[摘要]文章基于2011—2020年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),利用雙向固定效應模型和中介效應模型實證分析數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響及其傳導機制。實證研究結果表明,通過促進要素市場化、強化市場在資源配置中的主導作用以及提高市場化水平,數(shù)字金融顯著推動了工業(yè)綠色化。在高水平的營商環(huán)境、法治環(huán)境以及技術創(chuàng)新水平情況下,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化將產(chǎn)生更大的“激勵效應”;此外,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的推動作用在空間維度上也存在顯著差異。文章的研究結論不僅豐富了數(shù)字金融與工業(yè)綠色化的文獻,也對我國相關部門制定數(shù)字金融政策、繼續(xù)推動綠色發(fā)展戰(zhàn)略具有參考價值。
[關鍵詞]數(shù)字金融;工業(yè)綠色化;市場化;異質性分析
中圖分類號:F424;F832""" 文章標志碼:A""" 文章編號:1672-0563(2024)04-0050-17
DOI:10.13773/j.cnki.51-1637/z.2024.04.007
引言
隨著經(jīng)濟的發(fā)展,我國面臨的環(huán)境、能源等問題日益惡化,繼續(xù)以破壞環(huán)境、浪費資源為代價的工業(yè)生產(chǎn)顯然是不可持續(xù)的。習近平總書記在二十大報告中指出,要協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長,推進生態(tài)優(yōu)先、節(jié)約集約、綠色低碳發(fā)展。在此背景下,持續(xù)推進工業(yè)生產(chǎn)過程中能源利用效率的提高、廢物排放的減少,實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境的和諧,是新時期工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的必然趨勢。如何有效地推進工業(yè)綠色化,工信部印發(fā)的《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》給出了回答,其中明確提出要通過實現(xiàn)碳排放和污染物排放強度的降低、能源效率和資源利用水平的提高以及綠色制造體系的完善這五個方面的內容來推動工業(yè)綠色化。駱玲,史敦友(2020)[1]指出,工業(yè)綠色化在本質上是工業(yè)生態(tài)環(huán)境效率較高的企業(yè)持續(xù)不斷地替代工業(yè)生態(tài)環(huán)境效率較低的企業(yè),并在整體上實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質量不斷改善和工業(yè)經(jīng)濟持續(xù)增長的產(chǎn)業(yè)結構調整過程。中國推動工業(yè)綠色化需要有相應的綠色投資,這意味著需要有大量的資金、多樣化的融資來源(李曉梅等,2019)[2]。當前傳統(tǒng)金融體系下,國有銀行等大型金融機構由于信息不對稱等問題難以向中小企業(yè)提供大額資金的貸款,這對工業(yè)綠色化產(chǎn)生了不同程度的阻礙。
數(shù)字金融是大數(shù)據(jù)、機器學習、云計算等新技術在金融領域的應用(黃益平,2018)[3]。數(shù)字金融克服了傳統(tǒng)金融服務的時空限制,形成了融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務模式,更好地服務實體經(jīng)濟,與傳統(tǒng)金融相比,數(shù)字金融具有創(chuàng)新性、普惠性的特點。數(shù)字金融
實質上是一種最新的金融服務,也是依托互聯(lián)網(wǎng)信息技術與傳統(tǒng)金融服務相結合的產(chǎn)物,使得金融服務覆蓋面更廣、效率更高且更具普惠性。其中,數(shù)字金融能有效地緩解民營企業(yè)的融資約束,為民營企業(yè)的發(fā)展提供相應的資金支持(解維敏等,2021)[4]。而數(shù)字金融這一全新的金融模式能否推動工業(yè)綠色化?數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響具有什么樣的傳導機制?數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響是否存在區(qū)域異質性?在不同營商環(huán)境水平、法治水平以及技術研發(fā)創(chuàng)新能力水平上,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響是否具有差異性?因此探討分析數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響在理論與實踐層面具有極為重要的研究意義?;诖?,本文以30個省份2011—2020年的面板數(shù)據(jù),考察數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響并分析其傳導機制和異質性條件,這不僅有利于促進綠色可持續(xù)發(fā)展,也有利于數(shù)字金融的發(fā)展實踐。
本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面。第一,文章采用工業(yè)綠色化指數(shù)來衡量綠色發(fā)展,一方面,與以往從某個單一角度來衡量綠色發(fā)展的文獻不同,工業(yè)綠色化指數(shù)能夠從資源消耗、廢物排放、工業(yè)綠色轉型三個角度來綜合衡量綠色發(fā)展。另一方面,工業(yè)綠色化本質上是實現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟增長與綠色發(fā)展的雙贏,因此探討數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響,不僅能夠更為全面、準確地考察數(shù)字金融對綠色發(fā)展的影響,還考察了數(shù)字金融對工業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境和諧發(fā)展的影響,進而對綠色發(fā)展領域的文獻做出重要補充,同時也為工業(yè)高質量發(fā)展提供了重要參考。第二,區(qū)別于考察技術創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制等對工業(yè)綠色化影響的文獻,本文從數(shù)字金融這一視角入手探究金融發(fā)展對工業(yè)綠色化的作用,驗證數(shù)字金融影響工業(yè)綠色化的可能路徑,既拓展了工業(yè)綠色化影響因素的文獻,也進一步豐富了數(shù)字金融影響的研究。第三,本文以市場化、要素市場化和市場主導作用為中介變量對數(shù)字金融影響工業(yè)綠色化的傳導機制進行了檢驗,并且從營商環(huán)境、法治化水平、技術創(chuàng)新水平以及地區(qū)四個方面進行異質性分析,對比了數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響,進而使得研究結論更具有實踐意義,為保障數(shù)字金融、促進工業(yè)綠色化相關政策的制定提供了經(jīng)驗證據(jù)。
一、文獻綜述與理論分析
(一)文獻述評
自黨的第十八屆中央委員會第五次全體會議上首次提出“綠色發(fā)展”這一理念以來,學術界對于綠色發(fā)展的內涵及其影響因素展開了多角度的分析解讀。其中,有關綠色發(fā)展的實現(xiàn)路徑以及影響因素近來愈發(fā)受到研究者的重視。從污染減排角度出發(fā),學者們通過實證研究得出:綠色技術創(chuàng)新(謝榮輝,2021)[5]、政策(鄒薇等,2022)[6]、金融發(fā)展(嚴成樑等,2016)[7]、經(jīng)濟發(fā)展(葉仁道等,2017)[8]等因素會促使企業(yè)提高能源利用效率、降低污染物以及二氧化碳的排放,從而實現(xiàn)綠色發(fā)展。2008年以前學者主要圍繞經(jīng)濟發(fā)展與綠色發(fā)展進行研究;然而,有學者指出金融發(fā)展是綠色發(fā)展的重要因素(Tamazian等,2009)[9],認為更高水平的金融發(fā)展可能會有利于降低污染物以及二氧化碳的排放、技術創(chuàng)新等,進而推動綠色發(fā)展(Halicioglu,2009;Tamazian 等,2010)[10-11]。
2008年后,眾多學者圍繞金融發(fā)展對生態(tài)環(huán)境影響展開研究,但尚未形成共識。一些學者認為金融發(fā)展有利于工業(yè)綠色化。例如,Tamazian ,Rao(2010)對24個轉型經(jīng)濟體1993—2004年的面板數(shù)據(jù)進行GMM估計,考察了制度質量和金融發(fā)展對環(huán)境績效的影響。嚴成樑等(2016)基于中國30個省份1997—2012年的面板數(shù)據(jù),實證分析了金融發(fā)展對二氧化碳強度的影響,結果顯示金融發(fā)展對我國二氧化碳強度有負向影響。張瑞鋒,劉帥(2022)[12]基于2005—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),通過構建空間杜賓面板模型對區(qū)域金融發(fā)展對二氧化碳排放的影響進行實證分析。結果表明金融發(fā)展對碳排放產(chǎn)生促進作用。Umar 等(2020)[13]通過對涵蓋1971—2018年的數(shù)據(jù)集,研究中國金融發(fā)展對二氧化碳排放的影響,結果表明金融發(fā)展與二氧化碳之間存在負相關關系。
另一些學者認為金融發(fā)展不利于工業(yè)綠色化。例如,Jiang等(2022)[14]實證評估1995—2018年自然資源、制度質量、能源使用、金融發(fā)展和經(jīng)濟增長對57個一帶一路(Bamp;R)國家組成的小組的CO2排放的影響,結果表明人均收入、金融發(fā)展以及城市化促進了CO2排放的增長。Duy-Tung(2020)[15]利用1990—2012年100個國家的全球樣本,考察金融發(fā)展對CO2排放的影響及其傳導機制,結果證實了金融發(fā)展對環(huán)境退化的正向直接作用,因為金融體系的發(fā)展也帶來更多的能源需求,從而導致更多的污染物排放。Yue等(2019)[16]使用21個轉型國家2006—2015年的跨國面板數(shù)據(jù),通過選擇五個金融發(fā)展指標來衡量金融發(fā)展,檢驗金融發(fā)展與能源消費之間的線性和非線性關系,發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展會增加能源消耗量和污染物排放。
產(chǎn)生以上對立觀點的原因,Berger等(2001)[17]提供了一種解釋,即大型和外資金融機構可能難以向不透明的小公司提供關系貸款,銀行困境對小借款人的影響較大。同時,Ayyagari等(2007)[18]指出中小企業(yè)在大多數(shù)國家的新興私營部門中占有很大比例,因此以銀行為主導的金融結構不利于中小企業(yè)采購能源利用效率高以及污染物排放率低的設備或是進行綠色技術的創(chuàng)新。當前,Zhang等(2015)[19]指出中國直接金融如債券、股票市場雖有所發(fā)展,但是以銀行為主導的金融模式并未改變。因此,要進一步推動工業(yè)綠色化,傳統(tǒng)融資模式具有局限性,需要一種新的融資模式。
隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的廣泛應用,數(shù)字經(jīng)濟深入到社會生產(chǎn)的各方面。數(shù)字金融是數(shù)字經(jīng)濟最為重要的組成部分,由于數(shù)字金融存在促進技術創(chuàng)新、提供融資渠道、降低信息不對稱等方面的優(yōu)點(李繼尊,2015;任曉怡,2020;唐松等,2020)[20-22],能夠彌補在銀行主導下金融結構下的不足,基于此,學者圍繞數(shù)字金融與綠色發(fā)展展開研究。
一類研究基于企業(yè)層面。例如,翟華云,劉易斯(2021)[23]基于中國滬深A股上市公司2011—2019年的面板數(shù)據(jù)進行實證研究,結果表明數(shù)字金融相比傳統(tǒng)金融提供的金融服務,其服務范圍更大、服務效率更高,能夠更好滿足企業(yè),尤其是中小企業(yè)的融資需求,為企業(yè)進行綠色技術研發(fā)提供更加充足的資金,進而有利于企業(yè)的綠色技術的創(chuàng)新;且異質性分析表明,在環(huán)境管制力度較大、經(jīng)濟發(fā)展水平高的中西部地區(qū),數(shù)字金融的綠色創(chuàng)新激勵作用更為顯著。巴曙松等(2022)[24]基于中國滬深A股上市公司2011—2019年的面板數(shù)據(jù),對數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響效應及作用路徑進行了實證分析,結果顯示數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新具有顯著的促進作用。Li等(2022)[25]利用中國A股上市公司2011—2018年的數(shù)據(jù)進行實證分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融緩解了上市公司的融資約束,有助于上市公司開展技術研發(fā)項目,進而提高了相關城市的整體創(chuàng)新能力,綠色創(chuàng)新能力也得到了相應提升;在國有企業(yè)、經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)和高污染行業(yè),數(shù)字金融的積極影響更加突出。
另一類研究基于省市級層面。例如,段永琴等(2021)[26]基于中國30個省份的面板數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過促進技術密集型制造業(yè)發(fā)展等路徑有效降低了實體經(jīng)濟單位GDP能耗,進而促進了綠色發(fā)展。許釗等(2021)[27]基于2011—2018年中國283個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù),對數(shù)字金融發(fā)展對技術密集型制造業(yè)的影響進行實證分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融顯著降低了環(huán)境污染。郭桂霞和張堯(2022)[28]基于1999—2018年中國281個地級市的面板數(shù)據(jù),對數(shù)字金融與碳減排的關系進行實證分析,結果表明數(shù)字金融的發(fā)展能夠顯著降低碳排放。張云輝,李少芳(2022)[29]基于2011—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),通過實證分析得出數(shù)字金融的發(fā)展能夠顯著提升能源效率的研究結論。Lee,Wang(2022)[30]利用2011—2017年中國277個城市的面板數(shù)據(jù)考察數(shù)字普惠金融對降低碳強度的影響,結果表明數(shù)字普惠金融可以直接降低碳強度;同時通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構、推廣綠色技術也可以影響碳強度。
雖然現(xiàn)有文獻探討了數(shù)字金融發(fā)展對綠色發(fā)展的研究,但是他們只關注了數(shù)字金融發(fā)展對綠色發(fā)展的某一個方面,比如:碳排放、綠色技術創(chuàng)新、環(huán)境污染等方面的影響,并未從資源消耗、廢物排放、工業(yè)綠色轉型三個角度來衡量數(shù)字金融發(fā)展對綠色發(fā)展的整體影響?;诖耍疚耐ㄟ^構建工業(yè)綠色化指數(shù),探討數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響、異質性影響及其傳導機制,全面探討數(shù)字金融與工業(yè)綠色化之間的關系。
(二)假說提出
本文認為,數(shù)字金融能夠推動工業(yè)綠色化,且主要通過促進要素市場化、強化市場在資源配置中的主導作用和提高市場化整體水平來發(fā)揮作用。
第一,數(shù)字金融機構將金融服務與通信技術相結合,能夠解決城市范圍廣導致無法完全覆蓋金融網(wǎng)點的問題。首先,在微觀層面,數(shù)字金融解決了金融服務“最后一英里”的問題。在宏觀層面,它可以緩解區(qū)域分配中信貸資源的不平衡,為經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)和傳統(tǒng)金融無法觸及的地區(qū)提供創(chuàng)新潛力(何婧等,2019)[31]。通過互聯(lián)網(wǎng),它擴大了金融的覆蓋范圍,使更多工業(yè)企業(yè)的綠色化發(fā)展能夠獲得金融服務。此外,其數(shù)字金融減輕了信貸配給程度,促進了金融資源的合理配置(王馨,2015)[32];其次,數(shù)字金融的發(fā)展降低了維持金融機構網(wǎng)絡的成本(封思賢和郭仁靜,2019)[33]。同時,數(shù)字金融發(fā)展能夠拓寬資金獲取渠道、增加資金獲取數(shù)量并且降低融資門檻,進而為工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新提供了良好的金融環(huán)境(萬佳彧等,2020)[34]。最后,數(shù)字金融的發(fā)展可以擴大城市金融普惠性,創(chuàng)造一個更具包容性的工業(yè)綠色化發(fā)展環(huán)境(Zhong等,2020)[35]?;诖耍岢鲅芯考僬f1:
H1:數(shù)字金融能夠推動工業(yè)綠色化。
第二,數(shù)字金融主要通過兩個方面促進要素市場化,進而推動工業(yè)綠色化。其一,數(shù)字金融發(fā)揮對傳統(tǒng)金融結構性功能的補充。首先,數(shù)字金融能夠整合傳統(tǒng)金融無法有效利用的大量小而散的金融資源,從而能夠更好地提供金融供給;其次,不斷優(yōu)化信貸流程和信用評估模型,提升風險定價和風險管控的效率與效能(Duarte等,2012)[36],并提供更為豐富靈活的融資渠道和方式,使金融供給有效覆蓋傳統(tǒng)金融無法觸及的中小企業(yè)。同時數(shù)字金融能夠顯著改善資本和勞動力的資源錯配,提高資源的配置效率(田杰等,2021)[37],進一步為工業(yè)企業(yè)提供了更好的人力資源供應條件和技術成果市場化條件。
其二,中國傳統(tǒng)金融業(yè),主要由銀行主導,隨著數(shù)字金融的發(fā)展,面臨著巨大的競爭挑戰(zhàn)和壓力,倒逼金融業(yè)加速市場化進程,進而有助于工業(yè)企業(yè)采購能源利用效率高以及污染物排放率低的設備或是進行綠色技術的創(chuàng)新。已有研究表明,數(shù)字金融加劇了銀行業(yè)的產(chǎn)業(yè)競爭,這不僅有助于最優(yōu)銀行結構的形成(吳曉求,2015;黃益平等,2018)[38-39],而且倒逼傳統(tǒng)銀行加速市場化改革。進一步,數(shù)字金融還通過“技術溢出”,優(yōu)化了傳統(tǒng)金融機構定價水平和風控能力并能提高商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率(沈悅等,2015)[40],從而促進了信貸資源定價與配置的市場化。金融業(yè)市場化水平的提升可以顯著改善資金配置效率,有效降低創(chuàng)新型民營企業(yè)和中小企業(yè)的融資約束和資金成本(Gao等,2022)[41]。
因此,數(shù)字金融通過促進要素市場化,首先,更好的人力資源供應條件意味著企業(yè)能夠招聘到更具有專業(yè)知識和技能的員工,這些員工在綠色技術和環(huán)保方面擁有更豐富的經(jīng)驗和專業(yè)知識,推動企業(yè)采用更環(huán)保的生產(chǎn)技術和工藝,從而實現(xiàn)更高效的生產(chǎn)方式;其次,技術成果市場化條件的改善意味著企業(yè)可以更方便地獲取到最新的綠色技術和環(huán)保工藝,這些技術成果通常通過市場化的方式進行推廣和應用,企業(yè)可以根據(jù)自身需求選擇最適合的綠色技術和環(huán)保裝備;最后,市場化的競爭機制能夠激發(fā)金融機構更加積極地參與綠色投資,優(yōu)先支持那些具有良好環(huán)保效益和可持續(xù)發(fā)展前景的企業(yè)和項目。這將有助于引導資金流向綠色領域,推動綠色技術創(chuàng)新和環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,為企業(yè)提供更為穩(wěn)定和可持續(xù)的金融支持。進而有助于實現(xiàn)高能源利用率、低污染物排放的企業(yè)對低能源利用率、高污染物排放的企業(yè)的替代。基于此,提出研究假說2:
H2:數(shù)字金融通過促進要素市場化從而推動工業(yè)綠色化。
第三,數(shù)字金融能夠通過兩個方面來強化市場在資源配置中的主導作用,進而推動工業(yè)綠色化。一方面,數(shù)字金融提高了市場分配經(jīng)濟資源的比重。這是由于在大數(shù)據(jù)技術的使用能夠收集得到更為全面的客戶乃至市場信息,而人工智能、區(qū)塊鏈等技術的使用能夠高效地處理海量的客戶乃至市場數(shù)據(jù),從而減少了信息不對稱(鮑星等,2022)[42],提高企業(yè)信息透明度,進而能夠提高政府調配經(jīng)濟資源的效率,減少低效率的政府支出,因而市場分配經(jīng)濟資源的比重得到提升。另一方面,數(shù)字金融減少了政府的干預。由于金融科技的出現(xiàn)使得政府能夠全方位評估企業(yè)特征、實時跟蹤企業(yè)創(chuàng)新項目的進展、監(jiān)管微觀企業(yè)運行成為可能,數(shù)字金融依托大數(shù)據(jù)能夠實現(xiàn)不同主體間信息的快速匹配,能夠對企業(yè)實現(xiàn)較為精確的風險評估(黃浩,2018)[43]。因而有利于進一步減少政府支持中小企業(yè)創(chuàng)新中的逆向選擇問題和道德風險問題(Duarte等,2012)。因此,數(shù)字金融能夠減少政府對市場的過度干預。綜上,數(shù)字金融改善了政府和市場關系,促進了有效市場和有為政府相結合,發(fā)揮工業(yè)企業(yè)主體作用,強化了市場在資源配置中的主導作用,進而推動工業(yè)綠色化。
因此,數(shù)字金融通過強化市場在資源配置的主導作用,對工業(yè)綠色化產(chǎn)生積極影響。一方面,當市場發(fā)揮主導作用時,環(huán)境標準和限制更具市場反應性,企業(yè)為了滿足市場需求和顧客偏好,會自發(fā)采取綠色生產(chǎn)措施,以滿足對環(huán)保產(chǎn)品的需求。這種市場壓力迫使企業(yè)不斷改善生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品設計,以降低能源消耗和污染排放,從而推動工業(yè)向更加環(huán)保的方向轉變;另一方面,當市場在資源配置中扮演主導角色時,信息更加透明流通。
數(shù)字技術促進了信息的廣泛傳播,包括有關環(huán)境友好型技術、產(chǎn)品和企業(yè)的信息。這種信息流通有助于消費者和企業(yè)更好地了解綠色技術和產(chǎn)品,消費者更傾向于購買環(huán)保產(chǎn)品,企業(yè)也更傾向于采用環(huán)保技術和生產(chǎn)方式,以滿足市場需求并提升品牌形象。進而有助于實現(xiàn)高能源利用率、低污染物排放的企業(yè)對低能源利用率、高污染物排放的企業(yè)的替代?;诖?,提出研究假說3:
H3:數(shù)字金融通過強化市場在資源配置中的主導作用從而推動工業(yè)綠色化。
第四,數(shù)字金融能夠提高市場化整體水平,進而推動工業(yè)綠色化。一方面,數(shù)字金融能夠促進要素市場化以及強化市場在資源配置中的主導作用。另一方面根據(jù)樊綱編制的《中國分省份市場化報告》,要素市場化、政府和市場關系是市場化指數(shù)的主要構成部分。因此,數(shù)字金融能夠通過促進要素市場化和強化市場在資源配置中的主導作用兩個方面來提高市場化整體水平。Han et al.(2021)[44]指出,政府與市場關系的不協(xié)調、要素市場的扭曲會加劇二氧化碳的排放,通過市場化改革,強化市場在資源配置中的主導作用,促進要素市場化,有助于減少二氧化碳的排放。Gao,Yuan(2022)的研究表明,進行市場化改革,提高市場化整體水平,有助于工業(yè)綠色發(fā)展。郭愛君和張娜(2020)[45]統(tǒng)計1997—2017年中國大陸30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù),通過全要素非徑向方向距離函數(shù)和SBM-DEA模型測度省域綠色發(fā)展效率,實證分析了市場化總指數(shù)及其分指數(shù)對綠色發(fā)展效率的關系。研究結果表明,中國的市場化改革有助于提高綠色發(fā)展效率。
因此,數(shù)字金融通過提高市場化整體水平,一方面,市場化水平的提高能夠更準確地反映資源的稀缺性和價值。通過供需關系形成的價格信號,鼓勵企業(yè)采用更節(jié)能、清潔的生產(chǎn)技術和工藝。高能源利用率、低污染物排放的企業(yè)通常能夠更有效地利用資源,因而它們在市場上可能會享有更低的生產(chǎn)成本和更高的競爭優(yōu)勢。這種市場競爭中的優(yōu)勢地位激勵其他企業(yè)效仿,逐漸采用更環(huán)保、更節(jié)能的生產(chǎn)方式,從而推動整個產(chǎn)業(yè)向更加清潔的方向發(fā)展。另一方面,市場競爭壓力促使企業(yè)不斷追求技術創(chuàng)新,尋求更高效、更清潔的生產(chǎn)方式。市場化為企業(yè)提供了發(fā)揮創(chuàng)新能力的動力和空間,推動技術的不斷進步。企業(yè)在追求效率和降低成本的同時,也將更多關注環(huán)境友好型技術的應用和推廣,這種技術創(chuàng)新的推動力有助于提高能源利用效率和降低污染物排放,使企業(yè)更加符合環(huán)保要求,也更具競爭力。進而有助于實現(xiàn)高能源利用率、低污染物排放的企業(yè)對低能源利用率、高污染物排放的企業(yè)的替代?;诖耍岢鲅芯考僬f4:
H4:數(shù)字金融通過提高市場化整體水平從而推動工業(yè)綠色化。
二、研究設計
(一)樣本與數(shù)據(jù)來源
本文選取中國2011—2020年30個省的面板數(shù)據(jù)進行分析①。數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)來源于《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》。構建工業(yè)綠色化指標的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國城鄉(xiāng)建設統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》以及《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。GDP和地區(qū)常住人口數(shù)據(jù)來自各省統(tǒng)計年鑒,市場化總指數(shù)及其分指數(shù)的數(shù)據(jù)來源于王小魯、樊綱和胡李鵬編制的《中國分省份市場化總指數(shù)報告(2021)》、營商環(huán)境指標的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。
(二)變量說明
1.被解釋變量
工業(yè)綠色化指數(shù)(grin)。所謂工業(yè)綠色化,是指工業(yè)企業(yè)由過去粗放型的生產(chǎn)方式逐步轉變?yōu)橘Y源利用效率高、污染排放少以及綠色科技含量高的過程。從本質上看,工業(yè)綠色化是一個過程,在工業(yè)綠色化過程中,低能源利用率、高污染物排放的企業(yè)會逐漸被高能源利用率、低污染物排放的企業(yè)所替代,并最終實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質量的改善和經(jīng)濟可持續(xù)的發(fā)展(駱玲等,2020)。根據(jù)《工業(yè)綠色
①由于數(shù)據(jù)可得性原因,實證分析中未包含西藏及港澳臺地區(qū)。
發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》的主要目標,實現(xiàn)工業(yè)綠色化主要包括三個方面內容:(1)資源利用效率的提高;(2)二氧化碳、污染物排放強度的降低;(3)綠色工業(yè)體系的完善。
本文將從資源消耗、廢物排放、工業(yè)綠色轉型三個方面著手,由于因子分析法具有化簡數(shù)據(jù)、提高因子變量可解釋性等優(yōu)點,因此,本文借鑒韓立達等(2020)[46],史敦友(2021)[47],戴翔,楊雙至(2022)[48]的方法,構建出工業(yè)綠色化指標體系(表1),并運用因子分析法構建出工業(yè)綠色化指數(shù)。
2.核心解釋變量
數(shù)字金融發(fā)展水平(diff)。當前研究中常見的衡量數(shù)字金融發(fā)展水平的方法主要有以下三類:第一類常用于家庭領域問題的研究,依托中國家庭金融追蹤調查數(shù)據(jù)(CHFS)進行問卷調查(尹志超等,2018;謝家智等,2020)[49-50]。盡管這類方法在家庭研究方面表現(xiàn)出色,但在其他領域的適用性有限。第二類方法則利用互聯(lián)網(wǎng)新聞搜索數(shù)據(jù),建立初始詞庫,并依據(jù)百度搜索的詞條數(shù)目或使用網(wǎng)絡爬蟲的方法構造數(shù)字金融指數(shù)(沈悅等,2015)[40]。然而,這種方法往往難以避免無關、重復或錯誤信息的干擾,影響了數(shù)字金融發(fā)展水平的準確度(封思賢等,2019)[33]。第三類衡量方法是北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。該指數(shù)由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻科技集團合作編制,基于螞蟻集團提供的數(shù)字普惠金融實踐的脫敏大數(shù)據(jù)。其指標體系設計考慮了數(shù)字金融發(fā)展的廣度和深度,全面體現(xiàn)了金融服務的多層次性和多元化。在空間上,該指數(shù)涵蓋了省、市和區(qū)縣三級行政區(qū);在時間上,考察了我國數(shù)字金融興起和發(fā)展的主要年份,即2011至2018年。
此外,該指數(shù)除總指數(shù)外,還從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度,以及支付、貨幣基金、信貸等業(yè)務分類指數(shù)的角度對我國數(shù)字金融發(fā)展水平進行了全面多維的刻畫。由于其科學的編制方法、客觀的數(shù)據(jù)來源以及全面的指標設計,該指數(shù)受到學者們的廣泛關注,并被廣泛應用于研究中,作為評估我國數(shù)字金融發(fā)展水平的代理變量(滕磊等,2020;解維敏等,2021;潘藝等,2023)[41],[51-52]。
總體而言,本文聚焦于服務實體經(jīng)濟和工業(yè)企業(yè)的研究,將重點放在螞蟻集團提供的真實交易數(shù)據(jù)上,以直觀反映其對實體經(jīng)濟和工業(yè)企業(yè)的影響方式和規(guī)模。作為中國數(shù)字金融企業(yè)代表的螞蟻金服,通過移動支付、大科技信貸等金融創(chuàng)新在一定程度上推動了我國數(shù)字金融和實體經(jīng)濟的發(fā)展。因此,本文認為采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)能夠有效代表中國數(shù)字金融的發(fā)展水平。考慮到該指數(shù)編制方法的科學性、數(shù)據(jù)的客觀性和全面性,已經(jīng)在學界得到廣泛認可,本文將對其進行對數(shù)化處理,并將其作為探討數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響的核心解釋變量。
3.控制變量
參考文獻(Umar等,2020;韓立達等,2020)[53],本文將地區(qū)GDP增長率(dgdp),工業(yè)發(fā)展水平(indu)、人口規(guī)模(popu)及工業(yè)化水平(indl)四個指標作為控制變量。其中,工業(yè)發(fā)展水平指標用工業(yè)增加值表示,并將其進行對數(shù)化處理;人口規(guī)模指標以地區(qū)常住人口表示,并將其進行對數(shù)化處理;工業(yè)化水平指標用工業(yè)化率表示。變量說明與描述性統(tǒng)計如表2所示。
(三)模型設定
1.基準線性回歸模型
為考察建立數(shù)字金融對工業(yè)綠色化之間的影響,本文建立如下實證模型如下;
Grini,t=α+βdiffi,t+ΣjControlji,t+θt+μi+εi(1)
其中,Grin代表工業(yè)綠色化指數(shù);diff為數(shù)字金融發(fā)展總指數(shù);Control表示一系列控制變量,包括工業(yè)發(fā)展水平(indu)、人口規(guī)模(popu)、工業(yè)化水平(indl)、地區(qū)GDP增長率(dgdp)。i表示省份,t表示年度,j表示對應控制變量。θ為年度虛擬變量,μ為省份虛擬變量,ε為隨機誤差項。
本文采用雙向固定效應FE估計,采用該方法的原因如下:一是基于豪斯曼檢驗,p值為0.0001,拒絕原假設,說明固定效應模型為最優(yōu)選擇;二是能夠解決不隨時間而變但隨省份而異的遺漏變量問題;三是能夠解決不隨省份而變但隨時間而異的遺漏變量問題。
在實踐中,各省的基礎設施建設、政策等會影響數(shù)字金融造成一定的影響,因此本文采用固定效應的方法進行研究,并且為保證結果的準確,本文也將采用不同的回歸模型進行穩(wěn)健性檢驗。
三、實證結果分析
(一)基準回歸結果
本文通過實證檢驗模型(1),來驗證研究假設H1。如表3所示,在控制省份和年度固定效應后,列1的模型探討數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響但未加入控制變量,結果顯示數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正。在列1的基礎上加入控制變量,實證結果如列2所示,數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的估計系數(shù)為2.702,且在1%的水平上顯著。列(1)、列(2)的結果說明數(shù)字金融的發(fā)展推動了工業(yè)綠色化??紤]其經(jīng)濟意義,如果數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)每增加1個單位,工業(yè)綠色化指數(shù)將增加2.702個單位。因此假設H1得以驗證。
從控制變量的回歸結果可以看出,人口增長率在1%水平上顯著為正;工業(yè)發(fā)展水平則在5%水平上顯著為負;經(jīng)濟發(fā)展和工業(yè)化水平則不顯著。表3列(3)、列(4)以及列(5)展示了數(shù)字金融發(fā)展三個分指數(shù)對工業(yè)綠色化的影響。
如列(3)所示,數(shù)字金融覆蓋廣度的估計系數(shù)為1.651,在1%的水平上顯著為正,意味著如果數(shù)字金融覆蓋廣度增加1個單位,工業(yè)綠色化指數(shù)將增加1.651個單位,隨著數(shù)字金融的覆蓋廣度的提高,對緩解金融抑制、釋放金融活力起到了較好的效果,也為工業(yè)企業(yè)的綠色化提供更高效的金融服務。從列(4)可知,數(shù)字金融使用深度的估計系數(shù)為1.257,在1%的水平上顯著為正,意味著如果數(shù)字金融使用深度增加1個單位,工業(yè)綠色化指數(shù)將增加1.257個單位,數(shù)字化技術為使得金融服務更具效率、精準以及多元,能夠切實地提高工業(yè)企業(yè)在綠色化過程中的資金使用效率和綠色創(chuàng)新效率,從而研發(fā)出具有更高的能源利用效率、更低的廢物排放量以及更具市場接受度的綠色低碳產(chǎn)品。由列(5)所示,普惠金融數(shù)字化程度的系數(shù)為-0.974,在5%的水平上顯著為負,這說明如果普惠金融數(shù)字化程度增加1個單位,工業(yè)綠色化指數(shù)將減少0.974個單位。
(二)穩(wěn)健性檢驗
本文通過替換實證檢驗方法進一步對數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響的穩(wěn)健性進行檢驗。
首先,借鑒Driscoll和Kraay(1998)的研究,采用他們提出的估計方法進行回歸,該方法考慮了面板異質性的問題,如異方差、自相關和截面相關等問題,計算出來的標準誤更具有可信性?;貧w結果如表4列(1)所示,數(shù)字金融的估計系數(shù)為正,在1%的水平上顯著,這說明數(shù)字金融能夠顯著推動工業(yè)綠色化。
再次,采用差分GMM,差分GMM考慮到工業(yè)綠色化可能存在的動態(tài)特征,并且考慮數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響可能存在滯后性特征,因此采用差分GMM方法進行實證檢驗,結果如表4所示,AR(2)與Hansen檢驗的P值均超過10%的顯著性水平,因此,本文基于總樣本回歸的差分GMM估計的實證結果可信。如表4列(2)所示,結果表明數(shù)字金融滯后一期的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正,考慮到工業(yè)綠色化可能存在的動態(tài)特征后,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化依然存在激勵效應。
最后,采用兩步系統(tǒng)GMM,相較差分GMM,兩步系統(tǒng)GMM估計可以解決差分GMM中產(chǎn)生的弱工具變量問題。因此采用兩步系統(tǒng)GMM估計方法檢驗數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響的穩(wěn)健性,結果如表4列(3)所示,AR(2)與Hansen檢驗的P值均超過10%的顯著性水平,因此,本文基于總樣本回歸的兩步系統(tǒng)GMM估計的實證結果可信。如表4列(3)所示,結果表明數(shù)字金融滯后一期的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正,考慮到工業(yè)綠色化可能存在的動態(tài)特征后,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化依然存在激勵效應。
四、傳導機制分析
(一)中介效應模型
前述結果表明,數(shù)字金融能夠顯著推動工業(yè)綠色化,因此,為了探討數(shù)字金融推動工業(yè)綠色化的途徑,本文借鑒溫忠麟等(2022)[49]的研究,構建以下中介效應模型(2)、(3)、(4)來檢驗數(shù)字金融影響工業(yè)綠色化的傳導路徑,檢驗市場化總指數(shù)及其分指數(shù)在其中發(fā)揮的中介作用。
Grini,t=α1+α2diffi,t+ΣjControlji,tθt+μi+εi(2)
mediatori,t=β1+β2diffi,t+ΣjControlji,t+θt+μi+εi(3)
Grini,t=ρ1+ρ2diffi,t+ρ3mediatori,t+ΣjControlji,t+θt+μi+εi(4)
其中,mediator為中介變量,包括市場化總指數(shù)(mk)、市場主導作用(govm)以及要素市場化(facm),α、β、ρ為回歸系數(shù),依次驗證模型(2)、模型(3)以及模型(4)的回歸系數(shù),如果模型(3)解釋變量和模型(4)解釋變量、中介變量的系數(shù)均顯著,則說明市場化總指數(shù)或者市場化分指數(shù)的中介效應顯著。
(二)傳導機制回歸結果
首先,表5顯示了數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的中介效應的回歸結果。單變量的回歸結果已在前文匯報。首先,在以要素市場化指數(shù)為被解釋變量和數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)為解釋變量的中介效應模型(3)中,由表5列(2)可知,數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的估計系數(shù)為正且在在1%的水平下顯著,因此,數(shù)字金融能夠促進要素市場化。以要素市場化作為中介變量的中介效應模型(4)中,由表5列(3)可知,數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)與要素市場化的估計系數(shù)均為正且在1%的水平下顯著,這一結果驗證了數(shù)字金融促進要素市場化從而推動工業(yè)綠色化這一重要傳導機制,因此假設H2得以驗證。
在以市場在資源配置中的主導作用指數(shù)為被解釋變量和數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)為解釋變量的中介效應模型(3)中,由表5列(5)可知,數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的估計系數(shù)在10%的水平下顯著為正,說明數(shù)字金融能夠加強市場在資源配置中的主導作用。以市場在資源配置中的主導作用為中介變量的中介效應模型(4)中,由表5列(6)可知,數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)與市場在資源配置中的主導作用的估計系數(shù)均為正且在1%的水平下顯著,這一結果驗證了數(shù)字金融通過加強市場在資源配置中的主導作用從而推動工業(yè)綠色化這一重要傳導機制,因此假設H3得以驗證;
最后,在以市場化整體水平為被解釋變量和數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)為解釋變量的中介效應模型(3)中,由表5列(8)可知,數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的估計系數(shù)在10%的水平下顯著為正,說明數(shù)字金融能夠提高市場化整體水平。以市場化整體水平作為中介變量的中介效應模型(4)中,由表5列(9)可知,數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)與市場化整體水平的估計系數(shù)均為正且分別在1%和5%的水平下顯著,這一結果驗證了數(shù)字金融通過提高市場化整體水平從而推動工業(yè)綠色化這一重要傳導機制,因此假設H4得以驗證。
五、進一步研究
(一)數(shù)字金融地區(qū)異質性與工業(yè)綠色化
由于不同區(qū)域的地理、人文、政策等因素存在區(qū)別,從而可能會導致數(shù)字金融對工業(yè)綠色化產(chǎn)生差異化影響。鑒于此,本文將中國區(qū)域分為東部地區(qū)、中部、西部地區(qū)三大版塊,以探討數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響的區(qū)域異質性。如表6列1—3所示,東部地區(qū)的數(shù)字金融對工業(yè)綠色化不存在顯著作用;中部地區(qū)的數(shù)字金融對工業(yè)綠色化同樣不存在顯著作用;而西部地區(qū)數(shù)字金融的系數(shù)為正,且在10%的水平上顯著。這可能是由于中部、東部地區(qū)相較于西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平更高,具有更為完備的金融服務體系,融資約束更小。西部地區(qū)的融資約束更加顯著,因而數(shù)字金融發(fā)展可以有效緩解西部地區(qū)的融資約束,有利于企業(yè)進行綠色創(chuàng)新與購買能源利用效率高、污染排放少的設備,進而更有利于推動工業(yè)綠色化。
(二)數(shù)字金融營商環(huán)境異質性與工業(yè)綠色化
營商環(huán)境是生產(chǎn)力。營商環(huán)境的優(yōu)劣,決定著經(jīng)濟發(fā)展的速度和質量。賀大興和王靜(2020)[54]、張曾蓮和孟苗苗(2022)[55]等學者指出良好的營商環(huán)境不僅能激發(fā)市場活力、促進經(jīng)濟增長,還能夠顯著促進經(jīng)濟的高質量發(fā)展。趙德森等(2021)[56]指出營商環(huán)境對綠色經(jīng)濟增長具有顯著的正向影響。而在不同營商環(huán)境水平的情況下,可能會導致數(shù)字金融對工業(yè)綠色化產(chǎn)生差異化影響,因此,本文將進一步探討營商環(huán)境水平高和低的情況下,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響的異質性。
如表列(3)—(4)顯示,營商環(huán)境水平高的情況下,數(shù)字金融的系數(shù)為正,且在10%的水平上顯著。而在營商環(huán)境水平低的情況下,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化則不存在顯著作用。這說明,營商環(huán)境水平高時,能更好地發(fā)揮數(shù)字金融的作用。
(三)數(shù)字金融法治化水平異質性與工業(yè)綠色化
楊進和張攀(2018)[57]利用世界銀行中國企業(yè)投資和經(jīng)營環(huán)境調查數(shù)據(jù),考察了地區(qū)法治環(huán)境對企業(yè)績效的影響及其機制。研究發(fā)現(xiàn):法治化程度的高低對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著影響。法治化水平能夠體現(xiàn)地區(qū)法治環(huán)境水平,在不同法治環(huán)境水平的情況下,可能會導致數(shù)字金融對工業(yè)綠色化產(chǎn)生差異化影響,因此,本文將進一步探討法治化程度高和低的情況下,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響的異質性。
如表列(5)—(6)顯示,法治化程度高的情況下,數(shù)字金融的系數(shù)為正,且在1%的水平上顯著。而在法治化程度低的情況下,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化則不存在顯著作用。這說明,法治化程度高時,能更好地發(fā)揮數(shù)字金融的作用。
(四)數(shù)字金融技術創(chuàng)新水平異質性與工業(yè)綠色化
劉新智等(2022)[58]利用2008—2019年五大城市群107個城市的數(shù)據(jù),采用雙向固定效應模型考察了技術創(chuàng)新對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響,結果表明技術創(chuàng)新能顯著推進五大城市群經(jīng)濟高質量發(fā)展。技術研發(fā)創(chuàng)新成果能夠體現(xiàn)區(qū)域工業(yè)技術研發(fā)創(chuàng)新能力,在不同技術研發(fā)創(chuàng)新能力的情況下,可能會導致數(shù)字金融對工業(yè)綠色化產(chǎn)生差異化影響。鑒于此,本文將探討不同技術研發(fā)創(chuàng)新能力下數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響的異質性。
如表列(7)—(8)所示,技術研發(fā)創(chuàng)新能力高的情況下,數(shù)字金融的系數(shù)在10%的水平上顯著為正。而在技術研發(fā)創(chuàng)新能力低的情況下,數(shù)字金融對工業(yè)綠色化則不存在顯著作用。這說明,技術創(chuàng)新水平高時,能更好地發(fā)揮數(shù)字金融的作用。
六、結論與建議
(一)研究結論
本文通過對數(shù)字金融對工業(yè)綠色化影響理論分析基礎上,基于2011—2020年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),實證研究了數(shù)字金融對工業(yè)綠色化的影響效應和作用機制。研究結果表明:第一,數(shù)字金融能夠顯著推動工業(yè)綠色化,通過分析其傳導機制得出,數(shù)字金融可以通過促進要素市場化、改善強化了市場在資源配置中的主導作用以及提高市場化水平來推動工業(yè)綠色化。第二,在高水平的營商環(huán)境、法治環(huán)境以及技術創(chuàng)新水平情況下,數(shù)字金融會對工業(yè)綠色化產(chǎn)生更大的推動作用。
(二)政策建議
基于研究結論,本文提出以下政策建議。
第一,進一步完善我國東部地區(qū)的數(shù)字基礎設施建設,加強中西部地區(qū)的數(shù)字基礎設施建設,充分發(fā)揮其深度滲透、顯著集約集成的優(yōu)勢,有效打破信息、知識、產(chǎn)業(yè)和空間的界限,促進供需互動與產(chǎn)業(yè)跨越。加快推進新型數(shù)字基礎設施的建設,包括5G網(wǎng)絡、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算平臺、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心及基礎軟件等方面的建設,進而為工業(yè)綠色發(fā)展提供更加全面高效的金融服務,助力碳中和目標的實現(xiàn)。與此同時,積極引導社會資本參與數(shù)字基礎設施建設。
第二,提升地區(qū)營商環(huán)境水平、法治化水平和技術創(chuàng)新水平等輔助性因素,促進數(shù)字金融更好地發(fā)揮工業(yè)綠色化的推動作用。一方面,應進一步通過推動市場準入平等、嚴格規(guī)范行政執(zhí)法、加強誠信政府建設、加強知識產(chǎn)權保護等方面來優(yōu)化營商環(huán)境,提高營商環(huán)境水平;另一方面,應進一步通過加強法治化營商環(huán)境制度建設、提高行政執(zhí)法文明利企水平以及加大營商環(huán)境普法和依法治理力度等方面來提高法治化水平;此外,應進一步通過引導企業(yè)加強關鍵核心技術攻關、支持企業(yè)前瞻布局基礎前沿研究、加大科技人才培養(yǎng)以及向企業(yè)集聚的力度、強化對企業(yè)創(chuàng)新的風險投資等金融支持、加強產(chǎn)學研用和大中小企業(yè)融通創(chuàng)新等方面來提升技術創(chuàng)新水平。
第三,數(shù)字金融通過促進要素市場化、改善資源配置效率和提高市場化水平,推動工業(yè)綠色化的作用機制。數(shù)字金融的發(fā)展可以有效優(yōu)化資金流動,增強資源利用效率,促進技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。為實現(xiàn)這一目標,一方面需要大力推動數(shù)字金融的發(fā)展,另一方面需要加強要素市場化改革,強化市場在資源配置中的主導作用,并提高市場化水平。因此,政府不僅需要發(fā)揮有形之手,通過制定相應政策、法律法規(guī)來保障市場的運行和提高市場化水平,還應進一步支持數(shù)字金融的發(fā)展,從而更好地推動工業(yè)綠色化,實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境的協(xié)調發(fā)展。
參考文獻
[1]"" 駱玲,史敦友.工業(yè)綠色化:理論本質、判定依據(jù)與實踐路徑[J].學術論壇,2020,43(1):109-116.
[2] 李曉梅,李曼曼.碳中和目標下綠色投資與企業(yè)環(huán)境治理——基于技術創(chuàng)新的中介效應檢驗[J].中國科技論壇,2022(9):118-127+138.
[3] 黃益平.中國數(shù)字金融能否持續(xù)領先?[J].清華金融評論,2018(11):35-36.
[4] 解維敏,吳浩,馮彥杰.數(shù)字金融是否緩解了民營企業(yè)融資約束?[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2021,41(12):3129-3146.
[5] 謝榮輝.綠色技術進步、正外部性與中國環(huán)境污染治理[J].管理評論,2021,33(6):111-121.
[6] 鄒薇,王瑋旭.綠色信貸政策能實現(xiàn)碳排放效率提升嗎?——基于技術進步與要素結構視角[J].湘潭大學學報(哲學社會科學版),2022,46(4):60-66.
[7] 嚴成樑,李濤,蘭偉.金融發(fā)展、創(chuàng)新與二氧化碳排放[J].金融研究,2016(1):14-30.
[8] 葉仁道,張勇,羅堃.中國綠色經(jīng)濟效率的測算及影響因素——基于偏正態(tài)面板數(shù)據(jù)模型[J].技術經(jīng)濟,2017,36(11):79-85.
[9] Tamazian A, Chousa J P, Vadlamannati K C. Does higher economic and financ-ial development lead to environmental degradation: Evidence from BRIC countries[J]. Energy Policy, 2009, 37(1):246-253.
[10] Halicioglu F. An econometric study of CO2 emissions, energy consumption, income a-nd foreign trade in Turkey[J]. Energy Policy, 2009, 37(3):1156-1164.
[11] Tamazian A, Rao B B. Do Economic, Financial and Institutional Developments Matter f-or Environmental Degradation? Evidence from Transitional Economies[J]. Energy Economics, 2010, 32(1):137-145.
[12] 張瑞鋒,劉帥.區(qū)域金融發(fā)展與二氧化碳排放:促進或抑制?——基于SDM模型的實證分析[J].武漢金融,2022(9):72-80.
[13] Umar M, Ji X, Kirikkaleli D, et al. COP21 Roadmap: Do innovation, financial dev-elopment, and transportation infrastructure matter for environmental sustainability in China?[J]. Journal of Environmental Management, 2020, 271:111026.
[14] Jiang Q, Rahman Z U, Zhang X, et al. An assessment of the impact of natural res-ources, energy, institutional quality, and financial development on CO2 emissions: Evidence from the Bamp;R nations[J]. Resources policy, 2022:76.
[15] Duy-Tung B. Transmission channels between financial development and CO2 emissions: A global perspective[J]. Heliyon,2020,6(11).
[16] Yue S, Lu R, Shen Y, et al. How does financial development affect energy consumptio-n? Evidence from 21 transitional countries[J]. Energy Policy, 2019, 130(JUL):253-262.
[17] Berger A N, Klapper L F, Udell G F. The ability of banks to lend to information-ally opaque small businesses[J]. Journal of Banking amp; Finance, 2001, 25(12):2127-2167.
[18] Ayyagari M, Beck T, Demirg-Kunt A. Small and Medium Enterprises across the Globe[J]. Small Business Economics,2007,29(4).
[19] Zhang C, Zhu Y, Zhe L U. Trade openness, financial openness, and financial develop-ment in China[J]. Journal of International Money amp; Finance, 2015, 59(9):287-309.
[20] 李繼尊.關于互聯(lián)網(wǎng)金融的思考[J].管理世界,2015(7):1-7+16.
[21] 任曉怡.數(shù)字普惠金融發(fā)展能否緩解企業(yè)融資約束[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討,2020(10):65-75.
[22] 唐松,伍旭川,祝佳.數(shù)字金融與企業(yè)技術創(chuàng)新——結構特征、機制識別與金融監(jiān)管下的效應差異[J].管理世界,2020,36(5):52-66+9.
[23] 翟華云,劉易斯.數(shù)字金融發(fā)展、融資約束與企業(yè)綠色創(chuàng)新關系研究[J].科技進步與對策,2021,38(17):116-124.
[24] 巴曙松,李妮娜,張兢.數(shù)字金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新:排斥還是融合?[J].財經(jīng)問題研究,2022(12):57-68.
[25] Li X, Shao X, Chang T, Albu L L. Does digital finance promote the green innovati-on of China’s listed companies?[J].Energy Economics,2022,114:106254.
[26] 段永琴,何倫志,克甝.數(shù)字金融、技術密集型制造業(yè)與綠色發(fā)展[J].上海經(jīng)濟研究,2021(5):89-105.
[27] 許釗,高煜,霍治方.數(shù)字金融的污染減排效應[J].財經(jīng)科學,2021(4):28-39.
[28] 郭桂霞,張堯.數(shù)字普惠金融與碳減排關系研究[J].價格理論與實踐,2022(1):135-138.
[29] 張云輝,李少芳.數(shù)字金融發(fā)展能提升能源效率嗎[J].財經(jīng)論叢,2022(3):47-55.
[30] Lee C, Wang F. How does digital inclusive finance affect carbon intensity?[J]. Economi-c Analysis and Policy, 2022, 75:174-190.
[30] 何婧,李慶海.數(shù)字金融使用與農戶創(chuàng)業(yè)行為[J].中國農村經(jīng)濟,2019(1):112-126.
[31] 王馨.互聯(lián)網(wǎng)金融助解“長尾”小微企業(yè)融資難問題研究[J].金融研究,2015(9):128-139.
[32] 封思賢,郭仁靜.數(shù)字金融、銀行競爭與銀行效率[J].改革,2019(11):75-89.
[33] 萬佳彧,周勤,肖義.數(shù)字金融、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新[J].經(jīng)濟評論,2020(1):71-83.
[34] Zhong W, Jiang T. Can Internet Finance Alleviate the Exclusiveness of Traditional Fin-ance? Evidence from Chinese P2P Lending Markets[J]. Finance Research Letters, 2020, 40(2):101731.
[35] Duarte J, Siegel S, Young L. Trust and Credit: The Role of Appearance in Peer-to-peer Lending[J]. The review of financial studies, 2012, 25(8): 2455-2483.
[36] 田杰,譚秋云,靳景玉.數(shù)字金融能否改善資源錯配?[J].財經(jīng)論叢,2021(4):49-60.
[37] 吳曉求.互聯(lián)網(wǎng)金融:成長的邏輯[J].財貿經(jīng)濟,2015(2):5-15.
[38] 黃益平,黃卓.中國的數(shù)字金融發(fā)展:現(xiàn)在與未來[J].經(jīng)濟學(季刊),2018,17(4):1489-1502.
[39] 沈悅,郭品.互聯(lián)網(wǎng)金融、技術溢出與商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率[J].金融研究,2015(3):160-175.
[40] Gao K, Yuan Y. Does market-oriented reform make the industrial sector “Greener” in China? Fresh evidence from the perspective of capital-labor-energy market distortions[J].E-nergy, 2022, 254(A):124183
[41] 鮑星,李巍,李泉.金融科技運用與銀行信貸風險——基于信息不對稱和內部控制的視角[J].金融論壇,2022,27(1):9-18.
[42] 黃浩.數(shù)字金融生態(tài)系統(tǒng)的形成與挑戰(zhàn)——來自中國的經(jīng)驗[J].經(jīng)濟學家,2018(4):80-85.
[43] Han J, Miao J, Du G, et al. Can market-oriented reform inhibit carbon dioxide emissio-ns in China? A new perspective from factor market distortion[J]. Sustainable Production and Consumption, 2021.
[44] 郭愛君,張娜.市場化改革影響綠色發(fā)展效率的理論機理與實證檢驗[J].中國人口·資源與環(huán)境,2020,30(8):118-127.
[45] 韓立達,史敦友,張衛(wèi).技術創(chuàng)新與工業(yè)綠色化:作用機理和實證檢驗[J].經(jīng)濟問題探索,2020(5):176-190.
[46] 史敦友.異質性環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新與中國工業(yè)綠色化[J].貴州財經(jīng)大學學報,2021(3):83-93.
[47] 戴翔,楊雙至.數(shù)字賦能、數(shù)字投入來源與制造業(yè)綠色化轉型[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2022,414(9):83-101.
[48] 尹志超,張?zhí)枟?金融可及性、互聯(lián)網(wǎng)金融和家庭信貸約束——基于CHFS數(shù)據(jù)的實證研究[J].金融研究,2018(11):188-206.
[49] 謝家智,吳靜茹.數(shù)字金融、信貸約束與家庭消費[J].中南大學學報(社會科學版),2020,26(2):9-20.
[50] 滕磊,馬德功.數(shù)字金融能夠促進高質量發(fā)展嗎?[J].統(tǒng)計研究,2020,37(11):80-92.
[51] 潘藝,張金昌.數(shù)字金融對企業(yè)數(shù)字化轉型的影響和機制研究——來自中國A股制造業(yè)上市企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].工業(yè)技術經(jīng)濟,2023,42(3):63-72.
[52] 溫忠麟,方杰,謝晉艷,等.國內中介效應的方法學研究[J].心理科學進展,2022,30(8):1692-1702.
[53] 賀大興,王靜.營商環(huán)境與經(jīng)濟高質量發(fā)展:指標體系與實證研究[J].上海對外經(jīng)貿大學學報,2020,27(6):51-62.
[54] 張曾蓮,孟苗苗.營商環(huán)境、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質量發(fā)展——基于對外開放調節(jié)效應的省級面板數(shù)據(jù)實證分析[J].宏觀質量研究,2022,10(2):100-112.
[55] 趙德森,竇垚,張建民.營商環(huán)境與綠色經(jīng)濟增長——基于企業(yè)家精神的中介效應與遮掩效應[J].經(jīng)濟問題探索,2021(2):66-77.
[56] 楊進,張攀.地區(qū)法治環(huán)境與企業(yè)績效——基于中國營商環(huán)境調查數(shù)據(jù)的實證研究[J].山西財經(jīng)大學學報,2018,40(9):1-17.
[57] 劉新智,張鵬飛,史曉宇.產(chǎn)業(yè)集聚、技術創(chuàng)新與經(jīng)濟高質量發(fā)展——基于我國五大城市群的實證研究[J].改革,2022(4):68-87.
[責任編輯:魏 凈]
The Impact of Digital Finance on Industrial Green Transformation
WANG Rui,LIAO Shenwei
(School of Economics,Xihua University,Chengdu 610039,Sichuan
)
Abstract:" This paper conducts an empirical analysis on the impact of digital finance on the green transformation of the industry and its transmission mechanisms, based on panel data from 30 provinces in China between 2011 and 2020, utilizing a two-way fixed effects model and a mediation effect model. The empirical results indicate that digital finance significantly promotes the green transformation of the industry by facilitating the marketization of factors, strengthening the market’s dominant role in resource allocation, and enhancing the level of marketization. In the context of high quality business environment, legal environment, and technological innovation, digital finance will produce a greater “incentive effect” on the green transformation of the industry. Additionally, the effect of digital finance on industrial green transformation also shows significant spatial differences. The conclusions of this study not only enrich the literature on digital finance and industrial green transformation but also provide reference value for relevant departments in China to formulate digital finance policies and continue to promote the green development strategy.
Keywords:digital finance; green transformation of the industry; marketization; heterogeneity analysis