【文献分享】绿色金融对碳生产率的影响：绿色创新数量和质量的中介效应

文摘 2024-11-04 08:57 浙江

摘要

中国经济快速发展，碳排放问题突出。发展绿色金融有利于支持环境改善，提高碳生产率。现有文献大多从产业结构、技术创新、经济增长等角度研究绿色创新与碳生产率之间的关系。然而，绿色金融（GF）影响碳生产率的机制以及是否存在异质性仍不清楚。因此，本研究利用2010年至2020年277个城市的面板数据，采用中介效应模型研究绿色金融与碳生产率之间的关系。研究结果发现，GF与碳生产率呈正U型关系。绿色创新的数量和质量对上述关系具有中介效应。这可能是由于绿色金融通过支持绿色产业和技术创新，促进了经济结构的绿色转型和可持续发展，为提高碳生产率提供了有力支撑。在非资源型城市，绿色金融通过提高绿色创新质量对碳生产率的影响更为明显，这可能是因为非资源型城市与资源型城市相比，具有产业结构多元化、创新能力更强、更容易获得政策支持和市场机制支持等优势。东部、中部和西部地区绿色创新的数量和质量都起到了中介作用。研究结果为决策者在双碳环境下利用绿色金融实现可持续低碳发展提供了建议。

研究背景及意义

经济的快速增长带来了资源禀赋减少和环境污染的问题。当今面临的最紧迫的挑战之一就是环境退化，尤其是二氧化碳（CO₂）的排放，其过度排放带来了许多极端气候事件，如全球变暖、暴雨、洪水、干旱、飓风等。环境 (E)、社会 (S)、治理 (G) 和经济 (ECON) 的概念为解决 CO₂ 问题提供了新的思路。

2009 年，中国成为世界上最大的碳排放国。2015年《巴黎协定》的通过强调了迅速采取全球气候行动的紧迫性，并启动了向低碳和适应气候变化的经济转型。2022年中国的排放量为105.5亿吨，占全球总量的30.7%。为了实现环境、社会、治理和经济的可持续发展，以及从传统化石燃料向清洁能源的过渡，低碳绿色能源革命需要大量的金融投资和技术创新。因此，各国政府和金融机构现在不得不把重点放在如何为可持续发展目标提供资金上。自2016年以来，中国政府通过一系列立法和监管措施，积极支持全球基金的发展。随后，为了给银行的绿色贷款业务提供更多指导，中国政府制定了《绿色信贷指南》。中国设立了包括广东、浙江、江西和贵州在内的绿色金融改革创新试验区，通过政策创新和试点项目，为绿色金融的发展探索可行的模式和路径。

研究亮点

与以往研究相比，本文的边际贡献在于：通过引入绿色创新作为中介变量，分析了绿色金融、绿色创新与碳生产率之间的作用机理，丰富了现有理论。其次，本文基于资源禀赋和区位异质性分别进行研究，更符合中国现状。探讨全球论坛对碳生产率的不同影响，为制定差异化的全球论坛政策提供依据。第三，本研究将绿色创新纳入研究框架，从而提高碳生产率，为促进低碳经济发展提供理论和政策支持，具有较强的现实意义。

研究结果

研究假说：

H1：GF与碳生产率之间呈U型关系。

H2：在非资源型城市，GF对碳生产率的影响更为明显。

H3：与中部和西部地区相比，东部地区的GF对碳生产效率的影响更大。

H4a：GF与碳生产率的关系受到绿色创新数量的中介作用。

H4b：绿色创新质量在GF与碳生产率之间起中介作用。

1. 多重共线性检验

表 2 显示了关键变量的皮尔逊相关性分析结果。统计分析结果表明，由于这些重要变量的皮尔逊相关系数均低于0.7，因此线性回归模型并未受到共线性的显著影响。此外，各解释变量的方差膨胀因子（VIF）计算结果如表3所示。根据统计结果，没有一个解释因子超过10的临界值，所有解释因子的平均 VIF 值仅为1.53。这一结果更加证实了模型中的解释变量不存在明显的多重共线性。

2. 基本回归模型和中介效应检验

表4第1列采用OLS回归模型检验GF与碳生产率之间的相关性，第2列采用双固定效应检验影响区域变化的因素。GF对碳生产率的影响并没有想象中那么强烈，通常呈现先降后升的 “U ”型。本研究采用 U 检验，结果显示t值为5.23，满足1%的显著性检验，绿色金融与碳生产率U曲线的拐点为0.7314。究其原因，主要是早期发展中地区由于政策针对性不强、基础设施不完善、绿色金融效果不明显，基本上处于探索发展阶段。通过推动绿色技术创新等措施，有效提高碳生产效率，当绿色金融发展到成熟阶段时，金融效率也会随之提高。在此基础上，对绿色技术进步数量在绿色融资增长中对碳生产效率所起的中介作用进行了更为深入的分析。

如第3栏所示，GF与绿色创新的数量呈非线性关系。第4列表明，当加入绿色发明数量时，模型仍然有效。绿色技术创新的数量可以作为 GF 与碳生产率之间的中介变量；从表中第（2）、（3）和（4）列可以看出，中介效应的比例为21.41%。通过研究 GF 的绿色技术创新质量与碳生产率，可以发现GF与绿色创新质量的“U ”型联系，见表中（2）、（5）、（6）列。如表中第（6）列所示，GF绿色创新质量与碳生产率的回归系数仍然相当大。绿色创新质量的中介效应为16.45%。主要原因是绿色金融通过提供资金支持、引导资源配置、降低融资成本等方式促进绿色创新质量和数量的提升；反过来，绿色创新质量和数量的提升又可以通过提高能源效率、促进清洁能源发展、优化产业结构等方式带动碳生产率的增长。积极推进碳减排行动的城市会更多地追求绿色实用专利，开展实质性的绿色创新活动，因此绿色创新质量的提升效果更为明显。因此，假说1、4a和4b均得到支持。

3. 异质性分析

采用Chow检验来验证城市资源禀赋和城市区域异质性。回归结果见表5。结果发现，非资源型城市比资源型城市更有利于发挥绿色金融发展的作用（Chow检验的P值为0.0001），说明绿色金融对碳生产率的影响在东部、中部和西部的非资源型城市和资源型城市之间存在差异。东部、中部和西部也存在显著的组间差异。资源型城市二次项系数（14.7048）小于非资源型城市（41.8588），非资源型城市的促进作用更为明显。主要原因是非资源型城市在产业多元化、新兴产业发展、金融创新等方面比资源型城市更具优势。东部地区的促进作用更加明显，东部、中部和西部地区的二次项系数分别为（40.0820）、（33.8092）和（34.5330）。主要原因是东部城市在经济发展、产业结构、财力资源、创新环境、对外开放、国际合作等方面较中西部城市具有优势。因此，假说2和假说3得到了证实。

本研究进一步探讨了不同资源禀赋下绿色金融发展与碳生产率之间的差异。通过对表6的分析发现，资源型城市的绿色金融不能通过绿色技术创新数量和绿色技术创新质量影响碳生产率。在非资源型城市，绿色技术创新质量和数量对绿色金融与碳生产率具有中介作用，回归系数分别为0.7779和0.1547，表明绿色技术创新质量更有利于提高碳生产率。

鉴于城市位置的差异性，表7列出了绿色创新对碳生产的中介效应。结果显示，东部、中部和西部的绿色创新在数量和质量上都存在中介影响。东部地区绿色技术创新的数量比例为21.83%，质量比例为27.68%。中部绿色技术创新的数量和质量比重分别为19.52%和12.01%。中部地区绿色技术创新的数量和质量比例分别为21.83%和27.68%。西部地区绿色技术创新的数量和质量比例分别为26.78%和37.89%。在西部地区，创新数量和质量的影响最为明显。

4. 中介效应的稳健性检验

使用Preacher和Hayes提出的中介效应检验方法对绿色创新的数量和质量进行了检验。测试采用 Bootstrap 技术，对参数进行了1000次运行，结果与上述中介效应结论一致。表8列出了检验结果。GF可通过绿色创新的数量和质量提高碳生产率。

5. 稳健性检验

本研究采用以下方法进行稳健性检验，以验证模型估计结果的准确性。第（1）列将碳生产率滞后一个阶段。第（2）列将GF变量滞后一个阶段。第（3）列同时将 GF 和碳生产率模型滞后一个阶段。第（4）列对所有连续变量进行了1%和99%的缩减，以保证数据的稳健性，并排除异常值对结果的潜在影响。表9显示，原始模型的回归结果与表4第（1）列一致。

研究展望

本文达到了预期的研究目标，但仍存在以下不足：首先，本研究衡量的是一个综合了前辈学者经验的GF体系。在构建这一体系的过程中，借鉴了历史上学者的研究成果和宝贵经验，并试图将这些知识融入到指标设计中。其次，受限于统计数据的获取，本文的研究仅基于全国277个城市。因此，为了弥补目前研究的不足，本文将在今后的研究工作中考虑从更大范围的数据来源收集数据。为了对影响碳生产率的因素进行更准确、更透彻的分析，作者将努力收集更全面、更广泛的数据。

初审：王朝勇

审核：徐彩瑶

排版编辑：钱一莹

文献推荐人：钱一莹

参考文献：Jiannan Li, Shaojian Qu, Zhisheng Peng, Ying Ji, Valentina Boamah, The impact of green finance on carbon productivity: The mediating effects of the quantity and quality of green innovation, Journal of Environmental Management, Volume 370, 2024, 122952, ISSN 0301-4797.

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【数字生态与绿色发展学术团队】The impact of green finance on carbon productivity_ The mediating effects of the quantity and quality of green innovation.pdf

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数字生态与绿色发展学术团队

孔凡斌教授数字生态与绿色发展学术团队公众号。本团队立足长江三角洲地区，面向全国，服务国家战略，综合运用社会科学和自然科学的知识和方法进行跨学科研究，探索生态系统数字化智能化管理及其产品价值实现促进共同富裕和绿色发展的路径与政策。