碳金融与经济高质量发展耦合协调度分析★

杨钦清

（青海民族大学经济与管理学院， 青海 西宁 810007）

0 引言

改革开放以来，我国经济得到了高速增长，但一味追求GDP 量的增长的粗放型经济增长模式遏制了我国经济的绿色健康发展。碳金融作为绿色金融的领域之一，其发展不仅有助于改善环境问题，还能够有效引导资金流向低碳产业，实现资源的优化配置，促进低碳产业的良好健康发展。然而我国碳金融起步较晚，目前难以达到与经济高质量发展良性互动、协调共生的程度。

1 文献综述

在国外，很早之前就有学者研究碳排放与经济增长两者之间的关系，如Dorsman et al.[1]在对欧盟2005—2012 年这八年间碳交易市场的发展状况进行分析发现，从整体上来看，碳金融的发展推动了欧盟在碳减排的发展。邵帅等[2]研究发现碳排放权交易试点政策的实施显著促进了经济高质量发展，吴洁等[3]模拟建立统一的碳市场在促进区域经济协调发展中的作用，结果表明统一碳市场能够缩小地区经济差距，促进区域经济的发展。遗憾的是，现有文献少有从碳金融视角出发研究碳金融与经济高质量发展的关系，鉴于此，构建我国碳金融与经济高质量发展多维指标体系，利用耦合协调度模型来评价我国碳金融与经济高质量发展的耦合协同水平，并使用空间相关分析来研究二者耦合协调度的时空演化特征。相比以往的研究，边际贡献在于从碳金融视角出发研究碳金融与经济高质量发展的相互关系。

2 碳金融与经济高质量发展的耦合协调作用机理

碳金融与经济高质量发展作为两个既复杂但又相互紧密联系的系统，一方面，碳金融通过改善环境问题、引导资金流向低污染高环保产业，对高耗能企业形成资源约束，以此实现有限资源的优化配置，从而推动经济高质量发展。此外，通过市场机制和行政干预的协同作用能显著增强碳金融市场的碳减排效应，降低碳排放，一定程度上抑制了空气污染，而经济未受到冲击[4]，实现环境效益和经济效益的双赢。另一方面，经济高质量发展为碳金融的可持续良序发展提供了健康的经济环境。经济要高质量发展，就需要依托人才、科技来支持产业发展，迫使企业降低能源和污染排放，提高生产技术，从而有利于碳金融发展[5]。此外，有别于传统的经济发展模式，当下要求的经济高质量发展对碳金融提出了更高的要求，促使碳金融创新产品与服务以适应经济高质量发展。

我国碳金融与经济高质量发展之间存在相互影响的关系，彼此应当相互适应。当二者处于较高发展水平时，系统存在内在耦合性，若其中一个子系统发展滞后于另一个子系统，则会出现系统耦合性欠佳，必然会制约另一方的发展，最终导致整个系统发展停滞不前。若是碳金融发展严重滞后于经济发展，则难以发挥碳金融对高能耗高污染产业的制约，必会造成环境污染、资源浪费等严重问题。

3 指标选取、数据说明与研究方法

3.1 指标体系的构建

借鉴学术界已有研究成果[6-11]，遵循科学性、可得性、可靠性原则，分别构建两系统的评价指标体系，如表1 所示。全文数据基于2012—2021 年我国30 个省市的面板数据，数据来源于EPS 数据库、国泰安数据库、各省市的统计年鉴以及国家统计局。对于部分省份数据存在缺失，采用线性插补法来填补缺失数据。

表1 经济高质量发展与碳金融评价指标体系

3.2 研究方法

3.2.1 耦合协调度分析

采用熵值法计算我国碳金融与经济高质量发展各指标的权重，使用耦合协调度模型测算二者的耦合协调程度。具体计算参数为：xij表示第i个样本，第j项指标的取值；样本数量为n个；指标个数为m个。

第一步，为消除不同指标量纲的影响，对原始数据做极差标准化处理，为清除标准化之后个别指标取值为0 对后续计算的影响，因此在标准化的公式上都加上0.000 1[12]。

当指标为正向指标，公式如下：

当指标为逆向指标，公式如下：

第二步，计算每个指标的贡献度公式如下：

第三步，计算熵值：

第四步，计算差异性系数：

第五步，确定各指标权重：

第六步，分别计算碳金融与经济高质量发展综合得分：

构建如公式（8）—公式（10）所示的耦合协调度模型来评价碳金融与经济高质量发展的耦合协调水平[12]。

式中：C为耦合度；U1为碳金融的发展水平；U2为经济高质量发展水平；T为协调指数；D为耦合协调度；α、β 为待定权重系数，α+β=1，考虑到两个系统在本文中处于同等地位，因此选取α=β=0.5[13]。划分耦合协调度等级如表2 所示[14]。

表2 耦合协调度划分等级

表3 2012—2021 年各省份耦合协调度及其均值

3.2.2 空间自相关分析

使用全局莫兰指数（Moran’s I）和局部莫兰指数（Local Moran’s I）来描述碳金融与经济高质量发展耦合协调水平的空间分布与演化格局。公式如（11）和（12）所示，其中莫兰指数的取值在[-1，1]之间，如果莫兰指数显著小于0，则说明空间负相关，如果莫兰指数显著大于0，则说明空间正相关，如果莫兰指数不显著，则说明不存在空间关联。根据局部莫兰指数的不同，可以将各省份分成高高集聚区、低低集聚区、高低集聚区和低高集聚区，从而知道存在空间集聚现象的地方。

4 实证分析

4.1 耦合协调度分析

1）从全国整体来看，碳金融与经济高质量发展的耦合协调度的均值在0.5 上下波动，处于中度协调阶段，原因之一是碳金融整体起步较晚，且从引导资源配置，实现对低碳产业的支持并迫使高污染企业进行技术升级和转型需要较长的过程，因此，目前从全国整体来看二者还难以达到同步发展水平。

2）从区域协调性角度来看，耦合协调度表现出明显的区域异质性，东部始终领先于中部和西部，呈现出东强西弱的发展格局。东部地区如北京、天津、上海、浙江、江苏等地有良好的经济基础，且注重碳金融的发展趋势，因此，耦合协调程度较高；西部地区经济发展较为落后，难以第一时间精准落实最新经济政策，阻碍了碳金融和经济的发展，因而导致耦合协调度较低。

3）从地区来看，北京作为首都，在国家节能减排、调整产业结构和优化信贷方面采取积极行动，并且北京处于工业化后期，高耗能产业较少，技术水平较为先进，金融体系较为健全，相对于其他省市而言，有较为发达的碳金融市场，同时北京的经济水平也是领先于其他各省市，因而北京的碳金融与经济高质量发展的耦合协调度处于优质协调阶段；青海、宁夏、新疆地处西部，人才和资源匮乏，金融环境欠佳，且基础设施紧缺，山西是主要的煤田分布区，能源种类多、储量大、开采大，因而其高耗能产业较多，碳排放量较多，并且产业结构单一，制约了碳金融与经济的发展，因此耦合协调程度落后于其他省份。

4.2 空间相关性分析

表4 列示了2012—2021 年两个系统耦合协调度Moran’s I 的计算结果。可以看出，整个样本期间，莫兰指数均显著大于0，说明整体上表现为空间正相关，且这种正空间自相关经历了先增强后减弱再增强的变化。

表4 Moran’s I 计算结果

为更好揭示空间自相关结构，画出莫兰散点图，如图1 所示。可以看出，2012 年和2021 年各省份耦合协调度的局部空间自相关格局整体变化不大，并且以正向的空间集聚为主。如北京、天津、上海、浙江等为高高集聚区，说明这些地区的耦合协调水平较高，而青海、山西、新疆等为低低集聚区，说明这些地区的耦合协调水平较低。此外也有一部分地区表现出空间异质性：如河北为低高集聚区，说明该地区的耦合协调水平显著低于其他省市，但周边省市的耦合协调水平较高；广东等表现为高低集聚区，说明该地区的耦合协调水平较高，但是邻近省市的耦合协调水平较低，因说明该地区对周边地区的溢出作用有待加强。

图1 系统耦合协调度局部空间自相关散点图

5 结论与建议

5.1 结论

利用耦合协调度模型来评价我国碳金融和经济高质量发展的耦合协调程度，并使用空间相关分析来描述耦合协调度的时空分布及演化格局。研究结论如下：

1）从耦合协调程度来看，碳金融与经济高质量发展在2012—2021 年间处于中度耦合协调水平，主要是因为我国碳金融起步较晚，所以从引导资源配置，实现对低碳产业的支持并迫使高污染企业进行技术升级和转型需要较长的过程，因此目前来看还需一段时间与经济高质量发展协同发展。

2）空间相关分析表明，碳金融与经济高质量发展的耦合协调度存在明显的空间差异和空间正相关现象，呈现出东强西弱的分布状态，空间集聚性先增强后减弱再增强。

5.2 建议

为进一步提升碳金融服务经济高质量发展，提升二者的耦合协调水平，提出以下政策建议。

1）持续完善碳金融体系，提高碳金融服务实体经济尤其是服务高耗能高污染行业的能力。当前，我国碳金融发展起步较晚，应加大碳基金、碳信贷、碳交易市场规模的力度，实现碳金融内部有序良性发展。

2）提升经济高质量发展反哺碳金融发展的程度。要建立健全碳金融主体与经济主体的有效衔接平台，形成利益共享的协调机制，为碳金融的发展提供良好健康的经济环境。

3）我国各地区要加强交流合作，实现不同地区之间的信息共享、资金互通，积极打破行政区划接界限，欠发达地区应当借鉴并结合自身特点来探索发展路径。