京津冀地区金融发展对碳排放的影响研究——基于STIRPAT的空间杜宾模型.pdf
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1、DOI:10.13931/ki.bjfuss.2022279京津冀地区金融发展对碳排放的影响研究基于 STIRPAT 的空间杜宾模型韩子烨,张 颖,顾雪松(北京林业大学经济管理学院)摘要:基于 20052019 年北京、天津两个直辖市和河北 11 个地级市的城市面板数据,测算了各城市的人均CO2排放量,建立了包含金融规模和金融效率在内的扩展 STIRPAT 固定效应模型,并通过中介效应模型和空间杜宾模型,探究地区金融发展对人均 CO2排放量的作用机制和空间效应。结果表明:金融规模扩张促进了房价提升,推高了企业的生产成本,影响传统制造业的布局迁移,从而抑制碳排放;提升金融效率为工业企业扩张提供了
2、融资便利,产生的规模效应促进了碳排放;金融发展对技术创新的支持作用不明显;京津冀城市群的碳排放之间存在着负反馈效应,不利于城市群环境治理的协调发展;与本地效应相比,金融规模和金融效率对邻近城市碳排放影响的方向一致,但强度较弱。基于以上结论,提出加快完善绿色金融体系、强化对绿色创新的信贷支持、坚定淘汰过剩产能等建议。关键词:碳排放;金融规模;金融效率;空间杜宾模型中图分类号:F224;X22 文献标志码:A 文章编号:1671-6116(2024)-01-0040-08The Impact of Financial Development on Carbon Emissions in Beiji
3、ng-Tianjin-Hebei Region:a Spatial Durbin Model Based on STIRPATHan Ziye,Zhang Ying,Gu Xuesong(School of Economics and Management,Beijing Forestry University,100083,P.R.China)Abstract:Based on the panel data of Beijing,Tianjin and 11 cities in Hebei from 2005 to 2019,this papermeasures the per capita
4、 carbon dioxide emissions of each city and establishes an extended STIRPATmodel including financial scale and financial efficiency.On this basis,the paper establishes mediationeffect model and spatial Durbin model to explore the mechanism and spatial effect of financialdevelopment on per capita carb
5、on dioxide emissions.The results show as follows:The expansion offinancial scale increases the housing prices,pushes up the production cost of enterprises,affects the layoutmigration of traditional manufacturing,and thus curbs carbon emissions.The improvement of financialefficiency provides financin
6、g convenience for the expansion of industrial enterprises,and the resultingscale effect promotes carbon emissions.The role of financial development in supporting technologicalinnovation is not significant.There exists negative feedback effect between the carbon emissions of theBeijing-Tianjin-Hebei
7、cities,which is not conducive to the coordinated development of urbanagglomerations environmental governance.Compared with the local effect,the influence of financialscale and financial efficiency on carbon emissions of neighboring cities is weaker.Based on the abovefindings,policy suggestions are p
8、roposed on speeding up the improvement of green finance system,收稿日期:2022-12-29基金项目:国家自然科学基金项目“林业碳中和多目标效益的计量开发及其耦合优化研究”(72173011)、教育部人文社会科学研究规划基金项目“低碳发展目标下绿色信贷促进重污染行业技术创新的机制、效果与政策优化研究”(22YJA790015)。第一作者:韩子烨,硕士生。主要研究方向:资源环境统计。Email:han_地址:100083 北京林业大学经济管理学院。责任作者:张颖,博士,教授。主要研究方向:资源环境统计。Email:地址:100083
9、 北京林业大学经济管理学院。第 23 卷 第 1 期北 京 林 业 大 学 学 报(社 会 科 学 版)Vol.23 No.12024 年 3 月Journal of Beijing Forestry University (Social Sciences)Mar.2024promoting credit support for green innovation,and resolutely eliminating excess production capacity.Key words:carbonemissions;financial scale;financial effect;spat
10、ial Durbin model20 世纪 80 年代以来,在中国经济繁荣发展的同时,煤炭等化石能源大量消耗使得环境问题日益凸显,影响了社会有序发展和人民健康生活,控制温室气体尤其是 CO2排放逐渐成为关乎国计民生的重要议题。国际能源署数据(https:/www.iea.org/reports/global-energy-review-2021)显 示,2021 年 我国 CO2排放总量 119 亿 t,占全球排放总量的 33%。绿色低碳发展是经济高质量发展的应有之义,要求我们转变发展理念,创新绿色科技,扶持低碳经济,促进节能减排,走人与自然和谐共生的中国式现代化之路。京津冀地区是我国三大城市
11、群之一,在发挥重要经济作用的同时,也是我国空气污染严重的地区之一1。2014 年,中央提出京津冀一体化发展战略,立足比较优势,推动城市间在污染防治、产业转型、经贸往来和资金融通等方面的交流合作,发挥北京作为首都的资源辐射功能,促进产业空间布局优化和区域可持续发展。金融业是畅通经济循环的关键力量,在我国以间接融资为主要方式的金融体系中,银行信贷对经济转型和资源配置发挥着重要作用,金融机构的借贷行为贯穿着投资、生产和消费等诸多环节,从而对生态环境产生影响2。绿色金融对社会信贷投入方向加以引导,扶持绿色创新,壮大绿色产业,通过市场机制促进经济结构转型和保护生态环境,从而加快实现创新发展和绿色发展。因
12、此,发挥金融业在技术创新、产业升级等方面的支持作用,有助于缓解京津冀地区温室效应等环境问题,为实现经济转型和“双碳”目标提供新路径。本文基于金融发展影响 CO2排放的内在逻辑,立足京津冀城市群空间关联紧密的特征事实,解释了以下 3 个问题:京津冀地区城市的 CO2排放水平存在何种空间关联、京津冀地区金融规模和金融效率如何影响城市碳排放水平、金融发展对邻近城市碳排放水平的空间溢出效应如何。一、文献综述与研究假设(一)金融发展对碳排放的抑制作用金融发展能够发挥技术效应,为企业的研发活动提供了必要的资金支持,推动绿色创新和效率革新,新工艺和新技术促进节能减排3,改善环境质量。Tamazian 等4发
13、现资本市场和银行部门的发展能够吸引外商投资,促进企业技术改革创新,改善能源利用效率,进而推进低碳经济的发展。Shahbaz等5对南非的研究发现金融发展可以作为保护环境的工具,人均可获得的国内信贷增长有助于碳减排。Kumbarolu 等6研究发现,对能源行业的投资可以促进可再生能源电力技术创新,有利于节能减排和可持续发展。Jalil 等7利用自回归分布滞后模型研究发现,中国金融发展与人均碳排放量之间呈现负相关关系,金融发展可以抑制环境污染。顾洪梅等8利用面板向量自回归模型研究了中国区域金融深化、金融集聚和碳排放之间的动态关系,发现区域金融发展的深化有助于碳减排。严成樑等9和李德山等3先后建立了包
14、含金融中介部门在内的一般均衡模型,并利用省际面板数据进行实证检验,为金融发展、技术创新对 CO2排放的影响提供了重要的理论和实践支持。据此,本文提出假设 1:金融发展具有技术效应,京津冀地区的金融发展缓解了企业从事研发创新活动的融资约束,提高了生产技术水平,从而降低了城市的碳排放水平。金融发展能够发挥成本效应,历史经验和实证研究都表明,金融业与房地产市场存在着密切联系,房地产业在信用扩张与紧缩中扮演着“蓄水池”角色,金融发展为房地产投资与投机行为提供了资金支持,大量的货币投放刺激了房价上涨10。从企业视角出发,高房价是城市对企业的重要“推力”因素,核心城市的高房价会拉升企业的土地租赁成本和雇佣
15、劳动力成本,抑制企业盈利绩效和创新效率11,促使传统工业企业向外迁移,影响产业区位布局12。从企业成本的角度出发,本文提出假设 2:金融发展具有成本效应,京津冀地区的金融发展刺激了房价上涨,高成本使得低利润的传统工业企业选址时向外迁移,从而降低了城市的碳排放水平。(二)金融发展对碳排放的促进作用金融发展也可能通过规模效应促进碳排放,即金融发展能够缓解企业的融资约束,使得企业扩大生产规模,新建厂房和生产线,增加大型耗能消费品的生产和供给。在新的供需均衡下,高工业产出水平需要更多的能源消费,增加碳排放。熊灵等13从总体规模、效率水平、深化程度和中介发展 4 个角度测度金融发展,发现金融发展水平刺激
16、了中国省际碳排放的增长。Zhang14从金融发展规模、金融发展效率、金融市场、金融中介等多个角度研究了中国金融发展对碳排放的影响,发现金融发展是推动中国碳排放上升的重要原因,其中特别是金融中介规模与碳排放呈现显著的正相关关系。繁荣的 第 1 期韩子烨等:京津冀地区金融发展对碳排放的影响研究基于 STIRPAT 的空间杜宾模型41金融市场增加了对能源工业的投资,间接增加了能源消耗,降低了环境质量15。Acheampong16使用多维度指标衡量了撒哈拉以南非洲的金融发展,发现广义货币供应量、银行对国内信贷、金融机构对国内信贷的增长,能够刺激经济增长和能源消费,进而促进碳排放,而外商直接投资和流动负
17、债等增长不会影响碳排放。据此,本文提出假设 3:金融发展具有规模效应,京津冀地区的金融发展为工业企业扩大生产提供了融资便利,工业规模扩张带动能源消费量增加,从而提高了城市的碳排放水平。综上,已有研究对金融发展的环境影响存在着较大分歧,且往往着眼于国家和省级层面,对某一区域的城市群关注不足,对于区域内部碳排放空间效应的研究有限。另外,多数文献研究了金融发展对碳排放的影响方向与强弱,但没有解释金融发展影响碳排放的具体渠道。因此,本文着眼于京津冀地区 13 个城市,估算 20052019 年 CO2的排放数据,建立一个包含金融规模和效率变量的STIRPAT 模型,检验金融发展影响碳排放的作用渠道,并
18、测算金融发展对碳排放影响的直接效应和空间效应大小。本文的创新性体现在以下 3 个方面:研究视角集中于经贸与环境交流密切的京津冀城市群,结论更有针对性;通过中介效应模型挖掘金融发展影响碳排放的作用机制;引入空间杜宾模型,避免了区域内城市之间空间效应导致的内生性问题。二、研究方法与数据说明(一)模型设计 1.STIRPAT 模型IPAT 模型常用于研究人类活动对环境的影响17,Rosa 等18对其进行扩展并提出了 STIRPAT 模型的基本形式:Iit=aPbitAcitTditeit(1)式中:I 表示环境污染因素,本文以 CO2排放量来表示,P、A、T 分别表示人口规模、人均财富水平和技术水平
19、,a、b、c、d 为模型参数,e 为随机误差项,i 表示城市截面单元,t 表示年份。PitlnCit为使模型更贴近京津冀地区实际情况,参考已有研究11,把人口变量移至等式左侧,两边取对数转化成线性模型,将人均碳排放量的对数值作为被解释变量,在原模型中加入金融发展变量作为核心解释变量。用金融相关比率衡量金融规模,用金融效率衡量融资效率,构成如下扩展的STIRPAT 面板固定效应模型。lnCit=0+1ln Fit+2ln Eit+ln Z+i+t+it(2)itit式中:0是常数项,Fit表示金融相关比率,其影响人均碳排放量的弹性为 1,Eit表示金融效率,其影响人均碳排放量的弹性为 2,矩阵
20、Z 表示经济规模、产业结构等一系列控制变量,表示控制变量对人均碳排放量的影响系数向量,和分别表示个体固定效应和时间固定效应,表示误差项。2.中介效应模型中介效应模型由式(2)和式(3)、(4)组成:lnMit=0+1lnFit+2lnEit+i+it(3)lnCit=0+1lnFit+2lnEit+3lnMit+lnZ+i+t+it(4)式中:Mit表示中介变量,即假设 1、假设 2 和假设3 中的技术创新、实际房价和人均工业增加值,1、2分别反映了金融规模和金融效率对中介变量的影响,1和 2分别表示金融规模和金融效率对人均碳排放量的直接影响,3表示中介变量对人均碳排放量的影响,表示控制变量对
21、人均碳排放量的影响系数向量,0和 0是常数项,其余字母含义与式(2)相同。式(3)反映了金融规模和金融效率对中介变量的影响;式(4)反映了金融规模、金融效率与中介变量同时存在时,各自对人均碳排放量的影响。3.空间计量模型lnCitWijlnCititWijitWijX空间计量模型在解释变量中引入包含空间权重矩阵 Wij的空间滞后项,将区域内城市 i 对城市 j 的空间效应纳入计量模型中,可以弥补最小二乘估计(ordinary least squares,简称 OLS)的遗漏变量问题19,更能反映京津冀城市间碳排放的真实情况。空间效应的来源主要分为 3 类:第一类空间效应表现为空间滞后模型(sp
22、atial autoregressive model,简称SAR),被解释变量的空间滞后项,一个城市的碳排放受到相邻城市碳排放的影响。第二类空间效应表现在空间误差模型(spatial errormodel,简称 SEM)的误差项中,误差项假定不再是白噪声,而是包含空间滞后项,此时认为空间效应主要来源于误差项随机冲击的外溢性。当以上两种空间效应同时存在时,此时的空间模型被称为广义空间回归模型(spatial autocorrelation model,简称 SAC)。第三类空间效应表现为解释变量的空间滞后项,矩阵 X 由具有空间效应的解释变量组成,此时一个城市的碳排放不仅受到相邻城市碳排放的影响
23、,还直接受到相邻城市解释变量变化的影响。这种模型称为空间杜宾模型(spatialDurbin model,简称 SDM)。42北京林业大学学报(社会科学版)第 23 卷lnCit=0+WijlnCit+lnX+WijlnX+lnZ+i+t+it(5)式中:0是常数项,是被解释变量空间滞后项的系数,也被称为空间相关系数,矩阵 X 包括金融规模Fit和金融效率 Eit两个变量,其系数矩阵为,矩阵 是解释变量空间滞后项的系数,其余字母含义与式(2)相同。OLSSAR,SEMSACSDMSAR、SEM、SAC 和 SDM 是最常见的空间计量模型设定形式,为建立最符合京津冀碳排放特征的空间计量模型,参照
24、已有研究20-21,本文按的路径对模型设定形式进行拉格朗日检验(Lagrange multiplier,简称 LM)。(二)变量说明 1.被解释变量选择各城市人均碳排放量 C 为被解释变量,用该城市碳排放总量与常住人口的比值表示。目前中国尚未有碳排放量的官方统计数据,大多数中国学者都基于碳排放系数法22,将主要化石能源的终端消费量乘以各品种的 CO2排放系数后进行加总,估算出各地区能源消耗过程中的 CO2排放量。本文沿用这一方法,将 7 类化石能源的消费量乘各自的CO2排放系数后加总,得到该城市的 CO2排放量。Cit=Iitj/P=eitj fjqj4412P(6)式中:I 表示城市 CO2
25、排放总量,P 表示城市常住人口,i 表示城市,t 表示年份,j 表示能源种类,eitj代表 7 种化石燃料(原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、天然气、液化石油气)的实物消费量,fj代表对应第 j种能源折算标准煤的系数,qj为 IPCC(Intergovern-mental Panel on Climate Change,简称 IPCC,联合国政府间气候变化专门委员会)在 2006 年公布的碳排放系数,44 是 CO2的相对分子质量,12 是碳的相对原子质量。2.核心解释变量参照已有研究23,本文选用金融相关比率 F 和金融效率 E 两个变量来刻画金融发展水平。金融相关比率是衡量金融发展规模和社会融
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