金融分权、绿色金融发展与碳中和绩效提升

杜家廷,袁一馨,顾谦农

(1.重庆师范大学 经济与管理学院,重庆 401331;2.鲍尔州立大学 米勒商学院,美国 印第安纳州 曼西市47306)

一、引言

当前中国经济已由高速增长转向高质量发展阶段,减少碳排放、提升碳中和绩效是经济高质量发展的必然要义。2020年,中国在第75届联合国大会上庄严承诺2030年前达到碳峰值,2060年前实现碳中和的“双碳目标”。2022年中国共产党二十大报告进一步指出,必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山理念,积极稳妥推进碳达峰碳中和。但与此同时,中国目前仍是全球最大的能源消费国和碳排放国。根据耶鲁大学和哥伦比亚大学联合发布的全球《环境绩效指数报告》显示,2022年中国环境绩效指数为28.4,在参评的全球180个国家中位列第160名,碳减排形势依然十分严峻。

作为传统金融工具在生态环境领域的运用,绿色金融不仅能利用歧视性金融配置机制将环境外部性进行内生化转换,增强产业绿色低碳发展意愿,同时能够通过利益共享和风险分担机制激励绿色技术创新,提升产业绿色低碳发展能力。2015年中共中央国务院印发的《生态文明体制改革总体方案》首次提出绿色金融发展问题,2016年中国人民银行和财政部等七部委共同发布的《关于构建绿色金融体系的指导意见》正式提出要构建绿色金融体系,此后连续多年的《政府工作报告》均强调要大力发展绿色金融。截至2022年末,中国绿色信贷余额已达22.03万亿元,绿色债券累计余额达2.63万亿元,绿色金融已成为中国实现“双碳目标”的关键抓手和推动中国经济高质量发展的重要动力。

金融分权是中央与地方、政府与市场间金融资源配置权和控制权的分配[1]。改革开放以来,中国金融分权经历了以中国人民银行专门行使中央银行职能为标志的金融分权凸显(1979—1997年)、以中国人民银行成立九大区行和四大国有银行实行垂直化管理为标志的金融集权强化(1998—2011年)、以各省成立地方金融监管局和地方金融控股集团等为标志的金融分权加强(2012年至今)三个阶段。金融适度分权不仅能有效提升地方政府优化金融资源配置的积极性,而且能充分发挥地方政府的信息禀赋优势,缓解绿色金融发展所面临的金融约束,增强绿色金融对碳中和绩效的提升作用。但与此相反,当以经济增长为重心的政治晋升竞争机制仍普遍存在的背景下,金融过度分权会激励地方政府将稀缺金融资源更多投入到能促进经济短期快速增长的传统商业金融领域,进而对绿色金融发展产生挤出效应,抑制绿色金融对碳中和绩效提升功能的发挥。基于金融分权视角探讨绿色金融对碳中和绩效的影响,有利于揭示金融分权、绿色金融发展与碳中和绩效间的内在关系,找到有利于绿色金融发展和碳中和绩效提升的最适金融分权区间,对推进中国经济高质量发展和“双碳目标”实现具有重要意义。

二、文献综述

(一)绿色金融与碳中和绩效关系的研究

关于绿色金融与碳中和绩效关系的研究始于金融发展对碳排放影响的探讨。众多研究表明,金融发展是抑制碳排放的重要因素。Razzaq等的研究结论证实,金融发展能有效激励企业技术创新和对环保的重视,进而对碳排放产生抑制作用[2]。杨伟中等的研究发现,金融发展对技术创新的激励作用主要是通过缓解资金约束来实现[3]。王满仓等的研究发现,地区金融发展水平上升意味着金融资源配置结构优化和环境资本投资力度加大,这必然有助于碳中和绩效的提升[4]。与此同时,部分学者对金融发展的碳减排效果持否定态度,如Habiba等基于12个主要碳排放国的考察,发现金融发展会通过促进经济增长导致能源消耗和碳排放增加[5]。

随着绿色金融业态的出现,部分学者对绿色金融的碳减排效应进行了探讨。张宇和钱水土的研究发现,当清洁研发部门融资规模占比超过临界值时,绿色金融能成功诱导清洁型技术进步,促进产业结构清洁化和碳减排[6]。潘冬阳和陈川祺的研究发现,清洁部门相对非清洁部门往往面临着更强的金融约束,绿色金融能够缓解清洁部门的金融约束,促进经济低碳转型[7]。Hepburn等的研究发现,绿色金融可通过资金流向、产业整合、政策引导等多种途径来实现碳减排效果[8]。此外,部分学者从不同绿色金融工具视角进行研究,结果也证实绿色金融对碳排放具有显著抑制效应。如王馨等以绿色信贷为例进行研究,结果证实绿色信贷具有显著的碳减排效应[9]。Fatica和Panzica以绿色债券为例进行研究,结果发现相比传统债券,绿色债券能更显著降低碳排放强度[10]。

(二)金融分权与绿色金融发展关系的研究

金融分权概念最早由Montinola等提出,本质上是指政府与市场,以及政府内部不同层级间金融权力边界的划分,包括显性分权和隐性分权[11]。从国内外既有研究来看,学者们对金融分权与绿色金融发展间关系的研究较为缺乏,但对金融分权与金融发展间的关系进行了较多探讨。如何德旭和苗文龙通过对财政分权与金融分权关系的研究,结果证实金融分权水平提升意味着地方对金融资源的管控能力增强,这必然会增加地方金融资源供给,促进地方金融市场更快发展[1]。Ahmad等的研究发现金融分权可以调动地方政府更好发挥自身优势,通过市场机制充分发挥和信息交流成本有效降低来提升金融资源配置效率[12]。

与此同时,部分学者认为金融分权也可能导致金融资源配置效率损失。张彤等认为金融分权可能会导致地方政府对金融中介的过度干预和金融资源配置效率下降。究其原因,金融分权下融资约束会变弱,地方政府和国有企业可轻易获取信贷资金,从而更容易导致信贷过度扩张和金融效率损耗[13]。马灿坤等认为金融分权虽然能给予地方政府更多金融发展权,促进地方金融快速发展。但并未给予地方政府金融监管分权,这使得地方金融发展权与金融监管权发生错位,进而导致地方金融发展容易出现各种乱象和较大风险[14]。Mertzanis通过对48个发展中国家数据样本的研究结果发现,金融分权并不总是能缓解金融约束。在收入较高的发展中国家,金融分权水平提升反而加剧了融资约束,抑制了金融发展[15]。

(三)锦标赛视角下的政治晋升竞争研究

基于业绩排序的锦标赛效应理论最先由Lazear和Rosen提出,主要用于研究科层组织中的晋升机制和岗位薪酬等问题[16]。其特点是通过参赛代理人的相对排名而非绝对成绩来决定其晋升和薪酬水平。自十一届三中全会提出以经济建设为中心以来,中国地方政府官员的政治晋升逐步与经济增长绩效挂钩。王薇的研究发现,中国政府官员的政治晋升与地方经济绩效具有显著相关性,以锦标赛效应为特征的政治晋升竞争机制在中国地方政府官员政治晋升中广泛存在[17]。汪峰等的研究发现,在这种竞争机制下,地方政府官员能否获得政治晋升不仅取决于其任职期间所在区域经济增长的绝对量,还取决于该区域经济增长的相对排名。为了在政治晋升竞争中获得成功,地方政府官员往往会选择有利于经济增长的短视行为[18]。李桂君等的研究发现,锦标赛视角下的政治晋升竞争会导致地方政府间在地方税收、公共投资和金融资源方面的竞争[19]。

国内外这些既有研究成果为本文提供了重要的理论借鉴。但与此同时应看到,金融分权与绿色金融、绿色金融与碳中和绩效两对关系并不是孤立的,而是存在紧密的内在共生逻辑。此外,作为影响金融分权功能发挥的重要因素,政治晋升竞争也应纳入金融分权与绿色金融发展关系的理论研究范畴。本文的边际贡献在于:一是将金融分权、绿色金融和碳中和绩效纳入同一理论分析框架进行研究,结果发现与单纯考察绿色金融与碳中和绩效关系的既有文献相比,纳入金融分权门槛变量后绿色金融对碳中和绩效的提升效应由单调递增转变为了边际递减。二是运用动态门槛效应模型分析绿色金融在金融分权门槛值左右对碳中和绩效的非线性影响机制,避免了传统静态门槛效应模型可能存在的内生性问题,更准确测度了有利于绿色金融对碳中和绩效提升效应发挥的最适金融分权区间。三是基于调节效应模型,对政治晋升竞争在金融分权与绿色金融发展间的调节作用进行实证检验,为绿色金融与碳中和绩效关系理论研究拓展了新的视野。

三、理论分析与研究假设

(一)绿色金融对碳中和绩效的影响

总体上看,绿色金融可从正向激励和反向抑制两个维度来影响碳中和绩效。绿色低碳产业以低碳甚至无碳排放为标准,具有低能耗、低污染、资源节约和环境保护等生态优势。与此同时,绿色低碳产业往往具有技术研发周期长、投资风险高和利润回收慢等特点,以利润为中心的传统商业金融往往不愿对其进行投资。绿色金融是金融部门为满足环保产业资金需求、规避环境风险、适应经济转型并促进环境保护的一种金融创新行为,其核心要义是为绿色生产提供资金融通等服务。在绿色金融支持下,绿色低碳产业可通过绿色信贷、绿色债券、绿色基金和绿色股票等多种金融工具,以及风险共担和利益共享等多种融资机制获得资金配置,破解传统商业金融下面临的融资约束问题。对于高碳排放产业,绿色金融往往会采取歧视性信贷融资政策,从融资门槛和融资额度上对其进行众多限制,从而起到抑制高碳排放产业生产规模扩张,提升碳中和绩效的效果。

此外,中国地大物博,区域间资源禀赋存在较大差异。就绿色金融发展水平而言,考察期间中国东部地区绿色金融发展水平最高、中部地区次之、西部地区最低,其均值分别为1.301 5、1.299 6和1.260 6。绿色金融发展水平最低的贵州、青海和甘肃均位于西部地区,区域差异较为明显。就碳中和绩效而言,考察期间中国东中西部地区碳中和绩效平均水平分别为0.332 0、0.154 4和0.279 3,东部地区最高,西部地区次之,中部地区最低。湖南、湖北和安徽等碳中和绩效最低的省份均处于中部地区,区域异质性同样显著。再加上不同区域间金融分权水平、经济发展水平、城镇化水平和技术创新能力等不同,而这些又是影响绿色金融与碳中和绩效的重要因素,区域异质性可能是绿色金融影响碳中和绩效过程中所具有的重要特征,为此提出理论假设H1和H2。

H1:绿色金融对碳中和绩效具有提升效应。

H2:绿色金融对碳中和绩效的影响存在区域异质性。

(二)金融分权在绿色金融影响碳中和绩效过程中的作用

金融分权水平提升意味着地方政府拥有更多金融资源配置权,其对绿色金融与碳中和绩效带来的影响是多维的。一方面,金融适度分权会促进绿色金融发展,增强绿色金融对碳中和绩效的提升作用。究其原因,地方政府相比中央政府拥有显著的信息禀赋优势。金融适度分权有利于地方政府充分发挥这种信息优势来提高金融资源配置效率,促进绿色金融发展。同时,金融适度分权也有利于增强地方政府调节绿色金融资源供求矛盾的能力,能将更多金融资源投入到绿色低碳产业领域,促进绿色金融发展。另一方面,金融过度分权会抑制绿色金融发展。究其原因,金融过度分权会降低中央政府的金融权威性,从而无法有效抑制地方政府间为获取政治晋升竞争优势而展开的“逐底式竞争”。再加上碳排放具有显著的负外部性特征,相比挤占自身稀缺金融资源去发展绿色金融,地方政府更乐意采用“搭便车”方式去获取其他区域绿色金融发展带来的环境外溢收益,为此提出理论假设H3。

H3:金融适度分权有利于绿色金融对碳中和绩效提升效应的发挥,金融过度分权会降低绿色金融对碳中和绩效的提升作用。

绿色金融以改善生态环境质量,促进经济生态协调可持续发展为目标。从长期来看,绿色金融能将环境外部性进行内生化转换,推动经济与环境的可持续发展。但在短期内,经济增长速度可能会因绿色金融对高碳排放产业的抑制效应而减缓。在政治晋升竞争背景下,地方政府更加重视经济的短期快速增长。金融显性分权水平越高,地方政府拥有金融自主权越多。为了满足政治晋升竞争需求,地方政府发展绿色金融的积极性不高,从而影响绿色金融提升碳中和绩效作用的发挥。与此同时,绿色金融以绿色低碳排放产业为投资对象。而该类产业往往具有技术研发周期长、投资风险高和利润回收慢等特点,以利润为中心的传统商业金融往往不愿对其进行投资。在给定中央对地方政府绿色金融发展水平施加强制标准约束条件下,较高水平的金融隐性分权能保证地方政府拥有支配更多金融资源投入绿色金融领域的权力,这有利于绿色金融对碳中和绩效提升效应的发挥,为此提出理论假设H4和H5。

H4:金融显性分权在短期内不利于绿色金融提升碳中和绩效作用的发挥。

H5:金融隐性分权在短期内有利于绿色金融提升碳中和绩效作用的发挥。

(三)政治晋升竞争在金融分权影响绿色金融发展过程中的作用

绿色金融虽能促进经济长期可持续发展,但往往并不利于经济短期快速增长。在以经济增长为考核重点的政治晋升竞争机制驱动下,发展绿色金融并不是地方政府官员获取更多政治晋升竞争优势的最优路径选择。究其原因,一是在金融资源稀缺条件下,增加绿色金融资源投入往往意味着减少传统商业金融资金投入,而传统商业金融通常更有利于促进经济短期快速增长。二是绿色金融所投资的绿色环保项目往往具有建设周期长、回报速度慢的特点,地方政府官员当期的绿色金融投资收益可能要在下届官员任期内才能显现。三是绿色金融投资具有显著的正外部性特征,地方政府即使不进行任何绿色金融投资,也可通过“搭便车”方式分享到邻近区域绿色金融投资带来的环保收益。为此,当金融分权水平提升,地方政府拥有更多金融资源支配权时,政治晋升竞争机制会激励地方政府官员将更多金融资源投入到传统商业金融而不是绿色金融领域,为此提出理论假设H6。

H6:政治晋升竞争在金融分权与绿色金融关系间具有负向调节作用。

四、模型构建与变量选取

(一)模型构建

根据严成樑等学者的观点,绿色金融对碳中和绩效的影响可能是非线性的[20]。与此同时,考虑到Hansen的静态门槛效应模型对协变量具有强外生性要求,绿色金融在影响碳中和绩效的同时,碳中和绩效对绿色金融也可能存在某种程度上的反向作用。为此,这里采用Kremer等构建的动态门槛效应模型[21],用绿色金融的一阶滞后项作为工具变量进行检验,具体如式(1)所示:

CNPit=α+β0CNPi,t-1+β1Finit×I(Decentit≤γ)+β2Finit×I(Decentit>γ)+δZit+εit

(1)

其中,CNPit为被解释变量碳中和绩效,CNPi,t-1为被解释变量的滞后一期,Finit为关键解释变量绿色金融,Decentit为门槛变量金融分权;Zit为控制变量,包括经济发展(GDP)、城镇化(Urbn)、大中型企业数量(Firm)、技术创新(R&D)、财政赤字(Deficit)和出口贸易(Export)等变量;β1和β2分别表示金融分权水平位于门槛值γ左右时,绿色金融对碳中和绩效的影响系数;εit表示随机扰动项,I为示性函数,γ为金融分权的门槛值。

(二)变量设计与数据选取

1.被解释变量

碳中和绩效(Carbon Neutral Performance,CNP):目前学术界对碳中和绩效的测度主要有单要素指标和全要素指标两种方法。单要素指标主要有碳排放强度、碳生产率和能源强度等,全要素指标主要有全要素Malmquist指数、碳排放效率、综合环境绩效指数和碳减排潜力指数等。根据周兵等的观点,碳中和绩效高低最终会体现在非化石能源的利用上[22]。为此,这里采用清洁能源生产总量的增长率来测度碳中和绩效。其中清洁能源包括水电、核电、风电、太阳能发电和其他清洁能源。

2.门槛变量

金融分权(Decent):关于金融分权,不同学者的测度方法不同。包括用国有银行贷款余额占各地区贷款余额的比重来衡量,用各省地方性金融机构从业人员占全国地方性金融机构从业人员总数的比例来度量。考虑到贷款是地方金融资源的主要来源,本文借鉴何德旭等的做法,以地方金融机构贷款余额占全国金融机构贷款余额的比重来测度金融分权水平[1]。该指标值越大,说明地方政府和地方金融机构可控制的金融资源越多,对全国金融资源的影响能力越强,金融分权水平越高。

3.关键解释变量

绿色金融(Fin):借鉴文书洋等的做法,选取绿色信贷、绿色保险和绿色投资来构建绿色金融综合指标[23]。其中绿色信贷由绿色信贷额和高污染产业利息支出占比构成,绿色保险由农业保险赔付比率和农业保险规模占比构成,绿色投资由工业污染治理完成投资、环境基础建设投资和林业投资来测度。在此基础上,进一步加入绿色证券来构建绿色金融综合指标进行稳健性检验。绿色证券由各省份环保产业A股股票市值占当年该省A股股票总市值的比值来表示,具体构成如表1所示。鉴于量纲差异,这里对各指标进行无量纲化处理后采用熵值法求取绿色金融发展水平综合指标。

表1 绿色金融指标构成表

4.控制变量

借鉴周兵等的做法[22],选择经济发展(GDP)、城镇化(Urbn)、大中型企业数量(Firm)、技术创新(R&D)、财政赤字(Deficit)和出口贸易(Export)作为控制变量。其中,经济发展以人均地区生产总值表示,城镇化以城镇人口占年末常住人口比重表示,大中型企业数量为大中型工业企业数量,技术创新以研发强度即规模以上工业企业R&D经费占地区生产总值的比重表示,财政赤字用经营单位所在地进出口差额与地区生产总值的比值表示,出口贸易以经营单位所在地出口额与地区生产总值的比值表示。各指标构成具体如表2所示。

表2 变量含义及构成表

基于数据可得性,本文选取2011—2020年间除西藏和港澳台地区外中国30个省份的面板数据作为样本。数据分别来自于考察期间的《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国保险统计年鉴》、国家统计局网站和Wind数据库等,极少数缺失数据采用了插值法或平滑法进行了技术处理,各变量特征值如表3所示。由表3可见,被解释变量碳中和绩效CNP、门槛变量Decent和关键解释变量Fin的均值分别为0.265 3、0.033 3和1.286 0,标准差分别为0.897 4、0.029 3和0.088 1。从最大值和最小值间的差距来看,碳中和绩效与金融分权水平最高省份和最低省份间存在较大差异。

表3 变量特征值表

五、实证检验及结果分析

(一)基准模型回归

基于2011—2020年间中国30个省份的样本数据,运用动态门槛效应模型实证检验金融分权下绿色金融对碳中和绩效的影响,结果如表4所示。由表4可知,门槛值为0.019 4,模型存在单门槛,说明绿色金融对碳中和绩效的确存在非线性影响,与严成樑等学者的研究结论一致[20]。无论在门槛高值区还是低值区,关键解释变量绿色金融对碳中和绩效的影响系数均为正。其中,门槛低值区的影响系数为7.598 9,在5%水平上显著。门槛高值区的影响系数为6.723 5,在10%水平上显著。即无论在门槛低值区还是高值区,绿色金融对碳中和绩效均具有显著提升作用,绿色金融的确发挥了对低碳排放产业的正向激励和高碳排放产业的负向抑制作用,理论假设H1得到验证。此外,门槛低值区绿色金融对碳中和绩效的影响系数大于高值区影响系数(6.723 5<7.598 9),且低值区影响系数的显著度水平更高。与既有文献单纯考察绿色金融与碳中和绩效关系的研究结论相比,纳入金融分权门槛变量后绿色金融对碳中和绩效的提升效应由单调递增转变为边际递减,金融过度分权不利于绿色金融对碳中和绩效提升效应的充分发挥,理论假设H3得到验证。从考察期间中国各省份金融分权水平来看,只有35%样本量的金融分权低于门槛值,说明中国大部分地区的金融分权没有处于最适区间,绿色金融对碳中和绩效的提升作用未能得到充分发挥。

表4 基准模型回归结果

从控制变量来看,经济增长对碳中和绩效的参数估计值为-1.014 9,在1%水平上显著,说明经济增长降低了碳中和绩效增长速率。由经典的库兹涅茨曲线可知,当经济发展水平较低时,环境污染会随GDP的增长而增加;当经济发展到较高水平时,GDP增长会减少环境污染。这说明考察期间中国经济发展水平整体上还不高。城镇化对碳中和绩效的影响系数为0.228 6,在5%水平上显著为正,即城镇化水平提升有利于提高碳中和绩效。究其原因,一是因为城镇化发展到一定水平后所产生的知识、信息和技术外溢效应有助于提升碳中和绩效;二是城镇居民对环境污染问题更加敏感,促使城市管理者更加重视环境污染治理。技术创新对碳中和绩效的参数估计值为-2.904 5且在5%水平上显著,说明考察期间中国的技术创新存在Park等提出的“回弹效应”[24]。具体表现为技术创新使得生产规模扩大,资源消耗增加,碳中和绩效下降。此外,出口贸易、大中型企业数量和财政赤字对碳中和绩效的参数估计值均为负但不显著。被解释变量碳中和绩效的滞后项参数估计值为-0.284 4,在5%水平上显著,即前期碳中和绩效增长率较高时,当期增长率水平会有所减缓。

(二)异质性检验

1.显性分权与隐性分权的异质性检验

考虑到不同类型金融分权在绿色金融提升碳中和绩效过程中的影响可能存在差异,分别以金融显性分权和隐性分权作为门槛变量进行检验。其中金融显性分权以地方性金融机构资产占比来表示,隐性分权以国企利息支出与私企利息支出的比值表示,结果如表5模型(1)～(2)所示。

表5 异质性检验结果

从表5中模型(1)的拟合结果来看,金融显性分权的门槛值为0.007 8。当显性分权水平处于门槛低值区时,绿色金融对碳中和绩效的影响系数为6.680 0,且在10%水平上显著。当显性分权水平处于门槛高值区时,绿色金融对碳中和绩效的影响系数为4.720 7,但并不显著,说明绿色金融通过正向激励低碳排放产业发展和负向抑制高碳排放产业扩张,对碳中和绩效提升发挥了促进作用。与此同时,无论从大小还是显著度水平来看,门槛低值区的参数估计值均高于门槛高值区,说明金融显性分权水平过高会抑制绿色金融对碳中和绩效提升作用的发挥。究其原因,可能是在政治晋升竞争压力下,追求经济短期快速增长是地方政府的现实需求。绿色金融虽有利于促进经济长期可持续发展,但短期内绿色金融对高碳排放产业的抑制效应可能会减缓经济增长速度,理论假设H4成立。

从表5中模型(2)的拟合结果来看,金融隐性分权的门槛值为2.204 1。当隐性分权水平处于门槛低值区时,绿色金融对碳中和绩效的影响系数为7.712 0,在10%水平上显著。当隐性分权水平处于门槛高值区时,绿色金融对碳中和绩效的影响系数为8.067 4,也在10%水平上显著。即无论在门槛低值区还是高值区,绿色金融对碳中和绩效的参数估计值均为正,对碳中和绩效均具有提升效应。但从影响系数的大小来看,门槛高值区的影响系数大于门槛低值区(8.067 4>7.712 0),即隐性分权水平越高越有利于绿色金融对碳中和绩效提升效应的发挥,与金融显性分权下的情形存在显著差异,说明在市场和政府的选择上,给予政府更多金融资源配置权有利于规避传统商业金融因追逐短期商业利润而不愿投资绿色低碳产业的弊端,理论假设H5成立。

2.区域异质性检验

考虑到绿色金融发展和市场化程度不同,绿色金融对碳中和绩效的影响可能存在差异,这里分别按照绿色金融和市场化发展水平把样本分为低水平区和高水平区两个子样本进行异质性检验,结果如表5中模型(3)～(6)所示。

由表5中绿色金融发展低水平区的拟合结果模型(3)可知,其门槛值为0.005 4,绿色金融在门槛低值区和高值区对碳中和绩效的影响系数分别为0.637 9和1.470 2,但均不显著。其原因应该是该区域绿色金融发展水平较低,对低碳排放产业企业无法提供足够金融资源支持,对高碳排放产业企业无法进行有效融资约束所致。从影响系数的大小来看,门槛高值区影响系数1.470 2大于门槛低值区影响系数0.637 9,说明在绿色金融发展水平较低区域,金融分权水平提高有利于发挥绿色金融对碳中和绩效的提升效应。从绿色金融发展高水平区的拟合结果模型(4)来看,门槛值为0.018 0,绿色金融在门槛低值区和高值区对碳中和绩效的影响系数分别为9.113 0和7.516 4,且分别在1%和5%水平上显著,绿色金融发展有利于碳中和绩效的提升。从影响系数的大小来看,此时门槛高值区的影响系数7.516 4小于门槛低值区的影响系数9.113 0,说明在绿色金融发展水平较高的区域,金融分权水平提升对绿色金融的碳中和绩效提升效应具有抑制作用。

由表5中低市场化水平区的拟合结果模型(5)来看,其门槛值为0.019 4。绿色金融在门槛低值区和高值区对碳中和绩效的影响系数均为正,其估计参数值分别为7.523 2和5.588 5,说明在该区域绿色金融发展提升了碳中和绩效。但从估计参数值的大小和显著度来看,门槛高值区的参数估计值5.588 5小于门槛低值区的参数估计值7.523 2,且门槛低值区的参数估计值在5%水平显著,门槛高值区的参数估计值不显著。这进一步说明金融适度分权更有利于绿色金融对碳中和绩效提升功能的发挥,金融分权一旦超过门槛值,绿色金融对碳中和绩效的提升作用就会受到一定程度的抑制。从高市场化水平区的拟合结果模型(6)来看,绿色金融在门槛低值区和高值区对碳中和绩效的影响系数均不显著,这可能是因为高市场化水平区往往经济较为发达,金融资源相比低市场化水平区更加丰富,企业融资途径宽广,绿色金融难以对高碳排放产业形成有效融资约束所致。需注意的是,绿色金融对碳中和绩效的影响系数在低值区为正,在高值区为负。这再次证明金融过度分权会抑制绿色金融对碳中和绩效提升功能的发挥,在金融资源丰富和融资途径广阔的高市场化水平区,增加绿色金融资源配置可能会带来金融资源的过度配置问题。由此可见,无论从绿色金融不同发展水平区域来看,还是从不同市场化水平区域来看,绿色金融对碳中和绩效的提升效应均存在异质性,理论假设H2成立。

(三)稳健性检验

为了考察实证结果的可靠性,本文主要从以下几个方面进行稳健性检验:

一是改变关键变量的构成方式。具体包括:(1)改变关键解释变量绿色金融的构成方式。借鉴文书洋等的思路,基于绿色信贷、绿色保险、绿色投资和绿色证券四个维度[23],运用熵值法测度绿色金融发展水平综合指标。其中绿色证券采用环保产业A股市值占A股总市值的比重表示,绿色信贷、绿色保险和绿色投资的构成与前文相同。(2)改变门槛变量金融分权的构成方式。采用地方金融机构从业人数占全国金融机构从业人数的比重来替代金融分权指标,检验结果如表6模型(7)与(8)所示。

表6 稳健性检验结果

二是调整控制变量。具体包括:(1)替换控制变量。将控制变量技术创新分别替换为各省份国内专利授权数和R&D经费投入强度,将出口贸易由原来的经营单位所在地出口额占比替换为境内货源地出口额占比。(2)增加控制变量。考虑到遗漏变量可能会造成估计偏差,在原有控制变量基础上逐步增加区域环境治理压力、金融发展水平和能源消费结构作为控制变量。其中区域环境治理压力用政府财政环保支出占财政支出总额的比重来表示,金融发展水平用存贷款之和与GDP的比值来表示,能源消费结构以煤炭消费量占能源消费总量的比重来表示。基于篇幅所限,此处仅展示技术创新替换为R&D经费投入强度和同时增加区域环境治理压力、金融发展水平和能源消费结构三个控制变量后的检验结果,具体见表6模型(9)与(10)所示。

三是改变数据样本。具体包括:(1)缩减样本时间长度,分别用2012—2020年、2013—2020年和2014—2020年的数据样本进行稳健性检验。(2)缩减样本个体数量,分别采用无放回随机抽取95%、97%和99%的样本量进行检验。基于篇幅所限,这里只展示年份为2014—2020年和无放回随机抽取97%样本量的稳健性检验结果,具体如表6模型(11)与(12)所示。

由表6中不同模型的检验结果可见,无论在门槛高值区还是门槛低值区,关键解释变量绿色金融的参数估计值均为正且至少在10%水平上显著,说明绿色金融对碳中和绩效具有显著提升效应。与此同时,绿色金融在门槛高值区的参数估计值均低于门槛低值区的参数估计值。即随着金融分权水平的上升,绿色金融对碳中和绩效的提升效应会减弱,说明存在有利于绿色金融对碳中和绩效提升作用发挥的最适金融分权区间,金融过度分权不利于绿色金融对碳中和绩效提升作用的充分发挥,与基准模型的检验结论一致。

六、进一步探讨:政治晋升竞争的调节作用

为了考察政治晋升竞争在金融分权与绿色金融发展间是否存在调节作用,采用如式(2)～(4)的调节效应模型进行检验。

(2)

(3)

(4)

其中,Finit为被解释变量绿色金融,Decentit为关键解释变量金融分权;Zit为控制变量,所包含控制变量与公式(1)相同;Adjustit为调节变量政治晋升竞争,Interactit为关键解释变量Decentit和调节变量Adjustit经中心化处理后的交乘项;εit为随机误差项。

根据Lazear和Rosen的观点,在政治晋升竞争机制驱动下,经济增长水平的地区相对排名是决定中国地方政府官员能否获得政治晋升的重要因素[16]。考虑到GDP和投资是反映经济增长水平的重要指标,借鉴吕冰洋等的研究思路,分别用GDP和投资的增长率来构建政治晋升竞争指标Compet1和Compet2[25],具体计算方法如式(5)～(6)所示:

(5)

(6)

其中GDPgjt为j省份t时期的GDP增长率,Invgjt为j省份t时期的投资增长率。wijt为政治晋升竞争背景下t时期j省份对i省份影响的权重,采用经归一化处理后的各省份间的经济距离来构建,计算方法如式(7)所示:

(7)

式(7)中,省份权重wijt越大,其经济发展目标受其他省份经济发展情况影响越大。Compet越大,各省份间经济总量越接近,政治晋升竞争越激烈。

运用式(2)～(4)进行检验,结果见表7模型(13)～(17)所示。其中模型(13)仅将金融分权变量Decent纳入模型进行检验,结果显示金融分权对绿色金融发展变量Fin的参数估计值为正,且在1%水平上显著,说明金融分权对绿色金融发展具有显著促进作用。模型(14)和(16)是在模型(13)基础上分别增加政治晋升竞争指标Compet1和Compet2后的检验,结果显示金融分权对绿色金融发展仍存在显著正向促进效应,Compet1对绿色金融发展具有显著抑制作用,而Compet2对绿色金融发展具有显著正向促进作用。在模型(14)和(16)的基础上,模型(15)和(17)进一步分别加入金融分权与政治晋升竞争的交互项进行检验,结果显示金融分权对绿色金融变量的影响系数显著为正,金融分权与政治晋升竞争指标的交互项系数均显著为负,说明金融分权对绿色金融发展的促进作用受政治晋升竞争的负向调节影响。随着政治晋升竞争加剧,金融分权对绿色金融的促进作用会减弱。由此可见,无论以经济增长还是投资增长为目标的政治晋升竞争加剧都会降低金融分权对绿色金融的正向促进作用,进而影响绿色金融提升碳中和绩效功能的充分发挥,理论假设H6成立。

表7 调节效应检验结果

七、结论与建议

基于2011—2020年间中国除港澳台和西藏外30个省份的面板数据,运用动态门槛效应模型研究金融分权背景下绿色金融对碳中和绩效的影响,结果发现:第一,从整体上看,绿色金融通过正向激励和反向抑制两个维度影响碳中和绩效,考察期间中国绿色金融对碳中和绩效具有显著提升作用。第二,动态门槛效应模型下,金融分权会影响绿色金融对碳中和绩效提升作用的发挥。金融分权处于门槛低值区时绿色金融对碳中和绩效的提升效应大于门槛高值区,金融分权存在一个有利于绿色金融发挥碳中和绩效提升效应的最适区间。第三,从异质性上看,金融显性分权水平过高会减弱绿色金融对碳中和绩效的提升作用,金融隐性分权水平提高则有利于绿色金融对碳中和绩效提升效应的发挥。在绿色金融发展低水平区,金融分权水平提升更有利于绿色金融对碳中和绩效提升效应的发挥;在绿色金融发展高水平区、高市场化水平区和低市场化水平区,金融分权水平超过门槛值会减弱绿色金融对碳中和绩效的提升功能。第四,金融分权对绿色金融发展的促进作用会受政治晋升竞争的负向调节影响。无论以经济增长还是投资增长为目标的政治晋升竞争均会降低金融分权对绿色金融的正向促进作用。

基于此,本文提出以下对策建议:第一,高屋建瓴,坚持绿色金融发展的引领性。绿色金融将传统金融工具运用于经济发展和生态环境治理,能有效推动经济与环境的长期协调可持续发展[26]。为此,应站在人类生态文明和美丽中国建设高度,以绿色金融发展为引领推动各项金融制度改革,促进绿色金融健康快速发展。第二,循序渐进,坚持金融分权的适度性。金融适度分权能充分发挥地方政府在区域金融市场上所拥有的信息优势,降低金融市场交易成本,提高金融资源配置效率。为此,要在顺应市场经济发展需求,稳步推进金融分权的同时,做到科学决策与统筹规划,将金融分权控制在最适区间,促进绿色金融对碳中和绩效的提升功能得到最大程度发挥。第三,因应施策,坚持金融分权的异质性。要在防止金融显性过度分权的同时,适度提升金融隐性分权水平,增强政府支持绿色金融发展的能力。在绿色金融发展低水平区,应适度提升金融分权水平,促进绿色金融对碳中和绩效提升效应的充分发挥。在绿色金融发展高水平区、高市场化水平区和低市场化水平区,则应防止金融的过度分权。第四,制度优化,环境、经济绩效并重考核。优化政府官员晋升制度,将经济增长和自然环境保护同时纳入政府官员绩效考核体系,避免单纯追求短期经济快速增长下政治晋升竞争阻碍金融分权对绿色金融促进作用的发挥。