趙曉春，龍來春，周 瑛

（安徽大學 管理學院，合肥 230601）

0 引言

減少碳排放已成為應對氣候變化的重要議題，伴隨綠色經(jīng)濟的發(fā)展，世界各國普遍認識到綠色金融對于發(fā)展低碳經(jīng)濟、減少碳排放具有至關(guān)重要的作用[1]。綠色金融是推動實體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，減少碳排放的強大助力。此外，綠色金融的發(fā)展還會促進綠色科技的進步，提高碳排放效率。政府干預也會對碳排放效率產(chǎn)生重要影響。我國發(fā)展低碳經(jīng)濟，政府是最關(guān)鍵的主體。因此，如何發(fā)揮綠色金融的作用，同時進行合理的政府干預，進而提高碳排放效率成為重要的研究課題。

目前學術(shù)界對于綠色金融影響碳排放效率的看法較為一致，認為綠色金融對碳排放效率起促進作用，這種促進作用體現(xiàn)在兩個方面：一是綠色金融有助于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。綠色金融可以引導資金支持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，促進清潔技術(shù)的大力發(fā)展，碳排放效率進一步提升[2]。二是綠色金融有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。綠色金融作為稀缺的金融資源不斷流入綠色行業(yè)，帶動綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時不斷“擠出”高污染、高耗能等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化，碳排放量大幅減少[3]。對于政府干預對碳排放效率影響的研究，學界主要有兩種觀點：一種是認為政府干預會促進碳排放效率提升。原因是政府可以從宏觀層面頒布減排固碳的政策，并引導市場發(fā)展低碳循環(huán)經(jīng)濟[4,5]。另一種則認為政府干預對碳排放效率起抑制作用。政府官員考慮到地方經(jīng)濟的增長，在實際的發(fā)展過程中還是會偏向于支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因為傳統(tǒng)企業(yè)有龐大的基礎(chǔ)，投資回報高且穩(wěn)定，但這些傳統(tǒng)企業(yè)大多屬于高污染、高耗能企業(yè)[6]。

上述研究為本文奠定了基礎(chǔ)，但也存在一定不足，已有研究大多單獨分析綠色金融或者政府干預對碳排放效率的影響，其中對于綠色金融對碳排放的影響多從企業(yè)微觀角度出發(fā)，并且未考慮二者對周邊地區(qū)碳排放效率可能存在的溢出傳導效應。因此，本文從宏觀層面將綠色金融和政府干預納入同一框架，分析二者對碳排放效率的影響，并構(gòu)建空間杜賓模型，考察綠色金融和政府干預對周邊地區(qū)碳排放效率的溢出傳導效應。

1 理論機制與研究假設(shè)

1.1 綠色金融與碳排放效率

綠色金融是實現(xiàn)減排固碳的重要抓手，綠色金融出現(xiàn)的最初目的便是為企業(yè)提供綠色信貸，支持企業(yè)綠色發(fā)展，保障和完成綠色項目。一方面，綠色金融可以促進技術(shù)變革，推動綠色技術(shù)進步。綠色資金注入企業(yè)，使得企業(yè)不再為技術(shù)創(chuàng)新資金不足感到擔憂。綠色金融市場機制減少技術(shù)研發(fā)風險，通過綠色金融市場，企業(yè)的創(chuàng)新成果由投資者共享，相應的風險也被投資者共同分擔。另一方面，綠色金融促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，保障綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展。綠色金融引導社會資金不斷流向綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)，充分保障了綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。同時，由于生產(chǎn)要素是固定的，金融資源等更多地流入綠色產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)“非綠色”產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素減少，極大地限制了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，迫使高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)逐漸淘汰或者進行轉(zhuǎn)型升級。基于以上分析，本文提出：

假設(shè)1：綠色金融的發(fā)展對碳排放效率起促進作用。

1.2 政府干預與碳排放效率

政府是進行“減排固碳”的主要主體，政府的政策、行為對碳排放效率會產(chǎn)生重要影響。長期以來，政府的重要任務是經(jīng)濟發(fā)展，中央政府也將經(jīng)濟增長作為官員考核晉升的主要標準。因此，地方政府一直非常重視經(jīng)濟的發(fā)展，導致官員將地方財政資金用于大力支持高污染、高能耗的傳統(tǒng)企業(yè)，這些企業(yè)生產(chǎn)周期短、回報率高，進而產(chǎn)生大量的碳排放。此外，這也產(chǎn)生“擠出效應”，將研發(fā)周期長、短期回報少的綠色企業(yè)擠出，不利于綠色環(huán)保企業(yè)的發(fā)展。但在經(jīng)濟發(fā)展到一定規(guī)模后，地方政府開始重視環(huán)境保護，頒布政策引導發(fā)展低碳經(jīng)濟，倒逼企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新，減少碳排放。因此，本文提出：

假設(shè)2：政府干預會顯著影響碳排放效率，具體的作用取決于政府干預是屬于“擠出效應”還是“倒逼效應”。

1.3 綠色金融、政府干預與碳排放效率

綠色金融可以通過綠色金融政策引導企業(yè)往綠色方向發(fā)展，可以促進碳排放效率的提升。地方政府如果認識到綠色金融對環(huán)境保護的作用，就會大力支持綠色金融的發(fā)展，這樣二者的聯(lián)合效應會進一步對碳排放效率起促進作用。但是若地方政府仍然以經(jīng)濟發(fā)展為唯一追求目標，忽視綠色金融的作用，支持傳統(tǒng)高污染、高耗能企業(yè)的發(fā)展，不斷擠壓綠色企業(yè)的生存空間，則不利于碳排放效率的提升，甚至對碳排放效率起抑制作用?；谏鲜龇治?，本文提出：

假設(shè)3：綠色金融和政府干預的聯(lián)合效應會對碳排放效率產(chǎn)生重要影響，影響的方向取決于政府是否認識到綠色金融的作用，并采取合理的干預措施。

1.4 綠色金融、政府干預對碳排放效率的溢出效應

金融作為流動的資源，不僅會對本地產(chǎn)生影響，還會向周圍省份溢出。這種溢出主要體現(xiàn)在兩個方面。一是綠色理念的溢出?，F(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展助力信息廣泛傳播，綠色發(fā)展的理念順應時代潮流，當一個省份綠色金融帶動經(jīng)濟取得高質(zhì)量發(fā)展，這種綠色發(fā)展的理念會迅速傳向周圍省份，引起周邊地區(qū)的借鑒和學習。二是綠色資金的溢出。資本具有擴張性，綠色金融為了擴大發(fā)展，會向周圍鄰接省份展開投資，謀求更多的發(fā)展。政府干預也會對鄰接省份碳排放效率產(chǎn)生溢出作用。當一個省份過度重視短期經(jīng)濟快速發(fā)展，將高新技術(shù)企業(yè)、綠色企業(yè)、環(huán)保產(chǎn)業(yè)擠出，其相關(guān)綠色資源、高新技術(shù)便會向周圍省份外流。此外，鄰接省份如果重視綠色經(jīng)濟的發(fā)展，就會不斷虹吸本省的綠色資源以及高新技術(shù)。因此，本文提出：

假設(shè)4：一個省份的綠色金融對鄰接省份碳排放效率產(chǎn)生正向的溢出效應，而一個省份不合理的政府干預會間接促進鄰接省份碳排放效率的提升。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 基準回歸模型

通過構(gòu)建基準回歸模型分析綠色金融、政府干預對碳排放效率的影響，借鑒已有研究，構(gòu)建如下基準回歸模型。為控制異方差的影響，本文對數(shù)據(jù)均進行取對數(shù)處理。

其中，i為省份，t為時間。ceit代表碳排放效率，gfit代表綠色金融，gkit代表政府干預。Hit代表綠色金融和政府干預的交互項，并對其進行均值中心化處理。為防止遺漏重要解釋變量產(chǎn)生內(nèi)生性問題，引入控制變量Xit，具體包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is）、城鎮(zhèn)化（ur）、對外開放（op）以及科技創(chuàng)新（ti）。εit為隨機誤差項。

2.1.2 空間效應模型

綠色金融不僅會影響本地的碳排放，還會產(chǎn)生溢出效應對周邊省份碳排放產(chǎn)生作用。此外一個地區(qū)的政府政策和行為也會影響到鄰接省份的碳排放，因此構(gòu)建空間計量模型考察綠色金融和政府干預對碳排放效率的空間影響效應。

首先，需要通過全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)檢驗數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，只有數(shù)據(jù)存在顯著的空間相關(guān)性才可以使用空間計量模型，見式（2）與式（3）。

其中，n表示各省份；X代表綠色金融、政府干預和碳排放效率三個核心變量；W表示空間權(quán)重矩陣。

其次，空間計量模型需要選取合適的空間權(quán)重矩陣，借鑒徐輝和邱晨光（2022）[7]的研究，分別構(gòu)建鄰接矩陣（W1）、經(jīng)濟距離矩陣（W2）和地理距離矩陣（W3）三類矩陣，對綠色金融、政府干預和碳排放效率進行全局空間自相關(guān)檢驗，并根據(jù)檢驗結(jié)果選取最合適的空間矩陣，具體見式（4）、式（5）和式（6）。

鄰接矩陣（W1）：

經(jīng)濟距離矩陣（W2）：

地理距離矩陣（W3）：

其中，dij為省會城市的直線距離。

最后，確定可以使用空間計量模型并選取合適的空間矩陣，經(jīng)模型檢驗選取空間杜賓模型具體考察綠色金融和政府干預對碳排放效率的空間影響效應，如式（7）所示。

其中，β為解釋變量的系數(shù)，ε為隨機誤差項，i為省份，t為時間，ρ為空間自回歸系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣。ce為碳排放效率，gf為綠色金融，gk為政府干預，is代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，ur代表城鎮(zhèn)化，op代表對外開放，ti代表科技創(chuàng)新。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

碳排放效率（ce）。學界普遍通過構(gòu)建指標體系，采用SFA 以及DEA 方法來測算碳排放效率。借鑒田云和林子娟（2022）[8]的研究，構(gòu)建基于投入、產(chǎn)出的碳排放指標體系，見表1。并采用非期望產(chǎn)出SBM 模型測算碳排放效率。SBM 模型是由Tone（2001）[9]提出測算效率的經(jīng)典模型，相較于普通DEA方法得到的效率值更加客觀準確，如式（8）所示。

表1 碳排放效率指標體系

其中，Xθ和Yθ表示每一單位前沿的投入和產(chǎn)出量；表示第i個投入的冗余，表示第r個產(chǎn)出的不足；θ表示權(quán)重；ρ（0≤ρ≤1）表示每個單元的效率水平高低，ρ越大表示效率越高，ρ越小即效率越低。當ρ=1 時，表示這個單元處于生產(chǎn)前沿，即完全有效率的狀態(tài)。

2.2.2 核心解釋變量

（1）綠色金融（gf）?；谡w性、科學性和數(shù)據(jù)可獲得性原則，借鑒尹子擘等（2021）[10]的研究，從綠色投資、綠色保險、綠色信貸和綠色證券四個方面設(shè)計綠色金融的指標體系測度綠色金融水平，見表2。并采用熵值法進行測算，熵值法可以有效避免人為因素帶來的偏差，被廣泛應用于綜合水平的測算和評價[11]，具體如式（9）至式（13）所示。

表2 綠色金融指標體系

首先，對指標數(shù)據(jù)進行標準化處理，以消除指標性質(zhì)和計量單位不同的影響。

其中，xij代表樣本值，max(xij)和min(xij)分別代表樣本數(shù)據(jù)中的最大值和最小值，yij代表處理后的值。

其次，采用客觀賦權(quán)法中的熵值法來測算各指標的權(quán)重。

其中，pij代表各省份占該指標的特征比重，ej代表指標的信息熵。

其中，wj代表權(quán)重，1-ej代表信息效用值。

最后，測算綠色金融的發(fā)展水平（gf）。

（2）政府干預（gk）。各地政府主要利用投資、財政撥款和行政政策等來引導綠色技術(shù)和綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展，進而對碳排放效率產(chǎn)生影響。借鑒張新月和師博（2022）[12]的做法，采取各地區(qū)一般預算支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量政府干預水平。

2.2.3 控制變量

為防止遺漏重要控制變量可能帶來的內(nèi)生性問題，參考現(xiàn)有研究，梳理對碳排放效率產(chǎn)生影響的重要控制變量，選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化、對外開放以及科技創(chuàng)新四個控制變量[13—16]。其中、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is）用第三產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重衡量，城鎮(zhèn)化（ur）用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬?，對外開放水平（op）用進出口總額占GDP的比重衡量，科技創(chuàng)新（ti）用技術(shù)市場成交額占GDP的比重衡量。

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取2005—2020 年我國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)，其中碳排放效率相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2006—2021 年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。綠色金融相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2006—2021年《中國金融年鑒》《中國保險年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。政府干預和控制變量等數(shù)據(jù)來自2006—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及《中國科技統(tǒng)計年鑒》。對于部分缺失數(shù)據(jù)，采取插值法進行填充。所有變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

3 實證分析

3.1 基準回歸

3.1.1 相關(guān)性分析

回歸分析前需要檢驗數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，對綠色金融、政府干預、碳排放效率以及控制變量進行相關(guān)性分析，結(jié)果如表4所示。

表4 變量的相關(guān)性分析

從表4 中可以看出，綠色金融、政府干預以及四個控制變量與碳排放效率均具有顯著的相關(guān)關(guān)系，其中綠色金融與碳排放效率顯著正相關(guān)，政府干預與碳排放效率顯著負相關(guān)。解釋變量之間相關(guān)系數(shù)小于0.8，不會出現(xiàn)共線性的問題。

3.1.2 單位根檢驗

對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗考察其平穩(wěn)性，避免存在“偽回歸”使估計結(jié)果出現(xiàn)偏差，本文采用LLC 和IPS 檢驗方法，檢驗結(jié)果見表5。由表5可知，所有數(shù)據(jù)在一階差分處理后達到平穩(wěn)，可以進行面板回歸。

表5 單位根檢驗結(jié)果

3.1.3 回歸結(jié)果

本文對綠色金融、政府干預對碳排放效率的影響進行回歸分析，具體結(jié)果如表6所示。列（1）和列（2）考察的是綠色金融和政府干預對碳排放效率的影響。列（3）和列（4）考察引入綠色金融和政府干預的交互項（H）對碳排放效率的影響。

表6 基準回歸結(jié)果

從表6可以看出，Hausman檢驗結(jié)果顯著拒絕原假設(shè)，應選擇面板固定效應模型分析。列（2）中，綠色金融的系數(shù)為0.145，且在1%的水平上顯著，表明綠色金融的發(fā)展會顯著促進碳排放效率的提升。這是因為綠色金融作為稀缺的金融資源，在推動綠色經(jīng)濟的發(fā)展和提升碳排放效率過程中發(fā)揮巨大作用。綠色金融帶來的綠色投資極大地促進了綠色企業(yè)的發(fā)展。綠色金融市場中的綠色保險、綠色證券等為企業(yè)的綠色科技創(chuàng)新分擔風險，讓企業(yè)敢于進行技術(shù)革新。綠色金融政策推動形成綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)高污染、高耗能產(chǎn)業(yè)逐漸被淘汰。政府干預的系數(shù)為-0.396，且在1%的水平上顯著，說明政府干預對碳排放效率起顯著的抑制作用。這一方面是因為長期以來，官員政績考核以經(jīng)濟發(fā)展為主要目標，導致地方政府將大量資金投入傳統(tǒng)高污染、高能耗的產(chǎn)業(yè)，而這些產(chǎn)業(yè)恰恰會產(chǎn)生大量的碳排放。另一方面，各類政策、資金以及其他生產(chǎn)要素集中于傳統(tǒng)“兩高”產(chǎn)業(yè)，會不斷擠壓綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)的生存空間，變相削弱碳排放效率提升能力。列（4）中，綠色金融和政府干預的交互項系數(shù)為0.012，且在5%的水平上顯著。說明綠色金融和政府干預的聯(lián)合效應對碳排放效率起促進作用。這可能是在綠色金融融入地方發(fā)展后，隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，綠色金融賦能高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，改變了以往高新綠色企業(yè)研發(fā)周期長、回報率低的特點。綠色金融帶動經(jīng)濟發(fā)展的同時也保護了生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。地方政府認識到綠色金融的作用，采取合理的手段支持綠色金融，所以二者的聯(lián)合效應有利于碳排放效率的提升。

3.2 空間效應影響分析

3.2.1 空間相關(guān)性檢驗

運用全局莫蘭指數(shù)，檢驗綠色金融、政府干預和碳排放效率的整體空間相關(guān)性。通過Stata軟件計算出三個變量的全局莫蘭指數(shù)，結(jié)果見下頁表7。從表7可以看出，綠色金融、政府干預和碳排放效率在三類空間矩陣中的莫蘭指數(shù)均顯著為正，表明三個變量均存在正向的空間自相關(guān)關(guān)系。但通過對比可以發(fā)現(xiàn)，綠色金融在經(jīng)濟距離矩陣(W3)下的莫蘭指數(shù)小于0.1，碳排放效率和政府干預在三個矩陣下的莫蘭指數(shù)均大于0.1，綜合對比三個變量，其在鄰接矩陣(W1)下莫蘭指數(shù)的數(shù)值更大，相應的正向集聚效果更顯著，所以選擇在鄰接矩陣(W1)下分析綠色金融、政府干預對碳排放效率的空間影響。

表7 2005—2020年綠色金融、政府干預和碳排放效率的全局莫蘭指數(shù)

運用Stata 軟件繪制局部莫蘭散點圖，探究各省份碳排放效率的空間集聚狀態(tài)，結(jié)果見下頁圖1。

圖1 2005年與2020年各省份碳排放效率局部莫蘭散點圖

圖1 展示了不同省份的碳排放效率空間集聚狀態(tài)。從圖1（a）可以發(fā)現(xiàn)，2005 年大部分省份的碳排放效率處于“高-高”和“低-低”集聚狀態(tài)，少數(shù)省份處于“低-高”以及“高-低”集聚狀態(tài)。從圖1（b）可以看出，到2020 年，各省份碳排放效率的空間集聚狀態(tài)與2005年相比未發(fā)生顯著變化。這說明從局部空間檢驗來看，2005—2020 年各省份碳排放效率依舊表現(xiàn)出顯著的空間聚集性，大部分處于第一、三象限，空間正相關(guān)性顯著。

3.2.2 空間計量結(jié)果

為選擇合適的空間計量模型，對綠色金融、政府干預和碳排放效率等變量進行模型檢驗。結(jié)果顯示，LM 各類檢驗均在1%的水平上通過顯著性檢驗，適合進行空間計量研究；LR結(jié)果均在1%的水平上顯著，表明SDM（空間杜賓）模型不會退化為SAR（空間滯后）模型或SEM（空間誤差）模型，所以SDM 模型最合適；Hausman 檢驗在1%的水平上顯著拒絕原假設(shè)，故選擇固定效應。因此，最終選擇固定效應的空間杜賓模型來分析綠色金融、政府干預對碳排放效率的影響?；卩徑訖?quán)重矩陣，計算綠色金融、政府干預對碳排放效率影響的空間滯后項，結(jié)果見表8。

表8 SDM模型回歸結(jié)果

從表8可以發(fā)現(xiàn)，30個省份碳排放效率是否存在空間效應的空間滯后項系數(shù)（Spatial rho）為0.273，且在1%的水平上顯著，說明我國省域碳排放效率存在顯著的空間聚集效應，碳排放效率的正向空間溢出效應明顯，易受鄰接地

區(qū)各種因素的影響。其中，綠色金融（lngf）的估計系數(shù)為0.261，且在1%的水平上顯著，表明綠色金融的發(fā)展顯著促進本地區(qū)的碳排放效率。政府干預（lngk）的估計系數(shù)為-0.262，并在1%的水平上顯著，表明政府干預對本地區(qū)的碳排放效率起抑制作用。這與前文基準回歸得到的結(jié)果一致，再次驗證了假設(shè)1和假設(shè)2。

綠色金融（W*lngf）的空間溢出效應的回歸系數(shù)為0.391，并在1%的水平上通過顯著性檢驗，說明綠色金融促進當?shù)靥寂欧判侍嵘耐瑫r，鄰接地區(qū)還通過綠色理念和綠色資金推動碳排放效率提升，驗證了鄰接地區(qū)綠色金融對碳排放效率具有顯著的正向溢出效應。政府干預（W*lngk）的空間溢出效應的回歸系數(shù)為0.260，且在1%的水平上顯著，說明不合理的政府干預使本地區(qū)的綠色資源、高新技術(shù)和環(huán)保產(chǎn)業(yè)被“擠出”，鄰近地區(qū)間接促進了本地區(qū)的碳排放效率提升，驗證了不合理的政府干預確實會導致“擠出效應”。

3.2.3 區(qū)域異質(zhì)性

由于各地區(qū)資源稟賦以及經(jīng)濟發(fā)展存在較大差異，有必要分地區(qū)探究綠色金融、政府干預對碳排放效率的區(qū)域差異性影響。運用Stata軟件，基于鄰接矩陣（W1），將30個省份分成東部、中部和西部地區(qū)，分別檢驗綠色金融和政府干預對碳排放效率的空間影響效應，具體結(jié)果見下頁表9。

表9 區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果

從表9中可以看出，中部地區(qū)綠色金融和政府干預對碳排放效率的直接效應和空間效應與全國一致。但東部地區(qū)的政府干預對碳排放效率的直接效應表現(xiàn)為顯著促進，鄰接地區(qū)的溢出效應不明顯。這是因為東部地區(qū)發(fā)展較快，當?shù)卣^早意識到環(huán)境保護的重要性，出臺政策以及加大投資進行碳排放治理，合理的政府干預有利于提升碳排放效率。相應的東部地區(qū)政府對綠色資源更加重視，不會讓綠色資源、高新技術(shù)“流出”，甚至相互競爭，出臺各類政策吸引綠色資源和環(huán)保產(chǎn)業(yè)，所以溢出效應不明顯。西部地區(qū)綠色金融對碳排放效率的溢出效應消失，這是因為西部地區(qū)發(fā)展緩慢，綠色金融資源本就稀缺，很難往鄰接省份溢出。

3.2.4 穩(wěn)健性檢驗

為驗證結(jié)果的可靠性，將北京、天津、上海和重慶4個可能引起干擾的直轄市去除，因為他們雖為城市，但行政級別卻屬于省級行政區(qū)?；卩徑泳仃囘M行空間杜賓模型檢驗，結(jié)果表明，核心解釋變量對碳排放效率的影響效應和顯著性與前文一致，表明空間杜賓模型的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

4 結(jié)論

本文基于我國30 個省份2005—2020 年的面板數(shù)據(jù)，實證考察了綠色金融和政府干預對碳排放效率的影響，并構(gòu)建空間杜賓模型檢驗綠色金融和政府干預對碳排放效率的溢出效應。主要結(jié)論如下：（1）綠色金融對碳排放效率起顯著的促進作用，綠色金融是減排固碳的關(guān)鍵，其通過推動綠色科技創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著提升了碳排放效率。（2）政府干預會顯著抑制碳排放效率的提升，當前地方官員仍以經(jīng)濟發(fā)展為主要目標，一定程度上忽視了對生態(tài)環(huán)境的保護。（3）綠色金融和政府干預的聯(lián)合效應會促進碳排放效率的提升，說明政府認識到綠色金融對低碳經(jīng)濟的作用，并采取了合理的干預措施。（4）空間杜賓模型檢驗驗證了基準回歸的結(jié)果。鄰接省份的綠色金融和政府干預對碳排放效率具有顯著的正向溢出效應，鄰接省份的綠色金融以及不合理的政府干預均會顯著促進本省的碳排放效率。分地區(qū)檢驗發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)政府干預對碳排放效率的直接效應表現(xiàn)為顯著促進，但鄰接地區(qū)的溢出效應不顯著。西部地區(qū)鄰接地區(qū)綠色金融對碳排放效率的溢出效應消失。