金融发展与碳排放研究

金融发展与碳排放研究摘要随着中国经济发展加快，环境污染也愈发严重，探究如何降低环境污染问题刻不容缓；随着低碳减排的发展方针提出，探究金融发展如何影响碳排放量。本文主要基于STIRPAT变化模型，研究了金融发展对于人均碳排放量的影响以及其作用机制路径。在理论分析部分，本文首先介绍了金融发展与碳排放的相关概念，并利用五大理论描述了金融发展的相关理论知识，接着通过从技术进步视角、产业结构视角及总量扩大视角对金融发展与碳排放的作用路径进行理论分析，提出金融发展会如何影响碳排放的问题，并提出了金融发展与碳排放负相关的假设。在实证分析部分，本文首先构建STIRPAT变化模型，将面板数据进行描述性分析，得到金融发展与碳排放水平目前的状况。然后，本文验证了模型的相关性并对模型进行了回归，得到结论。最后，基于上述原因分析，本文提出了如何治理碳排放的相关建议及对策。研究结果表明，对于目前中国的情况来看，金融发展会增加人均碳排放量，反对原假设，其原因经本文推测得到为总量扩张效应大于了技术进步效应，故金融发展与碳排放为同向变化。针对中国金融发展会正向影响人均碳排放量原因及特征，本文提出了加强支持技术进步力度、推动金融机构改革、推动产业结构优化等方面的建议。本文创新可能体现在两个方面，一方面体现在本文数据基于最新的2020年中国能源统计年鉴进行分析；另一方面则通过实际情况创建了独特的统计模型，即STIRPAT变化模型。关键词：金融发展程度；人均碳排放量；技术水平；STIRPAT目录TOC\h\z\t"毕业论文1,1,毕业论文2,2"25363摘要 -15-引论（一）研究背景及意义1.研究背景近几年来，随着中国金融业的逐渐成熟，中国金融部门也逐渐进入高速发展阶段，根据《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》显示，2020年中国的货币和准货币（M2）供应量在年末达到了218.7万亿元，货币和准货币（M2）供应量同比增长率也高达10.1%，在全球范围内都遥遥领先。此外，根据国家统计局数据显示，境内上市公司数也于2020年达到了4154家，充分体现了中国金融市场的高速发展状况。然而随着经济发展水平的提高，自然环境的恶化与气候变化的反复无常也在对全球各个国家造成相当之大的人力物力上的损失。由于温室气体造成的全球气候变暖，冰川融化，臭氧层空洞等现象已经困扰全球公民数十年之久。在温室气体之中首当其冲的罪魁祸首便是二氧化碳。2018年，我国煤炭消费总量达到39.8亿吨，相较于十年前2008年时的28.1亿吨增长了41.6%；天然气生产量达到1601.6亿立方米，相较于十年前2008年时的803亿立方米增长近一倍。高额的燃料生产与消耗将带来大量的二氧化碳排放，从而对自然环境造成极大的负面影响。我国的金融发展与碳排放近乎是在相同的时刻到达了全球顶峰。在这高速的金融发展水平与大量的二氧化碳排放中或许存在一些联系。那么金融发展对碳排放又怎样的影响？金融发展是如何影响碳排放的？是加快了二氧化碳排放的增长还是减缓了类似的温室气体的排放？这其中又存在怎样的机制？2.研究意义本文将基于2008年至2018年全国各省区的动态面板数据进行实证分析，研究金融发展对碳排放的影响。本文具有现实与理论两个角度上的如下意义：从现实的角度来看，通过本文的研究，可厘清金融发展对于碳排放的影响路线，首先便于实现工业企业以及燃料生产商对于自身燃料的筛选、排放进行管控，从而对环境造成正面的影响；其次可帮助全国企业筛选优秀的上游燃料；再者，本文的研究也可帮助政府对于工厂、燃料生产商更好地进行管控，严格控制燃料的品质与成分。同时，本文的研究对于金融发展也有一定的帮助，可帮助国内的金融行业企业对于碳排放有更加深刻的认识并且可以帮助他们对低碳发展做一份贡献，致力于追求绿色金融与低碳发展齐头并进的目标。从理论的角度，本文的研究有助于深层次了解金融发展对于碳排放的作用轨迹。对于过去，本文的研究可帮助分析中国发展道路上金融发展与碳排放同时快速增长的原因及其影响因素；对于未来，本文的研究可为更深的理论分析进行铺垫，来进行更加复杂、繁琐的模型分析。（二）文献综述1.金融发展的相关研究在金融发展的相关研究中，国内外学者的研究主要集中在金融发展与企业的关系、金融发展与经济的关系与金融发展指数三大方向。在金融发展与企业关系的相关研究中，陈耿等（2015）提出了“金融发展水平越高，信贷歧视的减弱会使民营企业与国有企业的银行借款期限更加接近”的假设，并选择了公司产权与金融发展水平两个解释变量，企业规模、负债率等六个控制变量进行了建模分析，通过2003-2012年之间的Altman-Z系数验证了该假设，阐述了金融发展能够帮助弱化信贷歧视，随着金融发展水平提高民营企业的银行借款期限结构也会延长，且与国有企业之间的差距会弱化的观点，总结了对于民营企业优化资金来源、资本结构等相关启示。在区域金融发展与企业融资约束的相关研究中，谢军、黄志忠（2014）建立NPV模型分析了区域金融发展对企业融资约束的影响，提出了外部资本市场对于内部的资本市场存在功能替代效应，得到了发挥内部资本市场融资效用的关键路径之一是提高公司治理的结论。在金融发展与经济关系的相关研究中，王宇鹏、赵庆明（2015）通过计算1961-2012年七国集团国家和新兴市场国家的平均经济波动率、私人信贷规模占GDP的比重来先后建立三个模型进行分析、检验，得到了金融发展程度与宏观经济波动率呈负相关。借助非限制性空间计量模型，实证研究了环境规制对外企规模的影响，认为环境规制对外企发展有消极影响。陈丰华（2021）使用DEA-Malmquist指数方法测算了中国2007-2018年金融服务实体经济发展的效率水平以及其变动的进程趋势，提出了2007-2018年间中国金融支持实体经济发展效率呈现整体上升趋势，并主要受到技术水平的发展阶段的影响，各区域金融支持实体经济发展效率呈现出明显的区域差异性特征并根据研究结论，提出了要完善金融体系、促进金融创新、减少政府干预、优化宏观经济环境等建议。在金融发展指数的相关研究中，杨子荣、张梓润（2021）从规模、活力、效率、稳定性、金融服务的可得性五个维度，将中国的整体金融市场的发展程度化为指数，并且利用了海外资料实证检验该指数的合理性。郭峰等（2020）通过使用全面详尽的小规模数据，创建了较为完整的2011—2018年包含国内31个省、337个地级以上城市和约2800个县域的北京大学数字普惠金融指数。该指数描述了中国不同地区数字普惠金融的发展趋势：中国数字普惠金融总体上表现出了很强的地区收敛特征，同时也展现了很强的空间集聚性和空间异质性。2.有关碳排放的相关研究有关碳排放的相关研究中，主要集中在碳排放强度与碳排放的空间分布两个方面。在碳排放强度的相关的研究中，朱于珂等（2021）构建了有调节的中介效应模型，发现双向FDI协调发展对区域CO2排放强度的正向直接效应显著，企业绿色技术创新在双向FDI与区域CO2排放强度之间存在负向的部分中介效应，但双向FDI协调发展通过促进企业绿色技术创新进而抑制区域CO2排放强度的间接效应所占比重较低。余志伟等（2021）以中国30个省区市2007—2019年面板数据为研究对象，测量并研究了碳排放强度与产业高级化结构水平，并在这个基础上建立空间计量模型分析了产业结构高级化对碳排放强度的空间溢出效应，建立面板门槛模型分析了产业结构高级化对碳排放强度的非线性影响。谢云飞（2021）利用2011—2018年省级面板数据，分析了数字化的经济发展与地区性碳排放有何关系。在有关碳排放的空间分布问题相关的研究中，刘华军等（2021）总结了我国1997—2017年这20年间共2725个县域单元的碳排放数据实证研究了中国碳排放的空间格局及分布动态演进，最终得到了四个重要结论：中国碳排放仍处于上升阶段；中国碳排放具有东高西低的空间分布特征；中国碳排放的区域差异在空间维度上逐渐趋同；从我国县域单元来看，中国碳排放的分布动态呈现空间收敛模式。王睿等（2021）在此基础上进一步探究了空间分布特征以及城镇化水平对碳排放的影响，最终发现中国县级城市碳排放量非均衡性较高，且城镇化水平能够剧烈影响西部欠发达地区。3.有关金融发展与碳排放的研究目前国内外有关金融发展与碳排放的关系的研究不多，大多是有关金融发展、经济增长对碳排放的作用机制的基础研究。例如朱东波等（2018）提出了中国当前的金融发展有助于碳排放的降低，并促进经济低碳化发展、空间异质性会对金融发展与碳排放之间的关系造成影响等结论。4.文献评述综上所述，学术界虽然不乏与金融发展、碳排放相关的研究成果，但这二者之间的关系以及影响因素仍待更深一步的研究。即使是研究金融发展与碳排放之间的关系的学术成果也在近年来较为少见。另一方面来说，从前的学术成果所选用的实证模型在近年来也经过时间的检验，被筛选出了更多更精确、更便于操作的模型。因此，本文用近年来更新的数据，更加合适的模型，来探究金融发展与碳排放之间更加深层次的关系以及影响因素。（三）研究内容与方法1.研究内容本文主要研究金融发展程度与碳排放之间的关系，通过STIRPAT变化模型来对六个变量进行理论分析与实证分析，最后通过回归分析的方式得出二者之间的关系。本文技术路线如图1所示。2.研究方法本文在金融发展与碳排放的研究中，主要运用的研究方法包括：理论分析与实证分析相结合的方法。本文首先引入了金融发展与碳排放各自相关的理论进行规范分析，在理论视角下探究金融发展对碳排放的作用机制，随后进行了数据搜集工作并给出描述性统计结果。最终本文结合理论机制对碳排放的影响因素进行实证检验。数据分解法。在测算碳排放具体数据时，由于数据没有被直接统计，需要进行一系列换算，于是本文采用数据分解法，将人均二氧化碳排放量分为四个部分，并分别收集数据进行整合计算，最后得到人均二氧化碳排放量数据。（3）数理建模和计量经济分析相结合的方法。在基于STIRPAT模型的分析框架下，本文建立了理论模型，并根据得到的数据建立了数据面板，使用STATA统计软件对数据进行了处理与分析，最终进行了一系列的检验与经济意义分析。图1技术路线图一、金融发展与碳排放的理论分析（一）概念界定1.金融发展的概念目前为止，学术界尚未对金融发展做一个明确的定义。早在上世纪六十年代，西方学者便率先研究了金融发展的相关理论，Goldsmith（1963）指出，金融发展是一个国家金融结构的变化。Gurley与Shaw（1967）则认为金融发展是各类金融机构和金融资产的规模增加。随着金融行业的发展，国内学者也开始了对于金融发展的研究，白钦先与谭庆华（2006）认为金融发展是一个对于金融功能的逐步完善和丰富的过程。总而言之，本文对于金融发展的认识可以归纳为质与量两方面。从数量的角度来看，金融发展使金融机构的数量增加、金融市场的规模扩大以及金融资产的体量变大；从质量的角度来看，金融发展则指金融结构的不断完善。2.碳排放的概念在这个发展迅速的时代，能源是至关重要的存在。不管是工业还是农业，甚至是人类赖以生存的交通都必须依赖能源才能得以存在。而化石能源就是最主要的能量来源。燃烧化石能源后大量的温室气体随着工业排放进入了大气之中，比如臭氧、二氧化碳等气体。为了避免不必要的误会和降低理解成本，通常将温室气体的排放成为碳排放。相关理论1.金融发展理论上个世纪的六十年代，西方部分经济学家对于金融发展开始了研究，也为发展经济学奠定了基础。首先是Goldsmith所提出的金融结构论为日后蓬勃发展的金融发展的有关理论开辟了道路。随之Shaw和Mckinnon所提出的金融抑制论与金融深化论又对先前的结构论作出了进一步的解释说明并且开创了部分新的研究方向，在金融、经济学界造成了较大的反向，推动了日后其他理论的发展，同时也让其他学者开始了对于发展中国家的金融发展理论的研究。不过对于发展中国家来说，金融自由化的实现并不是一项容易的进程，于是这又引起了许多学者的再次研究。在1997年，Hellman，Murdock和Stiglitz等人提出了金融约束理论。金融结构论在其1969年所撰写并发表的著作《金融结构与金融发展》中，Goldsmith阐述了金融结构和金融发展的理论概念进行了较为深入、系统的首次分析。他认为金融结构的变化既是金融发展的定义，而金融结构是指某个国家的金融机构、工具的种类、变化以及体系。他还通过对上百年内三十余个国家的金融市场数据的整理、总结并进行了横向、纵向的多角度对比后得到了他认为的金融发展的深层逻辑与循环规律，揭示了日后金融结构会将如何变化以及变化幅度。此为金融发展的初期研究，被后人称为金融结构阶段，为后来的研究建立了理论基础，也是其他学者进行深入研究的深层依据。金融抑制论Mckinnon提出金融发展的程度是与不合理管制、对于利润率和外汇的过度管控呈负相关的，过度管制会阻碍金融市场正常的发挥作用，导致存在于利率与汇率供求关系之间的平衡被打破，且这点在发展中国家中体现得更加明显。这么做会使一国的经济产生部分不良反应。比如失去平衡的利润率与汇率会让配置单位资源所花费的成本上升。与此同时，利率的降低会大幅度地降低公民个人持有货币的回报，甚至有可能使收入成为负数，其结果就是金融中介例如银行、券商的储蓄金量降低，从而使外部投融资减少，经济短时停滞。同理，这样的情况在汇率市场也屡见不鲜。这就是所谓的金融抑制，发展中国家的储蓄体系会被其进行制约，对于经济发展不会起到正面作用。金融深化论Mckinnon与Shaw是率先提出金融深化论的两位学者，其理论在该学科领域具有一定的代表性质。他们认为只有实地践行金融深化，完全去除金融抑制，才能够在发展中国家达成通货膨胀的有效管控，保持金融与经济的运行状况顺畅。具体方式为：当局各个分部需要不再超越正常程度范围的对金融市场进行管控，降低对于利率汇率的干预频次，使得市场本身发挥它的作用，并且使利率汇率真正成为所对应供给与需求关系的变换标志。Mckinnon和Shaw指出虽然对于发展中国家来说，外部资金对国内的经济发展是至关重要的，但内部储蓄增长也是经济发展不可或缺的一部分。一味地压制金融发展并不是增加累计货币的方式，要想增加投资储备，加快经济的增长，只有减少抑制程度或放开管制。金融约束论假设当宏观经济较为稳定，通货膨胀率不显著升高等条件满足时，政府可以通过制定关于存款贷款利率、市场准入等方面的金融政策来干预民营企业的租赁价格。这些金融相关规定条例会改变租赁价格在金融与生产两个板块之中的配比，从而使租金的机会增加，若再同时加以政府鼓励，则可以强化各个分部门生产投资储蓄的力量。在这整个流程里，政府应当利用其带头力量，并使用恰当的方式，来协助银行等机构营造发展氛围，激励其在其他未曾探索过的板块进行发掘，使得金融机构存款量上涨，最终深化金融体系。然而，因为其前提较为难以实现，尤其是在发展中国家，所以金融约束论也存在部分局限之处。2.碳排放理论Grossman与Krueger两位经济学家在20世纪的90年代初利用数学建模的方式对人均收入与环境之间的关系进行了深入的研究，得到了当一国的居民经济水平较差时，对环境产生的负面影响是较大的，因为人们对于生产进步的需求是逐渐升高的，他们需要不断进行创新与生产来改善自己的生活环境与条件。但随着经济的不断发展，人们经济程度的发展反而会对环境中的污染造成改善与净化的效果。而随着时间到了1995年，SimonKuznets提出了库兹涅茨曲线，即环境污染与经济发展程度之间的关系是呈现先强后弱的，也就是“倒U型”。环境库兹涅茨假说的内容主要涵盖了这几个方面：首先，Grossman和Krueger认为环境污染程度的评价标准受到经济发展水平、产业结构的改变以及科技程度的上下这几个因素影响。其次，碳排放量的大小也会受到人均GDP的影响。因为如果一个国家的收入水平较低，经济发展较为缓慢，那么人们的生活水平就自然不算理想，他们的主要目标还停留在解决温饱问题和改善自身生活的事情上，便没有精力在乎自身行为对于环境的影响。但如果一个国家的经济水平非常发达，人们收入普遍较高，那么他们就有精力在能好好生活的前提下去担心未来环境污染的问题，于是就会增加在环境保护上的预算。最后，碳排放量还会因为政府“看得见的手”的管控和市场上自发的“看不见的手”的自动调整所受到影响。在市场的运行发展过程中，可能会短暂地出现市场失灵的状况，此时市场内自发的力量，即看不见的手会将市场缓慢地带向正确的方向，与此同时也会将环境保护的理念带给各个市场中的参与者，使人们的环保意识逐渐增强。同样的，政府如果给予适当的激励政策与调控手段，也会让各个个体意识到环境保护的重要性。（三）金融发展影响碳排放的理论机制1.金融系统的功能由金融机构与金融市场共同组成的集合体被称为金融系统。金融系统在学术界被定义的功能有些许差别，本文认为金融系统的功能可以大致分为以下几种：一是优化配置资源效率的功能。金融体系可以将社会上暂时闲置的资金聚集起来，分配给需要使用资金的单位与个体，这样一来，资金的利用效率便提高了；二是中介功能，即用于结算与付款。金融机构是商品交易中各个个体的中间桥梁，如服务的供给商与消费商。可以选择各式各样的金融工具与金融机构进行结算；三是将风险分散化的功能。金融体系使人们在投资时的选择更加多种多样，这样一来，投资者就有更多途径来分散自己的风险。他们可以通过分配不同资产的配比来规避风险，从而达到可接受风险范围内的收益最大化。金融发展影响碳排放的作用路径（1）从技术进步的角度来看金融发展对于碳排放的影响路径。金融行业的不断发展会为经济增长带来持续动力。在经济发展的早期，金融行业内的银行类金融机构会通过宏观政策调控、出台新的文件等方式对金融市场进行调整，从而实现对科研机构、科研项目的资金支持，使得科学技术快速发展，为后续的发展奠定了基础。在经济发展到一定程度后，金融机构也得到了一定的发展，于是能够以更大力度去支持科学研究产业。同时科研领域由于得到了长期高速的发展，也已经存在一定的技术积累，更便于达成科研成果。高水平的科技可以带来更加先进的节能减排技术，从而能以更加环保的能源生产方式替代碳排放。首先，金融发展能从以下几点角度影响技术进步：第一，金融行业可以将社会闲散资金聚集起来进行再分配，从而提高资源利用效率。金融机构不断地聚集闲置资金，并将其源源不断地提供给需要使用资金的单位，使得金融市场上的交易与租赁效率变高，也就是使间接融资更加高效与成熟。有了更先进的间接融资途径，各个企业能够以更快的速度获取资金，也就能发展得更快。同时，企业在不断地更新迭代过程中始终保持优胜劣汰的原则，从而被筛选出来的企业都是优秀的企业，只有拥有适合市场的新理念，才能在激烈的市场竞争中存活下来，而那些观念落后的企业终将会被市场淘汰。这样一来，存活下来的企业会更加重视技术创新，所以金融发展能够助力企业的技术进步；第二，金融发展能够通过吸引外商直接投资（FDI）来促进技术进步。通常来说，FDI只会给予经济与技术较为发达的地区、企业投资，所以为了得到FDI，无数地区与企业会不断向上攀爬，来获取更高的技术水平与经济水平。随后，技术进步又能通过以下途径来影响碳排放：第一，能源利用的效率能够随着技术进步而提高。随着经济的发展，企业的技术水平也逐渐提升，于是企业就有更加先进的技术方式来进行生产工作。通过高效的生产技术，企业能够利用更少的能源来制造与原来相同数量与质量的产品，从而降低了高耗能材料的消耗，进而降低了碳排放量。第二，技术进步能加快新能源对传统能源的替代，从而使能源消耗结构更加合理。有了更先进的技术水平，国家能够大力推动新能源、清洁能源的研发与使用，于是就有更多的传统能源被新能源替代，从而我国的能源消费结构中洁净能源占比更大，进而产生的碳排放就会降低。（2）从产业结构的角度来看金融发展对于碳排放的影响路径。金融行业能够通过吸收暂时闲置的资金，并将其投入到社会上最需要的地方去。而金融机构的资金流向也会引起一定的发展趋势，因为银行等金融机构会选择未来发展前景良好、国家有政策优惠的产业进行投资，从而会改变产业结构。随后，产业结构的改变就会一定程度上导致碳排放的量变。通过长时间的资金支持，金融机构能够使各个不同的产业获得资金，并使得产业结构不断地优化，更加合理。若某地区的第二产业占比过重，在不断优化过程中，势必会降低第二产业的比重，相对地，第一产业和第三产业的比重就上升了。而第二产业是消耗能源最多的产业，所以它的比重降低会带来大幅度的能源消耗降低，从而引起碳排放的减少。（3）从总量扩张效应的角度来看金融发展对于碳排放的影响路径。金融发展将促进实体经济的体量提升，导致两方面的扩张效应。其一就是越来越多的工厂的产生。对于实体经济来说，工厂是其重要的固有资产，兴建工厂无疑是其扩大规模的重要手段之一，而工厂通过不断地生产产品、运作，产生大量的排放物，其中就包含大量的二氧化碳等温室气体。其二，随着金融发展的进程加大，技术的逐渐成熟，工厂的体量与效率也会加大，每个工厂在单位时间内所生产的商品数量增加，运作所消耗的能量也会增加，从而就会产生更多的二氧化碳，于是从这两个角度来看金融发展可能会加剧碳排放量。（四）假设的提出根据前文所述，我国金融发展水平可能通过数种方式与路径来对碳排放量进行影响，且对其影响方式多种多样，在当今时代背景下，国家号召低碳减排，习总书记提出要在保护环境的前提下发展经济，故如今的各种产业目标均基于节能减排的大目标而实施，可见金融行业向着碳减排的方向发展是当今的主流思潮。在这样的前提下，本文假设随着金融发展水平的提升，碳排放量会下降。二、金融发展对碳排放影响的实证分析（一）数据的选取和模型的建立1.变量的选取根据我国发展现状，本文就中国的金融发展状况对碳排放量的影响进行研究，并主要选取以下变量：（1）被解释变量人均二氧化碳排放量（PC）：本文将从金融发展水平、经济发展程度、能源消费强度这几个角度作为变量来研究我国金融发展等相关因素对碳排放量有着怎样的影响。（2）解释变量金融相关率（fir）：由于对于金融发展程度的衡量是很多维度的，无法做到进行详尽全面的描述，故本文从金融发展规模的角度出发，代表金融发展水平。本文将用金融相关率作为衡量金融发展规模的重要指标，而金融发展规模从一定程度上也能反映某国家或地区的货币化程度。金融机构能为当地实体经济提供多少经济支援取决于金融发展规模的大小，金融发展规模越大，金融机构就能提供越多的支持。同时，金融发展规模也决定了金融机构的投资方向，进而影响碳排放量。所以本文认为金融相关率是衡量碳排放的重要因素。并且本文将用存款余额与贷款余额的比例作为金融相关率的计算方法。其他控制变量地区开放程度（open）：用我国的进出口总额与GDP的比值来代表开放程度，随着经济逐渐发展，我国贸易开放程度也随之深化，贸易的开放会导致进出口额的增加，随之带动当地经济发展水平，最终影响碳排放量，故本文将地区开放程度列入考虑范围内。产业结构（str）：由前文所述可知，碳排放的最主要来源是第二产业的工业排放所带来的，所以随着产业结构的变化，碳排放的体量也会随之改变，本文将第二产业每年的增加值与国内生产总值进行比较，得到了第二产业增加值占有多少比例的国内生产总值，用来衡量其对碳排放的影响程度。技术进步（tech）：随着技术进步，新的科技能够产生新的能量来源，用来代替传统能源，这些新的洁净能源可以大大减少其排放物中含有的二氧化碳，从而对碳减排作出贡献。故本文将技术进步列为碳排放量改变的另一因素，用每年专利获批数量与年末总人口数之比作为衡量指标。外资直接投资（fdi）：外商投资会增加碳排放量是一种常见的理论假说，被称为“人类对天堂的污染假说”，但学术界对于这种假说目前还没有达成统一的共识，有的学者认为恰好相反，外商投资可能会通过影响技术水平的途径反而改善碳排放强度，最终达成碳减排的目的。为了探究其真实性，本文同样将外资直接投资列入考虑范围内，探究其对于碳排放量的影响，用全国外商直接投资与国内生产总值之比进行衡量。2.数据来源用于数据的可得性，和中国的发展阶段性的特质，本文实证分析部分提取的样本数据为2000-2019年间20年的年度数据。碳排放数据的来源由于没有公开的标准定义的碳排放规模数值可以现成使用，故需要经过一定的计算才能得到。本文借鉴王峰等（2010）的研究，使用IPCCIPCC是世界气象组织和联合国环境规划署与1988年建立的政府间气候变化专门委员会的缩写。IPCC是世界气象组织和联合国环境规划署与1988年建立的政府间气候变化专门委员会的缩写。CO2=Ei×NCVi×CEFi其中，CO2表示每年中国碳排放的总量，本文将二氧化碳排放来源定义为如下7种：煤炭、煤油、汽油、焦炭、柴油、天然气以及燃料油；Ei表示中国每年序号为i的能源的消费量，具体数值可以通过《国家能源统计年鉴》找到；NCVi表示每千克特定能源在使用过后所产生的热量，利用该数值可以将各种其他能源转化为标准煤炭来计算；CEFi为序号为i的能源的碳排放因子。金融相关率的计算过程FIR是金融资产总额占据国民财富的比重，由于数据的可得性限制，本文借鉴张成思等（2013）提出的方式，使用金融机构存款余额与金融机构贷款余额之和与GDP之比作为FIR的近似量。其他控制变量的数据来源我国的进出口总额、外资直接投资额、第二产业增加值、GDP、能源消费总量、年末人口总数均可以在《国家统计年鉴》、《国家能源统计年鉴》中查询到数据。将得到的数据导入STATA中，在将数据定义为面板数据后，输入产生描述性统计的命令，得到各个变量的描述性统计如表1所示。表1Decriptivestatistics(1)(2)(3)(4)(5)VARIABLESNmeansdminmaxyear202,0105.9162,0002,019PC205.8291.8642.6867.856FIR202.8390.4092.2263.507OPEN200.4560.1060.3200.642STR200.4420.02910.3860.476TECH206.7435.7150.83118.38FDI202.8531.2271.4005.919表1呈现的是本文各个变量原始数据的描述性统计结果分析表。首先不难看出，我国在2000至2019这20年间，人均二氧化碳的排放量由2.7吨/人增长至了7.9吨/人，这其中有着相当之大的差距，说明我国近年来由于高速的经济发展而加快能源消耗所导致的碳排放增加量是一个不可忽视的数目。而人均碳排放量在这20年间的平均数为5.8吨/人，更加接近最大值，说明我国近年来能源消耗量增长速度进一步加快，暂时没有下降的趋势，这反映出了一个信号，即我国在实现碳减排的道路上还有非常庞大的进步空间，也给了本文更多的分析动因与空间。其次，通过观察金融相关率fir的描述性统计可以看出，我国20年来的金融相关率一直处于增长状态，说明中国金融水平一直在稳固升高，金融规模逐渐增大，慢慢跻身金融大国的行列。同时，金融相关率的标准差sd为0.409，说明金融相关率在20年间没有太大的波动，一直处于稳定上升的状况，进而反映了我国金融规模增速平稳，短期内不会有太大的波动。最后，本文的四个其他控制变量：地区开放程度open、产业结构str、技术水平tech和外资直接投资fdi在20年间均呈现平稳变化的趋势，其中技术水平tech在二十年间变化最大，方差高达5.7，可见我国技术水平发展之迅速。模型设定Ehrlich与Holden与1971年发明了IPAT模型，用于研究环境的影响压力，他们认为主要有三个因素会影响环境，及人口数量、技术发展水平以及财富量。后来，Dietz与Rosa在1994年优化了IPAT模型，将这三个变量变为了随机回归影响模型，即STIRPAT模型，其表达式如下：I然而在实际应用过程中学术界一般使用其对数形式，即：ln其中，I代表环境压力，A为财富量，P为当地人口数，T为技术水平，bcd分别代表影响PAT的弹性系数，e为随机误差项。本文根据STIRPAT模型，将金融发展程度、地区开放程度、能源消耗程度以及人口数量作为影响碳排放的各个因素，即将碳排放作为因变量，金融发展程度作为自变量，且由FIR，即金融相关率来反映，将人口数量、地区开放程度、能源消耗强度作为控制变量。其中着重研究的是碳排放量是如何由金融发展水平来影响的，所以本文将模型修改为如下形式：ln其中，PC代表人均碳排放量，fir代表金融相关率，open代表我国开放指数，str代表我国第二产业结构变化比例，tech代表技术水平，fdi代表外资直接投资，t代表年份。（二）数据模型的检验与回归分析1.相关性检验分析为了探究二氧化碳排放量、金融相关率、地区开放程度、能源消耗强度、人口之间的相关性，本文在stata中运行了相关性分析，并得到了表2。表2相关性检验lnPClnFIRlnOPENlnSTRlnTECHlnFDIlnPC1lnFIR0.814***1lnOPEN-0.299-0.652***1lnSTR-0.463**-0.829***0.876***1lnTECH0.953***0.917***-0.549**-0.689***1lnFDI-0.938***-0.921***0.521**0.717***-0.981***1表2表示了本文各个自变量的相关性，首先可以发现因变量碳排放程度lnPC与各个自变量之间的相关性都较为显著，虽然碳排放量lnPC与地区开放程度lnopen之间的相关性相对较弱，但考虑到地区开放程度lnopen为控制变量之一，不是主要解释变量，故作保留处理。其次，各个自变量之间相关度均在可接受范围。其中的金融相关率lnfir与技术水平lntech和外资直接投资lnfdi之间的相关度略高，但考虑到金融相关率lnfir是需要主要分析的解释变量，而技术水平lntech和外资直接投资lnfdi是控制变量，起次要的解释说明作用，故也做保留处理。综上，该STIRPAT改进模型中各个变量间的相关性均符合本文实验目的，可以进行使用。其次，相关性检验反映了本文主要的解释变量金融相关率lnfir与被解释变量二氧化碳排放量lnPC之间的强相关属性，即当金融发展程度提高时，二氧化碳的排放量也能在误差1%内的情况下显著增加，说明金融发展水平与二氧化碳排放量呈正相关，给予了本文进一步探究的方向。最后，不难发现，绝大多数变量之间的显著水平都为在误差在1%内的接受范围内显著，也就是非常显著，可以知道在自变量变化时，因变量会显著变化，从而代表本文变量选取的妥当性。多元回归分析使用STATA软件对本文所建立的STIRPAT改进模型进行多元回归分析，得到表3、表4。表3多元回归分析(1)VARIABLESlnPClnFIR0.236***(0.99)lnOPEN0.097***(0.82)lnSTR2.086***(3.79)lnTECH0.262***(4.05)lnFDI-0.382**(-2.34)Constant3.230***(6.62)Observations20R-squared0.991Ftest0r2_a0.988F302.5t-statisticsinparentheses**p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表4多元回归分析面板由表可知，本文得到了金融相关率的系数0.236、地区开放程度open的相关系数0.097、产业结构str的相关系数2.086、技术水平的相关系数0.262以及外资直接投资的相关系数－0.382。这样一来，可得如下方程：ln其经济意义为，在其他条件不变的情况下，当金融相关率的对数提高一个单位的水平时，人均碳排放量的对数会增加0.236个单位数量，说明从金融规模的角度来看，金融发展程度与碳排放量是呈正相关的，也就是说金融发展会促进人均碳排放量的增加。同样的，在其他条件不变时，地区开放程度、产业结构、技术水平与外资直接投资的对数变化一个单位时，人均碳排放量的对数分别变化正向0.097、正向2.086、正向0.262与负向0.382个单位，这说明地区开放程度提升、第二产业占比增加、技术水平的提升均会导致碳排放量的增加，而外资直接投资的增加则会导致碳排放的减少，说明前文所述的外资投资会对碳排放造成的两种效应中后者在本文中成立。从该结果可以看出，目前为止，我国的金融发展与人均碳排放量是符合“环境库兹涅茨”曲线的，也就是说在我国目前的发展现状下，金融发展不但不会减少碳排放量，反而会增加碳排放数量，故否定假设。为什么会出现这样的结果呢？本文认为有以下原因，首先金融发展对于碳排放的影响是两方面的，如前文所述，其一是通过影响技术水平的方式来间接影响碳排放，技术水平提升后，有更先进的能源消耗方式，于是便降低了单位人口的能耗，此外，技术水平的提高还能够提供更多替代能源来代替原有的传统能源，这些新的洁净能源可以产生更少的二氧化碳。其二是金融发展通过改变产业结构的方式来改变碳排放，也就是说，随着金融发展，各个产业的占比会随之变化，由于第二产业所产生的碳排放是最多的，所以当第二产业比例变化时，整体的碳排放量可能也会变化。其三是总量扩张，即金融发展带动了经济发展，进而使得总体生产量扩大，导致碳排放的增加。本文认为我国之所以金融发展会促进碳排放量是因为扩张效应大于了技术效应，导致碳排放随着金融发展的进步而增加。三、关于金融发展与碳排放的对策建议通过本文的理论分析与实证分析，发现金融发展对于碳排放有着促进的作用，针对金融发展对碳排放的作用路径与中国的实际情况，本文提出如下几点建议：（一）加强对技术进步的金融支持，改良供给路径正如习总书记所说，我国的金融发展不能只顾金山银山，要向着绿水青山的方向发展才会是长远之计。特别是对于中国这类工业大国来说，金融机构更不能一味地将眼光放在高能耗产业上，如山西省的煤矿业、河北省的工业上，这样会更加使得传统工业在我国发展规模继续扩张，导致高耗能产业企业数量增加，给我国碳排放强度施加更大的压力。反而，银行等金融机构应当将注意力更多的放在中小企业、科技企业上，促进新技术的诞生，优化煤炭使用路径，改良供给路线。首先，应当大力支持煤炭燃烧路径重组项目、天然气开发项目、焦炭深度加工等项目的融资行为。由于行业的特殊性，能源改良相关行业的研发周期较长，资金需求量较大，特别是前期投入巨大，认知度较低，所以银行等金融机构一般不愿意向能源改良项目提供贷款或融资，但随着我国迅速发展，在提倡资源型经济发展转型的今天，国家大力支持金融机构向能源改良相关行业提供支持，使更多新的能源处理方案得以面世，为社会带来巨大的潜在财富。其次，应充分利用中国现有煤炭交易平台，使能源的运输更加便利，经济损失也更加少，为能源行业带来部分潜在的收入。最后，金融机构应对能源行业中小企业融资提供便利。中小企业要想取得阶段性研究成果上的成功，就必须依托于资金的支持，而中小企业往往在金融机构面前不是最好的选择，故金融机构在投资中小企业是较为保守。本文认为，应该降低筛选标准，将更多优质中小企业纳入投资范围内，吸引更多具有创新精神的企业家对能源改良相关行业作出贡献。（二）推动金融机构改革与金融市场规模的扩大就目前的金融结构来说，应当从低碳的角度出发，去不断发展能源改良相关项目，创造更多低碳相关产业链与服务，从而扩大金融规模，增加金融机构数量，为低碳经济提供更大支持。中国在过去的几十年间从过去的样子发展到今天的大国，富足的煤炭等资源必然在其中起到了重要的作用，为中国的实体经济提供了大量的能源与资金支持，使中国的发展速度居高不下。但随着全球变暖形势愈发严重，新能源当道的时代到来，传统能源经济陷入瓶颈期也是中国必将面对的挑战。中国要想在保持新能源技术上的领先的前提下同时发展好现存的传统能源产业，金融机构就需要进行一定的革新，顺应时代潮流的发展路径。其中，对于传统的存贷款模式，本文认为金融机构需要从中逐渐脱离出来，不可拘泥于这一种发展模式，应该创造更多新的中间业务、产品服务等，将更多资源投入到产品研发、创新创造中去。需要将金融与低碳相组合，为低碳经济量身定做金融产品，如煤炭相关期货、债券、保险等金融产品，以及绿色贷款、天气相关衍生品等。最后，还应设立低碳研究评估机构，加大对低碳排放发展的支持。（三）推动产业结构改良，加大支持绿色金融发展我国第二产业增加量逐年递增，随之而来的便是对环境的压力也逐年增加，要想走长远发展的道路，就需要对当前产业结构进行一定的优化，并加强绿色金融的发展进程。首先，金融机构需要对传统能源行业的转型提供资金支持。对于那些能耗高，污染多的企业来说，实现向新型企业的转型实属不易，依靠自身的财富积累很难短时间内达成目标。金融机构凭借自身的资源密集特性，能够最大程度上对老旧企业提供帮助，实现迅速产业链优化，排放路径重组等能源改良项目。这样一来，工厂与能源企业对城市的污染有望大大减小，政府也能有更多的财力物力精力去治理其他碳排放污染，使得我国的环境压力慢慢下降。与此同时，金融行业也可以加大对于贷款的引导力度，将绿色贷款导向第三产业。由于第三产业的碳排放量低，消耗资源少，产生污染少，他们的发展能够有效缓解中国环境压力，所以大力引导绿色贷款流向低碳产业能够助力早日实现碳减排的目标。四、结论与展望（一）主要结论本文主要基于STIRPAT变化模型，通过相关金融发展理论、碳排放理论对于金融发展对碳排放的影响路径及效果进行研究，并且深入地分析了其影响机制。首先，本文对学术界其他学者的探究进行了总结，提出了问题，随后通过相关理论分析了金融发展是如何通过影响技术水平、产业结构来影响碳排放水平的，提出了金融发展水平与碳排放量呈负相关的假设，最后通过数学建模实证分析的方式探究了金融发展与碳排放之间的真实数量关系，并得到了相应的结论，否定了假设。首先，通过理论分析可知，金融可以从三个方面影响碳排放的数量。其一是金融发展通过促进技术进步可以使碳排放量减少。金融发展程度提升会使金融机构拥有更大的体量与资源，从而他们就可以拥有更大的能力去投资科技行业的发展，于是随着越来越多的新兴技术的面世，一部分的传统碳排放可以被优化，从而产生更少的污染，另一部分的传统碳排放可能被新能源或洁净能源所替代，也会产生更少的碳排放。于是金融发展就能够一定程度上减少碳排放量。其二是金融发展会通过影响产业结构的方式影响碳排放量。由于金融机构的投资会造成发展指向效应，从而改变产业的结构，又因为第二产业的碳排放量位居第一，所以第二产业的份额变化会引起碳排放量变化。所以金融发展可能会通过影响第二产业的占比来改变碳排放量。其三是金融发展可能会通过加大实体经济规模来增加碳排放。金融发展将促进实体经济的体量提升，导致越来越多的工厂的产生。工厂通过不断地生产产品、运作，产生大量的排放物，其中就包含大量的二氧化碳等温室气体。随着金融发展的进程加大，工厂的总量也会加大，从而就会产生更多的二氧化碳，于是金融发展可能会加剧碳排放量。随后，本文通过实证分析得出，金融发展会使碳排放增加。本文先通过对收集起来的数据进行分析，判断了我国碳排放与金融发展水平的现状，随后通过STIRPAT变化模型进行了相关性检验、回归分析，发现金融发展水平与碳排放量在百分之一的误差水平下显著正相关，于是得出结论，金融发展对于现阶段的中国来说，会增加人均碳排放量。最后，本文推测之所以金融发展会与碳排放成正相关，假设不成立是因为如下原因。我国目前的金融发展水平还不足以使技术进步效应程度大于总量扩大效应程度，于是金融发展对实体经济整体体量的扩大作出的贡献要大于对技术水平进步作出的贡献。因此在一单位金融发展水平增加时，人均碳排放量也会随之增加。（二）研究展望本文通过构建数学模型，利用二氧化碳相关数据进行计算，得到人均碳排放量来对金融发展与碳排放之间的关系进行了研究，在数据的选取上更新了其他学者所选用的数据，且创新构建了独特的模型。但由于数据的可得性限制与数学计量知识体系限制，本文尚且存在以下局限，存在部分扩展统建：本文对于金融发展的衡量变量选取较为单一，由于金融发展是一个多维度的指标，可以从很多角度来选取变量进行分析，本文只分析了金融规模视角下的金融发展与碳排放的关系，缺乏对于其他维度的分析，对于其他维度的金融发展相关指数与碳排放之间的关系将会是对本文的重要补充。本文所选取的数据样本较少，只选取了中国二十年来的国家级数据，由于数据较难获取，若日后有能力也有资源再次进行更加详尽地分析，将会选取省级面板数据进行分析，将数据量扩张到三位数级别，从而可以得到更加具有说服力、共线性更低的数据模型。本文的理论分析部分的完整性还有提升的空间，由于学术界对于金融发展是怎样影响碳排放的说法不尽相同，本文只选取了其中的三种路径，若存在更多其他的影响路径将会是对本文的重要补充，使本文的描述更加具有逻辑性

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