肖春梅 马海碧
摘 要：绿色金融对促进产业绿色升级、推动绿色发展具有重要意义。本文基于我国2007—2020年的省级面板数据， 采用中介效应模型和空间自回归模型研究绿色金融对绿色发展的作用机制及空间效应。研究结果表明：绿色金融对绿色发展具有显著的促进作用；
绿色金融通过产业结构绿色化推动绿色发展；
绿色金融对绿色发展的影响存在显著的正向空间溢出效应；
绿色金融对绿色发展的空间溢出效应存在区域异质性。基于上述研究结论，提出以下对策建议：一是持续推进并创新绿色金融服务；
二是金融机构应为不同类型高耗能企业提供差异化服务；
三是加强区域合作；
四是立足区域异质性，推进绿色金融服务。
关 键 词：绿色金融；
绿色发展；
产业结构；
区域异质性
中图分类号：F224；
X196 文献标识码：Ａ 文章编号：2096-2517（２０23）０3－0０16－10
DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2023.03.002
一、引言
改革开放以来我国经济实现了高速增长，但是传统的粗放型经济发展方式造成了较为严重的环境污染。
党的十六届三中全会明确提出科学发展观，党的十八大将生态文明建设纳入中国特色社会主义“五位一体”总体布局，党的十九大报告明确指出要加快建立绿色生产和消费的法律制度和政策导向， 建立健全绿色低碳循环发展的经济体系。
党的二十大报告提出要推进美丽中国建设，统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展。在国际上，近年来西方国家对我国开展贸易战、科技战、环境战，我国如何实现经济绿色转型迫在眉睫[1]。
我国环境的改善不能仅靠末端治理措施，还必须采用财税、金融等间接手段引导[2-3]。金融系统在为经济发展提供金融工具的同时也影响着国民经济发展的价值取向，绿色金融正是在这种背景下提出的[4]。绿色金融以绿色信贷、绿色保险、绿色证券、绿色产业基金以及其他金融衍生工具为手段[5]，为绿色发展提供必要的资金支持[6]。绿色金融是金融在生态环保领域的深化，是传统金融的扩展[7]，能够引导资金流向，促进产业绿色升级[8-9]，同时还可以为普通民众配置绿色资产提供渠道，增强人民群众的环保意识，培育绿色消费行为，真正践行“人人参与、人人享有”的绿色发展理念[10]。《2021年金融机构贷款投向统计报告》显示，2021年末，我国主要金融机构本外币绿色贷款余额达到15.9万亿元，占贷款总规模的8.25%。《2020中国保险业社会责任报告》显示，2018—2020年，保險业累计为全社会提供逾45万亿元的绿色保险保障， 用于绿色投资的资金余额达到5615亿元。
已有研究为理解绿色金融如何推动绿色发展提供了参考，但多侧重于理论层面的探讨，因此，本文做实证分析，首先进行基础回归，量化绿色金融对绿色发展的影响；
其次运用中介效应模型，分析产业结构绿色化在绿色金融与绿色发展之间的作用；
最后运用空间计量模型，分析绿色金融对绿色发展的空间溢出效应和区域异质性。
二、作用机制与研究假设
（一）绿色金融对绿色发展的影响
首先，绿色金融引导资金由高耗能、高污染产业流向节能环保、资源利用效率高的产业。一方面，绿色金融提高高耗能、高污染项目的融资成本与融资难度，抑制高污染、高能耗产业发展；
另一方面，绿色金融通过贴息等手段提高绿色投资回报率， 促进低污染、低耗能产业发展[11]。其次，绿色金融倒逼企业进行绿色转型， 并为其技术创新提供资金支持。绿色金融限制高污染企业贷款额度并对其实施惩罚性高利率，迫使高污染企业在技术、设备、管理理念等方面进行绿色转型[12]。对于大多数企业来说，在技术创新的初期阶段， 不仅很难保证经济效益，还要承担技术创新失败的风险，这些因素导致传统金融不愿意参与融资，绿色金融的介入可以为企业研发团队提供资金[13]，支持企业绿色创新行为[14]，应对绿色发展面临的技术挑战。最后，绿色金融是将绿水青山的自然生态财富转化为经济社会财富的重要手段。绿水青山为人类生存发展提供必需的自然生态环境，具有显性的自然价值。绿水青山作为优质、 稀缺的生态产品还具有隐性的经济价值，绿色金融可使绿水青山实现由自然价值向经济价值的转化[15]。当生态产品能够创造经济效益时，环境治理、环境投资与建设以及绿色产品研发等都能成为盈利的经济活动[16]，经济收益的增加进一步促进生态资源可持续利用，实现经济绿色转型。基于以上分析，提出假设H1。
假设H1：绿色金融对绿色发展具有促进作用。
（二）产业结构绿色化在绿色金融与绿色发展之间具有中介效应
产业结构绿色化是传统产业结构向绿色产业结构的系统演进过程，主要表现在传统污染产业的相对萎缩与新兴绿色产业的不断扩张[17]。相较于传统金融， 绿色金融更关注产业发展的环境效应，引导资金从高污染产业流入绿色产业，为绿色产业的持续经营与规模扩张提供了有利条件[18]。随着资金流向绿色产业， 一方面激励企业贯彻绿色发展理念，推进绿色创新；
另一方面引导消费者树立绿色消费理念，导致绿色产品需求的增加，促进消费结构改变，进而倒逼企业进行绿色化革新[19]，绿色发展水平大幅提高。基于以上分析，提出假设H2。
假设H2：
绿色金融通过产业结构绿色化推动绿色发展。
（三）绿色金融的空间溢出效应
地区之间地理空间位置上的联系会使本地区绿色发展水平不仅受到本地区绿色金融水平的影响，还在一定程度上受到其他地区的影响[20]。受当地投资环境影响， 资金会流入投资回报率高的地区。除此之外，绿色金融发展较快的地区能够引领周边地区扩大绿色金融规模，促进绿色发展。基于以上分析，提出假设H3。
假设H3：
绿色金融对绿色发展的影响存在空间溢出效应。
由于区域发展政策、资源禀赋、自身发展能力、科技水平不同，中西部地区与东部地区之间的发展差距较大。基于以上分析，绿色金融对绿色发展的影响可能存在区域异质性，提出假设H4。
假设H4：
绿色金融对绿色发展的空间溢出效应存在区域异质性。
三、研究设计
（一）指标选取
1.被解释变量
绿色金融服务有三个重要需求方， 分别是政府、企业以及个人，绿色金融可以通過影响绿色金融服务需求方行为对绿色发展产生影响。绿色金融可以为地方政府募集资金， 进而促进绿色发展；
为企业提供资金用于先进的绿色技术和环保设备，降低污染；
引导个人进行绿色消费、绿色出行活动。本文从以上三个维度构建绿色发展水平综合评价指标体系（见表1）。被解释变量绿色发展水平（gdl）首先通过熵值法确定权重，其次根据权重计算综合指数得到。
2.解释变量
本文借鉴刘华珂等（2021）的做法[21]，通过绿色信贷衡量绿色金融发展水平（gfl），计算公式为：绿色金融发展水平=（规模以上工业企业利息支出-六大高耗能产业①规模以上工业企业利息支出）/规模以上工业企业利息支出。
3.中介变量
产业结构绿色化是推动绿色发展的重要举措，绿色金融发展水平的提高可以促进产业结构绿色化。产业结构绿色化水平（isul）的计算公式为：产业结构绿色化水平=（规模以上工业企业资产总计-六大高耗能产业规模以上工业企业资产总计）/规模以上工业企业资产总计。
4.控制变量
本文选取以下三个控制变量来衡量一些因素对绿色发展水平的影响，以缓解遗漏变量问题对本文估计结果产生的影响。（1）经济发展水平（pgdpl）。环境库兹涅茨曲线表明，当一个地区经济发展水平较低时，环境污染程度较低，但是随着经济发展水平的提高，环境污染会加剧，当经济发展水平达到某个临界点时， 环境污染随着经济发展水平的提高减缓，环境质量得到改善。经济发展水平用人均地区生产总值衡量。（2）工业化水平（iul）。工业化水平与绿色发展水平之间的关系是动态变化的。在工业化初期阶段，企业规模较小，污染排放少；
在工业化中期阶段，工业规模扩大，由于技术创新水平不高，能耗、物耗较高，污染排放较大；
在工业化后期阶段， 企业追求技术进步以提高自身的核心竞争力，进而降低能耗、物耗、污染排放。工业化水平用各地区工业增加值占地区生产总值比重衡量。（3）人力资本（hcl）。劳动力素质越高，绿色发展意识越强。人力资本用各地区万人普通本科在校学生数衡量。
（二）模型构建
1.基准回归模型
为检验绿色金融对绿色发展的影响，构建如下基准回归模型：
ln gdli，t=β0+β1 ln gfli，t+β2controlsi，t+μit+εi，t （1）
其中，gdl表示各省（自治区、直辖市）的绿色发展水平，gfl表示绿色金融发展水平，controls代表控制变量，i代表各省（自治区、直辖市），t代表年份，β0是截距项，μit为固定效应，εit为随机扰动项。
2.中介效应模型
为了验证绿色金融能否通过产业结构绿色化促进绿色发展，本文采用温忠麟等（2014）的方法[22]构建中介效应模型。首先检验绿色金融发展水平对绿色发展水平的影响是否显著；
其次检验绿色金融发展水平对中介变量的影响是否显著；
最后检验控制绿色金融发展水平后，中介变量对绿色发展水平的影响是否显著。模型构建如下所示：
ln gdli，t=α1+β1 ln gfli，t+δ1controlsi，t+εi，t （2）
ln isuli，t=α2+β2 ln gfli，t+δ2controlsi，t+εi，t （3）
ln gdli，t=α3+β3 ln gfli，t+γ1 ln isuli，t+δ3controlsi，t+εi，t（4）
式中各变量参数含义与上文设定的基准回归模型中的一致，其中isul表示中介变量产业结构绿色化水平。
3.空间计量模型
由于基准回归并没有考虑到指标在空间上的联系，因此构建新的空间计量模型研究绿色金融对绿色发展的影响。
（1）权重矩阵
构建地理二元临近矩阵测算邻近地区之间的联系，地区之间相邻为1，不相邻为0。具体表示如下：
Wij=1，i与j相邻0，i=j或不相邻 （5）
（2）模型选择
通过LM检验、豪斯曼检验、LR和Wald检验确定模型形式，结果显示应该采用SAR模型的固定效应进行回归，具体结果如表2所示。
最终确定的模型为：
其中，Wij为空间权重矩阵，Wi，j ln gdli，t为被解释变量的空间滞后项，ρ为空间自相关系数。
（三）数据来源与描述性统计
1.数据来源
本文采用2007—2020年我国30个省（自治区、直辖市）的面板数据作为研究样本（由于西藏、香港、澳门及台湾地区数据缺失，故剔除）。解释变量绿色金融发展水平的相关数据来源于各年份《中国工业统计年鉴》， 被解释变量绿色发展水平的相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》，中介变量及各控制变量数据均来源于《中国统计年鉴》，部分缺失数据用插值法补齐。
2.变量描述性统计
各变量的描述性统计结果如表3所示。
四、实证结果分析
（一）基准回归结果
1.总体回归
运用固定效应模型，逐一加入控制变量进行回归分析，具体结果如表4所示。结果显示，在逐步加入控制变量的过程中， 方程的拟合优度不断提升。无论在何种方程下，绿色金融发展水平的系数均为正值，且在1%的水平下显著，意味着绿色金融发展水平的提升可以显著提高绿色发展水平。
以方程（4）为例，加入所有控制变量后，解释变量绿色金融发展水平系数的估计值为0.116，且在1%的水平下显著，意味着绿色金融发展水平每提升1%，绿色发展水平将提升0.116%。总的来說，绿色金融发展水平始终对绿色发展水平有显著的促进作用， 假设H1得证。可能的原因是：从供给端来看，绿色金融一方面遏制高污染、高消耗企业资金来源，迫使企业加大绿色技术创新投入，另一方面为低污染、低消耗企业发展提供资金支持，促进绿色发展；
从需求端来看， 绿色金融提高了个人的绿色环保意识，引导其选择绿色产品，倒逼企业绿色转型，促进绿色发展。
从控制变量来看，经济发展水平与人力资本推动绿色发展，工业化水平抑制绿色发展。方程（4）控制变量的估计结果显示， 经济发展水平与人力资本的系数均为正值，且在1%的水平下显著，工业化水平的系数为负值，结果并不显著，说明经济发展水平与人力资本对绿色发展水平具有显著的促进作用，工业化水平对绿色发展水平具有抑制作用但并不显著。可能的原因是：第一，经济发展水平越高，绿色发展水平越高。一方面，经济发展水平越高的地区越能吸引人才、技术、信息等生产要素集聚，进而提高绿色发展水平；
另一方面，经济不断增长会推动居民收入水平的提高，进而促进消费的绿色转型。第二，劳动力素质越高，环保意识越强，创新能力越强，越能推动绿色发展。第三，我国工业体系低端产品供给过剩、中高端产品供应不足、工业效率有待提高、产业结构亟待优化等问题依旧突出，因此全面推进工业化无疑会对绿色发展产生一定的负面影响[23]，但是随着科技水平的提高，工业化进程中的环境问题会逐渐得到改善。
2.分项回归
为进一步验证绿色金融发展水平对区域的绿色发展水平的影响，分别以绿色发展水平综合评价指标体系中的绿色生产水平、绿色生活水平和绿色治理水平作为因变量进行分项回归，具体结果如表5所示。
估计结果显示，绿色金融发展水平对绿色治理水平、绿色生产水平和绿色生活水平均存在显著的促进作用。绿色金融发展水平对绿色治理水平的影响较大，系数的估计值为0.135，在1%的水平下显著；
对绿色生产水平的影响有限，系数的估计值为0.041，在1%的水平下显著；
对绿色生活水平的影响最大，系数的估计值为0.158，在1%的水平下显著。
相对于其他两个子系统，绿色金融发展水平对绿色生产水平的促进作用较小，可能的原因是：一方面，企业的转型改造会增加其经营成本，导致企业绿色转型的主动性不高。另一方面，绿色金融为企业绿色设备与技术的引用与研发提供支持，但是目前绿色技术水平不高，绿色技术不能有效减少污染。
（二）中介效应检验
为进一步验证绿色金融是否可以通过产业结构绿色化推动绿色发展，引入中介模型对该机制进行检验，估计结果如表6所示。
表6中方程（2）检验绿色金融是否影响产业结构绿色化，检验结果显示，绿色金融对产业结构绿色化的回归系数为0.007，但是并不显著。方程（3）检验绿色金融、 产业结构绿色化对绿色发展的综合影响，检验结果显示，产业结构绿色化系数的估计值为0.157，且在5%的水平下显著，绿色金融发展水平系数的估计值为0.115， 在1%的水平下显著。由于绿色金融对产业结构绿色化的回归系数不显著，进一步进行Bootstrap检验，检验结果表明，间接效应与直接效应均在1%的水平下显著， 说明产业结构绿色化在绿色金融推动绿色发展过程中发挥部分中介效应。可能的原因是绿色金融遏制高耗能企业资金来源，限制其规模扩大，迫使高耗能企业退出或转型，同时引导资金流向绿色企业，使其规模扩大，促进产业结构绿色化，推动绿色发展。
（三）空间计量模型回归结果
1.空间自相关检验
2007—2020年各省份绿色发展水平基于地理二元临近矩阵的MoranI指数如表7所示。
由表7可知，2007—2020年的MoranI指数在大多数年份均显著为正，说明区域之间的绿色发展水平影响较为明显，具有空间自相关性。
2.空间溢出效应分析
运用偏微分法分析空间溢出效应中的直接效应和间接效应。直接效应可以反映出绿色金融发展水平对本地区绿色发展水平的影响效果，间接效应可以反映出绿色金融发展水平对邻近地区绿色发展水平的影响效果。因此，运用间接效应分析结果解释绿色金融发展水平对绿色发展水平的空间溢出效应。直接效应与间接效应的分解结果如表8所示。
由表8可知，主回归结果显示，解释变量绿色金融发展水平系数的估计值为0.085，且在1%的水平下显著，意味着绿色金融发展水平每提升1%，绿色发展水平将提升0.085%，再次验证了假设H1。
绿色金融可提高本地区的绿色发展水平。直接效应回归结果显示，绿色金融发展水平系数的估计值为0.086，且在1%的水平下显著，说明绿色金融对本地区的绿色发展水平有显著的促进作用。除此之外，空间自相关系数ρ在1%的水平下显著为正，初步说明各地区之间的绿色发展水平存在正向空间溢出效应。
绿色金融可提高邻近地区的绿色发展水平。间接效应回归结果显示，绿色金融发展水平系数的估计值为0.029，且在5%的水平下显著，说明绿色金融对邻近地区的绿色发展水平有显著的促进作用，假设H3得证。可能的原因是，绿色金融可以打破行政边界，增强区域之间资金的流动性，提高资金配置效率，推动相邻地区绿色发展。
（四）异质性检验
由于各地区要素禀赋、资源环境、产业基础、经济发展水平存在差异，因此在上述研究的基础上将研究区域分成东部地区、中部地区和西部地区①三个板块进行区域异质性分析，回归结果如表9所示。
由表9可知，东部地区与中部地区绿色金融对本地区及邻近地区的绿色发展均有显著的促进作用，而西部地区绿色金融仅对本地区绿色发展有显著的促进作用，对邻近地区绿色发展没有显著影响，假设H4成立。
回归结果显示，各板块主回归中绿色金融发展水平系数估计值均显著为正，说明绿色金融对绿色发展有显著的促进作用。
直接效应回归结果显示，各地区绿色金融发展水平系数估计值均显著为正，其中西部地区绿色金融发展水平系数的估计值最大，绿色金融对本地区绿色发展的推动作用最强，中部地区次之，东部地区最小。可能的原因是：西部地区贵州、新疆、甘肃三个省份共建五个绿色金融改革创新试验区， 对绿色金融的相关政策探索更加深入， 使西部地区更能发挥绿色金融工具的作用，促进绿色发展；
中部地区连接长江流域及黄河流域，是长江经济带及黄河流域实行生态保护和高质量发展的重要地区，当地政府和企业对资源环境保护都极为重视，鼓励金融业在绿色发展中发挥更大作用；
东部地区经济发展水平较高，人才集聚，绿色发展水平的提高更多依赖于人才与创新等因素， 绿色金融对绿色发展的贡献较少。
间接效应回归结果显示，东部地区与中部地区绿色金融发展水平系数的估计值显著为正，本地绿色金融可推动邻近地区绿色发展，而西部地区绿色金融发展水平系数的估计值不显著，本地绿色金融发展水平的提高对邻近地区绿色发展无显著带动作用。可能的原因是：东部地区与中部地区绿色金融市场已经飽和，绿色金融资本通过扩散效应辐射到周边地区，推动邻近地区绿色发展，而西部地区绿色金融资金在本地市场尚未饱和，无法通过扩散效应对周边地区的绿色发展水平产生影响。
（五）稳健性检验
本文采用滞后一期的解释变量对绿色金融的空间溢出效应进行稳健性检验，结果显示（见表10），绿色金融对绿色发展的空间溢出效应依然显著为正，表明实证结果稳健。
五、结论与对策建议
（一）结论
本文基于我国30个省（市、自治区）2007—2020年的面板数据，运用中介效应模型、空间自回归模型分析了绿色金融对绿色发展的影响。研究发现：
第一，绿色金融对绿色发展具有显著的促进作用。绿色金融可以通过引导资金流向、倒逼企业绿色转型、生态资源价值化实现等方式提高绿色发展水平。
第二，绿色金融通过产业结构绿色化推动绿色发展。产业结构绿色化在绿色金融推进绿色发展过程中发挥部分中介效应。绿色金融引导资金从高耗能企业流向绿色企业， 提高产业结构绿色化水平，推动绿色发展。
第三，绿色金融对绿色发展的影响存在显著的正向空间溢出效应。绿色金融对本地区及邻近地区绿色发展水平的提高均存在显著的促进作用。绿色金融可以打破地域之间的行政边界，增强资金在区域之间的流动性，提高资金配置效率，推动相邻地区绿色发展。
第四，绿色金融对绿色发展的空间溢出效应存在区域异质性。西部地区绿色金融对本地区绿色发展的推动作用最强，中部地区次之，东部地区最小。东部地区与中部地区绿色金融不仅会提高本地区绿色发展水平， 也会提高邻近地区的绿色发展水平，而西部地区绿色金融仅能提高本地区的绿色发展水平，对邻近地区绿色发展水平的影响不显著。
（二）对策建议
第一，持续推进并创新绿色金融服务。推动绿色金融发展是一个系统的工程， 需要地方政府、金融机构与企业等多方主体的共同努力。地方政府应加大绿色金融宣传力度，积极宣传绿色企业的发展或转型案例，推动全社会形成发展绿色金融的广泛共识，促进绿色发展。金融机构应加大绿色金融产品供给， 注重绿色金融产品供给侧与需求侧的匹配，优化绿色金融资金的配置效率，密切关注绿色金融业务发展，适时调整完善政策。同时需将数字技术运用到金融服务中， 量化评估企业环境风险，强化对绿色金融资金运用的评估， 运用区块链、物联网等技术追踪绿色金融产品在企业的落地情况。
企业需明确自身绿色生产经营主体的责任，把握国家加快推动绿色金融发展带来的机遇，积极引用绿色设备与技术，加快绿色转型。
第二，金融机构应为不同类型高耗能企业提供差异化服务。绿色金融服务的推进会对高耗能产业的资产价值产生影响，影响企业的资产质量，增加信用风险，恶化企业的经营状况。金融资源在撤离高耗能产业时涉及许多企业的生存和发展，所以这应该是一个循序渐进的过程，否则会对金融系统甚至国民经济的正常运转产生影响。金融机构在实行绿色金融政策时需要进一步完善和细化对企业的评估标准， 高耗能企业中也有绿色转型意愿强的企业，对于这些企业，金融机构应当区别对待，给予其发展的时间和空间，引导其由传统污染型企业转变为绿色企业。但是金融机构不能无差异地对所有拥有绿色转型意愿的企业给予融资支持，需深入企业进行调研，结合企业特点与企业的实际运转情况不断调整实施措施以获得更好的政策效果。
第三，加强区域合作。加强区域沟通与合作，打破行政壁垒，建立健全交流合作机制，形成优势互补、互惠双赢的良好局面，共同实现绿色发展。一方面，加强区域内产业合作，共享环保、金融等数据资源，提高资金配置效率，保障绿色产业融资需求，共同打造绿色产业链。另一方面，共同打造技术研发基地与人才培养基地，整合区域内优质资源，加快建立企业、高校、科研院所等多方主体共同参与的创新联合体，通过开设培训班、专题研讨会等形式，强化相关人才的专业知识，培养专业能力强并能评估绿色产业发展前景的复合型金融人才。
第四，立足区域异质性，推进绿色金融服务。东部地区金融机构需加强对绿色发展领域新业态、新需求的研究，因时因地推出新的绿色金融产品和服务，更好地满足本地绿色金融发展需求。同时应重点制定与跨地区资金流动相关的政策，引导绿色金融资金跨地区流动， 提高绿色金融资金配置效率。中部地区应持续完善绿色金融支持体系，加大先进制造业、科技企业、现代服务业的支持力度。同时应发挥地域优势，加强与东、西部地区的绿色金融对接，强化绿色金融基础设施互联互通，推进绿色金融对外开放能力建设。西部地区在推行绿色金融服务时要加强监管，加强大数据运用，搭建企业环境风险信息大数据服务平台， 为实现投融资环境风险智能化监测提供支撑， 避免资金乱用等问题的出现。
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Study on the Impact of Green Finance on Green Development
Xiao Chunmei， Ma Haibi
（School of Economics， Xinjiang University of Finance and Economics，Urumqi， 830012， China）
Abstract：
Green finance is important in the promotion of industrial green upgrading and green development. Based on the provincial panel data of China from 2007 to 2020， this paper adopts the mediating effect model and spatial autoregressive model to study the mechanism and spatial effect of green finance on green development. The research results show that green finance has a significant role in promoting green development; green finance promotes green development through the greening of industrial structure; there is a significant positive spatial spillover effect of green finance on green development; there is regional heterogeneity in the spatial spillover effect of green finance on green development. Based on the above findings， the following countermeasures are proposed：
first， we should continue to promote and innovate green financial services; second， financial institutions should provide differentiated services for different types of high energy-consuming enterprises; third， we should strengthen regional cooperation; fourth， we should promote green financial services according to regional heterogeneity.
Key words：
green finance; green development; industrial structure; regional heterogeneity
（責任编辑：李丹；
校对：龙会芳）
收稿日期：2023-02-28
基金项目：新疆高校科研计划人文社科重点项目“新疆口岸经济与边境地区互动融合发展研究”（XJEDU2021SI016）；
新疆财经大学校地合作项目“新疆‘双碳战略目标实现的数字化路径研究”（2022SLC003）；
新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目“新疆县域高质量绿色发展时空演化及影响因素研究”（XJ2022G216）
作者简介：肖春梅，女，新疆乌鲁木齐人，经济学博士，教授，研究方向为区域经济理论与政策；
马海碧，女，新疆乌鲁木齐人，研究方向为区域经济理论与政策。
