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浅议金融发展与碳排放的非线性关系

分类:金融论文   更新:2018/4/23   来源:网络

  引言

  伴随着过去三十余年经济持续高速增长,我国环境污染问题日益严重,环境承载能力已趋极限,环境污染产生的经济成本是十分巨大的。要实质性改善我国环境不仅仅要依靠更强有力的末端治理措施,还必须采用一系列财税、金融等手段改革资源配置的激励机制[1]。在资源配置中,“十三五”规划提出,要大力发展绿色金融,引导社会资金从“两高一低”行业退出,更多地投向绿色环保产业,促进绿色清洁生产。与现有大多数研究从经济结构、能源消费、城镇化和贸易开放等角度来考察我国碳排放影响因素不同,本文拟从绿色金融视角来研究金融发展对碳排放的影响,并在PSTR模型的非线性分析框架下,深入研究中国不同省际地区发展特征差异对两者关系的影响,以更好地发挥金融发展在地区节能减排中的作用,为促进地区绿色金融发展提供决策依据。

  2 文献综述

  自从温室气体排放引发全球气候问题成为全球关注焦点以来,学界围绕碳排放核算、碳排放权利分配以及碳排放影响因素研究进行了大量研究。其中,在环境压力驱动影响因素的STIRPAT模型分析框架下,国内外学者实证检验了经济增长、能源结构、产业结构、贸易开放和城市化等因素对碳排放的影响 [2~5]。近年来,金融发展对碳排放影响引起了学者的关注。一方面,金融发展可以通过缓解消费者和企业的融资约束,刺激消费投资增长,从而扩大经济规模和能源消耗,使得碳排放量显着增加。Sadorsky的研究发现,金融发展使得消费者可以更容易地获得信贷,从而刺激消费者购买汽车、空调和冰箱等耗能大件产品,增加碳排放[6]。同样,金融发展也可以提高企业融资可得性和降低企业融资成本,从而促进企业购置大型设备、新建生产线和扩大生产规模,这些必然会增加能源消耗和碳排放 [7]。

  另一方面,Shahbaz等认为金融发展可以通过促进企业技术创新以及为环保产业项目和清洁生产技术研发应用提供资金支持等渠道,引导经??结构和能源结构调整,实现低碳经济发展,从而实现碳排放可持续下降[8]。特别是在绿色金融发展的大背景下,发达的金融市场可以为企业节能减排项目提供多样化的融资工具,同时,企业也有很强动机通过清洁生产来提高社会责任形象,以便更好地融资。因此,从理论上看,金融发展既可以通过引致需求、扩大经济规模和能源消耗、产生金融发展对碳排放增加的规模效应,也可以通过调整结构、促进清洁生产、产生金融发展减少碳排放的结构效应,即金融发展对碳排放的影响存在不确定性。实证方面,一些学者利用时间序列模型或面板数据技术,对金砖四国、土耳其和南非等国研究发现,金融发展与碳排放在不同国家呈现出不同的影响,甚至在同一国家不同时期也表现出不一样的影响关系 [9~12],即两者之间关系十分复杂。   需要指出的是,国内外实证研究大都使用线性模型研究金融发展与碳排放之间关系,对两者可能涉及到的非线性关系研究不够,所得出的结论也不一致甚至截然相反。特别地,现有研究使用的大都是时间序列数据,即使面板数据模型也是在线性分析框架建立的,没有考虑到地区差距视角下金融发展与碳排放之间的复杂性。由于我国各地区经济发展和禀赋结构存在较大异质性,金融发展与碳排放之间的关系可能受到这些异质性影响,从而呈现出非线性效应。因此,本文将从省际间异质性视角出发,基于2000~2014年我国30个省(市)面板数据,利用能够根据地区属性差距进行内生分组的面板平滑转换模型(PSTR),在实证分析金融发展对碳排放影响的整体基础上,深入研究经济发展水平、产业结构、能源结构和贸易开放等不同省际特征差异对两者关系所产生的非线性影响,以更好地发挥金融发展在区域节能减排中的作用,促进区域绿色金融发展。

  3 模型、变量及数据说明

  3.1 模型设定

  为了研究基于不同发展水平和经济结构等地区差异下我国金融发展与碳排放之间的非线性关系,本文采用González等提出的面板平滑转换PSTR模型 [13]进行实证分析。

  式(1)中,yit和xit分别是被解释变量和解释变量,即碳排放和金融发展;转换函数g(qit;γ,c)是一个取值介于0和1之间的连续函数;qit、γ、c分别是转换变量、平滑参数和位置参数;m是位置参数的个数,通常取值为1和2。当m=1时,转换函数含有一个位置参数:

  此时,模型(3)为三区制的面板平滑转换模型,转换函数关于(c1+c2)/2对称,并在该点取得极小值,处于中间区制状态。

  需要指出的是,在对PST

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