数字经济是否有效促进了节能和碳减排?北大核心CSCDCSSCI

中国作为世界上最大的能源消费和碳排放国,节能减排形势十分严峻。然而,数字经济发展方兴未艾。为探析数字经济发展如何影响能源消费和CO_(2)排放,该研究以中国2011—2019年30个省份面板数据为样本,运用熵值法测析各省份数字经济发展水平,构建双固定效应模型实证分析数字经济与能源消费和数字经济与碳排放间存在的正“U”型或倒“U”型关系。结果表明:①中国数字经济发展水平存在省际和区域差距,广东和东部地区数字经济发展水平最高,青海和西部地区数字经济发展水平最低;②数字经济与能源消费规模和数字经济与碳排放规模均存在显著正“U”型关系,而数字经济与能源消费结构、数字经济与能源消费效率和数字经济与碳排放效率均显著存在倒“U”型关系,数字经济发展的节能效应大于碳减排效应;③东部、中部、西部及东北地区的数字经济与能源消费规模、能源消费结构、能源消费效率和数字经济与碳排放规模、碳排放效率间的非线性关系存在异质性;④数字基础设施、数字创新环境、数字用户规模及数字产业规模对能源消费规模、能源消费结构、能源消费效率的非线性影响存在差异,对碳排放规模、碳排放效率的非线性影响亦存在差异。据此,从缩小数字经济发展水平差距、制定数字经济发展政策、改善数字创新环境,增加数字用户规模三方面提出相关政策建议,以期为中国发展数字经济的同时兼顾节能减排效应提供实证支撑和理论依据,助推实现碳达峰、碳中和目标。     

数字经济之于城市碳排放：“加速器”抑或“减速带”？

在“双碳”目标引领城市绿色低碳转型发展和数字经济新时代全面到来的背景下,深入探讨数字经济对城市碳排放的影响已成为当前一项重要议题。该研究选取2011—2019年城市面板数据,基于熵权TOPSIS法测度数字经济发展水平,运用双向固定效应模型和中介效应模型实证分析数字经济对城市碳排放的影响及其作用机制。结果表明：(1)数字经济发展对城市碳排放的影响具有先增加后减少的倒“U”型特征,即前期具有“加速器”效果,后期表现为“减速带”作用,经过一系列稳健性检验后该结论仍成立。(2)机制检验发现,数字经济发展通过影响能源消耗、促进绿色技术创新和产业结构升级,进而对碳排放表现出先增加后减少的非线性影响。(3)异质性分析表明,数字经济对碳排放的影响因经济发展水平、资源禀赋、行政等级的不同而表现出显著性差异。(4)中国城市间的碳排放存在显著的空间相关性,数字经济对经济与地理邻近城市碳排放的空间溢出效应呈现出倒“U”型特征。该研究从学理上揭示了数字经济对城市碳排放的影响效果和作用机制。据此提出,各地区在强化数字经济赋能传统行业节能减排的同时,须提升自身能源利用效率,打造更具生态化的数字经济发展模式;通过产业...     

数字金融与碳排放:基于微观数据和机器学习模型的研究北大核心CSCDCSSCI

数字金融发展新阶段,中国同时正在进行碳达峰、碳中和的深刻变革。基于2000—2019年城市面板、工业企业等数据库匹配的多维微观数据样本,首先运用传统计量模型,结合R语言地理坐标系统和爬虫等前沿技术构建相应指标,从多个角度实证研究数字金融如何影响碳排放。然后,运用Python机器学习模型开展数字金融对碳排放的真实非线性效应研究。实证结果显示:①数字金融对地区总体碳排放量具有显著降低作用,而且通过了工具变量法等稳健性检验。②机制检验首次验证发现,数字金融通过支持数字科技产业化和传统产业数字化这两大机制影响碳排放。一方面,数字金融发展的普惠性主要体现在通过助力数字科技的产业化和优化产业结构减少地区总体碳排放。另一方面,对传统产业的数字化赋能并不在于直接的金融普惠性逻辑,而是通过深化市场整合、强化市场竞争,促进了企业的优胜劣汰,提升企业的创新投入和创新能力,从而提高能源利用和碳减排效率,降低地区总体碳排放。③机器学习模型分析首次发现,数字金融对碳排放影响的重要性与传统因素相当,此外,还揭示了其对碳排放影响的非线性趋势。上述研究有助于解释和统合数字金融对实体经济“创造性”和“破坏性”的争议,即数字金融发展对碳排放的减少起到重要作用,但是其影响机制较为间接,而且正面作用逐渐收敛和转向。基于此,应注重引导传统金融机构数字化转型和深耕服务实体经济,推进碳金融的数字化创新,强化数字金融反垄断监管,从而充分抓住新一代数字科技机遇,引导数字金融支持数字产业化和产业数字化,助力实现“双碳”目标。     

数字金融对绿色发展的影响机制北大核心CSCDCSSCI

信息技术领域的深刻变革推动了数字金融的快速发展,通过扩大金融服务覆盖面和渗透率,有效促进了经济发展方式的转型。在中国发展方式面临绿色转型的背景下,这一新型金融模式对于中国绿色发展的影响及其机制还有待深入研究。该研究利用2011—2019年省际面板数据,采用交互固定效应模型、中介效应模型以及动态面板门槛模型等计量方法,实证检验了数字金融与绿色发展之间的关系,研究发现:①数字金融发展水平的提高对绿色发展具有显著的促进作用,这一结论在经过工具变量法、系统GMM以及替换变量等稳健性方法检验后仍然成立;在影响维度方面,数字金融对绿色发展的促进效果主要通过提高覆盖广度和数字化程度实现。而使用深度的影响并不显著。②数字金融能够通过降低创新主体的交易成本和融资效率激发创新活力,驱动区域创新能力的提升,实现绿色发展;同时,数字金融"赋能"绿色金融提质增效,提升绿色服务效率、降低绿色服务成本以及资金流向监测等功能,推动绿色发展。③进一步研究发现,数字金融与绿色发展的关系尚未表现出环境库兹涅茨曲线的倒U型特征,但其绿色效应伴随着地区发展水平的提升而呈现递减趋势,这一促进效果在空间分布上也展现了包容性增长的普惠特征;同时,更完善的金融监管措施也有助于数字金融发挥其对绿色发展的促进作用。因此,推动数字金融发展并完善相关政策措施,充分发挥数字金融的绿色增长效应,有助于加快发展方式绿色转型,最终实现经济高质量发展。     

绿色悖论抑或倒逼减排——环境规制对碳排放影响的双重效应

从环境规制对碳排放影响这一基本问题出发,针对可能发生的绿色悖论与倒逼减排两种结果进行理论阐释,认为环境规制不仅会对碳排放产生直接影响,而且会通过能源消费结构、产业结构、技术创新和FDI四条传导渠道间接影响碳排放。在此基础上,本文利用2000-2011年中国省级面板数据,采用两步GMM法实证分析了环境规制对碳排放影响的双重效应。具体而言,通过引入环境规制的平方项考察环境规制与碳排放之间非线性的直接关系,并且构造环境规制与能源消费结构、产业结构、技术创新和FDI的交叉项探求环境规制影响碳排放的间接效应。研究结果表明:环境规制对碳排放的直接影响轨迹呈倒U型曲线,随着环境规制强度由弱变强,影响效应由"绿色悖论"效应转变为"倒逼减排"效应。就中国的实际情况而言,现阶段环境规制有效遏制碳排放,达到预期效果。无论是否具有环境规制约束,能源消费结构均是显著增加碳排放的重要诱因,蕴含环境规制尚未低碳化能源消费结构。环境规制倒逼产业结构高级化和刺激技术创新,扭转了产业结构和技术创新对碳排放的作用方向。令人遗憾的是,环境规制同时抑制了FDI的环境溢出效应和资本累积效应以及削弱本国企业的技术吸收能力,致使FDI表现为"污染避难所"效应。因此,政府应该适度加强环境规制强度和合理选择环境规制工具,使得倒U型曲线的下降阶段更加显著与持久。同时,改革能源价格、提高环保技术以及优化FDI的引资和用资策略,从而充分发挥环境规制的碳减排效应。     

数字金融赋能绿色创新的异质非线性调节效应北大核心CSCDCSSCI

已有研究主要聚焦于探究技术创新过程中数字金融的“普惠效应”,却普遍忽视了数字金融赋能的“网络效应”问题。该研究基于中国省际面板数据和门槛回归技术,实证考察了数字金融助力绿色创新发展的非线性赋能机制。研究表明:数字金融显著驱动了中国绿色创新,且东中部地区的赋能效应远高于西部地区,表明数字金融的“普惠效应”是显著存在的;数字金融的绿色创新赋能效应存在着一个正向的由弱到强的演化过程,但这种“网络效应”特征主要出现在东西部地区,中部地区则表现出正向“U”型非线性规律;数字金融对绿色创新的非线性赋能效应存在异质强化调节机制,在城市化、财政透明度和居民收入水平调节下存在正向且边际效率递增特征,在城乡收入差距和经济增长目标约束下表现为正向且边际效率递减特征,在技术引进作用下则呈现正向倒“U”型特征;当前只有不断提升财政透明度、居民收入和城市化水平,持续缩小城乡收入差距,以及使经济增长目标和技术引进力度保持在合理水平上,才能最大化地提升数字金融赋能的绿色创新效应。该研究发现了绿色创新过程中数字金融赋能的“普惠效应”和“网络效应”的共存现象,相关结论可能为“十四五”时期地方政府搭上“数字金融快车”,加速驱动绿色创新发展提供有益启示。     

绿色信贷能发挥碳减排效应吗？

绿色信贷是推进低碳经济发展的市场型环境规制工具,然而其碳减排效应及影响机制仍有待进一步检验。该研究在厘清绿色信贷影响碳减排理论机制的基础上,运用包含非期望产出的固定效应随机前沿模型测算2000—2019年中国156个城市的全要素碳生产率,从生产率、强度和总量三个维度实证检验绿色信贷的碳减排效应及作用渠道和调节机制。研究发现：(1)绿色信贷具有碳减排效应,主要表现为显著提高全要素碳生产率和降低碳排放强度,但对碳排放总量的平均影响并不显著。以上结论在经过一系列稳健性检验和处理内生性问题后仍然成立。(2)绿色信贷的碳减排效应因区域位置、资源禀赋和金融效率差异而具有异质性。在中部地区、非资源型城市和金融效率较高的城市,绿色信贷在碳生产率和碳强度维度上均具有显著的碳减排效应,但东部地区、资源型城市和金融效率较低的城市,绿色信贷仅能降低碳强度。(3)激励绿色创新和降低能源强度是绿色信贷发挥碳减排效应的有效渠道,而结构转化渠道的中介效应尚不显著。在绿色创新渠道中,绿色信贷对绿色创新质量的影响程度更高,且产生了正外溢性;在能源强度渠道中,绿色信贷提高了碳排放效率,但对低碳技术的支持作用有待提升。(4)...     

我国三大城市群城镇化水平对碳排放的影响

在新型城镇化进程深入推进的背景下，选择我国城镇化发展水平较高的京津冀、长三角和珠三角三大城市群为研究对象，利用STIRPAT模型分析了三大城市群城镇化水平与碳排放之间的关系。结果表明：三大城市群城镇化水平与碳排放之间呈现出先下降后上升的“正U型”曲线关系；经济发展与碳排放之间存在着“倒U型”的曲线关系；人口总量和能源强度对碳排放存在显著的正向影响，产业结构对碳排放影响较小。在城镇化发展早期加快城镇化发展速度，而在城镇化发展到一定阶段后，控制人口规模，降低能源强度，均可实现减少二氧化碳排放的目标。     

中国各省建筑业碳排放脱钩及影响因素研究

伴随着我国经济的快速发展,能源匮乏、气候变暖等问题日益突出。建筑业作为我国国民经济的支柱产业,面临碳排放较大和能耗较高等问题,是当前我国节能减排的重点领域之一。减少建筑业碳排放,对实现我国节能减排目标具有重大意义。本文按照IPCC碳排放核算方法,建立中国区域建筑业碳排放测算模型,基于30个省份2004-2011年的面板数据,测算了中国各省建筑业在此期间的碳排放量。在此基础上,利用Tapio脱钩模型分析了各省建筑业碳排放的脱钩状态,并运用LMDI方法对碳排放的影响因素进行分解分析。研究结果表明,我国各省建筑业碳排放量在整体上呈逐年上升的趋势,但省际间存在较大差异。各省间接碳排放量均占到总排放量的90%左右,是建筑业碳排放的主要来源。大部分省份处于碳排放的弱脱钩状态,其余省份处于扩张负脱钩状态和增长连接状态,尚未出现强脱钩的省份。建筑业能源碳排放强度效应、能源结构效应以及能源强度效应在样本期间内对碳排放产生负向影响,但影响效果较小,而间接碳排放强度效应和产业规模效应对碳排放产生正向影响,是碳排放的主要影响因素。本文建议,应通过加大绿色建筑材料的使用量、回收利用废旧建材、降低单位面积的建材消耗量、开发利用清洁能源、进一步优化能源结构等措施,来有效地降低建筑业的碳排放。相关部门可根据各省建筑业碳排放的差异性,有针对性地制定减排目标,出台差异化的建筑业发展政策。     

地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响——基于数字经济的调节效应北大核心CSCDCSSCI

为探讨在数字经济时代背景下,作为中国环境规制政策体系中极富特色的地方环境目标约束将如何驱动企业绿色创新质量提升?文章利用2011—2018年中国上市公司专利申请信息与专利被引数据,并根据历年各地市《政府工作报告》,实证检验不同类型地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响机制,以及数字经济在二者之间发挥的调节效应。研究发现:(1)以具体污染物减排为核心的直接环境目标约束强度提升对企业绿色创新质量存在负向影响,且数字经济在二者之间并不存在显著的调节作用;(2)尽管由于企业预期净收益下降,间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的正向影响呈边际递减规律,致使间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量呈倒“U”型曲线关系,但当前间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响仍以促进为主;(3)数字经济在间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间存在显著的正向调节效应,数字经济促使二者之间的倒“U”型关系曲线更加陡峭,也进一步提前了倒“U”型关系曲线“顶点”临界值的到来;(4)进一步分析发现,低碳转型政策的实施,特别是碳排放权交易机制,将有效缓解直接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的负向影响,扩大间接环境目标约束强度的正向影响与数字经济的正向调节作用。因此,地方政府应健全完善以间接环境约束目标为主,直接环境约束目标为辅的环境目标约束体系制度,重视考核间接环境目标的具体完成情况并在下一年《政府工作报告》中公开报告,结合当地环境目标约束制定更灵活的创新“提质”激励政策机制,健全完善市场型环境规制手段及其应用,借助数字信息化技术加强精细化环境监管,深化数字经济与企业绿色科研的互动融合。     

绿色金融改革的节能效应与机制

节约能源资源、降低能耗强度是推进“碳达峰、碳中和”重大战略决策部署的必然选择,是中国在新发展阶段寻求绿色转型发展的关键抓手。绿色金融改革创新试验区作为中国纵深推进绿色金融改革,加强生态文明建设、促进经济绿色转型的重要举措,是否降低了能源强度,有利于节能效应的发挥？其影响机制如何？目前学术界还缺乏系统性的分析。该研究基于2007—2020年中国城市面板数据,利用广义合成控制法,评估了绿色金融改革创新试验区设立对能源强度的影响效应,并分析其内在影响机制。研究结果显示：(1)试点政策的实施显著降低了试点地区的能源强度,具有明显的节能效应,并且该节能效应存在政策先行和时效性特征。(2)试点政策会通过提高绿色创新、缓解融资约束、优化产业结构以及拓展环境治理渠道,驱动试验区能源强度的下降。(3)试点政策对市场化程度较好、教育水平较高地区的节能诱发作用更强,而对市场化程度较差、教育水平较低地区的能源强度抑制作用较小,节能效应不明显。因此,进一步完善绿色金融改革创新试验区建设,应充分考虑不同地区在制度环境、资源禀赋等方面的差异,在总结现有试点地区经验的基础上,因势利导地吸引更多市场主体参与到以能源效率...     

基于城镇化的居民生活能源消费碳排放门限效应分析

正确认识城镇化发展中碳减排的阶段性特征和应对我国城镇化进程中的碳排放挑战,具有重要的理论参考价值和现实指导意义。现有研究较少关注城镇化发展对居民生活能源消费碳排放的影响,未能将城镇化自身阶段性变化对生活碳排放的影响联系起来。基于此,本文以城镇化率作为门限变量,以生活能源结构、居民消费率、产业结构分别作为解释变量,构建多个不同视角的门限-STIRPAT扩展模型,深入分析城镇化水平处于不同阶段时,居民生活能源消费碳排放所受影响的差异性。研究表明,城市化率分别处于门限值(0.250、0.325和0.457)前后时,居民生活能源消费碳排放所受影响出现了阶段性的变化。当城镇化率低于0.250时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放均呈负向弹性关系,分别为-0.688、-0.570、-0.570;当城市化率低于0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放的负向弹性关系仍然存在,但相关关系明显减弱,能源结构负向弹性关系介于(-0.338,-0.019),居民消费率和产业结构负向弹性关系为-0.251。当城市化率超过0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放已逐步显现或转变为正向弹性关系。基于上述研究结果提出相应建议:区域城镇化发展介于(0.250,0.457]这一阶段的进程中,应把握住能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放影响效应转变之前的阶段,鼓励居民生活消费,但进行节能低碳生活方式的引导,大力发展第三产业,满足居民对生活商品及服务的需求。当区域城镇化提升至0.457以上时,应合理优化能源结构,提高非化石能源比重,通过财政政策等对居民生活消费进行调控和引导,注重第三产业中的科技、金融等技术密集型的行业发展。     

金融发展影响中国能源消费的门槛效应分析

中国共产党十八届五中全会提出绿色发展理念,如何坚持绿色发展理念,在保持经济中高速增长的同时,维持能源的可持续利用是中国面临的重大发展问题。在促进经济增长的同时,金融发展对一国能源消费也产生重要影响,在绿色发展中扮演了不可或缺的角色。本文考虑到金融发展与能源消费的非线性关系,根据1997—2015年中国30个省份的面板数据,运用门槛回归模型实证考察不同经济增长水平下金融发展对中国能源消费的不同影响,并检验金融发展影响能源消费的渠道。研究表明:(1)金融发展与能源消费之间存在显著的门槛效应,信贷规模与能源消费之间存在显著的双门槛效应,证券市场融资规模、金融业竞争程度呈现为单门槛效应;(2)随着经济增长水平的上升,信贷规模、金融业竞争程度与能源消费之间呈现倒U型关系,证券市场融资规模会降低能源消费水平,FDI规模与能源消费之间始终为正相关;(3)从影响渠道看,在中高速增长及所有的增长阶段,经济增长分别增强了信贷规模、金融业竞争程度对能源消费的影响,但技术创新渠道并不畅通。研究最后建议,政府制定能源发展政策时,加强金融政策与节能减排规划的融合,政策着力点因地区经济发展差异而有所不同,逐渐消除技术优势转化为绿色发展优势的障碍,加快建设资源节约型、环境友好型社会,为全球生态安全作出新贡献。     

金融节能、金融发展对碳排放变化的影响研究

本文将金融节能与金融发展同时引入传统LMDI分解模型,并融合脱钩弹性指数,分析了两者对碳排放变化的影响机理。在此基础上,本文还检验了1997—2015年中国29个省区金融节能与金融发展的碳排放效应。研究发现:首先,尽管1997—2015年中国碳排放规模的扩张趋势较为明显,短期来看,这一演变仍然大体经历了三个阶段,即碳排放增量持续扩张期、碳排放增量波动下降期以及碳排放增量平稳期。其次,不仅金融节能、金融发展以及经济增长是在短期和长期诱发中国碳排放变化的三个最主要因素,而且前两者对中国碳排放变化的影响还大于后者。再次,金融节能对中国碳排放变化的短期和长期作用方向始终与金融发展对中国碳排放变化的短期和长期作用方向相反。最后,金融节能和金融发展与中国碳排放变化之间在短期内基本维持弱脱钩或强负脱钩两种状态,而在长期呈现强负脱钩状态,通过分解这些脱钩弹性状态的诱因,不仅直接影响和交互影响的作用方向始终相反,而且两者还分别在金融节能与中国碳排放脱钩弹性变动以及金融发展与中国碳排放脱钩弹性变动中发挥截然相反的作用。     

数字经济对旅游业碳排放效率的影响及门槛效应

旅游业是信息密集型行业，与数字经济具有天然适配性。在碳达峰、碳中和目标要求下，提升旅游业碳排放效率问题日益紧迫，而数字经济的发展为旅游业碳排放效率提升提供了新契机。科学评价数字经济对区域旅游业碳排放效率的影响效应，有助于依托数字经济赋能旅游业节能减排，为旅游业绿色发展和生态文明建设提供有力支撑。该研究基于2011—2019年中国30个省份数据，利用地理加权回归和双重门槛模型分析数字经济对旅游业碳排放效率的影响。结果显示：(1)全国旅游业碳排放效率整体呈现“东南高，西北低”的空间分布格局。数字经济发展指数在研究期内呈现出显著上升趋势，且在空间上呈现出“东南高，西北低，中部均衡”的格局。(2)数字经济发展对旅游业碳排放效率的提升具有显著的正向促进作用。GWR模型结论表明，数字经济发展有利于旅游业实现低碳绿色转型。(3)数字经济对旅游业碳排放效率的提升存在双重门槛，且表现出倒“U”型非线性关系。当数字经济发展水平小于第一门槛值时，旅游发展显著正向促进旅游业碳排放效率；当该值处于第一和第二门槛值之间时，这种正向促进影响变小；当该值大于第二门槛值时，则为负向影响。因此，该研究建议：应加大数字经济...     

土地规制对城市创新的影响及传导机制——基于中国280个地级市的经验证据

土地是保障区域发展的空间载体和基础性要素,其规制效果影响城市的发展方向和创新潜力。因此,该研究在中国特色土地制度下,构建符合中国国情的土地规制评价指标体系,并基于2008—2019年中国280个地级市的面板数据,应用空间杜宾模型及并行多重中介模型实证考察土地规制及其空间策略互动对城市创新的影响及传导机制。研究结果显示：(1)土地规制对城市创新的影响具有动态性和多重性的特征,二者之间存在“U”型直接影响关系且拐点值为4.833,即低水平土地规制抑制城市创新,而越过阈值的高水平土地规制能够推动城市创新。(2)地方政府策略互动情形下,土地规制对城市创新的影响具有显著的空间溢出效应,毗邻城市的土地规制对本城市创新的影响呈现与直接效应同趋势的“U”型曲线关系。(3)土地规制与当地产业结构呈现显著的倒“U”型曲线关系且拐点值为6.214,对毗邻城市产业结构的影响呈现显著的倒“U”型曲线关系,而目前中国城市的土地规制水平尚未达到阈值,产业结构失衡现象抑制了城市创新。(4)本地土地规制与本地产业集聚之间存在显著的“U”型曲线关系且拐点值为5.750,对毗邻城市产业集聚的空间溢出效应存在相似的“U”型趋...     

环境治理中的数字赋能与监管效率提升——基于人工替代的视角

随着数字技术进入政府治理、企业生产与社会生活的各个领域,中国经济社会发展经历着深刻的变革与转型。数字技术赋能推动了环境治理模式与手段的转变和革新,促进了环境监管效率的提升。在此背景下,采用面板数据固定效应模型、中介效应模型和空间杜宾模型,多维度实证检验了中国104个地级市2008—2020年的数字技术发展水平对传统人力环境监管/督察次数的替代效应。研究发现：(1)环境治理中的数字技术应用能够实现对传统人力监管的“替代”,即随着地方数字技术发展水平的提升,其所接受的上级人力监管频率将最终得到下降。(2)数字技术的人力监管“替代”效应可以通过对重要污染物的减排实现,数字技术应用通过对辖区污染物产生的减排效应影响上级人力监管频率。(3)数字技术应用对人力监管的“替代”影响呈现先增加后减少的倒“U”型关系。研究结果表明,数字技术赋能环境治理,极大地改善了监管不充分、资源浪费与效率低的问题,实现了监管效率和监管精准性的提升。研究认为：数字化时代提升环境监管效率要强化数字化环境监管能力,推动环境监管科学化水平;持续加大数字技术在生产和监管领域的应用;推进产业结构转型、提升数字技术的减排效应、增强政...     

经济增长压力下金融集聚对碳排放效率的影响北大核心CSCDCSSCI

“双碳”目标是推动中国经济社会绿色低碳和高质量发展的重要抓手。金融业是现代经济的核心,在应对气候变化和绿色低碳发展方面发挥着重要作用。金融集聚是金融业的发展趋势和显著特征,其与绿色发展的关系受到广泛关注。文章首先构建包含金融部门和非金融部门的两部门产出密度模型,从理论机理上分析金融集聚对碳排放效率的影响;其次以2005—2018年中国省级面板数据为研究样本,采用非径向方向距离函数和SBM‑DEA模型测度省级碳排放效率,基于面板平滑转移模型实证检验金融集聚对碳排放效率的非线性影响;最后构建调节效应模型考察经济增长压力对两者关系的调节效应。研究发现:①金融集聚对碳排放效率具有显著的平滑转移效应。金融集聚处于较低水平时会抑制碳排放效率;随着金融集聚水平逐渐提高,会转而促进碳排放效率。②经济增长压力对金融集聚和碳排放效率之间的关系具有显著的调节效应。适度的经济增长压力正向调节金融集聚对碳排放效率的影响,且使得金融集聚的阈值提前;过度的经济增长压力负向调节金融集聚对碳排放效率的影响,且使得金融集聚的阈值延后。以上结论在替换被解释变量、变换估计方法、考虑受限变量、剔除直辖市样本及考虑内生性采用IV‑Tobit模型再估计之后均成立。基于此提出:合理配置金融资源,积极发挥金融集聚的辐射作用,稳步提升金融服务实体经济的质量和效率;革新官员考核标准,做好经济增长目标的预期管理,引导形成契合地方发展现状的经济预期。     

中国省域金融发展与碳排放研究

应对全球气候变化,发展低碳经济已经成为中国发展的必然要求。金融发展在经济增长中起着重要作用,低碳经济发展离不开金融支持。低碳经济的实质是减少碳排放,因而需要厘清金融发展与碳排放之间的关系。通过测算中国1979-2008年碳排放的省际数据,建立P-VAR模型研究了中国区域金融发展与碳排放之间的动态关系。结果表明:地区碳排放量、地区金融发展深度和地区金融发展集中度三个变量之间存在着长期稳定的协整关系。脉冲响应分析结果显示:碳减排具有自我激励的性质;金融发展的深化、金融发展集中度的变化均对碳减排具有重要影响;区域金融发展的深化对人均碳排放具有显著的抑制作用;金融发展集中度的变化对碳减排的影响十分复杂,其变化若不能促进金融发展深度的提高,则可能阻碍碳减排。     

中国地级城市碳减排目标实现时间测算

应对气候变化联合声明使得中国城市碳减排工作日益重要。基于《城市温室气体核算国际标准》提供的方法,从各项能源消耗、工业产品生产、城市生活垃圾焚烧和城市绿地碳汇等四个方面测算了中国100个城市2002-2012年直接碳排放总量,根据城市的人均碳排放曲线将它们分成了高、中、低碳三类城市,分别包括10,36,54个城市。根据环境库兹涅茨曲线,针对不同的碳排放城市类型构建了2类碳排放与经济发展关系的经济计量模型。研究表明,中国城市碳排放轨迹遵循倒"U"型,但是各城市间的碳排放-经济模式存在巨大差异,包含至少五种:高-高碳城市呈现正"U"型发展轨迹,其余四类的发展模式都呈现倒"U"型,特别是中碳城市群;这四类发展模式存在不同的碳排放-经济发展曲线,存在不同的人均碳排放和碳排放总量的峰值;但是,低碳城市群碳排放与经济发展的倒U关系不是非常显著。利用该模型结果,基于各城市人均GDP发展速度,测算了各城市未来人均碳排放拐点和碳排放总量拐点的到达时间。测算结果表明,如果各城市仍然按照2012年前的碳排放-经济模式发展,那么仅有44%的城市能在2030年前顺利达峰。因此,达峰时间比较长的城市必须实施低碳发展战略,当中高碳城市类的人均碳排放峰值下降10%或者低碳城市类下降20%时,基本在2030年达峰。