绿色技术创新、金融门槛与绿色经济增长——基于沿黄生态经济带的实证研究

李吉祥，高 山

（中国人民银行 白银市中心支行，甘肃 白银 730900）

一、引言

与已有研究相比，本文的边际贡献在于研究方法和指标选取上。首先，在研究方法上，本文采用了门槛模型。与已有研究模型相比，门槛模型可以搜寻到金融发展的门槛值，探讨在何种程度下的金融发展水平可以更为有效地配置资源从而支持绿色技术创新发展进而促进绿色经济增长。其次，在指标选取上，本文将金融发展作为门槛变量纳入实证模型中，讨论了金融发展在绿色经济增长中起到的作用，丰富了沿黄生态经济带绿色发展理论。

二、文献综述

（一）黄河流域生态保护

现有文献对黄河流域生态保护的研究不是很多，绝大多数研究都是从2019 年以后开始的，主要是从理论分析与实证讨论两个方面展开。（1）理论分析层面。肖金成等（2021）从优化空间布局的角度探讨了黄河流域高质量发展的设想，指出要以城市群、都市圈和区域性中心城市为引领，协同推进黄河流域经济社会联动发展，形成优势互补、高质量发展的区域经济格局。黄晓荣等（2008）从保护黄河角度出发，提出要合理开发黄河流域水资源，优化水资源配置。徐世龙等（2021）从战略、环境、资源、产业方面阐述了黄河流域生态保护的紧迫性，探讨了生态脆弱地区的绿色金融支持机制。（2）实证层面。曾刚等（2021）通过实证分析发现，技术创新对沿黄九省（区）城市绿色发展呈现非线性关系，技术创新促进本省份发展，但对邻省份有抑制作用。李小建（2020）等、李梦程（2022）等分别从地理视角和人地协调角度出发，论证了黄河流域正面临人地资源紧张和经济发展瓶颈，而突破瓶颈的关键因素是技术创新。刘琳轲等（2021）运用VAR面板模型检验了黄河流域生态保护和高质量发展的交互关系，并分区域讨论了省域层面生态保护和高质量发展的耦合协调关系。

（二）绿色技术创新与绿色经济增长

绿色技术概念是由国外学者Braun 和Wield最先提出的，指出绿色技术是减少环境污染、降低能源及原材料消耗的技术、工艺或产品的总称，对改进环境质量有着不可替代的作用，它是一种借鉴并利用现代科学技术力量的技术。我国学者在此基础上也进行了大量研究。何智励等（2021）以长江经济带为研究对象，实证研究发现绿色技术创新可以推动经济高质量发展。李青原等（2020）运用微观数据并基于异质性视角开展了研究，认为在不同环境规制下绿色技术创新对企业绿色发展影响不同。武义青等（2022）构建了绿色全要素生产率模型用以衡量绿色经济增长，并指出全国绿色发展极不均衡，且认为技术创新可以促进绿色经济增长，但是技术创新受到管理效率、技术差距的影响，进而可能会影响绿色经济增长。郝淑双等（2019）采用2006—2014 年的省域数据研究了区域绿色发展的影响因素，指出技术进步可以推动绿色发展，但技术进步在中东部省份会受到FDI 和环境规制的影响。张小筠等（2020）从微观视角研究了制造业行业的绿色发展，认为绿色技术创新可以驱动制造业绿色发展，但高竞争制造业与低竞争制造业存在差异；环境规制对制造业绿色发展存在U 型转变过程。

（三）金融发展与绿色经济增长

关于金融发展与绿色经济增长的研究文献并不多。Goldsmith（1969）指出，金融行业发展能够促进经济增长，而且作用非常大。但是在实际经济体系中，大样本与金融发展水平都具有异质性特征。Ibrahim 等（2018）利用29 个非洲国家34 年数据研究发现，不同的金融发展水平对经济增长的影响不同。董晓红等（2018）采用耦合的方式论证了绿色金融和绿色经济协调发展已成必然趋势，但在全国层面存在异质性，中西部省份由于金融不发达，耦合程度较低。尽管金融发展可以使资源优化配置达到帕累托最优，但是如果金融进一步深化也可能会阻碍经济发展，导致非对称现象发生。Saint-Paul（1992）认为金融发展和经济增长之间存在双重均衡。因此，对于金融产业来说，就可能存在一个最优发展规模。显然，这个最优规模的存在将影响到绿色发展系统，产生绿色发展状态的“非对称性”。杨嵩等（2019）认为金融发展与经济增长存在显著的非线性关系，通过进一步异质性分析可以得出东北和西南地区金融发展对经济增长的影响不显著。Acemoglu 等（1997）认为任何投资都要有一个最小规模，投资规模化的产业可以较大概率带来高回报。因此，企业不得不筹集资金来达到这个门槛，正是这个壁垒的存在才使得金融发展对绿色经济的影响不是呈现对称性。

综上所述，已有研究特别是基于调查的实证研究在数据选取、指标确定、研究设计等方面都积累了大量成果。结合已有研究和区域考虑，本文认为：第一，绿色技术创新在绿色经济发展中可以起到巨大作用，但有部分学者认为外贸投资和环境规制会影响绿色技术创新促进绿色经济发展的作用机制，由于异质性的存在，在不同行业中，行政环境规制和市场环境规制以及外贸投资都会对绿色技术创新产生不同的影响。因此本文将环境规制和外贸投资进行了控制，有效避免了内生性对回归结果的干扰。第二，大多数学者认为金融发展可以促进绿色经济增长，同时多数学者认为金融发展存在门槛，使得金融发展和绿色经济存在非对称现象。由于黄河流域沿途省（区）情况各不相同，经济发展差距大，与长江经济带沿途省情截然不同，为此，基于沿黄九省（区）数据，验证金融发展在绿色技术创新促进绿色经济增长中是否存在门槛值，以便为下一步有效引导金融投资绿色技术创新进而促进沿黄生态经济带绿色经济增长就显得尤为迫切和重要。

三、理论机制与研究假设

通过上述文献梳理可以得出，绿色技术创新可以促进绿色经济增长。一方面，基于“波特假说理论”，企业可以采取绿色创新行为进行产业结构升级，从而倒逼“两高一剩”企业转型，淘汰落后产能，积极向清洁、绿色产业靠拢，进而促进绿色经济增长。另一方面，由于目前全球极端气候频发，逐渐恶化的环境已经实质性地影响到人们日常的生活，选择绿色的经济生产方式已经迫在眉睫。而发展绿色经济的方式在于“绿色创新”，通过技术的迭代升级可以有效保证经济绿色增长，这也是第五次工业革命变革的主题。因此，本文提出假设1。

H1：绿色技术创新可以促进绿色经济增长。

金融机构可以将资金投资到科创企业，来帮助企业进行绿色技术研发进而促进绿色经济增长。金融发展以它独有的信息处理、风险分散、清算支付、资源配置和监控激励来促进绿色经济增长。因此，金融体系可以通过将社会闲散资金有效引导到绿色产业上来带动绿色经济增长。但是，金融发展不能过高也不能过低。过低的金融发展会导致金融机构不完善、制度不健全，从而对绿色技术创新的支持极为有限，进而影响绿色经济发展。而当金融发展水平较高时，会存在“金融异化”现象，即金融偏离服务实体经济的本质属性，转向周期短、资产回报率高的虚拟产业，从而导致科研企业融资渠道堵塞，绿色技术研发缓慢，对绿色经济增长和高质量发展造成冲击。因此，为进一步探究不同金融发展水平下绿色技术创新对绿色经济增长的影响，本文提出假设2。

H2：金融发展存在门槛效应，可以有效引导绿色技术创新促进绿色经济增长。

四、变量说明与模型设定

（一）变量选择

本文选取2000—2019 年黄河流域沿途九省（区）20 年数据，运用Stata15 进行实证分析。以绿色经济增长作为被解释变量，绿色技术创新作为解释变量，金融发展作为门槛变量，论证黄河沿岸省份金融发展和科技创新对绿色经济增长有无影响。数据来源于《中国统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国环境经济核算指南》等。

1.被解释变量

以绿色经济增长Y 作为因变量。参考已有研究绿色经济增长的核算方式，绿色GDP=GDP-资源耗竭价值-环境污染损失价值。其中，资源耗竭是指在工业经济中消耗的那些永久不可再生的自然资源，结合黄河流域经济带的生态特征，本文主要考虑化石能源和水资源并通过相关指数调整得到其价格。环境污染损失价值主要考虑实际治理成本，实际治理成本通过各省（区）在环保方面的支出体现。GDP 以2000 年为基期，考虑到历年通货膨胀的影响，本文对其进行指数平减。

2.解释变量

用GTI 代表绿色技术创新。借鉴贾军等（2014）的研究，采用2000—2019 年沿黄九省（区）各省（区）绿色技术发明专利和实用新型专利之和衡量绿色技术创新。数值越大，代表绿色技术创新水平越高。为使绿色技术创新符合正态分布，本文对绿色技术创新进行了对数化处理。

3.门槛变量

以金融发展（FDS）作为门槛变量。采用金融机构存款总额与贷款总额的比值衡量金融发展水平，比值越大说明金融发展水平越高。

4.控制变量

参考现有研究，选取环境规制（ER）、物质资本（K）、人力资本水平（H）、城镇化率（URBAN）、外贸依存度（FDI）作为控制变量。本文研究中物质资本存量的度量采用永续盘存法。选取6 岁以上人口受教育年限平均值表示人力资本水平。采用常住人口城镇化率表示城镇化指标。外贸依存度用各省（区）进出口总额除以实际GDP 表示。环境规制用GDP 除以能源消费总量表示。具体变量设定如表1 所示。

表1 变量设定

（二）模型设定

1.固定效应模型

考虑到本文的研究对象以及数据特点，选择构建时间固定效应模型，具体为：

其中，LNY 为绿色经济增长水平，LNGTI 为绿色技术创新，Col 为控制变量，a为待估计的系数，γ代表时间固定效应，u为截距项，ε代表随机误差项。

2.门槛模型

为进一步讨论不同金融发展水平下，绿色技术创新对绿色经济增长的影响，以LNFDS 为门槛变量构建门槛效应模型。

其中，β为待估计系数，γ为门槛值，ε代表随机误差项，I 为知识函数，当括号里的条件满足取1，否则为0。

五、实证分析

（一）描述性统计

由表2 可知，被解释变量绿色经济增长最大值为11.21，最小值为5.575，说明沿黄九省（区）绿色经济发展差距较大，各个省份发展极不均衡且处于较落后阶段，有必要进一步加快发展绿色经济，这也是提出黄河流域生态保护和高质量发展的原因之一。解释变量绿色技术创新指标最大值为9.870，最小值为0.693，均值为6.085，说明绿色技术创新整体指数不高，西部省份受地理因素和经济条件限制，绿色技术创新投入不够，整体拖累了沿黄生态经济带的绿色技术创新指数，所以要加快绿色技术创新投入。门槛变量金融发展最大值为1.545，最小值为0.008，均值为0.686，说明沿黄九省（区）金融发展极不均衡，金融发展合作水平远远落后于“长江经济带”和“珠三角”地区，需要国家层面统筹规划，合理调配资源，以促进沿黄九省（区）金融发展。此外，人力资本、外贸依存度、城镇化率、物质资本存量最大值和最小值之间也有较大差距，符合我国区域经济走势，同时也说明我国地区发展不均衡，有必要加快沿黄生态经济带建设步伐。

（二）平稳性检验

为避免出现单位根，导致数据不平稳从而出现伪回归现象，本文进行了平稳性检验。通过LLC、IPS、Breitung、Fisher-ADF 和Fisher-PP 检验方法对核心变量进行单位根检验，结果如表2 所示。结果显示，原序列并未全部通过单位根检验，而一阶差分序列都在1%和5%的水平下显著，表明LNY和LNGTI 服从I（1）分布。

表2 描述性统计

表3 单位根检验

（三）回归分析

为进一步检验模型回归方式采用固定效应还是随机效应，本文进行了豪斯曼检验，检验结果为9.98 且在5%的水平上显著，说明拒绝原假设，采用固定效应模型。分别构建混合回归模型、个体固定回归模型、时间固定回归模型和时间个体双固定回归模型，回归结果见表4。

从表4 列（1）~列（4）可以看出，绿色技术创新对绿色经济增长的回归系数分别为0.547、0.318、0.629 和0.633，且都在1%水平显著，说明绿色技术创新可以促进绿色经济增长。受限于沿黄九省（区）绿色技术创新水平较低，其对绿色经济增长的促进不是很高。模型拟合优度R均超过0.85，最大达到0.91，说明模型拟合较好，有足够强的解释力度，假设1 得到了验证。以发明和实用新型专利形式存在的绿色技术创新成果，一方面能够促使重工业企业加快产业升级，获取新的利润增长点；另一方面，通过发展绿色技术可以降低全球碳浓度，减缓极端气候发生，为我国全面实行碳达峰和碳中和奠定基础。

（四）门槛效应模型

由前期理论机制分析可知，在不同金融发展水平下，绿色技术创新对绿色经济发展的影响不同。为探究在何种程度金融发展水平下，绿色技术创新可以更好地促进绿色经济增长，本文构建门槛效应模型，进行迭代次数为1000，网格数为400 的门槛效应检验，结果如表5 所示。

表4 混合回归结果

表5 门槛效应估计结果

表5 结果显示，以金融发展作为门槛变量时，绿色技术创新对绿色经济增长的影响通过了双重门槛检验，门槛值分别为0.7048 和1.468，均通过了1%的显著性检验，说明存在双重门槛，模型成立。由回归结果可知，当金融发展水平低于0.7048时，绿色技术创新对绿色经济增长的影响系数为0.096 且不显著，说明当金融发展程度较低时，金融发展对绿色技术创新影响有限，进而影响到绿色经济发展水平。当金融发展水平介于0.7048 和1.468之间时，回归系数为0.526 且在1%的水平上显著，说明金融发展在这一水平内，绿色技术创新可以更有效地促进绿色经济增长。当金融发展水平高于1.468 时，回归系数为0.424 且在1%的水平下显著，说明金融发展在这一水平下，绿色技术创新也可以促进绿色经济增长，但影响程度变小。这说明金融发展水平过高时，资本的趋利性会导致流向绿色技术产业的资金变少。由于可获得资金减少，科创企业会减少绿色技术产业的研发力度，反而不利于绿色经济增长，假设2 得到验证。当金融发展水平与绿色技术创新达到最佳协调值时，可以最大程度拉升绿色经济增长，此时达到帕累托最优。若金融发展进一步提高，就会影响到绿色技术创新水平，绿色经济增长也会受到影响。从沿黄九省（区）金融发展水平的样本统计量来看，当期沿黄九省（区）金融发展程度均值为0.686，低于第一门限值，说明沿黄九省（区）金融发展水平较低，对绿色技术创新的支持力度不够，所以绿色经济水平增长缓慢。因此要加快沿黄生态经济带建设，扩大金融发展规模，盘活现有闲置资源，提升市场活力，并通过政策引导将有效资金投向绿色产业，促进绿色技术创新，进而促进绿色经济增长。

（五）稳健性检验

为了验证回归模型是否稳健，本文通过增减控制变量，并将解释变量绿色技术创新更改量化方式来进行稳健性检验。将其更改为用科技成果创收率、技术市场成交率、发明专利产出率来衡量，检验结果如表6 所示。

表6 中，列（1）为更改了绿色技术创新量化方式的回归结果，列（2）为增加控制变量金融发展的回归结果，列（3）为更改金融发展量化方式的回归结果。在三个结果中，绿色技术创新系数均为正且分析在1%和5%的水平上显著，与上文回归结果基本一致，说明模型稳健，构建合理。

六、结论和建议

（一）研究结论

本文基于沿黄生态经济带九个省（区）2000—2019 年省域数据，通过构建混合回归模型、门槛模型实证检验基于金融门槛下的绿色技术创新对绿色经济增长的影响，得出以下结论：

表6 稳健性检验

第一，绿色技术创新可以有效促进绿色经济增长。各模型回归结果均显示绿色技术创新的回归系数为正且显著，说明绿色技术创新在绿色经济增长中发挥着重要作用。通过内生增长理论可知，技术进步对经济发展至关重要。绿色技术创新通过淘汰落后产业、聚焦绿色产业和提升生产效率来降低企业碳排放，进而提高绿色经济增长水平。

第二，在沿黄九省（区）中，绿色技术创新对绿色经济增长的推动作用存在金融发展的双重门槛效应。当金融发展水平较低时，市场上投融资渠道建设不健全，大量资金无法投资到实体产业中，造成了资源的严重错配，对绿色技术的发展极为不利。有效资金不能投资到绿色产业也限制了绿色经济的发展。而当金融发展水平过高时，二级市场极度发达繁荣就会导致金融异化现象发生。市场上大量资金都流向了投资回报率高、投资周期短的虚拟产业。由于绿色技术创新研发周期长并且需要很高的容错空间，大量投资者不仅不愿意将资金投向绿色技术研发领域，而且还可能将现有资金抽离，这会威胁到绿色技术的发展，拖慢绿色经济发展进度。另外，资金都集中在短平快的产业，很容易造成资本投机炒作，形成金融泡沫，对良好的经济环境造成严重威胁。因此，存在一种最为合理的金融发展水平，在这一水平下，绿色技术创新可以得到更好的资金扶持，从而促进绿色经济增长。

（二）对策建议

第一，激发绿色技术创新活力，促进绿色经济增长。绿色技术创新的成果可以直接转换应用到生产实践中，为绿色经济提供助力。沿黄九省（区）要加大科技合作，构建区域合作平台，借助“黄河流域生态保护和高质量发展”这一国家战略提升沿黄九省（区）的绿色技术研发水平。同时要进一步与高校、科研机构积极对接，产学研相结合，避免研究成果无法转换为实际产品，为绿色经济发展带来切实收益。

第二，完善金融市场体制，深化金融市场改革，提升投融资效率。当前沿黄九省（区）金融发展水平较低，无法推动有效资金进入绿色产业。一方面，政府层面要积极出台专项政策支持金融发展，通过货币政策和财政政策有效引导资金投入绿色产业。货币政策方面，积极探索各类货币政策工具在激励金融发展中的应用，通过再贷款、再贴现、发行绿色债券等方法引导资金进入绿色产业。财政政策方面，要充分发挥财政资金的“杠杆撬动”作用。通过贴息、风险补偿等措施降低绿色项目融资成本，为金融机构分担贷款风险，激发企业转型积极性。另一方面，要强化金融风险监管。从上述实证结果可以看出，过度发展金融不利于绿色经济的发展。因此，要合理规划金融市场建设，避免资本的无序扩张，各级监管部门应该建立金融风险防范机制，健全问责制度，制定投融资风险考核机制，加强金融机构的风险监管，始终坚持金融服务实体经济的本质。

第三，加强区域合作，促进人才和资本合理流动。从描述性统计可以看出，沿黄九省（区）人力资本储备和技术水平差异过大，这主要是由地理环境和技术壁垒造成的。要摒弃地方保护主义思想，打破技术壁垒，促进人才合理流动。现阶段，国家正在大力推进沿黄生态经济带建设。通过搭建区域对话机制，建立区域人才库可以更好地保证各个省份以长补短，促进绿色经济均衡发展，这也是建设沿黄生态经济带的初衷所在。