数字普惠金融、绿色技术创新与共同富裕

王中伟 焦方义 赵彤彤

［提要］基于2011-2020年除港澳台的31个省市区面板数据,利用系统GMM模型分析数字普惠金融及其与绿色技术创新融合发展对共同富裕水平的动态影响和区域差异。进一步,以绿色技术创新为门限变量,实证探究数字普惠金融与共同富裕之间的非线性关系。研究表明:数字普惠金融对物质共同富裕与精神共同富裕均存在显著正向促进作用;数字普惠金融发展可持续推动精神共同富裕水平提升,而与物质共同富裕水平存在倒“U”形关系;数字普惠金融与绿色技术创新的交互可对共同富裕产生更强促进效应;数字普惠金融促进共同富裕存在基于绿色技术创新的门槛效应。基于此,提出精准滴灌数字普惠金融、深化绿色低碳科技创新、构筑数字绿色金融协同新业态,以此扎实推动共同富裕。

一、问题的提出

共同富裕作为社会主义的本质要求,是推动中华民族伟大复兴进程、实现中国式现代化的应有之义。2020年10月,十九届中央委员会第五次会议强调:“扎实推动共同富裕,到2035年共同富裕取得更为明显的实质性进展。”事实上,近年在脱贫攻坚各项政策及乡村振兴战略纵深推进下,共同富裕已取得初步成效。依据国家统计局数据,2021年城乡居民人均可支配收入之比为2.50,相比2012年下降0.38,相对差距持续缩小,显示出共同富裕发展趋势。2021年7月,为全面促动共同富裕取得扎实进步,中央财经委员会第十次会议要求在高质量发展中促进物质、精神双层面的共同富裕;习近平总书记在党的二十大报告中强调:“共同富裕是社会主义的本质要求,是人民群众的共同期盼。”由此来看,扎实推进共同富裕成为中国式现代化的重要任务。然而,受限于金融资源配置扭曲[1]、数据要素错配矛盾凸显[2]等诸多因素影响,共同富裕仍面临农村发展不充分、城乡发展不平衡等问题,阻滞其实现进程。

《“十四五”国家信息化规划》指出,数字普惠金融作为完善农村金融服务体系、服务区域战略实施的重要举措,为重点领域及农村群体有效拓宽金融服务渠道,是纠正要素资源错配的重要措施。所谓数字普惠金融,即指通过应用数字金融服务促进普惠金融实施的一类创新方式。简单来说,数字普惠金融借助数字技术可触达性、泛覆盖性优势,有效降低金融服务门槛与成本、提高金融服务效率、改善金融服务体验。[3]值此优势,数字普惠金融通过扶持企业、家庭经济增长,缓解贫困及不平等现象,赋能物质层面的共同富裕实现。

扎实推动共同富裕,不仅要求实现物质层面的共同富裕,更要促进包括精神层面在内的全面共同富裕。[4]作为精神层面共同富裕的基础支撑,绿色技术创新可有力支撑生产生活方式绿色转型,实现人与自然和谐共生。[5]同时,绿色技术创新可以更加先进的技术手段为着力点,打造全面可持续发展的价值公益形态,进而推动共同富裕进程。由此可见,绿色技术创新成为驱动全方位共同富裕的重要抓手。然而,绿色技术创新却存在回报率低、周期偏长和不确定性等特点,难以取得传统金融机构的融资支持。此背景下,数字普惠金融以其广泛性、可达性、便利性优势,通过带动更多社会资本、促进市场机制衔接,为绿色技术创新注入金融活水、为共同富裕注入技术动能。综合来看,深入研究数字普惠金融、绿色技术创新与共同富裕的关系,对在高质量发展中促进共同富裕具有重要意义。

二、文献综述

进入高质量发展阶段,已有诸多学者围绕数字普惠金融、绿色技术创新及共同富裕展开学术研究,形成丰富结论。

第一,数字普惠金融对共同富裕的影响机制。数字普惠金融以其数字便利性、普惠服务性、金融便利性优势,有效缓解居民所面临的机会不均与收入差距困境,为共同富裕提供助力;[6]石玲玲等(2022)[7]的实证研究也证明数字普惠金融对农村地区居民及低收入群体产生增收效应,利于实现共同富裕。同时,数字普惠金融也可通过“收入结构优化效应”和“信贷配置优化效应”[8],发挥其对缩小城乡收入差距的积极作用,为共同富裕有效赋能;深入来看,数字普惠金融有效校正传统金融发展模式中的属性错配、领域错配和阶段错配问题,为缩小城乡收入差距、促进社会共同富裕提供路径;[9]此外,数字普惠金融亦可通过提升创业活跃度[10]、提高家庭财富积累[11]、拓展金融覆盖广度,[12]为共同富裕提供创新动能。

第二,数字普惠金融与绿色技术创新的关联分析。绿色技术创新属于多因素相互作用的复杂过程,尤以资金短板较为突出。具体来讲,绿色技术创新投资周期偏长且需要资产抵押。而多数企业由于信贷期限错配及可抵押资产缺乏等多重原因,难以通过传统金融市场获取融资,限制绿色技术创新进程;[12]数字普惠金融具有的覆盖范围广泛、信贷门槛偏低优势,可充分缓解企业绿色技术创新融资约束;[13]蒋建勋等(2022)[14]以能源企业融资约束为出发点,实证得知数字金融覆盖广度和使用深度均可缓解企业融资约束,进一步促进绿色技术创新;与此同时,数字普惠金融可凭借数据处理和信息分析方面的优势,降低绿色技术创新主体融资成本,激发绿色创新活力。[15]这一观点也在张杰飞(2022)[16]的研究中得到证实。另外,赵军等(2021)[17]、于波等(2022)[18]在研究中指出数字普惠金融与绿色技术创新的协同效应可缓解社会主要矛盾,促进经济高质量发展。

既有研究结论为本文研究提供逻辑起点,并在一定程度上夯实理论基础。然而,现有研究多为双元主体之间的关系探讨,鲜少有学者对数字普惠金融、绿色技术创新及共同富裕三者之间的逻辑关系进行细致性、全面化的深入研究。同时,鲜有文献将数字普惠金融、绿色技术创新与共同富裕归拢于同一框架进行研究,忽略三者的内在逻辑联系。基于现有研究成果,本文的边际贡献可能在于如下几个方面:第一,考虑到共同富裕的显现可能存在滞后性,尝试以动态视角为切入点,探讨普惠金融与共同富裕间的因应关系。第二,以可持续发展为研究导向,深入探讨数字普惠金融与绿色技术创新融合对共同富裕的影响效应,为推动共同富裕实现提供决策参考依据。第三,以绿色技术创新作为门限变量,运用面板门限效应模型检验数字普惠金融和共同富裕间的关系。

三、模型设定及变量选取

(一)模型设定

1.静态面板数据模型

为实证考察数字普惠金融对共同富裕的影响,先行设定如下静态面板数据模型:

CPit=α1dpwfit+α2ginit+αControlit+μi+εit

(1)

式中,i为地区;t为时期;CP为共同富裕水平;dpwf为数字普惠金融发展水平;gin为绿色技术创新水平;Control为一系列控制变量;μ为个体效应;ε为随机扰动项。

2.动态面板数据模型

共同富裕本质上属于动态渐进过程,因而仅考虑当期数字普惠金融发展、绿色技术创新等因素的影响机制并不符合共同富裕发展实际情况。公式(1)虽可测算数字普惠金融对共同富裕的影响,但缺乏数字普惠金融对共同富裕的动态影响效应考察,即并未考虑上期数字普惠金融发展对当期共同富裕水平可能存在的影响。因此,借鉴左鹏飞等(2020)[20]的研究,在模型(1)基础上补充共同富裕滞后一期作为解释变量,得到动态面板数据模型:

CPit=βCPi,t-1+α1dpwfit+α2ginit+αControlit+μi+εit

(2)

模型(2)中,CPi,t-1表示第i个地区在t-1时期的共同富裕水平。其他变量解释同式(1),不再赘述。为进一步检验数字普惠金融对共同富裕的非线性影响,在模型(2)的基础上加入数字普惠金融的平方项(dpwf2)作为解释变量,得到式(3):

CPit=βCPi,t-1+α1dpwfit+α2ginit+α3dpwfit2+αControlit+μi+εit

(3)

模型(3)中,若α1显著大于0,α3显著小于0,则说明数字普惠金融与共同富裕间呈现倒“U”形关系;反之则表明数字普惠金融与共同富裕间存在错配现象和时滞效应。此外,为考量数字普惠金融与绿色技术创新协同发展对共同富裕的影响机制,在模型(2)基础上设定融合效应面板模型:

CPit=βCPi,t-1+α1dpwfit+α2ginit+α3dpwfit×ginit+αControlit+μi+εit

(4)

其中,dpwf×gin为数字普惠金融与绿色技术创新的交乘项,若其系数α3显著小于0,表明数字普惠金融与绿色技术创新存在替代效应,二者融合发展不利于共同富裕实现;若交乘项系数显著大于0,则证明数字普惠金融与绿色技术创新间存在互补效应,二者融合发展有利于共同富裕实现。其他变量说明同式(1)。

3.面板门限模型设定

为避免主观区间划分引致估计结果产生偏误,采用Hansen(1999)[19]提出的面板门限模型,研究不同绿色技术创新水平区间内数字普惠金融发展对共同富裕的异质性影响,详见式(5):

CPit=α1dpwfit×I(ginit≤φ)+α2dpwfit×I(ginit≥φ)+αControlit+μi+εit

(5)

式中,gin为绿色技术创新水平;gin为待估计的门限值;I(·)为示性函数,当相应条件成立时取值为1,反之为0。其他变量解释同式(1)。

为消除个体效应μ求取合理参数估计值,按照如下步骤进行处理:

第一,针对第i位个体,求取式(5)的等式两边时间平均值,得到式(6):

(6)

第二,将方程(5)、(6)联立相减,得到方程(7):

(7)

(8)

(9)

(10)

假定数字普惠金融对共同富裕的绿色技术创新门限效应并不存在,即原假设为H0:α1=α2;备择假设是H1:α1≠α2。对此,依据似然比原理构建统计量,如式(11):

(11)

若原假设成立,即α1=α2,则式(5)变为单一线性方程,不存在门限效应。这一情况下,检验统计量F的渐进分布不是标准的χ2分布,原假设成立情况下无法估计门限参数φ。为此,本研究通过应用Bootstrap构造渐进有效的p值,并基于此得到φ的临界值,解决无法估计门限参数的问题。

(二)变量选取及数据来源

1.被解释变量

共同富裕水平(CP)。2021年8月,中央财经委员会第十次会议指出共同富裕是全体人民的富裕,是人民群众物质生活和精神生活都富裕”。为此,本文结合徐菁(2022)[21]、史依铭和黎思琦(2022)[22]的研究,从物质共同富裕、精神共同富裕为出发点构建共同富裕水平评价指标体系,共涵括5个二级指标及24个三级指标,详见表1。为避免人为主观因素带来的估计误差,选用熵值法实现共同富裕水平客观赋权的综合评价。

表1 共同富裕水平指标体系

2.解释变量

数字普惠金融水平(dpwf)。目前,学界文献多以北京大学数字普惠金融指数衡量数字普惠金融发展水平[23,24]。2022年8月,北京大学数字普惠金融指数课题组发布更新了《北京大学数字普惠金融指数(2011-2021年)》第四期。该指数涵括数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度三个大类33个指标,覆盖中国内地31个省份、337个地级以上城市和2800个县域,具有一定全面性。考虑到北京大学数字普惠金融指数属于非官方数据,可能存在些许偏差。因此,在衡量数字普惠金融水平时,加入2021年12月中国社会科学院农村发展研究所发布的《中国县域数字普惠金融发展指数报告2021》的数据,系统针对中国县域的数字金融发展现状进行反映。故本文将二者所得指数进行加权平均处理,作为数字普惠金融水平的代表指数。

3.门限变量

绿色技术创新水平(gin)。在以往关于绿色技术创新的表示方法中,一方面是以投入产出表为主,另一方面则以某个行业绿色技术申请专利数量进行衡量。本研究认为,绿色技术创新很难完全从整体创新投入与产出角度剖解出来,无法综合体现绿色技术创新水平。并且,行业绿色技术申请专利并未产生实际效用,也不具有适用性。为此,结合吴朝霞等(2022)[25]的研究,以世界知识产权组织(WIPO)所提供的国际专利分类绿色清单为基准,梳理国家知识产权局的授权绿色技术专利信息,以其数量作为绿色技术创新水平的衡量标准。

4.控制变量

为规避其他潜藏变量对研究结果产生影响,借鉴已有文献并选取如下控制变量:(余江龙等,2022;[26]王英姿,2020[27])政府干预程度(Gov),选用地方财政支出占地区生产总值的比重衡量;数字工具普及程度(Pd),选用互联网宽带接入户数的对数衡量;人力资本水平(Hc),以每万人中普通高等学校在校人数为代理变量,最终结果采取对数;产业结构(Is),以数字产业增加值与GDP比值衡量;对外开放程度(open),以货物进出口总额与地区生产总值的比值表征;经济发展(Ed),以地区人均GDP来衡量。

5.数据来源

考虑到《北京大学数字普惠金融指数(2011-2021年)》《中国县域数字普惠金融发展指数报告2021》面板数据均截至2020年,结合数据可得性原则,选取2011-2020年中国31个省份(除港澳台)的面板数据进行研究。原始数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国医疗保障统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国文化和旅游统计年鉴》《交通中国统计年鉴》《城乡建设统计年鉴》及各省份统计年鉴;部分数据来源于中国环境统计年报、浙江省人民政府门户网站。为消除价格影响,对涉及货币计量的变量用GDP平减指数折算为2011年实际价格。具体变量说明及描述性统计见表2。

表2 变量说明及描述性统计

四、估计结果及分析

(一)基本估计结果

通过面板数据模型估计所得结果如表3所示,其中,列(2)与(6)将绿色技术创新作为中介变量进行实证。依据表中列(1)与(2)可知,数字普惠金融对物质共同富裕具有显著正向影响;据列(5)和(6)可知,数字普惠金融对精神共同富裕具有显著正向影响。究其根本,数字普惠金融通过创新信贷服务、支付服务和储蓄方式,提高相对弱势群体对金融资源获取的可能性,持续提升弱势群体的可持续发展能力,有力推动了共同富裕实现进程。与此同时,使用固定效应模型对式(1)进行估计,所得结果与OLS回归结果基本一致。结合动态面板数据模型的OLS估计和FE估计,可以知悉数字普惠金融可有效促进共同富裕水平提升。

表3 基准回归结果

由静态面板数据模型估计结果可以知悉,控制变量中对物质共同富裕影响显著的包括政府干预程度、产业结构、数字工具普及程度及经济发展;人力资本水平和对外开放程度对物质共同富裕的影响并不显著。其中,政府干预程度系数显著为正,对精神共同富裕、物质共同富裕均呈现显著促进作用。可能的原因在于近年政府持续加大城乡文化建设投资、实施城乡一体化发展战略,有力推动物质与精神共同富裕。值得一提的是,人力资本水平对物质共同富裕和精神共同富裕的影响并不显著,可能原因在于人力资本倾向于经济发达区域集聚,对于薄弱地区的物质共同富裕和精神共同富裕促进效用并不明显。

进一步地,立足动态视角探究数字普惠金融对共同富裕水平的影响,即对式(2)进行估计,结果如表4所示。表中模型(9)与(13)应用一阶差分矩估计(DIF-GMM)测算得到;模型(10)与(14)使用系统广义矩估计(SYS-GMM)测算得到。考虑到模型中纳入被解释变量的滞后一期(CPi,t-1),可能使式(2)面临反向因果所导致的内生性问题。需要注意,直接应用面版数据模型进行回归可能导致参数估计结果产生偏误,故有必要使用SYS-GMM或DIF-GMM消除内生性问题。考虑搭配样本容量有限,结合Yi Che et al(2013)[28]提出的方式,使用SYS-GMM进行估计。另外,通过Sargan检验同样证明SYS-GMM进行估计更有效率。除此之外,AR(2)检验的P值均大于10%,表征模型并不存在二阶自相关问题,所选SYS-GMM模型有效。根据动态面板模型估计结果可知,数字普惠金融对物质共同富裕、精神共同富裕均存在显著正向作用,即数字普惠金融对共同富裕水平提升有持续性正向推动作用。

表4 动态与非线性回归结果

应用式(3)检验数字普惠金融对共同富裕水平提升的非线性影响,相应估计结果见表4列(11)、(12)、(15)与(16)。依据列(12)结果可知悉,数字普惠金融对物质共同富裕的弹性系数在1%水平上显著,为0.1826;数字普惠金融平方项对物质共同富裕的弹性系数为-0.0371,且在5%置信区间内显著,表明数字普惠金融与物质共同富裕间存在显著倒“U”形关系。分析原因,当全体居民的物质生活达到一定水平之后,数字普惠金融对物质共同富裕的推动作用即会有所降低,直至实现全体居民物质共同富裕后,数字普惠金融的推动作用降至低点。观察列(16)可知,数字普惠金融对精神共同富裕的弹性系数在1%置信水平上显著,为-0.3526,但数字普惠金融的平方项系数并不显著,表明数字普惠金融与精神共同富裕之间并不存在倒“U”形关系。

应用式(4)检验地区数字普惠金融与绿色技术创新融合发展对共同富裕的影响,得到表5。依据列(18)可知,数字普惠金融与绿色技术创新交叉项系数为0.1107,且在1%置信水平上显著,表明数字普惠金融与绿色技术创新融合发展可显著推动物质共同富裕提升。观察模型(20)可知,数字普惠金融与绿色技术创新交叉项为0.6261,且在1%置信水平上显著,表明二者融合发展可显著推动精神共同富裕提升。由此而言,数字普惠金融纵深发展的同时,需遵循生态经济规律,通过绿色技术创新驱动可持续发展,进而促进共同富裕实现。

表5 数字普惠金融与绿色技术创新融合发展对共同富裕的影响

(二)区域差异性分析

考虑到各区域间数字普惠金融发展程度等诸多条件存在差异化特征,故而对共同富裕水平的影响也可能存在较大区域差异。为厘清不同区域数字普惠金融对共同富裕的差异化影响,依据国家统计局划分标准将全国划分为东部、中部及西部三大区域,基于区域面板数据运用SYS-GMM对式(2)到式(4)进行重新估计,具体结果如表6、表7所示。

表6 物质共同富裕区域差异性回归结构

表7 精神共同富裕区域差异性回归结果

表6为三大区域物质共同富裕的回归结果。由式(2)回归结果来看,数字普惠金融在三大区域均对物质共同富裕有显著正向促进作用。其中,东部地区数字普惠金融对物质共同富裕的促进作用明显强于中部、西部地区。依据式(3)估计结果看来,数字普惠金融与物质共同富裕的倒“U”形关系呈现在东中部地区,在西部地区并不显著。可能原因在于,东部地区、中部地区的发展水平相比西部地区更高,因而极有可能出现“U”形关系的触底。依据式(4)估计结果看来,数字普惠金融与绿色技术创新的交互项系数显著为正,表明数字普惠金融与绿色技术创新融合发展可推动各区域物质共同富裕水平提升。另外,交互项系数表现为东部最大、中部次之、西部最小。相比中部、西部地区而言,东部地区数字普惠金融水平、绿色技术创新水平均处于领先状态,因而该地区二者融合发展对物质共同富裕的提升效应更加显著。

表7为三大区域精神共同富裕的回归结果。从式(2)估计结果看来,数字普惠金融在各区域均对精神共同富裕有显著正向促进作用,但同样存在差异,即东部地区数字普惠金融促进作用显著强于中西部地区。从式(3)估计结果看来,数字普惠金融与精神共同富裕的倒“U”形关系在各区域均不成立。依据式(4)估计结果来看,交互项系数值同样表现为“东-中-西”递减态势,表明在数字普惠金融水平和绿色技术创新水平较高的地区,二者融合发展更能促进该地区精神共同富裕提升。

(三)基于LOWESS方法的曲线拟合

为进一步验证数字普惠金融与共同富裕间的非线性关系,运用局部加权回归散点图(LOWESS)修匀法,对数字普惠金融与物质共同富裕、精神共同富裕进行曲线拟合。LOWESS为非参数统计方法,通过对散点数据用权函数做加权多项式回归或加权线性回归,拟合出一条符合整体趋势的平滑曲线,具体拟合结果见图1。一方面,从数字普惠金融和物质共同富裕拟合的LOWESS曲线可知,数字普惠金融对物质共同富裕在三个区间内产生影响,总体上呈现倒U形特征。另一方面,从数字普惠金融与精神共同富裕拟合的LOWESS曲线可知悉,数字普惠金融对精神共同富裕分两个区间的影响,超过一定门限值后,数字普惠金融将持续推动精神共同富裕提升。综合上述分析推断,数字普惠金融发展对物质共同富裕及精神共同富裕存在门限效应,而这一效应具体界限仍待深入验证。

图1 数字普惠金融和共同富裕水平LOWESS曲线拟合

(四)面板门限模型的回归结果及分析

据前述分析可知,数字普惠金融对物质共同富裕及精神共同富裕均存在门限效应。为进一步对门限效应进行检验,将绿色技术创新设定为门限变量,对式(5)进行估计。对变量关系进行门限效应的分析涵括两个关键步骤:第一,确定合理门限估计值;第二,对确定门限估计值进行显著性检验。选取自举法(boot-strap)迭代500次以计算F统计量的值及绿色技术创新门限临界值,具体检验结果见表8。当被解释变量为物质共同富裕时,F检验值在1%水平下拒绝“零门限”和“单门限”的原假设,门限值为0.5637和0.8462,表明数字普惠金融对物质共同富裕的促进效应存在双重绿色技术创新门限。当被解释变量为精神共同富裕时,数字普惠金融对精神共同富裕的促进效应存在单一绿色技术创新水平门限,门限值为0.3988。这一检验结果与LOWESS曲线拟合结果基本一致。

表8 数字普惠金融对共同富裕的绿色技术创新门限效应检验

进一步以式(7)进行测算,得到门限效应估计结果见表9。观察(21)可知,数字普惠金融对物质共同富裕的影响系数存在三个区间的变化,总体呈现倒“U”形。具体而言,当绿色技术创新水平在门限值0.5637以下时,数字普惠金融对物质共同富裕的促进作用不显著;当绿色技术创新水平在门限值0.5637和0.8462之间时,数字普惠金融对物质共同富裕的促进作用最明显,系数为1.1526;当绿色技术创新水平在门限值0.8462以上时,数字普惠金融对物质共同富裕的促进作用逐渐减弱,系数为0.7192,且显著为正。这一结果表明绿色技术创新水平低于一定门限值时,数字普惠金融可能无法在生态领域发挥促进作用,影响共同富裕实现。而随着绿色技术创新水平提升,数字普惠金融可助力开发绿色金融产品、提供绿色金融服务,为绿色发展提供支撑。当绿色技术创新水平超过0.8462时,数字普惠金融虽仍可促进物质共同富裕提升,但作用强度有所减弱。究其根本,绿色技术创新水平的不断提升将吸引更多资本投入,而本质属于提供小额支持的数字普惠金融作用有所降低。这一结论充分证实数字普惠金融对物质共同富裕的倒“U”形关系。观察模型(22)可知,数字普惠金融对精神共同富裕影响系数存在两个区间的变化,即当绿色技术创新水平门限值在0.3988及以下时,数字普惠金融对精神共同富裕的促进作用不显著;当绿色技术创新水平在门限值0.3988以上时,数字普惠金融对精神共同富裕的作用显著为正,影响系数为1.4623,表明数字普惠金融可推动绿色技术创新水平提升,进而推动精神共同富裕水平提升。

表9 数字普惠金融对共同富裕影响的面板门限效应回归结果

(五)稳健性检验

为验证结果的稳健性,运用面板工具变量法进行两阶段最小二乘法进行回归。工具变量应对共同富裕具有完全外生性,即仅通过影响内生变量作用于共同富裕。为此,借鉴徐铭等(2021)[29]的研究,选用数字金融滞后一期(IV1)、滞后二期(IV2)作为工具变量,数字金融滞后一期、滞后二期对共同富裕具有影响,但却对于当期数字普惠金融无影响。为进一步检验工具变量有效性,选用如下检验方法。第一,运用Kleibergen-Paap rk LM进行工具变量的识别不足检验。这一检验方法下原假设为所选工具变量存在弱工具变量问题,而表10显示该检验值在1%水平上拒绝了原假设。第二,通过Kleibergen-Paap Wald rk F进行弱工具检验。这一检验方法原假设为所选工具变量是弱工具变量,而表10显示检验值为68.384,大于Stock-Yogo检验10%水平上的临界值20.04,即拒绝原假设。第三,运用Sargan-Hansen进行工具变量外生性检验。此种检验方法的原假设为所选工具变量均为外生变量,而表10检验p值均大于0.1,通过原假设,表明所选工具变量为外生变量。上述三类检验方法均表明所选工具变量合理有效。

表10 两阶段最小二乘法估计结果

分析表10可知悉,第一阶段回归结果显示,两个工具变量对共同富裕均存在正向影响。同时,第二阶段回归结果显示,数字普惠金融、绿色技术创新对共同富裕中物质共同富裕和精神共同富裕均有显著推动作用。因此,工具变量回归结果与前文结果基本一致,表明实证结果较为稳健。

五、研究结论及建议

数字普惠金融可提升群体金融可得性,从整体上促进金融供给侧结构性改革,对共同富裕的支撑作用日渐显现。而绿色技术创新可在促进经济效益的同时,兼顾环境效益与社会效益,成为数字普惠金融促进共同富裕的关键动力。基于2011-2020年间我国31个省份的面板数据,运用系统GMM模型分析数字普惠金融对共同富裕水平的动态效应与区域差异,选取绿色技术创新水平作为门限变量进行门限效应检验。实证结果表明:第一,数字普惠金融对物质共同富裕和精神共同富裕均有显著正向促进作用;第二,数字普惠金融与共同富裕间呈现非线性关系,体现为数字普惠金融与物质共同富裕间呈现倒“U”形关系,与精神共同富裕则不存在倒“U”关系。第三,数字普惠金融与绿色技术创新的交互对共同富裕的促进效应更加显著。第四,数字普惠金融对共同富裕的促进效应存在区域差异性。其中,数字普惠金融对物质共同富裕和精神共同富裕的促进作用体现为“东-中-西”依次递减态势;数字普惠金融与物质共同富裕的倒“U”关系在东中部地区成立,与精神共同富裕在三大区域均不存在倒“U”形关系;数字普惠金融与绿色技术创新融合发展对三大区域物质共同富裕及精神共同富裕均有显著促进作用,同样呈现“东-中-西”递减趋势。第五,数字普惠金融促进共同富裕存在显著绿色技术创新门限效应。数字普惠金融对物质共同富裕的促进效应存在双重绿色技术创新水平门限,门限值分别为0.5637和0.8462。绿色技术创新在两个门限值区间内时,数字普惠金融对物质共同富裕的促进作用最强,大于0.8462时,促进作用减弱,而当绿色技术创新水平小于第一门限值0.5637时,数字普惠金融对物质共同富裕的促进作用不显著;数字普惠金融对精神共同富裕的促进效应存在单一绿色技术创新水平门限,超过0.3988门限值时,数字普惠金融可更好促进精神共同富裕发展。

基于前述实证结果,充分考虑我国数字普惠金融与绿色技术创新发展现状,从以下几方面提出共同富裕推动路径:

第一,精准滴灌数字普惠金融,扎实推进共同富裕。前文述及,数字普惠金融可显著促进共同富裕水平提升,对应促进效应却存在“东-中-西”递减的区域差异。为此,有必要精准滴灌数字普惠金融发展“洼地”,为共同富裕发展“保驾护航”。一方面,因地施策,“精准滴灌”数字普惠金融。当下东部区域经济发展速度较快,应加强进出口小额贸易及商业流通类数字普惠金融产品的研发与推广;中、西部以农业省份居多,应重点研发与农业相关的数字普惠金融产品,强化其在种植、农具及农业保险等多个方面的金融支持。另一方面,“精准滴灌”数字普惠金融。金融监管部门应适当放宽数字普惠金融业务的准入门槛和经营条件,扩大非银行金融机构数字普惠金融的规模,使小微企业、广大居民能从更广泛的渠道获得融资贷款,满足多方主体的各类金融需求,扎实发挥数字普惠金融对共同富裕的推动作用。

第二,深化绿色低碳科技创新,夯实共同富裕基础。研究发现:绿色技术创新与数字普惠金融的交互可扩大数字普惠金融对共同富裕的促进效应。因此,有必要锚定绿色低碳科技创新,驱动共同富裕“稳”与“进”良性互动。第一,政府部门可引导构建市场导向的绿色技术创新体系,形成引领性绿色技术标准。进一步地,围绕节能环保、清洁生产、清洁能源、城乡绿色基础设施等领域,开展产品设计、生产、消费、回收利用等环节的绿色关键技术研发、推广、转化与应用,抢占绿色低碳科技创新制高点。第二,发展壮大绿色现代产业体系,助力生产方式绿色低碳转型,实施工业低碳行动和绿色制造工程,构建覆盖全产业链和产品全生命周期的绿色产业体系,筑牢生态环境发展底座,形成共同富裕支撑。

第三,构筑数字绿色金融协同新业态,深度推动共同富裕。研究表明,数字普惠金融对物质共同富裕和精神共同富裕的促进作用体现为“东-中-西”依次递减态势。为此,可通过构筑区域间的数字绿色金融协同新业态,深度推动共同富裕。东部地区政府部门、金融机构可充分推动大数据、互联网等技术在绿色金融领域的运用,利用数字技术盘活绿色资产,规范发展第三方认证评估机构和市场,为共同富裕夯实数字绿色金融服务基础,以此形成东部地区数字普惠金融赋能共同富裕的操作经验。进一步地,东部地区可与中部、西部地区形成政府联动机制,助力绿色金融服务有效触达西部地区“长尾”客群以及绿色产业链供应链客群,形成“绿色金融+数字金融”“绿色金融+普惠金融”“绿色金融+供应链金融”等创新模式,全面服务共同富裕。