金融發(fā)展與碳排放研究

金融發(fā)展與碳排放研究摘要隨著中國經(jīng)濟發(fā)展加快，環(huán)境污染也愈發(fā)嚴重，探究如何降低環(huán)境污染問題刻不容緩；隨著低碳減排的發(fā)展方針提出，探究金融發(fā)展如何影響碳排放量。本文主要基于STIRPAT變化模型，研究了金融發(fā)展對于人均碳排放量的影響以及其作用機制路徑。在理論分析部分，本文首先介紹了金融發(fā)展與碳排放的相關概念，并利用五大理論描述了金融發(fā)展的相關理論知識，接著通過從技術進步視角、產(chǎn)業(yè)結構視角及總量擴大視角對金融發(fā)展與碳排放的作用路徑進行理論分析，提出金融發(fā)展會如何影響碳排放的問題，并提出了金融發(fā)展與碳排放負相關的假設。在實證分析部分，本文首先構建STIRPAT變化模型，將面板數(shù)據(jù)進行描述性分析，得到金融發(fā)展與碳排放水平目前的狀況。然后，本文驗證了模型的相關性并對模型進行了回歸，得到結論。最后，基于上述原因分析，本文提出了如何治理碳排放的相關建議及對策。研究結果表明，對于目前中國的情況來看，金融發(fā)展會增加人均碳排放量，反對原假設，其原因經(jīng)本文推測得到為總量擴張效應大于了技術進步效應，故金融發(fā)展與碳排放為同向變化。針對中國金融發(fā)展會正向影響人均碳排放量原因及特征，本文提出了加強支持技術進步力度、推動金融機構改革、推動產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化等方面的建議。本文創(chuàng)新可能體現(xiàn)在兩個方面，一方面體現(xiàn)在本文數(shù)據(jù)基于最新的2020年中國能源統(tǒng)計年鑒進行分析；另一方面則通過實際情況創(chuàng)建了獨特的統(tǒng)計模型，即STIRPAT變化模型。關鍵詞：金融發(fā)展程度；人均碳排放量；技術水平；STIRPAT目錄TOC\h\z\t"畢業(yè)論文1,1,畢業(yè)論文2,2"25363摘要 -15-引論（一）研究背景及意義1.研究背景近幾年來，隨著中國金融業(yè)的逐漸成熟，中國金融部門也逐漸進入高速發(fā)展階段，根據(jù)《中華人民共和國2020年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示，2020年中國的貨幣和準貨幣（M2）供應量在年末達到了218.7萬億元，貨幣和準貨幣（M2）供應量同比增長率也高達10.1%，在全球范圍內都遙遙領先。此外，根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，境內上市公司數(shù)也于2020年達到了4154家，充分體現(xiàn)了中國金融市場的高速發(fā)展狀況。然而隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，自然環(huán)境的惡化與氣候變化的反復無常也在對全球各個國家造成相當之大的人力物力上的損失。由于溫室氣體造成的全球氣候變暖，冰川融化，臭氧層空洞等現(xiàn)象已經(jīng)困擾全球公民數(shù)十年之久。在溫室氣體之中首當其沖的罪魁禍首便是二氧化碳。2018年，我國煤炭消費總量達到39.8億噸，相較于十年前2008年時的28.1億噸增長了41.6%；天然氣生產(chǎn)量達到1601.6億立方米，相較于十年前2008年時的803億立方米增長近一倍。高額的燃料生產(chǎn)與消耗將帶來大量的二氧化碳排放，從而對自然環(huán)境造成極大的負面影響。我國的金融發(fā)展與碳排放近乎是在相同的時刻到達了全球頂峰。在這高速的金融發(fā)展水平與大量的二氧化碳排放中或許存在一些聯(lián)系。那么金融發(fā)展對碳排放又怎樣的影響？金融發(fā)展是如何影響碳排放的？是加快了二氧化碳排放的增長還是減緩了類似的溫室氣體的排放？這其中又存在怎樣的機制？2.研究意義本文將基于2008年至2018年全國各省區(qū)的動態(tài)面板數(shù)據(jù)進行實證分析，研究金融發(fā)展對碳排放的影響。本文具有現(xiàn)實與理論兩個角度上的如下意義：從現(xiàn)實的角度來看，通過本文的研究，可厘清金融發(fā)展對于碳排放的影響路線，首先便于實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)以及燃料生產(chǎn)商對于自身燃料的篩選、排放進行管控，從而對環(huán)境造成正面的影響；其次可幫助全國企業(yè)篩選優(yōu)秀的上游燃料；再者，本文的研究也可幫助政府對于工廠、燃料生產(chǎn)商更好地進行管控，嚴格控制燃料的品質與成分。同時，本文的研究對于金融發(fā)展也有一定的幫助，可幫助國內的金融行業(yè)企業(yè)對于碳排放有更加深刻的認識并且可以幫助他們對低碳發(fā)展做一份貢獻，致力于追求綠色金融與低碳發(fā)展齊頭并進的目標。從理論的角度，本文的研究有助于深層次了解金融發(fā)展對于碳排放的作用軌跡。對于過去，本文的研究可幫助分析中國發(fā)展道路上金融發(fā)展與碳排放同時快速增長的原因及其影響因素；對于未來，本文的研究可為更深的理論分析進行鋪墊，來進行更加復雜、繁瑣的模型分析。（二）文獻綜述1.金融發(fā)展的相關研究在金融發(fā)展的相關研究中，國內外學者的研究主要集中在金融發(fā)展與企業(yè)的關系、金融發(fā)展與經(jīng)濟的關系與金融發(fā)展指數(shù)三大方向。在金融發(fā)展與企業(yè)關系的相關研究中，陳耿等（2015）提出了“金融發(fā)展水平越高，信貸歧視的減弱會使民營企業(yè)與國有企業(yè)的銀行借款期限更加接近”的假設，并選擇了公司產(chǎn)權與金融發(fā)展水平兩個解釋變量，企業(yè)規(guī)模、負債率等六個控制變量進行了建模分析，通過2003-2012年之間的Altman-Z系數(shù)驗證了該假設，闡述了金融發(fā)展能夠幫助弱化信貸歧視，隨著金融發(fā)展水平提高民營企業(yè)的銀行借款期限結構也會延長，且與國有企業(yè)之間的差距會弱化的觀點，總結了對于民營企業(yè)優(yōu)化資金來源、資本結構等相關啟示。在區(qū)域金融發(fā)展與企業(yè)融資約束的相關研究中，謝軍、黃志忠（2014）建立NPV模型分析了區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)融資約束的影響，提出了外部資本市場對于內部的資本市場存在功能替代效應，得到了發(fā)揮內部資本市場融資效用的關鍵路徑之一是提高公司治理的結論。在金融發(fā)展與經(jīng)濟關系的相關研究中，王宇鵬、趙慶明（2015）通過計算1961-2012年七國集團國家和新興市場國家的平均經(jīng)濟波動率、私人信貸規(guī)模占GDP的比重來先后建立三個模型進行分析、檢驗，得到了金融發(fā)展程度與宏觀經(jīng)濟波動率呈負相關。借助非限制性空間計量模型，實證研究了環(huán)境規(guī)制對外企規(guī)模的影響，認為環(huán)境規(guī)制對外企發(fā)展有消極影響。陳豐華（2021）使用DEA-Malmquist指數(shù)方法測算了中國2007-2018年金融服務實體經(jīng)濟發(fā)展的效率水平以及其變動的進程趨勢，提出了2007-2018年間中國金融支持實體經(jīng)濟發(fā)展效率呈現(xiàn)整體上升趨勢，并主要受到技術水平的發(fā)展階段的影響，各區(qū)域金融支持實體經(jīng)濟發(fā)展效率呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異性特征并根據(jù)研究結論，提出了要完善金融體系、促進金融創(chuàng)新、減少政府干預、優(yōu)化宏觀經(jīng)濟環(huán)境等建議。在金融發(fā)展指數(shù)的相關研究中，楊子榮、張梓潤（2021）從規(guī)模、活力、效率、穩(wěn)定性、金融服務的可得性五個維度，將中國的整體金融市場的發(fā)展程度化為指數(shù)，并且利用了海外資料實證檢驗該指數(shù)的合理性。郭峰等（2020）通過使用全面詳盡的小規(guī)模數(shù)據(jù)，創(chuàng)建了較為完整的2011—2018年包含國內31個省、337個地級以上城市和約2800個縣域的北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。該指數(shù)描述了中國不同地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展趨勢：中國數(shù)字普惠金融總體上表現(xiàn)出了很強的地區(qū)收斂特征，同時也展現(xiàn)了很強的空間集聚性和空間異質性。2.有關碳排放的相關研究有關碳排放的相關研究中，主要集中在碳排放強度與碳排放的空間分布兩個方面。在碳排放強度的相關的研究中，朱于珂等（2021）構建了有調節(jié)的中介效應模型，發(fā)現(xiàn)雙向FDI協(xié)調發(fā)展對區(qū)域CO2排放強度的正向直接效應顯著，企業(yè)綠色技術創(chuàng)新在雙向FDI與區(qū)域CO2排放強度之間存在負向的部分中介效應，但雙向FDI協(xié)調發(fā)展通過促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新進而抑制區(qū)域CO2排放強度的間接效應所占比重較低。余志偉等（2021）以中國30個省區(qū)市2007—2019年面板數(shù)據(jù)為研究對象，測量并研究了碳排放強度與產(chǎn)業(yè)高級化結構水平，并在這個基礎上建立空間計量模型分析了產(chǎn)業(yè)結構高級化對碳排放強度的空間溢出效應，建立面板門檻模型分析了產(chǎn)業(yè)結構高級化對碳排放強度的非線性影響。謝云飛（2021）利用2011—2018年省級面板數(shù)據(jù)，分析了數(shù)字化的經(jīng)濟發(fā)展與地區(qū)性碳排放有何關系。在有關碳排放的空間分布問題相關的研究中，劉華軍等（2021）總結了我國1997—2017年這20年間共2725個縣域單元的碳排放數(shù)據(jù)實證研究了中國碳排放的空間格局及分布動態(tài)演進，最終得到了四個重要結論：中國碳排放仍處于上升階段；中國碳排放具有東高西低的空間分布特征；中國碳排放的區(qū)域差異在空間維度上逐漸趨同；從我國縣域單元來看，中國碳排放的分布動態(tài)呈現(xiàn)空間收斂模式。王睿等（2021）在此基礎上進一步探究了空間分布特征以及城鎮(zhèn)化水平對碳排放的影響，最終發(fā)現(xiàn)中國縣級城市碳排放量非均衡性較高，且城鎮(zhèn)化水平能夠劇烈影響西部欠發(fā)達地區(qū)。3.有關金融發(fā)展與碳排放的研究目前國內外有關金融發(fā)展與碳排放的關系的研究不多，大多是有關金融發(fā)展、經(jīng)濟增長對碳排放的作用機制的基礎研究。例如朱東波等（2018）提出了中國當前的金融發(fā)展有助于碳排放的降低，并促進經(jīng)濟低碳化發(fā)展、空間異質性會對金融發(fā)展與碳排放之間的關系造成影響等結論。4.文獻評述綜上所述，學術界雖然不乏與金融發(fā)展、碳排放相關的研究成果，但這二者之間的關系以及影響因素仍待更深一步的研究。即使是研究金融發(fā)展與碳排放之間的關系的學術成果也在近年來較為少見。另一方面來說，從前的學術成果所選用的實證模型在近年來也經(jīng)過時間的檢驗，被篩選出了更多更精確、更便于操作的模型。因此，本文用近年來更新的數(shù)據(jù)，更加合適的模型，來探究金融發(fā)展與碳排放之間更加深層次的關系以及影響因素。（三）研究內容與方法1.研究內容本文主要研究金融發(fā)展程度與碳排放之間的關系，通過STIRPAT變化模型來對六個變量進行理論分析與實證分析，最后通過回歸分析的方式得出二者之間的關系。本文技術路線如圖1所示。2.研究方法本文在金融發(fā)展與碳排放的研究中，主要運用的研究方法包括：理論分析與實證分析相結合的方法。本文首先引入了金融發(fā)展與碳排放各自相關的理論進行規(guī)范分析，在理論視角下探究金融發(fā)展對碳排放的作用機制，隨后進行了數(shù)據(jù)搜集工作并給出描述性統(tǒng)計結果。最終本文結合理論機制對碳排放的影響因素進行實證檢驗。數(shù)據(jù)分解法。在測算碳排放具體數(shù)據(jù)時，由于數(shù)據(jù)沒有被直接統(tǒng)計，需要進行一系列換算，于是本文采用數(shù)據(jù)分解法，將人均二氧化碳排放量分為四個部分，并分別收集數(shù)據(jù)進行整合計算，最后得到人均二氧化碳排放量數(shù)據(jù)。（3）數(shù)理建模和計量經(jīng)濟分析相結合的方法。在基于STIRPAT模型的分析框架下，本文建立了理論模型，并根據(jù)得到的數(shù)據(jù)建立了數(shù)據(jù)面板，使用STATA統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進行了處理與分析，最終進行了一系列的檢驗與經(jīng)濟意義分析。圖1技術路線圖一、金融發(fā)展與碳排放的理論分析（一）概念界定1.金融發(fā)展的概念目前為止，學術界尚未對金融發(fā)展做一個明確的定義。早在上世紀六十年代，西方學者便率先研究了金融發(fā)展的相關理論，Goldsmith（1963）指出，金融發(fā)展是一個國家金融結構的變化。Gurley與Shaw（1967）則認為金融發(fā)展是各類金融機構和金融資產(chǎn)的規(guī)模增加。隨著金融行業(yè)的發(fā)展，國內學者也開始了對于金融發(fā)展的研究，白欽先與譚慶華（2006）認為金融發(fā)展是一個對于金融功能的逐步完善和豐富的過程?？偠灾疚膶τ诮鹑诎l(fā)展的認識可以歸納為質與量兩方面。從數(shù)量的角度來看，金融發(fā)展使金融機構的數(shù)量增加、金融市場的規(guī)模擴大以及金融資產(chǎn)的體量變大；從質量的角度來看，金融發(fā)展則指金融結構的不斷完善。2.碳排放的概念在這個發(fā)展迅速的時代，能源是至關重要的存在。不管是工業(yè)還是農(nóng)業(yè)，甚至是人類賴以生存的交通都必須依賴能源才能得以存在。而化石能源就是最主要的能量來源。燃燒化石能源后大量的溫室氣體隨著工業(yè)排放進入了大氣之中，比如臭氧、二氧化碳等氣體。為了避免不必要的誤會和降低理解成本，通常將溫室氣體的排放成為碳排放。相關理論1.金融發(fā)展理論上個世紀的六十年代，西方部分經(jīng)濟學家對于金融發(fā)展開始了研究，也為發(fā)展經(jīng)濟學奠定了基礎。首先是Goldsmith所提出的金融結構論為日后蓬勃發(fā)展的金融發(fā)展的有關理論開辟了道路。隨之Shaw和Mckinnon所提出的金融抑制論與金融深化論又對先前的結構論作出了進一步的解釋說明并且開創(chuàng)了部分新的研究方向，在金融、經(jīng)濟學界造成了較大的反向，推動了日后其他理論的發(fā)展，同時也讓其他學者開始了對于發(fā)展中國家的金融發(fā)展理論的研究。不過對于發(fā)展中國家來說，金融自由化的實現(xiàn)并不是一項容易的進程，于是這又引起了許多學者的再次研究。在1997年，Hellman，Murdock和Stiglitz等人提出了金融約束理論。金融結構論在其1969年所撰寫并發(fā)表的著作《金融結構與金融發(fā)展》中，Goldsmith闡述了金融結構和金融發(fā)展的理論概念進行了較為深入、系統(tǒng)的首次分析。他認為金融結構的變化既是金融發(fā)展的定義，而金融結構是指某個國家的金融機構、工具的種類、變化以及體系。他還通過對上百年內三十余個國家的金融市場數(shù)據(jù)的整理、總結并進行了橫向、縱向的多角度對比后得到了他認為的金融發(fā)展的深層邏輯與循環(huán)規(guī)律，揭示了日后金融結構會將如何變化以及變化幅度。此為金融發(fā)展的初期研究，被后人稱為金融結構階段，為后來的研究建立了理論基礎，也是其他學者進行深入研究的深層依據(jù)。金融抑制論Mckinnon提出金融發(fā)展的程度是與不合理管制、對于利潤率和外匯的過度管控呈負相關的，過度管制會阻礙金融市場正常的發(fā)揮作用，導致存在于利率與匯率供求關系之間的平衡被打破，且這點在發(fā)展中國家中體現(xiàn)得更加明顯。這么做會使一國的經(jīng)濟產(chǎn)生部分不良反應。比如失去平衡的利潤率與匯率會讓配置單位資源所花費的成本上升。與此同時，利率的降低會大幅度地降低公民個人持有貨幣的回報，甚至有可能使收入成為負數(shù)，其結果就是金融中介例如銀行、券商的儲蓄金量降低，從而使外部投融資減少，經(jīng)濟短時停滯。同理，這樣的情況在匯率市場也屢見不鮮。這就是所謂的金融抑制，發(fā)展中國家的儲蓄體系會被其進行制約，對于經(jīng)濟發(fā)展不會起到正面作用。金融深化論Mckinnon與Shaw是率先提出金融深化論的兩位學者，其理論在該學科領域具有一定的代表性質。他們認為只有實地踐行金融深化，完全去除金融抑制，才能夠在發(fā)展中國家達成通貨膨脹的有效管控，保持金融與經(jīng)濟的運行狀況順暢。具體方式為：當局各個分部需要不再超越正常程度范圍的對金融市場進行管控，降低對于利率匯率的干預頻次，使得市場本身發(fā)揮它的作用，并且使利率匯率真正成為所對應供給與需求關系的變換標志。Mckinnon和Shaw指出雖然對于發(fā)展中國家來說，外部資金對國內的經(jīng)濟發(fā)展是至關重要的，但內部儲蓄增長也是經(jīng)濟發(fā)展不可或缺的一部分。一味地壓制金融發(fā)展并不是增加累計貨幣的方式，要想增加投資儲備，加快經(jīng)濟的增長，只有減少抑制程度或放開管制。金融約束論假設當宏觀經(jīng)濟較為穩(wěn)定，通貨膨脹率不顯著升高等條件滿足時，政府可以通過制定關于存款貸款利率、市場準入等方面的金融政策來干預民營企業(yè)的租賃價格。這些金融相關規(guī)定條例會改變租賃價格在金融與生產(chǎn)兩個板塊之中的配比，從而使租金的機會增加，若再同時加以政府鼓勵，則可以強化各個分部門生產(chǎn)投資儲蓄的力量。在這整個流程里，政府應當利用其帶頭力量，并使用恰當?shù)姆绞剑瑏韰f(xié)助銀行等機構營造發(fā)展氛圍，激勵其在其他未曾探索過的板塊進行發(fā)掘，使得金融機構存款量上漲，最終深化金融體系。然而，因為其前提較為難以實現(xiàn)，尤其是在發(fā)展中國家，所以金融約束論也存在部分局限之處。2.碳排放理論Grossman與Krueger兩位經(jīng)濟學家在20世紀的90年代初利用數(shù)學建模的方式對人均收入與環(huán)境之間的關系進行了深入的研究，得到了當一國的居民經(jīng)濟水平較差時，對環(huán)境產(chǎn)生的負面影響是較大的，因為人們對于生產(chǎn)進步的需求是逐漸升高的，他們需要不斷進行創(chuàng)新與生產(chǎn)來改善自己的生活環(huán)境與條件。但隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們經(jīng)濟程度的發(fā)展反而會對環(huán)境中的污染造成改善與凈化的效果。而隨著時間到了1995年，SimonKuznets提出了庫茲涅茨曲線，即環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展程度之間的關系是呈現(xiàn)先強后弱的，也就是“倒U型”。環(huán)境庫茲涅茨假說的內容主要涵蓋了這幾個方面：首先，Grossman和Krueger認為環(huán)境污染程度的評價標準受到經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構的改變以及科技程度的上下這幾個因素影響。其次，碳排放量的大小也會受到人均GDP的影響。因為如果一個國家的收入水平較低，經(jīng)濟發(fā)展較為緩慢，那么人們的生活水平就自然不算理想，他們的主要目標還停留在解決溫飽問題和改善自身生活的事情上，便沒有精力在乎自身行為對于環(huán)境的影響。但如果一個國家的經(jīng)濟水平非常發(fā)達，人們收入普遍較高，那么他們就有精力在能好好生活的前提下去擔心未來環(huán)境污染的問題，于是就會增加在環(huán)境保護上的預算。最后，碳排放量還會因為政府“看得見的手”的管控和市場上自發(fā)的“看不見的手”的自動調整所受到影響。在市場的運行發(fā)展過程中，可能會短暫地出現(xiàn)市場失靈的狀況，此時市場內自發(fā)的力量，即看不見的手會將市場緩慢地帶向正確的方向，與此同時也會將環(huán)境保護的理念帶給各個市場中的參與者，使人們的環(huán)保意識逐漸增強。同樣的，政府如果給予適當?shù)募钫吲c調控手段，也會讓各個個體意識到環(huán)境保護的重要性。（三）金融發(fā)展影響碳排放的理論機制1.金融系統(tǒng)的功能由金融機構與金融市場共同組成的集合體被稱為金融系統(tǒng)。金融系統(tǒng)在學術界被定義的功能有些許差別，本文認為金融系統(tǒng)的功能可以大致分為以下幾種：一是優(yōu)化配置資源效率的功能。金融體系可以將社會上暫時閑置的資金聚集起來，分配給需要使用資金的單位與個體，這樣一來，資金的利用效率便提高了；二是中介功能，即用于結算與付款。金融機構是商品交易中各個個體的中間橋梁，如服務的供給商與消費商?？梢赃x擇各式各樣的金融工具與金融機構進行結算；三是將風險分散化的功能。金融體系使人們在投資時的選擇更加多種多樣，這樣一來，投資者就有更多途徑來分散自己的風險。他們可以通過分配不同資產(chǎn)的配比來規(guī)避風險，從而達到可接受風險范圍內的收益最大化。金融發(fā)展影響碳排放的作用路徑（1）從技術進步的角度來看金融發(fā)展對于碳排放的影響路徑。金融行業(yè)的不斷發(fā)展會為經(jīng)濟增長帶來持續(xù)動力。在經(jīng)濟發(fā)展的早期，金融行業(yè)內的銀行類金融機構會通過宏觀政策調控、出臺新的文件等方式對金融市場進行調整，從而實現(xiàn)對科研機構、科研項目的資金支持，使得科學技術快速發(fā)展，為后續(xù)的發(fā)展奠定了基礎。在經(jīng)濟發(fā)展到一定程度后，金融機構也得到了一定的發(fā)展，于是能夠以更大力度去支持科學研究產(chǎn)業(yè)。同時科研領域由于得到了長期高速的發(fā)展，也已經(jīng)存在一定的技術積累，更便于達成科研成果。高水平的科技可以帶來更加先進的節(jié)能減排技術，從而能以更加環(huán)保的能源生產(chǎn)方式替代碳排放。首先，金融發(fā)展能從以下幾點角度影響技術進步：第一，金融行業(yè)可以將社會閑散資金聚集起來進行再分配，從而提高資源利用效率。金融機構不斷地聚集閑置資金，并將其源源不斷地提供給需要使用資金的單位，使得金融市場上的交易與租賃效率變高，也就是使間接融資更加高效與成熟。有了更先進的間接融資途徑，各個企業(yè)能夠以更快的速度獲取資金，也就能發(fā)展得更快。同時，企業(yè)在不斷地更新迭代過程中始終保持優(yōu)勝劣汰的原則，從而被篩選出來的企業(yè)都是優(yōu)秀的企業(yè)，只有擁有適合市場的新理念，才能在激烈的市場競爭中存活下來，而那些觀念落后的企業(yè)終將會被市場淘汰。這樣一來，存活下來的企業(yè)會更加重視技術創(chuàng)新，所以金融發(fā)展能夠助力企業(yè)的技術進步；第二，金融發(fā)展能夠通過吸引外商直接投資（FDI）來促進技術進步。通常來說，F(xiàn)DI只會給予經(jīng)濟與技術較為發(fā)達的地區(qū)、企業(yè)投資，所以為了得到FDI，無數(shù)地區(qū)與企業(yè)會不斷向上攀爬，來獲取更高的技術水平與經(jīng)濟水平。隨后，技術進步又能通過以下途徑來影響碳排放：第一，能源利用的效率能夠隨著技術進步而提高。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，企業(yè)的技術水平也逐漸提升，于是企業(yè)就有更加先進的技術方式來進行生產(chǎn)工作。通過高效的生產(chǎn)技術，企業(yè)能夠利用更少的能源來制造與原來相同數(shù)量與質量的產(chǎn)品，從而降低了高耗能材料的消耗，進而降低了碳排放量。第二，技術進步能加快新能源對傳統(tǒng)能源的替代，從而使能源消耗結構更加合理。有了更先進的技術水平，國家能夠大力推動新能源、清潔能源的研發(fā)與使用，于是就有更多的傳統(tǒng)能源被新能源替代，從而我國的能源消費結構中潔凈能源占比更大，進而產(chǎn)生的碳排放就會降低。（2）從產(chǎn)業(yè)結構的角度來看金融發(fā)展對于碳排放的影響路徑。金融行業(yè)能夠通過吸收暫時閑置的資金，并將其投入到社會上最需要的地方去。而金融機構的資金流向也會引起一定的發(fā)展趨勢，因為銀行等金融機構會選擇未來發(fā)展前景良好、國家有政策優(yōu)惠的產(chǎn)業(yè)進行投資，從而會改變產(chǎn)業(yè)結構。隨后，產(chǎn)業(yè)結構的改變就會一定程度上導致碳排放的量變。通過長時間的資金支持，金融機構能夠使各個不同的產(chǎn)業(yè)獲得資金，并使得產(chǎn)業(yè)結構不斷地優(yōu)化，更加合理。若某地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)占比過重，在不斷優(yōu)化過程中，勢必會降低第二產(chǎn)業(yè)的比重，相對地，第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的比重就上升了。而第二產(chǎn)業(yè)是消耗能源最多的產(chǎn)業(yè)，所以它的比重降低會帶來大幅度的能源消耗降低，從而引起碳排放的減少。（3）從總量擴張效應的角度來看金融發(fā)展對于碳排放的影響路徑。金融發(fā)展將促進實體經(jīng)濟的體量提升，導致兩方面的擴張效應。其一就是越來越多的工廠的產(chǎn)生。對于實體經(jīng)濟來說，工廠是其重要的固有資產(chǎn)，興建工廠無疑是其擴大規(guī)模的重要手段之一，而工廠通過不斷地生產(chǎn)產(chǎn)品、運作，產(chǎn)生大量的排放物，其中就包含大量的二氧化碳等溫室氣體。其二，隨著金融發(fā)展的進程加大，技術的逐漸成熟，工廠的體量與效率也會加大，每個工廠在單位時間內所生產(chǎn)的商品數(shù)量增加，運作所消耗的能量也會增加，從而就會產(chǎn)生更多的二氧化碳，于是從這兩個角度來看金融發(fā)展可能會加劇碳排放量。（四）假設的提出根據(jù)前文所述，我國金融發(fā)展水平可能通過數(shù)種方式與路徑來對碳排放量進行影響，且對其影響方式多種多樣，在當今時代背景下，國家號召低碳減排，習總書記提出要在保護環(huán)境的前提下發(fā)展經(jīng)濟，故如今的各種產(chǎn)業(yè)目標均基于節(jié)能減排的大目標而實施，可見金融行業(yè)向著碳減排的方向發(fā)展是當今的主流思潮。在這樣的前提下，本文假設隨著金融發(fā)展水平的提升，碳排放量會下降。二、金融發(fā)展對碳排放影響的實證分析（一）數(shù)據(jù)的選取和模型的建立1.變量的選取根據(jù)我國發(fā)展現(xiàn)狀，本文就中國的金融發(fā)展狀況對碳排放量的影響進行研究，并主要選取以下變量：（1）被解釋變量人均二氧化碳排放量（PC）：本文將從金融發(fā)展水平、經(jīng)濟發(fā)展程度、能源消費強度這幾個角度作為變量來研究我國金融發(fā)展等相關因素對碳排放量有著怎樣的影響。（2）解釋變量金融相關率（fir）：由于對于金融發(fā)展程度的衡量是很多維度的，無法做到進行詳盡全面的描述，故本文從金融發(fā)展規(guī)模的角度出發(fā)，代表金融發(fā)展水平。本文將用金融相關率作為衡量金融發(fā)展規(guī)模的重要指標，而金融發(fā)展規(guī)模從一定程度上也能反映某國家或地區(qū)的貨幣化程度。金融機構能為當?shù)貙嶓w經(jīng)濟提供多少經(jīng)濟支援取決于金融發(fā)展規(guī)模的大小，金融發(fā)展規(guī)模越大，金融機構就能提供越多的支持。同時，金融發(fā)展規(guī)模也決定了金融機構的投資方向，進而影響碳排放量。所以本文認為金融相關率是衡量碳排放的重要因素。并且本文將用存款余額與貸款余額的比例作為金融相關率的計算方法。其他控制變量地區(qū)開放程度（open）：用我國的進出口總額與GDP的比值來代表開放程度，隨著經(jīng)濟逐漸發(fā)展，我國貿易開放程度也隨之深化，貿易的開放會導致進出口額的增加，隨之帶動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平，最終影響碳排放量，故本文將地區(qū)開放程度列入考慮范圍內。產(chǎn)業(yè)結構（str）：由前文所述可知，碳排放的最主要來源是第二產(chǎn)業(yè)的工業(yè)排放所帶來的，所以隨著產(chǎn)業(yè)結構的變化，碳排放的體量也會隨之改變，本文將第二產(chǎn)業(yè)每年的增加值與國內生產(chǎn)總值進行比較，得到了第二產(chǎn)業(yè)增加值占有多少比例的國內生產(chǎn)總值，用來衡量其對碳排放的影響程度。技術進步（tech）：隨著技術進步，新的科技能夠產(chǎn)生新的能量來源，用來代替?zhèn)鹘y(tǒng)能源，這些新的潔凈能源可以大大減少其排放物中含有的二氧化碳，從而對碳減排作出貢獻。故本文將技術進步列為碳排放量改變的另一因素，用每年專利獲批數(shù)量與年末總人口數(shù)之比作為衡量指標。外資直接投資（fdi）：外商投資會增加碳排放量是一種常見的理論假說，被稱為“人類對天堂的污染假說”，但學術界對于這種假說目前還沒有達成統(tǒng)一的共識，有的學者認為恰好相反，外商投資可能會通過影響技術水平的途徑反而改善碳排放強度，最終達成碳減排的目的。為了探究其真實性，本文同樣將外資直接投資列入考慮范圍內，探究其對于碳排放量的影響，用全國外商直接投資與國內生產(chǎn)總值之比進行衡量。2.數(shù)據(jù)來源用于數(shù)據(jù)的可得性，和中國的發(fā)展階段性的特質，本文實證分析部分提取的樣本數(shù)據(jù)為2000-2019年間20年的年度數(shù)據(jù)。碳排放數(shù)據(jù)的來源由于沒有公開的標準定義的碳排放規(guī)模數(shù)值可以現(xiàn)成使用，故需要經(jīng)過一定的計算才能得到。本文借鑒王峰等（2010）的研究，使用IPCCIPCC是世界氣象組織和聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署與1988年建立的政府間氣候變化專門委員會的縮寫。IPCC是世界氣象組織和聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署與1988年建立的政府間氣候變化專門委員會的縮寫。CO2=Ei×NCVi×CEFi其中，CO2表示每年中國碳排放的總量，本文將二氧化碳排放來源定義為如下7種：煤炭、煤油、汽油、焦炭、柴油、天然氣以及燃料油；Ei表示中國每年序號為i的能源的消費量，具體數(shù)值可以通過《國家能源統(tǒng)計年鑒》找到；NCVi表示每千克特定能源在使用過后所產(chǎn)生的熱量，利用該數(shù)值可以將各種其他能源轉化為標準煤炭來計算；CEFi為序號為i的能源的碳排放因子。金融相關率的計算過程FIR是金融資產(chǎn)總額占據(jù)國民財富的比重，由于數(shù)據(jù)的可得性限制，本文借鑒張成思等（2013）提出的方式，使用金融機構存款余額與金融機構貸款余額之和與GDP之比作為FIR的近似量。其他控制變量的數(shù)據(jù)來源我國的進出口總額、外資直接投資額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、GDP、能源消費總量、年末人口總數(shù)均可以在《國家統(tǒng)計年鑒》、《國家能源統(tǒng)計年鑒》中查詢到數(shù)據(jù)。將得到的數(shù)據(jù)導入STATA中，在將數(shù)據(jù)定義為面板數(shù)據(jù)后，輸入產(chǎn)生描述性統(tǒng)計的命令，得到各個變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。表1Decriptivestatistics(1)(2)(3)(4)(5)VARIABLESNmeansdminmaxyear202,0105.9162,0002,019PC205.8291.8642.6867.856FIR202.8390.4092.2263.507OPEN200.4560.1060.3200.642STR200.4420.02910.3860.476TECH206.7435.7150.83118.38FDI202.8531.2271.4005.919表1呈現(xiàn)的是本文各個變量原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結果分析表。首先不難看出，我國在2000至2019這20年間，人均二氧化碳的排放量由2.7噸/人增長至了7.9噸/人，這其中有著相當之大的差距，說明我國近年來由于高速的經(jīng)濟發(fā)展而加快能源消耗所導致的碳排放增加量是一個不可忽視的數(shù)目。而人均碳排放量在這20年間的平均數(shù)為5.8噸/人，更加接近最大值，說明我國近年來能源消耗量增長速度進一步加快，暫時沒有下降的趨勢，這反映出了一個信號，即我國在實現(xiàn)碳減排的道路上還有非常龐大的進步空間，也給了本文更多的分析動因與空間。其次，通過觀察金融相關率fir的描述性統(tǒng)計可以看出，我國20年來的金融相關率一直處于增長狀態(tài)，說明中國金融水平一直在穩(wěn)固升高，金融規(guī)模逐漸增大，慢慢躋身金融大國的行列。同時，金融相關率的標準差sd為0.409，說明金融相關率在20年間沒有太大的波動，一直處于穩(wěn)定上升的狀況，進而反映了我國金融規(guī)模增速平穩(wěn)，短期內不會有太大的波動。最后，本文的四個其他控制變量：地區(qū)開放程度open、產(chǎn)業(yè)結構str、技術水平tech和外資直接投資fdi在20年間均呈現(xiàn)平穩(wěn)變化的趨勢，其中技術水平tech在二十年間變化最大，方差高達5.7，可見我國技術水平發(fā)展之迅速。模型設定Ehrlich與Holden與1971年發(fā)明了IPAT模型，用于研究環(huán)境的影響壓力，他們認為主要有三個因素會影響環(huán)境，及人口數(shù)量、技術發(fā)展水平以及財富量。后來，Dietz與Rosa在1994年優(yōu)化了IPAT模型，將這三個變量變?yōu)榱穗S機回歸影響模型，即STIRPAT模型，其表達式如下：I然而在實際應用過程中學術界一般使用其對數(shù)形式，即：ln其中，I代表環(huán)境壓力，A為財富量，P為當?shù)厝丝跀?shù)，T為技術水平，bcd分別代表影響PAT的彈性系數(shù)，e為隨機誤差項。本文根據(jù)STIRPAT模型，將金融發(fā)展程度、地區(qū)開放程度、能源消耗程度以及人口數(shù)量作為影響碳排放的各個因素，即將碳排放作為因變量，金融發(fā)展程度作為自變量，且由FIR，即金融相關率來反映，將人口數(shù)量、地區(qū)開放程度、能源消耗強度作為控制變量。其中著重研究的是碳排放量是如何由金融發(fā)展水平來影響的，所以本文將模型修改為如下形式：ln其中，PC代表人均碳排放量，fir代表金融相關率，open代表我國開放指數(shù)，str代表我國第二產(chǎn)業(yè)結構變化比例，tech代表技術水平，fdi代表外資直接投資，t代表年份。（二）數(shù)據(jù)模型的檢驗與回歸分析1.相關性檢驗分析為了探究二氧化碳排放量、金融相關率、地區(qū)開放程度、能源消耗強度、人口之間的相關性，本文在stata中運行了相關性分析，并得到了表2。表2相關性檢驗lnPClnFIRlnOPENlnSTRlnTECHlnFDIlnPC1lnFIR0.814***1lnOPEN-0.299-0.652***1lnSTR-0.463**-0.829***0.876***1lnTECH0.953***0.917***-0.549**-0.689***1lnFDI-0.938***-0.921***0.521**0.717***-0.981***1表2表示了本文各個自變量的相關性，首先可以發(fā)現(xiàn)因變量碳排放程度lnPC與各個自變量之間的相關性都較為顯著，雖然碳排放量lnPC與地區(qū)開放程度lnopen之間的相關性相對較弱，但考慮到地區(qū)開放程度lnopen為控制變量之一，不是主要解釋變量，故作保留處理。其次，各個自變量之間相關度均在可接受范圍。其中的金融相關率lnfir與技術水平lntech和外資直接投資lnfdi之間的相關度略高，但考慮到金融相關率lnfir是需要主要分析的解釋變量，而技術水平lntech和外資直接投資lnfdi是控制變量，起次要的解釋說明作用，故也做保留處理。綜上，該STIRPAT改進模型中各個變量間的相關性均符合本文實驗目的，可以進行使用。其次，相關性檢驗反映了本文主要的解釋變量金融相關率lnfir與被解釋變量二氧化碳排放量lnPC之間的強相關屬性，即當金融發(fā)展程度提高時，二氧化碳的排放量也能在誤差1%內的情況下顯著增加，說明金融發(fā)展水平與二氧化碳排放量呈正相關，給予了本文進一步探究的方向。最后，不難發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)變量之間的顯著水平都為在誤差在1%內的接受范圍內顯著，也就是非常顯著，可以知道在自變量變化時，因變量會顯著變化，從而代表本文變量選取的妥當性。多元回歸分析使用STATA軟件對本文所建立的STIRPAT改進模型進行多元回歸分析，得到表3、表4。表3多元回歸分析(1)VARIABLESlnPClnFIR0.236***(0.99)lnOPEN0.097***(0.82)lnSTR2.086***(3.79)lnTECH0.262***(4.05)lnFDI-0.382**(-2.34)Constant3.230***(6.62)Observations20R-squared0.991Ftest0r2_a0.988F302.5t-statisticsinparentheses**p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表4多元回歸分析面板由表可知，本文得到了金融相關率的系數(shù)0.236、地區(qū)開放程度open的相關系數(shù)0.097、產(chǎn)業(yè)結構str的相關系數(shù)2.086、技術水平的相關系數(shù)0.262以及外資直接投資的相關系數(shù)－0.382。這樣一來，可得如下方程：ln其經(jīng)濟意義為，在其他條件不變的情況下，當金融相關率的對數(shù)提高一個單位的水平時，人均碳排放量的對數(shù)會增加0.236個單位數(shù)量，說明從金融規(guī)模的角度來看，金融發(fā)展程度與碳排放量是呈正相關的，也就是說金融發(fā)展會促進人均碳排放量的增加。同樣的，在其他條件不變時，地區(qū)開放程度、產(chǎn)業(yè)結構、技術水平與外資直接投資的對數(shù)變化一個單位時，人均碳排放量的對數(shù)分別變化正向0.097、正向2.086、正向0.262與負向0.382個單位，這說明地區(qū)開放程度提升、第二產(chǎn)業(yè)占比增加、技術水平的提升均會導致碳排放量的增加，而外資直接投資的增加則會導致碳排放的減少，說明前文所述的外資投資會對碳排放造成的兩種效應中后者在本文中成立。從該結果可以看出，目前為止，我國的金融發(fā)展與人均碳排放量是符合“環(huán)境庫茲涅茨”曲線的，也就是說在我國目前的發(fā)展現(xiàn)狀下，金融發(fā)展不但不會減少碳排放量，反而會增加碳排放數(shù)量，故否定假設。為什么會出現(xiàn)這樣的結果呢？本文認為有以下原因，首先金融發(fā)展對于碳排放的影響是兩方面的，如前文所述，其一是通過影響技術水平的方式來間接影響碳排放，技術水平提升后，有更先進的能源消耗方式，于是便降低了單位人口的能耗，此外，技術水平的提高還能夠提供更多替代能源來代替原有的傳統(tǒng)能源，這些新的潔凈能源可以產(chǎn)生更少的二氧化碳。其二是金融發(fā)展通過改變產(chǎn)業(yè)結構的方式來改變碳排放，也就是說，隨著金融發(fā)展，各個產(chǎn)業(yè)的占比會隨之變化，由于第二產(chǎn)業(yè)所產(chǎn)生的碳排放是最多的，所以當?shù)诙a(chǎn)業(yè)比例變化時，整體的碳排放量可能也會變化。其三是總量擴張，即金融發(fā)展帶動了經(jīng)濟發(fā)展，進而使得總體生產(chǎn)量擴大，導致碳排放的增加。本文認為我國之所以金融發(fā)展會促進碳排放量是因為擴張效應大于了技術效應，導致碳排放隨著金融發(fā)展的進步而增加。三、關于金融發(fā)展與碳排放的對策建議通過本文的理論分析與實證分析，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對于碳排放有著促進的作用，針對金融發(fā)展對碳排放的作用路徑與中國的實際情況，本文提出如下幾點建議：（一）加強對技術進步的金融支持，改良供給路徑正如習總書記所說，我國的金融發(fā)展不能只顧金山銀山，要向著綠水青山的方向發(fā)展才會是長遠之計。特別是對于中國這類工業(yè)大國來說，金融機構更不能一味地將眼光放在高能耗產(chǎn)業(yè)上，如山西省的煤礦業(yè)、河北省的工業(yè)上，這樣會更加使得傳統(tǒng)工業(yè)在我國發(fā)展規(guī)模繼續(xù)擴張，導致高耗能產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量增加，給我國碳排放強度施加更大的壓力。反而，銀行等金融機構應當將注意力更多的放在中小企業(yè)、科技企業(yè)上，促進新技術的誕生，優(yōu)化煤炭使用路徑，改良供給路線。首先，應當大力支持煤炭燃燒路徑重組項目、天然氣開發(fā)項目、焦炭深度加工等項目的融資行為。由于行業(yè)的特殊性，能源改良相關行業(yè)的研發(fā)周期較長，資金需求量較大，特別是前期投入巨大，認知度較低，所以銀行等金融機構一般不愿意向能源改良項目提供貸款或融資，但隨著我國迅速發(fā)展，在提倡資源型經(jīng)濟發(fā)展轉型的今天，國家大力支持金融機構向能源改良相關行業(yè)提供支持，使更多新的能源處理方案得以面世，為社會帶來巨大的潛在財富。其次，應充分利用中國現(xiàn)有煤炭交易平臺，使能源的運輸更加便利，經(jīng)濟損失也更加少，為能源行業(yè)帶來部分潛在的收入。最后，金融機構應對能源行業(yè)中小企業(yè)融資提供便利。中小企業(yè)要想取得階段性研究成果上的成功，就必須依托于資金的支持，而中小企業(yè)往往在金融機構面前不是最好的選擇，故金融機構在投資中小企業(yè)是較為保守。本文認為，應該降低篩選標準，將更多優(yōu)質中小企業(yè)納入投資范圍內，吸引更多具有創(chuàng)新精神的企業(yè)家對能源改良相關行業(yè)作出貢獻。（二）推動金融機構改革與金融市場規(guī)模的擴大就目前的金融結構來說，應當從低碳的角度出發(fā)，去不斷發(fā)展能源改良相關項目，創(chuàng)造更多低碳相關產(chǎn)業(yè)鏈與服務，從而擴大金融規(guī)模，增加金融機構數(shù)量，為低碳經(jīng)濟提供更大支持。中國在過去的幾十年間從過去的樣子發(fā)展到今天的大國，富足的煤炭等資源必然在其中起到了重要的作用，為中國的實體經(jīng)濟提供了大量的能源與資金支持，使中國的發(fā)展速度居高不下。但隨著全球變暖形勢愈發(fā)嚴重，新能源當?shù)赖臅r代到來，傳統(tǒng)能源經(jīng)濟陷入瓶頸期也是中國必將面對的挑戰(zhàn)。中國要想在保持新能源技術上的領先的前提下同時發(fā)展好現(xiàn)存的傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)，金融機構就需要進行一定的革新，順應時代潮流的發(fā)展路徑。其中，對于傳統(tǒng)的存貸款模式，本文認為金融機構需要從中逐漸脫離出來，不可拘泥于這一種發(fā)展模式，應該創(chuàng)造更多新的中間業(yè)務、產(chǎn)品服務等，將更多資源投入到產(chǎn)品研發(fā)、創(chuàng)新創(chuàng)造中去。需要將金融與低碳相組合，為低碳經(jīng)濟量身定做金融產(chǎn)品，如煤炭相關期貨、債券、保險等金融產(chǎn)品，以及綠色貸款、天氣相關衍生品等。最后，還應設立低碳研究評估機構，加大對低碳排放發(fā)展的支持。（三）推動產(chǎn)業(yè)結構改良，加大支持綠色金融發(fā)展我國第二產(chǎn)業(yè)增加量逐年遞增，隨之而來的便是對環(huán)境的壓力也逐年增加，要想走長遠發(fā)展的道路，就需要對當前產(chǎn)業(yè)結構進行一定的優(yōu)化，并加強綠色金融的發(fā)展進程。首先，金融機構需要對傳統(tǒng)能源行業(yè)的轉型提供資金支持。對于那些能耗高，污染多的企業(yè)來說，實現(xiàn)向新型企業(yè)的轉型實屬不易，依靠自身的財富積累很難短時間內達成目標。金融機構憑借自身的資源密集特性，能夠最大程度上對老舊企業(yè)提供幫助，實現(xiàn)迅速產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化，排放路徑重組等能源改良項目。這樣一來，工廠與能源企業(yè)對城市的污染有望大大減小，政府也能有更多的財力物力精力去治理其他碳排放污染，使得我國的環(huán)境壓力慢慢下降。與此同時，金融行業(yè)也可以加大對于貸款的引導力度，將綠色貸款導向第三產(chǎn)業(yè)。由于第三產(chǎn)業(yè)的碳排放量低，消耗資源少，產(chǎn)生污染少，他們的發(fā)展能夠有效緩解中國環(huán)境壓力，所以大力引導綠色貸款流向低碳產(chǎn)業(yè)能夠助力早日實現(xiàn)碳減排的目標。四、結論與展望（一）主要結論本文主要基于STIRPAT變化模型，通過相關金融發(fā)展理論、碳排放理論對于金融發(fā)展對碳排放的影響路徑及效果進行研究，并且深入地分析了其影響機制。首先，本文對學術界其他學者的探究進行了總結，提出了問題，隨后通過相關理論分析了金融發(fā)展是如何通過影響技術水平、產(chǎn)業(yè)結構來影響碳排放水平的，提出了金融發(fā)展水平與碳排放量呈負相關的假設，最后通過數(shù)學建模實證分析的方式探究了金融發(fā)展與碳排放之間的真實數(shù)量關系，并得到了相應的結論，否定了假設。首先，通過理論分析可知，金融可以從三個方面影響碳排放的數(shù)量。其一是金融發(fā)展通過促進技術進步可以使碳排放量減少。金融發(fā)展程度提升會使金融機構擁有更大的體量與資源，從而他們就可以擁有更大的能力去投資科技行業(yè)的發(fā)展，于是隨著越來越多的新興技術的面世，一部分的傳統(tǒng)碳排放可以被優(yōu)化，從而產(chǎn)生更少的污染，另一部分的傳統(tǒng)碳排放可能被新能源或潔凈能源所替代，也會產(chǎn)生更少的碳排放。于是金融發(fā)展就能夠一定程度上減少碳排放量。其二是金融發(fā)展會通過影響產(chǎn)業(yè)結構的方式影響碳排放量。由于金融機構的投資會造成發(fā)展指向效應，從而改變產(chǎn)業(yè)的結構，又因為第二產(chǎn)業(yè)的碳排放量位居第一，所以第二產(chǎn)業(yè)的份額變化會引起碳排放量變化。所以金融發(fā)展可能會通過影響第二產(chǎn)業(yè)的占比來改變碳排放量。其三是金融發(fā)展可能會通過加大實體經(jīng)濟規(guī)模來增加碳排放。金融發(fā)展將促進實體經(jīng)濟的體量提升，導致越來越多的工廠的產(chǎn)生。工廠通過不斷地生產(chǎn)產(chǎn)品、運作，產(chǎn)生大量的排放物，其中就包含大量的二氧化碳等溫室氣體。隨著金融發(fā)展的進程加大，工廠的總量也會加大，從而就會產(chǎn)生更多的二氧化碳，于是金融發(fā)展可能會加劇碳排放量。隨后，本文通過實證分析得出，金融發(fā)展會使碳排放增加。本文先通過對收集起來的數(shù)據(jù)進行分析，判斷了我國碳排放與金融發(fā)展水平的現(xiàn)狀，隨后通過STIRPAT變化模型進行了相關性檢驗、回歸分析，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平與碳排放量在百分之一的誤差水平下顯著正相關，于是得出結論，金融發(fā)展對于現(xiàn)階段的中國來說，會增加人均碳排放量。最后，本文推測之所以金融發(fā)展會與碳排放成正相關，假設不成立是因為如下原因。我國目前的金融發(fā)展水平還不足以使技術進步效應程度大于總量擴大效應程度，于是金融發(fā)展對實體經(jīng)濟整體體量的擴大作出的貢獻要大于對技術水平進步作出的貢獻。因此在一單位金融發(fā)展水平增加時，人均碳排放量也會隨之增加。（二）研究展望本文通過構建數(shù)學模型，利用二氧化碳相關數(shù)據(jù)進行計算，得到人均碳排放量來對金融發(fā)展與碳排放之間的關系進行了研究，在數(shù)據(jù)的選取上更新了其他學者所選用的數(shù)據(jù)，且創(chuàng)新構建了獨特的模型。但由于數(shù)據(jù)的可得性限制與數(shù)學計量知識體系限制，本文尚且存在以下局限，存在部分擴展統(tǒng)建：本文對于金融發(fā)展的衡量變量選取較為單一，由于金融發(fā)展是一個多維度的指標，可以從很多角度來選取變量進行分析，本文只分析了金融規(guī)模視角下的金融發(fā)展與碳排放的關系，缺乏對于其他維度的分析，對于其他維度的金融發(fā)展相關指數(shù)與碳排放之間的關系將會是對本文的重要補充。本文所選取的數(shù)據(jù)樣本較少，只選取了中國二十年來的國家級數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)較難獲取，若日后有能力也有資源再次進行更加詳盡地分析，將會選取省級面板數(shù)據(jù)進行分析，將數(shù)據(jù)量擴張到三位數(shù)級別，從而可以得到更加具有說服力、共線性更低的數(shù)據(jù)模型。本文的理論分析部分的完整性還有提升的空間，由于學術界對于金融發(fā)展是怎樣影響碳排放的說法不盡相同，本文只選取了其中的三種路徑，若存在更多其他的影響路徑將會是對本文的重要補充，使本文的描述更加具有邏輯性

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