金融發展、區域創新與碳排放
——基于省際動態面板數據分析

張麗華，任佳麗，王 睿

（山西財經大學 財政金融學院，山西 太原 030006）

金融發展、區域創新與碳排放
——基于省際動態面板數據分析

張麗華，任佳麗，王 睿

（山西財經大學 財政金融學院，山西 太原 030006）

文章以我國建設生態文明、發展低碳經濟為背景，利用2000-2015年全國30個省（市、區）共480組數據，采用系統廣義矩估計（SYSGMM）回歸模型進行估計，并通過控制金融發展指標和區域創新指標進行橫向與縱向對比分析，對地區金融發展、區域創新對碳排放的作用方式進行了探析。表明我國金融發展對碳排放的具體作用結果有所不同，金融發展整體上促進了碳排放，但是保險業的參與顯著地減少了碳排放；區域創新可以有效促進碳減排，作用結果較為穩定；我國未來經濟持續發展還需一定的碳排放空間，促進碳減排、發展低碳經濟需要得到各方力量的支持。

金融發展；區域創新；碳排放；SYSGMM模型

一、引 言

21世紀以來，我國經濟持續快速發展，帶動了能源消費的急劇上升，伴隨著高能耗、高污染、高排放的問題，對資源稟賦和生態環境都造成了相當大的破壞。作為全球溫室氣體排放量最多的國家，進一步轉變高碳經濟發展模式，部署并實施由“高碳”向“低碳”轉型的經濟發展戰略，促進經濟綠色發展、可持續發展勢在必行。在我國不斷加強生態文明建設、發展綠色經濟的背景下，為了緩解巨大的碳減排壓力，應對氣候變化，減少碳排放，首先離不開金融的支持，金融作為國家經濟的中心，能夠促進產業結構的優化升級、節能減排技術的發展和資源的合理配置；其次，離不開區域創新的快速推動，一個地區的創新能力越高，越容易成為區域創新中心，則當地企業自主創新能力就會越強，低碳技術的不斷提升和新能源替代品的不斷推出及應用將進一步推動碳減排。分析金融發展、區域創新對碳排放的影響機理，對于充分發揮金融資源配置和區域創新驅動作用，加快我國碳減排，推進經濟與環境協調發展尤為重要。

二、文獻綜述

關于碳排放，學者們主要集中于研究碳排放的影響因素，分析了金融發展、技術創新、城市化水平、貿易開放、經濟規模和產業結構等對碳排放的影響。林伯強等（2010）和孫輝煌（2012）研究表明，城市化水平的提高可以使得碳排放總量上升［1-2］。李鍇等（2011）發現，貿易開放使得我國碳排放量增加［3］。涂正革（2012）發現，隨著經濟規模擴大，碳排放量將增加，但不同行業間結果差異很大［4］。魯萬波等（2013）基于LMDI的“兩層完全分解法”，得出，關于我國碳排放，能源強度及總產值是助長因素，能源結構及產業結構是制約因素［5］。林伯強等（2014）通過研究，發現生產部門能源強度的下降是影響我國碳排放強度變化的最重要的因素［6］。張翠菊等（2017）關于我國碳排放強度影響因素的分析得出，能源結構對碳排放強度的彈性系數為正，過分依賴煤炭資源是減少碳排放的最大絆腳石［7］。

關于金融發展對碳排放的影響，國內外學者研究結果不一。一方面，金融發展降低了碳排放。Tamazian等（2010）通過對24個轉型經濟體1993-2004年的面板數據進行實證研究，得出在一個嚴格的制度框架下，金融發展可以減少碳排放［8］；Jalil等（2011）采用ARDL模型對中國數據進行分析，得出金融發展顯著地減少了碳排放［9］；顧洪梅等（2012）通過建立PVAR模型對我國1979-2008年的省級面板數據研究得出，區域金融深化發展可以顯著地抑制碳排放［10］。另一方面，也有研究發現，金融發展增加了碳排放。Zhang（2011）基于VECM模型對我國1980-2009年的時間序列數據分析得出，金融發展推動了碳排放增長，其中，金融中介規模對碳排放的影響最大［11］；陳碧瓊等（2014）采用空間SYSGMM法進行探究，得出擴大金融規模會增加碳排放［12］；熊靈等（2016）通過DIFGMM和SYSGMM法法揭示了金融發展刺激了中國省區碳排放水平的增長［13］；嚴成樑（2016）等通過構建內生增長模型，指出金融發展通過促進創新，減少了碳排放，同時，金融發展通過促進經濟增長和擴大能源消費促進了碳排放［14］，最終結果取決于兩種作用的權衡。

關于區域創新對碳排放的影響，學者們基本觀點一致，認為技術創新有效地降低了碳排放。劉建翠（2013）對我國碳排放強度的影響因素進行測算，得出技術進步和結構變動均可以降低碳排放，且技術進步是主要推動因素［15］。韓堅等（2014）通過采用我國東部省份數據，指出技術創新顯著地降低了碳排放強度和碳排放總量［16］，之后聶普焱等（2015）通過探究高、中、低能耗工業行業技術創新與碳排放強度的關系，同樣發現，技術創新顯著降低了行業碳排放強度［17］。周杰琦等（2014）通過對我國1995-2012年的省際面板數據進行分析，發現自主技術創新對碳減排意義重大［18］。劉衛東等（2016）基于1999-2012年中國省際面板數據進行研究，得出與技術引進相比，技術創新對于降低碳排放更為有效［19］。

現有文獻為本文研究提供了大量參考，但仍存在一些需要補充完善的地方。首先，現有文獻在進行分析時，金融發展、區域創新指標選取不同，導致實證結果在一定程度上存在差異；其次，現有文獻多為金融發展或科技創新對碳排放的影響，把金融發展、區域創新這兩個重要因素放在并列角度進行碳排放影響的分析較少，忽略了區域之間的差異。基于此，本文將通過選取多個金融發展、區域創新指標，并將兩者放在并列角度，運用系統廣義矩估計（SYSGMM）對省際動態面板數據進行回歸估計，并進一步在控制區域創新指標和金融發展指標的基礎上進行橫向與縱向對比分析，總結得出我國金融發展、區域創新對碳排放的影響方式，并提出相關建議。

三、研究設計

（一）指標選取

1.被解釋變量

本文選取人均碳排量（PC）即二氧化碳排放量與人口數的比值作為碳排放指標。由于我國還未有碳排放官方數據，所以本文根據IPCC公布的二氧化碳排放量估算辦法來計算，具體算法如下。故首先通過IPCC算法得出各個省份的碳排放量，再將各個省份的碳排放量與該省人口數量的比值作為人均碳排量。

其中，以i表示省份，以t表示年份，j表示能源，CO2it表示 i省 t年 CO2排放總量，CO2itj表示 i省 t年第 j種能源的CO2排放量，Mitj表示i省t年第j種能源的實物消費量，Kj表示第j種能源碳元素質量的折算系數，見表1所列，qj表示第j種能源的碳排放系數，見表2所列。

表1 能源標準煤折算系數（kg標準煤）

表2 能源碳排放系數（t碳/t標準煤）

2.解釋變量

（1）金融發展指標。考慮金融發展的傳導影響機制，本文運用信貸強度（CI）、保險規模（INS）、存款規模（DS）、外商直接投資規模（FDI）［20］和金融發展規模（FS）來衡量金融發展水平。信貸強度為金融機構信貸總額與GDP的比值；保險規模為全部保險機構保險費收入總額與GDP的比值；存款規模為金融機構存款總額與GDP的比值；以外商直接投資額與GDP的比值來表示從國外融資視角衡量的金融發展水平；金融發展規模為金融機構存貸款總額與GDP的比值。

（2）區域創新指標。本文采用各省人均專利授權數（RI1）、R&D經費規模（RI2）和高校科研人員數（RI3）作為區域創新指標。其中各省人均專利授權數為各省專利授權數與該省人數比值；R&D經費規模為R&D經費內部支出總額與GDP的比值。

3.其他控制變量

為增加模型的可靠性，引入控制變量：經濟發展水平（PGDP）、產業結構（IS）和經濟開放程度（O）。這里以2000年作為基期所計算出的人均實際GDP表示經濟發展水平；產業結構以工業增加值與GDP的比值表示；經濟開放程度以進出口總額與GDP的比值表示。各變量及說明見表3所列。

表3 變量的選取

（二）數據來源

由于西藏能源消費數據缺失，所以本文對2000-2015年除去西藏的30個省（市、區）共480組數據進行系統廣義據估計（SYSGMM）。其中碳排放指標相關數據來自《中國能源統計年鑒》和《中國統計年鑒》，由于海南省2002年、寧夏2001年和2002年數據缺失，這里使用加權平均法給出所缺數據；金融發展指標相關數據來自《中國金融年鑒》和各省統計年鑒；區域創新指標來自《中國科技統計年鑒》；其他控制變量指標相關數據來自《中國統計年鑒》和《中國金融年鑒》。

（三）模型構建

為分析我國省際層面金融發展、區域創新對碳排放的影響機制，構建如下基本模型：

PC=F(FD,RI,X…)

其中，PC表示人均碳排量；FD表示金融發展指標；RI表示區域創新指標；X是其他控制變量。由于CO2排放是一個動態、連續過程，因此需要加入碳排放的滯后項，在上式基礎上構建如下動態面板模型：

金融發展指標平方項用于檢驗金融發展對碳排放的影響機理，即金融發展與碳排放是否呈“倒U”型關系。另外，i代表不同省份（i=1，…，30），t代表年份（i=2000，…，2015），vt代表地區固定效應，εi,t代表隨機誤差項。

四、實證分析

（一）合理性檢驗

SYSGMM是否適合使用主要通過兩個檢驗來驗證。一是Sargan（薩甘）檢驗，主要針對工具變量過多可能產生的過度識別問題，其原假設是所選取的工具變量是有效的，即滿足矩條件。二是Arellano Bond檢驗，原假設是模型中殘差不存在序列相關，如果殘差自相關的階數超過了1就說明SYSGMM或許不是有效的。

表4反映了表6、表7和表8中SYSGMM二步穩健性估計結果的相關檢驗結果。首先，從表4的AR（1）、AR（2）（一二階自相關）檢驗值可以看出，在5%的顯著性水平下，模型殘差項不存在二階序列相關，SYSGMM估計方法有效；其次，通過Sargan（薩甘）檢驗值可知，模型進行回歸估計時設定的工具變量有效，故使用SYSGMM方法是合理的。

表4 SYSGMM合理性檢驗

（二）有效性檢驗

Bond認為，若被解釋變量滯后項的SYSGMM估計值是介于固定效應估計值與混合最小二乘估計值之間，則SYSGMM估計是有效的估計。因為混合最小二乘回歸結果在通常情況下將嚴重高估滯后項系數值，而固定效應模型會低估滯后項的系數估計值，所以SYSGMM得到的估計值應該在兩者之間。

表5顯示了人均碳排量一階滯后項（被解釋變量的滯后項）系數在OLS（混合最小二乘估計）、FE（固定效應估計）和SYSGMM（系統廣義據估計）方法下的估計結果，可以看出，SYSGMM估計結果中被解釋變量的滯后項系數都介于OLS（混合最小二乘估計）系數和FE（固定效應估計）系數之間，進一步說明文章選用SYSGMM估計方法是有效的。

表5 SYSGMM有效性檢驗

續表5

（三）回歸分析

表6、表7和表8列出了當區域創新指標為人均專利授權數（RI1）、R&D經費規模（RI2）和高校科研人員數（RI3）時，分別依據五種不同的金融發展指標對省際動態面板數據所進行的系統廣義矩估計（SYS?GMM）二步穩健性估計結果，Model1-Model5、Model6-Model10和Model11-Model15以五種金融發展指標劃分，分別為信貸強度（CI）、保險規模（INS）、存款規模（DS）、外商直接投資規模（FDI）和金融發展規模（FS）。其中，當回歸結果中金融發展平方項對應系數不顯著的情況下，只控制金融發展的一次方項。

表6 金融發展、區域創新（人均專利授權數）與碳排放的穩健性估計

從表6的實證結果可以看出，信貸強度、存款規模、外商直接投資規模和金融發展規模的一次方項系數為正，但系數絕對值均小于0.4，而保險規模一次方項系數為負，為-0.431，表明金融發展抑制了碳排放。整體而言，金融發展刺激了碳排放，但是系數較小。這說明保險規模對碳排放的作用機制與信貸強度、存款規模、外商直接投資及金融發展規模不同，其對碳排放的影響最大。可以認為，一方面，涉及綠色產業的保險產品不斷豐富，如林木火災保險、環境污染責任保險等，有效地幫助相關綠色產業和企業進行風險管理，推進碳減排；另一方面，保險資金逐漸在促進碳減排、推動綠色發展中成為了重要的力量，降低了碳排放。從金融發展的二次項系數來看，保險系數為負，體現出倒U型關系，而存款規模與外商直接投資系數為正，顯示出U型關系。金融發展指標的平方項系數有正有負，反映了其與碳排放之間的不僅存在“倒U”關系，還存在“U”型關系，說明金融發展到一定階段，高于某一門檻時，會增加碳排放。區域創新指標（人均專利數）的系數均顯著為負，且系數均為-0.1左右，說明區域創新具有減少碳排放的正面效應，且作用結果較為穩定。

表7 金融發展、區域創新（R&D經費規模）與碳排放的穩健性估計

表7中，由金融發展一次方項指標系數的回歸估計結果可知，保險規模系數顯著為負，信貸強度、存款規模、外商直接投資規模和金融發展規模的系數顯著為正，整體而言，金融發展刺激了碳排放。但從數值來看，保險規模對碳排放的影響最大，同樣說明了保險業的參與對促進碳減排有積極作用。從金融發展平方項指標系數來看，保險規模與碳排放呈現“倒U”型關系，而信貸強度、存款規模和外商直接投資規模與碳排放呈現“U”型關系。Model8-Model10的區域創新指標（R&D經費規模）系數顯著為負，表明區域創新減少了碳排放，此時，區域創新指標系數值相對較大，說明研究經費的投入是有積極意義的，我國應予重視。

表8 金融發展、區域創新（高校科研人員數）與碳排放的穩健性估計

通過表8的實證結果可以看出，保險規模的一次 方項與平方項系數均為負，且系數值較大，呈現了金融發展與碳排放之間反向與顯著的“倒U”型關系，這同樣說明了保險業的參與對促進碳減排有積極作用。信貸強度的系數不顯著。存款規模和金融發展規模一次方項系數為正，反映了金融發展刺激碳排放的負面效應。外商直接投資規模一次方項與平方項系數均為正，表明金融發展與碳排放的正向關系與顯著的“U”型關系。但系數值較小，這說明FDI起到的技術和規模效應大小接近，但規模效應更為明顯。區域創新（高校科研人員數）的系數均顯著為負，同樣表明了區域創新指標對碳排放具有正面效應，系數值在-0.1左右，作用結果較為穩定。

上述分析是通過控制區域創新指標所進行的橫向分析，接下來將控制金融發展指標進行縱向分析。從 Model1、Model6和 Model11，Model5、Model10和Model15列可以看出，當區域創新指標為人均專利授權數、R&D經費規模和高校科研人員數時，信貸規模和金融發展規模系數一次方項顯著為正，說明金融發展增加了碳排放量。從Model2、Model7和Model12列的估計結果得出，當區域創新指標為人均專利授權數、R&D經費規模和高校科研人員數時，結果一致，保險規模一次方項與平方項系數顯著為負，表明了金融發展降低了碳排放的一種負相關關系和顯著的“倒U”型關系。從Model3、Model8和Model13，Model4、Mod?el9和Model14列可以看出，當區域創新指標為人均專利授權數、R&D經費規模和高校科研人員數時，存款規模和外商直接投資規模的一次方項與平方項系數顯著為正，表明了金融發展增加了碳排放的正相關關系和顯著的“U”型關系。另外，區域創新指標系數基本上顯著為負，同樣說明了區域創新對碳排放負相關的穩定關系。

五、結果分析

從表6、表7和表8的回歸結果顯示，區域創新對碳減排的正向作用與已有文獻研究結果是相同的；而通過增加相關指標得到的關于金融發展對碳排放的影響結果不一，與大部分學者得出的單向促進或減少作用結果不同。信貸強度、存款規模、外商直接投資及金融發展規模反映了金融發展促進碳排放的結果，而保險規模作用結果不同，其反映了金融發展降低碳排放的作用機制。除此之外，還得到如下結果：①人均碳排量一階滯后項的系數都顯著為正，反映出碳排放一種連續、累計的動態特性。②經濟發展指標（人均實際GDP）系數顯著為正，說明隨著經濟水平的提高，碳排放量增多，表明我國經濟持續發展仍需要一定的碳排放空間。③產業結構系數顯著為正，表明我國第二產業占比仍大，隨著工業增加值占比的增大，能源消耗增多，刺激了碳排放。④開放性水平對應的系數整體為負，但幾乎不顯著，可以認為經濟開放使得全球要素快速流動，新技術、人才和資源的引入抑制了碳排放。

六、結論與建議

（一）結論

文章以我國建設生態文明、發展低碳經濟為背景，利用2000-2015年全國30個省（市、區）共480組數據，采用系統廣義矩估計（SYSGMM）回歸模型進行估計，并通過控制區域創新指標和金融發展指標進行橫向與縱向對比分析，來對地區金融發展、區域創新對碳排放的作用方式進行探析。

（1）我國金融發展整體上促進了碳排放，但保險業的發展顯著地減少了碳排放。一方面，我國金融發展水平的提升迅速帶動了企業生產規模的擴張，增加了碳排放；另一方面，我國金融體系發展處于初級階段，其功能受到抑制，資源在高耗能產業和低碳產業之間未能合理配置。

（2）區域創新可以有效促進碳減排，一方面，相關技術成果的應用提高了能源利用率，從而降低了碳排放；另一方面，新能源替代品的開發與運用，減少了對高碳能源的需求與使用，通過對能耗大的投入品進行替代進而降低碳排放。

（3）我國碳排放量在達到峰值之前，隨著經濟水平的提高，將持續增加，而我國經濟發展模式仍處于持續轉變階段，未來經濟持續發展還需要一定的碳排放空間，促進碳減排、發展低碳經濟需要得到各方力量的支持。

（二）建議

隨著經濟的發展，我國二氧化碳排放量在近幾十年來仍將持續增加，為了充分發揮金融資源配置和區域創新驅動作用，推進我國碳減排，本文提出如下建議：

（1）加強金融對低碳企業和項目的支持。建立包含碳信貸、碳保險、碳基金和碳擔保等渠道共同發展的綠色金融市場，推進資源的合理配置；鼓勵、扶持和指導優秀低碳企業通過上市、發行企業債等手段來拓寬其融資渠道；積極推動碳保險市場的發展，對企業參與綠色保險打開特殊通道，將碳排放較多的企業納入碳保險的范圍以便及時采取相關措施，降低對環境的損害；加強國際上低碳經濟建設合作和低碳產業合作，借鑒國外先進的碳金融技術，建立全方位、多層次、有保障的區域碳金融交易市場。

（2）積極推進碳金融及其衍生品的發展，擴大產品種類，促進市場活躍性。抓住時代機遇發展碳期貨、碳期權、碳掉期、碳互換以及其他一些非標準的場外交易產品，進行衍生工具及碳保險、碳指數等支持工具的發展，通過豐富碳金融衍生產品，使其與現貨市場相互支持；平抑價格波動，降低市場風險，放寬衍生品市場限制，引導金融機構進入相關市場參與交易，開放做空手段，活躍市場，增加流動性，發揮碳金融衍生工具的作用，更好地支持碳金融。

（3）鼓勵各區域進行有針對性的自主創新活動。首先，重視教育和科研，加大教育、研發經費的投入，把科技創新及人才培養放到戰略性地位；其次，提升科研投入產出效率，嚴格控制對科研及項目的評估及審批，合理利用科研經費，讓科研真正成為社會進步的動力，形成“評估-科研投入-科技進步-低碳發展”的高效發展模式；再者，對于碳減排等急需解決的環境問題，實行政策傾斜，地方政府通過財政補貼［21］、擔保貼息、基金注資等多種方式支持碳減排，鼓勵創新及新科技發展，促進科研成果正向轉化，為進一步促進碳減排提供有力的技術支撐。

（4）推進資源節約與環境友好“雙型”發展模式良性循環，真正從經濟發展方式這個源頭解決碳排放等環境問題。優化工業內部結構，充分考慮企業類型與環境成本，將碳排放在企業成本方面具體體現，以遏制企業粗放發展；各區域政府部門引導相關機構對于在節能減排上表現突出的企業在稅收［22］和投引資等方面開通綠色通道，通過推行綠色技術的鼓勵政策及環境污染技術的懲罰措施，促使工業結構合理轉變，從而促進經濟及環境友好協調發展。

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Abstract:Based on the context of the construction of ecological civilization and the development of low-carbon economy in China,this pa?per uses a system of generalized moment estimation(SYSGMM)regression model to estimate the 480 sets of data of the 30 provinces(mu?nicipalities and autonomous regions)from 2000 to 2015.The paper,makes the horizontal and vertical comparative analysis by controlling the financial development indicators and the regional innovation indicators,discusses the impacts of regional financial development and re?gional innovation on carbon emissions.The paper concludes that the impact of financial development on carbon emissions are different,fi?nancial development has promoted carbon emissions as a whole,but the participation of insurance industry has significantly reduced the carbon emissions;Regional innovation can effectively promote carbon emissions reduction and the effect is stable;China's future economic development needs a certain amount of carbon emissions,it needs the support from all parties to promote carbon emissions reduction and develop the low-carbon economy.

Financial Development,Regional Innovation and Carbon Emissions—An Analysis Based on the Inter-provincial Dynamic Panel Data

ZHANG Li-hua,REN Jia-li,WANG Rui

(School of Finance,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006,China)

F062.2；F832

A

1007-5097（2017）09-0084-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.09.011

2017-04-28

山西省高等學校哲學社會科學基地項目（201728）；山西省軟科學研究計劃一般項目（2017041010-6）

張麗華（1963-），女，山西太原人，教授，碩士生導師，研究方向：能源金融；任佳麗（1992-），女，山西長治人，碩士研究生，研究方向：能源金融；王 睿（1992-），男，山西運城人，碩士研究生，研究方向：能源金融。