“雙碳”背景下綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的實(shí)證分析

羅婧

摘要：綠色金融逐漸成為綠色發(fā)展的引領(lǐng)者，在“碳達(dá)峰、碳中和”背景下，綠色金融的發(fā)展對(duì)改善城市環(huán)境污染有積極的作用。本文針對(duì)在一段時(shí)間內(nèi)的城市面板數(shù)據(jù)，以中國(guó)人民銀行等六部門(mén)印發(fā)《建設(shè)綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)總體方案》為關(guān)鍵點(diǎn)，通過(guò)傾向性匹配——雙重差分法對(duì)綠色金融改革創(chuàng)新政策的減污降碳作用進(jìn)行實(shí)證分析。通過(guò)實(shí)證分析可知：與非試點(diǎn)的城市對(duì)比，綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策出現(xiàn)了明顯的減污降碳的效果，城市綠色技術(shù)的創(chuàng)新能力發(fā)揮著良好的中介效應(yīng)。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)：綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策的減污降碳效應(yīng)在東西部以及中部城市應(yīng)用各有差異。

關(guān)鍵詞：“雙碳”；綠色金融；試驗(yàn)區(qū)

DOI：10.12433/zgkjtz.20232702

綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的政策為檢驗(yàn)減污降碳作用奠定了基礎(chǔ)，在綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)不斷擴(kuò)大規(guī)模的基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)證分析該政策的減污降碳效果，有利于促進(jìn)試驗(yàn)區(qū)的完善與改革；為新試驗(yàn)區(qū)政策的落實(shí)提供依據(jù)。目前，已有相關(guān)文獻(xiàn)從理論和實(shí)證的角度確定了綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策的應(yīng)用效果：從理論角度分析，政策的應(yīng)用形成了豐富的經(jīng)驗(yàn)，這些成功的經(jīng)驗(yàn)推廣為綠色金融體系的構(gòu)建和綠色低碳發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)；從實(shí)證角度分析，政策效果的評(píng)估對(duì)綠色發(fā)展和創(chuàng)新機(jī)制進(jìn)行初步的研究。

一、研究設(shè)計(jì)方案和數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）樣本的選擇及說(shuō)明

2017年，中國(guó)人民銀行、國(guó)家發(fā)展改革委等六部門(mén)印發(fā)《建設(shè)綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)總體方案》，確定湖州市、衢州市；贛江新區(qū)；廣州市；貴安新區(qū)；哈密市、昌吉州、克拉瑪依市作為第一批試驗(yàn)場(chǎng)地，2019年新增蘭州新區(qū)試驗(yàn)區(qū)，因獲批的時(shí)間較晚，本文未針對(duì)蘭州新區(qū)試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行研究。由于省外城市的干擾因素有很多，本文將五省中其余41個(gè)非試點(diǎn)城市作為對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比，一共采集了49個(gè)城市作為樣本，采集樣本的時(shí)間為2011年至2020年。2016年啟動(dòng)綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)政策，2017年1月公布獲取試點(diǎn)資格的地區(qū)，綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策的減污降碳作用開(kāi)始凸顯，因此將2017年的數(shù)據(jù)為代表作為政策的實(shí)際數(shù)據(jù)是可行的。樣本城市數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局。

當(dāng)前，減污降碳效應(yīng)的數(shù)據(jù)包括單項(xiàng)指標(biāo)、多項(xiàng)指標(biāo)處理方法。例如，張世曉采用二氧化氮含量升降情況分析環(huán)境質(zhì)量、袁詳飛進(jìn)行減污降碳效應(yīng)監(jiān)測(cè)的指標(biāo)為排污量、能耗量、氣候變化、生物多樣性、資源重復(fù)利用率等。從綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策的工具多樣性以及政策應(yīng)用目標(biāo)來(lái)分析，不同維度的指標(biāo)體系能夠更加準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)減污降碳的效果。本文借鑒了袁詳飛的設(shè)計(jì)理念，以代表性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選擇排污量、碳排放量作為檢測(cè)綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策減污降碳效果的主要指標(biāo)。

（二）變量定義

各變量的具體說(shuō)明見(jiàn)表1。具體變量包括被解釋變量、核心解釋變量、中介變量、控制變量四大類(lèi)。

（三）構(gòu)建模型

本文針對(duì)城市是否作為試點(diǎn)分為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，實(shí)驗(yàn)組為開(kāi)展綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的城市，對(duì)照組則為非試點(diǎn)城市。通過(guò)PSM方法找到匹配組，然后匹配后的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組實(shí)施DID評(píng)估，分析綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策對(duì)減污降碳帶來(lái)的影響。具體公式：

Poco2ct=β0+β1financect+β2postct+β3financect*postct+pXct+

λi+ft+εct? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?模型1

其中，Poco2ct表示減污降碳效果；Xct表示控制變量；financect表示綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)城市的虛擬變量，試點(diǎn)城市取1，否則取0；financect*postct表示時(shí)間虛擬變量，2017年之后取1，否則取0。交互項(xiàng)為八個(gè)試點(diǎn)城市后的虛擬變量，系數(shù)β3用于評(píng)估綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策對(duì)減污降碳的凈影響效果，若β3數(shù)據(jù)為正則表示效果顯著，反之，β3結(jié)果為負(fù)，表示減污降碳效果不佳。為了驗(yàn)證中介效應(yīng)，在上述公式的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型2和模型3。

Tecct=β4+β5financect*postct+β6xct+λc+ft+εct 模型2

Pocoxt=β7+β8financect*postct+β9tecct+pXct+λi+ft+εct

模型3

其中，Tec屬于中介變量，表現(xiàn)了城市綠色技術(shù)的創(chuàng)新水平，也是促進(jìn)城市低碳循環(huán)發(fā)展的動(dòng)力。

二、基礎(chǔ)回歸

（一）變量描述性分析

通過(guò)表2發(fā)現(xiàn)，綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策實(shí)施前的試點(diǎn)城市的減污降碳指數(shù)與環(huán)境污染指數(shù)相比非試點(diǎn)省份更高，政策實(shí)施后試點(diǎn)城市環(huán)境污染水平也有一定的降低，與試點(diǎn)省份下降程度相比，試點(diǎn)城市的減污降碳指數(shù)下降程度更大，因此該政策充分發(fā)揮了減污降碳的作用。同時(shí)，從表格數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，試點(diǎn)省份與非試點(diǎn)省份的人均城市生產(chǎn)總值、城市科技投入占比、城市綠色技術(shù)創(chuàng)新能力有明顯的提高，不過(guò)城市教育水平、對(duì)外依存度明顯降低，變量具體影響、各試點(diǎn)城市的政策效應(yīng)也需要深入研究。

（二）雙重差分檢驗(yàn)

在沒(méi)有加入控制變量時(shí)，核心解釋變量finance*

post系數(shù)在1%的水平上為負(fù)數(shù)，慢慢加入控制變量后，核心解釋變量finance*post系數(shù)為負(fù)數(shù)，因此表示綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策發(fā)揮了減污降碳的作用。從整體控制變量來(lái)看，fdi回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，引入外資也會(huì)帶來(lái)先進(jìn)的技術(shù)和系統(tǒng)，有利于改善城市環(huán)境。城市科技投入占比系數(shù)在1%的水平中顯示為負(fù)數(shù)，政府對(duì)科技投入的增加能夠減少環(huán)境污染，減少碳排放量。城市教育水平回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，因此該地區(qū)的教育水平提高有利于促進(jìn)綠色金融政策的落實(shí)，增強(qiáng)社會(huì)環(huán)保意識(shí)等。

（三）穩(wěn)健性試驗(yàn)

第一，替換政策落實(shí)的年份。政策實(shí)施時(shí)間為2016年，通過(guò)PSM0-DID回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表3。發(fā)現(xiàn)2016年finance*post回歸系數(shù)不顯著，因此綠色金融試點(diǎn)政策具有減污降碳的效果，因此原模型的回歸結(jié)果穩(wěn)健性更好。第二，更換匹配方法。為了避免匹配方法選擇帶來(lái)結(jié)果差異的問(wèn)題，就要將之前的核匹配方法更換為半徑匹配法來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，因此本文檢驗(yàn)的穩(wěn)健性較好。

表3? 穩(wěn)健性回歸結(jié)果

VARIABLES （1） （2）

Poco2 Poco2

finance*post -0.013 -0.018

（0.009） （0.009）

Controls Yes Yes

Constant 0.123 0.259

（0.088） （0.159）

City Yes Yes

Year Yes Yes

Obseivations 471 299

R-squared 0.959 0.958

三、深入分析

（一）對(duì)機(jī)制的分析

中介效應(yīng)模型的回歸結(jié)果見(jiàn)表4。通過(guò)表中結(jié)果顯示，β3=﹣0.025，1%的顯著性明顯降低，綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的減污降碳效果較好。β5=1.053，在1%顯著性水平下效果顯著，綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)有利于提高城市中的綠色創(chuàng)新水平。β9和β8也具有顯著的效果，表示存在中介效應(yīng)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)具有減污降碳的作用。

表4? 檢驗(yàn)結(jié)果

VARIABLES （1） （2） （3）

Poco2 Tec Poco2

finance*post -0.024 1.299 -0.022

（0.008） （0.673） （0.008）

Controls Yes Yes Yes

Constant 0.105 23.778 0.143

（0.088） （8.592） （0.089）

City Yes Yes Yes

Year Yes Yes Yes

Obseivations 471 471 471

R-squared 0.959 0.841 0.960

Tec -0.002

（0.001）

（二）異質(zhì)性檢驗(yàn)

將本文研究的樣本城市劃分為中部、東部和西部三個(gè)地區(qū)。政策的應(yīng)用在東部和中部地區(qū)產(chǎn)生的減污降碳效果較為突出，對(duì)西部地區(qū)的減污降碳效果不突出，這是因?yàn)闁|中部城市的金融體系建設(shè)較完善，企業(yè)獲取融資的渠道更多，綠色金融的基礎(chǔ)設(shè)施較完善，各金融機(jī)構(gòu)之前的競(jìng)爭(zhēng)力較高，因此東部和中部地區(qū)有更高的教育水平和科技投入，綠色金融發(fā)展更加迅速。

四、結(jié)語(yǔ)

綠色技術(shù)創(chuàng)新在提高綠色金融政策的減污降碳效果中發(fā)揮著積極的作用，一個(gè)城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新能力越高，綠色金融政策的減污降碳能力就越強(qiáng)。從金融角度來(lái)看，綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)政策要制定綠色技術(shù)創(chuàng)新的重要階段的優(yōu)化方案。

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