金融科技、資源錯配與城市綠色創新

■劉繼兵，張 馳，田韋侖

一、引言

經濟高質量發展受環境污染、資源短缺等生態問題制約，而綠色創新能夠有效提升資源利用率、降低環境污染，同時兼顧經濟效應、生態效應和技術效應，助力經濟高質量發展。城市作為社會經濟系統的重要一環，不僅匯聚人口要素、資本要素等各類創新要素，而且具備資源配置和信息交換優勢，對推動經濟高質量發展有舉足輕重的作用。隨著工業化、城市化進程加快，城市逐漸陷入經濟增長和資源環境相互博弈的困境。城市綠色創新能改變城市傳統發展方式，從而推動傳統城市向綠色城市轉變，助力經濟高質量發展。

近年來，隨著大數據、人工智能等前沿技術的應用，金融科技發展程度不斷加深，金融業正逐步由橫向發展轉向縱向發展。在此背景下，研究金融科技對城市綠色創新的影響以及作用機制，對于探索經濟高質量發展道路，保障金融科技助力經濟可持續發展具有重要實踐意義。

金融科技帶來的經濟效應受到廣泛關注。理論上講，金融系統可以利用風險分散、信貸配給以及信息處理等手段，助力經濟發展。金融科技使金融系統改變其交易方式，提高金融發展效率，并間接帶動其他行業的生產質量與經營效率的提高（Kauffman et al.，2015）。金融科技發展能夠有效降低金融機構面臨的信息不對稱程度，提高其信貸配置效率（邱晗等，2018）與經營效率（于鳳芹和于千慧，2021）。此外，金融科技促使金融服務逐漸線上化（謝絢麗等，2018），加強金融服務的靈活性以及擴大金融服務范圍（Haddad&Hornuf，2019）。金融與科技有機結合，不僅加強金融企業自身運營效率（Shim&Shin，2016），還能有效緩解企業及居民融資約束（黃浩，2018）、提高企業全要素生產率（宋敏等，2021）、促進區域消費升級（楊偉明等，2021）。

金融科技也具有良好的生態效益。從金融機構角度看，金融科技能夠提高金融機構的綠色識別能力，有效監管企業貸前、貸中、貸后全過程的污染情況，提高綠色信貸的使用效率（王康仕等，2020）。從非金融企業角度看，一方面金融科技能夠降低金融錯配問題，緩解環境友好型企業融資約束問題；另一方面，金融科技推動污染企業的綠色技術創新（余得生和楊禮華，2021），進而促進城市綠色發展。從居民角度看，金融科技的發展能夠有效推動普惠金融的發展（黃益平和黃卓，2018）。而普惠金融客觀要求居民提高自身的金融素養，提高居民環境風險識別能力，進而減少污染排放。同時，金融科技能夠優化綠色金融政策，促進區域經濟增長和環境改善（韓科振，2020）。

我國在經濟高速發展過程中一直面臨資源配置不高的問題，資源錯配會嚴重制約企業融資約束（康志勇，2014）、創新要素投入（戴魁早和劉友金，2016）、創新活力（靳來群等，2015）等方面，從而影響城市的創新水平。而金融科技的發展，能夠有效降低信息不對稱，減少金融摩擦，進而緩解資源錯配（田杰等，2021）。綠色創新作為創新的一種形式，其必然也受到資源錯配的制約。因此，本文將資源錯配納入金融科技對城市綠色創新的分析框架中。

二、理論分析與研究假說

（一）金融科技對城市綠色創新的影響

相比于其他創新活動，綠色創新活動兼具經濟效應與環境效應，但其具有高投入、高周期并且不可逆等特點。因此，綠色創新活動會更加需要資金支持。金融科技不僅能夠打破時空限制，而且還能夠催生新的金融服務模式，有效緩解中小微企業的融資約束（李春濤等，2020），激勵中小微企業加大對綠色項目的投入，進而提升城市整體的綠色創新實力。此外，金融科技的發展能夠有效緩解信息不對稱程度，幫助金融機構高效識別企業的研發能力以及資金需求，提高資金配置效率，有效降低進行綠色創新的企業等經濟主體的融資成本。同時，金融科技發展能夠推動綠色技術傳播及應用，提高企業綠色技術研發能力，進而促進城市綠色創新。

按照創新價值標準，城市創新過程可分為兩階段，即創新研發階段和成果轉化階段。在創新研發階段，金融科技發展能夠擴大金融市場規模以及提高金融服務效率。金融市場規模的擴大，有利于提高金融對綠色創新研發的支持力度。而金融服務效率的提高促進資源節約型企業對資金流向的敏感度，更好地預判未來市場動向，降低研發機構獲取決策期權的難度（S?derlund&Tingvall，2017），減少綠色創新的成本，進而加快綠色創新速度。在成果轉化階段，隨著地區之間經濟交往增加，地區創新生產活動會更加活躍，對投資、結算等金融服務需求變高。金融科技的發展能夠有效降低金融摩擦，促進信息傳遞效率，進而促進綠色創新成果的轉化效率。因此，金融科技能夠滲透綠色創新的兩個階段，促進城市綠色創新?；诖?，提出假設1。

假設1：金融科技促進城市綠色創新。

金融科技的重要特征之一是利用大數據和物聯網等數字技術打破時空距離限制，使得資金流動不再被壓縮在一個特定空間，增加不同地區之間的知識交流，強化各地區之間金融活動關聯的程度。金融科技將傳統的金融要素、金融信息等趨于數字化，使其具有很高的流動性。金融資源的數字化不僅降低了擴散成本，而且增強了其擴散速度，使得金融科技受地理結構的限制程度變小，表現出強烈的地理空間溢出效應（王露露，2021）。唐松等（2019）研究發現，金融科技不僅有利于促進本地全要素生產率，而且有助于優化鄰地的全要素生產率。而全要素生產率越高，說明資本、勞動力等要素的利用效率越高，從而有助于創新成果的轉化。金融科技發展能夠優化本地資源配置，進而改善鄰地金融體系的要素結構和規模，促進周邊地區的資源配置效率的提升（Tian et al.，2017），進而促進鄰地的綠色創新?；诖?，提出假設2。

假設2：金融科技不僅促進本地的綠色創新，而且通過空間正向溢出作用于鄰地的綠色創新。

（二）金融科技對資源錯配的影響

將金融科技發展看作一種特殊“產業”發展，基于產業生命周期理論展開分析，并通過“極化效應”和“擴散效應”進行解釋。

在金融科技發展初期，金融科技公司作為一種前沿技術的公司，其在形成初期會選擇具備比較優勢的地區。因此，在初期階段資本配置一般情況下是資本相對過剩，而勞動力相對不足（季書涵等，2016）。隨著金融科技的不斷發展，金融科技所在地區周邊的勞動力、技術等生產要素逐漸流向該地區。勞動力的不斷流入，使得鄰地冗余的勞動力得到有效利用，從而改善該地勞動力配置不足的問題。金融科技對人才、技術等生產要素需求不斷擴大，進而增加人才、技術等生產要素的投入。這有助于金融科技公司生產能力的提升，提高金融科技公司產出。如移動支付、區塊鏈金融等一系列產品通過提高信息透明度、加快信息流動等方式，增強金融市場的有效性，使得金融資源更好地流向資金需求者，過剩的資本得到充分利用，緩解該地區的資本配置過度的情況。

當金融科技處于成熟期時，其所處地區開始通過資本、專業技術、知識等要素的流動，對周邊地區產生擴散效應，這種“擴散效應”能夠帶動周邊城市的經濟發展。在這一階段，隨著周邊城市勞動力的涌動，勞動力配置不足的情況逐漸達到最優狀態。當整個金融科技產業的投入產出比達到最優，金融科技對信息透明度、信息流動等因素的提升作用會達到最大，使得金融市場有效性達到一定頂峰，資本配置效率達到帕累托最優。

當金融科技處于衰退期時，其“極化作用”會占據主導地位，造成當地土地昂貴、人口擁擠等離心力，削減金融科技帶來的經濟效應。勞動力配置開始出現缺口，勞動力錯配進一步加深。此外，由于生產要素價格上升造成金融科技企業成本上升，金融科技公司創新產出下降，其對金融市場有效性的促進作用逐步下降。這一階段，金融科技離心力作用導致該地區資本配置出現缺口。同時，金融科技產業的投入產出比也會逐步下滑，使得金融市場有效性降低，資本配置效率開始下滑，資本錯配情況逐步加深?；谏鲜龇治觯岢鋈缦录僭O。

假設3：金融科技的發展會先緩解資源錯配程度，隨后加劇資源錯配程度。

假設4：資本配置過度時，金融科技緩解資本錯配；資本配置不足時，金融科技加深資本錯配程度。

假設5：勞動力配置不足時，金融科技緩解勞動力錯配；勞動力配置過度時，金融科技加深勞動力錯配程度。

（三）金融科技、資源錯配與城市綠色創新

從資本逐利的角度看：在資本配置過度時，社會上存在大量冗余的資本，由于綠色創新具有高周期、高成本、高風險的特點，冗余的資本將會流向那些周期短、低風險的生產建設項目，這些項目經常具有高污染、高能耗的特點，從而擠出社會中用于綠色創新的資金。從價格理論角度看：當資本配置過度時，綠色創新獲取資金成本更低，雖然這會導致綠色創新產出收益增加，但也說明其投入和風險更大，企業會更多選擇擴大原有的生產規模來獲取利潤，而不是選擇進行綠色創新（趙玉林等，2022）。基于此提出以下假設：

假設6：資本配置過度時，金融科技緩解資本錯配，進而促進城市綠色創新。

在資本配置不足時，社會上缺乏足夠的資本流動。從政府角度看：由于資本相對缺乏，政府在選擇創新項目時，由于綠色創新項目具有環境效應與經濟效應，成為政府選擇的首要對象，加大對綠色創新項目的投資，有利于該地區的綠色創新。從企業角度看：當資本配置不足時，企業從金融市場獲取資金的使用成本相對較高，會限制企業的創新項目選擇，由于綠色創新項目具有更高的收益，從而使得企業偏好進行綠色創新。因此提出以下假設。

假設7：資本配置不足時，金融科技促進資本錯配，進而促進城市綠色創新

當勞動力配置不足時，勞動力價格會大大高于市場價格，企業的人力成本將會加大，從而壓縮企業的利潤。大部分企業是以營利為目的的企業，因綠色創新的高風險、高成本特點，其本身就難以獲得企業的青睞，加上價格較高的勞動力成本，讓那些原本想進行綠色創新的企業產生退卻心理，從而不利于城市綠色創新。金融科技的發展能夠吸引鄰地勞動力的流入，進而提高本地勞動力的供給。因此，本地勞動力價格會降低，減少企業人力成本，鼓勵企業進行綠色創新，進而促進城市綠色創新。此外，隨著金融科技的發展，金融科技公司的產出會逐漸增加。一方面有利于降低中小企業的融資約束，提高這些企業對勞動力的需求，創造更多的勞動崗位，有利于勞動力配置不足的改善。另一方面有利于降低勞動力自身所面臨的信貸約束，并增強其風險抵御能力，給勞動力轉移提供有力保障（孫焱林等，2022），從而改善勞動力配置不足情況?；诖?，提出假設8。

假設8：勞動力配置不足時，金融科技能夠降低勞動力錯配，進而促進城市綠色創新。

當勞動力配置過度時，勞動力價格會低于市場價格，從而降低企業人力成本，促進企業綠色創新。依據組織理論可知，冗余資源可以幫助企業更好地投資那些維持企業生存所需資源。冗余資源被認為是“戰略緩沖器”，能夠有效幫助企業將自身核心技術遠離動態環境。冗余的勞動力資源，能夠幫助研發機構、企業適應內外的環境變化（陳懷超等，2021），有利于這些主體對綠色創新的風險管理，促進綠色創新。此外，由于勞動力配置過度，企業對勞動力的選擇性更加靈活，使得企業能夠用同樣的成本獲取更優秀的勞動力，有利于綠色創新活動的開展?；诖?，提出假設9。

假設9：勞動力配置過度時，金融科技能夠加大勞動力錯配，進而促進城市綠色創新。

三、研究設計

（一）模型設定

為驗證假設1，采用面板固定效應模型進行考察，模型如下所示：

其中，i、t 分別表示第i 個地區和第t年；UGI為被解釋變量城市綠色創新；FT 表示解釋變量金融科技；Control 表示一系列控制變量；μ表示地區固定效應；γ表示時間固定效應；ε表示殘差項。

為驗證假設2，采用空間杜賓模型進行考察，模型如下所示：

其中，ρ表示空間相關系數；ω表示空間權重矩陣；λ表示解釋變量滯后項系數；其余變量跟前述一致。本文設置的空間權重矩陣為地理矩陣。

為驗證假設3—5，采用面板固定效應模型進行考察，模型如下所示：

其中，RM 為被解釋變量資源錯配，其余變量跟前述一致。

為驗證假設6—9，參考溫忠麟等（2004）的中介效應檢驗方法，具體如下所示：

若β、α、?顯著，則說明資源錯配在金融科技影響城市綠色創新過程中充當了中介；在此基礎上，若?顯著，則說明是部分中介；反之，說明是完全中介。

（二）變量及數據說明

1.城市綠色創新（UGI）

參考韓先鋒等（2020）的做法，利用綠色專利授權量表示城市綠色創新，并將其進行對數化處理，以減少模型異方差問題。

2.金融科技（FT）

借鑒宋敏等（2021）的測算方法，以金融科技公司數量代表各地區金融科技發展程度。并將各地級市的金融科技公司進行對數化處理，以消除異方差問題。

3.資源錯配（RM）

參考白俊紅和劉宇英（2018）的做法，具體測算方法如下：

其中，γ和γ分別表示勞動力要素絕對價格扭曲系數和資本要素絕對價格扭曲系數，代表資源扭曲的加成情況。τ與τ表示勞動力錯配指數與資本錯配指數。由于數據可得性以及絕對價格扭曲系數測算的復雜度，因此采用價格相對扭曲系數進行計算：

為計算β、β，需要測算各地區的勞動力和資本兩要素的產出彈性。關于產出彈性，采用索洛余值法進行計算（趙志耘等，2006）。首先假定各地區生產函數為柯布—道格拉斯生產函數，且具有規模報酬不變的特點，即：

將C-D生產函數取對數可得：

其中，Y代表i 地區t年的GDP，除2003年以外，將其余年份的GDP 進行平減性處理。L代表i 地區年平均就業人數，K表示i 地區固定資本存量，并借鑒張軍等（2004）的永續盤存法，即K=I/P+（1-δ）K，K指i 地區t 時期的固定資本存量，I指i 地區t 時期的名義固定資本形成總額，P指i地固定資產投資價格指數，δ代表折舊率，折舊率采用張軍等（2004）的9.6%。

由于經濟水平以及技術水平等因素，各地區的要素產出彈性可能不同，因此參考白俊紅和劉宇英（2017）的做法，采用變截距、變斜率的變系數面板模型，采用LSDV方法測算要素產出彈性。

4.控制變量（Control）

借鑒以往文獻，選取以下可能對城市綠色創新以及資源錯配產生影響的控制變量，具體包括：金融發展水平（Fin）、經濟發展水平（Eco）、財政支出規模（Exp）、綠化環境（Green）、人力資本（HC）、外商投資水平（FIL）、人口密度（PD）、公共基礎設施（PI）和互聯網發展（Inter）。具體變量說明見表1。

表1 變量說明

（三）數據來源與描述性統計分析

以2004—2018年中國293 個地級市作為研究樣本，在剔除數據缺失嚴重的地級市后，最終獲取2004—2018年275個地級市共4215個觀測值的平衡面板數據。其中，地級市綠色專利數據來源于incopat 數據庫，金融科技來源于宋敏等（2021）統計的金融科技公司數量。其余數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》以及國家統計局官網等，部分缺失數據主要采用插值法以及查閱各城市統計年鑒和統計報告等方法進行填補。所有具有貨幣價值的經濟變量均以2003年為基期，利用GDP 平減指數進行平減處理。相關變量描述性統計分析見表2。

表2 描述性統計分析

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果

如表3實證結果顯示，金融科技的系數均在1%顯著水平下顯著為正，表明金融科技發展與城市綠色創新水平顯著正相關。從經濟意義上來說，以第（5）列為例，考慮到綠色專利授權數均值為55.561，地區金融科技發展每提升1%，該地區綠色專利授權數平均增加約16.963?？赡艿脑蚴?，金融科技發展能夠通過大數據等前沿技術，降低信息不對稱問題，從而使得金融服務能夠準確鎖定那些缺乏抵押品而具有研發實力和發展前景的資源節約型企業，緩解其融資約束，從而帶動當地的綠色創新水平，這一結果符合前述理論分析，基本驗證了假設1。

表3 基準回歸結果

（二）異質性檢驗

根據城市所在區域構建虛擬變量east，將處于東部地區的城市賦值為1，其余賦值為0；然后在構建金融科技與虛擬變量的交互項納入基準模型。此外，根據2013年國務院公布的資源型城市名單并設置虛擬變量dres，將資源型城市賦值為1，非資源型城市賦值為0，并將其與金融科技的交互項納入基準模型。表4 報告了不同類型城市金融科技對綠色創新的影響。列（1）顯示，金融科技（FT）回歸系數顯著為正，交互項FT×east也顯著為正。表明金融科技能夠顯著促進城市綠色創新，但其作用效果在東部地區顯著高于中西部地區。這可能是因為相比于中西部地區，東部地區有較高的科技發展水平以及完善產業鏈，給金融科技深化提供更多的應用場景，從而使得金融與科技融合程度效果更強，更好地助力綠色創新。列（2）顯示，金融科技（FT）回歸系數顯著為正，交互項FT×dres顯著為負。表明金融科技能夠顯著促進城市綠色創新，但其作用效果在資源型城市顯著弱于非資源型城市。可能的原因是，相較于非資源型城市，資源型城市對自然資源依賴度更高，過度依賴自然資源可能會擠出人力資本以及科技創新投資，導致資源型城市高素質人才的流失、研發創新的動力和活力下降（董曉林和張曄，2021），從而降低了金融科技作用效果。

表4 區域異質性檢驗

（三）金融科技空間溢出效應

采用莫蘭指數對城市綠色創新和金融科技進行空間自相關檢驗，空間矩陣為所在地區經緯度構建的地理矩陣。莫蘭指數的檢驗結果表明，各地級市2004—2018年的城市綠色與金融科技均具有明顯的空間特征，因此能夠進行空間計量分析。通過模型選擇相關檢驗，最終采取空間杜賓固定效應模型。

表5報告了空間杜賓模型的回歸結果。列（3）顯示，城市綠色創新的空間自回歸系數顯著大于0，而金融科技的交互項（W×FT）系數也顯著大于0，表明所選地級市樣本在空間上既存在外生的金融科技交互效應，還存在城市綠色創新的內生交互效應。但表中W×FT 的回歸系數并不能夠直接說明金融科技對城市綠色創新的邊際影響，因為用簡單的點回歸估計空間溢出效應會存在較大誤差，因此采取變量變化的偏微分進行說明，即表中的直接效應與溢出效應來解釋金融科技對本地綠色創新以及鄰地綠色創新的影響。從列（3）可以看出，金融科技不僅能夠促進本地綠色創新還能帶動鄰地綠色創新。假設2得到驗證。

表5 空間杜賓模型回歸結果

（四）金融科技對資源錯配的實證檢驗

表6報告了金融科技對資源錯配的回歸結果。列（1）（2）可知，金融科技對資本錯配指數具有顯著促進作用，而對勞動錯配指數顯著具有抑制。由于錯配指數最小值為負數，錯配程度是錯配指數的絕對值。因此，金融科技先緩解資源錯配程度再加深資源錯配程度，驗證了假設3。

表6 金融科技對資源錯配的回歸結果

為進一步厘清資源配置過度與不足的情況，將所選樣本進行分類回歸。由列（3）（5）可知，在資本配置過度時，金融科技的回歸系數顯著為負；在資本配置不足時，金融科技的回歸系數顯著為正。驗證了假設4。由列（4）（6）可知，在勞動力配置過度時，金融科技緩解勞動力錯配程度；勞動力配置不足時，金融科技加深勞動力錯配程度。驗證了假設5。

（五）資源錯配中介效應檢驗

從表7 可以發現，無論在哪種情況下，資源錯配均通過了中介效應檢驗，且為部分中介。此外，從回歸系數來看，可以發現：（1）資本配置過度時，金融科技緩解資本錯配，進而促進城市綠色創新；（2）資本配置不足時，金融科技加深資本錯配，進而促進城市綠色創新；（3）勞動力配置不足時，金融科技緩解勞動力錯配，進而促進城市綠色創新；（4）勞動力配置過度時，金融科技加深勞動力錯配，進而促進城市綠色創新。驗證了假設6—9。

表7 資源錯配中介效應檢驗

（六）內生性處理與穩健性檢驗①限于篇幅，結果留存備索。

借鑒黃群慧等（2019）的思想，使用該市1984年擁有的固定電話數量作為工具變量。由于該變量不隨時間發生變化，因此引入上一年的金融科技全國均值（除自身）與1984年的地區電話數量交乘項，得到金融科技的面板工具變量。結果表明，在考慮了內生性之后，金融科技依然可以促進綠色創新，其結果在1%水平上顯著。此外，LM 檢驗和Wald F 檢驗均通過，說明了工具變量選取的合理性和有效性。

為剔除異常值的影響，首先進行了解釋變量和被解釋變量前后1%分位數的縮尾處理。其次考慮到金融危機會對金融科技發展造成嚴重沖擊，將2008年和2009年的樣本剔除。兩種方法的結果均在1%水平上正向顯著，說明核心結論是穩健的。

五、結論與建議

基于我國地級市面板數據實證檢驗了金融科技對城市綠色創新的影響，并進一步探究了金融科技、資源錯配與城市綠色創新之間的關系。主要結論與相應政策啟示如下：

第一，金融科技能夠提高城市綠色創新水平，幫助傳統城市向綠色城市轉型。因此建議鼓勵并支持金融科技公司的建立與發展，降低金融科技行業的門檻，全方位推動金融科技進一步深化，以此促進城市綠色創新，發揮金融科技在綠色城市建設中的重要作用。

第二，金融科技對城市綠色創新存在區域異質性。具體而言，東部地區金融科技對城市綠色創新的積極影響大于中西部地區，而資源型城市的金融科技對綠色創新的推動作用要弱于非資源型城市。建議因地制宜，實施動態化、差異化的金融科技發展戰略。

第三，金融科技對城市綠色創新具有良好的空間效應。金融科技不僅能夠促進本地綠色創新水平，還能夠帶動鄰地綠色創新水平。這也預示著要加強各地區的基礎設施建設以及各地區之間的協調力度，使得金融科技的溢出效應傳遞速度更快，作用效果更強。

第四，金融科技對資源錯配的影響是非線性的。在金融科技發展初期能夠顯著降低資源錯配程度，但當金融科技發展到一定程度會加深資源錯配程度。因此，應注意適度發展金融科技，建立相關的監管機制，防止金融科技無序發展導致資源錯配程度加大，造成社會福利損失。此外，金融科技對資源錯配的影響是雙面的，有積極的也有消極的。不同地區的資源錯配程度因其金融科技發展程度不同而不同。具體而言，在資本配置過渡地區，金融科技緩解資本錯配程度；在資本配置不足地區，金融科技加深資本錯配。而在勞動力配置過渡地區，金融科技加深勞動力錯配；勞動力配置不足地區，金融科技能夠緩解勞動力錯配。因此，應根據各地區的資本和勞動力配置情況，因地制宜地引導金融科技發展。

第五，在金融科技作用于城市綠色創新的過程中，資源錯配充當了部分中介。其中，資本錯配以及勞動力錯配會因資源配置不同而對城市綠色創新產生不同影響。由于在勞動力配置過渡地區或資本配置不足地區，金融科技通過加深錯配程度而帶動城市綠色創新，因此，要注意協調好這些地區資源錯配加深帶來的福利損失與城市綠色創新帶來的生態紅利二者之間的關系，將金融科技政策與資源配置政策有機結合，有效助力經濟高質量增長。