以成都市為例，探究金融信貸規模對碳排放的影響

崔 玉

1 引言

本文采用定性與定量、理論與實證分析相結合的方法，從金融信貸規模影響碳排放的兩條傳導途徑出發，構建聯立方程和線性回歸模型，實證分析金融信貸規模對碳排放的影響機制，進而對我國碳金融的發展提出幾點建議。

2 實證分析

2.1 變量選取及模型設定

2.1.1 變量選取

本文選取1999-2018年四川省成都市的碳排放以及金融機構的相關數據為分析對象2.1.2模型設定

本文根據需要構建兩個模型，為避免出現異方差，對所有變量進行取對數操作。一是金融信貸規模影響碳排放的規模效應途徑，構建聯立方程模型：

二是金融信貸規模影響碳排放的技術效應途徑，構建線性回歸模型：

其中，t表示年份，αj、βj和γj表示回歸系數，ut、εt和ωt表示隨機誤差項。

2.2 模型構建

2.2.1 變量檢驗

（1）平穩性檢驗

為避免出現“偽回歸”，先對變量進行平穩性檢驗，本文采用ADF法檢驗變量的平穩性，運用Eviews7.0對變量水平值進行檢驗。結果顯示，所有變量的t統計量值均大于5%水平下的臨界值，無法拒絕存在單位根的原假設，故再對各變量的一次差分進行檢驗。結果顯示，所有變量的t統計量值均小于5%水平下的臨界值，拒絕存在單位根的原假設，即所有變量均為一階單整（I(1)），可以進行協整檢驗。

（2）協整檢驗

采用Johansen檢驗法分別對方程1、3中的變量進行協整檢驗，5%水平下變量間存在零個、一個、兩個協整關系的原假設均被拒絕，即存在三個協整關系。采用E-G兩步法檢驗方程2中變量間的協整關系，對方程的殘差序列進行單位根檢驗，5%水平下ADF檢驗的p值為0.0266，拒絕存在單位根的原假設，即方程2中的兩變量間存在協整關系。

2.2.2 模型構建及檢驗

（1）構建回歸模型

運用Eviews7.0對聯立方程模型和線性回歸模型分別采用二階段最小二乘法和普通最小二乘法進行回歸，回歸結果匯總如表2所示。

表2 模型回歸結果匯總

（2）模型檢驗

第一，經濟意義檢驗。所有變量的系數符號與之前預測的結果一致，其大小在經濟理論上也能得到合理的解釋，通過經濟意義檢驗。

第二，統計檢驗。三個方程的可決系數分別為0.995788、0.947402和0.950421，模型的擬合優度很好。

第三，異方差檢驗。本文采用White法檢驗三個方程的異方差性，結果顯示各方程的White統計量值均小于5%水平下的臨界值，故三個方程均接受無異方差的原假設。

第四，自相關檢驗。本文采用LM法檢驗方程1、2的自相關性，方程1、2的LM統計量值均小于5%水平下的臨界值，均接受無自相關的原假設。采用DW法檢驗方程3的自相關性，其DW統計量值為1.9499，5%水平下的下臨界值DL為0.90，上臨界值DU為1.83，DU＜DW＜4-DU，接受無自相關的原假設。

3 結論及建議

3.1 結論

本文通過構建聯立方程和線性回歸模型，實證分析兩種效應對碳排放的影響機制，并對二者的綜合效應進行量化評估。結果顯示，金融信貸規模不僅通過擴大人均產出，帶來總產出擴張，從而對碳排放量產生正向影響，而且通過推動技術進步帶來單位產出碳排放量的減少，對碳排放強度產生負向影響。另外，通過綜合評估本文發現技術效應主導金融信貸規模對碳排放的影響，且隨著技術效應的不斷深化，減排效果會愈加顯著。

3.2 建議

3.2.1 完善法律法規，加強政府參與

金融信貸規模的擴張能夠有效抑制我國的碳排放，因此政府部門要加大參與力度，完善金融信貸的法律法規制度，出臺相關的金融信貸政策，鼓勵金融機構將資金投入到減碳事業當中，同時提高企業及人民的積極性，幫助金融信貸服務在市場中占據有利地位。

3.2.2 推動金融創新，發揮機構功能

要繼續深化技術效應，金融信貸規模可以繼續擴大，此時對于金融機構來說，要積極開展新型金融信貸業務、推出創新金融信貸產品，充分發揮金融機構的作用，為我國的減碳事業提供全面的金融服務和穩定的資金支持，從而推動我國碳排放問題的解決。