綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素識(shí)別

杜明軍

（河南省社會(huì)科學(xué)院 統(tǒng)計(jì)與管理科學(xué)研究所，河南 鄭州 451450）

一、引言與研究回顧

經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)的資源緊張和環(huán)境惡化等問題日趨嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源環(huán)境的矛盾日益加劇，綠色經(jīng)濟(jì)成了經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。綠色金融是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎，生態(tài)環(huán)境是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的資源保障，綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)是相互作用、相互制約的協(xié)同發(fā)展系統(tǒng)。一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供綠色金融發(fā)揮功能價(jià)值的背景與舞臺(tái)。經(jīng)濟(jì)綠色低碳發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)、綠色技術(shù)創(chuàng)新，需借力綠色金融的投融資，不斷增加綠色資金需求，吸引綠色金融介入，激勵(lì)綠色創(chuàng)新，促進(jìn)綠色金融發(fā)展。二是生態(tài)文明建設(shè)是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)條件。生態(tài)環(huán)境越好，提供給社會(huì)的生態(tài)資源和自然稟賦越多，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越快，發(fā)展質(zhì)量越高；良好的生態(tài)文明建設(shè)，意味著豐富的生態(tài)環(huán)境和自然資源條件，能吸引更多的綠色金融資源參與經(jīng)濟(jì)發(fā)展，優(yōu)化金融資源配置，促進(jìn)綠色金融發(fā)展。三是綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)具有動(dòng)態(tài)協(xié)同訴求。綠色金融的發(fā)展，能引導(dǎo)資源合理配置，優(yōu)化升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展，改善生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)生態(tài)文明；而效果良好的生態(tài)文明建設(shè)，構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)活動(dòng)所需生態(tài)環(huán)境的理想基礎(chǔ)，保障了一定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，引致綠色金融更好發(fā)展。

目前關(guān)于綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的研究主要集中在三方面。一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境關(guān)系的研究。主要采用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論模型來分析兩者的關(guān)系。Norgaard（1990）[1]提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)系統(tǒng)之間可共同發(fā)展的協(xié)調(diào)發(fā)展論。曹新（2004）[2]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響環(huán)境，環(huán)境反作用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。黃清煌和高明（2016）[3]研究表明環(huán)境規(guī)制對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)和抑制雙重作用。二是綠色金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究。早期主要關(guān)注環(huán)保投資與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系。張躍勝（2016）[4]實(shí)證研究了環(huán)保投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)環(huán)保投資可促進(jìn)增長(zhǎng)。關(guān)注綠色金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究不是很多。隗斌賢（2016）[5]認(rèn)為綠色金融是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎。董曉紅和富勇（2018）[6]應(yīng)用耦合度模型實(shí)證分析了綠色金融和綠色經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系，比較了局部空間區(qū)域差異。三是綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的研究。將三者放入同一框架研究的文獻(xiàn)較少。王娜（2019）[7]實(shí)證測(cè)度了綠色金融、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平。錢力和呂晴（2020）[8]探討了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融、經(jīng)濟(jì)社會(huì)與生態(tài)環(huán)境之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

同時(shí)，綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的實(shí)踐進(jìn)程中，陸續(xù)推出的綠色證券、綠色保險(xiǎn)和碳金融等綠色創(chuàng)新產(chǎn)品，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)內(nèi)在需求的深層次對(duì)接有待深化，業(yè)界對(duì)綠色金融產(chǎn)品價(jià)值功能的深層理解不足；綠色金融產(chǎn)品的類型比較單一，主要集中于綠色信貸，且銀行是綠色金融的主要參與者，保險(xiǎn)、證券、債券和碳金融產(chǎn)品的發(fā)展較為緩慢，制約綠色金融價(jià)值作用的充分發(fā)揮。識(shí)別綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素，發(fā)現(xiàn)三者協(xié)同進(jìn)程加速或阻礙的外在約束條件，探析三者互動(dòng)協(xié)調(diào)的誘因、根源等影響因素的條件地位，對(duì)探尋互動(dòng)協(xié)調(diào)共進(jìn)的抓手，促進(jìn)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的深度互動(dòng)對(duì)接，化解綠色金融發(fā)展的障礙，打造服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的抓手，意義重大。

識(shí)別影響因素的傳統(tǒng)方法一般有單因子分析、比較分析、相關(guān)性分析、回歸模型等，本文采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)理念的Boruta算法[9]進(jìn)行分析。盡管特征選擇的方法[10]已經(jīng)很多，利用Boruta算法可基于隨機(jī)森林原理，訓(xùn)練出所有與因變量相關(guān)的特征集合，而不是針對(duì)特定模型選擇出可以使模型cost-function最小的特征集合，與通常意義上的特征選擇有很大區(qū)別，可以更全面地理解因變量的影響因素。Boruta算法進(jìn)行特征選擇時(shí)的目標(biāo)導(dǎo)向具有明顯的優(yōu)勢(shì)和科學(xué)性。通常特征選擇的基本規(guī)則是：特征很重要，意味著如果刪掉某維特征，會(huì)導(dǎo)致模型性能下降；特征不重要，意味著如果刪掉某維特征，模型性能沒有大的變化。Boruta算法的目標(biāo)在于篩選出所有與因變量具有相關(guān)性的特征集合，并不追求通常意義上在機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐過程中篩選出可使當(dāng)前模型cost-function最小的特征集合的特征選擇目標(biāo)。因?yàn)槿绻麆h掉某維特征后，模型性能沒有發(fā)生變化，并不能充分說明該特征與因變量不相關(guān)，只能說明該特征對(duì)該模型減小cost-function沒有幫助。Boruta算法的意義在于從新的角度考量特征選擇，從而更好更高效地進(jìn)行特征選擇和影響因素識(shí)別。目前，基于Boruta算法涉及影響因素識(shí)別的文獻(xiàn)不多，但應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，價(jià)值意義廣闊。

二、基本思想與實(shí)證設(shè)計(jì)

在識(shí)別綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素過程中，鑒于原始數(shù)據(jù)集所描述的變量通常太多、且大多數(shù)可能與研究對(duì)象無關(guān)或相關(guān)性存疑。另外，當(dāng)變量數(shù)量高于最優(yōu)時(shí)，許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率會(huì)下降，因此選擇有效的相關(guān)特征是非常有必要的。Boruta算法是基于隨機(jī)森林[11]分類算法的包裝器，優(yōu)點(diǎn)在于減少了系統(tǒng)隨機(jī)波動(dòng)所導(dǎo)致的誤判?；贐oruta算法可以構(gòu)建綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素識(shí)別方案。

（一）Boruta算法的思想方法

1.Boruta算法的基本思想

特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要步驟，Boruta算法思想類同于隨機(jī)森林算法原理，通過加入隨機(jī)性并且收集預(yù)測(cè)結(jié)果，迭代比較刪除經(jīng)統(tǒng)計(jì)測(cè)試證明不太相關(guān)的特征，以確定相關(guān)性顯著的變量，用于尋找全部相關(guān)變量的新特征選擇。依據(jù)Stoppigila（2003）[12]引入原始特征影子特征的思想方法，該影子特征的值是對(duì)特征的原始值在不同觀測(cè)對(duì)象中進(jìn)行重排得到的，而且，特征重要性結(jié)論受制于隨機(jī)森林分類器的隨機(jī)性影響，特征重要性評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)不重要特征的分類表現(xiàn)很敏感，但其獨(dú)立于重排后的影子特征。

2.Boruta算法的步驟

一是依據(jù)初始特征集合構(gòu)建擴(kuò)展特征集。擴(kuò)展后的特征集合為：

其中，fi表示初始特征（feature）變量；fi'表示影子特征變量；i=1，2，3，…，p表示特征變量的維度。

二是對(duì)擴(kuò)展后的特征集合實(shí)施shuffle過程。對(duì)影子特征在不同觀測(cè)對(duì)象中的取值進(jìn)行打亂重排，隨機(jī)性排序原始特征與影子特征，得到隨機(jī)影子特征集合，消除原始特征與每個(gè)影子特征的相關(guān)性。

三是利用隨機(jī)森林分類器對(duì)擴(kuò)展特征集計(jì)算所有特征的重要性得分集，即計(jì)算所有特征的得分指標(biāo)z-score。

種植隨機(jī)森林：{h1（F），h2（F），h3（F），…，hM（F）}，假設(shè)共運(yùn)行M次隨機(jī)森林。

計(jì)算變量特征的重要性得分z-score：{Z1（F），Z2（F），Z3（F），…，ZM（F）}，對(duì)原始特征的每個(gè)變量與影子特征的每個(gè)變量，均存在M個(gè)重要性得分。

四是比較檢驗(yàn)原始特征變量的重要性，標(biāo)記重要性次數(shù)。依據(jù)每次運(yùn)行隨機(jī)森林分類器時(shí)，計(jì)算得出影子特征得分（z-score）的最大值MZSA（Maximum Z among ShadowAttributes）：

其中，i=1，2，3，…，p；j=1，2，3，…，M

對(duì)每個(gè)原始特征變量依次進(jìn)行檢驗(yàn)：

初始假設(shè)H0：Zj（fi）＞MZSA

若原始特征變量重要性通過了檢驗(yàn)，即原始特征變量重要性得分大于影子特征重要性得分的最大值，則對(duì)該特征進(jìn)行一次重要性次數(shù)標(biāo)記。

五是比較判定原始特征變量的重要性取舍。對(duì)原始特征變量的重要性標(biāo)記次數(shù)（hits），依據(jù)Stoppigila的研究，服從伯努利分布規(guī)律：

當(dāng)原始特征的取值顯著大于期望值時(shí)，判定它是重要的，保留它；當(dāng)原始特征的取值顯著小于期望值時(shí)，判定它不重要，移除它。

（二）實(shí)證過程設(shè)計(jì)

本文旨在識(shí)別綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素，發(fā)現(xiàn)特征變量的重要性。研究對(duì)象上，考慮到數(shù)據(jù)的有效性，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的西藏及港、澳、臺(tái)，保留全國30個(gè)?。▍^(qū)、市）作為研究對(duì)象。時(shí)間跨度上，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，將研究時(shí)間選定為2003—2020年。研究方法上，利用Boruta算法，基于隨機(jī)森林思想，從綠色金融典型表征變量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景變量、生態(tài)環(huán)境變量等視角，識(shí)別綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的特征變量重要性。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上，將各指標(biāo)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以便進(jìn)行比較。各特征變量見表1。

表1 納入綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)影響因素識(shí)別的特征變量

1.目標(biāo)變量

目標(biāo)變量即被解釋變量，采用生態(tài)文明建設(shè)指標(biāo)變量的綜合數(shù)據(jù)?？蛇\(yùn)用熵值法，根據(jù)影響生態(tài)文明建設(shè)的各項(xiàng)組成指標(biāo)觀測(cè)值所提供的信息大小來確定指標(biāo)權(quán)重，并計(jì)算指標(biāo)熵值總量。作為一種客觀賦權(quán)法，熵是對(duì)信息論中不確定性信息的一種度量，熵越大，意味著信息量越小，不確定性越大。生態(tài)文明建設(shè)指標(biāo)熵值的計(jì)算中，各項(xiàng)組成指標(biāo)采用生態(tài)文明的相關(guān)指標(biāo)，具體包括兩類指標(biāo)的各自熵值加總。一是生態(tài)環(huán)境治理類變量。綠色金融支持生態(tài)文明的價(jià)值作用發(fā)揮，生態(tài)環(huán)境治理水平是其重要體現(xiàn)，也是發(fā)現(xiàn)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)協(xié)同的政策抓手的重要選擇空間。在此選用體現(xiàn)生態(tài)治理的相關(guān)變量。二是生態(tài)環(huán)境建設(shè)類變量。綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)建設(shè)的價(jià)值作用發(fā)揮，生態(tài)建設(shè)水平是其重要體現(xiàn)，也是發(fā)現(xiàn)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)政策著力點(diǎn)的重要備選項(xiàng)。在此選用體現(xiàn)生態(tài)建設(shè)的相關(guān)變量。

2.綠色金融表征變量

綠色金融表征變量屬于重點(diǎn)關(guān)注變量。綠色金融依托多元化產(chǎn)品的創(chuàng)新創(chuàng)造，構(gòu)建支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)文明建設(shè)的政策體系，支持綠色低碳發(fā)展。在此，選用表征證券、產(chǎn)業(yè)、信貸、投資的綠色金融相關(guān)指標(biāo)。

3.經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景變量

綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的價(jià)值作用發(fā)揮，將在碳減排的大市場(chǎng)中得到體現(xiàn)，在綠色低碳轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)大循環(huán)中構(gòu)建實(shí)施，在此選用體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景的相關(guān)變量。一是人均GDP（pcGDP）。綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模發(fā)展水平直接相關(guān)，且發(fā)展達(dá)到一定水平，通常會(huì)出現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈倒U型關(guān)系的庫茲涅茲假說。二是財(cái)政收支比（rfical）。它是表征財(cái)政能力的重要指標(biāo)，政府的財(cái)政能力對(duì)當(dāng)?shù)丨h(huán)境保護(hù)和生態(tài)文明建設(shè)工作產(chǎn)生重要影響，財(cái)政能力越高的地區(qū)，在產(chǎn)業(yè)布局、企業(yè)引入方面越能游刃有余地考慮生態(tài)紅線，對(duì)環(huán)境就越友好，從而對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)產(chǎn)生重大影響。三是城鎮(zhèn)人口占比（rurban）。用各?。▍^(qū)、市）城鎮(zhèn)人口數(shù)與常住人口數(shù)之比表示城鎮(zhèn)化水平。四是第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（rsecd）。它是表征工業(yè)化水平的重要指標(biāo)。工業(yè)作為第二產(chǎn)業(yè)中的重要產(chǎn)業(yè)，常常伴隨著高污染和高能耗，嚴(yán)重影響綠色金融需求、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)文明互動(dòng)。五是技術(shù)進(jìn)步。技術(shù)進(jìn)步可以提高區(qū)域的自主創(chuàng)新能力，通過低碳技術(shù)水平的提高，促進(jìn)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)水平的提高。考慮到表征技術(shù)進(jìn)步的復(fù)雜性和簡(jiǎn)化適用目的，具體采取專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（rpatent）和高等學(xué)校平均在校生數(shù)（nedu）兩個(gè)指標(biāo)。六是固定資產(chǎn)投資占GDP比重（rfixed）。作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展“三駕馬車”中的重要抓手，投資規(guī)模不僅是經(jīng)濟(jì)短期增長(zhǎng)和長(zhǎng)期潛力培育的重要基礎(chǔ)，更是經(jīng)濟(jì)綠色低碳發(fā)展的基礎(chǔ)調(diào)控手段。投資規(guī)模對(duì)當(dāng)?shù)鼐G色金融、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)、生態(tài)文明建設(shè)工作的執(zhí)行產(chǎn)生重要影響。

4.能源消費(fèi)需求與碳排放變量

能源消費(fèi)需求和碳排放變量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模和水平直接相關(guān)，且化石能源是產(chǎn)生碳排放的主要源頭，從而與綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)互動(dòng)以及綠色低碳轉(zhuǎn)型密切相關(guān)。采用電力消費(fèi)量（electricty）、能源消費(fèi)量（coal）、Total apparent CO2emissions（CO2）三個(gè)指標(biāo)。

5.其他協(xié)變量

一是年份。鑒于綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)是持續(xù)協(xié)同提升的過程，自綠色金融被提出以來，各方面的政策措施不斷變化，對(duì)各?。▍^(qū)、市）具有時(shí)序性影響，因此將年份作為一個(gè)類別變量，以捕捉年度時(shí)間虛擬變量的時(shí)期影響價(jià)值。二是區(qū)域。鑒于我國東、中、西三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的劃分傳統(tǒng)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與地理位置相結(jié)合的長(zhǎng)期演變，有各自的發(fā)展特點(diǎn)。由于各地區(qū)自然條件與資源狀況不同，綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的價(jià)值作用發(fā)揮，會(huì)呈現(xiàn)差異性特征，因此將區(qū)域作為一個(gè)類別變量，以捕捉區(qū)域虛擬變量的空間影響價(jià)值。

6.綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素識(shí)別流程

基于Boruta算法原理和估算的主要步驟，識(shí)別影響因素的流程如下：一是對(duì)影響綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的相關(guān)因素特征矩陣A的各個(gè)特征取值，進(jìn)行隨機(jī)化拼接（shuffle過程），將拼接后影響三者互動(dòng)相關(guān)因素的影子特征（shadow features）與初始特征（real features）構(gòu)成新的擴(kuò)展特征矩陣。二是使用新的影響三者互動(dòng)的相關(guān)因素的擴(kuò)展特征變量矩陣作為輸入，基于隨機(jī)森林基礎(chǔ)的算法，訓(xùn)練可以輸出特征變量重要性（feature_importance）的模型。三是訓(xùn)練模型計(jì)算初始特征（real features）和影子特征（shadowfeatures）各個(gè)變量的得分（Z_score）。四是將影子特征（shadowfeatures）的特征變量重要性（feature_importance）得分作為參考基準(zhǔn)，找出最大得分Zmax=max（Z_score）。五是將初始特征變量（real features）中的得分（Z_socre）大于Zmax的標(biāo)記為“重要”，顯著小于Zmax的標(biāo)記為“不重要”，并且從特征集合中永久剔除，直到所有特征都被標(biāo)記為“重要”或者“不重要”。六是刪除所有影子特征（shadow features），得到特征選擇重要性排序。

7.數(shù)據(jù)來源

能源消費(fèi)量來源于歷年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》；環(huán)保企業(yè)市值占A股市值比重根據(jù)滬深股市的相關(guān)數(shù)據(jù)估算而得；其余數(shù)據(jù)由歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省（區(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒整理而得。

三、實(shí)證結(jié)果與政策意蘊(yùn)

運(yùn)用Boruta算法識(shí)別出的綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素，如表2所示。

表2 綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的特征變量選擇結(jié)果

（續(xù)表）

（一）實(shí)證結(jié)果分析

1.顯著性影響因素的特征選擇結(jié)果

從分析結(jié)果看，在納入綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)影響因素識(shí)別的73個(gè)特征變量中，通過Boruta算法選出的重要特征變量有41個(gè)，另外有32個(gè)特征變量被拒絕。影響因素作用顯著的特征變量的結(jié)構(gòu)布局具有如下特點(diǎn)：

在特別關(guān)注的4個(gè)綠色金融變量（X11—X14）中，所有的影響因素作用顯著。

在7個(gè)生態(tài)環(huán)境治理變量（X31—X37）和4個(gè)生態(tài)環(huán)境建設(shè)變量（X41—X44）中，所有的影響因素作用顯著；在7個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景變量（rfixed；rsecd；rpatent；rurban；rfical；pcGDP；nedu）中，所有的影響因素作用顯著；在3個(gè)能源消耗與碳排放變量（coal；electricty；CO2）中，所有的影響因素作用顯著；在30個(gè)區(qū)域分類變量［factor（data.all$schoolid）1-factor（data.all $schoolid）30］中，有15個(gè)影響因素作用顯著；在18個(gè)年度分類變量［factor（data.all$C1）1-factor（data.all$C1）18］中，有1個(gè)影響因素作用顯著。

可以發(fā)現(xiàn)絕大部分的非類別虛擬變量，部分區(qū)域分類變量，個(gè)別年度分類變量，對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的價(jià)值作用具有顯著性，通過Boruta算法得以保留。這意味著：一是基于年度的時(shí)間價(jià)值作用，對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響不是很強(qiáng)；二是基于區(qū)域的空間作用價(jià)值，對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響，存在明顯的空間異質(zhì)性特征。

2.顯著性影響因素所屬特征變量集合的貢獻(xiàn)度

在41個(gè)作用顯著的影響因素所屬組別中，其所屬特征類別集合的貢獻(xiàn)度如下：

特別關(guān)注的4個(gè)影響因素作用顯著的綠色金融變量，所屬集合的貢獻(xiàn)度為7.94%，位居第六，意味著基于綠色金融變量的綠色低碳金融資源，對(duì)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的價(jià)值作用發(fā)揮不是很理想，仍需要持續(xù)創(chuàng)新，挖掘潛力。

7個(gè)影響因素作用顯著的生態(tài)環(huán)境治理變量，其集合貢獻(xiàn)度為22.79%，貢獻(xiàn)度最大，意味著基于生態(tài)環(huán)境治理變量的生態(tài)文明建設(shè)調(diào)控能力，對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響具有首要價(jià)值作用，依托生態(tài)環(huán)境治理是生態(tài)文明建設(shè)的基礎(chǔ)抓手。4個(gè)影響因素作用顯著的生態(tài)環(huán)境建設(shè)變量，其集合貢獻(xiàn)度為17.45%，位居第四，意味著基于生態(tài)環(huán)境建設(shè)變量形成的生態(tài)文明建設(shè)方向，構(gòu)成綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的重大抓手，必須高度重視。7個(gè)影響因素作用顯著的經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景變量，其集合貢獻(xiàn)度為19.97%，位居第三，意味著基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景變量的增長(zhǎng)基礎(chǔ)環(huán)境、運(yùn)行態(tài)勢(shì)，對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)具有重要價(jià)值作用，必須密切關(guān)注綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的協(xié)同推進(jìn)、和諧共贏。3個(gè)影響因素作用顯著的能源消耗與碳排放變量，其集合貢獻(xiàn)度為9.77%，位居第五，意味著基于能源消耗與碳排放變量的污染源頭，是綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)必須克服的重大問題，必須在能耗效率、能源結(jié)構(gòu)等方面做文章。15個(gè)影響因素作用顯著的省區(qū)分類變量，其集合貢獻(xiàn)度為21.16%，位居第二，意味著基于區(qū)域分類變量的空間差異特征，對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)具有極其重要的作用，必須高度重視省、區(qū)、市之間在生態(tài)文明建設(shè)中的空間異質(zhì)性影響問題。1個(gè)影響因素作用顯著的年度分類變量，其集合貢獻(xiàn)度0.93%，位居第七。

3.顯著性影響因素在所屬特征變量組的價(jià)值作用地位

在作用顯著的影響因素所屬各類特征變量組中，其價(jià)值地位存在明顯差異。

特別關(guān)注的影響因素作用顯著的綠色金融變量組中，作用價(jià)值最大的特征變量是六大高耗能工業(yè)產(chǎn)出利息支出占比（X13）；第二名至第四名依次為水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)固定資產(chǎn)投資占比（X12）、環(huán)保企業(yè)市值占A股市值比重（X11）、工業(yè)污染投資占GDP比重（X14）。

在影響因素作用顯著的表征生態(tài)文明建設(shè)水平類別變量組中，作用價(jià)值最大的類別是生態(tài)環(huán)境治理類變量，其次為生態(tài)環(huán)境建設(shè)類變量。在表征生態(tài)文明建設(shè)水平的、影響因素作用顯著的生態(tài)環(huán)境治理類變量組中，作用價(jià)值最大的特征變量是工業(yè)廢氣治理設(shè)施處理能力（標(biāo)態(tài)）（X36）；第二名至第七名依次為工業(yè)廢水處理量（X34）、環(huán)境污染治理投資占GDP比重（X32）、工業(yè)固體廢物綜合利用率（X37）、環(huán)境保護(hù)財(cái)政支出占GDP比重（X31）、城市污水處理率（X35）、生活垃圾無害化處理率（X33）。在表征生態(tài)文明建設(shè)水平的、影響因素作用顯著的生態(tài)環(huán)境建設(shè)類變量組中，作用價(jià)值最大的特征變量是自然保護(hù)區(qū)面積（X41）；第二名至第四名依次為人均公園綠地面積（X42）、建成區(qū)綠地率（X43）、森林覆蓋率（X44）。在影響因素作用顯著的經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景變量組中，作用價(jià)值最大的特征變量為高等學(xué)校平均在校生數(shù)（nedu）；第二名至第七名依次為財(cái)政收支比（rfical）、專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（rpatent）、人均GDP（pcGDP）、城鎮(zhèn)人口占比（rurban）、固定資產(chǎn)投資占GDP比重（rfixed）、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（rsecd）。在影響因素作用顯著的能源消耗與碳排放變量組中，作用價(jià)值最大的特征變量為電力消費(fèi)量（electricty）；第二名、第三名依次為能源消費(fèi)量（coal）、Total apparent CO2emissions（CO2）。在影響因素作用顯著的區(qū)域分類變量組中，作用價(jià)值最大的特征變量為新疆［factor（data.all$schoolid）30］；第二名至第十五名依次為青海［factor（data.all$schoolid）28］、內(nèi)蒙古［factor（data.all$schoolid）5］、上海［factor（data.all$schoolid）9］、河 北［factor（data.all$schoolid）3］、廣 西［factor（data.all$schoolid）20］、吉林［factor（data.all$schoolid）7］、天 津［factor（data.all$schoolid）2］、四 川［factor（data.all$schoolid）23］、江蘇［factor（data.all$schoolid）10］、河南［factor（data.all$schoolid）16］、浙江［factor（data.all$schoolid）11］、貴州［factor（data.all$schoolid）24］、北京［factor（data.all$schoolid）1］、福建［factor（data.all$schoolid）13］。在影響因素作用顯著的年度分類變量組中，作用價(jià)值最大的特征變量為2003年［factor（data.all$C1）1］。

（二）政策啟示

針對(duì)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的影響因素的特征選擇結(jié)果，應(yīng)調(diào)動(dòng)綠色金融多方力量共同參與的積極性，加強(qiáng)綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的力度和互動(dòng)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)共同進(jìn)步。

1.創(chuàng)新綠色金融產(chǎn)品及業(yè)務(wù)模式

綠色金融對(duì)經(jīng)濟(jì)綠色低碳發(fā)展價(jià)值作用重大，基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的變量特征選擇結(jié)果顯示，綠色金融推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生態(tài)文明建設(shè)的功能作用價(jià)值基礎(chǔ)仍然薄弱，應(yīng)高度重視綠色金融實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)作用，創(chuàng)新綠色金融可供選擇的產(chǎn)品類型，積極參與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)。提前為碳達(dá)峰碳中和謀篇布局，加大綠色金融對(duì)“三低一高”產(chǎn)業(yè)的投融資扶持力度，引導(dǎo)社會(huì)資源流向綠色環(huán)保領(lǐng)域，推動(dòng)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)業(yè)鏈的綠色轉(zhuǎn)型，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，高效落實(shí)“雙碳”任務(wù)，為生態(tài)文明建設(shè)助力。

2.完善綠色金融與經(jīng)濟(jì)綠色低碳發(fā)展的融合機(jī)制

綠色金融價(jià)值作用的發(fā)揮需要以經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大背景為基礎(chǔ)支撐，基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的變量特征選擇結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景變量、能源消耗需求和碳排放變量的價(jià)值作用較大，要加大綠色金融深度融合經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)的激勵(lì)力度。鼓勵(lì)為生態(tài)文明建設(shè)積極提供綠色信貸，擴(kuò)大綠色再貸款規(guī)模，降低綠色金融產(chǎn)品下的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重及監(jiān)管要求，提升中小規(guī)模環(huán)保企業(yè)獲得融資的概率。結(jié)合國家投融資體制改革，落實(shí)環(huán)保項(xiàng)目融資的資本金制度，吸引綠色信貸資金投向生態(tài)文明建設(shè)領(lǐng)域，反向激勵(lì)將更多環(huán)保項(xiàng)目納入綠色貸款布局。探索放開特許經(jīng)營權(quán)抵押貸款，探索為生態(tài)文明建設(shè)領(lǐng)域提供融資服務(wù)的擔(dān)保機(jī)制，有效滿足環(huán)保資金訴求。

3.完善綠色低碳發(fā)展引導(dǎo)機(jī)制

建立完善信息溝通和共享機(jī)制，加強(qiáng)環(huán)保、發(fā)展改革委等部門與綠色金融之間的信息交流。嚴(yán)格上市公司環(huán)保信息披露機(jī)制，加快綠色評(píng)級(jí)體系建設(shè)，提高綠色金融對(duì)生態(tài)環(huán)保的貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力。構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，鼓勵(lì)嘗試綠色資產(chǎn)證券化和設(shè)立綠色產(chǎn)業(yè)基金，優(yōu)先綠色金融產(chǎn)品違約受償，以降低環(huán)保企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。支持環(huán)保公司債、中小企業(yè)集合債券、中期票據(jù)和短期融資券等綠色債券，選擇重點(diǎn)環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域，重點(diǎn)用于污水、垃圾處理設(shè)施和再生資源回收利用設(shè)施建設(shè)。建立、完善綠色股票市場(chǎng)，通過指數(shù)和產(chǎn)品促進(jìn)資本市場(chǎng)融入綠色金融，更好地投資、發(fā)展生態(tài)文明建設(shè)。