绿色证券能有效实现制造业碳减排吗？

（基金项目：2023年度自治区级大学生创新创业训练计划项目，项目编号S202310755060，项目名称：“双碳”目标背景下绿色证券碳减排效应研究）

作者简介：胡宇狂（2004-），男，汉族，安徽阜阳，新疆大学，新疆大学本科在读，研究方向为绿色金融、国际贸易、金融科技。

摘要：在“碳达峰”、“碳中和”的目标背景下，绿色证券能否减少碳排放已经成为一个紧迫的现实问题。而制造业作为碳排放的主要来源之一，研究绿色证券能否成为实现制造业碳减排的有力工具具有重大意义。本文基于中国30个省份2005—2019年省级绿色证券和制造业碳排放数据，应用面板固定效应模型、两阶段最小二乘法等一系列经济学计量模型，实证探究中国的绿色证券能否有效实现制造业碳减排，助力早日实现“双碳”目标。实证结果表明，中国的绿色证券显著抑制了碳排放，且该结果是稳健的。最后，本文基于上述实证分析并结合中国的实际情况提出绿色证券未来发展的政策性建议。

关键词：绿色证券、碳减排效应、双碳目标

一、引言

气候变化引起经济、社会的严重影响已经成为许多国家关注的全球性问题[1]。实际上，引起气候变化的主要因素是二氧化碳（CO2）及其他温室气体[2]。自2006年以来，中国成为全球最大的温室气体排放国，其二氧化碳排放量持续领先。为应对这一情况，中国在2020年9月设定了2030年达到“碳达峰”和2060年实现“碳中和”的目标。党的二十大报告（2022年10月16日）强调，推进碳达峰、碳中和是广泛而深刻的经济社会系统性变革。有效推动“双碳”目标的实现是中国“十四五”规划的重点研究内容。同时，作为全球最大的碳排放源之一，制造业在实现碳中和目标中具有关键作用。然而，传统制造业的转型升级面临资金和技术挑战。在此背景下，绿色金融特别是绿色证券作为一种创新金融工具，为制造业提供了新的融资渠道和发展动力。

绿色证券作为一种新的绿色金融工具，能够有效解决绿色项目融资渠道狭窄、期限错配等问题，有助于实现绿色低碳发展、碳达峰、碳中和目标[3]。理论上，绿色证券允许企业发行融资门槛和融资成本较低的绿色产品，能够显著下降绿色企业的融资约束和成本进一步影响投资行为和企业的研发投入，从而削减高耗能行业占比进而达到碳减排目的。 由于绿色证券能否显著抑制制造业碳排放尚未经过严谨的实证分析验证，因此经实证得出绿色证券对制造业碳排放的实际影响效应具有重大的意义。

本文旨在探讨绿色证券对制造业碳排放的影响，分析其能否作为一种有效的金融工具，帮助制造业实现绿色转型。基于2005-2019年的省级面板数据，本文将实证探究绿色证券能否成为制造业碳减排的有力工具。同时，本文基于实证结果并充分考虑现实情况，为绿色证券在制造业方面进一步实现碳减排提供有效的政策性建议。

二、文献综述与研究假设

1.文献综述

在“双碳”目标背景下，绿色证券作为绿色证券主要金融工具之一一经出世便获得了人们密切的关注，并且随着绿色证券的内涵的完善及其迅猛的发展，人们对于绿色证券的关注不断走高。国外的研究主要用绿色债券来评价绿色证券的实施效益，比如Agliardi et al.（2019）建立了绿色债券的结构模型以探究传统债券和具有相同特征的绿色债券收益率之间的差异[4]。 Mamun et al.（2022）根据46个国家的样本得出结论，绿色债券能够通过控制污染和提高能源效率，在短期和长期内显着减少碳排放。国内的研究主要集中在绿色证券政策的理论框架和发展路径上，比如田雪等（2018）通过研究中国绿色证券制度体系改革与演变路径和模式变化， 强调了绿色证券的出现和演变并对未来趋势做出展望[6]。何佩佩等（2014）提出应确立环境风险预防原则、环境优先原则、环境诚信原则、生态效率原则作为绿色证券的基本原则[7]。杨昕宇（2021）通过分析我国绿色证券监管面临的众多难题，中国绿色证券监管路径进行了探析[8]。张凯等（2014）就绿色证券监管信息系统问题提出绿色智能机房、绿色数据中心、虚拟化和绿色云等多方面建议[9]。此外，一些人还评估了绿色证券政策在中国的表现。例如，Li et al.（2023）研究了绿色债券冲击和经济政策不确定性对碳价格的动态影响[10]。肖黎明、李秀清（2020）考察绿色证券对企业绿色投资效率的作用机制[11]。

综上所述，以往的研究多以绿色债券为核心解释变量探究绿色债券对碳排放的影响无法完整衡量绿色证券的内涵，且未发现其他文章通过实证碳减明确提出绿色证券能否抑制制造业碳排放。因此，本文使用一系列经济学计量模型实证探究绿色证券能否有效实现制造业碳减排以拓展学界对该领域的认识。

2.研究假设

绿色证券可以提供额外的资金支持，用于推动制造业向低碳和环保领域转型。通过绿色债券的发行，制造企业可以获得更多的资金用于研发和采购环保技术、设备和材料，从而降低碳排放。同时，绿色股票的交易也为环保技术企业提供了更多的融资渠道，激励创新和发展低碳产业。其次，绿色证券可以引导企业在管理和运营中更加重视环境保护和碳排放的控制。为了获得绿色证券的认证和投资者的青睐，制造企业需要对其环境绩效进行评估和披露。这促使企业加强碳排放数据的监测和管理，采取更加有效的减排措施，如提高能源利用效率、改进生产工艺等，从而减少碳排放。最后，绿色证券的推广可以带动整个产业链的低碳转型。制造业中的供应商、合作伙伴和下游企业也受到绿色证券的影响，逐步转向环保和低碳的发展路径。这将形成一种良性循环，推动整个制造业的碳排放减少。基于此，我们提出假设：

H：绿色证券能够显著抑制制造业碳排放，为碳减排提供动力。

三、研究设计

1.模型设定

为了系统分析绿色证券对碳排放的影响，首先构建了以下固定效应面板模型：

（1）

其中，为被解释变量，表示省在年制造业碳排放程度，以各个地区二氧化碳排放量来表示。为解释变量，表示省在年绿色证券发展程度，以逆向化处理的高耗能市值占A股总市值来表示。为控制变量，本文还对年份（）和省份（）进行了控制，为随机误差项。

2.变量选取

被解释变量：本文的被解释变量为制造业碳排放（C）。世界各国普遍缺乏直接的碳排放量监测数据，碳排放量计算的主流方法包括测算表观碳排放量和部门碳排放量两种。本文主要采用根据分部门法测算碳排放中的制造业部门数据以衡量制造业碳排放水平。

核心解释变量：绿色证券（GS）。现在主流的衡量方式有两者，第一种是绿色企业市值占A股总市值的比例，第二种是使用六大高耗能行业占A股总市值的比例来衡量。由于前一种方法在部分省份的观测值大多为0，这显然是不合理的。并且关于绿色企业的区分标准不一，可能无法有效衡量绿色证券的内涵。因此，本文基于绿色证券的概念，本文用六大高耗能行业市值与A股总市值的比值作为负向指标衡量绿色证券，即公式（2）。然后对其进行逆向化处理，见公式（3）。

控制变量：为避免变量误差缺失，本文参照经典模型选择控制变量来研究碳排放的影响因素：IPAT模型和STIRPAT模型。Ehrlich & Holdren（1971）提出的IPAT模型认为，人口、富裕程度和技术是决定环境质量的三个因素[12]。后来，Dietz & Rosa（1994）允许在该模型基础上加入其他可能影响环境的因素，进一步扩展为STIRPAT模型[13]。基于此，本研究选择了城市化率（U）来代表人口结构，公共预算支出占比（BU）、人口数量（P）和人均GDP（PGDP）分别代表经济发展的结构和规模。此外，本研究选取对外直接投资（OFDI）和产业结构（STR）作为国外引进技术和行业产业结构的代表指标。

3.数据来源

以2003-2019年中国大陆30个省级行政区为研究对象（西藏、台湾、香港、澳门因数据严重不足被排除在外），数据来源于中国能源统计年鉴、中国统计年鉴、中国保险年鉴、国家统计局、Wind数据库、中国碳核算数据库和中国国家知识产权局专利数据库等。

四、基准回归结果

面板双固定效应模型回归结果如表1第（1）和第（2）栏所示，无论在有无控制变量的条件下本模型中绿色证券发展的系数均在5%显著水平下为负，这表明绿色证券发展的确会显著抑制制造业碳排放。这与假设H相符合。

t statistics in parentheses* p < 0.1， ** p < 0.05， *** p < 0.01

五、稳健性检验与内生性检验

1.替换解释变量的稳健性检验

为进一步验证回归结果的可靠性，采用更换被解释变量的方法进行稳健性检验，即使用绿色企业市值与A股总市值之比衡量绿色证券重新进行回归。检验结果见表2列（1）、列（2），无论在有无控制变量的条件下本模型中绿色证券发展的系数均在1%水平下显著为负，这再一次表明绿色证券可以显著抑制制造业碳排放，进一步证明了基准回归结果的稳健性。

2.内生性检验

考虑到可能存在的内生性问题，本文选择选择绿色证券的滞后一期（L.GS）作为工具变量，选择工具变量——两阶段最小二乘法进行内生性检验。结果见表3，列（1）是第一阶段的回归结果。工具变量L.GS的回归系数显著为正，F统计量大于10，说明工具变量满足相关条件，不存在弱工具变量。在第二阶段回归中，GS系数仍显著为负，与基准回归一致，说明绿色证券仍能显著降低碳排放，进一步证实该结果的稳健性。

六.结论与建议

本文基于2005-2019年省级绿色证券与制造业碳排放数据，利用固定效应面板模型、两阶段最小二乘法等经济学计量模型实证考察了绿色证券对碳排放的影响。结果表明绿色证券的确能够显著抑制制造业碳排放，且该结果经稳健性检验、内生性检验仍然成立。基于上述的实证证据，为助力我国早日实现“双碳”目标，降低碳排放量，本文提出以下政策建议。

首先，鼓励制造业企业发行绿色证券。政府应通过税收优惠、财政补贴等手段，激励制造业企业发行绿色债券和股票，筹集资金用于低碳技术和清洁能源项目。同时，简化审批流程，降低企业融资成本。其次，建立绿色证券评估体系。制定严格的绿色证券评估标准，对制造业企业的绿色项目进行专业评估，确保资金投向真正具有碳减排潜力的项目。加强对绿色证券的监管，提高市场透明度和公信力。最后，推动制造业绿色转型。将绿色证券与制造业转型升级战略相结合，优先支持高能耗、高排放行业的绿色改造项目。通过政策引导，鼓励制造业企业采用先进节能技术和设备，推动产业结构向低碳化、智能化转型。

综上所述，政府应重视绿色证券在制造业上的碳减排渠道，积极引导制造业企业的绿色化转型，助力早日实现“双碳”目标。通过提供资金支持、引导企业环境保护和碳排放控制，并推动整个产业链的低碳转型，为绿色证券在制造业发挥碳减排提供燃料。

参考文献

[1]Apergis N， Gozgor G， Lau C K. Globalization and environmental problems in developing countries[J]. Environmental Science and Pollution Research， 2021， 28（26）： 33719-33721.

[2]Alam M J， Begum I A， Buysse J， et al. Energy consumption， carbon emissions and economic growth nexus in Bangladesh： Cointegration and dynamic causality analysis[J]. Energy policy， 2012， 45： 217-225.

[3]Zhao Y， Yue Y， Wei P. Financing Advantage of Green Corporate Asset-Backed Securities and its Impact Factors： Evidence in China[J]. Frontiers in Energy Research， 2021， 9：696110.

[4]Agliardi E， Agliardi R. Financing environmentally-sustainable projects with green bonds[J]. Environment and development economics， 2019， 24（6）： 608-623.

[5]Mamun M A ， Boubaker S ， Nguyen D K . Green finance and decarbonization： Evidence from around the world[J]. Finance Research Letters， 2022， 46.

[6]田雪， 葛察忠， 林爱军，等. 我国市场主导绿色证券制度建设与路径探析[J]. 环境保护， 2018， 46（22）：5.

[7]何佩佩，杨婧，黄相钰.绿色证券体系构建的基本原则[J].人民司法，2014，（21）：33-36.

[8]杨昕宇.碳中和目标下我国绿色证券监管路径探析[J].福建金融，2021（06）：42-46.

[9]课题组，张凯，李可，杜秦智，方靖雯，潘兰天，李萌，梁莎.演化绿色证券监管信息系统[J].金融教育研究，2014，27（05）：10-13.

[10]Li H， Li Q， Huang X， et al. Do green bonds and economic policy uncertainty matter for carbon price？ New insights from a TVP-VAR framework[J]. International Review of Financial Analysis， 2023， 86： 102502.

[11]肖黎明，李秀清.绿色证券对企业绿色投资效率的影响——基于六大高耗能行业上市企业的检验[J].金融监管研究，2020，（12）：78-97.

[12]Ehrlich P R， Holdren J P. Impact of Population Growth： Complacency concerning this component of man's predicament is unjustified and counterproductive[J]. Science， 1971， 171（3977）： 1212-1217. Doi：10.1126/science.171.3977.1212

[13]Dietz T， Rosa E A. Rethinking the environmental impacts of population， affluence and technology[J]. Human ecology review， 1994， 1（2）： 277-300.