金融深化对中国温室气体排放影响的计量分析.docx

稻壳儿网络大学 毕业设计（论文） 题 目 学院(部) 　 专 业 　 学生姓名 　 学 号 年级 指导教师 职称 　 年 月 日 金融深化对中国温室气体排放影响的计量分析
　　一、引言 　　近年来，全球气候变暖引起的“气候危机”成为国际社会广泛关注的话题。2009 年 12 月 7 日在哥本哈根召开的联合国气候大会商讨了《京都议定书》一期承诺到期的后续方案，即 2012—2020 年的全球减排协议，对发达国家实行强制减排和发展中国家采取自主减缓行动作出了安排。在过去的 25年中，中国经济飞速增长，金融深化也取得了很大的进步。与此同时，也伴随着能源的消耗与污染排放。中国还未完全改变“高消耗、高排放、低产出”的粗放型经济增长方式和“能源效率低，环境污染严重”的局面，甚至成为发达国家转移污染产业的“污染天堂”。这不仅给环境带来了消极的影响，更是制约了国内经济长期的发展。根据统计，中国已经超越美国成为二氧化碳排放总量的第一大国，与此相关的能源消费也急剧增长，并显现出对经济发展的制约作用。《2010 年中国低碳发展报告》提出，2015 年中国二氧化碳排放量将达 100 亿吨，相当于美国和欧盟的总和。二氧化碳的减排已经不仅仅是一个环境技术问题，更是国际谈判中的政治议题，但是从根本上讲这是经济发展产生的问题。 　　鉴于全球变暖的严重性已受到各界人士认同，而中国温室气体排放量占到了全球的五分之一，进一步探究中国温室效应的影响因素与作用机制十分必要。本文将探索金融深化对环境的影响以及节能减排的有效途径，为节能减排以及发展低碳经济增加内在动力。这对于促进中国经济增长方式转变，构建两型社会，实现低碳经济的战略构想与可持续发展的均衡经济增长提供决策参考，同时这也有利于中国履行全球节能减排的任务，应对国际上苛刻和复杂的环境诉求。 　　二、相关文献综述 　　关于影响环境质量的因素，国内外学者进行了大量研究并且取得了显着成果。已有大量文献主要集中于两个方面： 　　一是针对经济增长与环境质量关系。研究集中于实证检验库兹涅茨曲线（EKC 曲线）。由于学者采用了不同国家的面板数据，研究结论出现了异质性与多样性，学界对库兹涅茨曲线的研究并未得出统一的结论，而争议的焦点主要在正负性、量值和拐点等方面。二是另一部分学者通过因素分解模型，分析影响二氧化碳排放的各种因素。Wu基于 LMD 方法从供给和需求的角度，研究了中国 1980—2002 年二氧化碳排放的变化。他们认为 1996 年以前主要是能源需求方的经济发展规模、能源结构以及能源强度推动了中国二氧化碳排放的变化，能源需求方的产业结构调整和能源效率提高发挥的作用很小；1996—2000 年能源终端利用和转化部门能源效率的提高是中国二氧化碳排放下降的主要原因。Wang（2005）利用 LMDI 方法研究了中国 1957—2000 年的二氧化碳排放变化，研究结果表明：理论上 1957—2000 年中国的二氧化碳排放减少了 2 466 百万吨碳，其中 95%是由于能源强度下降引起的，仅 1.6%和 3.2%是由于化石能源结构调整及可再生能源利用导致的。 　　但是，很少学者将“金融深化”纳入研究框架之内，而已有学者的研究表明，金融深化对经济增长和环境变化有着非常重要的作用。Frankel 和 Rome（r1999）指出一国金融深化可以吸引外商直接投资（FDI）和研究与开发活动（R&D），二者将促进经济的增长和环境的改善。同样，Birdsall 和Wheele（r1993）认为通过金融深化，发展中国家可以获得新型的环境友好型技术。近期的研究证实了金融深化和外商直接投资之间的内在联系。例如 Ang（2008）指出马来西亚的金融深化吸引了大量的外商直接投资。Tamazian 和 Rao（2010）认为外商直接投资（FDI）的流入和研究与开发活动（R&D）降低了环境污染。另一方面，Jensen（1995）指出金融深化在促进工业活动的同时产生了工业污染。Tamazian（2009）通过建立金融深化和环境质量之间的联系，发现繁荣的金融行业可以以更低的成本提供更高水平的融资。这条规则同样适合具有公共服务属性的环境项目的投资。在最近的一项研究中，Tamazian 和 Rao（2010）发现获得融资的能力对于地方、州和国家政府来说格外重要。因此，金融中介实现和提高了环保相关项目投资中资源的流动性，推广了最优的生产技术。此外，在运行良好的金融体系下，金融中介加快了技术创新的速度。对于处于工业化转型阶段的国家，如中国，技术创新与环境质量两者息息相关。例如，Tadesse（2005）提出金融深化促进了技术创新。Kumbaroglu（2008）发现当一个国家拥有良好的金融系统时，能源供应结构上的技术改进可以显着降低温室气体的排放量。他认为科技投入、财政支持和政策保障是能源行业可持续转型的必要前提。 　　Claessens 和 Feijen（2007）研究了金融深化—环境质量的运行机制：碳交易是节能减排的激励机制，而它的功能完善依赖于金融体制的运行良好。Dasgupta（2001）提出发展中国家环保部门可能参与投资与金融市场直接相关的项目，并且定期公开企业环保方面的信息。Lanoie（1998）进一步阐述了以上过程，环保部门制定了向金融市场和大众公开企业污染控制情况的监督机制。另外，Lanoie（1998）指出金融体系下的资本市场可以对环保信息作出有效反应。例如，Dasgupta（2001，2004）以阿根廷、智利、墨西哥、菲律宾和韩国等为样本进行分析，结果显示资本市场对良好的环保信息作出了积极的反应。Dasgupta（2004）发现违背国家环保法律规章的企业承受了一定程度资本价值的损失。 　　然而，部分学者对资本市场的功能持怀疑态度。他们认为资本市场只是金融市场的一部分，金融市场还包括了银行业和其他金融中介机构。在发展中国家，由于股票交易中的资金流量相对较少，资本市场的功能并不突出（Rojas-Suarez和 Weisbrd，1996）。因此，资本市场的功能相当有限，它更接近于“赌场”的角色并且可能减缓发展中国家经济的增长（Singh，1997）。大部分的资源流动是通过其他的金融中介实现的，如银行业。此后，大量学者将研究对象转向微观主体———私有企业，他们发现私有企业需要更多的融资来实现节能减排的目标，实证结果证实了这个论断。 　　总之，金融行业的发展确实会影响环境质量。但是，大部分研究集中于定性分析，仅有少量的学者定量研究了金融深化和环境质量的关系。基于此，本文利用中国 1960—2010 年间的时序数据，通过构建考察影响二氧化碳排放的因素方程，在充分的时期内以自回归分布滞后方法（ARDL）分析金融深化对中国碳排放的长期均衡与短期波动，从实证角度验证金融行业的发展与环境质量之间的关系。 　　三、金融深化对中国温室气体排放的影响　　　　计量模型构建本文的目的在于分析金融深化对中国温室气体排放的影响。借鉴 Tamazian（2009）、Talukdar 和 Meisne（r2001）的研究，本文构建了一个包含控制变量（经济增长、能源消费）、以及重点考察因素（金融深化）的环境质量模型。由于中国为贸易大国，本文还将贸易开放度这一因素纳入模型之中，以此避免计量估计中的遗漏变量误差，同时本文的模型也从封闭经济体模型转化为开放经济体模型，由此本文构建的多元一次线性模型为： 　　ct=β0+β1et+β2yt+β3fdt+β4Ot+εt（1）其中，ct代表人均二氧化碳排放量，et代表人均能源消耗，yt代表人均实际收入，fdt为金融深化的测量指标，Ot为贸易开放度（测量对外贸易程度），εt为随机误差项。方程（1）的变量均为对数形式，所以字母均为小写。 　　为了验证当模型包含了“金融深化”这一因素时库兹涅茨曲线是否存在，构建模型（2）：ct=β0+β1et+β2yt+β3yt2+β4fdt+β5Ot+εt（2）Tamazian（2009）提出若回归模型中包括了控制变量（如能源消费 et），那么控制变量将会解释大部分的二氧化碳排放量。为了解决此问题，文本构建了未包含能源消费这一因素的模型（3）：ct=β0+β1yt+β2fdt+β3Ot+εt（3）同样，构建库兹涅茨曲线模型如下：ct=β0+β1yt+β2yt2+β3fdt+β4Ot+εt（4）　　　　四、数据来源及计量处理 　　（一）数据来源。 　　本文使用的变量有：人均二氧化碳排放量、能源消耗、人均GDP、流动负债率（lly）和外贸依存度。Carbon Dioxide Informa－tion Analysis Cente（r二氧化碳信息分析中心）提供了中国人均二氧化碳排放量的数据，其他数据均来自《中国统计年鉴》。 　　金融深化指标方面，学者通常以资本市场指数作为金融部门的指标。但是本文未遵循前人的思路，未以资本市场作为研究对象。这主要是出于以下考虑：首先，在发展中国家，以股票交易形式的资金流动相当少 （Rojas-Suarez 和Weisbrod，1996），因此资本市场的功能非常有限。其次，中国的资本市场并非完全开放，不能全面反映中国金融行业的整体实力。再次，无法得到 1995 年之前中国资本市场的数据。因此，本文将借鉴 Stiglitz（2000）的研究，将金融行业中的银行业作为重点考察对象。学者采用了不同的指标测量金融深化的程度。King 和 Levine（1993）使用广义货币（M2）和名义GDP 衡量金融深化。但是在发展中国家，广义货币包括了大量的现金，M2 的提高意味着货币化而非金融深化。相比之下，存款负债与名义 GDP 的比率（dy）是更相关的指标。它包括了中央银行、储蓄银行和其他金融机构，测量了整个金融中介机构的容量。 　　人均 GDP 方面，参考学界的惯常做法，本文采用了人均GDP 的对数形式 y 测量经济增长。实际人均 GDP 等于实际 GDP与人口总数之比，其中实际GDP以1960年的可比价格计算。 　　二氧化碳排放的量化方面，本文按照前期大多数学者的研究，也采用人均二氧化碳排放量作为衡量温室效应的指标。所有数据来自二氧化碳分析中心，包含石油燃烧、水泥生产、天然气燃烧等所产生的二氧化碳排放总量。 　　能源消耗和贸易开放度方面，能源消耗以人均能源消耗（e）测量，为实际能源消费量除以当年全国人口数；贸易开放度（o）等于进出口额与名义 GDP 的比值。本文预期贸易开放度和能源消耗均与二氧化碳排放量正相关。 　　（二）计量处理 　　本文计量方法采用自回归分布滞后方法（ARDL）。该方法由 Charemza 和 Deadman 最早提出，后经 Pesaran 和 Shin等人逐步完善。对比传统的 EG 两步法和 Johansen 协整检验法，ARDL 方法的主要优点是放松了其他协整方法要求序列是同阶单整的条件，且更具稳健性，更适合小样本的估计，只要变量的单整阶数不超过 1，都可以使