數字金融發展對企業綠色技術創新的影響研究
——基于多主體中介的驅動解釋*

王 壘 宋天陽

(中國海洋大學 經濟學院，山東 青島 266100)

一、引言

從十九大報告前瞻性地提出“構建市場導向的綠色技術創新體系”，到2021年2月國務院發布《關于加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系的指導意見》提出“鼓勵綠色低碳技術研發，實施綠色技術創新攻關行動，支持企業建立市場化運行的綠色技術創新聯合體”，種種舉措說明國家對企業綠色技術創新的持續重視。進一步講，綠色技術創新是實現企業轉型升級與綠色發展的根本途徑。[1]然而，我國企業綠色技術創新普遍受內外資金約束、信息不對稱、政策支持缺乏靶向性等因素的制約，創新動力不足，[2]傳統金融模式在解決企業綠色技術創新所面臨的困境時力有未逮。近年來，數字科技的應用使金融領域重新煥發生機，數字金融模式應運而生，對微觀主體的創新行為發揮著舉足輕重的作用。

首先，基于長尾理論，數字金融能夠吸納具有長尾特征的金融市場尾部用戶，打破二八定律，[3]滿足創新型企業融資的多樣性需求。其次，數字金融依托現代信息工具，采用大數據信用評估方法打通客戶信息透明度渠道，建立信息溝通機制，減少逆向選擇。而且，通過助力金融機構提高環境信息的利用效率，數字金融模式實現環境監督穿透于企業資金使用的全過程，從而緩解綠色資金使用的道德風險問題。[4]可以說，數字金融對海量數據的挖掘，精準化用戶畫像，降低了企業與金融機構以及政府間的信息不對稱程度。[5]最后，數字金融是一種低成本、廣覆蓋和可持續的普惠金融模式，具有傳統金融所缺少的綠色屬性，其經營以虛擬網點為主、無紙化辦公，大大降低了金融服務資源、能源消耗。[6]上述觀點支持了數字金融對企業綠色技術創新的助力作用。然而，金融創新理論和風險理論的觀點卻認為，數字金融是一種典型的金融創新，會帶來更大的風險，進而對企業綠色技術創新等活動可能存在負面影響。因此，數字金融究竟能否有效解決企業綠色技術創新的困境，若其能夠助益綠色技術創新，則數字金融綠色創新驅動的內在機理如何，本文將對上述問題進行詳細研究。

二、文獻綜述

(一)企業綠色技術創新影響因素

現有文獻關于企業綠色技術創新的影響因素大致可以概括為政府、市場和企業三個層面。其中，政府層面以環境規制工具為主，體現為排污收費等強制型環境規制工具以及環保補貼、稅收優惠等激勵型環境規制工具；市場層面包括市場監管制度、市場信息對稱程度等因素；企業層面則體現在企業經營業績、資金約束、管理者綠色創新意識、開發技術能力等方面。[7]

具體來看，在政府政策層面，波特假說認為，合理適當的環境規制有利于企業進行創新，企業通常依賴稅收優惠等激勵型環境規制工具對綠色創新的外部性進行糾正；同時已有研究表明，財稅政策的支持力度不足是企業綠色技術創新的關鍵障礙，[8]故針對企業綠色技術創新的財政政策能夠有效地實施就顯得至關重要。在市場方面，由于市場信息的不對稱，科技成果商業化應用不暢導致綠色技術創新之路步履維艱，[9]而且信息聯通機制和共享平臺的缺乏等諸多現實困境也是制約我國企業綠色發展的重要因素。[10]在企業自身層面，研發費用的高居不下和融資約束障礙是企業綠色技術創新面臨的關鍵經濟難題，[11]資金短缺限制了企業的綠色創新行為。

(二)數字金融的發展與演進

數字金融伴生于近年來我國數字經濟的改革與發展，是利用互聯網技術提供金融服務的新興模式，屬于傳統金融和現代信息技術相結合的產物，[12]目前包括的模式涉及第三方支付、數字貨幣、區塊鏈等類型的網絡金融。

數字金融的概念雖然誕生較晚，但是對于數字金融的研究已經初具規模。總體而言，體現為數字金融在經濟增長、收入消費、創新創業等方面的影響。在經濟增長方面，數字普惠金融的運用促進金融產品和服務廣泛、快速地觸達客戶，提高收入增長的可能性，尤其針對農村居民的家庭收入，這有利于實現城鄉均衡發展和經濟的包容性增長。[13]在消費方面，數字金融能夠使廣大居民獲得信貸支持實現跨期消費，并且能夠通過多樣性金融服務提高居民投資理財的收益水平進而提高居民消費水平。[14]在創新創業方面，數字金融的發展能夠解決傳統金融存在的靶向偏離問題，驅動企業去杠桿、提升財務穩定性，促進企業技術創新。[15]另外，數字普惠金融能夠強化數字技術對企業突破式創新的促進效果，[16]通過降低融資門檻、信息不對稱和審批成本，[17]緩解金融資源錯配等方式，提升企業創新水平，并且相較于民營企業，對國有企業的影響更大。[18]

(三)文獻評述

通過梳理已有文獻可知，關于企業綠色技術創新與數字金融的研究存在尚待完善之處：(1)現有研究肯定了經濟等因素對企業創新的重要影響，但在金融深化改革的過程中，數字金融作為一種金融與數字科技的綠色新興融合手段，能否對企業綠色技術創新產生有效助力，仍有待進一步實證驗證。(2)關于數字金融如何影響企業綠色技術創新的傳導機制有待進一步探索。尤其針對企業綠色技術創新自身的特殊屬性導致的不同限制問題，驅動因素能否合理而精準地多路徑傳導到企業綠色技術創新，現有研究結果暫時難以給出確切回答，需要作進一步檢驗。(3)現有研究指出，企業創新驅動因素的作用發揮還存在特征性差異，因此要想全面掌握數字金融對企業綠色技術創新的影響機理，有必要從產權性質等企業特征因素進行異質性挖掘，全面深入理解數字金融的微觀影響效果。

三、理論分析與研究假設

(一)數字金融對企業綠色技術創新的直接影響

綠色技術包括循環再生技術、污染控制與預防技術等一系列環境友好型的現代技術，其對金融服務的要求更高。

首先，數字金融模式是“平臺型”輻射，相較于“管道型”的傳統金融模式，更具有開放性、傳播性、智能性與動態性，這種信息共享優勢體現為直接對其他行業產生技術溢出效應，[19]有利于不同行業的企業之間相互學習并進行綠色技術改造。其次，數字金融具有綠色屬性，可利用信息識別功能將金融資源優先配置給環境友好型企業的綠色技術創新項目，倒逼“三高”企業進行綠色技術改造，并將信息化的環境數據傳遞給政府環境治理部門，有助于打造“獎優罰劣”的環境治理閉環。[20]最后，數字金融的風險管理功能與激勵監督功能有助于激發企業的綠色創新活力，迫使企業廢除高耗能低效率的“灰色”生產技術，轉而通過綠色技術創新實現節能減排，達到兼顧經濟效益與環境價值雙贏的效果。[21]根據以上分析，提出如下假設：

假設1：數字金融的發展能夠促進企業進行綠色技術創新。

(二)數字金融對企業綠色技術創新的間接作用路徑

根據利益相關者理論，凡是受企業行為影響抑或是影響企業經營目標的主體，皆為企業的利益相關者。在企業眾多的利益相關者之中，銀行是最具代表性的金融中介，發揮資金融通的作用，分析師作為信息中介能夠傳遞企業信息，在金融市場中的地位越來越得到重視，而政府則是制定企業政策與監管企業的主體，規范企業行為，上市公司不可避免地要接觸到銀行、分析師、政府等利益相關者。銀行貸款、分析師預測和政府稅收優惠作為典型的利益相關者行動，不僅會對企業的經營與治理產生影響，而且也是企業綠色技術創新的重要因素。為此，本文進一步探討數字金融能否通過影響利益相關者行為進而驅動企業綠色技術創新。

首先，銀行向企業的放貸行為傾向于抑制企業的創新活力。出于債權安全的考慮，銀行會通過貸后的治理機制，限制經理人將借款投資于風險較高并缺少擔保價值的創新項目，[22]即為銀行的“大貸款人監督”作用。[23]與其他類型的技術創新相比，綠色技術創新在風險方面更加突出。因此，企業即便獲得銀行借款，但受到銀行的監督干預限制，企業用借款進行高風險的綠色技術創新機會受限，導致銀行借款難以轉化成綠色創新投入。數字金融平臺為企業提供了大量個性化可觸及信貸產品，可供企業選擇的融資渠道更多，使企業負債中的銀行借款占比降低，有效減弱銀行的“大貸款人監督”作用，有助于企業擺脫持續低創新困境，激發企業綠色技術創新的活力。根據以上分析，提出如下假設：

假設2：數字金融的發展通過降低銀行“大貸款人監督”的干預壓力，進而促進企業綠色技術創新。

其次，分析師跟蹤預測能夠通過緩解信息不對稱提高企業的創新績效，[24]但預測的準確度是關鍵。數字金融的網絡融資平臺能夠促使企業釋放大量的非強制性披露信息，為分析師提供決策依據，提高預測準確性。[25]作為獨立專業的第三方信息中介，分析師的預測精確度上升，有助于投資者對公司信息的掌握，改善企業價值被低估的現狀，進而提升企業管理層和員工的信心，有利于綠色技術創新的開展。此外，分析師預測精確度上升，市場信息透明度提高，以便政府與金融機構對企業進行資質審核時利用更真實有效的信息進行綜合判斷，防止污染企業將高污染項目包裝成綠色項目獲取信貸支持，有效避免“假綠”等問題，助力企業綠色技術創新能力的提升。根據以上分析，提出如下假設：

假設3：數字金融的發展通過降低分析師預測偏誤，進而促進企業綠色技術創新。

最后，綠色技術創新能夠產生正的溢出效應，這會減少企業綠色技術創新的動機，稅收優惠等政策工具會幫助企業矯正綠色創新的正外部性。然而，因政府所掌握的信息有限，較難確定企業是否真正具有稅收減免的資質，且無法直接監督企業對資金的使用，易造成政策資源不是流向缺少綠色創新資金的企業，反而流入為管理層帶來私人利益的領域，企業難以達到有效的綠色技術創新政策激勵預期。但是，數字金融卻可以通過大數據分析，幫助政府部門在收集企業經營狀況以及信貸風險等信息的同時，快速生成用戶特征“畫像”，[26]這不僅有利于政府對企業進行監管，而且有利于政府甄別需要稅收優惠的企業，綜合促進財政資源流向適合的企業，進行精準幫扶，提高稅收優惠政策工具對綠色技術創新的激勵作用。根據以上分析，提出如下假設：

假設4：數字金融的發展通過提高政府運用稅收優惠政策工具的激勵作用，進而促進企業綠色技術創新。

四、研究設計

(一)數據來源

本文選取2011—2019年滬深A股和創業板上市的1705家工業企業為研究樣本，樣本中不包括單項數據缺失、PT、ST和已摘牌的上市公司。同時，依據省級層面數字金融指數起始年限(2011年)進行配對，構建2011—2019年的面板數據集。進一步，對連續變量采用縮尾處理，最終保留了9189條“企業—年份”觀測數據。其中，上市工業企業的綠色專利數據來源于中華人民共和國國家知識產權局，上市公司經濟特征數據來自國泰安數據服務中心，數字金融數據來自“北京大學數字普惠金融指數”。

(二)模型設計與實證策略

借鑒唐松等的研究，[15]本文采用如下基準模型分析數字普惠金融對我國上市工業企業綠色技術創新能力的影響：

(1)

其中，因變量Y是企業綠色技術創新水平，以企業綠色專利申請數量(PAT)、綠色發明專利申請數量(INPAT)和綠色實用新型專利申請數量(UPAT)作為代理變量。自變量是數字普惠金融指數(DIF)，CV代表控制變量。為了控制隨年份的增加而不斷改變的行業特質，本文采用控制“年份—行業”(Year-Ind)的雙向固定效應模型進行檢驗。ε代表模型的隨機誤差項。

為進一步探討數字金融發展對企業綠色技術創新激勵影響的機制渠道，基于利益相關者理論，從銀行借款、分析師預測、政府稅收三個利益相關者行為角度出發，對數字金融驅動企業綠色技術創新的內在機制渠道進行驗證。采用溫忠麟三步法進行中介機制的識別檢驗，構建模型(2)—模型(4)如下：

(2)

(3)

(4)

其中，Mediator分別為銀行借款、分析師預測偏誤和稅收優惠，其他變量的設定同式(1)。

(三)變量設定

1、被解釋變量

被解釋變量為企業綠色技術創新水平(PAT)。采用工業上市公司綠色專利數據代表綠色技術創新水平。依據世界知識產權組織的“國際專利分類綠色清單”劃分標準，篩選出企業每年的綠色專利數量，并將其劃分為綠色發明專利(INPAT)和綠色實用新型專利(UPAT)。

2、解釋變量

解釋變量為數字金融(DIF)。采用省級北京大學數字普惠金融指數作為自變量的代理變量。其中，數字金融指數包含三個分維度，即數字金融覆蓋廣度(DIFB)、數字金融使用深度(DIFD)和普惠金融數字化程度(DIFL)，對總指數和分維度指數統一采取歸一化處理后進行回歸分析。

3、中介傳導變量

(1)銀行借款(BLOAN)。用銀行借款作為銀行債權人監督壓力的代理變量，具體用(短期銀行借款+長期銀行借款+一年期內到期的非流動負債)/企業年末總資產來衡量。

(2)分析師預測偏誤(AFROR)。參考林晚發等的研究計算分析師預測偏誤，[27]公式如下：

(5)

其中，AFRORi,t表示分析師于第t年對公司i的預測偏差，FEPSi,t代表分析師于第t年預測的公司i的每股收益值，UEPSi,t表示公司i于第t年公告的每股收益實際值。比值越大，分析師預測偏誤越大。

(3)稅收優惠(TAXR)。用稅費返還作為稅收優惠的代理變量，具體借鑒柳光強等的做法，[28]選用樣本公司年報中“收到的各種稅費返還”來進行衡量。

4、控制變量

參考已有研究，本文還控制了企業規模、公司年齡等變量。表1為各個變量的測度方法和描述性統計結果。

表1 變量定義與描述性統計

(四)相關性分析

運用Pearson和Spearman相關系數檢驗法驗證變量之間是否相關以及相關性程度。從表2中可見，一方面，數字金融發展指數與企業綠色專利申請量之間是正相關關系，基本符合預期；另一方面，觀察各個變量間的相關系數可知，模型不存在嚴重的多重共線性問題。

表2 相關系數檢驗結果

表3 數字金融發展對企業綠色技術創新的影響：基準回歸的回歸結果

五、實證結果分析

(一)基準回歸結果

1、數字金融對企業綠色技術創新的影響

表3報告了數字金融發展對企業綠色技術創新的回歸結果。結果顯示，數字金融發展能夠提升企業整體的綠色技術創新水平(βPAT=0.608，p<0.01)，假設1成立。同時可以發現，數字金融對綠色發明創新的驅動作用要高于綠色實用新型創新(βINPAT=0.594>0.326=βUPAT，pINPAT<0.01，pUPAT<0.01)，即相較于綠色外觀和構造的創新，綠色產品和方法等技術創新受數字金融的正向影響更大，說明了數字金融的發展的確更有助于促進企業綠色技術創新核心競爭力的提高，優化綠色技術創新結構，真正實現工業企業綠色轉型升級。

2、數字金融變量分維度對企業綠色技術創新的影響

為探究不同的數字金融特征對企業綠色技術創新存在的側重性影響作用，進一步運用數字金融指數所包含的三個維度依次對企業綠色技術創新水平進行回歸分析，表4展示了相關回歸結果。

數字金融覆蓋廣度對企業綠色技術創新的驅動作用顯著(βPAT=0.527，p<0.01)。該指標通過電子賬戶覆蓋率來衡量，說明數字金融發展通過擴大電子賬戶覆蓋率最大程度保障了用戶能夠得到相應服務，引導資源要素跨時空配置，提高經濟系統內資源的流通效率，進而提升企業的綠色技術創新水平。數字金融使用深度對企業綠色技術創新的驅動效果也非常顯著(βPAT=0.430，p<0.01)，說明在互聯網新金融模式下，數字金融通過信貸、保險、征信等多元業務，為企業提供更多的融資渠道，有助于企業進行綠色技術創新。不過，普惠金融數字化程度對企業綠色技術創新的影響效力并不顯著，且方向性為負(βPAT=-0.086，p>0.1)。這可能因為，普惠金融數字化程度測度指標中包含代表經營者平均貸款利率的實惠化以及信用化和便利化，低利率的實惠可能會使企業獲得大量低成本貸款，尤其便利程度增加后，企業資金來源的替代性選擇更多，使得企業的投資更加分散和多元，甚至可以放棄綠色技術創新以換取短期投資收益。由此可見，當前數字金融發展是依靠覆蓋面積的擴大和使用深度的挖掘推動我國綠色技術創新發展的。

表4 數字金融指標分維度分析的回歸結果

(二)穩健性處理

1、工具變量法

針對模型可能存在的反向因果和變量遺漏等內生性問題，借鑒謝絢麗等的研究，[29]選取各省份的互聯網普及率作為工具變量進行檢驗。表5列(1)—列(3)的結果顯示，在采用2SLS工具變量法減輕內生性問題后，現有結論依然穩健。

2、更換核心解釋變量口徑

本文進一步更換了核心解釋變量的口徑，采用城市一級的數字金融發展指數(DIF^)進行內生性檢驗。表5列(4)—列(6)的回歸結果說明，將核心解釋變量替換為城市級的數字普惠金融指數后，結論依然保持穩健。

表5 2SLS工具變量法和更換核心解釋變量口徑的回歸結果

3、自變量滯后一期

考慮到數字金融對企業綠色技術創新活動的影響可能存在一定的傳遞時間，因此采用數字金融指數的一階滯后項進行檢驗。從表6列(1)—列(3)的回歸結果中可知，“數字金融驅動企業綠色技術創新”的核心結論穩健。

4、回歸模型更替

由于被解釋變量綠色專利申請數據，存在一定的零值堆積特征，因此針對此種數據結構，采用了Tobit模型進行檢驗。表6列(4)—列(6)的數據表明，更替回歸模型之后，數字金融提升企業綠色技術創新水平的效果依舊顯著。

表6 自變量滯后一階處理和更換Tobit模型的回歸結果

(三)影響機制分析

1、基于銀行債權人干預角度

銀行借款的中介作用結果如表7所示。從中可以發現，數字金融發展能夠顯著減少企業向銀行的借款，降低銀行干預(β=-0.195，p<0.01)。銀行借款對企業綠色專利申請數量的影響系數顯著為負，進而證實了假設2。進一步，在將銀行借款作為中介變量的前提下，銀行債權人干預在數字金融對綠色實用新型專利影響中的中介效應占比要高于其在數字金融對綠色發明專利影響中的中介效應占比(19.369%<26.977%)，即銀行干預在數字金融對非實質性綠色技術創新的影響中的作用更大。原因可能在于，綠色發明專利的創新難度更高，項目失敗的風險也更高，銀行從債權人一方的風險承擔方面考慮，更偏好向綠色實用新型專利項目提供資金，然而，數字金融發展使得企業融資渠道更豐富，這也會給銀行支持企業非實質性綠色創新方面造成更大的沖擊，因而銀行借款的中介作用也更明顯。

2、基于分析師預測偏誤角度

分析師預測偏誤的中介作用結果如表7所示。從中可以發現，數字金融的發展能夠顯著降低分析師預測偏誤(β=-1.909，p<0.05)，提升市場信息透明度，進而有利于優化金融資源的合理配置，提升企業綠色技術創新的總體水平(β=-0.003，p<0.05)。對比兩類綠色專利的回歸結果發現，促進綠色發明專利創新的機制有效(β=-0.003，p<0.01)；而促進綠色實用新型專利創新的機制無效(β=-0.002，p>0.1)，經Sobel檢驗，結果依舊不顯著。可能的原因在于，發明專利技術含量更高，其申請費用普遍偏高且成功率較低，企業更加傾向于通過實用新型專利尋求政策扶持，即一種追求“數量”的策略性創新手段。而數字金融能夠減少分析師預測偏誤，增加市場信息透明度，有效抑制企業將實用新型專利作為“漂綠”的手段，激發企業進行綠色發明專利創新的活力，真正促進企業綠色創新質量的提高。

表7 數字金融發展影響企業綠色技術創新的渠道機制的回歸結果

3、基于政府稅收優惠角度

政府稅收優惠的中介作用結果如表7所示。從中可以發現，數字金融有助于企業獲得稅收優惠(β=11.826，p<0.01)。說明數字金融的發展可以幫助政府更好地甄別具有綠色技術創新潛力的企業，推動稅費返還更多地向這些企業傾斜。稅收優惠對兩類綠色專利有顯著的正向影響，體現了數字金融通過稅收優惠政策助力企業綠色技術創新，從而證實了假設4。同時對比稅收優惠在數字金融對兩類綠色專利影響的中介作用結果時發現，在綠色實用新型專利創新中占比略大(13.936%<18.138%)，原因可能在于，相比于綠色發明專利，綠色實用新型專利的申請與轉化較快，因此成為企業獲取政府稅收優惠的快捷手段。

縱觀三條路徑，三類利益相關者的中介效應比例大小關系依次為，銀行>政府>分析師(21.424%>17.506%>0.942%)，這體現了數字金融更加依托于直接的資源關聯主體去驅動企業進行綠色技術創新。

六、進一步分析

(一)基于產權性質的分樣本研究

國有企業和非國有企業兩者在資源基礎、激勵機制和經營目標等方面存在一定差距，因而產權屬性會顯著影響企業的技術創新活動。[30]因此，本文試圖分組剖析數字金融對企業綠色技術創新影響的所有權屬性差異，結果如表8所示。

表8 基于產權性質和行業的分樣本研究的回歸結果

數字金融對國有企業的綠色技術創新具有顯著的正向影響(βPAT=0.609，p<0.01)，尤其針對綠色發明專利的創新(βINPAT=0.647，p<0.01)，接近綠色實用新型專利的兩倍(βUPAT=0.348，p<0.05)。橫向對比國有企業和非國有企業，數字金融對企業綠色核心競爭力的驅動效果在國有企業中更明顯。可能的原因在于，根據政治觀，國有企業的主要高管大多數由政府任命，這意味著高管不僅要考慮企業經營績效，還需要對社會效益等目標負責，因此國有企業會對綠色技術創新的開展更加重視。而非國有企業一般不存在直接的社會效益目標考核約束，因而更加關注企業利潤和企業價值最大化，在一定程度上削減了高管進行具有雙重外部性的綠色技術創新活動的動力。

(二)基于行業的分樣本研究

企業所處行業往往與綠色技術創新之間存在著密切的聯系。綠色技術創新強調環境效益，而重污染行業生產外部性高，使得綠色技術創新在降低成本、優化性能方面的戰略價值在重污染行業中更突出。因此，本文依據環境保護部門2010年出版的《上市公司環境信息披露指南》，按照企業樣本是否屬于其中規定的重污染行業劃分為兩類，試圖刻畫數字金融對企業綠色技術創新影響的行業屬性差異，結果如表8所示。

數字金融對企業綠色技術創新的影響，在重污染行業樣本中，系數顯著為正，而在非重污染行業樣本中的顯著性較弱，說明數字金融發展更偏重于驅動重污染企業綠色創新。原因可能在于，政府受制于行政資源的局限性往往處于信息劣勢地位，難以察覺重污染企業的環境違規行為，[31]但數字金融的發展能夠提高市場信息透明度，增強政府監管力度，倒逼重污染企業進行綠色技術創新。此外，外界對非重污染企業的生態環境監督效力要弱于重污染企業，導致非重污染企業相較于重污染企業而言，進行綠色技術創新改善環境的動力與壓力較小。

七、結論與政策建議

在當前數字化大變革、數字金融模式興起和發展的背景下，本文借助2011—2019年滬深A股和創業板的上市工業企業數據，實證檢驗了數字金融對我國上市工業企業綠色技術創新的影響。研究發現,(1)數字金融發展能夠顯著提高我國上市工業企業綠色技術創新能力，具體表現為增加綠色發明專利和綠色實用新型專利的數量，同時對綠色發明專利創新的驅動效果更強；對數字金融變量的分維度實證結果表明，數字金融覆蓋廣度和數字金融使用深度對企業綠色技術創新具有十分顯著的驅動效果，而普惠金融數字化程度影響效果不顯著。(2)影響機制分析表明，數字金融能夠通過減少銀行“大貸款人監督”干預壓力、降低分析師預測偏誤、增強政府運用稅收優惠等政策工具的激勵效果，進而促進企業綠色技術創新水平的提升。(3)異質性分析表明，數字金融發展能夠顯著提高國有企業和重污染行業企業的綠色技術創新水平，而對非國有企業和非重污染行業企業的綠色技術創新驅動力較弱。

針對以上研究結論，提出以下政策建議：第一，在持續建設與發展數字金融的同時，應當明確與監督普惠金融數字化特征的綠色創新扶持方向，提倡數字金融支持綠色技術創新活動的可得性與門檻性并存，補齊短板，高質量發揮數字金融的專項綠色創新驅動效用。第二，根據企業綠色技術創新改革需求，合理借助在數字金融驅動企業綠色技術創新過程中利益相關主體的差異化助力作用。比如，鼓勵企業運用好數字金融手段，優化企業自身的融資結構，減少銀行“大貸款人監督”干預壓力；善用數字金融幫助政府精準施策，提高環保財政的靶向性；建設良好的市場環境支持賣方分析師保持觀點獨立性，激勵分析師利用好數字化傳播渠道，提升觀點準確性與獨立性。第三，因企施策，以應對數字金融綠色創新效應的產權與行業差異，不僅持續完善國有企業和重污染行業企業中借助數字金融實現綠色技術創新的動機與效果，而且也應著重促進數字金融在非國有企業和非重污染行業企業的發展應用，以激發其在綠色技術創新與升級中的動力與潛力。