“雙碳”背景下數(shù)字普惠金融對碳排放的影響研究

何宏慶，陳 坪

（延安大學 經(jīng)濟與管理學院，陜西 延安 716000）

一、引言與文獻綜述

在經(jīng)濟持續(xù)增長的同時，我國的二氧化碳排放量也居高不下。作為世界上最大的發(fā)展中國家，我國的制造業(yè)在國際產(chǎn)業(yè)分工中依然處于中低端，煤炭消費量占能源消費總量比重仍過半，每年排放到大氣中的二氧化碳超過60億噸，這正是由于我國應(yīng)對氣候變化的長期機制仍然不夠健全[1]?？梢钥闯?，我國在環(huán)境污染治理、低碳減排中所承受的壓力空前未有。因此，如何減少碳排放成為我國在經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展道路上所需要思考的最大問題。習近平總書記此前更是強調(diào)以“雙碳”目標應(yīng)對全球氣候變化挑戰(zhàn)，對我國低碳綠色發(fā)展提出了更高標準。但是，如果單獨依靠末端治理難以達到碳達峰和碳中和的目標，實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展將遙遙無期。

隨著數(shù)字經(jīng)濟時代的到來，數(shù)字普惠金融借助人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的力量與傳統(tǒng)金融融合起來，強烈沖擊傳統(tǒng)金融的發(fā)展，金融服務(wù)的普惠性以及便捷性得以提升[2]。數(shù)字普惠金融是傳統(tǒng)金融與信息技術(shù)有效融合的產(chǎn)物，仍然具有傳統(tǒng)金融的基本特征，由此傳統(tǒng)金融影響碳排放的相關(guān)文獻能夠為數(shù)字普惠金融的碳減排效應(yīng)研究提供參考。大部分學者探討金融發(fā)展對碳排放的影響效應(yīng)主要圍繞著三個方面進行。一是金融發(fā)展抑制碳排放。陳志剛和郭帥（2012）[3]從理論方面出發(fā)，認為金融發(fā)展對于我國低碳經(jīng)濟的發(fā)展十分重要。陳亮和胡文濤（2020）[4]利用VAR模型的構(gòu)建，從實證方面探討了金融發(fā)展對碳排放的影響效應(yīng)，強調(diào)綠色金融的發(fā)展確實能夠帶來節(jié)能減排的作用。二是金融發(fā)展促進碳排放。Zhang（2011）[5]在理論層面上探討了中國金融發(fā)展對二氧化碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與碳排放之間表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系，這主要來源于金融中介規(guī)模效應(yīng)。趙軍等（2020）[6]利用省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，從我國整體層面來看，金融發(fā)展暫時未能抑制碳排放，反而對碳排放具有促進作用。三是金融發(fā)展與碳排放的關(guān)系表現(xiàn)為倒“U”型。嚴成樑等（2016）[7]認為金融發(fā)展對碳排放的影響并不是單一的，通過構(gòu)建含有金融發(fā)展、創(chuàng)新和碳排放的內(nèi)生增長模型實證研究了金融發(fā)展與碳排放，結(jié)果表明兩者之間存在倒“U”型關(guān)系。胡金焱和王夢晴（2018）[8]也發(fā)現(xiàn)兩者之間存在著先促進后抑制的倒“U”型關(guān)系。朱東波等（2018）[9]研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展對碳排放既有積極影響，也有消極影響，兩種影響的相對大小決定了綜合影響的大小。

隨著信息技術(shù)時代的迅猛發(fā)展，數(shù)字普惠金融被賦予了全面性和創(chuàng)新性色彩，它打破了傳統(tǒng)金融對小微企業(yè)和地區(qū)的局限性，為經(jīng)濟體內(nèi)的全部成員提供了費用低廉、高效率、全覆蓋的金融服務(wù)[10]。唐宇等（2020）[11]指出，數(shù)字普惠金融不僅提高了覆蓋率還降低了企業(yè)的運營成本，可以在一定程度上緩和傳統(tǒng)金融帶來的“資源錯配”難題，為金融服務(wù)“最后一公里”的疏通給予重要支持。得益于此，部分學者開始將注意力轉(zhuǎn)向數(shù)字普惠金融的環(huán)境影響效應(yīng)上，譬如鄧榮榮和張翱祥（2021）[12]基于空間計量模型發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融一方面可直接改善碳排放績效，另一方面還可通過三種效應(yīng)（技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）改善了碳排放績效；姚鳳閣等（2021）[13]主要研究了數(shù)字普惠金融與碳排放效率之間的關(guān)系，認為數(shù)字普惠金融能夠積極影響碳排放效率，而這一影響主要通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平的提高得以實現(xiàn)。

綜上，當前大多數(shù)研究主要側(cè)重傳統(tǒng)金融對碳排放的影響，同時關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究大多集中在對經(jīng)濟增長、企業(yè)科技創(chuàng)新、脫貧攻堅等方面的影響[14-16]，對綠色環(huán)境效應(yīng)方面的研究較少[17]，鮮有學者探討數(shù)字普惠金融對區(qū)域碳排放強度的影響?；谔寂欧诺膯栴}對于作為碳排放大國的我國來說甚為重要，本文實證分析數(shù)字普惠金融對碳排放強度的影響效應(yīng)，并進一步分析中介效應(yīng)和異質(zhì)性。本研究從數(shù)字普惠金融入手，豐富了傳統(tǒng)金融對碳排放影響的研究，為實現(xiàn)數(shù)字普惠金融的碳減排效應(yīng)、推動綠色經(jīng)濟發(fā)展邁向新階段提供了有益的決策參考。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字普惠金融對碳減排的直接影響分析

金融作為國民經(jīng)濟命脈之一，提升金融資源利用效率和能源使用效率，必然會對二氧化碳排放量的減少產(chǎn)生一定程度的作用，特別是在數(shù)字化時代下被關(guān)注的數(shù)字普惠金融。互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的廣泛運用，推動了數(shù)字普惠金融快速發(fā)展，它的出現(xiàn)為身處低碳化、數(shù)字化浪潮中的我國提供了新的思路和方向。數(shù)字普惠金融減少能源消耗、直接抑制碳排放主要表現(xiàn)在以下兩個方面。一是個體消費者層面。以支付寶為例，支付寶用戶可以通過生活繳費、交通出行、線下支付、每日行走、網(wǎng)絡(luò)購票、二手回收等行為，大幅度地降低了線下參與這些服務(wù)所可能產(chǎn)生的碳排放量和交易成本；同時，這些低碳行為將會在螞蟻森林中產(chǎn)生相應(yīng)的綠色能量，支付寶用戶通過收集能量并累積到一定數(shù)量時，便可將該平臺上的虛擬樹種到真正的荒漠里[18]。這種方式把參與碳減排的環(huán)保活動融入并滲透到大眾中去，引導(dǎo)普通群眾真正地參與環(huán)境保護事業(yè)，為實現(xiàn)碳減排這一目標提供了合理有效的路徑。二是企業(yè)層面。數(shù)字普惠金融自產(chǎn)生以來，讓大多數(shù)有金融需求的中小企業(yè)都能夠從中獲益，他們只需利用線上金融服務(wù)平臺申請辦理借貸服務(wù)，便能容易取得較低成本的資金支持[19]。這不僅降低了因線下交易而導(dǎo)致的時間成本和交易成本，還能減少往返金融機構(gòu)的途中可能產(chǎn)生的二氧化碳?；诖?，提出假設(shè)1：

H1：數(shù)字普惠金融可以在一定程度上促進碳減排。

（二）數(shù)字普惠金融對碳排放的異質(zhì)性分析

由于經(jīng)濟發(fā)展的不平衡性，數(shù)字普惠金融是否能夠顯著影響二氧化碳排放量，可能會因為地區(qū)的發(fā)展不同而存在明顯差別。在研究數(shù)字普惠金融對城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)時，惠獻波（2021）[17]指出，由于不同地區(qū)在資源豐富度和城市建設(shè)方面存在差異，其推動作用主要在中西部地區(qū)發(fā)揮。深化經(jīng)濟改革循序漸進，導(dǎo)致各省份的金融和產(chǎn)業(yè)水平逐步拉開距離，從而引起普惠金融對不同地區(qū)碳排放的影響效應(yīng)差距加大，特別是對西部的欠發(fā)達地區(qū)影響更為明顯[20]。因此，提出假設(shè)2：

H2：數(shù)字普惠金融對碳排放的影響效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性。

（三）數(shù)字普惠金融對碳減排的作用機制分析

我國經(jīng)濟自進入新常態(tài)以來，各方面的發(fā)展愈來愈依靠技術(shù)的創(chuàng)新。技術(shù)創(chuàng)新是減少能源消耗并實現(xiàn)碳減排的核心驅(qū)動力[21]，從根本上來說，要實現(xiàn)碳中和、碳達峰，就要依賴于綠色低碳技術(shù)。目前，科技創(chuàng)新型公司大多數(shù)都是中小企業(yè)，這些企業(yè)都具有前景不確定、風險系數(shù)高、業(yè)務(wù)模式新等特點，因此導(dǎo)致他們面臨著一個共同的難題——融資難。但是，在數(shù)字化時代中快速發(fā)展起來的數(shù)字普惠金融降低了科創(chuàng)企業(yè)獲取資金支持的門檻和難度，使其更容易取得用于科研的費用。充足的資金支持能夠顯著促進企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的進一步創(chuàng)新，特別是綠色低碳技術(shù)，進而達到提高能源利用效率和減少能源消費量的目的[22]。數(shù)字普惠金融的發(fā)展為抑制碳排放提供了更加有利的選擇，加速推動綠色低碳經(jīng)濟的發(fā)展壯大?；诖?，提出假設(shè)3：

H3：數(shù)字普惠金融能夠以提升技術(shù)創(chuàng)新水平進一步抑制碳排放。

三、實證設(shè)計

（一）模型設(shè)定

按照上述理論分析與假設(shè)，為探究數(shù)字普惠金融能否降低碳排放，本文首先構(gòu)建如下基準面板模型：

其中，i、t分別表示截面的地區(qū)和年份，被解釋變量CI代表二氧化碳排放強度；解釋變量DIF表示數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)；X表示控制變量，包括經(jīng)濟發(fā)展水平（EC）、城鎮(zhèn)化水平（URB）、對外開放水平（OPEN）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（INS）、人口密度（PD）以及能源結(jié)構(gòu)（ES）；另外，λ代表個體固定效應(yīng)，v代表時間固體效應(yīng)，ε表示隨機擾動項。

為了探究數(shù)字普惠金融影響碳排放的機制，本文以區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新（TE）為中間變量，驗證數(shù)字普惠金融是否能夠通過提升技術(shù)創(chuàng)新影響碳排放。因此，本文借鑒Baron等（1986）[23]有關(guān)中介效應(yīng)的估計方法以及檢驗步驟，采用逐步回歸法進行相關(guān)實證分析。以基準回歸方程為基礎(chǔ)，構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

（二）變量選取

1.被解釋變量：碳排放強度（CI）。碳排放強度選用各省份的碳排放總量與實際GDP的比值表示，該值越小，越能反映我國低碳經(jīng)濟的發(fā)展趨勢向好。由于尚未有權(quán)威機構(gòu)對我國省級層面的碳排放量進行測算，因此，本文利用煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣共八種能源消耗量，采用IPCC方法測算碳排放量，各能源的碳排放系數(shù)見表1，具體測算方法如下：

表1 各能源品種的標準煤折算系數(shù)和碳排放系數(shù)

其中，CO2表示二氧化碳排放量，i表示各種能源燃料，Ci表示第i種能源消耗量，Ki表示第i種能源的標準煤折算系數(shù)，Ni表示第i種能源的碳排放系數(shù)。

2.解釋變量：數(shù)字普惠金融發(fā)展水平（DIF）。該部分選取北京大學編制的2011—2019年數(shù)字普惠金融指數(shù)以衡量各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展程度。為避免各數(shù)據(jù)之間的差異帶來的影響，對數(shù)字普惠金融指數(shù)取對數(shù)。

3.中介變量：技術(shù)創(chuàng)新（TE）。以各省份人均專利申請授權(quán)數(shù)的對數(shù)值作為技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。

4.控制變量：（1）經(jīng)濟發(fā)展水平（EC）。采用人均實際GDP并對該值進行對數(shù)處理后表示經(jīng)濟發(fā)展水平。（2）城鎮(zhèn)化水平（URB）。以各省份城鎮(zhèn)人口占該地區(qū)常住人口數(shù)比重衡量。（3）對外開放水平（OPEN）。用地區(qū)進出口總額與實際GDP之比表示。（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（IND）。利用工業(yè)部門的增加值與實際GDP之比表示。（5）人口密度（PD）。選用區(qū)域內(nèi)單位面積人口數(shù)量的對數(shù)值作為人口密度的代理指標。（6）能源結(jié)構(gòu)（ES）。以地區(qū)煤炭能源消耗量占該地區(qū)能源消耗總量衡量。變量定義如表2所示。

表2 變量選取及說明

（三）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

選取全國30個省份（由于部分數(shù)據(jù)缺失，不包括西藏以及港澳臺地區(qū)）2011—2019年的省級數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型進行測算。其中，與碳排放及其能源結(jié)構(gòu)相關(guān)部分數(shù)據(jù)均來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》；數(shù)字普惠金融發(fā)展水平指數(shù)來自北京大學編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)；技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)取自《中國科技統(tǒng)計年鑒》；其余控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站以及《中國統(tǒng)計年鑒》。

對各個變量的描述性統(tǒng)計見表3。對該表分析可知，被解釋變量碳排放強度的均值為1.5865，最小值為0.2786，最大值為6.6217，可以看出不同地區(qū)的碳排放強度的差異性較大；普惠金融指數(shù)的最大值6.0168與最小值2.9085之間也存在著一定的差距，表明不同地區(qū)間的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度參差不齊，具有區(qū)域不均衡性。同時，技術(shù)創(chuàng)新也同以上分析一樣，證明地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平的差異性較大。

表3 變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果與分析

（一）平穩(wěn)性檢驗

為了避免偽回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)，在進行實證研究之前，需要對每個變量進行單位根檢驗，以檢驗每個變量是否穩(wěn)定。因此，本文將采用HT單位根檢驗法依順序?qū)Ω髯兞窟M行檢驗，其檢驗結(jié)果如表4所示。從結(jié)果中可見，除經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、人口規(guī)模以及能源結(jié)構(gòu)不顯著外，其余變量均能在1%或5%的水平上通過平穩(wěn)性檢驗。進一步，為了驗證變量之間是否存在長期穩(wěn)定的關(guān)系，對變量進行一階差分，再次進行HT檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有變量的一階差分序列均在1%的水平上顯著，即拒絕原假設(shè)，證明文中所有變量能夠在長期中存在均衡關(guān)系。據(jù)此，本文可以運用面板數(shù)據(jù)進行下一步回歸分析。

表4 各變量的單位根檢驗

（二）基準回歸分析

通過Hausman檢驗可以發(fā)現(xiàn)，P值為0.0000，即拒絕原假設(shè)，相比較之下固定效應(yīng)模型更優(yōu)于隨機效應(yīng)模型。因此，文中選取固定效應(yīng)模型進行后續(xù)的計量研究。與此同時，文中還納入了OLS混合回歸以及隨機效應(yīng)回歸的估計結(jié)果作為固定效應(yīng)估計結(jié)果的比對，此舉是為了證明樣本估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。由表5模型（3）中得出結(jié)論：核心解釋變量數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為負值且在1%的水平上顯著，即總指數(shù)每提高1個百分點，碳排放強度便會相應(yīng)地降低0.187個百分點，這說明數(shù)字普惠金融能夠顯著抑制二氧化碳的排放。除此之外，控制變量經(jīng)濟發(fā)展程度盡管不顯著，但是它的系數(shù)為正，即經(jīng)濟的發(fā)展需要消耗大量的能源資源，這就不可避免地刺激了二氧化碳的排放。城鎮(zhèn)化水平在1%的顯著性水平促進了碳排放量下降，這很可能是由于城鎮(zhèn)化水平的提升有利于加快技術(shù)的更新?lián)Q代以及資源的有效配置和利用，優(yōu)化了能源的使用率。對外開放水平相應(yīng)的系數(shù)為負，但是它未通過顯著性檢驗，可能是因為我國還未能將對外開放所帶來的經(jīng)濟利益合理有效地運用到碳減排領(lǐng)域中去。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高，對應(yīng)的碳排放強度也就越高，這意味著第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來的不僅僅是企業(yè)技術(shù)的升級和生產(chǎn)效率的提高，更會加快煤炭、石油等能源的耗費，導(dǎo)致二氧化碳排放量增加。人口密度和能源結(jié)構(gòu)每提升1個百分點導(dǎo)致二氧化碳的排放量分別相應(yīng)地增加1.225個百分點和0.236個百分點。

表5 全樣本估計結(jié)果

為了盡可能緩解由于因變量和自變量之間互為因果、重要變量遺漏等問題帶來的內(nèi)生性問題，文中引入碳排放強度的滯后一期構(gòu)建了動態(tài)面板模型：CIit=α0+η1CIi，t-1+η2DIFit+η3∑Xit+λi+vt+εit，隨后采用兩階段SYS-GMM回歸估計，其結(jié)果如表5（4）所示。模型（4）中，AR（1）為0.091，其值小于0.1，表明隨機擾動項存在一階自相關(guān)，但是AR（2）為0.486拒絕原假設(shè)，即隨機擾動項不存在二階自相關(guān)。與此同時，通過Hansen檢驗發(fā)現(xiàn)p值為0.295，即不拒絕原假設(shè)，所有工具變量均外生，不存在過度識別的問題。因此，動態(tài)面板SYS-GMM回歸結(jié)果是合理有效的，數(shù)字普惠金融對碳排放仍然具有抑制作用，這同固定效應(yīng)模型得出的實證結(jié)果如出一轍，其符號方向以及顯著性沒有絲毫改變，驗證了模型具有較好的穩(wěn)健性。

（三）區(qū)域異質(zhì)性回歸分析

近些年來，由于不同地區(qū)的地形地貌、資源豐富度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等存在差異，導(dǎo)致各個地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展差距比較大?；诖?，數(shù)字普惠金融是否會對區(qū)域碳排放強度產(chǎn)生促進抑或抑制的影響以及該影響是否顯著，可能會因地而異。因此，為了進一步研究數(shù)字普惠金融對碳排放強度的區(qū)域異質(zhì)性，特將本文研究所選取的30個省份分別劃分為東部、中部和西部地區(qū)。三個區(qū)域的發(fā)展各具特色，東部地區(qū)的經(jīng)濟最為發(fā)達，產(chǎn)業(yè)規(guī)模、外資引進、科技創(chuàng)新水平等均遠高于中西部地區(qū)，但其發(fā)展所帶來的競爭與壓力也與日俱增；中部地區(qū)近年來的崛起戰(zhàn)略使得其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步調(diào)整、規(guī)模日益擴大以及城鎮(zhèn)化率不斷提高，由此所帶來的經(jīng)濟效益蒸蒸日上；西部地區(qū)雖然能源資源多樣化，但是其經(jīng)濟發(fā)展水平以及創(chuàng)新能力略低于東中部地區(qū)?；貧w結(jié)果在表6中具體呈現(xiàn)。首先，據(jù)模型（5）數(shù)據(jù)顯示，東部地區(qū)的數(shù)字普惠金融系數(shù)值是-0.176，即數(shù)字普惠金融發(fā)展水平每上升1個百分點，碳排放強度就會顯著下降0.176個百分點，這意味著，東部地區(qū)的數(shù)字普惠金融明顯抑制二氧化碳的排放。其次，在模型（6）中可以看出，中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融指數(shù)每增長1個百分點就可以帶動碳排放強度減少0.205個百分點，這恰恰說明數(shù)字普惠金融的蓬勃成長同樣能夠?qū)χ胁康貐^(qū)的碳排放強度起到抑制性作用。最后，模型（7）中數(shù)字普惠金融的系數(shù)值依然為負值，即它每增加1%，相反地西部地區(qū)的碳排放強度會減少0.178%。這表明，西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展依然同東中部地區(qū)一樣，會在一定程度上抑制二氧化碳的排放。依據(jù)以上分析可見，在控制變量保持不變的前提下，東中西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對碳排放強度的影響效應(yīng)與總體回歸結(jié)果保持一致，即均為抑制作用。其中，中部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對碳排放強度的抑制效果最為明顯，這可能是因為中部地區(qū)的經(jīng)濟正處于崛起階段，其發(fā)展的空間相對于發(fā)展已達到高水平和高質(zhì)量的東部以及經(jīng)濟相對落后的西部來說要大得多，而且數(shù)字普惠金融的發(fā)展更加注重綠色低碳的消費觀和生態(tài)環(huán)境的保護。

表6 區(qū)域異質(zhì)性回歸分析結(jié)果

五、作用機制分析

數(shù)字普惠金融是緩解中小企業(yè)資金約束的關(guān)鍵途徑，可以為企業(yè)的技術(shù)研發(fā)提供金融服務(wù)，提升技術(shù)創(chuàng)新水平進而影響碳排放強度。由此，為了進一步研究數(shù)字普惠金融對區(qū)域碳排放的傳導(dǎo)機制，特采用技術(shù)創(chuàng)新這一中介變量，利用中介效應(yīng)模型回歸分析并評估該作用機制是否合理。選用上文中所詳細描述的逐步回歸法，利用公式（1）（2）（3）逐步回歸，回歸結(jié)果如表7所示。基準回歸模型（8）中，數(shù)字普惠金融系數(shù)為-0.187，且在1%的水平上拒絕原假設(shè)，即它降低碳排放量的效果顯著。分析（9）可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融系數(shù)為0.367且在1%的水平上顯著，這表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于各省份技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。模型（10）里，同時納入數(shù)字普惠金融與技術(shù)創(chuàng)新兩個變量實證回歸得到如下結(jié)果：技術(shù)創(chuàng)新對碳排放強度的影響明顯且具有抑制性，數(shù)字普惠金融也能夠顯著抑制二氧化碳的排放，它的系數(shù)值為-0.0812，這與模型（8）中-0.187的數(shù)值對比明顯下降。綜合上述分析表明，技術(shù)創(chuàng)新這一中介變量通過了中介效應(yīng)的驗證，即數(shù)字普惠金融的蓬勃發(fā)展可助力技術(shù)創(chuàng)新水平的優(yōu)化與提升，從而在一定程度上抑制碳排放。

表7 技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)估計結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

隨著數(shù)字時代的不斷推進，我國主動提出的“雙碳”目標將為碳減排帶來歷史性轉(zhuǎn)折，這就迫切要求數(shù)字普惠金融逐步形成低碳減排的長效機制。一方面，數(shù)字普惠金融以數(shù)字技術(shù)為載體將金融與其高效結(jié)合在一起，打破了時間和地域的限制，降低了線下交易成本以及提高了能源的利用效率。另一方面，由于技術(shù)創(chuàng)新是實現(xiàn)碳減排的主動力，數(shù)字普惠金融可以為有金融需求的群體或中小微企業(yè)提供低負擔、高效率的融資服務(wù)，通過推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升以促進碳排放強度的下降。本文分析了數(shù)字普惠金融對碳排放強度的直接影響及其作用機理，并利用我國2011—2019年30個省級面板數(shù)據(jù)回歸測算得到以下結(jié)論：

第一，全國層面來看，數(shù)字普惠金融顯然抑制了碳排放量，即使加入了多個模型對比以及考慮到內(nèi)生性問題以后，該結(jié)論仍舊成立。

第二，地區(qū)異質(zhì)性使得數(shù)字普惠金融對碳排放強度的影響也帶有異質(zhì)性，它給東中西部區(qū)域帶來的碳減排效應(yīng)均顯著為負，但是其抑制作用更多地集中在中西部地區(qū)。

第三，數(shù)字普惠金融對二氧化碳的抑制作用機制主要通過緩解中小企業(yè)的資金約束問題，增加的研發(fā)投入有助于提升和優(yōu)化企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，從而刺激生產(chǎn)效率的提升，進一步實現(xiàn)抑制碳排放量的目的。

依據(jù)以上所得出的分析結(jié)論，結(jié)合相關(guān)的政策和實際的發(fā)展，提出如下的政策建議：

第一，大力推進以綠色為導(dǎo)向的數(shù)字普惠金融，高水平發(fā)揮數(shù)字普惠金融在我國低碳化進程中的帶動作用，并將其積極影響作用滲透到金融領(lǐng)域的每一程序里。同時，加強大數(shù)據(jù)、云計算、5G通信技術(shù)等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，跨越數(shù)字鴻溝的困境，確保各地區(qū)數(shù)字普惠金融的協(xié)調(diào)發(fā)展，著力于推動綠色低碳經(jīng)濟發(fā)展進程加快和“雙碳”目標的實現(xiàn)。

第二，加強數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)化的有效結(jié)合，不斷調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高金融資源在實體經(jīng)濟之間的配置率和利用率，合理引導(dǎo)資金流向高新技術(shù)型企業(yè)、環(huán)境友好型企業(yè)，為我國經(jīng)濟可持續(xù)綠色發(fā)展提供一份強有力的保障。高城鎮(zhèn)化率可以促進企業(yè)低碳減排技術(shù)的創(chuàng)新和提高，因此還應(yīng)繼續(xù)努力推動城鎮(zhèn)化水平的提升，以現(xiàn)代化發(fā)展逐步帶動企業(yè)技術(shù)革新，實現(xiàn)碳減排。識別評估對外開放引進的外商投資能否改善環(huán)境和創(chuàng)新技術(shù)，主要引進對我國核心低碳技術(shù)有益處的外商直接投資。

第三，因地制宜合理制定有關(guān)政策。經(jīng)濟發(fā)展的不平衡以及各個區(qū)域資源要素、地理環(huán)境等因素，使得數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有區(qū)域異質(zhì)性。因此，各個地區(qū)應(yīng)該結(jié)合當?shù)氐膬?nèi)外部情況合理規(guī)劃發(fā)展布局以及資源分配，重點扶持經(jīng)濟發(fā)展中地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融的普惠性，保證普惠金融帶來的好處也能夠惠及到經(jīng)濟相對落后的區(qū)域中去。此外，政府還應(yīng)引導(dǎo)東中部地區(qū)的高新技術(shù)逐步向西部發(fā)展中地區(qū)輻射，以創(chuàng)新驅(qū)動綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

第四，技術(shù)創(chuàng)新是低碳化經(jīng)濟發(fā)展的主要動能，相關(guān)部門可以增加企業(yè)的科研資金，鼓勵其自主創(chuàng)新，特別是緊抓我國核心技術(shù)，下足“真功夫”研發(fā)并運用節(jié)能低碳技術(shù)，在源頭上治理環(huán)境污染問題和減少碳排放。同時，政府和企業(yè)還要利用數(shù)字普惠金融的發(fā)展推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的增強，再運用先進的技術(shù)助推數(shù)字普惠金融的進一步發(fā)展，使兩者形成協(xié)調(diào)發(fā)展、良性互動的局面，逐漸實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的良性循環(huán)。