方國(guó)斌, 翁燕妮

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233041)

一、引言

2020年,習(xí)近平總書(shū)記提出2030年前實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”、2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”的雙碳目標(biāo),這是國(guó)家可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標(biāo)。溫室氣體的過(guò)量產(chǎn)生及排放引起世界氣候發(fā)生急劇變化,化石能源是溫室氣體生成的主要來(lái)源,為了達(dá)成我國(guó)乃至世界低碳綠色發(fā)展目標(biāo),改變能源利用結(jié)構(gòu),從化石能源向清潔能源轉(zhuǎn)變成為一個(gè)必然選擇[1]。近年來(lái),我國(guó)多種可再生能源項(xiàng)目的發(fā)展速度不斷加快,如風(fēng)電和太陽(yáng)能等可再生能源裝機(jī)容量位列世界第一。雖然我國(guó)已經(jīng)開(kāi)始重視可再生能源的地位并加以利用,可再生能源使用率逐漸增加,但由于歷史遺留問(wèn)題以及特有的礦產(chǎn)資源構(gòu)成等影響,目前能源利用結(jié)構(gòu)仍以化石燃料為主,使得溫室氣體的排放量大,而大量開(kāi)采并使用化石能源會(huì)影響環(huán)境,將可再生能源的發(fā)展和廣泛利用提上日程,這對(duì)于應(yīng)對(duì)氣候環(huán)境變化、減碳減排具有重要意義[2]。

多位學(xué)者認(rèn)為環(huán)境是影響可再生能源電力發(fā)展的重要因素。在研究可再生能源發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素過(guò)程中,Pandey等研究發(fā)現(xiàn)可再生能源政策和治理在東盟國(guó)家起推動(dòng)作用[3];Maqbool和Ye發(fā)現(xiàn)環(huán)境是影響可再生能源發(fā)電項(xiàng)目成功的關(guān)鍵性因素[4];Fatima等基于MFCA,確定影響可再生能源發(fā)電發(fā)展的十大關(guān)鍵因素為資源稟賦、發(fā)電方式、可再生能源需求、可再生能源適應(yīng)性、可再生能源項(xiàng)目投資環(huán)境、政府能源政策、可再生能源工程的經(jīng)濟(jì)回報(bào)、環(huán)境影響、公眾接受度以及良好治理的缺乏[5];Nawaz等采用雙重差分法研究,結(jié)果表明包括可再生能源的消費(fèi)在內(nèi)的多個(gè)因素大大促進(jìn)某個(gè)區(qū)域的綠色融資并減緩氣候變化[6]。

綠色投資作為綠色金融的一部分,與環(huán)境因素和可再生能源息息相關(guān)。可再生能源的使用以及綠色投資響應(yīng)國(guó)家面對(duì)全球氣候變化問(wèn)題提出的雙碳目標(biāo),但缺乏資金是可再生能源發(fā)展的最大障礙之一[7]。近年來(lái),強(qiáng)大的綠色金融市場(chǎng)被視為發(fā)展新的可再生能源技術(shù)的關(guān)鍵[8]。Wang等研究表明綠色投資和可再生能源的使用顯著減少基于生產(chǎn)的二氧化碳排放量[9]。He等發(fā)現(xiàn)可再生能源綠色投資對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有雙重閾值效應(yīng),從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,可再生能源環(huán)境污染的綠色投資能有效促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[10]。Pradhan等指出,政府支持清潔能源領(lǐng)域的綠色金融投資有助于環(huán)境保護(hù)及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[11]。政府積極的綠色金融政策可能會(huì)增加可再生能源部門(mén)的投資[12]。Glomsr?d和Wei指出,由于綠色金融的發(fā)展,綠色債券穩(wěn)步運(yùn)行,到2030年可減少470萬(wàn)噸二氧化碳排放量,且非化石能源電力比例將增加4%[13]。Wang等用熵值法分別計(jì)算環(huán)境污染、綠色金融以及高質(zhì)量能源發(fā)展的綜合指數(shù),得出在中國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)區(qū)環(huán)境污染和綠色金融在影響能源高質(zhì)量發(fā)展方面具有完全相反的結(jié)果,環(huán)境污染影響效應(yīng)為負(fù),綠色金融影響效應(yīng)為正,且空間溢出效應(yīng)與二者的直接影響效應(yīng)一致[14]。

不同學(xué)者對(duì)綠色金融如何影響可再生能源的發(fā)展持有不同的觀點(diǎn),Kim和Park研究金融市場(chǎng)發(fā)展是否促進(jìn)全球可再生能源的部署,認(rèn)為金融市場(chǎng)的發(fā)展是影響可再生能源的一個(gè)重要決定因素,在不同經(jīng)濟(jì)條件下,金融發(fā)展對(duì)可再生能源的影響有差異,但整體均為正向影響[15]。Zhang等的研究表明,人力資源和綠色能源技術(shù)研發(fā)方面的公共支出加速了綠色和可持續(xù)經(jīng)濟(jì)[16],綠色金融投資有助于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境增長(zhǎng)[17]。也有人指出綠色金融如何促進(jìn)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展取決于該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)條件[18]。Cheng等研究發(fā)現(xiàn)超過(guò)一定閾值后,碳稅收入可能不再對(duì)能源創(chuàng)新產(chǎn)生有效的影響[19]。

目前國(guó)內(nèi)可再生能源的主要用途是利民發(fā)電,減少煤炭等不可再生能源的消耗量,可再生能源電力發(fā)展成為可再生能源整體發(fā)展的一個(gè)重要組成部分。可再生能源作為清潔能源的一種,對(duì)雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有不可忽視的作用,而金融特別是綠色金融對(duì)可持續(xù)行業(yè)的發(fā)展起著重要的支撐作用,綠色金融與可再生能源電力發(fā)展之間的影響機(jī)制怎樣,在可再生能源電力發(fā)展的不同階段,綠色金融扮演著一個(gè)怎樣的角色?為了研究以上問(wèn)題,本文采用2013—2021年我國(guó)30個(gè)省區(qū)市(除西藏、港澳臺(tái)外)的面板數(shù)據(jù),研究省區(qū)市間綠色金融與可再生能源電力發(fā)展之間的內(nèi)在聯(lián)系。

現(xiàn)有文獻(xiàn)多從理論上闡明綠色金融如何支持可再生能源電力的發(fā)展,實(shí)證研究較少,且多聚焦綠色金融對(duì)可再生能源投資效率的影響研究,沒(méi)有量化分析綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展的影響。本文擬采用空間杜賓模型和面板分位數(shù)回歸模型,從多維度、多區(qū)域量化分析綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展的影響。

二、綠色金融水平的測(cè)度

(一)綠色金融指標(biāo)體系構(gòu)建

參考相關(guān)文獻(xiàn),選取綠色信貸、綠色證券、綠色保險(xiǎn)和綠色投資四個(gè)維度來(lái)構(gòu)建綠色金融指數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,指標(biāo)體系中兼有正向和反向指標(biāo),更能客觀反映綠色金融發(fā)展的實(shí)際情況[20],具體指標(biāo)及說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 綠色金融綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(二)測(cè)度結(jié)果及分析

目前,學(xué)術(shù)界采用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測(cè)度方法大多為熵權(quán)法或TOPSIS-熵權(quán)法,本文結(jié)合郭莉等的做法,在TOPSIS-熵權(quán)法的基礎(chǔ)上,采用灰色關(guān)聯(lián)度分析,得到熵權(quán)-TOPSIS-灰色關(guān)聯(lián)法這一改進(jìn)的組合評(píng)價(jià)方法[21],此方法能夠有效彌補(bǔ)灰色關(guān)聯(lián)法和TOPSIS法的局限。

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

綠色金融評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)數(shù)據(jù)分別來(lái)自EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、同花順APP、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、CSMAR國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局以及《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等,缺失值采用插值法求得。

2.熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

首先,采用熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,在將數(shù)據(jù)非負(fù)處理的基礎(chǔ)上,分別進(jìn)行正負(fù)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化,假設(shè)有m個(gè)地區(qū)、n個(gè)指標(biāo),其中Bij為第i個(gè)地區(qū)的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),Aij為標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

正向指標(biāo)公式為

(1)

負(fù)向指標(biāo)公式為

(2)

其次,計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的熵值S。

(3)

(4)

最后,計(jì)算得出第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)λj。

(5)

由上述公式計(jì)算指標(biāo)體系中各三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 綠色金融評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重

3.TOPSIS-灰色關(guān)聯(lián)法測(cè)度綠色金融指數(shù)

在確定指標(biāo)權(quán)重基礎(chǔ)上,采用TOPSIS-灰色關(guān)聯(lián)法,計(jì)算30個(gè)省區(qū)市9年來(lái)的綠色金融指數(shù)。

第一,采用TOPSIS法確定正、負(fù)理想解,計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象到正、負(fù)理想解的歐氏距離。在利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建加權(quán)規(guī)范矩陣Q。

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

式中:i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;ε∈(0,1)為分辨系數(shù),取值為0.5。

第四,將TOPSIS與灰色關(guān)聯(lián)相結(jié)合,分別計(jì)算無(wú)量綱化后的各評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解之間的歐氏距離以及灰色關(guān)聯(lián)度的相對(duì)貼近情況。

(14)

(15)

(16)

由上述公式計(jì)算綠色金融指數(shù)。從各省區(qū)市綠色金融指數(shù)的測(cè)度結(jié)果看,近9年來(lái)綠色金融指數(shù)存在上下波動(dòng)的情況,但除個(gè)別省區(qū)市外,其他省區(qū)市整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),與2013年相比,2021年大部分地區(qū)綠色金融指數(shù)均有不同程度提升,綠色環(huán)保的可持續(xù)發(fā)展已小有成效。

三、可再生能源電力發(fā)展水平的測(cè)度

(一)可再生能源電力指標(biāo)體系構(gòu)建

基于數(shù)據(jù)的可獲得性及指標(biāo)選取的合理性,本文主要從可再生能源電力建設(shè)和發(fā)電兩方面來(lái)構(gòu)建可再生能源電力發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,具體指標(biāo)及說(shuō)明見(jiàn)表3。

表3 可再生能源電力發(fā)展綜合評(píng)價(jià)體系

(二)測(cè)度結(jié)果及分析

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

可再生能源電力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)數(shù)據(jù)分別來(lái)自EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、國(guó)家能源局以及《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》等,缺失值采用插值法求得。

2.指標(biāo)權(quán)重及測(cè)度結(jié)果

與綠色金融指數(shù)測(cè)度方法一致,采用熵權(quán)-TOPSIS-灰色關(guān)聯(lián)組合評(píng)價(jià)法,計(jì)算可再生能源電力指標(biāo)權(quán)重,結(jié)果見(jiàn)表4。同時(shí)計(jì)算可再生能源電力發(fā)展水平,結(jié)果顯示各省區(qū)市可再生能源電力發(fā)展水平大致呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì),到2021年,除極個(gè)別省區(qū)市外,其他省區(qū)市可再生能源電力發(fā)展水平均有較大增長(zhǎng),這與綠色金融指數(shù)變化趨勢(shì)基本一致。

表4 可再生能源電力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重

四、綠色金融影響可再生能源電力發(fā)展水平的實(shí)證研究

為了研究綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展的影響,本文以2013—2021年我國(guó)30個(gè)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為樣本,引入空間杜賓模型和面板分位數(shù)回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究。

(一)空間杜賓模型和面板分位數(shù)回歸模型

我國(guó)是世界上最主要的能源進(jìn)口國(guó)和二氧化碳排放經(jīng)濟(jì)體,環(huán)境的可持續(xù)性受到極大重視?？稍偕茉磁c傳統(tǒng)化石能源相比,在減少溫室氣體排放方面具有天然優(yōu)勢(shì),且傳統(tǒng)化石能源具有較長(zhǎng)的形成周期,而可再生能源是天然的發(fā)電廠,是基于地球的自然資源給人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)的重大突破。為應(yīng)對(duì)氣候變化,研究可再生能源電力發(fā)展的影響因素具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。為了實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo),必須升級(jí)能源結(jié)構(gòu),從不可再生能源向可再生能源過(guò)渡,多位學(xué)者認(rèn)為投資可再生能源可以解決環(huán)境污染問(wèn)題,并有助于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[17,22-26]。綠色金融本質(zhì)上是通過(guò)對(duì)企業(yè)的融資約束來(lái)達(dá)到減碳減排的目的,環(huán)保型企業(yè)相比高耗能型企業(yè)更受綠色金融的青睞,而可再生能源是一類(lèi)無(wú)污染無(wú)溫室氣體排放的天然清潔能源,與綠色金融的環(huán)保發(fā)展理念相吻合,可再生能源電力的發(fā)展離不開(kāi)相關(guān)企業(yè)的推動(dòng)與支持,也離不開(kāi)資金支撐。因此,本文認(rèn)為綠色金融可能是影響可再生能源電力發(fā)展的一個(gè)重要因素。

我國(guó)各地區(qū)之間存在一定聯(lián)系,綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展的影響不是孤立的,傳統(tǒng)面板回歸模型未考慮存在空間溢出的情況,可能導(dǎo)致模型結(jié)果產(chǎn)生偏誤。采用空間杜賓模型,不僅可以考慮本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展受當(dāng)?shù)亟忉屪兞康挠绊?也可以考慮本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展受鄰近地區(qū)解釋變量的影響。本文采用的空間杜賓模型方程式如下

(17)

式中:Y表示被解釋變量,本文選擇的是可再生能源電力發(fā)展水平;X表示解釋變量與控制變量;ρ、β、θ表示相應(yīng)變量的待定系數(shù);u表示空間固定效應(yīng);γ表示時(shí)間固定效應(yīng);ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng);w代表空間權(quán)重矩陣,本文采用的是基于Rook鄰近性的空間權(quán)重矩陣,其中海南省未與我國(guó)其他省市接壤,為了整體研究,修改空間權(quán)重矩陣,令矩陣中海南省與廣東省的空間權(quán)重矩陣系數(shù)為1,海南省與其他省市之間的矩陣系數(shù)為0。

空間杜賓模型給出的是綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展影響的一般性結(jié)論,但隨著人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,科技不斷進(jìn)步,各類(lèi)新型技術(shù)產(chǎn)品層出不窮,可再生能源發(fā)電廠的修建以及供電措施的更迭、更多自然界中天然清潔能源的利用,標(biāo)志著可再生能源電力在不斷發(fā)展,且發(fā)展趨勢(shì)并非一成不變,在不同的發(fā)展階段,它的影響因素可能會(huì)發(fā)生改變。為了進(jìn)一步研究可再生能源電力發(fā)展過(guò)程中解釋變量對(duì)不同發(fā)展階段的影響,本文采用面板分位數(shù)回歸模型來(lái)分析,模型方程式為

(18)

式中,RE表示可再生能源電力發(fā)展水平,GF表示綠色金融,xj表示其余控制變量,u表示空間固定效應(yīng),ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(二)變量說(shuō)明

1.被解釋變量

本文主要研究綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展的影響,故被解釋變量為可再生能源電力發(fā)展指數(shù)(RE)。各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù),選取可再生能源發(fā)電和可再生能源電力建設(shè)情況來(lái)反映各地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平。

2.核心解釋變量

綠色金融指數(shù)(GF)。大部分指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自統(tǒng)計(jì)年鑒,其中二級(jí)指標(biāo)綠色證券的相關(guān)數(shù)據(jù),首先通過(guò)CSMAR國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)篩選上市公司,選取A股上市公司非ST股票,獲得股票代碼,而后在同花順APP上手工統(tǒng)計(jì),獲得A股上市公司市值等有關(guān)數(shù)據(jù)。GDP數(shù)據(jù)以2010年為基期平減得到。

3.控制變量

本文主要從經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、能源和環(huán)境因素方面選取6個(gè)控制變量。一個(gè)地區(qū)的人均生產(chǎn)總值可以直接反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,且該地區(qū)的城市化水平可以從一定程度上反映這個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變也可以從側(cè)面反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。因此,本文在經(jīng)濟(jì)因素方面選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值(RGDP)、城市化水平(AREA)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化(THR)3個(gè)變量。其中,人均地區(qū)生產(chǎn)總值以2010年為基期平減得到,城市化水平以人均道路面積衡量,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化以第三產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量。環(huán)境規(guī)制和綠色技術(shù)創(chuàng)新之間存在相互作用的激勵(lì)配合效應(yīng)[27],而環(huán)境規(guī)制對(duì)高耗能、高污染企業(yè)的影響較大,相對(duì)來(lái)說(shuō),對(duì)于綠色環(huán)保型企業(yè),環(huán)境規(guī)制的抑制作用較小,且由于企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新中居主體地位,綠色技術(shù)創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力[28],因此在技術(shù)因素方面選取變量技術(shù)創(chuàng)新(PRO)來(lái)表示,以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)來(lái)衡量。一個(gè)地區(qū)可再生能源的發(fā)展離不開(kāi)該地區(qū)擁有的資源,作為目前仍以煤炭消費(fèi)為主的國(guó)家,煤炭的消費(fèi)量可以從一定程度上反映不同地區(qū)的能源資源情況,因此在能源因素方面以煤炭消費(fèi)量來(lái)衡量能源資源稟賦(COAL)。目前已有多篇文獻(xiàn)表明,積極應(yīng)對(duì)氣候變化和二氧化碳的排放能夠促進(jìn)可再生能源的發(fā)展[29]57-58,因此在環(huán)境因素方面用二氧化碳排放量(CO2)作為控制變量,數(shù)據(jù)來(lái)自EPS數(shù)據(jù)庫(kù)以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

表5表示未經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)處理的各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析,各變量的中位數(shù)均小于均值,說(shuō)明各變量均存在地區(qū)差異,而且技術(shù)創(chuàng)新、能源資源稟賦、二氧化碳排放量3個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差較大。其中技術(shù)創(chuàng)新的標(biāo)準(zhǔn)差為7 546.000;能源資源稟賦的標(biāo)準(zhǔn)差為12 006.000;二氧化碳排放量的標(biāo)準(zhǔn)差最大,為33 023.000,其最小值與最大值相差超過(guò)30倍,波動(dòng)程度最大;不同地區(qū)之間這3個(gè)變量均有較大差異。

表5 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(三)模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

首先進(jìn)行全局Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表6。由表6可知,被解釋變量即可再生能源電力發(fā)展水平存在顯著空間相關(guān)性,滿(mǎn)足采用空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析的前提條件。

表6 可再生能源電力發(fā)展水平全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)

在此基礎(chǔ)上進(jìn)行局域Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn),繪制樣本研究期間變量均值的莫蘭散點(diǎn)圖(圖略)可知,樣本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展情況大多位于第一、第三象限,處于第一象限即高集聚類(lèi)型的基本屬于西部地區(qū),此類(lèi)地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平為高值,且周?chē)徑貐^(qū)也為高值。

為了避免偽回歸,進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)整,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表7,可知變量之間存在協(xié)整關(guān)系,可以進(jìn)行回歸。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)當(dāng)選擇時(shí)間和空間雙向固定效應(yīng)模型。

表7 協(xié)整檢驗(yàn)與Hausman檢驗(yàn)

進(jìn)行LM、LR、Wald檢驗(yàn),以選擇合適的模型,結(jié)果見(jiàn)表8。LM檢驗(yàn)的原假設(shè)為“不存在空間自相關(guān)”,由表8可知,空間誤差模型優(yōu)于空間滯后模型。LR似然比檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)結(jié)果的P值均小于0.01,選擇空間杜賓模型合適。

表8 LM、LR、Wald檢驗(yàn)

(四)基于空間杜賓模型的實(shí)證研究

由于變量間數(shù)量級(jí)差距較大,且將變量取對(duì)數(shù)處理可以有效降低異方差對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響,本文將所有變量取對(duì)數(shù)后進(jìn)行實(shí)證分析。經(jīng)過(guò)上述檢驗(yàn)后,進(jìn)行雙向固定效應(yīng)回歸,結(jié)果見(jiàn)表9第(1)列。

表9 SDM模型回歸

從表9回歸結(jié)果來(lái)看,核心解釋變量綠色金融正向顯著,說(shuō)明綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平起正向促進(jìn)作用。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在1%的顯著性水平下對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平產(chǎn)生正向影響,隨著第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比例的提高,反映地區(qū)創(chuàng)新技術(shù)提升,促進(jìn)可再生能源類(lèi)企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,相鄰地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在1%的顯著性水平下顯著,說(shuō)明相鄰地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)促進(jìn)本地區(qū)可再生能源電力的發(fā)展,技術(shù)和人才存在空間外溢現(xiàn)象,人才技術(shù)在鄰近地區(qū)間流動(dòng),相鄰地區(qū)與本地區(qū)共同發(fā)展進(jìn)步,促進(jìn)可再生能源電力的發(fā)展;技術(shù)創(chuàng)新在1%的顯著性水平下顯著為正,技術(shù)創(chuàng)新每提升1個(gè)百分點(diǎn),可再生能源電力發(fā)展水平提升0.031個(gè)百分點(diǎn),但對(duì)相鄰地區(qū)的可再生能源電力發(fā)展水平無(wú)顯著影響;城市化水平在5%的顯著性水平下顯著為負(fù),本地區(qū)城市化水平對(duì)相鄰地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平也在5%的顯著性水平下顯著為負(fù),說(shuō)明本地區(qū)城市化水平的提升會(huì)降低本地區(qū)和相鄰地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平,可再生能源主要是向綠色化、無(wú)污染化、減碳減排方向發(fā)展,在可再生能源電力發(fā)展還未成熟的當(dāng)下,城市化水平的提升仍需要面對(duì)大量使用不可再生資源的現(xiàn)狀,這與可再生能源電力發(fā)展減碳減排的理念相違背;代表地區(qū)能源資源稟賦的煤炭消費(fèi)量與本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平存在顯著正相關(guān),人均地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平?jīng)]有顯著影響,但與鄰近地區(qū)的可再生能源電力發(fā)展水平顯著負(fù)相關(guān),可以理解為存在虹吸效應(yīng),由于本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展快,吸引周邊地區(qū)的各類(lèi)資源要素,抑制鄰近地區(qū)可再生能源電力發(fā)展;二氧化碳排放量對(duì)本地區(qū)和相鄰地區(qū)的可再生能源電力發(fā)展水平無(wú)顯著影響。

被解釋變量的空間滯后項(xiàng)在1%的顯著性水平下顯著,即鄰近地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平的提升使得本地區(qū)的可再生能源電力發(fā)展水平得到提升,說(shuō)明可再生能源電力發(fā)展水平具有一定的空間溢出性,鄰近地區(qū)與本地區(qū)相互促進(jìn)。

本文綠色金融發(fā)展指數(shù)由4個(gè)子指標(biāo)構(gòu)成,下面探討不同維度下綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平的影響。

表9第(2)—第(5)列分別表示核心解釋變量為綠色信貸、綠色保險(xiǎn)、綠色證券和綠色投資時(shí)的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,綠色保險(xiǎn)、綠色證券和綠色投資均正向影響可再生能源電力發(fā)展水平,綠色信貸負(fù)向影響可再生能源電力發(fā)展水平。在構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí),綠色信貸是一個(gè)反向指標(biāo),此處符號(hào)為負(fù),滿(mǎn)足理論上綠色信貸支持可再生能源電力發(fā)展的假設(shè)。本地區(qū)的四個(gè)維度變量均不能顯著影響相鄰地區(qū)的可再生能源電力發(fā)展水平,但不管哪個(gè)維度,相鄰地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平均能夠在1%的顯著性水平下顯著影響本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平,此結(jié)論與原回歸結(jié)論相同。

由于被解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著不為0,采用系數(shù)度量可再生能源電力發(fā)展的影響因素可能存在一定謬誤,需要進(jìn)行空間杜賓模型的效應(yīng)分解,效應(yīng)分解結(jié)果見(jiàn)表10。

表10 空間杜賓模型效應(yīng)分解

由表10可知,綠色金融的直接效應(yīng)為正向且顯著,但間接效應(yīng)與總效應(yīng)均不顯著,說(shuō)明綠色金融的發(fā)展只對(duì)本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平具有顯著的正向影響,不存在空間溢出效應(yīng),且整體影響不顯著,這與表9中綠色金融空間滯后項(xiàng)系數(shù)的顯著性不一致。單純的系數(shù)度量存在一定誤差,空間效應(yīng)分解的結(jié)果更能反映真實(shí)的變量關(guān)系,因此綠色金融能顯著正向影響本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平,但對(duì)鄰近地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平不具有顯著影響。城市化水平三個(gè)效應(yīng)均顯著為負(fù),說(shuō)明城市化水平的提高會(huì)抑制可再生能源電力發(fā)展水平且存在空間溢出效應(yīng);產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正,說(shuō)明整體而言,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠促進(jìn)可再生能源電力發(fā)展水平。技術(shù)創(chuàng)新直接效應(yīng)顯著為正,間接效應(yīng)和總效應(yīng)均不顯著,說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新只促進(jìn)本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平,對(duì)相鄰地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平不存在顯著影響,且整體影響不顯著。煤炭消費(fèi)量的三個(gè)效應(yīng)均正向顯著,說(shuō)明地區(qū)能源資源稟賦能夠促進(jìn)可再生能源電力發(fā)展水平。二氧化碳排放量效應(yīng)分解后的結(jié)果均不顯著,說(shuō)明二氧化碳排放量對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平?jīng)]有顯著影響。

從分子維度看,綠色保險(xiǎn)、綠色證券和綠色投資對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平的直接效應(yīng)均顯著為正,綠色信貸由反向指標(biāo)衡量,對(duì)可再生能源電力發(fā)水平的直接效應(yīng)顯著為負(fù),四個(gè)維度的間接效應(yīng)和總效應(yīng)均不顯著,這與系數(shù)度量的結(jié)論一致。

為研究不同區(qū)域的異質(zhì)性,本文將樣本分為東部、中部和西部地區(qū)(1)東部地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省,中部地區(qū)包括山西省、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、重慶市、四川省、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)。,經(jīng)效應(yīng)分解后結(jié)果見(jiàn)表11。

表11 區(qū)域異質(zhì)性分析

由表11可知,從核心解釋變量即綠色金融的顯著性來(lái)看,東部地區(qū)三個(gè)效應(yīng)均不顯著,中部和西部地區(qū)直接效應(yīng)顯著為正,間接效應(yīng)與總效應(yīng)均顯著,但中部地區(qū)顯著為正,西部地區(qū)顯著為負(fù),說(shuō)明綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平的影響存在明顯的區(qū)域差異性。東部地區(qū)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展的重要主力,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高,且人口密度大,經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,資源趨于枯竭。相對(duì)而言,中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,資源儲(chǔ)備豐富,地域?qū)拸V,人口密度較小,可以為可再生能源的建設(shè)提供適宜的選址,且我國(guó)為打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)貢獻(xiàn)綠色力量,積極實(shí)施可再生能源獨(dú)立供電工程,在貧困地區(qū)建設(shè)可再生能源發(fā)電站。因此,中西部地區(qū)的綠色金融發(fā)展更能促進(jìn)本地區(qū)的可再生能源電力發(fā)展水平。由于西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平較東部和中部地區(qū)低,鄰近地區(qū)綠色金融的發(fā)展會(huì)抑制本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平,綠色金融作為有利于綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)的新型金融產(chǎn)品,在經(jīng)濟(jì)水平較為落后的西部地區(qū),可能會(huì)存在地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象,本地區(qū)綠色金融發(fā)展促進(jìn)可再生能源電力發(fā)展水平的同時(shí),吸引鄰近地區(qū)的人才技術(shù)轉(zhuǎn)移到本地區(qū),對(duì)鄰近地區(qū)的可再生能源電力發(fā)展水平存在抑制現(xiàn)象。

(五)基于面板分位數(shù)回歸模型的實(shí)證研究

為了探討可再生能源電力發(fā)展過(guò)程中各影響因素的影響效果和作用,采取固定效應(yīng)的面板分位數(shù)回歸模型進(jìn)行回歸,結(jié)果見(jiàn)表12。

表12 綠色金融與可再生能源電力發(fā)展面板分位數(shù)回歸

由表12可知,在可再生能源電力發(fā)展的初期和中期,綠色金融均與其有顯著的正相關(guān)關(guān)系,可能是由于我國(guó)可再生能源自改革開(kāi)放初期已有發(fā)展雛形,水電行業(yè)自1908年以來(lái)歷經(jīng)百年,從2008年開(kāi)始快速全面發(fā)展[30]156-157。而綠色金融作為金融的一種新型概念,目標(biāo)在于減碳減排,與可再生能源電力發(fā)展理念相符,延續(xù)可持續(xù)發(fā)展的環(huán)保理念,在可再生能源電力發(fā)展的各個(gè)階段,綠色金融的發(fā)展均對(duì)其產(chǎn)生積極影響,能夠?yàn)樯a(chǎn)建設(shè)可再生能源的企業(yè)提供充足資金,大力支持區(qū)域內(nèi)可再生能源發(fā)展。綠色金融發(fā)展水平每提升1個(gè)百分點(diǎn),可再生能源電力發(fā)展水平平均提升0.111個(gè)百分點(diǎn),整體影響系數(shù)呈遞減狀態(tài)。當(dāng)可再生能源電力發(fā)展到一定程度時(shí),綠色金融的影響程度降低,在80%分位數(shù)時(shí),綠色金融發(fā)展水平不再具有顯著性影響,說(shuō)明隨著可再生能源電力發(fā)展的逐漸成熟,后期對(duì)綠色金融的依賴(lài)性逐漸降低,影響因素發(fā)生變化。至2019年,我國(guó)太陽(yáng)能產(chǎn)業(yè)化規(guī)模穩(wěn)步發(fā)展,風(fēng)電成為煤電、水電后的第三大能源,零部件制造技術(shù)已成熟,供暖和制冷技術(shù)已基本成熟[30]159,這標(biāo)志著我國(guó)可再生能源的開(kāi)發(fā)利用及發(fā)展達(dá)到一個(gè)新高度。技術(shù)創(chuàng)新對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平的影響從前期的不顯著到后期的正向顯著,且系數(shù)逐漸增加,說(shuō)明隨著可再生能源電力發(fā)展的不同階段,技術(shù)創(chuàng)新逐漸成為促進(jìn)可再生能源電力進(jìn)一步發(fā)展的一個(gè)重要影響因素。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化顯著正向影響可再生能源電力發(fā)展水平,且系數(shù)呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),可能與我國(guó)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有關(guān),調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要途徑,實(shí)現(xiàn)減碳減排,可再生能源的作用不容小覷。能源資源稟賦在可再生能源電力發(fā)展的各個(gè)階段均存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,可能是因?yàn)槟茉促Y源稟賦用煤炭消費(fèi)量表示,一個(gè)地區(qū)總的能源需求有限,隨著煤炭使用量的增加,可再生能源使用量會(huì)隨之減少。二氧化碳排放量與可再生能源電力發(fā)展水平呈顯著正相關(guān),碳排放量越高,全球氣候變暖進(jìn)程越快,在可持續(xù)發(fā)展的大背景下,會(huì)促使人們更加重視可再生能源電力的發(fā)展,即二氧化碳排放能夠促進(jìn)可再生能源電力發(fā)展水平。這與現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于二氧化碳排放量能夠刺激可再生能源發(fā)展的結(jié)論一致[29]57-58。

(六)模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)結(jié)論的可靠性,進(jìn)行模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先,采取四種方式對(duì)空間杜賓模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一,替代核心解釋變量。原模型中的數(shù)據(jù)均取對(duì)數(shù)處理,本文的核心解釋變量和被解釋變量均為構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系所得。為了避免核心解釋變量的選擇使得結(jié)果存在誤差,采用原解釋變量數(shù)據(jù)(GF)重新衡量綠色金融發(fā)展水平,回歸結(jié)果如表13第(2)列所示,綠色金融的發(fā)展顯著促進(jìn)可再生能源電力發(fā)展,且鄰近地區(qū)可再生能源電力發(fā)展顯著促進(jìn)本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展,存在正向溢出效應(yīng),此結(jié)果與原回歸結(jié)果基本一致,說(shuō)明本文研究結(jié)果穩(wěn)健。第二,替換空間矩陣?；鶞?zhǔn)模型采取的空間權(quán)重矩陣是0—1地理鄰近矩陣,用基于省會(huì)經(jīng)緯度計(jì)算得出的地理距離矩陣重新回歸,結(jié)果如表13第(3)列所示,回歸結(jié)果與原回歸結(jié)果基本一致,回歸結(jié)果穩(wěn)健。第三,將原數(shù)據(jù)進(jìn)行上下5%的縮尾處理。回歸結(jié)果如表13第(4)列所示,結(jié)果與原回歸結(jié)果基本一致,回歸結(jié)果穩(wěn)健。第四,內(nèi)生性問(wèn)題?？紤]模型構(gòu)建可能仍存在遺漏變量,且可再生能源電力發(fā)展與煤炭消費(fèi)量、人均地區(qū)生產(chǎn)總值以及綠色金融的發(fā)展之間可能存在反向因果關(guān)系,本文采用兩階段系統(tǒng)GMM估計(jì)的工具變量法,進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)和處理。借鑒多數(shù)學(xué)者的做法,本文采用內(nèi)生變量滯后一期作為工具變量,經(jīng)過(guò)內(nèi)生性處理后的結(jié)果如表13 第(5)列所示,核心解釋變量和大部分控制變量的顯著性水平及符號(hào)與原回歸基本一致,回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表13 空間杜賓模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

其次,進(jìn)行面板分位數(shù)回歸模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文采取替換核心解釋變量的方法,用原解釋變量數(shù)據(jù)(GF)重新衡量綠色金融發(fā)展水平,回歸結(jié)果如表14所示,各解釋變量的顯著性與原回歸結(jié)果無(wú)明顯差異,綠色金融在可再生能源電力發(fā)展初中期仍起到正向促進(jìn)作用,可再生能源電力發(fā)展到一定水平時(shí),綠色金融不再有顯著影響,本文結(jié)果穩(wěn)健。

表14 面板分位數(shù)回歸模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論與建議

基于我國(guó)2013—2021年30個(gè)省區(qū)市(除西藏、港澳臺(tái)外)的面板數(shù)據(jù),從綠色信貸、綠色保險(xiǎn)、綠色證券和綠色投資四個(gè)方面測(cè)度綠色金融發(fā)展水平,以可再生能源電力建設(shè)和可再生能源發(fā)電兩個(gè)方面來(lái)測(cè)度可再生能源電力發(fā)展水平,利用空間杜賓模型來(lái)實(shí)證分析綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平的影響機(jī)制,分維度分析,利用測(cè)度綠色金融的4個(gè)子指標(biāo)分別研究綠色金融各組成部分對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平的影響,并研究綠色金融影響可再生能源電力發(fā)展水平的區(qū)域異質(zhì)性,最后進(jìn)行分位數(shù)回歸,研究可再生能源電力發(fā)展水平不同程度下綠色金融的影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),綠色金融與本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平具有顯著的正相關(guān)關(guān)系,對(duì)相鄰地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平?jīng)]有顯著影響,從綠色金融的4個(gè)子指標(biāo)來(lái)看,由負(fù)向指標(biāo)衡量的綠色信貸負(fù)向影響可再生能源電力發(fā)展水平,綠色證券、綠色保險(xiǎn)和綠色投資均正向影響可再生能源電力發(fā)展水平。根據(jù)區(qū)域異質(zhì)性,東部地區(qū)的綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平無(wú)顯著影響,中部地區(qū)的綠色金融正向影響本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平與鄰近地區(qū)的發(fā)展水平,西部地區(qū)的綠色金融正向影響本地區(qū)可再生能源電力發(fā)展水平,負(fù)向影響鄰近地區(qū)的發(fā)展水平。根據(jù)分位數(shù)回歸分析發(fā)現(xiàn),綠色金融在可再生能源電力發(fā)展初期和中期具有正向促進(jìn)作用,當(dāng)可再生能源電力發(fā)展到一定程度時(shí),綠色金融不再具有顯著影響?；诖?本文提出以下幾點(diǎn)建議。

第一,加大綠色金融投資力度。綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平起促進(jìn)作用,在著力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的當(dāng)下,能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型處于由高污染高耗能轉(zhuǎn)變?yōu)榈吞辑h(huán)保的狀態(tài),可再生能源處于迅速發(fā)展階段,需要政府與資金的大力支持,應(yīng)當(dāng)加快綠色金融市場(chǎng)建設(shè),促進(jìn)可再生能源電力發(fā)展。

第二,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)程。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化即第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比的增加,積極影響可再生能源電力發(fā)展水平,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從高消耗高污染低技術(shù)的低級(jí)形態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榈拖牡臀廴靖呒夹g(shù)的高級(jí)形態(tài)是必然趨勢(shì),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在發(fā)展新技術(shù)的同時(shí)可助力可再生能源電力發(fā)展,實(shí)現(xiàn)工業(yè)減排,達(dá)到“雙碳”目標(biāo)。

第三,完善環(huán)保企業(yè)投融資機(jī)制。鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)等進(jìn)行綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新,當(dāng)前綠色金融產(chǎn)品多樣,其中綠色信貸的規(guī)模最大,出現(xiàn)時(shí)間最長(zhǎng),更多綠色金融創(chuàng)新產(chǎn)品的出現(xiàn)可以讓整個(gè)綠色金融市場(chǎng)出現(xiàn)百花齊放的盛景,環(huán)保企業(yè)可以按自身情況選擇綠色產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)融資。目前綠色金融的發(fā)展缺乏良好的市場(chǎng)環(huán)境與政策,存在環(huán)保企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象,需要加強(qiáng)市場(chǎng)管控,盡力做到銀行等金融機(jī)構(gòu)不會(huì)因信息不對(duì)等而出現(xiàn)投資不當(dāng)。

第四,助力扶持西部偏遠(yuǎn)地區(qū)。對(duì)于不同省區(qū)市經(jīng)濟(jì)、人才差異較大且能源生產(chǎn)地產(chǎn)業(yè)布局分散的西部地區(qū),存在較大的虹吸效應(yīng)。一個(gè)省區(qū)市的發(fā)展進(jìn)步會(huì)吸引相鄰省區(qū)市人才與技術(shù)的進(jìn)入,導(dǎo)致發(fā)展好的省區(qū)市會(huì)發(fā)展得更好,而發(fā)展差的省區(qū)市會(huì)變得更差。當(dāng)本省區(qū)市自身發(fā)展優(yōu)良、長(zhǎng)遠(yuǎn)進(jìn)步時(shí),會(huì)大大減少人才流失等問(wèn)題,政府需要出臺(tái)更多“助西、利西”政策,鼓勵(lì)人才和企業(yè)進(jìn)入如甘肅、新疆、寧夏、青海等地,盡量縮短西部各省區(qū)市之間的經(jīng)濟(jì)技術(shù)差距,使得西部各省區(qū)市均衡發(fā)展。

第五,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局,促進(jìn)跨區(qū)域合作。東中西部地區(qū)的綠色金融對(duì)可再生能源電力發(fā)展水平的影響具有顯著差異,這與經(jīng)濟(jì)地理因素和資源儲(chǔ)量因素有關(guān)。東部地區(qū)資源日趨枯竭,西部地區(qū)資源儲(chǔ)備充足,但存在產(chǎn)業(yè)布局分散、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一和技術(shù)發(fā)展水平相對(duì)中東部地區(qū)低的問(wèn)題,且目前西部地區(qū)可再生能源電力消納能力不足,存在大量棄光棄風(fēng)的情況,遠(yuǎn)距離能源輸送非長(zhǎng)久之計(jì),鼓勵(lì)高耗能產(chǎn)業(yè)西移,加速西部大開(kāi)發(fā)進(jìn)程,促進(jìn)東中西部跨區(qū)域合作,縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異,優(yōu)化東中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)布局,充分利用西部地區(qū)可再生能源的同時(shí),能夠促進(jìn)東部地區(qū)升級(jí)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。