“实质绿”债券的绿色创新效应研究——基于贴标与非贴标的对比视角

王 勇， 芦雪瑶

（海南大学 国际商学院， 海南 海口 570228）

一、引 言

2020年9月，习近平总书记向全世界作出了中国将在2030年之前实现碳达峰、2060年之前实现碳中和的庄严承诺，引导经济社会绿色创新转型的任务更加迫切。推动大规模的绿色创新需要大量资金支持，为此中国人民银行、国家发展改革委和证监会等国家主要部门接连发布了多项政策，支持和鼓励绿色债券发展，其中统一绿色债券标准、建立债券评级标准，为绿色债券贴上形象化、代表性标签，成为落实国家绿色产业政策与战略导向的重要金融举措之一，为推动国内绿债市场与国际通行标准接轨，吸引全球投资者共同参与中国低碳绿色发展创造了良好条件。据Wind 数据统计，2022 年上半年，中国境内发行贴标绿色债券①贴标绿色债券是指经官方认可发行的绿色债券，募集资金主要用于解决气候变化的项目。（以下简称“贴标绿债”）及绿色资产支持证券规模达4006.36 亿元，同比增长64%，存续规模1.42 万亿元，居世界前列。理论上，贴标绿债可以通过降低绿色项目的融资成本，更好地增进绿色创新[1-2]，但近期国外学者陆续发现，贴标绿债可能存在“漂绿”风险，即部分发行主体以绿色项目为名义募集资金，但实际从事并不具有环保价值的投资[3]。特别是针对国内实践中，发现绿色债券第三方机构认证的标准不一，导致发行人变相利用模糊标准，项目申报大打“擦边球”②资料来源：《绿色债券“贴标”： 先要统一标准，尔后内外一致》，中国经济导报，2019-01-05，http：//www.ceh.com.cn/zqxw/1113155.shtml，存在过度包装或泛化倾向。“漂绿”无疑是绿色债券市场健康发展的巨大阻碍，既有文献尚未对上述不良现象提供充足证据，因而深入探讨中国贴标绿债的漂绿风险及其能否有效驱动绿色创新具有重要的理论和现实意义。

同时，根据中央结算公司披露，我国还存在大量未贴标、实际投向绿色项目的非贴标绿色债券（以下简称“非贴标绿债”），截至2022年6月，非贴标绿债累计发行达3.36万亿元，是贴标绿债规模的2.4倍，包含二者在内，我国整体“实质绿”债券①由中央结算公司定义并识别，亦即将募集资金投向符合中国人民银行《绿色债券支持项目目录（2015 版）》、国家发展改革委《绿色债券发行指引》、国际资本市场协会（The International Capital Market Association， ICMA）《绿色债券原则2015》、气候债券组织（Climate Bonds Initiative， CBI）《气候债券分类方案》这四项绿债标准之一的，且投向绿色产业项目的资金规模在募集资金中占比（或发行人绿色主营业务收入占比）不低于50%的债券，或在募集资金用途相关信息不足以支持对债券进行绿色属性识别的情况下，债券发行人来源于绿色产业的主营收入占比不低于50%的债券认定为“实质绿”债券。规模已非常庞大。鉴于绿色创新是实现绿色转型从规模扩张转向结构升级、从要素驱动转向创新驱动的关键因素和必要条件[4]，紧迫的“双碳”目标势必要求最大程度发挥绿色债券的积极效应，当前我国整体“实质绿”债券的创新效应如何？贴标绿债与非贴标绿债的作用存在何种差异？如何识别与防范可能的“漂绿”风险？本文聚焦上述一系列问题，尝试从绿色债券的贴标与非贴标视角，探讨我国绿色债券的“绿色价值”，意在为完善绿色债券市场建设，推动我国经济绿色转型提供经验证据与政策参考。

本文选取2010—2020 年中国30 个省份面板数据，构建双向固定效应模型，实证检验了“实质绿”债券对绿色创新的影响及贴标绿债与非贴标绿债的对比差异。研究发现：（1）“实质绿”债券整体上显著提高了中国绿色技术创新水平，其中非贴标绿债与贴标绿债均发挥了积极作用；（2）“实质绿”债券的创新驱动效应对发明专利和东部地区更显著；（3）相较非贴标绿债，我国贴标绿债“漂绿”风险更高，相对完善的司法环境、更密集的政府环境关注度和较高的绿色金融发展水平是防范“漂绿”风险的有效机制，能够促进绿色债券发挥积极作用。

二、文献综述与理论假设

囿于技术创新本身前期资金投入大、获利周期长、风险预估难，加之大量绿色节能技术尚未完全成熟，存在诸多未知的新领域且处于不断演化升级阶段，绿色技术创新存在更大的风险和不确定性。传统金融市场更关注投资项目是否盈利等短期收益，忽视投资项目中的资源与环境因素，无法满足绿色创新项目的融资需求[6]，因此，绿色创新更加依赖稳定的绿色金融市场为其提供持续的资金支撑[7]。绿色债券可能从以下两方面影响绿色创新：

一方面，贴标绿债和非贴标绿债能够撬动社会资本，实质性地投向绿色产业，为绿色技术创新提供资金支持，形成技术驱动效应。与普通债券不同，“实质绿”债券所筹资金主要投向绿色项目，期限相比普通债券更长，资金使用上也更具稳定性和确定性，有助于缓解清洁部门金融约束、消除绿色创新的资金瓶颈[8]。其中，贴标绿债作为一种政府支持的直接融资方式，配套有税收优惠和贴息优惠政策②如《江苏省绿色债券贴息政策实施细则（试行）》明确，支持对象为省内非金融企业自2018年9月30日起首次成功付息，且募投项目位于省内的绿色债券，对成功发行绿色债券的非金融企业年度实际支付利息的30%进行贴息，贴息持续时间为2年，单支债券每年最高不超过200万元。，相较绿色信贷等间接融资方式，融资成本更低[9-10]。此外，“实质绿”债券对非绿产业还具有一定的惩罚效应。Seltzer等[11]发现，相比投向绿色项目的债券，非环境友好型项目的债券信用评级和债券价格均明显下降，因而“实质绿”债券的融资优势不仅能够吸引更多劳动力、社会资本等关键资源聚集于绿色产业，通过提高清洁部门的研发报酬，激励研发人员从非清洁部门转移到清洁部门，驱动“朝向清洁的技术进步”，从而长期促进绿色技术创新[12]，而且能够通过引导资本流向，倒逼非绿产业投入绿色技术创新，加快其绿色转型。

另一方面，绿色债券可能存在“漂绿”风险，使绿色债券的发行偏离其应有的环保价值，从而削弱其对绿色创新的积极效应。2022 年《中国绿色债券原则》发布前，我国绿色债券的一部分资金被允许用作一般营运资金①虽然在2022年7月，新发布的《中国绿色债券原则》已经将相应原则修改为“绿色债券募集资金应100%用于绿色项目”。但本文样本期间内，仍遵循中国国家发展改革委员会规定的“绿债发行人将最高50%的募集资金用作一般营运资金”和上海证券交易所规定的“可至多将30%的募集资金投向非绿领域”两条原则。，并且不强制要求所有绿色债券在发行或存续期间进行第三方认证，使得绿色债券发行方与投资者间存在较大的信息不对称，投资者难以发挥监督作用，增加了绿色债券“漂绿”的空间。特别是贴标绿债享有多方设置的审批“绿色通道”②中华人民共和国国家发展和改革委员会（以下简称“发改委”）办公厅印发的《绿色债券发行指引》提出，“企业申请发行绿色债券，可适当放松债券准入条件，提高审核效率”。类似地，中国证券监督管理委员会（以下简称证监会）以及中国人民银行也明确提出绿色债券适用“即报即审”政策，采取备案制管理和简化的审核程序。，为了获得进入资格，一些不具备绿色金融市场准入条件的发行方更有动机通过寻租、粉饰项目来更快获得低成本融资，或通过符合条件的绿色项目获取资金后投入于非绿领域[13]。另外，面对绿色债券贴标过程中高昂的审查、评估费用，一部分真正需要绿色资金的发行人只能望而却步，转向非贴标绿债，反之，部分并不真正投入绿色产业的发行方为了获得绿色声誉更愿意承担贴标绿债的高额费用，可能导致贴标绿债“漂绿”风险更高。一旦“漂绿”行为盛行，绿色资金则很难流入清洁产业[14]，进而导致绿色债券的创新驱动作用大打折扣。综合以上分析，本文提出一组对立假设H1a与H1b。

H1a：“实质绿”债券能够促进绿色创新。

H1b：“实质绿”债券不能促进绿色创新。

三、研究设计

（一）数据来源与样本选择

本文选取2010—2020 年中国30 个省市自治区（由于数据获取困难及缺失原因，未包含西藏自治区及中国港澳台地区）的数据为研究样本。地区经济数据来源于国家统计局数据库，历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和《EPS 中国宏观经济数据库》。贴标绿债数据来自Wind 数据库，“实质绿”债券数据源于“中债-绿色债券环境效应信息数据库”。

区位优势：宁夏地处新欧亚大陆桥国内段中间位置，对内联接中国东西部，对外通往中亚西亚，目前已成为“一带一路”沿线阿拉伯国家“向东看”和中国“向西走”的新窗口与新平台，是推进宁夏内陆开放型经济试验区的重要平台。

（二）模型设计

为检验绿色债券能否促进绿色技术创新，本文构建如下固定效应模型：

其中，i为省份，t为年份，GI为地区绿色创新水平，RGBond、Non_SGBond和SGBond分别代表地区“实质绿”债券发行规模、非贴标绿债发行规模和贴标绿债发行规模，CVs为一系列地区层面控制变量，μi为省份固定效应，以控制各省（市）不随时间变化的因素，νt为时间固定效应，以控制不随地区变化的影响因素。

（三）变量选取及变量定义

1.被解释变量

本文被解释变量为绿色创新（GI），参考张可的研究[15]，采用万人绿色专利申请量（GI_A）和万人绿色专利授权量（GI_O）两个指标衡量，专利数据来源于中国研究数据服务平台（CNRDS）中创新专利研究数据库（Chinese Innovation Research Database，CIRD），本文遵循世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization，WIPO）提出的“国际专利分类绿色清单”来核实绿色专利属性。

2.解释变量

“实质绿”债券发行金额绝对值可能受到其他不可观测因素影响，本文借鉴徐佳和崔静波[16]采用“实质绿”债券发行金额占地区GDP比例衡量地区绿色债券规模，以同时排除分子分母的混淆因素。其中，非贴标绿债（Non_SGBond）为未贴标但实际资金投向绿色产业的债券，由中央结算公司识别而得。贴标绿债为通过发改委或证监会审批的绿色债券，或在交易场所注册全称包含“绿色”字样标签的债券。其他控制变量定义见下页表1。

表1 变量定义及说明

（四）描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计结果。在样本期间内，GI_A的均值为1.572，最大值为15.82，而最小值仅有0.055，标准差为2.212；GI_O的均值为0.978，最大值为10.18，最小值为0.039，标准差为1.354。可见无论是绿色专利申请量还是获得授权量，样本区间内各省间绿色创新水平均存在较大差异。由于绿色专利涵盖发明专利和实用新型专利两类，发明专利通常代表地区技术创新质量，是实质性或突破性创新的体现，价值相对较高。实用新型专利则反映了策略性或迎合性创新，与发明专利相比，其价值相对较低。

表2 描述性统计结果

为进一步考察绿色债券能否改善地区绿色创新“低端锁定”困境，将绿色创新指标进一步划分为高质量创新（GI_AH&GI_OH）和低质量创新（GI_AL&GI_OL），分别通过万人发明专利申请（授权）量和万人实用新型专利申请（授权）量衡量。结果显示，虽然绿色发明专利申请均值（0.851）超过了绿色实用新型专利申请均值（0.721），但绿色发明专利授权量（0.242）却仍远低于绿色实用新型专利授权量（0.736），中国绿色技术创新仍存在“低端锁定”现象。Non_SGBond均值为0.249，最大值为8.940；SGBond均值为0.131，最大值为4.539，显示除贴标债券外，还有大量非贴标但实际投向绿色项目的绿色债券，因而充分考察包含非贴标绿债在内的“实质绿”债券环境效益对于精确诠释中国绿色债券市场现状是必要且紧迫的。其他控制变量描述性统计均在合理区间内。

四、实证结果和分析

（一）多元回归分析结果

表3列示了“实质绿”债券对绿色创新的基本回归结果。其中，“实质绿”债券（RGBond）与绿色专利申请（GI_A）及授权（GI_O）分别在5%和1%水平上正向显著（回归系数分别为0.160和0.285，t值分别为2.289和8.058），代表“实质绿”债券整体上能够有效驱动绿色创新。分别观察非贴标绿债（Non_SGBond）与贴标绿债（SGBond）发现，Non_SGBond对GI_A和GI_O在1%水平上显著为正（回归系数分别为0.367和0.381，t值分别为3.735和7.472），但SGBond对GI_A的影响却不再显著，仅对GI_O在1%水平正向显著。考虑获得授权的绿色专利数量更能代表实际绿色创新产出水平，上述结果依然验证了 “实质绿”债券不仅整体上对绿色创新有积极驱动作用，非贴标绿债和贴标绿债也均分别发挥了正向绿色创新效应，本文假设H1a成立。

表3 基本回归检验结果

进一步对比非贴标绿债和贴标绿债对绿色创新的经济意义发现，非贴标绿债规模每提高一个标准差，绿色专利申请相对均值增长26.08%，绿色专利授权相对均值增长43.52%；而贴标绿债每提高一个标准差，绿色专利申请相对均值减少1.49%，绿色专利授权相对均值增长17%。可见相比贴标绿债的影响，非贴标绿债对绿色创新的促进作用明显更强。这一结果不仅显示了非贴标绿债的积极作用不容忽视，而且一定程度上也说明贴标绿债的积极效应受到了负面干扰，贴标绿债可能存在“漂绿”风险。

（二）稳健性检验

1.替换被解释变量衡量

第一，采用绿色专利申请（授权）量与地区生产总值之比衡量地区绿色创新水平，重新代入模型（1）。结果如表4 列（1）、列（2）所示，“实质绿”债券对地区绿色专利申请和授权的回归结果均仍正向显著，与表3回归结果一致。

表4 稳健性检验

2.工具变量法

参考文书洋等[17]，采用滞后一期的绿色债券作为工具变量，以工具变量法重新估计模型，结果见表4 列（3）、列（4），“实质绿”债券对绿色创新的影响仍在1%水平上正向显著，与前文结果一致。且一阶段Wald F统计量和LM 统计量均拒绝了弱工具变量和识别不足假设。在控制内生性问题后，本文估计结果依然稳健。

3.控制遗漏变量

考虑到可能存在遗漏变量问题，进一步在模型（1）中引入地区市场化水平（Mkt）和地区绿色信贷水平（GCredit）变量。其中地区市场化水平（Mkt）以王小鲁等[18]披露的市场化指数衡量，绿色信贷水平（GCredit）借鉴谢婷婷和刘锦华的研究[19]，选取各地区六大高耗能产业利息支出占工业产业利息总支出比率的反向指标，即绿色信贷规模等于1减六大高耗能产业利息支出占工业产业利息总支出的比率,该指标越大，绿色信贷规模越大。表4 列（5）、列（6）汇报了相应的回归结果。可以看出，引入遗漏变量后，“实质绿”债券对绿色创新的影响依然与基本回归结果一致，表明本文模型及结论稳健。

（三）异质性检验

1.创新策略异质性

根据描述性统计显示，样本区间内我国绿色发明专利授权量均值占总绿色专利授权量均值的比重不足四分之一，反映出中国绿色创新的“低端锁定”困局。鄢萍等[20]提出形成这种局面的一个重要原因在于我国金融资源与颠覆性技术创新活动不匹配，融资约束降低了创新主体对具有实质性或突破性创新项目攻坚克难的积极性。绿色债券的资金供给功能为改善绿色技术创新“低端锁定”困境提供了可能性,但依然不能排除在趋利动机下，发行方为快速获得绿色声誉和积极的市场反应，将资金投向“短平快”的低端技术创新，形成新的“低端锁定”困境。为探究“实质绿”债券驱动了何种类型的绿色创新，本文进一步划分高质量创新（GI_AH&GI_OH）和低质量创新（GI_AL&GI_OL），回归结果如表5 所示。表5 中列（1）和列（3）列示了RGBond对高质量绿色创新的回归结果，显示无论是GI_AH还是GI_OH均在1%水平上正向显著。而如列（2）与列（4）所示，“实质绿”债券对低质量创新的驱动作用则明显削弱，RGBond仅对GI_OL在10%水平上正向显著，对GI_AL不显著，可见“实质绿”债券有效驱动了高端绿色创新活动，但并不会明显增加低端绿色创新活动，有助于帮助区域绿色创新走出“低端锁定”。

表5 异质性回归结果

2.地理区位异质性

从中国区域经济发展格局来看，东部地区与中西部地区之间资源禀赋、工业基础差异明显。相对于中西部城市来说，东部地区金融制度环境良好、基础设施完善、金融发展水平较高。朱向东等[21]考察了中国绿色债券空间格局，也发现东部地区绿色债券发行规模远高于中西部地区，并提出较高的行政级别和发达的金融行业基础有助于金融创新，而偏远和落后地区可能存在金融排斥现象。基于此，本文进一步对“实质绿”债券对绿色创新影响的地理区位异质性进行探究。根据国家统计局地域划分，将30个样本省份划分为东部和中西部样本，其中东部区域为北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11 个省（市）；中西部区域为山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆19个省（市），回归结果如表5列（5）至列（8）所示。其中列（5）和列（7）列示的东部地区样本中，“实质绿”债券对绿色专利申请和授权的回归结果均在1%水平上正向显著，但列（6）和列（8）列示的中西部城市样本中，“实质绿”债券对绿色创新则不再有显著影响。这一结果表明我国“实质绿”债券的创新驱动效应存在明显的区位非对称性，绿色债券发展呈现出明显的不平衡态势。

五、“漂绿”风险识别及防范机制检验

由上文基本回归结果得出，贴标绿债可能存在“漂绿”风险，而非贴标绿债是否也存在“漂绿”风险，两者孰强孰弱尚未可知。强化外部监管、完善绿色金融市场建设是防范“漂绿”风险的有效措施，在政府与市场强监管下，绿色债券“漂绿”风险应当更低。因此，如果贴标绿债与非贴标绿债在强监管和弱监管环境下创新驱动效应无差异，则“漂绿”风险不存在，而若如预期在强监管环境下创新驱动效应更强，则证明“漂绿”风险存在。本文从地方政府环境关注、司法环境和绿色金融发展水平三个角度区分非贴标绿债与贴标绿债的创新驱动效应差异，以识别贴标绿债的“漂绿”风险并探究其有效约束机制。

（一）地方政府环境关注度的影响

地方政府在政绩诉求的激励下为发展地方经济，可能会选择牺牲环境甚至纵容企业超标排污，导致环境治理失效[22]，也可能因此增加绿色债券的投机行为，催生“漂绿”风险。本文参考Chen 等[23]的做法，基于各省政府工作报告中与“环境保护”相关词汇①具体选取词汇为“环境保护、环保、绿色、清洁、低碳、蓝天、绿水、青山、生态、气候、空气、排污、二氧化碳、化学需氧量、雾霾、颗粒物、二氧化碳、能耗、燃煤、排污、尾气、节能、减排、脱硫、脱硝”。的频率，构建地方政府环境关注度指标（EC）。各级政府在每年年初“两会”召开期间向大会报告过去一年的工作成绩及未来的工作计划，报告在形成过程中凝聚了社会多方诉求和共识，对政府当年工作起着决定性的指引作用。因而政府工作报告中对环境的重视程度能反映政府当年环境治理力度以及治理政策的全貌。按照各地区每年年度中位数对全样本进行分组，分为环境关注度较高（ER_high）和较低（ER_low）两组，分别进行回归。如表6 所示，虽然非贴标绿债在环境关注度较低地区对绿色专利申请（GI_A）驱动力不足，但对绿色专利授权（GI_O）无论政府环境关注度高低均在1%水平上显著为正。而贴标绿债则仅在环境关注度较高地区在5%水平上促进绿色专利申请，其余条件下均呈不显著或负显著效应。可见贴标绿债存在明显的“漂绿”风险，其尤其依赖政府环境监管，仅在政府环境治理压力下才能够促进部分绿色创新活动，一旦政府环境治理缺位，即可能滋生“漂绿”行为，进而抑制绿色创新，而非贴标绿债“漂绿”风险较低。

表6 地方政府环境关注度的影响

（二）地方司法环境的影响

地区司法环境体现了各项环境规制政策的执行能力，较完善的司法体系会增加地区高污染行业的环境污染诉讼风险和转型成本，市场投资者对“漂绿”风险的识别也更加精准[24]。因此，在司法环境较好的地区，绿色债券“漂绿”空间应当更小，创新驱动作用更强。本文通过王小鲁等[18]披露的“市场中介组织的发育和法律制度环境”指数衡量地区司法强度，指数越高代表司法强度越强，即地区司法环境越好。同样按照每年年度中位数对全样本进行分组，分为司法强度较高（Law_high）和较低（Law_low）两组，回归结果如下页表7 所示。非贴标绿债（Non_SGBond）和贴标绿债（SGBond）对绿色创新的影响都仅在司法强度较高组显著为正，即非贴标绿债和贴标绿债均存在“漂绿”风险，其积极作用都依赖于司法部门对相关政策的有效执行。但相比非贴标绿债，贴标绿债在司法强度较弱组，对绿色创新的抑制作用暴露其“漂绿”风险更甚，更需要严格的司法监管。

表7 地方司法环境的影响

（三）地方绿色金融发展的影响

除政府环境治理因素外，金融市场发展也是决定绿色债券能否发挥积极作用的关键因素。我国绿色债券发展依然处于初步阶段，相关法律、制度和政策法规仍不健全，难以保证绿色债券相关政策的切实落地。在绿色金融较发达的地区，绿色金融政策与制度规范都更加完善，政府与金融机构可以通过建立符合环境发展的金融市场，进而为绿色债券提供稳定的秩序和环境，从而抑制其“漂绿”倾向。因此，绿色债券在绿色金融发展较快的地区更能推动绿色创新。本文使用绿色信贷、证券、保险、投资四个指标，参考Lee和Lee[25]的计算方法构建绿色金融综合指标，并按照每年年度中位数将全样本分为绿色金融指数较高组（GF_high）和较低组（GF_low）分别回归。结果如表8所示。

表8 地方绿色金融发展的影响

在绿色金融发展较快的地区，非贴标绿债（Non_SGBond）对绿色专利申请和授权的回归结果均显著为正，贴标绿债（SGBond）仅对绿色专利授权在1%水平上显著为正。在绿色金融发展不足地区，Non_SGBond对绿色创新影响不显著，SGBond对绿色专利申请及授权均在1%水平上显著为负，再次验证了贴标绿债与非贴标绿债均存在“漂绿”风险，但在绿色金融环境不稳定、缺少相应金融服务与金融监管的情况下，相较非贴标绿债，贴标绿债对绿色创新呈现出更显著的负向作用，“漂绿”风险更大。

综上对比贴标绿债与非贴标绿债可以发现，贴标绿债相比非贴标绿债更加依赖良好的制度环境约束，其在政府环境关注度较低、司法环境较差及绿色金融水平较低的地区不仅无法对绿色创新起到正向驱动作用，反而会抑制地区绿色创新产出。这一结果与基本回归中贴标绿债对绿色创新驱动效应较弱的结论一致，验证了贴标绿债潜在的“漂绿”风险更高。而较高的地方政府环境关注度、较为完善的司法环境和绿色金融市场能够有力防范“漂绿”风险，是绿色债券市场健康发展的先决条件和制度保障。

六、结论与建议

绿色创新是绿色发展的基础支撑和关键动力。如何确保绿色资金流入绿色领域，驱动绿色创新是完善绿色债券市场建设的重要问题。本文将“漂绿”风险纳入研究框架，基于贴标绿债与非贴标绿债对绿色创新的影响对比，对绿色债券“漂绿”风险识别及其防控机制进行探究。研究发现，第一，总体上“实质绿”债券显著提高了绿色创新水平，而相比贴标绿债，非贴标绿债的创新驱动作用更强。回归结果经过更换变量、工具变量等一系列稳健性检验后依旧稳健；第二，“实质绿”债券的创新驱动效应对高质量绿色创新和东部地区更显著；第三，进一步分析表明，“贴标”并非绿色债券环境效益的有效背书，贴标绿债反而存在更高的“漂绿”风险。较高的政府环境关注度、绿色金融发展水平与较完善的司法环境是防控“漂绿”风险的有效机制。

本文研究的政策启示如下：第一，完善绿色债券制度、推进绿色债券发展。本文发现“实质绿”债券对绿色创新具有显著驱动作用，且其中非贴标绿债相较贴标绿债作用更强、“漂绿”风险更低。应进一步扩大“实质绿”债券识别范围，完善“实质绿”债券数据库，充分发挥绿色债券引导绿色创新的积极作用。第二，改善地区制度环境建设，积极防范绿色债券“漂绿”风险。本文发现良好的制度环境是绿色债券驱动绿色创新的前提，为最大程度发挥绿色债券驱动绿色创新的积极作用、遏制绿色债券“漂绿”风险，需提高地方政府的环境关注度及司法执行力，加快绿色金融体系建设和发展，进而促进整体绿色创新水平提升。第三，因地制宜推动绿色债券发展。实证结果表明，我国绿色债券的创新驱动作用存在区域不平衡现象，仅在东部地区效果显著，金融地理排斥效应较强。因此，可对不同地区实施不同绿色债券激励政策，建立区域合作机制，提高中西部地区绿色债券水平和绿色创新能力。