助力“双碳”目标绿色金融为我国低碳经济发展注入强大动力

本文选取2019—2023年我国工业上市公司为例，通过构建完整的实证模型，并结合中介效应和稳健性检验，对实证研究结果进行深入分析，旨在了解绿色金融在我国低碳经济发展中的重要价值，并强调金融改革和绿色发展政策构建的重要性，以促进产业结构的创新升级。

研究设计对低碳经济的意义不容小觑

研究假设 绿色金融在推动我国低碳经济发展中，主要通过绿色贷款、绿色债券等方式发挥作用。受这些绿色金融项目的影响，企业环境科技与低碳资源能够得到广泛应用。企业根据当前社会发展实际进行财务结构优化，引导重污染企业向绿色环保企业转型。为利用绿色金融推动全球产业绿色低碳转型升级，降低污染并优化产业结构，应支持和鼓励传统行业引入绿色技术，实现源头减排，顺利将资金流向绿色发展企业。基于上述分析，为加快金融分析并促进各项工作的开展，对绿色金融相关内容提出假设：促进低碳经济发展重视绿色金融有着显著的正向影响，绿色金融升级产业机构促进低碳经济发展。

模型构建 在制造业碳排放中，绿色金融具有重要影响。为更直观地了解企业碳排放中绿色金融的影响，需构建相应模型。在绿色金融试点政策全面推广前，需设置试点城市和非试点城市。根据试点城市的差异，将时间点控制在虚拟变量中。通过双重差分思想，结合半参数空间模型，完成数据的分析。

数据出处与变量抉择

数据出处 本文选取2019—2023年我国工业上市公司为例，研究对象中共计3254家企业，涉及24587个研究样本。数据来源于各省份《统计年鉴》等多个平台。

变量抉择 在模型构建中，被解释变量为低碳经济发展。为构建一个符合社会发展要求的低碳经济环境，需从能源、环境、社会以及经济等四个方面入手。低碳经济指标包括碳生产率和经济增长率，低碳社会指标则关注人均碳排放量、私家车数量等负性属性数据。

绿色金融（GF）为核心解释变量，包括绿色保险、绿色证券、绿色信贷、碳金融以及绿色投资等。这些变量在整体模型中具有负向属性。为掌握能源密集型行业的利息支出情况，需根据CO2排放量与GDP的比值进行分析。同时，还需考虑环境污染责任险收益、A股市场份额、污染治理投资额等数据，这些数据可在权重工作人员的支持下使用熵权法进行计算。

中介变量的选取为产业结构升级（LND）。在中介变量分析过程中，需借助第三产业顺利引导国内生产总值，以支持和鼓励产业结构的转型升级。其中，被解释变量为GTI，政策实施时间模拟变量为Post（0表示政策实施前，1表示政策实施后），控制变量由CV表示，年份虚拟变量为Year，行业虚拟变量为Ind，以实现对行业内影响的有效控制，最终提高模型数据分析结果的准确性。此外，中介变量中的研发投入（LnRD）主要作为总代理变量，用于充分了解企业的研发投入情况。

实证分析

描述性分析 在实施描述性分析时，我们掌握了低碳经济发展指标的平均值和标准差。模型数据显示，均值为0.631，标准差为0.084。分析表明，LCE数据在整个模型中呈现出稳定性，这种稳定性源于绿色金融在产业升级过程中观测到的不同数据间差异相对较小。在我国低碳经济发展中，绿色金融与产业升级的均值较低，不同经济体在产业结构升级程度上存在一定差异。此外，GF在模型中的均值为0.415，标准差为0.171，最小值为0.340，最大值为0.561；GOV均值为0.309，标准差为0.130，最小值为0.110，最大值0.674；LnGDP均值为11.029，标准差为0.480，最小值为9.052，最大值为13.745；FDI均值为0.035，标准差为0.023，最小值为0.001，最大值为0.094；IL均值为0.411，标准差为0.082，最小值为0.185，最大值为0.541。

中介效应检验 在绿色金融发展中，为实现产业结构升级，中介变量（IND）的加入能够更直观地展示绿色金融与低碳经济之间的关系，在本次模型表现数据中，IND系数为0.280，IND对LCE的系数为0.398，通过数据的对比再加上R2显示模型，在产业结构升级方面具有较强的中介作用。出现这种情况的原因在于绿色金融政策对企业资金来源进行遏制，限制高耗能企业转型，引导资金流向绿色企业，促进产业结构绿色化，在增加研发投入的同时深入推进绿色发展。

稳健性检验 数据统计上*表示10%，**表示5%，***表示1%。在对数据开展稳健性检验中，1%进行缩尾处理，这一要求主要是为了避免因变量变动过大而使回归分析出现误差，保证最终结果的稳定性；此外，替换度量法，在低碳经济发展数据分析中，主要利用主成分分析法将指标数据充分推算：GF进行缩尾处理后数据为0.372***（0.501），替换度量法数据为0.63***（0.530）；GOV进行缩尾处理后数据为0.185***（0.201），替换度量法数据为0.430***（0.285）； LnGDP进行缩尾处理后数据为0.031**（0.65），替换度量法数据为0.048**（0.341）；FDI进行缩尾处理后数据为0.135**（0.421），替换度量法数据为0.053**（0.165）；UR进行缩尾处理后数据为-0.015**（-4.90），替换度量法数据为0.210**（-4.10）；IL进行缩尾处理后数据为-0.019**（-1.59），替换度量法数据为0.63**（0.530）。从这些数据可以了解到，在低碳经济发展中绿色金融具有非常重要的意义和价值。

结论与政策建议

从实证研究结果分析可得出，国家在支持和推进绿色金融政策时，需要创新非重污染企业的绿色技术，以构建一个健康、绿色、可持续发展的社会。在绿色金融发展中，绿色现代化技术的研发投入具有非常重要的作用。然而，企业融资需求无法得到满足，严重影响了企业的科学研究与实践。为加快绿色金融对我国低碳经济发展的正向影响进程，本文提出以下建议：

首先，加快构建“绿色”政策体系。我国传统重污染行业在产业结构中占比较大，为促进这些行业的转型升级，需要引入绿色金融政策，支持和鼓励重污染企业进行绿色技术创新，抑制重度污染企业的过度扩张，以保护环境质量和社会经济发展。面对复杂的环境问题，单一金融政策无法满足当前社会发展需求，因此政府部门应加强对政策的监督和指导，重视环保政策的可持续性。此外，针对重污染企业融资难、研发资金不足等问题，国家应加大对绿色金融的监督管理力度，确保企业转型升级和环境治理取得一定成效。其次，深化金融改革。为促进我国低碳经济发展，政府应引导金融机构积极参与市场发展，利用政策和市场手段将更多资金引入绿色发展领域。同时，应加快互联网金融机构与企业之间的深度合作。在重视绿色经济增长的同时，还需要创新金融理念，拓展绿色金融应用，以实现真正意义上的社会可持续发展。最后，提高社会对绿色金融的认知水平。政府部门需要拓宽宣传途径，利用媒体传播普及绿色知识，让全社会都能够树立绿色消费理念，调动公众参与可持续发展的积极性。

作者单位：颍上县粮食产业投资集团有限公司