胡宗義，李 毅

(湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計學(xué)院， 湖南 長沙 410079)

一、引言

環(huán)境污染、氣候變化、生態(tài)惡化等問題給人類生存和發(fā)展帶來巨大的挑戰(zhàn)，人們意識到單純以經(jīng)濟(jì)增長為目標(biāo)而忽視環(huán)境保護(hù)的發(fā)展方式不可持續(xù)。防治環(huán)境污染，改善生態(tài)環(huán)境已成為全球共識。因此，世界各國紛紛尋求有效的環(huán)境治理政策。中國政府在G20峰會提出綠色金融方案，旨在通過金融手段實現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。短短40余載中國經(jīng)歷了高速的經(jīng)濟(jì)增長和快速的金融發(fā)展，尤其是21世紀(jì)以來金融體制的重大改革帶動了金融業(yè)蓬勃發(fā)展。據(jù)央行公布的數(shù)據(jù)顯示，社會融資規(guī)模從2001年的2.01萬億元上升到2017年19.44萬億元。同期經(jīng)濟(jì)獲得較快發(fā)展，中國GDP占世界經(jīng)濟(jì)總量由2001年的4.14%提升到2017年的15.17%。與此伴隨的是嚴(yán)重的環(huán)境污染問題，《2017年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》(以下簡稱“公報”)顯示，2017年全國338個地級及以上城市中，僅有99個城市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)，占全部城市數(shù)的29.3%。但是，不容置否的是，近年來，中國環(huán)境狀況局部有很大改善，整體惡化的趨勢已得到扭轉(zhuǎn)。《公報》顯示，全國338個地級及以上城市可吸入顆粒物(PM10)平均濃度比2013年下降22.7%；全國地表優(yōu)良水質(zhì)斷面比例不斷提升，劣V類水質(zhì)比例由2013年的9.2%下降到8.3%。通常來說，在一定條件下，金融發(fā)展能夠有效引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)資本從高污染、高能耗的產(chǎn)業(yè)流向環(huán)保產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。本文結(jié)合理論探討與實證研究進(jìn)一步揭示金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系，為改善環(huán)境質(zhì)量提供新的思路，為推動經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型升級提供新的證據(jù)。

在能源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，早期研究環(huán)境的文獻(xiàn)主要探討經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系。Grossman等(1991)發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)“倒U型”曲線關(guān)系[1]。Panayotou(1993)首次提出“環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)”概念，進(jìn)一步證實了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長呈“倒U型”曲線關(guān)系的結(jié)論[2]。之后相關(guān)研究對EKC假說成立進(jìn)行驗證，但所得結(jié)論并非完全一致。部分學(xué)者根據(jù)不同研究對象，使用不同檢驗、協(xié)整分析等計量方法，各自證實了EKC假說[3-5]。也有研究對EKC假說提出質(zhì)疑，認(rèn)為EKC假說沒有穩(wěn)健的計量基礎(chǔ)，并指出相關(guān)研究存在異方差、遺漏變量偏誤等計量技術(shù)問題[6-7]。此外，Park等(2011)指出樣本區(qū)域的選擇、增加或減少控制變量以及采取不同的計量方法均可能導(dǎo)致EKC曲線的消失[8]。

金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有舉足輕重的作用。金融發(fā)展有助于吸引外商投資，降低研發(fā)的借貸成本，引致技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，進(jìn)而影響環(huán)境質(zhì)量[9]。因此，國內(nèi)外文獻(xiàn)開始考慮金融發(fā)展在環(huán)境中所扮演的角色，并取得了一系列成果。Tamazian等(2009)開創(chuàng)性地研究金融發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系，結(jié)果表明金融發(fā)展能夠減少污染物排放，改善環(huán)境質(zhì)量[10]。隨后，出現(xiàn)了諸多探討金融發(fā)展與環(huán)境關(guān)系的實證文章，但所得結(jié)論大相徑庭。部分學(xué)者以海灣國家、法國等為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展有助于促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，提高能源效率，從而減少污染物排放[11-12]。Dogan and Seker(2016)在考慮國別差異后，選取26個可再生能源國家為研究對象，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能夠促進(jìn)可再生能源消費(fèi)增加，減少非可再生能源消費(fèi)量，從而減少污染排放[13]。與上述研究結(jié)論相反，Javid等(2016)以巴基斯坦為研究對象，采用協(xié)整檢驗方法發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展會導(dǎo)致碳排放增加，使環(huán)境質(zhì)量惡化[14]。Salahuddin等(2018)基于科威特1980-2013時間序列數(shù)據(jù)，采用ARDL模型考察FDI和金融發(fā)展對碳排放的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)FDI和金融發(fā)展均會促進(jìn)碳排放增加[15]。

部分學(xué)者認(rèn)為金融發(fā)展與環(huán)境污染之間存在非線性關(guān)系，Charfeddine等(2016)對阿拉伯聯(lián)合酋長國(UAE)的研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與碳排放之間為“倒U型”曲線關(guān)系，即碳排放伴隨金融發(fā)展深化呈現(xiàn)出先增加后降低的演變趨勢[16]。Abbasi等(2016)以巴基斯坦為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)金融發(fā)展處于較高水平時，金融發(fā)展才能促進(jìn)碳排放降低。目前，針對中國金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系也存在較大爭議[17]。Yu等(2011)[18]、Jalil等(2011)[19]、Huang等(2018)[20]等研究表明中國金融發(fā)展能夠減少污染物排放，改善環(huán)境質(zhì)量。Zhang(2011)研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展會刺激耗能產(chǎn)品的消費(fèi)，從而增加污染物排放，使環(huán)境質(zhì)量惡化[21]。Yin(2019)利用中國2007-2014城市面板數(shù)據(jù)，通過似不相關(guān)模型回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在金融發(fā)達(dá)地區(qū)，金融發(fā)展能夠改善水質(zhì)和減少二氧化硫排放，進(jìn)而改善環(huán)境質(zhì)量；而在金融落后地區(qū)，金融發(fā)展對環(huán)境質(zhì)量的影響不顯著[22]。學(xué)術(shù)界關(guān)于中國金融發(fā)展與環(huán)境之間關(guān)系尚未達(dá)成共識，部分學(xué)者對其原因進(jìn)行探討。任力等(2017)指出，金融發(fā)展對環(huán)境存在規(guī)模變化、技術(shù)進(jìn)步結(jié)構(gòu)等機(jī)制，且兩種機(jī)制影響發(fā)現(xiàn)和大小并不相同[23]。此外，Ouyang等(2018)認(rèn)為不同研究采用不同的金融發(fā)展指標(biāo)或環(huán)境污染指標(biāo)會導(dǎo)致研究結(jié)論的不同[24]。

綜合上述文獻(xiàn)，現(xiàn)有研究在如下幾方面可能存在進(jìn)一步拓展空間：一是已有研究多從實證角度開展，尚未構(gòu)建金融發(fā)展影響環(huán)境污染的理論框架；二是缺乏對金融發(fā)展與環(huán)境污染之間非線性關(guān)系的關(guān)注，并且沒有厘清金融發(fā)展影響環(huán)境污染的內(nèi)在作用路徑；三是對中國金融發(fā)展與環(huán)境之間關(guān)系的探究較少，且結(jié)論存在分歧。為進(jìn)一步明確中國金融發(fā)展與環(huán)境之間的關(guān)系，本文首先構(gòu)建一個局部均衡模型，將金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響分解為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，并提出金融發(fā)展與環(huán)境污染存在非線性關(guān)系的研究假說；其次，考慮到中國金融體系與指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲取性，選取金融深化和金融效率兩個指標(biāo)衡量中國金融發(fā)展水平，選取廢水排放、二氧化硫排放以及煙(粉)塵排放等指標(biāo)構(gòu)建環(huán)境污染綜合指數(shù)衡量環(huán)境污染程度，基于簡單描述統(tǒng)計分析初步判斷金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系；再次，使用靜態(tài)和動態(tài)面板門檻模型，對以上假說進(jìn)行實證檢驗與分析；最后，使用中介效應(yīng)模型對金融發(fā)展影響環(huán)境污染的規(guī)模效應(yīng)與技術(shù)效應(yīng)分別進(jìn)行識別。本文的可能創(chuàng)新之處在于：(1)基于局部均衡模型探討金融發(fā)展影響環(huán)境的作用路徑，建立了金融發(fā)展影響環(huán)境污染的理論框架，闡明已有研究存在沖突的原因；(2)采用靜態(tài)與動態(tài)面板門檻模型實證研究中國金融發(fā)展與環(huán)境污染的非線性關(guān)系，提供了研究金融發(fā)展對環(huán)境污染影響的新視角；(3)使用中介效應(yīng)模型，檢驗了金融發(fā)展影響環(huán)境的規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。

二、理論模型與特征事實

(一)理論模型

為簡化分析，借鑒Antweiler等(2001)[25]的建模思路，構(gòu)建一個局部均衡模型，考察金融發(fā)展水平對環(huán)境污染的影響。假定企業(yè)只生產(chǎn)一種產(chǎn)品X，同時產(chǎn)生污染物Z，生產(chǎn)過程滿足規(guī)模報酬不變。為降低環(huán)境污染的負(fù)外部性，企業(yè)須將產(chǎn)出的θ部分用于治理污染排放，使得產(chǎn)量X和污染物排放量Z分別為：

X=(1-θ)F(K,AL)

(1)

Z=A-β(1-θ)1/αF(K,AL)

(2)

根據(jù)式(1)和式(2)，可得：X=(AβZ)α[F(K,AL)]1-α。此式等同于將污染排放和產(chǎn)成品作為投入要素。企業(yè)實現(xiàn)成本最小化(利潤最大化)的路徑如下：(1)在給定資本價格r和工資w的情況下，企業(yè)選擇合適的資本(K*)和勞動力(L*)，使得單位產(chǎn)出成本(cF)最?。?2)在給定單位污染稅τ和單位產(chǎn)出成本cF的情況下，企業(yè)選擇合適的污染物排放(Z*)和產(chǎn)出(F*)，使得生產(chǎn)單位X的成本(cX)最小。以上決策過程的具體表達(dá)式如下：

cF(K*，L*)=min{rK+wL,F(K,AL)=1}

(3)

cX(Z*,F*)=min{τAβZ+cFF,(AβZ)αF1-α=1}

(4)

(5)

假定市場是完全競爭的，企業(yè)利潤為零，可得：PXX=cFF+τAβZ。其中，PX為產(chǎn)品X的價格。那么，Z便可表述成下式：

(6)

其中，S=PXX表示經(jīng)濟(jì)規(guī)模。對式(6)兩邊取自然對數(shù)可得：

lnZ=lnα+lnS-βlnA-lnτ

(7)

式(6)兩邊同時對金融發(fā)展(FD)求導(dǎo)，可得：

(8)

推論：金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響可分解為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，其中規(guī)模效應(yīng)影響為正，而技術(shù)效應(yīng)影響為負(fù)，兩種效應(yīng)的疊加使金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響具有不確定性。

越來越多的研究發(fā)現(xiàn)，隨著金融發(fā)展水平的不斷提高，金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響會逐漸削弱，甚至消失[28]。根據(jù)Rousseau等(2011)的研究，金融發(fā)展水平位于32%-60%之間時，金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長起著促進(jìn)作用，當(dāng)大于60%時金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用逐漸下降[29]。以私人部門信貸占GDP比重衡量金融發(fā)展水平，由世界銀行公布的數(shù)據(jù)可知，中國金融發(fā)展水平早已超過60%。因此，考慮到中國目前金融發(fā)展處于較高水平，隨著金融發(fā)展水平的提高，“規(guī)模效應(yīng)”可能會逐漸下降。此外，技術(shù)進(jìn)步具有累積效應(yīng)，隨著金融發(fā)展水平的提高，金融發(fā)展對技術(shù)進(jìn)步的影響會逐漸增強(qiáng)，因此，“技術(shù)效應(yīng)”會隨著金融發(fā)展水平的提高而變大。同時，一個不容忽視的事實是，中國污染物排放水平呈現(xiàn)明顯的先上升后下降趨勢[30]，《IEA世界能源展望2016：能源與空氣質(zhì)量特別報告》也指出中國污染物排放下降呈長期趨勢。這說明在早期金融發(fā)展對環(huán)境污染的“規(guī)模效應(yīng)”大于“技術(shù)效應(yīng)”，金融發(fā)展對環(huán)境污染具有促進(jìn)作用；隨著金融發(fā)展水平的提高，“規(guī)模效應(yīng)”不斷下降，而“技術(shù)效應(yīng)”逐漸上升，當(dāng)“技術(shù)效應(yīng)”大于“規(guī)模效應(yīng)”時，金融發(fā)展對環(huán)境污染表現(xiàn)出抑制作用。本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)：金融發(fā)展對中國環(huán)境污染存在門檻特征，隨著金融發(fā)展水平的提高，金融發(fā)展對中國環(huán)境污染呈現(xiàn)先促進(jìn)后抑制的作用。

(二)特征性事實

本文構(gòu)建兩個衡量金融發(fā)展水平的指標(biāo)：金融機(jī)構(gòu)貸款總額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重和私人部門信貸總額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重，前者反映的是金融資源服務(wù)于經(jīng)濟(jì)總量的程度大小，后者反映的是金融資源配置效率和市場化程度。采用環(huán)境污染綜合指數(shù)衡量地區(qū)環(huán)境污染程度。通過簡單的散點圖發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與環(huán)境污染呈“倒U型”關(guān)系，即金融發(fā)展對環(huán)境污染呈現(xiàn)先促進(jìn)后抑制的作用，這基本符合理論預(yù)期。由于這只是簡單的基本描述，只能當(dāng)作相關(guān)關(guān)系看待，更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊蚬P(guān)系還需依賴進(jìn)一步的計量分析。

圖1 金融發(fā)展與環(huán)境污染綜合指數(shù)的散點圖

三、實證設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

(一)實證模型

鑒于STIRPAT模型和EKC假說是環(huán)境污染影響因素的基本理論框架，本文將二者進(jìn)行結(jié)合構(gòu)建面板數(shù)據(jù)計量模型。STIRPAT模型的面板形式為Iit=αPitbAitcTitde，其中，I、P、A和T分別表示環(huán)境污染、人口規(guī)模、人均財富水平和技術(shù)水平，e為誤差項。對其兩邊取對數(shù)后變形為：

lnIit=α+blnPit+clnAit+dlnTit+eit

(9)

STIRPAT模型的一個優(yōu)點在于既能對各系數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計，又能對各影響因子進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆纸夂透倪M(jìn)。本文重點討論金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響效應(yīng)，因此，可將T表示為金融發(fā)展水平。此外，經(jīng)典EKC假說認(rèn)為環(huán)境污染會隨著經(jīng)濟(jì)增長呈先增加后下降的“倒U型”關(guān)系，本文參照York等(2003)[31]的做法，在式(9)基礎(chǔ)上加入人均財富的二次項。本文構(gòu)建的基準(zhǔn)回歸模型為：

lnPollit=α0+α1lnFDit+α2lnGDPit+α3(lnGDPit)2+α4lnPit+βXit+μi+λt+εit

(10)

其中，i表示地區(qū)，t表示年份；Poll表示環(huán)境污染；FD表示金融發(fā)展，是本文的核心解釋變量；GDP表示經(jīng)濟(jì)增長；P表示人口規(guī)模；X表示其他控制變量，主要包括：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(SEC)，能源結(jié)構(gòu)(ES)，對外開放(FDI)；μi表示地區(qū)效應(yīng)；λt表示時間效應(yīng)；εit表示服從正態(tài)分布的隨機(jī)擾動項。

考慮到金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響是多維度的，其影響可能隨著金融發(fā)展水平處于不同區(qū)間而呈現(xiàn)不同特點，即變量間可能存在非線性關(guān)系。為檢驗變量間是否存在非線性關(guān)系，采用Hansen(1999)提出的面板門檻模型進(jìn)行驗證。首先假定存在“單門檻效應(yīng)”，針對本文的計量模型，設(shè)定的面板門檻回歸模型如下：

lnPollit=β0+βllnFDitI(qit≤γ)+β2lnFDitI(qit>γ)+δY+μi+εit

(11)

進(jìn)一步，還考慮到環(huán)境污染具有慣性，前期的環(huán)境污染可能會對本期的環(huán)境污染產(chǎn)生重要影響。這意味著靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的回歸結(jié)果可能是有偏的。為此，本文加入上一期的污染排放水平作為控制變量，采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。動態(tài)面板門檻模型如下：

lnPollit=β0+β3lnPollit-1+βllnFDitI(qit≤γ)+β2lnFDitI(qit>γ)+δY+μi+εit

(12)

由于式(12)包含了被解釋變量的滯后項，采用Hansen(1999)的均值離差法消除固定效應(yīng)后，被解釋變量的滯后項與誤差項之間會存在相關(guān)性，從而在Hansen(1999)的模型框架下無法得到參數(shù)的一致估計量。為解決變量之間的內(nèi)生性問題，Caner等(2004)提出工具變量面板門檻模型，模型的假設(shè)之一是殘差項無序列相關(guān)。但是，不管采用均值離差法還是一階差分法消除固定效應(yīng)，變形后方程的殘差項均會存在序列相關(guān)。為此，Kremer等(2013)[32]提出采用前向正交離差變換來消除固定效應(yīng)，避免了轉(zhuǎn)換中的序列相關(guān)性。因此，本文首先采用前向正交離差法消除式(12)的固定效應(yīng)，然后采用工具變量法對變形后的方程進(jìn)行估計。

(二)變量及數(shù)據(jù)說明

本文研究金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響，被解釋變量為環(huán)境污染指標(biāo)，核心解釋變量為金融發(fā)展指標(biāo)，同時為避免遺漏變量的影響設(shè)置了若干影響環(huán)境污染的控制變量。具體變量指標(biāo)說明如下：

1. 環(huán)境污染。廢水排放(Water)、二氧化硫排放(SO2)以及煙(粉)塵排放(Smoke)是衡量環(huán)境污染狀況的常用指標(biāo)。本文采用環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)作為環(huán)境污染的代理變量。首先，參考朱平芳等(2011)[33]，基于廢水排放(Water)、二氧化硫排放(SO2)以及煙(粉)塵排放(Smoke)核算環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)，具體方法如下：

(13)

其中，pij表示i地區(qū)(共n個城市)污染物j(j=1，2，3)的排放量，pvij表示i地區(qū)污染物j相對于全國平均水平的環(huán)境污染指數(shù)。在穩(wěn)健性檢驗中，分別將三種污染物排放量作為被解釋變量，以驗證結(jié)果的可靠性。

2. 金融發(fā)展。金融發(fā)展歷來是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域研究的熱點，由于缺乏統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn)，金融發(fā)展水平的度量成為國內(nèi)外學(xué)者爭論的焦點。總體來說，度量金融發(fā)展水平的指標(biāo)可大致分為兩類：一是金融深化指標(biāo)，側(cè)重對金融資源規(guī)模的度量；二是金融效率指標(biāo)，側(cè)重對金融資源配置有效性的度量。借鑒已有文獻(xiàn)本文從金融深化(Depth)和金融效率(FEF)兩個方面衡量金融發(fā)展水平。戈德斯密斯在其《金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展》一書中提到，一個國家和地區(qū)的金融發(fā)展水平可以用金融相關(guān)比率度量，即社會金融資產(chǎn)總額占國民財富總額的比重。由于資產(chǎn)價格波動較大，金融資產(chǎn)總額的精確數(shù)據(jù)難以獲取，因此，一般采用“地區(qū)金融機(jī)構(gòu)信貸總額/GDP”作為替代指標(biāo)表示金融深化(Depth)[34-36]。金融的中介功能主要體現(xiàn)為信貸資金的運(yùn)用，信貸規(guī)模越大，說明金融資源規(guī)模越大。一般認(rèn)為國有部門在金融資源的配置中會更有優(yōu)勢，這在一定程度扭曲了金融資源的有效配置，從而降低金融資源配置效率，私人部門金融資源占有率越高，說明金融資源配置效率越高。所以，金融效率(FEF)指標(biāo)一般采用“私人部門信貸總額/GDP”表示[37-38]。但是，目前沒有直接公布按地區(qū)分的私人部門信貸數(shù)據(jù)，因此，本文借鑒李梅(2014)的研究[39]，假定各省分配到國有部門的貸款額度與各省國有部門的固定資產(chǎn)投資額度成正比，那么私人部門貸款比重可表示為全部貸款與GDP的比率扣除掉分配給國有部門的比重，即金融效率(FEF)=(貸款總額/GDP)×(1-國有部門固定資產(chǎn)投資總額/全社會固定資產(chǎn)投資總額)。

3. 控制變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展(GDP)：采用人均GDP予以度量，為消除價格因素影響，選擇1995年為基期，進(jìn)行價格平減處理；人口規(guī)模(P)：考慮到省份之間在行政區(qū)域面積和人口規(guī)模方面存在很大差異，直接采用人口規(guī)模的絕對指標(biāo)不具有可比性，因此我們采用人口密度，即單位面積的人口數(shù)來表征人口聚集對污染排放的影響；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(SEC)：采用服務(wù)業(yè)增加值與工業(yè)增加值比值表示[40]，反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的程度，該指標(biāo)越大，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越“清潔”，污染排放越少；能源結(jié)構(gòu)(ES)：化石燃料是二氧化硫和煙(粉)塵產(chǎn)生的重要來源，而中國能源結(jié)構(gòu)又是以煤等化石燃料為主，因此，將化石燃料消費(fèi)占能源消費(fèi)總量比重所反映的能源結(jié)構(gòu)引入模型；對外開放(FDI)：由外商直接投資(FDI)所反映的對外開放程度是研究環(huán)境污染問題所需要考慮的基本因素，已有研究顯示，F(xiàn)DI對環(huán)境污染的影響方向并不確定，本文采用FDI占GDP比重度量對外開放程度考察其對污染排放的影響。

本文的數(shù)據(jù)樣本由1995-2016年中國大陸30個省級行政區(qū)(西藏由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重而被剔除)的面板數(shù)據(jù)組成。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》、《中國金融統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒。表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸分析

利用面板數(shù)據(jù)模型研究金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的線性關(guān)系， hausman檢驗結(jié)果表明，采用固定效應(yīng)方法比隨機(jī)效應(yīng)方法估計模型參數(shù)更為有效，同時，考慮到篇幅限制，本文僅列出固定效應(yīng)模型結(jié)果，見表2?？偟膩砜?，中國金融發(fā)展有助于減少環(huán)境污染物排放，該結(jié)論在不同的金融發(fā)展指標(biāo)和環(huán)境污染指標(biāo)下依然成立。金融發(fā)展影響環(huán)境存在兩種效應(yīng)——規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，影響方向和大小不一。根據(jù)理論分析，規(guī)模效應(yīng)是指金融發(fā)展有助于擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，進(jìn)而增加能源需求和能源消費(fèi)，從而導(dǎo)致污染物排放增加；技術(shù)效應(yīng)是指金融發(fā)展能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，減少單位產(chǎn)出能耗，從而降低污染物排放。以上結(jié)論表明，樣本期間內(nèi)技術(shù)效應(yīng)的影響大于規(guī)模效應(yīng)的影響。這主要是由于中國政府對環(huán)境保護(hù)的力度越來越大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加注重質(zhì)量和效益，金融發(fā)展影響環(huán)境的規(guī)模效應(yīng)在不斷變小，金融發(fā)展影響環(huán)境的技術(shù)效應(yīng)逐漸變大。

環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)、廢水排放(lnWater)、二氧化硫排放(lnSO2)與經(jīng)濟(jì)增長(lnGDP)之間呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系，即證實了EKC假說；煙(粉)塵排放(lnSmoke)與經(jīng)濟(jì)增長(lnGDP)之間的影響關(guān)系不顯著。這說明經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間關(guān)系的EKC假說并不穩(wěn)健，可能同污染物指標(biāo)的選取有關(guān)。此外，人口規(guī)模(lnP)和能源結(jié)構(gòu)(ES)會促進(jìn)污染排放增加，和預(yù)期相符。人口規(guī)模增加可以通過規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng)兩種途徑影響污染物排放。從規(guī)模效應(yīng)來說，人口規(guī)模增加會帶來消費(fèi)需求的提升，這會促使企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，從而增加污染物排放。同時，人口規(guī)模的增加也會產(chǎn)生集聚效應(yīng)，通過提高資源使用效率、共享治污減排設(shè)施等途徑減少污染排放。顯然，本文結(jié)論表明規(guī)模效應(yīng)要占據(jù)上風(fēng)，而集聚效應(yīng)的正外部性尚未充分發(fā)揮。能源結(jié)構(gòu)對三種污染物的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明煤炭消費(fèi)占比的提高會加劇環(huán)境污染。中國的煤炭消費(fèi)占比長期保持在70%以上，這種以煤為主的能源結(jié)構(gòu)給環(huán)境造成巨大的壓力。不論在何種金融發(fā)展指標(biāo)和環(huán)境污染指標(biāo)下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(SEC)在5%水平上對污染排放表現(xiàn)出促減效應(yīng)。這說明中國應(yīng)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，大力發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，努力形成以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。對外開放(FDI)程度提高有利于減少污染排放，“污染避難所”假設(shè)并不成立。FDI主要通過技術(shù)溢出效應(yīng)和污染暈輪效應(yīng)改善環(huán)境質(zhì)量。首先，F(xiàn)DI可能通過引進(jìn)環(huán)境友好型產(chǎn)品，對其上下游產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)清潔技術(shù)溢出效應(yīng)，從而有利于東道國環(huán)境質(zhì)量改善；其次，跨國公司推行國際環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系的認(rèn)證和強(qiáng)化社會責(zé)任意識能夠促進(jìn)東道國環(huán)境保護(hù)的發(fā)展。

表2 金融發(fā)展對環(huán)境污染的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

注：括號中的對應(yīng)數(shù)值是t值；***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過顯著性檢驗；表中僅給出最終采用模型的估計結(jié)果。

(二)門檻回歸分析

金融發(fā)展對環(huán)境影響具有雙重效應(yīng)，其凈效應(yīng)可能會隨著金融發(fā)展水平處于不同區(qū)間而呈現(xiàn)不同特征，即變量間存在非線性關(guān)系。根據(jù)式(11)檢驗變量間的非線性關(guān)系，首先判斷是否存在門檻效應(yīng)，檢驗結(jié)果見表3。

表3 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

注：p值為采用bootstrap方法反復(fù)抽樣1000次得到的概率值。

由上表可知，分別以金融深化(Depth)和金融效率(FEF)為門檻變量，均可得到如下結(jié)論：在5%的顯著性水平下，F(xiàn)統(tǒng)計量在一門檻值模型中顯著，而在二、三門檻模型中不顯著，因此模型中存在一個門檻值，表4給出了門檻值估計結(jié)果。

表4 門檻值估計結(jié)果

由表4可知，金融深化(Depth)和金融效率(FEF)的門檻估計值分別為1.590、1.245。根據(jù)門檻模型估計原理，門檻值估計值是似然統(tǒng)計量LR趨近于0時對應(yīng)的γ值，圖2 為似然比函數(shù)圖。LR統(tǒng)計量最低點為對應(yīng)的真實門檻值，虛線表示臨界值為7.35，由于臨界值7.35明顯大于門檻值，因此可以認(rèn)為上述門檻值是真實有效的。

在得出門檻值的同時，也得到金融發(fā)展與環(huán)境污染的面板門檻回歸結(jié)果，具體見表5。表5結(jié)果顯示：當(dāng)以金融深化(Depth)為門檻變量時，不同金融深化程度對環(huán)境污染的影響存在較大差異。當(dāng)金融深化程度降低時(Depth≤1.590)，其對環(huán)境污染的影響系數(shù)為0.068，在5%水平下顯著；當(dāng)金融深化程度較高時(Depth>1.590)，其對環(huán)境污染的影響系數(shù)變?yōu)?0.197，在1%水平下顯著。這說明金融深化與環(huán)境污染之間存在“倒U型”關(guān)系。同樣地，當(dāng)以金融效率(FEF)為門檻變量時，隨著金融效率的提高，其對環(huán)境污染的影響由促進(jìn)(0.034)變?yōu)橐种?-0.221)，即金融效率與環(huán)境污染之間也存在“倒U型”關(guān)系。金融發(fā)展對環(huán)境的影響可分為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，金融發(fā)展水平較低時，主要通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長影響環(huán)境，而早期經(jīng)濟(jì)增長是以粗放型方式為主，經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程會排放大量污染物，從而造成環(huán)境污染。隨著金融發(fā)展水平的提高，金融發(fā)展對環(huán)境影響的技術(shù)效應(yīng)逐漸凸顯，綠色金融、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等理念深入人心，金融發(fā)展極大促進(jìn)清潔節(jié)能技術(shù)開發(fā)，從而降低污染物排放。

圖2 金融發(fā)展門檻值估計結(jié)果

環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)與經(jīng)濟(jì)增長(lnGDP)的一次項呈顯著正相關(guān)，與經(jīng)濟(jì)增長(lnGDP)的二次項呈顯著負(fù)相關(guān)，說明環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長呈“倒U型”關(guān)系。人口規(guī)模增大和煤炭消費(fèi)占比提高會促進(jìn)污染物排放增加，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由工業(yè)主導(dǎo)轉(zhuǎn)向服務(wù)業(yè)主導(dǎo)有利于減少污染物排放，對外開放水平提高有利于中國環(huán)境質(zhì)量的改善。這些結(jié)論都與前文線性模型的結(jié)果一致，具有一定可信度。

(三)穩(wěn)健性檢驗

考慮到環(huán)境污染的時間持續(xù)性，加入被解釋變量的滯后項作為解釋變量，采用動態(tài)面板門檻模型進(jìn)一步驗證金融發(fā)展與環(huán)境污染之間的非線性關(guān)系。首先，使用前向正交離差法消除固定效應(yīng)，然后通過工具變量法對方程進(jìn)行估計，結(jié)果見表5。

表5的回歸結(jié)果顯示，不管是金融深化(Depth)還是金融效率(FEF)對環(huán)境污染存在門檻效應(yīng)，在門檻值之前，其對環(huán)境污染具有顯著正向影響，超過門檻值，其對環(huán)境污染具有顯著負(fù)向影響。環(huán)境污染綜合指數(shù)滯后項(L.PI)的回歸系數(shù)較大，且顯著為正，證實了環(huán)境污染水平的時間持續(xù)性。其他控制變量的符號和顯著性與表5基本一致，說明本文結(jié)論對不同計量回歸方法是穩(wěn)健的。從模型本身來看，AR(1)檢驗p值均小于0.01，說明殘差項存在一階序列相關(guān)，AR(2)檢驗p值均大于0.1，說明殘差項不存在二階自相關(guān)，符合模型條件。Sargan檢驗p值均大于0.1，接受原假設(shè)，說明殘差項與解釋變量不相關(guān)，工具變量是合理的。

表5 面板門檻模型參數(shù)估計結(jié)果

注：括號中的對應(yīng)數(shù)值是t值；***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過顯著性檢驗。

表6 動態(tài)面板門檻估計結(jié)果

注：括號中的對應(yīng)數(shù)值是t值；***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過顯著性檢驗；Arellano-Bond和Sargan檢驗的括號內(nèi)數(shù)字為p值

五、影響機(jī)制檢驗

前文分析指出，金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響由兩部分組成：規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，規(guī)模效應(yīng)的影響為正，技術(shù)效應(yīng)的影響為負(fù)，因此凈效應(yīng)的符號未定。門檻模型結(jié)果顯示，金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響存在顯著的門檻效應(yīng)，在門檻值之前，金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響顯著為正，在門檻值之后，金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響顯著為負(fù)。這說明隨著金融發(fā)展水平的變化，金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響在不斷變化，而這種變化是否是兩種效應(yīng)的綜合結(jié)果，需要對其進(jìn)行檢驗。本文采用中介效應(yīng)模型完成對兩種效應(yīng)的識別。選取“工業(yè)增加值占GDP的比重”表示工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，采用研發(fā)投入強(qiáng)度度量技術(shù)創(chuàng)新。本文構(gòu)造的中介效應(yīng)模型如方程組(14)所示：

(14)

其中，Pollit表示環(huán)境污染，用環(huán)境污染綜合指數(shù)(PI)衡量；FDit表示金融發(fā)展，用金融深化(Depth)和金融效率(FEF)衡量；Mit表示中介變量，分別采用工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模(Industry)和技術(shù)創(chuàng)新(Tech)；CV是一組控制變量，與式(11)的控制變量一致。

表7列出了中介效應(yīng)模型結(jié)果，其中case1、case2分別對應(yīng)金融深化變量下規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的識別結(jié)果，case3、case4分別對應(yīng)金融效率變量下規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的識別結(jié)果。以金融深化變量為例，在金融深化程度較低時(Depth≤1.590)，金融深化對環(huán)境污染的凈效應(yīng)為正(回歸系數(shù)為0.149，在1%水平下顯著)，通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長影響環(huán)境污染的規(guī)模效應(yīng)為0.103，在1%水平下顯著，通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新影響環(huán)境污染的技術(shù)效應(yīng)為-0.062，在1%水平下顯著；在金融深化程度較高時(Depth>1.590)，金融深化對環(huán)境污染的凈效應(yīng)為負(fù)(回歸系數(shù)為-0.417，在5%水平下顯著)，通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長影響環(huán)境污染的規(guī)模效應(yīng)為0.062，在5%水平下顯著，通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新影響環(huán)境污染的技術(shù)效應(yīng)為-0.153，在1%水平上顯著。在全樣本的回歸結(jié)果中，依然能夠捕捉到規(guī)模效應(yīng)為正(大小為0.079，在1%水平上顯著)，技術(shù)效應(yīng)為負(fù)(大小為-0.091，在1%水平下顯著)，且技術(shù)效應(yīng)的影響大于規(guī)模效應(yīng)的影響，從而表現(xiàn)出金融發(fā)展能夠顯著降低環(huán)境污染水平。金融效率變量下，能夠得到相同的結(jié)論，說明上述結(jié)論在不同金融發(fā)展變量下是穩(wěn)健的。

六、結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建局部均衡模型理論分析金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響，以中國1995-2016年30個省份為研究對象，利用面板門檻回歸模型研究金融發(fā)展對環(huán)境污染的門檻特征，通過中介效應(yīng)模型檢驗規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的符號和大小。主要結(jié)論如下：金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響可分解為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，規(guī)模效應(yīng)符號為正，技術(shù)效應(yīng)符號為負(fù)。從整體層面來看，中國金融發(fā)展有利于污染物排放減少，技術(shù)效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)。分階段來看，金融發(fā)展與環(huán)境污染之間存在門檻效應(yīng)。金融發(fā)展水平較低時，技術(shù)效應(yīng)小于規(guī)模效應(yīng)，金融發(fā)展對污染排放具有顯著促進(jìn)作用。金融發(fā)展水平較高時，技術(shù)效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)，金融發(fā)展對污染排放具有顯著抑制作用。提高對外開放水平，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等均能顯著減少污染排放，人口規(guī)模擴(kuò)大、煤炭消費(fèi)比重上升會導(dǎo)致污染排放增加。采取替代變量、改變計量模型等方法，上述結(jié)論依然穩(wěn)健。為促進(jìn)環(huán)境質(zhì)量改善，推動中國經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展，本文從如下三方面提出建議：

表7 中介效應(yīng)模型估計結(jié)果

注：括號中的對應(yīng)數(shù)值是t值；***、**和*分別代表在1%、5%和10%的水平下通過顯著性檢驗；中介效應(yīng)系數(shù)括號內(nèi)為Z值。

第一，充分發(fā)揮金融在環(huán)境治理中的積極作用。中國金融發(fā)展總體能夠降低廢水、二氧化硫、煙(粉)塵等排放。為進(jìn)一步改善環(huán)境質(zhì)量，推動經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展，可采取的措施是：銀行信貸向綠色低碳型企業(yè)傾斜，尤其是鼓勵支持資源節(jié)約型、環(huán)境友好型企業(yè)發(fā)展，通過金融發(fā)展加快產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級；政府應(yīng)鼓勵金融機(jī)構(gòu)加大對清潔技術(shù)的資金支持，推進(jìn)清潔技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用與推廣，大力促進(jìn)清潔型技術(shù)投資，緩解綠色技術(shù)融資約束；推進(jìn)金融產(chǎn)品綠色創(chuàng)新，促進(jìn)金融綠色發(fā)展，設(shè)計、發(fā)行綠色股票指數(shù)，推動機(jī)構(gòu)投資者開展綠色指數(shù)投資應(yīng)用。

第二，促進(jìn)對外開放與自主創(chuàng)新相結(jié)合，以創(chuàng)新驅(qū)動中國經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。金融發(fā)展對環(huán)境污染的技術(shù)效應(yīng)始終為負(fù)，說明技術(shù)創(chuàng)新是改善環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵。此外，對外開放水平的提高也能顯著減少污染排放。因此，要促進(jìn)對外開放與自主創(chuàng)新相結(jié)合，提升技術(shù)創(chuàng)新水平，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。具體措施為：政府應(yīng)進(jìn)一步增加研發(fā)支出，尤其是清潔技術(shù)研發(fā)支出，提升綠色技術(shù)水平，以轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式；篩選、甄別外商直接投資，重點引入有利于我國核心技術(shù)提升和節(jié)能減排技術(shù)發(fā)展的外資；鼓勵企業(yè)自覺地增加環(huán)境研發(fā)支出，促進(jìn)綠色創(chuàng)新。

第三，推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，實現(xiàn)污染防治的雙輪驅(qū)動。煤炭消費(fèi)占比提高會加劇環(huán)境污染，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型能夠顯著降低污染排放。大量研究表明，能源結(jié)構(gòu)失調(diào)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重仍是部分地區(qū)環(huán)境污染的主要原因。治在當(dāng)下，急在能源，應(yīng)加快推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，主要從兩方面著手：一是控制煤炭生產(chǎn)過速增長，逐步降低煤炭消費(fèi)比重；二是加快推廣天然氣、潔凈油等清潔能源，大力發(fā)展風(fēng)能、太陽能、核能等清潔能源。防在源頭，重在產(chǎn)業(yè)，要加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，其具體措施是：加快培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，依托新興產(chǎn)業(yè)的先進(jìn)技術(shù)和理念，帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級；加快發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為發(fā)展重點，推動其與其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)深度融合。