引論：我們?yōu)槟砹?3篇碳排放的方法范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。
篇1
（《京都議定書》）如何減少碳排放，已經(jīng)成為一個熱門話題。其實，作為一個普通的公民，我們沒有能力讓大氣層的二氧化碳一下子減少，我們能做的，就是在日常生活的點滴中減少CO2的排放，今天我給大家介紹一種減少CO2排放的新方式。
篇2
一、引文
2006年，尼古拉斯?斯特恩牽頭做出的《斯特恩報告》指出：如果現(xiàn)在就開始采取強有力行動，我們可以以大約全球每年GDP的1%為代價，把溫室氣體在大氣中的水平穩(wěn)定在500-550ppm碳當(dāng)量，并且認(rèn)為盡早行動的益處遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過不采取行動的代價，如果沒有任何行動，那么氣候變化帶來的風(fēng)險大約會增加到至少全球每年GDP的5%，如果考慮到更寬泛的影響，估計損失會達(dá)到20%或者更多，足以跟兩次世界大戰(zhàn)和經(jīng)濟大蕭條比擬[1]。因此，對陜西省碳排放影響因素進行研究，具有重要的理論及現(xiàn)實意義。
本章主要利用陜西省歷史數(shù)據(jù)，使用LMDI因素分解分析方法，對能源消費進行因素分解分析得出影響陜西省能源消費的主要因素及其歷史貢獻(xiàn)程度[3-6]。
二、碳排放的LMDI分解分析模型
依據(jù)LMDI分解分析方法的基本思路，碳排放可分解為如下幾個部分：
其中， 為能源消費總量變化導(dǎo)致的總量變化效應(yīng)
為能源碳排放系數(shù)變化導(dǎo)致的碳排放強度變化效應(yīng)
為能源消費結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)變化效應(yīng)
三、數(shù)據(jù)處理及實證分析
本章使用陜西省1995-2012年碳排放數(shù)據(jù)及能源消費量等數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)由推算得出，數(shù)據(jù)來源于陜西省統(tǒng)計年鑒。在本節(jié)中，能源碳排放系數(shù)是固定的，因此能源碳排放系數(shù)變化導(dǎo)致的碳排放強度變化效應(yīng)為0。將數(shù)據(jù)代入公式2-1，可得出碳排放的分解數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖3-1所示：
1.能源消費總量效應(yīng)
能源消費是碳排放的主要來源，并且目前國內(nèi)對碳排放的估算是基于能源消費數(shù)據(jù)。從圖3-2中可看出，陜西省碳排放量的變化主要來源于能源消費的變化，能源消費對碳排放變化的累積效應(yīng)大部分年份超過了100%。此處之所以在對碳排放進行分解分析時納入了能源消費總量的因素是因為，能源消費本身是受到經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口等因素的影響，這些因素通過對能源消費的影響進一步影響到碳排放。
2.能源消費結(jié)構(gòu)效應(yīng)
從圖3-1可以看出，從1995年開始，陜西省能源消費結(jié)構(gòu)對碳排放的變化大部分表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)，對減少碳排放的貢獻(xiàn)值在不斷增加。陜西省能源消費中煤炭所占的比重超過了70%，因此能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對減少中國碳排放的貢獻(xiàn)力不大。從圖3-1可以看出，各年份能源結(jié)構(gòu)的累積效應(yīng)變化較小，趨于平緩。
四、結(jié)論
本文主要采用LMDI分解分析方法，對陜西省能碳排放因素進行分解。主要結(jié)論是：在對碳排放進行因素分解分析后得出，碳排放量的變化可分解為能源消費總量變化及能源消費結(jié)構(gòu)變化，通過導(dǎo)入能耗總量及能耗結(jié)構(gòu)的的歷史值，可計算得到各自對碳排放變量的歷史貢獻(xiàn)度。能源消費總量變化對碳排放總量變化貢獻(xiàn)最大，并呈正向關(guān)系。能耗結(jié)構(gòu)變化對碳排放總量變化貢獻(xiàn)度相對較低，但呈負(fù)向關(guān)系，即能耗結(jié)構(gòu)使得碳排放降低。
參考文獻(xiàn)：
[1]Nicholas Stern. Stern Review on the economics of climate change [M].Cambridge University Press，Cambridge，UK，2006.
[2]基于系統(tǒng)動力學(xué)的廣東省低碳經(jīng)濟發(fā)展路徑選擇[M].華南理工大學(xué)，2011：06.
[3]鞏芳，王芳.基于LMDI分解模型的內(nèi)蒙古碳排放實證研究，干旱區(qū)資源與環(huán)境[J].2013：72-77.
篇3
一、 我國碳排放權(quán)交易會計核算的現(xiàn)狀
（一）碳排放權(quán)的概念
為了界定企業(yè)在環(huán)境保護中的責(zé)任，同時督促各行業(yè)履行節(jié)能減排的義務(wù)，共同走低碳經(jīng)濟發(fā)展的道路，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，業(yè)界提出了碳排放權(quán)的概念。從字面上理解，碳排放權(quán)是企業(yè)可以進行“二氧化碳”排放的權(quán)利；從經(jīng)濟學(xué)角度分析，碳排放權(quán)是企業(yè)通過交易的方式，或政府通過直接分配的方式獲得排放二氧化碳等溫室氣體的許可。
（二）碳排放權(quán)會計核算的現(xiàn)狀
根據(jù)國家環(huán)保部門的規(guī)定，由于冶金、鋼鐵、采礦等16類行業(yè)在生產(chǎn)過程中會排放大量的有害氣體，對于環(huán)境的影響較大，因此被列為重污染行業(yè)。為了讓此類企業(yè)對環(huán)境造成的影響買單，設(shè)計了碳排放權(quán)，并對其交易過程進行重點管制。
1.會計確認(rèn)。目前，我國冶金行業(yè)中，獲取碳排放權(quán)的方式主要有兩種，第一種方式為有償購入取得，即冶金行業(yè)中的企業(yè)在碳排放權(quán)市場通過采購的方式獲得的部分，一般企業(yè)會將其確認(rèn)為資產(chǎn)，包括金融資產(chǎn)、存貨、無形資產(chǎn)三種；第二種方式為無償獲得，即每年政府會面向部分企業(yè)免費發(fā)放碳排放權(quán)配額，但必須經(jīng)企業(yè)上報，政府相關(guān)部門審核通過后方可獲得，一般企業(yè)會計入備查賬，并不在其財務(wù)中體現(xiàn)。在使用碳排放權(quán)期間，可能出現(xiàn)兩種特殊情況，即節(jié)約配額及配額超排。
2.會計計量。（1）計量屬性。各地區(qū)的碳排放權(quán)交易市場已經(jīng)逐步建立，各企業(yè)可以通過有償購入方式獲取碳排放權(quán)，由于買賣雙方可以直接獲得碳排放權(quán)的交易金額，因此，碳排放權(quán)的計量方式主要以公允價值計量。一般情況下，企業(yè)在獲得碳排放權(quán)次年6月進行統(tǒng)一清算，但是需要在資產(chǎn)負(fù)債表日依照當(dāng)日實際的公允價值對賬面價值進行調(diào)整。（2）后續(xù)計量。目前，對于碳排放的使用情況，各企業(yè)還沒有進行計量，企業(yè)實際的碳排放量定配~是節(jié)約還是超排，需要通過碳排放權(quán)交易市場獲取。第一種情況，當(dāng)實際碳排放量低于定配額量時，即節(jié)約配額，如此部分配額可以進行交易，節(jié)約配額將被作為額外收入，借記“銀行存款”科目，貸記“營業(yè)外收入”科目；而如果此部分配額不可以進行市場交易，企業(yè)一般不進行處理。第二種情況，當(dāng)實際碳排放量高于定配額量時，各企業(yè)主要采取以下兩類方式進行處理：第一類，依據(jù)當(dāng)年的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)對碳排量進行預(yù)估，購買碳排放權(quán)時確認(rèn)為資產(chǎn)，借記“碳資產(chǎn)”科目，貸記“銀行存款”科目；在碳排量超出時，確認(rèn)為負(fù)債，根據(jù)對象將成本費用化，借記“管理費用”科目，貸記 “碳負(fù)債”科目。第二類，對于碳排放總量不進行預(yù)估，在碳排放量超出時，超過的部分直接確認(rèn)為應(yīng)付負(fù)債，借記“管理費用”科目，貸記 “應(yīng)付碳負(fù)債”科目，在購買超排配額時，抵銷確認(rèn)的應(yīng)付負(fù)債，借記“應(yīng)付碳負(fù)債” “管理費用”等科目，貸記“銀行存款”科目。企業(yè)需要對碳排放量進行統(tǒng)計，并定期通過第三方認(rèn)證機構(gòu)對數(shù)據(jù)進行認(rèn)證，如果出現(xiàn)差異，應(yīng)當(dāng)以第三方認(rèn)證機構(gòu)的數(shù)據(jù)進行確認(rèn)。
3.會計信息披露。一般情況下，企業(yè)通過計入備查賬的方式來處理政府免費發(fā)放的碳排放配額，不會影響資產(chǎn)負(fù)債表，在表內(nèi)也不需要確認(rèn)和計量。而企業(yè)實際碳排量超排的情況下，需要依據(jù)對象成本費用化，并在表內(nèi)列報。
二、碳排放權(quán)會計核算中存在的問題
（一）碳排放權(quán)發(fā)展的角度分析
1.會計制度體系不夠健全，缺乏必要的法律約束。盡管我國在環(huán)境保護方面制定了一些法律，但是針對企業(yè)碳排放方面仍然是空白，因此在對企業(yè)碳排放管理過程也缺乏必要的法律約束和指導(dǎo)，這就使得大部分企業(yè)在處理相關(guān)業(yè)務(wù)時，隨意性大，企業(yè)之間可比性差；同時由于碳排放權(quán)會計制度不夠健全，企業(yè)一般不會自覺對碳排放權(quán)進行確認(rèn)計量及披露。在碳排放權(quán)管理過程中，企業(yè)既沒有受到法律的約束，也沒有相關(guān)制度的規(guī)范，直接阻礙了我國碳排放權(quán)的發(fā)展。
2.資源分配不均，利用率偏低。一般情況下，像碳排放權(quán)這樣的資源應(yīng)該能合理分配，但實際情況卻恰恰相反，大部分碳排放權(quán)被規(guī)模較大的企業(yè)掌控，規(guī)模小的企業(yè)從政府部門獲得碳排放權(quán)的難度較大，如果規(guī)模小的企業(yè)從市場購買碳排放權(quán)，其經(jīng)營成本將大幅增加，財務(wù)風(fēng)險也隨之增大，對于規(guī)模小的企業(yè)來講，并不愿意確認(rèn)碳排放權(quán)，久而久之，規(guī)模小的企業(yè)由于財務(wù)壓力過大，導(dǎo)致企業(yè)有意規(guī)避節(jié)能減排的義務(wù)和責(zé)任，僅靠數(shù)量有限的大企業(yè)，減排能力又有限，環(huán)境保護效果不佳，環(huán)境污染日益嚴(yán)重。
3.企業(yè)社會責(zé)任意識淡薄。對于大多數(shù)企業(yè)來講，一方面，由于企業(yè)管理層缺乏環(huán)境保護意識及社會責(zé)任感，并不情愿承擔(dān)污染的責(zé)任，也不會主動披露企業(yè)與碳排放權(quán)相關(guān)的業(yè)務(wù)，這就使得披露的報告內(nèi)容不真實。另一方面，由于我國碳排放權(quán)交易主要集中在發(fā)達(dá)地區(qū)，但實際上很多污染企業(yè)卻集中在中西部等經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)，使得這部分地區(qū)的企業(yè)參與碳排放權(quán)交易的成本增加，導(dǎo)致參與度不高，更進一步阻礙了相關(guān)業(yè)務(wù)的達(dá)成。
（二）從碳排放權(quán)實際會計操作的角度分析
1.有償購入的碳排放權(quán)，確認(rèn)方式不統(tǒng)一。企業(yè)獲取和使用碳排放配額的目的是按照國家統(tǒng)一要求履行節(jié)能減排義務(wù)，而并不是以投資獲利為目的，將其計入金融資產(chǎn)依據(jù)不夠充分；碳排放權(quán)是政府統(tǒng)一調(diào)控分配給企業(yè)的，而不是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中自我實現(xiàn)的，實際上并不符合存貨的定義，將其確認(rèn)為存貨的合理性也不夠充分。
2.計量屬性不同，會導(dǎo)致碳排放權(quán)在會計確認(rèn)過程中發(fā)生不一致。依據(jù)歷史成本計量，企業(yè)從政府獲取的免費碳排放權(quán)的成本為零，而從市場通過購買途徑獲取的碳排放權(quán)的成本是依據(jù)交易金額確認(rèn)的，二者的取得方式不同，但本質(zhì)上沒有任何區(qū)別，可以進行互相替代，通過這種方式將會使投資者獲取的會計信息不準(zhǔn)確。依據(jù)公允價值計量，目前，碳排放權(quán)交易市場是根據(jù)區(qū)域分別建立的，在全國范圍內(nèi)，還沒有構(gòu)建成統(tǒng)一的交易市場，活躍度滿足不了公允價值計量屬性的要求和條件，仍然需要更多的研究。
3.信息披露方式不同，使得企業(yè)無可比性。從實際情況來看，無論是通過有償方式獲得的碳排放權(quán)，還是無償獲得的碳排放權(quán)都可以通過交易市場進行買賣，但這兩種方式的會計披露卻不同，通過有償方式獲取的部分是在表內(nèi)進行列報的，而通過無償方式獲取的部分則是在表外進行披露，這樣就使得各企業(yè)間缺乏可比性。
三、建議
（一）需建立配額分配監(jiān)管體制
應(yīng)當(dāng)在建立科學(xué)合理的碳排放權(quán)配額分配體系的基礎(chǔ)上，通過委托第三方審核機構(gòu)介入，進行專門的審核，以確保資源的合理分配，使得Y源利用最大化，在碳排放權(quán)分配的過程中既要考慮企業(yè)規(guī)模、排放水平、及相對應(yīng)的財務(wù)狀況，同時也應(yīng)該考慮企業(yè)的實際經(jīng)濟貢獻(xiàn)和未來的發(fā)展前景。
（二）加強碳排放權(quán)交易市場的管理
政府應(yīng)當(dāng)在全國范圍內(nèi)推動碳排放權(quán)交易市場的建立和運行，廣泛開展國際合作，并且鼓勵冶金等行業(yè)參與到碳排放權(quán)交易的業(yè)務(wù)中。從目前我國的總體角度來看，碳排放權(quán)交易市場的管理仍然存在諸多問題，較為突出就是大部分碳排放交易市場集中在沿海等發(fā)達(dá)地區(qū)，對于碳排放量較大的西部地區(qū)和企業(yè)來講，還沒有完善的碳排放權(quán)交易市場，這部分企業(yè)缺乏相關(guān)業(yè)務(wù)的積極性，因此我們首先需要對碳排放權(quán)交易市場的分布進行統(tǒng)一規(guī)劃，并在整體建立的基礎(chǔ)上，逐步完善各區(qū)域交易市場的體制和管理水平，從而提升企業(yè)積極性，同時使得碳排放企業(yè)會計的利用率提高。同時，完善規(guī)則，推動CCERs質(zhì)押、碳期權(quán)合同、碳基金、CCERs預(yù)購買權(quán)等與碳排放權(quán)相關(guān)金融工具的運用。
（三）建立健全相關(guān)法律法規(guī)
現(xiàn)階段，我國冶金企業(yè)在碳排放權(quán)的披露過程中，操作都比較隨意，其主要原因就是沒有具體的法律法規(guī)進行約束，相關(guān)的會計處理依據(jù)也不是很充分。另外，企業(yè)從自身利益角度考慮的比較多，不愿承擔(dān)污染環(huán)境的責(zé)任，使得環(huán)境污染日益嚴(yán)重，因此，對于這種情況，政府部門應(yīng)當(dāng)加強對企業(yè)披露信息的監(jiān)管，并加速推進制定頒布與我國相適應(yīng)的碳排放會計準(zhǔn)則，完善會計準(zhǔn)則體系。同時建立健全相關(guān)法律法規(guī)，完善的碳排放權(quán)交易框架體系，使得企業(yè)有法可依、有法必依的意識深入企業(yè)內(nèi)部管理者，進一步促使企業(yè)加強對碳排放權(quán)相關(guān)業(yè)務(wù)處理的謹(jǐn)慎性，最終披露真實準(zhǔn)確的碳排放報告。
（四）加強企業(yè)社會責(zé)任觀念，強化企業(yè)內(nèi)部監(jiān)管管理體制
企業(yè)能夠持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵在于企業(yè)管理者的經(jīng)營理念和企業(yè)文化，如果企業(yè)管理者的社會責(zé)任意識不強，觀念陳舊，那么，這個企業(yè)的企業(yè)文化內(nèi)容也會偏離正常的軌道，這并不是企業(yè)希望看到的結(jié)果，企業(yè)管理者可以將自身的社會責(zé)任理念通過管理過程傳遞給企業(yè)和企業(yè)的每個員工，在一定程度上可以提升企業(yè)整體的社會責(zé)任感，最終形成積極的企業(yè)文化，不斷地傳承和發(fā)展。當(dāng)然，在提升企業(yè)社會責(zé)任觀念的同時，企業(yè)也應(yīng)該通過強化企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督管理，建立必要的內(nèi)部監(jiān)控體制，有效的內(nèi)部監(jiān)督機制可以很好地約束各職級員工，及時警示和糾正錯誤，保證企業(yè)能夠良性運營和發(fā)展。Z
參考文獻(xiàn)：
篇4
金融發(fā)展；碳排放；經(jīng)濟發(fā)展；狀態(tài)空間模型
隨著城市化進程的加快和機動車保有量的增多，北京市CO2排放量逐年上升，溫室氣體減排壓力艱巨。為了緩解由CO2等溫室氣體帶來的環(huán)境問題，世界各國都在進行相關(guān)研究和實踐，尋求有效的碳減排途徑、合理估計碳減排需求成為政府部門和研究機構(gòu)的重要努力方向。特別是2007年聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第四次評估報告[1]以來，相關(guān)研究方興未艾[2]。近些年國際上出現(xiàn)了部分文獻(xiàn)討論金融發(fā)展對能源消費、碳排放的影響，但是結(jié)論并不一致。部分文獻(xiàn)認(rèn)為，金融發(fā)展程度越高，越有利于企業(yè)融資和各種技術(shù)創(chuàng)新活動，提高資源配置效率和能源使用效率，有利于節(jié)能減排。Tamazian等（2009）[3]認(rèn)為，金融發(fā)展有助于促進高新技術(shù)企業(yè)上市、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，從而能提高能源利用效率，推進低碳經(jīng)濟發(fā)展；Jalil等（2011）[4]認(rèn)為中國金融發(fā)展沒有對環(huán)境造成危害，反而促進了環(huán)境保護，并且中國碳排放量從長期看主要取決于人均收入、能源消費以及貿(mào)易開放程度。Ozturk等（2013）[5]認(rèn)為，從長期看，金融發(fā)展對人均碳排放量并沒有顯著影響。Birdsall等（1992）[6]研究指出，金融發(fā)展能夠吸引FDI和高水平的研發(fā)投資以促進技術(shù)進步，進而推動環(huán)境質(zhì)量提升，而且也會給發(fā)展中國家提供利用新技術(shù)的激勵和機會，幫助他們生產(chǎn)清潔的和環(huán)境友好的產(chǎn)品，最終廣泛提高全球環(huán)境質(zhì)量并促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。但是，也有部分文獻(xiàn)通過實證研究認(rèn)為，金融發(fā)展內(nèi)涵豐富，發(fā)展程度越高，可能會增加對高耗能、高排放設(shè)備或器件的使用，從而推動能源消費和碳排放上升。例如，郭郡郡等（2012）[7]利用多國數(shù)據(jù)實證研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與碳排放量之間存在正相關(guān)關(guān)系；Zhang（2011）[8]則基于中國金融發(fā)展的特殊情況，從金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展效率、金融中介、金融市場等多個角度研究了金融發(fā)展對碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)中國金融發(fā)展是推動碳排放上升的重要因素，特別是金融中介規(guī)模的擴大顯著推動碳排放的增加。另外，從研究方法看，現(xiàn)有文獻(xiàn)討論金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系時，基本上是采用自回歸模型[9]、動態(tài)最小二乘法模型[10]等固定參數(shù)的方法，得到的結(jié)果基本上是靜態(tài)的，難以表現(xiàn)金融結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的動態(tài)特征，結(jié)論往往較為籠統(tǒng)。鑒于此，本文將采用狀態(tài)空間模型這種變參數(shù)方法[11-12]定量討論北京市金融發(fā)展與碳排放之間的動態(tài)關(guān)系，為北京市有關(guān)部門制定碳減排政策提供參考依據(jù)。
一、數(shù)據(jù)說明與模型方法
（一）數(shù)據(jù)說明由于中國金融發(fā)展以金融中介規(guī)模擴張為主要特征，北京市也不例外，同時由于金融中介效率、金融市場等方面的數(shù)據(jù)并不完整，因此，本文討論的金融發(fā)展僅考慮金融中介規(guī)模，并采用由美國經(jīng)濟學(xué)家Goldsmith提出的金融相關(guān)比率（FIR）[13]來衡量，具體計算公式如式（1）所示。其中，F(xiàn)IRt為北京市第t年的金融相關(guān)比率；CRt代表北京市第t年中資銀行貸款總額；GDPt代表北京市第t年的地區(qū)生產(chǎn)總值。同時，本文選取北京市人均實際GDP來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平，按1980年可比價計算。此外，由于人類消耗各種能源所產(chǎn)生的CO2是溫室效應(yīng)產(chǎn)生的主要原因，因此本文基于北京市能源終端消費值，通過國家發(fā)展改革委能源研究所推薦的碳排放系數(shù)（即0.67）[14]換算得到北京市歷年CO2排放量。本文選擇的樣本區(qū)間為1980—2011年，相關(guān)數(shù)據(jù)來自《北京統(tǒng)計年鑒（2012）》。由于對數(shù)據(jù)取對數(shù)后不改變變量之間原有的關(guān)系，并能使變量趨勢線性化，消除異方差，因此本文對變量進行自然對數(shù)變換。分別以lnTCE、lnFIR、lnGDP表示取自然對數(shù)后的CO2排放量、金融相關(guān)比率以及人均實際GDP。
（二）模型方法本文運用狀態(tài)空間模型考察北京市金融發(fā)展對碳排放的動態(tài)影響。利用狀態(tài)空間形式表示動態(tài)系統(tǒng)主要有兩個優(yōu)點：第一，狀態(tài)空間模型將不可觀測的變量（狀態(tài)變量）納入可觀測模型，并與其一起得到估計結(jié)果；第二，狀態(tài)空間模型是利用全局優(yōu)化的卡爾曼濾波（KalmanFilter）算法[15]估計動態(tài)參數(shù)。
二、實證研究結(jié)果分析
（一）碳排量與金融發(fā)展的時變均衡關(guān)系為了考察所有變量的平穩(wěn)性，本文采用擴展的Dickey-Fuller（ADF）方法對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。結(jié)果如表1所示，可見，lnTCE、lnFIR和lnGDP的水平序列都不能拒絕存在單位根的原假設(shè)，即水平序列并不平穩(wěn)。但是，一階差分后，發(fā)現(xiàn)在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明所有變量在進行一階差分之后都顯示出平穩(wěn)性，因此可認(rèn)為在樣本區(qū)間內(nèi)，北京市CO2排放量、金融發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展三個變量都是一階單整序列。首先采用固定參數(shù)協(xié)整方程考察北京市碳排放量與金融發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展之間的長期均衡關(guān)系。根據(jù)EG兩步法，采用ADF方法檢驗協(xié)整回歸的殘差序列，結(jié)果表明固定參數(shù)協(xié)整回歸的殘差并不平穩(wěn)（如表2所示），這表明基于OLS回歸即平均意義下，北京市碳排放量與金融發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展之間并不存在顯著的協(xié)整關(guān)系。進一步，我們根據(jù)王海鵬等[16]的做法，對時變參數(shù)協(xié)整方程（2）中的殘差序列εt進行ADF檢驗，結(jié)果如表2所示。可見在1%的顯著性水平下，時變參數(shù)模型的殘差是平穩(wěn)序列，這表明采用狀態(tài)空間模型刻畫北京市碳排放量與金融發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展之間的時變參數(shù)協(xié)整關(guān)系是合適的，得到的結(jié)果是可靠的。尤其要指出的是，這些變量之間并不具有固定比價的長期均衡協(xié)整關(guān)系，但是存在長期均衡比例不斷變化的協(xié)整關(guān)系，換言之，北京市碳排放量與金融發(fā)展之間的固定參數(shù)回歸是偽回歸，但這并不妨礙它們之間存在的時變均衡關(guān)系。
（二）金融發(fā)展對碳排放的時變影響分析利用Kalman濾波算法估計狀態(tài)空間模型（2）①，得到時變狀態(tài)變量如圖1和圖2所示。可見，樣本區(qū)間內(nèi)，北京市金融發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的影響都具有時變特征，傳統(tǒng)的固定系數(shù)模型并不能準(zhǔn)確估計它們的影響機制。具體而言，從時變狀態(tài)變量的演變趨勢中，得到的發(fā)現(xiàn)主要如下：1.北京市金融發(fā)展對碳排放量的影響是時變的，在不同時間階段可能為正也可能為負(fù)。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，在1980—1994年期間，金融發(fā)展對碳排放的影響程度（at）的變化較為平穩(wěn)，始終維持在0.03~0.12之間的水平，同時在此期間，該系數(shù)始終為正值，說明總體上來看金融發(fā)展對碳排放的影響是正向的，即金融發(fā)展促進了碳排放量的增加。其中，at值在1984年出現(xiàn)了較大缺口，其原因估計是在當(dāng)時出現(xiàn)了國企股份制改革，金融行業(yè)活躍，在同年成立的工商銀行更是為市場提供了大量的資金保證，而在金融體系活躍開始時，金融發(fā)展對于碳排放的影響必須通過金融業(yè)促進工業(yè)、交通行業(yè)等高耗能高排放行業(yè)快速發(fā)展才能實現(xiàn)，而該過程較為復(fù)雜并不能很快進行傳遞，由此出現(xiàn)了1984年的缺口。而狀態(tài)變量at在1985年、1986年迅速反彈也說明了金融發(fā)展影響碳排放量是有時間滯后性的。1994年后，at的值迅速減小，并在1995年跌為負(fù)值，在1998年跌至谷底，約為-0.15左右。這個波谷的形成與1997—1998年席卷整個亞洲的金融危機有密切關(guān)系，當(dāng)年金融行業(yè)大幅衰退使得金融發(fā)展不足以推動經(jīng)濟增長而對碳排放量產(chǎn)生正向影響，反而出現(xiàn)了負(fù)相關(guān)的情況。隨后幾年，由于金融危機逐步復(fù)蘇，整個金融環(huán)境開始好轉(zhuǎn)，于是又出現(xiàn)了狀態(tài)變量的快速反彈，并在2007年恢復(fù)到歷史最高水平；其中，2008年狀態(tài)變量有所下降，其原因估計為美國次貸危機，但此次金融危機中北京市并不是主要受災(zāi)區(qū)，故金融發(fā)展對碳排放的影響程度只出現(xiàn)了小幅震蕩。2.經(jīng)濟發(fā)展對碳排放量的影響始終是正向的，整體上揚。經(jīng)濟發(fā)展對碳排放量的影響程度始終為正，表明經(jīng)濟發(fā)展一直是推動碳排放上升的重要因素；而其影響程度持續(xù)上揚，進一步表明高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)和設(shè)備在北京市經(jīng)濟發(fā)展中仍占據(jù)重要角色；而且，經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的影響程度明顯強于金融發(fā)展對碳排放的影響。經(jīng)濟發(fā)展在碳排放量急劇上升過程中發(fā)揮了主導(dǎo)作用。可見，經(jīng)濟發(fā)展仍然是驅(qū)動北京市碳排放量上升的主要因素，調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟發(fā)展方式是實現(xiàn)有效碳減排的關(guān)鍵途徑。
（三）碳排放量的預(yù)測方差分解采用預(yù)測方差分解方法比較分析金融發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展沖擊對碳排放量變化的貢獻(xiàn)率，評價兩者的相對重要性。結(jié)果如圖3所示。研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展對碳排放量波動的貢獻(xiàn)率均逐漸增加，之后分別穩(wěn)定于7%和78%。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，在第6期以前，碳排放量波動主要的貢獻(xiàn)者是其自身，此后，經(jīng)濟發(fā)展的貢獻(xiàn)率超過碳排放量本身，在系統(tǒng)趨于平穩(wěn)時，經(jīng)濟發(fā)展的貢獻(xiàn)率相對最高，金融發(fā)展的貢獻(xiàn)率略低于碳排放量自身。
篇5
（一）碳排放權(quán)交易含義
碳排放權(quán)交易即由國家依據(jù)環(huán)境容量制定碳排放總量的控制目標(biāo)，然后把碳排放總量目標(biāo)分解成若干碳排放配額，分配給各區(qū)域的減排參與者，碳排放配額被允許在專門的交易市場上買賣，調(diào)劑余缺。碳排放權(quán)交易制度是旨在限定污染物或者溫室氣體排放量的前提下，溫室氣體排放參與者之間從自身需求出發(fā)，達(dá)成協(xié)議進行溫室氣體排放量的轉(zhuǎn)移交付，國家則利用市場交易機制配置環(huán)境資源，實現(xiàn)環(huán)境資源高效公平利用的制度安排。
（二）碳排放權(quán)的交易類型
根據(jù)法律框架、交易動機、交易層次、交易機制等不同劃分標(biāo)準(zhǔn)，碳排放權(quán)交易可以劃分為不同的市場。一般來說，最常見的劃分方法是根據(jù)交易機制不同分為基于項目的碳排放權(quán)交易市場和基于配額的碳排放權(quán)交易市場，另外就是根據(jù)交易動機不同分為強制履約碳市場和自愿碳市場。[1]
1.按照法律框架劃分。可以分為京都市場與非京都市場。全球范圍內(nèi)的碳減排國際法框架是《全球氣候變化框架公約》與《京都議定書》，盡管美國和澳大利亞相繼退出《京都議定書》，但它們在國家范圍內(nèi)都己經(jīng)形成碳排放權(quán)交易市場。因此，根據(jù)國家是否受《京都議定書》管轄，碳排放權(quán)交易市場可以劃分成京都市場與非京都市場。
2.按照交易機制劃分。可以分為基于項目的碳排放權(quán)交易市場與基于配額的碳排放權(quán)交易市場。在《京都議定書》建立的機制下存在三個溫室氣體減排合作機制，分別是國際排放貿(mào)易機制（IET）、清潔發(fā)展機制（CDM）和聯(lián)合履行機制（JI）。根據(jù)這三個不同的機制，可將碳排放權(quán)交易市場劃分為基于配額的市場和基于項目的市場。
3.按照交易動機劃分。可以分為強制履約碳市場和自愿碳市場。強制履約碳市場是在《京都議定書》規(guī)制下，各國為履行約定進行強制減排而建立的市場。自愿減排碳市場指在《京都議定書》范圍以外的，不以完成國際強制減排義務(wù)為目的，自愿進行交易的市場。例如美國的芝加哥氣候交易所（CCX）以及我國天津排放權(quán)交易所，近幾年自愿減排碳市場的發(fā)展速度迅猛。
4.按照交易層次劃分。可以分為多區(qū)域合作市場（如歐盟）、國家級市場（如日本）、區(qū)域（州市）級市場（如美國州級碳市場）和零售市場。[2]
二、碳排放權(quán)交易的法律基礎(chǔ)
（一）法律規(guī)則
隨著全球變暖和氣候異常現(xiàn)象越發(fā)嚴(yán)重，國際社會越來越重視由溫室氣體排放造成的環(huán)境問題。在1992年聯(lián)合國召開的環(huán)境與發(fā)展會議上，155 個國家聯(lián)合簽署了《聯(lián)合國氣候變化框架公約》（以下簡稱《公約》）。承擔(dān)國際減排義務(wù)的“共同但有區(qū)別的責(zé)任”原則即來自此公約， “各締約方應(yīng)當(dāng)在公平的基礎(chǔ)上，并根據(jù)他們共同但有區(qū)別的責(zé)任和各自的能力，為人類當(dāng)代和后代的利益保護氣候系統(tǒng)， 因此發(fā)達(dá)國家締約方應(yīng)當(dāng)率先對付氣候變化及其不利影響。”①該規(guī)定使《公約》成為其后《京都議定書》（以下簡稱《京都議定書》）中清潔發(fā)展機制的根本母法。1997年12月，聯(lián)合國氣候變化框架公約參加國在日本京都通過了旨在限制溫室氣體排放量以抑制全球變暖的《京都議定書》。為了平衡國際減排義務(wù)并且考慮到經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實需求，《京都議定書》在保證全球范圍內(nèi)碳排放總量不變或減少的思路指導(dǎo)下，創(chuàng)造性地引入了三個靈活機制：聯(lián)合履行機制（JI）、②清潔發(fā)展機制（CDM）、③排放貿(mào)易機制（IET）④。JI和CDM機制便是基于溫室氣體減排項目合作的機制，均由附件一⑤國家和企業(yè)購買具有額外減排效益項目所產(chǎn)生的減排量，再將此減排量作為溫室氣體排放權(quán)的等價物抵消其溫室氣體的排放量。[3]這兩種機制的不同之處在于：前者是發(fā)達(dá)國家之間的合作機制，而后者是發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的合作機制。IET機制則是由管理者確立、分配或拍賣排放配額的機制：即環(huán)境管理者制定總的排放額度的上限，然后將排放總額度依據(jù)一定的科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)分配成若干份，給在該體系中的每個排放企業(yè)。
（二）碳排放權(quán)交易的法學(xué)分析
碳排放權(quán)是排放主體為了生存和發(fā)展的需要，由國際條約賦予的向大氣排放一定數(shù)量溫室氣體的權(quán)利，其實質(zhì)是權(quán)利主體獲取的一定數(shù)量的氣候環(huán)境資源使用權(quán)。這種權(quán)利與傳統(tǒng)的權(quán)利不同，具有如下特征：
第一，權(quán)利的本質(zhì)上不僅是權(quán)利，更是義務(wù)。碳排放權(quán)形式上表現(xiàn)為國際條約允許某個國家（地區(qū)）或國際組織溫室氣體排放的指標(biāo)，實質(zhì)上是重在限制溫室氣體排放，即只有在該指標(biāo)規(guī)定的數(shù)量范圍內(nèi)排放溫室氣體才是合法的，否則就要承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。[4]
第二，權(quán)利的主體范圍廣泛。氣候資源無法為任何國家獨占使用，是公共物品，全人類都有權(quán)使用，所以碳排放權(quán)的主體是全人類。但碳排放權(quán)經(jīng)過分配后，其主體包括國家、國際組織、自然人、法人等。
第三，權(quán)利的客體是大氣環(huán)境的溫室氣體容量資源。碳排放權(quán)概念是在大氣環(huán)境容量理論的基礎(chǔ)上建立起來的，該權(quán)利以大氣環(huán)境容量為客體。人類的早些時期，溫室氣體排放量不大，并沒有超過大氣環(huán)境的自凈能力或一定的溫室氣體含量，也就沒有將大氣環(huán)境的溫室氣體容量作為一種資源。只是由于化石燃料大量使用，溫室氣體的排放增長太快，嚴(yán)重超過了大氣環(huán)境的自凈能力，使得大氣環(huán)境的溫室氣體容量日益成為一種稀缺資源。這種資源不具有特定性和排他性，與傳統(tǒng)物權(quán)法中的客體有所不同。
第四，權(quán)利的內(nèi)容是主體對若干大氣環(huán)境溫室氣體容量資源的占有、使用和收益。具體而言，權(quán)利主體可以占有其擁有的排放指標(biāo)而不做任何使用，也可以自己排放一定數(shù)量的溫室氣體，或者將盈余的排放指標(biāo)贈予、出賣給其他主體。但權(quán)利主體一旦使用，或以其他方式處分了排放指標(biāo)，這種權(quán)利就予以消失。
三、碳排放權(quán)交易的環(huán)境經(jīng)濟學(xué)原理
從環(huán)境經(jīng)濟學(xué)角度出發(fā)，環(huán)境問題實際上是外部性問題。所謂外部性（Externality），即個人（包括自然人和法人）的經(jīng)濟活動對他人造成了影響，而又沒有將這些影響計入市場交易的成本和價格中。[5]外部性理論是環(huán)境經(jīng)濟學(xué)的基礎(chǔ)。對于如何解決外部性問題，經(jīng)濟學(xué)家主張將外部成本內(nèi)部化。對于將外部成本內(nèi)部化的方法，經(jīng)濟學(xué)上存在兩大理論，即庇古理論和產(chǎn)權(quán)理論。庇古理論主張用稅收解決外部成本內(nèi)部化的問題，即向污染者征稅，征稅的額度為一個邊際凈社會產(chǎn)品與邊際凈私人產(chǎn)品的差額，即征收庇古稅，從而將外部成本內(nèi)部化，以達(dá)到控制污染排放、保護環(huán)境的目的；二是產(chǎn)權(quán)理論，其最具代表性的人物為英國經(jīng)濟學(xué)家科斯，他認(rèn)為在產(chǎn)權(quán)明確并且交易成本較小的前提下，無論最初產(chǎn)權(quán)屬于哪一方，都可以通過市場交易的方式達(dá)到資源的最佳配置狀態(tài)。無論初始的產(chǎn)權(quán)配置狀態(tài)如何，供需雙方都可以通過交易獲得利益。要使外部成本內(nèi)部化，通過市場主體之間的交易行為就能有效地解決。在科斯定理的基礎(chǔ)上，美國經(jīng)濟學(xué)家戴爾斯提出了排污權(quán)交易理論，即污染排放總量不超過環(huán)境容量允許的前提下，明確排污權(quán)的產(chǎn)權(quán)主體，各主體之間通過交易調(diào)劑排污量，進行排污權(quán)交易，政府、受污染者和環(huán)保組織等市場參與者都可以購買污染權(quán)，促使污染排放總量降低。《京都議定書》是碳市場的最重要強制性規(guī)則，它促進了國際碳交易的產(chǎn)生。《京都議定書》引入了經(jīng)濟學(xué)的原理，以排污權(quán)交易原理為基礎(chǔ)，衍生出了以二氧化碳排放權(quán)為主要內(nèi)容的交易制度。生產(chǎn)者擁有一定的排放配額，體現(xiàn)了其利用環(huán)境資源的權(quán)利，如果排放量超出限額生產(chǎn)者則需要承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任；通過明確碳排放配額的產(chǎn)權(quán)，把企業(yè)的碳排放和經(jīng)濟效益結(jié)合起來，一方面能促使企業(yè)改進生產(chǎn)方式，提高生產(chǎn)工藝、開發(fā)利用新技術(shù)，以達(dá)到減少碳排放量的目的，減少大氣污染；另一方面碳配額所有者之間根據(jù)自身需求通過市場交易進行買賣，可以使環(huán)境資源容量被合理配置和利用。京都議定書下的三項機制，在國際環(huán)境法領(lǐng)域中引入經(jīng)濟杠桿進行國際減排，避免了減排義務(wù)承擔(dān)者任務(wù)過重的問題。由于各減排國之間國家發(fā)展水平、技術(shù)水平以及勞動力成本等因素參差不齊，同樣的減排行動在不同的國家之間成本會有較大的差異。因為存在這種差異，為了以更低的成本獲取更多的減排效益，減排成本高的國家具有強烈意愿到低減排成本的國家完成減排計劃，以獲得更高的經(jīng)濟效益。尤其是《京都議定書》中的清潔發(fā)展機制（CDM），它是包括發(fā)展中國家的彈性機制，開創(chuàng)了發(fā)展中國家與發(fā)達(dá)國家之間的減排量交易：一方面，發(fā)達(dá)國家有愿意向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移資金、技術(shù)，降低減排成本，提高他們的能源利用效率和可持續(xù)發(fā)展能力；另一方面，發(fā)展中國家也樂于通過參與CDM 項目，提高自身能源利用率，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。[6]
四、結(jié)語
隨著碳排放權(quán)交易日益繁榮，國際碳交易市場也逐漸成熟。金融機構(gòu)參與到碳排放權(quán)交易中使得碳市場的范圍更加廣泛，市場流動性以及透明度都得到加強。在一些金融發(fā)達(dá)國家和地區(qū)，如美國、歐洲等已經(jīng)形成了一些大型的碳排放交易中心，如芝加哥氣候交易所（CCX）、歐洲氣候交易所（ECX）、，甚至出現(xiàn)了碳排放權(quán)證券化的衍生金融工具，如歐盟二氧化碳排放量交易體系下的歐盟排放配額期貨。2013年6月18日，我國首個碳排放權(quán)交易平臺在深圳啟動，標(biāo)志著中國碳市場建設(shè)邁出了關(guān)鍵性一步。此后，北京、上海、天津、湖北、重慶、廣東等省市作為碳排放權(quán)交易試點相繼啟動。掌握碳交易話語權(quán)在未來國際競爭中至關(guān)重要。雖然目前碳捕捉、儲存技術(shù)等高端技術(shù)的運用主要依靠政府這只“看得見的手”，但通過完善碳排放權(quán)交易制度和碳金融產(chǎn)品創(chuàng)新，進行市場交易實現(xiàn)價值發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)層面大量展開后，技術(shù)創(chuàng)新的激勵和規(guī)模效應(yīng)就能顯現(xiàn)，中國在國際碳排放權(quán)交易市場上的被動局面就能迅速改變。
（一） 《氣候變化框架公約》第三條。
（二）《京都議定書》第六條：“附件一所列任一締約方可以向任何其他此類締約方轉(zhuǎn)讓或從他們獲得由任何經(jīng)濟部門旨在減少溫室氣體的各種源的人為排放或增強各種匯的人為清除的項目所產(chǎn)生的減少排放單位。”
《京都議定書》第十二條：“清潔發(fā)展機制的目的是協(xié)助未列入附件一的締約方實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和有益于《公約》的最終目標(biāo)，并協(xié)助附件一所列締約方實現(xiàn)遵守第三條規(guī)定的其量化的限制和減少排放的承諾。”
（三）《京都議定書》第十七條：“《公約》締約方會議應(yīng)就排放貿(mào)易，特別是其核查、報告和責(zé)任確定相關(guān)的原則、方式、規(guī)則和指南。為履行其依第三條規(guī)定的承諾的目的， 附件二所列締約方可以參與排放貿(mào)易。任何此種貿(mào)易應(yīng)是對為實現(xiàn)該條規(guī)定的量化的限制和減少排放的承諾之目的而采取的本國行動的補充。”
（四）為實施“共同但有區(qū)別的責(zé)任”，《聯(lián)合國氣候變化框架公約》用附件把國家進行了分類。附件一包括富裕的經(jīng)濟合作發(fā)展組織（OECD 成員國以及“正向經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的” 國家。（作者單位：華東政法大學(xué)）
參考文獻(xiàn)：
[1] 剛等. 碳排放交易制度的中國道路――國際實踐與中國應(yīng)用[M]. 經(jīng)濟管理出版社.2011
[2] 朱家賢. 碳金融創(chuàng)新與中國排放權(quán)交易[J]. 低碳經(jīng)濟. 2010，（1）：15
[3] 陸靜. 后京都時代碳金融發(fā)展的法律路徑[J]. 國際金融研究. 2010，（8）：36
[4] 牛慧. 碳金融發(fā)展的國際比較及對我國的啟示：[碩士學(xué)位論文][D]. 北京：北京交通大學(xué)，2011. 16
[5] [美]巴利?菲爾德，瑪莎?菲爾德. 環(huán)境經(jīng)濟學(xué)[M]. 大連：東北財經(jīng)大學(xué)出版社. 2010.121
[6] 唐躍軍，黎德福. 環(huán)境資本、負(fù)外部性與碳金融創(chuàng)新[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2010，（6）：10
注解：
① 《氣候變化框架公約》第三條。
② 《京都議定書》第六條："附件一所列任一締約方可以向任何其他此類締約方轉(zhuǎn)讓或從他們獲得由任何經(jīng)濟部門旨在減少溫室氣體的各種源的人為排放或增強各種匯的人為清除的項目所產(chǎn)生的減少排放單位。"
篇6
――Based on Panel Smooth Transition Regression Model
SHAO Hanhua， LIU Yaobin
（School of Economics and Management，Nanchang University， Nanchang 330031）
Abstract：Based on the panel data of 30 provinces from 2000 to 2014 in China， this paper uses the panel smooth transition regression model to investigate the nonlinear relationship between financial development and carbon emission. The results show that financial development generally is conducive to reducing carbon emission， however， the reduction effect of financial development on carbon emission transitions smoothly between high and low regimes with the changes of the transition variables， such as economic development， industrial structure， energy structure and international trade. Therefore， the results underscore the need of enhancing the coordination between green finance and structural reforms to play the leading role of financial development in reducing carbon emission and promote regional development of green finance.
Key words：financial development； carbon emission； PSTR； nonlinear relationship
1 引言
伴隨著過去三十余年經(jīng)濟持續(xù)高速增長，我國環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重，環(huán)境承載能力已趨極限，環(huán)境污染產(chǎn)生的經(jīng)濟成本是十分巨大的。要實質(zhì)性改善我國環(huán)境不僅僅要依靠更強有力的末端治理措施，還必須采用一系列財稅、金融等手段改革資源配置的激勵機制[1]。在資源配置中，“十三五”規(guī)劃提出，要大力發(fā)展綠色金融，引導(dǎo)社會資金從“兩高一低”行業(yè)退出，更多地投向綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)，促進綠色清潔生產(chǎn)。與現(xiàn)有大多數(shù)研究從經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能源消費、城鎮(zhèn)化和貿(mào)易開放等角度來考察我國碳排放影響因素不同，本文擬從綠色金融視角來研究金融發(fā)展對碳排放的影響，并在PSTR模型的非線性分析框架下，深入研究中國不同省際地區(qū)發(fā)展特征差異對兩者關(guān)系的影響，以更好地發(fā)揮金融發(fā)展在地區(qū)節(jié)能減排中的作用，為促進地區(qū)綠色金融發(fā)展提供決策依據(jù)。
2 文獻(xiàn)綜述
自從溫室氣體排放引發(fā)全球氣候問題成為全球關(guān)注焦點以來，學(xué)界圍繞碳排放核算、碳排放權(quán)利分配以及碳排放影響因素研究進行了大量研究。其中，在環(huán)境壓力驅(qū)動影響因素的STIRPAT模型分析框架下，國內(nèi)外學(xué)者實證檢驗了經(jīng)濟增長、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放和城市化等因素對碳排放的影響 [2～5]。近年來，金融發(fā)展對碳排放影響引起了學(xué)者的關(guān)注。一方面，金融發(fā)展可以通過緩解消費者和企業(yè)的融資約束，刺激消費投資增長，從而擴大經(jīng)濟規(guī)模和能源消耗，使得碳排放量顯著增加。Sadorsky的研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展使得消費者可以更容易地獲得信貸，從而刺激消費者購買汽車、空調(diào)和冰箱等耗能大件產(chǎn)品，增加碳排放[6]。同樣，金融發(fā)展也可以提高企業(yè)融資可得性和降低企業(yè)融資成本，從而促進企業(yè)購置大型設(shè)備、新建生產(chǎn)線和擴大生產(chǎn)規(guī)模，這些必然會增加能源消耗和碳排放 [7]。
另一方面，Shahbaz等認(rèn)為金融發(fā)展可以通過促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新以及為環(huán)保產(chǎn)業(yè)項目和清潔生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)應(yīng)用提供資金支持等渠道，引導(dǎo)經(jīng)??結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，實現(xiàn)低碳經(jīng)濟發(fā)展，從而實現(xiàn)碳排放可持續(xù)下降[8]。特別是在綠色金融發(fā)展的大背景下，發(fā)達(dá)的金融市場可以為企業(yè)節(jié)能減排項目提供多樣化的融資工具，同時，企業(yè)也有很強動機通過清潔生產(chǎn)來提高社會責(zé)任形象，以便更好地融資。因此，從理論上看，金融發(fā)展既可以通過引致需求、擴大經(jīng)濟規(guī)模和能源消耗、產(chǎn)生金融發(fā)展對碳排放增加的規(guī)模效應(yīng)，也可以通過調(diào)整結(jié)構(gòu)、促進清潔生產(chǎn)、產(chǎn)生金融發(fā)展減少碳排放的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，即金融發(fā)展對碳排放的影響存在不確定性。實證方面，一些學(xué)者利用時間序列模型或面板數(shù)據(jù)技術(shù)，對金磚四國、土耳其和南非等國研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與碳排放在不同國家呈現(xiàn)出不同的影響，甚至在同一國家不同時期也表現(xiàn)出不一樣的影響關(guān)系 [9～12]，即兩者之間關(guān)系十分復(fù)雜。
需要指出的是，國內(nèi)外實證研究大都使用線性模型研究金融發(fā)展與碳排放之間關(guān)系，對兩者可能涉及到的非線性關(guān)系研究不夠，所得出的結(jié)論也不一致甚至截然相反。特別地，現(xiàn)有研究使用的大都是時間序列數(shù)據(jù)，即使面板數(shù)據(jù)模型也是在線性分析框架建立的，沒有考慮到地區(qū)差距視角下金融發(fā)展與碳排放之間的復(fù)雜性。由于我國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和稟賦結(jié)構(gòu)存在較大異質(zhì)性，金融發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系可能受到這些異質(zhì)性影響，從而呈現(xiàn)出非線性效應(yīng)。因此，本文將從省際間異質(zhì)性視角出發(fā)，基于2000～2014年我國30個省（市）面板數(shù)據(jù)，利用能夠根據(jù)地區(qū)屬性差距進行內(nèi)生分組的面板平滑轉(zhuǎn)換模型（PSTR），在實證分析金融發(fā)展對碳排放影響的整體基礎(chǔ)上，深入研究經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放等不同省際特征差異對兩者關(guān)系所產(chǎn)生的非線性影響，以更好地發(fā)揮金融發(fā)展在區(qū)域節(jié)能減排中的作用，促進區(qū)域綠色金融發(fā)展。
3 模型、變量及數(shù)據(jù)說明
3.1 模型設(shè)定
為了研究基于不同發(fā)展水平和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)等地區(qū)差異下我國金融發(fā)展與碳排放之間的非線性關(guān)系，本文采用González等提出的面板平滑轉(zhuǎn)換PSTR模型 [13]進行實證分析。
式（1）中，yit和xit分別是被解釋變量和解釋變量，即碳排放和金融發(fā)展；轉(zhuǎn)換函數(shù)g（qit；γ，c）是一個取值介于0和1之間的連續(xù)函數(shù)；qit、γ、c分別是轉(zhuǎn)換變量、平滑參數(shù)和位置參數(shù)；m是位置參數(shù)的個數(shù)，通常取值為1和2。當(dāng)m=1時，轉(zhuǎn)換函數(shù)含有一個位置參數(shù)：
此時，模型（3）為三區(qū)制的面板平滑轉(zhuǎn)換模型，轉(zhuǎn)換函數(shù)關(guān)于（c1+c2）/2對稱，并在該點取得極小值，處于中間區(qū)制狀態(tài)。
需要指出的是，在對PSTR模型估計之前需要檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诜蔷€性轉(zhuǎn)換機制，常用的方法是在γ=0處進行泰勒展開構(gòu)造輔助回歸式：
因此，對PSTR模型的“非線性檢驗”相當(dāng)于對式（4）中H*0：β1=…=βm=0作為原假設(shè)進行假設(shè)檢驗，然后可以通過構(gòu)造如下統(tǒng)計量來檢驗：
如果“線性檢驗”拒絕原假設(shè)，則需要進一步檢驗是否存在一個或至少兩個轉(zhuǎn)換函數(shù)，即“剩余非線性檢驗”。類似于“線性檢驗”，同樣通過泰勒展開構(gòu)造輔助回歸函數(shù)，利用LM、LMF和LRT進行檢驗，直至不能拒絕原假設(shè)H0：r=r*為止，此時r*就為PSTR模型轉(zhuǎn)換函數(shù)最優(yōu)個數(shù)。
3.2 數(shù)據(jù)變量說明
考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取2000～2014年中國30個省級行政單元（西藏除外）作為研究對象，樣本數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。相關(guān)變量選取計算情況如下：
（1）被解釋變量：碳排放。以單位GDP二氧化碳（CO2）排放量表示。目前尚無權(quán)威機構(gòu)關(guān)于省際層面CO2的數(shù)據(jù)，本文借鑒2006年聯(lián)合國政府間氣候?qū)ｉT委員會制定的溫室氣體清單指南提供的參考方法，構(gòu)建CO2的核算公式，為：
式（8）中，Ei表示各種化石能源消費量；CFi為低位發(fā)熱量；CCi為單位熱量的含碳水平；COFi為能源的氧化率水平；44/12是CO2分子與碳原子質(zhì)量比。
（2）解?變量：金融發(fā)展。選取經(jīng)典的金融相關(guān)比率，即用存貸款余額總量/GDP表示。此外用私人部門信貸總量與GDP比重，即金融效率，作為金融相關(guān)比率的補充指標(biāo)，該指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于金融發(fā)展的衡量。由于我國金融機構(gòu)尚未公布私人部門信貸數(shù)據(jù)，借鑒張軍和金煜[14]做法，私人部門信貸為：[（1-國有固定資產(chǎn)投資額）/全社會固定資產(chǎn)投資額]×貸款余額。
（3）轉(zhuǎn)換變量。由于我國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迥異，不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能源稟賦結(jié)構(gòu)和對外開放等存在很大的差距，因此會使得金融發(fā)展對碳排放的影響在不同省份呈現(xiàn)出異質(zhì)性差距。因此，結(jié)合現(xiàn)有研究，選取地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放作為轉(zhuǎn)換變量，檢驗不同經(jīng)濟特征差距對金融發(fā)展與碳排放之間產(chǎn)生的非線性關(guān)系。對于經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放的測度，分別用各地區(qū)人均GDP對數(shù)值、二產(chǎn)比重、煤炭份額和進出口貿(mào)易總額與GDP占比表示。
4 實證分析
4.1 非線性檢驗
在對面板平滑轉(zhuǎn)換模型估計之前，首先需要確定在不同的轉(zhuǎn)換變量影響下金融發(fā)展與碳排放之間是否存在非線性關(guān)系。由表1可知，除了模型E和H外，其他模型在10%顯著性水平下都顯著拒絕兩者關(guān)系為線性關(guān)系的原假設(shè)，說明模型E和H是不含有異質(zhì)性的線性模型，模型A至模型D、F和G存在明確的非線性特征；對模型A至模型D、F和G進一步進行非線性剩余檢驗，發(fā)現(xiàn)LM、LMF和LRT檢驗統(tǒng)計量在10%水平下均不能拒絕r=1的原假設(shè)，因此模型A至模型D、F和G均適合采用單個轉(zhuǎn)換函數(shù)的PSTR模型。最后，通過AIC和BIC準(zhǔn)則確定模型A至模型D、F和G轉(zhuǎn)換函數(shù)的最優(yōu)位置參數(shù)個數(shù)均為1。
4.2 估計結(jié)果分析
本文利用網(wǎng)格搜索法尋找平滑參數(shù)γ和位置參數(shù)c，通過求解相應(yīng)回歸模型殘差平方和RSS最小時的參數(shù)值γ和c對模型進行最優(yōu)參數(shù)估計，相關(guān)估計結(jié)果見表2。
從表2可知，所有模型的回歸系數(shù)在1%水平下均顯著，其中線性部分系數(shù)β1顯著為負(fù)，說明金融發(fā)展有利于降低碳排放。而非線性部分系數(shù)β11顯著為正，說明金融減排效應(yīng)隨著轉(zhuǎn)換變量增加而減少，地區(qū)經(jīng)濟的異質(zhì)性，即轉(zhuǎn)換變量的存在使得金融發(fā)展對碳排放影響系數(shù)被分成高、低不同區(qū)制，影響系數(shù)在區(qū)制間平滑轉(zhuǎn)換，具體來說：
（1）經(jīng)濟發(fā)展水平與金融減排效應(yīng)。模型A結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.574和0.240，位置參數(shù)c為10.016，說明當(dāng)人均GDP對數(shù)值低于10.016時，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.574，而當(dāng)人均GDP對數(shù)值高于10.016，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至-0.334，意味著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高降低了金融減排效應(yīng)。結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)圖1可知，大部分樣本觀測值處于高、低區(qū)制之間，分布在位置參數(shù)c兩側(cè)，金融減排效應(yīng)從低區(qū)制下開始，以c為中心向高區(qū)制地區(qū)平滑轉(zhuǎn)換減弱，轉(zhuǎn)換速率為4.252。
（2）經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與金融減排效應(yīng)。模型B的結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.317和0.182，位置參數(shù)c為0.342，說明當(dāng)二產(chǎn)比重低于0.342時，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.317，而當(dāng)二產(chǎn)比重高于0.342時，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至-0.135，意味著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中工業(yè)比重的提高降低了金融減排效應(yīng)。結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)圖2可知，大部分樣本觀測值都位于高區(qū)制，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于1，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.135% ，金融減排效應(yīng)相對于低區(qū)制的省份降低了0.182%。 2014年僅有北京和海南處于低區(qū)制，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中工業(yè)比重最低，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于0，金融發(fā)展降低碳排放的效應(yīng)最大。當(dāng)利用金融效率指標(biāo)金融發(fā)展變量時，同樣發(fā)現(xiàn)金融效率改善降低了碳排放，并且這種效應(yīng)隨著工業(yè)比重提高而弱化，但平滑速率有所降低（見模型E和圖3）。
（3）能源結(jié)構(gòu)與金融減排效應(yīng)。模型C的結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.353和0.400，位置參數(shù)c為0.708，說明當(dāng)能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重低于0.708時，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.353，而當(dāng)能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重高于0.708時，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至0.047，意味著能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重提高降低了金融減排效應(yīng)。特別地，當(dāng)?shù)貐^(qū)煤炭比重到達(dá)高區(qū)制，金融深化率每提高1%，碳排放會增加0.047%。這說明對于以煤為主的省份來說，金融發(fā)展不僅沒有降低碳排放，反而增加了碳排放。結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)圖4可知，轉(zhuǎn)換函數(shù)的數(shù)值基本處于0.15之上，說明模型基本處在一種高區(qū)制轉(zhuǎn)換狀態(tài)，其中450個樣本觀測值中已經(jīng)有8.82%的樣本位于高區(qū)制。當(dāng)利用金融效率指標(biāo)金融發(fā)展變量時，同樣發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展降低了碳排放，并且這種效應(yīng)隨著能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重提高而弱化、消失直至轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑谛侍岣?%，碳排放增加0.538%（見模型F和圖5）。
（4）對外貿(mào)易與金融減排效應(yīng)。模型D的結(jié)果顯示，β1和β11的系數(shù)分別為-0.579和0.208，位置參數(shù)c為0.66，說明當(dāng)進出口貿(mào)易占GDP比重低于0.66時，模型趨向低區(qū)制，金融減排效應(yīng)最大為-0.579，而當(dāng)進出口貿(mào)易占GDP比重高于0.66時，模型趨向高區(qū)制，金融減排效應(yīng)通過平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)作用最終減弱至-0.371，這意味著對外貿(mào)易弱化了金融減排效應(yīng)。 根據(jù)“污染避難所”假說，發(fā)展中國家環(huán)境監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)普遍較低，發(fā)達(dá)國家通過進出口貿(mào)易向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)嫁污染，國內(nèi)一些研究發(fā)現(xiàn)我國貿(mào)易開放存在“污染避難所” [15]。因此，粗放型的外貿(mào)發(fā)展方式使得金融減排效應(yīng)大打折扣。
結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)（如圖6）進一步發(fā)現(xiàn)，76.9%樣本觀測值都處于低區(qū)制，貿(mào)易比重要顯著低于門檻值，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于0，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.579%，金融減排效應(yīng)最大。也就是說，對于我國大部分省份來說，當(dāng)前貿(mào)易比重還沒有能夠顯著降低金融減排效應(yīng)。但是，也有59個樣本觀測值處于高區(qū)制，貿(mào)易比重高于門檻值，轉(zhuǎn)換函數(shù)g的值近似等于1，金融深化率每提高1%，碳排放下降0.371%，金融?p排效應(yīng)最弱。
5 結(jié)論性評述
面對日益嚴(yán)峻的環(huán)境壓力，積極發(fā)揮金融資源配置在綠色發(fā)展的引領(lǐng)作用是“十三五”時期發(fā)展綠色金融的題中之義。基于此，本文對我國金融發(fā)展與碳排放之間的非線性關(guān)系進行了實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：金融發(fā)展總體上有利于降低碳排放，但這種金融減排效應(yīng)會隨著經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放等轉(zhuǎn)換變量，在高、低區(qū)制之間進行平滑轉(zhuǎn)換，呈現(xiàn)出復(fù)雜的異質(zhì)性特征。具體來說，上述轉(zhuǎn)換變量的位置參數(shù)值分別為10.016、0.342（0.348）、0.708（0.677）和0.660，這些參數(shù)值將每個省（市）分為高、低區(qū)制，金融減排效應(yīng)在低區(qū)制最大、在高區(qū)制最小，即在人均GDP水平較高、工業(yè)比重較高、能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重較高和貿(mào)易開放程度較高的省份，金融減排效應(yīng)下降。特別地，當(dāng)一個省份能源結(jié)構(gòu)煤炭比重達(dá)到0.708時，金融發(fā)展不僅不能降低碳排放，反而會增加碳排放。基于這些研究結(jié)論，提出如下的政策建議：
篇7
1、碳排放量的核算
本文碳排放量的核算方法參考樊友良的《江西碳減排影響因素實證分析與對策研究》，均是以煤炭、石油和天然氣三類能源為直接對象進行計算的。
2、我國碳排放量的發(fā)展現(xiàn)狀
由分析可知，我國碳排放量在1990-2011年間呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，其中在2002年之前碳排放量的增速較緩，而在2002年之后，碳排放量明顯上升，到2011年已經(jīng)達(dá)到216504.6萬噸，相對于1990年的64683.64萬噸，翻了3.35倍。如果碳排放量繼續(xù)以這樣的速度增加下去，勢必不符合可持續(xù)發(fā)展的要求，要想在發(fā)展經(jīng)濟的同時協(xié)調(diào)好與環(huán)境的關(guān)系，還得具體情況具體分析，從我國的國情出發(fā)，從不同省份的現(xiàn)情出發(fā)，走可持續(xù)發(fā)展之路。
從各省在2010年碳排放量的情況來看，山東省的碳排放量明顯高于其他省份，大約有24080.86萬噸，占到總量的10.08%，繼而是山西、河北、江蘇、河南、內(nèi)蒙古、遼寧和廣東，這省份的碳排放總量已經(jīng)占到52.35%。因此，從碳排放總量來看，這省份是減少碳排放量首先要考慮的重點區(qū)域，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展要首先從這幾個省份著手。另外，從我國2010年的碳排放區(qū)域分布情況可以看出，碳排放量高的區(qū)域主要集中于東部沿海地區(qū)，呈現(xiàn)北高南低、東高西低的特點。因此，從大的方面來看，東部沿海地區(qū)以及北方地區(qū)應(yīng)該是我們優(yōu)先考慮整治的區(qū)域。
二、我國碳排放強度現(xiàn)狀分析
1、碳排放強度的核算方法
碳排放強度是指單位GDP的碳排放量。
2、我國總體碳排放強度現(xiàn)狀
由數(shù)據(jù)分析可以看出，我國碳排放強度從1990-2011年一直呈現(xiàn)下降的趨勢。從1.2.1碳排放量的分析中可以看到碳排放總量是不斷上升的趨勢，而此處碳排放強度不斷下降，說明我國經(jīng)濟發(fā)展水平在不斷大幅度提高。其中，在1997年之前，碳排放強度下降的尤其明顯，這主要是因為這一期間的碳排放總量相對低一些；而在1997年之后，碳排放強度下降的十分緩慢，這主要是隨著碳排放總量的大幅度增加，我國經(jīng)濟水平也明顯提高。
從各省在2010年碳排放強度的情況來看，寧夏的碳排放強度高于其他省份，繼而是山西、貴州、內(nèi)蒙古、新疆、甘肅、陜西、黑龍江和遼寧，這九個省份的碳排放強度已經(jīng)占到51.69%。因此，從碳排放強度來看，這九個省份是減少碳排放強度首先要考慮的重點區(qū)域。另外，從我國2010年的碳排放強度區(qū)域分布的情況可以看出，碳排放強度高的區(qū)域主要集中于北部地區(qū)，東南部沿海地區(qū)較低，呈現(xiàn)北高南低、中高兩邊低的特點。因此，從大的方面來看，北方地區(qū)應(yīng)該是我們優(yōu)先考慮整治的區(qū)域。
三、用碳生成率反映的經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀
1、碳生產(chǎn)率的核算
碳生產(chǎn)率是指單位二氧化碳的GDP產(chǎn)出水平，它與碳排放強度呈倒數(shù)關(guān)系。
2、我國碳生產(chǎn)率的發(fā)展現(xiàn)狀
由1990-2011年碳生成率的數(shù)據(jù)可以看出，我國碳生產(chǎn)率一直在不斷增加，根據(jù)它的定義可知這正好與碳排放強度的變化趨勢相反，這也說明單位碳排放量的產(chǎn)出水平逐步增加，間接地表明，在一定的環(huán)境承載能力下，產(chǎn)出水平相對原來水平在不斷提高。因此，提高碳生產(chǎn)率也可以在一定程度上促進可持續(xù)發(fā)展。
從2010年我國各省碳生產(chǎn)率的情況可以看出，北京市的碳生產(chǎn)率高于其他各省市，其次是廣東、上海、福建、浙江、江蘇、廣西、江西、湖南和四川，這幾個省市的碳生成率達(dá)到了53.44%，這些省市的經(jīng)濟發(fā)展水平比較發(fā)達(dá)，并且以第三產(chǎn)業(yè)為主，致使其工業(yè)能耗較低；另外，寧夏、貴州的碳生產(chǎn)率極低，這主要是其經(jīng)濟不發(fā)達(dá)，并且許多高能耗工業(yè)企業(yè)都搬遷到這些省市。要實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，就應(yīng)針對不同省份的具體情況來分析。
四、用碳排放量和碳生產(chǎn)率的綜合區(qū)域分析
我們可以清晰的看到把省份劃分到不同的象限（以橫軸表示碳排放量，縱軸表示碳生成率）：
第一象限：表示高碳排放量和高碳生產(chǎn)率，主要集中在浙江、廣東和江蘇這三個省份；第二象限：表示低碳排放量和高碳生產(chǎn)率，主要集中在北京、天津、廣西、江西、重慶、上海、福建、湖南、湖北和四川這些省份；第三象限：表示低碳排放量和低碳生產(chǎn)率，主要集中在海南、青海、安徽、云南、吉林、黑龍江、甘肅、寧夏和陜西這幾個省份；第四象限：表示高碳排放量和低碳生產(chǎn)率，主要集中在山東、河北、河南、遼寧和內(nèi)蒙古這幾個省份；
在第四象限的省市是我們應(yīng)該首先考慮的重點，因為它們的碳排放量高，尤其是山東省；而且其碳生成率極低，也就是說地區(qū)生產(chǎn)總值相對來說沒有達(dá)到應(yīng)該達(dá)到的水平。當(dāng)然，接下來可持續(xù)發(fā)展從低碳著手的話，也不能一味的發(fā)展這些省份的經(jīng)濟，同時還應(yīng)該降低其碳排放量，雙重效果才是滿足可持續(xù)發(fā)展要求的。第二象限的省市是我們可以借鑒學(xué)習(xí)的對象，因為它們的碳排放量相對很低，并且其碳生產(chǎn)率較高。這在很大程度上是因為這些省市大多以三產(chǎn)為主要的產(chǎn)業(yè)而不是工業(yè)，其能耗固然不高，并且大量的引入先進的科學(xué)技術(shù)，進行產(chǎn)業(yè)升級和轉(zhuǎn)型，不斷帶動本省市的經(jīng)濟快速發(fā)展。
五、從低碳的角度提出實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的政策建議
走可持續(xù)發(fā)展之路，在當(dāng)下必須要走低碳發(fā)展道路，不同的地區(qū)經(jīng)濟、社會、環(huán)境和人文發(fā)展?fàn)顩r不同，因此，需要根據(jù)各省的實際情況來研究每一個省份的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，下面我們結(jié)合以上分析來給出政策建議：
1、加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級
面對目前節(jié)能減排的巨大壓力，高耗能行業(yè)必然是首先進行限制發(fā)展的重點對象，而且必須對以高耗能、高污染的省市進行優(yōu)先治理，如山東、河北、河南和遼寧等，對高耗能行業(yè)進行轉(zhuǎn)型升級，淘汰落后產(chǎn)能，并引進先進技術(shù)、科技和研發(fā)人才，大力推進高能耗、低效率到低能耗、高效率的轉(zhuǎn)變。就如河北是一個鋼鐵大省，必須在大力發(fā)展我省經(jīng)濟的同時對鋼鐵產(chǎn)業(yè)進行轉(zhuǎn)型和升級，實現(xiàn)我省經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。
2、大力發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)
在進行節(jié)能減排的過程中大力發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，如節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)等，而不是簡單的對高耗能產(chǎn)業(yè)進行轉(zhuǎn)移。就比如，北京市在節(jié)能減排的發(fā)展過程中把許多工廠轉(zhuǎn)移到我省的曹碑店等地，這些高能耗工業(yè)將對我省的低碳發(fā)展產(chǎn)生極大的阻礙，在今后發(fā)展我省經(jīng)濟的過程中要大力引進高技術(shù)、低能耗產(chǎn)業(yè)，這要才不違背可持續(xù)發(fā)展的要求。
3、引入清潔能源、發(fā)展低碳技術(shù)
能源消費是碳排放的主要來源，大力降低煤炭、石油等的消耗才能從根源是解決碳排放問題，才能實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。我國可以引入清潔能源，如風(fēng)能、太陽能和核能等來替代傳統(tǒng)能源。另外，可以通過引入先進的低碳技術(shù)，提高能源利用效率。（作者單位：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)）
篇8
中圖分類號：F1245；C934 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-8409（2016）10-0075-04
Abstract： This paper establishes the carbon allocation model by selecting from the proportions of the population， economy and historical emissions， according to three distribution perspective of equity principle， efficiency principle and grandfathering rule. In addition， it forcastes Chinese carbon emissions in 2020 distribution by nine different scenarios. Results show that， the perspective of grandfathering rule will result in increasing the total distribution of Chinese carbon emissions. Besides， it will play a big difference to the resourceful and huge emission provinces. The perspective of efficiency principle makes the smaller influence to the carbon emissions compared with grandfathering rule and mainly influences the carbon quota allocation of eastern developed area. And the perspective of equity principle has little impact on distribution of carbon quotas. In the end， it puts forward some policy recommendations， which is related to accelerate the pace of technology development， to eliminate backward production capacity through the supplyside reform， to improve the allocation of carbon rights mechanisms recommendations， etc.
Key words： carbon emissions； carbon quotas； distribution prediction； simulation model
1引言
全球氣候變暖引發(fā)的二氧化碳減排爭議已經(jīng)成為各國經(jīng)濟發(fā)展面臨的一個“矛盾”抉擇問題。中國作為最大的發(fā)展中國家明確表示，無論未來國際減排形勢如何變化，中國將持續(xù)走節(jié)能減排發(fā)展道路；并主動做出承諾到2020年單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。為實現(xiàn)該目標(biāo)，中國將實行碳排放總量控制；但在總量控制下如何合理分配碳配額將成為一大難題。合理分配碳配額，對于有效建立碳排放交易市場，通過經(jīng)濟手段引導(dǎo)各省市走低耗減排的產(chǎn)業(yè)升級之路具有重要的意義。
目前國際上還沒有公認(rèn)的碳配額分配原則，但公平原則和效率原則視角已得到學(xué)者的廣泛關(guān)注，而溯往原則視角卻爭議很大、研究很少。針對公平原則視角，Kverndokk[1]、Janssen和Rotmans[2]、丁仲禮[3]等研究發(fā)現(xiàn)人口規(guī)模對公平分配碳排放權(quán)有重要影響。對于效率原則視角，Zhou等[4]、李小勝和宋馬林[5]、鄭立群[6]等學(xué)者都基于DEA投入產(chǎn)出效率模型進行研究。在溯往原則研究上，Yi Wenjing[7]、查冬蘭和周德群[8]、宋德勇和劉習(xí)平[9]等從人均累計碳排放視角出發(fā)對碳權(quán)分配問題進行分析。而針對中國實際情況，國內(nèi)學(xué)者多圍繞碳排放空間和效率展開研究。馬大來等[10]基于至強有效前沿的最小距離法分析了省際碳排放效率，及其區(qū)域差異性和空間相關(guān)性；孫立成等[11]、王秋賢等[12]利用不同模型方法進一步分析了碳排放空間分布特征和空間差異性。
當(dāng)前研究主要有以下不足：首先，鮮有學(xué)者將歷史累計碳排放量作為一個獨立的整體進行分析。作為碳排放分配的基本原則，公平原則與效率原則主要考慮了當(dāng)期數(shù)據(jù)的現(xiàn)實性，而溯往原則重點考查了往期數(shù)據(jù)的歷史性。其次，很少有學(xué)者基于我國實際情況，綜合不同的分配原則針對具體省份展開研究。而我國碳配額分配主要以省為分配對象，彭鵑等[13]研究也指出中國碳配額分配需考慮各省的發(fā)展實際；因此，具體省份的碳配額分配研究對我國實現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)具有重要的意義。鑒于此，本文綜合公平原則、效率原則和溯往原則分配視角建立碳排放分配模型，并設(shè)立九種不同的分配情景對我國2020年各省碳配額分配進行預(yù)測研究。
2模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)來源
21碳排放總量測算模型
本文基于IPCC清單法構(gòu)建了碳排放總量測算模型，具體形式如下：
23數(shù)據(jù)來源
23.1總量數(shù)據(jù)來源
本文使用的是2005年和2020年的有關(guān)數(shù)據(jù)。2005年能源消費量、人口總數(shù)和GDP取自《中國統(tǒng)計年鑒（2014）》，2020年相關(guān)數(shù)據(jù)通過預(yù)測得到，能源碳排放系數(shù)取自IPCC《國家溫室氣體排放清單指南》。
本文利用人口自然增長率方法預(yù)測2020年各區(qū)域人口總數(shù)為1408億人；國家人口發(fā)展研究戰(zhàn)略課題組公布的國家人口發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，2020年人口總量控制在145億人；證明本研究預(yù)測結(jié)果可行。針對經(jīng)濟增長預(yù)測，本研究假定2014～2020年間GDP維持穩(wěn)定增長趨勢，即年均增長率為2008～2013年五年的平均增長率。其中2008～2013年中國各地區(qū)人口總數(shù)和GDP來源于《中國統(tǒng)計年鑒（2014）》。在預(yù)測2020年各省級區(qū)域歷史碳排放量時，首先利用式（1）測算2007～2012年中國各省級區(qū)域碳排放量，然后以2012年碳排放量為基數(shù)，利用平均增長率法預(yù)測2019年碳排放量，并以此作為2020年溯往原則視角下的分配指標(biāo)。本研究中2007～2012年各地區(qū)能源消耗量數(shù)據(jù)取自《中國能源統(tǒng)計年鑒（2013）》。各省區(qū)2020年預(yù)測值如表1所示。
23.2碳排放分配數(shù)據(jù)來源
中國2020年節(jié)能減排目標(biāo)為單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%。鑒于此，本文把降低40%設(shè)定為中國2020年的減排目標(biāo)；再結(jié)合式（1）測算得2020年單位GDP碳排放限額為049噸/萬元，將其作為中國2020年單位GDP碳排放總額。
3情景設(shè)計和預(yù)測分析
31情景設(shè)計
為深入分析公平原則、效率原則和溯往原則分配視角對我國碳配額分配的影響程度，將選取的典型指標(biāo)權(quán)重進行了代表性取值，并設(shè)定9種不同的分配情景，分別是：
32各省份碳排放預(yù)測分析
由表2可見，S1情景下我國碳排放分配總額與2020年碳排放限額差值最小；S3情景下各省所需的碳權(quán)分配總額最大，遠(yuǎn)超過國家限額；S7、S8、S9處于中間水平；與S4、S5、S6三種情景分配結(jié)果相對比發(fā)現(xiàn)，三個分配視角的貢獻(xiàn)度從大到小依次為溯往原則視角、效率原則視角、公平原則視角。下面分別就3個分配視角的影響效果進行具體分析。
（1）溯往原則視角
S3、S5、S6、S9情景下，溯往原則分配視角所占權(quán)重最大，所需分配的碳配額總量最多。從省際角度來看，河北、山西、內(nèi)蒙古等15個資源豐富、歷史排放量大的省市受溯往原則分配視角的影響較大；而內(nèi)蒙古、山西、陜西等省市雖然能源消耗量較大，但經(jīng)濟增長速度較慢，說明這些地區(qū)能源利用效率低。由上可見，溯往原則視角對中國大多數(shù)省份及東西部地區(qū)碳排放分配的影響很大，這是因為中國的能源結(jié)構(gòu)和消費結(jié)構(gòu)以煤炭為主，能源的過度消耗排放了大量的二氧化碳。雖然短期內(nèi)不可能通過調(diào)整能源結(jié)構(gòu)降低碳排放量，但是不潔凈煤炭的碳排放量遠(yuǎn)高于石油和天然氣等其他能源消耗產(chǎn)生的碳排放量；因此，最簡單易行的減排方法是加強煤炭的清洗等工作。
（2）效率原則視角
效率原則視角占比較大的是S2、S4、S6、S8情景。S2和S8情景下分配的碳配額總量相差不大，分別為0584噸/萬元、0585噸/萬元；S4和S6情景下碳配額相差較大，為0539噸/萬元和0631噸/萬元，這進一步說明溯往原則視角在碳排放分配中起主要推動作用。整體來看，效率原則分配視角對于北京、上海、江蘇等發(fā)達(dá)地區(qū)的影響很大，經(jīng)濟的發(fā)展耗費了大量的能源，直接導(dǎo)致碳排放量的升高。中國作為發(fā)展中國家，發(fā)展仍是第一要務(wù)，若大幅度限制發(fā)達(dá)省份的碳排放量必定會減緩我國經(jīng)濟發(fā)展的腳步。因此，即刻顯著降低二氧化碳排放量是不現(xiàn)實的，各地應(yīng)該根據(jù)實際情況在發(fā)展經(jīng)濟的同時積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
（3）公平原則視角
S1情景僅根據(jù)公平原則視角分配碳配額，為0493噸/萬元，最接近我國2020年碳排放限額。S4、S5、S7情景下公平原則視角所占比重最大，結(jié)果分配的碳配額總額比其他情景少，說明公平原則視角對碳排放分配的影響很小。將S7、S8、S9 三種情景的分配結(jié)果相對比，進一步說明公平原則分配視角有利于降低我國碳排放分配總額。由分析可知，人口比例分配指標(biāo)對碳配額分配的影響較小，但人口公平性問題仍值得推敲。政府若要以公平原則分配視角為主進行碳配額分配，需要考慮人口流動情況，因為像北京、上海、廣東等經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)每年都會有大量的外來人員流入，會直接造成二氧化碳排放量的增加，只有將這些地區(qū)的人口數(shù)進行調(diào)整才能保證較公平分配。
4結(jié)論和建議
本文基于公平原則、效率原則和溯往原則分配視角建立碳排放分配模型，對我國2020年各省碳排放初始權(quán)進行分配預(yù)測。從分配結(jié)果來看，溯往原則視角會增加我國碳排放分配總額，效率原則視角的影響緊隨其后，而公平原則視角的影響程度較小。針對以上分析，本文提出以下幾點建議：
（1）加快技術(shù)開發(fā)速度，在提高能源利用效率的同時，積極改變能源結(jié)構(gòu)。溯往原則視角在碳排放分配中占主要地位，短期內(nèi)可以提高煤炭的清潔等工作；長遠(yuǎn)來看，要加快技術(shù)開發(fā)速度，提高能源利用效率，同時加強核電、水電等可再生能源的開發(fā)利用并積極推進產(chǎn)業(yè)化。
（2）調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，通過供給側(cè)改革大力淘汰落后產(chǎn)能，提升產(chǎn)業(yè)競爭力。效率原則視角對碳配額分配的影響略小，但卻直接影響著我國經(jīng)濟的發(fā)展腳步，為此在發(fā)展經(jīng)濟的同時，要努力調(diào)整其結(jié)構(gòu)。通過供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，大力淘汰煤炭、化工、鋼鐵等領(lǐng)域的僵尸型企業(yè)，通過新型領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展，大幅度降低碳排放量。
（3）完善碳權(quán)分配機制，創(chuàng)建國家層面的碳排放權(quán)交易平臺。從我國實際國情出發(fā)，制定“共同但有區(qū)別”的碳權(quán)分配機制及相應(yīng)的法律政策，保證碳權(quán)分配機制的有效實施。在有效分配碳配額的前提下，部分省份碳配額會有剩余，而個別省份的碳配額會不足，進行二級市場交易有利于碳配額的有效配置，同時利用價格杠桿提高碳配額不足省份的減排積極性，從而降低碳排放量。
參考文獻(xiàn)：
[1]Kvemdokk S. Tradable CO2 Emission Permits： Initial Distribution as a Justice Problem [J].Environmental Values，1995，4（2）：129-148.
[2]Janssen M ，Rotmans J. Allocation of Fossil CO2 Emission Rights Quantifying Cultural Perspectives [J].Ecological Economics，1995，13：65-79.
[3]丁仲禮，付博杰，韓國興，等.中國科學(xué)院“應(yīng)對氣候變化國際談判的關(guān)鍵科學(xué)問題”項目群簡介[J].中國科學(xué)院院刊， 2009，24（1）：8-17.
[4]Zhou P， Z R Sun， D Q Zhou.Optimal Path for Controlling CO2 Emissions in China： A Perspective of Efficiency Analysis [J].Energy Economics， 2014， （45）：99-110.
[5]李小勝，宋馬林.“十二五”時期中國碳排放額度分配評估――基于效率視角的比較分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2015，9：99-113.
[6]鄭立群.中國各省區(qū)碳減排責(zé)任分?jǐn)偍D―基于零和收益DEA模型的研究[J]. 資源科學(xué)， 2012， 34（11）：2087-2096.
[7]Yi Wenjing， Zou Lele，Guo Jie，et al.How Can China Reach Its CO2 Intensity Reduction Targets by 2020――A Regional Allocation Based on Equity and Development [J].Energy Policy，2011（39）：2407-2415.
[8]查冬蘭，周德群.地區(qū)能源效率與二氧化碳排放的差異性――基于Kaya因素分解[J].系統(tǒng)工程， 2007，11：65-71.
[9]宋德勇，劉習(xí)平.中國省際碳排放空間分配研究[J].中國人口?資源與環(huán)境，2013，5：7-13.
[10]馬大來，陳仲常，王玲.中國省際碳排放效率的空間計量[J].中國人口?資源與環(huán)境，2015，1：67-77.
[11]孫立成，程發(fā)新，李群.區(qū)域碳排放空間轉(zhuǎn)移特征及其經(jīng)濟溢出效應(yīng)[J].中國人口?資源與環(huán)境， 2014，8：17-23.
篇9
早在2001年，國家環(huán)保總局就和美國環(huán)境保護協(xié)會合作，確立了在江蘇南通與遼寧本溪展開SOZ排污權(quán)交易的試點工作;之后相繼又在山西、山東等7省市促成推動中國SOZ排放總量控制及排污權(quán)交易政策實施的研究項目2012年1月國家發(fā)改委批準(zhǔn)北京、天津、深圳、上海、重慶、廣東省和湖北省7個省市啟動碳排放交易試點7個試點碳排放交易所涵蓋了如鋼鐵、石化、化工、有色金屬、水泥、鋼鐵、電力、建材、紡織、造紙、橡膠、化纖、陶瓷、塑料、交通等工業(yè)以及航空、機場、鐵路、商業(yè)、賓館、金融等服務(wù)行業(yè)，將近2 000家企業(yè)，為2016年的全國碳交易市場的統(tǒng)一提供了基礎(chǔ)。通過7個試點城市的建設(shè)，國家發(fā)改委收集了近三年的碳排放數(shù)據(jù)，未來計劃用2-3年的時間完成全國統(tǒng)一碳市的設(shè)計工作，除管理辦法和配套細(xì)則，還包括溫室氣體排放報告登記系統(tǒng)、溫室氣體核算方法等。
憑借國內(nèi)巨人的溫室氣體減排市場，及國際組織、國內(nèi)政府的引導(dǎo)扶持，2005年中國正式加入CDM市場以來，CDM項目目前己穩(wěn)居世界第一。截至2014年2月，己獲CERs簽發(fā)的CDM項目共計1 374個，支持全國90多個氣候變化項目的融資，帶來氣候資金積累達(dá)到140億。但CDM機制是京都時期妥協(xié)的產(chǎn)物，隨著京都議定書第一承諾期的到期，加之歐盟明確從2013年起新注冊CDM項目的CER只有來白LDC地區(qū)(指最不發(fā)達(dá)國家)進入，因此，全球的碳排放權(quán)交易機制逐步替代CDM機制己是不可避免的發(fā)展趨勢
2市場機制與命令與控制的行政機制
無論是節(jié)能資金的補貼還是碳稅的開征，都是通過行政的手段來達(dá)到節(jié)能環(huán)保的目的，從市場資源分配角度來看，并不能作為長期唯一的手段，就中國目前而言，從環(huán)保和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整角度出發(fā)，短期的實現(xiàn)可以利用命令與控制的方式得以實現(xiàn)的，但是由政府主導(dǎo)所制定的強制企業(yè)減排、淘汰落后技術(shù)的政策往往缺乏靈活性和彈性，不能把排放額度安排在最有效率的行業(yè)和企業(yè)中去，不利于有效分配溫室氣體排放額度，也未必符合經(jīng)濟規(guī)律，難免導(dǎo)致低效率，因此要更多地利用市場機制和經(jīng)濟手段來實現(xiàn)碳排放強度降低的目標(biāo)。但是，在現(xiàn)實世界中，科斯定理所要求的前提往往是不存在的，財產(chǎn)權(quán)的明確是很困難的，交易成本也不可能為零，有時甚至是比較人的，完全依靠市場機制矯正外部性也是有一定困難的，因此，結(jié)合當(dāng)前我國的現(xiàn)有市場經(jīng)濟體制，我國的碳減排應(yīng)是以發(fā)展市場運行機制為主導(dǎo)，利用碳排放權(quán)市場交易量對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動產(chǎn)生影響的傳導(dǎo)機制，適當(dāng)施以行政手段，配合強制減排政策，淘汰高能耗、高污染、高排放產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，加快節(jié)能減排的深化。
3碳排放權(quán)交易機制的法學(xué)思考
盡管國家及各省市在促進低碳經(jīng)濟發(fā)展，開展節(jié)能減排制定了諸多的行政法規(guī)，但是沒有系統(tǒng)的國家級的立法，無法從根本上規(guī)范并有效有依據(jù)地制定長遠(yuǎn)經(jīng)濟發(fā)展計劃。而且，從完善有助于低碳經(jīng)濟發(fā)展的法律與政策體系目標(biāo)來看，有助于低碳經(jīng)濟發(fā)展的法律與政策體系應(yīng)該具備兩人功能:其一平衡各方利益，即公平。因為在低碳經(jīng)濟發(fā)展中存在的最重要的一個矛盾是各方利益沖突，如果環(huán)境利益及相關(guān)的經(jīng)濟利益在保護者、破壞者、受益者和受害者之間不能得到公平分配，導(dǎo)致受益者無償占有環(huán)境利益，保護者得不到應(yīng)有的經(jīng)濟同報，則低碳經(jīng)濟的發(fā)展就會缺乏動力。其二有效地實施，即執(zhí)行。法律、政策制定出來卻不能落實、執(zhí)行，法就毫無意義。
目前，中國各試點在開通碳交易市場時，依據(jù)各省市產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟等因素，借鑒國際碳市場交易制度、定價規(guī)律，政府制定了相關(guān)碳排放交易試行辦法，規(guī)范其流程，統(tǒng)一其標(biāo)準(zhǔn)。但與國際相對成熟的碳市場相比，國內(nèi)試點仍需第一注重制度和規(guī)則的全而、預(yù)先公開，包括管理辦法、配套細(xì)則，具體細(xì)化到碳排放權(quán)如何拍賣，配額如何同購，拍賣資金如何使用等問題;其次要注重信息披露制度的完善，借鑒國際碳披露計劃，制定國家碳披露辦法。信息是市場流動的基礎(chǔ)，也是投資、交易的決策依據(jù)，這些信息的提前公開和披露，有利于改變參與主體和投資機構(gòu)心理不穩(wěn)的狀態(tài)，同時，通過披露企業(yè)與減少溫室氣體排放量的相關(guān)投資信息，有利于提高企業(yè)在消費者和公眾中的聲乏絞。
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據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國制造業(yè)能源消費和碳排放總量占到工業(yè)部門的60%，遠(yuǎn)高于工業(yè)部門中其他行業(yè)能源消費和碳排放所占比重。2009年國務(wù)院決定，到2020年中國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降40—45%。在這樣的背景之下，進行制造業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放的深層次的關(guān)聯(lián)研究，對有效實施減排工作和實現(xiàn)減排目標(biāo)有著重要意義。
二、研究設(shè)計與方法
脫鉤理論主要是用來分析經(jīng)濟發(fā)展與資源消耗之間的“耦合”關(guān)系。目前國內(nèi)脫鉤指標(biāo)研究大多集中在循環(huán)經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)節(jié)能方面的研究。在國際上，OECD脫鉤指標(biāo)和TaPio脫鉤指標(biāo)體系是最為成熟的兩種低碳經(jīng)濟評價指標(biāo)。OECD脫鉤模型是2002年由經(jīng)濟合作與發(fā)展組織建立的，用來測量經(jīng)濟增長與環(huán)境壓力之間脫鉤情況的指標(biāo)體系。2005年TaPio利用“脫鉤彈性”的概念，在OECD指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上進行細(xì)分，將環(huán)境、經(jīng)濟指標(biāo)的各種可能組合給出合理的定位，形成“TaPio脫鉤模型”。按TaPio脫鉤模型，我們將脫鉤狀態(tài)分為8個合理的可能區(qū)域（如圖1）。
與OECD體系相比，TaPio指標(biāo)體系容易分析各種組合所導(dǎo)致的結(jié)果，作為政府政策擬定的參考，TaPio脫鉤指標(biāo)較有優(yōu)勢。基于此，本文采用TaPio脫鉤指標(biāo)模型，對中國制造業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放的關(guān)聯(lián)進行實證研究，試圖從中找出規(guī)律，為國家制造業(yè)節(jié)能環(huán)保政策的制定提供一定的理論依據(jù)。
三、中國制造業(yè)的實證分析
本文數(shù)據(jù)來源于1993—2010年《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》及《中國統(tǒng)計年鑒》。為了剔除價格因素對指數(shù)的影響，本文將各年產(chǎn)值調(diào)整為1978年不變價。CO2排放量的計算采用的是《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中提供的參考方法，由一次能源消費導(dǎo)致的CO2排放量相加得到。
綜合數(shù)據(jù)處理的結(jié)果可以看出，中國制造業(yè)的碳排放強度大體呈現(xiàn)下降趨勢。與發(fā)達(dá)國家相比，當(dāng)前我國制造業(yè)的碳排放強度仍然較高，但下降的速度較快，從1992年到2008年下降了29%。在20世紀(jì)90年代，中國制造業(yè)增加值、碳排放及能耗增長率的起伏較大，且波動極不一致；21世紀(jì)初我國正處于工業(yè)化快速發(fā)展階段，隨著經(jīng)濟的快速增長，能源消費和CO2排放必然有合理增長，從圖中可以看出2005年之前碳排放正處于快速爬坡階段。但在“十一五”之后，隨著節(jié)能減排有關(guān)政策措施的出臺，碳排放及能耗增長率逐年下滑，2008年兩者增長率均不足5%。
上世紀(jì)90年代，中國制造業(yè)的經(jīng)濟增長與能耗、碳排放之間的脫鉤程度每年基本一致。除1993年、1994年之外，其余年份能耗和碳排放增長速度均大大超過經(jīng)濟增長速度，呈現(xiàn)“高能耗”、“高排放”的特征。這主要由于從上世紀(jì)90年代初開始制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生調(diào)整，制造業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸向資金和技術(shù)相對密集的重化工業(yè)部門轉(zhuǎn)移，工業(yè)增長以重化工業(yè)起主要帶頭作用的方式進行，重化工業(yè)比重逐漸上升。此外，重化工業(yè)的發(fā)展，還會帶動作為供給一方的原材料、能源以及這些產(chǎn)業(yè)相關(guān)制造業(yè)部門的發(fā)展，從而使得制造業(yè)能源消耗大幅上升。再加上中國是以煤炭為主要能源的國家，而二氧化碳的70%均來自燃煤，因此重化工業(yè)的迅猛發(fā)展，必然促使制造業(yè)能耗、碳排放量增長速度大大超越了制造業(yè)的經(jīng)濟增長速度，造成經(jīng)濟增長與能耗、碳排放的“擴張連接”。隨后，我們發(fā)現(xiàn)1998年我國制造業(yè)能耗、碳排放均呈擴張性“負(fù)脫鉤”，即能源消費及碳排放的增長速度超過經(jīng)濟增長速度的幅度再次提高。主要受東南亞金融危機的波及效應(yīng)，再加上我國抑制經(jīng)濟過熱和低水平建設(shè)的政策影響，中國制造業(yè)經(jīng)濟的增長速度必然會大幅減緩，使得1998年制造業(yè)經(jīng)濟增長與能耗、碳排放的脫鉤狀態(tài)均呈擴張性“負(fù)脫鉤”。我們發(fā)現(xiàn)金融危機對隨后兩年也有所影響，但隨著經(jīng)濟增長速度的回升，其影響程度在逐漸減輕。
到了21世紀(jì)，制造業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與能耗、碳排放的脫鉤彈性指數(shù)均呈逐年減小趨勢，表明制造業(yè)經(jīng)濟增長與能耗、碳排放之間正在逐步脫鉤；并且與碳排放的脫鉤速度明顯快于能源消耗的脫鉤速度。此外，我們發(fā)現(xiàn)制造業(yè)GDP增長與能耗的脫鉤狀態(tài)主要集中在“擴展連接”范圍，而制造業(yè)GDP增長與碳排放的脫鉤則主要處于“弱脫鉤”狀態(tài)，這與我國的國情與發(fā)展階段的特征是密切相關(guān)的。在能源消耗方面，21世紀(jì)我國正處于工業(yè)化、城市化快速發(fā)展階段，制造業(yè)經(jīng)濟的增長，加劇了能源需求快速上漲的趨勢，使得近年我國制造業(yè)經(jīng)濟與能源消費的脫鉤情況一直處于“擴張接連”。在碳排放方面，21世紀(jì)我國制造業(yè)GDP與碳排放的脫鉤彈性系數(shù)每年均低于能耗的脫鉤彈性系數(shù)，碳排放與制造業(yè)GDP脫鉤彈性系數(shù)集中于弱脫鉤范圍，并且脫鉤系數(shù)逐年減小。此外，總體來看21世紀(jì)初的脫鉤彈性指數(shù)，制造業(yè)GDP與碳排放的脫鉤現(xiàn)狀明顯好于能耗脫鉤情況，所以當(dāng)前制造業(yè)部門“節(jié)能”環(huán)節(jié)較“減排”環(huán)節(jié)更需要值得關(guān)注。
四、結(jié)論與啟示
本文利用TaPio脫鉤理論測算，可得出如下結(jié)論：
第一，總體來看，20世紀(jì)90年代，制造業(yè)的經(jīng)濟增長與能源消耗、碳排放的脫鉤狀態(tài)呈現(xiàn)逐漸連接的趨勢。
第二，在21世紀(jì)初，制造業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放的脫鉤情況由“擴張連接”向“弱脫鉤”轉(zhuǎn)變。與20世紀(jì)90年代相比，脫鉤狀態(tài)更為明顯。
第三，從歷年脫鉤彈性指數(shù)的數(shù)值來看，從1998年起，脫鉤彈性指數(shù)呈逐年減小趨勢，雖然幅度較小，但足以看出制造業(yè)經(jīng)濟增長與能耗、碳排放之間正在逐步脫鉤；并且中國制造業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的脫鉤略快于能源消耗的脫鉤步伐。
從本文的研究結(jié)果中，我們還得到如下啟示：
第一，縱觀21世紀(jì)初中國制造業(yè)GDP與能源消耗、碳排放的脫鉤彈性指數(shù)，均呈逐年減小趨勢，說明制造業(yè)經(jīng)濟增長與能耗、碳排放的響應(yīng)關(guān)系有著良好的發(fā)展趨勢，制造業(yè)經(jīng)濟對環(huán)境的壓力逐步減弱。
第二，綜合考慮我國國情，短時間內(nèi)難以形成以石油、天然氣等為主導(dǎo)的能源消費結(jié)構(gòu)。在未來較長一段時間內(nèi)，我國將繼續(xù)保持以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，所以目前的制造業(yè)GDP與能耗、碳排放的脫鉤狀態(tài)要保持較長時間，所以要采取措施，加強制造業(yè)部門的節(jié)能減排力度。
第三，從21世紀(jì)的脫鉤狀態(tài)來看，制造業(yè)GDP與碳排放的脫鉤現(xiàn)狀顯然要好于能耗脫鉤情況。所以中國制造業(yè)部門的“節(jié)能”環(huán)節(jié)較“減排”環(huán)節(jié)更應(yīng)值得關(guān)注。■
參考文獻(xiàn)：
①朱躍中. 未來中國交通運輸部門能源發(fā)展與碳排放情景分析（一）[J]．中國能源，2001（11）：25—27
②朱躍中. 未來中國交通運輸部門能源發(fā)展與碳排放情景分析（二）[J]．中國能源，2001（12）：29—31
③張秀梅，李升峰，黃賢金等．江蘇省1996年至2007年碳排放效應(yīng)及時空格局分析[J]．資源科學(xué)，2010（4）：768—775
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二、概念引入設(shè)計
“排序”一節(jié)的知識理論上比較枯燥，排序算法比較多，各種排序算法的實現(xiàn)、區(qū)別和優(yōu)缺點不容易理解。學(xué)生往往在學(xué)習(xí)時興趣不高，對于算法代碼、復(fù)雜度和穩(wěn)定性等分析往往處于機械記憶，不能達(dá)到熟練應(yīng)用的程度。讓學(xué)生對這一知識點產(chǎn)生興趣，并借助興趣提高學(xué)習(xí)效果是概念引入環(huán)節(jié)的一個重要考慮。筆者在本章節(jié)開始時，提出三個生活中的實際例子供學(xué)生思考：①網(wǎng)購時經(jīng)常按價格或銷量的高低選擇產(chǎn)品，網(wǎng)站如何快速實現(xiàn)海量商品信息的排序？②如何對學(xué)生的成績按照某一學(xué)科或平均分排序？③打撲克牌抓牌時，手里的牌如何排放？學(xué)生往往在聽到這三個例子后會引發(fā)短暫的思考，突然意識到排序這一問題并不抽象，出現(xiàn)在生活的方方面面，而且非常重要，愿意了解相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)。
三、算法講解設(shè)計
在講解排序算法前，??該先讓學(xué)生理解算法的主要思想。“選擇排序”的思路很簡單，即“拔大個”，每次在無序范圍找出最大的，交換到無序范圍的一端，無序區(qū)逐漸縮短，直到整個序列有序。在解釋時，采取一邊口述原理，一邊在黑板上對一個序列進行相應(yīng)操作的方式可以讓學(xué)生非常直觀的了解這一非常接近手工排序的算法的基本原理。在講解完原理后，讓學(xué)生對一個序列用該方法手工排序，加深對算法的理解，體會算法的自然性。然后就可以按照傳統(tǒng)的做法，進行動畫演示，先演示逐步排序的動畫，再進一步演示逐趟的排序，最后自動演示一個完整的排序，讓學(xué)生對算法的印象更深刻。對于動畫的選擇，可以采用傳統(tǒng)的PPT動畫、Flash動畫和Gif動畫等，甚至可以播放一些真人模擬排序過程的視頻，提高課堂的活躍氣氛和學(xué)生的興趣。然后給出用編程語言，如Java語言描述的算法代碼。排序是一個比較復(fù)雜的問題，在實際應(yīng)用中遠(yuǎn)非對一組整數(shù)或浮點數(shù)進行排序那樣簡單。例如對商品，可以根據(jù)銷量排序，可以根據(jù)價格排序，可以根據(jù)好評率排序等。因而理論上講應(yīng)該定義類描述待排序的物體，類中包含多個成員變量描述物體的不同屬性，即排序的鍵值，排序時選擇其中一個作為主鍵值，對多個對象進行排序。這樣做雖然提高了程序的功能和通用性，但大大提高了代碼的復(fù)雜性和實現(xiàn)算法的難度，讓教學(xué)的重心從算法的核心思想分散到類與對象的操作，不利于讓學(xué)生在短時間內(nèi)快速而透徹的理解算法自身。因而可以采取簡化策略，即使使用面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計語言，也將問題簡化到只對一個整型數(shù)組進行排序，將所有其他復(fù)雜因素排除，將教學(xué)集中于算法的本質(zhì)。在講解代碼前，可以先隱去最關(guān)鍵的部分，如循環(huán)體等，讓學(xué)生根據(jù)算法的原理自行補充。這一環(huán)節(jié)的一個難點是設(shè)計的程序設(shè)計語言細(xì)節(jié)較多，如數(shù)組、選擇結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)交換等。對于《程序設(shè)計》這門課，排序的內(nèi)容一般安排在學(xué)習(xí)數(shù)組時，此時學(xué)生對數(shù)組尚未完全掌握和理解，用數(shù)組實現(xiàn)排序算法比較有挑戰(zhàn)性。對于《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》這門課，學(xué)生可能對相關(guān)知識有所遺忘。程度一般的學(xué)生可以先用自然語言或偽代碼書寫，再翻譯為編程語言，程度好的可以直接用編程語言書寫。如果學(xué)生普遍不能寫出，還可以對隱去的每一句代碼都加一個注釋，讓學(xué)生將注釋翻譯為代碼。最后再公布參考代碼，供學(xué)生糾錯。排序算法的實現(xiàn)通常有多種，對從小到大進行的選擇排序而言，每次可以將最小的數(shù)據(jù)交換到無序區(qū)間的左側(cè)，也可以將最大的數(shù)據(jù)交換到無序區(qū)間的右側(cè)。在用二重循環(huán)實現(xiàn)算法時，內(nèi)外循環(huán)的循環(huán)控制變量可以表示多重意義，例如外層循環(huán)控制變量可以表示無序區(qū)間的左端點、右端點、第幾輪排序等，對每一種不同的變量意義，變量的初始值、循環(huán)條件、迭代方式和循環(huán)體可能都有區(qū)別。在代碼實現(xiàn)這一環(huán)節(jié)，應(yīng)鼓勵學(xué)生用不同的方式去實現(xiàn)同一個算法，進一步加強學(xué)生程序設(shè)計的能力。最后是對算法的分析。對于選擇排序，從算法每次選擇最值再交換的做法能夠簡單地得到算法的時空復(fù)雜度。而對于算法的穩(wěn)定性，從選擇排序存在非相鄰數(shù)據(jù)的交換過程也不難引導(dǎo)學(xué)生分析出這一算法是不穩(wěn)定的。
四、案例分析設(shè)計
在完整講解算法之后，使用一些案例演示排序算法能進一步增強學(xué)生對算法的理解。在選擇實例時，數(shù)據(jù)應(yīng)該豐富且量足夠大，包含隨機生成的數(shù)據(jù)、從小到大排好的數(shù)據(jù)、從大到小排好的數(shù)據(jù)等各種情況。每一輪排序后，輸出當(dāng)前的結(jié)果，并在結(jié)束時輸出數(shù)據(jù)總量和所用時間。接下來可以將案例進行拓展，由數(shù)值排序引申到字符排序，因為字符的本質(zhì)就是數(shù)值（Unicode或ASCII等），對字符排序既是對字符編碼的數(shù)值進行排序，因而“選擇排序”算法可以幾乎不加修改地用于對單個字符排序。然后可以將排序的方式引申為對二維數(shù)組，例如像Excel表中按照最后一列排序。學(xué)生很自然地容易想到，在排序時，只對最后一列數(shù)據(jù)進行最值的選擇，交換時整行數(shù)據(jù)都交換。但這樣做顯然數(shù)據(jù)的移動量較大，降低了速度，耗費了內(nèi)存。這時可以啟發(fā)學(xué)生注意最后一列的排序結(jié)果影響的是二維數(shù)組行的排列，即行序號的重排。那么在排序時可以暫時忽略其他列，對行序號和最后一列構(gòu)成的二維數(shù)組按照最后一列的數(shù)據(jù)進行選擇排序，每次交換都交換一整行，得到的行序號最終重排結(jié)果就是原二維數(shù)組每行的最終排列順序。只要按照這個順序重新排列各行就可以得到排序后的二維數(shù)組。這樣做的好處是，無論該二維數(shù)組有多少列，排序過程都只對兩列數(shù)據(jù)進行，時空復(fù)雜度都只和行數(shù)有關(guān)。
五、?n后實踐設(shè)計
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摘要：本文基于1990—2011年中國省際面板數(shù)據(jù)，運用動態(tài)面板模型（GMM）對金融發(fā)展與二氧化碳（CO2）排放關(guān)系進行經(jīng)驗研究。結(jié)果顯示：金融發(fā)展對人均CO2排放的整體影響并不顯著，而這是不同發(fā)展特征的省市產(chǎn)生不同作用互相抵消的結(jié)果；經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟開放度均會影響金融發(fā)展對CO2排放的作用，收入水平由低到中的提升會強化正向影響，達(dá)到高收入水平則會變?yōu)樨?fù)向影響；隨著經(jīng)濟開放度提升，金融發(fā)展會降低CO2排放。
關(guān)鍵詞 ：金融發(fā)展；二氧化碳排放；經(jīng)濟開放度
中圖分類號：F830文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
文章編號：1000-176X(2015)04-0040-07
收稿日期：2015-01-28
基金項目：教育部人文社會科學(xué)基金項目“西北資源開發(fā)生態(tài)補償金融支持政策體系研究”（12JJD790020）；陜西省教育廳科研計劃項目“陜西省生態(tài)補償?shù)氖袌龌瘷C制與模式研究”（2013JK0105）；陜西省教育廳科研計劃項目“陜西環(huán)境效率、環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其影響因子研究”（14JK1401）
作者簡介：陳欣（1974-），女，陜西西安人，博士研究生，副教授，主要從事資源與環(huán)境金融、農(nóng)村金融等方面的研究。E-mail:jodeechen0719@aliyun.com
伴隨著中國經(jīng)濟的高速增長，近三十年環(huán)境污染問題變得日益嚴(yán)重。人們開始逐漸關(guān)注經(jīng)濟增長可能引起的環(huán)境問題，有關(guān)二者關(guān)系的研究隨之涌現(xiàn)。從邏輯上講，金融發(fā)展能夠推動經(jīng)濟增長，同時經(jīng)濟增長又可能與環(huán)境污染有關(guān)，那么金融發(fā)展與環(huán)境污染就可能存在某種程度上的關(guān)聯(lián)。
在當(dāng)下的中國，金融發(fā)展在何種程度上影響了環(huán)境？而這正是本文試圖回答的問題。
在研究中，我們注意到，中國各省市地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展十分不平衡，且各省市具有不同的發(fā)展特征。一些省市地區(qū)經(jīng)濟增長速度和金融發(fā)展十分迅速，而污染物排放的比例與趨勢卻在下降。與此同時，隨著經(jīng)濟增長和金融發(fā)展，部分省市污染物排放比例卻大幅增加。這種不一致性一定程度上反映了金融發(fā)展與環(huán)境污染關(guān)系可能存在的復(fù)雜性。此外，大量有關(guān)中國經(jīng)濟增長與金融發(fā)展的實證研究結(jié)果表明，選取不同的樣本會導(dǎo)致結(jié)論不同，比如研究如果采用總體數(shù)據(jù)得出的結(jié)論可能與利用不同省市地區(qū)數(shù)據(jù)得出的結(jié)論差別很大。金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的不確定性，同時也會導(dǎo)致金融發(fā)展與環(huán)境污染關(guān)系可能存在的復(fù)雜性。因此，本研究將利用中國跨省面板數(shù)據(jù)分析金融發(fā)展對環(huán)境污染的影響，并嘗試將樣本分組以體現(xiàn)不同省市的發(fā)展特征。這樣區(qū)分特征的分組研究，將有利于我們更加深入地把脈兩者之間的關(guān)系，繼而在推動金融發(fā)展的同時降低其對環(huán)境的負(fù)面作用，并實施適宜的舉措對環(huán)境產(chǎn)生積極的影響。
為便于分析問題，本文僅選擇二氧化碳排放來衡量環(huán)境質(zhì)量，即將它作為污染排放的指標(biāo)。這樣的選擇基于兩點原因：其一，二氧化碳受到國際社會的普遍重視與高度關(guān)注；其二，二氧化碳排放與其它污染物排放存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。雖然各種不同的污染排放均會對環(huán)境質(zhì)量造成影響，但對于中國金融發(fā)展與二氧化碳排放關(guān)系的深入剖析，無疑對我國實施宏觀調(diào)控以及碳減排的金融政策具有重要的參考意義。
一、文獻(xiàn)綜述
國內(nèi)外學(xué)者對金融發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的研究大多集中于定性研究，與此相關(guān)的定量分析十分少見，結(jié)論也不盡相同。從金融發(fā)展對環(huán)境影響的機理上來看，理論上存在正反不同方向作用力，因此，整體影響取決于不同方向作用力的相對大小。
一方面，金融發(fā)展可能導(dǎo)致環(huán)境惡化，其機理為：金融發(fā)展會促進經(jīng)濟增長，經(jīng)濟增長會引起能源需求增加，而能源需求增加通常意味著污染排放加大。從消費者的角度看，當(dāng)一國發(fā)展金融服務(wù)時，消費者會因為貸款的易得性而擴大消費，購買房子、汽車和空調(diào)等大件商品，這些會直接增加能源需求；從企業(yè)的角度看，金融發(fā)展可使得企業(yè)融資變得更加便利，股票市場融資還在一定程度上降低了企業(yè)融資成本，這些都會促進企業(yè)擴大規(guī)模生產(chǎn)和擴張商業(yè)活動，從而也將增加能源需求。對于這樣一種關(guān)系，我們可將其表述為金融發(fā)展對環(huán)境影響的負(fù)面規(guī)模效應(yīng)。國外學(xué)者Sadorsky［1］選取22個新興市場國家的數(shù)據(jù)，使用動態(tài)面板模型（GMM）方法檢驗這些國家金融發(fā)展對能源消費的影響，得出結(jié)論：當(dāng)金融發(fā)展用股票市場度量時，股票市場交易額與股票市值對國民生產(chǎn)總值的占比，都對能源需求產(chǎn)生顯著的促進作用。Bello和Abimbola［2］通過對尼日利亞的金融發(fā)展進行研究發(fā)現(xiàn)，由于該國投資缺乏必要的監(jiān)管，因而以證券市場資產(chǎn)表示的金融發(fā)展會導(dǎo)致環(huán)境惡化。對于中國金融發(fā)展與環(huán)境之間關(guān)系的實證研究雖然少見，但也有部分研究得出了類似的結(jié)論。Zhang［3］利用中國1980—2009年的時間序列數(shù)據(jù)，采用VECM 模型和協(xié)整檢驗、格蘭杰因果檢驗等計量方法研究，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展促進了CO2排放，其中金融規(guī)模對CO2排放影響最為顯著，而金融中介效率對CO2排放的作用則較小。徐盈之和管建偉［4］將金融發(fā)展變量納入EKC分析框架，以中國為研究對象，對氣、水、霧三種污染物進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展加劇了環(huán)境質(zhì)量的惡化。
另一方面，金融發(fā)展也可能減少能源消費和污染排放，其機理為：隨著一個國家或地區(qū)經(jīng)濟的進一步發(fā)展，金融體系將會給予低污染和低能耗的企業(yè)更多的信貸資金支持，通過改變資金的產(chǎn)業(yè)投向，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得以優(yōu)化進而降低環(huán)境污染；金融發(fā)展還可以在一定程度上促進先進生產(chǎn)技術(shù)的投資增加，生產(chǎn)技術(shù)升級會逐漸淘汰高污染企業(yè)及生產(chǎn)方式［4］，從而使環(huán)境污染得以抑制。對于金融與環(huán)境之間存在的這一關(guān)系，我們可以將其表述為結(jié)構(gòu)效應(yīng)與技術(shù)效應(yīng)。不僅如此，當(dāng)一國經(jīng)濟與金融發(fā)展達(dá)到一定程度時，國家政策、消費者偏好、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和市場機制等都會有抑制環(huán)境惡化。Tamazian等［5］選取金磚四國1992—2004年的面板數(shù)據(jù)研究金融發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系，并加入美國和日本的數(shù)據(jù)進行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)金融自由化和金融開放對減少CO2起到重要作用，它們能夠吸引高水平研發(fā)的直接投資，提升能源使用效率，進而抑制環(huán)境惡化。郭郡郡等［6］通過對96個國家1988—2007年的面板數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)僅上市公司市值和私營部門的國內(nèi)信貸占比對CO2排放有影響，經(jīng)濟發(fā)展水平和金融開放程度會對金融發(fā)展與CO2排放之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，收入水平和金融開放程度的提高均會減少CO2排放。Shahbaz等［7］對巴基斯坦的CO2排放進行研究，認(rèn)為在控制了經(jīng)濟增長、人口規(guī)模和能源消費等因素后，金融業(yè)發(fā)展減少了CO2排放，而這暗示促進金融部門的發(fā)展可成為降低CO2排放的一個政策工具。對于中國的研究，也有類似的結(jié)論。Jalil和Feridun［8］利用中國1953—2006年的數(shù)據(jù)，采取自回歸分布滯后（ARDL）模型檢驗金融發(fā)展和環(huán)境污染之間的長期關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能夠減少CO2排放。顧洪梅和何彬［9］ 采用1979—2008年中國各省的面板數(shù)據(jù)，通過建立P-VAR模型考察區(qū)域金融發(fā)展與CO2排放之間的動態(tài)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)區(qū)域金融發(fā)展的深化對碳排放具有顯著的抑制作用。郭福春和潘錫泉［10］基于Gregory-Hansen結(jié)構(gòu)突變檢驗，對浙江省1995—2010年期間是否發(fā)生經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級和金融支持低碳經(jīng)濟發(fā)展進行了定量分析，認(rèn)為經(jīng)濟增長、人口規(guī)模效應(yīng)，能源使用效率低下依然是浙江省CO2排放量的引擎，而金融信貸服務(wù)支持卻能有效地降低CO2排放，對浙江省低碳經(jīng)濟的發(fā)展具有強勁的“推進效應(yīng)”。
不同的實證研究結(jié)果表明一個事實，如果所選樣本和利用的方法不同，可能會得出不同的結(jié)論。基于此，現(xiàn)有實證文獻(xiàn)還存在兩點不足：一是文獻(xiàn)要么采用跨國數(shù)據(jù)，要么采用中國總體統(tǒng)計數(shù)據(jù)，再有就是以中國個別省市為樣本進行研究。前者無法體現(xiàn)中國地區(qū)差異下金融發(fā)展與環(huán)境關(guān)系的復(fù)雜性，其結(jié)論可能存在偏差；后者的結(jié)論則在廣泛意義上缺乏代表性。二是現(xiàn)存研究并未分析和探討中國不同省際地區(qū)發(fā)展特征差異對金融發(fā)展和環(huán)境污染關(guān)系的影響。本文將在這兩個方面進行推進：第一，為把握中國金融發(fā)展與CO2關(guān)系的總體狀況，將使用包括所有不同發(fā)展特征省市的跨省面板數(shù)據(jù)，在EKC基本模型的基礎(chǔ)上進行經(jīng)驗研究。第二，在研究金融發(fā)展對CO2整體作用的基礎(chǔ)上，深入探討經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟開放程度差異對二者關(guān)系所造成的影響。
二、模型設(shè)定與變量描述
1.模型設(shè)定
為檢驗金融發(fā)展與CO2排放之間的關(guān)系并體現(xiàn)動態(tài)調(diào)整過程，
本文采用動態(tài)面板模型，用差分廣義矩方法對模型進行估計。在利用分省面板數(shù)據(jù)研究金融發(fā)展對CO2排放的影響時，基于基本的EKC模型，不僅考慮將影響CO2排放的各種因素作為自變量，而且基于CO2排放可能具有的較強路徑依賴性（生產(chǎn)和消費行為存在路徑依賴），將因變量的一期滯后項也作為自變量之一。同樣，F(xiàn)DI（外國直接投資）也具有滯后效應(yīng)，因而在模型中也引入FDI的一階滯后項作為自變量。這樣，以動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)，模型（1）的基本形式為：
模型對除IND的自變量和因變量均做了對數(shù)處理，γlnFDit的系數(shù)即為金融發(fā)展對CO2排放的影響。依據(jù)郭郡郡等的研究，由于樣本地區(qū)的發(fā)展特征不同，金融發(fā)展對CO2排放的影響可能會存在差別，γ值則能夠反映這一差別。因此，我們在模型（1）的基礎(chǔ)上，引入與發(fā)展特征有關(guān)的表示收入水平和經(jīng)濟開放程度的虛擬變量，得到模型（2）和模型（3），進一步研究收入水平以及經(jīng)濟開放度差異可能對金融發(fā)展與CO2關(guān)系造成的影響，具體為：
模型（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上引入了表示收入水平的虛擬變量，將樣本省市按收入水平劃分為三組，基準(zhǔn)組設(shè)為高收入水平組，Minc和Linc分別為代表中等收入組和低收入組的虛擬變量。由此，lnFD的系數(shù)γ1表示高收入水平組的金融發(fā)展對CO2排放的影響，而系數(shù)γ2和γ3則分別表示與高收入水平組相比，中等收入和低收入組金融發(fā)展對CO2排放的影響。
模型（3）中加入了表示經(jīng)濟對外開放程度的虛擬變量，以O(shè)PEN表示，以FDI占GDP比衡量。將樣本省市分成兩組，基準(zhǔn)組設(shè)為經(jīng)濟開放程度高的省市地區(qū)。這樣，lnFD的系數(shù)γ1表示經(jīng)濟開放程度高的省市金融發(fā)展對CO2的影響，而OPEN×lnFD的系數(shù)γ2則表示相較高開放組而言，開放程度低的省市金融發(fā)展對CO2排放的影響。
2.變量選取與描述
因變量Cit為i省t年人均CO2排放量，自變量則主要由三部分組成：
（1）因變量的滯后項Ci，t－1，以前期人均CO2排放量表示。對于CO2排放的測算，基于能源消耗過程中CO2產(chǎn)生的基本化學(xué)原理，采用其中相關(guān)參數(shù)及公式進行估算，某省碳排放的計算公式為：
其中：CO2代表估算的某省CO2排放量，Ci為該省第i種能源產(chǎn)生的CO2排放量。參考周建和易點點［11］文獻(xiàn)的做法，將排放CO2的能源分解為原煤、原油、天燃?xì)馊箢悾琲=1，2，3分別代表三種化石能源，按照這三大類能源的統(tǒng)計口徑進行各省CO2估計。Ei代表該省第i種化石能源的實際消費量；NCVi為轉(zhuǎn)換因子，表示第i種能源每千克消費釋放的熱量；CCi為第i種能源燃燒時單位熱量的含碳量；COFi為第i中能源消費釋放碳時的氧化率；44和12分別是CO2的分子量和C的分子量。NCVi來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒2008》附錄4中的平均低位發(fā)熱量，CCi和COFi來源于IPCC（2006年）和《中國溫室氣體清單研究》。
（2）控制變量，包括人均收入Yit及其平方，經(jīng)濟對外開放程度FDIit－1，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)INDit和能源消費強度ENit。其中，人均收入Yit以地區(qū)人均生產(chǎn)總值衡量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以工業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重衡量，能源消費強度以單位GDP能耗（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元）衡量，對外開放程度以外商直接投資額占地區(qū)GDP比重衡量，F(xiàn)DI數(shù)值的計算方法為以每年外商直接投資額美元標(biāo)價數(shù)值乘以每年的平均匯率。
（3）金融發(fā)展變量FDit，以各地區(qū)金融機構(gòu)貸款占GDP比重衡量。目前雖有許多研
究集中于以銀行信貸、股票市場以及債券市場規(guī)模占GDP比重衡量金融發(fā)展水平，但本文僅以貸款占比進行表征，原因有三：第一，目前我國企業(yè)融資主要依賴于銀行信貸，直接融資比重較小，而貸款對于企業(yè)擴大規(guī)模生產(chǎn)或進行技術(shù)革新作用最大最直接。第二，中國的債券市場始于2005年，可得數(shù)據(jù)較少，并且對整個金融體系影響十分有限，因而未用其表征金融發(fā)展。第三，部分研究將股票市場規(guī)模與效率作為表征金融發(fā)展的變量，但值得注意的是，這些都是基于國家層面數(shù)據(jù)的研究，作為對一國金融市場發(fā)展的考量，在研究中使用股票市場發(fā)展指標(biāo)是適宜的。但本文是基于省際面板數(shù)據(jù)的研究，如采用各省股票市場數(shù)據(jù)表征金融發(fā)展則會出現(xiàn)這樣的問題：公司上市融資歸屬一個省市，其業(yè)務(wù)卻覆蓋跨越多個省市，因而所產(chǎn)生的CO2被統(tǒng)計在多個省市。這樣，如在研究中采用按省劃分的股票市場交易額或市值作為衡量金融發(fā)展的表征就會發(fā)生嚴(yán)重誤差，其邏輯也是不通的。因此，本文對于股票市場指標(biāo)不予納入。
模型選取了中國29個省市作為研究對象（因西藏數(shù)據(jù)缺失，重慶后設(shè)為直轄市統(tǒng)計容易出現(xiàn)偏差，故排除這兩個省市），時間段取為1990—2011年。表1給出了模型估計中變量設(shè)計及數(shù)據(jù)來源，表2是對變量的統(tǒng)計性描述。
三、經(jīng)驗結(jié)果分析
動態(tài)面板GMM 估計有一步和兩步估計，本文采用經(jīng)驗應(yīng)用中常用的一步估計量。考慮到估計有效性，我們采用AR(1)、AR(2) 統(tǒng)計量對應(yīng)的P值和Sargan統(tǒng)計量對應(yīng)的P值來聯(lián)合檢驗所采用的工具變量的有效性［12］。檢驗結(jié)果中的J統(tǒng)計量是Hansen(1982) 提出的，它是基于GMM 目標(biāo)函數(shù)和矩條件約束個數(shù)的Sargan檢驗。表3給出了整體樣本、按照收入水平和經(jīng)濟對外開放度分組的模型（1）—模型（3）的估計結(jié)果，Hansen檢驗及AR檢驗的P值均表明所采用的工具變量表現(xiàn)良好，并且過度識別條件成立。
1.整體估計結(jié)果
模型（1）的估計結(jié)果顯示：L.lnC作為因變量的滯后項系數(shù)估計值為0.191，且統(tǒng)計量在1%的水平上顯著，這說明當(dāng)期的CO2排放受前期的CO2排放的顯著影響，同時意味著CO2排放與其它污染物一樣，都具有路徑依賴性；控制變量lnY、(lnY) 2、L.lnFDI、 lnEN和 IND的系數(shù)估計值都在5%的水平上顯著，具體分析為：首先，β1>0 且β2<0，即收入的一次項系數(shù)為正而二次項系數(shù)為負(fù)，表明CO2排放和其它污染物有著類似的特點，即排放符合環(huán)境庫茲涅茨倒U曲線的假說；其次，β3<0，即外商直接投資的滯后項對人均CO2排放產(chǎn)生了負(fù)面的影響，表明外國直接投資的提高會減少人均CO2排放；最后，β4和β5均大于0，即工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重的提高和能源使用強度的增強均會加大人均CO2排放。金融發(fā)展變量統(tǒng)計結(jié)果并不顯著，似乎說明金融發(fā)展未對CO2排放產(chǎn)生顯著影響，但更可能的原因是：各個地區(qū)發(fā)展特征不同，不同省市金融發(fā)展對CO2排放產(chǎn)生了大小及方向上不同的影響，這些影響在整體回歸中相互抵消，從而使得整體估計中金融發(fā)展變量變得不顯著。因此，對于這樣的模型檢驗結(jié)果，我們不能簡單地將其解釋為金融發(fā)展對CO2排放沒有顯著性影響，反而需要進一步研究不同特征差異給實證研究結(jié)果帶來的變化。此外需要注意的是，人均收入lnY和能源消費強度lnEN的系數(shù)估計值比其它變量的系數(shù)估計值都大，這表明相比較其它影響CO2排放的因素而言，收入水平和能源消費強度對CO2排放產(chǎn)生了更大的影響。
2.按收入水平分組的估計結(jié)果
對模型（2）的估計結(jié)果，我們重點關(guān)注金融發(fā)展變量的系數(shù)估計值。模型（1）整體樣本的金融發(fā)展變量估計量并不顯著，但卻不能簡單得出結(jié)論認(rèn)為金融發(fā)展與CO2排放并無關(guān)聯(lián)。事實上，整體樣本回歸可能由于忽視樣本的不同特征而存在結(jié)果失真，與事實相違。具體講，即顯著的正向影響和顯著的負(fù)向影響可能互相抵消，這樣便產(chǎn)生了利用整體樣本回歸時估計的整體影響不顯著的情況［6］。模型（2）的估計就進一步揭示了不同經(jīng)濟發(fā)展水平下金融發(fā)展對CO2排放的影響的不同。
引入表示收入水平的虛擬變量，將樣本按收入水平分組的估計結(jié)果顯示，虛擬變量及基準(zhǔn)組的金融發(fā)展系數(shù)均在5%的水平上顯著，這表明區(qū)分收入水平進行模型估計是適宜的。lnFD的系數(shù)估計值為負(fù)值，說明金融發(fā)展在作為基準(zhǔn)組的高收入水平省市會對人均CO2排放產(chǎn)生負(fù)向的影響。Minc×lnFD的系數(shù)估計值為正，說明相對于高收入省市，中等收入省市金融發(fā)展對人均CO2排放表現(xiàn)出相對的正向影響，而r1（基準(zhǔn)組金融變量lnFD的系數(shù)）與r2（Minc×lnFD）的相加之和為正，進一步表明中等收入省市金融發(fā)展會增加人均CO2排放。與中等收入省份相似但略有不同的是，雖然Linc×lnFD 的系數(shù)估計值r3也為正，但比Minc×lnFD的系數(shù)估計值小，因此表明，相對于高收入省市，雖然低收入省市金融發(fā)展對人均CO2排放也表現(xiàn)出明顯的正向影響，但這種影響要比中等收入省市正向影響小。而將Linc×lnFD的系數(shù)估計值和lnFD的系數(shù)估計值相加后發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展對人均CO2排放也具有正向的影響，但比中等收入省市要小。
整體估計結(jié)果反應(yīng)了這樣一個特征：當(dāng)收入水平從低向高變化時，正的交叉項的系數(shù)估計值會隨收入水平提高變大，即中等收入省市金融發(fā)展會進一步加大人均CO2排放；但當(dāng)人均收入進入到高收入水平的時候，系數(shù)又會變?yōu)樨?fù)值，說明隨著收入水平進一步提高，金融發(fā)展反而會減少CO2排放，從而有利于環(huán)境改善，而這也是符合中國經(jīng)濟發(fā)展特征的。
3.按經(jīng)濟開放度分組的估計結(jié)果
模型（3）估計顯示了引入虛擬變量，按照經(jīng)濟對外開放度進行分組估計的結(jié)果。因為模型以經(jīng)濟開放度較高的國家為基準(zhǔn)組，因而lnFD的系數(shù)估計值就表示了經(jīng)濟開放度高的省市金融發(fā)展與CO2排放的關(guān)系。lnFD的系數(shù)估計值在統(tǒng)計上顯著，且估計值為負(fù)，說明對于經(jīng)濟開放度高的省市，金融發(fā)展會減少人均CO2排放。OPEN×lnFD表示代表經(jīng)濟開放度的虛擬變量和金融發(fā)展變量相乘，其估計值為正且統(tǒng)計顯著，說明相對于基準(zhǔn)組，經(jīng)濟開放度低的組金融發(fā)展對人均CO2排放表現(xiàn)出更為明顯的正向影響。將交叉項的系數(shù)估計值與基準(zhǔn)組金融變量的系數(shù)估計值相加后，我們可以得到經(jīng)濟開放度低的省市金融發(fā)展對人均CO2排放的影響，此時可以發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展的系數(shù)估計值為正，說明對經(jīng)濟開放度低的省市，金融發(fā)展會導(dǎo)致人均CO2排放增加。
4.CO2排放對金融發(fā)展的彈性
由于我們對CO2排放和金融發(fā)展（FD）做了對數(shù)處理，因此lnFD 的系數(shù)估計值以及分組計量的交叉項系數(shù)估計值與基準(zhǔn)組系數(shù)估計值的相加值可被視為CO2排放對金融發(fā)展的短期彈性。長期彈性的計算公式為［6］：
長期彈性=短期彈性/（1-α） （5）
其中，α為因變量的一階滯后項的系數(shù)估計值。依式（5）可知，長期彈性大小與短期彈性大小及滯后項系數(shù)有關(guān)，當(dāng)期的CO2排放對前期CO2排放的依賴性越強，即α估計值越大，長期彈性越大。CO2排放對金融發(fā)展的短期彈性和長期彈性的估算結(jié)果如表4所示。
表4僅報告了根據(jù)統(tǒng)計上顯著的金融發(fā)展變量系數(shù)估計值計算的彈性，CO2排放對金融發(fā)展的長期彈性與短期彈性符號相同，這表明長期影響不會從方向上改變短期影響，但CO2排放的路徑依賴性會放大短期影響。低收入省市CO2排放對金融發(fā)展的長短期彈性均為正，隨著收入提升至中等收入水平，彈性并不會減小，反而加大。當(dāng)收入進一步提升至高收入水平時，彈性才發(fā)生方向性的變化，符號轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)。當(dāng)經(jīng)濟對外開放程度由低向高變化時，CO2排放對金融發(fā)展的彈性由正轉(zhuǎn)負(fù)。基于這樣的變化和規(guī)律，我們可以認(rèn)為收入水平的提高對環(huán)境質(zhì)量改善的前提是要進入到高收入水平，而隨著經(jīng)濟對外開放度的提高，金融發(fā)展會抑制CO2排放。
四、結(jié)論與政策建議
本文基于1990—2011年中國省際面板數(shù)據(jù)，以金融機構(gòu)貸款占GDP比重作為衡量金融發(fā)展（FD）的變量，首先研究整體上金融發(fā)展對CO2排放的影響，其次引入虛擬變量對不同收入水平和經(jīng)濟開放度的省市進行分組研究，分析收入水平和經(jīng)濟開放度變化對二者關(guān)系的影響，最后計算CO2排放對金融發(fā)展的短期彈性與長期彈性。研究結(jié)果表明：
首先，金融發(fā)展對CO2排放的整體影響并不顯著。基于后續(xù)分組研究，我們認(rèn)為這樣的模型檢驗結(jié)果是忽視了不同省市的發(fā)展特征造成的。當(dāng)按收入水平和經(jīng)濟開放度進行分組研究時，不同分組的金融發(fā)展變量系數(shù)估計值均在5%的水平上顯著，且大小和方向存在很大差異。這表明，收入水平和經(jīng)濟開放度差異會對結(jié)果造成影響，整體樣本回歸中，這些不同方向的影響相互抵消從而使得金融發(fā)展變量回歸結(jié)果不顯著。整體和分組樣本回歸顯著性的不同表明，發(fā)展特征會影響金融發(fā)展與CO2排放的關(guān)系，如果對特征差別不加以考慮，整體研究結(jié)果就會掩蓋了不同省市金融發(fā)展對環(huán)境污染的真實影響。
其次，將樣本省市按經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟開放度分組，能夠發(fā)現(xiàn)：金融發(fā)展對CO2排放的影響由于收入水平和經(jīng)濟開放度不同而有所不同。當(dāng)收入水平從低向高提升時，金融發(fā)展對CO2排放的正向影響開始加大，后來進入到高收入則會變小，轉(zhuǎn)為負(fù)向影響。這樣的結(jié)果也符合中國的實際情況：在經(jīng)濟發(fā)展水平低的時候，企業(yè)從銀行獲得的貸款少，金融對環(huán)境的作用主要為規(guī)模效應(yīng)，金融發(fā)展會對CO2排放產(chǎn)生正向影響。當(dāng)收入水平逐漸提高時，經(jīng)濟活動也較低收入時有了較大增長，工業(yè)化程度相對提升，金融發(fā)展（我們這里主要指銀行貸款）會進一步促使企業(yè)擴大再生產(chǎn)和個人增加消費，從而比低收入省市更加加大CO2排放。高收入省市通常經(jīng)濟結(jié)構(gòu)已經(jīng)有所調(diào)整，不依賴于工業(yè)，而金融機構(gòu)貸款等也更多地用于產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)革新，因此，金融發(fā)展會對CO2排放產(chǎn)生抑制作用。對于經(jīng)濟開放度的結(jié)果表明，經(jīng)濟開放度的提高會加大金融發(fā)展對CO2排放的負(fù)向影響，即減少CO2排放，而這不僅符合中國實際情況，也與相關(guān)研究結(jié)論相吻合。國外直接投資常常能夠?qū)σ粋€國家起到促進技術(shù)升級和改造的作用，一個省市如果對經(jīng)濟開放度高，資金也越多地投入到與技術(shù)改造和升級相關(guān)的領(lǐng)域中去，因而抑制了CO2的排放。
最后，彈性的計算結(jié)果顯示，長期彈性與短期彈性符號是一致的，但長期彈性大于短期彈性，即放大金融發(fā)展對CO2排放的影響。低收入省市和中等收入省市，CO2排放對金融發(fā)展的長短期彈性均為正，只有等到收入提升至高收入水平時，CO2排放對金融發(fā)展的彈性才變?yōu)樨?fù)。當(dāng)經(jīng)濟開放度提升時，CO2排放對金融發(fā)展的彈性會逐漸由正變?yōu)樨?fù)。
由于金融發(fā)展會對CO2排放產(chǎn)生影響，因此，我國在制定政策時必須考慮使金融發(fā)展與CO2減排政策不相沖突，發(fā)揮金融發(fā)展能夠改善環(huán)境的積極作用同時減少其對環(huán)境產(chǎn)生的負(fù)面影響。如此，才能使節(jié)能減排的難度和成本在金融發(fā)展中得以減低。基于本文的研究結(jié)果，我們提出如下的政策建議：
首先，加強信貸市場監(jiān)管，合理分配信貸比例和信貸方向，尤其加強對中等收入省市信貸管理。我們能夠發(fā)現(xiàn)，中國CO2排放與人均收入關(guān)系符合環(huán)境庫茲涅茲倒U曲線，而金融發(fā)展也是在中等收入省市對CO2排放產(chǎn)生最大的正向影響。因此，對中等收入省市應(yīng)有效管控工業(yè)企業(yè)的信貸規(guī)模，同時給予環(huán)境友好型企業(yè)一定的信貸支持，對積極創(chuàng)新的私營部門降低貸款難度，使金融產(chǎn)生更多的結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。具體來講，一方面金融機構(gòu)應(yīng)采取政策窗口指導(dǎo)等手段引導(dǎo)信貸資金流向低碳產(chǎn)業(yè)，另一方面金融機構(gòu)可聯(lián)手環(huán)保部門建立“綠色信貸體系”和綠色信貸激勵機制，加大對碳技術(shù)創(chuàng)新的資金支持，為低碳產(chǎn)品研發(fā)和實施低碳理念的企業(yè)提供資金支持。
其次，進一步引進外國直接投資，擴大經(jīng)濟開放度。我國外國直接投資對CO2排放總體產(chǎn)生了負(fù)面影響，這說明FDI起到的技術(shù)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)超過了規(guī)模效應(yīng)。此外，省市經(jīng)濟開放度越高，金融發(fā)展對CO2排放越能起到抑制作用，因此在信貸上，我們應(yīng)鼓勵和支持FDI，并且在引進FDI時關(guān)注其是否為環(huán)境友好型企業(yè)，積極引導(dǎo)其發(fā)揮技術(shù)擴散效應(yīng)。
再次，因地制宜地制定金融發(fā)展政策，并與經(jīng)濟發(fā)展所處的階段相適應(yīng)。對于中等收入和低經(jīng)濟開放度省市，在制定金融政策時要格外關(guān)注金融發(fā)展可能對環(huán)境產(chǎn)生的破壞作用。由于研究結(jié)果顯示高收入水平和高經(jīng)濟開發(fā)度下金融發(fā)展會對CO2排放起到抑制作用，因此從長遠(yuǎn)看，化解金融發(fā)展和環(huán)境之間矛盾的有效路徑便是提升經(jīng)濟發(fā)展水平并擴大經(jīng)濟開放度。
最后，加強環(huán)境金融產(chǎn)品創(chuàng)新，強化低碳消費理念。研究表明，碳排放具有明顯的路徑依賴性，這不僅表明企業(yè)生產(chǎn)存在慣性，同時表明人們的消費理念和生活方式也具有慣性。因此，從生產(chǎn)角度，我國商業(yè)銀行應(yīng)充分發(fā)揮綠色信貸作用，鼓勵低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展，保險、證券和基金等也應(yīng)加快開發(fā)金融工具，增加對低碳經(jīng)濟的融資信貸服務(wù)，以此推動綠色低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展。從消費角度，可以通過灌輸?shù)吞妓枷牒屠砟钷D(zhuǎn)變?nèi)藗兏咛嫉纳罘绞剑y行也可在消費貸款上鼓勵低碳消費行為，減少人均碳排放水平，并因此間接影響企業(yè)生產(chǎn)，降低CO2排放。
參考文獻(xiàn)：
［1］Sadorsky，P.The Impact of Financial Development on Energy Consumption in Emerging Economies ［J］. Energy Policy， 2010，38（5）:2528-2535.
［2］Bello，A. K.，Abimbola，O. M. Does the Level of Economic Growth Influence Environmental Quality in Nigeria:A Test of Environmental Kuznets Curve (EKC) Hypothesis［J］.Pakistan Journal of Social sciences， 2010，7（4）:325-329.
［3］Zhang，Y.J.The Impact of Financial Development on Carbon Emissions: An Empirical Analysis in China ［J］. Energy Policy，2011，39（4）:2197-2203.
［4］徐盈之，管建偉. 金融發(fā)展影響我國環(huán)境質(zhì)量的實證研究: 對EKC曲線的補充［J］.軟科學(xué)，2010，(9):18-22.
［5］Tamazian，A.，Chousa，J.P.，Vadlamannati，K.C.Does Higher Economic and Financial Development Lead to Environ-Mental Degradation:Evidence from the BRIC Countries ［J］. Energy Policy，2009，37(1):246-253.
［6］郭郡郡，劉成玉，劉玉萍. 金融發(fā)展對二氧化碳（CO2）排放的影響——基于跨國數(shù)據(jù)的實證研究［J］.投資研究，2012，（7）:41-53.
［7］Shahbaz，M.，Islam，F(xiàn).，Butt，M.S. Financial Development， Energy Consumption and CO2 Emissions: Evidence from ARDL Approach for Pakistan ［Z］.MPRA Paper， 2011.30138.
［8］Jalil，A.，F(xiàn)eridun，M.The Impact of Growth，Energy and Financial Development on the Environment in China: A Cointegration Analysis ［J］. Energy Economics， 2011，33(2):284-291.
［9］顧洪梅，何彬.中國省域金融發(fā)展與碳排放研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境， 2012，(8): 23-27.
［10］郭福春，潘錫泉.金融支持低碳經(jīng)濟發(fā)展的影響機制研究——基于浙江省數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析［J］.浙江社會科學(xué)，2011，(10): 12-19.
篇13
【關(guān)鍵詞】
4G牌照 TDD-LTE FDD-LTE 隔代競爭 技術(shù)驅(qū)動 主流網(wǎng)
中圖分類號：F621 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-1010（2013）-19-0058-05
收稿日期：2013-07-24
責(zé)任編輯：左永君 zuoyongjun@mbcom.cn
4G牌照，可以類同“教育界的指揮棒”——高考，完全可以成為一根威力巨大的指揮棒，激發(fā)出運營商、通信產(chǎn)業(yè)甚至IT產(chǎn)業(yè)的非凡效能出來，而不僅僅是作為4G頻譜分配許可證。這兩種境界，宛如圍棋9段與1段的區(qū)別！
1 當(dāng)前流行的方案
如果按中國移動、中國電信、中國聯(lián)通的“移翼沃”順序排列，以T代表TDD-LTE，F(xiàn)代表FDD-LTE，那么國內(nèi)目前最常見的分配方案有：
方案一：先期TTT（移動、電信、聯(lián)通都是TDD），兩年后再來FFF或0FF（0FF表示移動不上FDD，而電信聯(lián)通上），稱為TTT+0FF方案。
方案二：TFF。這是現(xiàn)有三大網(wǎng)絡(luò)的自然演進。
方案三：TTT。這是TD派力推的，移翼沃各只建一個TDD網(wǎng)。
方案四：TTF。電信對此很糾結(jié)。
方案五：TFT。聯(lián)通更糾結(jié)。
方案六：TT'T"。電信和聯(lián)通成為虛擬運營商，各自借道移動4G網(wǎng)絡(luò)。
方案七：（T/3）（T/3）（T/3），三家分片建設(shè)TDD。
2 利弊分析
對于以上七個方案的利弊，下面按倒序開始分析。
方案七（T/3）（T/3）（T/3），是諸侯割據(jù)經(jīng)營或割據(jù)建網(wǎng)，顯然不符合網(wǎng)絡(luò)化、全網(wǎng)運營和高度兼容性等要求，邊界鴻溝巨大，協(xié)調(diào)太復(fù)雜，用戶故障責(zé)任和體驗責(zé)任不清，發(fā)展驅(qū)動力不足，不妥。
方案六TT'T"，雖然節(jié)約投資，但有摁下電信聯(lián)通讓其沒有根基之嫌（主要是其他回報不明顯），顯然也不妥。
方案五TFT，投資比較大，聯(lián)通也最不樂意，不如方案四。
方案四TTF，電信同時攤到CDMA和TD兩個弱產(chǎn)業(yè)鏈，而且高度受制于高通，電信如此必死。另外該方案中，弱勢的中國TDD產(chǎn)業(yè)鏈未必能夠戰(zhàn)勝強勢的FDD國際產(chǎn)業(yè)鏈。這種“主要根據(jù)地不安全，搭上一個兄弟”的做法，顯然也不妥。
方案三TTT，有兩大風(fēng)險：一是，TDD不是電信聯(lián)通的自然演進方向，如果日后電信或聯(lián)通在TDD上發(fā)展不好，責(zé)任會不明晰；二是，如果TDD還像TD-S那樣，進展不夠快，性能又不夠好，扭轉(zhuǎn)不了產(chǎn)業(yè)鏈弱勢，最終敗給國際優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)鏈，整個中國通信業(yè)就可能雞飛蛋打，又落后于世界——這也是不可承受之重！
方案二TFF，運營商站在自身角度，雖然皆大歡喜，但是弱勢的TDD產(chǎn)業(yè)鏈被兩個成熟的產(chǎn)業(yè)鏈（FDD-WCDMA、FDD-CDMA2000）夾擊，勝算較小，岌岌可危，缺乏安全可控性，從國家戰(zhàn)略決策上看，顯然也不妥。
最后一個方案是呼聲最高的方案一TTT+0FF，也就是電信聯(lián)通混合組網(wǎng)模式。分析起來，其依然有如下五個缺陷：
（1）電信與聯(lián)通都是TF混合組網(wǎng)，投資增加。在假設(shè)各網(wǎng)質(zhì)量都一樣的情況下，T+F網(wǎng)的組合比單網(wǎng)投資加倍（假設(shè)FDD網(wǎng)與TDD成本相同），這樣總共將是5張網(wǎng)，比方案五和六的1張大網(wǎng)的投資多了4倍！
（2）帶來普遍的TF兼容性問題，增加網(wǎng)絡(luò)成本和運營成本。
（3）電信聯(lián)通有可能將TDD作為點綴，暗度陳倉，主力還在FDD。這和TFF方案本質(zhì)上的缺陷一樣：弱勢的TDD最終未必會取勝。比如，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)部署與業(yè)務(wù)商用鏈條傾向FDD，國際運營商不需發(fā)展TDD即可實現(xiàn)與中國的漫游和進入中國市場。
（4）電信與聯(lián)通同時經(jīng)營FDD與TDD兩張網(wǎng)，和2G時代聯(lián)通同時經(jīng)營GSM和CDMA兩張網(wǎng)情況類似，造成了左右手互搏的尷尬和痛苦。區(qū)別只是在，2G時是一家，4G時是2家。同一類陷阱，前面跳過一個，現(xiàn)在跳兩個？
（5）雖然TDD提前兩年，但是電信、聯(lián)通還是糾結(jié)，究竟兩年后主力FDD還是TDD呢？如果主力建設(shè)FDD，為什么要白等2年，延誤商機？如果主力TDD，為什么還要FDD呢？邏輯上首先有悖論。
如此看來，七個方案各自都有其若干重大缺陷，作為戰(zhàn)略決策都不能令人滿意！
3G牌照的配置已經(jīng)很難，現(xiàn)在看來，4G牌照更難！
但是，4G牌照決策又不宜拖延。3G牌照的發(fā)放，中國已經(jīng)晚西方十年，4G不能晚太多，否則整個產(chǎn)業(yè)鏈都被動。4G的博弈，猶如戰(zhàn)爭，不僅戰(zhàn)略和資源配置要正確，而且還要搶占先機，方能主動。如果4G牌照及時發(fā)放，后面的5G牌照又領(lǐng)先西方，則中國通信業(yè)將占據(jù)先機。
所以，我們應(yīng)該換一個角度，注入更多的智慧與精力，梳理出可行的、安全的中國4G牌照的戰(zhàn)略、原則和具體方案，方能決勝。
3 4G牌照的應(yīng)有戰(zhàn)略定位
4G牌照，應(yīng)是中國4G戰(zhàn)略的一部分。中國的4G戰(zhàn)略定位，應(yīng)該是：
依托3G戰(zhàn)果和資源（TD-SCDMA、CDMA2000、WCDMA），推動中國4G（以TDD為主流、FDD為輔助），以體量、技術(shù)競爭力、資源配置能力和意志力取勝，成為世界主流或準(zhǔn)主流；再依托4G戰(zhàn)果，在5G戰(zhàn)場取得完勝，成為全球通信的王者，使得“普天之下，莫非王土”，當(dāng)然，也和其他通信諸侯和諧共處（這里的王者是指影響力）。
4 4G牌照的配置原則
不論中國4G牌照如何配置，要實現(xiàn)中國4G和5G的理想發(fā)展，4G牌照的發(fā)放，都應(yīng)該有如下一般性原則（A系列）和針對性原則（B系列）：
4.1 一般性原則（A系列）
A1：公正。公正，看上去是最平淡的一條，卻也是威力最大的一條。只有公正，才有真理；只有真理，才能夠和外人競爭。反壟斷和適當(dāng)?shù)母偁帲彩枪囊环N。
