金融论文案例代写：数字金融对区域绿色创新的影响探讨
本文是一篇金融论文，本文基于我国2011-2020年10年间31个省份的面板数据，同时考虑到期望产出和非期望产出指标，运用Super-SBM-DEA模型测算得到中国各区域的绿色创新效率，并分别分析了数字金融和区域绿色创新的地区差异和时空动态演变趋势。
第一章绪论
1.1研究背景与意义
创新、协调、绿色、开放、共享是党的十八届五中全会提出的重要发展理念，这一发展理念为我国的高质量发展指明了方向。在五大发展理念中，创新是第一位，是引领发展的第一动力；绿色发展重在解决人与自然和谐相处的问题，是全面建成小康社会的内在要求。而绿色创新巧妙地将绿色与创新这两大发展理念结合在一起，以期同时实现经济发展和环境保护两大目标，其已成为世界各国发展战略的核心。近些年来，中国也在积极实施绿色创新发展战略，但发展过程中还存在着一定的问题。因此，探讨如何提高区域绿色创新能力，对我国在新时期实现经济高质量发展有着非常重要的理论价值与现实意义。
1.1.1研究背景
改革开放四十多年来，中国在各方面取得了巨大的发展成就，GDP从改革开放初的0.3679万亿元增长至2022年的121万亿元，增长了近328倍，人均GDP突破8万元，成为全球第二大经济体①。然而，在快速发展的同时，我国也面临着劳动力成本上升、能源价格上涨、资源匮乏和环境恶化等问题，目前促进经济增长的模式已经不能满足我国经济可持续增长的需要，经济发展急需寻求新动能[1]。
为了实现我国经济的可持续发展，经济发展方式需要完成从“粗放型”到“内涵型”的转变，而创新便是实现这一转变的关键。创新作为引领经济发展的第一动力，是提高国家综合实力和国家竞争力的活力源泉，也成为了推动国家发展的重大战略。2006年，在全国科技大会上首次提出建设创新型国家的目标，并强调要在2020年使国家的自主创新能力实现整体增强。2012年，十八大报告上将创新驱动发展上升到了国家战略层面，又一次强调了创新的重要性，体现出创新在我国经济发展中的重要性。“十四五”规划中也指出，要把创新放在我国现代化建设全局的核心位置，形成新的发展优势。创新不仅促进了产业结构调整和新旧动能的转换，而且还使我国经济发展迈入了新阶段。
1.2研究内容与研究方法
1.2.1研究思路
首先，本文梳理了我国数字金融的发展及区域绿色创新的概况，明确研究主题，通过文献综述和相关理论对它们之间的关系进行深入研究，阐述数字金融发展对区域绿色创新的作用路径和影响效果。其次，基于2011-2020年中国31个省市的投入产出数据，运用Super-SBM-DEA模型测算中国各省的绿色创新效率，从数字普惠金融以及数字金融覆盖广度、数字金融使用深度、普惠金融数字化程度三个子维度出发，探究了数字金融对绿色创新的影响及传导机制。利用面板固定效应模型研究数字金融对区域绿色创新的静态影响；在此基础上，通过中介效应模型分析数字金融对区域绿色创新的传导机制。另外，本文将数字金融和区域绿色创新相结合，并借助空间计量分析方法剖析了数字金融对于区域绿色创新的空间溢出效应，由此最终在实证分析结果及相关理论分析的基础上，为探索如何推动我国区域绿色创新发展提出一些启示和政策建议。
1.2.2主要内容
第一章绪论。介绍了本文的研究背景与意义，并阐述了本文的研究内容、研究方法、可能的创新及不足，同时对相关文献进行了总结。
第二章相关概念、理论基础与作用机制。通过对数字金融和区域绿色创新进行概念界定并对其相关理论进行阐述，进而得出数字金融发展对区域绿色创新的影响效应及影响途径。
第三章现状分析。主要对数字金融的发展现状和区域绿色创新的发展现状进行了分析。
第四章数字金融发展影响区域绿色创新的实证研究。首先介绍了本文的研究设计；接着运用面板固定效应模型与中介效应模型，分析数字金融对区域绿色创新的影响效应和影响途径，并作内生性分析、稳健性检验及异质性分析。
第五章数字金融影响区域绿色创新的空间效应研究。构建空间面板模型，探究数字金融对区域绿色创新的空间效应。
第六章结论与建议。对全文的实证结果进行概括和总结，并依据得出的结论提出相应的政策建议。
第二章相关概念、理论基础与作用机制
2.1相关概念界定
2.1.1数字金融
近年来，数字金融已经成为了学术界和实务界的研究热点，但对于数字金融的内涵和定义，目前还没有得出一致的结论。关于数字金融的概念和理论内涵，Eric Banks（2001）认为数字金融是一种新型的金融产品和服务，其是在电子商务交易中产生的[94]；Berger和Gleisner（2009）定义数字金融是结合了数字技术与金融功能的一种全新的金融模式[95]；Ozili（2018）认为，数字金融包含了个人和企业在线支付、储蓄和贷款的所有产品、服务和基础设施[96]。国内也对数字金融展开了大量的研究，谢平等（2012）提出数字金融是在以借助互联网平台的基础上，以现代数字技术、移动支付为基础和手段的新型融资方式[97]；2016年G20杭州峰会上发布的《二十国集团数字普惠金融高级原则》对数字金融的业务范畴进行了定义，指出一切通过电子信息技术进行经济活动交易的金融类服务和产品都属于其中；数字金融是指新型金融机构运用互联网技术实现支付、融资、投资等金融业务模式[98]；黄益平、黄卓（2018）认为数字金融的概念较宽泛，其概念与“金融科技”及“互联网金融”的概念相类似，但它们在理论上又有细微的差异，数字金融着重于金融本质，涵盖范围更广[99]；从中国实践发展的角度出发，数字金融并非完全区别于传统金融，其是通过数字科技的优势改造和升级传统金融业务[90]。
综合学者们的观点，本文认为数字金融是传统金融机构和互联网公司等新兴企业借助新一代数字信息技术开展融资、投资、支付以及其他新型金融业务的新金融模式。此外，采纳北京大学数字金融研究中心课题组（2018）对数字金融的理解，本文认为可以通过数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度来反映数字金融的整体发展水平。
2.2相关理论基础
2.2.1数字金融相关理论
(1)金融功能理论
金融功能理论是Merton（1995）与Levine（1997）在分析金融业发展状况如何影响区域经济增长时而提出来的，它体现了金融体系在经济社会发展中的功能[109][110]。金融功能理论有两个方面的假设，一是金融功能相对于金融机构来说更加稳定；第二，金融功能优于组织机构。任何一个区域或国家金融体系的目的都是为了实现配置和使用经济资源的功能，金融体系核心职能可分为三个方面：一是清算及支付功能的实现，这也是金融体系最为基础的职能，金融体系所提供的金融服务能够使得货物及服务交易便利化，从而成为市场主体支付及清算结算的手段；二是实现资源配置的作用，金融体系既能为市场主体的生产和消费活动提供多元化的资金来源渠道，又能通过闲散资金的再配置促进资金的使用效益；三是发挥分散风险的作用，金融体系能够对其所提供金融服务的风险进行管控，改善金融资源需求者福利。
数字金融是依托数字技术而形成的一种新金融业态，其发挥的仍然是金融的基本功能，但是其在金融功能的基础上进行了完善和改进。首先，随着移动互联网、人工智能和大数据的不断发展，数字金融可以了解信贷需求方的更多信息，降低信贷双方的信息不对称程度，从而为资金的需求者提供更好的服务；其次，数字金融通过应用移动支付等功能提高了金融服务的效率，使市场主体的交易更加便利化；三是随着数字金融的发展，数字保险和数字理财等金融服务应运而生，其可以对市场上的闲散金融资源进行重新分配，进而提高了金融资源的使用效率。
第三章数字金融与区域绿色创新的发展现状分析.......................................27
3.1数字金融发展现状.....................................27
3.1.1数字金融的测度方法...............................27
3.1.2数字金融发展的时间趋势.....................................28
第四章数字金融发展影响区域绿色创新的实证研究...................................38
4.1研究设计.....................................38
4.1.1模型设定...............................38
4.1.2变量设定与说明...............................39
第五章数字金融影响区域绿色创新的空间效应研究...................................56
5.1研究设计................................56
5.1.1模型.......................................56
5.1.2变量设定说明与数据来源................................58
第五章数字金融影响区域绿色创新的空间效应研究
5.1研究设计
5.1.1模型
选择合适的计量模型是充分挖掘出其背后隐藏的空间关系及经济现象的首要前提，不同的研究问题需要选用不同的模型来进行研究。目前，学者们在研究中常采用SAR模型、SEM模型以及SDM模型进行空间计量的分析，不同类型的模型均反映了不同的传导机制。下面对这三种模型的基本特点及模型形式进行介绍。
从表5-1可以看出，在正态分布的假设条件下，2011-2020年数字金融的Moran’s I均大于0，且在1%的显著性水平下显著，意味着我国数字金融在空间上表现出较强的正相关关系，空间集聚性较强。由表5-2可知，数据结果通过了正态分布的假设检验，区域绿色创新的Moran’s I全部分布在[0，1]区间内，且通过了10%的显著性水平检验，估计结果表明我国省际绿色创新能力在空间分布上有明显的溢出效应，且空间相关性为正。
第六章结论与建议
6.1研究结论
本文基于我国2011-2020年10年间31个省份的面板数据，同时考虑到期望产出和非期望产出指标，运用Super-SBM-DEA模型测算得到中国各区域的绿色创新效率，并分别分析了数字金融和区域绿色创新的地区差异和时空动态演变趋势。在此基础上，从不同层面和不同视角对数字金融对我国区域绿色创新的影响进行了深度剖析：采用双固定效应面板模型和空间杜宾模型，分别研究了不含空间因素和含空间因素后数字金融对区域绿色创新的影响；利用中介效应模型实证分析了数字金融及其三个子维度通过提高人力资本、促进产业结构升级和刺激居民消费水平进而促进了区域绿色创新的发展；另外，本文还分析了数字金融对我国东、中、西部地区和经济发达、经济欠发达地区绿色创新的影响异质性。研究结论如下：
第一，2011-2020年全国区域绿色创新均值为0.5628,仍有较大的发展空间，在2015年以后，我国绿色创新效率基本保持着增长态势；这说明了我国的绿色创新发展在国家政策的扶持下取得了一定的成效。但是，我国数字金融发展和省域绿色创新效率存在着区域发展不均衡的现状，中部地区和西部地区的平均水平和增长速度都落后于东部地区。
第二，数字金融在1%的显著性水平下推动了我国区域绿色创新的发展，数字金融覆盖广度和数字金融使用深度也分别在1%的显著性水平下提高了区域绿色创新水平。这其中，数字金融的覆盖广度相较使用深度来说对我国区域绿色创新效率的促进作用更大，估计系数为分别为0.3043和0.1473；此外，数字金融数字化程度没有通过显著性水平检验，这可能是因为我国目前还处于数字化转型阶段，数字化程度还不高，数字化基础设施和制度还不够完善，数字化对区域绿色创新的影响还没有显现出来。在使用替换被解释变量、更换研究样本和解释变量滞后一期等方法进行稳健性检验后，估计系数虽然有轻微的波动，但数字金融总指数和分维度的系数估计值与显著性水平都与基准回归结果基本上一致。通过选取互联网普及率和数字金融发展的滞后一期作为工具变量，采取两阶段最小二乘法来解决内生性问题，估计结果与基准回归中的结果基本上保持一致。因此，数字金融对区域绿色创新的促进作用是显著且稳健的。
参考文献（略）