金融集聚、科技创新与绿色发展

温茵茵，顾玉萍，郑丽琳，王晓霞

（1．安徽财经大学 管理科学与工程学院，安徽 蚌埠 233030；2.河海大学 商学院，江苏 南京 211100）

我国作为世界第二大经济体，碳排放量最高的发展中国家，亟须寻求一种绿色的发展方式。绿色发展是一项复杂的系统工程，要通过科技创新、制度创新和金融创新相结合来实现[1]。科技创新驱动绿色发展，而绿色发展又指引了科技创新的新方向，加快绿色技术创新是实现社会、经济、生态可持续发展的关键路径。同时，科技创新离不开资金的支持，而金融为科技创新注入了“血液”。技术革命给人类社会的发展带来了颠覆性的影响效应，而金融创新又放大了这种效应，进而助推绿色发展。如何将金融与科技相融合，使其对绿色发展产生最大的影响力，值得深入研究。

2019年印发实施的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，划定上海市、江苏省、浙江省、安徽省共41个城市。长三角地区是我国绿色生态发展示范区，具有优越的地理条件和政策支持。上海作为增长极向周围腹地进行辐射，南京、杭州、合肥等城市作为中心形成了各自的都市圈，带动周边地区的发展。G60科创走廊促进了长三角地区的协同创新，推进了该区域的高质量一体化发展。然而，长三角要实现区域一体化发展仍然任重道远，例如区域发展不平衡、安徽省如何更好地融入长三角等问题均有待解决。

一、文献回顾

产业集聚是现代金融业的一种常见形态，金融集聚区常见于各大城市群。区域经济增长和协调发展理论为本文的研究奠定了理论基础。根据增长极理论，区域经济增长始于若干中心区域，然后逐渐向外扩张，通过技术创新和制度创新，带动邻近地区的经济增长[2]。极化—涓滴效应认为经济增长在区域间不平衡是不可避免的，此时就需要政府采取一些干预措施[3]。极化效应使各种资源向增长极回流和聚集，资本、人才、技术不断向金融集聚区流入，金融中心的资源吸收能力使得周边地区的资源逐渐流失。而涓滴效应则使各种资源向周围扩散，金融中心凭借资本、信息、创新的溢出效应，通过建立分支机构，将先进的技术和经验传播到外围地区[4]。

金融集聚通过资源配置、规模经济、科技创新和绿色金融效应影响生态效率和绿色发展[5-7]。王锋[8]和袁华锡[9]分别从省域和地市级层面，利用空间计量模型分析了金融集聚对绿色发展的影响，并得出一致的结论，即金融集聚对本地的绿色发展具有显著的促进作用，并对周围地区产生正向的空间溢出效应。何宜庆[6]认为金融集聚通过技术创新、节能减排等渠道促进绿色经济效率，但两者之间存在非线性的关系。曹鸿英[10]和Yuan[11]认为金融集聚对邻近地区的绿色发展和绿色经济均存在空间溢出效应，但具有区域差异性。

科技创新通过生产方式、产业结构、生活消费等方面影响绿色发展[12]。姬志恒[13]采用PVAR模型分析了高技术产业技术创新与区域绿色发展的关系，技术创新通过集约发展和动能优化提升绿色发展效率。杨树旺[14]认为绿色技术创新提升区域绿色发展潜能。张小筠[15]认为技术创新只能促进低竞争行业的绿色发展。田晖[16]通过实证分析认为创新促进了智慧城市的绿色发展，但不同创新指标存在差异性。

佩蕾丝[17]在熊彼特创新理论的基础上，探讨了金融资本与技术创新之间的互动关系，为后续的研究提供了一种基本范式。Lee等[18]分析了科技与金融的交互项对经济增长的正向影响。张林[19]认为金融发展为科技创新提供所需资金，反过来科技创新为金融发展提供现代化的信息技术，两者之间存在互动的辩证关系。王仁祥、杨曼[20]和焦妍妍[21]分别从国家和省域层面研究了科技创新与金融创新的耦合协调度及其对经济效率和产业结构优化的影响。

现有研究大多集中于金融集聚与绿色发展、技术创新与绿色发展、金融创新与科技创新之间的关系研究，并未将金融集聚、科技创新、绿色发展放入同一框架下进行研究，并且缺少区域层面的研究。基于此，本文以长三角41个城市为样本，基于物理学的耦合原理，测算区域金融创新与科技创新的耦合效率，利用空间计量的方法分析两者的耦合效率对区域绿色发展的影响，以期为实现区域一体化绿色发展提供政策建议。

二、研究设计

根据文献回顾和理论分析可知，金融集聚与技术创新之间存在互动关系，两者的融合关系对区域绿色发展产生一定的影响。首先，借鉴物理学原理，利用耦合协调度模型检验长三角地区41个城市的金融集聚与技术创新系统的耦合效率；然后，引入空间因素，分析两者的耦合效率对绿色发展的影响效应。

（一）耦合协调度模型

本文参考现有文献，采用物理学中的耦合协调度模型检验金融集聚系统与科技创新系统的互动关系和协调程度，模型设定如下：

（二）空间计量模型的构建

金融中心具有集聚和辐射的特点，金融集聚除了影响本地的绿色发展之外，还有可能对周围地区产生空间溢出效应，因此，我们选择空间计量模型同时捕捉这种直接效应和间接效应。本文以空间杜宾模型为例，它同时考虑了解释变量和被解释变量的空间效应，模型表示如下：

式中：i,j代表城市；t代表年份；GDit为绿色发展的代理指标；Xit为金融集聚与科技创新的耦合协调度（XT）和控制变量；和分别为因变量和自变量的空间回归系数；为城市的个体固定效应；为随机扰动项；代表空间权重矩阵。本文采用邻接空间权重矩阵，并用反地理距离和经济距离嵌套矩阵进行稳健性检验，矩阵分别表示如下：

式中，dij代表两个城市之间的距离，表示地理距离矩阵，,Yit表示城市i第t年的人均GDP，为城市i人均GDP的平均值，为所有城市人均GDP的平均值。

（三）变量选取与数据来源

考虑数据的有效性，本文未采取常用的区位熵度量金融集聚度，而参考何宜庆[6]、王如玉[24]等的做法，建立金融集聚的评价指标体系。科技创新子系统包括投入和产出两个部分。绿色发展一般从水平和效率两个维度测量，本文参考《上海市绿色发展指标体系》和相关文献[25,26]构建绿色发展水平评价指标体系。另外，本文还选取了若干控制变量，具体指标如表1所示。

表1 变量列表

本文选取《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中划定的41个城市作为研究样本，周期为2006至2018年。数据由各年的《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》、各城市环境状况公报和Wind数据库整理得到。为了消除通货膨胀的影响，所有的非指数指标均以2006年为基期分地区进行了GDP价格指数平减，同时进行了对数化处理。变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量描述性统计

三、实证分析

本文首先利用SPSSAU软件测算了金融集聚与技术创新系统的耦合协调度，然后采用STATA软件构建了空间权重矩阵，进行了空间自相关分析，并验证了两者的耦合协调度对绿色发展的本地效应和空间溢出效应。

（一）耦合协调度测算结果分析

长三角地区金融集聚与科技创新系统的耦合协调度及其类型划分如表3所示。

表3 耦合协调度及其分类

2006～2018年期间，长三角地区金融集聚与科技创新的耦合协调度均有所提升，但整体协调度不高。截至2018年，只有上海属于高度协调，低度协调的城市数量占58.54%。从区域层面来看，排名前二十的城市中江苏省占50%，浙江省占35%，而安徽省仅占10%，地区差异明显。上海、苏南、浙北地区协调程度较高，得益于科技金融等政策的实施、良好的金融和创新环境、完善的市场制度等；安徽省虽然整体协调度不高，但增速较快，逐渐缩小与其他地区的差距，这是由于安徽省积极融入长三角和承接东部地区产业转移的政策扶持。总体来说，长三角地区金融集聚与科技创新协调发展机制尚未形成，仍有较大的提升空间，需要创新二者的融合方式，提高融合质量。

（二）空间杜宾模型估计结果分析

本文采用全局Moran's I[27]分别检验金融集聚与科技创新的耦合协调度和绿色发展是否存在空间自相关，结果见表4。Moran's I值均显著为正，表明耦合协调度与绿色发展均存在正的空间自相关，有必要进行下一步的空间计量模型回归。

表4 空间自相关分析

在回归分析之前，LM(Robust) test, LR test和豪斯曼检验[28,29]结果显示，应采用空间杜宾模型，模型检验与回归结果表5。

表5 模型选择检验与估计结果

1.核心自变量XT的回归系数为1.140 7，即金融集聚与科技创新的耦合协调度对绿色发展的直接影响效应显著为正，说明两者的协调发展对本地的绿色发展具有显著的促进作用。一方面，科技与金融的有效融合提供了企业绿色生产所需的资金和技术支持，增加了中小型、科技型企业的融资渠道，绿色金融刺激企业增加绿色技术创新的研发投入；另一方面，科技金融与绿色金融促使个人和家庭参与绿色消费，如支付宝的蚂蚁森林种树、绿色花呗专项计划等项目，正在创新性地促进绿色发展。

2.空间滞后项W×XT的回归系数为1.275 1，即金融集聚与科技创新的耦合协调度对绿色发展影响的间接效应显著为正，表明本地金融集聚与科技创新的协调发展对邻近地区的绿色发展具有正向的空间溢出效应，此时，增长极的涓滴效应大于极化效应。上海作为辐射中心，以互联网为载体，开展区域间金融合作，依托“G60”科创走廊实现长三角区域的协同创新。除此之外，各省会城市作为省级的金融和科创中心，辐射带动本省其他地区的绿色发展。

3.被解释变量GD的空间自相关系数ρ显著为负，表明长三角各城市之间的绿色发展存在负的空间自相关，即本地的绿色发展会抑制邻近地区的绿色发展。这可能与产业转移政策的实施有关，欠发达地区承接了资源密集型和环境损耗型产业，抑制了自身的绿色发展。因此，需要加强地区间的绿色项目合作，分享成功地区的经验。

4.控制变量中，产业结构CJ的回归系数显著为正，表明产业结构的升级促进了地区的绿色发展。固定资产投资GZ、政府财政支出ZC和能源消耗NX的回归系数显著为负，说明固定资产投资、政府财政支出与能源消耗的增加，对环境造成了一定的负面影响，抑制了地区的绿色发展，这意味着粗放式的经济增长模式亟须转变。人力资本储备HR和外商直接投资FDI的回归系数为正且不显著，这是由于人力资本储备具有一定的时滞，外资并未投入绿色环保行业，外企的绿色理念并未起到带动当地绿色发展的作用。

为验证空间计量模型回归结果的稳健性，本文选取反地理距离和经济距离嵌套矩阵进行稳健性检验，表5第3列和第4列显示回归结果具有稳健性。

四、结论与政策建议

本文利用2006～2018年长三角地区41个城市的面板数据，测算了金融集聚与科技创新系统的耦合协调度，并分析了其对区域绿色发展的影响效应。主要结论包括：（1）研究周期内，各城市金融集聚与科技创新系统的耦合协调度均有所提升，但区域差异明显，发展不平衡；（2）金融集聚与科技创新的协调发展不仅促进了本地区的绿色发展，还对邻近地区产生了正向的空间溢出效应。

基于以上结论，本文提出了如下政策建议：

第一，促进金融与科技创新系统的耦合协调发展，通过正向的反馈提升系统的运行效率，最大化系统的协同效应。政府牵头，以央行和科技部门为主，构建科技创新金融服务信息平台，实现金融机构与企业之间的精准对接。一方面，使企业以更低的成本获取研发资金，另一方面，利用新兴技术甄别高效率企业，在降低信贷风险的同时提高资金的利用效率。

第二，打造以上海为核心，各省会城市为延伸的多层次金融和科创中心，充分利用增长极的辐射作用，带动整个长三角区域的一体化绿色发展。破除行政划分的界限，使要素在区域内自由流动，实现合理分配。金融机构应适时调整信贷政策，促进区域内金融服务的互联互通，开拓更多的跨境融资渠道。协同高校、科研院所、企业研发中心等创新资源，建立促进区域科学研究、技术研发、产业融合发展的协调机制。

第三，大力发展科技金融与绿色金融，促进区域一体化绿色发展。鼓励企业到科创板上市，建立健全与科技创新有关的各项保险制度，充分发挥保险对科技创新的风险分散功能。各地方政府应加大对政策性金融的支持力度，分散金融机构的投资风险。发展绿色金融，拓宽绿色、科创、中小型企业的融资渠道，促进产业结构升级。引导资金流入低消耗、低排放的绿色产业，刺激企业加大绿色技术创新的研发投入。

第四，开展地区间绿色项目合作，构建区域生态环境联防联治联动机制。修复长江生态环境，开展跨区域水环境、大气污染和土壤安全治理。结合各地区的资源条件和产业发展情况，优化能源结构，促进产业转型，倡导绿色低碳理念，共同应对气候变化。加快相关立法和标准的制定，例如企业排污标准、技术要求等，规范区域内的绿色生产和消费。完善生态补偿机制，各地财政给予相应的补贴。