金融论文哪里有？笔者认为政府要实现金融发展对二氧化碳排放的反向影响，最核心的措施是努力改善经济环境，使得经济发展进入一个更高的阶段，其他措施包括：发展直接融资市场，引导资金流向绿色环保企业；加强环境保护法律法规建设，引导消费者绿色消费；为企业研发提供财政或者税收支持等等。
1 导论
1.5创新点
本文的目的是分析中国的金融发展对其二氧化碳排放的影响，研究成果可以为政府采取有效措施减少二氧化碳排放，实现“双碳”目标提供参考。与以往关于“中国金融发展影响其二氧化碳排放”方面的文献相比，本文的研究具有以下三点创新：
第一，理论模型上的创新。学者们在分析中国的金融发展对碳排放的影响时，大多是从实证角度进行分析，缺乏严格的经济学数理模型基础。与之不同，本文在绿色SOLOW模型基础上，结合干中学模型，考虑到中国各地区的空间相关性以及生产技术和减排技术的关联性，构建了具有考虑空间相关性和技术内生性的技术关联绿色SOLOW模型。该模型包含了金融发展、技术进步、经济发展、二氧化碳排放等变量，继承了新古典增长理论，为进一步实证研究金融发展对二氧化碳排放的影响奠定了坚实的理论基础，同时也为研究其他因素对二氧化碳排放的影响从理论模型上提供了一种参考。
第二，研究内容上的创新。现有的关于中国的金融发展影响其二氧化碳排放方面的文献中，对空间相关性考虑较少并只停留在理论猜测阶段，在中国交通基础设施建设日趋完善的背景下，不考虑空间相关性是不符合我国国情的，不进行实证分析难以为政府宏观政策安排提供切实的支持。本文在省际层面的分析中，使用动态空间面板模型探讨了金融发展及其溢出效应对二氧化碳的影响。
第三，金融发展影响二氧化碳排放的内在机制得到了实证检验。现有文献在分析金融发展对二氧化碳排放的影响时，并未基于实际数据和计量模型来验证其中的影响机制和传导渠道，这导致文献中关于金融发展影响二氧化碳排放方面的解释较为随意，所做说明显得苍白无力。相对这些文献而言，本文运用中介效应检验方法实证分析了金融发展通过技术进步和经济发展这两个渠道对二氧化碳排放的影响，实证结果支持了本文的理论模型，为政府准确而深入地了解金融发展影响二氧化碳排放的机制提供了重要的参考。
3理论模型研究
3.1基础理论
围绕金融发展对二氧化碳排放的影响，研究的出发点以实现可持续发展为目标。涉及的理论一是金融发展相关理论，该理论为测度金融发展提供了参考；二是抑制二氧化碳排放相关理论，具体包括EKC假说、脱钩理论和STIRPAT模型。有关二氧化碳排放的三个理论相互联系、层层递进，最终引出绿色SOLOW模型，这是本文构建分析框架的理论模型起点。
3.1.1可持续发展理论
随着人们对经济发展过程中环境污染、资源消耗等各种问题的不断反思，“可持续发展”的思想逐渐被人们普遍认同和接受。“可持续发展”的内涵无疑是十分丰富的，涉及到社会经济中各方面，例如强调经济发展与生态环境保护的统一，要求发展过程中必须保障当代人与后代人之间的公平，要求发展过程中当代人的需要满足与后代人之间进一步发展不冲突。为了达到以上要求，实现可持续发展，人们必须努力革新，促进社会的进步，对落后的生产生活方式进行变革与调整。可持续发展本质目的是维持经济、社会、生态环境三方面甚至多方面的协调与发展（牛文元, 2014）。
从以上“可持续发展”的内涵和要求陈述中不难发现，持续增长是可持续发展的具体的表现。减少二氧化碳排放，防止全球变暖符合可持续发展“经济发展与生态环境保护的统一”的要求，与“可持续”这一关键词相契合。分析金融发展对二氧化碳排放的影响正是由“可持续发展”思想引领下进行的具体研究，其研究目的是厘清金融发展和二氧化碳排放之间的影响关系和作用机制，尝试帮助政府从金融发展的角度获得减少二氧化碳排放的有效途径，最终实现经济的可持续发展。
5 金融发展对二氧化碳排放量的空间溢出效应
5.1实证模型
5.1.1 动态空间面板模型的一般原理
本章目的是分析金融发展对二氧化碳排放量的空间溢出效应，由于数据可获得性，本文使用的是省际层面的面板数据。考虑到面板数据这一特殊的数据结构，为了同时捕捉二氧化碳排放在时间维度的连续性和空间维度的空间相关相关性，本文使用了动态空间面板模型。
减少二氧化碳排放，早日实现“碳达峰、碳中和”是我国经济高质量发展的重要目标之一。第4章已经从国家层面分析了金融发展对二氧化碳排放的影响，实证结果显示我国的金融发展不论是在短期还是长期都将促进二氧化碳排放的增加。我国交通基础设施近年来快速发展，各地区之间的经济联系越发紧密，金融发展对二氧化碳排放的影响中可能存在空间溢出，考虑到这一点，本章从省际层面出发，运用动态空间面板模型再次分析金融发展及其溢出效应对二氧化碳排放的影响，不仅是对第四章相关结论的再次验证，也是从空间的视角探索金融发展对碳排放的影响特点。本章的分析除了对假说2进行验证之外，也能够进一步为政府从空间相关性上认识金融发展对二氧化碳排放的影响提供了参考。
Moran(1950)和 Bivand and Wong (2018)表明，空间计量的使用前提是空间相关性的存在，为了证实空间相关性的存在，专业化的空间相关性衡量方法——Moran图和Moran指数需要被使用。Moran图包含四个象限，实证中会有一条拟合样本点的红线，如果红线穿过二四象限则表明各地存在正的空间相关性。
5.2变量和数据
本文使用中国30个省份从2000年到2017年的面板数据，其中西藏的数据存在缺失，故本文所研究的省份中不包含西藏，另外本文在收集数据时尽可能地扩大数据的时间跨度以或得足够多的性息。
从模型（5-12）中可以看到，模型中涉及的变量包括二氧化碳排放量、金融发展、经济发展、技术进步、工业发展水平、城镇化和能源结构，这些控制变量的选取参考了马晓钰等（2013）、林寿富（2014）、Li and Lin（2015）、 Shahbaz（2016）、Yang（2020）等文献，同时这些控制变量也是本文从可获得的数据中尽可能多地选择出的结果。二氧化碳排放量是被解释变量，省份𝑖在第𝑡年的人均二氧化碳排放量用符号𝐶𝑂2𝑖𝑡表示。
省份𝑖在第𝑡年的人均GDP用𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡表示，人均GDP用GDP总量除以人口总量表示，并折算到基期。工业发展水平𝐼𝑁𝐷𝑖𝑡用工业增加值占GDP比重表示，城镇化水平𝑈𝑅𝐵𝑖𝑡用城镇人口占总人口比重表示，相关数据来自各省的统计年鉴。能源结构𝐸𝑀𝑖𝑡等于煤炭消耗量除以总的能源消耗量，本文按照《中国能源统计年鉴 2016》给定的转化率将煤炭和各能源转化为标准煤，数据来自各省统计年鉴。
7 研究结论、不足与展望
7.1 结论和建议
中国在取得举世瞩目经济发展成就的同时也产生了大量二氧化碳，减少中国二氧化碳排放对抑制全球变暖有重要的实践价值。与此同时，在经济发展的新阶段，中国追求的是经济高质量发展，减少二氧化碳是实现经济高质量发展的必然要求。本文围绕“金融发展影响二氧化碳排放及其作用机制”这一核心展开，先是建立了金融发展影响二氧化碳排放的理论模型，对研究问题进行理论上的推演分析。接下来，本文利用ARDL模型和主成分分析方法从国家层面探讨了金融发展对二氧化碳排放的长期影响和短期影响特点。紧接着，本文利用动态空间面板模型从省际层面进一步揭示了金融发展及其溢出效应对二氧化碳排放影响特点。最后，本文利用Wen and Ye（2014）的中介效应检验模型检验了金融发展通过经济发展和技术进步两条渠道对二氧化碳排放的影响，本文的主要实证结果与理论假说一致，研究结论主要总结为以下三点：
第一，我国的金融发展使得二氧化碳排放增加。国家和省际层面的实证分析结果显示，不论是直接影响还是间接影响，长期影响还是短期影响，金融发展水平的提高都将导致中国的二氧化碳排放增加。结合理论分析，这很可能是与我国经济发展的阶段有关。我国是一个发展中国家，处于社会主义初级阶段，银行依然是金融发展的主导。在这种环境下，金融发展后资金往往流向传统行业更多，从而消耗掉更多的能源。另外，增加的个人信贷使得人们对能源的消费增加，二氧化碳排放增多。另一方面，金融发展使得技术进步，包括生产技术和减排技术，由于人们的环保意识不强，因此金融发展通过技术进步也很难减少二氧化碳排放。
第二，金融发展对二氧化碳排放的影响存在空间溢出。随着中国交通基础设施建设的发展，中国各省之间的联系越发紧密，各省间的人员、商品、资金流动越发频繁，因此金融发展后资金除了流向本省外还可能流向邻近省份，从而对邻近省份二氧化碳排放产生影响。另外，便捷的交通使得能源、商品和信息的流动性增强，区域市场一体化趋势明显，金融发展后带来的企业扩张和消费增长也会影响到邻近省份，导致沿线省份二氧化碳排放增加。再者，中国政府采取了积极的区域化政策，促进了区域经济一体化。中国政府积极构建大型城市群，为人员和物质的自由流动提供了便利。“一带一路”的提出，进一步加强了了各省之间的联系。这一背景下，一省金融的发展不仅会使得本省二氧化碳排放增加，还可能通过技术进步和经济发展直接和间接地对邻近省份的二氧化碳排放造成正向影响。
参考文献（略）
