本文是一篇企业管理论文，本文利用2012-2021年中国内地30个省份（西藏和港澳台地区因数据不全而除外）的面板数据，在精准测度地区数字金融和工业企业碳回弹水平的基础上，构建系统GMM动态面板模型实证检验数字金融对工业企业碳回弹的影响,并采用工具变量法、剔除直辖市、增加控制变量、缩尾处理和更换估计方法对基准回归结果进行稳健性检验。
第一章 绪论
第一节 研究背景与研究意义
一、研究背景
工业革命以来，随着化石能源消费量的急剧上升，二氧化碳、甲烷等温室气体排放量不断增加，产生了严重的温室效应，引发了极地冰川融化、森林火灾增加和荒漠化扩大等一系列自然灾害，而二氧化碳过度排放是导致全球变暖、极端恶劣气候频发的主要原因（魏丽莉和侯宇琦，2023）。国际能源署发布的《2023年二氧化碳排放》报告显示，2023年全球二氧化碳排放量达374亿吨，比上年增加4.1亿吨。中国经济的持续增长、工业化的快速发展和城镇化的持续推进，长期以来推动了能源消费量和碳排放量的上升。在此背景下，国家主席习近平于2020年9月在第七十五届联合国大会一般性辩论上向国际社会作出“碳达峰、碳中和”郑重承诺，中国碳排放在2030年达到峰值，2060年达到碳中和。中国共产党第二十次全国代表大会再次强调要加快发展方式绿色转型，积极稳妥推进碳达峰碳中和。工业企业作为国民经济支柱产业，由于其长久以来呈现出“高投入、高消耗、高污染”的粗犷型增长模式存在明显的生态缺陷性，其碳排放量占中国碳排放总量的70%，已然成为中国碳排放的最大主体（孙鹏博和葛力铭，2021）。因此，加快推动工业企业绿色低碳转型，实现工业企业经济增长与生态可持续发展已经变得尤为迫切。提升工业企业碳排放效率被广泛认为是应对工业企业碳排放量增加的最具成本效益的方式（Wang等，2022）。然而，考虑到碳回弹效应的存在，提升工业企业碳排放效率对降低工业企业碳排放量的影响可能会打折扣。碳回弹效应指碳排放效率的提高会促进经济主体优化生产要素投入，从而扩大生产规模，增加能源消耗，导致碳排放量的下降难以达到预期（Chen等，2021）。鉴于此，如何消除工业企业碳减排过程的碳回弹足迹，从而保证“双碳”目标如期实现，是我国目前亟需解决的重要问题。
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第二节 研究思路与研究方法
一、研究思路
首先，回顾和梳理数字金融、工业企业碳回弹的既有国内外文献，总结和评述现有研究的不足，进而为本文开展研究提供思路。其次，基于北京大学数字普惠金融指数，从覆盖广度、使用深度和数字化程度三个方面构建数字金融评价指标，并对我国省域数字金融及其各维度发展水平进行分析。同时，基于工业企业碳回弹的概念和内涵，从工业企业碳排放效率和碳排放量两个维度构建工业企业碳回弹的测度评价指标，明晰各地区工业企业碳回弹水平的差异。再次，分析数字金融及其各维度对工业企业碳回弹的影响，并基于数字金融维度、区域位置、环境规制、人力资本和金融监管异质视角，探究数字金融影响工业企业碳回弹的异质性。最后，从产业结构优化、能源消费结构、绿色技术创新和绿色金融视角，探索数字金融影响工业企业碳回弹的作用机制，并根据研究结论为政府和工业企业提供切实可行的政策建议。
二、研究方法
（一）文献研究法
文献研究法是指充分利用互联网文献检索系统，对数字金融、工业企业碳回弹、产业结构优化、能源消费结构、绿色技术创新和绿色金融等国内外相关文献进行检索梳理，总结现有研究存在的不足与缺口，在此基础上提出本文的研究方向与思路，以期丰富和深化数字金融和工业企业碳回弹的相关研究。
（二）调查分析法
本文从数字经济开放研究平台、《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、EPS数据库、CSMAR数据库、WIND数据库以及各省统计年鉴等多种渠道搜集与本文研究相关的数据，并通过取对数、求存量和插值法对数据进行相应处理。另外，鉴于传统碳排放效率测度模型仅考虑单一指标，未将人力、能源、资金、碳排放和工业产值等指标纳入统一研究框架，无法有效测度工业企业碳排放效率。而考虑多投入和多产出的SBM模型相较于单一指标衡量，科学性与准确性都更强。因此，本文利用考虑非期望产出的超效率SBM-DEA模型测度我国工业企业碳排放效率，从而能更准确地反映我国工业企业碳回弹水平。
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第二章 文献综述
第一节 数字金融的内涵及测度研究
一、数字金融的内涵
传统金融以“经济人假设”为指导思想，强调经济利益压倒一切，最终目的是实现项目盈利（Guo等，2022）。数字金融作为一种金融创新，强调数字技术与金融服务深度融合，通过利用各种信息技术手段来提升金融服务效率和广度，数字和普惠是其与传统金融的本质区别（Yu等，2022）。数字金融的参与者主要包括金融科技公司和金融服务提供商，它们通过一系列新型的金融产品、服务、软件以及客户沟通和互动形式，改变了人们获取金融服务的方式，促进了金融市场的发展和创新（周广肃和丁相元，2023）。其主要具有以下三方面内涵：第一，数字金融利用人工智能、大数据和云计算技术有效降低了金融交易成本，使得个人和企业无需前往银行网点，即可直接与金融服务提供商进行交易，从而获得支付、储蓄和信贷服务（赵亚雄和王修华，2022）。如张勋等（2023）指出基于数字信息技术的数字金融能有效提高传统金融服务的可得性和便利性，从而推动了居民消费和经济发展水平的增长。第二，由于金融市场资源的稀缺性和传统金融机构的信贷歧视，一些企业无法获得适当利率的发展资金。而数字金融旨在增强金融服务的可及性和普惠性，拓宽了金融服务的应用场景并降低了服务门槛，努力向传统金融未覆盖的欠发达地区延伸，以期为可能被传统金融机构排除在外的企业提供金融服务（Sun等，2022）。如任太增和殷志高（2022）研究发现，数字金融通过缓解中小企业融资难和融资贵问题，并促进低收入家庭创业从而实现了经济包容性增长。第三，数字金融可以为地区个人和企业提供储蓄、贷款、结算等金融产品，从而为企业数字化转型和地区绿色可持续发展提供重要的金融支持。如王宏鸣等（2022）指出数字金融通过缓解企业融资约束并提高企业风险承担水平显著促进企业数字化转型，且这一影响对国有企业、技术密集型企业更为明显。刘敏楼等（2022）基于2011—2019年省际面板数据，研究发现数字金融能通过降低金融交易成本、提高企业融资效率，赋能绿色金融发展，从而提升提升地区绿色发展水平。
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第二节 工业企业碳回弹的相关研究
一、工业企业碳回弹的内涵及评价
相对于工业企业碳回弹，早期学者更多关注能源回弹效应，指出能源效率提升引致能源消费量的增加，导致能源效率提升带来的节能量无法满足预期的现象为能源回弹效应（Berkhout等，2021）。邵帅等（2013）认为政府通过提升能源效率所节省的能源消耗量，可能会被收入效应、替代效应以及产出效应等所导致的新的能源消费量完全抵消，甚至出现能源消费的回弹效应。基于此，Lin和Du（2015）构建了能源回弹效应的测度模型，测算了1981-2011年中国整体的能源反弹水平，发现样本期内中国能源反弹效应在30%至40%之间。当前，在加速实现“双碳”目标的过程中，中国政府力争提升碳排放效率，但碳排放量仍持续增长（徐英启等，2023），学者们开始关注碳回弹效应。与能源回弹效应类似，工业企业碳回弹效应指工业企业碳排放效率的提高会促进经济主体优化生产要素投入，扩大生产规模，从而会引发新一轮的能源消耗量，导致工业企业碳排放效率提升所带来的碳减排量被部分或者完全抵消的现象（Chen等，2021）。Brockway等（2021）研究发现，碳排放效率和能源消费量并未完全实现脱钩，碳回弹效应的存在会侵蚀一半以上的碳排放效率提升带来的预期节能量。Chen等（2021）基于家庭消费碳回弹视角，利用中国省级碳排放和能源投资效率数据，研究发现中国城镇家庭碳回弹主要包括完全回弹、部分回弹以及零回弹三种类型。黄晓慧等（2022）从农业碳回弹角度出发，研究发现技术进步能通过优化农业资源投入，从而会刺激更多的农业资源要素消费，增加农业碳排放量，引发农业碳回弹效应。贾锐宁等（2022）则认为碳回弹效应的产生机制主要源于碳排放效率提升所带来的替代效应和产出效应，并基于随机前沿模型测度了中国2003-2017年251个城市的碳回弹水平，发现我国城市整体碳回弹水平处于70%左右的高回弹区间。遗憾的是，目前对我国工业企业碳回弹水平的测度和评价的研究较少，而工业企业是我国碳排放量占比最高的行业。
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第三章 理论基础与研究假设 .................................... 12
第一节 理论基础 ..................................................... 12
一、信息不对称理论 ................................................ 12
二、交易成本理论 .................................................. 12
第四章 研究设计 .................................. 18
第一节 变量选取及数据来源 .......................................... 18
一、被解释变量 ............................... 18
二、解释变量 ................................... 18
第五章 实证分析 .............................................. 24
第一节 数字金融和工业企业碳回弹测度结果分析 ......................... 24
一、数字金融水平及子维度分析 ...................................... 24
二、工业企业碳回弹水平分析 ........................................ 27
第五章 实证分析
第一节 数字金融和工业企业碳回弹测度结果分析
一、数字金融水平及子维度分析
（一）数字金融综合水平分析
本文参考郭峰等（2020）的研究，采用北京大学数字普惠金融总指数（使用对数表示）对2012-2021年我国内地30个省份（不包括西藏和港澳台地区）的数字金融水平进行测度，计算得到数字金融综合指数见表5-1。
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表5-1展示了2012-2021年我国各省份数字金融发展水平，均值水平处于1.994-2.571之间，总体上我国各省份数字金融发展水平较高，由此可知我国各省份数字金融发展已取得了一定的成效，数字中国和金融强国战略稳步推进，数字金融产品和服务广泛运用和普及，数字金融与普惠金融深度融合实现协同发展，推动我国金融行业高质量发展。
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第六章 结论与启示
第一节 研究结论
基于信息不对称理论和交易成本理论，本文以2012-2021年我国30个省份（西藏及港澳台地区因数据不全而除外）工业企业为研究对象，实证检验数字金融对工业企业碳回弹的影响及其作用机制。首先，使用北京大学数字普惠金融指数和工业企业碳回弹测算模型对考察期内各省份数字金融和工业企业碳回弹水平进行测度。其次，构建系统GMM动态面板模型探究数字金融对工业企业碳回弹的影响，并从工具变量法、剔除直辖市、增加控制变量、缩尾处理和更换估计方法五个方面对基准回归结果进行稳健性检验。同时，基于数字金融维度、区域位置、环境规制、人力资本和金融监管异质视角，检验数字金融对工业企业碳回弹的影响差异。最后，构建中介效应模型，检验产业结构优化、能源消费结构、绿色技术创新和绿色金融在数字金融影响工业企业碳回弹过程中的中介传导作用。本文主要的研究结论如下：
第一、从数字金融发展综合水平来看，2012-2021年我国数字金融整体水平介于1.994-2.571之间，总体水平较高且呈稳步上升趋势，总体上呈现出东部、中部、西部地区依次递减的分布格局，且东部地区数字金融水平高于全国平均水平，中西部地区数字金融水平低于全国平均水平。分维度来看，数字金融数字化程度水平最高，使用深度水平次之，而覆盖广度水平最低。另外，2012-2021年我国工业企业碳回弹整体水平介于0.837-1.043之间，总体水平较高且存在上升的趋势。分区域看，工业企业碳回弹水平呈现出东部—中部—西部地区依次递减的分布特征，吉林、河南和浙江等东中部省份工业企业碳回弹水平较高，而新疆、青海和宁夏等西部省份工业企业碳回弹水平较低。
第二、推动数字金融发展能显著降低工业企业碳回弹水平，这一结论在经过工具变量法、剔除直辖市、增加控制变量、缩尾处理和更换估计方法稳健性检验后依然稳健。另外，数字金融能在提升工业企业碳排放效率的同时减少其碳排放量，从而抑制工业企业碳回弹水平的提升。同时，数字金融抑制工业企业碳回弹存在数字金融维度、区域位置、环境规制、人力资本和金融监管异质性。具体而言，数字金融抑制工业企业碳回弹的作用主要来自覆盖广度和使用深度两个维度，数字化程度对工业企业碳回弹的影响不明显；数字金融能显著抑制东部地区工业企业碳回弹，而对中西部地区工业企业碳回弹影响不明显；对于环境规制、人力资本和金融监管水平较高的地区，数字金融能显著抑制地区工业企业碳回弹水平提升，而在环境规制、人力资本和金融监管水平较低的地区，这一影响不明显。
参考文献（略）