■張瑞鋒 劉帥

一、引言

全球氣候變暖對人類生存與發(fā)展提出了嚴峻的挑戰(zhàn)，為此，世界各國簽訂了《聯(lián)合國氣候變化框架公約》《巴黎協(xié)定》，并設(shè)置了碳減排與碳中和目標，我國提出力爭在2030年前二氧化碳排放達到峰值，在2060年前實現(xiàn)碳中和①。

金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟社會的核心，其發(fā)展是二氧化碳排放的重要影響因素之一。越來越多的學(xué)者開始研究金融發(fā)展與二氧化碳排放的關(guān)系。第一類觀點：金融發(fā)展與二氧化碳排放之間存在線性關(guān)系[1—9]。一些學(xué)者認為金融發(fā)展對二氧化碳排放起到抑制作用，主要體現(xiàn)在：其一，完善的金融體系有利于進行碳交易，促使企業(yè)減少碳排放；其二，金融發(fā)展可以降低融資成本，吸引投資，為低碳技術(shù)的研發(fā)提供充足的資金，實現(xiàn)低碳發(fā)展；其三，金融發(fā)展可以促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，合理配置各種生產(chǎn)要素，提高勞動生產(chǎn)率和能源利用率，有效減少碳排放。還有一些學(xué)者則認為金融發(fā)展對二氧化碳排放起到促進作用，主要體現(xiàn)在：一方面，金融發(fā)展可以為消費者提供便捷的資金渠道，使更多的消費者有能力購買汽車、空調(diào)等高耗能產(chǎn)品，促使碳排放增加；另一方面，金融發(fā)展可以提高企業(yè)融資效率，降低融資成本，提高企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模的積極性，增加能源消耗促進碳排放。第二類觀點：二者關(guān)系比較復(fù)雜，并非是簡單的線性關(guān)系[10—13]。由于中國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不一、地理環(huán)境存在顯著差異，金融發(fā)展與碳排放可能存在非線性關(guān)系。

隨著研究的深入，一些學(xué)者考慮到中國各地區(qū)碳排放存在明顯的空間聚集性與異質(zhì)性，并立足于空間視角探討金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系，研究認為各地區(qū)金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系存在差異，且本地區(qū)金融發(fā)展對周邊地區(qū)的碳排放也存在一定程度的影響，即存在空間溢出效應(yīng)[14—17]。

可以看到，金融發(fā)展與碳排放關(guān)系的研究已經(jīng)取得了一定成果，但仍欠缺對空間因素的考慮?；诖?，本文對現(xiàn)有文獻成果進行三方面的擴展：一是建立空間杜賓模型，從空間溢出的視角研究區(qū)域金融發(fā)展對碳排放起到的作用。二是考慮空間溢出的效應(yīng)邊界，研究區(qū)域金融發(fā)展對碳排放的間接效應(yīng)。三是通過東、中、西三大區(qū)域的劃分進一步探討了區(qū)域金融發(fā)展對碳排放的影響。

二、作用機制分析

金融發(fā)展既可以對碳排放產(chǎn)生直接作用，也可以通過城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三條途徑對二氧化碳排放產(chǎn)生間接作用。如圖1所示。

圖1 金融發(fā)展水平對碳排放的作用機制

金融發(fā)展所代表的金融規(guī)模的擴大和金融效率的提升均可以直接對二氧化碳排放起到抑制作用[18，19]。一方面，金融規(guī)模的擴大能夠為綠色行業(yè)的發(fā)展提供資金支持，促進綠色產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴張從而減少二氧化碳排放，同時金融發(fā)展所帶來的金融市場規(guī)?？偭康纳仙瑫⒏噘Y金引入到綠色投融資市場從而為綠色行業(yè)的發(fā)展提供保障，綠色行業(yè)的發(fā)展將會促使傳統(tǒng)行業(yè)進行能源改造升級從而降低碳排放。另一方面，金融效率的提高可以降低因信息不對稱而增加的交易成本，提高信貸效率，促使綠色行業(yè)資源配置效率提高，縮短綠色產(chǎn)業(yè)資金獲取周期以加快綠色項目的完成，減少傳統(tǒng)行業(yè)二氧化碳的排放。基于上述分析，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：金融發(fā)展直接對二氧化碳排放起到抑制作用。

從城鎮(zhèn)化水平角度來看，金融發(fā)展通過提高城鎮(zhèn)化水平對碳排放起到促進作用[20—22]。城鎮(zhèn)化水平對碳排放的影響存在異質(zhì)性。一方面，城鎮(zhèn)化水平低的地區(qū)由于短時間內(nèi)人口集聚形成規(guī)模效應(yīng)，對能源的需求急劇增加，增加了二氧化碳排放。另一方面，城鎮(zhèn)化水平較高地區(qū)的質(zhì)量效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)，地區(qū)的大規(guī)?；A(chǔ)建設(shè)基本完成、能源利用效率提高、居民環(huán)保意識增強，減少了二氧化碳排放。我國城鎮(zhèn)化水平仍不算太高，城鎮(zhèn)化的質(zhì)量效應(yīng)小于規(guī)模效應(yīng)，因此增加了二氧化碳排放?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)2。

假設(shè)2：金融發(fā)展水平與城鎮(zhèn)化水平正相關(guān)，城鎮(zhèn)化水平的提高對二氧化碳排放起到促進作用。

從技術(shù)創(chuàng)新角度來看，金融發(fā)展通過技術(shù)效應(yīng)對本地區(qū)的碳排放起到抑制作用[23，24]。金融發(fā)展通過推動技術(shù)創(chuàng)新促使企業(yè)研發(fā)低碳技術(shù)，進而促使各行業(yè)轉(zhuǎn)變能源利用方式，提高能源利用效率，減少碳排放?；谏鲜龇治?，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3：金融發(fā)展水平與技術(shù)創(chuàng)新正相關(guān)，技術(shù)創(chuàng)新引起的技術(shù)效應(yīng)對碳排放起到抑制作用。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，金融發(fā)展通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對本地區(qū)的碳排放起到抑制作用[25，26]。金融發(fā)展通過提高資金使用效率、促進新興產(chǎn)業(yè)成長實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放產(chǎn)生影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級會使高耗能的企業(yè)被市場逐漸淘汰、低碳企業(yè)的市場規(guī)模逐漸增加，從而減少二氧化碳的排放。基于上述分析，本文提出假設(shè)4。

假設(shè)4：金融發(fā)展水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正相關(guān)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放起到抑制作用。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

（一）空間計量模型設(shè)計

1.空間計量模型設(shè)定

考慮到解釋變量和被解釋變量在空間上存在相關(guān)性，本文采用空間杜賓模型來進行分析。空間杜賓模型的一般表達式為：

其中，Y 為被解釋變量，W 為空間權(quán)重矩陣，ρ為空間效應(yīng)系數(shù)，X 為解釋變量，β為參數(shù)向量，WXδ代表周邊地區(qū)對Y 的影響，δ為相應(yīng)系數(shù)變量。ε為隨機誤差項。

具體到本文分析金融發(fā)展對二氧化碳排放的影響，設(shè)定如下空間杜賓模型：

其中，C代表人均碳排放量，F(xiàn)ir、Fef、LnPgdp、LnUrban、LnPatent、LnIdustry、LnFdi分別代表金融規(guī)模、金融效率、經(jīng)濟增長水平、城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)創(chuàng)新水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商直接投資，vt為時間效應(yīng)，ui為個體效應(yīng)，εit為隨機誤差項。

2.空間權(quán)重矩陣設(shè)定

在建立空間計量模型之前需要設(shè)定合理的空間權(quán)重矩陣，本文選取以下兩種形式的空間權(quán)重矩陣。

（1）基于地理距離構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣

本文選擇兩種基于地理距離標準構(gòu)造的空間權(quán)重表達式，第一種為：

第二種為：

其中，dij為兩地區(qū)地理中心位置之間的距離。

（2）基于經(jīng)濟特征構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣

（二）數(shù)據(jù)說明

1.二氧化碳排放量

本文以人均碳排放作為解釋變量（C），用各省碳排放總量與年末常住人口數(shù)的比值來表示。考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取2005—2019年我國30個省市地數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADs）和《中國統(tǒng)計年鑒》。

2.金融發(fā)展水平

根據(jù)相關(guān)研究文獻[12，27—31]，本文選取金融規(guī)模指標（Fir）和金融效率指標（Fef）來度量金融發(fā)展水平。本文利用年末各省金融機構(gòu)貸款余額/GDP 來度量金融規(guī)模，用非國有部門貸款總額/GDP來度量金融效率?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，將非國有部門貸款表示為貸款總額與非國有部門占全社會固定資產(chǎn)投資總額比重的積。各省數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國金融統(tǒng)計年鑒》。

3.控制變量

根據(jù)相關(guān)研究文獻[32—37]，本文選取經(jīng)濟增長水平、城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)創(chuàng)新水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商直接投資、對外開放程度作為控制變量（見表1）。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

4.描述性統(tǒng)計

根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到描述性統(tǒng)計結(jié)果，如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計

四、實證分析

（一）空間自相關(guān)檢驗

檢驗變量是否具有空間相關(guān)性是進行空間計量分析的必要步驟。對于全局相關(guān)性檢驗，本文選取全局莫蘭指數(shù)；對于局部相關(guān)性檢驗，本文選用莫蘭散點圖。

全局莫蘭指數(shù)的計算公式為：

其中，n為地區(qū)個數(shù)，xi、xj、wij分別表示第i個地區(qū)、第j個地區(qū)、空間權(quán)重矩陣w中第i行第j列的元素。莫蘭指數(shù)最大為1，最小為-1，取值范圍為[-1，1]。莫蘭指數(shù)越接近1 或-1，表示兩者越相關(guān)；越接近0，表示兩者相關(guān)性越弱。

首先，根據(jù)我國各省市2005—2019年的碳排放量，通過構(gòu)建基于地理距離標準構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣，計算得出碳排放的Moran′s I 指數(shù)及伴隨概率（表2）。由表2可知，碳排放在2005—2019年內(nèi)的Moran′s I指數(shù)大部分通過了5%的顯著性水平檢驗，說明我國碳排放存在空間相關(guān)性。

表2 Moran's I檢驗

其次，為進一步分析不同地區(qū)的碳排放是否具有空間異質(zhì)性，本文描繪了2005年與2019年碳排放量的局部Moran′s I 指數(shù)的散點圖（圖2和圖3）。局部莫蘭散點圖中的橫軸、縱軸分別代表人均碳排放量和其空間滯后項。通過比較2015年和2018年的各省集聚類型（表3）可知，集聚類型主要為“高—高”型、“低—高”型、“低—低”型三種模式，說明碳排放在地理空間分布上具有明顯的異質(zhì)性。

圖2 2005年碳排放的Moran's I散點圖

圖3 2019年碳排放的Moran's I散點圖

表3 2005年和2019年碳排放集聚類型

（二）空間面板模型識別檢驗

通過莫蘭檢驗可以認為碳排放量具有顯著的空間相關(guān)性。從表4可以看出，LM_lag、Robust_LM_lag均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明模型存在空間效應(yīng)，可以建立空間計量模型。在確定建立空間計量模型后，還需要判斷選擇哪種模型以及選擇固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)。首先，根據(jù)表4的Hausman 檢驗結(jié)果，選擇固定效應(yīng)模型。然后，分別建立SDM、SEM、SAR 模型從而進行LR 檢驗，根據(jù)表4的LR 檢驗結(jié)果，選取SDM 模型。因此，本文選擇建立雙固定的空間杜賓模型。

表4 空間面板模型識別檢驗

（三）穩(wěn)健性檢驗

雙固定的空間杜賓模型結(jié)果如表5（1）列所示。為了確保實證結(jié)果可信，本文根據(jù)相關(guān)文獻采用替換空間權(quán)重矩陣的方法對模型進行穩(wěn)健性檢驗[38—41]。首先，建立基于反距離空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣的空間杜賓模型，模型結(jié)果如表5（2）和（3）列所示。其次，與原模型進行對比，發(fā)現(xiàn)模型中的各解釋變量與控制變量系數(shù)的符號和顯著性并未發(fā)生較大變化，可以認定實證結(jié)果的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

（四）回歸結(jié)果分析

1.整體回歸結(jié)果分析

表6（1）列的結(jié)果表明：第一，綜合來看，金融發(fā)展對本地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放產(chǎn)生顯著的抑制作用，驗證了假說1。其中，金融規(guī)模對其產(chǎn)生抑制作用，金融效率對其產(chǎn)生促進作用。第二，城鎮(zhèn)化水平對本地區(qū)和周邊地區(qū)碳排放均起到促進作用，而經(jīng)濟增長水平、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本地區(qū)和周邊地區(qū)碳排放均起到抑制作用。第三，外商直接投資對本地區(qū)碳排放產(chǎn)生抑制作用，對周邊地區(qū)碳排放產(chǎn)生促進作用。

表6 空間杜賓模型回歸結(jié)果

2.分地區(qū)回歸結(jié)果分析

通過上述分析可知，從整體來看我國的金融發(fā)展對碳排放起到抑制作用，但考慮到碳排放在地理空間分布上具有明顯的異質(zhì)性，本文將中國分為東、中、西三大區(qū)域并再次建立空間杜賓模型來分析各地區(qū)金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系②。回歸結(jié)果如表6（2）、（3）、（4）列所示。

（1）東部地區(qū)

由表6（2）列可知：第一，F(xiàn)ir、W×Fir 的系數(shù)顯著為負，說明金融規(guī)模的發(fā)展會抑制東部地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放；Fef、W×Fef的系數(shù)顯著為正，說明金融效率與金融規(guī)模的作用相反。第二，城鎮(zhèn)化水平的提升、經(jīng)濟增長會促進東部地區(qū)的碳排放，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、技術(shù)創(chuàng)新會抑制東部地區(qū)的碳排放。第三，城鎮(zhèn)化水平的提升、外商直接投資會促進周邊地區(qū)的碳排放，而經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會抑制周邊地區(qū)的碳排放。

（2）中部地區(qū)

由表6（3）列可知：第一，F(xiàn)ir 的系數(shù)為正、W×Fir的系數(shù)為負，說明金融規(guī)模的發(fā)展會促進中部地區(qū)的碳排放，抑制周邊地區(qū)的碳排放；Fef、W×Fef的系數(shù)為負，說明金融效率的提高會抑制中部地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放。第二，技術(shù)創(chuàng)新會促進中部地區(qū)的碳排放，而經(jīng)濟增長會抑制中部地區(qū)的碳排放。第三，經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會抑制周邊地區(qū)的碳排放。

（3）西部地區(qū)

由表6（4）列可知：第一，F(xiàn)ir、W×Fir 的系數(shù)顯著為負，說明金融規(guī)模的發(fā)展會抑制西部地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放；Fef、W×Fef的系數(shù)顯著為正，說明金融效率的提高會促進西部地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放。第二，經(jīng)濟增長與外商直接投資會促進西部地區(qū)的碳排放，而城鎮(zhèn)化水平的提升與技術(shù)創(chuàng)新會抑制西部地區(qū)的碳排放。第三，經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會促進周邊地區(qū)的碳排放，而技術(shù)創(chuàng)新會抑制周邊地區(qū)的碳排放。

（五）空間溢出效應(yīng)分解

為準確反應(yīng)SDM 模型中解釋變量對被解釋變量的影響，本文采用偏微分的方法將其影響進行分解，結(jié)果如表7所示。其中，直接效應(yīng)代表解釋變量對被解釋變量的直接影響，間接效應(yīng)代表解釋變量對被解釋變量的空間溢出效應(yīng)。

1.整體空間溢出效應(yīng)分解

表7中，全國的結(jié)果表明，金融發(fā)展可以減少本地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放。具體來說，第一，金融規(guī)模直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的系數(shù)均顯著為負，說明金融規(guī)模的擴大會減少本地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放。第二，金融效率直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的系數(shù)均顯著為正，說明金融效率的提高會增加本地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放。

表7 空間溢出效應(yīng)分解

對于控制變量的影響：第一，城鎮(zhèn)化水平的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的系數(shù)均顯著為正，說明城鎮(zhèn)化水平的提升會促進本地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放。第二，經(jīng)濟增長、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的系數(shù)均顯著為負，說明其發(fā)展抑制了本地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放。第三，外商直接投資的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為負，說明其發(fā)展抑制了本地區(qū)的碳排放。

2.分地區(qū)空間溢出效應(yīng)分解

（1）東部地區(qū)

對于東部地區(qū)而言，金融規(guī)模與金融效率對碳排放的影響與整體結(jié)果相似。對于控制變量的直接效應(yīng)，城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟增長的系數(shù)顯著為正，技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)顯著為負，說明城鎮(zhèn)化水平的提高和經(jīng)濟增長會促進東部地區(qū)的碳排放，而技術(shù)創(chuàng)新會抑制碳排放。對于控制變量的間接效應(yīng)，城鎮(zhèn)化水平、外商直接投資的系數(shù)顯著為正，經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著為負，說明城鎮(zhèn)化水平的提升和外商直接投資會促進周邊地區(qū)的碳排放，而經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會抑制碳排放。

（2）中部地區(qū)

對于中部地區(qū)而言，金融規(guī)模的發(fā)展會促進本地區(qū)的碳排放、抑制周邊地區(qū)碳排放，而金融效率的提高僅對本地區(qū)碳排放起到顯著的抑制作用。對于控制變量的直接效應(yīng)，技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著為正，說明技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會促進中部地區(qū)的碳排放。對于控制變量的間接效應(yīng)，經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著為負，說明經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會抑制周邊地區(qū)的碳排放。

（3）西部地區(qū)

對于西部地區(qū)而言，金融規(guī)模與金融效率對本地區(qū)碳排放的影響并不顯著，但兩者均具有顯著的溢出效應(yīng)，即金融規(guī)模的擴大會抑制周邊地區(qū)的碳排放，而金融效率的提高會促進周邊地區(qū)的碳排放。對于控制變量的直接效應(yīng)，城鎮(zhèn)化水平的系數(shù)顯著為負，說明城鎮(zhèn)化水平的提升會抑制西部地區(qū)的碳排放。對于控制變量的間接效應(yīng)，城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)均顯著為正，說明城鎮(zhèn)化水平的提升、經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會促進周邊地區(qū)的碳排放。

（六）溢出效應(yīng)的空間邊界分析

為探究金融發(fā)展對碳排放的溢出效應(yīng)邊界，本文根據(jù)相關(guān)文獻[42，43]，每隔500千米進行一次空間杜賓回歸，結(jié)果如表8所示。

表8 空間溢出效應(yīng)分解

表8顯示，金融規(guī)模對碳排放的間接效應(yīng)的參數(shù)估計在0～2000千米范圍內(nèi)均通過了1%的顯著性水平檢驗，金融效率對碳排放的間接效應(yīng)的參數(shù)估計在0～2000 千米范圍內(nèi)均至少通過了10%的顯著性水平檢驗。而距離超過2000 千米以后，金融規(guī)模、金融效率的參數(shù)估計幾乎都不顯著，這說明金融規(guī)模和金融效率對碳排放溢出效應(yīng)的有效邊界均為2000千米。此外，0～500千米、500～1000千米內(nèi)金融規(guī)模、金融效率的參數(shù)估計分別為-0.498、-2.024、0.225、1.848，1000～1500 千米、1500～2000 千米內(nèi)金融規(guī)模、金融效率的參數(shù)估計分別為0.289、0.382、-0.211、-0.232，可見金融規(guī)模和金融效率對周邊地區(qū)碳排放的溢出效應(yīng)存在明顯的空間衰減特征。

（七）機制檢驗

為了檢驗金融發(fā)展能否通過提高城鎮(zhèn)化水平、推動技術(shù)創(chuàng)新、促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級三條路徑對碳排放產(chǎn)生影響，本文參考相關(guān)文獻[44—46]，將城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為自變量，將金融規(guī)模、金融效率作為因變量，以經(jīng)濟增長水平、對外開放程度、外商直接投資作為控制變量分別進行空間杜賓回歸，結(jié)果如表9所示。

表9（1）和（2）列結(jié)果表明，金融發(fā)展與城鎮(zhèn)化水平正相關(guān)。一方面，金融規(guī)模的擴大伴隨著金融機構(gòu)數(shù)量的增加和城鎮(zhèn)化融資制度的健全，能為城鎮(zhèn)化建設(shè)提供更多的資金來源，從而加快城鎮(zhèn)化建設(shè)。另一方面，金融效率的提升可以提高整個金融體系吸收存款并將儲蓄轉(zhuǎn)換為投資的效率，使金融資源流向能發(fā)揮其最大作用的場所，提高資源配置效率，推動城鎮(zhèn)化建設(shè)[47，48]。

表9 機制檢驗

表9（3）和（4）列顯示，金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新水平正相關(guān)，表明金融發(fā)展有利于本地區(qū)進行技術(shù)創(chuàng)新。金融發(fā)展可以通過優(yōu)化資源配置、風(fēng)險分擔(dān)、對企業(yè)提供資金支持等手段推動技術(shù)創(chuàng)新[49，50]。

表9（5）和（6）列顯示，金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正相關(guān)，表明金融發(fā)展有利于促使本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。金融發(fā)展可以通過提高資金使用效率、促進新興產(chǎn)業(yè)成長推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[51—53]。

通過分析表明，金融發(fā)展與城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正相關(guān)。因此結(jié)合上文分析，驗證了假說2、3、4。

五、結(jié)論與建議

本文首先通過理論分析，提出區(qū)域金融發(fā)展影響碳排放的四條路徑。然后，基于2005—2019年的30 個省級面板數(shù)據(jù)，根據(jù)莫蘭檢驗，實證得出中國各省的碳排放具有明顯的空間相關(guān)性與異質(zhì)性的結(jié)論。最后，基于SDM模型實證分析認為：（1）從整體來說，金融發(fā)展對本地區(qū)和周邊地區(qū)的碳排放產(chǎn)生顯著的抑制作用。其中，金融規(guī)模對本地區(qū)和周邊地區(qū)碳排放產(chǎn)生顯著的抑制作用，金融效率對本地區(qū)和周邊地區(qū)碳排放產(chǎn)生顯著的促進作用。（2）技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對本地區(qū)和周邊地區(qū)碳排放產(chǎn)生抑制作用，而城鎮(zhèn)化水平對周邊地區(qū)碳排放產(chǎn)生促進作用。（3）金融發(fā)展和控制變量對碳排放的作用存在空間異質(zhì)性，東部地區(qū)優(yōu)于中、西部地區(qū)。（4）金融發(fā)展對碳排放的溢出效應(yīng)在0～2000 千米范圍內(nèi)顯著，但是隨距離衰減。

根據(jù)實證分析，本文提出降低碳排放的相關(guān)建議：（1）政府應(yīng)引導(dǎo)金融機構(gòu)向綠色產(chǎn)業(yè)投融資，進一步發(fā)揮金融對技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的促進作用。從而充分利用金融發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級帶來的碳減排效應(yīng)。（2）加快城鎮(zhèn)化建設(shè)，促使城鎮(zhèn)化對環(huán)境影響的質(zhì)量效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)，減少因規(guī)模效應(yīng)帶來的二氧化碳排放。（3）相關(guān)部門在制訂碳排放政策時，應(yīng)充分考慮各地區(qū)碳排放的空間異質(zhì)性、空間溢出效應(yīng)以及效應(yīng)邊界，加強各地區(qū)間的合作與交流，實現(xiàn)低碳協(xié)同發(fā)展?！?/p>

注 釋

①2020年9月22日，習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上宣布：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和?！?/p>

②屬于東部的省市有：上海、北京、天津、山東、廣東、江蘇、河北、浙江、海南、福建、遼寧；屬于中部的省市有：吉林、安徽、山西、江西、河南、湖北、湖南、黑龍江；屬于西部的省市有：重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古。