绿色信贷政策能助力城市碳减排吗?
——基于《绿色信贷指引》实施的准自然实验

方国斌, 邓耀洵, 张 俊

(安徽财经大学 a.统计与应用数学学院;b.经济学院,安徽 蚌埠 233041)

科学研究证实,碳排放的增多导致全球气候变暖以及极端天气频发,逐渐威胁人类的食物供应和居住环境,因此减少碳排放和拥抱美丽清洁的绿色世界已经成为人们的共同心声。从党的十八届五中全会提出的绿色发展理念到2020年明确提出“双碳”目标,即力争在2030年前实现碳达峰与2060年前实现碳中和,都表现出国家对碳减排的决心。为此,除了政府采取一些行政手段去抑制碳排放以外,银行等金融部门也参与制定与实施了相关绿色金融政策。2012年由银监会制定的《绿色信贷指引》便是其中的重要政策之一,该政策主要对微观企业进行信贷调控,引导资金在市场中重新配置,使得信贷支持更倾向于绿色清洁产业,但实际效果如何尚未可知。因此对该政策实施的效果进行研究具有一定的意义和价值,可以为进一步制定和实施金融政策提供参考。

绿色信贷政策最直接的影响对象是微观企业,因此该政策是否能够实现减少碳排放的关键在于能否给微观企业带来积极影响[1-2]。在企业的创新方面,有研究指出《绿色信贷指引》的实施使得重污染企业股权融资成本上升[3],缩减了重污染企业的信贷规模[4],降低了重污染企业的研发投入,进而抑制了企业的绿色技术创新,未能表现出“波特效应”[5]。但也有文献表明,《绿色信贷指引》的实施显著提高了重污染企业的创新产出[6-7],同时这种创新产出降低了其贷款融资成本[8]。具体而言,该政策主要通过抑制重污染企业的财务空间以及增加债务融资成本来倒逼企业进行绿色转型和升级[9-10],最终降低区域碳排放水平。在区域产业结构优化方面,绿色信贷政策主要通过改变微观企业的投资战略进而影响区域产业结构的比例。现有研究关于绿色信贷政策是否能够优化产业结构存在分歧:有学者认为当前环境污染的成本不足以限制资本密集的产业继续进行大规模生产[11],无法带来产业结构的升级;与之相对应,另一些学者认为绿色信贷能够促进企业向清洁行业迈进,从而优化产业结构[12]。综上,政策的实施是否能产生城市碳减排效应值得讨论。

一、绿色信贷政策对碳排放影响机制的理论假说

绿色信贷政策的实施直接影响的主体是微观企业,因此绿色信贷政策能否产生预期效果关键在于企业是否会做出实质性的绿色转变。首先,绿色信贷政策优化了信贷资源的配置,引导银行等金融机构通过执行差异化利率来控制绿色信贷限制行业的贷款规模,同时将更低利率的贷款发放给绿色企业,提高绿色产业在市场中的占比。对于绿色信贷限制行业的企业来说,绿色信贷额度的大量削减使得它们无法继续按照以往的规模进行产品的加工制造,从而不得不缩小自己的生产规模去确保自己的企业正常运转,企业规模缩减的同时也降低企业的碳排放量[13]。其次,绿色信贷政策的实施向市场传递了未来执行绿色发展的风向标,使得民间资金倾向于从重污染行业撤出转而流向低碳产业,这进一步限制了重污染企业获得资金支持的能力,导致生产的环境外部性问题内部化,此时转型升级或者缩小规模成为了重污染企业未来的主要走势[14]。最后,绿色信贷的实施大大增强了绿色企业获得融资贷款的能力,使得绿色企业能够将更多的资金用于绿色技术的研发创新[15],提高了企业的绿色创新能力[16],推动了技术进步[17],这同样也激励了重污染企业提高创新投入从而抵消行业监管所带来的约束限制[18]。重污染企业的转型升级和绿色创新技术的进步都会带来企业碳排放量的降低,从而降低了企业所在城市的碳排放水平[19]。基于此,提出假说1:

H1:绿色信贷政策通过促进企业绿色创新来降低城市的碳排放。

产业结构是指一个经济体中各个产业之间在产出、就业、价值链等方面的相对比重和构成,它反映了不同产业的发展状况和相互关系。为了更准确地研究绿色信贷政策对产业结构的影响,本文主要从产业结构合理化和产业结构高级化两个角度来进行具体分析。产业结构合理化是指在产业发展中,不同产业之间的比例和结构能够适应经济社会发展的需要,达到资源配置的合理化和效率提升的目标。而产业结构高级化则是指产业向技术含量更大、附加值更大、创新能力更强的方向发展。绿色信贷对产业结构影响主要分为以下四个方面:首先,绿色信贷政策可以提供针对环保、低碳产业的优惠融资政策,包括贷款利率优惠、贴息政策等,降低这些产业的融资成本[20],将激励企业加大对环保技术研发和绿色产业投资的力度,推动产业结构向环保产业调整[21]。其次,绿色信贷政策可以鼓励企业进行绿色技术创新和研发,提供风险投资和技术转让等金融支持,将促进企业提升技术水平,推动产业升级和创新,实现产业结构向高技术含量的方向发展[22]。然后,绿色信贷政策通常与环境规范和标准相结合,对企业进行绿色审计和环境评估。这将迫使传统产业企业进行产业结构调整,减少高污染、高能耗产业的比重,推动产业向低碳、清洁的方向转变。最后,绿色信贷政策可以设立激励措施,如对环保绩效优秀企业给予贷款利率优惠、奖励等,以鼓励企业积极参与绿色产业发展和环境保护。这将提高企业对绿色产业的投资意愿,推动产业结构合理化和高级化[23]。但是,现有的研究未能够在政策的影响方向上达成一致共识,主要是由于当前企业违规成本较低以及信息不对称使得绿色信贷政策对产业结构升级的促进效应并不显著,当信贷资金持续地流向资本密集型企业时,绿色信贷政策甚至有可能阻碍城市产业结构的升级[24]。基于以上分析,提出假说2:

H2:绿色信贷政策通过优化城市产业结构来降低城市的碳排放。

综合上述理论分析以及两个假说,提出假说3:

H3:绿色信贷政策的实施能够显著降低城市的碳排放。

二、模型设定、指标构建与数据说明

1.模型设定

政策的实施降低了城市碳排放吗?这种影响效应显著吗?还有哪些因素对城市碳排放有影响?为了解决这些疑问,本文使用双重差分法对政策效应进行分析,具体模型建立如下:

ln CO2it=β0+β1Cityi×Policyt+βnControl1+γi+μt+εit

(1)

其中: CO2it表示城市i第t年的碳排放水平;β0表示常数项;Cityi表示城市i是否是高污染城市的虚拟变量;Policyt代表2012年前后虚拟变量;Control1代表所有宏观层面控制变量;γi代表城市固定效应;μt代表年份固定效应;εit表示随机误差项。该模型中我们重点关注的是交互项Cityi×Policyt的系数β1,该系数若显著为负,则表明《绿色信贷指引》的实施有效抑制了城市的碳排放。

2.控制变量指标构建

(1)核心解释变量 为了探究绿色信贷政策的实施是否会对城市的碳排放量产生显著影响,本文将分别设置政策实施年份(Policy)、城市(Treat)和两者的交互项did这三个虚拟变量,其中交互项(did)是本文的核心解释变量。由于政策实施的时间是2012年,所以将年份大于等于2012年设置为实验组。此外,因为绿色信贷政策主要限制的是高污染企业的贷款,所以将城市中高污染企业数量大于5的设置为实验组。两者交互项反映了政策实施后高污染城市相对于一般城市来说碳排放量变化情况。

(2)被解释变量 为了探究绿色信贷政策对城市碳排放的影响及其作用机制,选取二氧化碳排放量的对数(ln CO2)来衡量城市碳排放水平。由于高污染企业通过绿色创新来实现企业转型或者缩减企业自身的信贷资金来减少生产规模从而降低城市的碳排放水平,这一期间需要一定的时间间隔。为了反映城市碳排放量的变化,本文选取年度数据作为指标频率,同时考虑到政策实施对企业绿色创新产生影响存在一定的滞后期,从绿色技术创新投入生产到对碳排放产生影响也存在一定的滞后效应,本文引入城市碳排放水平的滞后一期数据作为实际被解释变量。

(3)控制变量 参考已有文献我们在微观层面和宏观层面分别选取了一系列控制变量[25-28]。微观层面包括:员工规模(ln Person1)、企业净资产(ln Assert)、企业年龄(ln Age)、资产负债率(Debt)、企业绩效(Roa)、机构投资者持股比率(St)、第一股东持股比例(Top1)、固定资产比率(Fix)和现金比率(Cash)。宏观层面包括:城市人口规模(ln Person2)、城市人均生产总值(ln Gdp)、城镇就业人数(ln CityJob)、第二产业职工比重(SecdPerson)和对外开放程度(ln Open)。

(4)中介变量 微观层面选取企业绿色专利水平、产业结构作为模型的中介变量。现有文献主要用上市公司绿色专利申请数量来衡量其绿色创新水平[5-6]。企业的绿色专利不仅能衡量一个国家或者企业的创新程度,同时也能够体现创新活动产出水平。企业一旦进行绿色相关的创新并投入到生产活动当中以替代原有的高污染生产方式,这就会间接地减少其碳排放,本文选取企业绿色专利水平(ln Total)作为其中一个中介变量,指标计算方式为企业绿色专利申请数量加1取对数。

绿色信贷政策通过引导资金流动以及释放绿色经济信号来促进产业结构升级,达到减少污染的目的。本文从产业结构合理化和产业结构高级化两个角度来探究政策先影响产业结构进而影响城市碳排放水平的中介效应。选用产业结构层次系数度量产业结构高级化程度(ADV)[29],计算公式如下:

(2)

其中:i表示城市;t表示年份;m表示产业;yi,t,m表示产业增加值占该城市生产总值的比例。

选择使用泰尔指数度量产业结构合理化程度[30],计算公式如下:

(3)

其中:li,t,m表示产业就业人口比例;由于泰尔指数为负向指标,取其倒数REA=1/TL作为度量因子,REA越大,表示产业结构合理化水平就越高。

(5)选取的宏微观层面数据说明 宏观层面上,研究目的是探究《绿色信贷指引》的实施对城市碳排放是否有显著影响以及这种影响的方向和大小。考虑到重污染企业几乎遍布所有城市,同时单个企业的作用是不足以说明影响效果,所以本文将拥有重污染企业数量大于5(90%分位数)的城市设定为重污染城市。城市的碳排放数据以及相关其他数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》和《中国区域统计年鉴》等。借鉴吴建新和郭智勇的计算方法[31],最终获得了包含147个地级市在内的2 058条样本数据,其中重污染城市数据182条。我们同样对主要的连续型变量进行了1%的缩尾处理。具体变量名称及说明见表1所列。

表1 变量解释说明

微观层面上,选取2006-2019年间我国所有A股上市公司为研究样本,并且对样本进行了以下处理:剔除了异常交易的上市公司,剔除了金融以及保险类的上市公司,剔除了资产负债率大于1和小于0的公司,剔除了缺失相关数据的公司。然后,根据上市公司是否是重污染企业将样本一分为二,其中重污染企业为实验组,非重污染企业则为控制组。这样分类的原因在于《绿色信贷指引》明确规定了银行等金融服务机构要合理地调控信贷业务中的环境风险,因此重污染企业将直接成为金融机构的主要目标。上市公司的绿色专利数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS),我们将上市公司的绿色专利数据分为公司当年申请的绿色发明数量和公司当年申请的绿色实用新型专利数量,其他特征数据均来源于国泰安数据库(CSMAR)。进行数据处理后,本文共获得了包含732家上市公司在内的年度上市公司样本观测数据10 248条,其中重污染企业4 998条。为了避免异常值对实验结果造成的影响,对连续型变量进行了1%的缩尾处理。具体变量名称及说明见表1所列。

3.变量的描述性统计分析

变量的描述性统计结果见表2所列。从表中可以看出城市碳排放量指标ln CO2的均值为6.642,标准差为1.085,表明地级市之间二氧化碳排放量存在着明显的差异。绿色专利申请数ln Total的均值为0.345,标准差为0.815,表明绿色专利的申请数量在上市公司之间存在着很大的差异,同时中位数为0,表明一半以上的企业是没有申请绿色专利的,绿色创新水平总体偏低。产业结构合理化指标REA和产业结构高级化指标ADV数据表明城市产业结构之间存在的较大的差异。

表2 变量的描述性统计分析

三、实证结果

1.基准回归结果

对模型进行逐步回归分析[32],基准回归结果见表3所列。表3列(1)显示,在未加入控制变量时,did的系数显著为负数,这说明绿色信贷政策的实施显著降低了城市碳排放强度。表3列(2)～(6)显示,在逐步加入控制变量的过程中,did的估计系数始终显著为负,说明政策的效果不会受到其他控制变量的影响而发生较大的变动,其实施效果较为稳定,能够显著降低城市碳排放水平,实现绿色发展。H3得到验证。

表3 基准回归

2.平行趋势检验

通过基准回归结果我们可以看出交互项did系数在1%的水平下显著为负,说明《绿色信贷指引》的实施能够显著地降低城市的碳排放水平。但是这种情况只有在处理组和对照组满足平行趋势假定的时候才成立,即在没有政策外部冲击的情况下,处理组和对照组之间没有显著差异[4]。因此本文采用事件研究法进行平行趋势检验,同时分析绿色信贷政策的动态效应[33],并构建如下模型。

(4)

本文对平行趋势检验结果进行了可视化展示,并且将政策实施前一期作为基准组进行分析。从图1可以直观地看到,政策实施之后,城市的碳排放量呈现出下降的趋势,并且在滞后两期时在5%的显著性水平下为负,说明政策的实施降低了城市二氧化碳的排放,但存在一定的滞后效应。原因可能在于政策的直接作用对象不是城市本身而是微观企业,从而导致政策的实施到对城市碳排放产生影响需要经过多种中介传播作为缓冲,拖长了作用开始时间。

图1 平行趋势检验

3.安慰剂检验

为了排除研究结果受到遗漏关键变量的影响,进一步采用随机抽样的方法来构造新的实验组和对照组[34],从而生成新的虚拟政策变量来替换原本的政策变量重新进行回归,最终通过所得的估计系数分布图来判断模型是否通过了安慰剂检验。具体而言,本文重复该随机过程1 000次,具体的系数估计结果如图2所示。从图中可以看出,随机模拟的估计系数分布在0值附近,大部分处于真实值右侧,且90%以上的p 值大于0.1,说明随机生成伪政策变量得到真实结果的可能性较小,表明通过了安慰剂检验,即绿色信贷政策对城市碳排放的政策效果受到其他政策或不可观测随机因素干扰的可能性较小。

图2 安慰剂检验

4.稳健性检验

(1)PSM-DID检验 在《绿色信贷指引》政策实施之前若处理组城市和对照组城市的基本特征存在明显差异,即样本选择偏误所带来的误差,可能会造成不同城市之间的碳排放量原本就有高低之分,从而会使得双重差分估计结果的准确性降低。本文采用倾向得分匹配和双重差分相结合的方式进行稳健性检验。具体而言,选取城市层面绿色专利数量总和(ln PaTotal)、城市人口规模(ln Person)、城市生产总值(ln Gdp)、城市中城镇就业人数(ln CityJob)、第二产业职工比重(SecdPerson)和对外开放程度(ln Open)作为特征变量,采用Logit回归模型估计出每个样本被选作处理组的概率,在采用卡尺匹配(卡尺为0.05)从对照组中匹配出合理的处理组样本。表4为倾向得分匹配的平衡性检验的结果,通过观察每个特征变量匹配后的t值可以发现处理组和对照组之间均不存在显著差异,说明匹配效果较好。运用匹配后的样本再次进行双重差分,回归结果见表5列(1)所列,可以发现,经过倾向得分匹配后,结果依然稳健。

表4 倾向匹配得分

表5 稳健性检验

(2)指标滞后检验 为了进一步证实研究结论的稳健性,本文对基准回归式(1)中城市的二氧化碳排放量滞后两年进行实证检验,分析绿色信贷政策的实施对城市碳排放的影响。表5列(2)列出了滞后检验结果。从表中可以看出,将被解释变量滞后两期后,交互项did的系数仍然显著为负,和基准回归结果一致,说明模型具有很强的稳健性。

(3)更换代理变量 采用人均二氧化碳排放量作为城市碳排放强度的另一个代理变量进行稳健性检验,从而缓解城市规模对于碳排放强度的干扰。表5列(3)列出了相应的结果,从中观察到交互项did的系数在1%的显著性水平下显著为负,和基准回归结果保持一致,模型稳健。

(4)遗漏变量检验 考虑到可能存在遗漏变量的问题,在基准回归式(1)中引入城市公路货运量ln Road的对数这一指标再次进行回归,回归结果见表5列(4)所列。从表中可以看出公路货运量的系数在5%的水平上显著,且交互项did的系数显著为负,和基准回归结果符号保持一致,模型具有稳健性。

5.政策对城市碳排放的影响机制分析

(1)企业绿色创新的中介效应 本文采用企业的绿色专业申请数量作为企业绿色创新水平的代理指标,构建如下模型:

ln Totaljt=β0+β1did+βnControl2+γj+μt+εit

(5)

其中:ln Totaljt代表企业j第t年企业的绿色创新水平;此处的did代表在微观层面下政策的实施对于企业创新水平的影响效应,Control2代表所有微观层面的控制变量;γj代表企业固定效应。

ln CO2it=β0+β1did+β2ln PaTotalit+βnControl2+γi+μt+εit

(6)

其中:ln PaTotalit表示第i个城市第t年所有企业绿色专利数量之和加1取对数,此处的did代表在宏观层面下政策的实施对于城市碳排放水平的影响效应;Control1代表所有宏观层面的控制变量;γi代表城市固定效应。

表6显示了上市公司绿色专利申请量这一中介变量的回归结果。因为《绿色信贷指引》政策主要通过限制重污染企业的信贷资源从而倒逼该类企业进行绿色创新或者缩减企业规模,所以本文分两个阶段回归来分析政策通过影响企业创新进而影响城市碳排放的路径。在第一阶段中,由表6列(1)结果可知,交互项did系数在1%的显著性水平下为正,这表明政策的实施能够显著地增加重污染企业的绿色专利产出水平。从表6的列(2)回归结果可以看出,绿色专利申请数量和政策的实施对于城市碳排放的影响系数均显著为负,说明两者都对城市的碳排放具有抑制作用,进一步说明了绿色专利申请数在政策和城市碳排放之间发挥了部分中介效应,H1得到验证。

表6 绿色创新中介效应检验

(2)城市产业结构的中介效应 绿色信贷政策的实施目的是为了实现绿色发展,从城市层面上来看,产业结构优化能够很好地体现出绿色发展的变化程度。

这里选用产业结构合理化和产业结构高级化作为衡量城市产业结构优化程度的指标对政策进行中介效应分析并构造以下回归方程[29-30]。

REAjt=β0+β1did+βnControl2+γj+μt+εit

(7)

ln CO2it=β0+β1did+β2REAit+βnControl1+γj+μt+εit

(8)

ADVjt=β0+β1did+βnControl2+γj+μt+εit

(9)

ln CO2it=β0+β1did+β2ADVit+βnControl1+γj+μt+εit

(10)

其中:REAjt表示第j个市第t年产业结构合理化水平;ADVjt表示第j个市第t年产业结构高级化水平。

产业结构中介变量的回归结果见表7所列。本文使用滞后一阶的回归结果,原因在于从政策的颁布实施到优化产业结构和实现城市碳减排都需要一定的响应时间。表7列(1)和列(2)分别显示了政策的实施对于产业结构合理化和产业结构高级化的影响,可以看出政策的实施显著促进了产业结构升级。表7列(3)显示了政策的实施和产业结构优化对城市碳排放的影响,did、REA和ADV三者的系数都为负,并且政策效应和产业结构合理化都显著,表明政策的确能够抑制城市碳排放水平,并且产业结构优化在这条路径中发挥了部分中介效应。H2得到验证。

表7 产业结构中介效应检验

6.异质性分析

(1)地区异质性检验 由于各个区域的经济发展水平、城市化水平和能源结构的差异形成了区域间二氧化碳排放强度的显著差异,在三大地区,东部的二氧化碳排放量最小,中部和西部则不相上下。除此之外,国家能源局也提出考虑东部的经济实力和技术能力,其低碳经济发展标准可以适当提高,对于碳减排的任务来说,地区责任也应有别。因此,本文将城市分为东中西部三个区域分别进行回归分析,探究《绿色信贷指引》的实施对不同区域的影响是否有显著差别。从表8列(1)～(3)中可以看出,政策的实施对于不同地区的影响具有显著差异,具体表现为其显著降低了东部地区的城市碳排放量,但对中部和西部地区的影响不显著。原因可能在于,东部地区的地理位置优越、自然资源丰富,能够更迅速地做出响应从而实现城市碳减排。同时相对于中西部地区来说东部地区的金融市场化水平较高,能够更及时有效地响应绿色金融相关政策。

表8 异质性分析

(2)碳交易试点区异质性检验 为了更有效地落实碳减排相关工作,2011年10月29日,国家发展改革委发布《关于开展碳排放交易试点工作的通知》,确定在北京、天津、上海、重庆、湖北、广东及深圳市开展碳排放交易试点。为了探究《绿色信贷指引》政策的实施对碳排放交易试点区和一般城市的效果是否有显著差异,进一步将城市按照是否属于碳排放交易试点区进行划分并进行回归[35]。从表8的列(4)～(5)可以看出,在《绿色信贷指引》政策实施后,不会显著降低碳排放交易试点城市的碳排放量,但在5%的显著性水平下显著减少了城市的碳排放量,原因可能在于在国家设定碳排放交易试点区之前到2012绿色信贷政策实施后产生效果这段时间内,试点区的碳排放量已经实现了一定的控制,所以《绿色信贷指引》政策实施的效果并不明显。

四、结论与对策建议

1.结论

本文从理论机制和实证分析两个角度探讨了《绿色信贷指引》政策对城市碳排放的影响。选取了2006-2019年中国147个地级市的732家A股上市公司的面板数据,运用双重差分法和面板固定效应模型,探究了《绿色信贷指引》政策对中国地级市层面碳排放的影响。

回归结果表明,政策的实施在1%的显著性水平下降低了城市的碳排放水平,但其效果存在一定的滞后期。研究发现:在宏观层面上,绿色信贷政策通过优化产业结构降低城市碳排放水平;在微观层面上,政策主要通过促进企业进行绿色创新升级或绿色转型来减少企业生产过程中产生的碳污染,从而降低城市的碳排放。另外,在模型的稳健性方面,本文进行了平行趋势检验、倾向得分匹配、安慰剂检验、指标滞后检验、更换代理变量和遗漏变量检验等,结果同样表明政策的实施显著地抑制了城市的碳排放。本文进一步分析了《绿色信贷指引》对城市碳排放的影响是否存在异质性。研究显示,政策实施的效果在东部较好,但对中部和西部没有显著影响。原因在于东部具有地理条件优越、自然环境丰富,且金融市场化水平较高,更利于相关政策的有效落实。相对于碳排放交易试点区,其他地区的政策效果更显著,这主要缘于碳排放交易试点区的设立在《绿色信贷指引》政策颁布之前,且政策的实施存在一定滞后期,因此,在政策产生效果之前,碳排放交易试点区已对碳排放进行了合理控制,故政策效果不显著。

2. 对策建议

绿色信贷政策的实施对象主要是微观企业。在企业的生产过程中,污染成本的负外部性严重,绿色信贷政策将这种负外部性转化为企业的内部成本,从而实现了污染的事前治理。基于此,为了更高效地实现“双碳”目标,提出以下对策建议:

首先,国家应维持并扩大在微观企业层面的绿色金融政策供给,从源头控制企业的碳排放量。绿色信贷政策通过引导资金从高污染行业流向清洁环保行业来实现碳减排,已逐渐成为中国实现绿色发展的重要工具。银行等金融机构应将更多注意力放在绿色信贷相关政策的制定上,同时相关单位应配合银行等金融机构有效落实政策。其次,为了最大程度地控制城市的碳排放水平,绿色信贷政策的制定和实施需要在不同区域进行合理调整。在东部,应尽可能探索多样化的绿色信贷政策,以最大化绿色信贷政策的碳减排效果。对于中西部,应扩大绿色信贷政策的实施范围,让更多微观企业享受绿色信贷政策带来的利益;同时,制定适合中西部城市的政策类型。此外,应加强绿色信贷政策对绿色信贷限制企业的“倒逼”效应,可通过低利率、绿色创新补贴(对绿色创新成果进行奖励)等措施,鼓励重污染企业进行绿色研发创新,尤其是对那些能够带来长期碳减排效果的绿色技术创新。最后,通过绿色信贷政策对不同行业给予不同的贷款利率水平,引导资金进行合理配置,实现产业结构的升级,并最终达到减碳的目标,共同构建美丽绿色家园。