金融發(fā)展對碳排放的動態(tài)影響范文

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摘要：

金融發(fā)展是合理估計(jì)碳排放需求，制定和實(shí)施碳減排政策需要考慮的重要因素。利用狀態(tài)空間模型，實(shí)證研究了北京市金融發(fā)展對碳排放量的動態(tài)影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，北京市金融發(fā)展與碳排放量之間存在顯著的長期均衡比例隨時(shí)間變化的協(xié)整關(guān)系；其次，北京市金融發(fā)展對碳排放量的影響具有典型的時(shí)變特征，在樣本區(qū)間內(nèi)，其影響程度可能為正也可能為負(fù)；另外，北京市金融發(fā)展對碳排放量的貢獻(xiàn)顯著小于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)，具體而言，穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)它們對碳排放的貢獻(xiàn)分別為7%和78%左右。

關(guān)鍵詞：

金融發(fā)展；碳排放；經(jīng)濟(jì)發(fā)展；狀態(tài)空間模型

隨著城市化進(jìn)程的加快和機(jī)動車保有量的增多，北京市CO2排放量逐年上升，溫室氣體減排壓力艱巨。為了緩解由CO2等溫室氣體帶來的環(huán)境問題，世界各國都在進(jìn)行相關(guān)研究和實(shí)踐，尋求有效的碳減排途徑、合理估計(jì)碳減排需求成為政府部門和研究機(jī)構(gòu)的重要努力方向。特別是2007年聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第四次評估報(bào)告[1]以來，相關(guān)研究方興未艾[2]。近些年國際上出現(xiàn)了部分文獻(xiàn)討論金融發(fā)展對能源消費(fèi)、碳排放的影響，但是結(jié)論并不一致。部分文獻(xiàn)認(rèn)為，金融發(fā)展程度越高，越有利于企業(yè)融資和各種技術(shù)創(chuàng)新活動，提高資源配置效率和能源使用效率，有利于節(jié)能減排。Tamazian等（2009）[3]認(rèn)為，金融發(fā)展有助于促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)上市、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，從而能提高能源利用效率，推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展；Jalil等（2011）[4]認(rèn)為中國金融發(fā)展沒有對環(huán)境造成危害，反而促進(jìn)了環(huán)境保護(hù)，并且中國碳排放量從長期看主要取決于人均收入、能源消費(fèi)以及貿(mào)易開放程度。Ozturk等（2013）[5]認(rèn)為，從長期看，金融發(fā)展對人均碳排放量并沒有顯著影響。Birdsall等（1992）[6]研究指出，金融發(fā)展能夠吸引FDI和高水平的研發(fā)投資以促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而推動環(huán)境質(zhì)量提升，而且也會給發(fā)展中國家提供利用新技術(shù)的激勵(lì)和機(jī)會，幫助他們生產(chǎn)清潔的和環(huán)境友好的產(chǎn)品，最終廣泛提高全球環(huán)境質(zhì)量并促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。但是，也有部分文獻(xiàn)通過實(shí)證研究認(rèn)為，金融發(fā)展內(nèi)涵豐富，發(fā)展程度越高，可能會增加對高耗能、高排放設(shè)備或器件的使用，從而推動能源消費(fèi)和碳排放上升。例如，郭郡郡等（2012）[7]利用多國數(shù)據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與碳排放量之間存在正相關(guān)關(guān)系；Zhang（2011）[8]則基于中國金融發(fā)展的特殊情況，從金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展效率、金融中介、金融市場等多個(gè)角度研究了金融發(fā)展對碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)中國金融發(fā)展是推動碳排放上升的重要因素，特別是金融中介規(guī)模的擴(kuò)大顯著推動碳排放的增加。另外，從研究方法看，現(xiàn)有文獻(xiàn)討論金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系時(shí)，基本上是采用自回歸模型[9]、動態(tài)最小二乘法模型[10]等固定參數(shù)的方法，得到的結(jié)果基本上是靜態(tài)的，難以表現(xiàn)金融結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的動態(tài)特征，結(jié)論往往較為籠統(tǒng)。鑒于此，本文將采用狀態(tài)空間模型這種變參數(shù)方法[11-12]定量討論北京市金融發(fā)展與碳排放之間的動態(tài)關(guān)系，為北京市有關(guān)部門制定碳減排政策提供參考依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)說明與模型方法

（一）數(shù)據(jù)說明由于中國金融發(fā)展以金融中介規(guī)模擴(kuò)張為主要特征，北京市也不例外，同時(shí)由于金融中介效率、金融市場等方面的數(shù)據(jù)并不完整，因此，本文討論的金融發(fā)展僅考慮金融中介規(guī)模，并采用由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Goldsmith提出的金融相關(guān)比率（FIR）[13]來衡量，具體計(jì)算公式如式（1）所示。其中，F(xiàn)IRt為北京市第t年的金融相關(guān)比率；CRt代表北京市第t年中資銀行貸款總額；GDPt代表北京市第t年的地區(qū)生產(chǎn)總值。同時(shí)，本文選取北京市人均實(shí)際GDP來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，按1980年可比價(jià)計(jì)算。此外，由于人類消耗各種能源所產(chǎn)生的CO2是溫室效應(yīng)產(chǎn)生的主要原因，因此本文基于北京市能源終端消費(fèi)值，通過國家發(fā)展改革委能源研究所推薦的碳排放系數(shù)（即0.67）[14]換算得到北京市歷年CO2排放量。本文選擇的樣本區(qū)間為1980—2011年，相關(guān)數(shù)據(jù)來自《北京統(tǒng)計(jì)年鑒（2012）》。由于對數(shù)據(jù)取對數(shù)后不改變變量之間原有的關(guān)系，并能使變量趨勢線性化，消除異方差，因此本文對變量進(jìn)行自然對數(shù)變換。分別以lnTCE、lnFIR、lnGDP表示取自然對數(shù)后的CO2排放量、金融相關(guān)比率以及人均實(shí)際GDP。

（二）模型方法本文運(yùn)用狀態(tài)空間模型考察北京市金融發(fā)展對碳排放的動態(tài)影響。利用狀態(tài)空間形式表示動態(tài)系統(tǒng)主要有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：第一，狀態(tài)空間模型將不可觀測的變量（狀態(tài)變量）納入可觀測模型，并與其一起得到估計(jì)結(jié)果；第二，狀態(tài)空間模型是利用全局優(yōu)化的卡爾曼濾波（KalmanFilter）算法[15]估計(jì)動態(tài)參數(shù)。

二、實(shí)證研究結(jié)果分析

（一）碳排量與金融發(fā)展的時(shí)變均衡關(guān)系為了考察所有變量的平穩(wěn)性，本文采用擴(kuò)展的Dickey-Fuller（ADF）方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如表1所示，可見，lnTCE、lnFIR和lnGDP的水平序列都不能拒絕存在單位根的原假設(shè)，即水平序列并不平穩(wěn)。但是，一階差分后，發(fā)現(xiàn)在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明所有變量在進(jìn)行一階差分之后都顯示出平穩(wěn)性，因此可認(rèn)為在樣本區(qū)間內(nèi)，北京市CO2排放量、金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展三個(gè)變量都是一階單整序列。首先采用固定參數(shù)協(xié)整方程考察北京市碳排放量與金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的長期均衡關(guān)系。根據(jù)EG兩步法，采用ADF方法檢驗(yàn)協(xié)整回歸的殘差序列，結(jié)果表明固定參數(shù)協(xié)整回歸的殘差并不平穩(wěn)（如表2所示），這表明基于OLS回歸即平均意義下，北京市碳排放量與金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間并不存在顯著的協(xié)整關(guān)系。進(jìn)一步，我們根據(jù)王海鵬等[16]的做法，對時(shí)變參數(shù)協(xié)整方程（2）中的殘差序列εt進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。可見在1%的顯著性水平下，時(shí)變參數(shù)模型的殘差是平穩(wěn)序列，這表明采用狀態(tài)空間模型刻畫北京市碳排放量與金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的時(shí)變參數(shù)協(xié)整關(guān)系是合適的，得到的結(jié)果是可靠的。尤其要指出的是，這些變量之間并不具有固定比價(jià)的長期均衡協(xié)整關(guān)系，但是存在長期均衡比例不斷變化的協(xié)整關(guān)系，換言之，北京市碳排放量與金融發(fā)展之間的固定參數(shù)回歸是偽回歸，但這并不妨礙它們之間存在的時(shí)變均衡關(guān)系。

（二）金融發(fā)展對碳排放的時(shí)變影響分析利用Kalman濾波算法估計(jì)狀態(tài)空間模型（2）①，得到時(shí)變狀態(tài)變量如圖1和圖2所示。可見，樣本區(qū)間內(nèi)，北京市金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響都具有時(shí)變特征，傳統(tǒng)的固定系數(shù)模型并不能準(zhǔn)確估計(jì)它們的影響機(jī)制。具體而言，從時(shí)變狀態(tài)變量的演變趨勢中，得到的發(fā)現(xiàn)主要如下：1.北京市金融發(fā)展對碳排放量的影響是時(shí)變的，在不同時(shí)間階段可能為正也可能為負(fù)。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，在1980—1994年期間，金融發(fā)展對碳排放的影響程度（at）的變化較為平穩(wěn)，始終維持在0.03~0.12之間的水平，同時(shí)在此期間，該系數(shù)始終為正值，說明總體上來看金融發(fā)展對碳排放的影響是正向的，即金融發(fā)展促進(jìn)了碳排放量的增加。其中，at值在1984年出現(xiàn)了較大缺口，其原因估計(jì)是在當(dāng)時(shí)出現(xiàn)了國企股份制改革，金融行業(yè)活躍，在同年成立的工商銀行更是為市場提供了大量的資金保證，而在金融體系活躍開始時(shí)，金融發(fā)展對于碳排放的影響必須通過金融業(yè)促進(jìn)工業(yè)、交通行業(yè)等高耗能高排放行業(yè)快速發(fā)展才能實(shí)現(xiàn)，而該過程較為復(fù)雜并不能很快進(jìn)行傳遞，由此出現(xiàn)了1984年的缺口。而狀態(tài)變量at在1985年、1986年迅速反彈也說明了金融發(fā)展影響碳排放量是有時(shí)間滯后性的。1994年后，at的值迅速減小，并在1995年跌為負(fù)值，在1998年跌至谷底，約為-0.15左右。這個(gè)波谷的形成與1997—1998年席卷整個(gè)亞洲的金融危機(jī)有密切關(guān)系，當(dāng)年金融行業(yè)大幅衰退使得金融發(fā)展不足以推動經(jīng)濟(jì)增長而對碳排放量產(chǎn)生正向影響，反而出現(xiàn)了負(fù)相關(guān)的情況。隨后幾年，由于金融危機(jī)逐步復(fù)蘇，整個(gè)金融環(huán)境開始好轉(zhuǎn)，于是又出現(xiàn)了狀態(tài)變量的快速反彈，并在2007年恢復(fù)到歷史最高水平；其中，2008年?duì)顟B(tài)變量有所下降，其原因估計(jì)為美國次貸危機(jī)，但此次金融危機(jī)中北京市并不是主要受災(zāi)區(qū)，故金融發(fā)展對碳排放的影響程度只出現(xiàn)了小幅震蕩。2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放量的影響始終是正向的，整體上揚(yáng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放量的影響程度始終為正，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展一直是推動碳排放上升的重要因素；而其影響程度持續(xù)上揚(yáng)，進(jìn)一步表明高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)和設(shè)備在北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中仍占據(jù)重要角色；而且，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響程度明顯強(qiáng)于金融發(fā)展對碳排放的影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展在碳排放量急劇上升過程中發(fā)揮了主導(dǎo)作用。可見，經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然是驅(qū)動北京市碳排放量上升的主要因素，調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式是實(shí)現(xiàn)有效碳減排的關(guān)鍵途徑。

（三）碳排放量的預(yù)測方差分解采用預(yù)測方差分解方法比較分析金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展沖擊對碳排放量變化的貢獻(xiàn)率，評價(jià)兩者的相對重要性。結(jié)果如圖3所示。研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放量波動的貢獻(xiàn)率均逐漸增加，之后分別穩(wěn)定于7%和78%。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，在第6期以前，碳排放量波動主要的貢獻(xiàn)者是其自身，此后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率超過碳排放量本身，在系統(tǒng)趨于平穩(wěn)時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率相對最高，金融發(fā)展的貢獻(xiàn)率略低于碳排放量自身。

三、主要結(jié)論

1.北京市金融發(fā)展與碳排放量之間存在顯著的長期均衡比例不斷變化的協(xié)整關(guān)系。盡管碳排放量與金融發(fā)展并不存在固定參數(shù)的協(xié)整關(guān)系，但存在顯著的變參數(shù)協(xié)整關(guān)系，即長期均衡比例不斷變化的協(xié)整關(guān)系。因此，相對于固定參數(shù)模型無法揭示金融發(fā)展對碳排放量沖擊的時(shí)變規(guī)律以及在實(shí)際應(yīng)用中可能存在的偽回歸問題，本文采用的基于狀態(tài)空間模型的變參數(shù)協(xié)整模型更能刻畫實(shí)際情況。2.北京市金融發(fā)展對碳排放量的影響具有典型的時(shí)變特征，在樣本區(qū)間內(nèi)，其影響程度可能為正也可能為負(fù)。特別是在金融市場低迷或出現(xiàn)金融危機(jī)時(shí)，金融發(fā)展?fàn)顩r與碳排放量呈負(fù)相關(guān)。這表明傳統(tǒng)的固定參數(shù)模型難以反映金融發(fā)展對碳排放量的復(fù)雜作用關(guān)系。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放量的影響在樣本區(qū)間內(nèi)始終是正向的，反映了北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動碳排放上升的基本事實(shí)。3.北京市金融發(fā)展對碳排放量的貢獻(xiàn)小于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)。具體而言，系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，北京市金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放量波動的貢獻(xiàn)率分別穩(wěn)定于7%和78%。反映出北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中高碳產(chǎn)業(yè)的比例仍占據(jù)重要角色，為此，北京市應(yīng)該繼續(xù)大力推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，優(yōu)先發(fā)展高科技、低排放的產(chǎn)業(yè)，推動低碳經(jīng)濟(jì)、綠色經(jīng)濟(jì)的崛起。實(shí)際上，本文的研究也還存在較大拓展空間，例如，金融發(fā)展至少包括了發(fā)展規(guī)模、發(fā)展效率、發(fā)展結(jié)構(gòu)以及發(fā)展速度等要素，但本文受到北京市相關(guān)數(shù)據(jù)的限制只考慮了金融發(fā)展規(guī)模，尚未全面反映金融發(fā)展的特征，對金融發(fā)展如何全面、系統(tǒng)地作用于碳排放系統(tǒng)尚需進(jìn)一步探索。

作者：張躍軍 李維康 單位：湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院 資源與環(huán)境管理研究中心 北京理工大學(xué) 化工與環(huán)境學(xué)院