改革开放以来,中国工业取得了突飞猛进的发展,但随着资源消耗、环境污染、生态恶化等问题日益严重,我国工业发展模式亟待转变,尤其需要关注能源转型与低碳工业化问题[1],最终形成可持续、高循环、高效率的绿色模式。随着我国经济进入到高质量发展阶段,五大发展理念应运而生,表明我国经济发展需要多维联动、共同促进[2]。绿色发展理念作为经济高质量发展的基础,将对各个产业和行业产生深刻影响。在国家层面,“四个全面”生态文明建设、《中国制造2025》《“十四五”工业绿色发展规划》等顶层设计与规划也凸显政府推动绿色发展,实现模式转型的强烈决心。
充分运用绿色金融和绿色财政政策,引导经济增长过程中的绿色生产和绿色消费是促进绿色发展的重要方式[3]。作为市场配置的重要手段,金融资源的充分流动和优化配置有利于推动技术进步和结构升级,从而促进工业绿色发展[4-5]。此外,工业企业所处的外部环境也能够帮助其实现绿色发展,其内在提升机理以市场主体与地区环境为主线,与企业创新能力、地区间交互作用以及区域政策环境关联密切[6]。谭卫华等[7]研究指出城市创新能力是城市工业绿色发展的内生动力,新金融发展能通过推动提高城市创新能力驱动工业绿色发展。工业绿色发展的环境支持还包括所需的劳动力资源、基础设施等资源和要素,推动绿色人才供给、改善区域基础设施建设、给予绿色政策支持是促进工业经济绿色发展的另一途径。
当前,学界对工业绿色发展的研究涉及定义、影响因素、评价和测度。T E Greadel等[8]提出,工业绿色发展的内涵是要最大化利用全部生产环节的资源,从而减少工业废物的产生; 苏利阳等[9]指出工业绿色发展是在促进工业经济持续较快增长和提供更多、更好工业产品和服务的同时,通过绿化工艺系统生产绿色低碳产品以及发展绿色新兴产业,最终协调工业发展与资源环境容量有限之间的矛盾。现有研究表明,能源消耗、环境规制、技术创新、开放程度、人才供给、产业结构等是影响工业绿色发展的重要因素[10-11]。在理解绿色经济内涵的基础上,对工业绿色发展进行科学、可靠且准确的量化是极为重要的,也是当前研究关注度较高的话题,总体上可分为工业绿色发展指数评价体系的构建和工业绿色生产效率的测算两大类,具体的方法有基于模糊综合评价法[12]、层次分析法[13]、网络评价法[14]等的主观方法以及基于灰色关联法[15]、数据包络分析[16-17]、随机前沿分析法[18]等客观方法。对于工业绿色发展水平的评价,学者从不同层面、不同角度出发构建了评价体系,但主观性较强,测度结果不一致; 而对于工业绿色生产效率的测算,学者已经关注到行业和区域层面生产效率的测算,主流方法为各类数据包络分析模型,关注的投入因素也从资本、资源、劳动力拓展到市场、技术创新等因素、产出因素也从单一的期望产出拓展到考虑环境绩效等的非期望产出,大部分研究结果显示当前中国工业绿色发展效率存在下降趋势,且区域差异明显。当前阶段,工业绿色发展是实现工业高质量发展的必由之路和战略决策,数字化时代下的创新技术与传统金融的结合催生了数字金融等新模式,对实体经济发展产生了深刻影响,其包容性、普惠性、创新性的特性进一步放大了金融服务的作用,并将对工业转型升级及绿色可持续发展产生积极作用。
总体而言,当前研究更多基于纵向的时间角度发现数字金融对工业绿色发展具有显著的促进作用,但较少学者关注空间层面的效率测算与效应,并从空间视角下探究不同因素于区域间工业绿色发展水平的影响。同时,中国工业因经济发展、资源分布等因素存在不均衡、不充分的现象,而数字金融是否能够依托数字技术特性,发挥辐射效应和溢出效应打破地域空间限制,进一步推动工业绿色发展?基于此,在工业发展转型的重要时期,本文基于空间误差模型,实证数字金融对工业绿色发展效率的空间效应,并为研究工业绿色发展提供新的视角。
