視野：鄉村振興背景下金融支持對碳排放有哪些影響？

文/崔玉娟

金融發展模式逐漸向碳金融模式轉變，在綠色債券、綠色基金以及其它碳衍生產品方面進行積極探索與創新，碳交易市場的流動性逐漸增強，為節能減排、環境治理和經濟結構調整做出積極貢獻。

引言

十九大報告中“生態文明建設”已上升至國家戰略高度，各級政府、企業越來越重視提高生產技術、發展可再生能源，建立健全全國碳排放權交易市場以促進碳減排?！栋屠铓夂蜃兓瘏f定》中，我國提出到2030年單位GDP二氧化碳排放量比2005年下降60%至65%。雖然我國在減少碳排放方面做出很大努力，但是隨著社會發展，能源消費激增，開發與消費能源過程中，溫室氣體不斷累積，二氧化碳排放總量始終保持在高位。根據國際能源署數據，2016年我國碳排放量約為91.23億噸，為全球第一大二氧化碳排放國。二氧化碳排放總量的增加，將成為制約我國經濟快速健康發展的因素之一。在經濟增長的同時降低碳排放量，需要改變原有高碳能源擴張發展模式，以推動社會經濟和環境可持續發展。減排技術、能源利用技術等低碳技術對提升我國碳減排效率，改變我國高碳產業結構產生重要影響，如垃圾焚燒發電技術可增發電量2%-10%，實現碳減排約765萬噸。數據顯示，2006-2015年，我國能源利用效率技術如富氧燃燒碳減排技術、提升能源加工轉換效率的技術、可再生能源利用技術分別實現碳減排約13.45億噸、2.44億噸和8.5億噸。我國已經意識到技術創新的重要性，2017年全社會研發投入年均增長11%，科技進步貢獻率由52.2%提高到57.5%，專利申請量達138.2萬件，同比增長14.2%，淘汰退出一部分高耗能、高耗水、高污染產業，并促使企業引進節能減排技術，實施惠普性支持政策，不斷打造掌握核心技術知識產權的先進企業。金融支持起到了資金融通的作用，引導了資源的優化配置，是經濟發展的重要媒介和推動力，統計數據顯示，截至2018年3月份，金融資產總量約247.95萬億人民幣，本外幣貸款余額130.45萬億元，同比增長11.9%；本外幣存款余額174.44萬億元，同比增長8.4%。降低經濟發展中的碳排放量離不開金融的支持，金融發展有利于推動技術進步，進而對提升能源利用效率、降低碳排放量等方面起到重要影響。2017年末我國專利質押融資額超過720億元，重點產業專利運營基金募集資金約42.8億元。同時，金融發展模式逐漸向碳金融模式轉變，據統計2017年我國綠色融資總額約9萬億元，在綠色債券、綠色基金以及其它碳衍生產品方面進行積極探索與創新，碳交易市場的流動性逐漸增強，為節能減排、環境治理和經濟結構調整做出積極貢獻。

相關研究

碳排放問題已成為氣候變化問題的重要議題，我國碳減排效應評估和路徑研究較多是從 經濟、技術、環境、能源等維度進行，并借助相關模型方法度量對碳排放的影響程度，涉及經濟增長、貿易開放、金融支持、資源配置、技術進步、碳減排效率、人口結構等指標。關于貿易開放、人口規模、環境、人力資本、人均產出、產業結構、總產值、能源結構和能源強度等對碳排放影響因素的研究，李鍇、齊紹洲(2016)運用1997-2008年30個省市面板數據，基于貿易開放、經濟增長和碳排放之間的相關理論，深入研究國際貿易的環境效應，發現國際貿易對我國環境質量呈現負向影響。Bassem Kahouli(2017)通過對1995-2015年南地中海國家的面板數據進行分析，建立自回歸分布滯后模型和向量誤差修正模型，把貿易、資本和城市化作為控制變量，重點研究經濟增長、能源消耗和金融發展的長、短期因果關系，發現大多數國家三者之間是單向影響，并提出增加金融發展、減少能源不合理消費、在經濟增長的同時保護環境，降低二氧化碳排放量的建議。Yang Yu, Feifan Chen(2017)運用2000-2010年中國和韓國數據，建立“輸入-輸出”模型，實證檢驗貿易與碳排放之間的關系。結果顯示，中國和韓國之間貿易轉移對減少全球碳排放起到積極作用，并且認為紡織、皮革、化工和金屬貿易行為是增加碳排放的主要原因。Sun Bing(2011)利用2000-2009年四川省面板數據，實證檢驗人口、經濟和技術因素對四川省低碳經濟的影響。結果表明，人口規模對碳排放影響大于人口結構，并提出控制人口增長，倡導低碳生活方式和消費模式。陳詩一(2009)分別從能源和環境兩個維度探討以高能耗和高碳排放為特征的中國工業可持續發展問題，結果顯示能源和資本是驅動中國工業增長的主要因素，實現中國工業完全可持續發展還需進一步提高節能減排技術。Sadia Bano ,Yuhuan Zhao , Ashfaq Ahmad等(2018)運用1971-2014年巴基斯坦的面板數據，建立自回歸分布滯后模型和向量誤差修正模型分析人力資本和碳排放之間的關系。結果證明，人力資本改善能夠降低碳排放，但不會抑制經濟增長。歐元明，周少甫(2015)使用STIRPAT模型對全國省域人均碳排放因素進行研究，結果表明，人均產出、對外貿易、能源強度、能源結構等導致人均碳排放量增加，而人口密度、產業結構、城市化率能夠抑制碳排放。魯萬波、仇婷婷、杜磊(2013)從產業結構的角度研究六大產業部門對碳排放的貢獻度，發現工業部門對碳排放量增長的貢獻最大。進一步探討能源結構、能源強度、產業結構和總產值對碳排放的影響，發現總產值和產業結構是碳排放的助長因素，而能源強度和能源結構能抑制碳排放量的增長。關于交通運輸、公路建設、建筑業、旅游發展等對碳排放影響的研究，Lu Xiaoli, Lv Xiaofei(2015)通過運用夏普里分解方法分析遼寧省交通運輸業對遼寧省碳排放的影響，研究發現提高交通運輸利用率能減少交通運輸業造成的碳排放。Xie Rui, Fang Jiayu, Liu Cenjie(2017)基于我國2003年至2013年間283個城市的面板數據，建立STRIPAT模型研究交通基礎設施對城市碳排放的影響。結果表明，大中型城市相較于小城市，其交通基礎設施建設導致碳排放量增加更顯著。Peng Bo ,Fan Xueyong,Wang Xunjie(2017)研究發現中國多個省份公路建設施工中瀝青加熱和集料干燥環節是碳排放的重要原因。王凱、邵海琴、周婷婷等(2018)利用擴展的環境庫茲涅茨曲線(EKC)方法研究旅游發展對區域碳排放的影響，數據分析發現，旅游業發展會導致碳排放增加，而旅游服務專業化水平提高能減輕經濟發展的環境壓力。金融支持、技術進步也受到越來越多的關注。關于金融支持技術創新的研究，嚴成樑、李濤、蘭偉(2016)在金融發展與二氧化碳排放強度之間存在倒U型關系的理論模型基礎上，利用中國30個省份1997-2012年間的面板數據構建包含金融發展、創新與二氧化碳強度等變量的內生增長模型，提出金融發展既能夠直接促進低碳經濟的發展，又能夠通過技術創新等渠道間接促進低碳化的觀點。關于技術進步降低碳排放的研究，張偉、朱啟貴、李漢文(2013)基于生產理論，建立碳減排效率的DEA模型，并對影響碳減排效率的因素進行分解，研究發現碳減排技術、能源利用技術對碳減排效率有較強正向影響，并建議提高能源使用和碳減排技術水平。Su Wensong,Liu Yanyan,Wang Shaojian等(2018)等運用空間相關性分析、馬爾可夫鏈過渡矩陣、動態面板模型和廣義矩估計對19個國家面板數據實證分析城市碳排放的影響因素。結果發現人口聚集、技術進步、貿易開放度等因素均抑制碳排放量，并認為優化產業結構、簡化投資、提高技術水平是節能減排的有效途徑。

對策

我國在制定碳排放政策時應考慮產業結構性因素對降低碳排放強度的復雜影響以及對不同區域影響的差異性。持續發展低碳經濟，重視占碳排放量最大比例的工業行業的碳減排。產業結構優化升級是減少碳排放的重要途徑之一，借助金融工具進一步推動低碳經濟的發展，增強對金融資源、能源的利用效率。大力支持金融發展水平的提高，金融發展是實現經濟與環境協調可持續發展的重要手段。在兼顧經濟發展和環境保護前提下，優化融資結構，積極引導信貸政策與低碳經濟產業政策有效對接，充分發揮金融效率對降低碳排放強度的溢出效應。應加大省域之間的協作、基礎設施共享、信息與知識交流，借鑒和吸收優質低碳省市的改革成果，并制定適合自身的低碳發展戰略，帶動和協助工業城市進行技術創新，充分發揮優質低碳省市的示范和擴散效應。進一步加大研發經費的投入、低碳技術的創新與推廣。減排技術、能源技術等低碳技術是降低碳排放強度的核心，技術進步離不開金融支持。重視技術進步對碳減排的省域內及省域間外溢效應，有效推廣科技研發成果，充分發揮對抑制碳排放強度具有價值的技術成果的利用，積極推動低碳經濟發展。