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基于需求角度研究绿色金融对东部经济的影响

2021-03-18全海恩高维新

科技和产业 2021年2期
关键词:排放量绿色金融

全海恩, 高维新

(广东海洋大学 经济学院, 广东 湛江 524088)

东部沿海地区凭借着地缘优势、人口优势、政策红利等,成为对外开放和经济率先发展的首选之地。改革开放初期,政策的鼓励以及自身发展需求促使东部地区大力发展工业、制造业。随着中国经济步入新常态,通过高污染、高投入、高耗能的增长模式对社会经济产生的负面影响逐步显现,最直接表现为资源大量浪费、环境污染日益严重,人均资源拥有量稀缺和生态失衡等。发展绿色金融成为中国实现可持续发展的迫切需求。绿色金融,发端于20世纪70年代西方经济体,近年来成为中国经济发展的热门关键词,是指为金融机构将更多的资金投向环境保护、节能减排、资源循环利用等企业和项目以促进经济的可持续发展。中国的绿色金融虽然起步较晚,但绿色金融产业发展迅速,绿色金融市场规模持续扩大。2018年中国绿色金融资金总需求为2.1万亿元。据中国人民大学绿色金融团队测算,2015—2020年,国内绿色金融需求为15万亿~30万亿元,空间巨大,其中可持续能源、环境基础设施建设、环境修复、工业污染治理、能源与能源节约等五大领域,绿色融资需求将达到14.6万亿元。可见中国绿色金融需求种类众多且庞大。

根据《中国经济绿色发展报告2018》显示,东部沿海地区具有很大的绿色发展优势,经过绿色发展指数计算评分,绿色发展得分前十名中东部地区就有8个省份(图1)。最高得分是浙江省72.92分,最低得分为海南省37.16。表明东部地区注重绿色发展,努力协调“金山银山”和“绿水青山”之间的冲突。总体来看,东部地区凭借改革初期的政策红利、优越的地理环境、开放包容的营商环境使得经济发展迅猛,成为中国发达地区的集中地,多年的资本市场运行较平稳成熟,绿色金融可以通过成熟的机制在生产领域中运作,并通过生产要素持续流向环境保护、污染治理及资源循环中去,促进东部地区绿色经济发展。可知,东部地区对绿色金融需求极大,探讨影响东部地区绿色金融的因素就变得尤为重要,另外通过分析东部地区对绿色金融的需求影响因素,可减少不利经济发展的因素,坚持绿色可持续发展。

图1 省(区、市)绿色发展得分及排名数据来源:《绿色之路——中国经济绿色发展报告2018》。

1 文献综述

对绿色金融研究起步较晚,但近年来逐渐成为社会关注的焦点。王志强等[1]、柴晶霞[2]、马俊等[3]探讨了绿色金融助推经济高质量发展的路径和机制,均提出绿色金融在经济发展中的重要性。有学者运用面板模型从政策、金融、教育等角度分析影响绿色金融发展的因素,如雷汉云等[4]运用面板回归方法,得出绿色金融可以改善环境污染推动经济高质量发展的局面。任丹妮[5]研究发现地方专门政策和金融发展水平是促进中国各地绿色金融发展的关键因素。余冯坚等[6]研究发现地区生产总值、金融发展程度、空气质量和受教育程度是影响广东省绿色金融发展空间格局演变的主要变量。同样的还有方建国等[7]、孙焱林等[8]、吴玉萍等[9]、董晓红等[10]。由此可知,经济的发展离不开绿色金融,而影响绿色金融需求的因素方方面面。文献涉及绿色金融需求的研究较少。而且大多是定性分析。如马中等[11]、张思瑶等[12]指出在绿色发展过程中, 可持续能源、环境基础设施建设、环境修复、工业污染治理、能源与资源节约、绿色产品等主要领域均存在巨大的绿色金融需求。杜婕等[13]在其文末探讨了影响“一带一路”沿线国家绿色金融需求的因素。

国内大部分学者通过绿色金融市场的现状了解到中国绿色金融在经济发展中起到了关键作用,但关注绿色金融需求的研究较少。并且大部分成果立足于全国范围,针对东部地区定量分析的研究成果较少,东部沿海发达地区由于工业、制造业发展导致污染环境严重,其对绿色金融的需求很大。为此,笔者基于东部地区数据统计库,在分析东部地区绿色金融发展现状的基础上,进一步引入相关变量构建静态面板模型,以此分析影响东部地区绿色金融需求的因素并提出相关建议。

2 绿色金融对东部经济的重要性

绿色金融旨在服务经济社会的绿色转型,有助于降低气候变化和环境破坏可能带来的金融风险,继而推动我国绿色经济可持续发展,在此过程中,绿色金融通过鼓励企业、社会绿色发展以及金融工具创新引导资金流向,使更多资金投资于绿色、低碳领域,实现资源的有效配置。因此,绿色金融对东部地区经济的绿色发展至关重要。

一方面,绿色发展需要金融资金,从需求角度看,东部经济发展非常需要绿色金融的支持。仅仅依靠国家财政的支持难以发展绿色项目。环境保护、环境治理不可能一蹴而就,是必须攻克的持久战、攻坚战。在生态文明建设中逐步开发各种绿色项目,包括绿色技术、绿色项目、绿色产业等。往往这些绿色项目带有公共性质,具有投资高回报长,但气候变化和环境因素带来的风险具有长期性和不确定性,考虑到陌生的投资领域人们及金融机构的投资欲望往往不高。受限于这些新技术、新项目、新产业的投保风险不确定性,其融资受到瓶颈而停滞。因此,政策应以市场化原则引导激励更多社会资本投入绿色产业,鼓励金融机构提供更多绿色金融产品和服务,支持绿色技术、绿色项目、绿色产业的发展,积极贯彻落实绿色金融、生态环保以及对于绿色经济发展的支持,使绿色金融更好地推动经济高质量发展。

另一方面,金融监管部门、金融机构与投资方等利益相关者是最密切的。任何产业的发展都离不开金融的支持。金融监管部门、金融机构与贷款者都是利益相关者,一旦金融机构所投资的项目产生了环境风险和事故,金融机构就必须承担法律责任和经济赔偿责任,金融机构就会转化为生态环境治理的社会监管部门,对其所投资的项目进行环境审核和审查,确保污染项目不会进入他们的投资名单。因此,政策可通过金融机构正向激励各个企业法人从事更多低碳、环保相关产业,可大大改善环境污染严重、资源利用过度行为。对社会上的闲置资本,金融机构通过创新各种绿色产品及服务,引导资金流向节能、节水和绿色科技等。绿色金融在打赢污染防治攻坚战的过程中发挥了重要作用,带来了经济效益、生态效益和社会效益,促进绿色产业的发展。因此,金融机构的绿色金融需求对东部地区的绿色发展的重要性不可忽视。

3 影响东部地区绿色金融需求的实证分析

3.1 模型构建与变量说明

为了分析东部地区对绿色金融的需求,结合上文对相关文献的梳理及分析,为避免异方差及数据残差的非正态分布,构建面板模型对数形式为

lnYi,t=Ci,t+αlnXi,t+μi,t

(1)

式中:Y表示被解释变量,代表绿色金融发展,用省内人均生产总值来表示;X表示影响绿色金融发展的解释变量;i表示截面个体数量,分别表示东部地区的十个省份,取值为1,2,…,10;t表示时间跨度,取值为2007,2008,…,2018;α表示系数;μi,t为随机误差项,模型变量含义及预期系数符号和解释说明如表1所示。模型变量综合参考杜婕等[13]、刘霞等[14]的论文变量。解释变量的具体说明如下:

ln POP代表东部地区的人口增长率,表示东部地区每个省份的人口增长速度。人口增长率越大,人口压力就越大,不仅会造成交通拥堵、居住环境差、饥饿贫困等问题,还会加剧环境污染,生态环境恶化,人均自然资源拥有量锐减等一系列问题,越需要环境治理投资投入,推动绿色金融发展。

ln TREE代表东部地区每个省份的森林面积。为了满足人口增长对生活和经济发展的需求,人们不断砍伐森林建房、建工厂,导致森林覆盖率下降。由此而导致的省份一系列环境问题越来越严重,如土地荒漠化等。因此,森林面积减少的越多,对绿色金融发展的需求越大。

ln WAT代表东部地区省份的废水排放量,废水排放量越高,证明地区高污染工业越多,保护环境、保护生态、节约能源的需求越高,低碳的生活方式需求越迫切,需要更好的绿色生产生活方式,需要更多的绿色金融资金。

lnQ代表东部地区省份的废气排放量,为了保持数据的完整性,用二氧化硫的排放量来表示。废气排放量越高,空气污染越严重,而人们越来越追求健康的绿色生活,势必对生活环境质量的需求越高,需要更多的绿色金融资金。

lnC代表东部地区每个省份的能源消耗量,为了保持数据的完整性,用煤炭的消耗量来表示。某地区的能源消耗量越高,越能说明其经济发展是以高耗能源为代价的,由此带来的环境问题如气温升高和海平面上升等越来越严重,则对绿色金融发展需求越迫切。

ln EN代表东部地区省份的环境治理投资额,一国环境治理投资额越高,资源稀缺和环境污染越严重,同理也表示省份对其可持续发展的要求更高,绿色金融需求量越大;反之,则绿色金融需求量越小。

ln IST代表东部地区省份的产业结构升级程度,某地区的产业结构越高级,越优化,表明资金投向第二三产业越多,可能产生的工业污染也会更多。产业结构越高,人们对低碳的生活方式需求越迫切,需要更多的绿色金融资金。

产业结构包括产业合理化和高级化,综合运用公式[15]:产业结构R=第一产业收入比重×1+第二产业收入比重×2+第三产业收入比重×3(1≤R≤)。

表1 模型变量含义及预期系数符号和解释说明

3.2 样本及数据说明

选取东部地区2007—2018年10个省(市)面板数据进行分析,分别是山东省、福建省、海南省、浙江省、江苏省、河北省、广东省、上海市、天津市、北京市。其中,变量的数据均来自《中国统计年鉴》和各个省的年鉴。

3.3 模型回归及结果分析

模型输出结果见表2,调整后的R2为0.95,说明模型解释能力很好。首先对模型进行F值检验,将公式计算出的F值与查表值对比,发现330(计算值)>2.72(查表值),结果为拒绝混合效应模型,通过个体固定效应模型,继而在随机效应模型下进行豪斯曼检验,Hausman检验统计量的值为195.46,在显著水平1%下拒绝原假设,最终确定建立个体固定效应模型。从模型结果来看:

表2 模型输出结果

人口规模(ln POP)对东部地区绿色金融需求产生正向影响,但不显著。东部地区省份大多为沿海发达地区,在这一经济发展阶段,东部地区仍在享受人口带来的红利,加上受教育程度一般较高,因此对经济发展具有促进作用,然而如果人口数量不加以控制,经济发展将又往往会助推人口增长。随着人口压力的加大,环境承载压力升高,能源损耗加大,又将抑制经济增长。因此,东部地区省份发展绿色金融,不仅可以助推经济高质量发展,也可以进一步缓解人口承载压力。

森林面积(ln TREE)对东部地区绿色金融需求产生正向影响。森林面积回归系数在10%的显著水平下为正,系数符号与预期一致,系数估计值0.11,表明在其他条件不变的情形下,森林面积每增加 1%,东部地区绿色金融需求就会增加0.11%个单位。森林面积是某地区绿色改革成效最直接的反映元素,在绿色发展框架里,森林代表着基础的国民财富、基础的国民福利和基础的国民安全。可见,东部沿海发达地区由于工业发展所需空间而大量砍伐森林,使得绿色植被越来越稀缺,体现了巨大的绿色金融发展需求。东部地区可通过构建绿色金融体系,整合现有资源,优化经济体制,促进经济发展。

废水排放量(ln WAT)对东部地区绿色金融需求产生正向影响,即一省的废水排放量与经济发展水平正相关。废水排放量回归系数在1%的显著水平下为正,系数符号与预期一致,系数估计值0.85,表明在其他条件不变的情形下,废水排放量每增加 1%,东部地区绿色金融需求就会增加0.85%个单位。一省的经济总量越大,这个省份对废水的排放量也就越多。废水的过量排放会导致水的过度污染,使得不仅促使藻类和植物的过度生长导致水下动植物死亡,而且使得农田肥料的流失,农作物收成减少和果蔬等植物化学物质超标、危害人们的饮食健康。由此可见,东部地区如果保持现有的工业生产状态发展经济,可能将会给东部地区带来巨大的环境压力和束缚。

废气排放量(lnQ)对东部地区绿色金融需求产生负向影响,即一省的废气排放量与经济发展水平正相关。废气排放量回归系数在1%的显著水平下为负,系数符号与预期不一致,系数估计值0.15,表明在其他条件不变的情形下,废水排放量每增加 1%,东部地区绿色金融需求就会减少0.15%个单位。即一地区的废气排放量与经济发展水平负相关。东部地区省份普遍经济发展水平较高,在采取快速发展模式的同时,随着经济的发展和人们需求的提高,废气排放的需求量也随之增加。如果不转向绿色发展模式,高投入、高耗能、高污染的生存模式将成为东部地区的生存挑战。

能源消耗量(lnC)对东部地区绿色金融需求产生正向影响,即一省的能源消耗量与经济发展水平正相关。废气排放量回归系数在1%的显著水平下为正,系数符号与预期一致,系数估计值0.19,表明在其他条件不变的情形下,能源消耗每增加 1%,东部地区绿色金融需求就会增加0.19%个单位。一地区的经济总量越大,对能源的消耗也就越多。能源消耗是一种消耗行为,在导致温室气体排放增加的同时并不会导致投资的增加,也不会直接助推省份GDP增长。由此可见,东部地区如果保持现有的能源消耗量发展经济,不仅经济发展将会受到限制,由此带来的一系列的污染也将会给主要参与省份带来巨大的发展压力和束缚。

环境治理投资额(ln EN)对东部地区绿色金融需求产生正向影响,即一省的环境治理投资额与经济发展水平正相关。环境治理投资额回归系数在1%的显著水平下为正,系数符号与预期一致,系数估计值0.07,表明在其他条件不变的情形下,能源消耗每增加 1%,东部地区绿色金融需求就会增加0.07%个单位。一省份的环境治理投资额越大,证明该地区因发展经济而带来的环境问题也越大,所需投入治理的资金越多,对绿色金融需求越大。东部地区的工业经济发达,由此带来的环境污染也不可忽视,我国应多开发关于绿色环境等国家项目,促使政府与企业合作,通过绿色金融促进经济发展与环境的有效协调发展。

产业结构(ln IST)升级对东部地区绿色金融需求产生正向影响,即一省的产业结构升级与经济发展水平正相关。产业结构升级回归系数在1%的显著水平下为正,系数符号与预期一致,系数估计值6.34,表明在其他条件不变的情形下,产业结构每升级 1%,东部地区绿色金融需求就会增加6.34%个单位。近年来东部地区产业结构升级得到很好成效,产业结构升级对东部地区绿色金融需求的影响很大,其可能的原因是,东部地区身处沿海发达地区,产业结构优化离不开绿色金融,绿色金融归根结底是要支持当地的绿色技术和绿色产业发展。因此,当产业结构越优化,其对绿色金融需求就越高。

4 结论及政策建议

东部地区对绿色金融需求很大。继而运用静态面板模型,构建相关变量对2007—2018年东部地区绿色金融相关的统计数据做实证分析,得出森林面积、废水排放量、能源消耗量、环境治理投资、产业结构能显著东部地区绿色金融需求,而废气排放量则起到了负向作用,人口规模没有产生显著影响。其中,产业结构优化对绿色金融需求的影响最大,废水排放量次之。

为此,提出相应建议:①亟须建立专门的绿色金融技术部门,负责设计、评估绿色项目,并定期公开发布,促进其与金融机构的对接。通过金融机构可正向鼓励企业投资于低产能、低消耗领域,但中国还缺乏这一专业部门的设立。且中国的绿色金融发展仍处于初级阶段,未来发展潜力巨大。因此,为了进一步提升中国的绿色金融发展水平,政府应设立绿色金融技术部门并构建完整的法律体系、风险体系和接轨绿色金融国际化标准,为企业借助绿色信贷发展提供有效的政策支持和法律环境。②构建绿色金融产品的创新体系。中国仍需致力于开发更多的绿色的金融的产品。到目前为止,中国的绿色的信贷的规模存量来讲是世界第一,本外币绿色贷款余额已超过11万亿元,绿色债券存量规模1.2万亿元,排在世界第二位。但在其他绿色金融产品的规模较小。因此,要在绿色债券、绿色基金、绿色保险、碳金融等方面创新更多绿色产品,满足各个主体在各个领域的绿色需求。

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