陳旖旎 張曉丹 丁時杰

一、引 言

伴隨著逐步加速的城市化進程，自然資源耗竭加速、生態(tài)環(huán)境持續(xù)惡化等問題也隨之凸顯。為改善當前經(jīng)濟發(fā)展過程中的一系列問題，追求經(jīng)濟、社會、生態(tài)全面協(xié)調發(fā)展，構建經(jīng)濟質量高、資源消耗低、環(huán)境污染少的綠色發(fā)展方式，提高城市“市經(jīng)濟質的必要性和緊迫性進一步凸顯。我國“十二五”規(guī)劃已提出綠色發(fā)展的要求，即轉變傳統(tǒng)的經(jīng)濟增長方式，統(tǒng)籌兼顧社會系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)調統(tǒng)一。未來經(jīng)濟增長方式的顯著特征是科技、新能源和資金等帶動的低耗能、適應人類健康發(fā)展以及環(huán)境友好的相關產(chǎn)業(yè)在GDP比重不斷提升，這些都取決于全要素生產(chǎn)率的提高?！笆濉币?guī)劃建議中進一步強調加快金融體系改革、提高金融服務實體經(jīng)濟的效率。那么，作為綠色城市發(fā)展進步的重要驅動力——金融發(fā)展在綠色發(fā)展中有多大的作用空間呢？如何合理、充分地發(fā)揮金融發(fā)展對綠色發(fā)展的支撐作用是非常重要的科學問題。

針對目前中國區(qū)域綠色發(fā)展形勢，眾多學者展開了相關研究，集中在構建綠色發(fā)展衡量指標體系、基于不同視角對綠色發(fā)展效率的研究等方向。在綠色發(fā)展影響因素方面，已有研究主要考察了能源消費結構、技術進步、政府投入、人口城鎮(zhèn)化率等因素的影響。然而，少有文獻探討金融發(fā)展尤其是科技金融對于提升區(qū)域發(fā)展“綠色度”的作用。綠色發(fā)展的基礎是經(jīng)濟增長方式的“綠色化”，金融發(fā)展作為影響經(jīng)濟發(fā)展的重要變量，對于轉換經(jīng)濟增長方式的作用不言而喻。

本文旨在以前期研究為基礎，通過理論分析和實證研究探討金融發(fā)展和科技金融對區(qū)域綠色發(fā)展的作用機理和實際效果，為政府在制定和出臺轉變經(jīng)濟發(fā)展方式、提升經(jīng)濟發(fā)展質量等各項政策方面提供決策依據(jù)。

二、理論和機理分析

綠色發(fā)展強調經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的統(tǒng)一與協(xié)調，需要通過各種途徑和方法，以更少的資源投入、結合環(huán)境保護，實現(xiàn)更高的經(jīng)濟產(chǎn)出。綠色發(fā)展具有兩個外延，一是對原有經(jīng)濟系統(tǒng)進行綠化或生態(tài)化改造；二是發(fā)展對環(huán)境影響較小或有利于改善環(huán)境的經(jīng)濟形態(tài)。經(jīng)濟產(chǎn)出和環(huán)境保護是與綠色發(fā)展協(xié)調最為重要的兩個因素。

根據(jù)內(nèi)生經(jīng)濟增長模型，金融系統(tǒng)對經(jīng)濟增長有推動作用。研究表明，信息不對稱的情況下，金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間具有良性的互動機制。另外，金融體系可以顯示從事創(chuàng)新活動的潛在收益，金融體系通過引導金融資源流向技術創(chuàng)新項目，從而促進技術進步，進而推動經(jīng)濟長期增長。尤其處于當前粗放型經(jīng)濟發(fā)展模式向集約型經(jīng)濟發(fā)展模式的轉折時期，金融發(fā)展和科技創(chuàng)新能為經(jīng)濟效益和環(huán)境友好的雙贏提供支撐。

自從進入金融科技3.0時代之后，金融與科技的融合趨勢日趨明顯。一方面，傳統(tǒng)金融機構由過去的單獨強調技術，轉變成更為強調投資于技術來改造自身；另一方面，金融科技類公司也開始強調開放與技術的復蘇?？萍冀鹑谥饕峭ㄟ^合理的金融投資結構促進科技創(chuàng)新的有效進行，本文僅考察最終以物質形式支持科技創(chuàng)新的各項金融投入。技術進步帶來的資源環(huán)境紅利，使得創(chuàng)新發(fā)展與綠色發(fā)展密不可分。地區(qū)科技創(chuàng)新能力是新的內(nèi)生增長動力，可以推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級，也可以催生高新技術產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)大力發(fā)展，因此，地區(qū)科技進步在一定程度上決定了該地區(qū)的綠色增長率。從具體指標來看，企業(yè)的有效發(fā)明專利越多，代表技術水平的突破越大。

因此，借鑒Levine(2004)的研究思路，從金融體系的功能來看，金融發(fā)展側重通過增加資本要素投入來增加經(jīng)濟產(chǎn)出，科技金融強調轉變經(jīng)濟發(fā)展模式，推動節(jié)能減排。金融發(fā)展、科技金融影響綠色發(fā)展的機理如圖1所示。

圖1 金融發(fā)展、科技金融影響綠色發(fā)展的機理

基于以上論述，本文認為金融發(fā)展和科技創(chuàng)新對綠色發(fā)展有重要的影響。下文會通過我國各省的面板數(shù)據(jù)檢驗上述機理。

三、變量選取和模型構建

（一）綠色發(fā)展的測度

針對目前中國區(qū)域綠色發(fā)展形勢，已有文獻關于綠色發(fā)展的測度方法總結為兩種，即指數(shù)法和效率法。指數(shù)法是指測量綠色發(fā)展綜合指數(shù)，根據(jù)指標的重要程度對不同指標賦予相應的權重，進行加權計算而成。綠色發(fā)展綜合指數(shù)通過排名來反應一個經(jīng)濟體內(nèi)某一時期的綠色發(fā)展水平相對過去其他地區(qū)所處的位置，側重于對地區(qū)間發(fā)展的比較，但該指數(shù)僅能反應綠色發(fā)展的總體水平，且指標選取和權重分配過程容易受到主觀因素的干擾。效率法基于全要素生產(chǎn)框架，利用數(shù)據(jù)包絡分析法（data envelopment analyses，DEA）從生產(chǎn)的角度強調以盡可能少的資源環(huán)境代價以獲取盡可能多的經(jīng)濟產(chǎn)出。

已有大多數(shù)文獻均將地區(qū)內(nèi)所覆蓋省份全要素生產(chǎn)率的平均值作為該地區(qū)的全要素生產(chǎn)率水平。由于地區(qū)內(nèi)各個省份間的全要素生產(chǎn)規(guī)模各不相同，各省之間存在各種差異，導致最終結果無法真實的反映地區(qū)的整體效率水平，而且大多文獻均沒有考慮能源資源這一重要的投入要素以及生產(chǎn)過程中的環(huán)境污染物排放這一非合意產(chǎn)出，故其測算結果存在一定偏差。本文借鑒以往文獻構建全局luenberger指數(shù)的方法計算綠色發(fā)展效率，一方面解決了求取平均值的不足，另一方面也解決了測算數(shù)據(jù)結果在時間序列不可比的問題。

（二）金融發(fā)展指標選取

（1）金融規(guī)模和金融效率

本文借鑒李健和衛(wèi)平（2015）的研究，從規(guī)模和效率兩方面評價金融發(fā)展情況，其中金融發(fā)展規(guī)模（FDS）=金融機構存款余額+金融機構貸款余額）/GDP，我國金融體系以銀行為主導且資本市場發(fā)展規(guī)模數(shù)據(jù)不全，因此從銀行角度衡量金融發(fā)展規(guī)模擴張的程度較為合適；金融發(fā)展效率（FDR）=金融機構貸款余額/金融機構存款余額，反映金融系統(tǒng)將儲蓄轉化為貸款的效率，指標值越高說明金融發(fā)展效率越高。

（2）科技金融指標

對于科技金融指標，本文結合已有文獻采用的相關指標體系，選取科技金融發(fā)展效率作為科技金融指標的測量。其中，科技金融發(fā)展效率是從投入和產(chǎn)出兩個角度來分析，投入方面包括人力資本投入（R&D人員全時當量），財政科技投入（財政科技經(jīng)費投入），科技貸款（銀行科技信貸金額），創(chuàng)業(yè)風險投資（創(chuàng)業(yè)風險投資金額）、科技資本市場投入（科技資本市場籌資額）；產(chǎn)出方面包括國際科技論文數(shù)量、專利授權量和高技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值。根據(jù)藺琦珠（2016）的方法，采用貝葉斯隨機前沿模型對效率進行測度。

（3）相關控制變量指標

控制變量方面考慮三個因素，一是地區(qū)GDP；二是能源消費結構：用能源消費總量中煤炭消費量占比來衡量。三是外資利用，通過外商直接投資（FDI）來衡量。

（三）模型設定

本文主要利用面板數(shù)據(jù)考察各省金融發(fā)展、科技金融對綠色發(fā)展的影響效應。由于省際之間存在著客觀的經(jīng)濟或社會差異，故而假定存在個體效應?；灸Ｐ驮O定如下：

其中，GreenRit是被解釋變量，代表各省市綠色發(fā)展水平，下標i和t分別代表第i個省份和第t年（t=2001,2002…2014）。FDSit用于衡量地區(qū)金融發(fā)展規(guī)模，F(xiàn)DRit代表地區(qū)金融發(fā)展效率。TFRit代表科技金融發(fā)展效率，Controlsit代表控制變量，包含各省地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、能源消費結構（CoalR）以及各省外商直接投資（FDI）。Cit為個體效應，表示各省市特有的不隨時間變化的未觀察到的影響綠色發(fā)展水平的因素，μit是殘差項，代表影響各省綠色發(fā)展水平的其他因素，ξit是隨機擾動項。

在處理面板數(shù)據(jù)時，需要判斷采用固定效應模型還是隨機效應模型。在不存在異方差的情況下，如果Hausman檢驗結果不顯著，則說明隨機效應模型較為合適，否則應選用固定效應模型。

因本文主要考察金融發(fā)展，特別是科技金融在金融發(fā)展對綠色發(fā)展中的影響，模型（1）還不足以作出解釋，故而，建立模型（2），并引入 TFRit×FDSit和TFRit×FDRit即科技金融效率與金融發(fā)展規(guī)模、金融發(fā)展效率的交互項，用于反映金融發(fā)展通過科技金融對綠色發(fā)展帶來的影響。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

具體而言，若 TFRit×FDSit、TFRit×FDRit回歸系數(shù)不顯著，說明科技金融和金融發(fā)展規(guī)模的交互作用沒有顯著影響各省綠色發(fā)展；若TFRit的回歸系數(shù)不顯著，而 TFRit×FDSit、TFRit×FDRit的回歸系數(shù)顯著，則表明科技金融本身對各省綠色發(fā)展不明顯，必須與整體金融發(fā)展相結合才能產(chǎn)生顯著的促進效應；若FDRit和FDRit的回歸系數(shù)不顯著，而TFRit×FDSit、TFRit×FDRit回歸系數(shù)顯著，表明金融發(fā)展本身就直接促進了綠色發(fā)展，而非依賴于科技金融的作用。

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計描述

實證分析以我國各省為觀測對象，觀測周期為2001年到2014年。主要數(shù)據(jù)來源如下：資本當年投入、年末從業(yè)人員數(shù)、耕地面積、用水總量、金融機構存貸款總額、外商投資實際使用額等來源于歷年《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒，專利授權數(shù)來源于歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》，地區(qū)生產(chǎn)總值等來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，各省份能源消費總量數(shù)據(jù)直接來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》（2001-2015），并折算成標準煤，二氧化碳排放數(shù)據(jù)直接來源于北京理工大學能源與環(huán)境政策研究中心iNEMS數(shù)據(jù)庫（www.inems.org），科技金融指標來源于中國科學技術部公布的《中國科技統(tǒng)計數(shù)據(jù)》以及歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》，地區(qū)GDP數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，能源消費結構數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

表1給出了各變量的統(tǒng)計結果，有助于清晰觀察各變量的統(tǒng)計特征。

（二）實證結果分析

本文使用Stata13.0得出實證結果。

（1）各省綠色發(fā)展效率的時間趨勢

圖2為30個省市的綠色發(fā)展水平趨勢圖，可以看出，不同省市的綠色發(fā)展效率（GreenR）的時間趨勢不盡相同，有些省很平穩(wěn)（比如陜西，26），有些省呈下降趨勢（比如寧夏，29），而有些省市則呈上升趨勢（比如北京，1、上海，9）。在一定程度上，綠色發(fā)展效率的省際差異有助于評估影響綠色發(fā)展效率的影響因素。

圖2 各省市的綠色發(fā)展效率的趨勢圖

（2）回歸結果分析

由于本文所用數(shù)據(jù)為靜態(tài)短面板數(shù)據(jù)，故而不需要進行單位根檢驗。對于靜態(tài)面板數(shù)據(jù)，首先進行混合回歸作為參照系，之后判斷用何種模型（陳強，2014）。

由于每個省的“省情”不同，可能存在不隨時間而變的遺漏變量，故而實施固定效應模型（FE）分析。經(jīng)組內(nèi)估計量計算（rho=0.91）表明復合擾動項（μit+ξit）的方差主要來自個體效應μit的變動。由于固定效應F檢驗的p值為0.0000，故FE明顯優(yōu)于混合模型。在固定效應中，通過一階差分估計量得到面板一階自相關檢驗，該檢驗p值為0.0000，即在1%的顯著性水平上存在面板自相關，但是該面板數(shù)據(jù)為短面板（T=14），因此自相關問題可忽略不計。

以上結果基本確認了個體效應的存在，但個體效應仍可能以隨機效應（RE）的形式存在，因此我們也使用了隨機效應模型。通過LM檢驗的p值為0.0000，表明在隨機效應與混合效應之間應選擇隨機效應模型。

從Hausman檢驗結果來看，p值為0.0000，因此，應該使用固定效應模型而非隨機效應模型。回歸結果見表2。

表2 回歸結果

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***0＜0.01。

表2結果顯示，模型（2）FE中，金融發(fā)展規(guī)模（FDS）和金融發(fā)展效率（FDR）兩個變量通過了1%的顯著性檢驗，但金融發(fā)展規(guī)模系數(shù)為負、金融發(fā)展效率系數(shù)為正，說明金融業(yè)2001年到2014年的快速發(fā)展在一定程度上對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生了抑制。原因可能在于我國金融市場化水平不斷提高的背景下，出于利潤的驅動，金融機構追求金融規(guī)模的增長，更傾向于見效快、能耗高和排放強的資源密集型企業(yè)，支持了大量的重污染信貸項目，如鋼鐵、水泥等行業(yè)。特別是2008年金融危機之后，大量信貸資金涌入基建領域或房地產(chǎn)行業(yè)，勢必會帶動上游鋼鐵、水泥等高能耗、高污染行業(yè)的發(fā)展。環(huán)保項目往往具有投資周期長、回報率低和運行風險大等特點，較短時間內(nèi)很難取得可觀的經(jīng)濟效益，金融機構因此在資金支持方面的意愿和力度明顯不足。這充分說明了目前各區(qū)域政府倡導發(fā)展綠色金融的正確性與重要性；而金融發(fā)展效率對綠色發(fā)展的促進效應，表明金融機構內(nèi)部存轉貸為支持綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)實際上提供了必要的資金轉化。

科技金融發(fā)展效率（TFR）沒有通過10%的顯著性檢驗，但系數(shù)為負，表明在沒有結合整體金融發(fā)展的情況下，科技金融的發(fā)展不一定能促進綠色發(fā)展，甚至有可能產(chǎn)生抑制作用，其原因在于科技的發(fā)展和進步雖然顯著作用于經(jīng)濟增長，但科技的發(fā)展應用同時也可能會產(chǎn)生一系列負面效應，如對自然資源的消耗、掠奪式的開發(fā)等?？紤]到綠色發(fā)展對環(huán)境保護的強調，因此在發(fā)展科技金融的同時，尤其要注重和環(huán)境保護相結合，把科技的負面效應降到最低，引導科技金融向綠色金融的方向發(fā)展，以促進整個社會生態(tài)效率的提高?？萍冀鹑诤徒鹑诎l(fā)展變量的交互項都通過了1%的顯著性檢驗，表明金融發(fā)展規(guī)模與科技金融的結合有助于推動綠色發(fā)展，且金融發(fā)展程度對綠色發(fā)展的作用受到了科技金融發(fā)展效率的影響。但是目前的結果也表明科技金融效率在金融發(fā)展效率對綠色發(fā)展的促進上并沒有起到積極的作用。

根據(jù)控制變量的估計結果，外商直接投資（lnFDI）的影響不顯著，地區(qū)生產(chǎn)總值（lnGDP）和能源消費結構（CoalR）都通過了1%的顯著性檢驗，回歸系數(shù)分別為0.0226和-0.1550。表明地區(qū)GDP的增長對綠色發(fā)展具有促進作用，但是作用相對較小，仍存在很大的提升空間。但是能源消費中煤炭占比越高，對綠色發(fā)展的抑制作用越強，即當前能源消費中煤炭消耗對環(huán)境的破壞力極強，因此加快能源轉型助推綠色發(fā)展是必然要求，如構建清潔低碳、安全高效的能源體系。

（3）固定效應模型修正

為確保估計結果的準確性，對固定效應進行異方差檢驗（LR=276.02,p=0.0000），結果表明模型擾動項存在異方差。因此本節(jié)采用WLS回歸對模型進行修正（陳強，2014），結果見表 3。

表3 固定效應修正模型

?

從WLS回歸結果來看，系數(shù)符號以及變量顯著性與表2中（2）FE基本一致，只有外商直接投資（lnFDI）通過了1%的顯著性檢驗，表明外商直接投資在綠色經(jīng)濟中發(fā)揮了積極的貢獻作用。

根據(jù)回歸分析結果可知：（1）大部分變量的系數(shù)在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗（個別除外），F(xiàn)統(tǒng)計量的p=0.000，表明模型方程通過了顯著性檢驗，調整的R2=0.9479，接近于1，模型擬合度較高，表明模型的解釋力較強。（2）金融發(fā)展效率（FDR）、科技金融發(fā)展效率和金融發(fā)展規(guī)模的交互項（TFR*FDS）、地區(qū) GDP（lnGDP）、能源消費結構（CoalR）對各省綠色發(fā)展效率有顯著的正向作用，而金融發(fā)展規(guī)模（FDS）、科技金融發(fā)展效率和金融發(fā)展效率的交互項（TFR*FDR）對各省綠色發(fā)展效率有顯著的負向作用。具體來講，金融發(fā)展效率（FDR）增長1%，綠色發(fā)展效率提高0.1696個百分點；TFR*FDS的系數(shù)為0.1020，可以理解為各省金融發(fā)展規(guī)模的擴大并不能完全反映其綠色發(fā)展狀況，金融發(fā)展規(guī)模與科技金融發(fā)展效率的結合對綠色發(fā)展的作用比較顯著。TFR*FDR的系數(shù)為-0.2623，表明目前的科技金融效率在金融發(fā)展效率對綠色發(fā)展的促進上并沒有起到積極的作用。（3）從各地區(qū)的的表現(xiàn)來看，大多數(shù)個體虛擬變量均很顯著，表示出在以北京為基礎的情況下各省對綠色發(fā)展的貢獻，但是各省發(fā)展不平衡。

五、結論和討論

本文研究探討了我國各省市金融發(fā)展、科技金融發(fā)展對綠色發(fā)展的影響效應，利用2001年至2014年的各省面板數(shù)據(jù)，構建了科技金融發(fā)展效率、綠色發(fā)展效率，通過采用固定效應回歸分析方法，取得實證結果表明：通過提高金融發(fā)展規(guī)模和科技金融發(fā)展效率，能夠有效助推綠色發(fā)展，而單靠發(fā)展科技金融很難發(fā)揮積極作用。這一結果對加快當前我國各地區(qū)綠色發(fā)展進程，特別是明確該進程中金融體系發(fā)展與科技結合的關系，具有重要的啟示意義。當前我國各地區(qū)金融發(fā)展不平衡，金融體系仍需要完善，科技與金融的結合存在不少亟待改進的地方，短期內(nèi)以銀行為主導的金融機構仍然是行業(yè)的主體，金融發(fā)展與科技相結合助推綠色金融存在更大的發(fā)展空間。綜合研究結果，本文提出以下對策建議：

（1）優(yōu)化金融市場協(xié)調發(fā)展

實證結果表明，各省市金融發(fā)展規(guī)模和科技金融發(fā)展效率的相結合，對綠色發(fā)展效率的提升有積極的促進作用，但是這一影響仍然有提升的空間。目前，我國各省市的金融機構發(fā)展存在不平衡的現(xiàn)象，對資源配置未達到最優(yōu)，大部分資金并沒有投向能有效提高綠色發(fā)展的活動，因此對金融的積極作用有限制。因此，各省市必須綜合考慮金融的規(guī)模、效率，尤其是當前互聯(lián)網(wǎng)金融迅猛發(fā)展的形勢下，金融機構也要合理分工，為經(jīng)濟向綠色、協(xié)調發(fā)展提供應有的支持。

（2）健全支持綠色經(jīng)濟發(fā)展的金融政策

一般而言，綠色產(chǎn)業(yè)、綠色經(jīng)濟具有較強的外部性，但是社會融資的難度比較大。因此，各級政府應充分發(fā)揮領導職能，從政策層面向綠色產(chǎn)業(yè)傾斜，帶動相關投資。如，各級政府、金融機構共同推進銀行綠色信貸政策，為綠色產(chǎn)業(yè)企業(yè)、環(huán)境友好企業(yè)提供優(yōu)惠和多渠道融資。

（3）科技金融與綠色金融共同助力實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展

實證結果表明，單獨靠科技金融難以有效發(fā)揮對綠色發(fā)展的促進作用，科技金融一定要和綠色金融相結合。綠色金融一方面是實現(xiàn)金融業(yè)自身的可持續(xù)發(fā)展，另一方面要在自身發(fā)展過程中推進節(jié)能減排、推進環(huán)保事業(yè)的發(fā)展，讓金融的發(fā)展與整個社會的可持續(xù)發(fā)展更好的融合。環(huán)境和金融是息息相關的，金融的貢獻不僅在于對科技創(chuàng)新的支持、對環(huán)保項目中的投資，還必須包括對環(huán)境風險的考慮，這需要銀行、政府、監(jiān)管者以及企業(yè)共同來完成。

【參考文獻】

［1］胡鞍鋼，周紹杰.綠色發(fā)展：功能界定、機制分析與發(fā)展戰(zhàn)略.中國人口.資源與環(huán)境.2014（01）14-20

［2］殷劍峰.中國金融發(fā)展報告.2016.社會科學文獻出版社.1900

［3］錢爭鳴，劉曉晨.中國綠色經(jīng)濟效率的區(qū)域差異與影響因素分析.中國人口.資源與環(huán)境.2013.23（7）104-109

［4］岳書敬，楊陽，許耀.市場化轉型與城市集聚的綜合績效——基于綠色發(fā)展效率的視角.財經(jīng)科學.2015（12）80-91

［5］胡根華，秦嗣毅.“金磚國家”全要素能源效率的比較研究——基于DEA-Tobit模型.資源科學.2012（03）533-540

［6］胡鞍鋼.中國:創(chuàng)新綠色發(fā)展.北京:中國人民大學出版社.2012

［7］ King R G,Levine R.Finance,entrepreneurship and growth:Theory and evidence.Journal of Monetary Economics,1993.32（3）513-542

［8］龐詠剛，王君.金融中介發(fā)展與技術創(chuàng)新互動的實證分析. 科技進步與對策.2010.27（10）8-11

［9］Levine R.Finance and Growth:Theory,Evidence,and Mechanisms.Handbook ofEconomicGrowth Philippe Aghion&Steven Durlauf.2004

［10］李曉西，潘建成.中國綠色發(fā)展指數(shù)的編制——2010中國綠色發(fā)展指數(shù)年度報告——省際比較.經(jīng)濟研究參考.2011（02）36-64

［11］李曉西，劉一萌，宋濤.人類綠色發(fā)展指數(shù)的測算.中國社會科學.2014（06）69-95+207-208

［12］李琳，楚紫穗.我國區(qū)域產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)評價及動態(tài)比較. 經(jīng)濟問題探索.2015（01）68-75

［13］魏楚，杜立民，沈滿洪.中國能夠實現(xiàn)節(jié)能減排目標:基于DEA方法的評價與模擬.世界經(jīng)濟.2010（03）143-162

［14］王蕾，魏后凱，王振霞.中國區(qū)域節(jié)能潛力估算及節(jié)能政策設計. 財貿(mào)經(jīng)濟.2012（10）130-136

［15］汪克亮，楊寶臣，楊力.中國全要素能源效率與能源技術的區(qū)域差異.科研管理.2012（05）56-63+78

［16］吳旭曉.區(qū)域工業(yè)綠色發(fā)展效率動態(tài)評價及提升路徑研究——以重化工業(yè)區(qū)域青海、河南和福建為例.生態(tài)經(jīng)濟.2016（02）63-68

［17］袁潤松，豐超，王苗，黃健柏.技術創(chuàng)新技術差距與中國區(qū)域綠色發(fā)展，科學研究.2016.10（34）1593-1600

［18］李健，衛(wèi)平.金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率增長——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實證分析.經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理.2015.35（8）47-64

［19］趙昌文，陳春發(fā)，唐英凱.科技金融.北京.科學技術出版社.2009

［20］曹顥，尤建新，盧銳.我國科技金融發(fā)展指數(shù)實證研究.中國管理科學.2011.（3）134-140

［21］藺琦珠.我國各省科技金融發(fā)展效率的測算及收斂性分析.太原理工大學.2016

［22］王兵，吳延瑞，顏鵬飛.中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長. 經(jīng)濟研究，2010（5）96-110

［23］陳強.高級計量經(jīng)濟學及Stata應用.第二版.高等教育出版社.2014