可持续金融与非可持续金融对环境可持续性的影响——基于OECD经济体的实证证据

《Financial Innovation》：Sustainable finance versus non-sustainable finance and environmental sustainability: evidence from selected OECD economies

　　

本研究旨在利用2012年至2023年OECD国家的数据，检验可持续金融与非可持续金融在环境可持续性中的作用。令人惊讶的是，数据特征为选择合适的估计量集提供了明确指导。例如，所有变量均为一阶单整，这迫使本研究采用约翰逊协整方法。此外，为解决横截面依赖和序列相关问题，本研究采用了Driscoll-Kraay标准误估计量。本研究将全要素生产率（total factor productivity）、城市化、技术（包括信息与通信技术（information & communication technology，ICT）和人工智能（artificial intelligence，AI））、绿色创新（green innovation）、公私合作伙伴关系（public-private partnerships，PPPs）、可持续金融（sustainable finance，SF）和非可持续金融（non-sustainable finance，NSF）作为环境决定因素。所得结果对特定国家而言仍具吸引力。例如，结果显示全要素生产率、城市化和绿色创新与碳排放呈负相关。此外，信息与通信技术、人工智能和公私合作伙伴关系加剧了排放。同样，可持续金融（包括绿色债券（green bonds）和绿色外国直接投资（green foreign direct investment））在解决环境问题方面发挥着重要作用。相比之下，非可持续金融增加了排放，但金融稳定性和金融效率除外。此外，本研究揭示了可持续金融对公私合作伙伴关系和绿色创新的适度效应，但这并不支持可持续发展主题。关于环境代理变量（包括CO2排放、生态足迹（ecological footprint）和承载能力因子（load capacity factor））的异质性视角产生了令人敬畏的结果。最后，跨国分析描述了在所提出主题下的引人入胜的结果。基于这些结果，本研究为短期内实现清洁和绿色目标提供了重要的启示。

论文解读：可持续金融与非可持续金融对环境可持续性的影响——基于OECD经济体的实证证据

一、研究背景与研究问题

近年来，全球气温急剧上升已成为人类面临的严重威胁。各国政府引入了多项工具应对生态问题，包括联合国可持续发展目标（SDGs）、巴黎协定和京都议定书，旨在到2050年实现碳中和。气候研究者通常将人为活动的增加归咎为气候变化的重要原因，但往往忽略了金融的角色。在此背景下，全球出现了两种截然不同的金融形式：可持续金融（sustainable finance，SF）和非可持续金融（non-sustainable finance，NSF）。政策分析师认为金融是能够解决环境问题的真实因素，但现有实证文献中存在一个明显空白：实践者尚未将两种金融情景纳入同一框架进行考量。这种模糊性成为政策制定者的首要问题，因为可持续金融与非可持续金融之间存在权衡取舍。在许多国家，绿色债券（green bonds）的溢出效应可能被同时进行的、根植于高排放行为的非可持续金融配置所抵消。

因此，本研究旨在揭示这两种金融力量在环境可持续性方面的隐藏响应，通过提供实证证据来量化将可持续金融纳入日常经济活动是否能显著改善环境质量，从而克服非可持续金融在特定经济体中的作用。具体而言，本研究提出了三个核心研究问题：第一，非可持续金融机构如何通过资金分配和金融政策激励推动高碳排放？第二，可持续金融如何通过高效资源配置和政策激励实现低排放？第三，可持续金融在公私合作伙伴关系（public-private partnerships，PPPs）、绿色创新（green innovation）与可持续性之间是否存在调节作用？

二、研究方法与关键技术

本研究选取了比利时、丹麦、芬兰、法国、德国、爱尔兰、意大利、荷兰和西班牙等九个OECD经济体作为研究对象，时间跨度为2012年至2023年。由于所有变量均为一阶单整，研究人员采用约翰逊协整（Johnson cointegration）方法进行分析。为解决横截面依赖和序列相关问题，研究人员进一步采用了Driscoll-Kraay标准误（Driscoll-Kraay Standard Error，DK-SE）估计量。此外，研究人员还应用了完全修正普通最小二乘法（fully modified ordinary least squares，FMOLS）和动态普通最小二乘法（dynamic OLS，DOLS）作为稳健性检验。数据来源包括世界发展指标（World Development Indicators，WDI）、全球足迹数据库（Global Footprint Data Bank）、我们的世界数据（Our World in Data，OWD）、国际货币基金组织（International Monetary Fund，IMF）、Knoema以及OECD数据库。

三、研究结果

全要素生产率与碳排放

研究结果显示，全要素生产率（total factor productivity，TFP）与碳排放呈负相关关系。这表明在选定的OECD经济体中，生产率的提升伴随着环境压力的降低，可能得益于绿色生产方式的推广和资源利用效率的提高。

城市化与碳排放

城市化与碳排放之间呈现负相关关系。这一发现支持了生态现代化理论（Ecological Modernization Theory，EMT）和环境转型理论（Environmental Transition Theory，ETT），表明随着城市化进程推进，经济体的绿色城市化策略和理性人口行为有助于缓解环境问题。

技术与碳排放

信息与通信技术（information & communication technology，ICT）和人工智能（artificial intelligence，AI）均对碳排放产生正向贡献。这意味着在当前阶段，这两种技术的应用并未有效改善能源效率和保护可持续性，反而因设备生产、消费和处置过程中的能源密集特性加剧了环境压力。

绿色创新与碳排放

绿色创新（green innovation，GI）与碳排放呈负相关关系。这一结果表明，可再生能源公共研发与示范（RD&D）预算的增加有助于促进技术创新和工业升级，从而有效降低环境压力。

公私合作伙伴关系与碳排放

公私合作伙伴关系（public-private partnerships，PPPs）对碳排放产生正向贡献。这可能是因为当前的公私合作项目更多集中于传统基础设施建设而非绿色项目，导致资源密集型活动增加。

可持续金融与碳排放

可持续金融（sustainable finance，SF），包括绿色债券和绿色外国直接投资（green foreign direct investment），在解决环境问题方面发挥显著作用。可持续金融通过资本重新配置到生态友好型投资（如绿色能源安装和节能基础设施）、增强环境生产力以及严格审计实践等渠道，有效降低了碳排放水平。

非可持续金融与碳排放

非可持续金融（non-sustainable finance，NSF）总体上增加了碳排放，但金融稳定性（financial stability）和金融效率（financial efficiency）除外。银行信贷和金融包容性（financial inclusion）通过向消费者和企业提供充足贷款，鼓励能源密集型产品的购买和使用，从而加剧了环境退化。

调节效应分析

研究揭示了可持续金融对公私合作伙伴关系和绿色创新的适度调节效应，但这种调节并不支持可持续发展主题。这意味着在当前阶段，可持续金融在促进公私合作和绿色创新方面的间接环保作用有限。

异质性分析与跨国比较

针对不同环境代理变量（包括CO₂排放、生态足迹（ecological footprint）和承载能力因子（load capacity factor））的异质性分析显示，不同衡量指标下各因素的影响方向和强度存在差异。跨国分析进一步描述了所选经济体在可持续金融与环境可持续性关系上的多样化表现。

四、讨论与结论

本研究的讨论部分指出，现有文献虽然在金融与排放关系方面做出了重要努力，但仍存在若干不足：多数研究仅使用单一代理变量衡量可持续金融或非可持续金融，未能提供足够信息支撑政策制定；大多数研究聚焦于中国而忽视了OECD等全球领先经济体；技术因素在金融-排放模型中的角色未得到充分重视；可持续金融对公私合作伙伴关系和绿色创新的调节效应缺乏系统探讨。

本研究的研究结论可概括为：第一，全要素生产率、城市化和绿色创新有助于减少碳排放，而信息与通信技术、人工智能和公私合作伙伴关系则加剧了排放。第二，可持续金融（包括绿色债券和绿色外国直接投资）在解决环境问题方面发挥重要作用，而非可持续金融总体上增加了排放，但金融稳定性和金融效率除外。第三，可持续金融对公私合作伙伴关系和绿色创新的调节效应不支持可持续发展主题。第四，不同环境代理变量和不同国家间存在显著的异质性结果。基于上述发现，本研究为OECD经济体实现短期内的清洁和绿色转型提供了重要的政策启示，强调应优先发展可持续金融体系，限制非可持续金融的扩张，并加强绿色创新和公私合作项目的协同效应。