“双碳”目标下绿色金融对碳生产率的影响研究

摘 要：我国提出的“双碳”目标要求降低碳排放强度和总量，这就要求未来发展中必须不断提高碳生产率。绿色金融有力促进低碳技术的发展与创新，进而提升我国的碳生产率。本文采用2010—2020年中国30个省（市、自治区）的数据对绿色金融是否促进了我国碳生产率提升进行实证研究。研究发现，绿色金融的发展能够显著促进碳生产率的提高，且技术创新起到部分中介作用，并通过稳健性检验。综上所述，本文认为应推动绿色金融的持续发展，促进技术创新，进一步提高碳生产率。

关键词：“双碳”目标；绿色金融；碳生产率；技术创新；中介效应

本文索引：刘鑫桢.<变量 2>[J].中国商论，2023（09）：-122.

中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）05（a）--05

工业革命以来，全球对化石的需求和使用越来越大，随之而来的生态环境恶化、全球气候变暖等问题日益突出，促进低碳发展已经达成全球共识。作为负责任的大国，我国提出将在2030年实现“碳达峰”，2060年实现“碳中和”（以下简称“双碳”）。

绿色金融是实现双碳目标的重要手段，人民银行等七部委联合印发的《关于构建绿色金融体系的指导意见》（以下简称《意见》）提出：绿色金融规范发展，是助力实现双碳目标的最佳金融策略，能有效推动环境效益与经济转型双赢（李江涛等，2022）[1]。

一方面，绿色金融的发展可以显著促进环保企业的技术创新，而企业研发投入的提高，可以推动绿色技术创新的发展（于波等，2022）[2]；另一方面，绿色金融体系的完善，能促进金融工具的创新，并通过财税政策激励绿色投融资（何凌云等，2019）[3]。碳生产率可以衡量一个经济体单位二氧化碳排放所对应的产出，这一指标兼顾了经济发展水平和碳排放的测算，在实证研究中受到了广泛应用。“双碳”目标的达成需要绿色金融的大力支持，其通过引导资金流入绿色产业，增大研发投入，促进绿色技术创新，进而显著抑制二氧化碳的排放，提高碳生产率。

针对绿色金融与碳排放之间的关系已有较为丰富的研究，但从碳生产率角度分析的文献较少，本文通过加入这一视角来研究绿色金融在实现“双碳”目标中的作用，并以技术创新为中介变量，基于实证数据研究绿色金融对提高碳生产率的影响机制，为实现“双碳”目标提供科学参考依据，促进绿色经济发展。

1 文献综述

碳生产率是由一定时期内某一国家（地区）生产总值总量与同期二氧化碳排放量之比表示。潘家华等（2011）指出影响经济发展与碳排放的因素都会影响到碳生产率[4]。顾红梅等（2012）提出金融发展的深度与集中度变化对碳减排有促进作用[5]，张成等（2014）通过对碳生产率波动因素进行分解，指出技术进步是主要影响因素[6]。此外，还有研究指出，人均GDP、城镇化率（张婷等，2022）[7]对碳生产率的提高有正向促进作用，科技发展水平和产业结构（龙如银等，2015）[8]与碳生产率负相关。

碳减排、碳生产率的提高离不开金融市场的作用。相对于传统金融，绿色金融更有针对性的實现“双碳”目标，其是指支持改善环境、应对气候变化，节约并高效利用资源的金融活动，通过金融工具和政策将资金引导到清洁、环保等绿色项目中（高原等，2022）[9]。绿色金融的发展不仅能提升金融行业自身的社会价值和经济价值，增加银行效益、降低信贷风险（LIU S等，2022）[10]，还有利于抑制企业污染物的排放，扩大生产规模、提升绿色创新水平[11]，促进经济绿色转型升级。绿色信贷作为绿色金融的重要组成部分，现阶段的实证研究大多以绿色信贷为研究对象（江红莉等，2020）[12]。

绿色金融发展对碳生产率提高的影响途径主要有两种。一种是绿色金融的发展可以促进碳减排。严成樑等（2016）提出绿色金融发展可以提升企业的技术创新水平，技术的进步则会降低二氧化碳排放强度[13]。胡金焱等（2018）指出绿色金融发展水平与二氧化碳排放强度之间符合环境库兹尼茨曲线，呈先促进后抑制的倒U型关系，同时能通过促进技术创新从而抑制碳排放[14]。高原等（2022）以绿色金融改革政策为切入点，指出绿色金融的发展可以通过提升绿色技术创新水平，促进碳减排。另一种是绿色金融的发展会推动经济增长。王遥等（2016）认为绿色金融发展可以使宏观发展、微观效率和经济政策三个方面形成互补，从而促进经济的增长[15]。孙焱林等（2019）提出绿色金融通过绿色投资、产业结构、技术进步三个因素影响经济增长[16]。综上，无论是从碳减排，还是经济增长的角度，绿色金融都能通过技术创新影响碳生产率。

本文通过梳理现有研究可以发现，目前学界对碳生产率、绿色金融均有较为系统的研究，但鲜有学者分析两者之间的直接效应。此外，现有研究虽已证明绿色金融与技术创新、技术创新与碳生产率之间的关系，但缺乏研究将三者纳入同一框架内进行分析。因此，本文将研究 “双碳”目标下绿色金融与碳生产率之间的关系，并基于中介效应模型检验技术创新的中介作用。边际贡献在于：（1）本文系统地研究了绿色金融对碳生产率的影响，丰富了绿色金融与碳生产率的有关研究；（2）将技术创新作为中介变量，分析绿色金融对碳生产率提升的影响途径，为实现“双碳”目标提供新思路。

2 理论机制

2.1 绿色金融对碳生产率的影响

首先，绿色金融通过促进资金流向绿色产业，可以抑制二氧化碳排放并提高碳生产率。银行作为主要的金融中介，通过信贷发放等影响企业融资。银行针对两高企业发放惩罚性的高利率信贷，不仅增加了融资成本，起到了警示作用，还鼓励其进行生产流程优化，向绿色产业转型升级。银行同时给予绿色产业低利率信贷产品，使其有足够的资金进行技术创新和产品研发，进一步推动绿色产业的发展壮大。其次，地方政府响应“双碳”目标，针对绿色产业采取减税降费等措施，引导民间资本从两高企业转而流向两低企业。同时，政府专项资金的扶持也能保证绿色新型产业源源不断的创造力（佘硕等，2020）[17]。市场会在银行和政府的调控下，使资金投资更多投向绿色产业，优化经济发展和能源消费方式，进而提高碳生产率。因此，本文提出研究假设1。

H1：绿色金融发展能显著提升碳生产率。

2.2 技术创新在绿色金融与碳生产率之间的中介效应

首先，绿色金融的发展能显著促进技术创新。企业新技术的研发不仅需要大量资金投入，还面临着周期长、风险高等诸多不确定因素，而外部融资是研发投入的主要来源（解维敏等，2011）[18]。绿色金融通过政策引导，一方面推行惩罚性的高利率信贷，倒逼高污染高能耗企业进行技术创新、技术升级。另一方面，给予绿色环保产业低利率信贷，降低其融资成本，其有更充足的资金在研发时进行试错，从而产生更清洁环保的新技术。同时，绿色金融体系不断完善，信息透明度增强，投资者通过主动搜寻信息，针对绿色行业进行投资，激发企业技术创新的活力。

其次，技术创新能促进碳生产率的提高。一方面，技术创新可以促进节能环保等新能源技术的研发，提升能源效率水平，改善我国能源消费结构，显著促进二氧化碳的减排。另一方面，绿色技术创新通过资源配置，引導产业结构重置，从而减少能源消耗，促进经济增长。根据经济内生增长理论，经济的增长可以促进企业研发创新投入的增多，从而有利于人才的聚集，新技术知识的溢出，进一步促进碳减排和经济的增长，提高碳生产率。因此，绿色金融发展以技术创新为中介变量，影响碳生产率。

根据上述分析，本文提出研究假设2与假设3。

H2：绿色金融发展能显著促进技术创新。

H3：技术创新对绿色金融发展与碳生产率提升之间的关系具有中介效应。

3 研究设计

3.1 指标选取

（1）被解释变量：碳生产率（CP），指单位二氧化碳排放所对应的GDP产出水平。本文根据Kaya和Yokobori（1997）[19]的方法对碳生产率进行测算，用一定时间内中国各省（市、自治区）的地区生产总值与二氧化碳排放的比值表示，如式（1）所示。

式中，CP为碳生产率，GDP为国内生产总值，CO2为二氧化碳的排放总量。其中二氧化碳排放量的测算，本文借鉴段世霞等（2022）[20]的方法，采用IPCC公布的化石燃料二氧化碳排放计算公式计算，如式（2）所示。

其中，i表示能源的种类，包括煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气共7种能源消费；Ei表示第i种化石能源的消耗量；NCVi、CEFi、COFi分别第i种化石能源的平均低位发热量、碳排放因子和碳氧化因子，三者相乘之积即化石燃料的碳排放系数；，表示二氧化碳的分子量比值。

（2）核心解释变量：绿色金融发展水平（GF）。关于绿色金融的衡量，有研究指出绿色信贷是绿色金融最重要的组成部分，而绿色信贷余额可以衡量其业务投入力度（刘立民等，2017）[21]。因此本文以绿色信贷余额表示绿色金融的发展水平，并取对数进行衡量。

（3）中介变量与控制变量。技术创新（IN）为中介变量，胡金焱等（2018）指出专利数量直接反映技术创新的产出成果，因此本文选取专利授权数量来衡量企业的技术创新水平，并以当年的万人专利申请量衡量。根据阅读和梳理文献，本文选取的控制变量包括科技发展水平TEC，采用各省R&D经费支出额占GDP比重来表示；城镇化水平UR，采用城镇化率进行衡量；产业结构水平STR，采用第二产业增加值在第三产业增加值中的占比衡量。

3.2 模型设定

为了分析绿色金融、技术创新与碳生产率三者间的关系，验证假设1～3，基于中介效应，本文构建实证模型如下：

其中，、、表示待估计的回归系数；表示随机误差；表示省区；表示年份。模型（3）检验假设1，即碳生产率与绿色金融的关系；模型（4）检验假设2，即技术创新与绿色金融的关系；模型（5）检验假设3，即技术创新的中介效应。若显著，且，即绿色金融既可以直接影响碳生产率，也会通过技术创新影响碳生产率，则存在部分中介效应；若不显著，即绿色金融只能通过技术创新影响碳生产率，则存在完全中介效应。

3.3 数据来源与描述统计

本文选取2010—2020年中国大陆30个省（市、自治区）（除西藏外）的数据。能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》；绿色金融发展水平用绿色信贷余额进行衡量，本文以中国四大银行——中国银行、中国工商银行、中国建设银行和中国农业银行作为绿色信贷数据来源，具体数据来自各大银行官网公布的社会责任报告；其余数据均来自《中国统计年鉴》。样本共包含330个观测值，描述性统计如表1所示。

4 实证分析

4.1 回归结果

基于假设与模型进行多元回归分析，结果如表2所示。

首先，表2第1列引入控制变量和绿色金融发展水平，绿色金融的回归系数为0.256，且在1%水平上显著，说明绿色金融的发展会促进碳生产率的提高，假设1得到验证。

其次，表2第2列检验解释变量与中介变量的关系。解释变量绿色金融发展水平的回归系数为2.470，且5%水平上显著，说明绿色金融发展水平与技术创新显著正相关，绿色金融发展也会促进技术的创新，假设2得到验证。

最后，检验中介效应，即验证技术创新是否中介绿色金融发展水平与碳生产率间的关系，如表2第3列所示。绿色金融与技术创新的回归系数分别为0.157和0.040，且均在1%水平上显著，说明相关关系显著。另外，绿色金融的系数由0.256下降到0.157，充分证明技术创新存在部分中介效应，根据可计算中介效应占比为38.59%，假设3得到验证。综上，绿色金融发展会提高碳生产率，且通过促进技术创新，间接促进碳生产率的提高。

4.2 稳健性检验

4.2.1 替换变量

本文的被解释变量为碳生产率，为确保本文拟合结果的有效性与准确性，本文采取替换变量的方法进行稳健性检验。借鉴张中祥等（2021）[22]的方法，将中国碳核算数据库（CEADs）所公布的地区二氧化碳排放量代替本文通过能源消费测算的数据，重新进行拟合回归（由于CEADs暂未公布2020年数据，故稳健性检验中采取2010—2019年数据）。结果如表3所示，表3第4列显示绿色金融发展水平对碳生产率的回归系数为0.752，且1%在水平上显著，说明绿色金融发展水平与碳生产率显著正相关，再次验证了假设1。加入中介变量技术创新后，如表3第5列所示，绿色金融发展水平和技术创新的回归系数分别为0.560和0.091，且均在1%水平上显著；此外，绿色金融的系数减小，说明中介效应存在，且为部分中介，验证了假设3。因此，本文的模型构建具有稳健性。

4.2.2 区分时间段回归

绿色金融离不开政策的支持，2016年中国人民银行、财政部、国家发展改革委等印发《关于构建绿色金融体系的指导意见》进一步推动了绿色金融的发展，因此以2016年为分界点，区分2010—2015年、2016—2020年两个时间段分别进行回归，具体结果如表4所示。表4第6、8列表示了绿色金融发展水平与碳生产率的关系，回归系数均在1%水平上显著，且在《意见》发布后的促进作用0.598大于发布前的系数0.141，结果依然是稳健的，进一步验证了假设1。加入中介变量技术创新后如表4第7、9列所示，绿色金融发展水平与技术创新的回归系数均显著，绿色金融发展水平的系数减小，验证了假设3；且在《意见》发布后，绿色金融发展水平的系数由0.124提升到0.381，说明随着绿色金融发展水平的日益增强，有利于促进碳生产率的提升。

5 结语

本文基于2010—2020年中国30个省（市、自治区）的面板数据，以绿色信贷余额反映绿色金融发展水平，利用能源消费数据测算碳生产率，并构建实证模型分析绿色金融发展水平对碳生产率的影响作用，同时引入技术创新作为中介变量，得到结论并提出政策建议如下：

第一，绿色金融的发展可以显著提高碳生产率，在控制科技发展水平、城市化率、产业结构三个变量的情况下，绿色金融对碳生产率的影响系数为0.256，且经过稳健性检验后仍然成立。因此，应促进绿色金融的持续稳定发展，推动绿色金融工具、制度的创新，使绿色金融在提高碳生产率方面发挥更大作用。此外，目前绿色金融以绿色信贷为主，而绿色信贷占比仍处于较低水平，因此需要推出更多绿色金融工具，并出台相关政策保证绿色金融的稳步发展。

第二，技术创新部分中介了绿色金融与碳生产率的关系，绿色金融的发展可以促进技术创新，进一步提高碳生产率，中介效应占38.59%。政府应营造良好的营商环境，制定奖惩措施，对于“三高”企業制定相应的惩罚并责令整改，而对于绿色环保企业，要给予政策补贴等奖励措施，助力其进行绿色低碳技术的研发和创新。金融部门通过绿色金融手段，给予绿色企业较低的贷款利率，并对污染企业实行惩罚性的高利率，引导企业走绿色技术创新的发展道路，共同促进低碳经济的发展与“双碳”目标的实现。

参考文献

李江涛，黄海燕.绿色金融的生态环境效应：双碳目标下粤港澳大湾区的实践检验[J].广东财经大学学报，2022，37（1）：87-95.

于波，范从来.绿色金融、技术创新与经济高质量发展[J].南京社会科学，2022（9）：31-43.

何凌云，梁宵，杨晓蕾，等.绿色信贷能促进环保企业技术创新吗[J].金融经济学研究，2019，34（5）：109-121.

潘家华，张丽峰.我国碳生产率区域差异性研究[J].中国工业经济，2011（5）：47-57.

顾洪梅，何彬.中国省域金融发展与碳排放研究[J].中国人口·资源与环境，2012，22（8）：22-27.

张成，王建科，史文悦，等.中国区域碳生产率波动的因素分解[J].中国人口·资源与环境，2014，24（10）：41-47.

张婷，李泽辉.“碳达峰、碳中和”目标下绿色金融的减排效应及其作用机制分析[J].华北金融，2022（3）：49-58.

龙如银，邵天翔.中国三大经济圈碳生产率差异及影响因素[J].资源科学，2015，37（6）：1249-1257.

马骏.论构建中国绿色金融体系[J].金融论坛，2015，20（5）：18-27.

高原，申珍珍.绿色金融改革政策的碳减排效应[J].中国环境科学，2022（5）：1-13.

LIU S，WANG Y.Green innovation effect of pilot zones for green finance reform：Evidence of quasi natural experiment[J].Technological Forecasting and Social Change，2023，186：122079.

江红莉，王为东，王露，等.中国绿色金融发展的碳减排效果研究：以绿色信贷与绿色风投为例[J].金融论坛，2020，25（11）： 39-48+80.

严成樑，李涛，兰伟.金融发展、创新与二氧化碳排放[J].金融研究，2016（1）：14-30.

胡金焱，王梦晴.我国金融发展与二氧化碳排放：基于1998-2015年省级面板数据的研究[J].山东社会科学，2018（4）：118-124.

王遥，潘冬阳，张笑.绿色金融对中国经济发展的贡献研究[J].经济社会体制比较，2016（6）：33-42.

孙焱林，陈青青.绿色金融发展对技术进步、经济增长的影响：基于PVAR模型的实证研究[J].金融与经济，2019（5）：28-33.

佘硕，王巧，张阿城.技术创新、产业结构与城市绿色全要素生产率：基于国家低碳城市试点的影响渠道检验[J].经济与管理研究，2020，41（8）：44-61.

解维敏，方红星.金融发展、融资约束与企业研发投入[J].金融研究，2011（5）：171-183.

NAKICENOVIC N，GRUBLER A，AHAMER G. Decarbonization of the World，Representative Countries and Regions[M].1993.

段世霞，靳杨柳.绿色技术创新对碳生产率的空间溢出效应：基于地方政府竞争的调节作用[J].工业技术经济，2022，41（2）：62-69.

刘立民，牛玉凤，王永强.绿色信贷对我国商业银行盈利能力的影响：基于14家上市银行的面板数据分析[J].西部金融，2017（3）： 28-33.

张中祥.碳达峰、碳中和目标下的中国与世界：绿色低碳转型、绿色金融、碳市场与碳边境调节机制[J].人民论坛·学术前沿，2021（14）：69-79.