文 容 林小平 藍(lán)以信

（福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116）

1.引言

近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)仍舊保持著較快的增長(zhǎng)速度，但同時(shí)也伴隨著資源消耗過(guò)度和環(huán)境污染等問(wèn)題。面對(duì)嚴(yán)峻的資源與環(huán)境形勢(shì)，我國(guó)在“十三五”規(guī)劃中提出了創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享的五大發(fā)展理念。創(chuàng)新發(fā)展理念位于首位，是引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一動(dòng)力。綠色發(fā)展理念是處理經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境關(guān)系的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，引領(lǐng)著我國(guó)經(jīng)濟(jì)由傳統(tǒng)的粗放型管理模式向集約化模式轉(zhuǎn)換。因此，發(fā)展綠色創(chuàng)新技術(shù)有利于推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。而工業(yè)又是我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體產(chǎn)業(yè)，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的基石。故在工業(yè)技術(shù)發(fā)展和環(huán)境污染矛盾日益激烈的背景下，對(duì)工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)進(jìn)行探究，精確測(cè)算各省域的工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，對(duì)指導(dǎo)工業(yè)產(chǎn)業(yè)提高資源利用率，助推工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

當(dāng)前，對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)算一般有兩類方法：參數(shù)法和非參數(shù)法。其中，非參數(shù)法的代表是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，該方法因可以對(duì)多投入、多產(chǎn)出生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)，且無(wú)需事先確定生產(chǎn)函數(shù)和權(quán)重而備受青睞。目前，基于DEA方法的綠色技術(shù)創(chuàng)新研究主要有兩類：一類是將綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)看作一個(gè)整體；另一類是綠色將技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)劃分為相互關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)。在前者的研究中，學(xué)者們主要通過(guò)使用DEA方法對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行核算，并研究綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素和綠色技術(shù)創(chuàng)新對(duì)生態(tài)效率和績(jī)效等的影響。例如：王海龍等［1］使用DEA方法對(duì)中國(guó)區(qū)域綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)量，并借助回歸模型分析綠色創(chuàng)新效率對(duì)綠色增長(zhǎng)績(jī)效的影響。羅良文和張萬(wàn)里［2］通過(guò)運(yùn)用SBM模型和熵值法相結(jié)合來(lái)研究綠色技術(shù)創(chuàng)新對(duì)生態(tài)效率的影響。而在影響因素方面，吳超等［3］構(gòu)建RAM模型對(duì)重工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并結(jié)合模糊集定性比較方法探討綠色創(chuàng)新效率的提升模式。楊樹(shù)旺等［4］使用含非期望產(chǎn)出的SBM和探索性空間數(shù)據(jù)分析對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行分析。肖黎明和吉薈茹［5］運(yùn)用SBM超效率模型和Tobit回歸分析我國(guó)的生態(tài)福利績(jī)效水平、空間分類特征和冷熱點(diǎn)區(qū)域格局演化及影響因素。Li［6］使用SBM模型計(jì)算30個(gè)省域的工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新效率，并探索綠色創(chuàng)新效率在時(shí)間和空間維度的變化情況。在這些研究中，由于綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)被看成一個(gè)整體，因此研究中主要聚焦在投入和產(chǎn)出兩個(gè)維度，忽略了技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部的聯(lián)系，導(dǎo)致綠色技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)在研究中被視為“黑箱”而無(wú)法進(jìn)行更進(jìn)一步的研究。

而在第二類研究中，學(xué)者們?yōu)榱藢ⅰ昂谙洹贝蜷_(kāi)，將綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)劃分為多階段進(jìn)行研究。例如，羅良文和梁圣蓉［7］使用兩階段DEA對(duì)中國(guó)區(qū)域工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新系統(tǒng)進(jìn)行研究，并運(yùn)用主成分分析法對(duì)這些指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，分別計(jì)算出兩個(gè)階段的技術(shù)創(chuàng)新效率。Du等［8］從兩階段價(jià)值鏈出發(fā)，采用兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型，對(duì)區(qū)域企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的效率進(jìn)行了測(cè)度，探索工業(yè)企業(yè)的區(qū)域差異。張洪潮等［9］從綠色增長(zhǎng)視角出發(fā)，依托兩階段技術(shù)創(chuàng)新理論評(píng)價(jià)資源型區(qū)域工業(yè)企業(yè)在2011—2015年間的技術(shù)創(chuàng)新效率。錢(qián)麗等［10］利用共享投入關(guān)聯(lián)兩階段DEA模型測(cè)度中國(guó)工業(yè)企業(yè)綠色研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化效率。肖仁橋和丁娟［11］運(yùn)用超效率DEA模型測(cè)度中國(guó)30個(gè)省市工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的整體及分階段效率，并采用空間面板模型檢驗(yàn)其空間溢出效應(yīng)。聶名華和齊昊［12］運(yùn)用SBM模型測(cè)算了中國(guó)工業(yè)企業(yè)兩階段創(chuàng)新效率，并通過(guò)空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證研究。Li［13］利用DEA探索環(huán)境規(guī)制對(duì)創(chuàng)新城市的技術(shù)創(chuàng)新效率的影響及技術(shù)創(chuàng)新效率的時(shí)空演化狀況。

綜上所述，第二類的研究已經(jīng)成為當(dāng)前研究中的一個(gè)熱點(diǎn)。而在這些研究中，較多學(xué)者都是基于價(jià)值鏈的視角，將創(chuàng)新系統(tǒng)劃分相互關(guān)聯(lián)的研發(fā)階段和轉(zhuǎn)化階段，但并未將兩階段之間主導(dǎo)關(guān)系納入到最終的評(píng)價(jià)中。眾所周知，技術(shù)研發(fā)的最終目的是經(jīng)濟(jì)效益，而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益需要研發(fā)成果的投入，沒(méi)有成果的投入就無(wú)法進(jìn)入成果轉(zhuǎn)化階段，故研發(fā)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的先決條件。因此，在綠色創(chuàng)新活動(dòng)中，往往是研發(fā)階段主導(dǎo)轉(zhuǎn)化階段?；诖艘暯?，文章將非合作博弈DEA模型引入，提出了一種兩階段非合作博弈的綠色創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)方法，使其能夠有效地處理具有主從博弈子系統(tǒng)的綠色創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)問(wèn)題。同時(shí)，考慮到在綠色創(chuàng)新系統(tǒng)中存在創(chuàng)新路徑依賴和自我鎖定等特性，綠色技術(shù)創(chuàng)新能力強(qiáng)的發(fā)達(dá)省域更傾向在內(nèi)部保持創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，從而使得綠色技術(shù)創(chuàng)新效率在不同省域表現(xiàn)出明顯的空間差異性。鑒于此，筆者將利用DEA主—從博弈模型從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)我國(guó)省域工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行研究。

2.研究設(shè)計(jì)

2.1 工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率階段劃分

基于兩階段價(jià)值鏈理論，［14,15］文章將工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)可劃分為相互關(guān)聯(lián)的綠色技術(shù)研發(fā)階段和綠色成果轉(zhuǎn)化階段，綠色技術(shù)研發(fā)階段為創(chuàng)造知識(shí)的過(guò)程，綠色成果轉(zhuǎn)化是將技術(shù)研發(fā)階段的產(chǎn)出投入到經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化階段，最終變成產(chǎn)品的過(guò)程。工業(yè)綠色轉(zhuǎn)化階段的投入不僅來(lái)源于研發(fā)階段的，還包括了中間的再投入。研發(fā)階段的效率為中間產(chǎn)出與綠色創(chuàng)新投入的比值。工業(yè)綠色轉(zhuǎn)化效率則是工業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)出與（中間產(chǎn)出+中間再投入）的比，該值能較好評(píng)價(jià)中間產(chǎn)出、中間再投入轉(zhuǎn)化為綠色經(jīng)濟(jì)的能力。

2.2 兩階段DEA主—從博弈模型

第一階段做為引導(dǎo)者，先使用CCR模型求解研發(fā)效率，故第j個(gè)決策單元DMUj的研發(fā)效率為：

3.指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說(shuō)明

在整個(gè)工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)中，學(xué)者們通常未把外部非創(chuàng)新投入和產(chǎn)出考慮在內(nèi)，但外部非創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率起著一定的作用，故筆者們將其納入。文章具體指標(biāo)的描述如下：

（1）創(chuàng)新投入。創(chuàng)新投入指標(biāo)主要從人力、資金兩方面進(jìn)行衡量。［17—19］在人力方面，主要選取企業(yè)規(guī)模以上R&D全時(shí)當(dāng)量，在資金方面，研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部經(jīng)常被使用。另外，因?yàn)槲覈?guó)企業(yè)大多是以開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品數(shù)為主要目的，所以新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)數(shù)也應(yīng)考慮到資金投入中。由于前期的研發(fā)經(jīng)費(fèi)會(huì)對(duì)當(dāng)期的科技經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出有一定的影響，［20］故采用R&D經(jīng)費(fèi)存量指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。在計(jì)算R&D存量指標(biāo)之前，先對(duì)研發(fā)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減，轉(zhuǎn)換為2011年不變價(jià)，取折舊率δ=15%，基期存量=基期經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出/（R&D經(jīng)費(fèi)增長(zhǎng)率+折舊率）。新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)計(jì)算方式和R&D采用相同的方法。資金的投入等于R&D存量加新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)存量。

（2）中間產(chǎn)出。學(xué)者較多的是選擇專利申請(qǐng)數(shù)和專利授權(quán)數(shù)作為技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)，［21，22］考慮到專利申請(qǐng)數(shù)更能體現(xiàn)企業(yè)的研發(fā)成果，故選用專利申請(qǐng)數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。而新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)體現(xiàn)出工業(yè)企業(yè)將研發(fā)階段轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)的能力，也是通常采用的指標(biāo)之一。因此，文章的中間產(chǎn)出有專利申請(qǐng)數(shù)和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)數(shù)。

（3）中間投入。主要考慮環(huán)境規(guī)制和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平兩方面。由于環(huán)境規(guī)制是指以環(huán)境保護(hù)為目的而制定實(shí)施的各項(xiàng)政策與措施的總合，它對(duì)綠色創(chuàng)新活動(dòng)有一定的影響。［6,23，24］結(jié)合已有研究，選用工業(yè)污染治理完成投資額/工業(yè)增加值來(lái)代表環(huán)境規(guī)制。同時(shí)，由于一個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平越高，越容易推動(dòng)該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)水平越高知識(shí)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的可能性也就越高。借鑒Zhang［24］的方法，選用人均GDP來(lái)表示經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。

（4）綠色創(chuàng)新產(chǎn)出。除了從經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益的角度進(jìn)行測(cè)度，［17,25］還將企業(yè)規(guī)模和市場(chǎng)成熟度考慮在內(nèi)。在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出方面，選取新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入。由于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化的最終目的是產(chǎn)出新產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益，所以文章選取新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入作為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化的產(chǎn)出變量之一。在環(huán)境產(chǎn)出方面，主要選取CO2和 SO2。CO2主要采用的是 Kang［25］中計(jì)算 CO2的方法：

其中CE代表總的CO2排放量；i表示三種能量類型，i=1,2,3分別代表原油、原煤和天然氣；Ei表示能源消耗；CEF1為IPPC（2006）給出的碳排放系數(shù)；碳氧化因子Oi，取值為1?？萍际袌?chǎng)是一個(gè)將知識(shí)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)的中間過(guò)程，隨著科技創(chuàng)新能力的增強(qiáng)，市場(chǎng)的成熟度也逐漸增強(qiáng)，故使用技術(shù)市場(chǎng)成交量指標(biāo)來(lái)表示市場(chǎng)的成熟度。［4］而科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力越強(qiáng)，越易于擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，［22,25］故將選用平均主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來(lái)表示企業(yè)的規(guī)模。［25］

文章研究對(duì)象為中國(guó)的30個(gè)省份（西藏、香港、臺(tái)灣和澳門(mén)數(shù)據(jù)缺失），樣本期為2011—2016，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2012—2017），其中企業(yè)規(guī)模以上R&D全時(shí)當(dāng)量、R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)、專利申請(qǐng)數(shù)、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)和技術(shù)市場(chǎng)成交額來(lái)自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來(lái)自《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，工業(yè)污染治理完成投資額和SO2數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，工業(yè)增加值來(lái)自《中國(guó)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，而能源消耗則來(lái)自于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4.實(shí)證分析

根據(jù)兩階段DEA主—從模型（1）和（2），通過(guò)MATLAB2015軟件對(duì)中國(guó)2011—2016年30個(gè)省域的工業(yè)綠色創(chuàng)新系統(tǒng)的研發(fā)效率和轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行測(cè)算，其結(jié)果如表1和表2所示。

從表1和表2可知，在綠色研發(fā)階段，我國(guó)的平均綠色研發(fā)效率和綠色轉(zhuǎn)化效率分別為0.6775和0.798，還有較大的提升空間。從表1中可以看出，中國(guó)四個(gè)區(qū)域的研發(fā)效率按東部、西部、中部、東北部依次減小。具體來(lái)看，排名第一的安徽的效率值為1，排名30的內(nèi)蒙古效率值為0.2569，兩個(gè)省份的值相差了0.7431，表明高研發(fā)效率和低研發(fā)效率之間差距較大。從表2可知，在綠色成果轉(zhuǎn)化階段，東部和東北部轉(zhuǎn)化效率較高，西部和東北部成果轉(zhuǎn)化效率較低。就區(qū)域而言，其中效率值高于均值的省域有18個(gè)，效率均值排名第1的北京與效率均值排名18的廣西均值相差0.183，排名19的湖北和排名30的新疆均值相差0.441，說(shuō)明轉(zhuǎn)化階段效率均值高的區(qū)域之間效率變化較為穩(wěn)定。

4.1 時(shí)間維度演變分析

圖1和圖2分別是中國(guó)省域工業(yè)綠色研發(fā)和轉(zhuǎn)化效率的變化趨勢(shì)圖。在研發(fā)階段：東部和西部的研發(fā)效率均高于國(guó)家年平均研發(fā)效率，且他們的發(fā)展較為平緩，其年平均效率均維持在0.7—0.8的區(qū)間。波動(dòng)較大的是東北區(qū)域，尤其是在2013—2016變化更為明顯。主要原因是：隨著黨和國(guó)家提出創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)，東北地區(qū)開(kāi)始重視研發(fā)方面的投入，特別是在2013年規(guī)模以上的R&D的人員投入比前一年增長(zhǎng)了約6.17%，R&D研發(fā)人員取得的研發(fā)方面的效果也是較為明顯的。但在2014年之后效率呈現(xiàn)了遞減的趨勢(shì)，其原因主要是東北高等院校創(chuàng)新較為冗余及科研機(jī)構(gòu)的缺失。

從圖2可以看出，除東北部外，其他地區(qū)的轉(zhuǎn)化效率在整體上呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。尤其中部的增長(zhǎng)最為明顯，中部在2013年前的綠色轉(zhuǎn)化效率低于國(guó)家平均綠色轉(zhuǎn)化效率，但在2013年后，平均轉(zhuǎn)化效率超過(guò)了國(guó)家平均綠色轉(zhuǎn)化效率，有趕上東部效率的趨勢(shì)。東北在2011年平均轉(zhuǎn)化率為0.836，但在2016年平均轉(zhuǎn)化率僅有0.778，2016年的轉(zhuǎn)化率相比2011年的相比降低了7.77%，主要原因是東北經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式粗放以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不合理。

為更好地說(shuō)明各個(gè)省份的綠色創(chuàng)新效率隨時(shí)間的變化情況，選取2011，2013，2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，如圖3和圖4所示。在研發(fā)階段，從圖3中可知，北京、浙江、安徽、重慶等省市的研發(fā)效率隨時(shí)間變化較為穩(wěn)定，且研發(fā)效率均接近1，已接近最優(yōu)值。而內(nèi)蒙古、山西、黑龍江、河北等省份的研發(fā)效率隨時(shí)間的變化維持在0到0.6范圍內(nèi)，這表明這些省份近幾年在研發(fā)階段遇到瓶頸，導(dǎo)致他們的研發(fā)效率穩(wěn)定在較低的水平。陜西、天津、上海等省市的研發(fā)效率值隨時(shí)間呈下降趨勢(shì)，而山東、江西、廣西、云南隨時(shí)間變化效率值逐漸變大。從圖4可知，北京、天津、山東、廣東、重慶、四川、上海和江蘇等省域的轉(zhuǎn)化階段的效率值隨時(shí)間變化波動(dòng)較小，其值均接近1。河北、浙江、福建、江西、湖北等省份的轉(zhuǎn)化效率隨時(shí)間變化呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。遼寧、吉林和海南等省份隨時(shí)間變化逐漸減小。

表1 中國(guó)省域工業(yè)綠色研發(fā)效率測(cè)算結(jié)果（2011—2016）

為更好地說(shuō)明各個(gè)省份的綠色創(chuàng)新效率隨時(shí)間的變化情況，選取2011，2013，2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，如圖3和圖4所示。在研發(fā)階段，從圖3中可知，北京、浙江、安徽、重慶等省市的研發(fā)效率隨時(shí)間變化較為穩(wěn)定，且研發(fā)效率均接近1，已接近最優(yōu)值。而內(nèi)蒙古、山西、黑龍江、河北等省份的研發(fā)效率隨時(shí)間的變化維持在0—0.6，這表明這些省份近幾年在研發(fā)階段遇到瓶頸，導(dǎo)致他們的研發(fā)效率穩(wěn)定在較低的值。陜西、天津、上海等省市的研發(fā)效率值隨時(shí)間呈下降趨勢(shì)，而山東、江西、廣西、云南隨間變化效率值逐漸變大。從圖4可知，北京、天津、山東、廣東、重慶、四川、上海和江蘇等省域的轉(zhuǎn)化階段的效率值隨時(shí)間變化波動(dòng)較小，其值均接近1。河北、浙江、福建、江西、湖北、等省份的轉(zhuǎn)化效率隨時(shí)間變化呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。遼寧、吉林和海南等省份隨時(shí)間變化逐漸減小。

表2 中國(guó)省域工業(yè)綠色成果轉(zhuǎn)化測(cè)算結(jié)果（2011—2016）

圖1 2011—2016年全國(guó)及四大地區(qū)的研發(fā)效率均值

圖2 2011—2016年全國(guó)及四大地區(qū)的轉(zhuǎn)化效率均值

圖3 各省域研發(fā)效率隨時(shí)間演變情況

圖4 各省域轉(zhuǎn)化效率隨時(shí)間演變情況

4.2 空間維度的演化分析

根據(jù)我國(guó)平均綠色研發(fā)效率（0.6775）和平均綠色轉(zhuǎn)化效率（0.798），將省份的研發(fā)效率和轉(zhuǎn)化效率分為六個(gè)等級(jí)，各等級(jí)區(qū)間范圍如表3和表4所示。從表3可知，平均研發(fā)效率處于I級(jí)的省份有寧夏、海南、陜西、浙江、四川、重慶、北京、安徽，這些省份主要來(lái)自東部和西部。就四川和重慶而言，他們的人員和資金的投入均比安徽、北京和浙江等省份低，但卻取得較高的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)數(shù)，表明這兩個(gè)省份對(duì)資源利用率高，管理得當(dāng)。寧夏在過(guò)去一直落后，但是近幾年卻發(fā)展迅速，甚至趕超了相鄰省份，其主要原因主要得益于轉(zhuǎn)型升級(jí)和政府的大力支持。研發(fā)效率偏低的省份主要有內(nèi)蒙古、黑龍江和山西，這些省份效率值低于0.4，這些省份具有一定的研發(fā)規(guī)模和資金保障，但在將創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)品方面存在一定的困難。從表4可知，在轉(zhuǎn)化階段，我國(guó)有26個(gè)省份的效率大于0.6，其中有12個(gè)省已接近優(yōu)秀轉(zhuǎn)化率，轉(zhuǎn)化率高的省份應(yīng)繼續(xù)保持，但是如黑龍江、內(nèi)蒙古、山西等低轉(zhuǎn)化率的省份，政府應(yīng)給予重視，尋找導(dǎo)致轉(zhuǎn)化效率低效的瓶頸。

表3 中國(guó)省域綠色研發(fā)效率區(qū)域分布

表4 中國(guó)省域工業(yè)綠色轉(zhuǎn)化效率區(qū)域分布

4.3 兩階段內(nèi)部關(guān)聯(lián)性的時(shí)空分析

根據(jù)我國(guó)平均綠色研發(fā)效率（0.6775）和平均綠色成果轉(zhuǎn)化效率（0.798）將工業(yè)綠色創(chuàng)新效率分為高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化、高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化、低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化和低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化四種模式，如圖5。從圖中可知：

（1）高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化類型。屬于該類的省份有8個(gè)，約占全部省份數(shù)目的26.67%，這些省份包括了江蘇、江西、天津、上海、浙江、四川、重慶和北京。這些省份主要來(lái)自東部地區(qū)，其研發(fā)效率和轉(zhuǎn)化率較高。進(jìn)一步對(duì)其投入和產(chǎn)出指標(biāo)分析，發(fā)現(xiàn)這些省份市場(chǎng)成熟度、市場(chǎng)發(fā)展水平比其他省份好，這可能是這些省域研發(fā)效率和創(chuàng)新效率領(lǐng)先的原因之一。

（2）高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型。主要指陜西、新疆、云南、海南、安徽和寧夏等省份（約占總省份數(shù)的20%），這些省份具有較高的研發(fā)能力，但因?yàn)椴荒芗皶r(shí)對(duì)研發(fā)成果進(jìn)行轉(zhuǎn)化，降低了商業(yè)價(jià)值，故應(yīng)在保持高研發(fā)狀態(tài)下，提高省的轉(zhuǎn)化效率。

（3）低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化類型。該模式的省份主要包括：內(nèi)蒙古、青海、河南、福建、湖南、吉林、遼寧、山東、廣東、廣西等省份，約占全部省份的33.33%，這些省份能夠?qū)ρ邪l(fā)成果及時(shí)轉(zhuǎn)化，但其研發(fā)的能力不足，應(yīng)加大科研平臺(tái)的建設(shè)和人才的引進(jìn)。

（4）低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型。包括：山西、黑龍江、河北、湖北、甘肅（約占全部省份數(shù)的16.67%），這些省份在研發(fā)和轉(zhuǎn)化階段的效率有較大的提升空間，但若直接從雙低轉(zhuǎn)化為雙高需要雄厚的科技平臺(tái)和資金的支持，故文章建議先將雙低轉(zhuǎn)化為一高一低的模式，最后再轉(zhuǎn)化為雙高的模式。

圖5 各區(qū)域科技研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化效率象限分布圖

此外，將2011—2016年劃分為2011—2012年、2013—2014年、2015—2016年三個(gè)階段，并將三個(gè)階段分別分布于低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化（I）、高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化（II）、低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化（III）及高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化（IV）進(jìn)行列表分析，如表5所示。

從表5可以看出，在2011—2012年階段，技術(shù)創(chuàng)新效率是低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化和高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化的省份占了較大比例，在2013—2014年和2015—2016年兩個(gè)階段處于低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化的省份減少，這表明我國(guó)在2013—2016年研發(fā)或者轉(zhuǎn)化有所提高。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，部分省域保持了空間穩(wěn)定性，甘肅、黑龍江始終維持在低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型，寧夏、新疆、安徽處于高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型，青海處于低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化類型，北京、上海、江蘇、浙江、四川、重慶等六個(gè)省域處于高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化類型，而有一些省域的效率發(fā)生模式的遷移，變化主要發(fā)生在低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型和高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型。例如，山西、河南、內(nèi)蒙古、河北、福建、湖北、湖南在2011—2012是低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型，但在2013—2014變?yōu)楦哐邪l(fā)和高轉(zhuǎn)化，后在2015—2016年又有部分省份重新變?yōu)榈脱邪l(fā)—低轉(zhuǎn)化類型，廣西和江西是僅有的兩個(gè)地區(qū)從低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型轉(zhuǎn)變?yōu)楦哐邪l(fā)—低轉(zhuǎn)化類型，很少省域直接從低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化類型直接變?yōu)楦哐邪l(fā)—高轉(zhuǎn)化類型，這表明：省份提高技術(shù)創(chuàng)新效率的轉(zhuǎn)化效率比提高研發(fā)效率較容易，直接從低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化變?yōu)楦哐邪l(fā)—高轉(zhuǎn)化較為困難。

表5 2011—2016中國(guó)省域工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率分布表

5.結(jié)論

文章通過(guò)兩階段DEA博弈模型中的主隨模型對(duì)我國(guó)2011—2016工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)進(jìn)行研究，并對(duì)計(jì)算結(jié)果分別從時(shí)間、空間兩個(gè)維度進(jìn)行分析，最后把創(chuàng)新技術(shù)分為高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化、高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化、低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化和低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化等四類研究其兩階段內(nèi)部關(guān)聯(lián)性。研究的主要結(jié)論為：①在考察期內(nèi)，中國(guó)省域工業(yè)綠色研發(fā)效率和轉(zhuǎn)化效率均值為0.6775和0.798，研發(fā)和轉(zhuǎn)化效率還有較大改進(jìn)空間。在研發(fā)階段，中國(guó)四個(gè)區(qū)域的研發(fā)效率按東西中東北依次降低，高研發(fā)和低效率的差異較大，最大的差異高達(dá)0.743。在轉(zhuǎn)化階段，東部和東北部轉(zhuǎn)化效率較高，西部和東北部轉(zhuǎn)化效率較低，效率高的省份間效率變化比較穩(wěn)定。②從時(shí)間維度來(lái)看，在研發(fā)階段，東部、西部研發(fā)效率高于國(guó)家平均研發(fā)效率，且其發(fā)展隨時(shí)間波動(dòng)較小。隨時(shí)間波動(dòng)較大的是東北區(qū)。在轉(zhuǎn)化階段，除東北部外，其他省份的轉(zhuǎn)化效率隨時(shí)間變化在整體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，中部地區(qū)最為明顯。③從空間維度上看，在研發(fā)階段，很高研發(fā)效率和較高研發(fā)效率主要分布在華東、華北、西南等地；一般效率的省域占了全部省域的33.3%，主要集中在華南、華中、華東等地；研發(fā)效率較低和很低的省份主要集中在華北、黑龍江、青海、河南及河北。在轉(zhuǎn)化階段，綠色轉(zhuǎn)化效率較高和很高的主要分布在華東、東北、華中、華北等地，效率較低和很低主要分布在西北、西南以及東部部分地區(qū)。④我國(guó)處于高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化階段的省份僅有26.67%，其余省域均存在轉(zhuǎn)化或者研發(fā)方面的問(wèn)題，其中有40%的省域的工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率分布未發(fā)生跳躍，剩余的省域的工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率主要分布在低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化和低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化類型上。