邵漢華++劉耀彬??

摘要：基于2000～2014年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，利用面板平滑轉(zhuǎn)換模型實(shí)證檢驗(yàn)金融發(fā)展與碳排放之間關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展總體上有利于降低碳排放，但這種金融減排效應(yīng)會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放等轉(zhuǎn)換變量，在高、低區(qū)制之間進(jìn)行平滑轉(zhuǎn)換，呈現(xiàn)出復(fù)雜的異質(zhì)性特征。因此，應(yīng)該加強(qiáng)金融政策和結(jié)構(gòu)性改革政策協(xié)調(diào)配合，更好地發(fā)揮金融發(fā)展對(duì)減少碳排放的正向激勵(lì)作用，促進(jìn)區(qū)域綠色金融發(fā)展。

關(guān)鍵詞：金融發(fā)展；碳排放；PSTR；非線性

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.18

中圖分類號(hào)：F124.5；F016.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2017）05-0080-05

The Nonlinear Relationship between Financial Development and Carbon Emission

——Based on Panel Smooth Transition Regression Model

SHAO Hanhua， LIU Yaobin

（School of Economics and Management，Nanchang University， Nanchang 330031）

Abstract：Based on the panel data of 30 provinces from 2000 to 2014 in China， this paper uses the panel smooth transition regression model to investigate the nonlinear relationship between financial development and carbon emission. The results show that financial development generally is conducive to reducing carbon emission， however， the reduction effect of financial development on carbon emission transitions smoothly between high and low regimes with the changes of the transition variables， such as economic development， industrial structure， energy structure and international trade. Therefore， the results underscore the need of enhancing the coordination between green finance and structural reforms to play the leading role of financial development in reducing carbon emission and promote regional development of green finance.

Key words：financial development； carbon emission； PSTR； nonlinear relationship

1 引言

伴隨著過(guò)去三十余年經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)，我國(guó)環(huán)境污染問(wèn)題日益嚴(yán)重，環(huán)境承載能力已趨極限，環(huán)境污染產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)成本是十分巨大的。要實(shí)質(zhì)性改善我國(guó)環(huán)境不僅僅要依靠更強(qiáng)有力的末端治理措施，還必須采用一系列財(cái)稅、金融等手段改革資源配置的激勵(lì)機(jī)制[1]。在資源配置中，“十三五”規(guī)劃提出，要大力發(fā)展綠色金融，引導(dǎo)社會(huì)資金從“兩高一低”行業(yè)退出，更多地投向綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)綠色清潔生產(chǎn)。與現(xiàn)有大多數(shù)研究從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)、城鎮(zhèn)化和貿(mào)易開放等角度來(lái)考察我國(guó)碳排放影響因素不同，本文擬從綠色金融視角來(lái)研究金融發(fā)展對(duì)碳排放的影響，并在PSTR模型的非線性分析框架下，深入研究中國(guó)不同省際地區(qū)發(fā)展特征差異對(duì)兩者關(guān)系的影響，以更好地發(fā)揮金融發(fā)展在地區(qū)節(jié)能減排中的作用，為促進(jìn)地區(qū)綠色金融發(fā)展提供決策依據(jù)。

2 文獻(xiàn)綜述

自從溫室氣體排放引發(fā)全球氣候問(wèn)題成為全球關(guān)注焦點(diǎn)以來(lái)，學(xué)界圍繞碳排放核算、碳排放權(quán)利分配以及碳排放影響因素研究進(jìn)行了大量研究。其中，在環(huán)境壓力驅(qū)動(dòng)影響因素的STIRPAT模型分析框架下，國(guó)內(nèi)外學(xué)者實(shí)證檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放和城市化等因素對(duì)碳排放的影響 [2～5]。近年來(lái)，金融發(fā)展對(duì)碳排放影響引起了學(xué)者的關(guān)注。一方面，金融發(fā)展可以通過(guò)緩解消費(fèi)者和企業(yè)的融資約束，刺激消費(fèi)投資增長(zhǎng)，從而擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源消耗，使得碳排放量顯著增加。Sadorsky的研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展使得消費(fèi)者可以更容易地獲得信貸，從而刺激消費(fèi)者購(gòu)買汽車、空調(diào)和冰箱等耗能大件產(chǎn)品，增加碳排放[6]。同樣，金融發(fā)展也可以提高企業(yè)融資可得性和降低企業(yè)融資成本，從而促進(jìn)企業(yè)購(gòu)置大型設(shè)備、新建生產(chǎn)線和擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，這些必然會(huì)增加能源消耗和碳排放 [7]。

另一方面，Shahbaz等認(rèn)為金融發(fā)展可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新以及為環(huán)保產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目和清潔生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)應(yīng)用提供資金支持等渠道，引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)碳排放可持續(xù)下降[8]。特別是在綠色金融發(fā)展的大背景下，發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)可以為企業(yè)節(jié)能減排項(xiàng)目提供多樣化的融資工具，同時(shí)，企業(yè)也有很強(qiáng)動(dòng)機(jī)通過(guò)清潔生產(chǎn)來(lái)提高社會(huì)責(zé)任形象，以便更好地融資。因此，從理論上看，金融發(fā)展既可以通過(guò)引致需求、擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源消耗、產(chǎn)生金融發(fā)展對(duì)碳排放增加的規(guī)模效應(yīng)，也可以通過(guò)調(diào)整結(jié)構(gòu)、促進(jìn)清潔生產(chǎn)、產(chǎn)生金融發(fā)展減少碳排放的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，即金融發(fā)展對(duì)碳排放的影響存在不確定性。實(shí)證方面，一些學(xué)者利用時(shí)間序列模型或面板數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)金磚四國(guó)、土耳其和南非等國(guó)研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與碳排放在不同國(guó)家呈現(xiàn)出不同的影響，甚至在同一國(guó)家不同時(shí)期也表現(xiàn)出不一樣的影響關(guān)系 [9～12]，即兩者之間關(guān)系十分復(fù)雜。

需要指出的是，國(guó)內(nèi)外實(shí)證研究大都使用線性模型研究金融發(fā)展與碳排放之間關(guān)系，對(duì)兩者可能涉及到的非線性關(guān)系研究不夠，所得出的結(jié)論也不一致甚至截然相反。特別地，現(xiàn)有研究使用的大都是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，即使面板數(shù)據(jù)模型也是在線性分析框架建立的，沒(méi)有考慮到地區(qū)差距視角下金融發(fā)展與碳排放之間的復(fù)雜性。由于我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和稟賦結(jié)構(gòu)存在較大異質(zhì)性，金融發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系可能受到這些異質(zhì)性影響，從而呈現(xiàn)出非線性效應(yīng)。因此，本文將從省際間異質(zhì)性視角出發(fā)，基于2000～2014年我國(guó)30個(gè)?。ㄊ校┟姘鍞?shù)據(jù)，利用能夠根據(jù)地區(qū)屬性差距進(jìn)行內(nèi)生分組的面板平滑轉(zhuǎn)換模型（PSTR），在實(shí)證分析金融發(fā)展對(duì)碳排放影響的整體基礎(chǔ)上，深入研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放等不同省際特征差異對(duì)兩者關(guān)系所產(chǎn)生的非線性影響，以更好地發(fā)揮金融發(fā)展在區(qū)域節(jié)能減排中的作用，促進(jìn)區(qū)域綠色金融發(fā)展。

3 模型、變量及數(shù)據(jù)說(shuō)明

3.1 模型設(shè)定

為了研究基于不同發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等地區(qū)差異下我國(guó)金融發(fā)展與碳排放之間的非線性關(guān)系，本文采用González等提出的面板平滑轉(zhuǎn)換PSTR模型 [13]進(jìn)行實(shí)證分析。

式（1）中，yit和xit分別是被解釋變量和解釋變量，即碳排放和金融發(fā)展；轉(zhuǎn)換函數(shù)g（qit；γ，c）是一個(gè)取值介于0和1之間的連續(xù)函數(shù)；qit、γ、c分別是轉(zhuǎn)換變量、平滑參數(shù)和位置參數(shù)；m是位置參數(shù)的個(gè)數(shù)，通常取值為1和2。當(dāng)m=1時(shí)，轉(zhuǎn)換函數(shù)含有一個(gè)位置參數(shù)：

此時(shí)，模型（3）為三區(qū)制的面板平滑轉(zhuǎn)換模型，轉(zhuǎn)換函數(shù)關(guān)于（c1+c2）/2對(duì)稱，并在該點(diǎn)取得極小值，處于中間區(qū)制狀態(tài)。

需要指出的是，在對(duì)PSTR模型估計(jì)之前需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诜蔷€性轉(zhuǎn)換機(jī)制，常用的方法是在γ=0處進(jìn)行泰勒展開構(gòu)造輔助回歸式：

因此，對(duì)PSTR模型的“非線性檢驗(yàn)”相當(dāng)于對(duì)式（4）中H*0：β1=…=βm=0作為原假設(shè)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，然后可以通過(guò)構(gòu)造如下統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)：

如果“線性檢驗(yàn)”拒絕原假設(shè)，則需要進(jìn)一步檢驗(yàn)是否存在一個(gè)或至少兩個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，即“剩余非線性檢驗(yàn)”。類似于“線性檢驗(yàn)”，同樣通過(guò)泰勒展開構(gòu)造輔助回歸函數(shù)，利用LM、LMF和LRT進(jìn)行檢驗(yàn)，直至不能拒絕原假設(shè)H0：r=r*為止，此時(shí)r*就為PSTR模型轉(zhuǎn)換函數(shù)最優(yōu)個(gè)數(shù)。

3.2 數(shù)據(jù)變量說(shuō)明

考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取2000～2014年中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政單元（西藏除外）作為研究對(duì)象，樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。相關(guān)變量選取計(jì)算情況如下：

（1）被解釋變量：碳排放。以單位GDP二氧化碳（CO2）排放量表示。目前尚無(wú)權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布關(guān)于省際層面CO2的數(shù)據(jù)，本文借鑒2006年聯(lián)合國(guó)政府間氣候?qū)ｉT委員會(huì)制定的溫室氣體清單指南提供的參考方法，構(gòu)建CO2的核算公式，為：

式（8）中，Ei表示各種化石能源消費(fèi)量；CFi為低位發(fā)熱量；CCi為單位熱量的含碳水平；COFi為能源的氧化率水平；44/12是CO2分子與碳原子質(zhì)量比。

（2）解釋變量：金融發(fā)展。選取經(jīng)典的金融相關(guān)比率，即用存貸款余額總量/GDP表示。此外用私人部門信貸總量與GDP比重，即金融效率，作為金融相關(guān)比率的補(bǔ)充指標(biāo)，該指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于金融發(fā)展的衡量。由于我國(guó)金融機(jī)構(gòu)尚未公布私人部門信貸數(shù)據(jù)，借鑒張軍和金煜[14]做法，私人部門信貸為：[（1-國(guó)有固定資產(chǎn)投資額）/全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額]×貸款余額。

（3）轉(zhuǎn)換變量。由于我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迥異，不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源稟賦結(jié)構(gòu)和對(duì)外開放等存在很大的差距，因此會(huì)使得金融發(fā)展對(duì)碳排放的影響在不同省份呈現(xiàn)出異質(zhì)性差距。因此，結(jié)合現(xiàn)有研究，選取地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放作為轉(zhuǎn)換變量，檢驗(yàn)不同經(jīng)濟(jì)特征差距對(duì)金融發(fā)展與碳排放之間產(chǎn)生的非線性關(guān)系。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放的測(cè)度，分別用各地區(qū)人均GDP對(duì)數(shù)值、二產(chǎn)比重、煤炭份額和進(jìn)出口貿(mào)易總額與GDP占比表示。

4 實(shí)證分析

4.1 非線性檢驗(yàn)

在對(duì)面板平滑轉(zhuǎn)換模型估計(jì)之前，首先需要確定在不同的轉(zhuǎn)換變量影響下金融發(fā)展與碳排放之間是否存在非線性關(guān)系。由表1可知，除了模型E和H外，其他模型在10%顯著性水平下都顯著拒絕兩者關(guān)系為線性關(guān)系的原假設(shè)，說(shuō)明模型E和H是不含有異質(zhì)性的線性模型，模型A至模型D、F和G存在明確的非線性特征；對(duì)模型A至模型D、F和G進(jìn)一步進(jìn)行非線性剩余檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)LM、LMF和LRT檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在10%水平下均不能拒絕r=1的原假設(shè)，因此模型A至模型D、F和G均適合采用單個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的PSTR模型。最后，通過(guò)AIC和BIC準(zhǔn)則確定模型A至模型D、F和G轉(zhuǎn)換函數(shù)的最優(yōu)位置參數(shù)個(gè)數(shù)均為1。

4.2 估計(jì)結(jié)果分析

本文利用網(wǎng)格搜索法尋找平滑參數(shù)γ和位置參數(shù)c，通過(guò)求解相應(yīng)回歸模型殘差平方和RSS最小時(shí)的參數(shù)值γ和c對(duì)模型進(jìn)行最優(yōu)參數(shù)估計(jì)，相關(guān)估計(jì)結(jié)果見表2。

從表2可知，所有模型的回歸系數(shù)在1%水平下均顯著，其中線性部分系數(shù)β1顯著為負(fù)，說(shuō)明金融發(fā)展有利于降低碳排放。而非線性部分系數(shù)β11顯著為正，說(shuō)明金融減排效應(yīng)隨著轉(zhuǎn)換變量增加而減少，地區(qū)經(jīng)濟(jì)的異質(zhì)性，即轉(zhuǎn)換變量的存在使得金融發(fā)展對(duì)碳排放影響系數(shù)被分成高、低不同區(qū)制，影響系數(shù)在區(qū)制間平滑轉(zhuǎn)換，具體來(lái)說(shuō)：

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與金融減排效應(yīng)。模型A結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.574和0.240，位置參數(shù)c為10.016，說(shuō)明當(dāng)人均GDP對(duì)數(shù)值低于10.016時(shí)，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.574，而當(dāng)人均GDP對(duì)數(shù)值高于10.016，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過(guò)平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至-0.334，意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高降低了金融減排效應(yīng)。結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)圖1可知，大部分樣本觀測(cè)值處于高、低區(qū)制之間，分布在位置參數(shù)c兩側(cè)，金融減排效應(yīng)從低區(qū)制下開始，以c為中心向高區(qū)制地區(qū)平滑轉(zhuǎn)換減弱，轉(zhuǎn)換速率為4.252。

（2）經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與金融減排效應(yīng)。模型B的結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.317和0.182，位置參數(shù)c為0.342，說(shuō)明當(dāng)二產(chǎn)比重低于0.342時(shí)，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.317，而當(dāng)二產(chǎn)比重高于0.342時(shí)，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過(guò)平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至-0.135，意味著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中工業(yè)比重的提高降低了金融減排效應(yīng)。結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)圖2可知，大部分樣本觀測(cè)值都位于高區(qū)制，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于1，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.135% ，金融減排效應(yīng)相對(duì)于低區(qū)制的省份降低了0.182%。 2014年僅有北京和海南處于低區(qū)制，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中工業(yè)比重最低，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于0，金融發(fā)展降低碳排放的效應(yīng)最大。當(dāng)利用金融效率指標(biāo)代理金融發(fā)展變量時(shí)，同樣發(fā)現(xiàn)金融效率改善降低了碳排放，并且這種效應(yīng)隨著工業(yè)比重提高而弱化，但平滑速率有所降低（見模型E和圖3）。

（3）能源結(jié)構(gòu)與金融減排效應(yīng)。模型C的結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.353和0.400，位置參數(shù)c為0.708，說(shuō)明當(dāng)能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重低于0.708時(shí)，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.353，而當(dāng)能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重高于0.708時(shí)，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過(guò)平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至0.047，意味著能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重提高降低了金融減排效應(yīng)。特別地，當(dāng)?shù)貐^(qū)煤炭比重到達(dá)高區(qū)制，金融深化率每提高1%，碳排放會(huì)增加0.047%。這說(shuō)明對(duì)于以煤為主的省份來(lái)說(shuō)，金融發(fā)展不僅沒(méi)有降低碳排放，反而增加了碳排放。結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)圖4可知，轉(zhuǎn)換函數(shù)的數(shù)值基本處于0.15之上，說(shuō)明模型基本處在一種高區(qū)制轉(zhuǎn)換狀態(tài)，其中450個(gè)樣本觀測(cè)值中已經(jīng)有8.82%的樣本位于高區(qū)制。當(dāng)利用金融效率指標(biāo)代理金融發(fā)展變量時(shí)，同樣發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展降低了碳排放，并且這種效應(yīng)隨著能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重提高而弱化、消失直至轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑谛侍岣?%，碳排放增加0.538%（見模型F和圖5）。

（4）對(duì)外貿(mào)易與金融減排效應(yīng)。模型D的結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.579和0.208，位置參數(shù)c為0.66，說(shuō)明當(dāng)進(jìn)出口貿(mào)易占GDP比重低于0.66時(shí)，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.579，而當(dāng)進(jìn)出口貿(mào)易占GDP比重高于0.66時(shí)，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過(guò)平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至-0.371，這意味著對(duì)外貿(mào)易弱化了金融減排效應(yīng)。 根據(jù)“污染避難所”假說(shuō)，發(fā)展中國(guó)家環(huán)境監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)普遍較低，發(fā)達(dá)國(guó)家通過(guò)進(jìn)出口貿(mào)易向發(fā)展中國(guó)家轉(zhuǎn)嫁污染，國(guó)內(nèi)一些研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)貿(mào)易開放存在“污染避難所” [15]。因此，粗放型的外貿(mào)發(fā)展方式使得金融減排效應(yīng)大打折扣。

結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)（如圖6）進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，76.9%樣本觀測(cè)值都處于低區(qū)制，貿(mào)易比重要顯著低于門檻值，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于0，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.579%，金融減排效應(yīng)最大。也就是說(shuō)，對(duì)于我國(guó)大部分省份來(lái)說(shuō)，當(dāng)前貿(mào)易比重還沒(méi)有能夠顯著降低金融減排效應(yīng)。但是，也有59個(gè)樣本觀測(cè)值處于高區(qū)制，貿(mào)易比重高于門檻值，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于1，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.371%，金融減排效應(yīng)最弱。

5 結(jié)論性評(píng)述

面對(duì)日益嚴(yán)峻的環(huán)境壓力，積極發(fā)揮金融資源配置在綠色發(fā)展的引領(lǐng)作用是“十三五”時(shí)期發(fā)展綠色金融的題中之義?；诖?，本文對(duì)我國(guó)金融發(fā)展與碳排放之間的非線性關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：金融發(fā)展總體上有利于降低碳排放，但這種金融減排效應(yīng)會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放等轉(zhuǎn)換變量，在高、低區(qū)制之間進(jìn)行平滑轉(zhuǎn)換，呈現(xiàn)出復(fù)雜的異質(zhì)性特征。具體來(lái)說(shuō)，上述轉(zhuǎn)換變量的位置參數(shù)值分別為10.016、0.342（0.348）、0.708（0.677）和0.660，這些參數(shù)值將每個(gè)省（市）分為高、低區(qū)制，金融減排效應(yīng)在低區(qū)制最大、在高區(qū)制最小，即在人均GDP水平較高、工業(yè)比重較高、能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重較高和貿(mào)易開放程度較高的省份，金融減排效應(yīng)下降。特別地，當(dāng)一個(gè)省份能源結(jié)構(gòu)煤炭比重達(dá)到0.708時(shí)，金融發(fā)展不僅不能降低碳排放，反而會(huì)增加碳排放?；谶@些研究結(jié)論，提出如下的政策建議：

一是大力發(fā)展綠色金融，更好地發(fā)揮金融資源配置對(duì)綠色發(fā)展的正向激勵(lì)作用。研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展總體上有利于降低碳排放，但由于我國(guó)目前尚未建立完整的綠色金融體系，缺乏一個(gè)系統(tǒng)完整的政策框架，沒(méi)有充分吸引社會(huì)資金進(jìn)入綠色行業(yè)，金融體系支持綠色發(fā)展仍然存在很大改善空間。因此，要切實(shí)按照“十三五”規(guī)劃提出的“發(fā)展綠色金融”的要求，積極營(yíng)造良好的支持綠色金融發(fā)展的政策和市場(chǎng)環(huán)境，強(qiáng)化綠色金融的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，創(chuàng)新發(fā)展綠色貸款、綠色債券、綠色基金、綠色保險(xiǎn)等多種方式的綠色金融產(chǎn)品，不斷滿足企業(yè)多元化綠色投融資需求，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)真正實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展。

二是加強(qiáng)金融政策與結(jié)構(gòu)性改革政策的協(xié)調(diào)配合，放大金融減排效應(yīng)。本文研究發(fā)現(xiàn)，粗放的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口貿(mào)易等會(huì)降低金融減排效應(yīng)，因此提高金融減排效應(yīng)不僅是一個(gè)單純的金融資源配置問(wèn)題，還涉及到產(chǎn)業(yè)升級(jí)、外貿(mào)轉(zhuǎn)型、環(huán)境監(jiān)管、能源價(jià)格改革等結(jié)構(gòu)性改革政策的協(xié)調(diào)配合，切實(shí)降低污染性項(xiàng)目的投資回報(bào)率、提高綠色項(xiàng)目的投資回報(bào)率，增強(qiáng)綠色金融發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，促進(jìn)綠色清潔生產(chǎn)。

三是因地制宜推動(dòng)區(qū)域綠色金融發(fā)展。由于我國(guó)各省（市）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦條件存在較大差距，經(jīng)濟(jì)特征差距使得金融發(fā)展與碳排放之間關(guān)系也十分復(fù)雜，因此推動(dòng)區(qū)域綠色金融發(fā)展時(shí)，需要因地制宜地制定發(fā)展的優(yōu)先事項(xiàng)和現(xiàn)實(shí)解決路徑。

參考文獻(xiàn)：

[1]綠色金融工作小組. 構(gòu)建中國(guó)綠色金融體系[M]. 中國(guó)金融出版社， 2015.

[2]Suri V， Chapman D. Economic Growth， Trade and Energy： Implications for the Environmental Kuznets Curve[J]. Ecological economics， 1998， 25（2）： 195-208.

[3]Halicioglu F. An Econometric Study of CO2 Emissions， Energy Consumption， Income and Foreign Trade in Turkey[J]. Energy Policy， 2009， 37（3）： 1156-1164.

[4]林伯強(qiáng)， 蔣竺均. 中國(guó)二氧化碳的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線預(yù)測(cè)及影響因素分析[J]. 管理世界， 2009 （4）：27-36.

[5]林伯強(qiáng)， 劉希穎. 中國(guó)城市化階段的碳排放：影響因素和減排策略[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2010（8）：66-78.

[6]Sadorsky P. The Impact of Financial Development on Energy Consumption in Emerging Economies[J]. Energy Policy， 2010， 38（5）： 2528-2535.

[7]Dasgupta S， Laplante B， Mamingi N. Pollution and Capital Markets in Developing Countries[J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2001， 42（3）： 310-335.

[8]Shahbaz M， Solarin S A， Mahmood H， et al. Does Financial Development Reduce CO2 Emissions in Malaysian Economy？ A Time Series Analysis[J]. Economic Modelling， 2013， 35： 145-152.

[9]Tamazian A， Chousa J P， Vadlamannati K C. Does Higher Economic and Financial Development Lead to Environmental Degradation： Evidence from BRIC Countries[J]. Energy Policy， 2009， 37（1）： 246-253.

[10]Shahbaz M， Solarin S A， Mahmood H， et al. Does Financial Development Reduce CO2 Emissions in Malaysian Economy？ A Time Series Analysis[J]. Economic Modelling， 2013， 35： 145-152.

[11]Khan M A， Khan M Z， Zaman K， et al. Questing the Three Key Growth Determinants： Energy Consumption， Foreign Direct Investment and Financial Development in South Asia[J]. Renew Energy， 2014， 68： 203-215.

[12]Abbasi F， Riaz K. CO2 Emissions and Financial Development in an Emerging Economy： An Augmented VAR Approach[J]. Energy Policy， 2016， 90： 102-114.

[13]González A， Terasvirta T， Van Dijk D. Panel Smooth Transition Regression Models[M]. School of Finance and Economics， University of Technology， 2005.

[14]張軍， 金煜. 中國(guó)的金融深化和生產(chǎn)率關(guān)系的再檢測(cè)：1987-2001[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2005（11）：34-45.

[15]趙忠秀， 王苒， 閆云鳳. 貿(mào)易隱含碳與污染天堂假說(shuō)——環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線成因的再解釋[J]. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題， 2013（7）：93-101.

（責(zé)任編輯：李 鏡）