綠色金融支持數字經濟發展實證研究

□ 張筌鈞 陳堅

一、引言

綠色金融和數字經濟近些年來表現亮眼。2022年“兩會”上，綠色金融與數字經濟相輔相成推動中國經濟高質量發展，成為焦點話題。《“十四五”規劃綱要》明確要求強化綠色發展的法律和政策保障，發展綠色金融，支持綠色創新等要求。李克強總理就曾在2021年《政府工作報告》中提出未來發展新方向是“綠色金融”和“數字經濟”。近些年，我國提出了“碳達峰、碳中和”的愿景目標，為綠色金融的發展創造良好的環境和機遇。環保技術革新與環保項目投資運營亟需大量資金支持，因此，綠色金融的作用尤為重要。在當下數字化和綠色化發展的時代背景下，利用綠色金融促進綠色技術創新，優化產業結構，進而帶動數字經濟又好又快地發展，已經成為一個重要的研究命題。以往的研究主要側重在綠色金融推動經濟高質量發展層面，集中于綠色金融的影響要素、發展趨勢和政策框架等問題。但鮮有學者研究綠色金融和數字經濟協同發展的具體機制（Lv et al., 2021; 王遙，2016），尤其是綠色金融在支撐數字經濟的影響路徑，仍然缺乏實證性研究。因此，本文的貢獻主要在于提出綠色金融和數字經濟發展的中介效應模型，為數字經濟與可持續發展的深度融合提供參考。

二、文獻綜述及研究假設

許多學者從不同的角度展開了探討綠色金融的概念定義。國務院發展研究中心“綠化中國金融體系”課題組等（2016）認為綠色金融的定義有狹義和廣義之分。狹義上是針對綠色金融活動或金融工具，重點在于評估環境管理和生命周期影響的過程，以確定重點的綠色產業及技術；廣義上是針對整個綠色金融系統（王柯鑒，2021）。在綠色金融作用機制研究上，馬駿（2015）提出，綠色金融能通過資本杠桿和資源再配置的作用，降低交易成本，分散企業從事綠色技術研發與應用面臨的風險。綠色金融涉及到大量基礎設施投資，將帶來了長期成本節約，對于產業數字化和底層技術創新有著引領作用（胡樹林，2021）。數字經濟可以被分為數字產業化和產業數字化，前者是信息產業和數字產業落地發展，后者是數字技術的跨行業價值鏈橫向部署，從而簡化流程，提質增效（Andreoni et al., 2021）。在理論上，綠色金融可通過與上述相關高能耗數字經濟產業融合，大力推進相關產業技術革新、降低能耗，從而幫助數字經濟實現低碳可持續發展（陳華和沈悅，2022）。

綠色金融能通過涓滴效應，整合綠色資源，促進空間協同創新（Huang et al., 2022）。融資約束一直被認為與企業的創新能力高度相關，而政府補貼和更多元化的資金支持政策有效降低企業的融資成本。Chin-Hsien Yu（2021）認為，綠色金融是解決中國企業綠色創新融資約束的關鍵。Guoqiang Hu（2021）發現，綠色信貸指引政策對企業的綠色專利產出產生了顯著的積極影響。并且，綠色金融中涉及到的基礎設施建設，對環境的動態評估和監測都將刺激到數字經濟的發展。因此，本文提出假設1。

H1：綠色金融引導技術創新，推動數字經濟發展。

綠色金融產值和第三產業的相關性最高（Wang & Wang，2021）。綠色金融通過調整借貸條件來發揮金融杠桿的作用，從而限制高污染、高耗能企業的資金供給，提高企業生產成本，倒逼產業結構調整。吳錚（2019）在研究浙江省金融改革試驗區時表明，綠色金融能有效推動數字經濟，并且抑制落后產能。綠色金融同樣促進產業整合和城鄉協同發展，通過賦能三農政策和產業結構轉型，利用“長尾效應”，延伸產業鏈條，助力小農生產與現代農業的銜接（楊林和鄒江，2019）。綜上，本文提出假設2。

H2：綠色金融促進產業結構高級化，推動數字經濟發展。

數字經濟被認為是對現有經濟過程的顛覆，以及新的經濟產業和部門的出現。現有文獻往往集中于數字經濟的具體應用，如大數據、人工智能等方面（Chen et al.，2022）。然而，數字經濟發展是經濟逐步接受數字技術，并進行產業分工的過程。在此期間，經濟發展、地理位置和人文環境等均會影響綠色金融的賦能效應。隨著數字技術的不斷迭代，引進數字技術所增加的成本會越來越高（Xue et al.，2022），因此開放程度較高，經濟發展水平較高，人力資本雄厚的東部地區在發揮綠色金融對數字經濟的趨同效應越強（Xiao，2021）。綜上，本文提出假設3。

H3：綠色金融對數字經濟的影響存在區域異質性。

三、模型設定與指標選取

（一）模型構建

1.基準模型

為了檢驗綠色金融對數字經濟發展的效應機制，本文首先建立基準模型，評估在產業結構高級化程度、環境規制、人均GDP、城鄉收入差距和政府干預等控制變量之下，綠色金融對數字經濟高質量發展的綜合效應，具體模型如（1）所示。

2.中介模型

根據前人研究，本文認為綠色金融對數字經濟發展的影響作用，是通過技術創新和產業結構高級化兩條路徑實現的，為了檢驗綠色金融對數字經濟的作用機制，本文重點基于中介效應，考察綠色金融通過賦能技術創新（TI）和產業結構高級化（IS），進而促進數字經濟發展的作用機制。在式(1)基礎上，以技術創新和產業結構高級化為中介變量加入基準模型中，形成如下模型：

本文結合層次回歸（Hierarchical Regression Modeling，HRM）方法驗證中介作用。借鑒Baron和Kenny（1986），以及國內溫忠麟等（2004）的研究，通過如下思路檢驗中介效應：第一步將（2）式中自變量綠色金融對數字經濟發展進行回歸分析，判斷自變量系數α01是否顯著，如顯著則進入下一步；第二步則將（3）式或者（5）式進行回歸分析，對綠色金融對技術創新、產業結構高級化的影響系數α11的顯著性進行判斷，如顯著則進行下一步；第三步則對（4）式或者（6）式進行回歸分析，若α11與α22都顯著，則表明存在中介效應，同時根據α21是否顯著判斷其存在完全中介效應還是部分中介效應。

（二）指標選取

1. 被解釋變量

數字經濟：由于數字經濟近些年方才在我國興起，缺乏統一的測量工具。在充分客觀全面和數據可獲得性的基礎上，本文計劃采用劉軍等（2020）研究的數字經濟指數評價指標體系，將數字經濟指數分解為信息化發展指標、互聯網發展指標和數字交易發展指標三個維度進行測量。

2.主要解釋變量

綠色金融（GF）：諸多學者從不同角度開展綠色金融方面的評價研究。劉華珂和何春（2021）在綜合前人研究基礎上，從綠色信貸、綠色證券、綠色保險和綠色投資等四個維度來構建綠色金融指標體系。本文借鑒上述研究的成果，充分考慮數據可獲得性，采用綠色投資、綠色信貸、綠色保險和政府支持等四個維度構建指標體系來測量綠色金融，采用熵值法測算。

3.中介變量

技術創新：熊勵和蔡雪蓮（2021）均曾參考專利數作為衡量技術創新的指標。本文充分研究學界成果之后，決定采用專利申請數衡量技術創新程度。

產業結構高級化：根據產業的發展規律，農業產業比重不斷降低，非農化和服務化將是產業未來的發展方向，因此本文借鑒李曉陽等（2020）思路，采用第三產業與第二產業產值之比衡量產業結構高級化，比值越大，表明產業結構高級化水平越高。

4.控制變量

環境規制：政府通過行政等手段，將社會成本轉變為個人或者企業成本，從而達到引導個人或者企業生產，使其行為利于環境保護，這就是環境規制。目前，尚未有統一的環境規制測量方法，國內學者劉增榮和何春（2021）提出采用工業污染治理投資完成額占第二產業比重衡量環境規制，本文采用同樣的辦法。

人均GDP（萬元）：這是衡量區域經濟發展水平（消費水平）和區域經濟發展速度的重要指標。人均GDP可以從宏觀經濟層面反映出地區間金融和經濟發展的差異，因此本文將其納入控制變量。人均GDP為總產出（GDP總額，即社會產品和服務的產出總額）/總人口。

政府干預：政府干預能從宏觀經濟層面同時影響綠色金融和數字經濟的發展。政策激勵可以推動商業銀行建立綠色金融事業部，刺激金融產品和服務創新，直接影響金融機構和投資者決策（Emanuele C, et al., 2018）。本文中的政府干預程度主要通過財政支出結構強度來衡量，數值為地區財政支出強度等于地區財政支出總額與地區GDP總額的比值。

城鄉收入差距：城鄉差距作為國家不平等的重要組成部分，目前，學界衡量城鄉收入差距主要有兩項指標：一是基尼系數，二是泰爾指數。泰爾指數對于城鄉兩端收入的變動更為敏感，因而本文選用更具針對性的泰爾指數作為衡量城鄉收入差距的指標。泰爾指數越大, 表示城鄉收入差距越大。

（三）數據來源與描述性統計

本文選取2014-2020年中國30個省級行政單位（不含港澳臺）的面板數據，個別省份由于部分數據缺失，因此不納入樣本。其中，數字經濟、技術創新、人均GDP和政府干預、城鄉收入差距等變量測度指標的基礎數據均來自當年《中國統計年鑒》。綠色金融和環境規制等變量測量的原始數據來源于《中國統計年鑒》、《中國保險年鑒》和《中國工業年鑒》等統計數據。各變量描述性統計如表1所示。

表1 各變量描述性統計

四、綠色金融支持數字經濟發展實證研究

（一）基準模型分析

1.相關性分析

在進行回歸分析之前，本文需要對各變量開展相關性分析，相關結果如表2所示。從解釋變量和被解釋變量的相關性情況看，數字經濟與綠色金融呈顯著正相關關系；綠色金融與產業結構高級化呈顯著正相關關系；綠色金融與技術創新呈顯著正相關關系；數字經濟與產業結構高級化呈顯著正相關關系；數字經濟與技術創新呈顯著正相關關系。另外，從控制變量來看，人均GDP與數字經濟呈顯著正相關關系，與綠色金融也呈顯著正相關關系。上述相關性分析為本文開展回歸分析，進一步論證假設提供了一定依據。

表2 相關性分析表

★★表示在0.05水平上顯著；★★★表示在0.01水平上顯著。

2.基準模型回歸分析

通過Hausman檢驗結果可知，本文的模型設定采用固定效應模型更加合理。同時，本文借鑒張海軍和張志明（2020）的研究，采用OLS回歸分析和固定效應面板回歸分析對模型進行檢驗，以便互相印證回歸結果的可靠性。結果如表3所示，無論是OLS模型還是固定效應面板回歸分析模型，綠色金融與數字經濟均呈現顯著正向影響的關系。在固定效應模型中，綠色金融對數字經濟的回歸系數為1.450（p＜ 0.01）。這說明綠色金融可以顯著提升數字經濟發展水平。數字經濟包括產業數字化和數字產業化兩部分，綠色金融可以從信貸、投融資和保險等領域實現對部分數字產業的資金配置，促成部分綠色化數字產業落地，進而推動數字產業化發展。同時，綠色金融可以引導制造業等傳統產業研發和采用數字技術提質增效，減少耗能污染，實現流程數字化、智能化和綠色化，進而推動產業數字化發展。

表3中各主要控制變量結果基本符合預期。人均GDP對數字經濟起著顯著正向促進作用。人均GDP的提升，會帶動網絡購物、網絡直播、網絡視頻、網絡娛樂、數字文化、在線教育、在線醫療等為代表的數字消費迅猛發展，新消費熱點的興起成為拉動數字經濟的新引擎。城鄉收入差距的擴大會進一步加劇城鄉資源要素分配不均，教育、數字服務等資源供給存在較大差距，進而擴大數字鴻溝，不利于數字鄉村建設和數字服務普惠，對數字經濟發展起到負向作用。

表3 綠色金融對數字經濟發展回歸分析表

★★表示在0.05水平上顯著；★★★表示在0.01水平上顯著；括號內為t值。

（二）中介效應分析

基于中介效應模型檢驗綠色金融對數字經濟發展的作用機制，從表4可以看出。綠色金融對數字經濟存在顯著正向影響（回歸系數為1.45，p＜ 0.01），綠色金融對技術創新存在顯著正向影響（回歸系數為91.342，p＜ 0.01），綠色金融（回歸系數為1.045，p＜0.01）和技術創新（回歸系數為0.004，p＜ 0.01）共同對數字經濟存在顯著正向影響。這說明綠色金融可以通過提升技術創新，從而促進數字經濟發展，本文假設1得到支持。綠色金融可以通過引導、調節資源配置，激勵技術創新，特別是促進綠色技術創新，提升技術創新效率，推動傳統產業數字化轉型升級，促進數字經濟發展。綠色金融的存在也能解企業資金之“渴”，解企業資金之“困”，在促進企業研發的同時，能為新技術落地提供資金支持，為數字技術落地應用創造良好條件，這也在一定程度上推動數字經濟發展。

表4 綠色金融對數字經濟中介作用分析表

★★表示在0.05水平上顯著；★★★表示在0.01水平上顯著；括號內為t值。

上文已證明綠色金融可以促進數字經濟發展。綠色金融可以顯著正向影響產業結構高級化（回歸系數為4.124，p＜ 0.01）。另外，綠色金融（回歸系數為1.188，p＜ 0.01）和產業結構高級化（回歸系數為0.064，p＜ 0.01）同時顯著正向激勵數字經濟發展。因此，綠色金融可以通過促進產業結構高級化，進而推動數字經濟發展。目前，學界對綠色金融促進產業結構高級化作用持有肯定意見。產業結構高級化包含產業結構發展的優勢產業由勞動密集型產業向資本密集型產業、技術（知識）密集型產業依次演進的過程。在產業結構高級化進程中，不斷催生數字化新場景，例如智慧車間、智能制造等，這些新場景的出現進一步為數字技術廣泛應用提出需求，進而重點從產業數字化一側推動數字經濟發展。

（三）區域異質性分析

由于國內不同區域之間的經濟發展水平、地理位置和人文環境等方面的影響，因此各地的綠色金融對產業發展、技術創新水平和數字經濟的影響也都存在區域間差異。根據表5的分析結果可知，東部地區綠色金融支持數字經濟發展的作用較中西部地區更顯著，其影響系數0.5873略高于中西部地區的0.5501。在加入技術創新這一中介變量之后，從“綠色金融—技術創新—數字經濟”這一傳導機制來看，東部地區均較中西部地區更為顯著，影響系數更高。這主要是因為東部地區技術資源配置效率較高，形成一系列技術交易和創新機制，為綠色金融通過技術創新這一抓手助推數字經濟發展的作用更為強烈。另一方面，從“綠色金融—產業結構高級化—數字經濟”這條作用機制來看，東部地區的作用更為明顯，其影響系數較中西部地區更高。東部地區面臨產業結構升級，承接國際高技術產業轉移的任務，同時東部地區經濟相對發達，具備產業升級轉型的能力。在內部動機和外在有利環境共同作用之下，綠色金融對東部地區產業結構高級化的促進作用會更為顯著，由此帶動產業數字化和數字產業化發展。與之相較，中部地區在第一產業既不發達、工業化水平相對較低的情況下，綠色金融對于產業升級的作用受到多重因素阻礙，進而影響其對數字經濟的作用。

表5 綠色金融支持數字經濟發展影響效應的區域異質性檢驗

N=99 R2 90.16% 50.50% 97.11% 81.25% 90.97%中西部IS 0.0137★TI 0.0012★GF 0.5501★★★ 9.8840★★★ 0.5261★★★ 1.1673★★ 0.5205★★★ES -0.1461 87.918 -0.0365 9.8081★★★ -0.2805 GDPPC 0.0089★★★ 0.8226★ 0.0099★★★ -0.0244 0.0092★★★GOV 0.0042 -0.0605 0.0041 0.0046 0.0041 IG 0.2078 184.9975★★★ 0.4384 4.8857★★ 0.1408常數項 -0.0267 -29.8381★★★ -0.0639 0.167 -0.029 N=119 R2 97.91% 69.86% 97.97% 82.52% 97.93%區域固定效應YES 時間固定效應YES

（四）穩健性檢驗

為了驗證上述結果的穩健性和可靠性。本文采用替換變量方法來進行穩健性檢驗。徐曉慧（2022）使用數字普惠金融指數（DIE）來刻畫我國各地區的數字經濟發展輪廓。數字普惠金融指數（DIE）來源于北京大學數字金融研發中心公布的《北京大學數字普惠金融指數》（郭峰等，2020）。本文將數字普惠金融指數代替進行數字經濟測量。檢驗結果如表6所示，盡管各解釋變量和被解釋變量的回歸系數出現一些變化，但是主要的解釋變量和被解釋變量的顯著性分析情況并未改變，綠色金融依然能通過引導技術創新，來推動數字經濟發展。同時，綠色金融還可以通過提升產業結構高級化程度，來帶動數字經濟發展。

表6 基于替換變量法的穩健性檢驗

五、結論與對策

（一）結論

本文通過構建面板數據模型和中介效應模型探討了綠色金融對數字經濟發展的影響，得出結論：一是綠色金融能通過引導技術創新來推動數字經濟發展。綠色信貸、綠色投資等可以加速和優化資金配置，可以有效推動技術創新，進而為產業數字化奠定基礎。同時，綠色金融可以推動了協調各基礎設施要素和子行業的數字化的運行效率，為數字經濟發展創造綠色化的高質量發展環境。二是綠色金融可以賦能產業結構高級化，顯著提升數字經濟能力。綠色金融通過優化資源配置效率可以通過改善產業結構和產業內部的資源配置等途徑實現，推動產業發展向更高水平演進，在產業結構高級化進程中，不斷催生數字化新場景，例如智慧車間、智能制造等，這些新場景的出現進一步為數字技術廣泛應用提出需求，進而推動數字經濟發展。三是綠色金融支持數字經濟發展影響效應存在區域異質性，其中東部地區由于技術市場發展更為成熟，產業更新迭代更為高級，所以綠色金融支持數字經濟發展作用更為強烈。

（二）對策建議

根據上文的實證檢驗結果，為了更好地加快綠色金融的良性發展，推動我國數字經濟建設，實現兼顧資源和環境保護的高質量發展，本文提出以下建議：

一是需要意識到綠色金融對數字經濟發展具有區域異質性。政府需要著眼于頂層設計，統籌推進數字金融區域發展，完善低經濟水平地區相關金融機構，形成科技與金融深度協同機制，進一步疏導綠色金融對數字經濟的傳導機制，為區域內的企業營造良好投資環境。

二是引導數字經濟實現生態價值。綠色金融和數字經濟的關系并非單項演進過程。政府應引導綠色金融和數字技術等前沿領域相結合，關注區域的數字技術創新和應用能力，通過搭建統一協調的數字底座，發揮數字技術和綠色金融的聯動效應，推動全要素市場化的合理配置，實現綠色包容性增長。

三是健全綠色金融的目標導向，監管和風控機制，利用集聚效應發揮綠色金融的正外部性，完善數字金融相關法律法規，防止企業通過數據濫用、算法歧視等不正當競爭手段侵占其他企業的生產空間和消費者權益，使數字金融服務規范化、科學化運作，保障綠色金融企業資金安全，防止數字經濟產生風險的可能性。