黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的數(shù)字金融助推效應研究

吳 慧，上官緒明

（1.信陽農(nóng)林學院 財經(jīng)學院，河南 信陽 46400；2.信陽師范學院 商學院，河南 信陽 46400；3.中央財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，北京 100081）

一、引言

黃河流域在中國生態(tài)安全、經(jīng)濟社會發(fā)展等方面具有重要地位，實現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展是化解中國經(jīng)濟發(fā)展不平衡的有效戰(zhàn)略。然而，過去粗放快速的經(jīng)濟增長模式導致黃河流域生態(tài)安全和經(jīng)濟社會發(fā)展的矛盾日益顯現(xiàn)，在新發(fā)展理念下，黃河流域人民對“綠水青山”和“金山銀山”的訴求不能有效滿足。堅持保護生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展雙管齊下，推動黃河流域高質量發(fā)展是新發(fā)展理念的內(nèi)生需求[1]。為此，推進黃河流域高質量發(fā)展已上升為國家戰(zhàn)略，成為黨中央工作的重點，如何有效推動黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展，滿足人民對“兩山”的訴求，已是黨中央和黃河流域地方政府制定高質量發(fā)展政策的重點。隨著區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、5G 等技術在金融領域的應用，中國金融業(yè)正進入全新的數(shù)字化時代[2]。近年來，中國數(shù)字金融取得了快速發(fā)展，根據(jù)北京大學數(shù)字金融研究中報告，數(shù)字普惠金融指數(shù)在2011—2020 年期間年均增長29.1%。依靠金融與技術的深度融合，具有獨特優(yōu)勢的數(shù)字金融拓寬了金融服務經(jīng)濟發(fā)展的廣度和深度，為經(jīng)濟高質量發(fā)展提供了重要動能[3-5]。在數(shù)字金融快速發(fā)展的背景下，既要留住“綠水青山”，還要創(chuàng)造“金山銀山”，新時代黨中央和黃河流域地方政府不僅需要考慮如何借助傳統(tǒng)金融促進經(jīng)濟高質量發(fā)展，更需考慮數(shù)字金融的助推作用。

二、文獻評述與研究創(chuàng)新

自黃河流域上升為國家戰(zhàn)略后，學者們已經(jīng)探明了黃河流域高質量發(fā)展的必要性[6]、意義[7]及提升路徑[8]。孫繼瓊(2021)指出黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展關系經(jīng)歷了從“發(fā)展滯后”到“保護滯后”的轉變，耦合度呈現(xiàn)“先下降后上升”的演化態(tài)勢，耦合協(xié)調(diào)度日益提升，呈現(xiàn)從“失調(diào)”向“協(xié)調(diào)”的轉變趨勢[9]。創(chuàng)新、生態(tài)保護及人民宜居等全流域統(tǒng)籌是推進黃河流域高質量發(fā)展內(nèi)在需要[10]，區(qū)域統(tǒng)一協(xié)調(diào)機制是實現(xiàn)黃河流域高質量發(fā)展的不可或缺條件[11]。當前，黃河流域上、中、下游城市效率差異較小、無明顯趨勢[12]，且技術效率在持續(xù)改善[13]。為了實現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展，劉建華等(2020)提出生態(tài)環(huán)境健康、經(jīng)濟高質量發(fā)展、人水和諧共生、人民生活幸福的協(xié)同推進“四準則”[14]。

文玉釗等(2021)指出新時代黃河流域經(jīng)濟發(fā)展路徑是構建開放新模式、打造現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，打造多層級經(jīng)濟增長極，探索流域內(nèi)部多元化合作，強化黃河流域內(nèi)外經(jīng)濟聯(lián)系[15]。劉貝貝(2021)從科技創(chuàng)新基礎、科技創(chuàng)新投資、綠色科技創(chuàng)新成果三方面提出綠色科技創(chuàng)新在黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展國家戰(zhàn)略中的實現(xiàn)途徑[16]。劉琳軻等(2021)指出黃河流域經(jīng)濟發(fā)展相對其他經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略區(qū)域滯后和放緩，當前黃河流域需以綠色經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)先，引導區(qū)域聯(lián)動高質量發(fā)展[17]。師博等(2021)從生態(tài)環(huán)境、社會成果和發(fā)展基本面采用組合賦權的方式，發(fā)現(xiàn)黃河流域經(jīng)濟總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢，但發(fā)展不平衡[18]。趙明亮等(2020)利用黃河流域65 個重點城市數(shù)據(jù)實證發(fā)現(xiàn)，2011 年以來綠色全要素生產(chǎn)率普遍呈現(xiàn)增長趨勢，提出加強金融服務水平是實現(xiàn)黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的有效路徑[19]。

經(jīng)濟高質量發(fā)展離不開金融創(chuàng)新的支持[20]。具有天然普惠性的數(shù)字金融，可提高資源配置效率[21]實現(xiàn)經(jīng)濟包容性高質量發(fā)展。借助地級市面板數(shù)據(jù)，汪亞楠等(2020)研究發(fā)現(xiàn)，在促進經(jīng)濟發(fā)展方面，數(shù)字金融的使用深度和覆蓋廣度作用效果顯著，但數(shù)字化程度不顯著，且存在區(qū)域異質性[22]。目前，借助數(shù)字金融推進經(jīng)濟高質量發(fā)展還存在不少制約因素，如征信系統(tǒng)不完善和金融監(jiān)管不到位等問題[23]。隨著現(xiàn)代信息技術在金融業(yè)的推廣和應用，數(shù)字金融可實現(xiàn)綠色信貸[24]。

在中國數(shù)字金融快速發(fā)展的背景下，黃河流域發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略之后，雖然關于黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的研究已較豐富，但文獻關于數(shù)字金融推研效應和機制的研究依然空白。接續(xù)黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展如何借助數(shù)字金融這一新動力，還需厘清其促進效果、作用機制及解析其子維度促進效應的異質性。文章邊際貢獻主要有三點：第一，詳細考察數(shù)字金融對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的直接效應及空間溢出效應；第二，首次深入考察數(shù)字金融的數(shù)字化支持服務程度、使用深度及覆蓋廣度助推黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的異質性；第三，構造了數(shù)字金融工具變量，使用兩階段最小二乘法，有效克服了數(shù)字金融發(fā)展與經(jīng)濟高質量發(fā)展之間的反向因果問題。

三、研究設計與數(shù)據(jù)說明

1. 空間計量模型設定

數(shù)字金融具有空間溢出效應，同時經(jīng)濟高質量發(fā)展存在空間自相關，需借助空間計量模型檢驗數(shù)字金融對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的助推效應。為了化解空間滯后模型或空間誤差模型對空間交互效應考察不全面問題，文章借鑒上官緒明(2019)[25]的思路，采用空間Durbin 模型。同時，為了化解估計結果產(chǎn)生偏誤問題，進一步采用Wooldridge(2015)[26]建議的對數(shù)函數(shù)形式的模型減緩度量單位、偏態(tài)性、極端值及異方差等。基于此，構造基準空間Durbin 模型(1)如下：

其中，gtfp表示黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展水平，采用綠色全要素生產(chǎn)率衡量，t表示年份，i表示地區(qū)；df是數(shù)字金融指數(shù)，反映數(shù)字金融發(fā)展水平；W是地理距離空間權重，ρ 反映的是黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的空間自回歸系數(shù)，ν 是誤差項。同時控制了地區(qū)相關經(jīng)濟和城市特征變量X，以及城市固定效應a和時間固定效應γ，化解模型存在的遺漏變量和估計偏誤問題。

2. 變量與數(shù)據(jù)

（1） 被解釋變量

經(jīng)濟高質量發(fā)展(gtfp)。現(xiàn)有文獻通過構建指標體系、采用人均GDP 及綠色全要素生產(chǎn)率等方式衡量經(jīng)濟高質量發(fā)展水平，但還沒有達成共識。同時反映污染產(chǎn)出的減少和有效產(chǎn)出質量增加的綠色全要素生產(chǎn)率符合新理念，文章參考上官緒明和葛斌華(2020)的做法[27]測度黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展水平。具體測度過程中，資本投入?yún)⒖忌瞎倬w明(2016)的做法[28]，借助永續(xù)盤存法，將流量轉化為存量，能源投入借鑒林伯強(2003)的做法[29]，最后采用Malmquist-Luenberger 指數(shù)進行測算。

（2） 核心解釋變量

數(shù)字金融(df)。中國數(shù)字普惠金融指數(shù)從使用深度、覆蓋廣度及數(shù)字支持服務三維度測度區(qū)域數(shù)字金融發(fā)展水平，很好地反映了區(qū)域數(shù)據(jù)金融發(fā)展水平和趨勢[30]。基于此，文章采用中國數(shù)字普惠金融指數(shù)作為黃河流域地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平的代理變量，并從覆蓋廣度(df1)、數(shù)字支持服務程度(df2)及使用深度(df3)三個子維度進行詳細考察其異質性①關于數(shù)字金融及其維度指標的構成與測度，來源于北京大學數(shù)字金融研究中發(fā)布的報告，不再詳細報告。。

（3） 控制變量

為了緩解估計偏誤問題，實證檢驗中還控制了反映城市特征和經(jīng)濟的相關變量。模型中添加的經(jīng)濟發(fā)展方式變量主要包括傳統(tǒng)金融發(fā)展水平(finance)、外商直接投資(fdi)及消費水平(consume)、產(chǎn)業(yè)結構水平(industry)等影響經(jīng)濟發(fā)展質量的重要因素。同時，借鑒上官緒明和葛斌華(2020)[27]的做法，模型中添加基礎交通(traffic)、城市綠化率(green)、人口密度(popu)及信息化水平(info)等城市特征相關控制變量。

（4） 數(shù)據(jù)說明

根據(jù)《黃河文化百科全書》，黃河流域應該包括9 個省的66 個地級以上城市，由于甘肅省的臨夏回族自治州和甘南藏族自治州，四川省的阿壩藏族羌族自治州，青海省的玉樹藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、海北藏族自治州、果洛藏族自治州、黃南藏族自治州及海南藏族自治州等9 個自治州數(shù)據(jù)缺失嚴重，實證研究中將以上地區(qū)數(shù)據(jù)剔除。另外，由于2019年1 月萊蕪市才并入濟南市，所以仍將萊蕪市作為黃河流域的一個單獨地區(qū)增加到樣本中，同時，囿于數(shù)據(jù)收集的局限性，文章最終的樣本為2011—2019 年黃河流域的58 個地區(qū)，數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》 《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》，年鑒中不能直接獲取的數(shù)據(jù)，根據(jù)基礎數(shù)據(jù)計算得到②數(shù)據(jù)處理過程中還借助省級居民消費水平指數(shù)(2011=100)對貨幣數(shù)值變量進行平減，消除價格對其的影響，采用當年匯率將實際利用外資額由美元轉換為人民幣。。

四、實證結果及分析

1. 基于空間Durbin 模型的基準回歸分析

表1 報告的是對基準模型(1)進行估計的結果，其中，第(1)列是沒有加控制變量的結果，第(2)列是添加了城市特征控制變量的結果，第(3)列是添加了經(jīng)濟相關控制變量的結果，第(4)列是同時添加了經(jīng)濟和城市相關控制變量的回歸結果。通過比較第(1)列~第(4)列的結果發(fā)現(xiàn)，隨著控制變量的加入，自變量對因變量的作用和效果也越來越顯著，可見前文分析的添加相關控制變量是合理的，有利于化解估計偏誤問題。表1 第(4)列的結果顯示，在1%顯著性水平下，空間自相關系數(shù)顯著為正，支持了黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展存在較強空間自相關的理論分析，也說明了選擇空間計量模型研究數(shù)字金融對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響是合理的。在1%顯著性水平下，數(shù)字金融發(fā)展水平每提升1%，黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展水平提高0.042%，說明黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的數(shù)字金融助推效應顯著為正。數(shù)字金融的空間溢出效應回歸系數(shù)顯著為正，即在5%顯著性水平下，在黃河流域地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展水平每提升1%可促進鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展水平提高0.031%，說明隨著黃河流域數(shù)字金融發(fā)展水平的提升，數(shù)字金融的服務能力會輻射到鄰近地區(qū)，有利于鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展。

表1 空間Durbin 模型回歸結果

從經(jīng)濟發(fā)展相關控制變量來看，產(chǎn)業(yè)結構水平在5%的顯著水平下對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展具有正向助推作用。10%的顯著水平下，外商直接投資對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展具有負效應，這也驗證了“污染天堂”的假設。消費水平和傳統(tǒng)金融發(fā)展對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的助推效應不顯著。可見，促進黃河流域經(jīng)濟邁向高質量發(fā)展，還需進一步提高外資質量、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構。從城市特征相關控制變量來看，城市綠化和基礎交通在5%的顯著性水平下對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展具有顯著的助推效應，在10%顯著性水平下，信息化也存在顯著的助推效應，人口密度的助推效應不顯著。故此，黃河流域通過優(yōu)化城市環(huán)境也是助推經(jīng)濟高質量發(fā)展的有效路徑之一。

由于空間計量模型中包括了空間交互項，模型中存在反饋效應，LeSage&Pace(2014)[31]建議采用直接效應和間接效應（空間溢出效應） 解析變量間的影響更加準確。參考上官緒明和葛斌華(2020)[27]做法，將總效應、直接效應及空間溢出效應報告于表2。由表2 可知，數(shù)字金融促進黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的直接效應顯著為正，即在1%的顯著水平下，數(shù)字金融發(fā)展水平平均提高1%，本地經(jīng)濟高質量發(fā)展水平平均提升0.040%。在5%的顯著水平下，數(shù)字金融發(fā)展水平平均提高1%，可助推鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展水平平均上升0.028%，說明數(shù)字金融對經(jīng)濟高質量發(fā)展存在顯著的空間溢出效應。與點估計結果相比，雖然估計系數(shù)在顯著性和方向上具有一致性，但其估計系數(shù)值均有所下降，這也證實了LeSage&Pace(2014)[31]的觀點。

表2 空間Durbin 模型的直接效應、空間溢出效應及總效應

2. 內(nèi)生性討論及工具變量估計

首先，數(shù)字金融影響黃河流域經(jīng)濟發(fā)展質量可能存在滯后效應；其次，空間Durbin 模型(1)中雖然加入了相關經(jīng)濟和城市特征的控制變量，但是由于受到數(shù)據(jù)收集的限制，可能還存在遺漏影響黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的變量，從而造成模型設定偏誤，估計結果不可靠；再次，數(shù)字金融發(fā)展水平與黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展之間可能存在雙向因果關系，從而導致構造的空間Durbin 模型(1)存在內(nèi)生性問題。為了化解內(nèi)生性導致估計結果產(chǎn)生的偏誤，首先采用數(shù)字金融滯后一期對Durbin 模型(1)再回歸，檢驗數(shù)字金融滯后效應對估計結果的影響。估計結果報告于表1 的第(5)列，與基準回歸結果相比，數(shù)字金融的系數(shù)及顯著性基本與當期一致，說明滯后效應不影響數(shù)字金融助推黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的估計結果；其次，借鑒易行健和周利(2018)的做法[32]，為更好解決數(shù)字金融變量導致模型的內(nèi)生性問題，構建一個“Bartik instrument”工具變量，如式(2)，并使用兩階段最小二乘法再次進行回歸，以化解內(nèi)生性帶來的估計偏誤問題。

式(2)中L.indexi，t為數(shù)字金融滯后一階的指數(shù)，D.indexi，t為在時間上一階差分的數(shù)字金融指數(shù)，數(shù)字金融發(fā)展水平的工具變量為二者的乘積。由表3 可知，第一階段中工具變量的估計系數(shù)顯著異于0，弱工具變量檢驗結果也表明不存在弱工具變量問題。在工具變量解決了內(nèi)生性問題后，第二階段估計結果表明，數(shù)字金融助推黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的系數(shù)和顯著水平基本沒有變化，說明上述回歸結果具有可靠性。

表3 工具變量回歸結果

3. 穩(wěn)健性檢驗

為確保結果具有穩(wěn)健性，首先，在樣本數(shù)據(jù)中只保留地級市，回歸結果報告于表4 第(1)列。從直接效應來看，數(shù)字金融對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響方向和大小與前文估計結果基本一致，數(shù)字金融對黃河流域經(jīng)濟發(fā)展質量的空間溢出效應得到提升，但變化不顯著，可見城市規(guī)模對估計結果影響不大，全樣本估計得到的相關結論具有穩(wěn)健性；其次，剔除數(shù)字金融發(fā)展水平最低和最高的0.5%樣本，避免異常值產(chǎn)生估計偏誤問題，估計結果報告于表4 第(2)列，數(shù)字金融的直接效應和空間溢出效應均有所下降，但不顯著，同時，對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展影響的方向和顯著性水平?jīng)]有變化，樣本異常值問題對前文回歸結論影響不顯著；再次，為了檢驗回歸結果對樣本數(shù)據(jù)的敏感性，采用自抽樣法(Bootstrap)對模型進行再估計，表4第(3)列報告的是自抽樣1000 次的回歸結果，可見數(shù)字金融對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的直接效應和空間溢出效應變化不顯著。為了避免空間權重的選擇造成回歸結果有偏，基于相鄰空間權重對上文的三種穩(wěn)健檢驗方法進行再檢驗，回歸結果報告于表4 第(4)~(6)列。與地理距離空間權重估計結果（表4 第(1)~(3)列） 相比發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對經(jīng)濟高質量發(fā)展影響的顯著性水平和大小均變化不顯著，說明空間權重的設定并未導致模型估計結果產(chǎn)生偏誤，也證明了前文的結論具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗結果

五、數(shù)字金融子維度對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展影響的異質性分析

為了探究黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展是否受到數(shù)字金融的覆蓋廣度、數(shù)字化水平及使用深度等子維度異質性的影響。表5是進一步借助模型(1)深入討論數(shù)字金融子維度的異質性促進效應。總體來看，黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展水平均受到數(shù)字金融子維度的助推，但效果存在異質性。從直接效應來看，在5%的顯著水平下，每提高1%的覆蓋廣度，可平均提高0.034%的黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展水平；提高1%的數(shù)字支持服務程度，在1%的顯著水平下，可平均提高0.048%的黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展水平；從統(tǒng)計上來看，黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展水平受到數(shù)字金融使用深度的影響不顯著。從空間溢出效應來看，在10%的顯著水平下，每提高1%的覆蓋廣度，可平均提高0.017%的鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展水平；在5%的顯著水平下，每提高1%的數(shù)字支持服務程度，可平均提高0.022%的鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展水平；但是從統(tǒng)計上看，鄰近地區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展水平受到使用深度的影響并不顯著。這表明隨著金融與科技的不斷結合和創(chuàng)新，人才、數(shù)字技術及資本等在黃河流域內(nèi)促進了數(shù)字化的金融產(chǎn)品、服務流動和共享，但是還處于起步階段，助推黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展深度和廣度不顯著。這主要是，相比較發(fā)達地區(qū)，黃河流域采用數(shù)字金融促進經(jīng)濟高質量發(fā)展的使用深度明顯不足，這也是黃河流域數(shù)字金融的薄弱點，也是未來數(shù)字金融的重要創(chuàng)新點和發(fā)力點。

表5 數(shù)字金融子維度對經(jīng)濟高質量發(fā)展的異質性回歸結果

六、主要結論與政策啟示

實現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展，是化解新時代中國經(jīng)濟發(fā)展不充分和不平衡的戰(zhàn)略選擇。黃河流域地方政府如何發(fā)展高質量的經(jīng)濟，不僅受到其經(jīng)濟發(fā)展政策的影響，也受到黃河流域金融創(chuàng)新水平的影響。為了實現(xiàn)數(shù)字金融助推黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展并進，文章采用2011—2019 年間黃河流域9 省的58 個地區(qū)的相關數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地考察了數(shù)字金融對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融顯著地促進了黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展，數(shù)字金融存在正向空間溢出效應；進一步異質性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融子維度發(fā)展都對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展具有提升效應，但效果存在異質性。黃河流域數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字支持服務程度每提高1%，對經(jīng)濟高質量發(fā)展的直接提升效應是0.034%和0.048%。數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字支持服務程度的空間溢出效應分別為0.017%和0.022%，說明隨著金融與科技的不斷融合和創(chuàng)新，數(shù)字化的金融產(chǎn)品和服務助推了黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展，引導了黃河流域經(jīng)濟高質量協(xié)同發(fā)展的新趨勢。而數(shù)字金融使用深度對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的直接效應和空間溢出效應雖然為正，但不顯著，說明數(shù)字金融的使用深度尚未能有效促進黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展，是黃河流域數(shù)字金融的薄弱點。

經(jīng)濟高質量發(fā)展是黃河流域適應新時代的主動選擇，為了實現(xiàn)既要“金山銀山”，又要“綠水青山”的發(fā)展愿景，需引導黃河流域轉變和調(diào)整金融創(chuàng)新的相關政策。基于以上結論，提出如下建議：一是推進金融供給側結構性改革，大力破除無效供給，著力培育綠色金融，促進新舊產(chǎn)業(yè)數(shù)字化接續(xù)轉換；二是營造良好的金融環(huán)境，借助數(shù)字金融引導市場要素配置的機制，以金融創(chuàng)新糾正資源錯配問題；三是推動金融與科技的不斷融合和創(chuàng)新，創(chuàng)新數(shù)字金融產(chǎn)品，使其更好地服務黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展，特別是加強黃河流域數(shù)字金融的使用深度，使其有效促進黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展；四是建立黃河流域數(shù)字金融服務協(xié)同機制，為綠色金融、綠色信貸等業(yè)務牽線搭橋，引導數(shù)字金融與經(jīng)濟高質量發(fā)展項目對接，強化黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展的數(shù)字金融協(xié)同服務力度。