中国绿色金融与数字化协同驱动制造业低碳转型：基于环境库兹涅茨曲线(EKC)的实证研究

本文创新性地将绿色金融(GF)与数字化技术整合到环境库兹涅茨曲线(EKC)框架中，通过三阶段最小二乘法(3SLS)模型揭示了两者对碳排放的协同抑制效应。研究基于中国排放数据库(CEADS)2010-2023年省级面板数据，发现东部地区因数字化金融密度(DFD)较高，其绿色金融碳减排效率比中西部高42%，区块链碳登记使海南碳核查时间缩短70%。研究为"双碳"目标下区域差异化政策制定提供了量化依据。

　　

理论框架创新

研究突破性地将波特假说与自然资源基础观(NRBV)融合，构建了"数字化-绿色金融-碳排放"三元互动模型。通过扩展的科布-道格拉斯生产函数，首次量化了数字工具对绿色债券融资成本的降低效应——AI驱动的ESG评分使中小企业绿色信贷审批周期从15天压缩至10天，违约风险下降12%。

方法学突破

采用包含交互项的三方程联立模型：GDP = δ₀ + δ₁GFI_it + δ₂K_it + δ₃L_it + ε_it，其中GF×DFD交互项系数达-0.024(p<0.01)，证实数字化对绿色金融的放大效应。通过熵值法构建的复合指数涵盖可持续挂钩贷款等新型工具，解决了传统指标滞后性问题。

区域异质性发现

东部地区凭借数字基础设施优势，绿色金融碳减排弹性系数为-1.23，显著高于中部的-0.71和西部的-0.68。特别值得注意的是，浙江的"数字碳账户"使小微企业碳减排融资成本降低18%，而贵州因数字化渗透率不足，同类项目融资成本高出5.3个百分点。

碳达峰预测模型

基于三次函数拐点计算，东部省份预计2029年达峰（早于全国2031年目标），而中部因产业结构重型化将延迟至2036年。敏感性分析显示，数字化水平每提升1个标准差，区域达峰时间可提前2.4年。

政策工具箱

研究提出三维政策矩阵：1）技术维度重点建设省级区块链碳登记平台；2）金融维度实施差异化的绿色资产风险权重；3）空间维度建立"东部技术-西部资源"的跨区域补偿机制。实证表明，这种组合政策可使中西部碳强度多下降7.8%。