数字普惠金融与工业经济绿色转型探析

张 晖

（河北经贸大学， 河北 石家庄 050061）

0 引言

传统的工业企业在节能减排、技术升级过程中会受到金融抑制的影响，而数字普惠金融具有成本低、门槛低的特征，提高了直接融资比重，有效推动了工业企业绿色创新[1]。另外，数字普惠金融的发展可以降低对金融行为的认知偏差，增加工业企业的良性贷款需求。所以，研究数字普惠金融对工业经济绿色转型具有积极的现实意义。

1 模型构建

1.1 模型设计

选用2011—2019 年省级面板数据，构建基准模型。尽可能控制对模型估计准确性的影响，经过Hausman 检验后，最终采用了固定效应模型。

数字金融影响农村产业融合的基准模型为：

式中：GTOIE 为工业经济绿色转型程度；lnIndex 为数字普惠金融指数；i为地区；t为年份；α 为目标系数；εit为随机误差项；Xit为一系列控制变量，其中包括对外开放度（FDI）、政府规模（GOV）、产业结构（STRU）、金融发展水平（FINAN）。

为验证数字普惠金融通过提高工业企业创新水平和经营绩效水平促进工业经济绿色转型，构建以下中介模型：

式中：CSV 为经营绩效水平；CCSV 为工业企业创新水平。

其中公式（2）和（3）为验证经济绩效水平的中介效应，公式（4）和（5）为验证创新水平的中介效应。

1.2 变量说明及数据来源

选取2011—2019 年29 个省份面板数据（剔除新疆、西藏），数据来源主要为国家统计局、EPS 数据库和北京大学数字普惠金融指数等。将工业经济绿色转型作为被解释变量，将数字普惠金融指数作为核心解释变量，将其他影响工业经济绿色转型的指标作为模型的控制变量。

1.2.1 被解释变量

工业经济绿色转型程度（GTOIE）：利用熵值法，分为能源资源集约利用、污染程度减少、产业结构升级、生产率提升、可持续发展五个一级指标，五个维度共选择8 个具体三级指标构建工业经济绿色转型指数[2]。

1.2.2 解释变量

数字普惠金融指数（lnIndex）：该指数从使用深度（lnDepth）、覆盖广度（lnCov）、数字化程度（lnDig）三个维度进行综合考察，具有一定客观性。另外将数字普惠金融及其三个子维度分别取对数。

1.2.3 中介变量与控制变量

在中介变量中，经营绩效水平（CSV）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替代，工业企业创新水平（lnCCSV）以规模以上工业企业专利发明申请量的自然对数表示；在控制变量中，对外开放度（FDI）用实际利用外资总额占地区生产总值（GDP）的比值表示，政府规模（GOV）用政府一般公共预算支出占地区GDP 的比值表示，产业结构（STRU）用第二、三产业总值与GDP 的比值表示，金融发展水平（lnFINAN）用金融机构存贷款余额的自然对数表示[2]。

2 实证分析

2.1 变量统计性描述

通过样本的描述性统计结果，可知工业经济绿色转型共261 个数据，其均值为0.655，最小值为0.369，最大值为0.925；数字普惠金融指数对数的均值为5.157，最小值为2.909，最大值为6.017，说明二者发展水平差异较大。在控制变量中，工业企业创新水平标准差为1.408，说明不同工业企业创新度差异较大。由于选取了较多控制变量，因此检验变量间是否存在多重共线性。变量的方差膨胀因子（VIF）为3.11，说明不存在严重的多重共线性问题。

2.2 基准回归分析

表1 为验证数字普惠金融与工业经济绿色转型的基准回归结果。为保证检验的稳健性，同时进行固定效应模型和随机效应模型的检验，并使用异方差稳健标准误的方法对结果进行修正。

表1 基准回归结果

通过表1 回归结果可知，三种模型均表明数字普惠金融促进工业经济绿色转型，且固定效应模型在1%的水平下显著。控制变量方面，对外开放度、产业结构、金融发展水平均具有正向影响，且分别在5%、10%、1%水平上显著；政府规模对工业经济绿色转型具有负效应，在1%水平上显著。

2.3 异质性分析2.3.1 结构异质性

探究数字普惠金融不同维度对工业经济绿色转型的影响差异。由表2 可知，覆盖广度、使用深度、数字化程度依然具有正面影响，但是使用深度并不显著。可能的解释是：与使用深度相比，工业企业对于破除金融排斥的需求更为迫切，所以覆盖广度越大，所能惠及到的工业企业越多；数字化程度越高，工业企业所接受的金融服务更全面、更适用，利于其融资进行绿色转型。

表2 结构异质性

2.3.2 区域异质性

由于各地区发展水平、要素资源、政策扶持存在显著差异，数字普惠金融与地区的适应性也会不同，进一步探究地区异质性。结果如表3 可知，东部地区经济较为发达，金融资源丰富，产业结构升级较快，因此数字普惠金融对东部地区工业经济绿色转型影响较大，且在1%的置信水平上显著。

表3 区域异质性

2.4 中介效应

表4 表明数字普惠金融在促进工业经济绿色转型过程中存在经营绩效水平和创新水平两条路径，且分别在10%、5%水平上显著成立[3]。另外二者均通过Sobel检验和Bootstrap 检验，且Bootstrap 检验进行了方差修正，说明绩效水平和创新水平的确存在中介效应。

表4 CSV 中介效应

3 结论与启示

3.1 研究结论

利用2011—2019 年29 个省份的面板数据，基于以上实证分析可以发现：数字普惠金融对工业经济绿色转型具有明显促进作用，但从全国层面来看，中部和东部地区的促进作用要大于西部地区；另外数字金融的使用深度对工业经济绿色转型作用并不显著；工业企业绩效水平和创新水平可以作为数字普惠金融影响工业经济绿色转型的中介路径[4]。

3.2 政策建议

第一，加强金融知识普及，提高工业企业金融素养。

提高工业企业金融素养，让企业降低自我金融排斥，提升数字普惠金融在中西部地区的覆盖广度和数字化程度。各市、县单位可组织数字普惠金融宣讲团普及金融知识，发放金融知识手册，提高工业企业主体使用数字金融平台的能力。

第二，银行加强数字金融科技创新，打造与工业企业匹配的金融产品。

银行应当结合当地工业发展情况，设计具有特色的数字信贷产品和数字金融服务[4]。随着工业绿色发展规划方针的制定，工业企业对于绿色转型的需要不断增加，设计出符合工业企业需求、分类打造多元化产品，对于工业企业绿色转型发展至关重要。