崔和瑞 段春林 趙巧芝

（華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理系，保定 071003）

引 言

金融措施與技術(shù)創(chuàng)新并舉，發(fā)揮整體效能是設(shè)計(jì)碳達(dá)峰碳中和制度安排與技術(shù)路線的重要邏輯[1]。綠色科技是綠色發(fā)展的基礎(chǔ)支撐和動(dòng)力之源，但技術(shù)進(jìn)步降低碳排放的方式?jīng)]有直接約束碳排放總量。要取得實(shí)質(zhì)性的減排效果，還必須采用金融手段改變資源配置的激勵(lì)機(jī)制。如何強(qiáng)化綠色金融與綠色科技有效結(jié)合是 “構(gòu)建綠色金融體系”和 “構(gòu)建市場導(dǎo)向的綠色技術(shù)創(chuàng)新體系”面臨的關(guān)鍵問題。盡管相關(guān)部門出臺(tái)了一系列關(guān)于綠色金融與綠色科技的政策文件，但對于如何有效融合的問題還處在摸索階段，對于融合效果的研究也較為缺乏[2]。金融發(fā)展與科技創(chuàng)新具有高度耦合、協(xié)同共進(jìn)的辯證關(guān)系。在利潤的刺激下，投資家不斷投資于新興技術(shù)領(lǐng)域，金融資本與科技創(chuàng)新動(dòng)態(tài)耦合，科技的蓬勃發(fā)展與金融資本的幾何增長同時(shí)出現(xiàn)[3]。耦合協(xié)調(diào)度正是衡量兩個(gè)及以上系統(tǒng)之間相互作用、協(xié)同發(fā)展程度的重要指標(biāo)，蘊(yùn)含著發(fā)展的 “量擴(kuò)”和協(xié)調(diào)的 “質(zhì)升”雙重涵義，在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)研究中應(yīng)用廣泛[4]；另外，金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新具有較強(qiáng)的空間溢出性[5，6]，加強(qiáng)區(qū)域合作，發(fā)揮示范帶動(dòng)效應(yīng)是提升綠色金融與綠色科技整體協(xié)調(diào)性的重要途徑。隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的發(fā)展，在時(shí)空格局演化特征測度基礎(chǔ)上對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行空間規(guī)劃重構(gòu)是新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的重要應(yīng)用方向[7]。因此，基于耦合協(xié)調(diào)視角從時(shí)空格局演化角度考察綠色金融與綠色科技融合發(fā)展成效，從空間治理角度為更好地實(shí)現(xiàn)綠色金融與綠色科技有效結(jié)合提供了科學(xué)參考。

繼Schumpeter開創(chuàng)金融創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新結(jié)合的研究基石后，金融與科技協(xié)同的經(jīng)濟(jì)增長范式得到普遍認(rèn)同。促進(jìn)金融與科技深度融合是堅(jiān)持金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)要求。中國于2010年開展 “促進(jìn)科技與金融融合”試點(diǎn)工作，對其政策效果的研究一直從未斷絕[8，9]； 另外，越來越多學(xué)者將金融發(fā)展與科技創(chuàng)新的關(guān)系納入新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)框架展開討論，通過厘清發(fā)展的時(shí)空態(tài)勢為促進(jìn)金融與科技結(jié)合的路徑設(shè)計(jì)提供理論支撐。王仁祥和楊曼[10]用空間計(jì)量、非參數(shù)核密度估計(jì)等方法刻畫了金融與科技耦合協(xié)調(diào)效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢和區(qū)域異質(zhì)性；張芷若和谷國鋒[11]引入空間統(tǒng)計(jì)方法針對空間集聚性進(jìn)行深入分析。Wang等[12]采用莫蘭指數(shù)探討了中國海洋金融與海洋科技耦合協(xié)調(diào)度的發(fā)展格局，為海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供決策參考。相關(guān)文獻(xiàn)在研究方法上雖各有側(cè)重，但通常以探索性空間數(shù)據(jù)分析反映經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的分布特征，通過核密度估計(jì)刻畫數(shù)據(jù)的整體分布形態(tài)以及演變過程。上述方法側(cè)重于描述樣本整體信息，而無法反映演變過程中內(nèi)部個(gè)體的動(dòng)態(tài)信息。近年來，為解決經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中的突出矛盾，學(xué)者們開始聚焦于綠色金融與綠色科技的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，圍繞機(jī)理分析、發(fā)展水平測度等方面展開討論：邵傳林和段博[13]從企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和政策層面論述了綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)關(guān)系的形成機(jī)理。Liu和Nie[14]測度了中國綠色金融與綠色科技的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平。孫暢等[15]立足實(shí)踐從金融部門的角度尋找制約耦合協(xié)調(diào)度提升的因素。

盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)對金融與科技協(xié)同關(guān)系的研究較為豐富，但直接指向綠色金融與綠色科技的研究卻十分缺乏，尤其是定量分析其耦合協(xié)調(diào)關(guān)系時(shí)空演化特征的研究較為罕見。

1 綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)機(jī)理分析

資源環(huán)境約束催生出綠色金融與綠色科技，也促使其在業(yè)務(wù)、政策等方面出現(xiàn)越來越多的疊合關(guān)系。作為綠色低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的重要組成部分，二者關(guān)系具有深度耦合、協(xié)同共進(jìn)的特征。具體表現(xiàn)在：綠色金融通過資源配置效應(yīng)和公司治理效應(yīng)支持綠色科技創(chuàng)新；綠色科技通過需求拉動(dòng)和品牌價(jià)值效應(yīng)賦能綠色金融；在良性交互機(jī)制下形成協(xié)同放大效應(yīng)撬動(dòng)綠色低碳轉(zhuǎn)型。

1.1 綠色金融支持綠色科技

綠色技術(shù)創(chuàng)新具有外部性、投資回收期長等固有屬性，因而融資約束對其影響更加深刻。綠色科技的發(fā)展離不開綠色金融的支持。綠色金融本質(zhì)上是給予環(huán)境約束的融資配比，將企業(yè)的環(huán)境影響內(nèi)化為融資成本，引導(dǎo)資金從污染企業(yè)流向綠色企業(yè)，緩解了綠色技術(shù)創(chuàng)新的融資約束。在資金的引領(lǐng)下其他生產(chǎn)要素由 “兩高一?！毙袠I(yè)流向節(jié)能環(huán)保行業(yè)，形成資源配置的結(jié)構(gòu)性調(diào)整；綠色金融還改變了企業(yè)創(chuàng)新決策的成本和收益。綠色金融的開展無疑會(huì)增加 “兩高一剩”企業(yè)的融資成本，降低節(jié)能環(huán)保企業(yè)的融資成本。企業(yè)預(yù)期到這種變化時(shí)就會(huì)調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，加大綠色技術(shù)改造和轉(zhuǎn)型升級(jí)，通過技術(shù)手段減少生產(chǎn)活動(dòng)對環(huán)境的不利影響；此外，作為綠色金融重要組成部分的綠色證券要求上市企業(yè)定期披露污染物排放、環(huán)境保護(hù)等方面的信息，而環(huán)境信息披露在一定程度上能倒逼企業(yè)通過綠色技術(shù)創(chuàng)新減少生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)對環(huán)境的不利影響[16]。

1.2 綠色科技賦能綠色金融

中國正處于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換關(guān)鍵期，綠色發(fā)展有望成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力，未來需要通過大規(guī)模的綠色技術(shù)創(chuàng)新降低綠色生產(chǎn)、綠色消費(fèi)的成本和價(jià)格，使得綠色活動(dòng)比非綠色活動(dòng)更具經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢[17]。發(fā)展方式的變革要求金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的方式也做出相應(yīng)的調(diào)整，綠色金融正是在此背景下產(chǎn)生的，服務(wù)于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的新興金融業(yè)態(tài)。在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略引導(dǎo)下，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)、新能源產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造業(yè)等技術(shù)密集型戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)得到大力發(fā)展，為綠色金融創(chuàng)造了巨大的市場需求空間，綠色金融將成為金融業(yè)未來發(fā)展的新增長點(diǎn)；開展綠色金融業(yè)務(wù)是金融機(jī)構(gòu)追求自身可持續(xù)發(fā)展和承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的有機(jī)統(tǒng)一。綠色科技發(fā)展不僅有利于金融機(jī)構(gòu)規(guī)避氣候環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，還有利于金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營發(fā)展。投資于綠色科技領(lǐng)域，謹(jǐn)慎評(píng)估投資可能造成的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的做法給金融機(jī)構(gòu)貼上 “綠色標(biāo)簽”，能夠提高金融機(jī)構(gòu)的品牌價(jià)值和社會(huì)影響，有助于自身的發(fā)展。

綜上所述，綠色金融與綠色科技之間存在互為因果、協(xié)同共進(jìn)的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。事實(shí)上，綠色金融與綠色科技的最終目的是在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)帶來環(huán)境效益的提升。綠色金融緩解了綠色技術(shù)創(chuàng)新的融資約束，稀釋了技術(shù)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，使得研發(fā)投入大、回收周期長但具有關(guān)鍵性突破性的創(chuàng)新項(xiàng)目成為可能，推動(dòng)綠色科技提質(zhì)增量。同時(shí)獲得投資收益，樹立企業(yè)形象，形成相互促進(jìn)的系統(tǒng)反饋，撬動(dòng)綠色低碳轉(zhuǎn)型的車輪。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 綠色金融-綠色科技耦合協(xié)調(diào)度模型

本文用耦合協(xié)調(diào)度反映綠色金融與綠色科技協(xié)同發(fā)展成效，參考Yin和Xu[18]的研究進(jìn)行指標(biāo)測算。具體過程涉及3個(gè)指標(biāo)：耦合度C值、協(xié)調(diào)指數(shù)T值和協(xié)調(diào)度D值。耦合度C忽略了動(dòng)態(tài)性，即沒有考慮到系統(tǒng)的發(fā)展，如果兩系統(tǒng)發(fā)展程度均較低，仍能得到較大的C值，出現(xiàn)高協(xié)調(diào)性的偽評(píng)價(jià)結(jié)果。協(xié)調(diào)度D值引入了反映系統(tǒng)發(fā)展水平的協(xié)調(diào)指數(shù)，更能體現(xiàn)綠色金融與綠色科技整體的協(xié)同程度，因而采用D值衡量綠色金融與綠色科技交互耦合的協(xié)調(diào)程度。D值的取值范圍是（0，1]，越接近于1代表系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)性越好。耦合協(xié)調(diào)類型劃分沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，本文參考徐維祥等[19]、肖黎明和張仙鵬[20]的研究，結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行類型劃分并做出經(jīng)濟(jì)意義解釋，如表1所示。

表1 綠色金融-綠色科技耦合協(xié)調(diào)層次劃分

2.2 空間差異及來源測度

本文采用Dagum提出的基尼系數(shù)及其分解方法測度綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的空間差異及其來源。式 （1）呈現(xiàn)了基尼系數(shù)G的含義。式中，k為區(qū)域數(shù)量，本文將全國30個(gè)?。▍^(qū)、市）分為東-中-西-東北四大區(qū)域，yij（yhr）表示第j（h）區(qū)域內(nèi)任意?。▍^(qū)、市）的耦合協(xié)調(diào)度，n代表省（區(qū)、市）數(shù)量，μ為四大區(qū)域30?。▍^(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)度均值。式 （2）中，Gw為區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)，刻畫了區(qū)域內(nèi)差異來源；Gnb為區(qū)域間差異貢獻(xiàn)，代表了區(qū)域間差異來源；Gt為超變密度貢獻(xiàn)，衡量地區(qū)間樣本的交叉重疊效應(yīng)，三者共同構(gòu)成基尼系數(shù)G。由于有效地分離出樣本交叉重疊問題對區(qū)域差異的影響，所以Dagum基尼系數(shù)能較為科學(xué)地識(shí)別空間差異的來源問題[21]。

2.3 空間相關(guān)性測度

莫蘭指數(shù)是反映相關(guān)變量全局空間相關(guān)性的重要指標(biāo)，莫蘭指數(shù)測算如式 （3）所示。其中，xi（xj）為第i（j）?。▍^(qū)、 市）變量值，為變量均值，wij為空間權(quán)重。莫蘭指數(shù)取值為[-1，1]，越接近-1說明空間負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)，越接近1表示空間正相關(guān)性越明顯，莫蘭指數(shù)取值為0表明空間隨機(jī)分布，不存在空間相關(guān)性。

空間自相關(guān)的顯著性檢驗(yàn)公式為：

式中，Z（I）為空間自相關(guān)的顯著性水平，E（I）為莫蘭指數(shù)的期望，VAR（I）為方差。

全局莫蘭指數(shù)以整體作為切入點(diǎn)，無法揭示整體內(nèi)各區(qū)域的空間相關(guān)特征，因而需要引入局部莫蘭指數(shù)對各?。▍^(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)的空間相關(guān)特征進(jìn)行分析，如式 （5）所示。其中，xi、xj、和wij的含義同式 （3）。Ii＞0表示空間單元高-高集聚或低-低集聚；Ii＜0表示空間單元低-高集聚或高-低集聚。

2.4 空間馬爾可夫鏈

空間馬爾可夫鏈在傳統(tǒng)馬爾可夫鏈的基礎(chǔ)上引入了空間滯后概念，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)馬爾可夫鏈對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象空間關(guān)聯(lián)性的忽視[22]。傳統(tǒng)馬爾可夫鏈?zhǔn)菍⒔?jīng)濟(jì)現(xiàn)象量化數(shù)據(jù)分為n種離散的狀態(tài)類型，狀態(tài)的變化過程滿足 “無后效性”，即在給定當(dāng)前信息的條件下，過去狀態(tài)對未來是無影響的。歷年n種類型的分布向量用Ft表示，相應(yīng)地，可以用一個(gè)n×n階狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣M表示相關(guān)變量在不同年份不同狀態(tài)下的變化情況。具體而言，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣中任意元素Pij表示某t時(shí)期屬于i類的?。▍^(qū)、市）在t＋1時(shí)期狀態(tài)躍遷到j(luò)類型的概率，Pij的公式為：

在相關(guān)研究中，學(xué)者普遍發(fā)現(xiàn)由于地理鄰接性而產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)會(huì)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的演變起重要影響?？紤]到區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間交互性，在傳統(tǒng)馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣中引入空間滯后概念作為條件同樣劃分為n中空間滯后類型，從而將傳統(tǒng)n×n階狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣分解為n個(gè)n×n的轉(zhuǎn)移條件概率矩陣（略，備索）。

矩陣中任意元素Pij｜z表示在空間滯后類型為z的條件下，某區(qū)域由初始狀態(tài)類型i下一時(shí)刻躍遷到狀態(tài)j的概率?？臻g滯后類型laga定義為某區(qū)域a鄰接空間單元相關(guān)變量值的加權(quán)平均，具體公式為：

式中，Yb為區(qū)域b的觀測值；k為觀測?。▍^(qū)、市）的個(gè)數(shù)；Wab為空間權(quán)重矩陣，反映區(qū)域a與區(qū)域b的地理關(guān)系。本文以鄰接原則構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，即地區(qū)相鄰取值為1，否則為0。通過空間馬爾可夫轉(zhuǎn)移條件概率矩陣與傳統(tǒng)馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣對應(yīng)元素的比較可以了解某地區(qū)相關(guān)變量狀態(tài)躍遷與周圍鄰域之間的關(guān)系，進(jìn)而探討空間單元交互作用對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)演進(jìn)趨勢的影響。如p12＞p12｜1說明在考慮地理區(qū)位背景的條件下，某區(qū)域與處于狀態(tài)1的地區(qū)相鄰時(shí)，由狀態(tài)1躍遷到狀態(tài)2的概率變低。若地理區(qū)位背景對狀態(tài)躍遷概率無影響則應(yīng)出現(xiàn)p12＝p12｜1，由此反映出經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間溢出效應(yīng)。此外，空間馬爾可夫鏈還可識(shí)別是否存在 “俱樂部趨同”現(xiàn)象，如果相關(guān)變量狀態(tài)在高低兩種水平下鎖定概率更大，且受到鄰近地區(qū)的 “空間拖拽”，與低水平地區(qū)相鄰的區(qū)域有較大概率向低水平躍遷，與高水平地區(qū)相鄰的區(qū)域有更大概率向高水平躍遷，那么在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)演進(jìn)過程中就會(huì)表現(xiàn)出整體趨異而局部趨同的 “俱樂部收斂”效應(yīng)。

2.5 指標(biāo)說明及數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)馬駿[23]對中國綠色金融體系發(fā)展現(xiàn)狀的研究，從綠色信貸、綠色投資、綠色證券、綠色保險(xiǎn)、碳金融5個(gè)方面構(gòu)建綠色金融發(fā)展水平測度指標(biāo)體系；根據(jù)Wang等[12]的研究，從綠色科技資源以及綠色科技成果兩方面衡量綠色科技發(fā)展水平。本文收集整理了2010～2020年中國30?。▍^(qū)、市）（考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，不包括西藏及港、澳、臺(tái)地區(qū)）面板數(shù)據(jù)。由于新冠肺炎疫情沖擊，部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)情況可能出現(xiàn)較大波動(dòng)，但綠色金融和綠色科技具有長期性、穩(wěn)定性的特點(diǎn)，因此本文研究對象受疫情因素影響較小。為盡可能呈現(xiàn)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的客觀信息，避免主觀因素的干擾，采用熵權(quán)法測算指標(biāo)權(quán)重，得出綠色金融、綠色科技指數(shù)，進(jìn)而構(gòu)建綠色金融-綠色科技耦合協(xié)調(diào)度模型，具體指標(biāo)如表2所示。

表2 指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來源

3 綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度空間分異特征

3.1 空間分異格局

本文采用熵權(quán)法測算綠色金融、綠色科技指數(shù)，然后計(jì)算二者耦合協(xié)調(diào)度，依據(jù)東-中-西-東北四大區(qū)域劃分考察空間分異格局，繪制出耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)變化曲線如圖1所示。

圖1 全國及四大區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)趨勢

（1）中國綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的空間分布總體上呈現(xiàn) “東高西低，東快西慢”的格局。四大區(qū)域中，東部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平最高，從2010年的0.396發(fā)展到2020年的0.619，由初級(jí)協(xié)調(diào)過渡到中級(jí)邁向高級(jí)協(xié)調(diào)階段，發(fā)展水平始終高于全國平均。同時(shí)，東部地區(qū)也是全國耦合協(xié)調(diào)度增速最快的板塊，年均增長率達(dá)4.14%，表現(xiàn)出綠色金融、綠色科技相互促進(jìn)的穩(wěn)定增長態(tài)勢；中部地區(qū)整體水平在四大板塊中排在第二的位置，但與東部地區(qū)相比還有明顯差距。年均增長率為3.09%，保持著穩(wěn)定但相對緩慢的增長態(tài)勢，2020年邁上中級(jí)協(xié)調(diào)階段；研究期內(nèi)東北地區(qū)維持在初級(jí)協(xié)調(diào)的水平，前期與中部地區(qū)發(fā)展水平相當(dāng)，2013年以后被中部逐漸拉開差距，東北地區(qū)年均增長率僅為1.50%，2011（-1.00%）、2015（-1.76%）、2017（-0.78%）、2020（-0.79%）這4年出現(xiàn)負(fù)增長；西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平相對落后，2014年以前整體處于輕度失調(diào)狀態(tài)，綠色金融-綠色科技耦合系統(tǒng)發(fā)展遲緩。2014年邁上初級(jí)協(xié)調(diào)門檻，綠色金融與綠色科技進(jìn)入磨合期。2017年耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)曲線陡然向上，逐漸追趕上東北地區(qū)。西部耦合協(xié)調(diào)度的年均增長率為3.27%，僅次于東部。

（2）從時(shí)間截面看，耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈現(xiàn)“點(diǎn)-線擴(kuò)散”的特點(diǎn)。2010年，耦合協(xié)調(diào)度最高的省市： 北京（0.501）、江蘇（0.499）、廣東（0.474）達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)水平，零星分布于東部沿海地區(qū)。14個(gè)省（區(qū)、市）屬于初級(jí)協(xié)調(diào)，以長江為軸帶自東向西擴(kuò)散。此外還有12個(gè)?。▍^(qū)、市）處于輕度失調(diào)狀態(tài)，在西北、西南地區(qū)連片分布。耦合協(xié)調(diào)類型呈底部多、頂部少的 “金字塔”結(jié)構(gòu)。2020年，北京、山東、江蘇、上海、浙江、廣東6省市達(dá)到高級(jí)協(xié)調(diào)。8?。▍^(qū)、市）達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)，主要沿長江流域分布。14個(gè)?。▍^(qū)、市）達(dá)到初級(jí)協(xié)調(diào)。青海、寧夏兩?。▍^(qū)、市）仍處于輕度失調(diào)狀態(tài)。耦合協(xié)調(diào)類型結(jié)構(gòu)由 “金字塔”型轉(zhuǎn)變?yōu)橹虚g多、兩頭少的 “橄欖”型，綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展態(tài)勢整體向好。

3.2 空間分異程度及來源

考察空間分異格局發(fā)現(xiàn)，中國綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平存在明顯的空間非均衡性，本文運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)分解技術(shù)進(jìn)一步揭示空間分異的程度及來源，結(jié)果如圖2所示。

圖2 空間分異程度及來源分解

（1）總體差異及區(qū)域內(nèi)差異。圖2（a）和（b）分別展示了研究期全國總體基尼系數(shù)和四大區(qū)域內(nèi)部基尼系數(shù)的動(dòng)態(tài)變化情況?？傮w基尼系數(shù)動(dòng)態(tài)曲線大致呈 “J”形特征，歷經(jīng)了 “下降-快速上升-向下調(diào)整”的過程。2010～2012年基尼系數(shù)稍微減小，2012年達(dá)到最小值0.145。2012～2017年基尼系數(shù)加速增加，與2012年相比累計(jì)上漲了28.28%，該時(shí)期內(nèi)綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的空間差距加速擴(kuò)大。2017年達(dá)到最大值0.186，經(jīng)兩年調(diào)整后，2020年總體基尼系數(shù)回到0.184?？偟膩碚f，目前中國綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的空間分異程度適中但呈現(xiàn)差距加大不利趨勢。四大區(qū)域內(nèi)部差異均呈現(xiàn)波動(dòng)性但總體穩(wěn)定。東部地區(qū)基尼系數(shù)最大，并呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，從2010年的0.121到2020年的0.157，年均增長率為2.40%，高于全國平均水平，反映出東部?。▍^(qū)、市）綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的差距在不斷擴(kuò)大。觀測期內(nèi)，中部和東北地區(qū)基尼系數(shù)小幅波動(dòng)，相對穩(wěn)定，其中東北地區(qū)的基尼系數(shù)最小。西部地區(qū)基尼系數(shù)波動(dòng)下降，年均增長率為-2.36%，區(qū)域內(nèi)差距不斷縮小。

（2）區(qū)域間差異。四大區(qū)域間差異的演化存在異質(zhì)性，如圖2（c）所示。東部地區(qū)與其他3個(gè)區(qū)域的差距呈擴(kuò)大趨勢，尤其東部與東北地區(qū)間差距擴(kuò)大速度最快，年均增長率為3.79%。東部與中部、東部與西部區(qū)域差距年均增長率為2.66%和1.44%。此外，中部與東北區(qū)域間差異也呈擴(kuò)大趨勢，年均增長率為3.32%。區(qū)域間差距呈縮小趨勢的是中部與西部地區(qū)、西部與東北地區(qū)。可以看到，西部雖耦合協(xié)調(diào)度最低，但正加速追趕東北和中部地區(qū)，使得區(qū)域間差距逐漸縮小。

（3）差異來源及貢獻(xiàn)。圖2（d）展示了區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異和超變密度對總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)率變化情況?？梢钥闯?，2010年以來，綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的區(qū)域間差距一直居于主導(dǎo)地位，對總體差距的貢獻(xiàn)率在68%～70%之間。其次是區(qū)域內(nèi)差距，貢獻(xiàn)率在20%左右。最小的是超變密度，對總體差距的貢獻(xiàn)率大約僅占10%，耦合協(xié)調(diào)度交叉重疊效應(yīng)對于空間總體差異影響較小。可以注意到，區(qū)域間差距對總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)率超過了組內(nèi)差異與超變密度的總貢獻(xiàn)率；三大貢獻(xiàn)因子的走勢相對穩(wěn)定，說明在今后一段時(shí)期內(nèi)總體差異仍將由區(qū)域間差距占主導(dǎo)，如何縮小區(qū)域間的發(fā)展不均衡性是綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展空間治理的重要方向。

4 綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度空間相關(guān)特征

4.1 全局空間自相關(guān)性

空間分異格局分析表明，中國綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度存在集聚分布態(tài)勢。因此，本文運(yùn)用莫蘭指數(shù)進(jìn)一步考察這種空間集聚特征是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性，計(jì)算結(jié)果如表3所示。研究期內(nèi)的莫蘭指數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)，說明耦合協(xié)調(diào)度具有顯著的空間相關(guān)性。莫蘭指數(shù)均為正值，說明具體表現(xiàn)為空間正相關(guān)特征，即耦合協(xié)調(diào)度高的?。▍^(qū)、市）相互集聚，耦合協(xié)調(diào)度低的省（區(qū)、市）相互集聚。從變化趨勢來看，莫蘭指數(shù)總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升態(tài)勢。2010～2011年小幅增加；2011～2015年處于低位震蕩，歷年變化幅度小于0.01；2016年莫蘭指數(shù)為0.50，達(dá)到最低點(diǎn)；2016～2019年上升態(tài)勢明顯，上升幅度顯著增加，2019年莫蘭指數(shù)達(dá)到最大值0.302，說明這段時(shí)期綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的空間集聚態(tài)勢進(jìn)一步增強(qiáng)。

表3 綠色金融-綠色科技耦合協(xié)調(diào)度莫蘭指數(shù)

4.2 局部空間自相關(guān)性

根據(jù)局部莫蘭指數(shù)測算結(jié)果，中國區(qū)域綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度可分為4種空間相關(guān)模式：（1）高-高集聚：觀測?。▍^(qū)、市）與周圍省（區(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)水平均較高，呈現(xiàn)明顯空間正相關(guān)；（2）低-高集聚：觀測?。▍^(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)性較低，被高耦合協(xié)調(diào)性的省（區(qū)、市）所包圍，呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)性；（3）低-低集聚：觀察?。▍^(qū)、市）和鄰近?。▍^(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)性均較低，呈現(xiàn)空間正相關(guān)；（4）高-低集聚：觀察?。▍^(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)度較高，而周圍?。▍^(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)度較低，呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)。表4呈現(xiàn)了2010～2020年局部莫蘭指數(shù)的區(qū)域分布狀況。

表4 局部莫蘭指數(shù)區(qū)域分布情況

由表可知：（1）綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度局部空間相關(guān)模式以低-低集聚為主導(dǎo)。東部省（區(qū)、市）形成高-高區(qū)，西北、西南和東北?。▍^(qū)、市）形成低-低集聚區(qū)； （2）研究期內(nèi)空間正相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，2010年屬于低-高集聚的天津、福建兩省市向高-高集聚轉(zhuǎn)移；黑龍江轉(zhuǎn)進(jìn)低-低集聚。空間集聚性更加明顯；（3）耦合協(xié)調(diào)空間異質(zhì)性突出，表現(xiàn)在海南、江西、廣西、河北等省（區(qū)、市）落入低-高集聚的過渡區(qū)，協(xié)調(diào)水平落后于周圍?。▍^(qū)、市）；北京、廣東、四川位于高-低集聚的極化區(qū)，協(xié)調(diào)水平遠(yuǎn)高于周圍省（區(qū)、市），呈現(xiàn)局部的空間負(fù)相關(guān)。4種空間相關(guān)模式中，低-低集聚的?。▍^(qū)、市）最多，中國綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度整體水平亟待提高，縮小區(qū)域差距，加強(qiáng)空間協(xié)同刻不容緩。

5 綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度狀態(tài)躍遷特征

空間相關(guān)特征分析表明綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度演進(jìn)具有顯著的空間關(guān)聯(lián)性，地理背景因素對耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生重要影響，因而本文引入空間馬爾可夫鏈，探尋空間交互效應(yīng)下個(gè)體耦合協(xié)調(diào)度的狀態(tài)躍遷特征。前文所示的類型劃分標(biāo)準(zhǔn)（表1）將耦合協(xié)調(diào)度分為4個(gè)相鄰但不重疊的完備區(qū)間，即輕度失調(diào)（0～0.3）、低級(jí)協(xié)調(diào)（0.3～0.45）、中級(jí)協(xié)調(diào)（0.45～0.6）和高級(jí)協(xié)調(diào)（0.6～1）。 用k＝1，2，3，4分別代表這 4種狀態(tài)類型，k越大代表耦合協(xié)調(diào)等級(jí)越高。由此計(jì)算空間馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，如表5所示。

表5 綠色金融-綠色科技耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

不考慮空間因素時(shí)，綠色金融-綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的動(dòng)態(tài)演進(jìn)具有如下特征：（1）耦合協(xié)調(diào)性整體向高水平方向躍遷。輕度失調(diào)的省（區(qū)、市）有0.2267的概率躍遷到初級(jí)協(xié)調(diào)；初級(jí)協(xié)調(diào)的?。▍^(qū)、市）躍遷到中級(jí)協(xié)調(diào)的概率為0.0705，而向下躍遷的概率為0.0321，明顯小于向上躍遷的概率；中級(jí)協(xié)調(diào)的?。▍^(qū)、市）有0.1429的概率可以躍遷到高級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)，而向下躍遷的概率幾乎為零。反映出綠色金融-綠色科技耦合協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程呈現(xiàn)整體向好的趨勢；（2）狀態(tài)躍遷只發(fā)生在相鄰的耦合協(xié)調(diào)類型中，難以實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。從輕度失調(diào)狀態(tài)跨越初級(jí)協(xié)調(diào)向中級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)躍遷的概率幾乎為零。同理，初級(jí)協(xié)調(diào)的省（區(qū)、市）跨越中級(jí)協(xié)調(diào)向高級(jí)協(xié)調(diào)躍遷的概率也幾乎為零。說明綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展是個(gè)漸進(jìn)的過程；（3）耦合協(xié)調(diào)演進(jìn)過程中存在極高的 “狀態(tài)鎖定”效應(yīng)。對角線元素始終大于非對角線上元素，對角線元素最小值為0.7733，說明下一年某?。▍^(qū)、市）綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度保持原來狀態(tài)的可能性至少為77.33%。打破低協(xié)調(diào)軌道是提升總體綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平的重要途徑。

引入空間滯后概念的馬爾可夫鏈透視了綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度的俱樂部趨同現(xiàn)象：（1）空間馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣中對角線元素均大于非對角線元素且耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)在初、高級(jí)協(xié)調(diào)水平下 “鎖定”概率更高，表明動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程中存在4個(gè)趨同俱樂部，且耦合協(xié)調(diào)度更易向初、高級(jí)協(xié)調(diào)類型趨同；（2）空間因素會(huì)對狀態(tài)躍遷產(chǎn)生影響。P21｜1＝0.1667＞P21＝0.0321，表明與輕度失調(diào)的?。▍^(qū)、市）相鄰時(shí)，某處于初級(jí)協(xié)調(diào)的省（區(qū)、市）向下躍遷的概率明顯提高；P23｜3＝0.1429＞P23＝0.0705，表示與中級(jí)協(xié)調(diào)的?。▍^(qū)、市）相鄰時(shí)，某初級(jí)協(xié)調(diào)的?。▍^(qū)、市）向上躍遷的概率增加；P34｜4＝0.2500＞P34＝0.1429，表明與高級(jí)協(xié)調(diào)的?。▍^(qū)、市）相鄰時(shí)，某中級(jí)協(xié)調(diào)的?。▍^(qū)、市）躍遷到高級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)的概率增加。耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中存在空間溢出效應(yīng)，協(xié)調(diào)度高的?。▍^(qū)、市）會(huì)帶動(dòng)周邊?。▍^(qū)、市）的水平提升，使其耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)向上躍遷的概率增加，具有正向溢出效應(yīng)；協(xié)調(diào)度低的?。▍^(qū)、市）會(huì)拖拽周邊?。▍^(qū)、市），使其狀態(tài)向下躍遷的概率增加，具有負(fù)向溢出效應(yīng)。最終形成高、低協(xié)調(diào)度?。▍^(qū)、市）各自集聚，耦合協(xié)調(diào)度總體趨異而局部趨同的 “俱樂部收斂”現(xiàn)象。

6 結(jié)論與啟示

本文梳理了綠色金融與綠色科技交互耦合的作用機(jī)理，基于2010～2020年中國30省（區(qū)、市）面板數(shù)據(jù)，采用Dagum基尼系數(shù)分解、莫蘭指數(shù)和空間馬爾可夫鏈方法詳細(xì)刻畫了耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空演化特征，揭示了空間交互因素對綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響，為促進(jìn)二者高效結(jié)合提供了基于空間治理的新思路。

（1）空間分異格局總體呈現(xiàn) “東高西低，東快西慢”的特征，耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平具有 “點(diǎn)-線擴(kuò)散”的特點(diǎn)：高協(xié)調(diào)?。▍^(qū)、市）零星分布于東部地區(qū)，次高?。▍^(qū)、市）以長江為軸帶向西擴(kuò)散，而低協(xié)調(diào)省（區(qū)、市）連片分布于西部地區(qū)；時(shí)間截面上，耦合協(xié)調(diào)類型由2010年底部多、頂部少的 “金字塔”型結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)?020年中間多、兩頭少的 “橄欖”型，整體耦合協(xié)調(diào)態(tài)勢向好演進(jìn)；總體基尼系數(shù)曲線呈 “J”型加速增長，基尼系數(shù)落在[0.145，0.186]區(qū)間內(nèi)，空間差距持續(xù)擴(kuò)大?？傮w差異的主要來源是：區(qū)域間差異＞區(qū)域內(nèi)差異＞超變密度；（2）綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)度集聚特征具有統(tǒng)計(jì)顯著性，高-高集聚區(qū)位于東部，低-低集聚區(qū)主要是西部和東北?。▍^(qū)、市）。局部空間相關(guān)模式以低-低集聚占主導(dǎo)且集聚程度進(jìn)一步增加；（3）從個(gè)體演進(jìn)過程看，耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的狀態(tài)躍遷是個(gè)漸進(jìn)的過程，存在極高的 “狀態(tài)鎖定”效應(yīng)，任意?。▍^(qū)、市）下一年耦合協(xié)調(diào)度至少有77%的概率保持原來狀態(tài)，其中初級(jí)協(xié)調(diào)類型的狀態(tài)鎖定概率高達(dá)90%，跨越式躍遷的概率幾乎為零，打破低協(xié)調(diào)軌道是提升整體耦合協(xié)調(diào)度面臨的一大挑戰(zhàn)；空間馬爾可夫鏈補(bǔ)充了傳統(tǒng)馬爾可夫分析的結(jié)論：綠色金融與綠色科技耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的演進(jìn)過程存在空間溢出效應(yīng)，高協(xié)調(diào)?。▍^(qū)、市）會(huì)帶動(dòng)相鄰?。▍^(qū)、市）耦合協(xié)調(diào)度向上級(jí)狀態(tài)躍遷，低協(xié)調(diào)?。▍^(qū)、市）會(huì)對鄰近?。▍^(qū)、市）產(chǎn)生 “拖拽”，使其狀態(tài)向下躍遷的概率增加，從而出現(xiàn)總體趨異而局部趨同的俱樂部收斂現(xiàn)象。

綠色金融與綠色科技協(xié)同共進(jìn)是推動(dòng)綠色低碳轉(zhuǎn)型的必然要求，雖然耦合協(xié)調(diào)發(fā)展整體趨勢向好，但存在空間非均衡、整體水平低的問題，并識(shí)別出了俱樂部收斂的特征。針對當(dāng)前態(tài)勢，提出如下建議：（1）強(qiáng)化 “空間治理”思想促進(jìn)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平的整體提升。依托長江經(jīng)濟(jì)帶、黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略完善耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的空間溢出通道。發(fā)揮下游龍頭?。▍^(qū)、市）的示范帶動(dòng)效應(yīng)，完善綠色金融體系，加大綠色科技研發(fā)投入。發(fā)揮中、西部地區(qū)資源優(yōu)勢，積極發(fā)展綠色能源、綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)，激活綠色消費(fèi)市場潛力。同時(shí)，構(gòu)建跨區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)制，通過高協(xié)調(diào)省（區(qū)、市）與低協(xié)調(diào)省（區(qū)、市）搭伙，采用搭建人才交流平臺(tái)，技術(shù)轉(zhuǎn)移等措施，發(fā)揮知識(shí)、技術(shù)等要素的溢出效應(yīng)；（2）打破低協(xié)調(diào)軌道和提升中心?。▍^(qū)、市）輻射帶動(dòng)能力是未來工作的重點(diǎn)方向。低協(xié)調(diào)?。▍^(qū)、市）應(yīng)積極發(fā)揮區(qū)域?qū)W習(xí)效應(yīng)，借鑒高協(xié)調(diào)省（區(qū)、市）的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合自身發(fā)展情況，探索促進(jìn)綠色金融與綠色科技協(xié)同發(fā)展的政策措施。同時(shí)，應(yīng)給予落后省（區(qū)、市）適當(dāng)政策傾斜，設(shè)立綠色科技研發(fā)基地，大力吸引專業(yè)人才，逐步完善支持技術(shù)創(chuàng)新的綠色金融體系；另外，應(yīng)充分發(fā)揮中心?。▍^(qū)、市）的輻射能力，完善臨近省（區(qū)、市）間的區(qū)域政策及市場整合，帶動(dòng)本地及相關(guān)地區(qū)共同發(fā)展。