數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的異質(zhì)賦能效應
——基于時空異質(zhì)性視角的經(jīng)驗分析

王利曉，韓先鋒

（西安翻譯學院，陜西 西安 710105）

一、引言

目前，綠色技術創(chuàng)新已然成為中國搶占全球新一輪工業(yè)革命制高點的重要戰(zhàn)略舉措。如何有效提升綠色技術創(chuàng)新水平是政府和學界共同關注的重要命題。然而，不同于一般技術創(chuàng)新，綠色技術創(chuàng)新要兼顧環(huán)保和創(chuàng)新的雙重要求，更容易受到高技術標準、高融資成本、高資金投入和高風險性等多重因素干擾。這意味著，僅依靠創(chuàng)新主體有限的資金投入難以有效滿足綠色技術創(chuàng)新活動的現(xiàn)實需求，需要更多來自政府和金融市場的資本支持。國家發(fā)改委、科技部發(fā)布的《關于構(gòu)建市場導向的綠色技術創(chuàng)新體系的指導意見》明確提出，要積極開展金融創(chuàng)新，把綠色技術創(chuàng)新作為優(yōu)先支持領域。這為借助數(shù)字金融等金融創(chuàng)新手段加速賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展提出了新命題，但已有研究多聚集于探討傳統(tǒng)金融與區(qū)域綠色創(chuàng)新的關聯(lián)性，鮮少關注數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的影響。特別是，幾乎未有文獻對數(shù)字金融賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新的時空特征、差異及其調(diào)節(jié)機制等一系列問題進行解析。因此，如何準確評估數(shù)字金融能否為區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展賦能這一現(xiàn)實問題，就具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有關于區(qū)域綠色創(chuàng)新的研究主要體現(xiàn)為以下兩方面：一是聚集于綠色創(chuàng)新水平的測算及評價。Zhang等[1]采用綠色專利的單一指標來衡量綠色創(chuàng)新水平，韓先鋒等[2]基于投入產(chǎn)出角度對綠色創(chuàng)新水平進行了估算，均證實了中國綠色創(chuàng)新水平不高，存在較大的提升空間；二是側(cè)重于綠色創(chuàng)新的影響因素識別。國內(nèi)外學者主要從財政支持、環(huán)境規(guī)制和外商直接投資等維度探究了如何促進綠色創(chuàng)新，關于數(shù)字金融能否為區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展賦能的相關研究才剛剛起步。尹飛霄[3]基于空間關聯(lián)視角印證了數(shù)字金融對綠色創(chuàng)新具有積極作用，卻忽視了數(shù)字金融為綠色創(chuàng)新發(fā)展帶來的時空異質(zhì)沖擊現(xiàn)象。與文章研究最為相關的文獻主要集中于分析數(shù)字金融對區(qū)域創(chuàng)新的影響。部分學者認為，數(shù)字金融不僅會對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生直接促進影響[4]，還能通過緩解外部融資約束[5]、完善基礎設施建設[6]、提高市場化水平[7]、優(yōu)化金融資源配置[8]和促進產(chǎn)業(yè)升級[9]等渠道促進區(qū)域創(chuàng)新。也有學者對數(shù)字金融影響區(qū)域創(chuàng)新的異質(zhì)性問題進行了探索，徐子堯等[10]發(fā)現(xiàn)了數(shù)字金融對中西部地區(qū)創(chuàng)新能力的促進效應強于東部地區(qū)，而汪亞楠等[11]、鄒輝文和黃友[12]則得出了完全相反的結(jié)論，認為數(shù)字金融對區(qū)域創(chuàng)新的驅(qū)動效應具有“東強西弱”的非均衡性特征。

與以往研究不同，文章的主要創(chuàng)新性體現(xiàn)為：一方面，嘗試把數(shù)字金融這一宏觀新因素納入?yún)^(qū)域綠色創(chuàng)新水平提升的分析框架，探討數(shù)字金融能否為區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展賦能以及如何更好地賦能，有利于從金融創(chuàng)新視角進一步拓展區(qū)域綠色創(chuàng)新的研究邊界；另一方面，基于時空異質(zhì)性視角，揭示數(shù)字金融賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展的時空特征、調(diào)節(jié)機制及其差異化特征，以期為“十四五”時期中國因地制宜、因時制宜地加快數(shù)字金融與區(qū)域綠色創(chuàng)新的融合發(fā)展提供啟示。

二、研究設計

1.作用機理分析

數(shù)字金融是傳統(tǒng)金融服務業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術深度融合發(fā)展的一種新型技術驅(qū)動型金融創(chuàng)新[13]。綠色技術創(chuàng)新作為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的重要活動形式，其對金融機構(gòu)的資本支持具有很強的依賴性，從而不可避免地會與數(shù)字金融發(fā)生密切關聯(lián)。由于數(shù)字金融具有典型的網(wǎng)絡性和普惠性特征，使其天然具有“門檻低、速度快、覆蓋廣”等優(yōu)勢[14]，可有效彌補傳統(tǒng)金融服務的先天不足，并能更好地為區(qū)域綠色創(chuàng)新活動賦能。從時空角度看，數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的賦能機制具體表現(xiàn)為，在新一代信息技術加持下，數(shù)字金融能在短期內(nèi)輕易打破創(chuàng)新信息傳遞的時空限制，既能為決策者精準提供更多的投融資決策信息[15]，又可快速、高效地破解區(qū)域綠色創(chuàng)新的融資約束，從而通過加速推動金融資源向綠色創(chuàng)新領域集聚、降低綠色創(chuàng)新成本、增大綠色創(chuàng)新投入等渠道[16]，最終促進綠色創(chuàng)新發(fā)展。隨著數(shù)字金融與區(qū)域綠色創(chuàng)新融合的深入，數(shù)字金融賦能綠色創(chuàng)新發(fā)展的廣度和深度均會持續(xù)增強，使得越來越多的綠色創(chuàng)新領域均能獲取更低成本和更高效率的數(shù)字金融賦能紅利，這既可持續(xù)激發(fā)創(chuàng)新主體開展綠色創(chuàng)新活動的積極性，也能在較大程度上優(yōu)化綠色創(chuàng)新方式方法、促進綠色創(chuàng)新資源配置以及完善綠色創(chuàng)新基礎設施建設，從而進一步促使數(shù)字金融在長期內(nèi)爆發(fā)出更為強勁的綠色創(chuàng)新賦能效應。同時，由于中國各省份的數(shù)字資源稟賦、基礎設施水平和市場環(huán)境等差異巨大，導致各地區(qū)的數(shù)字金融和綠色創(chuàng)新均存在明顯不同[17]，且這種差異始終在動態(tài)變化，致使不同地理空間上數(shù)字金融對綠色創(chuàng)新的影響效應始終是有差異的。隨著時間的推移，數(shù)字金融賦能綠色創(chuàng)新發(fā)展的空間差異特征亦在持續(xù)演化，最終表現(xiàn)出了數(shù)字金融在不同時段、不同空間的時空異質(zhì)賦能機制。數(shù)字金融與區(qū)域綠色創(chuàng)新的融合是一個較為復雜的系統(tǒng)工程，既涉及多個體、多元素、多層面，又存在高度不可預測性、動態(tài)性和不確定性，從而致使充足的創(chuàng)新資本投入往往只是驅(qū)動區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展的必要而非充分條件，還需要外部相關環(huán)境因素的調(diào)節(jié)約束。也就是說，數(shù)字金融賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展需要良好的環(huán)境條件作為支撐，只有在外部環(huán)境適宜的時段和地區(qū)，才能真正有效發(fā)揮出數(shù)字金融賦能的綠色創(chuàng)新效果。因此，數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的作用過程還存在一定的時空異質(zhì)調(diào)節(jié)特征。

2.計量模型設定

為了深入揭示數(shù)字金融影響區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展的時空異質(zhì)現(xiàn)象，文章構(gòu)建數(shù)字金融賦能的長期均衡面板數(shù)據(jù)模型：

式(1)中，GINit表示i省份t時期的綠色創(chuàng)新水平，DIFit表示i省份t時期的數(shù)字金融發(fā)展水平。εit為隨機擾動項，i為各省份編號，t為時間跨度。α為截距項，參數(shù)β反映了數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的賦能效應和方向。當變量服從面板單位根過程且εit～I(0)時，即為面板協(xié)整模型。

在長期模型(1)的基礎上，文章進一步引入長期均衡關系模型產(chǎn)生的殘差序列ECMit，以考察數(shù)字金融賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新的短期波動效應，建立如下一階差分誤差修正模型(PVECM)：

式(2)中，Δ表示一階差分，其用來反映短期波動的沖擊特征。根據(jù)式(2)，區(qū)域綠色創(chuàng)新水平的變動可以分解為兩部分：一是綠色創(chuàng)新偏離長期均衡的影響，二是數(shù)字金融對綠色創(chuàng)新的短期波動影響。ζ值表示誤差修正系數(shù)，系數(shù)大小反映了對偏離長期均衡的調(diào)整水平。當拒絕ζ為零的原假設時，存在誤差修正機制，表明數(shù)字金融與區(qū)域綠色創(chuàng)新之間的長期均衡關系是穩(wěn)定的。在接受ω為零的原假設時，數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新不具有短期波動影響，反之則反。

3.數(shù)據(jù)與變量說明

文章以2011—2018年為研究時段，考慮到西藏和港、澳、臺地區(qū)存在較為明顯的數(shù)據(jù)缺失，最終采用中國30省份作為研究樣本。文章研究的基礎數(shù)據(jù)主要來自《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》、國家知識產(chǎn)權局中國專利公布公告網(wǎng)（http://epub.sipo.gov.cn）、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國互聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)計公報》。相關變量具體設定如下：

區(qū)域綠色創(chuàng)新水平(GIN)。參照韓先鋒等[2]的做法，基于效率角度且采用超越對數(shù)型SFA模型來核算區(qū)域綠色創(chuàng)新水平。對于綠色創(chuàng)新的投入指標，選取R&D人員全時當量和R&D經(jīng)費內(nèi)部支出額來分別衡量區(qū)域綠色創(chuàng)新的人力和資本投入；對于綠色創(chuàng)新的產(chǎn)出指標，選取綠色專利授權量來衡量區(qū)域綠色創(chuàng)新產(chǎn)出。

數(shù)字金融(DIF)。選取北京大學研制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來反映數(shù)字金融發(fā)展水平。為進一步揭示數(shù)字金融賦能的渠道差異，選取分維度指數(shù)：覆蓋廣度指數(shù)(DIFC)，指支付寶綁定銀行卡的用戶比例和支付寶賬戶的覆蓋率；使用深度指數(shù)(DIFD)，指實際使用互聯(lián)網(wǎng)金融服務的情況及頻率；數(shù)字支持服務程度指數(shù)(DIGS)，側(cè)重考察地區(qū)數(shù)字金融的便利性和效率。為盡可能消除異方差，文章對上述指標進行對數(shù)化處理。

其他變量。進一步選取互聯(lián)網(wǎng)普及率、城市化水平和政府研發(fā)資助等與區(qū)域綠色創(chuàng)新關聯(lián)性較高的環(huán)境因素，分別考察它們和數(shù)字金融的交互賦能效應。對于互聯(lián)網(wǎng)普及率(INT)，使用各省份年末常住人口中互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)占比來表征。對于城市化水平(URB)，采用各省份年末城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎祦矸从?。政府R&D資助(GOV)，選擇各省份研發(fā)經(jīng)費支出中政府資金的占比來反映。

三、實證結(jié)果及分析

1.數(shù)字金融長期賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新的空間差異分析

為盡可能地克服偽回歸現(xiàn)象，且確保模型估計結(jié)果的有效性，實證前需要對面板數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗。這里選取Pedroni的面板協(xié)整技術證實了前文設定的面板數(shù)據(jù)模型和誤差修正模型是合理的。在此基礎上，文章采用EGLS方法對DIF與GIN的固定效應變系數(shù)模型進行估計，以期能較好地消除序列相關和異方差的不良影響，基于式(1)基本模型的估計方程見模型(3)，相應的回歸結(jié)果見表1。

基于式(3)和表1的估計可知，長期模型的擬合優(yōu)度水平較高，且總體上具有顯著的線性關系。所有省份DIF變量均顯著地通過了不同水平的t統(tǒng)計檢驗，證實了數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新具有顯著的長期影響。上式中截距項反映了各省份樣本之間存在的差異，DIF變量系數(shù)β反映了數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的具體賦能效應。

由表1可知，數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的長期驅(qū)動影響，且這種賦能效應存在明顯的空間差異特征。具體體現(xiàn)在：第一，上海、北京、天津和福建等省份截距項較大，說明上述發(fā)達省份的綠色創(chuàng)新水平在較大程度上會受到數(shù)字金融之外的綜合因素影響；第二，北京、廣東、浙江等省份賦能系數(shù)都在0.100以上，這些省份主要集中于東部地區(qū)，說明相較于中西部地區(qū)，數(shù)字金融對東部發(fā)達省份綠色創(chuàng)新的長期驅(qū)動效應更為明顯；第三，青海、內(nèi)蒙古、貴州等省份數(shù)字金融賦能系數(shù)較小，說明相對于其他省份而言，上述省份數(shù)字金融對綠色創(chuàng)新的長期驅(qū)動效應較為有限；第四，河北、遼寧、黑龍江等省份的數(shù)字金融賦能效果處于中等水平?？傮w來看，全國、東部、中部和西部地區(qū)數(shù)字金融賦能的平均彈性系數(shù)分別為0.084、0.106、0.077和0.067，即數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的影響存在顯著的“東高西低、兩極分化”差異化特征。

表1 數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新長期影響的總體特征和結(jié)構(gòu)特征

為解析數(shù)字金融長期賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新的渠道差異，這里從數(shù)字金融覆蓋廣度(DIFC)、使用深度(DIFD)、數(shù)字支持服務程度(DIGS)三個維度做進一步考察，相應地固定效應變系數(shù)模型的估計結(jié)果如模型(4)～(6)所示：

基于上述三個維度的估計結(jié)果見表2?？傮w來看，數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度賦能的平均彈性水平分別為0.081、0.093和0.068，表明數(shù)字金融使用深度的賦能效果最為明顯，覆蓋廣度作用次之，數(shù)字支持服務程度的貢獻最小。進一步發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的三個維度的長期賦能效果均存在顯著空間差異，具體表現(xiàn)為：第一，覆蓋廣度賦能效果排名前三位的省份依次是北京、上海和浙江，使用深度賦能效果排名前三位的省份分別是廣東、江蘇和浙江，數(shù)字支持服務程度賦能效果排名前三位的省份依次為廣東、黑龍江和陜西；第二，內(nèi)蒙古、江蘇、安徽等省份分維度數(shù)字金融的賦能特征與全國層面基本一致。河北、江西、河南等省份數(shù)字金融賦能效果表現(xiàn)為“使用深度＞數(shù)字支持服務程度＞覆蓋廣度”，北京、天津、遼寧等省份數(shù)字金融的賦能效果呈現(xiàn)出“覆蓋廣度＞使用深度＞數(shù)字支持服務程度”；第三，從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度的平均彈性水平分別為0.114、0.113和0.068，中部地區(qū)平均彈性水平分別為0.067、0.092和0.071，西部地區(qū)平均彈性水平分別為0.057、0.075和0.067，表明東部地區(qū)數(shù)字金融的賦能特征總體表現(xiàn)為“覆蓋廣度＞使用深度＞數(shù)字支持服務程度”，中西部地區(qū)數(shù)字金融的賦能特征總體表現(xiàn)為“使用深度＞數(shù)字支持服務程度＞覆蓋廣度”。從作用渠道看，數(shù)字金融覆蓋廣度既是加快東部地區(qū)省份綠色創(chuàng)新發(fā)展的首動力，又是中西部地區(qū)省份提升綠色創(chuàng)新水平的“短板”。這意味著，縮小數(shù)字金融覆蓋廣度的差距將是破解區(qū)域綠色創(chuàng)新不平衡現(xiàn)象的重要抓手，也從側(cè)面印證了中西部地區(qū)加快數(shù)字金融基礎設施建設、補齊數(shù)字金融覆蓋廣度賦能“短板”的必要性。

表2 數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新影響的異質(zhì)交互賦能效應

這里進一步從互聯(lián)網(wǎng)普及、城市化水平和政府研發(fā)資助三重維度分別考察數(shù)字金融賦能綠色創(chuàng)新的異質(zhì)交互效應，具體估計方程如模型(7)～(9)所示：

模型(7)～(9)中，φ、?和π依次表示各省份數(shù)字金融分別與互聯(lián)網(wǎng)普及、城市化水平和政府研發(fā)資助交互項的彈性系數(shù)，反映了數(shù)字金融與上述因素融合對區(qū)域綠色創(chuàng)新的交互賦能效應，估計結(jié)果見表2。

基于表2可知：數(shù)字金融與互聯(lián)網(wǎng)普及、城市化和政府研發(fā)資助交互變量的平均彈性系數(shù)水平分別為0.102、0.119和0.208，均明顯大于表1中數(shù)字金融彈性系數(shù)的平均水平，表明數(shù)字金融與互聯(lián)網(wǎng)普及、城市化和政府研發(fā)資助等環(huán)境因素的融合有助于強化數(shù)字金融的綠色創(chuàng)新效應，且數(shù)字金融與政府研發(fā)資助的交互賦能效果最為明顯，與城市化水平和互聯(lián)網(wǎng)普及的交互賦能效果相對較小。同時，數(shù)字金融的交互賦能效應也存在顯著的空間差異，具體表現(xiàn)：第一，在上述政策因素的作用下，北京、天津等省份通過積極加快互聯(lián)網(wǎng)普及和城市化進程、加強政府研發(fā)資助強度，均有助于更大限度地激發(fā)數(shù)字金融對綠色創(chuàng)新的積極影響；第二，廣東數(shù)字金融與互聯(lián)網(wǎng)普及融合對綠色創(chuàng)新的積極影響有所弱化，海南、浙江、江蘇和安徽等省份數(shù)字金融與政府研發(fā)資助融合亦會對提升綠色創(chuàng)新水平產(chǎn)生弱化效果，在江西和河南等少數(shù)省份甚至還出現(xiàn)了負面影響；第三，對北京、上海、廣東等省份而言，政府研發(fā)資助對數(shù)字金融賦能綠色創(chuàng)新的助力效果最為明顯。對黑龍江、浙江和安徽等省份而言，注重與城市化融合將更有利于提升數(shù)字金融賦能的綠色創(chuàng)新效應，而江蘇等個別省份注重通過數(shù)字金融與互聯(lián)網(wǎng)普及融合，將對綠色創(chuàng)新產(chǎn)生更為強勁的賦能效果。

總體看來，數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新賦能紅利的有效釋放，還不能忽視互聯(lián)網(wǎng)普及、城市化和政府研發(fā)資助等其他因素的協(xié)同和調(diào)節(jié)，各省份應科學選擇最優(yōu)的政策組合策略，以實現(xiàn)最大限度地釋放數(shù)字金融賦能的綠色創(chuàng)新紅利。

2.數(shù)字金融短期賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新的空間波動特征分析

為了進一步解析數(shù)字金融短期賦能綠色創(chuàng)新的潛在空間差異現(xiàn)象，這里通過引入長期均衡關系模型(3)產(chǎn)生的殘差序列到模型(2)進行再估計，對一階差分誤差修正模型(PVECM)的估計結(jié)果見表3。

表3 數(shù)字金融與區(qū)域綠色創(chuàng)新的面板誤差修正模型估計結(jié)果

由表3可知，所有省份的誤差修正項系數(shù)均顯著為負，表明觸發(fā)了誤差修正機制，說明在短期內(nèi)數(shù)字金融和區(qū)域綠色創(chuàng)新之間的關系可能會偏離長期均衡水平，但由于誤差修正機制存在，二者之間由短期偏離向長期均衡的調(diào)整速度較快。另外，各省份綠色創(chuàng)新水平提升的速度存異，誤差修正因子ECMi,t-1的調(diào)整力度也存在差異，比如：北京、江蘇、廣東等經(jīng)濟發(fā)達的東部省份調(diào)整幅度較大，而青海、內(nèi)蒙古、江西等經(jīng)濟欠發(fā)達的中西部省份調(diào)整幅度較小，說明發(fā)達地區(qū)數(shù)字金融賦能短期波動對偏離長期均衡的調(diào)整速度要快于經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)。進一步發(fā)現(xiàn)，所有省份的綠色創(chuàng)新ΔGIN系數(shù)均顯著為正，說明短期內(nèi)加快數(shù)字金融發(fā)展有利于促進區(qū)域綠色創(chuàng)新。基于表3不難發(fā)現(xiàn)：第一，北京、天津、上海等7省份數(shù)字金融水平的增長率每增加1%時，相應的綠色創(chuàng)新水平增長率將增加的比例均會大于0.05%；第二，河北、山西、遼寧等15省份數(shù)字金融對綠色創(chuàng)新水平的短期賦能效應處于中位水平；第三，內(nèi)蒙古、吉林、江西等8省份數(shù)字金融的短期賦能效果相對有限。分區(qū)域來看，東部、中部和西部地區(qū)數(shù)字金融短期賦能的平均彈性系數(shù)水平分別為0.052、0.034和0.029。這意味著，數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的短期賦能效應亦表現(xiàn)出自東向西依次減弱的階梯型分布特征。

表4從三個重維度展示了數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新短期賦能效應的來源分解。不難發(fā)現(xiàn)，不同維度的數(shù)字金融分指標對區(qū)域綠色創(chuàng)新的短期影響亦存在顯著空間差異。具體表現(xiàn)為：第一，浙江、北京、上海等東部省份數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度的短期賦能效應均較為明顯，而黑龍江、陜西和河南等省份數(shù)字支持服務程度具有相對明顯的賦能效果；第二，全國層面上，數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度短期賦能的平均彈性系數(shù)分別為0.041、0.039和0.027，即數(shù)字金融覆蓋廣度的短期賦能效應最為明顯，數(shù)字金融使用深度次之，數(shù)字支持服務程度最弱；第三，從東部、中部和西部三大地區(qū)層面看，數(shù)字金融覆蓋廣度短期賦能的平均彈性系數(shù)分別為0.064、0.047和0.027，使用深度短期賦能的平均彈性系數(shù)分別為0.030、0.037和0.028，數(shù)字支持服務程度短期賦能的平均彈性系數(shù)分別為0.025、0.030和0.026?？芍?，東部地區(qū)數(shù)字金融短期賦能的主要動力在于數(shù)字金融覆蓋廣度，而數(shù)字金融使用深度和數(shù)字支持服務程度的作用則相對較弱。中、西部地區(qū)數(shù)字金融短期賦能的主要動力來源依次為數(shù)字金融使用深度、數(shù)字金融支持服務程度和數(shù)字金融覆蓋廣度。

表4 數(shù)字金融子維度與區(qū)域綠色創(chuàng)新的面板誤差修正模型估計結(jié)果

基于數(shù)字金融賦能的長短期效應比較發(fā)現(xiàn)，所有省份數(shù)字金融均對綠色創(chuàng)新賦能的長期效應強于短期效應，且不論是長期或短期內(nèi)，東部地區(qū)均能從數(shù)字金融發(fā)展過程中獲取更多的綠色創(chuàng)新紅利；基于數(shù)字金融分維度賦能的長短期效應比較發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支付服務程度均對區(qū)域綠色創(chuàng)新的長期驅(qū)動效應大于短期；第二，全國層面上數(shù)字金融的長期賦能效應發(fā)揮最依賴于使用深度，而短期內(nèi)數(shù)字金融對綠色創(chuàng)新的驅(qū)動則更為依靠覆蓋廣度；第三，從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)數(shù)字金融的長短期賦能效果更多依賴于數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度，而中西部地區(qū)數(shù)字金融的長短期賦能效果發(fā)揮則更多受到來自數(shù)字金融使用深度的沖擊。

四、結(jié)論與政策建議

文章從時空異質(zhì)性視角探究了數(shù)字金融能否為區(qū)域綠色創(chuàng)新賦能的相關問題。主要研究結(jié)論是：第一，數(shù)字金融始終顯著有利于區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展，但存在明顯的時空異質(zhì)性特征，長期內(nèi)數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的賦能效果會更為明顯，東部地區(qū)將能從數(shù)字金融發(fā)展中獲取更多的綠色創(chuàng)新紅利；第二，互聯(lián)網(wǎng)普及、城市化和政府研發(fā)資助等因素的融合，有助于強化數(shù)字金融對區(qū)域綠色創(chuàng)新的長期賦能效果，且政府研發(fā)資助的作用最為明顯、城市化和互聯(lián)網(wǎng)普及的貢獻相對較弱，但上述協(xié)同效應亦存在明顯的空間異質(zhì)性特征；第三，數(shù)字金融賦能區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展的時空效應存在顯著的渠道差異，表現(xiàn)為數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度是造成時空差異現(xiàn)象的重要來源渠道，數(shù)字支持服務程度的貢獻相對較小。

文章基于時空異質(zhì)性視角為中國推動數(shù)字金融與區(qū)域綠色創(chuàng)新的融合發(fā)展提供了經(jīng)驗證據(jù)，也為相關部門進一步深化金融體制改革、增強金融創(chuàng)新效果提供了有益思考?；诖?，文章提出以下政策建議：第一，政府應基于短期和長遠通盤考量，持續(xù)加強數(shù)字金融基礎設施建設，注重實施長期性、延續(xù)性和多層次的數(shù)字金融指導政策。東部地區(qū)應持續(xù)發(fā)揮數(shù)字金融與綠色創(chuàng)新發(fā)展的“先天優(yōu)勢”，進一步釋放數(shù)字金融賦能綠色創(chuàng)新發(fā)展的溢出紅利。中西部地區(qū)則應在注重加強數(shù)字金融基礎設施、吸引數(shù)字金融要素集聚和強化金融創(chuàng)新政策引導等方面下功夫，以從根本上清除數(shù)字金融支持區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展的障礙；第二，要營造良好的數(shù)字金融賦能環(huán)境，重視加大政府研發(fā)資助強度，加快互聯(lián)網(wǎng)普及和城市化進程對強化數(shù)字金融賦能的多重疊加效果，總體應選擇實施以政府研發(fā)資助為代表的創(chuàng)新內(nèi)環(huán)境融合為主、互聯(lián)網(wǎng)普及和城市化為代表的創(chuàng)新外環(huán)境因素融合為輔的組合策略，但對于政府研發(fā)資助和數(shù)字金融交互效應存在弱化、甚至負面沖擊的個別省份，尤要因地制宜、因時制宜地選擇合適的數(shù)字金融組合策略；第三，時間維度上，政府應更加注重提升數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度，積極拓寬數(shù)字金融賦能渠道，促使其能在更廣范圍內(nèi)、更高層次上和更多領域內(nèi)為區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展注入新動力，積極發(fā)揮二者在長短期內(nèi)的潛在賦能效果。空間維度上，東部地區(qū)省份應首要關注數(shù)字金融覆蓋廣度對綠色創(chuàng)新的積極影響，而中西部地區(qū)則要重點發(fā)揮數(shù)字金融使用深度對綠色創(chuàng)新的積極作用，從而最大限度地釋放數(shù)字金融賦能的綠色創(chuàng)新紅利。