數字金融發展與碳排放關系探究
——基于低碳技術創新視角

舒龍龍，施 若

（貴州財經大學， 貴州 貴陽 550025）

新世紀以來，隨著CO等溫室氣體排放量的不斷增加，全球氣候問題逐漸成為全人類面臨的重大挑戰。作為世界工廠、制造大國和世界第二大經濟體，中國一直積極承擔“碳排放”的責任，為其他國家承擔了相當數量的碳排放。因此，中國的碳排放問題引起了全世界的廣泛關注。為了應對全球變暖帶來的氣候變化，實現可持續發展的內在要求，我國在2020 年第75 屆聯合國大會一般性辯論上承諾，到2030 年二氧化碳排放將達到峰值，力爭到2060 年實現碳中和。隨著我國經濟建設的不斷進步和社會主義現代化建設的持續推進，能源消費的上升必然促進溫室氣體的排放。如何在經濟健康發展的條件下減少碳排放是中國面臨的重大挑戰。十四五規劃指出我國應積極應對氣候變化，制定2030 年前碳排放達峰行動方案，實施以碳強度控制為主、碳排放總量控制為輔的制度。由此來看，系統客觀地探討碳排放影響因素具有重要理論和現實意義。

一、文獻綜述和理論假設

一些學者已經探討了傳統金融與碳排放之間的關系。學者們主要從兩個角度研究金融發展對碳排放的影響。從碳排放量的角度來看，梅林海和陳會文研究表明，傳統金融的發展能減少碳排放。但我國金融業不夠完善，金融發展的碳減排效應尚未充分發揮。DeHaas&Popov通過研究各國金融體系結構與碳排放間關系，發現在給定經濟水平以及環境監管條件下，金融發展有助于降低人均碳排放量。Paramati et al.發現了金融深化在碳減排過程中發揮了積極作用。從碳排放強度的角度來看，一致的結論是，金融發展與碳排放強度之間存在倒U 型關系，技術創新是實現金融發展碳減排效應的主要途徑。葉初升和葉琴研究發現市場化的金融結構將增強金融發展的創新減排機制。對于數字金融與碳排放之間的關系，賀茂斌和楊曉維發現數字普惠金融和碳排放共同影響了全要素生產率。

梳理上述文獻發現，已有研究主要關注傳統金融對碳排放的影響，關于數字金融與碳排放關系的文獻很缺乏。僅有的文獻發現數字金融與碳排放共同影響了全要素生產率，并沒有深入探討數字金融與碳排放的關系。因此，本文在已有研究的基礎上，深入探討了數字金融與碳排放強度之間的關系。同時認為，數字金融的發展有助于降低我國碳排放強度，主要分析如下：

數字金融通過移動支付網絡擺脫紙質貨幣流通媒介的功能,多層次數字化投資、信貸產品的推出,進一步縮減居民對貨幣的流動性偏好。數字金融憑借其先進的支付手段和高效的資金配置，通過促進電子商務、刺激消費、緩解信貸約束和技術溢出，促進了企業技術進步。一方面，技術創新降低了單位能耗的碳排放量。另一方面，技術創新提高了能源效率，減少了單位產出的碳排放，顯著降低了工業碳排放強度。因此，數字金融可以通過促進企業的技術創新，特別是與發展清潔能源和提高能源使用效率有關的低碳技術創新來降低我國的碳排放強度。

二、實證設計

(一)模型設定

探究數字金融對碳排放強度的影響，設定基本計量模型如下：

(二)變量選取

本文選取2011-2018 年除西藏自治區外30 個地區的省級面板數據作為研究對象，選擇碳排放強度作為被解釋變量，使用北大數字普惠金融指數衡量數字金融發展水平。本文選取的控制變量包括工業發展水平(Industry)、經濟增長狀況(Deve)、對外開放程度(Open)、政府節能環保投入(Green)、政府科技支持程度(Science)、政府碳排放限制力度(Limit)。本文選取的中介變量為低碳技術創新水平(LnTech)。本文所有變量定義及說明見表1。

表1 變量定義及說明

三、實證分析

(一)基準回歸

表2 顯示了基準回歸結果。在第(1)列中，數字金融發展對碳排放強度的回歸系數顯著為-0.1675，這意味著數字金融發展顯著降低了碳排放強度，且各省數字金融發展水平每提高1%能使該省碳排放強度降低0.1675%。為了確保統計結果的穩健性，本文還考察了數字金融三個維度與碳排放強度之間的關系。從表2 后三列的結果不難看出，數字金融的覆蓋廣度、使用深度、數字化程度與碳排放強度之間為顯著負相關關系，表明數字金融的三個維度促進了碳排放強度的降低，并再次驗證假設1的有效性。

（1） （2） （3） （4）變量 LnTan LnTan LnTan LnTan LnIfi -0.1675***（0.0409） - - -LnCover - -0.0744**（0.0327） - -LnDeep - - -0.1188**（0.0462） -LnDig - - -0.1119***（0.0270）控制變量 是 是 是 是省份效應 固定 固定 固定 固定R2 0.7741 0.7433 0.7525 0.7596 N 240 240 240 240

(二)機制檢驗

參考溫忠麟和葉寶娟的中介效應檢驗方法，表3第(1)列是未添加低碳技術創新變量的結果，數字金融與碳排放強度系數顯著負相關，與基準回歸結果一致。第(2)列顯示了將碳排放強度替換為低碳技術創新變量的結果，該系數在1%水平顯著為正，表明數字金融有助于推動企業低碳技術創新。第(3)列報告了同時加入碳排放強度和低碳技術創新變量的回歸結果，在加入低碳技術創新后，數字金融指數不再顯著，而低碳技術創新變量在1%水平下顯著，說明數字金融的碳減排作用主要通過促進低碳技術創新實現。觀察Sobel 檢驗結果，發現Z 統計值在1%水平顯著，驗證了“數字金融—促進低碳技術創新—降低碳排放強度”機制的有效性。計算數字金融通過促進低碳技術創新渠道影響碳排放強度的直接效應(α)、間接效應(α*α)占總效應(α)的比率，發現數字金融通過低碳技術創新對降低碳排放強度的間接效應占比為83.2%，數字金融對降低碳排放強度的直接效應占比為16.8%，這表明數字金融主要通過促進低碳技術創新降低碳排放強度。

表3 中介效應檢驗

(三)穩健性檢驗

由于影響我國碳排放強度的因素較多，為避免遺漏變量導致內生性問題而影響回歸結果的有效性，本文采用借鑒謝雪燕和朱曉陽選取各地區互聯網寬帶接入用戶數作為工具變量。工具變量法進行穩健性檢驗，發現結果與基準回歸一致。

本文探究了數字金融發展與碳排放強度間的關系與機制。研究發現：第一，數字金融的發展顯著降低了碳排放強度。第二，數字金融主要通過促進企業低碳技術創新來降低碳排放強度。本文的政策啟示在于政府應認識到數字金融發展在碳減排進程中的重要性，加快數字金融發展，積極引導數字金融發揮碳減排效應。數字金融服務機構要依托大數據優勢，準確識別企業風險和信貸需求，開辟企業低碳技術投入融資“高速路”，為企業低碳技術研發和項目攻關提供高效的融資平臺，積極推進企業特別是工業制造企業的低碳技術升級。

[注釋]

①根據豪斯曼檢驗，選擇固定效應模型。