申韜 曹夢真

摘 ? 要：基于2013—2017年中國30個(gè)省級行政區(qū)面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型分析綠色金融政策對能源強(qiáng)度的影響，評估綠色金融試點(diǎn)的政策效應(yīng)，并進(jìn)一步考察綠色金融發(fā)揮作用的中介效應(yīng)。研究結(jié)果表明：綠色金融試點(diǎn)政策有效地降低了單位GDP的能源消耗，政策效應(yīng)顯著，多種方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)顯示估計(jì)結(jié)果具有穩(wěn)定性;現(xiàn)階段，綠色金融試點(diǎn)政策主要通過工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中介效應(yīng)影響能源強(qiáng)度，創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中介效應(yīng)短期內(nèi)尚不明顯。因此，應(yīng)擴(kuò)大試點(diǎn)范圍，進(jìn)一步提升地方綠色金融實(shí)踐能力，積極引導(dǎo)綠色資金支持能源技術(shù)創(chuàng)新，加快工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，聚合社會力量共同推動經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。

關(guān)鍵詞：綠色金融;能源強(qiáng)度;雙重差分模型;中介效應(yīng);工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

中圖分類號：F830 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ?文章編號：1674-2265（2020）02-0003-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.02.001

一、引言

新中國成立70周年來，我國能源領(lǐng)域發(fā)展成就引人矚目，能源消費(fèi)逐漸從“一煤獨(dú)大”、粗放低效向清潔多元、集約高效轉(zhuǎn)變。但我國經(jīng)濟(jì)社會處于工業(yè)化階段中后期，未來能源消耗仍然會繼續(xù)增加，綠色發(fā)展任務(wù)艱巨。提高能源利用效率，降低能源消耗強(qiáng)度（單位GDP能源消耗，簡稱“能源強(qiáng)度”）是統(tǒng)籌 “經(jīng)濟(jì)發(fā)展” 與 “綠色生態(tài)” 的核心對策，“十一五”以來能源強(qiáng)度指標(biāo)連續(xù)被納入國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展五年規(guī)劃綱要。目前，我國能源強(qiáng)度整體呈下降態(tài)勢，但降幅持續(xù)收窄，2018年僅下降2.2%，低于近10年4.0%的平均降幅。如何有效提高能源系統(tǒng)效率，已成為亟待解決的重大理論與現(xiàn)實(shí)問題。

綠色金融試點(diǎn)作為金融供給側(cè)改革精準(zhǔn)支持綠色發(fā)展體系的重要舉措，是節(jié)能降耗的重要途徑和關(guān)鍵策略之一。綠色金融可通過推動試點(diǎn)省區(qū)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等途徑，降低能源強(qiáng)度，提高能源效率，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)（蘇任剛等，2019）。2017年6月14日國務(wù)院正式審議通過浙江省、廣東省、新疆維吾爾自治區(qū)、貴州省、江西省五?。▍^(qū)）綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)總體方案，決定在五?。▍^(qū)）開展綠色金融試點(diǎn)。由此，中國綠色金融發(fā)展邁向“自上而下”的頂層設(shè)計(jì)和“自下而上”的地方實(shí)踐探索相結(jié)合的新階段（陳雨露，2019）。

我國是全球第一個(gè)構(gòu)建了系統(tǒng)性綠色金融政策框架的經(jīng)濟(jì)體，但當(dāng)前對綠色金融政策的研究集中于定性分析，實(shí)證研究匱乏，落后于不斷完善的綠色金融政策體系（杜莉和鄭立純，2019）。因此，對綠色金融試點(diǎn)政策效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究十分必要。綠色金融試點(diǎn)政策提供了一個(gè)“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，可通過雙重差分模型分析綠色金融政策對能源強(qiáng)度的影響，評估綠色金融試點(diǎn)的政策效應(yīng)。同時(shí)，運(yùn)用改變控制組、反事實(shí)檢驗(yàn)等多種方法展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)以確保結(jié)果的可靠性，并進(jìn)一步檢驗(yàn)綠色金融發(fā)揮作用的中介效應(yīng)。最后，基于實(shí)證研究結(jié)果，為完善我國綠色金融體系、提高地方綠色金融實(shí)踐能力提出相關(guān)政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于綠色金融發(fā)展

對綠色金融政策的研究總體可分為兩類：一是從綠色金融發(fā)展的國際經(jīng)驗(yàn)、監(jiān)管措施等角度，為完善我國綠色金融體系提出政策建議，此類文獻(xiàn)以定性研究為主;二是實(shí)證研究綠色金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

有關(guān)綠色金融的定性文獻(xiàn)主要聚焦于理論機(jī)制探索方面。第一，金融機(jī)構(gòu)綠色資金配置通過資本成本影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營是綠色金融發(fā)揮作用的主渠道（Wang等，2019;黨晨鷺，2019）。一方面，對于節(jié)能環(huán)保等產(chǎn)業(yè)，綠色信貸、綠色債券等綠色金融產(chǎn)品可通過拓寬其融資渠道，支持綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展（陳經(jīng)偉等，2019;蘇任剛等，2019）;另一方面，對于“三高”產(chǎn)業(yè)，其面臨的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)將提高融資成本，加劇融資約束，抑制高耗能企業(yè)投資，綠色金融通過融資懲罰效應(yīng)與投資抑制效應(yīng)加快綠色轉(zhuǎn)型，降低能源強(qiáng)度， 提高單位資源的產(chǎn)出水平（蘇冬蔚和連莉莉，2018;王康仕，2019;安偉，2008）。第二，綠色消費(fèi)金融帶動綠色消費(fèi)、促進(jìn)居民生活方式綠色化，通過末端綠色消費(fèi)需求、市場化激勵(lì)影響企業(yè)行為，倒逼前端產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，增強(qiáng)綠色產(chǎn)品的有效供給，提高能源效率（楊慧慧，2019;王修華，2016）。第三，綠色金融資金投向影響社會預(yù)期，引導(dǎo)社會資金流向成長型和創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)，市場主體自發(fā)推動綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，繼而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級（陳經(jīng)偉等，2019）。

對于綠色金融政策的實(shí)證研究較少，總體上落后于日趨完善的綠色金融政策體系（杜莉和鄭立純，2019）。受數(shù)據(jù)可得性限制，實(shí)證研究多使用節(jié)能減排貸款、污染企業(yè)相關(guān)反向指標(biāo)表征綠色金融發(fā)展水平（俞嵐，2016;王康仕，2019;余馮堅(jiān)和徐楓，2019）。部分研究與本文較為相似，運(yùn)用雙重差分模型研究綠色金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等的影響。如，杜莉和鄭立純（2019）基于碳排放權(quán)交易試點(diǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)對我國綠色金融政策體系的效應(yīng)進(jìn)行評價(jià)，研究發(fā)現(xiàn)試點(diǎn)地區(qū)碳排放量增長趨勢明顯低于非試點(diǎn)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展更為綠色。李程等（2016）以2007年綠色信貸政策的出臺為自然實(shí)驗(yàn)，使用2005—2012年16家上市銀行數(shù)據(jù)評價(jià)綠色信貸政策對銀行績效的影響，研究發(fā)現(xiàn)綠色信貸政策對商業(yè)銀行績效存在負(fù)向的影響，但隨著綠色金融政策的完善，負(fù)面影響正在減弱。Wang等（2019）構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，綠色金融政策促使金融機(jī)構(gòu)調(diào)整對高污染企業(yè)的信貸策略，進(jìn)而影響其投資結(jié)構(gòu)和效率。

（二）關(guān)于能源強(qiáng)度影響因素

現(xiàn)有對能源強(qiáng)度影響因素的研究主要集中于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化、金融發(fā)展等方面，著重分析綠色金融對能源強(qiáng)度影響的文獻(xiàn)較為鮮見。張志輝（2015）應(yīng)用Bootstrap糾正的共同前沿DEA方法，測算中國區(qū)域能源效率并分析其影響因素，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)、城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)開放等對能源效率均有顯著影響。郭文和孫濤（2017）引入城鎮(zhèn)化等因素拓展LMD模型，實(shí)證分析人口結(jié)構(gòu)變動對區(qū)域能源消費(fèi)碳排放量變動的影響，發(fā)現(xiàn)中國人口結(jié)構(gòu)變動主要通過居民消費(fèi)率和消費(fèi)水平影響地區(qū)能源消費(fèi)碳排放量。唐曉華和劉相鋒（2016）利用Geweke因果檢驗(yàn)的方法發(fā)現(xiàn)中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與能源消耗之間存在兩條反饋循環(huán)，減少能源壓力應(yīng)制定差異化的能源政策和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整政策。岳書敬（2019）以全球56個(gè)國家和地區(qū)為研究對象，重點(diǎn)分析多種金融發(fā)展指標(biāo)對能源強(qiáng)度的影響，發(fā)現(xiàn)股票市場和銀行層面的金融發(fā)展有效提升了發(fā)達(dá)國家的能源效率，但對發(fā)展中國家存在異質(zhì)性。

綜上所述，基于綠色金融試點(diǎn)政策 “準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，運(yùn)用雙重差分模型分析綠色金融政策對能源強(qiáng)度的影響，評估綠色金融政策的政策效應(yīng)，并檢驗(yàn)其產(chǎn)生作用的中介路徑意義重大。

三、模型與數(shù)據(jù)

（一）雙重差分模型

綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施后，能源強(qiáng)度變動的總效應(yīng)由兩部分構(gòu)成：一是“時(shí)間效應(yīng)”部分，即隨自身發(fā)展特色或經(jīng)濟(jì)形勢等原有“慣性”引起的能源強(qiáng)度變動部分;二是“政策處理效應(yīng)”部分，即綠色金融試點(diǎn)政策導(dǎo)致的能源強(qiáng)度變動部分。因此，綠色金融試點(diǎn)政策評估的關(guān)鍵在于如何合理區(qū)分時(shí)間引起的能源強(qiáng)度變化與綠色金融試點(diǎn)“政策處理效應(yīng)”。雙重差分法（DID）作為一種因果效應(yīng)參數(shù)識別策略，將綠色金融試點(diǎn)政策視為“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，通過對比分析兩類主體政策實(shí)施前后呈現(xiàn)出的差異，能夠有效分離“時(shí)間效應(yīng)”和“政策處理效應(yīng)”（見圖2），剝離未觀測的混雜因素的影響。由此，本文選擇雙重差分模型考察綠色金融試點(diǎn)政策對能源強(qiáng)度的影響。

注：圖中虛線為輔助線，表示不進(jìn)行政策干預(yù)時(shí)處理組的趨勢。

圖2：雙重差分法示意圖

假設(shè)政策實(shí)施前試點(diǎn)省區(qū)與非試點(diǎn)省區(qū)的能源強(qiáng)度具有相同的時(shí)間效應(yīng)趨勢，以綠色金融試點(diǎn)省區(qū)作為處理組、非試點(diǎn)省區(qū)作為控制組，構(gòu)建DID模型如下：

[lnEIit=α0Treati+α1Postt+ωTreati×Postt+β×Controlit+εit] ?（1）

其中EI（Energy Intensity）為能源強(qiáng)度，表示單位GDP的能源使用量。[Treati]表示綠色試點(diǎn)政策，試點(diǎn)省份取1，其余為0。[Postt]表示政策實(shí)施時(shí)間，試點(diǎn)前為0，政策實(shí)施為1。[Treati×Postt]為雙重差分變量，其系數(shù)[ω]表示政策效應(yīng)。[Controlit]表示一系列控制變量，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融基礎(chǔ)、城鎮(zhèn)化率、FDI等。此外，考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)波動、氣候、區(qū)位、地理特征等因素會對地區(qū)能源強(qiáng)度產(chǎn)生影響，采用普遍做法，控制時(shí)間固定效應(yīng)（[γt]）和地區(qū)固定效應(yīng)（[μi]），模型轉(zhuǎn)化為：

[lnEIit=ωTreati×Postt+β×Controlit+μi+γt+uit] （2）

（二）數(shù)據(jù)說明

數(shù)據(jù)選取綜合考慮以下三方面：

1. 控制其他政策因素干擾。由圖3所示，2012年起受PM2.5監(jiān)測等環(huán)境政策影響，平均能源消耗呈現(xiàn)出較大波動，由此選擇2013作為研究區(qū)間開端。

2. 試點(diǎn)政策與實(shí)際運(yùn)行狀況。2016年4月，中國人民銀行副行長陳雨露表示綠色金融第一批試點(diǎn)即將啟動，包括浙江、廣東、新疆、貴州、江西等省區(qū)。這些地區(qū)積極開展準(zhǔn)備工作，為綠色金融試點(diǎn)工作順利開展奠定基礎(chǔ)，如2016年末廣東省和貴州省分別出臺《關(guān)于加強(qiáng)環(huán)保與金融融合促進(jìn)綠色發(fā)展的實(shí)施意見》《貴州省人民政府辦公廳關(guān)于加快綠色金融發(fā)展的實(shí)施意見》等。因此，在2017年綠色金融試點(diǎn)方案正式通過時(shí)，政策效應(yīng)得以迅速釋放，使用2017年數(shù)據(jù)代表政策實(shí)施數(shù)據(jù)具備合理性。

3. 數(shù)據(jù)可得性與統(tǒng)計(jì)口徑一致性。《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》僅更新至2018年版，即省級能源消耗數(shù)據(jù)僅能獲至2017年，且港澳臺地區(qū)和西藏?cái)?shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重。另外，2018年雖未擴(kuò)大試點(diǎn)范圍，但各省（市）均開始頒布涉及綠色金融的相關(guān)實(shí)施意見或發(fā)展規(guī)劃，將加大對政策效果測度的干擾。

鑒于此，本文基于2013—2017年中國30個(gè)省級行政區(qū)面板數(shù)據(jù)（港澳臺和西藏未包括在內(nèi)）開展研究。

（三）變量設(shè)置

1. 被解釋變量。能源強(qiáng)度又稱綜合能耗強(qiáng)度，是單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的能源消耗，即地方能源消耗總量與該地GDP之比，是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要約束性指標(biāo)。各省的能源消耗總量由該地區(qū)實(shí)際消費(fèi)的煤炭、石油、天然氣等化石燃料轉(zhuǎn)換為具有可比性的標(biāo)準(zhǔn)煤后加總得到，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2. 核心解釋變量。本文的核心解釋變量為雙重差分變量[Treati×Postt]。其中[Treati]表示綠色試點(diǎn)政策，試點(diǎn)省份取值1，其余為0;[Postt]表示政策實(shí)施時(shí)間，2016年及以前為0，2017年為1。[Treati×Postt]的系數(shù)[ω]表示政策效應(yīng)。

3. 控制變量。以綠色金融試點(diǎn)為“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”的DID模型中的控制變量，要綜合考慮影響政策選擇與被解釋變量能源強(qiáng)度的因素。中國人民銀行副行長陳雨露介紹試點(diǎn)政策時(shí)表示試點(diǎn)工作應(yīng)具備充分的代表性，綜合考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段與空間布局等因素。從各自的發(fā)展情況來看，五大試驗(yàn)省區(qū)差異化特征明顯，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融基礎(chǔ)、人口規(guī)模、對外開放程度等方面均具備一定的典型性、代表性，有利于進(jìn)一步提升創(chuàng)新試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，對于中國乃至全球綠色金融發(fā)展具有借鑒意義?？紤]到上述因素可能影響試點(diǎn)省份的確定，且會對能源強(qiáng)度產(chǎn)生影響，在模型中對其進(jìn)行控制，以便更準(zhǔn)確地估計(jì)試點(diǎn)政策效果（岳書敬，2019;嚴(yán)成樑等，2016;郭文等，2017）。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）使用人均GDP表示;金融基礎(chǔ)采用金融相關(guān)比率指標(biāo)，為地方金融機(jī)構(gòu)存貸之和占GDP的比重;人口規(guī)模（POP）為地方常住人口數(shù)量;對外開放水平（FDI）使用實(shí)際利用外商直接投資額衡量，并按照當(dāng)年匯率折算為人民幣價(jià)值。人均GDP、人口規(guī)模和FDI進(jìn)行取對數(shù)處理。

此外，諸多研究證實(shí)人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)（城鎮(zhèn)化）、創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府經(jīng)濟(jì)影響力是能源消費(fèi)強(qiáng)度的重要影響因素，對此予以控制（岳書敬，2019;張志輝，2015;張瑞和丁日佳，2015）。人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)（UR）使用城鎮(zhèn)化率表示，為各省非農(nóng)人口占總?cè)丝诒戎?政府經(jīng)濟(jì)影響力（ECO）采用地方節(jié)能環(huán)保公共財(cái)政支出表示，取對數(shù)處理;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（STRUC）與工業(yè)產(chǎn)業(yè)占比（INDUSTRY）兩個(gè)指標(biāo)表示，前者為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比，后者為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地方GDP的比重。根據(jù)圖1，綠色金融政策可能通過創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與工業(yè)產(chǎn)業(yè)占比作用于能源強(qiáng)度，因此這三個(gè)變量為中介效應(yīng)變量，是本文的重要解釋變量。創(chuàng)新能力（PAT）使用專利申請數(shù)量表示，取對數(shù)處理。匯率數(shù)據(jù)來源于國際貨幣基金組織IFS數(shù)據(jù)庫，專利申請數(shù)量、城鎮(zhèn)化率和地方節(jié)能環(huán)保財(cái)政支出數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫。

四、實(shí)證分析

首先，在平行趨勢檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融基礎(chǔ)等影響因素，使用雙重差分模型估計(jì)綠色金融試點(diǎn)對能源強(qiáng)度的影響。其次，使用改變控制組、反事實(shí)檢驗(yàn)、單差法等多種方法對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，確保實(shí)證分析結(jié)果的可靠性。再次，根據(jù)綠色金融影響能源強(qiáng)度的路徑（見圖1），進(jìn)一步考察綠色金融政策發(fā)揮作用的中介效應(yīng)。

（一）平行趨勢檢驗(yàn)

平行趨勢假設(shè)是雙重差分模型有效分離“時(shí)間效應(yīng)”和“政策處理效應(yīng)”，進(jìn)而分析綠色金融政策效應(yīng)的前提假設(shè)。其含義為假設(shè)不存在綠色金融試點(diǎn)政策時(shí)，處理組和控制組的能源強(qiáng)度變動趨勢將保持一致。如果能源強(qiáng)度不滿足平行趨勢假設(shè)，則處理組與控制組的差異可能來自處理組以外的其他因素，雙重差分的政策評估結(jié)果不可信，因此，有必要在政策效應(yīng)評估前進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)。

由圖5所示，試點(diǎn)政策實(shí)施前（2013—2016年），控制組與處理組平均能源強(qiáng)度持續(xù)保持高度平行趨勢，滿足假設(shè)條件，控制組的能源強(qiáng)度可作為處理組的潛在結(jié)果。2017年政策實(shí)施后，處理組平均能源強(qiáng)度大幅下降，處理組a點(diǎn)與控制組輔助線b'間的差距ab'表示綠色金融試點(diǎn)的政策效應(yīng)。

（二）實(shí)證結(jié)果

由表2的政策效應(yīng)評估結(jié)果，綠色金融試點(diǎn)政策變量系數(shù)均顯著為負(fù)，表明綠色金融試點(diǎn)政策有效地降低了單位GDP的能源消耗，政策效應(yīng)十分顯著。由模型1所示，不考慮其他因素影響，綠色金融試點(diǎn)政策系數(shù)在1%的水平上顯著為-0.0902。在對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口等因素進(jìn)行控制后（模型2），綠色金融試點(diǎn)政策系數(shù)為-0.0343，表示綠色金融試點(diǎn)省份政策實(shí)施后較實(shí)施前比非試點(diǎn)省份政策實(shí)施后較政策實(shí)施前單位GDP能耗平均顯著降低約343噸標(biāo)準(zhǔn)煤。綠色金融試點(diǎn)省份通過綠色金融工具支持當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)綠色發(fā)展，顯著提高能源使用效率，降低能源強(qiáng)度。

控制變量中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度會顯著降低能源強(qiáng)度，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、提質(zhì)增效成效顯著;人口規(guī)模增加單位產(chǎn)出的能源消耗，城鎮(zhèn)化水平會顯著降低能源強(qiáng)度，表明生活能源使用效率不佳，但城鎮(zhèn)化的集聚效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)作用明顯;外商直接投資增加單位產(chǎn)出的能源消耗，表明地方在對外招商引資中對其能源消耗強(qiáng)度缺乏重視;金融發(fā)展水平一次項(xiàng)顯著為正（約為0.2503），二次項(xiàng)顯著為負(fù)（-0.0211），表明傳統(tǒng)金融發(fā)展與能源消耗強(qiáng)度存在倒U形關(guān)系，與岳書敬（2019）、嚴(yán)成樑等（2016）的研究結(jié)果一致。模型3繼續(xù)控制地方節(jié)能環(huán)保財(cái)政支出后，政策效應(yīng)仍然顯著，系數(shù)變動幅度微小，表明政府節(jié)能環(huán)保支出有效地提高了能源效率。

進(jìn)一步，考慮圖1中綠色金融政策可能影響能源強(qiáng)度路徑的變量，即創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。如模型4—6所示，創(chuàng)新能力（PAT）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（STRUC）作用不顯著，可能是由于中介效應(yīng)的存在，下文將對此展開檢驗(yàn)。工業(yè)產(chǎn)業(yè)占比（INDUSTRY）顯著為負(fù)，工業(yè)產(chǎn)值占比增加顯著降低能源強(qiáng)度，與近年現(xiàn)實(shí)情況相符①。此外，工業(yè)生產(chǎn)過程中降低能源資源消耗實(shí)質(zhì)上就是工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的過程（李平，2011），工業(yè)產(chǎn)業(yè)占比系數(shù)表明2013—2015年連續(xù)開展的工業(yè)節(jié)能與綠色發(fā)展專項(xiàng)行動②作用釋放，淘汰落后煤電機(jī)組成果顯著，能源利用更加清潔高效，工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級成效初顯。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 不同控制組。雙重差分模型要求處理組和控制組具有穩(wěn)定性，同一省份不能在處理組和控制組間游動。根據(jù)商道融綠中國綠色金融政策數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)，2017年上半年除試點(diǎn)的5省外，另有福建、江蘇、 內(nèi)蒙古、青海、陜西等五省區(qū)頒布了綠色金融相關(guān)政策，為減少估計(jì)誤差、提高結(jié)果的準(zhǔn)確性，將福建等五省區(qū)從控制組中剔除，形成控制組（2），并用[Treat2]表示，新的控制組和處理組仍滿足平行趨勢假設(shè)。如表2所示，使用不同控制組時(shí)雙重差分系數(shù)為-0.0346，仍然在5%的水平上顯著，說明綠色金融試點(diǎn)政策有效降低能源強(qiáng)度、提高能源效率，且這一結(jié)論具有穩(wěn)健性。

由表2所示，采用不同控制組進(jìn)行估計(jì)時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）、金融基礎(chǔ)（FD）、FDI等控制變量的符號、大小、顯著性均基本與表1中保持一致。在反事實(shí)檢驗(yàn)與單差檢驗(yàn)中也未發(fā)生較大變化，系數(shù)估計(jì)總體基本穩(wěn)定，后文不再贅述。

2. 反事實(shí)檢驗(yàn)。為排除上述基本結(jié)果來源于安慰劑效應(yīng)和隨機(jī)性因素影響，借鑒白俊紅等（2016）改變政策實(shí)施時(shí)間的做法，進(jìn)行反事實(shí)檢驗(yàn)（Counterfactual Test）。按照普遍做法，將政策實(shí)施時(shí)間提前至2015年（以[Post2]表示）進(jìn)行估計(jì)。若反事實(shí)檢驗(yàn)估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明能源強(qiáng)度的下降可能來自其他政策或隨機(jī)性因素，反之，若估計(jì)系數(shù)不顯著，則表明能源強(qiáng)度的下降源于試點(diǎn)政策的實(shí)施。由表3估計(jì)結(jié)果可知，政策實(shí)施時(shí)間提前兩年后系數(shù)僅為-0.0183，大幅下降，且統(tǒng)計(jì)上不顯著，表明能源強(qiáng)度的下降主要源于綠色金融試點(diǎn)政策，而非是安慰劑效應(yīng)或隨機(jī)性因素，研究結(jié)果可靠。

3. 單差法。若僅采用傳統(tǒng)的單差法估計(jì)綠色金融試點(diǎn)的政策效應(yīng)，其結(jié)果易出現(xiàn)較大偏誤。借鑒劉瑞明和趙仁杰（2015）的做法，對模型進(jìn)行單差檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，Treat的估計(jì)系數(shù)為-0.8150，在1%的水平上顯著。而使用雙重差分法估計(jì)出來的Treat[×]Post系數(shù)均小于0.1，表明傳統(tǒng)的單差法大大高估綠色金融試點(diǎn)對能源效率的作用，估計(jì)結(jié)果存在較大偏差，雙重差分法估計(jì)結(jié)果更為可信。

（四）進(jìn)一步檢驗(yàn)

由圖1，綠色金融影響可能通過提高創(chuàng)新水平、產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等路徑影響能源強(qiáng)度。為進(jìn)一步探究綠色金融政策發(fā)揮作用的方式，借鑒溫忠麟（2014）中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程進(jìn)行檢驗(yàn)。

[lnEIit=c×Treati×Postt+∑β1×Controlsit+μi+γt+uitMit=a×Treati×Postt+∑β2×Controlsit+μi+γt+uitlnEIit=c′×Treati×Postt+bM+∑β3×Controlsit+μi+γt+uit]

如表3所示，在對工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)檢驗(yàn)中：（1）模型7系數(shù)c顯著，按中介效應(yīng)立論;（2）模型8系數(shù)a顯著且模型9統(tǒng)一前后表述方式系數(shù)b顯著，表明間接效應(yīng)顯著;（3）模型9中[c']顯著，存在直接效應(yīng)，可能存在其他中介;（4）a[×]b與[c']符號一致為正，表明工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型為部分中介效應(yīng)，即綠色金融政策會通過工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)間接影響能源強(qiáng)度。

同理，對創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)（模型10—11），各自的系數(shù)a均不顯著，繼續(xù)進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)，結(jié)果均不存在間接效應(yīng)，可能的原因在于政策實(shí)施后數(shù)據(jù)較短，創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑作用未能充分釋放。綜上，綠色金融試點(diǎn)政策主要通過工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)影響能源強(qiáng)度，創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)短期內(nèi)尚不明顯。

五、結(jié)論與政策建議

以綠色金融試點(diǎn)政策為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)構(gòu)造雙重差分模型，使用多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)及中介效應(yīng)機(jī)制檢驗(yàn)得出如下主要結(jié)論：（1）綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施能顯著降低能源消耗強(qiáng)度，提高能源效率。多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明研究結(jié)果具有可靠性。（2）工業(yè)產(chǎn)業(yè)占比顯著降低能源強(qiáng)度，工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型成效明顯。現(xiàn)階段，綠色金融試點(diǎn)政策主要通過工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中介效應(yīng)影響能源強(qiáng)度，創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中介效應(yīng)短期尚不明顯。（3）城鎮(zhèn)化的集聚效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)對能源強(qiáng)度改善作用明顯，但生活消費(fèi)能效不佳。（4）政府節(jié)能環(huán)保支出有效地提高了能源效率，但對外招商引資中對節(jié)能降耗缺乏重視?；诖?，本文提出以下政策建議：

第一，擴(kuò)大綠色金融試點(diǎn)范圍，充分發(fā)揮綠色金融政策效應(yīng)。綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施能顯著地降低能源強(qiáng)度，應(yīng)積極擴(kuò)大試點(diǎn)范圍，進(jìn)一步提升綠色金融實(shí)踐能力，試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)逐步向全國推廣。同時(shí)，強(qiáng)化綠色金融國際合作，不斷提升我國在綠色金融領(lǐng)域的引領(lǐng)作用。發(fā)揮我國政策體系成熟、地方實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)豐富的先行優(yōu)勢，積極宣傳推廣我國綠色金融政策， 以身作則地將國內(nèi)的綠色發(fā)展要求擴(kuò)展到 “一帶一路”投資建設(shè)中，并通過G20、綠色金融體系網(wǎng)絡(luò)（NGFS）倡議各國接入并遵循《“一帶一路”綠色投資原則》，促進(jìn)綠色金融在世界范圍內(nèi)的推廣和落地，以更好地應(yīng)對全球環(huán)境變化。

第二，引導(dǎo)綠色資金支持能源技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)能源利用智能化、高效化。應(yīng)加快推進(jìn)新能源技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合創(chuàng)新，加強(qiáng)微能源網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)，通過降低能源長距離傳輸導(dǎo)致的損耗，實(shí)施能源梯級利用，提高我國能源綜合利用效率。

第三，供給側(cè)精準(zhǔn)對接消費(fèi)需求，深度開發(fā)普遍適用的綠色消費(fèi)金融產(chǎn)品，形成綠色金融發(fā)展的長期需求。我國能源需求重心正逐步轉(zhuǎn)向生活消費(fèi)側(cè)，但消費(fèi)者的決策很大程度上受其所面臨的金融選擇的影響。因此，借助現(xiàn)有電商平臺對消費(fèi)者綠色消費(fèi)意愿和能力的大數(shù)據(jù)分析和評估，加強(qiáng)綠色金融在消費(fèi)金融領(lǐng)域的創(chuàng)新，深度開發(fā)普遍適用的綠色消費(fèi)金融產(chǎn)品，有助于增強(qiáng)綠色金融的滲透力和影響力。同時(shí)，促進(jìn)形成綠色金融發(fā)展的長期需求，推動社會資源更多地向綠色產(chǎn)業(yè)鏈上流動，在源動力上拉動社會的綠色生產(chǎn)引擎，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，推動綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

第四，繼續(xù)推動城鎮(zhèn)化的綠色轉(zhuǎn)型，促進(jìn)城鄉(xiāng)居民生活方式綠色化。城鎮(zhèn)化建設(shè)中應(yīng)進(jìn)一步融入綠色環(huán)保理念，打造綠色、低碳宜居城市。如對于北方地區(qū)冬季取暖這一高能耗民生問題，要對城鎮(zhèn)新建建筑全面執(zhí)行國家建筑節(jié)能強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)，對既有建筑實(shí)施節(jié)能改造，提高建筑用能效率。同時(shí)，利用工業(yè)余熱余能回收供暖，提升余熱利用效率和范圍，保證供暖的同時(shí)全面推進(jìn)清潔高效發(fā)展。在踐行綠色生活方面，應(yīng)以節(jié)能環(huán)保家電、綠色物流等為切入點(diǎn)，著力培育和推廣綠色生活理念和生活方式，聚合全社會力量實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。

第五，構(gòu)建地方政府綠色政績考核體系。政績考核方式直接影響施政行為，建立“綠色GDP”等綠色政績考核體系，加強(qiáng)節(jié)能績效管理，激發(fā)地方政府綠色發(fā)展驅(qū)動力，有效提高地方節(jié)能環(huán)保公共財(cái)政支出使用效率。同時(shí)，促使其在引進(jìn)外資項(xiàng)目時(shí)，設(shè)置“綠色門檻”、嚴(yán)格節(jié)能準(zhǔn)入，從源頭上防止高能耗、高污染項(xiàng)目落地建設(shè)。

注：

12017年規(guī)模以上工業(yè)能源強(qiáng)度比2012年累計(jì)降低27.6%，高于單位GDP能耗累計(jì)降幅6.7個(gè)百分點(diǎn)，年均下降6.3%，高于單位GDP能耗年均降幅1.7個(gè)百分點(diǎn)。

2中國工業(yè)和信息化部2013—2015年連續(xù)頒布《工業(yè)節(jié)能與綠色發(fā)展專項(xiàng)行動實(shí)施方案》，并陸續(xù)出臺《中國制造2025》《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》《綠色制造工程實(shí)施指南（2016—2020年）》《關(guān)于開展綠色制造體系建設(shè)的通知》等文件。

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