此種方法要求政策實施前合成控制對象具有較好的擬合效果，如果前期擬合效果不好，即RMSPE（均方預測誤差的平方根）值比較大，那么后期形成的政策效果可能源自較差的擬合效果而非政策本身所致。因此本文在排序檢驗時刪除了政策實施前控制組省份RMSPE值高于試點省份RMSPE值2倍的省份。其中浙江控制組中刪除北京、海南、青海；江西控制組中刪除北京、內蒙古、江蘇、山東、海南、青海；廣東控制組中刪除北京、內蒙古、江蘇、山東、海南、青海；貴州控制組中刪除北京、內蒙古、江蘇、山東、海南、甘肅、青海；新疆控制組中刪除北京、內蒙古、江蘇、山東、海南、甘肅、青海。圖6展示了各省份與其合成省份能源消費結構（化石能源消費占能源消費總量）的差值變化情況，其中實線代表5個試點省份，虛線代表控制組省份，垂直虛線表示綠色金融改革創新試點政策實施年（2017年）。

從圖6可以看出，綠色金融改革創新試點政策實施之前，試點省份與其他假設受到政策沖擊省份的能源消費結構差值之間的差距較小，但實施之后試點省份與控制組省份之間的差距逐漸增大，即試點省份與合成試點省份的能源消費結構差值要明顯高于假設受到政策沖擊省份與其相應合成對象的能源消費結構差值，說明綠色金融改革創新試點政策的實施能夠促進能源消費結構的優化，且這種優化作用在統計上是顯著的。以浙江為例，浙江安慰劑檢驗中刪除2017年之前控制組省份RMSPE值超過浙江RMSPE值2倍的省份以及其余4個試點省份，剩余23個省份，即有4.35%（1/23）的概率出現浙江與合成浙江能源消費結構之間這么大的差距，就可以認為浙江能源消費結構的優化在5%水平下是顯著的。同理，可以證明試點政策對江西和廣東的能源消費結構的優化效應在5%水平下顯著，對貴州和新疆能源消費結構的優化效應在10%水平下是顯著的。

五、穩健性檢驗及進一步分析

（一）雙重差分法分析

根據前文設定的雙重差分模型，對上述實證結果進行穩健性檢驗，表3展示了雙重差分法的估計結果。從表3列（1）可以看出，交互項Gfr的系數在1%的水平下顯著為負，說明綠色金融改革創新試點政策能夠促進省份能源消費結構的優化，與前文分析結果保持一致。從表3列（2）可以發現在加入人口規模、對外開放程度、環境規制、產業結構、研發創新能力控制變量后交互項Gfr的系數在1%的水平下顯著為負，說明綠色金融改革創新試點政策能夠促進能源消費結構的優化，同時證明前文合成控制法分析的結果是穩健的。

（二）剔除其他政策的干擾

為應對氣候變化，改善能源結構，減少碳排放，2011年我國在北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東及深圳七省市開展碳排放權交易試點；隨后，2016年福建啟動碳排放權交易市場。因此，為避免受上述政策影響而高估綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的優化作用，本文剔除碳排放權交易試點地區，根據模型（8）進行回歸分析。結果如表4所示。

可以看出，在排除碳排放權交易試點政策的影響后，綠色金融改革創新試點政策仍能夠促進能源消費結構的優化。

（三）融資規模中介效應檢驗

基于前文綠色金融可能通過擴大融資規模進而優化能源消費結構這一假設，進一步探究綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的影響路徑。本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）逐步回歸的分析方法，檢驗融資規模是否在綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的影響中發揮著中介作用。檢驗結果如表5所示。表5列（1）中交互項Gfr的系數在1%的水平下顯著，說明綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構具有優化作用。列（2）中交互項Gfr的系數在5%的水平下顯著，說明綠色金融改革創新試點政策促進融資規模的擴張，同時證明融資規模的中介效應存在，假設2成立。列（3）中交互項Gfr的系數在1%的水平下顯著，說明融資規模在綠色金融改革創新試點政策優化能源消費結構的過程中存在部分中介效應。

六、結論與建議

本文以2017年綠色金融改革創新試點政策的出臺作為外生沖擊，基于我國2013—2020年30個省份宏觀面板數據，采用合成控制法，分析綠色金融改革創新試點政策對首批加入試點的省份能源消費結構的影響。研究結果表明：綠色金融改革創新試點政策能夠促進能源消費結構的優化。在進一步的機制分析中發現，綠色金融改革創新試點政策通過促進地區融資規模的擴張進而優化能源消費結構。基于上述實證結論，提出以下政策建議：

第一，制定差異化綠色金融改革創新試點政策。綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的優化作用在省份間存在差異，因此應綜合考慮地區資源稟賦、地理位置、產業結構等特點，根據區域內產業特征推出創新性綠色金融產品并制定與之相匹配的體制機制，建設符合區域特色的綠色金融體系，助力區域新興綠色產業發展和傳統高污染高排放產業轉型，增加清潔低碳能源消費，降低煤炭、石油等化石能源消費，更好地發揮綠色金融改革創新試點政策對能源消費結構的優化作用。

第二，深化對綠色產業的激勵扶持機制改革，提高綠色金融資源配置效率和公平性。落實綠色發展的財政優惠補貼，并有針對性地將資金向新能源產業傾斜，支持地區新能源企業和項目的發展，加速地方能源消費結構綠色轉型，創新金融產品與服務，拓寬綠色環保類項目的融資渠道，滿足不同主體的融資需求。

第三，總結推廣綠色金融改革創新試驗區建設的有益經驗，實現綠色金融改革創新試驗區的擴容發展。依托創新性綠色金融產品及服務推動跨區域要素流動，打破制度壁壘，將綠色金融與普惠金融的理念、產品、服務以及激勵手段融合起來，助力區域能源消費結構轉型，實現區域協同低碳發展目標。

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（責任編輯：張艷妮）

Can the Pilot Policy of Green Finance Reform and Innovation Promote the Optimization of Energy Consumption Structure？

DONG Xin， SHAO Lin

（Department of Economics and Management， Qilu University of Technology）

Abstract：In order to further promote the development of green finance in China， the State Council approved the establishment of a green finance reform and innovation pilot zone in 2017. This paper selects the macro panel data of 30 provincial-level administrative regions in China from 2013 to 2020 as the research object， and uses the synthetic control method to analyze the impact of green finance reform and innovation pilot policies on energy consumption structure. The results show that the pilot policy of green finance reform and innovation can promote the optimization of energy consumption structure. Mechanism analysis finds that the pilot policy of green finance reform and innovation has a positive impact on the energy consumption structure by promoting the expansion of regional financing scale. This study has practical guiding significance for better playing the role of green finance reform and innovation pilot policies and promoting the optimization of regional energy consumption structure.

Keywords： Green finance reform and innovation pilot zone; Energy consumption structure; Financing scale; Synthetic control method; Green transformation