低碳视角下的绿色金融支持体系构建研究-低碳经济.docx

低碳视角下的绿色金融支持体系构建研究低碳经济论文导读:：低碳经济时代与企业低碳营销。低碳视角下的绿色金融支持体系构建研究。论文关键词：碳排放，低碳经济，绿色金融改革开放以来，我国经济在取得突飞猛进发展的同时也给我们带来了能源耗竭、碳排放增加、气候变暖等问题。如何兼顾经济发展与节能减排，是一个值得深思的问题。要想解决这个问题，首先要对我国碳排放与经济增长之间关系进行研究。王忠英（2006）对我国GDP的增长与CO2排放量的关系进行了分析，认为二者存在明显的相关性；宋涛（2007）对我国人均CO2排放量与人均GDP之间的关系进行了实证研究，发现两者存在长期的协整关系；王琛（2009）对我国人均CO2排放量与人均GDP之间的关系进行了研究，得出1978-1996年人均CO2排放量随着人均GDP增长持续增加，1997-2001年人均CO2排放量呈微弱下降趋势，2001-2006年人均CO2排放量随着人均GDP的大幅增加而有所恶化。本文在这些研究的基础上，进一步运用计量方法对我国1980-2008年碳排放与经济增长相关性进行实证研究，并对实证结果进行剖析，以期为实现经济发展与节能减排兼顾的目标寻求最优路径。一﹑碳排放与经济增长关联性的实证研究（一）指标选取与数据来源为对我国碳排放与经济增长相关性进行研究，考虑到数据的可得性，选取GDP代表经济增长低碳经济，选取化石燃料CO2排放代表碳排放；选取1980-2008年的数据，数据来源于《中国统计年鉴》（1981-2009年）和美国能源信息署（EIA）公布的我国1980-2008年的CO2排放量[1]。（二）模型构建与计量检验以碳排放（CF）为被解释变量，国内生产总值（GDP）为解释变量，建立碳排放与经济增长相关联的计量模型：1.单位根检验在回归分析之前首先对所选取的时间序列数据进行单位根检验，考察时间序列数据是否平稳，如果时间序列数据是非平稳的就不能进行回归分析，否则很可能会出现伪回归现象。本文采用ADF检验法，根据数据特征，选取带常数项和趋势项的模型，对两时间序列CF和GDP进行平稳性检验，检验结果见表1论文发表。表1：ADF检验结果时间序列ADF统计量临界值结论CF-1.413776-3.587527不平稳GDP2.348387-3.612199不平稳CF-2.505462-3.587527不平稳GDP-1.714959-3.644963不平稳CF-5.352859-3.595026平稳GDP-4.025365-3.603202平稳注：临界值是5%显著性水平下的结果。由表1的检验结果可知，在5%的显著性水平下，CF序列﹑GDP序列和它们的一阶差分序列都存在单位根，是不平稳的，而他们的二阶差分序列不具有单位根，是平稳的，由此可以确定CF序列和GDP序列都是二阶单整序列。2.协整检验由单位根检验可知，两变量都是二阶单整的，符合协整检验的条件，可以用Engle-Granger两步法检验两变量之间的协整关系，考察两变量之间是否存在一种长期稳定的均衡关。第一步利用协整回归模型进行回归，得到残差序列，第二步对残差序列进行ADF平稳性检验，检验结果见表2。表2：残差序列ADF检验结果ADF统计量显著性水平临界值P值-3.9158891%-2.6648530.00045%-1.95568110%-1.608793注：由于残差序列无明显趋势且均值为零，因此检验模型不带常数和趋势项。由表2的检验结果可以看出，残差序列在1%显著性水平下的临界值都小于ADF统计量的值，拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定残差序列是平稳序列低碳经济，两变量之间存在长期稳定的均衡关系。3.格兰杰因果关系检验通过协整检验发现我国碳排放与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系，但这种关系是否构成因果关系，即是碳排放的多少影响了经济增长，还是经济增长导致了碳排放的变化，或者是双方交互影响，还需要进行格兰杰因果关系检验，以确定它们之间的因果关系。根据AIC和SC准则确定最优滞后阶数为5，对时间序列CF、GDP进行格兰杰因果关系检验，检验结果见表3。表3：格兰杰因果关系检验结果Granger因果性F统计量P值结论GDPdoesnotGrangerCauseCF3.735780.0257拒绝CFdoesnotGrangerCauseGDP4.219590.0169拒绝由表3的检验结果可知，在5%的显著性水平下，可以得到同时拒绝“GDP不是CF的格兰杰原因”和“CF不是GDP的格兰杰原因”的结论，即两时间序列CF、GDP之间存在双向因果关系。4.回归分析通过以上检验可以看出，回归模型的设定是正确的，不存在伪回归现象，因此可以对模型进行回归分析，利用Eviews6.0软件得到回归模型如下：t=(19.43012)（21.75337），=