李云燕，張 碩

(北京工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100124)

一、引言

綠色金融作為金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要組成，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)金融系統(tǒng)與生態(tài)系統(tǒng)良性互動(dòng)、經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益相互促進(jìn)的重要手段，不僅肩負(fù)著增強(qiáng)現(xiàn)代金融體系適應(yīng)性、競(jìng)爭(zhēng)力和普惠性的重要職責(zé)，還能為探索綠色復(fù)蘇道路、培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)、增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性匯聚強(qiáng)勁動(dòng)力，在服務(wù)綠色轉(zhuǎn)型、助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)過(guò)程中扮演著關(guān)鍵角色。長(zhǎng)期以來(lái)，中國(guó)各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、金融市場(chǎng)、地緣交通、資源稟賦等方面存在著較大差異，發(fā)展綠色金融的條件也不盡相同，導(dǎo)致區(qū)域間綠色金融發(fā)展水平參差不齊，部分省(市)亦缺乏發(fā)展綠色金融的意識(shí)和積極性[1]。然而，在全國(guó)“一盤(pán)棋”的大背景下，綠色金融發(fā)展水平區(qū)域差異過(guò)大不利于綠色金融頂層設(shè)計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)體系、配套政策，以及相關(guān)法律法規(guī)在全國(guó)范圍內(nèi)的推廣與實(shí)施，區(qū)域之間難以形成系統(tǒng)性合力，滯緩了整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的綠色低碳轉(zhuǎn)型。因此，客觀分析中國(guó)綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)與演進(jìn)規(guī)律，明確各地區(qū)在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中所處的地位與作用，不僅是科學(xué)布局綠色金融發(fā)展戰(zhàn)略空間，促進(jìn)區(qū)域綠色金融資源有效整合與合理配置，實(shí)現(xiàn)綠色金融空間協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵所在，同時(shí)也是推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)，確?！疤歼_(dá)峰”與“碳中和”目標(biāo)順利達(dá)成的重要前提。

二、文獻(xiàn)回顧

與本文研究?jī)?nèi)容直接相關(guān)的文獻(xiàn)大致可分為以下幾類：①綠色金融的表征方式。部分學(xué)者以綠色信貸、綠色投資、綠色債券等單一指標(biāo)作為研究對(duì)象，對(duì)其展開(kāi)績(jī)效評(píng)估或探討其對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、企業(yè)創(chuàng)新與投資等方面的影響[2-5]。也有學(xué)者基于綠色金融政策視角，通過(guò)構(gòu)造準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)來(lái)考察其對(duì)商業(yè)銀行運(yùn)行、企業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型等方面的作用效果[6-8]。隨著近年來(lái)綠色金融標(biāo)準(zhǔn)體系趨于完善，更多學(xué)者嘗試從綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險(xiǎn)、碳金融等多維度構(gòu)建綜合指標(biāo)對(duì)綠色金融進(jìn)行表征[9-11]。②綠色金融水平測(cè)度及其時(shí)空分布特征。有研究表明，中國(guó)的綠色金融發(fā)展水平一直處于上升態(tài)勢(shì)，但由于體制機(jī)制不完善、金融資源稟賦差異等諸多因素的存在，導(dǎo)致綠色金融表現(xiàn)出區(qū)域發(fā)展的不協(xié)調(diào)，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著較高的相關(guān)性[12-13]。然而有新的研究指出，得益于相關(guān)政策的實(shí)施落地，中國(guó)綠色金融發(fā)展水平的區(qū)域差異呈現(xiàn)縮小趨勢(shì)[1]。此外，也有學(xué)者從效率的角度對(duì)綠色金融展開(kāi)測(cè)算與評(píng)價(jià)，所得的結(jié)論大致相同[14]。對(duì)于綠色金融的時(shí)空特征，為數(shù)不多的研究人員側(cè)重考察綠色金融水平的時(shí)空演化結(jié)果，如LV等(2021)在測(cè)算中國(guó)綠色金融水平的基礎(chǔ)上，從四大區(qū)域視角分析了綠色金融的演進(jìn)趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)綠色金融呈現(xiàn)俱樂(lè)部融合現(xiàn)象[1]，ZHOU和TANG(2022)也得出了相似的結(jié)論[15]。然而，以上研究普遍缺乏對(duì)于綠色金融空間格局分布形態(tài)以及重心遷移路徑的探索。③綠色金融的影響因素可分為內(nèi)源性因素與外源性因素兩個(gè)方面。內(nèi)源性因素方面，有觀點(diǎn)認(rèn)為綠色信貸作為綠色金融的主要融資方式，對(duì)綠色金融的發(fā)展成效起著決定性作用[16]。此外，碳金融的興起與碳市場(chǎng)的建立也給予綠色金融以新的內(nèi)涵，但中國(guó)碳金融發(fā)展尚處起步階段，面臨碳市場(chǎng)不活躍、覆蓋行業(yè)與交易主體較為單一、法律定位缺失等問(wèn)題[17]。關(guān)于外源性因素方面的討論較少，為數(shù)不多的研究也只是考察了綠色金融與政策激勵(lì)、金融基礎(chǔ)、環(huán)境污染之間的作用關(guān)系[18]，在此過(guò)程中，亦有學(xué)者通過(guò)構(gòu)建空間矩陣，運(yùn)用空間相關(guān)性分析工具與空間計(jì)量模型來(lái)剖析綠色金融的空間關(guān)聯(lián)與溢出效應(yīng)。如HUANG等(2022)利用莫蘭指數(shù)證實(shí)了綠色金融存在空間尺度上的正相關(guān)，并建立空間計(jì)量模型測(cè)度了自相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)本地綠色金融發(fā)展會(huì)受到周邊地區(qū)的正向溢出[13]。LEE等(2023)在探究綠色金融與可再生能源之間的關(guān)系時(shí)，也得出了類似結(jié)論[19]。然而，他們均側(cè)重于全局或局部區(qū)域內(nèi)部關(guān)系的刻畫(huà)，對(duì)于不同區(qū)域或省份之間綠色金融發(fā)展互動(dòng)關(guān)系的討論不夠充分。

梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)界關(guān)于綠色金融的研究成果漸趨豐富，但對(duì)以下幾個(gè)方面的探討尚有不足。第一，對(duì)于綠色金融時(shí)空格局變遷的分析范式較為單一。在對(duì)綠色金融時(shí)空演變特征進(jìn)行分析時(shí)，諸多學(xué)者側(cè)重于綠色金融時(shí)空分布格局的考察，較少關(guān)注位于不同水平區(qū)間省份的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，同時(shí)也缺乏對(duì)于綠色金融熱點(diǎn)遷移路徑以及離散趨勢(shì)的動(dòng)態(tài)刻畫(huà)。第二，鮮有研究基于“關(guān)系數(shù)據(jù)”對(duì)綠色金融的空間關(guān)聯(lián)發(fā)展進(jìn)行探討。多數(shù)學(xué)者運(yùn)用莫蘭指數(shù)與空間計(jì)量模型對(duì)綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系展開(kāi)研究，只能粗略驗(yàn)證全局或局部區(qū)域的空間相關(guān)性，無(wú)法識(shí)別多省份之間、各區(qū)域之間關(guān)聯(lián)發(fā)展關(guān)系的強(qiáng)弱與方向，各省份、區(qū)域在綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中所處的位置、承擔(dān)的作用，以及扮演的角色亦無(wú)法得到充分的反映。

鑒于此，本文嘗試構(gòu)建綜合指標(biāo)體系來(lái)測(cè)度中國(guó)省域綠色金融指數(shù)，對(duì)綠色金融發(fā)展的時(shí)空分布格局、熱點(diǎn)區(qū)域遷移與離散趨勢(shì)進(jìn)行系統(tǒng)探討，隨后構(gòu)建修正的引力模型測(cè)度了省域綠色金融發(fā)展的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，并利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法探索綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)及其演化特征。邊際貢獻(xiàn)在于：①區(qū)別于既有文獻(xiàn)，本文運(yùn)用傳統(tǒng)核密度與動(dòng)態(tài)核密度估計(jì)綜合考察了中國(guó)綠色金融發(fā)展的時(shí)空格局變遷，并在此基礎(chǔ)上，探討了綠色金融熱點(diǎn)區(qū)域的遷移路徑與離散趨勢(shì)，拓展了綠色金融發(fā)展格局時(shí)空演變的分析范式與研究思路。②本文基于“全局網(wǎng)絡(luò)”與“關(guān)系數(shù)據(jù)”視角，構(gòu)建中國(guó)綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)刻畫(huà)了各省域、各區(qū)域之間綠色金融空間關(guān)聯(lián)發(fā)展的動(dòng)態(tài)關(guān)系，彌補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)多基于“屬性數(shù)據(jù)”運(yùn)用空間計(jì)量模型探究綠色金融空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)時(shí)，普遍無(wú)法識(shí)別各地域單元之間綠色金融關(guān)聯(lián)發(fā)展方向與溢出強(qiáng)度的研究空白。并據(jù)此理清了各省份、各區(qū)域在綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中所處的位置、承擔(dān)的作用，以及扮演的角色，為進(jìn)一步縮小區(qū)域綠色金融水平差距，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)綠色金融的空間協(xié)同發(fā)展提供了理論依據(jù)。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)研究方法

1.定基極差熵權(quán)法

運(yùn)用傳統(tǒng)熵權(quán)法進(jìn)行指標(biāo)評(píng)價(jià)時(shí)，通常以每一年的截面數(shù)據(jù)作為參考系，最終測(cè)算結(jié)果不具備時(shí)間維度的縱向可比性。定基極差熵權(quán)法作為極差標(biāo)準(zhǔn)化熵權(quán)法與定基極差法的組合方法，運(yùn)用極差熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，定基極差法則以某一固定年份為參考基準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，最終將權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總求和，所得結(jié)果具有橫向與縱向可比性。因此，本文運(yùn)用定基極差熵權(quán)法對(duì)中國(guó)省域綠色金融指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，公式可參考文獻(xiàn)[20]，此處不再贅述。

2.核密度估計(jì)

核密度估計(jì)(KDE)能夠利用平滑連續(xù)的密度曲線對(duì)隨機(jī)變量概率密度進(jìn)行估計(jì)，由于其不過(guò)多依賴模型和參數(shù)設(shè)定且估計(jì)結(jié)果具備較好的穩(wěn)健性，被廣泛應(yīng)用于空間非平穩(wěn)性估計(jì)的研究中。本文中，核密度曲線沿縱軸的分布位置、波峰高度與寬度、波峰數(shù)目與分布延展性分別代表各省份綠色金融指數(shù)水平、集聚特征、極化趨勢(shì)與差異程度。f(a)為隨機(jī)變量A的密度函數(shù)在點(diǎn)a的概率密度，n為省份個(gè)數(shù)，h為帶寬，K(·)為高斯核函數(shù)。

(1)

(2)

條件核密度估計(jì)是在傳統(tǒng)核密度估計(jì)的基礎(chǔ)上加入時(shí)間和空間因素，對(duì)隨機(jī)變量的概率密度進(jìn)行估計(jì)，能夠測(cè)算某一地區(qū)狀態(tài)變換的概率密度，可用于探究各地區(qū)一段時(shí)期后概率分布的變化趨勢(shì)。本文主要利用非空間條下的動(dòng)態(tài)核密度估計(jì)來(lái)考察各省區(qū)綠色金融指數(shù)在不同數(shù)值區(qū)間的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程，暫不考慮空間條件下的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì)。f(a，b)為a和b的聯(lián)合概率密度，g(b|a)為a條件下b的分布狀態(tài)。

(3)

(4)

3.標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(SDE)是揭示經(jīng)濟(jì)地理要素空間分布方向性特征的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法[21]。在本文中，旨在運(yùn)用此方法，對(duì)樣本期內(nèi)中國(guó)綠色金融發(fā)展的重心遷移軌跡與離散趨勢(shì)進(jìn)行刻畫(huà)與探討。所涉參數(shù)計(jì)算公式如下。

(5)

tanθ=

(6)

(7)

4.修正的引力模型

構(gòu)建中國(guó)綠色金融發(fā)展關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的前提是要確定各省份間的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。學(xué)界一般將VAR因果檢驗(yàn)與修正的引力模型用于空間節(jié)點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的測(cè)算，VAR檢驗(yàn)方法的時(shí)滯敏感性會(huì)損失較多的自由度，適合用于長(zhǎng)時(shí)間序列的因果分析，相比VAR模型，引力模型綜合考慮了經(jīng)理地理因素，能夠有效刻畫(huà)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的演進(jìn)趨勢(shì)。參考劉小瑜和余海華(2020)的研究[22]，運(yùn)用引力模型對(duì)中國(guó)省域綠色金融空間關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行考察，同時(shí)采用各省份綠色金融指數(shù)對(duì)空間關(guān)聯(lián)的貢獻(xiàn)度進(jìn)行修正，以此區(qū)分空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的方向。

(8)

其中，Rij表示省份綠色金融關(guān)聯(lián)關(guān)系，kij為修正系數(shù)，Gi、Gj分別為省份i、j的綠色金融指數(shù)，Dij為利用Arcgis軟件計(jì)算的兩省質(zhì)心點(diǎn)間的球面距離，參考相關(guān)研究，將距離衰減指數(shù)設(shè)置為2[23]。由上式測(cè)算出中國(guó)省域綠色金融發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度并據(jù)此建立無(wú)權(quán)有向的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣，以當(dāng)年矩陣均值作為門(mén)檻對(duì)矩陣進(jìn)行二值化處理[24]。

5.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是針對(duì)“關(guān)系數(shù)據(jù)”的跨學(xué)科分析方法，在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在確定綠色金融省際關(guān)聯(lián)關(guān)系的基礎(chǔ)之上，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法繼續(xù)考察綠色金融空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)與局部特征，以此了解關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的連通性與穩(wěn)定性，明確各省份及板塊在整個(gè)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位、作用與角色[25-26]。重點(diǎn)選取網(wǎng)絡(luò)整體性指標(biāo)(網(wǎng)絡(luò)密度，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)效率、網(wǎng)絡(luò)等級(jí))與個(gè)體中心性指標(biāo)(度中心度、中介中心度、接近中心度)以及凝聚子群分析(塊模型)深入剖析樣本期間中國(guó)綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢(shì)(見(jiàn)圖1)[27]。

圖1 中國(guó)綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析框架

(二)指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.綠色金融指標(biāo)體系構(gòu)建

以《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見(jiàn)》中對(duì)綠色金融體系構(gòu)建的相關(guān)闡述為基礎(chǔ)，參考既有文獻(xiàn)，本文從綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險(xiǎn)、碳金融5個(gè)維度選擇11項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建綠色金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[10，13](見(jiàn)表1)。

表1 中國(guó)綠色金融發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建

參考既有研究[1，10]，按股票概念標(biāo)簽對(duì)環(huán)保上市公司進(jìn)行分類，通過(guò)Wind數(shù)據(jù)庫(kù)選取風(fēng)電產(chǎn)業(yè)股份、風(fēng)力發(fā)電、CDM、充電樁、地?zé)崮?、固廢處理、環(huán)保長(zhǎng)江成份、節(jié)能環(huán)保、節(jié)能照明、垃圾分類、美麗中國(guó)、內(nèi)地低碳成份、氫能、生物質(zhì)能、水電、碳中和等19個(gè)綠色概念板塊的534個(gè)A股上市公司(剔除ST、*ST類公司)作為研究對(duì)象。高耗能行業(yè)上市公司來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中證券行業(yè)類六大高耗能行業(yè)模塊[28]。借款是由上市公司一年之內(nèi)的長(zhǎng)期借款與短期借款加總所得，市值是指上市公司的年末市值[29]。二氧化碳排放量是由煤炭、石油、天然氣3種能源消耗量與各自碳排放系數(shù)乘積的累加求和所得。

2.樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

2007年，《關(guān)于落實(shí)環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的意見(jiàn)》的頒布被普遍視為中國(guó)開(kāi)展綠色金融實(shí)踐的開(kāi)端，充分考慮政策發(fā)布后的時(shí)滯性，將研究起點(diǎn)定為2008年。限于指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲取性及統(tǒng)計(jì)口徑一致性[30]，沒(méi)有將香港與澳門(mén)特別行政區(qū)、臺(tái)灣地區(qū)納入研究。綠色金融相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》、《中國(guó)林業(yè)和草原年鑒》、《中國(guó)水利投資年鑒》、《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

四、綠色金融發(fā)展的時(shí)空格局變遷

(一)綠色金融發(fā)展的時(shí)間演化特征

1.綠色金融發(fā)展指數(shù)的時(shí)序變化

運(yùn)用定基極差熵權(quán)法測(cè)算了中國(guó)2008—2020年省域綠色金融指數(shù)，從全國(guó)與四大區(qū)域視角對(duì)綠色金融指數(shù)的時(shí)間變化趨勢(shì)進(jìn)行探討以明晰中國(guó)綠色金融的整體發(fā)展水平與地區(qū)差異(見(jiàn)圖2)。

圖2 分區(qū)域綠色金融指數(shù)時(shí)序變化趨勢(shì)

整體來(lái)看，樣本期內(nèi)中國(guó)綠色金融指數(shù)呈波動(dòng)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但在2016—2018年間出現(xiàn)短暫下降。2016年，七部委聯(lián)合頒布《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見(jiàn)》(以下簡(jiǎn)稱《意見(jiàn)》)，明確了綠色金融的發(fā)展方向和目標(biāo)任務(wù)，在意見(jiàn)指引下，各地區(qū)、各行業(yè)積極構(gòu)建綠色金融體系，探索有效的綠色金融發(fā)展模式，但《意見(jiàn)》頒布后的初期尚未形成統(tǒng)一規(guī)范的綠色金融發(fā)展范式，在此過(guò)程中不可避免地出現(xiàn)金融資源的錯(cuò)配與效率損失，導(dǎo)致綠色金融水平小幅下降，在經(jīng)歷了幾年的探索與實(shí)踐之后，中國(guó)綠色金融發(fā)展逐漸步入正軌。2018年，綠色金融標(biāo)準(zhǔn)工作組成立，聚焦氣候變化、污染治理和節(jié)能減排領(lǐng)域，并致力于構(gòu)建完善的跨領(lǐng)域、市場(chǎng)化、內(nèi)嵌于金融機(jī)構(gòu)全業(yè)務(wù)流程的綠色金融標(biāo)準(zhǔn)體系，這些措施均促進(jìn)了綠色金融水平的迅速提升。

分地區(qū)來(lái)看，四大區(qū)域綠色金融指數(shù)呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，東部綠色金融水平較高，始終高于全國(guó)平均水平。東部地區(qū)具有雄厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與穩(wěn)定的金融體系，相比與中西部與東北地區(qū)，綠色金融發(fā)展的條件優(yōu)勢(shì)明顯；此外，東部地區(qū)對(duì)于環(huán)保政策的重視程度較高、執(zhí)行力較強(qiáng)，綠色發(fā)展理念得到廣泛的推行與傳播，區(qū)域內(nèi)污染性產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生了巨大的綠色資金需求，繼而帶動(dòng)了東部地區(qū)的綠色金融發(fā)展。中部地區(qū)綠色金融水平穩(wěn)步提升并于2016年超過(guò)全國(guó)平均水平。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在2014—2016年期間，中部地區(qū)高耗能企業(yè)信貸規(guī)模大幅縮減且伴隨著環(huán)保投資的大幅增加，這可能是導(dǎo)致中部地區(qū)綠色金融水平攀升的原因之一。西部與東北地區(qū)綠色金融指數(shù)差距較小，呈交錯(cuò)上升態(tài)勢(shì)，且均低于全國(guó)平均水平。西部與東北地區(qū)工業(yè)體量過(guò)大且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一，資源依賴型發(fā)展模式一定程度上造成了金融資源的錯(cuò)配，此外，金融市場(chǎng)的不活躍、綠色金融發(fā)展激勵(lì)政策的缺失也制約了綠色金融的發(fā)展。

2.綠色金融發(fā)展的分布動(dòng)態(tài)演化

為明確省域綠色金融指數(shù)的分布形態(tài)以及一段時(shí)期內(nèi)的動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì)，分別運(yùn)用傳統(tǒng)靜態(tài)核密度估計(jì)與非空間動(dòng)態(tài)核密度估計(jì)兩種方法進(jìn)行考察。圖3為基于傳統(tǒng)的靜態(tài)核密度估計(jì)結(jié)果，顯示了2008年、2014年、2020年3個(gè)年份綠色金融指數(shù)核密度分布。樣本期內(nèi)，密度曲線主體持續(xù)右移，峰值升高且曲線寬度變窄，表明中國(guó)綠色金融的整體發(fā)展水平持續(xù)提升，省域間綠色金融水平的平均差異有所減小。2020年密度曲線出現(xiàn)明顯右拖尾，說(shuō)明個(gè)別省份的綠色金融水平較高。

圖3 綠色金融指數(shù)分布動(dòng)態(tài)演化

基于非空間動(dòng)態(tài)核密度估計(jì)繼續(xù)考察我國(guó)省域綠色金融發(fā)展水平從t年到t+3年的變動(dòng)趨勢(shì)，圖4報(bào)告了我國(guó)綠色金融指數(shù)的動(dòng)態(tài)核密度及密度等高線，X軸表示t年本省份綠色金融發(fā)展水平，Y軸表示t+3年本省份綠色金融發(fā)展水平，Z軸代表X-Y軸平面內(nèi)每一點(diǎn)的概率。在密度等高線圖中，越是外部的等高線，代表的概率越小，向內(nèi)依次遞增，等高線的密集程度代表綠色金融指數(shù)的收斂速度，等高線越密集說(shuō)明收斂速度越快。若等高線主體分布于正45度線附近，表明本省份在t+3年的指數(shù)水平同t時(shí)期相差不大，若等高線主體與Y軸平行且位于45度線上方，說(shuō)明在t+3年本省份的綠色金融水平存在較大幅度的提升，若平行于X軸且位于正45度線右側(cè)，則說(shuō)明t+3年本省份的綠色金融水平收斂于某一指數(shù)水平。

圖4 綠色金融的動(dòng)態(tài)核密度與密度等高線

圖4中，密度等高線主體主要分布于正45度線上方，并且在x=0.35處形成一個(gè)主波峰，這說(shuō)我國(guó)綠色金融水平在t到t+3年期間總體是上升的。此外，密度等高線在x=0.25處存在一個(gè)次波峰，圖形走勢(shì)大致與Y軸平行且y值大致分布在0.25至0.3區(qū)間內(nèi)，這說(shuō)明綠色金融指數(shù)在0.25上下的省份3年后傾向于向0.25～0.3集中?？梢钥闯觯?dāng)本地區(qū)綠色金融指數(shù)小于0.3時(shí)，3年后綠色金融指數(shù)的上升幅度較大，而當(dāng)本地區(qū)綠色金融指數(shù)超過(guò)0.3時(shí)，3年后綠色金融指數(shù)雖整體呈升高態(tài)勢(shì)，但提升幅度相對(duì)較小。樣本期內(nèi)，未發(fā)現(xiàn)概率主體有平行于X軸的趨勢(shì)，這說(shuō)明我國(guó)省域綠色金融的發(fā)展態(tài)勢(shì)持續(xù)向好，提升空間較大，尚未出現(xiàn)向某一水平收斂的跡象。

(二)綠色金融發(fā)展的空間演化特征

1.綠色金融發(fā)展的空間格局演變

采用自然間斷點(diǎn)分類法將綠色金融指數(shù)劃分為低水平，中等水平、較高水平、高水平四類(見(jiàn)圖5)。2008年，北京、江浙、廣東等地為綠色金融中等水平地區(qū)，其余省份均為低水平地區(qū)。這是因?yàn)楸藭r(shí)的中國(guó)正處于綠色金融發(fā)展初探階段，政策體系與產(chǎn)品構(gòu)成尚不完備，只在少數(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份略有發(fā)展，整體水平較低。隨著綠色金融內(nèi)涵趨于豐富，政策體系不斷完善，2014年，中等以上水平省份增至19個(gè)，整體發(fā)展水平普遍提高。分區(qū)域來(lái)看，在中國(guó)北部、東部、南部分別形成了以環(huán)渤海、長(zhǎng)三角、珠三角為核心的綠色金融中高水平聚集區(qū)。中部省份綠色金融水平明顯提升，西部多數(shù)省份綠色金融水平保持穩(wěn)定。2020年，中等以上水平省份增至22個(gè)，主要分布在東部沿海與中部地區(qū)，中等以下水平地區(qū)主要分布在東北與西南部地區(qū)。具體來(lái)看，東部的北京、江蘇、浙江、廣東等地躍升成為高水平區(qū)，中部的湖南、湖北、江西3省所組成的綠色金融中高水平區(qū)初步形成。西部的云南、西藏，以及東北的吉林與遼寧保持穩(wěn)定，為低水平的主要分布地區(qū)?？傮w來(lái)看，研究期內(nèi)的中國(guó)綠色金融水平逐步提升，區(qū)域差異逐漸縮小，空間集聚分布趨勢(shì)越發(fā)清晰，且大致呈“自東向西、由南至北”梯度降低的格局分布。

圖5 省域綠色金融指數(shù)空間分布格局演變

2.綠色金融發(fā)展的重心遷移與空間離散趨勢(shì)

如圖6，2008—2014年綠色金融重心變化范圍為(113.8°E，34.0°N)～(112.0°E，35.6°N)，說(shuō)明這一階段，我國(guó)綠色金融發(fā)展的熱點(diǎn)區(qū)域有向西北轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。表面上看，這是因?yàn)橄啾?008年，2014年中國(guó)西北地區(qū)部分省份(青海、陜西、新疆)的綠色金融水平有所提高，導(dǎo)致綠色金融重心向西北方向遷移。從源頭上講，綠色金融重心的遷移可能得益于這一時(shí)期相關(guān)政策的頒布與國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施，在西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略與“一帶一路”偉大倡議的雙重加持之下，西部地區(qū)綠色金融得到了有效發(fā)展。例如早在2014年之前，新疆環(huán)境治理投資額占GDP比重的均值約為2.2%，遠(yuǎn)超同時(shí)期全國(guó)平均水平；

圖6 綠色金融發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓與重心遷移軌跡

同時(shí)期青海的綠色信貸占比與綠色保險(xiǎn)規(guī)模增長(zhǎng)也較為迅速。從橢圓參數(shù)來(lái)看，橢圓面積逐漸增大，2014年橢圓面積比2008年擴(kuò)大約10%，說(shuō)明中國(guó)省域綠色金融存在空間分散趨勢(shì)。旋轉(zhuǎn)角度變化范圍為67°～92°，逐漸呈現(xiàn)以東西方向?yàn)橹鲗?dǎo)的空間分布格局。橢圓長(zhǎng)、短半軸變化范圍為1 063 km～1 187 km、1 009 km～991 km，長(zhǎng)軸更長(zhǎng)，短軸更短、扁率更大，說(shuō)明中國(guó)綠色金融發(fā)展格局在南北方向上更加收斂，東西方向上更為擴(kuò)散，呈現(xiàn)南北向心集聚、東西空間發(fā)散的趨勢(shì)。

2014—2020年，中國(guó)綠色金融重心變化范圍為(112.0°E，35.6°N)～(111.9°E，33.3°N)，重心在東西向的遷移范圍較小，綠色金融熱點(diǎn)區(qū)域主要向南遷移。結(jié)合綠色金融指數(shù)空間分布格局發(fā)現(xiàn)，相比2014年，2020年中部與南部沿海省份的綠色金融水平明顯提升，一定程度上造成了綠色金融重心的南移。從橢圓參數(shù)來(lái)看。2014—2020年，橢圓面積縮小了約8%，說(shuō)明綠色金融整體空間分布進(jìn)一步收斂。橢圓長(zhǎng)、短半軸變化范圍為1 187 km～1 194 km、990 km～902 km，旋轉(zhuǎn)角由92°增大至122°，橢圓扁率繼續(xù)增大，說(shuō)明綠色金融自“東南-西北”方向呈擴(kuò)散式分布發(fā)展，而在“東北-西南”方向上更為收斂，呈現(xiàn)“東北-西南”向心集聚、“東南-西北”空間發(fā)散的趨勢(shì)。

五、綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演化

基于修正的引力模型得到綠色金融發(fā)展的空間關(guān)系矩陣，并運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法考察中國(guó)省域綠色金融發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)特征與結(jié)構(gòu)演化，重點(diǎn)探索各省份、各區(qū)域在綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位與作用。

(一)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

中國(guó)綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是各省份綠色金融發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)集合，網(wǎng)絡(luò)中的灰色方塊代表各個(gè)省份，各省份間有向“邊線”代表網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和溢出關(guān)系方向。本文基于修正的引力模型構(gòu)建省域綠色金融發(fā)展的有向關(guān)系矩陣，并以相應(yīng)年份的矩陣均值作為閾值對(duì)矩陣做二值化處理，構(gòu)建綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。為了更清晰地揭示省際綠色金融發(fā)展關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化，利用Netdraw繪制2008年與2020年各省份綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)的有向網(wǎng)絡(luò)(見(jiàn)圖7)，圖中方塊的大小代表關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各省份的度數(shù)中心度。

圖7 2008年(左)與2020年(右)綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

由節(jié)點(diǎn)大小可知，2008年與2020年度數(shù)中心度排名前10的省份基本保持一致，主要包括北京、江蘇、浙江等東部沿海省份，以及大部分的中部省份，這些省份之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系較多。度數(shù)中心度排在后10位的省份大多位于西部與東北地區(qū)，這些省份之間以及其與東中部省份之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系均較弱，處在整個(gè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶。新疆與西藏的度數(shù)中心度為零，因此未被納入到空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，這可能是因?yàn)槎呔鶠檠舆叺貐^(qū)，地理位置較為偏遠(yuǎn)且綠色金融發(fā)展水平不高，與其他省份建立關(guān)聯(lián)的難度較大。

(二)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征分析

網(wǎng)絡(luò)密度是指網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間實(shí)際連線數(shù)與理論連線數(shù)最大值的比值，密度越高，表明網(wǎng)絡(luò)圖中各省份之間的聯(lián)系就越緊密。網(wǎng)絡(luò)密度由2008年的0.185上升到2020年的0.226，綠色金融的省際關(guān)聯(lián)發(fā)展效應(yīng)愈發(fā)增強(qiáng)，但在所有可能被觀察到的關(guān)聯(lián)關(guān)系中，僅有不超過(guò)22.6%的聯(lián)系被觀測(cè)到，說(shuō)明各省份綠色金融發(fā)展聯(lián)動(dòng)性較弱，省際協(xié)同發(fā)展具備較大的提升空間。2008年與2020年網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度均小于1，這是因?yàn)樾陆c西藏獨(dú)立于關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)之外，網(wǎng)絡(luò)之間的連通性仍有待加強(qiáng)。2020年網(wǎng)絡(luò)效率為0.756，較2008年下降0.069，表明各省份在網(wǎng)絡(luò)中存在多重疊加效應(yīng)，且2020年各網(wǎng)絡(luò)主體之間擁有更多的路徑與循環(huán)，綠色金融關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更具穩(wěn)定性。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度由0上升為 0.197 5，雖然綠色金融關(guān)聯(lián)發(fā)展網(wǎng)絡(luò)等級(jí)的森嚴(yán)程度逐漸增強(qiáng)，但整體水平仍偏低，省份間關(guān)聯(lián)渠道較為通暢，不同綠色金融水平的省份間會(huì)產(chǎn)生溢出效應(yīng)。

(三)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)個(gè)體結(jié)構(gòu)特征分析

在明確了綠色金融整體空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步測(cè)算出關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體中心性指標(biāo)(相對(duì)中心度、點(diǎn)入度、點(diǎn)出度、接近中心度與中介中心度)，據(jù)此對(duì)各省份在綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的角色、地位，以及作用展開(kāi)探討。同時(shí)為了更加直觀地考察研究期內(nèi)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心性特征的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)，運(yùn)用Arcgis軟件對(duì)2008年、2020年各省份的中心性指標(biāo)進(jìn)行地圖可視化(見(jiàn)圖8)，并基于自然間斷點(diǎn)法將中心性水平由低到高分為1～5個(gè)層級(jí)。

度數(shù)中心度衡量的是關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)系的能力，度數(shù)中心度越高，其在網(wǎng)絡(luò)中的地位就越重要，影響力越大(為便于不同年份之間進(jìn)行對(duì)比，測(cè)算結(jié)果是標(biāo)準(zhǔn)化后的度數(shù)中心度，即相對(duì)中心度)。度數(shù)中心度又包含點(diǎn)出度與點(diǎn)入度，二者分別衡量節(jié)點(diǎn)的溢出(輻射)作用與虹吸(獲益)作用。中介中心度衡量某個(gè)節(jié)點(diǎn)多大程度處于其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)的最短路徑上，屬于控制能力指標(biāo)。接近中心度衡量的是節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)的難易程度，值越大，節(jié)點(diǎn)間越容易產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

觀察圖8中a、b，從時(shí)間維度來(lái)看，2008—2020年相對(duì)中心度整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，具體表現(xiàn)為“數(shù)量增加”與“質(zhì)量提升”。在數(shù)量方面，處于第二及以上層級(jí)的省份由22個(gè)增加為25個(gè)；在質(zhì)量方面，約有1/3的省份實(shí)現(xiàn)了中心度水平的躍遷。這說(shuō)明中國(guó)綠色金融省際協(xié)同發(fā)展的范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，省份間的關(guān)聯(lián)發(fā)展愈發(fā)密切。具體來(lái)看，多數(shù)東部與中部省份的相對(duì)中心度始終處于較高層級(jí)，點(diǎn)入與點(diǎn)出度都較高。這是由于東部地區(qū)綠色金融水平較高，在綠色金融發(fā)展過(guò)程中長(zhǎng)期處于核心支配地位，更容易與其他地區(qū)進(jìn)行交流與合作，綠色金融發(fā)展的溢出與虹吸效應(yīng)較強(qiáng)。從地理位置來(lái)看，中部省份較多處于中國(guó)的幾何中心附近，距離其他區(qū)域省份的平均距離較短，彼此更容易產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，這也表明水平差異與空間距離都可能是綠色金融省際關(guān)聯(lián)發(fā)展的重要影響因素。

觀察圖8中c和d，從時(shí)間維度來(lái)看，2020年中介中心度分布的兩極化趨勢(shì)得到緩解，說(shuō)明個(gè)別省份(山東、河南、湖北)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的控制能力有所減弱，省際綠色金融關(guān)聯(lián)發(fā)展的實(shí)現(xiàn)不再單純依賴某幾個(gè)省份節(jié)點(diǎn)，各省份作為關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中“溝通橋梁”的功能更加均衡。由上文可知，相較于2008年，2020年省域綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更為復(fù)雜，各省份之間綠色金融發(fā)展的直接聯(lián)系更多，繼而導(dǎo)致各省份節(jié)點(diǎn)在整個(gè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中介屬性有所弱化。從空間維度來(lái)看，山西、河南、湖北、湖南等省份的中介中心度始終較高，可能的原因在于這些省份處于中部地區(qū)，距離其余省份的平均距離最短，且與其接壤的省份數(shù)量較多，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中更易扮演“橋梁”的角色。

觀察圖8中e和f發(fā)現(xiàn)，2008—2020年，中部、東部多數(shù)省份的接近中心度均有不同幅度的提升，這些省份或是綠色金融水平較高，或是處于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的地理中心，是與其他省份進(jìn)行關(guān)聯(lián)溢出的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，具有強(qiáng)大的輻射與吸收能力，不易受其他省份的控制與影響。值得注意的是，在接近中心度提升的同時(shí)，點(diǎn)入度與點(diǎn)出度略有下降。這是因?yàn)?020年關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系更豐富，經(jīng)過(guò)各省份的出度與入度最短路徑的重合程度較低，導(dǎo)致省份節(jié)點(diǎn)之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的路徑更具多樣化，接近中心度更高。在空間分布方面，中部6省份與東南沿海省份依然是高值聚集區(qū)，說(shuō)明這些省份更容易與其他區(qū)域省份形成綠色金融的協(xié)同與關(guān)聯(lián)發(fā)展。

綜合來(lái)看，四大區(qū)域中，東、中部地區(qū)3種中心度數(shù)值均較高，尤其中部地區(qū)有著較高的點(diǎn)出度與點(diǎn)入度，說(shuō)明其有著較高的吸收與輻射能力，相當(dāng)于關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的“中轉(zhuǎn)站”，致力于區(qū)域間資源、技術(shù)、政策等要素的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與相互流動(dòng)，能夠更好地連接?xùn)|、西部省份之間的綠色金融發(fā)展，有利于實(shí)現(xiàn)綠色金融的區(qū)域協(xié)同發(fā)展。

(四)塊模型分析

基于Ucinet軟件的Concor算法，對(duì)中國(guó)綠色金融發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行塊模型分析。根據(jù)已有文獻(xiàn)設(shè)置慣例，將最大分割度設(shè)為2，收斂指標(biāo)設(shè)為0.2，省份劃分為4個(gè)板塊[25]。為了理清樣本期內(nèi)4個(gè)模塊內(nèi)部省份的變化情況以及模塊功能角色的轉(zhuǎn)變，本文報(bào)告了期初(2008)與期末(2020)2個(gè)年度的分析結(jié)果(見(jiàn)表2、表3)。

表2 綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)板塊劃分

表3 綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的溢出效應(yīng)與板塊角色

2008年板塊1省份主要來(lái)自中國(guó)西南部地區(qū)，板塊內(nèi)部關(guān)系、溢出關(guān)系、受益關(guān)系三者的數(shù)量相差不大，板塊1內(nèi)部成員之間及其與外部板塊成員之間均具有較多的聯(lián)系，屬于雙向溢出板塊。板塊2省份主要來(lái)自中部與東部地區(qū)，接收關(guān)系與溢出關(guān)系在所有板塊中最多且大致相等，信息接收與傳遞的功能較強(qiáng)，實(shí)際內(nèi)部比例在所有板塊中最小，符合經(jīng)紀(jì)人板塊的屬性特征。板塊3省份主要來(lái)自西北部地區(qū)，接收關(guān)系多于溢出關(guān)系，且實(shí)際內(nèi)部比例大于期望內(nèi)部比例關(guān)系，因此可歸為凈收益板塊。板塊4省份主要來(lái)自北部與東部地區(qū)，溢出關(guān)系明顯多于接收關(guān)系，同其他3個(gè)板塊相比，實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例與期望內(nèi)部關(guān)系比例的比值相對(duì)較小，因此被歸納為凈溢出板塊。

基于相同的分析邏輯對(duì)2020年的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行板塊角色劃分，發(fā)現(xiàn)除板塊3外，其余板塊的角色互有轉(zhuǎn)化。具體來(lái)看，板塊1內(nèi)部省份變化不大且由雙向溢出板塊轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)紀(jì)人板塊，內(nèi)部關(guān)系減少，外部關(guān)系增多，“經(jīng)紀(jì)人”屬性得以印證。板塊2由經(jīng)紀(jì)人板塊轉(zhuǎn)化為凈溢出板塊，意味著其實(shí)現(xiàn)了從“中轉(zhuǎn)站”到“發(fā)動(dòng)機(jī)”的角色轉(zhuǎn)變。這是因?yàn)樵谘芯砍跗?，板塊2內(nèi)部省份綠色金融發(fā)展程度較低，溢出效應(yīng)較弱，研究末期，板塊2省份數(shù)量增加，囊括了多數(shù)中部省份與部分東部省份，這些省份綠色金融水平較高且與之接壤的省份較多，對(duì)其他省份的溢出關(guān)系也更多。板塊4內(nèi)部省份主要來(lái)自華北與東北區(qū)域，由凈溢出板塊轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向溢出板塊，內(nèi)部關(guān)系與外部關(guān)系相差不大，雙向溢出屬性逐漸增強(qiáng)。

為了深入剖析四個(gè)板塊之間的空間關(guān)聯(lián)與溢出效應(yīng)，根據(jù)表3中的結(jié)果計(jì)算出各板塊之間的密度矩陣(見(jiàn)表4)。密度矩陣主對(duì)角線上的元素代表各板塊內(nèi)部省份之間密度關(guān)系，其余元素代表不同板塊之間的密度關(guān)系。觀察2008年與2020年密度矩陣發(fā)現(xiàn)，板塊2和4自身密度較高并大于各自年份網(wǎng)絡(luò)密度，而板塊1和3自身密度相對(duì)較小，表明中部、東部?jī)?nèi)部省份綠色金融發(fā)展聯(lián)系較為緊密，西部、東北內(nèi)部省份綠色金融發(fā)展的聯(lián)動(dòng)性較弱。

表4 綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)密度矩陣

從板塊間關(guān)聯(lián)來(lái)看，2008年密度矩陣中，板塊4指向板塊2的密度系數(shù)最大，說(shuō)明綠色金融的區(qū)域關(guān)聯(lián)發(fā)展主要存在于東部與中部的省份之間，東部地區(qū)扮演“溢出者”的角色，將綠色金融的發(fā)展的動(dòng)能傳遞給具有“中介”作用的中部地區(qū)。然而彼時(shí)板塊1和3的接收與溢出關(guān)系均較少，說(shuō)明西部地區(qū)綠色金融發(fā)展處于相對(duì)閉塞的狀態(tài)，與其他板塊的聯(lián)動(dòng)較弱。

在2020年的密度矩陣中，板塊2指向板塊1的密度系數(shù)最大，意味著綠色金融關(guān)聯(lián)發(fā)展的核心區(qū)域過(guò)渡到中東部與部分西南部省份之間，存在向西南方向移動(dòng)的趨勢(shì)。與2008年相比，2020年板塊1和3之間的聯(lián)系越發(fā)緊密，表明西部各省份之間綠色金融發(fā)展的聯(lián)動(dòng)性有所增強(qiáng)。

六、結(jié)論與啟示

本文從綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險(xiǎn)、碳金融5個(gè)方面構(gòu)建了中國(guó)綠色金融綜合指標(biāo)體系，采用定基極差熵權(quán)法測(cè)算了2008—2020年省域綠色金融指數(shù)，隨后運(yùn)用靜態(tài)與動(dòng)態(tài)核密度估計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓與地圖可視化方法對(duì)綠色金融發(fā)展的時(shí)空格局、熱點(diǎn)遷移與離散趨勢(shì)展開(kāi)詳細(xì)探討。并在此基礎(chǔ)上，將修正的引力模型與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法相結(jié)合，實(shí)證考察了中國(guó)省域綠色金融發(fā)展的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的演化特征。

(一)研究結(jié)論

樣本期間，中國(guó)綠色金融指數(shù)整體呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，四大區(qū)域中，東部綠色金融水平最高，中部其次且與全國(guó)平均水平相近，西部與東北地區(qū)綠色金融水平交錯(cuò)上升且均低于全國(guó)平均水平，在樣本后期，中部、西部、東北三大地區(qū)間水平差異有所收斂，但與東部之間的差異依舊明顯。核密度分析表明，省域間綠色金融水平的平均差異有所減小，但研究后期存在部分水平較高省份，呈現(xiàn)輕微兩極分化趨勢(shì)；綠色金融發(fā)展態(tài)勢(shì)持續(xù)向好，尚未出現(xiàn)向某一水平值收斂的跡象，進(jìn)一步提升的潛力較大。綠色金融發(fā)展的空間集聚分布趨勢(shì)越發(fā)清晰，綠色金融水平呈現(xiàn)“自東向西、由南至北”梯度降低的格局分布；綠色金融重心總體向西南轉(zhuǎn)移且呈收斂式分布，樣本后期呈現(xiàn)“東北-西南”向心集聚、“東南-西北”空間發(fā)散的趨勢(shì)。

樣本期間，綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的密度、連通度與穩(wěn)定性均有所增強(qiáng)，但總體上中國(guó)各省綠色金融發(fā)展聯(lián)動(dòng)性仍較弱，新疆與西藏被孤立與網(wǎng)絡(luò)之外，省際協(xié)同發(fā)展具備較大提升空間；東部與中部省份之間關(guān)聯(lián)發(fā)展水平更高，西部省份之間及其與東部、中部之間的關(guān)聯(lián)發(fā)展水平則較低。中心性方面，東、中部省份度數(shù)中心度、接近中心度、中介中心度均較高，尤其中部地區(qū)點(diǎn)入度、點(diǎn)出度較高，吸收與輻射能力較強(qiáng)，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)扮演“發(fā)動(dòng)機(jī)”與“中轉(zhuǎn)站”的角色，推動(dòng)區(qū)域間資源、技術(shù)、政策等要素的流通轉(zhuǎn)化，溝通了東、西部省份間的綠色金融發(fā)展。樣本期內(nèi)，綠色金融省際協(xié)同發(fā)展范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)中直接關(guān)聯(lián)關(guān)系的增多導(dǎo)致多省份“中介”屬性的減弱，綠色金融關(guān)聯(lián)發(fā)展的實(shí)現(xiàn)不再單純依靠某幾個(gè)省份，各省份作為網(wǎng)絡(luò)中“溝通橋梁”的角色定位更加清晰；接近中心度的提升表明更多省份傾向產(chǎn)生直接關(guān)聯(lián)，省份間距離阻抗有所減弱。將中國(guó)綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分為4個(gè)板塊，樣本期內(nèi)，各板塊“角色定位”及內(nèi)部成員發(fā)生變化；從板塊內(nèi)部密度看，中部、東部?jī)?nèi)部省份間的綠色金融發(fā)展聯(lián)系較為緊密，西部、東北內(nèi)部省份間的聯(lián)動(dòng)性較弱；從板塊間密度看，綠色金融關(guān)聯(lián)發(fā)展核心區(qū)域由“東部-中東部”向“中東部-西南部”轉(zhuǎn)移，中東部省份對(duì)整體綠色金融關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的支配與主導(dǎo)作用逐漸增強(qiáng)。

(二)政策啟示

上述研究結(jié)論可為促進(jìn)我國(guó)綠色金融區(qū)域協(xié)同發(fā)展的政策設(shè)計(jì)提供如下啟示：

統(tǒng)籌制定區(qū)域綠色金融發(fā)展規(guī)劃，化解各區(qū)域綠色金融發(fā)展不平衡不充分問(wèn)題。對(duì)于綠色金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮市場(chǎng)、資金、人才等方面的優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)綠色金融供給與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的現(xiàn)實(shí)需求相匹配，促進(jìn)綠色金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展。對(duì)于綠色金融發(fā)展水平較低的區(qū)域，政府可適當(dāng)增強(qiáng)對(duì)綠色金融發(fā)展的扶持力度，引導(dǎo)更多社會(huì)資本流入綠色產(chǎn)業(yè)，還可建立區(qū)域幫扶機(jī)制，發(fā)揮綠色金融高水平地區(qū)的輻射效應(yīng)，加速綠色金融資源的跨區(qū)域流動(dòng)，縮小綠色金融發(fā)展的區(qū)域差異。

充分發(fā)揮綠色金融發(fā)展的區(qū)域空間關(guān)聯(lián)與溢出效應(yīng)。本研究表明，中部地區(qū)占據(jù)綠色金融發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的核心位置，中心性水平較高，因此可通過(guò)政策激勵(lì)、金融扶持等方式重點(diǎn)支持中部地區(qū)綠色金融發(fā)展，繼而依托山西、河南、湖北、湖南、江西等中部省份的中心性優(yōu)勢(shì)，積極開(kāi)展與東部、西部省份的綠色金融合作，發(fā)揮“橋梁”與“支配”作用，溝通東西部省份之間關(guān)聯(lián)渠道的同時(shí)，充分發(fā)揮自身“溢出”效應(yīng)，提升空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)效率。

根據(jù)各區(qū)域在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的角色定位，統(tǒng)籌制定差異化綠色金融發(fā)展方案?，F(xiàn)階段，以東南沿海與中部省份為主的“凈溢出”板塊和以華北、東北省份為主的“雙向溢出”板塊，應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮在綠色金融實(shí)踐過(guò)程中的示范引領(lǐng)作用，通過(guò)規(guī)模溢出、對(duì)口支援等方式輻射帶動(dòng)中西部省份綠色金融發(fā)展。西南各省份作為“經(jīng)紀(jì)人”板塊，可加強(qiáng)金融科技與信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，提升綠色金融要素在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的傳導(dǎo)效率，成為聯(lián)通“凈溢出”與“凈受益”板塊，實(shí)現(xiàn)綠色金融空間協(xié)同發(fā)展的重要支點(diǎn)。西北各省份處于關(guān)聯(lián)網(wǎng)路的邊緣，雖為“凈受益”板塊，但在空間關(guān)聯(lián)中獲益較小，因此可從板塊內(nèi)部入手，加強(qiáng)板塊內(nèi)部省份之間的交流與互動(dòng)，例如，蘭州綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)對(duì)于“絲路碳票交易+碳資產(chǎn)抵質(zhì)押+綠色保險(xiǎn)”綠色融資模式的探索，便可為條件相似的省份開(kāi)展相關(guān)綠色金融業(yè)務(wù)提供借鑒和參考。