章樂怡

（上海大學 悉尼工商學院，上海 201800）

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信貸供給對環(huán)境污染的影響——基于30個省級面板數(shù)據(jù)的實證檢驗

章樂怡

（上海大學 悉尼工商學院，上海 201800）

［摘 要］改革開放以來，中國在經(jīng)濟高速增長的同時，環(huán)境不斷惡化。對此，國家提出通過發(fā)揮金融機構在資源配置中的作用，調(diào)整信貸供給政策，幫助治理環(huán)境污染。本文以我國2004-2012年的30個省級面板數(shù)據(jù)為樣本，以工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢棄物排放量為環(huán)境污染的具體量化指標，以地區(qū)貸款余額為信貸供給的量化指標，使用STATA12.0軟件進行數(shù)據(jù)處理和回歸分析，實證研究信貸供給對我國環(huán)境污染的影響。

［關鍵詞］環(huán)境污染；信貸供給；計量模型

0　　引 言

改革開放以來,中國經(jīng)濟的高速增長令世人矚目，中國GDP的年均增長率平均可達到發(fā)達國家的2~3倍。然而,經(jīng)濟增長過程中巨大的能源消耗與污染排放給中國帶來了巨大的環(huán)境壓力。目前,中國的單位GDP能耗是發(fā)達國家的8~10倍,而污染更是達到發(fā)達國家的30倍。資源的過度開采和低效利用導致生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)惡化趨勢,經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染之間的矛盾日益突出。國家為了推進經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟結構調(diào)整,在金融層面提出了提高企業(yè)貸款門檻，控制信貸供給量的方針政策。原國家環(huán)境保護總局、中國人民銀行和中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會于2007年聯(lián)合發(fā)布了《關于落實環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風險的意見》,提出了約束信貸供給量，改善環(huán)境污染的必要性。同時,“十二五”規(guī)劃中也明確要求通過信貸供給限制，控制生產(chǎn)、流通、消費各環(huán)節(jié)的環(huán)境污染。2012年2月,銀監(jiān)會頒布《綠色信貸指引》，旨在推動銀行業(yè)金融機構進一步優(yōu)化信貸結構,合理控制信貸供給量，實現(xiàn)環(huán)境和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

在目前的學術領域內(nèi)，環(huán)境研究方面的文章雖然很多，但焦點大多集中在環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展的主題上，很少涉及信貸供給與環(huán)境污染之間的直接研究，實證研究更是少之又少。本文使用計量模型，將環(huán)境問題納入經(jīng)濟金融學的分析框架，為國家經(jīng)濟金融政策的制定提供參考。

1　信貸供給對環(huán)境污染的影響的文獻綜述

信貸供給對環(huán)境污染的影響，是經(jīng)濟發(fā)展對環(huán)境污染影響研究的延續(xù)。經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染研究的最經(jīng)典成果是“環(huán)境庫茲列茨曲線（EKC）”，它認為污染與人均收入之間存在先升后降的倒“U”型關系，包括Grossman和Krueger在內(nèi)的后續(xù)學者運用多個國家的數(shù)據(jù)和方法證實了這一關系的存在。與此同時，信貸供給與經(jīng)濟增長關系的研究也一直備受關注，Bemanke和Blinder認為在信息不對稱的條件下，金融機構通過信貸供給來調(diào)節(jié)企業(yè)與個人的需求和支出水平,從而影響經(jīng)濟發(fā)展。Kashyap, Stein和Wilcox通過銀行貸款和商業(yè)票據(jù)的相對變動證明信貸供給的變化能影響投資和經(jīng)濟產(chǎn)出?；谶@些研究，部分學者發(fā)現(xiàn)，信貸供給會通過影響經(jīng)濟發(fā)展，間接影響環(huán)境污染。國外代表性的著作有《金融可持續(xù)發(fā)展與銀行業(yè):金融部門與地球的未來》《環(huán)境金融》《產(chǎn)業(yè)生態(tài)學》及《將環(huán)境因素納入銀行借貸環(huán)境會計的應用》。這些研究指出信貸供給會間接作用于環(huán)境問題，得出合理控制信貸供給量能起到環(huán)境保護的作用。

國內(nèi)學者對信貸供給，經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境污染三者的關系做了大量研究。韓玉軍和陸旸針對經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關系做了研究，指出中國目前處于EKC曲線的第一階段，即經(jīng)濟增長會加劇環(huán)境污染。針對信貸供給和經(jīng)濟增長的關系，陳飛，趙聽東和高鐵梅基于向量子回歸模型的脈沖響應函數(shù),得出信貸增加對GDP增長有著顯著的促進作用；孫明華利用1994-2003年季度數(shù)據(jù)對GDP和信貸余額進行了Granger因果關系檢驗,結果認GDP和信貸余額之間存在長期穩(wěn)定的關系；蔡越洲和郭梅軍以1998年為界對GDP和信貸余額的季度數(shù)據(jù)進行檢驗，認為GDP和信貸余額在兩個子區(qū)間都存在協(xié)整關系；李成等通過對東、中、西部三個地區(qū)銀行信貸對經(jīng)濟增長作用的協(xié)整分析，發(fā)現(xiàn)信貸對經(jīng)濟增長的貢獻度從東向西依次遞減；張蕾蕾和薛洪言通過對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值結構變動系數(shù)和產(chǎn)業(yè)信貸結構變動系數(shù)計量分析，提出前期信貸供給對當期產(chǎn)值具有正影響，且具有一定的滯后性。國內(nèi)關于信貸供給與環(huán)境污染兩者關系的研究較少，多為定性研究。任輝對我國環(huán)境金融的制度構建作了探討,認為要在中國成功開展環(huán)境金融，必須建立有效的信貸機制。陳雁分析了環(huán)境金融在我國的發(fā)展現(xiàn)狀,闡述了約束信貸供給量對我國經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展是有深遠意義的。

綜上所述，國內(nèi)外均有大量研究證實了經(jīng)濟發(fā)展對環(huán)境污染的影響，以及信貸供給對經(jīng)濟發(fā)展，但對信貸供給與環(huán)境污染兩者關系的研究成果較少，且多以定性分析為主。本文建立計量基金模型，選用我國2004-2012年的30個省級面板數(shù)據(jù)為樣本，實證研究信貸供給對環(huán)境污染的影響。

2　信貸供給對環(huán)境污染影響的理論假設、計量模型

2.1理論分析與研究假設

根據(jù)“環(huán)境庫茲涅茨曲線假說”（Grossman and Krueger，1991），經(jīng)濟增長將影響環(huán)境質(zhì)量。當一國經(jīng)濟發(fā)展水平較低時，環(huán)境污染會隨經(jīng)濟增長而加??；當該國經(jīng)濟發(fā)展達到一定水平后，其環(huán)境污染會隨著經(jīng)濟增長得到改善。本文假設，中國仍處于環(huán)境庫茲涅茨曲線假說的第一階段，即經(jīng)濟增長將導致環(huán)境污染的加劇。

根據(jù)新凱恩斯主義，信貸投放將影響投資支出的比例，進而影響消費，最后對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響。當貨幣當局采取擴張性貨幣政策使銀行體系的儲備增加時，銀行貸款增加，CC曲線向右移動，經(jīng)濟產(chǎn)出增加，于此同時，利率下降，促進經(jīng)濟進一步發(fā)展。

基于以上分析，本文認為，信貸供給的增加將促進經(jīng)濟發(fā)展，進而導致環(huán)境污染的加劇。本文根據(jù)此假設，展開實證檢驗。

2.2計量模型的設定

本文建立一個計量方程來研究污染物排放水平和信貸供給之間的關系：

ln Pollutioni,t= β0+ β1ln CreSupi,t+ β2ln GDPi,t+ β3ln Popdensityi,t+ β4ln FDIi,t+ β5ln Industryi,t+ β6ln POLi,t+ εi,t

其中，i=1,2,…,n 為不同省級行政區(qū)的截面單元，t=1,2,…,n 為時間期數(shù)，β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6為變量的系數(shù)，εi,t為隨機擾動項。

此計量方程的因變量為環(huán)境污染物排放水平（ln Pollution），其具體量化指標為工業(yè)廢水排放量（ln Water）、工業(yè)廢氣排放量（ln Gas）、工業(yè)固體廢棄物排放量（ln Solid）。

此計量方程的自變量為信貸供給（ln CreSup）。對于度量信貸配給，不同學者有不同觀點。部分學者認為需要獲得銀行的信貸工作記錄，統(tǒng)計受到信貸配給的客戶占所有申請貸款客戶總數(shù)(包括成功的和被拒絕的)的比率來衡量信貸配給大小。本文不使用該微觀數(shù)據(jù)，而選取中國30個省公布的貸款余額測量化信貸配給的程度。

此計量方程的5個控制變量分別為以2000年為基年的地區(qū)國民生產(chǎn)總值（ln GDP），地區(qū)人口密度（ln Pop-density），外商直接投資的存量規(guī)模（ln FDI），第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（ln Industry），和污染治理的投資額(ln POL)。

本文選用的樣本為我國2004-2012年的30個省級面板數(shù)據(jù)，樣本不包括西藏自治區(qū)、中國臺灣、中國香港特別行政區(qū)區(qū)和中國澳門特別行政區(qū)的數(shù)據(jù)。所有的樣本數(shù)據(jù)主要來源于國泰安中國區(qū)域經(jīng)濟研究數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局官網(wǎng)和各省市自治區(qū)的地方統(tǒng)計年鑒，具體包括《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國國民生產(chǎn)總值核算歷史資料》等。本文使用STATA 12.0軟件進行數(shù)據(jù)處理和回歸分析。

為消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差問題，本文模型中的各變量數(shù)據(jù)均進行了自然對數(shù)運算。各變量數(shù)據(jù)自然對數(shù)值的描述性統(tǒng)計見表1。

表1　變量描述性統(tǒng)計

3　信貸供給對我國環(huán)境污染影響的實證分析結果

3.1變量平穩(wěn)性檢驗

為了避免偽回歸，確保估計結果的有效性，本文首先對各變量進行單位根檢驗，結果見表2。ln Water，ln Gas，ln Solid，ln GDP，ln Pop-density，ln FDI和ln Industry的P值均小于0.005，即在1%的置信水平下顯著，ln CreSup和ln POL的P值小于0.05，即在10%的置信水平下顯著。表明各變量不存在單位根，皆為平穩(wěn)序列。

表2　單位根檢驗

3.2實證檢驗及分析

表3顯示了以工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣及固體廢棄物為環(huán)境污染因變量的具體量化指標，對信貸供給的面板數(shù)據(jù)回歸結果。

表3　以工業(yè)廢水、廢氣和固體廢棄物為因變量，信貸供給為自變量的回歸結果

在以工業(yè)廢水為因變量的模型中，擬合優(yōu)度明顯偏低，解釋變量信貸供（lnCreSup）的系數(shù)為負數(shù)，但并不顯著。本文認為，是由于工業(yè)廢水相比廢氣和固體廢棄物更容易監(jiān)測，且國家針對廢水排放有嚴格要求，懲罰也更為嚴格，因此企業(yè)的廢水排放相對固定，受外界因素影響較小。下文對以工業(yè)廢水為因變量的方程，也不做討論。從表3的R2可以看出，以工業(yè)廢氣、固體廢棄物排放量為因變量的模型的擬合優(yōu)度分別為0.731和0.816，且解釋變量信貸供給（lnCreSup）的系數(shù)為正，表明當信貸供給增加，工業(yè)廢氣和固體廢棄物污染加劇，其結果分別在1%和5%的水平上顯著。變量lnGDP在以工業(yè)廢氣、固體廢棄物排放量為因變量的模型中的系數(shù)均為正，且均在1%的水平上顯著，表明GDP每增加1%，工業(yè)廢氣和固體廢棄物的排放量將分別增加58%和74.7%。變量lnPopdensity和變量lnFDI，在兩個模型中，系數(shù)均為負數(shù)，且均在1%的水平上顯著，表明人口密度每增加1%，工業(yè)廢氣、固體廢棄物排放量將分別降低25.7%和14.9%，外來投資每增加1%，工業(yè)廢氣、固體廢棄物排放量將分別降低20.4%和18%。變量lnIndustry在兩個模型中的系數(shù)均為正，并在1%的水平上顯著，表明和GDP一樣，二產(chǎn)業(yè)比重的增大，會導致廢氣和固體廢棄物污染加劇。

4　結 語

本文以我國2004-2012年的30個省級面板數(shù)據(jù)為樣本，以工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢棄物排放量為環(huán)境污染的具體量化指標，以地區(qū)貸款余額為信貸供給的量化指標，使用STATA 12.0軟件進行數(shù)據(jù)處理和回歸分析，實證研究了信貸供給對我國環(huán)境污染的影響。得出的結論為：信貸供給規(guī)模與我國工業(yè)廢氣的排放量、工業(yè)固體廢棄物的排放量存在正相關關系，即隨著信貸供給量的增加，工業(yè)廢氣的排放量和工業(yè)固體廢棄物的排放量都將上升。筆者認為，銀行在選擇貸款對象時，通常依據(jù)企業(yè)財務指標，如資產(chǎn)負債率等。大型國有企業(yè)是銀行的首選。當信貸供給量增加，銀行仍愿意將貸款提供財務狀況、信用狀況良好的大型國企，這樣勢必導致對一些高污染項目審核的放松，最終加劇環(huán)境污染。

主要參考文獻

［1］BS Bernanke，M Gertler.Inside the Black Box: The Credit Channel of Monetary Transmission［J］.Journal of Economic Perspectives Fall,1995(4).

［2］BS Bernanke,AS Blinder.Credit，Money，and Aggregate Demand［J］. American Economic Review,1988(2).

［3］ SG Gilchrist,B Bernanke,M Gertler. The Financial Accelerator and the Flight to Quality［J］.Review of Economies & Statisties,1996(1).

［4］GM Grossman,AB Krueger.Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement［R］.1992.

［5］Stephen D,Oliner,Glenn D.Rudebusch,Monetary Policy and Credit Conditions: Evidence from the Composition of External Finance［J］, American Economic Review,1991(1).

［6］P Thompson,CJ Cowton.Bringing the Environment into Bank Lending: Implications for Environment Reporting［J］.British Accounting Review, 2004(2).

［7］王松奇.貨幣政策與經(jīng)濟增長［M］.北京:中國人民大學出版社,2007.

［8］閆敏.淺析我國銀行的信貸資金管理體制［J］.新西部,1998(4).

［9］周建中.對中國信貸與經(jīng)濟增長關系的客觀認識［J］.金融與經(jīng)濟,2003(11).

［10］韓玉軍,陸旸,經(jīng)濟增長與環(huán)境的關系——基于對CO2環(huán)境庫茲列茨曲線的實證研究［J］.經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,2009(3).

［11］陳飛,趙昕東,高鐵梅.我國貨幣政策工具變量效應的實證分析［J］.金融研究,2002(10).

［12］蔡躍洲,郭梅軍.金融結構與貨幣傳導機制——我國轉(zhuǎn)型時期的分析與實證檢驗［J］.經(jīng)濟科學,2004(3).

［13］褚如松.區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中貨幣政策的有效性分析［J］.武漢金融,2004(5).

［14］王小平，賈銳，欒立冰，等.西部地區(qū)信貸與經(jīng)濟增長相關性的個案研究［J］.金融研究,2003(1).

［15］王振山，王志強.我國貨幣政策傳導途徑的實證研究［J］.財經(jīng)問題研究,2000(12).

［16］任輝.中國銀行業(yè)操作風險防控的長效機制［J］.大連海事大學學報:社會科學版,2008(4).

［17］陳雁.商業(yè)銀行踐行社會責任的國際借鑒［J］.金融管理與研究,2008(6).

［收稿日期］2015-12-18

［中圖分類號］F124；F832

［文獻標識碼］A

［文章編號］1673-0194(2016)02-0133-02

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.02.102