孟 禹 郭 凱，2 張瑩瑩

（1.東北財經(jīng)大學，大連 116025；2.遼寧（大連）自貿(mào)區(qū)研究院，遼寧 116025）

內(nèi)容提要：本文基于2006 年-2020 年30 個省份面板數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM 模型實證分析和驗證了綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的作用機制，進一步探究了不同碳排放水平下，綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的作用機制是否存在異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，綠色金融可以助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型；在當前的能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率水平下，綠色金融可以同時通過能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機制助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型。但能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機制存在區(qū)域異質(zhì)性，在高碳排放地區(qū)能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)機制沒有發(fā)揮出來，綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機制為負向，在低碳排放地區(qū)能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率均發(fā)揮了正向的調(diào)節(jié)機制。

一、引言

2020 年，我國提出“雙碳”目標，表明了大力推動綠色低碳發(fā)展的決心。綠色金融依據(jù)國家環(huán)保政策可以為清潔能源、綠色環(huán)保等改善環(huán)境、應(yīng)對氣候變化的項目在投融資、運行、風險管理方面提供有針對性的金融服務(wù)，可以引導經(jīng)濟向低碳發(fā)展方向轉(zhuǎn)型和升級，是實現(xiàn)經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型不可或缺的重要力量。國內(nèi)外學者研究均證實了綠色金融是實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展、協(xié)調(diào)人與自然的重要保障（王瑤和曹暢，2015；Soundarrajan 和Vivek，2016；朱四榮，2019）。綠色金融具有節(jié)能減排效應(yīng)，但綠色金融是否助力了經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型？綠色金融發(fā)揮經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型作用的具體機制是什么？都是急需探究的重要議題。為此，本文從理論和實證兩個方面系統(tǒng)剖析了綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的作用機制。本文的創(chuàng)新之處：（1）研究視角的創(chuàng)新。為實現(xiàn)“雙碳”目標需要推動經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型，本文以現(xiàn)實問題為導向，將研究視角放在綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型上，在豐富相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，可以為實現(xiàn)2030 年“碳達峰”，2060 年“碳中和”提供研究啟示。（2）研究方法的創(chuàng)新。本文在Brock 和Taylor（2010）構(gòu)建的綠色索羅模型基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地引入綠色金融因素進行模型拓展，為分析綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型提供一個改進的理論分析框架。

二、理論分析與研究假設(shè)

本文在Brock 和Taylor（2010）構(gòu)建的綠色索羅模型的基礎(chǔ)上，引入綠色金融變量進行理論拓展。模型的主要假設(shè)：污染排放是生產(chǎn)過程中的副產(chǎn)品（亦即將污染作為一種非期望產(chǎn)出），模型的主要設(shè)定如下：

式中，Y 為總產(chǎn)出水平；K、B 和L 分別為考慮了環(huán)境治理的“綠色”資本存量、勞動的有效性和勞動力數(shù)量；G 為綠色金融治理環(huán)境污染的投入量，vG為綠色金融治理環(huán)境污染的投入量在總資本中的占比；R 為不可再生能源，vR為不可再生能源的消耗量在總資本中的占比；I 為總投資；s 和δ 分別為儲蓄率和折舊率；、和分別為“綠色”資本存量、勞動有效性和勞動力數(shù)量隨時間的變化率；gB為勞動有效性（亦即用于生產(chǎn)的技術(shù)水平）的增長率；n 為外生的人口增長率；E 為污染排放總量；Ω 表示環(huán)保技術(shù)水平（綠色全要素生產(chǎn)率），大小為gA；a 為一個強度減排函數(shù)，a'＜0 而a''＞0。

假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)是柯布-道格拉斯且規(guī)模報酬不變。將模型的主要變量（Y、K、E）進一步整理為單位有效勞動的形式（用小寫字母表示）：

將主要變量轉(zhuǎn)換為單位有效勞動的水平，進一步計算其增長率：

e 與碳排放總量E 之間的關(guān)系如下：

根據(jù)公式（2）-（16）得到碳排放總量的增長率：

當最終經(jīng)濟達到穩(wěn)態(tài)時，單位有效勞動資本存量k 的增速將為0，污染排放總量以恒定速度gE=n+gB+gR-(gA+gG)下降，在T 時點達到峰值后再逐漸下降的過程，如圖1 所展示。從圖1 可以看出，當不考慮綠色金融時，單位有效勞動資本存量的增長率gk=ska-1-(n+δ+vR+gB)對應(yīng)于圖1 中的曲線Ⅰ，如果碳排放總量的增長率等于零時對應(yīng)的gk可以表示為：對應(yīng)于圖1 中的直線Ⅲ，與曲線Ⅰ相交于點A；當考慮綠色金融因時，單位有效勞動“綠色”資本存量的增長率gk=ska-1-(n+δ+vG+vR+gB)對應(yīng)于圖1 中的曲線Ⅱ，如果碳排放總量的增長率等于零（g'EE=0） 時對應(yīng)的 gk可以表示為：對應(yīng)于圖1 中的直線Ⅳ，與曲線Ⅱ相交于點B。因此，綠色金融使曲線由Ⅰ移動到曲線Ⅱ，曲線由Ⅲ移動到曲線Ⅳ，對應(yīng)的碳排放強度曲線由Ⅴ移動到Ⅵ。基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

圖1 基于綠色索羅模型的環(huán)境庫茲涅茲曲線

H1：“雙碳”目標下，綠色金融可以助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型。

（一）基于能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)機制

綠色金融對碳排放強度的影響如圖2 所示。從圖2 可以看出，在包含綠色金融與碳排放強度的綠色索羅模型中，當不減少不可再生能源的消費（gR）時，單位有效勞動“綠色”資本存量的增長率gk=ska-1-(n+δ+vG+vR+gB)對應(yīng)于圖2 中的曲線Ⅰ，如果碳排放總量的增長率等于零時對應(yīng)的gk可以表示為：對應(yīng)于圖2 中的直線Ⅲ，與曲線Ⅰ相交于點A；當減少不可再生能源的消費（gR）時，單位有效勞動“綠色”資本存量的增長率g'k=ska-1-(n+δ+vG+vR′+gB)對應(yīng)于圖2 中的曲線Ⅱ，如果碳排放總量的增長率等于零時對應(yīng)的gk可以表示為：，對應(yīng)于圖2 中的直線Ⅳ，與曲線Ⅱ相交于點B。又因為根據(jù)公式（17）碳排放總量的增長率gE=agk+n+gB+gR-(gA+gG)，那么減少不可再生能源的消費（gR）意味著相同的經(jīng)濟產(chǎn)出伴隨著更少的碳排放。因此，在能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)下，綠色金融通過調(diào)整使曲線由Ⅰ移動到曲線Ⅱ，曲線由Ⅲ移動到曲線Ⅳ，對應(yīng)的碳排放強度曲線由Ⅴ移動到Ⅵ?；谏鲜龇治觯疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

圖2 能源結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)下的環(huán)境庫茲涅茲曲線

H2：“雙碳”目標下，綠色金融通過能源結(jié)構(gòu)（降低不可再生能源的消費）的調(diào)節(jié)機制可以助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型。

（二）基于綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機制

綠色金融對碳排放強度的影響如圖3 所示。從圖3 可以看出，在包含綠色金融與碳排放強度的綠色索羅模型中，當還未提高綠色全要生產(chǎn)率（gA）時，碳排放總量的增長率等于零時對應(yīng)的gk可以表示為：對應(yīng)于圖3 中的直線Ⅰ，與gk曲線相交于點A；當提高了綠色全要生產(chǎn)率（gA）時，碳排放總量的增長率等于零（g'E=0）時對應(yīng)的gk可以表示為：對應(yīng)于圖3 中的直線Ⅱ，與gk曲線相交于點B。又因為無論是否提高綠色全要生產(chǎn)率（gA），對單位有效勞動“綠色”資本存量的增長率gk=ska-1-(n+δ+vG+vR+gB)沒有影響。因此，在綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)下，綠色金融通過調(diào)整使曲線由Ⅰ移動到曲線Ⅱ，對應(yīng)的碳排放強度曲線由Ⅴ移動到Ⅵ?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設(shè)：

圖3 綠色全要素生產(chǎn)率調(diào)節(jié)下的環(huán)境庫茲涅茲曲線

H3：“雙碳”目標下，綠色金融通過綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機制可以助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型。

三、研究設(shè)計

（一）實證模型

本文研究綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的作用機制，由于經(jīng)濟增長存在慣性，上期經(jīng)濟增長會對當期的經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響，同理上期的碳排放會對當期的碳排放產(chǎn)生影響，顯然會存在滯后的被解釋變量與誤差項相關(guān)，直接進行OLS 估計是有偏且不一致的。廣義矩估計（GMM）可以允許誤差項存在異方差和序列相關(guān)，能通過將變量的滯后項作為工具變量解決模型中的內(nèi)生性問題，顯然GMM 模型更適用于本文的研究。因此，本文采用GMM 模型，模型構(gòu)建如下：

其中，下標i 為省份標識，t 為年份標識，i=1，2，…30；t=1，2…；α1…α5為常數(shù)項，β11…β55均為待估系數(shù)；CGit表示GDP 碳排放強度，GFit表示綠色金融，ESit表示能源結(jié)構(gòu)；GTFPit表示綠色全要素生產(chǎn)率；Zit表示控制變量的集合；ηi代表個體效應(yīng)，μt代表時間效應(yīng)，εit為殘差項。

（二）變量選擇與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

GDP 碳排放強度。本文選擇GDP 碳排放強度（CG=CO2/GDP）來衡量經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型。

2.解釋變量

（1）綠色金融。本文借鑒高錦杰（2021）的做法，選取了綠色信貸、綠色投資、綠色保險、政府支持四個維度，如表1 所示。數(shù)據(jù)來源于各省份《統(tǒng)計年鑒》以及《中國保險年鑒》。

表1 綠色金融指標構(gòu)建

（2）能源結(jié)構(gòu)。本文采用清潔能源與高耗能能源消費量的比值來衡量能源結(jié)構(gòu)，記為ES。數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

（3）綠色全要素生產(chǎn)率。本文借鑒Tone（2001）和Oh（2010）采用SBM-GML 方法測算我國30 個省（市）的綠色全要素生產(chǎn)率，記為GTFP。本文選取的投入指標如表2 所示，樣本數(shù)據(jù)均來源于《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》。

表2 采用SBM-GML 方法測算各省GTFP 的投入與產(chǎn)出指標

3.控制變量。借鑒現(xiàn)有文獻，本文控制變量的選擇如表3 所示。樣本數(shù)據(jù)均來源于《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》。

表3 變量定義及測度

（三）變量的描述性統(tǒng)計

本文的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為2006 年-2020 年的省域數(shù)據(jù)，表4 是本文樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。從表中可以看出GDP 碳排放強度（CG）、能源稟賦（ESR）、對外開放程度（Open）和物價水平（CPI）的最小值與最大值差異較大。

表4 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

（一）面板單位根檢驗

表5 是各變量的單位根檢驗結(jié)果。從表中看出，各變量均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，因此，本文的樣本數(shù)據(jù)均滿足平穩(wěn)性條件。

表5 ADF 單位根檢驗結(jié)果

（二）實證結(jié)果分析

表6 中的第（1）列是綠色金融對GDP 碳排放強度的估計結(jié)果。從表中可以看出，綠色金融對GDP碳排放強度的回歸系數(shù)為-3.0351，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，說明綠色金融可以顯著降低GDP 碳排放強度。由此，假說H1 得到驗證。

表6 全樣本系統(tǒng)GMM 的實證估計結(jié)果

從表6 中第（2）列可以看出，綠色金融對GDP碳排放強度的回歸系數(shù)為-2.1817，在10%的統(tǒng)計水平上顯著；能源結(jié)構(gòu)對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-4.0903，在1%的統(tǒng)計水平上顯著。從表6 中第（3）列可以看出，綠色金融與能源結(jié)構(gòu)的乘積項對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-10.2869，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，說明能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。同時，綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-4.2525，在1%的統(tǒng)計水平上顯著；能源結(jié)構(gòu)對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-7.6039，在1%的統(tǒng)計水平上顯著。說明通過能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)增強了綠色金融對GDP 碳排放強度的抑制作用。由此，假說H2 得到驗證。

從表6 中第（4）列可以看出，綠色金融對GDP碳排放強度的回歸系數(shù)為-1.5192，在1%的統(tǒng)計水平上顯著；綠色全要素生產(chǎn)率對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-1.1370，在1%的統(tǒng)計水平上顯著。從表中第（5）列可以看出，綠色金融與綠色全要素生產(chǎn)率的乘積項對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-3.4325，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。同時，綠色金融對GDP碳排放強度的回歸系數(shù)為-6.2850，在5%的統(tǒng)計水平上顯著；綠色全要素生產(chǎn)率對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-1.1370，在1%的統(tǒng)計水平上顯著。說明通過綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)增強了綠色金融對GDP 碳排放強度的抑制作用。由此，假說H3得到驗證。

五、進一步分析

本文按照碳排放量的差別劃分出高碳排放地區(qū)和低碳排放地區(qū)①按照碳排放水平的不同進行劃分，碳排放前15 個省份為高碳排放地區(qū)，包括山東、河北、山西、江蘇、內(nèi)蒙古、遼寧、河南、廣東、浙江、陜西、新疆、安徽、湖北、黑龍江、湖南；碳排放后15 個省份為高碳排放地區(qū)，包括四川、貴州、上海、吉林、福建、云南、廣西、江西、甘肅、寧夏、天津、重慶、北京、海南、青海。進行異質(zhì)性分析。

（一）高碳排放地區(qū)

表7 中的第（1）列是高碳排放地區(qū)綠色金融對GDP 碳排放強度的估計結(jié)果，從表中可以看出，綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-9.3141，在10%的統(tǒng)計水平上顯著，說明在高碳排放地區(qū)綠色金融可以顯著的降低GDP 碳排放強度。由此，假說H1 在高碳排放地區(qū)得到驗證。

表7 高碳排放地區(qū)系統(tǒng)GMM 的實證估計結(jié)果

從表7 中第（2）列可以看出，高碳排放地區(qū)綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-3.7310，在10%的統(tǒng)計水平上顯著；能源結(jié)構(gòu)對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-5.3369，在1%的統(tǒng)計水平上顯著。從表7 中第（3）列可以看出，在高碳排放地區(qū)綠色金融與能源結(jié)構(gòu)的乘積項對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-11.8122，但在統(tǒng)計水平上不顯著，說明在高碳排放地區(qū)能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)不存在。由此，假說H2 在高碳排放地區(qū)未得到驗證。

從表7 中第（4）列可以看出，高碳排放地區(qū)綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-9.3222，在10%的統(tǒng)計水平上顯著；綠色全要素生產(chǎn)率對GDP碳排放強度的回歸系數(shù)為-1.0219，在10%的統(tǒng)計水平上顯著。從表中第（5）列可以看出，綠色金融與綠色全要素生產(chǎn)率的乘積項對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為15.3071，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。同時，綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-9.6699，在1%的統(tǒng)計水平上顯著；綠色全要素生產(chǎn)率對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-4.3199，在1%的統(tǒng)計水平上顯著。說明在高碳排放地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)雖然存在，但綠色全要素生產(chǎn)率的正向調(diào)節(jié)機制沒有發(fā)揮出來。由此，假說H3 在高碳排放地區(qū)未得到驗證。

（二）低碳排放地區(qū)

表8 中的第（1）列是低碳排放地區(qū)綠色金融對GDP 碳排放強度的估計結(jié)果，從表中可以看出，低碳排放地區(qū)綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-11.4110，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明在低碳排放地區(qū)綠色金融可以十分顯著的降低GDP 碳排放強度。由此，假說H1 在低碳排放地區(qū)得到驗證。

表8 低碳排放地區(qū)系統(tǒng)GMM 的實證估計結(jié)果

從表8 中第（2）列可以看出，低碳排放地區(qū)綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-15.7857，在10%的統(tǒng)計水平上顯著；能源結(jié)構(gòu)對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-3.5943，在5%的統(tǒng)計水平上顯著。從表中第（3）列可以看出，綠色金融與能源結(jié)構(gòu)的乘積項對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-12.4215，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。同時，綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-3.6973，在10%的統(tǒng)計水平上顯著；能源結(jié)構(gòu)對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-9.4275，在10%的統(tǒng)計水平上顯著。說明在低碳排放地區(qū)通過能源結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)增強了綠色金融對GDP 碳排放強度的抑制作用。由此，假說H2 在低碳排放地區(qū)得到驗證。

從表8 中第（4）列可以看出，低碳排放地區(qū)綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-10.3427，在10%的統(tǒng)計水平上顯著；綠色全要素生產(chǎn)率對GDP碳排放強度的回歸系數(shù)為-1.2607，在10%的統(tǒng)計水平上顯著。從表中第（5）列可以看出，綠色金融與綠色全要素生產(chǎn)率的乘積項對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-17.0520，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。同時，綠色金融對GDP 碳排放強度的回歸系數(shù)為-7.3421，在5%的統(tǒng)計水平上顯著；綠色全要素生產(chǎn)率對GDP碳排放強度的回歸系數(shù)為-8.5866，在5%的統(tǒng)計水平上顯著。說明在低碳排放地區(qū)通過綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)增強了綠色金融對GDP 碳排放強度的抑制作用。由此，假說H3 在低碳排放地區(qū)得到驗證。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文采用更換估計方法和改變樣本容量的方法進行穩(wěn)健性檢驗，得出的穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果與前文結(jié)論基本一致，說明本文的結(jié)論是較為可信的。由于篇幅限制，表未列出。

六、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

通過本文的研究得出以下結(jié)論：

一是綠色金融可以顯著的降低GDP 碳排放系數(shù)，即綠色金融可以助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型。在當前的能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率水平下，綠色金融可以同時通過能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)作用助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型。

二是能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率對綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)機制存在區(qū)域異質(zhì)性。在高碳排放地區(qū)能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)機制沒有發(fā)揮出來；在低碳排放地區(qū)能源結(jié)構(gòu)和綠色全要素生產(chǎn)率在綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型中的正向調(diào)節(jié)機制都得到了發(fā)揮。

（二）政策建議

首先，強化綠色發(fā)展理念，積極完善綠色金融體系。綠色金融是實現(xiàn)經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型不可或缺的重要力量，應(yīng)積極推進綠色金融的發(fā)展，一方面，要強化綠色發(fā)展理念，創(chuàng)新綠色金融產(chǎn)品，將金融產(chǎn)品設(shè)計逐漸向清潔能源拓展。另一方面，還應(yīng)盡快完善綠色金融體系的建立，積極引導不同類型的金融機構(gòu)滲透到綠色金融的發(fā)展當中，鼓勵并引導證券、基金、信托等其他金融機構(gòu)在綠色金融發(fā)展中發(fā)揮積極作用。

其次，加快清潔能源開發(fā)，促進能源消費結(jié)構(gòu)低碳化。能源結(jié)構(gòu)在綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮著重要的調(diào)節(jié)作用，雖然我國已經(jīng)開始關(guān)注對能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，但由于能源稟賦的差異，不同省份的調(diào)整效果還存在不小差異。我國應(yīng)充分利用兩個市場、兩種資源，鼓勵各行各業(yè)使用天然氣等清潔能源，降低對化石能源的依賴，優(yōu)化一次能源消費結(jié)構(gòu)，支持新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，積極推進能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，進一步實現(xiàn)能源利用的高效化、清潔化。

最后，提高技術(shù)創(chuàng)新水平，促進經(jīng)濟增長方式向集約型轉(zhuǎn)變。綠色全要素生產(chǎn)率同樣在綠色金融助力經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮著重要的調(diào)節(jié)作用，綠色全要素生產(chǎn)率的提升離不開技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。各個省份應(yīng)高度重視技術(shù)創(chuàng)新，一是加強開發(fā)和推廣節(jié)能降耗技術(shù)，降低行業(yè)企業(yè)的綜合能耗水平。二是要制定低碳技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，鼓勵低碳技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，建立低碳技術(shù)創(chuàng)新和共享平臺，提升企業(yè)在低碳技術(shù)創(chuàng)新方面的競爭力。