金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率

□ 张喜玲 朱子彬 李阅

一、引言

自改革开放以来，我国实现了多年的高速经济增长，取得了傲人成绩。但快速发展的背后是粗放型经济增长模式带来的大量资源低效利用和环境污染，绿色可持续发展成为必然选择。2021年“十四五”规划纲要指出：“坚持生态优先、绿色发展”。2022年党的二十大报告中再次重申，要“加快发展方式绿色转型”。金融资源的规模集聚通过优化资源配置、鼓励绿色创新等机制，能够带动各地产业结构调整和绿色经济发展（孙志红和王亚青，2017；冯锐，2022）。在推动绿色发展的过程中，金融的支撑作用不可忽视。

目前，我国正处于人口结构转型的关键时期，高素质人力资本具有稀缺的生产配置能力、技术创新能力与吸收能力（刘智勇等，2018），人力资本水平直接影响金融的需求动力和供给要素，对金融和绿色发展有很强的制约和引导作用（蔡德发等，2022）。二十大报告提到“人才是第一资源”，在金融服务绿色发展的背景下，还应考虑人力资本发挥的作用。

在传统全要素生产率的基础上，绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP）引入了资源投入和环境产出，更强调经济增长对于环境的影响，能够真实反映绿色发展的现状。如何提高GTFP以推动绿色发展，金融聚集、人力资本和GTFP之间存在怎样的动态关系，如何在区域之间利用这一关系推动绿色发展，研究这些问题对实现经济绿色转型有着重要意义。

二、文献评述

关于金融集聚与人力资本，任英华等（2010）在研究我国金融集聚影响因素的过程中发现，人均受教育年限的提升对金融集聚有着显著的促进作用，但由于我国人力资源优势转化为人力资本优势的速度缓慢，促进作用存在滞后性；冯林等（2016）对山东省县域数据进行研究后，也认为人力资本的规模和质量能够正向影响金融集聚水平，但人力资本的县域间空间溢出效应尚未发挥。金融集聚也对人力资本具有较强的影响，地区金融集聚水平越高，往往城市化比重和经济发展水平也较高，人才面临的机遇较多，因而对人力资本具有较强的吸引力（骆永民和刘艳华，2011），学者对土耳其和印度数据的研究印证了这个观点（Sehrawat和Giri，2014；Nar，2019），但在越南和孟加拉国，金融集聚对人力资本的影响甚微，甚至起到负面作用（Hatemi-J和Shamsuddin，2016；Ha和Hoang，2022）。

关于金融集聚与GTFP的研究，曹鸿英和余敬德（2018）利用空间计量模型，发现我国区域金融集聚对绿色经济发展具有显著的空间溢出效应，且东部地区金融集聚产生的溢出效应最高。倪瑛等（2020）发现，金融发展和环境规制分别对GTFP有促进作用，但目前来看，金融发展与环境规制相结合的模式抑制了GTFP。朱广印和王思敏（2022）发现，金融集聚主要通过技术进步的空间机制提高绿色经济效率，前期金融集聚不利于本地及周边地区的绿色经济效率提升，后期则发挥出正向促进作用。

关于人力资本与GTFP的关系，众多学者并未达成一致口径。部分学者认为人力资本促进GTFP，苏科和周超（2021）发现，人力资本是长江经济带绿色全要素生产率提升的重要推动因素，且科技创新制约着人力资本绿色效应的发挥；李杨和邓紫怡（2023）认为，人力资本能够显著提升GTFP，高水平人力资本的促进作用更强。一些学者则认为人力资本没有起到促进作用，甚至抑制了GTFP，张桅和胡艳（2020）认为，由于地区之间的“虹吸效应”和技术创新诱导的“回弹效应”，长三角地区创新型人力资本水平提升在空间上对GTFP增长具有阻碍作用；曹泽和刘兴（2022）对人力资本进行了细分，发现资源转换型人力资本和资源利用型人力资本显著促进绿色全要素生产率的提升，但资源配置型人力资本表现出抑制作用。

综上所述，现有金融集聚、人力资本与GTFP的相关研究较为丰富，但基本都只涉及两两之间的相互作用，鲜有文献将三者放在同一框架下，研究它们的动态关系。此外，多数文献在测算GTFP时，非期望产出里往往只包含三废①三废包括（废水、废气和固体废弃物）。，或是单一地考虑二氧化碳排放量。2020年碳中和目标的提出，丰富了绿色发展的内涵，结合目前发展的实际情况，本文在测度GTFP的过程中，将二氧化碳排放量和三废都作为非期望产出指标进行测算。鉴于此，本文运用SBM-GML指数法对2005-2019年中国各省份绿色全要素生产率进行测算，使用区位熵衡量金融集聚程度、向量夹角法计算人力资本，并建立PVAR模型分析金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率三者之间的长期动态关系。

三、理论分析与研究假设

（一）人力资本对金融集聚的影响

人力资本对金融集聚的影响包括需求和供给两个角度。从需求角度看，人力资本水平的上升往往伴随着收入、金融素养和认知能力的提高，从而提高投资者的金融市场参与意愿，由此产生的金融需求会吸引金融机构的集中（罗靳雯和彭湃，2016）。从供给角度看，对于作为高端服务业的金融业来说，高水平人力资本是提高现代金融竞争力的基本动力，能够推动金融服务的创新和普及，是金融业蓬勃发展的关键（冯林等，2016）。综合上述分析，本文提出如下假设：

假设1：在其他条件不变的前提下，人力资本对金融集聚存在促进作用。

（二）金融集聚对GTFP的影响

金融集聚通过规模效应和创新效应促进GTFP。金融集聚的规模效应主要体现在信息共享和优化资源配置。金融集聚能够促进金融机构彼此之间以及与其他产业的信息传递和资源共享，减少信息不对称和交易成本。在金融集聚水平较高的地区，金融机构更能够精准对接服务企业，更为迅速地解决企业的融资需求、降低融资成本，同时助力企业分散投资风险，促进企业发展和转型升级、提高生产效率。此外，金融集聚还有助于推动资源从效率低、排放高的项目转移到效率高、排放低的项目，实现资源配置的优化，提高经济的总体效率（余泳泽等，2013）。金融集聚的创新效应表现为：金融集聚可以有效缓解创新的信贷约束、分散创新风险，促进技术创新的长期化、稳定化和持续化（施本植等，2018）。同时，在绿色政策的良性引导下，金融集聚产生的绿色信贷、绿色债券和绿色保险等绿色金融工具也会鼓励企业通过绿色技术创新来获得更多、更优质的金融资源支持。绿色技术能够推动企业向低能耗、低排放、低污染转型，从而提高GTFP。由此提出如下假设：

假设2：在其他条件不变的前提下，金融集聚对GTFP 存在促进作用。

（三）人力资本对GTFP的影响

人力资本对GTFP的影响可以分为产出和需求两个方面进行分析。在新增长理论下，人力资本能够作为生产要素直接影响经济增长产出，又能通过影响技术进步而间接影响产出（Lucas，1988）。具体而言，人力资本作为技术、设备操作和管理经验的载体，能够有效提升生产效率，一定程度上优化经济生产对自然资源、物质资本和劳动力等传统生产要素的需求，促进经济发展方式从粗放型到集约型的转变；此外，人力资本的提高还能增强地区技术创新能力、促进绿色技术的研发产出，也有利于绿色技术的成果转化和应用，为绿色发展提供不竭动力（桑倩倩和栗玉香，2021；田时中和童梦梦，2023）。人力资本对绿色产品的需求也会影响GTFP。人力资本水平的提高往往伴随着消费者收入的上升和环保意识的增强，消费者会更倾向于购买价格偏高但污染较少的环境友好型产品，为产品的绿色属性支付溢价，激励企业绿色生产，从而带动GTFP的提高（刘斌和赵飞，2023）。基于上述分析，提出如下假设：

假设3：在其他条件不变的前提下，人力资本对GTFP 存在促进作用。

四、指标选取

（一）绿色全要素生产率（GTFP）

本文参考黄庆华等（2020）的做法，利用包含非期望产出的SBM-GML指数法，对2005-2019年中国30个省（区、市）的GTFP进行测算。具体测算步骤如下：

第一，假设将第i个省份作为一个决策单元DMUi，投入n种生产要素生产得到m种期望产出和k种非期望产出设当期的生产可能性集为Pt(x)im，则：

全域生产可能性集PG(x)的提出，解决了Pt(x)模型生产前沿面无法横向比较的问题，表示如下：

第二，构建考虑非期望产出的当期SBM方向距离函数。

其中，(xt,i,yt,i,bt,i)表示省份i的投入和产出向量，(gx,gy,gb)表示方向向量，表示松弛向量。若大于0，表示实际投入和非期望产出超过了生产前沿面的投入和非期望产出，而实际产出低于前沿面产出。

在测算GTFP时，根据绿色发展的含义与特征，本文选择具体指标体系如下：

1.投入指标

投入指标包括劳动投入、能源投入和资本投入。劳动投入和能源投入分别采用各省份年末就业人数和标准煤消费量（万吨）进行衡量。关于资本投入，参考张军等（2004）的做法，利用Goldsmith的永续盘存法，将折旧率定为9.6%，以2000年为基期对各省份每年的资本存量进行估算。

其中，kit表示当期的实际固定资产投资额，kit-1为上一年的实际固定资产投资额，δ为折旧率，Iit为当期的名义固定资产投资额，Pit为固定资产投资价格指数。

2.产出方面

产出指标包括期望产出和非期望产出。本文将各省（区、市）的GDP作为期望产出指标，并利用GDP平减指数将2005-2019年的名义GDP换算成以2000年为基期的实际GDP。鉴于数据收集的完整性和可靠性，选取各省（区、市）的二氧化碳排放量（百万吨）、工业二氧化硫排放量（万吨）、工业废水排放量（万吨）和工业固体废物产生量（万吨）来表示非期望产出。具体投入产出指标见表1。

表1 GTFP投入产出指标体系

（二）金融集聚

参考朱广印和王思敏（2022）的做法，使用金融业增长值计算区位熵，对金融集聚水平进行测算。

区位熵实质上是某指标在一个地区范围内的比重与该指标在更大范围内比重的比值。在评价一个地区的金融集聚程度时，区位熵法能够减少不同地区金融规模的内生影响，较为准确地衡量一个地区的集聚程度与全国平均水平之间的差异（孙晶和李涵硕，2012）。若某地区的区位熵值越高，则该地区的金融集聚程度相较于全国平均水平越高，反之同理。具体表示如下：

其中，Finit为i省（区、市）金融业在t时期的区域熵，qi为i省金融业增长值，Pi表示q省总人口数，q为全国金融业增长值，P表示全国总人口数。

（三）人力资本

人力资本结构高级化能够较好地反映初级人力资本比重下降、高级人力资本比重上升的演进过程。本文参考刘智勇等（2018）做法，采用向量夹角法计算人力资本结构高级化水平，以度量人力资本。

首先，按照受教育程度将人力资本分为五类，即未上过学、小学、初中、高中（含中专）、大专及以上。将各类人力资本的比重作为空间向量的一个分量，构建一组五维人力资本空间向量X0=(x0,1,x0,2,x0,3,x0,4,x0,5)。

其次，将单位向量组X1=(1,0,0,0,0)、X2=(0,1,0,0,0)、X3=(0,0,1,0,0)、X4=(0,0,0,1,0)、X5=(0,0,0,0,1)设定为基准向量，并计算人力资本空间向量与基准向量的夹角θj(j=1,2,3,4,5)。

其中，xj,i为单位向量组Xj(j=1,2,3,4,5)的第i个分量，x0,i为样本向量X0的第i个分量。

最后，确定夹角θj的权重，计算人力资本结构高级化指数。

其中，Wj为权重，从未上过学到大专及以上的权重依次定为5、4、3、2、1。由于反余弦函数的单调递减性质，若低教育程度人力资本占比下降相对越快、高教育程度人力资本占比上升相对越快，则θj会相对越大，加权求和的结果越大，从而结构高级化程度更高。

（四）数据来源与描述性统计

基于数据的有效性和可得性，本文整理了我国30个省份2005-2019年的面板数据（不包含港澳台和西藏），部分缺失数据采用插值法处理。数据主要来源于国家统计局、国泰安数据库、2005-2019年《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》与各省份统计年鉴。各变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量描述性统计

五、实证分析

（一）GTFP测算结果分析

本文计算了2005-2019年中国30个省（区、市）的GTFP，并进一步将其分解为技术进步和技术效率进行分析，历年增长情况如图1所示。

图1 2005-2019历年GTFP增长率及分解指数变化

总体来看，2005-2019年我国GTFP呈稳步上升态势，年均增长率为2.0%。可以看到，GTFP多数年份均表现为正增长，说明在政府长期以绿色发展为目标的政策①1994年3月，国务院的《中国21世纪议程》将可持续发展总体战略上升为国家战略；2012年11月党的十八大将“中国共产党领导人民建设社会主义生态文明”写入党章；2020年9月中国政府在第七十五届联合国大会上提出“努力争取2060年前实现碳中和”。指引下，我国经济正在稳定地进行绿色转型。2008-2009年GTFP增长率为负，可能是因为受到了全球金融危机的影响，迫于提振经济的压力，政府政策更偏向于经济增长，环境问题被“选择性忽略”。

此外，通过将GTFP分解成技术进步和技术效率，可以发现技术效率基本处于不断下降的状态，年均下降2.4%。这主要是投入要素的边际效益递减规律②边际效用递减规律最初由赫尔曼·戈森于1854年提出，具体解释为在其他条件不变的情况下，持续投入一种要素到一定程度时，要素的边际效用随投入的增加会逐渐减少。所导致，要素投入的持续增加并不会提高生产效率，反而会造成更多的资源浪费和环境污染，造成技术效率下降（孙红军和杜琴，2022）。技术进步年均增长4.6%，是GTFP上升的主要推动因素，绿色发展的关键在于技术创新。

2005-2019年我国各省份的GTFP增长情况如表3所示，划分为东部、中部、西部和东北部四个区域③东部区域包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市，中部区域包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省市，西部区域包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省市，东北部区域包括辽宁、吉林、黑龙江3个省市。以进一步分析。

表3 2005-2019年各省份GTFP增长率及分解指数变化

十五年来，各省份的GTFP基本都呈正增长的状态。东部省份的年均GTFP增速最高，达3.1%，在经济与环境协调发展方面走在了全国前列。这主要是因为东部沿海省份大多数经济发达，与发达国家的贸易交流也更为密切，无论是技术研发的人才培养、经费投入，还是技术引进的信息交流，相比其它地区都拥有很大优势。

东北地区绿色发展情况也较为良好，年均GTFP增速为2.7%。作为老牌工业基地，东北地区过去的经济发展主要依赖资源密集型产业，环境问题日趋严重。2003年，国务院成立振兴东北地区等老工业基地领导小组，吹响了振兴东北的号角，在国家对东北地区实施的一系列战略措施的帮助下，东北地区逐渐摆脱高能耗、高污染的落后产业，实现绿色转型（徐晓红和汪侠，2016）。

中部和西部省份GTFP上升较慢，年均增速分别为1.8%和1.2%。西部省份经济水平相对较差，环境治理技术较为落后，因而绿色发展最为缓慢。技术创新存在空间外溢效应（余泳泽和刘大勇，2013），由于地理上的优势，中部省份能够更好地接受东部省份的绿色技术辐射，GTFP增长率高于西部省份。我国绿色发展情况表现出显著的区域异质性，经济发展水平与发展质量不平衡的问题亟待解决。

（二）PVAR模型实证分析

本文选用面板向量自回归（PVAR）模型来研究各省份金融集聚、人力资本与GTFP之间的动态关系。PVAR模型并不事先假定因果关系，可以发掘变量之间的相互作用，且能够通过脉冲响应和方差分解，分析变量间的长期动态关系。模型的基本表达式为：

其中，i为个体，表示不同区域；t为时间，表示不同年份；Yi,t为个体i在时间t的m个变量，本文中包括金融集聚、人力资本和绿色全要素生产率；α0为截距项；αj为系数；Yi,t-j为变量的j阶滞后项；ηi为个体固定效应项；φt为时间效应项；εi,t为随机扰动项。

1.平稳性检验

在利用上述模型进行分析前，需要对数据进行平稳性检验，防止出现伪回归现象。本文利用LLC检验、Fisher-PP检验两种常见的面板数据单位根检验方法，假设变量同时包含线性时间趋势项和个体固定效应项，对数据的平稳性进行检验，结果如表4所示。两种检验的五个统计量都能通过检验，拒绝变量存在单位根过程，可进行下一步分析。

表4 面板单位根检验结果

2.确定滞后阶数

在构建PVAR模型进行分析时，为保证估计结果的有效性，需要先确定PVAR模型的最优滞后阶数。通常根据AIC、BIC和HQIC最小准则确定滞后阶数，相关检验结果如表5所示。可以看出，三个准则均认为最优滞后阶数为1阶，因此本文将滞后阶数定为1阶进行分析。

表5 最优滞后阶数

3.Granger因果检验

首先，对金融集聚、人力资本与GTFP三者之间进行Granger因果检验，以确定是否存在因果关系，检验结果如表6所示。可以看到，在5%的显著性水平下，金融集聚和人力资本是GTFP的格兰杰原因，且金融集聚与人力资本之间存在双向的格兰杰因果关系。为了确定这些动态关系是促进还是抑制、在长期中如何变化以及作用的大小，需要通过GMM估计、脉冲响应函数和方差分解来进一步分析。

表6 Granger因果检验

4.GMM估计和脉冲响应分析

利用系统GMM估计法对PVAR模型进行估计，估计结果如表7所示。金融集聚、人力资本和GTFP对自身的估计系数均显著为正，存在自我促进作用。对于GTFP的方程，滞后1期的金融集聚和人力资本的估计系数显著为正，表明金融集聚和人力资本对GTFP具有一定的正向促进作用。滞后1期的人力资本对金融集聚具有显著的正向作用，而滞后1期的金融集聚对人力资本具有显著的负向作用。

表7 GMM估计结果

由于上述GMM估计只能反映短期内变量之间的相互关系，本文利用脉冲响应进一步分析金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率三者之间的长期动态关系，估计结果如图2所示。

图2 脉冲响应图

（1）图2中1、5、9分别表示金融集聚、人力资本和GTFP各自受到自身冲击后的反应。可以看到，三个变量在受到自身冲击后的响应均在当期达到峰值，而后逐渐消失，都存在一定的自我发展惯性现象。其中，金融集聚和人力资本对自身的冲击持续较长，均在滞后8期前后接近消失，这表明，金融集聚所带来的规模效应能够提高金融运行效率、减少交易成本，引导金融机构进一步的集聚；人力资本水平较高的群体也更注重下一代的教育投资，在人力资本之间形成良性循环（李杨和邓紫怡，2023）。

（2）图2中2、4分别表示金融集聚受到人力资本冲击、人力资本受到金融集聚冲击后的反应。在受到人力资本的冲击时，金融集聚的响应值逐渐上升到滞后3期的最大值，然后缓慢收敛为0，体现出了人力资本对金融集聚显著的长期促进作用，假说1得到验证。在受到金融集聚的冲击时，人力资本的响应值从0期的最大值开始逐渐下降，在滞后2期后由正转负，但负向响应较小。在短期内表现为正向影响，可能因为金融集聚会提升对高水平人才的需求，金融业具有的较高薪资待遇和工作前景也会吸引外来人才的流入；此外，集聚区内发达的金融体系能够有效缓解受教育者的资金问题，促进当地人力资本发展（Hatemi-J和Shamsuddin，2016）。长期表现为负面影响，可能因为金融集聚地区的住房压力较大、交通拥堵严峻和生态空间缺乏等问题会对居民幸福度造成负面影响，从而造成一定程度的人才流失（湛东升等，2023）；一些企业也可能出于成本和市场饱和的考虑，将部分员工和业务转移到其它地区进行经营。

（3）图2中7、8分别表示GTFP受到金融集聚和人力资本冲击后的反应。在受到金融集聚和人力资本各自的冲击时，GTFP的响应值都逐渐上升，并分别在滞后1期和2期达到最大值，随后逐渐收敛至0，均与前文预期保持一致，假说2、假说3得到验证。

（4）图2中3、6分别表示金融集聚和人力资本受到GTFP冲击后的反应。在受到GTFP的冲击时，金融集聚存在一定的正向响应，但幅度较小；而人力资本的整体响应值接近于0，GTFP的变动几乎不影响人力资本。这可能是因为GTFP的测算同时考虑了期望产出和非期望产出，GTFP的上升能够表现为经济增长和环境污染的小幅度加重。

一方面，经济增长能够促进金融集聚和人力资本的提高。经济增长会提高人们的收入水平、形成财富效应，人们对信贷、投资等金融业务的需求会增大，促使金融业产生相应的发展和集聚（任英华等，2010）。经济增长也带来了教育资源的改善（岳昌君，2003），在更高收入的支持下，人们会倾向于让下一代接受更好的教育，从而提高人力资本。

另一方面，经济增长所伴随的环境污染会抑制金融集聚和人力资本。在环境污染程度较重的地区，环境规制政策实施力度往往较大，会给实体企业带来一定压力；相比之下，金融业受到环境规制的制约有限，环境规制反而促使高污染实体企业“脱实向虚”，扩大在金融领域的投资（蔡海静等，2021）。而环境污染对人体造成的负面影响较为严重，会直接导致身体和心理方面的健康风险，从而显著增加高水平人力资本的流失（雎华蕾和汶海，2021）。总的来看，GTFP期望产出的增加提高了金融集聚程度和人力资本水平，但人力资本对于环境污染的敏感性远高于金融集聚，小幅上升的非期望产出对人力资本的抑制作用更大，所以在受到GTFP的冲击时，金融集聚仍存在较微弱的正向反应，而人力资本的反应接近于0。

5.方差分解分析

最后进行方差分解，分析各变量每一次冲击对某一变量的贡献度，结果如表8所示。

表8 方差分解结果

在滞后第1期，金融集聚的波动只受自身波动影响，随着时间的变化，人力资本和GTFP的影响逐渐增大，人力资本的贡献度稳定在16.4%，GTFP的贡献度稳定在6%，人力资本对金融集聚的影响大于GTFP。

人力资本的波动主要受自身波动的影响，自我发展惯性表现较强，在滞后第1期，金融集聚的贡献度最高，为2.7%，随着滞后期数的增加，金融集聚的贡献度先降后升，最终稳定在1.8%，说明在短期内金融集聚对人力资本的推动力较大，而长期较小。GTFP的贡献度始终为0，对人力资本影响甚微。

GTFP的波动在第1期主要受自身波动的影响，金融集聚和人力资本的影响随时间逐渐增大，金融集聚和人力资本的贡献度最终分别稳定在3.1%和7.4%，人力资本是推动GTFP上升的重要因素。

6.稳健性检验

为了增强模型估计的有效性，本文对数据进行如下修改，重新运行脉冲响应：（1）使用长江经济带11个省份数据；（2）更换人力资本指标，改用平均受教育年限计算。结果分别如图3、图4所示，可以看到，各变量脉冲响应的曲线趋势与前文回归结果基本一致，分析结果稳健。

图3 使用长江经济带11个省份数据的脉冲响应图

图4 更换人力资本指标后的脉冲响应图

六、结论与政策建议

本文运用SBM-GML指数法对2005-2019年中国30个省份绿色全要素生产率进行测算和分析，使用区位熵衡量金融集聚程度、向量夹角法计算人力资本水平，并建立PVAR模型分析金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率三者之间的长期动态关系。得出以下结论：①2005-2019年我国绿色全要素生产率总体呈上升态势，我国经济正在稳步进行绿色转型。技术进步在金融集聚和人力资本影响GTFP的路径中是极为重要的一环，也是GTFP提高的关键；逐年下降的技术效率反而成为负面因素。通过将各省份进行划分，发现我国不同区域的GTFP增长速度存在差异，从东部、东北部、中部到西部，GTFP增长率依次降低。②金融集聚、人力资本和GTFP三者均存在一定的自我发展惯性现象，其中金融集聚和人力资本的惯性持续较长，人力资本受自身冲击的影响程度最大，惯性表现较强。人力资本对金融集聚存在显著的长期推动作用，金融集聚和人力资本均对GTFP有着程度先增后减的正面影响。其中，人力资本的贡献度大于金融集聚，是推动GTFP上升的重要因素，这也印证了“人才是第一资源”的说法。

依据上述结论，本文提出以下几点建议：

第一，充分发挥技术创新对绿色发展的驱动作用。在推行环境规制倒逼企业绿色转型的过程中，政府应充分考虑企业的客观条件，加大引导绿色技术创新的政策力度，通过给予相应资金和服务支持，鼓励企业对节能减排相关技术的研发投入，尽量减少转型风险和成本给企业带来的负担。知识产权保护相关制度体系的完善和健全也不可或缺，良好的创新环境能够有效激励创新主体的创新活动，提高技术产出。此外，应当搭建完善相关平台，以深化地区之间、企业之间的技术交流，推动高新绿色技术的普及与应用，助力高能耗、高污染的产业进行转型升级。

第二，加强对人力资本的培养，为绿色发展提供核心动力。首先，政府应加大教育投入力度、深化教育领域综合改革，在加强高层次人才的本土培养和外部引进的同时，注重改善落后地区的教育水平，缩小人力资本积累差距，从而实现全面绿色发展。其次，还需重视产学研协同发展，实现产业、教育和创新的紧密衔接，培养能够有效解决市场技术需求的实用性人才，充分发挥人力资本在技术创新驱动绿色发展中的促进作用。

第三，实现金融集聚良性形成。一方面，地方政府应推进与相邻省份金融业的交流合作，促进金融信息共享和资源流动，实现地区之间的金融联动、协同发展，并引导金融资源更多流向绿色产业，从而深化金融集聚的规模效应、带动落后地区的绿色发展。另一方面，还应持续推进金融供给侧改革，实现金融制度优化和服务效率提升，让金融与实体经济良性互动循环。同时，加大相关配套设施建设的投资力度，缓解金融集聚程度过高对资源环境造成的压力，弱化集聚区存在的种种“城市病”对人力资本增长的负面影响，实现两者的相互促进，共同助力于绿色发展。