基于VAR模型的河北省金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系研究

(華北理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 河北 唐山 063210)

一、引言

隨著世界現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展和人口的不斷增長(zhǎng)，大量的礦物質(zhì)燃料的使用造成了溫室氣體不斷增加，全球氣候變暖成了當(dāng)今世界各國(guó)急需解決的難題之一，而我國(guó)作為目前世界上最大的發(fā)展中國(guó)家，之前很長(zhǎng)一段時(shí)間為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，在環(huán)境方面已經(jīng)付出嚴(yán)重代價(jià)。在黨的十九大報(bào)告中，已經(jīng)對(duì)這種犧牲環(huán)境來(lái)?yè)Q取經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式提出了否定。河北省作為能源生產(chǎn)消費(fèi)大省，地處京津冀大氣污染治理核心區(qū)，創(chuàng)造美好的生態(tài)環(huán)境是首要任務(wù)。此外，國(guó)家的發(fā)展已經(jīng)越來(lái)越離不開(kāi)金融資源，如果我國(guó)能夠大力促進(jìn)金融發(fā)展，充分發(fā)揮金融對(duì)于經(jīng)濟(jì)行為的引導(dǎo)作用，可以使我國(guó)可持續(xù)發(fā)展之路走得更遠(yuǎn)更長(zhǎng)。

二、文獻(xiàn)綜述

目前國(guó)際上有兩種關(guān)于金融發(fā)展對(duì)碳排放影響的說(shuō)法，其中一種是認(rèn)為金融的快速發(fā)展能夠在一定程度上抑制碳的排放。這一說(shuō)法得到了部分學(xué)者的支持，其中Shahbaz(2013)在整理部分馬來(lái)西亞的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了一些結(jié)論，認(rèn)為金融發(fā)展和碳排放量之間呈反向關(guān)系，他提出促進(jìn)金融發(fā)展可以成為減少碳排放量的一個(gè)重要渠道之一。Yasuko Kameyama、Kanako Morita和Izumi Kubota等(2016)在對(duì)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行研究后提出，促進(jìn)金融發(fā)展是目前世界各國(guó)解決環(huán)境問(wèn)題的最好方法之一，想要其他的減少碳排放量，只需要有關(guān)部門之間、國(guó)家與國(guó)家之間、國(guó)家與地區(qū)之間達(dá)成相關(guān)的共識(shí)，向某些貧困地區(qū)提供一定的資金即可。宋美(2016)在研究?jī)烧哧P(guān)系時(shí)，構(gòu)建了中介傳導(dǎo)模型，結(jié)果得出了在城市的發(fā)展進(jìn)程中，碳排放量會(huì)隨著金融的快速發(fā)展而減少。除此之外，張躍軍、李維康等(2016)還通過(guò)對(duì)北京市金融發(fā)展和碳排放量之間的關(guān)系進(jìn)行研究得到，如果當(dāng)某一地區(qū)的金融發(fā)展水平較為緩慢時(shí)，該地區(qū)的碳排放量就處于一個(gè)較高的水平，如果在之后該地區(qū)的金融發(fā)展水平迅速，那么碳排放量的水平也會(huì)有一定程度的減少。此外，邵漢華、劉耀彬(2017)通過(guò)使用面板平滑轉(zhuǎn)換模型來(lái)對(duì)碳排放量進(jìn)行研究中發(fā)現(xiàn)，金融的快速發(fā)展的確在某些程度上降低了二氧化碳的排放，所以為了能夠更好地減少二氧化碳的排放量，需要加快金融發(fā)展速度。

而另一種說(shuō)法是金融發(fā)展會(huì)增加碳排放量，而且這種說(shuō)法也有文獻(xiàn)的支持。Sadorsky在2014年利用動(dòng)態(tài)面板模型來(lái)對(duì)巴基斯坦的研究中發(fā)現(xiàn)，金融的快速發(fā)展會(huì)增加該地區(qū)的碳排放量，所以他得出結(jié)論，碳排放量會(huì)隨著金融發(fā)展而增加。他給出的解釋是，因?yàn)榻鹑诎l(fā)展在一方面可以降低企業(yè)的發(fā)展成本，從而促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行擴(kuò)張；另一方面金融發(fā)展可以降低消費(fèi)者的消費(fèi)成本，使其能夠更容易獲得某些耗能耐用品。熊靈、齊紹洲等(2016)利用面板數(shù)據(jù)模型來(lái)分析金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)中國(guó)碳排放的影響，結(jié)果得出金融發(fā)展會(huì)促進(jìn)碳排放量增長(zhǎng)的結(jié)論。劉鳳根、李坤歡等(2016)選取1980—2013的數(shù)據(jù)，研究我國(guó)金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系，用SVAR模型分析兩者之間的長(zhǎng)短期關(guān)系，結(jié)論得出金融發(fā)展與碳排放呈正向相關(guān)的關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)指標(biāo)選取

被解釋變量是二氧化碳排放量。解釋變量選取了金融相關(guān)率和金融效率，這兩個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)表示一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的金融發(fā)展規(guī)模和速度。控制變量選取了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消費(fèi)強(qiáng)度和人口數(shù)量。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

在通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)資料的查找和網(wǎng)上資料的檢索后，本文通過(guò)實(shí)證分析來(lái)調(diào)查了河北省1997年到2016年之間金融發(fā)展和碳排放量之間的關(guān)系。

由于沒(méi)有當(dāng)時(shí)河北省碳排放的相關(guān)數(shù)據(jù)，本文對(duì)當(dāng)時(shí)河北省碳排放量進(jìn)行估算，利用IPCC推薦的計(jì)算方法，表達(dá)式為

(1)

在上述的估算公式中，CO2可以用來(lái)表示河北省每年所排放的二氧化碳總量，本論文主要討論的是河北省煤炭、焦炭等對(duì)二氧化碳排放量的七種影響；在上述估算公式中，Ei可以用來(lái)表示一年中河北省所消耗的第i種能源的總量，而該數(shù)值主要是從《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中得到；在上述估算公式中，NCVi可以用來(lái)表示河北省消耗能源每一千克所產(chǎn)生的熱量；CERi用來(lái)表示在一年中河北省任意能源燃燒而產(chǎn)生的碳排放量系數(shù)；COFi表示河北省一年中燃燒第i種能源所產(chǎn)生的碳氧化率，上述數(shù)據(jù)都可以通過(guò)《溫室氣體清單研究》得到。

金融相關(guān)率是由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家戈德史密斯提出的，可以用來(lái)表示一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，該指標(biāo)可以通過(guò)公式進(jìn)行表示，具體為

FIR=FT÷WT

(2)

在上述公式中，F(xiàn)IR表示的是金融相關(guān)率，F(xiàn)T則表示的是在某一特殊時(shí)期內(nèi)一個(gè)地區(qū)過(guò)國(guó)家所產(chǎn)生的金融活動(dòng)總量，而WT表示的是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在某些時(shí)間段中所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)總量。

在本篇論文中，將一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在某一時(shí)間段內(nèi)的存款和貸款的余額之和作為衡量金融活動(dòng)總量的標(biāo)準(zhǔn)。用該國(guó)家或地區(qū)當(dāng)年GDP來(lái)表示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)總量。本篇論文中運(yùn)用存貸款余額之和與GDP比率來(lái)計(jì)算河北省的金融相關(guān)率，其中的相關(guān)數(shù)據(jù)都來(lái)自《河北統(tǒng)計(jì)年鑒》。

除以上數(shù)據(jù)之外，其他數(shù)據(jù)例如人口等都來(lái)源于河北省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。需要特別強(qiáng)調(diào)的是，本篇論文所使用的地區(qū)生產(chǎn)總值不是河北省的名義生產(chǎn)總值，而是以1997年為基期所計(jì)算的實(shí)際生產(chǎn)總值。

(三)模型構(gòu)建

本篇論文的主要研究目的是了解一個(gè)地區(qū)的金融發(fā)展對(duì)碳排放量會(huì)有怎樣的影響。所以在研究過(guò)程中使用了IPAT模型，該模型由Ehrlich和Holden在1971年提出。而該模型可以用(3)表示

(3)

而在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中使用最為廣泛的形式是公式兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)

lnIi=a×lna+b×lnPi+clnAi+d×lnTi+lnei

(4)

本文是要研究金融發(fā)展和碳排放的關(guān)系，所以構(gòu)建了下列模型

lnCO2+α0+α1lnFIR+α2lnFE+α3lnPGDP+α4lnPOP+α5lnECIεi

(5)

在上述模型中，α0是常數(shù)項(xiàng)，αi是系數(shù)項(xiàng)，εi是隨機(jī)誤差項(xiàng)。ln則代表對(duì)數(shù)化后的數(shù)據(jù)，目的是減少模型存在的異方差性。

四、實(shí)證分析

(一)單位根檢驗(yàn)

因?yàn)樵谶M(jìn)行研究的過(guò)程中，很容易產(chǎn)生一定的虛假回歸，從而對(duì)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果造成一定的影響。為了避免虛假回歸的發(fā)生，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行不同程度的處理。之后再對(duì)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行單位檢驗(yàn)，通過(guò)單位檢驗(yàn)來(lái)判斷各數(shù)據(jù)之間是否存在著某種關(guān)系，單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示。

表1 變量的ADF檢驗(yàn)

續(xù)表1

LNFE(C,0,0)-1.966 0-3.831 5-3.030 0-2.655 2不平穩(wěn)D(LNFE)(C,T,0)-4.582 0-4.571 6-3.690 8-3.286 9平穩(wěn)LNPGDP(C,0,3)-2.732 0-3.920 4-3.065 6-2.673 5不平穩(wěn)D(LNPGDP)(0,0,0)-2.093 2-2.699 8-1.961 4-1.606 6平穩(wěn)LNPOP(0,0,0)8.044 5-2.692 4-1.960 2-1.607 1不平穩(wěn)D(LNPOP)(C,0,0)-4.134 4-3.857 4-3.040 4-2.660 6平穩(wěn)LNECI(C,0,0)0.924 2-3.831 5-3.030 0-2.655 2不平穩(wěn)D(LNECI)(0,0,0)-2.908 6-2.699 8-1.961 4-1.606 6平穩(wěn)

如表1所示，各變量的ADF統(tǒng)計(jì)量都大于各自的5%的臨界值，因此接受原序列是不平穩(wěn)的原假設(shè)，進(jìn)行一階差分后，所有檢測(cè)的序列都是一階平穩(wěn)，序列全部為一階單整序列。所以，變量之間可能存在均衡關(guān)系，為了更進(jìn)一步地了解變量序列之間的關(guān)系，需要對(duì)這些變量之間進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。對(duì)變量做回歸后，如果得到的殘差可以通過(guò)單位根檢驗(yàn)，就說(shuō)明這些變量之間存在著長(zhǎng)期且均衡的關(guān)系，接下來(lái)對(duì)變量之間的關(guān)系做協(xié)整檢驗(yàn)。

(二)協(xié)整檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)被解釋變量和解釋變量之間的研究可以得出結(jié)果，見(jiàn)表2。

表2 OLS回歸模型

LNCO2=44.3614-06558×LNFIT+0.4744×LNFE+0.9153×LNPGDP+4.8175×LNPOP+0.0591×LNECI

(6)

通過(guò)對(duì)表2的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究和分析可以得到，當(dāng)其中的可決系數(shù)達(dá)0.985 3時(shí)，可以表示被解釋變量和解釋變量之間有著較好的擬合程度。而且金融相關(guān)率在增長(zhǎng)的時(shí)候會(huì)對(duì)碳排放量產(chǎn)生一定的抑制作用，但與之相反的是，當(dāng)人均GDP和人口數(shù)量上升時(shí)，碳排放量也會(huì)隨著上升。其中的關(guān)系為當(dāng)金融相關(guān)率增加1%時(shí)，碳排放量會(huì)減少0.655 8%。而當(dāng)人均GDP和人口數(shù)量增長(zhǎng)1%時(shí)，碳排放量會(huì)分別增長(zhǎng)0.915 3%和4.817 5%。

在該條件下，若得到的殘差單位根檢驗(yàn)是平穩(wěn)的，則可以說(shuō)明研究的變量之間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系，可以證明變量間協(xié)整。

由表3可得，ADF檢驗(yàn)值-3.8531，小于5%的臨界值-1.9614，因此在0.05的顯著性水平下，要拒絕存在單位根的原假設(shè)，殘差項(xiàng)是平穩(wěn)的。

(三)格蘭杰因果檢驗(yàn)

因?yàn)樽兞恐g存在協(xié)整關(guān)系，用原序列數(shù)據(jù)構(gòu)建了VAR模型，在此基礎(chǔ)上做格蘭杰因果檢驗(yàn)，并選擇最優(yōu)滯后階數(shù)二階，其具體的檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 殘差A(yù)DF單位根檢驗(yàn)

表4 金融發(fā)展與碳排放的格蘭杰因果檢驗(yàn)

由表4看出，在滯后2階時(shí)，拒絕LNFIR不是LNCO2的格蘭杰原因的原假設(shè)，即LNFIR是LNCO2的格蘭杰原因，帶動(dòng)LNCO2的變化，而其余變量之間均不是對(duì)方的格蘭杰原因。

五、結(jié)論及建議

金融發(fā)展能夠?qū)μ寂欧帕慨a(chǎn)生影響，是引起碳排放量變化的格蘭杰原因。金融發(fā)展會(huì)抑制碳排放。但兩者間不存在顯著的因果關(guān)系，碳排放量的變化不能影響金融發(fā)展的變化。

金融機(jī)構(gòu)要緊跟時(shí)代浪潮，積極改革自己原本的經(jīng)營(yíng)存貸模式，并將低碳發(fā)展理念貫穿日常的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，使低碳和金融緊密結(jié)合，擴(kuò)大金融規(guī)模，推出多種多樣的和低碳有關(guān)的綠色金融產(chǎn)品。此外，河北省內(nèi)各個(gè)企業(yè)節(jié)能減排項(xiàng)目順利開(kāi)展，離不開(kāi)銀行等金融機(jī)構(gòu)的資金支持，越來(lái)越多的新能源中小企業(yè)出現(xiàn)，然而資金是企業(yè)發(fā)展的原動(dòng)力，企業(yè)的快速發(fā)展要靠資金的支持。因此，金融作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)器，要為企業(yè)提供良好的融資平臺(tái)。低碳企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)會(huì)推動(dòng)河北省資源型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型成功，走向低碳綠色發(fā)展道路。同時(shí)，也推動(dòng)了京津冀一體化的進(jìn)程。