綠色金融對中國生態城鎮化發展的影響機制

摘要 經濟發展可以推動城鎮化進程，綠色金融對生態城鎮化發展也有著不可替代的重要作用。該研究利用2011—2021年中國30個省份面板數據，構建綠色金融水平指標體系和生態城鎮化水平指標體系，研究綠色金融對中國生態城鎮化發展的影響，探究綠色金融對生態城鎮化發展的影響機制；引入數字經濟作為中介變量，進一步將數字經濟作為門檻變量，深入探討在不同數字經濟發展程度下綠色金融對生態城鎮化的影響效果。研究發現：2011—2021年，中國綠色金融指數總體呈現上升態勢；區域綠色金融發展的總差異明顯縮小，綠色金融指數較高的省份對整體起到一定拉動作用。分地區測算可知，生態城鎮化指數東、中、西部發展梯級格局明顯。2011—2021年，生態城鎮化指數處于上升態勢，東部地區生態城鎮化指數高于中部地區，西部地區較低。實證結果表明：①綠色金融能夠積極推動中國生態城鎮化發展；綠色金融應用于生態城鎮化發展進程仍有較大發展空間，這可能與中國綠色金融尚處于發展階段有關。②數字經濟是綠色金融影響中國生態城鎮化發展的重要機制。當數字經濟發展水平提升時，綠色金融對中國生態城鎮化發展的作用程度也隨之增加。如何提高數字經濟水平，是有效提高中國綠色金融服務生態城鎮化發展的突破點。為此，中國應當在持續推進綠色金融發展的同時，努力發展數字經濟，推動綠色金融機構及相關綠色化企業的數字化轉型，使綠色金融精準高效地發揮作用。

關鍵詞 綠色金融；生態城鎮化；數字經濟

中圖分類號 F830. 91 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2024）11-0023-13 DOI：10. 12062/cpre. 20241018

生態環境是人類賴以生存和發展的空間［1］，生態城鎮化也是新型城鎮化的重要內容。新型城鎮化并非單純的城市規模擴張與人口數量增加的過程，也是城市結構和功能不斷轉變的過程［2］，包含人口與社會的協調程度、經濟發展水平和生態環境可持續發展等內容。然而，根據生態環境部環境規劃院發布的《中國經濟生態生產總值核算發展報告2018》，中國在2015年因環境污染導致的成本損失高達2萬億元，生態破壞帶來的成本損失達到0. 63萬億元。黨中央采取了一系列防治污染的舉措，努力打贏這場污染防治攻堅戰，使生態環境得到了明顯改善，增強了人民的幸福感、獲得感、歸屬感。

綠色金融作為金融體系不可或缺的組成部分，在生態城鎮化建設中起到了至關重要的作用。聯合國環境規劃署早在1992年于《銀行業關于環境可持續發展的聲明》中，強調了金融業對推動生態環境發展的重要性［3］。綠色金融兼具金融服務和環境保護兩大屬性，不僅為政府、企事業單位提供投、融資服務，也為生態環境的改善作出了不可忽視的貢獻。黨和政府十分重視綠色金融對生態保護的作用，頒布了大量的政策文件。如2012年后，中國發布了《生態文明體制改革總體方案》《關于構建綠色金融體系的指導意見》等文件，并于“十四五”規劃中作出了“大力發展綠色金融，構建綠色發展政策體系”的重要部署。綠色金融不僅可以優化資源配置，發揮傳統金融行業的融資服務功能，為生態城鎮化的發展提供充足的資金；同時又具備生態保護的功能，保證生態環境的可持續發展，這對于引導綠色投資、轉變經濟發展模式具有不可替代的重要作用。基于此，本研究構建了綠色金融和生態城鎮化發展水平的評價指標體系，探究綠色金融對生態城鎮化發展的影響，并從動態角度探究其傳導機制。

1 文獻綜述

1. 1 生態城鎮化

生態城鎮化作為新型城鎮化的重要一環，是生態文明理念的現實體現。生態城鎮化這一概念源自19世紀末 Howard提出的關于城市規劃的設想。Howard［4］認為，應該建設一種兼具城市和鄉村優點的理想城市，并將這種城市稱作“田園城市”。“田園城市”的理念一經提出，便引起國外學者對城市未來發展模式、城市生態環境等方面的思考［5-8］。國內學術界這些年來也對生態城鎮化的概念進行了拓展和補充。沈清基［9］論述了生態城鎮化的基本概念和內涵，并指出生態城鎮化本質是把生態文明的理念與新型城鎮化建設相結合，使得新型城鎮化建設與生態文明協調發展。馬永強等［10］指出，生態城鎮化是傳統城鎮化發展的方向，需要產業轉型、人口遷移與生態環境質量的改善之間協同演化、協調發展。國內關于生態城鎮化的研究主要集中于兩方面：一是從新型城鎮化的某一維度，探究其對生態環境的影響及二者關系［11-15］；二是采用定量的方法構建包含生態城鎮化的新型城鎮化指標體系，綜合評價城鎮化發展質量［16-19］。目前，單獨評價生態城鎮化測量指標體系的相關研究還比較少見。

1. 2 綠色金融

綠色金融起源于專家學者對環境污染及可持續發展的關注與認識。Salazar［20］首次提出“綠色金融”的概念，認為綠色金融是金融產業的創新之舉，其目的是利用金融創新來保護環境。在此之后，學術界開始了對綠色金融的討論。Cowan［21］將綠色金融進一步細化為綠色債券、綠色基金和環保保險3類。國內也有學者對綠色金融的內涵進行了補充：王軍華［22］認為綠色金融作為一種融資工具，在關注其保護生態環境作用的同時，也應當評估其風險、成本與收益；汪江［23］認為，綠色金融不僅可以發揮金融機構以投融資的方式保護生態環境的作用，還可以引導企事業單位的綠色化轉型；殷劍峰等［24］認為綠色金融具有資金引流的作用，能夠促進企事業單位進行技術創新以實現節能減排及清潔轉型。

1. 3 綠色金融影響生態城鎮化發展

學術界對于金融發展如何影響環境污染存在分歧。一部分持“金融發展有利論”觀點的學者認為，金融發展不僅能為企事業單位提供多樣的融資渠道，還可以推動科學技術創新，促進企事業單位清潔化轉型，從而實現節能減排的目的［25-26］。例如，Chen等［27］研究了金融發展對城市污染排放的影響，發現金融發展能夠有效降低污染排放規模，這支持了“金融發展有利論”。另一部分學者強調“金融發展有害論”。他們認為金融發展有利于企業外部融資，鼓勵企業擴大生產規模，這導致污染排放的規模也隨之擴大，與此同時外部融資可能會支持粗放型的生產技術，對推動企業清潔技術創新無益，如此，將會增加污染排放［28-30］。例如，Ibrahim等［31］的研究發現，金融發展增加了溫室氣體的排放，原因在于金融發展為企事業單位提供了多種融資渠道，從而生產規模得到擴大，導致溫室氣體排放量增加。

多數學者認為綠色金融有助于生態城鎮化的發展。馮奎等［32］的研究表明，綠色金融是實現生態城鎮化的重要路徑之一，因此應當大力發展綠色金融。田美玉等［33］以全國30個省份為樣本，利用耦合模型來衡量綠色金融與生態城鎮化的關系。但是在實踐中，綠色金融存在投資周期長、回報率低、社會效益難以轉化為經濟效益等問題，這與傳統金融所追求的商業利益沖突；綠色金融發展的商業可持續性也受到挑戰，這對于綠色金融長效發展而言有著不利影響。

數字經濟在保護生態環境和促進生態城鎮化發展方面也有一定作用。鄔彩霞等［34］認為，數字經濟能夠促進低碳經濟發展；程云潔等［35］的研究得到了數字經濟有抑制碳排放功效的結論。數字經濟能夠幫助綠色金融獲取有效的匹配信息，使其更好融入產業鏈、價值鏈。王旭霞等［36］發現綠色金融和數字經濟均能夠有效降低污染，從而達到改善生態環境的目的。

1. 4 文獻評述

基于已有研究，本研究發現：第一，現有文獻大多對生態城鎮化進行定性分析，少有使用數據進行定量分析的研究，原因在于學術界對中國生態城鎮化的概念還沒有統一的界定，尚未構建公認的生態城鎮化評價指標體系，對生態城鎮化的評估體系研究較少，而且不夠全面。第二，現有研究綠色金融支持生態城鎮化現狀和效應的文獻較少，其中大多文獻停留在政策方面的分析，更注重理論的研究，而對綠色金融支持城鎮化發展的實證研究和機制研究還不足。

不同于以往文獻，本研究構建了綠色金融和生態城鎮化發展水平的評價指標體系，分析了綠色金融對生態城鎮化發展的影響，并探究其傳導機制。本研究的邊際貢獻有如下3點：第一，在研究視角方面，從傳統城鎮化轉向生態城鎮化，從傳統的金融支撐轉向綠色金融支撐，并豐富了綠色金融支撐生態城鎮化發展這一問題的定量研究。第二，探究了綠色金融影響生態城鎮化發展的作用機制。引入數字經濟作為中介變量，打開了綠色金融影響生態城鎮化發展作用的暗箱。第三，在探究綠色金融影響生態城鎮化傳導機制的基礎上，進一步將中介變量數字經濟作為門檻，深入探討在不同數字經濟發展程度下綠色金融對生態城鎮化的影響效果，使研究由靜態轉向動態。

2 理論分析與研究假設

綠色金融在推動生態城鎮化方面發揮著至關重要的作用。首先，綠色金融可以為生態城鎮化的發展提供資金支持，包括綠色建筑、可再生能源項目、節能交通系統等基礎設施的建設和改造，這有助于減少城市對環境的負面影響，實現可持續發展。其次，綠色金融可以促進技術創新。綠色金融鼓勵和支持綠色技術的研發和應用，如清潔能源技術、廢物回收處理技術等，這有助于提高資源的使用效率，減少污染物排放，改善城市生態環境。再次，綠色金融的發展可以完善市場機制，有助于建立和完善相關的市場機制，如碳交易市場。這能夠有效地將環境保護的成本內化到企業運營之中，促使企業在追求經濟效益的同時，也注重環境保護。最后，綠色金融可以提升公眾保護環境的意識。綠色金融的推廣和實踐可以提高公眾對于環境保護和可持續發展的認識，增強公眾參與生態城鎮化建設的積極性。

除此之外，根據“金融發展有利論”，金融發展不僅能為企事業單位提供多種融資方式，解決融資難的問題，還可支持技術創新以推動企事業單位清潔化轉型，最終實現環境的可持續發展，推動生態城鎮化進程。綠色金融的深入發展，有助于中國制度保障體系的完善、產業結構體系的升級、生產要素體系的強化，為生態城鎮化發展提供多方面的金融支撐。基于此，提出研究假設H1。

H1：綠色金融發展水平與生態城鎮化之間呈正相關關系，即綠色金融能夠積極促進生態城鎮化發展。

中國綠色金融以綠色信貸、綠色債券和綠色投資為主，產品組合較少。因此在綠色金融工具較為單一的情況下，綠色金融服務可能無法滿足企業的需求，最終導致綠色發展進程放緩。然而，金融機構可以借助數字經濟，打破時空限制獲取企業信息，推動綠色企業的發展，提升供需的匹配度，提高融資服務的效率，從而實現提供多種融資渠道和推動企業綠色化發展的雙重目標。

綠色金融可以推動數字經濟發展。首先，綠色金融可以為數字經濟的發展提供資金支持，特別是在綠色技術和項目的投資上。這些資金可以用于支持數字技術的研發和應用，如人工智能、大數據分析等，奠定數字經濟發展的基石。其次，綠色金融可以促進技術創新。綠色金融鼓勵綠色技術創新，綠色技術往往與數字技術緊密結合，如智能電網、智慧城市建設等。技術創新不僅能提高能源效率，還能推動數字經濟的發展。最后，綠色金融還可優化資源配置。通過優化資源配置，促進數字經濟的健康發展。例如，通過綠色信貸和綠色債券等金融工具，引導資本流向環境友好型的數字項目和企業。數字化技術也可支持綠色金融發展，這有利于豐富綠色金融工具的種類和數量，解決中國綠色金融工具同質化嚴重等問題。

同時，數字經濟對生態城鎮化發展產生了積極的影響。首先，數字經濟作為促進創新與增長的基礎驅動力，能夠推動經濟社會各方面的創新與增長，實現生產、生活、生態的均衡發展。數字經濟的高技術性和共享性特征加速了新舊動能的轉換，為新型城鎮化的質量提升和規模增長提供動力。其次，數字經濟推動生態城鎮化高質量發展。高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，而新型城鎮化是這一進程的重要內容和推進路徑。數字技術通過促進產業升級與轉型、推動智慧城市建設、推動區域協同發展、刺激人才培養與引進等方面推動生態城鎮化高質量發展。再次，數字經濟創新驅動新型城鎮化。數字經濟對新型城鎮化的影響還體現在加速建設數字中國和深入推進以人為核心的新型城鎮化兩大方面，這要求數字經濟不僅要推動技術創新，還要關注人的發展和福祉。最后，數字經濟可以拓展生態發展新空間。數字經濟生態化的本質在于將數字動能與生態需求有機結合，利用數字生產力培育和壯大生態產業。這樣不僅能夠提高生態環境質量，還能開辟生態發展的新領域和新機會。

綜上所述，數字經濟通過促進創新增長、推動高質量發展、轉變區域發展方式、創新驅動新型城鎮化以及拓展生態發展新空間等多個方面，對生態城鎮化發展產生了深遠的影響。這有助于實現更加智能、高效和可持續的城市化進程，同時確保經濟發展與生態保護之間的和諧共生。因此基于上述分析，提出研究假設H2。

H2：數字經濟能在綠色金融和生態城鎮化建設之間起中介效用。

本研究進一步考慮到綠色金融借助不同發展程度的數字經濟水平，對生態城鎮化可能會造成不同程度的影響效應。根據“梅特卡夫定律”，網絡價值與聯網用戶數的平方成正比，這就決定了數字經濟的邊際收益往往具有遞增的非線性特征。具體來說，在數字經濟發展初期，用戶規模較小，數字基礎設施建設也不夠完善，信息技術領域普遍存在“數字鴻溝”現象，“數字紅利”無法在數字化覆蓋率較低的城市得到有效發揮，而且還存在著信息不對稱等問題。基于上述分析，提出研究假設H3。

H3：綠色金融水平在不同的數字經濟發展水平下，對生態城鎮化建設存在不同程度的影響。

3 評價過程與結果分析

3. 1 綠色金融水平評價指標體系構建

本研究主要根據《關于構建綠色金融體系的指導意見》對綠色金融概念的界定，借鑒李曉西等［37］、張莉莉等［38］、曾學文等［39］、李少林等［40］、王韌［41］、李蘇等［42］學者的研究，選取綠色信貸、綠色證券、綠色保險、綠色投資以及碳金融5方面，使用熵權法得到綠色金融水平評價指標（表1）。

限于數據可得性等原因，研究樣本選取范圍為2011—2021年中國30個省份，未涉及西藏及香港、澳門、臺灣地區。數據來自歷年《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》和Wind數據庫。針對部分年份的某些統計指標數據缺失，采用插值法補齊。

3. 2 綠色金融評價結果分析

根據2011—2021年中國綠色金融水平測算結果，使用Matlab10. 8軟件繪制核密度圖，如圖1所示。

根據圖1，2011—2021年，核密度總體分布位置是向右移動的，可以看出中國近11年綠色金融指數總體呈現上升態勢。2011年開始峰值較小，寬度較大，而隨著時間的推移，中國綠色金融指數峰值升高，寬度縮小，說明近年來中國區域綠色金融發展的總差異明顯縮小，較多省份綠色金融指數趨于0. 4。從實際情況來看，主要原因是中共十八大報告中將生態文明建設納入中國特色社會主義事業“五位一體”總體布局，進一步提出了“創新、協調、綠色、開放、共享”的發展理念，縮小了中國區域綠色金融發展的差異。根據圖像可以看出，中國綠色金融指數水平始終存在拖尾現象，說明綠色金融指數較高的省份對整體起到一定的拉動作用。

從不同維度來看，綠色金融發展呈現出顯著特征。綠色信貸的均值為0. 545，最小值和最大值分別為0. 229和1. 514，這反映出中國高耗能行業利息支出占比較低，說明商業銀行在政策引導下，精準地將資本引入綠色產業，推動綠色信貸發展，加速高耗能行業企業綠色轉型。綠色證券的均值為0. 221，最小值和最大值分別為0. 009和0. 822，這反映出中國高耗能上市公司市值占比較低，說明綠色證券通過限制企業募集資金的流向，激勵著企業進行綠色創新和綠色轉型。綠色保險的均值為1. 110×10-4，最小值和最大值分別為1. 570×10-6和0. 001，這說明綠色保險所具有的風險管控和融通資金的功能在保險業和其他產業的轉型期能夠發揮重要作用，推動綠色保險的發展有助于形成生態社會效益，并通過引導資金流向綠色產業，促進產業結構轉型升級和經濟高質量發展。綠色投資中環境污染治理投資占比的均值為0. 120，最小值和最大值分別為0. 001和0. 042；節能環保公共支出占比的均值為0. 029，最小值和最大值分別為0. 011 和0. 068，這反映出綠色投資水平處于中低程度，在污染治理和節能環保方面的支出較低。同時，根據以往研究發現，企業綠色投資會擠占生產經營成本，影響正常經營，抑制企業績效的增長，但是當企業綠色投資達到一定的規模、技術趨于成熟并被市場逐步認可時，會進一步促進企業的財務績效上升，綠色投資和企業績效呈“Ｕ”形關系。這說明目前中國綠色投資和企業績效處于負相關階段，所以企業會盡可能地減少綠色投資，以提高企業績效。碳金融的均值為0. 021，最小值和最大值分別為0. 001和0. 121，這反映出中國二氧化碳排放總量和GDP的比值較低，說明在應對全球氣候變化和推動經濟高質量發展的背景下，碳金融作為連接經濟與環境保護的重要橋梁，對于實現碳中和目標具有至關重要的作用。

3. 3 生態城鎮化水平評價指標體系構建

生態城鎮化指標體系分為3個一級指標和30個二級指標。3個一級指標分別為人口與社會發展水平、經濟發展水平和生態發展水平。二級指標為常住人口城鎮化率、一般公共預算收入、生活垃圾無害化處理率等30個指標。在指標選取上，以人為核心作為基本原則，側重以生態環境質量提升為目的實現城鎮化。因此，指標選取基于以下3個層面：一是人口與社會發展層面，選用常住人口城鎮化率等14個指標表示城鎮人口的基本規模、就業情況、物質條件及醫療條件改善情況、教育普及程度和文化素養；二是經濟發展層面，選用GDP增長率等4個指標來衡量地域經濟發展差異；三是生態發展方面，用單位GDP能耗等12個指標衡量城鎮環境改善狀況及生態治理情況。生態城鎮化體系指標構建見表2。

3. 4 生態城鎮化評價結果分析

根據前文構建的生態城鎮化指標體系，對中國東部、中部、西部地區生態城鎮化均值水平進行測算。圖2展示了生態城鎮化的發展趨勢及主要特點。

根據對生態城鎮化指數的分地區測算可知，東、中、西部區域發展梯級格局明顯（圖2）。2011—2021年，生態城鎮化指數大體處于上升態勢，東部地區生態城鎮化指數高于中部地區，西部地區生態城鎮化指數較低。生態城鎮化水平排名前十的省份中，廣東、山東、江蘇、浙江、上海5個省份均來自東部地區。東部地區的生態城鎮化平均指數為0. 325，全國范圍的生態城鎮化平均指數為0. 303，而中部地區和西部地區分別僅為0. 309和0. 272，與東部地區存在較大差異。由于東、中、西部地理區位和資源稟賦存在先天性的差異，中國過去的城鎮化主要走的是以特區和沿海城市先行，繼而內陸地區跟進的城鎮化道路。東部地區經濟的迅速發展使得人口大量涌入，形成了“孔雀東南飛”的局面，城鎮化發展的梯級格局由此形成。但是，從生態城鎮化指數的發展速度可以看出，中國中部地區生態城鎮化存在著逐年優化的現象，其生態城鎮化指數差異與東部地區的差異正逐漸縮小。東部地區生態城鎮化邊際發展速度出現停滯甚至下降，進入增長水平提高的瓶頸期，在2019—2021年間出現了中部地區的生態城鎮化水平反超東部地區的現象。

根據對生態城鎮化的分指標測評可以看出，中部地區生態城鎮化發展主要得益于人口層面的城鎮化水平的提高，而同時東部地區生態城鎮化發展速度逐步下降。究其原因在于，東部由于生產成本、生活成本等不斷提高，許多技術、產業都轉移至中部地區，人口也出現了回流，形成了“返鄉潮”和“就地城鎮化”現象。部分資源承載力較強的地區，如江淮地區等若干城市群相繼形成，基礎設施建設逐漸完善，對產業和人口的吸納能力進一步加強，使得中部生態城鎮化形成了追趕態勢。同時，中部崛起等政策得到有效貫徹落實，資本、人才等要素的涌入給中部地區城鎮化發展帶來了較大的輻射作用。東部地區綠色生態層面發展指數明顯低于中西部地區，也阻礙了其生態城鎮化水平的總體提高，究其原因在于，東部地區在過去城鎮化發展道路上可能忽視了可持續發展等問題。因此，必須逐步改變傳統城鎮化發展模式，加快城鎮化的發展轉型，步入更加注重生態發展的城鎮化道路。

4 綠色金融對生態城鎮化發展影響的實證分析

4. 1 變量設置

本研究被解釋變量選擇生態城鎮化（EURB），采用前文構建的生態城鎮化綜合評價指標體系，取值范圍0～1。數值越大代表生態城鎮化水平越高，數值越小代表生態城鎮化水平越低。

核心解釋變量選擇綠色金融（GFIN），采用構建的綠色金融綜合評價指標體系，取值范圍0～1。同樣，數值越大代表綠色金融發展水平越高，數值越小代表綠色金融發展水平越低。

控制變量分別為人力資本（HUM）、外商直接投資（FDI）、對外開放（OPEN）、非國有企業就業（NSEP）和產業整體化升級（STU）。其中，人力資本會對人口的轉移產生一定影響，使用在校大學生與總人口的比值來衡量人力資本。外商直接投資可以為地區提供先進的技術和經驗，為生態城鎮化建設提供一定動力，本研究以當年實際利用外資金額與地區生產總值的比值衡量外商直接投資。對外開放（OPEN）反映區域的市場開放程度。對外開放能為生態城鎮化建設提供一定的新市場動力，但某些程度上會造成產業和地區失衡，阻礙生態城鎮化建設，采用各省進出口總額與該年國內生產總值的比值來衡量。非國有企業就業（NSEP）：2022年中國民營經濟生產總值占比為67％，非國有企業就業影響經濟發展與人口轉移，本研究采用非國有企業就業人數與總就業人數的比值衡量非國有企業就業。產業整體化升級（STU）：產業結構升級影響國民經濟發展，影響人員流動情況，也影響著生態環境及能源消耗等。本研究采用第一產業增加值占GDP比重×1＋第二產業增加值占GDP比重×2＋第三產業增加值占GDP比重×3計算。主要變量的描述性統計見表3。

4. 2 總效應回歸模型構建

為驗證綠色金融對生態城鎮化的作用，以生態城鎮化為被解釋變量，以綠色金融為核心解釋變量，構建如式（1）所示的回歸模型：

4. 3 回歸結果分析

首先檢驗了綠色金融對生態城鎮化的影響，并采用面板雙固定模型進行逐步回歸，表4展示了逐步回歸結果。其中，列（1）為僅包含核心解釋變量的回歸結果，列（2）—列（6）分別為依次納入控制變量人力資本（HUM）、外商直接投資（FDI）、對外開放（OPEN）、非國有企業就業人數（NSEP）和產業結構整體升級（STU）的回歸結果。

首先，從列（1）可以看出，綠色金融對生態城鎮化發展具有顯著的促進作用，估計系數為0. 116，且在1%的水平上顯著。在依次加入人力資本（HUM）、外商直接投資（FDI）、對外開放（OPEN）、非國有企業就業人數（NSEP）和產業結構整體升級（STU）5個控制變量后，綠色金融對生態城鎮化的估計結果依然穩健，同時系數逐漸減小，說明本研究選取的控制變量有效。

從綠色金融對生態城鎮化的影響效益模型可以看出，綠色金融推動生態城鎮化建設的影響是十分顯著的，說明當前推動生態城鎮化由高速低質走向“人口-生態-經濟”協調發展的高速高質階段的有效路徑是利用合理的綠色金融提供金融支持，為生態城鎮化發展提供動力支持。證明了假設H1。

在具體數值上，保持相關控制變量不變的條件下，綠色金融水平每提升一個單位使得生態城鎮化水平相應提高0. 104個單位，說明在綠色金融這條發展生態城鎮化的必由之路上，其促進并不是一蹴而就的，而是需要長期的發展和堅持。

4. 4 穩健性檢驗

為保證模型的穩健性，采用3種方法進行穩健性檢驗，結果見表5。

首先，構建動態面板數據模型。考慮到前一年生態城鎮化的情況會影響到當期生態城鎮化狀況，因此把滯后一期的生態城鎮化（L. EURB）加入解釋變量進行估計，綠色金融估計系數在1％ 水平下顯著為正，結論仍然成立。

其次，考慮到采用熵值法對生態城鎮化水平進行處理后，生態城鎮化水平處在（0，1）范圍區間，因此考慮采用Tobit模型處理因變量的受限情況，以檢驗模型的穩健性。在模型（2）采用更換回歸方法進行模型穩健性檢驗，綠色金融估計系數在1％水平下顯著為正，結論仍然成立。

再次，加入更多控制變量。影響生態城鎮化建設的因素較多，在模型（3）中加入控制變量存貸款余額（DLB），綠色金融的估計系數依然在1％水平下顯著為正，且系數與前文未有顯著差異，結論仍然成立。

4. 5 內生性處理

考慮到綠色金融可以促進生態城鎮化建設，同時生態城鎮化的建設需求倒逼綠色金融發展，因此綠色金融與生態城鎮化之間可能存在雙向因果關系，從而導致前文模型估計由于內生性問題出現偏差。為此，采用工具變量法來緩解內生性問題，選取綠色金融指數的一階滯后項（L. GFIN）作為當期綠色金融發展的工具變量。前期的綠色金融發展是當期綠色金融發展的基礎，滿足工具變量選取的相關性原則；當期生態城鎮化建設水平不能影響過去的綠色金融發展，滿足工具變量選取的外生性原則。

表6報告了工具變量的估計結果。在第一階段回歸中，工具變量的系數顯著不為零且符號與預期一致。在第二階段回歸中，核心解釋變量的回歸結果與原模型相似，表明在采用工具變量法糾正內生性問題后，綠色金融的估計系數依然在1％水平下顯著為正，表明綠色金融發展能夠促進生態城鎮化建設的結論依然成立。

在工具變量適用性檢驗中，第一階段回歸，工具變量對綠色金融發展的估計系數顯著為正，表明工具變量與綠色金融之間存在較強相關性，同時Anderson canon corrLM 統計量顯著拒絕識別不足假設，弱工具變量檢驗中Wald F統計量大于檢驗的閾值，拒絕弱工具變量假設，表明工具變量的選擇是合適的。

5 綠色金融對生態城鎮化的影響機制

5. 1 數字經濟評價指標體系構建

基于前文所述，由于數字經濟技術的應用為金融機構推廣綠色金融帶來了效率上的提高，同時綠色經濟技術所帶來的大量數據和信息推廣能夠在全國范圍內提高公眾對綠色金融的認識程度，方便綠色金融政策的推廣和使用，因此，考慮到數字經濟水平可能在綠色金融影響生態城鎮化的過程中起到中介作用。同時，根據“梅特卡夫定律”，由數字經濟具有邊際收益遞增的非線性特征。在數字經濟發展初期，由于用戶規模較小，數字基礎設施建設也不夠完善，信息技術領域普遍存在“數字鴻溝”現象，“數字紅利”無法在數字化覆蓋率較低的城市得到有效發揮，而且還存在著信息不對稱等問題。而隨著用戶規模的擴大、數字基礎設施的逐步完善和信息共享優質程度的提高，使得隨著數字經濟水平的提高，數字金融對生態城鎮化的影響程度可能存在擴大的趨勢。因此，進一步將中介變量數字經濟作為門檻變量，深入探討在數字經濟發展的不同階段，綠色金融對生態城鎮化的非線性影響。構建數字經濟評價指標體系，見表7。

5. 2 模型構建

5. 2. 1 中介效應模型構建

根據前文假設H2，在中介效應的檢驗程序上，為探究綠色金融通過數字經濟影響生態城鎮化發展的這一機制，使用中介效應模型進行實證研究。為保證模型穩健無誤，在逐步回歸中介檢驗后進行Sobel-Goodman進行中介效應檢驗，并得出相應比重。

基于研究假設內容的機理分析，本研究總結認為，綠色金融可以通過數字經濟發展影響生態城鎮化水平。為了逐一識別綠色金融對生態城鎮化的中介效應，構建如下回歸模型：

5. 2. 2 門檻模型構建

為進一步分析數字經濟的動態中介作用，構建面板門檻模型，以數字經濟為門檻變量進行門檻效應分析，以進一步檢驗在不同數字經濟發展程度下綠色金融對生態城鎮化的影響是否存在差異，以及綠色金融對生態城鎮化的非線性影響作用。同時，進一步地將生態城鎮化分為人口城鎮化（POPEURB）、綠色城鎮化（ENVEURB）和經濟城鎮化（ECOEURB），進行分維度的門檻效應研究。

5. 3 中介效應回歸結果分析

表8報告了數字經濟在綠色金融對生態城鎮化發展的中介效應檢驗結果。其中，模型（1）的回歸結果顯示綠色金融對生態城鎮化的估計系數顯著為正，說明了綠色金融對生態城鎮化的重要促進作用。模型（2）的回歸結果表明綠色金融能夠在1%水平上顯著提升數字經濟水平。模型（3）的回歸結果表明綠色金融估計系數0. 064小于基準模型的估計系數0. 104，且在1%的顯著性水平上顯著，數字經濟對生態城鎮化的估計系數也顯著為正，表明數字經濟發展在綠色金融對生態城鎮化的影響中存在中介效應。生態城鎮化的一個重要目標就是實現智慧城市建設。如今，大數據、云計算等數字技術蓬勃發展，中國許多信息技術企業和互聯網企業進入世界前列，信息化的發展使得中國綠色金融和生態城鎮化建設進一步融合，智慧經濟、智慧教育、智慧政府、智慧法治等多方面的發展又進一步增加了信息消費需求，形成了信息化和生態城鎮化建設共同發展的良性循環。

運用2011—2021年30個省份的面板數據進行Sobel-Goodman檢驗，被解釋變量為生態城鎮化水平，核心解釋變量為綠色金融水平，中介變量為數字經濟，控制變量為人力資本水平、外商直接投資水平、對外開放水平、非國有企業就業水平、產業結構整體升級水平，其結果見表9。

結果顯示，在1%顯著性水平下，數字經濟的中介效應顯著存在。并且，數字經濟的中介效應與綠色金融對生態城鎮化影響的總效用比重為38. 13%，綠色金融通過數字經濟間接對生態城鎮化發展的間接效應影響與剔除通過數字經濟這一機制產生的直接效應影響比重為0. 616。

逐步檢驗和Sobel-Goodman檢驗結果都驗證了假設H2，因此假設H2成立。

5. 4 門檻效應回歸結果分析

本研究采用Stata17. 0 軟件對面板門檻模型進行處理，具體結果見表10。

研究發現，無論是對生態城鎮化整體研究還是分維度研究，綠色金融對生態城鎮化的影響均存在顯著的雙重門檻效應。以數字經濟（DE）為門檻值，對于生態城鎮化整體研究，門檻估計值分別為0. 072和0. 308。當數字經濟水平低于0. 072時，綠色金融對生態城鎮化的估計系數為0. 082；隨著信息化發展水平的進一步提高，綠色金融的作用得到進一步發揮，當產業結構高級化水平跨越0. 072時，綠色金融對生態城鎮化的估計系數為0. 138，影響效應相較于上一區間提升了67. 3%；但當其跨越0. 308的門檻后，影響效應進一步提升，綠色金融對生態城鎮化的估計系數為0. 289，相較于上一區間影響效應提升了一倍。對于人口城鎮化、綠色城鎮化和經濟城鎮化維度來說，可以發現均隨著數字經濟水平跨越門檻的變化，綠色金融對其他三維度的影響效應均有較大差異。

通過門檻效應的實證研究，可以顯著說明，隨著信息技術發展的不斷深化，綠色金融對生態城鎮化的影響也在不斷增強，這主要是因為信息化的發展便利了技術研發部門和技術應用部門的溝通，加速了綠色金融系統和生態城鎮化系統的協調發展。同時，也給予一定啟示，在應用綠色金融發展生態城鎮化的過程中，要注意提升信息化水平，以達到事半功倍的效果。驗證了假設H3。

6 結論與討論

本研究通過2011—2021年全國各省的面板數據探討綠色金融對生態城鎮化發展的影響，并分析了其影響機制，得到以下結論：①綠色金融能夠推動生態城鎮化發展，但是綠色金融對生態城鎮化的作用系數較小，可能與中國綠色金融尚處于發展階段有關，這也說明了綠色金融應用于生態城鎮化發展進程中仍有較大發展空間。②綠色金融可以通過數字經濟促進生態城鎮化發展。即可借助數字經濟來發展綠色金融，從而推動生態城鎮化發展。隨著數字經濟水平的提升，綠色金融對于生態城鎮化的影響程度迥異。進行分維度研究，隨著數字經濟跨越門檻值后，對于中國人口、環境、經濟方面的城鎮化發展均具有較大程度的提升。即如何提高數字經濟水平的應用程度，是有效提高中國綠色金融服務生態城鎮化發展的突破點。

據研究發現，得出政策啟示如下。

（1）繼續推進綠色金融發展，實現綠色金融產品創新。發展綠色金融對實現生態城鎮化起到了不可替代的重要作用，中國應當繼續堅持綠色金融政策的貫徹與實施，完善綠色金融相關法律法規，同時進一步建立健全綠色金融市場，大力推廣和應用綠色金融工具，充分發揮綠色金融在逐步實現生態城鎮化中的作用。

（2）提高數字經濟的應用程度，加快數字基礎設施建設。數字經濟可以加速綠色金融推動生態城鎮化發展的進程［43-45］，應當把握數字革命的時代機遇，快速推進數字產業化發展，加大政府對數字經濟領域企事業單位的政策支持力度，加快推動數字經濟的發展進程［46-47］。

后續的研究可以從以下幾方面入手：①對于綠色金融影響生態城鎮化的機制，本研究僅進行了數字經濟這一中介機制檢驗，未來的研究中，可以從資金支持、技術創新等角度探討綠色金融對生態城鎮化的影響機制。②由于可得性等原因，本研究僅采用省一級的數據，如果未來有更詳細的數據，可以采用市一級的數據進行實證研究，并將各市按照區域劃分進行異質性分析［48］。

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（責任編輯：劉照勝）