數字金融與綠色全要素生產率
——基于滬深A股上市公司的實證研究

蔣再平 楊明珠 安志勇

（1.山東工商學院統計學院，山東 煙臺 264005；2.山東工商學院計算機科學與技術學院，山東 煙臺 264005）

一、引言

黨的二十大報告（以下簡稱《報告》）指出，要“著力提高全要素生產率”，以實現高質量發展。《報告》同時強調，要“加快發展方式綠色轉型”“協同推進降碳、減污、擴綠、增長”。結合《報告》闡述，不難發現高質量發展要求經濟增長與環境保護相協調[1]，而企業高質量發展是經濟高質量發展的重要基礎[2]，因此，提升企業綠色全要素生產率是實現高質量發展的關鍵。企業綠色全要素生產率是包含考慮生產要素投入和能源資源消耗的綜合指標，能夠有效衡量綠色增長績效。促進企業綠色全要素生產率，不僅需要環境產業等方面的政策，還需要穩定充足的金融資源[3]。

近年來，數字技術與金融服務的深度融合和加速推動全球金融領域的轉型與創新，這一趨勢催生了數字金融新業態[4]。數字金融以數字技術為基礎，為企業信貸需求方、金融服務供給方之間建立了便捷的溝通橋梁，以此優化金融結構和提升金融效率[5]。在此背景下，本文以中國數字金融為切入點，以推動我國企業綠色全要素生產率的提升為目標，對二者的關系進行深入研究。

二、文獻綜述

目前大量文獻從多個角度研究了綠色全要素生產率的變化。原毅軍和謝榮輝（2015）[6]在研究2000—2012年中國工業綠色全要素生產率時指出環境規制對生產率增長有顯著促進作用。楊友才和王玉聰等（2022）[7]認為數字經濟通過產業結構升級和改善要素扭曲兩個渠道提升城市綠色全要素生產率。Hou和Song（2021）[8]認為通過提高綠色效率和綠色技術進步，市場一體化會對區域綠色全要素生產率產生明顯的正面影響。Song和Hao等（2021）[9]指出經濟不確定性對企業綠色全要素生產率有負向影響。崔興華和林明裕（2019）[10]研究發現外商直接投資有助于企業綠色全要素生產率的提升。

現有文獻中涉及數字金融驅動綠色全要素生產率增長的相對較少，且關于提升渠道的研究也不統一。余進韜和張蕊等（2022）[3]以2011—2018年281個城市為研究對象，通過對其綠色全要素生產率的觀測及實證分析，檢驗了數字金融對城市綠色全要素生產率的提升效應，并識別出產業結構升級和綠色技術創新為提升渠道。張愛玲和靳衛東（2022）[11]驗證了數字金融能夠提升城市綠色全要素生產率，且提升渠道是減輕城市市場扭曲程度和促進技術創新。范欣和尹秋舒（2021）[12]證明了數字金融能夠促進城市綠色全要素生產率增長，提升渠道是技術創新和地區創業水平。

綜上，現有研究中關于數字金融與綠色全要素生產率的較少，且罕有以微觀企業為研究視角。雖然少數研究證實了數字金融在宏觀上可以提升綠色全要素生產率，但這一結論在微觀上是否成立？如果成立，其影響機制是什么？還需要數據檢驗才能得到可靠結論。鑒于此，本文以中國2011—2020年滬深A股重污染行業上市公司為樣本，研究數字金融對企業綠色全要素生產率的影響效果和作用機制，以期為數字金融的長效健康發展和企業綠色全要素生產率的提升提供經驗證據。

三、理論分析與研究假設

（一）企業綠色全要素生產率與數字金融

在中國經濟進入新常態背景下，“資源-環境”型經濟增長模式應當是以環境與經濟相結合，以全要素生產率提升為主要目標，以綠色為主要特征的經濟增長模式。然而，長期以來中國大多數重污染企業由于資金短缺，難以實現綠色生產與綠色技術創新，制約中國重污染企業綠色全要素生產率的提升。

隨著中國經濟社會不斷發展，科技水平不斷提高，金融產品與數字化技術逐步結合，中國的金融一體化服務呈現出多元化、多層次的趨勢[13]。一方面，傳統金融機構與新興互聯網金融機構正逐漸探索與新型數字化技術相結合的金融服務，從而促進中國金融市場的創新與發展。另一方面，數字金融融合產品已經不再局限于轉賬、支付等方面，而是集資產管理、信貸、保險和支付為一體的多元化金融服務體系。相對于初期的數字化金融發展，目前的數字化金融發展具有更加廣泛的覆蓋面、更加完備的業務和更加廣泛的包容性等特點。數字金融的創新已經不僅僅是把傳統的金融服務擴展到網絡平臺上，還發展出更多的金融服務形式。因此，數字金融不僅能降低重污染企業獲取金融服務的門檻和成本，還能夠提升金融服務效率，有效降低信息不對稱程度，為重污染企業綠色技術創新和生態投資項目的金融安全提供多元化的融資渠道。基于此，本文提出如下假設：

H1：數字金融能夠促進重污染企業綠色全要素生產率提升。

（二）數字金融、企業綠色技術效率與綠色全要素生產率

綠色全要素是指從資源收集、生產制造、使用到廢棄處置等整個生命周期內，將環境、經濟和社會三大因素綜合考慮在內的全要素。綠色全要素生產率又可細分為綠色技術效率和綠色技術進步兩部分。綠色技術效率是指在使用綠色技術進行生產、能源使用或其他有關活動過程中，對資源和環境的利用和管理效率。企業獲得豐裕的金融資源，有利于彌補經營管理中的短板，優化產品生產工序，提升資源配置效率。因此，提升綠色技術效率是實現節能降耗與經濟增長協同推進的關鍵。

相較于綠色技術效率，綠色技術進步是一個較長期的過程，需要大量的投入。本文選取的是微觀企業層面的短面板樣本，所以企業可能為了追求效率，而暫時性忽視技術進步投入，且誘發技術進步的因素較多，如環境規制強度等[14]。基于此，本文提出如下假設：

H2：數字金融通過提高綠色技術效率促進重污染企業綠色全要素生產率提升。

四、研究設計

（一）數據來源

本文著眼于研究數字金融對重污染企業綠色全要素生產率的影響，為此選取了2011—2020年滬深A股重污染行業上市公司為樣本進行研究。其中，重污染行業上市公司的相關數據來自銳思金融數據庫并剔除掉ST和*ST企業，數字金融使用的是北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數[15]，該數據包含了省（區、市）、市和縣三級，本文采用的是地級及以上城市數據。其余相關數據來自EPS數據庫。

（二）變量說明

1.被解釋變量——綠色全要素生產率

綠色全要素生產率（GTFP）的計算需要相關的投入產出變量，分為勞動投入（以各企業的職工數來衡量），資本投入（以固定資產凈值來衡量），期望產出（以各企業的營業收入來衡量）以及非期望產出（以各企業的排污費來衡量）。使用這些投入產出變量的數據通過SBMrun軟件中的全局參比超效率SBM模型計算每個企業的GML指數。GML指數為各企業綠色全要素當期數值相對于上期數值的變化率，每年的GTFP值由上一年的GTFP水平與當年的GML指數相乘獲得（2010年GTFP設為1），便可得到2011—2020年每年的GTFP值[16]。根據研究需求，采用取對數的lngtfp作為被解釋變量。

2.解釋變量——數字金融

數字金融（DF）。本文使用北京大學數字金融中心和螞蟻金服共同編制的數字普惠金融指數來衡量。由于數字金融指數和其他變量在量綱上差異較大，將數字金融指數及其子維度均除以100且取對數為lndf作為原始數據。

3.控制變量

為了控制影響綠色全要素生產率的其他因素，本文選取以下控制變量：企業年齡（age），由企業成立年限取對數用lnage表示；資產收益率（roa），使用當期財報公布的資產收益率表示；杠桿率（lev），使用當期財報公布的資產負債率表示；企業成長能力（gro），使用企業營業業務增長率表示；地區經濟發展水平（gd），采用企業所在地區地級市GDP增長率表示。

4.中介變量

前文提出數字金融可以通過綠色技術效率（lngec，gec取對數）這一中介變量促進綠色全要素生產率的提升，借鑒張軍濤和范卓瑋（2021）的方法[17]，采用綠色全要素生產率分解指數來分別衡量企業綠色技術效率和綠色技術進步。相較于綠色技術效率，綠色技術進步（lngtc，gtc取對數）一定程度上并不能促進綠色全要素生產率的提升。

（三）模型構建

為了檢驗數字金融發展是否會顯著影響綠色全要素生產率，構建如下雙向固定效應模型，且控制了年份固定效應和行業固定效應：

為探究數字金融對綠色全要素生產率的影響路徑，本文采用溫忠麟和葉寶娟（2014）[18]的中介效應三步法進行中介效應檢驗，構建模型如下：

其中，lnGTFPi，t表示被解釋變量綠色全要素生產率，lnDFi，t表示解釋變量數字金融，Controli，t代表控制變量，Mitg表示中介變量，α、β、г是回歸系數，ηi為行業固定效應，μt為年份固定效應，εit為隨機擾動項。

五、實證分析

（一）描述性統計分析

變量描述性統計分析見表1。結果顯示，企業綠色全要素生產率的差異較大，并且各地區的數字金融發展水平也存在較大差異。

表1 變量描述性統計

（二）基準回歸結果與分析

運用雙向固定效應模型分別對所選取的核心解釋變量、被解釋變量和控制變量進行回歸，使用Stata17軟件對數據進行實證分析，結果見表2。由表2可知，核心解釋變量數字金融的回歸系數在5%的置信水平上顯著為正，數字金融的回歸系數為0.385，表明數字金融對重污染企業綠色全要素生產率具有正向促進作用。表2的（2）—（6）列是在逐漸增加控制變量的情況下進行的回歸。在添加了全部控制變量之后，通過回歸模型得出，數字金融的回歸系數達到0.373，說明數字金融發展對重污染企業的綠色全要素生產率有明顯的正向推動效果。數字金融作為一種新型的金融發展方式，能夠通過金融資源的有效配置促進重污染企業開展綠色技術創新活動，有助于推動重污染企業的綠色發展，H1得到證實。

表2 基準回歸結果

（三）穩健性檢驗

為了得到可靠的研究結果，本文采用兩種方法分別進行穩健性檢驗：一是考慮到雙向固定效應模型存在一定的數據歸并問題，因此將模型更換為隨機效應模型；二是考慮到直轄市不管是在經濟規模、行政級別還是在人口數量方面，都與地級市有很大不同，因此，使用剔除直轄市后的樣本，重新進行了回歸估計。表3的列（1）和列（2）展示的是將雙向固定效應模型更改為隨機效應模型后的回歸結果，可以得知，數字金融仍然能夠顯著提升重污染企業綠色全要素生產率。表3的列（3）和列（4）展示的是剔除直轄市后的結果，可以看出，核心解釋變量的系數仍然在1%的水平上顯著為正。兩種穩健性檢驗的結果與前文結論保持一致，說明本文的結論是穩健的。

表3 穩健性檢驗結果

（四）異質性檢驗與分析

1.數字金融結構的異質性檢驗

考慮到數字金融指數包含覆蓋廣度、使用深度和數字服務支持度三個子維度，本文分維度對綠色全要素生產率進行考察。表4中的評估結果顯示，數字金融的覆蓋廣度和使用深度對中國重污染企業綠色全要素生產率的提高起到了顯著作用，其中數字金融的覆蓋廣度達到了10%的顯著性水平，數字金融的使用深度達到了1%的顯著性水平。具體地說，中國的數字金融覆蓋范圍很廣，包括移動支付、電子銀行等，使更多人能夠參與金融活動，并享受便利和效率。中國數字金融在各個領域的使用深度不斷增加，這些深度應用使金融資源能夠更有效地配置，提高了生產效率。中國數字金融的發展也促進了整個經濟的數字化轉型。通過數字化技術和互聯網平臺，金融服務的傳統流程得以優化和改造，減少了交易成本和信息不對稱問題。但是，實證分析結果顯示，數字化程度對企業綠色全要素生產率的影響呈現負向效應，并且這種影響并不顯著。這可能是因為數字化程度所涵蓋的業務范疇包括信用貸款、優惠的小額貸款利率和便捷的貸款方式等。雖然這些業務可以在一定程度上緩解重污染企業的融資約束，但也難免促使某些企業利用金融資源進行虛擬套利，導致金融資源偏離實體經濟，從而對經濟效率造成損害。

表4 金融結構異質性檢驗結果

總體而言，中國數字金融覆蓋廣度、使用深度的提升為推動綠色全要素生產率發揮了積極作用。通過便捷高效的金融服務，更多企業和個人能夠參與綠色經濟活動，并通過數字化技術優化資源配置，從而提高綠色生產力水平。

2.地區異質性

由于中國幅員遼闊，所以東、中、西部的數字金融發展水平以及各地區企業綠色全要素生產率的增長速度有很大不同。為了更深入地研究數字金融對綠色全要素生產率的影響，把除港澳臺和西藏外的30個省（區、市）分為東部、中部和西部，對其進行異質性分析，回歸結果見表5。由表5可知，東部地區數字金融的系數為1.654且在1%的水平下顯著，西部地區數字金融的系數為1.746且也在1%的水平下顯著，然而，中部地區數字金融對企業綠色全要素生產率的影響系數為正，但并不顯著。這表明，在東部地區以及西部地區，數字金融對重污染業企業綠色全要素生產率有非常明顯的影響，但在中部地區影響并不明顯，這可能與中部地區發揮其地理位置優勢，在一定程度上承接了東部地區的產業轉移有關。但是，中部地區承接的產業大多是傳統產業，這些產業往往存在著能耗高、污染重等特征，而且在短時間內很難實現產業的轉型升級。再加上中部地區與東部地區相比缺乏人才資源，導致數字金融發展對中部地區企業的綠色全要素生產率的提高效果并不顯著。

表5 地區異質性檢驗結果

（五）機制檢驗

本文采用溫忠麟和葉寶娟（2014）[18]的中介效應三步法，為驗證前文關于綠色技術效率和綠色技術進步的假設，分別將綠色技術效率機制和綠色技術進步作為中介變量。表6中列（1）的數字金融對綠色技術效率機制的估計系數顯著為正，說明數字金融能顯著促進綠色技術效率機制的提升。列（2）中，綠色技術效率機制能夠顯著提升企業綠色全要素生產率，但是數字金融對于企業綠色全要素生產率的影響卻不顯著，根據中介效應三步法理論，綠色技術效率為數字金融提升綠色全要素生產率的完全中介。列（3）中數字金融對綠色技術進步的回歸系數為負數，且顯著水平為1%，說明數字金融對綠色技術進步的直接效應是負向的，即數字金融的發展可能對綠色技術進步產生負面影響。因此，數字金融不能通過促進綠色技術進步進而提升綠色全要素生產率。但是，數字金融通過促進綠色效率機制進而提高綠色全要素生產率的中介效應是存在的，H2得到證實。重污染企業多屬于第二產業，創新周期相對較長，所以，與產品創新對應的實質性技術進步往往見效緩慢，但是相對充足的金融資源能夠在短期實現生產、流通過程創新或者是其他形式的模式創新，進而通過綠色技術效率改善促進企業綠色全要素生產率提升。

表6 數字金融對綠色全要素生產率的作用機制

六、結論與建議

實證分析結果顯示，數字金融顯著促進了綠色全要素生產率的提高，是助力企業綠色發展的重要力量。在充分考慮內生性偏誤并且進行多種穩健性檢驗之后，該結論依然成立，且數字金融的覆蓋廣度和使用深度皆正向促進中國重污染企業綠色全要素生產率的提高，只有數字化程度的影響不顯著。影響機制檢驗結果表明，綠色技術效率機制是數字金融提升綠色全要素生產率的重要中介。本文的研究結果表明數字金融可以有效提高企業綠色全要素生產率，這對中國深化金融領域供給側結構性改革，推動經濟綠色轉型發展有著重要意義。

基于以上結論，本文提出以下建議：一是加大數字基礎設施建設力度，為數字金融的發展提供物質載體，推動數字金融的持續健康發展。雖然中國的數字金融發展尚處起步階段，但其對綠色轉型的推動效應已逐步顯現，特別是在提高綠色全要素生產率方面有明顯的優勢。具體而言，要加快落后地區和邊遠地區的網絡基站建設步伐，提高互聯網的普及率，通過規模化建設，降低基礎設施的建設成本。二是加快銀行支付結算體系數字化、便利化建設進程，推動數字金融與傳統金融優勢互補，讓數字金融更好地發揮對提升綠色全要素生產率的影響。三是加強對數字金融行業的監督管理，避免虛擬套利行為，防止其損害實體經濟的發展。同時，由于數字金融是新事物，監管部門要把握好監管尺度，既不能“一棒子敲暈”，也不能放任自流。