绿色金融对新能源汽车产业韧性的影响研究

绿色金融对新能源汽车产业韧性的影响研究

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21经济网

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来源

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https://www.21jingji.com/article/20240718/herald/8aefa83ad398dbef83b817147f780a22.html

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https://cjlc.zufe.edu.cn/CN/Y2024/V40/I7/70

在全球气候变化和能源转型的大背景下，绿色金融作为推动经济可持续发展的重要工具，近年来得到了快速发展。根据中国人民银行的数据，截至2023年末，我国本外币绿色贷款余额达到22.03万亿元，同比增长38.5%，绿色债券存量规模超过1.5万亿元，位居全球前列。与此同时，新能源汽车产业作为实现碳达峰、碳中和目标的关键领域，也迎来了前所未有的发展机遇。2023年，我国新能源汽车产销量分别达到958.7万辆和949.5万辆，连续多年位居全球第一。

然而，新能源汽车产业在快速发展的同时，也面临着诸多挑战。例如，全球供应链波动（如芯片短缺）、技术瓶颈、市场竞争加剧等，都对产业的可持续发展提出了严峻考验。因此，提升产业韧性，增强其抵御风险和适应变化的能力，成为当前亟待解决的重要课题。

本研究拟探讨绿色金融对新能源汽车产业韧性的影响，具有重要的理论和实践意义。从理论层面来看，研究将填补绿色金融与产业韧性交叉研究的空白，拓展绿色金融理论的应用场景。从实践层面来看，研究结果将为政府优化绿色金融政策、提升产业抗风险能力提供依据，为企业利用绿色金融工具应对市场波动提供策略参考。

目前，关于绿色金融和产业韧性的研究已取得一定进展，但两者之间的交叉研究仍相对较少。

在绿色金融领域，现有研究主要集中在绿色信贷、绿色债券等金融工具对碳排放、技术创新的影响。例如，李毓等人（2020）指出绿色信贷为产业结构的优化升级提供了有力支持，是推动经济高质量发展的核心力量之一。肖仁桥和肖阳（2023）则探讨了绿色金融对城市碳回弹的影响及其作用机制。

在产业韧性研究方面，学者们主要关注区域经济韧性或特定区域的城市经济韧性。孙阳等人（2017）基于长三角16个地级市的面板数据，从生态环境、市政设施、经济发展和社会发展四个方面构建了城市经济韧性的指标体系。冯苑等人（2020）发现经济韧性大幅降低的首要原因是第二产业竞争力下滑。

然而，直接研究绿色金融对产业韧性影响的文献较少。姚树俊和董哲铭（2023）虽然提到绿色金融能增强经济韧性，但并未深入探讨其具体影响机制。刘莉和陆森（2023）则主要研究数字经济对经济韧性的影响，将金融效率作为中间变量。

综上所述，现有研究在绿色金融与产业韧性关系的探讨上存在明显空白，特别是在新能源汽车产业这一具体领域的实证研究更是鲜见。本研究将通过构建绿色金融与产业韧性的指标体系，采用面板数据模型，深入分析绿色金融对新能源汽车产业韧性的影响，以期为相关理论研究和政策制定提供新的参考。

本研究的核心问题是探讨绿色金融如何影响新能源汽车产业的韧性。具体而言，研究将围绕以下几个方面展开：

1. 绿色金融通过哪些途径影响新能源汽车产业的韧性？
2. 不同类型的绿色金融工具（如绿色信贷、绿色债券等）对产业韧性的影响是否存在差异？
3. 绿色金融对产业韧性的影响是否受到其他因素（如政策支持、市场需求等）的调节？

基于以上问题，本研究提出以下假设：

H1：绿色金融规模的扩大能够显著提升新能源汽车产业的韧性。
H2：绿色金融通过技术创新渠道（如研发投入、专利数量）间接影响产业韧性。
H3：政策支持强度对绿色金融与产业韧性之间的关系具有正向调节作用。

本研究将采用面板数据模型进行实证分析，以确保研究结果的可靠性和有效性。具体研究方法如下：

1. 变量选取：

   • 因变量：新能源汽车产业韧性。采用指标体系法进行度量，包括经济韧性（如企业存活率、市场占有率）、技术韧性（如研发投入强度、专利数量）和市场韧性（如市场份额变化、供应链稳定性）等多个维度。
   • 核心自变量：绿色金融规模。使用绿色信贷余额、绿色债券发行量等指标进行衡量。
   • 控制变量：包括政策支持强度、市场需求规模、企业研发投入等，以排除其他因素的干扰。

2. 数据来源：

   • 新能源汽车产业数据：来自中国汽车工业协会、Wind数据库等权威机构，涵盖企业财务数据、专利数据、市场占有率等信息。
   • 绿色金融数据：来自中国人民银行、中国债券信息网等，包括绿色信贷余额、绿色债券发行量等指标。
   • 政策数据：来自中国政府网、各地方政府官网，整理相关政策支持强度指标。

3. 模型设定：
   采用固定效应模型或随机效应模型进行分析，具体模型设定如下：
   [
   Resilience_{it} = \beta_0 + \beta_1 GreenFinance_{it} + \beta_2 Control_{it} + \alpha_i + \gamma_t + \epsilon_{it}
   ]
   其中，(Resilience_{it})表示第i个企业在t时期的产业韧性，(GreenFinance_{it})表示绿色金融规模，(Control_{it})表示控制变量，(\alpha_i)和(\gamma_t)分别表示企业固定效应和时间固定效应，(\epsilon_{it})为随机误差项。

4. 内生性问题处理：
   为解决可能存在的内生性问题，本研究将采用工具变量法。选择与绿色金融相关但不直接影响产业韧性的变量作为工具变量，如绿色金融政策强度、地区环保意识等。

本研究预期将发现绿色金融对新能源汽车产业韧性具有显著的正向影响。具体而言，绿色金融规模的扩大不仅能直接提升产业韧性，还能通过促进技术创新间接增强产业的适应能力和恢复能力。此外，研究还可能发现政策支持强度对绿色金融与产业韧性之间的关系具有正向调节作用。

本研究的创新点在于：

1. 首次系统探讨绿色金融对新能源汽车产业韧性的影响，填补了相关研究空白。
2. 构建了全面的产业韧性评价指标体系，涵盖经济、技术和市场等多个维度。
3. 采用严谨的实证方法，解决了内生性问题，提高了研究结果的可信度。

研究的局限性主要体现在数据的可获得性和时间范围上。由于部分数据的收集难度较大，研究可能无法涵盖所有相关变量。此外，研究的时间跨度也可能受到数据可获得性的限制。

本研究计划分为以下几个阶段进行：

1. 文献回顾与理论框架构建（第1-2个月）：全面梳理相关文献，明确研究边界，构建理论框架和研究假设。

2. 数据收集与预处理（第3-4个月）：从各数据源收集所需数据，进行数据清洗和预处理，确保数据质量。

3. 模型构建与实证分析（第5-6个月）：根据研究设计构建面板数据模型，进行实证分析，检验研究假设。

4. 结果分析与论文撰写（第7-8个月）：分析实证结果，撰写论文，确保研究内容的完整性和逻辑性。

5. 论文修改与投稿（第9-10个月）：根据导师和同行评审意见修改论文，准备投稿。

通过以上研究计划，本研究将系统探讨绿色金融对新能源汽车产业韧性的影响，为推动绿色金融与新能源汽车产业的协同发展提供理论支持和实践指导。