本科毕业设计（论文）

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中国省级碳金融水平的计量与分析

作者： Quanjia Zuo

国籍：中国

出处：FEBM组委会.2020年第五届经济与企业管理国际学术会议论文集

中文译文：

摘要：随着我国金融市场改革完善的全面深化，碳金融在支撑和推动绿色产业的发展中发挥了越来越重要的作用。通过对我国省级碳金融发展的对比分析，可以为国家研究相关政策提供理论支持。本文采用主成分分析方法来构建省级碳金融发展指标评价体系。对比分析发现，碳金融发展水平较高的省通常为经济技术水平较高省份或资源密集型省份，建议各级政府大力发展低碳技术，增加节能环保财政支出。

关键词：碳金融;主成分分析;指标评价

1. 介绍

目前，我国已开始认识到经济结构和发展方法的不足，并开始供给侧结构改革，碳金融发展水平已成为影响供给侧结构性改革的重要因素^[1]。所谓的碳金融，是指金融行业中为碳减排和节能环保产业发展提供服务的金融行业的相关制度和政策安排^[2]。中国的碳金融发展水平相对滞后。自1960年以来，全球累计碳排放量为124386.3亿吨，其中中国累计碳排放量为1904亿吨，约占15.3%(www.tanpaifang.com)。作为一个领先的发展中国家和世界第二大经济体，中国对碳减排的贡献急需进一步增加。

近年来，随着我国金融市场改革和完善的全面深化，金融业对节能环保产业的支持越来越受到关注，碳金融对绿色产业的支持和推动作用也越来越大。自《京都议定书》2005年生效以来，中国作为发展中国家，到2012年没有减少温室气体排放的硬性要求，同时可以参与清洁发展机制(cdm)项目开发，根据管理机制将减少温室气体排放转化为经认证的排放单位，出售给发达国家。截至2013年，中国一直是cdm市场的主要供应商，市场份额约为70%(iea，2014)。由此可以看出，中国的碳金融市场具有广阔的发展前景

因此，对我国省级碳金融的发展情况进行指数级评价，并根据各省的情况进行比较分析，显得尤为重要和紧迫。在国家层面来看，它可以为与国家研究相关的政策提供理论支持，通过区域研究，我们可以得出适合全国各地的结论和建议。在区域一级，可以帮助各省认识省碳金融发展水平和与其他省的差异，帮助各省认识自身不足，有针对性地提高碳金融发展水平^[3]。

本文采用主成分分析方法，创新性地构建我国省级碳金融发展水平指标评价体系，对各省碳金融发展水平进行评价和排序，并结合各省实际情况分析碳金融发展的影响。最后根据评定的水平提出政策和建议。

本文的其余部分的结构如下。首先第2节对文献进行系统回顾，第3节建立各省碳金融发展水平指标评价体系。第4节给出结论。

2. 文献综述

2.1.中国碳金融发展现状

作为世界第二大经济体和最大的发展中国家，中国在低碳经济方面面临着巨大的挑战。在十三五年计划中，中国政府将碳减排列为经济发展的重要目标。为了使金融业在碳减排中发挥重要作用，中国先后建立了碳交易试点和全国碳交易市场^[4]。

目前，碳金融最发达的市场是欧洲市场。然而，中国的碳交易市场具有更广阔的发展前景。据估计，到2030年，中国的碳减排量将达到200-300亿吨，超过欧盟的减排量^[5]。碳金融市场的发展不仅是中国政府对地方政府的要求，事实上，碳市场可以从根本上促进谈论减排的过程^[6]。因此，中国正在努力发展碳交易市场，并在促进碳市场的碳减排方面发挥作用^[7]。

2.2.碳金融的影响因素

研究碳金融发展水平影响因素的文献较多。Malik A S.指出，行业背景对碳金融的发展趋势有重要影响^[8];Jotzo F.和Michaelowa A.认为，市场建设是碳金融发展的基础，只有通过建设和不断改善市场，才能发展碳金融^[9]；Xie C.等人。提出了商业能力也是显著影响碳金融发展的因素之一。碳排放交易市场的发展水平将影响碳金融的发展水平^[10]。

对于我国省级碳金融影响因素的研究，其研究相对较有限。ChuanjiangLiu柳指出，产业结构调整、能源强度变化、技术创新能力、清洁能源技术水平和政策激励措施是影响区域碳金融发展水平的重要因素^[11]； ShiyiChen等人。认为能源技术水平和经济发展状况是影响区域碳金融^[12]发展水平的主要因素。通过对北京、天津、河北、长江三角洲、珠江三角洲、里力、比戎洞的比较研究，指出汽车尾气排放量、国内规模企业数量、服务业发展水平、产业治理财政支持等四个因素对碳金融的发展水平有重大影响^[13]。

3. 碳金融的计算

3.1.指标和数据

针对利力、比戎洞的研究，根据数据的可用性、合理性和完整性，选择中心批准的项目数量、碳排放融资的增量强度、专利授权数量、金融行业员工的平均工资、水利环境和公共工资、设施管理行业员工的平均工资，衡量省级碳金融的发展水平。选取2016年除西藏、香港、澳门和台湾工人外的30个省市的数据进行研究。

针对利力、比戎洞的研究，根据数据的可用性、合理性和完整性，本文选择cdm批准的项目数量、碳排放融资的增量强度、专利授权的数量、金融行业、水利环境和公共部门员工的平均工资、设施管理行业员工的平均工资来衡量省级碳金融的发展水平等因素作为指标。选取2016年除西藏、香港、澳门和台湾外的30个省市的数据进行研究。

其中，Cdm批准的项目数量（x1），Cdm为清洁发展机制；碳排放融资增量强度（x2）指每增加单位融资规模造成的二氧化碳排放增加值；专利授权数量（x3）代表区域科技发展水平；金融行业员工平均工资（x4）代表一个地区金融行业的发展水平；水利、环境、公共设施管理行业员工的平均工资(x5)代表了一个区域节能环保行业的实力水平。

cdm批准的项目数量来源清洁开发机制项目数据库。融资规模的增量力度来源中国人民银行官方网站，二氧化碳排放来自“CEADs”，其他数据来自中国统计年鉴。

3.2.碳金融的计算

3.2.1.数据处理

五个指标的单位不同，数据没有可比性，因此有必要将数据标准化。本文的处理方法是：

其中，X表示处理后的数据，X₀为原始数据，X_min表示数据的最小值，X_max为数据的最大值。这也是因为X₁、X₃、X₄和X₅与碳金融发展水平呈正相关，而X₂与负相关，因此有必要对两种情况的数据进行区分。本文将前四个数据的数据用正值表示，后者的数据用负值表示。

3.2.2. 计算

本文希望建立一个省级碳金融发展水平的指标评价体系。由于有5个评价指标，更直观的方法是给出5个指标适当的权重，然后计算5个指标的加权和作为最终得分。但在实际运行中，很难获得各指标的权重，因此要考虑使用主成分分析方法来简化5个指标中的一些综合因素，称为主成分，并为这些主成分分配权重，最终达到目的。成分提取结果见表1：

表1方差贡献率

在表1中，前三个主成分的累积方差贡献率为84.431%， 它大于80%。因此前三个主成分之外的主成分可以略去。这里的主成分不是指标层面的特殊指标，而是降维后初始五个指标转换产生的三个综合指标。每个主成分都可以反映初始指数层的大量信息，而主成分之间不存在多重共线性。每个主成分的累积方差贡献率为其权重。 对于主成分1、2和3，它们的权重分别为：W1=50.507%/84.431%=0.60；W2=18.847%/84.431%=0.22；W3=15.076%/84.431%=0.18。

3.3.主成分的初始值可通过SPSS软件直接输出，分别表示为FAC1_1、FAC2_1和FAC3_1。碳金融发展指数可以表示为：S=W1*FAC1_1 W2*FAC2_1 W3*FAC3_1。

各省的最终排名如下表2所示：

表2 碳金融发展水平排名

4.结论

可以看出，发展较好的省份大多是沿海省份。即使不是沿海省份，经济发展水平也处于全国前列。它们的共同点是，它们不是资源密集型省份，气候条件不错，经济水平高，科技水平也高。它们中的大多数都在第三阶梯上。

相反，大多数低碳金融发展领域都处于第一步和第二步。它大致可以分为三种情况。一是气候恶劣,交通不便,经济发展水平低的省份,如除内蒙古,西藏外的三个民族地区,贵州,青海等。这些省份相对偏远，经济水平低，气候条件恶劣。这导致了他们的技术水平低，政府对碳金融的支持

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