数字金融影响碳排放的作用机理及效果北大核心CSCDCSSCI

中国数字金融发展迅速,深刻影响着人们的生产与生活方式,并可能对碳排放产生影响。文章首先梳理了数字金融影响碳排放的可能途径,并以罗默内生经济增长模型为基础,通过在生产函数中引入数字金融和能源消耗,在消费者效用函数中引入二氧化碳存量等方法,构建并阐释了数字金融影响碳排放的经济学原理和作用机制。理论分析的结果显示,数字金融的发展将通过影响居民消费理念和行为、企业生产活动方式与创新效率等方面影响碳排放,并在总体上呈倒“U”型关系,其中碳排放拐点所需的数字金融能力主要取决于能源现存消耗情况以及技术创新能力等因素。其次,基于中国省域数据对上述倒“U”型关系进行实证分析和中介机制检验。结果表明:①数字金融对碳排放的影响可分解为增产效应和节能效应。②在两种效应的综合作用下,碳排放将随着数字金融发展先增多后减少,且这一倒“U”型关系通过了内生性及稳健性检验。③数字金融的广度、深度和数字化程度对碳排放的最终影响效果存在显著的结构性差异。④此外,影响机制分析结果还表明,数字金融的发展缓解了企业融资需求压力,传统生产方式下的生产规模由此得以扩大并增加了碳排放,即数字金融发展广度带来的影响更多地体现为产值扩大的碳排放上升(增产效应);但后期随着数字金融深度和数字化作用的累积发挥,促进企业研发以及节能型技术专利带来的创新减排效应将显著增加,进而通过降低单位碳减排后最终导致碳排放减少(节能效应)。基于此,中国数字金融发展应尽快从量转向质,加大对企业低碳节能转型与数字化升级、能源产业结构优化、新能源开发与利用等方面的精准支持力度,并积极探索数字化碳金融产品的不断创新。     

中国数字经济碳排放:总量测算与趋势展望北大核心CSCDCSSCI

随着数字经济快速发展,数字硬件产品生产、数字技术应用以及数字基础设施建设运营的环境影响特别是碳排放问题引起了各界关注。文章根据国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》,构建了数字经济碳排放测算框架,设计出数字经济碳排放的测算方法。计算结果显示,近年来中国数字经济产生的碳排放快速增加,占碳排放总量比重由2008年的0.80%上升至2018年的5.53%。据此趋势,文章推算出2020年数字经济碳排放占中国碳排放总量的比重已达6.31%。在排放总量增加过程中,数字产品和新型基础设施的碳排放结构也发生了明显变化。再与全球数字经济及国内制造业的排放水平相比,中国数字经济碳排放强度相对偏高,并不具备显著优势。进一步地,预测到2030年,中国数字经济碳排放占比将达到11.63%,成为中国碳排放主要来源之一。排放强度不低、总量增长过快的基本事实及趋势表明,中国数字经济尚未展现出绿色低碳的发展特质,与人们对这类新兴领域自带“绿色光环”的认知形成了较大偏差,意味着中国数字经济仍主要采取了粗放式外延扩张的发展方式,加大减排力度势在必行。今后,在大力发展数字经济、运用数字技术助推其他行业“精准”减排降耗的同时,应高度重视数字经济自身的排放问题,科学评估,前瞻布局,加强对数字经济碳排放的核算与监测,引导数字经济部门加快能源转型,提高数字产品及数字基础设施的能耗标准,鼓励数字经济企业践行绿色社会责任,积极探索可持续的减排路径,推动中国数字经济实现“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。     

基于基准值的碳排放责任核算方法北大核心CSCDCSSCI

当前全球气候变化与碳减排形势严峻,减少碳排放需要生产者、消费者的共同努力,也需要世界各国的携手合作。科学合理的碳排放责任评价方法辅以针对性的减碳政策可以建立正确的价值导向,有效促进各方采取减碳行动,同时也有利于各利益相关方接受并承担自身相应的减排义务促进国家之间的减排合作,是推动解决气候变化问题的重要基础。基于上述出发点,并借鉴已有的环境责任核算研究,碳排放责任应同时符合标准化原则、一致性原则和有效性原则,以实现尽可能有效促进多方碳减排行动的目标。目前现有的碳排放责任核算方法主要有生产者责任法、消费者责任法和各类责任分摊法,但这些方法均尚存争议,不能同时满足以上三个原则,具有较大的局限性。针对以上问题,作者在对已有的碳排放责任分摊方法进行研究的基础上提出了碳排放责任分摊的新方法“基于基准值的碳排放责任核算方法”。新方法基于产品碳排放基准值划分排放责任,在能耗与材耗的问题上统一了核算边界,并且在使生产者和终端消费者共同承担责任的基础上,实现了其排放责任与可采取的减排行动相对应,形成了核算生产和消费各环节碳排放责任的框架体系。在这一框架下,生产者追求生产时的节材与高效,而终端消费者则追求减少非生产能耗和高碳产品的消费。同时,通过管控消费领域的碳排放责任即可实现对全社会直接碳排放的控制,避免了碳排放配额对生产侧产业结构调整的影响。新方法为碳减排政策的制定提供了新的参考依据,有助于促进中国生产和消费两侧的碳减排行动,也为国际社会的碳排放责任核算提供了新视角。     

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。     

基于碳排放权分配的中国省域碳减排奖惩方案北大核心CSCDCSSCI

在厘清各省级行政区责任分担的基础上,构思碳减排路径更能体现区域公平性,由此可以根据各个地区的不同特点施以差异化的激励机制抑或约束手段。有鉴于此,文章在进行相关理论阐述的基础上,通过构建区域分配模型实现了碳排放权的省区分配,以各地区碳排放权初始余额为依据设计了碳减排奖惩方案并进行了实证检验。研究结果表明:①2017—2030年期间,我国30个省(自治区、直辖市)碳排放权分配差异较大。其中云南配额最高,达到了228.969亿t,占该阶段全国总碳排放权的10.12%;吉林、四川、黑龙江、北京、浙江、湖北、河南、江苏和内蒙古依次排在2~10位;宁夏配额最少,占比仅为0.35%;山西、新疆、贵州和福建依次排在倒数2~5位。②有13个省份可以享受碳排放权盈余所应给予的奖励,累计奖励金额高达1788.34亿元。其中,云南居于榜首而河南排在最后一位。总体来看,区域间存在较为明显的两极分化,滇、吉、川、黑、京等5地的奖励之和占到了总奖励金额的81.25%。与此对应,其他17个地区则因为碳排放权处于欠缺状态而需受到一定处罚,累计罚金高达1829.13亿元。其中,山东面临的压力最大而江西最小。区域内部同样存在两极分化现象,但分化程度略好于碳排放权奖励。研究结果能够为更好地践行绿色发展战略、优化碳减排路径提供必要的理论依据与数据支撑。     

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。     

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。     

中国低碳试点城市的碳排放特征与碳减排路径研究北大核心CSCDCSSCI

城市既是温室气体排放最主要的领域,也是易受到气候变化影响的领域,实现城市的碳减排已成为全球应对气候变化日益重要的举措。中国正在经历全球规模最大、速度最快的城镇化进程,城市的低碳发展对于中国实现应对气候变化目标,推进生态文明建设,实现经济、社会与环境的共赢意义重大。2010年7月以来,中国国家发展和改革委员会先后开展了三批87个低碳省区和低碳城市的试点工作。根据低碳城市试点的进展,本文采用Tapio脱钩模型考察低碳试点城市经济增长与碳排放总量变动之间的关系,并根据脱钩弹性系数的大小将低碳试点城市分为低碳成熟型、低碳成长型、低碳后发型三种。在对城市进行分类的基础上采用STIRPAT模型,考察经济规模、能源结构、产业结构、城镇化水平等因素和碳排放总量和人均碳排放量之间的关系,识别不同驱动因素对试点城市碳排放的影响,依据碳排放驱动因素识别不同类型城市的减排路径。研究结论表明,对于低碳成熟型城市,大力发展可再生能源,加大研发投入是有效的减排途径;对于低碳成长型城市,优化产业结构,提升城镇化质量是减少碳排放的关键;对于低碳后发型城市,实现低碳发展需在促进经济增长的基础上,加快淘汰落后产能,加速产业升级转型。同时,位于东、中、西不同区域的低碳试点城市呈现出不同的碳排放特征,未来在探索差异化、多元化的城市减排路径时,区域性的绿色低碳协同发展有利于实现城市碳减排的目标。     

区域电力相关碳排放核算框架的构建和应用北大核心CSCDCSSCI

准确、全面地核算区域电力相关碳排放(后文简称电力碳排放)是指导减排的前提。然而,现有研究忽视了贸易对区域电力碳排放的影响,导致“碳排放泄露”等问题,严重影响了电力碳减排政策的公平性和有效性。鉴于此,本文综合运用IPCC清单编制法、网络法和多区域环境投入产出模型建立了涵盖生产侧、供给侧和消费侧的电力碳排放核算框架,并编制了2012年我国30个省区不同视角下的电力碳排放清单。结果表明:①地区在不同视角下的电力碳排放存在较大差异。以内蒙古为例,2012年其生产侧、供给侧、消费侧视角下电力碳排放分别为3.76亿t、2.39亿t和1.26亿t。②不同视角下各省电力碳排放的空间分布呈现不同的特征:火力发电比重高的北方省份(如内蒙古和山西)有较大的生产侧电力碳排放,制造业所占比重高的中部和东部省份(如河北和山东)有较大的供给侧电力碳排放,而经济发展水平高的东部沿海省份(如江苏和浙江)有较大的消费侧电力碳排放。③各省区之间存在大规模电力碳排放流动。2012年,我国通过输电网络和贸易网络发生的省际电力碳排放流动总量分别为4.60亿t和9.76亿t,分别占全国生产侧电力碳排放总量的13.1%和27.7%。通过输电网络和贸易网络的电力碳排放流动呈现出从中西部地区流向东部沿海地区的空间特征。本文建立的电力碳排放核算框架将生产侧、供给侧、消费侧视角有机地结合在一起,有利于增强对电力系统碳排放的认识,为合理划分区域间电力碳排放责任提供了基础。     

中国省际碳排放转移的福利溢出效应北大核心CSCDCSSCI

为测算中国省际贸易下的碳排放转移,从排放责任的角度讨论排放结构、转移流向及福利溢出效应,该研究基于2015和2017年多区域投入产出表,构建碳排放转移核算模型,引入地区发展与民生指数作为社会福利的代理变量,并利用最小二乘回归和地理加权回归模型考察碳排放转移对社会福利的影响。研究结果表明:①2015—2017年,中国直接碳排放在总量上略有增长,整体表现出“西低东高”空间分布特征,但碳排放强度得到显著改善。②各省份生产侧和消费侧碳排放在排放总量和排放结构上均存在较大差异。内需排放、中间产品和最终产品的调入、调出是构成省域碳排放的主要部分,其他国家对中国的“碳泄漏”有所降低。③北部沿海和黄河中游地区是碳排放的主要流入地区,东部沿海、京津地区、长江中游地区以及广东是碳排放的主要流出地区,省际碳排放转移呈现自东向西、由沿海向内陆的转移趋势。④碳排放转入对社会福利具有负向溢出效应,碳排放转出、外资规模和产业结构对社会福利具有正向溢出效应。碳排放转入的负向福利溢出效应表现为“西高东低”的特征,且随时间变化不明显;碳排放转出的正向溢出效应从自南向北逐渐递减的趋势转变为自东、西向中部逐渐增强的趋势。上述结论对地区碳减排政策制定及碳排放权配额分配具有启示意义,应充分把握碳排放转移特征,从差异化制定地区减排政策、因地制宜推进区域节能降碳、考虑“责任共担”原则以及充分发挥碳交易市场作用等方面采取措施,为推动实现中国经济高质量发展提供研究思路和理论依据。     

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。     

土地出让市场化的碳排放效应及传导机制——基于产业结构中介视角北大核心CSCDCSSCI

城市建设用地的快速和无序扩张引致了大量的碳排放,激化了土地利用与低碳发展之间的矛盾。作为体现政府意志与市场配置的综合手段,土地出让市场化能否兼顾建设用地开发利用的经济效益和环境效益成为一项具有时代特征的议题。该研究基于2003—2019年中国省际面板数据,运用双重固定效应模型及并行多重中介效应模型,从产业结构合理化与高级化视角研究土地出让市场化对碳排放的影响效果及多层作用机制,并在现实情景下对其长期作用效果进行剖析。研究结果表明:①土地出让市场化对碳排放存在显著且稳健的抑制效应,表现为土地出让市场化水平提高1个标准单位,碳排放降低0.243个标准单位;②土地出让市场化通过促进产业结构合理化发展、抑制产业结构高级化份额(高级化数量)失衡、推动产业结构高质量化(高级化质量)提升对碳排放产生不同程度的间接抑制作用,三者均表现为显著的部分中介效应,其中土地出让市场化对产业结构合理化的提升作用最大,产业结构高级化质量对碳排放的抑制效果更为显著;③碳排放存在显著的惯性效应,上一期碳排放增加1%,当期碳排放将增长0.399%左右,同时土地出让市场化对产业结构调整和碳减排的作用效果存在动态性和延续性,长期内土地出让市场化依然能够通过直接效应和中介变量传导的间接效应显著抑制碳排放。因此,政府有必要继续扩大土地市场化出让范围,通过灵活性、前瞻性的市场化机制促成土地和产业之间的横向适配及产业结构朝节能减排方向纵向提升,从而建立土地出让市场化通过产业结构调整促进碳减排的常态化、长效化机制。     

能源禀赋与技术进步对中国碳排放强度的空间效应北大核心CSCDCSSCI

基于1997-2012年中国30省(自治区、直辖市)的相关统计数据以及IPCC温室气体排放清单指南估算碳排放量,结合GDP数据得出各地区的碳排放强度,并利用空间面板计量模型,就能源禀赋和技术进步对碳排放强度的影响及趋势展开实证研究。结果显示:1样本区间内,我国碳排放强度的全域Moran’s I指数均为正值,且通过了5%水平的显著性检验,表明我国省域的碳排放强度具有明显的空间集聚特征,碳排放强度较高的省区和较低的省区均趋于相邻。另外,碳排放强度全域Moran’s I指数呈现出波动上升趋势,表明碳排放强度的集聚程度趋于强烈。2能源禀赋对地区碳排放强度具有显著正向影响,能源丰裕地区,倾向于利用比较优势,发展能源开发、加工等能源依赖性强、附加值低的初级产品,最终形成了高碳排放的发展路径。能源禀赋对碳排放强度还具有显著的空间外溢效应,能源丰裕的地区在推高当地的碳排放强度的同时,还会辐射到周边地区,并进一步影响全国的数据。受能源开采限制以及国家政策等的影响,能源禀赋对碳排放强度的影响程度有弱化的趋势。3技术进步各变量对我国碳排放强度的影响有所差异,其中外商投资和科技经费投资对碳排放强度具有显著的负向效应,而人力资本和专利授权量的溢出效应不明显。从时间趋势来看,技术进步各变量对碳排放强度的影响均有所减弱,甚至出现由负向转为正向效应的情况。这说明,我国目前的技术无法适应低碳要求,需要进一步优化外商投资结构,加大对教育及科技的投入,特别是要加强节能技术的扶持,以发挥技术溢出效应,实现节能减排目标。     

基于碳排放权价值的中国省域绿色贸易利益测度北大核心CSCDCSSCI

作为碳排放大国和出口强国,中国获得贸易顺差的背后是生产出口产品所带来的巨量碳排放。科学测算碳排放导致的价值损失,对“双碳”目标下的绿色发展具有重要意义。该研究通过构建嵌入式多区域投入产出表,从双边贸易层面和行业层面,分析中国30个省份进出口贸易隐含碳的现状,并利用碳排放权价值测算各省份对外贸易的环境净损失;在增加值贸易利益的基础上,进一步考察中国省域绿色贸易利益。研究表明,从双边贸易层面看,中国省域出口贸易隐含碳主要由美国和欧盟转入,进口贸易隐含碳主要向巴西、俄罗斯、印度、印度尼西亚、墨西哥和土耳其转出。对东盟贸易隐含碳占比较大的省份主要位于西南地区,对BRIIMT贸易隐含碳占比较大的省份主要位于北部地区,对日韩贸易隐含碳占比较大的省份主要位于东部地区。从行业层面看,出口贸易隐含碳集中在制造业和电热生产供应业,占比之和超过70%,且各省份的行业结构具有一定差异性。进口贸易隐含碳集中在电热生产供应业和运输业,占比之和约63%。引入碳排放权价值后,中国30省份的绿色贸易利益相比于增加值贸易利益减少0.94%。作为隐含碳净出口国,中国有28个省份在对外贸易中承担环境净损失。其中新疆和甘肃环境净损失的比重最高,分别为69.29%和57.43%。天津、吉林等7个省份在损失增加值贸易利益的同时,还承担着净出口贸易隐含碳带来的环境污染。针对结论,该研究提出大力发展清洁能源、省域间差异化减排、优化对外贸易结构的建议。     

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、要素配置效率与城乡融合发展北大核心CSCDCSSCI

把握数字经济时代机遇,促进城乡融合发展,对社会稳定与经济高质量发展具有重要意义。研究基于2011—2020年省级面板数据,综合利用全局主成分分析法、熵权TOPSIS法,建立计量模型,从要素配置效率的视角研究数字经济对城乡融合发展的影响,探讨数字经济的门槛效应,并进一步分析数字经济对城乡融合发展的空间溢出效应和区域异质性。研究结果表明:①数字经济通过缩小城乡收入差距、推动城乡产业融合发展、促进城乡要素双向流动等,对城乡融合发展具有正向促进作用。②数字经济的发展提高了劳动、资本、土地、信息和数据等生产要素的配置效率,而要素配置效率的提高可以减少城乡要素错配,优化城乡利益关系,因而要素配置效率在数字经济与城乡融合发展之间具有中介作用。③要素配置效率对城乡融合发展的促进作用受到数字经济发展水平门槛作用的影响,相对于低数字经济发展水平而言,较高数字经济发展水平下要素配置效率对城乡融合发展的促进作用明显增强。④数字经济对城乡融合发展具有空间溢出效应,即有利于推动区域间协同发展;数字经济的作用也呈现显著的区域异质性,研究发现数字经济对东部、西部地区城乡融合发展是促进作用,而对中部地区城乡融合发展是抑制作用。最后,从加强数字基础设施建设、促进要素自主有序流动、推动数字经济地区间协同发展和推动数字经济区域异质性发展四个方面提出对策建议。研究结果深化了对数字经济与城乡融合发展的理解,为建立健全城乡融合发展体制机制提供了政策启示。     

基于实物期权的碳税政策对CCS项目投资决策影响研究北大核心CSCDCSSCI

全球变暖对人类的生存和发展造成了巨大的威胁。作为一个崛起中的大国,节能减排、保护环境是中国不可避免的责任更是可持续发展的要求。碳捕集与封存(CCS)技术可以实现短期大量减排,受到各国重视。CCS项目具有不确定性,投资者在投资过程中具有较高的决策灵活性。本文在考虑CCS投资特点的基础上,建立了基于实物期权CCS项目投资决策模型。大量研究表明碳排放政策是影响投资者决策的重要因素,本文设定税率为政策变量,给出了包含推迟期权价值的CCS项目价值函数。假设使得CCS项目价值为正的最低税率是最佳的税率。以项目价值函数等于零为临界条件求解模型得到临界税率与其他技术经济变量的隐函数。最后,本文结合案例用数值仿真的方法研究了各技术经济变量对临界税率的影响。发现税收政策的有效性主要受到碳交易价格、无风险利率以及CCS项目的投资额的影响。最后根据研究发现提出了政策建议。     

长三角城市群的污染异质性研究北大核心CSCDCSSCI

城市群作为城市发展的最高空间组织形式,是新型城镇化的主体,也是推动区域经济发展新的增长极。伴随着经济增长的负外部性,城市群建设也导致了城市群内部环境污染问题的日趋分化。本文基于中国2003—2017年268个地级市的面板数据,将2010年发改委正式印发《长江三角洲地区区域规划》视作以政策推动长江三角洲城市群建设的一项准自然实验,综合运用倾向得分匹配和双重差分法(PSM-DID)评估了2010年《长江三角洲地区区域规划》对长江三角洲城市群中心和外围城市环境污染的影响。结果显示:2010年《长江三角洲地区区域规划》颁布后,长江三角洲地区确实表现出了类似“中心-外围”的发展模式,环境污染也随之转移。具体而言,造成了中心城市环境污染水平下降,外围城市环境污染水平上升,整体环境污染水平略有上升。进一步的机制检验表明:城市群建设推动了产业调整,第二产业转移到环境规制程度较低和技术水平落后的外围城市,第三产业则正好相反,从而造成了中心和外围城市环境污染变化的差异。带来的启示是:城市群建设要坚持从全局出发、统筹规划,推动城市群产业结构合理调整,实现共享发展。一方面,中心城市要发挥自己的辐射带动作用,帮助外围城市进行技术创新;另一方面,外围城市也要严守环境底线,激发学习效应。此外,还要加强中心城市和外围城市的产业合作,倒逼污染的联防和共治,从而实现环境的帕累托改善。     

绿色金融改革创新试验区政策对碳排放的影响效应——基于282个城市面板数据的准实验研究

建立绿色金融改革创新试验区是中国重要的绿色金融政策之一,也是实现“双碳”目标的重要手段。该研究首先通过理论模型求解阐述绿色金融政策实现碳减排效应的作用机理。在此基础上,利用2006—2019年中国282个城市的面板数据,运用双重差分模型实证分析绿色金融改革创新试验区政策的碳减排效应及其中介效应作用机制,探究绿色金融改革创新试验区政策在地理区域、资源禀赋、主导产业、产业禀赋方面的碳减排效应异质性,以及绿色金融改革创新试验区与低碳城市在碳减排方面的协同效应。研究表明：(1)绿色金融改革创新试验区政策存在显著的碳减排效应,通过替换变量、缩尾处理、增加控制变量、改变窗口期、倾向得分匹配-双重差分模型、安慰剂检验等方法进一步验证了该结果的稳健性。(2)绿色金融改革创新试验区政策在微观层面通过提高重污染企业融资约束和降低企业碳排放进而实现城市层面的碳减排效应,在宏观层面通过促进绿色技术创新和优化能源消费结构进而实现碳减排效应。(3)绿色金融改革创新试验区政策的碳减排效应并不存在显著的地理区域差异,但由于资源禀赋较好的城市存在“资源诅咒”问题,资源型城市比非资源型城市的试验区碳减排效应更差。(4)绿...