國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)展的影響研究

摘 要：本研究聚焦于國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)展的影響效應(yīng)，選取 2010-2023 年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙重差分法（DID）對(duì)國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)政策推動(dòng)區(qū)域綠色金融發(fā)展的實(shí)際成效進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果顯示，國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)政策能夠顯著提升區(qū)域綠色金融發(fā)展水平，其作用機(jī)制主要體現(xiàn)在通過激發(fā)綠色技術(shù)創(chuàng)新活力、提升區(qū)域信息化發(fā)展水平，進(jìn)而推動(dòng)綠色金融的深化發(fā)展。進(jìn)一步異質(zhì)性分析表明，該政策對(duì)東部和中部地區(qū)、研發(fā)強(qiáng)度較高及市場化程度較低區(qū)域的綠色金融發(fā)展具有更為顯著的促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)；區(qū)域綠色金融；雙重差分法；綠色技術(shù)創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)融合

中圖分類號(hào)：F061.5；F124.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）05（b）--05

1 引言

隨著全球氣候的不斷變化，環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重，綠色金融作為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的重要工具，已受到全球范圍的廣泛關(guān)注。中共中央、國務(wù)院于2015年9月印發(fā)《生態(tài)文明體制改革總體方案》，提出構(gòu)建綠色金融體系、綠色評(píng)級(jí)體系、綠色產(chǎn)品體系及資源環(huán)境承受能力監(jiān)測預(yù)警機(jī)制，旨在推動(dòng)綠色金融的發(fā)展，保障生態(tài)文明建設(shè)順利進(jìn)行。

同時(shí)，伴隨信息化和數(shù)字化時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提升政府治理能力的重要力量。為了充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的潛力，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的有效整合和應(yīng)用，國家提出了建設(shè)國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的戰(zhàn)略決策。2015年8月，國務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，2015年9月，貴州啟動(dòng)建設(shè)首個(gè)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)。2016年10月，國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦發(fā)函同意在京津冀等七個(gè)區(qū)域推進(jìn)國家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)，七個(gè)區(qū)域包括：兩個(gè)跨區(qū)域類綜合試驗(yàn)區(qū)，四個(gè)區(qū)域示范類綜合試驗(yàn)區(qū)，一個(gè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)籌發(fā)展類綜合試驗(yàn)區(qū)，具體包括北京、天津、河北、內(nèi)蒙古、遼寧（沈陽）、河南、上海、重慶、廣東等。

建設(shè)國家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)是貫徹落實(shí)國務(wù)院《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》的重要舉措，將在數(shù)據(jù)資源共享開放、大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聚集、數(shù)據(jù)中心整合利用等方面進(jìn)行試驗(yàn)探索（陳加友，2017）[1]。那么，國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)在促進(jìn)區(qū)域綠色金融發(fā)展方面是否有更大的優(yōu)勢，這一問題有待進(jìn)一步研究。

2 文獻(xiàn)綜述

國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)是大數(shù)據(jù)政策的代表，以國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立為準(zhǔn)自然試驗(yàn)來考察相應(yīng)影響效應(yīng)，能夠從新的視角揭示市場參與者活力背后的力量（Xiahai W等，2024）[2]。相關(guān)研究表明，國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)可以幫助金融業(yè)進(jìn)行重組和升級(jí)，帶來綠色效益，并能夠有效促進(jìn)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)提升全要素生產(chǎn)率（邱子迅等，2021）[3]，在區(qū)域碳減排的過程中也發(fā)揮著巨大作用（Han B等，2023）[4]。然而，針對(duì)上述國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)通過碳減排促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展的觀點(diǎn)，繆陸軍等（2022）[5]指出這種影響具有非線性特征，兩者存在顯著的倒U型關(guān)系。有關(guān)空間溢出效應(yīng)方面，郭炳南等（2022）[6]在環(huán)境庫茲涅茨曲線理論的框架下發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)降低相鄰城市的空氣污染具有激勵(lì)效應(yīng)。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)和綠色金融已有一定研究，可以看到大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)所帶來的廣泛社會(huì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與綠色效應(yīng)，但少有學(xué)者直接對(duì)國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)與區(qū)域綠色金融發(fā)展之間的邏輯關(guān)系及影響機(jī)制進(jìn)行研究，因此在數(shù)字化新時(shí)代與雙碳目標(biāo)背景下，研究國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融的影響具有理論價(jià)值與實(shí)踐意義。本文基于DID模型進(jìn)行實(shí)證分析并檢驗(yàn)其中的影響機(jī)制，為地方政府充分利用國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)政策帶動(dòng)區(qū)域綠色金融發(fā)展提供政策建議。

3 理論分析與研究假設(shè)

3.1 國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)與區(qū)域綠色金融

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)已成為推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要戰(zhàn)略。首先，國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的市場資源配置效率相對(duì)更高，大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)提供的數(shù)字平臺(tái)對(duì)資源配置效率的提升具有顯著促進(jìn)作用（劉誠和夏杰長，2023）[7]。其次，政府制定的優(yōu)惠政策，如稅收減免和專項(xiàng)基金等，有效降低了綠色金融項(xiàng)目的成本與風(fēng)險(xiǎn)，激發(fā)了金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)的參與熱情，引導(dǎo)更多資金投入綠色產(chǎn)業(yè)（徐林等，2022）[8]。最后，試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)與發(fā)展帶動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以提高產(chǎn)業(yè)效率，加速數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。同時(shí)，各地區(qū)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用，可以提高綠色金融的透明度和效率，推動(dòng)綠色金融體系建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展，為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)及其關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)升級(jí)提供載體。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H1：國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)能夠促進(jìn)區(qū)域綠色金融發(fā)展。

3.2 國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)、綠色技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域綠色金融

國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)能夠通過促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)區(qū)域綠色金融發(fā)展。一方面，試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立本身就是一種政策激勵(lì)，政府通過提供資金支持和資源傾斜，鼓勵(lì)企業(yè)加大綠色技術(shù)創(chuàng)新投入。另一方面，大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的核心在于數(shù)據(jù)的整合與共享。通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)和共享機(jī)制，企業(yè)能夠獲取更廣泛的數(shù)據(jù)資源，為綠色技術(shù)創(chuàng)新提供豐富的信息基礎(chǔ)，有助于企業(yè)精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)創(chuàng)新的方向和需求，提高創(chuàng)新效率（徐毅和周昊朋，2024）[9]。此外，試驗(yàn)區(qū)還構(gòu)建了由科研機(jī)構(gòu)、高校和企業(yè)合作組成的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)了綠色技術(shù)創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，匯聚了眾多專業(yè)人才，并為他們提供了實(shí)踐和創(chuàng)新平臺(tái)，助力綠色技術(shù)創(chuàng)新人才的培養(yǎng)和成長。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H2：國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)能夠促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)區(qū)域綠色金融發(fā)展。

3.3 國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)、信息化水平與區(qū)域綠色金融

國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)能夠有效促進(jìn)如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等金融科技的應(yīng)用，從而提升信息化水平（胡婧瑋等，2024）[10]。大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)通過提升信息化水平不僅可以降低綠色識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)管理成本，提高環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理的效率和準(zhǔn)確性，還有助于推動(dòng)各主體各部門協(xié)同工作。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)的傳遞與共享，信息化水平提升帶來的信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，突破時(shí)間與空間的限制，顯著增強(qiáng)信息透明度，降低創(chuàng)新過程中的信息差，從而緩解信息不對(duì)稱問題（劉傳明和馬青山，2020）[11]。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H3：國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)能夠通過提升信息化水平促進(jìn)區(qū)域綠色金融發(fā)展。

4 研究設(shè)計(jì)

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2010—2023年間全國31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）作為研究樣本，限于資料收集條件，未含港澳臺(tái)地區(qū)。本文的數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份《統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）及《中國保險(xiǎn)年鑒》。為消除極端值影響，本文對(duì)所涉及的連續(xù)變量進(jìn)行了1%的縮尾處理。

4.2 變量設(shè)計(jì)

4.2.1 被解釋變量

區(qū)域綠色金融（gfi）。本文參考劉華珂和何春（2021）[12]的做法，通過綜合評(píng)價(jià)體系進(jìn)行測算，將測算的省級(jí)綠色金融指數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行實(shí)證研究。具體評(píng)價(jià)綠色金融的體系包括：綠色信貸、綠色投資、綠色保險(xiǎn)、綠色債券、綠色支持、綠色基金和綠色權(quán)益。

4.2.2 核心解釋變量

國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)（policy）。“國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)”2015年于貴州省進(jìn)行試點(diǎn)，2016年于北京、上海、天津、重慶、廣東省、河北省、河南省、遼寧省和內(nèi)蒙古自治區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)，因此將政策實(shí)施時(shí)間以后的變量（time）取值為1，否則為0；若樣本在試點(diǎn)區(qū)域，則將變量（treated）取值為1，其余取值為0，最終生成政策與時(shí)間的交互項(xiàng)policy（treated*time）。

4.2.3 控制變量

為避免在利用數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析過程中的誤差影響，需要對(duì)其他可能影響綠色金融指數(shù)的變量進(jìn)行控制，本文參考相關(guān)文獻(xiàn)，選取政府干預(yù)（fiscal）、稅負(fù)水平（tax）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）、人口密度（size），城鎮(zhèn)化水平（ur）及社會(huì)消費(fèi)水平（soc）作為控制變量。具體變量定義如表1所示。

4.3 描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，被解釋變量各省綠色金融指數(shù)的均值為0.3204，標(biāo)準(zhǔn)差為0.126，如此看來各省綠色金融都得到一定發(fā)展，但通過對(duì)比最大值0.59與最小值0.09，說明不同區(qū)域綠色金融發(fā)展具體情況仍有一定差別。核心解釋變量policy的均值為0.1866，標(biāo)準(zhǔn)差為0.39，中位數(shù)為0，可以看出進(jìn)行國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)的省份相對(duì)較少。

4.4 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)展的影響，本文構(gòu)建雙重差分模型如下：

gfiit=β0+β1policyit+β2controlsit+Fixed_effect+εit（1）

式中，被解釋變量為綠色金融指數(shù)（gfi），核心解釋變量為虛擬交互項(xiàng)policy（treated*time），controls指的是控制變量合集，F(xiàn)ixed_effect為固定效應(yīng)，ε為基準(zhǔn)模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

5 實(shí)證結(jié)果與分析

5.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

5.1.1 基準(zhǔn)回歸估計(jì)

本文利用DID模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，結(jié)果如表2所示。列（1）僅進(jìn)行解釋變量與被解釋變量的回歸，得到相關(guān)回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正。列（2）在加入控制變量后，可以看到大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融仍在1%水平下呈顯著的正向效應(yīng)。結(jié)果表明，與未在試驗(yàn)區(qū)的省份相比，在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的省份區(qū)域綠色金融指數(shù)得到更顯著的提升，即大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)展具有顯著促進(jìn)效應(yīng)，由此，假設(shè)H1得到了驗(yàn)證。

5.1.2 PSM-DID

考慮到DID模型可能無法解決可觀測變量和不可觀測變量帶來的選擇偏差問題，本文選用PSM-DID模型，即先用PSM進(jìn)行匹配，再用DID進(jìn)行回歸計(jì)算干預(yù)帶來的因果效應(yīng)。表3為最終輸出結(jié)果，回歸系數(shù)均顯著為正，印證了大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)展的正向效應(yīng)。

5.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

5.2.1 平行趨勢檢驗(yàn)

雙重差分法使用的前提是要滿足平行趨勢假設(shè)，不滿足平行趨勢假設(shè)可能導(dǎo)致估計(jì)偏誤或無法準(zhǔn)確識(shí)別因果效應(yīng)。因此本文進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)，如圖1所示。可以看到在政策試點(diǎn)之前，交互項(xiàng)系數(shù)在0附近且不顯著，說明處理組和對(duì)照組沒有明顯差異，滿足采用雙重差分模型評(píng)測的前提條件。

5.2.2 安慰劑檢驗(yàn)

本文根據(jù)基準(zhǔn)模型隨機(jī)抽取樣本個(gè)體作為處理組，并為每一個(gè)處理組個(gè)體隨機(jī)抽取一個(gè)年份作為政策實(shí)施時(shí)點(diǎn)，生成虛假政策變量，進(jìn)行重復(fù)500次的蒙特卡羅模擬回歸，最后繪制出系數(shù)及核密度分布圖。如圖2所示，虛假系數(shù)服從正態(tài)分布且集中于0附近，而且虛假系數(shù)均遠(yuǎn)離真實(shí)系數(shù)值0.021，因此可以排除區(qū)域綠色金融水平的提升是由其他不可觀測因素造成的。

5.2.3 剔除相關(guān)樣本

為檢驗(yàn)上述結(jié)論，本文采用剔除樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。相較其他省市，直轄市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策配套等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，因此本文剔除了直轄市樣本后重新進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果如表4列（1）所示。本文同樣剔除國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)所在區(qū)域的樣本并重新進(jìn)行回歸，所得結(jié)果如表4列（2）所示。結(jié)果均表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)仍對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)展發(fā)揮顯著的促進(jìn)作用。

5.3 異質(zhì)性檢驗(yàn)

5.3.1 區(qū)位異質(zhì)性分析

不同區(qū)域在資金條件及政策配套方面存在一定差異，因此本文將各省份按照東中西部劃分，進(jìn)行分組回歸。估計(jì)結(jié)果如表5列（1）、列（2）和列（3）所示，可以看到東部和中部分別通過10%和1%水平的顯著性檢驗(yàn)，但西部的回歸結(jié)果并不顯著?？赡艿脑蚴菛|部和中部的發(fā)展機(jī)會(huì)更多，對(duì)政策的敏感程度更高，因此東部、中部地區(qū)受政策影響更為顯著。

5.3.2 研發(fā)強(qiáng)度異質(zhì)性分析

不同地區(qū)因研發(fā)強(qiáng)度差異，對(duì)大數(shù)據(jù)政策的敏感性有顯著區(qū)別。為了驗(yàn)證不同研發(fā)強(qiáng)度的異質(zhì)性表現(xiàn)，本研究將根據(jù)研發(fā)支出高低而進(jìn)行分組回歸?；貧w結(jié)果如表5中的列（4）和列（5）所示，同時(shí)根據(jù)連玉君和廖俊平（2017）[13]的研究，當(dāng)回歸系數(shù)均顯著時(shí)，不能直接進(jìn)行系數(shù)比較，因此本文通過費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)進(jìn)行組間系數(shù)差異估計(jì)。可以看到回歸結(jié)果通過了組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，在研發(fā)強(qiáng)度更高的區(qū)域，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)揮的促進(jìn)作用更為顯著，原因可能是研發(fā)強(qiáng)度高的地區(qū)可以更好地利用試驗(yàn)區(qū)所產(chǎn)生的創(chuàng)新環(huán)境進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新等。

5.3.3 市場化程度異質(zhì)性分析

市場化程度不同會(huì)影響到區(qū)域內(nèi)要素配置效率與市場主體活力，本文以市場化程度的中位數(shù)為依據(jù)進(jìn)行分組回歸?；貧w結(jié)果如表5中的列（6）和列（7）所示，可以看到在市場化程度較低的地區(qū)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)更能有效推動(dòng)區(qū)域綠色金融發(fā)展。可能的原因是在市場化程度較低的區(qū)域，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立不僅可以有效填補(bǔ)市場機(jī)制的空白，還能激發(fā)各類主體的創(chuàng)新活力，推動(dòng)綠色金融發(fā)展。

6 影響機(jī)制分析

根據(jù)上述研究，可以看出大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融發(fā)展的促進(jìn)作用，但兩者之間的機(jī)制還未得到驗(yàn)證。本研究通過綠色技術(shù)創(chuàng)新（pat）和信息化水平提升（info）兩個(gè)機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，使用綠色發(fā)明專利授權(quán)數(shù)衡量區(qū)域綠色創(chuàng)新水平，并通過地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量信息化水平。

參考溫忠麟等（2014）[14]的研究成果，本文使用中介效應(yīng)檢驗(yàn)三步法，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。列（1）表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)可以顯著促進(jìn)區(qū)域綠色金融發(fā)展。列（2）和列（4）分別表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)可以顯著促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新與提升區(qū)域信息化水平，列（3）和列（5）則表明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)通過綠色技術(shù)創(chuàng)新和提升信息化水平促進(jìn)區(qū)域綠色金融發(fā)展，且通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，假設(shè)H2和假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

7 結(jié)論與建議

本研究發(fā)現(xiàn)國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)顯著促進(jìn)了區(qū)域綠色金融發(fā)展，并從綠色技術(shù)創(chuàng)新和提升信息化水平兩個(gè)機(jī)制進(jìn)一步進(jìn)行分析。此外，國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)對(duì)區(qū)域綠色金融的促進(jìn)作用在東中部、研發(fā)強(qiáng)度較高及市場化程度較低的區(qū)域更為顯著。為了進(jìn)一步使國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)產(chǎn)生正向效益，本文提出以下政策建議：

首先，構(gòu)建四位一體協(xié)同發(fā)展體系。構(gòu)建起由政府、金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)及公眾構(gòu)成的四位一體協(xié)同發(fā)展體系，政府負(fù)責(zé)制定和落實(shí)大數(shù)據(jù)政策及綠色發(fā)展法規(guī)，同時(shí)統(tǒng)籌考慮多方利益主體，擴(kuò)大綠色資金池的規(guī)模。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)政策導(dǎo)向，優(yōu)化綠色轉(zhuǎn)型領(lǐng)域授信管理，探索建立生態(tài)信用行為激勵(lì)機(jī)制，將企業(yè)降碳、擴(kuò)綠等表現(xiàn)作為貸款審批、額度測算、利率定價(jià)的重要參考因素，同時(shí)還應(yīng)推動(dòng)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，提升綠色金融服務(wù)能力和效率。企業(yè)需要積極響應(yīng)政府綠色金融政策，加強(qiáng)環(huán)境信息披露，提高綠色項(xiàng)目審批效率，積極參與綠色金融活動(dòng)，同時(shí)提高環(huán)境信息披露的透明度，便于金融機(jī)構(gòu)和投資者進(jìn)行準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策。公眾可以提升環(huán)保意識(shí)，通過綠色消費(fèi)和低碳行動(dòng)，促進(jìn)綠色消費(fèi)，同時(shí)發(fā)揮對(duì)企業(yè)綠色制造、綠色產(chǎn)品的監(jiān)督作用，通過政府搭建的權(quán)益保護(hù)平臺(tái)進(jìn)行及時(shí)反饋。

其次，依托產(chǎn)業(yè)園區(qū)平臺(tái)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)深度融合。政府應(yīng)著力打造綠色生態(tài)產(chǎn)業(yè)園區(qū)，注重綠色生態(tài)建設(shè)，推廣綠色建筑、節(jié)能減排等環(huán)保措施，降低園區(qū)能耗和排放。政府也需要不斷促進(jìn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快構(gòu)建智慧園區(qū)體系，利用大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)管理、運(yùn)營和服務(wù)的智能化。針對(duì)企業(yè)缺乏跨部門和跨公司協(xié)作的能力，政府需要?jiǎng)?chuàng)新招商模式，提升園區(qū)吸引力，加強(qiáng)與國際國內(nèi)知名企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的合作，引入高端項(xiàng)目和優(yōu)秀人才，使產(chǎn)業(yè)園區(qū)打通能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)外聯(lián)動(dòng)的價(jià)值鏈。

最后，優(yōu)化人才培養(yǎng)體系，提升人力資源的創(chuàng)新能力。政府鼓勵(lì)高校優(yōu)化大數(shù)據(jù)學(xué)科專業(yè)設(shè)置，深化新學(xué)科建設(shè)，加大相關(guān)專業(yè)建設(shè)力度。探索基于知識(shí)圖譜的新形態(tài)數(shù)字教學(xué)資源建設(shè)，與大數(shù)據(jù)企業(yè)深化校企合作，建設(shè)實(shí)訓(xùn)基地，推進(jìn)專業(yè)升級(jí)調(diào)整，對(duì)接產(chǎn)業(yè)需求，培養(yǎng)高素質(zhì)技術(shù)技能人才。

參考文獻(xiàn)

陳加友.國家大數(shù)據(jù)（貴州）綜合試驗(yàn)區(qū)發(fā)展研究[J].貴州社會(huì)科學(xué)，2017（12）：149-155.

Xiahai W， Hujian L， Yao W. Does big data infrastructure development promote new enterprise entry： Evidence from China[J].Finance Research Letters，2024（60）：1-6.

邱子迅，周亞虹.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與地區(qū)全要素生產(chǎn)率： 基于國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2021（7）：4-17.

Han B， Guomin L， Xiangyu Y， et al. Is smart carbon emission reduction justified in China： Evidence from national big data comprehensive pilot zones[J].Heliyon，2023（7）：1-15.

繆陸軍，陳靜，范天正，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的影響： 基于278個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)分析[J].南方金融，2022（2）：45-57.

郭炳南，王宇，張浩.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展改善了城市空氣質(zhì)量嗎： 基于國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（1）：58-74.

劉誠，夏杰長.線上市場、數(shù)字平臺(tái)與資源配置效率： 價(jià)格機(jī)制與數(shù)據(jù)機(jī)制的作用[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（7）：84-102.

徐林，侯林岐，程廣斌.國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)創(chuàng)新效應(yīng)研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2022，39（20）：101-111.

徐毅，周昊朋.國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)能否驅(qū)動(dòng)外貿(mào)高質(zhì)量發(fā)展： 基于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的實(shí)證研究[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024（3）：110-128.

胡婧瑋，郭金花，陳鑫.大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)建設(shè)對(duì)城市創(chuàng)新效率的影響： 基于國家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)的準(zhǔn)自然試驗(yàn)[J].商業(yè)研究，2024（2）：104-113.

劉傳明，馬青山.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)全要素生產(chǎn)率增長的影響研究： 基于“寬帶中國”試點(diǎn)政策的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].中國人口科學(xué)，2020（3）：75-88.

劉華珂，何春.綠色金融促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制與檢驗(yàn)： 來自中國272個(gè)地級(jí)市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].投資研究，2021，40（7）： 37-52.

連玉君，廖俊平.如何檢驗(yàn)分組回歸后的組間系數(shù)差異？[J].鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報(bào)，2017（6）：97-109.

溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2014，22（5）：731-745.