綠色金融改革對綠色金融綜合水平影響的實證研究

摘 要：文章選取2016—2020年全國不同地區(qū)的綠色金融綜合指數(shù)，以及相應綠色金融產(chǎn)品如綠色投資、綠色保險、碳金融的面板數(shù)據(jù)，并選擇首批綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)之一的浙江省綠色信貸指數(shù)的時間序列數(shù)據(jù)，通過使用R語言建立多元線性回歸模型、ARIMA模型、GARCH模型，研究啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對不同綠色金融產(chǎn)品服務的影響，進而影響綠色金融綜合指數(shù)水平。分析結果表明：不同分類的綠色金融產(chǎn)品工具服務對綠色金融綜合指數(shù)水平的彈性存在差異性，綠色投資的彈性最大，啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對相應試驗區(qū)的經(jīng)濟水平和綠色金融改革發(fā)展有明顯且連續(xù)的促進作用。

關鍵詞：綠色金融 綠色投資 綠色保險 碳金融 綠色金融改革

中圖分類號：F830

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）11-047-05

一、引言

伴隨著全球氣候變暖加劇和環(huán)境污染加重等日益突出問題，綠色金融成為全球金融領域的熱門話題。2015年，中共中央、國務院印發(fā)《生態(tài)文明體制改革總體方案》，首次提出了“構建綠色金融體系”，中國的多項促進綠色金融的利好政策穩(wěn)步推進，在信貸、證券、基金等相關領域都有長足發(fā)展。2016年，中國人民銀行、財政部等發(fā)布了《關于構建綠色金融體系的指導意見》，制定了綠色金融整體戰(zhàn)略框架。2017年，國務院審定了首批五省八地綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)，2019年，甘肅獲批加入試點，建設各具特色的試驗區(qū)，標志著綠色金融改革的落地與實施。綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的發(fā)展建設實現(xiàn)推動金融資源配置綠色化和實體化，截至2022年，試驗區(qū)的綠色貸款占全部貸款的比重超過全國平均水平2.93個百分點。2023年，中國人民銀行研究局課題組研究認為，分階段、分地區(qū)啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)后，各個試驗區(qū)在綠色金融領域中的認定標準、統(tǒng)計制度建設、綠色金融產(chǎn)品和服務的多元化實踐、綠色金融融資渠道、產(chǎn)業(yè)轉型升級等方面因地制宜開展創(chuàng)新探索，并各自取得一定階段性成果。與此同時，綠色金融的發(fā)展及其領域下的不同金融產(chǎn)品和服務仍有一定的進步空間。不同國家對于綠色金融的定義和分類存在一定差異和多樣性，進而導致較為統(tǒng)一的綠色金融標準難以建立;且綠色金融作為新興的領域，同樣也會涉及較多的新技術和新產(chǎn)業(yè)，因此，其市場結構和規(guī)模也有待完善和發(fā)展。鑒于此，本文根據(jù)我國2016—2020年的相關數(shù)據(jù)，實證研究綠色金融包含的三個品類——綠色投資、綠色保險以及碳金融，在綠色金融改革期間對綠色金融綜合指數(shù)的影響程度。

二、綠色金融改革對綠色金融發(fā)展的理論分析與研究假說

（一）綠色投資、綠色保險和碳金融對綠色金融整體水平的影響

因地制宜、各有特色的地區(qū)建設成果和綠色金融產(chǎn)品服務的創(chuàng)新探索，對綠色金融領域的產(chǎn)業(yè)結構有正向積極的促進作用（斯麗娟等，2022）。而綠色信貸在綠色金融領域中為主要綠色金融發(fā)展產(chǎn)品，有不少學者研究了綠色信貸的政策效應和影響，曹延求等（2021）研究表明綠色信貸能促進綠色創(chuàng)新表現(xiàn)良好的重污染企業(yè)轉型升級，實現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰”的效果，促進綠色金融發(fā)展，助力實體經(jīng)濟。有學者探究發(fā)現(xiàn)，綠色投資對環(huán)境披露信息高的企業(yè)的財務績效呈現(xiàn)“U”型關系（劉書蘭等，2024）。袁雪瑩等（2024）研究顯示綠色金融改革在源頭轉型和末端治理為主的投資行為中，對企業(yè)綠色投資兼具激勵和規(guī)制效應的積極作用。綠色保險作為綠色金融的重要組成部分，具有風險管理與投資增信、融通等功能，較高契合綠色經(jīng)濟，能夠拓寬綠色產(chǎn)業(yè)的融資渠道，而綠色保險在我國綠色金融結構中的占比不足3%，其作用和公眾認知被低估（羅愛明，2021）。碳金融工具能為企業(yè)低碳轉型提供一定低成本的資金，拓展金融服務，帶動金融行業(yè)在農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，緩解不平衡問題（徐冰潔，2024）。綠色投資、綠色保險和碳金融都是綠色金融構建體系中的重要組成部分，在綠色金融改革期間能起到正向的積極作用。因此，本文提出研究假設：

H1：綠色投資、綠色保險和碳金融對綠色金融整體水平具有顯著的正向影響。

（二）綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對綠色金融影響的持續(xù)性

綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)政策能給相關區(qū)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和生態(tài)化建設帶來碳減排效應和促進作用，并且該政策通過產(chǎn)業(yè)升級和技術創(chuàng)新促進產(chǎn)生的節(jié)能效應能對試驗區(qū)的主要任務有較大積極作用，提供更為寬松的融資市場環(huán)境，推動提高資源配置的有效性和流動的自由性（馬艷芹等，2024）。袁雪瑩（2024）等也指出綠色金融改革對工業(yè)企業(yè)帶來的促進作用，在推動發(fā)展水平提升的同時，發(fā)展水平較高的地區(qū)的有關機構和部門也會相應提升綠色金融的發(fā)展，推動政策的有效實施。政策效應推動下的多方多元化發(fā)展，會持續(xù)并長期對綠色金融經(jīng)濟發(fā)展水平起到積極促進作用。因此，本文提出研究假設：

H2：啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對綠色金融影響有一定連續(xù)性。

三、綠色投資、綠色保險和碳金融對綠色金融綜合指數(shù)的影響分析

（一）變量選擇、模型構建與數(shù)據(jù)來源

1.變量選擇?；谏鲜隼碚摲治?，本文選擇綠色金融綜合指數(shù)作為被解釋變量，綠色投資、綠色保險以及碳金融指數(shù)作為解釋變量，相關變量界定如下：

綠色金融綜合指數(shù)（Com）：指包含綠色信貸、綠色金融債券、其他金融綠色產(chǎn)品在內(nèi)，反映各地區(qū)的綠色金融綜合發(fā)展水平。

綠色投資（Invest）：與環(huán)境保護、清潔能源、綠色交通、綠色建筑等相關項目的投融資活動中的資本化投資支出，是以促進企業(yè)環(huán)境績效、發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)和減少環(huán)境風險為目標的投資行為。

綠色保險（Insurance）：在綠色金融體系中向綠色產(chǎn)業(yè)項目提供一定風險保障及風險投資管理等的業(yè)務。

碳金融（Carbon）：指可在一定程度上減少溫室氣體排放，實現(xiàn)節(jié)能減排與環(huán)保安全作用的金融制度和交易活動提供的各種服務。

為了便于彈性分析以及避免可能的異方差，本文對上述變量作取自然對數(shù)處理。

2.模型構建?；谘芯考僭OH1，構建以下線性回歸模型：

InCom=β+βInInvest+βInInsurance+β3InCarbon+ε（1）

其中，i表示省份，t表示時間。

3.數(shù)據(jù)來源。選取2016—2020年全國不同地區(qū)綠色金融綜合指數(shù)、綠色投資、綠色保險以及碳金融指數(shù)數(shù)據(jù)為研究樣本，并針對時間序列分析選擇浙江省為研究樣本，獲取1992—2021年相關綠色信貸指數(shù)數(shù)據(jù)。相關數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫以及《中國統(tǒng)計年鑒》（1992—2021）。

（二）變量描述性統(tǒng)計

對綠色投資、綠色保險和碳金融對綠色金融綜合指數(shù)作描述性統(tǒng)計分析，如表1所示。從表1中可以看出，綠色金融綜合指數(shù)標準差是0.137771，說明各地區(qū)的綠色金融綜合發(fā)展水平差異并不大，同時，各地區(qū)在綠色投資、綠色保險、碳金融的最大值和最小值存在一定差異，但綜合來看，所有變量的描述性統(tǒng)計分析結果都較為合理，符合預期。同時，對所有的數(shù)據(jù)均進行了歸一化處理，再將數(shù)據(jù)帶入模型進行運算，能消除量綱對模型的影響，使得擬合更加準確。

（三）變量相關性分析

對綠色金融綜合指數(shù)、綠色投資、綠色保險以及碳金融指數(shù)進行相關性分析，結果如表2所示。

由表2可知，在5%的顯著性水平下，綠色金融綜合指數(shù)與綠色投資、綠色保險以及碳金融指數(shù)之間存在顯著的線性相關。

（四）綠色投資、綠色保險和碳金融對綠色金融綜合指數(shù)影響的實證分析

1.回歸分析。表3為模型的擬合結果，可以看到綠色投資、綠色保險以及碳金融的指數(shù)數(shù)據(jù)對于綠色金融綜合指數(shù)是非常顯著的，模型解釋變量顯著性較高，具有良好的解釋變量，R2及其調整后相對較大，說明擬合優(yōu)度較高，且F統(tǒng)計量和p值說明了模型整體解釋效果較好，總體來看模型建立是成功的。

2.共線性檢驗。對上述模型使用OLS最小二乘法進行擬合，根據(jù)VIF方差膨脹因子進行共線性檢驗，并得到相關系數(shù)矩陣與圖形進行輔助判斷，結果如表4所示。

由表4可知，Invest_log、Insurance_

log和Carbon_log的VIF都小于10，多重共線性不嚴重。

（五）研究結論

模型診斷表明，基于（1）式所示的模型，對綠色投資、綠色保險和碳金融對綠色金融綜合指數(shù)的影響進行線性回歸分析具有科學合理性，綠色投資、綠色保險和碳金融對綠色金融綜合指數(shù)分別在1%和5%的顯著性水平下具有顯著的正向影響。研究假說1得到支持。

四、綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)建設對浙江省綠色金融影響的持續(xù)性檢驗

（一）樣本選擇說明

浙江是全國推動綠色金融創(chuàng)新發(fā)展的先行區(qū)。早在2015年，浙江就以衢州市為試點地區(qū)，在全省率先推動綠色金融創(chuàng)新發(fā)展。2016年，G20杭州峰會首次將綠色金融列入議題，并提出發(fā)展綠色金融倡議后，浙江省積極響應、主動作為，加快探索構建支撐全省綠色發(fā)展的綠色金融體系。2017年，央行等聯(lián)合發(fā)布《浙江省湖州市、衢州市建設綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)總體方案》等頂層設計方案，各個綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的總體方案與《關于構建綠色金融體系的指導意見》的政策內(nèi)容具有內(nèi)在一致性，均涉及到綠色產(chǎn)品、綠色組織、保障體系以及國際合作等方面的內(nèi)容。其綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)制度在共性的基礎上更具針對性，與地方發(fā)展情況緊密結合。截至2018年9月末，浙江省綠色信貸規(guī)?？焖僭鲩L，綠色信貸余額4799.6億元，比年初新增759.3億元，浙江的綠色貸款余額在綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)所在地區(qū)中占比較大，其金融市場體系相對更為成熟，有較為良好的外部環(huán)境基礎。

可見，浙江省的數(shù)據(jù)可作為啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對綠色信貸影響分析的樣本和對象。本文選擇浙江省1992—2021年統(tǒng)計年鑒和Wind數(shù)據(jù)中的綠色信貸指數(shù)數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)開展時間序列的建模分析，理論分析啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)在時間層面上對綠色金融綜合指數(shù)水平的影響。

（二）平穩(wěn)性檢驗

此處選擇啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的時間序列數(shù)據(jù)建立模型，選擇ACF自相關系數(shù)、PACF偏自相關系數(shù)檢驗以及單位根檢驗對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗，利用R語言作為工具，使用代碼實現(xiàn)上述功能，對數(shù)據(jù)進行初步分析。

1.數(shù)據(jù)預分析。如圖1所示，浙江省綠色信貸指數(shù)數(shù)據(jù)隨時間變化有一定趨勢和規(guī)律，并不是隨機變化，同時結合經(jīng)濟學現(xiàn)實意義，數(shù)據(jù)選擇較為正確，可以進行下一步分析。但同時也發(fā)現(xiàn)浙江省綠色信貸的時間序列變化不平穩(wěn)，再通過自相關系數(shù)及偏自相關系數(shù)檢驗分析后，應當對時間序列進行平穩(wěn)性處理。

2.ACF自相關系數(shù)、PACF偏自相關系數(shù)檢驗。如圖2所示，原始數(shù)據(jù)ACF圖以及PACF圖的波動較大，有一定的拖尾現(xiàn)象，同時存在上升趨勢。FAC圖超越上限置信區(qū)間以及下限置信區(qū)間即兩倍σ區(qū)間的數(shù)據(jù)較多，因此，可以認為二者的時間序列不平穩(wěn)。因而對時間序列數(shù)據(jù)進行差分處理，并再次進行ACF自相關系數(shù)、PACF偏自相關系數(shù)檢驗，希望得到平穩(wěn)序列。

如圖3所示，一階差分后浙江省綠色信貸數(shù)據(jù)隨時間變化仍有一定趨勢及規(guī)律，保留了原始數(shù)據(jù)特性。如圖4所示，經(jīng)過一階差分后，ACF圖以及PACF圖的波動較小，不存在明顯的變化趨勢，出現(xiàn)一定拖尾現(xiàn)象，可以認為時間序列穩(wěn)定，通過ACF、PACF檢驗。

（三）白噪聲檢驗

如表5所示，對一階差分后所得的時間序列數(shù)據(jù)運用Ljung-Box方法進行白噪聲檢驗?？梢园l(fā)現(xiàn)12階滯后項的LB檢驗p值均小于0.05，拒絕原假設，可認為所檢驗時間序列不是白噪聲序列，通過白噪聲檢驗，具有研究價值，可進一步分析。

（四）模型識別

如圖5所示，三階差分后浙江省綠色信貸數(shù)據(jù)隨時間變化仍有一定趨勢及規(guī)律，保留了原始數(shù)據(jù)特性。如圖6所示，經(jīng)過一階差分后，浙江省綠色信貸的ACF圖以及PACF圖的波動較小，不存在明顯的變化趨勢，可以認為時間序列穩(wěn)定，通過ACF、PACF檢驗。ACF值跌入置信區(qū)間，有拖尾;PACF值跌入置信區(qū)間，有一定拖尾性。故考慮選用ARMA模型擬合時間序列，因是三階差分后的時間序列，故對原始序列使用ARIMA模型。

（五）參數(shù)選擇

在假定差分階數(shù)為3的前提下，使用R語言自動計算ARIMA模型參數(shù)功能，最終建立綠色信貸時間序列數(shù)據(jù)的ARIMA模型，得到ARIMA（4，0，0）模型。

（六）模型檢驗

主要針對模型進行變量顯著性及殘差檢驗，計算相關檢驗值，通過繪制殘差正態(tài)QQ圖驗證殘差是否符合正態(tài)分布以及使用BP檢驗殘差序列是否為白噪聲序列、Ljung-Box方法檢驗殘差的自相關系數(shù)是否都為零，并通過對變量進行t檢驗計算p值判斷顯著性。

1.檢驗數(shù)據(jù)。如表6給出綠色信貸原始時間序列數(shù)據(jù)的ARIMA模型的一些檢驗值，各誤差在可接受的范圍內(nèi)，模型擬合性能良好。

2.殘差檢驗。首先繪制殘差正態(tài)QQ圖，如圖7所示，樣本殘差基本服從正態(tài)分布，符合模型對殘差服從均值為零的正態(tài)分布的基本要求。

對時間序列模型的殘差序列進行白噪聲檢驗，結果如表7所示。由于兩個殘差序列各階滯后下LB統(tǒng)計量的p值都顯著大于0.05，可以認為兩個擬合模型的殘差序列屬于白噪聲序列，即該擬合模型顯著有效。

其次，使用Ljung-Box方法檢驗殘差的自相關系數(shù)是否都為零，根據(jù)結果，啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的p值為0.2971，說明模型的殘差沒有通過LB檢驗，即可以認為殘差的自相關系數(shù)為零，ARIMA模型能較好地擬合本數(shù)據(jù)。但模型擬合度有待提高（如表8所示），因而嘗試對增值稅減稅的時間序列數(shù)據(jù)建立GARCH模型，進行輔助分析。

（七）模型結果分析

ARIMA模型的原始模型為：

Φ（B）dXt=-（B）εt

E（εt）=0，Var（εt）σ，E（εt，εs）=0，S≠t

Exsεt=0，?s<t

如表9所示，綠色信貸原始時間序列數(shù)據(jù)建立ARIMA模型通過各項檢驗，能較好地擬合數(shù)據(jù)，根據(jù)擬合結果建立如下模型：

5creditt=-1.74015creditt-1-

1.70155creditt-2-0.90645creditt-3-

0.34055creditt-4+εt

模型印證綠色信貸確實具有時間相關性，過去的數(shù)據(jù)會影響當期數(shù)據(jù)，它們之間的波動性也具有相關性，前期綠色信貸指數(shù)會影響當期綠色信貸指數(shù)，從而影響綠色金融綜合水平，印證前面的啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對綠色金融綜合指數(shù)水平影響的連續(xù)性。

（八）模型優(yōu)化

本文構建綠色信貸原始時間序列GARCH模型對上述研究結果進一步優(yōu)化。GARCH模型的原始模型為：

xt=f（t，xt-1，xt-2，……）+εt

εt=

ht=ω+ηiht-i+λε

如表10所示，啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)原始時間序列數(shù)據(jù)建立GARCH模型通過各項檢驗，能較好地擬合數(shù)據(jù)，根據(jù)表10的擬合結果建立如下模型：

σ=8.923×10+5.00×10ε+5.00×10σ

表10表明，綠色信貸具有時間相關性，過去的數(shù)據(jù)會影響當期數(shù)據(jù)，它們之間的波動性也具有相關性，前期綠色信貸指數(shù)會影響當期綠色信貸指數(shù)，從而影響綠色金融綜合水平，印證前面的啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對綠色金融綜合指數(shù)水平影響的連續(xù)性，研究假說H2得到支持。

（九）模型預測

對模型進行預測并繪制95%置信水平下的預測圖形，如圖8所示，在未來五年內(nèi)，浙江省的綠色信貸指數(shù)會有波動，但總體趨勢仍體現(xiàn)上升態(tài)勢。這應該得益于浙江省后期對于綠色金融改革相關政策進行的調整，促進綠色金融產(chǎn)品工具的發(fā)展更加多元化，會使得綠色信貸占比相對減少，同時對專營機構的質量進行把控和提升，達到綠色金融體系長期向好發(fā)展的目標，激發(fā)相應機構積極性，推動綠色金融對地方經(jīng)濟發(fā)展和服務進一步提升，研究假說H2得到進一步驗證。

五、結論及建議

（一）結論

浙江省綠色信貸指數(shù)具有時間相關性，之前的發(fā)展和相關數(shù)據(jù)會對后期產(chǎn)生一定影響，但多為正向且積極的影響。啟動綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)對綠色金融綜合指數(shù)水平影響的連續(xù)性，無論是對于本期的綠色信貸指數(shù)，或是前期的綠色信貸指數(shù)，都會對地方經(jīng)濟和綠色金融服務質量有著一定影響。前期浙江省的綠色金融改革創(chuàng)新政策，如搭建金融科技服務綠色金融的運營體系，并建立起三位一體的服務體系，會促進企業(yè)與銀行對接，大幅增加銀行授信，這會帶來后期政策調整后的綠色信貸的增長，以及普惠小微企業(yè)的貸款增長。在未來，浙江省綠色信貸會進一步增長，企業(yè)融資成本和資金壓力會進一步減小，綠色金融綜合服務平臺的建立，也會帶來信息壁壘的打通和綠色投融資效率的提升。

（二）建議

進一步調整優(yōu)化綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的改革政策和相應舉措，結合各區(qū)域的經(jīng)濟特征，因地制宜，推出落地性強的激勵政策，多項措施并舉以切實減輕市場主體的負擔，激發(fā)市場主體參與綠色金融改革創(chuàng)新的內(nèi)生動力。同時，各試點地區(qū)應根據(jù)具體情況，從實際出發(fā)，建立健全綠色信貸、債券和保險等基礎設施建設以及市場體系建設，并針對綠色技術創(chuàng)新優(yōu)化政策實施方法，完善相應的銀行信貸體系。同時相應監(jiān)管部門也應逐步完善綠色金融相關產(chǎn)品服務技術評估標準和監(jiān)管體系，打通信息壁壘，推進信息公開，減少信息不對稱現(xiàn)象發(fā)生。

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（責編：賈偉）