王 巧，尹曉波

(華僑大學 經濟與金融學院，福建 泉州 362021)

一、問題提出

實現(xiàn)“雙碳”目標是一項嚴峻而復雜的工作，涉及社會經濟各個方面的轉型發(fā)展，而金融作為現(xiàn)代經濟的血液，對于推進可持續(xù)發(fā)展有著重要意義。2021年10月，國務院發(fā)布《2030年前碳達峰行動方案》，明確了金融在實現(xiàn)碳達峰行動中的保障作用。在數(shù)字經濟時代，數(shù)字普惠金融逐漸成為金融發(fā)展的核心。作為新時期提供金融服務的主要形式和現(xiàn)代技術應用的重要載體，數(shù)字普惠金融為生產生活帶來全新變革，日益成為影響中國社會發(fā)展的關鍵力量。相比于傳統(tǒng)金融，數(shù)字普惠金融依托大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈以及人工智能為代表的數(shù)字技術提供服務，克服了傳統(tǒng)金融交易成本過高以及借貸歧視等弊端，拓寬傳統(tǒng)金融覆蓋面，降低風險識別、數(shù)據(jù)處理以及傳統(tǒng)經營等各類成本，大幅提高金融資源的可得性和可利用性，有效促進社會資源合理配置，成為助推經濟轉型、實現(xiàn)減排降碳的新引擎。

在當前推動構建新發(fā)展格局、建設現(xiàn)代化經濟體系背景下，如何利用數(shù)字普惠金融發(fā)展推進減排降碳、實現(xiàn)綠色發(fā)展是一項重大課題。本文的貢獻在于：第一，基于2011—2020年中國30個省份面板數(shù)據(jù)驗證數(shù)字普惠金融的碳減排效應以及二者之間動態(tài)關系；第二，基于門檻效應和區(qū)域差異的視角，探究數(shù)字普惠金融發(fā)展對碳減排影響的階段性和區(qū)域異質性，對促進數(shù)字普惠金融與實體經濟有效融合，縮小區(qū)域間發(fā)展差距避免“數(shù)字鴻溝”，提升區(qū)域減排能力提供政策參考。

二、研究綜述

金融發(fā)展與碳排放一直是社會經濟發(fā)展中的重點，對于二者關系的研究由來已久，學者們展開了較為充分的理論探討和實證研究，歸納起來主要有兩類觀點。一類觀點是認為金融發(fā)展能夠減少碳排放。如塔馬茲安等(Tamazian et al.，2009)提出金融發(fā)展有助于吸引高技術水平的外商直接投資從而提高技術水平，減少二氧化碳的排放[1]。沙赫巴茲等(Shahbaz et al.，2013)、布塔巴(Boutabba，2014)認為，金融系統(tǒng)能夠通過金融產品的功能，比如風險分散、貸款利益折扣等來鼓勵企業(yè)投資于節(jié)能技術，最終達到促進技術創(chuàng)新、降低能源消耗部門的二氧化碳排放量的作用[2-3]。邵漢華和劉耀彬(2017)、梁琳和林善浪(2018)、葉初升和葉琴(2019)基于中國的數(shù)據(jù)進行研究，同樣認為金融發(fā)展水平主要是通過技術創(chuàng)新的渠道降低碳排放強度[4-6]。何運信等(2020)提出金融發(fā)展不僅能夠推動技術進步，還能促進產業(yè)結構升級，從而降低二氧化碳排放強度[7]。另一類觀點則認為金融發(fā)展會增加碳排放。如薩多斯基(Sadorsky，2010)從消費者角度分析，認為金融發(fā)展會通過增加消費信貸使得消費者增加對高耗能產品比如汽車的消費，進而增加碳排放[8]。賈維德和謝里夫(Javid & Sharif，2016)、卡胡利(Kahouli，2017)通過研究同樣得出金融發(fā)展將提高能源消費水平，以犧牲環(huán)境質量為代價推動經濟增長，會造成碳排放加劇的結論[9-10]。張麗華等(2017)、趙軍等(2020)通過區(qū)域對比研究，均發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平的提高會擴大生產規(guī)模，造成能源消耗加劇，從而促進碳排放的增長[11-12]。陳亮和胡文濤(2020)、陳向陽(2020)的研究顯示目前中國仍以銀行信貸為主要特征的金融發(fā)展并不能有效地減少碳排放，甚至在一定程度上阻礙了企業(yè)技術進步[13-14]。可見，碳排放問題涉及社會經濟的諸多方面，金融發(fā)展也由于各國國情、衡量指標等方面的不同存在差異，結論仍存有較大分歧。

數(shù)字普惠金融是數(shù)字技術與金融服務的有機結合，通過現(xiàn)代科技的應用能夠有效提升企業(yè)融資效率[15]，改變中介結構以優(yōu)化金融服務質量[16]，擴大金融服務覆蓋面以解決金融發(fā)展“最后一公里”的問題[17]。隨著金融科技應用逐漸廣泛，學者開始關注數(shù)字普惠金融對社會經濟各方面發(fā)展的影響，包括消費需求、產業(yè)結構、減貧效應等。易行健和周利(2018)、李等人(Li et al.，2020)認為數(shù)字普惠金融可以促進家庭消費，尤其是資產較少、收入較低的家庭[18-19]。何宗樾和宋旭光(2020)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融不僅提升了支付的便利性，而且減少了居民面臨的不確定性問題，因此促進了居民消費需求[20]。孫玉環(huán)等(2021)同樣支持上述結論，并提出數(shù)字普惠金融發(fā)展通過緩解流動性約束、便利居民支付兩種機制促進居民消費[21]。唐文進等(2019)驗證了數(shù)字普惠金融對中國產業(yè)結構升級具有顯著的促進作用，尤其是產業(yè)發(fā)展形態(tài)比較落后的西部地區(qū)[22]。杜金岷等(2020)、李優(yōu)樹等(2022)的研究表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展通過推動服務業(yè)與高科技產業(yè)發(fā)展以及提升產業(yè)間聚合質量，促進了產業(yè)結構高級化與合理化發(fā)展[23-24]。張等人(Zhang et al.，2020)、宇超逸等(2020)認為數(shù)字普惠金融發(fā)展可以有效增加家庭的收入，并且由于對農村家庭的正向效應大于城市家庭，因而有利于縮小城鄉(xiāng)差距[25-26]。劉錦怡和劉純陽(2020)則發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融不僅能夠起到直接減緩貧困的作用，而且互聯(lián)網信貸和線上保險的實施與推廣也能夠創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，對貧困問題產生間接緩解作用[27]。

隨著生態(tài)問題日益凸顯，數(shù)字普惠金融與綠色發(fā)展的關系也逐漸受到學者們的關注，目前相關研究主要集中于數(shù)字普惠金融對企業(yè)創(chuàng)新與綠色生產率影響的討論。如喬彬等(2022)從微觀層面研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融利用數(shù)字技術構建風控體系和信息共享平臺以降低信息不對稱，通過緩解企業(yè)資金高杠桿率和提升股東決策積極性促進企業(yè)綠色創(chuàng)新[28]。惠獻波(2021)提出數(shù)字普惠金融能夠通過提升技術創(chuàng)新水平、優(yōu)化產業(yè)結構及緩解資源錯配等途徑，顯著促進城市綠色全要素生產率提升[29]。張合林和王顏顏(2021)、張翱祥和鄧榮榮(2022)的研究則驗證了數(shù)字普惠金融所帶來的技術進步與資金支持在農業(yè)綠色發(fā)展中的重要作用[30-31]。具體到碳減排的研究比較匱乏，少量的文獻如賀茂斌和楊曉維(2021)把碳排放作為數(shù)字普惠金融提升全要素生產率的中介機制加以討論[32]。

綜上所述，已有的研究文獻一是多局限于傳統(tǒng)金融發(fā)展對碳排放的影響，關于數(shù)字普惠金融的研究有待深入；二是在數(shù)字普惠金融的相關研究中，更多的是探討數(shù)字普惠金融的經濟影響，鮮有文獻關注數(shù)字普惠金融的碳減排效應，尤其是其中的非線性影響與區(qū)域差異性。為此，本文聚焦數(shù)字普惠金融的碳減排問題，探討數(shù)字普惠金融對碳排放影響的階段性變化和區(qū)域異質性，對利用數(shù)字普惠金融促進實現(xiàn)“雙碳”目標提供政策參考。

三、理論分析與研究假設

(一)數(shù)字普惠金融影響碳排放的機理分析

作為數(shù)字技術支持下的現(xiàn)代金融服務，數(shù)字普惠金融具有安全、共享、低成本、便捷等優(yōu)勢，能夠顯著擴大和提升金融服務的范圍和效率，完善金融服務網絡，有效提高資源配置效率，產生巨大的綠色經濟效益，為實現(xiàn)碳減排提供全新思路[33]。

在個體層面，數(shù)字普惠金融依托數(shù)字平臺與移動終端，有效促進線下業(yè)務線上化，便捷的線上渠道大幅減少了公眾辦理業(yè)務時原有的交易成本和資源損耗，從而降低所產生的碳排放量[34]。與此同時，數(shù)字普惠金融將綠色理念寓于金融服務中，提高公眾環(huán)保參與度。以螞蟻森林為代表的數(shù)字金融服務平臺將參與環(huán)?；顒尤谌氩B透到公眾的日常消費中，拓寬公眾參與環(huán)保事業(yè)的渠道，增加環(huán)保公益活動的透明度，從而顯著提升公眾的環(huán)境保護意愿和增加實際環(huán)境保護行動，助力生活方式低碳轉型[35]。

在企業(yè)層面，一方面，數(shù)字普惠金融借助數(shù)字手段為金融產品提供者與需求者構建網絡交易平臺，并運用數(shù)字技術打造多樣化金融產品體系，擴充資金渠道，加速資金的跨時空流通速度，提高企業(yè)融資便利性[36]，降低企業(yè)融資交易過程中的資源浪費；另一方面，數(shù)字普惠金融通過人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術的運用，整合內外部數(shù)據(jù)，建立智能匹配、數(shù)據(jù)更新等智能運營機制，辨別評估雙方供求，有效緩解信息不對稱問題，降低企業(yè)尤其是中小微企業(yè)的融資門檻和融資成本，不僅改善創(chuàng)業(yè)環(huán)境，還能夠推動企業(yè)的技術研發(fā)和創(chuàng)新活動，有助于提高資源利用效率[37]，從而達到降低能耗的目標。此外，數(shù)字普惠金融通過發(fā)揮其信息資源方面的優(yōu)勢幫助企業(yè)及時了解行業(yè)等方面的訊息，對創(chuàng)新方向、成果轉化等進行正確及時的判斷，靈活調整自身經營發(fā)展方向并不斷提高技術創(chuàng)新的轉化能力，最終推動減排降碳[38]。

在產業(yè)層面，首先，數(shù)字普惠金融作為現(xiàn)代化服務業(yè)的典型代表，本身具有清潔低耗的綠色特征，不僅能夠通過數(shù)字技術降低金融業(yè)自身的能耗，還提高了服務業(yè)占比，相比于工業(yè)，具有低能耗、低污染特征的服務業(yè)的發(fā)展更有利于抑制碳排放的增加。其次，數(shù)字普惠金融有效弱化生產要素供需雙方的信息不對稱問題，提高金融資源配置效率，通過引導能源、勞動力等各類資源要素向效率更高的部門轉移，促進產業(yè)結構升級，助力生產率提升和綠色轉型，降低碳排放[22]。最后，數(shù)字普惠金融通過提高支付便利性增強了金融服務普惠效果，從而有利于降低消費成本，緩解消費預算約束問題，推動居民的消費增長和升級，不僅加快了物流業(yè)、交通運輸業(yè)等相關產業(yè)發(fā)展，還有助于推進產品服務創(chuàng)新與多元化，進而實現(xiàn)產業(yè)轉型升級，推動綠色發(fā)展[39]。

基于此，本文提出假設1：數(shù)字普惠金融能夠促進碳減排。

(二)數(shù)字普惠金融對碳排放的非線性影響分析

數(shù)字普惠金融在其發(fā)展的不同階段，對碳排放的影響會有所不同。在發(fā)展初期，傳統(tǒng)金融造成的資金配置扭曲程度相對較高，企業(yè)發(fā)展所面臨的資金需求較大，而數(shù)字普惠金融帶來資金配置效率提高和融資成本降低，大幅度增加了資金供給，顯著推進企業(yè)創(chuàng)新和產業(yè)轉型升級，有利于節(jié)能減排。隨著數(shù)字普惠金融進一步發(fā)展，可能會表現(xiàn)出對碳排放的促進作用：一方面，金融資源配置效率有了明顯提高，企業(yè)可獲得的金融資源逐漸豐裕，對企業(yè)創(chuàng)新的邊際作用會有所下降，對碳減排的積極效應隨之減弱[40]；另一方面，如果金融監(jiān)管未能配合完善，數(shù)字普惠金融可能會通過數(shù)字信貸、資本杠桿等途徑造成金融規(guī)模的過度擴張，不僅會直接增加生產方面能源、原材料的消耗，還將引致低收入群體的消費需求過度增長[18]，進一步固化低端生產的粗放型增長模式，產生環(huán)境破壞效應，不利于碳減排。而當數(shù)字普惠金融發(fā)展到達更高階段時，環(huán)境治理與監(jiān)管制度趨向完善，企業(yè)等排污主體的技術研發(fā)與轉化能力顯著提高，公眾消費理念逐步轉變，最終達到減少碳排放、改善環(huán)境質量的效果。

金融業(yè)發(fā)展需要一定的城市經濟發(fā)展與之匹配，因此數(shù)字普惠金融對碳排放的影響可能還會受到城鎮(zhèn)化水平的調節(jié)。在城鎮(zhèn)化水平較低的階段，數(shù)字普惠金融通過提供資金支持，有效彌補傳統(tǒng)金融不足[41]，推動產業(yè)發(fā)展與經濟增長，從而推動地區(qū)的技術創(chuàng)新與產業(yè)升級。隨著居民對物質和能源的需求劇增，生產規(guī)模不斷擴大，此時的數(shù)字普惠金融所帶來的資金會加劇能源消耗，造成碳排放增加。當城鎮(zhèn)化進一步發(fā)展，基礎設施共享能夠產生規(guī)模效應時，城市通過在企業(yè)或者家庭之間共享碳密集型商品減少了碳排放，并且共享平臺的形成也加快了低碳技術創(chuàng)新與應用，帶動了綠色經濟的發(fā)展[42]。

基于此，本文提出假設2：數(shù)字普惠金融對碳排放具有非線性影響，同時該影響受到城鎮(zhèn)化水平的調節(jié)。

四、研究設計

(一)計量模型構建

本文考察的是數(shù)字普惠金融對碳排放的影響，考慮到二氧化碳排放可能存在時滯性，因此構建如下動態(tài)面板計量模型：

CO2i,t=α0+α1CO2i,t-1+α2DIFi,t+φX+εi,t

(1)

式(1)中，i、t分別表示地區(qū)和年份；CO2表示碳排放，為本文的被解釋變量；DIF表示數(shù)字普惠金融指數(shù)，為本文的核心解釋變量；X表示控制變量組；ε表示隨機誤差項。

為進一步厘清數(shù)字普惠金融對碳排放的影響，本文采用面板門檻模型檢驗數(shù)字普惠金融對碳排放的非線性影響。以雙門檻為例，具體的模型設計如下：

CO2i,t=β0+βi,1Ei,t×I(qi,t≤λi,1)+βi,2Ei,t×I(λi,1λi,2)+φX+εi,t

(2)

式(2)中，q表示門檻變量；E表示受門檻變量直接影響的核心解釋變量；I(*)表示示性函數(shù)，當滿足括號內條件時I(*)為1，否則為0；其他變量含義同式(1)。

(二)變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為碳排放，以人均碳排放(PCO2)和碳排放強度(QCO2)作為衡量指標。由于目前還未有統(tǒng)一規(guī)范的省級碳排放統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在測算各省份人均碳排放和碳排放強度之前需要先測算各省份碳排放量。本文參考聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的方法，根據(jù)能源消耗計算碳排放，并結合中國實際國情在計算中加入水泥生產量，具體核算公式如下：

(3)

式(3)中，Cj表示第j種能源消費量；Kj表示第j種能源碳元素折算系數(shù)；qj表示第j種能源二氧化碳排放系數(shù)；44/12表示CO2與C的相對分子量之比；m表示水泥生產的二氧化碳排放系數(shù)；MP為水泥生產量。本文選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力9種主要能源進行測算，并采用IPCC公布的二氧化碳排放系數(shù)。在測算碳排放總量的基礎上，根據(jù)各省份人口與國內生產總值(GDP)計算出人均碳排放與碳排放強度。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)字普惠金融(DIF)，以北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)作為衡量指標。該指數(shù)包含了覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度等多個維度，較好地反映了中國數(shù)字普惠金融的發(fā)展特征，被廣泛應用于衡量省際區(qū)域的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度，具有可靠性和代表性[43]。

3.控制變量

本文選取以下指標作為控制變量：城鎮(zhèn)化(ur)采用城鎮(zhèn)人口占總人口的比值表示；經濟增長(gdp)以2010年為基年的人均實際GDP作為衡量指標；固定投資(ifa)以固定資產投資額與GDP的比值表示；工業(yè)化(ind)選用工業(yè)增加值占GDP的比重表示；對外貿易依存度(trade)以進出口總額與GDP的比值來衡量；外商直接投資(fdi)采用實際利用的外資額與GDP的比值來衡量。其中對外貿易依存度和外商直接投資兩項指標計算涉及的匯率采用人民幣美元當年平均匯率。

(三)數(shù)據(jù)來源

碳排放量核算時涉及的各類能源消費數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》。數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》?？刂谱兞恐?，城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)經濟增長、固定投資、外商直接投資、對外貿易依存度、工業(yè)化水平等指標的原始數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局以及中國經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。為保證數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文將研究時間跨度設定為2011—2020年，由于西藏的相關數(shù)據(jù)缺失嚴重，本文將其剔除，最終得到30個省份(不包括港澳臺、西藏)2011—2020年的面板數(shù)據(jù)。為滿足估計條件并減小誤差，本文相關數(shù)據(jù)已作對數(shù)化處理。

五、實證分析

(一)基準分析

考慮到模型(1)中可能存在的內生性問題以及數(shù)據(jù)樣本的有限性，本文采用更適合有限樣本的兩步系統(tǒng)廣義矩估計(SYS-GMM)方法進行實證研究。在使用兩步SYS-GMM估計方法之前，本文進行了薩甘(Sargan)檢驗和AR檢驗，以判斷檢驗工具變量的可靠性以及模型是否存在序列相關。檢驗結果表明該模型不存在二階自相關，并且模型所選擇的工具變量也是有效的，因此可以認為模型設定合理，估計結果具有可靠性。

根據(jù)基準回歸結果可知，模型(1)中數(shù)字普惠金融對碳排放的影響系數(shù)顯著為負，從表1的兩步SYS-GMM結果來看，數(shù)字普惠金融水平每提高1%，人均碳排放將減少0.36%，說明目前中國數(shù)字普惠金融發(fā)展整體上有助于減少碳排放，假設1得以驗證。其中的原因可能在于：一是數(shù)字普惠金融打破金融服務的時空限制，優(yōu)化業(yè)務流程，增強了金融服務可得性和便捷性，改善企業(yè)的融資需求，從而激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力，推動綠色轉型；二是相比于傳統(tǒng)金融，數(shù)字普惠金融具有更明顯的綠色傾向，在數(shù)字技術加持下的普惠金融與綠色金融深度融合，綠色金融規(guī)模得以擴大，有利于碳排放量的降低；三是數(shù)字普惠金融業(yè)本身屬于現(xiàn)代服務業(yè)，在產生知識溢出效應的同時也能夠影響到人口集聚水平，因而其發(fā)展帶來的產業(yè)結構以及人口分布的變化存在降低人均二氧化碳排放的作用。總體而言，當前中國數(shù)字普惠金融有利于減少碳排放，改善環(huán)境質量。

本文參考朱東波等(2018)[44]的做法檢驗實證結果的穩(wěn)健性：一是穩(wěn)健性檢驗(1)，更換估計方法，采用混合回歸(P-OLS)、固定效應(FE)、隨機效應(RE)三種方法對模型(1)進行再估計，具體結果如表1所示；二是穩(wěn)健性檢驗(2)，更換被解釋變量，將碳排放強度作為被解釋變量重新估計，具體結果見表2。各項檢驗結果與基準回歸結果基本保持一致，表明前述回歸結果的穩(wěn)健性，詳細結果本文不再一一描述。

表1 基準回歸及穩(wěn)健性檢驗(1)結果

表2 穩(wěn)健性檢驗(2)結果

控制變量方面，城鎮(zhèn)化水平的提高會促進碳排放的增長，原因可能在于城鎮(zhèn)化建設需要新增大量的住房和交通工具、醫(yī)療保健等公共設施，建筑業(yè)、鋼鐵業(yè)等高耗能產業(yè)生產增加，并且城鎮(zhèn)化所帶來的人口集聚引致生活中的能源消耗增加，進而引起碳排放量的增加。經濟增長與碳排放之間呈現(xiàn)穩(wěn)健的正向關系，說明目前中國總體發(fā)展模式還未完全轉型，經濟的增長會促進碳排放的增加。固定資產投資占比與人均碳排放之間呈現(xiàn)穩(wěn)健的正向關系，說明中國大量的固定資產投資，包括房產建設、固定設備投資等，會導致二氧化碳排放的增加。對外貿易依存度與外商直接投資都表現(xiàn)出增加人均碳排放的效果，主要是由于目前外商在中國的投資項目以及進出口商品結構仍以非環(huán)保型為主，其規(guī)模的擴大會導致碳排放量的增加。工業(yè)化水平對碳排放表現(xiàn)出穩(wěn)健的正向作用，反映出當前中國工業(yè)化仍以較為粗放的發(fā)展模式為主導，處于依賴資源消耗的階段。值得注意的是，對于碳排放強度，經濟增長、對外貿易依存度與外商直接投資顯示出了與人均碳排放影響相反的結果，由于碳排放強度為碳排放量與國內生產總值的比值，推斷這可能是因為相比于造成的碳排放量增長，這些變量帶來的經濟增長幅度更大。

(二)門檻效應分析

本文首先將數(shù)字普惠金融指數(shù)DIF作為門檻變量進行門檻檢驗，判斷是否存在門檻效應。同時考慮到城鎮(zhèn)化水平可能會影響到數(shù)字普惠金融的發(fā)展，在數(shù)字普惠金融對碳排放的影響過程中產生作用，因此本文選取城鎮(zhèn)化水平ur作為門檻變量進行檢驗，具體結果見表3。

表3 門檻效應檢驗

由檢驗結果可知，當以數(shù)字普惠金融自身作為門檻變量時，通過雙門檻檢驗而未通過單門檻和三門檻檢驗，證實顯著存在雙門檻效應。當以城鎮(zhèn)化水平作為門檻變量時，通過雙門檻檢驗，未通過單門檻和三門檻檢驗，說明同樣存在雙門檻效應，初步驗證了數(shù)字普惠金融對碳排放的影響可能存在階段性變化，并且受到城鎮(zhèn)化水平影響的假設。

根據(jù)門檻檢驗結果，本文分別選取數(shù)字普惠金融DIF和城鎮(zhèn)化水平ur作為門檻變量構建雙門檻模型，探究數(shù)字普惠金融對碳排放影響的階段性變化，具體結果如表4所示。

表4 門檻回歸結果

當以數(shù)字普惠金融自身為門檻變量時，無論是人均碳排放還是碳排放強度，數(shù)字普惠金融對碳排放的作用均呈現(xiàn)出顯著的先抑制碳排放的上升，而后促進碳排放增長，最后再轉化為抑制碳排放的變化趨勢。以人均碳排放為例，當數(shù)字普惠金融水平小于0.801 1，此時數(shù)字普惠金融增加1%，人均碳排放減少0.23%；如果數(shù)字普惠金融水平處于0.801 1至0.819 1區(qū)間，此時數(shù)字普惠金融增加1%，人均碳排放轉變?yōu)樵黾?.38%；如果數(shù)字普惠金融發(fā)展至高于0.819 1，此時數(shù)字普惠金融增加1%，人均碳排放降低0.19%。其原因可能在于不同的發(fā)展階段，數(shù)字普惠金融的技術創(chuàng)新效應、產業(yè)升級效應以及消費需求效應存在強弱變化，金融監(jiān)管、環(huán)境規(guī)制等外部因素也引起數(shù)字普惠金融出現(xiàn)階段性發(fā)展，從而導致對碳排放的影響表現(xiàn)出波動態(tài)勢。比如發(fā)展初期，數(shù)字普惠金融的應用能夠大幅提高金融資源的可得性和利用效率，企業(yè)生產效率和創(chuàng)新水平在充足的資金支持下得到極大提升，表現(xiàn)出降低碳排放的效果。在數(shù)字普惠金融不斷發(fā)展的過程中，如果相關的監(jiān)管體制未能匹配完善，金融規(guī)模將過度擴張，通過消費與投資間接導致碳排放增加。而隨著數(shù)字普惠金融達到更高的水平，法律監(jiān)管體系逐漸完善，在相關基礎設施的配合下數(shù)字普惠金融對技術創(chuàng)新和產業(yè)升級的積極作用進一步增強，同時居民環(huán)保消費意識由于數(shù)字服務的知識傳播作用得到提高，數(shù)字普惠金融最終表現(xiàn)出減排降碳的積極效果。

當以城鎮(zhèn)化作為門檻變量時同樣存在顯著的雙門檻效應。具體來說，無論是以人均碳排放還是碳排放強度作為被解釋變量時，當城鎮(zhèn)化水平在0.461以下，此時數(shù)字普惠金融水平提高，碳排放會降低；城鎮(zhèn)化水平繼續(xù)發(fā)展，在0.461至0.463的區(qū)間內，數(shù)字普惠金融對碳排放的作用變?yōu)榇龠M其增長；當城鎮(zhèn)化水平達到0.463以上，此時數(shù)字普惠金融對碳排放再次轉為抑制作用。其中原因可能在于，在不同的城鎮(zhèn)化水平及建設方式下，數(shù)字普惠金融對生產消費的影響不盡相同。從產業(yè)方面，在城鎮(zhèn)化建設前期，基本以粗放式增長的制造業(yè)為主導，數(shù)字普惠金融所帶來的大量金融資源流入這些行業(yè)進行投資，造成碳排放加劇。而隨著城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，城鎮(zhèn)化建設模式逐漸轉變，粗放式工業(yè)占比降低，高端制造業(yè)和第三產業(yè)的需求與規(guī)模不斷攀升。與此同時，居民的綠色消費需求和環(huán)保意識也逐漸增強，不僅從供需方面引導企業(yè)綠色轉型，還促使政府采取更合理的環(huán)境規(guī)制政策，最終達到推動碳減排的效果。以上分析表明，數(shù)字普惠金融對二氧化碳排放的影響表現(xiàn)出非線性特征，并同時受到城鎮(zhèn)化水平的調節(jié)，假設2得以驗證。

(三)區(qū)域異質性分析

理論上，數(shù)字普惠金融能夠突破地理空間的限制，為各個地區(qū)提供金融服務，但是現(xiàn)實中數(shù)字普惠金融的發(fā)展需要以數(shù)字化建設為基礎。由于中國不同地區(qū)之間數(shù)字基礎設施、信息產業(yè)發(fā)展、公眾受教育水平、產業(yè)發(fā)展模式等方面各不相同，數(shù)字普惠金融對碳排放的影響可能存在區(qū)域差異。為探究數(shù)字普惠金融對碳排放影響的區(qū)域異質性，本文將面板數(shù)據(jù)分為東部與中西部兩部分，同樣采用兩步SYS-GMM方法進行實證分析，薩甘檢驗與AR檢驗均通過，因此該方法仍是適用的。(東部省份包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、山東、福建、廣東、海南；中西部省份包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆)

表5 區(qū)域異質性檢驗結果

根據(jù)表5結果的比較分析可知，數(shù)字普惠金融對碳排放的影響存在顯著的區(qū)域異質性。無論從人均碳排放還是碳排放強度來看，東西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融均有利于減少碳排放，與前文結果相符。但值得注意的是，在東部地區(qū)，數(shù)字普惠金融對碳排放影響系數(shù)雖為負值，說明有助于降低碳排放，但這種減碳作用并不顯著。而在中西部地區(qū)，數(shù)字普惠金融對碳排放降低作用的系數(shù)絕對值和顯著性均高于東部地區(qū)，表現(xiàn)出顯著的減碳效應。其中原因可能是，與東部地區(qū)相比，中西部地區(qū)融資渠道相對缺乏，對金融資源的需求更強烈，因此數(shù)字普惠金融所能發(fā)揮的綠色作用更強。并且，東部地區(qū)的產業(yè)優(yōu)化程度高，粗放產業(yè)比重較低，因而數(shù)字普惠金融的減排作用并不顯著，而中西部地區(qū)工業(yè)比重較高，數(shù)字普惠金融的減排作用能夠得以發(fā)揮。此外，中西部人均碳排放和碳排放強度的滯后項系數(shù)都更大一些，可知相比于東部地區(qū)，中西部的排放依賴比較嚴重。

六、結論與政策建議

本文在分析數(shù)字普惠金融與碳排放之間影響機理的基礎上提出研究假設，并構建動態(tài)面板模型與面板門檻模型，運用多種估計方法進行實證檢驗，得出以下結論：(1)總體上，數(shù)字普惠金融有利于減少碳排放，表明現(xiàn)階段中國數(shù)字普惠金融發(fā)展有助于降低碳排放。(2)當以數(shù)字普惠金融為門檻變量時，數(shù)字普惠金融對碳排放的影響呈現(xiàn)先抑制碳排放增長，再變?yōu)榇龠M碳排放，最后又轉為抑制碳排放的變化趨勢；當以城鎮(zhèn)化為門檻變量時，同樣顯示出先抑制后促進，最后轉為抑制的效果。(3)數(shù)字普惠金融對碳排放的影響存在顯著的區(qū)域異質性，東部地區(qū)的數(shù)字普惠金融未表現(xiàn)出顯著的減排作用，而在中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融對碳排放的降低作用則尤為顯著。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：第一，加強數(shù)字普惠金融建設。推動傳統(tǒng)金融機構數(shù)字化升級以及金融服務平臺建設，結合傳統(tǒng)金融的服務網絡優(yōu)勢與數(shù)字科技的技術數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，不斷提高數(shù)字普惠金融發(fā)展的速度和規(guī)模，并以城鎮(zhèn)化發(fā)展為基礎完善數(shù)字普惠金融基礎設施建設，強化金融對實體經濟的服務能力與助推作用，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融在鼓勵綠色生產生活、推動低碳經濟發(fā)展中的積極作用。

第二，因地制宜制定數(shù)字普惠金融政策。結合本地區(qū)資源稟賦、產業(yè)結構、開放程度等方面的特點及優(yōu)勢，制定出差異化的發(fā)展政策。對于經濟較為發(fā)達地區(qū)，發(fā)展數(shù)字普惠金融應注重模式創(chuàng)新，加強集聚優(yōu)勢，做好數(shù)字普惠金融的“質”；而對于經濟較為落后的地區(qū)，應先擴大數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度，通過增加數(shù)字基礎設施投入與加強數(shù)字金融普及提升金融服務的普惠性，做足數(shù)字普惠金融的“量”。

第三，完善數(shù)字普惠金融制度體系建設。通過信息技術的應用構建數(shù)字普惠金融監(jiān)管機制，不僅要保護用戶隱私安全，更要注重數(shù)字普惠金融潛在風險預警，加強金融風險防范。同時，應及時關注相關政策機制與數(shù)字普惠金融發(fā)展的匹配度，靈活調整相關政策，保持數(shù)字普惠金融的健康發(fā)展態(tài)勢，實現(xiàn)數(shù)字普惠金融與實體經濟的協(xié)調發(fā)展。