王莹莹，何兴邦，卢 青
(西南石油大学 经济管理学院，四川 成都 610500)
“高消耗，高污染，高投入”的粗放型经济发展模式虽然短时间内快速促进了经济发展，但长期来看也带来了一系列问题，尤其是经济增长与资源消耗、环境保护之间的矛盾越来越突出[1]。以牺牲环境为代价的传统经济发展模式不仅制约经济增长的质量，也注定难以持续。高质量发展可改变传统发展模式产生的环境问题，减少资源消耗，提高资源利用率，降低污染排放，促进经济与生态协调、绿色发展。
伴随着大数据、区块链、人工智能等技术的快速发展和日趋成熟应用，数字化成为一股不可阻挡的技术潮流，深刻渗透到经济社会中的方方面面。数字普惠金融是在数字时代背景下衍生出来的新一代金融服务，给传统金融业发展注入了新的活力。一方面，数字普惠金融的不断发展不仅使金融交易成本降低，也减少信息不对称问题。另一方面，数字普惠金融可以弥补传统金融在资金规模、风险管理以及金融监管等方面的不足[2]。数字普惠金融具有科技性、普惠性和靶向性等显著特征，能够扩大金融服务覆盖面，更好地服务实体经济发展。多数学者认为数字普惠金融有助于显著推动地区经济增长。比如，Andrianaivo & Kpodar[3]以非洲各国为例，发现数字普惠金融显著促进了非洲各国的经济增长。Kim等[4]发现数字普惠金融对于伊斯兰合作组织国家经济增长有显著影响。也有学者采用实证研究证实了数字普惠金融对于中国经济发展有显著的正向影响[5-6]。除了探讨数字普惠金融对于经济增长的影响，研究者还考察了其对产业结构升级[7]、收入分配差距[8]、资产配置[9]的影响。
数字普惠金融能有效解决资源投入的偏向问题，使得资源更多的投入到绿色产业，更好推动产业、经济向清洁化转型，也为中国绿色经济高质量发展提供了新的机遇。本文基于我国省级面板数据，对这一问题进行研究。
数字普惠金融是由传统金融加数字技术发展而来，是金融发展的新阶段。影响数字普惠金融发展的主要因素有互联网的普及率及信息化水平、大众承受风险的能力、金融发展效率、小贷公司贷款能力等。主要表现在数字普惠金融覆盖面越来越广、服务对象更加大众化、数字化管控风险能力进一步提升、融资渠道拓宽、金融交易成本降低等。
1.1 数字金融对绿色发展的正向影响
2008年金融危机之后，国内外开始对数字金融进行研究，一部分学者认为数字金融对经济绿色发展具有促进作用，能够促进经济高质量发展。其主要集中在以下3个方面：第一，数字金融提供更多的便利服务。与传统金融相比，数字金融传播和获取更便捷[10]，服务范围广，交易成本低。现如今数字化应用已经渗透到各行各业，拓宽了人们获取信息的渠道，也加大了资源的共享，一定程度上降低信息不对称的程度，从而减少融资风险[11]。对于一些边远地区的中小微企业和中低收入人群，可以通过数字金融能快速便捷地获得金融服务，有效激发当地创新创业积极性，带动就业，加之政府引导促进绿色产品消费，从而促进绿色企业发展。数字金融的这些优点能有效避免资源浪费，推动企业绿色技术创新[12]，从而促进经济绿色发展。第二，数字金融为绿色发展提供了更多的资金支持。研究发现金融科技改变了银行负债结构，金融机构结构得以优化[13]，银行承担风险上升，变相推动市场利率下降[14]，给绿色转型企业提供了更多的资金支持。第三，数字金融可提高资源配置效率。通过聚集社会闲散资金，使大量资金流入效率高的产业以及新兴产业，淘汰落后产能，倒逼企业转型[15]，提高经济发展质量。金融部门通过降低技术创新型中小企业的融资门槛，使得中小技术创新型企业拥有资金加大技术创新[16]，加大绿色科技产品的生产规模，从而提升绿色发展效率[17]，所以在数字金融的推动下，更多的资金流向节能环保的绿色企业中，提升了绿色企业在市场中所占份额，从而有利于经济绿色发展。
1.2 数字金融对绿色发展的负向影响
有部分学者认为数字金融对经济绿色发展也会存在反向影响。主要集中在以下几个方面：第一，数字金融不确定性增强。随着数字技术的发展，金融市场随着数字技术安全性和稳定性的不确定性变得更加复杂且易变，使得对金融市场的监管难度增大，从而抑制了绿色经济发展[18]。第二，金融错配抑制绿色经济发展。资源错配导致资源无法实现优化配置，一些绿色创新企业无法获得充足的资金支出，抑制了绿色创新[19]。第三，数字金融的准公共性质抑制绿色发展。一些本该政府扶持或一些本该淘汰的经济主体占据部分资本，造成急需资金支持的绿色中小微企业无法获得资金，不利于经济绿色发展[20]。传统金融的资金流向并未完全改变，一些传统金融还是倾向于给大型企业放贷，且融资门槛高的现象也尚未完全消除，这些问题的出现一定程度上抑制了社会创新活力[21]。第四，部分学者认为随着金融发展水平的提高，企业获得更多融资后加大产业规模，从而消耗更多的能源，排放更多的二氧化碳[22]，不利于经济绿色发展。
考虑到数字金融对绿色发展的影响同时存在正向和负向影响，其净效应取决于正反效应的相对大小，本研究设立如下对立假设：
假设H1a：数字普惠金融对经济绿色发展具有促进作用；
假设H1b：数字普惠金融对经济绿色发展具有抑制作用。
2.1 被解释变量：绿色全要素生产率(MI)
本文的被解释变量为绿色全要素生产率(MI)，以衡量区域绿色发展水平。梳理相关文献，大多数学者对生产效率的研究都引入了环境和资源因素，而传统Malmquist测算的全要素生产率并未考虑环境污染和资源消耗因素。因此本文采用SBM-GML模型测算我国30个省份MI指数(GTFP的变化率)，使用的测算软件为MaxDEA 7.0。
在SBM模型中，主要从投入要素、非期望产出和期望产出3个层面综合测算绿色全要素生产率。投入要素包含劳动投入、能源投入和资本投入。非期望产出指在生产过程中产生的废气、废物、废水。期望产出指生产总值。绿色全要素生产率具体测量指标如表1所示。
图1直观地展示各省份的绿色全要素生产率变化情况。可以看出，2011-2019年各个省份的绿色全要素生产率都呈现波动上升。地区绿色全要素生产率的波动趋势较为一致，但西部地区增长速度最慢，主要原因可能是西部地区因地理位置和资源匮乏等造成其过度依赖传统重工业，能源消耗高、污染严重等。
表1 绿色全要素生产率测算指标
2.2 核心解释变量：数字普惠金融(Index)
本文选取北京大学数字金融研究中心课题组和蚂蚁金服共同编制的数字普惠金融指数作为核心解释变量。该指标综合衡量了2011-2019年全国，省、市、县层面的数字普惠金融发展状况，该指标具有综合性、均衡性、可比性、连续新以及可行性特征。
传统的考试形式单一，学生和老师准备的单一枯燥，而且内容具有片面性，不能将学生和老师的积极性和创造性体现出来，尤其是学生。现如今更多地提倡“创新教学”，因此，闭卷考试再也不作为评定成绩的唯一方法，对于考试的评定应能充分体现学生多方面的能力。例如可将试题可以分成两个部分：一部分是基础知识，应在规定时间内完成；
而另一部分则是一些较为实用性的开放性试题。通过这两部分的试题不仅能考查学生理论的综合知识能力，还能在开放性试题中挖掘学生的潜力。
2.3 控制变量
控制变量如下：①经济发展(Gdp)：即各地区人均生产总值；
②R&D投入规模(Rd)：采用R&D内部投入支出与地区生产总值之比来衡量；
③环境规制(Ers):采用工业治理投资完成额来衡量；
④城镇化率(Urb):采用城镇人口占总人口的比重来衡量；
⑤固定资产投资规模(Sca)：采用固定资产投资占地区生产总值的比重来衡量。
2.4 数据来源
本文使用数字普惠金融指数来衡量数字金融，因数字普惠金融指数从2011年开始统计，故本文选取2011-2019年我国30个省份(西藏部分数据缺失较为严重，不做参考)的面板数据进行实证分析，数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各个省份统计年鉴。变量描述性统计如表2所示，绿色全要素生产率增速在设定时间区间内存在较小差距；
数字普惠金融指数的最大值与最小值之间相差391.97，说明样本在设定时间区间内存在较大差距，数字普惠金融发展差距较大。
图1 各省绿色全要素生产率变化趋势
表2 变量描述统计结果
3.1 基准回归结果
为检验数字普惠金融对绿色发展的影响，本研究设计了式(1)的回归方程：
MIit=α0+α1Indexit+α2Gdpit+α3Rdit+α4Ersit+α5Urbit+α6Scait+λi+εit
(1)
其中，i表示省份(i=1，2，3，…，30)，t表示时间(t=1，2，3…)。MI表示绿色全要素生产率，用来衡量区域绿色发展程度；
Index表示数字普惠金融指数；
Gdp表示经济发展；
Rd表示R&D投入强度；
Ers表示环境规制；
Urb表示城镇化水平；
Sca表示固定资产投资规模。λi表示省份固定效应，εit为随机扰动项。
通过固定效应回归，估计结果如表3所示。列(1)显示了不加控制变量的情况下数字普惠金融对绿色全要素生产率的实证结果，其系数显著为正，表明数字普惠金融显著推动绿色发展，即数字普惠金融对绿色全要素生产率的正向影响大于负向影响。列(2)是在列(1)的基础上加上经济发展的回归结果，数字普惠金融对绿色全要素生产率还是呈现显著促进作用，其影响程度更大，而经济发展抑制了经济绿色发展，表明目前经济发展依旧伴随着环境污染和资源浪费等问题。列(3)、列(4)、列(5)、列(6)都是在前一列的基础上增加一个控制变量，结果都表明出数字普惠金融显著提高绿色全要素生产率。
从实证结果可以看出，经济发展、固定资产投资规模和环境规制的系数显著为负，说明现阶段经济发展存在环境污染、资源利用效率低等问题，固定资产投资规模的扩大，一定程度上对生态环境造成了负向影响。R&D投入强度对绿色全要素生产率的影响并不显著，可能是由于投入强度未对绿色发展起到作用。城镇化率对绿色全要素生产率具有显著正向影响，说明城镇化率越高，绿色全要素生产率增速越快。
3.2 分维度回归结果
为进一步分析数字普惠金融发展水平对绿色发展的影响，本文从数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度3个维度进行研究，回归结果如表4所示。
采用OLS模型和固定效应模型，分别从数字普惠金融的广度、深度和数字化程度3个维度对绿色全要素生产率进行回归，回归结果如表4所示。可以看出，数字普惠金融3个维度都显著影响绿色全要素生产率，但显著性不同，固定回归下数字普惠金融的使用广度对绿色全要素生产率的显著性和影响效应最大。控制变量的显著程度以及影响方向与以上基准回归相同。
表3 数字普惠金融与绿色全要素生产率之间的回归结果
表4 数字普惠金融对绿色全要素生产率的影响：区分数字金融维度
数字普惠金融覆盖广度是指支付宝及其绑定银行卡的电子账户数量，衡量了用户使用范围；
覆盖深度主要衡量数字普惠金融的使用服务，即人均使用次数、交易次数等；
数字化程度是指数字技术融合的程度即数字化程度越大，用户使用越便利，所产生的交易成本越低。数字普惠金融的特征大大降低了交易成本，使得一些低收入人群开始进入金融市场，扩大了金融市场融资范围，使得资金更快流入高质量发展企业，促进经济绿色发展。
3.3 区域性分析
我国地域辽阔，各地区资源利用情况不尽相同，东中西部数字普惠金融发展程度、绿色全要素生产率增速也存在差异。为了进一步分析数字普惠金融对绿色全要素生产率是否存在区域异质性，本文按照国家统计局的划分标准，将30个省份划分为东部、中部和西部，采用OLS模型多维度进行回归。回归结果见表5，表5表明东、中、西部数字普惠金融各维度对绿色全要素生产率都具有显著影响，但各地区显著性不同，其中中部和西部最为显著，且中部地区影响最大。从分维度回归结果可以看出，数字普惠金融覆盖广度对东中西地区都具有显著影响，与上文分维度分析结果一致，而数字金融深度和数字化程度只对中部和西部地区的绿色发展具有显著影响。出现区域差异的主要原因是因为，东部地区金融资源较为丰富，金融体系较为完善，能够满足基本要求，数字普惠金融对东部地区起到锦上添花的作用。而对于中部、西部地区来说，金融发展水平较低，主要靠工业发展拉动经济增长，会造成环境污染，数字普惠金融在一定程度上可以降低企业融资成本，实现技术创新及产业信息化，带动经济绿色发展。
表5 数字普惠金融对绿色全要素生产率的影响：区分东部、中部、西部
本文在测算绿色全要素生产率的基础上，利用2011-2019年的省级面板数据进行回归，同时从数字普惠金融的3个维度对绿色全要素生产率进行基准回归以及分地区进行实证分析。结果表明：①数字普惠金融的3个维度对绿色全要素生产率都具有显著正向影响，利用大数据与传统金融的深度融合，提高数字普惠金融的普及率。②通过地区异质性分析发现，相比于东部地区，中部、西部地区的数字普惠金融对绿色发展的促进作用更加显著。结合研究结果，为促进数字普惠金融对绿色全要素生产率的积极影响，推动我国经济绿色发展，本文提出以下政策建议：
(1)加快数字普惠金融发展，全面深化金融体制改革。数字金融在我国发展时间短，在法律体系和监管上易存在不完善的地方。因此，应加快数字化技术与传统金融的融合，促进金融创新，更好服务中小企业，缓解中小企业融资难的问题。应建立健全多元支持体系，完善税收、信贷优惠制度，减少资本错配和要素市场的扭曲，实现资本利用率最大化。
(2)加快数字普惠金融的基础建设。目前，数字金融在我国呈现出发展不均衡的现象，互联网在一些偏远地区还未完全普及，这种现状一定程度上阻碍了数字金融的发展。因此，应该着重关注互联网普及率低的地区，加强地区互联网通讯设施以及云计算数据中心建设，提高数字金融覆盖广度和使用深度，进而加快信息流动，减少信息不对称现象，缓解数字金融发展不均衡的问题，提升数字金融服务实体经济的效率，引导资金流入高技术、高附加值以及清洁产业，从而带动绿色全要素生产率的增长。
(3)结合地区经济发展差异，采取不同的数字金融发展策略。相同的金融发展策略对不同地区发展的影响程度具有一定的差异，东部地区比中西部地区拥有更多资本、信息等要素，不同地区使用相同的数字金融发展模式会造成资源浪费。因此可以通过建立数字金融信息共享平台，加强区域之间的协作，引导资本在区域之间流动，以充分利用资源。银行应根据地区发展模式有倾向性地放贷，制定差异放贷标准，促进资金流入不发达地区，促进区域协调发展。
猜你喜欢普惠生产率要素中国城市土地生产率TOP30决策(2022年7期)2022-08-04探索节能家电碳普惠机制 激发市民低碳生活新动力节能与环保(2022年3期)2022-04-26掌握这6点要素，让肥水更高效当代水产(2020年4期)2020-06-16国外技术授权、研发创新与企业生产率产业经济评论(2019年4期)2019-09-10日照银行普惠金融的乡村探索商周刊(2018年10期)2018-06-06农村普惠金融重在“为民所用”商周刊(2018年10期)2018-06-06观赏植物的色彩要素在家居设计中的应用现代园艺(2017年22期)2018-01-19论美术中“七大要素”的辩证关系河北书画研究(2017年1期)2017-08-22金融科技助力普惠金融商周刊(2017年12期)2017-06-22关于机床生产率设计的探讨中国市场(2016年45期)2016-05-17