数字金融驱动绿色低碳发展的机制研究

曹圣洁 徐鹏杰 杨萍

【摘要】数字金融是实现绿色低碳发展的重要途径，也是实施经济可持续发展战略的有力支撑。基于中国2011-2022年30个省市区的面板数据，在综合测度绿色低碳发展水平的基础上，运用固定效应模型和门槛效应模型实证分析数字金融对绿色低碳发展的影响效应与作用机制。结果表明，数字金融能显著驱动绿色低碳发展，并经过内生性检验与稳健性检验；数字金融对绿色低碳发展还存在正向递增的边际效应。基于此，针对性提出加强数字金融服务建设、优化科技创新赋能效应、制定区域差异政策等建议，以助推绿色低碳可持续发展。

【关键词】数字金融；绿色低碳发展；面板门槛模型

【中图分类号】F205

★ 基金项目：山东省社会科学基金重点项目：“双碳”目标下山东省区域协同绿色转型的驱动机制与绩效评价研究（项目号：23BJJJ01）；聊城大学人文社科重大项目：我国区域创新发展能力差异研究——基于政府与市场的视角（项目号：321662315）。

一、引言

绿色低碳发展融合绿色发展与低碳发展的理念与规律特征，是有效突破资源环境约束限制、实现经济社会可持续发展的关键路径，也是我国建设现代化经济体系的战略支撑。新中国成立后，我国采取优先发展重工业的经济战略，经济总量得到快速提升，但碳排放量逐年增加、环境问题日益突出，推动经济绿色健康发展、促进产业低碳转型升级迫在眉睫。对此，习近平总书记提出“双碳”战略目标，倡导绿水青山就是金山银山，推动经济发展与环境治理相结合，实现低碳经济绿色发展。党的二十大报告也明确指出，要“加快发展方式绿色转型，发展绿色低碳产业，推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式。”因此，在碳達峰碳中和战略目标的指引下，如何推动绿色低碳发展、实现人与自然和谐共生成为日益重要的命题。本文利用我国2011—2022年30个省区市的面板数据，实证考察数字金融与绿色低碳发展的关系。

二、理论机制与研究假设

全面推进绿色低碳发展、改善环境污染，不仅依靠能源结构的改善和政府政策干预，更需要金融市场发挥优势禀赋，助推经济健康发展。在资源稀缺条件下，传统金融“逐利性”本质显露，在推进经济增长过程中日益忽视生态环境和社会责任问题；而借助数字技术革新传统金融体系为核心特征的数字金融作为一种资源节约型、环境友好型的新型金融服务模式，具有与生俱来的绿色属性[1]，能够弥补传统金融服务缺陷，有助于实现经济社会可持续发展。

一方面，伴随智能化、网络化发展，数字金融催生出一系列共享经济、电子商务等新业态，通过线下服务线上化、交易模式无纸化，改变了传统金融业务交易方式。电子支付方式的转变和电商购物平台的兴起便捷了微观主体的支付方式和消费模式，有效减少居民和企业获得金融服务所需负担的出行成本和鞋底成本，降低交通出行带来的资源损耗和环境污染程度。其次，线上绿色公益平台的积极搭建，为微观主体参与环保事业提供多样化渠道，增强公益活动的透明度、提高公众绿色环保意识，增加公众践行低碳环保活动的意愿与行为[2]。随着数字金融规模不断扩大，传统金融机构所占比重逐渐下降，新型金融服务模式的更新换代降低了金融机构能源消耗水平，使金融服务本身变成低碳行为。数字金融通过助推市场主体生产方式生活方式低碳化，实现绿色低碳发展。

另一方面，数字金融可突破时间地域约束[3]，提高资金流动性，实现金融资源跨期跨域合理配置，扩大金融服务受益范围，使偏远地区和资金需求紧迫的市场主体得以享受数字金融普惠服务。传统金融服务更倾向于高附加值企业和短期高利回报行为，难以为真正寻求绿色转型、具有融资需求的企业提供资金支持[4]；而互联网金融、区块链金融等新型金融服务模式能以较低成本聚集游离于金融机构以外的金融资源[5]，通过降低绿色环保企业融资门槛有效缓解其融资约束，为企业实现绿色转型及加快低碳发展提供资金保障。数字金融通过将绿色金融资源向环境友好型企业倾斜，助力企业生产端产品与服务的绿色化转型，为经济可持续发展提供有力支持。

再一方面，数字金融依托数字技术建立数据系统、维护数据收集、设定数据标准、优化数据转化，提高数据的安全性与可获得性，从而可以高效且广泛地搜集企业财务数据、经营数据等相关信息；并通过对其进行标准化处理与精准性分析来动态评估产品质量和风险等级，精准筛选具有创新发展潜能与意愿的企业发展所需资源，降低企业要素配置与发展目标不一致性，以减少资源错配和资源不合理利用现象的发生，提升要素资源利用效率，减少资源浪费所带来的环境问题。此外，数字金融借助数字技术精准性匹配信息资源[6]，合理引导资金、能源等要素资源流向效率更高、收益更好的产业部门，优化要素分配结构，推动产业结构调整升级，实现产品向低能耗高效率转型，从而提高资源利用率、提升社会生产率，降低二氧化碳排放，引导企业寻求绿色转型、助力低碳发展。

数字金融不仅能显著提高资源使用效率、提升环境治理效能，还能提增企业生产效益，助力实现“绿色生产-收益增加-低碳发展”良性循环，推动经济社会与环境保护协调发展。基于此，本文提出假设1：

H1：数字金融能够驱动绿色低碳发展。

三、研究设计

（一）模型设定

1.基准回归模型

其中，i为省份，t为年份，GLit、DFit为i省份第t年的绿色低碳水平和数字金融指数；Ctrlit为控制变量组，表示i省份第t年的人力资本水平、科技研发支出、政府财政支出、对外开放水平和外商投资水平；μi为个体效应，νt为时间效应，εit为随机扰动项。

2.面板门槛模型

数字金融发展水平不同，可能会对绿色低碳发展存在不同程度的影响效应，故将其作为门槛变量，探究数字金融对绿色低碳发展的门槛特征与非线性作用。本文借鉴Hansen[7]（1999）的做法，构建如下面板门槛模型：

（二）变量说明

1.被解释变量

绿色低碳发展水平。绿色低碳发展是降低碳排放量、减少环境污染的低碳发展，是使用清洁能源、加强生态保护的绿色发展，也是提高生产效率、经济协同增长的经济发展。因此选取绿色效益、低碳效益和经济效益三个维度构建绿色低碳发展指标体系，并采用熵值法测算绿色低碳发展水平，如表1所示。

2.解释变量

数字金融发展指数。采用北京大学数字金融研究中心测算的数字普惠金融指数表征，综合反映了数字技术助力普惠金融的总体水平和发展趋势[8]。

3.控制变量

选取如下控制变量：人力资本水平以教育指标法进行测算，科研经费支出用科技研发经费支出占GDP比重表示；政府财政支出以地方财政一般预算支出占GDP比重表示；对外开放水平以当年汇率换算的进出口贸易额与GDP的比重表征；外商投资水平以当年汇率换算的实际利用外资额占GDP的比重表征。

（三）样本与数据来源

为研究数字金融能否助推污染减排以实现绿色低碳发展，基于数据可得性选取中国2011-2022年30个省份的年度面板数据作为研究对象。其中，数据来源于《中国碳核算数据库》《中国统计年鉴》及中国各省统计年鉴，各变量描述性统计结果如表2所示。

四、实证分析

（一）基准回归分析

在探讨数字金融对绿色低碳发展的回归分析之前，需进行多重共线性检验、固定效应模型适用性检验。方差膨胀因子检验（各变量VIF值均小于5）表明不存在多重共线性问题，可进行面板回归。LSDV法和豪斯曼檢验（卡方值为137.20、p值为0.000）表明存在个体固定效应、强烈拒绝随机效应，并且时间效应检验表明所有年度虚拟变量均具有强联合显著性。综上所述，双向固定效应模型为最优模型，本文以此为基础研究数字金融对绿色低碳发展的影响效应，结果如表3所示。

列（1）-（4）为未加入控制变量时，数字金融对绿色低碳及其子维度的影响效应。结果显示，数字金融对绿色低碳发展的回归系数均为正，并通过1%的显著性水平检验，表明数字金融能显著促进绿色低碳发展，假设1成立。列（5）-（8）表示在加入控制变量后，数字金融指数每增加1单位，绿色低碳发展水平提高0.1169个单位，其绿色效益、低碳效益、经济效益分别增加0.0741、0.0790、0.1873个单位，表明数字金融可充分发挥其绿色属性与普惠优势，显著驱动绿色低碳发展，并且数字金融的经济效益最明显。一方面，数字金融依托大数据、云计算等数字技术可以实时收集与整理碳市场相关信息，厘清碳排放来源、追踪碳气体去向，为绿化工程和低碳项目提供精准的数据支撑，帮助其更好地进行规划与设计，以减少不必要的支出与资源浪费；同时，数字金融丰富的业务类型为清洁能源的开发与绿化工程的建设提供便捷高效的融资渠道和充足的资金投入，能降低化石能源比重、优化能源结构，从而有助于减轻环境污染程度，实现绿色低碳发展。另一方面，数字金融作为新型金融业态，本质是为实体经济服务，故其经济效益最明显是无可非议的。传统金融机构随着数字技术的发展趋于互联网化，网上银行、掌上银行等多种数字金融服务形式通过实现金融资本的积聚与集中拓宽融资渠道，有效满足企业多样化的金融业务需求，以实现规模化生产，充分发挥规模经济效益。而且数字金融通过便捷金融资源在资金供求者间的流动，合理优化资源配置，提高金融服务效率和资源利用效率，从而增加要素总量、提升要素生产率，促进经济协调发展。

在控制变量方面，人力资本水平、科研经费投入和政府财政支出对绿色低碳的回归系数均为正值，且通过1%的显著性水平检验，表明三者均能显著推动绿色低碳发展；而对外开放水平与外商投资水平的回归系数显著为负，不利于绿色低碳发展。原因可能如下：人力资本是知识性资源，具有无限的潜在创造性和收益递增性。人力资本水平提高，表明高素质劳动者数量增加，能更好地为发展绿色低碳产业提供知识积累与人才资源，而综合素质的不断提高意味着绿色低碳环保意识逐渐增强，不必要不合理的铺张浪费现象得以减少，有效发挥绿色效益与低碳效益；但由于人力资本具有时滞性，短期内难以促进经济效益提高。政府财政支出增加为积极性财政政策，可有效引导、推动和扶持绿色清洁能源与低碳环保产业发展，而传统产业向绿色低碳产业转型升级过程中所面临的周期长、风险大等问题，对经济的稳定增长产生一定的负向影响。科研经费投入作为企业寻求绿色转型、经济谋取协调发展的重要抓手，为企业科技创新提供资金支持，可有效增加绿色创新活动，但煤炭、石油等碳能源的需求量与消耗量也随之上升，致使碳排放量增加，不利于发挥低碳效益。对外开放水平越高、外国直接投资占比越大，表明我国国际贸易越频繁、贸易依存度越高，与之而来的风险也越大。当前国际形势错综复杂，相较于国际市场企业发展，国内企业生产竞争性偏低，不利于本土产业的结构优化与创新性发展。同时，外商投资侧重于制造业、重工业等基础性高污染产业，而对于高新技术的扩散进行严格把控，这不仅不利于我国技术进步与产业升级，还会加深环境污染程度，阻碍绿色低碳可持续发展。

（二）门槛效应回归分析

不同数字金融水平对绿色低碳发展的边际效应可能存在差异，需进行面板门槛模型检验其是否存在非线性特征。由Bootstrap自抽样检验结果可知，数字金融发展指数的双重门槛通过1%显著性水平检验，而三重门槛未通过显著性检验，表明数字金融对绿色低碳发展存在自身双重门槛的非线性效应。当数字金融指数小于2.5850时，数字金融估计系数为0.0322，当数字金融取值范围介于2.5850～3.5511区间时，其回归系数为0.0394，而当数字金融指数超过3.5511的门槛值时，其对绿色低碳发展水平的系数估计值为0.0488，表明随着我国数字金融发展指数的不断增大，数字金融发展指数每增加一单位，绿色低碳发展水平的提升效果逐渐增强，数字金融对绿色低碳发展水平的正向驱动作用愈发强劲，二者存在显著的动态非线性正向溢出效应。但数字金融子维度的非线性效应与总指数不尽相同。数字金融覆盖广度与使用深度存在两个门槛值，而数字化程度仅有一个门槛值，但三者均呈现绿色低碳效应边际递增趋势，即随着覆盖广度、使用深度的扩展和数字化程度的深化，数字金融对绿色低碳发展的正向影响逐渐增强。

不难想象，数字金融驱动绿色低碳发展的影响效应并不是一成不变的。在数字金融发展初期，零散的数字科技难以服务金融业务实现规模化发展，数字金融低门槛优势未能得到充分显现，难以惠及有融资需求的广大人群。而随着覆盖广度和使用深度水平较高并超过某个阈值后，二者能够协同发展，在数字化程度不断深化的加持下，数字金融更能发挥低成本、高效率优势，不仅推动金融机构转型升级达到节约资源降低能耗的效果，致使低碳减排效应不断增强，还能为绿色创新型企业提供源源不断的资金支持，加快助力实现绿色发展。

五、稳健性检验

尽管为保证结果的可靠性已选取控制变量，但仍可能存在遗漏变量，并且绿色低碳发展可能会倒逼金融服务水平提高，反向推动数字金融发展。为此，本文借助工具变量，运用两阶段最小二乘法对其进行内生性检验。分别选取核心解释变量数字金融一阶滞后项和各省电话普及率作为工具变量[9]，检验结果如表5列（1）-（2）所示。

此外，还采用以下稳健性检验方法：第一，对所有变量进行1%的双边缩尾处理，以降低人为误差对实证结果的影响；第二，剔除直辖市，对剩余样本数据进行再次回归，以减轻其政治地位、经济发展、文化建设等特殊性对回归结果产生的偏误。结果见表5列（3）-（4）。

由不可识别检验和弱工具变量检验可知，选取数字金融一阶滞后项和电话普及率作为工具变量是有效的。数字金融与绿色低碳的回归系数仍然为正，且通过1%的显著性水平检验，表明在经过相关内生性检验与稳健性检验后，数字金融能显著驱动绿色低碳发展的结论依旧成立，再次证明本文研究具有一定的可靠性与准确性。

六、结论与建议

（一）主要结论

基于中国2011—2022年30个省市区的年度面板数据，采用固定效应模型与门槛效应模型对数字金融驱动绿色低碳发展的影响效应进行实证研究，并对其进行稳健性检验，得出如下结论：第一，数字金融能显著驱动绿色低碳发展，且存在维度异质性，即数字金融的经济效益最高，绿色效益和低碳效益较低。第二，数字金融门槛效应显著，且随着数字金融发展程度的深化，其对绿色低碳发展产生边际递增的非线性正向影响。

（二）对策建议

第一，加强金融服务基础设施建设，提高数字金融服务水平。加大数字金融体系基础设施投资力度，拓宽数字金融覆盖程度；推动核心数字技术加快发展，促进传统金融机构数字化转型升级，创新数字金融相关产品和服务，丰富数字金融业务类型与服务模式，以满足市场主体发展性需求。完善金融服务监管体系，增强数字金融安全性与可靠性。制定数字金融机构准入门槛和行业规范，完善基础设施制度安排，健全信息共建共享机制，以加强金融监管和法律约束，进而降低逆向选择和道德风险发生率。

第二，优化数字金融赋能科技创新效应，增强绿色低碳创新研发。通过补贴以绿色低碳环保技术为主、惩罚对生态环境造成负外部性的市场主体，通过信号传递效应鼓励更多企业进入绿色低碳行列。增加政府预算支出、深化研发支出改革、完善人才流动机制，加大对企业科技创新的支持力度，提高企业自主创新能力，进而完善以企业为主体的国家绿色科技创新体系建设。鼓励绿色能源的开发和利用、支持低碳技术的研发与共享，加快推动绿色清洁能源替代传统高碳能源，以改善能源消费结构，减少二氧化碳排放。

第三，因地制宜制定金融发展政策，因类施策助推绿色低碳发展。结合我国各地区优势特点，制定差异化数字金融相关政策，以实现各区域绿色低碳动态化发展。东中部地区要注重数字金融纵深化发展，加强数字技術与金融服务的融合渗透，提高数字化程度以更好赋能创新效应发展；而西部地区应加强数字金融基础设施建设，推进传统金融机构数字化转型，充分发挥金融服务普惠性优势，不断提升数字金融发展水平，逐渐缩小与东中部地区差距。

主要参考文献：

[1]黄永春，黄瑜珊，胡世亮等.数字金融能否助推绿色低碳发展 [J].南京财经大学学报，2022，No.236（04）：88-97.

[2]王巧，尹晓波.数字普惠金融能否有效促进碳减排 ——基于阶段性效应与区域异质性视角[J].首都经济贸易大学学报，2022，24（06）：3-13.

[3]黄益平，黄卓.中国的数字金融发展：现在与未来[J].经济学（季刊），2018，17（04）：1489-1502.

[4]张晨，董晓君.绿色信贷对银行绩效的动态影响——兼论互联网金融的调节效应[J].金融经济学研究，2018，33（06）：56-66.

[5]邓荣荣，张翱祥.中国城市数字金融发展对碳排放绩效的影响及机理[J].资源科学，2021，43（11）：2316-2330.

[6]李治国，王杰.数字经济发展、数据要素配置与制造业生产率提升[J].经济学家，2021（10）：41-50.

[7]Hansen B E.Threshold effects in non-dynamic panels：estimation，testing，and inference[J]. Journal of econometrics，1999，93（2）：345-368.

[8]郭峰，王靖一，王芳等.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征[J].经济学（季刊），2020，19（04）：1401-1418.

[9]杨伟明，粟麟，孙瑞立等.数字金融是否促进了消费升级 ——基于面板数据的证据[J].国际金融研究，2021，408（04）：13-22.

责编：险峰