數(shù)字金融如何影響制造業(yè)碳排放
——基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角

龍 池，張紅梅

[貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)院（貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)金融學(xué)院），貴州 貴陽(yáng) 550025]

一、引言

氣候變化是全人類面臨的共同挑戰(zhàn)，低碳發(fā)展已成為全球共識(shí)。從數(shù)據(jù)上看，我國(guó)2022 年碳排放量約為110 億噸，占全球碳排放約28%，其中工業(yè)碳排放量約為42 億噸，占國(guó)內(nèi)碳排放約38%。①數(shù)據(jù)來源于中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)（CEADs）。在此背景下，碳配額上限持續(xù)下調(diào)，碳排放權(quán)交易市場(chǎng)有序鋪開，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)時(shí)間緊、任務(wù)重，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨日益嚴(yán)格的碳排放約束。與此同時(shí)，工業(yè)4.0掀起了全球范圍內(nèi)以數(shù)字化表征的新一輪工業(yè)轉(zhuǎn)型競(jìng)賽，中國(guó)工業(yè)正面臨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色轉(zhuǎn)型帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。作為工業(yè)經(jīng)濟(jì)的核心，制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色轉(zhuǎn)型對(duì)于我國(guó)工業(yè)在世界工業(yè)轉(zhuǎn)型競(jìng)賽中贏得先機(jī)和實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)尤為重要。作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，數(shù)字金融亟待探尋制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色轉(zhuǎn)型協(xié)同推進(jìn)的高質(zhì)量發(fā)展模式?；诖?，本文將利用制造業(yè)上市公司的微觀數(shù)據(jù)，區(qū)分直接碳排放與間接碳排放，針對(duì)制造業(yè)當(dāng)下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)與經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的要求，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角全面探析數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)碳排放的影響，為制造業(yè)借助數(shù)字金融工具在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中推動(dòng)企業(yè)低碳發(fā)展提供參考。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)是：一方面，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型和“雙碳”目標(biāo)的背景下，將數(shù)字金融、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)碳排放三者納入同一分析框架，厘清企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在數(shù)字金融影響制造業(yè)碳排放過程中的作用機(jī)理；另一方面，就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同階段對(duì)其機(jī)制作用進(jìn)行考察，從數(shù)字技術(shù)進(jìn)步和數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的維度，分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性中介效應(yīng)，揭示數(shù)字金融影響制造業(yè)碳排放的過程中數(shù)字技術(shù)機(jī)制和數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用機(jī)制的差異。

二、文獻(xiàn)綜述

得益于數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)金融在與人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)（以下簡(jiǎn)稱“ABCD”）等數(shù)字技術(shù)深入融合過程中發(fā)展出數(shù)字金融。但迄今為止，數(shù)字金融并未改變金融的功能和本質(zhì)[1]。因此，梳理數(shù)字金融與碳排放的相關(guān)文獻(xiàn)之前，有必要對(duì)傳統(tǒng)金融與環(huán)境保護(hù)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。在傳統(tǒng)金融與環(huán)境保護(hù)的研究中，學(xué)者們大多認(rèn)為金融的發(fā)展對(duì)環(huán)境保護(hù)起到積極作用。金融規(guī)模方面，有學(xué)者基于我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究認(rèn)為，金融規(guī)模擴(kuò)張會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，從而利于保護(hù)環(huán)境[2]。金融結(jié)構(gòu)方面，有學(xué)者基于88 個(gè)經(jīng)濟(jì)體的數(shù)據(jù)研究認(rèn)為，偏市場(chǎng)的金融結(jié)構(gòu)會(huì)增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新的減排機(jī)制，肯定了金融結(jié)構(gòu)在保護(hù)環(huán)境中的積極作用[3]。此外，還有學(xué)者基于金磚四國(guó)的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融自由化與金融開放對(duì)保護(hù)環(huán)境同樣具有積極作用[4]。但有部分學(xué)者對(duì)以下兩點(diǎn)提出了質(zhì)疑：一是關(guān)于金融的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，他們認(rèn)為金融促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步不一定有利于環(huán)境保護(hù)，當(dāng)技術(shù)進(jìn)步帶來更強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張效應(yīng)時(shí)，金融的發(fā)展反而會(huì)增加能源消耗，不利于保護(hù)環(huán)境[5]；二是關(guān)于金融結(jié)構(gòu)的碳減排效應(yīng)，他們通過對(duì)我國(guó)金融結(jié)構(gòu)的研究，認(rèn)為我國(guó)現(xiàn)有金融體系無(wú)法滿足綠色發(fā)展的內(nèi)在要求，現(xiàn)有金融結(jié)構(gòu)抑制了我國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新，從而增加了我國(guó)各區(qū)域的碳排放[6]。在數(shù)字金融與碳排放的研究中，可以根據(jù)研究結(jié)論是線性或非線性將現(xiàn)有研究大致劃分為兩類：從線性結(jié)論上看，學(xué)者們基于我國(guó)省級(jí)或市級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究認(rèn)為，數(shù)字金融通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、人口結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等方式改善地區(qū)碳排放問題[7-9]；從非線性結(jié)論上看，學(xué)者們基于宏觀層面（地級(jí)市）和微觀層面（企業(yè)）的研究一致認(rèn)為，數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)產(chǎn)生規(guī)模擴(kuò)張效應(yīng)，加劇碳排放問題，同時(shí)還會(huì)產(chǎn)生技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，改善碳排放問題，二者的疊加影響使數(shù)字金融與碳排放或碳強(qiáng)度之間存在倒“U”形關(guān)系[10-11]。

經(jīng)過對(duì)上述文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)以下特點(diǎn)。

（1）從結(jié)論上看，金融與環(huán)境的關(guān)系還存在一定的爭(zhēng)議，目前主要的爭(zhēng)議在于數(shù)字金融與碳排放之間是否存在倒“U”形影響過程，因此該研究領(lǐng)域還存在進(jìn)一步深入探討的必要。

（2）從作用機(jī)制上看，已有文獻(xiàn)對(duì)金融如何影響碳排放這一問題的研究大多可以納入Grossman 和Krueger 對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)環(huán)境效應(yīng)的三類分解[12]：經(jīng)濟(jì)活動(dòng)通過規(guī)模擴(kuò)張效應(yīng)對(duì)環(huán)境造成污染，同時(shí)又通過結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)降低環(huán)境污染。這可能說明已有研究缺乏對(duì)新作用機(jī)制的探索。

（3）從研究數(shù)據(jù)上看，由于我國(guó)對(duì)企業(yè)碳排放沒有統(tǒng)一的信息披露要求，所以現(xiàn)有研究大多基于省級(jí)、市級(jí)或縣級(jí)的碳排放數(shù)據(jù)，數(shù)字金融對(duì)碳排放的影響缺乏微觀數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。上述文獻(xiàn)的不足為本文進(jìn)一步深入研究提供了方向。

進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代后，各項(xiàng)信息技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用使經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各方面發(fā)生了深刻變革，意味著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各因素的互相作用過程變得更復(fù)雜、更綜合，傳統(tǒng)的理論解釋框架是否還能全面囊括數(shù)字金融對(duì)碳排放的影響值得思考。這也說明在分析數(shù)字金融對(duì)碳排放的影響時(shí)不僅需要關(guān)注規(guī)模擴(kuò)張效應(yīng)、結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)等傳統(tǒng)影響機(jī)制，而且對(duì)綜合性更強(qiáng)的影響機(jī)制的識(shí)別，對(duì)降低碳排放新路徑的探索，無(wú)論在理論價(jià)值上還是現(xiàn)實(shí)意義上都是必要的。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成了企業(yè)戰(zhàn)略選擇的必然趨勢(shì)[13]。由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中涉及企業(yè)組織、生產(chǎn)流程和業(yè)務(wù)模式等方面的數(shù)字化重塑，因而與企業(yè)的碳排放息息相關(guān)。但是，在數(shù)字金融如何影響碳排放這一問題上，已有研究大多未結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一時(shí)代背景，未有文獻(xiàn)明確地對(duì)數(shù)字金融、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳排放三者之間的作用機(jī)理展開研究，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制尚未明確?；诂F(xiàn)有研究的不足，本文從微觀層面識(shí)別數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)碳排放的影響，并試圖明確企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在其中的作用機(jī)理，為數(shù)字金融與碳排放的相關(guān)研究打開了新視角，為數(shù)字金融作為有效的環(huán)境經(jīng)濟(jì)工具提供了理論基礎(chǔ)。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字金融的碳減排效應(yīng)

數(shù)字金融發(fā)展初期是互聯(lián)網(wǎng)公司等信息技術(shù)企業(yè)作為技術(shù)或服務(wù)的提供商與金融機(jī)構(gòu)開展合作，利用數(shù)字技術(shù)改善傳統(tǒng)金融的業(yè)務(wù)流程。隨著互聯(lián)網(wǎng)公司正式進(jìn)入金融體系并提供金融服務(wù)，金融的業(yè)務(wù)模式開始發(fā)生改變，數(shù)字金融生態(tài)系統(tǒng)迅速向金融各領(lǐng)域蔓延[1]。得益于“ABCD”等數(shù)字技術(shù)的加持，金融機(jī)構(gòu)的信息獲取能力以及信息處理能力得到增強(qiáng)，從而建立了數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，打破了原有的信息孤島，減少了金融服務(wù)供需雙方的信息不對(duì)稱，提高了金融服務(wù)效率。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)加快了金融產(chǎn)品與金融服務(wù)的創(chuàng)新速度，從而擴(kuò)大了金融服務(wù)范圍，降低了金融服務(wù)成本[14-15]。在傳統(tǒng)比較優(yōu)勢(shì)弱化和低碳發(fā)展約束強(qiáng)化的雙重背景下，制造業(yè)過去高度依賴資源和要素投入、以犧牲環(huán)境為代價(jià)的發(fā)展模式無(wú)法適應(yīng)新時(shí)代下經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，制造業(yè)需要向高端化、智能化、綠色化發(fā)展。在制造業(yè)綠色化發(fā)展過程中，效率高、覆蓋廣、成本低的數(shù)字金融為制造業(yè)引進(jìn)新型人才、研發(fā)綠色技術(shù)和購(gòu)置綠色生產(chǎn)設(shè)備等提供金融支持，從而助力制造業(yè)降低碳排放?；诖?，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)H1：數(shù)字金融的發(fā)展降低了制造業(yè)的碳排放。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)

數(shù)字金融發(fā)展→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包含了數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用兩方面[16]，數(shù)字金融的發(fā)展既促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字技術(shù)進(jìn)步，又促進(jìn)了數(shù)字技術(shù)在企業(yè)中的實(shí)踐應(yīng)用，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從數(shù)字技術(shù)進(jìn)步的角度看，一切技術(shù)進(jìn)步根據(jù)其來源可劃分為自主創(chuàng)新和對(duì)外界技術(shù)的學(xué)習(xí)與模仿兩種。發(fā)展數(shù)字金融既能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)的自主創(chuàng)新，又利于企業(yè)對(duì)外界數(shù)字技術(shù)的學(xué)習(xí)與模仿。一方面，數(shù)字金融的發(fā)展緩解了企業(yè)的融資約束，降低了企業(yè)融資成本。根據(jù)融資約束理論，企業(yè)決策受企業(yè)自身財(cái)務(wù)狀況的影響，融資約束的緩解將有利于企業(yè)增加數(shù)字技術(shù)的研發(fā)投入，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)的自主創(chuàng)新[17]。另一方面，在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)的今天，學(xué)習(xí)和模仿外界先進(jìn)技術(shù)是企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的重要源泉。在數(shù)字金融發(fā)展過程中，源于互聯(lián)網(wǎng)公司的先進(jìn)數(shù)字技術(shù)通過企業(yè)之間的交流合作產(chǎn)生技術(shù)外溢效應(yīng)，促進(jìn)企業(yè)之間互相學(xué)習(xí)和模仿，從而有利于企業(yè)自身的數(shù)字技術(shù)進(jìn)步。從數(shù)字技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用來看，一方面，數(shù)字金融可以促進(jìn)數(shù)字技術(shù)在企業(yè)原有業(yè)務(wù)中的實(shí)踐應(yīng)用。在數(shù)字技術(shù)與企業(yè)既有業(yè)務(wù)相互融合的過程中，企業(yè)原有的業(yè)務(wù)模式和管理場(chǎng)景發(fā)生改變，為避免技術(shù)與業(yè)務(wù)兩張皮，這就要求企業(yè)將技術(shù)端以外的抽象需求進(jìn)行系統(tǒng)化和數(shù)字化處理，在工業(yè)企業(yè)中表現(xiàn)為工業(yè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、自動(dòng)化生產(chǎn)過程的實(shí)現(xiàn)等。數(shù)字金融通過為數(shù)字技術(shù)與企業(yè)業(yè)務(wù)融合過程中的具體研發(fā)項(xiàng)目提供金融支持，從而促進(jìn)了數(shù)字技術(shù)在企業(yè)業(yè)務(wù)層面的實(shí)踐應(yīng)用。另一方面，數(shù)字金融有利于企業(yè)拓展新業(yè)務(wù)，從而增加數(shù)字技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用。數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的主要載體是企業(yè)業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)拓展則需要綜合考慮企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略、市場(chǎng)動(dòng)向、產(chǎn)品生產(chǎn)等各方面的影響，其中一個(gè)重要的影響因素是企業(yè)的可用資金。數(shù)字金融通過緩解業(yè)務(wù)拓展面臨的融資約束，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)形成新業(yè)務(wù)，從而增加數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用載體，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放下降：從整體來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提升企業(yè)的傳統(tǒng)動(dòng)能和培育企業(yè)的綠色新動(dòng)能兩種方式降低制造業(yè)的碳排放。關(guān)于企業(yè)傳統(tǒng)動(dòng)能的提升，一些研究認(rèn)為，長(zhǎng)期以來，制造業(yè)降低碳排放的難點(diǎn)之一在于信息不對(duì)稱、數(shù)據(jù)不充分和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)能力不足，因此造成大量能源和產(chǎn)能的浪費(fèi)[18]?！癆BCD”等數(shù)字技術(shù)的賦能緩解了制造業(yè)面臨的信息不對(duì)稱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的智能化與可視化生產(chǎn)、能源消耗精準(zhǔn)計(jì)量與預(yù)測(cè)、分布式管理應(yīng)用、市場(chǎng)供需實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、各部門互聯(lián)互通等一系列集約化、智能化和精細(xì)化的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式，提高了制造業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的效率，有助于制造業(yè)形成源頭減排、過程控制、末端治理的全流程低碳經(jīng)營(yíng)模式，從而降低制造業(yè)的碳排放。關(guān)于企業(yè)綠色新動(dòng)能的培育，一方面，在消費(fèi)者日益增長(zhǎng)的綠色消費(fèi)方式引導(dǎo)下，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)日益強(qiáng)化的碳排放約束下，為了適應(yīng)消費(fèi)市場(chǎng)的變化和滿足我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，企業(yè)具有培育綠色動(dòng)能的需要。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過整合企業(yè)內(nèi)外部資源，緩解企業(yè)的綠色信息約束，增強(qiáng)企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力[19]。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顛覆企業(yè)的業(yè)務(wù)理念，催生綠色新業(yè)態(tài)，助力企業(yè)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)向綠色化轉(zhuǎn)變，提高企業(yè)產(chǎn)品附加值的同時(shí)有利于降低企業(yè)碳排放?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)。

假設(shè)H2：數(shù)字金融通過促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低制造業(yè)的碳排放。

（三）中介效應(yīng)異質(zhì)性

從數(shù)字技術(shù)進(jìn)步與數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用來看，二者對(duì)制造業(yè)碳排放的影響存在差異，根本原因在于二者對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率和生產(chǎn)規(guī)模的影響存在差異。從數(shù)字技術(shù)方面看，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)換和數(shù)字化升級(jí)，通過在生產(chǎn)管理端嵌入數(shù)字技術(shù)，改善了企業(yè)的生產(chǎn)管理流程，提升了企業(yè)的生產(chǎn)管理效率，從而降低企業(yè)碳排放。在這個(gè)過程中，數(shù)字技術(shù)主要對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生正向影響，對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模沒有直接影響。從數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用方面看，數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的不同會(huì)導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用對(duì)企業(yè)碳排放產(chǎn)生的影響不同。例如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，通過建立起人、機(jī)、物、系統(tǒng)等的全面鏈接，從而提高企業(yè)生產(chǎn)率和能源利用效率，有利于企業(yè)降低碳排放[20]。相反，電子商務(wù)的應(yīng)用會(huì)拓寬企業(yè)的銷售渠道，擴(kuò)大產(chǎn)品的銷售范圍，形成新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)極，進(jìn)而擴(kuò)大企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，增加企業(yè)的碳排放。在這個(gè)過程中，數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用在提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的同時(shí)，又?jǐn)U大了企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，其對(duì)企業(yè)碳排放的影響存在正負(fù)抵消的可能，導(dǎo)致數(shù)字金融可能無(wú)法通過促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用來降低制造業(yè)碳排放?；诖?，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)H3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)主要來源于企業(yè)數(shù)字技術(shù)進(jìn)步。

根據(jù)理論分析的內(nèi)容，繪制本文的理論分析框架，如圖1所示。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型

為檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)碳排放的影響，構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型如下：

其中，Y 表示制造業(yè)的碳排放，具體包含三個(gè)指標(biāo)，分別是直接碳排放（DCE）、間接碳排放（ICE）和總體碳排放（TCE）；DFI 表示數(shù)字金融的發(fā)展水平；Controls 表示一系列控制變量；Year、City 和Ind 分別表示時(shí)間固定效應(yīng)、城市固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)；ε表示模型誤差項(xiàng)；i和t分別表示企業(yè)和年份。

2.中介效應(yīng)模型

為檢驗(yàn)數(shù)字金融是否可以通過影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來影響制造業(yè)碳排放，本文構(gòu)建中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

其中，Transformation表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其他同上。若式（1）中的α 和式（2）中的β 同時(shí)顯著，則表明中介變量是解釋變量影響被解釋變量的渠道之一，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)式（3）對(duì)中介變量與被解釋變量之間的關(guān)系進(jìn)行單獨(dú)檢驗(yàn)，作為檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否存在的相關(guān)性證據(jù)[21]。

（二）變量說明

1.被解釋變量：制造業(yè)碳排放（DCE、ICE、TCE）

本文從企業(yè)層面衡量制造業(yè)的碳排放，關(guān)于企業(yè)碳排放的測(cè)算目前可使用的方法較為有限，以下是具有代表性的兩種測(cè)算方法。一是利用企業(yè)每年披露的社會(huì)責(zé)任報(bào)告、可持續(xù)發(fā)展報(bào)告、環(huán)境報(bào)告手工收集企業(yè)的能源使用數(shù)據(jù)，進(jìn)一步計(jì)算出企業(yè)的碳排放量[22]。該做法的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)企業(yè)碳排放的統(tǒng)計(jì)較為準(zhǔn)確，但會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)能源使用情況未披露而出現(xiàn)樣本缺失的問題。二是基于行業(yè)能源消耗量的數(shù)據(jù)計(jì)算行業(yè)的碳排放量，進(jìn)一步以企業(yè)營(yíng)業(yè)成本在行業(yè)中的占比為權(quán)重，估算企業(yè)的碳排放量[23]。相比較之下，該做法的優(yōu)點(diǎn)在于不因?yàn)槠髽I(yè)未披露碳排放相關(guān)信息而損失樣本。由于同一行業(yè)下的企業(yè)在產(chǎn)品類型、能源消耗結(jié)構(gòu)等方面具有較強(qiáng)的同質(zhì)化特征，因此，基于企業(yè)營(yíng)業(yè)成本和行業(yè)能源消耗量計(jì)算所得的企業(yè)碳排放量具有一定科學(xué)性。本文將使用第二種方法對(duì)制造業(yè)企業(yè)的碳排放進(jìn)行估算。

為了更全面細(xì)致地考察數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)制造業(yè)企業(yè)碳排放產(chǎn)生何種影響，參考世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)（WBCSD）和世界資源研究所（WRI）發(fā)布的《溫室氣體核算體系：企業(yè)核算與報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)（修訂版）》中對(duì)企業(yè)碳排放的劃分標(biāo)準(zhǔn)，本文從以下三個(gè)層面劃分企業(yè)的碳排放范圍：一是直接碳排放（DCE），指企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中消耗化石燃料等產(chǎn)生的碳排放；二是間接碳排放（ICE），指企業(yè)使用外購(gòu)的熱力和電力而間接產(chǎn)生的碳排放；三是總體碳排放（TCE），指企業(yè)直接碳排放與間接碳排放之和。關(guān)于直接碳排放與間接碳排放的核算：直接碳排放量等于各能源消耗量乘以該能源的排放系數(shù)，各能源的排放系數(shù)來源于《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體指南》；間接碳排放量等于外購(gòu)的熱力或電力消耗量乘以對(duì)應(yīng)的排放因子。其中，我國(guó)生態(tài)環(huán)境部分別在2017年、2022年和2023年公布過三次全國(guó)電網(wǎng)平均排放因子，根據(jù)本文的研究區(qū)間，使用2017 年公布的0.6101 噸二氧化碳/兆瓦時(shí)作為電力消耗的排放因子；熱力排放因子則使用國(guó)家統(tǒng)一規(guī)定的0.11 噸二氧化碳/吉焦。

2.核心解釋變量：數(shù)字金融（DFI）

本文用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字金融的發(fā)展水平。該指數(shù)從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)維度對(duì)我國(guó)各省、市、縣內(nèi)數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，因其測(cè)算方法的科學(xué)性和數(shù)據(jù)的可靠性在國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究中被廣泛使用。

3.中介變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Transformation）

數(shù)字化轉(zhuǎn)型貫穿于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的各個(gè)方面，因而難以準(zhǔn)確衡量，目前學(xué)者們主要用以下三種方法測(cè)算企業(yè)的數(shù)字化程度。一是文本分析法。首先，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞詞典；其次，基于企業(yè)年報(bào)中管理層分析與討論的文本數(shù)據(jù)，利用Python統(tǒng)計(jì)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞詞頻；再次，以詞典中所有特征詞的詞頻總和來衡量企業(yè)的數(shù)字化程度[16]。二是統(tǒng)計(jì)企業(yè)數(shù)字化資產(chǎn)投資的占比。通過分析企業(yè)披露的固定資產(chǎn)投資和無(wú)形資產(chǎn)投資明細(xì)項(xiàng)目，以數(shù)字化固定資產(chǎn)投資和數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)投資之和占總資產(chǎn)的比來衡量企業(yè)的數(shù)字化程度[24]。三是問卷調(diào)查法。通過企業(yè)的CEO 或技術(shù)部門的高管填寫數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)問卷以量化企業(yè)的數(shù)字化水平[25]。

基于可行性和穩(wěn)健性的考慮，本文參考吳非等的研究，利用上市企業(yè)的文本信息[16]，從數(shù)字技術(shù)（DT）和數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用（ADT）兩個(gè)維度對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化程度（Transformation）進(jìn)行衡量。具體而言，數(shù)字技術(shù)維度由人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)四大數(shù)字技術(shù)板塊所涵蓋的各類技術(shù)組成，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、分布式計(jì)算等，共計(jì)42 個(gè)特征詞；數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用維度由企業(yè)各類數(shù)字化業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用組成，例如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、無(wú)人零售等，共計(jì)34 個(gè)特征詞。但是，文本分析法衡量企業(yè)的數(shù)字化程度難以規(guī)避企業(yè)“光說不做”的道德風(fēng)險(xiǎn)。即企業(yè)通過在年報(bào)中增加數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)內(nèi)容的討論，從而使研究者與投資者高估企業(yè)的數(shù)字化水平。為了彌補(bǔ)文本分析法的不足，本文參考已有研究[24]，從企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的實(shí)際投入出發(fā)，以數(shù)字資產(chǎn)投資（包含硬件和軟件）在總資產(chǎn)中的占比重新衡量企業(yè)數(shù)字化程度，用作穩(wěn)健性檢驗(yàn)，用Transformation_r表示。具體而言，數(shù)字化固定資產(chǎn)投資包括電子設(shè)備、管理設(shè)備、自動(dòng)化等，數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)投資包括系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、平臺(tái)等。

4.控制變量（Controls）

影響企業(yè)碳排放的因素是復(fù)雜的，本文參考已有研究選取控制變量如下：企業(yè)規(guī)模（Size），用企業(yè)資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)表示；凈資產(chǎn)收益率（ROE），用凈利潤(rùn)比凈資產(chǎn)表示；股權(quán)集中度（Top5），用前5 大股東持股比例表示；企業(yè)成長(zhǎng)性（Growth），用企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率表示；董事人數(shù)（Board）；企業(yè)年齡（Age），用觀測(cè)日期與企業(yè)成立日期之差表示；管理層持股比例（Mshare）；企業(yè)所有制（SOE），國(guó)有企業(yè)賦值為1，非國(guó)有企業(yè)賦值為0；企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況（Loss），經(jīng)營(yíng)盈利賦值為0，經(jīng)營(yíng)虧損賦值為1；兩職合一（Dual），董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兩職合一賦值為1，否則賦值為0；四大審計(jì)（Big4），是國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)賦值為1，否則賦值為0。

（三）數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

本文選取2012—2020 年制造業(yè)A 股上市公司數(shù)據(jù)，剔除ST、*ST 公司以及在研究期限內(nèi)退市的公司，將公司數(shù)據(jù)在城市層面與數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行匹配，剔除任意變量存在缺失的樣本值，最終得到由2297個(gè)公司15223個(gè)觀測(cè)值組成的非平衡面板數(shù)據(jù)集。其中，數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，行業(yè)能源消耗量數(shù)據(jù)來自EPS 中國(guó)能源數(shù)據(jù)庫(kù)，行業(yè)營(yíng)業(yè)成本數(shù)據(jù)來自Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)的數(shù)據(jù)主要來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，上市公司年報(bào)來自巨潮資訊。為了克服極端值對(duì)結(jié)果的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行前后1%的縮尾處理。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表2 顯示了基準(zhǔn)回歸的結(jié)果。列（1）—列（3）的回歸結(jié)果顯示，在沒有加入控制變量時(shí)，數(shù)字金融的回歸系數(shù)分別為-0.633、-1.785和-2.417，均通過1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字金融與制造業(yè)碳排放負(fù)相關(guān)。在加入控制變量后，列（4）—列（6）的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)在方向和顯著性上均未發(fā)生變化，數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)直接碳排放、間接碳排放和總體碳排放的影響系數(shù)均在1%的顯著性水平上為負(fù)，說明數(shù)字金融的發(fā)展降低了制造業(yè)的碳排放，是否加入控制變量不影響基本結(jié)論，證實(shí)了假設(shè)H1。在控制變量中，企業(yè)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、股權(quán)集中度和管理層持股比例均顯著增加制造業(yè)三個(gè)層次的碳排放，基本符合理論判斷以及現(xiàn)有的研究結(jié)論。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）內(nèi)生性分析

由于數(shù)字金融與企業(yè)碳排放之間可能存在反向因果關(guān)系會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問題，需使用工具變量法加以克服?；谙嚓P(guān)性和外生性的考慮，學(xué)者們?cè)谶x擇數(shù)字金融的工具變量上大致有三種思路。一是基于計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)，采用1984 年的固定電話數(shù)或郵電數(shù)作為數(shù)字金融的工具變量。原因是在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期的固定電話數(shù)或郵電數(shù)與數(shù)字金融的發(fā)展正相關(guān)，但往往與研究的被解釋變量無(wú)關(guān)[26-27]。二是基于距離數(shù)據(jù)，最具代表性的是采用城市與杭州的空間距離作為數(shù)字金融的工具變量。采用該工具變量的學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字金融興起于杭州，數(shù)字金融在向外發(fā)展過程中可能受到空間距離的制約。也就是說，離杭州越近的城市數(shù)字金融發(fā)展越好。同時(shí)距離作為嚴(yán)格的外生變量，既滿足了相關(guān)性要求也滿足了外生性要求[28]。三是直接使用數(shù)字金融的滯后期數(shù)據(jù)作為工具變量，認(rèn)為滯后期的數(shù)字金融與當(dāng)期數(shù)字金融具有相關(guān)性的同時(shí)弱化了與被解釋變量之間的關(guān)系，基本滿足工具變量的要求[29]。本文借鑒已有研究的做法[26]，同時(shí)出于構(gòu)建面板工具變量的需要，引入隨時(shí)間變化的互聯(lián)網(wǎng)普及率，將1984 年城市每百人固定電話數(shù)乘以上一年該城市的互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)，并對(duì)結(jié)果取自然對(duì)數(shù)后作為本文數(shù)字金融的工具變量（Phone×Internet）。表3 顯示了工具變量的回歸結(jié)果。第一階段回歸結(jié)果顯示，工具變量的回歸系數(shù)顯著為正，說明本文選取的工具變量與數(shù)字金融存在顯著正向關(guān)系，與理論判斷相符。第二階段的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明在考慮內(nèi)生性問題后，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的結(jié)論依然成立。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在克服內(nèi)生性問題后，本文將從變量、模型和樣本三個(gè)方面進(jìn)一步檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)健性，表4 顯示了穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果。第一，替換核心解釋變量?？紤]到數(shù)字金融影響制造業(yè)碳排放這一過程可能存在時(shí)滯，故將數(shù)字金融滯后一期的值替換當(dāng)期值進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果顯示，滯后一期的數(shù)字金融在1%的顯著性水平下降低了制造業(yè)三個(gè)層次的碳排放量，結(jié)論保持不變。第二，更換估計(jì)模型?？紤]到行業(yè)固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)無(wú)法完全控制企業(yè)層面不隨時(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng)，本文使用個(gè)體固定效應(yīng)（Id）替換行業(yè)固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)碳排放的影響方向和顯著性水平均保持不變，即結(jié)論保持不變。第三，縮小樣本量?？紤]到存在時(shí)間太短的樣本可能會(huì)對(duì)結(jié)論造成影響，本文在研究期間內(nèi)剔除存在時(shí)間小于3 年的樣本后進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的結(jié)論依然保持不變。綜上，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（四）異質(zhì)性分析

1.規(guī)模異質(zhì)性

企業(yè)規(guī)模與企業(yè)碳排放量息息相關(guān)，其他條件一致的情況下，大企業(yè)無(wú)論是使用電力和熱力產(chǎn)生間接碳排放還是使用化石能源產(chǎn)生直接碳排放都高于中小企業(yè)。鑒于此，本文在時(shí)間和行業(yè)的雙重維度下，以平均資產(chǎn)規(guī)模為界，將企業(yè)劃分為大企業(yè)和中小企業(yè)兩組進(jìn)行企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)。表5 顯示了規(guī)模異質(zhì)性的檢驗(yàn)結(jié)果。從數(shù)字金融回歸系數(shù)的方向和顯著性來看，在大企業(yè)和中小企業(yè)中，數(shù)字金融的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說明數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放這一結(jié)論不會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)規(guī)模大小而發(fā)生改變；從數(shù)字金融回歸系數(shù)的大小來看，在大企業(yè)樣本中，數(shù)字金融回歸系數(shù)的絕對(duì)值大于在中小企業(yè)樣本中回歸系數(shù)的絕對(duì)值，說明企業(yè)規(guī)模越大，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的力度越強(qiáng)。對(duì)此可能的原因是：數(shù)字金融雖然拓寬了中小企業(yè)的融資渠道，但由于大企業(yè)具有資產(chǎn)價(jià)值高、現(xiàn)金流穩(wěn)定等特點(diǎn)，相比較之下，大企業(yè)獲得的融資額度、融資期限都可能優(yōu)于中小企業(yè)。因此，數(shù)字金融在大企業(yè)中發(fā)揮更強(qiáng)的碳減排作用。

表5 規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.所有制異質(zhì)性

國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)在降低碳排放上承擔(dān)的責(zé)任存在一定的差異。本文將企業(yè)劃分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)兩組進(jìn)行所有制異質(zhì)性檢驗(yàn)。表6 顯示了所有制異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。從數(shù)字金融系數(shù)的顯著性上看，在國(guó)有企業(yè)樣本中，數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)碳排放的影響未能通過顯著性檢驗(yàn)，在非國(guó)有企業(yè)樣本中數(shù)字金融顯著降低了制造業(yè)的碳排放，說明現(xiàn)階段數(shù)字金融在非國(guó)有企業(yè)中發(fā)揮的碳減排效應(yīng)強(qiáng)于國(guó)有企業(yè)，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的影響會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)所有制不同而產(chǎn)生異質(zhì)性。對(duì)此可能的原因是：相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更激烈，面臨著更強(qiáng)的融資約束，導(dǎo)致非國(guó)有企業(yè)對(duì)數(shù)字金融等市場(chǎng)化融資工具有更大的需求，數(shù)字金融在非國(guó)有企業(yè)中的使用深度大于國(guó)有企業(yè)。因此，數(shù)字金融在非國(guó)有企業(yè)中發(fā)揮更大的碳減排作用。

六、機(jī)制分析

以上研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展顯著降低了制造業(yè)的直接碳排放、間接碳排放和總體碳排放，理論分析則指出數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放離不開企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的參與。基于此，下文將利用中介效應(yīng)模型對(duì)“數(shù)字金融→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放”這一內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)

表7 顯示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)及其穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。在列（1）的回歸中，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響顯著為正，說明數(shù)字金融的發(fā)展推動(dòng)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，證實(shí)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的渠道之一。在列（3）—列（5）的回歸中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)碳排放的影響均顯著為負(fù)，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了制造業(yè)碳排放，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)得到相關(guān)性證據(jù)的支持，證實(shí)了研究假設(shè)H2。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)及其穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

本文進(jìn)一步替換了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)對(duì)上述影響機(jī)制進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表7中列（2）、列（6）—列（8）是基于數(shù)字資產(chǎn)投資占總資產(chǎn)的比衡量的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)回歸結(jié)果。在列（2）的回歸中，數(shù)字金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響顯著為正，在列（6）—列（8）的回歸中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)碳排放的影響均顯著為負(fù)，結(jié)論保持不變。即克服企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中可能存在“光說不做”的問題后，“數(shù)字金融→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放”這一影響機(jī)制依然存在，結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

（二）進(jìn)一步分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)

理論分析指出，數(shù)字技術(shù)和數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用對(duì)企業(yè)碳排放的影響可能不同，因此“數(shù)字金融→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放”這一影響機(jī)制需要進(jìn)一步細(xì)化和深究。表8 顯示了數(shù)字技術(shù)和數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的中介效應(yīng)回歸結(jié)果。在列（1）的回歸中，數(shù)字金融對(duì)數(shù)字技術(shù)的影響顯著為正，說明數(shù)字技術(shù)是數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的渠道之一。在列（3）—列（5）的回歸中，數(shù)字技術(shù)對(duì)制造業(yè)碳排放的影響均顯著為負(fù)，數(shù)字技術(shù)的中介效應(yīng)得到相關(guān)性證據(jù)的支持。在列（2）的回歸中，數(shù)字金融對(duì)數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的影響顯著為正，但此時(shí)不能判斷數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用是否發(fā)揮中介效應(yīng)。因?yàn)椤爸恍栩?yàn)證自變量對(duì)中介變量具有顯著影響即可判斷存在中介效應(yīng)”這一推斷有一個(gè)重要的前提，即中介變量對(duì)被解釋變量的影響在理論上是明顯的[21]。本文的理論分析認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對(duì)制造業(yè)碳排放的影響是明顯的，但數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用對(duì)制造業(yè)碳排放的影響還無(wú)法確定，需要相關(guān)性證據(jù)的進(jìn)一步驗(yàn)證。在列（6）—列（8）的回歸中，數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用對(duì)制造業(yè)碳排放的影響不顯著，因此，“數(shù)字金融→數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用→制造業(yè)碳排放”這一影響機(jī)制無(wú)法被證實(shí)。綜上說明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)主要源于數(shù)字技術(shù)進(jìn)步，證實(shí)了假設(shè)H3。

表8 數(shù)字技術(shù)和數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的中介效應(yīng)回歸結(jié)果

七、研究結(jié)論與政策建議

本文從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角，基于制造業(yè)A股上市公司的數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了數(shù)字金融、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)碳排放三者的關(guān)系。研究結(jié)論主要有以下幾點(diǎn)。

第一，數(shù)字金融的發(fā)展顯著降低了制造業(yè)企業(yè)的直接碳排放、間接碳排放和總體碳排放，這一結(jié)論在克服內(nèi)生性、替換數(shù)字金融指標(biāo)、改變計(jì)量模型、縮小樣本數(shù)據(jù)后依然成立。

第二，異質(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的影響會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)規(guī)模和企業(yè)所有制的不同而產(chǎn)生異質(zhì)性，在非國(guó)有企業(yè)和大企業(yè)中，數(shù)字金融的碳減排效應(yīng)更強(qiáng)。

第三，機(jī)制分析表明，數(shù)字金融通過促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來降低制造業(yè)的碳排放，該影響機(jī)制在替換數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)后依然存在。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同維度來看，數(shù)字金融既促進(jìn)了數(shù)字技術(shù)進(jìn)步又促進(jìn)了數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用，但現(xiàn)階段數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的中介效應(yīng)未被證實(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)主要源于數(shù)字技術(shù)進(jìn)步。

針對(duì)上述研究結(jié)論提出如下三點(diǎn)政策建議。

第一，建設(shè)符合制造業(yè)融資特點(diǎn)的數(shù)字金融服務(wù)平臺(tái)，進(jìn)一步提升數(shù)字金融的服務(wù)能力。為了充分發(fā)揮數(shù)字金融的碳減排效應(yīng)，應(yīng)深化數(shù)字技術(shù)在金融服務(wù)上的創(chuàng)新性應(yīng)用，根據(jù)制造業(yè)各類融資需求的特點(diǎn)提供定制化的金融服務(wù)平臺(tái)，盡可能滿足企業(yè)融資的差異化需求，提升數(shù)字金融的服務(wù)能力。

第二，增加企業(yè)的數(shù)字化投入，增強(qiáng)數(shù)字金融的碳減排機(jī)制。從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同維度來看，在數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)之一在于數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的深度和廣度不夠，特別是在企業(yè)的生產(chǎn)制造端。①此觀點(diǎn)引自2023數(shù)字化轉(zhuǎn)型與先進(jìn)制造技術(shù)論壇（https://www.thepaper.cn/newsdetail_forward_23947500）。為了增強(qiáng)數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的機(jī)制作用，應(yīng)適當(dāng)增加企業(yè)的數(shù)字化投入，拓展數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，探索數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。

第三，成立數(shù)字化轉(zhuǎn)型部門，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有碳減排效應(yīng)，但企業(yè)中各部門分工明確導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程可能存在專業(yè)壁壘。為了加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而降低企業(yè)碳排放，應(yīng)調(diào)配各部門員工成立數(shù)字化轉(zhuǎn)型部門，由該部門根據(jù)企業(yè)的發(fā)展階段制定合適的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標(biāo)和具體實(shí)施步驟，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)資源共建共享、跨部門協(xié)同協(xié)作，高效推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。