10 浏览3.4.1 效率测度方法选择（DEA-SBM、超效率DEA等）
3.4.2 投入与产出指标的选取
3.4.3 绿色创新效率指数的计算步骤
第四章 实证结果与分析
4.1 描述性统计与相关性分析
4.1.1 主要变量的描述性统计特征
4.1.2 变量间相关性分析
4.2 基准回归结果分析
4.2.1 数字科技金融对城市绿色创新效率影响的回归结果
4.2.2 结果的显著性与方向分析
4.2.3 结果的经济意义与理论解释
4.3 绿色专利视角下的机制检验
4.3.1 数字科技金融对绿色专利数量的影响
4.3.2 数字科技金融对绿色专利质量（高价值专利等）的影响
4.3.3 绿色专利指标与绿色创新效率的耦合关系分析
4.4 稳健性检验
4.4.1 更换绿色创新效率测度方法的稳健性检验
4.4.2 替换或调整数字科技金融指标的检验
4.4.3 缩尾处理与样本调整检验
4.4.4 排除其他政策干扰的检验
第五章 异质性分析
5.1 地域异质性分析
5.1.1 东部城市的数字科技金融与绿色创新效率
5.1.2 中部城市的数字科技金融与绿色创新效率
5.1.3 西部城市的数字科技金融与绿色创新效率
5.2 创新基础异质性分析
5.2.1 高创新基础城市的效应特征
5.2.2 低创新基础城市的效应特征
5.3 金融发展水平异质性分析
5.3.1 高金融发展城市的效应比较
5.3.2 低金融发展城市的效应比较
第六章 研究结论与政策建议
6.1 主要研究结论
6.1.1 数字科技金融对绿色创新效率影响的总体结论
6.1.2 基于绿色专利视角的机制结论
6.1.3 异质性结论总结
6.2 政策建议
6.2.1 完善数字科技金融支持绿色创新的制度安排
6.2.2 深化绿色专利布局与价值转化机制建设
6.2.3 优化区域数字科技金融发展与绿色创新协调路径
6.2.4 加强数据基础设施与绿色创新信息平台建设
6.3 研究不足与未来展望
6.3.1 数据与指标层面的局限性
6.3.2 模型与识别策略的改进空间
6.3.3 未来可拓展的研究方向
