丁寧， 陳瑜， 趙云霞

甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院， 蘭州 730070

生態(tài)環(huán)境是人類賴以生存和發(fā)展的基石． 粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式， 是導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化的重要原因． 綠色金融作為深入打好污染攻堅(jiān)戰(zhàn)、 推動(dòng)“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的重要保障， 對生態(tài)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起著輔助作用． 2016年8月中國人民銀行、 財(cái)政部、 環(huán)境保護(hù)部等七部委聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見》[1]指出， 中國將成為全球首個(gè)建立比較完整的綠色金融政策體系的經(jīng)濟(jì)體． 2021年出臺的《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》指出， 要積極發(fā)展綠色金融， 構(gòu)建與“雙碳” 戰(zhàn)略目標(biāo)相適應(yīng)的投融資體系． Richardson[2]指出商業(yè)銀行實(shí)施綠色金融業(yè)務(wù)有助于提高經(jīng)濟(jì)效益． Eshet[3]認(rèn)為綠色金融業(yè)務(wù)的開展有利于商業(yè)銀行提升信譽(yù)與金融抗風(fēng)險(xiǎn)的能力[3]． 綠色金融發(fā)展不僅有利于環(huán)保產(chǎn)業(yè)獲得資本積累， 同時(shí)綠色信貸、 綠色債券、 綠色基金、 綠色股權(quán)、 碳金融和綠色信托等新型金融產(chǎn)品有利于促進(jìn)企業(yè)節(jié)能減排， 引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型． 生態(tài)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展則為金融行業(yè)提供了更多的投資機(jī)會(huì)， 豐富了金融市場參與主體， 助力金融市場良性運(yùn)行.

綠色金融的概念提出較早， 最早源于環(huán)境金融[4]． Salazar[5]指出綠色金融是提高環(huán)境質(zhì)量的手段， 其實(shí)質(zhì)是轉(zhuǎn)移環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)并在決策時(shí)更多地考慮環(huán)境因素． 因此發(fā)展綠色金融十分必要， Cowan[6]認(rèn)為綠色金融是金融學(xué)與綠色經(jīng)濟(jì)的交叉學(xué)科， 即資金的流動(dòng)可以助力綠色經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展； Berger等[7]指出發(fā)展綠色金融即用經(jīng)濟(jì)手段來緩解環(huán)境危機(jī)， 助力環(huán)境的良性發(fā)展． 隨著學(xué)者對于綠色金融的不斷研究， 衍生出了綠色金融產(chǎn)品與綠色金融工具的創(chuàng)新． Labatt[8]認(rèn)為， 商業(yè)銀行為了規(guī)避環(huán)境問題所帶來的風(fēng)險(xiǎn)， 先后推出了旨在為有節(jié)能環(huán)保意向且從事環(huán)保業(yè)務(wù)的企業(yè)推出更為豐富的融資產(chǎn)品， 這些金融產(chǎn)品有利于發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)， 改善環(huán)境的質(zhì)量； Zerbib[9]指出， 財(cái)政監(jiān)管政策有利于增加綠色債券的發(fā)行量， 且有利于綠色金融產(chǎn)品的創(chuàng)新． 由于“雙碳”政策的推出以及基于生態(tài)環(huán)境及可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)， 學(xué)者普遍認(rèn)為綠色金融是實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的有力保障． 因此國內(nèi)外學(xué)者逐漸從評價(jià)角度建立評價(jià)指標(biāo)體系對綠色金融展開實(shí)證研究． Sueyoshi[10]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對美國環(huán)境能源投入展開綠色產(chǎn)業(yè)效率評價(jià)； 林伯強(qiáng)等[11]從理論和實(shí)證兩個(gè)角度分析經(jīng)濟(jì)集聚對我國城市層面綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響， 并運(yùn)用2004-2016年我國285個(gè)地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)展開實(shí)證研究． 姬新龍等[12]以甘肅省為研究對象， 利用耦合協(xié)調(diào)模型對綠色金融與生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究； 李虹等[13]以從三大城市群綠色金融與生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展為著力點(diǎn)， 利用耦合協(xié)調(diào)模型對研究區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了量化評價(jià)； 王問藶等[14]以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈為研究對象， 利用SBM-DEA模型、 核密度模型和多元回歸模型分析成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈綠色創(chuàng)新效率、 演變趨勢及影響因素.

梳理已有的研究成果， 學(xué)者對于綠色金融的研究較早且比較成熟， 研究視角包括綠色金融的概念、 發(fā)展重要性、 綠色金融產(chǎn)品的創(chuàng)新及綠色金融的實(shí)證研究． 研究主體涉及省市級行政區(qū)域， 但是關(guān)于西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系研究較少． 西北地區(qū)是我國生態(tài)環(huán)境脆弱和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)， 由于受自然條件約束， 在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展過程中忽視了生態(tài)環(huán)境與生態(tài)安全對區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的影響作用． 因此本研究利用西北5省(區(qū))的年鑒數(shù)據(jù)， 采用最小信息熵原理[15]對各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)， 再運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型對2010-2020年綠色金融-生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)水平進(jìn)行評價(jià)[16]， 最后運(yùn)用GM(1.1)灰色預(yù)測模型[17]， 進(jìn)一步了解未來耦合協(xié)調(diào)度的變化趨勢， 以期為綠色金融支持西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境的改善， 促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、 社會(huì)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展提供更多的實(shí)踐參考和理論依據(jù).

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

西北地區(qū)擁有廣袤的土地資源， 但是氣候干旱、 水資源失衡和森林覆蓋率低等因素導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境狀況不容樂觀． 此外， 西北地區(qū)水土流失十分嚴(yán)重， 每年的水土流失直接造成GDP總量3.5%的損失． 根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2021)》可知， 西北地區(qū)水資源總量約為2 651.5億m3， 約占全國的8.3%， 水資源極度匱乏， 水生態(tài)嚴(yán)重失衡． 此外， 西北地區(qū)森林覆蓋率較低， 僅為15.542%， 除陜西省外其余省份遠(yuǎn)低于全國22.56%的平均水平． 如何發(fā)展綠色金融， 助力西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境改善是當(dāng)前的重要任務(wù).

近年來西北地區(qū)綠色金融發(fā)展規(guī)模不斷擴(kuò)大． 以綠色信貸為例， 截止2020年末青海省綠色貸款余額1 701.32億元， 較2015年增加了6%[18]． 寧夏回族自治區(qū)綠色信貸余額約為745.6億元， 較年初新增42.2億元． “十三五”時(shí)期， 新疆維吾爾族自治區(qū)累計(jì)發(fā)行綠色金融債券40億元， 企業(yè)發(fā)行綠色債券19.2億元[19]． 此外各個(gè)地區(qū)也加強(qiáng)了綠色投資領(lǐng)域的比重， 如陜西省工業(yè)污染治理完成投資占GDP比重由2010年的0.745 8%增長至2019年的1.219%， 甘肅省工業(yè)污染治理完成投資占GDP比重由2010年的0.757 1%增長至2019年的1.024 3%． 而且甘肅省針對全省1 435家企業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)布控， 開展環(huán)境污染責(zé)任險(xiǎn)試點(diǎn)工作， 參與投保企業(yè)達(dá)到866家， 保費(fèi)收入3 765.8萬元， 承擔(dān)責(zé)任險(xiǎn)金額26.8億元， 這將有力地促進(jìn)當(dāng)?shù)鼐G色保險(xiǎn)水平不斷進(jìn)步[20].

1.2 數(shù)據(jù)來源

以西北地區(qū)為研究對象， 選取2010—2020年綠色金融和生態(tài)環(huán)境面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析論證． 數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》《中國人口及就業(yè)年鑒》《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境年鑒》以及各省(區(qū))的統(tǒng)計(jì)年鑒， 部分環(huán)境數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局環(huán)境統(tǒng)計(jì)專題． 若涉及個(gè)別數(shù)據(jù)無法直接采集， 則通過相關(guān)公式計(jì)算得出． 對于缺失數(shù)值采用線性插值法予以填補(bǔ).

2 實(shí)證研究方法

2.1 最小信息熵計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

2.1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

為避免單項(xiàng)指標(biāo)難以替代系統(tǒng)誤差， 本研究采用多指標(biāo)綜合評價(jià)的方法對綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)進(jìn)行評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[21]． 選擇年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存(貸)款余額指標(biāo)作為衡量金融總體規(guī)模的指標(biāo)[22]， 選取綠色信貸項(xiàng)目貸款余額占貸款總額的比重作為衡量綠色信貸規(guī)模的指標(biāo)[23]， 選擇工業(yè)污染治理完成投資占GDP比重衡量綠色投資[24]， 選擇保險(xiǎn)保費(fèi)支出/保險(xiǎn)保費(fèi)收入作為綠色保險(xiǎn)[25]的明細(xì)指標(biāo)． 在生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)中選擇生態(tài)環(huán)境污染強(qiáng)度、 能源消費(fèi)強(qiáng)度和生態(tài)環(huán)境治理強(qiáng)度作為準(zhǔn)則層入手展開明細(xì)指標(biāo)的設(shè)定． 具體評價(jià)指標(biāo)見表1.

表1 西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境指標(biāo)評價(jià)體系

2.1.2 指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

利用最小信息熵的原理[26]將客觀賦權(quán)法與主觀賦權(quán)法計(jì)算得到的組合權(quán)重作為指標(biāo)最終權(quán)重.

(1)

式中：waij為熵值法所得權(quán)重， 計(jì)算過程參考劉曉雨[27]計(jì)算“一帶一路”沿線省(區(qū)、 市)投資環(huán)境分析；wbij為主成分分析法所得權(quán)重， 主成分分析法賦權(quán)過程參考巨歡等[28]計(jì)算甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證過程；wij為組合權(quán)重.

2.2 耦合度及耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合原為物理學(xué)概念， 一般用于表示兩個(gè)或兩個(gè)以上系統(tǒng)之間的互動(dòng)與聯(lián)系， 近年來耦合原理常被應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域[29-30]． 具體模型為：

其中：C為耦合度， 取值范圍介于0～1之間；D為耦合協(xié)調(diào)度；T為綠色金融發(fā)展與生態(tài)環(huán)境間的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；f(x)和g(y)分別表示綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的綜合評價(jià)指數(shù)；a與b為待定系數(shù)， 確定a=b=0.5.

2.3 GM(1.1)灰色預(yù)測模型

綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)之間包含較多的不確定信息， 兩者之間難以通過線性或非線性模型進(jìn)行直接預(yù)測， 然而灰色預(yù)測模型恰好適合樣本分布不均的狀況， 且預(yù)測準(zhǔn)確度較高[31]． 本研究基于灰色GM(1.1)預(yù)測模型， 利用DPS分析軟件將西北地區(qū)2010—2020年綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度采用數(shù)列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測， 預(yù)測長度為5， 并將預(yù)測參數(shù)設(shè)定為生成數(shù)列殘差， 殘差重復(fù)建模次數(shù)為5． 通過模型對兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行定量預(yù)估， 且對模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)． 灰色預(yù)測模型精確度檢驗(yàn)等級具體參考學(xué)者劉國鋒等[17]的劃分標(biāo)準(zhǔn).

3 結(jié)果與分析

3.1 系統(tǒng)綜合發(fā)展水平分析

3.1.1 兩系統(tǒng)相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果分析

利用SPSS 26軟件計(jì)算皮爾遜相關(guān)性， 結(jié)果顯示f(x)與g(y)兩系統(tǒng)之間的相關(guān)系數(shù)為0.506**． 表明兩者之間存在極顯著相關(guān)． 即綠色金融與生態(tài)環(huán)境存在耦合互動(dòng)發(fā)展關(guān)系.

3.1.2 綠色金融與生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)分析

通過(4)式計(jì)算西北5省(區(qū))綠色金融與生態(tài)環(huán)境兩系統(tǒng)的綜合評價(jià)指數(shù)． 圖1為綠色金融與生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)指數(shù)均值分布． 由圖1可知： 2018年綠色金融發(fā)展指數(shù)均值達(dá)到最大值， 為0.778 59， 2010年為最小值0.208 89， 整體呈現(xiàn)逐年上升趨勢． 西北地區(qū)綠色金融發(fā)展程度排名從高到低依次為： 寧夏、 新疆、 甘肅、 陜西、 青海． 青海省綠色金融發(fā)展指數(shù)變異系數(shù)最小， 表明青海省11年之間綠色金融發(fā)展水平最為穩(wěn)定． 生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)指數(shù)均值中， 2010年為最小值0.300 37， 2020年為最大值0.684 09， 在2010年-2017年整體呈現(xiàn)平穩(wěn)增長趨勢， 2017年之后增速加快． 主要原因是西北5省(區(qū))能源消費(fèi)強(qiáng)度逐漸降低， 生態(tài)環(huán)境治理強(qiáng)度逐漸增大． 例如西北地區(qū)工業(yè)廢水排放量由2017年15 593.02萬t降低至2018年15 371.81萬t． 工業(yè)廢氣治理投資均值由2017年的259 829.8萬元增加至2020年的295 614.0萬元． 西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境發(fā)展程度從高到低排名依次為： 新疆、 甘肅、 青海、 寧夏、 陜西． 陜西省生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)變異系數(shù)最小， 表明陜西省11年之間生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平最為穩(wěn)定.

圖1 綠色金融與生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)指數(shù)均值分布

根據(jù)表2對綠色金融與生態(tài)環(huán)境的綜合評價(jià)指數(shù)進(jìn)行差異分析． 2010-2011年為綠色金融滯后型(f(x)g(y))． 2011年之后， 經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長帶來金融規(guī)模快速擴(kuò)張， 但由于生態(tài)環(huán)境治理政策尚未系統(tǒng)出臺， 生態(tài)行業(yè)的金融投入增長緩慢， 且高速的經(jīng)濟(jì)增長帶來了能源消耗強(qiáng)度的增大， 因此表現(xiàn)為生態(tài)環(huán)境滯后型． 2020年兩系統(tǒng)之間基本呈現(xiàn)同步發(fā)展型(f(x)=g(y))． 顯然， 隨著綠色金融支持力度明顯增強(qiáng)， 環(huán)境污染治理強(qiáng)度逐步加大， 帶動(dòng)生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)指數(shù)提升， 形成了兩系統(tǒng)同步發(fā)展局面.

表2 綠色金融與生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)指數(shù)及滯后類型

3.2 綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)特征分析

圖2分別表示2010-2020年西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合度C及耦合協(xié)調(diào)度D變化趨勢． 結(jié)果表明： 西北地區(qū)耦合度發(fā)展水平長期呈現(xiàn)拮抗階段， 均值介于0.476～0.498之間， 年均增長幅度為0.3%． 西北地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度水平整體呈上升趨勢， 如2010-2011年為輕度失調(diào)， 2012-2016年為瀕臨失調(diào)， 2017-2020年為勉強(qiáng)協(xié)調(diào)． 整體水平由輕度失調(diào)逐漸向勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段發(fā)展． 耦合協(xié)調(diào)度的均值在0.351～0.588之間， 年均增長幅度為5.4%， 表明兩系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展水平正逐步提升． 為直觀地從空間維度描述西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境空間耦合協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r， 本研究對西北地區(qū)耦合度及耦合協(xié)調(diào)度的年均增長幅度進(jìn)行分析． 由表3可得5省(區(qū))耦合度年均增長幅度從高到低依次排名為： 寧夏、 甘肅、 新疆、 青海、 陜西． 其中陜西省為-0.1%， 為5省(區(qū))中最低水平； 寧夏為1.0%， 為5省(區(qū))中最高水平． 耦合協(xié)調(diào)度年均增長幅度從高到低依次排名為： 寧夏、 甘肅、 新疆、 青海、 陜西， 其中寧夏為6.9%， 年均增長幅度最高； 陜西省為4.7%為5省(區(qū))中最低水平． 整體而言， 西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境耦合度及耦合協(xié)調(diào)度水平均呈不同程度增長， 但是兩者之間的耦合程度長期處于拮抗階段， 發(fā)展?jié)摿薮?

表3 綠色金融與生態(tài)環(huán)境耦合度及耦合協(xié)調(diào)度數(shù)值及所屬類型

圖2 不同年份綠色金融與生態(tài)環(huán)境耦合度及耦合協(xié)調(diào)度分布

3.3 綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展預(yù)測分析

由預(yù)測結(jié)果可知， 小誤差概率P值為1>0.95， 后驗(yàn)差比C值為0.2451<0.35． 故P值與C值均在良好范圍之內(nèi)， 則模型不需要進(jìn)行殘差修正[17]． 西北地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度預(yù)測值由2021年0.644 59上升到2025年 0.788 49． 預(yù)測結(jié)果表明： 2021-2022年西北5省(區(qū))綠色金融與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度為初級協(xié)調(diào)階段， 2023-2025年達(dá)到中級協(xié)調(diào)階段.

4 結(jié)論與建議

在構(gòu)建西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)評價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上， 運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型與GM(1.1)灰色預(yù)測模型對西北地區(qū)5個(gè)省份的2010-2020年綠色金融與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)程度進(jìn)行實(shí)證分析， 并從時(shí)間和空間兩個(gè)維度進(jìn)行了異質(zhì)性討論． 得出主要結(jié)論如下： ①西北地區(qū)綠色金融綜合發(fā)展指數(shù)f(x)與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)g(y)均不斷提高， 但省際之間發(fā)展步調(diào)一致幅度不同． 總體來看，f(x)在2010-2018年呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢，g(y)在2010-2018年呈現(xiàn)平穩(wěn)增長趨勢， 到2020年兩系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)基本達(dá)到一致水平． ②從時(shí)間維度耦合度與耦合協(xié)調(diào)度均呈上升趨勢， 與兩系統(tǒng)的綜合發(fā)展指數(shù)步調(diào)一致． 西北5省(區(qū))綠色金融與生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)程度不是很高， 長期處于拮抗階段． 耦合協(xié)調(diào)度由輕度失調(diào)階段發(fā)展到勉強(qiáng)調(diào)階段， 表明兩系統(tǒng)的協(xié)調(diào)狀況正逐步向好． ③基于GM(1.1)灰色預(yù)測模型對西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)未來5年的耦合協(xié)調(diào)度預(yù)測， 結(jié)果表明未來5年耦合協(xié)調(diào)度均呈現(xiàn)上升趨勢， 預(yù)計(jì)耦合協(xié)調(diào)度到2021年能夠達(dá)到初級協(xié)調(diào)， 2023年基本達(dá)到中級協(xié)調(diào).

通過這3點(diǎn)結(jié)論及異質(zhì)性討論發(fā)現(xiàn)， 西北地區(qū)綠色金融與生態(tài)環(huán)境發(fā)展仍舊存在政策制度保障不健全、 金融產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)不夠等不足之處， 故提出以下建議.

1) 在發(fā)展綠色金融的同時(shí)應(yīng)當(dāng)注重政策的持續(xù)性， 繼續(xù)加強(qiáng)對綠色信貸項(xiàng)目的投資比重， 助力生態(tài)產(chǎn)業(yè)持續(xù)向好． 綠色信貸應(yīng)立足于當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)產(chǎn)業(yè)特色， 擴(kuò)大生態(tài)產(chǎn)業(yè)規(guī)模， 鼓勵(lì)商業(yè)銀行創(chuàng)新授信機(jī)制， 完善生態(tài)環(huán)保、 特色產(chǎn)業(yè)支持的綠色信貸考核體系． 如甘肅省在不斷建立和完善政策支持體系的同時(shí)， 引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)， 創(chuàng)新推出“光伏貸”“風(fēng)電貸”“節(jié)能貸”和“隴藥通”等綠色金融產(chǎn)品和服務(wù).

2) 從結(jié)論②可知， 綠色金融與生態(tài)環(huán)境長期處于拮抗階段， 因此應(yīng)當(dāng)發(fā)展多元化的綠色金融． 在持續(xù)擴(kuò)大綠色金融的發(fā)展規(guī)模的同時(shí)， 發(fā)展綠色債券、 綠色基金等金融產(chǎn)品． 譬如： 重點(diǎn)在生態(tài)農(nóng)業(yè)、 節(jié)能環(huán)保領(lǐng)域加強(qiáng)發(fā)放綠色債券． 募集資金主要用于支持污染防治、 清潔能源、 節(jié)水、 生態(tài)保護(hù)和綠色農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域． 加大政府對綠色產(chǎn)業(yè)的財(cái)政專項(xiàng)投入， 努力吸納社會(huì)資本出資， 構(gòu)建“公司+基金+基地+實(shí)驗(yàn)室”的綠色產(chǎn)業(yè)投資， 有效滿足潔凈能源領(lǐng)域內(nèi)的資金需求； 支持西北地區(qū)符合條件的企業(yè)探索發(fā)行企業(yè)債、 公司債和非金融企業(yè)債務(wù)融資工具， 募集資金用于傳統(tǒng)生產(chǎn)方式和技術(shù)的綠色化升級改造.

3) 西北地區(qū)應(yīng)當(dāng)因地制宜地發(fā)展當(dāng)?shù)氐木G色生態(tài)產(chǎn)業(yè)． 例如陜西省綠色金融發(fā)展水平相比其余省份較高， 但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向能源消耗產(chǎn)業(yè)， 這對于發(fā)展生態(tài)環(huán)境是不利的， 故應(yīng)大力落實(shí)“三去一降一補(bǔ)”政策． 甘肅省應(yīng)當(dāng)牢牢把握“十大生態(tài)產(chǎn)業(yè)”發(fā)展的歷史機(jī)遇， 進(jìn)一步加強(qiáng)綠色金融領(lǐng)域內(nèi)的配套政策支持與十大生態(tài)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合． 新疆生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單脆弱， 但是對于環(huán)境污染治理投資占比處于全國領(lǐng)先水平， 應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步發(fā)揮綠色金融的作用， 以此來彌補(bǔ)生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的先天性不足． 青海和寧夏作為黃河沿線的重要城市群， 國家對于沿黃生態(tài)保護(hù)工程項(xiàng)目信貸投入比例相對較高， 因而兩省(區(qū))繼續(xù)保持優(yōu)勢， 持續(xù)加大對于生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域及綠色金融領(lǐng)域的投資.

4) 西北地區(qū)應(yīng)當(dāng)積極探索綠色金融助力生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)機(jī)制． 即緊盯“雙碳”目標(biāo)， 積極開發(fā)碳匯、 排污權(quán)、 用能權(quán)、 水權(quán)和土地權(quán)益等環(huán)境權(quán)益融資工具， 探索開展生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償融資機(jī)制創(chuàng)新； 對公共性強(qiáng)、 資金需求大、 投資周期長的重大生態(tài)修復(fù)工程， 積極發(fā)揮財(cái)政資金撬動(dòng)作用， 探索綠色 PPP、 生態(tài)保護(hù)與修復(fù)基金、 中長期綠色債券等融資渠道， 對于市場化程度高、 投資周期短的生態(tài)產(chǎn)品， 不斷優(yōu)化政策保障體系， 發(fā)揮生態(tài)信貸、 生態(tài)產(chǎn)業(yè)投資基金和短期綠色債券的作用， 推進(jìn)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展.