基于VAR模型的绿色金融发展对经济发展质量的影响研究.pdf
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1、Financial View金融视线|MODERN BUSINESS现代商业123基于VAR模型的绿色金融发展对经济发展质量的影响研究李英燕刘倩倩胡怡伟段佳丽王建中西安欧亚学院陕西西安710000基金项目:西安欧亚学院 2018 年度校级重点课程建设项目(2018KC022);西安欧亚学院校级科研基金项目 数字时代西安市居民创意文化消费及需求挖掘研究,项目编号(2020XJSK16)。摘要:改革开放以来,我国的经济取得了举世瞩目的成绩,与此同时社会环境问题日益严峻。在当前时期,绿色金融已经成了金融业发展的必然趋势。怎样推动绿色金融发展是必须重视的问题。绿色金融的发展对提升经济发展质量有哪些贡献
2、?其具体的贡献机制又是怎样的?针对这些问题,本文通过梳理 20052020 年关于经济发展质量和绿色金融的指标,建立 VAR 模型,对绿色金融发展与经济发展质量的影响关系进行分析。研究得出以下三条结论:绿色投资与绿色债券之间相互有负向影响,但影响较弱;绿色债券对人均国内生产总值的提升有促进作用,绿色债券对创新发展、人民生活、可持续发展的影响具有不稳定性,且波动较大;绿色投资对经济效益、创新发展、人民生活、可持续发展的影响都是正向的影响,说明绿色投资也可以促进经济的发展。关键词:绿色金融;经济发展;VAR 模型中图分类号:F832文献识别码:A文章编号:1673-5889(2023)18-012
3、3-04改革开放以来,我国的经济发展取得了一系列令人瞩目的成就。国内生产总值从 1980 年的 4587.6 亿元增加到 2020 年的1013567.0 亿元,2020 年我国经济总量仅次于美国,位居世界第二位。进出口贸易总额位居世界第一,由 1980 年的 381.36亿美元上升到 2020 年的 46559.13 亿美元。官方公布的外汇储备由 1980 年末的-12.96 亿美元上涨至 2020 年末的 32165.22亿美元,位居世界第一。然而,我国经济增长的背后也伴随着各种隐患,如资源和环境也受到了严重的影响。人类既是生产者又是消费者,在生产产品的同时,也制造了污染,消耗了资源,资源
4、面临枯竭。资源和环境的变化对经济和生态的可持续发展构成了巨大的威胁。绿色金融的出现实现了我国经济发展和环境保护的协调平衡。因此,必须大力推进绿色金融的发展,实现经济、社会、生态效益的最大化。一、绿色金融发展现状分析理论上,绿色金融不仅提升了经济发展水平,也越来越重视自然环境的保护和绿色产业的发展。在世界各国低碳经济持续发展的大背景下,绿色金融将成为当今世界各国经济发展的重心。而绿色金融区别于传统金融发展模式最大的地方就是绿色金融除具备传统金融服务的基本功能之外,还更为注重对自然环境的保护。从本质上讲,发展绿色金融是为了实现经济效益与环境效益的协调平衡。绿色金融包括了绿色信贷、绿色债券、绿色保险
5、和碳金融。2013 年至 2020 年,我国绿色信贷余额增幅明显,由 2013 年 5.2万亿元增长到 2020 年的 11.95 万亿元。从绿色信贷在各类贷款余额的比例来看,2013 年至 2018 年,绿色信贷在贷款余额中的比例波动较大,从 2013 年的 8.7%上升到 2018 年的 10%,并在 2018 年首次突破 10%的门槛。我国的绿色债券于 2015 年起步,近年来,得益于政策的支持而发展迅速。随着绿色债券概念以及相关标准的确定,绿色债券的品种也越来越多样化,且发行规模明显扩大。2015 年 7 月,我国成功在香港联交所发行了首只绿色债券。截至 2017 年 3 月 22 日
6、,绿色债券按相关政策的要求已完成对债券市场的全面覆盖。在地方政府的带动下,20162017 年我国绿色债券累计发行规模达 3983.6 亿元。随着近几年我国绿色债券市场业务的蓬勃发展,2019 年国债发行规模达 2817.6 亿元,发行主体数量为 144 个。据国际 CBI 数据统计,2019 年一季度我国贴标绿色债券合计数量已经超越了美国,排名居世界首位。随着绿色债券市场机制不断的完善,据央行数据,截至 2020 年末,我国累计成功发行的各种新型绿色Financial View|金融视线MODERN BUSINESS现代商业124债券资产合计总额约 1.2 万亿元,规模结构上也仅次于美国,排
7、名居世界第二。由于绿色保险在我国的发展时间较晚,导致缺乏系统性的统计依据。本文认为农业最容易受自然环境的影响,因此农业保险规模比重和农业保险赔付率大致代表了我国绿色保险的增长水平。我国农业保险在政策和资金上都得到了国家的大力支持。从 2015 年开始,我国农业保险规模逐步扩大。因此,我国应将绿色保险的发展重视起来,有效实施环境污染责任险,实现保护环境的目的。碳金融的出现主要来自于全球气候政策的改变,一般来说,碳金融泛指温室气体排放权交易和各种影响温室气体排放量的融资活动。随着世界低碳经济的发展,碳金融市场也开始成为中国绿色金融体系的主要工具。目前,中国已经成为世界上最大的碳排放量国家,我国七个
8、地区 2020 年试点碳交易市场已经累计交易 4.45 亿吨,成交额 104.31 亿元。二、模型理论及指标选取(一)模型理论传统的经济理论不能全面说明各个变量之间的动态逻辑联系。1980 年克里斯托弗西姆斯提出了向量自回归模型,即VAR 模型。该模型不以经济理论为基础,主要对研究模型中的当期变量对全部变量的若干期滞后值进行回归,从而定量估计全部内生变量间的经济动态关系,合理解释外部各种宏观经济冲击对经济变量形成的影响。它实际上是 AR 模型的推广,目前此模型被广泛应用于各个行业。VAR 模型是基于数据的统计性质建立的模型,近年来受到研究领域的重点关注,其原因有两个:一方面是 VAR 模型范围
9、广。可以将单变量的 AR 模型推广为多变量的时间序列 VAR 模型;另一方面是操作简单易学。被相关研究人员认定为操作最简单易学的经济模型之一。其模型的一般表达式为:Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+ApYt-p+t其 中:y 为 向 量 组,y=(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8)且 y 为平稳向量;p 为滞后阶数,矩阵(A1,A2,Ap)为待估计矩阵;t是随机扰动项。变量的平稳性是现代计量经济理论研究的基本学术要求之一。只有当模型中所有的变量全部为平稳变量时,传统上的计量经济学方法才是有效合理的。而事实上一旦模型中包含了非平稳序列变量,那么即使用了上述统计方法,所推断出的结论也
10、可能是完全错误的。本文主要使用的方法有 ADF 单位根检验和 Phillips-Perron 检验。检验原则可以简述为如下:若检验结果拒绝原假设,则认为该时间序列变量是平稳的。若接受了原假设,则认为存在单位根,还应对时间序列变量进行一阶差分运算处理,然后继续对其检验,若此时序列平稳,则可称其序列为 I(0)序列,即一阶单整序列;若一阶差分后发现序列仍不平稳,则此时应进行二阶差分甚至可以是更高阶的差分并检验,直至差分后序列平稳至 I(N),即为 N 阶单整序列。在经济学范畴中,由于时间序列一般都是非平稳的,如果建立一个相对稳定的模型而使用非平稳时间序列数据,则其建立的回归必然是“伪回归”,而这时
11、候协整检验则恰恰克服了其缺陷。协整性(Cointegration)概念最先由 Granger 在 1981 年提出,后来又由 Engle 与 Granger 共同在 1987 年给出了严格的定理证明以及具体的可使用架构。从长远角度看,经济变量间也存在相应的长时间均衡关联,协整关系也说明了经济变量相互之间的长久均衡关系。变量协整性研究的主要价值是:对于两个有着各自长久变动规律性的变量,如果它们相互之间是协整的,则它们相互之间存在某种长久的均衡联系。相反,如果这两个变量是非协整的,则它们相互之间不存在某种长久的均衡联系。(二)指标选取通过参考已有文献,将本文需要的指标分为两个方面,分别是绿色金融发
12、展指数指标和经济发展质量指数指标。根据指标的可获得性与代表性,结合中国绿色金融发展的实际情况,并借鉴方建国(2019)1、李常武(2018)2等的研究成果,绿色金融发展指标为绿色债券(X1)=环保企业总产值/A 股总市值;绿色保险(X2)=农业保险支出/保险总支出;绿色投资(X3)=污染治理投资/GDP;碳金融(X4)=碳排放量/GDP。绿色发展质量指数为:经济效益(X5)=人均国内生产总值;创新发展(X6)=R&D 经费/GDP;人民生活(X7)水平=城镇居民人均可支配收入;可持续发展(X8)=建成区绿化覆盖率。三、实证研究及结果分析(一)数据来源本文的样本数据时间为 20052020 年。
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