“双碳”目标下数字金融驱动绿色经济发展的实证研究

欧阳文杰，陆岷峰

（1.铜陵学院，安徽 铜陵 244061；2.南京工业大学 互联网金融创新发展研究中心，江苏 南京 210041）

一、引言

2020年9月，习近平主席在联合国大会上宣布中国的“双碳”目标（碳达峰和碳中和），即力争在2030年前使得中国的二氧化碳排放量达到峰值，努力争取在2060年前实现碳中和目标。2021年10月，相继出台的《中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》以及《2030年前碳达峰行动方案》两份重要文件，对实现“双碳”目标提出了顶层设计和政策意见。在“双碳”目标的指引下，推动绿色经济发展具有十分重要的战略意义，引导金融资源支持绿色经济发展具有紧迫性与必要性，数字金融的快速发展已经成为催生绿色经济的新动能。

过去几十年中，世界经济取得了巨大的增长成就，但城市化与经济增长也带来大量能源消耗与碳排放，直接引发了全球变暖及一系列生态环境问题。为此，世界各国都在积极应对气候变化和环境污染所引发的问题，并努力提供可持续的解决方案。2021年，我国全年GDP超过110万亿元（17.73万亿美元），比上年增长8.1%，实现了预期发展目标。但是，中国的资源环境问题仍然需要关注。《2020中国生态环境状况公报》显示，我国40.1%的城市空气质量超标，水污染、酸雨、雾霾等环境问题依然较严重。随着我国经济进入高质量发展阶段，实现绿色经济增长已成为经济高质量发展的重要内容，绿色发展理念已获得广泛认同。

近年来，随着信息技术的进步和互联网的发展，新的商业模式和产业形态不断涌现，数字化、智能化、信息化趋势日益明显，数字经济正与工业生产、居民生活、科技创新融合发展。而数字金融作为一种全面高效的金融模式，正充分结合信息技术与传统金融的优势，基于互联网平台实现资金的快速流动与金融资源的有效配置。研究证实，数字金融的发展对经济增长及产业创新具正向影响（钱海章等，2020）[1]。数字金融有效改善了金融服务水平，提升了金融发展质量，为缓解企业融资约束提供了重要契机。图1展示了中国数字金融的发展状况，根据《数字普惠金融指数（2011—2021）》统计，2011年以来，我国数字金融发展迅速，省级数字普惠金融指数从2011年的40上升到2018年的300，年均增长达39.5%。在数字经济与数字金融背景下，企业生产及科技创新可借助互联网平台与数字技术实现规模报酬递增效应，带动信息技术与实体经济深度融合，促进产业结构优化升级。

图1 中国数字普惠金融指数演变状况

金融发展与生态环境关系紧密，绿色技术创新与节能减排均离不开必要的资金支持。金融发展不仅可以促进环保产业发展，还能带动相应技术进步。数字金融作为传统金融市场的重要补充，可加速金融体系市场化进程，让更多金融资源实现自由流动，为环保企业提供必要的资金支持。本文重点研究数字金融对我国绿色经济发展的影响，并明晰其对应的影响渠道。

本文的贡献主要包括以下几方面。第一，既有研究主要关注数字金融的经济效应，而忽略了数字金融对绿色发展的影响，本文从数字金融角度考察金融发展与绿色经济之间的关系，有助于补充数字金融及其影响评估相关的文献。第二，从金融机构和地方政府两个角度分析数字金融对绿色经济增长的影响渠道，有助于更加全面地理解数字金融与绿色经济之间的关系，并从理论与实证两个角度诠释了数字金融对绿色经济增长的影响效应和作用渠道，一定程度上弥补了现有文献的不足。第三，从发展数字金融、改善绿色经济的角度提出了一些有意义的政策启示。随着信息技术的进步和数字经济的发展，中国的数字金融将获得更多发展机遇，充分发挥数字金融在节能减排与绿色发展中的重要作用，有针对性地推动不同地区数字经济与实体经济的融合，将进一步发挥数字金融的积极影响。

二、文献综述与理论分析

（一）“双碳”目标与经济金融的关系

自“双碳”目标提出以后，相关研究分析了“双碳”目标与经济金融的关系，主要从两个方面来展开论述：一方面主要讨论了经济发展方式和金融功能在实现“双碳”目标过程中的作用，另一方面分析了“双碳”目标对经济发展和金融转型的影响。曹梦石等（2021）[2]提出，建立适应性的资本运行体制与机制，是实现“双碳”目标的重要路径之一，其重点在于建立绿色资本的运行体制与机制，通过财税改革和金融机构治理方式调整，引导资本投向绿色经济领域，并加强配套的监督管理措施，促进资本的有序流动。在“双碳”目标的影响下，为了适应“双碳”目标的政策要求，经济发展方式和金融运行模式出现了相应的变革。张叶东（2021）[3]探讨了“双碳”目标背景下如何建设碳金融的问题，提出从市场制度和法律制度两个层面加强我国碳金融体系的建设，以适应“双碳”目标对金融市场建设的要求。陈诗一和许璐（2022）[4]则提出，在“双碳”目标的背景下，需要重塑传统的全球价值链，在其运行规则和实践方式中融入新发展理念，构建全球绿色价值链，引领生产分工体系向绿色化方向发展。

（二）数字金融与绿色经济发展

关于金融发展与绿色经济之间的关系，现有研究并未达成一致结论。金融发展的规模与结构存在差异，故金融发展对绿色经济增长的影响也有所不同。胡宗义和李毅（2019）[5]采用门槛模型发现金融发展可减少环境污染，其技术效应大于规模效应。Lv等（2021）[6]测度了中国绿色技术创新效率，发现金融规模与金融效率会抑制绿色技术创新，但金融结构却有助于绿色技术创新的发展，且环境规制发挥着调节作用。金融发展的影响可能还存在空间效应，金融集聚不仅能直接促进绿色发展，还能对邻近地区的绿色经济发展产生正向影响（Yuan等，2019）[7]。可见，由于金融体系内部的结构差异，金融发展的不同维度对能源和环境的影响也有所差异。这些研究从传统金融体系分析金融发展的绿色经济效应，忽略了数字金融模式的重要作用，而本文尝试从数字金融角度探讨其对绿色发展的影响。

中国的能源消耗与环境污染问题尚未得到根本性解决，凸显了经济发展与环境保护之间的矛盾。对于金融发展，地方政府可能会积极引导金融资金流向诸如钢铁、煤炭等重工业，因其在短期内有助经济增长。中国的金融市场及结构可能并不完善，银行的作用远大于市场，导致金融资源配置不当及金融体制扭曲（Zhang等，2015）[8]。数字金融的技术溢出及普惠特征使其在绿色发展中起到了独特作用。一方面，对于企业而言，数字金融可使企业更便捷地获得资金与服务。我国传统的银行信贷存在审批程序复杂、交易成本高等特征（Yu等，2021）[9]，中小微企业因自身经济实力的短板，很难获得稳定且充足的资金保证，面临一定的融资约束问题。对于绿色技术研发、环境保护等项目，其投资周期长且回报慢，若无可靠的金融支持则很难实现。数字金融基于信息技术与产品创新降低了金融产品的服务成本，扩大了金融服务的覆盖面，降低了融资成本（Liu等，2021）[10]，可为企业的节能减排提供支撑。另一方面，对于居民而言，数字金融有助于提升居民的环保参与度，改善居民的消费理念。数字金融以微信、支付宝等移动支付为载体，直接减少了现金交易与实体业务中的资源消耗。

对于数字金融指数，其包涵覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度。数字金融的这三个主要维度代表其基础条件、实际使用度与价值（郭峰等，2020）[11]。数字金融的覆盖广度和使用深度能使更多的企业和居民获得更多的金融服务，其数字化程度还提高了便利性与低成本优势，减少了信息不对称，为绿色经济发展提供动力。但是，中国城乡和区域之间的巨大发展差异使得数字金融发展也存在明显异质性。部分地区基础设施落后、教育水平较低，一部分企业与农村居民获得的数字金融服务较为有限，从而影响到数字金融的覆盖广度、使用深度、数字化程度的效果发挥。

图2给出了数字金融与绿色经济效率之间的散点图，初步拟合了变量之间的关系。结果发现，数字金融与绿色经济增长呈正相关关系。

图2 数字金融和绿色经济增长之间的散点图

基于以上分析，提出如下假设。

假设1：数字金融有利于促进绿色经济增长，但数字金融发展的不同维度可能存在不同的影响。

（三）影响渠道分析

在数字金融影响绿色经济增长的过程中，金融机构的贷款行为对企业的融资能力有着决定性意义，而绿色金融更是被视为绿色企业融资的重要工具，对我国绿色经济增长的重要性不言而喻。不少研究已经验证了金融发展和绿色金融是中国绿色发展的重要动力（谢婷婷和刘锦华，2019；郭俊杰和方颖，2022）[12-13]。值得注意的是，随着数字金融的发展，金融机构的贷款行为可能发生明显变化，从而间接影响到绿色经济增长。一方面，数字金融发展可以直接缓解环保企业的融资约束，推动金融机构高效提供信贷资源和金融服务，为企业绿色生产和研发创新活动提供必要的资金支持；另一方面，数字金融发展能改善绿色金融水平，充分发挥绿色金融的环保效应。绿色金融以环境保护为动力，旨在为环境保护项目提供投资和融资。Song等（2021）[14]基于数据包络和空间计量方法进行分析，发现绿色信贷能改善中国的能源利用效率。数字金融将数字技术与传统金融模式有机结合，引导社会闲散资金流向绿色金融领域，提高绿色金融的服务效率。数字金融可基于大数据、云计算、人工智能等技术筛选出具有节能减排性质的企业和项目，引导资金流向新能源、高端制造业等产业。虽然中国绿色金融发展水平不断上升，但总体水平依然较低，中国绿色金融发展还存在巨大潜力。

在数字金融发展过程中，地方政府的角色和行为变化也值得关注。无论是企业的节能减排还是区域绿色转型发展，都离不开地方政府的财政支出。财政作为国家宏观调控的主要手段，关系着地方政府的政策导向和经济发展模式。近年来，我国政府越来越重视环境保护和节能减排工作，在财政、税收等方面加大支持力度，着力改善民生和生态环境，因此以数字金融为代表的数字技术将有助于推动公共财政更加有力地支持绿色发展。一方面，数字经济发展使得地方政府在助推绿色发展的过程中有了更多的技术和工具；另一方面，地方政府行为也会在数字金融发展中进行优化调整和改革创新，通过数字化技术和数字金融模式进一步优化公共支出结构，不断增加环境保护投入和民生性财政支出。政府的财政措施也可以借助市场化的金融体系调节区域经济市场，提升金融资源配置效率和金融服务水平。在这个过程中，数字金融将引导地方政府的公共支出结构和财政行为朝着绿色可持续的方向发展，为绿色经济增长提供重要动力。

基于此，提出如下假设。

假设2：从数字金融影响绿色经济发展的中间渠道而言，数字金融可能改善融资约束，促进绿色金融发展；同时，数字金融发展有助于优化政府公共支出结构，提升节能环保方面的财政支出。

三、实证设计

（一）模型构建

为检验数字金融发展与绿色经济增长之间的关系，参考李江龙和徐斌（2018）[15]的研究成果，构建如下动态面板模型：

其中，i代表省份，t代表时间。Green代表绿色经济增长，DF代表数字金融水平，X是控制变量集合，ε是随机扰动项。此外，β0是常数项，α0、α1和λ是待估系数。

同时，考虑到数字金融可能从金融机构信贷行为（FINANCE）和地方政府财政行为（FISCAL）两个中间渠道影响到绿色经济效率，本文进一步构建动态面板模型（2）和模型（3）：

第一，金融机构信贷行为方面，分别使用金融机构贷款余额占GDP的比重来衡量融资约束（LOAN），用六大高耗能产业的利息支出额占工业利息总支出额之比的倒数来衡量绿色信贷（GF）。六大高耗能产业分别是化工原料和化工产品制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼和压延加工业，有色金属冶炼和压延加工业，石油加工、炼焦和核燃料加工业，电力、热力的生产和供应业。第二，地方政府财政行为方面，使用节能环保财政支出占比（EF）和民生性财政支出占比来（LF）来表示地方政府的行为。其中，参考储德银和邵娇（2018）[16]的做法，民生性财政支出包括一般公共服务支出、公共安全支出、科教文卫支出、社会保障和就业支出、住房保障支出。其他变量表述与前文保持一致。

由于计量模型是动态面板模型，传统的静态估计方法可能会导致结果偏差，故这里使用系统GMM估计来控制潜在的内生性问题。

（二）变量说明

1.数字金融（DIG）

数字金融是一个内涵丰富的综合性概念（陆岷峰，2022）[17]。这里使用北京大学数字金融研究中心提供的数字普惠金融指数（以下简称“数字金融指数”），其充分考虑了数字金融发展的覆盖广度、使用深度、数字化程度并构建了复合指标体系，采用科学合理的定量测算方法评估了中国各省份的数字金融指数，并进一步细分了覆盖广度、使用深度、数字化程度，得到了广泛应用。考虑数据可得性，这里选取2011—2018年中国省级数字金融指数及各个维度指数作为自变量。

2.绿色经济增长（GREEN）

这里采用绿色全要素生产率作为因变量，使用非径向距离函数（NDDF）进行测算（林伯强和谭睿鹏，2019）[18]。使用该方法前，须明确生产过程中的投入与产出。这里的投入包括资本（K）、劳动（L）和能源（E），其中的资本使用各省份资本存量来表示，劳动和能源分别使用各省份就业人数和能源消费总量来表示。这里的产出包括期望产出和非期望产出，期望产出是各省份的实际GDP，非期望产出是工业废水、废气的排放量及固体废弃物产生量，在计量过程中使用熵权法将三种污染物进行合成。然后，定义生产技术为：

在此基础上，非径向距离函数可表示为：

其中，wT和β分别是权重向量和松弛向量，g是方向向量。NDDF可灵活地调整这些权重，参考林伯强和谭睿鹏（2019）[18]的研究，这里设置g和wT为（0,0,-E,Y,-C）和（0,0,1/3,1/3,1/3）。此时，绿色经济效率可表示为能源效率和环境效率的加权求和。由此，通过线性规划方法得到绿色经济效率：

3.控制变量

用相关指标作为控制变量。（1）人口密度（POP）。人口集聚可能会带来更多污染排放，但也可能产生明显的人力资本及技术溢出效应。（2）经济发展水平（GDP）。单纯的经济增长是以一定的能源消耗为代价的，可能不能完全反映绿色经济增长，因此这里采用人均实际GDP来表示经济增长。（3）环境规制（ER）是影响绿色经济增长的重要因素，采用工业污染治理投资占GDP的比重表示。（4）政府影响（GOV）。这里采用相应财政支出占GDP的比重表示政府影响。（5）城镇化（URB）。城镇化有利于加快要素流动、提高资源配置效率，进而影响绿色经济发展（陆岷峰，2022）[19]。这里采用城镇人口占总人口的比重表示。

（三）数据来源

数字金融指数是从2011年开始统计，这里选择中国30个省份2011—2018年组成的平衡面板数据，考虑到数据的可得性，本文所用数据不包括西藏和港、澳、台地区。

数字金融指数来自北京大学数字金融研究中心，其他数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国金融统计年鉴》等。所有变量均采用对数形式以弱化异方差的影响。数据的描述性统计见表1。

表1 数据的描述性统计

四、实证分析与讨论

（一）数字金融对绿色经济增长的影响

表2展示基准估计结果。为确保结果的稳健性，这里分步添加控制变量以观察实证结果的变化。研究发现，绿色经济增长的滞后一期在1%的水平上显著为正，说明绿色经济增长是一个延续性的过程，前期的绿色经济增长对当期有显著促进作用。数字金融的估计系数在1%的水平上显著为正，说明数字金融发展有利于绿色经济增长，验证了假设1。数字金融作为一种绿色技术，可降低传统金融业的资源消耗，能改善企业的生产效率，激励企业的研发创新动力，促进产业的结构升级（陆岷峰和徐阳洋，2022）[20]，增强居民的绿色消费观念，让更多居民基于互联网平台和数字技术参与到环境保护中。结果说明，数字金融发展是我国绿色经济增长的重要动力。

表2 数字金融对绿色经济增长的回归结果

控制变量的结果也提供了一些发现。POP和URB的系数显著为正，说明人口集聚和城镇化发展促进了绿色经济增长。人口集聚和城镇化会带动人口和产业转移，改善资源利用效率，优化产业结构，进而促进绿色经济增长。GDP的系数显著为负，说明经济增长抑制了绿色经济效率。这可能在一定程度上反映了2018年之前，我国经济规模扩大是以投资与要素驱动为主，而不是创新驱动，此过程会产生污染排放，抑制绿色经济增长。GOV和ER的估计系数没有统计显著性，说明政府影响和环境规制未能对绿色经济增长产生显著促进效应。

（二）数字金融分指数的影响分析

虽然数字金融总指数与绿色经济增长显著为正相关，但是数字金融指数的各个维度对绿色经济增长的影响可能会存在差异。这里进一步考察了数字金融发展的覆盖广度（COVER）、使用深度（USE）、数字化程度（NUM）的影响，结果见表3。

表3 不同维度的数字金融发展对绿色经济增长的影响

续表

首先，COVER的估计系数为正但不显著，说明数字金融的覆盖广度没有显著改善绿色经济。尽管近年来中国数字金融发展迅速，已覆盖大量企业和居民，但对于农村及欠发达地区而言，数字金融的覆盖广度依然不够。原始数据显示数字金融发展的各维度中，数字金融的覆盖广度要明显低于使用深度和数字化程度，因此数字金融的覆盖广度的影响比较有限。

其次，数字金融的使用深度和数字化程度的系数均在1%的水平上显著为正，说明在数字金融的使用深度和数字化进程中，环保企业可便捷地获得更多金融支持，改善了绿色经济效率。

（三）数字金融的影响渠道分析

前述分析表明了数字金融可能会通过改变金融机构和地方政府行为，进而影响区域绿色经济发展。从金融机构的角度看，数字金融发展可能通过影响信贷行为和融资约束促进绿色经济发展；从地方政府的角度看，数字金融发展可能通过优化政府支出结构、增加节能环保支出，促进绿色经济效率的提升。基于此，本文重点分析金融机构和地方政府在数字金融发展与绿色经济增长相互关系中发挥的作用。

表4的第一列和第二列提供了数字金融发展对金融机构贷款行为的影响。结果显示，数字金融对融资约束和绿色信贷的估计系数均显著为正，说明数字金融发展不仅有利于缓解企业融资约束，还能促进绿色信贷发展，体现数字金融在激励金融机构支持绿色经济发展过程中发挥着重要作用。同时，表4的第三列和第四列报告了数字金融对地方政府公共财政行为的影响，从中发现，数字金融对节能减排支出和民生性财政支出的影响系数在1%的水平上显著为正，表明数字金融能够改善地方政府行为，激励政府的公共支出结构朝着绿色方向发展。因此，以上结果支持了数字金融发展改善金融机构信贷行为和地方政府财政行为的预期。

表4 绿色金融的影响渠道分析

首先，从中介效应的结果发现，数字金融对绿色金融的估计系数显著为正，说明数字金融的发展有助于改善绿色金融水平。其次，绿色金融对绿色经济增长的估计系数显著为正，数字金融的估计系数虽显著为正，但其显著性和系数大小明显降低，说明绿色金融充当了数字金融影响绿色经济增长的中介变量。数字金融的发展能够改变传统金融机构的信贷方式，降低融资成本，促进金融市场化发展，降低企业融资风险，为绿色金融提供了重要的互联网平台。这个过程中，更多的资金与服务可流向绿色项目与环保企业，推动绿色经济增长。同时，交互项模型的检验结果显示，DIG*GF的系数显著为正，说明在数字金融发展程度越高的地区，绿色金融的积极影响更明显。可见，绿色金融是数字金融影响绿色经济增长的重要影响机制，且前述分析为假设2提供了经验证据。

（四）异质性分析

为加深对数字金融的理解，进一步考察数字金融对绿色经济增长的异质性影响。参考聂秀华等（2021）[21]的做法，一方面，按照传统地理划分方法将全样本划分为东部和中西部两个子样本；另一方面，2014年，数字金融首先出现在《政府工作报告》中，大大提高了数字金融的发展进程。因此,定义时间虚拟变量TIME2014，2011年至2014年TIME2014为0，其他年份为1，然后构建交互项来分析数字金融对不同阶段绿色经济增长的影响。结果见表5。

表5 区域异质性分析

研究发现，我国东部地区的数字金融估计系数为正但没有统计显著性，中西部地区的系数则显著为正，说明数字金融对我国绿色经济增长的促进作用主要体现在中西部地区。东部地区的传统金融规模庞大，数字金融发展对绿色经济增长的积极作用的显著性有限。中西部地区仍处于工业化与城镇化的重要时期，经济发展水平相对滞后，能源消耗和环境污染较严重，数字金融发展可能正好可以助力生态环境改善及绿色经济增长。这个结果也说明数字金融发展在降低区域性绿色经济增长差异中可以发挥积极作用。同时，DIG*TIME2014的系数显著为正，说明随着政府越来越重视数字金融发展并采取一系列配套措施，数字金融更能发挥其绿色效应。

（五）稳健性检验

稳健性检验的方法见表6。第一，考虑到被解释变量是受限变量，这里使用面板TOBIT模型进行检验，结果发现数字金融的估计系数显著为正，说明数字金融对中国绿色经济增长产生了显著促进作用。第二，在静态面板模型后采用OLS和工具变量法再次检验。参考谢绚丽等（2018）[22]的研究，将互联网普及率作为工具变量，采用OLS和工具变量法进行检验，均发现数字金融的估计系数依然显著为正，这与前述结果没有明显变化。考虑到我国直辖市的相关数据具有一定特殊性，可能会影响到结果的稳健性，这里删除了北京、天津、上海、重庆这四个城市的相关数据后重新进行回归，发现数字金融仍能够促进我国绿色经济增长。可见，这里的核心结果具有良好稳健性。

表6 稳健性检验

五、结论

本文使用非径向距离函数（NDDF）测算了我国30个省份2011—2018年的绿色经济效率，结合动态面板模型和系统GMM方法实证检验了数字金融发展对我国绿色经济增长的影响及作用机制，并得到了相关结论。

研究结果如下。

首先，数字金融发展对我国绿色经济效率有着显著的促进作用，意味着数字金融可成为当前我国绿色发展的重要动力。

其次，分维度的结果显示，数字金融的使用深度及数字化程度可显著促进我国绿色经济增长，但覆盖广度的积极效应不明显。

再次，从数字金融对绿色经济影响的中介效应检验结果来看，数字金融能够通过金融机构和地方政府两种作用渠道来影响绿色经济增长。从金融机构的角度看，数字金融发展可以缓解融资约束，提升绿色信贷水平；从地方政府的角度看，数字金融有助于增加地方政府民生性财政支出和节能环保支出。

最后，数字金融的影响力在不同地区和阶段存在差异。在中西部和2014年以后，数字金融的绿色经济效应更明显。

本文的理论与实证为充分发挥数字金融的绿色经济效应提供了必要政策参考。

第一，多措并举，采取有力措施加快推动数字金融的绿色低碳发展。政府应该积极推进数字金融发展，加快数字基础设施建设和互联网发展，不断增加新型基础设施投资，推动传统金融结构的数字化改革及现代化发展（欧阳文杰和陆岷峰，2022）[23]，提升数字金融在金融市场、环境保护中的应用能力，促进数字金融与实体经济特别是绿色产业、环保产业的深度融合，充分发挥数字金融发展的绿色效应（陆岷峰，2022）[24]。

第二，加强数字金融与绿色金融、绿色财政的协同联动发展，不断优化地方政府财政支出结构和金融机构信贷行为。绿色经济发展过程中，数字金融和绿色金融、绿色财政的联动发展可发挥更有效的作用，故可借助数字技术及绿色信贷改善金融服务效率，针对环保企业融资难、融资贵等问题进行专项补助，为绿色环保企业发展提供更多财政金融支持（陆岷峰和高旭阳，2022）[25]。

第三，应继续提升数字金融的覆盖广度及利用效率，让更多的企业和居民在享受到数字经济发展带来红利的同时，不断增强绿色消费观念及环境保护意识，改善绿色经济效率（王婷婷和陆岷峰，2022）[26]。同时，培养更多的数字金融人才，加快数字金融的研发创新活动与技术团队建设，提升数字金融的人力资本质量。