绿色金融是否驱动绿色就业增长？基于中国省级面板数据的证据

《Sustainability》：Does Green Finance Drive Green Employment Growth? Evidence from China’s Provincial Panel Data

　　

在全球碳中和目标的背景下，绿色金融已成为促进低碳经济转型和重塑劳动力市场动态的关键工具。与现有研究仅验证绿色金融对绿色就业单一正向净效应不同，本研究系统考察了绿色金融的双重就业调整效应，包括绿色岗位增量与传统高碳岗位替代。基于2000—2023年的省级面板数据，本研究构建了涵盖市场与政策维度的多维度绿色金融指数，并采用双向固定效应、双重差分（DID）因果识别、中介分析以及空间杜宾模型（SDM）。实证结果表明，绿色金融显著促进区域绿色就业，绿色人力资本在传导过程中发挥严格的序贯部分中介作用。此外，绿色金融对绿色就业增长表现出显著的正向跨区域空间溢出效应。本研究进一步量化了新兴绿色就业增量与传统就业损失之间的抵消机制，并分解了绿色金融的直接效应与空间溢出贡献，弥补了既有研究在实证片面性与空间视角上的不足，为协调低碳转型与稳定绿色就业增长提供了具有针对性的政策启示。

在全球气候危机日益严峻的背景下，低碳转型已成为各国经济社会发展的必然选择。中国提出的"双碳"目标（碳达峰与碳中和）是主动应对气候变化、推进经济高质量发展的重要战略举措，对区域经济结构调整与产业发展模式演进产生了深远影响。绿色职工作为吸纳劳动力的新兴领域，其主要来源于可再生能源、节能环保等绿色产业创造的就业机会，是经济绿色转型过程中就业领域的新兴增长点。然而，如何释放绿色就业岗位以实现经济发展与绿色就业增长之间的良性互动，逐渐成为需要学术界深入探讨的关键议题。现有研究在绿色金融与绿色就业的协同效应方面仍存在分析尺度与空间维度的局限，大多数研究局限于宏观省级层面数据或微观企业行为分析，缺乏对空间溢出效应及产业链传导机制的考察；同时，现有文献对绿色金融影响绿色就业的机制探讨深度不足，尤其缺乏对政策协调与市场预期作用的学术讨论，导致绿色金融—绿色就业关联的理论框架构建不够完整。基于此，本研究旨在构建一个整合双重维度绿色金融指标、就业创造与替代效应、中介机制检验及空间效应量化的统一分析框架，以补充和丰富现有绿色金融与绿色就业研究体系。

本研究使用的数据来源于2000—2023年中国31个省（自治区、直辖市）的面板数据，样本源自国家统计局、CSMAR数据库、中国科技统计年鉴及中国金融年鉴。在关键方法方面，本研究首先采用双向固定效应模型进行基准回归分析；其次，以国家绿色金融改革创新试验区设立为准自然实验，构建双重差分（DID）模型进行因果识别；再次，运用中介效应模型检验绿色人力资本的中介作用，采用Bootstrap重复抽样检验以修正逐步回归的偏差；最后，构建空间杜宾模型（SDM）并利用偏微分方法分解绿色金融对绿色就业的直接效应与空间溢出效应，同时使用地理距离权重矩阵与经济距离权重矩阵进行稳健性检验。

本研究的实证结果可从以下几个方面进行介绍：

一、基准回归结果

基准回归结果显示，在控制个体与时间双向固定效应后，市场导向型与政策驱动型绿色金融指数的系数均在1%显著性水平上显著为正，表明绿色金融发展能够显著促进绿色就业岗位的释放。在逐步引入经济发展水平、工业化水平、城镇化水平、创新水平及人力资本水平等控制变量后，两类绿色金融指数的系数仍保持1%水平上的显著正向，且弹性系数显著增大，表明在更为全面地考虑各类影响因素后，绿色金融对绿色就业的促进效应更为突出。补充性实证检验进一步区分了绿色金融在不同产业部门的异质性绿色就业影响：绿色金融在有效刺激低碳环保产业扩张、显著促进绿色岗位创造的同时，也加速了高污染高碳产能的淘汰，对传统高碳行业就业产生了显著的挤出抑制效应，验证了绿色金融对整体就业市场的双重正负效应。

二、稳健性检验

本研究采用三种方法进行稳健性检验：滞后因变量回归、子样本回归（剔除绿色金融萌芽阶段数据）以及引入产业结构高级化变量。滞后因变量回归结果显示，市场导向型与政策驱动型绿色金融指数的系数分别为0.198和0.156，仍在1%水平上显著，验证了其正向影响的持续性与稳健性。以2007年《节能减排授信工作指导意见》发布为关键节点划分样本的回归结果，以及引入产业结构高级化控制变量后的回归结果均显示绿色金融发展对绿色就业仍保持显著正向影响。此外，中介效应检验表明绿色金融显著促进人力资本水平提升（系数=0.235***），人力资本显著促进绿色就业（系数=0.189***），Bootstrap检验中介效应值为0.044，95%置信区间不包含0，人力资本发挥显著的部分中介作用，占总效应的28.23%。交互项回归显示，人力资本（系数=0.087***）与产业结构升级（系数=0.065***）均正向调节绿色金融对绿色就业的促进效应。

三、因果识别检验

以国家绿色金融改革创新试验区设立为准自然实验的DID回归结果显示，政策交互项Treat_i × Post_t的系数为0.187***（t = 4.321，p < 0.01），表明绿色金融试点政策对绿色就业具有显著正向影响。平行趋势检验与事件研究分析表明，政策实施前试点省份与非试点省份的绿色就业趋势基本一致，满足平行趋势假设；政策实施后政策系数转为显著为正并呈逐年上升趋势。500次重复抽样的随机安慰剂检验显示，假政策效应系数集中于0附近且未通过显著性检验，真实回归系数位于安慰剂系数分布的尾部，表明基准政策效应并非由随机干扰导致。结合多时点DID框架下的分析，本研究谨慎得出绿色金融试点政策对绿色就业具有稳健正向因果影响的结论。

四、空间溢出效应分析

莫兰指数（Moran's I）检验显示绿色就业效应在大多数年份均呈1%水平上显著为正，表明省际间绿色就业存在显著正空间相关性，适合进行空间计量分析。基于地理距离权重矩阵的空间杜宾模型回归结果显示：空间自回归系数ρ为0.325***（t = 5.897，p < 0.01），表明邻近省份绿色就业效应对本地存在显著正向溢出；绿色金融直接效应系数为0.156***（t = 6.231，p < 0.01）；空间溢出效应系数为0.089**（t = 2.315，p < 0.05）。效应分解结果显示，绿色金融对绿色就业的总效应为0.245***，其中直接效应占63.67%，溢出效应占36.33%。基于经济距离权重矩阵的回归结果与之一致，验证了空间溢出效应结论的稳健性。

本研究的讨论部分主要围绕研究不足与未来拓展方向展开。研究存在的不足包括：第一，受宏观省级统计数据局限，未能精细识别个体工人层面的转型成本、临时失业时长及微观劳动替代差异；第二，仅聚焦绿色就业数量的增长，未能深入探讨绿色金融对工资水平、岗位稳定性、社会保障覆盖等就业质量维度的影响，区域间绿色就业质量差异及人力资本质量与绿色就业质量之间的互动关系尚待进一步分析；第三，虽验证了绿色金融对绿色岗位释放的显著空间溢出效应与区域异质性，但未深入探究空间溢出效应的跨区域传导机制。未来研究可结合微观调查数据，基于区域异质性与人力资本中介效应的实证发现，进一步拓展绿色金融对绿色就业质量及跨区域溢出机制的影响研究。

研究结论部分可归纳如下：本研究基于2000—2023年31个中国省份的面板数据，实证检验了绿色金融对绿色就业的影响。所得结论如下：第一，绿色金融显著促进绿色就业，该结论在经过一系列稳健性检验、因果识别检验及空间溢出效应分析后仍然成立。第二，作用机制包括直接绿色产业扩张与传统部门升级，其中绿色人力资本缓解了技能错配。第三，绿色金融对邻近省份的绿色就业具有显著正向空间溢出效应，且溢出效应占总效应的36.33%。