陸浩洋 侯茂章

摘要：自第26屆聯(lián)合國氣候變化大會召開以來，全球持續(xù)關(guān)注如何促進經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展，而這與生態(tài)福利績效的發(fā)展軌跡不謀而合。本文基于2008—2019年相關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建生態(tài)福利績效評價體系，計算中國生態(tài)福利績效；從綠色信貸視角分析其存在的問題，通過構(gòu)建相關(guān)計量模型與灰色關(guān)聯(lián)度分析探究了綠色信貸如何影響生態(tài)福利績效。結(jié)果表明，中國生態(tài)福利績效僅于2015—2016年達到相對最有效，生態(tài)福利績效與綠色信貸之間呈倒“U”型關(guān)系。因此，本文建議對綠色信貸體制進行適當(dāng)調(diào)整，控制綠色信貸發(fā)放量，并將重心適當(dāng)轉(zhuǎn)移至綠色保險與綠色債券等其他綠色金融產(chǎn)品上。

關(guān)鍵詞：生態(tài)福利績效；改進PAC-DEA模型；可持續(xù)發(fā)展；綠色經(jīng)濟

中圖分類號：F832? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A? ? ? ? 文章編號：1007-0753（2023）05-0065-10

一、引言

近年來，我國高度重視環(huán)境保護，將生態(tài)文明建設(shè)納入中國特色社會主義事業(yè)“五位一體”總體布局，大力推動綠色、低碳和可持續(xù)發(fā)展。在2021年11月舉辦的亞太經(jīng)合組織工商領(lǐng)導(dǎo)人峰會上，習(xí)近平總書記強調(diào)，“綠色低碳轉(zhuǎn)型是系統(tǒng)性工程，必須統(tǒng)籌兼顧、整體推進”，他提出“要準(zhǔn)確理解可持續(xù)發(fā)展理念，堅持以人民為中心，協(xié)調(diào)好經(jīng)濟增長、民生保障、節(jié)能減排，在經(jīng)濟發(fā)展中促進綠色轉(zhuǎn)型、在綠色轉(zhuǎn)型中實現(xiàn)更大發(fā)展”。在經(jīng)濟發(fā)展中促進綠色轉(zhuǎn)型與生態(tài)福利績效的發(fā)展軌跡不謀而合。

什么是生態(tài)福利績效？臧漫丹等（2013）提出，依照綠色經(jīng)濟理論，生態(tài)福利績效是福利的價值量和生態(tài)資源消耗實物量的比值，反映單位資源投入所帶來的福利提高程度。Dietz等（2012）將生態(tài)福利績效定義為出生時預(yù)期壽命與人均生態(tài)足跡的比值。諸大建和張帥（2014）采用人類發(fā)展指數(shù)與生態(tài)足跡之比量化生態(tài)福利績效。生態(tài)福利績效能夠展示社會福利、生態(tài)因素和經(jīng)濟發(fā)展的變化，其所涉及的幾項指標(biāo)均具備可得性、可比性和動態(tài)性。目前，生態(tài)福利績效的概念并未被廣泛普及，相關(guān)研究仍屬于起步階段，大部分文獻主要針對區(qū)域生態(tài)福利績效的評估與生態(tài)福利績效的影響因素，關(guān)于綠色信貸與生態(tài)福利績效之間的關(guān)系尚無定論，相關(guān)研究也不多。恰逢國內(nèi)近幾年大力提倡發(fā)展以綠色信貸為主體的綠色金融（李若愚，2016），本文將創(chuàng)新性地探究我國生態(tài)福利績效發(fā)展水平，并研究綠色信貸與生態(tài)福利績效的關(guān)系，從理論與實證兩方面剖析其影響機理，以期為相關(guān)領(lǐng)域研究提供一個全新的視角。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

1.生態(tài)福利績效的測算

目前關(guān)于生態(tài)福利績效的測算方式大致分為兩類：一類是基于社會福利與生態(tài)足跡的比值，包括諸大建和張帥（2014）提出的人類發(fā)展指數(shù)與生態(tài)足跡的比值以及Dietz（2012）提出的出生時預(yù)期壽命與生態(tài)足跡的比值；另一類是從投入與產(chǎn)出兩個角度構(gòu)建生態(tài)福利績效評價體系。國內(nèi)學(xué)者們大多關(guān)注評價模型的創(chuàng)新，如馮吉芳和袁健紅（2016）基于LMDI分解模型評價我國生態(tài)福利績效；龍亮軍等于2017與2019年先后提出了通過改進DEA模型以及兩階段Super-NSBM模型評價生態(tài)福利績效的方法；郭炳南和卜亞（2018）使用SBM超效率模型測算長江經(jīng)濟帶城市生態(tài)福利績效；方時姣和肖權(quán)（2019）通過超效率DEA模型進行了我國生態(tài)福利績效的評價研究。在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，本文將采取改進PAC-DEA模型評價我國生態(tài)福利績效。

2.綠色信貸對生態(tài)福利績效的影響

臧漫丹等（2013）提出了生態(tài)福利績效的研究框架，如圖1所示，本文將依據(jù)此框架分析綠色信貸分別對社會福利與生態(tài)資源消耗的影響。

從社會福利的視角出發(fā)，生態(tài)福利績效反映了單位資源投入所帶來的福利提高程度，由于綠色信貸可以顯著促進地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率增長，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，在消耗相同資源的情況下，社會福利顯著提高，生態(tài)福利績效迅速上升（劉傳江等，2023）。近期研究表明，在差異化能源結(jié)構(gòu)的背景下，不同調(diào)控力度的綠色信貸會對社會福利產(chǎn)生差異性影響，當(dāng)綠色信貸在政策最優(yōu)度以內(nèi)，其對社會福利有正向影響，但短期內(nèi)如果超過政策的最優(yōu)度，可能導(dǎo)致總產(chǎn)出下降，降低居民消費和就業(yè)率（馬理等，2023）。

從生態(tài)資源的角度出發(fā)，綠色信貸對其的影響可分為對資源、污染、綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。在資源方面，Cheng等（2022）提出，綠色信貸可以通過改善資源配置促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。有研究表明發(fā)展綠色金融可以改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，對資源使用、環(huán)境質(zhì)量均有正向作用（Tang等，2022）。也有學(xué)者指出綠色信貸、環(huán)境監(jiān)管、技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域能源高效利用有一定影響，但信貸規(guī)模的影響不明顯（Song等，2021）。在污染方面，學(xué)者們大多認為綠色信貸能夠促進節(jié)能減排。修靜等（2015）指出，目前的綠色信貸規(guī)制措施有利于工業(yè)節(jié)能減排；馬妍妍和俞毛毛（2020）研究得出綠色信貸政策明顯減少了污染物的排放；張可等（2022）也發(fā)現(xiàn)綠色信貸對降低區(qū)域能源強度具有促進作用。類似發(fā)現(xiàn)在其他國家也同樣適用，例如在韓國，在綠色信貸政策下，制造商可以通過將其供應(yīng)商的污染降低到理想的水平來創(chuàng)造額外的價值（Kang，2020）。在綠色技術(shù)創(chuàng)新方面，現(xiàn)有研究大多表明綠色信貸對綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響具有異質(zhì)性。例如，綠色信貸對環(huán)保企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的促進作用（何凌云等，2019），但其對于重污染企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的抑制作用（田超和肖黎明，2021）；綠色信貸準(zhǔn)則對國有企業(yè)和大型企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新有明顯影響，但對非國有企業(yè)和小型企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新沒有顯著影響（劉強等，2020）。還有學(xué)者認為，綠色信貸促進了綠色技術(shù)創(chuàng)新量的提升，而非質(zhì)的提升（王馨和王營，2021）。

（二）理論分析與研究假設(shè)

國內(nèi)外僅有少數(shù)學(xué)者對生態(tài)福利績效與綠色信貸之間的直接關(guān)系進行研究。Lu等（2022）運用傳統(tǒng)公式評價了國內(nèi)生態(tài)福利績效，并發(fā)現(xiàn)綠色信貸與生態(tài)福利績效之間存在倒“U”型關(guān)系。

作為目前最主要的綠色金融產(chǎn)品，綠色信貸通過同時影響投入端和產(chǎn)出端對生態(tài)福利績效產(chǎn)生影響。在投入端方面，蘇冬蔚和連莉莉（2018）指出，綠色信貸會使重污染企業(yè)的債務(wù)成本顯著上升，且經(jīng)營績效大幅下滑，對重污染企業(yè)具有顯著的融資懲罰效應(yīng)和投資抑制效應(yīng)。這種懲罰效應(yīng)能夠有效控制重污染企業(yè)的規(guī)模，并促使其轉(zhuǎn)型升級，從而顯著抑制資源消耗。在產(chǎn)出端方面，謝婷婷和劉錦華（2019）的研究表明，綠色信貸投入直接促進了綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，對于經(jīng)濟增長具有顯著的正向作用，而經(jīng)濟增長能夠顯著提高社會福利。綠色信貸在控制資源消耗的同時帶來了社會福利的提升，因此可以認為其能夠增加生態(tài)福利績效。

然而，這種影響可能并不是線性的。生產(chǎn)工作存在資源消耗的下限與技術(shù)突破的上限，以化石能源的使用為例，在綠色信貸發(fā)放的初級階段，由于其帶來的一系列正面效應(yīng)，例如鼓勵綠色技術(shù)創(chuàng)新、促進經(jīng)濟發(fā)展、懲罰重污染企業(yè)投資等；相關(guān)技術(shù)的不斷改進使得每一單位化石能源產(chǎn)生的經(jīng)濟產(chǎn)出不斷提高；當(dāng)經(jīng)濟增長到一定階段，優(yōu)質(zhì)能源的存量越來越少，盡管技術(shù)還在不斷進步，但是每一單位越來越劣質(zhì)的化石能源所帶來的經(jīng)濟產(chǎn)出卻很難持續(xù)提高（Ayres，2008）。在這種情況下，社會福利不再隨著綠色信貸的發(fā)放而提升，但資源消耗卻存在一定下限，由此導(dǎo)致生態(tài)福利績效降低。

據(jù)此，本文提出假設(shè)：生態(tài)福利績效與綠色信貸之間存在倒“U”型關(guān)系。

三、指標(biāo)構(gòu)建、變量描述與數(shù)據(jù)來源

（一）被解釋變量

生態(tài)福利績效的本質(zhì)是以最少的自然生態(tài)投入轉(zhuǎn)換獲得最大的福利水平產(chǎn)出，因此可以從投入和產(chǎn)出兩個角度進行評估。本文借鑒成金華等（2014）、潘興俠等（2013）、付麗娜等（2013）、陳傲（2008）等關(guān)于生態(tài)效率評價指標(biāo)體系的研究成果，選取資源消耗和環(huán)境污染作為自然生態(tài)投入指標(biāo)。由于主觀福利難以定量描述，產(chǎn)出指標(biāo)僅通過客觀福利水平進行衡量。具體指標(biāo)體系如表 1所示。

（二）核心解釋變量

本文的核心解釋變量為綠色信貸。目前，學(xué)術(shù)界對綠色信貸的衡量方式主要有四種，分別是綠色信貸余額、節(jié)能環(huán)保貸款項目余額、六大高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出占比以及工業(yè)污染治理投資中的“銀行貸款”（謝婷婷和劉錦華，2019）。通過借鑒大部分學(xué)者的做法，以及考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可獲得性，本文選取節(jié)能環(huán)保貸款項目余額來衡量綠色信貸，時間為2008—2019年①。

（三）控制變量

為了減輕遺漏變量帶來的研究估計誤差，本文借鑒相關(guān)研究，選取以下控制變量：城市發(fā)展水平（fdi），用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾饬?；政府?guī)模（gov），用政府財政支出占GDP比重衡量；外商直接投資（ur），用實際利用外商直接投資總額衡量。

四、基于改進PAC-DEA模型評價中國生態(tài)福利績效

（一）數(shù)據(jù)的無量綱處理

由于各變量之間的差距過于懸殊，本文對上述變量進行無量綱處理。由于總體的最大值與最小值未知，采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理方法，其公式如下。

其中，mean為樣本均值，sd為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

（二）改進PAC-DEA模型

1. 福利水平降維處理

本文將對兩類投入指標(biāo)以及產(chǎn)出指標(biāo)通過主成分分析進行降維處理。在進行主成分分析之前，需要對上述三類指標(biāo)進行適用性檢驗，檢驗結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出，資源消耗和環(huán)境污染的三個指標(biāo)間相關(guān)度均不高（KMO值分別為0.472和0.281），意味著其均不符合要求，不適合進行主成分分析，可直接代入DEA模型。而福利水平的KMO值為0.703，大于0.6，且數(shù)據(jù)通過Bartlett 球形度檢驗（p＜0.05），滿足主成分分析的前提要求。

由表 3可知，主成分分析一共提取出1個主成分，特征根值均大于1，該主成分的方差解釋率和累積方差解釋率都是97.46%，說明這一個主成分可以表示3個指標(biāo)97.46%的信息量。最后根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的得分系數(shù)矩陣（見表4）通過加權(quán)求和得到一個綜合指標(biāo)以替代原有的3個福利水平指標(biāo)。

2. 基于改進PAC-DEA模型的實證分析

DEA為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的簡稱，是一種多指標(biāo)投入和產(chǎn)出評價的研究方法。傳統(tǒng)DEA模型如 CCR和 BCC模型，是從徑向（投入和產(chǎn)出以等比例縮小或放大）和角度（投入或產(chǎn)出角度）兩個方面來測算效率的。表5、表6分別為CCR模型和BCC模型分析結(jié)果。

由表 5和表 6可知，無論是用CCR還是BCC模型，2009—2014年的生態(tài)福利績效均為“非DEA有效”，且兩個模型中每一年的綜合效益θ、松弛變量S-與松弛變量S+均一致，說明該模型十分穩(wěn)健。其中松馳變量S-為“減少多少投入時達目標(biāo)效率”；松馳變量S+為“增加多少產(chǎn)出時達目標(biāo)效率”。2012年之前，松弛變量S-均為0，說明規(guī)模過小，產(chǎn)出并沒有達到合意的規(guī)模。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)，按當(dāng)時美元匯率換算，2008年中國的GDP為45 320億美元，排名世界第三，與當(dāng)時的世界第二經(jīng)濟大國日本仍有一定的差距，這也直接說明我國在2012年之前并沒有達到最優(yōu)產(chǎn)出。2008—2012是我國經(jīng)濟快速發(fā)展時期，國家通過擴大規(guī)模增加效益，在2013年達到產(chǎn)出最優(yōu)。但是我國前期經(jīng)濟社會的快速發(fā)展在一定程度上是通過犧牲生態(tài)發(fā)展實現(xiàn)的，監(jiān)測數(shù)據(jù)表明，對比2003年，2013年洞庭湖的劣五類水質(zhì)占比增加到5%，達到相對峰值，這對應(yīng)了2013—2014年存在的顯著過度投入（松弛變量S-分別為0.424與0.095）。根據(jù)CCR和BCC結(jié)果，生態(tài)福利績效在2015與2016年達到了相對最有效，說明我國在可持續(xù)發(fā)展方面取得了一定的進展。但2017年及以后的生態(tài)福利績效未達到DEA有效，可能是由于資源的過多投入以及較大規(guī)模的環(huán)境污染，說明節(jié)約資源與環(huán)境治理依舊任重而道遠。為了具體分析超投入與超產(chǎn)出指標(biāo)，本文將進行冗余分析與產(chǎn)出不足分析。

表 7和表 8呈現(xiàn)了每個變量對應(yīng)的松弛變量。由表 7可知，對于投入端，2013年開始出現(xiàn)投入冗余，總計冗余為0.424，其中人均工業(yè)廢水與廢氣的排放占比較大，分別為0.278和0.119。生態(tài)環(huán)境部統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，我國工業(yè)廢水排放量從2010年起出現(xiàn)下降，但是整體基數(shù)依舊較為龐大，僅有11.85%的地下水達到優(yōu)良級水質(zhì)。同時，我國霧霾現(xiàn)象嚴(yán)重，早在2012年，我國相關(guān)部門就開始采取相應(yīng)措施，如將PM2.5納入空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、實施《大氣污染防治行動計劃》等，然而2014年我國工業(yè)廢氣問題依然嚴(yán)峻，全國出現(xiàn)13場大范圍持續(xù)性霧霾過程，涉及11省份。2015年，霧霾問題得到改善，我國大范圍持續(xù)性霾過程次數(shù)直線下降，達到了0投入冗余。

2017年之后投入冗余處于波動狀態(tài)，存在“一年好、一年差”的情況，說明相關(guān)節(jié)能減排政策執(zhí)行可能存在一定問題，實施過程中存在“一年松、一年緊”的現(xiàn)象?！?017全球碳預(yù)算報告》指出，2017年全球碳排放強勁回升，與此對應(yīng)的是2017年的工業(yè)廢氣排放又開始存在冗余。并且隨著水資源的存量下降，人均用水量也逐漸成為導(dǎo)致生態(tài)福利績效較低的原因之一，與之對應(yīng)的是2018與2019年的投入冗余，分別為0.667與0.789。

對于產(chǎn)出端，2012年之前，福利水平的綜合指標(biāo)分別需要擴大2.950、2.511、1.756、0.961、0.475個單位的規(guī)模才能達到相對最高產(chǎn)出，其后松弛變量顯著降低，說明社會經(jīng)濟、醫(yī)療與文化發(fā)展日趨穩(wěn)定，我國經(jīng)濟開始由高增長時期轉(zhuǎn)入平穩(wěn)增長時期。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2013年，中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生歷史性變化：第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重達到46.1％，首次超過第二產(chǎn)業(yè)。國家信息中心經(jīng)濟預(yù)測部專家評價指出，第三產(chǎn)業(yè)即服務(wù)業(yè)的發(fā)展壯大，不僅有利于吸納大量就業(yè)人口，而且對資源能源消耗較少，有利于節(jié)能減排，這對于提高經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量和效益至關(guān)重要。

生態(tài)福利績效未達到有效的根本原因在于生產(chǎn)工作存在生態(tài)資源消耗下限，導(dǎo)致生態(tài)資源日益減少。同時，由于污染治理技術(shù)仍有進步空間，且部分技術(shù)費用較高難以普及，污染治理不到位，導(dǎo)致部分生態(tài)資源再生緩慢。過去經(jīng)濟是“高投入、高污染、高產(chǎn)出”的粗放式發(fā)展，經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級需要一定時間。

五、綠色信貸與生態(tài)福利績效的關(guān)系研究

（一）基準(zhǔn)回歸分析

由上文可知，我國的生態(tài)福利績效尚存在一些問題，為此，本文從綠色信貸視角對生態(tài)福利績效進行進一步探索。借鑒Lu等（2022）、謝婷婷和劉錦華（2019）、劉大煒等（2021）等的研究，構(gòu)建以下模型：

其中，EWP為生態(tài)福利績效，gc代表綠色信貸，control為控制變量，t為時間項，取平方是為了控制因變量的時間趨勢及非線性變化，ε為隨機誤差項。

考慮到生態(tài)福利績效值具備歸并數(shù)據(jù)特點，若采用 OLS 則會產(chǎn)生偏誤，本文采取Tobit模型進行回歸分析，結(jié)果如表9所示。

由表9可知，在1%的顯著性水平下，綠色信貸與生態(tài)福利績效之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系，當(dāng)綠色信貸超過一定規(guī)模后，生態(tài)福利績效呈下降趨勢。這與之前DEA分析所得出的結(jié)論也是相對應(yīng)的，即生態(tài)福利績效存在“非DEA有效—DEA強有效—非DEA有效”的變化規(guī)律?！跋淳G”行為可能是導(dǎo)致這一現(xiàn)狀的原因之一。綠色信貸在我國起步較晚，商業(yè)銀行之間綠色信貸發(fā)展水平差異嚴(yán)重，部分銀行對綠色信貸的認識還停留在表面。但為滿足“雙碳”要求，銀行可能會盲目發(fā)放綠色貸款，但在貸款發(fā)放過程中對綠色信貸客戶的環(huán)境風(fēng)險評估不夠到位，同時統(tǒng)一的碳排放測算標(biāo)準(zhǔn)尚未建立，缺少衡量環(huán)境效益與風(fēng)險的統(tǒng)一工具。企業(yè)可能利用此類漏洞申請綠色貸款，并在成功申請后繼續(xù)在生產(chǎn)經(jīng)營中對生態(tài)進行破壞，導(dǎo)致生態(tài)福利績效反而有所下降。有研究也表明，綠色信貸政策的實施導(dǎo)致重污染企業(yè)的會計信息質(zhì)量下降（秦海林和張歡，2023）。

（二）穩(wěn)健性檢驗

本文將通過灰色關(guān)聯(lián)度分析進行穩(wěn)健性檢驗?；疑P(guān)聯(lián)分析的第一步是確定原始數(shù)據(jù)參考序列和比較序列。

本文選取全國生態(tài)福利績效作為參考序列，2008—2019年各大商業(yè)銀行的綠色信貸數(shù)據(jù)作為比較序列，得出計算結(jié)果（見表10）。

由圖2可知，綠色信貸的發(fā)放量逐年遞增。而表10灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果顯示，2014年之前，灰色關(guān)聯(lián)度與時間呈正相關(guān)，即生態(tài)福利績效隨著綠色信貸發(fā)放量的增加而提高；而2015—2019年間，生態(tài)福利績效逐漸降低，這說明生態(tài)福利績效與綠色信貸確實存在倒“U”型關(guān)系。同時，該結(jié)果與上述DEA模型結(jié)果也十分吻合，生態(tài)福利績效均在2014年達到最有效，說明本文的模型設(shè)計是合理且穩(wěn)健的。

六、結(jié)論與建議

本文研究表明，在2008—2019年期間，僅2015—2016年生態(tài)福利績效達到相對DEA有效，我國生態(tài)福利績效呈倒“U”型發(fā)展，同時通過實證分析證明了綠色信貸與生態(tài)福利績效之間同樣存在倒“U”型關(guān)系。除此之外，2017年之后投入冗余處于波動狀態(tài)，存在“一年好、一年差”的情況，說明相關(guān)部門在政策執(zhí)行上仍有不足，實施過程中存在“一年松、一年緊”的現(xiàn)象?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，本文提出以下建議：

一是應(yīng)持之以恒堅持綠色發(fā)展戰(zhàn)略，落實環(huán)境保護政策。政府需要加強生態(tài)文明建設(shè)頂層設(shè)計，將生態(tài)福利與官員業(yè)績掛鉤，建立健全生態(tài)環(huán)境保護責(zé)任追究制度和監(jiān)督長效機制，以確?！熬G色”政策的可持續(xù)實施。

二是金融機構(gòu)需要合理制定綠色信貸原則，加強綠色審查，完善綠色金融網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。由于目前信息溝通機制不夠健全，綠色信貸發(fā)展水平差異嚴(yán)重，銀行不宜為達到政策要求過度發(fā)放綠色信貸，而應(yīng)當(dāng)首先加強自身綠色信貸能力建設(shè)，完善綠色信貸管理系統(tǒng)，并適時培養(yǎng)和引進相關(guān)專業(yè)人才，避免“洗綠”行為的發(fā)生。此外還可以將重心逐漸轉(zhuǎn)移至其他綠色金融產(chǎn)品，比如綠色保險與綠色債券等。同時，由于環(huán)保類金融產(chǎn)品具有投資回報周期長、收益率低的特點，監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)為發(fā)放綠色信貸、進行綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新的金融機構(gòu)提供政策支持。

三是利用綠色信貸促進企業(yè)轉(zhuǎn)型。為實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，在發(fā)放綠色信貸時應(yīng)鼓勵重污染企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)型為新能源企業(yè)。除此之外，對于重污染企業(yè)，還可以通過調(diào)整碳稅高效控制污染排放，實現(xiàn)良性管控。

注釋：

① 數(shù)據(jù)來源于平安銀行、寧波銀行、江陰銀行、張家港行、鄭州銀行、青島銀行、青農(nóng)商行、蘇州銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、民生銀行、招商銀行、無錫銀行、江蘇銀行、杭州銀行、西安銀行、南京銀行、渝農(nóng)商行、常熟銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、上海銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、工商銀行、長沙銀行、郵儲銀行、光大銀行、成都銀行、紫金銀行、浙商銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、貴陽銀行、中信銀行和蘇農(nóng)銀行2008—2019年的社會責(zé)任報告、可持續(xù)發(fā)展報告和年報。

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（責(zé)任編輯：張艷妮/校對：曾向宇）