金融發展對高耗能行業碳減排的影響

李楠

(江蘇師范大學科文學院 江蘇徐州 221116)

二氧化碳排放量增長引發的氣候變暖問題引發全球的廣泛關注，減少碳排放、發展低碳經濟成為全球的廣泛共識。我國多次指出要力爭在2030年達成碳達峰、2060年達成碳中和。為了實現碳達峰與碳中和目標，需要推動節能環保產業的發展與高耗能、高排放企業的轉型升級，促進經濟高質量發展。而高耗能行業碳減排離不開金融資金的支持，綠色金融通過將資金優先投入能耗強度低、污染排放少的企業及積極研發低碳技術的企業與項目，促使高耗能行業進行技術創新與轉型升級，實現碳減排。

1 文獻綜述

較多學者對金融與碳減排的關系進行了研究。顧紅梅、何彬(2012)指出，金融發展能夠減少二氧化碳排放。Eshet(2017)指出，綠色金融政策通過對棕色企業實施信貸約束、提高融資成本等途徑倒逼其進行綠色轉型。文書洋等(2021)指出，在綠色金融支持碳減排的過程中，技術進步起到重要作用，并對綠色金融通過推動技術進步進行實現碳減排的內在機理進行了分析。鐘意、孫克樂(2021)的研究結果顯示，外商直接投資能夠顯著促進碳減排，金融發展與碳排放強度之間存在倒“U”型關系。張文彬等(2022)指出，金融發展能夠發揮直接效應、技術效應與結構效應，從而促進節能減排，金融發展的規模效應還會導致碳排放量的增加。曾惠芝(2022)指出，一方面，綠色金融可以通過對高耗能行業實施信貸約束等措施，迫使其進行轉型升級、提升技術水平，進而提高能源利用率，實現碳減排。另一方面，綠色金融能夠為綠色項目與企業提供優惠的信貸支持，促進低碳技術的進步，減少二氧化碳的排放。

總結以往文獻，較多學者認為金融發展能夠通過推動技術進步等促進碳減排，也有學者指出金融發展的規模效應會促進碳排放的增加。較多學者對金融發展與碳減排的關系進行了研究，但聚焦具體行業的較少，因此本文以高耗能行業為例，研究金融發展對其碳減排的影響。

2 高耗能行業碳排放與碳金融發展現狀

2.1 高耗能行業碳排放現狀

圖1 為高耗能各細分行業二氧化碳排放量情況，2006—2020年電力熱力的生產和供應業、石油加工、煉焦及核燃料加工、黑色金融冶煉及壓延加工業二氧化碳排放量相對較高。從二氧化碳排放量的變動趨勢來看，2014年以來非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及化學制品制造業二氧化碳排放量呈降低趨勢，雖然2018年以后有所增加，但增長幅度較??；2018年以來，有色金融冶煉及壓延加工業二氧化碳排放量有所降低。

2.2 碳金融現狀

圖2為2013—2021年部分銀行綠色信貸貸款余額，從圖2可看出，中國銀行、中國建設銀行、中國工商銀行、中國農業銀行綠色信貸貸款余額較高，2013年以來各銀行綠色信貸貸款余額均呈上漲趨勢，且2019年以來上漲幅度大幅提高，體現銀行等金融機構重視發展綠色金融，積極為節能環保、清潔能源等綠色項目提供資金支持。

圖3為部分銀行綠色信貸減排二氧化碳當量，可看到綠色信貸能夠促進二氧化碳排放量的減少，2020年中國建設銀行綠色信貸減排二氧化碳當量為7388.66萬噸，2021年增加到12509.58萬噸，增長幅度較大；中國工商銀行2021年綠色信貸減排二氧化碳當量為9884.69萬噸，反映了綠色信貸在促進碳減排方面發揮了重要作用。

圖3 2016—2021年部分銀行綠色信貸減排二氧化碳當量

除了綠色信貸外，我國碳債券產品也不斷豐富。2022年以來，百瑞信托有限公司分別發行84.34億元的22新能源4ABN001優先(碳中和債)、83.75億元的22新能源4ABN002優先(碳中和債)等；中國長江三峽集團有限公司分別發行40億元的22三峽GN002(碳中和債)、40億元的22三峽GN003(碳中和債)等，碳債券品種日益豐富。

3 實證分析

3.1 理論模型設定

Hansen(1999)介紹了面板門檻模型分析核心解釋變量對被解釋變量的門檻效應，本文運用該模型分析金融發展對高耗能行業碳減排的影響。以單一門檻模型為例，模型設定為：

其中，yit為解釋變量，xit為核心解釋變量；i，t分別表示個體變量和時間變量；uit為個體效應；εit為隨機干擾項；Zit為控制變量；qit為門檻變量；γ為特定的門檻值；I(.)表示指示性函數，其取值為0和1，當對應條件成立時，取值為1，不成立時取值為0；α、β1和β2表示回歸系數。

3.2 變量選取及說明

選取單位工業增加值二氧化碳排放量(CE)為被解釋變量，該指標為各個高耗能行業二氧化碳排放量與其工業增加值的比值。2008年及以后，各高耗能行業工業增加值數據的計算參考程時雄等（2016），計算公式為第n年工業增加值=第n-1年工業增加值*(1+第n年12月工業增加值累計增長率)*第n年工業生產者出廠價格指數。

本文選取貸款規模(BL)為解釋變量，由于各銀行為高耗能各行業提供的貸款數據獲取不全，數據來源受限，因此選取高耗能各細分行業固定資產投資中銀行貸款占工業增加值的比重衡量貸款規模。

本文選取R&D經費支出(RD)、能源強度(EI)、能源消費結構(EC)為控制變量。R&D經費支出(RD)用R&D經費支出占工業增加值的比重表示；能源強度(EI)用終端能源消費量與工業增加值的比值衡量；能源消費結構(EC)用煤合計終端能源消費量在終端能源消費量中所占的比重表示。

本文選取六個高耗能行業的面板數據，時間跨度為2006—2020年，數據來源于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》、國泰安數據庫。

3.3 門檻值估計

本文將年份作為門檻變量對模型進行分析，分別對只存在一個門檻值、存在兩個門檻值和存在三個門檻值的情況進行檢驗，門檻效應檢驗結果如表1所示。

表1 門檻效應檢驗結果

由表1可知，以年份為門檻變量，在雙門檻模型中，原假設為存在2個門檻值，其F統計量的值為3.9386，在5%的顯著性水平上是顯著的；而三門檻模型中，其F統計量的值為0.9696，未通過5%的顯著性檢驗，因此接受存在2個門檻值的原假設。

表2為門檻估計值與其置信區間，以年份為門檻變量，兩個門檻估計值分別為2007.0505和 2013.0909，且在95%的置信區間內顯著。

表2 門檻估計值及置信區間

3.4 門檻模型估計與分析

在得到門檻估計值后，以年份為門檻變量構建雙門檻模型來衡量金融發展對高耗能行業碳減排的面板門檻效應，門檻模型回歸結果如表3所示。

表3 門檻模型回歸結果

由表3可知，以年份為門檻變量構建的面板門檻模型中，貸款規模對單位工業增加值二氧化碳排放量的影響都為正向影響，但兩個門檻值將貸款規模對單位工業增加值二氧化碳排放量的影響劃分為三個區間；當year≤2007.0505時，貸款規模每增加1%，單位工業增加值二氧化碳排放量增加0.3780%；當2007.0505＜year≤2013.0909時，貸款規模每增加1%，單位工業增加值二氧化碳排放量增加0.2786%，與2007年及之前相比，貸款規模對碳排放增長的促進作用有所減弱；當year＞2013.0909時，貸款規模每增加1%，單位工業增加值二氧化碳排放量增加0.1658%，反映出隨著時間的推移，貸款規模對碳排放增長的促進作用不斷減弱。由于金融發展一方面能夠推動技術進步、能源效率提高等促進高耗能行業碳減排。另一方面，存在規模效應導致碳排放量的增加。從實證結果看到，金融發展促進二氧化碳排放量的增加，但其促進作用不斷減弱，反映出近年來金融發展支持高耗能行業碳減排的作用逐漸顯現，銀行等金融機構通過對高耗能行業實施貸款限制措施及對節能環保項目提供優惠信貸政策，能夠激勵高耗能行業主動改進生產技術，從事清潔生產與環境保護，減少二氧化碳排放。

控制變量能源強度對單位工業增加值二氧化碳排放量具有促進作用，能源強度提高1%，單位工業增加值二氧化碳排放量增加3.0327%，反映了能源強度的提高將顯著增加其二氧化碳排放量。

4 結語

本文通過2006—2020年6大高耗能行業的面板數據，研究金融發展對高耗能行業的面板門檻效應。研究結果顯示：年份作為門檻變量，將貸款規模對單位工業增加值二氧化碳排放量的影響劃分為三個區間，在不同區間，影響作用有所不同。貸款規模的增加對單位工業增加值二氧化碳排放量的增長作用不斷減弱，反映出近年來金融發展的減排效應逐漸顯現。為有效發展綠色金融，促進高耗能行業碳減排，提出以下對策建議：

（1）創新綠色金融產品和服務。鼓勵銀行等金融機構積極開展節能減排專項貸款、能源效率貸款等，為高服務傳統能源提質增效的技術創新和產業項目提供融資渠道；支持企業發行綠色債券，降低綠色債券的發行難度；鼓勵商業保險公司設計開發綠色保險產品，為企業技術研發提供有效的風險管理。

（2）促進高耗能行業轉型升級。第一，高耗能行業應改進能源消費結構，降低煤炭等高排放、高污染資源的消費比重，增加清潔能源消費比重。第二，高耗能行業要及時進行綠色技術的研發與升級，提高能源利用效率，促進碳減排，實現高質量發展。