数字金融能够促进工业经济绿色转型发展吗？——基于规模以上工业企业数据经验分析

吕知新，包 权，任龙梅，李银换

（1.对外经济贸易大学保险学院，北京 100029；2.内蒙古广播电视大学，内蒙古呼和浩特 010051；3.内蒙古农牧业科学院，内蒙古呼和浩特 010031）

“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念已经上升到国家战略。绿色发展是实现我国经济高质量发展和推动社会主义现代化事业发展的重要途径，科学的环境治理与经济发展相结合是引导产业转型升级、走绿色发展道路的有效方式。在当前我国生态环境问题突出的状况下，传统的工业发展模式加剧资源消耗、废弃物产生以及大气污染，高投入、高消耗、高排放的发展方式依然存在，如何加快推进生态文明体系建设，推动工业经济绿色转型发展，这是摆在我们面前的紧迫而又突出的问题。党的十九大报告提出了构建以市场为导向的绿色技术创新体系推进经济绿色发展，绿色发展理念是工业经济绿色转型的重要支撑。工信部印发的《工业绿色发展规划 (2016—2020 年)》也明确提出了加快推进工业绿色发展的方针策略。随着工业经济绿色发展理念的不断深入，学术工作者和政策制定者对工业经济绿色转型发展课题的探索越来越来重视。中国社会科学院工业经济研究所课题组［1］提出了工业绿色转型的基本内涵，即工业迈向能源资源利用集约、污染物排放减少、环境影响降低、劳动生产率提高、可持续发展能力增强的过程则是工业经济绿色转型。不仅如此，技术与制度创新也是作为工业经济绿色转型的重要支撑，尤其是数字金融的发展所带来金融制度的创新，其对工业经济绿色转型的作用又将如何，这是值得我们探索的议题。

1 文献综述

以技术创新作为推进工业绿色全要素生产率不断提高是我国工业绿色转型的根本途径之一［2］。而郭露等［3］则认为，制约工业绿色发展水平提高的重要因素在于绿色技术进步缓慢，而提升工业绿色发展水平的重要方式则是增加科技创新投入和环境保护投资。因此，有研究提出要积极构建管理创新、技术创新、制度创新等全方位创新体系作为我国工业经济绿色转型的重要支撑［4］。随着金融创新、新兴技术快速发展，数字金融等金融制度创新对经济发展发挥了重要作用，特别是在工业经济绿色发展方面。一方面，如王馨［5］、王瑶佩等［6］指出，数字金融通过拓宽金融服务覆盖范围、提高金融服务效率、优化金融资源配置、促进企业创新发展、推动产业结构升级，从而提升经济发展效率和质量；另一方面，数字金融发展已经成为金融发展新的趋势，作为传统金融的有力补充，数字金融带来的金融服务效率和工业资本配置效率的改善助力于工业经济绿色减排，而工业减排受到了金融抑制的影响，如王业斌等［7］提出金融抑制推高了工业污染物排放强度。林宏山［8］进一步指出，扩大金融规模、改善金融效率、深化金融市场改革、提高直接融资比重等都能够有效促进工业产业升级，从而推动我国工业绿色转型发展。同时，金融数字化通过优化金融机构的结构、提高金融机构效率等途径促进了绿色金融发展，如王康仕等［9］认为，发挥金融的融资效应可有效促进中小企业绿色技术创新，从而降低中小企业污染；谭卫华等［10］提出提升新金融发展水平有助于提高金融市场化水平，从而推动提高城市创新能力，进而促进工业绿色发展。

进一步从科技管理角度来看，我国工业绿色增长整体水平较低［11］，且我国八大经济区域工业企业绿色创新效率存在显著的地域差异［12］；不仅如此，我国3 区10 群工业生态绿色发展水平、能源经济投入产出效率、污染治理效率及综合生态效率也不均衡［13］。为加快工业绿色转型增长，打破工业绿色转型发展非平衡性，程中华等［14］认为信息化已成为促进工业绿色转型增长的新动力源泉，并应通过不断增强研发投入强度，发挥信息化在工业绿色转型增长的正向效应；同时，陈龙梅等［15］提出要大力发展生产性服务业，发挥其对工业绿色创新效率的促进作用；此外，冯志军等［16］提出还需要从绿色创新、产业升级和环境规制等方面促进工业企业绿色绩效增长，同时科技人力资源发展的作用力量也不可忽视。

可见，为发挥各种力量对绿色效率、创新效率的强大推动作用，促进工业绿色转型［17］，必须加强引导新金融与绿色金融融合发展，加大对企业绿色技术改造、绿色工艺设备升级等方面的金融支持，进而就需要发挥数字金融的强大优势［10］。有鉴于此，本研究试图分析数字金融驱动工业经济绿色转型的内在机理，并实证检验数字金融发展与工业经济绿色转型关系，为分析数字金融发展对工业经济转型的影响提供经验证据。

2 数字金融促进工业经济绿色转型的理论分析

2.1 数字金融通过提高融资效率增加绿色技术研发能力，从而促进工业经济绿色转型

工业经济绿色转型的动力可持续性来源于绿色技术研发能力和水平，而工业企业作为绿色技术研发的主体，不仅需要提高自身绿色技术研发能力和水平以保障经济绿色转型的发展，而且还需要不断提高绿色技术研发能力，从而保障经济绿色转型的动力可持续性。而对于工业企业来说，融资约束往往是制约其进行绿色技术研发的最大障碍。

一方面，由于存在交易成本和贷款拒绝率，即信贷交易成本较高使工业企业自动放弃借款，金融机构严格的信贷条件以及传递有偏的信息造成工业企业贷款申请被拒，从而产生需求或者供给信贷约束；加之金融机构和工业企业之间存在信息不对称所带来的逆向选择和道德风险问题，使得银行最优信贷额度低于市场出清水平，从而使信贷配给成为市场的长期均衡状态。程郁等［18］认为，长期的信贷配给影响人们的行为预期和行为选择，从而形成需求压抑的行为惯性，导致需求型信贷约束，而风险规避是需求型信贷约束主要原因。

另一方面，经济主体自身认知偏差和使用贷款的行为偏差也是制约信贷约束主要因素。王冀宁等［19］认为金融知识缺乏所导致的需求者对正规金融机构的贷款政策等的了解和理解薄弱会使其自我认为不能获得贷款而放弃申请贷款。所以，金融知识的缺乏或者对金融产品不了解或不熟悉，不仅会造成更多的错误投资、抑制股票市场参与、降低投资多样性，导致过度负债和接受高成本贷款，成为工业企业获取金融账户的主要障碍，而且还会导致具有较低水平的金融产品需求。由于金融知识会显著影响人们对金融服务的利用，而数字金融的发展将带来更高水平的金融知识，从而提高人们的金融素养。一方面，发展数字金融有利于提高金融知识普及力度，而较高水平的金融知识有助于工业企业增加对信贷市场贷款政策、贷款流程等的了解、理解，并降低对金融决策和金融行为认知偏差，从而增加了工业企业的正规金融机构借贷意愿和正规信贷需求，进而也会大大增加其成功借贷的机率；另一方面，发展数字金融有利于提高企业金融素养，促进企业保持良好信用记录，因此其正规信贷可得性可能会越好。此外，数字金融带来的金融可及性和互联网金融可显著增加企业信贷需求，同时显著降低企业需求型信贷约束和供给型信贷约束的概率。可见，数字金融可以通过缓解工业企业绿色技术研发的融资约束，提高绿色技术研发融资效率，进而提高绿色技术研发能力和水平，促进工业经济绿色转型。

2.2 数字金融通过创新创业效应提高整体经营绩效，从而促进工业经济绿色转型

提高经营绩效是数字金融推动工业经济绿色转型又一重要途径。数字金融发展不仅带来多样化、便利化、有效化的金融服务，更重要的是让个体、企业等获得了更为广泛的金融知识，改善了经济主体间信息不对称状况。Abreu 等［20］认为金融知识、教育以及信息渠道对企业、家庭投资多样性有显著的影响。金融产品投资、股票组合投资的多样性与金融知识水平高低成正比，原因在于对金融市场潜在风险的认知更加充分；但高金融知识水平使得投资者更可能高估自己所拥有知识和信息的准确性，会导致投资者对自己的投资行为过度自信，进而导致投资者更倾向投资单一的金融资产。尹志超等［21］指出，较低的金融知识水平是制约我国家庭参与风险金融市场的重要因素。吴雨等［22］认为具有较高金融知识水平的家庭会将资产更多地配置到金融资产上，同时降低其在非金融资产上的配置以提高生产经营性资产的配置，达到金融知识通过优化家庭资产组合显著促进了家庭财富积累目的。金融知识水平有利于促进家庭更积极地参与金融市场投资、推动财富积累以及创新创业，据此，有理由相信数字金融发展带来更多的金融知识为企业和家庭创新创业提供了资金支撑。

一方面，通过创新效应提高工业经营绩效。拥有丰富而高层次的金融知识的企业、家庭或个人能够更为充分认识和判断市场经济发展规律，从而把握市场机会，即可以充分提升企业、家庭或个人的创新意识和认知机理，也可以缓解正规金融所产生的信贷约束抑制微观经济主体的创新活力动力。在数字金融时代背景下，微观经济主体可通过开展金融知识培训与教育培训，提高金融知识普及广度、进程及深度，从而提高微观经济主体正规信贷的参与度。不仅如此，金融知识的普及程度提高，还有助于推动微观经济主体的知识产权保护意识，强化企业、家庭或个人的创新效率，从而带动整个经济体系的经营绩效提升。

另一方面，通过创业效应提高工业经营绩效。数字金融带来的更多的金融知识不仅显著降低家庭金融排斥的概率，表现为对家庭投资类产品排斥和家庭融资类产品排斥均有显著的负向影响［23］，而且金融知识水平的提高可显著推动家庭参与创业活动，并显著促进家庭主动创业。特别地，金融知识主要通过改善家庭借款渠道偏好、提高家庭正规信贷需求和正规信贷可得性以及改善家庭的风险态度来降低金融约束等对创业精神的抑制作用，进而提高家庭创业意愿［24］。此外，除了人力资本、家庭自有财富外，市场信息完善也能显著促进创业水平提高［25］。一方面，社会网络可传递信息，加速了金融知识的普及广度、进程及深度，缓解信息不对称，有助于创业者发现新的创业项目，同时金融知识普及促使创业者拥有更多的资金融通渠道，为遭受金融约束的家庭提供资金支持，提高企业经营绩效［26］；另一方面，移动支付和电子货币具有网络规模效应，不仅体现出低交易成本优势［27］，而且还会提供多种渠道的便利性增加金融知识的普及力度，因而有助于增强金融知识提高家庭创业的概率、企业进行创新活动的概率以及工商业项目的经营绩效，且对创业成本高和受到信贷约束的家庭创业活动促进作用更大［28］。可见，数字金融带来的创业效应通过提高工业企业生产经营绩效、释放企业生产潜力以及提高产业增长势能，从而推动工业经济绿色转型。

3 模型构建、变量选取与数据来源

3.1 计量模型

以上理论分析指出，数字金融通过提高工业绿色技术研发能力和水平、提高工业企业经营绩效等途径实现促进工业经济绿色转型。为了探索数字金融对经济绿色转型的促进作用机理，通过构建如下的基准实证模型（模型1）对数字金融与工业经济绿色转型之间的相关关系进行实证检验，具体模型形式如下：

式（1）中：被解释变量GTit表示地区i在t时期的工业经济绿色转型水平；aggit表示地区i在t时期的数字金融发展水平；表示控制变量；θ0、θ1、分别表示常数项、解释变量估计系数、控制变量估计系数；εit为残差项。

为检验数字金融通过绿色技术研发能力和水平与经营绩效水平作用工业经济绿色转型，构建模型2、模型3 如下：

式（2）（3）中：ZLit、CSVit分别表示绿色技术研发能力和水平与经营绩效水平；θ2表示解释变量估计系数。

以上理论分析指出，数字金融不仅通过提高工业企业融资效率进而提高其绿色技术研发能力和水平，从而促进工业经济绿色转型，而且还通过提高工业企业创新创业意愿和水平进而提高其经营绩效水平，从而促进工业经济绿色转型。为进一步检验数字金融通过缓解融资约束、提高融资效率进而提高绿色技术研发能力和水平，以及通过创新创业效应提高经营绩效水平，构建模型4～模型7 如下：

同时，为进一步体现研究结果的稳健性，构建稳健性估计模型（模型8）如下：

式（4）（6）（8）中：ZZLit、CCSVit分别表示融资效率水平与创新水平；breait、depit、digit分别表示数字金融覆盖广度、使用深度以及数字化程度。

3.2 变量选取

3.2.1 被解释变量

工业经济绿色转型（GT）为被解释变量。关于经济绿色转型衡量指标以及衡量方法较多，但尚未具有一个统一的衡量标准。李斌等［29］在衡量工业绿色转型指标时，采用工业绿色全要素生产率对工业经济增长的贡献度作为衡量基础；孙海波等［30］则基于SBM 的Luenberger 生产率指数法测算工业绿色全要素生产率作为工业绿色转型指标；邵军等［31］运用动态SBM 模型度量绿色全要素生产率作为经济绿色转型发展指标。不过，邓慧慧等［32］指出，经济绿色转型发展不仅仅体现在经济生产效率的提高，更应该体现环境污染程度的降低、自然资源利用效率的提高、废水废气等排放的下降以及经济可持续性增长诸多方面，以反映工业经济绿色转型的基本内涵。有鉴于此，本研究借鉴邓慧慧等［32］的研究方法，同样依照《工业绿色发展规划（2016—2020）》中“十三五”时期我国工业绿色发展主要指标，构建工业绿色转型发展水平评价指标体系，主要包括了生产效率、产业结构、资源利用、环境污染以及可持续性发展5 个维度，同时基于熵权法进行综合评价，进而获得工业经济绿色发展指数。

其中，生产效率以全要素生产率作为反映指标，主要利用动态SBM 模型度量全要素生产率进行衡量；产业结构以清洁能源行业占比作为反映指标，用清洁能源行业工业总产值之和占工业增加值比重进行衡量，而清洁能源行业则是剔除化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、石油加工炼焦及核燃料加工业、电力热力的生产和供应业后剩余行业予以体现；资源利用以规模以上工业企业单位工业增加值能耗、单位工业增加值作为反映指标，分别采用能源消费量占工业增加值比值、工业用电量占工业增加值比值进行衡量；环境污染则是以单位工业增加值CO2排放量、单位工业增加值SO2排放量以及单位工业增加值工业废水排放量作为反映指标；可持续性发展则是以工业固体废物综合利用率作为反映指标，即以固体废物综合利用量占产生量比值进行衡量。

3.2.2 核心解释变量

数字金融发展水平（agg）为核心解释变量。北京大学数字金融研究中心发布的中国数字普惠金融指数包含了覆盖广度、使用深度、支付、保险、信贷、数字化程度等维度［33］，较好地反映了我国近年来金融创新与变革的阶段特征和演化趋势，被学者广泛引用，因此本研究运用数字普惠金融综合指数作为数字金融发展水平的代理变量。同时考虑将数字普惠金融的覆盖率指数、使用深度指数以及数字化程度3 个指标作为稳健性检验的替换变量。

3.2.3 中介变量

（1）绿色技术研发能力和水平（ZL）。在绿色技术产出一定条件下，拥有越高水平的绿色技术研发投入意味着绿色技术研发能力和水平也就越高；反之，在绿色技术投入一定条件下拥有越高水平的绿色技术研发产出，意味着绿色技术研发能力和水平也就越高。因此，为方便研究，以R&D 研发费用支出作为绿色技术研发能力和水平的代理变量。

（2）经营绩效水平（CSV）。在成本一定条件下，拥有越高水平的利润意味着工业企业经营绩效水平也就越高；反之，在利润水平一定条件下，拥有越低的成本意味着工业企业经营绩效水平也就越高。因此，选取规模以上工业企业的经营绩效作为经营绩效的代理变量，即以规模以上工业企业的利润总额与其主营业务成本的比值作为经营绩效的代理变量。

（3）融资效率（ZZL）。在融资费用一定条件下，拥有越高融资规模水平意味着工业企业融资效率也就越高；反之，在融资规模水平一定条件下，拥有越低的融资费用意味着工业企业融资效率水平也就越高。因此，选取以规模以上工业企业的融资效率作为融资效率的代理变量，即以“1—规模以上工业企业的销售费用与其主营业务收入的比值”作为融资效率的代理变量，当规模以上工业企业的销售费用占其主营业务收入越高，融资效率越低；反之，“1—规模以上工业企业的销售费用与其主营业务收入的比值”越低，融资效率越高。

（4）创新水平（CCSV）。拥有越高水平的专利发明量表明企业创新水平也就越高，因此企业专利数量和新产品销售收入可以作为科技创新产出的代理变量。考虑到新产品销售收入中涵盖了一部分非科技创新产品与服务的销售收入，如包装重组、广告展示等销售收入，这属于非技术创新收入，因此运用规模以上工业企业专利发明申请量作为创新水平的代理变量。

3.2.4 控制变量

控制变量方面包括了人力资本、对外开放度、政府规模、产业结构、金融发展水平等指标。其中，人力资本（ED）是发挥数字金融实现工业绿色转型增长作用的主观能动因素，是数字金融影响工业绿色转型增长的必不可少的重要组成成分，用地区人均受教育年限表示；对外开放度（FDI）方面，模仿和改造创新可以有效促进工业绿色转型发展，而扩大对外开放程度可通过引进国外先进技术进而提高模仿和改造创新能力，从而实现工业绿色转型，用实际利用外资总额占地区生产总值（GDP）比值表示对外开放度；政府规模（GOV）水平越高，对市场干预作用越强，在一定程度上也就不利于工业企业实现工业绿色转型，用政府一般公共预算支出占地区GDP 比值表示；产业结构（STRU）逐渐合理化和高级化能够有效配置市场资源，发挥市场决定性作用，对工业企业绿色转型发展具有促进作用，用第三产业总值与GDP 的比值表示；金融发展水平（FINAN）越高意味着越高水平的风险管理能力，从而提高工业企业的融资效率，用金融机构存贷款余额表示。

3.3 数据来源

限于我国数字普惠金融指数编制起始年限为2011 年，为方便研究，将研究的时间起止设定为2011—2018 年。考虑到西藏和港澳台地区的数据缺失严重，因此在研究样本中剔除这4 个省级行政区，即选取我国30 个省级行政区的面板数据作为研究对象。除金融发展水平测度指标来源于Wind 数据库、《中国证券期货统计年鉴》外，其余指标数据均来自《中国统计年鉴》《中国劳动力统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各省份统计年鉴，部分缺失数据利用插值法填补。

3.4 描述性统计分析

主要变量的描述性统计分析结果如表1 所示。

表1 主要变量的描述性统计

4 实证分析

4.1 数字金融影响工业经济绿色转型的基准回归分析

利用模型1 和模型8 实证分析数字金融对工业经济绿色转型的影响，回归结果如表2 所示。其中，列（1）至列（4）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业经济绿色转型的回归结果，这4 个变量的影响系数都分别至少在5%的统计水平上呈显著为正，其对工业经济绿色转型的促进作用显著，也表明了数字金融对工业经济绿色转型促进作用具有稳健性。此外，控制变量方面：（1）人力资本的影响系数在1%的显著性水平上为正，表明提高人力资本水平有助于推动工业经济绿色转型；我国推进工业经济绿色转型的关键在于促进工业经济创新升级，而推动工业经济创新升级的前提在于人力资本水平提高，数字金融通过拓宽教育资金来源、增加创业培训机会、丰富金融普及知识等方式促进人力资本水平提升，为推动工业经济绿色技术研发和创新升级输送高精尖人才。（2）对外开放度的影响系数在1%的显著性水平上为正，表明提升对外开放水平有利于获取先进的技术知识、管理经验以及绿色工艺技术等，同时也为工业企业进入国际市场提供了平台，进而促进工业经济高端技术的创新。（3）政府规模的影响系数在1%的显著性水平上为负，表明政府规模对促进工业经济绿色发展具有抑制作用。（4）产业结构的影响系数至少在10%的统计水平上显著为正，表明产业结构趋向合理的清洁化、非高能耗化可降低产能过剩，从而促进工业经济绿色发展。（5）金融发展水平的影响系数至少在10%的统计水平上显著为正，即金融发展水平越高，其对工业经济绿色转型的激励作用越强；换言之，越高金融发展程度意味着越高水平的融资效率，这对于发挥金融支持工业企业自主创新和绿色工艺研发起到了重要的促进作用。

表2 主要变量的基准回归实证分析

4.2 数字金融影响工业经济绿色转型的稳健性检验

采用更换固定效应检验的实证方法考察核心解释变量对被解释变量解释能力的准确性，从而判断其稳健性。根据固定效应检验方法进行再次实证检验，实证结果如表3 所示。其中，列（1）～（4）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业经济绿色转型的回归结果，这4 个变量的影响系数至少通过10%的显著性检验，且系数为正，说明数字金融对工业经济绿色转型具有显著的促进作用，即稳健性检验结果基本上证实了本研究结论的科学性和有效性。

表3 主要变量的稳健性分析

4.3 数字金融影响工业经济绿色转型的作用机制检验

4.3.1 基于绿色技术研发能力和水平的传导机制检验

采用模型2、模型3 对数字金融影响工业经济绿色转型的绿色技术研发能力和水平的传导机制予以实证检验分析，结果如表4 所示。其中，采用模型2，列（1）～（4）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对绿色技术研发能力和水平的回归结果，4 个变量对绿色技术研发能力和水平的影响系数分别通过5%、10%、1%、1%的显著性水平检验且都为正，表明数字金融发展，无论是从综合发展水平、覆盖面积、使用深度还是数字化程度，都有利于推动绿色技术科研单位数量和规模的增加，提高绿色工艺科研能力和科研水平，缘由在于数字金融综合面、覆盖面、深度面以及数字化面的发展都可以提高金融资本支撑技术研发资料的购置能力，满足工业经济绿色转型的研发资金需求；采用模型3，引入绿色技术研发能力和水平中介变量，列（5）～（8）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业经济绿色转型的中介效应回归结果，4 个变量都是通过提高绿色技术研发能力和水平从而促进工业经济绿色转型，这也验证了数字金融对工业经济绿色转型发展存在绿色技术研发能力和水平提高的传导路径。

表4 2011—2018 年我国数字金融对工业经济绿色技术研发能力和水平影响机制分析

4.3.2 基于经营绩效的传导机制检验

如表5 所示，采用模型2、模型3 对数字金融影响工业经济绿色转型经营绩效的传导机制予以实证检验分析，列（1）～（4）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业企业经营绩效的回归结果，4 个变量对工业企业绿色转型经营绩效的影响系数均通过1%的显著性水平检验，且都为正，表明其显著促进提高了工业企业绿色转型经营绩效。一方面，提高资本生产率，促进工业企业将产能过剩产品投向国际市场以获取超额利润，有利于工业企业解决产能过剩问题，提高工业行业经营绩效，从而提高工业行业生产效率，助推工业行业绿色转型；另一方面，提高资本配置效率，数字金融发展可缓解较为严重的资本配置扭曲问题，通过数字金融与科技创新融合发展，增加工业企业的创新能力，培育工业行业创新创业生力军，从而提高整个行业的生产效率和经营绩效，助推工业行业绿色转型。

如表5 所示，进一步采用模型3，引入经营绩效中介变量，列（5）～（8）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业经济绿色转型的中介效应回归结果，这4 个变量都通过提高工业企业经营绩效从而促进工业经济绿色转型，这也验证了数字金融对工业经济绿色转型发展存在工业企业经营绩效提高的传导路径。

表5 2011—2018 年我国数字金融对工业经济绿色转型经营绩效影响机制分析

5 进一步分析：基于融资效率与创新创业的作用机制分析

为了进一步探索在工业经济转型过程中数字金融如何影响工业绿色技术研发能力和水平以及工业企业经营绩效，依据以上理论分析，再次检验数字金融是否通过融资效率与创新创业等渠道从而影响工业绿色技术研发能力和水平以及工业企业经营绩效。

5.1 基于融资效率传导机制

如表6 所示，采用模型4、模型5 对数字金融影响工业绿色技术研发能力和水平的融资效率的传导机制予以实证检验分析，列（1）～（4）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业企业融资效率的回归结果，4 个变量对工业企业融资效率的影响系数分别通过5%、10%、5%、1%的显著性水平检验且都为正，表明数字金融发展，无论是从综合发展水平、覆盖面积、使用深度还是数字化程度，都有利于改善金融发展水平相对落后状况，打破金融市场被国有银行所垄断的局面，提高金融产业的竞争力，改善工业企业绿色技术、绿色工业研发面临的融资约束，提高其融资效率。

如表6 所示，进一步采用模型5，引入融资效率中介变量，列（5）～（8）分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业绿色技术研发能力和水平的中介效应回归结果，4 个变量都是通过提高工业企业融资效率从而提高工业绿色技术研发能力和水平，这也验证了数字金融对工业绿色技术研发能力和水平提升存在工业企业融资效率提高的传导路径。可见，数字金融通过提高工业企业融资效率进而提高其绿色技术研发能力和水平，从而促进工业经济绿色转型；不仅如此，数字金融发展带来融资效率提升，促进更多的金融机构不仅专注于向从事国内市场业务的企业提供服务，而且提高对开展跨国投资活动企业的支持力度，从而实现工业企业产能转移。

表6 2011—2018 年我国数字金融对工业绿色技术研发能力和水平的融资效率影响机制分析

5.2 基于创新创业传导机制

采用模型6、模型7 对数字金融影响工业企业绿色转型经营绩效的创新创业传导机制予以实证检验分析，结果如表7 列（1）～（4）所示，分别表示数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业企业创新创业水平的回归结果，4个变量的影响系数分别通过5%、10%、1%、5%的显著性水平检验，且都为正，表明数字金融发展，无论是从综合发展水平、覆盖面积、使用深度还是数字化程度在短期内都能够帮助企业实现快速的创新创业融资，同时通过数字金融降低不确定风险，进而提高了对这类企业创新创业的长期支持程度。进一步采用模型5，引入创新创业中介变量，实证检验数字金融影响工业企业经营绩效的创新创业的传导机制，结果如列（5）～（8）所示，分别为数字普惠金融综合指数、数字普惠金融覆盖率指数、数字普惠金融使用深度指数以及数字普惠金融数字化程度对工业企业经营绩效的中介效应回归结果，4个变量都是通过提高工业企业创新创业水平从而提高工业绿色转型经营绩效水平，这也验证了数字金融对工业企业绿色转型经营绩效的提升存在工业企业创新创业水平提高的传导路径。数字金融发展，无论是从综合发展水平、覆盖面积、使用深度还是数字化程度，都有利于促进地区间金融资本流动渠道更加通畅，使得地区间、行业间尤其是工业行业内部的资本实际报酬与应得报酬趋同，提高行业企业核心竞争力。可见，数字金融通过提高工业企业创新创业进而提高其经营绩效水平，从而促进工业经济绿色转型。

表7 2011—2018 年我国数字金融对经营绩效的创新影响机制分析

6 研究结论与政策建议

数字金融如何促进工业经济绿色转型？为了尝试回答此疑问，本研究运用北京大学数字普惠金融指数与2011—2018 年省级面板数据对数字金融影响工业经济绿色转型的作用效果、作用机制等进行了理论分析与实证检验，结果表明数字金融显著促进了工业经济绿色转型，同时，无论是数字金融的综合指数层面还是覆盖率指数、使用深度指数以及数字化程度指数层面都具有显著的促进作用，并且通过变更实证分析方法这一结果依然具有稳健性；机制分析表明，数字金融促进工业经济绿色转型主要通过提高工业绿色技术研发能力和水平、提高工业企业经营绩效等途径机制予以实现；进一步研究表明，一方面数字金融通过提高工业企业融资效率进而提高其绿色技术研发能力和水平，从而促进工业经济绿色转型，另一方面数字金融通过提高工业企业创新创业进而提高其经营绩效水平，从而促进工业经济绿色转型。

从政策维度来看，本研究的结论对如何发挥数字金融推动工业经济绿色转型具有一定的现实意义。当前我国金融产业对工业企业的支持依然是通过资本漫灌的方式进行，对研发周期长、成果见效慢的科技成长型企业的支持度不够，为了改善单纯依靠增加资本投入的方式导致边际递减效应的问题，必须通过提供精准优质的数字金融服务方式来改善金融服务效率，因此，应当努力提高数字金融发展水平，特别是提高数字金融的覆盖面积、使用深度以及数字化程度，进而减小各地区因金融发展水平不同造成的差异，从而提高金融服务实体经济的能力，解决工业企业在绿色转型过程中绿色技术创新面临的融资约束难题，同时，支持工业行业创新创业发展，突出生产绩效，提高工业行业生产效率，加快工业经济绿色转型发展。此外，随着我国金融监管环境的规范性和金融监管力度的不断增强，数字金融如何更好地发挥促进工业绿色转型发展作用将更加值得深入探讨，为此，我们谨慎提出加强数字金融与新金融业态协同配合，促进数字技术与金融业务深度融合，进一步提升金融资本、创新资源之间的整合力度，增强工业企业融资效率和工业企业创新创业水平，从而推动工业企业绿色转型发展。