数字金融、绿色创新与城市高质量发展*

赵 军，李艳姗，朱为利

（新疆大学经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830047）

一、引言

自从进入21世纪，尤其是加入世贸组织以来，中国经济无论是规模总量还是增长速度均位居世界前列。即便在当下全球经济发展不稳定性因素增加、新冠疫情冲击等影响下，2020年我国国内生产总值仍然突破100万亿，创造了新时代下中国经济增长奇迹。城市是经济发展的重要载体，中国奇迹背后离不开城市的发展。新世纪以来我国城镇数量与规模实现了双料增长， 2020年城镇化率更是达到63.89%，城市对经济及社会发展的推动作用不容置疑。然而，粗放式发展也造成诸如城市无序蔓延、软硬设施不同步、生态环境压力加重、城乡发展鸿沟加剧等一系列问题，加之不同城市之间区位条件、资源禀赋、人力资本等差异，进一步加剧了城市发展不充分、不平衡，使得城市可持续、高质量发展受到极大阻碍。因而如何找到提升城市发展质量，实现城市高质量、可持续发展的可循路径至关重要。为此，不少学者从税制结构（吕炜等，2020）、基础设施建设（刘佳等，2021）、制度改革（张莉等，2021）、产业结构（范庆泉等，2020）等方面探究新发展格局下如何推动经济高质量发展。

金融是现代经济发展的核心、国民经济的血脉，是优化资源配置的市场手段以及宏观调控的重要工具，通过发挥配置效应、规模效应、融通效应、自我强化效应等拉动城市经济增长，为推动城市高质量发展提供重要保障（李志扬等，2020）。然而，金融与生俱来的逐利性与嫌贫爱富特质，使得金融资源流动性分层，导致规模错配和领域错配，传统金融可及性较差（黄婷婷和高波，2020），服务质量和效率低下，阻碍实体经济高质量运行。同时，受限于基础设施建设与人工投入成本，享受金融服务时的搜索阻力和位置阻力（Bell等，2012；刘向东等，2019）导致传统金融的普惠性缺失，加大传统金融下沉难度，造成城市不少制造业以及中小微等民营企业融资难、融资贵现象。此外，受信息不对称等问题的影响，金融服务排斥性加剧，供需错位矛盾加深，弱化了城市高质量发展的资金支撑作用。因而，通过创新传统金融为助力城市高质量发展寻找新引擎迫在眉睫。数字金融作为新兴技术与金融深入融合形成的一种全新金融业态，能够打破传统金融藩篱，注入普惠新元素，拓展金融触达能力（易行健和周利，2018；吴庆田和王欣宇，2021），克服制度弊端，放大金融功能，有效提升金融服务实体经济能力，逐渐成为国内外学者关注的重点。但数字金融在发展过程中仍然存在相关法制不健全、征信系统不完善和信息系统缺乏安全保证等问题（尹优平，2017；何宏庆，2019），影响城市高质量发展水平的提升。那么，数字金融究竟是通过门槛效应、减贫效应和普惠效应等带动城市高质量发展还是通过挤出效应、过度匹配或滋生新型风险引发配置扭曲及金融不稳定阻碍城市高质量发展？对于这一问题的探讨有利于进一步深化金融供给侧改革，发挥数字金融支撑城市实体经济良性持续发展的功能，为城市高质量发展注入金融血液。

目前，我国经济发展已经进入由效率驱动向创新驱动转换的过渡阶段（Peter等，2019）。创新作为引领发展的首要驱动力和现代化经济体系建设的战略支撑（李翔，2019；钱娟，2019），不仅可以通过“增总量、调结构、提效益”促进城市高质量发展，还能够通过集聚效应和扩散效应等多种渠道对周边区域发展质量提升产生积极影响，提高城市发展模式的可持续性、包容性和共享性（上官绪明等，2020）。不同于传统创新，绿色创新作为一种兼具环境保护和经济发展双重优势的新型创新，是实现高质量发展的关键。绿色技术的有效发挥能够通过隔离机理和技术溢出（原毅军和陈喆，2019）等提高企业竞争优势，解决环境污染，加快资源型城市产业结构转型，推动经济与生态双赢的高质量发展（汪克亮和赵斌，2021）。但是，也有学者提出伴随着技术进步的绿色程度不断提高，其高投入、高风险及外部经济性等特征将更加显著（刘云强等，2018），因此绿色创新在推动城市高质量发展过程中的作用较为有限。在国内资源环境约束日益突出、国际环境规制愈加严厉的条件下，推动绿色创新是实现城市高效发展、加大竞争优势的现实选择。同时，创新作为资本密集型活动兼具周期长、强度高等特征，需要持续稳定的资金支持（王康等，2019）。数字金融通过拓宽融资渠道、调整金融资源配置驱动城市创新，逐渐成为实现城市创新的核心要素（李春涛等，2020；唐松等，2020）。探讨两者对城市高质量发展的影响，有利于在数字技术蓬勃发展趋势下实行创新驱动战略，实现城市高质量可持续发展。

文章的边际贡献在于：第一，基于五大发展理念构建城市层面高质量发展指标评价体系；第二，从城市维度出发分析数字金融、绿色创新影响城市高质量发展的理论机理，并将三者纳入同一框架进行分析；第三，运用脉冲响应函数考察数字金融、绿色创新在长期内对城市高质量发展的动态冲击效应及延续模式；第四，探索数字金融和城市高质量发展不同维度、不同区域及不同城市规模下可能存在的差异，以丰富现有研究成果，为实现城市高质量新常态提供理论借鉴。

二、理论分析及研究假说

（一）数字金融与城市高质量发展

首先，数字金融能够依托互联网、大数据等技术打破传统金融“二八法则”，并通过数据集成系统挖掘海量数据削弱位置阻力、降低搜索阻力，继而打破自然性市场分割，加强市场金融资源整合。同时，数据资源流动带来的跨界经营能力提升有利于不同行业生产资源合理配置，实现规模经济和范围经济，提高企业管理效率，促进企业生产率增长（李唐等，2020），提升城市经济总量。随着金融数字化程度不断提高，信息高度流转带动新技术加速转化，金融服务效率和资本配置效率的改善使得行业融合难度降低，关联行业资金利用率提高，缓解制造业、中小微企业融资难困境，带动制造业与服务业的融合协调发展，有助于实现城市产业结构高级化、合理化。

其次，数字金融作为现代技术与金融的有机结合，某种程度上重塑了金融体系，这不仅提升了信息可达度，也扩大了企业、居民群体融资渠道，降低流动性约束，提升了金融资源配置效率（封思贤等，2021），改善了城市发展质量。此外，数字金融的普惠性能够为经济相对落后地区提供相关贷款和技术培训等方面的金融支持。这在增强居民就业能力的同时有益于弱势群体财产性收入增加，实现贫困地区“自主造血”（郭红梅，2020），促进家庭财富增长和居民消费升级，缩小城乡发展差距。同时，金融资源的涓流效应和辐射效应有助于缩小不平等及城乡发展鸿沟，使得贫困循环陷阱得以缓解。虽然数字金融的普惠特质所针对的长尾群体具有“劣信用”特征且大数据技术的高端配置难以掌握（Gomber等，2018），弱化了数字金融功能，但是数字金融所具有的政策性、靶向性和广覆盖特征（汪亚楠，2020）能够加快物流、资金流和信息流的整合，构建金融资源供需两侧对接平台，实现数字经济与实体经济融合发展，推动城市发展水平的提升。

最后，数字金融依靠自身优势打破金融理论潜在悖论，不仅能够促进金融产业转型升级，也能够通过要素配置效应引导资源流向高效能产业，促进其他产业结构优化和城市效率提升。基于此，提出假设1：

假设1：数字金融有助于实现城市高质量发展。

（二）绿色创新与城市高质量发展

首先，绿色创新引致的绿色技术推动了清洁能源的发展，优化了能源结构，可以推动产业前后端节能减排。同时，绿色产业培育及绿色产品推广应用深刻影响市场环境，大量低效企业和僵尸企业的淘汰和转型改善了资源配置方向和效率，有效弥补传统工业中支柱产业萎缩带来的不利影响。其次，绿色创新模式下生产要素组合方式的优化推动了城市劳动力分工的深入发展，提高了经济配置效率，有利于城市高质量发展。此外，随着科学与绿色技术融合度的不断提升，新兴产业资源向传统产业的渗透能够通过提升传统产业生产效率和延伸产业价值链（王伟光等，2015）促进传统产业优化升级，推动城市产业高质量发展。再者，绿色创新作为传统创新的一部分，不仅能够通过市场机制和企业逐利机制推动企业技术进步产生环境成本效应，降低外部环境成本，实现产业服务高质量供给，促进效率变革；而且可以通过人力资本效应、知识外溢效应和投入产出效应等促进低碳经济产业发展，推动城市高质量发展（辜胜阻，2018；王慧艳，2019）。加之，绿色产品与消费者环保理念相契合，以及绿色创新成果产业化周期的缩短加快了知识要素向生产成果、生产能力向物质财富的转换进程，进一步促进产品与服务多样化，产生引致需求，消费总量增长与消费质量的提升引致企业进一步加大创新投入，扩大市场份额，这无疑刺激了环保科技进步，提高了企业绿色制造能力，提升了城市绿色全要素生产率，为城市高质量提升注入强大动力。最后，绿色创新追求经济效益与环境效益协同发展，地方政府绩效考核压力下支持政策的制定以及国家制度的倾斜引领绿色创新活动深入开展，推动企业从被动知识获取转向自主创新，有效运用绿色创新带来的创新补偿效应、市场需求效应和资源捕获效应（王旭和杨有德，2018）等打破绿色贸易壁垒，抢占绿色消费市场，推动产业价值链升级以及出口产品质量提升，从而提高对外开放质量，最终实现城市高质量发展。据此，提出假设2：

假设2：绿色创新能够促进城市高质量发展。

（三）数字金融对绿色创新推动城市高质量发展中的调节效应

绿色创新活动作为一个周期长、投入大、产出成果不确定的过程，其创新成果转化、市场推广应用、售后服务均需要持续不断的资金支持。持续有力的金融支持是提升企业创新质量的关键（唐松等，2020）。数字金融依托互联网、大数据及云计算等技术，可以较好地整合市场闲散金融资源，扩大融资渠道与资金规模，打破外源性融资限制，缓解制造业及中小微绿色创新主体资金约束困境，为绿色创新更好地推动城市高质量发展提供金融支持。此外，还能通过区域主体间的数字化“共情”和“去中心化”协同突破创新障碍（熊励和蔡雪莲，2020），完善城市创新体系与创新结构，助力城市绿色可持续高质量发展。最后，随着数字金融水平的提升，金融服务多元化、金融普惠性增强，可以缓解经济落后地区的科学文化教育的资金约束，有助于人才回流，强化人力资本效应，为城市绿色创新提供新契机，带动区域绿色创新发展，增强绿色创新推动城市高质量发展的内在驱动力。由此提出假设3：

假设3：数字金融对绿色创新的城市高质量发展促进效应具有正向调节效应。

三、研究设计

（一）模型构建

1.基准回归设定

为更好探寻数字金融、绿色创新对城市高质量发展的影响，首先构建模型（1），仅仅考察数字金融和绿色创新对城市高质量发展的影响。其次，考虑到遗漏变量可能带来的结论偏误，在模型（1）基础上将影响城市高质量发展的重要因素：产业结构（ind）、城镇居民人均可支配收入（inc）、政府干预程度（gov）、人力资本（hum）引入方程构建模型（2）：

数字金融作为新业态、新模式，依托互联网、区块链等信息技术拓宽了融资渠道与方式，能为制造业及中小微企业提供资金支持，缓解创新资金约束，对城市绿色创新水平的提升起到正向激励作用。因此，需要进一步分析数字金融是否在绿色创新影响城市高质量发展的过程中发挥正向调节作用。基于此，在模型（2）的基础上引入数字金融与绿色创新的交乘项，并对模型进行适当改进：

其中：uqit为第i个城市在第t年的城市高质量发展水平，dfit为城市数字金融发展水平，giit为绿色创新水平；Xit为影响城市高质量发展的控制变量，包括产业结构（ind）、城镇居民人均可支配收入（inc）、政府干预程度（gov）、人力资本（hum）；εit是残差项。

2.面板门槛回归模型

数字金融发展水平不同、城市绿色创新过程中创新主体融资规模与融资强度不同，可能会使绿色创新的城市高质量发展效应呈现非线性影响关系，同时为进一步验证上文调节效应，构建面板模型，探讨绿色创新对城市高质量发展的数字金融门槛效应：

其中：c为数字金融门槛值，I（·）为指示函数，其他变量解释同上。

（二）指标选取

1.被解释变量

城市高质量发展水平（lnuq）。已有不少学者通过构建投入-产出型的效率评价体系来衡量城市高质量发展水平，但这种评价体系更注重城市发展的过程效率，忽略了城市发展成果且维度单一，已无法满足现实研究需要。为此，本文借鉴欧进锋等（2020）的思路，立足五大发展理念，同时在遵循真实性、科学性、独立性、可比性、动态性以及数据连续可获取性的原则基础上，选择数据指标构建城市高质量发展指标评价体系，具体如表1所示。

表1 城市高质量发展综合评价体系

2.被解释变量

数字金融（lndf）。本文选取由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服共同编制的第二期“北京大学数字普惠金融指数”作为数字金融发展水平的代理变量（郭峰，2020）。

绿色创新（lngi）。本文借鉴王博等（2020）的思路，并根据国家知识产权局专利数据库公布的发明专利相关信息，对照2010年世界知识产权组织发布的“国际专利分类绿色清单”进一步识别绿色专利，并将上市公司微观数据匹配到地级市，最终得到地级市绿色发明专利申请量，作为城市绿色创新水平的代理变量。

3.控制变量

为确保估计结果的稳健性，本文选取产业结构（lnind）表示第二产业生产总值占GDP的比重、人力资本（lnhum）表示每万人中在校大学生数量、干预程度（lngov）表示财政支出比财政收入来度量，以及城镇居民人均可支配收入（inc），作为本文控制变量。

（三）样本选取与数据来源

本文选取270个地级及以上城市2011-2018年面板数据，除数字金融和绿色创新外，其他数据均来源于中国城市统计年鉴、各城市统计公报、各省统计年鉴和EPS数据库，少量缺失值采用插值外延法补之。此外，为缓解模型潜在异方差问题，对所有数据做对数处理。表2为原始数据描述性统计。

表2 描述性统计

四、实证分析

（一）基准回归

由表3可知，Hausman检验表明，固定效应模型更优。其中，列（1）和列（2）分别为不考虑控制变量和考虑控制变量时数字金融和绿色创新对城市高质量发展的影响。不难发现，数字金融和绿色创新对城市高质量发展的影响系数均为正且均在1%显著性水平下显著，说明数字金融、绿色创新均对城市高质量发展水平的提升产生显著的正向效应，验证了假设1和假设2。可能的解释在于，数字金融凭借互联网、大数据等现代信息技术拓宽了融资渠道与方式，一定程度上缓解了创新主体融资约束，强化了企业、个人创新意识与意愿，有助于城市全要素生产率水平的提升。数字金融还增加了居民消费信贷，推动相关产业发展进而提升了城市发展质量。绿色创新不仅能够凭借绿色技术优化能源结构，引致相关行业纵向发展，而且可以推动产业结构轻盈化、高级化，充分释放城市发展的内在驱动力，助推城市高质量发展。列（3）和列（4）分别为未控制、控制影响城市高质量发展的情况下，数字金融与绿色创新二者交乘项对城市高质量发展的影响，结果均表明数字金融在绿色创新提升城市发展质量的过程中起到正向调节作用，即数字金融的发展可以缓解绿色创新主体的融资约束，强化绿色创新对城市高质量发展的促进作用。这验证了假设3。这是由于数字金融所具有的包容性理念和“草根”特性能够为绿色创新提供源源不断的资金支持和协调有序的创新环境，有效弥补了绿色创新高投入、高风险等缺陷。此外，金融数字化过程中金融资源与实体经济之间数字鸿沟的缩小使得创新溢出效应进一步显现，更好发挥绿色高效创新对城市高质量发展的内在驱动力。

表3 基准回归结果

（二）门槛效应分析

1.门槛效应检验及门槛值确定

首先，通过自举抽样法判断是否存在数字金融门槛效应，如果有进一步判断有几个门槛、其门槛值是多少。表4门槛检验结果显示：数字金融的单一与双重门槛均显著通过检验，因而存在双重门槛，其门槛值分别为μ1=4.8800、μ2=5.4100，对应的似然比检验见图1、图2。

表4 数字金融的门槛检验结果

图1 门槛变量lndf的第一轮估计

图2 门槛变量lndf的第二轮估计

2.参数估计与结果分析

表5中以数字金融为门槛变量的双重门槛估计结果显示：当数字金融发展水平低于第一门槛值4.88时，绿色创新对城市高质量发展的估计系数相对较小，为0.0329。主要原因在于，此阶段数字金融水平相对有限，对创新主体的绿色创新所需要的融资约束缓解效果相对较小，因此绿色创新对城市高质量发展水平的促进作用有限。当数字金融发展水平处于第一门槛值4.88与第二门槛值5.41之间时，绿色创新对城市高质量发展的估计系数为0.0547，大于0.0329，这说明数字金融凭借区块链、大数据等信息技术发展较快，吸纳社会闲散资金能力较强，整合了社会较多资源，通过信贷与投资功能极大缓解了创新主体的资金需求，使得绿色创新对城市高质量发展水平的提升作用更强。当数字金融发展水平跨过5.41时，绿色创新对城市高质量发展的估计系数为0.0356，小于0.0547，说明当数字金融发展水平达到一定高度后，创新主体的融资难问题得到有效好转，数字金融对绿色创新的影响降低，绿色创新对城市高质量发展水平的正向提升作用放缓。这说明了上文关联效应结果的稳健性。

表5 门槛回归结果

（三）脉冲响应函数

鉴于数字金融、绿色创新对城市高质量发展的影响是一个动态变化过程，在以上研究基础上构建加入变量滞后项的PVAR模型，引入数字金融、绿色创新和两者交乘项考察其对城市高质量发展的长期动态影响，探究二者及其交乘项对城市高质量发展的动态传导效应和冲击延续模式。首先，为检验相关变量平稳性，依次采用LLC、IPS和Fischer3种方法。检验结果显示，除城市高质量发展用IPS方法未通过检验外，各相关变量在不同检验方法下均在1%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，即各变量是平稳的。采用AIC、BIC和HQIC三种方法进行最优滞后阶数选择，选择数字金融2阶、绿色创新2阶、城市高质量发展3阶，并用前向差分Hermlet转换法消除各变量潜在的内生性、个体效应和时间效应。

图3为运用Stata16 MP，以蒙特卡罗法模拟1000次得到数字金融、绿色创新、两者交互项及其自身对城市高质量发展的脉冲响应函数图。其中纵轴、横轴、实线、两侧虚线分别为脉冲响应强度、滞后期数、脉冲响应函数程度，95%的置信区间，设定影响期为20期。由图3可得，城市高质量发展对自身产生持续稳定的正向冲击并在后期收敛于零刻度线。长期来看数字金融仍然对城市高质量发展起到正向推动作用，并在第四期左右促进效果达到最高，之后逐渐平稳并趋于0。在一个标准差的冲击下，绿色创新对城市高质量发展的冲击显著为正并在第四期呈增强趋势后逐步趋于零轴，这表明长期内绿色创新仍然能够持续促进城市高质量发展，这也进一步说明了创新是驱动城市高质量发展的内在持续动力。数字金融与绿色创新的交乘项对城市高质量发展的冲击为正且在12期后逐渐放缓趋于零轴，表明数字金融发展水平提升能够有效支持绿色创新发展进而推动城市高质量发展进程。

图3 脉冲响应函数结果

（四）进一步分析

1.数字普惠金融分维度回归

为进一步探讨数字金融对城市高质量发展可能存在的结构效应，将数字金融细分数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度进行研究。表6结果显示，覆盖广度和数字化程度对城市高质量发展的影响系数为正且通过检验，说明二者均能够显著促进城市发展质量提升。可能的原因在于：覆盖广度和数字化程度的提升不仅可以拓宽融资渠道、放大金融功能，而且可以通过覆盖面积较好地发挥金融的普惠功能从而推动城市高质量发展，在数字金融调节作用下绿色创新仍然起到推动城市高质量发展的作用。使用深度的影响系数为负但未通过显著性检验，说明使用深度对城市高质量发展的影响具有不确定性。可能的解释在于：使用深度的提升可以更好地满足部分企业发展资金需要，但可能因为缺乏广度而使金融的普惠功能未有效发挥，因而正负交织下呈现不确定性，在数字金融调节作用下这一结论仍然成立。同时发现，绿色创新不管在哪一个维度分析下仍对城市高质量发展水平的提升起到正向促进作用，这进一步提升了上文全局效应下结果的有效性。

表6 数字普惠金融分维度回归结果

Control YES YES YES YES YES YES con_ -1.2270***（-2.90）-3.3587***（-9.00）Hausman 314.35（0.00）-3.2217***（-8.66）-3.9227***（-9.26）-3.9168***（-10.63）-2.4404***（-6.04）444.81（0.00）R2 0.4137 0.3877 0.3751 0.3751 0.3933 0.3834 N 2160 2160 2160 2160 2160 2160 604.79（0.00）253.32（0.00）295.54（0.00）557.96（0.00）

2.城市高质量发展分维度回归

本文进一步将高质量发展按照五大发展理念分维度处理并纳入模型实证检验数字金融和绿色创新对城市高质量发展不同维度的影响。由表7可以发现，数字金融对城市创新、绿色、开放和共享效应发展起到正向促进作用，却反向抑制了城市协调发展质量，表8中该结论仍然成立。从绿色创新来看，它能够促进城市创新发展、绿色发展、开放发展水平的提升，但促进作用大小有所差异，此外绿色创新抑制了城市协调发展质量，对城市共享发展质量的影响呈现不确定性。

表7 城市高质量发展分维度回归结果

表8 城市高质量发展分维度关联效应回归结果

0.3774***（11.72）lngov -0.2244***（-5.30）lninc 0.3948***（4.67）-0.3101***（-8.01）-0.3595***（-6.50）-0.0517（-0.54）-0.0616***（-3.82）con_ -14.4511***（-14.25）-0.0577***（-2.98）-0.1262***（-4.56）-0.1951***（-4.03）-6.5655***（-16.99）Hausman 261.69（0.00）5.4606***（11.75）3.3329***（5.02）-3.8472***（-3.32）66.63（0.00）R2 0.4179 0.1775 0.2285 0.1543 0.3387 N 2160 2160 2160 2160 2160 120.05（0.00）33.39（0.00）181.92（0.00）

3.区域异质性分析

区域间经济发展不平衡可能导致数字金融与绿色创新对城市高质量发展影响的不同。从表9的分区域异质性回归结果来看，无论是东部、中部还是西部，数字金融、绿色创新以及两者交乘项对城市高质量发展的影响系数均为正，但是西部地区数字金融及两者交乘项的影响系数没有通过显著性检验。这说明西部地区数字金融的高质量发展效应较为有限，且数字金融在绿色创新提升城市发展质量的过程中正向调节作用有限。相较于金融资源在东中部地区的集聚，西部地区金融资源普遍匮乏，金融排斥现象广泛存在，虽然数字金融一定程度上扩大金融服务范围、降低金融服务成本使得金融可及性增强，但是西部囿于地理位置的限制，金融触达度较低，加之信息上的“数字鸿沟”，数字金融的积极作用难以显现。作为绿色创新的有力支撑，西部地区较低的数字金融发展水平使得绿色创新的高质量发展效应呈现遮掩状态。

表9 分区域异质性回归结果

4.城市规模异质性分析

为验证由城市规模不同对城市高质量发展产生的异质性影响，考虑到地级城市市辖区人口实际情况，借鉴冉启英等（2021）的做法，将市辖区人口小于50万、50～100万、100万人以上分别设定为小城市、中城市、大城市。从表10回归结果来看，大、中、小规模城市的数字金融、绿色创新均对城市高质量发展水平的提升起到正向推动作用，但推动效果有所差异。大、中规模城市的绿色创新在数字金融调节作用下都提升了城市高质量发展水平，但中等城市尚未形成显著性促进效应，小规模城市在考虑到数字金融调节下，绿色创新对城市高质量发展的影响呈现不确定性。

表10 大中小城市规模异质性回归结果

五、结论及建议

本文基于我国270个地级及以上城市2011-2018年面板数据，运用固定效应模型探究数字金融、绿色创新及二者关联效应对城市高质量发展的影响，并进一步以数字金融为门槛搭建面板门槛模型，探究绿色创新的城市高质量发展效应，同时利用脉冲响应函数探寻二者及关联效应对城市高质量发展的长期延续模式及冲击效应。最后，通过细分数字金融维度和高质量发展维度以及区分区域和城市规模进行异质性分析。研究结果表明：第一，数字金融、绿色创新及两者交乘项在考察期内均显著促进了城市发展质量提升；第二，不同数字金融水平下绿色创新对城市高质量发展起到正向非线性促进作用；第三，长期内数字金融、绿色创新及二者关联效应均会提升城市高质量发展水平并随着时间推移这种推动效应逐渐放缓；第四，异质性分析下数字金融、绿色创新对城市高质量发展的影响存在较大差异性。基于此提出以下建议：

第一，要促进数字技术与金融服务相融合，赋予城市高质量发展新动能。首先，加强数字金融基础设施建设，充分运用科技手段打造数字金融服务平台，调动各类金融机构积极性发挥自身优势，以提高金融服务覆盖度带动薄弱领域和特殊群体，实现城市协调高效运行。其次，强化数字金融中心作用，提高金融监管能力，通过“大数据+金融集聚”、“互联网+金融创新”打造数字金融中心，打破“数字鸿沟”推动数字金融的高质量发展效应充分释放。同时，统一政府和监管机构数据标准，规范金融市场参与者行为，并通过动态监管和差异化监管促进监管能力提升。最后，促进数字金融分类机制建设，倡导因地制宜、错位发展。推动技术与规则相融合，通过适当性分类机制维护资产端和投资端双方利益，解决传统金融市场治理难题，并且依据城市经济社会发展史实际制定数字金融发展方案，提升金融运行效率和服务质量。

第二，要促进绿色创新高质量发展效应释放。首先，要推动绿色创新政策体制建设，完善绿色专利数据库及检索系统，实现信息共享、提高专利质量，建立绿色政府考评体系发挥绿色经济政治体系导向作用，加大财政金融政策支持下绿色创新投资和补贴，激励企业绿色产品研发。其次，培养绿色创新人才并健全科研奖励机制与绿色创新基地平台建设，强化“产学研金介”融合力度。最后，优化绿色创新引领机制，激发绿色创新成果转化过程中的学习、示范、溢出效应，并通过制定绿色技术标准倒逼企业通过绿色创新实现产业转型升级，健全绿色技术交易市场体系，提高绿色技术转移转化效率，完善绿色创新中介机构监管，培育绿色创新“专业经纪人”。此外，要建立健全绿色专利保护制度进而优化绿色创新环境，通过创业路演、创新比赛等形式营造绿色创新文化氛围引导绿色技术众创，与此同时，要深度参与全球环境治理，促进绿色技术全球交流，利用新进绿色创新成果助推城市发展提质增效。