绿色金融促进绿色技术创新效果评价研究——基于二阶段DEA模型

■张 金，张水平，张云帆

(安徽理工大学经济与管理学院，安徽 淮南 232001)

习近平总书记于2020年9月在第75届联合国大会上宣布，我国将采取强有力的措施和政策来加强绿色减排，以求在2030年前达到碳排放峰值，在2060年前实现碳中和。绿色技术创新是降低碳排放量，进而实现碳达峰、碳中和，促进经济绿色增长的重要支撑。何隽[1]指出需要一整套平衡的知识产权保护制度应对气候变化挑战。因此，需要将绿色技术创新作为促进经济绿色发展的重要着力点。李晓西等[2]指出绿色金融是我国未来发展的新趋势，是金融领域的创新变革。开展绿色金融有助于促进产业升级转型，推动经济绿色可持续发展。吴晓亮[3]利用DEA方法测算我国各省的绿色经济效率并研究绿色金融对绿色经济的影响机制。研究表明，绿色金融已经成为金融体系的未来发展趋势，绿色金融对绿色经济发展具有直接促进作用。余丹[4]表示绿色技术的创新发展离不开绿色金融的支撑作用。在现代经济体系中，没有绿色金融对研发资金的投入，绿色产业和绿色技术的发展都将受到严重限制。

通过梳理国内外相关文献可以看出，关于绿色金融促进绿色技术创新和碳排放的相关问题已有较多研究，但仍存在些许不足。以往学者们主要利用传统的DEA模型等方法测算绿色金融效率，但传统DEA模型忽略了投入要素及产出要素在子过程中的配置问题，测算结果往往不能作为判断的最佳依据。本文的主要创新点表现在将二氧化碳排放量作为效果评价结果的基础上，让绿色创新技术作为中介指标，细化投入产出过程，打破了传统研究中直接将绿色金融与碳排放作为投入和产出的有限性，为探究是否能够将绿色创新技术研发作为绿色经济发展的重要支撑点提供了有力支持。

一、研究设计

（一）指标选取

利用网络DEA模型研究绿色金融促进绿色技术创新效率的一个关键问题是确定何种指标作为中间指标以及确定投入和产出指标。

本文参考曾胜等[5]、何吾洁等[6]关于绿色金融与碳排放关系的研究，不再使用绿色证券、绿色信贷等单一变量作为绿色金融指标，选用绿色证券、绿色投资、绿色保险、绿色信贷四个指标作为第一阶段的投入指标。第一阶段的产出是整个绿色金融促进低碳排放活动的中间产出，该阶段产出以绿色创新技术类成果为主，其中授权的绿色专利是该阶段的主要产出。第二阶段是效果转化阶段，该阶段的投入指标为第一阶段的产出指标即授权的绿色专利申请数目，产出指标是直接评价绿色低碳效率的碳排放指标，即二氧化碳排放量。投入产出指标如表1所示[7]。

表1 投入产出指标

（二）模型介绍

数据包络分析（data Envelopment analysis，DEA）是一种被广泛应用于评价一组同质的决策单元（decision makingunit，DMU）之间相对效率的数学规划方法。该方法于1978年由A.Charnes等学者提出，并迅速成为管理科学领域的重要分析工具，经过学者们不断的改进，已经广泛地应用于经济管理学科的各方面研究[8]。DEA评价模型利用线性规划技术来计算效率，无须确定指标的权重，也不要求一致的数量标准。而两阶段DEA模型的主要优势在于可以评价中间阶段的产出情况，并得出各个子阶段对整体效率的影响情况。

（三）数据来源

本文选取2014—2019年我国除了香港、澳门、台湾、西藏之外的30个省(区、市)数据，数据主要来源于Wind数据库、国泰安数据库、中国碳核算数据库以及各地区统计年鉴。此外，用插值法对缺失的数据进行补充。

二、实证分析

通过DEAP软件对2014—2019年我国 30个省（区、市）的绿色金融投入与产出指标的面板数据进行测算，得到两阶段产出导向的效率测算结果，如附表1所示。

附表1 2014—2019年30个省(区、市)绿色金融综合效率值

从附表1中可以看出，2014—2019年全国30个省（区、市）绿色创新阶段综合效率处于波动状态，2014—2016年呈上升趋势，2016年上升至0.365，随后逐年降低，总体上偏低且保持稳定。

图1所示为我国四个地区绿色创新阶段综合效率均值，东部地区绿色技术创新水平处于领先地位，中部地区次之，随后是东北地区和西部地区，绿色创新效果呈现由东向西、由经济发达地区向经济薄弱地区递减趋势，且东部地区绿色创新效果明显高于全国平均水平。但在效果转化阶段，全国效果转化综合效率整体处于低水平状态，如图2所示，其中东北地区处于领先地位，西部地区次之，随后是东部和中部地区。效果转化阶段综合效率值相对较高的省（区、市）更多的是经济欠发达地区，与绿色创新阶段趋势形成明显反差。

图1 各地区绿色创新阶段综合效率值

图2 各地区效果转化阶段综合效率值

形成上述情况的原因可能在于，一是作为经济发达省（区、市）如北京、上海、江苏以及广东等有着更高的金融发展水平，绿色金融发展更为完善，拥有更多的高新技术产业，拥有充足的人力和物力资源为绿色创新提供支持，拥有更完善的技术创新体系和先进人才引进政策。在一系列政策支持下，这些地区的绿色专利授权数量每年保持着显著的增长水平。二是我国经济发展更多依赖高排放产业，企业在技术研发层面表现出比技术投入层面更高的积极性，其主要原因可能在于政策倾向，例如北京市为重点发展9大绿色创新技术，发布绿色技术创新支持政策2.0版，能够提供有关企业高至千万的补助。在绿色创新技术投入市场方面表现不佳，短期内高排放企业需要打破一系列壁垒，绿色创新技术的应用可能会增加企业成本，例如设备更新成本等，损害经济利益。但从长远发展来看，推动企业绿色转型能够促进环保产业以及其他相关产业的技术进步，推动产业结构化升级，提升产业和企业的综合竞争力。

三、结论与建议

（一）结论

本研究选用2014—2019年30个省(区、市)的面板数据，采用网络DEA模型对各省(区、市)绿色金融驱动绿色技术创新效率与创新技术成果影响二氧化碳排放效率进行了实证分析，得出如下结论：第一，我国各省（区、市）绿色金融驱动绿色技术创新水平明显不平衡，整体效率较低，绿色创新能力很大程度依赖经济发展水平。第二，绿色技术创新对降低二氧化碳排放的效果总体较低。在各省(区、市)授权的绿色专利数量逐年增长的背景下，绿色技术创新促进碳排放降低效率不高，与预期之间存在一定差距。很大程度上由于创新技术产出没有得到有效利用，存在严重资源浪费现象；效果转化阶段，纯技术效率和规模效率均偏低，纯技术效率略大于规模效率，管理层面和技术层面均有待提高。

（二）建议

1.完善金融体系，拓宽绿色金融覆盖面

发展创新绿色保险业务并增加可保种类，搭建绿色投资服务平台，吸收公共资金，加强区域性绿色金融的国际合作，制定相关政策及制度以促进绿色金融区域间合作、实现全国经济协调发展，提高绿色金融创新驱动效率以实现东中西部地区联动，因地制宜地制定地方相关政策以降低企业研发投入成本、提高绿色金融对企业发挥的经济优势。

2.应当积极引导高新绿色技术产业研发资源投入

各省(区、市)应充分发挥政府产业基金的促进作用以及落实人才引进方面的政策，完善政府人才公共服务体系，如宁波市发布《宁波市区户口迁移实施细则 (试行)》，降低落户门槛以求吸引优秀人才。应当鼓励企业积极推动创新收益分配制度发展，激发技术研发人员积极性。与此同时，应完善产权保护制度，完善法律法规，强化知识产权保护。根据我国实际情况应该尽快明确“绿色专利”内涵，划分专利技术领域，并制定绿色技术专利分类清单。建立绿色专利相关数据库，实现信息开放共享与互联互通。

3.因地制宜制定有关政策

在国家“双碳”目标政策背景下，各省(区、市)政府应结合自身实际情况拟定有关政策，助力科技产业发展与绿色金融发展。合理运用政策手段，打破新技术应用壁垒以推动绿色技术创新的投入，切实提高绿色创新技术带来的绿色环保效益。让绿色产业能够拥有更多资源，为解决“卡脖子”等技术性难题创造条件，将科技创新摆在至关重要的位置，激发企业创新活力，鼓励企业发展新能源。地方政府与企业应充分借助绿色金融的发展，深入沟通交流以促进绿色科技创新水平的提高，同时在科技创新基础上进一步促进绿色金融的发展，形成二者相互促进发展模式。

四、结束语

本研究将绿色技术创新作为中介，基于网络DEA模型测算我国2014—2019年30个省（区、市）的绿色金融促进绿色技术创新效率以及绿色技术创新对我国降低二氧化碳排放的效率，丰富了绿色金融支持“碳达峰、碳中和”目标的研究，为降低二氧化碳排放提供理论支持和经验证据，为各地区差异化制定绿色金融政策提供借鉴和参考，可为今后金融体制改革方向和金融资源的有效配置提供一定的实践意义和参考价值。当然具体如何提升我国绿色金融支持降低二氧化碳排放效率仍需要深入研究，如何提高绿色金融发展水平以及如何推进绿色技术创新市场化亦将是未来需要深入研究的问题。