數字普惠金融是否提升了綠色發展的包容性:資金融通和技術創新視角

劉晨躍,徐 悅

一、引 言

實現經濟持續而快速地增長一直是解決中國重大現實問題的物質基礎。包容性綠色發展從發展層面的包容性和綠色性詮釋了高質量發展最本質的內涵和要義,體現的是經濟持續增長、社會基本公平、生態良性發展[1]。當前諸多學者將包容性綠色發展作為構建人類命運共同體的著眼點[2][3],然而本文對包容性綠色發展的理解重在探究綠色發展是否能夠實現地區差距的縮小,其突出表現為一地區能否通過促進綠色發展來實現經濟增長的同時還能縮小與其他地區的差距。就像程名望等[4]指出富裕地區更偏向于使用前沿技術作為投入要素,而貧困地區則可能會陷入綠色發展陷阱,其內心雖有美好意愿卻無法形成真實有效的環境需求[5]。Sun等[6]也發現不同收入群體間購買彈性的差異,證明了富人更愿意為美好環境買單?？傊?收入水平越高或者越富裕的地區,個體對環境質量和清潔空氣的需求越強烈,對群體性環保事件越敏感,實施綠色發展的主動性越強[7][8][9],可見富裕國家和地區提高了對綠色產業的投資和關注度,較之落后地區率先實現了綠色經濟增長[10],而欠發達地區對綠色發展的能力不足、熱度不夠,可能擴大地區間因綠色發展而產生的差距。因此,綠色發展是否具有包容性值得深入思考。其實地區間的包容性綠色發展必須依托地區間要素資源的獲取與投入是否借此而實現了相對公平。如果綠色發展成為發達地區增加發展籌碼的 “工具”,導致區域間資源配置的進一步扭曲,則各地區的包容性綠色發展就會面臨更多瓶頸。

2020年度中央經濟工作會議指出,綠色發展的金融支持依賴的是普惠金融服務的強化。而普惠金融的實現依賴強有力的技術支撐和系統、高效、低成本的融資渠道,數字普惠金融成為實現綠色發展的重要途徑。然而,目前鮮有研究關注數字普惠金融對包容性綠色發展的優化作用。當前學術界圍繞數字普惠金融主要探討其所產生的經濟社會效應,包括居民消費、勞動力就業結構、包容性增長、勞動生產率等[11][12][13][14]。其中,與本文研究最為相關的文獻是針對數字經濟與綠色發展的關系的探討。如Zhang等[15]從融資約束視角探討了數字普惠金融對綠色技術創新的影響機制。韓晶等[16]發現數字經濟主要通過加強技術創新、助力企業成長、推動產業優化渠道賦能綠色發展。劉敏樓等[17]認為數字金融對綠色發展具有顯著的促進作用,一方面,數字金融能夠通過降低創新主體的交易成本和融資效率激發創新活力,進而實現綠色發展;另一方面,數字金融促進綠色金融提質增效,提升綠色服務效率、降低綠色服務成本以及資金流向監測等功能,推動了綠色發展。其強調了充分發揮數字金融的綠色增長效應、加快發展方式綠色轉型的重要性。綜上所述,已有研究在探索數字普惠金融的經濟社會效應和包容性綠色發展的內涵解讀方面提出了深刻洞見,諸多文獻緊盯數字普惠金融在促進創業、減少貧困和縮小收入差距等層面的效應,未考慮綠色發展的同時能否實現收入差距縮小的現實問題,更未能在數字普惠金融和包容性綠色發展間建立橋梁,系統論述二者間可能存在的影響效應及其作用機制,從而可能影響了對數字普惠金融體系構建實現包容性綠色發展的科學判斷?；诖?以最能體現包容性、普惠性和技能性的數字普惠金融將成為解開包容性綠色發展瓶頸的一把鑰匙,這已然成為中國在短期應對社會主要矛盾變化、縮小收入差距,在中期有效避免中等收入陷阱,在長期徹底實現高質量發展的必然選擇。

本文的邊際貢獻包括:第一,本文關注數字普惠金融的資金配置效應和技術創新效應,有助于深入到數字普惠金融和包容性綠色發展內部,打開其黑箱,為從金融創新層面理解包容性綠色發展提供一個新視角;第二,本文辨識數字普惠金融對包容性綠色發展的復合效應,從融資約束的企業規模偏向、產權偏向、區域偏向以及技術創新的補償與外溢效應等方面對影響機制進行了驗證,討論了數字普惠金融影響包容性綠色發展水平提升的地區企業特征差異和群體特征差異規律;第三,明晰數字普惠金融對包容性綠色發展的異質性效應,對精準合理分配政策資源和因地施政具有重要啟示,也為科學推進差異化、漸進式的數字普惠金融體系,提高綠色發展的包容性提供依據。

二、理論分析與研究假說

包容性綠色發展的實現離不開資金與技術的雙重支持,然而長期以來,正是由于資金融通機制和技術滲入機制沒有打通,使得國家金融體系難以普惠化、大眾化和公平化,綠色發展的包容性更是難以提及,而數字普惠金融最本質的特征既是金融體系深化和廣化,更是合理化和高端化。

(一)數字普惠金融與包容性綠色發展:融資約束偏向效應

綠色發展和包容性發展的共贏提升了對金融體系的要求,傳統金融體系難以同時解決發展的綠色性和公平性問題,因此難以實現包容性綠色發展。金融體系的本質是資金配置,在傳統金融運作體制下,由于資金供求雙方信息的不對稱和地位的不對等問題較為突出,使得資金供求渠道不暢通,資金融通機制始終未能與資金運轉收益相匹配,而間接融資模式為主的信貸結構放大了產權、規模、資產、地位等靜態指標的重要性,反而忽視創新、綠色、數據等動態指標,進而在資金放貸的過程中存在扭曲行為,使得融資約束在資金融通流程中產生了結構性矛盾,形成了融資約束偏向效應,表現為微觀層面的企業規模偏向和產權偏向以及宏觀層面的區域偏向,即更為嚴重的中小企業融資約束、非國有企業融資約束和低行政級別融資約束。

由于各地區在經濟、社會、生態層面的發展基礎和外部環境不同,對綠色發展的迫切性未取得一致意見,也未能全面貫徹,即富裕地區的群體綠色消費意愿更高且市場需求規模更大,企業生產環境友好型產品的意愿更強且綠色技術水平更高[18]。相較于中西部等收入水平較低的地區,江浙滬等經濟發達地區,環境關注度和環境規制強度較高[19],綠色全要素生產率增長速度更快[20]。不失一般性,中國省際綠色創新效率的檢驗結果也表明,越發達的東部地區,其綠色技術效率也越高[21]。這些事實表明收入水平越高的地區,民眾普遍具有更強的環境關注意愿,可能源自發達地區擁有更完善的社會保障體系、更優質的公共服務系統、更豐富的教育資源以及更多的綠色發展途徑,進而發達地區可能會掌握綠色發展先機,會更早出現環境意識覺醒,更富有責任,也更有能力轉向綠色研發[22],進而成為綠色發展的引航者。而欠發達地區迫于自身條件的限制很可能陷入“綠色貧困陷阱”,在全面推進綠色發展的過程中因缺乏資金反而拉大了與發達地區的差距,未能實現綠色發展的包容性?？梢姲菪跃G色發展依賴于資金借貸的公平性,即融資約束的結構性矛盾是實現包容性綠色發展的障礙之一,這種不同異質性的資金借貸約束扭曲了綠色發展的公平性和普適性,進而降低了地區包容性綠色發展水平。

數字普惠金融借助互聯網技術,實現信息基礎設施共享和交易費用降低,擴大了金融服務的范圍和覆蓋面,詮釋了金融科技的初衷和目標,是對金融體系的深化和廣化。數字金融為普惠金融提供了技術支撐,普惠金融又延展了數字金融的操作空間,數字普惠金融打通了資金借貸梗阻環節,提升了資金借貸效率,增強了信息對稱性,實現資金借貸的便利化、多元化和小型化,進而緩解了融資約束的結構性矛盾,融資約束偏向度逐漸降低,綠色發展的包容性逐漸提高?；诖?本文提出假說1。

假說1:數字普惠金融通過緩解地區融資約束偏向效應提升了包容性綠色發展水平。

(二)數字普惠金融與包容性綠色發展:技術創新補償與外溢效應

高質量地發揮綠色信貸政策對企業綠色創新的引導作用,對于提升企業綠色創新質量至關重要[23]。技術創新的選擇受各地區要素稟賦的深刻影響,越是富裕的地區,研發資本投入規模越大、資本品質量越高,技術創新能力越強,技能勞動更充足,更有偏向性地選擇技能[24]。加之綠色發展本身對技術創新能力的要求較高,因此包容性綠色發展水平的提升除了和資金借貸的結構性矛盾有關,還與綠色技術創新水平的地區差異和企業內部消化吸收能力有關,表現為嚴重的外部技術封鎖與內部技術滲入,即綠色技術創新的補償效應和外溢效應不足,進一步導致綠色發展難以在企業間和地區間相互傳遞,加劇了綠色發展的非包容性問題。

一方面,綠色發展的技術屬性決定了如果沒有研發支撐,技術創新將無法抵償生產要素綠色化投入帶來的成本上漲,即創新補償效應較小,諸多企業將難以消化綠色發展短期內所引致成本的急劇上升,導致企業內部推進綠色發展的主動性不足,是包容性綠色發展水平較低的重要原因。此外,綠色技術創新的研發風險較高,大量中小企業成為綠色發展的主力軍,要求可貸資金的流動性強、約束性小、風險集中度低,數字普惠金融在諸如此方面具有先天性優勢,繼而為企業通過技術創新激發綠色發展提供可能,從資金和獲利層面提升了企業綠色發展的可行性,最終提升了包容性綠色發展水平?？傊?數字普惠金融通過激發企業內部綠色化投入的主動性,強化了企業綠色技術創新的補償效應,從經濟利益層面提升了綠色發展的可能性。

另一方面,由于創新投入前期成本高,回收周期長,沒有強有力的收益激勵機制,創新不足現象就難以得到有效緩解,因此創新收益的實現既需要產權制度的階段性保護,更需要一個相對較長時間的收益窗口期,進而強化了創新的壁壘性和非可傳播性,造成綠色技術創新難以快速在企業間和地區間相互傳遞,即綠色技術創新的共享效應和外溢效應在一定時期內不明顯,而綠色創新收益的集聚效應反而被強化,嚴重影響了綠色發展的包容性。由于數字普惠金融相對于傳統金融而言,具有較為敏感的信息抓取能力和極強的信息處理能力,可以降低對生產要素的跟蹤和監控成本,提升了要素間比例的協調度、匹配度,更為重要的是數字普惠金融使得融資模塊走向數字化、規范化、清晰化、系統化,從資金梗阻環節使得復雜技術相對標準化,使其易于傳遞和學習。因此,數字普惠金融擴大了技術創新的運作空間,為發揮技術創新外溢效應創造了條件,使得數字普惠金融像潤滑劑一樣推動了綠色技術創新成果的輻射和外溢?；诖?本文提出假說2。

假說2:數字普惠金融通過激發技術創新補償效應、促進技術創新外溢效應提升了包容性綠色發展水平。

基于此,本文的機理圖如圖1所示。

圖1 數字普惠金融影響包容性綠色發展的機理圖

三、模型構建和變量選擇

(一)研究模型

本文主要探究數字普惠金融如何通過緩解地區內部融資約束偏向效應和激發技術創新補償與外溢效應來提升包容性綠色發展水平?；诖?本文首先基于面板數據擬構建模型 (1)來作為本文的基準模型,此外考慮到異方差問題,對各主要變量進行了對數處理,形成了模型 (1):

接著,本文把相應變量分別納入對應的模型中,設為中介變量,用來檢驗機制的存在與否。形成了公式 (2)和 (3):

其中被解釋變量為IGDit,表示i地區在第t年綠色發展的包容性水平,核心解釋變量為DIFit,表示i地區在第t年的數字普惠金融水平,X為中介變量,controlit為控制變量,μi和bt分別為地區和時間因素,εit為殘差項。

(二)變量說明

1.被解釋變量:包容性綠色發展 (IGD)。首先,由于本文擬從綠色效率改進來考量一地區綠色發展水平,因此運用地區存量固定資本、總就業人數、城市建成區面積、農業耕地面積、社會用水總量和能源消費總量等表示投入,以地區實際GDP代表好產出,用環境污染物排放量代表壞產出來反映環境約束,通過構建SBM 模型來測度效率指數,衡量一地區綠色發展水平?？紤]到環境污染物的多態性,用熵權法將多種污染物合成新的環境污染指數,污染物包括固體廢棄物、廢水、二氧化硫、粉塵、煙塵。本文選用客觀賦權法中應用較為廣泛的熵值法來計算指標權重。熵值法利用各指標的變異程度求得指標權重,能夠避免權重確定的主觀性以及多指標變量間信息的重疊性,增加指標分辨意義和差異性,為評價過程提供客觀依據。

接著,本文將以各省區內部各地級市 (如為直轄市,則選取市轄區實際人均GDP)的實際人均GDP為測算對象,采用基尼系數法,從各省地級市維度來評價各省區經濟發展的差異度。方法如下:首先從小到大對實際人均GDP進行排序,將其分成若干小組,Wi為組內GDP 占比,人口占比為Pi,則其相應的基尼系數公式如下:

最終,本文采用各地區基尼系數除以其相應的綠色發展水平來表征包容性綠色發展,此指標的數值越大,綠色發展的包容性水平越低。

2.核心解釋變量:數字普惠金融 (DIF)。當前對數字普惠金融水平的測度主要是基于北京大學數字金融研究中心等的數據來編制[25],被廣泛運用于數字金融發展的經濟效應的相關研究。關于該指數的編制過程,參閱郭峰等[26]。該指數只有2011年以來的數據,為了能夠在更長時間范圍內深入探討本文研究的問題,加之本文主要討論宏觀層面一地區數字普惠金融發展的程度,弱化了對數字普惠金融深度和廣度的依賴性,因此借鑒李春濤等[27]衡量金融科技的思路,將數字金融、金融科技、互聯網金融、普惠金融和數字普惠金融作為關鍵詞,并與中國各省級行政區匹配,運用網絡爬蟲技術,爬取百度新聞高級檢索頁面的網頁源代碼并提取出搜索的結果數量,將各省、區、直轄市層面的所有關鍵詞搜索結果數量加總,得到總搜索量,作為數字普惠金融水平的代理指標。

3.中介變量。(1)融資約束偏向:本文參考劉莉亞等[28]和Hadlock等[29]的研究,首先測算出所需的企業SA 指數,并將其作為融資約束的衡量指標。進一步地,按照企業屬地原則,測算各地區大企業融資約束程度的平均值,以其與所有企業融資約束程度的平均值之比來衡量各地區融資約束的規模偏向度 (SBFC);同樣地,以各地區國有企業融資約束程度的平均值與所有企業融資約束程度的平均值之比來衡量各地區融資約束的產權偏向度 (PRBFC);以各地區內部省會城市和副省級城市的融資約束程度平均值與各地區內部所有城市的融資約束程度平均值之比來衡量各地區融資約束的區域偏向度 (RBFC)。

(2)技術創新雙向:創新補償效應的實現依賴于創新績效,本文擬選用各地區企業綠色專利申請數來表征創新補償效應 (CETI)。由于技術創新外溢效應表現為技術創新傳播的速度快慢,而專利引用量越高,說明創新傳播速度越快。為此,本文采用各地區人均專利引用量來度量技術創新外溢效應 (SETI)。

4.控制變量。包容性綠色發展水平更多反映出地區內部發展理念、發展階段和發展層次的差異性。在借鑒已有文獻的基礎上,本文發現數字普惠金融促進綠色發展、緩解收入分配差距的作用在綠色技術創新水平差異明顯、經濟增長速度差異較大、服務業占比和綠色發展層次多樣、交通基礎設施通達性較高、通信基礎設施較好、主導產業差異較大、融資約束差異明顯的地區越強,因此能夠影響各地區包容性綠色發展水平的變量還包括地區內部綠色技術創新水平差異度 (DGTIR)、地區內部經濟增長速度差異度 (DREGR)、地區內部服務業占比差異度 (DPSIR)、地區內部交通基礎設施通達性 (ATIWR)、地區內部信息通信網絡通達性 (ARICN)、地區內部綠色發展水平差異度 (DGDLR)、地區內部主導產業差異度 (DLIR)和地區內部融資約束強度差異度 (DRIFC)。此外,模型還控制了省份和年份的固定效分別用于捕捉省份的個體異質性特征和全國共同的經濟增長趨勢。

5.數據來源。本文各省份企業層面數據是基于上市公司企業數據庫和國研網數據庫整理、計算所得,同時從 《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》和 《中國固定資產投資統計年鑒》以及各省區、地級市統計年鑒中整理并計算得出行業層面、地市級層面和省級層面數據。本文數據的研究時期為2007—2019年。

四、基準實證結果與分析

(一)描述性統計

通過對被解釋變量、核心解釋變量、中介變量和控制變量進行描述性統計,結果如表1所示。

表1 變量描述性統計

(二)數字普惠金融對包容性綠色發展的影響效應

首先,本文基于全國層面,采用固定效應方法對模型 (1)進行估計,結果如表2所示。

表2 數字普惠金融影響包容性綠色發展的基本回歸結果

在第一列回歸中,只加入核心解釋變量,估計系數為－0.432,具有5%的顯著性水平,說明數字普惠金融水平每提升1個百分點,包容性綠色發展水平提高0.432個百分點。加入控制變量后,估計系數為－0.301,顯著性水平相當,而影響系數下降,說明控制變量能夠較好地吸收相關因素對包容性綠色發展的影響。進一步加入時間效應和地區效應,估計系數依然具有5%的顯著性水平。因此數字普惠金融顯著促進了綠色發展的包容性。

表3是檢驗作用機制是否存在的第二個條件,可以發現數字普惠金融顯著影響融資約束的規模偏向和產權偏向,然而對融資約束區域偏向的影響并不顯著,同時數字普惠金融對技術創新的補償效應和外溢效應均有顯著性影響,說明地區間融資約束偏向性更為嚴重且更為固化,數字普惠金融尚未能有效發揮緩解這一矛盾的效力,更加說明融資約束的空間偏向還有尚未理清的關鍵性因素。

表4是檢驗作用機制是否存在的第三個條件,所有變量加入以后,數字普惠金融通過緩解融資約束規模偏向和產權偏向、通過激發技術創新的補償效應和外溢效應進而提升包容性綠色發展水平的路徑,均滿足機制存在的三個條件。文章從全國層面初步驗證了數字普惠金融的發展能夠通過緩解融資約束企業規模和產權偏向、激發技術創新外溢和補償效應,提升地區包容性綠色發展水平。

表4 數字普惠金融影響包容性綠色發展的基本回歸結果 (加入中介變量后)

基準實證結果證實了數字普惠金融具有顯著的綠色性和包容性,但以全國樣本和單一方法進行的檢驗依然存在尚未能考慮的相關因素,為獲得更為可靠的佐證,將進行分組回歸以尋找具有更強政策效應的空間特征。

(三)穩健性檢驗

1.分組標準。先通過改變分組標準、重新構建回歸樣本來重新檢驗數字普惠金融影響包容性綠色發展的機制是否穩健。其基本思路是:如果數字普惠金融通過融資約束偏向效應和技術創新雙向效應影響了包容性綠色發展,那么在融資約束企業規模偏向更強、產權偏向更為嚴重、區域偏向更為劇烈、創新補償效應和外溢效應更為突出的地區,其直接效應應該更大、更顯著。繼而可將研究樣本按照中介變量強弱進行排序,將其等分為高(G)、中(Z)、低(D)樣本,結果如表5所示。

表5 數字普惠金融影響包容性綠色發展的穩健性回歸結果1

結果顯示數字普惠金融在融資約束企業規模偏向更強、產權偏向更為嚴重、區域偏向更為劇烈、技術創新補償效應和外溢效應更為突出的地區影響更為顯著、影響度更大,從估計策略視角強化了結論的穩健性。

2.反事實分析。針對數字普惠金融影響包容性綠色發展水平的資金融通機制是否真實有效,擬打亂融資約束規模偏向、產權偏向和區域偏向的分組結果,按照等量標準進行反復隨機抽取樣本進行重新組建,如果其作為數字普惠金融影響包容性綠色發展水平的資金融通機制不再顯著,則證明本文所設定的融資約束偏向性指數才是其有效機制。

另一方面,即使數字普惠金融的發展相對于地區間包容性綠色發展水平而言是外生的,但是數字普惠金融與其他金融變革手段的不可觀測聯系對包容性綠色發展可能存在某種交叉影響。文章需要進一步設計具有相似傳遞機制和樣本空間的反事實估計框架,以盡量剝離可能存在的交叉影響對本文結論所產生的偏誤。因此為檢驗基準模型設定是否有效,本文在選取了前述五個和數字普惠金融高度相關的關鍵詞外,擬利用相同的方法測算含義相對一致的 “金融科技”,以及存在包含關系的、范圍更大的 “小微金融”,還有能夠同樣反映金融體制變革但與綠色發展和地區差距基本無關的“金融監管”報道進行反事實分析,預期僅有與數字普惠金融內涵高度相關的報道,才會對包容性綠色發展有著顯著的影響。結果顯示,與數字普惠金融相似度較高的 “金融科技”有著較為顯著的影響,而 “小微金融”和 “金融監管”對地區包容性綠色發展水平影響均不顯著。表6是上述反事實分析的回歸結果。

表6 數字普惠金融影響包容性綠色發展的穩健性回歸結果2

3.替換被解釋變量和工具變量法。文章還將通過采用變量替換法 (如借鑒李華等[30]衡量包容性綠色全要素生產率的方法構建指標體系來衡量包容性綠色發展水平)和工具變量法 (相關變量的內生性問題會使得回歸結果產生偏誤,這兩個變量間可能存在雙向因果關系,然而由于本文構造了相對外生的數字普惠金融指標,數字普惠金融體系的建立與完善具有較強的外生沖擊,一地區建立數字普惠金融體系并不會考慮綠色發展的包容性問題,但是數字普惠金融的確影響了綠色發展的包容性。即使如此,本文依然借鑒錢海章等[31]的研究,利用各地區人均郵政業務量和人均電信業務量的加總 (SCTV)作為數字普惠金融的工具變量,對全國層面數字普惠金融影響包容性綠色發展的效應進行重新檢驗。一方面,郵政電信業務發展較快的地區數字普惠金融體系也較為完善,另一方面,郵政電信業務對于各地區綠色發展水平的包容性,其影響較小,滿足工具變量有效性假設)等進行穩健性和內生性檢驗,回歸結果如表7和表8所示。

表7 數字普惠金融影響包容性綠色發展的穩健性回歸結果4 (替換被解釋變量衡量方法)

表8 數字普惠金融影響包容性綠色發展的穩健性回歸結果5 (工具變量法)

回歸結果分別從變量衡量的穩健性、樣本構成的穩健性和方法估計的穩健性佐證了本文的基本思想和上述結論。

五、異質性分析:誰從數字普惠金融體系中獲利更多

(一)數字普惠金融水平差異與包容性綠色發展

本部分將基于數字普惠金融水平的高低進行聚類,以進一步挖掘嵌入到數字普惠金融內部動態演繹對包容性綠色發展的影響效應,因而按照數字普惠金融水平的高低,擬將30個省份劃分為高水平 (IGDG)和低水平 (IGDX)兩類區域,回歸結果見表9、表10和表11。

表9 數字普惠金融影響包容性綠色發展的回歸結果 (分水平)

表10 數字普惠金融影響中介變量的回歸結果 (分水平)

表11 數字普惠金融影響包容性綠色發展的回歸結果 (加入中介變量后,分水平)

在數字普惠金融水平較高的區域,主要是通過緩解融資約束的企業規模偏向和區域偏向來提升包容性綠色發展水平,通過激發技術創新外溢效應提升包容性綠色發展水平,而在數字普惠金融水平較低的區域,主要是通過緩解融資約束的企業產權偏向和激發技術創新補償效應來影響包容性綠色發展水平。其中高水平區域融資約束的企業規模偏向和區域偏向的中介效應屬于完全中介效應,高水平區域技術創新外溢效應、低水平區域融資約束企業產權偏向和技術創新補償效應的中介效應均為部分中介效應,進一步計算發現在高水平區域,技術創新外溢效應的中介效應占比為59.55%,在低水平區域融資約束企業產權偏向和技術創新補償效應的中介效應占比分別為42.32%和54.68%,說明數字普惠金融體系越為完善,中介效應占比越強,數字普惠金融影響包容性綠色發展水平的機制更多地表現為間接效應,有效提升綠色發展的包容性必須明晰數字普惠金融發揮效力的機制和決策面,構建二者間的紐帶和橋梁。

(二)數字普惠金融發展進程差異與包容性綠色發展

盡管數字普惠金融尚屬于新鮮事物,然而其也經歷了帶有重大變革色彩的標志性事件。本文選用兩個數字金融變革事件,包括 “2013年余額寶開張”和 “2014年政府工作報告首次提出數字金融”?？梢灶A期,在2013或2014年之后數字普惠金融對包容性綠色發展的作用將增強。為此,分別將樣本期間分為2007—2013 年 (IGD1)、2014—2019 年 (IGD2)、2007—2014 年 (IGD3)和2015—2019年 (IGD4)四個階段?；貧w結果如表12、表13和表14所示。

表12 數字普惠金融影響包容性綠色發展的回歸結果 (分階段)

表13 數字普惠金融影響中介變量的回歸結果 (分階段)

表14 數字普惠金融影響包容性綠色發展的回歸結果 (加入中介變量后,分階段)

續表14

可以發現,無論是以 “2013年余額寶開張”為時間劃分依據,還是以 “2014年數字金融首次出現在政府工作報告中”為時間劃分依據,數字普惠金融在前期和后期均能夠顯著影響包容性綠色發展水平。具體而言,2013年以前,數字普惠金融通過緩解融資約束的企業規模偏向和產權偏向、激發創新補償效應來提升包容性綠色發展水平,2013年以后創新外溢效應也成為其主要影響機制,且其影響度和顯著性逐步增強,影響渠道逐漸多元化;2014年之前,影響渠道是融資約束的企業規模偏向和產權偏向、技術創新補償效應,2014年之后,影響渠道增加了融資約束區域偏向和技術創新外溢效應。通過不同年度和不同政策背景出臺的階段劃分依據,數字普惠金融的發展可以多渠道地影響綠色發展的包容性,并為其創造良好的內外部條件,尤其是2014年數字金融在政府工作報告中出現以后,與之相伴出臺的各種扶持措施和配套政策使數字普惠金融更有效地發揮其 “綠色效應”和 “包容效應”,影響渠道、影響程度以及影響顯著性均得到了較大提高,該結果也驗證了數字普惠金融在發展更充分的情況下將更有利于提升地區包容性綠色發展水平。

六、數字普惠金融效力發揮的外部條件:基于地區企業規模差異和群體特征差異的視角

各地區在經濟發展的過程中由于制度、文化、交通、稟賦等內外部條件的差異,經濟發展的思路迥異,有些地區可能更加依賴于大型企業,有些地區反而會注重對中小企業的培育,由于企業規模結構是數字普惠金融影響包容性綠色發展的重要微觀機制,在大企業產值占比較大的區域,經濟發展對大企業依賴度越強,數字普惠金融通過緩解融資約束偏向提升包容性綠色發展水平的效應越強。因此在企業規模偏向度 (ESB)不同的階段和地區,數字普惠金融對包容性綠色發展的影響效應也不同,從而在其影響路徑中產生企業規模偏向度的調節效應,本文嘗試在原有 “金融體系數字化和普惠化轉型——發展綠色性和包容性”的研究范式中,嵌入外部層面的地區規模條件,以分析在不同的地區企業規模條件下,數字普惠金融在包容性綠色發展中的作用績效。本文通過建立有調節的中介效應模型來進一步討論數字普惠金融的綠色效應和減貧效應。

高強度環境關注會有效激勵地區提高綠色投資規模,推動高污染企業轉向使用綠色技術,同時由于綠色技術供給不足,公眾監督對于企業綠色技術選擇的激勵機制尤為明顯[32],表明越富裕的地區,公眾環境關注度越高,公眾環境關注度的提高也會通過推動企業尤其是高污染企業轉向使用綠色技術[33],以加強自身環保認知水平。因此包容性綠色發展水平還依賴于一地區內部公眾環保偏好差異度的強弱,即在公眾環保偏好差異越明顯的地區,出于對綠色發展理念認知程度的差異,導致包容性綠色發展的初始水平較低,繼而在公眾環保偏好差異較大的地區,數字普惠金融對包容性綠色發展的影響效應可能更強。

基于此,本文提出伴隨著地區企業規模偏向度的變化,數字普惠金融對包容性綠色發展的影響具有較強的動態效應,且地區內部公眾環保偏好差異度越大,數字普惠金融對包容性綠色發展的影響效應越強。對于地區企業規模偏向度 (ESB),本文擬采用地區大企業工業總產值占工業總產值的比重來表征。對于公眾環保偏好差異度 (DPEP),首先,參考李欣等[34]的做法,擬采用python工具在百度搜索引擎中進行關鍵詞檢索,以爬取2007—2019年間各地區企業 “污染”“環境保護”和 “排放”詞條的年度檢索數量來衡量公眾環保偏好程度,然后以此為依據來計算各地區內部公眾環保偏好差異度。

(一)基于地區企業特征差異的視角

由于傳統方法無法同時實現中介效應和調節效應的檢驗,更無法識別調節變量的變化對中介效應的動態影響。本文擬構建有調節的中介效應模型,檢驗結果見表15。

表15 有調節的中介效應的檢驗結果 (企業規模結構)

地區企業規模結構的調節效應較為顯著,即企業規模結構與中介變量的交互項顯著。其系數分別為－0.204、－0.147、－0.025和1.247,只有技術創新補償效應的調節效應沒有通過顯著性檢驗。此外,由于地區企業規模結構負向調節相關中介變量的中介效應,因此我們分別在地區企業規模結構下 (調節變量加減一個標準差)檢驗數字普惠金融對包容性綠色發展的間接效應。伴隨著地區企業規模結構的變化,融資約束企業規模偏向的中介效應分別為－0.469、－0.498和－0.635,產權偏向的中介效應分別為－0.535、－0.555和－0.569,區域偏向的中介效應分別為－0.410、－0.468和－0.499,技術創新外溢效應的中介效應分別為1.111、1.236和1.365。除融資約束區域偏向、技術創新補償和技術創新外溢的中介效應從不顯著逐漸演變為顯著,其余的中介效應值均一直顯著,只是表現為影響度和顯著性的持續上升,即中介效應隨地區企業規模結構的變化而加強,效果越來越明顯。

地區經濟發展思路、特征、偏好甚至歷史軌跡對地區企業規模結構有著巨大的影響,尤其是對于那些帶有深刻歷史烙印的地區,其發展瓶頸和地區企業規模結構固化有著緊密關聯,一些大中小企業發展較為平衡的地區,數字普惠金融體系也相對完善,而對于那些過度依賴大型企業發展的地區,在數字普惠金融體系確立層面要先行一步,更好地助力高質量發展,解決自身經濟發展過程中長期存在的結構性和扭曲性問題。

(二)基于地區群體差異的視角

由于綠色發展水平的區域差異對于地區間公眾環保偏好差異度極為敏感,公眾環保偏好在區域間差異越大,綠色發展的主動性和壓力迥異。本部分再通過構建有調節的中介效應模型,基于SPSS22.0的PROCESS插件進行驗證。在5 000次BOOTSTRAP,95%偏差糾正的置信區間條件下,以省區內城市間公眾環保偏好差異度 (DPEP)為調節變量的有調節的中介效應模型回歸結果見表16。

表16 不同公眾環保偏好差異度下數字普惠金融對包容性綠色發展的影響以及條件中介效應

公眾環保偏好差異度越大,數字普惠金融的作用面越大,數字普惠金融綠色化和包容性的效應越強,且其相關中介機制在不同的公眾環保偏好差異度下,表現出不同的影響度和顯著性。其中,當公眾環保偏好差異度較小時,融資約束區域偏向和技術創新補償與外溢的中介效應均不顯著(95%的置信區間有零值);隨著公眾環保偏好差異度提升到中等水平,低行政級別更為嚴重的融資約束的中介效應依然不顯著;直到公眾環保偏好差異化進一步提高到高水平時,數字普惠金融才能顯著通過緩解融資約束區域偏向提升包容性綠色發展水平,體現出數字普惠金融對包容性綠色發展影響效應的渠道逐漸多維化、扁平化。

城市間企業特征差異和群體特征差異形成了地區內部要素流動的基礎,數字普惠金融借助高強度的要素流動打開了緩解融資約束偏向、激發技術創新雙向的大門,進而提升了包容性綠色發展水平,當然本文并不是提倡各地區為提升自己包容性綠色發展水平而偏向于大企業的發展,去追求公眾環保偏好差異的增強,而是基于對自身現狀的精準評估,找準自身完善數字普惠金融體系、提升數字普惠金融效力的著眼點和差異之處,以更好地發揮金融體系變革的綜合性效應。

七、結論和啟示

本文著重分析金融科技手段高端化和普惠化如何影響經濟發展的綠色性和包容性,并首次從數字普惠金融視角解析了包容性綠色發展如何實現這一問題,豐富了高質量發展的文獻基礎。本文發現:第一,提高中國金融體系的普惠程度和技術水平能夠有效促進綠色發展并緩解地區間收入差距;第二,數字普惠金融通過緩解融資約束偏向效應和激發技術創新雙向效應實現了包容性綠色發展水平的提升,且這一效應在數字普惠金融水平更高、余額寶開張和政府工作報告提出數字金融后更強;第三,隨著地區企業規模差異和公眾環保偏好差異的變化,數字普惠金融對包容性綠色發展的影響效應發生了動態躍遷。

本文具有以下幾方面啟示:第一,推動傳統金融體系深化、廣化與數字化,將數字普惠金融逐步融入傳統金融體系中,以推動包容性綠色發展的實現;第二,從微觀個體視角出發,必須全面提升公眾環保偏好水平,從地區整體視角出發,必須提升公眾環保偏好度較低地區居民的環保意識和綠色訴求,縮小公眾環保偏好水平在地區間的差異,縮小不利于綠色發展生產力跨區域轉移的盈利與生存空間;第三,在大企業占比和國有企業占比較高以及行政級別較低的區域,要率先確立數字普惠金融體系,在優化地區企業規模分布的同時,還可以發揮數字普惠金融的正外部性功能;第四,融資約束的結構性矛盾和技術創新的內外部瓶頸是數字普惠金融影響包容性綠色發展的重要渠道,更是我們實施金融體系變革的重要著力點;第五,基于數字普惠金融的綠色效應、減貧效應和經濟效應,構建和完善數字普惠金融實現包容性綠色發展的政策體系,從構建數字普惠金融體系視角凝練出促進中國包容性綠色發展的特征與規律。