绿色金融对城市脱碳的异质性影响：来自中国285个城市的证据

arXiv cs.LG 论文
green-finance decarbonization machine-learning urban-policy china carbon-intensity shap-analysis

摘要

本研究使用计量经济学模型和机器学习（SHAP分析）来考察绿色金融如何降低中国285个城市的碳强度，发现不同城市等级和金融工具存在异质性效应，其中绿色债券和绿色投资影响最大。

arXiv:2606.06986v1 公告类型：新 摘要：虽然绿色金融已成为低碳城市转型的关键工具，但其实际的脱碳效应和传导机制仍不明确。本研究采用计量经济学模型和基于机器学习的分析，考察绿色金融是否以及如何降低城市层面的碳强度。结果表明，绿色金融显著降低了碳强度，其中绿色债券和绿色投资的影响最大，且存在明显的空间溢出效应。效果因发展水平而异，在四五线城市最为显著。中介分析显示，绿色金融主要通过能源结构优化发挥作用，其次是产业升级、外商直接投资和技术创新。SHAP分析证实了不同金融工具之间存在显著差异，其中绿色债券、基金和信贷对脱碳的贡献最大。此外，在技术能力低、产业依赖度高、以煤为主的能源结构的城市，边际影响更强。这些发现为构建多层次、区域差异化的绿色金融体系以促进包容性低碳转型提供了理论支持和政策指导。关键词：绿色金融；碳强度；脱碳效应；机器学习；城市
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缓存时间: 2026/06/08 09:19 

# 绿色金融对城市碳减排的异质性效应：来自中国285个城市的证据
来源：https://arxiv.org/abs/2606.06986
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> 摘要：尽管绿色金融已成为低碳城市转型的关键工具，但其实际的脱碳效应与传导机制仍不明确。本研究运用计量经济模型与基于机器学习的分析方法，考察绿色金融是否以及如何降低城市层面的碳强度。结果表明，绿色金融显著降低了碳强度，其中绿色债券和绿色投资的影响最强，且存在明显的空间溢出效应。效果因发展水平而异，在四线和五线城市中最为显著。中介效应分析显示，绿色金融主要通过能源结构优化发挥作用，其次是产业升级、外商直接投资和技术创新。SHAP分析证实，不同金融工具之间存在显著差异，其中绿色债券、基金和信贷对脱碳贡献最大。此外，在技术能力低、产业依赖度高以及以煤炭为主的能源结构的城市中，边际影响更强。这些发现为构建多层次、区域差异化的绿色金融体系以促进包容性低碳转型提供了理论支撑与政策指导。关键词：绿色金融；碳强度；脱碳效应；机器学习；城市

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来自：Xueyang Li [查看邮件](https://arxiv.org/show-email/7bffef89/2606.06986) **[v1]** 2026年6月5日星期五 07:24:43 UTC (606 KB)

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