溫茵茵，顧玉萍，唐根麗

（1.安徽財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽蚌埠，233030；2.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京，211100）

改革開放后，我國經(jīng)歷了40多年的飛速發(fā)展，這種以犧牲資源和環(huán)境為代價的粗放式增長方式亟需改變。為實現(xiàn)經(jīng)濟和社會的和諧、可持續(xù)發(fā)展，需要尋求一種高質(zhì)量的發(fā)展方式，綠色發(fā)展由此而生。2015年，黨的十八屆五中全會將綠色發(fā)展作為經(jīng)濟社會發(fā)展的基本策略。綠色發(fā)展是通過保護生態(tài)環(huán)境實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代發(fā)展模式，要求經(jīng)濟活動的過程和結(jié)果是環(huán)境友好的［1］。

綠色發(fā)展作為一項系統(tǒng)工程，必須通過科技、制度和金融創(chuàng)新相結(jié)合來實現(xiàn)［2］。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的關(guān)鍵要素，金融業(yè)是高附加值的綠色產(chǎn)業(yè)，具有綠色屬性。金融資源通過集聚與擴散功能在地區(qū)間流動，從而引起生產(chǎn)要素分配結(jié)構(gòu)的變化，促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，進而促進經(jīng)濟綠色發(fā)展［3］。金融業(yè)可以通過資金配置、企業(yè)監(jiān)督和綠色金融等效應(yīng)提升綠色發(fā)展效率［4］。

2019年12月，中央政府印發(fā)實施《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，將江蘇省、浙江省、安徽省全域和上海市納入規(guī)劃范圍，旨在推動區(qū)域一體化和高質(zhì)量發(fā)展。長三角地區(qū)擁有國際金融中心上海和“G60”科技創(chuàng)新走廊，是綠色生態(tài)發(fā)展的示范區(qū)，但區(qū)域發(fā)展不平衡制約了長三角一體化的進程。金融憑借其集聚與擴散的功能和綠色的屬性，成為推動該地區(qū)一體化綠色發(fā)展的重要途徑。因此，研究金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)是十分必要的。

一、文獻回顧和理論分析

國內(nèi)外眾多學(xué)者對金融與經(jīng)濟增長、環(huán)境污染的關(guān)系展開了一系列研究，為金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響研究提供了堅實基礎(chǔ)。Shahbaz等人和Ozturk實證檢驗了本國的經(jīng)濟增長、能源消費、金融發(fā)展、貿(mào)易開放和二氧化碳排放之間的聯(lián)系［5-6］。嚴(yán)成樑等通過實證研究證明了中國的信貸規(guī)模與二氧化碳強度之間呈現(xiàn)倒U型的發(fā)展趨勢［7］。

金融集聚通過規(guī)模經(jīng)濟、技術(shù)創(chuàng)新和綠色金融效應(yīng)影響城市綠色發(fā)展的效率。第一，大量的金融機構(gòu)聚集在一起形成金融中心，產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，為區(qū)域內(nèi)的企業(yè)提供了充足的資金和豐富的市場信息。同時，金融行業(yè)衍生的咨詢和中介服務(wù)業(yè)為企業(yè)融資提供便利，提高了生產(chǎn)效率［8］。第二，金融集聚為區(qū)域創(chuàng)造了良好的創(chuàng)新環(huán)境，激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力。金融資源通過信貸約束、信息傳遞、監(jiān)督管理促進技術(shù)創(chuàng)新［9］，使企業(yè)加大對綠色技術(shù)創(chuàng)新的投入。第三，綠色金融為環(huán)境治污和環(huán)保技術(shù)研發(fā)注入了資金，為清潔生產(chǎn)和新能源產(chǎn)業(yè)提供優(yōu)先扶持政策［10］，推動了區(qū)域的綠色發(fā)展。

根據(jù)Perroux的增長極理論，區(qū)域經(jīng)濟增長始于少數(shù)的中心區(qū)，隨后逐漸向外圍擴張，從而帶動整個區(qū)域的經(jīng)濟增長［11］。在發(fā)展初級階段，極化效應(yīng)促使各種生產(chǎn)要素向增長極回流和聚集，大量資本、人才、技術(shù)不斷向金融集聚中心區(qū)涌入，金融中心的資源吸收能力使得周邊地區(qū)的資源逐漸流失，產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”，這種“中心——外圍”的金融結(jié)構(gòu)加劇了“馬太效應(yīng)”［12］。隨著時間的推移，增長極產(chǎn)生的極化效應(yīng)變?nèi)?，而擴散效應(yīng)逐漸變大，并占據(jù)主導(dǎo)地位。各種資源從中心向外圍轉(zhuǎn)移，帶動周圍欠發(fā)達地區(qū)的發(fā)展，逐步縮小與先進地區(qū)的差距。金融中心通過資本、信息、創(chuàng)新的溢出效應(yīng)，建立分支機構(gòu)，將先進的技術(shù)和經(jīng)驗傳播到外圍地區(qū)［13］。研究表明，金融集聚對綠色發(fā)展效率存在明顯的空間溢出效應(yīng)，且這種空間溢出效應(yīng)會存在具有空間衰減特征的地理邊界［14］，但存在區(qū)域異質(zhì)性［15］。

由產(chǎn)業(yè)集群周期理論可知，金融產(chǎn)業(yè)的集聚分為不同的階段，每個階段都有各自的發(fā)展特征。在金融集聚的初期，資本的短缺與運作效率低下使得規(guī)模效應(yīng)還未形成，對城市的綠色發(fā)展效率影響不大［16］。當(dāng)金融集聚水平達到一定的高度時，金融集聚的各種效應(yīng)（規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)等）才顯現(xiàn)出來，并對城市的綠色發(fā)展產(chǎn)生一定的促進作用。金融集聚水平達到轉(zhuǎn)折點后，集群內(nèi)不斷有新的企業(yè)進入，現(xiàn)有的企業(yè)成長緩慢［17］。集群規(guī)模的擴大導(dǎo)致企業(yè)過分競爭和效率低下，使得金融集聚對綠色發(fā)展的促進水平有所下降。這意味著金融集聚這種階段性變化可能會對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生非均衡性沖擊［18］，這種非線性的影響可能是由金融集聚、經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放水平及城市規(guī)模等中間機制引起的［14］。由此可知，不同的金融集聚水平對城市的綠色發(fā)展效率存在差異化的影響。

盡管許多文獻對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長、環(huán)境污染進行了研究，但金融集聚與綠色發(fā)展的研究還不充分，且都是從全國層面進行研究，缺少以某個區(qū)域為對象的研究，本文以長三角地區(qū)為研究對象，將填補這一空白。通過梳理文獻，本文擬采用空間計量模型分析金融集聚對綠色發(fā)展影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，并用面板門限模型檢驗金融集聚對綠色發(fā)展是否存在非線性的影響。

二、研究設(shè)計

（一）計量模型的構(gòu)建

1.空間杜賓模型

空間經(jīng)濟單元通過各種聯(lián)系與鄰近的經(jīng)濟單元在空間上相互作用，表現(xiàn)出地理上的空間異質(zhì)性和依賴性［19］。根據(jù)前文的理論分析，金融集聚不僅能促進本地的綠色發(fā)展，還有可能對鄰近地區(qū)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，因此，本文將利用空間計量模型進行驗證。其中，空間杜賓模型［20］同時考慮了因變量和自變量的空間效應(yīng)。以空間杜賓模型為例，本文構(gòu)建的空間計量模型如下所示：

式中，下標(biāo)i、t分別表示城市和年份；GDit為因變量，Xit為自變量向量，包括核心解釋變量和控制變量；ρ為因變量的空間滯后回歸系數(shù)，b為自變量的回歸系數(shù)向量，q為自變量空間滯后項的回歸系數(shù)向量；a為常數(shù)，mi為區(qū)域i的個體固定效應(yīng)，eit為隨機擾動項；W為i×i階空間權(quán)重矩陣，本文選取二值鄰接空間權(quán)重矩陣，即當(dāng)兩個區(qū)域相鄰時，W矩陣的元素為1，相反則為0。另外，對角線元素均為0。同時，利用反地理距離空間權(quán)重矩陣進行穩(wěn)健性檢驗，矩陣如下所示：

式中，Wij是矩陣的元素，dij為兩個城市之間的距離。

2.面板門限模型

本文利用Hansen提出的面板門限模型來檢驗不同階段金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響［21］。以雙重門限為例，固定效應(yīng)面板門限模型如下所示：

式中，qit為門限變量；g1和g2為待估算的門限值，將方程（3）分為三個不同的區(qū)制；GDit為因變量，Xit為自變量向量，解釋同方程（1），b為對應(yīng)的回歸系數(shù)向量；a為常數(shù)，mi為個體效應(yīng)，eit為隨機擾動項。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.綠色發(fā)展（GD）

綠色發(fā)展的衡量有兩種方式。第一種方式是通過構(gòu)建綠色發(fā)展的指標(biāo)體系，利用等權(quán)重法、熵值法等測算綠色發(fā)展水平。第二種方式是利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）測算綠色發(fā)展的效率。綠色發(fā)展的本質(zhì)是以較少的投入產(chǎn)生較高的期望產(chǎn)出，帶來較少的環(huán)境破壞，因此，本文采用SBM Undesir?able Model［22］測算綠色發(fā)展的效率。它與傳統(tǒng)DEA的區(qū)別是以非射線和非導(dǎo)向的估計方式，同時考慮投入與產(chǎn)出向的差額，并將壞產(chǎn)出納入效率評估。參考黃建歡、袁華錫、施本植等的做法［10，13，16］，本文選取如下的投入與產(chǎn)出指標(biāo)：（1）投入指標(biāo)包括：固定資本存量（萬元）、單位GDP能源消耗（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元）、年末就業(yè)人數(shù)（萬人）、全社會用電量（千瓦時）；（2）期望產(chǎn)出為GDP（萬元），非期望產(chǎn)出由單位工業(yè)產(chǎn)值SO2排放量（萬噸/億元）、單位工業(yè)產(chǎn)值廢水排放量（萬噸/億元）和單位工業(yè)產(chǎn)值煙塵排放量（噸/億元）利用熵值法計算得到。

2.金融集聚（FA）

由于采用傳統(tǒng)的區(qū)位熵度量金融集聚，計算出的結(jié)果與現(xiàn)實不符，本文參考何宜慶［3］、王如玉［23］等的做法，建立金融集聚的評價指標(biāo)體系，利用熵值法計算金融集聚度，計算結(jié)果與《中國金融中心指數(shù)報告》［24］中的城市排名基本一致，也與現(xiàn)實相符。具體指標(biāo)包括：金融業(yè)增加值（億元）、金融業(yè)從業(yè)人員（人）、本幣金融機構(gòu)存款（億元）、本幣金融機構(gòu)貸款（億元）、國內(nèi)上市公司數(shù)（個）、股票總市值（億元）、總保費收入（億元）、保險深度（%）、保險密度（元/人）。金融集聚度由熵值法計算得到。

3.控制變量

考慮到某些難以測量的地區(qū)特征（如地理、制度優(yōu)勢）同時影響了金融集聚與綠色發(fā)展，本文選取人力資本儲備（人）（HR）、固定資產(chǎn)投資（萬元）（GZ）、政府財政支出（萬元）（ZC）、外商直接投資（萬元）（FDI）、能源消耗（千瓦時/元）（NX）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（%）（CJ）作為控制變量。

4.數(shù)據(jù)來源與變量描述性統(tǒng)計

考慮數(shù)據(jù)的可得性和有效性，本文選取《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》劃定的41個城市作為研究樣本，周期為2006—2018年。數(shù)據(jù)由各年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、各城市環(huán)境狀況公報和Wind數(shù)據(jù)庫整理得到，地圖文件從中國國家地理信息中心下載。為了消除通貨膨脹的影響，所有的非指數(shù)指標(biāo)均以2006年為基期分地區(qū)進行了GDP價格指數(shù)平減，同時進行了對數(shù)化處理。變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。本文還對主要變量進行了方差膨脹因子（VIF）檢驗，結(jié)果表明，變量之間沒有嚴(yán)重的共線性（VIF＜10）。

表1 變量描述性統(tǒng)計與VIF檢驗

三、實證分析

（一）空間自相關(guān)分析

本文利用全局莫蘭指數(shù)Moran’s I對金融集聚與綠色發(fā)展進行了空間自相關(guān)檢驗，結(jié)果如表2所示［25］。Moran’s I值均顯著為正，表明金融集聚與綠色發(fā)展均存在正的空間自相關(guān)，總體上呈現(xiàn)空間集聚趨勢，可以進行下一步的空間計量模型分析。

表2 空間自相關(guān)分析

（二）空間杜賓模型估計結(jié)果分析

通過 LM（Robust）test［26］，LR test［27］和 Hausman test，本文選取時空固定的空間杜賓模型檢驗金融集聚對綠色發(fā)展效率影響的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)，模型選擇檢驗與估計結(jié)果如表3所示。

表3 模型選擇與估計結(jié)果

1.核心自變量FA的回歸系數(shù)為1.019 6，即金融集聚對綠色發(fā)展效率的直接影響顯著為正，說明金融集聚對本地的綠色發(fā)展效率有顯著的促進作用，這與前文的分析結(jié)論一致。隨著金融集聚水平的提高，大量的金融機構(gòu)聚集了充足的資金，豐富的市場信息增強了投資項目的風(fēng)險識別能力，通過技術(shù)效應(yīng)加大了企業(yè)的綠色創(chuàng)新力度，新興的綠色金融促進了環(huán)境保護及治理，引導(dǎo)資源從高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)流向理念、技術(shù)先進的部門，促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色轉(zhuǎn)型。

2.空間滯后項W×FA的回歸系數(shù)為-0.192 9，即金融集聚對綠色發(fā)展效率的間接影響顯著為負，表明提升本地區(qū)的金融集聚水平對相鄰地區(qū)的綠色發(fā)展效率有一定的抑制作用，并沒有表現(xiàn)出預(yù)期的空間溢出效應(yīng)，該結(jié)論與劉彤和徐?。?8］的研究結(jié)論一致，但與袁華錫和劉耀彬［29］的研究結(jié)論有所不同。盡管長三角有如上海這樣的國際金融中心，但其輻射半徑有限，未能帶領(lǐng)全區(qū)域的綠色發(fā)展。除此之外，區(qū)域整體金融集聚水平仍處于初級階段，各增長極的極化效應(yīng)大于擴散效應(yīng)，對周圍地區(qū)產(chǎn)生了強大的“虹吸效應(yīng)”。由于行政區(qū)域的藩籬未完全打破，省內(nèi)地區(qū)之間和省域之間均存在發(fā)展不平衡的問題，導(dǎo)致“馬太效應(yīng)”進一步加劇。同時，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移政策的實施使得資源密集型和環(huán)境損耗型產(chǎn)業(yè)向欠發(fā)達地區(qū)轉(zhuǎn)移，抑制了周圍地區(qū)的綠色發(fā)展。

3.被解釋變量GD的空間自相關(guān)系數(shù)ρ顯著為正，表明長三角各城市間的綠色發(fā)展效率存在明顯的空間自相關(guān)，即鄰近地區(qū)的綠色發(fā)展會通過空間溢出效應(yīng)促進本地區(qū)的綠色發(fā)展。這得益于區(qū)域內(nèi)的廣泛合作、生態(tài)示范區(qū)的建立和政府資金的支持，通過生態(tài)環(huán)保、互聯(lián)互通、創(chuàng)新發(fā)展和公共服務(wù)等高質(zhì)量項目的實施，實現(xiàn)區(qū)域綠色一體化發(fā)展。

4.本文進一步研究了控制變量對綠色發(fā)展效率的影響。固定資產(chǎn)投資和能源消耗的系數(shù)均顯著為負，說明固定資產(chǎn)投資與能源消耗的增加對環(huán)境造成了一定的負面影響，抑制了綠色發(fā)展效率的提升，這意味著粗放式的經(jīng)濟增長模式亟需轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級有助于促進綠色發(fā)展效率的提高。第三產(chǎn)業(yè)憑借其消耗低、污染小、效益高的特點成為綠色發(fā)展的新動能。人力資本儲備的回歸系數(shù)為正且不顯著，說明人力資源的儲備對綠色發(fā)展效率的促進作用還未顯現(xiàn)，具有一定的時滯。政府財政支出和外商直接投資的回歸系數(shù)均不顯著，表明政府增加財政支出并未對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生預(yù)期的影響，外商直接投資的技術(shù)外溢效應(yīng)并未顯現(xiàn)。

為驗證空間計量模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選取反地理距離空間權(quán)重矩陣完成穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果見表3第3列。結(jié)果顯示，核心自變量FA的回歸系數(shù)顯著為正，空間滯后項W×FA的回歸系數(shù)顯著為負，空間自相關(guān)系數(shù)ρ顯著為正，主要變量的回歸系數(shù)與之前的估計結(jié)果一致。

（三）面板門限模型回歸結(jié)果分析

本文采用面板門限回歸模型檢驗在金融集聚的約束下，金融集聚對綠色發(fā)展效率的非線性影響。首先，采用門限效應(yīng)檢驗確定門限個數(shù)，然后確定模型形式，最后估計門限值。

如表4第3列所示，金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響表現(xiàn)為雙重門限特征，門限估計值0.119 3和0.195 1均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗。因此，選擇雙門限模型，估計結(jié)果見表5第2列。

表4 門限效應(yīng)檢驗結(jié)果

表5 面板門限模型回歸結(jié)果

當(dāng)金融集聚小于門限值0.119 3時，金融集聚對綠色發(fā)展效率具有一定的促進作用，但不顯著；當(dāng)金融集聚水平介于0.119 3～0.195 1之間時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的促進作用達到最大，且通過了1%置信水平的顯著性檢驗；當(dāng)金融集聚跨過第二個門檻值0.195 1時，金融集聚對綠色發(fā)展效率的促進作用有所下降，且通過了1%置信水平的顯著性檢驗。這表明長三角地區(qū)的金融集聚要達到一定的水平才能形成規(guī)模效應(yīng)，促進區(qū)域的綠色發(fā)展效率，但超過某一個閾值時，過度競爭和成本效應(yīng)使促進作用明顯減小。截至2018年底，長三角地區(qū)仍有78%的城市沒有跨過第一重門檻，這意味著金融集聚對綠色發(fā)展效率的促進作用未達到最大化。

為了驗證在金融集聚約束下門限效應(yīng)的存在，本文采用綠色發(fā)展水平作為因變量的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。首先，參考《上海市綠色發(fā)展指標(biāo)體系》（2018）和相關(guān)文獻［30-31］構(gòu)建本文的綠色發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，包括人均GDP（元/人）、R&D支出占GDP比重（%）、第三產(chǎn)業(yè)占比（%）、稅收占GDP比重（%）、單位工業(yè)產(chǎn)值S02排放量（噸/億元）、單位工業(yè)產(chǎn)值廢水排放量（萬噸/億元）、單位工業(yè)產(chǎn)值煙塵排放量（噸/億元）、單位工業(yè)產(chǎn)值用電量（千瓦時/元）、單位產(chǎn)值能耗（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元）、工業(yè)固體廢物綜合利用率（%）、城鎮(zhèn)生活污水處理率（%）、生活垃圾無害化處理率（%）、空氣質(zhì)量達到二級以上的天數(shù)比例（%）、建成區(qū)綠化率（%）、PM10平均濃度（微克/立方米）15個指標(biāo)，數(shù)據(jù)來源如前文所述。然后，采用熵值法測算各城市的綠色發(fā)展水平。金融集聚約束下，金融集聚對綠色發(fā)展水平的門限效應(yīng)檢驗結(jié)果如表4第4列所示，門限回歸的估計結(jié)果見表5第3列。金融集聚對綠色發(fā)展水平的影響呈現(xiàn)為單一門限特征，當(dāng)金融集聚水平小于門限值0.185 1時，金融集聚能夠顯著地促進綠色發(fā)展水平，當(dāng)金融集聚水平跨過門限值時，金融集聚對綠色發(fā)展水平的促進作用明顯減小，且通過了1%置信水平的顯著性檢驗。

四、結(jié)論與政策建議

本文利用2006—2018年長三角地區(qū)41個城市的面板數(shù)據(jù)，分別從理論和實證兩方面分析了區(qū)域金融集聚對綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)。主要結(jié)論包括：金融集聚通過規(guī)模和技術(shù)效應(yīng)，對綠色發(fā)展效率起到了積極的促進作用；金融集聚抑制了鄰近地區(qū)的綠色發(fā)展效率；不同的金融集聚水平對綠色發(fā)展效率有著不同的影響。初期的金融集聚對綠色發(fā)展效率的促進作用較小且不顯著；適度的金融集聚對綠色發(fā)展效率的促進作用最顯著；由于過度競爭和成本效應(yīng)，過度金融集聚對綠色發(fā)展效率的促進水平有所下降。

基于以上結(jié)論，本文提出了如下政策建議：

第一，構(gòu)建以上海為輻射中心，各省會城市為輻射帶的多層次金融網(wǎng)絡(luò)體系。繼續(xù)將上海打造為國際金融中心，擴大其輻射范圍，充分發(fā)揮金融集聚的空間溢出效應(yīng)。將各省會城市打造成地方金融中心，利用增長極的擴散效應(yīng)帶動周邊地區(qū)的發(fā)展，縮小地區(qū)間的差距。通過設(shè)立分支機構(gòu)，開展互聯(lián)網(wǎng)金融等形式，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)互通互聯(lián)。

第二，打破行政劃分的界限，使資源在區(qū)域內(nèi)自由流動。加強地區(qū)間的合作交流，使人才、資金、技術(shù)等在區(qū)域內(nèi)合理分配。針對不同的區(qū)域制定不同的政策，對于發(fā)達地區(qū)，應(yīng)引導(dǎo)金融資源向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移，流向低碳環(huán)保的產(chǎn)業(yè)，促進產(chǎn)業(yè)升級。對于落后地區(qū)，通過政策扶持，降低金融市場進入標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)造良好的營商環(huán)境，吸引各要素流入。金融機構(gòu)應(yīng)適時調(diào)整信貸政策，促進區(qū)域內(nèi)金融服務(wù)的互聯(lián)互通，開拓更多的跨境融資渠道。

第三，大力發(fā)展綠色金融，拓寬綠色、科創(chuàng)、中小型企業(yè)的融資渠道，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。通過綠色信貸、債券和股票等綠色金融產(chǎn)品支持有環(huán)境效益的項目。出臺相關(guān)扶持政策，制定項目環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)和風(fēng)險評級標(biāo)準(zhǔn)。加快節(jié)能減排法律法規(guī)的制定，加強監(jiān)管部門與金融機構(gòu)之間的信息交流。將環(huán)境評估納入業(yè)務(wù)流程，在投融資行為中注重對生態(tài)環(huán)境的保護，注重綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。