金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響

【中圖分類號】F832；F276.3 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2025）15-0032-9

一、引言

2024年8月，中共中央、國務院印發《關于加快經濟社會發展全面綠色轉型的意見》，提出全方位、全領域、全地域推進綠色轉型重點任務。推動經濟社會發展綠色化、低碳化是實現高質量發展的關鍵環節，是解決資源環境生態問題的基礎之策。企業作為經濟活動的微觀主體，能否貫徹綠色發展理念實現綠色轉型，對于轉變經濟發展方式、實現“雙碳”目標和推動經濟高質量發展至關重要。在“雙碳”目標指引下，我國大型企業率先開啟綠色轉型探索并取得顯著進展。中小企業受制于資金、技術等多重因素，綠色轉型進程相對滯后。然而，中小企業數量眾多、覆蓋面廣，整體降碳減排潛力不容忽視。同時，中小企業多為大型企業的上下游合作伙伴，其綠色轉型是推動產業鏈綠色化升級的必由之路。為此，《“十四五”促進中小企業發展規劃》提出實施中小企業綠色發展促進工程，支持中小企業實施綠色化改造。鑒于此，探究促進中小企業實現綠色轉型的有效策略，成為當前學術

界關注的重要議題。

金融資源作為社會核心生產要素，其高效配置能有效應對企業綠色轉型過程衍生的風險與成本，是助力企業實現可持續發展的關鍵（李戎和劉璐茜，2021）。《“十四五\"工業綠色發展規劃》指出，加大金融支持是實現企業綠色轉型的關鍵保障措施之一。金融科技和綠色金融作為現代金融領域的重要創新，發展潛力顯著，二者融合正成為經濟可持續發展的重要驅動力。2022年1月，中國人民銀行印發的《金融科技發展規劃（2022-2025年）》指出，金融機構應以加快實施數字化轉型為主線，有序推進綠色金融產品與服務開發。此政策導向促使金融機構、金融科技公司等積極探索金融科技和綠色金融協同發展實踐。 2020～2022 年，金融科技公司持續拓展綠色金融應用場景，多家銀行相繼推出綠色金融系統，將綠色主體智能識別與認定嵌入授信審批流程。基于加劇競爭與技術溢出路徑（鐘凱等，2023），金融科技可提升傳統金融機構的運營效率、盈利能力以及風險承擔意愿和能力，進而滿足更多綠色項目的融資需求。金融科技的技術賦能特性能提升綠色金融的服務效率與精準性，促使傳統金融機構難以觸及的長尾客戶群體及部分中小微企業得以享受綠色金融服務（Erel和Liebersohn，2022）。金融科技和綠色金融協同演進，有望突破中小企業綠色轉型面臨的資源困境，為其可持續發展提供關鍵策略支持。

在金融發展推動企業綠色轉型的研究領域，金融科技和綠色金融作為金融創新的關鍵分支，其各自的獨立作用備受關注。金融科技與企業綠色轉型的相關研究表明，金融科技通過緩解企業財務困境、平滑風險及激勵綠色創新推動企業綠色轉型實踐（吳非等，2024）。金融科技可降低企業融資過程中的冗余成本，為尋求綠色轉型但資金短缺的企業提供信貸支持（王馨，2015），其創造的資源富余情境有助于提升企業風險容忍度，促進綠色轉型行為的實施。通過優化“事前\"審查流程，將“軟\"信息量化，金融科技可精準識別出具有綠色轉型意愿企業的信貸需求（盛天翔和范從來，2020），并在“事后\"發揮監督作用，防止綠色資金被違規挪用，在降低企業能源消耗、增加環保投資及促進綠色創新（譚常春等，2023）等方面作用顯著。綠色金融與企業綠色轉型的關聯研究則指出，綠色金融從資金供給方面將環境問題外部性內生化，能顯著提升綠色企業融資可得性，促進其投資增長（李俊成等，2023），致使污染企業受到融資\"歧視”，倒逼其選擇減排行為。

在金融科技和綠色金融協同發展領域，研究聚焦協同基礎與協同效應兩個方面。在協同基礎方面，研究集中于金融科技對綠色金融發展的賦能作用。綠色金融在產品創新、風險管理及服務效率等方面發展受限，而金融科技作為以現代科技手段和數據為雙重驅動力的金融創新，通過緩解信息不對稱、促進綠色金融產品供給與創新、提升綠色金融服務效率及監管水平等渠道深化綠色金融發展（黃卓和王萍萍，2022）。在協同效應方面，研究重點探討金融科技和綠色金融良性互動產生的綜合影響。二者協同能促進產業結構升級，加速傳統產業綠色轉型（詹姝珂等，2023），賦能新質生產力發展（吳成頌和殷文星，2025）。在探討變量間協同效應時，現有研究通常采用交互項回歸分析及耦合協調度測度等方法。交互項回歸分析的本質在于通過乘積項的線性系數直觀呈現兩個變量共同作用的增量效應。耦合協調度則是表征兩個及以上系統間交互影響與協同演進狀態的重要指標，具體涵蓋耦合度C值、協調指數T值及耦合協調度D值等指標。鑒于傳統耦合協調度模型中耦合度C值的區間分布不均、耦合協調度D值的測度價值受限，相關研究通過加大C值區分度對其予以修正（王淑佳等，2021）。

綜上所述，金融科技和綠色金融作為現代金融體系的創新成果，在推動企業綠色轉型方面各具優勢，并于相互作用中形成顯著的協同效應。然而，現有研究仍存在以下問題有待探討： ① 金融科技和綠色金融協同對企業綠色轉型的作用機理尚未明晰。盡管金融科技和綠色金融的協同運用在金融實踐中初見端倪，但理論研究仍囿于要素割裂的分析范式，未能充分捕捉并闡釋二者潛在的協同效應及其對企業綠色轉型的作用路徑，阻礙了對企業綠色轉型價值創造過程的精準刻畫，使企業在制定協同策略時缺乏明確的決策優化依據，衍生資源配置偏差，制約整體轉型效率與效果。 ② 對金融科技和綠色金融協同貢獻度的同權設定偏誤。現有研究在運用耦合協調度模型評估金融科技和綠色金融的協調指數時，采用同權設定的簡化處理，即假定金融科技與綠色金融對系統協調發展的邊際貢獻具有對稱性。然而，鑒于金融科技和綠色金融在戰略目標、發展模式及功能機制等方面的異質特征，剛性同權設定偏離了系統協調發展的實際運行邏輯，引發對二者主次地位的認知偏差，進而削弱協同發展戰略的精準性與實施效能。

為解決上述問題，本文構建了新的研究框架，可能的貢獻在于：第一，突破傳統單一要素分析范式，構建金融科技一綠色金融耦合分析框架，系統解構二者協同驅動中小企業綠色轉型的作用機理，為優化中小企業綠色轉型策略、推動經濟高質量發展提供理論支撐與決策依據。第二，構建異質性協同狀態的耦合模型，修正現有研究中金融科技和綠色金融協同貢獻度均等的假設偏誤，刻畫二者在企業綠色轉型中的非對稱協同特征，厘清其相對貢獻，進而提升協同發展戰略的精準性與實施效能。

二、理論分析與研究假設

（一）金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響效應

協同理論強調，系統中的各子系統在相互作用與資源共享中，通過協調機制形成新的結構與功能，實現整體效能最優化。金融科技以信息技術為驅動，聚焦金融服務普及性與效率提升。綠色金融則以環境治理為導向，通過資源配置和政策激勵，引導資源向綠色產業流動（杜興強等，2024）。功能與目標的差異，使得二者的協同能夠推動資源在兩個系統間高效共用，為中小企業綠色轉型提供互補性支撐。

綠色金融在推動企業綠色轉型中作用顯著，但其在項目認證、風險評估等環節的技術局限會影響其決策精度與效率，制約其對中小企業綠色轉型的推動效果。綠色金融的有效運作依賴于準確的環境、社會和治理數據，但信息壁壘和制度缺陷等因素導致其在資源配置過程中存在杠桿誤判與資本價格扭曲的可能，綠色項目融資成本難以準確反映其實際風險與回報。銀企間存在的信息差異使得部分不具備綠色屬性的項目或企業通過“漂綠”行為獲得資金支持，綠色資金被誤配至產能過剩與高耗能行業，造成資源低效率或逆效率流動，阻滯企業綠色轉型（譚常春等，2023）。綠色貸款審批流程繁瑣，涉及項目綠色屬性審查、環境效應評估及企業信用調查等環節，延緩了企業綠色項目的實施進度。

金融科技和綠色金融協同能有效推動資源共享與融合，優化中小企業綠色轉型的整體效果。金融科技依托滲透性、融合性技術優勢，能有效緩解市場信息不對稱，降低綠色信貸錯配概率（鐘凱等，2023），通過整合多源異構數據支撐綠色融資需求挖掘與產品創新，優化傳統金融體系程序化、分散化的服務流程（黃卓和王萍萍，2022）。綠色金融則以其長期資本特性，為金融科技研發提供資金保障。同時，綠色金融市場需求持續增長，對項目評估、信息透明、風險控制等方面的要求提升，驅動金融科技公司進行技術創新與應用場景拓展。金融科技與綠色金融協同通過技術賦能與資本支持，實現資源在二者間的交互配置，為中小企業綠色轉型奠定金融支持基礎。基于此，本文提出如下假設：

H1：金融科技和綠色金融協同能夠顯著促進中小企業綠色轉型。

（二）金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響路徑

資源基礎理論認為，企業競爭優勢源于其對資源的有效獲取與高效利用。企業進行綠色轉型戰略規劃時，資源配置與利用效率是將有限資源轉化為持久競爭優勢并推動可持續發展的關鍵。資源配置效率關注資金的精準配置及綠色導向，資源利用效率則聚焦企業獲取金融資源后的運用成效，二者協同優化能有效緩解中小企業綠色轉型中的資源約束，提升資源利用效率，進而為企業可持續發展目標的實現提供系統性支持。

1.金融資源配置效率的中介作用。根據資源基礎理論，企業的持續競爭優勢源于其持有的異質資源，資源稟賦差異影響甚至決定企業競爭優勢的差異。綠色轉型呈現高風險、高投入、高復雜性、長周期性特征，企業在資金有限時主動進行綠色投人的動力不足，金融資源成為企業綠色轉型的關鍵動力來源。在綠色轉型背景下，金融錯配表現為綠色資金錯配，即金融資源與具備綠色轉型需求的企業間呈現錯配失衡關系，資金流向偏離真正亟需支持的環保產業與低碳項目，而被誤配至非綠色或低效率產業（趙曉鴿等，2021）。中小企業因處于生命周期初始階段，經營和發展狀況具有高度不確定性，且普遍缺乏信用記錄與擔保抵押品，在金融市場中常被邊緣化（Li等，2024）。加之信息披露機制不完善、財務管理規范性不足等因素，中小企業在外部融資過程中面臨嚴重的信息不對稱，從而擴大麥克米倫缺口（王相寧和劉肖，2021），迫使企業在融資問題上耗費更多的資源，這會推高代理成本，抑制綠色研發投入，對企業綠色轉型戰略的實施形成實質性阻礙。

金融科技和綠色金融協同能夠降低金融錯配程度，提高金融資源配置效率。金融科技能降低銀行等金融機構的信息搜集與風險監控成本，精準評估企業資信，降低企業信貸偏差（任碧云和關秋，2023；王生年等，2023）。綠色金融作為新型金融范式，兼顧效率性與綠色屬性，將企業綠色表現納入決策框架，能夠抑制金融資源的行業錯配（王修華等，2021），其附帶的環境信息披露規范有助于投資者充分獲取融資企業的生產經營信息，降低投資不確定性，促成金融資源精準配置。金融科技的技術驅動特性推進綠色金融向縱深發展，二者協同形成金融資源配置新模式，解決金融資源普惠化、綠色化配置難題。云計算、物聯網等新一代信息技術針對不同發展規模與融資需求的客戶群體，推動綠色金融服務向中小企業下沉。通過整合企業經營數據、環境績效與信用記錄，金融科技能彌補綠色金融評估中因信息不對稱導致的決策盲點，識別中小企業綠色轉型的資金需求，實現信貸資源與中小企業綠色項目資金需求的高效對接。基于此，本文提出如下假設：

H2：金融科技和綠色金融協同通過提高金融資源配置效率，推動中小企業綠色轉型。

2.企業資源利用效率的中介作用。根據資源基礎理論，企業的資源稟賦并非直接等同于競爭優勢的確立，企業只有通過系統性積累、整合等策略性編排手段實現資源的科學配置與利用，方能將其轉化為競爭優勢。唯有資源被高效部署與利用時，其在構建與維持競爭優勢方面蘊含的潛在價值才能得以充分釋放（張璐等，2023）。全要素生產率是評估企業資源利用效率的關鍵指標，其提升意味著在既定生產要素投人下獲得更多產出或在維持相同產出水平的同時生產要素的投入減少，進而形成更加環保的生產方式。企業綠色轉型本質上是以高效、低耗為目標的發展方式，資源利用效率提升是在降低環境負擔的同時保持高產出的前提。

金融科技和綠色金融協同能夠提高企業資源利用效率，推動全要素生產率提升。金融科技因其外溢效應而具有較強的正外部性，對企業產生積極示范效應，促進管理模式向柔性化、網絡化和平臺化轉型，加速數據要素、知識信息等關鍵創新資源的流動與共享，提升企業全要素生產率（李素梅和田祝祝，2024）。綠色金融作為結構性金融工具，推動“兩高一剩\"行業企業實施技術革新與設備升級，緩解環保企業技術創新流動性風險，激發其創新意愿，促進全要素生產率提升。通過對資金使用的嚴格限定與治理目標的動態監控，綠色金融能有效抑制管理層機會主義傾向，降低資源使用中的代理成本，提升資源利用效率（陳小運和黃婉，2024）。伴隨著綠色金融的創新發展，機構投資者得以利用其信息優勢與高效分析能力參與企業治理，促進科技成果快速轉化，推動全要素生產率提升（王瑤和郭澤光，2021）。金融科技的外溢效應和綠色金融的長期激勵機制結合，激勵企業增加綠色技術研發投入，減少生產與消費端的資源消耗，進而提升全要素生產率。而全要素生產率提升能夠優化企業的生產效率與環境表現，促使其向綠色、高效的經營模式轉型。基于此，本文提出如下假設：

H3：金融科技和綠色金融協同通過提高企業全要素生產率，推動中小企業綠色轉型。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

考慮到數據的可得性與連續性，本文以 2011～2022 年深圳證券交易所創業板上市公司為研究樣本，檢驗金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響。選取深圳證券交易所創業板企業為研究樣本，主要基于兩點考慮：第一，創業板定位于服務具有高成長性與創新能力的企業，其市場特征與本研究聚焦的中小企業高度契合。第二，創業板企業普遍具備較強的創新意識與市場適應能力，其在綠色技術和可持續發展領域的探索為本研究提供了實證依據。

企業綠色轉型數據基于企業年報并利用文本分析方法測算，省域金融科技數據來源于百度搜索指數，綠色金融相關數據來自《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》及各地區統計局網站，公司財務等數據來自CSMAR數據庫。剔除金融類、ST類及觀測值缺失的樣本，并對企業層面連續變量進行雙側 1% 的縮尾處理，在此基礎上共得到有效樣本6708個。

（二）變量測度

1.被解釋變量：企業綠色轉型。依據評估指標的覆蓋廣度，企業綠色轉型的測度方法可分為兩類。第一類方法側重于從特定角度如技術創新或資源利用效率方面衡量，采用綠色專利申請數量和授權數量（胡潔等，2023）、綠色全要素生產率（雷玉桃等，2020）等單一指標表征企業綠色轉型。第二類方法實施多維度測度，從技術創新、生產水平、降污減排、環境保護、社會評價等維度，采用創新投入和產出、生產和勞動效率、碳排放減少率、社會責任評分等結構化數據構建企業綠色轉型綜合指標評價體系（孫傳旺和張文悅，2022）。在結構化數據基礎上，整合企業年報、社會責任報告中與綠色轉型相關的非結構化文本信息，以充分捕捉企業綠色轉型過程中的非量化因素（丁杰和黃金波，2024；周闊等，2022）。

相較于單一維度的測度方式，多維度測度通過整合多源數據與文本信息，能較全面地揭示企業綠色轉型的復雜性和系統性。據此，本文采用多維度測度方法，借鑒周闊等（2022）的研究，圍繞宣傳倡議、戰略理念、技術創新、排污治理與監測管理等維度，篩選企業綠色轉型關鍵詞匯。利用Python對上市公司年報文本進行數據挖掘，統計各關鍵詞的出現頻次并取自然對數以刻畫企業綠色轉型（EGT）。

2.解釋變量：金融科技和綠色金融協同。協同評價是解析系統間同步演化與共生機制的重要工具。在評估變量間協同程度時，現有研究通常采用交互項回歸分析和耦合協調度測度等方法。本文借鑒王淑佳等（2021）的研究，運用修正的耦合協調度模型，以省域金融科技和綠色金融的耦合協調度作為二者協同程度的代理變量。通過優化耦合度C值分布區間，修正的耦合協調度模型能解決傳統模型的分布不均問題，以更為準確地揭示系統間的動態協同效應。本文構建的刻畫金融科技和綠色金融協同關系的公式為：

T=α₁U₁+α₂U₂，α₁+α₂=1

式中，C為金融科技和綠色金融耦合度，反映金融科技和綠色金融子系統間的關聯強度， U₁ 和 U₂ 分別為利用熵值法測得的金融科技與綠色金融子系統評分。T為金融科技和綠色金融的協調指數，用于量化兩個系統在互動過程中達成的整體協調水平， α₁ 和 α₂ 分別表示金融科技和綠色金融的協同貢獻度。D為金融科技和綠色金融的耦合協調度，取值范圍為[0，1]，表征二者間的協同程度。

針對現有研究對金融科技和綠色金融協同貢獻度的同權設定局限，本文構建異質性協同狀態的耦合模型，設計三種權重配置方案，以量化二者對中小企業綠色轉型的協同貢獻度差異： ①α₁=α_α2=0.5 ，假設金融科技和綠色金融對中小企業綠色轉型的貢獻相當; ②α₁=0.3 、 α₂= 0.7，賦予綠色金融更大的權重，突出其在企業綠色轉型中的主導作用； ③α₁=0.7 、 α₂=0.3 ，強調金融科技在推動企業綠色轉型中的關鍵作用。三種權重配置方案分別對應變量Coord1、Coord2和Coord3。考慮到地區金融科技發展易受媒體關注且可通過搜索引擎獲取相關信息，以及百度搜索指數的數據可得性，從基礎技術、資金支付、中介服務和直接稱呼四個維度，確定與金融科技相關的主要關鍵詞，并基于熵值法構建綜合指數。將該指數除以各省常住人口數，用以量化各省金融科技發展水平。參考尹子璧等（2021）的研究，構建涵蓋綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險與碳金融五個維度的綠色金融評估框架，以測算綠色金融子系統評分。

3.中介變量。

（1）金融資源配置效率。借鑒王滿倉等（2023）的研

究，采用金融錯配程度的反向指標作為金融資源配置效率（FRE）的代理變量。以企業資金成本與行業平均資金成本的偏離度表征企業金融錯配程度（FM）， FM= （20

其中，FC是企業資金成本，以財務費用中的利息支出與負債總額（扣除應付賬款）的比率反映，IFC是行業平均資金成本。金融錯配程度越低，企業融資成本與行業平均水平的偏離越小，金融資源配置效率越高。為將金融錯配程度轉化為效率指標，對金融錯配程度進行標準化處理并實施反向調整，具體公式為：FRE

（2）企業全要素生產率。現有研究主要采用最小二乘法、固定效應法、OP法、LP法及廣義矩估計法對企業全要素生產率予以測算。其中，最小二乘法和固定效應法易受內生性偏誤影響，且其信息覆蓋范圍相對有限，而廣義矩估計法雖然能夠有效緩解內生性問題，但要求樣本數據具備較大的時間跨度（楊嵐和周亞虹，2022）。LP法以中間投入作為代理變量，相較于OP法能夠避免遺漏變量問題。據此，本文選取LP法測度企業全要素生產率（TFP）。

4.控制變量。由于企業綠色轉型受其內生特征驅動，本文選擇的企業層面控制變量包括企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、凈資產收益率（ROE）、現金流比率（Cashflow）、第一大股東持股比例（Top1）、董事會規模（Board）和企業成立年限（Age）。同時，鑒于企業綠色轉型與地區宏觀經濟環境關聯緊密，引人地區經濟發展水平（PGDP）和產業結構（INS）作為控制變量。為剔除行業和年份對企業綠色轉型的系統性影響，還控制了行業和年份固定效應。變量定義見表1。

（三）模型設定

為考察金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響，本文構建以下模型：

其中： EGT_it 表示企業i在第t年的綠色轉型水平；Coordit表示金融科技和綠色金融的協同程度； X_it 代表控制變量; μ_l 和 σ_Ut 分別代表行業與年份固定效應； ζ_it 為隨機誤差項。

為進一步揭示金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響機制，采用溫忠麟等（2022）的逐步回歸法檢驗中介效應，構建如下模型：

其中，MED表示中介變量，具體包含金融資源配置效率（FRE）和企業全要素生產率（TFP）。

表1 變量定義

四、實證分析

（一）描述性統計

表2為主要變量的描述性統計結果。企業綠色轉型（EGT）的均值為1.823，標準差為0.778，最大值為4.190，最小值為0，表明樣本企業綠色轉型水平整體較低且存在較大差異。金融科技和綠色金融協同指標Coord1、Co-ord2和Coord3的均值分別為 0.470， 0.451 和0.486，標準差依次為 0.146， 0.155 和0.144，三組數據均呈現分布相對集中但整體偏小的特征，表明樣本企業所處地區在金融科技和綠色金融的融合發展方面水平不一，整體處于中等偏低區間。其中，Coord2的均值略小于Coord1和Coord3，且標準差最大，表明在綠色金融權重較大的設定下，耦合協調度的分布差異更顯著。這可能與綠色金融區域發展的非均衡性相關，加劇了耦合協調度的空間分異。其他變量的統計結果均處于合理區間，與現有研究結果一致。

表2 描述性統計

（二）基準回歸結果

表3列示了在控制行業和年份固定效應及納入控制變量后的回歸結果。可以看到，金融科技和綠色金融協同能夠促進中小企業綠色轉型，H1得到驗證，即隨著金融科技和綠色金融協同程度的提升，技術與資本得以在二者間高效共享，在為中小企業提供多維資源支持的同時，有效改善其內部運作機制，推動綠色轉型效果的整體優化。

表3 基準回歸結果

注：括號內為t值，*、**、***分別表示在 10%5% 1%的水平上顯著。下同。

進一步分析不同權重配置下的結果發現，Coord2的回歸系數在 1% 的水平上顯著為正，且其系數值大于Co-ord1和Coord3的系數，表明當綠色金融在協同機制中占據更大的權重時，協同效應對中小企業綠色轉型的促進作用更顯著。可見，盡管金融科技可提供普適性較強的技術支持與信息共享平臺，但協同機制的實際作用效果仍在很大程度上依賴于綠色金融發展水平。

基于此，在后續檢驗環節，均選取Coord2作為代表性變量，以驗證金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響效果并系統揭示其作用路徑。

（三）內生性和穩健性檢驗

1.工具變量法。金融科技和綠色金融協同作為宏觀變量，受單一企業綠色轉型行為的影響較小，反向因果引致的內生性問題得以緩解，但變量遺漏或測量誤差仍可能引發內生性偏誤。在相關性方面，商業銀行數量作為傳統金融生態的關鍵指標，能有效反映區域金融資源供給與金融服務覆蓋情況，為金融科技和綠色金融協同發展提供基礎。在外生性方面，商業銀行數量主要由國家宏觀金融政策、區域經濟發展需求及市場供需結構決定，與單一企業的綠色轉型行為并無因果關聯。本文借鑒王守坤和范文誠（2022）的研究，以各省份商業銀行數量（IV）作為工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸，結果如表4列（1）、列（2）所示。結果顯示，運用工具變量回歸后，金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響仍顯著為正，與基準回歸結果一致。

2.傾向得分匹配（PSM）法。為控制潛在的樣本自選擇偏誤，采用PSM法進行內生性檢驗。參考代昀昊等（2023）的研究，采用1：4最近鄰匹配法進行樣本匹配，將金融科技和綠色金融耦合協調度高于其中位數的樣本取值為1（處理組），否則取值為0（控制組）。基于匹配后的數據進行模型回歸，結果如表4列（3）、列（4）所示，金融科技和綠色金融協同的回歸系數在 1% 的水平上顯著為正，進一步驗證了 H1 。

表4 內生性檢驗

3.替換解釋變量衡量方式。為規避解釋變量潛在的度量偏誤問題，對金融科技和綠色金融協同的衡量方式予以替換。依照與Coord2一致的權重分配思路，運用傳統耦合協調度模型重新度量金融科技和綠色金融協同（d_

2）。回歸結果如表5列（1）所示，金融科技和綠色金融協同的回歸系數顯著為正，支持了本文主要結論。

4.解釋變量滯后一期。鑒于金融科技和綠色金融的協同效應可能存在時滯，本文對核心解釋變量進行滯后一期處理。回歸結果如表5列（2）所示，金融科技和綠色金融協同的回歸系數顯著為正，證明結論具有穩健性。

5.剔除特定樣本。疫情作為突發性外部沖擊，對企業的運行與發展影響顯著。為控制其對中小企業綠色轉型的可能干擾，本文剔除2020年的樣本數據，重新檢驗金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響。表5中列（3）的結果顯示，金融科技和綠色金融協同的回歸系數顯著為正，驗證了前文研究結果的穩健性。

五、中介效應檢驗

為驗證金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的具體影響路徑，本文利用模型（5）和（6）進行中介效應檢驗，結果見表6。

1.金融資源配置效率的中介效應檢驗。表6中列（1）顯示，金融科技和綠色金融協同在 1% 的水平上與中小企業綠色轉型顯著正相關；列（2）顯示，金融科技和綠色金融協同的回歸系數在 5% 的水平上顯著為正，表明二者協同會提升金融資源配置效率；列（3）顯示，引入金融資源配置效率作為中介變量后，金融科技和綠色金融協同的回歸系數仍顯著為正，H2得證。結果表明，金融科技和綠色金融協同能夠有效提升金融資源配置效率，減少資金錯配與流動性障礙，確保資金持續流向綠色項目，為中小企業推進綠色轉型提供穩定的資金保障。

2.企業全要素生產率的中介檢驗檢驗。表6中列（4）顯示，金融科技和綠色金融協同對企業全要素生產率的影響在 5% 的水平上顯著為正；列（5）顯示，企業全要素生產率的系數顯著為正，表明其在金融科技和綠色金融協同影響中小企業綠色轉型的過程中起到部分中介作用，H3得證。該結論表明，金融科技和綠色金融協同能提升企業的資源利用效率，促使其在不增加資源消耗的前提下增加產出或在維持產出穩定的同時減少資源消耗，減輕企業環境外部性，推動企業實現綠色轉型。

表6 中介效應檢驗

六、異質性分析

為深入剖析金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的異質性影響，本文從企業的行業屬性、所處地區市場化程度和環境規制強度三個維度展開分析。

1.基于行業屬性的分析。行業屬性直接決定企業綠色轉型的基礎條件與資源需求，不同行業在綠色轉型中的路徑與難度差異顯著。參照丁杰和黃金波（2024）對重污染企業的定義，將研究樣本依據行業屬性劃分為重污染行業企業與非重污染行業企業，分組回歸結果見表7。分析發現，金融科技和綠色金融協同對兩類企業綠色轉型均具有促進作用，但針對重污染行業企業的協同效應更為明顯，且組間系數差異通過顯著性檢驗。原因可能在于，重污染行業企業面臨更為嚴峻的環境壓力與更高的轉型需求，在金融科技和綠色金融的協同作用下表現出更強的綠色轉型意愿。

2.基于地區市場化程度的分析。所處地區市場化程度會影響企業對綠色轉型的響應，進而影響金融科技和綠色金融的協同作用效果。一方面，充分的市場競爭可實現優勝劣汰，優化創新資源配置，使企業更易獲取綠色轉型所需資源（Polzin，2017）。另一方面，市場化程度較高時，區域內制度環境趨于完善，市場信息透明度更高，能滿足公眾對企業環保活動的關注需求，促使企業通過綠色創新實現清潔生產，回應利益相關者的環保期望（Hojnik和Ruzzier，2016）。因此，可以預期當企業所處地區的市場化程度較高時，金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的促進作用更強。

表7 行業屬性異質性分析

參考楊建春等（2023）的研究，以市場化指數作為市場化程度的代理變量，依據地區市場化指數的年度中位數進行分樣本回歸。由表8的回歸結果可知，在市場化程度較高的地區，金融科技和綠色金融協同的回歸系數在5% 的水平上顯著為正，二者協同對中小企業綠色轉型的促進效應相比市場化程度較低地區更為突出。

表8 地區市場化程度異質性分析

3.基于地區環境規制強度的分析。政府以激勵性或強制性手段實施的環境規制，對遏制生態環境惡化、推動企業實現綠色轉型發展具有重要作用。波特假說認為，適當的環境規制迫使企業改變現有生產方式或技術，通過創新補償效應彌補企業環境治理經濟損失。可以合理預期的是，金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的驅動力度會因各地區環境規制強度的不同而呈現差異。

參照劉榮增和何春（2021）的研究，以工業污染治理完成投資占第二產業增加值的比重表征地區環境規制強度。基于該指標年度中位數，將樣本劃分為環境規制強度較高和較低兩組并實施分組檢驗。表9的回歸結果顯示，與環境規制強度較低地區相比，金融科技和綠色金融的協同作用在環境規制強度較高地區表現得更為明顯，且組間系數差異顯著。

表9 地區環境規制強度異質性分析

七、結論與啟示

（一）結論

企業綠色轉型是提升經濟發展綠色含量、實現經濟高質量發展的關鍵路徑。作為國民經濟的重要組成部分，中小企業數量眾多且深度嵌入產業鏈各環節，環境足跡顯著。然而，其綠色轉型進程因自身資源稟賦與資源利用劣勢而相對滯后。金融科技和綠色金融協同演進，有望突破中小企業綠色轉型面臨的資源困境，為其可持續發展目標的實現提供關鍵策略支持。

基于 2011～2022 年深圳證券交易所創業板企業數據，本文融合協同理論與資源基礎理論，構建異質性協同狀態的耦合模型，系統考察金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的影響及作用路徑。研究發現： ① 金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型具有顯著驅動效應，尤其是當綠色金融占據協同系統主導地位時，促進作用更為凸顯。鑒于金融科技和綠色金融在功能屬性與目標導向方面的異質特征，其協同整合能推動各類資源在系統間的有效交互，為中小企業綠色轉型提供互補性支撐。這一發現與金融科技和綠色金融在推動產業結構升級（詹姝珂等，2023）及新質生產力發展（吳成頌和殷文星，2025）等宏觀經濟層面的協同邏輯呼應，將協同效應的探討拓展至微觀企業層面。為突破貢獻均等假設對協同子系統異質貢獻度的遮蔽效應，研究構建異質性協同狀態的耦合模型，量化金融科技和綠色金融的協同程度。研究表明，在樣本觀測期內，綠色金融主導、金融科技輔助的非對稱協同模式對中小企業綠色轉型的邊際促進效應更明顯。 ② 金融科技和綠色金融的協同作用能夠提升金融資源配置效率和企業全要素生產率，進而推動中小企業綠色轉型。研究發現，金融科技和綠色金融協同能夠減少金融錯配，優化中小企業綠色轉型的資源稟賦，并且能夠通過提高企業資源利用效率推動全要素生產率提升，進而實現更為環保的生產方式。 ③ 金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的作用效果在重污染行業、市場化程度較高和環境規制強度較高地區表現得尤為明顯。從行業屬性看，迫于嚴峻的環境壓力與轉型需求，重污染行業企業對金融科技和綠色金融協同的依賴度較高。從地區市場化程度看，市場化程度較高地區市場的充分競爭與高度透明促使企業積極響應環保期望，進而增強金融科技和綠色金融的協同促進效果。從地區環境規制強度看，嚴格的環境規制會增加企業的違規成本與環保稅負，促使其轉向綠色化生產，強化金融科技和綠色金融協同對中小企業綠色轉型的激勵作用。

（二）啟示

本文研究結論可為深化金融科技和綠色金融協同、推動中小企業綠色轉型、實現經濟系統綠色低碳發展提供有益啟示，具體建議如下：

第一，金融機構與金融科技公司作為協同發展的核心供給主體，應強化能力建設與互動合作，推動綠色金融創新。金融機構需制定金融科技發展戰略，設立金融科技子公司或部門，推進數字化應用，創新開發個性化綠色產品。金融科技公司應加大綠色領域技術研發投入，拓展數據平臺與區塊鏈等技術的應用場景。雙方應共建研發團隊、構建數據共享與渠道整合機制，實現技術與資本的優勢互補，完善綠色金融生態體系。

第二，作為綠色低碳發展的關鍵踐行者，企業應制定系統化綠色轉型戰略，將可持續發展理念融人長期發展規劃。要積極響應金融科技和綠色金融的協同演進政策，借助金融機構及金融科技公司等外部主體提供的綠色金融產品與技術支持，優化綠色項目的資金運作與風險管理，緩解因金融資源配置不當所引致的資源困境，提升資源利用效率，進而實現環境績效和經濟績效的雙重提升。

第三，政府強化頂層設計，總結金融科技和綠色金融協同增益的實踐經驗，制定并發布協同發展業務指南，闡明二者在優勢互補基礎上的協同增益效應，規范和深化其在金融領域的融合應用。依據企業特征與地區發展差異精準施策，積極探索金融科技和綠色金融協同政策的區別運用，重點支持重污染行業、高市場化程度和強環境規制地區金融科技和綠色金融的融合發展，最大限度地發揮其在推動綠色轉型中的協同效應。

【主要參考文獻】

陳小運，黃婉.綠色金融政策與綠色企業全要素生產率一一基于《綠色信貸指引》實施的經驗證據[J].財經論叢， 2024（4）：60～69 代昀昊，趙煜航，雷怡雯.綠色金融政策會提高企業債務融資成本嗎？[J].

證券市場導報，2023（4）：33～43.丁杰，黃金波.銀企數字化促進企業綠色轉型的協同效應研究[J].系統工程理論與實踐，2024（1）：102～122.杜興強，謝裕慧，曾泉.綠色金融政策抑制了企業的環境違規嗎？一一基于綠色金融改革創新試驗區的一項準自然實驗[J].金融研究，2024（5）：132～149.胡潔，于憲榮，韓一鳴.ESG評級能否促進企業綠色轉型？—一基于多時點雙重差分法的驗證[J].數量經濟技術經濟研究，2023（7）：90～111.黃卓，王萍萍.金融科技賦能綠色金融發展：機制、挑戰與對策建議[J].社會科學輯刊，2022（5）：101～108.李俊成，彭俞超，王文蔚.綠色信貸政策能否促進綠色企業發展？一一基于風險承擔的視角[J].金融研究，2023（3）：112～130.李戎，劉璐茜.綠色金融與企業綠色創新[J].武漢大學學報（哲學社會科學版），2021（6）：126～140.李素梅，田祝祝.數字化轉型能否改善企業漂綠行為[J].金融與經濟，2024（4） ：39～50+65 0劉榮增，何春，環境規制對城鎮居民收入不平等的門檻效應研究[J].中國軟科學，2021（8）：41～52.任碧云，關秋.金融科技、信貸錯配與非金融企業部門杠桿率風險[J].財會月刊，2023（6）：114～123.盛天翔，范從來.金融科技、最優銀行業市場結構與小微企業信貸供給[J].金融研究，2020（6）：114～132.孫傳旺，張文悅.對外直接投資與企業綠色轉型——基于中國企業微觀數據的經驗研究[J].中國人口·資源與環境，2022（9）：79～91.譚常春，王卓，周鵬.金融科技“賦能\"與企業綠色創新一一基于信貸配置與監督的視角[J].財經研究，2023（1）：34～48+78.王滿倉，聶一凡，王耀平等.金融科技、企業融資與信貸資源配置效率[J].統計與信息論壇，2023（5）：67～78.王生年，侯丹陽，張佩.金融科技抑制了債券違約風險嗎？[J].學習與實踐，2023（12）：79～88.王守坤，范文誠.數字普惠金融與碳減排一一基于中國縣級數據的實證分析[J].當代財經，2022（11）：53～64.王淑佳，孔偉，任亮等.國內耦合協調度模型的誤區及修正[J].自然資源學報，2021（3）：793～810.王相寧，劉肖.金融科技對中小企業融資約束的影響[J].統計與決策，2021（13）：151～154.王修華，劉錦華，趙亞雄.綠色金融改革創新試驗區的成效測度[J].數量經濟技術經濟研究，2021（10）：107～127.溫忠麟，方杰，謝晉艷等.國內中介效應的方法學研究[J].心理科學進展，2022（8）：1692～1702.吳成頌，殷文星.協同視域下長三角金融科技與綠色金融對新質生產力的影響[J].蘇州大學學報（哲學社會科學版），2025（1）：19～32.吳非，袁普盈，向海凌·金融科技與企業綠色轉型一一影響特征、作用機制與空間溢出效應識別[J].中國環境管理，2024（3）：103～112+48.楊建春，朱桂芳，王站杰.ESG表現對企業全要素生產率的影響[J].財會月刊，2023（19）：31～37.楊嵐，周亞虹.環境規制與城市制造業轉型升級——基于產業結構綠色轉型和企業技術升級雙視角分析[J].系統工程理論與實踐，2022（6）：1616～1631.尹子擘，孫習卿，邢茂源.綠色金融發展對綠色全要素生產率的影響研究[J].統計與決策，2021（3）：139～144.詹姝珂，王仁曾，劉耀彬.金融科技與綠色金融協同對產業結構升級的影響一基于異質性環境規制視角[J].中國人口·資源與環境，2023（11）：152～162.張璐，王巖，蘇敬勤等.資源基礎理論：發展脈絡、知識框架與展望[J].南開管理評論，2023（4）：246～258.趙曉鴿，鐘世虎，郭曉欣.數字普惠金融發展、金融錯配緩解與企業創新[J].科研管理，2021（4）：158～169.鐘凱，劉一寒，王玥元.金融科技對綠色信貸的影響研究一一來自商業銀行的經驗證據[J].外國經濟與管理，2023（11）：3～18.周闊，王瑞新，陶云清等.企業綠色化轉型與股價崩盤風險[J].管理科學，2022（6）：56～69.Erel I.，Liebersohn J..Can FinTech reduce disparities in access to finance？

Evidence from thepaycheck protection program[J].Journal of Financial Eco-

nomics，2022（1）：90～118.HojnikJ.，RuzzierM..The driving forces of process eco-innovation and its

impacton performance：Insightsfrom Slovenia[J].Journal ofCleanerProduc-

tion，2016（133）：812～825.LiX.，YeY.，LiuZ.，etal..FinTechandSME’performance：Evidence

fromChina[J].Economic AnalysisandPolicy，2024（81）：670～682.

（責任編輯·校對：許春玲劉鈺瑩）