软科鼍e2014年7月．第28卷．第7期总第175期 动态空问视角下金融发展对碳排放的影响力分析 陈碧琼，张粱梁 重庆大学经济与工商管理学院，重庆400044 摘要在借鉴国内外研究金融发展和低碳经济相关成果的基础上建立基于STIRPAT模型的空间动态面板模型，运 用空间系统GMM重点探究了包括金融规模和金融效率等多个因素对我国碳排放量和碳排放强度的影响。结果表 明，我国碳排放和金融效率存在显著的空间相关性。金融规模壮大促进碳排放量增加，同时降低碳排放强度；金融 效率提升对碳排放的影响方向与金融规模相同，但本地增长效应明显小于空间溢出效应。 关键词碳排放；金融发展；空间集聚；动态空间面板 中图分类号F832；X22 文献标识码A 文章编号10018409201407014005 The Impact of Financial Development to Carbon Emissions from the Perspective of Dynamic Spatial CHEN Biqiong，ZHANG Liangliang School ofEconomics and Business Administration，Chongqing University，Chongqing 4OOO44 AbstractBased Oll the domestic and foreign research related to financiM development and lowcarbon economy，this paper establishes a dynamic spatial panel model based on the STIRPAT model，using spatial system GMM explores multiple factors which includes financial scale and efficiency on carbon emissions．The results show that both carbon emissions and financial efficiency exist significantly spatial correlation．The growth of financial scale increases carbon emissions but reduces carbon intensity；financial efficiency impacts on carbon emissions the same direction as financial scale，but the local growth effects significantly less than the spatial spillover effects． Key wordscarbon emissions；financial development；spatial agglomeration；dynamic spatial panel 1文献综述 国家“十二五”规划首次明确提出发展低碳经济的战 略目标，并将二氧化碳排放强度列为可衡量的约束性指标。 这不仅说明我国对气候变化和资源环境约束带来的低碳发 展问题给予充分的重视，更凸显出以碳关税为代表的绿色 贸易壁垒和国际舆论压力给我国经济可持续发展敲响警 钟。面对日益严峻的内外部环境，我国发展低碳经济势在 必行。本文着重考察以金融机制改革、金融规模壮大、金融效 率提升和金融创新深化为特征的金融发展对控制碳排放量以 及碳排放强度是否有一定的影响，金融业发展能否成为推进 低碳经济转型的有效决策工具，金融和低碳两者之间存在怎 样的时间与空间关联。这一系列问题正是本文力求解答的。 目前有关金融发展和低碳经济两者之间关系的研究大 致可以分为两类。绝大部分学者将视角集中在碳金融体制 的探讨和形式的创新，得到许多有益的结论。只有极少部 分研究关注了金融业自身发展对低碳经济直接的促进作 用。Tamazian等以碳排放量作为衡量环境破坏的指标，认 为“金砖四国”金融发展可以有效地改善环境的恶化 ； Tamazian和Bhaskara以24个转型经济体19932004年面 板数据为研究对象，得到了类似的结论，并且强调了健全的 制度是金融市场抑制碳排放的必要条件 ；Jalil和Feridun 以中国为例，通过构建ARDL模型证实中国金融发展与碳 排放之间具有显著的负相关关系，进而驳斥了中国经济发 展以破坏环境为代价的说法 ；Zhang更加注重中国的实 际国情，以金融中介机构和资本市场的规模和效率作为衡 量金融发展的代理变量，得到与上述几位学者相反的研究 结论 。可以看出国外学者的研究结论大部分支持金融 发展对低碳经济的推进有正向作用，只有少数认为金融发 展通过促进工业化水平、城镇化进程等碳排放增长因素以 提高碳排放总量 。相比国外学者以中国或其他国家作 为一个整体进行分析，国内学者充分考虑了我国地区问巨 大的社会经济差异，认为金融规模和金融效率在东部地区 和中西部地区对碳排放的影响是截然不同的 ；顾洪梅和 何彬运用PVAR模型得到中国省域金融发展与碳排放的动 态关系区域金融深化对碳排放有显著的抑制作用，金 融集中度对碳排放的影响则取决于金融深化的程度 ；郭 福春和潘锡泉定量检验了浙江省1995～2010年间金融发 展对以碳排放量为衡量指标的经济结构的影响机制，得到 收稿日期20130710 作者简介陈碧琼1965一，女，重庆人，副教授，研究方向为区域经济与管理；张梁梁1987一，男，四川绵阳人，博士研究生， 研究方向为区域经济学。 140 软科学}2014年7月．第28卷．第7期总第175期 金融服务支持确实能对浙江省低碳转型产生较强推动作用 的结论 。另外，市场机制、产业结构、科技进步、观念培养等 诸多因素同样影响着金融发展促进低碳经济的效率 ．1 。 通过对文献的梳理，不难发现目前我国有关金融和低 碳经济相结合的研究主要集中在碳金融机制探索领域，针 对金融规模和效率对低碳经济的直接影响尚十分缺乏，只 有极少数学者结合中国省际差异做了相应经验分析。正是 认识到这些不尽完善之处，充分考虑了时间和空间因素对 金融发展促进低碳经济的影响，力求为金融支持低碳发展 提供令人信服的依据。 2模型构造与数据说明 2．1模型构造 Ehrlish和Holden最早提出的IPAT模型将资源环境与 社会经济发展诸多方面以简单恒等式联系起来。Dietz和 Rosa在此基础上，提出可分析非比例影响的随机环境评估 模型，如式1所示。 IiⅡP A e 1 其中，I；表示第i个地区的环境因素，在本文以碳排放 相关指标替代。Pi、Ai、T；分别指人口、经济和技术因素，用 于衡量三者对环境变化这里特指碳排放的综合影响，e； 为模型中的随机误差项。对式1两边取对数，并加上时 间变量，可得到如下变形表达式 f L口 blnPclnA din e 2 为了使理论模型更贴近中国实际发展的情况，本文对 模型做了如下几个方面的说明第一，我国现阶段正处于全 力推进工业化和城镇化的阶段，产业结构和能源供给结构 长期不变，公民环保意识和生活习惯短期不易改变，技术进 步和产品收益实现黏性显著，各个方面的限制都阻碍了碳 排放绝对量的减少，导致我国碳排放长期存在较强的路径 依赖；第二，通过已有研究成果和主观判断，传统理论假设 的金融发展和碳排放均不存在空间相关性违背了中国区域 发展的客观实际，具体研究中忽略空间因素对碳排放的影 响显然是不可取的；第三，碳排放不仅仅是简单的环境问 题，而是综合了经济、文化、社会民生等诸多方面的系统性 问题，在判断金融发展对低碳经济影响的过程中必须合理 控制其他因素。考虑到以上三点，同时借鉴上述STIRPAT 模型，本文最终选择了综合考虑时间和空间因素的双对数 动态空间面板模型 lnCⅡ 1lnCH一1 2WlnC 3 znfinn 4lneff． 5lelnefZlnZit i占“ 其中，因变量lnC 用以衡量碳排放水平，在本文中分别以 二氧化碳排放总量和二氧化碳排放强度单位GDP的二氧化 碳排放量表示。c 。是c； 滞后一期项，主要用于说明碳排放 路径依赖的程度。WInC 表征周围地区碳排放对本地区碳排 放的空间溢出效应。lnfin 和lne伍 是本文的核心解释变量，重 点考察金融规模和金融效率对低碳经济的影响。Wlneffi 指周 围地区金融效率在本地区的溢出。主要衡量金融效率的碳排 放空间效应④。lnZ 是模型中被控制的一系列变量，B [pI，p2p4]，Z， [gdp“，ind“，humani 一I，tradei ，] 。 2．2指标说明与数据来源 2．2．1二氧化碳排放量 目前我国尚未公布官方的碳排放数据，所以在实证研 究中的二氧化碳排放数据往往需要作者自行估算。由于化 石燃料在我国能源结构中占有极大比重，而诸如核能、风能 等不排放二氧化碳的清洁能源在能源消费结构中所占比重 历年最大值都不超过10％，故本文在测算各省二氧化碳排 放量时选了9种主要的化石燃料原煤、洗煤、其他洗煤、焦 炭、汽油、煤油、柴油、液化石油气、天然气的终端消费值 为依据，具体公式如下 9 9 c ∑c ∑M 44／12 3 J1 J1 其中，M 表示第i省t年j种化石能源消费的实物量， K；表示对应能源折算标煤系数，具体数据可参考中国能 源统计年鉴②，q；为IPCC在2006年给出的碳排放系数， 假设化石燃料使用效率短时期保持不变，故本文中各种能 源的碳排放系数是恒定的。为了简化非经济学方面的讨 论，本文假定化石燃料都已经燃烧充分，用公式中常数 44／12表示碳氧化为二氧化碳的乘数因子。 2．2．2空间权重矩阵 空间权重矩阵的构建是准确计算Moran I指数和实证 分析的关键。为了方便比较，本文采用两种方式构建空间 权重矩阵。第一种方式是较常用的。根据是否有共同边界 判定相邻与否的二进制邻接权重矩阵，W。i1表示省份间 有共同的边界，否则将wi．赋值为0。并认为一个地区不与 自身空间相邻，即主对角线Wii0。为了避免“孤岛效 应”，人为地将海南省处理为与广东和广西两省存在共同 边界。第二种方式借鉴了钟水映和李魁 的方法，以各地 区省会城市作为各省中心，基于地理距离衰减函数得到各 地区间空间权重矩阵③。为了减少区域外在影响、更好刻 画空间滞后项对邻近地区的加权平均，还需要对上面得到 的两种权重矩阵做行标准化。由于各省市间相邻与否和省 会城市包括直辖市间距等地理因素不随时间而改变，因 此w。 W W加．．。最终得到可用于实证分析的 邻接权重矩阵和距离权重矩阵。 2．2．3其他解释变量 本文以大多数学者采用的金融机构各项贷款余额占 GDP比重表示金融规模矗n，衡量中国金融业不断壮大是 否有利于向低碳经济转化。同时借鉴了郑志刚和邓贺 斐 等人的做法，以非国有部门信贷占GDP比重衡量金 融效率eft的高低。以实际人均GDP衡量经济发展对碳 排放的影响④。考虑到第二产业对二氧化碳排放量的影响 明显强于第一、三产业，本文以第二产业增加值占GDP比 重ind来衡量各省产业结构特征对碳排放的影响。此外， 以常用的平均受教育年限衡量人力资本存量human，选 ①公式中没有金融规模的碳排放空间溢出项，是因为经过Moran检验得到金融规模不存在显著的空间相关性。而碳排放和金融效率空间相关性显著，这在后 文Momn检验可以得到验证。 ②考虑到其他洗煤实际消耗量较多，为了尽可能准确，这一项采用了年鉴中给定其他洗煤折算标准煤系数的平均值。 ③各省会城市距离根据国家地理信息系统网站提供l柏0万电子地图用GtLNa软件测得。 ④文中并没有像部分学者对人均GDP取平方形式主要是基于以下两点理由第一，从各省碳排放与人均GDP的散点图可以看出二次形式不明显，在多数省 份中更偏向于线性形式；第二，GDP并非本文所考虑的核心变量，作为控制变量，笔者对其简化处理。 141 软科学2014年7月．第28卷．第7期总第175期 或者碳排放强度的一阶滞后项系数在1％的显著水平下都 大于0．8，不仅证实了前文提出的碳排放路径锁定的设定， 更说明现阶段各地区碳排放是一个逐年增加、连续累积的 渐进调整过程。 金融规模壮大对碳排放影响是本文研究的一个重点。 从实证结果看，金融规模对增加碳排放量、降低碳排放强 度、提高碳生产率有显著的促进作用。表现在金融规模每 增大1％，会增加0．115％、0．059％的排放量，但会降低 0．164％、0．114％的碳排放量强度。金融业迅速发展以及 金融资产总量大幅增加极大地支持和刺激我国实体经济发 展，对第二产业的影响首当其冲。但目前我国还处于迅速 发展的阶段，国家核心利益不允许以牺牲经济发展为代价 换取环境质量的提高，加之我国科教存量、产业结构分工、 国民环保意识等方面都处于较低水平，导致发展过程中化 石能源利用和碳排放量难以避免的激增。需要看到的是， 金融规模壮大在带来碳排放量增加的同时更大程度促进经 济增长，两者综合的效果是碳生产率得以提高，使碳排放强 度有较大幅度的降低。所以壮大金融规模是符合中国当前 发展局势的，对实现“2020年比2005年碳强度降低40％一 45％”的承诺也是有帮助的。 表1 金融发展对碳排放的估计结果 注L_表示因变量的一阶滞后项； 、 、 分别表示通过1％、5％、10％显著水平下的检验；系数括号内数值表示稳健标准差；后两行 括号内数值表示AR2和Sgan test对应的P值 金融效率提升对碳排放作用方向是本文讨论的另一个 重点。一方面，本地区金融效率对碳排放作用方向与金融 规模相同，但各方面影响力都显著弱于后者。金融效率每 提升1％对碳排放量增长和碳排放强度降低都不足0．1％， 甚至方程5中系数还出现不显著的情况，说明我国金融 效率提升对发展低碳经济的影响力不如金融规模增加来得 直接。另一方面，金融效率对碳排放的区域溢出效应表现 出极强的促进作用。周围地区金融效率每提高1％，本地 区碳排放量增加0．294％、0．402％，碳排放强度相应增加 降低0．298％、0．473％。对于上诉现象本文给出如下几点 解释首先，现阶段我国金融信贷业务与低碳经济未能充分 有效结合，对碳金融的理解还有不到位之处，加之市场化程 度低、法律法规不健全、金融衍生品创新能力差等多方面的 限制，使其作用于节能减排的效率偏低；其次，我国金融效 率存在极强的空间正相关，周围地区金融效率提升会带动 本地区金融效率相应提升，不仅导致本地区碳排放量小幅 提高和碳排放强度小幅降低，还使周围地区产生相同的碳 排放效应。综合考虑碳排放的空间集聚性和低碳经济对社 会各层面的广泛涉及，金融效率对碳排放的空间溢出效应 强于对本地区碳排放的影响，也侧面说明平衡提高全局金 融效率对节能减排的重要性。 除了与金融规模和金融效率有关的结论，本文还通过 143 软科学2014年7月．第28卷．第7期总第175期 实证分析得到其他解释低碳经济发展的有益补充。我国区 域碳排放空间相关性显著，其他地区碳排放量或排放强度 提高对本地区都有正向作用，这也验证了两者Moran I指数 不断增大的趋势。人均GDP增加促进碳排放量增长，说明 我国正处于EKC曲线的上升期；同时降低了碳排放强度， 经济发展对提高能源利用率有正向作用。类似的作用方向 也出现在国际贸易方面，只是作用力度明显小于经济发展。 尽管出口的内涵碳排放会增加我国碳排放总量，但降低了 碳排放强度，所以本文认同李小平和卢现祥 的说法，我 国并没有通过国际贸易成为发达国家的“污染避难所”，同 时国际贸易总体上是有利于节能减排的。以第二产业占比 衡量的产业结构不利于减少碳排放，工业化和城市化是我 国碳排放增长重要的驱动因素。另外，科技进步和国民素 质提高对低碳经济推进具有重大意义。绿色环保理念的宣 传教育，低碳技术的应用并最大程度上转化为经济效益减 少了碳排放量，同时提高能源生产效率。 4结论与政策建议 本文从STIRPAT原始模型出发，引入时间和空间因素 构建了动态空间面板模型。利用1995～2011年终端能源 使用量测算出省际CO 排放量，并以此数据为依据实证分 析了包括金融规模和金融效率两方面的金融发展对碳排放 的影响力度。结果清楚地表明，我国区域碳排放在时间维 度上具有很强的黏性，空间维度上集聚效应显著。金融发 展在增加碳排放量的同时降低了碳排放强度。本地区金融 规模对碳排放的影响力大于金融效率，但都明显小于周围 地区的溢出效应。另外，本文认为经济发展和对外开放度 增加碳排放量的同时降低了碳排放强度，总体上适应我国 发展趋势和作出的关于2020年碳减排承诺；工业化进程不利 于碳减排实施；发展科研教育是节能减排最强有力的手段。 金融发展是低碳经济浪潮下实现经济与资源环境协调 可持续发展的一个重要手段。在我国碳排放存在极强的时 空滞后性的背景下，本文认为金融发展会增加碳排放量，这 是现阶段我国经济发展难以避免的问题，但同时降低了碳 排放强度，遵循我国在碳排放问题对国际社会作出的承诺， 适应我国目前的针对低碳经济的标准。仅仅注重本地区金 融规模和效率的提高起到的作用有限，周围地区金融发展 水平对整个地区低碳经济推进有更加重要的作用。这就要 求政府在兼顾经济效率和环境约束的前提下，支持金融规 模进一步扩大，合理配置区域内部和区域间金融资源比重， 特别是发挥金融效率对碳减排的溢出效应。同时，从降低 碳排放强度的角度出发，持续发展经济、降低第二产业比 重、重视科研教育、提高贸易开放度等手段同样可以在提高 碳生产率上有所作为。 参考文献 [1]Tamazian A，Chousa J P，Vadlamananati K C．Does Higher Econom ie and Financial Development Lead to Environmental Degradation Evidence from Bric Countries[J]．Energy Policy，2009，371246 253． [2]Tamasian A。Bhaskara Rao B．Do Economic，Financial and Institu． tional Development Matter for Environmental DegradationEvidence from Transitional Economies[J]．Energy Policy，2010，321137 145． [3]Jalil A，Feridun M．The Impact of Growth，Energy and Financial Development on the Environment in ChinaA Cointegration Analy sis[J]．Energy 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