汪克亮，趙 斌

（中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266100）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源資源投入的依賴程度較高，“高投入、高能耗、高污染”的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式雖然帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)繁榮，但卻引發(fā)了能源資源短缺、生態(tài)環(huán)境破壞等一系列問(wèn)題（許光清等，2020）。能源開發(fā)利用問(wèn)題已然成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的瓶頸，如何破解該瓶頸，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是當(dāng)下亟需解決的問(wèn)題之一。黨的十九屆五中全會(huì)明確提出，要加快推動(dòng)綠色低碳發(fā)展，持續(xù)改善環(huán)境質(zhì)量，提升生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量和穩(wěn)定性，全面提高資源利用效率。提高能源資源利用效率已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)在由高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型過(guò)程中實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的關(guān)鍵路徑之一（史丹和李少林，2020），這也成為學(xué)術(shù)界高度關(guān)注的話題。

通過(guò)梳理相關(guān)能源效率的研究文獻(xiàn)，不難發(fā)現(xiàn)，能源效率的提高本質(zhì)上依賴于技術(shù)進(jìn)步（Newell等，1999），而科技創(chuàng)新活動(dòng)的開展離不開社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)尤其是金融系統(tǒng)的支撐（Maskus等，2011），但金融體系存在價(jià)格與配置扭曲的現(xiàn)象，導(dǎo)致中小微企業(yè)融資約束問(wèn)題嚴(yán)峻，嚴(yán)重抑制了企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的開展（汪偉和潘孝挺，2015）。若沒有持續(xù)且穩(wěn)定的資金支持，創(chuàng)新活動(dòng)就猶如“無(wú)水之源，無(wú)本之木”，能源效率的提高以及經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型更是無(wú)從談起。

作為數(shù)字技術(shù)與金融創(chuàng)新相融合而成的新型金融服務(wù)方式——數(shù)字金融，得益于互聯(lián)網(wǎng)革命對(duì)傳統(tǒng)金融行業(yè)的顛覆性沖擊，并依托信息、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)，成為行業(yè)發(fā)展新方向（許釗等，2021）。隨著環(huán)境問(wèn)題的日益突出與綠色發(fā)展理念的深入人心，數(shù)字金融是否具有環(huán)境效應(yīng)，能否推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型有待深入探討。當(dāng)前，關(guān)于數(shù)字金融對(duì)生態(tài)環(huán)境影響的研究較少，如梁琦等（2021）研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過(guò)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，有效地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)生態(tài)化、生態(tài)經(jīng)濟(jì)化；許釗等（2021）認(rèn)為在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和，需要借助數(shù)字金融形成治理污染的長(zhǎng)效機(jī)制。通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的梳理，可以發(fā)現(xiàn)，相較于數(shù)字金融的經(jīng)濟(jì)效益而言，數(shù)字金融的環(huán)境效應(yīng)尚未受到足夠的重視。雖然數(shù)字金融已成為推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，但對(duì)于新時(shí)代背景下提高能源效率、改善生態(tài)環(huán)境而言，數(shù)字金融究竟是順勢(shì)而為，還是背道而馳，即數(shù)字金融對(duì)能源利用效率可能表現(xiàn)出怎樣的影響方式和作用機(jī)制，值得進(jìn)一步深入研究?；诖?，本文通過(guò)探究數(shù)字金融對(duì)能源效率影響的直接與間接機(jī)制，運(yùn)用不同的計(jì)量模型進(jìn)行相關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)，并充分考慮潛在的內(nèi)生性與相關(guān)穩(wěn)健性問(wèn)題，試圖從能源效率視角評(píng)估數(shù)字金融的環(huán)境效應(yīng)，豐富數(shù)字金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)理論研究，旨在為中國(guó)生態(tài)環(huán)境治理，助推中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型提供切實(shí)有效的實(shí)踐路徑。

二、理論機(jī)制與研究假設(shè)

全面推進(jìn)生態(tài)環(huán)境改善、能源效率提高，不僅要依靠強(qiáng)有力的末端治理措施，還需要采用金融手段改變資源配置的激勵(lì)機(jī)制。在金融資源有限的條件下，傳統(tǒng)金融部門往往具有“后向型”偏好，即僅僅依據(jù)企業(yè)的資產(chǎn)、盈利能力等來(lái)選擇授信客戶，甚至將金融資源向一些高污染部門傾斜，導(dǎo)致那些具有發(fā)展?jié)摿?、處于成長(zhǎng)期的企業(yè)遭受金融排斥。傳統(tǒng)金融發(fā)展所面臨的困境在新時(shí)代下需要?jiǎng)?chuàng)新性的金融模式加以解決，以人工智能、大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為依托，傳統(tǒng)金融與新興技術(shù)有機(jī)融合的一種新的普惠金融模式——數(shù)字金融成為破局之法（郭峰等，2020）。數(shù)字金融作為傳統(tǒng)金融通過(guò)科技賦能方式形成的新產(chǎn)物，一方面，可以降低企業(yè)融資成本（謝絢麗等，2018），為企業(yè)提供多元融資渠道，從而改善信貸資源錯(cuò)配問(wèn)題，緩解企業(yè)相較于傳統(tǒng)金融的融資約束（Laeven等，2015），使得企業(yè)實(shí)現(xiàn)利用資金配置進(jìn)行更多的研發(fā)投資，并逐步引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)清潔轉(zhuǎn)型和綠色發(fā)展的目標(biāo)。另一方面，伴隨著以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)字技術(shù)迅速發(fā)展，中國(guó)已經(jīng)逐步由“工業(yè)經(jīng)濟(jì)”向“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)型，數(shù)字技術(shù)的滲透通過(guò)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化等渠道全面推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)使得生產(chǎn)要素從低效率部門轉(zhuǎn)移到高效率部門，生產(chǎn)效率得到合理配置，改變了經(jīng)濟(jì)對(duì)資源、能源的路徑依賴程度和使用效率，提升了經(jīng)濟(jì)體的資源配置效率，促進(jìn)了能源效率的提升（蘇科和周超，2021）。

能源效率持續(xù)改進(jìn)的本質(zhì)來(lái)源于技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)外溢（Newell 等，1999）。科技創(chuàng)新活動(dòng)的開展離不開社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)尤其是金融系統(tǒng)的支撐（Maskus等，2011），同時(shí)金融發(fā)展的技術(shù)提升效應(yīng)對(duì)實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色低碳可持續(xù)發(fā)展具有重要意義（嚴(yán)成樑等，2016）。金融發(fā)展通過(guò)分散風(fēng)險(xiǎn)和降低成本促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，使得能源生產(chǎn)部門提高污染排放效率緩解碳排放（Shahbaz等，2013），然而傳統(tǒng)金融服務(wù)長(zhǎng)期的供給不足嚴(yán)重制約了技術(shù)創(chuàng)新的展開、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展（唐松等，2020），因此金融服務(wù)的有效供給將直接影響到技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的開展（賈俊生等，2017）。數(shù)字金融作為金融基礎(chǔ)設(shè)施的重要力量，在人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、分布式技術(shù)、區(qū)塊鏈等支撐下，一方面能夠在低成本低風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上處理海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的高效清潔、低成本、可復(fù)制以及海量獲取等特點(diǎn)克服了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素固有缺陷，具有“高乘數(shù)”效應(yīng)；另一方面數(shù)字金融具體表現(xiàn)為能夠校正傳統(tǒng)金融中存在的屬性錯(cuò)配、領(lǐng)域錯(cuò)配和階段錯(cuò)配等供給不足問(wèn)題，并能夠進(jìn)一步克服傳統(tǒng)金融的融資約束，直接為企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新主體提供融資支持（徐章星，2021），為企業(yè)提供智能投顧、供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)金融等更為豐富的融資渠道和方式，有效地提高金融供給服務(wù)效率，為區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)提供強(qiáng)有力的支撐（謝絢麗等，2018）。伴隨著區(qū)域創(chuàng)新水平的提升，數(shù)字金融可以有效發(fā)揮科學(xué)技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源效率提升的促進(jìn)作用，充分發(fā)揮創(chuàng)新對(duì)能源效率提升的促進(jìn)作用（黃麗等，2020），為區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供內(nèi)在動(dòng)力（惠獻(xiàn)波，2021）。

基于以上理論機(jī)制分析，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字金融發(fā)展有助于提高能源效率；

假設(shè)2：數(shù)字金融通過(guò)提高區(qū)域創(chuàng)新水平進(jìn)而提升能源效率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

根據(jù)上文的相關(guān)理論分析，首先構(gòu)建基準(zhǔn)回歸分析探究數(shù)字金融對(duì)能源效率的影響：

數(shù)字金融可以通過(guò)影響區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)而促進(jìn)能源效率的提升，本文使用中介效應(yīng)方法對(duì)這一機(jī)制進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)。以基準(zhǔn)回歸方程為基礎(chǔ)，引入中介效應(yīng)方程，具體形式為：

在實(shí)證回歸結(jié)果中，若β、χ1均顯著為正，則表明中介效應(yīng)成立；若β1、χ1至少有一個(gè)不顯著，則需要進(jìn)一步檢驗(yàn)中介效應(yīng)的顯著性。

對(duì)于大對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)而言，經(jīng)常存在尖峰或肥尾、異方差等問(wèn)題，故估計(jì)結(jié)果可能存在一定的偏誤。為了彌補(bǔ)這種缺陷，Koenker和Bassett（1978）提出分位數(shù)回歸法，具體分位數(shù)表達(dá)如模型（4）所示：

其中固定效應(yīng)系數(shù)不隨分位數(shù)變化而變化，但I(xiàn)ndex的估計(jì)系數(shù)隨不同分位數(shù)條件而變化，為了同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型（4）不同分位數(shù)下的參數(shù)，需要對(duì)模型（5）進(jìn)行求解。

其中：ωk為對(duì)應(yīng)各分位數(shù)的權(quán)數(shù)，為調(diào)節(jié)系數(shù)，本文采用Koenker和Bassett（1978）設(shè)定的估計(jì)方法對(duì)模型（5）進(jìn)行求解。

若僅采用普通面板模型容易忽視變量的空間相關(guān)性，隨著地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的日益緊密，不同地區(qū)之間的交互效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)，能源系統(tǒng)作為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的一部分，忽略能源效率的空間依賴性可能造成模型估計(jì)結(jié)果存在偏誤，所以選擇空間計(jì)量模型可以有效地克服上述問(wèn)題。較為常用的空間計(jì)量模型主要有空間滯后模型（SAR）與空間誤差模型（SEM）。其中SAR模型可以考察相鄰區(qū)域因變量對(duì)本地區(qū)該變量的影響，即空間溢出效應(yīng)；SEM模型主要考察鄰近地區(qū)被解釋變量的誤差沖擊項(xiàng)對(duì)本地區(qū)觀測(cè)值的影響。此外，區(qū)域創(chuàng)新作為本文的中介傳導(dǎo)機(jī)制，其本身具有技術(shù)外溢效應(yīng)，即先進(jìn)地區(qū)的創(chuàng)新知識(shí)和技術(shù)會(huì)擴(kuò)散到落后地區(qū)，因此將區(qū)域創(chuàng)新水平同時(shí)納入空間計(jì)量模型中，在模型（3）的基礎(chǔ)上引入空間計(jì)量方法，同時(shí)分析數(shù)字金融、區(qū)域創(chuàng)新水平對(duì)能源效率的影響效應(yīng)。構(gòu)建SAR與SEM模型如下：

其中：δ、ρ、均為變量的系數(shù)，εit、μit均是服從正態(tài)分布的誤差項(xiàng)，W是空間權(quán)重矩陣。關(guān)于空間權(quán)重矩陣的設(shè)定，通過(guò)借鑒已有的研究，我們采用0-1地理鄰接型權(quán)重矩陣作為本文基準(zhǔn)的空間權(quán)重矩陣。

（二）變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

被解釋變量：能源效率（EE）。能源效率通常采用能源投入量與能源服務(wù)產(chǎn)出量的比值進(jìn)行衡量，但因?yàn)槟茉赐度肓俊⒛茉捶?wù)產(chǎn)出量以及具體應(yīng)用領(lǐng)域存在較大差異，測(cè)度結(jié)果具有一定的偏差性。故借鑒王科等（2021）構(gòu)建的各省際能效指數(shù)作為能源效率的衡量指標(biāo)，該指數(shù)基于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、建筑、運(yùn)輸以及服務(wù)業(yè)五個(gè)部門，并參考國(guó)內(nèi)外能源效率指數(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)及實(shí)際工作需求，可以為分析能源效率變動(dòng)提供一定的參考。

核心解釋變量：數(shù)字金融（Index）。借鑒北京大學(xué)數(shù)字普惠金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為衡量數(shù)字金融的衡量指標(biāo)。

中介變量：區(qū)域創(chuàng)新（CX）。本文基于創(chuàng)新產(chǎn)出視角使用專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)作為衡量指標(biāo)，為了更好地衡量區(qū)域創(chuàng)新水平，本文進(jìn)一步采用每萬(wàn)人人均專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)作為衡量指標(biāo)。

在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，引入如下的控制變量：第一，外商投資（FDI）。一方面外資的涌入加劇了我國(guó)的環(huán)境壓力，另一方面外商企業(yè)帶來(lái)的技術(shù)溢出效應(yīng)可以有效提高能源效率，緩解污染。本文選取外商直接投資額作為外商投資的衡量指標(biāo)，并依據(jù)當(dāng)年人民幣兌換美元匯率轉(zhuǎn)化為人民幣的計(jì)量單位。第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IND）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)是促進(jìn)能源效率提升的重要路徑，通過(guò)計(jì)算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整質(zhì)量作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量。第三，城市化水平（UR）。使用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎剡M(jìn)行衡量。第四，環(huán)境規(guī)制（ER）。通過(guò)構(gòu)建環(huán)境規(guī)制指數(shù)作為衡量環(huán)境規(guī)制的代理變量值。第五，政府干預(yù)（GY）。政府干預(yù)能夠顯著地影響市場(chǎng)資源配置對(duì)能源效率的作用效果，本文選擇財(cái)政支出占GDP比重進(jìn)行衡量。

鑒于中國(guó)香港、澳門、臺(tái)灣與西藏的相關(guān)數(shù)據(jù)存在缺失，本文未將其納入樣本，因此，選取2011-2018年中國(guó)30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究的樣本，其中數(shù)字金融相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)中國(guó)數(shù)字金融研發(fā)中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)，能源效率與其他變量的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。具體各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

在進(jìn)行普通面板模型回歸前，首先進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示，所有變量的方差膨脹因子均小于10，表明不存在多重共線性問(wèn)題。

表2 方差膨脹因子回歸結(jié)果

（一）基準(zhǔn)回歸分析

Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)：個(gè)體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)，即固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，故最終本文選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。為了增加結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將混合OLS與隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果一并羅列出，回歸結(jié)果如表3的（1）-（3）列所示。由第（2）列可知，在控制其他變量不變的前提下，數(shù)字金融的回歸系數(shù)顯著為正，即數(shù)字金融不僅可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)還可以提高能源利用效率?？刂谱兞恐?，外商投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整質(zhì)量的提升以及地區(qū)環(huán)境治理能力的加強(qiáng)對(duì)能源效率均有積極的促進(jìn)作用，表明隨著中國(guó)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，對(duì)外資的引入更加注重技術(shù)導(dǎo)向型、能源節(jié)約型。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整逐漸由過(guò)去的低效調(diào)整轉(zhuǎn)向高效調(diào)整，地區(qū)對(duì)環(huán)境治理能力的明顯提高，使得能源效率有效提升。而政府干預(yù)則阻礙了能源效率提升，表明政府過(guò)多的干預(yù)導(dǎo)致市場(chǎng)效率損失和資源配置扭曲，阻礙能源效率提高。

在以上靜態(tài)面板模型固定效應(yīng)回歸中，一方面由于個(gè)體效應(yīng)與擾動(dòng)項(xiàng)可能存在一定的相關(guān)性所引起的內(nèi)生性問(wèn)題；另一方面核心解釋變量與被解釋變量之間可能存在互為因果關(guān)系而導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。故本文采用兩種方法緩解本文的內(nèi)生性問(wèn)題：一是引入因變量的滯后一期來(lái)構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，并采用兩階段系統(tǒng)GMM估計(jì)緩解內(nèi)生性問(wèn)題，回歸結(jié)果如表3中第（4）列所示，通過(guò)AR（1）與AR（2）可知，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在一階序列自相關(guān)，但不存在二階序列自相關(guān)。Sargan檢驗(yàn)結(jié)果表明，不存在工具變量的過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，表明其估計(jì)結(jié)果是有效的。綜上表明選擇動(dòng)態(tài)面板模型中兩階段系統(tǒng)GMM緩解可能存在的內(nèi)生性是有效的。二是引入工具變量，考慮到數(shù)字金融是以信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體的這一特征事實(shí)，借鑒黃群慧等（2019）的做法，通過(guò)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)綜合發(fā)展指數(shù)作為數(shù)字金融指數(shù)的工具變量，使用2SLS進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表3中第（5）列所示，Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)值拒絕了工具變量識(shí)別不足的原假設(shè)，Cragg-Donald Wald F和Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計(jì)值均大于Stock-Yogo弱工具變量10%顯著性水平下的臨界值，表明所選取的工具變量不是弱工具變量，該工具變量的選擇合理有效。為進(jìn)一步加強(qiáng)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用替換核心解釋變量進(jìn)行，選取數(shù)字金融的一個(gè)衡量指標(biāo)即覆蓋廣度（IGD）作為代理變量。為了保持與數(shù)字金融指標(biāo)的一致性，對(duì)覆蓋廣度也進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，再衡量其對(duì)能源效率的影響回歸結(jié)果，回歸結(jié)果如表3中第（6）列所示，核心解釋變量除了回歸系數(shù)值有所變化外，其顯著性及正負(fù)號(hào)沒有發(fā)生任何變化，混合OLS回歸、RE回歸、內(nèi)生性回歸以及穩(wěn)健性回歸結(jié)果均表明，實(shí)證回歸的結(jié)果是可靠的，具有較好的穩(wěn)健性。

表3 基準(zhǔn)回歸、內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示標(biāo)準(zhǔn)誤，“*”、“**”與“***”分別表示在10%、5%與1%的顯著性水平下顯著。下同。

（二）中介效應(yīng)回歸分析

理論機(jī)制表明，數(shù)字金融可以通過(guò)影響區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)而促進(jìn)能源效率的提升，基于此，本文使用中介效應(yīng)方法對(duì)這一機(jī)制進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表4中第（1）與第（2）列所示，變量數(shù)字金融的估計(jì)系數(shù)均為正且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明中介效應(yīng)成立。即在其他變量不變的前提下，數(shù)字金融的蓬勃發(fā)展對(duì)提高區(qū)域創(chuàng)新能力具有明顯的促進(jìn)作用；考慮數(shù)字金融與區(qū)域創(chuàng)新水平時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新水平的提升對(duì)能源效率均起到明顯的促進(jìn)作用。這表明數(shù)字金融能夠克服傳統(tǒng)金融的融資約束，直接為企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等創(chuàng)新主體提供融資支持，為企業(yè)提供智能投顧、供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)金融等更為豐富的融資渠道和方式，有效地提高金融供給服務(wù)效率，為區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)提供強(qiáng)有力的支撐，區(qū)域創(chuàng)新能力的提高可以有效地推動(dòng)節(jié)能減排技術(shù)與綠色技術(shù)的相關(guān)研發(fā)，使得能源效率得到進(jìn)一步提升。為了進(jìn)一步佐證中介回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，引入衡量區(qū)域創(chuàng)新能力的其他衡量指標(biāo)，即創(chuàng)新人員流動(dòng)（CXRY）作為衡量一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力的指標(biāo)，通常而言，一個(gè)地區(qū)創(chuàng)新能力越強(qiáng)對(duì)人才的吸引力也就越大，引入引力模型對(duì)我國(guó)創(chuàng)新人員在區(qū)際間流動(dòng)數(shù)量進(jìn)行度量?；貧w結(jié)果如表4中第（3）與第（4）列所示，通過(guò)回歸結(jié)果可知，系數(shù)的顯著性和正負(fù)號(hào)并沒有發(fā)生變化，即將原有的區(qū)域創(chuàng)新能力這一中介變量替換為創(chuàng)新人員流動(dòng)后，中介效應(yīng)依舊成立。

表4 中介傳導(dǎo)機(jī)制與穩(wěn)健性回歸結(jié)果

五、進(jìn)一步分析

（一）面板分位數(shù)回歸分析

對(duì)于面板分位數(shù)回歸，采用0.10、0.25、0.50、0.75與0.90五個(gè)分位點(diǎn)進(jìn)行回歸分析，分別探究數(shù)字金融、區(qū)域創(chuàng)新水平對(duì)不同分位數(shù)情況下能源效率的影響，回歸結(jié)果如表5所示?？梢钥吹?，數(shù)字金融的估計(jì)系數(shù)均為正數(shù)，除了在0.10分位數(shù)上沒有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其他均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。這意味著中國(guó)數(shù)字金融發(fā)展不僅僅是助推中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?，同時(shí)也是提高能源效率不可忽略的因素之一，大力支持與發(fā)展數(shù)字金融有助于實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型。此外，在不同分位數(shù)上的區(qū)域創(chuàng)新水平的回歸系數(shù)均為正，且均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，但對(duì)不同分位點(diǎn)的能源效率的影響效果看，呈現(xiàn)邊際遞減的規(guī)律。最后，為了佐證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，通過(guò)替換被解釋變量的方法進(jìn)行相關(guān)回歸分析，具體為借鑒Tone（2002）研究方法計(jì)算各省份的能源效率（SBMEE），其提出包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，可以同時(shí)從投入與產(chǎn)出視角進(jìn)行測(cè)算，選取的投入指標(biāo)是各省份的勞動(dòng)力、資本與能源消耗，采用各省份實(shí)際GDP來(lái)表示期望產(chǎn)出；選用工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量以及工業(yè)煙粉塵排放量作為非期望產(chǎn)出?；貧w結(jié)果如表5所示，在控制其他變量的前提下，數(shù)字金融發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展對(duì)各地區(qū)的能源效率的促進(jìn)作用依舊顯著

表5 分位數(shù)及相關(guān)穩(wěn)健性回歸結(jié)果

（二）空間溢出效應(yīng)分析

在進(jìn)行空間計(jì)量模型回歸分析前，首先需要對(duì)解釋變量與被解釋變量進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，已有研究通常采用Moran's I指數(shù)檢驗(yàn)區(qū)域間的空間相關(guān)性，本文基于這一思路對(duì)所涉及的變量進(jìn)行空間相關(guān)性探究，使用Moran's I指數(shù)法計(jì)算了在各地區(qū)鄰接矩陣下各個(gè)年度的空間效應(yīng)，回歸結(jié)果如表6所示。從表6可知，在2011-2018年中國(guó)各地區(qū)能源效率與數(shù)字金融發(fā)展并非處于完全的隨機(jī)狀態(tài)，而是呈現(xiàn)出顯著的正向空間自相關(guān)性，初步表明各地區(qū)能源效率會(huì)受到鄰近地區(qū)示范效應(yīng)的影響，也為后文進(jìn)一步進(jìn)行相關(guān)空間計(jì)量檢驗(yàn)提供依據(jù)。

表6 Moran's I指數(shù)回歸結(jié)果

關(guān)于空間計(jì)量結(jié)果回歸分析，首先采用0-1鄰接矩陣的方法分別對(duì)SAR模型與SEM模型進(jìn)行回歸，同時(shí)為了保持結(jié)果的穩(wěn)健性，分別使用經(jīng)濟(jì)地理矩陣與經(jīng)濟(jì)矩陣替換0-1鄰接矩陣，之后再分別對(duì)SAR模型與SEM模型進(jìn)行回歸分析。回歸結(jié)果如表7所示，首先，在不同的權(quán)重矩陣下，無(wú)論是SAR模型還是SEM模型，體現(xiàn)空間自相關(guān)關(guān)系的空間自回歸系數(shù)ρ和空間相關(guān)系數(shù)λ至少有一個(gè)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表明各省份及其鄰近省份之間的能源效率具有正向空間關(guān)聯(lián)性，若鄰近地區(qū)省份通過(guò)技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等途徑提高能源效率時(shí)，往往可以通過(guò)空間溢出效應(yīng)和鄰里模仿行為，對(duì)本地區(qū)能源效率提升產(chǎn)生正向拉動(dòng)作用。其次，對(duì)于其他各個(gè)變量，在不同權(quán)重矩陣下的SAR模型還是SEM模型，其回歸系數(shù)符號(hào)均保持一致，也佐證了其他變量回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。如伴隨著數(shù)字金融的快速發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新水平的提升、引進(jìn)外資規(guī)模的擴(kuò)張、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效率的提高以及地區(qū)環(huán)境治理水平的提升既可以發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新對(duì)本地區(qū)的作用又可以發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的外溢效應(yīng)，從而提高能源效率。但我們依舊不能忽視政府過(guò)度干預(yù)出現(xiàn)的“一刀切”以及“以鄰為壑”等行為，這些行為會(huì)導(dǎo)致資源配置效率低下，阻礙能源效率提升。最后關(guān)于回歸結(jié)果的內(nèi)生性問(wèn)題，采用動(dòng)態(tài)空間面板GMM進(jìn)行回歸分析，與靜態(tài)空間計(jì)量回歸相比，動(dòng)態(tài)空間面板模型不僅可以有效處理被解釋變量時(shí)間滯后項(xiàng)與空間滯后項(xiàng)以外的其他解釋變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，還可以降低空間自回歸系數(shù)的有偏性，具體回歸結(jié)果如表7所示，通過(guò)AR（2）、AR（2）以及Sargan對(duì)應(yīng)的P值可知，動(dòng)態(tài)空間面板GMM可以在一定程度上緩解靜態(tài)空間計(jì)量模型可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。

表7 空間計(jì)量與相關(guān)穩(wěn)健性回歸結(jié)果

lnIndex 0.022***（0.008）0.030***（0.009）0.026***（0.009）0.026***（0.010）0.027***（0.009）0.024**（0.010）0.030***（0.007）CX 0.001***（0.001）0.002***（0.001）0.002***（0.001）0.002***（0.001）0.002***（0.001）0.001***（0.001）0.001***（0.000）lnFDI 0.018***（0.007）0.021***（0.007）0.022***（0.007）0.024***（0.007）0.022***（0.007）0.024***（0.007）0.004（0.006）lnIND 0.105***（0.033）0.125***（0.034）0.128***（0.033）0.140***（0.034）0.131***（0.034）0.140***（0.034）0.066***（0.012）lnUR -0.036（0.085）-0.014（0.090）-0.016（0.089）-0.026（0.096）-0.009（0.089）-0.026（0.096）-0.214***（0.043）ER -0.041**（0.018）-0.046**（0.018）-0.044**（0.018）-0.044**（0.018）-0.045**（0.018）-0.044**（0.018）-0.042***（0.009）GY -0.924***（0.148）-1.066***（0.149）-1.061***（0.148）-1.045***（0.149）-1.067***（0.148）-1.045***（0.149）-0.671***（0.088）Constant -0.693***（0.151）-0.429***（0.092）0.259***（0.077）-0.897***（0.146）-0.856***（0.156）-0.939***（0.148）-0.868***（0.159）-0.939***（0.148）0.078（0.098）0.053（0.102）0.011（0.012）0.051（0.110）0.212**（0.106）AR（1） 0.001 AR（2） 0.187 Sargan（p值） 0.302 R-squared 0.517 0.465 0.459 0.454 0.459 0.454 Observations 240 240 240 240 240 240 240 0.212**（0.106）

此外，相鄰地區(qū)之間存在著大量交互信息，僅采用回歸系數(shù)解釋空間回歸結(jié)果可能存在一定的偏差，造成回歸結(jié)果的偏誤。鑒于此，本文將數(shù)字金融對(duì)能源效率的影響效應(yīng)進(jìn)行分解，分為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)。同時(shí)，將區(qū)域創(chuàng)新作為中介傳導(dǎo)機(jī)制，并將區(qū)域創(chuàng)新水平進(jìn)行空間效應(yīng)分解。為了增加結(jié)果的穩(wěn)健性，使用經(jīng)濟(jì)地理矩陣替換0-1鄰接矩陣，具體回歸結(jié)果如表8所示。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字金融發(fā)展與創(chuàng)新水平的提升不僅可以促進(jìn)本地能源效率的提升，還可以促進(jìn)鄰近地區(qū)能源效率的提升。一方面數(shù)字金融具有高效的信息傳遞壓縮時(shí)空距離的特征，能夠增強(qiáng)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)關(guān)聯(lián)的廣度與深度，顯著降低地理位置的重要性，使得地區(qū)之間、金融機(jī)構(gòu)之間的邊界逐漸淡化，加速了金融要素的流動(dòng)，提高了金融配置效率，使得“金融—科技—網(wǎng)絡(luò)”所產(chǎn)生的集聚效應(yīng)、擴(kuò)散效應(yīng)、關(guān)聯(lián)效應(yīng)以及放大效應(yīng)更為顯著；另一方面，創(chuàng)新水平的提升可以使得不同知識(shí)的人集聚在一起相互學(xué)習(xí)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，資源共享，分享經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)生新知識(shí)，有利于知識(shí)的“溢出效應(yīng)”，同時(shí)其本身也具有技術(shù)外溢效應(yīng)，促進(jìn)生產(chǎn)要素效率的提升，從而對(duì)能源效率的影響產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)。

表8 空間效應(yīng)分解與相關(guān)穩(wěn)健性回歸結(jié)果

?

六、研究結(jié)論與建議

本文從理論上進(jìn)一步闡述數(shù)字金融對(duì)能源效率的直接影響與作用機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上基于2011-2018年中國(guó)30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)實(shí)證分析，實(shí)證結(jié)果表明：第一，數(shù)字金融能夠顯著地促進(jìn)能源效率的提升，在考慮潛在的內(nèi)生性問(wèn)題后該結(jié)論依舊成立。第二，數(shù)字金融對(duì)能源效率的提升作用機(jī)制更多的體現(xiàn)在緩解創(chuàng)新主體的融資約束，促進(jìn)創(chuàng)新水平的提升進(jìn)而推動(dòng)能源效率的提升。第三，數(shù)字金融、區(qū)域創(chuàng)新水平的提升對(duì)不同分位數(shù)上的能源效率存在著不同的異質(zhì)性影響?？臻g效應(yīng)表明，能源效率對(duì)于鄰近地區(qū)省份而言，具有正向空間溢出效應(yīng)，在考慮內(nèi)生性的基礎(chǔ)上，通過(guò)動(dòng)態(tài)空間面板GMM進(jìn)行處理內(nèi)生性問(wèn)題。第四，將空間計(jì)量效應(yīng)分解后，數(shù)字金融與創(chuàng)新水平的提升對(duì)鄰近地區(qū)具有正向空間溢出效應(yīng)。以上結(jié)果，通過(guò)不同的方法進(jìn)行相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)，均證實(shí)了結(jié)果的穩(wěn)健可靠。綜合以上的研究結(jié)論，本文得出如下的政策啟示：

第一，要加強(qiáng)“5G”、人工智能、大數(shù)據(jù)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善和延伸新型基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈，消除數(shù)字鴻溝，為數(shù)字金融發(fā)展提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。同時(shí)優(yōu)化數(shù)字金融的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型與結(jié)構(gòu)調(diào)整，促進(jìn)要素資源高效利用，降低能源消耗和環(huán)境污染，提高能源效率，推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型。

第二，要加快我國(guó)自主創(chuàng)新進(jìn)程，提高區(qū)域自主創(chuàng)新能力，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)我國(guó)能源效率的提升。地方政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新的支持力度，鼓勵(lì)企業(yè)研發(fā)、引進(jìn)并應(yīng)用高效的技術(shù)實(shí)現(xiàn)能源效率的提升，并逐漸推動(dòng)創(chuàng)新要素與環(huán)境領(lǐng)域融合的深度與廣度，依托技術(shù)創(chuàng)新，逐步形成具有區(qū)域特色的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新模式、新結(jié)構(gòu)、新業(yè)態(tài)。

第三，地方政府與企業(yè)應(yīng)充分借助數(shù)字金融的發(fā)展以促進(jìn)科技創(chuàng)新水平的提高，同時(shí)借助科技創(chuàng)新進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展，逐步形成二者的良性互動(dòng)，推動(dòng)二者的協(xié)調(diào)健康發(fā)展。此外，各地區(qū)之間應(yīng)加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)合作，加強(qiáng)信息交流與技術(shù)合作，著力打破數(shù)字壁壘和信息“孤島”，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新主體的地區(qū)交流，逐步建立科研創(chuàng)新合作機(jī)制，發(fā)揮數(shù)字金融與科技創(chuàng)新的綠色經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的空間輻射作用。