双碳目标下辽宁省金融发展对碳减排的影响研究

摘 要：当前，我国正处于经济转型升级的重要阶段，同时面临发展低碳经济、推动节能减排的国内外压力，如何平衡好经济社会发展和生态环境保护，是当今我国面临的现实挑战。金融发展被认为是现代经济发展的核心指标，因此需要厘清金融发展与碳排放的关系。基于2012—2021年辽宁省所有地级市的面板数据，本文建立环境影响评估模型改良下的多元回归模型，通过系统GMM模型分析，从金融机构贷款余额占GDP比重、城乡居民储蓄余额占GDP比重两个角度对金融发展水平进行测度，探讨辽宁省金融发展对碳排放的影响。实证研究表明：在控制了人均GDP和其他变量后，提升辽宁省地级市金融发展水平对碳减排起促进作用，但当前辽宁省处于环境库兹涅茨理论倒U型的初期阶段，即经济发展带来更高的碳排放，且并未进入碳排放下降的拐点，金融发展和经济发展还存在不同步等问题。因此，本文建议强化各地级市金融机构对地方经济的支撑作用，发展绿色金融，推动辽宁省区域信息共享与合作。

关键词：金融发展；碳排放；环境影响评估模型；碳减排；产业结构

本文索引：施展骞.<变量 2>[J].中国商论，2023（17）：-107.

中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）09（a）--05

辽宁省地区经济迅速发展，工农业迅速发展、城镇化率迅速提高、人口不断涌入都消耗了大量资源，加上部分地区环保落实不严，一味追求高速经济增长，使得21世纪初期环境恶化，生态问题高度集中，严重威胁下一代的生存环境。在经济、工业高速发展的同时，辽宁省面临着节能降碳的巨大转型压力。据《中国能源统计年鉴》数据统计，辽宁省能源消费总量占全国比例达到9.94%，而碳排放水平占全国比重达到8.34%，其对环境污染的严重性不容小觑。

经济发展的同时，辽宁省地区的金融产业也迅猛发展。根据《中国金融统计年鉴》可知，辽宁省金融机构数量不断增加，以四大国有商业银行为主体的金融机构占据大量的金融市场，每天进行大量的金融业务。此外，由于经济发达，企业数量多且融资需求大，金融机构有能力吸纳大量的存贷款，进一步推动金融市场的迅速增长。辽宁省各地级市金融机构开发了众多金融产品，其产品创新实践性相对其他地区更强，具有较强的市场活力。

金融发展作为现代经济的重要衡量指标，一方面，金融发展可以促进经济结构转型，促进资金向具有社会责任感的低碳企业倾斜，通过支持企业改进生产技术、提高创新能力，抑制碳排放增长；另一方面，金融发展中存在的信息不对称问题导致贷款的低效流转和配置，加上部分企业一味地扩大生产规模，导致碳排放的增长。以上研究结果表明，在不同的情况下，金融发展对二氧化碳排放同时存在增促效应和抑制效应，具体关系仍需进一步研究。因此，努力发挥金融发展对碳排放的抑制效应、规避金融发展对碳排放的增促效应，从而为辽宁省推动碳减排提供更多政策建议，是当前研究分析的重点，具有较高的社会价值和研究意义。

1 文献综述

21世纪，大多数国内外学者也更加关注金融发展和环境保护之间的关系，且尤其关注金融发展对碳排放的影响。对于金融发展与碳排放的影响关系，学者普遍认为存在增促作用和抑制作用，也有部分学者认为金融发展与碳排放并无直接关系。

从金融结构、对外贸易等方面来看，金融发展对碳排放具有增促作用。从金融结构来看，熊灵和齐绍洲（2016）认为，金融发展的深入、金融中介的增多、金融体系的不断完善，促进了经济资本的高效流动。由于我国金融发展仍处于初级发展阶段，数据表明金融结构升级导致我国30个省份总体碳排放水平的上升。从对外贸易来看，Xu等（2018）对沙特阿拉伯近40年来金融发展与环境退化的关系进行了研究，认为金融发展在促进经济发展的同时，也打开了贸易开放的大门，导致大量的外部能源消费需求涌现，进而促进了碳排放水平的上升。

从技术创新、发展绿色能源方面来看，金融发展对碳排放具有抑制作用。何吾洁等（2019）基于VAR模型研究我国近年来绿色金融发展水平与碳排放的关系，结果表明随着绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资等的发展和对可再生能源的高效利用，单位碳排放量一定程度受到抑制，绿色金融服务对环境改善做出了重大贡献。从提升创新能力方面来看，Maji等（2021）研究发现，马来西亚金融发展促进了当地制造业和建筑业碳排放量的减少。金融发展水平的提高、结合绿色金融发展的需要，高污染企业需努力通过技术创新、改进生产技术获得更多融资、实现可持续发展。高污染企业的转型为减缓二氧化碳的排放速度和推动节能减排作出了巨大贡献。

此外，部分学者认为金融发展与碳排放的影响关系仍不明确。Maji等（2021）也同时强调，马来西亚其他行业（如交通运输业）由于创新能力不足、转型难度大、对能源需求短期内变化不大，金融发展与碳排放的影响关系可能存在增促作用，但现有数据无法表明该行业的影响关系存在，仍需更多研究论证。顾洪梅和何彬（2012）认为人均碳排放的减少使得金融机构贷款额度增加，但是贷款比率增加又会促进经济发展，导致人均碳排放的上升，两者之间基于不同时期存在不同關系。

根据目前国内外文献资料，目前关于金融发展和碳排放之间影响关系的学术研究仍然集中于省际面板数据、国家面板数据，而很少有关注具体地级市的数据，因此对于区域金融和环境保护之间关系的研究较为缺乏，很难为地方提供宝贵的政策建议。本文创新性地研究辽宁省地级市的金融发展对碳排放的影响分析，并选取了更为精确地数据测算碳排放量和金融发展情况，一定程度上弥补了前人研究的不足。

2 金融发展对碳排放的影响机制分析

金融发展对碳排放的影响机制分析可以从规模效应、结构效应、财富效应予以深入解释（见图1）。

规模效应下，金融发展通过规模经济推动经济资产的集聚，促使整个社会生产力的提高，企业不断扩大生产，固定资产投资额不断增加，进而影响环境污染水平。结构效应下，金融发展与经济发展密不可分，通过调节经济生产结构、对不同产业的支持促进经济转型，推动低碳企业迅速发展，造成一定的环境变化。财富效应下，企业及个人积累更多的社会财富，通过财富的传导效应影响全行业，推动城镇居民可支配收入的提高，进而影响碳排放水平。

从规模效应来看，金融发展水平的提升可以促进金融机构竞争，在激烈的竞争环境下，金融机构审慎使用信贷资金，对资金分配更趋合理化、专业化，以减少信息不对称问题带来的负面作用。根据环境库兹涅茨理论，经济发展与环境污染应呈倒U型，碳排放先升后降。当经济发展到一定程度、企业规模已满足市场需求无需继续扩大时，企业逐渐将重心转化为提高生产效率和创新能力，降低单位生产成本，规模效应作用应进一步下降。

从财富效应角度来看，金融发展可以促进经济发展和居民消费，积累一定的社会财富。小到个人，越来越多的人投资保险及股票，但是由于众多不确定因素，大部分人处于亏损状态；大到国家，国家对金融行业大力支持，努力减少居民投资风险。随着金融业的健康发展、投资者金融知识的提高，盈利的可能性越高，社会财富积累越多。

从结构效应来看，金融发展可以改善产业结构，进而减缓碳排放速度。中国从高速经济发展转变为高质量经济发展，其中产业转型和结构性改革是我国近年来的重点任务。随着金融发展水平的提升，为需要转型的企业提供了资金支持，间接促进产业结构的优化，产生结构效应。根据环境库兹涅茨理论，结构效应影响下的高质量经济发展，会进一步影响环境污染水平。

3 辽宁省金融发展对碳排放影响的实证分析

3.1 样本数据选取

受制于样本数据的有限性，本文采用辽宁省2012—2021年所有地级市的面板数据。数据主要来源于各地级市统计局发布的《统计年鉴》，部分数据来源于《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国城市统计年鉴》，部分遗漏数据通过中值法或差值法进行估算。

3.2 变量选择说明及测算方法

3.2.1 金融发展变量的选取

本文采用金融机构贷款余额占GDP比重、城乡居民储蓄余额占GDP比重两大指标衡量金融发展水平。

较为传统的理论方法有Goldsmith提出的金融相关比率（FIR），其定义为全部金融资产价值与全部实物资产价值（即国民财富）之比。本文将采用此方法，基于数据的实际可得性，将金融机构贷款余额定义为全部金融资产价值，将地区生产总值定义为全部实物资产价值，即金融机构贷款余额占GDP比重作为金融发展的衡量指标。

居民储蓄余额的高低影响着金融机构是否有充足资金进一步向企业及个人发放贷款、参与风险投资、购买证券，影响着金融机构从业人员做出不同的决策，因此储蓄余额对金融发展也有一定程度的影响。本文将城乡居民储蓄余额占GDP比重作为金融发展的第二个衡量指标。

3.2.2 二氧化碳排放量的测算

目前，我国官方未提供二氧化碳排放量数据，因此大多数学者需要使用其他方法准确测算碳排放量。各大学者實证研究的主流方法源于2006年联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布的一套较为准确的参考方法，本文也使用此套方法进行实证研究。

解释：由于部分研究仅考虑3～4个主要能源进行测算，其准确性可能较低。本文主要考虑原煤、洗煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、液化石油气、天然气八大能源对应的碳排放量，并以上数据来源于各地级市《统计年鉴》，小部分遗漏数据采取中值法和差值法进行测算，结果相对准确。

式（1）中，代表二氧化碳排放量的估计值；i=1，2，…，8分别代表本文使用的八大能源；代表该八大能源的消耗量；为《中国能源统计年鉴》附录提供的能源折算标煤系数；为《省级温室气体清单编制指南》提供的碳排放系数；44和12分别代表二氧化碳和碳的分子量。

以上指标均来自各地级市《统计年鉴》。其中，贸易开放程度以进出口总额进行测算。

3.3 模型推导

根据Dietz和Rosa（1994）修正的环境影响评估模型，碳排放水平可通过人口、技术、财富因素进行评估，其关系如式（2）所示。其中，表示碳排放；表示模型系数；P表示人口因素；A表示财富因素；T表示技术因素；b、c、d属于各自变量指数；e为随机误差项。

在实证分析中，通常对公式两边取对数处理，其取对数后如式（3）所示。其中，为随机扰动项。

基于公式（3），本文将表示为（人均GDP）；表示为（固定资产投资额）；表示为（技术市场成交额）。考虑到影响碳排放水平的其他因素，本文再引入（城镇居民人均可支配收入）和（贸易开放程度）两个控制变量，共以上五个控制变量。为论证金融发展对碳排放的影响，本文采用（城乡居民储蓄余额占GDP比重）和（金融机构贷款余额占GDP比重）两个核心变量。最终推导出的公式（4）如下：

其中，代表碳排放对数，为被解释变量；代表城镇居民人均可支配收入对数；代表贸易开放程度（进出口额对数）；代表固定资产投资总额对数；代表技术市场成交额对数；代表人均GDP对数；代表金融机构贷款余额占GDP比重（金融相关比率）对数；代表城乡居民储蓄余额占GDP比重对数；为随机扰动项。

3.4 实证结果分析

3.4.1 描述性分析

本文选取辽宁省地级市2012—2021年的面板数据，共140个样本量，选取的两大核心变量标准差较小，数据较为稳定。控制变量中，技术市场成交额对数标准差较大，数据较为离散。总体来看，数据中不存在极端异常值（见表1）。

3.4.2 系统GMM模型分析

本文采用系统GMM方法估计模型，以反映金融发展情况对我国辽宁省各地级市碳排放影响的动态调整特征和碳排放的变动趋势。为保证系统GMM估计模型结果的有效性，本文利用一阶序列AR（1）、二阶序列AR（2）及过度识别约束检验对估计结果进行鉴别。由表2可知，系统GMM的一阶序列相关显著，但是二阶序列相关AR（2）检验和Hansen过度识别检验的p值均大于0.05，说明存在一阶自相关，不存在二阶自相关，拒绝水平方程中误差项存在序列相关假设，接受工具变量有效性的假设，且不存在过度识别的问题。因此，整个模型的设定是合理的，估计结果是可靠有效的。

由表2可知，被解释变量滞后一期回归系数对当地水平均表现为显著的正向影响，表明碳排放量会显著受到其滞后一期的影响。从辽宁省样本的回归模型来看，核心变量中，金融机构贷款占GDP比重（LnFinance）对碳排放量表现为不显著的抑制作用；城乡居民储蓄占GDP比重对碳排放量表现为显著的抑制作用。

所有控制变量中，人均收入（LnIncome）、固定资产投资额（LnAsset）对碳排放（LnC）均产生了显著的负效应。人均收入每增加1个百分点，碳排放量下降0.0735%；固定资产投资额每增加1个百分点，碳排放量下降0.0346%。其他控制变量中，包括贸易开放程度（LnOpen）、技术市场成交额（LnTEC）、人均GDP（LnPGDP）对碳排放（LnC）均產生了正效应。

根据系统GMM模型结果可知，近年来辽宁省各地级市的城镇居民可支配收入增长迅猛，固定资产投资规模进一步扩大，带来的是碳排放表现的显著下降；然而，进出口额的增加、技术市场成交额的提高和人均GDP的提高，带来的是碳排放表现的上升。由此可见，辽宁省金融发展已经促进社会财富积累和企业规模扩张达到可以降低碳排放的程度，即已经产生了财富效应和规模效应。然而，实证分析表明，技术因素在一定程度上促进了碳排放，可推测辽宁省技术流动仍然存在不平衡、效率低下的问题，金融发展还未促进企业技术进步达到碳排放下降的拐点。但随着技术进步、资源配置效率优化、更好的金融政策的推行，技术进步与节能降碳之间的平衡点将会被找到。

4 结语

本文基于2012—2021年辽宁省地级市面板数据得出的结果，得到以下结论：

一是金融机构贷款余额占GDP比重、城乡居民储蓄余额占GDP比重增大对辽宁省地级市碳排放呈抑制作用。因此，发挥金融发展对碳排放的抑制作用，需要大力支持金融机构吸纳存款、发放贷款能力，扩大金融发展对地方实体经济的支撑作用。

二是城镇居民可支配收入和固定资产投资总额的增加对辽宁省地级市碳排放呈抑制作用，而技术市场成交额对辽宁省地级市碳排放仍呈现不显著的促进作用，表明目前辽宁省金融发展可以通过规模效应和财富效应降低碳排放量，但技术效应的作用有待增强。此外，人均GDP和进出口额逐年上升对辽宁省地级市碳排放呈增促作用，说明该地区目前整体上处于环境库兹涅茨理论倒U型的初期阶段，即经济发展带来更高的碳排放，还未完全进入碳排放下降的拐点。平衡好经济发展与环境保护的关系，对节能减排任务的达成具有重要意义。落实绿色金融发展的同时，该地区还要积极探索新的创新手段，进一步通过金融手段提高经济运行效率，早日进入碳排放下降的拐点。

基于上述结论，本文提出以下建议：

一是为良好的金融发展环境提供政策支持。地方政府要出台有益于金融发展的好政策，鼓励金融机构扩大规模，提高吸附存贷款能力，更好地服务辽宁省绿色高效发展。

二是深化融资体系改革，为企业融资提供便利。地方政府要鼓励采取多元的融资方式，加大对中小企业融资的支持，尽可能减少企业融资壁垒，并为金融机构风险投资提供保障和支持。

三是推动辽宁省各地级市共享金融信息，减少信息不对称造成的负面影响。地方政府要完善联动机制，加大金融监管力度，发挥发达地区的辐射带动作用，进而实现辽宁省的协调发展。

四是推动绿色金融发展。对于低碳排放的企业，金融机构应加大扶持力度，推出多元化的绿色金融产品；对于高碳排放的企业，地方政府要通力合作，提供环保帮助，通过提供多种绿色融资方式，倒逼企业降低碳排放。

参考文献

熊灵，齐绍洲.金融发展与中国省区碳排放：基于STIRPAT模型和动态面板数据分析[J].中国地质大学学报（社会科学版），2016，16（2）：63-73.

顾洪梅，何彬.中国省域金融发展与碳排放研究[J].中国人口·资源与环境，2012，22（8）：22-27.

刘晓燕.基于STIRPAT模型的工业能源消费碳排放影响因素分析[J].生态经济，2019，35（3）：27-31.

何吾洁，陈含桦，王卓.绿色金融发展与碳排放动态关系的实证研究：基于VAR模型的检验[J].贵州师范大学学报（社会科学版），2019（1）：99-108.

邵帅，张可，豆建民.经济集聚的节能减排效应：理论与中国经验[J].管理世界，2019，35（1）：36-60+226.

刘晨跃，徐盈之.市场化、结构性产能过剩与环境污染：基于系统GMM与门槛效应的检验[J].统计研究，2019，36（1）：51-64.

胡东滨，蔡洪鹏.财政分权、经济增长与环境污染：基于省级面板数据的实证分析[J].生态经济，2018，34（2）：84-88+114.

AHMAD W， KHAN S， Yunis M S.The Relationship of Macroeconomic Factors with Carbon Dioxide Emissions in Japan[J]. FWU Journal of Social Sciences， 2019， 13（2）： 14-24.

SHAHEEN A， SHENG J， ARSHAD S， et al. The Dynamic Linkage between Income， Energy Consumption， Urbanization and Carbon Emissions in Pakistan[J]. Polish Journal of Environmental Studies， 2020， 29（1）： 267-276.

MAJI I K， HABIBULLAH M S， SAARY M Y. Financial Development and Sectoral CO2 Emissions in Malaysia[J]. Environmental Science And Pollution Research International， 2021， 24（8）： 7160-7176.

XU Z， BALOCH M A， DANISH， et al. Nexus between Financial Development and CO2 Emissions in Saudi Arabia： Analyzing the Role of Globalization[J]. Environmental Science And Pollution Research International， 2018， 25（28）： 28378-28390.

SOUKIAZIS E， PROENCA S， CERQUEIRA P A， et al. The Interconnections between Renewable Energy， Economic Development and Environmental Pollution： A Simultaneous Equation System Approach[J]. Energy Journal， 2019， 40（4）： 1-23.

BARRA C and ROBERTO Z. Investigating the Non-Linearity between National Income and Environmental Pollution： International Evidence of Kuznets Curve[J]. Environmental Economics & Policy Studies， 2018， 20（1）： 179-140.