二氧化碳排放與綠色金融發展程度實證分析

許文安

[提要] 隨著我國經濟的高速發展，一個突出的環境因素就是二氧化碳排放量急劇增加。由于環境問題越來越備受人們關注，綠色金融是近期比較熱門的話題。在借鑒過去其他學者對綠色金融研究的基礎上，本文選取綠色投資和綠色保險來代表綠色金融，對2002～2014年我國30個省區的相關數據建立面板數據模型，從而對二氧化碳排放與綠色金融發展程度關系進行實證分析。結果顯示表明：綠色投資發展程度與綠色保險發展程度對CO2排放強度都有負向影響，隨著綠色金融發展程度越高，CO2排放強度降低。最后對實證結果提出若干建議。

關鍵詞：綠色金融；綠色保險；綠色投資；二氧化碳排放強度

基金項目：福建省教育廳課題：“福建省加快發展互聯網金融的對策研究”（編號：JAS14172）

中圖分類號：F830.3 文獻標識碼：A

收錄日期：2018年3月12日

一、前言

改革開放以來，隨著我國經濟的高速發展，經濟建設總體取得了顯著的成就，但這種經濟增長的代價是犧牲環境。一個突出的環境因素是我國二氧化碳排放量急劇增加，國際能源總署公布的數據，我國CO2排放量在1980～2010年增加了接近50億噸，2007年我國超過美國，CO2排放量居世界第一位，2011年CO2排放量占了全球1/4。因二氧化碳極大的破壞了氣候與環境，人們對節能減排的呼聲日益高漲。綠色金融發展在推進經濟低碳化過程中發揮著重要作用，中國銀監會、中國人民銀行、國家環?？偩钟?007年聯合發布了《關于落實環保政策法規防范信貸風險的意見》提出金融機構要開展綠色信貸，通過嚴格的信貸對“兩高一?！钡漠a業貸款進行控制。發展綠色金融，最終的目的就是要節能減排，保護環境，建設可持續發展的經濟體，但是不能盲目的把資金往只要有涉及綠色概念的企業就投入，因為實際上其所達到節能減排的效果并沒有通過權威的衡量。

二、文獻綜述

（一）國內從我國綠色金融的現狀、問題并給出政策建議理論研究入手的學者。董捷（2013）認為我國綠色金融發展中社會各界綠色金融意識不強、金融機構發展綠色金融也存在較多問題、綠色金融市場體系和法律體系都不完善等問題，然后給出相應的對策建議，比如，加強對綠色金融的宣傳，建議金融主管部門抓緊制定和出臺綠色金融發展戰略和配套政策措施，完善綠色金融市場與法律體系；易金平、江春（2014）則以湖北省為例，分析綠色金融的主要問題：綠色金融的基礎保障不完善、深入踐行綠色金融理念的綠色機構不多，綠色金融產品和市場缺少深層次創新、信息不對稱導致綠色金融風險較大、碳排放權交易試點面臨諸多障礙。然后提出湖北綠色金融發展的優化路徑：發揮政府的引領和統籌作用，夯實金融業綠色金融發展基礎、健全域內信息共享機制以及推進碳排放權交易市場建設等措施；徐劍波（2014）通過總結福建省綠色金融發展的成效與做法，分析借鑒國際主要國家發展綠色金融的先進經驗，并提出下階段促進福建省綠色金融發展的措施建議，如持續推進綠色信貸產品和機制創新，支持符合條件環保企業上市或股權融資等措施；張文中（2005）對比國內國外綠色金融的發展水平，國外對于可持續發展的觀念日益增強，有關可持續的新金融理論已經深入開展，并取得相當成果。而認為國內對綠色金融的開展只是徒有虛表，并呼吁我國要引進國外研究成果，在此基礎上進行研究，縮短國內外差距，制定綠色金融指導原則，將綠色金融融入所有戰略操作層面。

（二）有部分學者對綠色金融發展與經濟增長關系進行分析。林嘯基于SWOT戰略選擇，認為我國綠色金融發展劣勢大于優勢，分別在宏觀和微觀層面對綠色金融法經濟效益分析表明，前者表明綠色金融將促進經濟增長，但經濟增長對綠色金融推動力不強，后者表明綠色金融相關產業——低碳環保產業收益性和成長性好，但風險較大，同時目前金融業與低碳、環保行業關聯性偏弱。陳植雄對綠色金融與經濟發展進行實證分析，選取GDP與污染治理投資、污染直接經濟損失、污染事故賠罰款總額作為反映我國經濟與綠色金融投資發展狀況的代表，分析結果表明只有環境污染治理投資與GDP存在高度線性相關；寧偉、佘金花（2014）基于協整檢驗和向量誤差修正模型（VECM），實證研究了綠色金融發展與宏觀經濟發展之間的關系，研究發現，從長期看來，綠色金融發展規模、綠色金融資源配置效率都對宏觀經濟發展具有負向影響，綠色金融不僅未能促進宏觀經濟的增長，反而阻礙了宏觀經濟增長，并且綠色金融資源配置效率是宏觀經濟增長的Granger原因，但綠色金融發展規模不是宏觀經濟增長的Granger原因。

（三）對中國綠色金融發展程度測度的分析。曾學文（2014）、張玉（2016）構建出一套適合我國綠色金融發展的評價體系，將綜合評價指標體系按照不同的金融服務類型分為五個維度，分別為綠色信貸、綠色證券、綠色保險、綠色投資以及碳金融。并從兩方面來賦予權重，一方面根據各金融領域的資產規模等比重來客觀衡量不同綠色金融維度的重要性；另一方面，通過專家打分等方法確定權重，從而平衡不同維度間的統計口徑差異，從評價結果看出我國綠色金融發展總體穩中有升，但增速低于我國GDP平均增速。

（四）近年來環境污染研究文獻的重點轉向二氧化碳排放因素分析。主要的研究包括Tamazian et al（2009），Tamazian and Rao（2010），Jalil and Feridun（2011），Shahbaz et al（2013），Ozturk and Acaravai（2013），這些研究主要是寫經濟增長、城鎮化、貿易開放、金融發展都是二氧化碳排放重要的影響因素；嚴成樑、李濤（2016），主要通過分析金融發展對二氧化碳排放的影響，建立了金融發展作用于二氧化碳排放的機制模型，并且實證研究了金融發展對我國二氧化碳強度的影響，研究發現，信貸規模與二氧化碳強度之間存在倒U型關系，FDI規模與二氧化碳強度之間存在U型關系，金融市場融資規模、金融業競爭、信貸資金分配的市場化有利于降低二氧化碳強度，并給出了一些政策，指出銀行信貸要像綠色經濟和低碳經濟傾斜，尤其是要加大對環境友好型企業、能源節約型企業的支持，甄別和評估外商直接投資的環境改善效應和技術提升效應，該文的重點建議在于引入有利于我國核心技術提升和低碳發展的FDI。

現有的研究雖然指出要引導社會資源向綠色經濟和低碳產業傾斜，但并沒有考慮引導綠色保險還是綠色投資中的哪一個效率更高、效果更好，缺乏研究中國綠色金融發展程度與二氧化碳排放量的關系。所以本文結合對中國綠色金融發展程度的分析與二氧化碳排放強度的分析，試圖研究中國綠色金融發展程度與二氧化碳排放量的關系。

三、實證模型設定與變量選取

（一）實證模型擬設定。我們通過構建如下的回歸方程考察綠色金融發展程度對二氧化碳強度的影響：

ln=？琢0+？琢1lnInvest+？琢2lnInsurance+？琢3lnOpen+？琢4lnStru+？琢5Urben+？著

其中被解釋變量為二氧化碳強度（CO2/GDP），核心解釋變量包括綠色投資（Invest）和綠色保險（Insurance）。因為對二氧化碳排放的影響因素還有很多，根據通常的思路，我們引入開放性水平（Open）、產業結構（Structure）以及城鎮化（Urben）。

（二）變量選取和數據說明。按照通常的思路，用規模以上工業部門增加值占GDP的比重表示產業結構，用城鎮人口占總人口的比例表示城鎮化水平，用進出口總額除以GDP表示開放性水平?，F有的研究主要用綠色信貸、綠色保險、綠色投資發展程度來衡量綠色金融發展程度，其中由于我國綠色金融發展研究水平有限，綠色信貸才剛剛發展起來，所占的比重微乎其微，所以這里舍棄這個變量。綠色保險由農業保險規模占比：農業保險支出/保險總支出，農業保險賠付率：農業保險支出/農業保險收入，環境責任保險額比例：環境責任保險額/保險總額，環境責任保險賠付率：環境責任保險支出/保險收入這四個三級指標組成；綠色投資由治理環境污染投資占比：污染治理投資占GDP比重，節能環保公共支出占比：節能環保產業財政支出/財政支出總額這兩個三級指標組成，由于每個二級指標下的三級指標相對獨立，因此三級指標主要采取平均賦權的形式。

國際能源總署（IEA）等國外權威機構對我國總量二氧化碳排放有很好的估算，關于我國省級層面二氧化碳則缺乏相應權威機構的估算。參考郭義強和鄭景云（2010）的思路，本文通過公式估算化石燃料產生的二氧化碳：E=？琢i？茁iEi，其中？琢i為第i種能源的氧化率，？茁i為第i種能源的二氧化碳排放系數，Ei為第i種能源的消耗量。根據李鍇和齊紹洲（2011）的研究，水泥生產也是產生二氧化碳的重要原因，所以也要加總水泥產生的二氧化碳。水泥排放系數0.2t/t（劉宇2007）。通過加總化石燃料產生的二氧化碳和水泥生產產生的二氧化碳得到各省份歷年的二氧化碳排放總量。在此基礎上，我們用二氧化碳排放總量除以實際GDP得到單位GDP的二氧化碳排放量，如表1所示。（表1）

各類能源消耗量數據來源《中國能源統計年鑒》；各省份歷年的水泥生產數量來源于中經網統計數據庫；城鎮化水平、產業結構和開放性水平數據都根據《中國統計年鑒》提供的數據計算得到；綠色保險的數據來源于《中國保險年鑒》；綠色投資的數據來源于《中國統計年鑒》。

本文提出假設：認為綠色金融發展程度越高一定程度上會降低CO2排放強度，但影響程度不一定很顯著。

四、數據檢驗與實證分析

在回歸之前，本文對2002～2014年30個省的數據進行統計性描述，可以知道樣本中包含390個數據（T=13，N=30），是一個較大的長面板數據。（表2）

（一）單位根檢驗。面板數據模型首先要對面板數據進行單位根檢驗，檢驗數據是否平穩。文章采用適用于同根檢驗的LLC檢驗、適用于不同單位根的ADF檢驗和PP檢驗。據表3顯示的結果可知：面板數據大部分存在單位根，表明該數據不平穩，且通過一階差分后檢驗結果拒絕存在單位根的原假設，即所有變量均為一階單整變量。（表3）

（二）面板的協整檢驗。由于該面板數據變量存在一階單整，所以該面板數據需進行協整檢驗，文章采用的是Pedroni方法，結果如表4所示。結果表明，除Panel v和Panel rho檢驗接受原假設外，其余檢驗均拒絕“不存在協整關系”的原假設。綜合考慮，筆者認為該模型數據存在協整關系，即該面板數據存在長期均衡關系，因此可以進行回歸分析。（表4）

（三）面板數據模型的選定。處理面板數據的計量模型一般有混合模型和個體固定效應模型，F檢驗可以確定用哪種模型。而個體固定效應模型又可以分為固定效應模型和隨機效應模型，HASUMAN建立可以確定用何種模型。表5、表6是F、hasuman檢驗結果。（表5、表6）

根據F檢驗和Hasuman檢驗結果，文章適宜采用固定效應模型。固定效應實證檢驗后，其分析結果如表7所示。（表7）

30個省的數據檢驗結果：（1）R-squared為0.8656，說明擬合效果很好；（2）綠色投資發展程度對CO2排放強度的影響在1%水平上顯著，影響系數為負（-0.07）；（3）綠色保險發展程度對CO2排放強度的影響在5%水平上顯著，影響系數為負（-0.02）；系數為負說明了，綠色金融發展程度越高，CO2排放強度降低。但影響系數都比較小，說明影響程度不大。實證結果總體符合原假設，綠色金融發展程度越高一定程度上會降低CO2排放強度，但影響程度不顯著。

五、結論和政策建議

本文通過構建模型進行實證分析，考察了綠色金融發展程度對二氧化碳排放的影響，研究結果表明，綠色金融發展程度對二氧化碳強度的影響是確定的，綠色投資和綠色保險對應的系數為負，這說明綠色投資的發展程度越高會降低二氧化碳排放強度，但是效果不是很明顯。需要說明的是本文的實證研究存在一定的缺陷。例如衡量綠色金融發展程度的可能不只綠色保險和綠色投資這兩個變量，并且綠色信貸又被舍棄，存在一定的誤差。又例如，綠色投資的衡量水平也存在誤差，可能還有其他三級指標也要納入。

本文的政策建議主要包括如下兩個方面：（1）既然綠色投資發展更有利于降低二氧化碳排放強度，那么國家政策要向綠色投資傾斜，加大對綠色投資方向的投資；（2）我們要加快綠色金融其他維度的發展，比如綠色信貸的發展，提升節能減排企業的貸款額度，降低高能耗企業的貸款額度。

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