陳美麗 周賽怡 胡麗艷
實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)是我國新發(fā)展階段的一場重大變革,發(fā)展以綠色信貸為主體的綠色金融體系是推動“雙碳”變革的必然要求。鑒于此,本文基于2006—2019年中國30個省級地區(qū)的面板數(shù)據(jù),對碳減排效應(yīng)和影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明:綠色信貸顯著抑制了區(qū)域碳排放強(qiáng)度,并且可以通過產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)間接實(shí)現(xiàn)其碳排放強(qiáng)度抑制作用;異質(zhì)性分析結(jié)果可知,中部地區(qū)的綠色信貸碳減排效果相比東、西部地區(qū)更為顯著,綠色信貸僅對市場化欠發(fā)達(dá)地區(qū)擁有顯著的碳減排效應(yīng);各省份綠色信貸和碳排放強(qiáng)度存在顯著的正向空間依賴性,且碳排放強(qiáng)度的空間相關(guān)性隨著空間距離閾值的增大而逐漸縮小;綠色信貸發(fā)展對于區(qū)域碳排放強(qiáng)度存在正向的區(qū)域間溢出效應(yīng)。
一、引言
我國政府在“十三五”規(guī)劃綱要中首次引入“綠色發(fā)展”理念,要求走綠色低碳發(fā)展道路。2020年9月,在第75屆聯(lián)合國大會上,我國向國際社會作出“2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的莊嚴(yán)承諾。在“雙碳”目標(biāo)框架下,大力發(fā)展綠色金融,以金融的思維、工具和辦法引導(dǎo)更多資源要素加速流向綠色低碳產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、構(gòu)建綠色循環(huán)經(jīng)濟(jì)體系的撬動和促進(jìn)作用,這是金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的應(yīng)有之義,也將成為未來金融建設(shè)發(fā)展的重要方向。
2012年,《綠色信貸指引》的發(fā)布,標(biāo)志著綠色信貸政策的正式實(shí)施,該項政策優(yōu)化了信貸結(jié)構(gòu),加大了對綠色經(jīng)濟(jì)、低碳經(jīng)濟(jì)以及循環(huán)經(jīng)濟(jì)的支持。據(jù)央行數(shù)據(jù)顯示,截至2021年底,我國本外幣綠色貸款余額高達(dá)15.9萬億元,存量規(guī)模占據(jù)全球領(lǐng)先地位。綠色信貸作為我國目前規(guī)模最大的綠色金融產(chǎn)品,是否具有顯著的碳減排效應(yīng)?如果有,是通過何種影響機(jī)制實(shí)現(xiàn)其節(jié)能減排效果?這種碳減排效果是否存在區(qū)域性差異?綠色信貸對碳排放強(qiáng)度是否存在空間溢出效應(yīng)?本文基于2006—2019年中國30個省級地區(qū)的面板數(shù)據(jù)開展實(shí)證研究,可能的邊際貢獻(xiàn)為:一是系統(tǒng)研究綠色信貸對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響并探討其作用機(jī)制;二是基于空間視角考察綠色信貸對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的空間溢出效應(yīng)。
二、文獻(xiàn)綜述
(一)關(guān)于綠色金融的經(jīng)濟(jì)效果
綠色金融是指支持環(huán)境質(zhì)量改善以及資金節(jié)約與有效運(yùn)用的金融服務(wù)行為,其利用基金、碳金融、信貸等工具,把資本引入到環(huán)境保護(hù)、綠色低碳產(chǎn)業(yè)等項目中(王遙等,2016)。其中,綠色信貸是目前規(guī)模最大的綠色金融產(chǎn)品。
從宏觀層面看,效果主要聚焦于與宏觀經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系,主要有兩種觀點(diǎn):一種觀點(diǎn)認(rèn)為在長期均衡關(guān)系中,綠色金融抑制了宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展(寧偉和佘金花,2014);另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為綠色金融將社會責(zé)任和環(huán)境保護(hù)利益作為發(fā)展的核心,是推動綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新增長點(diǎn)和新引擎(Liu et al.,2020)。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看,綠色信貸通過提高創(chuàng)新效率、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)(Lei et al.,2021),對地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生積極作用(李毓,2020)。從微觀主體看,從銀行視角出發(fā),考察綠色信貸對于銀行金融績效、經(jīng)營成本等方面的影響(Lian et al.,2022);從企業(yè)視角出發(fā),研究發(fā)現(xiàn)綠色信貸對于企業(yè)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生積極效應(yīng) (Chu et al.,2014),且該效應(yīng)在民營企業(yè)中更加凸顯(孫焱林和施博書,2019)。
(二)關(guān)于碳排放的影響因素
碳排放的影響因素一直是近年來學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)問題。許多研究基于對數(shù)平均迪式指數(shù)分解法(魯萬波等,2013)、向量誤差修正模型(李凱杰和曲如曉,2012)、面板計量回歸方法(張克中等,2011)、空間計量方法(Cheng Yeqing et al.,2014)和門檻模型(李小帆和張洪潮,2019)等探討碳排放強(qiáng)度的影響因素。其中,魯萬波等(2013)研究發(fā)現(xiàn)能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)會對中國二氧化碳排放產(chǎn)生顯著影響;張克中(2011)從財政分權(quán)的視角出發(fā)研究得出分權(quán)度的提高會增加碳排放;李凱杰和曲如曉(2012)以全要素生產(chǎn)率表征技術(shù)進(jìn)步探究技術(shù)進(jìn)步與碳排放的關(guān)系,結(jié)果表明長期技術(shù)進(jìn)步可以抑制碳排放;Cheng Yeqing(2014)等、李小帆和張洪潮(2019)研究表明城鎮(zhèn)化水平對我國碳排放強(qiáng)度具有重要影響;現(xiàn)有研究多從能源結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新、城鎮(zhèn)化水平、對外開放、經(jīng)濟(jì)增長等視角考察碳排放強(qiáng)度的影響因素,但從綠色金融視角出發(fā)探究其碳減排效應(yīng)的實(shí)證研究相對較少,仍存在一定缺口。
(三)關(guān)于綠色金融與碳排放
關(guān)于綠色金融與碳排放的相關(guān)研究,一部分研究注重于對當(dāng)前中國綠色金融整體減排成效的評價(杜莉和鄭立純,2019),涉及綠色金融法制建設(shè)(Duan & Niu,2011)、跨國綠色金融合作(張偉偉等,2019)、碳金融市場發(fā)展(盧治達(dá),2020)等研究領(lǐng)域。另一部分研究則側(cè)重綠色金融具體業(yè)務(wù)的碳減排效應(yīng),主要關(guān)注綠色信貸。綠色信貸政策能激發(fā)“雙高”行業(yè)內(nèi)的退出重構(gòu)與再配置,從而影響綠色信貸的資源再配置效應(yīng)(Liu et al.,2019;陸菁等,2021)。蘇冬蔚和連莉莉(2018)研究指出,綠色信貸特有的融資約束和激勵作用能使信貸資金更多投入到節(jié)能環(huán)保型產(chǎn)業(yè),而減少對環(huán)境有害型產(chǎn)業(yè)的投入。
通過上述對前人文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn),從綠色金融視角出發(fā)探究其碳減排效應(yīng)的實(shí)證研究仍存在一定缺口,而且關(guān)注綠色金融碳減排效應(yīng)的研究多限于理論層面的闡述,缺乏翔實(shí)的實(shí)證支撐。本文基于2006-2019年我國30個省份的面板數(shù)據(jù),考察綠色信貸對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響效應(yīng)和作用機(jī)制,并分析其異質(zhì)性影響和空間溢出效應(yīng),以期為中國未來制定更具針對性的綠色金融發(fā)展政策提供參考和建議,研究結(jié)果對于綠色信貸如何實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳減排目標(biāo)具有一定的理論和實(shí)踐意義。
三、理論機(jī)制和假說提出
綠色信貸政策可以通過借貸約束嚴(yán)格控制“兩高一?!碑a(chǎn)業(yè),倒逼此類企業(yè)提高節(jié)能技術(shù)水平,實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型,以此推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。也就是說,綠色信貸政策能通過產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳減排作用。
產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級是降低區(qū)域碳排放強(qiáng)度、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排并改善生態(tài)環(huán)境的重要途徑。綠色信貸政策引導(dǎo)銀行信貸配置于不同類型企業(yè),引導(dǎo)資本在不同產(chǎn)業(yè)之間流動,從而控制“兩高一?!碑a(chǎn)業(yè)發(fā)展。比如,對“兩高一剩”產(chǎn)業(yè)征收帶有懲罰性質(zhì)的利率,使其融資成本上升、融資規(guī)模受限,將有助于引導(dǎo)清潔能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)能源、節(jié)能環(huán)保項目代替能源浪費(fèi)項目,淘汰高污染、高能耗產(chǎn)業(yè),使得金融資源從污染型企業(yè)流向清潔型企業(yè),推動地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化升級。
綜上所述,本文提出如下研究假設(shè):
假設(shè)1:綠色信貸投放規(guī)模的增加能顯著抑制區(qū)域碳排放強(qiáng)度;
假設(shè)2:綠色信貸可以通過產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)抑制區(qū)域碳排放強(qiáng)度。
四、研究設(shè)計
(一)模型設(shè)定
為檢驗綠色信貸對區(qū)域碳排放的影響,構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型:
其中,i代表地區(qū),t代表年份,被解釋變量CIit為各省市的碳排放強(qiáng)度,核心解釋變量GCit表征各省市的綠色信貸發(fā)展規(guī)模,回歸系數(shù)a1即反映了綠色信貸對于區(qū)域碳排放的影響,Xit為一組控制變量,為個體(地區(qū))固定效應(yīng),為時間固定效應(yīng),則為隨機(jī)擾動項。
為進(jìn)一步檢驗產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)在綠色信貸抑制區(qū)域碳排放強(qiáng)度的過程中是否承擔(dān)中介變量作用,參考溫忠麟(2014)的中介效應(yīng)分析方法,構(gòu)建如下中介效應(yīng)回歸模型:
其中,式(2)為綠色信貸關(guān)于中介變量的回歸模型;式(3)則為綠色信貸和中介變量對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的線性回歸模型。表示中介效應(yīng),即表示綠色信貸通過影響中介變量間接影響區(qū)域碳排放強(qiáng)度。
(二)變量定義及測度
1.被解釋變量,碳排放強(qiáng)度(CI)。碳排放強(qiáng)度是指單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出所需的碳排放量,能夠有效地反映出一個國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源利用效率以及技術(shù)進(jìn)步的水平,并且該指標(biāo)在符合減少碳排放要求的同時還能兼顧保證經(jīng)濟(jì)增長的前提,是適用于發(fā)展中國家衡量碳減排效應(yīng)的最佳指標(biāo)之一(Jotze F et al.,2007;孫傳旺等,2010)。本文各地區(qū)的碳排放量依據(jù)IPCC提供的碳排放系數(shù)法進(jìn)行測算,公式如下所示:
其中,i、j分別表示不同能源種類和不同地區(qū);Eji表示地區(qū)j第i種能源的消費(fèi)量,能源種類包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣和天然氣共9種能源;fi表示該能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù);Ci表示該能源的二氧化碳排放系數(shù);Tj則表示各地區(qū)測算所得的碳排放量。然后,本文以各地區(qū)碳排放量與GDP的比值表示各個地區(qū)的碳排放強(qiáng)度,以符號CI進(jìn)行表示,即
2.核心解釋變量,綠色信貸(GC)。由于當(dāng)前缺乏直接反映省級地區(qū)綠色信貸規(guī)模的相關(guān)數(shù)據(jù),大多采用間接方法衡量綠色信貸指標(biāo),但銀行綠色信貸數(shù)據(jù)存在不完整性、不同銀行或同一銀行不同時期的數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑不統(tǒng)一的問題。因此,本文借鑒謝婷婷和劉錦華(2019)、趙娜(2021)的做法,在其基礎(chǔ)上進(jìn)行反向處理,以(1-各地區(qū)六大高能耗產(chǎn)業(yè)利息支出占工業(yè)產(chǎn)業(yè)利息總支出比重)作為綠色信貸的表征變量,以符號GC表示。該指標(biāo)值越大,表示流入高能耗重污染產(chǎn)業(yè)的信貸資源越少,即綠色信貸規(guī)模越大。
3.中介變量。本文選取產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)(ISO)作為中介變量,并參考干春暉等(2011)的做法,選取各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化,簡記為符號ISO。
4.控制變量。為減少因遺漏變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,參考有關(guān)碳排放強(qiáng)度影響因素的文獻(xiàn)研究,本文所選取的可能對碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生影響的控制變量分別為:(1)人口規(guī)模(PS),選取各地區(qū)年末人口總數(shù)并對其取對數(shù)進(jìn)行表征;(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED),選取地區(qū)GDP的自然對數(shù)進(jìn)行表征;(3)能源結(jié)構(gòu)(EI),選取煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比值進(jìn)行表征;(4)對外開放程度(DO),選取各地區(qū)進(jìn)出口總額占GDP的比值進(jìn)行表征;(5)城鎮(zhèn)化水平(UR),選取各個地區(qū)的城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎颠M(jìn)行表征。
(三)數(shù)據(jù)來源
本文以中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)作為研究地域,考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性和時間一致性,選取2006-2019年的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。其中,西藏、臺灣、香港和澳門由于數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的問題,予以剔除。2007年,我國正式提出“綠色信貸”概念并開始試點(diǎn),2012年正式實(shí)施綠色信貸政策。本文所選取的樣本時期涵蓋了綠色信貸政策實(shí)施前、開始試點(diǎn)和全面推廣的完整階段。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》等公開權(quán)威年鑒。各變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如下表1所示。
五、實(shí)證檢驗
(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果
在對基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行檢驗之前,需要進(jìn)行豪斯曼檢驗以判斷選擇固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,結(jié)果顯示豪斯曼檢驗的卡方值為19.21,p值為0.0075,表明強(qiáng)烈拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型而選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。下表2報告的基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示,綠色信貸(GC)的回歸系數(shù)顯著為負(fù),這表明綠色信貸會對區(qū)域碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生顯著的抑制效應(yīng),即基準(zhǔn)回歸結(jié)果初步驗證了本文的研究假設(shè)H1。
(二)穩(wěn)健性檢驗
1.滯后回歸檢驗。考慮到綠色信貸政策對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響可能存在滯后性,本文使用綠色信貸(GC)的一階滯后項(GCt-1)替代原核心解釋變量進(jìn)行回歸,以探究滯后一期的綠色信貸是否會影響當(dāng)期的碳減排效應(yīng),在一定程度上弱化了反向因果問題。檢驗結(jié)果如下表3第(1)列所示,滯后一期的綠色信貸與二氧化碳排放強(qiáng)度存在負(fù)向相關(guān),且在5%水平上顯著,該結(jié)果證實(shí)了基準(zhǔn)回歸結(jié)論具有穩(wěn)健性。
2.政策沖擊檢驗。2007年7月12日,國家環(huán)境監(jiān)管部門、中國人民銀行、銀行業(yè)監(jiān)管部門首次聯(lián)合出手,出臺了《關(guān)于落實(shí)環(huán)境保護(hù)政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險的意見》,就進(jìn)一步貫徹我國環(huán)境保護(hù)法規(guī),促進(jìn)企業(yè)節(jié)能減排所制定的重要政策。本文選取此政策作為外生沖擊事件,檢驗綠色信貸對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響,以模型(3)為依據(jù)進(jìn)行檢驗:
本文在模型中引入政策虛擬變量(PO)以檢驗綠色信貸政策實(shí)施對于區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響效應(yīng)。將政策實(shí)施前的年份取值為0,政策實(shí)施后的年份取值為1,模型檢驗結(jié)果如下表3第(2)列所示。由表中結(jié)果可知,政策虛擬變量(PO)的回歸系數(shù)顯著為負(fù),這表明選用綠色信貸政策來檢驗綠色信貸與區(qū)域碳排放強(qiáng)度之間的因果關(guān)系,同樣證實(shí)了基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)健性,即綠色信貸對碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制效應(yīng)。
(三)異質(zhì)性分析
1.城市區(qū)位異質(zhì)性。不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策實(shí)施規(guī)劃等方面差異性較大,這些差異性特征可能使得綠色信貸發(fā)展的節(jié)能減排效應(yīng)產(chǎn)生異質(zhì)性影響。因此,為了檢驗這種異質(zhì)性影響以便在不同地區(qū)實(shí)施更具針對性的綠色信貸政策,本文將我國共30個省份劃分為中部、西部和東部地區(qū),進(jìn)行不同區(qū)域的分樣本回歸分析。檢驗結(jié)果如下表4所示,可以發(fā)現(xiàn),綠色信貸僅在中部地區(qū)對碳排放強(qiáng)度有顯著的抑制效應(yīng)??赡艿脑蚴?,中部地區(qū)對于傳統(tǒng)資源的依賴度高于東部、西部地區(qū),經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對緩慢,且碳排放強(qiáng)度明顯高于東部地區(qū)。而綠色信貸有助于銀行信貸更多地投入到具有較高生產(chǎn)效率和創(chuàng)新績效的綠色產(chǎn)業(yè)中,使得那些造成環(huán)境污染和能源浪費(fèi)的高污染、高能耗企業(yè)不再長期占用有限的金融資源,取而代之的是采用清潔生產(chǎn)技術(shù)、少投入、低污染的節(jié)能環(huán)保型企業(yè),有利于降低區(qū)域碳排放強(qiáng)度。同時,實(shí)證結(jié)果也表明,綠色信貸的碳排放強(qiáng)度抑制效應(yīng)在中部地區(qū)能發(fā)揮更大的邊際效用。
2.市場化程度異質(zhì)性。處于不同市場化程度的區(qū)域,其產(chǎn)業(yè)優(yōu)化水平不同,綠色信貸的碳排放強(qiáng)度抑制效應(yīng)也可能存在一定的差異性。為了更有針對性地考察處于不同市場化程度的區(qū)域綠色信貸碳減排作用的差異性,本文對市場化程度異質(zhì)性進(jìn)行檢驗,結(jié)果如下表4所示,在市場化程度低的區(qū)域,綠色信貸的系數(shù)顯著為負(fù);而在市場化程度高的區(qū)域,綠色信貸的系數(shù)則不顯著,這表明綠色信貸對二氧化碳排放強(qiáng)度的抑制效應(yīng)僅在市場化程度低的區(qū)域中表現(xiàn)顯著。造成這一現(xiàn)象可能的原因是,由于綠色信貸規(guī)模的增加,市場化程度處于較低水平的地區(qū)獲取了大量低碳節(jié)能項目發(fā)展所需要的資金支持,這些資金支持為企業(yè)開展綠色技術(shù)創(chuàng)新活動提供了動力,從而有效控制了二氧化碳排放。
六、機(jī)制分析
前文論證了綠色信貸對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的直接影響,接下來本文將進(jìn)一步探討綠色信貸碳減排效應(yīng)的作用機(jī)制。依據(jù)前文所構(gòu)建的中介效應(yīng)模型,本文采用逐步檢驗法驗證中介效應(yīng)(產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng))是否存在。回歸結(jié)果如下表5所示,綠色信貸對產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)的回歸系數(shù)顯著為正,表明綠色信貸的增加會促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級;在同時加入綠色信貸和產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)的變量后,綠色信貸對碳排放強(qiáng)度的回歸系數(shù)有所降低,且系數(shù)的顯著性水平也發(fā)生變化,這說明產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)在綠色信貸抑制區(qū)域碳排放強(qiáng)度作用中發(fā)揮部分中介效應(yīng),且中介效應(yīng)值為-0.082。在綠色信貸投放規(guī)模增加的背景下,各地區(qū)通過借貸約束和融資激勵倒逼高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級,進(jìn)而達(dá)到抑制碳排放強(qiáng)度的作用,驗證了假說2。
七、空間溢出效應(yīng)
考慮到不同省份綠色信貸和碳排放強(qiáng)度可能存在空間相關(guān)性,本文進(jìn)一步構(gòu)建空間計量模型考察綠色信貸對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的空間溢出效應(yīng)。構(gòu)建二元鄰接矩陣作為空間權(quán)重矩陣,采用Morans I指數(shù)對綠色信貸和碳排放強(qiáng)度進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析,并計算不同空間閾值下的碳排放強(qiáng)度以深入分析其空間關(guān)聯(lián)特征,結(jié)果如下表6所示。由表中結(jié)果可知,各省份綠色信貸和碳排放強(qiáng)度存在較強(qiáng)的正向空間依賴性,且隨著空間距離增大,Morans I指數(shù)逐漸減小,即不同省份的碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)小范圍集聚特征。
基于空間相關(guān)性分析結(jié)果,本文接下來構(gòu)建空間計量模型考察綠色信貸對碳排放強(qiáng)度的空間溢出效應(yīng)。依次進(jìn)行Hausman檢驗、雙固定效應(yīng)檢驗以及空間計量模型簡化檢驗,最終選擇控制時空雙固定效應(yīng)的SDM,回歸結(jié)果如表7所示。由表中結(jié)果可知,綠色信貸的空間滯后項顯著為正,且綠色信貸對碳排放強(qiáng)度的區(qū)域間溢出效應(yīng)顯著為正,即某地區(qū)碳排放強(qiáng)度不僅受到本地區(qū)綠色信貸發(fā)展的影響,還會受到鄰近地區(qū)綠色信貸空間交互作用的影響,且該地區(qū)綠色信貸投放規(guī)模的增加會使得鄰近地區(qū)碳排放強(qiáng)度增強(qiáng)。可能的原因是綠色信貸的借貸約束和融資激勵使得本地區(qū)節(jié)能環(huán)保企業(yè)得到政策扶持實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步發(fā)展,而污染型企業(yè)的發(fā)展則受到限制,可能會向鄰近省份進(jìn)行轉(zhuǎn)移,從而導(dǎo)致鄰近地區(qū)碳排放強(qiáng)度升高。
八、結(jié)論和建議
本文基于2006-2019年30個省份的面板數(shù)據(jù)探討綠色信貸對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響效應(yīng)和作用機(jī)制,研究結(jié)果表明:第一,綠色信貸能夠顯著降低區(qū)域碳排放強(qiáng)度,且經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗,基準(zhǔn)回歸結(jié)果仍然成立;第二,綠色信貸通過產(chǎn)業(yè)優(yōu)化效應(yīng)間接實(shí)現(xiàn)其碳排放抑制作用;第三,在城市區(qū)位異質(zhì)性分析中,中部地區(qū)的綠色信貸碳減排效果相比東、西部地區(qū)更為顯著;在市場化程度異質(zhì)性分析中,綠色信貸的碳減排效應(yīng)存在明顯差別,僅對市場化欠發(fā)達(dá)地區(qū)擁有顯著的碳減排效應(yīng);第四,各省份綠色信貸和碳排放強(qiáng)度存在較強(qiáng)的正向空間依賴性,且不同省份的碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)小范圍的集聚特征,即空間相關(guān)性隨著空間距離增大而逐漸縮小;第五,綠色信貸發(fā)展對于區(qū)域碳排放強(qiáng)度存在正向的區(qū)域間溢出效應(yīng)?;谏鲜鲇^點(diǎn),提出建議:
一是積極推廣綠色信貸政策,擴(kuò)大綠色信貸投放規(guī)模。國家相關(guān)部門應(yīng)加快完善相關(guān)法律制度以及政策激勵與協(xié)調(diào)措施,保障各區(qū)域綠色信貸政策的順利實(shí)施,推動綠色信貸的碳減排效應(yīng)達(dá)成持續(xù)性作用。此外,還可以建立健全綠色信用考評體系,加強(qiáng)企業(yè)層面的宣傳和培訓(xùn),大幅增強(qiáng)企業(yè)環(huán)境責(zé)任意識和守法意識,加強(qiáng)社會監(jiān)督和公眾參與,架起企業(yè)和公眾溝通環(huán)境信息的橋梁。
二是充分考慮綠色信貸異質(zhì)性特征,因地制宜出臺精準(zhǔn)化金融信貸政策。各地政府應(yīng)根據(jù)本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征和市場化水平制定符合區(qū)域?qū)嶋H的政策實(shí)施細(xì)則,對區(qū)域資源進(jìn)行合理布局和動態(tài)調(diào)配。此外,還可以建立綠色信貸政策和環(huán)境協(xié)同治理的跨區(qū)域聯(lián)動機(jī)制,依托數(shù)字技術(shù)建立跨區(qū)域聯(lián)合污染減排信息共享平臺,樹立區(qū)域整體意識,加強(qiáng)區(qū)域間環(huán)保合作。
三是建立健全綠色金融激勵體系,著力提升綠色金融專業(yè)能力。各地區(qū)、各部門應(yīng)用好央行支持低碳項目大規(guī)模再貸款機(jī)制,積極爭取更低成本、更長期限的信貸資金。此外,還可以建立健全綠色融資渠道體系,推動政府投資基金布局綠色低碳領(lǐng)域,擴(kuò)大綠色融資覆蓋面。
參考文獻(xiàn):
[1]杜莉,鄭立純.我國綠色金融政策體系的效應(yīng)評價——基于試點(diǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析[J].清華大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2019,34(1):173-182+199.
[2]干春暉,鄭若谷,余典范.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟(jì)增長和波動的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011(5):4-16.
[3]李凱杰, 曲如曉. 技術(shù)進(jìn)步對中國碳排放的影響——基于向量誤差修正模型的實(shí)證研究[J].中國軟科學(xué), 2012(6): 51-58.
[4]李毓,胡海亞,李浩.綠色信貸對中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的實(shí)證分析——基于中國省級面板數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)問題,2020(01):37-43.
[5]李小帆,張洪潮.產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的影響研究——以城鎮(zhèn)化水平為門檻的非線性分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2019,35(10):31-36.
[6]陸菁,鄢云,王韜璇.綠色信貸政策的微觀效應(yīng)研究——基于技術(shù)創(chuàng)新與資源再配置的視角[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2021(1):174-192.
[7]魯萬波, 仇婷婷, 杜磊. 中國不同經(jīng)濟(jì)增長階段碳排放影響因素研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2013, 48(4): 106-118.
[8]盧治達(dá).碳金融對資源型產(chǎn)業(yè)低碳化的影響研究——基于CDM的實(shí)證研究[J].金融理論與實(shí)踐,2020(11):57-62.
[9]蘇冬蔚,連莉莉.綠色信貸是否影響重污染企業(yè)的投融資行為?[J].金融研究,2018(12):123-137.
[10]孫傳旺,劉希穎,林靜.碳強(qiáng)度約束下中國全要素生產(chǎn)率測算與收斂性研究[J].金融研究,2010(6):17-33.
[11]孫焱林,施博書.綠色信貸政策對企業(yè)創(chuàng)新的影響——基于PSM-DID模型的實(shí)證研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2019,35(7):87-91+160.
[12]寧偉,佘金花.綠色金融與宏觀經(jīng)濟(jì)增長動態(tài)關(guān)系實(shí)證研究[J].求索,2014(8):62-66.
[13]王遙,潘冬陽,張笑.綠色金融對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)研究[J].經(jīng)濟(jì)社會體制比較,2016(6):33-42.
[14]溫忠麟,葉寶娟. 中介效應(yīng)分析:方法和模型發(fā)展[J]. 心理科學(xué)進(jìn)展, 2014, 22(05): 731-745.
[15]謝品杰,黃晨晨.基于經(jīng)濟(jì)周期視角及灰色理論的我國碳排放強(qiáng)度影響因素分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2015(10):137-143.
[16]謝婷婷,劉錦華.綠色信貸如何影響了中國的經(jīng)濟(jì)增長率[J].中國人口·資源與環(huán)境,2019(9):83-90.
[17]嚴(yán)成樑,濤,蘭偉.金融發(fā)展、創(chuàng)新與二氧化碳排放[J].金融研究,2016(1):14-30.
[18]殷賀,王露,劉楠楠.綠色信貸與碳排放:減排效果與傳導(dǎo)路徑[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2019,44(11):9-14.
[19]張克中, 王娟, 崔小勇. 財政分權(quán)與環(huán)境污染:碳排放的視角[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2011(10): 65-75.
[20]張偉偉,李天琦,高錦杰.“一帶一路”沿線國家綠色金融合作機(jī)制構(gòu)建研究[J].經(jīng)濟(jì)縱橫,2019(3):63-71.
[21]趙娜.綠色信貸是否促進(jìn)了區(qū)域綠色技術(shù)創(chuàng)新?——基于地區(qū)綠色專利數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)問題,2021(6):33-39.
[22]Acheampong A O, Amponsah M, Boateng E. Does Financial Development Mitigate Carbon Emissions? Evidence from Heterogeneous Financial Economies [J]. Energy Economics, 2020: 88.
[23]Cheng Yeqing, Wang Zheye, Ye Xinyue, Wei Yehua Dennis. Spatiotemporal dynamics of carbon intensity from energy consumption in China[J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(4):631-650.
[24]Duan Jin,Niu Mengqi. The paradox of green credit in China[J]. Energy Procedia,2011,5(C):? 1979-1986.
[25]Hyunjin Kang,Se-Youn Jung,Heeseok Lee. The impact of Green Credit Policy on manufacturers efforts to reduce suppliers pollution[J]. Journal of Cleaner Production,2020,248(C):119271.
[26]Jotze F.,Pezzey J. C. V.Optimal intensity targets for greenhouse gas emissions trading under uncertainty[J].Environmental Resource Economy,2007,38(2):259-284.
[27]Lei Xiaodong,Wang Yanli,Zhao Dongxiao,Chen Qi. The local-neighborhood effect of green credit on green economy: a spatial econometric investigation.[J]. Environmental science and pollution research international,2021,28(46): 65776-65790.
[28]Lian Yonghui and Gao Jieying and Ye Tao. How does green credit affect the financial performance of commercial banks?——Evidence from China[J]]. Journal of Cleaner Production, 2022, 344.
[29]Nana Liu, Chuanzhe Liu, Yufei Xia,Yi Ren,Jinzhi Liang. Examining the Coordination Between Green Finance and Green Economy Aiming for Sustainable Development: A Case Study of China[J]. Sustainability,2020,12(9):3717.
[30]Paul Thompson. Bank lending and the environment: policies and opportunities[J]. International Journal of Bank Marketing,1998,16(6):243-252.
[31]Won-Shik Chu,Doo-Man Chun,Sung-Hoon Ahn. Research Advancement of Green Technologies[J]. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing,2014,15(6):973-977.
[32]Xinghe Liu,Enxian Wang,Danting Cai. Green credit policy, property rights and debt financing: Quasi-natural experimental evidence from China[J]. Finance Research Letters,2019,29:532-545.
作者單位:陳美麗,浙江金融職業(yè)學(xué)院講師,碩士;周賽怡,上海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院研究生;胡麗艷,上海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院研究生。