一.文献综述
一般来说，大多数相关学者只研究可再生能源投资或可再生能源消费与经济发展的关系，而很少研究低碳经济发展的可再生能源投资。本文在现有研究的基础上，分析了可再生能源投资对低碳经济转型的影响，明确指出了可再生能源投资发展中存在的问题，对实现我国低碳经济目标具有一定的参考意义。
二.变量.数据和模型设置
(1)数据和变量
1.可再生能源投资RI。可再生能源投资是指政府.企业等主体应用可再生能源投资资金。主要包括可再生能源发电。.供热和液体燃料使用投资。数据来源为《中国低碳发展报告》，单位为亿元。2.国民生产总值GDP。本文以2004年为基础，采用不变价格计算GDP，数据来源为《中国统计年鉴》。3.劳动力L。劳动力选取历年《中国劳动统计年鉴》公布的年末单位从业人数，单位为万人。
(2)模型设置
本文分析了可再生能源投资与低碳经济的关系。构建了以下生产函数：GDP=f(RI,CO2,L,K)为了消除异方差，将每个变量取对数，生产函数变为以下形式：LnGDP=α1LnRI+α2LnL+α3LnK+μT(1)T是残差项。
三.实证结果与分析
(1)单位根检查.协整检验
利用传统的计量经济分析方法估计经济变量之间的关系需要稳定，而现实生活中经济变量的时间序列可能不稳定。因此，有必要检查每个变量的稳定性，以避免“为回归”问题。由于原序列和一阶差分单位根检查结果不稳定。时间序列在5%的显著水平上通过了测试。本文在单位根检查的基础上运用Engle-Granger协调检查时间序列。时间序列可以通过协调检查的结果知道lnco2.lngdp.lnk.lnl.lnri长期平衡关系。
(二)VAR模型分析
向量自回归模型将系统中的每个内生变量作为系统中所有内生变量滞后项的函数构建模型，其优点是可用于分析随机扰动项对系统的动态影响。本文结构的向量自回归模型是中国的实际GDP.资本存量.劳动力.可再生能源投资.二氧化碳排放五变量系统主要分析可再生能源投资与低碳经济发展的短期动态影响。在无约束VAR在模型条件下，根据LR.FRE.AIC.SC.HQ等标准得出最佳滞后阶数为2，因此，选择VAR(2)模型。对于VAR模型，只有当所有特征根的倒数小于1时，才意味着模型是稳定的。该模型所有特征根的倒数均在单位圆内，因此该模型稳定，可进行脉冲响应分析。根据上述VAR该模型的回归结果进一步利用脉冲响应函数分析了外部环境对可再生能源投资的影响，以及外部环境对可再生能源投资的影响。当可再生能源投资受到单位外部影响时，低碳经济开始表现出较小的正反应，然后在第二阶段达到最强劲的增长，然后逐渐稳定下来。当低碳经济受到一个单位的外部影响时，可再生能源投资一开始的正反应较小，第四阶段最强，然后反应逐渐稳定。
(三)Granger因果检验
为了研究可再生能源投资与低碳经济发展之间的因果关系，本文了可再生能源投资与低碳经济发展的因果关系Granger因果检验得出其因果关系。从检验结果来看，Granger1%的显著性水平拒绝因果检验“LOGRI不是LOGGDP格兰杰的原因”因此，可再生能源投资的原始假设得出结论Granger引起低碳经济的发展。但是低碳经济的发展不是可再生能源投资格兰杰的原因。
四.结论与建议
(一)结论
利用中国2004-2016年的数据，研究分析了我国可再生能源投资与低碳经济发展之间的长期稳定协调关系。同时，我国可再生能源投资与低碳经济发展之间存在着单向的格兰杰因果关系。通过实证分析，我国可再生能源投资促进了低碳经济的发展，可以解释为：第一，当经济发展达到一定水平时，传统不可再生能源对经济发展的影响越来越小，增加了可再生能源的需求；第二，当前投资环境较差，但在国家政策的大力支持下，可再生能源投资水平逐年提高，大量可再生能源投资弥补了部分整体投资不足的缺口。
(2)相关建议
首先，加快绿色金融的发展，增强可再生能源投资的活力。银行业应积极应对可再生能源投资发展中的市场失败和政府缺乏。引导绿色债券规范可再生能源投资项目发展，建立政策激励措施，增加可再生能源投资资金流动性，增加投资实体和市场规模。二是增加可再生能源投资。目前，可再生能源投资相对较小，对低碳经济发展的影响有限。借鉴发达国家在可再生能源投资方面的国际经验，加强国际合作，实现多元化投资实体。
