家庭碳排放中消費信貸的作用研究
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1、家庭碳排放中消費信貸的作用研究 摘要: 節(jié)能減排是綠色發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的核心內(nèi)容, 家庭減排是其中的重要方面。本文通過評析消費模式與碳排放以及家庭特征與碳排放的關(guān)系, 說明家庭特征能夠通過消費模式影響家庭碳排放;進而分析消費信貸與家庭消費的關(guān)系, 說明消費信貸作為家庭經(jīng)濟特征的一個方面也能夠通過家庭消費影響家庭碳排放。對消費信貸與家庭碳排放之間關(guān)系的認識能夠為綠色信貸理念在消費信貸領(lǐng)域的應(yīng)用提供指引。 關(guān)鍵詞: 消費信貸; 家庭碳排放; 消費; Abstract: Household se
2、ctor plays an important role in energy conservation and emissions reduction, which is the core content of green development and ecologicalcivilization construction.This paper first reviews the effect of consumer lifestyles and household characteristics on household carbon emissions to suggest that h
3、ousehold characteristics have effects on carbon emissions by consumer lifestyles.It moreover reviews the effect of consumercredit on household consumption.The two aspects suggest that consumercredit, as one of household economic characteristics, also has effects on household carbon emissions by its
4、consumption.The study of the relation between consumption credit and household carbon emissions is benefit for introducing the green finance idea into consumer credit services. 一、問題的提出 節(jié)能減排是綠色發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的核心內(nèi)容。氣候政策爭論中日益流行的"消費者負擔";原則認為, 家庭部門應(yīng)該對人類活動的全部碳排放承擔最終責任。一方面, 家庭消費產(chǎn)生的碳排放在一個國家或地區(qū)經(jīng)濟活動
5、產(chǎn)生的碳排放中的占比較高, 通常在40%左右 (1) 。另一方面, 家庭消費是企業(yè)生產(chǎn)活動的最終目的, 是引起人類碳排放的最終原因 (2) 。因此, 在企業(yè)減排受到持續(xù)、廣泛關(guān)注之后, 家庭減排受到越來越多的重視, "開展全民節(jié)能行動";、"形成綠色生活方式";成為我國"十三五";時期的重要目標任務(wù)。 作為鼓勵家庭消費的金融手段, 消費信貸近年來呈快速發(fā)展趨勢。根據(jù)中國人民銀行公布的數(shù)據(jù), 2015年我國金融機構(gòu)本外幣消費信貸 (含個人購房貸款) 余額已超過43萬億元人民幣, 占我國全部貸款余額的46%以上。隨著消費對我國經(jīng)濟增長的貢獻不斷增大, 消費信貸具有長期發(fā)展動力。消費
6、信貸因具有促進家庭消費的作用而得到贊譽和發(fā)展, 但對于消費信貸的環(huán)境外部性還少有人注意。 消費信貸能夠通過放松流動性約束對家庭消費產(chǎn)生影響 (1) 。而家庭碳排放來源于各類消費 (2) 。由此推斷, 消費信貸在影響家庭消費的過程中, 會對家庭碳排放產(chǎn)生影響。在綠色發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的時代背景下, 通過研究消費信貸與家庭碳排放之間的關(guān)系, 能夠推動綠色信貸理念在消費信貸領(lǐng)域的應(yīng)用, 為家庭減排提供嶄新思路。 目前關(guān)于消費信貸影響家庭碳排放的直接研究還不多見, 但研究消費信貸對家庭消費的影響以及研究家庭消費行為和家庭特征影響家庭碳排放的文獻均已比較豐富。本文通過綜述
7、消費模式影響家庭碳排放以及家庭特征影響家庭碳排放, 說明家庭特征通過消費模式影響家庭碳排放, 進而評析消費信貸對家庭消費的影響, 結(jié)合兩方面的理論, 能夠說明消費信貸對家庭碳排放的影響。 二、消費模式對家庭碳排放的影響 家庭碳排放是指因家庭消費活動和生活行為產(chǎn)生的所有碳排放的總和。根據(jù)排放特點的不同, 可以將家庭碳排放分為直接碳排放、間接碳排放和隱含碳排放三類 (3) (4) 。直接碳排放和間接碳排放一般可由碳排放系數(shù)法 (Emission coefficient method, ECM) 計算, 隱含碳排放的計算可根據(jù)目的不同, 在投入-產(chǎn)出模型 (Input
8、-output model, IOM) 、生命周期評估模型 (Life cycle assessment, LCA) 和消費模式通道模型 (Consumer lifestyle approach, CLA) 等方法中選擇 (5) 。 由于家庭碳排放來源于各類消費, 消費模式的差異必然導(dǎo)致家庭碳排放的不同。Druckman和Jackson (6)(2009) 、樊綱等 (7)(2010) 、Shirley等 (8)(2012) 、Revell (9)(2014) 等多位學(xué)者分別采用不同國家的總量或微觀數(shù)據(jù), 研究了消費模式與家庭碳排放的關(guān)系、城鄉(xiāng)消費模式差異對碳排放的影響、消費模
9、式升級對碳排放的影響、能源結(jié)構(gòu)在消費模式影響碳排放中的作用以及消費模式的減排作用, 從多角度認識了消費模式對家庭碳排放的影響。 基于對消費影響家庭碳排放的認識, Bin和Dowlatabadi (10)(2005) 提出分析家庭碳排放影響因素的消費模式通道 (Consumer lifestyle approach, CLA) 方法, 認為家庭特征及社會經(jīng)濟特征通過消費需求和消費心理作用于消費模式, 并最終影響居民的碳排放水平。消費模式通道方法的核心思想如圖1所示, 這為分析消費模式以及家庭特征和社會經(jīng)濟特征如何影響家庭碳排放提供了一個基本框架。 圖1 消費模式通
10、道 (CLA) 方法的核心思想示意圖 注:實線表示直接影響, 虛線表示間接影響。 三、家庭特征對家庭碳排放的影響 家庭碳排放受多種社會經(jīng)濟因素和家庭特征的影響。已有文獻 (如表1所示) 表明, 家庭碳排放受收入增長、技術(shù)進步、人口增長、城鎮(zhèn)化等宏觀經(jīng)濟社會因素的影響, 同時, 還受家庭收入、家庭規(guī)模、教育程度、婚姻狀況等家庭社會經(jīng)濟特征的影響。在所有這些因素中, Han等 (1)(2015) 和Zha等 (2)(2010) 發(fā)現(xiàn), 收入是影響家庭碳排放的最重要因素。 對于消費模式在家庭特征或社會經(jīng)濟特征影響家庭碳排放中
11、的作用, Duarte等 (3)(2010) 、Dai等 (4)(2012) 和Liang等 (5)(2013) 發(fā)現(xiàn), 不同收入水平居民的消費模式存在差異, 這導(dǎo)致收入與碳排放之間存在非線性關(guān)系;Brnnlund和Ghalwash (6)(2008) 發(fā)現(xiàn)消費結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致家庭收入對CO2、SO2和NOX等污染物的排放產(chǎn)生非線性影響;Zhu等 (7)(2012) 、Shigetomi等 (8)(2014) 和Minx等 (9)(2011) 則發(fā)現(xiàn)人口規(guī)模變動、老齡化、城市化以及家戶規(guī)模的變化會通過改變消費模式對家庭碳排放水平產(chǎn)生影響。 家庭金融特征是家庭經(jīng)濟特征的重要方面,
12、已有文獻在關(guān)注收入影響家庭碳排放時, 卻很少注意到家庭金融對家庭碳排放的影響。特別是, 在家庭金融因素中, 消費信貸與家庭消費密切相關(guān)。鑒于消費模式對家庭碳排放的決定作用, 在綠色信貸深入發(fā)展的背景下, 一個值得研究的議題是, 消費信貸是否通過消費模式通道加速收入對家庭碳排放的影響。 表1 研究家庭碳排放影響因素的代表性文獻 四、消費信貸對家庭消費的影響 消費信貸能夠從規(guī)模和結(jié)構(gòu)方面對家庭消費產(chǎn)生復(fù)雜影響。表2展示了國內(nèi)外研究信貸影響家庭消費的代表性文獻。從研究視角和方法看, 包括從宏觀角度對消費信貸影響消費需求的實證研究, 也包括從
13、微觀角度對消費信貸影響消費行為的理論建模和經(jīng)驗研究。此外, Kirchler等 (1)(2013) 和Worthington等 (2)(2011) 從理論上分析了消費信貸對消費的影響;Rubaszek和Serwa (3)(2014) 采用國際比較方法研究消費信貸對不同國家消費需求影響的差異。 從研究內(nèi)容看, 所有消費信貸類型在總體上對消費需求的影響受到的關(guān)注較多, 與此同時, 也有部分學(xué)者關(guān)注各類消費信貸對家庭消費需求的具體影響。Kirchler等 (1)(2013) 和葉光亮等 (2)(2011) 研究了住房貸款對家庭消費以及金融行為的影響;Worthington等 (3)(
14、2011) 、廖理等 (4)(2013) 以及熊偉 (5)(2014) 研究了信用卡消費信貸對家庭消費需求的影響。 表2 研究消費信貸影響居民需求的部分代表性文獻 從研究地域看, 由于消費信貸在發(fā)達國家發(fā)展較為成熟, 消費信貸對發(fā)達國家家庭消費的影響受到的關(guān)注較多。在擴大內(nèi)需的時代背景下, 消費信貸對我國消費需求的影響受到的關(guān)注也不斷增加。從城鄉(xiāng)比較來看, 消費信貸在城市發(fā)展較為成熟, 因而研究消費信貸影響消費需求的文獻實際上側(cè)重研究的主要是城市居民。但在我國二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的背景下, 城鄉(xiāng)金融體制存在很大的不同 (6) 。為此, Li和Zhu (1)(
15、2010) 、Li等 (2)(2013) 以及陳東和劉金東 (3)(2013) 研究了消費信貸對我國農(nóng)村地區(qū)家庭消費需求的影響。另外, 孫文章等 (4)(2014) 研究了消費信貸對我國不同省域家庭消費需求影響的差異。 從研究結(jié)果看, 由于不同文獻關(guān)注的時間、地域和研究內(nèi)容不同, 對消費信貸如何影響消費需求的認識還存在差異。Coulibaly和Li (5)(2006) 、王江等 (6)(2010) 發(fā)現(xiàn), 消費信貸會對耐用和非耐用消費品產(chǎn)生不同影響;Rubaszek和Serwa (7)(2014) 發(fā)現(xiàn)消費信貸對消費需求的帶動作用受利差和收入不確定性的影響;廖理等 (8)(20
16、13) 發(fā)現(xiàn)居民信用卡消費受房價的影響。 消費信貸對家庭消費的影響是通過改變流動性約束實現(xiàn)的。研究流動性約束影響家庭消費需求的代表性文獻的特征如表3所示。從研究方法看, 既包括理論分析, 也包括采用總量數(shù)據(jù)或微觀調(diào)查數(shù)據(jù)從宏觀和微觀角度開展的實證研究。在具體研究內(nèi)容上, 除關(guān)注流動性約束與消費之間的關(guān)系外, 還關(guān)注不確定性、政府行為、地區(qū)效應(yīng)、家庭資產(chǎn)水平和社交網(wǎng)絡(luò)等因素對流動性約束與消費關(guān)系的影響。 表3 研究流動性約束影響家庭消費需求的代表性文獻 由于消費與碳排放相關(guān)聯(lián), 消費信貸影響家庭消費意味著, 消費信貸會通過家庭消費對家庭
17、碳排放產(chǎn)生影響。對消費信貸和流動性約束影響家庭消費需求的研究能夠為探討消費信貸通過消費模式影響家庭碳排放提供理論和方法借鑒。 五、未來研究的方向 對國內(nèi)外文獻進行總結(jié)可知, 目前關(guān)于消費信貸影響家庭碳排放的研究十分稀少。但關(guān)于消費信貸影響消費、消費模式和家庭特征影響碳排放的文獻已相當豐富, 這兩方面的研究能夠說明消費信貸對家庭碳排放的影響。未來應(yīng)從理論和實證兩個方面就消費信貸影響家庭碳排放展開研究, 此外, 還應(yīng)關(guān)注通過消費信貸促進家庭減排的綠色消費信貸機制。 1.關(guān)于消費信貸影響家庭消費以及消費模式影響家庭碳排放的文獻均比較多見。然而, 研究消
18、費信貸影響家庭碳排放的文獻卻很缺乏。在此背景下, 有必要構(gòu)建消費信貸通過家庭消費影響碳排放的理論模型, 探求消費信貸、家庭消費和碳排放之間的理論聯(lián)系, 推進相關(guān)知識領(lǐng)域的深化和融合。 2.對消費信貸與碳排放之間關(guān)系的實證研究同樣缺乏, 無法支持通過控制消費信貸實現(xiàn)家庭減排的具體實踐。針對宣傳教育對家庭消費減排的效果有限的情況, 通過市場化手段實現(xiàn)家庭消費減排逐漸得到重視。在此背景下, 有必要通過實證分析研究消費信貸影響家庭碳排放的微觀經(jīng)濟機制, 為通過金融工具和市場化手段減少家庭碳排放提供理論支持。 3.關(guān)于綠色信貸的研究和實踐目前主要停留在企業(yè)生產(chǎn)層面, 而占
19、信貸總額比例較高的消費信貸的綠色化很少引起重視。在綠色信貸不斷深入發(fā)展的背景下, 有必要在認識消費信貸影響居民碳排放的基礎(chǔ)上, 研究消費信貸的綠色化機制, 為綠色消費信貸的實踐發(fā)展提供指引。 注釋: 1 Liu L C, Wu G, Wang J N, et al.China s carbon emissions from urban and rural households during 1992-2007.Journal of Cleaner Production, 2011, 19 (15) :1754-1762. 2 樊綱、蘇銘、曹靜:《最終
20、消費與碳減排責任的經(jīng)濟學(xué)分析》, 《經(jīng)濟研究》2010年第1期。 3 王江、廖理、張金寶:《消費金融研究綜述》, 《經(jīng)濟研究》2010年第S1期。 4 Xu X, Han L, Lv X.Household carbon inequality in urban China, its sources and determinants.Ecological Economics, 2016, 128:77-86. 5 Fan J, Guo X, Marinova D, et al.Embedded carbon footprint of Chinese urban house
21、holds:structure and changes.Journal of Cleaner Production, 2012, 33 (8) :50-59. 6 Han L, Xu X, Han L.Applying quantile regression and Shapley decomposition to analyzing the determinants of household embedded carbon emissions:evidence from urban China.Journal of Cleaner Production, 2015, 103:219-
22、230. 7 Zhang X, Luo L, Skitmore M.Household carbon emission research:an analytical review of measurement, influencing factors and mitigation prospects.Journal of Cleaner Production, 2015, 103:873-883. 8 Druckman A, Jackson T.Household energy consumption in the UK:A highly geographically and
23、socio-economically disaggregated model.Energy Policy, 2008, 36 (8) :3177-3192. 9 樊綱、蘇銘、曹靜:《最終消費與碳減排責任的經(jīng)濟學(xué)分析》, 《經(jīng)濟研究》2010年第1期。 10 Shirley R, Kammen D, Jones C.A household carbon footprint calculator for islands:Case study of the United States Virgin Islands.Ecological Economics, 2012, 80 (2)
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25、 L, Xu X, Han L.Applying quantile regression and Shapley decomposition to analyzing the determinants of household embedded carbon emissions:evidence from urban China.Journal of Cleaner Production, 2015, 103:219-230. 14 Zha D, Zhou D, Peng Z.Driving forces of residential CO2emissions in urban and
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30、8 (11) :6069-6080. 21 Minx J C, Giovanni B, Peters G P, et al.A"carbonizing dragon";:China s fast growing CO2emissions revisited.Environmental Science and Technology, 2011, 45 (21) :9144-53. 22 Kirchler E., Hoelzl E., Kamleitner B.Spending and credit use in the private household.The Journa
31、l of Socio-Economics, 2008, 37 (2) :519-532. 23 Worthington S., Thompson F.M., Stewart D.B.Credit cards in a Chinese cultural context-The young, affluent Chinese as early adopters.Journal of Retailing and Consumer Services, 2011, 18 (6) :534-541. 24 Rubaszek M., Serwa D.Determinants of credi
32、t to households:An approach using the life-cycle model.Economic Systems, 2014, 38 (4) :572-587. 25 Kirchler E., Hoelzl E., Kamleitner B.Spending and credit use in the private household.The Journal of Socio-Economics, 2008, 37 (2) :519-532. 26 葉光亮、鄧國營、黎志剛:《個人住房貸款行為與房貸調(diào)控的有效性分析》, 《經(jīng)濟研究》2011年第S1
33、期。 27 Worthington S., Thompson F.M., Stewart D.B.Credit cards in a Chinese cultural context-The young, affluent Chinese as early adopters.Journal of Retailing and Consumer Services, 2011, 18 (6) :534-541. 28 廖理、沈紅波、蘇治:《如何推動中國居民的信用卡消費信貸---基于住房的研究視角》, 《中國工業(yè)經(jīng)濟》2013年第12期。 29 熊偉:《短期消費性貸款與居民消費
34、:基于信用卡余額代償?shù)难芯俊? 《經(jīng)濟研究》2014年第A1期。 30 朱信凱、劉剛:《二元金融體制與農(nóng)戶消費信貸選擇---對合會的解釋與分析》, 《經(jīng)濟研究》2009年第2期。 31 Li R, Zhu X.Econometric analysis of credit constraints of Chinese rural households and welfare loss.Applied Economics, 2010, 42 (13) :1615-1625. 32 Li R., Li Q., Huang S., Zhu X.The credit ration
35、ing of Chinese rural households and its welfare loss:An investigation based on panel data.China Economic Review, 2013, 26:17-27. 33 陳東、劉金東:《農(nóng)村信貸對農(nóng)村居民消費的影響---基于狀態(tài)空間模型和中介效應(yīng)檢驗的長期動態(tài)分析》, 《金融研究》2013年第6期。 34 孫文章、李延喜、陳克兢:《消費金融公司與地區(qū)居民消費的關(guān)系研究---基于雙重差分模型的估計》, 《中國軟科學(xué)》2014年第7期。 35 Coulibaly B, Li G.D
36、o Homeowners increase consumption after the last mortgage payment?An alternative test of the permanent income hypothesis.The Review of Economics and Statistics, 2006, 88 (1) :10-19. 36 王江、廖理、張金寶:《消費金融研究綜述》, 《經(jīng)濟研究》2010年第S1期。 37 Rubaszek M., Serwa D.Determinants of credit to households:An approach using the life-cycle model.Economic Systems, 2014, 38 (4) :572-587. 38 廖理、沈紅波、蘇治:《如何推動中國居民的信用卡消費信貸---基于住房的研究視角》, 《中國工業(yè)經(jīng)濟》2013年第12期。 [1]徐新擴,楊康隆.消費信貸對家庭碳排放的影響評析[J].福建師范大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2017(03):16-22+167-168
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