科技金融政策的綠色發展效應評價
——基于科技和金融結合試點的準自然實驗

劉 潭，徐璋勇，宋甜甜

（西北大學經濟管理學院，陜西西安 710127）

0 引言

當前中國經濟正處于轉型時期，面臨著兩大發展困境：一是經濟增長內生動力不足，消費、投資、出口等傳統動能拉動趨勢下降，原有的要素驅動發展模式難以為繼；二是資源環境約束效應加劇，在全球氣候變化背景下，極端天氣和自然災害頻發，粗放式生產導致的資源耗竭、環境污染等問題日益凸顯。隨著“碳達峰、碳中和”逐漸成為全社會關注的熱點話題，積極踐行“低碳生產、低碳生活”的綠色發展理念，已經成為政府、企業及全民的共識，綠色發展理念在中國未來全局發展中扮演著重要的角色。黨的十九屆五中全會提出，加快推動綠色低碳發展，不僅要強化綠色發展的法律和政策保障，而且要發展綠色金融，支持綠色技術創新。高科技企業在金融資本的助力下能夠更好地實現科技成果轉化，其中對于綠色技術的應用將進一步促進企業實現清潔生產、降低污染排放?？萍冀鹑谡咦鳛榇龠M科技與金融融合的重要舉措，兼具綠色金融和科技創新特征，是實現中國經濟綠色轉型的新契機。那么，科技金融政策的試點實施是否具有綠色發展效應？如果有，該政策效果的作用機制為何？回答這些問題，將有助于更好地理解科技金融政策與綠色發展的內在聯系，對于發揮科技金融效用，實現中國經濟轉型，推動社會綠色發展具有重要意義。

1 文獻綜述

綠色發展一直是學術界的研究熱點，目前學者主要將研究重點集中在綠色發展的內涵、測評及實現路徑等方面。首先，綠色發展是在可持續發展理念的基礎上衍生而來，最早可以追溯到Pearce 等［1］提出的綠色經濟增長和Costanza［2］提出的生態經濟發展等論述。隨著時間的推進，綠色發展仍沒有形成統一的概念，但其內涵更具多元化和包容性，黃茂興等［3］以馬克思主義綠色發展觀為基礎，指出綠色發展是在人類與環境的關系中融入經濟、社會、文化等因素，實現人、社會、自然三大系統永續共存的發展方式。其次，關于綠色發展的測度與評價，權威機構多從較大尺度對綠色發展水平進行指標構建，例如，經濟合作與發展組織（OECD）設立的綠色增長監測指標體系［4］、耶魯大學等測算的環境績效指數（EPI）［5］、北師大建立的中國綠色發展指數等［6］。李琳等［7］、黃躍等［8］也通過對多層次指標進行賦權，得到綠色發展綜合指數；而Choi 等［9］、郭愛群等［10］則從效率角度出發，利用數據包絡模型（DEA）、結構方程模型（SEM）對綠色發展效率進行測算。最后，在探究綠色發展的實現路徑方面，Feng 等［11］認為科技創新是最為關鍵的因素；黃建歡等［12］則認為金融是實現綠色發展的重要手段，但其影響效果取決于政府對金融資本的監管力度與引導方向；武宵旭等［13］、鄒璇等［14］、冉啟英等［15］、于成學等［16］的研究分別表明綠色發展進程還會受到城市化、環境分權、交通基礎設施、資源開發利用等因素的影響。綜上可知，現有研究證實了科技創新和金融要素對綠色發展的影響，但關于科技與金融的協同作用會如何影響綠色發展鮮有涉及。

事實上，20 世紀末期，中國已經開始了對科技與金融的結合嘗試，自1993 年深圳科技局提出“科技金融”一詞后，科技金融的協同作用逐漸受到公眾和政府的重視［17］?？萍冀鹑谑侵咐没ヂ摼W、大數據等新興技術，構建現代化投融資平臺，引導金融資源支持科技創新的一種新業態和新模式［18］?？萍冀鹑诠δ艿陌l揮需要通過政府制定科學的制度規范得以保障。2010 年12 月，科技部聯合中國人民銀行等五部門出臺了《促進科技和金融結合試點實施方案》（以下簡稱“科技金融政策”），成為科技金融運行的“助推劑”?，F有學者主要從宏觀和微觀兩個層面對該政策的政策效果展開研究。宏觀研究層面，馬凌遠等［19］、鄭石明等［20］指出科技金融政策的實施能夠有效提高試點地區的科技創新能力，并在創新驅動和金融支持等中介機制作用下促進產業結構轉型［21］，提高經濟活動全要素生產率［22］，進而帶動地區經濟增長［23］。微觀研究層面，孔一超等［24］以中小高新技術企業為研究樣本，實證檢驗了科技金融政策對企業生產效率的促進作用。余紅偉等［25］指出，科技金融政策的試點實施能夠有效降低企業融資約束、促進技術進步并增加人力資本積累，從而提高全要素生產率，促使中小企業高質量發展。這些研究從不同角度評估了科技金融政策對地區及企業的政策效果，為本文研究提供了借鑒和啟示。但遺憾的是，以往學者多將研究重點聚集在該政策的科技創新、產業升級及生產效率等經濟政策效果方面，很少關注到該政策帶來的環境效益尤其是對綠色發展的影響。

綜上所述，本文基于綠色可持續發展理念，將科技金融與綠色發展納入同一框架，分析科技金融政策對綠色發展的影響機制，然后以中國城市面板數據為研究樣本，利用雙重差分模型對科技金融政策影響綠色發展的凈效應和動態特征進行實證檢驗，同時考察城市不同等級特征和地理位置對政策效應產生的異質性影響效果，并從產業升級、技術創新、政府支持3 個角度探究科技金融政策影響綠色發展的機制路徑。

2 政策背景與理論機制

2.1 政策背景

科技金融政策試點實施是區域實現自主創新、加快產業升級和提升綜合實力的重要舉措。與其他試點政策的開展與推廣歷程相似，科技金融政策也具備探索試點和分批設立、政府與市場聯合推動的特征。2011 年，中國科技部等五部門聯合發布《關于確定首批開展促進科技和金融結合試點地區的通知》（以下簡稱“科技金融政策試點”）［26］，確定中關村國家自主創新示范區、天津、上海等16 個地區為首批試點地區，主要圍繞加快相關科技成果轉化，培育和發展戰略性的新興產業，支撐和引領經濟發展方式轉變等多目標展開。政策試點實施后，試點地區不斷優化相關科技金融生態環境，創新財政科技投入方式，并在地方政府和各部門的引導下，加強金融資本和民間資本投資對科技型中小企業的創業支持，涌現出了許多成功的經驗和創新性的做法，很好地起到了引領示范作用。于是在2016 年，為進一步加快實施創新驅動發展戰略、促進科技和金融緊密結合，科技部等五部門又從科技資源和金融資源相對富集的地區選取了鄭州、廈門、寧波等9 個城市展開第二批政策試點［27］。至此，科技金融政策試點實施由點及面，漸次推進，持續擴大政策影響范圍?？梢钥隙ǖ氖?，政策試點將最為直接地影響地區的科技投融資模式和科技金融業務創新。但不論是科技創新還是經濟結構轉型都是影響綠色發展的關鍵因素，因此客觀上科技金融政策試點也將具有促進綠色發展的政策效果。另外，實現綠色發展是中國未來經濟發展進程中的必然要求，所以政策試點對綠色發展的影響更不能被忽視，有必要系統、科學地評價科技金融政策試點實施所產生的綠色發展效應。

2.2 理論機制分析

作為新發展理念之一，綠色發展意味著在實現節能減排的同時，從根本上轉變現有的發展方式，提升企業創新能力促進綠色生產，提升消費者環保意識進行綠色消費。胡鞍鋼等［28］認為，在面對人類生存發展需求與自然資源有限供給之間的矛盾時，選擇綠色發展模式勢在必行。綠色發展是以綠色增長為手段、綠色財富為基礎，綠色福利為目標的一種生產生活方式，具體表現為經濟系統、自然系統與社會系統的協調發展。

根據Grossman 等［29］對環境庫茲尼茨曲線的理論解釋，經濟增長會通過規模效應、技術效應和結構效應這三種途徑影響環境質量。其中，規模效應會因資源投入量和污染排放量激增對環境產生負向影響；而結構效應主要通過對投入結構和產出結構的優化，減少污染廢物的排放；技術效應則表現為利用高效率技術和環保技術，提高資源利用效率并削弱生產對自然環境的不利影響。當經濟發展到新階段，技術效應和結構效應勝出，經濟生產將改善環境質量，有利于推動地區綠色發展。同時，除市場力量的影響以外，政府行為對綠色發展的導向也十分重要?？萍冀鹑谡咴圏c實施正是政府與市場聯合推動下的重要舉措，不僅能夠促進產業結構優化和技術創新，而且會加大地方政府對試點地區的環境保護力度。因此，本文將科技金融政策對綠色發展的作用機制歸結為產業升級效應、技術創新效應、政府支持效應三條路徑（見圖1）。

圖1 科技金融政策對綠色發展的作用機制

2.2.1 產業升級效應

隨著產業結構日趨合理化和高級化，知識與技術密集型產業逐漸替代勞動和資源密集型產業成為國民經濟的主導產業，低能耗、低排放的產業特征使綠色增長和綠色財富積累成為可能。而科技金融政策的試點實施有助于企業分散科技研發投資風險，能夠憑借信貸支持和利率優惠等金融手段引導資金流入綠色節能領域和科技研發部門，促進產業結構優化，推動綠色發展。具體體現在：第一，高能耗、高污染、高排放企業在融資約束、市場競爭和政府監督的影響下，不得不轉變生產方式，改善要素配置，減少污染排放，促進經濟生產綠色化。第二，試點政策為眾多以科技型中小企業和“小巨人”企業為代表的新興產業提供了融資便利，這些企業多數正處于萌芽期和成長期，是未來綠色產品研發和生產中不可忽視的群體，資金支持無疑是對其發展前景最好的肯定。第三，對于高科技產業來說，科技金融的融合促使科技資源價值得以實現，能夠幫助企業完成科技成果轉化，其中綠色技術應用會對綠色發展產生正向驅動作用。

2.2.2 技術創新效應

技術創新是改善環境質量、實現綠色發展的主要動力，是科技金融政策提升綠色發展水平的重要渠道?？萍冀鹑谡邔嵤┖?，試點地區通過增加創新投入、改善創新環境、吸引創新人才，不斷激發城市創新活力，而生產工藝或者治污技術的進步能夠在不損害經濟效益的同時兼顧環境污染總量控制，從而助力綠色發展。具體體現在：第一，通過技術創新降低對高污染能源的依賴。政策試點實施能夠緩解企業融資約束，為企業進行清潔能源開發提供資金保障，使得盡可能多的清潔能源被投入到生產中，減少高污染能源的使用量，從源頭控制環境污染。第二，通過技術創新促進綠色生產。通過發揮創新要素的集聚效應和溢出效應，企業之間通過溝通交流和學習模仿，改良傳統生產工藝，對生產廢物回收利用，從而提高資源利用效率。第三，通過技術創新防治環境污染。技術創新能夠促進治污設備升級和優化，加快提高污染治理效率，從生產終端控制污染廢物的過度排放，減緩對環境的負向影響。

2.2.3 政府支持效應

政府行為在科技金融政策影響綠色發展的過程中也發揮了非常關鍵的作用。政府作為綠色發展理念的首要倡導者，可以通過綠色財政、環境規制等政策工具推動綠色發展。具體表現在：第一，在政策試點的推動下，地方政府更加注重當地的科技金融創新實踐，通過加大科技財政投入對高新技術企業予以補貼或稅收優惠，鼓勵企業進行綠色技術研發與應用。第二，通過政策宣傳、消費補貼等手段鼓勵居民選購節能家電和環保產品，提倡綠色消費、宣導綠色生活、增強居民環保意識。第三，為更好地發揮示范帶頭作用，試點城市會憑借科技金融優勢進一步完善城市功能，例如城市綠化、公共服務及基礎設施建設等，增加城市綠色福利。第四，為有效評估企業資質，政府會盡量收集企業相關信息，為金融機構和企業搭建信息共享平臺，同時構建環境監管體系，通過信貸配額、征收排污稅等方式控制企業生產對污染物的過度排放。

基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：科技金融政策能夠顯著促進試點地區綠色發展；

H2：科技金融政策能夠通過產業升級效應、技術創新效應和政府支持效應三條路徑促進綠色發展。

3 研究設計

3.1 模型設定

本文將科技金融政策的試點實施視為一項準自然實驗，根據是否屬于政策試點城市對樣本進行分組，其中屬于政策試點的城市為實驗組，未成為政策試點的城市為對照組，利用雙重差分法來檢驗科技金融政策對綠色發展的影響效應。由于該政策是分批次在不同城市開展試點，因此本文參考Beck 等［30］和Wang［31］的方法，構建一個雙向固定效應的多期雙重差分模型（1）如式（1）所示：

式（1）中，Greenit為城市i在t年的綠色發展綜合指數；Didit為雙重差分估計量，即組別虛擬變量與時間虛擬變量的交互項，如果城市i在t年實施了政策試點，那么其在t年及之后的年份中，Didit=1，否則為0；Controlsnit為其他影響綠色發展的控制變量，n為控制變量的個數，λn為各控制變量對應的系數，ui為個體固定效應，vt 為時間固定效應，εit為擾動項。β0為常數項，Didit的系數β1為模型重點關注的對象，如果系數β1顯著大于0，說明科技金融政策具有顯著的綠色發展效應，假設H1即得到驗證。

同時，考慮到科技金融政策試點實施后的效果可能會隨著時間的推移產生差異性影響，本文利用事件研究方法，構建如式（2）所示模型（2），檢驗科技金融政策試點對綠色發展影響的動態效應。

式（2）中，Ditk代表試點政策實施這一事件的虛擬變量，假定城市i成為政策試點地區的年份為yi，設k=t-yi，表示城市i試點實施的前后k年，當k≤-7 時，Dit-7=1，否則為0；依次類推，當k=-6,-5,,5,6 時，相應的Ditk=1，否則為0；當k≥7 時，Dit7=1，否則為0。α0為常數項，通過比較模型式（2）中系數αk的值和顯著性就可以檢驗科技金融試點政策對綠色發展影響的時間變化，其他變量與模型（1）一致。

此外，為探究科技金融政策對綠色發展的作用機制，本文通過借鑒Baron 等［32］提出的逐步法進行中介效應分析，在模型（1）的基礎上，設定模型（3）-模型（4）分別如式（3）（4）：

3.2 變量說明

3.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為綠色發展綜合指數（Green）。通過參考周亮等［33］對綠色發展概念的理論界定，結合數據的科學性、有效性及可獲得性，本文從綠色增長（經濟系統）、綠色財富（自然系統）和綠色福利（社會系統）3 個方面構建綠色發展綜合評價指標體系（見表1）。首先，經濟增長是綠色發展的原動力，關鍵在于通過對經濟活動的科學組織與管理，實現經濟在可持續前提下的高效增長，具體包括提高經濟生產效率、提升綠色產業占比和降低單位GDP 的污染物排放。其次，綠色財富為人類生存提供物質基礎，反映自然系統在人類社會發展過程中資源環境承載力的變化和持續性，主要涵蓋資源豐裕度、資源消費及廢物治理等；最后，綠色福利是綠色發展的目標導向，社會系統通過提高人口素質（教育、健康），積累人力資本為經濟系統的高效產出提供持久動力，故重點考慮以人為中心的公共服務和環境綠化兩方面。由于綠色發展的最終目的是實現經濟系統、自然系統和社會系統協調發展，綠色發展的3 個子系統之間既相互獨立又相互影響，因此，在確定評價指標體系后，采用熵權法和耦合協調模型測算出三者的耦合協調度作為綠色發展的替代變量1），其取值范圍在［0,1］之間，該數值越大，說明綠色發展水平越高，反之則相反。

表1 綠色發展綜合評價指標體系

3.2.2 核心解釋變量

采用科技金融政策是否試點實施作為本文的核心解釋變量（Did）。截至2024 年，科技部等五部門已于2011 年和2016 年分別啟動兩批試點城市，因此對于試點城市i，如果屬于t年實施了政策試點，則認定該城市t年及以后年份中，政策與時間交互項的虛擬變量（Did）取值為1，否則取值為0。

3.2.3 控制變量

為防止政策試點前后實驗組與對照組之間的綠色發展水平差異對回歸結果產生潛在影響，本文盡量控制了一些可能對城市綠色發展產生影響的變量。主要包括：（1）經濟發展水平（Eco），用各城市人均國內生產總值的對數值進行衡量；（2）人力資本水平（Lab），用普通高等學校在校生人數占總人口數的比重表示；（3）金融化程度（Fin），用各地區年末金融機構存貸款余額之和占地區生產總值（GDP）的比重進行衡量；（4）貿易開放程度（Tra），用進出口貿易總額占地區生產總值（GDP）的比重來測度；（5）工業化水平（Ind），以工業總產值的對數值表示；（6）基礎設施水平（Inf），以人均道路面積指標作為代理變量。

3.2.4 中介變量

給排水管道管徑應根據流體的流量、性質、流速及管道允許的壓力損失等確定。在經濟流速確定的前提下，管徑的選擇與流量有直接關系，因此流量和水量的準確計算至關重要。礦山總水量包括生活、生產及消防用水量。礦山用水量計算時宜分別列表計算采礦工程、選礦工程及生活區用水量，同時需要區分不同用水水質，計算生產新水、生產回水、冷卻循環水及生活用水量。

根據前文理論分析，選取了如下中介變量：（1）產業升級（Str），用第三產業增加值與第二產業增加值的比重來衡量，該指數越大表明產業結構越趨于高級化；（2）技術創新（Tech），用每萬人擁有的專利授權數來衡量；（3）政府支持（Sup），用政府財政支出中科學技術支出的占比進行衡量，反映政府對科技創新的支持強度。

3.3 樣本選擇與數據來源

3.3.1 樣本選擇

根據前文政策背景內容介紹，2011 年，成為首批政策試點的地區共有16 個，由于部分試點地區存在著“一區多市”現象，參考的馮永琦等［34］的做法，本文將其進一步細分為41 個試點城市，而在2016年確定的9 個試點城市中，寧波市與首批試點范圍重復，故將其視為首批試點城市?？紤]到港、澳、臺、西藏等地的數據獲取難度較大，本文最終選取中國285 個城市為研究對象，其中試點城市49 個。236 個。此外，為使試點政策啟動前后窗口期盡量保持一致，本文將研究樣本的時間段選取為2011 年前后各7 年（2004—2018 年），以便識別政策實施以來對試點城市綠色發展的影響。

3.3.2 數據來源與描述性統計

本文實證研究中所用到的數據主要來自《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國科技統計年鑒》等。其中地級市的進出口貿易總額數據根據歷年各省份統計年鑒整理得到，并依據當年中間匯率平均值進行單位換算；專利數據來自CNRDS 數據庫；科技金融政策數據來源于科學技術部官網。對于部分存在缺失的指標，基于相鄰年份的數據，采用插值法進行補齊。主要變量的描述性統計結果見表2。

表2 主要變量描述性統計

4 實證結果及分析

4.1 平行趨勢檢驗

實證檢驗使用多期DID 方法的一個重要前提條件是實驗組與對照組滿足平行趨勢假定，即在試點政策提出之前，試點城市（實驗組）與非試點城市（控制組）的綠色發展水平不存在顯著差異或具有共同增長趨勢?；谀Ｐ停?），本文對平行趨勢假定進行了檢驗，圖2 展示了變量Ditk的系數隨時間變化的情況（置信區間為95%）?？梢钥闯?，科技金融政策試點實施的前幾年，綠色發展綜合指數在統計上都是不顯著的，這表明樣本中實驗組和對照組在政策實施之前的綠色發展水平不存在顯著差異，滿足了平行性趨勢假定。

圖2 平行趨勢檢驗結果

4.2 基準回歸與動態效應分析

表3 列出了模型（1）和模型（2）具體的回歸結果。在基準回歸結果中，核心解釋變量Did 的回歸系數結果顯著為正，說明科技金融政策能夠顯著促進綠色發展，假設H1得到驗證?？刂谱兞康墓烙嫿Y果顯示，人均GDP、貿易開放和工業化水平對綠色發展具有負向影響，說明當前我國經濟發展尚未實現綠色轉型，需要進一步調整產業結構，減少工業生產和貿易開放對環境產生的負向外部效應，而人力資本、金融化和基礎設施對綠色發展具有顯著的促進效應，應著重加強對這些方面的投入力度。根據動態效應檢驗的回歸結果，可以看出，變量Ditk（k=1,2,,7）的系數結果均顯著為正，并且，隨著政策實施時間長度的增加，其對試點城市綠色發展的帶動效應呈現出先增加、后減小的過程，并在實施第4 年后達到最大，在實施第6 年顯著性和系數值逐漸減小，說明科技金融政策對地區綠色發展的影響存在著時間持續性。

表3 基準回歸及動態效應分析

4.3 穩健性檢驗

4.3.1 安慰劑檢驗

由于實驗組與對照組城市之間存在著一些非人為可觀測遺漏變量，可能會對估計結果產生系統性誤差，故本文采用隨機化兩組樣本的方式對回歸結果進行安慰劑檢驗，盡量減小這類情況對結果造成的判斷偏誤。具體做法為：在保持各城市政策試點實施時間不變的情況下，將原有已成為政策試點的城市設定為新的對照組。假設t年有n個城市實施了政策試點，那么在當年及之前從來沒有進行試點的城市中隨機抽取n個城市作為新的實驗組，然后利用新樣本重新估計模型（1），由此完成1 次安慰劑檢驗。將上述過程重復1 000 次，得到1 000 個Did 的系數估計值。估計結果顯示，Did 的系數均值為-0.000 01，非常接近0 且不顯著，說明未觀測到的城市特征差異沒有對回歸結果產生顯著影響。另外，圖3 展示了虛擬政策試點城市后Did 系數的概率分布圖，可以看出，隨機化的Did 系數的概率分布是以0 為軸對稱的倒“U”型，基本接近正態分布，再次證明虛擬的政策試點城市樣本對綠色發展水平沒有處理效應，即基準回歸結果是穩健的。

圖3 隨機化后Did 系數的概率分布

4.3.2 傾向得分匹配檢驗（PSM-DID）

為有效評估科技金融政策對綠色發展影響，實驗組與對照組所在的城市特征不應具有顯著差異，但實施政策試點的城市可能存在自選擇問題，故本文采用PSM-DID 方法修正樣本選擇性偏誤。鑒于科技金融政策在不同城市是分批啟動試點的，因此利用樣本期內實施政策試點的城市作為實驗組，進行逐年匹配，并采用logit 模型和k（k=2）臨近匹配有放回抽樣的方法，計算傾向得分值。圖4 展示了各項城市特征變量標準化偏差在匹配前后的變化情況，可以直觀地看出，在匹配前，實驗組與對照組城市樣本的特征變量除了工業化水平（Ind）以外均存在較大的差異；匹配之后，多數變量的標準化偏差縮小，基本位于0 值附近（小于20%）。這說明：經過PSM 配比后，實驗組和對照組的數據得到了均衡，系統性差異可以忽略。匹配后的回歸結果見表4，Did 的系數仍然顯著為正，表明在利用PSM 法排除處理組與控制組城市的個體特征差異性之后，基準回歸結果依然可信。

表4 穩健性檢驗估計結果

圖4 匹配前后各項特征變量標準化偏差

4.3.3 改變樣本區間

考慮到在樣本期內，2016 年實施科技金融政策試點的城市受政策影響時間較短，且第一批啟動試點的城市較多，故將第二批試點城市樣本予以剔除，利用PSM-DID 方法進一步檢驗政策的實施效果。通過構建單期DID 模型對新樣本進行再次估計，模型（5）如式（5）所示：

式（5）中，Treatit為組別虛擬變量，如果城市i為試點城市，則Treatit=1，否則，Treatit=0；Timeit為時間虛擬變量，在2011 年及以后，Timeit=1，否則，Timeit=0；Treatit×Timeit為政策試點實施的凈效應，δ0為常數項，δ1、δ2與δ3分別為相應變量的回歸系數，其他變量同模型（1）中定義一致。通過檢驗匹配后數據的平衡性之后2），所得回歸結果見表4，Did 的系數仍顯著為正，再次肯定了科技金融政策能有效促進城市綠色發展的結論。

4.3.4 控制省份時間聯合固定效應

在基準回歸模型中，城市個體固定效應和年份時間固定效應均得到了控制，但不排除在省級層面仍存在一些隨時間變化的不可觀測因素的影響。因此，基于基準模型，進一步控制省份與年份的聯合固定效應，重新對基準模型進行了相關回歸分析，回歸結果見表4?？梢钥闯?，加入省份與年份的交互項后，Did 的系數依然在1%的顯著水平上顯著為正，證明本文結論具有穩健性。

4.3.5 排除其他導向性政策的影響

在新能源革命、碳中和的大背景下，國家曾多次強調要以科技創新引領經濟轉型，實現綠色低碳發展，并陸續出臺了多項相關政策予以支持。因此，為排除其他導向型政策對本文評估結果帶來的影響，本文重點考慮以下兩種相關政策：（1）國家創新型城市試點政策（Innov_Did）。在本文樣本中實施試點的48 個城市中，有34 個城市也受到國家創新型城市試點政策，并且部分城市實施創新型城市試點政策較早，因此國家創新型城市試點政策可能會干擾科技金融政策對綠色發展的影響效果。（2）低碳城市試點政策（Carbon_Did）。2010 年，國家發改委出臺《關于開展低碳省區和低碳城市試點工作的通知》，要求試點城市要以低碳產業為發展模式及方向，對城市綠色發展起到一定的引導和支持作用，因此有必要控制低碳試點城市對本文回歸結果的影響。表4 報告了相應的估計結果，Did 系數的數值與顯著性仍與基準回歸結果相差無幾，因此，可以說明科技金融政策對試點城市綠色發展的促進作用并未受到其他政策試點的干擾。

4.4 異質性分析

城市種類復雜多樣且各具特色，將全部樣本城市進行統一分析，容易忽略不同類型城市間政策試點的效果差異。因此，有必要分析不同類型城市在實施政策試點后對綠色發展影響的異質性。

4.4.1 城市等級異質性

中國城市發展程度不同，不同規模等級的城市，科技金融政策對綠色發展的影響效果可能存在一些差異。因此，本文按照城市等級劃分標準3），將樣本城市劃分為兩組進行對比分析，其中一組為等級較高的城市，包括一線城市、新一線城市、二線城市和三線城市，共計118 個城市；其余為較低等級城市，由四線和五線城市構成，共計167 個城市。表5 的結果顯示，較高等級城市Did 的系數值及顯著性與基準回歸結果大致相同，而對于較低等級的城市樣本，其系數值為負且不顯著，這說明科技金融政策對較高等級城市的綠色發展具有更加顯著的促進效應，而對四線及五線城市的影響并不明顯。主要原因可能在于：相比于等級較低的城市，各方面綜合實力較強的城市具有更加完善的金融服務體系和城市基礎設施，能夠吸引更多的人力資本和技術資源集聚，本身就具備推動綠色發展的基礎條件?？萍冀鹑谡叩膶嵤?，會進一步加快科技成果轉化，使生產要素得到合理配置與利用，減少資源浪費與環境污染。在政府的引導下，等級較高的城市能夠有效發揮其資源稟賦優勢，不斷優化地區產業結構，增強地區居民環保意識，從而促進綠色發展。但對于四、五線城市而言，其自身經濟發展水平較為落后，金融資源和科技資源相對匱乏，產業結構彈性較小，即使進行政策試點，短時間內也難以發揮科技與金融融合的政策效果，因此科技金融政策對綠色發展的影響在較低等級的樣本城市中效果甚微。

表5 異質性分析結果

4.4.2 城市區位異質性

在中國遼闊的疆域上，各個城市的資源稟賦、生態環境等方面會因城市地理區位的差異存在異質性。因此，為進一步識別城市樣本的地區差異，本文將樣本按照地理區位劃分為東部地區和中西部地區4），比較試點政策實施對兩組樣本綠色發展的差異性影響。表5 的回歸結果顯示，科技金融政策對城市綠色發展的影響具有空間不均衡特征，政策效果在東部地區更為突出，而對中西部地區的影響并不顯著。造成這一差異的原因可能在于：東部地區城市經濟發展普遍領先，城市能級和產業結構處于較高水平，信息、教育、公共服務等領域發展成熟，加之東部城市更早地受到了環境規制約束，產業轉型發展動力更強?？萍冀鹑谡叩膶嵤闁|部地區城市提供了更多的金融資本支持和科技創新動力，二者的交互作用有利于企業研發節能減排技術，對粗放式生產改造升級，促使環境污染物得到有效治理，從而實現綠色生產、綠色消費，增進城市綠色福利。然而，對于中西部地區來說，多數城市的高科技企業占比較低，尤其是新疆、青海、甘肅等地區，生態環境較為惡劣，生產方式多以初始的農業、畜牧業及能源開發等產業為主，僅憑借科技金融政策試點實施難以改變原有產業結構，并且申請到政策試點的城市多處于東部地區，故促進綠色發展的政策效果在中西部地區難以顯現?；谝陨戏治?，可以認為從城市地理區位差異來講，科技金融政策對綠色發展的影響在東部地區更加顯著。

4.5 作用機制檢驗

根據前文理論分析可知，科技金融政策可能通過促進產業升級、技術創新和政府支持三條作用路徑影響綠色發展。因此，本文構建了中介效應模型，采取逐步檢驗回歸系數法對這三種作用機制進行檢驗，同時給出中介效應在總效應中的占比。

表6 分別展示了三種作用機制的中介效應檢驗結果，其中，當產業升級作為中介變量時，Did 對產業升級的估計系數顯著為正，說明科技金融政策有利于優化產業結構，在納入產業升級變量后，Did對綠色發展的估計系數依然在1%的顯著水平下顯著，并且對產業升級的估計系數也顯著為正，說明科技金融政策通過促進產業升級，有效提升了城市綠色發展水平，中介效應存在。此外，Sobel 檢驗和Bootstrap 檢驗的系數均在至少5%的顯著水平下為正，證明產業升級中介效應具有穩健性，其中介效應為0.000 9，占總效應的15.14%。當技術創新為中介變量時，結果顯示，科技金融政策對技術創新具有顯著的正向影響，但加入技術創新中介變量后，Tech 的系數顯著為正，而Did 的系數在統計上不再顯著，說明技術創新具有完全中介作用，其中介效應為0.003 1，占總效應比例為50.58%。當政府支持為中介變量時，回歸結果顯示，Did 對政府支持的回歸系數顯著為正，并且Did 和政府支持對綠色發展的回歸系數均在1%的顯著水平上為正，說明綠色發展除受到政策本身的影響之外，還會受到政府財政科技支持的部分中介作用。Sobel 檢驗和Bootstrap 檢驗的結果也表明政府支持的中介作用顯著存在，其中介效應為0.001 1，占政策整體效果的17.46%。由此，本文的假設H2得到驗證。通過對比三種作用機制中介效應的大小，可以發現技術創新效應占比最大，政府支持效應居中，產業升級效應占比最低，說明科技金融政策主要通過技術創新作用于綠色發展。

表6 作用機制檢驗

5 結論與政策啟示

5.1 結論

科技金融政策的實施為綠色發展帶來了新契機，對于推動中國未來經濟持續健康發展具有重要意義。本文以2004—2018 年中國285 個城市面板數據為研究樣本，將科技金融政策試點視為一項準自然試驗，從理論和實證兩方面評估了科技金融政策對綠色發展的影響及作用機制。得到以下研究結論：（1）科技金融政策能夠顯著推動試點地區綠色發展，且該政策效應具有時間持續性，在政策實施第4 年達到最大，通過識別假設條件和一系列穩健性檢驗后，結論仍然成立。（2）科技金融政策對綠色發展的影響存在地區差異，對于較高等級的城市和東部地區城市，科技金融政策試點實施能夠有效提升城市綠色發展水平，但對于較低等級城市和中西部地區的城市，政策效果并不明顯。（3）機制分析表明，科技金融政策在產業升級效應、技術創新效應和政府支持效應的作用下，能夠顯著提升城市綠色發展水平，其中技術創新效應的作用最強，產業升級和政府支持的中介作用貢獻相對較小。

5.2 政策啟示

第一，完善科技金融政策實施細則，充分利用科技金融政策對試點城市發揮的綠色引導效應，豐富科技金融支持手段，培育環境友好型科技產業。具體而言，可在現有政策目標中補充綠色發展任務指標，通過資金支持與政策導向，為科技企業搭建更加多元化的投融資服務平臺，引導企業進行綠色技術創新，鼓勵民間資本投資綠色產業，倡導居民踐行綠色生活方式，增加城市綠色財富和綠色福利。

第二，注重城區差異，促進區域間優勢互補，保障試點政策有效實施。一方面，加大較高等級城市及東部地區的科技金融投資力度，發揮區域自身優勢和政策支持效應，吸引科技創新人才，實現科技成果向綠色產業轉化，同時利用技術溢出效應，扶持周邊科技金融資源相對貧弱的地區，通過綠色技術引入改進生產工藝，提升區域污染協同治理效能。另一方面，對于較低等級城市或中西部地區而言，應以科技金融政策為契機，盡快建立完善的科技金融發展環境，結合本地特色吸引高科技產業入駐和金融資本投資，補齊自身科技金融資源短板，轉變高污染、高耗能產業發展模式，學習發達城市治污減排經驗，帶動地區產業綠色發展。

第三，發揮產業升級、科技創新、政府支持的中介效應，健全科技投融資體系，引導城市綠色發展。具體包括：一是進一步完善科技金融服務功能，促進產業結構優化，通過轉變傳統生產模式、培育新興環保產業等方式減緩資源要素錯配問題，提高企業生產效率，推動經濟綠色增長。二是重視科技創新對綠色發展的作用，引導金融機構積極參與綠色技術研發，釋放對環境友好型企業的融資約束，支持企業使用清潔能源、升級治污設備，從源頭和末端減少環境污染。三是將財政資源更多向綠色科技產業傾斜，利用稅收、財政補貼等方式鼓勵企業綠色生產，同時配合金融手段，改進科技金融服務模式，引導金融資源流向高效節能技術領域。

注釋：

1）限于文章篇幅，熵權法與耦合協調模型具體測算過程備索。

2）限于篇幅，此處未列出數據匹配后變量的標準化偏差圖，備索。

3）2020 年5 月，中國新一線城市研究所發布了《2020 城市商業魅力排行榜》，將334 個城市劃分為6 個等級，分別為一線城市（4個）、新一線城市（15 個）、二線城市（30 個）、三線城市（70個）、四線城市（90 個）和五線城市（128 個）。

4）由于處在中部和西部地區的試點城市分別只有7 個和12 個，城市數量較少，故將中西部地區城市劃為一組。