武翠芳，趙 慧，陳少煒

（1.蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) 農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，甘肅 蘭州 730030；2.蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730030；3.西安財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，陜西 西安 710100）

習(xí)近平總書記在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論會(huì)上提出，中國(guó)二氧化碳排放量力爭(zhēng)于2030 年前達(dá)到峰值，爭(zhēng)取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和［1］。碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)的提出，體現(xiàn)了中國(guó)的責(zé)任與擔(dān)當(dāng)。數(shù)字普惠金融作為綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力，直接和間接促進(jìn)碳減排能力的提升，推動(dòng)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)［2－4］。相關(guān)學(xué)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字普惠金融與碳排放的關(guān)系進(jìn)行了較為廣泛的研究：一是環(huán)境效應(yīng)研究［5－9］，研究表明數(shù)字金融可有效提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的協(xié)同性，數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以提升全要素生產(chǎn)率進(jìn)而減少碳排放量；二是作用機(jī)理研究［10－12］，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展與碳排放之間存在倒U 形關(guān)系，數(shù)字普惠金融、環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化具有正向促進(jìn)作用；三是影響因素研究［3，13－15］，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展可促進(jìn)碳排放效率的提高。此外，部分學(xué)者對(duì)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)系、綠色金融政策與區(qū)域碳減排的關(guān)系進(jìn)行了研究［16－17］。梳理上述研究可知，數(shù)字普惠金融與碳減排能力關(guān)系密切，現(xiàn)有研究多關(guān)注數(shù)字普惠金融與碳排放之間的關(guān)系，而關(guān)于數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)狀況的研究較少。

黃河流域是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和經(jīng)濟(jì)地帶，流域九?。▍^(qū)）2011 年生產(chǎn)總值為12.71 萬(wàn)億元、金融機(jī)構(gòu)存貸款余額為28.84 萬(wàn)億元、碳排放量為41.7 億t，2019 年生產(chǎn)總值為24.74 萬(wàn)億元、金融機(jī)構(gòu)存貸款余額為70.02 萬(wàn)億元、碳排放量為57.5 億t。本文以黃河流域九?。▍^(qū)）為研究對(duì)象，對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與碳減排能力進(jìn)行測(cè)算，并探討兩者間的耦合協(xié)調(diào)性和交互響應(yīng)關(guān)系，以期豐富數(shù)字普惠金融與碳減排能力關(guān)系的研究，為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展及我國(guó)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供參考。

1 指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)來(lái)源及其處理

黃河流域九?。▍^(qū)）的數(shù)字普惠金融指數(shù)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》（第三期，2011—2020 年）［18］。數(shù)字普惠金融指數(shù)體現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)、投資者、消費(fèi)者等市場(chǎng)參與者獲得便捷金融服務(wù)的能力，該指數(shù)越大表明數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高。

基于“雙碳”目標(biāo)政策背景和黃河流域發(fā)展現(xiàn)狀，參考相關(guān)文獻(xiàn)［19－22］中的碳減排指標(biāo)，依據(jù)指標(biāo)選取的科學(xué)性、合理性、系統(tǒng)性、可比性和數(shù)據(jù)可得性原則，按經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力、技術(shù)改善能力、碳匯吸收能力、能源消耗與碳排放狀況、社會(huì)發(fā)展能力5 個(gè)維度設(shè)置21 個(gè)指標(biāo)（見(jiàn)表1），用于測(cè)算碳減排能力（用碳減排能力指數(shù)表示，本研究采用熵值法計(jì)算碳減排能力指數(shù)）。各指標(biāo)數(shù)據(jù)源自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省（區(qū)）《統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 碳減排能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

參考賈洪文等［19］的研究，采用改進(jìn)的極差標(biāo)準(zhǔn)化公式對(duì)碳減排能力評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理：

式中：yij為第i個(gè)樣本的第j項(xiàng)指標(biāo)歸一化值，xij為第i個(gè)樣本的第j項(xiàng)指標(biāo)原值，maxxj、minxj分別為第j項(xiàng)指標(biāo)原值的最大值、最小值。

1.2 耦合協(xié)調(diào)狀況測(cè)度

耦合是物理學(xué)中兩個(gè)或兩個(gè)以上系統(tǒng)之間相互作用并彼此影響的現(xiàn)象，協(xié)調(diào)指系統(tǒng)要素之間配合得當(dāng)、和諧一致。借鑒李苒等［23］的研究，把數(shù)字普惠金融和碳減排能力作為2 個(gè)子系統(tǒng)，采用如下耦合協(xié)調(diào)度模型研究二者的耦合協(xié)調(diào)性：

式中：C為數(shù)字普惠金融與碳減排能力的耦合度；V1、V2分別為數(shù)字普惠金融指數(shù)、碳減排能力指數(shù)；Q為數(shù)字普惠金融與碳減排能力的協(xié)調(diào)度；α、β分別為反映數(shù)字普惠金融、碳減排能力重要性的系數(shù)，α＋β＝1，鑒于兩子系統(tǒng)同樣重要，取α＝β＝0.5；D為數(shù)字普惠金融與碳減排能力的耦合協(xié)調(diào)度，其值越大表示兩子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)性越好，據(jù)此把耦合協(xié)調(diào)分為5 級(jí)（見(jiàn)表2）。

表2 耦合協(xié)調(diào)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

1.3 數(shù)字普惠金融與碳減排能力交互響應(yīng)關(guān)系分析

首先進(jìn)行變量單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)，然后構(gòu)建面板VAR 模型，進(jìn)行數(shù)字普惠金融與碳減排能力交互響應(yīng)關(guān)系分析。

1.3.1 單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

為避免面板數(shù)據(jù)可能存在的偽回歸問(wèn)題，對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，通過(guò)單位根檢驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性分析，若數(shù)據(jù)序列是平穩(wěn)的，則可確保耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果的有效性。在此采用LLC 檢驗(yàn)、IPS 檢驗(yàn)、ADF 檢驗(yàn)、PP 檢驗(yàn)等4 種方法分別對(duì)數(shù)字普惠金融（DF）、碳減排能力（TJP）兩個(gè)變量及其一階差分（D＿DF、D＿TJP）進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)可以進(jìn)一步驗(yàn)證變量間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，若變量間存在協(xié)整關(guān)系，則其回歸結(jié)果是比較準(zhǔn)確的。為了進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，需要先確定變量的面板VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。本研究根據(jù)MMSC－Akaike 信息準(zhǔn)則、MMSC－Bayesian 信息準(zhǔn)則和MMSC－Hannan and Quinn 信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)［24］。綜合各個(gè)信息準(zhǔn)則的判斷結(jié)果，選擇變量的一階滯后項(xiàng)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)分析。

1.3.2 數(shù)字普惠金融與碳減排能力間的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系分析

參考王保乾等［24］、Holtz－Eakin 等［25］的研究，采用如下面板VAR 模型對(duì)黃河流域數(shù)字普惠金融與碳減排能力間的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析：

式中：Yit為內(nèi)生變量（下標(biāo)i、t分別表示省份和年份），包括D＿DF（數(shù)字普惠金融的一階差分）、D＿TJP（碳減排能力的一階差分）2 個(gè)變量，即Yit＝｛D＿DFit，D＿TJPit｝；ait為空間（地區(qū)）固定效應(yīng)；tt為時(shí)間固定效應(yīng)；Пt為待估系數(shù)；m為最優(yōu)滯后階數(shù)；Yi t為內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)；uit為服從正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)字普惠金融發(fā)展水平

2011—2019 年黃河流域各?。▍^(qū)）數(shù)字普惠金融指數(shù)見(jiàn)表3。由表3 可以看出，黃河流域九?。▍^(qū)）數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在2011—2019 年均穩(wěn)步提升，其中山東、陜西、四川數(shù)字普惠金融發(fā)展水平一直相對(duì)較高，而甘肅、青海則一直相對(duì)較低，河南由2011 年的第7 位躍升為2019 年的第3 位（主要原因是2016 年河南省蘭考縣被設(shè)立為全國(guó)首個(gè)國(guó)家級(jí)數(shù)字普惠金融改革試驗(yàn)區(qū)，使河南數(shù)字普惠金融發(fā)展水平大幅度提高）。

表3 2011—2019 年各?。▍^(qū)）數(shù)字普惠金融指數(shù)

從黃河流域上、中、下游地區(qū)來(lái)看（上游地區(qū)包括青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古5 個(gè)省份，中游地區(qū)包括陜西、山西2 個(gè)省份，下游地區(qū)包括河南、山東2 個(gè)省份）：上游地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)增幅最大，2019 年平均值0.906 較2011 年平均值0.127 增長(zhǎng)了6.13 倍，其中四川、甘肅增幅較大，主要原因是四川北川縣和甘肅武威市等數(shù)字普惠金融最佳實(shí)踐區(qū)的設(shè)立，促進(jìn)了數(shù)字普惠金融的發(fā)展，同時(shí)移動(dòng)支付技術(shù)的普及促進(jìn)了甘肅等偏遠(yuǎn)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展；中游地區(qū)陜西、山西兩省數(shù)字普惠金融起步較晚，數(shù)字普惠金融指數(shù)增長(zhǎng)最慢，但發(fā)展?jié)摿^大，2019 年的平均值0.967較2011 年的平均值0.155 增長(zhǎng)了5.23 倍；下游地區(qū)山東、河南兩省數(shù)字普惠金融指數(shù)的增幅較大（分別達(dá)0.841、0.856），與下游地區(qū)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)完善、數(shù)字普惠金融體系相對(duì)健全有關(guān)。

2.2 碳減排能力

2011—2019 年各?。▍^(qū)）碳減排能力指數(shù)計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4。由表4 可知，2011—2019 年四川、寧夏、山西、陜西、河南5 個(gè)?。▍^(qū)）的碳減排能力有所提高，而其他4 個(gè)?。▍^(qū)）的碳減排能力有所降低。各?。▍^(qū)）碳減排能力差異較大，從2019 年各?。▍^(qū)）碳減排能力大小排序看，陜西、四川、山東位居前3 位，而內(nèi)蒙古、寧夏、青海位居末3 位，陜西是青海的1.75 倍。

表4 2011—2019 年各?。▍^(qū)）碳減排能力指數(shù)計(jì)算結(jié)果

從黃河流域上、中、下游地區(qū)來(lái)看，碳減排能力指數(shù)平均值均有所提升，但提升幅度存在較大差異，上、中、下游地區(qū)上升幅度分別為0.3%、6.0%、9.6%。中、下游地區(qū)資源豐富，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，能源利用率較高，具有較強(qiáng)的碳減排內(nèi)生動(dòng)力，其中河南碳減排能力增長(zhǎng)幅度高達(dá)31.3%，原因是河南致力于環(huán)境保護(hù)，設(shè)立了國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)示范市（縣）和“綠水青山就是金山銀山”實(shí)踐創(chuàng)新基地，在兼顧碳減排目標(biāo)的情況下實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；而上游地區(qū)受地理環(huán)境等因素的制約，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開放程度相對(duì)較低，碳減排能力提升難度較大，其中青海省碳減排能力下降幅度最大（達(dá)12.1%），雖然青海碳排放總量較小，但其經(jīng)濟(jì)體量不大且工業(yè)排放占比較高，因而單位產(chǎn)出的碳排放量較大。

2.3 數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)度

2011—2019 年各省（區(qū)）數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 2011—2019 年各省（區(qū)）數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果

由表5 可知，2011—2019 年黃河流域各?。▍^(qū)）數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)水平呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)度上升幅度均超過(guò)50%，其中河南上升幅度達(dá)77.8%。2019 年，陜西、山東、四川、河南、山西這5 個(gè)省達(dá)到高度協(xié)調(diào)等級(jí)，這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)完善，數(shù)字普惠金融發(fā)展勢(shì)頭良好，通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新綠色轉(zhuǎn)型，碳減排能力提升較快。從流域整體上看，平均耦合協(xié)調(diào)度從2011 年的0.508 增長(zhǎng)到2019 年的0.831，耦合協(xié)調(diào)等級(jí)由2011 年的中度協(xié)調(diào)上升到2019 年的高度協(xié)調(diào)。

從黃河流域上、中、下游地區(qū)來(lái)看，中下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平相對(duì)較高而上游地區(qū)相對(duì)較低，但耦合協(xié)調(diào)度差別不大，上、中、下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度2011 年分別為0.488、0.535、0.532（均屬中度協(xié)調(diào)），2019 年分別為0.799、0.858、0.884（上游地區(qū)屬較高協(xié)調(diào)等級(jí)，中下游地區(qū)屬高度協(xié)調(diào)等級(jí)）。上游地區(qū)自然資源豐富，工業(yè)企業(yè)發(fā)展迅速，生態(tài)保護(hù)壓力較大，碳減排能力提升幅度相對(duì)較小，因此耦合協(xié)調(diào)水平雖有所提升，但仍低于中下游地區(qū)。中游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平雖然在2011 年高于下游地區(qū)，但其中山西是煤炭大省，經(jīng)濟(jì)發(fā)展依賴污染能耗高的傳統(tǒng)工業(yè)，使碳排放出現(xiàn)了剛性增長(zhǎng)，碳減排能力較低，因此到2019 年耦合協(xié)調(diào)水平略低于下游地區(qū)。下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、生態(tài)保護(hù)基礎(chǔ)較好，因此耦合協(xié)調(diào)水平在研究時(shí)段末超過(guò)了中游地區(qū)。

參考譚燕芝等［26］的研究，根據(jù)數(shù)字普惠金融指數(shù)和碳減排能力指數(shù)的大小關(guān)系劃分耦合協(xié)調(diào)類型：V1－V2＞0.1，屬于碳減排滯后型；V2－V1＞0.1，屬于數(shù)字普惠金融滯后型。由表3、表4 可知：黃河流域數(shù)字普惠金融和碳減排能力2 個(gè)子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)類型，在數(shù)字普惠金融發(fā)展起步階段的2011 年屬于數(shù)字普惠金融滯后型，隨著數(shù)字普惠金融的迅速發(fā)展，在2015年以后轉(zhuǎn)變?yōu)樘紲p排滯后型且2 個(gè)子系統(tǒng)的差距越來(lái)越大。數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展使耦合協(xié)調(diào)度不斷提升，說(shuō)明2 個(gè)子系統(tǒng)發(fā)展具有一定協(xié)同性，但碳減排能力提升的滯后性使得耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力不足，整體上耦合協(xié)調(diào)水平還需進(jìn)一步提高。

2.4 數(shù)字普惠金融與碳減排能力交互響應(yīng)關(guān)系

2.4.1 單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

由表6 可知：DF序列通過(guò)了顯著性水平為1%的LLC 檢驗(yàn)和PP 檢驗(yàn)，但沒(méi)有通過(guò)顯著性水平為10%的IPS 檢驗(yàn)和ADF 檢驗(yàn)；TJP序列僅通過(guò)了顯著性水平為1%的PP 檢驗(yàn)，未通過(guò)顯著性水平為10%的其他3 種檢驗(yàn)；數(shù)字普惠金融的一階差分（D＿DF）和碳減排能力的一階差分（D＿TJP）均通過(guò)了顯著性水平為1%的4 種檢驗(yàn)，即所有變量經(jīng)過(guò)差分后的數(shù)據(jù)序列都是平穩(wěn)的。

表6 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，DF與TJP的協(xié)整關(guān)系通過(guò)了顯著性水平為1%的Westerlund 檢驗(yàn)和顯著性水平為5%的Pedroni 檢驗(yàn)，因此可以繼續(xù)進(jìn)行回歸分析。

2.4.2 脈沖響應(yīng)分析

采用脈沖響應(yīng)函數(shù)，通過(guò)蒙特卡洛模擬進(jìn)行了1 000次抽樣，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融與碳減排能力之間的響應(yīng)關(guān)系（本研究共設(shè)定10 期響應(yīng)）、交互作用及其變化趨勢(shì)。

分別以數(shù)字普惠金融的一階差分（D＿DF）和碳減排能力的一階差分（D＿TJP）為脈沖變量對(duì)自身進(jìn)行沖擊，結(jié)果表明：在95%的置信區(qū)間內(nèi)，數(shù)字普惠金融脈沖對(duì)自身的正向影響主要體現(xiàn)在初期，到第5 期已基本平穩(wěn)；碳減排能力脈沖對(duì)自身的正向沖擊在初期最大、在第1 期即快速下降并趨于穩(wěn)定；黃河流域數(shù)字普惠金融和碳減排能力存在不同程度的自我增強(qiáng)機(jī)制，數(shù)字普惠金融與碳減排能力的短期效應(yīng)均較大、長(zhǎng)期效應(yīng)均較小，其中數(shù)字普惠金融對(duì)自身正向脈沖的響應(yīng)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。

碳減排能力在受到數(shù)字普惠金融一階差分（D＿DF）的沖擊時(shí)，在95%的置信區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)正向反應(yīng)，且在初期反應(yīng)最大，隨著期數(shù)的增加逐漸減弱，總體來(lái)說(shuō)D＿DF的變化對(duì)D＿TJP的沖擊存在短期效應(yīng)，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)提高碳減排能力具有一定的推動(dòng)作用，說(shuō)明兩子系統(tǒng)發(fā)展已初步存在協(xié)同性，但耦合發(fā)展協(xié)同水平還需進(jìn)一步提高。黃河上、中、下游地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展不平衡，相鄰省份發(fā)展水平大致相近，區(qū)域帶動(dòng)作用有限。

數(shù)字普惠金融在初期受到碳減排沖擊時(shí)產(chǎn)生一定負(fù)向響應(yīng)，此后受到碳減排能力一階差分（D＿TJP）的沖擊時(shí)轉(zhuǎn)為正向響應(yīng)但效應(yīng)較小，說(shuō)明碳減排能力對(duì)數(shù)字普惠金融初期的抑制作用會(huì)隨著時(shí)間的推移逐漸減弱，并最終轉(zhuǎn)化為正向促進(jìn)作用但其持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)。

當(dāng)數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)類型屬于碳減排滯后型時(shí)，碳減排能力并未成為數(shù)字普惠金融發(fā)展的助推力，反而在一定程度上抑制二者的耦合協(xié)調(diào)；而當(dāng)碳減排滯后型的碳減排能力大幅度提升時(shí)，會(huì)對(duì)二者的耦合協(xié)調(diào)性產(chǎn)生正向效應(yīng)，進(jìn)而通過(guò)內(nèi)生動(dòng)力促進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

1）黃河流域數(shù)字普惠金融發(fā)展迅速，2019 年數(shù)字普惠金融指數(shù)較2011 年顯著增大。

2）黃河流域各省（區(qū)）碳減排能力差異明顯，在研究時(shí)段內(nèi)中下游地區(qū)的碳減排能力相對(duì)較高且提升幅度較大，而上游地區(qū)碳減排能力相對(duì)較低且提升難度較大。

3）2011—2019 年黃河流域各?。▍^(qū)）數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)水平呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)，到2019 年陜西、山東、四川、河南、山西這5 個(gè)省達(dá)到高度協(xié)調(diào)等級(jí)，其他4 個(gè)?。▍^(qū)）達(dá)到較高協(xié)調(diào)等級(jí)，從流域整體上看耦合協(xié)調(diào)等級(jí)由2011 年的中度協(xié)調(diào)上升到2019 年的高度協(xié)調(diào)，從各區(qū)域看中下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平相對(duì)較高而上游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平相對(duì)較低。

4）黃河流域數(shù)字普惠金融和碳減排能力均存在不同程度的自我增強(qiáng)機(jī)制，其短期效應(yīng)較大、長(zhǎng)期效應(yīng)較?。粩?shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)碳減排能力的提高具有一定的推動(dòng)作用，兩子系統(tǒng)發(fā)展已初步存在協(xié)同性，但耦合協(xié)調(diào)性還需進(jìn)一步增強(qiáng)；碳減排能力對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展初期有一定抑制作用，隨著時(shí)間的推移其抑制作用逐漸減弱，并最終轉(zhuǎn)化為正向促進(jìn)作用但持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)。

3.2 建議

1）拓展數(shù)字普惠金融的覆蓋面，突破地理環(huán)境等因素的制約，推動(dòng)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快信息網(wǎng)絡(luò)、通信基站等設(shè)施改造升級(jí)，使青海、甘肅等省份能享受到更加便捷的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

2）堅(jiān)持“綠水青山就是金山銀山”的綠色發(fā)展理念。碳減排能力較高的黃河流域中下游地區(qū)應(yīng)提高能源利用效率，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，加大對(duì)綠色產(chǎn)業(yè)的支持力度，總結(jié)推廣生態(tài)文明建設(shè)試點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)，為碳減排提供動(dòng)力支持；碳減排能力較低的上游地區(qū)應(yīng)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，淘汰高能耗、高排放等落后產(chǎn)能，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向創(chuàng)新性特色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，因地制宜發(fā)揮資源稟賦優(yōu)勢(shì)，激發(fā)碳減排能力提升潛力。

3）加強(qiáng)區(qū)域交流合作和互聯(lián)互通，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。數(shù)字普惠金融與碳減排能力耦合協(xié)調(diào)度較高的省份（如四川、陜西、山東等），結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮輻射效應(yīng)，增強(qiáng)碳減排能力提升與數(shù)字普惠金融發(fā)展的協(xié)同性，進(jìn)一步完善數(shù)字普惠金融體系建設(shè)，打造更加便捷高效的金融服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)綠色資源的有效配置，助力低碳轉(zhuǎn)型目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)；耦合協(xié)調(diào)度相對(duì)較低的?。▍^(qū)）如青海、山西、內(nèi)蒙古等，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵(lì)發(fā)展數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)，解決金融服務(wù)“最后一公里”的難題，同時(shí)通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、技術(shù)創(chuàng)新等手段提高碳減排能力，發(fā)揮碳減排能力對(duì)數(shù)字普惠金融的正向促進(jìn)作用，增強(qiáng)兩子系統(tǒng)均衡發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，進(jìn)而提高耦合協(xié)調(diào)水平。