胡宗義,李 毅
(湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410079)
環(huán)境污染、氣候變化、生態(tài)惡化等問(wèn)題給人類生存和發(fā)展帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn),人們意識(shí)到單純以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為目標(biāo)而忽視環(huán)境保護(hù)的發(fā)展方式不可持續(xù)。防治環(huán)境污染,改善生態(tài)環(huán)境已成為全球共識(shí)。因此,世界各國(guó)紛紛尋求有效的環(huán)境治理政策。中國(guó)政府在G20峰會(huì)提出綠色金融方案,旨在通過(guò)金融手段實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。短短40余載中國(guó)經(jīng)歷了高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和快速的金融發(fā)展,尤其是21世紀(jì)以來(lái)金融體制的重大改革帶動(dòng)了金融業(yè)蓬勃發(fā)展。據(jù)央行公布的數(shù)據(jù)顯示,社會(huì)融資規(guī)模從2001年的2.01萬(wàn)億元上升到2017年19.44萬(wàn)億元。同期經(jīng)濟(jì)獲得較快發(fā)展,中國(guó)GDP占世界經(jīng)濟(jì)總量由2001年的4.14%提升到2017年的15.17%。與此伴隨的是嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題,《2017年中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》(以下簡(jiǎn)稱“公報(bào)”)顯示,2017年全國(guó)338個(gè)地級(jí)及以上城市中,僅有99個(gè)城市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo),占全部城市數(shù)的29.3%。但是,不容置否的是,近年來(lái),中國(guó)環(huán)境狀況局部有很大改善,整體惡化的趨勢(shì)已得到扭轉(zhuǎn)。《公報(bào)》顯示,全國(guó)338個(gè)地級(jí)及以上城市可吸入顆粒物(PM10)平均濃度比2013年下降22.7%;全國(guó)地表優(yōu)良水質(zhì)斷面比例不斷提升,劣V類水質(zhì)比例由2013年的9.2%下降到8.3%。通常來(lái)說(shuō),在一定條件下,金融發(fā)展能夠有效引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)資本從高污染、高能耗的產(chǎn)業(yè)流向環(huán)保產(chǎn)業(yè),進(jìn)而促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。本文結(jié)合理論探討與實(shí)證研究進(jìn)一步揭示金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系,為改善環(huán)境質(zhì)量提供新的思路,為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)提供新的證據(jù)。
在能源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,早期研究環(huán)境的文獻(xiàn)主要探討經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系。Grossman等(1991)發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)“倒U型”曲線關(guān)系[1]。Panayotou(1993)首次提出“環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)”概念,進(jìn)一步證實(shí)了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈“倒U型”曲線關(guān)系的結(jié)論[2]。之后相關(guān)研究對(duì)EKC假說(shuō)成立進(jìn)行驗(yàn)證,但所得結(jié)論并非完全一致。部分學(xué)者根據(jù)不同研究對(duì)象,使用不同檢驗(yàn)、協(xié)整分析等計(jì)量方法,各自證實(shí)了EKC假說(shuō)[3-5]。也有研究對(duì)EKC假說(shuō)提出質(zhì)疑,認(rèn)為EKC假說(shuō)沒(méi)有穩(wěn)健的計(jì)量基礎(chǔ),并指出相關(guān)研究存在異方差、遺漏變量偏誤等計(jì)量技術(shù)問(wèn)題[6-7]。此外,Park等(2011)指出樣本區(qū)域的選擇、增加或減少控制變量以及采取不同的計(jì)量方法均可能導(dǎo)致EKC曲線的消失[8]。
金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有舉足輕重的作用。金融發(fā)展有助于吸引外商投資,降低研發(fā)的借貸成本,引致技術(shù)進(jìn)步,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),進(jìn)而影響環(huán)境質(zhì)量[9]。因此,國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)開(kāi)始考慮金融發(fā)展在環(huán)境中所扮演的角色,并取得了一系列成果。Tamazian等(2009)開(kāi)創(chuàng)性地研究金融發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系,結(jié)果表明金融發(fā)展能夠減少污染物排放,改善環(huán)境質(zhì)量[10]。隨后,出現(xiàn)了諸多探討金融發(fā)展與環(huán)境關(guān)系的實(shí)證文章,但所得結(jié)論大相徑庭。部分學(xué)者以海灣國(guó)家、法國(guó)等為研究對(duì)象,研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展有助于促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,提高能源效率,從而減少污染物排放[11-12]。Dogan and Seker(2016)在考慮國(guó)別差異后,選取26個(gè)可再生能源國(guó)家為研究對(duì)象,發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能夠促進(jìn)可再生能源消費(fèi)增加,減少非可再生能源消費(fèi)量,從而減少污染排放[13]。與上述研究結(jié)論相反,Javid等(2016)以巴基斯坦為研究對(duì)象,采用協(xié)整檢驗(yàn)方法發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展會(huì)導(dǎo)致碳排放增加,使環(huán)境質(zhì)量惡化[14]。Salahuddin等(2018)基于科威特1980-2013時(shí)間序列數(shù)據(jù),采用ARDL模型考察FDI和金融發(fā)展對(duì)碳排放的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)FDI和金融發(fā)展均會(huì)促進(jìn)碳排放增加[15]。
部分學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展與環(huán)境污染之間存在非線性關(guān)系,Charfeddine等(2016)對(duì)阿拉伯聯(lián)合酋長(zhǎng)國(guó)(UAE)的研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與碳排放之間為“倒U型”曲線關(guān)系,即碳排放伴隨金融發(fā)展深化呈現(xiàn)出先增加后降低的演變趨勢(shì)[16]。Abbasi等(2016)以巴基斯坦為研究對(duì)象,研究發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)金融發(fā)展處于較高水平時(shí),金融發(fā)展才能促進(jìn)碳排放降低。目前,針對(duì)中國(guó)金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系也存在較大爭(zhēng)議[17]。Yu等(2011)[18]、Jalil等(2011)[19]、Huang等(2018)[20]等研究表明中國(guó)金融發(fā)展能夠減少污染物排放,改善環(huán)境質(zhì)量。Zhang(2011)研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展會(huì)刺激耗能產(chǎn)品的消費(fèi),從而增加污染物排放,使環(huán)境質(zhì)量惡化[21]。Yin(2019)利用中國(guó)2007-2014城市面板數(shù)據(jù),通過(guò)似不相關(guān)模型回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),在金融發(fā)達(dá)地區(qū),金融發(fā)展能夠改善水質(zhì)和減少二氧化硫排放,進(jìn)而改善環(huán)境質(zhì)量;而在金融落后地區(qū),金融發(fā)展對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響不顯著[22]。學(xué)術(shù)界關(guān)于中國(guó)金融發(fā)展與環(huán)境之間關(guān)系尚未達(dá)成共識(shí),部分學(xué)者對(duì)其原因進(jìn)行探討。任力等(2017)指出,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境存在規(guī)模變化、技術(shù)進(jìn)步結(jié)構(gòu)等機(jī)制,且兩種機(jī)制影響發(fā)現(xiàn)和大小并不相同[23]。此外,Ouyang等(2018)認(rèn)為不同研究采用不同的金融發(fā)展指標(biāo)或環(huán)境污染指標(biāo)會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)論的不同[24]。
綜合上述文獻(xiàn),現(xiàn)有研究在如下幾方面可能存在進(jìn)一步拓展空間:一是已有研究多從實(shí)證角度開(kāi)展,尚未構(gòu)建金融發(fā)展影響環(huán)境污染的理論框架;二是缺乏對(duì)金融發(fā)展與環(huán)境污染之間非線性關(guān)系的關(guān)注,并且沒(méi)有厘清金融發(fā)展影響環(huán)境污染的內(nèi)在作用路徑;三是對(duì)中國(guó)金融發(fā)展與環(huán)境之間關(guān)系的探究較少,且結(jié)論存在分歧。為進(jìn)一步明確中國(guó)金融發(fā)展與環(huán)境之間的關(guān)系,本文首先構(gòu)建一個(gè)局部均衡模型,將金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響分解為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng),并提出金融發(fā)展與環(huán)境污染存在非線性關(guān)系的研究假說(shuō);其次,考慮到中國(guó)金融體系與指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲取性,選取金融深化和金融效率兩個(gè)指標(biāo)衡量中國(guó)金融發(fā)展水平,選取廢水排放、二氧化硫排放以及煙(粉)塵排放等指標(biāo)構(gòu)建環(huán)境污染綜合指數(shù)衡量環(huán)境污染程度,基于簡(jiǎn)單描述統(tǒng)計(jì)分析初步判斷金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系;再次,使用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板門(mén)檻模型,對(duì)以上假說(shuō)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)與分析;最后,使用中介效應(yīng)模型對(duì)金融發(fā)展影響環(huán)境污染的規(guī)模效應(yīng)與技術(shù)效應(yīng)分別進(jìn)行識(shí)別。本文的可能創(chuàng)新之處在于:(1)基于局部均衡模型探討金融發(fā)展影響環(huán)境的作用路徑,建立了金融發(fā)展影響環(huán)境污染的理論框架,闡明已有研究存在沖突的原因;(2)采用靜態(tài)與動(dòng)態(tài)面板門(mén)檻模型實(shí)證研究中國(guó)金融發(fā)展與環(huán)境污染的非線性關(guān)系,提供了研究金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染影響的新視角;(3)使用中介效應(yīng)模型,檢驗(yàn)了金融發(fā)展影響環(huán)境的規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。
為簡(jiǎn)化分析,借鑒Antweiler等(2001)[25]的建模思路,構(gòu)建一個(gè)局部均衡模型,考察金融發(fā)展水平對(duì)環(huán)境污染的影響。假定企業(yè)只生產(chǎn)一種產(chǎn)品X,同時(shí)產(chǎn)生污染物Z,生產(chǎn)過(guò)程滿足規(guī)模報(bào)酬不變。為降低環(huán)境污染的負(fù)外部性,企業(yè)須將產(chǎn)出的θ部分用于治理污染排放,使得產(chǎn)量X和污染物排放量Z分別為:
X=(1-θ)F(K,AL)
(1)
Z=A-β(1-θ)1/αF(K,AL)
(2)

根據(jù)式(1)和式(2),可得:X=(AβZ)α[F(K,AL)]1-α。此式等同于將污染排放和產(chǎn)成品作為投入要素。企業(yè)實(shí)現(xiàn)成本最小化(利潤(rùn)最大化)的路徑如下:(1)在給定資本價(jià)格r和工資w的情況下,企業(yè)選擇合適的資本(K*)和勞動(dòng)力(L*),使得單位產(chǎn)出成本(cF)最小;(2)在給定單位污染稅τ和單位產(chǎn)出成本cF的情況下,企業(yè)選擇合適的污染物排放(Z*)和產(chǎn)出(F*),使得生產(chǎn)單位X的成本(cX)最小。以上決策過(guò)程的具體表達(dá)式如下:
cF(K*,L*)=min{rK+wL,F(K,AL)=1}
(3)
cX(Z*,F*)=min{τAβZ+cFF,(AβZ)αF1-α=1}
(4)
(5)
假定市場(chǎng)是完全競(jìng)爭(zhēng)的,企業(yè)利潤(rùn)為零,可得:PXX=cFF+τAβZ。其中,PX為產(chǎn)品X的價(jià)格。那么,Z便可表述成下式:
(6)
其中,S=PXX表示經(jīng)濟(jì)規(guī)模。對(duì)式(6)兩邊取自然對(duì)數(shù)可得:
lnZ=lnα+lnS-βlnA-lnτ
(7)
式(6)兩邊同時(shí)對(duì)金融發(fā)展(FD)求導(dǎo),可得:
(8)
推論:金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響可分解為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng),其中規(guī)模效應(yīng)影響為正,而技術(shù)效應(yīng)影響為負(fù),兩種效應(yīng)的疊加使金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響具有不確定性。
越來(lái)越多的研究發(fā)現(xiàn),隨著金融發(fā)展水平的不斷提高,金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響會(huì)逐漸削弱,甚至消失[28]。根據(jù)Rousseau等(2011)的研究,金融發(fā)展水平位于32%-60%之間時(shí),金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著促進(jìn)作用,當(dāng)大于60%時(shí)金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用逐漸下降[29]。以私人部門(mén)信貸占GDP比重衡量金融發(fā)展水平,由世界銀行公布的數(shù)據(jù)可知,中國(guó)金融發(fā)展水平早已超過(guò)60%。因此,考慮到中國(guó)目前金融發(fā)展處于較高水平,隨著金融發(fā)展水平的提高,“規(guī)模效應(yīng)”可能會(huì)逐漸下降。此外,技術(shù)進(jìn)步具有累積效應(yīng),隨著金融發(fā)展水平的提高,金融發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響會(huì)逐漸增強(qiáng),因此,“技術(shù)效應(yīng)”會(huì)隨著金融發(fā)展水平的提高而變大。同時(shí),一個(gè)不容忽視的事實(shí)是,中國(guó)污染物排放水平呈現(xiàn)明顯的先上升后下降趨勢(shì)[30],《IEA世界能源展望2016:能源與空氣質(zhì)量特別報(bào)告》也指出中國(guó)污染物排放下降呈長(zhǎng)期趨勢(shì)。這說(shuō)明在早期金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的“規(guī)模效應(yīng)”大于“技術(shù)效應(yīng)”,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染具有促進(jìn)作用;隨著金融發(fā)展水平的提高,“規(guī)模效應(yīng)”不斷下降,而“技術(shù)效應(yīng)”逐漸上升,當(dāng)“技術(shù)效應(yīng)”大于“規(guī)模效應(yīng)”時(shí),金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染表現(xiàn)出抑制作用。本文提出如下假設(shè):
假設(shè):金融發(fā)展對(duì)中國(guó)環(huán)境污染存在門(mén)檻特征,隨著金融發(fā)展水平的提高,金融發(fā)展對(duì)中國(guó)環(huán)境污染呈現(xiàn)先促進(jìn)后抑制的作用。
本文構(gòu)建兩個(gè)衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo):金融機(jī)構(gòu)貸款總額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重和私人部門(mén)信貸總額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重,前者反映的是金融資源服務(wù)于經(jīng)濟(jì)總量的程度大小,后者反映的是金融資源配置效率和市場(chǎng)化程度。采用環(huán)境污染綜合指數(shù)衡量地區(qū)環(huán)境污染程度。通過(guò)簡(jiǎn)單的散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與環(huán)境污染呈“倒U型”關(guān)系,即金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染呈現(xiàn)先促進(jìn)后抑制的作用,這基本符合理論預(yù)期。由于這只是簡(jiǎn)單的基本描述,只能當(dāng)作相關(guān)關(guān)系看待,更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊蚬P(guān)系還需依賴進(jìn)一步的計(jì)量分析。

圖1 金融發(fā)展與環(huán)境污染綜合指數(shù)的散點(diǎn)圖
鑒于STIRPAT模型和EKC假說(shuō)是環(huán)境污染影響因素的基本理論框架,本文將二者進(jìn)行結(jié)合構(gòu)建面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型。STIRPAT模型的面板形式為Iit=αPitbAitcTitde,其中,I、P、A和T分別表示環(huán)境污染、人口規(guī)模、人均財(cái)富水平和技術(shù)水平,e為誤差項(xiàng)。對(duì)其兩邊取對(duì)數(shù)后變形為:
lnIit=α+blnPit+clnAit+dlnTit+eit
(9)
STIRPAT模型的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于既能對(duì)各系數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),又能對(duì)各影響因子進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆纸夂透倪M(jìn)。本文重點(diǎn)討論金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響效應(yīng),因此,可將T表示為金融發(fā)展水平。此外,經(jīng)典EKC假說(shuō)認(rèn)為環(huán)境污染會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈先增加后下降的“倒U型”關(guān)系,本文參照York等(2003)[31]的做法,在式(9)基礎(chǔ)上加入人均財(cái)富的二次項(xiàng)。本文構(gòu)建的基準(zhǔn)回歸模型為:
lnPollit=α0+α1lnFDit+α2lnGDPit+α3(lnGDPit)2+α4lnPit+βXit+μi+λt+εit
(10)
其中,i表示地區(qū),t表示年份;Poll表示環(huán)境污染;FD表示金融發(fā)展,是本文的核心解釋變量;GDP表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);P表示人口規(guī)模;X表示其他控制變量,主要包括:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(SEC),能源結(jié)構(gòu)(ES),對(duì)外開(kāi)放(FDI);μi表示地區(qū)效應(yīng);λt表示時(shí)間效應(yīng);εit表示服從正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
考慮到金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響是多維度的,其影響可能隨著金融發(fā)展水平處于不同區(qū)間而呈現(xiàn)不同特點(diǎn),即變量間可能存在非線性關(guān)系。為檢驗(yàn)變量間是否存在非線性關(guān)系,采用Hansen(1999)提出的面板門(mén)檻模型進(jìn)行驗(yàn)證。首先假定存在“單門(mén)檻效應(yīng)”,針對(duì)本文的計(jì)量模型,設(shè)定的面板門(mén)檻回歸模型如下:
lnPollit=β0+βllnFDitI(qit≤γ)+β2lnFDitI(qit>γ)+δY+μi+εit
(11)

進(jìn)一步,還考慮到環(huán)境污染具有慣性,前期的環(huán)境污染可能會(huì)對(duì)本期的環(huán)境污染產(chǎn)生重要影響。這意味著靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的回歸結(jié)果可能是有偏的。為此,本文加入上一期的污染排放水平作為控制變量,采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。動(dòng)態(tài)面板門(mén)檻模型如下:
lnPollit=β0+β3lnPollit-1+βllnFDitI(qit≤γ)+β2lnFDitI(qit>γ)+δY+μi+εit
(12)
由于式(12)包含了被解釋變量的滯后項(xiàng),采用Hansen(1999)的均值離差法消除固定效應(yīng)后,被解釋變量的滯后項(xiàng)與誤差項(xiàng)之間會(huì)存在相關(guān)性,從而在Hansen(1999)的模型框架下無(wú)法得到參數(shù)的一致估計(jì)量。為解決變量之間的內(nèi)生性問(wèn)題,Caner等(2004)提出工具變量面板門(mén)檻模型,模型的假設(shè)之一是殘差項(xiàng)無(wú)序列相關(guān)。但是,不管采用均值離差法還是一階差分法消除固定效應(yīng),變形后方程的殘差項(xiàng)均會(huì)存在序列相關(guān)。為此,Kremer等(2013)[32]提出采用前向正交離差變換來(lái)消除固定效應(yīng),避免了轉(zhuǎn)換中的序列相關(guān)性。因此,本文首先采用前向正交離差法消除式(12)的固定效應(yīng),然后采用工具變量法對(duì)變形后的方程進(jìn)行估計(jì)。
本文研究金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響,被解釋變量為環(huán)境污染指標(biāo),核心解釋變量為金融發(fā)展指標(biāo),同時(shí)為避免遺漏變量的影響設(shè)置了若干影響環(huán)境污染的控制變量。具體變量指標(biāo)說(shuō)明如下:
1. 環(huán)境污染。廢水排放(Water)、二氧化硫排放(SO2)以及煙(粉)塵排放(Smoke)是衡量環(huán)境污染狀況的常用指標(biāo)。本文采用環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)作為環(huán)境污染的代理變量。首先,參考朱平芳等(2011)[33],基于廢水排放(Water)、二氧化硫排放(SO2)以及煙(粉)塵排放(Smoke)核算環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI),具體方法如下:
(13)
其中,pij表示i地區(qū)(共n個(gè)城市)污染物j(j=1,2,3)的排放量,pvij表示i地區(qū)污染物j相對(duì)于全國(guó)平均水平的環(huán)境污染指數(shù)。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,分別將三種污染物排放量作為被解釋變量,以驗(yàn)證結(jié)果的可靠性。
2. 金融發(fā)展。金融發(fā)展歷來(lái)是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),由于缺乏統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn),金融發(fā)展水平的度量成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者爭(zhēng)論的焦點(diǎn)。總體來(lái)說(shuō),度量金融發(fā)展水平的指標(biāo)可大致分為兩類:一是金融深化指標(biāo),側(cè)重對(duì)金融資源規(guī)模的度量;二是金融效率指標(biāo),側(cè)重對(duì)金融資源配置有效性的度量。借鑒已有文獻(xiàn)本文從金融深化(Depth)和金融效率(FEF)兩個(gè)方面衡量金融發(fā)展水平。戈德斯密斯在其《金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展》一書(shū)中提到,一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的金融發(fā)展水平可以用金融相關(guān)比率度量,即社會(huì)金融資產(chǎn)總額占國(guó)民財(cái)富總額的比重。由于資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)較大,金融資產(chǎn)總額的精確數(shù)據(jù)難以獲取,因此,一般采用“地區(qū)金融機(jī)構(gòu)信貸總額/GDP”作為替代指標(biāo)表示金融深化(Depth)[34-36]。金融的中介功能主要體現(xiàn)為信貸資金的運(yùn)用,信貸規(guī)模越大,說(shuō)明金融資源規(guī)模越大。一般認(rèn)為國(guó)有部門(mén)在金融資源的配置中會(huì)更有優(yōu)勢(shì),這在一定程度扭曲了金融資源的有效配置,從而降低金融資源配置效率,私人部門(mén)金融資源占有率越高,說(shuō)明金融資源配置效率越高。所以,金融效率(FEF)指標(biāo)一般采用“私人部門(mén)信貸總額/GDP”表示[37-38]。但是,目前沒(méi)有直接公布按地區(qū)分的私人部門(mén)信貸數(shù)據(jù),因此,本文借鑒李梅(2014)的研究[39],假定各省分配到國(guó)有部門(mén)的貸款額度與各省國(guó)有部門(mén)的固定資產(chǎn)投資額度成正比,那么私人部門(mén)貸款比重可表示為全部貸款與GDP的比率扣除掉分配給國(guó)有部門(mén)的比重,即金融效率(FEF)=(貸款總額/GDP)×(1-國(guó)有部門(mén)固定資產(chǎn)投資總額/全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額)。
3. 控制變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展(GDP):采用人均GDP予以度量,為消除價(jià)格因素影響,選擇1995年為基期,進(jìn)行價(jià)格平減處理;人口規(guī)模(P):考慮到省份之間在行政區(qū)域面積和人口規(guī)模方面存在很大差異,直接采用人口規(guī)模的絕對(duì)指標(biāo)不具有可比性,因此我們采用人口密度,即單位面積的人口數(shù)來(lái)表征人口聚集對(duì)污染排放的影響;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(SEC):采用服務(wù)業(yè)增加值與工業(yè)增加值比值表示[40],反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的程度,該指標(biāo)越大,說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越“清潔”,污染排放越少;能源結(jié)構(gòu)(ES):化石燃料是二氧化硫和煙(粉)塵產(chǎn)生的重要來(lái)源,而中國(guó)能源結(jié)構(gòu)又是以煤等化石燃料為主,因此,將化石燃料消費(fèi)占能源消費(fèi)總量比重所反映的能源結(jié)構(gòu)引入模型;對(duì)外開(kāi)放(FDI):由外商直接投資(FDI)所反映的對(duì)外開(kāi)放程度是研究環(huán)境污染問(wèn)題所需要考慮的基本因素,已有研究顯示,F(xiàn)DI對(duì)環(huán)境污染的影響方向并不確定,本文采用FDI占GDP比重度量對(duì)外開(kāi)放程度考察其對(duì)污染排放的影響。
本文的數(shù)據(jù)樣本由1995-2016年中國(guó)大陸30個(gè)省級(jí)行政區(qū)(西藏由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重而被剔除)的面板數(shù)據(jù)組成。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境年鑒》、《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)
利用面板數(shù)據(jù)模型研究金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的線性關(guān)系, hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明,采用固定效應(yīng)方法比隨機(jī)效應(yīng)方法估計(jì)模型參數(shù)更為有效,同時(shí),考慮到篇幅限制,本文僅列出固定效應(yīng)模型結(jié)果,見(jiàn)表2。總的來(lái)看,中國(guó)金融發(fā)展有助于減少環(huán)境污染物排放,該結(jié)論在不同的金融發(fā)展指標(biāo)和環(huán)境污染指標(biāo)下依然成立。金融發(fā)展影響環(huán)境存在兩種效應(yīng)——規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng),影響方向和大小不一。根據(jù)理論分析,規(guī)模效應(yīng)是指金融發(fā)展有助于擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,進(jìn)而增加能源需求和能源消費(fèi),從而導(dǎo)致污染物排放增加;技術(shù)效應(yīng)是指金融發(fā)展能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,減少單位產(chǎn)出能耗,從而降低污染物排放。以上結(jié)論表明,樣本期間內(nèi)技術(shù)效應(yīng)的影響大于規(guī)模效應(yīng)的影響。這主要是由于中國(guó)政府對(duì)環(huán)境保護(hù)的力度越來(lái)越大,經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加注重質(zhì)量和效益,金融發(fā)展影響環(huán)境的規(guī)模效應(yīng)在不斷變小,金融發(fā)展影響環(huán)境的技術(shù)效應(yīng)逐漸變大。
環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)、廢水排放(lnWater)、二氧化硫排放(lnSO2)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(lnGDP)之間呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系,即證實(shí)了EKC假說(shuō);煙(粉)塵排放(lnSmoke)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(lnGDP)之間的影響關(guān)系不顯著。這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間關(guān)系的EKC假說(shuō)并不穩(wěn)健,可能同污染物指標(biāo)的選取有關(guān)。此外,人口規(guī)模(lnP)和能源結(jié)構(gòu)(ES)會(huì)促進(jìn)污染排放增加,和預(yù)期相符。人口規(guī)模增加可以通過(guò)規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng)兩種途徑影響污染物排放。從規(guī)模效應(yīng)來(lái)說(shuō),人口規(guī)模增加會(huì)帶來(lái)消費(fèi)需求的提升,這會(huì)促使企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,從而增加污染物排放。同時(shí),人口規(guī)模的增加也會(huì)產(chǎn)生集聚效應(yīng),通過(guò)提高資源使用效率、共享治污減排設(shè)施等途徑減少污染排放。顯然,本文結(jié)論表明規(guī)模效應(yīng)要占據(jù)上風(fēng),而集聚效應(yīng)的正外部性尚未充分發(fā)揮。能源結(jié)構(gòu)對(duì)三種污染物的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說(shuō)明煤炭消費(fèi)占比的提高會(huì)加劇環(huán)境污染。中國(guó)的煤炭消費(fèi)占比長(zhǎng)期保持在70%以上,這種以煤為主的能源結(jié)構(gòu)給環(huán)境造成巨大的壓力。不論在何種金融發(fā)展指標(biāo)和環(huán)境污染指標(biāo)下,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(SEC)在5%水平上對(duì)污染排放表現(xiàn)出促減效應(yīng)。這說(shuō)明中國(guó)應(yīng)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí),大力發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè),努力形成以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。對(duì)外開(kāi)放(FDI)程度提高有利于減少污染排放,“污染避難所”假設(shè)并不成立。FDI主要通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)和污染暈輪效應(yīng)改善環(huán)境質(zhì)量。首先,F(xiàn)DI可能通過(guò)引進(jìn)環(huán)境友好型產(chǎn)品,對(duì)其上下游產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)清潔技術(shù)溢出效應(yīng),從而有利于東道國(guó)環(huán)境質(zhì)量改善;其次,跨國(guó)公司推行國(guó)際環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系的認(rèn)證和強(qiáng)化社會(huì)責(zé)任意識(shí)能夠促進(jìn)東道國(guó)環(huán)境保護(hù)的發(fā)展。

表2 金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的基準(zhǔn)回歸結(jié)果
注:括號(hào)中的對(duì)應(yīng)數(shù)值是t值;***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn);表中僅給出最終采用模型的估計(jì)結(jié)果。
金融發(fā)展對(duì)環(huán)境影響具有雙重效應(yīng),其凈效應(yīng)可能會(huì)隨著金融發(fā)展水平處于不同區(qū)間而呈現(xiàn)不同特征,即變量間存在非線性關(guān)系。根據(jù)式(11)檢驗(yàn)變量間的非線性關(guān)系,首先判斷是否存在門(mén)檻效應(yīng),檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
注:p值為采用bootstrap方法反復(fù)抽樣1000次得到的概率值。
由上表可知,分別以金融深化(Depth)和金融效率(FEF)為門(mén)檻變量,均可得到如下結(jié)論:在5%的顯著性水平下,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在一門(mén)檻值模型中顯著,而在二、三門(mén)檻模型中不顯著,因此模型中存在一個(gè)門(mén)檻值,表4給出了門(mén)檻值估計(jì)結(jié)果。

表4 門(mén)檻值估計(jì)結(jié)果
由表4可知,金融深化(Depth)和金融效率(FEF)的門(mén)檻估計(jì)值分別為1.590、1.245。根據(jù)門(mén)檻模型估計(jì)原理,門(mén)檻值估計(jì)值是似然統(tǒng)計(jì)量LR趨近于0時(shí)對(duì)應(yīng)的γ值,圖2 為似然比函數(shù)圖。LR統(tǒng)計(jì)量最低點(diǎn)為對(duì)應(yīng)的真實(shí)門(mén)檻值,虛線表示臨界值為7.35,由于臨界值7.35明顯大于門(mén)檻值,因此可以認(rèn)為上述門(mén)檻值是真實(shí)有效的。
在得出門(mén)檻值的同時(shí),也得到金融發(fā)展與環(huán)境污染的面板門(mén)檻回歸結(jié)果,具體見(jiàn)表5。表5結(jié)果顯示:當(dāng)以金融深化(Depth)為門(mén)檻變量時(shí),不同金融深化程度對(duì)環(huán)境污染的影響存在較大差異。當(dāng)金融深化程度降低時(shí)(Depth≤1.590),其對(duì)環(huán)境污染的影響系數(shù)為0.068,在5%水平下顯著;當(dāng)金融深化程度較高時(shí)(Depth>1.590),其對(duì)環(huán)境污染的影響系數(shù)變?yōu)?0.197,在1%水平下顯著。這說(shuō)明金融深化與環(huán)境污染之間存在“倒U型”關(guān)系。同樣地,當(dāng)以金融效率(FEF)為門(mén)檻變量時(shí),隨著金融效率的提高,其對(duì)環(huán)境污染的影響由促進(jìn)(0.034)變?yōu)橐种?-0.221),即金融效率與環(huán)境污染之間也存在“倒U型”關(guān)系。金融發(fā)展對(duì)環(huán)境的影響可分為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng),金融發(fā)展水平較低時(shí),主要通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響環(huán)境,而早期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是以粗放型方式為主,經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程會(huì)排放大量污染物,從而造成環(huán)境污染。隨著金融發(fā)展水平的提高,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境影響的技術(shù)效應(yīng)逐漸凸顯,綠色金融、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等理念深入人心,金融發(fā)展極大促進(jìn)清潔節(jié)能技術(shù)開(kāi)發(fā),從而降低污染物排放。

圖2 金融發(fā)展門(mén)檻值估計(jì)結(jié)果
環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(lnGDP)的一次項(xiàng)呈顯著正相關(guān),與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(lnGDP)的二次項(xiàng)呈顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈“倒U型”關(guān)系。人口規(guī)模增大和煤炭消費(fèi)占比提高會(huì)促進(jìn)污染物排放增加,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由工業(yè)主導(dǎo)轉(zhuǎn)向服務(wù)業(yè)主導(dǎo)有利于減少污染物排放,對(duì)外開(kāi)放水平提高有利于中國(guó)環(huán)境質(zhì)量的改善。這些結(jié)論都與前文線性模型的結(jié)果一致,具有一定可信度。
考慮到環(huán)境污染的時(shí)間持續(xù)性,加入被解釋變量的滯后項(xiàng)作為解釋變量,采用動(dòng)態(tài)面板門(mén)檻模型進(jìn)一步驗(yàn)證金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的非線性關(guān)系。首先,使用前向正交離差法消除固定效應(yīng),然后通過(guò)工具變量法對(duì)方程進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表5。
表5的回歸結(jié)果顯示,不管是金融深化(Depth)還是金融效率(FEF)對(duì)環(huán)境污染存在門(mén)檻效應(yīng),在門(mén)檻值之前,其對(duì)環(huán)境污染具有顯著正向影響,超過(guò)門(mén)檻值,其對(duì)環(huán)境污染具有顯著負(fù)向影響。環(huán)境污染綜合指數(shù)滯后項(xiàng)(L.PI)的回歸系數(shù)較大,且顯著為正,證實(shí)了環(huán)境污染水平的時(shí)間持續(xù)性。其他控制變量的符號(hào)和顯著性與表5基本一致,說(shuō)明本文結(jié)論對(duì)不同計(jì)量回歸方法是穩(wěn)健的。從模型本身來(lái)看,AR(1)檢驗(yàn)p值均小于0.01,說(shuō)明殘差項(xiàng)存在一階序列相關(guān),AR(2)檢驗(yàn)p值均大于0.1,說(shuō)明殘差項(xiàng)不存在二階自相關(guān),符合模型條件。Sargan檢驗(yàn)p值均大于0.1,接受原假設(shè),說(shuō)明殘差項(xiàng)與解釋變量不相關(guān),工具變量是合理的。

表5 面板門(mén)檻模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果
注:括號(hào)中的對(duì)應(yīng)數(shù)值是t值;***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

表6 動(dòng)態(tài)面板門(mén)檻估計(jì)結(jié)果
注:括號(hào)中的對(duì)應(yīng)數(shù)值是t值;***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn);Arellano-Bond和Sargan檢驗(yàn)的括號(hào)內(nèi)數(shù)字為p值
前文分析指出,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響由兩部分組成:規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng),規(guī)模效應(yīng)的影響為正,技術(shù)效應(yīng)的影響為負(fù),因此凈效應(yīng)的符號(hào)未定。門(mén)檻模型結(jié)果顯示,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響存在顯著的門(mén)檻效應(yīng),在門(mén)檻值之前,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響顯著為正,在門(mén)檻值之后,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響顯著為負(fù)。這說(shuō)明隨著金融發(fā)展水平的變化,金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響在不斷變化,而這種變化是否是兩種效應(yīng)的綜合結(jié)果,需要對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用中介效應(yīng)模型完成對(duì)兩種效應(yīng)的識(shí)別。選取“工業(yè)增加值占GDP的比重”表示工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模,采用研發(fā)投入強(qiáng)度度量技術(shù)創(chuàng)新。本文構(gòu)造的中介效應(yīng)模型如方程組(14)所示:
(14)
其中,Pollit表示環(huán)境污染,用環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)衡量;FDit表示金融發(fā)展,用金融深化(Depth)和金融效率(FEF)衡量;Mit表示中介變量,分別采用工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模(Industry)和技術(shù)創(chuàng)新(Tech);CV是一組控制變量,與式(11)的控制變量一致。
表7列出了中介效應(yīng)模型結(jié)果,其中case1、case2分別對(duì)應(yīng)金融深化變量下規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的識(shí)別結(jié)果,case3、case4分別對(duì)應(yīng)金融效率變量下規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的識(shí)別結(jié)果。以金融深化變量為例,在金融深化程度較低時(shí)(Depth≤1.590),金融深化對(duì)環(huán)境污染的凈效應(yīng)為正(回歸系數(shù)為0.149,在1%水平下顯著),通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響環(huán)境污染的規(guī)模效應(yīng)為0.103,在1%水平下顯著,通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新影響環(huán)境污染的技術(shù)效應(yīng)為-0.062,在1%水平下顯著;在金融深化程度較高時(shí)(Depth>1.590),金融深化對(duì)環(huán)境污染的凈效應(yīng)為負(fù)(回歸系數(shù)為-0.417,在5%水平下顯著),通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響環(huán)境污染的規(guī)模效應(yīng)為0.062,在5%水平下顯著,通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新影響環(huán)境污染的技術(shù)效應(yīng)為-0.153,在1%水平上顯著。在全樣本的回歸結(jié)果中,依然能夠捕捉到規(guī)模效應(yīng)為正(大小為0.079,在1%水平上顯著),技術(shù)效應(yīng)為負(fù)(大小為-0.091,在1%水平下顯著),且技術(shù)效應(yīng)的影響大于規(guī)模效應(yīng)的影響,從而表現(xiàn)出金融發(fā)展能夠顯著降低環(huán)境污染水平。金融效率變量下,能夠得到相同的結(jié)論,說(shuō)明上述結(jié)論在不同金融發(fā)展變量下是穩(wěn)健的。
本文構(gòu)建局部均衡模型理論分析金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響,以中國(guó)1995-2016年30個(gè)省份為研究對(duì)象,利用面板門(mén)檻回歸模型研究金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的門(mén)檻特征,通過(guò)中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的符號(hào)和大小。主要結(jié)論如下:金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響可分解為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng),規(guī)模效應(yīng)符號(hào)為正,技術(shù)效應(yīng)符號(hào)為負(fù)。從整體層面來(lái)看,中國(guó)金融發(fā)展有利于污染物排放減少,技術(shù)效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)。分階段來(lái)看,金融發(fā)展與環(huán)境污染之間存在門(mén)檻效應(yīng)。金融發(fā)展水平較低時(shí),技術(shù)效應(yīng)小于規(guī)模效應(yīng),金融發(fā)展對(duì)污染排放具有顯著促進(jìn)作用。金融發(fā)展水平較高時(shí),技術(shù)效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng),金融發(fā)展對(duì)污染排放具有顯著抑制作用。提高對(duì)外開(kāi)放水平,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等均能顯著減少污染排放,人口規(guī)模擴(kuò)大、煤炭消費(fèi)比重上升會(huì)導(dǎo)致污染排放增加。采取替代變量、改變計(jì)量模型等方法,上述結(jié)論依然穩(wěn)健。為促進(jìn)環(huán)境質(zhì)量改善,推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展,本文從如下三方面提出建議:

表7 中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果
注:括號(hào)中的對(duì)應(yīng)數(shù)值是t值;***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn);中介效應(yīng)系數(shù)括號(hào)內(nèi)為Z值。
第一,充分發(fā)揮金融在環(huán)境治理中的積極作用。中國(guó)金融發(fā)展總體能夠降低廢水、二氧化硫、煙(粉)塵等排放。為進(jìn)一步改善環(huán)境質(zhì)量,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展,可采取的措施是:銀行信貸向綠色低碳型企業(yè)傾斜,尤其是鼓勵(lì)支持資源節(jié)約型、環(huán)境友好型企業(yè)發(fā)展,通過(guò)金融發(fā)展加快產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí);政府應(yīng)鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)清潔技術(shù)的資金支持,推進(jìn)清潔技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用與推廣,大力促進(jìn)清潔型技術(shù)投資,緩解綠色技術(shù)融資約束;推進(jìn)金融產(chǎn)品綠色創(chuàng)新,促進(jìn)金融綠色發(fā)展,設(shè)計(jì)、發(fā)行綠色股票指數(shù),推動(dòng)機(jī)構(gòu)投資者開(kāi)展綠色指數(shù)投資應(yīng)用。
第二,促進(jìn)對(duì)外開(kāi)放與自主創(chuàng)新相結(jié)合,以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。金融發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的技術(shù)效應(yīng)始終為負(fù),說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新是改善環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵。此外,對(duì)外開(kāi)放水平的提高也能顯著減少污染排放。因此,要促進(jìn)對(duì)外開(kāi)放與自主創(chuàng)新相結(jié)合,提升技術(shù)創(chuàng)新水平,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。具體措施為:政府應(yīng)進(jìn)一步增加研發(fā)支出,尤其是清潔技術(shù)研發(fā)支出,提升綠色技術(shù)水平,以轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式;篩選、甄別外商直接投資,重點(diǎn)引入有利于我國(guó)核心技術(shù)提升和節(jié)能減排技術(shù)發(fā)展的外資;鼓勵(lì)企業(yè)自覺(jué)地增加環(huán)境研發(fā)支出,促進(jìn)綠色創(chuàng)新。
第三,推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)污染防治的雙輪驅(qū)動(dòng)。煤炭消費(fèi)占比提高會(huì)加劇環(huán)境污染,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型能夠顯著降低污染排放。大量研究表明,能源結(jié)構(gòu)失調(diào)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重仍是部分地區(qū)環(huán)境污染的主要原因。治在當(dāng)下,急在能源,應(yīng)加快推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整,主要從兩方面著手:一是控制煤炭生產(chǎn)過(guò)速增長(zhǎng),逐步降低煤炭消費(fèi)比重;二是加快推廣天然氣、潔凈油等清潔能源,大力發(fā)展風(fēng)能、太陽(yáng)能、核能等清潔能源。防在源頭,重在產(chǎn)業(yè),要加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí),其具體措施是:加快培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),依托新興產(chǎn)業(yè)的先進(jìn)技術(shù)和理念,帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí);加快發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè),將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為發(fā)展重點(diǎn),推動(dòng)其與其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)深度融合。