數(shù)字金融發(fā)展對我國綠色全要素生產(chǎn)率的影響

郭婭妮，舒安琪

（福建師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建福州 350108）

一、引言

我國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)步入了高質(zhì)量發(fā)展階段。與以往發(fā)展模式相比，高質(zhì)量發(fā)展更多地關(guān)注資源的優(yōu)化和保護(hù)。金融作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，也為促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供著重要?jiǎng)幽?。?jù)統(tǒng)計(jì)，到2020年年底，中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)39.2 萬億元（賽迪顧問數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)研究中心，2021）。隨著數(shù)字信息技術(shù)、人工智能等的快速發(fā)展，數(shù)字金融作為傳統(tǒng)金融的補(bǔ)充已滲透到經(jīng)濟(jì)的方方面面，與眾多領(lǐng)域深度融合，成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，有效推?dòng)經(jīng)濟(jì)增長模式從生產(chǎn)要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變。新時(shí)代下，探討數(shù)字金融對我國綠色全要素生產(chǎn)率（Global Trade Finance Program，GTFP）的作用，對于如何把握我國數(shù)字工業(yè)革命帶來的新機(jī)遇，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、綠色發(fā)展具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)增長

現(xiàn)有文獻(xiàn)大多以實(shí)際GDP 或?qū)嶋H人均GDP 作為經(jīng)濟(jì)增長的代理變量進(jìn)行相關(guān)研究。王永倉和溫濤（2020）、張蕊和余進(jìn)韜（2021）通過實(shí)證發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)增長有向正影響。Jiang 等（2021）得出了相同的結(jié)論，并通過異質(zhì)性分析證明，城市化率較低、物質(zhì)資本較低的中西部省份數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更為顯著。Miao（2020）指出，在疫情蔓延的今天，數(shù)字化能賦予貨幣部門更多的靈活性、韌性和執(zhí)行能力，提高數(shù)字金融應(yīng)對危機(jī)的能力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)、發(fā)展。

（二）關(guān)于數(shù)字金融與高質(zhì)量發(fā)展

騰磊和馬德功（2020）以多維度指標(biāo)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了我國高質(zhì)量發(fā)展綜合指數(shù)，并對其進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明數(shù)字金融可以通過促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新水平、協(xié)調(diào)發(fā)展等路徑，促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展。Ozili（2021）通過概念模型指出，數(shù)字金融為個(gè)人和企業(yè)提供了一個(gè)暢通、高效、無縫的渠道，為社會(huì)項(xiàng)目提供所需資金，能夠推動(dòng)綠色融資和社會(huì)融資，有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

（三）關(guān)于數(shù)字金融與全要素生產(chǎn)率

王旺（2021）對數(shù)字金融和全要素生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行了探討，并檢驗(yàn)政府監(jiān)管在其中所起的作用，結(jié)果表明數(shù)字金融能有效促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長，且在政府監(jiān)管力度更大的地區(qū)，其促進(jìn)作用更顯著。袁徽文（2021）認(rèn)為數(shù)字金融對全要素生產(chǎn)率有正向影響，同時(shí)證明了數(shù)字金融的三個(gè)維度均對全要素生產(chǎn)率有一定的促進(jìn)作用。

（四）關(guān)于數(shù)字金融與綠色全要素生產(chǎn)率

范欣和尹秋舒（2021）運(yùn)用分析，探討數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的作用，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融可以通過推動(dòng)區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新路徑，顯著促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的增長。田杰等（2021）認(rèn)為數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠通過改善要素扭曲，從而對綠色全要素生產(chǎn)率起到正向作用，且提升作用在東部地區(qū)更為顯著；與之相反，惠獻(xiàn)波（2021）認(rèn)為數(shù)字普惠金融對綠色全要素生產(chǎn)率的影響在欠發(fā)達(dá)地區(qū)更為顯著。Feng 等（2022）認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展對小規(guī)模企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新具有更積極的作用。

（五）關(guān)于金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率

王偉和孫芳城（2018）研究發(fā)現(xiàn)，單獨(dú)的環(huán)境規(guī)制或金融發(fā)展對綠色全要素生產(chǎn)率有利。倪瑛等（2020）也得出相同結(jié)論，并進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)目前環(huán)境規(guī)制和金融發(fā)展的組合模式阻礙了綠色全要素生產(chǎn)率水平的提高。徐璋勇和朱睿（2020）以中國西部地區(qū)為例，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能同時(shí)促進(jìn)綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的增長。張帆（2017）以構(gòu)建熊彼特內(nèi)生增長模型的方式，推導(dǎo)出金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率和綠色全要素生產(chǎn)率存在非線性影響，對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更大，且通過實(shí)證研究得以驗(yàn)證。Zhong 和Li（2020）基于SBM-DDF 的GML 指數(shù)方法和空間杜賓模型（SDM），證明了金融發(fā)展促進(jìn)了環(huán)境友好型創(chuàng)新和節(jié)能技術(shù)的引進(jìn)，導(dǎo)致能源消耗和污染物排放減少，從而使得中國省域金融發(fā)展能夠通過創(chuàng)新渠道促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率增長。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多聚焦研究傳統(tǒng)金融發(fā)展與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，未涉及順應(yīng)時(shí)代發(fā)展而興起的數(shù)字金融；或主要研究數(shù)字金融與實(shí)際GDP、全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，未包含新時(shí)代綠色發(fā)展的理念，可能高估數(shù)字金融對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)。目前，關(guān)于數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究，也集中在傳導(dǎo)機(jī)制上，認(rèn)為數(shù)字金融通過提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平、改善要素扭曲等途徑促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

基于此，本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型和門檻模型研究數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的線性與非線性影響，以及可能存在的區(qū)域異質(zhì)性。本文主要的貢獻(xiàn)包括：第一，從數(shù)字金融和綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展視角出發(fā)，探討金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，拓展了已有研究；第二，探究了數(shù)字金融及其三個(gè)衡量維度對綠色全要素生產(chǎn)率影響的區(qū)域異質(zhì)性，補(bǔ)充了已有文獻(xiàn)；第三，以研發(fā)投入、人力資本水平、制度環(huán)境作為門檻變量，探究了三者在數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的影響過程中所起的調(diào)節(jié)作用，豐富了數(shù)字金融與綠色全要素生產(chǎn)率的相關(guān)研究。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的影響

數(shù)字金融能夠緩解企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過程中的融資壓力。企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)往往周期長，資金投入大，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)而不愿為其融資。作為傳統(tǒng)金融的擴(kuò)展，數(shù)字金融能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)對融資公司進(jìn)行有效評估，促使資金供求達(dá)到精確的匹配，從而擴(kuò)展金融服務(wù)邊界、緩解融資約束，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)包容性增長。綠色產(chǎn)業(yè)一般具有先進(jìn)的環(huán)保技術(shù)，有著較高的技術(shù)要求以及資金需求，獲得數(shù)字金融的資金支持能促進(jìn)綠色產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增加綠色產(chǎn)出。數(shù)字金融發(fā)揮其便利的信貸功能和移動(dòng)支付功能，能夠促進(jìn)消費(fèi)規(guī)模的擴(kuò)大，且在一定程度上激勵(lì)生產(chǎn)者擴(kuò)大生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率。此外，數(shù)字化金融能夠盤活民間資本，有效引導(dǎo)資金投資到目前國家鼓勵(lì)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。由于信息不對稱等原因，綠色金融的發(fā)展受到一定限制。但數(shù)字金融能將人的行為與綠色交易等相聯(lián)系，且網(wǎng)絡(luò)信貸、數(shù)字支付等數(shù)字金融服務(wù)本身就具有綠色屬性，能有效推動(dòng)綠色發(fā)展。

基于上述分析，本文提出第一個(gè)假設(shè)。

H1：數(shù)字金融的發(fā)展能促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

（二）數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的非線性影響

研發(fā)投入，特別是對人工智能、大數(shù)據(jù)、信息技術(shù)等領(lǐng)域的研發(fā)投入能為數(shù)字金融的發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，拓寬數(shù)字金融覆蓋廣度，降低數(shù)字金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。金融科技的技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)突破是推動(dòng)數(shù)字金融發(fā)展的重要途徑。以數(shù)據(jù)和技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力的金融科技，通過技術(shù)手段降低金融服務(wù)門檻，能夠有效提高金融運(yùn)行效率。先進(jìn)的科技技術(shù)運(yùn)用到數(shù)字金融領(lǐng)域，能使數(shù)字金融更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，幫助解決數(shù)字金融發(fā)展中面臨的問題。不同的制度環(huán)境下，企業(yè)的行為及其貸款的難易程度不同，金融監(jiān)管力度也不相同。制度環(huán)境較差時(shí)，監(jiān)管強(qiáng)度相對較弱，金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)發(fā)放貸款所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)更大，一定程度降低了數(shù)字金融對融資約束的緩解能力。相反，良好的制度環(huán)境下，加強(qiáng)企業(yè)的信息披露等能減少企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱。完善的法律監(jiān)管與保護(hù)體系促使金融平臺(tái)合規(guī)健康發(fā)展，引導(dǎo)數(shù)字金融更好地服務(wù)于可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)業(yè)。人力資源是金融科技發(fā)展的重要基礎(chǔ)，如果人力資源匱乏，特別是金融領(lǐng)域人才短缺，將因無法有效處理金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)而帶來諸多問題。只有較高的人力資本水平才能滿足數(shù)字金融可持續(xù)發(fā)展的要求，使數(shù)字金融為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新動(dòng)能成為可能。易行健和周利（2018）指出，受教育程度越高的地區(qū)，數(shù)字金融對流動(dòng)性約束的緩解效應(yīng)越明顯。另外，家庭受教育程度越高，數(shù)字金融的使用概率會(huì)越大。當(dāng)人們擁有較高的文化程度和豐富的金融知識(shí)時(shí)，其有更高的概率會(huì)參與到金融市場中去，能一定程度上促進(jìn)當(dāng)?shù)亟鹑谑袌龅陌l(fā)展和數(shù)字金融的推廣運(yùn)用。因此，地區(qū)人力資本水平越高，數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用可能越強(qiáng)。

基于上述分析，本文提出第二個(gè)假設(shè)。

H2：在研發(fā)投入、制度環(huán)境、人力資本等方面，數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在門檻效應(yīng)。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

1.被解釋變量

綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）。Solow（1956）首次使用全要素生產(chǎn)率評價(jià)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加注重自然資源與環(huán)境保護(hù)，學(xué)者們提出，應(yīng)該在傳統(tǒng)的計(jì)算指標(biāo)基礎(chǔ)上加入能源、環(huán)境等約束條件。這種在原有基礎(chǔ)上考慮自然資源與環(huán)境的生產(chǎn)率被稱之為綠色全要素生產(chǎn)率。

多數(shù)學(xué)者基于Fukuyama 和Weber（2009）提出的非徑向、非角度的方向距離函數(shù)來測算綠色全要素生產(chǎn)率。在綠色全要素生產(chǎn)率衡量指標(biāo)的選取上，景維民和張璐（2014）在資本、勞動(dòng)、能源、GDP 等基礎(chǔ)上加入了非合意產(chǎn)出，使用二氧化硫、二氧化碳等指標(biāo)表示，李敏杰和王建（2019）使用環(huán)境污染綜合指數(shù)衡量非合意產(chǎn)出。黃慶華等（2020）則在研究中加入了水資源消耗、土地建成面積等投入性指標(biāo)。本文借鑒Fukuyama 和Weber（2009）的方法，建立基于SBM 方向距離函數(shù)的GML 指數(shù)模型，對中國30 個(gè)省份（不包括西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)）2011－2019年的綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算。測算中的投入與產(chǎn)出指標(biāo)包括：資本存量（億元）；能源消費(fèi)總量（萬噸）；各省年末就業(yè)人數(shù)（萬人）；地區(qū)GDP（億元）；CO2排放量（百萬噸）；工業(yè)SO2、廢水、一般工業(yè)固體廢棄物（萬噸）。其中，資本存量的計(jì)算采用永續(xù)盤存法，參考張軍等（2004）的做法，確定資產(chǎn)折舊率為9.6%，資本存量和地區(qū)生產(chǎn)總值調(diào)整為2000年不變價(jià)格。

先通過GML 模型測得各省t到t+1期的生產(chǎn)率指數(shù)（GML），再借鑒李斌等（2016）的做法，假設(shè)2010年的綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）為1，將歷年GML生產(chǎn)率指數(shù)累乘，逐步計(jì)算出各年的綠色全要素生產(chǎn)率。指數(shù)具體計(jì)算公式如下：

圖1 為中國分區(qū)域的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化趨勢圖。本文借鑒鄭強(qiáng)（2017）的做法，按照“新三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域”，將我國30 個(gè)省份（不包含西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)）劃分為沿海、內(nèi)陸、沿邊三個(gè)區(qū)域①沿海地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東10 個(gè)省份，內(nèi)陸地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏13 個(gè)省份，沿邊地區(qū)包括吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古、廣西、海南、云南、新疆7 個(gè)省份。。從圖1 可看出，沿海地區(qū)GTFP增長率高于全國平均水平；2014年以來各地區(qū)GTFP增長率均穩(wěn)步上升，且增長率差距逐步減??；就全國整體而言，2017年與2018年的GML指數(shù)增長顯著，這可能主要得益于新發(fā)展理念的提出，使得各地區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的過程中更注重環(huán)境資源的保護(hù)，追求綠色發(fā)展。

圖1 分地區(qū)GML 指數(shù)

2.解釋變量

數(shù)字金融（INDEX）。目前，學(xué)者普遍使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服共同推出的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字金融發(fā)展情況，本文也將其作為衡量我國數(shù)字金融發(fā)展程度的指標(biāo)。圖2 是2011－2019年分區(qū)域數(shù)字金融水平的變化趨勢圖②限于篇幅，數(shù)字普惠金融指數(shù)三個(gè)維度（數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度）的變化趨勢圖從略，作者備索。。近年來，各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平快速增長，2011年全國數(shù)字金融指數(shù)均值為40.797，到2019年該數(shù)值已達(dá)到324.732，增長近7 倍。沿海地區(qū)的數(shù)字金融水平，及其覆蓋廣度和使用深度均顯著高于其他地區(qū)，內(nèi)陸地區(qū)和沿邊地區(qū)各數(shù)據(jù)指標(biāo)均相差不大。

圖2 分地區(qū)數(shù)字金融指數(shù)

3.門檻變量

（1）研發(fā)投入（RD）。本文用地區(qū)R&D 內(nèi)部支出占GDP 的比值表示RD。

（2）人力資本（HUM）。本文根據(jù)我國學(xué)制特點(diǎn)和大多文獻(xiàn)的做法，用地區(qū)平均受教育年限表示HUM。計(jì)算公式是：平均受教育程度=（未受教育人數(shù) × 0 + 小學(xué)文化程度人數(shù) × 6 + 初中文化程度人數(shù) × 9 + 高中、中專文化程度人數(shù) × 12 + 大專及本科以上文化程度人數(shù) × 16）/6 歲以上人口總數(shù)。

（3）制度環(huán)境（INS）。本文采用王小魯?shù)龋?017）提出的市場化指數(shù)衡量地區(qū)制度環(huán)境，并參照俞紅海等（2010）的做法，通過歷年市場指數(shù)增長幅度的平均值推導(dǎo)出2017－2019年的INS數(shù)據(jù)。

4.控制變量

本文選取五個(gè)影響因素作為控制變量：（1）政府干預(yù)（GOV），由地區(qū)政府財(cái)政支出總額/GDP 計(jì)算得出；（2）外商直接投資（FDI），由地區(qū)實(shí)際利用外資額/GDP計(jì)算得出；（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（OIS），由地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的增加值/GDP 計(jì)算得出；（4）地區(qū)城鎮(zhèn)化水平（URB），由地區(qū)城鎮(zhèn)人口/總?cè)丝谟?jì)算得出；（5）對外貿(mào)易（MX），由地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總額/GDP 計(jì)算得出。

5.數(shù)據(jù)說明

本文采用我國30 個(gè)省市（不包括西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)）的2011－2019年的面板數(shù)據(jù)資料，數(shù)據(jù)來自《中國能源年鑒》《區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及Wind 數(shù)據(jù)庫，并且剔除了一些數(shù)據(jù)缺失的區(qū)域，實(shí)證結(jié)果由Stata14 軟件分析得出。

表1 是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)，可以看出，解釋變量數(shù)字金融（INDEX）的最小值為18.3300，最大值為410.2814，二者之間存在較大差距，說明我國數(shù)字金融的發(fā)展存在一定程度的區(qū)域異質(zhì)性。數(shù)字金融的三個(gè)維度中，數(shù)字化程度的標(biāo)準(zhǔn)差為118.0026，大于其他兩個(gè)維度，表明我國數(shù)字化程度的區(qū)域差異性大于其他兩個(gè)維度。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）模型設(shè)定

1.動(dòng)態(tài)面板模型

為驗(yàn)證假設(shè)H1，分析數(shù)字普惠金融對GTFP的影響，本文構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型，采用兩步GMM 估計(jì)方法對模型進(jìn)行估計(jì)。相比最小二乘等估計(jì)，系統(tǒng)GMM 估計(jì)允許隨機(jī)誤差項(xiàng)存在序列相關(guān)或異方差，不需要了解隨機(jī)誤差項(xiàng)的具體分布，能得到更為有效的估計(jì)結(jié)果。模型具體設(shè)定如下：

其中，GTFPi,t為i地區(qū)第t期的綠色全要素生產(chǎn)率，GTFPi,t-1為其滯后一期項(xiàng)；INDEXi,t表示數(shù)字金融，BREADTHi,t、DEPTHi,t 和DIGITi,t分別表示數(shù)字金融的三個(gè)維度即覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度；GOVi,t、MXi,t、FDIi,t、OISi,t 和URBi,t分別表示政府干預(yù)、對外貿(mào)易、外商直接投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化水平；εi,t是誤差項(xiàng)。

2.門檻回歸模型

為驗(yàn)證假設(shè)H2，明確研發(fā)投入、制度環(huán)境、人力資本在數(shù)字金融對GTFP影響中的調(diào)節(jié)作用，探究數(shù)字金融對GTFP的非線性影響，本文借鑒Hansen（1999）的方法，構(gòu)建如下面板門檻模型：

其中，RD為研發(fā)投入，INS為制度環(huán)境，HUM為人力資本，γ、I（·）分別表示門檻值、指示函數(shù)，ΣX為控制變量。

五、實(shí)證分析

（一）動(dòng)態(tài)面板回歸

回歸分析前進(jìn)行VIF 檢驗(yàn)，所選變數(shù)之間無多重共線性關(guān)系。表2 為利用系統(tǒng)GMM 方法對模型進(jìn)行估計(jì)的回歸結(jié)果。

表2 各列回歸結(jié)果中，兩個(gè)檢驗(yàn)均接受原假設(shè)，表明這幾個(gè)模型均不存在自相關(guān)，且工具變量有效。模型（1）中數(shù)字金融的系數(shù)為0.0520，且在5%的水平上顯著，表明數(shù)字金融發(fā)展水平每提高1%，會(huì)使GTFP增長0.052%，其原因可能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)金融相結(jié)合所發(fā)展形成的數(shù)字金融確實(shí)能通過其自身的特點(diǎn)彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融所存在的不足，利用其覆蓋廣、速度快等特點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，假設(shè)H1 得到驗(yàn)證。數(shù)字金融通過云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段有效緩解信息不對稱問題，精準(zhǔn)識(shí)別出具有創(chuàng)新潛力的投資項(xiàng)目，減少企業(yè)逆向選擇，從而提高資源配置效率。數(shù)字金融能通過數(shù)字平臺(tái)快速有效地連接金融產(chǎn)品服務(wù)雙方，使其快速建立起直接聯(lián)系，能擴(kuò)展金融服務(wù)邊界，合理引導(dǎo)資金向可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。其將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到普惠金融領(lǐng)域，能有效緩解中小企業(yè)的融資約束，并能通過自身存在的一定程度上的綠色屬性及其與綠色金融的協(xié)同發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展，從而提高整體GTFP水平。數(shù)字金融的三個(gè)維度均能有效促進(jìn)GTFP的提高，其中，使用深度的作用最顯著，覆蓋廣度和數(shù)字化程度的影響較弱。使用深度每增加1%時(shí)，GTFP就會(huì)增長0.0636%。使用深度體現(xiàn)了金融服務(wù)的多元性，數(shù)字金融使用深度越深，表明金融服務(wù)種類越豐富，能為企業(yè)提供更全面更高質(zhì)量的金融服務(wù)，緩解企業(yè)融資約束，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與創(chuàng)新。數(shù)字金融提供的信貸、保險(xiǎn)、支付、投資、信用等服務(wù)，使居民更加便利地享受金融服務(wù)，擴(kuò)大了居民的消費(fèi)規(guī)模與多樣性。多元化的消費(fèi)需求一定程度上促使企業(yè)加快技術(shù)創(chuàng)新，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)率，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

控制變量方面，政府干預(yù)和外商直接投資能正向促進(jìn)GTFP的提高，且結(jié)果顯著，這可能是因?yàn)橛糜诮逃?、技術(shù)研發(fā)等方面的財(cái)政支出能有效提高企業(yè)的生產(chǎn)率水平。同時(shí)，近年來，政府在環(huán)境保護(hù)、為綠色產(chǎn)業(yè)提供補(bǔ)貼優(yōu)惠等方面不斷加大投入力度，這些均能促進(jìn)綠色發(fā)展。隨著更加注重引進(jìn)外資的質(zhì)量，其帶來的先進(jìn)生產(chǎn)、環(huán)保技術(shù)、先進(jìn)產(chǎn)品等所產(chǎn)生的正向外溢效應(yīng)不斷增大，外資企業(yè)在不斷降低自身污染排放的同時(shí)，也能通過技術(shù)外溢、市場競爭效應(yīng)使國內(nèi)本土企業(yè)逐漸提高生產(chǎn)率，降低減污成本，從而促進(jìn)GTFP的提高。對外貿(mào)易對GTFP產(chǎn)生顯著負(fù)面影響，這可能是因?yàn)殡S著貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)張，一國可能需要更多的資源、要素投入。另外，我國長期出口初級(jí)產(chǎn)品和較低附加值的產(chǎn)品，這些均會(huì)在一定程度上導(dǎo)致能源消耗過多，并加重環(huán)境污染問題，這將給我國綠色全要素生產(chǎn)率帶來不利的影響。

（二）區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)數(shù)字金融對GTFP影響的區(qū)域差異，本文借鑒鄭強(qiáng)（2017）的做法，以沿海地區(qū)為參照，引入內(nèi)陸地區(qū)、沿邊地區(qū)兩個(gè)虛擬變量。其中，NlnINDEX、NlnDEPTH、Nln-BREADTH 和NlnDIGIT分別表示內(nèi)陸地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展水平、數(shù)字金融使用深度、數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字化程度。相對應(yīng)地，YlnINDEX、YlnDEPTH、Yln-BREADTH 和YlnDIGIT表示沿邊地區(qū)的相關(guān)指標(biāo)?；貧w結(jié)果如表3 所示，從中可以看出，數(shù)字金融對三個(gè)地區(qū)的GTFP均產(chǎn)生促進(jìn)作用，但對沿海地區(qū)的促進(jìn)作用更大。分維度來看，沿海地區(qū)數(shù)字金融的三個(gè)維度僅能顯著促進(jìn)GTFP的增長，內(nèi)陸地區(qū)的數(shù)字金融使用深度和數(shù)字化程度對GTFP起正向作用，數(shù)字金融覆蓋廣度對GTFP無明顯影響；沿邊地區(qū)只有數(shù)字金融使用深度能促進(jìn)GTFP增長，且系數(shù)為0.0145?？傮w而言，數(shù)字金融對GTFP的影響存在區(qū)域差異，這可能是因?yàn)閿?shù)字金融是近幾年數(shù)字技術(shù)在金融業(yè)發(fā)展的產(chǎn)物，其應(yīng)用廣度與深度還有很大空間，企業(yè)融資渠道大多仍然依靠傳統(tǒng)金融。沿海地區(qū)信息化基礎(chǔ)建設(shè)較完善，數(shù)字金融發(fā)展水平較高，創(chuàng)新要素聚集，制度環(huán)境較內(nèi)陸與沿邊地區(qū)更優(yōu)。與此對應(yīng)，內(nèi)陸與沿邊地區(qū)數(shù)字金融還不夠發(fā)達(dá)且未能與當(dāng)?shù)刭Y源稟賦、優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)有效融合，其互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施等不夠完善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的覆蓋程度也相對有限，導(dǎo)致內(nèi)陸和沿邊地區(qū)數(shù)字金融對GTFP的帶動(dòng)作用不及沿海地區(qū)，相關(guān)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，數(shù)字金融發(fā)展的包容性和普惠性水平還有很大的提升空間。

表3 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

（三）門檻回歸分析

1.門檻存在性檢驗(yàn)

本文以研發(fā)投入、制度環(huán)境、人力資本作為門檻變量，研究數(shù)字金融對GTFP的影響是否會(huì)受到這些變量的調(diào)節(jié)。本文先進(jìn)行門檻存在性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4 所示，可以看出，三個(gè)門檻變量均存在顯著的門檻效應(yīng)，即假設(shè)H2 成立。具體來看，數(shù)字金融對GTFP在10%水平上存在著基于研發(fā)投入的雙門檻效應(yīng)，在1%水平上存在著基于制度環(huán)境的雙門檻效應(yīng)。對于人力資本而言，僅有單一門檻值，其他門檻值的P 值均高于0.1，不能通過顯著性檢驗(yàn)。

表4 門檻存在性檢驗(yàn)

表5 列示了各變量的門檻值和置信區(qū)間，從中可以看出，30 個(gè)省份研發(fā)投入的均值只跨越了其第一重門檻值，而制度環(huán)境和人力資本的均值均未跨過其相應(yīng)的門檻值。

表5 門檻值與置信區(qū)間

2.門檻回歸結(jié)果分析

表6 是門檻回歸結(jié)果。由表6 模型（9）可以看出，當(dāng)研發(fā)投入未跨越第一重門檻時(shí)，數(shù)字金融對GTFP的影響系數(shù)為0.0023，且未通過顯著性檢驗(yàn)；研發(fā)投入水平在0.0145～0.0400 時(shí)，數(shù)字金融的系數(shù)為0.0233，且在5%水平上顯著；研發(fā)投入跨越第二重門檻后，數(shù)字金融對GTFP有顯著的促進(jìn)作用，系數(shù)為0.0524，且在1%水平上顯著。模型（10）表明，只有當(dāng)制度環(huán)境跨越了第二重門檻，數(shù)字金融才能對GTFP產(chǎn)生顯著的正向影響。模型（11）表明，只有當(dāng)人力資本水平跨越其單一門檻值后，數(shù)字金融才能顯著影響GTFP。根據(jù)該回歸結(jié)果可知，研發(fā)投入、制度環(huán)境、人力資本水平在數(shù)字金融影響GTFP的過程中均起到了重要的調(diào)節(jié)作用，并且只有當(dāng)三者達(dá)到一定發(fā)展水平后，數(shù)字金融才能顯著地促進(jìn)GTFP的增長。持續(xù)的科研投入推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)不斷革新升級(jí)，才能為數(shù)字金融發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，增強(qiáng)其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。金融監(jiān)管的及時(shí)介入，良好的制度環(huán)境有助于防范重大金融風(fēng)險(xiǎn)，矯正數(shù)字金融向其他領(lǐng)域過度擴(kuò)張，促進(jìn)金融平臺(tái)持續(xù)規(guī)范發(fā)展，引導(dǎo)數(shù)字金融更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。相關(guān)數(shù)據(jù)①限于篇幅，各省份研發(fā)投入數(shù)據(jù)從略，作者備索。表明，2019年沿邊地區(qū)7 個(gè)省市的研發(fā)投入水平均未跨過第一重門檻，對于制度環(huán)境水平，只有重慶、北京、江蘇、福建、上海、廣東、浙江和天津跨越了第二重門檻值。研發(fā)投入、制度環(huán)境等的區(qū)域差異一定程度上導(dǎo)致了數(shù)字金融對GTFP影響的區(qū)域異質(zhì)性。

表6 門檻回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用最小二乘估計(jì)、固定效應(yīng)模型分別對原數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，以及對被解釋變量GTFP按照上下1%縮尾處理后重新使用兩步系統(tǒng)GMM 進(jìn)行回歸，結(jié)果見表7。可以看出，各模型中數(shù)字金融的回歸系數(shù)雖有所差別，但均顯著為正，說明原模型的估計(jì)是有效的。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用系統(tǒng)GMM 模型和門檻模型研究了數(shù)字金融對我國綠色全要素生產(chǎn)率的影響，得出了如下結(jié)論：

第一，金融作為推動(dòng)綠色發(fā)展的重要力量，其新的表現(xiàn)形式——數(shù)字金融，能顯著促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。數(shù)字金融的三個(gè)維度對綠色全要素生產(chǎn)率都存在著影響，其中以數(shù)字金融使用深度的影響最為突出。

第二，數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在著區(qū)域差異，沿海地區(qū)的正向促進(jìn)作用大于內(nèi)陸與沿邊地區(qū)。三個(gè)地區(qū)的數(shù)字金融使用深度均能顯著促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高；沿海地區(qū)的數(shù)字金融覆蓋廣度能促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率水平提高，內(nèi)陸與沿邊地區(qū)數(shù)字金融覆蓋廣度的作用不顯著；沿海與內(nèi)陸地區(qū)的數(shù)字化程度能有效促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率，沿邊地區(qū)的數(shù)字化程度對綠色全要素生產(chǎn)率無顯著影響。

第三，數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在基于研發(fā)投入和制度環(huán)境的雙重門檻效應(yīng)，只有當(dāng)研發(fā)投入或制度環(huán)境跨越第二重門檻值后，數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率才起到顯著的正向作用；同時(shí)，數(shù)字金融對綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在基于人力資本的單一門檻效應(yīng)，其正向促進(jìn)作用只有在超過門檻值之后才能顯著發(fā)揮。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

第一，加快發(fā)展數(shù)字金融業(yè)務(wù)，使其更加豐富，更加全面。政府應(yīng)致力于提高數(shù)字金融發(fā)展質(zhì)量，繼續(xù)金融創(chuàng)新，提升金融服務(wù)廣度與效率、普惠性與精準(zhǔn)度。推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)不斷革新升級(jí)，增強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，為數(shù)字金融發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。數(shù)字金融的發(fā)展需要以網(wǎng)絡(luò)設(shè)施為載體，應(yīng)加大互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施投入力度，拓寬數(shù)字金融服務(wù)邊界，特別是傳統(tǒng)金融很難覆蓋到的偏遠(yuǎn)地區(qū)，提高主體觸達(dá)率。

第二，推動(dòng)數(shù)字金融與綠色金融同向而行，融合發(fā)展。有關(guān)部門應(yīng)有針對性地降低融資門檻，為綠色產(chǎn)業(yè)和符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向、能在未來創(chuàng)造極大產(chǎn)能的企業(yè)創(chuàng)造更多融資機(jī)會(huì)，降低融資成本，不斷提升數(shù)字金融的包容性和普惠性。制定相關(guān)政策，鼓勵(lì)創(chuàng)新型人才加入金融科技產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)數(shù)字金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，助力綠色發(fā)展。

第三，根據(jù)不同地區(qū)的要素稟賦以及發(fā)展差異，有針對性地拓展數(shù)字金融相關(guān)業(yè)務(wù)。相關(guān)金融政策應(yīng)向內(nèi)陸與沿邊地區(qū)傾斜，促使金融資源向這些地區(qū)流動(dòng)，使其釋放出后發(fā)優(yōu)勢。建設(shè)地區(qū)間合作平臺(tái)，加大欠發(fā)達(dá)地區(qū)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷提升互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，消除地區(qū)間的數(shù)字鴻溝。加大文化教育力度，向農(nóng)村地區(qū)人民普及數(shù)字金融相關(guān)知識(shí)，讓數(shù)字金融助力區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展。

第四，完善數(shù)字金融發(fā)展的制度環(huán)境與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系，培育自由規(guī)范的營商環(huán)境，激發(fā)企業(yè)家精神。國家應(yīng)對金融科技企業(yè)以及數(shù)字金融相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行稅費(fèi)補(bǔ)貼與減免，營造良好的政策環(huán)境，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)成為推動(dòng)綠色發(fā)展的重要力量。加強(qiáng)數(shù)字金融監(jiān)管力度，提高金融監(jiān)管工作效能，防止數(shù)字金融無序發(fā)展、杠桿率加劇等情形出現(xiàn)。