区域经济与理论方法

长江中游城市群绿色金融与绿色创新效率耦合协调的演变及驱动因素

展开
  • 湘潭大学 商学院,中国湖南 湘潭 411105
宁译萱(1999—),女,硕士研究生,研究方向为经济地理与绿色金融。E-mail:695379123@qq.com
※钟希余(1975—),男,博士,教授,硕士生导师,研究方向为经济地理与绿色金融。E-mail:zhongxiyu@163.com

收稿日期: 2023-09-20

  修回日期: 2023-11-18

  网络出版日期: 2024-03-29

基金资助

国家自然科学基金项目(4237119); 湖南省教育厅重点课题(22A0084)

Evolution and Driving Factors of Coupling Coordination Between Green Finance and Green Innovation Efficiency in Urban Agglomerations of the Middle Reaches of the Yangtze River

Expand
  • Business School,Xiangtan University,Xiangtan 411105,Hunan,China

Received date: 2023-09-20

  Revised date: 2023-11-18

  Online published: 2024-03-29

摘要

文章采用熵权法和SBM-DEA测算了2006—2021年长江中游城市群28个地级及以上城市的绿色金融水平与绿色创新效率,并运用耦合协调、空间自相关和空间滞后的Tobit模型对绿色金融与绿色创新效率的时空耦合协调状况及其驱动因子进行识别分析。研究发现:①时间序列上,长江中游城市群绿色金融和绿色创新效率耦合协调关系虽有波动但整体仍呈稳定上升趋势,近年来出现了上升状态疲软的趋势。②空间特征上,长江中游城市群绿色金融和绿色创新效率耦合协调水平由低到高、由混乱到稳定,区域差异表现为环长株潭城市群>环鄱阳湖城市群>武汉都市圈。③驱动因素上,正向驱动因子的影响强度表现为人力资本>地区科技支出>政府干预>经济基础,负向驱动因子为产业结构。研究提出,要筑牢绿色金融与绿色创新效率耦合增长的动力系统、联动各地区核心区域带动周边区域和建立绿色产业联盟等对策建议。

本文引用格式

宁译萱, 钟希余 . 长江中游城市群绿色金融与绿色创新效率耦合协调的演变及驱动因素[J]. 经济地理, 2023 , 43(12) : 48 -57 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2023.12.005

Abstract

This paper uses the entropy weight method and SBM-DEA to measure the green finance level and the green innovation efficiency of the urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River from 2006 to 2021, respectively. It assesses the spatio-temporal coupling coordination status between the green finance and the green innovation efficiency, and analyzes its driving factors by the means of the coupling coordination model, the spatial autocorrelation model and the spatial lag Tobit model. It is found that: 1) The coupling coordinated relationship between the green finance and the green innovation efficiency fluctuates but still shows an upward trend in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River, and there is a tendency for the upward state to weaken. 2) The coupling coordination level between the green finance and the green innovation efficiency ranges from low level to high level, from chaotic state to stable state in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River. It has the biggest the regional difference in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration, followed by Poyang Lake urban agglomeration, and Wuhan Metropolitan Area. 3) The influence intensity of positive driving factors from high to low is human capital, regional science and technology expenditure, government intervention, economic foundation, respectively. The negative driving factor is industrial structure. It puts forward some development suggestions: building the power system of coupled growth of green finance and green innovation efficiency, linking the core regions of each region to drive the neighboring regions, and establishing green industry alliance.

参考文献

[1] 何德旭,程贵. 绿色金融[J]. 经济研究,2022,57(10):10-17.
[2] 王鹏,谢丽文. 污染治理投资、企业技术创新与污染治理效率[J]. 中国人口·资源与环境,2014,24(9):51-58.
[3] Cai X,Zhu B,Zhang H,et al.Can direct environmental regulation promote green technology innovation in heavily polluting industries?Evidence from Chinese listed companies[J]. Science of the Total Environment,2020,746:140810.
[4] 文书洋,刘浩,王慧. 绿色金融、绿色创新与经济高质量发展[J]. 金融研究,2022(8):1-17.
[5] 王馨,王营.绿色信贷政策增进绿色创新研究[J].管理世界,2021,37(6):173-188,11.
[6] Fan H,Peng Y,Wang H,et al.Greening through finance?[J]. Journal of Development Economics,2021,152:102683.
[7] Pang L,Zhu M N,Yu H.Is green finance really a blessing for green technology and carbon efficiency?[J]. Energy Economics,2022,114:106272.
[8] Liu N,Liu C,Da B,et al.Dependence and risk spillovers between green bonds and clean energy markets[J]. Journal of Cleaner Production,2021,279:123595.
[9] 周肖肖,贾梦雨,赵鑫.绿色金融助推企业绿色技术创新的演化博弈动态分析和实证研究[J]. 中国工业经济,2023(6):43-61.
[10] 王韶华,林小莹,张伟,等. 绿色信贷对中国工业绿色技术创新效率的影响研究[J].统计与信息论坛,2023,38(4):88-102.
[11] 陆菁,鄢云,王韬璇. 绿色信贷政策的微观效应研究——基于技术创新与资源再配置的视角[J].中国工业经济,2021(1):174-192.
[12] Jones A W.Perceived barriers and policy solutions in clean energy infrastructure investment[J]. Journal of Cleaner Production,2015,104:297-304.
[13] 朱向东,周心怡,朱晟君,等. 中国城市绿色金融及其影响因素——以绿色债券为例[J]. 自然资源学报,2021,36(12):3247-3260.
[14] Flammer C.Corporate green bonds[J]. Journal of Financial Economics,2021,142(2):499-516.
[15] 陈国进,丁赛杰,赵向琴,等. 中国绿色金融政策、融资成本与企业绿色转型——基于央行担保品政策视角[J]. 金融研究,2021(12):75-95.
[16] 胡梅梅,邓超,唐莹. 绿色金融支持“两型”产业发展研究[J]. 经济地理,2014,34(11):107-111.
[17] 邝嫦娥,李文意,黄小丝. 长江中游城市群碳排放强度与经济高质量发展耦合协调的时空演变及驱动因素[J]. 经济地理,2022,42(8):30-40.
[18] 段德忠,金红. 中国城市绿色技术扩散的时空过程与形成机制[J]. 地理学报,2023,78(8):2001-2018.
[19] 徐佳,崔静波.低碳城市和企业绿色技术创新[J]. 中国工业经济,2020(12):178-196.
[20] 王少剑,谢紫寒,王泽宏.中国县域碳排放的时空演变及影响因素[J]. 地理学报,2021,76(12):3103-3118.
[21] Tone K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J]. European Journal of Operational Research,2001,130(3):498-509.
[22] 朱建华,王虹吉,郑鹏. 贵州省循环经济与绿色金融耦合协调发展研究[J]. 经济地理,2019,39(12):119-128.
[23] 李楠博,高晨磊,臧云特. 绿色技术创新、环境规制与绿色金融的耦合协调机制研究[J].科学管理研究,2021,39(2):100-108.
[24] 刘岩,程钰,王亚平. 黄河流域生产性服务业集聚对城市绿色全要素生产率的影响效应与空间溢出[J]. 地理研究,2023,42(4):917-935.
[25] 田时中,丁雨洁. 长三角城市群绿色化测量及影响因素分析——基于26城市面板数据熵值—Tobit模型实证[J].经济地理,2019,39(9):94-103.
[26] 朱向东,黄永源,朱晟君,等.绿色金融影响下中国污染性产业技术创新及其空间差异[J].地理科学,2021,41(5):777-787.
[27] 赵娜. 绿色信贷是否促进了区域绿色技术创新?——基于地区绿色专利数据[J].经济问题,2021(6):33-39.
[28] 李诗音,苏欣怡,符安平. 长江中游城市群经济韧性对高质量发展的影响[J].经济地理,2022,42(10):19-24.
[29] 史代敏,施晓燕. 绿色金融与经济高质量发展:机理、特征与实证研究[J].统计研究,2022,39(1):31-48.
[30] 谢东江,胡士华. 绿色金融、期限错配与绿色全要素生产率[J]. 软科学,2023,37(6):56-62,70.
[31] 高锦杰,张伟伟.绿色金融对我国产业结构生态化的影响研究——基于系统GMM模型的实证检验[J].经济纵横,2021(2):105-115.
[32] 尹子擘,孙习卿,邢茂源.绿色金融发展对绿色全要素生产率的影响研究[J].统计与决策,2021,37(3):139-144.
[33] 李云燕,张硕. 中国绿色金融发展的时空格局变迁与关联网络演化[J]. 当代经济管理,2023,45(11):76-87.
[34] 孙燕铭,谌思邈.长三角区域绿色技术创新效率的时空演化格局及驱动因素[J]. 地理研究,2021,40(10):2743-2759.
文章导航

/