金融市场在碳中和的资源配置效应

■ 欧阳秋

（中国人民银行淮北市中心支行 安徽淮北 235000）

发展绿色低碳经济必须依赖金融支持，以马塞尔·杰肯为代表的金融学家，重点关注金融在环保行动中的作用机理，发现金融资源的绿色化配置有助于引导与支持企业的碳减排工作。本文从金融对碳减排的影响机理入手，结合当前实际，提出金融资源配置支持碳中和的具体路径，希望能够为相关管理部门制定金融支持政策提供有益参考，使金融资源能够更加精准地配置到低碳转型最需要的领域，并努力减少负外部性。此对实现碳达峰、碳中和这一远大目标具有深刻的现实意义。

一、金融发展对碳排放影响的理论传导

（一）环境库兹涅茨曲线

环境库兹涅茨曲线诞生于20世纪90年代初，由Grossman和Krueger两位美国经济学家提出，他们发现当经济发展程度较低时，发展更容易带来环境负效应；而当经济发展水平上升至一定水平后，继续发展反而有利于控制污染，其曲线呈倒“U”形分布，此即ECK曲线（见图1）。

图1 ECK曲线

一是经济发展包含三种影响环境的效应。第一种是规模效应，即经济规模的持续扩大导致大量生产要素投入，引起二氧化碳等污染物排放量上升；第二种是技术效应，随着技术水平的不断提高，新型能源得到开发利用从而代替传统化石能源，起到改善环境的效果。最后是结构效应，随着早期的资源密集型产业不断升级为技术密集型产业以及高耗能产业的关停转型，环境质量会得到明显改善。

二是收入水平也会显著影响环境质量。较高收入人群相对于低收入人群对周边生活环境更加关注，随着经济发展及人民平均收入提升，生活的外部环境质量逐步得到重视，环保意识自发增强。同时，产业链向高价值领域迁移加速低附加值及高耗能行业淘汰或换代，第三产业产值占比提升，客观上有利于环境改善。

从该曲线来看，在拐点未到来前，规模效应发挥主要影响，而在拐点之后，技术和结构效应的作用逐步显现，个人收入效应也随之增强。

（二）金融发展对碳排放的影响机理分析

1.经济增长视角下金融发展对碳排放的影响机理。经济发展会影响到碳排放，而金融通过消费、投资及出口三种路径影响经济，进而影响碳排放。

一是激励消费路径。金融发展并且与互联网技术深度融合，实现了支付方式的便捷化与多样化，提升了当期消费规模，促进经济随之上行。二是刺激投资路径。一方面，金融市场能够提供多样化的投融资渠道；另一方面，规范化的金融市场有效抑制了信息不对称问题，降低企业融资成本，降低整体非系统性风险，从而提高整体投资意愿。三是扩大出口路径。金融部门提供的承兑、托收承付等票据，方便了企业的对外经济贸易。同时，期货期权等衍生工具的普遍运用，显著减轻企业面临的汇率及利率风险，提高了企业增加发展外贸的积极性（见图2）。

图2 经济增长视角下金融发展影响碳排放的路径

综上所述，金融发展通过促进消费、增大投资、扩大出口三方面推动经济增长，由此带来的企业产销规模扩张势必然增加各类能源资源的消耗。但是，近年来我国努力推动金融服务产业结构转型，促进能源结构与资源使用的绿色化，这些都将有效减少碳排放。

2.产业结构视角下金融发展对碳排放的影响机理。产业结构的优化伴随着高耗能产业的淘汰和新型产业的兴起，通过金融的政策指向、资源配置与风险分散来促进产业结构加速优化，达到碳减排目的。

一是政策指向路径。从金融管理角度发挥宏观调控作用。当前，供给侧改革进入新阶段，创新驱动战略逐步推进，金融部门则放宽高新技术行业及第三产业的信贷审批，而在建筑业及初级制造业领域施以信贷限制，以资金约束力调整产业结构；二是资源配置路径。相对于外在金融政策的干预，金融资源自身的逐利性也会促进产业调整。以新能源、智能技术为首的高新科创类企业由于较好的发展前景，整体收益率较高，自然会更多地吸引资本流入，从而客观上推动产业调整；三是风险分散路径。传统行业受竞争加剧及环保要求限制，更多面临需求不足与环境处罚等影响经营的外在因素，整体的市场及政策风险较高，同时新兴行业基本盘的壮大，提高了自由资本进驻的意愿，资金对不同风险的选择促进了产业迭代（见图3）。

图3 产业结构视角下金融发展影响碳排放的路径

3.技术进步视角下金融发展对碳排放的影响机理。技术进步在经济高效发展及能源良性利用两方面发挥着作用，金融发展则通过外资引进、资金匹配及促进人才积累三方面达到促进技术进步的作用。

一是外资引进路径。逐步完善的金融产品及服务利于外商分享到金融发展红利，优秀外资引入也能发挥鲶鱼效应，通过竞争推动本土企业注重科技创新，从而提升整体的技术水平及经济发展质量；二是资金匹配路径。行业技术水平要取得突破依赖大量科研资金的投入，随着金融市场完善，大量正规直接融资平台发挥出中介作用，以较低风险投向中小创新型企业，有效缓解企业的外部融资困境，提升其科技创新产出能力；三是人才积累路径。科技水平的提升也需依靠技术性人才队伍的扩大。在科教兴国及创新驱动战略下，金融资源引入教育研究领域，推动各地的高等院校及科研院所等基础设施建设，促进构建适应需求的人才培养体系及专业对口的人才录用机制，提升各行业人才规模及质量，促进技术进步（见图4）。

图4 技术进步视角下金融发展影响碳排放路径

二、金融发展对碳排放影响的实证检验

本文选取空间面板模型检验金融发展影响碳排放的作用过程，通过在模型中增加金融发展指标与经济增长、产业结构、技术进步三项指标的交互关系，验证金融发展对碳排放的影响机制。

（一）变量选取

被解释变量：人均二氧化碳排放量（PC）。该指标排除了人口因素的影响，相较于二氧化碳排放总量这一绝对量具有更好的比较性，用各省二氧化碳排放总量除以该省年末常住人口数来表示。

解释变量：以金融发展水平（FD）作为解释变量,用金融规模（FIR）和金融效率（FE）来衡量。借鉴张成思等（2013）、周亚军（2019）、贾贺敬（2019）等人的做法，用金融机构存贷款余额总和与GDP之比来衡量金融规模，用金融机构的贷款余额与存款余额之比来表示金融效率。

控制变量：通过梳理陈婕（2019）、杨莉莎（2019）等人对碳排放影响因素的研究，本文将引入控制变量包括经济发展水平（RGDP）、产业结构（STR）、技术进步（TECH）、贸易开放度（OPEN）和外商直接投资（FDI）（见表1）。

表1 变量含义及其计算方法

（二）实证检验

为检验金融发展对碳排放的影响机理，本文参考任力和朱东波（2017）的做法，向模型中引入金融发展与经济增长、产业结构、技术进步三个变量的交互项，从而验证金融发展对碳排放的影响机制。

实证结果表明：如表2和表3所示，无论是以金融规模还是以金融效率作为解释变量，三个交互项系数均通过了5%的显著性水平。其中，金融发展与经济增长的交互项系数为正（金融规模为0.07、金融效率为0.12），表明金融发展通过刺激经济增长，促进生产和消费，增加能源消耗，引起碳排放增加，但影响作用较小。而金融发展与产业结构和技术进步的交互项系数均为负（金融规模为-0.61和-1.19，金融效率为-0.2和-0.13），表明金融发展通过影响产业结构和技术进步，使得产业结构得到优化，低碳产业比重上升，同时技术的提升使能源资源的利用效率也得到提高，从而能够有效减少碳排放，且影响作用较大。从整体来看，金融发展能够通过促进产业结构优化和技术进步显著降低碳排放。

表2 金融规模对碳排放的影响机理检验

表3 金融效率对碳排放的影响机理检验

三、金融市场在碳中和进程中的资源配置机制

（一）碳排放交易市场的资源配置作用

碳排放交易需要以科学的碳定价机制为基础，碳定价是指对温室气体(GHG)排放以每吨二氧化碳当量(tCO2e)为单位给与明确定价的机制。

1.我国碳定价及交易基本框架。碳排放权交易系统是一个依托市场机制的节能减排工具，排放者可以交易排放单位以满足其排放目标，纳入碳交易体系的公司每排放一吨二氧化碳，就需要有一个单位的碳排放配额。这些公司可以实施内部减排措施减少排放，也可以获取或购买这些配额，或是和其他公司进行配额交易，具体选择将取决于每个方案的相对成本，通过创建碳排放单位的供需，形成碳排放的市场价格。碳排放权交易市场（ETS）是我国实现碳达峰、碳中和目标的关键政策工具之一。2011年以来，我国在北京、上海、湖北、广东等8个省（市）开展了ETS试点工作，很多学术研究确认了ETS试点对于碳减排和低碳技术创新的积极影响，这也为试点经验向全国范围推广奠定了基础。

2.我国碳定价及交易核心机制。《碳排放交易管理办法（试行）》及碳排放配额分配文件中关于全国ETS的执行说明了核心规则。一是企业碳排放限额是年内各类排放折算达到2.6万吨二氧化碳当量，未来将继续引入石化、化工、建材、钢铁、有色金属、造纸和民航等行业；二是当前参与交易行业的配额分配以免费分配为主，方法以基于企业实际产出的基准法为主，进行配额的预发放与核定后调整；三是允许企业每年能够使用国家核定的自愿减排量（CCER）冲抵其配额清缴，但冲抵比例应低于应清缴配额量的5%。

3.碳排放交易的资源配置作用。一是碳排放交易具有价格信号作用。企业在利益最大化的驱动下，选择购买碳排放权或减少污染排放。当减排成本高于碳排放权市场价格时，企业碳排放权不足时，会从市场上购买碳排放权继续进行碳排放；反之，如果减排成本低于碳排放权市场价格，企业则倾向于减少碳排放，在市场出售剩余的碳排放权获取收益。二是碳排放交易具有均衡市场作用。所有企业的自愿选择行为产生的均衡价格是环境资源优化配置的基础，通过环境外部成本内部化影响企业的生产与未来现金流，最后传导至金融市场，影响企业的价值和股票价格。

为验证碳排放的资源配置作用，分析碳排放交易市场与金融市场关联性，本文选取北京、上海、广东、天津、湖北、深圳、重庆、福建8个试点地区的碳排放权交易产品。SZSY表示上证综合指数收益率，SZSY表示深证综合指数收益率，BJEA、SHEA、GDEA、TJEA、HBEA、SZEA、CQEA、FJEA分 别表示北京、上海、广东、天津、湖北、深圳、重庆、福建碳排放权收盘价。ADF单位根检验结果表明所选变量均通过显著性检验，各变量都是严格平稳的时间序列。

对平稳时间序列进行动态非线性变化趋势的BDS检验。首先，建立各区域的碳排放权收盘价与上证综指、深证综指收益率最优多变量VAR模型，过滤变量间的线性依存成分，生产残差序列。其次，分别对过滤后的残差序列作BDS非线性检验，以检验残差之间的非线性依赖性，BDS检验结果见表4。由表4可知，所有变量都通过了非线性的原假设，表明序列间存在显著的动态非线性趋势，说明碳排放交易市场与金融市场显著相关。

表4 基于VAR系统中序列回归残差的BDS检验结果

续表4 基于VAR系统中序列回归残差的BDS检验结果

总量－交易机制下碳排放交易市场会提高企业生产的边际成本，企业一般会通过上浮产出价格，或者采取减少生产，或转向碳强度更低的生产工艺等方法，应对成本上涨，这意味着碳排放权交易引导企业利润趋于政策导向。碳排放交易市场与金融市场的显著相关性表明，碳排放交易具有资源配置作用，具体表现为交易价格的波动通过传导至企业的生产成本和企业价值上，传递至金融市场影响整个行业和经济运行。

（二）绿色金融的激励及约束机制

1.金融激励措施。一是再贷款激励。狭义的再贷款是指央行贷放给商业银行的期限少于一年的资金，并由商业银行以相近期限及较低利息对外再次贷放。未来，需要协调金融部门提供多个渠道的广义再贷款来满足绿色金融发展的激励要求。绿色金融项目所需要的再贷款，既包括央行投放给金融机构的特定低利率贷款，也包括支持金融机构直接持有绿色债券或购买相应的资产类证券，还包括部门抵押补充贷款。金融部门产品的多样化有助于扩大绿色金融体系的服务覆盖度，提升经济主体参与的积极性及便利度。二是贴息激励。已有的贴息措施在范围和力度上都相对有限，也缺乏专业人士对绿色信贷项目的适配度、风险和不良率进行管理。贴息一般设定了3%上限，而且目前允许享受贴息的绿色项目限制较多。未来国内可进行相关试点工作，由地方财政提供专项资金，并委托绿色信贷业绩较好的商业银行进行专项信贷的贴息。相比于直接发放绿色项目补贴，贴息能够借助较少的财政资金撬动客观的民间资金的可行渠道，有助于提升金融终端部门的业务自由度。三是担保激励。该机制是国际上通行度较高且效果较好的措施。国内代表性参考是IFC在中国参与实施的节能环保项目（CHUEE），为国内超过170例节能减排项目构建了完善的绿色信贷担保体系。包括IFC、CDM基金与国有商业银行等均参与分担担保额度，约定项目如果出现违约，由各方按规定比例分担损失，从而以较高杠杆率带动较大规模贷款资金，并将不良率控制在1%以下。未来国内可试点推广此类绿色担保机制，不过需要关注担保的具体执行要求、参与担保主体的组织形式及风险收益分配，尤其是杠杆率的控制及风险分散问题尤为重要。

2.金融约束措施。一是多维度评价绿色金融项目。最新发布的《银行业存款类金融机构绿色金融业绩评价方案》优化调整了绿色信贷业务的评价指标，新考评指标中不但有绿色金融的内部占比指标，还有市场占比指标、增速指标和风险控制指标。每一项指标除了与自身历史的比较，还要与市场总体发展水平进行比较；不但要考评国家政策的执行情况，还体现了对地方试点政策的执行情况。新考评体系更加多维度与全方位，更全面、客观地反映银行业金融机构绿色金融发展的成效，加强了对各金融机构制定和实施绿色金融战略的督促。二是重视风险控制。绿色金融标准体系自颁布起便将风险控制纳入考评体系，未来还计划通过指标体系的调整，加大风险控制方面的考核权重，这反映出央行自始至终对绿色金融项目风险控制的关注。在完善的考评理念传导作用下，将有望从源头管理好绿色金融项目风险，避免信贷无序投放及重蹈P2P等金融创新的覆辙，从而有效保证绿色金融的健康、可持续发展。三是环境与气候信息强制性披露。近年来，我国陆续出台与企业环境信息披露相关的政策和制度，明确要求企业披露环境信息、社会责任承担及公司经营管理等重要信息。金融业信息披露监管要求也在提高，最新的信息披露指导意见要求各类金融机构尽快构建起环境与社会风险评估管理系统，将环境、社会、绿色要求等加入信贷授信流程，增强各利益主体间关于环境、社会、治理信息披露等信息的交流共享。信息披露制度的建立与执行，促进了企业及金融机构环境信息的公开透明度，有助于统筹协调行业发展，并为绿色信贷业务提供参考。

（三）碳税对资源配置的减排效应

碳税是针对环境污染的负外部性，对所有的石油、煤炭和天然气等使用化石燃料的产品按碳排放的边际成本征税，从而克服负外部性并体现产品生产的完全社会成本。政府征收碳税极易导致化石燃料及其他高能耗产品的价格上升，从而有效抑制此类产品的消费增长；同时鼓励企业积极开发使用清洁能源及可再生能源，加速对高耗能及高污染产能及工艺的优化淘汰，研究和使用节能减排技术，从而带动产业结构向低碳化改进，降低总体能耗和加快绿色低碳技术的开发应用，促进新行业的发展。

图5 碳税的碳减排路径

碳税具有以下几个特点：一是碳税制度的执行成本较低；二是碳税制度公开、透明，符合“谁消费、谁付费”的征税原则；三是碳税收入可以进入税收循环，有利于调节国家税收结构；四是碳税制度是一种直接对温室气体排放量定价的控制手段，整个经济的发展可以由政府依据不同的情况随时调整税率来保证。下面对我国碳税政策效果进行模拟：

1.情景设置。一是基准情景，参考传统双高行业的发展特征，假定现在的市场环境和技术层次不变，不使用额外减排手段，依据高耗能产业发展的一般路径外推而预测出的情景。或者说，在一般情景情况中，预计高耗能产业将延续传统的资本扩张较快、资本生产率不高、能源利用效率偏低以及能源使用结构向低碳化缓慢转型的特征。二是征收碳税情景，根据我国碳排放权交易现状及预测，假设自2021年起高耗能产业征收碳税，税率为50元/tCO2。三是技术创新情景，依据《中国制造2025》中记载的规模以上单位GDP能耗水平的降幅，使高耗能产业的整体能源使用量比一般情景降低18%。

2.碳税政策效果预测模拟。依据1995~2018年高耗能产业碳排放数据，本文对2019~2025年间高耗能产业碳排放规模做模拟预测。从图6可知，三种情形下，CO2排放量均有所下降，但在基准情景中全国高耗能产业的CO2排放规模下降幅度最小，由2019年24.05亿吨下降到2025年22.63亿吨，平均每年下降0.20亿吨，这表明基准情景中我国未来五年内高耗能产业CO2排放形势依旧不容乐观。碳税情景下，对CO2排放实施税率为50元/tCO2的政策模拟，高耗能产业CO2排放规模会稍低于基准情景，到2025年CO2碳排放量减少到20.98亿吨，比基准情景低7.27%。而在技术创新情景中高耗能产业的CO2排放规模最小，到2025年CO2碳排放量减少到19.06亿吨，比基准情景低15.77%，比碳税情景低9.16%。

图6 高耗能产业CO2排放趋势研判

情景模拟结果显示，技术创新情景和碳税情景均在一定程度上降低高碳行业的碳排放量，但现阶段碳峰值目标实现难度较大，需要宏观部门加快推行更为严格的低碳政策和更为高效的规制措施。

四、政策建议

金融市场在碳中和进程中的资源配置作用显著，碳排放交易市场能够通过价格信号传导驱使企业自觉做出购买碳排放权或减少污染排放的有利选择；绿色金融能够通过金融激励和金融约束措施提高碳减排效率；碳税对高碳行业的化石燃料及高能耗产品使用起到抑制作用，有利于促进企业降低能源消耗并加快节能减排技术的开发应用。结合以上分析，提出以下建议：

（一）加强碳排放信息收集，构建全行业的碳交易市场

交易平台及数据管理部门应加强对参与交易企业的排放信息核查，并联合环保及工商部门实地考察与测定企业排放水平，针对不同行业及企业特性采用差异化的标准确定企业排放配额；同时适当扩大排放水平审查规模，加强惩处以督促企业满足减排工作要求。

（二）优化绿色金融激励机制，提高金融机构积极性

鼓励各金融部门在保险、信托及衍生品方面的研发创新；相关管理部门可适当提供风险背书，或扶持银团为高规模绿色项目提供担保，降低各机构的实际风险承担量；通过业务奖励、鼓励创新及风险管理等扶持，降低金融机构的各项顾虑并提高业务开展的积极性。

（三）实施差异化碳税，促进高耗能产业提质增效

综合考虑不同行业和不同区域的影响差异，碳税政策可以考虑针对不同区域需要制定差异性税率；塑造有利于环境政策有效实施的大环境，建立健全环境问责机制；加强政策监督机制建设，完善信息反馈机制，减少政府与企业等主体间的信息不对称。

（四）限制能源使用强度，发展低碳技术提升能源利用率

通过限制能源消费强度能够达到降低能源消费的目的，重点关注黑色金属冶炼和压延加工业以及非金属矿物制品业、化学原料和化学制造业，大力推广新能源，逐步降低煤炭、石油等传统能源的使用占比，发挥能源使用对碳排放的抑制作用。