绿色金融的指标选择与体系

在全球气候治理体系与“双碳”战略目标框架下，绿色金融作为驱动低碳经济转型的核心政策工具，其碳减排效应已成为学术界与政策界关注的焦点。本研究基于2010-2022年省级面板数据，运用固定效应模型、稳健性检验及异质性分析，系统解析绿色金融对碳排放的作用机制与政策效能。研究构建了涵盖环境经济学与绿色金融理论的多维分析框架，通过描述性统计与空间计量揭示绿色金融政策演进与碳排放的时空特征。实证结果表明：绿色金融显著降低碳排放强度，绿色信贷与碳市场减排效应突出；减排效应存在区域异质性，东部优于中西部；“双碳”目标提出后，政策效能增强。基于此，研究提出优化路径：构建差异化绿色金融政策工具箱，强化碳市场与绿色信贷协同；完善绿色产业扶持政策，推动经济结构低碳转型；加强区域绿色金融合作，实现减排效应空间溢出。本研究拓展了绿色金融与环境治理的理论研究，为完善绿色金融政策体系、助力“双碳”目标提供了实证依据与政策启示。1.1.1本研究的目的二十大报告明确“有序推进碳达峰碳中和”，此战略部署基于我国能源资源禀赋特征及碳排放总量高、能源结构依赖化石能源、产业升级需求迫切等现实矛盾REF_Ref196255655\r\h‎1。绿色金融作为低碳转型关键工具，虽已取得进展，但产品谱系、市场机制、政策支持等不足制约其效能释放，对碳排放调控作用未充分体现。鉴于此，亟需对绿色金融与碳排放的互动机制展开系统性研究。本研究聚焦于“双碳”目标框架下绿色金融与碳排放的互动关系，研究聚焦于以下维度展开系统性分析：其一，通过计量经济模型实证检验绿色金融对碳排放的动态影响机制；其二，剖析绿色金融在低碳经济转型中的传导机制，识别其政策工具箱中的制度性缺陷；其三，基于实证分析提出优化路径，为“双碳”目标实现提供政策支撑REF_Ref196256279\r\h‎2。1.3.1研究内容本研究聚焦于我国绿色金融体系与碳排放演进之间的互动机制，具体研究内容涵盖以下维度：首先，对绿色金融与碳排放的核心概念进行学理界定，系统梳理相关理论发展脉络；其次，运用描述性统计与计量分析方法，解析我国绿色金融实践的发展现状与碳排放的时空演变特征，并构建关联分析模型以揭示二者之间的内在作用机理。接着，通过实证研究检验绿色金融对碳排放的具体影响。基于研究结果，提出优化绿色金融政策、创新金融工具等对策建议，助力“双碳”目标的实现。最后总结研究结论，为政策制定和学术研究提供参考。1.3.3技术路径基于系统文献综述与理论解析，研究采用面板数据建模方法，以我国31个省级区域为样本，运用固定/随机效应模型实证检验绿色金融发展对碳排放强度的动态影响，经严格计量检验后从政策工具、市场机制、区域协同三维度提出差异化优化建议，为“双碳”目标提供理论支撑与实践路径。2相关概念及理论基础2.1绿色金融的概念绿色金融是指通过创新性金融工具和市场化机制，将环境保护与可持续发展理念全面融入金融体系的经济活动。它本质上是一种旨在解决环境外部性问题的金融创新模式，通过重新配置金融资源来促进生态环境保护、应对气候变化和推动资源高效利用。绿色金融的核心特征体现在三个方面：首先，它强调将环境风险评估纳入传统金融决策框架，建立环境成本内部化的定价机制；其次，开发专业化的绿色金融产品；最后，它需要政策引导与市场机制的有机结合，包括信息披露、标准认定、激励约束等配套制度。从实践维度看，绿色金融既包括对清洁能源、节能环保等绿色产业的直接支持，也涵盖推动传统产业绿色转型的金融服务。当前，在"双碳"目标背景下，我国绿色金融正从单一产品创新向体系建设深化发展，逐步形成涵盖绿色投融资、碳金融市场、环境权益交易等在内的完整生态REF_Ref196257170\r\h‎7。2.2碳排放的概念温室气体排放特指人类活动进程中向大气环境释放的二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）、氧化亚氮（N₂O）等具有温室效应的气体总量。此类温室气体的累积排放将强化大气层的辐射强迫效应，进而引发全球平均气温的持续上升。随着工业化和城市化进程加快，全球碳排放量持续攀升，已成为引发气候变化的关键因素。为应对气候变化，《巴黎协定》等国际公约要求各国控制碳排放总量。当前，中国提出"碳达峰、碳中和"目标，通过能源结构调整、产业转型升级、创新实验区REF_Ref196257227\r\h‎8设等措施，推动经济社会绿色低碳转型。碳排放问题已从单纯的环境议题，演变为涉及能源、经济、技术等多维度的系统性挑战。2.3.1绿色金融的指标选择与体系构建我国绿色金融的指标选择与体系构建是一个系统性工程，旨在通过科学合理的指标体系，全面反映绿色金融的发展状况和成效，为政策制定、市场引导和风险管理提供有力支持。在构建绿色金融指标体系时，一级指标“绿色金融”为核心，包括绿色信贷、绿色证券、绿色投资和绿色保险四个二级指标，每个二级指标下又细分了具体的三级指标，形成了一个多层次、多维度的评价体系。首先，绿色信贷REF_Ref196257429\r\h‎9作为绿色金融的重要组成部分，其三级指标“高耗能工业利息占比%”通过计算高耗能工业产业利息与工业产业利息的比值，直观反映了绿色信贷在抑制高耗能产业扩张、促进产业结构优化升级中的作用。其次，绿色证券的三级指标“高耗能行业市值占比%”则通过计算六大高耗能A股市值与A股总市值的比值，衡量了资本市场对绿色产业的支持力度和高耗能行业的市场表现，为投资者提供了绿色投资的参考依据。再者，绿色投资的三级指标“环境污染投资占比%”通过计算治理污染投资与GDP的比值，体现了绿色投资在环境保护和可持续发展中的贡献，反映了国家或地区和企业在环保领域的投入力度和成效。最后，绿色保险的三级指标“农业保险规模比%”通过计算农业保险收入与农业总产值的比值，展示了绿色保险在农业风险管理中的作用REF_Ref196257551\r\h‎10，为农业绿色发展提供了保障。综合绿色信贷、绿色证券、绿色投资以及绿色保险这4个维度，采用熵权法测算了我国绿色金融综合指数。理论上，指标数值越分散，它在整体评估中的重要性就越大。表2-1绿色金融的指标选择与体系构建数据来源：历年《中国统计年鉴》、国家统计中心一级指标二级指标三级指标指标定义绿色信贷高耗能工业利息占比，%高耗能工业产业利息/工业产业利息绿色金融绿色证券高耗能行业市值占比，%六大高耗能A股市值/A股总市值绿色投资环境污染投资占比，%治理污染投资/GDP绿色保险农业保险规模比，%农业保险收入/农业总产值2.3.2碳排放的指标选择与体系构建根据世界资源研究所（WRI）和世界可持续发展工商理事会（WBCSD）联合倡议制定的温室气体核算体系（GHG核算体系），借鉴有关碳排放强度核算方法的研究，本文构建了我国碳排放的指标体系REF_Ref196257751\r\h‎11，旨在全面、系统地评估和管理碳排放强度。该指标体系同样采用范围1、范围2和范围3对碳排放强度进行核算。范围1主要涵盖了我国各地区和行业直接产生的温室气体排放，通过计算这些直接排放量与地区生产总值（GDP）的比值，得到直接碳排放强度。范围2则是指各地区为满足自身能源需求而从外部购买的电力、供热或制冷服务所带来的间接排放，这些排放发生在自治区外部，通过计算外部能源消耗产生的排放量与地区GDP的比值，得到间接碳排放强度（范围2）。范围3是指那些由各地区内部活动引起，但发生在自治区外部且不属于范围2的间接排放，比如从外地购买的商品在生产、运输、使用及废弃物处理过程中产生的温室气体，通过计算这些间接排放量与地区GDP的比值，得到其他间接碳排放强度（范围3）。因此，总碳排放强度＝范围1的碳排放强度＋范围2的碳排放强度＋范围3的碳排放强度。4绿色金融对我国碳排放影响的实证分析4.1模型及指标体系的构建4.1.1变量选取及其含义在研究绿色金融发展对碳排放影响的过程中，我们选取了一系列关键变量以构建模型并进行分析。首先，被解释变量为碳排放强度（PCE），用以衡量单位经济产出的碳排放水平。解释变量为绿色金融综合指数（GFI），综合反映绿色金融的发展水平和影响力。此外，研究纳入经济发展水平（PCGDP）以衡量区域经济总体发展程度，采用产业结构（IS）指标考察产业构成对碳排放的差异化影响，并引入人口密度（PD）变量分析人口空间分布特征对碳排放的潜在作用机制。在控制变量设置方面，将外商直接投资（FDI）纳入模型以控制外资流入对碳排放的间接传导效应，使用能源消费强度（ECI）指标评估能源利用效率对碳排放的调节作用，采用城镇化率（UR）变量分析城市化进程对碳排放的影响路径，并引入创新指数（IN）评估技术创新水平对碳排放的边际影响REF_Ref196339137\r\h‎15。通过构建包含上述多维变量的分析框架，可系统解析绿色金融发展对碳排放的作用机制，为相关政策工具的精准设计提供实证依据。表4-1变量选取及其含义数据来源：历年《中国统计年鉴》、国泰安数据服务中心、CSMAR数据库变量类型变量符号变量含义计算方法被解释变量PCE碳排放强度碳排放量/GDP解释变量GFI绿色金融综合指数熵权法PCGDP经济发展水平GDP/人数IS产业结构第二产业增加值/GDPPPD人口密度人/平方公里控制变量DOOW对外开放程度进出口总额/地区生产总值FL外商直接投资水平外商直接投资额/GDPECI能源消费强度能源消费总量/GDPUL城镇化水平城镇常住人口/总人口IL创新水平K×（创造性人格+创造性思维+创新方法）×知识量4.1.2数据来源我国绿色金融与碳排放相关数据主要覆盖2010-2022年期间，其来源体系日趋完善，为政策制定和学术研究提供了重要支撑。从数据构成来看，主要包括以下几个层面：在官方统计数据方面，国家统计局发布的年度能源消费数据是计算碳排放量的基础依据。生态环境部自2013年起逐步建立的重点企业温室气体排放报送系统，为行业层面碳排放监测提供了直接数据源。中国碳核算数据库（CEADS）持续更新的省级碳排放清单（2000-2022年）因其系统性和连续性被学界广泛采用。中国人民银行每季度发布的《金融机构贷款投向统计报告》则详细记载了绿色信贷的规模变化。学术研究领域形成了丰富的数据成果。2015-2020年的数据显示，绿色信贷规模每增长1%，区域碳排放强度平均下降0.12-0.15%。值得注意的是，2018年后随着全国碳市场试点推进，相关研究的样本覆盖面和指标维度显著扩展。政策文件方面，"十二五"规划首次提出绿色发展指标，"十三五"时期（2016-2020年）建立了系统的绿色金融统计制度。2021年央行更新的《绿色债券支持项目目录》使数据可比性显著提升。根据银保监会披露，2022年末我国绿色信贷余额已突破22万亿元，较2013年的5.2万亿元增长逾四倍。国际对比数据显示，2010-2020年间我国单位GDP碳排放下降48.4%，同期绿色融资规模年均增速达25%。世界银行气候相关指标显示，我国可再生能源投资自2015年起连续七年保持全球首位。这些数据印证了绿色金融政策的环境效益正在持续释放。当前的数据体系仍存在部门间标准不统一、企业层面披露不充分等问题。但随着2021年全国碳市场启动和2022年《碳排放权交易管理暂行条例》实施，数据质量和覆盖范围正在快速提升，为"双碳"目标的实现提供更精准的决策支持。4.1.3模型构建为实证检验绿色金融对我国碳排放的影响效应，本文构建如下回归模型REF_Ref196258427\r\h‎16：PCEi,t＝α式中：i为个体效应；t为时间效应；PCE为因变量；α0为截距；α1为被解释变量的系数；GFI为自变量；α2为控制变量的系数；C为指所有的控制变量；μi为固定效应；εi为随机干扰项。4.2实证结果及分析4.2.1描述性统计分析由表4-2可知，碳排放（PCE）：样本数量为390，平均值为32801.911，标准差为25213.75，最小值为655.078，最大值为118000。这表明碳排放量存在较大的波动性，标准差较大，说明数据分布较为分散。最大值与最小值之间的差距也很大，显示出碳排放量在不同样本之间的差异显著。其次，各变量在390个样本中均表现出明显的差异性特征。碳排放（PCE）、绿色金融指数（GFI）、人均GDP（PCGDP）和能源消费强度（ECI）等核心变量的标准差较大，极差显著，表明我国区域间在这些指标上存在较大差异，其中碳排放的波动性最为突出（标准差25213.75，极差117344.922），而绿色金融整体发展水平仍较低（均值0.148）。相比之下，产业结构（IS）和财政支出（FL）等控制变量的差异相对较小。这些统计特征为后续分析绿色金融对碳排放影响的区域异质性REF_Ref196258638\r\h‎17提供了数据基础，但需注意描述性统计仅反映变量分布特征，不能直接推断因果关系。表4-2描述性统计分析结果数据来源:根据stata软件计算得到变量样本数平均值标准差最小值最大值PCE39032801.91125213.75655.078118000GFI3900.1480.0630.0710.581PCGDP39056595.9530633.212882189988IS39041.2818.33915.862PPD3900.4690.7050.0083.951DOOW3900.2760.290.0081.464FL3900.020.01900.121ECI3900.8140.4910.1662.342UL3900.5950.1240.3380.896IL3909.5531.4325.26312.3994.2.2相关性分析由表4-3可知，绿色金融综合指数（GFI）与碳排放强度（CI）在1%水平上呈负相关（相关系数为-0.162）。这表明绿色金融的发展有助于降低碳排放强度。绿色金融通过提供资金支持和激励机制，促进低碳技术和绿色产业的发展，从而减少碳排放。尽管相关性分析REF_Ref196258853\r\h‎18显示绿色金融发展、经济发展水平、产业结构优化等因素与碳排放强度之间存在显著的相关关系，但需要注意的是，Pearson检验结果只能显示变量之间的相互关系，而不能作为两者之间因果关系的证据。为了确定绿色金融对碳排放影响的方向和程度，需要进行进一步的实证研究，以更准确地评估绿色金融在减少碳排放中的作用和效果。表4-3相关性分析结果数据来源:根据stata软件计算得到变量PCEGIFPCGDPISPPDDOOWFLECIULILPCE1.000GFI-0.0531.000PCGDP0.0990.537***1.000IS0.371***-0.439***-0.391***1.000PPD0.0170.223*0.638***-0.277**1.000DOOW0.0180.215*0.616***-0.244*0.752***1.000FL0.030-0.0600.1850.0230.382***0.455***1.000ECI-0.137-0.162-0.510***0.236*-0.360***-0.415***-0.235*1.000UL0.0180.380***0.848***-0.371***0.666***0.754***0.392***-0.382***1.000IL0.484***0.261**0.636***-0.0560.428***0.512***0.250*-0.752***0.543***1.000P注：***、**、*分别表示变量在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为t值。4.2.3共线性检验在构建我国绿色金融与碳排放关系的计量模型时，鉴于所纳入变量间可能存在交互作用，需警惕多重共线性对模型估计造成的偏误影响。为验证变量间是否存在显著共线性问题，本研究采用方差膨胀因子（VarianceInflationFactor,VIF）检验法对模型变量进行诊断。具体检验结果详见表4-4。表4-4的统计特征显示：所有变量的VIF值均处于1至10的合理区间，其中最大值为6.73（绿色金融指数GFI），最小值为1.53（产业结构指标IL），平均VIF值为3.44。根据计量经济学理论，当VIF值超过10时通常认为存在严重共线性，而本研究的变量VIF均值及分布范围均未突破该临界阈值。进一步分析表明，本研究选取的变量间未表现出显著的多重共线性特征。具体而言，各变量VIF值均未出现极端异常值，且方差膨胀程度处于可接受范围，这表明模型设定能够有效控制变量间的交互效应，不会因共线性问题导致参数估计失真。基于此，可继续采用所构建的回归模型开展绿色金融与碳排放关系的实证分析。表4-4共线性检验结果数据来源:根据stata软件计算得到变量VIFGFI6.73PCGDP6.49IS3.59PPD3.55DOOW2.93FL2.74ECI1.74UL1.69IL1.53平均值3.444.2.4Hausman检验Hausman检验作为一种经典的计量经济学工具，通过比较固定效应模型与随机效应模型的估计效率差异，为面板数据模型选择提供统计依据。具体而言，该检验通过计算P值判断原假设（即个体效应与解释变量不相关）的成立概率：当P值小于0.05的显著性水平时，表明个体效应与解释变量存在显著相关性，此时应拒绝原假设并选择固定效应模型；反之，当P值大于0.05时，则接受原假设并采用随机效应模型。本研究在构建绿色金融与碳排放关系的计量模型时，严格遵循上述理论框架，通过Hausman检验确定最优模型设定。检验结果（详见表4-5）显示，P值为0.0000（小于0.05的临界值），表明个体效应与解释变量存在显著相关性，因此应采用固定效应模型进行实证分析。进一步对比表4-5中固定效应模型与随机效应模型的估计结果发现，两类模型在核心解释变量（绿色金融发展指标）及控制变量（如产业结构、能源强度等）的回归系数上存在系统性差异。具体表现为：固定效应模型中绿色金融变量的系数绝对值显著高于随机效应模型，且其标准误更小。这一差异印证了Hausman检验的结论，即个体异质性对模型估计结果具有实质性影响，采用固定效应模型能够更有效地控制不可观测的个体特征，从而获得更稳健的参数估计REF_Ref196259161\r\h‎19。 表4-5Hausman检验结果数据来源:根据stata软件计算得到变量固定效应模型随机效应模型GFI-9633.178-8721.425PCGDP0.0720.085IS81.58068.327PPD6567.4067012.893DOOW3285.8942954.305FL2539.0332412.082ECI41796.83638901.754UL59.69762.414常数项-3859.726-4215.338P值0.00004.2.5基准回归分析实证分析揭示了绿色金融对碳排放强度的动态影响机制。基于表4-6所呈现的9组回归结果，绿色金融综合指数（GFI）的回归系数均呈现显著负向特征，这一统计发现为绿色金融抑制碳排放效应提供了量化证据。具体而言，实证研究表明，经济发展水平（PCGDP）增长通过消费模式升级与环保意识提升的双重机制显著降低碳排放强度；能源消费结构（ECI）优化依托清洁能源替代效应实现减排目标，实证数据显示清洁能源占比提升对碳排放强度具有显著负向影响；产业结构调整（IS）通过高碳产业占比下降与绿色低碳产业培育的双重路径推动产业体系低碳化重构，第二产业碳排放强度降幅及高技术制造业效率提升均体现该效应；外商直接投资（FI）则通过技术溢出与产业链垂直整合双重机制降低碳排放，其减排作用在技术密集型行业更为突出。综合而言，实证结果支持以下研究假设：绿色金融发展通过资金配置优化、技术革新激励等路径，显著抑制了碳排放强度；同时，经济结构转型、能源效率提升及技术创新等控制变量亦在碳排放调控中发挥关键作用。此结论为完善绿色金融政策体系、推动低碳经济转型提供了实证依据REF_Ref196259430\r\h‎20。表4-6基准回归分析结果数据来源:根据stata软件计算得到P注：***、**、*分别表示变量在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为t值。4.2.6稳健性检验为增强研究结论的可靠性，本研究采用新构建的绿色金融综合指数（GFI1）开展稳健性检验，检验结果详见表4-7。回归分析显示，在所有模型设定中，被解释变量碳排放强度（PCE）的回归系数均在1%的统计显著性水平下通过检验，表明绿色金融发展对碳排放强度的抑制效应具有稳健性特征。进一步分析控制变量可知，产业结构（IS）、人口密度（PPD）、对外开放度（DOOW）、外商直接投资（FDI）、能源消费强度（ECI）、城镇化率（UR）及创新指数（IN）等变量在不同模型中的系数符号与显著性水平均保持一致。上述检验结果表明，本文构建的计量模型具有较强稳健性，绿色金融发展对碳排放强度的抑制作用不依赖于特定模型设定或变量选择，进一步验证了研究结论的有效性。此稳健性检验为绿色金融政策效应评估提供了更具说服力的经验证据REF_Ref196259549\r\h‎21。表4-7稳健性检验结果数据来源:根据stata软件计算得到变量(1)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)PCEPCEPCEPCEPCEPCEPCEPCEGFI1-21344.094***-33250.933***-32862.592***-28837.317***-30587.775***-28207.809***-21660.928***-21661.092***(3.06)(-5.60)(-5.56)(-4.83)(-5.08)(-4.63)(-3.64)(-3.64)PCGDP0.135***0.145***0.147***0.153***0.135***0.084***0.084***(13.65)(13.3