绿金论文 | 绿色金融提升城市生态韧性的作用机制：基于绿色创新扩散与数字金融网络的双重驱动

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（来源：江苏省绿色金融高端智库）

摘要

经济的快速扩张与城镇化进程正加剧全球城市面临的环境与生态挑战，凸显出提升生态韧性的迫切性。绿色金融虽已被广泛认定为应对这一挑战的关键手段，但关于其在新兴经济体中影响效应的系统性实证证据仍较为匮乏。本研究基于中国271个城市2000—2020年的面板数据，构建了绿色金融与城市生态韧性间的关键实证关联，系统验证了绿色金融对城市生态韧性的稳定支撑作用。研究结果表明，绿色金融对城市生态韧性具有显著的正向促进效应，且这一效应在东部城市、非资源依赖型城市与环境治理积极型城市中表现更为突出。本研究构建的理论框架提出了双渠道作用机制，即绿色金融通过驱动绿色技术创新、拓展知识广度两大路径实现对城市生态韧性的提升。此外，本研究将网络分析视角引入环境金融研究领域，揭示了数字普惠金融网络如何与绿色金融协同发力，强化技术扩散效应并推动金融-生态系统的协同演化。研究结论对中国具有重要的实践指导意义，也为其他新兴经济体通过创新金融工具平衡经济发展与生态韧性建设提供了宝贵的参考启示。

研究背景及意义

适应日益加速的全球环境变化是当代社会面临的首要挑战。理解生态系统演化趋势为协调人类活动与自然系统提供了基础性认知。学者提出，在人—地系统中利用城市生态韧性作为战略框架，以缓解级联灾害风险并保障生态安全。然而，极端气候事件加剧，加之不可持续的资源开发，已经引发广泛的环境退化。这种人为压力削弱了城市生态系统的冗余度与功能多样性，导致其抵御冲击的能力下降。绿色金融作为资本市场与环境治理之间的变革性联结，在理论上能够使城市通过战略性资源再配置调整发展路径。但关键问题仍未解决：绿色金融工具如何系统性重构城市生态韧性？其影响是否在不同城市化模式下表现出空间异质性？更为关键的是，在数字金融快速发展的时代，数字金融网络能否放大这些效应？随着城市在生态保护与经济活力之间艰难平衡，回答这些问题变得至关重要。

现有文献已经为理解城市生态韧性奠定了坚实的理论基础；然而，仍存在显著的理论缺口。现有研究主要集中于三大领域：概念界定、评估方法与驱动因素。第一类研究关注概念界定。在“韧性”的基础定义之上，学者从适应性或恢复性视角解读生态韧性。从恢复视角来看，生态韧性是指生态系统在受到外部干扰偏离均衡后，能够自我维持、内部调节并抵御外部压力或破坏的能力。这一解读为理解生态系统对干扰与波动的响应提供了理论框架，并应用于生态系统管理与城市规划。从适应性视角来看，生态韧性是指生态系统抵御外部变化的能力，为理解承载力提供理论依据并支撑相关应用。

第二类研究关注城市生态韧性的评估指标与方法，呈现出从单一指标向多指标框架演进的清晰轨迹。早期研究主要依赖单一指标评估韧性，大多使用恢复时间等指标量化特定维度，例如生态系统对人类活动的耐受度或受到干扰后的自我修复能力。这类方法虽然简单易懂，但存在维度狭窄的局限，无法捕捉城市生态韧性的复杂性。这一局限推动了多指标框架的发展，通过调整现有模型整合多个维度。评价指标体系、成本—能力—效率、抵抗力、适应性与恢复力等多指标体系现已成为主流，能够更好地反映韧性的多维特征。

第三类研究关注城市生态韧性的演变特征与决定因素。当代有关其驱动因素的研究主要区分自然因素与社会因素。自然因素以生态系统本身为核心，包括气候、土壤、水文、植被与地形。社会因素则主要涉及城市化、土地开发与技术创新。绿色金融作为环境与资本融合的机制，在经济转型、社会治理与生态保护等方面展现出多元治理潜力。

然而，现有文献在阐释绿色金融与生态韧性之间的关系时存在显著的理论与方法局限。在理论上，存在双重缺口：大多数研究系统性地忽视了金融作为核心驱动因素，未能阐明绿色金融作为靶向资源配置机制的独特功能；同时，对其环境影响的分析仍然过于简化，缺乏与资源缓冲、压力适应等核心韧性维度的系统性关联。这种简化现象因长期过度强调绿色技术产生、忽视技术扩散而进一步加剧。在方法上，主流静态模型不足以捕捉数字金融驱动的城市网络结构转型，且基于网络的调节变量在实证框架中明显缺失，从而掩盖了金融—生态协同演化的模式。这些局限共同制约了我们利用金融创新系统性提升城市生态韧性的能力。

为弥补这些研究缺口，本文基于中国地级市面板数据，采用熵权法、GIS可视化与综合网络引力模型等方法，实证检验绿色金融对城市生态韧性的影响。

研究亮点

本研究主要有三方面贡献：第一，在新兴经济体中建立了绿色金融与城市生态韧性之间重要的实证联系，系统检验其在缓解环境扰动方面的稳定作用。第二，提出全新的双渠道作用机制，将绿色金融的理论范畴从技术创新拓展至知识扩散，揭示其跨尺度环境效应。第三，将基于网络的分析范式引入环境金融研究，揭示数字金融网络如何提升绿色金融效率并塑造金融—生态协同演化。这些结论为中国城市生态治理提供了战略启示，也为新兴经济体通过金融创新实现生态与经济协调发展提供了有益参考。

研究结果

研究假说：

H1：绿色金融发展能够显著推动城市生态韧性提升。

H2：绿色金融能够通过驱动绿色技术创新与扩大知识广度提升城市生态韧性。

H3：数字普惠金融网络在绿色金融对城市生态韧性的正向影响中发挥调节作用。

1.绿色金融与城市生态韧性的时空演变特征

为进一步探究绿色金融与城市生态韧性的时空关联动态与区域差异，本文选取2000年、2010年、2020年的GF与UER数据，利用ArcGIS软件对各城市进行可视化分析。采用自然断点法将其划分为五个等级：高、较高、中、较低、低，从而生成中国城市绿色金融与生态韧性空间分布图。

从全局来看，2000–2020年大多数城市的绿色金融发展水平显著提升。具体而言，2000–2010年，中国城市绿色金融整体提升并不显著，仅少数地区有所增强。绿色金融空间分布呈现依赖行政等级与分散布局的特征，绿色金融发展水平较高的城市多为直辖市、省会城市或计划单列市。这与现有研究一致，即行政等级更高、金融产业基础更完善的地区更有利于绿色金融发展，而偏远欠发达地区可能面临金融排斥。2010–2020年，绿色金融中高值与高值城市数量增加，呈现快速扩张态势。绿色金融发展指数整体显著提升，呈现“城市群”空间分布格局。但东部地区发展水平仍高于中西部地区，这与东部沿海地区经济发达、金融市场需求旺盛有关。

整个研究期间高韧性城市数量持续增加，城市生态韧性增长趋势日益明显。2000–2010年，中值与中高值韧性城市数量小幅上升，高韧性城市空间分布更分散，主要表现为低韧性城市数量减少。这表明这一时期中国城市生态韧性整体空间发展趋向均衡。2010–2020年，中值与中高值韧性城市数量大幅增加，中国城市生态韧性空间格局开始呈现“东西高、中部低”的特征。东部沿海与西部城市生态韧性普遍高于中部地区。这一格局主要围绕京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群、成渝城市群分布，生态环境效率由内向外递减。造成这一现象的主要原因有两点：第一，中部城市经济发展实力不及东部沿海城市，缺乏提升生态韧性所需的资金、人才等资源；第二，中部地区作为粮食主产区，农业生产系统单一，生态系统相对脆弱。此外，生态环境政策的城市间传递效应尚未形成，各城市往往仅关注自身生态问题，彼此间协调较少。

2.绿色金融对城市生态韧性的影响检验

本文采用双向固定效应面板模型检验绿色金融对城市生态韧性的直接影响。结果显示，核心解释变量GF的估计系数显著为正，在1%水平上显著，从而验证假设1。城市绿色金融每提高1单位，城市生态韧性提高0.023。此外，纳入控制变量的模型显示，人均收入水平、财政压力强度、实际利用外资水平与城市生态韧性呈统计显著的正向关联；相反，地区经济发展水平、产业结构、教育发展水平与城市生态韧性呈显著负相关。值得注意的是，产业结构与外商投资水平在常规10%水平下未表现出统计显著性。

3.稳健性检验

为严谨处理潜在内生性问题，本文采用工具变量法估计模型参数。具体而言，使用同一省份内其他城市绿色金融发展平均水平作为工具变量，实施两阶段最小二乘回归框架。同一省份内城市通常面临相似的宏观经济环境、政策框架与自然条件，这些因素对绿色金融发展具有重要影响。由于这些共同因素与特定城市绿色金融发展水平的直接关系并不明显，工具变量满足外生性条件。根据工具变量检验结果，所选工具通过弱工具变量检验，F统计量为457.18。

结果一致表明绿色金融与城市生态韧性之间存在统计显著的正向关系。为进一步验证结论稳健性，本文替换绿色金融指数测度方式，采用二级指标等权重加总构建，替代原有GF变量。此外，对核心变量进行1%水平缩尾处理以缓解异常值影响并重新回归。两种稳健性检验所得结果均与基准回归一致，从而加强结论的可靠性。这些结果不仅证明研究结论稳健，还凸显绿色金融在提升城市生态韧性中的关键作用。

4.异质性分析

4.1.政府环境重视程度

政府环境举措以污染监测、奖惩措施等潜在强制力为支撑，在引导绿色金融提升城市生态韧性的路径中发挥关键作用。区分政府环境保护倾向后，绿色金融与城市生态韧性关系的回归结果显示，在政府环境参与程度较高的城市组中，回归系数为0.035，在1%水平上满足显著性阈值，表明政府环境重视程度强化了绿色金融对城市生态韧性的促进作用。

4.2.资源禀赋

资源丰裕度会影响绿色金融增强城市生态韧性的效果。本文将城市分为资源依赖型与非资源依赖型，两类城市的回归系数均呈显著正相关，进一步证实绿色金融显著提升城市生态韧性。值得注意的是，非资源依赖型城市的回归系数高于资源依赖型城市。这一差异可能源于资源依赖型城市以自然资源开采与加工产业为主。尽管丰富的自然资源能够推动城市经济扩张并创造就业，但也可能导致路径依赖，从而制约绿色金融提升城市生态韧性的效力。

4.3.区域分布

在中国经济社会快速发展背景下，全国分为东部、中部、西部三大经济发展区域，体现各自经济特征。本文采用双向固定效应面板回归模型检验区域异质性。数据表明，东部与西部地区绿色金融均显著提升城市生态韧性，东部地区正向影响更显著。相反，中部地区绿色金融对城市生态韧性的影响不显著。造成这些区域差异的主要原因有两点：第一，中国东部地区绿色金融发展水平高于中西部地区，绿色金融带来的收益能更有效地支撑城市生态韧性提升；第二，中西部地区产业结构生态水平较低，劳动力、资本等资源配置效率较低，绿色金融尚未最大限度发挥对生态韧性的潜在影响。

5.机制效应检验：绿色技术创新与知识广度

机制检验结果突出绿色金融通过绿色创新产生与绿色知识扩散双传导路径影响生态韧性。实证结果显示，绿色金融对绿色创新产生在1%水平上具有显著正向影响，证实绿色金融工具对技术供给的赋能效应。金融资源的定向配置不仅缓解绿色创新面临的资金约束，还通过风险定价机制引导资本流向具有技术外部性的领域。进一步证实绿色创新产生对生态韧性具有显著促进作用。创新理论强调，技术供给设定了系统效率的上限，绿色金融通过推动创新产生为生态韧性设定了技术潜力边界。一方面，绿色专利所体现的核心技术突破直接提升生态系统物质循环效率，进而增强状态韧性；另一方面，技术储备积累拓宽了生态系统应对扰动的技术选择范围，进而提升城市生态系统的压力韧性。

绿色金融对知识广度存在显著正向影响，进一步证实知识广度对生态韧性具有显著促进作用，证明绿色创新扩散机制有效。以知识广度衡量的绿色知识传播，量化了技术应用的多样性与空间渗透力，其动力来源于绿色金融政策引导的知识流动机制。知识扩散通过多元化技术应用场景，使生态系统能够利用更多跨领域技术资源，进而提升响应韧性。同时，技术空间渗透强化区域创新网络连通性，使生态系统韧性提升从单点优化转向整体协同。

综上，绿色创新产生与扩散的协同效应将绿色金融对生态韧性的影响从技术层面提升至系统层面。这一效应既通过核心技术突破增强生态系统抵抗力，又通过知识扩散提升系统恢复力，最终推动生态韧性全面提升。上述结果验证假设2。

6.调节效应检验：数字普惠金融网络

数字普惠金融网络是影响绿色金融对生态韧性作用的关键情境变量，其调节作用源于网络中心度所提升的资源流动与协作效率。出度中心度代表资源辐射能力，推动绿色技术与资金向周边地区流动；入度中心度代表资源吸纳能力，吸引外部生态治理资源。分别为以入度中心度与出度中心度作为调节变量的估计结果。结果表明，数字普惠金融网络中心度提升显著增强城市生态韧性。具体而言，城市出度中心度每提高1单位，生态韧性提高0.020；入度中心度每提高1单位，生态韧性提高0.016。这一结果验证了网络连通性的基础价值。

从调节效应来看，出度中心度与绿色金融交互项系数为负且不显著，而入度中心度与绿色金融交互项系数显著为正。绿色金融的优势在于对生态项目的定向支持，但受地方资源禀赋约束。数字普惠金融网络的入度中心度借助大数据、区块链等技术打破地理壁垒。这种协同不仅提升绿色金融的生态效益，还通过缩小区域发展差距缓解资源错配，最终提升生态韧性，验证假设3的理论预期。相比之下，出度中心度与绿色金融的协同效应不显著。数字普惠金融辐射过程中存在本地资源稀释效应，出度中心度高的城市过度对外辐射绿色资金与技术，可能导致本地生态治理资源投入不足。

研究展望

本研究虽得出了具有参考价值的研究结论，但仍存在若干局限，有待后续研究进一步完善。第一，数字金融中心性指标（入度/出度）虽能有效刻画网络的静态位置特征，却无法表征推动技术扩散的城市间金融动态流动过程。后续研究可尝试对生态韧性网络中的金融传染效应进行模拟分析。第二，本研究基于专利数据构建的创新测度指标，仅能反映研发投入水平，无法体现由市场驱动的技术商业化进程，这一局限使得创新与生态韧性提升之间的关键扩散路径未能得到充分揭示。未来研究可纳入技术转移率与绿色产品渗透率相关数据，同时通过对专利引用文献和金融科技交易日志开展自然语言处理，追踪知识溢出的具体过程。第三，本研究以城市为研究尺度进行数据加总分析，掩盖了企业在绿色金融采纳行为上的异质性特征。后续可构建多层级分析模型，将企业行为与城市生态韧性关联起来，以进一步增强研究因果推断的严谨性。

初审：袁立夫

审核：徐彩瑶

排版编辑：徐娴雅

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