潘政宇（貴州大學(xué)）

一、引言

為了達(dá)到第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上所設(shè)定的目標(biāo)，中國(guó)必須不斷地推動(dòng)工業(yè)與能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，以促進(jìn)可再生能源的發(fā)展，力求實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與綠色轉(zhuǎn)型同步進(jìn)行，而這一過(guò)程離不開資金的投入。綠色金融是一種專門的金融制度，它是為了解決日益嚴(yán)重的資源和環(huán)境問(wèn)題而生，強(qiáng)調(diào)了金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行資金配置決策時(shí)，應(yīng)當(dāng)充分考慮到與環(huán)境因素有關(guān)的潛在收益、成本和風(fēng)險(xiǎn)，從而推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生一定影響。因此，在“雙碳”背景下研究綠色金融對(duì)區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)的支持作用，有利于了解二者之間的關(guān)系，找出發(fā)展綠色金融和綠色經(jīng)濟(jì)的方法，從而促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和發(fā)展，使中國(guó)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量方向發(fā)展。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選擇

1.因變量

區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)（GE）難以直接觀察，必須對(duì)其進(jìn)行測(cè)量，但是學(xué)術(shù)界測(cè)度區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)的方法并未統(tǒng)一。綠色經(jīng)濟(jì)屬于綜合性經(jīng)濟(jì)，應(yīng)從資源、環(huán)境等多個(gè)方面進(jìn)行充分考慮，所以參考學(xué)者徐曉光等人（2021）的觀點(diǎn)，利用他們構(gòu)建的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)體系，從社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)效率、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、生態(tài)建設(shè)、惠民公平共5個(gè)維度來(lái)測(cè)量區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況。

2.自變量

目前學(xué)者們對(duì)綠色金融發(fā)展（GF）測(cè)度也有沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)中國(guó)人民銀行、財(cái)政部等七部委印發(fā)的《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見(jiàn)》，綠色融資是為企業(yè)提供一定資金，幫助企業(yè)減少自身對(duì)環(huán)境的污染，提高企業(yè)資源利用率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。一方面，在傳統(tǒng)金融概念中加入綠色發(fā)展理念，將金融發(fā)展和綠色發(fā)展相結(jié)合；另一方面要充分利用資金扶持綠色項(xiàng)目和企業(yè)發(fā)展，通過(guò)資本市場(chǎng)對(duì)資源進(jìn)行優(yōu)化配置，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化和綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展。也就是說(shuō)綠色金融在促進(jìn)金融發(fā)展的同時(shí)也會(huì)促進(jìn)綠色發(fā)展，兩者是相互影響、相互作用的，所以參考學(xué)者謝喬昕（2021）的觀點(diǎn)，把金融發(fā)展與綠色發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度作為本文測(cè)度綠色金融發(fā)展水平的指標(biāo)。

3.控制變量

本文的控制變量包含人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（Y、Y2）、外商直接投資（FDI）、對(duì)外開放程度（OP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（IS）。

（二）模型構(gòu)建

首先PVAR模型中的面板數(shù)據(jù)包括了時(shí)間和橫截面，使數(shù)據(jù)更加豐富；其次PVAR模型沒(méi)有將內(nèi)外變量區(qū)別開，只將它們看作是一個(gè)內(nèi)生變量，這種方式獲取更多的數(shù)據(jù)特性。最重要的一點(diǎn)是，PVAR模型并非基于特定宏觀經(jīng)濟(jì)概念，而是建立在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)間穩(wěn)定性要求又相對(duì)寬松，允許有個(gè)體效應(yīng)和異方差。在觀測(cè)數(shù)量較大情況下，采用的面板數(shù)據(jù)模型得到的分析結(jié)果更加可信，在本文研究中占有明顯的優(yōu)勢(shì)。

本文運(yùn)用Stata17軟件對(duì)總體及不同區(qū)域進(jìn)行實(shí)證研究，采用PVAR模型分析綠色金融（GF）和綠色經(jīng)濟(jì)（GE）的關(guān)系，構(gòu)建模型如公式（1）所示。

公式中i代表了區(qū)域，這里指30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域；t代表了代時(shí)間維度；α0代表了截距項(xiàng)，主要用來(lái)展現(xiàn)數(shù)據(jù)變化時(shí)產(chǎn)生的個(gè)體差異；αj代表了參數(shù)矩陣；p代表了滯后期數(shù)；yit-p代表了yit的p階滿后項(xiàng)；ηi代表了個(gè)體效應(yīng)向量；μt代表了時(shí)間效應(yīng)的向量；εit代表了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，這里假設(shè)其服從正態(tài)分布。

三、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

在進(jìn)行實(shí)證分析前需要對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，便于全面掌握和了解數(shù)據(jù)的情況，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)表

由表1可以看出，因變量區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)（GE）指標(biāo)的最小值為0.259209，最大值為1，均值為0.341717，可見(jiàn)GE呈現(xiàn)不同的水平，各地區(qū)GE發(fā)展水平也有所不同。自變量綠色金融發(fā)展（GF）指標(biāo)的最小值為2.912697，最大值為7.750317，均值為5.244226，可見(jiàn)各地區(qū)GF投入、發(fā)展水平都呈現(xiàn)巨大差距。數(shù)據(jù)的差異性可以為接下來(lái)的研究奠定良好的基礎(chǔ)。

（二）單位根檢驗(yàn)

為減小異方差帶來(lái)的影響，在保證原始時(shí)間序列屬性及相關(guān)度基礎(chǔ)上能夠得到穩(wěn)定數(shù)據(jù)，本文用LLC單元根檢驗(yàn)。首先對(duì)Y進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，再利用Stata17軟件進(jìn)行檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可以看出，各變量序列在二階差分時(shí)均為平穩(wěn)序列，屬于同階單整序列，說(shuō)明各變量具有穩(wěn)定性。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈髯兞恐g是否存在著長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，選取Pedroni檢驗(yàn)、Kao檢驗(yàn)、Westerlund檢驗(yàn)這3種方法，以檢驗(yàn)各變量間的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。在這些檢驗(yàn)方法中，Kao檢驗(yàn)的假設(shè)要求最強(qiáng)，所有面板的協(xié)整向量都要相等，Pedroni檢驗(yàn)、Westerlund檢驗(yàn)沒(méi)有這方面的要求。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

由表3可以看出，三種檢驗(yàn)方法得出的P值均低于1%，故拒絕原假設(shè)，說(shuō)各變量之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

（四）滯后階數(shù)確定

在用PVAR模型進(jìn)行正式分析前還需要確定滯后期數(shù)，可以確保PVAR模型所得結(jié)果可靠。參考孫焱林、陳青青（2019）的研究，在PVAR2相關(guān)軟件中構(gòu)建了三個(gè)統(tǒng)計(jì)量，分別是AIC、BIC和HQIC，用于判斷最優(yōu)滯后階數(shù)。運(yùn)行結(jié)果如表4所示，最終選取了3階滯后期。

表4 滯后階數(shù)的選取

（五）脈沖響應(yīng)分析

采用脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)分別對(duì)自身和其它變量的影響，由此得到對(duì)應(yīng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，中間曲線為脈沖響應(yīng)函數(shù)，兩邊的曲線是模擬200次得出的可信區(qū)間，紅色虛線為0。全樣本脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖1所示。

圖1 全樣本脈沖響應(yīng)圖

對(duì)于區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)（GE）而言，當(dāng)期對(duì)自身的影響相對(duì)最大，之后則是逐步降低，然后從第3期開始上升，到第4期后又開始下降，逐漸趨向于0。當(dāng)GE受到綠色金融（GF）的沖擊時(shí)，前兩期中GE的反應(yīng)迅速下降，也是從第3期開始緩慢上升到第4期，呈現(xiàn)向4靠近的趨勢(shì)，之后再次下降。

對(duì)于綠色金融（GF）而言，在受到自身沖擊的影響時(shí)，呈現(xiàn)出波動(dòng)性發(fā)展趨勢(shì)，最終逐漸收斂至0的狀態(tài)。當(dāng)受到GE沖擊時(shí)，整體呈現(xiàn)出負(fù)向反應(yīng)，第2期之前逐漸下降，第2期后逐步升高，第3期至第4期為正向影響，之后繼續(xù)下降。

四、總結(jié)

本次研究運(yùn)用PVAR模型，結(jié)合“雙碳”背景分析綠色金融發(fā)展對(duì)區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)的支持作用，并通過(guò)脈沖響應(yīng)分析和方差分解得到具體結(jié)果。從全樣本的結(jié)果來(lái)看，區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)受到綠色金融沖擊時(shí)呈波動(dòng)性變化，但始終為正向影響，說(shuō)明綠色金融發(fā)展對(duì)區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)具有正向支持作用。