◎曾勝 李欣憶 屈雨薇

引言

近年來(lái)，我國(guó)高度重視綠色金融發(fā)展，不斷優(yōu)化框架制度和制定多元化的鼓勵(lì)政策，從政策角度為發(fā)展綠色金融提供了良好的環(huán)境。央行于2016年聯(lián)合財(cái)政部等7個(gè)部委印發(fā)的《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見》確立了綠色金融在我國(guó)發(fā)展的主要方向和任務(wù)目標(biāo)，我國(guó)自此成為全世界第一個(gè)針對(duì)綠色金融發(fā)展建立了系統(tǒng)性政策框架的國(guó)家。從地方政策看，各地政府積極配合市場(chǎng)主體，進(jìn)一步發(fā)揮創(chuàng)新精神和能動(dòng)性，使得綠色金融在我國(guó)的發(fā)展具有良好的動(dòng)力支持（中國(guó)人民銀行研究局，2019）。國(guó)務(wù)院2017年6月批準(zhǔn)浙江、貴州以及廣東等多個(gè)省市地區(qū)建立創(chuàng)新發(fā)展綠色金融的改革試驗(yàn)區(qū)，使得地方經(jīng)濟(jì)在綠色金融的支持下也能夠逐步實(shí)現(xiàn)綠色化。2020年，全球新冠疫情爆發(fā)，全球產(chǎn)業(yè)鏈以及國(guó)際貿(mào)易因此遭受巨大打擊，世界金融市場(chǎng)出現(xiàn)了極為強(qiáng)烈的震蕩。我國(guó)在此情況之下，堅(jiān)持走可持續(xù)的低碳綠色發(fā)展道路。習(xí)近平總書記于2020年9月在第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布我國(guó)將采取更有力的措施和政策加強(qiáng)綠色減排，確保碳排放在2030年以前達(dá)到峰值，碳中和在2060年以前實(shí)現(xiàn)。綠色金融的發(fā)展遵從低碳綠色以及高質(zhì)量發(fā)展的原則和任務(wù)目標(biāo)進(jìn)入了一個(gè)發(fā)展高潮階段（中國(guó)綠色金融發(fā)展報(bào)告編寫組，2021）。

綠色金融的興起引起了我國(guó)專家學(xué)者的重視，然而研究者們對(duì)綠色金融的發(fā)展水平和效率分析卻相對(duì)缺乏。金融行業(yè)的發(fā)展與變革主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)績(jī)效上，而這一指標(biāo)直接受資源配置情況的影響，也就是說金融資源配置效率是其關(guān)鍵影響因素（梁琳，2021）。探討綠色金融的效率問題其本質(zhì)是探討綠色金融的產(chǎn)出和投入關(guān)系問題，所以可以運(yùn)用綠色金融效率來(lái)衡量綠色金融變革發(fā)展的有效性。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是我國(guó)建設(shè)生態(tài)文明的先驅(qū)示范帶，不僅已建有東部國(guó)際金融中心，也有正在打造的西部?jī)?nèi)陸國(guó)際金融中心，而且在保護(hù)與修復(fù)生態(tài)方面發(fā)揮帶頭作用。本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校檠芯繉?duì)象，聚焦綠色金融效率，針對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展綠色金融以及相關(guān)創(chuàng)新改革的有效性進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，同時(shí)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，提出政策建議，這對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)揮引領(lǐng)作用、我國(guó)進(jìn)一步發(fā)展綠色金融、保證發(fā)展質(zhì)量都有積極意義。

文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)界對(duì)綠色金融還沒有統(tǒng)一的概念界定。外國(guó)專家對(duì)此概念開始研究的時(shí)間較早，1994年，Devas首次使用“綠色金融”這一概念。當(dāng)前綠色金融比較權(quán)威的概念界定出自于2016年的《G20綠色金融綜合報(bào)告》，也就是能夠形成環(huán)境效益對(duì)于可持續(xù)發(fā)展有重要支持意義的投資和融資活動(dòng)。我國(guó)最先提出這一概念的學(xué)者是高建良（1998），將其定義為通過金融業(yè)務(wù)的運(yùn)作實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略。央行聯(lián)合七大部委在2016年提出的《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見》，對(duì)綠色金融給出了官方概念界定：對(duì)于環(huán)境改善、高效節(jié)約利用資源以及應(yīng)用環(huán)境變化具有支持性作用的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，其中包括對(duì)于環(huán)保節(jié)能、綠色交通以及清潔能源等項(xiàng)目開展的投融資、風(fēng)險(xiǎn)管理以及項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)有關(guān)的金融服務(wù)。雖然中外學(xué)者給出的概念存在一定差異，但其基本內(nèi)涵大體相同，也就是利用金融資源配置的作用將資源積極配置到環(huán)保綠色領(lǐng)域，為社會(huì)發(fā)展的可持續(xù)這一目標(biāo)實(shí)現(xiàn)提供支持。

關(guān)于綠色金融水平的評(píng)價(jià)，現(xiàn)有研究基于相關(guān)理論逐步補(bǔ)充和豐富了實(shí)證的研究。1.在理論研究方面，中外學(xué)者主要分析了影響綠色金融發(fā)展的幾個(gè)因素，在此基礎(chǔ)上探討了如何評(píng)價(jià)綠色金融發(fā)展情況，衡量其水平的指標(biāo)。孫鐵顳等（2011）指出綠色金融的具體內(nèi)容包括了綠色考評(píng)、環(huán)境規(guī)制等政策和制度，同時(shí)也包含在此政策和制度背景之下，金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)社會(huì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)以及金融部門對(duì)于金融產(chǎn)品開展的綠色化創(chuàng)新。Kumari（2012）開始研究指出發(fā)展綠色金融影響經(jīng)濟(jì)的核心中介是中小規(guī)模企業(yè)以及金融機(jī)構(gòu)，但是全球各國(guó)當(dāng)前發(fā)展綠色金融并沒有對(duì)中小型企業(yè)提供有效的服務(wù)，對(duì)于各國(guó)綠色金融以及綠色經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展造成了阻礙。馬駿（2015）主要從法律和金融基礎(chǔ)建設(shè)、政策以及機(jī)構(gòu)支持等多個(gè)方面對(duì)綠色金融進(jìn)行了研究，分析了影響其發(fā)展的幾大關(guān)鍵因素。于冬菊（2017）主要運(yùn)用內(nèi)容分析法對(duì)綠色金融進(jìn)行分析，總結(jié)指出金融獲利水平、金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)覆蓋范疇、民眾與政府互動(dòng)的水平等因素都是會(huì)對(duì)其造成重大影響的關(guān)鍵因素。Pasquale et al.（2018）指出意大利較早就發(fā)展了綠色金融，然而包括商業(yè)銀行在內(nèi)的各類金融機(jī)構(gòu)并沒有持續(xù)推進(jìn)這一業(yè)務(wù)，影響了綠色金融在意大利的整體發(fā)展以及水平提升。2.在實(shí)證分析層面，國(guó)外學(xué)者從金融機(jī)構(gòu)的角度出發(fā)來(lái)評(píng)價(jià)綠色金融的發(fā)展水平。Marcel（2001）開展問卷調(diào)查，立足于銀行業(yè)的綠色環(huán)保意識(shí)和態(tài)度，構(gòu)建了包括5個(gè)維度指標(biāo)的評(píng)價(jià)銀行發(fā)展綠色金融水平的體系，對(duì)34家全球著名銀行進(jìn)行評(píng)價(jià)后指出當(dāng)時(shí)居于領(lǐng)先地位的是歐洲，并且指出銀行發(fā)展的可持續(xù)必然依賴于發(fā)展綠色金融。世界自然基金會(huì)（WWF）、中國(guó)銀監(jiān)會(huì)（CBRC）、普華永道（PWC）于2014年立足于銀行政策和策略、創(chuàng)新綠色金融以及企業(yè)治理等多個(gè)維度，分析對(duì)比了我國(guó)12家銀行以及國(guó)際上10家遵循“赤道原則”的銀行發(fā)展綠色金融的水平。Clark（2018）在對(duì)于國(guó)家發(fā)展綠色金融進(jìn)行研究和水平分析時(shí)，主要運(yùn)用了商業(yè)銀行的綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)放規(guī)模、遵循赤道原則銀行的總量以及占比等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。我國(guó)研究人員主要根據(jù)我國(guó)的國(guó)情現(xiàn)實(shí)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景，對(duì)我國(guó)發(fā)展綠色金融的情況開展實(shí)證分析。曾學(xué)文等（2014）運(yùn)用我國(guó)披露的綠色金融信息以及統(tǒng)計(jì)特征建立了包括綠色信貸、證券、保險(xiǎn)、投資以及碳金融5方面指標(biāo)體系，指出綠色金融在2010年之后的發(fā)展表現(xiàn)出了穩(wěn)步提升的發(fā)展趨勢(shì)，但是增長(zhǎng)速度比我國(guó)GDP增長(zhǎng)率均值要小。邱海洋（2017）主要運(yùn)用環(huán)保節(jié)能上市企業(yè)的融資規(guī)模、財(cái)政支出中環(huán)保相關(guān)支出、金融機(jī)構(gòu)綠色信貸的占比等指標(biāo)立足于狹義及廣義的視角對(duì)比了綠色金融對(duì)發(fā)展經(jīng)濟(jì)的影響和效應(yīng)。周騰等（2019）對(duì)我國(guó)綠色金融發(fā)展水平進(jìn)行研究，將我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展劃分為新常態(tài)和高速發(fā)展兩個(gè)階段，并建立發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)度了我國(guó)東北、中、西、東部的發(fā)展水平，指出中部地區(qū)發(fā)展綠色金融水平較好，其他區(qū)域需要從中部借鑒有效經(jīng)驗(yàn)。楊陽(yáng)等（2017）建立了評(píng)價(jià)綠色金融的五大維度，主要從環(huán)境改善、使用綠色金融的情況以及政府的重視程度等指標(biāo)，對(duì)于上海市發(fā)展綠色金融進(jìn)行了水平評(píng)價(jià)，指出發(fā)展最好的是綠色信貸，發(fā)展最差的是碳金融；綠色證券、保險(xiǎn)以及投資三大業(yè)務(wù)居于中間水平，這三者中發(fā)展最好的是綠色證券，發(fā)展最差的是綠色投資，居于中間的是綠色保險(xiǎn)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者立足于定量和定性研究?jī)蓚€(gè)方面分析了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和綠色金融之間的關(guān)系。1.定性研究方面，于永達(dá)（2003）著眼于可持續(xù)發(fā)展背景之下，加入環(huán)境因素之后發(fā)展金融可能面臨的機(jī)遇，同時(shí)基于金融和環(huán)境二者結(jié)合發(fā)展的視角提出了提高經(jīng)濟(jì)效益的建議。趙大建（2014）指出綠色金融的主要服務(wù)對(duì)象是環(huán)保以及積極創(chuàng)新技術(shù)的綠色產(chǎn)業(yè)，綠色金融能夠使得更多資本流入這些產(chǎn)業(yè)，因此對(duì)于區(qū)域發(fā)展經(jīng)濟(jì)有促進(jìn)作用。王海全等（2017）建立了包括綠色經(jīng)濟(jì)、綠色金融和環(huán)境因素等多個(gè)因素的內(nèi)生增長(zhǎng)理論模型，分析了發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)和綠色金融之間的內(nèi)生作用機(jī)制，指出二者顯著正相關(guān)。2.定量研究方面，大多數(shù)研究者都認(rèn)為綠色金融發(fā)展也是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力之一。任佳麗（2018）分析了綠色金融支持、綠色科技發(fā)展指數(shù)、FDI指標(biāo)和工業(yè)產(chǎn)業(yè)與綠色金融績(jī)效之間的關(guān)系，指出綠色金融對(duì)于地方發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)有促進(jìn)作用。裴育等（2018）主要運(yùn)用湖州（浙江）的面板數(shù)據(jù)建立VAR模型，分析指出對(duì)于這一地區(qū)發(fā)展經(jīng)濟(jì)而言，綠色金融表現(xiàn)出了正面促進(jìn)效應(yīng)。孫焱林等（2019）運(yùn)用我國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)信息，建立面板向量自回歸模型，指出地區(qū)發(fā)展綠色金融能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。有學(xué)者指出，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)說，綠色金融所造成的影響并不確定，也有學(xué)者認(rèn)為二者的關(guān)系存在地區(qū)差異。鄒越（2019）將我國(guó)31個(gè)省劃分為4個(gè)區(qū)域，運(yùn)用了各省面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析指出，對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言，綠色金融表現(xiàn)出了正面促進(jìn)作用，但是不同區(qū)域的促進(jìn)作用周期以及效果有明顯差異。劉霞等（2019）主要對(duì)我國(guó)中部6省進(jìn)行分析，運(yùn)用了2004－2017年的各省數(shù)據(jù)，引進(jìn)了能消這一指標(biāo)調(diào)整優(yōu)化了C-D生產(chǎn)分析模型，得到綠色金融對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著促進(jìn)作用，然而由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同使得綠色金融對(duì)其發(fā)揮的效應(yīng)也各有不同。此外，還有學(xué)者認(rèn)為發(fā)展綠色金融和地區(qū)發(fā)展經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系非常復(fù)雜，在特定時(shí)期或階段二者有可能負(fù)相關(guān)。寧偉等（2014）使用誤差修正和協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头治霭l(fā)現(xiàn)，綠色金融的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有反向作用。張躍勝（2016）等進(jìn)行分析時(shí)將最大化消費(fèi)者效用引進(jìn)到環(huán)境治理研究模型之中，分析指出環(huán)保投資正相關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是在較短周期之內(nèi)，對(duì)于這里環(huán)境的投資占比明顯增大會(huì)負(fù)面影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

明確了綠色金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系后，越來(lái)越多的學(xué)者將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了綠色金融對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度，即綠色金融效率。張莉莉等（2018）運(yùn)用DEA以及熵值法分析了我國(guó)發(fā)展綠色金融的效率以及水平，并從全國(guó)以及區(qū)域兩個(gè)層面進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的分析，研究發(fā)現(xiàn)全國(guó)的綠色金融發(fā)展程度以及效率均處于較低水平，而區(qū)域間呈現(xiàn)高效率-低水平和低效率-高水平的分布特點(diǎn)。謝婷婷等（2019）將改革創(chuàng)新綠色金融的試驗(yàn)區(qū)作為分析主體，運(yùn)用DEATobit模型，測(cè)度了綠色金融效率并分析了其影響因素，指出我國(guó)發(fā)展綠色金融整體靜態(tài)效率較低且波動(dòng)較大，而動(dòng)態(tài)效率卻保持較高增長(zhǎng)，技術(shù)進(jìn)步是核心因素，顯著正向影響因素有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與教育投入。周弘等（2020）運(yùn)用隨機(jī)生產(chǎn)前沿函數(shù)，以我國(guó)中部六個(gè)省份為研究主體，從整體層面分析發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展效率表現(xiàn)為上升態(tài)勢(shì)，前期發(fā)展迅速，后期發(fā)展緩慢，且不同省份的差異較大；綠色金融工具對(duì)提升綠色金融的效率水平具有正向效應(yīng)，其中綠色證券、綠色投資、綠色信貸的效果顯著。于志慧等（2018）結(jié)合C-D生產(chǎn)函數(shù)和隨機(jī)前沿分析方法，以污染控制、環(huán)境治理人力投入和生態(tài)保護(hù)、綠色投資等構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選取安徽省2006-2016年的數(shù)據(jù)，衡量了安徽省發(fā)展綠色金融的效率水平，發(fā)現(xiàn)在研究期間，安徽省綠色金融效率整體表現(xiàn)為上升態(tài)勢(shì)、但近兩年表現(xiàn)為連續(xù)下降。王鳳榮等（2018）運(yùn)用我國(guó)上市的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，分析了政府針對(duì)綠色金融制定的政策對(duì)于相關(guān)資源配置利用效率的影響，指出我國(guó)目前配置綠色金融資源的水平較低，綠色財(cái)政政策并沒有表現(xiàn)出顯著促進(jìn)效應(yīng)，由于對(duì)于綠色財(cái)政缺乏較為完善的監(jiān)管，所以綠色金融發(fā)展并未能發(fā)揮調(diào)節(jié)配置綠色金融資源的積極作用。夏天添等（2019）以中國(guó)制造業(yè)領(lǐng)域的上市公司數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用跨層回歸檢驗(yàn)，揭示企業(yè)環(huán)保投入對(duì)綠色金融效率的影響機(jī)制，表明企業(yè)環(huán)保投入的成本越高，其面對(duì)的外部融資約束便越低，越能夠獲得綠色金融的支持。吳曉亮（2019）用DEA以及綜合指數(shù)法對(duì)我國(guó)30?。ㄊ?、區(qū)）數(shù)據(jù)開展實(shí)證研究，分析了綠色投資和綠色經(jīng)濟(jì)效率之間的關(guān)系，指出綠色金融顯著正相關(guān)于綠色經(jīng)濟(jì)。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)從理論推導(dǎo)和實(shí)證分析兩方面來(lái)考察綠色金融對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用、測(cè)度綠色金融發(fā)展水平，研究成果較多。但圍繞綠色金融效率測(cè)度和評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)資料較少，且研究綠色金融的時(shí)間較短，當(dāng)前在全球范圍內(nèi)還沒有評(píng)價(jià)綠色金融的比較完善的指標(biāo)體系，研究方法和指標(biāo)選取較為單一，普遍都采用綠色信貸，節(jié)能和環(huán)保支出等特定指標(biāo)表征發(fā)展綠色金融的規(guī)模，并不能得出比較精準(zhǔn)的評(píng)價(jià)結(jié)果。有鑒于此，本研究主要針對(duì)我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶展開，以此區(qū)域發(fā)展綠色金融的情況，在一定程度上體現(xiàn)綠色金融在我國(guó)的整體發(fā)展情況。本次研究的主要貢獻(xiàn)在于：第一，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行整合，提出具有更強(qiáng)代表性并且更加合理可行的方案，體現(xiàn)了合理性；第二，運(yùn)用相同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析綠色金融發(fā)展效率以及發(fā)展水平，體現(xiàn)了一致性；第三，運(yùn)用科學(xué)評(píng)價(jià)的數(shù)量方法呈現(xiàn)樣本作用的多種路徑，體現(xiàn)了規(guī)范性。

模型構(gòu)建

為科學(xué)測(cè)評(píng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融效率，本文應(yīng)用規(guī)模報(bào)酬可變的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型（BCC-DEA）測(cè)度綠色金融效率，并使用Malmquist指數(shù)模型對(duì)其效率的動(dòng)態(tài)演變及其原因進(jìn)行深入分析。

（一）BCC-DEA模型

DEA模型的基礎(chǔ)是相對(duì)比率，主要針對(duì)特定對(duì)象的特征以及信息進(jìn)行對(duì)比性分析，評(píng)價(jià)決策單元的有效性。本方法不需要考慮到指標(biāo)量綱統(tǒng)一轉(zhuǎn)化的問題，便能夠直接評(píng)價(jià)多個(gè)投入和投出的決策單元有效性。DEA模型的傳統(tǒng)模型將效率分析定義為線性規(guī)劃問題，其中規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型和規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型是使用最廣泛的兩個(gè)模型。兩個(gè)模型的差異在于有不同的假設(shè)條件，前一個(gè)模型的假設(shè)條件是固定大小的規(guī)模報(bào)酬，后一個(gè)模型的假設(shè)條件是規(guī)模報(bào)酬會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化?？紤]到前一個(gè)模型中的假設(shè)條件在實(shí)際中難以實(shí)現(xiàn)，因此本次研究運(yùn)用后一個(gè)模型，立足于靜態(tài)視角來(lái)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行分析，評(píng)價(jià)這一區(qū)域的綠色金融效率。

假定DMU即決策單元數(shù)量共計(jì)n個(gè)；θ為評(píng)價(jià)每一個(gè)單元效率所得到的結(jié)果；投入和產(chǎn)出變量分別為X=(x1，x2，…，xn)T、Y=(y1，y2，…，yn)T。λ描述的是每一個(gè)單元組合系數(shù)也就是權(quán)重；s－s+描述的是投入和產(chǎn)出的松弛變量，見下式（1）。

本模型立足于投入這一視角分析DMU效率，上式（1）則是投入最小化情況之下的綜合效率，綜合效率=規(guī)模效率×純技術(shù)效率。θ=1且s－=s+=0的情況之下，DMU評(píng)價(jià)為DEA有效，DMU實(shí)現(xiàn)了技術(shù)和規(guī)模兩個(gè)維度的有效；θ=1，同時(shí)s－、s+不全為0，DMU評(píng)價(jià)為弱DEA有效，DMU有可能只實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；蛘呒夹g(shù)有效，有必要對(duì)投入產(chǎn)出進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整以便實(shí)現(xiàn)DEA有效；θ＜1的情況之下，DMU評(píng)價(jià)為非DEA有效，無(wú)論是規(guī)模還是技術(shù)效率都沒有達(dá)到有效狀態(tài)。

（二）Malmquist全要素指數(shù)

研究過程中選用CCR或BCC模型，增加時(shí)間因素會(huì)導(dǎo)致不同階段生產(chǎn)前沿面存在差異，進(jìn)而影響不同周期的縱向?qū)Ρ?，所以CCR、BCC兩種模型只能運(yùn)用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋鳰almquist指數(shù)模型能夠比較好的解決這個(gè)問題。 Caves、Christensen、DiewertD率先將該模型用于生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)變化的測(cè)度；此后又有學(xué)者將其與DEA結(jié)合用于測(cè)算和分析生產(chǎn)率。在現(xiàn)有實(shí)證研究文獻(xiàn)資料中，學(xué)者們通常情況下會(huì)運(yùn)用Fare等以DEA為基礎(chǔ)提出的 Malmquist指數(shù)，本次研究也同樣運(yùn)用了這一方法。

參考t期技術(shù)Tt，得到立足于產(chǎn)出這一角度分析的Malmquist指數(shù)模型，如下式（2）：

式（2）中：括號(hào)中描述的是 t+1期、t期兩個(gè)周期的投入和產(chǎn)出向量；d0t、d0t+1描述的是參照 Tt的情況之下， t、t+1兩個(gè)周期的距離函數(shù)；d0t+1描述的是參考 Tt+1的情況之下， t，t+1兩個(gè)周期的距離函數(shù)。

參照t+1期技術(shù)Tt+1，得到立足于產(chǎn)出這一角度分析的Malmquist指數(shù)模型，如下式（3）：

為了避免選擇不同周期帶來(lái)的差異，通過構(gòu)造理想指數(shù)的方法，取二者幾何均值，如下式（4）：

將二者取幾何均值后，得到的Malmquist指數(shù)可以進(jìn)一步劃分為規(guī)模報(bào)酬固定的情況下的外部變化指數(shù)（TCP）和綜合技術(shù)效率變化指數(shù)（TEC）。見下式（5）：

將綜合技術(shù)效率指數(shù)（TEC）再劃分為為規(guī)模效率指數(shù)（SEC）和純技術(shù)效率指數(shù)（PTEC），因此從（4）得到下列方程式（6）：

全要素生產(chǎn)率指數(shù)TFPC用于表征綠色金融效率，其取值大于1證明總效率不斷提高； TFPC=1的情況之下，證明總效率并沒有發(fā)生變化； TFPC＜1時(shí)，證明總效率逐步下降。TEC、TCP兩個(gè)指標(biāo)都比1大的情況之下，證明其是TFPC不斷提高的根源，反之則是 TFP不斷下降的根源。TEC分解得到的 PTEC以及SEC分別描述的是綠色金融發(fā)展效率以及規(guī)模效應(yīng)。PTEC＞1證明發(fā)展效率有一定程度的提升和改善；SEC＞1，表示綠色金融具有規(guī)模效率。

實(shí)證分析

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

為構(gòu)建科學(xué)的綠色金融指標(biāo)體系，在參考現(xiàn)有研究成果基礎(chǔ)上，本文從投入和產(chǎn)出兩個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)果見表1。

表1：綠色金融效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

選取綠色投資、綠色保險(xiǎn)、綠色信貸、綠色證券作為投入指標(biāo)。

綠色投資參考王文靜等（2021）使用節(jié)能環(huán)保財(cái)政支出占財(cái)政支出比例，測(cè)算能夠體現(xiàn)資本市場(chǎng)中居于主導(dǎo)地位的銀行信貸等渠道，其他多種渠道綠色產(chǎn)業(yè)融資水平，從某種程度上體現(xiàn)了本區(qū)域環(huán)保發(fā)展以及社會(huì)治理的狀況和效果。

綠色保險(xiǎn)是一個(gè)廣泛覆蓋豐富內(nèi)容的指標(biāo)，在近年來(lái)發(fā)展速度極快。現(xiàn)有研究主要運(yùn)用每年覆蓋率、投保額、賠付率等指標(biāo)進(jìn)行分析。但是由于我國(guó)對(duì)此沒有比較完善的法治體系和政策體系，2013年我國(guó)才實(shí)行環(huán)境責(zé)任險(xiǎn)，因此推廣實(shí)施的時(shí)間有限、數(shù)據(jù)有所缺失，并不能滿足數(shù)據(jù)連續(xù)完整的要求。所以本次研究借鑒了曾學(xué)文等（2014）的方法，原因在于從一定程度講，農(nóng)業(yè)對(duì)于環(huán)境有嚴(yán)重依賴，其發(fā)展結(jié)果也能較為準(zhǔn)確反應(yīng)綠色保險(xiǎn)水平。

綠色信貸指標(biāo)的數(shù)據(jù)目前未能全面公開，信息數(shù)據(jù)的透明度不足存在嚴(yán)重缺失。因此本次研究借鑒了周弘等（2020）的研究成果：選擇了能耗排名前六的六大產(chǎn)業(yè)利息占比，評(píng)價(jià)綠色信貸水平，原因在于當(dāng)前各個(gè)行業(yè)相互之間的利率差異相對(duì)而言較小，就利率整體而言波動(dòng)變化較小，支出的利息通常情況下直接體現(xiàn)了貸款規(guī)模大小。能耗排名前六產(chǎn)業(yè)的利息占比，能夠直接體現(xiàn)能耗較高產(chǎn)業(yè)貸款規(guī)模的占比，能夠側(cè)面反映綠色信貸這一金融工具對(duì)于能耗和污染較高產(chǎn)業(yè)的控制和影響力。

綠色證券參考任佳麗（2018）運(yùn)用A股市值總額中環(huán)保企業(yè)市值占比對(duì)其貢獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，體現(xiàn)綠色證券所具備的社會(huì)價(jià)值，同時(shí)也能夠側(cè)面體現(xiàn)綠色權(quán)益性融資對(duì)于防治環(huán)境的決心和力度。

選取能源結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)、綠色GDP、綠色專利數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

能源結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)的衡量借鑒干春暉等（2011）的衡量方法，采用電力消費(fèi)總量與天然氣消費(fèi)總量之和與煤炭消費(fèi)總量之比作為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)的度量，指數(shù)值越大，能源結(jié)構(gòu)越合理。

綠色GDP參考王文靜等（2021）采取地區(qū)生產(chǎn)總值與環(huán)保支出之差的計(jì)算方法，若綠色GDP值越大，則綠色金融發(fā)展程度越高。

綠色專利數(shù)借鑒謝婷婷等（2019）使用地區(qū)當(dāng)年授權(quán)的綠色發(fā)明數(shù)量的計(jì)算方法，綠色技術(shù)有利于節(jié)約資源、提高能效、防控污染，若綠色專利數(shù)越多，則綠色金融發(fā)展越好。

表2：2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融綜合效率值

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)主要源于各年各類統(tǒng)計(jì)年鑒。對(duì)于缺失的2017年高能耗工業(yè)產(chǎn)業(yè)利息支出數(shù)據(jù)，采取相鄰兩個(gè)年份數(shù)據(jù)取平均值的方法。

（三）綠色金融效率的靜態(tài)分析

通過DEAP2.1軟件對(duì)2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融投入與產(chǎn)出指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。

綜合效率分析。2010-2019年11個(gè)省（市）綠色金融的綜合效率值如表2所示。

從表2中可以看出，2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融效率呈現(xiàn)震蕩波動(dòng)。2010-2013年呈下降趨勢(shì)，2013年下降至0.634，2014、2015年逐年上升，2016年又下降，2016-2019年先上升后下降再上升，在2015年達(dá)到頂峰0.727，但總體保持上升態(tài)勢(shì)。從分地區(qū)來(lái)看，下游地區(qū)（上海、江蘇、浙江、安徽）綜合效率的均值約為0.893，比整體水平略高，居于領(lǐng)先地位。其中江浙以及上海三個(gè)地區(qū)綜合效率值在過去10年內(nèi)始終居于首位，表明這些區(qū)域的綠色金融投入產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)了DEA有效，達(dá)到了較高效率水平。其中2017年浙江獲批綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)， 2018年便發(fā)布《行動(dòng)計(jì)劃》制定了“三張清單”來(lái)發(fā)展綠色金融。第一張綠色項(xiàng)目清單，實(shí)施1800余個(gè)項(xiàng)目，總投資金額超過2萬(wàn)億元，形成了綠色發(fā)展“萬(wàn)億項(xiàng)目庫(kù)”。第二張財(cái)政清單，著重于綠色產(chǎn)業(yè)基金、綠色信貸、綠色債券、綠色保險(xiǎn)、綠色擔(dān)保等方面的財(cái)政支出。第三張金融產(chǎn)品和服務(wù)清單，有銀行、證券、保險(xiǎn)、基金等第一批綠色金融產(chǎn)品和服務(wù)57項(xiàng)，強(qiáng)化了綠色項(xiàng)目以及綠色產(chǎn)業(yè)的金融需求和綠色金融服務(wù)以及產(chǎn)品供給的相互對(duì)接，促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)更好的服務(wù)綠色發(fā)展。一系列政策推動(dòng)了浙江的綠色金融高速發(fā)展。2017-2019年浙江省的綠色專利發(fā)明數(shù)增加了37%，高于上海和江蘇，綠色金融發(fā)展在下游地區(qū)最為突出。中游地區(qū)（江西、湖北、湖南）綜合效率均值保持在0.631左右，低于整體平均水平，其中湖南的綜合效率均值最高，江西最低。上游地區(qū)（重慶、四川、貴州、云南）綜合效率均值保持在0.54左右，遠(yuǎn)低于整體平均水平，其中云南的綜合效率均值最低，僅為0.388，可能是因?yàn)橥度氘a(chǎn)出“雙低”所致。四川的綜合效率均值最高為0.779。其中2017、2018年四川省在產(chǎn)出方面，能源結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)分別提高了4.9%、5.4%，綠色GDP分別提高了12.2%、16%，產(chǎn)出大幅的增加，使得2017、2018年四川的綠色金融綜合效率值均為1，綠色金融投入產(chǎn)出達(dá)到DEA有效。而四川作為上游地區(qū)綠色金融發(fā)展最突出的省，其原因可能在于，一是擁有豐富的自然資源和生態(tài)資源，例如水資源豐富，為我國(guó)綠色清潔能源重要的生產(chǎn)基地；森林植被覆蓋率達(dá)到了較高水平，能夠提供大量林業(yè)碳匯資源。二是2018年省政府出臺(tái)了《四川省綠色金融發(fā)展規(guī)劃》，確定了5個(gè)綠色金融創(chuàng)新試點(diǎn)區(qū)，積極申報(bào)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)，對(duì)地方綠色項(xiàng)目以及綠色企業(yè)發(fā)展制定了針對(duì)性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，建立了全省綠色企業(yè)庫(kù)和項(xiàng)目庫(kù)，上線了綠色金融信息平臺(tái)，為進(jìn)一步發(fā)展綠色金融打下了良好基礎(chǔ)。總體而言，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地發(fā)展綠色金融表現(xiàn)出了區(qū)域市場(chǎng)現(xiàn)象，對(duì)比不同區(qū)域的綜合效率，發(fā)展最好的為下游區(qū)域，最差的為上游區(qū)域，居中的為中游區(qū)域。

表3：2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融純技術(shù)效率值

從純技術(shù)效率角度分析，2010-2019年11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融的純技術(shù)效率如表3所示。

從表3中可知，就長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶而言，2010-2019年綠色金融純技術(shù)效率均值一直在0.866左右波動(dòng)，從分區(qū)域來(lái)看，下游地區(qū)的純技術(shù)效率均值為0.974，遠(yuǎn)高于整體平均水平0.866，領(lǐng)先于其他區(qū)域，其中江浙以及上海三個(gè)地區(qū)綜合效率值在過去10年內(nèi)始終居于首位，表明這些區(qū)域投入的綠色金融資源利用較為充分，安徽省純技術(shù)效率均值為0.897，技術(shù)有效性達(dá)到了較高水平。中游均值為0.84，小于整體均值，其中江西、湖北的純技術(shù)效率均值為0.78，低于0.9，處于DEA無(wú)效。上游地區(qū)的純技術(shù)效率均值為0.774，低于整體平均水平，貴州在2010-2015年、四川在2014-2018年的純技術(shù)效率值均保持在1，說明在此期間這兩個(gè)省綠色金融資源得到了有效利用。就中游和上游地區(qū)而言，技術(shù)有效性不足。

從規(guī)模效率角度分析，2010-2019年11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融的規(guī)模效率值如表4所示。

從表4可以得知，從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在2010-2019年期間規(guī)模效率均值為0.773，整體表現(xiàn)出了不斷提高發(fā)展的趨勢(shì)，最大值出現(xiàn)在2011年和2019年為0.814。規(guī)模效率最好的為下游，最差的為上游，居于中間的為中游。下游區(qū)域的江浙以及上海三個(gè)地區(qū)在過去10年內(nèi)始終居于首位，省市投入的綠色金融資源，利用較為充分，資源得到了比較合理的配置。安徽、江西、湖北、重慶、貴州、云南6?。ㄊ校┮?guī)模效率均值低于0.9，說明該6?。ㄊ校┑木G色金融處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)無(wú)效，剩余的四川、湖南均值都在0.9以上，接近于規(guī)模效率有效。

綜合表2到表4，立足于規(guī)模效率以及純技術(shù)效率兩個(gè)角度分析，以90%分界，可以將研究的11個(gè)省市地區(qū)歸納為三種類型：其一為“雙高型”，表現(xiàn)為規(guī)模效率和純技術(shù)效率的均值水平都超過了90%，包括江浙、湖南以及上海；其二為 “低高型”，表現(xiàn)為純技術(shù)效率低于90%但是規(guī)模效率達(dá)到了90%，只有四川??；其三為“雙低型”，表現(xiàn)為純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均低于90%，有安徽、江西、湖北、重慶、貴州、云南6個(gè)省（市）。

表4：2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融規(guī)模效率值

表5：2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融Malmquist指數(shù)及分解結(jié)果

（四）綠色金融效率的動(dòng)態(tài)分析

為了對(duì)綠色金融效率進(jìn)一步進(jìn)行的動(dòng)態(tài)分析研究，運(yùn)用軟件工具DEAP2.1對(duì)于所獲取到的2010-2019年期間的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行計(jì)算得到Malmquist指數(shù)以及分解，結(jié)果見下表5。

從表5數(shù)據(jù)分析可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在2013-2019年期間，綠色金融TFPC動(dòng)態(tài)變化指數(shù)均超過1，小于1的時(shí)間出現(xiàn)在2010-2013年。從圖1趨勢(shì)分析，2010-2019年TFPC動(dòng)態(tài)變化指數(shù)表現(xiàn)出了波動(dòng)變化的趨勢(shì)，總體表現(xiàn)出緩慢發(fā)展的趨勢(shì)。指數(shù)分解得到的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步動(dòng)態(tài)變化與全要素生產(chǎn)率變化趨勢(shì)基本一致，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)在2015、2017、2019年期間大幅度減少，TFPC因此隨之減小，證明區(qū)域綠色金融TFPC之所以會(huì)逐步提升，其根本原因是技術(shù)進(jìn)步。對(duì)比來(lái)講，技術(shù)效率變化指數(shù)并未對(duì)其造成嚴(yán)重影響，二者的變化趨勢(shì)不僅不同甚至相反。

對(duì)技術(shù)效率變化指數(shù)進(jìn)行分解得到圖2，整體表現(xiàn)出了逐步發(fā)展的趨勢(shì)，2010-2017年出現(xiàn)了小幅變化，2018年銳減，但在第二年又迅速回升。規(guī)模效率變化指數(shù)在2010-2019年期間始終趨近于1，并沒有發(fā)生顯著變化。

為了對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同省市地區(qū)綠色金融效率存在的相互差異，對(duì)比了各地區(qū)的技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)、規(guī)模效率變化指數(shù)和全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)，結(jié)果見表6。

全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)能夠反應(yīng)時(shí)間變化引起的效率改變。對(duì)表6中數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的全要素生產(chǎn)率年增長(zhǎng)均值達(dá)到了2.1%，表明生產(chǎn)效率和生產(chǎn)力水平有小幅提高；技術(shù)效率以及技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)數(shù)值均為1.011，表明在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高共同促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提高。

圖1:2010—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融Malmquist指數(shù)分解結(jié)果

圖2:2010—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融技術(shù)效率變化指數(shù)分解結(jié)果

表6：2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融Malmquist指數(shù)及分解結(jié)果

從各省（市）層面看，除江西（0.969）、貴州（0.816）外，所有地區(qū)年均要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均超過了1，表明不同區(qū)域的綠色金融效率隨著時(shí)間推移明顯提高。在11個(gè)?。ㄊ校┲校虾?、江蘇、浙江、安徽、湖北、重慶、四川的全要素生產(chǎn)率增幅最高達(dá)到了15%，最低3%；增幅表現(xiàn)最小的為云南不足1%。對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，除了上海、江蘇、浙江、安徽地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)大于1，其余地區(qū)均小于1。而除了湖南、貴州地區(qū)的純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)小于1外，其余地區(qū)均大于1。從分析所得結(jié)果看，對(duì)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶來(lái)說，技術(shù)進(jìn)步是顯著促進(jìn)其全要素生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素，規(guī)模效率以及純技術(shù)效率是全要素生產(chǎn)率緩慢增長(zhǎng)甚至降低的主要因素。

為了進(jìn)一步研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融的區(qū)域性差異，將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11?。ㄊ校﹦澐譃橄掠巍⒅杏?、上游三個(gè)區(qū)域，得到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)區(qū)域帶綠色金融Malmquist指數(shù)及分解結(jié)果，如表7所示。

從表7中長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同區(qū)域全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)來(lái)看，2010-2019年只有下游地區(qū)的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)增長(zhǎng)了13.3%，中游、上游地區(qū)分別下降了1.5%和5.7%。其中下游地區(qū)全要素生產(chǎn)率的主要促進(jìn)因素是技術(shù)進(jìn)步，中上游全要素生產(chǎn)率之所以下降，前者的主要因素是技術(shù)進(jìn)步有所下降，后者的主要因素是技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率同時(shí)下降。

表7：2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)區(qū)域帶綠色金融Malmquist指數(shù)及分解結(jié)果

結(jié)論與建議

運(yùn)用DEA及Malmquist指數(shù)模型對(duì)11個(gè)?。ㄊ校┚G色金融效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析，研究發(fā)現(xiàn)：

第一，2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融整體發(fā)展良好，但是存在較為嚴(yán)重的區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象。發(fā)展最好的為下游地區(qū)，中上游地區(qū)存在一定的滯后性但是有較大改善空間。江浙、湖南以及上海的綠色金融效率表現(xiàn)為規(guī)模效率和技術(shù)效率“雙高”，稍作調(diào)整就能夠?qū)崿F(xiàn)DEA有效，其中上海、江蘇、浙江3個(gè)省（市）均實(shí)現(xiàn)DEA有效。四川省屬于“低高型”，需要著重提高技術(shù)水平。安徽、江西、湖北、重慶、貴州、云南6個(gè)?。ㄊ校儆凇半p低型”，不僅要在綠色金融方面加大技術(shù)創(chuàng)新，提升技術(shù)水平，還需要進(jìn)一步擴(kuò)大發(fā)展規(guī)模。

第二，綠色金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有聯(lián)動(dòng)作用，經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)綠色金融的發(fā)展，且綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策促進(jìn)作用明顯。中、上游地區(qū)的綠色金融效率均值為0.586，綠色效率偏低，綠色金融存在一定的滯后性，中上游地區(qū)的湖南以及四川兩省綠色金融效率達(dá)到了0.779、0.884，表現(xiàn)出了良好的發(fā)展勢(shì)態(tài)，在中下游地區(qū)表現(xiàn)極為突出，同時(shí)，四川省和湖南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于前列。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)于兩省綠色金融發(fā)展具有正向效應(yīng)。

第三，綠色金融全要素生產(chǎn)率的提升主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步。2010-2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色金融全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)年均上升了1.7%，其中，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均上升了2.2%，技術(shù)效率指數(shù)年均下降了0.05%，所以技術(shù)進(jìn)步是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要原因。

基于本次研究結(jié)論，提出以下政策建議：

一是加強(qiáng)綠色金融區(qū)域間合作，實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展，下游地區(qū)帶動(dòng)中上游地區(qū)。比如安徽省可以向江蘇省學(xué)習(xí)引進(jìn)其發(fā)展綠色金融的政策措施，另外還可以通過長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)域優(yōu)勢(shì)，充分發(fā)揮長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略作用，改善綠色金融效率使綠色金融整體實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展。

二是在國(guó)家碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)背景下，結(jié)合各區(qū)域?qū)嶋H情況，制定相關(guān)發(fā)展政策，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和綠色金融的發(fā)展。合理運(yùn)用有關(guān)政策，將技術(shù)創(chuàng)新放在首位，讓綠色產(chǎn)業(yè)擁有更多金融資源。比如對(duì)于“雙低型”?。ㄊ校?，安徽省應(yīng)該積極引導(dǎo)證券行業(yè)發(fā)展綠色證券業(yè)務(wù)，加快綠色證券金融創(chuàng)新，吸引國(guó)外投資者投資綠色證券等，同時(shí)提高能源結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)，降低煤炭消費(fèi)，鼓勵(lì)新能源的發(fā)展。