“双碳”目标下的普惠金融：作用机制与实践路径.pdf

理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期在高质量推进共同富裕目标的同时，我国明确了“双碳”目标。2021年10月印发的 中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见（以下简称 意见）对碳达峰碳中和作出了系统谋划和总体部署，提出要强化绿色低碳发展规划引领，加快推进农业、工业、服务业绿色低碳转型。绿色低碳转型应包括资源能源利用效率转型、产业结构转型、环境优化等方面，涉及微观层面与宏观层面的绿色低碳化，需强化金融发展与环境规制的协同作用。随着绿色低碳战略的深化，推动普惠金融与绿色低碳发展理念的有机结合成为普惠金融更好服务经济高质量发展的新路径。2022年2月，对我国下阶段普惠金融发展方向和目标有统领性意义的 推进普惠金融高质量发展的实施意见 审议通过，明确提出要促进金融服务在普惠、绿色、科创三方面融合发展，进一步凸显了对普惠金融与绿色低碳理念结合、与绿色金融融合问题的重视。当低碳、绿色成为具有长期战略意义的目标，其对经济整体、某一产业和具体微观主体都有深远的影响。虽然普惠主体存在分布散和个体影响小等特点，但为实现高质量发展成果的共享，有必要在坚持普惠宗旨的前提下，通过普惠与绿色低碳理念的结合实现普惠主体共享高效率、有竞争力前景的发展路径。讨论普惠金融服务低碳发展不仅对普惠金融本身的高质量发展有重要意义，更是为了推动全社会平稳高效绿色转型，使绿色金融实践更深入微小经济脉络，从而推动金融体系更好服务于新发展理念。本文尝试通过分析普惠金融作用于绿色低碳发展的机理，探讨“普惠+绿色”理念的发展路径，并结合具体实践探索提出对策建议。一、普惠金融与低碳发展的理论辨析（一）普惠金融的原则宗旨、发展历程和特点摘 要：本文聚焦普惠金融对绿色低碳发展的影响，在梳理低碳发展的实现路径及普惠金融的内涵、特点基础上，运用单部门静态分析模型与静态、动态面板数据分析模型证明基于普惠金融的环境库兹涅茨曲线现象，探讨普惠金融通过经济发展水平、技术进步、产业结构和消费端等路径对绿色低碳发展的作用，结合实践探索经验提出对策建议，为相关政策制定与机制完善提供参考。关键词：碳达峰；碳中和；普惠金融；绿色金融；产业结构转型；环境规制；环境库兹涅茨曲线；绿色低碳发展中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1009-4350-2023（09）-0086-13作者简介：张怡，女，硕士，中级经济师，供职于中国人民银行四川省分行，研究方向：普惠金融、金融消保。“双碳”目标下的普惠金融：作用机制与实践路径张 怡中国人民银行四川省分行 四川成都 61004186理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期普惠金融最初为应对“金融排斥”现象而提出。Stiglitz和Weiss（1981）指出信息不对称将造成家庭参与金融经济活动时出现困难和障碍，导致部分家庭被排斥而无法合理使用金融资源，进而存在帕累托改进的空间。按照国务院 推进普惠金融发展规划（20162020年）（国发 2015 74号），普惠金融指立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。其旨在缓解金融不平等，促进包容性发展。当金融服务或金融产品完全符合“可获得、可负担、可持续”原则，同时坚持了服务“小微企业、三农 和其他弱势金融服务需求者”的一类群体时，就属于普惠金融的行为范畴（邢乐成和赵建，2019）。普惠金融对促进经济社会发展有重要意义，其有助于确保金融稳定、完善产业链、提升社会福祉等功能已得到部分学者的证实。如Hanning 和Jansen（2015）研究发现，由于低收入群体的存贷行为更为谨慎，使得普惠金融整体上会促进金融稳定。星焱（2016）将普惠金融的基本经济效应划分为个体行为效应、性别差异效应、经济增长效应和社会发展效应等，认为发展普惠金融有助于增加国内产出和内需消费、改善经济金融环境、增强创新驱动能力。普惠金融的发展历程主要围绕重点群体的需求从供给层面推进：一方面基于普惠金融供给不足是受限于信息不对称的假设，致力于解决普惠群体的信息和信用问题；另一方面构建地方政府、金融监管部门、金融机构、第三方主体等多方参与机制。我国借鉴国外经验、结合实际持续探索，开拓了具有中国特色的普惠金融发展之路，逐渐形成涵盖公共服务基础设施、金融机构组织体系、激励考核机制、产品服务体系、普惠主体金融素养提升体系等多层次的普惠金融体系，涉及信贷、支付结算、储蓄、保险和直接融资等具体金融业务。随着互联网与移动智能终端的普及推广，以及大数据、云计算、人工智能等科技的创新发展，普惠金融迎来数字普惠的新发展机遇。普惠金融依托数字信息技术，能够突破地理距离限制，对普惠群体具有覆盖范围广、获取门槛低等特点；能够通过挖掘长尾市场的金融服务需求和调动长尾市场的闲散资金，形成金融供求两侧的长尾效应；能够通过数据信息处理的高效性、清洁性和可复制性等特点，激发“高乘数”化的“梅特卡夫定律”作用，实现缓解信息不对称、降低交易成本和信用风险等目标，成为破解“金融排斥”问题的重要手段。与传统普惠金融相比，数字普惠金融具有服务效率高、成本低、覆盖范围广等优势，为普惠金融相关业务形态带来革新性变化，推动普惠金融服务效率与质量的非线性提升。根据 中国普惠金融指标分析报告（2021年），截至2021年末，全国乡镇银行业金融机构覆盖率达 98.17%，以银行卡助农取款服务为主体的基础支付服务村级行政区覆盖率达 99.6%。根据世界银行2022年6月发布的全球普惠金融调查（Global Findex）数据，中国受访者89%拥有账户、86%使用数字支付、92%能在30天内筹集到应急资金，分别高于全球平均值13个百分点、11个百分点和4个百分点。根据 北京大学数字普惠金融指数（20112020），2020年省级数字普惠金融指数的中位值是2011年的10倍，指数值平均每年增长29.1%，我国普惠金融实现了由传统普惠金融模式向数字化为主兼顾线下可得性模式的跨越式发展。（二）低碳发展的目标分解、实现路径中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见 明确了碳达峰、碳中和两个阶段重点工作，其中第一阶段目标主要涉及单位国内生产总值二氧化碳排放下降65%以上、非化石能源消费比重达到25%左右、风电太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上、森林覆盖率达到25%左右等；第二阶段目标包括全面建立绿色低碳循环发展的经济体系和清洁低碳安全高效的能源体系，非化石能源消费比重达到80%以上等。关于碳排放的关键影响因素与减排路径有不同的分析视角，涉及能源、产业、技术、内外循环、财政金融政策等方面。视角一是围绕能源强度、能源结构和经济发展水平等，对碳排放的关键因素进行影响作用分解。如林伯强和蒋竺均（2009）基于Kaya恒等式，通过因素分解证实我国人均二氧化碳排87理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期放受人均收入、能源消费强度和能源结构碳强度影响，且进一步分析发现工业能源强度和煤炭消费比例是能源消费强度和能源结构碳强度变动的决定性因素。鲁万波等（2013）围绕能源结构、能源强度、产业结构和总产值四大因素对碳排放的影响，对我国碳排放量进行指数分解，证明总产值和产业结构为碳排放第一、第二助长因素，能源强度和能源结构为第一、第二制约因素。王锋等（2010）运用指数分解法将碳排放增长率进行分解，发现碳排放量下降的主要驱动因素是工业部门能源利用效率的提高，而深层次原因在于技术进步和工业企业所有制结构的变化等。视角二是从供需两端进行分析，认为碳排放峰值由供给侧与需求侧共同决定，强调应通过先立后破的方式实现经济增长尽可能与化石能源、电力需求等碳排放主要来源“脱钩”（丁旺旺，2022；胡鞍钢，2021）。视角三是从“存量”与“增量”调整的角度进行分析，认为一方面要完善市场退出机制，加快淘汰效率低下的生产环节和部门、加强对高能耗高排放产业的约束、逐渐提高环境标准、优化城市布局和公共基础设施建设；另一方面要引导资源向更加绿色低碳的产业、项目和技术倾斜，培育低碳绿色发展新动能，营造城市绿色空间等（曾明，2023;张中祥，2021；邵帅等，2022）。基于目前众多相关理论与实证研究，对我国碳排放水平有直接关键影响作用的因素包括经济发展水平（表征变量包括收入、GDP等）、技术水平（表征变量包括能源强度、能源利用效率等）和经济发展方式（主要涉及相关结构性指标，如产业结构、能源结构、城市化水平等）等。建立健全绿色低碳发展体系并实现“双碳”目标，需要金融、财政、产业、能源、环保等政策和相关法律法规的配套支持，要通过建立适当的激励和约束机制解决环境外部性问题。包括普惠金融在内的金融体系对碳排放的影响作用无法跳过以上的经济发展水平、技术水平和经济发展方式等因素直接实现。（三）普惠金融与绿色低碳发展的关系虽然从服务对象、功能作用和原则宗旨等角度分析，普惠金融都不直接指向绿色低碳发展，但普惠金融与绿色低碳发展的内在理念并不冲突。目前关于普惠金融的研究众多，但针对其在绿色低碳发展中功能作用的探讨并不多，更多相关研究主要聚焦于普惠金融与绿色金融融合，从意义、路径、协同效应等方面进行分析。普惠金融与绿色金融融合是普惠金融有效服务绿色低碳发展的路径，普惠金融与绿色金融融合的本质在于普惠金融促进绿色低碳发展的功能被挖掘和强化。在新发展格局下，创新、协调、绿色、开放和共享理念推动绿色金融和普惠金融都实现了快速发展，但在目前的实践中，一定程度上存在“绿而不普”和“普而不绿”的现象。需要在深入分析普惠金融对绿色低碳发展影响机制的基础上，明确普惠金融在绿色低碳发展中的角色定位和功能，进一步讨论普惠金融促进绿色低碳发展的具体路径及普惠金融与绿色金融融合的路径。二、普惠金融促进低碳发展的实践分析普惠金融与绿色低碳发展理念的融合是普惠金融服务于经济高质量发展的必然要求，能够引流更多金融资源到绿色低碳、节能环保和转型行业，同时有利于提升小微企业、低收入群体等重点普惠群体的金融服务可得性，是防止“高碳普惠”和“低碳伤民”的重要思路。实践中要达到“1+12”的政策效果，在长期实现金融机构经济利益、企业主体融资可得性、环境社会绿色发展三者的有机统一，需要坚持循序渐进的过程，将坚持普惠金融与绿色低碳理念融合纳入深化金融改革的进程中统筹推进，同时还要兼顾经济社会发展的结构性问题，避免绿色发展长期目标短期化、普惠结构性政策的不经济性，防止政策出现合成谬误。目前，碳排放监测体系等绿色低碳发展的基础配套设施不断完善，绿色金融的业务模式不断创新，浙江、广东等地的积极探索为绿色金融与普惠金融的融合提供了新的借鉴路径，也为普惠金融服务于绿色低碳发展提供了新的思路。（一）支持工业领域普惠重点群体平稳有序绿色转型从分行业碳排放分布情况看（见表1），工业领域中，电力、热力、燃气及水生产和供应业，制造业88理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期碳排放量占比较突出，分别达到46.92%和35.67%，这两个行业也是目前碳减排实践中的关注重点。该领域有较为集中的小微和个体经营户群体，特别是制造业的小微企业从业人员数和个体经营户从业人员数达到了小微、个体总体的 36.31%和10.97%，占比仅次于批发、零售业、住宿和餐饮业，应属于普惠金融与绿色理念融合的关注重点。绿色低碳发展已成为当前产业变革重点方向，“十四五”工业绿色发展规划 明确了工业产业结构、生产方式绿色低碳转型的具体目标，并提出要支持创新型中小微企业成长为创新重要发源地。2021年10月印发的 2030年前碳达峰行动方案（国发 202123号）将“工业领域碳达峰行动”列为“碳达峰十大行动”之一。部分小微企业有进一步革新生产技术、提升装备以助力于提升资源利用效率、转变能源消耗模式等的融资需要，但由于绿色经济的监测体系、分类标准、信息数据库等金融基础设施的建设还不够完善，部分企业只能获取普惠金融资源支持，无法获取绿色金融资源支持。浙江湖州上线全国首个工业碳平台，推动统计、电力、经信等部门相关数据共享，构建工业企业碳账户，实现企业碳排放在线核算、动态更新，对企业赋予“碳效码”，向金融机构推送企业的碳效评价结果和融资需求信息，有效打破了包括普惠小微企业在内的绿色经济信息屏障。某银行湖州市分行基于碳效评价结果开展清单式管理，对符合条件的企业开辟绿色通道，针对普惠小微企业，若碳效满足特定条件，可获得350 万至1500 万不等的信用贷款。（二）推动农业、林业及相关产业高质量发展第一产业的绿色发展涉及生产经营方式的优化升级，也涉及化肥、农药、器械的使用及种养、存贮、尾料处理等流程优化，普惠金融与绿色低碳理念的结合可以为企业与农户提供技术、设备、培训等方面的资金支持，助力提升生产效率或绿色农业表1分行业小微、个体碳排放分布情况（单位：%）行业大类农、林、牧、渔业采矿业制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业建筑业批发、零售业、住宿和餐饮业交通运输、仓储和邮政业信息传输、软件和信息技术服务业金融业房地产业租赁和商务服务业科学研究和技术服务业水利、环境和公共设施管理业居民服务、修理和其他服务业教育卫生和社会工作文化、体育和娱乐业公共管理、社会保障和社会组织镇市农村总计小微企业法人单位0.31%0.38%17.84%0.58%6.59%37.09%3.13%5.03%0.71%3.39%12.59%6.31%0.60%2.62%0.08%2.75%100.00%小微企业从业人员0.17%0.91%36.31%1.13%11.61%19.44%4.02%3.06%0.33%4.23%10.67%4.08%0.60%1.72%0.13%1.59%100.00%个体经营户1.07%0.03%7.12%0.14%4.58%62.64%9.22%0.34%1.32%2.08%0.29%0.05%8.70%0.51%0.91%1.00%100.00%个体经营户从业人员0.95%0.06%10.97%0.10%6.36%58.12%7.86%0.30%1.15%2.00%0.33%0.05%8.73%0.93%0.88%1.21%100.00%碳排放0.98%1.31%35.67%46.92%0.47%0.74%7.71%1.66%2.81%1.73%数据来源：小微企业法人单位数、从业人员数，个体经营户数、个体经营户从业人员数来源于第四次经济普查数据，分产业碳排放数据为2018年情况，来源于中国碳核算数据库（CEADs）。89理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期的发展。智慧农业为农业的绿色转型提供了新的思路，如中国农业大学曾在重庆搭建绿色种养循环全过程智慧化体系，形成绿色种养循环，并且实现全过程监控，在有效获得消费者信任的同时，也提高了生产决策效率。贵州毕节以生态循环农业、绿色标准规范和农业废弃物资源化利用为主要方向，推进农业标准化清洁生产，深入实施化肥、农（兽）药减量增效行动，推广农业废弃物综合利用、资源循环利用和畜禽粪污资源化利用，创建生态循环农业示范县、示范区及示范主体，为市场规范发展制定标准指引。金融实践方面也有众多的“普惠+绿色”的积极探索。如贵州遵义探索打造农业产业“绿色普惠”供应链金融，引导银行机构推出全流程线上供应链融资产品“竹链贷”，实现核心企业、中征应收账款融资服务平台、银行机构信息系统对接，有效解决竹产业上游企业融资难问题；福建三明推出林业碳汇收益权质押贷款，助力企业提高林业固碳能力、增加碳汇收益和实现森林反哺；江苏扬州探索试点进行生态产品价值（GEP）核算，以核算结果作为质押保证发放贷款，有效解决了农业项目生态资产难评估、评估结果难应用的问题。（三）引导个人碳普惠的发展生活消费是能源消耗和碳排放增长的重要领域之一，作用于消费端碳排放管控的碳普惠机制不断发展。碳普惠通过市场化的制度设计，聚焦充分释放减碳“长尾效应”，银行机构、支付平台等凭借自身信息节点、资金节点、宣教节点等特点发挥了积极作用。2015年，广东省最早启动碳普惠制试点，试点对象主要为小微企业、社区家庭和个人，在对节能减碳行为进行量化的基础上，结合商业、政策和交易机制进行正向激励，关键节点主要涉及减碳行为的核算及碳积分的变现。2018年，浙江衢州开始进行个人碳账户试点，依托商业银行个人账户建立个人碳账户，开展低碳行为数据采集、环境效益折算和碳信用激励。截至2022年8月，衢州已实现居民个人覆盖率93%，通过碳账户金融、“零废生活”等应用场景形成激励，2022年共发放个人碳账户贷款40亿元。目前，碳普惠对绿色出行、水电节约、垃圾回收、有碳汇属性的公益活动等方面的减碳活动影响较为突出，且为个人参与绿色金融提供了新的路径。三、普惠金融影响低碳发展的实证分析（一）单部门静态分析模型为分析普惠金融与污染（碳排放）之间的关系，本文基于Renzhi和Baek（2020）及Andreoni和Levinson（2001）研究，构建了一个单一部门静态分析模型。假设单一部门效用U取决于消费C和污染P，即U=C-P。污染P受消费影响，但同时存在环境保护机制 E 对抗消费的作用，即P=C-CE，其中 0,0 1。根据Demirguc-Kunt等（2017）、王蓉（2023）、常建新（2021）、齐美东（2023）研究成果，普惠金融具有助力平滑消费、促进资本积累、管理金融风险、提高支付效率、降低要素错配程度等作用，进而达到提高收入、财产和资金运用效率的结果。基于此，假设普惠金融发展水平为 0，替代资源的利用效率。假设资源禀赋为Y，该部门在消费C和环境保护机制E间分配资源，可得资源约束为Y=C+E，求解最优解可得下式：P=+Y-(+)(+)(Y)+，其 中+1（1）对求一阶偏导可得EKF的斜率曲线P=+Y-(+)(+)(+)(Y)+()+-1（2）对求二阶偏导可得2P2=-(+-1)(+)(+)(+)(Y)+()+-2（3）由于Y 0,0且+1,即一阶偏导大于0，二阶偏导小于0，证明污染（碳排放）P与普惠金融发展水平存在倒U型关系。参考Andreoni and Levinson（2001）所使用的设定，代表环保机制CE存在规模效应。90理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期（二）基于普惠金融的环境库兹涅茨曲线的实证检验经典环境库兹涅茨曲线（Environmental KuznetsCurve）假说认为环境问题会随着经济发展呈现先恶化再改善的现象，由Grossman和Krueger（1991）在对人均国民收入与空气质量间的关系进行实证研究的基础上提出。该假说得到大量基于国外情况的实证研究所证实，许多学者也尝试检验其在中国的适应性。相关的实证研究主要将SO2、氮氧化物等污染排放或碳排放作为环境代理指标，将人均GDP等作为经济发展水平的代理指标。由于经济发展情况与众多因素有密切的正相关性，在绿色、低碳、环保等问题受到持续关注的情况下，有不少研究在经典环境库兹涅茨曲线的基础上进行拓展。如付宇（2020）围绕普惠金融对雾霾的影响，建立基于普惠金融与人均GDP的库兹涅茨曲线。徐明伟等（2018）将普惠金融引入环境库兹涅茨曲线，发现普惠金融的发展对环境污染没有显著且直接的抑制作用，但可以通过拉动绿色经济增长等方式间接提升地区环境保护力度。1.模型设定。本文将碳排放水平作为模型的被解释变量，检验普惠金融发展水平与碳排放之间是否具有倒U型关系。将普惠金融发展水平作为核心解释变量，将影响碳排放水平的其他因素以控制变量形式纳入模型。本文首先运用静态分析模型进行分析，同时考虑到碳排放可能受前期排放水平的影响，为解决固定特征与解释变量、滞后的被解释变量与误差项间可能相关导致的内生性问题，同时采用动态分析模型（即系统GMM方法）进行分析。回归模型设定如下：PCO2it=c+FIit+FI2it+Xit+i+i+it（4）PCO2it=c+PCO2it-1+FIit+FI2it+Xit+i+i+it（5）其中，被解释变量PCO2it为人均碳排放量，核心解释变量FIit为各地普惠金融发展水平，控制变量Xit包括人均 GDP、人均出口总额、能源强度、产业结构、技术进步等，i表示地区固定效应，t表示年度效应，it为随机误差项。2.变量与样本的选取。（1）被解释变量。本文以人均碳排放量作为碳排放水平衡量指标。其中，二氧化碳排放总量为煤炭、焦炭、原油等各种能源的消费量乘以该能源的二氧化碳排放系数得到的碳排放量之和，能源的消费量数据来源于 中国能源统计年鉴，二氧化碳排放系数参照 综合能耗计算通则（GB/T2589-2020）省级温室气体清单编制指南 等标准。（2）核心解释变量。限于省级金融供给端数据可得性，本文的普惠金融发展水平指标参考北京大学数字普惠金融指数，选取其中使用深度（FIB）和数字化程度（FIC）两个子指标作为衡量指标。北京大学数字普惠金融指数的构建方法系统透明，指标体系较全面，认可度较高，主要从消费者、小微企业等需求端进行度量，包括覆盖广度、使用深度和数字化程度三个一级指标。从基础指标看，“使用深度”和“数字化程度”维度的具体指标更侧重于“普惠性”，对从需求端度量普惠金融发展水平有较强的代表意义，相关具体指标见表2。（3）控制变量。影响碳排放水平的因素较多，为减轻遗漏变量带来的估计偏误，本文借鉴相关研究成果，对主要因素进行控制，控制变量选取见表3。一是经济发展水平，传统环境库兹涅茨曲线等理论认为，经济增长与环境污染存在显著相关关系，本文以人均 GDP作为衡量指标。二是能源强度，即单位GDP产出所需能源消费数量，在没有明显技术进步时，能源消费的强度越大，二氧化碳的排放量也就越大。三是贸易水平，根据张欣（2020）及胡宗义（2013）等众多相关研究显示，贸易水平与碳排放量有显著的相关性，有学者认为国际贸易加快了国内环境质量恶化，存在“污染避难所”假说，即国际贸易使得重污染产业向环境标准较低的发展中国家转移；但也有研究认为国际贸易有助于发挥“技术效应”，本文以人均年度出口总额作为贸易水平的衡量指标。四是产业结构，用第二产业增加值占比进行度量。五是技术进步水平，用人均专利授权数进行度量。（4）样本选取。本文选取的样本为20112019年全国30个省、区、市的面板数据（西藏由于数据缺失排除），其中人均碳排放量、年度能源强度数据来91理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期源于国泰君安数据库（CSMAR），普惠金融发展水平指标数据来源于北京大学数字金融研究中心报告北京大学数字普惠金融指数（20112022），其他指标数据来源于中经网统计数据库，相关变量的描表2普惠金融发展水平一级维度使用深度（FIB）数字化程度（FIC）二级维度支付业务货币基金业务信贷业务保险业务投资业务信用业务移动化实惠化信用化便利化具体指标人均支付笔数人均支付金额高频度（年活跃 50 次及以上）活跃用户数占年活跃 1 次及以上比人均购买余额宝笔数人均购买余额宝金额每万支付宝用户购买余额宝的人数个人消费贷小微经营者每万支付宝用户中被保险用户数人均保险笔数人均保险金额每万人支付宝用户中参与互联网投资理财人数人均投资笔数人均投资金额自然人信用人均调用次数每万支付宝用户中使用基于信用的服务用户数（包括金融、住宿、出行、社交等）移动支付笔数占比移动支付金额占比小微经营者平均贷款利率个人平均贷款利率花呗支付笔数占比花呗支付金额占比芝麻信用免押笔数占比（较全部需要押金情形）芝麻信用免押金额占比（较全部需要押金情形）用户二维码支付的笔数占比用户二维码支付的金额占比每万支付宝成年用户中有互联网消费贷的用户数人均贷款笔数人均贷款金额每万支付宝成年用户中有互联网小微经营贷的用户数小微经营者户均贷款笔数小微经营者平均贷款金额表3变量定义被解释变量核心解释变量控制变量变量人均碳排放量（吨/人）普惠金融发展水平人均GDP（元/人）年度能源强度（万吨标准煤/亿元）人均年度出口总额（美元/人）第二产业增加值占比（%）人均专利授权数（件/万人）符号PCO2FIPGDPEIPEXPISTP定义二氧化碳排放总量/年末总人数，对数化北京大学数字普惠金融指数：使用深度指标（FIB）、数字化程度指标（FIC），0-1标准化地区生产总值/常住人口，对数化能源消费总量/地区生产总值，对数化出口额/地区生产总值，对数化第二产业增加值/地区生产总值专利授权数/常住人口，对数化来源CSMAR北京大学数字金融研究中心官网中经网统计数据库CSMAR中经网统计数据库中经网统计数据库中经网统计数据库92理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期表6静态分析模型估计结果FIFI2PGDPEITPISPEXPR2F值时间固定效应变量回归系数括号内为z统计量；*、*和*分别代表10%、5%和1%的显著水平。（1）0.141612*（1.742398）-0.031369*（-4.652336）1.142293*（46.02151）1.176132*（40.37780）-0.076372*（-4.471260）0.78736577.62144是（2）0.218909*（3.056661）-0.037705*（-5.532574）1.234567*（39.67060）1.153919（36.58545）-0.133258*（-7.216469）0.933082*（14.13868）0.80053278.11323是（3）0.169113*（2.260778）-0.035408*（-5.079897）1.193727*（25.26072）1.146962*（39.84176）-0.147318*（-6.988269）0.901788*（11.76294）0.034838（1.115822）0.80083073.10721是述性统计详见表4。3.模型构建与稳健性检验。（1）静态分析模型。为考查解释变量与被解释变量之间的因果关系，首先进行格兰杰因果检验，结果显示，普惠金融发展水平FIB和其平方项 FIB2与人均碳排放水平间有显著的双向因果关系（见表5）。静态分析模型有混合效应模型、随机效应模型和固定效应模型三种模式，本文通过Chow检验和豪斯曼检验对模型的设定进行判断，最终选择建立时间固定效应模型。为克服各省间可能存在的异方差情况，本文使用的静态分析模型回归结果都经过了White异方差修正。本文采用逐步回归法，逐步加入控制变量产业结构和人均年度出口总额等，回归结果见表6。控制变量的加入未影响核心解释变量的显著性与模型整体的拟合性，表明普惠金融发展水平与人均碳排放水平间显著稳定地存在倒 U 型曲线关系。（2）动态分析模型。系统GMM方法无需考虑随机误差项的准确信息和异方差问题，但需对模型进行二阶序列相关性检验和过度误差检验。本文采用的系统GMM模型均为两部法，并控制了时间固定效应，估计结果见表7。为增强结果的可靠性，对模型设定的合理性和工具变量的有效性进行检验。表7第（1）列显示，扰动项差分存在一阶自相关、不表4变量描述性统计PCO2FIBFICPGDPEIPEXPTPIS平均值10.983011.979662.783851900.40.8416861426.41910.305410.418811最大值44.70024.39914.62231617762.3270588899.56960.144290.62最小值3.73710.06760.075816023.830.20764549.714280.8599270.162标准差7.7700620.9135051.18002725817.90.4869571915.18111.65230.082118观测值270270270270270270270270表5格兰杰因果检验原假设FIB不是 PCO2的格兰杰原因PCO2不是FIB的格兰杰原因FIB2不是PCO2的格兰杰原因PCO2不是FIB2的格兰杰原因F统计量3.382503.569642.312813.26679P值0.01120.00830.06050.013593理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期存在二阶自相关，接受扰动项无自相关的假设；Sargan检验对应的P值大于0.1，即基准模型回归结果不存在过度识别情况。本文通过解释变量替换进行动态分析模型的稳健性检验，使用北京大学数字普惠金融指数中另一维度指标“数字化程度（FIC）”替换指标“使用深度（FIB）”，回归结果见表7第（2）列。相关模型同样显示了普惠金融发展水平与人均碳排放水平间存在倒 U 型曲线关系。4.结果分析。由模型估计结果可知，普惠金融发展水平回归系数显著为正，其平方值回归系数显著为负，说明普惠金融发展水平与人均碳排放水平间存在倒 U 型曲线关系。滞后一期的碳排放水平在1%的水平下显著为正，即前一期的碳排放水平对后一期碳排放水平有显著影响，碳排放水平有一定的惯性。控制变量方面，人均GDP、能源强度、第二产业增加值占比对碳排放有显著正效应，人均专利授权数对碳排放有显著负效应，人均出口总额回归系数的显著性在采用不同的普惠金融代理变量时会不同，与前期相关文献讨论相符。实证结果显示，普惠金融的不同发展阶段对人均碳排放的影响作用不同，在普惠金融发展水平相对低的阶段可能表现出促进碳排放的作用，而长期来看，普惠金融能够抑制人均碳排放。四、普惠金融对低碳发展的影响路径分解基于普惠金融的环境库兹涅茨曲线现象出现的原因是多方面的，需要结合普惠金融的功能及特点剖析“普惠化”的碳排放影响。普惠金融与经济水平并不完全同步，从2018年四季度至2023年一季度，我国普惠金融领域贷款余额持续快速增长，平均季度增长率超过20%，显著高于GDP增长水平，即基于普惠金融的环境库兹涅茨曲线与传统环境库兹涅茨曲线并不是同一现象。大量研究证实，普惠金融通过抑制金融排斥，在优化资本流动、促进产业结构升级、提升技术水平、转变经济发展方依据 中国人民银行关于对普惠金融实施定向降准的通知 和 中国人民银行关于调整普惠金融定向降准有关考核标准的通知，普惠金融领域贷款包括单户授信小于1000万元的小微型企业贷款、个体工商户经营性贷款、小微企业主经营性贷款、农户生产经营贷款、建档立卡贫困人口消费贷款、创业担保贷款和助学贷款。表 7动态分析模型估计结果PCO2（-1）FIFI2PGDPEIPEXPAR（1）AR（2）Sargan时间固定效应变量回归系数括号内为z统计量；AR（1）、AR（2）、Sargan 统计量括号内为 P 值；*、*和*分别代表10%、5%和1%的显著水平。（1）0.375357*（16.8688）0.055333*（2.593205）-0.007591*（-1.664661）0.642486*（9.765822）0.772031*（10.46724）0.02263*（1.832667）-2.517598（0.0118）-1.411448（0.1581）23.02724（0.400193）是（2）0.370233*（9.314779）0.024671*（2.046587）-0.005195*（-3.095746）0.697587*（11.60591）0.722344*（8.867776）0.00629（0.462221）-1.965361（0.0494）-1.177376（0.239）22.6681（0.420669）是94理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期式上有显著的政策价值，并最终促进经济包容性增长。普惠金融对碳排放的影响主要通过经济发展规模水平、技术水平和经济发展方式等路径产生间接作用。随着高质量发展进程的不断推进，环境规制、普惠金融、绿色金融等协同发力，普惠金融对社会整体的低碳促进作用将持续加强。（一）通过经济发展水平路径产生的影响目前我国经济增长仍未能实现与能源、电力消费增长的脱钩，能源、电力是促进经济发展的重要生产要素。根据工业和信息化部相关披露数据，截至2022年末，中小微企业数量已超过5200万户，我国中小企业贡献了50%以上的税收、60%以上的GDP、70%以上的技术创新、80%以上的城镇就业人口和99%以上的企业数量，中小微企业、“三农”等普惠主体是我国吸纳就业、激励创新、促进消费的“生力军”（郑剑辉，2023），在经济社会发展全局中发挥着重要作用。普惠金融能够有效缓解融资约束，促进金融资源公平分配，满足重点群体的流动性资金需求，为生产规模的进一步扩张提供基础。由于存在“普惠金融融资约束劳动收入份额”传导机制（刘长庚等，2022）和支持家庭加大教育投入、开展创业（吴庆田等，2022）等功能，普惠金融有利于缩小区域、城乡和群体间收入差距，促进实现经济包容性增长和区域协调发展。普惠金融促进经济发展从规模路径上形成碳排放促进效应，是倒U型曲线中普惠金融促进碳排放现象出现的重要因素。经济发展是保持政治稳定、社会进步的支柱，也是承担减排责任的基础。促进经济包容性发展是普惠金融宗旨所决定的、将贯穿普惠金融各发展阶段的特征，为实现“双碳”目标，应更关注普惠金融助力经济增长与碳排放脱钩的其他效应。（二）通过技术进步及创新路径产生的影响绿色技术进步是实现经济低碳转型发展的引擎之一，而经济结构、产业结构的优化调整也需要通过技术进步与创新获取新动能。低碳转型需要调整能源结构，减少对化石能源的依赖，增加清洁能源占比；需要加强人工智能、新能源科技和碳捕集、利用与封存（CCUS）等核心技术创新；需要提高电力等资源使用效率，持续强化绿色技术创新与运用推广，使低碳技术贯穿整个产业链（邵帅等，2022；林伯强，2022；王锋等，2010；徐政等，2021；张宇等，2022）。众多研究发现，普惠金融能够显著促进企业绿色创新（乔彬等，2022）、有效发挥科学技术进步创新对能源效率提升的促进作用（汪克亮等，2021），对绿色全要素生产率增长具有显著正向效应（惠献波，2021）。首先，普惠金融能够通过有效满足长尾群体的金融服务需求，促进低物质资本或低社会资本家庭的创业行为（张勋等，2019），通过示范效应和竞争效应等带动区域创新，实现激发更广泛更活跃创新的作用。其次，小微、初创企业和个体工商户、农户等更多情况下属于核心技术创新中的跟随者，相关技术溢出效果依赖技术吸收方的学习、模仿和吸纳能力，当普惠金融与环境规制产生协同作用，则可更好发挥技术外溢效应的作用。再次，普惠金融能够为生产技术水平提升提供动力。绿色创新通常面临较长周期、较大投入和较高不确定性等问题，普惠金融能够帮助克服小微群体面临的固定资产缺失、流动资金缺乏等难点，推动其做好设备、流程、设计等的更新与升级，提升生产技术水平，并逐渐向技术密集型和细分领域专业型企业转型。通过推进绿色制造、绿色设计、绿色服务、绿色种养殖等，将促进小微、“三农”生产更多符合绿色低碳要求并有广阔市场前景的新产品和服务，有效扩大绿色低碳产品供给。（三）通过产业结构转型路径产生的影响“双碳”目标是资源、能源利用上的优化升级，推动产业结构的平稳高效转型升级，逐步实现全社会产业链的绿色化、低碳化和协调可持续发展，将是长期性课题。普惠金融能够通过推动收入增长、资本积累、消费扩张、技术创新，从而潜移默化地推动产业结构优化。特别是数字普惠金融对产业结构合理化、高级化和产业内部演化具有显著作用。如数字保险业务能够影响劳动要素跨部门合理分配，数字支付业务能够实现服务业产业技术进步，货币基金业务能够加快资本要素流动，还能通过提升支付便利性与信贷可得性等促进农村产业优化升级（杜金岷等，2020；高天天等，2021；何宏庆，2020）。同时，普惠金融通过优化资金在不同经济95理论探讨SOUTHWEST FINANCE2023年第09期参与者中的分配比例，有利于遏制高污染行业粗放式发展（付宇，2020）。根据配第克拉克定理，劳动力和产值会随着经济发展水平和国民收入的不断提高而呈现从第一产业向第二产业再向第三产业变动的趋势。根据第四次经济普查数据，第三产业为普惠群体的主要聚集产业，如批发、零售业、住宿和餐饮业中小微企业法人数占比37.09%、个体