绿色金融试点政策能否抑制中国城市碳排放? -——基于双重机器学习模型的实证检验
孙永波
罗清元
梁珈源
黑龙江科技大学经济学院,黑龙江哈尔滨 150022
摘要：基于2011-2021年中国286个地级市面板数据,以绿色金融改革创新试点政策为准自然实验,运用双重机器学习模型,对其抑制城市碳排放强度增速的动态效应、作用路径和异质性进行实证研究.主要结论如下:①绿色金融改革创新试点政策能显著抑制城市碳排放强度增速,通过平行趋势检验、安慰剂检验等一系列稳健性检验后结论依然成立;②政策抑制效应主要实现路径是引导绿色技术创新、推动产业结构升级和降低能源消费强度等;③政策效应在资源禀赋、产业基础与区位条件层面呈现明显差异,体现在非资源型、非老工业基地以及中西部城市获益更大.基于研究结果提出针对性的政策优化建议.
关键词：绿色金融改革创新碳排放强度增速双重机器学习政策评估
分类号：F416.21(世界工业经济)
资助基金：黑龙江科技大学引进高层次人才科研启动基金项目(HKDADJ202541)黑龙江科技大学大学生创新创业训练计划项目(YJS2025067)
论文发表日期：2025-10-28
在线出版日期：2025-12-02（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 112-120 )
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