绿色金融对中国低碳经济发展...基于环境规制的门槛效应研究_范思祎.pdf

绿色金融对中国低碳经济发展的影响研究范思祎，王建民（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南232001）摘要：以我国30个省份20102019年的数据为样本，通过系统GMM模型研究绿色金融对低碳经济的影响，并利用面板门槛模型进一步分析了环境规制在其中的门槛效应。研究表明：（1）滞后一期的低碳经济和绿色金融均能显著促进当期低碳经济的增长，而当期的绿色金融对低碳经济的正向影响并不显著；（2）环境规制的水平越低，绿色金融对低碳经济的支持力度越大，反之则越小。因此，可通过完善绿色金融发展体系，推动产业结构转型以及提高政府及居民的绿色意识，强化企业责任感，以此实现“双碳”目标。关键词：绿色金融；低碳经济；“双碳”目标；系统GMM中图分类号：F832.5文献标志码：A文章编号：1008-4657(2023)02-0046-10收稿日期：2022-12-02基金项目：国家社会科学基金项目（21BJY116）作者简介：范思祎（1999-），女，安徽安庆人，安徽理工大学硕士研究生，主要研究方向：绿色金融；王建民（1978-），男，河南泌阳人，安徽理工大学教授，博士，博士生导师，主要研究方向：绿色金融。0引言随着经济的快速发展，我国面临的环境约束收紧，粗放式的经济发展模式亟待改变，以节能减排为导向、“三低三高”（低能耗、低污染、低排放、高效能、高效率、高效益）为基础的低碳经济应运而生1。低碳经济指的是以低能源消耗和碳排放实现经济增长的一种发展模式，其实质是利用技术创新、制度创新减少温室气体的排放，避免气候进一步恶化，实现节能减排目标。在低碳经济发展过程中，金融的支持必不可少。2016年人民银行、财政部等七部委联合发布的关于构建绿色金融体系的指导意见中，首次明确定义了绿色金融，指出绿色金融旨在为绿色产业发展提供支持、对非环保行业加以约束以此改善环境、防范气候变化风险，并提出建立健全绿色金融发展体系，将生态文明理念融入到金融系统运行过程中，实现经济绿色化转型。2020年9月习总书记提出“3060”碳达峰、碳中和的“双碳”战略目标，以此应对日趋紧迫的气候变化，力求后疫情时代经济的“绿色复苏”。然而，在实践中，我国尚未形成市场主导的绿色金融体系2，金融机构未将环境纳入到决策框架中3，工业化、城镇化的快速发展导致经济的增长需要依靠碳排放4。而随着2020年新冠疫情的爆发，各国封锁政策导致经济的停摆，在后疫情时代，提振经济的经济刺激政策也可能会驱动碳排放的增加，给“双碳”目标的实现带来压力。基于此背景，在经济刺激计划下如何实现节能减排，促进低碳经济发展，加大低碳经济发展的金融支持力度，实现“双碳目标”，同时兼顾生态文明建设与经济发展，已经成为一个亟待研究的问题。1文献综述绿色金融最初被叫作环境金融，旨在解决经济增长带来的环境问题，所以很多学者从环境保护角度第38卷第2期Vol.38 No.2荆楚理工学院学报Journal of Jingchu University of Technology2023年4月Apr.2023基于环境规制的门槛效应研究46DOI:10.14151/ki.jclgxyxb.2023.02.007定义绿色金融。安伟认为绿色金融是为了使经济与资源环境协调发展的宏观调控政策5，LABATT则把绿色金融看作改善环境的金融工具6。其他学者则从不同角度定义绿色金融7-9。随着绿色金融的发展，其内涵不断被拓展，品种逐渐丰富，出现绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资、碳金融等绿色金融产品，金融工具的发展能够刺激经济的增长，学者们开始关注绿色金融对经济的影响。Francisco C10等发现创新绿色金融工具在一定程度上可以推动经济的增长。柴晶霞11通过探究绿色金融发展水平在消费和投资对宏观经济增长影响的作用，分析了绿色金融对宏观经济增长的作用机制。刘霞等12则缩小了范围，以中部地区为样本，实证检验了绿色金融可以促进地区经济的增长。傅亚平等13分区域研究了绿色金融、研发支出对区域经济增长的影响，并进一步探究了环境污染的门槛效应。2017年首次提出经济高质量发展后，有大量学者研究绿色金融对经济高质量发展的影响14-17。然而现有关于金融发展与低碳经济关系的研究还不多，Wara M18认为绿色金融有助于刺激低碳经济发展。倪超军等19与马大来等20都通过面板模型检验了金融发展、技术进步与低碳经济发展的关系，但侧重点有所不同，前者运用PVAR实证得出金融发展短期会促进经济低碳转型，长期技术进步的影响更大，后者通过SBM模型研究中国不同地区低碳经济增长效率并将金融发展指标进行分解，分析金融发展不同发展水平指标对低碳经济的影响。绿色金融作为金融发展的产物，必然具有金融发展的特性，然而遗憾的是目前以绿色金融和低碳经济为主题的研究大多还停留在理论层面。李金栋21定性分析了在低碳经济的背景下，我国绿色金融发展现状及存在的问题。陆岷峰22基于绿色金融和低碳经济的视角，对新阶段商业银行的发展模式进行了分析。汪洪波23通过对我国绿色债券市场的分析，指出绿色债券要助力低碳经济的发展。综上所述，目前关于绿色金融、低碳经济的研究较为丰富，但现有文献多数还停留于单一视角，少有学者研究环境规制下绿色金融与低碳经济的关系，对于绿色金融驱动低碳经济发展的实证研究相对匮乏。为了更精确地刻画我国绿色金融支持低碳经济发展的动态演进特征，本研究从后疫情时代经济刺激政策影响碳排放的视角出发，将滞后期的低碳经济和绿色金融纳入研究框架，突破了现有相关研究的界限；为了更加清晰地考察绿色金融影响低碳经济的作用机制，本研究首次将环境规制这一要素纳入研究框架中。2绿色金融对低碳经济增长的作用机理及理论假设白钦先等24将金融功能划分为基础、核心、扩展和衍生四个层次，彭珊25据此将绿色金融功能分类为资金融通、资源配置、投资储蓄转化和风险管理四个方面，本文在此基础上，从绿色金融的功能出发，分析绿色金融对低碳经济发展的作用机制，如图1所示。图1绿色金融推动低碳经济发展作用机理图47资源的优化配置是绿色金融的核心功能。一方面，绿色金融通过发挥资源配置功能，引导资金流向环境友好型企业，为其绿色技术的创新和扩大生产规模提供资金支持，吸引生产要素向环保行业聚集；另一方面，绿色信贷提高污染型企业的贷款门槛，减少污染行业资金的流入，使其外部成本内部化，限制其生产规模的扩大，倒逼“两高一剩”产业提高资源利用效率和转型升级。产业结构的转型能够刺激经济的增长26-27。此外，绿色金融还可以通过资金融通功能推进产业集聚，经济低碳化转型。绿色金融系统可以为环保企业提供资金支持，为绿色产业发展提供动力，有助于环保企业扩大经营，提升经营收益，进而产生规模效应，形成产业集聚，吸引更多的投资者进入环保行业，不仅能够促进自身的经济转型，还可以带动邻近地区低碳经济发展，产生空间溢出效应16，18。基于此，故可提出假设1：绿色金融政策对低碳经济发展具有正向影响。我国目前绿色金融市场发展不成熟，体系不健全，基础薄弱，以政府的干预和引导为主。绿色项目一般具有风险高、回报周期长等特点，在不发达的绿色金融市场中，金融机构可能会由于这些原因，不愿为绿色项目提供融资，而环境规制政策的出台促使绿色金融发挥信号传导功能。金融机构在政策的要求下，为了获得绿色声誉和社会效益，会积极开展绿色金融相关业务，支持对环境更友好行业的发展，有效缓解绿色金融市场失灵11，29。但是，目前我国经济还没有根本摆脱“高投入、高消耗、高污染”的弊端，仍需依赖工业企业助其增长。环境规制政策会加紧对工业企业的约束，融资惩罚效应不利于工业企业的发展。同时我国地方官员的任期大多较短，绿色意识淡薄，故更倾向于鼓励传统行业的发展，吸引高污染行业的入驻，追求经济的高增长，绿色发展动力不足30。基于此，故可提出假设2：环境规制在绿色金融支持低碳经济发展过程中发挥门槛效应。3研究设计3.1模型设定为研究绿色金融对低碳经济的影响，本文以绿色金融为核心解释变量，低碳经济为被解释变量，以除香港、澳门、台湾和西藏外的20102019年我国30个省份为样本进行实证检验。具体模型如下：LCEit=+1GFit+2Conit+i+it（1）低碳经济的变化需要一定的时间，并且当期低碳经济也会受到上一期低碳经济水平的影响，故本文选择系统GMM模型，并在模型中加入滞后一期的低碳经济发展水平。系统GMM可以解决动态面板模型内生性问题和差分GMM模型的“弱工具变量”问题31。具体模型如下：LCEit=+1LCEit-1+2GFit+3GFit-1+4Conit+i+it（2）其中，LCEit、LCEit-1分别为低碳经济当期发展水平和一阶滞后项，GFit、GFit-1分别为绿色金融发展当期水平和一阶滞后项，Conit为控制变量，包括城镇化率（UR）、产业结构（ST）、财政支出规模（Pse）、地区开放程度（FDI）。3.2变量选择3.2.1被解释变量关于低碳经济发展水平的衡量指标，本文为了更准确、动态刻画碳排放影响低碳经济的程度，借鉴杨志江等32的做法，通过碳生产率增长率来衡量。具体公式为：LCE=GDPitCit-GDPit-1Cit-1GDPit-1Cit-1=GDPit Cit-1-GDPit CitGDPit Cit=gGDPit-gCit1+gCit（3）当LCE 0时，gGDPit gCit，表示该省市处于低碳经济增长模式，反之，则表示处于非低碳经济增长状态。其中，GDPit表示第i个省市第t年的GDP，Cit表示第i个省市第t年的碳排放，gGDPit、gCit分别表示经济增长率和碳排放增长率。483.2.2核心解释变量绿色金融为核心解释变量。绿色金融在我国属于新生事物，融资结构还是以间接融资为主，即绿色信贷。据2021年7月银保监会的报道，我国绿色信贷规模居世界第一，央行发布的2021年金融机构贷款投向统计报告中指出，我国2021年绿色信贷同比增长33%，高于其他各项贷款增速。以绿色债券为代表的直接融资还处于起步和探索阶段，相比于绿色基金、绿色保险等数据的匮乏，绿色信贷信息披露更充分，数据更易获取，故本文借鉴赵军等33的做法，采用绿色信贷数据代表绿色金融。3.2.3控制变量根据前人的研究，产业结构、城镇化率、财政支出以及地区开放程度能够对经济发展产生影响34-37，故本文使用产业结构、城镇化率、财政支出以及地区开放程度作为控制变量。3.2.4门限变量环境规制强度（REG）的度量的方法有很多，目前有学者通过污染治理投资成本占比衡量38，利用工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘的排放量以及产业结构构建环境规制综合指标39，将排污费征收额作为代理变量16等方法确定环境规制强度。借鉴以往文献，采用二氧化硫排放量反向衡量，二氧化硫作为工业排放的典型污染物，是环境污染的主要来源之一。具体被解释变量、核心解释变量、控制变量、门限变量的指标说明如表1所示。表1指标说明表一级指标二级指标三级指标测量方法绿色金融绿色信贷六大高耗能产业利息支出占比六大高耗能产业利息支出/规模以上工业产业利息支出总额低碳经济碳生产率增长率碳生产率增长额/基期碳生产率控制变量产业结构第三产业与第二产业产值比值第三产业产值/第二产业产值城镇化率城镇人口占比城镇人口/地区总人口财政支出财政支出占比财政支出/GDP地区开放程度进出口占比进出口总额/GDP门限变量环境规制二氧化硫排放量3.3数据来源及处理本文绿色信贷数据来自中国工业统计经济年鉴，低碳经济中的碳排放、产业结构、城镇化率、地区开放程度以及环境规制的有关数据来自EPS数据库，财政支出有关数据来自国家统计局，低碳经济中的GDP相关数据来自中国统计年鉴。其中，碳排放量测度方法借鉴朱婧等40的做法，通过煤炭、石油、天然气的消耗量以及各自的碳折算系数和碳排放系数测量，具体公式为：C=11E1+22E2+33E3碳折算系数1、2、3为0.7143、1.4286、12.1430，碳排放系 数1、2、3分别是0.7520、0.5845、0.4465，数据来源于IPCC和国家发改委能源研究所。对于缺失值和异常值通过SPSS软件采用回归法和EM法处理。所有变量描述性统计如表2所示。表2相关变量描述性统计表变量（1）（2）（3）（4）（5）样本数平均值方差最小值最大值低碳经济3000.08490.0948-0.3620.470绿色金融3000.5260.1490.2210.946城镇化率3000.5770.1260.3380.896产业结构3001.1440.6560.5005.169财政支出3000.02260.009650.009570.0628地区开放程度3000.04250.04880.001840.240494实证结果及分析4.1基准回归结果为了探究绿色金融对低碳经济的影响，通过系统GMM方程估计动态面板数据，得到结果如表3所示。表3系统GMM回归结果表变量（1）LCEL.LCE0.172*（0.0560）L.GF-0.170*（0.0838）GF-0.0163（0.0594）UR0.137*（0.0664）ST-0.0233*（0.0104）Pse4.461*（1.532）FDI0.276（0.194）AR（1）0.001AR（2）0.751Hansen0.258Observations240Number of code30注：*表示在1%的水平上显著,*表示在5%的水平上显著,*表示在10%的水平上显著。下同。由表3可知，AR（1）的值小于0.1，AR（2）的值大于0.1，表明随机扰动项存在一阶差分，但不存在二阶差分；而Hansen的检验结果显示，其值处于0.25左右，说明不拒绝原假设，工具变量有效。综上，可以采用系统GMM模型估计绿色金融对低碳经济的影响。根据表3的结果，在模型（1）中，滞后一期的低碳经济估计系数在1%的显著性水平下为正，即滞后一期的低碳经济能够显著促进当期低碳经济的增长，反映出当期的低碳经济的发展具有惯性，其发展程度与前期的低碳经济密切相关。对于核心解释变量，滞后一期的绿色金融系数显著为负，当期的绿色金融系数为负，但不显著，故绿色金融能够促进低碳经济的增长，假设1成立。同时也反映出当期的绿色金融虽然能促进当期低碳经济的增长，但其系数仅为-0.0163，作用效果并不明显，反而上期的绿色金融能够有效提高低碳经济的发展水平，其在10%的显著性水平下对低碳经济产生正向影响，说明绿色金融对低碳经济的影响也具有滞后性。其原因可能是，首先，我国绿色金融发展尚不成熟，流向环境友好型企业的金融资源还不多，绿色金融对低碳经济增长的支持力度有限。其次，绿色项目的长周期性以及收益的隐形化使得绿色金融短期效果不显著，而从中长期来看，金融机构投资绿色项目的收益逐渐显现，良好口碑的树立能够吸引一大批客户，同时获得经济效益和社会效益的金融机构会加大对绿色业务的投资力度，持续为环保企业的发展提供资金支持，助力低碳经济的增长。对于控制变量，城镇化水平的提高可以带动低碳经济的发展。城镇化水平的提高会导致生产要素的50变量（1）LCEL.LCE0.171*（0.0522）L.GF-0.00124*（0.00039）GF0.000245（0.00053）UR0.0719*（0.0346）ST-0.0179*（0.00887）Pse2.111*（0.688）FDI0.310*（0.161）AR（1）0.002AR（2）0.814Hansen0.277Observations240Number of code30集聚，提高企业生产效率，降低企业生产成本。居民消费的增长，绿色消费意识的提高也会带来低碳经济正效益。产业结构的升级能给低碳经济的增长带来正向影响。产业结构由第二产业向第三产业转型有利于能源结构的调整升级，减少污染的排放，促进节能减排类企业的发展，从而促进经济的低碳发展。从表3中可以看出财政支出在1%的显著性水平下对低碳经济产生正向影响，财政支出的增加，对绿色公共物品的投资在一定程度上能够拉动社会总需求的扩大，产生低碳经济正效益。地区开放程度对低碳经济的影响并不显著，可能是因为进出口产品不具有“低碳”特征，相对于国外来说，我国低碳意识尚未普及，对国外低碳产品消化不足，所以对低碳经济的发展作用不大。4.2稳健性检验为了提高实证结果的可靠性，通过替换核心解释变量进行稳健性检验，目前已有文献采用绿色投资指标衡量绿色金融发展程度41，所以本文将绿色金融的测度指标替换为绿色投资，即工业污染治理完成投资与GDP比值衡量。重新进行系统GMM回归结果如表4所示。表4更换核心解释变量后回归结果表从表4回归结果中可以看出，滞后一期的低碳经济系数变化不大，且显著性水平不变，核心解释变量的滞后一项以及当期对低碳经济的影响程度变化不大、方向相同，其他控制变量系数符号也未发生改变，显著性水平变化不大。这表明本文构建的系统GMM模型稳健性良好，可靠程度高。4.3进一步回归4.3.1面板门槛模型的设定龚斯闻等9通过实证检验出环境规制在绿色金融对环保企业投资支持作用的门槛效应，那么环境规制在绿色金融支持低碳经济发展中是否也存在门槛效应？本文基于Lanoie P等38的面板门槛模型，以环境规制为门槛变量，构建如下模型：LCE=+1GFitI（REG ）+2GFitI（REG ）+3Conit+it+it（4）其中，是待估门限值，I（）表示示性函数，当括号内的值满足条件时，取值为1，否则，取值为0。514.3.2门槛回归结果以环境规制为门限变量进行门槛效应显著性检验，采用Bootstrap方法重复1000次得到结果。结果显示，双重门槛未通过显著性检验，单一门槛在5%的水平下显著，故环境规制在绿色金融助推低碳经济的过程中仅发挥单一门槛效应，门槛值为14.1513，具体检验结果如表5所示。表5门限检验表模型F值P值门限值及95%的置信区间门限值下限上限单一门槛17.080.036014.151314.144414.1587双重门槛4.660.566012.921515.244315.2443根据检验结果，可以得出95%的置信水平下门槛估计值的似然比函数图，如图2所示。图2环境规制门槛估计结果图当似然比统计量LR趋近于0时，此时的值就是门槛估计值，即在似然比函数图中LR的最低点为门槛值。由图2可知，LR统计量最低点约为14.15，虚线表示的临界值在门槛值之上，因此回归得出的门槛值是真实可靠的。表6为门槛回归估计结果。表6门槛回归估计结果表变量LCEREG 14.15130.0470（0.0789）REG 14.1513-0.298*（0.120）UR-0.335*（0.201）ST-0.0140（0.0323）Pse0.529（2.023）FDI0.0706（0.481）Constant0.259*（0.128）Observations300Number of code30R-squared0.08452由表6可知，当REG 14.1513，即环境规制水平高于门槛值时，绿色金融对低碳经济有不显著的负向影响；当REG 14.1513，即环境规制水平低于门槛值时，绿色金融能够显著促进低碳经济的增长。这反映出当环境规制水平较高时，绿色金融不利于低碳经济的增长，环境规制水平较弱时，绿色金融反而有助于低碳经济的发展，环境规制在绿色金融支持低碳经济发展的过程中发挥门槛效应，假设2得证。对于这一现象其可能的解释是，我国目前的经济增长主要还是以粗放方式为主，当环境规制程度弱时，工业企业受到的约束相对较少，对经济的推动较大，而且当污染排放加剧时，政府为了治理环境问题，会加大环保行业的投资，宣扬绿色、低碳的理念，反过来又驱动低碳发展。5结论及政策建议生态文明建设时期，在“双碳”目标的指引下绿色金融如何促进低碳经济的发展亟待研究。本文以20102019年30个省份为例，通过系统GMM模型和门槛模型探究绿色金融对低碳经济的影响，得到如下结论：第一，低碳经济的增长是一个动态过程，具有惯性，滞后一期的低碳经济能够有效促进当期低碳经济的增长；第二，绿色金融对低碳经济的影响也具有滞后性，当期的绿色金融对低碳经济有正向影响，但作用不显著，而滞后一期的绿色金融可以有效支持低碳经济发展水平的提升；第三，环境规制在绿色金融支持低碳经济发展过程中发挥门槛效应。环境规制力度越大，绿色金融对低碳经济的影响越弱。根据以上研究结果，可以提出如下针对性政策建议：第一，完善绿色金融发展体系，进一步扩张绿色金融规模。绿色金融能够促进低碳经济的增长，故应该加快绿色金融的发展，完善绿色金融发展体系，使其充分发挥资源配置和资金融通功能，引导资源流向环保行业，改善产业结构。金融机构也应创新绿色金融工具，使环保企业能够从多渠道获得金融支持，提升居民绿色消费意识，从而实现经济的低碳发展，实现后疫情时代的“绿色复苏”。第二，鼓励更多金融机构投资环保产业，吸引长期民间资本参与到绿色金融市场中。由于绿色项目的长周期性使得绿色金融短期内难以发挥效用，需要加大对环保行业的投资力度，加快污染治理、绿色低碳等设备的研发，缩短绿色项目的收益周期。同时，引导社会闲散的长期资金注入绿色项目，缓解绿色项目的资金压力，解决环保企业“短融长投”问题。还可利用发挥投资者的监督功能，降低重污染企业的绿色代理成本，驱使“两高一剩”行业也需要积极响应“碳达峰 碳中和”目标的号召，向绿色制造、高端发展的方向转型，以此实现经济高质量发展、低碳发展。第三，提高政府官员及居民的绿色意识和企业责任感，完善配套低碳经济绿色金融法律法规。在经济利益的驱使以及经济复苏的要求下地方政府官员可能更少运用环境规制政策手段，因此，应该将官员政绩与当地环境状况相挂钩，减少地方政府在环境规制方面不作为情况的发生，鼓励地方政府出台相应的奖惩政策，加强企业的环境风险意识。参考文献：1 付允，马永欢，刘怡君，等.低碳经济的发展模式研究J.中国人口资源与环境，2008（3）：14-19.2 孙秋枫，年综潜.“双碳”愿景下的绿色金融实践与体系建设J.福建师范大学学报（哲学社会科学版），2022（1）：71-79.3 王玉婧，江航翔.以绿色金融助推低碳产业发展的路径分析J.武汉金融，2017（4）：54-56.4 文洪武.金融支持“双碳”目标的地方实践J.中国金融，2021（21）：36-37.5 安伟.绿色金融的内涵、机理和实践初探J.经济经纬，2008（5）：156-158.6Labatt S.Environmental finance:a guide to environmental risk assessment and financial productsJ.Advances in CryogenicEngineering，2002，（8）：405-409.7 李晓西，夏光，蔡宁.绿色金融与可持续发展J.金融论坛，2015，20（10）：30-40.8 刘传江，张劭辉.源头活水：绿色金融之于经济发展基于金融理论视角的解构J.西北师大学报（社会科学版），2022，59（3）：134-144.9 龚斯闻，赵国栋，马晓崟.绿色金融的发展逻辑与演进路径基于要素解构的视角J.经济问题探索，2019（10）：184-190.10Francisco C，Pilar S.Green and good?the investment performance of US environmental mutual gundsJ.Journal of Business53Ethics，2011，103（2）：275-287.11 柴晶霞.绿色金融影响宏观经济增长的机制与路径分析J.生态经济，2018，34（9）：56-60.12 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Encryption Algorithm Based on DiscreteChirikov Chaotic Mapping and Fractional Random TransformCHENG Jingjing（College of electrical engineering,Anhui Technical College of Mechanical and Electrical Engineering,Wuhu 241000,China）Abstract：In order to solve the defects as difficult to realize synchronous scrambling and diffusion,and increases the networktransmission load in current image encryption algorithm,a multi-image encryption algorithm based on discrete Chirikov chaoticmapping and fractional random transform was proposed in this paper.Based on the Chirikov standard mapping,the discrete chirikovstandard chaotic mapping was proposed by changing the chaotic trajectory of chirikov mapping.Four chaotic sequences were ob-tained by iterating the discrete chirikov standard chaotic mapping based on the initial conditions.Then the pixel positions of the in-put text were permutated based on gravity model.The pure phase mask was output by encoding arbitrary two scrambling cipher,andfusion scrambling image was constructed by combining with the rest of scrambling image.Subsequently,the 4 random sequenceswere transformed into matrixes by iterating the logistic mapping,and four chaotic masks were formed by constructing the phasemask model.Finally,pixel diffusion function was designed to complete the multi-image synchronization encryption by introducingthe fractional random transform.The test results show that the proposed algorithm can achieve simultaneous encryption of multipleimage encryption,and has high security and anti-shear attack performance.Key words：multiple image encryption;chirikof chaos mapping;fractional random transform;gravity model;pure phase maskStudy on the Effects of Green Finance on the Low-carbonEconomy Development in China:Study on the ThresholdEffect Based on Environmental RegulationFAN Siyi,WANG Jianmin（School of Economics and Management,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China）Abstract：Taking the data of 30 provinces in China from 2010 to 2019 as samples,this paper studies the impact of green fi-nance on the low-carbon economy through the Systematic GMM model,and further analyzes the threshold effect of environmentalregulations by using the panel threshold model.The result shows that:(1)both low-carbon economy and green finance lagging oneperiod can significantly promote the growth of current low-carbon economy,while the positive impact of current green finance onlow-carbon economy is not significant;(2)the lower the level of environmental regulation,the greater the support of green financeon low-carbon economy,and vice versa.Therefore,the double carbon goal can be achieved by improving the green finance devel-opment system,promoting the transformation of industrial structure,improving the green awareness of the government and residents,and strengthening the sense of corporate responsibility.Key words：green finance；low-carbon economy；“double carbon”goal；systematic GMM（上接第30页）55