“逐顶”还是“逐底”：金融集聚的“本地—邻地”减排效应

李治国，车 帅，王 杰

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东 青岛266580）

一、引言

近年来，中国逐渐由粗放型发展方式转向追求经济高质量的内涵式发展模式，在此背景下，节能减排成为经济“新常态”下可持续发展的战略需要。“十一五”规划期间，中国首次提出约束性的节能指标，2009年，中国作出“2020年单位GDP碳排放较2005年下降40%～45%”的减排承诺；2014年进一步提出到2030年碳排放达峰的目标；2020年，提出了争取在2060年前实现“碳中和”的目标，比以往的碳减排目标更加严格。不难看出，减排目标的提出是中国未来经济发展的重要任务和挑战。为促进经济的转型发展，如期实现碳排放的重要承诺和目标，党的十九大对于加快生态文明体制改革、建设美丽中国提出了总体要求和实现路径，把生态文明建设和生态环境保护提到了前所未有的战略高度，而建立健全绿色低碳循环发展的经济体系是新时代下推进绿色发展、建设美丽中国的重要落脚点。如何在保持经济增长的前提下，减轻环境压力成为学者们研究的焦点问题，不可忽视的是长期以来受经济全球化、信息技术等影响，金融业逐渐突破地域局限，集中布局在区位条件优越的地区。

值得注意的是，金融业作为现代经济的核心要素，其不仅能够推动经济高质量发展，还因其具备“清洁”等特点而能促进节能减排，推进经济与社会绿色可持续发展［1］。金德尔伯格最早提出金融业集聚的概念，特指由于规模经济存在使得银行等金融机构在地理位置上相对集中的现象［2］，而由于金融集聚具有特殊性，其含义较传统产业集聚更加丰富。中国学者认为现代金融集聚是金融产业和资源在一定空间上形成的系统，其能紧随金融产业、金融资源和地域条件不断协调发展，实现时间空间的双重动态变化［3］。党的十九大报告中明确了金融发展在现代经济中的核心地位，提高金融服务实体经济的能力对促进经济结构转型发展具有关键性作用。作为“高增值”服务业的金融业取得快速发展的同时，也不可避免地面对能源消耗带来的环境问题。当前，国内外学者对于能源结构、能源消费、经济增长、城镇化等因素与碳排放的关系做了较多研究［4-5］，而关于金融集聚的碳排放效应研究则是一个较新的领域。本研究着重关注金融集聚对碳排放的直接影响和空间溢出效应，探讨金融集聚对“本地—邻地”的减排效应以及空间范围内地区间减排是否存在协同优化的“逐顶”效应还是亦趋恶化的“逐底”效应，进一步探究金融集聚对碳排放的相关作用渠道是否畅通，这有利于充分发挥金融集聚与碳排放政策结合的实施效果，促进中国经济转型发展。

二、文献综述

国内外学者关于金融集聚与碳排放的研究主要可以分为三类。第一类是金融集聚的经济效应研究，研究结论趋于一致，认为金融集聚能够有效促进经济增长，两者之间存在着因果关系［6］，且金融集聚对经济增长的推动作用会随着通货膨胀的提高而削弱［7］。而金融集聚的经济收益会因为发展程度不同而存在差异，这种关系被认为是非线性的［8］。在经济发展程度较高的地区，两者具有双向的影响关系；而在欠发达地区，这种影响则表现为金融集聚对经济增长的单向促进［9］。国内学者认为金融集聚不仅能够促进本地经济的快速增长，还能通过空间溢出效应推动邻近地区的经济发展［10］。其内在机理在于金融集聚在促进本地区金融资源流动组合、提升金融机构生产与合作效率的同时，能够通过降低交易成本带动邻近地区金融行业的集约化发展［11］。此外，在经济发展水平不同的地区，金融集聚的空间溢出效应存在差异［12］。第二类是与碳排放相关的研究，主要聚焦于碳排放影响因素方面［13］，其中经济规模是主要的驱动因素［14］，技术进步、能源结构通常是学者们考虑的重要影响因素［15］。第三类是关于金融集聚与碳排放之间的研究，但国内外学者对两者关系的直接探讨较少，往往聚焦于金融发展与环境污染的关系分析，学者们普遍认为金融发展能够降低人均能源消费量，改善能源结构，从而降低碳排放量［16-17］；相反的研究则支持金融发展会提高能源消费量［18］，伴随着经济增长速度的提升，环境污染的压力也在增加［19］；还有一种观点则认为金融发展与能源消费、碳排放之间存在“倒U”型关系，即起到先促增后抑制的作用效果［1，20］。

梳理现有文献可以看出，学界对金融集聚的研究侧重于分析其与经济增长的关系，对碳排放的相关研究则侧重于分析其影响因素。因此，现有研究在以下三个方面有待补充：①只将金融集聚与碳排放割裂开来分别进行研究，少有文献进行两者之间关系的探讨，并多以金融发展为分析指标，忽略了金融集聚这个客观存在的经济现象，尤其忽略了金融集聚自身的空间相关性和对于碳排放的空间溢出效应，无法真实反映对低碳发展的作用机理；②基本上多以线性计量模型分析金融集聚对碳排放的影响，而忽略了两者之间非线性关系的探讨；③未能从地域层面考察金融集聚对于碳排放的差异影响，并且鲜有文献对两者之间的传导机制进行分析。本研究可能的贡献在于：一是通过理论模型将金融集聚和节能减排纳入统一的分析框架中，剖析金融集聚与节能减排的理论关系；二是基于理论分析的基础上，引入金融集聚的二次项和三次项，更深入地探讨金融集聚对碳排放的非线性作用关系；三是将区域金融集聚的时空异质性纳入考量，考察金融集聚的减排效应在“本地—邻地”间的“逐顶”或“逐底”效应，并从经济发展和能源消耗两个方面进行了渠道检验，对现有研究进行补充和完善。

三、理论分析与假说提出

一方面，金融集聚的空间溢出效应可以由外部规模经济产生。金融集聚程度的提高促进了金融知识和技术在区域之间的传播，同时加大了各企业之间的竞争效应，能够推动企业不断创新，从而促进环境改善。但是，由于金融产业的不断开放和发展，金融产业的财富示范效应容易引发相邻地区的恶性竞争，越来越多的产业资本流向单一产业，导致资源配置效率低下，进一步造成区域间产业同构化，从而加剧了环境污染［21-22］。另一方面，外部范围经济的存在也会导致金融集聚正负双向空间溢出效应的产生，企业数量的增加可以在一定程度上促使产业价值链得到完善，提高资源的利用效率，从而减少环境污染；此外，也有可能产生“逐底竞争”［23］，邻近地区为追求经济效益降低环境准入门槛，接受来自金融集聚区域淘汰的产业，从而加剧本区域环境污染。根据以上分析，可以提出假说1。

H1：在其他条件不变的情况下，金融集聚对碳排放存在显著的外部性和空间溢出效应。

金融集聚对碳排放强度的影响是否会随着经济发展阶段的不同而有所差异？产业集聚是金融集聚的重要表现之一，一方面，产业集聚生命周期理论认为，不同的产业集聚水平对应着不同的基础设施、研发投入和人力资本，从而产生了程度不一的外部性；另一方面，不同的产业集聚生命周期对应着不同的经济发展阶段，产业集聚的外部性程度越高，意味着经济发展阶段越高级，即集聚的外部性水平与经济发展阶段往往表现为同步相关性［24-25］。因此，在不同的经济发展阶段下，可以预期金融集聚对碳排放的影响可能存在差异。

通常认为，金融集聚会通过基础设施共享、资源匹配、知识技术提升等产生各种正外部性，Ciccone等（1996）［26］在提出的产出密度模型中指出，产出密度决定了集聚现象的正外部性。值得注意的是，产出密度模型考虑了空间因素对于产出的影响，并允许规模报酬递增。Ushifusa等（2013）［27］进一步将前者提出的产出密度模型简化。

其中：qi表示产出密度，反映地区金融集聚水平；Qi表示总产出；Ai表示地区总面积；Ωi表示i地区的希克斯中性参数；ni表示i地区的单位面积就业人数；α为劳动要素和资本要素相对于土地的单位面积产出贡献率，表示要素生产效率；β则表示劳动投入相对于资本投入的单位面积产出贡献率；ki为单位面积资本投入；λ可被视为集聚的外部性参数，（λ-1）λ表示产出密度弹性，λ的存在对应了经济发展水平的不同阶段。本研究借鉴邵帅等（2019）［28］的做法，将能源消费（Ei）和碳排放（Ci）作为投入与产出要素纳入产出密度函数，构造式（2）：

此时，i表示资本投入的单位面积产出贡献率，均衡状态下资本需求密度可以表示为式（3）：

将（3）式代入（2）式并取对数得式（4）：

考虑ln(1+Ci/Qi)≈Ci/Qi，式（4）可以进一步整理得式（5）：

可以看出，等式左边的碳排放由右边的劳动生产率（Qi/Ni）、能源强度（Ei/Qi）、集聚水平（Qi/Ai）决定，而后两者对于碳排放的影响则由要素回报率和λ决定。当经济发展未达到一定水平时，即当1＜λ＜1/α时，处在经济发展初期的城市相对于要素分散的农村具有一定的规模经济效应，金融业在城镇发展初期的集聚会促使基础设施与企业集中在一起产生正外部效应。其内在机理在于经济发展初期企业规模较小导致产生的碳排放较少，因此，由基础设施共享、节约成本、技术进步等因素带来的能耗降低要远大于规模扩张带来的能耗增加。

当经济进入迅速发展阶段时，即当1/α＜λ＜1/αl时，经济规模的扩大会产生对能源与环境资源的大量需求，能源的大量消耗产生的碳排放增加超过知识和技术进步带来的正外部性。并且环境规制的标准和要求往往较为宽松，对应此时的能源结构和产业结构难以产生对碳排放的抑制效应，因而经济迅速发展下的金融集聚会呈现促增效应，这种现象出现在大多数发展中国家和少部分发达国家。而当经济发展进入成熟阶段，即λ＞1/αl时，技术的进一步成熟、环境法规的完善均在不同层面抑制了碳排放，较高的金融集聚水平呈现高度协调的溢出、共享等效应，有效地发挥了正外部性的作用。总结来说，在经济发展从起步到加速再到最后的成熟阶段，金融集聚呈现出“抑制—促增—抑制”的三阶段碳排放特征。而金融集聚产生的碳排放主要来源于生产生活活动对于能源的集中需求，能源强度的提升与降低很大程度上决定了金融集聚对于碳排放的间接作用。一方面，集聚程度的提高可能会通过知识和技术的溢出效应提升能源效率［29］；另一方面，则可能由于规模经济效应而降低能源强度［30］。另一种观点则认为，中国经济的迅速发展并未带来能源效率的优化，单位能源消费产生的碳排放仍然较高［31］。根据以上研究，可以提出另外两个主要的理论假说。

H2：在其他条件不变的情况下，金融集聚的减排效应会随着时间演变而呈现“抑制—促增—抑制”三阶段特征；

H3：在其他条件不变的情况下，经济发展和能源消费在金融集聚对碳排放的作用过程中可能扮演了渠道传递的角色。

四、实证策略和数据说明

（一）计量模型构建

现有文献研究表明，金融集聚、碳排放具有明显的空间溢出效应［32］，而空间杜宾模型作为空间计量模型的重要构成，不仅可以对不同来源的空间相关性有较好地反映，而且相对于空间误差模型和空间滞后模型更具有一般性［33］。因此，本研究将空间杜宾模型作为主要实证的基础模型。另外，根据理论分析的结果，本研究将金融集聚的二次项和三次项引入模型，构建如式（6）所示的回归分析模型。

其中：CEit反映省份i在t时期的碳排放；LQit表示金融集聚水平的一次项；LQ1it表示金融集聚水平的二次项；LQ2it表示金融集聚水平的三次项；Xit表示本研究选取的一组相关控制变量；w是用来描述省份间地理距离的空间权重矩阵；ui为个体固定效应；vt为时间固定效应；εit为随机误差项。在进行实证分析之前首先要设定合理的空间权重矩阵，本研究主要采用地理矩阵，因为地理矩阵可以准确地反映现实问题中空间差异的客观情况，用省份地理中心位置之间的距离平方的倒数来计算。

（二）指标说明与数据来源

1.指标说明

（1）被解释变量。借鉴已有研究［34］，根据国家统计局的能源统计数据以及碳专项调研数据的排放因子计算所得的最新碳排放数据作为被解释变量，计算范围包含47个社会经济部门以及17种化石能源排放数据。化石能源所对应的碳排放因子见表1所列。

表1 主要能源的碳排放因子

（2）解释变量。本研究的解释变量为金融集聚水平，产业集聚的衡量方法包括区位熵、CRn指数、赫芬达尔指数、空间基尼系数等。基于现有文献和数据的可得性，本研究选取常用的区位熵方法测度中国各省份的金融集聚水平，具体方法如式（7）所示。

其中：Eit表示省份i在t年的金融业产值；Pit表示省份i在t年的人数；Et表示对应年份的国内生产总值；Pt表示对应年份的人数。

（3）控制变量。借鉴现有研究成果，本研究选取的控制变量主要包括：资本投入（CI），用各省份资本存量表示；对外开放程度（DOW），用进出口总额与国内生产总值的比值表示；政府干预程度（GOV），用财政支出占各省份生产总值比重表示；工业化水平（IND），用第二产业产值占GDP比重表示；经济发展水平（PGDP），用人均GDP表示；能源强度（EG），用能源消耗总量占各省份生产总值比重表示；教育水平（HC），用6岁及以上人口平均受教育年限表示。

2.数据来源

本研究以2000—2018年我国30个省份（由于西藏和港澳台地区统计数据部分缺失，故将其剔除）的相关数据作为研究样本，使用该样本所形成的面板数据来估计金融集聚对碳排放的空间溢出和门槛效应。主要数据来自国泰安（CSMAR）数据库及《中国统计年鉴》，部分缺失数据通过各省份的统计年鉴和国民经济和社会发展统计公报补齐。

五、实证结果分析与讨论

（一）空间自相关性检验

在采用空间计量模型进行实证分析之前,必须对主要的变量进行空间自相关性检验，本研究利用已构建的地理矩阵，采用Moran'sI指数对碳排放、金融集聚两个主要变量进行空间自相关性检验，检验结果见表2所列。通过Moran'sI指数的计算结果可以看出，各省份2000—2018年的碳排放均具有明显的空间集聚特征，金融集聚的测度结果在2000年、2001年空间集聚特征不显著，但是2003年以后的Moran'sI指数结果均通过了检验，因此可以进行空间计量分析。

表2 空间自相关性检验结果

续表2

（二）空间计量模型结果及讨论

上文分析表明，本研究选取的主要变量碳排放和金融集聚均存在明显的空间依赖特征，适合采用空间计量模型进行实证分析。首先，通过相关检验方法对空间杜宾模型、空间误差模型、空间滞后模型进行选择。通过表3可以看出，LM Lag、LM Lag（Robust）、LM Error、LM Error（Robust）检验结果均在1%的显著性水平下拒绝了原假设，表明两者结合的空间杜宾模型相对于空间滞后模型和空间误差模型更为合理。其次，Wald检验结果表明，空间杜宾模型不会退化为空间滞后模型和空间误差模型。LR检验结果显示，在1%的显著性水平下，同时拒绝了空间固定效应不显著和时间固定效应不显著的原假设，故选择时空双固定效应模型。最后，利用Hausman检验进行固定效应和随机效应的分析，检验结果表明，固定效应模型相对于随机效应模型更具有合理性。因此，本研究采用时空双固定的空间杜宾模型进行分析。

表3 空间计量模型检验结果

根据上述检验，进一步基于表4中空间杜宾模型实证结果进行分析，可以看出金融集聚的一次项、二次项和三次项均在1%的显著性水平下通过检验，且依次为负值、正值和负值，表明金融集聚具有抑制、促增和抑制的三阶段碳排放特征，即两者呈现“倒N型”曲线关系，H2得证。尽管金融集聚的碳减排效应存在非线性波动特征，但金融集聚对于碳减排的影响整体上却呈现衰减趋势，其一次项、二次项和三次项估计系数的绝对值依次为0.222、0.049和0.003。金融集聚初期对应着经济发展、城市化推进以及基础设施建设的起步阶段。一方面，金融集聚引致经济集聚发展，通过规模经济效应和设施共享等形成低碳发展的潜在动力；另一方面，经济社会发展处于生产扩张的早期阶段，企业数量相对较少、工业产能相对较低，产能扩张导致的碳排放促增效应尚不显著。同时，金融集聚初期对于经济发展和节能减排的边际效应保持在较高水平，随着金融发展规模扩大和金融集聚程度提高，其边际效应呈现递减趋势，这也揭示了金融集聚的碳减排效应强度变化的原因所在。当金融集聚达到临界值后，其碳减排效应由抑制转变为促增，这是因为在这一阶段中经济发展已步入快速扩张期，工业行业亦占据较高的经济比重，金融集聚能够引起经济活动的大规模快速集中，此时产能扩张引致的碳排放促增效应超过规模经济对于碳排放的抑制效应，整体上呈现碳减排抑制效果。需要注意的是，这一阶段中金融集聚往往通过资本要素配置促进偏重于重工业的经济发展，进一步加剧经济增长与碳排放脱钩难度。当经济集聚达到较高水平后，将最终呈现碳减排抑制效应，即金融集聚的持续推进能够突破碳减排“门槛”而达到集聚发展与环境治理的双赢目标。在这一阶段中，金融集聚的正外部性效应逐渐凸显，金融资源集中为服务业和高新技术行业所代表的第三产业发展提供充分的资金支持，进而推动产业结构整体优化和经济发展模式转型。与此同时，金融集聚为清洁型生产技术研发提供保障，为经济空间结构优化和知识技术空间溢出带来可能。

表4 空间杜宾模型实证检验结果

金融集聚对于周边地区碳排放亦呈现“抑制—促增—抑制”的三阶段特征，说明金融集聚在空间维度上具有较为一致的“邻地—本地”碳排放效应，论证了H1的合理性。本文提出可能的解释是：金融集聚初期既能够有效实现邻近地区积极的规模经济效应，也能够形成良好的减排示范作用。类似的，金融集聚在后期发展较为成熟，其引致的知识技术溢出、要素投入配置与设施共享等均能够有效推动周边地区的减排工作。而在金融集聚的中期，周边地区同样处于经济快速扩张时期，“GDP锦标赛”驱动的地方经济竞争环境下，周边地区难免陷入碳排放快速增长的治理困境，而且受制于产业关联和经济联系趋于密切，本地产能扩张导致的碳排放增加同样会延伸至周边地区，因此两者呈现同步变化趋势。值得注意的是，金融集聚对于周边地区碳排放的影响程度甚至略高于本地，这反映金融集聚在空间维度中存在强烈的碳排放溢出效应，从而再次强调基于空间溢出视角考察金融集聚减排效应的必要性。综合金融集聚在空间范围内的减排效应不难看出，其呈现“逐顶”优化和“逐底”恶化交错的基本特征，同时金融集聚对于“本地—邻地”的减排影响具有较为一致的“倒N”型动态变化。

从控制变量的结果来看，资本投入在5%的水平下显著为正，资本投入每增加1%，碳排放强度将提升0.117%。对外开放对于本地碳排放的影响具有潜在的促增效应，这一方面是因为承接外来高污染、高能耗企业引起的“污染天堂”效应，另一方面则是因为对外贸易过程中的“碳泄露”问题所导致。需要注意的是，得益于我国对外开放水平的不断提高和积极引入高标准环境规制和清洁技术等，上述问题已得到有效缓解，这也是对外开放系数为正但并不显著的原因所在。政府管控能够显著缓解碳排放强度上升，这与政府部门强有力的干预手段密不可分。通过增加环境治理在财政支出中的占比，清洁型生产技术研发、生产设备的更新换代乃至环保部门的积极运作均有所进步，然而仅仅依靠政府财政支出实现碳减排并非长久之计，明晰实现碳减排的多元化有效路径不可或缺。经济发展水平对于碳排放强度具有显著的促增效应，不难理解，经济发展往往以包括化石能源在内的要素投入为基础，而生产规模的不断扩张势必引致碳排放总量的不断攀升。相反，周边地区经济发展对于本地碳排放强度的影响整体为负，这可能是由两点原因所导致：一是周边地区以大量的碳排放为代价的经济发展模式对本地起到了警示效应；二是周边地区同本地的资源竞争和治理手段的策略互动降低了本地的碳排放。特别是在粗放型经济发展模式下，经济增长速度难以赶超碳排放增速，最终表现为碳排放强度促增效应，能源强度的估计系数显著为正佐证了这一说法的合理性。人力资本投资对于碳减排的作用现阶段较为微弱且不显著，这与教育投资转化为实际生产力具有长周期性和时滞性相关。

（三）区域异质性分析

为检验金融集聚碳减排效应的区域异质性特征，本文进一步考察东中西部地区金融集聚对碳排放强度的影响，结果见表5所列。

表5 异质性分析结果

表5 显示，金融集聚与碳减排的“倒N”型曲线关系在空间维度上具有充分的稳健性，且金融集聚的一次项、二次项和三次项系数均通过1%的显著性检验。对比来看，金融集聚对碳减排的影响则呈现中部＞西部＞东部的规律，即中西部地区的金融集聚相较于东部地区具有更为强烈的碳减排效应。造成这一现象的原因在于：东部地区金融发展较为成熟，金融集聚水平亦相对较高，金融集聚发展对于环境治理的边际红利释放殆尽，因此，其影响处于相对稳定且较低的状态；尽管西部地区金融发展相对落后，其金融集聚的边际减排效应较高，但西部地区经济发展水平不高，企业数量和产能规模整体较小，因此金融集聚仍然难以形成强有力的减排效应；反观中部地区，金融集聚发展介于东西部地区的中间水准，同时中部地区自身正处于经济快速扩张的发展阶段，金融集聚能够通过多重渠道显著影响碳排放。基于此，金融集聚在东中西部地区所展现的减排效应强度差异明显。这也为地区间金融集聚的有序推进提供了实证支持，即在碳减排效应最大化的目标诉求下，应当重点推进中部地区的金融集聚，既要突破碳排放强度促增向抑制转变的“门槛”，又要发挥中部地区通过金融集聚实现碳减排的“领头羊”作用。

（四）作用渠道检验

根据理论分析结果，在此部分依次引入经济发展、能源消耗与金融集聚一次项、二次项、三次项的交乘项，分别表示为IR、IR1、IR2，探究金融集聚在各个阶段作用于碳排放的传导机制，结果见表6所列。

表6 渠道检验结果

从经济发展渠道来看，金融集聚通过经济发展对碳排放的影响关系呈现“正N”型特征，金融集聚的一次项系数、二次项系数、三次项系数分别通过了1%、5%、10%的显著性水平检验，伴随着的影响系数同样对应地在逐渐降低。理论上来讲，当金融业最开始在城市层面形成集聚时，相对于要素分散的农村，金融集聚带来的基础设施共享、成本节约会导致碳排放降低，前述的基准分析结果和区域层面的研究已经证明了这一点。然而经济发展渠道却出现了相反的效应，其内在原因与中国经济发展的阶段特征密不可分，经济发展初期国家推行重工业为先的发展战略，以东北老工业基地为典型代表的经济发展模式在各地进行推广和实验，尽管金融集聚可能因为自身具有清洁型的特点，但其降低碳排放的效果遇上重工业至上的经济发展纲领仍不值一提，因此呈现初期促进碳排放的显著特点。

随着经济发展方针的调整，以重工业为代表的发展基地逐渐衰落，经济增长的动力逐渐转换，中国的经济增长逐渐进入了前述理论模型分析的第一阶段，即金融业在城市集聚产生的正外部效应显现并超过规模扩张带来的碳排放增长，金融集聚通过经济发展的渠道产生了较为显著的减排效应。而随着经济增长速度进一步提升，中国同大多数发展中国家一样产生了提升经济速度、改善人民生活质量的重要诉求，经济规模的迅速扩张导致碳排放的逐渐增长，但此时经济质量在一定程度上已经发生改变，碳排放的增长效应并不剧烈，而金融集聚的逐渐成熟也随着经济发展阶段的深入而起到了对于碳排放增长的缓冲作用，于是呈现出经济发展渠道的“正N”型特征，并且效果逐渐降低。因此，在可以预期的下一阶段，金融集聚会随着经济发展方式的进一步转变而扭转经济发展渠道的碳排放促增效果。故金融集聚通过经济发展渠道的空间溢出效应随时间变化而变得不显著，最初的以重工业发展为重心的经济发展模式表现出了强烈的空间溢出效应，其带来的碳排放促增效果不仅带来本地环境的恶化，而且不利于邻近地区的环境保护，正如对于本地碳排放的影响分析所述，随着经济增长动力趋于正常化，经济发展渠道所传导的碳排放溢出效果也逐渐变得微弱。

反观能源消耗渠道的分析结果，无论是本地的碳排放影响效果还是表现出来的空间溢出效应均较好地响应了理论模型的分析结果。与经济发展涉及全国层面的影响渠道不同的是，能源消耗的传导作用更加明显，金融业在城市层面的集聚可以凭借自身清洁型的产业性质很好地降低对于能源消耗的大量需求，并且地理距离的邻近能够带来基础设施的共享以及时间成本的节约。因此，初期的金融集聚能够较好地通过能源消耗渠道来降低碳排放，对于邻近地区的减排效应同样较为明显，其内在原因大致包含两个方面：一是金融集聚本身的空间传导性能够使得邻近地区相应的产业性质发生改变，基础设施的互联互通以及人才技术的区域交流也放大了这种正向的空间相关性；二是集聚区内初期阶段取得的经济效益产生的示范性作用也助推了这种溢出减排效果的实现，集聚区对于能源消耗需求的降低引致了邻近地区的需求减少。

因此，当金融集聚区不断发展，其规模的迅速扩大产生了对能源大量需求，便会产生对碳排放较为明显的促增效应，这在前文已经进行了较为全面的论述，毫无疑问的是由于正向空间相关性的存在，邻近地区会与本地碳排放的作用效果产生同向互动的关系。观察最后能源消耗与金融集聚三次项的交乘项可以看出，随着时间进一步推移，其潜在的碳排放影响渠道已经转为负向，而这种作用像经济发展渠道一样尚未凸显，即随着集聚程度的逐渐加深和技术的日臻成熟，金融发展和碳排放的关系也较为微弱，正如经济发展与环境保护之间对立统一的矛盾关系一样，当经济质量提升到某个阶段时，其与环境污染的矛盾也会日趋缓和，这同样是非常符合现实逻辑的。

（五）稳健性检验

借鉴已有研究［35］，本文通过如下的稳健性检验证明研究结果的合理性：①更换被解释变量，采用人均碳排放量的降低来衡量金融集聚的减排效果；②用邻接距离的方法定义空间权重，设置邻近距离空间权重矩阵，省份相邻时设为1，否则设为0；③用经济距离的方法定义空间权重，设置经济距离空间权重矩阵，采用样本期内省份之间人均GDP差值的绝对值的倒数来计算；④更换实证方法，构建普通面板回归模型、空间滞后模型、空间误差模型等三种模型观察主要变量的估计结果，实证结果见表7所列。可以看出，核心解释变量金融集聚以及其他控制变量的显著性水平和系数方向并未有明显差异，证明了本文研究结果是稳健的。

表7 稳健性检验结果

六、结论及政策建议

本研究尝试建构一个包含金融集聚与碳排放关系的分析框架，以2000—2018年我国30个省份金融集聚水平与碳排放相关数据作为研究样本，探讨金融集聚与碳排放之间的作用机制，研究发现：①从金融集聚对于本地碳排放的估计结果来看，金融集聚呈现“抑制—促增—抑制”的三阶段碳排放特征，即与碳排放存在显著的“倒N”型曲线关系；②从对于邻近地区的溢出效应来看，金融集聚在空间范围内具有一致的“邻地—本地”碳排放效应，即对周边地区的碳排放空间溢出效应同样呈现典型的“倒N”型影响，且周边地区碳排放溢出效应强度高于本地；③从区域异质性分析结果来看，东中西部金融集聚对碳排放的影响强度异质特征明显，与碳排放均保持稳健的“倒U”型关系，并且中部地区金融集聚潜在的碳排放影响最为显著；④从作用渠道的分析结果来看，经济发展表现为“正N”型且偏弱的渠道效应，能源消费路径则是金融集聚引致碳排放变化的关键渠道。本研究结论经过一系列稳健性检验依然成立，具有较强的可信度。

基于实证结果与研究结论，本文提出如下建议：①基于金融集聚显著的减排效果，政府应该重视产业集聚降低碳排放的作用，制定相关的产业政策推动有序的金融产业集聚，充分发挥政策的激励作用。②基于溢出效应分析发现，金融集聚具有明显的空间溢出效应，因此，要充分发挥金融集聚的正外部性作用，并深刻把握金融集聚在不同阶段对于碳排放的异质性影响，在金融集聚初期应当积极发展低碳技术，推动发展低碳金融，并且要制定完善的区域间产业准入机制和相关的法律保障，提高相关企业的环保意识；在金融集聚迅速发展的时候，要推动创新低碳技术，积极开展绿色信贷业务，为低碳企业提供充分的资本支持。考虑金融集聚在东中西部对于碳减排的区域差异化影响，要鼓励地方政府加强区域交流，推动产业之间的互联互通，共同促进区域协同减排，依据地区发展实际来有效地推动金融集聚。③基于经济发展与能源消耗的渠道分析，应积极转变经济增长模式，尽快突围当前中国经济“三期叠加”的阶段性特征，不断推动加快产业结构的优化升级，以避免金融集聚带来附加高耗能产业的集聚，从而抑制减排效果；要积极改善能源结构，开发绿色能源和清洁能源，构建与金融产业相匹配的能源消费体系。