“碳达峰、碳中和”目标下绿色金融体系：区域差异与路径选择

江 伟

（国泰君安证券股份有限公司，上海 200241）

一、引言

全球气候变化已成为人类发展面临的最大挑战之一，对人类社会造成了重大威胁。中国是世界第二大经济体和最大的发展中国家，也是最大的碳排放国。为应对气候变化，实现高质量发展，共同构建人类命运共同体，中国政府提出了力争2030年前二氧化碳排放达到峰值。2060年前实现碳中和的目标，从相对减排到绝对减排，进而达到零排放。这是中国基于推动构建人类命运共同体的责任担当和实现可持续发展的内在要求作出的重大战略决策。

实现“碳达峰、碳中和”的目标并不容易。从二氧化碳排放总量来看，中国在改革开放之后碳排放持续增加，尽管在2020年疫情期间，碳排放总量依然高达约107亿吨（如图1所示）。从而氧化碳排放增速来看，2020年的增速依然达到1.7%，相较之下，全球碳排放增速为负值，只有-5.16%。这是由于中国的防疫措施得当，企业快速复产复工。为避免疫情造成的异常影响，本研究计算了2011年到2019年的平均增速，其中，中国的平均增速为2.26%，明显高于全球的平均增速1.08%。此外，本研究还进一步计算了2019年和2020年各国二氧化碳排放占比，如图2所示。其中，中国占全球碳排放总量的比例稳定在30%左右。根据多数文献预测，要实现2030年之前碳达峰，二氧化碳排放峰值水平大概在110亿吨到125亿吨的范围（Elzen等，2016； Su等，2020； 赵明轩等，2021）。根据2020年约107亿吨的数据测算，平均每年的增速必须控制在0.28%到1.57%之间。因此，中国的碳排放不仅增速快，而且总量大，占全球比例高，要实现“碳达峰、碳中和”的目标需要付出很大努力。

图1 二氧化碳排放总量

图2 各国二氧化碳排放占全球总量比例

根据《中国长期低碳发展战略与转型路径研究》对“碳达峰、碳中和”目标所需资金规模测算（项目综合报告编写组，2020），以《巴黎协议》提出的“2摄氏度”目标为基准，总投资需求将达135万亿元。这一情景和中国提出的“碳达峰、碳中和”目标最为接近。根据国家发改委价格监测中心测算，2030年前实现碳达峰，平均每年所需的绿色投资额在3.1万亿元到3.6万亿元范围内；2060年前实现碳中和，所需的绿色投资额大约为139万亿元。然而，中国在“碳达峰、碳中和”所需的投资上，存在很大资金缺口。根据人民银行研究局编著的《中国绿色金融发展报告（2019）》，2019年中国绿色金融资金总需求为2.1万亿元，但总供给只有1.3万亿元，供需缺口达8000亿元。当前，中国的绿色投资供给严重不足，实现碳达峰的资金缺口超过1.8万亿元。为满足如此庞大的绿色投融资需求，中国需要构建完善、优质的绿色金融体系来吸引市场资金充分参与。

二、文献综述

1.绿色金融体系的研究

绿色金融把绿色产业与金融行业联系起来，以优化投资环境、拓宽融资渠道的方式促进绿色产业发展，能够对生态环境保护产生一定效益（（Salazar， 1998））。在有效市场机制的前提下，成熟和完善的绿色金融体系能够更好地发挥政府对市场资源配置作用，引导环境保护的同时促进经济可持续发展（Lv等， 2021）。从现有文献来看，把绿色金融机构、绿色金融产品、绿色金融市场、绿色金融监管有机结合，建立完善的绿色金融体系能够有效促进金融改革、经济转型、环境效益和经济效益的共同发展（Hafnera等， 2019；Lee 等， 2020）。此外，成熟完善的绿色金融体系能够协调生态与金融的关系，引导绿色资金供需有效配置，提高社会绿色资金效率（Wang等，2016）。这是避免信息不对称、解决道德风险的有效途径。

2.绿色金融指数构建的相关研究

英国智库机构Z/Yen对全球资深行业人士定期问卷调查来构建全球绿色金融指数（GGFI），度量不同国家的绿色金融发展程度，该指数对于受访者的选取、受访者的知识背景均存在一定的主观成分。中国工商银行带路绿色指数课题组（2020）选取了绿色经济表现、绿色发展能力和环境资源压力三个一级指标来构建“一带一路”沿线79个国家的绿色金融投资指数，依然采用等权重的方式计算绿色金融指数，对指标选取的主观性无法克服。中国人民银行贵阳中心支行青年课题组（2020）采用文本挖掘和因子分析法测算了中国31个省（直辖市或自治区）的绿色金融发展指数，从四个一级指标全面度量了各省绿色金融发展水平，包括地方政策、金融发展水平、生态环境和经济基础。因子分析法能够客观确定指标权重，提高了指数估算的有效性。本研究采用熵值法，同样以客观的方法来确定指标权重，并对不同地区的绿色金融发展指数进行基尼系数分析，探究区域间绿色金融发展水平差异，最后分析不同省份绿色金融供给和需求匹配关系。

三、绿色金融发展指标体系构建

1.数据来源

本研究的数据来源于2001年到2020年的《中国统计年鉴》、30个省（直辖市或自治区，除西藏、香港、澳门和台湾）历年的《统计年鉴》和历年《中国保险年鉴》。基于这些数据，本研究选取了相关指标构建了各省各年份的绿色金融发展指数。

2.指标选取

本研究选取了四个指标来度量中国不同地区的绿色金融发展体系，选择标准如下所示。

（1）绿色信贷

绿色信贷主要用于度量金融业对绿色发展企业提供的贷款支撑和利率优惠，以信贷方式推动低碳经济发展。本研究采用各省份六大高耗能工业产业利息支出占省份工业利息总支出的比值来度量绿色信贷抑制环境恶化的能力。

（2）绿色投资

绿色投资主要用于度量能够推动地区绿色GDP增长的资本，一般而言，绿色投资越多，省份的绿色金融发展体系越好。本研究采用各省环境污染治理投资占各省GDP的比重来度量各省份绿色投资中抑制环境恶化的能力。

（3）绿色保险

绿色保险是可以为环境侵权人提供环境保护服务，有利于加强污染企业的环境风险管理，有效降低污染事故发生概率，并且及时给受害者权益保护和及时补偿。本研究采用各省企业环境责任险覆盖率来度量各省绿色保险。

（4）政府支持

政府支持用于度量各省政府对于绿色产业的政策支持程度，从而在政策维度上度量各省绿色金融的发展水平。本研究采用各省财政环境保护支出占各省财政一般预算支出的比重来度量各省政府的绿色产业支持。

表1 指标选择和指标说明

3.评级指标体系构建方法

在绿色金融发展指标体系的构建中，关键的内容是对各个指标权重的确定。已有的研究中，大多数采用多指标综合评价法，例如层次分析法（王瑶等，2021）。然而，这类方法的权重确定带有较大主观性，容易因研究者的偏好而造成偏差。本研究采用熵值法进行客观赋权，利用信息熵确定各个指标权重。如果某个指标的变异程度越大，则信息熵的值越小，该指标能够提供信息量也越大，从而赋予更多权重。

以2020年为例，本研究计算的四个指标的权重为： 绿色信贷=28.4%；绿色投资=33.6%；绿色保险=16.7%；政府支持=21.3%。类似的，根据上述的方法，本研究计算了不同年份的绿色金融发展指数。根据上述方法计算的绿色金融发展指数在0和1的范围内，本研究把计算的指数乘以100进行转化，分别计算了30个省从2001年到2020年的绿色发展金融指数。

四、区域绿色金融指数差异分析

1.不同区域的绿色金融发展趋势

根据国家统计局2011年刊发的《东西中部和东北地区划分方法》，本研究计算了不同区域内省份的平均绿色金融指数，绘制的折线图（如图3所示）。全国平均绿色金融发展指数在5到25的范围内，呈现平稳上升的趋势。从不同区域来看，总体呈现区域分化结构。东部地区的绿色金融发展指数远超其他三个区域，领先于全国平均水平。从不同时间段来看，虽然2016年七部委发布了《关于构建绿色金融体系的指导意见》，但2016年之后的绿色金融指数增长率没有明显快速上升，甚至在2020年新冠疫情期间有所下降。绿色金融的发展并没有随着我国经济的发展而快速增长，并且区域分化严重，这也进一步说明了现阶段实现绿色金融发展的必要性。

图3 各区域绿色金融发展指数

2.不同区域的绿色金融差异性分析

本研究借鉴Dagum （1997） 的基尼系数分解方法来分析中国不同区域内和区域间的绿色金融差异，我们可以把基尼系数划分为：区域间差异的贡献，区域内差异的贡献和超变密度的贡献，分别用GINIn、GINIw和GINIt表示。

根据上述方法，本研究测算了总体基尼系数和三类分解的基尼系数，如表2所示。从总体基尼系数来看，随着时间推移，总体基尼系数呈现持续上升趋势，说明所有省份间的绿色金融差异逐步扩大。从三个方面的差异贡献率来看，区域间的差异贡献度最高，并且逐年降低，在2011年达到最大值并且开始持续波动，说明不同省份的绿色金融差异主要是由于区域间的差异引发的；区域内的差异贡献度在22%附近持续波动，说明区域内的绿色金融发展水平差异比较稳定。本研究绘制了两两不同区域间的基尼系数折线图，如图4所示。区域间的差异呈现明显分化，东部地区和其他三个地区的区域间基尼系数显著高于其他地区两两之间的系数，区域间的差异主要是由于东部地区和其他地区的绿色金融差异造成的。

图4 区域间差异

表2 绿色金融区域基尼系数及分解

3.绿色金融发展和人均碳排放的供需错配

借鉴杨骞等（2012）、王锋等（2013）的方法，本研究使用IPCC法计算了各个省份的二氧化碳排放量，如表4所示。

表4 IPCC法中的指标和系数

根据上述方法本研究估算了中国各省份的二氧化碳排放量，并且根据各省各年的年末常住人口数量计算了人均二氧化碳排放量。在表5，本研究列出了绿色金融发展指数和人均碳排放的描述性统计，并且给出各个省份的排名。对于绿色金融指数而言，基于每个省不同年份的平均值进行排序，北京历年的平均绿色金融发展指数最高，为32.12，而新疆历年的平均绿色金融发展指数最低，为6.97。对于人均碳排放量而言，内蒙古的历年平均人均碳排放量最高，为18.64吨，而四川的平均人均碳排放量最低，为3.13吨。人均碳排放排名靠前的省份绿色金融发展指数没有达到相应要求，说明可能存在绿色资金供需失衡的问题。人均碳排放越高的省份，对于绿色资金的需求量越高，只有绿色金融发展程度越高才能满足这些省份的绿色资金需求。

表5 绿色金融指数和人均碳排放量描述性统计

理论上，如果绿色金融发展指数和人均碳排放量是正相关的，说明绿色金融发展能够适应不同省份的碳排放治理需求，从而达到绿色资金的供需平衡。为了进一步分析绿色金融发展是否能适应人均碳排放的需求，本研究以人均碳排放量为横轴，绿色金融指数为纵轴，绘制了散点图，并且增加了趋势线，如图5所示。随着人均碳排放量的增加，绿色金融发展指数反而呈现负向相关关系，相关系数为-0.26。因此，在实际情况下，不同省份的绿色金融发展情况和碳减排的资金需求不匹配，绿色资金供需失衡。

图5 绿色金融发展指数和人均碳排放量的关系

中国的绿色金融发展水平和体系构建仍存在一定缺陷，较难满足“碳达峰、碳中和”目标发展需求。第一，当前的绿色金融体系供给的绿色资金存在较大缺口，尚未能够有效满足“碳达峰、碳中和”目标的资金需求。第二，当前的绿色金融水平存在较大的区域间差异，存在区域绿色金融发展失衡现象，东部地区显著高于东北、中部和西部地区。第三，不同省份的绿色金融水平和碳减排的供需不匹配，对于碳减排需求高的省份，绿色金融发展水平远没有达到相匹配的程度，进一步加剧了“碳达峰、碳中和”目标实现难度。

五、战略应对及路径选择

基于上述分析，本研究提出了相应的战略应对和路径选择，旨在利用绿色金融发展为绿色项目、绿色产业提供充足的资金保障，最终实现各地区全面绿色复苏，高质量绿色发展。

1.加强顶层设计，完善绿色金融相关法律法规配套支持

政府需要对绿色金融市场的构建有明确制度设计，持续完善绿色金融的顶层设计，以规范化、制度化、具体化文件、政策不断推进中国绿色金融体系的构建走向成熟，同时加快绿色金融市场法律法规构建和完善。进一步发挥政府财政政策在绿色金融发展中的引导作用，例如以财政补贴方式吸引更多社会绿色资本进入绿色产业，投资绿色项目。

2.加大绿色政策指引力度，扩大绿色资金来源

首先，政府要逐步完善绿色金融专项政策，并相对应出台配套的实施细则，以降低政策不确定性带来的绿色投资风险，提高投资者的绿色产业投资信心。其次，政府需要充分利用多种途径来扩大绿色资金来源，例如，鼓励和支持当地金融机构积极发展绿色金融，优化绿色投资和融资渠道；以优惠政策支持和引导非金融机构和企业参与绿色金融建设，为绿色金融的发展注入其他活力；适当引导民间资本参与绿色金融发展，扩大绿色资金来源。再次，政府要倡导和鼓励创新科学合理的绿色金融产品，利用市场化手段，吸引更多社会资金主动投资绿色产业。

3.构建客观、权威、统一的绿色金融评价体系

为有效评价不同省份不同地区与的绿色金融发展水平，政府部门和研究机构需要构建更加权威可靠的绿色金融指数来客观度量当前的绿色发展水平，反映当前绿色金融所处阶段，进一步推动绿色金融迈向更高台阶。

4.坚持“因地制宜、整体推进”思路，推动绿色金融协调发展

首先，根据国家政策统一部署，各地政府结合各省的产业结构情况，因地制宜制定绿色金融政策，明确各地区绿色金融重点支持的领域和方向，提高绿色金融效率，避免绿色资金浪费，对于碳排放严重的行业和地区予以更加优惠的绿色金融支持。其次，提高绿色金融区域间的开放水平，深化各省之间的绿色金融合作，推动绿色金融跨省跨地域投融资便利化，促进绿色资金流动。再次，绿色金融业务涉及部门众多，例如经济、环保、法律等，政府要优化跨部门间的联动协调机制，促进跨部门协作，防止绿色金融发展受制约。

5.构建统一的中国绿色金融标准体系，加快与国际标准接轨进程

当前，不同地区不同部门对绿色项目的认定口径不同，这种差异会导致重复认定工作，增加认定成本，造成地区间绿色项目相互割裂，阻碍了绿色资金在不同地区间的流动，加剧了地区间绿色金融供给和碳排放需求不匹配问题。此外，割裂的绿色金融标准难以和国际标准接轨，不利于国际绿色资金的流动。因此，构建统一的绿色金融标准体系，一方面，可以降低成本，促进地区间绿色资金流动来改善供需不平衡问题；另一方面，还可以提高外资投资绿色产业的积极性，向国际推广中国标准，助力中国成为全球最大的绿色金融市场。