龍 池，張紅梅

[貴州財經(jīng)大學 大數(shù)據(jù)應用與經(jīng)濟學院（貴陽大數(shù)據(jù)金融學院），貴州 貴陽 550025]

一、引言

氣候變化是全人類面臨的共同挑戰(zhàn)，低碳發(fā)展已成為全球共識。從數(shù)據(jù)上看，我國2022 年碳排放量約為110 億噸，占全球碳排放約28%，其中工業(yè)碳排放量約為42 億噸，占國內(nèi)碳排放約38%。①數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADs）。在此背景下，碳配額上限持續(xù)下調(diào)，碳排放權交易市場有序鋪開，實現(xiàn)“雙碳”目標時間緊、任務重，經(jīng)濟增長面臨日益嚴格的碳排放約束。與此同時，工業(yè)4.0掀起了全球范圍內(nèi)以數(shù)字化表征的新一輪工業(yè)轉(zhuǎn)型競賽，中國工業(yè)正面臨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色轉(zhuǎn)型帶來的機遇和挑戰(zhàn)。作為工業(yè)經(jīng)濟的核心，制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色轉(zhuǎn)型對于我國工業(yè)在世界工業(yè)轉(zhuǎn)型競賽中贏得先機和實現(xiàn)“雙碳”目標尤為重要。作為經(jīng)濟增長的重要引擎，數(shù)字金融亟待探尋制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色轉(zhuǎn)型協(xié)同推進的高質(zhì)量發(fā)展模式?；诖?，本文將利用制造業(yè)上市公司的微觀數(shù)據(jù)，區(qū)分直接碳排放與間接碳排放，針對制造業(yè)當下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢與經(jīng)濟低碳發(fā)展的要求，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角全面探析數(shù)字金融對制造業(yè)碳排放的影響，為制造業(yè)借助數(shù)字金融工具在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中推動企業(yè)低碳發(fā)展提供參考。

本文可能的邊際貢獻是：一方面，在數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字化轉(zhuǎn)型和“雙碳”目標的背景下，將數(shù)字金融、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)碳排放三者納入同一分析框架，厘清企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在數(shù)字金融影響制造業(yè)碳排放過程中的作用機理；另一方面，就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同階段對其機制作用進行考察，從數(shù)字技術進步和數(shù)字技術實踐應用的維度，分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性中介效應，揭示數(shù)字金融影響制造業(yè)碳排放的過程中數(shù)字技術機制和數(shù)字技術實踐應用機制的差異。

二、文獻綜述

得益于數(shù)字技術的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)金融在與人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)（以下簡稱“ABCD”）等數(shù)字技術深入融合過程中發(fā)展出數(shù)字金融。但迄今為止，數(shù)字金融并未改變金融的功能和本質(zhì)[1]。因此，梳理數(shù)字金融與碳排放的相關文獻之前，有必要對傳統(tǒng)金融與環(huán)境保護的相關文獻進行梳理。在傳統(tǒng)金融與環(huán)境保護的研究中，學者們大多認為金融的發(fā)展對環(huán)境保護起到積極作用。金融規(guī)模方面，有學者基于我國省級面板數(shù)據(jù)的研究認為，金融規(guī)模擴張會促進技術創(chuàng)新，從而利于保護環(huán)境[2]。金融結(jié)構(gòu)方面，有學者基于88 個經(jīng)濟體的數(shù)據(jù)研究認為，偏市場的金融結(jié)構(gòu)會增強技術創(chuàng)新的減排機制，肯定了金融結(jié)構(gòu)在保護環(huán)境中的積極作用[3]。此外，還有學者基于金磚四國的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融自由化與金融開放對保護環(huán)境同樣具有積極作用[4]。但有部分學者對以下兩點提出了質(zhì)疑：一是關于金融的技術進步效應，他們認為金融促進技術進步不一定有利于環(huán)境保護，當技術進步帶來更強的經(jīng)濟擴張效應時，金融的發(fā)展反而會增加能源消耗，不利于保護環(huán)境[5]；二是關于金融結(jié)構(gòu)的碳減排效應，他們通過對我國金融結(jié)構(gòu)的研究，認為我國現(xiàn)有金融體系無法滿足綠色發(fā)展的內(nèi)在要求，現(xiàn)有金融結(jié)構(gòu)抑制了我國綠色技術創(chuàng)新，從而增加了我國各區(qū)域的碳排放[6]。在數(shù)字金融與碳排放的研究中，可以根據(jù)研究結(jié)論是線性或非線性將現(xiàn)有研究大致劃分為兩類：從線性結(jié)論上看，學者們基于我國省級或市級面板數(shù)據(jù)的研究認為，數(shù)字金融通過促進技術進步、人口結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等方式改善地區(qū)碳排放問題[7-9]；從非線性結(jié)論上看，學者們基于宏觀層面（地級市）和微觀層面（企業(yè)）的研究一致認為，數(shù)字金融的發(fā)展會產(chǎn)生規(guī)模擴張效應，加劇碳排放問題，同時還會產(chǎn)生技術進步效應，改善碳排放問題，二者的疊加影響使數(shù)字金融與碳排放或碳強度之間存在倒“U”形關系[10-11]。

經(jīng)過對上述文獻的梳理發(fā)現(xiàn)以下特點。

（1）從結(jié)論上看，金融與環(huán)境的關系還存在一定的爭議，目前主要的爭議在于數(shù)字金融與碳排放之間是否存在倒“U”形影響過程，因此該研究領域還存在進一步深入探討的必要。

（2）從作用機制上看，已有文獻對金融如何影響碳排放這一問題的研究大多可以納入Grossman 和Krueger 對經(jīng)濟活動環(huán)境效應的三類分解[12]：經(jīng)濟活動通過規(guī)模擴張效應對環(huán)境造成污染，同時又通過結(jié)構(gòu)升級效應和技術進步效應降低環(huán)境污染。這可能說明已有研究缺乏對新作用機制的探索。

（3）從研究數(shù)據(jù)上看，由于我國對企業(yè)碳排放沒有統(tǒng)一的信息披露要求，所以現(xiàn)有研究大多基于省級、市級或縣級的碳排放數(shù)據(jù)，數(shù)字金融對碳排放的影響缺乏微觀數(shù)據(jù)的驗證。上述文獻的不足為本文進一步深入研究提供了方向。

進入數(shù)字化時代后，各項信息技術的創(chuàng)新應用使經(jīng)濟社會發(fā)展的各方面發(fā)生了深刻變革，意味著經(jīng)濟活動中各因素的互相作用過程變得更復雜、更綜合，傳統(tǒng)的理論解釋框架是否還能全面囊括數(shù)字金融對碳排放的影響值得思考。這也說明在分析數(shù)字金融對碳排放的影響時不僅需要關注規(guī)模擴張效應、結(jié)構(gòu)升級效應和技術進步效應等傳統(tǒng)影響機制，而且對綜合性更強的影響機制的識別，對降低碳排放新路徑的探索，無論在理論價值上還是現(xiàn)實意義上都是必要的。在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的今天，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成了企業(yè)戰(zhàn)略選擇的必然趨勢[13]。由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中涉及企業(yè)組織、生產(chǎn)流程和業(yè)務模式等方面的數(shù)字化重塑，因而與企業(yè)的碳排放息息相關。但是，在數(shù)字金融如何影響碳排放這一問題上，已有研究大多未結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一時代背景，未有文獻明確地對數(shù)字金融、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳排放三者之間的作用機理展開研究，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機制尚未明確?；诂F(xiàn)有研究的不足，本文從微觀層面識別數(shù)字金融對制造業(yè)碳排放的影響，并試圖明確企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在其中的作用機理，為數(shù)字金融與碳排放的相關研究打開了新視角，為數(shù)字金融作為有效的環(huán)境經(jīng)濟工具提供了理論基礎。

三、理論分析與研究假設

（一）數(shù)字金融的碳減排效應

數(shù)字金融發(fā)展初期是互聯(lián)網(wǎng)公司等信息技術企業(yè)作為技術或服務的提供商與金融機構(gòu)開展合作，利用數(shù)字技術改善傳統(tǒng)金融的業(yè)務流程。隨著互聯(lián)網(wǎng)公司正式進入金融體系并提供金融服務，金融的業(yè)務模式開始發(fā)生改變，數(shù)字金融生態(tài)系統(tǒng)迅速向金融各領域蔓延[1]。得益于“ABCD”等數(shù)字技術的加持，金融機構(gòu)的信息獲取能力以及信息處理能力得到增強，從而建立了數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，打破了原有的信息孤島，減少了金融服務供需雙方的信息不對稱，提高了金融服務效率。同時，數(shù)字技術加快了金融產(chǎn)品與金融服務的創(chuàng)新速度，從而擴大了金融服務范圍，降低了金融服務成本[14-15]。在傳統(tǒng)比較優(yōu)勢弱化和低碳發(fā)展約束強化的雙重背景下，制造業(yè)過去高度依賴資源和要素投入、以犧牲環(huán)境為代價的發(fā)展模式無法適應新時代下經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的要求，制造業(yè)需要向高端化、智能化、綠色化發(fā)展。在制造業(yè)綠色化發(fā)展過程中，效率高、覆蓋廣、成本低的數(shù)字金融為制造業(yè)引進新型人才、研發(fā)綠色技術和購置綠色生產(chǎn)設備等提供金融支持，從而助力制造業(yè)降低碳排放。基于此，本文提出如下假設。

假設H1：數(shù)字金融的發(fā)展降低了制造業(yè)的碳排放。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應

數(shù)字金融發(fā)展→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包含了數(shù)字技術進步與數(shù)字技術實踐應用兩方面[16]，數(shù)字金融的發(fā)展既促進了企業(yè)數(shù)字技術進步，又促進了數(shù)字技術在企業(yè)中的實踐應用，進而推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從數(shù)字技術進步的角度看，一切技術進步根據(jù)其來源可劃分為自主創(chuàng)新和對外界技術的學習與模仿兩種。發(fā)展數(shù)字金融既能促進企業(yè)數(shù)字技術的自主創(chuàng)新，又利于企業(yè)對外界數(shù)字技術的學習與模仿。一方面，數(shù)字金融的發(fā)展緩解了企業(yè)的融資約束，降低了企業(yè)融資成本。根據(jù)融資約束理論，企業(yè)決策受企業(yè)自身財務狀況的影響，融資約束的緩解將有利于企業(yè)增加數(shù)字技術的研發(fā)投入，促進企業(yè)數(shù)字技術的自主創(chuàng)新[17]。另一方面，在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達的今天，學習和模仿外界先進技術是企業(yè)技術進步的重要源泉。在數(shù)字金融發(fā)展過程中，源于互聯(lián)網(wǎng)公司的先進數(shù)字技術通過企業(yè)之間的交流合作產(chǎn)生技術外溢效應，促進企業(yè)之間互相學習和模仿，從而有利于企業(yè)自身的數(shù)字技術進步。從數(shù)字技術的實踐應用來看，一方面，數(shù)字金融可以促進數(shù)字技術在企業(yè)原有業(yè)務中的實踐應用。在數(shù)字技術與企業(yè)既有業(yè)務相互融合的過程中，企業(yè)原有的業(yè)務模式和管理場景發(fā)生改變，為避免技術與業(yè)務兩張皮，這就要求企業(yè)將技術端以外的抽象需求進行系統(tǒng)化和數(shù)字化處理，在工業(yè)企業(yè)中表現(xiàn)為工業(yè)系統(tǒng)的設計、自動化生產(chǎn)過程的實現(xiàn)等。數(shù)字金融通過為數(shù)字技術與企業(yè)業(yè)務融合過程中的具體研發(fā)項目提供金融支持，從而促進了數(shù)字技術在企業(yè)業(yè)務層面的實踐應用。另一方面，數(shù)字金融有利于企業(yè)拓展新業(yè)務，從而增加數(shù)字技術的實踐應用。數(shù)字技術實踐應用的主要載體是企業(yè)業(yè)務，業(yè)務拓展則需要綜合考慮企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略、市場動向、產(chǎn)品生產(chǎn)等各方面的影響，其中一個重要的影響因素是企業(yè)的可用資金。數(shù)字金融通過緩解業(yè)務拓展面臨的融資約束，進而促進企業(yè)形成新業(yè)務，從而增加數(shù)字技術的應用載體，促進數(shù)字技術的實踐應用。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放下降：從整體來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提升企業(yè)的傳統(tǒng)動能和培育企業(yè)的綠色新動能兩種方式降低制造業(yè)的碳排放。關于企業(yè)傳統(tǒng)動能的提升，一些研究認為，長期以來，制造業(yè)降低碳排放的難點之一在于信息不對稱、數(shù)據(jù)不充分和精準預測能力不足，因此造成大量能源和產(chǎn)能的浪費[18]。“ABCD”等數(shù)字技術的賦能緩解了制造業(yè)面臨的信息不對稱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的智能化與可視化生產(chǎn)、能源消耗精準計量與預測、分布式管理應用、市場供需實時監(jiān)測、各部門互聯(lián)互通等一系列集約化、智能化和精細化的生產(chǎn)經(jīng)營方式，提高了制造業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務的效率，有助于制造業(yè)形成源頭減排、過程控制、末端治理的全流程低碳經(jīng)營模式，從而降低制造業(yè)的碳排放。關于企業(yè)綠色新動能的培育，一方面，在消費者日益增長的綠色消費方式引導下，在經(jīng)濟增長日益強化的碳排放約束下，為了適應消費市場的變化和滿足我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的要求，企業(yè)具有培育綠色動能的需要。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過整合企業(yè)內(nèi)外部資源，緩解企業(yè)的綠色信息約束，增強企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力[19]。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顛覆企業(yè)的業(yè)務理念，催生綠色新業(yè)態(tài)，助力企業(yè)業(yè)務結(jié)構(gòu)向綠色化轉(zhuǎn)變，提高企業(yè)產(chǎn)品附加值的同時有利于降低企業(yè)碳排放。基于此，本文提出如下假設。

假設H2：數(shù)字金融通過促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低制造業(yè)的碳排放。

（三）中介效應異質(zhì)性

從數(shù)字技術進步與數(shù)字技術實踐應用來看，二者對制造業(yè)碳排放的影響存在差異，根本原因在于二者對企業(yè)經(jīng)營效率和生產(chǎn)規(guī)模的影響存在差異。從數(shù)字技術方面看，數(shù)字技術進步推動了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)換和數(shù)字化升級，通過在生產(chǎn)管理端嵌入數(shù)字技術，改善了企業(yè)的生產(chǎn)管理流程，提升了企業(yè)的生產(chǎn)管理效率，從而降低企業(yè)碳排放。在這個過程中，數(shù)字技術主要對企業(yè)的經(jīng)營效率產(chǎn)生正向影響，對企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模沒有直接影響。從數(shù)字技術實踐應用方面看，數(shù)字化應用場景的不同會導致數(shù)字技術實踐應用對企業(yè)碳排放產(chǎn)生的影響不同。例如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用，通過建立起人、機、物、系統(tǒng)等的全面鏈接，從而提高企業(yè)生產(chǎn)率和能源利用效率，有利于企業(yè)降低碳排放[20]。相反，電子商務的應用會拓寬企業(yè)的銷售渠道，擴大產(chǎn)品的銷售范圍，形成新的業(yè)務增長極，進而擴大企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，增加企業(yè)的碳排放。在這個過程中，數(shù)字技術實踐應用在提升企業(yè)經(jīng)營效率的同時，又擴大了企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，其對企業(yè)碳排放的影響存在正負抵消的可能，導致數(shù)字金融可能無法通過促進企業(yè)數(shù)字技術實踐應用來降低制造業(yè)碳排放?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O。

假設H3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應主要來源于企業(yè)數(shù)字技術進步。

根據(jù)理論分析的內(nèi)容，繪制本文的理論分析框架，如圖1所示。

四、研究設計

（一）模型設定

1.基準回歸模型

為檢驗數(shù)字金融對制造業(yè)碳排放的影響，構(gòu)建基準回歸模型如下：

其中，Y 表示制造業(yè)的碳排放，具體包含三個指標，分別是直接碳排放（DCE）、間接碳排放（ICE）和總體碳排放（TCE）；DFI 表示數(shù)字金融的發(fā)展水平；Controls 表示一系列控制變量；Year、City 和Ind 分別表示時間固定效應、城市固定效應和行業(yè)固定效應；ε表示模型誤差項；i和t分別表示企業(yè)和年份。

2.中介效應模型

為檢驗數(shù)字金融是否可以通過影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來影響制造業(yè)碳排放，本文構(gòu)建中介效應檢驗模型如下：

其中，Transformation表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其他同上。若式（1）中的α 和式（2）中的β 同時顯著，則表明中介變量是解釋變量影響被解釋變量的渠道之一，在此基礎上，根據(jù)式（3）對中介變量與被解釋變量之間的關系進行單獨檢驗，作為檢驗中介效應是否存在的相關性證據(jù)[21]。

（二）變量說明

1.被解釋變量：制造業(yè)碳排放（DCE、ICE、TCE）

本文從企業(yè)層面衡量制造業(yè)的碳排放，關于企業(yè)碳排放的測算目前可使用的方法較為有限，以下是具有代表性的兩種測算方法。一是利用企業(yè)每年披露的社會責任報告、可持續(xù)發(fā)展報告、環(huán)境報告手工收集企業(yè)的能源使用數(shù)據(jù)，進一步計算出企業(yè)的碳排放量[22]。該做法的優(yōu)點在于對企業(yè)碳排放的統(tǒng)計較為準確，但會因為企業(yè)能源使用情況未披露而出現(xiàn)樣本缺失的問題。二是基于行業(yè)能源消耗量的數(shù)據(jù)計算行業(yè)的碳排放量，進一步以企業(yè)營業(yè)成本在行業(yè)中的占比為權重，估算企業(yè)的碳排放量[23]。相比較之下，該做法的優(yōu)點在于不因為企業(yè)未披露碳排放相關信息而損失樣本。由于同一行業(yè)下的企業(yè)在產(chǎn)品類型、能源消耗結(jié)構(gòu)等方面具有較強的同質(zhì)化特征，因此，基于企業(yè)營業(yè)成本和行業(yè)能源消耗量計算所得的企業(yè)碳排放量具有一定科學性。本文將使用第二種方法對制造業(yè)企業(yè)的碳排放進行估算。

為了更全面細致地考察數(shù)字金融的發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)碳排放產(chǎn)生何種影響，參考世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會（WBCSD）和世界資源研究所（WRI）發(fā)布的《溫室氣體核算體系：企業(yè)核算與報告標準（修訂版）》中對企業(yè)碳排放的劃分標準，本文從以下三個層面劃分企業(yè)的碳排放范圍：一是直接碳排放（DCE），指企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中消耗化石燃料等產(chǎn)生的碳排放；二是間接碳排放（ICE），指企業(yè)使用外購的熱力和電力而間接產(chǎn)生的碳排放；三是總體碳排放（TCE），指企業(yè)直接碳排放與間接碳排放之和。關于直接碳排放與間接碳排放的核算：直接碳排放量等于各能源消耗量乘以該能源的排放系數(shù)，各能源的排放系數(shù)來源于《2006年IPCC國家溫室氣體指南》；間接碳排放量等于外購的熱力或電力消耗量乘以對應的排放因子。其中，我國生態(tài)環(huán)境部分別在2017年、2022年和2023年公布過三次全國電網(wǎng)平均排放因子，根據(jù)本文的研究區(qū)間，使用2017 年公布的0.6101 噸二氧化碳/兆瓦時作為電力消耗的排放因子；熱力排放因子則使用國家統(tǒng)一規(guī)定的0.11 噸二氧化碳/吉焦。

2.核心解釋變量：數(shù)字金融（DFI）

本文用北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字金融的發(fā)展水平。該指數(shù)從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個維度對我國各省、市、縣內(nèi)數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平進行測度，因其測算方法的科學性和數(shù)據(jù)的可靠性在國內(nèi)外相關研究中被廣泛使用。

3.中介變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Transformation）

數(shù)字化轉(zhuǎn)型貫穿于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的各個方面，因而難以準確衡量，目前學者們主要用以下三種方法測算企業(yè)的數(shù)字化程度。一是文本分析法。首先，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞詞典；其次，基于企業(yè)年報中管理層分析與討論的文本數(shù)據(jù)，利用Python統(tǒng)計出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞詞頻；再次，以詞典中所有特征詞的詞頻總和來衡量企業(yè)的數(shù)字化程度[16]。二是統(tǒng)計企業(yè)數(shù)字化資產(chǎn)投資的占比。通過分析企業(yè)披露的固定資產(chǎn)投資和無形資產(chǎn)投資明細項目，以數(shù)字化固定資產(chǎn)投資和數(shù)字化無形資產(chǎn)投資之和占總資產(chǎn)的比來衡量企業(yè)的數(shù)字化程度[24]。三是問卷調(diào)查法。通過企業(yè)的CEO 或技術部門的高管填寫數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關問卷以量化企業(yè)的數(shù)字化水平[25]。

基于可行性和穩(wěn)健性的考慮，本文參考吳非等的研究，利用上市企業(yè)的文本信息[16]，從數(shù)字技術（DT）和數(shù)字技術實踐應用（ADT）兩個維度對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化程度（Transformation）進行衡量。具體而言，數(shù)字技術維度由人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)四大數(shù)字技術板塊所涵蓋的各類技術組成，例如機器學習、虛擬現(xiàn)實、分布式計算等，共計42 個特征詞；數(shù)字技術實踐應用維度由企業(yè)各類數(shù)字化業(yè)務場景的應用組成，例如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、電子商務、無人零售等，共計34 個特征詞。但是，文本分析法衡量企業(yè)的數(shù)字化程度難以規(guī)避企業(yè)“光說不做”的道德風險。即企業(yè)通過在年報中增加數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關內(nèi)容的討論，從而使研究者與投資者高估企業(yè)的數(shù)字化水平。為了彌補文本分析法的不足，本文參考已有研究[24]，從企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的實際投入出發(fā)，以數(shù)字資產(chǎn)投資（包含硬件和軟件）在總資產(chǎn)中的占比重新衡量企業(yè)數(shù)字化程度，用作穩(wěn)健性檢驗，用Transformation_r表示。具體而言，數(shù)字化固定資產(chǎn)投資包括電子設備、管理設備、自動化等，數(shù)字化無形資產(chǎn)投資包括系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、平臺等。

4.控制變量（Controls）

影響企業(yè)碳排放的因素是復雜的，本文參考已有研究選取控制變量如下：企業(yè)規(guī)模（Size），用企業(yè)資產(chǎn)總額的自然對數(shù)表示；凈資產(chǎn)收益率（ROE），用凈利潤比凈資產(chǎn)表示；股權集中度（Top5），用前5 大股東持股比例表示；企業(yè)成長性（Growth），用企業(yè)營業(yè)收入增長率表示；董事人數(shù)（Board）；企業(yè)年齡（Age），用觀測日期與企業(yè)成立日期之差表示；管理層持股比例（Mshare）；企業(yè)所有制（SOE），國有企業(yè)賦值為1，非國有企業(yè)賦值為0；企業(yè)經(jīng)營情況（Loss），經(jīng)營盈利賦值為0，經(jīng)營虧損賦值為1；兩職合一（Dual），董事長和總經(jīng)理兩職合一賦值為1，否則賦值為0；四大審計（Big4），是國際四大會計師事務所審計賦值為1，否則賦值為0。

（三）數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

本文選取2012—2020 年制造業(yè)A 股上市公司數(shù)據(jù)，剔除ST、*ST 公司以及在研究期限內(nèi)退市的公司，將公司數(shù)據(jù)在城市層面與數(shù)字普惠金融指數(shù)進行匹配，剔除任意變量存在缺失的樣本值，最終得到由2297個公司15223個觀測值組成的非平衡面板數(shù)據(jù)集。其中，數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心，行業(yè)能源消耗量數(shù)據(jù)來自EPS 中國能源數(shù)據(jù)庫，行業(yè)營業(yè)成本數(shù)據(jù)來自Wind 數(shù)據(jù)庫，企業(yè)的數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫，上市公司年報來自巨潮資訊。為了克服極端值對結(jié)果的影響，本文對所有連續(xù)變量進行前后1%的縮尾處理。各變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計

五、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）基準回歸分析

表2 顯示了基準回歸的結(jié)果。列（1）—列（3）的回歸結(jié)果顯示，在沒有加入控制變量時，數(shù)字金融的回歸系數(shù)分別為-0.633、-1.785和-2.417，均通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗，表明數(shù)字金融與制造業(yè)碳排放負相關。在加入控制變量后，列（4）—列（6）的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)在方向和顯著性上均未發(fā)生變化，數(shù)字金融對制造業(yè)直接碳排放、間接碳排放和總體碳排放的影響系數(shù)均在1%的顯著性水平上為負，說明數(shù)字金融的發(fā)展降低了制造業(yè)的碳排放，是否加入控制變量不影響基本結(jié)論，證實了假設H1。在控制變量中，企業(yè)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、股權集中度和管理層持股比例均顯著增加制造業(yè)三個層次的碳排放，基本符合理論判斷以及現(xiàn)有的研究結(jié)論。

表2 基準回歸結(jié)果

（二）內(nèi)生性分析

由于數(shù)字金融與企業(yè)碳排放之間可能存在反向因果關系會導致內(nèi)生性問題，需使用工具變量法加以克服?；谙嚓P性和外生性的考慮，學者們在選擇數(shù)字金融的工具變量上大致有三種思路。一是基于計劃經(jīng)濟時期的歷史數(shù)據(jù)，采用1984 年的固定電話數(shù)或郵電數(shù)作為數(shù)字金融的工具變量。原因是在計劃經(jīng)濟時期的固定電話數(shù)或郵電數(shù)與數(shù)字金融的發(fā)展正相關，但往往與研究的被解釋變量無關[26-27]。二是基于距離數(shù)據(jù)，最具代表性的是采用城市與杭州的空間距離作為數(shù)字金融的工具變量。采用該工具變量的學者認為，數(shù)字金融興起于杭州，數(shù)字金融在向外發(fā)展過程中可能受到空間距離的制約。也就是說，離杭州越近的城市數(shù)字金融發(fā)展越好。同時距離作為嚴格的外生變量，既滿足了相關性要求也滿足了外生性要求[28]。三是直接使用數(shù)字金融的滯后期數(shù)據(jù)作為工具變量，認為滯后期的數(shù)字金融與當期數(shù)字金融具有相關性的同時弱化了與被解釋變量之間的關系，基本滿足工具變量的要求[29]。本文借鑒已有研究的做法[26]，同時出于構(gòu)建面板工具變量的需要，引入隨時間變化的互聯(lián)網(wǎng)普及率，將1984 年城市每百人固定電話數(shù)乘以上一年該城市的互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)，并對結(jié)果取自然對數(shù)后作為本文數(shù)字金融的工具變量（Phone×Internet）。表3 顯示了工具變量的回歸結(jié)果。第一階段回歸結(jié)果顯示，工具變量的回歸系數(shù)顯著為正，說明本文選取的工具變量與數(shù)字金融存在顯著正向關系，與理論判斷相符。第二階段的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)顯著為負，說明在考慮內(nèi)生性問題后，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的結(jié)論依然成立。

（三）穩(wěn)健性檢驗

在克服內(nèi)生性問題后，本文將從變量、模型和樣本三個方面進一步檢驗基準回歸結(jié)論的穩(wěn)健性，表4 顯示了穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果。第一，替換核心解釋變量?？紤]到數(shù)字金融影響制造業(yè)碳排放這一過程可能存在時滯，故將數(shù)字金融滯后一期的值替換當期值進行回歸?；貧w結(jié)果顯示，滯后一期的數(shù)字金融在1%的顯著性水平下降低了制造業(yè)三個層次的碳排放量，結(jié)論保持不變。第二，更換估計模型?？紤]到行業(yè)固定效應和城市固定效應無法完全控制企業(yè)層面不隨時間變化的個體固定效應，本文使用個體固定效應（Id）替換行業(yè)固定效應和城市固定效應進行回歸?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字金融對制造業(yè)碳排放的影響方向和顯著性水平均保持不變，即結(jié)論保持不變。第三，縮小樣本量。考慮到存在時間太短的樣本可能會對結(jié)論造成影響，本文在研究期間內(nèi)剔除存在時間小于3 年的樣本后進行回歸。結(jié)果顯示，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的結(jié)論依然保持不變。綜上，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（四）異質(zhì)性分析

1.規(guī)模異質(zhì)性

企業(yè)規(guī)模與企業(yè)碳排放量息息相關，其他條件一致的情況下，大企業(yè)無論是使用電力和熱力產(chǎn)生間接碳排放還是使用化石能源產(chǎn)生直接碳排放都高于中小企業(yè)。鑒于此，本文在時間和行業(yè)的雙重維度下，以平均資產(chǎn)規(guī)模為界，將企業(yè)劃分為大企業(yè)和中小企業(yè)兩組進行企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗。表5 顯示了規(guī)模異質(zhì)性的檢驗結(jié)果。從數(shù)字金融回歸系數(shù)的方向和顯著性來看，在大企業(yè)和中小企業(yè)中，數(shù)字金融的回歸系數(shù)均顯著為負，說明數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放這一結(jié)論不會因為企業(yè)規(guī)模大小而發(fā)生改變；從數(shù)字金融回歸系數(shù)的大小來看，在大企業(yè)樣本中，數(shù)字金融回歸系數(shù)的絕對值大于在中小企業(yè)樣本中回歸系數(shù)的絕對值，說明企業(yè)規(guī)模越大，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的力度越強。對此可能的原因是：數(shù)字金融雖然拓寬了中小企業(yè)的融資渠道，但由于大企業(yè)具有資產(chǎn)價值高、現(xiàn)金流穩(wěn)定等特點，相比較之下，大企業(yè)獲得的融資額度、融資期限都可能優(yōu)于中小企業(yè)。因此，數(shù)字金融在大企業(yè)中發(fā)揮更強的碳減排作用。

表5 規(guī)模異質(zhì)性檢驗結(jié)果

2.所有制異質(zhì)性

國有企業(yè)與非國有企業(yè)在降低碳排放上承擔的責任存在一定的差異。本文將企業(yè)劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)兩組進行所有制異質(zhì)性檢驗。表6 顯示了所有制異質(zhì)性檢驗結(jié)果。從數(shù)字金融系數(shù)的顯著性上看，在國有企業(yè)樣本中，數(shù)字金融對制造業(yè)碳排放的影響未能通過顯著性檢驗，在非國有企業(yè)樣本中數(shù)字金融顯著降低了制造業(yè)的碳排放，說明現(xiàn)階段數(shù)字金融在非國有企業(yè)中發(fā)揮的碳減排效應強于國有企業(yè)，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的影響會因為企業(yè)所有制不同而產(chǎn)生異質(zhì)性。對此可能的原因是：相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)的市場競爭更激烈，面臨著更強的融資約束，導致非國有企業(yè)對數(shù)字金融等市場化融資工具有更大的需求，數(shù)字金融在非國有企業(yè)中的使用深度大于國有企業(yè)。因此，數(shù)字金融在非國有企業(yè)中發(fā)揮更大的碳減排作用。

六、機制分析

以上研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展顯著降低了制造業(yè)的直接碳排放、間接碳排放和總體碳排放，理論分析則指出數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放離不開企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的參與。基于此，下文將利用中介效應模型對“數(shù)字金融→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放”這一內(nèi)在機制進行檢驗。

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應

表7 顯示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應及其穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果。在列（1）的回歸中，數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響顯著為正，說明數(shù)字金融的發(fā)展推動了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，證實了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的渠道之一。在列（3）—列（5）的回歸中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)碳排放的影響均顯著為負，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了制造業(yè)碳排放，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應得到相關性證據(jù)的支持，證實了研究假設H2。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應及其穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

本文進一步替換了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標對上述影響機制進行穩(wěn)健性檢驗。表7中列（2）、列（6）—列（8）是基于數(shù)字資產(chǎn)投資占總資產(chǎn)的比衡量的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應回歸結(jié)果。在列（2）的回歸中，數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響顯著為正，在列（6）—列（8）的回歸中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)碳排放的影響均顯著為負，結(jié)論保持不變。即克服企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中可能存在“光說不做”的問題后，“數(shù)字金融→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放”這一影響機制依然存在，結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

（二）進一步分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應

理論分析指出，數(shù)字技術和數(shù)字技術實踐應用對企業(yè)碳排放的影響可能不同，因此“數(shù)字金融→企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型→制造業(yè)碳排放”這一影響機制需要進一步細化和深究。表8 顯示了數(shù)字技術和數(shù)字技術實踐應用的中介效應回歸結(jié)果。在列（1）的回歸中，數(shù)字金融對數(shù)字技術的影響顯著為正，說明數(shù)字技術是數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的渠道之一。在列（3）—列（5）的回歸中，數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放的影響均顯著為負，數(shù)字技術的中介效應得到相關性證據(jù)的支持。在列（2）的回歸中，數(shù)字金融對數(shù)字技術實踐應用的影響顯著為正，但此時不能判斷數(shù)字技術實踐應用是否發(fā)揮中介效應。因為“只需驗證自變量對中介變量具有顯著影響即可判斷存在中介效應”這一推斷有一個重要的前提，即中介變量對被解釋變量的影響在理論上是明顯的[21]。本文的理論分析認為，數(shù)字技術進步對制造業(yè)碳排放的影響是明顯的，但數(shù)字技術實踐應用對制造業(yè)碳排放的影響還無法確定，需要相關性證據(jù)的進一步驗證。在列（6）—列（8）的回歸中，數(shù)字技術實踐應用對制造業(yè)碳排放的影響不顯著，因此，“數(shù)字金融→數(shù)字技術實踐應用→制造業(yè)碳排放”這一影響機制無法被證實。綜上說明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應主要源于數(shù)字技術進步，證實了假設H3。

表8 數(shù)字技術和數(shù)字技術實踐應用的中介效應回歸結(jié)果

七、研究結(jié)論與政策建議

本文從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角，基于制造業(yè)A股上市公司的數(shù)據(jù)，實證研究了數(shù)字金融、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)碳排放三者的關系。研究結(jié)論主要有以下幾點。

第一，數(shù)字金融的發(fā)展顯著降低了制造業(yè)企業(yè)的直接碳排放、間接碳排放和總體碳排放，這一結(jié)論在克服內(nèi)生性、替換數(shù)字金融指標、改變計量模型、縮小樣本數(shù)據(jù)后依然成立。

第二，異質(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)字金融降低制造業(yè)碳排放的影響會因為企業(yè)規(guī)模和企業(yè)所有制的不同而產(chǎn)生異質(zhì)性，在非國有企業(yè)和大企業(yè)中，數(shù)字金融的碳減排效應更強。

第三，機制分析表明，數(shù)字金融通過促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來降低制造業(yè)的碳排放，該影響機制在替換數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標后依然存在。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同維度來看，數(shù)字金融既促進了數(shù)字技術進步又促進了數(shù)字技術實踐應用，但現(xiàn)階段數(shù)字技術實踐應用的中介效應未被證實，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介效應主要源于數(shù)字技術進步。

針對上述研究結(jié)論提出如下三點政策建議。

第一，建設符合制造業(yè)融資特點的數(shù)字金融服務平臺，進一步提升數(shù)字金融的服務能力。為了充分發(fā)揮數(shù)字金融的碳減排效應，應深化數(shù)字技術在金融服務上的創(chuàng)新性應用，根據(jù)制造業(yè)各類融資需求的特點提供定制化的金融服務平臺，盡可能滿足企業(yè)融資的差異化需求，提升數(shù)字金融的服務能力。

第二，增加企業(yè)的數(shù)字化投入，增強數(shù)字金融的碳減排機制。從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同維度來看，在數(shù)字技術蓬勃發(fā)展的今天，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點之一在于數(shù)字技術實踐應用的深度和廣度不夠，特別是在企業(yè)的生產(chǎn)制造端。①此觀點引自2023數(shù)字化轉(zhuǎn)型與先進制造技術論壇（https://www.thepaper.cn/newsdetail_forward_23947500）。為了增強數(shù)字技術實踐應用的機制作用，應適當增加企業(yè)的數(shù)字化投入，拓展數(shù)字技術的應用場景，探索數(shù)字技術的創(chuàng)新應用。

第三，成立數(shù)字化轉(zhuǎn)型部門，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進綠色轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有碳減排效應，但企業(yè)中各部門分工明確導致數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程可能存在專業(yè)壁壘。為了加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而降低企業(yè)碳排放，應調(diào)配各部門員工成立數(shù)字化轉(zhuǎn)型部門，由該部門根據(jù)企業(yè)的發(fā)展階段制定合適的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標和具體實施步驟，促進企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)資源共建共享、跨部門協(xié)同協(xié)作，高效推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。