文章目录

一、指标、数据及模型

(一)指标构建

(二)数据来源及处理

(三)模型构建

    1.熵权法

        (1)通过极差转换法对数据进行规范化处理

        (2)求各评价对象在各指标下的权重，即第i个评价对象关于第j个指标的比重

        (3)求各个指标的熵值

        (4)计算各个评价对象权重

        (5)计算各评价对象综合得分

    2.灰色关联模型

        (1)确定分析序列

        (2)采用初值化对数据进行预处理

        (3)计算关联系数

        (4)计算关联度

    3.耦合协调度模型

        (1)计算耦合度

        (2)计算耦合协调度

    4.空间联系网络

二、实证结果及分析

(一)各省份绿色金融与低碳经济灰色关联度结果

(二)各省份绿色金融和低碳经济耦合协调度结果分析

(三)各省份绿色金融与低碳经济空间关联分析

    1.网络密度结果及分析

    2.点度中心性结果及其分析

三、融合路径及政策建议

(一)融合路径

    1.推动绿色金融产品创新，促进低碳经济创新发展

    2.通过政策引导与激励，促进绿色金融和低碳经济融合发展

    3.促进绿色金融普惠化发展，为低碳经济提供多元融资渠道

(二)政策建议

    1.提高政府的决策能力。

    2.促进产业内部结构升级。

    3.发挥城市群优势。

文章摘要:基于我国30个省份2010-2020年的数据，通过灰色关联度、耦合协调度以及空间联系网络方法从多维视角实证分析了绿色金融和低碳经济的发展关系。结果表明：我国绿色金融和低碳经济关联程度较高，绿色信贷对低碳经济发展的作用最大；各省份的绿色金融和低碳经济协同发展程度不高；我国各省份绿色金融支持低碳经济发展水平空间联系逐渐紧密，存在空间溢出效应。从绿色金融产品创新、政策引导与激励和普惠化发展三个方面提出了绿色金融与低碳经济发展的融合路径。全景式动态分析了我国绿色金融与低碳经济发展的作用关系，为我国绿色金融与低碳经济融合发展政策制定提供参考。

文章关键词:

论文作者:王建民 范思祎 

作者单位:安徽理工大学经济与管理学院 

论文DOI:10.13815/j.cnki.jmtc(pss).2022.03.004

论文分类号:F832;F124.5;X196