绿色金融政策能否促进碳减排效应

摘要在全球气候变化与我国“双碳”目标的背景下，绿色金融成为推动低碳转型的核心政策工具。在此基础上，我国推动绿色金融改革创新试验区建设有着多方面的重要意义。其一，这是构建生态文明制度体系的关键路径，通过定向引导资本流向环保技术、清洁能源等低碳领域，有效促进产业结构优化升级；其二，针对当前金融机构在绿色项目风险评估方面的实践短板，设立改革创新试验区能够构建风险可控的探索机制，为绿色产业提供渐进式发展方案；其三，试验区作为政策创新的实践平台，依托其区域聚焦和制度弹性优势，既可因地制宜设计特色化金融产品，又能通过试点经验总结提炼，构建可复制的政策框架体系，为全国层面制度创新提供实证支撑。本文选取了近十一年（2012—2022年）中国278个不同行政级别的城市区域单元所形成的面板数据集，将绿色金融试验区政策以准自然实验形式开展研究，为全面探究该政策干预对二氧化碳排放强度产生的动态影响效应，本研究构建了多期双重差分模型（DID）的计量分析框架以系统分析其对碳排放的作用。研究发现：①城市二氧化碳排放量在该政策影响下有明显地降低；②其作用路径主要表现为通过技术创新驱动能源配置结构优化，进而提升能源转化效率，最终实现碳排放量的间接削减；③政策的环境治理效能呈现出显著的区域差异特征，具体而言，在中西部欠发达地区的政策响应强度明显高于东部沿海发达城市。本研究为优化绿色金融政策设计、推动区域差异化碳减排提供了理论与实证依据，建议进一步扩大试点范围、强化技术转化支持、以区域协同机制破解减排不平衡问题，实现经济增长与生态治理的全局均衡。关键词：绿色金融、试验区政策、碳排放、双重差分AbstractUnderthebackgroundofglobalclimatechangeandChina's"dualcarbon"goals,greenfinancehasbecomeacorepolicytoolforpromotinglow-carbontransformation.Onthisbasis,theconstructionofgreenfinancereformandinnovationpilotzonesinChinaholdsmultiplesignificantimplications.First,thisisakeypathtobuildanecologicalcivilizationsystem,throughdirectionalguidanceofcapitalflowtoenvironmentalprotectiontechnology,cleanenergyandotherlow-carbonareas,andeffectivelypromotetheoptimizationandupgradingofindustrialstructure;second,forthecurrentfinancialinstitutionsintheriskassessmentofgreenprojectsinthepracticeoftheshortboard,theestablishmentofreformandinnovationofthepilotareacanbuildarisk-controllableexploratorymechanismforthegreenindustrytoprovideagradualdevelopmentoftheprogram;third,asapracticalplatformforpolicyinnovation,thepilotareaisanimportantplatformforpolicyinnovation,whichisthecorepolicytooltopromotelow-carbontransformation.Thirdly,asapracticalplatformforpolicyinnovation,thepilotzone,relyingonitsregionalfocusandinstitutionalflexibility,cannotonlydesignspecialfinancialproductsaccordingtolocalconditions,butalsosummarizeandrefinethepilotexperiencetobuildareplicablepolicyframeworksystem,whichcanprovideempiricalsupportforinstitutionalinnovationatthenationallevel.Basedonthedataof278Chineseprefecture-levelcitiesfrom2012to2022,thispapersystematicallyevaluatestheimpactofthegreenfinancialreformandinnovationpilotzonepolicyoncarbonemissionsanditsmechanismofactionbyusingamulti-perioddifference-in-differencemodel(DID)asaquasi-naturalexperiment.Thestudyfindsthat:①thepilotzonepolicysignificantlyreducesurbancarbonemissions;②thepolicyindirectlyrealizescarbonemissionreductionbypromotingtheimprovementofenergyuseefficiency;③thepolicyeffectshowssignificantheterogeneity,comparedwiththeeasternregion,thepolicyhasasignificantpromotioneffectinthecentralandwesternregions,atthesametime,ithasamoreobviouspromotioneffectinthenon-first-tierandnewfirst-tiercities.Thisstudyprovidestheoreticalandempiricalevidenceforoptimizingthedesignofgreenfinancepoliciesandpromotingregionaldifferentiationofcarbonemissionreduction,andsuggestsfurtherexpandingthescopeofthepilotarea,strengtheningthesupportoftechnologicaltransformation,andcrackingtheimbalanceofemissionreductionbyregionalsynergymechanism,soastoachieveaglobalbalancebetweeneconomicgrowthandecologicalgovernanceKeywords:Greenfinance,Pilotareapolicy,Carbonemission,Difference-in-differencemodel(DID)目录一、引言1二、政策背景、理论分析与研究假设12.1政策背景12.2理论分析与研究假设32.2.1绿色金融改革试验区政策的碳减排效应32.2.2绿色金融改革试验区政策的影响机制42.2.3绿色金融改革试验区政策的城市异质性4三、研究设计53.1变量设定53.2模型设计63.3数据来源与说明7四、实证研究结果84.1基准回归结果84.2平行趋势检验与动态效应分析94.3安慰剂检验104.4稳健性检验104.4.1延长样本观测区间104.4.2引入高维固定效应124.4.3排除其他政策干扰12五、影响机制分析14六、异质性分析156.1地区差异156.2等级差异16七、结论与政策建议17参考文献18绿色金融政策能否促进碳减排效应？——基于绿色金融改革创新试验区的准自然实验一、引言随着经济全球化的进程加速，气候变化问题日益严峻，推动低碳转型已成为国际社会亟待破解的核心议题。基于目前全球气候治理的历史性背景，2020年9月22日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论中发表重要讲话，郑重指出我国将强化国家自主贡献目标，构建更具前瞻性的政策框架，实施更为严格的减排措施，确保二氧化碳排放总量在2030年前达到峰值水平，并力争于2060年前全面实现碳中和的战略目标。这一“双碳”目标的提出，是党中央、国务院基于新发展格局和现实国情，经过全面统筹与深入谋划后作出的关键战略选择。从国内视角来看，这一目标的设定为我国经济的绿色转型提供了明确的方向指引，推动各产业加速向低碳、环保模式转变，助力经济实现高质量、可持续发展。在国际层面，它充分展现了中国积极应对全球气候变化的坚定态度，体现了我国作为大国的责任担当，同时也为全球生态治理秩序的良性演进贡献了中国智慧与中国方案。在"双碳"战略目标的制度牵引下，能源体系正经历系统性重构。碳中和进程催生的技术革新浪潮，驱动着清洁能源技术的创新与产业生态的迭代，使得传统能源产业不得不爆发式成长。在此过程中，绿色金融作为金融与环境可持续发展的结合点，被视为推动碳减排的重要手段。为探索绿色金融以促进绿色发展的有效方法，我国设立了绿色金融改革创新试验区，通过一系列政策措施，引导金融资源向绿色产业倾斜，加速低碳技术研发突破与产业生态重构，构建起经济增长与生态承载力的动态平衡机制，最终形成环境质量改善与产业竞争力提升的正向循环。然而，绿色金融政策对碳减排的实际效果究竟如何？其作用机制怎样？在不同区域和城市是否存在差异？这些问题亟待深入研究。本文针对2012-2022年的数据构建了双重差分模型，将主要研究重点聚焦于绿色金融政策的碳减排效应，以期为政策制定提供参考。二、政策背景、理论分析与研究假设2.1政策背景绿色金融是以推动环境治理、应对气候变化和资源有效循环为目标，通过金融工具引导资金流向低碳、环保领域的系统性安排。在促进绿色技术创新、降低环境与气候风险、推动产业绿色转型级等方面发挥着重要作用。运用绿色金融机制创新，可有效强化对低碳经济领域的资本配置，重点覆盖节能减排、可再生能源及可持续交通等战略板块，同步建立高耗能产业退出约束机制，加速传统产业与新兴产业的动能迭代进程，实现社会资本向创新驱动型领域精准导流。政策框架的关键着力点在于构建差异化金融调控体系，通过信贷倾斜机制、绿色债券通道及股权融资支持等市场化手段，系统培育环境友好型产业集群，同时形成对污染密集型经济活动的长效约束机制。在双碳目标的引领下，能源领域面临着重大变革，传统能源行业急需转型升级，以实现节能减排和提质增效的目标。综合考量之下，绿色金融改革创新试验区应运而生，2017年6月,在国家金融监管部门协同推进下，七部委联合发布《建立绿色金融改革创新试验区总体方案》。截至2022年末，该政策框架已在东部沿海至中西部地区的八个省级行政区内落地实施，形成包含十一个特色试验区城市的网格化布局。各示范区依据自身情况，相继制定了差异化的政策制度(表2.1)，通过差异化的制度设计，构建多层次生态投融资网络，重点引导社会资本投向清洁技术研发与传统产业低碳化改造领域，同步推进经济发展模式向环境友好型转变。为经济可持续发展注入新动力。表2.1各试验区相关政策制度各试验区试验区相关政策所属省份浙江省湖州市《湖州市绿色金融改革创新试验区建设实施方案》《湖州市绿色金融促进条例》衢州市《衢州市”十三五"绿色金融发展规划》广东省广州市《广州市绿色金融改革创新试验区建设实施方案》《广州市绿色金融改革创新试验区绿色企业认定办法》江西省赣江新区《赣江新区绿色金融改革创新试验区建设实施方案》《关于加强运用货币政策工具支持赣江新区建设绿色金融改革试验区的通知》贵州省贵安新区《贵安新区绿色金融改革创新试验区建设实施方案》《贵安新区绿色金融支持大数据产业发展指导意见》新疆维吾尔自治区哈密市《哈密市绿色金融支持清洁能源产业发展指导意见》昌吉州《昌吉州绿色金融发展专项资金使用管理办法(试行)》克拉玛依市《克拉玛依市创建绿色金融创新综合试验区实施方案》《克拉玛依市绿色产业发展实施意见》甘肃省兰州新区《兰州新区绿色金融改革创新试验区建设实施方案》《兰州新区绿色金融支持生态修复和环境保护指导意见》重庆市重庆市《重庆市绿色金融改革创新试验区建设实施方案》《重庆市绿色金融支持长江经济带绿色发展指导意见》海南省三亚市《三亚市绿色金融改革创新试验区建设实施方案》《三亚市绿色金融支持海洋经济高质量发展指导意见》当前，全国布局的11个绿色金融改革试验区的政策效能已充分显现。这些试验区通过制度突破与模式创新，有效打通了绿色金融从理论认识到实践运用的转化通道。根据央行最新监测报告，截至2023年9月末，试验区内绿色信贷规模达2.28万亿元，在整体信贷投放中占比近15%；同期绿色债券存量约3570亿元，年增幅达29.5%，资金支持低碳产业升级的效能持续增强。从实践案例来看，浙江省衢州市与湖州市正着力打造生态金融服务体系，通过创新融资工具助力传统制造业绿色改造。广州市花都区探索创新路径，将低碳金融机制深度融入区域经济发展，构建环境效益与经济效益双赢格局。新疆克拉玛依等城市则是依托"一带一路"区位优势，全力打造绿色丝路枢纽节点，形成跨境生态合作的示范效应。在生态资源富集的贵安新区与赣江新区，当地政府正试点生态价值转化机制，借助绿色信贷等工具实现经济发展与环境保护协同推进。位于黄河流域的兰州新区与长江经济带的重庆两江新区把重点聚焦在流域生态修复方面，创新开发了环境治理专项债券等金融产品。三亚市充分发挥滨海区位特色，率先试点蓝色金融体系，通过发行海洋生态保护专项债券，助推珊瑚礁修复等生态工程实施。可以看到，各试验区城市在经济发展基础与制度框架成熟度层面呈现梯度差异，由此形成了因地制宜的转型方向与特色化战略布局。综合观察改革成效，以"政府主导、市场引导"为核心理念的生态金融创新机制，正在推动地方绿色金融体系构建取得显著进展，通过政策激励与市场机制协同发力，逐步完善绿色投融资服务生态。、2.2理论分析与研究假设2.2.1绿色金融改革试验区政策的碳减排效应现有研究普遍证实，绿色金融试点政策对产业绿色转型、碳减排等具有显著促进作用，且这一效应具有持续性。例如，李慧等（2024）利用2010—2019年的283个地级市数据，发现绿色金融试验区政策使工业碳排放总量平均下降12.3%REF_Ref196493909\r\h[1]；张振华等（2024）进一步指出，此政策不仅直接了降低本地碳排放，还通过空间溢出效应带动邻近地区的碳减排，但需警惕污染产业转移风险REF_Ref196493923\r\h[2]；张婷等（2022）利用2005-2019年的面板数据开展实证分析，发现绿色金融的进步是实现产业体系迭代，产业结构革新的关键要素REF_Ref196493930\r\h[3]；Markandyaetal(2015)发现，绿色金融机制的推进在不同发展阶段经济体中均呈现出对经济动能与环境治理的协同优化效应。通过构建资金导向机制，该制度创新在工业化国家与新兴市场均展现出双轨驱动特性：既能激活低碳技术创新的经济活力，又能系统提升污染控制成效，形成可持续增长与生态改善的良性循环REF_Ref196493952\r\h[4]；CarolineF等（2021）[5]的研究则表明，企业绿色债券的发行提高了企业环境绩效，降低了碳排放REF_Ref196493961\r\h[5]。此外，王遥等（2019）、王修华等（2021）重点分析了绿色金融中的绿色信贷、绿色债券对企业环境投资等方面的影响效应REF_Ref196493969\r\h[6]REF_Ref196493976\r\h[7]。立足于前述理论推导，本研究构建以下核心假设：假设1：实行绿色金融政策有助于降低当地碳排放总量2.2.2绿色金融改革试验区政策的影响机制根据以往学者的研究，绿色金融一方面通过市场手段如信贷、债券等影响资金流向，继而影响碳排放水平，另一方面则是通过影响鼓励企业技术创新，增加绿色专利数量等实现碳减排。方建国等（2019）通过计量分析表明，绿色金融体系经由驱动经济总量提升、推进产业结构高级化以及加速能源消费转型三重路径，有效推进低碳发展REF_Ref196493976\r\h[7]；苏冬蔚等（2018）则是聚焦金融工具创新视角，证实绿色融资工具通过撬动经济模式革新与生态治理效能提升，形成了可持续减排路径REF_Ref196494007\r\h[9]；贾宁等（2022）发现，绿色金融政策通过制度创新有效提升了企业低碳升级转型的能力，从而达成碳减排REF_Ref196494015\r\h[10];Wang等（2021）发现，绿色金融制度创新载体通过激发企业系统性绿色创新，构建起微观主体减排响应，从而实现低碳经济演进REF_Ref196494022\r\h[11]。立足于前述理论推导，本研究构建以下核心假设：假设2：；通过优化能源利用效率，绿色金融政策间接对碳减排起到了促进作用2.2.3绿色金融改革试验区政策的城市异质性长期以来，我国各个城市在地理位置、资源禀赋方面都存在着异质性，这导致了试验区政策在各个试点城市发行后也会会产生不同的碳减排特征。王遥等（2022）研究发现东部地区因金融基础完善、技术储备充足，政策效果更显著REF_Ref196494031\r\h[12]；张振华等（2024）则认为东部地区因金融基础完善和政策传导高效，减排效应更优。然而，不同研究对政策效果的广度和持续性存在差异REF_Ref196493923\r\h[2]。例如杨金朋等（2023）发现，中部地区因能源结构调整空间较大，绿色金融试点政策的减排效应最显著，而西部地区因技术吸收能力不足，效果较弱REF_Ref196494052\r\h[13]；而部分研究如马莹莹等（2024）基于2012—2021年267个城市数据，则认为试点政策对减污降碳的促进作用在中西部城市更为显著REF_Ref196494061\r\h[14]。显而易见，绿色金融政策的实行对碳排放的影响存在着显著的区域性差异。立足于前述理论推导，本研究构建以下核心假设：假设3：绿色金融政策的相应效应存在显著差异性特征，主要体现在政策实施的不同等级城市之间。三、研究设计3.1变量设定1．被解释变量本研究选取的被解释变量为碳排放量（Carbon),测度方法借鉴吴建新等（2016）的研究，以城市层面的能源消费量（如电力、燃气、液化石油气等）为基础，通过碳排放系数分项计算碳排放量，最终加权汇总得到各城市总碳排放量，这一方法通过分项核算与动态分布模型结合，不仅量化了城市碳排放水平，还揭示了其时空演化规律，为区域差异化减排政策提供了实证依据REF_Ref196494081\r\h[15]。在实证过程中取其对数进行分析.2.核心解释变量是否实施绿色金融试点政策didit​=treati⋅post​t是本文的核心解释变量，用于设定DID模型中的不同试点地区和政策实施前后时间。其中，treat为政策虚拟变量，若某地级市实施了绿色金融改革试验区政策，则3.控制变量进行双重差分估计的前提假设是：如果没有实施绿色金融政策，试点地区的时间趋势将非试点地区的保持相同。然而，这一政策并不完全随机，而是受到政治、经济、地理等各种因素的影响。为了避免这种自选择偏差，本研究参考了吴茵茵等（2021）REF_Ref196494099\r\h[17]、李绍哲等（2023）REF_Ref196494111\r\h[18]的研究，选择以下控制变量：=1\*GB3①经济发展水平（lngdp）；=2\*GB3②金融发展程度（finance）；=3\*GB3③产业结构（structure）；=4\*GB3④人口密度（density）；=5\*GB3⑤对外开放程度(open)；=6\*GB3⑥城镇化率（urban）。4.机制变量基于理论模型，本研究同时设计了机制检验，目的是探究试验区政策促进碳减排的宏观机制。因此，加入了能源利用效率（EE）作为机制变量，参考彭松（2019）的研究REF_Ref196494124\r\h[19]进行测算。所有变量名称及其含义如表3.1：表3.1变量名称及其含义3.2模型设计将绿色金融改革创新试验区政策以准自然实验形式开展研究，运用双重差分法（DID）对政策的碳减排效应进行识别。根据双重差分法的原理和设定步骤，构建如下虚拟变量：①政策虚拟变量，实验组和控制组。实验组为绿色金融改革创新试验区城市，定义为1；控制组为非试验区城市，定义为0。②时间虚拟变量，政策实施节点。2017年及之后年份定义为1，2017年之前定义为0。模型设定如下：

lncarbonit=β0其中，i代表城市，t代表年份。被解释变量lncarbonit代表城市i在第t年碳排放量，核心解释变量didit=postt×treati，若为1，则表示城市i为绿色金融改革的试点城市，并且该城市在年份t实施试点政策，反之，则为0，controlsit代表其他城市层面控制变量，η3.3数据来源与说明本研究目的是全面探究绿色金融政策干预对对二氧化碳排放强度产生的动态影响效应，选取了近十一年（2012—2022年）中国278个不同行政级别的城市区域单元所形成的面板数据集（部分城市如克拉玛依市、哈密市等由于数据缺失严重而剔除），将绿色金融试验区政策以准自然实验形式开展研究，构建多期DID模型。本研究的数据来源为：《中国城市统计年鉴》、国泰安CSMAR数据库以及中国碳核算数据库（CEADs）等，其中缺失数据通过插值法进行填补。主要变量的描述性统计结果如表3.2：表3.2主要变量的描述性统计结果VarNameObsMeanSDMinMaxlncarbon304717.00140.89914.773818.9771did30470.01580.1250.00001.0000lngdp304710.81670.5329.635812.0188finance30472.60601.1331.07296.7552structure30470.88030.0770.60580.9968density30475.74420.9513.14868.1290open30470.17380.2570.00231.4589urban30470.57360.1430.29040.9488描述性统计结果揭示了绿色金融改革创新试验区政策实施情况与碳排放水平之间的潜在联系。核心解释变量did，代表绿色金融改革创新试验区政策的实施，其均值为0.0158，表明在样本城市中，仅有一小部分被选为试验区，这可能与政策的试点性质和逐步推广策略有关。该变量的标准差为0.125，反映出政策实施在样本中的分布具有一定的离散性，这可能与政策实施的地域选择性和时间分布的不均衡性有关。被解释变量碳排放水平（lncarbon）的均值为17.0014，标准差为0.899，显示出碳排放水平在不同城市之间的明显差距。这种不同可能源于各地资源禀赋、经济水平、产业结构及政策实施力度的差异。其余控制变量，如：经济发展水平（lngdp）的均值为10.8167，表明样本城市普遍具有较高的经济发展水平，这可能与碳排放水平正相关。金融发展程度（finance）的均值为2.6060，反映出金融业在这些城市中相对发达，可能对绿色金融政策的实施和碳排放的减少起到促进作用。产业结构（structure）的均值为0.8803，显示出大多数城市的经济结构以第二、三产业为主，这可能影响能源消耗和碳排放的模式。人口密度（density）的均值为5.7442，显示出城市人口分布的不均衡性，可能影响城市碳排放的空间分布。对外开放程度（open）的均值为0.1738，表明样本城市的对外开放程度存在较大差异，可能影响绿色技术和资金的流入，进而影响碳排放。城镇化水平（urban）的均值为0.5736，显示出城市化进程的多样性，城市化进程可能通过改变土地利用模式和生活方式影响碳排放。四、实证研究结果4.1基准回归结果表4.1汇报了基准回归的结果，揭示了绿色金融政策对碳排放的显著影响。在所估计的模型中将控制变量逐步加入，发现模型（1）至模型（4）的系数分别为-0.2255、-0.2222、-0.2170和-0.2179，也即核心解释变量did的系数均显著为负，这表明试验区政策对降低碳排放具有稳健的正向效应，假设1得到验证。造成这种结果的可能原因包括：绿色金融政策通过提供财政激励和优惠贷款等措施，引导资本流向环保和低碳技术项目，从而促进了清洁能源的使用和传统产业的绿色转型；政策还可能通过增强企业和公众的环保意识，推动生产和消费活动中采取更加环保的行为；此外，政策可能通过提高能源利用效率和推动技术创新，直接降低能源消耗和碳排放。表4.1基准回归结果(1)(2)(3)(4)lncarbonlncarbonlncarbonlncarbondid-0.2255***-0.2222***-0.2170***-0.2179***(0.0255)(0.0256)(0.0259)(0.0259)lngdp-0.0163-0.0516***-0.0468**(0.0172)(0.0188)(0.0190)finance-0.0208***-0.0198***-0.0184***(0.0069)(0.0070)(0.0070)structure0.6049***0.6017***(0.1209)(0.1210)density0.00870.0089(0.0333)(0.0334)open0.0258(0.0314)urban-0.1084(0.0688)_cons17.0050***17.2354***17.0325***17.0365***(0.0022)(0.1957)(0.2943)(0.2958)城市固定效应YesYesYesYes年份固定效应YesYesYesYesR20.98460.98460.98470.9848N3047304730473047注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平下显著；括号内为标准误。4.2平行趋势检验与动态效应分析图4.1所示的平行趋势检验结果对于验证双重差分（DID）模型估计的可靠性至关重要。本研究通过精心设计的事件研究法，引入实验组与各年份交互项的系数估计，以确保在绿色金融改革创新试验区政策实施前，处理组的碳排放变化趋势与对照组保持一致。在模型构建过程中，考虑到数据的非平衡面板特性以及2017年作为政策实施的标志性年份，本研究选取了政策实施前后各五年的时间段进行分析，以此来捕捉政策实施前后碳排放的动态变化。为避免回归分析中的完全共线性问题，本研究在模型中剔除了政策实施前一期的数据，即在回归中删除了z≠1的样本。图4.1的动态效应检验结果表明，在政策实施前（即期数为0之前），模型中交互项的回归系数均不显著，这使得平行趋势假设的成立得到有力支持。换言之，当没有政策干预时，处理组的碳排放变化趋势与对照组并无明显差异，从而为DID模型的有效性提供了坚实的基础。政策实施后，模型中交互项的回归系数均显著为负，并且随着时间的推移逐渐趋于稳定。这一发现不仅证实了绿色金融政策对降低碳排放具有显著的正向影响，而且表明这种影响具有一定的持续性和稳定性。具体而言，政策实施后碳排放的显著下降趋势表明，绿色金融政策通过政策激励推动资本优先投向绿色技术研发和传统产业低碳改造领域，既加快了可再生能源的规模化应用，又带动了生产方式的生态化转型，从而在减少碳排放方面发挥了积极作用。图4.1平行趋势检验4.3安慰剂检验为确保研究结果的准确性并排除非政策因素的影响，本研究实施了安慰剂检验，旨在进一步验证绿色金融政策对碳减排作用的因果性。该检验通过在样本城市中随机分配实验组和对照组，并重复进行500次实证回归分析，从而在随机化框架下评估政策效应的稳健性。具体而言，本研究将样本城市随机划分为处理组和对照组，其中处理组被视为受到绿色金融改革创新试验区政策影响的城市，而对照组则未受政策影响。图4.2展示了每次回归分析后DID项P值的核密度估计图。分析结果表明，经过500次随机抽样，所得估计值大体上呈现正态分布，且大多集中于零附近。相应地，这些P值普遍较原研究结果中的P值更大，意味着在随机分配的情况下，模拟的处理效应并不显著。这一发现进一步验证了本文先前结论的稳健性，即绿色金融政策确实对碳减排产生了积极影响，且该影响不太可能是由其他非政策因素所致。图4.2安慰剂检验4.4稳健性检验4.4.1延长样本观测区间表4.2的稳健性检验1通过延长样本观测区间，对政策的相应效应进行了稳健性检验。在模型(1)至(4)中，将被解释变量碳排放（lncarbon）分别滞后1期和2期，将解释变量，即绿色金融改革创新试验区政策（did）分别滞后1期和2期。结果显示，did的系数在模型(1)至(4)中均为负，且在1%的显著性水平下显著，表明政策对碳排放的负向效应具有时间上的持续性和稳定性，同时，即使在考虑了碳排放的滞后效应和政策实施的滞后效应后，绿色金融政策仍然对降低碳排放具有显著的正向影响。对此，可能的解释是：首先，绿色金融政策通过引导资金流向环保和低碳项目，在较长时间内持续促进了清洁能源的使用和传统产业的绿色转型；其次，政策可能在较长时间内逐步增强了企业和公众的环保意识，从而在生产和消费活动中采取了更加环保的行为；最后，政策可能通过提高能源使用效能和促进绿色技术升级，在较长时间内直接降低了能源消耗和碳排放。这些发现表明，绿色金融改革创新试验区政策对降低碳排放的影响具有时间上的持续性和稳定性，进一步验证了先前结论的稳健性。表4.2稳健性检验1—延长样本观测区间(1)(2)(3)(4)F1.lncarbonF2.lncarbonlncarbonlncarbondid-0.1776***-0.1206***(0.0264)(0.0270)L1.did-0.1681***(0.0260)L2.did-0.1171***(0.0267)lngdp-0.0085-0.0107-0.0557***-0.0547**(0.0202)(0.0227)(0.0200)(0.0214)finance-0.00880.0011-0.0144**-0.0112(0.0075)(0.0081)(0.0073)(0.0077)structure-0.06200.22850.7288***0.7821***(0.1269)(0.1399)(0.1259)(0.1330)density0.04180.0458-0.0002-0.0051(0.0426)(0.0470)(0.0339)(0.0348)open0.0705*0.0877**0.0097-0.0178(0.0370)(0.0387)(0.0336)(0.0372)urban-0.1615**-0.1400*-0.1294*-0.1124(0.0724)(0.0760)(0.0755)(0.0827)_cons-0.0085-0.0107-0.0557***-0.0547**(0.0202)(0.0227)(0.0200)(0.0214)_cons17.0224***16.7307***17.0897***17.0536***(0.3401)(0.3654)(0.3118)(0.3342)城市固定效应YesYesYesYes年份固定效应YesYesYesYesR20.98560.98660.98580.9868N2740245927402459注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平下显著；括号内为标准误。4.4.2引入高维固定效应表4.3的稳健性检验2引入了高维固定效应。为了排除省份层面随时间变动的因素对结果产生的干扰，本检验进一步引入了省份×年份固定效应。检验证明，在包含高维固定效应的模型(1)至(4)中，绿色金融政策（did）的系数仍然显著为负，这表明即使在控制了省份层面随时间变化的因素后，绿色金融政策仍然对降低碳排放具有显著的正向影响。表4.3稳健性检验2—高维固定效应(1)(2)(3)(4)lncarbonlncarbonlncarbonlncarbondid-0.0754***-0.0700***-0.0664***-0.0662***(0.0253)(0.0254)(0.0256)(0.0256)lngdp-0.0415**-0.0538**-0.0507**(0.0201)(0.0213)(0.0216)finance-0.0189**-0.0189**-0.0181**(0.0084)(0.0085)(0.0085)structure0.19230.1973(0.1391)(0.1392)density-0.0377-0.0340(0.0324)(0.0326)open0.0406(0.0334)urban-0.0177(0.0697)_cons16.9849***17.4813***17.6608***17.6033***(0.0019)(0.2241)(0.3219)(0.3258)_cons-0.0754***-0.0700***-0.0664***-0.0662***(0.0253)(0.0254)(0.0256)(0.0256)城市固定效应YesYesYesYes年份固定效应YesYesYesYes省份×年份固定YesYesYesYesR20.98900.98900.98900.9890N2972297229722972注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平下显著；括号内为标准误。4.4.3排除其他政策干扰表4.4的稳健性检验3专注于排除疫情对绿色金融政策影响碳排放结果的潜在干扰。在2020年全球疫情背景下，疫情相关的经济活动限制和能源消耗变化可能对碳排放产生影响，从而混淆对绿色金融政策效果的评估。为了确保研究结果的准确性，本检验通过控制疫情影响，进一步验证了政策对碳排放的独立影响。检验表明，在排除疫情影响的模型(1)至(4)中，绿色金融政策（did）的系数依然显著为负，这表明即使在考虑疫情影响的基础上，绿色金融政策仍然对降低碳排放具有正向影响。对此，可能的解释是：首先，绿色金融政策可能通过引导资金流向环保和低碳项目，在疫情期间和疫情后持续促进了清洁能源的使用和传统产业的绿色转型，这种影响可能在不同经济环境下均具有稳定性；其次，政策可能在疫情期间和疫情后逐步增强了企业和公众的环保意识，从而在生产和消费活动中采取了更加环保的行为，这种影响同样可能在不同经济环境下具有普遍性；最后，政策可能通过提高能源循环利用效率和推动创新技术突破，在疫情期间和疫情后直接降低了能源消耗和碳排放，这种影响也可能在不同经济环境下具有持续性。表4.4稳健性检验3—排除其他政策干扰(1)(2)(3)(4)lncarbonlncarbonlncarbonlncarbondid-0.2488***-0.2497***-0.2489***-0.2488***(0.0275)(0.0276)(0.0278)(0.0279)lngdp0.01310.00530.0120(0.0220)(0.0237)(0.0240)finance-0.0147-0.0142-0.0128(0.0089)(0.0090)(0.0090)structure0.14030.1400(0.1600)(0.1606)density0.01220.0156(0.0565)(0.0566)open0.0574(0.0399)urban-0.0869(0.0820)_cons16.9803***16.8758***16.7646***16.7074***(0.0022)(0.2494)(0.3996)(0.4016)_cons-0.2488***-0.2497***-0.2489***-0.2488***(0.0275)(0.0276)(0.0278)(0.0279)城市固定效应YesYesYesYes年份固定效应YesYesYesYesR20.98820.98820.98820.9882N2214221422142214注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平下显著；括号内为标准误。五、影响机制分析表5.1的机制分析深入探讨了绿色金融政策对碳排放影响的内在机制，特别是其通过提升能源利用效率（EE）实现碳减排的路径。分析结果表明，在模型(1)中，绿色金融改革创新试验区政策（did）的系数为-0.1180，对碳排放（lncarbon）的直接影响依然显著为负；在模型(2)中，政策变量（did）的系数为0.0750，对能源利用效率（EE）具有显著的促进作用。这一结果揭示了绿色金融政策在促进能源效率提升方面的重要作用，表明该政策不仅通过直接减少碳排放产生影响，还通过提高能源利用效率这一间接途径促进了碳减排，验证了假设2。具体而言，绿色金融政策经由实施财政激励、推行优惠贷款等举措，促使资金投入环保与低碳技术项目，进而带动清洁能源的广泛使用以及传统产业的绿色升级。这种资本引导效应可能提高了能源利用效率，因为更多的资金被投入到提高能效的项目和技术中。此外，绿色金融政策可能增强了企业和公众的环保意识，推动生产和消费活动中采取更加环保的行为，这也可能间接提高了能源利用效率。表5.1影响机制分析(1)(2)lncarbonEECCRdid-0.1180***0.0750***(0.0282)(0.0263)lngdp-0.0428**-0.0536***(0.0178)(0.0165)finance-0.0256***-0.0073(0.0066)(0.0061)structure0.2410**0.1982*(0.1186)(0.1103)density0.0113-0.0202(0.0315)(0.0293)open0.03440.0094(0.0290)(0.0270)urban-0.0460-0.0956(0.0649)(0.0604)_cons17.2795***1.1136***(0.2766)(0.2572)城市固定效应YesYes年份固定效应YesYesR20.98720.5755N29802980注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平下显著；括号内为标准误。六、异质性分析6.1地区差异表6.1的异质性分析旨在探究绿色金融政策对碳排放影响在不同地区间的差异性。本研究将样本划分为东部地区和中西部地区，以考察政策效应在经济发展水平和资源禀赋存在显著差异的地区是否表现出不同的影响。东部地区通常具有较高的经济发展水平和较密集的金融资源，而中西部地区则可能在这些方面相对落后，这种区域间的差异可能影响绿色金融政策的实施效果和碳排放的响应。检验表明，在东部地区，政策变量（did）的系数为0.0012，对碳排放的影响不显著，这表明东部地区可能已经拥有较为成熟的环保技术和较高的能源利用效率，因此绿色金融政策的边际效应相对较小；而在中西部地区，政策变量（did）的系数为-0.3370，表现出明显的负向影响，原因在于：中西部地区可能更需要外部资金支持来推动环保项目和产业升级，绿色金融政策在这些地区可能产生更明显的促进作用。同时，政策的实施效果可能还受到地区制度传导效率、公众环保素养等因素的影响，这些因素在不同地区可能存在差异。表6.1异质性分析—地区差异(1)(2)东部地区中西部地区did0.0012-0.3370***(0.0293)(0.0369)lngdp-0.0162-0.0584**(0.0240)(0.0264)finance-0.0227***-0.0071(0.0071)(0.0114)structure0.08210.8963***(0.1451)(0.1738)density-0.0857*0.0383(0.0474)(0.0438)open-0.03080.0644(0.0310)(0.0519)urban-0.0711-0.1219(0.0729)(0.1045)_cons18.1505***16.5141***(0.4073)(0.3891)城市固定效应YesYes年份固定效应YesYesR20.98980.9809N10831964注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平下显著；括号内为标准误。6.2等级差异表6.2的异质性分析旨在探究绿色金融政策对不同城市等级碳排放影响的差异性。本研究将城市划分为一线及新一线城市与非一线及新一线城市两组，以考察政策效应在不同城市发展水平和经济结构中是否存在差异。这种划分基于城市等级通常与经济发展水平、产业结构、资源配置效率等因素密切相关，这些因素可能影响绿色金融政策的实施效果和碳排放的响应。分析结果显示，在一线及新一线城市中，绿色金融改革创新试验区政策（did）对碳排放的影响在5%的统计学水下显著（系数为-0.0490），这说明一线及新一线城市可能已经具备较高的环保意识和较为先进的环保技术，因此绿色金融政策的边际效应相对较小；而在非一线及新一线城市中，该政策显示出显著的负向影响（系数为-0.2357，并在1%的显著性水平下显著），绿色金融政策在这些城市可能产生更明显的促进作用，因此，对于非一线及新一线城市来说，可能更需要外部资金支持来推动环保项目和产业升级。同时，政策的实施效果可能还受到城市管理水平、公众参与度等因素的影响，这些因素在不同城市等级间可能存在差异。综上，假设3得以验证。表6.2异质性分析—等级差异(1)(2)一线及新一线城市非一线及新一线城市did-0.0490**-0.2357***(0.0211)(0.0283)lngdp0.0045-0.0563***(0.0285)(0.0202)finance0.0135**-0.0200***(0.0060)(0.0077)structure-0.03260.6741***(0.1097)(0.1334)density-0.1012**0.0498(0.0433)(0.0363)open-0.00250.0098(0.0310)(0.0340)urban0.3127***-0.1389*(0.0913)(0.0727)_cons18.3993***16.7983***(0.3953)(0.3167)城市固定效应YesYes年份固定效应YesYesR20.99810.9831N1972850注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%统计水平下显著；括号内为稳健标准误。七、结论与政策建议本文通过构建多期双重差分模型（DID），选取2012-2022年中国278个不同行政级别的城市区域单元所形成的面板数据集探究了该政策干预对二氧化碳排放产生的动态影响效应，同时使用平行趋势、安慰剂、延长样本区间等方法进行了一系列稳健性检验，继而揭示了能源效率提升在政策传导中的中介效应，并基于区域特征与城市能级维度展开差异化影响解析。主要结论如下：首先，绿色金融政策对碳减排有促进效应，该结论经多维度稳健性检验依然成立；其次，经过机制检验，得出该政策凭借提高能源利用效率间接降低了城市碳排放；此外，政策效果呈现空间异质性，相比之下，中西部城市群及非核心城市的效果更为突出。综合实证分析结论，得出如下优化建议：第一，健全绿色金融政策体系，强化政策与区域适配。建议相关部门统筹优化绿色金融政策框架，根据东中西部资源禀赋、产业结构和碳排放特征的差异，制定差异化政策工具与考核标准。针对中西部地区能源利用效率提升空间大、绿色技术基础薄弱的特点，重点加强财政金融联动支持，引导资金向传统产业低碳化改造和清洁能源基础设施倾斜；东部地区则应聚焦市场化机制创新，深化碳金融产品与绿色技术研发的深度融合，构建长效减排机制。通过分层分类施策，增强政策的精准性与系统性。第二，深化能源效率导向的机制建设，推动绿色技术创新与产业升级。建议将能源效率提升纳入绿色金融政策的核心目标，健全覆盖全行业的能效标准体系，完善碳排放监测与核算制度。通过税收优惠、绿色信贷定向支持等政策组合，激励企业加快绿色技术应用与生产工艺革新，促进高耗能产业向高效低碳方向转型。同时，加强绿色技术研发的公共投入与知识产权保护，建立产学研协同平台，推动关键低碳技术的突破与规模化应用，夯实能源结构优化的技术基础。第三，构建区域协同发展机制，促进减排成果共享与公平转型。加强跨区域政策协同与资源整合，建立东西部碳减排利益补偿机制，推动发达地区通过技术转移、资金支持等方式反哺中西部绿色转型。在重点城市群试点碳排放权跨区交易与生态补偿制度，统筹区域减排目标与资源分配，避免“政策洼地”效应。针对非一线及新一线城市产业升级压力大、融资渠道有限的特点，强化普惠性绿色金融支持，引导社会资本有序参与中小城市绿色基础设施建设，确保减排进程的包容性与可持续性。参考文献李慧，佟孟华，张国建.绿色金融改革创新试验区的碳减排效应——基于空间溢出效应与城市异质性的视角[J].统计研究，2024,41（09）44-58.张振华，陈曦，汪京，等.绿色金融改革创新试验区政策对碳排放的影响效应：基于282个城市面板数据的准实验研究［J］.中国人口·资源与环境，2024，34（02）：32-45.张婷，李泽辉，崔婕.绿色金融、环境规制与产业结构优化[J].山西财经大学学报，2022,44（06）84-98.MARKANDYAA,ANTIMIANIV,COSTANTINIC,etal.PalmacandTommasinoM．AnalyzingTradeoffsinInternationalClimatePolicyOptions:TheCaseoftheGreenClimateFund[J]．WorldDevelopment,2015（74）：93G107.CarolineF.Corporategreenbonds［J］.JournalofFinancialEconomics，2021，142（2）：499-516.王遥,潘冬阳,彭俞超,等.基于DSGE模型的绿色信贷激励政策研究[J].金融研究,2019，(11):1–18.王修华,刘锦华,赵亚雄.绿色金融改革创新试验区的成效测度[J].数量经济技术经济研究,2021,38(10):107–127.方建国，林凡力.绿色金融与经济可持续发展的关系研究：基于中国30个省际面板数据的实证分析［J］.中国石油大学