楊筱茜,蔡林美,張金鎖
(1.西安科技大學(xué) 管理學(xué)院,陜西 西安 710054;2.延安大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西 延安 716000;3.西安科技大學(xué) 能源學(xué)院,陜西 西安 710054)
改革開放40多年以來,中國工業(yè)化進(jìn)程不斷加速,經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長,但同時也付出了巨大的環(huán)境代價。2020年中國CO2排放量全球占比為30.7%[1],面臨的國際碳減排壓力日漸增大。為有效應(yīng)對全球氣候變化問題、積極履行碳減排國際責(zé)任,習(xí)近平總書記在國際國內(nèi)的重要會議上多次對碳達(dá)峰、碳中和的有關(guān)問題作出重點(diǎn)論述,并明確了中國在2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。顯然,在“3060”背景下,如何降低碳排放量并最終實(shí)現(xiàn)碳中和是中國在今后40 a的重要奮斗目標(biāo)。
“十三五”以來,中國第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重一直維持在接近40%的水平,煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)的比例近6成[2]。由此可見,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重,能源結(jié)構(gòu)偏煤,這正是導(dǎo)致CO2大量排放的最主要原因。因此,亟需在保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的同時,加速降低煤炭、石油等高碳能源在能源結(jié)構(gòu)中的占比,大幅增加可再生能源的使用,調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),在此過程中,需要大量的資金、技術(shù)和人力等投入,這將會產(chǎn)生高昂的成本費(fèi)用,金融則在其中發(fā)揮著重要的作用。一方面,金融業(yè)的自身發(fā)展具有規(guī)模效應(yīng),為企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模提供資金需求,刺激消費(fèi)者對電器等耗能產(chǎn)品的使用,導(dǎo)致能耗增加和碳排放上升。另一方面,金融的不斷創(chuàng)新可以將資金有效利用在綠色環(huán)保項(xiàng)目,促進(jìn)地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步,從而提高能源的使用效率,引導(dǎo)能源結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,降低碳排放量。因此,是否可以有效借助金融產(chǎn)品、金融機(jī)構(gòu)等金融創(chuàng)新手段帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色升級,從而降低碳排放量具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
有關(guān)金融創(chuàng)新與碳排放方面的文獻(xiàn)大多是研究金融發(fā)展對碳排放的影響,并形成3類主要觀點(diǎn)。第1類觀點(diǎn)認(rèn)為金融發(fā)展為技術(shù)進(jìn)步和綠色創(chuàng)新提供資金來源,有助于降低碳排放量[3-4]。第2類觀點(diǎn)認(rèn)為金融發(fā)展擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模,在推動經(jīng)濟(jì)增長的同時促進(jìn)碳排放[5-7]。第3類觀點(diǎn)則認(rèn)為金融發(fā)展對碳排放的影響是非線性或不確定的[8-9]。
學(xué)者們從不同角度和采用不同方法研究金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級二者關(guān)系。李媛媛等用中介效應(yīng)模型從金融市場創(chuàng)新、金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新和金融工具創(chuàng)新三方面研究發(fā)現(xiàn)金融創(chuàng)新會通過技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級[10]。焦妍妍等通過耦合模型得出金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級之間是相互促進(jìn)的[11]。龐敏等研究金融創(chuàng)新的空間相關(guān)性,提出金融創(chuàng)新在促進(jìn)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時會抑制鄰近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[12]。
多數(shù)學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是降低碳排放量的重要措施。曹麗斌等認(rèn)為以工業(yè)為主的城市CO2排放量高,工業(yè)發(fā)展會促進(jìn)碳排放[13]。王釗等研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有效抑制碳排放量[14]。少數(shù)學(xué)者構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放的空間面板模型,分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本地區(qū)和鄰近地區(qū)碳排放的影響,認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳減排還存在空間溢出效應(yīng),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級可以通過降低本地區(qū)和相鄰地區(qū)的碳排放促進(jìn)碳減排[15-16]。
綜上,對于金融創(chuàng)新到底如何影響碳排放還未從實(shí)證方面得到研究,許多學(xué)者對金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放的關(guān)系進(jìn)行研究,但鮮有基于中介效應(yīng)探討金融創(chuàng)新影響碳排放的作用路徑,且在方法上運(yùn)用空間計(jì)量分析的研究較少。因此,筆者以中國30個省份(不包括西藏以及港澳臺地區(qū))的面板數(shù)據(jù)為樣本,在有效測度金融創(chuàng)新的基礎(chǔ)上,利用空間杜賓模型探討金融創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放的關(guān)系,分析其可能存在的空間溢出效應(yīng),并結(jié)合中介效應(yīng)模型來考察金融創(chuàng)新對碳排放的作用途徑,為推動中國碳減排,實(shí)現(xiàn)“3060”目標(biāo)提供有價值的參考。
金融創(chuàng)新使用金融產(chǎn)品和機(jī)構(gòu)創(chuàng)新、金融資源配置、金融市場創(chuàng)新等各種金融創(chuàng)新手段服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。首先,金融產(chǎn)品和機(jī)構(gòu)創(chuàng)新會推動碳交易、碳金融等進(jìn)一步完善優(yōu)化[17],從而有效利用資本市場使資金向綠色低碳產(chǎn)業(yè),改善融資結(jié)構(gòu),推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)而達(dá)到節(jié)能減排的效果。其次,金融資源的有效配置會促進(jìn)金融業(yè)不斷發(fā)展,金融總體發(fā)展水平越高,資本市場越發(fā)達(dá),企業(yè)的節(jié)能減排意愿會更強(qiáng)烈,更加傾向于通過節(jié)能減排等社會責(zé)任,維護(hù)公司形象。最后,金融市場創(chuàng)新水平的提高會減少交易雙方的信息不對稱,降低企業(yè)的融資成本,助推高污染企業(yè)等進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新,大力研發(fā)清潔技術(shù),從能源生產(chǎn)端和消費(fèi)端對碳排放量進(jìn)行抑制[18]。這些方面都會對降低碳排放產(chǎn)生積極影響。為此,提出假設(shè)一:金融創(chuàng)新對碳排放呈抑制作用。
一個地區(qū)的碳排放量與這個地區(qū)的工業(yè)化緊密相關(guān),高污染的工業(yè)發(fā)展模式會導(dǎo)致環(huán)境惡化,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級則是產(chǎn)業(yè)進(jìn)行優(yōu)化的過程。三大產(chǎn)業(yè)的能源消費(fèi)和碳排放情況差異較大,第一產(chǎn)業(yè)對能源的消費(fèi)需求較低,主要涉及在化肥農(nóng)藥和農(nóng)作設(shè)備等方面,碳排放量相對較少。以工業(yè)為主的第二產(chǎn)業(yè)對煤炭等能源的需求量大,產(chǎn)生的碳排放較多,表現(xiàn)出“雙高”的特點(diǎn)。第三產(chǎn)業(yè)主要為服務(wù)業(yè),碳排放量也較低,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級將會增大第三產(chǎn)業(yè)的比重,從生產(chǎn)端和消費(fèi)端共同降低了能源的需求,進(jìn)而降低碳排放。另外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級可以促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)和服務(wù)業(yè)的發(fā)展,推動技術(shù)創(chuàng)新,改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)[19],增加清潔能源的研發(fā)和使用,還可以改善居民的消費(fèi)和生活習(xí)慣,從而降低碳排放。為此,提出假設(shè)二:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放呈抑制作用。
金融創(chuàng)新是低碳經(jīng)濟(jì)時代下支撐產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)鍵動力,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會對地區(qū)的碳排放產(chǎn)生影響。一方面,金融創(chuàng)新優(yōu)化金融資源配置,引導(dǎo)資金流向投資回報率高的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),倒逼企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新轉(zhuǎn)型,推動科技進(jìn)步,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,進(jìn)而可以帶動區(qū)域的碳減排[20]。另一方面,從需求端來看,金融創(chuàng)新改變居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)需求,隨著金融產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新,互聯(lián)網(wǎng)金融等金融創(chuàng)新產(chǎn)物融入居民的生活當(dāng)中,消費(fèi)需求的多樣化和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改變將會引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。另外,金融創(chuàng)新可以解決產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的融資問題,金融市場創(chuàng)新減少融資雙方的信息不對稱,降低企業(yè)的融資風(fēng)險和成本,滿足企業(yè)多元化融資需求,為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供一定的金融支持[10]。金融創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有促進(jìn)作用,進(jìn)而金融創(chuàng)新可以通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級來對碳排放產(chǎn)生間接作用。為此,提出以下假設(shè)
假設(shè)三:金融創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級呈促進(jìn)作用。
假設(shè)四:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在金融創(chuàng)新影響碳排放過程中起中介作用。
2.1.1 空間杜賓模型
現(xiàn)有研究表明,金融創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級以及碳排放均具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性[12,15],傳統(tǒng)線性回歸模型由于忽略其空間溢出效應(yīng)可能會導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生誤差。因此,文中采用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證研究,空間計(jì)量模型包括空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型,空間滯后模型中包含自變量的空間滯后項(xiàng),空間誤差模型研究相鄰地區(qū)因變量對該地區(qū)的影響,而空間杜賓模型則同時考慮自變量和因變量的空間相關(guān)性,優(yōu)于其他模型。故文中選擇空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證研究,具體模型見式(1)
(1)
式中i為省份;t為年份;C為碳排放;F和I分別為金融創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級;β0~β3為估計(jì)系數(shù);ρ1~ρ3和λ為空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù);Xit為控制變量;wij為空間權(quán)重矩陣;ui為空間固定效應(yīng);εit為殘差項(xiàng)。采用空間鄰接權(quán)重矩陣,當(dāng)省份i與省份j有共同邊界,則wij=1,相反,則wij=0。
2.1.2 中介效應(yīng)模型
為研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在金融創(chuàng)新與碳排放中的傳導(dǎo)作用,借鑒BARON & KENNY[21]的方法構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型
(2)
(3)
式中α0,α2,η0,η2為估計(jì)系數(shù);π1~π3,θ1~θ3為空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù);νi,?i為空間固定效應(yīng);ζit,τit為殘差項(xiàng)。式(2)檢驗(yàn)金融創(chuàng)新是否影響碳排放,式(3)檢驗(yàn)是否存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介作用。
2.2.1 被解釋變量
中國碳排放主要來源于化石能源的消費(fèi),文中核算2008—2019年中國30個省份能源消費(fèi)所產(chǎn)生的二氧化碳排放總量。參考吳振信的做法[22],選取人均碳排放量作為被解釋變量,人均碳排放量越高,說明碳排放污染越嚴(yán)重。由于碳排放量沒有直接數(shù)據(jù),采用IPCC給出的碳排放計(jì)算方法,選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣8個主要能源品種對各地區(qū)的碳排放量進(jìn)行估算,由于電力并不是一次能源,故未將電力計(jì)算在內(nèi)。計(jì)算公式見式(4)
(4)
式中 CO2it為碳排放量;Eijt為第j種能源消費(fèi)量;σj為標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù);ρj為能源碳排放系數(shù);44/12為碳乘數(shù)因子,k=(1,2,3,…,8)。
2.2.2 解釋變量
目前,對金融創(chuàng)新的測度缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),主要通過單一變量或代理變量衡量金融創(chuàng)新。部分學(xué)者采用多指標(biāo)分析法對金融創(chuàng)新進(jìn)行衡量,主要包括主成分分析、因子分析、熵值法及DEA等方法。林毅夫指出金融創(chuàng)新要因地制宜,其在考慮金融產(chǎn)品、機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新的同時也要考慮各地區(qū)的自身金融發(fā)展水平[23],文中借鑒林毅夫的觀點(diǎn),并參考已有研究及測度方法[24],采用多指標(biāo)分析法,從地區(qū)金融總體發(fā)展水平、金融市場創(chuàng)新、金融產(chǎn)品與機(jī)構(gòu)創(chuàng)新和金融資源配置4個方面選取14個指標(biāo)構(gòu)建金融創(chuàng)新評價體系具體指標(biāo)見表1,采用因子分析法對金融創(chuàng)新指標(biāo)進(jìn)行測算。
表1 金融創(chuàng)新綜合評價指標(biāo)
2.2.3 中介變量
借鑒徐德云的做法[25],計(jì)算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)
Iit=Y1it×1+Y2it×2+Y3it×3
(5)
式中Y1it,Y2it,Y3it分別為t時期i地區(qū)第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重。
2.2.4 控制變量
為了模型的可靠性,借鑒張偉等的研究[26],選取開放性水平、能源強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長水平以及環(huán)境規(guī)制作為控制變量(表2)。
表2 各變量的定性描述
基于2008—2019年中國30個省市自治區(qū)(不包括西藏以及港澳臺地區(qū))的面板數(shù)據(jù),金融創(chuàng)新數(shù)據(jù)主要來源于《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份區(qū)域金融運(yùn)行報告;計(jì)算碳排放的能源數(shù)據(jù)均從《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中分地區(qū)分品種能源消費(fèi)量中獲??;其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》等。為排除物價因素影響,對GDP以2000年的不變價格進(jìn)行平減,為降低數(shù)據(jù)離散程度,將非百分比指標(biāo)度量的變量取對數(shù)處理。
首先,選取樣本初期(2008年)和樣本末期(2019年)為代表性年份,采用Arcgis軟件自然斷點(diǎn)分級法,將人均碳排放量分為3類,分別為低碳排放區(qū)、中碳排放區(qū)和高碳排放區(qū)。從圖1可明顯看出,碳排放整體呈現(xiàn)“北高南低”的分布格局,具有明顯的時空差異特征,高碳排放區(qū)主要分布在內(nèi)蒙古、寧夏和山西等煤炭資源富集區(qū),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重工業(yè),低碳排放區(qū)主要分布在安徽、上海、湖南、湖北等東部和中部經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)省份。對比來看,2008—2019年遼寧由高碳排放區(qū)下降至中碳排放區(qū),黑龍江、吉林等部分省份由中碳排放區(qū)下降至低碳排放區(qū),這一變化與東北地區(qū)能源轉(zhuǎn)型密切相關(guān)。
圖1 30個省份碳排放空間分異Fig.1 Spatial differentiation of carbon emissions in 30 provinces
其次,對金融創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和碳排放的全局莫蘭指數(shù)(Moran’s I)進(jìn)行測算(表3)。除2018年金融創(chuàng)新的Moran’s I為負(fù)外,其余年份金融創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和碳排放的Moran’s I均通過了顯著性檢驗(yàn),這表明省級層面的金融創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和碳排放均存在空間集聚的特點(diǎn)。
表3 全局莫蘭指數(shù)
最后,進(jìn)一步對碳排放的空間聚類進(jìn)行分析,根據(jù)空間關(guān)聯(lián)類型將30個省份分為4類,分別為高高聚集、低低聚集、低高聚集和高低聚集。圖2展示2008年和2019年碳排放的莫蘭散點(diǎn),可以看出,大部分省份碳排放都處在第1象限和第3象限,說明各省份間存在高高聚集和低低聚集的特征。高高聚類大部分集中在內(nèi)蒙古、寧夏、山西等中西部地區(qū),即自身人均碳排放量高且被周邊高碳排放地區(qū)包圍。低低聚類主要集中在廣東、湖南等東部地區(qū),即本省份與鄰近省份碳排放均較低。僅有少數(shù)省份位于第2和第4象限,即低高聚集和高低聚集,說明這些省份自身的碳排放未對其他省份產(chǎn)生吸引作用。
圖2 2008年和2019年碳排放的Moran’s散點(diǎn)Fig.2 Moran’s scatter plots of carbon emissions in 2008 and 2019
利用Stata 15.0軟件對空間計(jì)量模型的具體選擇進(jìn)行判斷。首先,進(jìn)行LM檢驗(yàn)、LR似然比檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果均在1%顯著性水平內(nèi),拒絕原假設(shè),說明空間杜賓模型不可退化成空間滯后模型或空間誤差模型;其次,對3個模型進(jìn)行Hanusman檢驗(yàn),p值均為0.000,拒絕隨機(jī)效應(yīng)的假設(shè),故選擇固定效應(yīng)的空間杜賓模型。最后,根據(jù)比較空間杜賓模型中3種模型的擬合度R2和Log-likelihood發(fā)現(xiàn),空間固定效應(yīng)模型的模型擬合度最高,因此,下文主要對空間固定面板杜賓模型的回歸結(jié)果進(jìn)行分析。
由表4可知,金融創(chuàng)新對30個省份碳排放的回歸系數(shù)在5%顯著性水平上為負(fù),說明金融創(chuàng)新有效降低碳排放,金融創(chuàng)新通過資源配置、金融要素創(chuàng)新等,對碳排放起到抑制作用,假設(shè)一得到驗(yàn)證;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放的估計(jì)系數(shù)在1%顯著性水平上負(fù)相關(guān),證明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級可以有效降低碳排放,各省份通過調(diào)整三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例,改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局,降低能源需求,促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,從而顯著減少碳排放量,因此,假設(shè)二得到驗(yàn)證。
表4 金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放的影響
從控制變量看,能源強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)增長顯著促進(jìn)地區(qū)的碳排放;中國的開放性水平并未對碳排放量產(chǎn)生很大的影響;環(huán)境規(guī)制的估計(jì)系數(shù)與碳排放呈顯著正相關(guān)關(guān)系,印證Sjak Smulders提出的“綠色悖論”的觀點(diǎn)[27];技術(shù)創(chuàng)新對碳排放的影響不顯著,可能是技術(shù)創(chuàng)新同時受結(jié)構(gòu)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)的影響,導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新對降低碳排放的貢獻(xiàn)不足。
為進(jìn)一步探究金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放的空間溢出效應(yīng),將其平均總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)(表5)。金融創(chuàng)新對碳排放的直接效應(yīng)在5%水平上顯著負(fù)相關(guān),說明金融創(chuàng)新有效降低該地區(qū)的碳排放,間接效應(yīng)影響為負(fù),但不顯著,導(dǎo)致該結(jié)果的原因可能是目前金融創(chuàng)新水平較低,相比于其他影響因素來說,其對鄰近地區(qū)的擴(kuò)散影響較不明顯;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放的直接效應(yīng)顯著為負(fù),間接效應(yīng)為正,但不顯著,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進(jìn)本地區(qū)碳減排,隨著本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,部分高污染性的密集型工業(yè)產(chǎn)業(yè)會向相鄰地區(qū)進(jìn)行轉(zhuǎn)移,從而降低本地區(qū)的碳排放。
根據(jù)表4和表5的分析結(jié)果,發(fā)現(xiàn)金融創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級都對碳排放起到抑制作用,進(jìn)一步對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),估計(jì)結(jié)果見表6。
表5 直接效應(yīng)和間接效應(yīng)
表6 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介作用回歸結(jié)果
在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級模型中,金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在1%水平上顯著正相關(guān),這意味著金融創(chuàng)新在一定程度上對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級存在正向影響,且對相鄰地區(qū)存在空間溢出效應(yīng),金融創(chuàng)新通過多種創(chuàng)新手段向產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型提供良好的資金基礎(chǔ),假設(shè)三得到了驗(yàn)證。在剔除了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的碳排放模型中,金融創(chuàng)新與碳排放的回歸結(jié)果依然顯著為負(fù),說明金融創(chuàng)新可以直接降低碳排放?;谝陨戏治觯a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在金融創(chuàng)新對碳排放表現(xiàn)出部分中介作用,金融創(chuàng)新一部分能夠直接降低碳排放,一部分可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級來降低碳排放,假設(shè)四得到驗(yàn)證。
進(jìn)一步檢驗(yàn)金融創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和碳排放的直接和間接效應(yīng),可以看出,剔除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的碳排放模型中,金融創(chuàng)新對碳排放的直接和間接效應(yīng)都在1%顯著性水平上負(fù)相關(guān),證明金融創(chuàng)新不僅對當(dāng)?shù)氐奶寂欧糯嬖谝种谱饔?,同時也促進(jìn)鄰近地區(qū)的碳減排;同時,從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級模型的檢驗(yàn)結(jié)果看,金融創(chuàng)新在影響該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時也促進(jìn)鄰近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。
為確保模型的穩(wěn)健性,采用地理權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣對原有矩陣進(jìn)行替換,檢驗(yàn)金融創(chuàng)新對碳排放的影響以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介作用。根據(jù)表7可知,回歸結(jié)果及顯著性與上文基本一致,說明回歸結(jié)果穩(wěn)定可靠。
表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
1)中國30個省份的面板碳排放總體呈現(xiàn)“北高南低”的空間格局,金融創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放均存在正向顯著的空間相關(guān)性。金融創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠有效降低本地區(qū)的碳排放量,且金融創(chuàng)新對碳排放的影響具有顯著的空間溢出效應(yīng),其對鄰近地區(qū)的碳排放存在抑制作用。金融創(chuàng)新不僅促進(jìn)當(dāng)?shù)睾袜徑貐^(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,還可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級間接降低地區(qū)碳排放量。
2)為有效促進(jìn)碳減排,各省份應(yīng)重視金融創(chuàng)新對當(dāng)?shù)丶班徑貐^(qū)碳減排的作用,加快金融創(chuàng)新步伐,大力開發(fā)綠色金融產(chǎn)品,促進(jìn)相鄰省域聯(lián)動創(chuàng)新,優(yōu)化金融資源配置,激發(fā)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的活力,從生產(chǎn)端控制能源消耗,推進(jìn)低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展,加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,從各方面全面降低碳排放。