李文明等

（中國人民銀行梧州市分行，廣西 梧州 543002）

一、引言

近年來，國家關于普惠金融發(fā)展規(guī)劃和各項促進普惠金融發(fā)展的意見政策陸續(xù)出臺。2021年中央一號文件首次提出“發(fā)展農村數字普惠金融”，2022 年政府工作報告指出“擴大普惠金融覆蓋面”。2022年2月，中央全面深化改革委員會第二十四次會議審議通過的《推進普惠金融高質量發(fā)展的實施意見》提出，要促進普惠金融和綠色金融、科創(chuàng)金融等融合發(fā)展。一系列重要論述和指導意見的出臺，為我國下一階段普惠金融發(fā)展進一步明確方向和目標。

在碳達峰碳中和背景下，經濟社會可持續(xù)健康發(fā)展是我國未來發(fā)展的重要方向，綠色發(fā)展將成為主流發(fā)展趨勢。在此過程中，金融機構作為綠色金融的主要實施主體，不僅要緊緊圍繞國家戰(zhàn)略目標，抓住實體經濟轉型帶來的巨大綠色低碳投融資機遇，大力發(fā)展綠色金融業(yè)務，不斷提升綠色信貸服務經濟轉型發(fā)展水平，同時也要深入思考如何發(fā)揮金融資源的優(yōu)化配置效能，提升綠色全要素生產率，促進經濟的綠色可持續(xù)發(fā)展。

具體來看，以人工智能、大數據為基礎逐步發(fā)展起來的數字普惠金融日益成為當前金融發(fā)展的重要方向。數字普惠金融相較傳統金融具有明顯優(yōu)勢，可以彌補傳統金融的不足并形成有效互補。數字普惠金融作為傳統金融與互聯網數字技術相互融合發(fā)展形成的新模式、新業(yè)態(tài)，可以有效突破時間和空間的限制，降低傳統金融服務的成本和門檻，打通傳統金融服務企業(yè)的“最后一公里”，提高普惠金融的觸達能力。因此，大力發(fā)展數字普惠金融將有效擴寬綠色金融服務范圍，為處在邊緣性的高碳企業(yè)和綠色企業(yè)提供金融產品和服務，提升綠色發(fā)展效率，為助推企業(yè)碳減排提供新的力量。

因此，金融業(yè)如何更好地運用數字普惠金融這一新興發(fā)展工具，發(fā)揮綠色金融對綠色產業(yè)的支持促進作用，提升綠色全要素生產率，推動全社會碳減排，是當前金融從業(yè)者面臨的一項重要研究課題。本文根據研究主題，對國內外相關研究文獻進行全面梳理，主要可以概括為以下三大方面：

一是關于綠色全要素生產率影響因素研究。綠色全要素生產率是將能源消耗和環(huán)境污染納入傳統全要素生產率的核算框架后，得到的總投入與總產出之比，體現綠色轉型的發(fā)展理念，能在一定程度上反映經濟增長的質量。因此，產業(yè)結構的調整升級、技術創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制和政府支出等因素，將影響綠色全要素生產率。逯進和李婷婷（2021）認為產業(yè)結構的調整升級，可以催生更多低污染、低耗能和高附加值的新興產業(yè)，降低能源消耗，優(yōu)化資源配置效率，從而對綠色全要素生產率產生積極影響。Liu et al.（2016）認為技術創(chuàng)新可以提升資源配置效率，有效降低單位產出能耗，提高綠色全要素生產率水平。同時王林輝等（2020）認為，高碳行業(yè)形成的環(huán)境紅線和排放標準規(guī)制以及生態(tài)環(huán)境相關法律法規(guī)，將激勵和倒逼企業(yè)進行生產技術更新，促使其朝節(jié)能降碳方向發(fā)展，最終提高綠色全要素生產率。同時，做好生態(tài)文明建設是各地方政府的重要履職部分，以財政支出為代表的政府開支，需要加大污染治理的投入力度，并對低污染、低能耗等項目給與政府優(yōu)惠或者政策扶持，配合綠色金融支持政策，可以有效促進綠色產業(yè)的發(fā)展，提高綠色全要素生產率。

二是關于數字普惠金融的影響研究。數字普惠金融是近年來新興發(fā)展起來的金融供給方式，在多個領域都產生了影響，有助于促進經濟增長，相較于傳統金融，其在突破時間和空間限制方面具備優(yōu)勢。

數字普惠金融對經濟增長的影響。研究學者認為，作為金融供給的重要方式之一，數字普惠金融的發(fā)展有助于促進經濟增長。Mohmi（2006）研究發(fā)現，數字普惠金融通過擴大銀行信貸供給和降低信息交易成本能夠促進經濟增長。Corrado（2017）從更細化的研究視角出發(fā)，發(fā)現數字普惠金融可以發(fā)揮普惠性的作用優(yōu)勢，為個人家庭和企業(yè)提供可獲得性高的金融產品和服務，從而間接促進社會整體經濟發(fā)展。從區(qū)域視角來看，郝云平和雷漢云（2018）為研究數字普惠金融在區(qū)域空間的影響程度，利用空間滯后模型開展研究，發(fā)現數字普惠金融對經濟增長具有強空間相關性，且存在地區(qū)差異性。

數字普惠金融較傳統金融具備優(yōu)勢。數字普惠金融作為傳統金融與互聯網數字技術相互融合發(fā)展形成的新模式、新業(yè)態(tài)，可以有效突破時間和空間的限制，提升金融服務可獲得性，降低傳統金融的服務成本和門檻。Peterson &Ozili（2018）研究發(fā)現數字金融拓展了融資服務的多元化，并使得行業(yè)市場競爭更加優(yōu)化，最終提高金融服務的可及性和包容性。汪洋等（2020）基于2011—2018 年A 股上市公司數據和北京大學數字普惠金融指數，研究發(fā)現隨著金融科技的不斷深入發(fā)展，將有利于緩解傳統金融帶來的階段和屬性錨定。李季剛和馬?。?021）從全國角度出發(fā)，創(chuàng)新性地使用系統動態(tài)YS-GMM 分析方法和門檻模型將數字普惠金融與鄉(xiāng)村振興聯系起來，研究發(fā)現數字普惠金融突破了傳統金融的界限，對鄉(xiāng)村振興具有促進作用，其中覆蓋廣度和數字化程度的作用較為顯著。

三是數字普惠金融與綠色全要素生產率方面的研究。學者認為綠色全要素生產率將全要素生產率與綠色因素相結合，可以為經濟健康可持續(xù)發(fā)展提供扎實的基礎。Ma &Stern（2008）認為金融發(fā)展為高碳企業(yè)提供了融資需求，可以促使企業(yè)升級改造高污染、高排放的落后技術，提高綠色高科技產品生產與消費，并減少碳排放，對綠色全要素生產率產生積極影響。嚴成樑等（2016）研究認為，金融供給為企業(yè)開展技術創(chuàng)新提供動力，并在此過程中逐步促進高耗能企業(yè)技術朝低耗能技術方向發(fā)展，提升綠色全要素生產率。張恒等（2022）利用SBM-GML 模型測度城市行政區(qū)綠色全要素生產率，并利用GMM 模型研究發(fā)現數字普惠金融可以提升技術創(chuàng)新效率，并傳導到綠色全要素生產率，促進綠色全要素生產率增長，進一步研究發(fā)現，數字普惠金融的覆蓋廣度對綠色全要素生產率具有顯著性。惠獻波（2021）進一步利用我國地級市為樣本研究對象，發(fā)現數字普惠金融發(fā)展可以提升城市綠色全要素生產率，并在不同的地區(qū)產生異質性。

綜合以上文獻，國內外學者主要從綠色全要素增長率影響因素、數字普惠金融對經濟增長和傳統金融的優(yōu)勢性、促進企業(yè)技術轉型創(chuàng)新與生產率要素等方面進行研究。在雙碳背景下，綠色發(fā)展成為經濟高質量發(fā)展的重要方向，數字普惠金融是否能促進綠色全要素生產率增長？影響機制是如何發(fā)揮作用的？其對省級區(qū)域是否產生異質性？以上問題都有待深入研究。

結合現有的文獻，本文的研究貢獻主要體現在以下三個方面。一是以省級行政區(qū)為研究對象，提出相關理論假設，使用2012—2020 年北京大學數字普惠金融指數，對數字普惠金融與省級綠色全要素生產率的效應開展實證研究分析，探索數字普惠金融與綠色全要素生產率的關系。二是利用中介效應模型，從技術創(chuàng)新、產業(yè)結構和資源錯配三個維度分析研究數字普惠金融對綠色全要素生產率的影響機制，為該類型研究提供新的視角。三是對機制與異質性進行具體分析，有助于相關部門制定綠色金融發(fā)展政策、提升企業(yè)技術創(chuàng)新水平，并為不同區(qū)域發(fā)展情況制定政策提供實證證據和有益參考。

二、理論分析及研究假設

（一）數字普惠金融對綠色全要素生產率的直接影響機理分析

為節(jié)約營業(yè)成本，獲取利益最大化，傳統金融機構主要在商業(yè)發(fā)達、人口密集區(qū)設置營業(yè)網點以提供金融服務，邊緣地區(qū)設點少，企業(yè)獲得現場金融服務的途徑少，導致無法突破時間和空間的壁壘，服務廣度和服務效率受到一定的限制。數字普惠金融可以克服和突破傳統金融在時間和地域上的局限性，并通過強化信息整合力度，提高金融服務的傳播性和可獲得性，以此提升綠色企業(yè)發(fā)展水平，為高污染企業(yè)提供綠色金融服務，從而促進綠色全要素生產率的提高。

一方面，數字普惠金融利用數字化信息收集整合優(yōu)勢，可以有效收集識別各類綠色高效、節(jié)能減碳的投資項目及企業(yè)，降低信息處理的邊際成本，對相關企業(yè)的信用信息進行全面快速整理，如結合企業(yè)償債能力、經營數據、違約概率等信息，提升數據信息溝通共享度，緩解信貸雙方的信息不對稱問題。同時數字普惠金融可以通過與雙碳目標相結合，促使金融機構開發(fā)相關綠色金融產品服務，提升信貸資源對綠色環(huán)保領域的投入規(guī)模和效率，提高節(jié)能減排效率，同時限制金融信貸資源流入高碳、高污染企業(yè)，為提升各區(qū)域綠色全要素生產率拓展了新的發(fā)展方向。另一方面，數字普惠金融借助互聯網數字化平臺，創(chuàng)新綠色金融產品和服務，建立起更為方便快捷的點對點金融服務機制，拓寬融資服務范圍，改善融資環(huán)境，降低企業(yè)綠色融資交易成本和費用，合理引導更多金融資源流向綠色環(huán)保、節(jié)能減排等領域，降低碳排放總量，進而提高區(qū)域整體綠色全要素生產率水平。

因此，本文結合以上數字普惠金融對綠色全要素生產率的直接影響機理分析，提出假設H1。

H1：數字普惠金融的發(fā)展對各區(qū)域綠色全要素生產率增長具有正向顯著性。

（二）數字普惠金融對綠色全要素生產率的間接影響機理分析

一是技術創(chuàng)新產生的外溢效應。數字普惠金融在大數據分析、區(qū)塊鏈、云計算等數字化技術的加持下，具有覆蓋群體廣、數據處理效率高、成本低的特點，同時在減少人工辦理等環(huán)節(jié)方面具有明顯優(yōu)勢，在普惠發(fā)展過程中也將產生外溢效應，因此能及時、快速地為傳統金融無法覆蓋的小微企業(yè)提供信貸資金支持，在雙碳目標背景下，綠色轉型勢在必行，需要各種類型的企業(yè)發(fā)揮各自獨特優(yōu)勢積極參與雙碳行動，而大量“專精特新”的小微企業(yè)在清潔生產、推動碳減排技術進步方面具有一定優(yōu)勢和廣闊的市場空間。在數字普惠金融不斷深入發(fā)展的大趨勢下，為該類型企業(yè)提供信貸服務也是數字普惠金融的重點方向之一，在這過程中也將產生技術外溢效應，推動全行業(yè)進行技術改造，并開展綠色低碳的行動，進而提高綠色全要素生產率。

二是低碳轉型的產業(yè)結構優(yōu)化效應。數字金融發(fā)展可以加快產業(yè)結構轉型與優(yōu)化升級。一方面，數字普惠金融可以提供差異化的金融產品和服務，優(yōu)化勞動和資本等生產要素配置，提升生產效率。在雙碳目標背景下，提升高碳行業(yè)的生產效率，培育綠色環(huán)保產業(yè)發(fā)展壯大，對改善環(huán)境質量、提高綠色全要素生產率具有重要意義。另一方面，數字普惠金融最大的特點是具有普惠性質，可以提升金融服務的覆蓋廣度和深度，從而提升消費潛力，影響不同收入群體的消費需求，而綠色環(huán)境產品更受居民喜愛，這種需求反過來可以促使企業(yè)加快推動產業(yè)鏈升級，研發(fā)相關產品，最終帶動綠色相關產業(yè)發(fā)展，為提高綠色全要素生產率奠定良好基礎。

三是資源錯配減緩效應。在產業(yè)發(fā)展的過程中，企業(yè)對資源優(yōu)化配置效率的要求較高，如果產生資源錯配將不利于產業(yè)集聚發(fā)展和優(yōu)化升級，尤其是資源性產業(yè)和高新技術產業(yè)，最終導致效率得不到有效提升、綠色企業(yè)創(chuàng)新活力不足、高耗能企業(yè)產生污染等問題。數字普惠金融突破傳統金融的難點，通過線上金融服務和產品打破時空限制，提高資源的連通性，以勞動力、資本和技術等生產要素的集聚和優(yōu)化組合，降低綠色環(huán)保產業(yè)鏈條的交易成本，為尋找信貸資源以及支持綠色產業(yè)發(fā)展提供幫助，最終提高綠色全要素生產率。

因此，本文結合以上數字普惠金融對綠色全要素生產率的間接影響機理分析，提出假設H2。

H2：數字普惠金融可以通過技術創(chuàng)新、產業(yè)結構優(yōu)化及緩解資源錯配，從而間接推動省域綠色全要素生產率增長。

（三）數字普惠金融對省域綠色全要素生產率存在異質性分析

我國東部和中西部經濟社會發(fā)展具有明顯的差異性，在數字普惠金融領域同樣存在差異化。我國數字普惠金融發(fā)展在東部、中部和西部地區(qū)存在區(qū)域間差異性（劉琳和李子豐，2022）。一方面，東部地區(qū)數字經濟發(fā)展起步早，數字基礎設施發(fā)展更完善，產業(yè)轉型升級需求更迫切，刺激數字普惠金融對綠色創(chuàng)新企業(yè)和傳統行業(yè)技術轉型升級帶來的金融需求，從而提升綠色全要素生產率。另一方面，中西部地區(qū)經濟發(fā)展相對滯后，數字普惠金融受到數字基礎設施、人力資本約束和對傳統能源依賴的影響，企業(yè)綠色創(chuàng)新技術內生動力不足，產業(yè)轉型升級所需的成本較高，對綠色全要素生產率的提升形成制約。因此，由于東部和中西部地區(qū)在經濟發(fā)展水平、數字金融科技、企業(yè)技術創(chuàng)新、產業(yè)轉型升級動力等方面的差異，數字普惠金融發(fā)展在各區(qū)域間的覆蓋廣度、使用深度存在不平衡不充分現象，從而可能對促進綠色全要素生產率的發(fā)展產生區(qū)域異質性。

因此，本文結合以上分析提出假設H3。

H3：數字普惠金融對省域綠色全要素生產率的促進作用存在區(qū)域異質性，且東部比中西部的促進作用更明顯。

三、研究設計

（一）回歸模型設計

本文為研究分析數字普惠金融對綠色全要素生產率的影響，根據研究目的需要，設定如下回歸模型：

Yit表示第i個省份第t年的綠色全要素生產率，Digitalit為各省份的數字普惠金融發(fā)展指數，Controlit為政府財政支出等控制變量，λi為各省份固定效應，Tt為時間固定效應，εit為隨機干擾項。

（二）中介效應模型構建

文本通過借鑒溫忠麟等（2004）的研究分析步驟，并結合研究變量的需要構建中介效應檢驗步驟，主要分為以下三步：

一是以各省份的綠色全要素生產率（GTFP）作為被解釋變量，以北大的數字普惠金融指數（index）作為解釋變量進行回歸研究和分析。

二是根據假設H2的需要，本文采用技術創(chuàng)新（tech）、產業(yè)結構升級（isu）、資源錯配（Mis）三個中介變量的指標數據為被解釋變量，同時再次以北大的數字普惠金融指數（index）為解釋變量進行回歸研究和分析。

三是將數字普惠金融指數（index）與三個中介變量同時納入回歸模型進行實證分析。若系數β1、α1均能通過顯著性檢驗，且φ1值較β1值有所下降或者顯著性水平有所降低，則說明中介效應可信且有效。

其中Dit為中介變量，主要包括以專利技術授權量為衡量的30 個省份技術創(chuàng)新水平；同時參考白俊紅和卞元超（2016）的研究方法，采用資本錯配指數和勞動力錯配指數進行測度，并賦予兩者一定的權重來擬合成綜合的資源錯配指數；關于產業(yè)結構升級指數，本文借鑒徐敏和姜勇（2015）的研究分析方法，構建產業(yè)結構升級綜合指數（isu），具體測度方式如下：

其中，Ii表示各省份第i產業(yè)總產值占GDP 的比重，同時對各項原始數據利用無綱化方式進行標準化處理，以消除不同量綱間差異，實現統一可比性。

（三）變量選取

1.被解釋變量介紹及測度?；诒疚牡难芯啃枰?，被解釋變量為各省份綠色全要素生產率（GTFP）。為測度得到理想可用的數據結果，本文采用非期望產出超效率（SBM）模型與方向性距離函數（DDF）方法，對我國30 個省份的綠色全要素生產率進行測算，該方法是目前學者常用的測算方法，理論基礎好，數據結果穩(wěn)健（肖攀等，2022）。因此本文研究參考該方法，同時將所有變量投入以2004 年為基期的模型進行測算，具體測算過程如下：

一是投入變量。根據大多數學者的研究成果，計算綠色全要素生產率時，投入變量通常由勞動力、能源資源和資本構成。其中，勞動力指標選用各省份城鎮(zhèn)單位年末就業(yè)人數；能源資源指標選取各省份年標準煤消費總量；資本指標參考倪澤強和汪本強（2016）的測算方法，利用永續(xù)盤存法原理公式進行測算：

式（6）中Iit表示i地區(qū)t時期的固定資產投入量，Kt-1表示資本存量，同時固定資產投入以2004年為基期進行調節(jié)，γit表示折舊率，該折舊率參考尚娟和廖珍珍（2021）的測算成果，本文直接令γit=10.69%。

二是期望產出。本文以省級GDP 來衡量經濟產出，并以2004年為基期做平減得到數據。

三是非期望產出。本文選取各省份工業(yè)煙塵排放總量、工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)廢水排放總量3個指標來測度，共同構成環(huán)境污染綜合指數。

2.核心解釋變量：數字普惠金融指數。當前研究數字普惠金融指數的相關文獻主要是采用北京大學定期編制的《數字普惠金融指數（2012—2020）》，該指數為數字普惠金融服務領域的主流指數，具有較高的權威性和科學性，其中包含全國省市縣三級地區(qū)的指數水平，包括3個一級指標，11個二級指標，33個三級指標。本文旨在研究全國30個省份的數字普惠金融情況，故采用該指數當中的總指數及一級維度的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度開展研究。

3.控制變量。根據研究需要，本文在回歸分析中加入如下的控制變量：以2004 年為基期平減后得到的GDP水平（lnGDP）、以金融業(yè)增加值衡量的金融發(fā)展水平（fin）、以政府財政支出占GDP 的比重衡量的財政支出水平（gov）。全部變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量含義及其描述性統計

4.數據來源。本文選取2012—2020 年的全國各省級行政單位數據構成平衡面板數據，其中數字普惠金融數據來源于北京大學發(fā)布的數字普惠金融指數（2012—2020 年），綠色全要素生產率計算數據來源于中國統計年鑒、各省份統計公報、《中國能源年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》等權威數據，經作者根據前文介紹的測算方法進行加工整理獲得，控制變量數據來源于國家統計局。同時本文剔除數據量較小的西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)，最終選擇30個省份作為研究對象。

四、實證結果分析

（一）基準回歸分析

根據前文建立的回歸模型，本文使用Stata 計量工具，對模型進行回歸，回歸結果如表2所示。

表2 基準回歸模型結果

由表2 結果可知，隨著數字普惠金融的深入發(fā)展，其對提升省域綠色全要素生產率產生顯著性效果。從F統計量對應的P值可知，回歸模型結果具有明顯的解釋度，且進一步觀察表2（1）列結果可知，數字普惠金融指數的估計系數為0.0258，在1%的水平下顯著，表明各省份推動數字普惠金融的深入實施能夠顯著提升省域綠色全要素生產率，這也驗證了前文提出的假設H1是合理且成立的。

為了解數字普惠金融的3 個二級指標對綠色全要素生產率是否有效，本文開展進一步研究。表2第（2）至（4）列分別為數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度的回歸結果，從中可以看出這3個變量的回歸系數估值分別為0.0149、0.0141、0.0068，且均在1%的水平下顯著，這表明3 個二級指標均對推動綠色全要素生產率具有顯著作用。具體來看，一是隨著數字普惠金融覆蓋廣度不斷拓展，金融產品和金融服務的覆蓋群體得到拓展，從而可以發(fā)揮出數字普惠金融便利、高效和低交易成本的優(yōu)勢，引導信貸資金更多流向綠色產業(yè)、高碳技術轉型企業(yè)和科技創(chuàng)新企業(yè)，達到推動綠色全要素生產率增長的目的。二是隨著數字普惠金融使用深度的不斷深入，為綠色企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供精準有效的金融服務，降低融資難度，提升綠色融資的可獲得性，優(yōu)化資源配置效率。三是數字技術的發(fā)展提高了普惠金融的數字化程度和信息化程度，可以突破傳統金融的區(qū)域局限性，與當下信息和數據碎片化特點相結合，有效打破信息孤島，擴大普惠金融服務群體和提升信息獲取效率，為綠色相關企業(yè)提供更便捷的金融服務，為提高綠色全要素生產率提供扎實的數據基礎。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為保證本文的結論更加穩(wěn)健，本文進一步使用兩種方法對回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗。一是對被解釋變量進行替換。本文借鑒張恒等（2022）的研究方法，基于要素投入與產出視角，利用SBM-GML模型對30個省份的綠色全要素生產率再次進行測度，得到的回歸結果如表3 第（1）列所示。觀察研究發(fā)現，此時數字普惠金融的回歸系數為0.0301，與前文的基準回歸結果系數（0.0258）差距較小，且同時在1%的水平下顯著，因此，本文認為總體回歸結果有效。二是縮尾后進行再回歸。本文借鑒惠獻波（2021）的研究方法，進一步利用Stata計量軟件對主要解釋變量進行雙側1%的縮尾處理后，得到的回歸結果如表3（2）所示。通過觀察可以發(fā)現，此時的數字普惠金融指數回歸系數和顯著性程度與前文基準回歸結果一致，表明通過穩(wěn)健性檢驗。

表3 穩(wěn)健性檢驗結果

（三）影響機制分析

由前文的基準回歸實證結果可知：數字普惠金融的不斷發(fā)展，對促進區(qū)域綠色全要素生產率增長具有顯著作用，這驗證了前文的假設H1，說明本文的理論假設是合理的。進一步思考，其中的影響機理和傳導路徑是怎樣的？是否還有其他路徑來間接促進綠色全要素生產率的提升？是否能夠驗證前文的假設H2呢？對此，本文進一步利用構建的中介效應模型對假設H2進行驗證。

根據構建的中介模型構建，本文分別以技術創(chuàng)新、產業(yè)升級和資源錯配為中介變量，利用Stata計量軟件實證分析數字普惠金融指數通過中介變量的影響機制。

1.以技術創(chuàng)新為中介變量的影響機制分析。表4（2）列的實證結果表明，以技術創(chuàng)新為中介變量的數字普惠金融指數系數為0.0536，且在1%的水平下顯著，表明中介變量研究有效，數字普惠金融對技術創(chuàng)新具有正向且顯著的促進效應。進一步從數字普惠金融與技術創(chuàng)新一并進行回歸分析得到如表4（3）列的結果，此時數字普惠金融指數系數為0.0217，該值比基準回歸中的數字普惠金融指數系數值減少了0.0041，表明以技術創(chuàng)新為中介變量的效果顯著，數字普惠金融可以給企業(yè)帶來技術創(chuàng)新效應，進一步推動綠色技術深入發(fā)展，帶動綠色全要素生產率的提升。

表4 中介變量影響機制分析

2.以產業(yè)結構為中介變量的影響機制分析。表4（4）列的實證結果表明，以產業(yè)機構為中介變量的數字普惠金融指數系數為0.0502，且在1%的水平下顯著，表明中介變量研究有效，隨著數字普惠金融的不斷發(fā)展，可以對產業(yè)結構優(yōu)化升級帶來正向且顯著的促進效應。進一步從數字普惠金融與產業(yè)結構數據進行回歸分析得到如表4（5）列的結果，此時數字普惠金融指數系數為0.0159，該值比基準回歸中的數字普惠金融指數系數值減少了0.0099，表明以產業(yè)機構為中介變量的效果顯著，數字普惠金融可為區(qū)域產業(yè)結構優(yōu)化帶來促進效應，進一步推動第一、第二產業(yè)轉型升級，在升級過程中不斷激發(fā)綠色環(huán)保產業(yè)活力，帶動綠色全要素生產率的增長。

3.以資源錯配為中介變量的影響機制分析。表4（6）列的實證結果表明，以資源為中介變量的數字普惠金融指數系數為-0.0307，且在1%的水平下顯著，表明隨著數字普惠金融的不斷發(fā)展，可以緩解地區(qū)資源錯配程度，提升資源配置效率，優(yōu)化綠色產業(yè)的相關資源配置。進一步從數字普惠金融與資源錯配數據進行回歸分析得到如表4（7）列的結果，此時數字普惠金融指數系數為0.0147，該值比基準回歸中的數字普惠金融指數系數值減少了0.0111，但資源錯配變量系數為負值，由此表明以資源錯配為中介變量的效果顯著。數字普惠金融的深入發(fā)展，可以有效降低區(qū)域資源錯配程度，提升區(qū)域資源配置效率，為綠色產業(yè)獲取更為便捷的要素資源提供基礎，促進綠色產業(yè)相關產業(yè)資源整合，形成集聚效應，提升整體生產效率，最終推動綠色全要素生產率的增長。

中介影響機制分析表明，隨著數字普惠金融的不斷發(fā)展，技術創(chuàng)新、產業(yè)結構和資源錯配均對促進省域綠色全要素生產率增長具有顯著作用，這驗證了前文的假設H2，說明本文的理論假設是合理的。

（四）異質性分析

我國地區(qū)經濟發(fā)展水平不盡相同，存在地區(qū)差異性，數字普惠金融發(fā)展對各地區(qū)的綠色全要素生產率增長具有帶動效應，有可能因為區(qū)位經濟發(fā)展水平和地區(qū)差異而產生差異性。從我國的區(qū)位資源視角看，一方面，我國東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間存在資源條件、產業(yè)結構的差異；另一方面，具體結合本文研究的金融視角看，我國東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的金融產品和服務水平同樣存在差異性，東部地區(qū)金融基礎設施完善，金融政策環(huán)境良好，金融產品和服務供給多樣，可以為綠色企業(yè)提供更多的融資服務，對提升綠色全要素生產率的作用可能更顯著。

為進一步探討假設H3的合理性，本文將30 個省份劃分為東部和中西部兩組，實證結果如表5 所示。從表5中可以看出，東部地區(qū)與中西部地區(qū)的估值系數均在1%的水平下顯著，東部地區(qū)的估值系數為0.0592，中西部地區(qū)的估值系數為0.0465，表明東部地區(qū)數字普惠金融對綠色全要素生產率的促進作用比中西部地區(qū)更為有效。

表5 區(qū)位異質性分析結果

本文認為可能的原因是：相對于中西部地區(qū)而言，東部地區(qū)經濟發(fā)展起步早，各項金融政策和基礎設施較完善，金融整體發(fā)展水平高，數字普惠金融的覆蓋廣度和深度更顯著，對綠色相關企業(yè)提供的金融服務更便捷和多樣化，由此對于綠色全要素生產率的提升作用更有效；而中西部地區(qū)在各項金融基礎條件和綠色轉型創(chuàng)新方面發(fā)展相對較晚，整體服務水平較低，綠色企業(yè)轉型發(fā)展較晚，仍然以傳統高耗能行業(yè)為主，且所能獲得的綠色轉型信貸資金也相對較少，由此對綠色全要素生產率的提升作用不及東部地區(qū)顯著。

異質性分析表明，東部和中西部地區(qū)由于經濟發(fā)展水平、金融基礎設施之間存在差異，數字普惠金融對省域綠色全要素生產率的促進作用存在區(qū)域異質性，東部地區(qū)數字普惠金融對綠色全要素生產率的促進作用比中西部地區(qū)更有效，這驗證了前文的假設H3，說明本文的理論假設是合理的。

五、主要結論與政策建議

本文將數字普惠金融與綠色全要素生產率相結合，并提出理論假設；使用2012—2020年北京大學數字金融研究中心發(fā)布的數字普惠金融指數，構建基于投入產出結構的綠色全要素生產率數據；利用基準回歸模型實證分析數字普惠金融對推動綠色全要素生產率增長的影響程度，并采用中介效應模型進一步分析研究影響機制作用機理；從區(qū)位異質性角度進行深入分析，得到以下實證結論及有關政策建議。

（一）主要結論

1.數字普惠金融對推動省域綠色全要素生產率增長具有正向顯著性效應。一是總體提升效果顯著。本文采用基準模型回歸實證分析發(fā)現，數字普惠金融的發(fā)展可以顯著提升省域綠色全要素生產率，且提升效果在1%的水平下具有顯著性，說明通過推動數字普惠金融的發(fā)展，可以增強社會綠色低碳發(fā)展能力。二是數字普惠金融三大維度均有促進作用。覆蓋廣度、使用深度和數字化程度的回歸系數均為正值，且均在1%的水平下顯著，其中覆蓋廣度和使用深度系數大于數字化程度，表明覆蓋廣度和使用深度對推動綠色全要素生產率增長的作用更為有效。

2.數字普惠金融可以通過技術創(chuàng)新外溢、產業(yè)結構優(yōu)化及資源錯配減緩效應，間接推動全要素生產率增長。本文構建中介效應模型，利用技術創(chuàng)新、產業(yè)結構和資源錯配變量，研究分析數字普惠金融對綠色全要素生產率的間接影響機制。技術創(chuàng)新效應可以為綠色企業(yè)帶來技術改革，推動企業(yè)生產效率的提升；產業(yè)結構優(yōu)化效應可以推動綠色環(huán)保行業(yè)發(fā)展，減少碳排放，建立生態(tài)文明、可持續(xù)發(fā)展的產業(yè)結構；資源錯配減緩效應可以優(yōu)化資源配置效率，為綠色環(huán)保及高耗能行業(yè)綠色轉型獲得更便捷的資源提供幫助，形成資源集聚效應，減少交易成本，推動效率提升。這三者間接促進了綠色全要素生產率的增長。

3.數字普惠金融對推動綠色全要素生產率增長的效果，東部地區(qū)比中西部地區(qū)更優(yōu)。本文根據地區(qū)經濟發(fā)展水平差異進行區(qū)位異質性分析研究，結果表明在經濟發(fā)展水平高、金融資源配套更完善的東部地區(qū)，數字普惠金融對推動綠色全要素生產率增長的作用比中西部地區(qū)更為有效。主要的原因可能是東部地區(qū)在發(fā)展和推動數字普惠金融方面具有技術和數據庫支撐，企業(yè)獲得金融服務更為便捷，而中西部地區(qū)較東部發(fā)展相對滯后，作用效果仍然有待深化和提升。

（二）政策建議

數字普惠金融與綠色金融融合發(fā)展，兩者同時兼顧社會效益、環(huán)境效益、企業(yè)創(chuàng)新效益。因此應加大數字普惠金融供給，發(fā)揮普惠屬性的優(yōu)勢，提高綠色全要素生產率，為碳達峰碳中和目標的實現提供金融助力。

第一，重點擴大數字普惠金融的覆蓋廣度，最大化提升對綠色全要素生產率的正向促進作用。從實證結果來看，覆蓋廣度對綠色全要素生產率的促進作用最為明顯。因此，有關政府職能部門和金融機構要從兩個方面重點擴大數字普惠金融的覆蓋廣度，以最大化提升其對綠色全要素生產率的正向促進作用。一是要擴大跨部門的覆蓋廣度。結合綠色金融發(fā)展需要，匯聚金融機構與環(huán)境、氣候等不同部門的數據，探索開展環(huán)境效益數據的收集、分析工作，將環(huán)境、社會、治理等ESG 指標要素整合，為金融機構精準識別綠色低碳領域的融資需求提供更好的數據支撐，提高各領域綠色全要素生產率。二是擴大縣域地區(qū)的覆蓋廣度?？h域地區(qū)經濟發(fā)展水平相對滯后，其數字普惠金融發(fā)展水平相對較低，是數字普惠金融重點發(fā)展的區(qū)域之一。因此，各相關部門及金融機構應重點擴大縣域地區(qū)數字普惠金融的覆蓋廣度，為縣域地區(qū)的傳統企業(yè)節(jié)能減排和創(chuàng)新企業(yè)綠色發(fā)展提供普惠性金融支持，提高信貸資金在綠色普惠領域中的貢獻率和效率，不斷促進各地區(qū)綠色全要素生產率的提升。

第二，利用好數字普惠金融的技術創(chuàng)新外溢、產業(yè)結構優(yōu)化和資源錯配減緩效應，全面推動綠色全要素生產率增長。數字普惠金融賦予金融行業(yè)大數據、人工智能等科技屬性，金融機構應加強與金融科技平臺合作，進一步開發(fā)具有數字化屬性的數字普惠金融產品和服務創(chuàng)新，如推廣個人碳賬戶足跡發(fā)展經驗，在數字普惠金融中探索建立居民個人碳普惠賬戶產品，將居民個人的低碳行動通過科創(chuàng)路徑轉化為綠色信用效能，為銀行信貸支持提供依據。同時結合產業(yè)結構優(yōu)化方向，調整信貸投向和資源配置，優(yōu)先滿足綠色新興產業(yè)、清潔能源、節(jié)能環(huán)保、碳減排技術升級等綠色產業(yè)的金融服務需求，逐步壓降高耗能、高排放行業(yè)信貸規(guī)模，實現綠色信貸資源的最優(yōu)化配置，從而助力國家產業(yè)結構逐步向綠色轉型方向發(fā)展，最終實現全社會綠色全要素生產率的提升。

第三，促進區(qū)域數字普惠金融均衡發(fā)展，重點提高中西部地區(qū)金融服務供給水平。從實證結果和地區(qū)異質性實證結果來看，數字普惠金融對綠色全要素生產率具有正向作用。因此，政府部門、金融機構和各金融科技平臺要密切配合，共同推動省域數字普惠金融發(fā)展，大力發(fā)展基于“互聯網+”的金融服務方式，創(chuàng)新金融產品和服務，增加普惠金融供給，增強數字普惠金融覆蓋廣度和使用深度。同時，鑒于中西部地區(qū)是我國數字普惠金融較為薄弱的地區(qū)，尤其是西部地區(qū)，地域廣闊，金融服務觸角難以到達縣域及基層地區(qū)。因此，要結合中西部地區(qū)的發(fā)展特點，加快推動中西部地區(qū)的金融基礎設施建設，重點提升中西部地區(qū)數字普惠金融的供給水平，提高中西部地區(qū)數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度，有效推進區(qū)域數字普惠金融均衡發(fā)展。