數字金融促進了中國綠色高質量發展嗎？

陸鳳芝，王群勇，李仲武

（1. 安徽大學大數據與統計學院，安徽 合肥 230601； 2. 安徽大學數據融合與開發應用中心，安徽 合肥 230601；3. 南開大學數量經濟研究所，天津 300071； 4. 南開大學經濟行為與政策模擬實驗室，天津 300071；5. 浙江工業大學經濟學院，浙江 杭州 310014）

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

1 文獻綜述

綠色高質量發展作為高質量發展和綠色發展的有效融合，是一種以綠色發展驅動區域經濟的發展［4］。既有關于綠色高質量發展的研究，主要從綠色高質量發展的測度與影響因素兩個維度展開。在綠色高質量發展的測度方面，由于綠色全要素生產率將資源與環境納入生產率分析框架，符合綠色高質量發展理念［5］，多數文獻采用綠色全要素生產率作為綠色高質量發展的代理變量［6-7］。部分學者認為綠色高質量發展是一個多維度的系統性概念，通過構建綜合指標體系全面評價綠色高質量發展狀況［4，8］。部分文獻探討了綠色高質量發展的影響因素，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］等是影響綠色高質量發展的重要因素。但尚未有文獻系統探討數字金融對綠色高質量發展的影響效應及作用機制。

關于數字金融的研究主要集中在數字金融的經濟效應領域，認為數字金融對家庭、企業的經濟活動具有重要影響［11-12］，還能有效縮小城鄉收入差距［13］。部分文獻關注了數字金融對綠色發展的影響［3，14］，認為數字金融有助于資源的調度與環境信息共享，能夠為政府部門制定污染減排決策提供有力支撐，并提高政府的監管效率［15］。數字金融已成為中國綠色發展的新引擎，能夠通過提升工業綠色技術研發能力、提高工業企業經營績效等途徑促進工業經濟綠色轉型［16］。部分文獻探討了數字金融對經濟高質量發展的影響，指出推動數字金融發展能夠顯著促進經濟高質量發展［6，17］。數字金融作為現階段經濟轉型發展的重要動力，必然會對綠色高質量發展產生影響，但準確評估數字金融對綠色高質量發展影響效應的研究仍極為匱乏。在數字經濟快速發展、數字技術廣泛應用的背景下，依托于數字技術發展而來的數字金融嶄新業態，對中國綠色高質量發展具有重要影響，可能成為綠色高質量發展的重要驅動力，應高度重視數字金融影響綠色高質量發展的相關研究，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字金融對綠色高質量發展的作用機制，契合中國數字金融發展規模日益壯大的現實背景，同時也為推動中國綠色高質量發展提供新思路。其二，基于DPSIR模型，從因果關系鏈視角構建綠色高質量發展評價指標體系，采用全局主成分分析法測度城市綠色高質量發展水平，更加客觀地評價中國綠色高質量發展狀況。其三，以2011—2019 年中國283 個地級及以上城市面板數據作為研究樣本（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），實證識別數字金融對綠色高質量發展的影響效應，驗證數字金融影響綠色高質量發展的作用機制，進一步識別地理區位與金融監管強度異質性對數字金融影響綠色高質量發展的效應差異。該研究有助于從數字金融視角探尋綠色高質量發展的動力源泉。

2 理論分析與研究假說

數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一，這決定著它能兼顧經濟社會發展中的效率與公平問題，有助于經濟體系的健康、平穩運行，助推整個社會的高質量發展［17］。數字金融的發展，使得各項金融業務得以通過在線平臺便捷、高效地完成，這種數字化、集約化的金融服務模式使得數字金融具有一定的綠色屬性［18］。綠色消費作為加強生態文明建設的重要途徑，雖得到廣泛關注與倡導，卻難以讓大眾養成綠色消費習慣，陷入業內熱、消費者冷的困境［14］。而以移動支付為代表的數字金融產品能夠有效降低現金使用、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，數字金融的出現還為公眾參與環保事業、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、網絡購票等綠色行動減少碳排放量，并將其轉化為“綠色能量”，用于種植虛擬樹木或兌換保護地，最終由相關機構在現實世界將其實現，以此培養和鼓勵公眾的綠色環保行為。

新能源的發展為綠色高質量發展提供了強大動力，然而新能源項目相對傳統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。數字金融的發展能夠構建以市場為導向的多元化融資體系，為企業新能源項目的順利開展提供金融支持［20］。數字金融可以促使銀行關注企業環境績效，實現金融資源對生態環境“獎優懲劣”的治理閉環［21］。數字金融的發展還能有效促進金融產品創新，提高金融服務效率，為綠色環保企業提供更為便捷的融資渠道，助推產業結構向綠色與清潔化方向轉型，促進綠色高質量發展［22］。數字金融的發展還有效帶動了政府監管手段升級與監管效能提升，大數據、云計算、遙感技術的不斷演進能夠幫助政府對空氣質量、污染排放、河流水質等環境數據進行動態檢測［23］，提升政府環境監管能力，為綠色高質量發展政策的制定提供科學依據。數字金融的發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變，提高監管效率。另外，數字金融還有助于政府部門在收集企業經營狀況及信貸風險等信息的同時，生成企業特征畫像［24］，甄別出需要扶持的企業，精準幫扶，用好稅收優惠政策工具，增強綠色高質量發展的激勵作用。綜上，提出如下研究假說。

假說H1：數字金融的發展能夠顯著促進綠色高質量發展。

創新是綠色發展的根本驅動力，創新帶來的技術進步是提升能源效率的重要動力［25］。而綠色技術創新能夠減少能源使用、降低污染排放，改善環境質量［26］，是推動生態文明建設的重要引擎，能夠大幅降低生產生活對生態環境的負外部性，促進綠色高質量發展［27］。企業進行前沿綠色技術研發往往需要長期、持續的資金投入，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工作的開展。僅依靠國家研發支出往往難以有效填補綠色技術創新所需要的資金缺口。因此，外部融資是保證綠色技術研發的關鍵。傳統金融機構主要依靠企業的可抵押資產、現期市場規模等條件篩選授信客戶，具有一定的短視性，容易對中小微企業產生“信貸歧視”。數字金融通過場景重塑與模式變革，集聚小規模閑散資金，增加金融體系資金供給，降低信貸扭曲［17］，有效矯正傳統金融機構的短視，為企業進行綠色技術研發提供便利的融資平臺。數字金融體系依賴于大數據、云計算、人工智能等數字技術，基于大數據對企業的發展前景、盈利空間進行科學分析，幫助企業對綠色技術創新的方向、潛力與路徑作出科學研判，更好識別技術演進路徑，從而有助于企業的綠色技術創新由經驗驅動向數據驅動轉變，提高企業綠色技術創新成功率。數字金融的發展還能有效緩解數字金融產品用戶在消費者與投資者之間的轉換約束，提高綠色消費傾向，釋放綠色消費潛能，從而倒逼產品升級，加快綠色技術創新步伐［3］。Li 等［28］通過中國上市公司數據實證研究發現，數字金融可以顯著促進綠色技術創新。綜上，提出如下研究假說。

假說H2：數字金融能夠通過推動綠色技術創新，促進綠色高質量發展。

改善資源配置效率能夠為經濟增長提供充足動力，實現經濟的高質量發展［29］。數字金融借助云計算、機器學習等智能化分析手段，可以有效緩解金融機構面臨的信息約束，突破時空限制，降低企業融資成本，提升企業融資規模，提高金融市場服務效率，降低資源錯配程度。尤其是進入數字經濟時代，數據成為重要的生產要素，數字金融的發展能夠進一步調動資源配置的積極性［30］。以銀行為主的傳統金融機構在進行信貸資源分配時，更傾向于大型國有企業，使得實體經濟中的小型民營企業難以獲得有效的金融支持，這種資源配置的扭曲，會導致部分優質企業因“約束”而無法健康成長，導致資源配置效率低下［31］。數字金融新業態的出現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，提升企業融資規模，讓長期處于傳統金融“排斥”的中小微企業，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。數字金融還可以通過現代化信息技術手段，精準識別出高效率和具有創新潛力的投資項目，緩解借貸雙方的信息不對稱，減少企業逆向選擇，并降低道德風險發生的幾率，改善資源配置效率。綜上，提出如下研究假說。

假說H3：數字金融能夠通過改善資源配置效率，促進綠色高質量發展。

3 研究設計

3.1 變量指標及數據來源

（1）被解釋變量，綠色高質量發展（ghqd）。綠色高質量發展內涵豐富，維度多元，所包含的各主體元素相互關聯，而動力-壓力-狀態-影響-響應（DPSIR）模型能夠有效體現內部元素間的相互關聯，并融合人類健康、資源、發展等元素，從因果關系視角組織信息、構建相關指數測算的有效框架。參考Yuan 等［32］的做法，基于DPSIR 模型，從因果關系鏈視角構建綠色高質量發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）構建綠色高質量發展指數，評價中國283 個地級及以上城市的綠色高質量發展狀況。在具體指數測算過程中，根據特征值大于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），共解釋原始數據信息的75.212%。由于綠色高質量發展指標數值較小，進行估計模型時，將該指標乘以100，這對結論并不產生影響。

表1 綠色高質量發展評價指標體系

表2 主成分特征值及方差貢獻率

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

（3）控制變量。為準確識別數字金融對綠色高質量發展的影響效應，降低遺漏變量引起的偏誤，該研究還考慮如下控制變量：①經濟發展水平（ed），經濟發展被認為是影響地區環境污染的重要因素，采用夜間燈光強度刻畫中國城市經濟活動，反映城市經濟發展狀況。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境污染，更好地促進綠色高質量發展，學界一直存在“污染天堂”與“污染光環”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城鎮化（urban），城鎮化作為中國大力推進的一項重大經濟社會建設工程，與綠色高質量發展存在重要經濟關聯，采用城鎮人口（或市轄區人口）占總人口的比重作為代理變量。④人口密度（pop），采用年末總人口與行政區域土地面積之比作為代理變量。⑤環境規制（er），環境規制作為影響綠色高質量發展的重要因素，該研究采用各市政府工作報告中環保詞頻數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境污染，促進綠色高質量發展［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據，數據來源于歷年的《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》、各省統計年鑒、各地級市政府工作報告、國民經濟和社會發展統計公報；華盛頓大學圣路易斯分校。

3.2 計量模型設定

該研究構建如下基準回歸模型，實證考察數字金融對綠色高質量發展的影響：

式中：i和t分別表示城市與年份；ghqd表示被解釋變量—綠色高質量發展；dfi表示核心解釋變量—數字金融；control表示控制變量；α0、α1與γ 表示待估系數；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報告了數字金融影響綠色高質量發展的基準回歸估計結果。其中，列（1）不引入控制變量、不對時間和城市效應進行控制，結果顯示數字金融變量系數顯著為正，說明數字金融可以顯著促進綠色高質量發展。列（2）對時間與城市效應進行控制后，數字金融變量的系數顯著為正。列（3）引入所有控制變量，但未對時間和城市效應進行控制，數字金融變量的系數顯著為正。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，估計結果顯示，數字金融變量仍在1%的顯著性水平下顯著為正。上述估計結果表明在考慮多重因素后，數字金融仍然對綠色高質量發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 基準回歸估計結果

4.2 穩健性檢驗

為保證前文估計結果穩健、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果的穩健性問題。接下來，對穩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，影響估計結果的穩健性。作者采用客觀賦權的變異系數法確定權重，重新對綠色高質量發展進行測度。估計結果報告于表4的列（1），估計結果顯示，數字金融仍然能夠顯著促進綠色高質量發展。

表4 穩健性檢驗估計結果

（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，采用數字經濟指數替換數字金融指數進行穩健性檢驗，數字經濟指數來源于騰訊研究院，時間跨度為2015—2019 年，估計結果報告于列（2），回歸結果同樣表明數字金融能夠顯著促進綠色高質量發展。

（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，估計結果報告于列（3），估計結果仍穩健地支持數字金融可以有效促進綠色高質量發展這一研究結論。

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

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

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

4.3 內生性問題

為消除可能存在的內生性問題，進一步采用工具變量法對內生性問題進行處理。首先，采用各城市到杭州的球面距離構造數字金融的工具變量。杭州作為中國的電商之都，其數字金融發展處于全國領先地位，各城市的數字金融發展與該城市到杭州的距離密切相關。在樣本考察期內，各城市到杭州的地理距離不會隨時間變動而發生變化，不會受到各城市經濟變量的影響，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］的工具變量構造方法，采用省域內除本市以外的其他城市數字金融發展水平均值作為數字金融的工具變量。數字金融的發展在同一省域具有較高的同質性，某一城市的數字金融發展狀況與省域內其他城市數字金融發展水平均值具有一定相關性。同時，省域內其他城市的數字金融均值并不會對本市經濟社會發展產生直接影響。采用上述兩種工具變量的估計結果報告于表5。

表5 工具變量估計結果

觀察表5 工具變量的檢驗結果，Anderson LM 統計量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，這表明該研究所構建的兩類工具是合適的。列（1）—列（2）估計結果中，數字金融變量系數皆顯著為正，說明在考慮內生性問題后，數字金融仍然能夠顯著促進綠色高質量發展，與基準回歸結果一致，再次驗證假說H1是成立的。

5 進一步分析

5.1 異質性分析

5.1.1 地理區位異質性

已有文獻［40］表明，中西部地區相較東部地區金融排斥更為嚴重，且東部地區金融排斥呈下降趨勢，而中西部地區仍呈上升趨勢。另外，據北京大學數字金融研究中心發布的數字金融指數數據顯示，東部地區數字金融發展程度明顯好于中西部地區。在中國區域金融發展不均衡，數字金融呈現東部好于中西部地區的現實背景下，該研究進一步劃分東部與中西部區域進行實證檢驗。估計結果報告于表6。

表6 異質性估計結果

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

5.1.2 金融監管強度異質性

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

5.2 空間效應分析

已有研究指出，綠色發展可能呈現一定的空間相關性特征［41］。為此，通過構建空間滯后模型（SLM）檢驗數字金融對綠色高質量發展的影響效應。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，在考慮綠色高質量發展空間效應的情景下，進一步實證檢驗數字金融對綠色高質量發展的影響效應，具體模型設定如下：

上式中，ωij表示空間權重矩陣中的元素。為保證估計結果穩健、可靠，使用地理距離矩陣和經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）；經濟距離權重矩陣（i≠j），wii= 0（當i=j）。ρ表示被解釋變量綠色高質量發展的空間滯后項系數；λ表示空間自相關系數，表明誤差項中存在自相關。其他參數含義同前文式（1）一致。

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

表7 空間計量模型估計結果

5.3 傳導機制檢驗

前文研究結果表明，數字金融對中國綠色高質量發展具有顯著的正向影響，那么是什么原因導致這一現象？換言之，數字金融影響綠色高質量發展的傳導機制是什么？依據前文的理論分析，進一步引入綠色技術創新與資源配置效率兩方面的機制變量，為檢驗數字金融能否通過推動綠色技術創新影響綠色高質量發展，采用人均綠色專利（gt）作為綠色技術創新的代理變量進行實證分析；為驗證數字金融能否通過改善資源配置效率影響綠色高質量發展，借鑒石大千等［35］的研究，采用全要素生產率（tfp）作為資源配置效率的代理變量進行實證檢驗。具體估計結果報告于表8。

表8 傳導機制檢驗估計結果

觀察表8 報告的估計結果，列（1）中數字金融系數顯著為正表明，數字金融能夠有效推動綠色技術創新。因此數字金融可以通過促進綠色技術創新推動綠色高質量發展。列（2）中數字金融系數顯著為正表明，數字金融能夠改善資源配置效率，這意味著數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量發展。上述實證檢驗結果表明，數字金融可以通過推動綠色技術創新、改善資源配置效率來促進綠色高質量發展。綜合上述研究結果，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。

經過計算可知由綠色技術創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%。上述結果表明，從綠色技術創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 研究結論與政策啟示

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

基于上述結論提出如下政策啟示：①加快推進數字金融發展，充分釋放其對綠色高質量發展的促進作用。聚焦新一代金融數據中心、計算中心的建設，加強數字基礎設施建設；加速數字技術的推廣與應用，推動金融數字化轉型，延伸數字金融服務半徑；完善數字金融發展規劃，加強政策引導、確保數字金融扶持政策的落實，強化數字金融對綠色高質量發展的促進效應。②遵循因地制宜，有所側重的政策實施策略，探尋數字金融發展的差異化路線。給予中西部地區適當的資源傾斜，推進寬帶網絡光纖改造，牢牢抓住以5G 基站建設為代表的新基建契機，提升數字金融發展水平，縮小“數字鴻溝”。東部地區在數字金融應用場景、數字金融服務與產品等領域積極創新，加快打造數字金融產業鏈，推動數字金融向更高層次發展。另外，繼續深化金融體制改革，不斷完善金融監管體系，在守住不發生系統性金融風險底線條件下，保持適度的金融監管寬容，探索金融信息公開、產品公示等柔性監管方式。③積極引導數字金融對綠色技術創新的支持，為綠色技術研發提供便捷的金融服務。完善綠色技術專利制度，明確綠色技術創新方向和權限；通過稅收和財政補貼等多種激勵手段鼓勵綠色技術創新，加強對補貼企業的篩選與監管。發揮數字金融對資源配置效率的優化作用，推廣數字金融的使用范圍，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范，構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建立和完善跨區域綠色高質量發展協同機制，形成合力推動生態文明建設。綠色高質量發展存在顯著的正向空間溢出效應，在推動綠色高質量發展時要充分考慮城市間的互動，通過搭建跨區域合作交流平臺，為資源、要素的流動提供便利。鼓勵跨區域綠色聯盟的成立，培育具有公信力的綠色認證機構，引導不同區域企業積極進行綠色認證；建立跨區域多部門的信息共享機制，逐步形成綠色高質量發展政策溝通協同機制。