“双碳”目标下绿色金融与工业绿色转型互动研究

谢婷婷, 张 倩

（1.新疆财经大学 金融学院，新疆 乌鲁木齐，830012；
2. 新疆财经大学 新疆财政与金融协同创新中心，新疆 乌鲁木齐，830012）

碳达峰、碳中和目标是我国提出的两个阶段碳减排奋斗目标，是推动高质量发展的内在要求。工业是我国节能降碳的主战场，实现工业绿色转型是我国经济社会全面绿色低碳转型的关键。近几年，在政策与绿色投融资工具相结合的方式下，我国工业绿色化生产不断推进，高效循环利用资源实现低碳转型有了初步成效。但资金的缺口与精准导向仍是工业绿色转型需要解决的难题。在这场绿色低碳转型的浪潮中，推动工业绿色转型，紧牵工业绿色发展的“牛鼻子”，是实现“双碳”目标的关键所在[1]144-155。

绿色金融作为工业绿色转型的重要抓手，其市场规模不断扩大，体系逐步建立[2]94-97，各具特色的绿色金融改革创新试验区先后落地与实施[3]81-89，金融机构陆续推出支持绿色发展的金融创新产品，促使资金流向环保型产业，给予绿色新兴企业和向绿色化转型的传统企业发展提供了金融支持[4]13-17。作为将环境保护与经济金融相融合的纽带，绿色金融给予绿色环保项目以资金支持，加快了传统产业绿色改造和绿色产业发展，抑制了重污染企业的有息债务融资和长期负债[5]123-137。此外，绿色金融给绿色产业提供了技术研发和创新的环境条件，通过金融优化绿色资本配置，调动市场资源支持绿色技术创新助力产业结构升级[3]81-89。

我国工业发展存在着资源浪费、环境污染、结构失衡的问题，重工业仍有较强的扩张动力[6]24-28，工业企业需加速推进生产过程的绿色化和绿色技术的创新，而实现这一过程，需要大量的资金支持[7]118-136。通过绿色金融手段可以给予工业绿色转型过程中所需要的资金，来加速推进工业绿色转型的进程。本文立足于“双碳”目标，从理论层面上分析绿色金融与工业绿色转型之间的逻辑关系，以实证分析我国绿色金融与工业绿色转型之间的互动发展情况，对提升其协同发展效率推进绿色发展具有重要意义。

工业绿色转型是实现“双碳”目标的关键路径，而传统工业发展模式加剧了资源消耗与环境污染，因此，推动工业绿色转型发展日渐迫切。

自工业绿色发展提出以来，许多学者从金融角度出发对工业绿色转型进行了深入研究，主要围绕工业绿色转型的必要性、指标构建以及相关影响因素这三个层面展开研究。首先，在工业绿色转型必要性方面，杨燕[8]33-44认为大力推动工业绿色发展是满足人民群众对绿色安全产品消费的长久之计和根本之策。于法稳和林珊[1]144-155指出，要想实现“双碳”目标，需要依靠绿色低碳技术的突破与创新，推动产业结构的优化调整，而这需要工业企业绿色转型。其次，在其指标构建方面，现有研究多采用工业绿色全要素生产率对工业经济增长的贡献度作为衡量指标，如彭星和李斌[9]166-176、肖滢和卢丽文[10]86-98，但在对影响效果的整体性评估方面具有局限性；
邓慧慧和杨露鑫[7]118-136依照“十三五”工业绿色发展主要指标，以五个维度构建了工业绿色转型发展指标体系，较为全面地把握了绿色转型的内涵，对后续工业绿色化转型研究的指标选择具有较高的借鉴价值。最后，在工业绿色转型相关影响因素方面，周慧祥[11]378-380认为，工业经济向绿色转型方向发展，需要在技术上有所突破，而实现技术的研发创新需要大量的资金支持；
黄庆华等[12]140-149从政策时效性考虑，认为陈旧的环境政策不但不能实现绿色生产效率的提高，而且会对环境造成负面作用。

绿色金融作为将环境保护与经济发展相融合的纽带，受到众多学者的关注，且相关研究沿着绿色金融的指标构建、对绿色经济发展的作用以及相关影响因素三个方面展开。首先，在绿色金融的指标构建方面，学者们从不同角度出发，构建了绿色金融指标体系。董晓红和富勇[13]94-101结合绿色金融自身发展特点，构建了含绿色信贷、绿色证券、绿色保险和碳金融四个维度的绿色金融指标体系。其次，在对绿色经济发展的作用方面，Liu et al[14]129-135研究发现，绿色理念已经贯穿在银行的贷款审批中，所倡导的绿色信贷理念对经济资源的配置越来越重要。苏冬蔚和连莉莉[5]123-137、谢婷婷和刘锦华[15]83-90认为，绿色金融助推了传统绿色产业改造，通过给予绿色型工业企业特定的金融支持，鼓励其技术研发与创新，拉动绿色经济增长。最后，在影响绿色金融发展因素方面，董昕[2]94-97针对我国绿色金融发展现状，指出绿色金融市场体系并不完善，仍以间接融资为主，融资渠道窄。冯馨和马树才[16]研究表明，绿色金融法律体系的不完善无法有效地实施绿色金融工具，存在一定的风险。

关于绿色金融与工业绿色转型的相关研究方面，学者们从不同角度出发，毛彦军和徐文成[17]73-80从耦合协调角度出发，研究发现绿色金融发展与工业绿色转型两系统之间存在着较低的耦合协调关系，并且系统间的协调驱动发展模式运行效率不高。谭卫华和舒银燕[26]149-157认为，传统金融机构提供的融资业务会偏离最优状态影响工业的转型升级，需要加快传统金融产品的创新推进绿色金融发展。

综上所述，尽管学者们从不同的视角出发，对绿色金融发展和工业绿色转型方面进行了研究，但是较少从绿色金融与工业绿色转型系统协调角度出发，来论证绿色金融与工业绿色转型系统协调互动情况。

（一）绿色金融对工业绿色转型的影响

绿色金融发展借助绿色金融产品和绿色政策来为工业绿色转型搭建作用渠道，通过资本形成、资金导向、信号传递、产业整合等机制来助推工业绿色转型。

一方面是资本形成和资金导向机制，在资本形成层面，金融机构通过汇聚社会闲置资金，将其转化为贷款，使之成为产业发展所需资本的重要资金来源[19]64-72。在资金导向层面，集中引导资金流向节能、减排、降耗的绿色创新项目或低碳绿色型企业，控制对高污染、高能耗企业的贷款额度[5]6123-137;[19]64-72。另一方面是信号传递和产业整合机制，在信号传递层面，在强调绿色发展的背景下，一系列绿色金融政策相继出台并实施，向市场进一步传递大力支持绿色经济发展的信号[20]81-87;[21]133-148。在产业整合层面，传统工业发展模式会加剧资源消耗、废弃物的产生等，在强调绿色生产的背景下，会促进产业之间的优势融合及模式的改进从而推进产业的优化整合[22]41-48。

（二）工业绿色转型对绿色金融发展水平的影响

工业绿色转型的过程中通过落实绿色产业体系的构建、绿色技术的创新、节能减排来完善绿色金融体系。一方面是绿色法律法规和绿色金融市场的完善，在完善绿色法律法规层面，随着绿色金融产品的不断创新、绿色金融市场的完善，企业正处于实现绿色转型的过程中，需要有针对性的法律法规来保障整个绿色金融体系的运行[18]149-157。在完善绿色金融市场层面，企业在绿色转型过程中面临的投融资问题，促使金融机构积极稳妥地参与碳金融市场建设，丰富碳金融市场参与主体[20]81-87。另一方面是绿色金融产品与服务的创新。随着工业绿色技术的不断创新，带动更多企业开始模仿投入到绿色技术的创新里，针对不同发展规模、性质的企业，需要推出多元化的绿色金融产品与服务以满足需求[17]73-80。由此可见，绿色金融与工业绿色转型两系统间可能存在着一定的协调发展关系。

（一）指标体系构建与数据来源

1.绿色金融发展指标体系

借鉴前文李晓西等人[3]81-89的研究，本文构建了绿色金融发展指标体系（见表1），并对中国各省（区市）绿色金融综合发展指数水平进行了一个综合量化评价。

表1 绿色金融发展指标体系

2.工业绿色转型指标体系

借鉴前文邓慧慧等人[7]118-136的研究，本文构建了工业绿色转型指标体系（见表2），同时，采用熵值法对工业经济绿色发展指数进行综合评价，得出工业经济绿色发展指数。

表2 工业绿色转型指标体系

3.数据来源

本文数据以2011 年为研究样本起始年，选取2011—2020 年中国30 个省（区市）(因数据可得性，不包括西藏、台湾、香港、澳门)的面板数据作为样本数据进行实证检验分析。样本数据来源于2011—2020 年《中国统计年鉴》《中国环境统计年 鉴》《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、各省份统计年鉴以及EPS 数据库等，部分缺失数据利用插值法填补。

（二）研究方法

1.指标权重的确定———熵权TOPSIS 法

为使各指标测度的权重结果更具客观性、准确性，本文选择的是将熵权法与TOPSIS 法相结合的方法来测度评价绿色金融发展所包含的8 个三级指标和工业绿色转型包含的5 个三级指标的权重。具体步骤如下：

第一步：数据的无量纲化处理：

设样本中有n 个地区，m 个年份，z 个指标；
其中，t 为时间，i 为地区，j 为指标，xijt为第t 年地区i的第j 个指标的原始值，yijt为得到标准化处理后的指标值。

负向指标的无量纲化处理公式：

正向指标的无量纲化处理公式：

第二步：指标特征比重：

第三步：计算第j 项指标的信息熵hj及其冗余度ej：

第四步：计算指标j 的权重wj：

最后，确定欧氏距离，并根据计算出来的相对贴近度ci按顺序排名，贴近度ci越大则说明第i个被评价对象就越优秀。

2.耦合协调度模型

为了分析绿色金融与工业绿色转型这两个子系统间的耦合协调关系，精准测度出各子系统内部发展的变化过程及子系统之间的相互协同发展程度。构建模型如下：

系统耦合度：

系统综合评价指数：

系统耦合协调度：

其中，C 为系统耦合度，C∈[0，1]，C 值越大，绿色金融与工业绿色转型系统间的离散程度越小，耦合度越高。U1、U2分别表示绿色金融与工业绿色化型的综合评价值，T 为系统综合评价指数，D 为耦合协调度，αi为待定权重系数，在本研究中绿色金融与工业绿色转型同等重要，故α1=0.5，α2=0.5，α1+α2=1（参考廖重斌[23]76-82的划分标准，见表3）。

表3 耦合协调度等级划分标准及划分类型

3.PVAR模型

本文构建了面板向量自回归模型 (PVAR)，在保证两个系统综合指标数据稳定性的情况下，采用矩估计对模型进行分析，然后通过脉冲响应和方差分解进一步分析两个系统之间在变量受到冲击后的动态关系。PVAR 模型如下：

其中，Yit表示包含绿色金融与工业绿色转型的列向量，η0表示截距项，j 表示滞后的阶数，ηj表示滞后j 阶矩阵，γi和βi分别表示个体固定效应和时间效应，uit表示随机误差向量。

考虑全国不同时期各区域经济基础状况发展的差异性，为便于各区域之间的分析、比较，本文将30 个省（区市）划分为东部、中部和西部三个地区①东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；
中部地区：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；
西部地区：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。。

（一）绿色金融与工业绿色转型的测度结果

基于前文所构建的绿色金融与工业绿色转型指标评价体系，本文利用2011—2020 年各省（区市）相关数据，通过熵权TOPSIS 法得出各省（区市）绿色金融与工业绿色转型的综合得分。结果显示，考察期内绿色金融发展水平有了明显的提升，但是近些年绿色金融发展指数并不稳定并呈现出波动态势，未来还有很大的改进空间。在各区域层面，东、中、西部地区绿色金融发展指数均值分别为0.498、0.514 和0.461，中部地区明显高于东部、西部地区，绿色金融发展在东中西部之间存在明显差异。具体来说，排名在前五名的省（区市）分别是黑龙江（0.644）、重庆（0.559）、新疆（0.544）、安徽（0.538）、北京（0.531）。而排名后五名的省（区市）分别是青海（0.387）、宁夏（0.389）、云南（0.403）、甘肃（0.409）、内蒙古（0.444），均位于西部内陆地区，且其远低于全国平均水平（0.461）。

相较于绿色金融发展指数，考察期内的工业绿色转型指数走势相对平稳上升，整体水平相对较高，全国均值达0.699。分区来看，从区域工业绿色转型指数均值可以看出，东部高于中西部，各地区差距较大。基于排名角度看，位于前五的省（区市）其绿色金融发展指数相差较大，分别为天津（0.904）、浙 江（0.879）、广 东（0.869）、山 东（0.849）、北 京（0.844），均来自经济发达的东部地区。而排名后五名的省（区市）分别为宁夏（0.478）、青海（0.515）、内蒙古（0.551）、广西（0.583）、新疆（0.583），均来自西部。

（二）绿色金融与工业绿色转型的耦合协调度分析

本文利用2011—2020 年中国30 个省（区市）绿色金融发展水平和工业绿色转型综合指标值来衡量二者的耦合协调度，如表4 所示。从整体来看，系统耦合协调度（D）在2011—2020 年间分布变动幅度在0.562～0.847，包括了勉强协调发展、初级协调发展、中级协调发展、良好协调发展这4 个协调等级，集中在正向耦合。

表4 2011—2020 年各省市绿色金融与工业绿色转型系统耦合协调度

1.时序变化分析

2011—2016 年，绿色金融与工业绿色转型耦合协调度的全国均值呈现出稳步上升的态势，而在2017—2020 年却呈现出波折态势，耦合度不稳定。从各省（区市）来看，宁夏回族自治区的耦合协调度在考察期内一直介于0.600～0.687，处于初级协调发展阶段，需要进一步采取有效措施，促进绿色金融与工业绿色转型协调发展。关于其他省（区市），系统耦合协调度已经发展到一定程度，甚至取得了突破，这表明绿色金融与工业绿色转型发展的协调性和互动性不断增强。其中，天津2011年就进入良好协调发展阶段，北京、山东、广东、重庆在2012 年进入良好协调发展阶段，由此说明这四个省（区市）的绿色金融与工业绿色转型之间存在着明显的关联。另一方面，30 个省（区市）在2011 年有22 个省（区市）处于中级、良好的协调发展阶段，到2020 年增加到了29 个省（区市），可见，绿色金融与工业绿色转型体系已逐步向低层次和谐、高层次和谐演进，只有少数省（区市）略有失衡。由此可以看出，绿色金融与工业绿色转型系统除个别省轻度失调之外，其余都逐渐向较低层次的和谐、较高层次的和谐演变。

2.空间格局分析

2011—2020 年，中国绿色金融与工业绿色转型耦合协调发展的分布特征保持不变，东、中、西部地区由高到低，波动趋势与全国趋势基本一致。

由于东中部地区在地理位置、资源配置和经 济发展等方面存在一定的优势，在考察期内，东部和中部地区的耦合协调度一直处于中级协调发展阶段，明显高于全国平均发展水平，东部、中部地区分别由2011 年的0.765、0.739 逐渐上涨到2020年0.802、0.798，增速分别为4.87%、7.96%，而西部地区的两系统耦合协调度虽然最低，但自2013年以来，西部地区的耦合协调度也进入了中间协调发展阶段，后期仍有较大的发展空间，这可能与西部地区受到国家发展绿色金融政策扶持有关，如新疆成为绿色金融改革试验区之一，实现了新疆金融领域国家级试验区“零”的突破，推动了新疆绿色金融的发展进程。

综上所述，区域系统发展水平与速度之间的耦合协调度存在显著差异，表现出较为明显的“东部较高、中部较低、西部低”的空间分布特征，该特征的产生与区域绿色金融和工业绿色转型的发展幅度和水平密切相关。

3.空间分异分析

本文基于空间邻接、地理距离和经济地理距离矩阵，采用全局和局部莫兰指数检验2011—2020 年耦合协调度的空间自相关性，结果如表5 所示。

表5 2011—2020 年30 个省（区市）绿色金融与工业绿色转型耦合协调度的全局Moran’s

在2011—2020 年30 个省（区市）的绿色金融与工业绿色转型的耦合协调度的莫兰指数在三种空间权重矩阵下均为正，且除个别年份均通过了显著性检验，说明绿色金融与工业绿色转型的耦合协调度在各省之间存在显著的空间正相关，耦合协调度相近的省份空间分布相对集中，即耦合协调度高的省份相对集中，耦合协调度低的省份相对集中，相邻省份具有显著的空间影响。

根据空间邻接矩阵得到的耦合协调度（D）的全局Moran’S I 指数趋势图可知（见图1），耦合协调度的莫兰指数统计值在所考察的年间均为正值。在2011—2015 年间呈现出逐渐上升的发展趋势，在2016—2020 年呈现出波折的发展态势，说明后期绿色金融与工业绿色转型耦合协调度发展并不完全稳定，呈现这种波折发展态势可能是对绿色信贷等绿色金融产品认知上的偏差，削弱了绿色金融对工业绿色转型的支持力度，此外，一些企业为了顺利获批绿色金融的支持，通过美化企业的环境业绩等达到“漂绿”的目的，却没有将资金投入到企业绿色发展进程中，使得绿色金融与工业绿色转型协调度在后期出现并不稳定的发展趋势。

图1 耦合协调度（D）的Moran’s I 指数计算结果

全局Moran’S I 指数总体上偏低，两系统省际耦合协调度的空间自相关水平仍有很大提升空间，2011—2018 年Moran’S I 指数稳步上升并于2018 年达到峰值0.399，说明省域间绿色金融与工业绿色转型耦合协调度的空间正相关性增强，但是在2018—2019 年Moran’S I 出现明显下降，且下降到了0.272，表明省域区间的两大系统的耦合与协调度上的空间自相关程度降低，空间差距已开始逐步地扩大，这可能是与在2017 年6 月，经过国务院政府常务会议讨论审定，在浙江、广东、贵州、江西、新疆部分地区建设绿色金融改革创新试验区战略有关，与相邻省份之间的发展正逐渐拉开一定差距。

在局部空间自相关分析上，本文基于空间邻接矩阵，选择期初（2011 年）、期中（2015 年）、期末（2020 年）三个时间节点。绘制了莫兰指数Moran’SI 散点图，见图2。横轴x 表示各省绿色金融与工业绿化转型的耦合协调度，纵轴y 表示其空间滞后项，1-30 分别代表所考察的30 个省（区市）①1-30 分别对应的省（区市）为：北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。，a1、a5、a10 分别表示2011、2015 和2020 年。由图2可知，大部分的省（区市）位于第一或第三象限，这表明绿色金融与工业绿色转型耦合协调度在地域上呈现出明显的“高与高相邻”、“低与低相邻”的空间聚集特征，这表明，受所处地理位置的影响，绿色金融发展和工业绿色转型协调度高的省份，可能会激发带动周边省份借鉴经验、学习与交流，进而来推动本省的绿色金融发展和工业绿色转型的进程，而周围省份经济发展大体相同，又缺乏适合借鉴与学习的例子，出现了低省份的耦合协调度与周围省份的低耦合协调度相同的现象。这进一步说明了绿色金融与工业绿色转型的耦合协调度类似的省份在空间上呈现出集中分布的趋势。2011—2013 年，空间聚集程度较低，2014—2020年，逐渐形成以河南、湖北、湖南、安徽为核心的中部地区和以北京、天津、上海、江苏、山东等为主的东部“高与高聚集”地区。“低与低聚集”集中在以辽宁、吉林为主的东北地区和以内蒙古、云南、甘肃、青海、宁夏、新疆为主的西北地区。因此需要进一步加强各个省（区市）之间的协调发展，推动区域绿色金融与产业绿色转型发展融合，缩小区域差距。

图2 耦合协调度（D）的Moran’s I 散点图

（三）绿色金融与工业绿色转型的互动关系分析

为了进一步分析探究30 个省（区市）绿色金融与产业绿色转型的动态关系，本文尝试采用PVAR 模型进行实证分析。

1.平稳性检验

为尽量避免伪回归保证结果的可靠性，本文拟采用IPS 检验方法对绿色金融（gf）和工业绿色转型（gtoi）序列的平稳性进行单位根检验，检验结果见表6，从中分析可知，gf 和gtoi 变量并不平稳，但在一阶差分处理后，两者都通过了显著性水平检验，得到了稳定的数据。

表6 单位根检验结果

2.协整检验

协整检验的前提条件即序列之间为同阶单整，本文采用Kao 检验来确定是否形成了协整关系。Kao 检验的t=-3.5907，p=0.0002＜0.01，则拒绝原假设，因此，绿色金融与工业绿色转型之间应该存在较为稳定的均衡关系。

3.PVAR 模型估计

本篇使用GMM 方法估计PVAR 模型，首先运用赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）值、贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC） 值和汉南奎因信息准则（HannanQuinn information criterion，HQIC） 值最小的选择标准，由表7 可知，得出其最佳滞后阶数为1 阶。

表7 最优滞后阶数的确定

参考连玉君的PVAR 程序进行矩估计，结果见表8。从表中分析可知，第一，在1%的显著性水平基础上，滞后一期的绿色金融对自身的发展具有促进作用，这说明绿色金融的发展在时间上具有一定的依赖性；
第二，滞后一期的工业绿色转型对绿色金融的影响系数为0.2222，通过了5%的显著性水平，说明工业绿色转型对绿色金融的促进作用较为明显，结合理论分析，绿色金融政策的实施向工业企业特别是重污染企业传递信号，响应绿色发展理念，引导资金流向绿色低碳型项目，为了满足不同企业对绿色金融产品多样化的需求，需要绿色金融市场不断的完善，在绿色金融产品上进行创新；
第三，对于工业绿色转型来说，滞后一期的绿色金融对工业绿色转型的影响系数却没有通过10%的显著性水平检验，出现了绿色金融对工业绿色转型推动作用尚不明显的情况，结合理论进行分析，绿色金融总量较少，不能很大程度上满足工业企业对绿色资金的需求，此外，受环境规制的影响，银行等金融机构需要将资金引导到低碳环保型企业，接收到支持鼓励绿色发展信号的企业，可能采取“漂绿”的手段将获得的资金投入别处，没有真正投入到企业绿色技术创新、节能减排等项目上，从而削弱了绿色金融助推工业绿色转型的动力。由上分析，绿色金融与工业绿色转型的双向互动关系仍有很大的提升空间。

表8 PVAR 模型的GMM 估计结果

4.脉冲响应与方差分解分析

PVAR 模型得到的GMM 估计结果只能反映变量之间的短期动态关系，可以直接描述绿色金融和工业绿色转型的长期响应机制和路径演化。本文利用脉冲响应函数和方差分解进一步分析了绿色金融与工业绿色转型之间的长期动态互动关系。如图3 所示，通过200 次Monte Carlo 模拟得到绿色金融与工业绿色转型的脉冲响应图均呈现收敛趋势，说明模型是稳定的。

图3 绿色金融与工业绿色转型的脉冲响应图

由图（a）和图（d）可知，绿色金融和工业绿色转型受到自身冲击后，将产生直接的正面影响。当冲击值达到最大值时，随着时间的推移，影响逐渐减小到0。通过图（c）可知，在预测期数的第一期内，工业绿色转型对绿色金融的响应值为正且达到峰值，在后期出现上下波动，这说明工业企业在进行绿色转型过程中，会进一步促进绿色金融相关的法律法规不断完善，同时，激励银行等金融机构对绿色金融产品的创新，来推动绿色金融的发展。图（b）表现了绿色金融对工业绿色转型的影响，第一期响应值为0.2%达到最大值，之后也上下波动趋于0 值，说明绿色金融对工业绿色转型也具有促进作用，与GMM 估计结果基本一致，进一步表现了绿色金融与工业绿色转型之间的互动发展。

方差分解是对脉冲响应分析的进一步补充，可以更详细地显示各结构冲击对系统变量的解释程度，更准确地反映绿色金融与产业绿色转型之间的相互影响程度。文章分析了第10 期、第20 期和第30 期的方差分解结果，且结果基本一致，这表明经过10 个预测期后系统基本稳定，绿色金融发展主要受自身影响，程度为99.9%，受工业绿色转型的影响程度仅为0.9%，工业绿色转型受自身影响程度为99.1%，受绿色金融水平影响为0.1%。

本文聚焦于绿色金融发展与工业绿色化之间相互促进作用和两系统间的协调配合关系，基于2011—2020 年我国30 个省级面板数据，利用耦合协调度和PVAR 模型对提出的理论机制进行实证检验和政策讨论。得到的结论如下：第一，2011—2020 年，绿色金融与工业绿色转型的发展水平显著提高，且显示出稳步上升的趋势，绿色金融与工业绿色转型两系统的未来发展具有正向互动的发展态势，而各省（区市）两系统间协调发展程度却存在着显著的差异性。第二，在空间上，耦合协调度的Moran’s I 指数在2011—2015 年间呈上升趋势，而在2016—2020 年表现为上下波动，大部分地区呈现出“高与高”或“低与低”聚集的空间特征，但两系统的协调发展关系还需要进一步加强。第三，在互动关系上，工业绿色转型对绿色金融的促进作用明显，而绿色金融对工业绿色转型发展的促进作用有待进一步提高。

基于以上结论，本文提出如下建议：工业企业应该明确与落实绿色转型战略，重视项目的选择，择优发展对环境友好型的绿色产业项目，同时，积极投入绿色技术的研发与创新，培育绿色生产基地，针对区域内的绿色项目发展情况，推进绿色项目库的建设；
银行等金融机构应明确自身的社会责任，把环境和社会因素列入评判企业价值和发展前景的重要标准，设计多元化的绿色金融产品为更多中小型工业企业绿色转型发展提供资金支持；
政府应根据市场发展情况及需求，不断推进工业绿色转型具体措施的落实，做好政策引导与宣传工作，搭建信息沟通渠道，推动绿色金融市场的完善；
监督机构应完善绿色金融发展的制度背景，从监管制度层面保驾护航，补充绿色金融相关的法律法规，为工业绿色转型顺利进行提供保障。

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