绿色金融对能源消费结构的影响研究

赵婷婷，许梦博，秦琳贵

（1.哈尔滨工业大学（深圳） 理学院，广东 深圳 518055；2.吉林大学 经济学院，吉林 长春 130012；3.沈阳农业大学 经济管理学院，辽宁 沈阳 110866）

一、引言

中国“双碳”目标的实现对缓解全球气候变化具有重要意义。二氧化碳排放的主要来源为化石燃料的燃烧，要减少碳排放，就要改善能源消费结构，减少传统能源的使用。《“十四五”工业绿色发展规划》 《“十四五”循环经济发展规划》均将改善能源消费结构作为重要目标。相比于其他能源，煤炭的碳排放水平较高，但我国具有“富煤、贫油、少气”的能源禀赋特征，这决定了转变能源消费结构的难度较大，而且需要投入大量的资金。而绿色金融提供了助力中国能源消费结构转型的工具，可为改善能源消费结构提供金融支持[1]。

学术界关于绿色金融的相关研究主要集中在绿色金融的绿色效应上，且普遍认为绿色金融具有积极的绿色效应。如Huang 等(2022)分析了中国绿色金融对绿色创新的影响，认为绿色金融可促进本地和临近地区的绿色创新[2]。文书洋等(2022)基于可持续增长理论，分析了绿色金融和中国经济高质量发展的关系，得出了绿色金融可通过绿色创新推动经济绿色高质量发展的结论[3]。郭希宇(2022)使用空间联立方程模型，分析了中国绿色金融和低碳发展的关系，得出了二者存在双向促进作用的结论[4]。史代敏和施晓燕(2022)认为绿色金融能够显著提升中国绿色全要素生产率[5]。

能源是现代经济活动中的基本投入要素，随着中国经济和社会的快速发展，传统能源消费持续增加，增加了碳排放。学术界关于能源消费的研究，主要集中在区域差异和影响因素上。中国各地区的经济发展水平差异巨大，资源禀赋也不相同，导致能源消费结构存在很大差异[6]。关于影响因素，已有研究表明产业结构[7]、技术创新、数字经济[8]等因素都可以影响能源消费结构。

综上所述，绿色金融具有积极的绿色效应，但关于绿色金融对能源消费结构影响的研究较少，仅有Sun&Chen(2022)基于中国数据分析了二者关系[9]，但仅讨论了二者整体及在不同区域的关系，并没有深入研究绿色金融影响能源消费结构的作用机制，如何发挥绿色金融的积极作用等。因此，关于二者关系仍需进一步展开研究。

二、理论分析

1. 绿色金融对能源消费结构的影响

在供给侧，绿色金融可通过缓解融资约束推动新能源发展。新能源是绿色金融的重要支持方向，但太阳能、风能等新能源的前期投入大，且现阶段新能源仍存在难以解决的技术难点，如受环境和气候影响较大，因此新能源更多是作为传统能源的补充。事实上，前期的大量投入和存在的技术难点使新能源难以获得足够的资金支持，其进一步发展面临融资约束。绿色金融通过低成本的金融支持，有助于缓解新能源领域的融资约束。金融资源的流入，以及相应的政策优惠和税收优惠，使新能源企业在资本市场更容易得到青睐，获得更多的融资和更高的估值，吸引更多投资者。随着大量投资的进入，新能源企业会获得进一步的发展，从而使绿色低碳的新能源得到推广，并通过逐步代替传统能源改善能源消费结构。

在需求侧，一方面，绿色金融可为具备绿色低碳属性的企业提供利率优惠和税收减免[10]，这让绿色产品相比于其他商品具有价格优势，从而提升市场竞争力。另一方面，消费类绿色金融的发展会提升消费者的绿色发展意识，让消费者更加注重商品的绿色低碳属性。随着绿色发展理念的深入人心，消费者更倾向于购买生产、销售等过程更加绿色低碳的环境友好类商品，由此社会整体的消费偏好会更加绿色、低碳、环保。如在政策的支持下，我国新能源汽车的保有量持续提升，大幅减少了汽油消耗。消费者对于绿色需求的增加会倒逼生产者用更加环保的方式来提供更加绿色的商品，以此通过增加新能源的使用，改善能源消费结构。

综上所述，文章提出以下假设：

H1：绿色金融的发展能够直接促进能源消费结构转型。

2. 绿色金融影响能源消费结构的机制

发展绿色金融有助于优化产业结构。不同产业对于传统能源的消耗并不相同。相比之下，节能产业、环保产业、新兴产业等对于传统能源的消耗较少，而高污染、高耗能、高耗水类型的产业对于传统能源的消耗较大。因此，产业结构转型有利于改善能源消费结构，推动能源消费转型。

绿色产业的发展离不开资金支持。绿色产业不同于一般产业，绿色产业的发展不仅需要大量资金支持，其投资回报周期长、风险高的特征也使其难以获得外部资金支持。绿色金融可缓解绿色产业的资金约束问题，一方面，绿色金融通过创新融资工具引导资本进入绿色产业；另一方面，金融业可直接给绿色产业提供低成本的外部资金，并限制高污染生产经营活动的融资行为。通过鼓励绿色产业和绿色生产活动，限制高能耗生产经营活动，有利于产业结构优化。

综上所述，文章提出以下假设：

H2：绿色金融可通过优化产业结构促进能源消费结构转型。

发展绿色金融有助于提升能源效率。能源效率的提升意味着得到同样的产出，可以投入更少的传统能源。因此，随着能源效率的提升，传统化石能源消费比重会逐步降低，这有利于能源消费结构的优化。

绿色金融通过支持研发、生产、管理等环节的绿色创新，有助于提升生产经营效率，实现降本、节能、增效，进而提升能源效率。通过支持绿色产业发展，可壮大相关产业的规模，提升能源效率。风能、水能、太阳能等新能源行业也是绿色金融的重点支持方向，随着新能源的发展壮大，其成本会不断降低，并逐步替代传统能源，新能源替代传统化石能源的过程也是能源效率提升的过程。

综上所述，文章提出以下假设：

H3：绿色金融可通过提升能源效率促进能源消费转型。

创新活动本身具有周期长、风险大等特点，绿色创新尤其如此，因此绿色创新活动通常难以获得足够的资金支持。一方面，绿色金融的出现拓宽了绿色创新的融资渠道，新能源是绿色金融支持的重要领域，通过低成本的资金支持、政策支持和税收优惠等方式，可促进新能源领域的创新，助力解决限制新能源发展和推广的痛点，使得新能源以更快的速度、更低的成本、更加安全的方式替代传统能源。绿色金融还可为传统企业的绿色创新活动提供多元化的金融服务，促进传统企业的绿色创新。另一方面，获得绿色金融支持的项目或主体会得到更多的资本的关注和支持，进一步提升绿色创新的成功率。

综上所述，文章提出以下假设：

H4：绿色金融可通过促进绿色创新推动能源消费转型。

三、模型和变量

1. 数据来源

以中国30 个省份（不包括西藏和港澳台地区） 2006—2021 年的面板数据作为研究样本，原始数据主要来自历年《中国统计年鉴》 《中国工业统计年鉴》 《中国保险年鉴》 《中国能源统计年鉴》、各省份国民经济和社会发展统计公报、wind数据库、国泰数据库等。

2. 模型设立

文章讨论中国绿色金融对能源消费结构的影响，公式(1)是基准回归模型，其中Rsit是省份i在t年的能源消费结构，Greenit是绿色金融发展水平，CVit是一系列控制变量，μi和δt分别是省份固定效应和年份固定效应，εit是随机误差项。以煤炭消费占比作为能源消费结构指标，如果绿色金融系数α1显著为负，表明绿色金融可以显著减少煤炭消费，改善能源消费结构。

文章使用中介效应模型分析绿色金融影响能源消费结构的作用机制。分别以产业结构、能源效率和绿色创新作为中介变量，借鉴温忠麟、叶宝娟(2014)的方法[11]，在模型(1)的基础上，建立以下模型：

其中，Med是中介变量。

3. 变量选择

（1） 能源消费结构

煤炭是中国最重要的能源投入，但煤炭的碳排放水平最高，煤炭开发和使用过程中产生的二氧化碳是中国碳排放的主要来源，约占中国碳排放总量的60%～70%[12]。虽然近年来中国煤炭消费不断下降，但截至2022 年，煤炭消费占比仍高达56.2%。为减少碳排放，中国必须控制煤炭的使用。因此，文章使用煤炭消费占比作为能源消费结构指标。具体计算方法为先根据不同能源的折算系数，把各种能源折算为标准煤，然后计算煤炭消费量与能源消费总量的比值。其中，煤炭消费量是8 个与煤炭相关的能源终端消费量的加总，能源消费总量是20个相关能源终端消费量的加总。

（2） 绿色金融

根据中国人民银行发布的《关于构建绿色金融体系的指导意见》，并综合考虑数据的可得性，文章借鉴于波、范从来(2022)的方法[13]，从绿色信贷、绿色证券、绿色投资、绿色保险四方面选择指标，并基于熵值法计算绿色金融指数。

（3） 中介变量

产业结构Tps，用第三产业与第二产业增加值之比表示。能源效率Ee，使用各省份消费的传统能源与GDP 之比表示，且传统能源都转换为标准煤。绿色创新Gpat，使用各省份授权的绿色专利数量对数表示。

（4） 控制变量

影响能源消费结构的因素众多，结合已有研究，文章选择了一系列控制变量：城镇化水平City，使用常住人口占总人口比重表示。金融发展水平Fin，使用存贷款余额之和与GDP 的比重表示。对外开放Open，使用进出口贸易总额与GDP 的比重表示。资本投入Cap，使用固定资产投资的对数表示。劳动力投入Lab，使用就业人数的对数表示。

四、实证分析与结果

1. 基准结果

表1 列示了绿色金融影响能源消费结构的基准回归结果。从中可以看出，绿色金融Green的系数都显著为负。无论是否加入省份固定效应、年份固定效应以及控制变量，绿色金融都对能源消费结构具有显著负向影响。结果表明，绿色金融的发展减少了煤炭的使用，改善了能源消费结构，由此假设H1 得到了验证。

表1 基准回归结果

2. 稳健性检验

为保证研究结论的可靠性，文章从以下三个方面进行了稳健性检验：

第一，使用新的被解释变量。使用能源消费结构低碳化指数Lct作为新的被解释变量。将各省份不同能源消费量按照折算系数折算成标准煤，分别用α、β、γ 表示各省份煤炭、油气以及其他能源消费的占比，令：

那么，能源消费结构低碳化指数Lct可表示为：

Lct越大，表示能源消费结构低碳化程度越高。

第二，使用新的方法。使用随机效应代替前文的固定效应重新进行回归。

第三，改变样本。一方面，去掉2020 年和2021 年数据。受新冠肺炎疫情影响，2020 年和2021 年中国经济存在巨大波动性，因此剔除这两年的样本数据，以降低该因素的干扰。另一方面，去掉北京、上海、天津、重庆四个直辖市的数据。直辖市对于人口和资本具有更大的集聚能力，因此从样本中去掉。

表2 的列1~列4 列示了稳健性检验的结果，可以看出使用不同方法进行稳健性检验后，绿色金融Green系数仍然显著，表明绿色金融仍可改善能源消费结构，因此文章结论具备较强的稳健性。

3. 内生性问题

文章通过以下途径缓解内生性问题：第一，使用sys-GMM方法进行回归。第二，使用工具变量法进行回归。参考王玉林、周亚虹(2023)的方法[14]，文章选择邻近省份中GDP 规模最为相近的三个省份的绿色金融均值作为绿色金融的工具变量。在GDP 规模相近的相邻省份，其绿色金融的发展水平也更为相近，满足工具变量的相关性要求。且相邻省份的绿色金融不会影响本地的能源消费结构，满足工具变量的外生性要求。表2列(5)和列(6)列示了内生性检验结果。由结果可知，绿色金融系数均显著为负，表明考虑内生性后，绿色金融仍然对能源消费结构产生显著负向影响。明绿色创新发挥了部分中介效应。由此假设H4 得到了验证。

4. 作用机制检验

表3 列示了作用机制的回归结果，同时结合表1 列(4)的结果可以看出：

表3 中介效应检验结果

第一，列(1)结果表明绿色金融推动了产业结构升级，列(2)结果表明产业结构升级显著改善了能源结构，但绿色金融的系数并不显著，说明产业结构升级在绿色金融和能源消费结构之间发挥了完全中介效应。由此假设H2 得到了验证。

第二，列(3)结果表明绿色金融显著提升了能源效率，列(4)结果表明提升能源效率可以显著改善能源消费结构，但绿色金融的系数不显著，说明能源效率发挥了完全中介效应。由此假设H3 得到了验证。

第三，列(5)结果表明绿色金融显著促进了绿色创新，列(6)结果表明绿色金融和绿色创新都显著改善了能源消费结构，说

5. 异质性讨论

（1） 区域异质性

按照传统方法，把中国分成东部地区和中西部地区。异质性结果如表4 所示。可以看出，两个地区的模型中，绿色金融系数都显著为负，但中西部地区绿色金融系数的绝对值更大。这意味着在东部地区和中西部地区，绿色金融都可改善能源消费结构。但相比之下，在中西部地区绿色金融对于能源消费结构的改善效果更明显。

表4 区域异质性和分位数回归结果

（2） 能源消费结构异质性

中西部地区的能源消费结构指数高于东部地区，煤炭消费占比更高，减少煤炭消费的边际成本较低，这是否导致了在中西部地区绿色金融对于能源消费结构的影响更大？即能源消费结构指数越大的地区，绿色金融对能源消费结构的影响越大。文章使用分位数回归模型检验上述问题，结果如表4 列(3)~列(5)所示。可以看出，在不同分位点，绿色金融系数都显著为负。随着分位点的变大，绿色金融系数的绝对值变大，意味着随着能源消费结构指数的变大，绿色金融对其改善作用也会加强，即在传统能源消费占比越高的地区，绿色金融越容易发挥作用。

（3） 绿色金融发展水平异质性

东部地区更高的绿色金融发展水平会导致其边际效应降低，这是否导致了在东部地区绿色金融对于能源消费结构的影响较小？即绿色金融指数越大的地区，绿色金融对能源消费结构的影响越小。文章使用门槛效应模型检验这个问题，表5 列示了门槛效应结果。可以看出，单门槛效应显著，而双门槛效应不显著。具体的，绿色金融对能源消费结构的影响存在单门槛效应，门槛值是0.067。表6 列示了门槛效应回归结果。可以看出，在两个区间内，绿色金融都可以显著改善能源消费结构，但绿色金融值超过门槛值0.067 后，绿色金融对能源消费结构的影响变小。

表5 门槛效应检验结果

表6 门槛模型估计结果

6. 进一步讨论

文章探讨绿色金融如何影响消费结构转型的目的之一是为了通过恰当的手段，发挥绿色金融的积极作用，增强绿色金融对能源消费结构转型的促进作用。因此，进一步讨论政府、市场和数字经济的作用。第一，政府和市场的作用。在模型(1)的基础上，分别引入政府干预Gov、市场化程度Mar同绿色金融的交互项来分析其互动机制。在变量选择上，使用王小鲁等(2021)编制的市场化指数作为市场化程度指标[15]，使用各个省份财政支出占GDP 比重作为政府干预指标。第二，数字经济的作用。近年来，中国数字经济及相应的数字技术发展迅速，并通过缓解信息不对称、促进绿色金融创新、提升绿色金融服务水平等机制为绿色金融注入新活力，因此文章讨论数字经济在二者关系中的作用，并参考樊轶侠和徐昊(2021)的方法[16]，计算各省份数字经济发展水平Dt。检验结果如表7 所示。

表7 政府、市场、数字经济的作用检验结果

根据表7 结果可知，绿色金融同政府干预及市场化程度交互项的系数都显著为负，这表明政府、市场在绿色金融提升能源消费结构转型过程中都发挥了积极的作用。绿色发展是中国的重要国家战略，也是地方政府的重要考核标准，因此地方政府应高度重视绿色发展，这有利于发挥绿色金融的积极作用。市场化程度越高，越有利于优化资源配置，在绿色低碳发展的外部环境中，这有利于引导绿色金融发挥积极的作用。数字经济同绿色金融交互项系数显著为负，表明数字经济及数字技术的发展有助于赋能绿色金融，助力绿色金融改善能源消费结构。

五、结论和启示

能源消费的低碳转型对于中国保障能源供给安全，实现“双碳”目标具有重要意义。文章使用中国省级面板数据，从多维度分析了绿色金融对能源消费结构的影响。结论表明：绿色金融对能源消费结构具有积极影响，作用机制为优化产业结构、提升能源效率和促进绿色创新。绿色金融对能源消费结构的影响在不同地区存在明显差异，在中西部地区绿色金融改善能源消费结构的效果更明显。煤炭消费占比越高的地区，绿色金融的能源消费结构转型效应越明显。虽然绿色金融可以显著改善能源消费结构，但超过门槛值后，改善效果有所下降。另外，市场、政府、数字经济都能够发挥积极作用，增强绿色金融对于能源消费结构的改善作用。

根据上述研究结论，有如下政策启示：第一，大力发展绿色金融。政府及金融管理部门需牵头制定和完善绿色金融相关制度。银行、保险等传统金融机构应不断创新绿色金融产品和服务，针对不同场景提供差异化的绿色金融产品。政府还应通过税收优惠、直接补贴的形式增加对企业绿色创新活动的支持力度。积极引导社会资金进入绿色产业，共享绿色发展收益，提升绿色金融发展的内生动力。第二，不同地区应制定和实施差异化的绿色金融发展策略。对于发展水平较高的东部地区，绿色金融应更加注重其发展质量，重点支持高科技类绿色环保产业或项目。对于绿色金融发展水平一般的中西部地区，应持续扩大绿色金融覆盖范围，把更多的项目纳入到绿色金融的覆盖范围。第三，鼓励绿色创新。加大对以绿色低碳为目标的创新的支持力度，提升节能环保领域的自主创新能力。鼓励新能源领域的创新活动，使得各种新能源的供给更加持续、稳定、安全，在保障能源安全的前提下，实现新能源对传统能源稳步替代，逐渐成为我国主要的能源供给。