數(shù)字金融促進了中國綠色高質(zhì)量發(fā)展嗎？

陸鳳芝，王群勇，李仲武

（1. 安徽大學大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學院，安徽 合肥 230601； 2. 安徽大學數(shù)據(jù)融合與開發(fā)應用中心，安徽 合肥 230601；3. 南開大學數(shù)量經(jīng)濟研究所，天津 300071； 4. 南開大學經(jīng)濟行為與政策模擬實驗室，天津 300071；5. 浙江工業(yè)大學經(jīng)濟學院，浙江 杭州 310014）

從世界經(jīng)濟發(fā)展史視角來看，新興經(jīng)濟體向發(fā)達經(jīng)濟體躍遷的一個重要特征是，高度重視生態(tài)文明建設，努力實現(xiàn)人與自然的和諧發(fā)展［1］。黨的二十大強調(diào)，要加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型。綠色高質(zhì)量發(fā)展作為構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的必然要求，也是有效解決環(huán)境污染問題的根本之策。中國正處于轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關期，探尋綠色高質(zhì)量發(fā)展新路徑事關人民福祉、民族未來，成為亟須解決的重要現(xiàn)實問題，也是中國經(jīng)濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略導向。近年來中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模迅速擴張，人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術與金融服務高度融合，有效推動了數(shù)字金融這一新興業(yè)態(tài)的誕生［2］。國家“十四五”規(guī)劃提出，要穩(wěn)妥發(fā)展金融科技，加快金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字金融可以有效擴大金融服務廣度、拓展金融服務深度；數(shù)字金融模式能夠有效倡導公眾參與環(huán)保公益，降低環(huán)境污染［3］。金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟運行的核心要素，也是政府部門進行節(jié)能減排的重要調(diào)控工具，數(shù)字金融為中國綠色高質(zhì)量發(fā)展帶來了時代契機。深入探討數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響，不僅在學術層面有效拓展了相關領域的研究外延，還在現(xiàn)實層面為政府部門布局數(shù)字金融建設、制定綠色高質(zhì)量發(fā)展政策提供決策依據(jù)。

1 文獻綜述

綠色高質(zhì)量發(fā)展作為高質(zhì)量發(fā)展和綠色發(fā)展的有效融合，是一種以綠色發(fā)展驅(qū)動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展［4］。既有關于綠色高質(zhì)量發(fā)展的研究，主要從綠色高質(zhì)量發(fā)展的測度與影響因素兩個維度展開。在綠色高質(zhì)量發(fā)展的測度方面，由于綠色全要素生產(chǎn)率將資源與環(huán)境納入生產(chǎn)率分析框架，符合綠色高質(zhì)量發(fā)展理念［5］，多數(shù)文獻采用綠色全要素生產(chǎn)率作為綠色高質(zhì)量發(fā)展的代理變量［6-7］。部分學者認為綠色高質(zhì)量發(fā)展是一個多維度的系統(tǒng)性概念，通過構(gòu)建綜合指標體系全面評價綠色高質(zhì)量發(fā)展狀況［4，8］。部分文獻探討了綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響因素，認為國家電子商務示范城市建設［9］、霧霾治理［7］、綠色信貸［10］等是影響綠色高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。但尚未有文獻系統(tǒng)探討數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響效應及作用機制。

關于數(shù)字金融的研究主要集中在數(shù)字金融的經(jīng)濟效應領域，認為數(shù)字金融對家庭、企業(yè)的經(jīng)濟活動具有重要影響［11-12］，還能有效縮小城鄉(xiāng)收入差距［13］。部分文獻關注了數(shù)字金融對綠色發(fā)展的影響［3，14］，認為數(shù)字金融有助于資源的調(diào)度與環(huán)境信息共享，能夠為政府部門制定污染減排決策提供有力支撐，并提高政府的監(jiān)管效率［15］。數(shù)字金融已成為中國綠色發(fā)展的新引擎，能夠通過提升工業(yè)綠色技術研發(fā)能力、提高工業(yè)企業(yè)經(jīng)營績效等途徑促進工業(yè)經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型［16］。部分文獻探討了數(shù)字金融對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，指出推動數(shù)字金融發(fā)展能夠顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展［6，17］。數(shù)字金融作為現(xiàn)階段經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要動力，必然會對綠色高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響，但準確評估數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展影響效應的研究仍極為匱乏。在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展、數(shù)字技術廣泛應用的背景下，依托于數(shù)字技術發(fā)展而來的數(shù)字金融嶄新業(yè)態(tài)，對中國綠色高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響，可能成為綠色高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力，應高度重視數(shù)字金融影響綠色高質(zhì)量發(fā)展的相關研究，這也是該研究的價值所在。

該研究的邊際貢獻可概括為：其一，從理論與實證層面闡述數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的作用機制，契合中國數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模日益壯大的現(xiàn)實背景，同時也為推動中國綠色高質(zhì)量發(fā)展提供新思路。其二，基于DPSIR模型，從因果關系鏈視角構(gòu)建綠色高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系，采用全局主成分分析法測度城市綠色高質(zhì)量發(fā)展水平，更加客觀地評價中國綠色高質(zhì)量發(fā)展狀況。其三，以2011—2019 年中國283 個地級及以上城市面板數(shù)據(jù)作為研究樣本（研究未涉海東市、吐魯番市、哈密市、普洱市、畢節(jié)市、銅仁市、拉薩市、日喀則市、昌都市、林芝市、山南市、那曲市、三沙市、儋州市），實證識別數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響效應，驗證數(shù)字金融影響綠色高質(zhì)量發(fā)展的作用機制，進一步識別地理區(qū)位與金融監(jiān)管強度異質(zhì)性對數(shù)字金融影響綠色高質(zhì)量發(fā)展的效應差異。該研究有助于從數(shù)字金融視角探尋綠色高質(zhì)量發(fā)展的動力源泉。

2 理論分析與研究假說

數(shù)字金融是一個多維概念，它的核心屬性是精準服務與普惠服務的統(tǒng)一，這決定著它能兼顧經(jīng)濟社會發(fā)展中的效率與公平問題，有助于經(jīng)濟體系的健康、平穩(wěn)運行，助推整個社會的高質(zhì)量發(fā)展［17］。數(shù)字金融的發(fā)展，使得各項金融業(yè)務得以通過在線平臺便捷、高效地完成，這種數(shù)字化、集約化的金融服務模式使得數(shù)字金融具有一定的綠色屬性［18］。綠色消費作為加強生態(tài)文明建設的重要途徑，雖得到廣泛關注與倡導，卻難以讓大眾養(yǎng)成綠色消費習慣，陷入業(yè)內(nèi)熱、消費者冷的困境［14］。而以移動支付為代表的數(shù)字金融產(chǎn)品能夠有效降低現(xiàn)金使用、提高線上金融服務效率，并大幅降低線下交易成本，減少能源消耗。另外，數(shù)字金融的出現(xiàn)還為公眾參與環(huán)保事業(yè)、踐行綠色消費理念提供渠道。如在支付寶的“螞蟻森林”小程序中，參與者通過步行、在線繳費、網(wǎng)絡購票等綠色行動減少碳排放量，并將其轉(zhuǎn)化為“綠色能量”，用于種植虛擬樹木或兌換保護地，最終由相關機構(gòu)在現(xiàn)實世界將其實現(xiàn)，以此培養(yǎng)和鼓勵公眾的綠色環(huán)保行為。

新能源的發(fā)展為綠色高質(zhì)量發(fā)展提供了強大動力，然而新能源項目相對傳統(tǒng)項目具有一定的路徑依賴，且初始投資成本較高、回收期較長、風險不確定［19］，往往面臨融資難、融資貴的壓力。數(shù)字金融的發(fā)展能夠構(gòu)建以市場為導向的多元化融資體系，為企業(yè)新能源項目的順利開展提供金融支持［20］。數(shù)字金融可以促使銀行關注企業(yè)環(huán)境績效，實現(xiàn)金融資源對生態(tài)環(huán)境“獎優(yōu)懲劣”的治理閉環(huán)［21］。數(shù)字金融的發(fā)展還能有效促進金融產(chǎn)品創(chuàng)新，提高金融服務效率，為綠色環(huán)保企業(yè)提供更為便捷的融資渠道，助推產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向綠色與清潔化方向轉(zhuǎn)型，促進綠色高質(zhì)量發(fā)展［22］。數(shù)字金融的發(fā)展還有效帶動了政府監(jiān)管手段升級與監(jiān)管效能提升，大數(shù)據(jù)、云計算、遙感技術的不斷演進能夠幫助政府對空氣質(zhì)量、污染排放、河流水質(zhì)等環(huán)境數(shù)據(jù)進行動態(tài)檢測［23］，提升政府環(huán)境監(jiān)管能力，為綠色高質(zhì)量發(fā)展政策的制定提供科學依據(jù)。數(shù)字金融的發(fā)展還能顯著改善政府的信息劣勢，使得政府逐漸從末端治理向前段治理轉(zhuǎn)變，提高監(jiān)管效率。另外，數(shù)字金融還有助于政府部門在收集企業(yè)經(jīng)營狀況及信貸風險等信息的同時，生成企業(yè)特征畫像［24］，甄別出需要扶持的企業(yè)，精準幫扶，用好稅收優(yōu)惠政策工具，增強綠色高質(zhì)量發(fā)展的激勵作用。綜上，提出如下研究假說。

假說H1：數(shù)字金融的發(fā)展能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

創(chuàng)新是綠色發(fā)展的根本驅(qū)動力，創(chuàng)新帶來的技術進步是提升能源效率的重要動力［25］。而綠色技術創(chuàng)新能夠減少能源使用、降低污染排放，改善環(huán)境質(zhì)量［26］，是推動生態(tài)文明建設的重要引擎，能夠大幅降低生產(chǎn)生活對生態(tài)環(huán)境的負外部性，促進綠色高質(zhì)量發(fā)展［27］。企業(yè)進行前沿綠色技術研發(fā)往往需要長期、持續(xù)的資金投入，面臨投入成本高、過程不可逆、成果不確定等難題；創(chuàng)新收益的非獨占性與市場推廣障礙等也掣肘綠色技術研發(fā)工作的開展。僅依靠國家研發(fā)支出往往難以有效填補綠色技術創(chuàng)新所需要的資金缺口。因此，外部融資是保證綠色技術研發(fā)的關鍵。傳統(tǒng)金融機構(gòu)主要依靠企業(yè)的可抵押資產(chǎn)、現(xiàn)期市場規(guī)模等條件篩選授信客戶，具有一定的短視性，容易對中小微企業(yè)產(chǎn)生“信貸歧視”。數(shù)字金融通過場景重塑與模式變革，集聚小規(guī)模閑散資金，增加金融體系資金供給，降低信貸扭曲［17］，有效矯正傳統(tǒng)金融機構(gòu)的短視，為企業(yè)進行綠色技術研發(fā)提供便利的融資平臺。數(shù)字金融體系依賴于大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字技術，基于大數(shù)據(jù)對企業(yè)的發(fā)展前景、盈利空間進行科學分析，幫助企業(yè)對綠色技術創(chuàng)新的方向、潛力與路徑作出科學研判，更好識別技術演進路徑，從而有助于企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新由經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變，提高企業(yè)綠色技術創(chuàng)新成功率。數(shù)字金融的發(fā)展還能有效緩解數(shù)字金融產(chǎn)品用戶在消費者與投資者之間的轉(zhuǎn)換約束，提高綠色消費傾向，釋放綠色消費潛能，從而倒逼產(chǎn)品升級，加快綠色技術創(chuàng)新步伐［3］。Li 等［28］通過中國上市公司數(shù)據(jù)實證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融可以顯著促進綠色技術創(chuàng)新。綜上，提出如下研究假說。

假說H2：數(shù)字金融能夠通過推動綠色技術創(chuàng)新，促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

改善資源配置效率能夠為經(jīng)濟增長提供充足動力，實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展［29］。數(shù)字金融借助云計算、機器學習等智能化分析手段，可以有效緩解金融機構(gòu)面臨的信息約束，突破時空限制，降低企業(yè)融資成本，提升企業(yè)融資規(guī)模，提高金融市場服務效率，降低資源錯配程度。尤其是進入數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)成為重要的生產(chǎn)要素，數(shù)字金融的發(fā)展能夠進一步調(diào)動資源配置的積極性［30］。以銀行為主的傳統(tǒng)金融機構(gòu)在進行信貸資源分配時，更傾向于大型國有企業(yè)，使得實體經(jīng)濟中的小型民營企業(yè)難以獲得有效的金融支持，這種資源配置的扭曲，會導致部分優(yōu)質(zhì)企業(yè)因“約束”而無法健康成長，導致資源配置效率低下［31］。數(shù)字金融新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)能夠有效擴大融資主體的外源性融資渠道、并降低融資成本，提升企業(yè)融資規(guī)模，讓長期處于傳統(tǒng)金融“排斥”的中小微企業(yè)，得到更多金融服務，有效拓寬資本配置范圍，改善資源配置效率。數(shù)字金融還可以通過現(xiàn)代化信息技術手段，精準識別出高效率和具有創(chuàng)新潛力的投資項目，緩解借貸雙方的信息不對稱，減少企業(yè)逆向選擇，并降低道德風險發(fā)生的幾率，改善資源配置效率。綜上，提出如下研究假說。

假說H3：數(shù)字金融能夠通過改善資源配置效率，促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

3 研究設計

3.1 變量指標及數(shù)據(jù)來源

（1）被解釋變量，綠色高質(zhì)量發(fā)展（ghqd）。綠色高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵豐富，維度多元，所包含的各主體元素相互關聯(lián)，而動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應（DPSIR）模型能夠有效體現(xiàn)內(nèi)部元素間的相互關聯(lián)，并融合人類健康、資源、發(fā)展等元素，從因果關系視角組織信息、構(gòu)建相關指數(shù)測算的有效框架。參考Yuan 等［32］的做法，基于DPSIR 模型，從因果關系鏈視角構(gòu)建綠色高質(zhì)量發(fā)展綜合評價指標體系。具體包括5 個一級指標、26 個二級指標，具體見表1。采用全局主成分分析法（Global Principal Component Analysis，GPCA）構(gòu)建綠色高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，評價中國283 個地級及以上城市的綠色高質(zhì)量發(fā)展狀況。在具體指數(shù)測算過程中，根據(jù)特征值大于1和累積方差貢獻率綜合確定前9 個主成分作為全局主成分（表2），共解釋原始數(shù)據(jù)信息的75.212%。由于綠色高質(zhì)量發(fā)展指標數(shù)值較小，進行估計模型時，將該指標乘以100，這對結(jié)論并不產(chǎn)生影響。

表1 綠色高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系

表2 主成分特征值及方差貢獻率

（2）核心解釋變量，數(shù)字金融（dfi）。遵循已有研究［12-13］，采用北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為代理變量。該指數(shù)基于螞蟻集團所提供的海量微觀數(shù)據(jù)編制而成，具體包含覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度三個一級維度的33 個具體指標［33］。該指數(shù)為研究數(shù)字金融相關議題提供了重要數(shù)據(jù)素材，已成為定量研究中國數(shù)字金融發(fā)展狀況的重要標尺。數(shù)字普惠金融指數(shù)最早于2016 年發(fā)布第一期（涵蓋2011—2015年的指數(shù)），2019 年和2021 年又相繼發(fā)布了第二期和第三期。

（3）控制變量。為準確識別數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響效應，降低遺漏變量引起的偏誤，該研究還考慮如下控制變量：①經(jīng)濟發(fā)展水平（ed），經(jīng)濟發(fā)展被認為是影響地區(qū)環(huán)境污染的重要因素，采用夜間燈光強度刻畫中國城市經(jīng)濟活動，反映城市經(jīng)濟發(fā)展狀況。②外商直接投資（fdi），關于外商直接投資能否有效降低東道國環(huán)境污染，更好地促進綠色高質(zhì)量發(fā)展，學界一直存在“污染天堂”與“污染光環(huán)”假說之爭，該研究采用外商直接投資占GDP 比重作為代理變量。③城鎮(zhèn)化（urban），城鎮(zhèn)化作為中國大力推進的一項重大經(jīng)濟社會建設工程，與綠色高質(zhì)量發(fā)展存在重要經(jīng)濟關聯(lián)，采用城鎮(zhèn)人口（或市轄區(qū)人口）占總?cè)丝诘谋戎刈鳛榇碜兞?。④人口密度（pop），采用年末總?cè)丝谂c行政區(qū)域土地面積之比作為代理變量。⑤環(huán)境規(guī)制（er），環(huán)境規(guī)制作為影響綠色高質(zhì)量發(fā)展的重要因素，該研究采用各市政府工作報告中環(huán)保詞頻數(shù)與政府工作報告總詞頻之比［34］進行衡量。⑥智慧城市政策沖擊（scpolicy），既有研究指出智慧城市建設能夠顯著降低環(huán)境污染，促進綠色高質(zhì)量發(fā)展［35］。該研究采用虛擬變量衡量智慧城市政策的影響，當年實施智慧城市政策的城市取值為1，反之為0。

該研究樣本為2011—2019 年中國283 個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒、各地級市政府工作報告、國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報；華盛頓大學圣路易斯分校。

3.2 計量模型設定

該研究構(gòu)建如下基準回歸模型，實證考察數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響：

式中：i和t分別表示城市與年份；ghqd表示被解釋變量—綠色高質(zhì)量發(fā)展；dfi表示核心解釋變量—數(shù)字金融；control表示控制變量；α0、α1與γ 表示待估系數(shù)；μi用于控制城市固定效應，νt用于控制時間固定效應；ε表示隨機擾動項。

4 實證結(jié)果與分析

4.1 基準回歸

為防止多重共線性的影響，對所有解釋變量都進行了方差膨脹因子（VIF）診斷，結(jié)果顯示lngdp的VIF 值最大為3.48，表明不存在嚴重的多重共線性。表3報告了數(shù)字金融影響綠色高質(zhì)量發(fā)展的基準回歸估計結(jié)果。其中，列（1）不引入控制變量、不對時間和城市效應進行控制，結(jié)果顯示數(shù)字金融變量系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字金融可以顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。列（2）對時間與城市效應進行控制后，數(shù)字金融變量的系數(shù)顯著為正。列（3）引入所有控制變量，但未對時間和城市效應進行控制，數(shù)字金融變量的系數(shù)顯著為正。列（4）進一步引入所有解釋變量、并對時間和城市效應進行控制，估計結(jié)果顯示，數(shù)字金融變量仍在1%的顯著性水平下顯著為正。上述估計結(jié)果表明在考慮多重因素后，數(shù)字金融仍然對綠色高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進作用，這也初步驗證假說H1是成立的。

表3 基準回歸估計結(jié)果

4.2 穩(wěn)健性檢驗

為保證前文估計結(jié)果穩(wěn)健、可靠，該研究進一步從更換被解釋變量指標測算方法、替換核心解釋變量指標、更換估計方法、剔除2015年金融沖擊、更換被解釋變量衡量指標、雙邊縮尾截尾處理等六個方面考慮估計結(jié)果的穩(wěn)健性問題。接下來，對穩(wěn)健性估計方案作如下說明。

（1）更換被解釋變量指標測算方法。為防止前文實證結(jié)果因被解釋變量指標測算方法不同而存在顯著差異，影響估計結(jié)果的穩(wěn)健性。作者采用客觀賦權(quán)的變異系數(shù)法確定權(quán)重，重新對綠色高質(zhì)量發(fā)展進行測度。估計結(jié)果報告于表4的列（1），估計結(jié)果顯示，數(shù)字金融仍然能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

表4 穩(wěn)健性檢驗估計結(jié)果

（2）替換核心解釋變量指標。為有效處理因核心解釋變量指標測量偏誤引起的問題，參考劉敏樓等［21］的研究，采用數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)替換數(shù)字金融指數(shù)進行穩(wěn)健性檢驗，數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)來源于騰訊研究院，時間跨度為2015—2019 年，估計結(jié)果報告于列（2），回歸結(jié)果同樣表明數(shù)字金融能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

（3）更換估計方法。采用可行廣義最小二乘法（FGLS）對可能存在的序列自相關、異方差和截面自相關問題進行強化處理，估計結(jié)果報告于列（3），估計結(jié)果仍穩(wěn)健地支持數(shù)字金融可以有效促進綠色高質(zhì)量發(fā)展這一研究結(jié)論。

（4）剔除2015 年金融沖擊。考慮到2015 年爆發(fā)的“股災”作為較為典型的金融事件沖擊，其對經(jīng)濟社會發(fā)展具有較大的影響，而該研究樣本涵蓋這一年的數(shù)據(jù)。為保證估計結(jié)果穩(wěn)健可靠，參考陳春華等［36］的做法，將這一年的數(shù)據(jù)作為特殊樣本進行剔除，具體估計結(jié)果報告于列（4）。觀察估計結(jié)果可知，在考慮2015年金融外生沖擊后，數(shù)字金融仍然能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

（5）更換被解釋變量衡量指標。經(jīng)濟效率是現(xiàn)有文獻衡量經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要方法，參考李江龍等［37］的做法，計算考慮非期望產(chǎn)出的Global Malmquist-Luenberger指數(shù)，并將其作為綠色高質(zhì)量發(fā)展衡量指標。估計結(jié)果報告于列（5），可以發(fā)現(xiàn)dfi的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字金融仍可以顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

（6）雙邊縮尾與截尾處理。為防止可能出現(xiàn)的異常值對回歸結(jié)果造成影響，該研究對綠色高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)在5%的水平上進行雙邊縮尾與截尾處理，并利用處理后的數(shù)據(jù)進行回歸分析?；貧w結(jié)果報告于表4的列（6）—列（7）。估計結(jié)果表明，在經(jīng)過雙邊縮尾與截尾處理后數(shù)字金融仍然能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。上述穩(wěn)健性估計結(jié)果與基準估計結(jié)果相比，并未發(fā)生根本性改變，有效驗證了估計結(jié)果的穩(wěn)健性，同樣佐證假說H1穩(wěn)健成立。

4.3 內(nèi)生性問題

為消除可能存在的內(nèi)生性問題，進一步采用工具變量法對內(nèi)生性問題進行處理。首先，采用各城市到杭州的球面距離構(gòu)造數(shù)字金融的工具變量。杭州作為中國的電商之都，其數(shù)字金融發(fā)展處于全國領先地位，各城市的數(shù)字金融發(fā)展與該城市到杭州的距離密切相關。在樣本考察期內(nèi)，各城市到杭州的地理距離不會隨時間變動而發(fā)生變化，不會受到各城市經(jīng)濟變量的影響，滿足工具變量的外生性要求。在具體使用工具變量估計時，參考許和連［38］的做法，采用各城市到杭州的球面距離與年份交乘項作為數(shù)字金融的工具變量。另外，作者還參考王修華等［39］的工具變量構(gòu)造方法，采用省域內(nèi)除本市以外的其他城市數(shù)字金融發(fā)展水平均值作為數(shù)字金融的工具變量。數(shù)字金融的發(fā)展在同一省域具有較高的同質(zhì)性，某一城市的數(shù)字金融發(fā)展狀況與省域內(nèi)其他城市數(shù)字金融發(fā)展水平均值具有一定相關性。同時，省域內(nèi)其他城市的數(shù)字金融均值并不會對本市經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生直接影響。采用上述兩種工具變量的估計結(jié)果報告于表5。

表5 工具變量估計結(jié)果

觀察表5 工具變量的檢驗結(jié)果，Anderson LM 統(tǒng)計量P值均在1%的顯著性水平下拒絕工具變量識別不足原假設；Cragg-Donald WaldF統(tǒng)計量值，均大于10%水平的臨界值16.38，拒絕存在弱工具變量的原假設，這表明該研究所構(gòu)建的兩類工具是合適的。列（1）—列（2）估計結(jié)果中，數(shù)字金融變量系數(shù)皆顯著為正，說明在考慮內(nèi)生性問題后，數(shù)字金融仍然能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展，與基準回歸結(jié)果一致，再次驗證假說H1是成立的。

5 進一步分析

5.1 異質(zhì)性分析

5.1.1 地理區(qū)位異質(zhì)性

已有文獻［40］表明，中西部地區(qū)相較東部地區(qū)金融排斥更為嚴重，且東部地區(qū)金融排斥呈下降趨勢，而中西部地區(qū)仍呈上升趨勢。另外，據(jù)北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字金融指數(shù)數(shù)據(jù)顯示，東部地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展程度明顯好于中西部地區(qū)。在中國區(qū)域金融發(fā)展不均衡，數(shù)字金融呈現(xiàn)東部好于中西部地區(qū)的現(xiàn)實背景下，該研究進一步劃分東部與中西部區(qū)域進行實證檢驗。估計結(jié)果報告于表6。

表6 異質(zhì)性估計結(jié)果

根據(jù)表6的回歸結(jié)果，列（1）—列（4）中數(shù)字金融變量系數(shù)皆顯著為正，可見數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用在東部、中西部區(qū)域皆得到有效驗證。觀察數(shù)字金融變量系數(shù)，東部地區(qū)大于中西部地區(qū)，Bootstrap 組間系數(shù)差異檢驗結(jié)果顯示P值為0.000，在1%的顯著性水平下拒絕組間系數(shù)無顯著差異的原假設，說明數(shù)字金融在東部地區(qū)對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用更大。這種差異的可能原因是，中國東部地區(qū)金融基礎設施較好，數(shù)字金融發(fā)展較早，發(fā)展水平較高，從而使得數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用得以更好釋放。

5.1.2 金融監(jiān)管強度異質(zhì)性

適宜的金融監(jiān)管是中國數(shù)字金融得以平穩(wěn)高效運行的重要保障，過強的金融監(jiān)管可能會影響數(shù)字金融的發(fā)展模式與效能釋放［3］，從而影響其對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進效應。因此，采用區(qū)域金融監(jiān)管支出與金融業(yè)增加值之比作為金融監(jiān)管強度的代理指標，并依據(jù)金融監(jiān)管強度將研究樣本劃分為金融監(jiān)管強度較強和較弱兩類區(qū)域。表6的列（5）—列（6）報告了金融監(jiān)管強度較弱地區(qū)，數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展影響的估計結(jié)果；列（7）—列（8）匯報了金融監(jiān)管強度較強地區(qū)，數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展影響的估計結(jié)果。估計結(jié)果顯示，在金融監(jiān)管較強與較弱的城市，數(shù)字金融變量系數(shù)皆顯著為正，說明數(shù)字金融能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展的作用在不同金融監(jiān)管強度城市皆得到有效驗證。另外，組間系數(shù)差異檢驗結(jié)果顯示P值為0.031，在5%的顯著性水平下同樣拒絕組間系數(shù)無顯著差異的原假設。因此，金融監(jiān)管強度較弱的地區(qū)，數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響效應更強，說明過度的金融監(jiān)管可能會影響數(shù)字金融的可持續(xù)發(fā)展，應采取柔性監(jiān)管與風險防控相結(jié)合的政策，不宜采用過度的金融監(jiān)管，從而更好釋放數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進效應。

5.2 空間效應分析

已有研究指出，綠色發(fā)展可能呈現(xiàn)一定的空間相關性特征［41］。為此，通過構(gòu)建空間滯后模型（SLM）檢驗數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響效應。具體模型設定如下：

廣義空間自回歸模型（SAC）同時考慮了被解釋變量和誤差項的空間相關性，解釋力更強。該研究通過設定該模型，在考慮綠色高質(zhì)量發(fā)展空間效應的情景下，進一步實證檢驗數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響效應，具體模型設定如下：

上式中，ωij表示空間權(quán)重矩陣中的元素。為保證估計結(jié)果穩(wěn)健、可靠，使用地理距離矩陣和經(jīng)濟距離矩陣進行空間計量分析。其中，對于地理距離矩陣（i≠j）；經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣（i≠j），wii= 0（當i=j）。ρ表示被解釋變量綠色高質(zhì)量發(fā)展的空間滯后項系數(shù)；λ表示空間自相關系數(shù)，表明誤差項中存在自相關。其他參數(shù)含義同前文式（1）一致。

表7 報告了采用空間計量模型檢驗數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展影響的估計結(jié)果。觀察估計結(jié)果可知，無論是更換空間權(quán)重矩陣（采用地理距離空間權(quán)重矩陣或經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣），還是更換空間計量模型（采用SLM 或SAC），數(shù)字金融變量系數(shù)皆顯著為正，說明將綠色高質(zhì)量發(fā)展的空間效應納入實證研究框架后，數(shù)字金融仍然能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。另外，綠色高質(zhì)量發(fā)展的空間滯后項系數(shù)皆顯著為正，表明綠色高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的正向空間溢出效應，這表明本地區(qū)綠色高質(zhì)量發(fā)展水平提高會對地理或經(jīng)濟關聯(lián)地區(qū)綠色高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極影響。

表7 空間計量模型估計結(jié)果

5.3 傳導機制檢驗

前文研究結(jié)果表明，數(shù)字金融對中國綠色高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的正向影響，那么是什么原因?qū)е逻@一現(xiàn)象？換言之，數(shù)字金融影響綠色高質(zhì)量發(fā)展的傳導機制是什么？依據(jù)前文的理論分析，進一步引入綠色技術創(chuàng)新與資源配置效率兩方面的機制變量，為檢驗數(shù)字金融能否通過推動綠色技術創(chuàng)新影響綠色高質(zhì)量發(fā)展，采用人均綠色專利（gt）作為綠色技術創(chuàng)新的代理變量進行實證分析；為驗證數(shù)字金融能否通過改善資源配置效率影響綠色高質(zhì)量發(fā)展，借鑒石大千等［35］的研究，采用全要素生產(chǎn)率（tfp）作為資源配置效率的代理變量進行實證檢驗。具體估計結(jié)果報告于表8。

表8 傳導機制檢驗估計結(jié)果

觀察表8 報告的估計結(jié)果，列（1）中數(shù)字金融系數(shù)顯著為正表明，數(shù)字金融能夠有效推動綠色技術創(chuàng)新。因此數(shù)字金融可以通過促進綠色技術創(chuàng)新推動綠色高質(zhì)量發(fā)展。列（2）中數(shù)字金融系數(shù)顯著為正表明，數(shù)字金融能夠改善資源配置效率，這意味著數(shù)字金融可以通過改善資源配置效率這一途徑促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。上述實證檢驗結(jié)果表明，數(shù)字金融可以通過推動綠色技術創(chuàng)新、改善資源配置效率來促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。綜合上述研究結(jié)果，假說H2與H3是成立的。

為進一步檢驗與量化上述研究機制，參考宋弘等［42］的研究設計，對機制進行量化分解，分解公式如下：

上式中：M表示機制變量，表示i城市第t年的機制變量j，j取值為1，2；其他變量的設定與主回歸方程（1）一致。機制變量j解釋的效應為φjκj，可以證明（參數(shù)的估計值加“^”表示），?表示剩下未解釋的部分。因此，機制j所解釋的效果比重為。

經(jīng)過計算可知由綠色技術創(chuàng)新帶來的解釋比重為39.665%；由資源配置效率帶來的解釋比重為4.481%，總共解釋了44.146%。上述結(jié)果表明，從綠色技術創(chuàng)新與資源配置效率兩方面進行的機制考察具有一定的解釋力與可靠性。

6 研究結(jié)論與政策啟示

新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，有效帶動數(shù)字技術的快速發(fā)展，數(shù)字金融這一新興業(yè)態(tài)應運而生并得以蓬勃發(fā)展，為中國綠色高質(zhì)量發(fā)展提供了新機遇。該研究采用2011—2019 年中國283 個地級及以上城市面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，實證檢驗數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響效應。研究結(jié)果表明：①數(shù)字金融能夠顯著促進綠色高質(zhì)量發(fā)展，這一影響效應在考慮內(nèi)生性問題，并進行一系列穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。②從地理區(qū)位差異性視角來看，數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用在東部與中西部區(qū)域皆得到有效驗證，但在東部地區(qū)的促進作用高于中西部地區(qū)。③從金融監(jiān)管強度異質(zhì)性視角來看，數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用雖在金融監(jiān)管較弱與較強區(qū)域同樣得到有效驗證，但在金融監(jiān)管強度較弱的地區(qū)促進作用更強。④空間計量估計結(jié)果顯示，綠色高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的正向溢出效應。⑤從傳導機制來看，數(shù)字金融可以通過推動綠色技術創(chuàng)新與改善資源配置效率促進綠色高質(zhì)量發(fā)展。

基于上述結(jié)論提出如下政策啟示：①加快推進數(shù)字金融發(fā)展，充分釋放其對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。聚焦新一代金融數(shù)據(jù)中心、計算中心的建設，加強數(shù)字基礎設施建設；加速數(shù)字技術的推廣與應用，推動金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型，延伸數(shù)字金融服務半徑；完善數(shù)字金融發(fā)展規(guī)劃，加強政策引導、確保數(shù)字金融扶持政策的落實，強化數(shù)字金融對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進效應。②遵循因地制宜，有所側(cè)重的政策實施策略，探尋數(shù)字金融發(fā)展的差異化路線。給予中西部地區(qū)適當?shù)馁Y源傾斜，推進寬帶網(wǎng)絡光纖改造，牢牢抓住以5G 基站建設為代表的新基建契機，提升數(shù)字金融發(fā)展水平，縮小“數(shù)字鴻溝”。東部地區(qū)在數(shù)字金融應用場景、數(shù)字金融服務與產(chǎn)品等領域積極創(chuàng)新，加快打造數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)鏈，推動數(shù)字金融向更高層次發(fā)展。另外，繼續(xù)深化金融體制改革，不斷完善金融監(jiān)管體系，在守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險底線條件下，保持適度的金融監(jiān)管寬容，探索金融信息公開、產(chǎn)品公示等柔性監(jiān)管方式。③積極引導數(shù)字金融對綠色技術創(chuàng)新的支持，為綠色技術研發(fā)提供便捷的金融服務。完善綠色技術專利制度，明確綠色技術創(chuàng)新方向和權(quán)限；通過稅收和財政補貼等多種激勵手段鼓勵綠色技術創(chuàng)新，加強對補貼企業(yè)的篩選與監(jiān)管。發(fā)揮數(shù)字金融對資源配置效率的優(yōu)化作用，推廣數(shù)字金融的使用范圍，提高資源配置效率。完善體制機制建設，破除要素的流動壁壘，通過完善要素市場制度規(guī)范，構(gòu)建合理的要素價格體系，推動要素價格成為市場配置資源的準確信號。④建立和完善跨區(qū)域綠色高質(zhì)量發(fā)展協(xié)同機制，形成合力推動生態(tài)文明建設。綠色高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的正向空間溢出效應，在推動綠色高質(zhì)量發(fā)展時要充分考慮城市間的互動，通過搭建跨區(qū)域合作交流平臺，為資源、要素的流動提供便利。鼓勵跨區(qū)域綠色聯(lián)盟的成立，培育具有公信力的綠色認證機構(gòu)，引導不同區(qū)域企業(yè)積極進行綠色認證；建立跨區(qū)域多部門的信息共享機制，逐步形成綠色高質(zhì)量發(fā)展政策溝通協(xié)同機制。