绿色金融对碳排放的影响效应

摘要：本文基于30个省份2013—2021年的面板数据，运用熵值法计算各省的绿色金融指数，研究采取STIRPAT模型深入剖析绿色金融指标对碳排放的整体影响，研究发现，绿色金融对碳排放强度具有显著的负向影响，同时新能源技术进步和环保意识提升对减少碳排放的重要作用。据此，本文从绿色金融投入、能源结构优化及经济发展水平提升方面提出建议。

关键词：绿色金融 碳排放强度 熵值法 STIRPAT模型

一、引言

在经济新常态下，中国秉持“绿水青山就是金山银山”理念，力推美丽中国建设，倡导绿色低碳生活，稳步迈向“双碳”目标。绿色金融作为推动中国实现碳中和目标的重要工具对[1]做好区域“碳达峰、碳中和”具有重要的政策启示。因此，探究绿色金融对碳排放强度的影响效应，对实现中国的低碳发展目标具有重要的理论和实践意义。

现有研究关于绿色金融对环境的作用效果，尤其是与碳排放强度的关联分析仍显不足，陈碧琼（2014）提[2]出金融发展在增加碳排放量的同时对碳排放强度产生一定抑制作用。鲜有研究量化绿色金融对碳排放强度的抑制影响。本文分析绿色金融现状与影响机制，探讨其减排作用，为绿色金融发展与碳排放控制提供参考。本文的边际贡献在于：第一，构建含绿色金融与环保指标的体系，引入控制变量，精准评估绿色金融对碳排放的影响 第二，采用熵值法测算绿色金融指数，减少主观干扰，结果更为客观。

二、样本选取与模型构建

（一）变量选取

被解释变量：碳排放强度（CEN）反映了单位经济产出所对应的碳排放水平，用来衡量一国经济增长与碳排放量增长之间的关系。

核心解释变量：绿色金融发展水平（GFI）。将通过四个维度去描述，分别是绿色信贷，绿色证券，绿色保险，绿色投资用符号GFI1，GFI2，GFI3，GFI4表示。

控制变量：人均gdp（gdp%）：采用国内生产总值除以该国的年平均人口数；能源结构（NY）：采用煤炭消费量占全部能源消费量的比重来衡量;人口密度（PD）：采用人口数（万人）除以面积（平方千米）。

（二）模型设定

基于四维度构建绿色金融评价体系，用熵值法测算权重并计算综合得分与绿色金融指数， 随后基于STIRPAT模型，结合具体研究内容进行改进，以深入探讨绿色金融对碳排放的影响。以碳排放强度取对数（lnCEN）为因变量，绿金发展指数取对数（lnGFI）为自变量，并引入NY，gdp%和PD作为控制变量进行实证分析。为避免遗漏变量导致的内生性问题，本文还采用了控制变量滞后一期和滞后两期的方法对模型进行了检验。

STIRPAT模型改进公式：

三、实证检验

（一）绿色金融发展整体对碳排放强度的影响结果分析

本章利用面板数据模型研究绿色金融发展水平对碳排放强度的影响，核心变量为熵值法计算的绿色金融发展综合指数。通过基础回归及逐步加入控制变量的方式，保证模型稳健性。经豪斯曼检验后，选定固定效应模型进行分析，以深入探究绿色金融对降低碳排放强度的积极作用。

表2显示，绿色金融发展综合指数显著且持续地对碳排放强度产生负向影响。随着控制变量的逐步引入，该负向效应在1%显著性水平下依然显著，表明绿色金融投入增加能促使碳排放强度降低约21.2%，助力绿色经济发展和节能减排。此外，人口密度正向加剧碳排放强度，而人均GDP增长和能源结构优化则显著抑制碳排放，反映了环保意识的提升、新能源技术的进步以及能源结构向清洁能源的转变对减少碳排放的积极作用。

（二）绿色金融发展各维度对碳排放强度的影响结果分析

从整体上探讨了绿色金融发展对碳排放强度的影响结果分析，由于绿色金融是一个综合性概念，衡量绿色金融发展不能从单一方面来衡量，接下来通过从绿色金融发展的四个维度分别来探讨其对碳排放强度的影响分析。

具体的实证结果见下表3。观察表发现，衡量绿色金融发展的不同维度中，绿色证券对碳排放强度的影响在1%的作用下显著为负，绿色信贷，绿色投资对碳排放强度的影响在5%的作用下显著为负，而绿色保险对碳排放强度的影响不显著。这表明绿色金融的不同维度对碳排放强度仍然具有负向作用。综上所述，绿色金融的各个维度（尤其是绿色信贷、绿色证券和绿色投资）对降低碳排放强度具有显著作用。

（三）稳健性结果分析

本文在采用双固定面板模型的基础上，进一步通过控制变量的滞后一期与滞后两期检验，以减轻遗漏变量可能引发的内生性问题。结果显示，金融指数（lnGFI）、能源结构（NY）和人均GDP（gdp%）的滞后项均显著有助于降低碳排放强度，而人口密度（PD）的增加则对碳排放强度有正向影响，尽管其显著性在滞后两期时略有减弱。整体上，模型对碳排放强度影响因素的解释力保持稳健，高R-squared值增强了结论的可靠性，为制定有效碳减排政策提供了参考。

四、研究结论与政策建议

绿色金融显著减少碳排放，其各维度均对降低碳排放强度产生积极影响。同时，能源结构的优化和人均GDP的增长也显著抑制了碳排放，显示出新能源技术进步和环保意识提升对减少碳排放的重要作用。因此，本文基于绿色金融投入、能源结构优化及经济发展水平提升三个方面提出以下建议：第一，引导资金流向，需加大绿色金融投入。细化绿色金融标准，激励金融机构创新绿色金融产品与服务，同时，政府应加强绿色金融监管，确保资金专用于绿色低碳项目，定期评估考核以激发绿色业务活力。第二，优化能源结构，需大力发展可再生能源。降低化石能源依赖，推进煤炭清洁利用与CCUS技术，优化产业布局，推动高耗能产业向绿色低碳转型，并加强对高碳行业的监管，以促进整体能源结构的低碳化转型。第三，融合低碳与数字经济，需推动经济高质量发展，鼓励企业采用节能环保技术提升资源利用效率，同时加强国际合作，引进先进绿色金融理念，推动全球绿色低碳发展。

参考文献

[1]安国俊.碳中和目标下的绿色金融创新路径探讨[J].南方金融，2021（02）：3-12.

[2]陈碧琼，张梁梁.动态空间视角下金融发展对碳排放的影响力分析[J].软科学，2014，28（07）：140-144.

基金项目：2023年度四川省哲学社会科学基金青年项目“四川县域城乡融合发展测度评价、演进规律及推进路径研究”（项目编号：SCJJ23ND435）

大创项目：2023年四川省大学生创新训练项目“双碳目标下四川农业发展效率测度及影响因素研究”（项目编号：202310621237）

作者简介：刘宇洁（2003- ），女，汉族，四川宜宾人；王丽（2002- ），女，汉族，四川广安人；谯钰彦（2003- ），女，汉族，四川达州人；吴明宇（2003- ），男，瑶族，广西来宾人；顾建平（2002- ），男，汉族，云南昆明人；