金融科技推动商业银行绿色信贷发展的机制研究

　　3.3 风险管理与环境风险定价机制

　　3.3.1 智能化环境风险识别模型

　　3.3.2 气候风险压力测试的数字化应用

　　3.3.3 数字监管与绿色信贷风险控制体系

　　3.4 激励机制与政策协同途径

　　3.4.1 数字化监管对绿色信贷的正向激励

　　3.4.2 财税支持与绿色评级体系的结合

　　3.4.3 绿色贷款考核指标与商业银行绩效联动

　　3.5 理论假设提出

　　3.5.1 金融科技能显著提升商业银行绿色信贷规模

　　3.5.2 风险识别能力是关键中介机制

　　3.5.3 监管激励对金融科技赋能具有调节作用

　　第四章 研究设计

　　4.1 指标体系构建

　　4.1.1 金融科技发展指数的构建

　　4.1.2 商业银行绿色信贷评价体系（规模、结构、效率）

　　4.1.3 中介变量（风险识别效率等）与控制变量设置

　　4.2 数据来源与样本说明

　　4.2.1 银行层面数据来源（年报、绿色信贷数据）

　　4.2.2 城市/省域金融科技环境数据来源

　　4.2.3 描述性统计分析

　　4.3 模型构建

　　4.3.1 基准面板回归模型

　　4.3.2 中介效应模型（风险识别、贷款效率为中介）

　　4.3.3 系统GMM动态模型

　　4.3.4 稳健性分析方法

　　4.4 内生性与稳健性检验

　　4.4.1 工具变量法

　　4.4.2 替换变量与缩小样本检验

　　4.4.3 检验模型收敛性与稳健性

　　第五章 实证分析

　　5.1 金融科技发展指数测算

　　5.1.1 区域发展差异

　　5.1.2 银行数字化投入差异分析

　　5.2 商业银行绿色信贷发展水平测算

　　5.2.1 规模变化分析

　　5.2.2 结构优化效果

　　5.2.3 绿色信贷效率分析

　　5.3 基准实证结果分析

　　5.3.1 金融科技对绿色信贷规模的影响

　　5.3.2 金融科技对绿色信贷效率的影响

　　5.4 中介效应分析

　　5.4.1 风险识别能力的中介效应

　　5.4.2 绿色贷款发放效率的中介效应

　　5.5 异质性与扩展分析

　　5.5.1 大型银行 vs 中小银行差异分析

　　5.5.2 区域金融科技水平差异的影响

　　5.5.3 不同绿色产业类型的差异分析

　　第六章 结论与政策建议

　　6.1 主要研究结论

　　6.1.1 金融科技显著提升绿色信贷供给能力

　　6.1.2 风险识别能力是关键作用路径之一

　　6.1.3 银行类型与区域发展存在明显异质性

　　6.2 政策建议

　　6.2.1 提升商业银行金融科技能力建设

　　6.2.2 完善绿色金融数据基础设施与信息共享平台

　　6.2.3 建立绿色信贷风险定价与激励机制

　　6.2.4 加强金融监管与绿色金融政策协同

　　6.3 研究不足与展望

　　6.3.1 数据获取限制

　　6.3.2 杠杆效应与微观机制有待进一步验证

　　6.3.3 后续可引入企业级和贷款级数据进行深入分析