绿金论文 | 绿色金融与货币政策对低碳能源转型的影响：全球经验证据|低碳能源|央行|绿色金融|绿金|货币政策|金融监管

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（来源：江苏省绿色金融高端智库）

摘要

将经济发展路径契合2℃气候目标，意味着全球需快速推进脱碳进程，并大幅扩大可再生能源的投资规模与装机布局。金融体系在调动此类投资资金方面发挥着核心作用。为助力能源转型进程、应对气候相关风险，金融监管机构与各国央行正逐步推行绿色金融与货币政策。然而，关于绿色金融与货币政策对低碳能源转型的实际作用，目前仍缺乏充足的经验证据。本研究以可再生能源装机容量作为衡量可再生能源投资与能源转型进程的核心指标，探究绿色金融与货币政策对其产生的影响。研究构建了2000—2023年26个国家层面的绿色金融与货币政策指数，刻画政策强度的流量、存量特征及政策组合结构。依托该指数，采用双向固定效应面板回归与分位数面板回归方法，量化政策的整体效应、分类型政策效应以及异质性条件效应。研究结果表明，绿色金融与货币政策的政策强度和可再生能源装机容量呈显著正向关联。平均而言，每出台一项绿色金融与货币政策，每百万人口可再生能源装机容量将新增0.016吉瓦；若以此替代化石能源，每年可减少480万吨二氧化碳排放。按政策类型细分来看，激励型政策工具的实施效果约为信息型政策工具的两倍。绿色金融与货币政策的落地应用及其政策效应均存在明显异质性。本研究率先从实证角度量化了绿色金融与货币政策对能源转型的作用，研究结论对全球绿色转型的政策制定具有重要参考价值。

研究背景及意义

气候变化被称作“人类有史以来面临的最严重市场失灵”，其对社会经济系统的风险冲击持续加剧。为规避气候灾害造成的极端影响，全球经济必须深度脱碳。政府间气候变化专门委员会指出，有序推进气候转型的窗口期正在快速收窄。电力行业是全球二氧化碳第一大排放源，按照《巴黎协定》目标路径，电力行业需大规模扩张可再生能源装机规模。国际能源署数据显示，为实现《联合国气候变化框架公约》第二十八次缔约方大会提出的2030年可再生能源装机容量增至三倍的承诺，全球每年存在4000亿美元的可再生能源投资缺口，这意味着当前年度投资规模需提升约60%。

金融体系可通过资金配置与气候风险定价填补这一资金缺口。低碳能源技术相比传统高碳能源项目具有更高的资本密集度，金融市场的资本成本与资金可得性，是决定能源投资流向、能源结构布局与脱碳速度的关键因素。随着学界与业界愈发关注金融系统与气候的联动关系（包括对通胀及金融稳定的影响），全球已发起多类公私合作倡议，各界也开始探讨监管机构与央行在引导绿色资金流向中的职能定位。在此背景下，英国金融行为监管局、欧洲中央银行等全球多家金融监管与货币管理机构，已将绿色金融与货币政策纳入政策工具箱。

绿色金融与货币政策是一类通过直接或间接方式调整金融体系结构与运行条件、应对气候相关问题的政策举措。目前主流政策可划分为两类：第一类为信息型政策工具，包括信息披露要求、气候压力测试等，旨在向金融市场主体充分披露气候风险敞口、系统脆弱性及风险管理相关信息；第二类为激励型政策工具，涵盖资本监管要求、资产准入规则等，通过调整市场主体面临的相对价格，重塑金融市场激励机制。此类激励型政策属于更为直接的市场干预手段，能够引导资本流向低碳投资领域，缓释气候碳风险，助力经济有序转型。

尽管各类绿色金融与货币政策工具已逐步落地，但关于其对能源转型的实际影响仍缺乏实证支撑。基于此，本研究从实体经济层面出发，实证评估各国绿色金融与货币政策和低碳转型成效的关联，重点探究政策强度能否解释各国可再生能源装机容量的差异。电力行业依托可再生能源实现脱碳是全球政策议程的核心议题，可再生能源装机容量也是衡量一国向低碳经济转型的核心指标，具备重要研究价值。

本研究整理2000—2023年26个国家的绿色金融与货币政策落地数据，并将政策工具划分不同类型，构建国家层面绿色金融与货币政策指数，刻画政策强度的时序存量、流量特征及政策组合差异。研究方法上，采用双向固定效应面板回归，跨国跨时间分析绿色金融与货币政策和可再生能源装机容量的关联；区分政策类型，测算不同工具的差异化影响及长短期效应；同时运用分位数面板回归，识别变量分布不同区间的系数特征，捕捉异质性效应与潜在非线性关系。

研究亮点

本研究从三方面丰富现有文献：

其一，率先实证评估绿色金融与货币政策的实体经济效应，解析政策实施效果的异质性特征，突破现有理论模型研究局限。

其二，构建体系化、标准化的绿色金融与货币政策指数，可为后续研究能源转型其他衍生指标提供数据支撑。

其三，研究样本覆盖全球主要经济体，对应全球75%的碳排放量与82%的全球生产总值，具备跨国比较价值，可为各国金融监管机构与央行的政策协同、规则统一提供决策依据。

研究结果

研究假说：

H1：绿色金融与货币政策存量规模与可再生能源装机容量呈正向关联。

1.整体基准回归结果

基准回归结果证实研究假设成立（表3），绿色金融与货币政策存量规模和可再生能源装机容量呈显著正向关联。基准模型结果显示，平均每出台一项绿色金融与货币政策，每百万人口可再生能源装机容量新增0.016吉瓦；对样本均值国家而言，替代化石能源后每年可减少489万吨二氧化碳排放，等效于减少110万辆乘用车的碳排放。

控制变量回归结果符合理论预期：人均国内生产总值、气候政策严苛度、监管质量系数显著为正，高收入经济体、气候政策约束更强、制度治理水平更高的国家，可再生能源装机规模更大；自然资源租金占比系数同样显著为正，资源型经济体可依托资源收益反哺可再生能源投资，也引发资源禀赋与低碳转型激励的政治经济学思考。

基准回归结果在聚类标准误、Driscoll-Kraay标准误（标准误等不同稳健标准误设定下均保持显著，结论可靠。需说明的是，研究样本以发达经济体为主，结论难以直接推广至低收入国家；金融体系成熟度、监管治理能力差异可能导致政策传导机制效果分化。但研究结论仍可通过全球央行与监管机构绿色金融网络等国际平台，为发展中经济体政策协同、经验借鉴提供参考。

2.分政策类型回归结果

分类型政策检验结果显示（表4），信息型政策与激励型政策均能显著推动可再生能源装机扩容，但边际效应存在明显差异：激励型政策系数为0.024，是信息型政策系数0.012的两倍，政策赋能效果显著更强。

从传导逻辑解释：信息型政策主要通过缓解信息不对称、完善气候风险定价预期间接影响投资决策，但其效果受市场投资短视、协调摩擦、气候风险定价不完全等因素制约；激励型政策直接调整市场相对价格，具备更强的导向性，能够更直接地引导资金流向低碳领域。这一实证结论也解释了近十年激励型政策在各国政策组合中权重持续提升的现实趋势，中国、荷兰、法国是全球激励型政策落地数量最多的国家。

本研究未纳入两类政策的交互协同效应，现实中信息披露完善可强化激励型政策的落地效果，未来可进一步探究政策组合联动效应与政策实施时序优化问题。整体而言，绿色金融与货币政策尤其是激励型政策，能够有效加速低碳能源转型，可作为传统气候政策的重要补充工具。

3.稳健性与异质性分析

3.1.长短期效应检验

以3年为界划分长短期政策存量后，短期政策边际效应为0.008吉瓦/百万人，统计显著性较弱；长期政策边际效应达0.023吉瓦/百万人，对应每年可减少704万吨二氧化碳排放。调整4年、5年临界值后的稳健性检验结果保持一致。

长期政策效应显著更强，说明绿色金融与货币政策向实体经济的传导存在时滞，金融体系调整、可再生能源项目落地均需多期时间周期。本研究对长短期的划分属于简化处理，未来可进一步细化政策传导的动态时序特征。

3.2.分位数异质性检验

分位数回归结果显示（表6），绿色金融与货币政策系数在10%—90%分位数区间稳定介于0.013—0.024之间，无论一国当前可再生能源发展水平高低，政策均能发挥正向赋能作用。政策效应存在分布异质性：50%分位数的政策效应约为10%分位数的1.7倍，20%—50%分位数区间政策效应增幅最大，60%分位数后系数趋于平稳。但低分位与高分位区间的系数差异未呈现系统性分化，分位数检验能够捕捉传统均值回归无法识别的非线性特征，具备重要补充价值。

4.稳健性检验与敏感性分析

4.1.内生性处理

研究可能存在两类内生性问题：一是双向因果，一国可再生能源转型诉求可能反向推动绿色金融与货币政策出台；二是遗漏变量偏差，固定效应与控制变量无法完全剥离不可观测因素干扰。

本研究选取央行气候相关演讲频次作为工具变量，采用两阶段最小二乘法开展内生性修正。央行高管气候主题公开演讲频次，能够反映央行气候议题重视程度与制度导向，与绿色金融与货币政策落地高度相关，满足工具变量相关性；同时央行演讲无法律强制约束力，无法直接作用于可再生能源装机容量，仅能通过推动绿色金融与货币政策落地产生间接影响，满足外生性约束。

Durbin–Wu–Hausman内生性检验结果显示（表7），双向固定效应模型与工具变量模型系数无统计显著差异，基准回归不存在明显内生性偏误。第一阶段回归工具变量系数显著为正，F统计量达54.9，远高于弱工具变量临界值10，不存在弱工具变量问题；Anderson‑Rubin检验也证实核心变量系数显著异于0。工具变量第二阶段系数为0.018，与基准0.016高度接近，进一步佐证绿色金融与货币政策对可再生能源装机的正向促进作用。

4.2.其他敏感性与稳健性检验

绿色金融与货币政策指数存在一个潜在隐患：该指数默认所有政策赋值权重均等，但现实中不同政策的覆盖范围、执行强制力度存在差异，对应的监管政策强度也各不相同。为解决这一问题，本文按照政策约束效力划分为三个等级进行赋值：（1）无约束力或无相关说明；（2）自愿性政策；（3）强制性政策。在全部政策样本中，27%归为无约束力或无说明类别，25%为自愿性政策，48%属于强制性政策。

为检验绿色金融与货币政策的估计效应在不同政策约束强度下的敏感性与稳健性，本文采用六种替代加权方案，对指数中的每项政策按其约束评分重新赋值，并再次估计基准双向固定效应模型。

第一种为线性加权方案，赋值标准设为（1,2,3），即自愿性政策权重为无约束力政策的两倍，强制性政策权重为无约束力政策的三倍，保持政策约束等级与权重之间的线性比例关系。

第二种为非线性加权方案，赋值标准设为（0.1,0.3,1.0），对强制性政策赋予更高的非比例权重，体现从自愿性政策升级为强制性政策，是政策强度's变化最关键的跃迁。

第三种为非线性加权方案，赋值标准设为（0.1,0.8,1.0），重点放大无约束政策向自愿性政策转变的权重，逻辑上认为只要出台正式政策承诺，即便仅为自愿性质，也代表政策门槛的实质性跨越，而自愿政策升级为强制政策带来的边际权重增量相对有限。

第四种赋值标准为（0,0,1），指数仅纳入强制性政策，考虑本研究to本研究只有具备严格法律约束力的政策才会产生实质影响。

第五种赋值标准为（0,1,0），指数仅保留自愿性政策样本。

第六种赋值标准为（1,0,0），仅纳入无约束力或无明确说明的政策，用以检验无正式强制效力的政策是否仍具备实际影响。

所有经过约束强度加权后的指数均归一化处理至基准指数水平，便于不同加权方案下回归系数横向对比，确保系数差异仅由政策约束强度带来，而非指数量纲变化导致。本研究本研究表8本研究本研究的检验结果显示：除仅纳入无约束政策的组别外，其余所有加权方案下，绿色金融与货币政策的回归系数均保持正向且统计显著，充分支撑基准研究结论。同时敏感性检验呈现若干规律特征：采用线性与非线性加权方案后的系数介于0.020至0.021之间，高于基准模型的0.016，符合理论预期——对高约束强度政策赋予更高权重后，政策平均效应会相应提升。仅保留强制性政策的回归系数达到0.023，所有组别中最高，说明强约束政策对可再生能源装机容量的推动作用最强，可视为政策效应的上限区间。仅保留自愿性政策的系数仅为0.006，数值明显偏低，与政策约束越弱、实施效果越有限的理论逻辑一致。仅纳入无约束及无说明政策的回归系数统计不显著且数值趋近于0，表明完全,不具备约束效力的政策无法对可再生能源装机规模产生实质性作用，构成政策效应的下限区间。

总体而言，上述结果证明基准估计结果在各类加权假设下均具备稳健性，同时政策约束强度能够调节政策实施效果，强制性政策是整体政策效应的核心驱动因素。由于政策约束强度的判定不可避免存在一定主观判断，该部分结果仅作方向性参考，不宜视作绝对精确的量化结论。

为进一步验证研究结论稳健性，本文还开展了变量替换与模型设定调整等多项检验。为规避被解释变量指标选取对研究结论造成偏差，本文替换三类能源转型替代指标作为被解释变量：第一项为每百万人口可再生能源发电量，该指标与可再生能源装机容量高度相关，可检验绿色金融与货币政策的影响是否能落地为实际发电量产出；第二项为化石能源发电量，用以判断绿色金融与货币政策是仅依靠扩张可再生能源实现转型，还是同时能够倒逼化石能源发电规模缩减；第三项为电力结构中可再生能源占比，作为能源脱碳核心指标，检验政策是否推动可再生能源对化石能源的结构性替代。

此外，本文分别采用各国监管质量、金融发展水平、央行独立性指标对绿色金融与货币政策指数进行加权，纳入不同制度环境、金融市场成熟度、货币当局自治性的异质性特征；同时在基准模型中引入绿色金融与货币政策二次项，捕捉政策强度与可再生能源装机容量之间潜在的非线性关系，刻画政策边际效应变化特征。

本研究本研究表9本研究本研究的稳健性检验结果均支撑基准模型结论：绿色金融与货币政策能够显著提升可再生能源发电量与电力结构中可再生能源占比；但对化石能源发电量无显著抑制作用，说明绿色金融与货币政策主要通过做大规模新增低碳能源产能推进能源转型，而非直接压降高碳能源产能。这一现象也凸显现有金融政策难以有效约束化石能源发展，未来需进一步研究金融激励结构设计与化石能源行业转型的政治经济逻辑。经监管质量、金融发展水平、央行独立性加权后的政策指数回归结果与基准高度契合；政策二次项系数显著为负，表明绿色金融与货币政策对可再生能源装机容量的正向促进作用存在边际递减规律，政策推行强度达到一定水平后，增量政策的边际赋能效果逐步弱化。

最后，本文调整模型滞后结构，考虑绿色金融与货币政策对可再生能源装机容量可能存在传导时滞，参照全球可再生能源项目平均建设周期，将绿色金融与货币政策依次滞后1至6年重新回归。本研究本研究表10本研究本研究各类滞后设定下的检验结果均表明，绿色金融与货币政策仍显著正向推动可再生能源装机扩容，基准核心结论不受滞后阶数设定影响，进一步证明研究结果稳健可靠。