［提要］　随着我国经济的高速发展，一个突出的环境因素就是二氧化碳排放量急剧增加。由于环境问题越来越备受人们关注，绿色金融是近期比较热门的话题。在借鉴过去其他学者对绿色金融研究的基础上，本文选取绿色投资和绿色保险来代表绿色金融，对2002～2014年我国30个省区的相关数据建立面板数据模型，从而对二氧化碳排放与绿色金融发展程度关系进行实证分析。结果显示表明：绿色投资发展程度与绿色保险发展程度对CO2排放强度都有负向影响，随着绿色金融发展程度越高，CO2排放强度降低。最后对实证结果提出若干建议。

关键词：绿色金融；绿色保险；绿色投资；二氧化碳排放强度

基金项目：福建省教育厅课题：“福建省加快发展互联网金融的对策研究”（编号：JAS14172）

中图分类号：F830.3 文献标识码：A

收录日期：2018年3月12日

一、前言

改革开放以来，随着我国经济的高速发展，经济建设总体取得了显著的成就，但这种经济增长的代价是牺牲环境。一个突出的环境因素是我国二氧化碳排放量急剧增加，国际能源总署公布的数据，我国CO2排放量在1980～2010年增加了接近50亿吨，2007年我国超过美国，CO2排放量居世界第一位，2011年CO2排放量占了全球1/4。因二氧化碳极大的破坏了气候与环境，人们对节能减排的呼声日益高涨。绿色金融发展在推进经济低碳化过程中发挥着重要作用，中国银监会、中国人民银行、国家环保总局于2007年联合发布了《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》提出金融机构要开展绿色信贷，通过严格的信贷对“两高一剩”的产业贷款进行控制。发展绿色金融，最终的目的就是要节能减排，保护环境，建设可持续发展的经济体，但是不能盲目的把资金往只要有涉及绿色概念的企业就投入，因为实际上其所达到节能减排的效果并没有通过权威的衡量。

二、文献综述

（一）国内从我国绿色金融的现状、问题并给出政策建议理论研究入手的学者。董捷（2013）认为我国绿色金融发展中社会各界绿色金融意识不强、金融机构发展绿色金融也存在较多问题、绿色金融市场体系和法律体系都不完善等问题，然后给出相应的对策建议，比如，加强对绿色金融的宣传，建议金融主管部门抓紧制定和出台绿色金融发展战略和配套政策措施，完善绿色金融市场与法律体系；易金平、江春（2014）则以湖北省为例，分析绿色金融的主要问题：绿色金融的基础保障不完善、深入践行绿色金融理念的绿色机构不多，绿色金融产品和市场缺少深层次创新、信息不对称导致绿色金融风险较大、碳排放权交易试点面临诸多障碍。然后提出湖北绿色金融发展的优化路径：发挥政府的引领和统筹作用，夯实金融业绿色金融发展基础、健全域内信息共享机制以及推进碳排放权交易市场建设等措施；徐剑波（2014）通过总结福建省绿色金融发展的成效与做法，分析借鉴国际主要国家发展绿色金融的先进经验，并提出下阶段促进福建省绿色金融发展的措施建议，如持续推进绿色信贷产品和机制创新，支持符合条件环保企业上市或股权融资等措施；张文中（2005）对比国内国外绿色金融的发展水平，国外对于可持续发展的观念日益增强，有关可持续的新金融理论已经深入开展，并取得相当成果。而认为国内对绿色金融的开展只是徒有虚表，并呼吁我国要引进国外研究成果，在此基础上进行研究，缩短国内外差距，制定绿色金融指导原则，将绿色金融融入所有战略操作层面。

（二）有部分学者对绿色金融发展与经济增长关系进行分析。林啸基于SWOT战略选择，认为我国绿色金融发展劣势大于优势，分别在宏观和微观层面对绿色金融法经济效益分析表明，前者表明绿色金融将促进经济增长，但经济增长对绿色金融推动力不强，后者表明绿色金融相关产业——低碳环保产业收益性和成长性好，但风险较大，同时目前金融业与低碳、环保行业关联性偏弱。陈植雄对绿色金融与经济发展进行实证分析，选取GDP与污染治理投资、污染直接经济损失、污染事故赔罚款总额作为反映我国经济与绿色金融投资发展状况的代表，分析结果表明只有环境污染治理投资与GDP存在高度线性相关；宁伟、佘金花（2014）基于协整检验和向量误差修正模型（VECM），实证研究了绿色金融发展与宏观经济发展之间的关系，研究发现，从长期看来，绿色金融发展规模、绿色金融资源配置效率都对宏观经济发展具有负向影响，绿色金融不仅未能促进宏观经济的增长，反而阻碍了宏观经济增长，并且绿色金融资源配置效率是宏观经济增长的Granger原因，但绿色金融发展规模不是宏观经济增长的Granger原因。

（三）对中国绿色金融发展程度测度的分析。曾学文（2014）、张玉（2016）构建出一套适合我国绿色金融发展的评价体系，将综合评价指标体系按照不同的金融服务类型分为五个维度，分别为绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资以及碳金融。并从两方面来赋予权重，一方面根据各金融领域的资产规模等比重来客观衡量不同绿色金融维度的重要性；另一方面，通过专家打分等方法确定权重，从而平衡不同维度间的统计口径差异，从评价结果看出我国绿色金融发展总体稳中有升，但增速低于我国GDP平均增速。

（四）近年来环境污染研究文献的重点转向二氧化碳排放因素分析。主要的研究包括Tamazian et al（2009），Tamazian and Rao（2010），Jalil and Feridun（2011），Shahbaz et al（2013），Ozturk and Acaravai（2013），这些研究主要是写经济增长、城镇化、贸易开放、金融发展都是二氧化碳排放重要的影响因素；严成樑、李涛（2016），主要通过分析金融发展对二氧化碳排放的影响，建立了金融发展作用于二氧化碳排放的机制模型，并且实证研究了金融发展对我国二氧化碳强度的影响，研究发现，信贷规模与二氧化碳强度之间存在倒U型关系，FDI规模与二氧化碳强度之间存在U型关系，金融市场融资规模、金融业竞争、信贷资金分配的市场化有利于降低二氧化碳强度，并给出了一些政策，指出银行信贷要像绿色经济和低碳经济倾斜，尤其是要加大对环境友好型企业、能源节约型企业的支持，甄别和评估外商直接投资的环境改善效应和技术提升效应，该文的重点建议在于引入有利于我国核心技术提升和低碳发展的FDI。

现有的研究虽然指出要引导社会资源向绿色经济和低碳产业倾斜，但并没有考虑引导绿色保险还是绿色投资中的哪一个效率更高、效果更好，缺乏研究中国绿色金融发展程度与二氧化碳排放量的关系。所以本文结合对中国绿色金融发展程度的分析与二氧化碳排放强度的分析，试图研究中国绿色金融发展程度与二氧化碳排放量的关系。

三、实证模型设定与变量选取

（一）实证模型拟设定。我们通过构建如下的回归方程考察绿色金融发展程度对二氧化碳强度的影响：

ln■=?琢0+?琢1lnInvest+?琢2lnInsurance+?琢3lnOpen+?琢4lnStru+?琢5Urben+?着

其中被解释变量为二氧化碳强度（CO2/GDP），核心解释变量包括绿色投资（Invest）和绿色保险（Insurance）。因为对二氧化碳排放的影响因素还有很多，根据通常的思路，我们引入开放性水平（Open）、产业结构（Structure）以及城镇化（Urben）。

（二）变量选取和数据说明。按照通常的思路，用规模以上工业部门增加值占GDP的比重表示产业结构，用城镇人口占总人口的比例表示城镇化水平，用进出口总额除以GDP表示开放性水平。现有的研究主要用绿色信贷、绿色保险、绿色投资发展程度来衡量绿色金融发展程度，其中由于我国绿色金融发展研究水平有限，绿色信贷才刚刚发展起来，所占的比重微乎其微，所以这里舍弃这个变量。绿色保险由农业保险规模占比：农业保险支出/保险总支出，农业保险赔付率：农业保险支出/农业保险收入，环境责任保险额比例：环境责任保险额/保险总额，环境责任保险赔付率：环境责任保险支出/保险收入这四个三级指标组成；绿色投资由治理环境污染投资占比：污染治理投资占GDP比重，节能环保公共支出占比：节能环保产业财政支出/财政支出总额这两个三级指标组成，由于每个二级指标下的三级指标相对独立，因此三级指标主要采取平均赋权的形式。

国际能源总署（IEA）等国外权威机构对我国总量二氧化碳排放有很好的估算，关于我国省级层面二氧化碳则缺乏相应权威机构的估算。参考郭义强和郑景云（2010）的思路，本文通过公式估算化石燃料产生的二氧化碳：E■＝■?琢i?茁iEi，其中?琢i为第i种能源的氧化率，?茁i为第i种能源的二氧化碳排放系数，Ei为第i种能源的消耗量。根据李锴和齐绍洲（2011）的研究，水泥生产也是产生二氧化碳的重要原因，所以也要加总水泥产生的二氧化碳。水泥排放系数0.2t/t（刘宇2007）。通过加总化石燃料产生的二氧化碳和水泥生产产生的二氧化碳得到各省份历年的二氧化碳排放总量。在此基础上，我们用二氧化碳排放总量除以实际GDP得到单位GDP的二氧化碳排放量，如表1所示。（表1）

各类能源消耗量数据来源《中国能源统计年鉴》；各省份历年的水泥生产数量来源于中经网统计数据库；城镇化水平、产业结构和开放性水平数据都根据《中国统计年鉴》提供的数据计算得到；绿色保险的数据来源于《中国保险年鉴》；绿色投资的数据来源于《中国统计年鉴》。

本文提出假设：认为绿色金融发展程度越高一定程度上会降低CO2排放强度，但影响程度不一定很显著。

四、数据检验与实证分析

在回归之前，本文对2002～2014年30个省的数据进行统计性描述，可以知道样本中包含390个数据（T=13，N=30），是一个较大的长面板数据。（表2）

（一）单位根检验。面板数据模型首先要对面板数据进行单位根检验，检验数据是否平稳。文章采用适用于同根检验的LLC检验、适用于不同单位根的ADF检验和PP检验。据表3显示的结果可知：面板数据大部分存在单位根，表明该数据不平稳，且通过一阶差分后检验结果拒绝存在单位根的原假设，即所有变量均为一阶单整变量。（表3）

（二）面板的协整检验。由于该面板数据变量存在一阶单整，所以该面板数据需进行协整检验，文章采用的是Pedroni方法，结果如表4所示。结果表明，除Panel v和Panel rho检验接受原假设外，其余检验均拒绝“不存在协整关系”的原假设。综合考虑，笔者认为该模型数据存在协整关系，即该面板数据存在长期均衡关系，因此可以进行回归分析。（表4）

（三）面板数据模型的选定。处理面板数据的计量模型一般有混合模型和个体固定效应模型，F检验可以确定用哪种模型。而个体固定效应模型又可以分为固定效应模型和随机效应模型，HASUMAN建立可以确定用何种模型。表5、表6是F、hasuman检验结果。（表5、表6）

根据F检验和Hasuman检验结果，文章适宜采用固定效应模型。固定效应实证检验后，其分析结果如表7所示。（表7）

30个省的数据检验结果：（1）R-squared为0.8656，说明拟合效果很好；（2）绿色投资发展程度对CO2排放强度的影响在1%水平上显著，影响系数为负（-0.07）；（3）绿色保险发展程度对CO2排放强度的影响在5%水平上显著，影响系数为负（-0.02）；系数为负说明了，绿色金融发展程度越高，CO2排放强度降低。但影响系数都比较小，说明影响程度不大。实证结果总体符合原假设，绿色金融发展程度越高一定程度上会降低CO2排放强度，但影响程度不显著。

五、结论和政策建议

本文通过构建模型进行实证分析，考察了绿色金融发展程度对二氧化碳排放的影响，研究结果表明，绿色金融发展程度对二氧化碳强度的影响是确定的，绿色投资和绿色保险对应的系数为负，这说明绿色投资的发展程度越高会降低二氧化碳排放强度，但是效果不是很明显。需要说明的是本文的实证研究存在一定的缺陷。例如衡量绿色金融发展程度的可能不只绿色保险和绿色投资这两个变量，并且绿色信贷又被舍弃，存在一定的误差。又例如，绿色投资的衡量水平也存在误差，可能还有其他三级指标也要纳入。

本文的政策建议主要包括如下两个方面：（1）既然绿色投资发展更有利于降低二氧化碳排放强度，那么国家政策要向绿色投资倾斜，加大对绿色投资方向的投资；（2）我们要加快绿色金融其他维度的发展，比如绿色信贷的发展，提升节能减排企业的贷款额度，降低高能耗企业的贷款额度。

（作者单位：集美大学财经学院）

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