《Environmental and Sustainability Indicators》：Digital Finance and the Potential for Regional Coordinated Carbon Reduction: Evidence from A Network Perspective in China
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促进人与自然生态环境的和谐互动已成为实现可持续发展的关键议题。鉴于资源与生产活动的跨区域性流动，单一地区无法仅凭自身努力平衡经济扩张与碳减排。在此背景下，数字金融可在改善信息联通性、促进绿色资本配置以及降低跨区域低碳合作交易成本方面发挥关键作用。该研究从网络视
促进人与自然生态环境的和谐互动已成为实现可持续发展的关键议题。鉴于资源与生产活动的跨区域性流动，单一地区无法仅凭自身努力平衡经济扩张与碳减排。在此背景下，数字金融可在改善信息联通性、促进绿色资本配置以及降低跨区域低碳合作交易成本方面发挥关键作用。该研究从网络视角出发，综合经济联系、地理邻近性与区域间碳排放，引入并量化了区域协同减排潜力。通过使用面板固定效应模型，研究人员探讨了数字金融如何塑造这一潜力，并识别出能源相关碳消费结构作为传导机制。研究结果表明，碳排放溢出效应在经济相似性与地理邻近性的共同作用下最为显著。数字金融显著提升了区域协同减排潜力，且在协同减排潜力较低或财政分权程度较弱的省份中效应更强。数字化水平和深度使用度的影响大于覆盖广度。此外，能源相关传导渠道呈现明显异质性，煤炭相关排放渠道提供了相对更强的证据，而天然气相关渠道则表现出抵消效应。
该研究发表于《Environmental and Sustainability Indicators》，旨在探究数字金融对区域协同碳减排潜力的影响及其作用机制。研究背景源于当前人类发展与生态环境关系日益受到关注，而生产活动和经济资源的跨区域流动使得单一区域难以独立实现经济增长与碳减排的平衡，区域间联合减排成为必然选择。然而，区域减排协作并不会自动产生，其依赖于跨区域信息、资本、技术及治理资源的有效协调。数字金融通过提升金融可得性、强化信息联通性及促进跨区域资源匹配，可能为区域协同减排提供新的赋能条件。尽管既有文献已关注数字金融在企业或行业层面的减排效应，但鲜有研究从网络视角审视跨区域协同减排，尤其缺乏将微观融资约束缓解与宏观区域协调条件联系起来的跨层次分析。
研究人员以2011—2020年中国30个省份面板数据为样本（西藏、香港、澳门、台湾除外），碳排放数据来源于中国碳排放核算数据库（CEADs），数字金融数据来源于北京大学数字普惠金融指数，其余数据主要来自《中国城市统计年鉴》。研究首先运用Moran指数检验碳排放的空间溢出效应，构建地理邻接矩阵（WAM）、地理距离矩阵（WDM）、经济距离矩阵（WEM）及经济—地理矩阵（WEG）四种空间权重矩阵；其次，基于经济联系、地理距离与碳排放关联构建加权无向网络，采用PageRank算法测算区域协同减排潜力（PCER）作为被解释变量，该指标综合反映各省份在协同减排网络中的影响力、协调性与网络位置优势；再次，以北京大学数字普惠金融指数及其三个子维度——覆盖广度（COVER）、使用深度（USAGED）、数字化程度（DIGL）作为核心解释变量；以煤炭、原油、天然气和水泥的碳消费结构相似度作为能源相关碳消费结构（ERCCS）中介变量，采用余弦相似度进行测算；并选取区域GDP增长率、财政干预、技术创新、产业结构、道路密度、外商直接投资及人口密度作为控制变量。在实证策略上，研究人员构建了省份和年份双向固定效应模型检验数字金融对协同减排潜力的影响，并采用Baron-Kenny逐步检验法及Bootstrap方法验证ERCCS的中介效应，同时运用工具变量法（滞后一期数字金融与互联网宽带接入数据的乘积）处理内生性问题。
研究结果显示：第一，碳排放空间相关性分析表明，基于地理邻接矩阵和地理距离矩阵的Moran指数呈下降趋势，分别由2011年的0.282和0.208降至2020年的0.176和0.157，表明碳排放的空间集聚效应逐渐减弱；而基于经济距离矩阵和经济—地理矩阵的Moran指数持续上升，2020年分别达到0.475和0.541，且在1%水平上显著，验证了假设1，即碳排放溢出效应在经济相似性与地理邻近性的共同作用下最为显著，碳排放空间相关性正从"地理主导"和"经济主导"向"经济与地理双重主导"的新格局演变。第二，数字金融对区域协同减排潜力的驱动效应方面，基准回归结果显示数字金融系数显著为正；分维度检验表明，数字化程度（系数0.0002，5%显著性水平）和使用深度（系数0.0003，10%显著性水平）的影响强于覆盖广度（系数不显著）。第三，稳健性检验方面，研究人员采用熵权法重构数字金融指数、引入碳交易市场虚拟变量、替换PCER构建方式（剔除经济距离成分）、调整样本期（检验2020年后及早期阶段差异）以及运用两阶段广义矩估计（GMM）工具变量法，结果均保持稳健。第四，异质性分析表明，数字金融在协同减排潜力较低组（系数0.0012，1%显著）的效应强于高潜力组（系数不显著）；在财政分权程度较低组（系数0.0007，10%显著）的效应强于高分权组（系数不显著）。第五，机制检验表明，数字金融降低了区域间能源碳消费结构的相似性（系数-0.0013），而ERCCS对协同减排潜力具有显著负向影响（系数-0.0504），支持假设3a，即数字金融通过扩大区域间能源碳消费结构差异、强化互补性来提升协同减排潜力。Bootstrap检验进一步确认ERCCS具有显著负向传导效应。能源类型分解显示，煤炭相关渠道具有显著正向间接效应，天然气渠道则呈现显著负向间接效应，石油和水泥渠道不显著。
研究结论部分指出：第一，碳排放空间溢出已形成"经济与地理双重主导"的新格局，地方政府应更加关注经济结构相似且地理邻近区域的绿色发展状况；第二，应进一步发挥数字金融对协同减排潜力的驱动作用，促进绿色信贷、碳金融产品等数字金融服务的使用和数字化，同时关注不同能源的碳消费差异，避免能源结构同质化对减排的制约；第三，应制定差异化政策，在低协同减排潜力地区动员数字金融的驱动作用，在低财政分权地区优先应用数字金融服务以补充有限财政资源，有效连接数字金融与减排需求。研究局限性在于样本维度的限定，未来研究可拓展样本以考察数字金融对区域协同碳减排潜力的长期影响。
