视野：乡村振兴背景下金融支持对碳排放有哪些影响？

文/崔玉娟

金融发展模式逐渐向碳金融模式转变，在绿色债券、绿色基金以及其它碳衍生产品方面进行积极探索与创新，碳交易市场的流动性逐渐增强，为节能减排、环境治理和经济结构调整做出积极贡献。

引言

十九大报告中“生态文明建设”已上升至国家战略高度，各级政府、企业越来越重视提高生产技术、发展可再生能源，建立健全全国碳排放权交易市场以促进碳减排。《巴黎气候变化协定》中，我国提出到2030年单位GDP二氧化碳排放量比2005年下降60%至65%。虽然我国在减少碳排放方面做出很大努力，但是随着社会发展，能源消费激增，开发与消费能源过程中，温室气体不断累积，二氧化碳排放总量始终保持在高位。根据国际能源署数据，2016年我国碳排放量约为91.23亿吨，为全球第一大二氧化碳排放国。二氧化碳排放总量的增加，将成为制约我国经济快速健康发展的因素之一。在经济增长的同时降低碳排放量，需要改变原有高碳能源扩张发展模式，以推动社会经济和环境可持续发展。减排技术、能源利用技术等低碳技术对提升我国碳减排效率，改变我国高碳产业结构产生重要影响，如垃圾焚烧发电技术可增发电量2%-10%，实现碳减排约765万吨。数据显示，2006-2015年，我国能源利用效率技术如富氧燃烧碳减排技术、提升能源加工转换效率的技术、可再生能源利用技术分别实现碳减排约13.45亿吨、2.44亿吨和8.5亿吨。我国已经意识到技术创新的重要性，2017年全社会研发投入年均增长11%，科技进步贡献率由52.2%提高到57.5%，专利申请量达138.2万件，同比增长14.2%，淘汰退出一部分高耗能、高耗水、高污染产业，并促使企业引进节能减排技术，实施惠普性支持政策，不断打造掌握核心技术知识产权的先进企业。金融支持起到了资金融通的作用，引导了资源的优化配置，是经济发展的重要媒介和推动力，统计数据显示，截至2018年3月份，金融资产总量约247.95万亿人民币，本外币贷款余额130.45万亿元，同比增长11.9%；本外币存款余额174.44万亿元，同比增长8.4%。降低经济发展中的碳排放量离不开金融的支持，金融发展有利于推动技术进步，进而对提升能源利用效率、降低碳排放量等方面起到重要影响。2017年末我国专利质押融资额超过720亿元，重点产业专利运营基金募集资金约42.8亿元。同时，金融发展模式逐渐向碳金融模式转变，据统计2017年我国绿色融资总额约9万亿元，在绿色债券、绿色基金以及其它碳衍生产品方面进行积极探索与创新，碳交易市场的流动性逐渐增强，为节能减排、环境治理和经济结构调整做出积极贡献。

相关研究

碳排放问题已成为气候变化问题的重要议题，我国碳减排效应评估和路径研究较多是从 经济、技术、环境、能源等维度进行，并借助相关模型方法度量对碳排放的影响程度，涉及经济增长、贸易开放、金融支持、资源配置、技术进步、碳减排效率、人口结构等指标。关于贸易开放、人口规模、环境、人力资本、人均产出、产业结构、总产值、能源结构和能源强度等对碳排放影响因素的研究，李锴、齐绍洲(2016)运用1997-2008年30个省市面板数据，基于贸易开放、经济增长和碳排放之间的相关理论，深入研究国际贸易的环境效应，发现国际贸易对我国环境质量呈现负向影响。Bassem Kahouli(2017)通过对1995-2015年南地中海国家的面板数据进行分析，建立自回归分布滞后模型和向量误差修正模型，把贸易、资本和城市化作为控制变量，重点研究经济增长、能源消耗和金融发展的长、短期因果关系，发现大多数国家三者之间是单向影响，并提出增加金融发展、减少能源不合理消费、在经济增长的同时保护环境，降低二氧化碳排放量的建议。Yang Yu, Feifan Chen(2017)运用2000-2010年中国和韩国数据，建立“输入-输出”模型，实证检验贸易与碳排放之间的关系。结果显示，中国和韩国之间贸易转移对减少全球碳排放起到积极作用，并且认为纺织、皮革、化工和金属贸易行为是增加碳排放的主要原因。Sun Bing(2011)利用2000-2009年四川省面板数据，实证检验人口、经济和技术因素对四川省低碳经济的影响。结果表明，人口规模对碳排放影响大于人口结构，并提出控制人口增长，倡导低碳生活方式和消费模式。陈诗一(2009)分别从能源和环境两个维度探讨以高能耗和高碳排放为特征的中国工业可持续发展问题，结果显示能源和资本是驱动中国工业增长的主要因素，实现中国工业完全可持续发展还需进一步提高节能减排技术。Sadia Bano ,Yuhuan Zhao , Ashfaq Ahmad等(2018)运用1971-2014年巴基斯坦的面板数据，建立自回归分布滞后模型和向量误差修正模型分析人力资本和碳排放之间的关系。结果证明，人力资本改善能够降低碳排放，但不会抑制经济增长。欧元明，周少甫(2015)使用STIRPAT模型对全国省域人均碳排放因素进行研究，结果表明，人均产出、对外贸易、能源强度、能源结构等导致人均碳排放量增加，而人口密度、产业结构、城市化率能够抑制碳排放。鲁万波、仇婷婷、杜磊(2013)从产业结构的角度研究六大产业部门对碳排放的贡献度，发现工业部门对碳排放量增长的贡献最大。进一步探讨能源结构、能源强度、产业结构和总产值对碳排放的影响，发现总产值和产业结构是碳排放的助长因素，而能源强度和能源结构能抑制碳排放量的增长。关于交通运输、公路建设、建筑业、旅游发展等对碳排放影响的研究，Lu Xiaoli, Lv Xiaofei(2015)通过运用夏普里分解方法分析辽宁省交通运输业对辽宁省碳排放的影响，研究发现提高交通运输利用率能减少交通运输业造成的碳排放。Xie Rui, Fang Jiayu, Liu Cenjie(2017)基于我国2003年至2013年间283个城市的面板数据，建立STRIPAT模型研究交通基础设施对城市碳排放的影响。结果表明，大中型城市相较于小城市，其交通基础设施建设导致碳排放量增加更显著。Peng Bo ,Fan Xueyong,Wang Xunjie(2017)研究发现中国多个省份公路建设施工中沥青加热和集料干燥环节是碳排放的重要原因。王凯、邵海琴、周婷婷等(2018)利用扩展的环境库兹涅茨曲线(EKC)方法研究旅游发展对区域碳排放的影响，数据分析发现，旅游业发展会导致碳排放增加，而旅游服务专业化水平提高能减轻经济发展的环境压力。金融支持、技术进步也受到越来越多的关注。关于金融支持技术创新的研究，严成樑、李涛、兰伟(2016)在金融发展与二氧化碳排放强度之间存在倒U型关系的理论模型基础上，利用中国30个省份1997-2012年间的面板数据构建包含金融发展、创新与二氧化碳强度等变量的内生增长模型，提出金融发展既能够直接促进低碳经济的发展，又能够通过技术创新等渠道间接促进低碳化的观点。关于技术进步降低碳排放的研究，张伟、朱启贵、李汉文(2013)基于生产理论，建立碳减排效率的DEA模型，并对影响碳减排效率的因素进行分解，研究发现碳减排技术、能源利用技术对碳减排效率有较强正向影响，并建议提高能源使用和碳减排技术水平。Su Wensong,Liu Yanyan,Wang Shaojian等(2018)等运用空间相关性分析、马尔可夫链过渡矩阵、动态面板模型和广义矩估计对19个国家面板数据实证分析城市碳排放的影响因素。结果发现人口聚集、技术进步、贸易开放度等因素均抑制碳排放量，并认为优化产业结构、简化投资、提高技术水平是节能减排的有效途径。

对策

我国在制定碳排放政策时应考虑产业结构性因素对降低碳排放强度的复杂影响以及对不同区域影响的差异性。持续发展低碳经济，重视占碳排放量最大比例的工业行业的碳减排。产业结构优化升级是减少碳排放的重要途径之一，借助金融工具进一步推动低碳经济的发展，增强对金融资源、能源的利用效率。大力支持金融发展水平的提高，金融发展是实现经济与环境协调可持续发展的重要手段。在兼顾经济发展和环境保护前提下，优化融资结构，积极引导信贷政策与低碳经济产业政策有效对接，充分发挥金融效率对降低碳排放强度的溢出效应。应加大省域之间的协作、基础设施共享、信息与知识交流，借鉴和吸收优质低碳省市的改革成果，并制定适合自身的低碳发展战略，带动和协助工业城市进行技术创新，充分发挥优质低碳省市的示范和扩散效应。进一步加大研发经费的投入、低碳技术的创新与推广。减排技术、能源技术等低碳技术是降低碳排放强度的核心，技术进步离不开金融支持。重视技术进步对碳减排的省域内及省域间外溢效应，有效推广科技研发成果，充分发挥对抑制碳排放强度具有价值的技术成果的利用，积极推动低碳经济发展。