王建民 范思祎

[摘 要] 基于我国30个省份2010-2020年的数据，通过灰色关联度、耦合协调度以及空间联系网络方法从多维视角实证分析了绿色金融和低碳经济的发展关系。结果表明：我国绿色金融和低碳经济关联程度较高，绿色信贷对低碳经济发展的作用最大;各省份的绿色金融和低碳经济协同发展程度不高;我国各省份绿色金融支持低碳经济发展水平空间联系逐渐紧密，存在空间溢出效应。从绿色金融产品创新、政策引导与激励和普惠化发展三个方面提出了绿色金融与低碳经济发展的融合路径。全景式动态分析了我国绿色金融与低碳经济发展的作用关系，为我国绿色金融与低碳经济融合发展政策制定提供参考。

[关键词] 绿色金融;低碳经济;多视角;融合路径

[中图分类号]f823.5 [文献标志码]a

实现低碳经济和“双碳”目标是一场深刻而广泛的经济社会变革[1]，绿色金融的支持是实现目标的关键。完善的绿色金融体系能够引导各类要素、资源流入绿色领域，有助于实现低碳经济发展所需的资金长期供给[2]59。关于低碳經济的研究，目前主要着眼于低碳经济的测度、影响因素以及特征。在低碳经济的测度方面，梁刚研究发现，我国各省份绿色低碳经济发展水平较均衡但变化趋势存在较大差异。[3]47周朝波和覃云实证结果表明，碳排放交易试点政策存在波特效应，能够促进我国低碳经济的发展。[4]36马大来的研究认为，产业结构、金融结构、产权结构以及能源结构均能显著影响低碳增长效率，其中前二者起促进作用，后二者起抑制作用。[5]61周新和马丁的证明产业结构、经济发展水平、城镇化水平、科技创新和经济开放度这5个因素构成的四条路径对我国低碳经济发展有显著的促进作用。[6]78一些学者也研究了低碳经济的时空特征。石建屏等人发现我国低碳经济在2008-2017年碳排放增长呈小幅度浮动，碳强度降低，2015年、2016年经济增长与碳排放呈强脱钩状态，在空间上各省际间低碳经济发展存在差异。[7]228

关于绿色金融的实证研究较为丰富。在绿色金融对经济发展、生态保护以及减排的影响上，方建国和林凡力研究发现绿色金融能够促进经济可持续发展。[8]14刘大炜等人发现绿色金融能够显著提升生态福利绩效。[9]42江红莉等人认为绿色信贷和绿色风投都可以抑制碳排放。[10]39

对于绿色金融与低碳经济之间的研究还比较少。李金栋从低碳经济的视角讨论了我国绿色金融发展现状及其存在的问题。[11]44赵静娴和杜子平分析了政府、银行和企业间的利益演化关系和各自应发挥的作用，为绿色金融促进低碳经济的发展提供了参考。[12]135

综上，现有的文献大多集中于绿色金融和低碳经济这两个系统单一的讨论，对于研究两者系统性发展的文献较少，而两系统之间关联程度、协调程度以及空间联系的讨论更加匮乏。因此，本文从多维视角分析绿色金融和低碳经济发展的关系，将绿色金融和低碳经济纳入同一计量研究框架进行实证分析，揭示二者关系及融合路径。

一、指标、数据及模型

（一）指标构建

基于数据的可得性与客观性，本文去除了香港、澳门、台湾和西藏的数据，基于其他30个省份2010-2020年的面板数据进行研究分析。测度指标为绿色金融分为绿色信贷（x1）、绿色证券（x2）、绿色投资（x3）、绿色保险（x4）和碳金融（x5）这五个维度。绿色信贷采用六大高耗能产业利息支出占比衡量;绿色证券采用六大高耗能行业市值占比衡量;绿色投资采用环保投资占比衡量;由于绿色保险还处于发展早期，有关环境责任险的信息披露还不完全，所以本文采用农业保险占比衡量绿色保险;碳金融采用碳强度来衡量，即二氧化碳排放量与gdp的比值。二氧化碳排放量的测度借鉴方建国和林凡力[8]14的做法，煤炭、石油、天然气的消耗量通过测算公式来测算，采用朱婧等人的方法[13]6。

参考闫树熙和马佳佳的研究[14]112，以经济发展（y1）和低碳发展（y2）这两个二级指标构建低碳经济的综合指标。经济发展方面选取人均gdp、城镇人均可支配收入、社会消费品零售总额以及城镇登记失业率作为评价指标。低碳发展方面选取森林覆盖率和人均碳排放量作为评价指标。具体见表1。

（二）数据来源及处理

本文中绿色信贷有关数据源于《中国工业统计经济年鉴》，绿色证券有关数据来源于国泰安数据库，绿色保险的农业保险数据、低碳发展的相关数据源于eps数据库，碳金融中的煤炭、石油、天然气的消耗量，总保费支出以及经济发展相关指标取自国家统计局网站，绿色投资数据来源于国研网。对于缺失的数据通过spss和stata软件进行填补处理，为消除零值，将所有标准化后的值向右平移0.000 1个单位。（三）模型构建

1.熵权法

为了研究绿色金融与低碳经济发展关系以及空间溢出效应需要构建二者的综合指标，通过熵权法计算绿色金融和低碳经济的综合指标。通过熵权法计算综合指标步骤如下：

（1）通过极差转换法对数据进行规范化处理

对于正向指标：x′=x-xminxmax-xmin，

对于逆向指标：x′=xmax-xxmax-xmin.

（2）求各评价对象在各指标下的权重，即第i个评价对象关于第j个指标的比重

pij=x′ij∑ni=1x′ij （i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m）.

（3）求各个指标的熵值

eij=-1lnn∑ni=1pijlnpij.

（4）计算各个评价对象权重

差异系数：dij=1-eij.

权重：ωij=dij∑mj=1dij.

（5）计算各评价对象综合得分

sij=∑mj=1ωijpij.

式中，n为年份，m为指标个数，ω为权重，s为综合得分。

2.灰色关联模型

研究绿色金融与低碳经济发展的趋同程度需要构建灰色关联度模型。具体步骤如下：

（1）确定分析序列

设母序列x0=x0（1），x0（2），…，x0（n），子序列xi=xi（1），xi（2），…，xi（n）（i=1，2，…，m）.

（2）采用初值化对数据进行预处理

x′=xijx11.

（3）计算关联系数

计算母子序列最小差

a=minx0（k）-xi（k）.

母子序列最大差

b=maxx0（k）-xi（k）.

则关联系数为

γx0（k），xi（k）= a+ρ bx0（k）-xi（k）+ρ bk=1，2，…，n.

式中，ρ为分辨系数，一般取0.5。

（4）计算关联度

γ（x0，xi）=∑nk=1γx0（k），xi（k）2.

式中，m為序列个数，n为元素个数。

3.耦合协调度模型

通过耦合协调度模型可以探究绿色金融和低碳经济两个系统协调发展的 程度。

（1）计算耦合度

c=u1×u2u1+u2.

式中，u1为绿色金融指数，u2为低碳经济指数;c为耦合度，处于[0，1]之间，c越接近1，则说明两系统耦合状态越好。

（2）计算耦合协调度

u=αu1+βu2.

d=c×u.

式中，α，β为待定参数，由于本文中绿色金融和低碳经济重要程度相同，所以α=β=0.5;u为综合协调指数，d为耦合协调度，取值范围为（0，1）。参考绍学峰和方天舒[15]120的研究，对绿色金融和低碳经济的耦合度与耦合协调度的等级划分见表2。

4.空间联系网络

参考董晓红和年维（2020）的做法[16]62，采用修正后的引力模型测度我国30个省份绿色金融对低碳经济发展的影响程度的空间联系强度，构建省域间的网络联系矩阵。

fij= kij3gi×ei×pi×3gj×ej×pj（dij）2.

kij=gigi+gj.

式中，fij为省份i与省份j之间绿色金融影响低碳经济发展的联系程度;kij为修正的引力参数;gi，gj为省份i与省份j的绿色金融发展程度;ei，ej为省份i与省份j的低碳经济发展程度;pi，pj为省份i，省份j的人口数;dij为省份i与省份j之间的距离，本文采用各省份的省会距离。

本文选择网络密度反映整体空间网络的特征。通过网络密度反映出各省份之间绿色金融支持低碳经济发展的空间联系强度。具体表达式为：

nd=ln×（n-1）.

式中，l为整体联系网的网点数，n为各省域的网络节点总数。

对于个体空间网络的特征，选择点度中心性来反映各省份绿色金融对低碳经济发展影响的空间溢出情况。表达式为：

cl=ln-1.

二、实证结果及分析

（一）各省份绿色金融与低碳经济灰色关联度结果

通过熵权法可得到低碳经济以及绿色金融的综合得分。根据得分情况可对低碳经济的两个二级指标和绿色金融的四个二级指标进行灰色关联度分析，结果见表3。

从表3结果可知，大部分省份的低碳经济的两个二级指标与绿色金融的四个指标的灰色关联度大于0.6，达到了较高程度的关联;绿色信贷、绿色证券、碳金融与经济发展和低碳经济发展的关联程度大于绿色保险和绿色投资。对于经济发展指标，大部分省份的绿色信贷与经济发展的关联程度最高，这可能是因为我国绿色金融中绿色信贷发展最早，也最为成熟，在经济调节中起主导作用。对于低碳发展指标，不同的地区与绿色金融的二级指标关联度存在较大差异，

反映出各地低碳发展程度和发展方向不同。与经济发展相同的是，多数地区的低碳发展指标同样也是绿色信贷与其关联度最高，其原因可能是通过绿色信贷促使资金流入环境友好型的环保企业，推动环保企业发展，倒逼污染企业进行技术创新和绿色转型、减少污染排放。

表4为绿色金融综合指标与低碳经济综合指标的灰色关联度。从表4的结果可知，除湖北、甘肃外，其余各省份绿色金融与低碳经济的灰色关联度处于0.5～0.9，说明两系统的关联程度达到了较高水平。低碳经济的发展会加快经济可持续发展的进程，有利于经济结构的转型升级;低碳经济的发展需要资 金的支持，从而促使绿色金融的出现和发展。

（二）各省份绿色金融和低碳经济耦合协调度结果分析

限于篇幅，本文只展示了2010，2015，2020年绿色金融与低碳经济的耦合度以及耦合协调度的结果。从表5中可看出，大部分省份的耦合度在0.4～0.5，处于初级耦合的状态，相较于2010年，大部分省份2015的耦合度有所增长，而2020年的耦合度有所下降。对于全国来说，北京的绿色金融和低碳经济耦合度最低，其原因可能是北京的经济发展程度高。绿色金融作为一个新生事物，其发展相较于北京的经济发展来说相对缓慢。在耦合协调度方面，宁夏和青海处于低度耦合协调的状态，其他省份的耦合协调度为初级耦合协调的阶段，反映出我国各省份绿色金融和低碳经济发展还有待提高，存在一定的发展空间;相对于2010年、2015年和2020年，大部分省份的耦合协调度有所增长，增长幅度不大，发展较为平稳。相对于绿色金融来说，我国低碳经济发展早，也较为成熟，低碳经济的存在给绿色金融的出现提供了外部条件，近几年我国开始大力发展绿色金融，各省份绿色金融快速发展，有利于绿色金融与低碳经济的耦合协调度上升。2020年受到疫情的影响，低碳经济和绿色金融发展水平出现不同程度的倒退，部分省份2020年两系统间的耦合协调度下降。

（三）各省份绿色金融与低碳经济空间关联分析

通过修正后的引力模型可以得到空间关联系数的多值化矩阵，通过初值法将多值化矩阵转换为二值化矩阵。运用ucinet软件计算网络密度和点度中心性，对数据进行可视化处理。

1.网络密度结果及分析

由于篇幅的限制，本文对可视化空间联系只作文字说明。从整体来看，10年间我国各省份开始形成一个整体大网络群体，空间联系呈现出内紧外松的状态。

从表6可以看出，2010-2020年各省份的网络密度处于0.1～0.3，节点数处于160～180，这说明我国各省份的空间联系并不紧密，各省份协同发展水平有待提高;每年的网络密度以及节点数有增有减，增减幅度并不大，但从整体上来看是上升的，2019年达到顶峰。出现上述结果的原因可能是2006年、2008年我国才出现第一个绿色信贷项目和第一家赤道银行，2010年我国绿色金融处于发展的初步阶段，2019年中国人民银行出台了《关于支持绿色金融试验区发行绿色债务融资工具的通知》，引导企业利用绿色债券进行融资，为我国绿色金融和低碳经济的发展提供政策性支持。同年，我国发行的绿色债券规模位于全球第二，绿色金融和低碳经济发展加快，各省份的空间联系逐渐增强。2020年新冠疫情的爆发导致经济下行，各地防疫政策使各省的联系减弱。

2.点度中心性结果及其分析

从表7可以看出，大部分省份2010-2020年的点度中心性变化不大，但整体上点度中心度增加。2010年内蒙古、上海、浙江、安徽、湖北、湖南，云南等省份的出度中心度大于入度中心度，说明这些省份的绿色金融低碳经济存在外溢效应，可以通过自身带动周边地区的发展;对于入度中心度大于出度中心度的省份来说，其绿色金融的发展主要是通过邻近地区的引导加以发展。2015年，北京、天津、山西、浙江、河南、广东等地区的出度中心度与入度中心度相等，且点度中心度较高，意味着这些地区与周边地区的联系较强，不仅能够利用周边地区的带动、引导促使自身绿色金融低碳经济快速发展，同时能够将自身的优势反馈给周边地区。

三、融合路径及政策建议

（一）融合路径

1.推动绿色金融产品创新，促进低碳经济创新发展

政府要引导各绿色金融参与主体尤其是商业银行进行绿色金融工具创新，通过推动信贷绿色化、投资低碳化，提高服务效率，优化资源配置，提高污染企业获取资金的门槛，激励清洁性投资，鼓励节能环保企业创新技术，让绿色金融成为推动产业结构生态化转型的重要动力，优化经济结构，进而促进低碳经济的创新发展。

2.通过政策引导与激励，促进绿色金融和低碳经济融合发展

鉴于两系统的耦合协调度的实证结果，多数省份绿色金融和低碳经济处于初级耦合协调状态，发展较为平稳，通过发展绿色金融，政府可以发挥资金补偿作用并通过环保规制政策引导金融机构开展绿色金融业务，为环境绩效成本买单，以此实现绿色金融和低碳经济融合发展。

3.促进绿色金融普惠化发展，为低碳经济提供多元融资渠道

调动社会各界参与绿色金融发展的积极性，建立多层次、差异化的绿色金融体系，扩大绿色金融覆盖度满足市场多元化的金融需求，让绿色金融不仅惠及经济发达地区、大型企业也要惠及到欠发达地区、小微企业。政府可以降低上市和发行债券标准银行实施绿色信贷降低贷款门槛，金融机构可以通过采取“投联贷”等模式，便利绿色项目的融资，鼓励企业开展低碳业务，个人低碳消费，为低碳经济的发展提供资金。

（二）政策建议

1.提高政府的决策能力。

通过政府的引导，加强金融和企业对绿色金融的重视，促进绿色金融的发展。因地制宜地制定政策，对不同的省份采用不同的政策，以发展较好的省份带动周边地区的发展，将中央顶层设计与区域实践相结合。

2.促进产业内部结构升级。

绿色金融、低碳经济的本质是经济高质量发展，经济绿色转型，因此，需要升级产业结构，树立低碳绿色发展的理念，促进重污染企业的绿色转型，鼓励重污染企业的绿色创新，引导资金流入环保企业，促进环保企业的发展。

3.发挥城市群优势。

绿色金融对低碳经济的支持作用存在空间溢出效应，应当发挥这种辐射作用，建立跨省绿色金融低碳经济市场，形成集聚效应，各省份间相互借鉴，取长补短，建立良性的区域协调循环机制，促进绿色金融和低碳经济的共同增长。

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[责任编辑]王立国

research on the relationship between green finance and low-carbon economic development and its integration path

wang jianmin，fan siyi

（school of economics and management，anhui university of science and technology，huainan，anhui，232000，china）

abstract：improving the integration and development of green finance and low-carbon economy is an important way to achieve the strategic goals of china's double carbon. d on the data of 30 provinces in china from 2010 to 2020，the development relationship between green finance and low-carbon economy is empirically analyzed from a multi-dimensional perspective through gray correlation，coupling coordination and spatial connection network methods.the results show that the correlation between green finance and low-carbon economy in china is relatively high，and green credit has the greatest effect on the development of low-carbon economy;the degree of coordinated development of green finance and low-carbon economy in various provinces is not high;and the spatial connection between green finance supporting low-carbon economic development in various provinces in china is gradually close，and there is a spatial spillover effect.from the three aspects of green financial product innovation，policy guidance and incentives and inclusive development，the integration path of green finance and low-carbon economic development is proposed.the relationship between china's green finance and low-carbon economic development is analyzed in a panoramic and dynamic manner from multiple perspectives，which provides a reference for the formulation of policies for the integrated development of green finance and low-carbon economy in china.

keywords：green finance;low-carbon economy;multi-perspective;integration path