數字金融與企業污染排放
——來自中小企業層面的證據

魏悅羚，張洪勝

(1.南京航空航天大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211106；2.浙江大學 中國數字貿易研究院，浙江 杭州 310058；3.杭州師范大學 經濟學院，浙江 杭州 311121)

一、引 言

長期以來，中國政府十分重視環境保護和綠色發展。黨的十九大報告明確提出，“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段”。在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中，“綠色”一詞累計出現了50次，“推動綠色發展，促進人與自然和諧共生”被單獨予以闡釋，具體包含提升生態系統質量和穩定性、持續改善環境質量、加快發展方式綠色轉型三個部分。2021年4月，習近平主席應邀出席全球領導人氣候峰會時明確指出，面向未來，中國將堅定不移貫徹創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念，實施一系列政策措施，不斷推進綠色發展，促進人與自然相和諧。經濟高質量發展本質上不同于傳統發展方式，其本質要求是更為全面和更加創新地發展，重要方面之一是尋求在新產業革命及綠色發展趨勢下的產業結構優化升級[1]。2022年3月，李克強總理在《政府工作報告》中明確提出，持續改善生態環境，推動綠色低碳發展。綜上可知，推動綠色發展業已成為中國經濟高質量發展的應有之義和戰略目標。

金融是國家重要的核心競爭力。在實現綠色發展過程中，應充分發揮金融的重要作用。特別是近年來，數字金融(科技金融)的蓬勃發展，為推進企業綠色轉型提供了可能。包括五大國有商業銀行在內的眾多傳統金融機構全面擁抱數字金融，標志著中國金融業正式全面步入數字金融時代。數字金融通過數字技術與金融產品的結合彌補了傳統金融服務短板，降低了金融服務門檻，促進了傳統金融機構轉型，改善了金融市場效率，在推動創新方面具有重要意義。郭峰等[2]研究發現，數字普惠金融指數每增加1個單位，對應地區新注冊企業數量將平均增加0.246%。經過十幾年的發展，數字金融已經成為一種重要的新型金融業態，其不僅是建設數字中國的重要組成部分，也是《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》著重強調的方向。

發展數字金融的重點在于加快金融與技術的融合，實現數字金融領域的相關研究領先發展并廣泛應用于實踐中。然而，相比數字金融在金融服務領域的迅猛發展及其在服務實體經濟中的核心定位，關于數字金融影響中小企業減排的研究卻極為滯后和匱乏。數字金融推動中小企業減排的作用效果如何？數字金融推動不同類型中小企業減排行為是否存在差異？數字金融推動中小企業減排的作用機制是什么？如何就數字金融服務實體經濟提出精準化、差異化、高效率的政策方案？這些問題都是在數字經濟時代亟待研究的重要命題。本文采用微觀層面中小企業數據和污染排放數據以及省級層面數字金融數據，從數字金融的普惠性視角就以上問題展開詳細分析。

基于此，本文利用2011—2013年中國工業企業數據庫和中國工業企業污染排放數據庫合并數據，根據國家統計局對大中小微型企業劃分方法篩選出中小企業，并將其與北京大學數字金融研究中心公布的省級層面數字普惠金融指數進行匹配，全面探究數字金融對中小企業污染排放的影響。(1)本文主要分析數字金融對中小企業污染排放的影響主要出于以下兩個方面的原因：第一，本文所使用的數字金融數據來自北京大學數字金融研究中心與螞蟻金服合作編制的數字金融指數，這一原始數據主要來自并針對中小企業，因而本文聚焦于數字金融對中小企業的影響。第二，本文以所有企業作為樣本進行檢驗，其結果顯示，數字金融的影響主要集中在中小企業，對大企業的影響不顯著。這一結論也與直覺一致，即數字金融幫助中小企業更容易且方便地獲取融資支持，因而數字金融主要降低中小企業污染排放強度。基于上述兩個原因，本文將樣本集中于中小企業。下文所述“企業”均指“中小企業”。與現有文獻相比，本文可能的學術貢獻主要在于：首先，本文從企業微觀視角研究數字金融對污染排放的影響，更深入且直接地研究數字金融對中小企業減排的影響機制和作用效果，不僅可以準確反映企業是污染排放主體這一事實，評估和檢驗數字金融對真實減排主體的影響效果，并且可以詳細觀測數字金融影響的企業異質性，有利于制定和實施更加精準的數字金融和減排政策。其次，區別于已有與數字金融和地區減排相關的研究，本文從融資約束視角探究數字金融的作用機制，豐富了相關研究。鑒于中小企業普遍存在的融資難問題，本文直接檢驗了數字金融的普惠金融屬性，即數字金融通過降低融資約束促進中小企業減排。最后，在環境規制較強的地區，中小企業減排和轉型升級需要資金支持，數字金融的普惠金融屬性有利于幫助中小企業在面臨更強的環境規制時進行轉型升級，進而實現減排。總體上，本文豐富了關于數字金融和中小企業污染排放相關的研究，是對現有研究的有益補充。

二、文獻綜述與研究假設

(一)文獻綜述

數字金融泛指傳統金融機構與互聯網公司利用數字技術實現融資、支付、投資和其他新型金融業務模式。本文主要研究數字金融對中小企業污染排放的抑制效果，并從融資約束角度探究其內在機制。與本文相關的文獻可劃分為與數字金融影響效果相關的研究、與企業污染排放相關的研究。

與數字金融影響效果相關的研究。這類研究主要集中于對以商業銀行為主體的傳統金融部門的影響、對實體經濟微觀參與者的影響以及對宏觀經濟效果的影響：第一，數字金融對以商業銀行為主體的傳統金融部門的影響。一方面，謝平和鄒傳偉[3]研究認為，數字金融會從資產業務、負債業務、中間業務等多個方面對傳統金融部門產生較大沖擊；另一方面，沈悅和郭品[4]研究認為，數字金融的出現會通過競爭效應和技術溢出帶動傳統商業銀行優化金融結構、提高金融效率、金融品質和全要素生產率。同時，Grennan和Michaely[5]研究認為，數字金融還會對銀行風險承擔和銀行間傳染關聯性產生影響，進而影響金融市場信息。就數字金融對貨幣政策銀行信貸渠道傳導的影響而言，總體上，數字金融通過降低金融市場摩擦弱化貨幣政策銀行信貸傳導渠道，其背后的理論機制是通過影響銀行負債結構、證券市場流動性和企業融資結構實現的，其中銀行負債結構效應得到了經驗證據的支持[6]。第二，數字金融對實體經濟微觀參與者的影響。楊君等[7]研究認為，數字金融的普惠金融屬性會觸發對中小企業和農民創業、對中小企業和農村金融需求問題和對農村家庭貧困脆弱性等的激勵或抑制作用。謝絢麗等[8]研究認為，由于中國創業企業融資難、融資貴的問題非常嚴重，因此，數字金融對創業企業具有顯著促進作用，對城鎮化率較低的省份、注冊資本較低的微型企業具有更強的鼓勵作用。張棟浩和尹志超[9]研究認為，數字金融有助于緩解農村家庭貧困脆弱性，并通過提高農村家庭風險應對水平緩解風險性問題。第三，數字經濟對宏觀經濟的影響。現有研究大多使用宏觀數據，從宏觀層面討論數字金融與經濟發展、區域不平等問題。Zhang等[10]研究發現，數字金融可以促進宏觀經濟增長，對農村的正向影響大于城市，并有助于縮小收入差距。

與企業污染排放相關的研究。企業污染排放量是衡量環境績效的重要指標。環境資源的公有屬性使污染排放存在負外部性。在不存在治污成本時，在宏觀上，污染源于環境法規和減排意識的滯后；在微觀上，污染源于企業追求利潤最大化的本能屬性。波特假說解釋了在環境規制下企業追求良好環境績效的動機，即一定程度的環境規制會刺激企業創新及提升勞動生產率，而創新補償則可以部分或全部抵消污染成本[11]。波特假說為激勵企業減排提供了一種潛在邏輯。基于此，已有研究集中探討了排污權交易、環境規制、國際貿易、FDI、市場競爭、技術升級等方面對企業污染排放的影響[12]。

梳理以上文獻可知，目前尚沒有研究聚焦于數字金融對微觀企業層面污染排放的影響。現有研究雖考察了數字金融對地區層面污染排放的影響，但無法直接考察數字金融對真實減排主體的影響，也無法考察數字金融影響的企業異質性。本文利用合并的中國工業企業數據庫和中國工業企業污染排放數據庫以及省級層面的數字金融數據，將樣本下沉至企業層面，考察數字金融對中小企業污染排放的影響，彌補了現有文獻的不足。

(二)研究假設

企業減排需要進行較為昂貴的環境投資。相對于一般性投資，環境投資通常具有周期長、收益低、風險高等特征，且在前期需要企業為此付出較大的資金投入。因此，只有在面臨的融資約束減少時，企業才會增加環境投資。Zhang和Zheng[13]證實，缺乏資金支持是污染企業無法減排的重要原因。當企業能夠獲得信貸支持時，才會將部分資金用于研發新產品、更新生產流程和增加污染處理設備。因此，融資約束減少會促進企業增加環境投資，降低污染排放強度。與此同時，給定企業的融資約束水平，中小企業的環境投資或減排水平還受到外部環境的影響，其中，最重要的就是環境規制。環境規制最直接的影響是增加中小企業面臨的環境成本，因而環境規制強度增強時，一方面，會加劇中小企業的融資約束；另一方面，會迫使中小企業不得不減少污染排放。當環境規制引發中小企業陷入較為嚴重的融資約束或者中小企業減少污染排放帶來的損失過大時，企業會選擇退出市場。如果此時為這些中小企業提供相應的融資支持，那么將有利于這些企業在滿足環境規制要求的情況下減少污染排放。因此，中小企業減排還需要外部壓力。當外部環境規制程度比較嚴格時，中小企業具有更大的壓力和動力進行減排，此時數字金融通過緩解融資約束可以對企業減少污染排放發揮更大的作用。

事實上，Fan等[14]研究發現，作為減排的重要金融工具，綠色信貸可以顯著降低企業污染排放水平。數字金融作為數字技術與金融業相結合的新業態和新模式，其不僅可以降低信息不對稱程度，有利于解決傳統金融固有的高風險溢價和高成本問題，而且可以降低進入門檻、拓展服務范圍、提升觸達能力。這些特征均顯示，數字金融有利于降低企業融資約束，助力中小企業減排。

基于以上分析，筆者認為，數字金融所具備的普惠金融屬性有利于緩解中小企業融資約束，降低污染排放水平。數字金融通過緩解融資約束的減排效果在中小企業面臨環境規制時更為明顯。基于此，筆者提出如下研究假設：

假設1：數字金融有利于降低中小企業污染排放強度。

假設2：數字金融通過緩解融資約束進而降低中小企業污染排放強度。

假設3：在環境規制較強的地區，數字金融對中小企業融資約束的緩解作用和對中小企業的減排作用均更明顯。

三、研究設計

(一)變量選取

1.被解釋變量

中小企業污染排放強度(pollution)。二氧化硫排放造成的大氣污染是中國環境污染的主要來源，因而本文使用二氧化硫排放總量占企業工業總產值比重的自然對數值來衡量中小企業污染排放強度。

2.解釋變量

數字金融(df)。本文選取數字普惠金融總指數以及覆蓋廣度、使用深度、數字化程度、支付業務、保險業務、信貸業務等6個分類指標衡量數字金融指數。

3.中介變量

融資約束(M)。本文使用利息支出占固定資產比率的相反數來衡量。該指標越大，表示企業面臨的融資約束越大。

4.控制變量

主要包括企業層面和省份層面控制變量兩大類。企業層面控制變量主要為企業規模、企業資本密集程度、企業年齡、所有權屬性、企業資產收益率、企業資產負債率、企業治理行為、企業出口虛擬變量、企業生產率。(2)由于2011—2013年工業企業數據庫既沒有企業投資數據也沒有中間投入數據，因而本文使用索羅余值方法估算企業生產率。省份層面控制變量主要包括省份人均GDP、省份政府規模、省份研發水平、省份人力資本、省份人口密度、省份FDI、省份貿易開放程度。

(二)模型設定

本文構建如下模型來考數字金融對中小企業污染排放強度的影響：

lnpollutionit=α+θlndfpt+βX+FEi+FEt+εit

(1)

其中，i表示企業，p表示省份，t表示年份。pollutionit表示中小企業i在t年的污染排放強度。dfpt表示省份p在t年的數字金融指數。X表示企業和省份層面的控制變量，FEi表示企業固定效應，FEt表示年份固定效應。在后文的分析中，本文進一步控制了時變行業固定效應。εit表示擾動項。在基準回歸部分，本文在企業層面進行聚類；在穩健性檢驗部分，本文在省份層面進行聚類。為了便于解釋估計系數的經濟含義，本文對除去虛擬變量之外所有變量加1后取自然對數，則θ的含義就是污染排放相對于數字金融的彈性，即數字金融提高1%所帶來的污染排放強度百分比變化。

(三)數據來源

本文數據主要來源于4個數據庫：第一，企業層面二氧化硫排放數據來自2011—2013年中國工業企業污染排放數據庫。該數據庫來自國家統計局，主要是各地區排污量占比85%以上的主要污染企業的調查數據。第二，數字金融相關數據來自北京大學數字金融研究中心課題組編制的《北京大學數字普惠金融指數2011—2020》。第三，企業層面的控制變量來自2011—2013年中國工業企業數據庫。第四，省份層面的控制變量來自國家統計局官方網站。

本文使用企業組織機構代碼、企業名稱和年份作為唯一標識碼合并中國工業企業數據庫和中國工業企業污染排放數據庫，即在同一年份只有組織機構代碼和企業名稱都相同的企業才被認為是同一個企業。本文剔除了主要變量為負以及從業人數低于8人的企業觀測值，根據國家統計局發布的《大中小微型企業劃分辦法(2017)》，依據針對工業企業的劃分標準，將從業人數小于1 000人且營業收入小于4億元的企業定義為中小企業。

本文主要變量的定義及描述性統計結果如表1所示。

表1 變量定義和描述性統計結果

四、實證結果分析

(一)基準回歸結果分析

數字金融對中小企業污染排放強度影響的基準回歸結果，如表2所示。由表2可知，在控制了企業和年份固定效應基礎上，列(1)僅納入了數字金融變量，列(2)在此基礎上納入了企業層面控制變量，列(3)進一步納入了省份層面控制變量。列(3)結果顯示，數字金融的估計系數為-0.018，且在5%水平上顯著，說明數字金融每提高1%會促使中小企業污染排放強度下降0.018%。

表2 基準回歸結果

從企業層面控制變量來看，企業規模的系數為-0.023，且在1%水平上顯著，說明企業規模越大，污染排放強度越小。這與直覺一致，即規模大的企業通常具有更強的研發能力并且能夠發揮規模經濟效應，因而能夠擁有更低的污染排放強度。企業資本密集度程度系數為-0.011，且在1%水平上顯著，說明中小企業資本密集程度越高，污染排放強度越低。這與直覺也較為一致，即勞動密集型企業污染排放通常高于資本密集型企業。企業年齡系數為-0.056，且在1%水平上顯著，說明中小企業年齡越大，污染排放強度越小。這與直覺也較為一致，即企業經驗越豐富，在減排方面積累的經驗和技術越多，污染排放強度越低。企業資產收益率的系數為-0.027，且在1%水平上顯著，說明中小企業資產收益能力越強，污染排放強度越低。企業資產負債率系數為0.045，且在1%水平上顯著，說明中小企業負債相對越多，越不利于企業減排。企業治理行為的系數為0.198，且在1%水平上顯著，說明中小企業管理費用越高，污染排放越高。這背后的原因可能比較復雜，其中一個可能的原因是中小企業會通過招待或尋租行為獲取排污權。企業出口虛擬變量和企業生產率的系數分別是-0.011和-4.167，且分別在10%和1%水平上顯著，說明二者均對污染排放有顯著負向影響。這與直覺較為一致，即出口可以通過技術升級、規模經濟降低排污；生產率高的中小企業技術能力更強，這有助于減少排污。此外，兩個所有權屬性虛擬變量的系數分別是-0.009和-0.031，但均不顯著，這說明在污染排放方面，國有企業與外資企業均與民營企業不存在明顯的差異。從省份層面控制變量來看，省份人力資本和省份貿易開放程度兩個變量的系數分別是-14.049和0.064，且均在1%水平上顯著，這說明人力資本越高的省份，企業進行要素升級的可能性越大。但所在省份進出口總額占GDP比重越高，中小企業污染排放強度越大，這與直覺產生偏差。大部分研究發現，貿易開放可以降低污染排放，但也有一些研究發現，貿易開放可能通過扭曲國內經濟結構增加污染。基于此，本文的假設1得以驗證。

(二)穩健性檢驗

基準回歸在企業層面聚類，為檢驗結果的穩健性，本文在省份層面對標準誤進行聚類，并控制時變行業固定效應，穩健性檢驗結果如表3所示。

表3 穩健性檢驗結果

由表3可知，列(1)顯示，數字金融對污染排放強度的影響系數為-0.018，且在5%水平上顯著為負，表明基準回歸是穩健的。列(2)—列(4)顯示，在控制了時變行業固定效應后，根據是否加入企業和省份層面控制變量，數字金融每提高1%，污染排放強度顯著降低-0.029%、-0.018%和-0.019%，且分別在1%、5%和5%水平上顯著，說明基準結果是穩健的。此外，本文對所有連續變量進行1%水平上的縮尾處理以排除極端值可能對結果的影響，結果顯示，數字金融對污染排放強度的影響仍然是穩健的，限于篇幅，結果留存備索。

(三)異質性分析

本文從所有制差異和不同維度數字金融差異來考察數字金融影響中小企業污染排放的異質性，異質性分析結果如表4所示。

表4 異質性分析結果

1.所有制差異

由表4列(1)—列(3)可知，數字金融主要對民營企業污染排放強度具有顯著負向影響，對國有和外資企業的影響不顯著。數字金融對民營企業污染排放的估計系數為-0.021，且在5%水平上顯著，說明數字金融每提高1%，民營企業污染排放強度下降0.021%。這可能的原因在于，一方面，外資企業國際化水平和技術水平較高，環境污染水平較低，因而數字金融對外資企業污染排放的影響不顯著；另一方面，國有企業能夠從銀行等正規融資渠道獲取資金支持，民營企業則難以從正規融資渠道獲取資金支持。因此，數字金融主要促進民營企業污染排放強度下降。

2.不同維度數字金融

郭峰等[2]編制了全國31個省級行政單位的數字普惠金融指數，并從不同維度編制了數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度指數，以及支付、保險、貨幣基金、信用服務、投資、信貸等分類指數。由于貨幣基金、投資等數據缺失嚴重，在分類指數中僅保留支付、保險和信貸業務三個分類指數。表4列(4)報告了覆蓋廣度、使用深度和數字化程度指數的估計結果，列(5)報告了支付、保險和信貸業務的估計結果。結果顯示，數字金融使用深度和數字化程度顯著降低中小企業污染排放強度，覆蓋廣度的影響不顯著。信貸業務分類指數顯著降低中小企業污染排放強度，支付業務分類指數的影響不顯著，保險業務分類指數的影響在10%水平上不顯著。從覆蓋廣度、使用深度和數字化程度的定義容易理解為何使用深度對污染排放具有顯著影響。覆蓋廣度主要指賬戶覆蓋率，比如每萬人擁有的支付寶賬號、綁卡比例等。使用深度主要包括支付業務、貨幣基金業務、信貸業務、保險業務、投資業務和信用業務，特別是信貸業務包括針對中小經營者的用戶數、貸款筆數和貸款金額，反映了數字金融對中小企業的服務能力。數字化程度包括移動化、實惠化、信用化、便利化，其中，實惠化包括中小經營者平均貸款利率，其反映了中小企業的融資成本。

(四)內生性分析

本文的基準回歸結果可能存在兩個方面的內生性問題：一個是反向因果產生的內生性，即污染強度越低的企業可能具有轉型升級的秉性，進而更多地使用數字金融。由于本文使用了比企業層面更寬一級的省份數字金融指數，因而本文由反向因果導致的內生性被極大弱化。另一個是遺漏變量產生的內生性，未觀測到的企業層面的重要解釋變量可能同時決定了中小企業轉型升級和污染排放決策。本文采用工具變量法解決可能存在的內生性問題，參考張勛等[15]，使用兩個工具變量：第一，各省互聯網使用人數。互聯網作為數字金融工具變量的背后邏輯非常直觀。互聯網技術是數字金融賴以產生和發展的基礎，省份互聯網越發達，數字金融發展程度越高。第二，各省省會城市與杭州的球面距離。將各省省會城市與杭州的球面距離作為工具變量的原因在于，杭州作為數字金融之都，其數字金融發展會產生空間溢出效應，距離杭州越近的城市受到的溢出效應影響越大。

內生性檢驗結果如表5所示。表5列(1)和列(2)把互聯網使用人數作為工具變量，列(3)和列(4)把各省省會城市與杭州的球面距離作為工具變量。列(1)和列(3)是第一階段回歸結果，列(2)和列(4)是第二階段回歸結果。第一階段回歸結果顯示，各省互聯網使用人數與數字金融存在顯著正相關關系，各省省會城市與杭州的球面距離與數字金融存在顯著負相關關系，均與理論預期一致。第二階段回歸結果顯示，使用了工具變量后，數字金融對污染排放強度的影響仍在5%水平顯著為負，并且第一階段的F統計量值大于臨界值16.380，說明工具變量是有效的，證明了基準回歸結果的穩健性。

表5 內生性檢驗結果

(五)作用機制

根據前文的理論分析，數字金融通過緩解中小企業融資約束降低企業污染排放強度，在實證檢驗中本文使用如下方程檢驗數字金融的融資約束機制：

lnMit=α+θlndfpt+βX+FEi+FEt+εit

(2)

其中，Mit表示融資約束。本文使用利息支出占固定資產比率的相反數度量融資約束，該指標越大，表明中小企業面臨的融資約束越大。在檢驗過程中，如果式(2)估計系數θ顯著且符號與理論分析一致，則說明中介效應存在，即數字金融通過融資約束影響中小企業污染排放強度。本文主要考察數字金融通過提供普惠金融幫助中小企業獲取更多資金支持，降低融資約束，促進企業向綠色生產轉型。因而本文集中檢驗數字金融是否降低了中小企業融資約束，同時檢驗數字金融是否在環境規制更強的地區發揮更大的作用。本文參考沈坤榮等[16]，采用加權線性和法，基于二氧化硫去除率、工業煙(粉)塵去除率兩個單項指標構建各省環境規制指數，作用機制檢驗結果如表6所示。

表6 作用機制：融資約束與環境規制

表6列(1)顯示，數字金融對融資約束的估計系數為-0.012，且在5%水平上顯著，表明數字金融有利于緩解融資約束進而降低中小企業污染排放強度。基于此，本文的假設2得以驗證。與此同時，本文也檢驗了數字金融對中小企業融資約束和污染排放的影響在不同環境規制下的差異。列(2)顯示，環境規制的估計系數為0.017，且在1%水平上顯著，表明環境規制會加劇中小企業融資約束。環境規制與數字金融的交互項系數為-0.001，且在1%水平上顯著，表明在環境規制越嚴格的地區，數字金融對中小企業融資約束的降低作用越大。這與預期一致，當環境規制越嚴格時，企業面臨的融資約束越大，數字金融緩解中小企業融資約束的空間和作用就越大。列(3)顯示，環境規制的估計系數為-0.018，且在1%水平上顯著，說明環境規制顯著降低中小企業污染排放強度。同時數字金融與環境規制的交互項系數為-0.009，且在1%水平上顯著，表明在環境規制越嚴格的地區，數字金融降低中小企業污染排放強度的作用也越大。因此，總體說明數字金融通過緩解中小企業融資約束進而降低了污染排放強度，特別是降低了在面臨環境規制時的融資約束，促進了中小企業轉型升級，最終有助于減排。基于此，本文的假設3得以驗證。

五、研究結論和政策建議

本文從企業微觀視角研究了數字金融對中小企業污染排放的影響。研究發現，數字金融顯著降低了中小企業污染排放。數字金融的普惠金融屬性有利于為中小企業提供資金支持，進而幫助中小企業在面臨更強的環境規制時進行轉型升級，降低污染排放強度。異質性分析顯示，數字金融主要對民營企業污染排放強度具有顯著負向影響，對國有企業和外資企業的影響不顯著。從細分指數來看，數字普惠金融使用深度和數字化程度顯著降低中小企業污染排放強度，覆蓋廣度的影響不顯著，信貸業務和保險業務顯著降低中小企業污染排放強度，支付業務的影響不顯著。無論在企業層面還是省份層面對標準誤進行聚類，結果都是穩健的。基于上文的分析，筆者提出如下政策建議：

首先，持續深化數字金融使用深度，特別是深化對中小企業的使用深度，借助數字信貸和數字支付降低中小企業污染排放強度。當前數字金融覆蓋廣度已較好，但其使用深度相對較低，特別是在資源密集型行業。應由中央政府牽頭制定政策，鼓勵中小企業深度利用數字金融產品和服務優化以降低污染排放，同時為中小企業利用數字金融降低污染排放推行配套性措施。就行業角度而言，中國金融學年會等學術組織應該定期舉辦數字金融與中小企業減排研討會，加強對數字金融與污染排放相關前沿問題的研究和探討，其主題包括但不限于如何通過構建數字金融透明、高效的投融資機制優化資源配置，更好地助力中小企業減排；數字金融如何與傳統金融和工具相結合，彰顯二者在促進中小企業減排和“雙碳”目標實踐中的互補性作用，進而構建數字金融和傳統綠色金融工具的協作機制。就企業層面而言，一方面，中小企業應該積極響應國家號召，充分利用政府在推進數字金融賦能綠色轉型方面出臺的政策紅利；另一方面，中小企業也應該加強自身建設，積極主動挖掘數字金融在助力減排的應用場景，拓展數字金融的應用空間。

其次，挖掘數字金融覆蓋廣度的減排潛力。當前數字金融覆蓋廣度尚沒有發揮顯著作用，可能是因為無法覆蓋部分中小污染企業，尤其是偏遠地區的污染企業，因而應通過提升中小企業和地區數字基礎設施和數字金融覆蓋范圍，全面發揮數字金融的減排作用。政府應該繼續大力完善數字基礎設施建設，對中小企業進行免費或低價的數字技能培訓，盡力消除數字鴻溝。行業應該致力于加強各個參與主體的協調與配合，搭建不同地區的合作交流平臺。中小企業應該積極接觸和引入數字金融專業工具，并將其應用到減排過程中。

最后，充分發揮數字金融對中小企業技術創新的支持作用。技術創新是企業減排的根本路徑，數字金融在這方面大有作為。政府應制定中小企業信用評價機制，以及識別具有環境投資融資需求的評價機制，通過稅務部門、工商管理部門的數據聯通和合作配合，通過互聯網建立健全企業信用評價機制，甄別污染企業的環境投資需求，對信用評分高且致力于通過技術創新減排的中小企業給予數字金融信貸支持。行業應該積極宣傳和引導中小企業利用數字金融工具進行綠色技術轉型，鼓勵條件好的中小企業付諸行動。中小企業應該根據自身實際情況，選擇是否進行環境投資，如果條件允許應堅決進行綠色技術投資，積極向主管部門和行業協會反映自身的訴求和困難，爭取在政策支持下完成企業的綠色轉型。