探析金融發展改善區域環境污染水平措施

羅能生 胡麗娟

【摘要】本文基于經典的IPAT模型，在構建金融發展指標體系的基礎上，通過空間杜賓模型并采用極大似然估計方法研究了金融發展對區域環境污染的影響，主要結論為：金融發展對本地區的環境狀況更多表現為規模擴張和促進消費的促進污染作用，而對臨近地區表現為研發技術和促進產業結構升級的地理空間傳導作用，顯著降低了環境污染水平。此外，通過被解釋變量空間滯后項分析可以知道，我國環境污染在地域上呈現出明顯的空間相關性，且溢出效應為正。

【關鍵詞】金融發展;環境污染;空間杜賓模型

一、引言

改革開放四十年來，我國的經濟得到持續快速的發展，創造了舉世矚目的“增長奇跡”。然而在經濟高速增長的同時，我們面臨的環境問題也愈加嚴峻，大氣污染、水污染與固體廢棄物污染等問題層出不窮。企業生產經營的原則是追求利益最大化，在擴大生產的同時無疑會增加污染物排放，破壞生態環境;高污染、高排放、高能耗的企業往往清潔技術落后、資源浪費嚴重，又存在環保技術研發資金不足、污染治理技術有限的問題，清潔生產難以實現。

欲解決現階段的環境問題，就需要充足的資金對企業的清潔技術研發及環保生產給予支持。研究表明，金融發展能夠為經濟主體提供更多的資金，鼓勵其進行環境治理;金融通過集聚資金、調劑余缺的方式對有限的資源進行優化配置，進而對環境治理產生積極影響，減輕區域環境污染（張凱強，2015）;金融發展能夠使作為經濟主體的企業有更大的意愿去嘗試技術創新（Paul，1992;Krebs，2003），促進企業清潔技術創新活動的開展;金融發展能夠引領經濟結構升級，從而推動經濟發展與經濟結構的轉變（Chakraborty～Ray，2006），對區域的經濟、環境產生深遠影響。因此金融發展對環境污染可能具有重要影響，本文旨在研究金融發展對環境污染的影響效應，并基于此提出促進金融發展和降低環境污染的政策建議。

二、我國金融發展與區域環境污染的測評

（一）我國金融發展的測度

借鑒以往文獻的研究經驗，并考慮相關數據可得性的基礎上，本文擬從金融發展的總體規模和質量，金融發展宏觀環境以及銀行業、保險業和證券業三類金融中介機構發展狀況五個方面構建熵值法一級指標，并選取相對應的14個二級子指標，運用2003-2015年30個省份的面板數據構建區域金融發展綜合指標體系。相關數據來源于《中國統計年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國保險年鑒》和各省份統計年鑒，對于少數缺失值，采用插值法進行填補。相應指標選取和權重計算過程和結果如下：

（二）我國區域環境污染的評估

針對環境污染的指標選擇，在參考以往文獻的研究基礎上，我們采用污染物的排放量這一指標進行分析。在充分地考慮了廢水（fs）、廢物（fW）和廢氣（fq）三種不同種類的環境污染物以后，參照朱平芳等（2011）提出的綜合指標構建方法，選取工業固體廢棄物產生量、工業廢水排放量和工業廢氣排放量三個單項指標，在標準化消除量綱影響的基礎上，通過加總數值來構建環境污染的綜合衡量指標。

三、金融發展對區域環境污染的實證研究

（一）指標選取與數據說明

20世紀70年代由美國經濟學家Holdren和Ehrlich提出的IPAT模型被認為是解釋人口經濟活動對環境變化影響的典范，他們認為人口規模、人均財富和技術水平是影響生態環境的主要因素。本文的模型即來源于此。標準的IPATg型公式為：

被解釋變量：環境污染水平（wrcc）。本文選取工業固體廢棄物產生量、工業廢水排放量和工業廢氣排放量三個單項指標，在標準化消除量綱影響的基礎上，通過加總數值來構建環境污染的綜合衡量指標。由于采用了三種不同的污染物類型，因此能夠較為科學和全面地反映當前各省份環境污染的實際狀況。

核心解釋變量：金融發展（z1）。本文從金融發展的總體規模和質量，金融發展宏觀環境以及銀行業、保險業和證券業三類金融中介機構發展狀況這五個方面出發，采用熵值法對數據進行計算，構建了金融發展的綜合指標體系并進行了相關測算，具有較高的科學性和可信度。

上述變量主要來源EPS數據庫中的《中國統計年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國保險年鑒》、《中國能源經濟統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》和各省份統計年鑒，少數缺值數據利用插值法進行填補。

（二）空間面板模型的構建

由于各省份之間的經濟聯系往往是導致環境污染的主要驅動因素，且環境污染在省際空間中存在較強的溢出效應。因此，本文構建經濟和距離相結合的復合型空間權重矩陣基于空間面板模型進行實證研究。空間計量模型可以分為空間杜賓模型（sDM），空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（sEM）。由于杜賓模型能夠把空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型fsEMl都包括進來進行一般化，且本文重點考察金融發展對區域環境污染的影響及其溢出效應。因此，本文選擇具有空間固定效應和時間固定效應的雙向杜賓模型來進行數據擬合分析，具體公式為：

（三）實證結果分析

基于模型3，使用2003-2015年中國30個省份的面板數據并采用基于極大似然估計函數對空間和時間雙向固定的空間杜賓模型進行估計，結果呈現在表5中。

在模型（1）中，本文首先運用OLS模型回歸結果進行定量的擬合，發現金融發展（1nzl）整體在1%的顯著性水平上顯著促進了環境污染水平的提高，這可能是因為金融行業的快速發展有助于企業降低融資約束從而快速擴大企業規模，增加污染排放。同時，金融體系的完善，有助于促進居民消費，從而也可能刺激生產，從而擴大污染。進一步地在模型中，我們依次加入各控制變量并采用空間杜賓模型進行擬合回歸分析，在擬合優度R-squared不斷提高的狀況下，得到最終的估計方程模型。在模型中，首先，污染產出的空間滯后項系數（w*lnwrcc）在5%的顯著性水平上顯著為正，這表現不同省份間的環境污染存在較強的空間相關性，且溢出效應顯著為正。其次，金融發展（1nzl）對本地區環境污染的促進作用在10%顯著性水平上顯著為正，金融發展在當地主要表現為污染的促進作用，和我們OLS的回歸結果保持一致。再次，金融發展的空間滯后項（w*lnzl）系數在5%顯著性水平上顯著為負，這表明金融發展對于臨近地區的環境污染產生了明顯的負向溢出效應。這可能的原因是金融發展的穩定成長，有助于企業防范風險，降低風險損失，進而更能夠鼓勵企業進行環境治理方面的研發創新和科技投入，而技術的推廣和使用能夠極大程度的降低單位產值能耗和污染水平，地理空間上技術和信息的不斷傳導和重復利用，能夠產生明顯的空間負向溢出效應。

其他控制變量對環境污染的影響探析。首先，人均GDP及其二次項和三次項的直接效應在1%的顯著性水平上呈現出正、負、正的相關性，間接效應不顯著，這表明我國省份金融發展水平和環境污染之間并沒有表現出“倒u”型的庫茲涅茨曲線形式，而是表現為“N型”的發展關系。其次，城鎮化和外商直接投資均在5%的顯著性水平上顯著加劇了環境污染水平，隨這城鎮化水平的不斷提高，經濟集聚和環境污染問題日益凸顯，而外商直接投資的結論也與“污染天堂假說”保持一致，顯著加劇了我們國家的環境污染水平。再次，研發投入和環境規制資均在5%的顯著性水平上顯著抑制了環境污染水平，科技研發和針對環境污染的規制政策均有利于改善環境污染現象。最后，在人口密度和產業結構指數對環境污染的影響中，我們并沒有發現出穩健的相關性。

四、主要結論和政策建議

本文運用2003-2015年30個省份的面板數據，基于擴展的IPAT模型，選取適應的空間杜賓模型對金融發展與環境污染的影響效應進行分析，結果發現：整體上，金融發展對本地區的環境狀況更多表現為規模擴張和促進消費的促進污染作用，而對臨近地區表現為研發技術和促進產業結構升級的地理空間傳導作用，顯著降低了環境污染水平。

本文提出以下政策建議：

第一，發展綠色金融，改善金融發展的規模效應。一方面，鼓勵商業銀行為代表的金融機構進行綠色金融產品推廣，在信貸環節中貫徹落實節能環保政策，倒逼企業轉變生產方式、改變生產結構、減少污染排放，提升區域經濟發展的質量;另一方面，要建立健全我國各地區的碳交易市場和排污權交易制度，引導企業通過市場化的方式進行排污權交易，對各種污染排放的進行控制與管理。

第二，擴大研發投入，增強金融發展的技術效應。首先，地方政府可以通過財政補助、價格補貼等方式對高技術行業的企業進行補助，對其落戶給予優惠政策，支持其研發創新活動。其次，金融機構的信貸政策應向高科技和環保類項目傾斜，增強環保類企業籌資能力，保障企業的研發投入。最后，企業應堅持“引進、消化、吸收、再創造”的科技創新道路，堅持技術引進與自主研發相結合，提高能源使用效率，減少工業污染的排放。

第三，優化資本配置，提升金融發展的結構效應。首先，市場依照供求狀況進行資源配置，適當提高資金的使用成本，促進資金流向業績良好、具有市場競爭力的企業，提高生產效率較高企業的融資能力。其次，政府發揮其導向作用，為經濟可持續發展提供有效的引導和推動。政府鼓勵和發展資源節約型、環境友好型產業，引導資本投入向綠色低碳企業傾斜，再通過市場的作用重點支持高科技、高成長的清潔型產業，推動區域產業結構的綠色轉型。