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        商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響研究

        2024-06-27 00:00:00蘇躍輝張居營(yíng)
        金融理論探索 2024年3期
        關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型金融

        摘" "要:銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字金融的關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)方式,對(duì)促進(jìn)區(qū)域綠色創(chuàng)新具有潛在的重要影響。本文基于中國上市商業(yè)銀行2014—2021年的年報(bào)文本及地級(jí)市銀行機(jī)構(gòu)地理分布數(shù)據(jù),構(gòu)建可以測(cè)度城市層面的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo),從實(shí)證角度探討了中國商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)地區(qū)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用及其影響機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn),商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著激勵(lì)區(qū)域綠色創(chuàng)新,并通過緩解融資約束、提升地區(qū)金融市場(chǎng)化水平促進(jìn)綠色創(chuàng)新,商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在中部地區(qū)、環(huán)境規(guī)制較強(qiáng)的地區(qū)更為突出。

        關(guān)" 鍵" 詞:商業(yè)銀行;數(shù)字化轉(zhuǎn)型;綠色創(chuàng)新;數(shù)字金融;銀行地理數(shù)據(jù)

        中圖分類號(hào):F832" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A" " " "文章編號(hào):2096-2517(2024)03-0052-10

        DOI:10.16620/j.cnki.jrjy.2024.03.005

        一、引言

        為了實(shí)現(xiàn)低碳綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展,中國一直致力于推進(jìn)節(jié)能減排、低碳發(fā)展、生態(tài)建設(shè),并提出到2060年實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)。在碳中和的約束下,綠色技術(shù)創(chuàng)新不僅是解決當(dāng)前環(huán)境問題的關(guān)鍵手段,而且是推動(dòng)社會(huì)綠色轉(zhuǎn)型的有效路徑。然而,綠色創(chuàng)新活動(dòng)通常具有長(zhǎng)周期、高風(fēng)險(xiǎn)等特點(diǎn),難以保證穩(wěn)定且持續(xù)的資金支持。特別是在中國以銀行為主導(dǎo)的傳統(tǒng)金融體系中, 創(chuàng)新活動(dòng)容易受到融資排斥,加大了資金向綠色創(chuàng)新企業(yè)集聚的難度。

        現(xiàn)有文獻(xiàn)大多研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 數(shù)字金融、金融科技與綠色創(chuàng)新間的關(guān)系。韋施威等(2022)、宋鳳軒等(2023)、李江等(2023)、肖春梅等(2023)、羅嶺等(2024)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)有效提升了城市綠色創(chuàng)新產(chǎn)出、區(qū)域創(chuàng)新效率、自主創(chuàng)新和模仿創(chuàng)新、綠色創(chuàng)新績(jī)效及企業(yè)創(chuàng)新持續(xù)性[1-5],但唐要家等(2022)、王海等(2023)、李丹等(2023)、侯建等(2023) 認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)創(chuàng)新水平的提高呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)非線性影響[6-9]。巴曙松等(2022)、盧建霖(2023)認(rèn)為數(shù)字金融對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新、綠色技術(shù)研發(fā)效率與綠色成果轉(zhuǎn)化效率具有顯著促進(jìn)作用[10-11]。鄭素蘭(2024)從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)視角檢驗(yàn)了數(shù)字金融助推我國綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制[12];劉長(zhǎng)庚等(2022)認(rèn)為金融科技對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的“增量提質(zhì)”具有邊際遞減的動(dòng)態(tài)疊加效應(yīng)[13]。肖泉等(2023)、何涌等(2024)驗(yàn)證了金融科技提升企業(yè)綠色創(chuàng)新水平和綠色創(chuàng)新效率的途徑[14-15]。徐照宜等(2023)認(rèn)為金融科技通過引導(dǎo)和促進(jìn)企業(yè)開展跨界研發(fā),從而提升企業(yè)突破性創(chuàng)新水平[16]?,F(xiàn)有研究銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新關(guān)系的文獻(xiàn)較少。 劉時(shí)雨等(2023)研究認(rèn)為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低融資成本和優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)的傳導(dǎo)渠道提升企業(yè)創(chuàng)新水平[17]。蔡棟梁等(2023)認(rèn)為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解企業(yè)融資約束顯著驅(qū)動(dòng)了小微企業(yè)自主創(chuàng)新[18]。

        上述研究仍有一些問題值得深入探討。一是目前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字金融、金融科技、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度仍不成熟,現(xiàn)有研究大多采用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”或“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)”文本挖掘,缺乏權(quán)威性、全面性,而且互聯(lián)網(wǎng)金融也并非解決企業(yè)融資困難的長(zhǎng)久策略[19-20],更不用說其對(duì)綠色創(chuàng)新的長(zhǎng)期溢出效應(yīng)。二是從研究視角看,上述商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的影響多聚焦于企業(yè)層面,缺少區(qū)域?qū)用娴倪M(jìn)一步探索,鮮有研究將商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束、金融市場(chǎng)化相結(jié)合來驗(yàn)證對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新的影響,忽視了商業(yè)銀行在市場(chǎng)機(jī)制導(dǎo)向下激勵(lì)綠色創(chuàng)新的主體作用以及影響機(jī)制。因此,對(duì)我國銀行主導(dǎo)型的金融體系來說,銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響并未完全得以驗(yàn)證。

        基于此,本文以2014—2021年的銀行年報(bào)文本和地級(jí)市銀行機(jī)構(gòu)地理分布數(shù)據(jù),構(gòu)建了城市層面商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo),探討了其對(duì)地區(qū)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用及影響機(jī)制。本文研究對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行了有益補(bǔ)充:(1) 通過結(jié)合上市商業(yè)銀行年報(bào)文本與商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)的地理分布數(shù)據(jù),構(gòu)建城市層面的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo),豐富和擴(kuò)展了現(xiàn)有研究范疇;(2)從融資約束、金融市場(chǎng)化視角出發(fā),揭示地區(qū)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制;(3)以地區(qū)差異、區(qū)域環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異為基礎(chǔ),進(jìn)行異質(zhì)性分析,進(jìn)一步明晰商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新影響的多重因素,探討數(shù)字化建設(shè)與綠色創(chuàng)新的精準(zhǔn)施策。

        二、理論分析與研究假設(shè)

        (一)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新

        相比其他活動(dòng)而言,綠色創(chuàng)新活動(dòng)更易受到強(qiáng)融資約束,面臨著創(chuàng)新資源緊縮的局面[21]。在企業(yè)綠色創(chuàng)新過程中,金融資源的有效供給是綠色創(chuàng)新環(huán)境的核心組成部分,直接決定著綠色創(chuàng)新活動(dòng)的成敗, 但現(xiàn)有金融機(jī)構(gòu)往往出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的,極少給予綠色創(chuàng)新項(xiàng)目長(zhǎng)期的信貸支持。傳統(tǒng)金融市場(chǎng)環(huán)境中存在著金融歧視和“嫌貧愛富”的現(xiàn)象,主要體現(xiàn)在:欠發(fā)達(dá)地區(qū)受制于地理距離、具有創(chuàng)新精神的中小企業(yè)或高科技企業(yè)受制于抵押或信用問題, 均無法獲取更充足的金融資源、信貸支持。這就直接限制了上述群體的創(chuàng)新強(qiáng)度和創(chuàng)新主動(dòng)性,最終導(dǎo)致融資約束成為阻礙綠色創(chuàng)新的首要難題。

        商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅在于業(yè)務(wù)層面的流程優(yōu)化、生態(tài)創(chuàng)新,還在于組織架構(gòu)、管理方式的升級(jí)優(yōu)化。具體而言,在業(yè)務(wù)層面,數(shù)字技術(shù)可以創(chuàng)造充裕的信息流, 提升信息收集與處理效率, 拓展金融服務(wù)的范圍與觸達(dá)能力, 簡(jiǎn)化中間流程, 提高配置效率[22];在組織管理層面,數(shù)字技術(shù)能夠深度挖掘、分析企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)部門間的協(xié)同與集約化,使管理過程更加透明化、可視化并緩解代理問題[23]。

        作為數(shù)字化技術(shù)和金融業(yè)務(wù)深度融合的產(chǎn)物,商業(yè)銀行數(shù)字化程度的不斷加深,會(huì)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生潛在影響。具體而言,第一,提升金融服務(wù)的觸達(dá)能力和覆蓋廣度。它采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)可以打破供需雙方的物理地理限制和金融歧視,降低金融服務(wù)準(zhǔn)入門檻和交易成本,觸及更廣泛的長(zhǎng)尾群體,提高投融資各方共同參與綠色技術(shù)創(chuàng)新的積極性,增強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新的意愿。第二,降低供需雙方的信息不對(duì)稱程度。 借助數(shù)字金融平臺(tái),商業(yè)銀行可以快速搜集海量的綠色技術(shù)創(chuàng)新信息并進(jìn)行及時(shí)高效處理[24],精準(zhǔn)高效識(shí)別有潛力的投資項(xiàng)目,引導(dǎo)資金流向綠色創(chuàng)新項(xiàng)目。第三,減少信貸審批過程中的有偏信貸決策和尋租空間[25]。通過延伸其使用深度可為綠色創(chuàng)新主體提供支付、保險(xiǎn)、投資及貨幣基金等多元化服務(wù),從而降低綠色創(chuàng)新綜合成本,有效促進(jìn)綠色創(chuàng)新?;诖耍疚奶岢黾僭O(shè)1。

        假設(shè)1: 商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以正向激勵(lì)綠色創(chuàng)新。

        (二)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與綠色創(chuàng)新

        企業(yè)綠色創(chuàng)新需要依賴外源融資,而銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要依托大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù),打破了傳統(tǒng)金融的藩籬,通過降低融資成本、擴(kuò)大融資數(shù)量和提升融資質(zhì)量等三方面共同緩解企業(yè)融資約束。第一,借助數(shù)字化服務(wù)平臺(tái)可以提升信息收集和處理能力, 并提供多樣化服務(wù)和產(chǎn)品,降低企業(yè)信息搜尋成本、時(shí)間成本和交易成本;第二,依托大數(shù)據(jù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同主體間信息的整合和快速匹配,構(gòu)建第三方征信體系,優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,能夠緩解中小企業(yè)的金融排斥難題,解決綠色創(chuàng)新中的信貸配置不均衡問題;第三,借助大數(shù)據(jù)和算法能夠優(yōu)化企業(yè)融資模式,降低企業(yè)融資摩擦力[26],進(jìn)而提高資源配置的“質(zhì)”,提高企業(yè)的綠色創(chuàng)新產(chǎn)出。基于此,本文提出假設(shè)2。

        假設(shè)2: 商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解融資約束進(jìn)而促進(jìn)綠色創(chuàng)新。

        (三)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、金融市場(chǎng)化水平與綠色創(chuàng)新

        商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐的加速不僅促使更多大銀行主動(dòng)下沉服務(wù)重心,也使中小銀行通過科技手段化解其競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì),從而加劇改變金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局,提升金融市場(chǎng)化水平,有助于金融更好地發(fā)揮資源配置的作用。第一,金融市場(chǎng)化水平越高,政府干預(yù)所導(dǎo)致的資源配置扭曲問題會(huì)越少,更有助于金融機(jī)構(gòu)在各類金融市場(chǎng)對(duì)不同種類資本進(jìn)行優(yōu)化配置[27],進(jìn)而豐富企業(yè)創(chuàng)新的融資渠道;第二,金融市場(chǎng)化程度越高,資本的市場(chǎng)化流動(dòng)程度和資本配置效率越高,也會(huì)導(dǎo)致金融服務(wù)的深化和融資成本的降低,從而激發(fā)各類主體進(jìn)行創(chuàng)新的積極性;第三,金融市場(chǎng)化程度越高,客戶爭(zhēng)奪效應(yīng)和利潤(rùn)空間持續(xù)收窄等因素倒逼商業(yè)銀行降低對(duì)抵押品的依賴,進(jìn)而逐步放寬貸款期限,并轉(zhuǎn)向風(fēng)險(xiǎn)更大、技術(shù)要求更高的綠色創(chuàng)新項(xiàng)目等中長(zhǎng)期貸款領(lǐng)域拓展業(yè)務(wù)[28]。基于此,本文提出假設(shè)3。

        假設(shè)3: 商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提升地區(qū)金融市場(chǎng)化水平進(jìn)而促進(jìn)綠色創(chuàng)新。

        三、實(shí)證設(shè)計(jì)

        (一)變量定義

        1.被解釋變量

        現(xiàn)有研究多從創(chuàng)新投入與產(chǎn)出兩個(gè)維度評(píng)估綠色創(chuàng)新,但鑒于創(chuàng)新過程涉及長(zhǎng)時(shí)滯、高風(fēng)險(xiǎn)及高不確定性等因素,以創(chuàng)新人員、資金投入為基礎(chǔ)衡量綠色創(chuàng)新活動(dòng)水平存在一定的偏差,而以專利申請(qǐng)數(shù)等變量為基礎(chǔ)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出相比更為嚴(yán)謹(jǐn)。因此,本文同樣從創(chuàng)新產(chǎn)出的視角出發(fā),選擇綠色專利授權(quán)數(shù)來反映綠色創(chuàng)新能力(Grein)。需要說明的是,這是城市層面綠色創(chuàng)新水平的測(cè)度指標(biāo),基于同一城市內(nèi)所有創(chuàng)新主體的綠色專利授權(quán)數(shù)量來度量。

        2.核心解釋變量

        對(duì)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的測(cè)度,胡俊等(2024)以商業(yè)銀行財(cái)務(wù)報(bào)告挖掘與金融科技相關(guān)的信息文本來構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)[29];謝絢麗等(2022)結(jié)合銀行年報(bào)文本及專利信息等多源數(shù)據(jù),從戰(zhàn)略數(shù)字化、業(yè)務(wù)數(shù)字化和管理數(shù)字化三個(gè)維度建立指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,采用主成分分析法加權(quán)計(jì)算得到綜合指標(biāo)[30],但是這些指標(biāo)度量的是每個(gè)商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平;吳心泓等(2024)以上市公司辦公地與周邊銀行之間的距離為基礎(chǔ),結(jié)合已有的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)進(jìn)行加權(quán),得到企業(yè)所處環(huán)境中商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的水平[31]。

        基于此,本文結(jié)合上市銀行年度財(cái)報(bào)與市級(jí)銀行機(jī)構(gòu)地理數(shù)據(jù),進(jìn)行匹配與計(jì)算構(gòu)建商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量指標(biāo)。首先,對(duì)從國家金融監(jiān)管總局網(wǎng)站獲取的市域商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù),根據(jù)其名稱識(shí)別出機(jī)構(gòu)所屬商業(yè)銀行, 并與CSMAR上市商業(yè)銀行匹配, 同時(shí)基于不同機(jī)構(gòu)的成立與退出時(shí)間,得到全國各城市層面每年度擁有的各個(gè)上市商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)的數(shù)量nijt(i為機(jī)構(gòu)所在城市,j為機(jī)構(gòu)所屬商業(yè)銀行,t為年份);其次,在市域商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)與CSMAR上市商業(yè)銀行匹配的過程中, 同時(shí)將CSMAR數(shù)據(jù)庫的上市銀行金融科技測(cè)度指標(biāo)進(jìn)行匹配,得到全國各城市層面每年度各機(jī)構(gòu)所屬上市商業(yè)銀行的金融科技水平finijt;最后,以finijt權(quán)重代表同一市域不同商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)的金融科技水平差異,乘以機(jī)構(gòu)數(shù)量,作為解釋變量市域商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(Fintech)的代理指標(biāo),即:

        Fintechit=∑nijt×finijt;i=1,2,…,m1;j=1,2,…m2(1)

        其中,F(xiàn)intechit為t年第i個(gè)城市的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,k為第j個(gè)上市商業(yè)銀行t年在i市的機(jī)構(gòu)數(shù)量。這種構(gòu)建方法綜合了城市層面上市商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)的數(shù)量與金融科技水平的差異,能夠在一定程度上體現(xiàn)市域數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的差異性。

        3.控制變量

        參考相關(guān)研究, 控制了以下城市特征或影響綠色創(chuàng)新的變量:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ln Pgdp),以城市人均GDP水平的對(duì)數(shù)表示; 工業(yè)發(fā)展水平(ln Indnum), 以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(shù)的對(duì)數(shù)表示;城市綠化水平(Greland),以城市綠化率(綠地面積/建成區(qū)面積)表示[32],城市的綠地面積反映了地區(qū)對(duì)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的重視程度;外商直接投資(Fdi),采用地區(qū)實(shí)際利用外商直接投資額與GDP的比值來表示;財(cái)政分權(quán)(Fis), 采用地級(jí)市政府公共財(cái)政收入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示,其反映了地方政府可支配的財(cái)力以及財(cái)政自主權(quán),在影響公共服務(wù)供給能力的同時(shí),也會(huì)對(duì)綠色創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響[33]。

        4.中介變量

        融資約束(Loan),參考聶秀華等(2021)[34]的做法,以信貸資源配置作為代理變量,計(jì)算方式為:城市年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額/地區(qū)GDP。金融市場(chǎng)化程度(Finmark),借鑒段軍山等(2022)[35]的方法,采用王小魯?shù)龋?019)[36]編制的城市金融市場(chǎng)化程度指數(shù)來表示。

        (二)數(shù)據(jù)來源

        為測(cè)度城市層面的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新,本文數(shù)據(jù)來源如下:(1)從國家金融監(jiān)管總局網(wǎng)站獲取市域商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)。在國家金融監(jiān)管總局官網(wǎng)上的“金融許可證信息查詢”中詳細(xì)列舉了自1949年以來全國20多萬家各類商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)的信息,包括名稱、批準(zhǔn)成立日期、退出日期、具體地址等,通過爬蟲技術(shù)采集相關(guān)數(shù)據(jù)并將地址信息與高德地圖API地理坐標(biāo)系統(tǒng)匹配, 識(shí)別出機(jī)構(gòu)所在的省、 市及其對(duì)應(yīng)區(qū)域代碼。(2) 從國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫獲取上市商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)包括金融科技、流程優(yōu)化、生態(tài)創(chuàng)新等指標(biāo),本文以金融科技作為上市商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理指標(biāo)。 該指標(biāo)為2007年以來商業(yè)銀行年度報(bào)告文本中關(guān)于“金融科技”關(guān)鍵詞的詞頻統(tǒng)計(jì)①, 涉及在滬深股市上市的6家國有商業(yè)銀行、8家股份制商業(yè)銀行、16家城市商業(yè)銀行以及9家農(nóng)村商業(yè)銀行。(3)參照Liu等(2022)[37],從世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)官網(wǎng)獲取城市綠色專利數(shù)據(jù),作為衡量綠色創(chuàng)新水平的代理指標(biāo)。(4)從歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、 城市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫獲取中國城市層面經(jīng)濟(jì)、金融等數(shù)據(jù)。

        (三)模型設(shè)定

        為驗(yàn)證商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響,本文構(gòu)建如下模型:

        ln Greinit=α0+α1 ln Fintechit+∑γiCVsit+vt+ki+εit"(2)

        其中,i和t分別表示地區(qū)、年份,ln Greinit為被解釋變量綠色創(chuàng)新水平的對(duì)數(shù)值, ln Fintechit為解釋變量商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的對(duì)數(shù)值,CVs為前文描述的相關(guān)控制變量,vt、ki分別為地區(qū)、 時(shí)間固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        為深入探究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的作用機(jī)制,特別是是否通過改善融資機(jī)制和提高金融市場(chǎng)化水平等傳導(dǎo)路徑實(shí)現(xiàn),本文構(gòu)建了中介效應(yīng)模型來檢驗(yàn),模型如下:

        Medit=b0+b1 ln Fintechit+∑γiCVsit+vt+ki+εit (3)

        ln Greinit=c0+c1 ln Fintechit+c2Medit+∑γiCVsit+vt+ki+εit" (4)

        其中,Medit表示中介變量,包括融資約束(Loan)、金融市場(chǎng)化程度(Finmark),被解釋變量、解釋變量、控制變量等的設(shè)定均與式(2)相同。上述公式中,α1、c1、b1×c2分別為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的總效應(yīng)、直接效應(yīng)、中介效應(yīng)。

        (四)樣本選擇與描述性統(tǒng)計(jì)分析

        由于國泰安CSMAR上市商業(yè)銀行金融科技的測(cè)度從2014年之后才比較完善, 以及考慮到市域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)時(shí)間, 所以確定樣本區(qū)間為2014—2021年。經(jīng)過線性插值法填充缺失數(shù)據(jù)、剔除缺失值等處理, 最終得到243個(gè)城市的非平衡面板觀測(cè)數(shù)據(jù)。為了避免異常值的影響,對(duì)主要連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理。 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

        四、實(shí)證分析

        (一)基準(zhǔn)回歸

        對(duì)式(2)進(jìn)行估計(jì),基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2所示,列(1)、列(2)分別為不控制固定效應(yīng)和控制雙向固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果??梢钥吹?,核心解釋變量市域商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(ln Fintech)的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說明其值越大,所在城市的綠色創(chuàng)新水平越高,支持了假設(shè)1??刂谱兞康墓烙?jì)結(jié)果顯示,人均GDP(ln Pgdp)、工業(yè)發(fā)展水平(ln Indnum)、城市綠化水平(Greland)、財(cái)政分權(quán)(Fis)均對(duì)城市綠色創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了顯著的正向影響,外商直接投資(Fdi)在控制雙向固定效應(yīng)估計(jì)的條件下對(duì)城市綠色創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著正向影響。

        (二)內(nèi)生性問題

        基準(zhǔn)回歸結(jié)果初步驗(yàn)證了商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng),但模型因果識(shí)別過程中可能存在變量間的反向因果關(guān)系、遺漏變量等問題,因此本文采用解釋變量滯后一期和工具變量法來解決內(nèi)生性問題。

        1.解釋變量滯后一期

        考慮到商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的持久性對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響可能存在時(shí)滯,同時(shí)也為適當(dāng)控制反向因果問題,這里采用滯后一期的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(L.ln Fintech)作為核心解釋變量進(jìn)行回歸。由表2列(3)可知,L.ln Fintech的估計(jì)系數(shù)為1.1339gt;0,且在1%的水平上顯著,仍然表明商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效激勵(lì)城市綠色創(chuàng)新能力的提升。

        2.工具變量法(IV)

        針對(duì)模型可能存在遺漏變量和測(cè)量誤差的內(nèi)生性問題,本文借鑒彭澎等(2021)[38]的研究思路,以“城市所在省份除本市外其他城市商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的均值”為解釋變量ln Fintech的工具變量,鑒于各地區(qū)的金融發(fā)展水平相對(duì)接近,該工具變量符合相關(guān)性的要求。此外,考慮到市級(jí)商業(yè)銀行主要局限于本地開展業(yè)務(wù),其他地級(jí)市的數(shù)字金融發(fā)展對(duì)當(dāng)?shù)鼐G色創(chuàng)新的直接影響較為有限,因此該工具變量的外生性條件也得到了滿足。

        表2列(4)、列(5)展示了IV的兩階段估計(jì)結(jié)果,列(4)中l(wèi)n Fintech_iv的回歸系數(shù)為-1.1947,在1%的水平上顯著,表明與初始解釋變量ln Fintech顯著負(fù)相關(guān),列(5)中l(wèi)n Fintech回歸系數(shù)值為2.0268,在1%的水平上顯著,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比,估計(jì)系數(shù)的符號(hào)、顯著性未發(fā)生較大變化。同時(shí),進(jìn)行弱工具變量檢驗(yàn),排除了弱工具變量問題,并拒絕模型識(shí)別不足的原假設(shè)。

        (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        1.替換解釋變量的度量指標(biāo)。國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫除了對(duì)上市商業(yè)銀行金融科技水平的測(cè)度外,還從流程優(yōu)化、生態(tài)創(chuàng)新①的角度測(cè)度其數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。因此,這里結(jié)合本文第三部分以及式(2)中市域商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的測(cè)度方式,從流程優(yōu)化、生態(tài)創(chuàng)新的角度構(gòu)建新的解釋變量ln Process、ln Econom,分別替換ln Fintech進(jìn)行回歸估計(jì),表3列(1)、列(2)結(jié)果顯示,ln Process、ln Econom的估計(jì)系數(shù)仍顯著為正,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

        2.替換被解釋變量的度量指標(biāo)。參考Du等(2019)[39],以綠色發(fā)明專利授權(quán)量(ln Grein_inve)、綠色實(shí)用新型專利申請(qǐng)量(ln Grein_app)指標(biāo)替換被解釋變量綠色專利授權(quán)數(shù)(ln Grein)。表3列(3)、列(4)結(jié)果表明,核心解釋變量ln Fintech的系數(shù)仍顯著為正,驗(yàn)證了基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健性。

        3.刪除直轄市樣本。由于中國的四大直轄市北京、天津、上海、重慶在管理機(jī)制上與其他地級(jí)市有所區(qū)別,且北京、上海是部分商業(yè)銀行的總部所在地,所以這里刪除基準(zhǔn)樣本中四大直轄市的樣本數(shù)據(jù),再進(jìn)行回歸,結(jié)果見表3的列(5)??梢钥吹剑诵慕忉屪兞縧n Fintech的估計(jì)系數(shù)符號(hào)、顯著性未發(fā)生大的變化,進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健性。

        五、機(jī)制檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析

        (一)機(jī)制檢驗(yàn)

        前文理論分析表明,商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)通過改善地區(qū)融資約束、提升金融市場(chǎng)化程度兩種渠道來促進(jìn)綠色創(chuàng)新能力的提升。 需要注意的是,中介變量的內(nèi)生性是導(dǎo)致傳統(tǒng)中介效應(yīng)模型判斷偏誤的重要因素。融資約束、金融市場(chǎng)化程度主要受政策扶持力度、市場(chǎng)需求等因素影響,尤其是金融市場(chǎng)化程度主要由金融機(jī)構(gòu)自身性質(zhì)決定,不會(huì)受地區(qū)綠色創(chuàng)新差異因素的影響。因此,融資約束、金融市場(chǎng)化程度以及地區(qū)綠色創(chuàng)新等變量均為外生,保證了研究結(jié)論不會(huì)受中介變量?jī)?nèi)生問題的干擾。估計(jì)結(jié)果如表4所示。

        1.融資約束改善

        表4的列(1)和列(2)展示了融資約束的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。具體而言,列(1)結(jié)果顯示,解釋變量ln Fintech對(duì)Loan的影響系數(shù)為正,且同樣在1%的水平上顯著, 表明所在地區(qū)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,越能顯著緩解融資約束。進(jìn)一步地,列(2)結(jié)果揭示了商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和信貸資源配置同時(shí)作用的效果,兩者均在1%的顯著性水平上表現(xiàn)為正向效應(yīng)。 這意味著商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善信貸資源配置、緩解融資約束的途徑提升了被解釋變量ln Grein水平。因此,融資約束改善具有中介效應(yīng),驗(yàn)證了假設(shè)2。

        2.金融市場(chǎng)化提升

        表4列(3)和列(4)為金融市場(chǎng)化水平的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果,其中,列(3)中商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)金融市場(chǎng)化水平的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正, 說明商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效提升地區(qū)的金融市場(chǎng)化發(fā)展水平。列(4)匯報(bào)了商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和金融市場(chǎng)化水平同時(shí)回歸的結(jié)果,它們分別在1%和5%水平上顯著為正, 說明商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過提升地區(qū)金融市場(chǎng)化水平這一渠道促進(jìn)綠色創(chuàng)新能力的提升, 金融市場(chǎng)化水平提升具有中介效應(yīng)。假設(shè)3得到驗(yàn)證。

        (二)異質(zhì)性分析

        1.地區(qū)異質(zhì)性

        按照通常做法,將樣本劃分為東部、中部和西部地區(qū)三組,對(duì)每個(gè)地區(qū)重新進(jìn)行基準(zhǔn)回歸,結(jié)果見表5的列(1)至列(3)。根據(jù)輸出結(jié)果,無論是東部、中部,還是西部地區(qū),ln Fintech的估計(jì)系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正,表明無論任何地區(qū),商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能正面影響區(qū)域的綠色創(chuàng)新水平。 進(jìn)一步觀察,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中部地區(qū)綠色創(chuàng)新的影響最為顯著,估計(jì)系數(shù)為1.1753,高于東部地區(qū)的1.1196和西部地區(qū)的0.8325。 這一差異可能源于多種因素。東部地區(qū)雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、金融基礎(chǔ)設(shè)施完善,但由于創(chuàng)新活動(dòng)本身已較為活躍,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邊際效應(yīng)可能相對(duì)較低。而中部地區(qū)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期,數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的新動(dòng)力和創(chuàng)新機(jī)遇對(duì)其綠色創(chuàng)新的推動(dòng)作用尤為明顯。相比之下,西部地區(qū)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦的限制,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效應(yīng)可能尚未完全釋放。

        2.環(huán)境規(guī)制異質(zhì)性

        環(huán)境規(guī)制對(duì)創(chuàng)新主體綠色創(chuàng)新的影響在于:受規(guī)制約束, 創(chuàng)新主體不得不改進(jìn)生產(chǎn)工藝和流程,以達(dá)到符合綠色環(huán)保的要求,但是環(huán)境規(guī)制也同時(shí)可能增加創(chuàng)新主體的“遵循成本”,多方權(quán)衡下降低綠色創(chuàng)新的資源配置。金融服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定程度上能夠緩解這一問題, 其多元化的創(chuàng)新融資方式,能夠有效識(shí)別不同的創(chuàng)新主體,提供不同需求的資金供給服務(wù), 解決該類群體的融資困境,更好地促進(jìn)綠色創(chuàng)新水平。因此,不同城市的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,也會(huì)因所在地區(qū)環(huán)境規(guī)制的差異而產(chǎn)生對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新的影響差異。 本文借鑒劉廣州等(2022)[40]的研究方法,采用工業(yè)二氧化硫排放量及工業(yè)煙(粉)塵排放量與GDP比值的倒數(shù)作為環(huán)境規(guī)制的衡量指標(biāo), 并基于其均值進(jìn)行分組分析。根據(jù)表5中的列(4)和列(5)結(jié)果,在高環(huán)境規(guī)制下,ln Fintech估計(jì)系數(shù)為1.1908, 大于低環(huán)境規(guī)制下的1.0431, 且兩個(gè)系數(shù)均在1%的水平上顯著。這說明地區(qū)環(huán)境規(guī)制越高,商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響越大,其與環(huán)境規(guī)制在促進(jìn)綠色創(chuàng)新方面存在協(xié)同效應(yīng)。

        六、結(jié)論與啟示

        本文利用我國上市商業(yè)銀行以及銀行機(jī)構(gòu)地理分布的微觀面板數(shù)據(jù), 通過數(shù)據(jù)匹配與加權(quán)計(jì)算,構(gòu)建城市層面商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的測(cè)度指標(biāo),實(shí)證檢驗(yàn)了商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)地區(qū)綠色創(chuàng)新的影響。實(shí)證分析結(jié)論總結(jié)如下:(1)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著激勵(lì)區(qū)域綠色創(chuàng)新;(2) 在傳導(dǎo)機(jī)制方面,商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束、 提升地區(qū)金融市場(chǎng)化水平等促進(jìn)地方綠色創(chuàng)新;(3) 商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在中部地區(qū)、環(huán)境規(guī)制較強(qiáng)的地區(qū)更為突出。

        基于上述結(jié)果, 本研究提供了三個(gè)政策啟示:第一,要進(jìn)一步推動(dòng)商業(yè)銀行的數(shù)字化建設(shè),豐富數(shù)字金融產(chǎn)品,創(chuàng)新金融服務(wù)方式,充分利用數(shù)字技術(shù)篩選高效企業(yè), 優(yōu)化企業(yè)研發(fā)資金來源結(jié)構(gòu),促進(jìn)綠色創(chuàng)新。第二,重視市場(chǎng)化建設(shè),優(yōu)化金融營(yíng)商環(huán)境,構(gòu)建有利于綠色創(chuàng)新的市場(chǎng)環(huán)境,提升環(huán)境規(guī)制與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的協(xié)同效應(yīng),通過數(shù)字化手段加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管和信息披露,增強(qiáng)企業(yè)的環(huán)境責(zé)任意識(shí),促進(jìn)綠色創(chuàng)新的發(fā)展。第三,制定并推動(dòng)實(shí)施符合地區(qū)實(shí)際的政策, 加強(qiáng)區(qū)域間綠色創(chuàng)新合作,建立區(qū)域綠色創(chuàng)新聯(lián)盟, 促進(jìn)資源共享和技術(shù)創(chuàng)新,鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)與綠色技術(shù)企業(yè)合作,共同開發(fā)綠色金融解決方案。

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        ①包括人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用等指標(biāo)名稱匯總。

        ①流程優(yōu)化對(duì)年報(bào)文本統(tǒng)計(jì)的詞語包括自動(dòng)化、RPA(機(jī)器人流程自動(dòng)化)、智慧信貸、智能運(yùn)營(yíng)、智能信貸、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等,生態(tài)創(chuàng)新則是對(duì)金融科技、流程優(yōu)化、技術(shù)儲(chǔ)備、人才打造等數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度指標(biāo)文本統(tǒng)計(jì)的加總。

        基金項(xiàng)目:國家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目“普惠金融與共同富裕的機(jī)制融合與功能疊加研究”(23AJY009)

        作者簡(jiǎn)介:蘇躍輝,男,河北定州人,博士,副教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)閿?shù)字金融、金融制度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);張居營(yíng),男,山東濟(jì)寧人,博士,研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。

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