金融发展对碳排放强度的影响研究

朱星宇 孙万贵

摘   要：本文基于2006-2016年我国西部地区9个省（市、区）的面板数据，构建关于金融发展与碳排放强度的联立方程模型。结果显示，金融发展通过对经济增长和创新能力的促进作用间接影响二氧化碳排放强度，同时金融发展也直接与碳排放强度呈倒U型关系。金融发展初期，对经济增长的促进作用更大，导致二氧化碳排放强度不断增加;随着金融发展水平的不断提高，对创新能力的促进作用更大，从而降低了二氧化碳排放强度。因此，政府应采取适当措施充分发挥金融发展在低碳经济中的积极作用。

关键词：碳排放强度;金融发展;绿色金融

一、引言

2017年12月18日至20日，中央经济工作会议在北京举行。会议确定，按照党的十九大要求，今后3年要重点抓好决胜全面建成小康社会的防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治三大攻坚战1。关于污染防治问题，首要任务就是解决二氧化碳的排放问题。数据显示，截至2017年12月31日，全国碳排放配额累计成交4.70亿吨，成交总额达到104.94亿元2。截至2016年底，中国东、中、西部（不包括西藏自治区）地区二氧化碳排放的排放强度分别为0.1276kg/元、0.1936kg/元和0.1895kg/元减少二氧化碳排放量是西部地区的工作重点。

金融发展在低碳经济中有着重要影响。一方面，金融发展可以抑制二氧化碳的排放量，例如，金融发展可以通过促进创新和技术发展来解决经济增长中带来的环境污染等外部成本问题，从而降低单位GDP的二氧化碳排放量;另一方面，金融发展也可能通过助推企业规模扩张、社会总产出增长，从而加剧能源的消耗与二氧化碳的排放。如何发挥好金融在低碳经济中的正向积极作用是本文研究的重点。本文拟从理论和实践两个角度丰富现有的文献研究，并从金融发展的角度出发为西部地区的低碳经济发展提供相应的政策依据。

国内外学者关于金融支持低碳经济发展做了多方面研究。从经济增长与碳排放的相关研究来看，最早可以追溯到1995年，其中最经典的研究是环境库兹尼茨曲线（Environment Kuznets Curve），认为经济发展水平与人均污染物排放量之间存在倒U型的关系。从金融支持技術创新进而降低碳排放量的研究来看，Fuente 和Marin（1995）的研究表明，金融发展通过将资金高效地运用在风险项目上促进技术创新，进而提高能源的利用效率，降低二氧化碳的排放量。严成栋、李涛和兰伟（2016）构建了一个包含金融发展、创新和二氧化碳排放的内生增长模型，先从理论模型出发考察了金融发展通过技术创新抑制碳排放的内在关系，再通过具体数据证实了该结论。霍远和孙鹏（2017）通过1994-2014年30个省域的面板数据研究发现，金融发展对技术进步的引致性作用明显降低二氧化碳的排放量。从金融发展与环境经济的研究来看，Shahbaz et al.（2013）运用马来西亚1971-2011年的数据，通过协整检验发现，金融发展与二氧化碳排放之间存在长期均衡关系，金融发展有利于减少二氧化碳排放。陈碧琼和张梁梁（2014）运用空间系统GMM方法发现金融规模的扩张与金融效率的提升会促进我国碳排放量的增加，同时降低碳排放强度。

基于以上文献的分析，现有研究主要从国家整体层面分析金融发展对二氧化碳排放的影响，鲜有文献从区域层面系统地考察金融发展对二氧化碳排放的影响机制。因此，本文采用一个区域性的面板数据，通过构建联立方程模型考察金融发展对我国二氧化碳排放强度的影响机制。

二、模型的设定与指标选取

（一）模型设定

基于上述文献的研究与分析，本文认为金融发展主要通过经济增长和创新能力来间接影响碳排放强度，从金融发展自身角度出发直接影响碳排放强度。图1展示了金融发展对碳排放强度直接和间接的影响机制。首先，分析金融发展对碳排放强度的间接影响机制，一方面金融发展通过扩大企业规模，提高社会中资金的使用效率加快了经济增长，经济水平的提高进一步加速企业扩张，因此带来了能源消耗的增加以及二氧化碳排放量的增加;另一方面，随着国家对创新能力越来越重视，促使金融机构的资金不断向更有利于技术创新能力提高的科研部门涌入，尤其是对一些工业部门提供技术资金支持，激发企业自主创新的内生动力，有效地改善了工业排放所带来的污染问题，减少二氧化碳的排放。

本文从金融发展规模、金融发展效率和金融发展结构三个角度衡量金融市场的发展程度，同时由于金融发展自身对碳排放的影响存在不确定性，引入金融市场发展的二次方项作为考察金融发展直接影响碳排放强度的另一指标。基于上述的影响机制分析，本小节选取相关指标构建的联立方程模型如下：

及其平方项对二氧化碳排放强度的影响。

（二）数据来源与变量说明

1.数据来源

本文选取西部地区2006-2016年的省际面板年度数据。西部地区包括6个省、2个自治区和1个直辖市，分别是云南省、四川省、陕西省、青海省、贵州省、甘肃省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔族自治区和重庆市。其中，本文各省份历年的能源消费量数据来源于《中国能源统计年鉴》（2007-2017年）中的“地区能源平衡表”中的“消费量合计”;平均低位发热量和折标准煤系数来源于《综合能耗计算通则》（GB/T 2589-2006）;单位热值含碳量和碳氧化率来源于《省级温室气体清单编制指南》（发改办气候[2011]1041号）;各省份历年GDP、总人口数、国内专利申请受理量、工业增加值、年末金融机构存款余额和贷款余额、城乡储蓄存款余额（年底余额）、原保费收入和保险赔款与支出均来源于国家统计局和各省份统计年鉴的金融业和保险业部分。

2.内生变量

本文建立的联立方程模型包括二氧化碳强度（CO）、人均GDP（pgdp）和创新能力（Innovation）三个核心变量，也是本文的内生变量。

（1）二氧化碳强度（CO）。本文首先计算各省份历年的二氧化碳排放总量，然后用二氧化碳排放总量除以GDP得到单位GDP的二氧化碳排放量，最后对单位GDP的二氧化碳排放量取自然对数值。其中，根据林伯强和刘希颖（2010）的思路，各省份历年的二氧化碳排放总量的计算通过加总各种化石燃料产生的二氧化碳得到，估算公式如下：

（2）人均GDP（pgdp）。人均GDP代表国内生产总值的平均水平，反映西部地区各省份的经济发展状况。

（3）创新能力（Innovation）。按照现有文献的分析惯例，用人均专利申请数量，即国内专利申请受理量与总人口数的比值，代表各省份历年的创新能力。创新能力越高，技术越先进，二氧化碳的排放量越低，预期人均专利申请数量对二氧化碳排放强度具有负向效应。

3.外生变量

鉴于数据的有效性和可获得性，本文首先从金融规模、金融效率和金融结构三个层面选取7个相关指标作为联立方程模型的外生变量，分别考察金融发展水平对经济增长和创新能力的影响。同时，鉴于金融发展对碳排放强度的影响具有不确定性，本文引入关于金融发展的二次方项——保险深度的平方项、保险赔付率的平方项和城乡储蓄结构的平方项这三个外生变量，以此来增强本文实证结果的可靠性。具体的指标选取和计算方法如表3所示。

三、金融发展对碳排放强度的实证分析

估计联立方程组的方法可以分为两类，即“单一方程估计法”和“系统估计法”。本文旨在研究金融发展水平对二氧化碳排放强度的影响路径，因此第一步采用系统估计法中的三阶段最小二乘法联立方程模型进行估计，第二步利用单一方程估计法先进行内生解释变量对工具变量的有效性检验，再对模型进行稳健性检验。上述操作均利用软件stata15.0进行操作。

（一）方程系统估计结果分析

由表4可知，通过迭代3SLS对三个模型进行估计的结果基本相同，各变量分别在一定的显著性水平下通过检验，本文将从估计结果的作用方向和具体数值对三个模型进行说明。

从方程（1）的估计结果来看，三个模型中各个指标对因变量的作用方向和具体系数基本保持一致。其中，保险密度（lnmd）、城鄉储蓄结构（lnfss）、保险赔付率（lnpfl）的系数对经济增长（lnpgdp）具有正向作用，金融相关率（lnfir）、保险深度（lnsd）、金融中介效率（lnfae）和信贷强度（lnfcs）具有负向作用，但从具体的数值来看，金融发展对经济增长的正向作用大于负向作用，即金融发展水平对经济增长具有促进作用。

从方程（2）的估计结果来看，三个模型中各个指标对因变量的作用方向和具体系数基本保持一致。其中，保险密度（lnmd）、城乡储蓄结构（lnfss）、金融中介效率（lnfae）、保险赔付率（lnpfl）的系数对创新能力具有正向作用，金融相关率（lnfir）、保险深度（lnsd）和信贷强度（lnfcs）具有负向作用，同时结合具体的作用大小可以发现，金融发展水平对创新能力具有促进作用。

从方程（3）的估计结果来看，三个模型中各个指标对因变量的作用方向和具体系数基本保持一致，经济增长（lnpgdp）对二氧化碳排放强度具有促进作用，说明经济发展水平提高带来了更多的能源消耗，加剧了二氧化碳排放量的增加，并且其增幅远大于GDP本身的增幅;创新能力对二氧化碳排放强度具有抑制作用，说明技术水平的提高可以有效抑制二氧化碳的排放，降低单位GDP的二氧化碳排放量。同时，通过进一步分析，本文发现金融发展与二氧化碳排放强度呈倒U型关系，这与严成栋（2016）的研究结果具有一致性。这一结果说明，在金融发展初期阶段，金融发展对经济增长的促进作用更强，因此造成二氧化碳排放强度更大，在金融发展水平不断提高的过程中，经济的快速增长所带来的环境问题也日趋严重，此时金融发展对技术创新的促进作用越发明显，进而有利于控制和减少二氧化碳的排放强度。

（二）内生解释变量对工具变量的有效性检验

从金融发展的角度出发，本文分别构建了关于金融规模、金融效率和金融结构的联立方程模型，每个模型均有三个内生解释变量和八个外生变量，内生解释变量均为lnpgdp、1n inno和1n（，工具变量中有七个是相同变量lnfir、lnsd、lnmd、lnfcs、lnfss、lnfae和lnpfl，另外一个不同变量分别是（1ns示，本文通过F统计量来验证内生解释变量对工具变量是否有效的问题。由表5可知，模型中所使用的工具变量是有效的，均在1%的水平下通过检验，说明了本文联立方程模型建立的有效性。

（三）模型的稳健性检验

为了检验模型的稳健性，用2SLS方法对单一方程进行估计。由表6可知，单一方程法与系统方程法的估计基本一致，虽然金融发展水平的平方项对二氧化碳排放强度的回归结果系数不完全相同，但都具有显著的倒U型关系。因此，本文建立的模型是稳健的。

四、结论与政策建议

（一）结论

本文基于西部地区9个省（市、区）的2006-2016年的面板数据，构建了一个包含金融发展、经济增长、创新能力和碳排放强度的联立方程模型，考察了金融发展对碳排放强度的间接影响。研究结果表明，金融发展通过对经济增长的促进作用间接提高了二氧化碳排放强度，通过对创新能力的促进作用间接降低了二氧化碳排放强度。同时，金融发展与二氧化碳排放强度之间具有倒U型关系。研究发现，金融发展的不同时期对碳排放强度的作用结果不同。金融发展的初期阶段，对经济增长的作用更明显，由此带来更多能源的消耗和二氧化碳排放量的增加;伴随着金融发展水平的进一步提高，创新能力不断加强，金融发展对技术创新的促进作用更大，有效降低了二氧化碳排放强度。需要说明的是，本文在实证分析部分仍存在许多缺陷，例如，鉴于数据的可获得性，金融发展水平的指标选取还不够全面。

（二）政策建议

1.提高创新能力，将技术作为降低碳排放强度的主要切入点

提高技术创新能力是改善碳排放问题的重要途径。首先，要重视高校教育和科研，注重形成“产学研”一体化的创新技术孵化平台，用理论支撑实践，用实践检验理论;其次，加大研发经费投入，把教育和科研支出放到财政支出的首要地位，鼓励科研人员积极开展研究工作，提高科研投入产出效率，让科研创新真正成为低碳经济的原动力。

2.完善金融市场体系，积极发挥金融发展在低碳经济中的积极作用

（1）积极引导资金流向科研部门，保障技术创新的融资渠道。金融机构的政策要注重向低碳产业倾斜，为环境友好型、资源节约型企业提供强有力的政策保障，加大对工业部门中小企业的技术资金扶持。通过对环保行业的公司实施利率优惠政策激励企业研发更加高效的节能减排技术。

（2）创新绿色金融业务，保证低碳产业的信贷资金支持。丰富绿色金融产品种类，尤其要注重对有关碳金融产品的研发，从绿色金融角度有效解决二氧化碳的排放问题。

（3）搭建信息平台，提升绿色金融服务效率。将企业环境监察信息、环境保护责任险投保情况、保险公司对投保企业环境风险体检情况、金融失信行为等进行梳理整合，实现政府、银行、保险三方共享共用，作为金融机构在提供金融服务时进行差别化服务的依据，从而增进金融服务效率。

参考文献

[1]FuenteADL，JoséMaría Marín.Innovation， bank monitoring， and ndogenous financial development[J]. Jour-nal of Monetary  Economics，1995，38（2）：269-301.

[2]Shahbaz M. A K，Tiwari，M.，Nasir.2013.The Effects of Financial Development，Economic Growth，Coal Consumption and Trade Openness on CO2 Emissions in South African.Energy Policy，61（1）：1452-1459.

[3]林伯强，刘希颖.中国城市化阶段的碳排放：影響因素和减排策略[J].经济研究，2010，45（08）：66-78.

[4]陈碧琼，张梁梁.动态空间视角下金融发展对碳排放的影响力分析[J].软科学，2014，28（07）：140-144.

[5]严成栋，李涛，兰伟.金融发展、创新与二氧化碳排放[J].金融研究，2016（01）：14-30.

[6]霍远，孙鹏.金融发展、技术进步对碳减排的效应研究———基于省级动态面板数据GMM方法[J].生态经济，2017，（07）： 25-30.

[7]蔡栋梁，程树磊，陈建东.金融节能、金融发展对碳排放变化的影响研究[J].中国人口·资源与环境，2017，27（10）：122-130.

[8]张丽华，任佳丽，王睿.金融发展、区域创新与碳排放———基于省际动态面板数据分析[J].华东经济管理，2017，31（09）：84-90.

The Impact of Financial Development on Carbon Dioxide Intensity

：The Analysis of simultaneous equation model based on western panel data

ZHU Xingyv1，SUN Wangui2

（School of Economic and Management， Northwest University， Xian Shaanxi 710127）

Abstract：Based on the panel data of nine provinces in Western China from 2006 to 2016， this paper established a simultaneous equation model related to financial development and carbon dioxide intensity. The study results show that financial development indirectly affects the carbon dioxide intensity through promoting economic growth and innovation ability， and has an inverted U-shaped relationship with carbon dioxide intensity directly. In the early stage of financial development， the promotional effect on economic growth is bigger， leading to an increase in carbon dioxide intensity; with the improvement of financial development， the promotion of innovation ability is greater， thereby reducing the carbon dioxide intensity. Therefore， the government should take appropriate measures to give full play to the positive role of financial development in low-carbon economy.

Keywords： Carbon Dioxide Intensity; Financial Development; Simultaneous Equation Model

责任编辑、校对：王兆华