風險投資網絡與綠色技術創新網絡的時空耦合及其影響因素——以長三角城市群為例

孫 茜， 黃 麗,b

（華東師范大學a.城市與區域科學學院；b. 全球創新與發展研究院，上海 200062）

綠色技術創新是以提高資源利用率，節能環保為導向，從技術研發到管理制度等產品生命周期全過程實現不斷創新的全面變革過程（Braun et al.,1994；葛曉梅等，2005）。在資源匱乏、環境惡化和全球金融危機等國際環境下，世界各國紛紛加大對綠色技術創新的投入，大力發展綠色環保產業，搶占綠色技術創新高地，綠色技術創新在綜合國力競爭中的地位更加突出。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》（中華人民共和國中央人民政府，2021）明確提出，要加快經濟發展方式綠色轉型，構建市場導向的綠色技術創新體系。隨著中國技術創新步伐加快，綠色環保領域成為風險投資新方向。風險投資（Venture Capital）亦稱風險資本、創業投資，是指把資金投向具有較大失敗風險的高技術研究開發領域，并通過參與企業管理，幫助技術創新產品上市進而獲取高額收益的一種投資行為（Martin,2002；成思危，2008）。2018 年中國綠色環保領域總投資額達35.66 億美元，其中環保技術投資占比約76.2%（清科研究中心，2018），而且有13.74%風險投資事件分布在長三角地區①，長三角城市群已成為中國風險投資主要中心之一。

《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》（中華人民共和國中央人民政府，2019）指出要推動長三角更高質量一體化，成為全國重要創新策源地，鼓勵設立產業投資、創業投資等科技成果轉化引導基金，積極完善綠色技術創新的資金支持服務。在陸續出臺的綠色技術創新政策中，以促進綠色技術創新為主，積極引導風險投資等社會資金為技術創新提供金融支持，而忽略了綠色技術創新與風險投資間的協調發展要求。政策指引下風險投資和綠色技術創新是否實現協調發展，網絡節點城市具有哪些特征會促進二者協調發展，對這些問題開展研究將有利于政府完善金融支持政策和綠色技術創新配套服務，構建市場導向的綠色技術創新體系，促進經濟發展與環境的協調，因此具有重要的實踐價值。學者們對風險投資和技術創新進行了大量研究，但是多數研究圍繞風險投資與綠色技術創新單向關系，從社會網絡角度考慮二者相互關系的成果較少。

風險投資與綠色技術創新的相互關系一直是學界研究的重點，尚未有定論。國內外研究主要分為兩類：1）探究風險投資網絡對技術創新的作用。與傳統融資方式不同，風險投資能夠承擔技術創新過程中的高風險和高成本，并且提供非資本增值服務以提升研發成功的概率，促進企業綠色技術創新（茍燕楠等，2014；蔡地等，2014）。為避免資源同化，風險投資機構通過聯合投資方式建立風險投資網絡（徐研等，2020），借助風險投資網絡獲取信息和資源（Noyes et al.,2014），整合、吸收后傳遞給被投企業，豐富其創新知識，提高綠色技術創新能力（Baierl et al., 2016；戚湧等，2016；蔡寧等，2017）。2）主要圍繞技術創新網絡對風險投資的作用展開。企業通過技術創新網絡實現資源共享，提升創新能力，占據更多市場份額（曹婷等，2020）。較高綠色技術創新能力也會吸引眾多優質投資，獲取企業發展所需的資源（Haeussler et al.,2014）。風險投資通過風險投資網絡獲取資源為被投企業提供創新知識，而企業整合風險投資機構和創新網絡中獲取的信息，提升綠色技術創新能力和質量，吸引更多優質投資，這一機制決定了風險投資與綠色技術創新不是簡單的單向關系。

理論分析中，初葉萍（2006）驗證了風險投資與綠色技術創新是相互作用與促進的關系，只有二者結合才能實現良性循環發展。實證研究中，Chemmanur等（2014）發現風險投資更傾向選擇更高全要素生產率（TFP）的企業，并且在獲取風險投資之后，企業TFP增長幅度較大。國內學者也陸續證實風險投資通過融資功能和增值服務對創新具有“作用效應”，而創新對風險投資具有“選擇效應”，能夠刺激風險投資行為的發生（李沁筑，2017；林曉等，2019；曹婷等，2020）。現有研究將風險投資視為一種變量，通過多種計量分析方法分析其對綠色技術創新網絡的影響；亦有學者將綠色技術創新網絡視為一種變量（徐向陽等，2018），探究其對風險投資的作用程度，鮮有文獻探究風險投資網絡與綠色技術創新網絡的協調發展程度。耦合協調度模型能夠反映不同經濟社會系統間的相互影響，衡量各系統主體間相互作用程度。如王兆峰等（2020）基于交通網絡和城市旅游地的雙向視角，構建城市群交通網絡和旅游地的耦合協調模型，發現長株潭城市群交通網絡和旅游地發展水平中高耦合協調度地區集聚于東部，低耦合度地區位于西部地區。

因此，根據王兆峰等（2020）將耦合協調模型用于研究交通網絡、旅游網絡的做法，本文嘗試提取風險投資網絡和綠色技術創新網絡中節點城市網絡特征屬性表征2個網絡在該節點城市的發展水平，構建耦合協調模型，分析評價2個網絡系統之間的相互作用及影響程度，揭示影響長三角城市群風險投資網絡與綠色技術創新網絡耦合協調發展的因素。以期一方面有助于拓展創新地理學的研究范疇，另一方面也為城市風險投資和綠色技術創新的協調發展提供理論參考。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 耦合協調度模型 物理學中，耦合是指兩個（或多個）系統或運動形式通過各種相互作用而彼此影響的現象（劉定惠等，2011），耦合度多用于描述系統或要素之間相互作用影響的程度，決定了系統在達到臨界值時將走向何種結構（孫平軍等，2012）。為防止2個網絡都處于低耦合但呈現較高協調水平現象，構建風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調度模型表征二者之間的耦合協調性（表1）。

表1 耦合協調度模型Table.1 Coupling coordination degree model

本文著重分析風險投資網絡和綠色技術創新網絡中節點城市網絡特征，故選用中心度（度中心度、接近中心度和中介中心度）和結構洞（冗余度和制約度）兩類微觀網絡指標。借鑒已有研究（翁鋼民等，2015），利用Ucinet6.212軟件，計算風險投資網絡和綠色技術創新網絡中心度和結構洞指數，構建耦合協調度模型。參考劉耀彬（2005）、石建中（2018）和金永紅（2020）等的研究，測度風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調水平，并劃分等級，由于公式較為常用，故不再贅述。為客觀測度長三角城市群風險投資網絡和綠色技術創新網絡的綜合指數，采用極差標準化消除指標量綱差異，借鑒已有研究（魏敏等，2018），使用熵權法計算各指標的權重。

1.1.2 二次指派程序回歸模型 本研究的變量為矩陣形式的網絡關系數據，存在結構性的自相關，常規的多元回歸要求自變量之間相互獨立，無法有效檢驗關系數據的顯著性。QAP（Quadratic Assign‐ment Procedure，二次指派程序）是通過對各個方陣對應的元素值進行比較，給出矩陣之間的相關系數，并且對其進行非參數檢驗的一種檢測關系數據相關關系的方法（劉軍，2007）。因此，選擇社會網絡分析中QAP多元回歸分析法，檢驗各變量對于因變量的影響程度。

1）因變量測度

使用風險投資網絡與綠色技術創新網絡的耦合協調度，構建城市間耦合協調度差值矩陣CcdMij，取值0～1。

2）自變量測度

地理鄰近性通過降低節點城市間信息、知識和資源互通的成本，增加城市間的合作強度，影響節點城市風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調水平。地理距離直接涉及聯合投資和綠色技術合作創新的成本，這些成本有兩類：一是合作網絡節點城市間隨距離減弱帶來的信息成本（Ensign et al.,2014；黎振強等，2015）；二是節點城市間互動的時間成本和經濟成本（黨興華等，2013；李琳等，2013），這種成本隨距離的增加而增加，合作強度隨距離增加而衰減，因此面對面的交流顯得尤為重要。地理鄰近城市通過低成本信息獲取，吸引風險投資網絡和綠色技術創新網絡選擇此類城市作為網絡節點，通過信息和資源的交流，影響節點城市這2 個網絡的協調發展。借鑒阮平南等（2018）的研究，以網絡節點城市間的地理距離作為地理鄰近性的測度。計算公式為：

式中：dij是節點城市i、j間地理距離；Max(dij)和Min(dij)分別是地理矩陣中的最大值和最小值；GeoMij取值范圍是0～1。

社會鄰近性。相似社會、文化背景使節點城市間以低成本建立聯系，增強互信，建立穩定合作關系，促進顯性、隱性知識的吸收和轉移（Phlippen,2008；夏麗娟等，2017），通過影響網絡節點的接近中心度和制約度，對風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調發展產生影響。借鑒已有研究（呂國慶等，2014；阮平南等，2018），本文以2個網絡中節點城市的合作次數測度社會鄰近性。計算公式為：

式中；Nij是節點城市i、j間合作次數；Max(dij)和Min(dij)分別是差值矩陣中的最大值和最小值；FSocMij表示城市i與城市j投資事件差值標準化后的矩陣，取值范圍為0～1；GSocMij表示城市i與城市j聯合申請綠色專利數量差值標準化處理后的矩陣，取值范圍為0～1。

制度鄰近性通過節點城市間相似的政策、產業環境和規范影響風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調發展。風險投資和綠色技術創新的發展都會受到政府政策調控的影響，而制度鄰近意味著城市之間準則規范、產業環境、財稅政策等方面相似，能夠降低合作風險，減少交易成本，增加合作可能性（向玉瓊，2011）。制度鄰近可以增強網絡節點聯系的緊密程度和對外聯系程度，提高交流效率，增加風險投資網絡和綠色技術創新網絡中信息通過該節點城市的概率（Giuliani,2013）。參考賀燦飛等（2016）的研究，使用合作城市的行政等級關系測度制度鄰近性，若合作的城市均為直轄市、省會城市或者副省級城市，取值為“1”，否則為“0”，以此構建風險投資網絡和綠色技術創新網絡的制度鄰近性矩陣GIpMij和FIpMij。

經濟鄰近性通過節點城市間經濟水平的相似程度決定風險投資網絡和綠色技術創新網絡的形成，進而影響節點城市2個網絡耦合協調發展。風險投資機構更青睞向金融中心和高技術產業聚集地投資，經濟水平鄰近的區域之間更容易建立聯合投資網絡，而且經濟發展水平會制約綠色技術創新的投入力度，進而影響地區吸引優質風險投資的能力（吳和成 等，2020）。參考陳躍剛等（2018）的做法，以合作城市國內生產總值的差值測度節點城市間的經濟鄰近性。構建經濟發展水平差異矩陣GdpMij，計算公式為：

式中；gij是節點城市i、j間的國內生產總值差值；Max(gij)是城市間經濟發展水平差異矩陣中的最大值；Min(gij)城市間經濟發展水平差異矩陣中的最小值；GdpMij取值范圍為0～1。

1.2 數據來源

選取Wind 數據庫中收錄的2005-2018 年發生在長三角城市群27個地級市共計5 588個風險投資事件；依照IPC中的綠色專利分類號，從萬方數據知識服務平臺獲取2005-2018 年3 382 個綠色技術聯合申請專利詳情，通過天眼查和企查查獲取風險投資事件和合作專利事件的詳細地址，其他數據主要來源于2005-2018 年《中國城市統計年鑒》（陳小龍，2005-2018）。

2 風險投資網絡與綠色技術創新網絡耦合協調度分析

2.1 時序特征

2.1.1 歷年耦合協調度均值 運用社會網絡分析方法，使用Ucinet 6.212 軟件對長三角城市群綠色技術創新網絡和風險投資網絡結構相關數據進行計算，得出長三角城市群2個網絡結構指標的具體數據。使用熵權法確定指標權重，運用耦合協調度模型計算2005-2018年長三角城市群2個網絡的耦合協調度。為了更直觀地呈現2個網絡的耦合協調程度隨時間變化的趨勢，所以對每年27個城市的耦合協調度取均值，得到2005-2018年耦合協調度均值演變曲線（圖1）。

圖1 2005—2018年風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調度均值演變Fig.1 The mean evolution of the coupling coordination degree of the venture capital and green technology innovation networks networks from 2005 to 2018

2005-2018年，長三角城市群2個網絡耦合度與協調度均值呈現同步上升趨勢。按照其發展趨勢，主要可以分為3個階段：1）2005-2009年，2個網絡協調程度快速提高階段；這一階段風險投資網絡與綠色技術創新網絡的相互影響程度增加，逐漸趨向協調。這是因為長三角城市群區域綠色技術創新能力不斷提升，與風險投資水平的差距逐漸縮小，進而導致二者協調程度也在提升。2）2010-2014年，2 個網絡耦合協調度均值呈現波動變化，耦合協調水平從勉強協調水平下滑到瀕臨失調水平。這是因為2008年國際金融危機波及各個產業，風險投資產業積極性不高，各省政府出臺多項金融措施提振經濟，政策效果在2010年初步顯現，導致2010年長三角城市群2個網絡耦合協調度水平遠高于前后兩年耦合協調度水平。3）2015-2018年，2個網絡的耦合度均值與耦合協調度均值波動上升，耦合協調度水平實現了從瀕臨失調水平向勉強協調水平的躍遷。整體來看，2005-2018年，長三角城市群風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調度水平呈現波動上升趨勢，這說明長三角城市群風險投資和綠色技術創新資源優化配置及要素不斷趨于協調。

2.1.2 分階段耦合協調度均值 按照耦合協調均值演變趨勢，將其分為2005-2009、2010-2014 和2015-2018年3個研究時期，分別探討長三角城市群27個城市2個網絡耦合協調發展程度。由于文章篇幅限制，選取2005-2018年耦合協調度均值排名在前5 位和和后5 位共計10 個城市為例進行分析（表2）。

表2 三個研究時期風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調度Table 2 Network coupling coordination degree of the venture capital and green technology innovation networks networks in three study periods

對比3個研究期，10個城市風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調度水平大致可以分為3類：1）耦合協調程度保持不變，主要包括處于初級協調水平的上海、杭州和南京3個城市，以及極度失調水平的宣城和池州。前者在研究期內2個網絡的耦合協調程度一直處于較高水平，說明風險投資網絡和綠色技術創新網絡處于有效耦合發展階段，綠色技術創新活動較其他城市更加活躍，風險投資能夠為綠色技術創新活動提供相應的資金支持，引導相關金融投資流向，資金的有效配置初步實現，綠色技術創新網絡也由初期滯后于風險投資網絡發展為后期領先于風險投資網絡。長期處于極度失調發展階段的宣城和池州，綠色技術創新網絡滯后于風險投資網絡，說明綠色技術創新產出相對匱乏，不能吸引風險投資為當地的技術創新注入活力，這2個網絡尚未形成良性互動的耦合發展模式，耦合協調發展狀況仍有較大提升空間。2）耦合協調發展狀況有較大提升，主要有蘇州、寧波、銅陵和安慶。寧波風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調度水平雖然在2005-2009年為勉強協調水平，但經過10余年的發展已經進入初級協調發展階段，耦合協調度的層級躍遷表現明顯。蘇州則從勉強協調水平提升為初級協調水平，綠色技術創新網絡在整個系統中所占的比重逐漸增加。銅陵的綠色技術創新網絡發展較快，對系統的影響力也不斷增加，2個網絡耦合協調水平從極度失調提升為中度失調。雖然安慶2個網絡耦合協調水平也實現相同的提升，但是綠色技術創新網絡不能與風險投資網絡良好地協調，對于系統的影響力一直落后于風險投資網絡。3）耦合協調水平波動變化。研究期內，滁州2個網絡耦合協調水平從2005-2009年的瀕臨失調提升為2010-2014 年的中度失調水平，2015-2018年下降為極度失調水平，初期風險投資網絡和綠色技術創新網絡對于系統的影響程度不相上下，中期風險投資網絡滯后于綠色技術創新網絡，后期風險投資網絡遙遙領先，說明滁州這2個網絡之間還未能良好適配，二者之間存在發展錯位現象。

2.2 耦合協調度空間特征

為了深入剖析長三角各城市群風險投資網絡與綠色技術創新網絡耦合協調發展的空間格局及動態演化，以2005-2009、2010-2014 和2015-2018年3個時段為時間節點，通過ArcGIS 10.2軟件，分別對3個時間段的系統耦合協調度均值進行空間可視化處理（圖2）。

圖2 風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調度空間格局演化Fig.2 Spatial pattern evolution of coupling coordination degree of the venture capital and green technology innovation networks networks

長三角城市群風險投資網絡與綠色技術創新網絡耦合協調等級整體不高，均處于初級協調及以下水平，多數城市處于瀕臨失調或更低水平，說明2個網絡的發展存在較為明顯的錯位現象，初級協調層次主要集中在省會及副省會城市，逐步形成較為清晰的“Z”型格局。2005-2009年，南京、上海和杭州風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調達到初級協調水平，呈現“＞”型格局，可能是由于這些城市經濟發展迅速、交通便利，從而在網絡中占據重要位置，獲取發展資源更為容易，促進了2 個網絡的耦合協調發展；2010-2014 年，為應對國際金融危機沖擊，寧波全面開展“創新提升”活動（寧波市人民政府，2010），科技創新能力持續增強，2 個網絡的耦合協調水平實現較大提升，以南京、上海、杭州和寧波為頂點的“Z”型格局初步顯現，濱海城市2個網絡耦合協調水平提升較內陸城市快，這可能是因為這些城市經濟水平、交通條件等產業發展的基礎設施配套較內陸城市完善，綠色技術創新水平不斷提升，節點城市在2個網絡中占據的位置差異逐漸縮小，導致2個網絡耦合協調水平提升較快。2015-2018年，長三角城市群的耦合協調水平以省會城市或副省級城市為頂點的“Z”型格局基本形成，并呈現逐漸向內陸城市擴散的空間形態，鹽城、南通、嘉興、臺州和溫州等沿海城市2個網絡耦合協調水平也已達到瀕臨失調水平，與這些濱海城市或者軸線鄰近的部分城市的網絡耦合協調水平也有較大提升，這可能是因為隨著金融要素和技術創新要素配置的逐漸合理，風險投資網絡和綠色技術創新網絡不斷向周邊城市擴散，為周邊地區提供豐富資源，促進2個網絡的協調發展。

3 風險投資網絡與綠色技術創新網絡耦合協調影響因素

使用Ucinet6.212軟件中的QAP多元回歸分析，分別觀察多維鄰近性對不同研究時期風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調度的作用，將矩陣數據放入對話框中，進行2 000 次的矩陣置換，得到QAP多元回歸結果（表3）。

表3 多維鄰近性對網絡耦合協調發展影響QAP回歸結果Table 3 The influence of multidimensional proximity on the coordinated development of network coupling QAP regression results

回歸結果表明，3個研究時間段，經濟鄰近性、風險投資網絡社會鄰近性均在1%的水平上顯著，風險投資網絡制度鄰近性通過了顯著性檢驗，綠色技術創新網絡社會鄰近性和制度鄰近性只有部分研究期通過了顯著性水平檢驗。3 個時間段內，地理鄰近性對于2個網絡耦合協調發展的影響并不顯著。具體來看：

1）地理鄰近性對風險投資網絡與綠色技術創新網絡耦合協調發展存在一定抑制作用，但回歸系數不顯著，并未通過10%的顯著性水平檢驗。這是因為空間鎖定效應致使城市間產業集群知識同質化，阻礙了產業革新，加劇行業競爭。對于綠色技術創新活動而言，更為看重的是城市政府融資政策以及地區經濟發展水平；對于風險投資產業而言，較多選擇高回報、見效快的企業進行投資，并不會關注企業是否距離較近；并且隨著通信技術和交通設施的日益完善，距離較遠的主體可以通過視頻會議或者短期會議等方式實現高效率的學習和合作創新，因此，城市間地理鄰近優勢并不會成為風險投資網絡和綠色技術創新網絡選擇在此發展的決定性因素。

2）社會鄰近性對風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展的影響存在差異性，風險投資網絡中城市社會鄰近呈現正向顯著影響，這說明風險投資機構作為專業的投資者，具備良好的辨別和篩選創新技術的能力，能夠利用城市以往的合作經驗，結合自身的專業優勢、市場資源，為綠色技術創新活動提供決策指導，幫助企業更好地利用資源持續創新，同時也有助于技術交流，從而促進2個網絡的耦合協調發展。而綠色技術創新網絡中城市社會鄰近在初期產生負向顯著影響，之后不再顯著，是因為合作經驗會對技術創新初期的企業形成一種思維定式，不利于新技術的研發。而隨著創新研發活動的逐漸成熟，思維定式被打破，綠色技術創新網絡中城市社會鄰近作用不顯著，從而不再顯著影響2個網絡耦合協調發展。

3）制度鄰近性在2005-2009和2010-2014年對風險投資網絡和綠色技術創新網絡協調發展有顯著正向影響，2015-2018年風險投資網絡中城市制度鄰近性有顯著正向影響，綠色技術創新網絡中城市制度鄰近性的影響不顯著。這說明城市制度鄰近能夠減少因不同城市制度不同引起的企業間交流的不確定性，有利于合作雙方保持基本穩定的關系，從而促進綠色技術創新網絡內部各節點之間的交流和學習；同樣，相似的政策、經濟社會制度、行動規范等有利于風險投資機構將自身資源引入企業內部，減少信息不對稱，從而促進綠色技術創新。因此風險投資網絡中城市制度鄰近對于2個網絡耦合協調發展呈現顯著正向影響，而在2015-2018 年，可能是因為近幾年國家大力提倡社會經濟發展綠色轉型，各個地區都在加大對于綠色技術創新的扶持力度，導致綠色技術創新網絡中城市制度鄰近性對于2個網絡耦合協調發展的影響不再顯著。

4）經濟鄰近性對于風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展有非常顯著的正向影響，這表明在經濟水平較高的城市，這2個網絡能夠較為容易地獲得發展所需要的配套設施和資源，并且這類城市的容錯率較高，對于風險投資和綠色技術創新失敗有較高的包容度，有利于孵化新的技術，吸引各種類型的投資入駐，最終促進2個網絡耦合協調發展。與前文提到的長三角城市群耦合協調度較高的城市多為省會城市或者是副省級城市相一致。經濟水平較低的城市，人才、技術和創新環境配套設施等促進綠色技術創新的配套設施較為缺乏，導致城市較難擁有優質的綠色技術創新產品，對于風險投資的吸引力也會下降，所以經濟水平較為落后的城市風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展較為緩慢，其水平相較于經濟水平發達城市也較低。

4 結論與討論

以長三角城市群27個城市為例，通過測度風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調度，分析其時空演變特征，并從多維鄰近性視角探究鄰近性因素對耦合協調度的影響作用。得到主要結論：

1）時間尺度上，風險投資網絡與綠色技術創新網絡耦合協調水平不斷上升，且較高協調水平的城市綠色技術創新網絡對于耦合協調發展的貢獻度由初期的滯后于風險投資網絡，逐步趕超并且不斷拉大差距，說明風險投資網絡雖然初期發展較快，但長久來看綠色技術創新為城市可持續發展提供不竭動力，而風險投資只能借助綠色技術創新等產業的發展而發展。空間尺度上，長三角城市群風險投資網絡和綠色技術創新網絡的耦合協調發展水平層次呈現“Z”型格局，并且從沿海城市向內陸城市逐漸降低，這說明沿海或省會城市間會首先建立合作網絡，在不斷強化之后，才會與其他城市衍生新的聯系，構建更為復雜的網絡結構。省會城市應充分利用其經濟和交通優勢，與其他城市建立穩定有效的合作關系，推動風險投資網絡和綠色技術創新網絡協調發展；其他城市應增加與沿海或省會城市的直接聯系，獲取豐富隱性知識，制定優惠的融資和創新激勵政策，為風險投資網絡和綠色技術創新網絡的協調發展營造良好氛圍，促進地區風險投資網絡和綠色技術創新網絡的協調發展。

2）在多維鄰近性整體框架下，4項鄰近性指標對風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展的影響存在差異：經濟鄰近性對2個網絡耦合協調發展有顯著促進作用，風險投資網絡中城市制度鄰近能夠促進2個網絡協調發展，而綠色技術創新網絡中這一特征逐漸消失；節點城市在風險投資網絡中社會鄰近能夠帶動2個網絡協調發展，但這種社會鄰近性在綠色技術創新網絡中會阻礙二者協調發展。地理鄰近性對2個網絡耦合協調發展沒有顯著影響，但存在一定的負向作用。在推動風險投資網絡和綠色技術創新網絡協調發展時，通過節點城市經濟鄰近特點強化網絡聯系，適當發揮節點城市在風險投資網絡中的制度和社會鄰近特性，帶動城市中風險投資網絡和綠色技術創新網絡協調發展。

本文為“多維鄰近性對風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展的作用效果不同”的爭議呈現一種思路，豐富了風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展的研究，深化城市間風險投資和技術創新合作及其影響因素的認識。

本文期望通過分析長三角城市群風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展的時空特征及影響因素，為其他城市促進2個網絡協調發展提供參考借鑒。實際上，風險投資和綠色技術創新耦合協調發展機制更加錯綜復雜，例如風險投資的進入和退出、綠色技術創新成果的轉化等對2個網絡耦合協調發展的作用，本文對此未有涉及；并且，影響2 個網絡耦合協調發展的因素也不止本文中經濟、社會、制度和地理距離鄰近等4類因素，例如通信技術、高技術人才分布等，需要進一步深入研究；此外，由于數據的局限性，風險投資并不是針對綠色技術創新的數據，今后可尋找更為針對性的數據進行深入研究。總之，城市層面風險投資網絡和綠色技術創新網絡耦合協調發展在理論和方法上尚需進一步探討。