金融集聚影響綠色經濟發展嗎？
——基于空間計量及門檻效應的實證研究

○徐秋艷 邵秀花

（石河子大學經濟與管理學院，新疆 石河子 832000）

一、引言

我國經濟從高速發展轉向高質量發展的同時，也伴隨著資源高消耗、污染物高排放等問題，截至2020年，全國能源消費總量達到49.8億噸標準煤，二氧化碳排放總量達到100億噸。鑒于此，我國提出“二氧化碳排放量力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060 年前實現碳中和”的目標，我國“十四五”規劃中也明確提出“推動綠色發展，促進人與自然和諧共生，堅持綠水青山就是金山銀山理念，加快發展方式綠色轉型”的發展目標，因而綠色經濟越來越受到大家的重視。目前，我國工業依托多維度的低碳發展體系，在保持快速發展的同時，碳排放強度持續下降，在節能減碳上取得了顯著效果，國家級經開區打造了32 家綠色示范園區，支持外資參與國家級經開區環境治理和節能減排，在推動生態文明建設、實現綠色發展方面取得了顯著成效，長江經濟帶綠色制造體系于2020年初步建立，與2015 年相比，規模以上企業單位工業增加值能耗下降18%，重點行業主要污染物排放強度下降20%，重點行業水循環利用率明顯提升等一系列事實，由此可看出綠色經濟發展是我國經濟發展的必然趨勢，但也存在綠色區域發展難、綠色創新能力不足等問題。在保護環境和經濟增長協調發展的前提下，如何促進綠色經濟高質量發展，是現階段經濟轉型過程中需要解決的關鍵問題。

目前我國在資源環境約束下，經濟增長面臨著綠色轉型的壓力，迫切需要尋求兼顧環境保護和經濟質量的增長方式。金融作為我國經濟發展的核心和動力，更是綠色經濟發展的重要支撐，做大做強金融業則是實現經濟綠色增長的重要途徑和必然選擇。金融集聚作為經濟增長的驅動力量，更是金融業實體經濟集聚的最終產物，通過其特有的溢出效應和流動性，能夠優化資金配置，引導區域資源流向綠色產業，為當地各大產業的技術改造和可持續發展提供必要的資金支持，進而推動區域綠色經濟發展。因此，研究金融集聚對綠色經濟發展的影響是至關重要的。鑒于此，本文將金融、環境和經濟相融合，通過空間杜賓模型和面板門檻模型等深入研究金融集聚對我國綠色經濟發展的促進作用、溢出效應和門檻效應，通過量化分析的結果針對性地提出對策建議，對充實和完善金融學、經濟學領域的研究成果有一定的理論價值，同時也對相關部門如何提高各地區金融集聚發展水平，加快綠色經濟轉型等有重要的現實參考價值。

二、文獻綜述

關于金融集聚對經濟發展的影響研究，國外學者認為金融集聚會形成金融產業集群，進而形成“系統規模經濟”，促進經濟快速發展[1-2]。同時，國內學者認為省域間金融集聚和經濟發展存在空間自相關，金融集聚對區域經濟有一定的溢出效應[3-5]。不僅如此，張昌兵等[6]認為金融集聚還對經濟高質量發展具有顯著正向促進作用，正向促進作用在落后型地區呈逐步減弱趨勢，而在明星型地區和平庸型地區其正向促進作用愈發加強。

近年來，學者們不再局限于金融集聚對經濟發展的影響，開始深入探究對綠色經濟發展的影響，并在二者之間的關系研究上有了一定的成果，如王鋒等[7]研究發現我國金融集聚和綠色經濟發展存在顯著的空間自相關性，金融集聚能夠促進綠色經濟的發展；陳愛珍[8]則表示在直接效應和空間溢出上，金融集聚提升了經濟綠色發展水平。此外，曹鴻英和余敬德[9]還分析出金融集聚不僅對本省綠色經濟具有正向影響，而且對鄰近省份綠色經濟存在空間溢出效應，并進一步發現相較于中西部，東部地區金融集聚對綠色經濟的促進作用較強。不僅如此，金融集聚還能夠通過增強技術創新、優化產業結構和實現節能減排三種渠道提升城市綠色經濟效率，進而促進綠色經濟的發展[10]。

通過對相關文獻的歸納，可以發現學者們就金融集聚對綠色經濟發展的影響做了一定的探索，形成了一定的研究成果。然而，現階段學者多是從線性模型的角度探究金融集聚對綠色經濟發展的影響，鮮有學者從非線性效應角度進行研究。而本文在自然資源耗減和環境保護兩個方面對綠色經濟發展進行測算的基礎上，探究金融集聚對綠色經濟發展的溢出效應，同時挖掘金融集聚對綠色經濟發展的非線性效應，即門檻效應。

三、理論分析與研究假設

一個地區發生金融集聚現象后，通過規模經濟效應和溢出效應，促進產業結構的優化升級與創新能力的提升，有效提高了資源的使用效率，導致更多的人員與資金流向高效率、低污染的項目，刺激生產力的發展，推動經濟的集約化和可持續發展，最終對該地區綠色經濟發展產生積極影響。

（一）規模經濟效應

金融集聚使得大量金融機構集聚到一起，但這種集聚更是各機構間形成新的相互合作力，產生規模經濟效應。一方面，在規模經濟效應影響下，金融機構之間能夠更加便捷地開展多種業務合作，從而促進金融資源的快速流動，增加地區市場流動性，刺激經濟可持續性發展；另一方面，為金融集聚區內企業共享公共社會資源創造了條件，降低資源的浪費和環境污染，在經濟可持續發展與生態環境保護雙重作用下，對綠色經濟發展產生積極影響。此外，在規模經濟效應的影響下，不斷吸引外來機構的加入，造成本地市場競爭的加劇，在這種競爭影響下金融集聚地區資源配置進一步得到優化，推動產業結構不斷優化，最終達到提升金融集聚區綠色經濟發展的效果，基于此，本文提出假設H1：

假設H1：金融集聚通過規模經濟效應提升地區綠色經濟發展。

（二）溢出效應

金融行業的服務相對于其他行業受信息傳輸、運輸成本的限制相對較少，而且金融集聚引起的金融機構集中會加強機構之間、企業與員工之間的交叉，加深了不同經濟實力機構之間的交流，使得知識、技術、信息向周邊擴散，產生空間溢出效應，提升區域間的協作效率，通過優化資源配置、提升創新能力與知識積累水平等途徑，促進綠色經濟發展。此外，金融集聚在發展自身綠色經濟的同時，也會對外形成正向溢出效應，帶動周邊地區綠色經濟發展，使區域間的綠色經濟得以快速發展。因此，金融集聚對地區綠色經濟的空間溢出效應也存在一定的基礎，也就是說，金融集聚不僅對本地區的綠色經濟發展存在影響，而且能對周邊地區的綠色經濟發展發揮作用，基于此，本文提出假設H2：

假設H2：金融集聚通過溢出效應影響鄰近地區的綠色經濟發展。

（三）門檻效應

金融主要通過影響投資和儲蓄來影響資金流量結構，進而引起生產要素分配結構的變化，促使產業結構優化，從而促進經濟綠色發展[7]。但金融集聚對綠色經濟發展的正向作用可能存在“門檻”特征。較低的金融集聚水平不利于集聚區內發揮外部效應和網絡效應，從而影響金融集聚對綠色經濟發展的促進作用；而當金融集聚超過門檻值時，其自我溢出效應和流動性開始發揮作用，金融集聚產生的集聚效應將更多的金融資源集中起來，形成正向推動系統，使金融集聚促進綠色經濟發展呈現出加速效應，基于此，本文提出假設H3：

假設H3：金融集聚對綠色經濟發展存在“門檻效應”。

四、變量選取、數據來源及模型構建

（一）變量選取及數據來源

1.變量選取

本文的被解釋變量為綠色經濟發展指標，對于綠色經濟發展的測算研究，林衛斌等[11]提出從經濟發展、資源消耗、環境污染三個方面構建指標體系。彭濤和吳文良[12]則認為自然資源耗減的影響最大，環境質量降級的影響次之。鑒于此，考慮到數據的可得性，本文參考《綠色國民經濟核算公告2004》相關數據和相關文獻[12]，對綠色經濟發展（GGDP）進行測算，具體公式如下：

式（1）中，i為省市自治區，j為資源耗減種類，t為年份為各省市自治區歷年來自然資源耗減累加，包括水資源、煤炭、原油和天然氣四種資源為各省市自治區歷年的環境降級成本累加，包括廢水、廢氣、一般工業固體廢棄物和垃圾四種污染物。其中,自然資源耗減量中水資源價值≈自來水價格×用水量，自來水價格采用各省市自治區中心城市歷年自來水價格；煤炭價值、原油價值、天然氣價值都采用價值量單位價格能源消耗總量，煤炭單價采用西北歐標桿煤炭價格，原油單價采用即期布倫特原油現貨價格，天然氣單價采用美國亨利中心天然氣價格。環境降級成本量中，損失價值單位處理價格污染物排放量，由于很難找到統一的各種污染物單位處理價格，因此依據《綠色國民經濟核算公告2004》粗略計算“三廢”的平均處理價格。同時，為消除量綱的影響，對其進行對數化處理。

本文的解釋變量為金融集聚指標，主要是衡量金融業在空間分布上的集聚狀態。目前，關于金融集聚和綠色經濟發展的測算研究，并沒有一個統一的方法。對于金融集聚的測算研究，王偉[13]提出采用赫芬達爾指數來反映金融業集中度，戴偉和張雪芳[14]利用數據包絡分析法（DEA）測算金融業效率水平，還有學者用空間基尼系數、HI 指數、行業集中度、區位熵系數、G 指數等來對金融集聚度進行測算[15-16]。而本文對于金融集聚指標的選取，鑒于數據的可得性，參考于斌斌[17]對于金融集聚的綜合評價方法，采用區位熵的方法來對金融集聚進行量化，具體公式如下：

式（2）中，LQij表示區位熵值，衡量某一區域某一個要素的空間分布狀況，即第j個省市自治區的i產業區位熵，i,j分別表示金融業和省市自治區；qij表示第j省市自治區的i產業增加值；qj表示第j個省市自治區的地區生產總值；qi表示全國i行業的增加值；q表示國內生產總值。值大于1 則說明存在金融集聚現象，LQij值越大，表示集聚程度越高。

本文的控制變量參考徐曄和宋曉薇[18]采用人力資本水平、對外開放程度和政府財政支出三個變量。其中，人力資本水平（HUM）用地區人均受教育年限來測算，在數據處理中做對數處理，對外開放度（OPEN）由進出口額占GDP 的比重來測算，政府財政支出（GOV）由財政支出占GDP的比重來測算。

2.數據來源

本文數據來源于歷年《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》、各省市自治區歷年統計年鑒及各類統計調查資料的年度數據，由于數據的缺失，選取2005—2017 年我國30 個省市自治區（因數據不全，本研究不含西藏自治區及港澳臺地區）的數據。需要說明的是關于綠色經濟發展指標的測算，由于2017年之后中國統計年鑒不再統計“三廢”數據，故本文數據測算截止到2017年。

（二）模型構建

1.空間自相關模型

空間自相關模型主要是用來研究整個空間以及各個單元間的相互依賴關系，本文主要利用全局空間自相關（Moran’s I）的值來反映不同區域間綠色經濟發展之間的關聯度，計算公式為：

式（3）中，值為Moran’s I 統計量；xi和xj為i省市自治區和j省市自治區的綠色經濟發展水平；xˉ為區域要素平均值；wij為空間權重矩陣，若兩區域相鄰，則為1，若不相鄰，則為0。I的取值在[-1，1]之間，如果I值小于0，則表示空間負相關，表明某區域與周圍區域的綠色經濟發展水平之間具有顯著差異，呈現空間分散狀態；如果I值等于0，則表示空間呈隨機性，表明某區域與周圍區域的綠色經濟發展水平之間沒有相關性，呈現隨機分布狀態；如果I值大于0，則表示空間正相關，表明某區域與周圍區域的綠色經濟發展水平之間有很強的相關性，呈現集聚狀態。

2.空間權重矩陣

空間權重矩陣是衡量各個變量在區域上空間分布的聯系緊密程度，基于地理學的定律，地理位置相近區域內的事物緊密程度遠遠大于地理位置相隔較遠區域內事物的緊密程度，因而本文選取空間鄰接矩陣，定義如下：

式（4）中，i與j為各省市自治區，最終形成空間權重矩陣為：

3.空間面板模型

為了分析金融集聚對綠色經濟發展的影響，將空間效應納入計量模型進行研究，探究金融集聚對綠色經濟的空間溢出效應，構建空間面板模型：

其中，yit表示i省市自治區t時期的綠色經濟發展量，xit表示解釋變量金融集聚，wij表示空間權重矩陣中的元素，Xit表示控制變量，σ為被解釋變量空間自回歸系數，β為解釋變量回歸系數，?為解釋變量空間回歸系數，λ為空間誤差回歸系數。通常會有以下幾種特殊模型：

（1）若σ≠0,?≠0,λ=0，式（5）為空間杜賓模型（SDM），表示既考慮區域間綠色經濟發展又考慮區域間金融集聚對綠色經濟發展的影響。

（2）若λ≠0，σ=0,式（5）為空間誤差模型（SEM），表示測算鄰近省市自治區除金融集聚之外未納入考慮的因素對綠色經濟發展的影響。

（3）若σ≠0,?≠0，式（5）為空間滯后模型（SLM），表示測算鄰近區域的綠色經濟發展對本區域綠色經濟發展產生的影響。

4.面板門檻模型

由于金融集聚與綠色經濟發展間可能存在非線性關系，因而采用面板門檻模型[19]，以金融集聚作為“門檻變量”來探究金融集聚對綠色經濟發展的非線性效應：

式（6）中，i表示個體，t代表時間，?i表示控制變量的待估參數，φi為控制變量，β1為門檻依賴變量的待估參數，xit為解釋變量，εit為誤差項，qit為門檻變量，γ為門檻值。

五、實證結果與分析

（一）變量的描述性統計分析

金融集聚變量。從時間維度上分析，各省市自治區的區位熵值平均值總體呈現上升的趨勢，2017 年全國的區位熵值平均值達到了0.99，接近1，表明我國金融業集聚現象總體開始凸顯；從空間維度分析，區位熵值標準差總體呈現縮小的趨勢，說明各區域間金融集聚水平的差距在逐步縮小（見表1）。

綠色經濟發展變量。從時間維度上分析，各省市自治區的綠色經濟（GGDP）平均值從2005 年的0.57 萬億元增長到2017 年的2.64 萬億元，增長了4.63 倍，表明我國綠色經濟（GGDP）隨著GDP 的增長而逐步增長；從空間維度分析，我國綠色經濟（GGDP）標準差呈現一個增長狀態，表明各區域間綠色經濟的發展差異在逐步擴大（見表1）。

表1 變量的描述性統計

另外，從均值分析可以看出，控制變量中人力資本水平和政府財政支出呈現增長趨勢，而對外開放度呈現下降趨勢，說明我國人均受教育年限增多，政府財政支出也不斷增加；由標準差分析中可以發現，人力資本水平和政府支出呈現增長趨勢，表明隨著時間的增長，各地區的差異越來越明顯，而對外開放度呈下降狀態。

（二）空間相關性分析

對我國綠色經濟發展進行空間相關性檢驗，測算2005年到2017年的Moran’s I指數，基于空間相鄰的0-1 矩陣作為空間權重矩陣，進行行標準化，采用雙尾統計檢驗分析，結果如表2 所示。由表2中可看出，綠色經濟發展的Moran’s I值均通過1%的顯著性水平檢驗，且在考察年間Moran’s I 值均為正數，z值均大于2，因而可以說明我國各省市自治區間的綠色經濟發展存在正向的空間自相關關系，除2013年和2014年的Moran’s I值作用相對較小，顯著性相對較弱外，其他年份的Moran’s I值均較大，顯著性均較強。各省市自治區之間的綠色經濟發展在空間分布上呈現明顯的正向集聚效應。總體來看，我國綠色經濟發展的Moran’s I 值呈現“U”型分布，說明隨著時間的推移，區域間綠色經濟發展的空間正相關關系先逐步減弱，到2014 年達到最小，又在2014—2017 年間區域間的空間自相關性逐步增強。

表2 2005-2017年綠色經濟發展Moran’s I值及檢驗結果

為了更好地觀察區域間綠色經濟發展的空間異質性這一特征，基于單尾檢驗，選取2005年、2009年、2013 年和2017 年的數據繪制Moran’s I 值散點圖。由圖1可以發現，基于單尾檢驗的Moran’s I值與雙尾檢驗的Moran’s I值有所差異。大部分省市自治區都分布在第一和第三象限，而天津、山西、廣東、四川均在第二和第四象限，表明我國各省市自治區間綠色經濟發展存在顯著的空間正相關關系。其中，北京、河北、江蘇、山東和河南等地區均分布在第一象限，表明這些地區的綠色經濟發展程度處于一個快速發展階段，呈現“高—高”集聚；而云南、青海、寧夏和新疆等地區均分布在第三象限，表明這些地區的綠色經濟發展程度較慢，呈現“低—低”的集聚分布。此外，還可以發現，隨著時間的推移，各省市自治區在象限的分布并沒有太大變化，因而說明我國各省市自治區間綠色經濟發展呈現穩定的空間正相關關系。

圖1 我國各地區綠色經濟發展的Moran’s I值散點圖

（三）空間計量模型分析

根據空間相關性Moran’s I 值的分析，各省市自治區間綠色經濟發展存在顯著的空間正向相關性，因此引入空間面板計量模型。首先，使用Hausman檢驗，p值為0.001，表明在1%的檢驗水平下拒絕隨機效應的原假設，故應該選擇固定效應模型。再根據LR檢驗來判斷空間杜賓模型是否會退化成SEM 或SLM，檢驗結果中空間滯后（Spatial lag）的p 值為0.003，空間誤差（Spatial error）的p 值為0.000，表明在1%的顯著性水平下均拒絕原假設，故選取空間杜賓模型來衡量區域間金融集聚對綠色經濟發展的影響。固定效應的空間杜賓面板模型分為空間固定效應模型、時間固定效應模型以及時空固定效應模型，根據表3 結果分析，在三個模型中，空間固定效應模型的擬合優度最大，且rho值最大，通過1%的顯著性檢驗，相比之下，認為應選取空間固定效應模型更符合。

表3 空間杜賓面板模型估計結果

在空間固定效應模型中，金融集聚（LQ）的系數均為正且通過1%的顯著性水平檢驗，說明金融集聚對綠色經濟的發展具有正向促進作用。金融業的集聚使得金融資源在集聚區匯集，帶來規模經濟效應，使得區域間企業形成橫向與縱向的協作，通過整合產業鏈，促進規模經濟的持續發展，從而提升區域生態質量，加快綠色經濟的發展，至此，假設H1 得到驗證。變量W×LQ 的系數為0.061，通過了5%的顯著性水平檢驗，進一步說明了金融集聚在時空維度上對綠色經濟存在顯著正向空間溢出效應，即鄰近區域的金融產業集聚通過溢出效應對綠色經濟發展有顯著正向的影響，至此，假設H2得到驗證。此外，在空間固定效應模型中，人力資本水平（HUM）對綠色經濟發展表現出顯著正向作用，表明人力資本水平在很大程度上可以促進綠色經濟的發展；對外開放度（OPEN）表現出對綠色經濟發展有一定的負向作用，政府財政支出（GOV）對綠色經濟發展的促進作用也是顯著的。

（四）直接效應、間接效應和總效應分析

為了進一步測算金融集聚對綠色經濟發展的影響，本文對三種模型的直接效應、間接效應和總效應進行檢驗。由表4可知，選取空間固定效應模型分析，金融集聚（LQ）的總效應系數為0.553，說明本區域金融集聚程度每增加1%，將促進本區域綠色經濟發展總體上升0.553%；直接效應系數為0.174，說明金融集聚對本區域的綠色經濟發展存在正向作用，本區域金融集聚程度每增加1%，將促進本區域綠色經濟發展上升0.174%；間接效應系數為0.379，說明本區域金融集聚程度增加1%，將促進鄰近區域的綠色經濟發展上升0.379%。由此可見，金融集聚在一定程度上不僅影響本區域的綠色經濟發展，還間接影響鄰近區域的綠色經濟發展，也與假設H2相吻合。從總效應分析，直接效應占31.46%，而間接效應占68.54%，說明金融集聚對綠色經濟的發展溢出效應顯著。此外，人力資本水平和政府財政支出的三種效應系數均為正，且表現出顯著的促進作用，而對外開放度的三種效應系數為負，且不顯著，表明對綠色經濟的發展有一定的反作用。

表4 直接效應、間接效應和總效應估計結果

（五）門檻效應分析

金融集聚會推動我國綠色經濟的發展，但這種推動作用有可能在金融集聚發展到一定程度才顯著，因而金融集聚對綠色經濟發展可能存在“門檻效應”。本文基于Bootstrap 法采用重復抽樣300次，以金融集聚作為門檻變量，進行門檻效應檢驗，結果見表5。

表5 金融集聚門檻檢驗

由表5中可以看出，金融集聚單一門檻檢驗在5%的置信水平下存在門檻效應，雙重門檻的p 值為0.2033，未能通過檢驗，因而認為金融集聚存在單一門檻效應，估計出的門檻值為0.70，說明金融集聚對綠色經濟發展的影響具有單一門檻效應。

同時，通過表6 門檻效應估計結果可看出，若金融集聚值小于門檻值時，系數為-0.013，未能通過檢驗，說明金融集聚對綠色經濟發展的影響不顯著，表明金融集聚程度達不到一定要求水平，金融集聚可能對綠色經濟發展不產生影響，可能是因為金融集聚程度較低，未能實現金融與實體經濟的相融合，使得金融不能促進綠色經濟發展；若金融集聚值大于門檻值時，系數為0.154，且通過5%的顯著性水平檢驗，表明金融集聚對綠色經濟發展存在正向影響，金融集聚值的增加有助于促進綠色經濟發展。綜上，金融集聚對綠色經濟的發展存在“門檻效應”，假設H3得到驗證。

表6 門檻效應估計結果

（六）穩健性檢驗

為驗證金融集聚對綠色經濟發展影響的有效性，本文根據對數據可得性的考究，采用兩種方法進行穩健性檢驗，第一種方法是變量替換法，參考余泳澤等[20]計算金融集聚區位熵的方法，采用各地區金融業從業人員與就業總人數的區位熵指數作為金融集聚的衡量指標，進行穩健性檢驗；第二種方法是模型替換法，考慮到金融集聚與綠色經濟之間存在內生性問題，采用GMM 模型進行穩健性檢驗。檢驗結果見表7，無論是變量替換法還是模型替換法，檢驗結果均表明金融集聚對綠色經濟發展的作用方向和上述回歸結果一致，均顯著，說明上述分析的實證結果具備較高的可靠性和較強的穩健性。

表7 穩健性檢驗

六、結論與建議

（一）主要結論

本文基于2005—2017年30個省市自治區的數據，對我國各省市自治區的金融集聚與綠色經濟發展進行測算，運用空間自相關模型分析我國各省市自治區的綠色經濟發展之間的空間相關性，并使用空間杜賓面板模型探究金融集聚對綠色經濟發展的影響。研究結果表明：第一，隨著國內GDP的增長，綠色經濟也逐步增長，但各省市自治區間綠色經濟發展不均衡，東部地區的綠色經濟發展程度最高，中部地區的綠色經濟發展程度次之，西部地區的綠色經濟發展程度最低。第二，我國各省市自治區之間綠色經濟發展存在顯著的正向空間相關性，金融集聚對綠色經濟發展有正向促進作用，且金融集聚對綠色經濟發展有顯著的溢出效應。第三，本區域的金融集聚不僅促進本區域的綠色經濟發展，還在一定程度上對鄰近區域有正向作用。第四，金融集聚對綠色經濟發展存在單一“門檻效應”，當金融集聚值超過門檻值時，則會促進綠色經濟的發展；當金融集聚值低于門檻值時，金融集聚可能不影響綠色經濟的發展。

（二）政策建議

首先，積極推動多形式跨區域合作，縮小區域間綠色經濟發展之間的差距。人才是綠色經濟發展過程的核心力量，資源是綠色經濟發展的儲備力量，資金促進綠色經濟高質量發展，因而，各省市自治區在優化自身的產業結構、發展綠色經濟的同時，更應加強區域間人才、資源和資金的合作交流，積極推動多形式跨區域合作，各地相關部門可根據當地情況出臺不同的優惠政策，吸引相關資源的流入，縮小區域間綠色經濟發展水平的差距，帶動周邊區域綠色經濟高質量發展。

其次，加強金融集聚程度，充分發揮金融集聚對綠色經濟發展的正向促進和溢出作用。金融集聚是區域經濟增長的重要推動力，金融資源通過集聚與擴散作用實現其在地區間的流動，金融集聚在提升本地綠色經濟發展的同時，能夠通過輻射帶動作用影響周邊地區綠色經濟發展，因此，各地區可以通過政策引導、財政支持等方式，構建多層次金融體系，發揮各地區金融中心的自身優勢，有效提升地區金融集聚水平。另外，還可通過完善金融支持綠色經濟發展的政策體系，提升金融對綠色產業發展的支持能力，促進綠色經濟快速穩步發展。