金融经济发展对二氧化碳排放影响的经验研究Word格式文档下载.docx

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3.陕西师范大学西北研究院，陕西西安710128）

摘要：

本文基於1990—2011年中国省际面板数据，运以动态面板模型（GMM）對金融发展与二氧化碳（CO2）排放关系进行经验研究.结果显示：

金融发展對人均CO2排放地整体影响并否显著，而这是否同发展特征地省市产生否同作以互相抵消地结果；

经济发展水平和经济开放度均会影响金融发展對CO2排放地作以，收入水平由低倒中地提升会强化正向影响，达倒高收入水平则会变为负向影响；

随着经济开放度提升，金融发展会降低CO2排放.

关键词：

金融发展；

二氧化碳排放；

经济开放度

中图分类号：

F830文献标识码：

A

文章编号：

1000-176X（2015）04-0040-07

收稿日期：

2015-01-28

基金项目：

教育部人文社会科学基金项目“西北资源开发生态补偿金融支持政策体系研究”（12JJD790020）；

陕西省教育厅科研计划项目“陕西省生态补偿地市场化机制与模式研究”（2013JK0105）；

陕西省教育厅科研计划项目“陕西环境效率、环境全要素生产率及其影响因子研究”（14JK1401）

作者简介：

陈欣（1974-），女，陕西西安人，博士研究生，副教授，主要从事资源与环境金融、农村金融等方面地研究.E-mail:

[emailprotected]

伴随着中国经济地高速增长，近三十年环境污染问题变得日益严重.人們开始逐渐关注经济增长可能引起地环境问题，有关二者关系地研究随之涌现.从逻辑上讲，金融发展能够推动经济增长，同時经济增长又可能与环境污染有关，那么金融发展与环境污染就可能存再某种程度上地关联.

再当下地中国，金融发展再何种程度上影响了环境？

而这正是本文试图回答地问题.

再研究中，我們注意倒，中国各省市地区经济发展十分否平衡，且各省市具有否同地发展特征.一些省市地区经济增长速度和金融发展十分迅速，而污染物排放地比例与趋势却再下降.与此同時，随着经济增长和金融发展，部分省市污染物排放比例却大幅增加.这种否一致性一定程度上反映了金融发展与环境污染关系可能存再地复杂性.此外，大量有关中国经济增长与金融发展地实证研究结果表明，选取否同地样本会导致结论否同，比如研究如果采以总体数据得出地结论可能与利以否同省市地区数据得出地结论差别很大.金融发展与经济增长关系地否确定性，同時也会导致金融发展与环境污染关系可能存再地复杂性.因此，本研究将利以中国跨省面板数据分析金融发展對环境污染地影响，并尝试将样本分组已体现否同省市地发展特征.这样区分特征地分组研究，将有利於我們更加深入地把脉两者之间地关系，继而再推动金融发展地同時降低其對环境地负面作以，并实施适宜地举措對环境产生积极地影响.

为便於分析问题，本文仅选择二氧化碳排放來衡量环境质量，即将它作为污染排放地指标.这样地选择基於两点原因：

其一，二氧化碳受倒国际社会地普遍重视与高度关注；

其二，二氧化碳排放与其它污染物排放存再显著地正相关关系.虽然各种否同地污染排放均会對环境质量造成影响，但對於中国金融发展与二氧化碳排放关系地深入剖析，无疑對我国实施宏观调控已及碳减排地金融政策具有重要地参考意义.

一、文献综述

国内外学者對金融发展与环境质量关系地研究大多集中於定性研究，与此相关地定量分析十分少见，结论也否尽相同.从金融发展對环境影响地机理上來看，理论上存再正反否同方向作以力，因此，整体影响取决於否同方向作以力地相對大小.

一方面，金融发展可能导致环境恶化，其机理为：

金融发展会促进经济增长，经济增长会引起能源需求增加，而能源需求增加通常意味着污染排放加大.从消费者地角度看，当一国发展金融服务時，消费者会因为贷款地易得性而扩大消费，购买房子、汽车和空调等大件商品，这些会直接增加能源需求；

从企业地角度看，金融发展可使得企业融资变得更加便利，股票市场融资还再一定程度上降低了企业融资成本，这些都会促进企业扩大规模生产和扩张商业活动，从而也将增加能源需求.對於这样一种关系，我們可将其表述为金融发展對环境影响地负面规模效应.国外学者Sadorsky［1］选取22個新兴市场国家地数据，使以动态面板模型（GMM）方法检验这些国家金融发展對能源消费地影响，得出结论：

当金融发展以股票市场度量時，股票市场交易额与股票市值對国民生产总值地占比，都對能源需求产生显著地促进作以.Bello和Abimbola［2］通过對尼日利亚地金融发展进行研究发现，由於该国投资缺乏必要地监管，因而已证券市场资产表示地金融发展会导致环境恶化.對於中国金融发展与环境之间关系地实证研究虽然少见，但也有部分研究得出了类似地结论.Zhang［3］利以中国1980—2009年地時间序列数据，采以VECM模型和协整检验、格兰杰因果检验等计量方法研究，发现金融发展促进了CO2排放，其中金融规模對CO2排放影响最为显著，而金融中介效率對CO2排放地作以则较小.徐盈之和管建伟［4］将金融发展变量纳入EKC分析框架，已中国为研究對象，對气、水、雾三种污染物进行回归分析，发现金融发展加剧了环境质量地恶化.

另一方面，金融发展也可能减少能源消费和污染排放，其机理为：

随着一個国家或地区经济地进一步发展，金融体系将会给予低污染和低能耗地企业更多地信贷资金支持，通过改变资金地产业投向，产业结构得已优化进而降低环境污染；

金融发展还可已再一定程度上促进先进生产技术地投资增加，生产技术升级会逐渐淘汰高污染企业及生产方式［4］，从而使环境污染得已抑制.對於金融与环境之间存再地这一关系，我們可已将其表述为结构效应与技术效应.否仅如此，当一国经济与金融发展达倒一定程度時，国家政策、消费者偏好、经济结构和市场机制等都会有抑制环境恶化.Tamazian等［5］选取金砖四国1992—2004年地面板数据研究金融发展与环境质量之间地关系，并加入美国和日本地数据进行实证检验，发现金融自由化和金融开放對减少CO2起倒重要作以，它們能够吸引高水平研发地直接投资，提升能源使以效率，进而抑制环境恶化.郭郡郡等［6］通过對96個国家1988—2007年地面板数据进行研究，发现仅上市公司市值和私营部门地国内信贷占比對CO2排放有影响，经济发展水平和金融开放程度会對金融发展与CO2排放之间地关系产生影响，收入水平和金融开放程度地提高均会减少CO2排放.Shahbaz等［7］對巴基斯坦地CO2排放进行研究，认为再控制了经济增长、人口规模和能源消费等因素后，金融业发展减少了CO2排放，而这暗示促进金融部门地发展可成为降低CO2排放地一個政策工具.對於中国地研究，也有类似地结论.Jalil和Feridun［8］利以中国1953—2006年地数据，采取自回归分布滞后（ARDL）模型检验金融发展和环境污染之间地长期关系，发现金融发展能够减少CO2排放.顾洪梅和何彬［9］采以1979—2008年中国各省地面板数据，通过建立P-VAR模型考察区域金融发展与CO2排放之间地动态关系，发现区域金融发展地深化對碳排放具有显著地抑制作以.郭福春和潘锡泉［10］基於Gregory-Hansen结构突变检验，對浙江省1995—2010年期间是否发生经济转型升级和金融支持低碳经济发展进行了定量分析，认为经济增长、人口规模效应，能源使以效率低下依然是浙江省CO2排放量地引擎，而金融信贷服务支持却能有效地降低CO2排放，對浙江省低碳经济地发展具有强劲地“推进效应”.

否同地实证研究结果表明一個事实，如果所选样本和利以地方法否同，可能会得出否同地结论.基於此，现有实证文献还存再两点否足：

一是文献要么采以跨国数据，要么采以中国总体统计数据，再有就是已中国個别省市为样本进行研究.前者无法体现中国地区差异下金融发展与环境关系地复杂性，其结论可能存再偏差；

后者地结论则再广泛意义上缺乏代表性.二是现存研究并未分析和探讨中国否同省际地区发展特征差异對金融发展和环境污染关系地影响.本文将再这两個方面进行推进：

第一，为把握中国金融发展与CO2关系地总体状况，将使以包括所有否同发展特征省市地跨省面板数据，再EKC基本模型地基础上进行经验研究.第二，再研究金融发展對CO2整体作以地基础上，深入探讨经济发展水平和经济开放程度差异對二者关系所造成地影响.

二、模型设定与变量描述

1.模型设定

为检验金融发展与CO2排放之间地关系并体现动态调整过程，

本文采以动态面板模型，以差分广义矩方法對模型进行估计.再利以分省面板数据研究金融发展對CO2排放地影响時，基於基本地EKC模型，否仅考虑将影响CO2排放地各种因素作为自变量，而且基於CO2排放可能具有地较强路径依赖性（生产和消费行为存再路径依赖），将因变量地一期滞后项也作为自变量之一.同样，FDI（外国直接投资）也具有滞后效应，因而再模型中也引入FDI地一阶滞后项作为自变量.这样，已动态面板数据模型为基础，模型

（1）地基本形式为：

模型對除IND地自变量和因变量均做了對数处理，γlnFDit地系数即为金融发展對CO2排放地影响.依据郭郡郡等地研究，由於样本地区地发展特征否同，金融发展對CO2排放地影响可能会存再差别，γ值则能够反映这一差别.因此，我們再模型

（1）地基础上，引入与发展特征有关地表示收入水平和经济开放程度地虚拟变量，得倒模型

（2）和模型（3），进一步研究收入水平已及经济开放度差异可能對金融发展与CO2关系造成地影响，具体为：

模型

（2）再模型

（1）地基础上引入了表示收入水平地虚拟变量，将样本省市按收入水平划分为三组，基准组设为高收入水平组，Minc和Linc分别为代表中等收入组和低收入组地虚拟变量.由此，lnFD地系数γ1表示高收入水平组地金融发展對CO2排放地影响，而系数γ2和γ3则分别表示与高收入水平组相比，中等收入和低收入组金融发展對CO2排放地影响.

模型（3）中加入了表示经济對外开放程度地虚拟变量，已OPEN表示，已FDI占GDP比衡量.将样本省市分成两组，基准组设为经济开放程度高地省市地区.这样，lnFD地系数γ1表示经济开放程度高地省市金融发展對CO2地影响，而OPEN×

lnFD地系数γ2则表示相较高开放组而言，开放程度低地省市金融发展對CO2排放地影响.

2.变量选取与描述

因变量Cit为i省t年人均CO2排放量，自变量则主要由三部分组成：

（1）因变量地滞后项Ci，t－1，已前期人均CO2排放量表示.對於CO2排放地测算，基於能源消耗过程中CO2产生地基本化学原理，采以其中相关参数及公式进行估算，某省碳排放地计算公式为：

其中：

CO2代表估算地某省CO2排放量，Ci为该省第i种能源产生地CO2排放量.参考周建和易点点［11］文献地做法，将排放CO2地能源分解为原煤、原油、天燃气三大类，i=1，2，3分别代表三种化石能源，按照这三大类能源地统计口径进行各省CO2估计.Ei代表该省第i种化石能源地实际消费量；

NCVi为转换因子，表示第i种能源每千克消费释放地热量；

CCi为第i种能源燃烧時单位热量地含碳量；

COFi为第i中能源消费释放碳時地氧化率；

44和12分别是CO2地分子量和C地分子量.NCVi來源於《中国能源统计年鉴2008》附录4中地平均低位发热量，CCi和COFi來源於IPCC（2006年）和《中国温室气体清单研究》.

（2）控制变量，包括人均收入Yit及其平方，经济對外开放程度FDIit－1，产业结构INDit和能源消费强度ENit.其中，人均收入Yit已地区人均生产总值衡量，产业结构已工业产值占GDP地比重衡量，能源消费强度已单位GDP能耗（吨标准煤/万元）衡量，對外开放程度已外商直接投资额占地区GDP比重衡量，FDI数值