呂 鯤，潘均柏，周伊莉，李北偉

(1.寧波大學(xué)商學(xué)院，浙江 寧波 315211；2.吉林大學(xué)商學(xué)與管理學(xué)院，吉林 長春 130022)

0 引言

近年來，我國基于實現(xiàn) “雙碳”目標(biāo)，將綠色金融作為促進經(jīng)濟低碳發(fā)展的重要抓手，原因在于節(jié)能減排必須依托于新興技術(shù)革命，技術(shù)創(chuàng)新可以創(chuàng)建新的資本積累結(jié)構(gòu)、提升勞動力效率、拓寬新的價值創(chuàng)造渠道，推動低碳經(jīng)濟[1]。而大規(guī)模的區(qū)域創(chuàng)新水平的提升必須借助金融市場，要充分推動金融資源向清潔技術(shù)領(lǐng)域傾斜，進而產(chǎn)生綠色金融的概念。根據(jù)中國人民銀行數(shù)據(jù)，截至2020年，中國的本外幣綠色信貸余額規(guī)模位居世界第1位，而綠色債券存量于2021年上半年也躍居世界第2位。綠色金融已經(jīng)通過推動產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、促進資源合理配置對我國區(qū)域創(chuàng)新能力提升產(chǎn)生了顯著的影響。

政府財政干預(yù)也對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生了重要影響。一方面，區(qū)域創(chuàng)新離不開政府的財政支持。過去地方政府官員考慮到區(qū)域經(jīng)濟增長和短期經(jīng)濟效益是自身晉升的關(guān)鍵考核指標(biāo)，因此只關(guān)注傳統(tǒng)成熟產(chǎn)業(yè)帶來的經(jīng)濟效益，忽視新興產(chǎn)業(yè)的長期效益，阻礙區(qū)域創(chuàng)新。但近年來中國逐步擯棄以單一經(jīng)濟增長作為地方政府的政績考核指標(biāo)的制度，部分地方政府也基于這項改革開始用地方財政為推進創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略提供政策保障。另一方面，政府財政政策與地方創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)，進而影響地區(qū)創(chuàng)新能力。因此，如何進行合理的政府干預(yù)，同時在綠色金融的驅(qū)動下，引導(dǎo)要素向創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集聚，已成為提升區(qū)域創(chuàng)新水平和實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要課題。

基于上述問題，本文將政府財政政策干預(yù)、綠色金融和區(qū)域創(chuàng)新納入同一框架進行分析。

1 文獻綜述

1.1 政府干預(yù)和區(qū)域創(chuàng)新

政府干預(yù)和技術(shù)水平之間的相互作用關(guān)系的研究較多，張治河等[2]認(rèn)為政府干預(yù)能夠顯著促進區(qū)域創(chuàng)新能力，特別是政府的科技投入能明顯提升各產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率，而李琳等[3]認(rèn)為政府的各種補貼對城市和企業(yè)的創(chuàng)新能力產(chǎn)生了許多積極影響，進而在一定程度上促進了城市群的協(xié)同創(chuàng)新。另一種觀點認(rèn)為政府干預(yù)對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的抑制作用，謝偉等[4]通過DEA方法測算各省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率，研究發(fā)現(xiàn)政府補貼會抑制區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率；肖文等[5]基于中國工業(yè)行業(yè)的實證分析，認(rèn)為政府對于市場研發(fā)活動的支持存在著一定程度上的脫節(jié)，導(dǎo)致政府干預(yù)會抑制區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新能力的提升。

梳理上述文獻可知，學(xué)界關(guān)于政府干預(yù)對區(qū)域創(chuàng)新能力提升的影響尚未形成一致觀點，同時已有研究鮮有從政府宏觀財政政策的視角來分析政府財政政策活動對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，因此政府干預(yù)和區(qū)域創(chuàng)新在這一層面上的相互作用關(guān)系需要有新的證據(jù)出現(xiàn)。

1.2 綠色金融和區(qū)域創(chuàng)新

目前有關(guān)綠色金融對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響的研究結(jié)論分為兩種，一種認(rèn)為綠色金融對技術(shù)創(chuàng)新起到了顯著的正向影響，孟科學(xué)等[6]認(rèn)為綠色金融能夠通過調(diào)節(jié)創(chuàng)新認(rèn)識、創(chuàng)新結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新機制來促進企業(yè)的技術(shù)進步；何凌云等[7]研究發(fā)現(xiàn)綠色金融在環(huán)保節(jié)能領(lǐng)域?qū)夹g(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的促進作用；曾玲玲等[8]發(fā)現(xiàn)綠色金融可以同時促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、節(jié)能減排和技術(shù)創(chuàng)新，進而促進區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展。另一種持相反意見，曾學(xué)文等[9]認(rèn)為綠色保險業(yè)務(wù)增加了企業(yè)成本，從而壓縮了企業(yè)的流動資金規(guī)模，阻礙了技術(shù)創(chuàng)新；張學(xué)海等[10]通過研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的綠色金融體系缺乏約束激勵機制，綠色金融工具因出現(xiàn)資源錯配并不能準(zhǔn)確支持產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

區(qū)域微觀主體的R&D活動會對區(qū)域整體的創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響，一方面，微觀主體的技術(shù)創(chuàng)新能夠生產(chǎn)知識以支持區(qū)域整體創(chuàng)新水平的提升，基于Gibbons[11]的知識生產(chǎn)理論，大學(xué)、企業(yè)等微觀主體的創(chuàng)新活動對區(qū)域整體知識水平具有促進作用，進而促進區(qū)域創(chuàng)新能力的提升；另一方面，區(qū)域的微觀主體進行創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，形成 “發(fā)明+商業(yè)化”的新產(chǎn)品研發(fā)模式[12]，進而提升區(qū)域創(chuàng)新市場化水平和整體創(chuàng)新能力。上述理論表明綠色金融通過 “綠色金融-區(qū)域微觀主體技術(shù)創(chuàng)新-區(qū)域創(chuàng)新”作用路徑對區(qū)域創(chuàng)新施加影響。

綜上所述，綠色金融對技術(shù)創(chuàng)新的傳導(dǎo)機制研究還有待進一步研究，目前鮮有關(guān)于綠色金融和區(qū)域創(chuàng)新能力直接相互作用關(guān)系的研究。

2 理論機制

現(xiàn)有研究主要聚焦政府干預(yù)、綠色金融對技術(shù)創(chuàng)新微觀和中觀層面 (企業(yè)和行業(yè))的影響，鮮有對三者相互作用關(guān)系進行宏觀 (地區(qū)和國家)研究，特別是對政府財政政策行為決策干預(yù)和區(qū)域創(chuàng)新能力之間關(guān)系的研究還存在空白。同時，由于政府干預(yù)和綠色金融與產(chǎn)業(yè)布局以及經(jīng)濟導(dǎo)向存在某種聯(lián)系，因此有必要將政府干預(yù)、綠色金融和區(qū)域創(chuàng)新能力納入統(tǒng)一的研究框架進行研究。

2.1 政府干預(yù)和區(qū)域創(chuàng)新

本研究基于宏觀層面視角，對政府財政政策干預(yù)行為和區(qū)域創(chuàng)新的相互作用關(guān)系進行分析。當(dāng)政府同時采取擴張性的財政政策和大力提倡科技創(chuàng)新的決策時，會導(dǎo)致公共研發(fā)支上升，創(chuàng)新主體對創(chuàng)新資源的爭奪及尋租行為會加劇，社會研發(fā)成本上升，進而使得區(qū)域創(chuàng)新能力下降[13]。同時，在當(dāng)前中國錦標(biāo)賽體式的官員晉升體制下，地方官員作為首先考慮自身晉升的 “政治經(jīng)濟人”，會將政策和資源更多傾斜于技術(shù)成熟、周期短、短期回報率高的傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)，以獲得最大的經(jīng)濟增長效益，而非更傾向于支持短期經(jīng)濟效益回報較低的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)[14]。此外，由于擴張性財政政策加重了政府的財政壓力，逐漸形成對區(qū)域內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的擠出效應(yīng)，進一步降低區(qū)域創(chuàng)新能力；當(dāng)政府采取緊縮性的財政政策時，由于政府的開支減少導(dǎo)致扶持總規(guī)模的縮小，更加劇創(chuàng)新主體 “擁擠”于有限的資源，同樣抑制區(qū)域創(chuàng)新的提升?；谝陨戏治觯岢黾僭O(shè)H1:在當(dāng)前中國的晉升制度和模式下，政府?dāng)U張性的財政干預(yù)和緊縮性的財政干預(yù)均顯著抑制了區(qū)域創(chuàng)新。

2.2 綠色金融和區(qū)域創(chuàng)新

綠色金融是中國實現(xiàn) “雙碳”目標(biāo)的助力之一，實現(xiàn) “雙碳”目標(biāo)需要高新技術(shù)和清潔生產(chǎn)技術(shù)的支持，由于此類技術(shù)創(chuàng)新需要大規(guī)模的資金支持，因此綠色金融對區(qū)域創(chuàng)新活動的順利開展尤為重要，特別是綠色股權(quán)投資對技術(shù)的創(chuàng)新和提升起到了重要作用[15]；其次，綠色金融可以引導(dǎo)稀有金融資源向低碳產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集聚，支持區(qū)域的創(chuàng)新活動[16]。基于以上分析，提出假設(shè)H2:綠色金融顯著地促進了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。

2.3 綠色金融、政府干預(yù)和區(qū)域創(chuàng)新

盡管綠色金融能夠促使財政資源通過綠色金融工具向創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集聚，并對創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了正向傳導(dǎo)作用，可以部分抵補政府干預(yù)所引起的資源錯配，從而可能對政府干預(yù)產(chǎn)生的負(fù)面影響產(chǎn)生一定程度上的調(diào)節(jié)效應(yīng)。但目前中國的綠色金融市場存在諸多現(xiàn)實困境，包括存在洗綠漂綠、交投不活躍等問題[17]，整體發(fā)展存在諸多缺陷，同時政府干預(yù)本身也會阻礙綠色金融發(fā)揮積極作用，因此綠色金融并不能抵補和矯正政府干預(yù)對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生的 “扭曲”效應(yīng)，綠色金融和政府干預(yù)的聯(lián)合效應(yīng)仍舊會抑制區(qū)域創(chuàng)新?；谝陨戏治?，提出假設(shè)H3:盡管綠色金融對區(qū)域創(chuàng)新具有促進作用，但其尚未能對政府干預(yù)形成顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，綠色金融和政府干預(yù)對區(qū)域創(chuàng)新能力仍舊產(chǎn)生了負(fù)向的聯(lián)合影響。

2.4 區(qū)域創(chuàng)新、政府干預(yù)和綠色金融的空間溢出效應(yīng)

隨著我國市場經(jīng)濟的迅速發(fā)展，省域間的經(jīng)濟交流日益密切，當(dāng)前區(qū)域間的綠色金融資源交流機制尚不完善，加之資本和金融資源的相對稀缺，地方政府容易產(chǎn)生爭奪資本和金融資源的 “零和博弈”思維，即希望虹吸其他地方的綠色金融資源，以謀求本省發(fā)展，同時也會出臺措施限制區(qū)域內(nèi)綠色金融資源的溢出，從而形成虹吸效應(yīng)，不利于區(qū)域的協(xié)同發(fā)展，因此，本省的綠色金融發(fā)展會對其他省份區(qū)域創(chuàng)新能力的提升有負(fù)向傳導(dǎo)作用。同理，區(qū)域創(chuàng)新能力因為省份間對創(chuàng)新資源的爭奪而形成的資源虹吸現(xiàn)象，對自身也存在著顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)。此外，政府干預(yù)會對本省的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生較強的擠出效應(yīng)，促使創(chuàng)新資源外流，對他省的區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生顯著的正向傳導(dǎo)作用。基于以上分析，提出假設(shè)H4:一省綠色金融發(fā)展對其他省份創(chuàng)新水平提升有顯著的負(fù)向空間傳導(dǎo)效應(yīng)，具有虹吸效應(yīng)；而一省的政府干預(yù)則對他省的區(qū)域創(chuàng)新水平提升有正向的空間傳導(dǎo)作用。

3 模型構(gòu)建、變量選取及空間分布

3.1 模型構(gòu)建

(1)系統(tǒng)GMM模型構(gòu)建。為了研究2007—2019年中國30個省 (區(qū)、市) (不包括港澳臺及西藏)的政府干預(yù)和綠色金融對省域創(chuàng)新水平的影響，本文引入被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力一階滯后項作為解釋變量，同時引入系統(tǒng)GMM估計方法以解決內(nèi)生性問題[18-19]，得到模型1。其次，為進一步研究政府干預(yù)和綠色金融對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生的聯(lián)合影響，本文將解釋變量政府干預(yù) (GI)和綠色金融 (GF)的相乘交互項作為解釋變量，構(gòu)建模型2。

模型1:lnIUit=Φ+φIUi (t-1)+α1GIit+

α2GFit+∑βXit+εi (t-1)

(1)

模型2:lnIUit=Φ+φIUi (t-1)+α1GIit+

α2GFit+α3GIit×GFit+∑βXit+εi (t-1)

(2)

式中，區(qū)域創(chuàng)新能力 (IU)的對數(shù)值 (lnIU)為被解釋變量；政府干預(yù) (GI)和綠色金融 (GF)為解釋變量；Xit代表控制變量的集合；Φ為常數(shù)項；φ為被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力 (IU)一階滯后項的回歸系數(shù)；α1、α2、α3分別為兩個解釋變量及其交互項的回歸系數(shù)；β為控制變量的回歸系數(shù)的集合；εt-1為殘差項；i為省、自治區(qū)、直轄市；t為期數(shù)；t-1為滯后1期。

(2)空間計量模型構(gòu)建。由于一個地區(qū)的政府干預(yù)和綠色金融不僅會影響當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域創(chuàng)新水平，同時其空間效應(yīng)也會對與之經(jīng)濟活動和聯(lián)系較為密切的地區(qū)產(chǎn)生影響，因此本文引入空間計量模型來考察2007—2019年中國各省份政府干預(yù)和綠色金融對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。本文參考Lesage等[20]的研究，分別構(gòu)建如模型3～5的空間自回歸模型 (SAR)、空間誤差模型 (SEM)和空間杜賓模型 (SDM)。

模型3:lnIUit=ρW·Yit+α1GIit+α2GFit

+∑βXit+γt+uit+εit

(3)

模型4:lnIUit=α1GIit+α2GFit+∑βXit+γt

+λW·vit+uit+εit

(4)

模型5:lnIUit=ρW·Yit+α1GIit+α2GFit

+∑βXit+θW(GTPFit+∑βXit)+γt+uit+εit

(5)

式中，ρ和θ分別代表空間被解釋變量和解釋變量的滯后回歸系數(shù)；α1為解釋變量政府干預(yù)的系數(shù)，α2為解釋變量綠色金融指數(shù)的系數(shù)；γt代表時間固定效應(yīng)；uit代表空間固定效應(yīng)；W代表空間權(quán)重矩陣；εit代表隨機誤差項。

3.2 變量解釋與數(shù)據(jù)來源

(1)被解釋變量:區(qū)域創(chuàng)新能力 (IU)。采用中國科技發(fā)展戰(zhàn)略小組和中國科學(xué)院聯(lián)合發(fā)布的 《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》 (2007—2019)中省級 “中國區(qū)域創(chuàng)新能力綜合效用值”綜合得分作為被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新水平的代理變量，其測度包含省域知識創(chuàng)造、知識獲取、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效等維度，能夠?qū)^(qū)域創(chuàng)新能力進行客觀評價。2007—2019年30個省份 (不包括港澳臺及西藏)創(chuàng)新能力值的平均值如圖1所示。

圖1 2007—2019年省域創(chuàng)新能力年度平均值

(2)解釋變量：政府干預(yù)和綠色金融指數(shù)。

①政府干預(yù) (GI)。政府干預(yù)包括法律手段、經(jīng)濟政策和計劃指導(dǎo)等，其中最為直接靈活的方式之一即為財政政策，因此本文采用財政政策干預(yù)作為政府干預(yù)的代理變量。現(xiàn)有研究多將財政支出和地區(qū)產(chǎn)出 (GDP)之比作為財政干預(yù)的測度指標(biāo)[21]，這種測算方法僅考慮了擴張性質(zhì)的財政干預(yù)度量，沒有體現(xiàn)財政緊縮時政府的干預(yù)程度，因此本文作出修正,政府干預(yù)程度的測度公式為：

(5)

GI值越大，說明政府的財政政策干預(yù)程度越大。2007—2019年中國30個省份 (不包括港澳臺及西藏)政府干預(yù)程度的平均值如圖2所示。

圖2 2007—2019年省域政府干預(yù)年度平均值

②綠色金融指數(shù) (GF)。綠色金融涉及綠色信貸、綠色投資、綠色保險和政府支持，本文以此為基礎(chǔ)，形成表1的指標(biāo)體系，進而構(gòu)成綠色金融發(fā)展水平綜合測算體系。為了規(guī)避傳統(tǒng)專家權(quán)重打分存在的主觀性，本文采用熵值法對指標(biāo)的權(quán)重進行客觀賦值。

當(dāng)單項指標(biāo)正向和負(fù)向影響指標(biāo)體系時，計算公式如下：

(6)

(7)

式中，xij表示指標(biāo)數(shù)據(jù)進行正規(guī)化處理后的值，max{xj}代表第j個指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值，min{xj}代表最小值。

表1 綠色金融指標(biāo)測度體系

λij代表第j項指標(biāo)在第i年的比重，λij的計算方法如式 (8)；信息熵ej的計算方法為：

(8)

(9)

則指標(biāo)權(quán)重的計算為：

(10)

上述指標(biāo)體系的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于 《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份歷年的統(tǒng)計年鑒及 《中國保險年鑒》。2007—2019年30個省份 (不包括港澳臺及西藏)綠色金融指數(shù)的平均值如圖3所示。

圖3 2007—2019年省域綠色金融指數(shù)年度平均值

(3)控制變量。鑒于政策、投資、工業(yè)規(guī)模等因素對區(qū)域創(chuàng)新能力可能產(chǎn)生影響，選取城鎮(zhèn)化率 (UR)、財政透明度 (FT)、工業(yè)SO2排放量 (SE)、實際外商直接投資 (FDI)作為控制變量。其中，財政透明度數(shù)據(jù)來自 《財政透明度報告》中財政透明度指數(shù)，其余數(shù)據(jù)均來自 《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和各省區(qū)的統(tǒng)計年鑒。各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

(4)空間權(quán)重矩陣。本文的研究對象在經(jīng)濟關(guān)聯(lián)度較高的地區(qū)之間可能存在溢出效應(yīng)，故本文構(gòu)建經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣作為空間計量模型的空間權(quán)重矩陣，該矩陣可以較好地體現(xiàn)地區(qū)之間的經(jīng)濟關(guān)聯(lián)程度。矩陣為：

表2 變量的描述性統(tǒng)計

(11)

式中，Wiθ代表i地區(qū)和θ地區(qū)之間的空間權(quán)重，yi為i地區(qū)的年均人均GDP，yθ為θ地區(qū)的年均人均GDP。

4 實證結(jié)果與分析

4.1 動態(tài)面板GMM分析

模型1和模型2的分析主要建立在基于動態(tài)面板的系統(tǒng)GMM模型基礎(chǔ)上，以避免內(nèi)生性問題，并采用自回歸檢驗 (AR)檢驗判斷擾動序列的相關(guān)性，以及用Hansen檢驗判定工具變量的有效性。模型結(jié)果見表3和表4。

表3中，模型1通過了自回歸檢驗 (AR)檢驗和Hansen檢驗，模型1 (1)～ (4)中政府干預(yù)前的系數(shù)均在5%的顯著性水平下顯著為負(fù)，分別為-0.0355、-0.0621、-0.0645、-0.0520?？梢娬深A(yù)對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升產(chǎn)生了顯著的抑制作用。這是因為，在經(jīng)濟績效作為官員晉升考核主要指標(biāo)的晉升錦標(biāo)賽中[22]，由于傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)具備技術(shù)成熟、周期短、短期回報高等特點，地方政府和政府主官會將更多地財政資源投入到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)當(dāng)中，以獲得晉升，從而形成 “為增長而競爭”的 “逐底競爭”陷阱，不利于區(qū)域提升創(chuàng)新水平；另一方面，政府會只針對特定的行業(yè)和技術(shù)進行扶持，以使區(qū)域創(chuàng)新路徑只服務(wù)于政府的短期增長目標(biāo)，并以此形成路徑依賴，同樣阻滯了區(qū)域創(chuàng)新水平。而表3中綠色金融指數(shù)的系數(shù)均顯著為正，值分別為1.168、1.210、1.368、1.577，可見綠色金融的發(fā)展可以撬動稀有金融資源向低碳綠色產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚，以此拉動區(qū)域創(chuàng)新水平的提升。

表3 模型1的參數(shù)估計結(jié)果

為了探究政府干預(yù)和綠色金融對區(qū)域創(chuàng)新能力的聯(lián)合影響，本文引入兩個解釋變量的相乘交互項，參數(shù)估計結(jié)果見表4。

表4 模型2的參數(shù)估計結(jié)果

綠色金融和政府干預(yù)的交互項系數(shù)顯著為負(fù)，可見由于當(dāng)前中國的金融監(jiān)管和發(fā)展并不完善，對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色改造升級支持不足、圍繞碳金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)開展困難等問題阻滯了綠色金融對政府干預(yù)的調(diào)節(jié)作用，使之無法抵補政府干預(yù)形成的負(fù)外部性，驗證了H3的假設(shè)。

4.2 空間計量模型分析

(1)空間適用性檢驗。借鑒龍小寧等[23]的研究，通過全局Moran指數(shù)來討論來模型變量在空間上的集聚狀況，并以此檢驗變量的空間自相關(guān)性。全局Moran指數(shù)公式為：

(12)

當(dāng)全局Moran指數(shù)絕對值越接近于1時，表明變量空間自相關(guān)性越強。

經(jīng)測算，在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣下，考察期內(nèi)30個省份的區(qū)域創(chuàng)新能力對數(shù)值、政府干預(yù)和綠色金融指數(shù)每一年的觀測值都能在1%的顯著性水平上拒絕無空間相關(guān)性的原假設(shè)，即表明本文核心變量觀測值在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣下均存在顯著的空間自相關(guān)。

(2)空間計量模型的識別、選擇和檢驗。本文將從模型3～5中選擇并檢驗適合本文的空間計量模型：首先采用Lesage等[24]的方法，基于非空間面板模型的OLS回歸，通過構(gòu)建殘差的拉格朗日乘子 (LM)及其穩(wěn)健形式 (Robust LM)，檢驗其在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣是否存在空間自相關(guān)性。其次，通過LR檢驗來確定時間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)在模型中的適用性，之后通過Wald檢驗和LR檢驗來再次確定空間杜賓模型、空間自回歸模型和空間誤差模型在本次研究中的適用性?？臻g計量的識別和檢驗結(jié)果見表5。

表5中，在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣下，空間自回歸模型和空間誤差模型均在1%的顯著性水平下通過了LM統(tǒng)計量及其穩(wěn)健形式的檢驗，可見兩個模型均存在空間自相關(guān)性，故本文選擇空間杜賓模型作為本文分析的空間計量模型。此外，檢驗結(jié)果顯示，LR檢驗則在1%的顯著性水平上分別拒絕了時間固定效應(yīng)和空間固定效應(yīng)的原假設(shè)，因此本文選擇雙固定效應(yīng)最為合適。同時，Wald檢驗和LR檢驗表明空間杜賓模型更優(yōu)，且不會退化為空間自回歸模型和空間誤差模型。

表5 空間計量模型的識別和檢驗

綜上所述，本文基于經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣，選擇具有雙向固定效應(yīng)的空間杜賓作為本文研究和分析的空間計量模型。

(3)空間杜賓模型回歸分析。基于上述理論，本文采用模型5進行研究，本文在模型5中逐個加入控制變量并進行參數(shù)估計，估計結(jié)果見表6。

空間自回歸系數(shù)基于經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣通過了1%的顯著性水平檢驗，其值分別為-2.005、 -1.965、-2.804、-2.767、-2.758，表明被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣下，對自身有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)。證明在當(dāng)前省域之間對創(chuàng)新資源爭奪的虹吸效應(yīng)顯著，尚未實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。

表6 空間杜賓模型回歸結(jié)果

政府干預(yù)的系數(shù)值分別為-0.0703、-0.0653、-0.0644、-0.0639、-0.0698，均通過了1%的顯著性水平檢驗；綠色金融的系數(shù)則分別為1.131、1.007、1.026、1.136，均在1%的顯著性水平下顯著，空間杜賓模型主效應(yīng)分析得到了同動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計基本一致的結(jié)論，同時驗證了H1和H2的假設(shè)。

W×GI的系數(shù)分別為0.586、0.549、0.884、0.885、0.908，且均通過了1%的顯著性檢驗，說明政府干預(yù)對區(qū)域創(chuàng)新能力具有顯著的正向傳導(dǎo)作用，可見假設(shè)H3中的政府干預(yù)擠出效應(yīng)顯著存在；W×GF的系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著，值為-3.534、-3.099、3.475、-3.864、-3.889，表明一省綠色金融水平基于經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣對區(qū)域創(chuàng)新水平具有負(fù)向的空間傳導(dǎo)作用，再次證明了區(qū)域間虹吸效應(yīng)的存在，即一省綠色金融指數(shù)提升過程中伴隨著對他省金融資源的爭奪。

(4)擴展分析。鑒于中國的各大地理分區(qū)由于歷史原因和社會發(fā)展水平不同存在區(qū)域發(fā)展差異，因此本文有必要將總體樣本分割成東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)三組樣本，再次采用空間杜賓模型探究本文研究對象的空間異質(zhì)性，分地區(qū)參數(shù)估計結(jié)果見表7。

表7 分地區(qū)參數(shù)估計結(jié)果

從分地區(qū)參數(shù)估計結(jié)果中，可以發(fā)現(xiàn)：

東部地區(qū)政府干預(yù)和綠色金融主效應(yīng)系數(shù)和全樣本情況基本一致。在溢出效應(yīng)參數(shù)估計中，東部地區(qū)綠色金融發(fā)展同樣因存在虹吸效應(yīng)對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的負(fù)向空間傳導(dǎo)；但東部地區(qū)政府干預(yù)的空間溢出效應(yīng)不顯著，東部地區(qū)政府干預(yù)形成的擠出效應(yīng)消失，這是因為東部地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展水平相對發(fā)達(dá)，中西部省份的創(chuàng)新資源普遍流向東部，形成明顯的地理 “極化”，政府干預(yù)形成的擠出效應(yīng)被抵消。

中部地區(qū)參數(shù)估計結(jié)果和全樣本情況基本一致?？梢娪捎谡吒深A(yù)引起的區(qū)域創(chuàng)新水平抑制和綠色金融對創(chuàng)新能力的提升在中部地區(qū)普遍存在，但由于中部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展和研發(fā)創(chuàng)新水平上仍與東部地區(qū)具有一定的差距，政府干預(yù)形成的擠出效應(yīng)并未消失。

西部地區(qū)政府干預(yù)和綠色金融對區(qū)域創(chuàng)新水平的提升的主效應(yīng)均不顯著，這是因為西部地區(qū)由于創(chuàng)新資源的相對匱乏，政府干預(yù)和綠色金融發(fā)展均難以對區(qū)域創(chuàng)新能力提升產(chǎn)生影響。在溢出效應(yīng)中，原先政府干預(yù)的擠出效應(yīng)消失，這是因為西部區(qū)域間的經(jīng)濟活動聯(lián)系較弱，一省的政府干預(yù)很難對他省的創(chuàng)新能力產(chǎn)生外溢效應(yīng)。

(5)穩(wěn)健性檢驗。首先，剔除第一年數(shù)據(jù)。2008年的全球性次貸危機促使中國政府調(diào)整了對金融市場監(jiān)管的力度和措施，特別是對金融體系進行宏觀審慎監(jiān)管[25]，因此2008年之前的數(shù)據(jù)會給本文研究結(jié)果產(chǎn)生一定干擾，故本文剔除2007年數(shù)據(jù)，并重新進行參數(shù)估計，本文研究具有穩(wěn)健性，見表8。

其次，剔除可能會引起干擾的樣本。本文的研究樣本包括了北京、天津、上海、重慶4個直轄市，這4個城市盡管都屬于省級行政區(qū)劃，但其地位在中國行政區(qū)劃中具有特殊性，其金融市場活躍程度和財政決策可能對本文的研究產(chǎn)生干擾，因此本文剔除4個直轄市的樣本并重新進行參數(shù)估計，估計結(jié)論和前文基本一致，證明本文研究具有穩(wěn)健性。結(jié)果見表9。

表8 穩(wěn)健性檢驗I：剔除第一年數(shù)據(jù)

表9 穩(wěn)健性檢驗II：剔除可能會引起干擾的樣本

5 結(jié)論和政策建議

5.1 結(jié)論

(1)在動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計下，政府干預(yù)顯著抑制了區(qū)域創(chuàng)新，政府干預(yù)因為中國官員晉升錦標(biāo)賽制度影響而陷入 “逐底競爭”陷阱，從而扭曲了本地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新。

(2)綠色金融發(fā)展能顯著提升區(qū)域創(chuàng)新水平，是促進區(qū)域創(chuàng)新的重要抓手。

(3)綠色金融和政府干預(yù)的交互項系數(shù)顯著為負(fù)，可見雖然綠色金融對政府干預(yù)產(chǎn)生的負(fù)外部性具有調(diào)節(jié)作用，但綠色金融對政府干預(yù)產(chǎn)生的負(fù)外部效應(yīng)調(diào)節(jié)作用有限。

(4)基于空間杜賓模型主效應(yīng)估計，結(jié)果與動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計基本一致，再次驗證了綠色金融能夠顯著地提升區(qū)域創(chuàng)新水平，而政府干預(yù)顯著抑制區(qū)域創(chuàng)新。

(5)基于空間杜賓模型空間溢出效應(yīng)分析，綠色金融具有顯著的負(fù)向空間傳導(dǎo)效應(yīng)，可見當(dāng)前我國的區(qū)域之間存在對稀缺綠色金融資源爭奪的虹吸效應(yīng)；相反，政府干預(yù)形成的擠出效應(yīng)則對區(qū)域創(chuàng)新具有顯著的正向空間傳導(dǎo)作用。

(6)基于分地區(qū)空間杜賓模型回歸結(jié)果分析，我國中部地區(qū)的參數(shù)估計結(jié)果和全樣本的情況基本一致；而東部地區(qū)的政府干預(yù)對創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的擠出效應(yīng)由于創(chuàng)新資源和綠色資本在該地區(qū)的 “地理極化”而消失；西部地區(qū)則與全樣本的差異較大，主要是由于西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新和綠色金融尚未形成規(guī)模效應(yīng)，同時由于西部地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系不緊密，空間溢出效應(yīng)并不顯著。

5.2 政策建議

(1)改革官員政績考核制度，更多地將區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)納入考核體系，以替換原先單純考慮經(jīng)濟增長因素的方式，構(gòu)建基于綜合發(fā)展質(zhì)量考量的科學(xué)考核制度，規(guī)避 “逐底競爭”。

(2)政府應(yīng)加大對綠色金融產(chǎn)業(yè)的扶持，即需要通過政策傾斜，不斷擴大綠色金融產(chǎn)業(yè)規(guī)模；另一方面也要建立科學(xué)的綠色金融考核體系，警惕和懲罰資本市場上存在 “洗綠” “漂綠”行為。同時鑒于綠色金融所支持的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)階段存在著技術(shù)復(fù)雜、周期長、盈利低、信息不對稱等問題，與金融追求短期盈利的慣性思維存在矛盾，政府也要制定長遠(yuǎn)的目標(biāo)和時間表。

(3)減少地方政府財政對創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的不當(dāng)干預(yù)，中央政府出臺政策引導(dǎo)地方政府制定合理的財政政策和產(chǎn)業(yè)政策大力扶持創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。要避免地方政府干預(yù) “扭曲”市場，提升市場在資源和要素配置中的地位，同時地方政府需要出臺相關(guān)辦法和政策，將財政政策制定過程中的 “逐底競爭”思維轉(zhuǎn)變?yōu)?“創(chuàng)新驅(qū)動”導(dǎo)向。

(4)要加致力消除區(qū)域間的虹吸效應(yīng)，合理配置區(qū)域的創(chuàng)新資源和綠色金融資源，支持區(qū)域協(xié)同發(fā)展，將爭奪創(chuàng)新資源的虹吸效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y源共享的溢出效應(yīng)。同時繼續(xù)發(fā)揮東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展龍頭效應(yīng)，加大引資引技力度和提升自主創(chuàng)新水平，并引導(dǎo)東部地區(qū)技術(shù)和資源向中西部地區(qū)溢出，努力實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。