数字金融对碳排放的直接与间接效应——基于省级面板数据的实证分析.pdf
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1、近年来,数字金融发展迅速,绿色金融工具的广泛应用有助于缓解碳排放的压力,为实现“双碳”目标提供了现实方案。基于3 0个省(区、市)2 0 1 12 0 1 9年面板数据,检验数字金融对碳排放的影响及作用机制。研究发现:数字金融对碳排放具有明显的直接效应,并通过优化产业结构对碳排放产生间接效应;且直接效应在中东部地区显著,在西部地区不显著;间接效应均不显著,其中在中东部表现为遮掩效应。最后,从促进数字金融产业发展、数字金融引导产业结构优化、区域金融发展平衡等方面提出相应对策建议。关键词:数字金融;碳排放;产业结构优化;直接效应;间接效应中图分类号:X 1 9 6;F 4 9;F 8 3 2 文献
2、标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 3-0 0 1 6-0 6收稿日期:2 0 2 3-0 2-2 6基金项目:河北省社会科学基金(H B 2 1 Y J 0 1 1)。作者简介:王法涛(1 9 8 0),男,山东德州人,河北经贸大学商学院,副教授,博士,研究方向为数字经济与产业转型升级;刘雅彤(1 9 9 8),女,河北石家庄人,河北经贸大学商学院,硕士研究生,研究方向为数字经济与产业转型升级。近年来,由化石能源消耗所导致的二氧化碳(C O2)等温室气体排放量不断增加,全球变暖问题加剧。为了缓解气候问题,中国政府在2 0 2 0年提出“双碳”(碳达峰、碳
3、中和)目标。同时,党的二十大报告指出:“协同推进降碳、减污、扩绿、增长,推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展”。在此背景下,探讨如何促进地区碳减排推进绿色低碳发展具有重要现实意义。与此同时,传统金融与区块链、大数据、人工智能等新型数字技术相结合形成一种新型金融服务业态,即数字金融1。数字金融迎合了产业数字化的重点发展方向,实现了数字经济与金融产业的快速融合,并且数字金融与企业、个人的生产生活息息相关,为企业和个人带来了很大的便利。数字金融的发展不仅影响着经济的 增 长,还 会 对 生 态 环 境 污 染 具 有 治 理 效用2。推进产业结构优化,降低地区碳排放水平,为实现产业转型升级、碳达峰碳
4、中和提供内在动力,符合现阶段高质量发展的需要。那么,数字金融的发展能否降低地区碳排放?如果数字金融能够降低碳排放,影响机制是什么?降低地区碳排放水平的重点方 向是优化 产业结构与 能源 消 费 结构,产业结构优化也是影响能源消费结构优化的一环。综上所述,数字金融、产业结构优化和碳排放之间关系密切,厘清其关联机制,有助于完善数字金融发展体系,为产业高质量发展与碳减排提供理论依据和政策参考。1 文献综述数字金融、产业结构和碳排放三者之间存在密切关系,学者们对此展开了诸多研究。在数字金融与碳排放方面:邓荣荣和张翱翔3基于2 8 5个城市的面板数据研究数字金融对碳排放强度及效率的影响与作用机理,既验证
5、了数字金融对碳排放绩效的改善作 用,又指出 了 经 济、结 构 和 技 术3种效应的作用路径;廖珍珍和茹少峰4从理论与实证两个层面验证了数字金融发展与碳排放之间的倒“U”形关系;姚凤阁等5研究发现,数字金融对碳排放效率具有积极作用,而且碳排放效率存在正向空间溢出效应。在数字金融与产业结构方面:杜金岷等6将数字金融纳入产业结构的理论体系,发现数字金融能够明显促进产业结构的优化;牟晓伟等7认为数字金融发展对产业结构优化升级的影响机制存在门槛效应,在经济发展规模较高的东部地区,数字金融对产业结构的促进作用较大。与前面两种观点不同,谭蓉娟和卢祺61源8采用面板门槛模型对数字金融与产业结构优化之间的关系
6、进行研究,研究发现数字金融对产业结构优化的影响存在着先促进后抑制的非线性关系。在产业结构与碳排放方面:孙振清等9使用3 0个省的面板数据实证检验了产业结构调整对碳排放的影响,结果显示产业结构调整对碳排放具有显著的负向影响;类似地,周迪和罗东权1 0指出无论是从产业结构合理化还是产业结构高级化的角度来看,产业结构优化均有利于降低中国二氧化碳的排放量,与碳排放呈现负相关关系;孙丽文等1 1通过中介效应和调节效应模型检验,发现产业结构升级通过技术创新的作用路径抑制地区碳排放强度,促进低碳经济发展。综上所述,已有文献大多集中于数字金融、产业结构和碳排放两两关系之间的研究,而将三者纳入同一体系的研究较少
7、。因此从理论和实证两个方面研究数字金融、产业结构优化和碳排放三者之间的关系,探究产业结构优化在数字金融影响地区碳排放中的作用,具有重要理论意义和现实价值。2 机理分析和研究假说2.1 数字金融影响碳排放的直接效应数字金融发展不仅对经济高质量发展有着明显促进作用,也逐渐影响着生态环境的发展。现阶段,金融机构将金融服务移至线上平台,大大节省了企业和个人在交易过程中的过多损耗,促进资源节约利用。数字金融充分发挥低碳商业模式的优势减少金融服务过程中的能耗与污染,同时,数字技术的合理运用能够助推技术密集型制造企业绿色发展1 2。数字金融能够突破时间和空间的限制,直接建立金融产品供求双方的联系,加速资金的
8、流动,提供更加便捷的金融服务1 3,这将使得金融企业在运营中所产生的碳排放减少。此外,数字金融依托线上平台使得大众能够突破地域限制加入绿色环保碳节约行动,提高环保意识,从而推动社会公众绿色低碳的生活方式1 4。数字金融通过金融与大数据、云计算、人工智能等数字技术的结合,充分发挥资源配置的功能,提高资本利用率,推动企业加强绿色技术创新进而降低碳排放1 5,据此提出假说1。H 1:数字金融能够显著促进碳减排。2.2 数字金融影响碳排放的间接效应数字金融不仅能够对碳排放水平产生直接影响,还能通过不同的路径对碳排放产生作用。在此,重点研究的是“数字金融产业结构优化碳排放”的传导机制。数字金融利用互联网
9、、大数据等数字技术分析数据,缓解了企业间信息不对称问题,有效改善了生产要素的错配,从而避免资源的浪费,实现企业资源的有效配置1 6。同样地,金融发展通过有效降低风险聚集和提供较高的流动性吸引投资者的加入,实现资本有效配置,进而提升绿色全要素生产率1 7,降低碳排放水平。数字金融能够通过优化金融资源合理配置、精准对接资本的供求双方促进产业结构优化和升级1 8。数字金融通过扩充金融服务产品的受众范围带动高新技术产业与新兴产业高速健康发展,因而对优化产业结构产生积极的影响1 9。产业结构优化能够使生产要素在产业链中流转并且得到合理利用,推动绿色发展,减少地区碳排放水平2 0。综上所述,本文认为数字金
10、融能够促进产业结构优化,从而降低城市碳排放。据此提出假说2。H 2:数字金融通过产业结构优化的中介渠道减少碳排放。3 模型设定、变量选取和数据来源3.1 模型设定3.1.1 基准回归模型构建如下基准回归模型:C Ii t=0+1D i g i t a li t+2C o n t r o li t+i+i t(1)式中:i为 省 份;t为 时 间;C I为 被 解 释 变 量 碳 排放 强 度;D i g i t a l为 核 心 解 释 变 量 数 字 金 融;C o n t r o l为影响碳排放的其他控制变量;i为地区固定效 应;i t为 随 机 扰 动 项;0为 常 数 项;1、2为回归
11、系数。3.1.2 中介效应模型为了检验产业结构优化是否为数字金融影响碳排放的机制路径,借鉴温忠麟和叶宝娟2 0的研究,在式(1)的基础上,构建如下中介效应模型:I Si t=0+1D i g i t a li t+2C o n t r o li t+i+i t(2)C Ii t=0+1D i g i t a li t+2I Si t+3C o n t r o li t+i+i t(3)式中:I S为中介变量产业结构优化;0、0为常数项;1、2、1、2、3为回归系数。3.2 指标选取3.2.1 被解释变量碳排放的主要来源是化石能源的燃烧,化石能源燃烧产生的主要气体是C O2。借鉴曾胜和张明龙2
12、1的方法,由原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气8种主要化石能源消费计算出各省71 王法涛等:数字金融对碳排放的直接与间接效应 份C O2排放总量。计算出C O2排放总量后,用C O2排放总量与实际G D P的比值来表示各省份的碳排放强度,用C I表示。3.2.2 核心解释变量选取“北京大学数字普惠金融指数2 2”来衡量各省份数字金融的发展水平,用D i g i t a l表示。3.2.3 中介变量借鉴干春晖等2 3的做法,采用泰尔指数的倒数来表示产业结构优化的程度,该数值越大,就说明产业结构越合理,用I S表示。3.2.4 控制变量选取的控制变量包括人均G D P来衡量经济发展
13、水平(P g d p)、煤炭消费占能源消费总量的比值来衡量能源结构(E n e r g e)、外商投资企业货物进出口总额与G D P比值衡量的对外开放程度(O p e n)、技术市场成交额来衡量技术水平(T e c h)。3.3 数据来源根据现有数据的可获得性,选取2 0 1 12 0 1 9年中国3 0个省(自治区、直辖市)(因数据缺失,未包含西藏地区和港澳台地区)的面板数据。相关数据来源于北京大学数字金融研究中心、C E A D s数据库、中国统计年鉴 中国能源统计年鉴 和各省市统计年鉴。为了降低异方差性的影响,对所有变量都进行了取自然对数的处理。各变量描述性统计结果见表1。表1 变量描述
14、性统计变量样本量均值标准差最小值最大值C I2 7 00.6 8 90.6 7 7-0.9 5 82.1 9 4D i g i t a l2 7 05.1 5 10.6 72.9 0 96.0 1 7I S2 7 01.7 9 50.8 1 20.2 5 24.0 3 8P g d p2 7 01 0.7 60.4 3 39.6 8 21 1.9 9O p e n2 7 06.3 3 61.9 5 40.5 3 99.5 8 9E n e r g e2 7 0-1.0 4 10.5 5 5-4.4 1 1-0.3 7 6T e c h2 7 04.6 1 81.7 6 1-0.5 6 28.6
15、 4 74 实证分析4.1 数字金融对碳排放的直接效应分析固定效 应 模 型 和 稳 健 型 检 验 的 回 归 结 果 见表2。表2中第(1)列的回归结果显示,在无控制变量加入的情况下,数字金融的系数显著为负,说明数字金融的发展能够显著降低碳排放的强度。第(2)列将控制变量纳入模型,回归结果显示数字金融的系数为-0.0 4 7,且在1%的水平上显著,说明数字金融的发展水平每增加1%,碳排放强度会降低0.0 4 7%,验证了假设1。经济发展水平、能 源 消表2 直接效应估计和稳健性检验结果变量(1)(2)(3)(4)C IC IC IC ID i g i t a l-0.2 3 7*-0.0
16、4 7*-0.0 4 5*(-2 2.0 4)(-2.8 3)(-2.6 8)L.D i g i t a l-0.0 7 2*(-4.9 2)P g d p-0.5 5 7*-0.4 7 6*-0.4 4 9*(-8.4 2)(-6.6 5)(-6.8 2)O p e n0.0 10.0 1 60.0 1 4(0.7 0)(1.1 4)(1.0 0)E n e r g e0.1 0 8*0.1 4 2*0.0 9 9*(3.5 1)(2.2 3)(3.3 4)T e c h-0.0 2 1*-0.0 3 3*-0.0 1 6(-1.8 3)(-2.5 9)(-1.4 3)常数项1.9 0 7*
17、7.0 6 7*6.2 8 0*5.9 5 9*(3 4.2 2)(1 1.1 2)(9.2 7)(9.2 5)地区固定Y e sY e sY e sY e s样本量2 7 02 7 02 3 42 4 0R20.6 7 020.8 2 710.8 1 730.8 1 87 注:括号内为t值;*、*、*分别表示P0.1、P0.0 5、P0.0 1。费结构和技术水平的回归系数显著为负,表明这些变量有助于降低碳排放水平。4.2 稳健性检验1)剔除4个直辖市样本数据。由于中国存在区域发展不平衡的问题,省域与直辖市之间的经济体量不同,将北京、天津、重庆、上海4个直辖市的样本剔除。回归结果见表2第(3)
18、列,数字金融的系数显著为负,与基准回归结果基本一致。2)替换核心解释变量。数字金融发展对碳排放的影响可能存在长期效果,本文对数字金融指数进 行 滞 后 一 期 的 处 理,用 滞 后 核 心 解 释 变 量(L.D i g i t a l)重新对方程(1)进行回归。回归结果见表2第(4)列,L.D i g i t a l的系数在1%的水平下显著为负,说明结论是稳健的。4.3 数字金融对碳排放的间接效应分析表3为产业结构优化作为中介变量时中介效应检验的回归结果。第(1)列为数字金融对碳排放强度的影响,与表2的第(2)列结果一致;第(2)列为数字金融对产业结构优化的影响;第(3)列为将数字金融和产
19、业机构优化同时纳入模型的回归结果。根据表3第(2)列的回归结果可以看出,数字金融的发展显著提高了产业结构优化,数字金融发展水平每增加1%,产业结 构优化会提 高0.1 3 1%。第(3)列的回归结果显示,将数字金融和产业结构优化同时纳入模型后,数字金 融的系数仍然在1%81 科技和产业 第2 3卷 第1 3期 表3 中介效应检验结果变量(1)(2)(3)C II SC ID i g i t a l-0.0 4 7*0.1 3 1*-0.0 3 9*(-2.8 3)(4.0 1)(-2.2 9)I S-0.0 5 9*(-1.8 1)P g d p-0.5 5 7*0.3 0 3*-0.5 3
20、9*(-8.4 2)(2.3 1)(-8.0 9)O p e n0.0 10.0 1 30.0 1 1(0.7 0)(0.4 6)(0.7 6)E n e r g e0.1 0 8*0.0 3 60.1 1 0*(3.5 1)(0.5 9)(3.6 0)T e c h-0.0 2 1*-0.0 0 3-0.0 2 2*(-1.8 3)(-0.1 2)(-1.8 5)常数项7.0 6 7*-2.1 7 4*6.9 3 8*(1 1.1 2)(-1.7 3)(1 0.9 0)地区固定Y e sY e sY e s样本量2 7 02 7 02 7 0R20.8 2 710.4 3 660.8 2 9
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