我國地方綠色金融政策量化分析

摘 要：綠色金融是實現綠色發展的關鍵，有效的綠色金融政策體系能夠在制度層面指導綠色金融有序發展，規范綠色金融改革實踐。選取10項地方綠色金融政策作為研究對象，運用文本挖掘方法和PMC指數模型，構建綠色金融政策評價指標體系，對政策進行實證檢驗，為政策的優化改進提供借鑒。研究結果顯示，我國地方綠色金融政策整體上安排合理、部署全面，但在政策規劃、部門協作、激勵約束、區域協調發展和國際合作方面有待完善。基于研究結論，地方綠色金融政策要做好政策長短期銜接，強化部門協同發展和區域合作，提供充分的人才保障和資金支持，完善制度建設和考核評估機制，加大對試點工作的政策支持力度，深化綠色金融國際交流合作。

關鍵詞：綠色金融政策；PMC指數；政策量化評價

中圖分類號：F832.0

文獻標識碼：A

DOIdoi：10.3969/j.issn.1672-2272.202407067

Quantitative Analysis of China’s Local Green Finance Policies：Based on PMC Index Model

Jing Linxiu，Cui Rui

（School of Economics and Management， Changchun University of Science and Technology， Changchun 130022， China）

Abstract： Green finance is the key to realize green development， and an effective green finance policy system can guide the orderly development of green finance at the institutional level and standardize the practice of green finance reform. Ten local green financial policies are selected as research objects， and text mining method and PMC index model are used to construct green financial policy evaluation index system， and the policies are empirically examined to provide reference for the optimization and improvement of the policies. The results show that China's local green financial policies are reasonably arranged and comprehensively deployed as a whole， but they need to be improved in terms of policy planning， sectoral collaboration， incentives and constraints， coordinated regional development and international cooperation. Based on the conclusions of the study， local green financial policies should do a good job of connecting policies in the long and short term， strengthening sectoral collaborative development and regional cooperation， providing sufficient talent guarantee and financial support， improving system construction and assessment and evaluation mechanisms， increasing policy support for pilot work， and deepening international exchange and cooperation in green finance.

Key Words：Green Finance Policies; PMC Index; Quantitative Evaluation of Policies

0 引言

我國是氣候變化全球治理的重要參與者和引領者。“十四五”期間，我國不斷加強對綠色發展和綠色金融政策體系建設的重視，綠色金融政策的制定與實施是實現我國綠色發展的關鍵一環。中央金融工作會議指出，“優化資金供給結構，把更多金融資源用于促進科技創新、先進制造、綠色發展和中小微企業，做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融五篇大文章”。黨的二十屆三中全會提出，“因地制宜發展新質生產力，扎實推進綠色低碳發展。要完善生態文明基礎體制，健全生態環境治理體系，健全綠色低碳發展機制”。進一步為我國金融發展指明方向，引導更多金融資源用于綠色發展。綠色金融是綠色低碳理念在金融領域的創新，是實現經濟社會綠色轉型的關鍵，能夠為經濟社會可持續發展和人與自然和諧共生的現代化建設提供有力支撐。綠色金融政策能夠為綠色金融有序發展提供頂層設計，規劃引導綠色金融發展方向，是促進綠色發展的加速器。在國家政策的部署和引導下，各省積極響應，依據實際情況出臺綠色金融政策。地方政府是深入貫徹綠色金融政策的主體，對地方綠色金融政策進行量化研究和深度剖析，有助于提高決策者把握政策的能力，促進政策改進和完善。

目前學術界對綠色金融政策的研究主要集中在3個方面，即綠色金融政策的內涵、綠色金融政策體系發展以及綠色金融政策影響。在綠色金融政策內涵方面，綠色金融政策被視為支持環境規制、促進節約資源和資源高效利用的宏觀調控政策［1］，是一種引導社會資本進入綠色產業的制度安排［2-3］，以金融服務和金融工具為政策手段［4-6］，提高金融資源配置效率，促使資金流向綠色環保產業，為生態文明建設和生態環境保護提供強大動力。在綠色金融政策體系發展方面，學者通過對政策歸納總結，劃分發展階段［4，7-8］，認為中國已經構建了較為完善的綠色金融政策體系［9-10］。在綠色金融政策影響方面，綠色金融政策通過資源配置和資金支持，促進企業轉型［11-13］、區域創新［14］以及綠色經濟發展［15］。

關于綠色金融政策的現有研究集中在綠色信貸政策，較少審視整個政策體系，對政策缺乏定量研究。在研究對象方面，現有文獻主要考察中央的政策文件，針對地方制定的政策文本研究相對較少。因此剖析地方綠色金融政策文本有利于地方科學制定綠色金融政策，本文基于文本挖掘工具，運用PMC指數模型，構建綠色金融政策評價指標體系，選取10項地方綠色金融政策樣本，解析樣本政策的優劣，為政策的改進和落實提供依據，進一步促進綠色金融的實踐創新，加快實現經濟發展綠色轉型。

1 研究設計

1.1 政策來源和樣本選擇

通過北大法寶、政府官網、金融監管部門官網等檢索渠道，檢索時間截至2023年12月31日，剔除失效的政策文件，共獲取239份地方綠色金融政策文本。總體來看，地方不斷重視綠色金融的發展。根據圖1，2016-2018年我國地方綠色金融政策的發表數量呈上升趨勢，主要是由于中央2016年發布的《關于構建綠色金融體系的指導意見》，為地方綠色金融發展指明方向，各地陸續頒布綠色金融政策。2019-2020年地方綠色金融政策發文數量較少，該段時間處于政策實踐落地階段，政府重點在政策的執行和實施效果的評估。“十四五”規劃以來，中央加強對綠色發展的重視，各地結合之前綠色金融政策實踐效果的反饋，進一步出臺綠色金融政策，因此地方綠色金融政策發文數量再次上升。

本文選取10項“十四五”期間的地方綠色金融政策文本。如表1所示，這十項政策涵蓋我國四大經濟區域，東部地區選取北京、廣東、江蘇、上海四個地方的政策；中部地區選取江西和湖北兩地的政策；西部地區選取廣西、重慶和寧夏三地政策；東北地區選取黑龍江省的政策。

將整理的政策文本導入ROSTCM 6軟件數據庫進行分析，將“綠色金融”“綠色信貸”“綠色保險”等詞語補充至分詞自定義詞表，根據分詞結果進行詞頻統計，生成綠色金融政策的高頻詞匯，并從中篩選排名前15的高頻詞。如表2所示，可以發現機構、保險、風險、銀行、體系等詞匯頻次較高，表明金融機構在綠色金融發展中具有重要作用。

依據ROSTCM 6統計的高頻詞，運用WordArt制作詞云圖，如圖2所示，通過詞頻數據可視化突出政策重點，“綠色金融”“機構”“發展”“環境”“創新”“鼓勵”等關鍵詞直觀地呈現在詞云圖中，為后續綠色金融政策量化評級的二級變量選取提供參考。

在政策文本的基礎上，通過ROSTCM 6制作社會網絡圖譜（圖3），反映省級綠色金融政策文本中的關鍵詞匯以及相互之間的關聯。從網絡圖譜可以看出，“綠色”“金融”“發展”是文本中的核心關鍵詞，不僅在政策文本中提到的次數多，而且涉及面廣、延伸度高，是網絡圖譜的核心。同時，圖譜中“體系”“建設”“環境”等詞匯也有一定的輻射范圍，表明其在政策文本中的重要作用。總體而言，網絡內外圍關鍵詞及其聯系反映了隨著綠色金融政策持續推進，銀行等金融機構依舊處于主導地位，各省對金融發展和創新的支持力度不斷加大，強調健全綠色金融政策體系和環境保護機制，更加重視綠色低碳發展以及金融服務對生態文明建設的促進作用。

1.2 政策評價指標體系構建

PMC指數模型（Policy Modeling Consistency Index），即政策一致性指數模型，由Ruiz·Estrada［16］提出，用于量化衡量政策整體水平、內部一致性水平。該模型源于Ruiz·Estrada［17］提出的OmniaMobilis假說，即世界萬物是運動和普遍聯系的，每個變量的重要性都相同。不應限制變量的數目和權重，要盡可能多地設置變量，不忽視任何相關變量，以便從不同層次評估政策的優劣性和內部一致性。

基于Ruiz·Estrad［16］提出的變量設置方法，結合政策文本和高頻詞分析，參考張永安等［18］關于政策量化評價的研究成果，共設置10個一級變量與73個二級變量，構建綠色金融政策量化評價指標體系，如表3所示。

1.3 多投入產出表構建

多投入產出表是基于多個視角探究單項指標變量［19］的數據分析框架，用于多角度、多層面審視和評估政策。根據政策評價指標體系中的10個一級變量和73個二級變量構建多投入產出表，如表4所示，清晰地展現變量之間的種屬關系。研究中每個二級變量相互獨立、權重一致、同等重要。采用0-1賦值，若政策符合二級變量的定義及內容，賦值1，否則賦值0。

1.4 PMC指數計算公式及評分等級表

根據Ruiz·Estrada［16］的方法，PMC指數計算包含4個步驟：第一，依據評價指標體系的評價標準，將每項綠色金融政策各級變量納入多投入產出表；第二，通過式（1）和式（2）得到多投入產出表中二級變量參數；第三，按照式（3）統計各一級變量數值；第四，按照式（4）匯總一級變量參數，從而獲取所探討政策的PMC指數。

X～N0，1（1）

X={XR：［0～1］}（2）

Xt=∑nj=1XtjTXtjt=1，2，...，10（t為一級變量;j為二級變量）（3）

PMC=X1∑8j=1X1j8+X2∑3j=1X2j3+X3∑5j=1X3j5+X4∑8j=1X4j8+X5∑12j=1X5j12+X6∑5j=1X6j5+X7∑4j=1X7j4+X8∑20j=1X8j20+X9∑8j=1X9j8+X10

（4）

依據Ruiz·Estrada［16］的研究，構建PMC政策評分等級表，如表5所示，該評分表是基于PMC指數計算結果，對綠色金融政策的質量進行等級評價，每個等級都有相應的評分標準。

2 實證分析

2.1 PMC指數計算結果

10項地方綠色金融政策的PMC指數及等級如表6所示。總體來看，所選取的10項綠色金融政策都科學合理，質量可觀［20］，沒有不良和可接受等級的政策。P1（北京）、P4（黑龍江）、P5（江蘇）、P6（江西）、P7（上海）的PMC指數在8～9之間，政策效力等級為優秀，說明這五地在設計綠色金融政策時覆蓋較為完善，考慮相對周全。P2（廣東）、P3（廣西）、P8（湖北）、P9（重慶）、P10（寧夏）的PMC指數在6～7.99之間，政策效力等級為良好，說明政策制定者在制定政策時要進一步加強政策效力，提高政策的完備度和合理性，注重結合地方特色，確保綠色金融政策的有效實施，助力經濟綠色發展。

從均值來看，X7政策受體均值最低，表明政策普遍作用主體單一，一定程度上影響政策的貫徹落實。X5激勵與約束、X6政策層次、X9政策主題均值相對較低，這表明部分地區政策需要加強激勵約束，特別是在人才激勵、法律保障和部門分工方面［21］；提高政策層次，加強政府重視程度；完善政策主題，促進政策在區域協調發展、技術進步以及試驗區的示范引領建設中發揮重要作用。

從地區來看，結合圖4，P1（北京）、P2（廣東）、P5（江蘇）、P7（上海）屬于東部地區，除廣東政策良好外，其余地區政策優秀，說明該地區綠色金融政策整體上制定恰當，安排具體，但仍需在X5激勵與約束方面加以完善。P4（黑龍江）屬于東北地區，政策等級優秀，X6政策層次等方面還需加強。P6（江西）、P8（湖北）屬于中部地區，1項政策優秀，1項政策良好，該地區綠色金融政策得分波動較大，政策仍處于探索學習階段，應進一步改進X2政策時限和X5激勵與約束，制定長期有效的實施方案，加強對各方參與者的鼓勵和監管。P3（廣西）、P9（重慶）、P10（寧夏）屬于西部地區，政策效力等級均為良好，該地區綠色金融政策還需進一步優化，特別是在X4政策領域、X7政策受體和X9政策主題方面，應著重提高政策覆蓋面，打破政策受體范圍局限，完善政策主題。

2.2 PMC曲面繪制

PMC曲面圖通過清晰的三維立體圖展現政策評分結果，依據曲面的凹陷程度反映政策量化分值的高低，凹陷度越高表明該項指標的改進空間越大，直觀具體地為后續政策闡釋和優化指明方向。考慮到曲面的對稱性和美觀性，選取前9個一級變量［22］，基于PMC指數計算數據和曲面計算式（5），構建3×3矩陣并繪制PMC曲面，展現所研究政策文本的優勢和局限［23］。

PMC曲面=X1X2X3X4X5X6X7X8X9（5）

為了更加具象地對比綠色金融政策優劣，依據式（5）構建的矩陣，通過Excel繪制10項綠色金融政策樣本的PMC曲面圖［24］。如圖5所示，曲面圖中的1、2、3為三維矩陣的橫坐標，系列1、系列2、系列3為三維矩陣的縱坐標，數值代表PMC指數得分。每個曲面圖的坐標系都代表一個矩陣變量，如（1，系列1）代表X1，（1，系列2）為X4，（1，系列3）為X7。曲面圖凹陷度越低，整體政策質量越好，通過觀察可以看出指標的得分主要在0.4～1之間，每項政策的頂點都在0.9～1之間，表明政策整體質量良好，指標涉及較為全面。

2.3 政策評價

結合圖6和表6，對10項綠色金融政策進行深度闡釋。綠色金融政策P1的PMC指數為8.52，排名第二，等級為優秀，該項政策一級指標除X3政策評估、X5激勵與約束略低于平均水平外，其余指標均大于或等于平均值，表明北京市在該政策制定時，規劃詳實，能長期覆蓋多領域、多方位。未來政策完善的方向應充分考慮政策依據，進一步明確部門之間的分工，加強監管措施和法律保障。政策改進順序為X8-X3-X9-X7-X5-X6。

綠色金融政策P2的PMC指數為7.56，排名第九，等級為良好。在X1政策性質、X4政策領域、X5激勵與約束、X6政策層次和X7政策受體方面低于均值。廣東省作為我國沿海經濟發達省份，在X8政策重點和X9政策主題方面表現良好，能夠從多個角度統籌全省綠色金融發展，不斷創新和完善綠色金融服務。然而，該省綠色金融政策的政策受體局限于政府部門，缺少宣傳培訓和人才激勵，未充分重視文化領域建設。強調風險監測與防控，但對部門、行業的監管性方面存在不足。應加強人才引進和法律保障，增加宣傳力度，重視文化和生態文明建設，提高監管性。政策改進順序為X8-X9-X4-X1-X5-X6-X7。

綠色金融政策P3的PMC指數為7.90，排名第六，等級為良好。在X6政策層次和X7政策受體和X9政策主題方面低于均值。該政策為廣西省銀保監局針對其銀行業、保險業綠色金融發展的專項政策，主要針對銀行業、保險業等金融機構，局限于金融領域，針對性較強，導致在X6政策層次和X7政策受體方面低于均值。X9政策主題方面也低于均值，應完善政策在國際合作和區域協調發展方面的設計。X8政策重點方面表現優異，實現政策重點全覆蓋，說明政策涉及內容豐富，針對金融領域政策目標明確，方案詳實，為該領域提供了良好的政策支持。政策改進順序為X5-X9-X6-X7，應加強人才激勵措施，明確主體分工，增強金融支持技術進步力度，強化金融領域的示范引領作用。

綠色金融政策P4的PMC指數為8.28，排名第三，等級為優秀。黑龍江省的政策在X4政策領域、X6政策層次、X8政策重點、X9政策主題低于均值，該政策未涉及工業領域，科技支持力度小，部門、行業之間交流匱乏，對環境治理重視不足，缺少對區域協調發展的關注。未來政策設計應包含工業領域建設發展，在政策重點上要強調科技創新支持，加強交流合作，突出環境治理。在政策主題方面，推動區域協調發展，加快技術進步，充分發揮試點、示范區的引領作用。政策改進順序X4-X5-X8-X7-X9-X6。

綠色金融政策P5的PMC指數為8.91，排名第一，等級為優秀。江蘇省的政策在X4政策領域、X5激勵與約束兩方面低于均值。該政策整體全面且重點突出，各部門分工明確，體系完善，產品多元化，強調構建完整的綠色金融生態體系，注重監督保障，強化組織推動。但仍需加快新型基礎配套設施建設，健全法律保障、推動人才激勵和人才引進，加強國際合作和區域協調發展。政策改進順序X8-X4-X9-X7-X5。

綠色金融政策P6的PMC指數為8.19，排名第四，等級為優秀。江西省的政策在X2政策時限和X6政策層次兩方面低于均值。該政策的實施期間為2022—2025年，政策時限屬于中期，相對于其他長期政策，在作用時間上沒有優勢。但在X4政策領域、X5激勵與約束、X8政策重點、X9政策主題方面表現較好，與大多數政策一樣，需要加強法律法規的針對性和適用性，按照有關職責分工，促進綠色領域技術進步。政策改進順序X9-X5-X2-X7-X6。

綠色金融政策P7的PMC指數為8.09，排名第五，等級為優秀。該政策是上海銀保監局針對銀行業、保險業發布的綠色金融專項行動方案，主要在“十四五”期間作用于金融機構，在X2政策時限和X7政策受體兩方面低于均值。應積極推進綠色金融服務平臺建設，制定分工方案，明確各部門責任，引導更多參與者加入綠色金融的發展，加大對技術進步支持力度，健全政策體系。政策改進順序X8-X9-X5-X2-X6-X7。

綠色金融政策P8的PMC指數為7.62，排名第八，等級為良好。該政策是中國銀保監會湖北監管局推進銀行業保險業綠色金融發展的政策，在X1政策性質、X5激勵與約束、X7政策受體、X8政策重點、X9政策主題方面低于均值。政策缺少對試點試驗的重視，在人才培養引進和評價激勵方面有所欠缺，政策宣傳力度不足，信息共享機制不健全，基礎設施建設不完善，部門職責分工不明確。應加強平臺建設和地區協同發展，促進科技引領和技術推動綠色發展，創新綠色金融國際交流合作機制。政策改進順序X1-X8-X9-X6-X5-X7。

綠色金融政策P9的PMC指數為7.12，排名第十，等級為良好。該政策是重慶銀保監局聚焦銀行業保險業綠色金融發展的政策，在X2政策時限、X4政策領域、X7政策受體、X8政策重點、X9政策主題方面低于均值。政策著眼于金融機構，未強調生態文明建設和能源轉型，在搭建服務平臺和區域協調發展方面有待改進。但在人才引進、培訓教育、考核評估、統計監測等方面值得借鑒。應加強基礎配套建設，突出科技創新和高新技術發展，展現綠色金融在“一帶一路”國際合作中的重要作用。政策改進順序X5-X6-X8-X2-X4-X9-X7。

綠色金融政策P10的PMC指數為7.67，排名第七，等級為良好。X1政策性質、X3政策評估、X5激勵與約束、X7政策受體、X9政策主題等方面低于均值。寧夏的綠色金融政策強調生態文明建設，注重信息共享，科技發展和人才支撐。應在區域協調發展和搭建國際合作平臺方面加強重視，積極開展試點實踐，充分發揮示范作用，提高制度保障，加強部門交流，完善相關法律法規支撐，擴大政策覆蓋面，為綠色金融促進全面綠色發展提供依據。政策改進順序X8-X1-X3-X6-X5-X9-X7。

3 結論與建議

3.1 研究結論

本文基于PMC指數模型，選取“十四五”期間10項我國地方綠色金融政策進行量化分析，深度剖析政策內容，展現政策優劣，針對不足之處提出改進措施。整體來說，我國地方綠色金融政策的安排和部署較為全面，10項政策的PMC指數均值為7.99，表明政策整體質量較高，但仍需在部分方面優化完善。分地區來看，我國東部和東北地區的綠色金融政策質量相對較好，地方政府對綠色金融政策重視程度較高，政策內容覆蓋較為全面；中部和西部地區的綠色金融政策則存在一定的改進空間，需加深對綠色金融政策實踐的探索。具體而言，在政策性質方面，需要加強地方政策的監管力度以及在改革創新試驗中的引領和調控作用。在政策時限方面，各地應進一步加強對政策的短期目標與長期戰略的結合，依據中央對綠色金融的頂層設計，不斷調整和完善政策設計。在政策評估方面，要明確政策依據，確保政策的科學性和合理性，為地方政策貫徹執行提供依據，保障政策實施效果符合預期。在政策領域方面，地方政府應重視綠色金融在文化領域的建設，將綠色發展理念貫穿到綠色金融政策的各個環節。在激勵與約束方面，對人才激勵關注度較低，大部分政策都缺乏法律法規保障，部門之間分工責任不明確，未考慮稅收減免方面的政策支持。在政策層次方面，各地銀保監局在制定政策時應加強與政府部門間的交流協作，保證政策的一致性和綜合性，提高政策質量和執行效率。在政策受體方面，政策普遍缺少與社會公眾的互動和對公司企業的重視，需要搭建溝通平臺、建立暢通的反饋渠道，打破政策受體范圍的局限性。在政策重點方面，要加強科技支持，完善平臺建設，重視協同發展。在政策主題方面，對綠色金融的區域協調發展重視程度有待加強，在技術進步和國際合作方面還需強化。

3.2 政策建議

第一，地方政府要兼顧政策的長期可持續性和短期時效性。審慎考慮政策的時效和預期成效，確保長期戰略與中短期目標協調一致，從整體和局部兩方面把握綠色金融發展目標的實現。地方綠色金融政策的長期規劃是對地方綠色金融發展全局的把握，明確長期目標，有助于加強政策的預測性和指導性，推動地方綠色金融的穩步發展。中期目標是對長期規劃的細分，較為明確具體，評估目標實現的可能性，是長短目標之間的中介，對于把握綠色金融長期發展至關重要。短期目標應更具針對性和靈活性，進一步細化政策，為政策精準有效落實提供堅實基礎。制定地方綠色金融政策的短期規劃，明確短期要求，做好政策實施效果的監測評估和監督管理，針對政策實行過程中的形勢變化和執行障礙進行調整，找準政策發力點，有效推動地方綠色金融發展進程。

第二，強化地方綠色金融政策的協調性和協同性。提高地方政府部門間的合作和共享機制，建立信息交流服務平臺，打破聯動壁壘，強化區域協調發展。提高上下聯動能力，加大部門聯合發布力度，提升政策層次。不僅要展現地方政府部門和金融機構在發展綠色金融過程中的主導作用，還要強調公司企業和社會公眾在此過程中的主體作用。建立暢通的反饋和響應機制，使各方參與其中，發現并聚焦綠色金融政策實施中的問題，更好地改進政策。各地方金融機構和公司企業應當加強信息披露，履行社會責任，通過各類報告充分披露綠色金融發展情況。同時，加強綠色金融區域合作和一體化進程的建設，各地區優勢互補，實現綠色經濟高質量發展。

第三，優化地方綠色金融政策的激勵與約束機制，完善本地區綠色金融市場功能，豐富綠色金融政策工具類型。依托地方實際，制定人才保障和激勵機制，大力培養綠色金融方面的專業人才，為綠色金融發展提供人才支持。運用好稅收減免政策，對于符合綠色發展的企業給予資金支持和稅收優惠。加快本地區綠色金融領域基礎配套設施建設，完善綠色金融體系建設，推動各地綠色金融服務平臺建設。促進地方綠色金融產品和市場發展，不斷優化創新，加強金融對綠色科技多領域發展的支持，促進綠色金融市場化機制發展。加大市場支持力度，鼓勵公司企業和社會公眾積極參與，壯大市場參與主體。加強綠色金融制度保障，加快推進地方綠色金融法規建設，明確責任分工，強化責任落實。完善對各地金融機構綠色金融產品、服務的統計監測與考核評估，強化政府和市場對綠色金融的信息披露。

第四，進一步加強對試點工作的政策支持。各地應積極開展綠色金融試點工作，通過綠色金融試驗區的實踐探索，先行檢驗政策的有效性和可行性，并在試點過程中不斷完善政策。通過復制推廣試點地區的先進經驗，提高資源使用效率，保證政策的科學合理施行，有利于各地方綠色金融的全面推廣。制定綠色金融試點政策，結合各地區實際，建立不同側重、各具特色的試驗區。發展多元化的綠色金融產品和服務，加強試點地區的專項資金和技術人才支持［25-26］，建立試點地區信息共享平臺，促進試點地區發展高質量、差異化的綠色金融。

第五，深化綠色金融國際交流合作。綠色金融國際合作是中國建設綠色金融體系的重要一環，中國積極參與全球環境治理，致力于成為世界綠色金融的主要參與者和引領者，各地方也應加強對綠色金融國際合作的重視。探討對接全球的綠色金融標準框架和體系，穩步推進地方綠色金融國際合作項目建設，結合各地區發展實際和地理區位，開展綠色金融國際合作。在二十國集團制定的金融框架、“一帶一路”倡議以及各地區自由貿易區的建設下，各地區要進一步強化綠色金融國際合作，構建綠色可持續的國際綠色金融合作平臺，推動綠色金融產品國際國內互聯互通，積極開展跨境投融資服務。

參考文獻參考文獻：

［1］ 張紅.論綠色金融政策及其立法路徑——兼論作為法理基礎的“兩型社會”先行先試權［J］.財經理論與實踐，2010，31（2）：125-128.

［2］ 鄒錦吉.綠色金融政策、政策協同與工業污染強度——基于政策文本分析的視角［J］.金融理論與實踐，2017（12）：71-74.

［3］ 馬駿.中國綠色金融的發展與前景［J］.經濟社會體制比較，2016（6）：25-32.

［4］ 杜莉，鄭立純.我國綠色金融政策體系的效應評價——基于試點運行數據的分析［J］.清華大學學報（哲學社會科學版），2019，34（1）：173-182，199.

［5］ 謝喬昕.環境規制、綠色金融發展與企業技術創新［J］.科研管理，2021，42（6）：65-72.

［6］ 呂承超，姜延杰，何加豪.綠色金融政策的碳減排效應——來自綠色金融改革創新試驗區的實踐［J/OL］.中國管理科學，1-24［2024-06-16］.https：//doi.org/10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.0888.

［7］ 陳凱.綠色金融政策的變遷分析與對策建議［J］.中國特色社會主義研究，2017（5）：93-97，112.

［8］ 魏麗莉，楊穎.中國綠色金融政策的演進邏輯與環境效應研究［J］.西北師大學報（社會科學版），2020，57（4）：101-111.

［9］ 信瑤瑤，唐玨嵐.碳中和目標下的我國綠色金融：政策、實踐與挑戰［J］.當代經濟管理，2021，43（10）：91-97.

［10］ 杜明軍.完善綠色金融政策體系的戰略思考［J］.區域經濟評論，2022（6）：116-127.

［11］ 陳國進，丁賽杰，趙向琴，等.中國綠色金融政策、融資成本與企業綠色轉型——基于央行擔保品政策視角［J］.金融研究，2021（12）：75-95.

［12］ 陳小運，黃婉.綠色金融政策與綠色企業全要素生產率——基于《綠色信貸指引》實施的經驗證據［J］.財經論叢，2024（4）：60-69.

［13］ 劉靜.綠色金融、環境規制與策略性綠色創新［J/OL］.大連理工大學學報（社會科學版），1-10［2024-06-17］.https：//doi.org/10.19525/j.issn1008-407x.2024.04.006.

［14］ 余少龍，石虹.綠色金融對城市綠色創新的影響研究——基于綠色金融改革創新試驗區的準自然實驗 ［J］.金融理論與實踐， 2024（4）：13-22.

［15］ 劉德政，丁志華.基于PMC指數模型的中國綠色金融政策量化分析［J］.中國礦業大學學報（社會科學版），2024，26（1）：139-152.

［16］ RUIZ ESTRADA M A. Policy modeling：definition，Classification and evaluation［J］. Journal of Policy Modeling， 2011，33（4）：523-536

［17］ RUIZ E M， YAP S F， NAGARAJ S. Beyond the ceteris paribus assumption：modeling demand and supply assuming omnia mobilis［J］.International Journal of Economics Research，2008，5（2）：185-194.

［18］ 張永安，耿喆.我國區域科技創新政策的量化評價——基于PMC指數模型［J］.科技管理研究，2015，35（14）：26-31.

［19］ 李剛，呂立杰，王瑩聰.“十四五”期間我國中小學科學教育政策量化評價研究——基于PMC指數模型的分析［J］.東北師大學報（哲學社會科學版），2024（4）：59-72.

［20］ 鄒凱，李雨欣，劉耀飛，等.基于PMC指數模型的數字鄉村公共文化服務政策量化評價［J/OL］.情報科學，1-21［2024-07-15］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/22.1264.G2.20240627.1314.016.html.

［21］ 孔莉，彭宇亭，李想成真.“雙碳”背景下中國綠色金融政策協同有效性研究——基于多維文本量化分析［J］.技術經濟與管理研究，2024（6）：97-103.

［22］ 張倩，馬海群，牛曉宏.基于PMC指數模型的我國數據安全政策評價研究［J/OL］.現代情報，1-24［2024-07-15］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/22.1182.G3.20240517.1317.004.html.

［23］ 張振華，陳曦，汪京，等.綠色金融改革創新試驗區政策對碳排放的影響效應——基于282個城市面板數據的準實驗研究［J］.中國人口·資源與環境，2024，34（2）：32-45.

［24］ 柳劍平，黃鷺.綠色技術創新、綠色金融政策與綠色發展［J］.湖北社會科學，2024（3）：94-105.

［25］ 李姍姍，范明軒，袁亮.我國“雙碳”政策效應研究——基于文本挖掘的量化分析 ［J/OL］.中國礦業大學學報，1-10［2024-07-24］. https：//doi.org/10.13247/j.cnki.jcumt.20240034.

［26］ 王文韜，張子一，錢鵬博，等.三維框架下我國數據要素政策量化研究［J/OL］.情報理論與實踐， 1-14［2024-07-24］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1762.G3.20240430.1459.002.html.

責任編輯（責任編輯：周 媛）