政府参与视角下金融助力碳达峰路径研究.pdf
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1、西部金融 2023年第7期政府参与视角下金融助力碳达峰路径研究赵杰姜全冷雪楠(中国人民银行烟台市中心支行,山东烟台264000)摘要:生态文明转型背景下,如何通过宏观调控政策引导各省实现“碳中和、碳达峰”的“双碳”目标成为学术界关注的重点课题。本文基于2011-2020年中国30个省份的面板数据,通过固定效应回归模型检验政府参与视角下,金融助力碳减排的效果是否比金融政策单独作用更加显著。同时,本文基于地理探测器模型对中国省域碳排放的驱动因子作用力度及因子间的交互作用进行分析。结果显示:样本研究期间,绿色金融对于实现“双碳”目标的效果显著,而政府参与视角下,金融助力碳减排的作用更加显著,同时地理
2、探测器模型再次论证了这一结论;而地理探测器的因子交互作用探测结果显示,金融与环保投资这样的主动行为的交互作用力度随着时间渐强,而金融与环保财政补贴这样的被动行为的交互作用渐弱。因此建议政府应通过加强环保投资,加强环保投资与金融政策间的配合,不断完善绿色信贷等金融政策,发挥金融政策和政府参与的协同作用,促进碳中和、碳达峰目标的实现。关键词:绿色金融;政府参与;地理探测器模型;碳减排中图分类号:F832.1文献标志码:A文章编号:1674-0017-2023(7)-0029-09一、引言我国政府在“十三五规划”中引入“绿色发展”理念,要求走低碳绿色发展道路。2020年9月,我国在联合国大会上提出2
3、030年“碳达峰”、2060年“碳中和”的庄重承诺。近年来,我国基于“双碳”目标,将以绿色信贷为主的绿色金融作为减少碳排放的重要抓手,原因在于绿色信贷以金融的工具、思维和方法引导资源加速流向低碳领域,发展低碳资本市场、金融服务创新等手段,为低碳经济发展提供融资渠道,推动构建绿色低碳循环经济体系,发挥市场在资源配置中的作用。截至2022年二季度末,我国本外币绿色贷款余额19.55万亿元,同比增长40.4%,存量规模占据全球领先地位,其中投向具有直接和间接碳减排效益的贷款分别为8万亿元和4.93万亿元,合计占绿色贷款的66.2%。然而,构建绿色金融体系助力碳减排不仅是金融机构及监管部门的事情,其他
4、政府部门应该发挥更大的引导作用。一方面,政府可以通过财政补贴、预算支出、转移支付等财政政策加大对绿色项目的支持,鼓励市场主体发展低碳经济,开发利用新能源,撬动更多的金融资源流向绿色低碳领域;另一方面,政府通过加大对环境基础设施的投资及工业污染治理的投资,不断探索生态环保投融资新机制新模式,与银行等金融机构建立协调工作机制,撬动绿色项目,引导银行资本和社会资本注入,推动绿色金融支持生态环境治理与环保产业发展,发挥碳减排作用。在以往学者的研究中,陈美丽等(2022)研究发现,绿色信贷显著抑制了区域的碳排放强度,对区域碳排放强度存在正向的区域间溢出效应;而盛丽颖(2011)分析认为,基于支出角度的财
5、政政策的碳减排效应较为显著。如此便引发一个有趣的议题:在政府参与视角下,绿色信贷对碳减排作用效果是否有加强?政府参与和绿色金融对碳减排的作用是相互独立的吗?政府主导的财政政策、绿色信贷为主的金融政策及其他碳排放的影响因素哪种对于碳减排的影响更大?因此,本课题基于2011年-2020年中国30个省份的面板数收稿日期:2023-07作者简介:赵杰(1965.03-),男,山东烟台人,硕士,现供职于中国人民银行烟台市中心支行。姜全(1982.03-),男,山东乳山人,硕士,现供职于中国人民银行烟台市中心支行。冷雪楠(1997.06-),女,山东乳山人,硕士,现供职于中国人民银行烟台市中心支行。注:本
6、文为作者观点,文责自负。绿色金融29西部金融 2023年第7期据通过固定效应模型及地理探测器模型对这些问题开展了实证研究。本课题可能的贡献为:一是系统研究在政府参与视角下绿色金融对碳排放的作用是否比绿色金融单独作用的效果更加显著;二是基于空间视角考察碳排放可能的影响因子各自的驱动力大小及研究期间驱动力的变化;三是通过地理探测器模型分析政府参与和金融的交互作用及研究期间交互作用的变化走势。二、文献综述(一)绿色金融和碳排放目前,学术界关于绿色金融与碳减排的关系的研究较少,且观点尚未有明确定论,主要研究结论分为两类:一是绿色金融的发展及金融效率的提高能够显著抑制碳排放。余一枫等(2022)研究发现
7、绿色金融可以通过调整能源结构从而降低碳排放,资本投入在绿色金融与能源结构、碳排放之间起到了调节作用。二是绿色金融的发展会推动经济发展,而经济增长往往会带来环境恶化与碳排放的增加。(二)政府参与和碳排放目前,学术界对于政府参与和碳排放关系的研究成果较多,经梳理,主要观点有以下几种:一是政府参与通过环境规制等起到“倒逼减排”的作用,能够显著抑制碳排放。赵哲等(2021)研究发现提高非经济公共支出占比可以通过调整财政支出结构以稳定经济发展和优化产业结构,减少碳排放。二是政府参与和碳排放存在“绿色悖论”,政府环境规制等行为会增加碳排放量。张华(2014)指出地方政府之间存在竞争关系,而在这种竞争关系的
8、影响下,研究对象所处的当地地区以及与之毗邻的邻近地区所实施的环境规制均能增加二氧化碳的排放量;部分学者认为理论上存在“绿色悖论”,即碳税和清洁能源等环境政策引发的资源价格动态变化、环境政策预期等有可能对能源供应者等产生影响造成“绿色悖论”,同时,单边环境政策引发的碳泄露也可能引发“绿色悖论”。三是关于政府参与和碳排放之间的长期关系,目前文献还未有一致定论。其中部分观点认为长期看,政府参与的碳减排效应随年份渐强。如,薛飞等(2022)借用双重差分法评估绿色财政政策的碳减排效应,研究发现碳减排政策能够显著降低示范城市的碳排放,且碳减排效应随年份增加而渐强;而另一部分学者则认为政府参与只有短期的碳减
9、排效应,随着时间推移,政府参与对碳排放量的影响逐渐减弱。如,徐盈之等(2015)以政府工业污染治理投资总额作为政府环境规制的指标,研究发现短期内环境规制对我国碳排放增量和经济总量效应具有抑制作用,而从长期看环境规制能够降低能源强度,对碳排放增量作用效果逐渐减弱直至消失。(三)政府参与视角下金融与碳减排的关系研究以往的文献中对于财政金融政策协同助力碳减排的研究较少,且多是通过协同理论、博弈论等理论阐述与分析,通过数据论证及实证研究政府参与视角下金融与碳排放关系的较少。如,徐枫等(2022)基于财政金融协同的内涵属性,构建起政策协同理论探讨财政金融协同实现碳中和目标的理论框架,从宏观、中观、微观三
10、个层次分别论述了实现“碳中和”目标的政策协同路径。朱小会(2017)从财政与金融联合治理碳排放出发,运用外部性与庇古税、科斯定理和协同治理理论阐释环境财税政策与金融支持对碳排放的作用定理。(四)文献评述及创新点综上所述,既存的文献从多个视角对碳减排的影响因素做了研究,为本文的研究奠定了丰富的基础。但现存文献还存在诸多不足,一方面现存的文献对政府参与的指标选取较为单一,往往简单的将政府环保财政或工业污染治理总额等作为政府参与指标;另一方面现存文献对于政府参与视角下的金融支持碳排放的研究多采用博弈论等方法进行理论研究,缺乏数据支撑。因此本文在既往研究的基础上,通过改进政府参与指标的选取,建立一套包
11、含环保投资、环保财政等的综合指标体系衡量政府参与,并与绿色金融指标进行交互分析,研究财政政策助力下,金融政策的碳减排效应;同时通过地理探测器模型分析碳排放各影响因子的驱动力大小和交互作用,为助力实现“双碳”目标提供政策建议。三、关于政府参与及绿色金融政策对碳排放影响的理论分析(一)政府参与及绿色金融作用于碳减排的机理1、绿色金融作用于碳减排的机理(1)规模效应。金融具有资源配置的作用,能够促进经济增长,经济增长引致的经济规模进一步将倒逼企业扩大对能源的消费需求,从而使碳排放量发生变化。而绿色金融作为金融推动绿色发展的重要衍生品,能够通过金融制约调整能源消费结构和消费强度,最终减少碳排放。绿色金
12、融30西部金融 2023年第7期(2)技术效应。绿色金融对碳排放影响的技术效应体现在绿色金融发展能够通过激励企业进行绿色技术创新,从而降低企业单位产出消耗能源,间接的降低碳排放水平。(3)结构效应。金融能够发挥资金配置作用,绿色金融能引导金融资源从“两高一剩”行业转移到绿色低碳行业,推动企业进行产业结构调整,更多的进军绿色低碳产业,间接减少碳排放量。2、政府参与作用于碳减排的机理(1)政府环境投资。政府通过城镇环境基础设施建设投资及工业污染治理等加大对绿色环保项目的撬动,为绿色环保项目提供背书,从而引导社会资本和金融资本更多的向低碳行业转移,减少高污染、高耗能项目的落地,从而间接实现碳减排。(
13、2)政府环保财政。政府可以采用直接补贴的方式对偏好清洁能源、可再生能源的企业给予补贴,以此激励其他高污染企业进行改革,更加倾向于使用清洁能源替代煤炭等化石燃料,从而减少碳排放。(二)绿色金融与政府参与产生交互作用的机理绿色金融主要倾向于推动绿色低碳环保项目进行投放,但由于各地绿色金融发展不平衡、且绿色金融在我国起步较晚,发展不充分、不成熟,仅依靠绿色金融推动碳减排较难实现,因此需要政府积极参与到绿色金融体系建设中,通过政府环保投资和环境规制等行政手段对绿色金融碳减排效应进行补充和规范。一方面,政府通过工业污染治理投资等环境规制手段,强制企业达到规定的环境标准,对不达标的污染型企业进行关停、环保
14、整改投资,促使企业借助于绿色金融来提高绿色生产技术的比重,加快新能源的开发。另一方面,政府通过发放环保财政补贴刺激企业参与到绿色环保项目的投资中,撬动绿色金融等资源向绿色产业转移,保障企业能够有更多的资金用于技术革新和产业结构调整,实现碳减排。(三)其他可能影响碳减排的因素及作用机理1.工业化水平:工业化水平的变动能够反映经济中产业结构、城镇化率等的变化趋势,工业化水平的提高必然带来资源消耗和污染物的排放,当污染物排放超过环境容量时引起环境问题,同时环境又从客观上制约着工业化程度的提升,因此工业化水平与碳排放等环境指标之间关系十分密切。2.对外开放程度:贸易开放程度对碳排放会产生间接影响,这种
15、影响主要是通过经济增长来实现,贸易开放也是通过规模效应、技术效应两个路径对碳排放产生影响。其中,贸易开放会促进经济规模的扩张导致能源消费和碳排放的增加是规模效应;随着贸易广度和深度的拓展,外贸厂商更容易接触到国外先进的清洁技术,从而发挥技术效应实现减排,对外开放程度与碳减排之间的关系较为密切。3.城镇化率:城镇化程度的提高将会改变人们的生活方式,增长了居民对各种基础设施建设、住房建设、私家车等交通设施的需求,导致生态环境破坏和土地利用方式的改变,加速碳排放的增加。4.产业结构:产业结构合理化是实现“碳达峰、碳中和”的重要路径,产业结构通过统一生产要素市场,促进生产要素合理流动和优化资源配置,逐
16、步实现资源在三大产业间的合理配置,产业结构可以通过“结构性减排”逐步推动实现“总量减排”。5.经济发展水平:经济增长同时伴随着碳排放总量的增长,目前我国仍处在工业化和城镇化高速发展的阶段,在过去很长一段时间里,经济高速增长依靠高耗能、高排放的产业发展,以牺牲环境为代价的经济增长最终会导致碳排放的增加。随着近年来我国发展方式由粗放型经济向集约型经济转变,环境保护型的经济发展方式的转变必然会引起环境变化,碳排放量将随之下降。四、实证分析(一)模型构建本文主题是研究在政府参与视角下,绿色金融对碳减排的抑制作用是否发生,因此,在实证分析的第一部分中我们利用调节效应建立分析架构,同时控制时间以及个体建立
17、双向固定效应模型,以此分析政府参与的调节效应大小。另外,考虑到工业化水平、经济发展水平、产业结构等变量之间可能存在高度相关关系,普通的面板数据模型可能会使得估计失真或难以估计准确,而地理探测器模型是一种具有地理特性的统计分析方法,能够反映同一区域的相似性及不同区域的差异性,从而得到地理现象的空间异质特征及其背后的驱动因素,该模型的核心思想是如果自变量对因变量有重要影响,那么自变量和因变量的空间分布应该是相似的。由于地理探测器模型无需任何线形假设即可检验驱动因子与被解释变量之间的关系,且其计算过程和结果不会受到多变量共线性的影响。因此,在第二部分的实证分析中,本文选择地理探测器模型来探究碳排放影
18、响因子作用力度大小及重要因子间的交互作用,以规避可能存在的多变量共线形的影绿色金融31西部金融 2023年第7期响,得到较为真实的统计结果。最后将双向固定效应模型及地理探测器模型的统计结果结合分析,得出结论。1.固定效应模型首先,公式1为基准回归模型,用于研究绿色金融、政府财政投资、政府环保财政支出等单变量对于碳排放的影响,判断在单独的金融政策或者政府参与的作用下,各省碳排放受影响程度。cei,t+1=0+1gci,t(epii,t/fei,t)+2cei,t+3ili,t+4openi,t+5uri,t+6isi,t+i+i+i,t(1)其次,公式2为交互作用模型,用于研究政府参与视角下金融
19、对于碳排放的影响,主要是将绿色金融与政府财政投资、政府环保支出等分别做交互项,回归结果与公式1基准回归模型单变量回归结果相比较,研究在政府参与下,金融政策助力碳减排的作用是否更加显著。cei,t+1=0+1gci,t epii,t(fei,t)+2cei,t+3ili,t+4openi,t+5uri,t+6isi,t+i+i+i,t(2)其中,cei,t+1表示各个省份i在t+1的人均碳排放量,核心解释变量为gci,t、epii,t、fei,t,分别表示各省i在第t年所对应的绿色金融、政府绿色环保投资、政府绿色财政支出,控制变量方面,本文控制了滞后1期的人均碳排放量用以排除由于环保政策的连续性
20、和累积性特征带来的干扰。i和i分别控制省份层面不可观测的异质性和年份层面的冲击。i,t为随机扰动项。模型中的变量具体定义如下:(1)被解释变量人均碳排放量(ce):本文被解释变量,数据来源于EPS数据平台下的中国能源数据,主要是通过对各省8种化石燃料的能源消费量进行计算得出。(2)核心解释变量绿色信贷(gc):本文核心解释变量,绿色信贷用于衡量各省绿色金融化程度。通过采用熵值法赋予权重来核算,以(1-六大高耗能工业企业利息支出占比/工业利息支出)表示非高耗能行业利息支出占比的变化情况,非高耗能行业利息支出占比的提高说明高耗能行业获信贷投放相对减少,绿色金融发展水平有所提高。由于现有各类统计公报
21、中没有统计政府控制碳排放行为的直接统计指标,而实现碳减排也是政府环境治理行为的重要内容,因此我们参照李明伟(2022)等学者的做法,分别用政府环保投资、政府环保财政支出来代表政府为实现碳达峰所采取的行动。但在指标的具体计算过程稍有创新,以往的学者多采用工业污染治理投资额来衡量政府环保投资,而在细致的研究 中国统计年鉴 后,我们发现工业污染治理投资仅代表政府环境治理投资,不能全面的反映政府环保投资,而城镇环境基础设施建设投资则能够更直观显示出政府对于环境基础设施的投资,政府通过环境基础设施投资撬动绿色项目,提高绿色项目的融资能力。因此我们在工业污染治理投资基础上,增加城镇环境基础设施投资,以二者
22、之和占GDP的比重作为政府环保投资指标,使得该指标更加综合全面。其中,政府环保投资(epi):本文的核心解释变量,采用统计年鉴城镇环境基础设施投资与工业污染治理投资在gdp中的占比来衡量;政府环保财政支出(fe):本文的核心变量,采用政府环保财政支出占一般公共预算支出的比重来衡量。(3)控制变量在前面的理论分析部分我们详细介绍了可能对碳排放产生影响的因素和其影响机制,为了更好的研究政府参与视角下金融助力碳减排的效果,我们将工业化水平(il)、城镇化率(ur)等可能影响碳减排的因素作为控制变量,控制变量的指标计算方法见表1。表1变量定义指标名称人均碳排放量(ce)绿色信贷(gc)政府环保投资(e
23、pi)政府环保财政支出(fe)因子序号X1X2X3指标计算方法各省碳排放总量/总人口1-(六大高耗能工业企业利息支出/工业利息总支出)(城镇环境基础设施投资+工业污染治理投资)/gdp政府环保财政支出/一般公共预算支出单位吨/人%绿色金融32西部金融 2023年第7期工业化水平(il)对外开放程度(open)城镇化率(ur)产业结构(is)经济发展水平(pgdp)X4X5X6X7X8工业增加值/gdp进出口总额/gdp城镇人口/总人口第三产业占比/gdpgdp/人口总数%万元2.地理探测器模型因子探测:主要分析某环境因素与地理事物的变化在空间上是否具有显著的一致性,若具有一致性则说明这一环境因
24、素对地理事物的发生和发展具有决定意义。因子探测结果以q值表示,q的取值范围为0,1。在本文研究中,因子探测的q值接近于1,则表明该影响因子对碳排放的驱动力越大,q接近于0,则表明该影响因子对碳排放的驱动力越小,若q=0,则表明人均碳排放量呈现随机分布特征。交互探测:交互作用探测可以更加清晰的探测两个不同因子组合在一起时发挥的作用。如,现有碳排放量的影响因子X1、X2,通过将X1、X2进行空间叠加形成新的图层X,X的属性由X1和X2共同决定,通过比较X1、X2图层的因子影响力与X图层的因子影响力的不同,可以判断两个因子的交互作用(X)对于碳排放的影响相对于各因子(X1、X2)的影响是更强化还是更
25、弱化。在数据处理上,采用ArcGIS中的Jenks自然间断法分级类功能,对2011-2020年的影响因子进行聚类分析,将自然断点法处理后的数据进行地理探测器模型分析。(二)研究样本与数据来源本文的研究时段为2011年-2020年,由于西藏统计数据缺失率较高,因此将研究主体确定为我国除西藏之外的其他30个省份,共计300个样本。其中碳排放量数据来源于中国碳核算数据库,绿色信贷的数据来源于 中国工业统计年鉴,政府环保投资、政府环保政策支出、工业化水平、对外开放程度、城镇化率等指标的原始数据均来源于 中国统计年鉴,通过统计年鉴计算所得。(三)实证结果分析1.数据描述性统计主要变量描述性统计结果(表2
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