長江經濟帶金融結構影響碳排放實證研究

鄭蘭祥 營 柳

（安徽大學經濟學院 安徽合肥 230601）

中國金融體系以銀行體系為主導，直接融資占比始終偏低，且銀行市場集中度較高，金融結構失衡現象比較突出。當融資渠道、資金分配不再能滿足企業融資、技術創新和產業結構發展的需要時，金融結構水平進而會影響碳排放。本文的研究目標是理清金融結構優化與碳排放之間的關系，明確金融結構水平的高低是否對碳排放產生影響，如果經過實證研究證明了現存金融結構水平會減弱碳排放，那么我們采取什么措施能擴大這種金融減排效應；如果實證研究證明目前社會金融結構會增加碳排放，加大環境污染，那么我們通過怎樣改革，將這種惡性互動轉變為良性互動。深入剖析金融結構水平與碳排放之間的相互作用，對于決策層有針對性地進行宏觀調控，實施一系列有利于碳減排的金融政策具有重要的參考價值。

一、研究設計

（一）模型設定。

其中，i和t分別表示省份和年度;GCO2it表示二氧化碳排放強度也即是單位GDP所產生的二氧化碳量;Fsit表示金融結構，是本文的核心解釋變量;Controlit表示影響碳排放水平的其它控制變量，包括產業結構（INS）、城鎮化水平（URB）、經濟發展水平（ED）、貿易開發程度（OPEN），α0至αj均為待估參數，εit為殘差項。

根據前文文獻綜述，金融結構對碳排放的影響可能會通過技術創新間接傳導。借鑒BarronandKenny(1986)學者研究，本文采用逐步回歸方法檢驗中介效應。具體檢驗步驟為：首先，以碳排放強度為被解釋變量，金融結構為解釋變量，檢驗金融結構整體對碳排放的影響；再者，以技術創新為被解釋變量，金融結構為解釋變量，探究金融結構對技術創新的影響；最后，檢驗金融結構對碳排放的直接影響。回歸模型如下：

（二）指標選取與數據來源。

1.被解釋變量碳排放作為研究主要對象，用碳排放強度來衡量（二氧化碳排放量/GDP），即單位地區生產總值二氧化碳排放量，此代理變量表示單位產出所產生的二氧化碳，能夠體現經濟發展的效率。根據林伯強、劉希穎（2010）[1]、李鍇、齊紹洲（2011）[2]計算二氧化碳排放量方法，采用煤、石油、天然氣燃燒和水泥生產制造過程釋放的二氧化碳加總，能源碳排放系數取值參考《國家溫室氣體排放清單指南》。

2.解釋變量核心解釋變量從金融結構層面度量金融體系。主要代理變量為FS1：股票市場交易額和金融機構貸款余額兩者的比例，根據劉貫春（2017）[3]，股市交易總額衡量的是市場流動性，該值越大，說明金融體系市場化程度越大；反之說明金融中介越發達。并且選用大型商業銀行總資產占比（FS2）測度銀行部門的發展，根據孫彥林（2021）[4]，由于大型商業銀行（中、農、工、建、交）總資產占比50%以上，因此選取大型商業銀行總資產占比反應“銀行主導型”金融結構，該值越大，金融中介在金融體系中越重要。

3.中介變量和控制變量。

（1）技術創新（INNOV）。技術創新需要大量資金投入，借鑒Yinetal（2015）[5]學者做法考慮用研發支出占GDP比值作為技術創新代理變量，在一定程度上反應技術創新水平。

（2）產業結構（INS）。借鑒張維佳和宿曉翩（2015）[6]衡量產業結構的方法，選用二產、三產增加值占GDP比重作為產業結構代理變量。

（3）城鎮化水平（URB）。用城鎮人口占總人口比重衡量。

（4）經濟發展水平（ED）。采取人均GDP取對數衡量。

（5）貿易開發程度（OPEN）。采用進出口總額占GDP比值衡量。

4.數據來源。本文選取2010-2019年長江經濟帶11個省市的面板數據作為樣本進行計量分析，數據來源wind數據庫、中國科技統計年鑒、中國能源統計年鑒、中國金融統計年鑒，軟件使用stata16。

二、實證結果及分析

在對模型進行實證分析前，先對各個變量進行平穩性檢驗，避免“偽回歸”現象發生，在此采用LLC檢驗，結果表明各個變量均平穩，不存在單位根。用STATA軟件對變量進行面板模型檢驗，結果表明應采用固定效應模型，基于所得結果，采用相應模型進行估計。

（一）整體回歸分析。

表一 金融結構對碳排放強度整體影響

由回歸結果可知，FS1和碳排放強度存在負相關關系，而FS2和碳排放強度存在正相關關系。FS1每提高1%，碳排放強度將下降0.32%，FS2每提高1%，碳排放強度將增加0.3%，此結果初步表明，隨著金融結構水平由傳統模式轉向市場主導模式，減弱金融中介在金融體系中所占比例有利于碳減排。同時，由魏景賦和徐政（2018）[7]研究分析可知，金融發展水平提升對碳排放影響為負。

（二）中介效應分析。

表二 金融結構對技術創新的影響

1.3722***（2.15）0.0632**（2.74）0.5239***（4.84）ED OPEN Constant 0.8352***（1.64）0.0822*（3.26）0.7232***（3.26）

金融結構對技術創新影響結果顯示，FS1與技術創新存在顯著正相關關系，FS2與技術創新存在顯著性較低的負相關關系。這表明不同金融結構支持技術創新存在較大差異，股票市場相對于銀行部門對技術創新正向引導作用更大。如Dela Fuente和Martin（1996）所提出的，金融市場的發展拓寬企業融資渠道，帶動企業高水平的技術創新。

表三 金融結構影響碳排放機制分析

回歸結果顯示，技術創新INNOV在99%置信水平下顯著，FS1系數仍顯著為負，同時FS2系數仍顯著為正，不僅衡量了金融結構對二氧化碳排放強度的直接效應，也描述出金融結構對碳排放強度的間接效應。可以看出，技術創新是金融結構影響碳排放的重要途徑，原因在于，技術創新活動由于存在較高不確定性需要大量資本投入，因此存在相對較大的融資約束，企業獲取資金一方面來源于金融中介，一方面來源于市場融資；獲得融資后通過發展低碳技術和清潔能源技術，提高清潔可再生能源的利用率，優化能源結構，減少二氧化碳的排放。

三、結論及政策建議

研究基于長江經濟帶11個省市面板數據分析金融結構對碳排放的影響，結果表明：1.不同金融體系部門對碳排放影響存在差異，股票市場碳減排作用顯著高于銀行業。2.分析金融機構影響碳排放的機制，發現技術創新是金融結構作用碳排放的有效途徑。

基于研究結論，結合長江經濟帶地區金融結構特征事實，提出以下建議：

第一，根據長江經濟帶地區金融結構水平出臺金融政策針對綠色技術產業進行一對一扶持，如商業銀行不僅需要完善綠色信貸業務，還需要相應配套政策支持綠色信貸業務的發展，對環保低耗能產業提供差別優惠貸款及信貸擔保，并且根據企業產業特質提供專業項目分析，為良好的風險監控提供保障。[8]

第二，長江經濟帶綠色技術創新仍處在起步階段，需要較高交易成本且存在較大不確定性，因此存在資金約束問題，通過金融中介貸款或者直接融資等方式融資存在困難。需要繼續推動長江經濟帶資本發展，為企業直接融資提供基礎，改變且主要依賴銀行部門貸款的狀況，滿足不同企業的融資需求，推動經濟可持續發展。