“雙碳”目標下綠色金融影響能源結構的門檻與空間效應研究

摘要：黨的二十大報告指出，實現(xiàn)“雙碳”目標是一場廣泛而深刻的經濟社會系統(tǒng)性變革，應積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和?！半p碳”戰(zhàn)略實施的根本遵循是兼顧發(fā)展，而能源結構的改善則有助于兼顧發(fā)展和減排，綠色金融則為改善能源結構提供了重要金融工具?；?012—2021年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，通過分析綠色金融對能源結構的影響，主要得到以下結論：綠色金融顯著優(yōu)化了能源結構；以綠色金融和綠色創(chuàng)新作為門檻變量，綠色金融對于能源結構的影響存在單門檻效應，超過門檻值后，綠色金融對于能源結構的改善作用顯著提升；綠色金融對于能源結構的影響存在空間溢出效應，能夠同時改善本地和其他地區(qū)的能源結構。應該大力發(fā)展綠色金融、持續(xù)提升綠色創(chuàng)新能力、發(fā)揮綠色金融的區(qū)域外溢效應。

關鍵詞：“雙碳”目標；綠色金融；能源結構；門檻效應；空間效應

中圖分類號：F830" " " " "文獻標識碼：A" " " "文章編號：1003-8477（2024）02-0101-09

一、引言

黨的二十大報告指出“積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和”，“協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長”，這為“雙碳”目標的實施提供了根本遵循，在推進“雙碳”目標過程中，必須兼顧發(fā)展。二氧化碳及其他污染物的主要來源為工業(yè)生產中的煤、石油等化石燃料的燃燒，為協(xié)同推進降碳和發(fā)展，必須調整能源結構，減少傳統(tǒng)能源的使用并增加新能源的使用。[1]（p91-97）在傳統(tǒng)能源中，煤炭的碳排放水平最高，但我國的能源稟賦呈現(xiàn)“富煤”特征。雖然太陽能、風能等新能源在生產和使用過程中的碳排放水平很低，但現(xiàn)階段這些新能源的大范圍應用仍面臨成本高、空間分布不均衡、供應不穩(wěn)定等痛點。我國轉變能源結構的需求十分迫切，但我國的能源稟賦特征及現(xiàn)階段新能源存在的問題決定了轉變能源結構面臨著巨大挑戰(zhàn)，需要投入大量的資金。與此同時，能源領域的低碳轉型存在見效慢、周期長、收益低等特點，難以獲得傳統(tǒng)金融的支持。

綠色金融作為一種金融創(chuàng)新工具，被視為推動清潔能源和環(huán)保技術發(fā)展的關鍵力量。綠色金融是指為支持環(huán)境改善、應對氣候變化和資源節(jié)約高效利用的經濟活動，即對環(huán)保、節(jié)能、清潔能源等領域的項目投融資、項目運營、風險管理等所提供的金融服務。中國政府高度重視綠色金融的發(fā)展，先后出臺《綠色金融發(fā)展指導意見》等一系列政策與措施鼓勵金融機構增加對綠色項目的投資，并建成了全球規(guī)模最大的綠色債券市場為綠色項目提供融資渠道。那么，中國綠色金融的發(fā)展能否改善能源結構，對于該問題的回答，有助于現(xiàn)階段中國實現(xiàn)發(fā)展和減排的雙贏，實現(xiàn)綠色高質量發(fā)展。

二、文獻綜述

綠色金融是一種基于保護環(huán)境和節(jié)約資源的金融創(chuàng)新，通過特定的金融工具，綠色金融有助于同時實現(xiàn)經濟發(fā)展和環(huán)境保護。[2]（p169-178）同發(fā)展綠色金融的初衷類似，學術界關于綠色金融的研究大都集中在其綠色效應和經濟效應上。在測算綠色金融發(fā)展水平的基礎上，學者們針對綠色金融的影響開展了大量的研究，主要包括以下方面：第一，綠色金融對于環(huán)境的影響。Zhou等人（2020）的研究表明中國綠色金融在改善環(huán)境的同時促進了經濟增長。[3]（p19915-19932）Huang和Chen（2022）研究了中國綠色金融發(fā)展對于環(huán)境質量的影響，認為綠色金融可改善環(huán)境，但隨著發(fā)展水平的提升，綠色金融對環(huán)境的改善效果會減弱。[4]（p132548）王旭霞等（2023）的研究進一步表明數(shù)字經濟有助于提升綠色金融對環(huán)境污染的改善作用。[5]（p48-55）第二，綠色金融對于創(chuàng)新的影響。Muhammad Irfan等人（2022）基于中國數(shù)據(jù)分析了綠色金融對綠色創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)綠色金融可通過產業(yè)結構、經濟增長和研發(fā)投入三種機制促進綠色創(chuàng)新，在綠色金融創(chuàng)新和改革試驗區(qū)，綠色金融的綠色創(chuàng)新驅動效果更明顯。[6]（p21882）王玉林和周亞虹（2023）的研究表明綠色金融通過緩解融資約束促進了企業(yè)創(chuàng)新。[7]（p49-62）馬丹等（2023）的研究表明中國綠色金融的發(fā)展顯著提升了綠色創(chuàng)新效率，且綠色金融對于綠色創(chuàng)新效率的影響具有空間溢出效應。[8]（p92-107）第三，綠色金融對于碳減排的影響。趙曉春等（2023）的研究表明中國綠色金融的發(fā)展抑制了碳排放，且二者關系具有空間溢出效應。[9]（p149-154）Jin等（2021）的研究同樣驗證了綠色金融的碳減排效應，綠色金融的發(fā)展有助于增加非化石能源的消費，進而降低碳排放強度。[10]（p112254）第四，綠色創(chuàng)新對于高質量發(fā)展的影響。文書洋等（2022）在可持續(xù)增長理論的基礎上建立均衡模型，結論表明綠色金融可通過提升綠色創(chuàng)新促進高質量發(fā)展。[11]（p1-17）于波和范從來（2022）的研究表明技術創(chuàng)新可在綠色金融和高質量發(fā)展的關系中發(fā)揮正向中介效應，研發(fā)投入在二者關系中可發(fā)揮正向調節(jié)作用。[12]（p31-43）史代敏和施曉燕（2022）的研究進一步表明只有超過門檻值后，綠色金融才可顯著促進高質量發(fā)展。[13]（p31-48）

能源是現(xiàn)代工業(yè)的糧食，經濟和社會的發(fā)展都離不開能源投入。中國的能源消費長期以煤炭、石油等排放較高的化石能源為主，為減少環(huán)境污染，兼顧“雙碳”目標和經濟發(fā)展，中國必須轉變能源結構。能源結構的優(yōu)化轉型是學術界長期關注的問題，圍繞該問題，學術界開展了大量的研究，跟本文密切相關的研究主要集中在能源結構轉型的影響因素上。根據(jù)已有研究，經濟發(fā)展水平、[14]（p90-99）金融發(fā)展水平、[15]（p118-136）創(chuàng)新、[16]（p114-118）產業(yè)結構、[17]（p119517）新能源發(fā)展、[18]（p536-568）能源價格、[19]（p56-590數(shù)字經濟[20]（p44-53）等因素可對能源結構產生顯著影響。

綜上所述，學術界針對綠色金融和能源結構開展了大量的研究，普遍認同綠色金融具有積極的綠色效應和經濟效應。能夠影響能源結構的因素眾多，但是關于綠色金融和能源45結構關系的研究仍然較少。Sun和Chen（2022）、[21]（p102588）龐加蘭等（2023）[22]（p129-145）分析了中國綠色金融對能源結構的影響，但只討論了綠色金融和能源結構間的線性關系，缺少關于二者非線性關系及空間溢出效應的進一步研究。綠色金融作為一種金融服務，其影響可能是非線性的。與此同時，綠色發(fā)展和“雙碳”目標早已上升為國家重要戰(zhàn)略，一個地區(qū)通過綠色金融兼顧發(fā)展和減排的成功案例必然會引起其他地區(qū)的關注，相關技術和經驗可能會外溢至其他地區(qū)并產生積極影響。因此，本文重點討論綠色金融影響能源結構的門檻效應和空間效應。

三、理論分析

綠色金融既可對能源結構產生直接影響，又可對能源結構產生間接影響。在直接影響方面，綠色金融可為清潔能源的發(fā)展提供資金支持，從而緩解清潔能源進一步發(fā)展的融資約束，助力清潔能源盡快突破發(fā)展和推廣過程的技術難點，實現(xiàn)更加穩(wěn)定和低成本的供給，從而在保障能源安全的前提下替代傳統(tǒng)能源，改善能源結構。綠色金融可為設計、生產綠色低碳產品的企業(yè)提供低成本的金融產品和服務，從而讓這些綠色低碳產品的成本下降，價格降低，更具市場競爭力。綠色金融還可為消費者的綠色消費提供金融支持，從而讓消費者更加青睞綠色產品，并提升綠色環(huán)保意識，社會整體綠色、低碳、環(huán)保理念的提升會倒逼生產者在生產過程中更加注重環(huán)保和低碳，增加清潔能源的使用，減少傳統(tǒng)能源的使用。在間接影響方面，綠色金融可通過提供金融支持助力節(jié)能環(huán)保產業(yè)的發(fā)展，綠色項目的收益偏低，通常難以獲得足夠的金融支持，但環(huán)保企業(yè)是綠色金融的重點支持對象，因此，綠色金融的出現(xiàn)有助于節(jié)能環(huán)保產業(yè)的發(fā)展壯大，從而助力能源結構的改善。綠色金融還有助于促進綠色創(chuàng)新。綠色創(chuàng)新具有高投入、長周期、低收益、高風險等特征，難以獲得傳統(tǒng)金融的支持，但綠色創(chuàng)新是綠色金融的重點支持對象，一方面，綠色金融可為綠色創(chuàng)新提供資金支持，緩解綠色創(chuàng)新的融資約束，另一方面，綠色金融對于綠色創(chuàng)新的支持還可發(fā)揮信號效應，讓更多資金關注綠色創(chuàng)新項目，[23]（p170-175）從而使更多的綠色創(chuàng)新獲得金融支持。綜上所述，本文提出假說1：

H1：綠色金融能夠改善能源結構。

綠色金融的種種好處已經得到了廣泛驗證，但中國綠色金融的規(guī)模相比于傳統(tǒng)金融仍然較小。根據(jù)中國人民銀行的數(shù)據(jù)，綠色金融信貸余額僅占商業(yè)銀行總貸款余額的不到10%。綠色金融的規(guī)模雖然較小，但相關綠色項目對于綠色金融的需求巨大，再加上中國金融體系長期存在的供需錯配，因此可能會導致綠色金融難以到達最需要金融支持的企業(yè)或項目，眾多中小企業(yè)也會因為自身的實力較弱、信用情況較低而難以得到綠色金融的支持，此時綠色金融對于能源結構的影響整體較小。隨著綠色金融規(guī)模的持續(xù)擴大，更多的綠色金融資源會外溢至中小企業(yè)，以及亟需綠色金融支持的領域，此時綠色金融對于能源結構的影響會大幅提升。與此同時，綠色金融對于能源結構的影響可能會受綠色創(chuàng)新水平的影響，能源結構的低碳轉型離不開綠色創(chuàng)新，較低的綠色創(chuàng)新水平下，需投入更多的資源用于新舊能源的替代，此時綠色金融對于能源結構的影響可能較小。較高的綠色創(chuàng)新水平下，綠色金融對于能源結構轉型的影響可能會大幅提升。

綜上所述，本文提出以下研究假說：

H2a：以綠色金融作為門檻變量，綠色金融對于能源結構的影響具有門檻效應，超過門檻值后，綠色金融對于能源結構的改善作用會大幅提升；

H2b：以綠色創(chuàng)新作為門檻變量，綠色金融對于能源結構的影響具有門檻效應，超過門檻值后，綠色金融對于能源結構的改善作用會大幅提升。

綠色金融對于能源結構的影響不僅局限于本地，還可能外溢至其他地區(qū)。首先，綠色低碳發(fā)展是我國的國家戰(zhàn)略，綠色金融對于改善能源結構的積極影響具有示范效應，一個地區(qū)的成功案例會傳播至其他地區(qū)并被學習效仿，這些地區(qū)通過大力發(fā)展綠色金融也可改善當?shù)氐哪茉唇Y構。其次，綠色金融提升本地區(qū)的綠色技術水平后，技術擴散效應的存在會使得其他地區(qū)的綠色技術水平迅速提升，從而有助于改善能源結構。再次，綠色金融的發(fā)展會刺激本地低碳能源市場的發(fā)展。隨著低碳能源市場的擴大，低碳能源供應鏈和基礎設施也會擴散至其他地區(qū)，這會導致低碳能源的供應和可用性在空間上擴展，從而改善其他地區(qū)的能源消費結構。綜上所述，本文提出假說3：

H3：綠色金融對于能源結構的改善作用具有空間效應，能夠外溢至其他地區(qū)。

四、模型與變量

（一）模型構建

本文首先構建實證模型檢驗綠色金融對于能源結構的影響，以綠色金融作為核心解釋變量，以能源結構作為被解釋變量，建立以下基準回歸模型：

[esit=α0+α1gfit+α2CVit+εit]" " （1）

其中，i為省份，t為年份，es表示能源結構，gf表示綠色金融，CV為一系列控制變量，e為隨機誤差項。如果綠色金融的系數(shù)a1顯著，表明數(shù)字金融的發(fā)展能夠影響能源結構。結合已有研究，選擇城鎮(zhèn)化水平（ur）、金融發(fā)展水平（fin）、對外開放（open）、環(huán)境規(guī)制（er）和產業(yè)結構（tps）作為本文的控制變量。

綠色金融作為一種金融資源，其經濟效應可能存在非線性特征。[24]（p100-113）因此，本文使用門檻模型檢驗綠色金融和能源結構間的非線性關系。以單門檻效應模型為例，模型設定如下：

[esit=α0+α1gfit×I（TVit≤π）+α2gfit×I（TVit＞π）+θcCVit+εit]" "（2）

其中，TV是門檻變量，π為門檻值，I（·）是指示函數(shù)，其值為1或0，如果括號中的條件成立，它是1，否則是0。

根據(jù)前文分析，本地綠色金融的發(fā)展可能會對其他地區(qū)的能源結構產生影響，本文進一步借助空間效應模型考察綠色金融影響能源結構的空間關系。結合研究內容，空間效應模型的設定如下：

[esit=α1gfit+α2CVit+θ1W*gfit+θγW*CVit+ρW*esit+εit]" " "（3）

其中，W為空間權重矩陣，系數(shù)ρ為空間自回歸系數(shù)，通過其顯著性及符號來判斷能源結構是否存在空間溢出效應。

（二）變量選擇

1.被解釋變量為能源結構es?！案幻?、貧油、少氣”的資源稟賦結構決定了煤炭長期都是我國主要的能源。但煤炭的污染物和碳排放水平高于石油和天然氣，更高于風、光等新能源。煤炭開采及使用過程中排放的二氧化碳約占我國二氧化碳排放總量的六成至七成，[25]（p113518）煤炭是我國最主要的碳排放來源。近年來，我國高度重視綠色發(fā)展，煤炭使用占比持續(xù)下降，但截至2022年，我國煤炭消費占比仍高達56.2%，是我國投入最多的能源。為減少碳排放，實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展，必須減少煤炭消費，因此本文使用煤炭消費占比表示能源結構。計算方法為根據(jù)不同能源的折算系數(shù)表，把消費的各種能源折算為標準煤，然后以與煤炭相關的八種能源的消費量占能源消費總量的比重作為能源結構指標。

2.核心解釋變量為綠色金融gf。本文充分領會我國綠色金融相關政策文件的精神，并考慮數(shù)據(jù)的可獲取性后，借鑒呂鯤等（2022）的方法，[26]（p116-126）從綠色信貸、綠色保險、政府支持和綠色投資四個維度選取指標（表1），然后使用熵權法計算綠色金融指數(shù)。

3.門檻變量。本文的門檻變量包括綠色金融和綠色創(chuàng)新水平（pat），綠色金融根據(jù)上文方法計算得到，綠色創(chuàng)新水平用授權的綠色專利數(shù)量表示，實證過程中取對數(shù)處理，數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務平臺（CNRDS）。

4.控制變量。①城鎮(zhèn)化水平（ur）。使用城鎮(zhèn)地區(qū)常住人口比重表示。②金融發(fā)展水平（fin）。使用存貸款余額之和占GDP比重表示。③對外開放（open）。使用進出口貿易總額占GDP比重表示。④環(huán)境規(guī)制（er）。使用環(huán)境污染治理投資占GDP比重表示，因比重數(shù)值過小，實證過程中乘以100。⑤產業(yè)結構（tps）。使用產業(yè)結構高級化程度，即第三產業(yè)與第二產業(yè)增加值之比表示。

以2012—2021年中國30個省份（不包括港澳臺和西藏地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)作為本文樣本，數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》和統(tǒng)計局網站、各省份統(tǒng)計公報等。各變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

五、實證結果及分析

（一）基準回歸結果

首先進行基準回歸以檢驗綠色金融和能源結構間的線性關系，表3中的列（1）為綠色金融單獨解釋能源結構的結果，列（2）為在列（1）基礎上固定省份和年份后的回歸結果，列（3）為加入控制變量但不固定省份和年份的回歸結果，列（4）為加入控制變量且固定省份和年份后的回歸結果?？梢钥闯?，不同結果中，綠色金融系數(shù)均為負，且保持了較高的顯著性，表明綠色金融能夠改善能源消費結構，減少能源中的煤炭比重。由此研究假說H1得到了驗證。綠色發(fā)展和“雙碳”目標均為我國重要的國家戰(zhàn)略，在這些戰(zhàn)略的引導下，綠色金融資源持續(xù)流向排放更少、污染更低的低碳能源領域，減少了煤炭的使用，促進了經濟綠色高質量發(fā)展。

（二）門檻效應結果

表4展示了綠色金融作為門檻變量時的門檻效應檢驗結果?？梢钥闯?，單門檻效應通過了顯著性檢驗，雙門檻效應沒有通過顯著性檢驗。結果表明以綠色金融作為門檻變量時，綠色金融對能源結構的影響存在單門檻效應，門檻值是0.068。

表5展示了綠色金融作為門檻變量時的門檻效應估計結果?？梢钥闯?，低于門檻值0.068時，綠色金融系數(shù)為-0.579且在5%的統(tǒng)計水平顯著，表明綠色金融可顯著改善能源結構，綠色金融發(fā)展水平每提高1%，能源結構情況可改善0.579%；超過門檻值0.068后，綠色金融系數(shù)為-1.407且在1%的統(tǒng)計水平顯著，表明超過門檻值后，綠色金融仍可顯著改善能源結構，綠色金融發(fā)展水平每提高1%，能源結構情況可改善1.407%。通過對比系數(shù)大小可知，綠色金融水平超過門檻值后，綠色金融對于能源結構的改善作用顯著提升，由此，前文研究假說H2a得到了驗證。

表6為綠色創(chuàng)新作為門檻變量時的門檻效應檢驗結果。根據(jù)結果，單門檻效應通過了顯著性檢驗，雙門檻效應沒有通過顯著性檢驗。表明門檻變量是綠色創(chuàng)新時，綠色金融對能源結構的影響存在單門檻效應，門檻值是7.550。

表7展示了綠色創(chuàng)新作為門檻變量時的門檻效應估計結果。可以看出，綠色創(chuàng)新低于門檻值7.550時，綠色金融系數(shù)為-0.416且在1%的統(tǒng)計水平顯著，表明綠色金融可顯著改善能源結構，綠色金融發(fā)展水平每提高1%，能源結構情況可改善0.416%；綠色創(chuàng)新超過門檻值7.550后，綠色金融系數(shù)為-0.597且在5%的統(tǒng)計水平顯著，表明綠色創(chuàng)新超過門檻值后，綠色金融仍可顯著改善能源結構，綠色金融發(fā)展水平每提高1%，能源結構情況可改善0.597%。通過對比系數(shù)大小可知，綠色創(chuàng)新水平超過門檻值后，綠色金融對于能源結構的改善作用顯著提升，由此，前文研究假說H2b得到了驗證。

（三）空間效應結果

構建空間計量模型時需要選擇空間權重矩陣，常用的空間權重矩陣包括地理鄰接（W1）、地理距離（W2）和經濟距離（W3）三種，本文同時使用這三種矩陣構建空間計量模型。首先計算全局莫蘭指數(shù)以確定是否存在空間相關關系，使用三種權重的莫蘭指數(shù)結果列入表8。可以看出，樣本期內，綠色金融和能源結構的莫蘭指數(shù)基本都在5%或更高的統(tǒng)計水平顯著，這意味著在考察期內，綠色金融和能源結構都有較強的空間相關性，因此本文使用空間計量模型是合理的。

LM、LR及豪斯曼檢驗的結果顯示本文數(shù)據(jù)更適合時間和空間雙向固定的空間杜賓模型（Spatial Dubin Model，簡稱SDM），因此下文使用SDM進行回歸。表9為SDM回歸結果，根據(jù)表9，三種矩陣回歸結果中，空間自回歸系數(shù)ρ均顯著，表明存在空間自回歸效應。根據(jù)回歸結果，不同模型中綠色金融一般回歸系數(shù)（gf）均顯著為負，表明綠色金融的發(fā)展可以改善能源結構，減少煤炭的使用。數(shù)字金融空間回歸系數(shù)（W*gf）也都顯著為負，意味著綠色金融對能源消費的影響具備空間傳導效應，其他地區(qū)的綠色金融也可改善本地區(qū)能源結構。由此，前文研究假說H3得到了驗證。

空間杜賓模型可進行進一步的分解，進而得到綠色金融影響能源結構的直接效應、間接效應與總效應。直接效應表示當?shù)鼐G色金融對當?shù)啬茉唇Y構的影響情況，間接效應表示外地綠色金融對當?shù)啬茉唇Y構的影響情況，總效應則為直接與間接效應之和，即當?shù)睾屯獾鼐G色金融對當?shù)啬茉唇Y構影響的總效應。分解結果列入表10，可以看出，三種不同權重矩陣回歸結果中，綠色金融三種效應的回歸系數(shù)均顯著為負，表明當?shù)睾屯獾鼐G色金融的發(fā)展均可改善當?shù)氐哪茉唇Y構。通過對比系數(shù)大小可知，整體來看，當?shù)鼐G色金融對于能源結構的改善情況大于外地。從具體影響大小來看，地理鄰接矩陣中，綠色金融發(fā)展水平每提升1%，當?shù)啬茉唇Y構改善0.761%，其中0.631%來自當?shù)鼐G色金融的影響，0.130%來自外地綠色金融的影響。地理距離矩陣中，綠色金融發(fā)展水平每提升1%，當?shù)啬茉唇Y構改善1.091%，其中0.664%來自當?shù)鼐G色金融的影響，0.427%來自外地綠色金融的影響。經濟距離矩陣中，綠色金融發(fā)展水平每提升1%，當?shù)啬茉唇Y構改善0.554%，其中0.456%來自當?shù)鼐G色金融的影響，0.098%來自外地綠色金融的影響。

六、結論與建議

借助綠色金融改善能源結構有助于兼顧我國能源安全及“雙碳”目標，基于此，本文在理論分析綠色金融和能源結構關系的基礎上，使用中國30個省份2012—2021年的面板數(shù)據(jù)進行了實證檢驗，主要得到以下結論：第一，綠色金融顯著改善了中國的能源結構，降低了煤炭的使用比重。第二，以綠色金融和綠色創(chuàng)新水平作為門檻變量，綠色金融對于能源結構的影響都具有單門檻效應，超過門檻值后，綠色金融對于能源結構的改善作用顯著提升。第三，綠色金融對于能源結構的改善作用具有空間效應，能夠外溢至其他地區(qū)。本文結論的啟示意義非常明顯。

第一，大力發(fā)展綠色金融。為了最大程度地發(fā)揮綠色金融的潛力，政府應該制定更加積極的綠色金融發(fā)展政策來支持可持續(xù)能源和綠色創(chuàng)新的發(fā)展。政府可以引入更多的激勵措施，如稅收優(yōu)惠、貸款利率減免和補貼，以吸引更多的投資者和企業(yè)參與綠色金融市場。制定更嚴格的綠色金融標準和監(jiān)管要求，以確保資金被有效地用于可持續(xù)項目。這有助于提高投資者的信心，降低投資風險。建立綠色金融數(shù)據(jù)庫和信息平臺以提升綠色金融市場的信息透明度，幫助投資者更好地了解可持續(xù)投資機會和項目的風險及回報。

第二，持續(xù)提升綠色創(chuàng)新能力。綠色金融對于能源結構的改善作用既受到綠色金融發(fā)展水平的影響，又受到綠色創(chuàng)新水平的影響，因此需持續(xù)提升綠色創(chuàng)新能力。政府和企業(yè)可增加對綠色技術和創(chuàng)新的研發(fā)投資，用以支持綠色能源技術、儲能技術和清潔生產方法的研究和開發(fā)。加強教育和培訓，培養(yǎng)工程師、科學家、創(chuàng)業(yè)者等更多的綠色創(chuàng)新人才。

第三，積極發(fā)揮綠色金融的區(qū)域外溢效應。為了最大程度地發(fā)揮綠色金融對能源結構的改善作用，還應采取措施以促進綠色金融的區(qū)域外溢效應。政府、金融機構和企業(yè)可通過建立聯(lián)合綠色金融項目或合作綠色投資基金來建立跨區(qū)域的合作機制，以共享實踐經驗，加速綠色金融的傳播和應用。政府可聯(lián)合金融機構建立信息共享平臺，[27]（p35-44）讓利益相關者更容易獲得關于綠色金融和綠色項目相關信息。不同地區(qū)地方政府加強政策協(xié)調，統(tǒng)一綠色金融相關法規(guī)和標準，降低跨地區(qū)投資和項目合作壁壘。

參考文獻：

[1]劉啟航，歐陽康.“雙碳”愿景下綠色GDP績效評估再思考[J].理論月刊，2023，（10）.

[2]Meo M S， Abd Karim M Z. The role of green finance in reducing CO2 emissions： an empirical analysis[J].Borsa Istanbul Review， 2022，（01）.

[3]ZHOU X， TANG X， ZHANG R. Impact of green finance on economic development and environmental quality： A study based on provincial panel data from China[J].Environmental Science and Pollution Research， 2020，（03）.

[4]HUANG Y， CHEN C， LEI L， et al. Impacts of green finance on green innovation： A spatial and nonlinear perspective[J].Journal of Cleaner Production，2022，（09）.

[5]王旭霞，雷漢云，王珊珊.綠色金融、數(shù)字經濟與環(huán)境污染[J].軟科學，2023，（06）.

[6]Muhammad Irfan M， Razzaq A， Sharif A， et al. Influence mechanism between green finance and green innovation： Exploring regional policy intervention effects in China[J].Technological Forecasting and Social Change，2022，（09）.

[7]王玉林，周亞虹.綠色金融發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新[J].財經研究，2023，（01）.

[8]馬丹，朱清，楊馥岑.綠色金融、環(huán)境規(guī)制與綠色技術創(chuàng)新效率——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].杭州師范大學學報（社會科學版），2023，（01）.

[9]趙曉春，龍來春，周瑛.綠色金融、政府干預與區(qū)域碳排放效率[J].統(tǒng)計與決策，2023，（10）.

[10]JIN Y， GAO X， WANG M. The financing efficiency of listed energy conservation and environmental protection firms： evidence and implications for green finance in China[J].Energy Policy， 2021，（06）.

[11]文書洋，劉浩，王慧.綠色金融、綠色創(chuàng)新與經濟高質量發(fā)展[J].金融研究，2022，（08）.

[12]于波，范從來.綠色金融、技術創(chuàng)新與經濟高質量發(fā)展[J].南京社會科學，2022，（09）.

[13]史代敏，施曉燕.綠色金融與經濟高質量發(fā)展：機理、特征與實證研究[J].統(tǒng)計研究，2022，（01）.

[14]李榮杰，李娜，張靜，等.地區(qū)能源結構低碳化差異的收斂機制及影響因素——基于加權多維向量夾角指數(shù)[J].統(tǒng)計與信息論壇，2020，（10）.

[15]馬麗梅，黃崇樂.金融驅動與可再生能源發(fā)展——基于跨國數(shù)據(jù)的動態(tài)演化分析[J].中國工業(yè)經濟，2022，（04）.

[16]殷秀清，張峰.環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新與制造業(yè)能源消費結構均衡度演變[J].統(tǒng)計與決策，2019，（24）.

[17]LUAN B， ZOU H， CHEN S，" et al. The effect of industrial structure adjustment on Chinas energy intensity： Evidence from linear and nonlinear analysis[J].Energy， 2021，（03）.

[18]Hafner S， Jones A， Anger-Kraavi A，" et al. Modelling the macroeconomics of a ‘closing the green finance gap scenario for an energy transition[J]. Environmental Innovation and Societal Transitions，2021， （09）.

[19]李崇巖，王富忠.能源價格、能源結構與工業(yè)能源強度關系研究[J].價格理論與實踐，2019，（08）.

[20]羅良忠，林嘉豪，譚云清.數(shù)字經濟對能源消費的影響研究——基于區(qū)域一體化中介效應和遮掩效應的檢驗[J].學習與實踐，2022，（06）.

[21]SUN H， CHEN F. The Impact of Green Finance on Chinas Regional Energy Consumption Structure based on System GMM[J].Resources Policy，2022，（02）.

[22]龐加蘭，王薇，袁翠翠.雙碳目標下綠色金融的能源結構優(yōu)化效應研究[J].金融經濟學研究，2023，（01）.

[23]馬強，秦琳貴，代金輝.中國金融科技：面臨障礙與發(fā)展路徑[J].經濟體制改革，2020，（01）.

[24]宋凌峰，肖雅慧.金融發(fā)展、系統(tǒng)性風險與經濟增長的門檻效應[J].武漢大學學報（哲學社會科學版），2023，（02）.

[25]LIU J， WANG K， ZOU J， et al. The implications of coal consumption in the power sector for Chinas CO2 peaking target [J]. Applied Energy， 2019，（11）.

[26]呂鯤，潘均柏，周伊莉，等.政府干預、綠色金融和區(qū)域創(chuàng)新能力——來自30個省份面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].中國科技論壇，2022，（10）.

[27]方興東， 谷瀟， 徐忠良. “信疫”（Infodemic）的根源， 規(guī)律及治理對策——新技術背景下國際信息傳播秩序的失控與重建[J].新聞與寫作，2020，（06）.