金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新與碳排放
——基于省際動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析

張麗華，任佳麗，王 睿

（山西財經(jīng)大學(xué) 財政金融學(xué)院，山西 太原 030006）

金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新與碳排放
——基于省際動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析

張麗華，任佳麗，王 睿

（山西財經(jīng)大學(xué) 財政金融學(xué)院，山西 太原 030006）

文章以我國建設(shè)生態(tài)文明、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)為背景，利用2000-2015年全國30個?。ㄊ?、區(qū)）共480組數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)廣義矩估計（SYSGMM）回歸模型進(jìn)行估計，并通過控制金融發(fā)展指標(biāo)和區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)進(jìn)行橫向與縱向?qū)Ρ确治?，對地區(qū)金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新對碳排放的作用方式進(jìn)行了探析。表明我國金融發(fā)展對碳排放的具體作用結(jié)果有所不同，金融發(fā)展整體上促進(jìn)了碳排放，但是保險業(yè)的參與顯著地減少了碳排放；區(qū)域創(chuàng)新可以有效促進(jìn)碳減排，作用結(jié)果較為穩(wěn)定；我國未來經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展還需一定的碳排放空間，促進(jìn)碳減排、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)需要得到各方力量的支持。

金融發(fā)展；區(qū)域創(chuàng)新；碳排放；SYSGMM模型

一、引 言

21世紀(jì)以來，我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，帶動了能源消費的急劇上升，伴隨著高能耗、高污染、高排放的問題，對資源稟賦和生態(tài)環(huán)境都造成了相當(dāng)大的破壞。作為全球溫室氣體排放量最多的國家，進(jìn)一步轉(zhuǎn)變高碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，部署并實施由“高碳”向“低碳”轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展勢在必行。在我國不斷加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)、發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)的背景下，為了緩解巨大的碳減排壓力，應(yīng)對氣候變化，減少碳排放，首先離不開金融的支持，金融作為國家經(jīng)濟(jì)的中心，能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級、節(jié)能減排技術(shù)的發(fā)展和資源的合理配置；其次，離不開區(qū)域創(chuàng)新的快速推動，一個地區(qū)的創(chuàng)新能力越高，越容易成為區(qū)域創(chuàng)新中心，則當(dāng)?shù)仄髽I(yè)自主創(chuàng)新能力就會越強(qiáng)，低碳技術(shù)的不斷提升和新能源替代品的不斷推出及應(yīng)用將進(jìn)一步推動碳減排。分析金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新對碳排放的影響機(jī)理，對于充分發(fā)揮金融資源配置和區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動作用，加快我國碳減排，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展尤為重要。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于碳排放，學(xué)者們主要集中于研究碳排放的影響因素，分析了金融發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、城市化水平、貿(mào)易開放、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對碳排放的影響。林伯強(qiáng)等（2010）和孫輝煌（2012）研究表明，城市化水平的提高可以使得碳排放總量上升［1-2］。李鍇等（2011）發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易開放使得我國碳排放量增加［3］。涂正革（2012）發(fā)現(xiàn)，隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大，碳排放量將增加，但不同行業(yè)間結(jié)果差異很大［4］。魯萬波等（2013）基于LMDI的“兩層完全分解法”，得出，關(guān)于我國碳排放，能源強(qiáng)度及總產(chǎn)值是助長因素，能源結(jié)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是制約因素［5］。林伯強(qiáng)等（2014）通過研究，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)部門能源強(qiáng)度的下降是影響我國碳排放強(qiáng)度變化的最重要的因素［6］。張翠菊等（2017）關(guān)于我國碳排放強(qiáng)度影響因素的分析得出，能源結(jié)構(gòu)對碳排放強(qiáng)度的彈性系數(shù)為正，過分依賴煤炭資源是減少碳排放的最大絆腳石［7］。

關(guān)于金融發(fā)展對碳排放的影響，國內(nèi)外學(xué)者研究結(jié)果不一。一方面，金融發(fā)展降低了碳排放。Tamazian等（2010）通過對24個轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體1993-2004年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究，得出在一個嚴(yán)格的制度框架下，金融發(fā)展可以減少碳排放［8］；Jalil等（2011）采用ARDL模型對中國數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出金融發(fā)展顯著地減少了碳排放［9］；顧洪梅等（2012）通過建立PVAR模型對我國1979-2008年的省級面板數(shù)據(jù)研究得出，區(qū)域金融深化發(fā)展可以顯著地抑制碳排放［10］。另一方面，也有研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展增加了碳排放。Zhang（2011）基于VECM模型對我國1980-2009年的時間序列數(shù)據(jù)分析得出，金融發(fā)展推動了碳排放增長，其中，金融中介規(guī)模對碳排放的影響最大［11］；陳碧瓊等（2014）采用空間SYSGMM法進(jìn)行探究，得出擴(kuò)大金融規(guī)模會增加碳排放［12］；熊靈等（2016）通過DIFGMM和SYSGMM法法揭示了金融發(fā)展刺激了中國省區(qū)碳排放水平的增長［13］；嚴(yán)成樑（2016）等通過構(gòu)建內(nèi)生增長模型，指出金融發(fā)展通過促進(jìn)創(chuàng)新，減少了碳排放，同時，金融發(fā)展通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和擴(kuò)大能源消費促進(jìn)了碳排放［14］，最終結(jié)果取決于兩種作用的權(quán)衡。

關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新對碳排放的影響，學(xué)者們基本觀點一致，認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新有效地降低了碳排放。劉建翠（2013）對我國碳排放強(qiáng)度的影響因素進(jìn)行測算，得出技術(shù)進(jìn)步和結(jié)構(gòu)變動均可以降低碳排放，且技術(shù)進(jìn)步是主要推動因素［15］。韓堅等（2014）通過采用我國東部省份數(shù)據(jù)，指出技術(shù)創(chuàng)新顯著地降低了碳排放強(qiáng)度和碳排放總量［16］，之后聶普焱等（2015）通過探究高、中、低能耗工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與碳排放強(qiáng)度的關(guān)系，同樣發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新顯著降低了行業(yè)碳排放強(qiáng)度［17］。周杰琦等（2014）通過對我國1995-2012年的省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)自主技術(shù)創(chuàng)新對碳減排意義重大［18］。劉衛(wèi)東等（2016）基于1999-2012年中國省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，得出與技術(shù)引進(jìn)相比，技術(shù)創(chuàng)新對于降低碳排放更為有效［19］。

現(xiàn)有文獻(xiàn)為本文研究提供了大量參考，但仍存在一些需要補(bǔ)充完善的地方。首先，現(xiàn)有文獻(xiàn)在進(jìn)行分析時，金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)選取不同，導(dǎo)致實證結(jié)果在一定程度上存在差異；其次，現(xiàn)有文獻(xiàn)多為金融發(fā)展或科技創(chuàng)新對碳排放的影響，把金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新這兩個重要因素放在并列角度進(jìn)行碳排放影響的分析較少，忽略了區(qū)域之間的差異?；诖?，本文將通過選取多個金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)，并將兩者放在并列角度，運用系統(tǒng)廣義矩估計（SYSGMM）對省際動態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸估計，并進(jìn)一步在控制區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)和金融發(fā)展指標(biāo)的基礎(chǔ)上進(jìn)行橫向與縱向?qū)Ρ确治?，總結(jié)得出我國金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新對碳排放的影響方式，并提出相關(guān)建議。

三、研究設(shè)計

（一）指標(biāo)選取

1.被解釋變量

本文選取人均碳排量（PC）即二氧化碳排放量與人口數(shù)的比值作為碳排放指標(biāo)。由于我國還未有碳排放官方數(shù)據(jù)，所以本文根據(jù)IPCC公布的二氧化碳排放量估算辦法來計算，具體算法如下。故首先通過IPCC算法得出各個省份的碳排放量，再將各個省份的碳排放量與該省人口數(shù)量的比值作為人均碳排量。

其中，以i表示省份，以t表示年份，j表示能源，CO2it表示 i省 t年 CO2排放總量，CO2itj表示 i省 t年第 j種能源的CO2排放量，Mitj表示i省t年第j種能源的實物消費量，Kj表示第j種能源碳元素質(zhì)量的折算系數(shù)，見表1所列，qj表示第j種能源的碳排放系數(shù)，見表2所列。

表1 能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)（kg標(biāo)準(zhǔn)煤）

表2 能源碳排放系數(shù)（t碳/t標(biāo)準(zhǔn)煤）

2.解釋變量

（1）金融發(fā)展指標(biāo)?？紤]金融發(fā)展的傳導(dǎo)影響機(jī)制，本文運用信貸強(qiáng)度（CI）、保險規(guī)模（INS）、存款規(guī)模（DS）、外商直接投資規(guī)模（FDI）［20］和金融發(fā)展規(guī)模（FS）來衡量金融發(fā)展水平。信貸強(qiáng)度為金融機(jī)構(gòu)信貸總額與GDP的比值；保險規(guī)模為全部保險機(jī)構(gòu)保險費收入總額與GDP的比值；存款規(guī)模為金融機(jī)構(gòu)存款總額與GDP的比值；以外商直接投資額與GDP的比值來表示從國外融資視角衡量的金融發(fā)展水平；金融發(fā)展規(guī)模為金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與GDP的比值。

（2）區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)。本文采用各省人均專利授權(quán)數(shù)（RI1）、R&D經(jīng)費規(guī)模（RI2）和高?？蒲腥藛T數(shù)（RI3）作為區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)。其中各省人均專利授權(quán)數(shù)為各省專利授權(quán)數(shù)與該省人數(shù)比值；R&D經(jīng)費規(guī)模為R&D經(jīng)費內(nèi)部支出總額與GDP的比值。

3.其他控制變量

為增加模型的可靠性，引入控制變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）和經(jīng)濟(jì)開放程度（O）。這里以2000年作為基期所計算出的人均實際GDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以工業(yè)增加值與GDP的比值表示；經(jīng)濟(jì)開放程度以進(jìn)出口總額與GDP的比值表示。各變量及說明見表3所列。

表3 變量的選取

（二）數(shù)據(jù)來源

由于西藏能源消費數(shù)據(jù)缺失，所以本文對2000-2015年除去西藏的30個?。ㄊ?、區(qū)）共480組數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)廣義據(jù)估計（SYSGMM）。其中碳排放指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，由于海南省2002年、寧夏2001年和2002年數(shù)據(jù)缺失，這里使用加權(quán)平均法給出所缺數(shù)據(jù)；金融發(fā)展指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國金融年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒；區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》；其他控制變量指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國金融年鑒》。

（三）模型構(gòu)建

為分析我國省際層面金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新對碳排放的影響機(jī)制，構(gòu)建如下基本模型：

PC=F(FD,RI,X…)

其中，PC表示人均碳排量；FD表示金融發(fā)展指標(biāo)；RI表示區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)；X是其他控制變量。由于CO2排放是一個動態(tài)、連續(xù)過程，因此需要加入碳排放的滯后項，在上式基礎(chǔ)上構(gòu)建如下動態(tài)面板模型：

金融發(fā)展指標(biāo)平方項用于檢驗金融發(fā)展對碳排放的影響機(jī)理，即金融發(fā)展與碳排放是否呈“倒U”型關(guān)系。另外，i代表不同省份（i=1，…，30），t代表年份（i=2000，…，2015），vt代表地區(qū)固定效應(yīng)，εi,t代表隨機(jī)誤差項。

四、實證分析

（一）合理性檢驗

SYSGMM是否適合使用主要通過兩個檢驗來驗證。一是Sargan（薩甘）檢驗，主要針對工具變量過多可能產(chǎn)生的過度識別問題，其原假設(shè)是所選取的工具變量是有效的，即滿足矩條件。二是Arellano Bond檢驗，原假設(shè)是模型中殘差不存在序列相關(guān)，如果殘差自相關(guān)的階數(shù)超過了1就說明SYSGMM或許不是有效的。

表4反映了表6、表7和表8中SYSGMM二步穩(wěn)健性估計結(jié)果的相關(guān)檢驗結(jié)果。首先，從表4的AR（1）、AR（2）（一二階自相關(guān)）檢驗值可以看出，在5%的顯著性水平下，模型殘差項不存在二階序列相關(guān)，SYSGMM估計方法有效；其次，通過Sargan（薩甘）檢驗值可知，模型進(jìn)行回歸估計時設(shè)定的工具變量有效，故使用SYSGMM方法是合理的。

表4 SYSGMM合理性檢驗

（二）有效性檢驗

Bond認(rèn)為，若被解釋變量滯后項的SYSGMM估計值是介于固定效應(yīng)估計值與混合最小二乘估計值之間，則SYSGMM估計是有效的估計。因為混合最小二乘回歸結(jié)果在通常情況下將嚴(yán)重高估滯后項系數(shù)值，而固定效應(yīng)模型會低估滯后項的系數(shù)估計值，所以SYSGMM得到的估計值應(yīng)該在兩者之間。

表5顯示了人均碳排量一階滯后項（被解釋變量的滯后項）系數(shù)在OLS（混合最小二乘估計）、FE（固定效應(yīng)估計）和SYSGMM（系統(tǒng)廣義據(jù)估計）方法下的估計結(jié)果，可以看出，SYSGMM估計結(jié)果中被解釋變量的滯后項系數(shù)都介于OLS（混合最小二乘估計）系數(shù)和FE（固定效應(yīng)估計）系數(shù)之間，進(jìn)一步說明文章選用SYSGMM估計方法是有效的。

表5 SYSGMM有效性檢驗

續(xù)表5

（三）回歸分析

表6、表7和表8列出了當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)為人均專利授權(quán)數(shù)（RI1）、R&D經(jīng)費規(guī)模（RI2）和高校科研人員數(shù)（RI3）時，分別依據(jù)五種不同的金融發(fā)展指標(biāo)對省際動態(tài)面板數(shù)據(jù)所進(jìn)行的系統(tǒng)廣義矩估計（SYS?GMM）二步穩(wěn)健性估計結(jié)果，Model1-Model5、Model6-Model10和Model11-Model15以五種金融發(fā)展指標(biāo)劃分，分別為信貸強(qiáng)度（CI）、保險規(guī)模（INS）、存款規(guī)模（DS）、外商直接投資規(guī)模（FDI）和金融發(fā)展規(guī)模（FS）。其中，當(dāng)回歸結(jié)果中金融發(fā)展平方項對應(yīng)系數(shù)不顯著的情況下，只控制金融發(fā)展的一次方項。

表6 金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新（人均專利授權(quán)數(shù)）與碳排放的穩(wěn)健性估計

從表6的實證結(jié)果可以看出，信貸強(qiáng)度、存款規(guī)模、外商直接投資規(guī)模和金融發(fā)展規(guī)模的一次方項系數(shù)為正，但系數(shù)絕對值均小于0.4，而保險規(guī)模一次方項系數(shù)為負(fù)，為-0.431，表明金融發(fā)展抑制了碳排放。整體而言，金融發(fā)展刺激了碳排放，但是系數(shù)較小。這說明保險規(guī)模對碳排放的作用機(jī)制與信貸強(qiáng)度、存款規(guī)模、外商直接投資及金融發(fā)展規(guī)模不同，其對碳排放的影響最大。可以認(rèn)為，一方面，涉及綠色產(chǎn)業(yè)的保險產(chǎn)品不斷豐富，如林木火災(zāi)保險、環(huán)境污染責(zé)任保險等，有效地幫助相關(guān)綠色產(chǎn)業(yè)和企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險管理，推進(jìn)碳減排；另一方面，保險資金逐漸在促進(jìn)碳減排、推動綠色發(fā)展中成為了重要的力量，降低了碳排放。從金融發(fā)展的二次項系數(shù)來看，保險系數(shù)為負(fù)，體現(xiàn)出倒U型關(guān)系，而存款規(guī)模與外商直接投資系數(shù)為正，顯示出U型關(guān)系。金融發(fā)展指標(biāo)的平方項系數(shù)有正有負(fù)，反映了其與碳排放之間的不僅存在“倒U”關(guān)系，還存在“U”型關(guān)系，說明金融發(fā)展到一定階段，高于某一門檻時，會增加碳排放。區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)（人均專利數(shù)）的系數(shù)均顯著為負(fù)，且系數(shù)均為-0.1左右，說明區(qū)域創(chuàng)新具有減少碳排放的正面效應(yīng)，且作用結(jié)果較為穩(wěn)定。

表7 金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新（R&D經(jīng)費規(guī)模）與碳排放的穩(wěn)健性估計

表7中，由金融發(fā)展一次方項指標(biāo)系數(shù)的回歸估計結(jié)果可知，保險規(guī)模系數(shù)顯著為負(fù)，信貸強(qiáng)度、存款規(guī)模、外商直接投資規(guī)模和金融發(fā)展規(guī)模的系數(shù)顯著為正，整體而言，金融發(fā)展刺激了碳排放。但從數(shù)值來看，保險規(guī)模對碳排放的影響最大，同樣說明了保險業(yè)的參與對促進(jìn)碳減排有積極作用。從金融發(fā)展平方項指標(biāo)系數(shù)來看，保險規(guī)模與碳排放呈現(xiàn)“倒U”型關(guān)系，而信貸強(qiáng)度、存款規(guī)模和外商直接投資規(guī)模與碳排放呈現(xiàn)“U”型關(guān)系。Model8-Model10的區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)（R&D經(jīng)費規(guī)模）系數(shù)顯著為負(fù)，表明區(qū)域創(chuàng)新減少了碳排放，此時，區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)系數(shù)值相對較大，說明研究經(jīng)費的投入是有積極意義的，我國應(yīng)予重視。

表8 金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新（高?？蒲腥藛T數(shù)）與碳排放的穩(wěn)健性估計

通過表8的實證結(jié)果可以看出，保險規(guī)模的一次 方項與平方項系數(shù)均為負(fù)，且系數(shù)值較大，呈現(xiàn)了金融發(fā)展與碳排放之間反向與顯著的“倒U”型關(guān)系，這同樣說明了保險業(yè)的參與對促進(jìn)碳減排有積極作用。信貸強(qiáng)度的系數(shù)不顯著。存款規(guī)模和金融發(fā)展規(guī)模一次方項系數(shù)為正，反映了金融發(fā)展刺激碳排放的負(fù)面效應(yīng)。外商直接投資規(guī)模一次方項與平方項系數(shù)均為正，表明金融發(fā)展與碳排放的正向關(guān)系與顯著的“U”型關(guān)系。但系數(shù)值較小，這說明FDI起到的技術(shù)和規(guī)模效應(yīng)大小接近，但規(guī)模效應(yīng)更為明顯。區(qū)域創(chuàng)新（高校科研人員數(shù)）的系數(shù)均顯著為負(fù)，同樣表明了區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)對碳排放具有正面效應(yīng)，系數(shù)值在-0.1左右，作用結(jié)果較為穩(wěn)定。

上述分析是通過控制區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)所進(jìn)行的橫向分析，接下來將控制金融發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行縱向分析。從 Model1、Model6和 Model11，Model5、Model10和Model15列可以看出，當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)為人均專利授權(quán)數(shù)、R&D經(jīng)費規(guī)模和高?？蒲腥藛T數(shù)時，信貸規(guī)模和金融發(fā)展規(guī)模系數(shù)一次方項顯著為正，說明金融發(fā)展增加了碳排放量。從Model2、Model7和Model12列的估計結(jié)果得出，當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)為人均專利授權(quán)數(shù)、R&D經(jīng)費規(guī)模和高校科研人員數(shù)時，結(jié)果一致，保險規(guī)模一次方項與平方項系數(shù)顯著為負(fù)，表明了金融發(fā)展降低了碳排放的一種負(fù)相關(guān)關(guān)系和顯著的“倒U”型關(guān)系。從Model3、Model8和Model13，Model4、Mod?el9和Model14列可以看出，當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)為人均專利授權(quán)數(shù)、R&D經(jīng)費規(guī)模和高校科研人員數(shù)時，存款規(guī)模和外商直接投資規(guī)模的一次方項與平方項系數(shù)顯著為正，表明了金融發(fā)展增加了碳排放的正相關(guān)關(guān)系和顯著的“U”型關(guān)系。另外，區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)系數(shù)基本上顯著為負(fù)，同樣說明了區(qū)域創(chuàng)新對碳排放負(fù)相關(guān)的穩(wěn)定關(guān)系。

五、結(jié)果分析

從表6、表7和表8的回歸結(jié)果顯示，區(qū)域創(chuàng)新對碳減排的正向作用與已有文獻(xiàn)研究結(jié)果是相同的；而通過增加相關(guān)指標(biāo)得到的關(guān)于金融發(fā)展對碳排放的影響結(jié)果不一，與大部分學(xué)者得出的單向促進(jìn)或減少作用結(jié)果不同。信貸強(qiáng)度、存款規(guī)模、外商直接投資及金融發(fā)展規(guī)模反映了金融發(fā)展促進(jìn)碳排放的結(jié)果，而保險規(guī)模作用結(jié)果不同，其反映了金融發(fā)展降低碳排放的作用機(jī)制。除此之外，還得到如下結(jié)果：①人均碳排量一階滯后項的系數(shù)都顯著為正，反映出碳排放一種連續(xù)、累計的動態(tài)特性。②經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)（人均實際GDP）系數(shù)顯著為正，說明隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，碳排放量增多，表明我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展仍需要一定的碳排放空間。③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為正，表明我國第二產(chǎn)業(yè)占比仍大，隨著工業(yè)增加值占比的增大，能源消耗增多，刺激了碳排放。④開放性水平對應(yīng)的系數(shù)整體為負(fù)，但幾乎不顯著，可以認(rèn)為經(jīng)濟(jì)開放使得全球要素快速流動，新技術(shù)、人才和資源的引入抑制了碳排放。

六、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

文章以我國建設(shè)生態(tài)文明、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)為背景，利用2000-2015年全國30個?。ㄊ小^(qū)）共480組數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)廣義矩估計（SYSGMM）回歸模型進(jìn)行估計，并通過控制區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)和金融發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行橫向與縱向?qū)Ρ确治?，來對地區(qū)金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新對碳排放的作用方式進(jìn)行探析。

（1）我國金融發(fā)展整體上促進(jìn)了碳排放，但保險業(yè)的發(fā)展顯著地減少了碳排放。一方面，我國金融發(fā)展水平的提升迅速帶動了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張，增加了碳排放；另一方面，我國金融體系發(fā)展處于初級階段，其功能受到抑制，資源在高耗能產(chǎn)業(yè)和低碳產(chǎn)業(yè)之間未能合理配置。

（2）區(qū)域創(chuàng)新可以有效促進(jìn)碳減排，一方面，相關(guān)技術(shù)成果的應(yīng)用提高了能源利用率，從而降低了碳排放；另一方面，新能源替代品的開發(fā)與運用，減少了對高碳能源的需求與使用，通過對能耗大的投入品進(jìn)行替代進(jìn)而降低碳排放。

（3）我國碳排放量在達(dá)到峰值之前，隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，將持續(xù)增加，而我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式仍處于持續(xù)轉(zhuǎn)變階段，未來經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展還需要一定的碳排放空間，促進(jìn)碳減排、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)需要得到各方力量的支持。

（二）建議

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國二氧化碳排放量在近幾十年來仍將持續(xù)增加，為了充分發(fā)揮金融資源配置和區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動作用，推進(jìn)我國碳減排，本文提出如下建議：

（1）加強(qiáng)金融對低碳企業(yè)和項目的支持。建立包含碳信貸、碳保險、碳基金和碳擔(dān)保等渠道共同發(fā)展的綠色金融市場，推進(jìn)資源的合理配置；鼓勵、扶持和指導(dǎo)優(yōu)秀低碳企業(yè)通過上市、發(fā)行企業(yè)債等手段來拓寬其融資渠道；積極推動碳保險市場的發(fā)展，對企業(yè)參與綠色保險打開特殊通道，將碳排放較多的企業(yè)納入碳保險的范圍以便及時采取相關(guān)措施，降低對環(huán)境的損害；加強(qiáng)國際上低碳經(jīng)濟(jì)建設(shè)合作和低碳產(chǎn)業(yè)合作，借鑒國外先進(jìn)的碳金融技術(shù)，建立全方位、多層次、有保障的區(qū)域碳金融交易市場。

（2）積極推進(jìn)碳金融及其衍生品的發(fā)展，擴(kuò)大產(chǎn)品種類，促進(jìn)市場活躍性。抓住時代機(jī)遇發(fā)展碳期貨、碳期權(quán)、碳掉期、碳互換以及其他一些非標(biāo)準(zhǔn)的場外交易產(chǎn)品，進(jìn)行衍生工具及碳保險、碳指數(shù)等支持工具的發(fā)展，通過豐富碳金融衍生產(chǎn)品，使其與現(xiàn)貨市場相互支持；平抑價格波動，降低市場風(fēng)險，放寬衍生品市場限制，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入相關(guān)市場參與交易，開放做空手段，活躍市場，增加流動性，發(fā)揮碳金融衍生工具的作用，更好地支持碳金融。

（3）鼓勵各區(qū)域進(jìn)行有針對性的自主創(chuàng)新活動。首先，重視教育和科研，加大教育、研發(fā)經(jīng)費的投入，把科技創(chuàng)新及人才培養(yǎng)放到戰(zhàn)略性地位；其次，提升科研投入產(chǎn)出效率，嚴(yán)格控制對科研及項目的評估及審批，合理利用科研經(jīng)費，讓科研真正成為社會進(jìn)步的動力，形成“評估-科研投入-科技進(jìn)步-低碳發(fā)展”的高效發(fā)展模式；再者，對于碳減排等急需解決的環(huán)境問題，實行政策傾斜，地方政府通過財政補(bǔ)貼［21］、擔(dān)保貼息、基金注資等多種方式支持碳減排，鼓勵創(chuàng)新及新科技發(fā)展，促進(jìn)科研成果正向轉(zhuǎn)化，為進(jìn)一步促進(jìn)碳減排提供有力的技術(shù)支撐。

（4）推進(jìn)資源節(jié)約與環(huán)境友好“雙型”發(fā)展模式良性循環(huán)，真正從經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式這個源頭解決碳排放等環(huán)境問題。優(yōu)化工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，充分考慮企業(yè)類型與環(huán)境成本，將碳排放在企業(yè)成本方面具體體現(xiàn)，以遏制企業(yè)粗放發(fā)展；各區(qū)域政府部門引導(dǎo)相關(guān)機(jī)構(gòu)對于在節(jié)能減排上表現(xiàn)突出的企業(yè)在稅收［22］和投引資等方面開通綠色通道，通過推行綠色技術(shù)的鼓勵政策及環(huán)境污染技術(shù)的懲罰措施，促使工業(yè)結(jié)構(gòu)合理轉(zhuǎn)變，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)及環(huán)境友好協(xié)調(diào)發(fā)展。

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Abstract:Based on the context of the construction of ecological civilization and the development of low-carbon economy in China,this pa?per uses a system of generalized moment estimation(SYSGMM)regression model to estimate the 480 sets of data of the 30 provinces(mu?nicipalities and autonomous regions)from 2000 to 2015.The paper,makes the horizontal and vertical comparative analysis by controlling the financial development indicators and the regional innovation indicators,discusses the impacts of regional financial development and re?gional innovation on carbon emissions.The paper concludes that the impact of financial development on carbon emissions are different,fi?nancial development has promoted carbon emissions as a whole,but the participation of insurance industry has significantly reduced the carbon emissions;Regional innovation can effectively promote carbon emissions reduction and the effect is stable;China's future economic development needs a certain amount of carbon emissions,it needs the support from all parties to promote carbon emissions reduction and develop the low-carbon economy.

Financial Development,Regional Innovation and Carbon Emissions—An Analysis Based on the Inter-provincial Dynamic Panel Data

ZHANG Li-hua,REN Jia-li,WANG Rui

(School of Finance,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006,China)

F062.2；F832

A

1007-5097（2017）09-0084-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.09.011

2017-04-28

山西省高等學(xué)校哲學(xué)社會科學(xué)基地項目（201728）；山西省軟科學(xué)研究計劃一般項目（2017041010-6）

張麗華（1963-），女，山西太原人，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：能源金融；任佳麗（1992-），女，山西長治人，碩士研究生，研究方向：能源金融；王 睿（1992-），男，山西運城人，碩士研究生，研究方向：能源金融。