数字经济发展对碳排放的作用机制：基于绿色金融视角的实证研究

《Frontiers in Environmental Science》：Mechanism of digital economy on carbon emissions: based on the perspective of green finance development

本文基于中国2011-2023年省级面板数据，通过中介效应与门槛模型揭示数字经济通过绿色金融（GF）中介路径抑制碳排放的非线性机制，为“双碳”目标下数字技术赋能环境治理提供理论依据与政策启示。

　　

2 理论分析与研究假设

数字经济通过实时数据采集与分析技术提升区域业务运营效率，实现生产力提升、资源优化与能源消耗降低。数字技术渗透传统产业推动能源利用效率持续提升，并通过精准碳足迹监测为企业碳配额分配提供科学依据。由此提出假设1：数字经济发展水平越高，碳排放强度越低。

数字基础设施的指数级增长（遵循摩尔定律）会加剧建材、矿产等高排放部门需求，同时数字设备电能转化过程中对煤电的依赖可能增加碳排放。研究表明数字经济对碳排放存在以能源强度为门槛变量的非线性关系，而清洁能源技术与环保技术进步可扭转这一趋势。由此提出假设2：数字经济对碳排放存在显著门槛效应，二者呈非线性关系。

绿色金融通过支持工业单位节能改造、可再生能源发展（太阳能、风能等）及传统产业低碳转型，显著降低生产与消费端的二氧化碳（CO₂）排放。数字经济通过促进产学研融合、缓解企业融资约束、优化低碳技术协作机制等方式提升区域绿色金融水平。由此提出假设3：数字经济通过提升绿色金融水平间接抑制碳排放。

数字经济效应存在地域差异性：东部沿海地区数字基础设施完善，减排效应显著；中西部地区受传统产业占比高、数字化程度低等因素制约，减排效能尚未充分发挥。由此提出假设4：数字经济的碳排放抑制效应存在区域异质性。

3 研究设计

构建双向固定效应面板模型（公式1）检验数字经济对碳排放的直接影响，采用门槛回归模型（公式2）分析以产业结构与经济水平为门槛变量的非线性关系，并建立以绿色金融为中介变量的中介效应模型（公式3、4）。碳排放数据依据Scope 1-3标准核算，数字经济指数通过优劣解距离法从数字产业、基础设施与普惠金融三个维度构建，绿色金融指标依据2016年《关于构建绿色金融体系的指导意见》采用熵值法测算。

4 实证分析

4.1 基准回归

数字经济回归系数为-1.442（p<0.01），表明数字经济每提升1单位，碳排放显著下降1.442单位，假设1得证。其机制包括：数字技术推动第三产业占比提升；平台经济减少实体零售碳排放；区块链技术实现碳配额精准追踪。

4.2 门槛效应

以产业结构（单一门槛值1.621）和经济水平（双门槛值8.492/10.161）为门槛变量时，数字经济对碳排放的系数分别在1%/5%水平显著，证实非线性关系存在（假设2）。低门槛区间抑制效应显著，高门槛区间因能源需求增长可能转为正向影响。

4.3 中介效应

数字经济对绿色金融的促进系数为0.112（p<0.01），绿色金融对碳排放的抑制系数为-2.969（p<0.01）。中介效应占比达23.2%，表明数字经济通过提升绿色金融水平间接减排，假设3成立。

4.4 异质性分析

中西部地区回归系数分别为-8.563/-3.320（p<0.01），东部地区为正向影响（p<0.05），沿海地区未通过显著性检验。表明数字经济减排效应在内陆及传统产业集中区域更显著，假设4得证。

4.5 稳健性检验

通过替换GMM模型、变更数字经济测度方法、调整样本区间与容量等6种方式进行检验，数字经济系数均显著为负（-1.376至-0.459），结论稳健。

5 讨论与结论

数字经济通过绿色金融中介路径与非线性机制协同抑制碳排放，且效应呈现“内陆强于沿海、传统产业区强于发达地区”的空间特征。建议短期推动高排放产业数字化改造，长期完善绿色金融制度体系，并实施区域差异化政策以强化减排效能。