数字金融与企业污染排放——来自中小企业层面的证据

魏悦羚，张洪胜

(1.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211106；2.浙江大学 中国数字贸易研究院，浙江 杭州 310058；3.杭州师范大学 经济学院，浙江 杭州 311121)

一、引 言

长期以来，中国政府十分重视环境保护和绿色发展。党的十九大报告明确提出，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”。在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，“绿色”一词累计出现了50次，“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”被单独予以阐释，具体包含提升生态系统质量和稳定性、持续改善环境质量、加快发展方式绿色转型三个部分。2021年4月，习近平主席应邀出席全球领导人气候峰会时明确指出，面向未来，中国将坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，实施一系列政策措施，不断推进绿色发展，促进人与自然相和谐。经济高质量发展本质上不同于传统发展方式，其本质要求是更为全面和更加创新地发展，重要方面之一是寻求在新产业革命及绿色发展趋势下的产业结构优化升级[1]。2022年3月，李克强总理在《政府工作报告》中明确提出，持续改善生态环境，推动绿色低碳发展。综上可知，推动绿色发展业已成为中国经济高质量发展的应有之义和战略目标。

金融是国家重要的核心竞争力。在实现绿色发展过程中，应充分发挥金融的重要作用。特别是近年来，数字金融(科技金融)的蓬勃发展，为推进企业绿色转型提供了可能。包括五大国有商业银行在内的众多传统金融机构全面拥抱数字金融，标志着中国金融业正式全面步入数字金融时代。数字金融通过数字技术与金融产品的结合弥补了传统金融服务短板，降低了金融服务门槛，促进了传统金融机构转型，改善了金融市场效率，在推动创新方面具有重要意义。郭峰等[2]研究发现，数字普惠金融指数每增加1个单位，对应地区新注册企业数量将平均增加0.246%。经过十几年的发展，数字金融已经成为一种重要的新型金融业态，其不仅是建设数字中国的重要组成部分，也是《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》着重强调的方向。

发展数字金融的重点在于加快金融与技术的融合，实现数字金融领域的相关研究领先发展并广泛应用于实践中。然而，相比数字金融在金融服务领域的迅猛发展及其在服务实体经济中的核心定位，关于数字金融影响中小企业减排的研究却极为滞后和匮乏。数字金融推动中小企业减排的作用效果如何？数字金融推动不同类型中小企业减排行为是否存在差异？数字金融推动中小企业减排的作用机制是什么？如何就数字金融服务实体经济提出精准化、差异化、高效率的政策方案？这些问题都是在数字经济时代亟待研究的重要命题。本文采用微观层面中小企业数据和污染排放数据以及省级层面数字金融数据，从数字金融的普惠性视角就以上问题展开详细分析。

基于此，本文利用2011—2013年中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库合并数据，根据国家统计局对大中小微型企业划分方法筛选出中小企业，并将其与北京大学数字金融研究中心公布的省级层面数字普惠金融指数进行匹配，全面探究数字金融对中小企业污染排放的影响。(1)本文主要分析数字金融对中小企业污染排放的影响主要出于以下两个方面的原因：第一，本文所使用的数字金融数据来自北京大学数字金融研究中心与蚂蚁金服合作编制的数字金融指数，这一原始数据主要来自并针对中小企业，因而本文聚焦于数字金融对中小企业的影响。第二，本文以所有企业作为样本进行检验，其结果显示，数字金融的影响主要集中在中小企业，对大企业的影响不显著。这一结论也与直觉一致，即数字金融帮助中小企业更容易且方便地获取融资支持，因而数字金融主要降低中小企业污染排放强度。基于上述两个原因，本文将样本集中于中小企业。下文所述“企业”均指“中小企业”。与现有文献相比，本文可能的学术贡献主要在于：首先，本文从企业微观视角研究数字金融对污染排放的影响，更深入且直接地研究数字金融对中小企业减排的影响机制和作用效果，不仅可以准确反映企业是污染排放主体这一事实，评估和检验数字金融对真实减排主体的影响效果，并且可以详细观测数字金融影响的企业异质性，有利于制定和实施更加精准的数字金融和减排政策。其次，区别于已有与数字金融和地区减排相关的研究，本文从融资约束视角探究数字金融的作用机制，丰富了相关研究。鉴于中小企业普遍存在的融资难问题，本文直接检验了数字金融的普惠金融属性，即数字金融通过降低融资约束促进中小企业减排。最后，在环境规制较强的地区，中小企业减排和转型升级需要资金支持，数字金融的普惠金融属性有利于帮助中小企业在面临更强的环境规制时进行转型升级，进而实现减排。总体上，本文丰富了关于数字金融和中小企业污染排放相关的研究，是对现有研究的有益补充。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融业务模式。本文主要研究数字金融对中小企业污染排放的抑制效果，并从融资约束角度探究其内在机制。与本文相关的文献可划分为与数字金融影响效果相关的研究、与企业污染排放相关的研究。

与数字金融影响效果相关的研究。这类研究主要集中于对以商业银行为主体的传统金融部门的影响、对实体经济微观参与者的影响以及对宏观经济效果的影响：第一，数字金融对以商业银行为主体的传统金融部门的影响。一方面，谢平和邹传伟[3]研究认为，数字金融会从资产业务、负债业务、中间业务等多个方面对传统金融部门产生较大冲击；另一方面，沈悦和郭品[4]研究认为，数字金融的出现会通过竞争效应和技术溢出带动传统商业银行优化金融结构、提高金融效率、金融品质和全要素生产率。同时，Grennan和Michaely[5]研究认为，数字金融还会对银行风险承担和银行间传染关联性产生影响，进而影响金融市场信息。就数字金融对货币政策银行信贷渠道传导的影响而言，总体上，数字金融通过降低金融市场摩擦弱化货币政策银行信贷传导渠道，其背后的理论机制是通过影响银行负债结构、证券市场流动性和企业融资结构实现的，其中银行负债结构效应得到了经验证据的支持[6]。第二，数字金融对实体经济微观参与者的影响。杨君等[7]研究认为，数字金融的普惠金融属性会触发对中小企业和农民创业、对中小企业和农村金融需求问题和对农村家庭贫困脆弱性等的激励或抑制作用。谢绚丽等[8]研究认为，由于中国创业企业融资难、融资贵的问题非常严重，因此，数字金融对创业企业具有显著促进作用，对城镇化率较低的省份、注册资本较低的微型企业具有更强的鼓励作用。张栋浩和尹志超[9]研究认为，数字金融有助于缓解农村家庭贫困脆弱性，并通过提高农村家庭风险应对水平缓解风险性问题。第三，数字经济对宏观经济的影响。现有研究大多使用宏观数据，从宏观层面讨论数字金融与经济发展、区域不平等问题。Zhang等[10]研究发现，数字金融可以促进宏观经济增长，对农村的正向影响大于城市，并有助于缩小收入差距。

与企业污染排放相关的研究。企业污染排放量是衡量环境绩效的重要指标。环境资源的公有属性使污染排放存在负外部性。在不存在治污成本时，在宏观上，污染源于环境法规和减排意识的滞后；在微观上，污染源于企业追求利润最大化的本能属性。波特假说解释了在环境规制下企业追求良好环境绩效的动机，即一定程度的环境规制会刺激企业创新及提升劳动生产率，而创新补偿则可以部分或全部抵消污染成本[11]。波特假说为激励企业减排提供了一种潜在逻辑。基于此，已有研究集中探讨了排污权交易、环境规制、国际贸易、FDI、市场竞争、技术升级等方面对企业污染排放的影响[12]。

梳理以上文献可知，目前尚没有研究聚焦于数字金融对微观企业层面污染排放的影响。现有研究虽考察了数字金融对地区层面污染排放的影响，但无法直接考察数字金融对真实减排主体的影响，也无法考察数字金融影响的企业异质性。本文利用合并的中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库以及省级层面的数字金融数据，将样本下沉至企业层面，考察数字金融对中小企业污染排放的影响，弥补了现有文献的不足。

(二)研究假设

企业减排需要进行较为昂贵的环境投资。相对于一般性投资，环境投资通常具有周期长、收益低、风险高等特征，且在前期需要企业为此付出较大的资金投入。因此，只有在面临的融资约束减少时，企业才会增加环境投资。Zhang和Zheng[13]证实，缺乏资金支持是污染企业无法减排的重要原因。当企业能够获得信贷支持时，才会将部分资金用于研发新产品、更新生产流程和增加污染处理设备。因此，融资约束减少会促进企业增加环境投资，降低污染排放强度。与此同时，给定企业的融资约束水平，中小企业的环境投资或减排水平还受到外部环境的影响，其中，最重要的就是环境规制。环境规制最直接的影响是增加中小企业面临的环境成本，因而环境规制强度增强时，一方面，会加剧中小企业的融资约束；另一方面，会迫使中小企业不得不减少污染排放。当环境规制引发中小企业陷入较为严重的融资约束或者中小企业减少污染排放带来的损失过大时，企业会选择退出市场。如果此时为这些中小企业提供相应的融资支持，那么将有利于这些企业在满足环境规制要求的情况下减少污染排放。因此，中小企业减排还需要外部压力。当外部环境规制程度比较严格时，中小企业具有更大的压力和动力进行减排，此时数字金融通过缓解融资约束可以对企业减少污染排放发挥更大的作用。

事实上，Fan等[14]研究发现，作为减排的重要金融工具，绿色信贷可以显著降低企业污染排放水平。数字金融作为数字技术与金融业相结合的新业态和新模式，其不仅可以降低信息不对称程度，有利于解决传统金融固有的高风险溢价和高成本问题，而且可以降低进入门槛、拓展服务范围、提升触达能力。这些特征均显示，数字金融有利于降低企业融资约束，助力中小企业减排。

基于以上分析，笔者认为，数字金融所具备的普惠金融属性有利于缓解中小企业融资约束，降低污染排放水平。数字金融通过缓解融资约束的减排效果在中小企业面临环境规制时更为明显。基于此，笔者提出如下研究假设：

假设1：数字金融有利于降低中小企业污染排放强度。

假设2：数字金融通过缓解融资约束进而降低中小企业污染排放强度。

假设3：在环境规制较强的地区，数字金融对中小企业融资约束的缓解作用和对中小企业的减排作用均更明显。

三、研究设计

(一)变量选取

1.被解释变量

中小企业污染排放强度(pollution)。二氧化硫排放造成的大气污染是中国环境污染的主要来源，因而本文使用二氧化硫排放总量占企业工业总产值比重的自然对数值来衡量中小企业污染排放强度。

2.解释变量

数字金融(df)。本文选取数字普惠金融总指数以及覆盖广度、使用深度、数字化程度、支付业务、保险业务、信贷业务等6个分类指标衡量数字金融指数。

3.中介变量

融资约束(M)。本文使用利息支出占固定资产比率的相反数来衡量。该指标越大，表示企业面临的融资约束越大。

4.控制变量

主要包括企业层面和省份层面控制变量两大类。企业层面控制变量主要为企业规模、企业资本密集程度、企业年龄、所有权属性、企业资产收益率、企业资产负债率、企业治理行为、企业出口虚拟变量、企业生产率。(2)由于2011—2013年工业企业数据库既没有企业投资数据也没有中间投入数据，因而本文使用索罗余值方法估算企业生产率。省份层面控制变量主要包括省份人均GDP、省份政府规模、省份研发水平、省份人力资本、省份人口密度、省份FDI、省份贸易开放程度。

(二)模型设定

本文构建如下模型来考数字金融对中小企业污染排放强度的影响：

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

(1)

其中，i表示企业，p表示省份，t表示年份。pollutionit表示中小企业i在t年的污染排放强度。dfpt表示省份p在t年的数字金融指数。X表示企业和省份层面的控制变量，FEi表示企业固定效应，FEt表示年份固定效应。在后文的分析中，本文进一步控制了时变行业固定效应。εit表示扰动项。在基准回归部分，本文在企业层面进行聚类；在稳健性检验部分，本文在省份层面进行聚类。为了便于解释估计系数的经济含义，本文对除去虚拟变量之外所有变量加1后取自然对数，则θ的含义就是污染排放相对于数字金融的弹性，即数字金融提高1%所带来的污染排放强度百分比变化。

(三)数据来源

本文数据主要来源于4个数据库：第一，企业层面二氧化硫排放数据来自2011—2013年中国工业企业污染排放数据库。该数据库来自国家统计局，主要是各地区排污量占比85%以上的主要污染企业的调查数据。第二，数字金融相关数据来自北京大学数字金融研究中心课题组编制的《北京大学数字普惠金融指数2011—2020》。第三，企业层面的控制变量来自2011—2013年中国工业企业数据库。第四，省份层面的控制变量来自国家统计局官方网站。

本文使用企业组织机构代码、企业名称和年份作为唯一标识码合并中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库，即在同一年份只有组织机构代码和企业名称都相同的企业才被认为是同一个企业。本文剔除了主要变量为负以及从业人数低于8人的企业观测值，根据国家统计局发布的《大中小微型企业划分办法(2017)》，依据针对工业企业的划分标准，将从业人数小于1 000人且营业收入小于4亿元的企业定义为中小企业。

本文主要变量的定义及描述性统计结果如表1所示。

表1 变量定义和描述性统计结果

四、实证结果分析

(一)基准回归结果分析

数字金融对中小企业污染排放强度影响的基准回归结果，如表2所示。由表2可知，在控制了企业和年份固定效应基础上，列(1)仅纳入了数字金融变量，列(2)在此基础上纳入了企业层面控制变量，列(3)进一步纳入了省份层面控制变量。列(3)结果显示，数字金融的估计系数为-0.018，且在5%水平上显著，说明数字金融每提高1%会促使中小企业污染排放强度下降0.018%。

表2 基准回归结果

从企业层面控制变量来看，企业规模的系数为-0.023，且在1%水平上显著，说明企业规模越大，污染排放强度越小。这与直觉一致，即规模大的企业通常具有更强的研发能力并且能够发挥规模经济效应，因而能够拥有更低的污染排放强度。企业资本密集度程度系数为-0.011，且在1%水平上显著，说明中小企业资本密集程度越高，污染排放强度越低。这与直觉也较为一致，即劳动密集型企业污染排放通常高于资本密集型企业。企业年龄系数为-0.056，且在1%水平上显著，说明中小企业年龄越大，污染排放强度越小。这与直觉也较为一致，即企业经验越丰富，在减排方面积累的经验和技术越多，污染排放强度越低。企业资产收益率的系数为-0.027，且在1%水平上显著，说明中小企业资产收益能力越强，污染排放强度越低。企业资产负债率系数为0.045，且在1%水平上显著，说明中小企业负债相对越多，越不利于企业减排。企业治理行为的系数为0.198，且在1%水平上显著，说明中小企业管理费用越高，污染排放越高。这背后的原因可能比较复杂，其中一个可能的原因是中小企业会通过招待或寻租行为获取排污权。企业出口虚拟变量和企业生产率的系数分别是-0.011和-4.167，且分别在10%和1%水平上显著，说明二者均对污染排放有显著负向影响。这与直觉较为一致，即出口可以通过技术升级、规模经济降低排污；生产率高的中小企业技术能力更强，这有助于减少排污。此外，两个所有权属性虚拟变量的系数分别是-0.009和-0.031，但均不显著，这说明在污染排放方面，国有企业与外资企业均与民营企业不存在明显的差异。从省份层面控制变量来看，省份人力资本和省份贸易开放程度两个变量的系数分别是-14.049和0.064，且均在1%水平上显著，这说明人力资本越高的省份，企业进行要素升级的可能性越大。但所在省份进出口总额占GDP比重越高，中小企业污染排放强度越大，这与直觉产生偏差。大部分研究发现，贸易开放可以降低污染排放，但也有一些研究发现，贸易开放可能通过扭曲国内经济结构增加污染。基于此，本文的假设1得以验证。

(二)稳健性检验

基准回归在企业层面聚类，为检验结果的稳健性，本文在省份层面对标准误进行聚类，并控制时变行业固定效应，稳健性检验结果如表3所示。

表3 稳健性检验结果

由表3可知，列(1)显示，数字金融对污染排放强度的影响系数为-0.018，且在5%水平上显著为负，表明基准回归是稳健的。列(2)—列(4)显示，在控制了时变行业固定效应后，根据是否加入企业和省份层面控制变量，数字金融每提高1%，污染排放强度显著降低-0.029%、-0.018%和-0.019%，且分别在1%、5%和5%水平上显著，说明基准结果是稳健的。此外，本文对所有连续变量进行1%水平上的缩尾处理以排除极端值可能对结果的影响，结果显示，数字金融对污染排放强度的影响仍然是稳健的，限于篇幅，结果留存备索。

(三)异质性分析

本文从所有制差异和不同维度数字金融差异来考察数字金融影响中小企业污染排放的异质性，异质性分析结果如表4所示。

表4 异质性分析结果

1.所有制差异

由表4列(1)—列(3)可知，数字金融主要对民营企业污染排放强度具有显著负向影响，对国有和外资企业的影响不显著。数字金融对民营企业污染排放的估计系数为-0.021，且在5%水平上显著，说明数字金融每提高1%，民营企业污染排放强度下降0.021%。这可能的原因在于，一方面，外资企业国际化水平和技术水平较高，环境污染水平较低，因而数字金融对外资企业污染排放的影响不显著；另一方面，国有企业能够从银行等正规融资渠道获取资金支持，民营企业则难以从正规融资渠道获取资金支持。因此，数字金融主要促进民营企业污染排放强度下降。

2.不同维度数字金融

郭峰等[2]编制了全国31个省级行政单位的数字普惠金融指数，并从不同维度编制了数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度指数，以及支付、保险、货币基金、信用服务、投资、信贷等分类指数。由于货币基金、投资等数据缺失严重，在分类指数中仅保留支付、保险和信贷业务三个分类指数。表4列(4)报告了覆盖广度、使用深度和数字化程度指数的估计结果，列(5)报告了支付、保险和信贷业务的估计结果。结果显示，数字金融使用深度和数字化程度显著降低中小企业污染排放强度，覆盖广度的影响不显著。信贷业务分类指数显著降低中小企业污染排放强度，支付业务分类指数的影响不显著，保险业务分类指数的影响在10%水平上不显著。从覆盖广度、使用深度和数字化程度的定义容易理解为何使用深度对污染排放具有显著影响。覆盖广度主要指账户覆盖率，比如每万人拥有的支付宝账号、绑卡比例等。使用深度主要包括支付业务、货币基金业务、信贷业务、保险业务、投资业务和信用业务，特别是信贷业务包括针对中小经营者的用户数、贷款笔数和贷款金额，反映了数字金融对中小企业的服务能力。数字化程度包括移动化、实惠化、信用化、便利化，其中，实惠化包括中小经营者平均贷款利率，其反映了中小企业的融资成本。

(四)内生性分析

本文的基准回归结果可能存在两个方面的内生性问题：一个是反向因果产生的内生性，即污染强度越低的企业可能具有转型升级的秉性，进而更多地使用数字金融。由于本文使用了比企业层面更宽一级的省份数字金融指数，因而本文由反向因果导致的内生性被极大弱化。另一个是遗漏变量产生的内生性，未观测到的企业层面的重要解释变量可能同时决定了中小企业转型升级和污染排放决策。本文采用工具变量法解决可能存在的内生性问题，参考张勋等[15]，使用两个工具变量：第一，各省互联网使用人数。互联网作为数字金融工具变量的背后逻辑非常直观。互联网技术是数字金融赖以产生和发展的基础，省份互联网越发达，数字金融发展程度越高。第二，各省省会城市与杭州的球面距离。将各省省会城市与杭州的球面距离作为工具变量的原因在于，杭州作为数字金融之都，其数字金融发展会产生空间溢出效应，距离杭州越近的城市受到的溢出效应影响越大。

内生性检验结果如表5所示。表5列(1)和列(2)把互联网使用人数作为工具变量，列(3)和列(4)把各省省会城市与杭州的球面距离作为工具变量。列(1)和列(3)是第一阶段回归结果，列(2)和列(4)是第二阶段回归结果。第一阶段回归结果显示，各省互联网使用人数与数字金融存在显著正相关关系，各省省会城市与杭州的球面距离与数字金融存在显著负相关关系，均与理论预期一致。第二阶段回归结果显示，使用了工具变量后，数字金融对污染排放强度的影响仍在5%水平显著为负，并且第一阶段的F统计量值大于临界值16.380，说明工具变量是有效的，证明了基准回归结果的稳健性。

表5 内生性检验结果

(五)作用机制

根据前文的理论分析，数字金融通过缓解中小企业融资约束降低企业污染排放强度，在实证检验中本文使用如下方程检验数字金融的融资约束机制：

lnMit=α+θlndfpt+βX+FEi+FEt+εit

(2)

其中，Mit表示融资约束。本文使用利息支出占固定资产比率的相反数度量融资约束，该指标越大，表明中小企业面临的融资约束越大。在检验过程中，如果式(2)估计系数θ显著且符号与理论分析一致，则说明中介效应存在，即数字金融通过融资约束影响中小企业污染排放强度。本文主要考察数字金融通过提供普惠金融帮助中小企业获取更多资金支持，降低融资约束，促进企业向绿色生产转型。因而本文集中检验数字金融是否降低了中小企业融资约束，同时检验数字金融是否在环境规制更强的地区发挥更大的作用。本文参考沈坤荣等[16]，采用加权线性和法，基于二氧化硫去除率、工业烟(粉)尘去除率两个单项指标构建各省环境规制指数，作用机制检验结果如表6所示。

表6 作用机制：融资约束与环境规制

表6列(1)显示，数字金融对融资约束的估计系数为-0.012，且在5%水平上显著，表明数字金融有利于缓解融资约束进而降低中小企业污染排放强度。基于此，本文的假设2得以验证。与此同时，本文也检验了数字金融对中小企业融资约束和污染排放的影响在不同环境规制下的差异。列(2)显示，环境规制的估计系数为0.017，且在1%水平上显著，表明环境规制会加剧中小企业融资约束。环境规制与数字金融的交互项系数为-0.001，且在1%水平上显著，表明在环境规制越严格的地区，数字金融对中小企业融资约束的降低作用越大。这与预期一致，当环境规制越严格时，企业面临的融资约束越大，数字金融缓解中小企业融资约束的空间和作用就越大。列(3)显示，环境规制的估计系数为-0.018，且在1%水平上显著，说明环境规制显著降低中小企业污染排放强度。同时数字金融与环境规制的交互项系数为-0.009，且在1%水平上显著，表明在环境规制越严格的地区，数字金融降低中小企业污染排放强度的作用也越大。因此，总体说明数字金融通过缓解中小企业融资约束进而降低了污染排放强度，特别是降低了在面临环境规制时的融资约束，促进了中小企业转型升级，最终有助于减排。基于此，本文的假设3得以验证。

五、研究结论和政策建议

本文从企业微观视角研究了数字金融对中小企业污染排放的影响。研究发现，数字金融显著降低了中小企业污染排放。数字金融的普惠金融属性有利于为中小企业提供资金支持，进而帮助中小企业在面临更强的环境规制时进行转型升级，降低污染排放强度。异质性分析显示，数字金融主要对民营企业污染排放强度具有显著负向影响，对国有企业和外资企业的影响不显著。从细分指数来看，数字普惠金融使用深度和数字化程度显著降低中小企业污染排放强度，覆盖广度的影响不显著，信贷业务和保险业务显著降低中小企业污染排放强度，支付业务的影响不显著。无论在企业层面还是省份层面对标准误进行聚类，结果都是稳健的。基于上文的分析，笔者提出如下政策建议：

首先，持续深化数字金融使用深度，特别是深化对中小企业的使用深度，借助数字信贷和数字支付降低中小企业污染排放强度。当前数字金融覆盖广度已较好，但其使用深度相对较低，特别是在资源密集型行业。应由中央政府牵头制定政策，鼓励中小企业深度利用数字金融产品和服务优化以降低污染排放，同时为中小企业利用数字金融降低污染排放推行配套性措施。就行业角度而言，中国金融学年会等学术组织应该定期举办数字金融与中小企业减排研讨会，加强对数字金融与污染排放相关前沿问题的研究和探讨，其主题包括但不限于如何通过构建数字金融透明、高效的投融资机制优化资源配置，更好地助力中小企业减排；数字金融如何与传统金融和工具相结合，彰显二者在促进中小企业减排和“双碳”目标实践中的互补性作用，进而构建数字金融和传统绿色金融工具的协作机制。就企业层面而言，一方面，中小企业应该积极响应国家号召，充分利用政府在推进数字金融赋能绿色转型方面出台的政策红利；另一方面，中小企业也应该加强自身建设，积极主动挖掘数字金融在助力减排的应用场景，拓展数字金融的应用空间。

其次，挖掘数字金融覆盖广度的减排潜力。当前数字金融覆盖广度尚没有发挥显著作用，可能是因为无法覆盖部分中小污染企业，尤其是偏远地区的污染企业，因而应通过提升中小企业和地区数字基础设施和数字金融覆盖范围，全面发挥数字金融的减排作用。政府应该继续大力完善数字基础设施建设，对中小企业进行免费或低价的数字技能培训，尽力消除数字鸿沟。行业应该致力于加强各个参与主体的协调与配合，搭建不同地区的合作交流平台。中小企业应该积极接触和引入数字金融专业工具，并将其应用到减排过程中。

最后，充分发挥数字金融对中小企业技术创新的支持作用。技术创新是企业减排的根本路径，数字金融在这方面大有作为。政府应制定中小企业信用评价机制，以及识别具有环境投资融资需求的评价机制，通过税务部门、工商管理部门的数据联通和合作配合，通过互联网建立健全企业信用评价机制，甄别污染企业的环境投资需求，对信用评分高且致力于通过技术创新减排的中小企业给予数字金融信贷支持。行业应该积极宣传和引导中小企业利用数字金融工具进行绿色技术转型，鼓励条件好的中小企业付诸行动。中小企业应该根据自身实际情况，选择是否进行环境投资，如果条件允许应坚决进行绿色技术投资，积极向主管部门和行业协会反映自身的诉求和困难，争取在政策支持下完成企业的绿色转型。