汪傳旭 任陽軍

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)

汪傳旭 任陽軍

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中重要戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，其創(chuàng)新效率顯著影響著我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略實(shí)施。引入廢氣廢水排放量指標(biāo)，對識別綠色創(chuàng)新效率區(qū)域差異和考察區(qū)域間空間溢出效應(yīng)有重要意義。運(yùn)用非徑向、非角度的SBM模型，對不考慮非期望產(chǎn)出和考慮非期望產(chǎn)出兩種情況下的中國省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行測算和對比，并利用空間Durbin模型分析區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)。結(jié)果表明：不考慮非期望產(chǎn)出時高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率高于考慮非期望產(chǎn)出時的效率，但兩種情況下的效率水平都偏低；省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有空間溢出效應(yīng)，間接效應(yīng)、總效應(yīng)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出與直接效應(yīng)相同的影響方向；不同解釋變量對本地區(qū)和其他地區(qū)綠色創(chuàng)新效率提升作用的顯著性不同。含有非期望產(chǎn)出的綠色創(chuàng)新效率考慮了環(huán)境因素和市場化因素的影響，測度結(jié)果更為科學(xué)與合理。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)； 綠色創(chuàng)新效率； 空間溢出效應(yīng)； 非期望產(chǎn)出

一 引 言

在新科技革命和經(jīng)濟(jì)全球化兩股力量的驅(qū)動下，建設(shè)以創(chuàng)新驅(qū)動為特征的創(chuàng)新型國家已成為中國堅(jiān)持走可持續(xù)發(fā)展道路的必然選擇(王兵和黃人杰，2014)[1]。當(dāng)前，隨著國際社會對生態(tài)環(huán)境問題的廣泛關(guān)注，越來越多學(xué)者深入地探討環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會融為一體的可持續(xù)發(fā)展的綠色創(chuàng)新綜合效率(張江雪和朱磊，2012)[2]。學(xué)者們主要采用兩種方法研究綠色創(chuàng)新效率：第一種是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法(黨國英和秦開強(qiáng)，2015)[3]。例如周力(2010)[4]運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)法對省際綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行研究，韓晶(2012)[5]采用DEA和Tobit回歸對中國綠色創(chuàng)新效率及其影響因素進(jìn)行分析，馮志軍(2013)[6]運(yùn)用DEA-SBM方法分析比較了30個省級區(qū)域及八大經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新效率，任耀等(2014)[7]運(yùn)用DEA-RAM模型對山西省工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行評價(jià)；第二種則是借助環(huán)境庫茲涅茨曲線假設(shè)檢驗(yàn)環(huán)境污染是否隨著人均GDP增加而出現(xiàn)拐點(diǎn)，如彭水軍和包群(2006)[8]、曹光輝等(2006)[9]的研究成果等。也有一些學(xué)者采用其他方法測度綠色創(chuàng)新效率，如王建明等(2010)[10]運(yùn)用結(jié)構(gòu)工程法測度工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動效率，華振(2011)[11]借助因子分析法測度東三省的綠色創(chuàng)新效率。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，在推動我國經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展進(jìn)程中占有重要地位，其創(chuàng)新能力的高低顯著影響著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和自主創(chuàng)新能力提升，進(jìn)而影響我國創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略的實(shí)施。目前針對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的研究，主要從創(chuàng)新效率的角度展開，并將重點(diǎn)放在研究方法上(李向東等，2011[12]；肖仁橋等，2012[13]；葛磊，2012[14])，但在分析中很少考慮投入產(chǎn)出的“松弛”問題以及非期望產(chǎn)出。同時，以往有關(guān)綠色創(chuàng)新的文獻(xiàn)多針對企業(yè)或行業(yè)層面進(jìn)行研究，區(qū)域視角的綠色創(chuàng)新，尤其是對綠色創(chuàng)新效率區(qū)域差異的研究明顯不足。另一方面，傳統(tǒng)的面板回歸假定個體間相互獨(dú)立，沒有考慮區(qū)域間的相關(guān)性和空間溢出效應(yīng)，導(dǎo)致對綠色創(chuàng)新效率的分析結(jié)論不夠科學(xué)、完整，缺乏應(yīng)有的解釋力。鑒于此，本文結(jié)合傳統(tǒng)效率和生產(chǎn)率分析理論研究的最新進(jìn)展，探討將不可忽略的環(huán)境因素引入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率評價(jià)體系中，采用SBM模型來測算中國省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的綠色創(chuàng)新效率值，以體現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展視角下的綠色創(chuàng)新理念；并采用空間Durbin模型測算中國各省級區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的時空分異和空間外溢效應(yīng)；最后，由研究結(jié)論提出提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率水平的相關(guān)建議。這對我國實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型，向節(jié)能環(huán)保和創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展模式轉(zhuǎn)變具有重要意義。

二 研究方法

1.包含非期望產(chǎn)出的SBM模型

傳統(tǒng)非參數(shù)型數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法(Charnes et al.，1978)[15]是以“相對效率評價(jià)”為基礎(chǔ)，通過建立多輸出和多輸入效率評價(jià)體系，根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出數(shù)據(jù)對同類型組織進(jìn)行相對有效性測量的一種非參數(shù)方法(魏權(quán)齡，2004)[16]，該方法促進(jìn)了生產(chǎn)函數(shù)理論和效率理論的發(fā)展，并被廣泛應(yīng)用到?jīng)Q策分析、政策評價(jià)、系統(tǒng)工程等領(lǐng)域中。但是，傳統(tǒng)DEA方法假設(shè)所有產(chǎn)出均是理想產(chǎn)出，然而現(xiàn)實(shí)中一些產(chǎn)出指標(biāo)具有“減少產(chǎn)出以提高效益”的特征，這樣的產(chǎn)出被稱作“非理想產(chǎn)出”，目前對于“非理想產(chǎn)出”的處理方法如投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)置法(Hailu和Veeman，2001)[17]、方向距離函數(shù)法(F?re et al.，2007)[18]、正向?qū)傩赞D(zhuǎn)換法(Seiford和Zhu，2002)[19]等都不符合現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)過程。另一方面，傳統(tǒng)DEA模型采用線性分段和徑向理論的效率測算思想，會不可避免地造成投入要素的“松弛”問題。

(1)

w-≥0,wg≥0,wb≥0,μ≥0

式(1)中wb、wg和w-分別為非期望產(chǎn)出、期望產(chǎn)出和投入變量的松弛量，u為權(quán)重向量，當(dāng)wb、wg和w-均等于0時，即θ取值為1，表明決策單元有效，θ小于1則表明決策單元無效，在投入或產(chǎn)出上需要加以改進(jìn)(Liu et al.，2016)[21]。

(二)空間Durbin計(jì)量模型

根據(jù)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，一個地區(qū)的某一屬性值或某個經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象與相鄰地區(qū)同一屬性值或現(xiàn)象在空間上存在關(guān)聯(lián)性?？臻g滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)和空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)可以檢驗(yàn)空間相關(guān)性表現(xiàn)出的空間效應(yīng)(何興強(qiáng)和王利霞，2008)[22]?？臻gDurbin模型(Spatial Durbin Model，SDM)則同時考慮了自變量和因變量的空間相關(guān)性。空間Durbin模型表達(dá)式為：

Y=ρWY+Xβ+WXθ+ε

(2)

式(2)中，Y為被解釋變量的向量，X為解釋變量的矩陣，W為空間權(quán)重矩陣，ρ為空間回歸系數(shù)，β表示X對Y的影響，WX為被解釋變量的影響因素滯后項(xiàng)，WY為空間距離對空間行為的作用，ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)。LeSage和Pace(2009)[23]以偏導(dǎo)矩的方式得出空間Durbin模型的參數(shù)釋義，同時確定直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的具體概念。直接效應(yīng)代表解釋變量X對本省市被解釋變量Y造成的平均影響，間接效應(yīng)代表解釋變量X對其他省市被解釋變量Y造成的平均影響，總效應(yīng)則代表解釋變量X對所有省市造成的平均影響。將式(2)改寫成如下形式：

(In-ρW)Y=Xβ+WXθ+ε

(3)

對式(3)兩邊同乘(In-ρW)-1，并展開記為：

(4)

式(4)中Sr(W)=V(W)(Inβr+Wθr)，V(W)=(In-ρW)-1，展開式(4)得：

(5)

由式(5)，因變量Y對自變量X求偏導(dǎo)可認(rèn)為自變量X對因變量造成的影響。最終可得到(范斐等，2016)[24]：

(6)

(7)

(8)

三 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

目前學(xué)者們對綠色創(chuàng)新的定義主要有3種(張鋼和張小軍，2013)[25]：第一種認(rèn)為綠色創(chuàng)新就是減少對環(huán)境產(chǎn)生不利影響的創(chuàng)新；第二種是將綠色創(chuàng)新認(rèn)定為引入環(huán)境績效的創(chuàng)新；第三種是將綠色創(chuàng)新等同于環(huán)境創(chuàng)新或改進(jìn)環(huán)境績效。在把握綠色創(chuàng)新內(nèi)涵(追求經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和環(huán)境效益)的基礎(chǔ)上，本文基于經(jīng)濟(jì)增長理論，在生產(chǎn)過程中主要考慮人力、資本、能源這三種投入要素。因此，選擇高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D人員全時當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)支出*在一定條件下，可推導(dǎo)出R&D流量對數(shù)值與R&D存量對數(shù)值近似相等，故多數(shù)研究中都用R&D流量取代R&D存量。來衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新活動的人力和資本投入。同時，選取各省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)能源消耗總量，并統(tǒng)一折算為標(biāo)準(zhǔn)煤，來衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新活動中的能源投入。

綠色創(chuàng)新過程不僅要獲取經(jīng)濟(jì)效益，還需要關(guān)注改善自然環(huán)境的生態(tài)效益。據(jù)此本文將綠色創(chuàng)新活動的產(chǎn)出指標(biāo)分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出指標(biāo)方面，專利是綠色創(chuàng)新活動過程的主要產(chǎn)出，也是企業(yè)科技資產(chǎn)的核心部分，包含專利申請數(shù)和專利授權(quán)數(shù)(李習(xí)保，2007)[26]，專利申請數(shù)相對能夠體現(xiàn)創(chuàng)新的真實(shí)水平，而專利授權(quán)數(shù)受政府專利審查機(jī)構(gòu)審核能力的影響，其不確定性因素較大。因此，選取高技術(shù)企業(yè)專利申請數(shù)來衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新潛在的市場收益和價(jià)值實(shí)現(xiàn)。但因?yàn)閷＠荒軠?zhǔn)確反映創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化能力和市場價(jià)值，在衡量綠色創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益中存在一定局限性，所以選取高技術(shù)企業(yè)新產(chǎn)品的銷售收入作為反映綠色創(chuàng)新帶來的直接經(jīng)濟(jì)效益的衡量指標(biāo)。非期望產(chǎn)出指標(biāo)方面就必須考慮綠色創(chuàng)新過程中環(huán)境污染物的排放，選擇各省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)二氧化硫排放量、廢水排放量來衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新所帶來的環(huán)境效益。

本文根據(jù)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀，選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響因素，如表1所示：

表1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率影響因素說明

根據(jù)上述指標(biāo)以及綠色創(chuàng)新效率的影響因素，分別統(tǒng)計(jì)中國29個省、市、自治區(qū)(除海南、西藏、臺灣、香港、澳門)2009-2014年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新活動的數(shù)據(jù)*海南、西藏部分年份數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，故略去，其余省份少量數(shù)據(jù)缺失采用均值或線性插值法填補(bǔ)。，數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國高科技產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。此外，考慮到創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出之間存在時間滯后性，本文借鑒已有研究的做法，將投入與產(chǎn)出間的時滯設(shè)為1年(高曉光，2015)[27]。因此，創(chuàng)新投入指標(biāo)選擇2008-2013年的數(shù)據(jù)，創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)選取2009-2014年的數(shù)據(jù)。

四 兩種綠色創(chuàng)新效率的測度比較

基于包含非期望產(chǎn)出SBM模型，測算2008-2013年29個省、市、自治區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的綠色創(chuàng)新效率，并與不包含非期望產(chǎn)出的綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行對比，結(jié)果如表2所示。兩種綠色創(chuàng)新效率反映了在不考慮非期望產(chǎn)出和考慮非期望產(chǎn)出兩種情況下的相對效果，體現(xiàn)各區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的強(qiáng)弱，而非真正的綠色創(chuàng)新效率。

表2 中國各省區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率

(續(xù)上表)

DMU200820092010201120122013排名遼寧0685/05120694/05240741/05640724/05790761/06030793/062010/14吉林0803/07430913/07670907/08020912/08460923/08620902/08756/7黑龍江0706/05790786/06120792/06140819/06310845/06030867/06417/12上海0904/08920937/09050941/09230942/09150958/09270971/09582/2江蘇0838/08290901/08940923/09110937/09280932/09300927/09365/3浙江0854/08320889/08580932/09040947/09270938/09290945/09383/4安徽0494/04850568/05390644/06270663/06580680/06940739/072711/14福建0631/05470642/05920653/06160709/06630741/06720787/071312/9江西0388/03670398/03950439/04250558/05460571/05380687/063719/18山東0511/04930632/06240705/06850779/07580819/08120858/084311/8河南0482/04640498/04750522/05160548/05320572/05390592/055718/17湖北0574/05490590/05730613/05950663/06340672/06530683/066013/10湖南0331/03240435/04160438/04250532/05030613/05460648/062720/19廣東0682/07380704/07630788/07990818/08450829/08720889/08948/6廣西0357/03240346/03350409/03790428/04030445/04360464/049722/23重慶0506/04930552/05280596/05590616/05810624/05970652/062515/13四川0493/04740538/05160543/05280602/05790618/05960634/062917/16貴州0293/02500290/02680322/03170342/03250367/03380384/035427/27云南0302/02940392/03750429/04160428/04190453/04370469/045926/26陜西0260/02350293/02470319/02840369/03280431/03750483/043821/21甘肅0263/02540313/02970417/03740439/03950452/04200459/043625/24青海0303/02860317/02930394/03640398/03750408/03920421/041524/25寧夏0212/02030272/02480283/02630314/02940345/03240362/033828/28新疆0167/01500189/01740223/01950279/02380293/02740332/028929/29全國0529/04900569/05230602/05580637/05930660/06010687/0643

注：“/”兩邊分別表示不包含非期望產(chǎn)出和包含非期望產(chǎn)出兩種情況下的綠色創(chuàng)新效率值及排名情況。

由表2可知，樣本期間兩種情況下的綠色創(chuàng)新效率均呈現(xiàn)平穩(wěn)上升態(tài)勢。在不考慮非期望產(chǎn)出情況下，由2008年的0.529增長到2013年的0.687，均值為0.614，年均增長2.6個百分點(diǎn)；在考慮非期望產(chǎn)出條件下，由2008年的0.490增長到2013年的0.687，均值為0.570，年均增長2.5個百分點(diǎn)?？傮w上，不考慮非期望產(chǎn)出的綠色創(chuàng)新效率高于考慮非期望產(chǎn)出的效率，但兩種情況下的效率水平都有待提升，發(fā)展空間都較大。不難理解，近年來我國加快推進(jìn)創(chuàng)新型國家建設(shè)，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動與綠色低碳協(xié)調(diào)發(fā)展，不斷增強(qiáng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的綠色創(chuàng)新動力；各地區(qū)政府通過政策法規(guī)等手段加大環(huán)境治理力度，改善地區(qū)綠色創(chuàng)新環(huán)境，降低企業(yè)創(chuàng)新活動成本，提高企業(yè)綠色創(chuàng)新積極性；此外，公眾生態(tài)意識、綠色消費(fèi)意識增強(qiáng)產(chǎn)生了良好的社會風(fēng)氣和道德力量，都有助于我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率整體水平的提升。

樣本期間不考慮非期望產(chǎn)出的綠色創(chuàng)新效率均值排名前八的地區(qū)有北京、上海、浙江、天津、江蘇、吉林、黑龍江、廣東，而考慮非期望產(chǎn)出的綠色創(chuàng)新效率均值排在前八的地區(qū)有北京、上海、江蘇、浙江、天津、廣東、吉林、山東。可以看出，高效率省份多位于東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，在政策、資金、技術(shù)、人才等方面擁有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，整體創(chuàng)新資源配置效率較高，也是我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的率先實(shí)施區(qū)域和重點(diǎn)推進(jìn)區(qū)。兩種情況下綠色創(chuàng)新效率均值都排在后八位的地區(qū)有廣西、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，多為西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，僅排列順序有所不同。這些省份由于特殊的地理位置，研發(fā)項(xiàng)目和資金投入明顯低于東部沿海地區(qū)省份，在創(chuàng)新平臺建設(shè)、重大項(xiàng)目申報(bào)、科研人才培養(yǎng)等方面處于劣勢，這不僅嚴(yán)重影響西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展，而且可能使得創(chuàng)新資源使用效率和配置能力低下，造成綠色創(chuàng)新效率低于全國平均水平。未來這些地區(qū)在實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略中還面臨著諸多挑戰(zhàn)，需在技術(shù)和資金引進(jìn)、人才吸引培養(yǎng)、創(chuàng)新環(huán)境改善等方面同時發(fā)力，構(gòu)建良好的綠色創(chuàng)新體系，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的綠色、可持續(xù)發(fā)展。

與不考慮非期望產(chǎn)出的情況相比，考慮非期望產(chǎn)出時綠色創(chuàng)新效率排名提高幅度較大的地區(qū)有：湖北(提升3名)、山東(提升3名)、福建(提升3名)、江蘇(提升2名)、廣東(提升2名)、江蘇(提升2名)，顯然這些地區(qū)的外部綠色創(chuàng)新環(huán)境相對其他省份較好，非期望產(chǎn)出即環(huán)境污染較低；而考慮非期望產(chǎn)出時，綠色創(chuàng)新效率排名降低幅度較大的地區(qū)有：河北(降低6名)、黑龍江(降低5名)、遼寧(降低4名)、山西(降低4名)，表明這些地區(qū)的環(huán)境因素對當(dāng)?shù)鼐G色創(chuàng)新效率的提升有不同程度的制約作用，未來應(yīng)該將技術(shù)創(chuàng)新和綠色發(fā)展緊密聯(lián)合起來，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展。

五 空間溢出效應(yīng)測度

本部分將運(yùn)用固定效應(yīng)的空間Durbin模型測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)。由表3可知，空間自回歸系數(shù)通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明中國省級區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率存在空間溢出效應(yīng)。空間溢出效應(yīng)能夠在一定程度上降低各省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率格局的非均勻分布，有效提升省級層面的綠色創(chuàng)新效率。

表3 空間Durbin模型回歸分析

(續(xù)上表)

解釋變量原始變量回歸系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量滯后變量回歸系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量R209050917似然比472276495143樣本量12181218

注：***、**分別代表在1%、5%水平上顯著。

從綠色創(chuàng)新效率的影響因素來看，研發(fā)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、政府支持、勞動者素質(zhì)和金融環(huán)境對綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著影響，且原始變量和滯后變量的R2都大于0.9，似然比都大于400，表明空間Durbin模型的回歸分析結(jié)果較好。為了解決空間Durbin模型回歸系數(shù)不能完全反映自變量對因變量影響這一問題，需對綠色創(chuàng)新效率空間溢出的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)進(jìn)行測算。結(jié)果如表4所示。

表4 解釋變量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

注：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平上顯著。

從直接效應(yīng)來看，研發(fā)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、勞動者素質(zhì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率有正向影響，且都在1%或5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)。表明：企業(yè)內(nèi)部研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出在營業(yè)收入中比重越大，則該企業(yè)綠色創(chuàng)新效率相對越高，這也驗(yàn)證了企業(yè)在產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新體系中的核心作用，說明高技術(shù)企業(yè)應(yīng)該更加重視內(nèi)部研發(fā)工作，充分保障內(nèi)部科研經(jīng)費(fèi)，加快提高科研實(shí)力和自主研發(fā)水平；企業(yè)規(guī)模越大，越有利于發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，從而獲得更大經(jīng)濟(jì)利益；企業(yè)從業(yè)人員文化水平越高，越有利于員工對先進(jìn)科技的消化吸收，及時轉(zhuǎn)化研發(fā)成果。而政府支持、金融環(huán)境對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率則有負(fù)向影響，且分別通過5%和1%的顯著性檢驗(yàn)。不難解釋，企業(yè)作為開展綠色創(chuàng)新活動的主體，綠色創(chuàng)新過程中所需經(jīng)費(fèi)也應(yīng)該主要來自企業(yè)，企業(yè)必須主動進(jìn)行新產(chǎn)品、新技術(shù)的研發(fā)，政府補(bǔ)助、外商投資都只能作為輔助手段。此外，市場環(huán)境的影響并不顯著，原因可能是：國內(nèi)技術(shù)市場交易領(lǐng)域尚未成熟，相關(guān)技術(shù)許可、轉(zhuǎn)讓機(jī)制不健全；企業(yè)間缺乏交流和溝通，重復(fù)引入國外成熟技術(shù)，造成資金浪費(fèi)；同時，許多國外企業(yè)較少向我國轉(zhuǎn)讓先進(jìn)技術(shù)。因此，國內(nèi)市場環(huán)境仍需進(jìn)一步改善。

另一方面，間接效應(yīng)和總效應(yīng)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出與直接效應(yīng)相同的影響方向，研發(fā)強(qiáng)度與金融環(huán)境的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)具有相同的顯著性水平，這說明增加或減少這些因素可以在一定程度上促進(jìn)本地區(qū)綠色創(chuàng)新效率水平的提升，也能夠有效帶動其他地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的同步提高。勞動者素質(zhì)在直接效應(yīng)中通過1%顯著性檢驗(yàn)，而在間接效應(yīng)中通過5%顯著性檢驗(yàn)，企業(yè)規(guī)模、政府支持在直接效應(yīng)中通過5%顯著性檢驗(yàn)而在間接效應(yīng)中通過10%顯著性檢驗(yàn)，表明這些影響因素對于本地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的提升帶動作用顯著大于對其他地區(qū)的帶動效果。

六 結(jié)論與政策建議

本研究在引入廢氣廢水排放量等環(huán)境指標(biāo)后，運(yùn)用SBM模型測度中國29個省、市、自治區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的綠色創(chuàng)新效率，并利用空間Durbin模型分析綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)。結(jié)果表明不考慮非期望產(chǎn)出時我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率歷年均值為0.687，考慮非期望產(chǎn)出時綠色創(chuàng)新效率均值為0.643，兩種情況下的效率水平均偏低；通過空間Durbin模型回歸分析可知，空間自回歸系數(shù)為0.236，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率存在空間溢出效應(yīng)；從直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)分析解釋變量對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響，發(fā)現(xiàn)研發(fā)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、勞動者素質(zhì)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率有正面促進(jìn)作用，政府支持和金融環(huán)境對其有負(fù)的效應(yīng)。

“十三五”時期我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)該始終堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，在堅(jiān)持自主創(chuàng)新的同時引進(jìn)國內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)，進(jìn)行消化吸收再創(chuàng)新，并且努力構(gòu)建綠色產(chǎn)業(yè)體系，加快綠色產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，逐步摒棄“先污染、后治理”的傳統(tǒng)發(fā)展模式。各省份需結(jié)合本地區(qū)的實(shí)際發(fā)展情況，充分利用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)，思考研發(fā)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、政府支持等因素對綠色創(chuàng)新效率的不同影響，以創(chuàng)造有利于提升本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新水平的良好環(huán)境。

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[引用方式]汪傳旭, 任陽軍. 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)[J]. 產(chǎn)經(jīng)評論, 2016, 7(6): 76-84.

Research on Spatial Spillover Effect of the Green Innovation Efficiency of High-tech Industries

/2

Using the SBM model of the non-radial and non-angle, this study calculates and compares the green innovation efficiency of Chinese high-tech industries without considering and considering the undesirable output. Spatial spillover effects of the green innovation efficiency about regional high-tech industries are measured by spatial Durbin model. The results show that the green innovation efficiency of high-tech industries without considering the undesirable output is higher than the efficiency considering the undesirable output, but the overall level of green innovation efficiencies are lower in the two cases (with and without considering the undesirable output), and both have a large room for improvement. There is a spatial spillover effect on the green innovation efficiency of high-tech industries. The indirect effect and total effect have the same impact on the green innovation efficiency of high-tech industries as the direct effect. The explanatory variables are significantly different in the improvement of green innovation efficiency of the region from other regions. The green innovation efficiency containing the undesirable output considers the influence of environmental factors and market factors, so the research results are more scientific and reasonable.

high-tech industries; green innovation efficiency; spatial spillover effect; undesirable output

2016-09-11

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“低碳化背景下考慮產(chǎn)品替代與財(cái)稅政策的供應(yīng)鏈企業(yè)‘競合’協(xié)調(diào)及其物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究”(項(xiàng)目編號：71373157，項(xiàng)目主持人：汪傳旭)。

汪傳旭，管理學(xué)博士，上海海事大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向：管理科學(xué)與方法；任陽軍，上海海事大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生，主要研究方向：低碳經(jīng)濟(jì)、效率和生產(chǎn)率分析。

F276.44

A

1674-8298(2016)06-0076-09

[責(zé)任編輯：戴天仕]

10.14007/j.cnki.cjpl.2016.06.007