綠色金融與綠色科技耦合協調發展
——理論機制與演化特征

崔和瑞 段春林 趙巧芝

（華北電力大學經濟管理系，保定 071003）

引 言

金融措施與技術創新并舉，發揮整體效能是設計碳達峰碳中和制度安排與技術路線的重要邏輯[1]。綠色科技是綠色發展的基礎支撐和動力之源，但技術進步降低碳排放的方式沒有直接約束碳排放總量。要取得實質性的減排效果，還必須采用金融手段改變資源配置的激勵機制。如何強化綠色金融與綠色科技有效結合是 “構建綠色金融體系”和 “構建市場導向的綠色技術創新體系”面臨的關鍵問題。盡管相關部門出臺了一系列關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]。金融發展與科技創新具有高度耦合、協同共進的辯證關系。在利潤的刺激下，投資家不斷投資于新興技術領域，金融資本與科技創新動態耦合，科技的蓬勃發展與金融資本的幾何增長同時出現[3]。耦合協調度正是衡量兩個及以上系統之間相互作用、協同發展程度的重要指標，蘊含著發展的 “量擴”和協調的 “質升”雙重涵義，在經濟活動研究中應用廣泛[4]；另外，金融發展與技術創新具有較強的空間溢出性[5，6]，加強區域合作，發揮示范帶動效應是提升綠色金融與綠色科技整體協調性的重要途徑。隨著新經濟地理學的發展，在時空格局演化特征測度基礎上對經濟活動進行空間規劃重構是新經濟地理學的重要應用方向[7]。因此，基于耦合協調視角從時空格局演化角度考察綠色金融與綠色科技融合發展成效，從空間治理角度為更好地實現綠色金融與綠色科技有效結合提供了科學參考。

繼Schumpeter開創金融創新與技術創新結合的研究基石后，金融與科技協同的經濟增長范式得到普遍認同。促進金融與科技深度融合是堅持金融服務實體經濟的本質要求。中國于2010年開展 “促進科技與金融融合”試點工作，對其政策效果的研究一直從未斷絕[8，9]； 另外，越來越多學者將金融發展與科技創新的關系納入新經濟地理學框架展開討論，通過厘清發展的時空態勢為促進金融與科技結合的路徑設計提供理論支撐。王仁祥和楊曼[10]用空間計量、非參數核密度估計等方法刻畫了金融與科技耦合協調效率的動態演進趨勢和區域異質性；張芷若和谷國鋒[11]引入空間統計方法針對空間集聚性進行深入分析。Wang等[12]采用莫蘭指數探討了中國海洋金融與海洋科技耦合協調度的發展格局，為海洋經濟可持續發展提供決策參考。相關文獻在研究方法上雖各有側重，但通常以探索性空間數據分析反映經濟現象的分布特征，通過核密度估計刻畫數據的整體分布形態以及演變過程。上述方法側重于描述樣本整體信息，而無法反映演變過程中內部個體的動態信息。近年來，為解決經濟高質量發展中的突出矛盾，學者們開始聚焦于綠色金融與綠色科技的耦合協調關系，圍繞機理分析、發展水平測度等方面展開討論：邵傳林和段博[13]從企業、產業和政策層面論述了綠色金融與綠色科技耦合協調關系的形成機理。Liu和Nie[14]測度了中國綠色金融與綠色科技的耦合協調發展水平。孫暢等[15]立足實踐從金融部門的角度尋找制約耦合協調度提升的因素。

盡管現有文獻對金融與科技協同關系的研究較為豐富，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調關系時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調機理分析

資源環境約束催生出綠色金融與綠色科技，也促使其在業務、政策等方面出現越來越多的疊合關系。作為綠色低碳經濟系統的重要組成部分，二者關系具有深度耦合、協同共進的特征。具體表現在：綠色金融通過資源配置效應和公司治理效應支持綠色科技創新；綠色科技通過需求拉動和品牌價值效應賦能綠色金融；在良性交互機制下形成協同放大效應撬動綠色低碳轉型。

1.1 綠色金融支持綠色科技

綠色技術創新具有外部性、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。綠色科技的發展離不開綠色金融的支持。綠色金融本質上是給予環境約束的融資配比，將企業的環境影響內化為融資成本，引導資金從污染企業流向綠色企業，緩解了綠色技術創新的融資約束。在資金的引領下其他生產要素由 “兩高一?！毙袠I流向節能環保行業，形成資源配置的結構性調整；綠色金融還改變了企業創新決策的成本和收益。綠色金融的開展無疑會增加 “兩高一?！逼髽I的融資成本，降低節能環保企業的融資成本。企業預期到這種變化時就會調整生產結構，加大綠色技術改造和轉型升級，通過技術手段減少生產活動對環境的不利影響；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定期披露污染物排放、環境保護等方面的信息，而環境信息披露在一定程度上能倒逼企業通過綠色技術創新減少生產經營活動對環境的不利影響[16]。

1.2 綠色科技賦能綠色金融

中國正處于新舊動能轉換關鍵期，綠色發展有望成為推動經濟高質量發展的新動力，未來需要通過大規模的綠色技術創新降低綠色生產、綠色消費的成本和價格，使得綠色活動比非綠色活動更具經濟優勢[17]。發展方式的變革要求金融服務實體經濟的方式也做出相應的調整，綠色金融正是在此背景下產生的，服務于企業綠色技術創新的新興金融業態。在創新驅動發展戰略引導下，節能環保產業、新能源產業、新材料產業、高端裝備制造業等技術密集型戰略新興產業得到大力發展，為綠色金融創造了巨大的市場需求空間，綠色金融將成為金融業未來發展的新增長點；開展綠色金融業務是金融機構追求自身可持續發展和承擔社會責任的有機統一。綠色科技發展不僅有利于金融機構規避氣候環境風險，還有利于金融機構的經營發展。投資于綠色科技領域，謹慎評估投資可能造成的環境風險的做法給金融機構貼上 “綠色標簽”，能夠提高金融機構的品牌價值和社會影響，有助于自身的發展。

綜上所述，綠色金融與綠色科技之間存在互為因果、協同共進的耦合協調關系。事實上，綠色金融與綠色科技的最終目的是在促進經濟增長的同時帶來環境效益的提升。綠色金融緩解了綠色技術創新的融資約束，稀釋了技術研發風險，使得研發投入大、回收周期長但具有關鍵性突破性的創新項目成為可能，推動綠色科技提質增量。同時獲得投資收益，樹立企業形象，形成相互促進的系統反饋，撬動綠色低碳轉型的車輪。

2 研究設計

2.1 綠色金融-綠色科技耦合協調度模型

本文用耦合協調度反映綠色金融與綠色科技協同發展成效，參考Yin和Xu[18]的研究進行指標測算。具體過程涉及3個指標：耦合度C值、協調指數T值和協調度D值。耦合度C忽略了動態性，即沒有考慮到系統的發展，如果兩系統發展程度均較低，仍能得到較大的C值，出現高協調性的偽評價結果。協調度D值引入了反映系統發展水平的協調指數，更能體現綠色金融與綠色科技整體的協同程度，因而采用D值衡量綠色金融與綠色科技交互耦合的協調程度。D值的取值范圍是（0，1]，越接近于1代表系統耦合協調性越好。耦合協調類型劃分沒有統一標準，本文參考徐維祥等[19]、肖黎明和張仙鵬[20]的研究，結合實際情況進行類型劃分并做出經濟意義解釋，如表1所示。

表1 綠色金融-綠色科技耦合協調層次劃分

2.2 空間差異及來源測度

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

2.3 空間相關性測度

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

空間自相關的顯著性檢驗公式為：

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

全局莫蘭指數以整體作為切入點，無法揭示整體內各區域的空間相關特征，因而需要引入局部莫蘭指數對各?。▍^、市）耦合協調的空間相關特征進行分析，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馬爾可夫鏈的基礎上引入了空間滯后概念，彌補了傳統馬爾可夫鏈對經濟現象空間關聯性的忽視[22]。傳統馬爾可夫鏈是將經濟現象量化數據分為n種離散的狀態類型，狀態的變化過程滿足 “無后效性”，即在給定當前信息的條件下，過去狀態對未來是無影響的。歷年n種類型的分布向量用Ft表示，相應地，可以用一個n×n階狀態轉移概率矩陣M表示相關變量在不同年份不同狀態下的變化情況。具體而言，狀態轉移概率矩陣中任意元素Pij表示某t時期屬于i類的?。▍^、市）在t＋1時期狀態躍遷到j類型的概率，Pij的公式為：

在相關研究中，學者普遍發現由于地理鄰接性而產生的空間溢出效應會對區域經濟活動的演變起重要影響?？紤]到區域經濟活動的空間交互性，在傳統馬爾可夫狀態轉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n×n階狀態轉移概率矩陣分解為n個n×n的轉移條件概率矩陣（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，某區域由初始狀態類型i下一時刻躍遷到狀態j的概率?？臻g滯后類型laga定義為某區域a鄰接空間單元相關變量值的加權平均，具體公式為：

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

2.5 指標說明及數據來源

本文根據馬駿[23]對中國綠色金融體系發展現狀的研究，從綠色信貸、綠色投資、綠色證券、綠色保險、碳金融5個方面構建綠色金融發展水平測度指標體系；根據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展水平。本文收集整理了2010～2020年中國30?。▍^、市）（考慮到數據的可獲得性，不包括西藏及港、澳、臺地區）面板數據。由于新冠肺炎疫情沖擊，部分地區經濟情況可能出現較大波動，但綠色金融和綠色科技具有長期性、穩定性的特點，因此本文研究對象受疫情因素影響較小。為盡可能呈現數據蘊含的客觀信息，避免主觀因素的干擾，采用熵權法測算指標權重，得出綠色金融、綠色科技指數，進而構建綠色金融-綠色科技耦合協調度模型，具體指標如表2所示。

表2 指標體系及數據來源

3 綠色金融與綠色科技耦合協調度空間分異特征

3.1 空間分異格局

本文采用熵權法測算綠色金融、綠色科技指數，然后計算二者耦合協調度，依據東-中-西-東北四大區域劃分考察空間分異格局，繪制出耦合協調度動態變化曲線如圖1所示。

圖1 全國及四大區域耦合協調度動態趨勢

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

（2）從時間截面看，耦合協調發展水平呈現“點-線擴散”的特點。2010年，耦合協調度最高的省市： 北京（0.501）、江蘇（0.499）、廣東（0.474）達到中級協調水平，零星分布于東部沿海地區。14個?。▍^、市）屬于初級協調，以長江為軸帶自東向西擴散。此外還有12個省（區、市）處于輕度失調狀態，在西北、西南地區連片分布。耦合協調類型呈底部多、頂部少的 “金字塔”結構。2020年，北京、山東、江蘇、上海、浙江、廣東6省市達到高級協調。8?。▍^、市）達到中級協調，主要沿長江流域分布。14個?。▍^、市）達到初級協調。青海、寧夏兩?。▍^、市）仍處于輕度失調狀態。耦合協調類型結構由 “金字塔”型轉變為中間多、兩頭少的 “橄欖”型，綠色金融與綠色科技耦合協調發展態勢整體向好。

3.2 空間分異程度及來源

考察空間分異格局發現，中國綠色金融與綠色科技耦合協調發展水平存在明顯的空間非均衡性，本文運用Dagum基尼系數分解技術進一步揭示空間分異的程度及來源，結果如圖2所示。

圖2 空間分異程度及來源分解

（1）總體差異及區域內差異。圖2（a）和（b）分別展示了研究期全國總體基尼系數和四大區域內部基尼系數的動態變化情況。總體基尼系數動態曲線大致呈 “J”形特征，歷經了 “下降-快速上升-向下調整”的過程。2010～2012年基尼系數稍微減小，2012年達到最小值0.145。2012～2017年基尼系數加速增加，與2012年相比累計上漲了28.28%，該時期內綠色金融與綠色科技耦合協調度的空間差距加速擴大。2017年達到最大值0.186，經兩年調整后，2020年總體基尼系數回到0.184?？偟膩碚f，目前中國綠色金融與綠色科技耦合協調度的空間分異程度適中但呈現差距加大不利趨勢。四大區域內部差異均呈現波動性但總體穩定。東部地區基尼系數最大，并呈現緩慢上升趨勢，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?。▍^、市）綠色金融與綠色科技耦合協調發展的差距在不斷擴大。觀測期內，中部和東北地區基尼系數小幅波動，相對穩定，其中東北地區的基尼系數最小。西部地區基尼系數波動下降，年均增長率為-2.36%，區域內差距不斷縮小。

（2）區域間差異。四大區域間差異的演化存在異質性，如圖2（c）所示。東部地區與其他3個區域的差距呈擴大趨勢，尤其東部與東北地區間差距擴大速度最快，年均增長率為3.79%。東部與中部、東部與西部區域差距年均增長率為2.66%和1.44%。此外，中部與東北區域間差異也呈擴大趨勢，年均增長率為3.32%。區域間差距呈縮小趨勢的是中部與西部地區、西部與東北地區?？梢钥吹剑鞑侩m耦合協調度最低，但正加速追趕東北和中部地區，使得區域間差距逐漸縮小。

（3）差異來源及貢獻。圖2（d）展示了區域內差異、區域間差異和超變密度對總體基尼系數的貢獻率變化情況?？梢钥闯?，2010年以來，綠色金融與綠色科技耦合協調度的區域間差距一直居于主導地位，對總體差距的貢獻率在68%～70%之間。其次是區域內差距，貢獻率在20%左右。最小的是超變密度，對總體差距的貢獻率大約僅占10%，耦合協調度交叉重疊效應對于空間總體差異影響較小?？梢宰⒁獾?，區域間差距對總體基尼系數的貢獻率超過了組內差異與超變密度的總貢獻率；三大貢獻因子的走勢相對穩定，說明在今后一段時期內總體差異仍將由區域間差距占主導，如何縮小區域間的發展不均衡性是綠色金融與綠色科技耦合協調發展空間治理的重要方向。

4 綠色金融與綠色科技耦合協調度空間相關特征

4.1 全局空間自相關性

空間分異格局分析表明，中國綠色金融與綠色科技耦合協調度存在集聚分布態勢。因此，本文運用莫蘭指數進一步考察這種空間集聚特征是否具有統計顯著性，計算結果如表3所示。研究期內的莫蘭指數均通過了顯著性檢驗，說明耦合協調度具有顯著的空間相關性。莫蘭指數均為正值，說明具體表現為空間正相關特征，即耦合協調度高的省（區、市）相互集聚，耦合協調度低的?。▍^、市）相互集聚。從變化趨勢來看，莫蘭指數總體呈現波動上升態勢。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年莫蘭指數為0.50，達到最低點；2016～2019年上升態勢明顯，上升幅度顯著增加，2019年莫蘭指數達到最大值0.302，說明這段時期綠色金融與綠色科技耦合協調度的空間集聚態勢進一步增強。

表3 綠色金融-綠色科技耦合協調度莫蘭指數

4.2 局部空間自相關性

根據局部莫蘭指數測算結果，中國區域綠色金融與綠色科技耦合協調度可分為4種空間相關模式：（1）高-高集聚：觀測?。▍^、市）與周圍?。▍^、市）耦合協調水平均較高，呈現明顯空間正相關；（2）低-高集聚：觀測?。▍^、市）耦合協調性較低，被高耦合協調性的?。▍^、市）所包圍，呈現空間負相關性；（3）低-低集聚：觀察省（區、市）和鄰近?。▍^、市）耦合協調性均較低，呈現空間正相關；（4）高-低集聚：觀察?。▍^、市）耦合協調度較高，而周圍?。▍^、市）耦合協調度較低，呈現空間負相關。表4呈現了2010～2020年局部莫蘭指數的區域分布狀況。

表4 局部莫蘭指數區域分布情況

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

5 綠色金融與綠色科技耦合協調度狀態躍遷特征

空間相關特征分析表明綠色金融與綠色科技耦合協調度演進具有顯著的空間關聯性，地理背景因素對耦合協調度產生重要影響，因而本文引入空間馬爾可夫鏈，探尋空間交互效應下個體耦合協調度的狀態躍遷特征。前文所示的類型劃分標準（表1）將耦合協調度分為4個相鄰但不重疊的完備區間，即輕度失調（0～0.3）、低級協調（0.3～0.45）、中級協調（0.45～0.6）和高級協調（0.6～1）。 用k＝1，2，3，4分別代表這 4種狀態類型，k越大代表耦合協調等級越高。由此計算空間馬爾可夫狀態轉移概率矩陣，如表5所示。

表5 綠色金融-綠色科技耦合協調狀態轉移概率矩陣

不考慮空間因素時，綠色金融-綠色科技耦合協調度的動態演進具有如下特征：（1）耦合協調性整體向高水平方向躍遷。輕度失調的?。▍^、市）有0.2267的概率躍遷到初級協調；初級協調的?。▍^、市）躍遷到中級協調的概率為0.0705，而向下躍遷的概率為0.0321，明顯小于向上躍遷的概率；中級協調的省（區、市）有0.1429的概率可以躍遷到高級協調狀態，而向下躍遷的概率幾乎為零。反映出綠色金融-綠色科技耦合協調動態演進過程呈現整體向好的趨勢；（2）狀態躍遷只發生在相鄰的耦合協調類型中，難以實現跨越式發展。從輕度失調狀態跨越初級協調向中級協調狀態躍遷的概率幾乎為零。同理，初級協調的省（區、市）跨越中級協調向高級協調躍遷的概率也幾乎為零。說明綠色金融與綠色科技耦合協調發展是個漸進的過程；（3）耦合協調演進過程中存在極高的 “狀態鎖定”效應。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?。▍^、市）綠色金融與綠色科技耦合協調度保持原來狀態的可能性至少為77.33%。打破低協調軌道是提升總體綠色金融與綠色科技耦合協調發展水平的重要途徑。

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調度的俱樂部趨同現象：（1）空間馬爾可夫狀態轉移概率矩陣中對角線元素均大于非對角線元素且耦合協調狀態在初、高級協調水平下 “鎖定”概率更高，表明動態演進過程中存在4個趨同俱樂部，且耦合協調度更易向初、高級協調類型趨同；（2）空間因素會對狀態躍遷產生影響。P21｜1＝0.1667＞P21＝0.0321，表明與輕度失調的?。▍^、市）相鄰時，某處于初級協調的?。▍^、市）向下躍遷的概率明顯提高；P23｜3＝0.1429＞P23＝0.0705，表示與中級協調的?。▍^、市）相鄰時，某初級協調的省（區、市）向上躍遷的概率增加；P34｜4＝0.2500＞P34＝0.1429，表明與高級協調的?。▍^、市）相鄰時，某中級協調的?。▍^、市）躍遷到高級協調狀態的概率增加。耦合協調狀態轉移過程中存在空間溢出效應，協調度高的?。▍^、市）會帶動周邊?。▍^、市）的水平提升，使其耦合協調狀態向上躍遷的概率增加，具有正向溢出效應；協調度低的?。▍^、市）會拖拽周邊?。▍^、市），使其狀態向下躍遷的概率增加，具有負向溢出效應。最終形成高、低協調度省（區、市）各自集聚，耦合協調度總體趨異而局部趨同的 “俱樂部收斂”現象。

6 結論與啟示

本文梳理了綠色金融與綠色科技交互耦合的作用機理，基于2010～2020年中國30?。▍^、市）面板數據，采用Dagum基尼系數分解、莫蘭指數和空間馬爾可夫鏈方法詳細刻畫了耦合協調度的時空演化特征，揭示了空間交互因素對綠色金融與綠色科技耦合協調發展的影響，為促進二者高效結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 “東高西低，東快西慢”的特征，耦合協調發展水平具有 “點-線擴散”的特點：高協調?。▍^、市）零星分布于東部地區，次高省（區、市）以長江為軸帶向西擴散，而低協調?。▍^、市）連片分布于西部地區；時間截面上，耦合協調類型由2010年底部多、頂部少的 “金字塔”型結構轉變為2020年中間多、兩頭少的 “橄欖”型，整體耦合協調態勢向好演進；總體基尼系數曲線呈 “J”型加速增長，基尼系數落在[0.145，0.186]區間內，空間差距持續擴大。總體差異的主要來源是：區域間差異＞區域內差異＞超變密度；（2）綠色金融與綠色科技耦合協調度集聚特征具有統計顯著性，高-高集聚區位于東部，低-低集聚區主要是西部和東北?。▍^、市）。局部空間相關模式以低-低集聚占主導且集聚程度進一步增加；（3）從個體演進過程看，耦合協調發展的狀態躍遷是個漸進的過程，存在極高的 “狀態鎖定”效應，任意?。▍^、市）下一年耦合協調度至少有77%的概率保持原來狀態，其中初級協調類型的狀態鎖定概率高達90%，跨越式躍遷的概率幾乎為零，打破低協調軌道是提升整體耦合協調度面臨的一大挑戰；空間馬爾可夫鏈補充了傳統馬爾可夫分析的結論：綠色金融與綠色科技耦合協調發展的演進過程存在空間溢出效應，高協調省（區、市）會帶動相鄰?。▍^、市）耦合協調度向上級狀態躍遷，低協調省（區、市）會對鄰近?。▍^、市）產生 “拖拽”，使其狀態向下躍遷的概率增加，從而出現總體趨異而局部趨同的俱樂部收斂現象。

綠色金融與綠色科技協同共進是推動綠色低碳轉型的必然要求，雖然耦合協調發展整體趨勢向好，但存在空間非均衡、整體水平低的問題，并識別出了俱樂部收斂的特征。針對當前態勢，提出如下建議：（1）強化 “空間治理”思想促進耦合協調發展水平的整體提升。依托長江經濟帶、黃河流域生態保護與高質量發展戰略完善耦合協調發展的空間溢出通道。發揮下游龍頭?。▍^、市）的示范帶動效應，完善綠色金融體系，加大綠色科技研發投入。發揮中、西部地區資源優勢，積極發展綠色能源、綠色環保產業，激活綠色消費市場潛力。同時，構建跨區域聯動機制，通過高協調?。▍^、市）與低協調?。▍^、市）搭伙，采用搭建人才交流平臺，技術轉移等措施，發揮知識、技術等要素的溢出效應；（2）打破低協調軌道和提升中心?。▍^、市）輻射帶動能力是未來工作的重點方向。低協調省（區、市）應積極發揮區域學習效應，借鑒高協調?。▍^、市）的發展經驗，并結合自身發展情況，探索促進綠色金融與綠色科技協同發展的政策措施。同時，應給予落后?。▍^、市）適當政策傾斜，設立綠色科技研發基地，大力吸引專業人才，逐步完善支持技術創新的綠色金融體系；另外，應充分發揮中心省（區、市）的輻射能力，完善臨近?。▍^、市）間的區域政策及市場整合，帶動本地及相關地區共同發展。