在环境治理权力下放的背景下，中国电力行业实现经济可行的脱碳路径：绿色金融的作用

《Energy Economics》：The economically viable decarbonization path for China's electricity sector in the context of environmental decentralisation: The role of green finance

提高电力行业经济可行性的碳减排效能是达成“双碳”目标的关键，本研究基于2010-2022年中国省级面板数据，采用改进的Super-SBM-GML模型测度碳减排效率，通过基准回归、中介效应模型和空间计量模型，发现绿色金融通过管理效率提升、技术创新和产业结构优化显著促进PCEE，且存在空间溢出效应和非线性阈值特征（当GF超过阈值时本地效应增强但溢出减弱）。环境分权正向调节GF与PCEE的关联，但对周边区域溢出效应产生抑制作用。研究为政策制定者优化绿色金融和能源政策提供依据。

　　本研究由刘浩东、唐心萌和徐秋燕三位学者共同完成，分别来自石河子大学经济管理学院。研究聚焦于中国电力行业碳排放效率的提升路径，探讨绿色金融（GF）在其中的作用及其与环境分权（ED）之间的关系。随着全球气候变化问题日益严峻，各国政府和国际组织都在寻求有效的应对策略，而中国作为全球最大的碳排放国之一，提出了“双碳”目标，即在2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。这一目标的实现，离不开电力行业的深度转型与碳减排能力的提升。

电力行业是中国碳排放的主要来源之一，其碳排放占全球电力行业碳排放的约39%，远超欧盟和美国的总和。此外，中国电力需求占全球的三分之一，随着工业产出的增长和电气化进程的加快，预计未来电力需求将持续以每年约6%的速度增长。然而，与钢铁、建筑等高碳行业相比，电力行业在碳减排技术和成本方面具有明显优势。因此，提高电力行业的碳减排效果，不仅有助于中国实现碳减排目标，也为全球气候治理提供了重要支撑。

在实现碳减排的过程中，资金约束是一个关键障碍。可再生能源部署、燃煤电厂改造、技术研究与开发（R&D）等项目通常需要大量资金投入，且具有较高的风险性。由于这些项目的资金需求与资金供给之间存在时间错配，使得长期资金和风险投资难以到位。在此背景下，绿色金融作为一种新兴的金融服务模式，旨在支持环保项目和可持续发展投资，逐渐成为中国乃至全球电力行业低碳转型的重要融资手段。截至2024年底，中国的绿色贷款余额已达到36.6万亿元人民币，居世界首位，其中约8.85万亿元人民币用于电力行业，而绿色债券发行额超过4万亿元人民币，主要投向清洁能源领域，如风能和太阳能。

绿色金融的实施为中国电力行业带来了显著的绿色电力产出增长，但这种增长并不一定代表实际的碳减排效果。有时，它可能是短期行为的结果，这种行为可能牺牲了经济利益。因此，真正意义上的低碳发展应注重实现经济可行的碳减排，而碳排放效率作为衡量经济与碳减排效益平衡的重要指标，与这一核心理念高度契合。因此，深入研究绿色金融对电力行业碳排放效率的影响，对于推动经济可行的碳减排过程具有重要的现实意义。

环境分权（ED）作为中国区域环境治理中的关键制度因素，不仅赋予地方政府在环境管理、绿色信贷审核、项目审批和环境合规监督方面的自主权，其区域化的治理模式也对绿色金融的发展和效果产生重要影响。电力行业与区域环境治理高度关联，环境分权的实施主要体现在两个方面。一方面，地方政府在执行环境政策、审查绿色信贷、批准项目和监督环境合规方面具有更大的自主权，这种制度安排可能影响绿色金融政策的制定和执行，从而影响电力行业的碳减排进程。另一方面，由于不同地区在环境治理目标与经济发展需求之间存在不同的权衡，环境分权可能导致绿色金融资源在不同区域之间的错配，从而影响电力行业碳减排的区域协调。

基于上述因素，本研究主要探讨以下几个关键问题：首先，绿色金融是否能够有效提升电力行业的碳排放效率？其次，绿色金融是如何影响碳排放效率的？再次，绿色金融的影响是否会因监管力度、金融质量以及区域绿色电力资源的不同而表现出显著的异质性？第四，绿色金融对碳排放效率的影响是否具有空间溢出效应和非线性约束特征？第五，环境分权是否在绿色金融与碳排放效率的关系中起到调节作用？为回答这些问题，本研究选取了中国30个省级行政区2010至2022年的面板数据作为研究对象，结合理论分析与实证验证，系统探讨绿色金融在环境分权背景下的作用，旨在为政策制定者提供更全面和可靠的实证依据，以加深对两者关系的理解。

在指标测量方面，本研究优化了碳排放效率的输入输出指标体系，并采用Super-SBM-GML模型进行估计。该模型能够有效处理非期望产出的问题，从而更准确地反映碳排放效率的实际情况。在关系论证方面，本研究不仅验证了绿色金融对碳排放效率的直接影响，还进一步探讨了绿色金融影响碳排放效率的异质性因素、内部传导机制、空间溢出效应以及非线性约束特征，填补了现有文献在绿色金融与碳排放效率关系研究中的空白。在制度背景方面，环境分权作为区域环境治理中的关键制度因素，本研究将其纳入研究框架，并验证其在绿色金融与碳排放效率关系中的空间调节作用。在方法论方面，传统的面板阈值回归（PTRM）模型在分析阈值效应时未能考虑空间溢出，这与现实情况不符。为此，本研究构建了新型的空间阈值回归（SLX-PTRM）模型，结合空间自滞后（SLX）模型与面板阈值回归模型的优势，以验证绿色金融对碳排放效率的空间阈值效应。

研究发现，绿色金融对碳排放效率具有显著的促进作用。这种促进作用在绿色金融监管更严格、金融质量更高的地区更为明显，同时在以风能和太阳能为主导的地区也表现出更强的效果。此外，绿色金融主要通过提升管理效率、促进技术进步和优化电力结构来改善碳排放效率。值得注意的是，绿色金融对碳排放效率的促进作用不仅体现在本地，还通过空间溢出效应影响周边地区的碳排放效率。然而，这种影响受到非线性约束，当绿色金融超过一定阈值后，其对本地碳排放效率的促进作用增强，而对周边地区的空间溢出效应则有所减弱。与此同时，环境分权在绿色金融与本地碳排放效率的关系中起到正向调节作用，但其对绿色金融在周边地区产生的正向空间溢出效应则起到一定的削弱作用。

本研究的成果为政策制定者提供了科学依据，以优化绿色金融政策和能源政策。在实际操作中，政策制定者应考虑绿色金融的质量和监管力度，以确保其在促进碳排放效率方面发挥最大作用。此外，对于以风能和太阳能为主的地区，应进一步加强绿色金融的支持力度，以推动这些地区的低碳转型。同时，政策制定者还需关注绿色金融的空间溢出效应，以实现区域间的碳减排协调。在环境分权的背景下，应合理配置绿色金融资源，以避免资源错配，确保绿色金融能够有效支持低碳项目的发展。

然而，本研究仍存在一些局限性。首先，研究主要聚焦于中国，这限制了研究结果在其他国家的适用性，如美国和欧盟成员国。这些国家可能拥有不同的政策环境、能源结构、市场机制和社会文化背景，因此，未来研究可将分析扩展至这些代表性国家，以进一步验证绿色金融对碳排放效率的影响是否具有普遍性。其次，本研究中的绿色电力仅包括风能、水电、太阳能等可再生能源类型，未能涵盖其他可能的绿色能源形式，如生物质能、地热能等。因此，未来研究可考虑将绿色电力的范围进一步扩大，以更全面地反映绿色金融对碳排放效率的综合影响。此外，研究数据的时间跨度为2010至2022年，虽然涵盖了近年来的发展趋势，但未能包括2023年及以后的数据，这可能影响研究结果的时效性和准确性。因此，未来研究可考虑延长数据的时间范围，以更全面地分析绿色金融对碳排放效率的长期影响。

在方法论方面，本研究采用了多种模型进行分析，包括基准回归模型、中介效应模型和空间计量模型。这些模型的结合，使得研究能够从多个角度探讨绿色金融对碳排放效率的影响。此外，本研究还构建了新型的空间阈值回归模型，以更准确地捕捉绿色金融对碳排放效率的空间阈值效应。这一方法的创新性在于，它能够同时考虑空间自滞后效应和非线性约束特征，从而更贴近现实情况。因此，本研究在方法论上的贡献，不仅在于对绿色金融与碳排放效率关系的深入分析，还在于对空间计量模型的改进，为后续研究提供了新的思路和方法。

在理论分析方面，本研究强调了绿色金融在应对电力行业市场失灵中的作用。通过市场机制内部化经济活动所产生的外部性，绿色金融能够有效促进碳排放效率的提升。此外，本研究还指出，绿色金融的促进作用在不同地区可能存在显著差异，这种差异不仅与绿色金融的质量和监管力度有关，还与区域的绿色电力资源禀赋密切相关。因此，在制定绿色金融政策时，应充分考虑这些因素，以确保政策的有效性和针对性。

在政策建议方面，本研究提出，应加强绿色金融的质量和监管力度，以提高其在促进碳排放效率方面的作用。同时，对于以风能和太阳能为主导的地区，应进一步加大绿色金融的支持力度，以推动这些地区的低碳转型。此外，政策制定者还需关注绿色金融的空间溢出效应，以实现区域间的碳减排协调。在环境分权的背景下，应合理配置绿色金融资源，以避免资源错配，确保绿色金融能够有效支持低碳项目的发展。

综上所述，本研究通过系统分析绿色金融对电力行业碳排放效率的影响，揭示了绿色金融在低碳转型中的关键作用。研究不仅验证了绿色金融对碳排放效率的促进作用，还探讨了其作用机制、异质性特征、空间溢出效应以及非线性约束特征。此外，研究还验证了环境分权在绿色金融与碳排放效率关系中的调节作用。这些发现为政策制定者提供了科学依据，以优化绿色金融政策和能源政策，推动中国电力行业的低碳转型，实现“双碳”目标。同时，本研究也为全球气候治理提供了有益的参考，表明绿色金融作为一种重要的金融工具，能够有效支持低碳项目的发展，促进碳排放效率的提升。