绿色金融对碳排放的影响

[摘要]基于2005-2018年中国30个省份的面板数据，通过熵值法测算绿色金融指数，利用最小二乘回归和中介效应回归探究绿色金融对我国碳排放的影响，实证结果表明：虽然我国绿色金融发展水平整体较低，但一定程度上减少了二氧化碳的排放。中介效应检验结果表明：在全国层面，城镇化水平有减排的中介效应，即绿色金融的发展带动了城镇化水平的提高，进而减少我国碳排放。

[关键词]绿色金融；城镇化水平；碳排放；经济发展

改革开放以来，我国经济发展水平较快，经济的快速发展使得环境遭到严重污染，高消费、粗犷型的经济增长使政府在短时间内获得更大的经济利益，但自然资源浪费严重。生态环境破坏、自然资源短缺以及环境污染等一系列问题的存在，其根源在于过度追求经济的高质量发展而忽略了资源循环利用等问题，从而造成环境压力，CO2排放量过多。绿色金融是达到节能减排、金融可持续发展的前提。绿色金融问题的研究由来已久，国内外学者对绿色金融、产业结构升级、城镇化水平以及碳排放之间的关系展开了深入的研究，但在我国，绿色金融还是一个比较新颖的问题，2005年国内绿色金融序幕才拉开，国内学者对其研究很少。有学者认为金融发展把生态环境和经济发展相结合，通过聚集社会资金，引导资金投向绿色产业，增加研发投入，仅仅以金融发展减少碳排放已经跟不上时代的步伐，对于绿色金融、产业结构升级、城镇化水平和碳排放之间的内在联系，部分学者从理论和实证的角度进行解释，但是至今仍未形成定论，基于以上分析，对碳排放的影响因素，从绿色金融与城镇化的角度出发，根据各地区经济发展水平以及城镇化水平，研究绿色金融减排的作用机制。

一、理论分析与研究假设

(一)绿色金融理论基础

绿色金融减排的作用机制表现为两个方面，一方面，随着绿色金融水平的不断提高，企业的可贷资金规模扩大，可贷种类增加，从而加剧企业扩大工业化生产，在其生产过程中所使用的能源、天然气、电力等燃料的燃烧会促使二氧化碳排放量增加，进一步增加环境污染；另一方面，金融向绿色转型，促进技术创新，居民的消费理念发生改变，更加倾向环保低碳产品，降低二氧化碳的排放。绿色金融对二氧化碳的影响一定程度上是由城镇化引起的，城镇化对减少碳排放具有积极作用，这从王世进(2017)，朱中军、魏景赋、田文举(2018)等人的研究中可以得出结论。绿色金融的发展促使人口由农村向城镇转移，居民的环保意识增强，更加倾向于低碳产品，金融机构发展低碳产业，促使企业向低消耗、低污染方向发展，从而减少二氧化碳的排放。

(二)研究假设

综合以上理论分析，研究假设如下：第一，绿色金融的发展会降低二氧化碳的排放；第二，由于各地区经济发展水平不同，不同地区的绿色金融对碳排放的影响因素不同；第三，城镇化水平存在中介效应，即绿色金融通过促进城镇化水平的提高从而降低二氧化碳的排放。

二、模型建立与变量选取

(一)模型建立

由于面板数据是截面数据在时间序列上的积累，避免了使用最小二乘法带来的估计偏差，使模型建立更加合理，又可以揭示个体间的差异，所以本文选择面板回归模型，并用最小二乘法进行回归，在研究绿色金融减排效应的作用机制时，加入中介效应模型进行分析，所以构建的模型如下：LNCO2it=∂0+∂1GFit+∂2Controlsit+εit(1)LNurbit=η0+η1GFit+η2Controlit+εit(2)LNCO2it=λ0+λ1GFit+λ2Nurbit+λ3Controlit+εit(3)其中模型(1)为绿色金融对碳排放的直接效应回归，模型(2)为将中介变量作为被解释变量对其进行回归，模型(3)为绿色金融对碳排放的中介效应回归，CO2为我国二氧化碳排放量，GF为绿色金融，对于可能影响二氧化碳排放的其他因素，比如经济发展水平、能源消费结构、政府干预程度、贸易开发等，引入模型作为本文的控制变量Controls，εit为残差项，i代表不同省份，t代表时间。

(二)变量选取

1.被解释变量。由于研究的是绿色金融与碳排放之间的关系，所以选取碳排放作为被解释变量，碳排放包括二氧化碳排放、氮气排放、氢气排放等多气体等，但由于大气中多数气体难以捕捉，数据难以获取，因此本文选取二氧化碳作为碳排放的指标，二氧化碳转化为化石能源燃烧。所以本文碳排放量指标的测算沿用杜立民的计算方法，将CO2排放量的测算如下表示：(1)化石能源燃烧二氧化碳排放量EC=7i=1ΣECi=7i=1ΣEi*CFi*CCi*COFi*(44/12)i表示能源消费，本文将能源消费列为以下7种：煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气，CFi为发热值，CCi为碳含量，COFi为氧气因子，CFi*CCi*COFi为碳排放系数，CFi*CCi*COFi*(44/12)为二氧化碳排放系数。(2)水泥生产CO2排放量CC=R*EFiR为水泥生产总量，EFi为水泥生产二氧化碳的排放系数。(3)CO2排放总量CO2=EC+CC=7i=1ΣEi*CFi*CCi*COFi*(44/12)+R*EFi2.核心解释变量。选取绿色金融指数(GF)作为核心解释变量，衡量绿色金融指标体系的方法复杂多样，根据数据的可得性以及科学性，选取六大高耗能工业产业利息支出占工业利息总支出的比值衡量绿色信贷；以环保企业A股市值占上市企业A股总市值的比值衡量绿色证券；以环境污染责任保险保费收入占财产保险保费收入的比值衡量绿色保险；以节能环保产业财政支出占财政支出总额的比值衡量绿色投资；以清洁发展机制项目数量占环保项目总数的比值衡量碳金融。然后通过熵值法测算绿色金融指标。(1)对数据进行标准化由于各指标数据系统庞大且单位不统一，对各项指标进行去纲量化处理，假定给定的指标为X1，X2，X3，X4……，去量钢化后为Y1，Y2，Y3，Y4……，那么：x'ij=[xij-min(xi)]/[max(xi)-min(xi)](2)确定各指标的信息熵Ej=-1lnnNi=1Σpijlnpij其中pij=x'ijNi=1Σx'ij(3)确定各指标的权重根据步骤<2>计算各指标的熵值：E1，E2，E3，E4……，再由熵值法计算出各指标的权重为：Wj=1-Ejm-ΣEj(0≤j≤m)3.中介变量：随着我国经济发展水平的提高，农村人口逐渐向城市转移，城镇化道路既是国家未来发展的战略目标，也是中国经济社会可持续发展的必然道路，城镇化实质是人口、产业、空间、居民收入、生态的变迁，城镇化的发展有助于城镇产业资源的合理配置，提高资源利用率，减少碳排放，所以选取城镇化水平作为中介变量。

三、实证结果分析

(一)面板数据检验

由于选取中国30个省份2005-2018年的420个长面板样本数据(T=14，N=30)，在进行回归分析之前，通过LLC检验、ADP检验、PP检验三种检验方法对面板数据进行单位根检验，三种检验方法若只有一种检验通过检验，则面板数据不存在单位根，具体检验结果如下表所示：单位根检验结果表明，面板数据较平稳，均不存在单位根，所以不用对面板数据再次取对数处理，可直接进行回归分析。

(二)回归结果分析

根据豪斯曼检验结果，选择时间区域双固定效应模型，其中模型(1)为绿色金融对二氧化碳排放的影响，从实证结果我们可以得到以下结论：绿色金融指数每增加一个单位，碳排放减少1.90个百分点，且在1%水平上显著，说明随着我国绿色金融的不断发展，绿色投资增加，绿色债券数额增加以及绿色保险不断发展，筹集的资金大量投资于环境治理，使得环境得到较大改善，碳排放量减少；经济发展水平越高，碳排放越少，但实证结果表明，我国经济发展每增加一个单位，碳排放却提升0.71个百分点，且在1%水平上显著，究其原因，经济发展以大量建厂、大量兴建工业等为代价，进而带来大量污染，虽然经济有所提高；贸易开发、能源消耗及政府干预在一定程度上不仅没有缓解碳排放，反而带来更多的污染。为了更快更好实现所定目标，环境污染的严重性使人们意识到保护环境的重要性，经济的快速发展使得人们对生活质量的要求有所提高，农村人口逐渐向城镇转移，所以绿色金融的发展使城镇化水平提高，从实证结果中我们可以看到，绿色金融每增加一个单位，城镇化水平提升0，77个百分点，且在1%水平上显著，加入控制变量之后，绿色金融对城镇化水平的影响和模型(1)中绿色金融对碳排放的影响结果基本一致，这和预期结果一样，这里不再赘述。根据中介效应Bootstrap检验结果，以城镇化水平作为绿色金融对碳排放影响的传导路径是有中介效应的，模型(3)为绿色金融对碳排放影响的作用路径分析，从实证结果中我们可以得出以下结论：绿色金融指数每增加一个单位，碳排放量减少1.61个百分点，且在1%水平上显著，虽然能够减少碳排放，但没有模型(1)减少的比例多，说明城镇化水平的提高，人们追求高质量生活，兴办工厂等排放污染，一定程度上在减排的同时也会带来污染，使碳排放在隐性程度上增加，城镇化水平每提高一个单位，碳排放降低1.37个百分点，且在5%水平上显著，加入控制变量之后，绿色金融对碳排放影响的作用机制和前两个模型有相同的结果，说明不受外界因素的影响。总的来说，绿色金融能够降低碳排放量，且绿色金融能够促进城镇化水平，进而降低碳排放，即城镇化水平是绿色金融对碳排放影响的作用路径。

四、研究结论与对策建议

基于2005年-2018年的数据,选择30个省份(除西藏地区)的面板数据，运用最小二乘和中介效应回归模型，分析绿色金融减排效应的作用机制。研究发现：绿色金融与碳排放呈现负相关关系，即绿色金融在一定程度上能够减少二氧化碳排放；进一步研究发现，随着经济发展水平的不断提高以及双碳目标的提出，一方面，绿色金融的发展促使城镇化水平提高，大量资金投资于对城镇化建设中的环境保护治理，另一方面，政府对环境干预程度越来越少，环境得到一定程度改善。绿色金融通过城镇化水平作用于碳排放，即绿色金融促进城镇化水平的提高进而使碳排放减少。

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作者：邹晓峰 杜校辉 单位：贵州财经大学 大数据应用与经济学院