環境規制視角下綠色金融發展對碳排放的影響研究

張梓榆， 陳辰， 易紅， 令狐煜婷

1. 貴州財經大學 大數據應用與經濟學院，貴陽 550025；2. 西南財經大學 金融學院，成都 611130；3.貴州財經大學 工商管理學院，貴陽 550025

改革開放以來“高投入” “高耗能”的粗放型發展方式, 雖然帶動了我國經濟的快速增長, 但隨之衍生出的碳排放高企等污染問題也對人類賴以生存的資源和環境造成了嚴重破壞, 威脅經濟社會的可持續發展． 截至2021年底, 我國碳排放量達到105.23億t, 占全球總量的28.99%, 在一定程度上加劇了溫室效應． 鑒于碳排放對中國及世界可持續發展帶來的巨大壓力, 國家高度重視碳減排工作．

要實現綠色低碳的生產和生活方式, 必須依靠對低碳技術進行長期、 大量的投資來改變碳排放背后的產業和技術路徑, 實現發展方式的綠色轉型． 為此, 充分發揮綠色金融對生產方式的引導作用, 在增強高排放企業融資約束的同時為低碳技術創新和應用提供資金支持, 成為了減少碳排放的重要舉措[1]． 綠色金融發展, 一方面可以對低碳技術融資產生“補貼效應”, 緩解相關企業的融資約束, 增加其研發投入, 進而提供更多的綠色產品或服務; 另一方面會對高排放企業融資產生“擠出效應”, 迫使其進行技術改造升級或縮減生產規模[2], 進而降低碳排放．

通過發揮金融在資源配置中的核心作用, 引導企業綠色生產從而降低碳排放已得到學界的廣泛關注和認可[3]． 同時, 政府制定相應的環境政策與法規來確保上述機制的順利運行至關重要[4]． 首先, 環境規制的提升會強化綠色金融對高排放企業融資的“擠出效應”, 防范這類企業通過洗綠、 末端治理等手段攫取綠色金融資金[5]． 其次, 環境規制增強還會促進綠色金融的技術創新“補償效應”超過“遵循成本”, 倒逼高排放企業進行生產方式轉型, 實現低碳發展[6]． 鑒于此, 本文在環境規制視角下探討綠色金融的碳減排效應, 對發揮綠色金融促進經濟低碳發展的核心作用, 多維度構建低碳發展的制度保障, 助推發展方式綠色轉型等方面具有重要意義．

本文運用中國2003-2021年省級面板數據, 構建系統廣義矩估計模型, 就綠色金融發展對碳排放的影響進行檢驗, 并對環境規制的調節作用進行探索． 可能的貢獻在于: ① 在研究視角上, 本文通過時滯效應分析探討了綠色金融發展與碳排放的長期關系, 為保持綠色金融政策的連貫性和穩定性提供了實證基礎． ② 在研究方法上, 由于目前學界尚未找到合適的工具變量, 本文采用了系統廣義矩估計方法來解決綠色金融發展與碳排放之間的內生性問題． ③ 在研究內容上, 將異質性環境規制工具納入調節效應分析, 為更加全面地理解不同環境規制工具的作用, 進一步優化環境規制工具組合提供了有益借鑒．

1 機制與研究假設

1.1 綠色金融對碳排放的作用機制

綠色金融能夠內部化高排放企業的環境負外部性, 按照資金配置環保原則, 引導市場上的資金流向更為綠色環保的行業領域, 從而加速產業清潔轉型, 實現節能減排[7]． 目前的研究主要是將綠色金融發展的碳減排機制歸納為“補貼效應”和“擠出效應”兩個渠道． 持“補貼效應”觀點的研究認為, 綠色金融發展需要實施差別化的融資政策, 即對清潔行業企業采取資金支持和優惠利率政策, 引導市場中的資金流向更環保、 更綠色的行業, 在保證企業有足夠資金擴大生產規模的基礎上進一步對綠色技術研發進行投資, 實現低碳發展[8]． 持“擠出效應”觀點的學者則認為, 綠色金融中限制融資額度和懲罰性高利率政策的實施, 顯著增加了高排放企業的融資成本與約束, 對傳統融資產生了擠出效應, 而融資約束則會倒逼它們進行技術改造、 產品升級, 進而降低對自然資源的消耗, 減少碳排放[9]． 由此可見, 綠色金融發展不僅可以通過融資約束機制限制高排放企業的發展, 而且能夠鼓勵綠色技術創新及生產方式的綠色轉型, 達到節能減排的效果．

有兩項綠色金融政策對金融市場與相關企業影響較深． 2007年, 原國家環境保護總局、 中國人民銀行和原中國銀行監督管理委員會共同推出了《關于落實環保政策法規防范信貸風險的意見》(以下簡稱《意見》), 旨在發展綠色信貸以實現環境保護和節能減排． 2012年, 銀監會頒布的《綠色信貸指引》(以下簡稱《指引》), 更加明確地指出對高排放企業實施限制貸款額度和懲罰性高利率, 以期通過提高其融資準入門檻和成本, 有效刺激高排放企業的低碳創新投資動力[10]． 陸菁等[9]發現《意見》的實施具有顯著的正向市場選擇效應和市場份額再配置效應, 從而加劇了高污染行業企業的退出風險． 王馨等[11]、 Yu等[12]采用雙重差分法對《指引》實施前后企業的創新行為進行研究發現, 作為綠色金融體系的重要組成部分, 綠色信貸對推動企業進行綠色創新, 構建以市場為導向的綠色技術創新體系發揮了至關重要的驅動作用． 謝喬昕等[13]發現《指引》的頒布強化了綠色金融發展背景下金融機構對資金使用方的監督功能, 進而有效提升了企業的綠色創新技術投資效率, 加速推動了我國經濟結構調整, 促進了綠色低碳發展． 綜上, 本文提出假設1a和假設1b．

假設1a: 綠色金融發展對碳排放存在抑制作用;

假設1b: 綠色金融政策的實施會強化綠色金融的碳減排效應．

1.2 環境規制對碳排放的作用機制

隨著粗放式增長帶來的生態壓力逐漸增大, 政府會通過法律法規的制定要求企業履行環境社會責任． 在此背景下, 環境規制便成為了推動實現“雙碳”目標的重要工具及平衡經濟發展與生態環境保護關系的重要手段． 通過提升企業排放成本, 環境規制能夠對企業生產方式和規模產生干預進而影響碳排放． 對于高排放企業而言, 環境規制會增加他們的遵循成本, 進而迫使他們縮減生產規模, 而伴隨環境規制強度的進一步提升, 污染治理成本會最終超過綠色技術創新成本, 在外部成本壓力迫使下, 企業不得不通過成本內部化方式進行環保技術創新或使用, 以實現生產方式的低碳轉型[6]． 而對于低排放企業而言, 環境規制增強則有利于它們獲取政策、 資金等方面的支持, 一方面促進其加大低碳技術創新投入, 促進生產工藝綠色轉型, 抑或通過提高生產工藝水平, 提升自身綠色全要素生產率; 另一方面有利于自身擴大生產規模及對低碳技術的應用, 實現生產經營的可持續性[14]．

自改革開放以來, 我國逐步構建起直接管制型、 經濟激勵型和公眾參與型“三位一體”的環境政策工具體系． 直接管制型規制由環保行政部門依據相關的法律法規、 標準技術對生產行為進行管制和強制監督, 能夠將環保事項前置, 且具有強制性和及時性, 執行成本低, 有利于對環境污染源進行控制, 是目前公認最為有效的政策工具[15]． 經濟激勵型規制通過收費或補貼的方式, 推動企業在排污成本和收益之間進行自主選擇, 決定企業的生產技術水平和排污量． 由于需要兼顧“減排”與“增長”雙重目的, 一方面企業在遵循成本低于收益時會大概率維持當前高排放生產方式; 另一方面環保部門在執行經濟激勵型規制的過程中難免導致目標沖突, 進而出現重“增長”而輕“減排”的現象, 這種局面在經濟增長壓力較大的地區尤為明顯[16]． 公眾參與型規制主要通過社會公共輿論等措施間接推動相關的環保法律法規、 技術標準得到更嚴格的落實和執行, 對于地方治理績效具有顯著的正向作用, 并且在政府行政干預不足的地方, 公眾訴求的重要性更加突出[17]． 綜上, 本文提出假設2．

假設2: 環境規制對碳排放具有抑制作用, 但不同工具之間可能存在異質性．

1.3 環境規制背景下綠色金融對碳排放的作用機制

綠色金融發展能夠優化資金在不同企業間的配置, 通過“擠出效應”和“補貼效應”加速企業低碳轉型, 減少碳排放． 然而, 目前我國綠色金融發展仍處于起步階段, 與之配套的相關法律法規體系尚不完善, 因此上述機制的實現亟須加強制度保障[18]． 一方面從投資者角度來看, 盡管企業環境績效與機構投資者持股比例之間存在正相關關系, 但這種關系僅僅體現在長期投資者的持股比例上． 考慮到我國金融市場中絕大多數投資者過分追求短期利益, 加之綠色投資融資償付期限和投資回報期限錯配嚴重阻礙了金融市場上的分散資金流向綠色環保領域[19], 無疑會制約綠色投資規模的擴大． 另一方面從企業角度來看, 綠色創新技術投資周期長、 投資收益不確定等因素極有可能誘導企業采取更低成本、 低效率洗綠、 末端治理等行為來掩蓋生產活動的環境負外部性[20], 阻礙技術進步, 從而無法真正降低企業的碳排放．

鑒于此, 從環境規制層面為綠色金融發展提供制度保障, 強化綠色金融發展的碳減排效應便尤為重要[13]． 首先, 環境規制可以直接改善綠色金融的資金配置效率． 通過構建綠色資本流動載體, 以環境規制作為政策支持, 形成環保政策體系與綠色金融協同支持低碳發展的新模式, 在提高金融資源綠色配置積極性的同時, 有利于引導社會分散資金流向綠色領域, 打破綠色投資單一的局限性[21]． 其次, 環境規制能夠間接提升綠色創新技術的投資效率． 盡管企業可能會選擇易模仿、 低成本的末端治理技術躲避寬松的環境規制, 但當環境規制足夠嚴格時, 上述行為會面臨金融機構終止授信等融資困境[22]． 因此, 企業的理性選擇是切實提高綠色投資效率, 創新綠色技術以緩解融資約束, 從根本上實現綠色轉型[23]． 環境規制加強不僅能夠有效改善綠色金融的資金配置效率, 而且能夠提升綠色技術投資效率, 進而促進環保技術創新, 減少碳排放． 綜上, 本文提出假設3．

假設3: 環境規制對綠色金融的碳減排效應存在調節作用．

2 實證設計

2.1 數據來源

本文選取中國30個省份(不包含中國香港、 中國澳門、 中國臺灣、 西藏)2003-2021年的面板數據為樣本進行實證分析． 其中, 碳排放數據源于中國碳核算(CEADs)數據庫(該數據庫對于中國省級層面碳排放只披露到2019年, 本文運用灰色預測模型進行補全, 所有省份灰色預測模型的后驗差比C值均在0.35以內, 表明預測效果很好, 模型精度等級非常高); 綠色金融指數源于2004-2022年《中國統計年鑒》 《中國保險年鑒》及各省份統計年鑒、 Wind數據庫; 環境規制數據源于EPS(Easy Professional Superior)數據庫; 其余數據源于《中國工業統計年鑒》 《中國能源統計年鑒》、 國家統計局網站及政府報告． 主要變量定義及統計特征如表1所示．

表1 主要變量定義及統計特征

2.2 模型設定

首先設置基本計量方程進行基準回歸:

Carboni=α0+α1Index+α2Cons+ε0

(1)

式(1)中,Carboni為因變量碳排放,i=1,2分別對應碳排放強度Intensity和人均碳排放P-capita, 具體含義見表1．Index為綠色金融指數,α0為常數項,α1、α2為回歸系數,Cons為控制變量,ε0為擾動項．

2.3 變量選取

因變量: 碳排放強度和人均碳排放． 相較于碳排放總量, 碳排放強度和人均碳排放指標針對不同經濟規模區域的樣本更具可比性． 因此, 借鑒邵帥等[24]的方法, 采用碳排放強度和人均碳排放作為因變量進行研究．

自變量: 綠色金融指數． 本文借鑒Chen等[7]的方法, 根據中國金融學會綠色金融專業委員會提出的綠色信貸、 綠色證券、 綠色投資、 綠色保險4個維度, 利用熵值法構建綠色金融發展綜合指數, 較為全面地衡量了各省份綠色金融發展狀況．

調節變量: 環境規制． 本文參照趙玉民等[25]的劃分原則, 結合國內環境規制政策體系, 將直接管制型、 經濟激勵型及公眾參與型3類工具納入調節效應模型中進行論證, 并通過各地區環保系統工作人員數量、 各地區工業治理投資完成額與地區生產總值的比值, 以及各地區環境信訪上訪批次進行度量．

控制變量: 考慮到我國各省份之間經濟發展水平、 人力資本及經濟結構之間存在顯著差異, 在借鑒Dong等[26]方法的基礎上, 本文選取城鎮化率、 萬人有效發明專利數、 貿易開放度、 產業升級、 人均能源消費作為控制變量．

3 實證結果及分析

3.1 基準回歸

鑒于實證分析采用面板數據, 本文首先進行Hausman檢驗確定回歸模型, 模型(1)-模型(6)的Hausman檢驗結果均在p<1%水平具有統計學意義, 拒絕原假設, 因此本文采用固定效應模型對方程進行回歸, 結果如表2所示． 模型(1)和模型(2)展示了在未添加控制變量的情況下, 綠色金融指數對碳排放強度和人均碳排放的回歸結果, 二者回歸系數分別為-0.38和-0.46, 均顯著, 說明綠色金融發展有效降低了碳排放強度和人均碳排放． 一方面綠色金融發展對環保技術創新存在“補貼效應”, 金融機構在綠色發展導向下會對采用清潔生產技術、 節能減排的企業提供融資便利, 促進資本、 勞動力、 技術等要素發生轉移和重組, 加速企業綠色轉型; 另一方面綠色金融發展通過金融產品定價存在“擠出效應”, 金融機構通過把碳排放的環境成本納入金融產品價格, 增加高排放企業融資成本, 倒逼其對生產改造升級或退出市場, 上述結果也證明了假設1a的正確性． 模型(3)和模型(4)則展示了添加控制變量之后的結果, 二者回歸系數分別為-0.16和-0.25, 均在p<1%水平具有統計學意義, 說明在考慮控制變量之后, 綠色金融發展的碳減排效應仍然存在, 只是程度有所下降, 其原因在于模型(1)和模型(2)將控制變量的貢獻體現在了自變量中． 在模型(5)和模型(6)中, 本文進一步引入滯后一階綠色金融指數, 再次對碳排放強度和人均碳排放進行回歸, 發現滯后一階的回歸系數仍然顯著為負, 僅略小于自變量當期的回歸系數, 表明綠色金融發展對碳排放強度和人均碳排放的作用存在明顯的時滯效應． 可能的原因有以下幾點: ① 金融對實體經濟的作用需要一定的周期才能由金融系統傳遞到企業、 居民等部門; ② 綠色金融項目通常實施周期較長, 減排效果要在一定時間之后才能體現; ③ 從結構來看, 綠色信貸是綠色金融的最大組成部分, 而信貸對實體經濟的作用具有顯著的時滯效應[27]．

表2 綠色金融發展與碳減排: 基準回歸

從控制變量的情況來看, 城鎮化率對碳排放強度產生了顯著的負效應, 其原因可能是因為人口集聚所產生的規模效應能夠有效促進能源的集約使用, 并引起碳排放強度下降; 然而, 城鎮化進程并不能改變人口總體規模, 因而無法對人均碳排放產生顯著影響[24]． 貿易開放度對碳排放強度和人均碳排放均產生了顯著的負向影響, 貿易開放在促進經濟發展的同時也有助于引進更多的環保技術, 推動經濟實現綠色轉型, 有效降低碳排放強度和人均碳排放． 產業結構對碳排放強度和人均碳排放均產生了顯著的正向影響, 可能的原因在于一方面我國的工業對化石能源有著強烈的依賴, 另一方面我國工業的綠色轉型目前尚處于起步階段, 工業占國民經濟的比例越大, 碳排放越高． 人均能源消費對碳排放強度和人均碳排放均產生了顯著的正向影響, 由于化石能源消費占我國能源總消費的比例高達95%以上(由2004-2021年《中國能源統計年鑒》中能源消費及構成數據計算而得), 因此能源消費越多, 碳排放量越大, 碳排放強度和人均碳排放也相應越高．

3.2 內生性檢驗

考慮到綠色金融與碳排放之間可能存在雙向因果關系, 以及遺漏變量會在一定程度上導致方程存在內生性, 造成回歸系數存在偏差． 為此, 本文采用Blundell等[28]提出的系統廣義矩估計法來消除模型的內生性, 并基于Hendry等[29]從一般到特殊的建模方法, 選取因變量滯后一階作為解釋變量． 為驗證檢驗結果的有效性, 本文對模型進行隨機誤差項的二階序列自相關檢驗和模型過度識別約束有效的Sargan檢驗． 結果顯示, AR(2)檢驗值和Sargan檢驗值均大于0.1, 即模型不存在過度認別和自相關, 說明檢驗有效．

系統穩健性的回歸結果如表3所示． 從表3中可以看出, 無論是否控制其他反映地區經濟結構與能源稟賦水平的變量, 綠色金融指數對碳排放強度和人均碳排放的回歸系數均顯著為負, 且滯后一階綠色金融指數的回歸結果與上述基準回歸的結果基本一致． 說明在考慮內生性的情況下, 綠色金融發展仍然能夠對碳排放起到抑制作用． 同時, 對比基準回歸和系統廣義矩估計的回歸結果可以發現, 綠色金融回歸系數出現了明顯的下降, 表明在未考慮內生性的情況下, 綠色金融發展對碳排放的抑制作用會在一定程度上被高估．

表3 綠色金融發展與碳減排: 系統廣義矩估計

3.3 政策效應檢驗

為驗證假設1b, 本文以2007年《意見》頒布和2012年《指引》頒布為分界點, 將樣本按時間劃分為2003-2007年、 2008-2012年和2013-2021年3個子區間, 對政策效果進行實證檢驗, 結果如表4所示．

表4 綠色金融發展與碳減排: 政策效應

從回歸系數來看, 在2003-2007年區間, 綠色金融指數對碳排放強度和人均碳排放的系數分別為-0.02和0.04, 均不顯著． 在2008-2012年區間, 綠色金融發展開始對碳排放強度產生顯著的負向影響, 對人均碳排放強度仍然不顯著． 而在2013-2021年區間, 綠色金融指數對碳排放強度和人均碳排放的系數分別為-0.05和-0.07, 均顯著, 說明綠色金融發展的碳減排效應在綠色信貸政策調整前后存在明顯的差異: 在2007年《意見》頒布之前, 綠色金融發展并未有效地降低碳排放; 在2007年綠色信貸政策頒布之后, 2012年《指引》頒布之前, 綠色金融發展顯著地抑制了碳排放強度, 但對人均碳排放沒有產生顯著影響． 其原因可能在于差別化的綠色信貸政策有助于加快產業結構轉型升級, 推動產業技術雙重優化[30], 進而有效降低生產活動所產生的碳排放, 而相較于碳排放強度, 反映消費行為的人均碳排放更難進行調控, 故不顯著; 在《指引》頒布之后, 綠色金融發展均顯著抑制了碳排放強度和人均碳排放, 表明《指引》頒布之后實施的一系列政策措施不僅制約了重污染行業企業的規模和產能, 更是傳遞出國家大力發展綠色金融的“信號”, 這種“信號”產生的示范效應有效地引導了更多的資金退出“兩高一剩”領域, 流向“兩低”領域, 從而對生產活動和消費行為所產生的碳排放, 即碳排放強度和人均碳排放起到了顯著的抑制作用[31], 從而驗證了假設1b的準確性．

3.4 機制分析

為驗證環境規制的調節效應, 本文設置如下的計量方程:

Carboni=β0+β1Index+β2Regulationj+β3(Index×Regulationj)+β4Cons+γ0

(2)

式(2)中,Carboni為因變量碳排放,i=1, 2分別對應碳排放強度Intensity和人均碳排放P-captia．Index為綠色金融發展指數,Regulationj為環境規制,j=1,2,3,4分別對應環境規制總指數和3類環境規制工具．β0為常數項,β1,β2,β3,β4為回歸系數,Cons為控制變量,γ0為擾動項．

表5展示了調節效應的檢驗結果, 其中模型(1)和模型(2)展示了環境規制的回歸結果, 模型(3)和模型(4)展示了直接管制型工具的回歸結果, 模型(5)和模型(6)展示了經濟激勵型工具的回歸結果, 模型(7)和模型(8)展示了公眾參與型工具的回歸結果． 從表5可知, 環境規制總體對碳排放的兩個代理變量均產生了顯著的負向影響, 且二者與綠色金融指數的乘積則對碳排放的兩個代理變量產生了顯著的正向影響, 說明從整體來看, 環境規制對碳排放產生了抑制作用, 且對綠色金融的碳減排效應產生了正向調節作用． 分類型來看, 直接管制型工具和公眾參與型工具對碳排放的兩個代理變量均產生了顯著的負向影響, 且二者與綠色金融指數的乘積則對碳排放的兩個代理變量產生了顯著的正向影響, 說明直接管制型工具與公眾參與型工具均對碳排放產生了抑制作用, 且對綠色金融的碳減排效應產生了正向調節作用． 與此同時, 經濟激勵型工具沒有對碳排放產生顯著的抑制作用, 且對綠色金融的碳減排效應不存在調節作用．

表5 綠色金融發展與碳減排: 調節效應

對直接管制型工具而言, 環境規制力度增強會直接縮減高排放企業的生產規模, 甚至迫使其退出生產, 降低碳排放． 環境規制力度增強也會強化綠色金融發展的“擠出效應”和“補貼效應”, 金融機構在環境政策引導下, 一方面會減少對高排放企業的資金支持, 增加高排放企業的“遵循成本”, 甚至拒絕為其提供資金, 迫使這類企業必須縮減生產規模, 降低碳排放; 另一方面會加大對環保企業的支持力度, 鼓勵它們對綠色創新技術投資, 促進生產方式轉型, 實現低碳發展． 對經濟激勵型工具而言, 受制于不完善的制度基礎及較大的市場激勵標準執行差異, 導致污染項目收益仍大于激勵政策紅利, 其激勵作用被大幅度弱化, 未能有效降低碳排放[32]． 同時, 金融機構對企業貸款發放主要依據其抵押資產質量, 而不是其生產方式的綠色程度, 加之自身與環保部門之間沒有形成有效聯動, 不能及時獲取相關環保處罰信息, 進而導致經濟激勵型環境規制不能有效增強綠色金融發展的碳減排效應． 對公眾參與型工具而言, 公眾對企業生產活動的施壓力度和監督力度會隨著環保意識的增強而不斷增強, 直接扭轉企業低成本洗綠、 末端治理行為, 降低碳排放． 此外, 社會輿論的發酵也會強化綠色金融發展, 通過資金的環保配置, 倒逼企業綠色轉型進而減少碳排放． 因此, 直接管制型和公眾參與型工具都會在一定程度上抑制碳排放并惡化高排放企業的融資環境, 削減其生產規模乃至倒逼它們對綠色低碳技術進行投資, 實現生產方式的綠色轉型, 強化綠色金融發展的碳減排效應, 而經濟激勵型環境規制工具尚未表現出抑制和調節作用． 上述結果說明了假設2和假設3的正確性．

3.5 異質性分析

雖然環境規制對綠色金融的碳減排效應存在正向調節作用, 但考慮到地方政府在經濟體制改革和資源配置調控方面具有很大的影響力, 進而可以直接或間接地對地方環保政策的實施力度產生影響, 本文進一步對不同增長壓力地區環境規制調節作用的異質性進行分析． 采用王賢彬等[33]的方法, 選用地區當年預期經濟增長目標與上一年實際經濟增長速度的比值(比值大于1表明該地區面臨較大的經濟增長壓力, 反之則經濟增長壓力較小)來衡量經濟增長壓力, 并將樣本區分為高增長壓力地區和低增長壓力地區, 回歸結果如表6所示．

表6 異質性分析

從高增長壓力地區的結果來看, 環境規制沒有對碳排放產生顯著的抑制作用, 且對綠色金融的碳減排效應不存在調節效應; 而從低增長壓力地區的結果來看, 環境規制對碳排放產生了明顯的抑制作用, 且對綠色金融的碳減排效應產生了正向調節作用． 在不同的經濟增長壓力情況下, 地方政府和官員所采取的環保政策力度往往不同, 較低的經濟增長壓力可能會激勵地方政府更加重視綠色發展, 嚴格執行環保政策; 過高的經濟增長壓力可能會扭曲地方政府的環保政策取向, 為實現經濟高速增長而遲滯綠色發展步伐．

4 結論與啟示

本文基于2003-2021年省際面板數據, 就綠色金融對碳排放的影響及環境規制的調節作用進行實證檢驗, 并得出以下結論: ① 綠色金融發展對碳排放產生了顯著的抑制作用, 且存在時滯效應, 這一結論在考慮內生性的情況下依然成立． ② 以2007年和2012年為節點對3個子樣本分別進行回歸分析發現, 綠色金融政策的實施能夠顯著提高綠色金融的碳減排效應． ③ 整體來看, 環境規制對綠色金融的碳減排效應具有正向調節作用; 分類型來看, 直接管制型工具、 公眾參與型工具對綠色金融的碳減排效應具有正向調節作用, 而經濟激勵型工具目前并沒有產生調節作用． 鑒于此, 本文提出如下建議:

1) 推動綠色金融長期穩定發展． 考慮到低碳項目往往具有資金需求量大、 期限長的特點, 加之金融對實體經濟的影響存在時滯效應, 有必要構建與低碳項目發展匹配的綠色金融體系． 一方面政府可以通過對綠色融資工具進行財政補貼、 收稅優惠等措施促進金融機構發展綠色金融, 推動綠色信貸、 綠色證券、 綠色投資、 綠色保險等金融工具的多元發展; 另一方面還可以通過貼息等手段鼓勵金融機構設計長周期的綠色金融產品, 為低碳技術的研發和采用提供資金支持．

2) 加快綠色金融的立法進程． 以強調企業環境社會責任為出發點, 將金融產品的綠色導向法制化． 對于高排放企業, 應當以立法的形式進一步壓縮其融資空間, 禁止金融機構違規為其提供金融服務, 進而倒逼其放棄當前高污染的生產方式, 實現低碳轉型． 對于從事低碳技術研發或生產的企業, 應當在制度層面予以支持, 鼓勵金融機構承擔環境社會責任, 為其提供融資便利．

3) 強化環境規制與綠色金融的協同效應． ① 加強經濟激勵型環境規制的執行力度, 加大對污染企業的處罰, 讓遵循成本超過其利潤． ② 持續改善各類環境規制工具的優化組合與創新, 不斷完善直接管制型、 經濟激勵型及公眾參與型環境規制政策工具體系, 促進各形式工具間優勢互補． ③ 調整地方政府政績考核體系, 適當弱化增長速度目標, 構建以綠色可持續發展為導向的考核體系． ④ 促進環境規制與綠色金融實現協同, 加大環境規制對洗綠、 末端治理等攫取綠色資金行為的懲罰力度, 更加支持遵守環境規制企業綠色金融發展．