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摘要:随着绿色信贷规模的扩大,节能环保产业和新能源行业不断成熟,我国能源消费结构也得到了优化调整。本文分析了绿色信贷对能源消费结构的影响机理,并选取2007—2016年30个省市自治区的面板数据进行回归分析。结果表明:绿色信贷通过扩张效应、技术效应和反馈效应推动能源消费结构低碳化;绿色信贷比率与能源消费结构存在关联关系和双向格兰杰因果关系;我国整体绿色信贷比率对能源消费结构优化效果显著。本文认为,要以政策为导向推动绿色信贷规模扩大,合理配置贷款资源,促进能源消费结构低碳化。
关键词:绿色信贷;能源消费结构;低碳化
一、引言
2016年8月31日,中国人民银行等七部委在《关于构建绿色金融体系的指导意见》中明确将绿色金融定义为支持环境改善、应对气候变化和资源节约高效利用的经济活动。而绿色信贷作为我国实施绿色金融的主要抓手,能有效实现节能减排的环保目标,推进可持续发展进程。自环保总局、人民银行和银监会联合《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意义》后,绿色信贷开始全面推进。通过绿色信贷将金融服务引入节能环保产业和新能源行业中,通过信贷资金在供给端至需求端的传导促进能源消费结构的低碳化。中国于2016年9月30日加入《巴黎气候变化协定》,作为世界上最大发展中国家,中国正为了实现全球经济减排目标进行能源消费结构的战略性调整。随着我国能源领域供给侧结构性改革的快速推进,能源消费结构调整取得持续进展。化石能源消费占比逐年下降,清洁能源消费占比有所提升,但煤炭和石油消费仍占主导。分析能源消费结构的影响因素,可以反映能源需求,把握未来能源需求的变化趋势,进而减少煤炭、石油等化石能源的消费,推动能源经济处于可持续状态。我国的经济增长曾付出了高污染、低效能、过度碳排放的高昂代价,绿色信贷的兴起不仅为金融机构和节能产业带来经济效益,更在一定程度上促成了金融和生态环境的良性循环。而随着经济的发展、城镇化水平的提高、产业结构的优化,全社会对能源的消费意识逐步提升,我国能源消费结构也在逐步转型。调整能源消费结构具有重要的战略意义,有助于缓解经济发展中的能源和生态环境约束,符合我国经济和社会可持续发展的长远规划。当前我国正处于绿色信贷繁荣和能源消费结构低碳化同时推进的阶段,本文研究绿色信贷与能源消费结构的互动关系,具有重要的理论价值和现实意义。
二、文献综述
在绿色信贷研究方面,潘爱建(2008)认为绿色信贷的对象不仅包括企业,还应包括个人;徐胜等(2018)通过对资本形成、信号传递、反馈和作用催生三种机制的梳理,认为绿色信贷发展与产业结构升级之间存在显著相关关系,且经过对比分析后发现,我国东、中、西部存在地域差异;赵朝霞(2015)通过分析我国商业银行绿色信贷的规模,认为绿色信贷的平均增速与节能减排基本成正向关系,但节能和减排两方面的效果存在明显差异;易晓文(2018)通过一元线性回归模型定量分析了绿色信贷发放对银行利润的影响,认为绿色信贷余额对兴业银行利润总额有显著影响,从贷款发放者的角度分析了绿色信贷的经济效益;黄田帅(2018)通过对节能减排指标的研究,认为绿色信贷实现了经济效益和环境效益的统一,从节能减排的生态环境角度分析了绿色信贷的环境效益。在能源消费结构研究方面,王风云等(2018)比较分析了京津冀三地能源消费结构及其影响因素,发现能源消费结构的优化存在地域差异;谢奉军等(2014)利用协整分析和格兰杰因果检验验证了江西省能源消费结构与经济增长的互动关系,认为能源消费结构的改善是社会经济发展的坚实保障;孙浦阳等(2011)对全球55个国家23年的面板数据进行了研究,发现金融发展的确会影响能源消费与需求,进而影响能源消费结构的变动。国外在绿色信贷方面的研究多集中于可持续融资和环境风险管理,有关绿色信贷影响能源消费结构的研究不多。Cristinaetal.(2018)分析了绿色经济的概念和原则、现有政策和工具类型,提出金融、经济和市场工具要协调一致以提高能源效率。Sala⁃zar(1998)指出绿色信贷、绿色债券、绿色保险三种金融工具可用于引导信贷资金流入节能环保产业,以产业结构的优化促进能源消费结构的低碳化。Cowan(1999)归纳总结了环境金融的概念,认为能源消费结构优化需要可持续融资的发展。Anderson(2016)认为环境金融要通过创新性的绿色金融工具,引导新能源和替代能源的发展,遏制高污染项目推进,从而促进能源消费结构向低碳化升级。WojciechPrzychodzenetal.(2018)通过对德国上市公司的实证研究得出结论,绿色信息即以环境为导向的信息会优化企业股东价值创造,以可持续为导向的融资活动会提升企业的财务绩效。通过对现有文献的梳理,发现研究者较多单方面关注绿色信贷的经济、环境效益,抑或是只研究能源消费结构低碳化的影响因素,未将二者结合。因此,本文的创新之处在于考虑绿色信贷与能源消费结构低碳化的互动关系。选取2007—2016年30个省份的年度数据,依据GMM方法建立动态面板模型,探索绿色信贷比率与地区能源消费结构的量化关系,以期丰富绿色信贷体系的研究。
三、绿色信贷与能源消费结构的现状及影响机理分析
(一)我国绿色信贷影响能源消费结构的现状自2007年我国绿色信贷政策实施以来,由于央行政策指导、银监会严格监管、环保局环境评估,绿色信贷规模不断扩大,同时作用于“减排”“节能”两个方面,帮助企业减耗,注重人类的长远利益。绿色信贷不仅是信贷理念,也是手段和工具。绿色信贷繁荣推动了新能源行业和节能环保产业的扩张,以此达到能源消费结构低碳化的目的。能源消费结构受多方面因素共同作用,在达到低碳化状态后会正反馈于绿色信贷,形成生态与经济的良性循环。表1展示了2007—2016年的煤炭、石油消费量,清洁能源消费量和节能环保贷款余额。银行业节能环保项目贷款逐年增加,节能环保项目贷款余额从2007年的3411亿元增加到了2016年的58100亿元。其中2013年的节能环保项目贷款余额有较明显的下降,这是由于2013年银监会统一了绿色信贷的统计口径,各银行的绿色信贷真实情况逐渐显露。通常经济社会的发展总是伴随着能源消费总量的提高。自2007年开始实施绿色信贷政策以来,煤炭、石油消费量的增加额明显小于清洁能源消费量的增加额,能源消费结构开始呈现低碳化的趋势。2013年开展绿色信贷评价后,煤炭、石油消费量呈现下降趋势,意味着在能源消费总量中化石能源所占比重及绝对量都受到了抑制。清洁能源消费量呈现上升趋势,意味着在能源消费总量中清洁能源所占比重及绝对量都得到了显著提升。
(二)绿色信贷影响能源消费结构的机理分析绿色信贷作为绿色金融的主要抓手,不仅具有普通信贷的资金调节作用,而且具有政策手段的性质,可以作为宏观调控工具,助力国家战略性规划——能源消费结构低碳化。陈立铭等(2014)认为绿色信贷政策有三条实施路径,即正向激励、负向惩罚和风险管理。通过总结前人研究并基于我国绿色信贷影响能源消费结构的现状,本文认为绿色信贷对消费结构的传递效应存在扩张效应、技术效应和反馈效应三种。扩张效应:绿色信贷在一定程度上对商业银行经营绩效有所贡献(易晓文2018),这对商业银行发放绿色贷款具有激励作用。绿色信贷繁荣遏制了“两高一剩”行业的投资规模,拉动了高效节能产业投资,作用于生产端,从供给侧角度影响能源的消费需求,促使能源消费结构低碳化。技术效应:绿色信贷促使技术集聚以及进步,鼓励环保型创新,优化产业结构,优选能源种类。商业银行通过优惠利率政策向环保型产业提供贷款,促使环保型产业技术创新,进而引导全社会更倾向于选择消费低碳能源。反馈效应:金融机构向节能环保产业和“两高一剩”行业发放绿色信贷,促进产业结构转型和企业的节能减排。能源消费结构不断优化,低碳化所带来的经济效益和环境效益又会正反馈于银行信贷,构成一个正反馈循环。绿色信贷进而将这种正反馈作用扩大化,从节能、减排两方面引导能源消费结构低碳化。
四、变量选取与计量模型设定
本文选取煤炭和石油消费占能源消费总量的比重即能源消费结构作为研究对象。
(一)变量选取与数据来源依据既有研究,本文采取能源消费结构作为被解释变量,采用绿色信贷比率作为解释变量。其中能源消费结构(cec,单位:百分比)用煤炭和石油占能源消费比重来衡量;绿色信贷比率(gcb,单位:百分比)借鉴国内学者的一般做法,采用中国银行业社会责任报告公布的节能环保项目贷款额占贷款总额的比例来衡量。为使模型更符合经济规律,本文选取商业环境、产业结构、人均可支配收入、能源消费指数以及城镇化水平作为控制变量。其中,商业环境(lnbe,单位:万个)为区域内规模以上工业企业数,为消除异方差问题取其自然对数;产业结构(ti,单位:百分比)为第三产业产值占地区总产值的比重,因为绿色信贷与第三产业的关联性最强(徐胜等,2018);能源价格指数(epi)为工业生产者购进价格指数;人均可支配收入(lnpcdi,单位:万元)为消除异方差问题,取其自然对数。以上变量数据来自2007—2016年《中国银行业社会责任报告》和Wind数据库。
(二)模型构建基本计量模型设定如下:其中,i=1,2,3…N,表示不同省份;t=1,2,3…N,表示不同年份。ceci,t表示第i个省第t年的能源消费结构。gcbt表示第t年的绿色信贷比率。tii,t为第i个省第t年的产业结构。lnbei,t为第i个省第t年的商业环境。epii,t为第i个省第t年的能源价格指数。lnpcdii,t为第i个省第t年的人均可支配收入。εi,t为随个体和时间而改变的扰动项。
五、绿色信贷与能源消费结构低碳化关系的实证分析
(一)灰色关联分析目前,我国绿色信贷发展还不成熟,为了在有限的样本下发掘数据规律,探究绿色信贷与能源消费结构的关联关系,本文首先采用灰色关联动态分析(GRA)进行处理,对2007—2016年我国30个省市自治区的清洁能源消费占比、煤炭和石油消费占比与绿色信贷比率进行灰色关联分析。利用DPS软件得到煤炭和石油消费占比和绿色信贷比率的灰色关联度r1=0.8326,清洁能源消费占比和绿色信贷比率的灰色关联度r2=0.8043。总体来看,我国绿色信贷比率与煤炭、石油消费占比和清洁能源消费占比都具有几何相似性,但由关联度差距可知,绿色信贷比率与煤炭、石油占比关联性更高。当绿色信贷规模化施行时,煤炭、石油消费占比缩减程度最大,清洁能源占比扩大程度次之,由此实现了能源消费结构的低碳化。
(二)Granger因果检验为了检验能源消费结构(cec)与绿色信贷比率(gcb)的相互因果关系,本文对其进行Granger因果检验,结果如表3所示。从表3可以看出,2007—2016年我国30个省份的能源消费结构与绿色信贷比率存在滞后一期的双向格兰杰因果关系,即能源消费结构与绿色信贷比率存在有效的互动关系,该实证结果支持反馈效应的理论分析。
(三)全国绿色信贷对能源消费结构的动态面板GMM回归本文引入能源消费结构(cec)的一阶滞后值的动态面板数据模型中进行回归分析,使用两步系统广义矩估计方法,得到回归方程:首先进行Hansen检验判断过度识别检验是否合理。过度识别检验(Sargantest)的p值大于显著性水平0.05,说明在显著性水平0.05下,接受不存在过度识别的原假设,即认为所选的所有工具均为有效的。其次,对系统广义矩估计扰动项进行自相关性检验(ARtest),一阶自相关检验的p值小于显著性水平0.05,二阶自相关检验的p值大于显著性水平0.05,接受模型的随机扰动项不存在显著自相关的原假设,认为所选择的一阶滞后期有效,因此本文所选择的动态面板模型合理。本文所选的被解释变量滞后一阶cec(-1)的单个回归系数检验显著。前一年能源消费结构低碳化水平每提高1%,当年能源消费结构低碳化水平将提高0.6784%,且在1%的水平上显著。能源消费结构低碳化程度与前一期能源消费结构低碳化程度密切相关,属于一个动态调整过程。绿色信贷比率系数为负,说明能源消费结构与绿色信贷供给呈显著的负相关关系。当年绿色信贷比率每增加1%,能源消费结构低碳化水平将提高0.1025%,且在1%的水平上显著,说明绿色信贷比率的上升会促进能源结构的低碳化,且影响显著。这与灰色关联分析的结论相符。控制变量产业结构系数为负,说明产业结构与能源消费结构呈显著的负相关关系。产业结构优化比例的上升会促进能源结构的低碳化,且影响显著。控制变量商业环境系数为正,说明商业环境与能源消费结构呈显著的正相关关系,规模以上工业企业的增加会增加煤炭、石油的消耗,且影响显著。控制变量能源价格指数系数为负,说明能源价格指数与能源消费结构存在显著的负相关关系,能源价格指数的增加会促进能源消费结构的低碳化,且影响显著。控制变量人均可支配收入系数为负,说明人均可支配收入与能源消费结构存在显著的负相关关系,人均可支配收入的增加会促进能源消费结构的低碳化,且影响显著。综上所述,绿色信贷比率与以煤炭占比为代表的能源消费结构存在显著负相关关系。显然,随着绿色信贷的规模扩大,“两高一剩”行业的发展得到一定程度地遏制,煤炭的消费比例势必会减少;随着产业结构的转型,第三产业占比增加即产业结构数值扩大,会促进能源消费结构优化,存在负相关关系;绿色信贷比率增加与产业结构优化都会推动能源消费结构低碳化进程,这也验证了扩张效应与技术效应,商业银行发放绿色信贷支持节能环保产业发展,从供给侧影响能源消费结构低碳化。商业环境和能源消费结构存在正相关关系,近年来,规模以上工业企业单位GDP能耗居高不下,商业环境繁荣带来的煤炭、石油消费扩张是显而易见的。能源价格指数和能源消费结构存在显著负相关关系,工业生产者购进价格指数的增加会造成工业企业经营压力的增加,企业为了扩大利润空间会在生产过程中主动提高能源利用效率,同样会伴随着能源消费结构低碳化现象的出现。人均可支配收入与能源消费结构存在显著的负相关关系,可支配收入的提高在一定程度上代表着社会的发展进步,且随着可支配收入增加,居民势必会增加能带来良好环境效益的清洁能源的消费需求,缩减对高碳能源的消费,带来全社会能源消费结构的低碳化。
(四)稳健性检验由于关键解释变量绿色信贷比率不存在替代指标,本文为测度回归模型的稳健性,用第二、三产业产值占地区总产值的比重来替代控制变量产业结构,重新进行GMM方法下的回归分析。关键解释变量上一期能源消费结构低碳化程度与绿色信贷比率的显著性没有变化,被解释变量能源消费结构的影响方向与程度变化不大,其他变量的系数符号与显著性也未发生变化,意味着本文基于GMM方法构造的原动态面板模型稳健性良好,回归结果可信程度高。
六、结论与政策建议
(一)结论首先,我国绿色信贷通过扩张效应、技术效应以及反馈效应三种渠道来促进能源消费结构的低碳化。扩张效应作用于企业,从供给侧推进我国能源消费结构的低碳化;技术效应通过商业银行的利率差别化政策,传达高低耗能的奖惩信号,促进节能环保产业发展以缩减高碳能源消费;反馈效应使技术效应的作用扩大化,使全社会自发增加能源消费结构的低碳程度。其次,能源消费结构与绿色信贷比率存在关联关系。我国绿色信贷比率与清洁能源消费占比较石油和煤炭消费占比的灰色关联度稍弱,绿色信贷繁荣,带来的煤炭、石油消费的缩减大于清洁能源消费的增加,同时产生“节能”“减排”两方面的作用,推动能源消费结构低碳化。再次,能源消费机构与绿色信贷比率存在双向Granger因果关系。我国能源消费结构低碳化与绿色信贷比率增加存在有效的互动关系,绿色信贷繁荣能很好地推进能源消费结构的低碳化,能源消费结构的优化调整也能促进绿色信贷的投放。最后,绿色信贷繁荣对能源消费结构优化的作用显著。对2007—2016年省际面板数据进行回归分析,显示我国绿色信贷比率上升,能源消费结构会向着低碳化方向调整。
(二)政策建议绿色信贷繁荣能够推动能源消费结构的低碳化,但要真正落实,还需要政府政策、金融行业与环保部门的共同推动,同时发挥能源消费结构优化对绿色信贷发展的积极作用,实现正向反馈效应。首先,分别建立节能环保行业和“两高一剩”行业的奖惩政策,强化落实质量效应,从“节能”“减排”两方面共同推动能源消费结构低碳化。其次,完善政府政策与绿色信贷之间的对接机制,为发放绿色信贷的金融机构提供便利。最后,强化环保部门和金融机构的信息披露政策,做到信息共享,提高绿色信贷的可行性。
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作者:刘传哲 任懿 单位:中国矿业大学科研院副院长