新型基础设施建设、绿色金融对碳排放的影响研究

摘要：在“双碳”目标下，新型基础设施建设对于协调经济增长与环境可持续发展具有重要作用。文章基于2005—2021年我国30个省级样本数据，构建双向固定效应模型深入探究新型基础设施建设对碳排放的影响，并分析了绿色金融在此过程中的调节效应。研究结果表明：新型基础设施建设与碳排放之间存在显著的倒“U”形关系，绿色金融能够负向调节二者之间的关系；新型基础设施建设在东部和中部地区能够显著抑制碳排放，在西部地区的减排效应不显著；在东部地区，绿色金融能够显著负向调节新型基础设施建设与碳排放之间的倒“U”形关系，该效应在中部和西部地区不显著。基于此，今后应充分发挥新型基础设施建设的规模效应和绿色金融对其的赋能作用，为我国低碳转型和可持续发展注入强大活力。

关键词：新型基础设施建设；绿色金融；碳排放；“双碳”目标

中图分类号：F812.4" " " " " " " 文献标志码：A" " " " " " " " 文章编号：1007-8576（2024）06-0018-11

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2024.06.002

The Impact of New Infrastructure Development and Green Finance" " "on Carbon Emissions

RAN Qiying1，2，MENG Yuxin3

（1.Xinjiang Polytechnic University Research Center of \"Two Mountains\" Theory and High-Quality Green Development of Southern Xinjiang， Aksu 843100， China;

2. Shanghai University of Business， Shanghai 200235， China;

3.Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi 830046， China）

Abstract： In the context of carbon peaking and carbon neutrality goals， the construction of new infrastructure plays an important role in coordinating economic growth and environmental sustainability. Based on the data of 30 provincial samples in China from 2005 to 2021， this paper constructs a two-way fixed effect model to deeply explore the impact of new infrastructure construction on carbon emissions and analyzes the moderating effect of green finance in this process. The study shows that there is a significant inverted “U”-shaped relationship between new infrastructure construction and carbon emissions， and green finance can negatively moderate this relationship; new infrastructure construction can significantly reduce carbon emissions in the eastern and central regions， but its emission reduction effect is not significant in the western region; in the eastern region， green finance can significantly negatively moderate the inverted" “U”-shaped relationship between new infrastructure construction and carbon emissions， while this effect is not significant in the central and western regions. Based on this， fully leveraging the scale effect of new infrastructure construction and the empowering effect of green finance on it will inject strong vitality into China’s low-carbon transformation and sustainable development.

Key words： new infrastructure development; green finance; carbon emissions; carbon peaking and carbon neutrality goals

随着我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，碳减排成为推动经济社会转型的关键。作为世界制造业第一大国，我国工业部门，尤其是钢铁、水泥、化工等重工业具有高能耗与高排放的特征，碳排放问题尤为突出。2020年9月习近平主席在第75届联合国大会一般性辩论上作出中国力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的重大宣示。这一宏伟蓝图对于应对全球气候变化具有重大意义，其成功实施须依赖一系列坚决而有效的措施。

新型基础设施建设作为基础设施领域的一种创新发展模式，其碳减排效应对于我国推动高质量发展、实现绿色转型具有重要意义。新型基础设施建设这一概念于2018年出现，2020年政府工作报告将其纳入国家战略发展规划，明确其涵盖信息基础设施建设、融合基础设施建设、创新基础设施建设三大领域。新型基础设施建设强调技术创新、信息化与绿色环保，涵盖5G网络、数据中心、人工智能、工业互联网、电动汽车充电桩、高速铁路与城市轨道交通等多个领域，旨在推动传统基础设施向智能化、数字化转型［1］，既是应对当前经济挑战的重要举措，又是促进长期可持续发展的关键策略。然而，新型基础设施建设对碳排放的影响尚存争议，其是促进还是抑制碳排放，现有研究尚未给出明确答案。2021年10月国务院印发的《2030年前碳达峰行动方案》明确指出要大力发展绿色金融工具，以此引导金融机构为绿色低碳项目提供长期限、低成本资金。那么，在新型基础设施建设过程中，绿色金融的加入能否强化新型基础设施建设的碳减排效应？这一效应在不同地理区位间存在怎样的异质性？回答上述问题一方面能够在理论层面厘清新型基础设施建设对碳排放的影响机制，另一方面能够在实践层面为因地制宜地制定和实施新型基础设施建设政策以及碳减排政策提供理论依据。

一、文献梳理

近年来，新型基础设施建设、绿色金融、碳排放等议题备受学界瞩目，但对于三者之间关系的深入探讨尚显不足。现有文献主要聚焦于以下内容：一是新型基础设施建设与碳排放的关系。既有研究较多分析了传统基础设施建设与碳排放之间的关系，认为传统基础设施建设显著促进了碳排放，并且是碳排放的主要来源［2］。新型基础设施建设涵盖创新基础设施建设、融合基础设施建设、信息基础设施建设三大领域。目前大部分研究并未直接关注新型基础设施建设与碳排放之间的关系，而是侧重于新型基础设施建设内部的细分内容对碳排放的影响，缺乏对新型基础设施建设这一整体概念与碳排放之间关系的全面剖析。如宋敏［3］利用省级面板数据，研究发现创新基础设施建设对制造业碳排放具有先增排后减排的非线性影响；王真［4］基于2011—2020年我国276个城市的面板数据，实证检验发现信息基础设施建设通过激励实质性创新活动以及源头管控方面的绿色创新，实现了城市降低碳排放强度与提高碳排放效率兼得的目标。另外，既有文献对于新型基础设施建设的研究主要围绕与“绿色”相关的主题展开。如蔺鹏［5］研究发现新型数字基础设施建设可以显著促进我国工业绿色发展效率提高；胡壮程［6］研究发现新型基础设施建设可以通过缓解资源错配和扩大市场规模促进城市绿色技术创新；孔芳霞［7］研究发现我国新型基础设施建设的绿色发展效应整体上呈边际递减态势。

二是绿色金融与碳排放的关系。有学者认为绿色金融可以抑制碳排放。如李云燕［8］利用2008—2019年我国省级面板数据，实证研究发现绿色金融具有显著的碳减排效应；Sun［9］发现绿色金融对本地和邻近地区的碳排放有显著抑制作用，进一步证实绿色金融在碳减排方面具有空间效应。有部分学者认为虽然绿色金融可以显著减少碳排放，但在不同地理区域间具有异质性［10］。如田嘉莉［11］发现绿色金融对改善环境有积极影响，但其对碳排放的影响存在行业异质性。也有部分学者认为在绿色金融对碳排放的影响中可能存在促进碳排放的情况。如谭敏［12］研究发现绿色金融通过经济规模效应这一作用途径会增加碳排放，而通过技术进步效应和结构转型效应这两条作用途径能够减少碳排放，从综合效应来看，绿色金融与碳排放呈负相关关系。综上，绿色金融与碳排放之间的关系较为复杂，一般来说绿色金融的发展有助于减少碳排放，但这种影响在不同地区及不同条件下可能有所区别。

本文的边际贡献在于：一是探究新型基础设施建设与碳排放之间的关系。现有研究多聚焦于传统基础设施建设与碳排放的关系，对于新型基础设施建设与碳排放的关系，尤其是二者之间可能存在的非线性关系仍缺乏深入剖析。因此，本文采用双向固定效应模型深入探究新型基础设施建设对碳排放的非线性影响。二是弥补了碳排放相关研究的空白。目前鲜有研究系统探讨新型基础设施建设、绿色金融与碳排放三者之间的内在联系。本文将这三者纳入同一分析框架，不仅揭示了新型基础设施建设与碳排放之间的关系，还深入剖析了绿色金融对二者之间关系的调节作用。

二、理论分析与研究假说

（一）新型基础设施建设对碳排放的影响

新型基础设施建设对碳排放的影响具有不确定性，部分研究认为新型基础设施建设可以减少碳排放。首先，新型基础设施建设通过加大对太阳能、风能等可再生能源的投资与建设，促进了清洁能源的广泛应用。相较于化石燃料，可再生能源的利用显著减少了碳排放。因此，加强相关能源设施建设并优化能源配置，是实现碳减排的重要途径［13］。其次，新型基础设施建设可以提高能源利用效率。新型基础设施建设包括对建筑、交通、工业等领域的节能改造，如改进建筑的绝热材料、建立更高效的公共交通系统、采用节能的生产技术等，都可以减少能源消耗和碳排放。再次，新型基础设施建设优化了废物回收和再利用机制，有效减少了垃圾填埋与焚烧所产生的碳排放。同时，其推广的循环经济理念减少了资源浪费与不必要的生产活动，进而对碳减排产生了积极作用。最后，新型基础设施建设可利用信息技术建立智能化减排设施。如通过智能电网更有效地管理电力需求和供应，减少能源浪费，从而间接减少碳排放；电动汽车相较于燃油汽车碳排放量更低，政府可通过建设电动汽车充电站和改善公共交通设施等措施进一步减少碳排放［14］。因此，建设并不断优化新型基础设施是实现低碳发展的关键措施之一，可以有效减少碳排放。

需要注意的是，虽然新型基础设施建设在长期内可能会促进低碳发展和环境保护，但在短期内尤其是在建设阶段确实会带来一定程度的碳排放增加［15］。首先，新型基础设施在建设中通常需要消耗大量的钢铁及水泥等建筑材料，其生产过程往往伴随着碳排放的增加。在施工活动中使用的机械设备通常依赖化石燃料作为能源，会导致在建设阶段产生较多的碳排放。施工中可能会破坏原有的湿地、草原等固碳生态系统，导致碳排放量增加。其次，新型基础设施的建设和维护可能导致能源需求增加，在可再生能源尚未广泛替代传统能源的情况下，这可能增加碳排放。最后，大规模的新型基础设施建设项目可能占用本可用于环保和低碳技术投资的资源，也可能间接影响碳排放。

基于以上分析，本文提出研究假说1：新型基础设施建设与碳排放之间存在倒“U”形关系。

（二）绿色金融的调节作用

绿色金融通过直接向低碳和无碳项目提供资金，可促进绿色技术和解决方案的研发与应用［16］。新型基础设施建设会因所在地绿色金融发展水平的不同而对碳排放产生差异化影响。在新型基础设施建设初期，绿色金融通过绿色信贷等专门的金融服务和产品，将资金投向已被广泛认可和验证的绿色项目，并采用更加环保的技术和方法减少建设和运营过程中的碳排放［17］。绿色金融的项目评估标准通常包括项目对环境的影响，所以在新型基础设施建设初期，获得绿色金融资助的项目更可能被设计为低碳项目。绿色金融的发展往往伴随着政策和监管框架的完善，可以减少高碳排放项目，从而削弱短期内新型基础设施建设对碳排放的促进作用。

绿色金融有助于将金融资本引导至环境友好型新型基础设施建设项目，随着这些项目的落地和成熟，其对碳减排的贡献更加显著。绿色金融提供的资金支持加速了新型基础设施建设项目的部署和扩展，从而可在更大范围内减少碳排放［18］。新型基础设施建设通常涉及具有更高能效和更低碳足迹的绿色技术应用，绿色金融投资于这些绿色技术，使其能在更大规模上替代传统的高碳技术，从而减少整体碳排放。随着新型基础设施的建设和发展，环境规制会逐步增强，要求更严格的环保标准和更低的碳排放水平。绿色金融作为政策工具之一，可以通过提供财政激励或设置更高的绿色标准，鼓励企业采取措施减少碳排放［19］。随着绿色金融政策导向的强化，新型基础设施建设在发展到一定阶段后，对碳排放的抑制作用可得到加强。

基于以上分析，本文提出研究假说2：绿色金融负向调节新型基础设施建设与碳排放之间的倒“U”形关系，即随着绿色金融水平的提高，新型基础设施建设前期对碳排放的促进作用将被削弱，新型基础设施建设后期发展水平跨越特定阈值后对碳排放的抑制作用将得到加强。

三、研究设计

（一）模型构建

基于前文理论分析，本文采用双向固定效应模型检验新型基础设施建设对碳排放的影响，以验证研究假说1。模型具体形式如下：

[CO2it=α0+α1Xjjit+α2Xjj2it+βXit+εi+γt+μit]" " " " " " " " " " " " " " （1）

式（1）中：下标[i]、t分别表示省份与年份；被解释变量[CO2it]表示省份[i]第t年的碳排放量；解释变量[Xjjit]表示省份[i]第t年的新型基础设施建设水平；[Xjj2it]表示新型基础设施建设水平的平方项，衡量新型基础设施建设后期发展水平跨越特定阈值后的碳减排效应；[α1]为解释变量一次项的系数，[α2]为解释变量二次项的系数，当[α1]、[α2]为正值时，表示新型基础设施建设促进碳排放，反之则表示新型基础设施建设抑制碳排放；[Xit]表示可能影响碳排放的一系列控制变量；[εi]表示地区固定效应；[γt]表示时间固定效应；[μit]表示随机扰动项。

为进一步探究绿色金融在新型基础设施建设影响碳排放过程中的调节作用，本文在基准回归模型的基础上加入调节变量绿色金融、绿色金融与新型基础设施建设一次项的交互项、绿色金融与新型基础设施建设二次项的交互项，以验证研究假说2。模型具体形式如下：

[CO2it=β0+β1Xjjit+β2Xjj2it+β3Lsjrit+α4Lsjrit×Xjjit+α5Lsjrit×Xjj2it+βXit+εi+γt+μit]" "（2）

式（2）中：[Lsjrit]表示省份[i]第t年的绿色金融水平，其余变量含义如前。

（二）变量说明

1.被解释变量：碳排放（[CO2]）。本文参考傅京燕［20］的做法对碳排放量进行测度，计算公式如下：

[CO2it=Eijt×ηj]" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （3）

式（3）中：[CO2it]为省份[i]第t年的碳排放总量，[i=30]；[Eijt]为省份[i]第t年第j种能源的消耗量；[ηj]为第j种能源的碳排放系数；j=1，2，…，9。温室气体的主要来源是化石燃料燃烧，本文采用各省份历年终端能源消费数据测算碳排放量，并取对数处理。根据历年《中国能源统计年鉴》，将终端能源消费种类划分为煤炭、柴油、汽油、煤油、天然气、原油、燃料油、电力、焦炭9类，其中各能源消费量均为实物统计量，测算碳排放总量时须转换为标准统计量。标准煤折算系数和碳排放系数均来源于《中国统计年鉴》。

2.解释变量：新型基础设施建设（[Xjj]）。新型基础设施建设涵盖创新基础设施建设、融合基础设施建设、信息基础设施建设三大领域。本文参考伍先福［21］的做法，分别测度样本省份创新基础设施建设、融合基础设施建设、信息基础设施建设指标，利用熵值法对3个指标赋权，将细分指标乘以各自权重，加总得到新型基础设施建设指标。对于创新基础设施建设指标，采用科学研究和技术服务业、卫生和社会工作业固定资产投资之和测度。对于信息基础设施建设指标，采用信息传输、软件和信息技术服务业固定资产投资测度。对于融合基础设施建设指标：一是将信息基础设施建设与创新基础设施建设指标合并，得到“纯”新型基础设施建设指标；二是将电力、热力、燃气及水的生产和供应业，交通运输、仓储和邮政业，水利、环境和公共设施管理业固定资产投资指标合并，得到传统基础设施建设指标；三是将“纯”新型基础设施建设指标与传统基础设施建设指标代入耦合模型测算得到融合系数；四是将融合系数乘以传统基础设施建设指标，得到融合基础设施建设指标。上述指标数据均以2005年固定资产投资价格指数为基期进行平减得到，变量取自然对数。

3.调节变量：绿色金融（[Lsjr]）。本文根据尹子擘［22］的测算方法，基于绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资、碳金融5个指标，通过熵值法计算得到绿色金融指标。其中：绿色信贷指标以绿色信贷发展水平（节能环保贷款/地区生产总值）和高耗能工业利息占比（高耗能工业产业利息/工业产业利息）衡量；绿色证券指标以环保企业市值占比（环保企业市值/A股总市值）和高耗能工业市值占比（高耗能工业市值/A股总市值）衡量；绿色保险指标以农业保险规模比（农业保险支出/保险总支出）和农业保险赔付率（农业保险支出/保险总支出）衡量；绿色投资指标以治污投资比（治理污染投资/GDP）衡量；碳金融指标以碳排放量/贷款余额衡量。上述变量取自然对数。

4.控制变量。本文选取以下可能影响碳排放的控制变量：一是经济发展水平（rgdp），采用人均地区国内生产总值的对数衡量；二是产业结构合理化水平（Sru），借鉴干春晖［23］的做法，采用泰尔指数衡量；三是城镇化水平（Urb），采用城镇人口占总人口的比重衡量；四是人口密度（Pop），采用年末常住总人口与该地区土地面积的比值衡量；五是科技创新水平（Inno），借鉴李二玲［24］的做法，采用地方财政教育支出与地方财政科学技术支出之和与地方财政一般预算支出的比值衡量。

（三）数据来源与描述性统计

本文以我国30个省区市2005—2021年数据为研究样本1。数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、各省区市统计年鉴、中国宏观经济数据库、中国科技数据库等，共得到510个观测值。各变量统计特征均在合理范围内，个别缺失数据采用线性插值法补齐。变量的描述性统计结果见表1。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

本文以碳排放（CO2）为被解释变量，以新型基础设施建设（Xjj）为解释变量，在模型中加入新型基础设施建设的平方项（[Xjj2]），分析新型基础设施建设与碳排放之间的关系，结果见表2。可知列（a）～（f）中Xjj的系数均显著为正，[Xjj2]的系数均显著为负，表明新型基础设施建设与碳排放之间存在倒“U”形关系，即新型基础设施建设会先促进后抑制碳排放。列（f）为加入所有控制变量的回归结果，从系数大小来看，Xjj每增加1，CO2排放将增加0.4918；[Xjj2]每增加1，CO2排放将减少0.0259。以上结果验证了研究假说1，即新型基础设施建设与碳排放之间存在倒“U”形关系。可能的原因在于：新型基础设施建设初期，需要大量的钢铁、水泥等建筑材料，其生产过程往往伴随着高碳排放，导致在建设阶段会产生较多碳排放，在可再生能源尚未广泛替代传统能源的情况下，新型基础设施建设并不能有效发挥碳减排效应。从长期来看，随着新型基础设施建设的逐步完善，其会通过提高能源利用效率、优化废物回收机制、利用信息技术建立智能化设施等方式减少碳排放。

进一步地，考虑到数据可能只存在一段单调凹的情况或者只存在一种曲线关系，本文对含有新型基础设施建设二次项的模型进行Utest检验，以证明两者之间是否存在严格的倒“U”形关系。Utest检验结果（限于篇幅未列示）显示：相关结果均至少在5%水平拒绝原假设“不存在倒‘U’形关系”；极值点为9.4990，在［5.6617，12.3880］的取值范围内，可知当新型基础设施建设水平超过9.4990时，其负向作用开始显现，碳排放会随着新型基础设施建设水平的提高而减少；Slope值检验结果显示新型基础设施建设在极值点左边斜率为正，在极值点右边斜率为负。上述结果表明新型基础设施建设与碳排放之间的倒“U”形关系显著存在，研究假说1进一步得证。

（二）稳健性检验

为验证基准回归结果的稳健性，本文通过更换解释变量测度方法、缩尾处理、增加控制变量、内生性检验等方法进行稳健性检验，结果见表3。

1.更换解释变量测度方法。融合基础设施是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，以支撑传统基础设施转型升级的基础设施，本文以其建设水平测度新型基础设施建设水平，结果如表3列（a）、列（b）所示。可知Xjj的系数在1%水平显著为正，[Xjj2]的系数在1%水平显著为负，表明更换解释变量测度方法后，新型基础设施建设与碳排放之间仍存在显著的倒“U”形关系，与基准回归结果一致。

2.缩尾处理。为消除部分极端值对回归结果的影响，本文对新型基础设施建设指标进行双边缩尾1%处理后重新回归，结果如表3列（c）、列（d）所示。可知Xjj的系数在5%水平显著为正，[Xjj2]的系数在5%水平显著为负，与基准回归结果一致。

3.增加控制变量。本文增加控制变量对外开放水平（Open）进行稳健性检验，对外开放水平以对外开放进出口总额与GDP的比值衡量［25］，结果如表3列（e）所示。可知Xjj的系数在5%水平显著为正，[Xjj2]的系数在1%水平显著为负，与基准回归结果一致。

4.内生性检验。本文借鉴柏培文［26］的做法，以各地区地形起伏度作为新型基础设施建设的工具变量。地形起伏度作为基础地理空间特征，会影响光纤电缆、通信基站等与新型基础设施建设相关的设施设备在铺设、调试和使用上的效果。地形越平坦，越有利于新型基础设施建设的发展，满足相关性条件，同时客观的地理数据满足外生性条件，因此地形起伏度适合作为新型基础设施建设的工具变量。需要说明的是，由于所选择的工具变量是横截面数据，无法满足面板数据的回归要求，因此借鉴胡艳［27］的做法，选取各省份每万人中互联网宽带接入端口数（Inter）与地形起伏度（Rdls）的交互项（Inter×Rdls）构造面板工具变量，结果如表3列（f）所示。可知新型基础设施建设与碳排放之间依然呈现显著的倒“U”形关系，表明新型基础设施建设对碳排放存在先促进后抑制的作用，与前文回归结果一致。在第一阶段回归中，工具变量系数在1%水平显著，说明该工具变量可取，且F值大于10，满足相关性要求。Kleibergen-Paap rk LM统计量强烈拒绝不可识别原假设，工具变量通过不可识别检验。弱工具变量检验Cragg-Donald wald F统计量为16.358，大于Stock-Yogo weak ID test中15%的临界值8.96，表明不存在弱工具变量问题。由此判断选择的工具变量满足相关性要求，是严格外生的，工具变量的选择是合理的，再次说明基准回归结果稳健。

（三）调节效应检验

为探究绿色金融在新型基础设施建设与碳排放之间的调节作用，本文在基准回归模型中引入绿色金融（Lsjr）、绿色金融与新型基础设施建设一次项的交互项（Lsjr×Xjj）、绿色金融与新型基础设施建设二次项的交互项（Lsjr×[Xjj2]），以验证绿色金融的调节效应，结果见表4。可知列（a）～（f）中Lsjr×Xjj的系数均在1%水平显著为负，Lsjr×[Xjj2]的系数均在1%水平显著为正，表明绿色金融负向调节新型基础设施建设与碳排放之间的倒“U”形关系，即随着绿色金融水平的提高，新型基础设施建设前期对碳排放的促进作用将被削弱，新型基础设施建设后期对碳排放的抑制作用进一步加强，研究假说2得证。可能的原因在于：在新型基础设施建设初期，绿色金融通过绿色信贷等服务和产品投向绿色项目，会在一定程度上减少碳排放，且其发展伴随的政策和监管完善可减少高碳项目启动，削弱新型基础设施建设前期对碳排放的促进作用；随着新型基础设施建设的成熟，其碳减排效应更显著，绿色金融的资金支持会加速其部署和扩展，助力新型基础设施建设中的低碳技术替代高碳技术，减少整体碳排放。

（四）异质性分析

1.地区异质性的主效应分析。不同地区经济、社会、技术、自然环境、发展阶段等方面的差异都可能影响新型基础设施建设与碳排放之间的关系。我国幅员辽阔，基于省级样本进行回归分析可能会掩盖地区差异，故本文根据地理区位将样本省份划分为东部地区、中部地区、西部地区，以考察新型基础设施建设对碳排放的差异性影响，结果见表5。东部地区的回归结果中，Xjj的系数为0.5063且在1%水平显著，[Xjj2]的系数为-0.0263且在1%水平显著，表明东部地区新型基础设施建设与碳排放之间均存在显著的倒“U”形关系。中部地区的回归结果中，Xjj的系数为0.8227且在1%水平显著，[Xjj2]的系数为-0.0444且在1%水平显著，可知其减排效果略优于东部地区。可能的原因在于：首先，相较于中部地区，东部地区经济更发达、工业化和城市化程度更高，许多高能耗的基础设施和工业已经建立，而中部地区可能处于更早期的工业化阶段，新型基础设施在这些地区替代了更多的高碳基础设施，因此东部地区新型基础设施建设的边际减排效应不如中部地区显著；其次，东部地区的能源结构已经相对优化，因此新型基础设施建设带来的能效提升和减排潜力相对有限，而中部地区对传统能源的依赖较强，新型基础设施建设可能带来更显著的能源结构优化和能效提升；最后，在技术较为成熟的东部地区，新型基础设施建设可能更多地集中在升级和优化现有基础设施方面，而在中部地区，新型基础设施建设涉及更多的创新和技术突破，可能带来更大的减排潜力。西部地区的回归结果中，Xjj、[Xjj2]的系数均不显著，表明新型基础设施建设在西部地区的减排效应不显著。可能的原因在于：一是西部地区经济发展水平相对较低，工业化和城市化程度也较低，因此新型基础设施建设的边际减排效应可能不如经济发达地区显著；二是西部地区对传统能源的依赖更强，转向清洁能源的难度和成本较高，新型基础设施建设在这些地区可能面临更大的挑战。

为进一步探究西部地区新型基础设施建设的减排效应不显著的原因，本文引入门槛效应进行研究。通过门槛检验以确定门槛个数，采用自举法反复抽样500次得到的结果表明，在以绿色金融作为门槛变量的模型中，西部地区存在单一门槛，门槛值为-2.8159。西部地区门槛回归结果见表6。可知在不同绿色金融水平下，西部地区新型基础设施建设对碳排放的影响存在差异。当绿色金融水平小于或等于门槛值时，Xjj的系数在5%水平显著为负，表明新型基础设施建设抑制碳排放；当绿色金融水平大于门槛值时，Xjj的系数不显著，表明过高的绿色金融水平反而不利于新型基础设施建设减排效应的发挥。可能的原因在于：首先，西部地区技术和管理水平相对较低，绿色金融项目在实施过程中可能因技术不过关、管理不善等问题，导致能源利用效率达不到预期，过高的绿色金融水平并不能显著降低碳排放。其次，绿色金融为西部地区带来了大量的资金支持，可能刺激经济规模快速扩张。在经济增长的过程中，对资源的利用效率没有同步提高，经济活动的增多可能会导致能源消耗和碳排放的相应增加。最后，在绿色金融的推动下，一些高耗能、高排放的企业可能会进行绿色转型，但在转型初期，技术升级、设备更新等需要一定的过程，可能导致碳减排效果不佳。

2.绿色金融调节作用的地区异质性分析。不同地区的绿色金融发展水平各异，其在新型基础设施建设与碳排放之间的调节作用亦呈现出显著的地区差异性，这会影响新型基础设施建设减排效应的发挥，因此本文进一步探究绿色金融调节作用的地区异质性，结果见表7。在东部地区的回归结果中，Lsjr×Xjj的系数在5%水平显著为负，Lsjr×[Xjj2]的系数在5%水平显著为正，表明东部地区绿色金融显著负向调节新型基础设施建设与碳排放之间的倒“U”形关系，即在东部地区随着绿色金融水平的提高，新型基础设施建设前期对碳排放的促进作用将被削弱，后期对碳排放的抑制作用进一步加强。在中部地区和西部地区的回归结果中，Lsjr×Xjj和Lsjr×[Xjj2]的系数均不显著，表明绿色金融对新型基础设施建设与碳排放之间倒“U”形关系的调节作用不显著。可能的原因在于：首先，东部地区的经济发展水平普遍高于中部地区和西部地区，拥有更为成熟的市场经济体系和金融环境。东部地区的投资者更倾向于参与绿色金融活动，将资金投向新型基础设施建设项目，从而对碳排放产生显著调节作用。其次，东部地区往往能够获得较多的财政补贴、税收优惠、政府引导基金等政策支持，能够有效降低企业进行新型基础设施建设的成本和风险。而中部地区和西部地区在这方面获得的支持相对较少，制约了绿色金融在新型基础设施建设与碳排放关系中调节作用的发挥。最后，中部地区和西部地区的人力、物力及技术资源相对有限，在新型基础设施建设项目的环境监管方面可能存在漏洞。对于碳排放的监测和执法力度相对东部地区较弱，使得一些新型基础设施建设项目可能没有严格按照低碳标准建设，绿色金融在这种情况下难以发挥有效的调节作用。

五、结论与建议

本文基于2005—2021年我国30个省区市的面板数据，运用双向固定效应模型深入探讨了新型基础设施建设对碳排放的影响，以及绿色金融在此过程中的调节作用。研究结论如下：首先，新型基础设施建设与碳排放之间存在显著的倒“U”形关系。其次，绿色金融能够负向调节新型基础设施建设与碳排放之间的倒“U”形关系，即随着绿色金融水平的提高，新型基础设施建设前期对碳排放的促进作用将被削弱，后期对碳排放的抑制作用进一步加强。最后，新型基础设施建设在东部地区和中部地区显著抑制碳排放，但在西部地区的减排效应不显著；绿色金融显著负向调节东部地区新型基础设施建设与碳排放之间的倒“U”形关系，而这一作用在中部地区和西部地区不显著。

根据以上结论，本文提出如下建议：

首先，政府应构建科学的评估机制，精准识别各地区新型基础设施建设在倒“U”形减排效应曲线上的位置。对于处于曲线上升阶段的地区，应加大对新型基础设施建设的投资和支持力度，进行更高效、低碳的基础设施建设；对于已达到或接近曲线顶点的地区，应重点优化和升级现有基础设施，提高能源利用效率和可持续性。其次，需制定明确的绿色金融政策与监管框架，确保金融资源有效配置于新型基础设施建设。针对新型基础设施建设，金融机构应开发和推广更多的绿色金融产品，并设立监督部门确保落实；政府可通过提供担保、风险补偿、税收优惠等措施来降低绿色金融产品的投资风险和成本。政府和金融机构应积极参与国际绿色金融会议，引进外部资金和经验，以支持国内新型基础设施建设的发展。最后，应根据各地区实际情况实施差异化的绿色金融和基础设施建设策略：对于东部地区和中部地区应提供更多的政策支持和财政激励，以促进新型基础设施的建设和升级，进一步推广和深化绿色金融的应用，通过绿色信贷、绿色债券等金融产品和服务，引导资本流向低碳和环境友好型项目；对于西部地区需要调整和优化基础设施建设的投资结构，鼓励和支持技术创新特别是能够提高能源利用效率和减少碳排放的技术，提供绿色金融培训和指导，支持当地金融机构开发绿色金融产品，提高政府和企业对绿色金融的认识水平和利用率。

参考文献：

［1］刘艳红，黄雪涛，石博涵.中国“新基建”：概念、现状与问题［J］.北京工业大学学报（社会科学版），2020（6）：1-12.

［2］LIU Y F，POULOVÁ P，PRAŽÁK P，et al.Infrastructure development，human development index，and CO2 emissions" " " " " " " " " "in China：a quantile regression approach［J］.Frontiers in environmental science，2023（11）：1114977.

［3］宋敏，刘欣雨.创新基础设施建设推动制造业碳减排发展：机理与证据［J］.南京大学学报（哲学·人文科学·社" " " " " " " " " "会科学），2023（6）：112-126.

［4］王真，楚尔鸣.信息基础设施建设能使“减排”与“增效”兼得吗？：基于绿色技术创新视角［J］.现代财经（天津财" " " " " " " " "经大学学报），2023（10）：74-89.

［5］蔺鹏，孟娜娜.新型数字基础设施建设对中国工业绿色发展效率增长的影响研究［J］.科研管理，2023（10）：1-11.

［6］胡壮程，张明.新型基础设施建设对绿色技术创新的作用研究：基于智慧城市试点的准自然实验［J］.企业经" " " " " " " " " " "济，2023（7）：34-45.

［7］孔芳霞，刘新智，周韩梅，等.中国新型基础设施建设的绿色发展效应及其收敛性［J］.中国人口·资源与环境，" " " " " " " " " "2023（5）：160-171.

［8］李云燕，张硕，张玉泽.绿色金融视角下中国省域碳排放的时空演变及减排研究［J］.软科学，2023（3）：1-15.

［9］SUN J，ZHAI N N，MIAO J C，et al.Can green finance effectively promote the carbon emission reduction in “Local-" " " " " " " " " " "Neighborhood” areas？：empirical evidence from China［J］.Agriculture，2022（12）：1550.

［10］周稳海，武晓敏，赵桂玲.双碳目标下绿色金融碳减排效应的实证研究［J］.河北经贸大学学报，2023（6）：1-12.

［11］田嘉莉，黄文艳.绿色金融果真助力碳中和吗［J］.中南民族大学学报（人文社会科学版），2023（10）：1-9.

［12］谭敏.绿色金融对我国二氧化碳排放的影响研究［D］.重庆：西南大学，2020.

［13］文传浩，谭君印，李益，等.新型基础设施建设的减排效应及其作用机制研究［J］.工业技术经济，2021（12）：" " " " " " " " " " " "122-130.

［14］宋德勇，李超，李项佑.新型基础设施建设是否促进了绿色技术创新的“量质齐升”：来自国家智慧城市试点的" " " " " " " " "证据［J］.中国人口·资源与环境，2021（11）：155-164.

［15］XIE R，FANG J Y，LIU C J.The effects of transportation infrastructure on urban carbon emissions［J］.Applied energy，" " " " " " " " "2017（1）：199-207.

［16］徐佳，崔静波.低碳城市和企业绿色技术创新［J］.中国工业经济，2020（12）：178-196.

［17］谢婷婷，刘锦华.绿色信贷如何影响中国绿色经济增长？［J］.中国人口·资源与环境，2019（9）：83-90.

［18］马骏.论构建中国绿色金融体系［J］.金融论坛，2015（5）：18-27.

［19］王丽萍，徐佳慧，李创.绿色金融政策促进企业创新的作用机制与阶段演进［J］.软科学，2021（12）：81-87.

［20］傅京燕，张春军.国际贸易、碳泄漏与制造业CO2排放［J］.中国人口·资源与环境，2014（3）：13-18.

［21］伍先福，钟鹏，黄骁.“新基建”提升了战略性新兴产业的技术效率吗［J］.财经科学，2020（11）：65-80.

［22］尹子擘，孙习卿，邢茂源.绿色金融发展对绿色全要素生产率的影响研究［J］.统计与决策，2021（3）：139-144.

［23］干春晖，郑若谷，余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响［J］.经济研究，2011（5）：4-16+31.

［24］李二玲，崔之珍.中国区域创新能力与经济发展水平的耦合协调分析［J］.地理科学，2018（9）：1412-1421.

［25］毛艳华，杨思维.珠三角一体化的经济增长效应研究［J］.经济问题探索，2017（2）：68-75.

［26］柏培文，张云.数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益［J］.经济研究，2021（5）：91-108.

［27］胡艳，代晶晶，张安伟.数字经济、空间关联与区域创新产出：兼论区域吸收能力的门槛效应［J］.科技管理研" " " " " " " " " " "究，2022（15）：79-88.

（责任编辑：孙竹青）