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【摘 要】 基于2005-2015年中国285个城市的面板数据，本文探讨了金融发展在城市空气质量改善中的作用。结果发现，金融发展能够减少地区PM2.5排放，促进空气质量的改善。金融发展对空气质量改善的作用也具有显著的地区差异性。
【关键词】 金融发展 空气质量 PM2.5 固定效应模型
一.引言
近年来，随着雾霾等空气环境事件的大量增加，空气污染恶化问题受到了越来越多的学者和公众的关注。根据《2015年中国环境状况公报》显示，超过78.4%的中国城市空气质量超标，这说明中国空气污染问题相当严重，。在空气污染中，大气颗粒物是导致空气质量恶化的主要污染物，特别是细颗粒物（pm2.5） 是中国大部分地区的主要空气污染物（段杰雄等，2018）。因此 为了采取有效措施遏制地区空气污染，减少地区pm2.5的排放，则探讨空气污染的影响因素具有紧迫性和其重要意义。
为了缓解日益严重的空气环境恶化问题，中央政府也颁布了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》来推进空气质量的改善，各级地方政府也相继颁布了相关的政策来促进本地区空气环境的优化。各种环境政策的实施对于空气质量改善起到了不可或缺的作用，但紧紧依靠严厉的环境规制手段是远远不够的。因此，通过其他政策手段来推动环境质量改善具有重要的现实意义。
金融要素对国民经济的发展起到了重要作用，对企业的生产活动和技术改造产生了重要影响，从而会影响地区环境质量（张瑞萍等， 2013）。一方面金融发展既能够为污染密集型企业提供资金，促进污染密集型产品生产，从而会产生更多的pm2.5排放，然而，另一方面金融部门也能发挥其金融中介作用来推动地区产业结构的优化升级和绿色产业的快速发展，通过促进绿色产品生产和绿色技术的发展与改进，从而推进当地空气环境质量的改善。因此，本文通过实证分析来探讨金融发展与城市空气质量之间的关系，希望能为空气环境质量的改善和绿色经济的发展提出相应可行的政策建议。
二.文献综述
近年来，许多研究对空气污染问题进行了分析，探讨了空气污染对健康状况的影响（Coneus and Spiess， 2012;孙猛和李晓巍， 2017），对企业生产活动的影响（罗能生等，2019;李卫兵和张凯霞，2019 ），對家庭活动的影响（李卫兵和邹萍， 2019）以及对空气污染的影响因素进行了分析（冷艳丽和杜思正， 2016）。经济发展状况被认为是影响空气质量的最重要因素（刘军等， 2017），但现有研究中对经济发展对与空气环境影响的非线性关系并没有形成一致的结论，有的文章发现空气环境质量与经济发展的N型关系（彭水军和包群， 2006），而有的文章则发现了两者间的倒U型关系（Wang et al.， 2016）。产业结构也被认为是影响大气环境质量的重要因素，第二产业特别是重工业比例高的地区，大气环境的污染状况更为严重，因为重工业的生产活动会导致大量的能源消耗，促进产业升级是实现空气环境优化的重要途径（Li and Lin， 2017）。
环境规制对改善环境质量作用也被许多研究中认识到。政府实施更为严厉的环境规制措施，能够迫使企业减少污染密集型产品的生产，促进生产技术的提高，从而减少大气污染物排放。政府和企业加大污染治理投入能够有效的改善环境（LOPEZet al. 2011; 关海玲和张鹏，2013）。 除此之外，人口密度，技术创新（顾为东， 2014），城市化（王兴杰等， 2015）等因素也被认为是影响空气污染的重要因素。
基于上述文献分析，可以发现现有研究空气污染的文献主要集中于省级层面和企业层面，而针对中国城市层面的相关研究相对较少。另外，在影响因素的分析上很少有关注金融因素在空气污染治理中的作用。因此，本文为弥补现有研究的不足，丰富对空气污染影响因素的相关研究，基于中国城市面板数据分析了金融发展在空气质量改善中的作用
三.实证分析
3.1. 变量设置与数据来源
本文采用285个中国地级市在2005-2015年间的面板数据对金融发展与城市空气质量的关系进行了实证分析。通过参考相关研究，本文采用以下变量对城市空气质量进行影响因素分析。
金融发展。金融发展状况会对企业的融资状况产生影响，进而会对企业的投资和生产经营行为产生影响。本文参考苏方林和黎文勇（2015） 使用金融规模（FIR）指标来描述地级市金融发展水平。金融规模使用金融相关性来进行衡量，其计算方式为（年末存款余额+年末贷款余额）/国内生产总值。
控制变量包括：人均工业生产总值（perindgdp）， 工业发展在空气质量的恶化过程中起到了重要的作用，工业越发达的地区空气质量会更差 （李文洁等， 2014）。能源结构 （energyint）， 以煤炭为主的能源结构会导致空气质量的恶化（何治等， 2004）。 环境规制水平（envi），地方政府对环境监管越严格会迫使企业提高产能利用，优化能源结构，增加环保投资进而能促使环境质量改善（姚从容， 2016）。除此之外，本文还控制了城市化水平（urbanrate），人口密度（popdensity），外资水平（FDIrate），产业结构（indrate）以及科技支出水平（techrate） （黄永明和何凌云，2013;张宇和蒋殿春， 2014）。
本文使用pm2.5 作为城市空气质量的代理变量，pm2.5数据来源于哥伦比亚大学发布的中国城市PM2.5 数据，该数据涉及了342个中国地级市的pm2.5排放状况。本研究城市层面相关宏观数据主要来源于《中国城市统计年鉴》，以及各城市统计年鉴。为消除价格因素的影响，本文货币变量均通过平减指数进行了平减处理。通过数据描述，本文可以发现PM2.5排放和地区金融发展状况存在显著的地区差异。
3.2 回归结果 基于中国城市层面的面板数据，本部分探讨了地区金融发展与城市空气质量之间的关系。相关结果呈现于表1。首先，本文通过豪斯曼检验对模型形式进行了选择。表2的第一列是基于面板数据随机效应模型的回归结果。第（2）-（3）列是基于面板数据固定效应模型的回归结果。对随机效应和固定效应，即第一列和第三列通过豪斯曼检验结果发现，該结果强烈拒绝了原假设（Prob>chi2=0.000）， 那么本文应当采用固定效应模型进行回归分析。第（2）列是金融发展对空气质量的单变量回归分析，回归结果显示金融规模越大能够促进城市空气质量的改善。进一步地，在第（3）列中，本研究加入了其他的城市层面控制变量。其回归结果发现在控制了其他宏观变量后，金融发展对城市空气环境的作用依然显著为负，金融规模每增加一个单位，pm2.5浓度会减少0.766个单位，这说明在控制了其他变量后，金融发展对空气质量改善的结果是稳健的。另外，结果显示人均工业产值越高，使用更多的外资以及更高的第二产业比重会导致空气质量的恶化，而更严厉的环境规则能够促进空气环境的改善。
进一步地， 本文探讨了金融发展对空气质量影响的地区差异。表3中，第（1）-（3）列分别是基于东部，中部和西部地区样本的分项回归结果。结果显示，金融发展对于空气质量的改善作用只在西部地区体现，而在东中部地区金融规模的扩大对于空气质量的改善效果并不显著。这可能是由于东西地区产业结构成熟，因而在这两个区域短期内金融发展对当地产业结构升级，进而促进环境质量改善的影响还未凸显。
四. 结论与政策建议
基于上述分析，本文发现，地区金融的发展对空气质量的改善起到积极的作用，但这种作用具有显著的地区差异。因此本文提出以下政策建议：
（1）推进地区金融基础设施建设，完善现有金融体系，进而减少企业的融资约束，加大对企业参与绿色产品生产，绿色技术改进的支持力度。银行机构可以通过差异化的贷款利率来推动绿色产业的发展‘
（2）监督相关贷款的使用用途，保证相关资金实际用于节能环保项目，促进银行-企业-政府的合作，共同促进环境质量的改善。
（3）重点关注东中部地区，发挥金融中介在这些地区推进产业结构优化升级和生产技术改善中的作用，颁布相关优惠政策促进当地绿色产业的发展，加大对绿色产品创新和绿色技术的优化的投资。
【参考文献】
[1] 李卫兵，张凯霞. （2019）. 空气污染对企业生产率的影响——来自中国工业企业的证据. 管理世界， 35（10）.
[2] 孙猛，芦晓珊.空气污染、社会经济地位与居民健康不平等——基于CGSS的微观证据[J].人口学刊，2019，41（06）：103-112.
[3] 世界卫生组织.世界卫生组织统计报告[EB/OL]. https：//www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/en/.
[4] 段杰雄，翟卫欣，程承旗，陈波.中国PM2.5污染空间分布的社会经济影响因素分析[J].环境科学，2018，39（05）：2498-2504.
作者简介：金玉雪（1991.09-今），女，布依族，贵州安顺人，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研究班学员，研究方向：金融学
【关键词】 金融发展 空气质量 PM2.5 固定效应模型
一.引言
近年来，随着雾霾等空气环境事件的大量增加，空气污染恶化问题受到了越来越多的学者和公众的关注。根据《2015年中国环境状况公报》显示，超过78.4%的中国城市空气质量超标，这说明中国空气污染问题相当严重，。在空气污染中，大气颗粒物是导致空气质量恶化的主要污染物，特别是细颗粒物（pm2.5） 是中国大部分地区的主要空气污染物（段杰雄等，2018）。因此 为了采取有效措施遏制地区空气污染，减少地区pm2.5的排放，则探讨空气污染的影响因素具有紧迫性和其重要意义。
为了缓解日益严重的空气环境恶化问题，中央政府也颁布了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》来推进空气质量的改善，各级地方政府也相继颁布了相关的政策来促进本地区空气环境的优化。各种环境政策的实施对于空气质量改善起到了不可或缺的作用，但紧紧依靠严厉的环境规制手段是远远不够的。因此，通过其他政策手段来推动环境质量改善具有重要的现实意义。
金融要素对国民经济的发展起到了重要作用，对企业的生产活动和技术改造产生了重要影响，从而会影响地区环境质量（张瑞萍等， 2013）。一方面金融发展既能够为污染密集型企业提供资金，促进污染密集型产品生产，从而会产生更多的pm2.5排放，然而，另一方面金融部门也能发挥其金融中介作用来推动地区产业结构的优化升级和绿色产业的快速发展，通过促进绿色产品生产和绿色技术的发展与改进，从而推进当地空气环境质量的改善。因此，本文通过实证分析来探讨金融发展与城市空气质量之间的关系，希望能为空气环境质量的改善和绿色经济的发展提出相应可行的政策建议。
二.文献综述
近年来，许多研究对空气污染问题进行了分析，探讨了空气污染对健康状况的影响（Coneus and Spiess， 2012;孙猛和李晓巍， 2017），对企业生产活动的影响（罗能生等，2019;李卫兵和张凯霞，2019 ），對家庭活动的影响（李卫兵和邹萍， 2019）以及对空气污染的影响因素进行了分析（冷艳丽和杜思正， 2016）。经济发展状况被认为是影响空气质量的最重要因素（刘军等， 2017），但现有研究中对经济发展对与空气环境影响的非线性关系并没有形成一致的结论，有的文章发现空气环境质量与经济发展的N型关系（彭水军和包群， 2006），而有的文章则发现了两者间的倒U型关系（Wang et al.， 2016）。产业结构也被认为是影响大气环境质量的重要因素，第二产业特别是重工业比例高的地区，大气环境的污染状况更为严重，因为重工业的生产活动会导致大量的能源消耗，促进产业升级是实现空气环境优化的重要途径（Li and Lin， 2017）。
环境规制对改善环境质量作用也被许多研究中认识到。政府实施更为严厉的环境规制措施，能够迫使企业减少污染密集型产品的生产，促进生产技术的提高，从而减少大气污染物排放。政府和企业加大污染治理投入能够有效的改善环境（LOPEZet al. 2011; 关海玲和张鹏，2013）。 除此之外，人口密度，技术创新（顾为东， 2014），城市化（王兴杰等， 2015）等因素也被认为是影响空气污染的重要因素。
基于上述文献分析，可以发现现有研究空气污染的文献主要集中于省级层面和企业层面，而针对中国城市层面的相关研究相对较少。另外，在影响因素的分析上很少有关注金融因素在空气污染治理中的作用。因此，本文为弥补现有研究的不足，丰富对空气污染影响因素的相关研究，基于中国城市面板数据分析了金融发展在空气质量改善中的作用
三.实证分析
3.1. 变量设置与数据来源
本文采用285个中国地级市在2005-2015年间的面板数据对金融发展与城市空气质量的关系进行了实证分析。通过参考相关研究，本文采用以下变量对城市空气质量进行影响因素分析。
金融发展。金融发展状况会对企业的融资状况产生影响，进而会对企业的投资和生产经营行为产生影响。本文参考苏方林和黎文勇（2015） 使用金融规模（FIR）指标来描述地级市金融发展水平。金融规模使用金融相关性来进行衡量，其计算方式为（年末存款余额+年末贷款余额）/国内生产总值。
控制变量包括：人均工业生产总值（perindgdp）， 工业发展在空气质量的恶化过程中起到了重要的作用，工业越发达的地区空气质量会更差 （李文洁等， 2014）。能源结构 （energyint）， 以煤炭为主的能源结构会导致空气质量的恶化（何治等， 2004）。 环境规制水平（envi），地方政府对环境监管越严格会迫使企业提高产能利用，优化能源结构，增加环保投资进而能促使环境质量改善（姚从容， 2016）。除此之外，本文还控制了城市化水平（urbanrate），人口密度（popdensity），外资水平（FDIrate），产业结构（indrate）以及科技支出水平（techrate） （黄永明和何凌云，2013;张宇和蒋殿春， 2014）。
本文使用pm2.5 作为城市空气质量的代理变量，pm2.5数据来源于哥伦比亚大学发布的中国城市PM2.5 数据，该数据涉及了342个中国地级市的pm2.5排放状况。本研究城市层面相关宏观数据主要来源于《中国城市统计年鉴》，以及各城市统计年鉴。为消除价格因素的影响，本文货币变量均通过平减指数进行了平减处理。通过数据描述，本文可以发现PM2.5排放和地区金融发展状况存在显著的地区差异。
3.2 回归结果 基于中国城市层面的面板数据，本部分探讨了地区金融发展与城市空气质量之间的关系。相关结果呈现于表1。首先，本文通过豪斯曼检验对模型形式进行了选择。表2的第一列是基于面板数据随机效应模型的回归结果。第（2）-（3）列是基于面板数据固定效应模型的回归结果。对随机效应和固定效应，即第一列和第三列通过豪斯曼检验结果发现，該结果强烈拒绝了原假设（Prob>chi2=0.000）， 那么本文应当采用固定效应模型进行回归分析。第（2）列是金融发展对空气质量的单变量回归分析，回归结果显示金融规模越大能够促进城市空气质量的改善。进一步地，在第（3）列中，本研究加入了其他的城市层面控制变量。其回归结果发现在控制了其他宏观变量后，金融发展对城市空气环境的作用依然显著为负，金融规模每增加一个单位，pm2.5浓度会减少0.766个单位，这说明在控制了其他变量后，金融发展对空气质量改善的结果是稳健的。另外，结果显示人均工业产值越高，使用更多的外资以及更高的第二产业比重会导致空气质量的恶化，而更严厉的环境规则能够促进空气环境的改善。
进一步地， 本文探讨了金融发展对空气质量影响的地区差异。表3中，第（1）-（3）列分别是基于东部，中部和西部地区样本的分项回归结果。结果显示，金融发展对于空气质量的改善作用只在西部地区体现，而在东中部地区金融规模的扩大对于空气质量的改善效果并不显著。这可能是由于东西地区产业结构成熟，因而在这两个区域短期内金融发展对当地产业结构升级，进而促进环境质量改善的影响还未凸显。
四. 结论与政策建议
基于上述分析，本文发现，地区金融的发展对空气质量的改善起到积极的作用，但这种作用具有显著的地区差异。因此本文提出以下政策建议：
（1）推进地区金融基础设施建设，完善现有金融体系，进而减少企业的融资约束，加大对企业参与绿色产品生产，绿色技术改进的支持力度。银行机构可以通过差异化的贷款利率来推动绿色产业的发展‘
（2）监督相关贷款的使用用途，保证相关资金实际用于节能环保项目，促进银行-企业-政府的合作，共同促进环境质量的改善。
（3）重点关注东中部地区，发挥金融中介在这些地区推进产业结构优化升级和生产技术改善中的作用，颁布相关优惠政策促进当地绿色产业的发展，加大对绿色产品创新和绿色技术的优化的投资。
【参考文献】
[1] 李卫兵，张凯霞. （2019）. 空气污染对企业生产率的影响——来自中国工业企业的证据. 管理世界， 35（10）.
[2] 孙猛，芦晓珊.空气污染、社会经济地位与居民健康不平等——基于CGSS的微观证据[J].人口学刊，2019，41（06）：103-112.
[3] 世界卫生组织.世界卫生组织统计报告[EB/OL]. https：//www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/en/.
[4] 段杰雄，翟卫欣，程承旗，陈波.中国PM2.5污染空间分布的社会经济影响因素分析[J].环境科学，2018，39（05）：2498-2504.
作者简介：金玉雪（1991.09-今），女，布依族，贵州安顺人，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研究班学员，研究方向：金融学