胡笑梅，吳利琰

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

2018年5月18日至19日，全國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)大會(huì)召開，習(xí)近平總書記在會(huì)上強(qiáng)調(diào)，要加大力度推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)、解決生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，堅(jiān)決打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)，推動(dòng)我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)邁上新臺(tái)階。[1]由此可見，生態(tài)文明建設(shè)是我國(guó)的重要發(fā)展方向，生態(tài)環(huán)境的建設(shè)需要依靠新的方法和技術(shù)，更重要的是科學(xué)創(chuàng)新效率的支撐。[2]戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是當(dāng)前科技創(chuàng)新發(fā)展的主力軍，但其在發(fā)展過(guò)程中會(huì)導(dǎo)致環(huán)境污染問(wèn)題。因此，如何實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)科學(xué)創(chuàng)新與生態(tài)環(huán)境建設(shè)協(xié)調(diào)發(fā)展成為當(dāng)前大眾關(guān)注的焦點(diǎn)[3]13，而作為橫跨我國(guó)三大地區(qū)的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)集聚地——長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，也在大力發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。因此，在大政策環(huán)境的驅(qū)動(dòng)下，研究測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率，總結(jié)當(dāng)前戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

目前對(duì)于生態(tài)創(chuàng)新的研究很多。在研究對(duì)象上主要集中在三個(gè)層面：一是國(guó)家層，Rabelo Olivan等通過(guò)2003—2011年巴西工業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，分析得出產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新的主要驅(qū)動(dòng)因素是環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)品創(chuàng)新和信息管理創(chuàng)新。[4]2560二是區(qū)域?qū)樱荑冗\(yùn)用GML指數(shù)測(cè)算了2000—2015年知識(shí)溢出下的區(qū)域生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新效率，并與不考慮非合意產(chǎn)出的結(jié)果進(jìn)行比較。[5]270三是行業(yè)層，韓潔平等通過(guò)DEA模型對(duì)我國(guó)30省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在2007—2013年工業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算。[6]103張雪梅等對(duì)我國(guó)的資源、勞動(dòng)和資本密集型工業(yè)行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算。[7]5199

在研究方法方面，現(xiàn)有研究主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、空間計(jì)量模型、因子分析等。Reza Kiani Mavi等采用能夠進(jìn)行雙重前沿?cái)?shù)據(jù)包絡(luò)分析的通用權(quán)重模型，對(duì)運(yùn)輸業(yè)效率進(jìn)行分析。[8]41Mercedes Beltrán-Esteve等利用倫伯格生產(chǎn)率指標(biāo)、方向距離函數(shù)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，對(duì)歐盟的創(chuàng)新環(huán)境績(jī)效進(jìn)行了評(píng)估。[9]245韓晶等利用四階段DEA模型測(cè)算中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率情況，結(jié)果表明綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展下區(qū)域創(chuàng)新效率呈較明顯的空間集聚狀態(tài)。[10]102

綜上，針對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率的研究并不多，因此文章將利用非參數(shù)DEA法測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)9省2市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率；通過(guò)Malmquist指數(shù)測(cè)算其生態(tài)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)發(fā)展態(tài)勢(shì)，并對(duì)各省市的生態(tài)創(chuàng)新水平進(jìn)行聚類和回歸分析，以期能為政策制定提供依據(jù)，促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新與生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展。

一、研究理論與方法

(一)DEA 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是對(duì)多個(gè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行效率測(cè)算的非參數(shù)方法，其優(yōu)點(diǎn)是無(wú)須對(duì)選取指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重賦予，避免了主觀決策對(duì)結(jié)果的影響，此外，DEA分析無(wú)須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，大大簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)分析前的步驟。DEA分析的基本模型主要包括規(guī)模報(bào)酬不變的CCR和規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型，利用這兩個(gè)模型可以測(cè)算決策單元是否達(dá)到DEA有效。[11]1799本文利用CCR和BCC模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算，并將其分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，以探究影響生態(tài)創(chuàng)新效率的主要因素。

基于規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型構(gòu)建如下：

(1)

基于規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型構(gòu)建如下：

(2)

(二)Malmquist指數(shù)

針對(duì)面板數(shù)據(jù)，Malmquist指數(shù)模型可以有效地發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化，被廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的效率變動(dòng)分析。本文在通過(guò)傳統(tǒng)DEA分析生態(tài)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上，結(jié)合Malmquist指數(shù)模型將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步效率和綜合技術(shù)效率，以進(jìn)一步分析其改進(jìn)路徑和無(wú)效原因。

Malmquist指數(shù)可以分解成技術(shù)效率變動(dòng)(EFFCH)和技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)(TECH)，而技術(shù)效率變動(dòng)(EFFCH)可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(dòng)(PECH)和規(guī)模效率變動(dòng)(SECH)，故：

FTP=EFFCH×TECH=PECH×SECH×TECH

(3)

在第i個(gè)決策單元的投入與產(chǎn)出為Xi,Yi，在第t期的規(guī)模報(bào)酬不變的情況下，Malmquist指數(shù)可以進(jìn)一步分解如下：

M=(xi+1,yt+1,xt,yt)

(4)

二、指標(biāo)體系構(gòu)建

本文結(jié)合張貴、劉漢初和張軍等學(xué)者的研究[12-14]，并在考慮相關(guān)數(shù)據(jù)可獲得性的情況下構(gòu)建了如表1所示的生態(tài)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

表1 生態(tài)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(一)生態(tài)創(chuàng)新投入指標(biāo)。

參考以往文獻(xiàn)的指標(biāo)選取原則，原料投入量和資源消耗量是選取戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新投入指標(biāo)考慮的重點(diǎn)，所以本文主要從人力、財(cái)力和環(huán)境投入三個(gè)方面選取生態(tài)創(chuàng)新投入指標(biāo)，人力和財(cái)力投入主要體現(xiàn)為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)所需的原料投入，環(huán)境投入則是發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)所需要的資源消耗。用戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的R&D人員全時(shí)當(dāng)量來(lái)代表人力投入，即應(yīng)用于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的R&D人員按照實(shí)際工作時(shí)間計(jì)算的工作量總和；R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出視為財(cái)力投入，即用于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的R&D研發(fā)投入；以《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》中的資源消耗指標(biāo)作為參考，選取廢水排放總量、廢氣排放總量和工業(yè)污染治理完成投資作為環(huán)境投入，即發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)所消耗的生態(tài)資源和治理環(huán)境所投入的資金量。

(二)生態(tài)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。

在考慮生態(tài)創(chuàng)新效率產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)，經(jīng)濟(jì)效益和科研成果是最重要的因素，同時(shí)能源利用水平的高低對(duì)生態(tài)創(chuàng)新效率具有重要影響，在考慮經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出的同時(shí)必須考慮能源節(jié)約。因此本文選取戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的專利申請(qǐng)量代表科研成果，將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的新產(chǎn)品銷售收入作為經(jīng)濟(jì)效益，能耗產(chǎn)值即每噸標(biāo)準(zhǔn)煤提供的產(chǎn)值來(lái)表示能源的利用效率，將這三個(gè)指標(biāo)作為生態(tài)創(chuàng)新產(chǎn)出。

此外，使用DEA方法分析需要滿足的一個(gè)重要前提是投入與產(chǎn)出成“等張性”關(guān)系，即投入增加的時(shí)候，產(chǎn)出不能減少。由于選取指標(biāo)無(wú)法確定這一特征，因此文章利用SPSS分析工具中的“Kendall的tau_b”和“Spearman rho”兩種方法對(duì)投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。由表2可知，除廢氣排放量指標(biāo)不符合檢驗(yàn)外，其余投入與產(chǎn)出指標(biāo)之間均符合正向相關(guān)關(guān)系，并且在置信度為1%時(shí)通過(guò)雙尾檢驗(yàn)。這表明剔除廢氣排放量指標(biāo)后，本文所選取的指標(biāo)符合DEA分析方法的要求。

表2 生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新效率投入與產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)性檢驗(yàn)表

綜上，本文選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、廢水排放量和工業(yè)污染治理完成投資作為生態(tài)創(chuàng)新投入指標(biāo)，選取專利申請(qǐng)量和新產(chǎn)品銷售收入以及能耗產(chǎn)值作為生態(tài)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。

三、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

由于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展前沿，其囊括了許多高新技術(shù)如人工智能、云計(jì)算等，現(xiàn)有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體系并不能完全概括戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展概況，所以存在部分指標(biāo)無(wú)法獲取的問(wèn)題，本文借鑒張會(huì)新和白嘉等學(xué)者的做法，用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)代替戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)。[15]68相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014—2017年)、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2018年)、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014—2018年)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014—2018年)，選取我國(guó)2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶所包含9省2市的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

此外，在保證研究準(zhǔn)確性的前提下，參考吳傳清等學(xué)者對(duì)創(chuàng)新效率的研究[16]162，文章對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、工業(yè)污染治理完成投資、新產(chǎn)品銷售收入和能耗產(chǎn)值這四個(gè)指標(biāo)以各省(市)2012年為基期的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)CPI進(jìn)行平減，以消除價(jià)格變動(dòng)的影響。

(二)靜態(tài)效率測(cè)算

運(yùn)用DEAP 2.1軟件，選擇投入導(dǎo)向規(guī)模效率不變的CCR模型，對(duì)2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新綜合效率及其平均值進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表3所示。

表3 2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新綜合效率測(cè)算表

從時(shí)間線來(lái)看，在2013年達(dá)到DEA有效的有6個(gè)省市，占比約為54.5%；2014年和2015年，達(dá)到DEA有效的有5個(gè)省市，占比約為45.5%；2016年達(dá)到DEA有效的有7個(gè)省市，占比約為63.6%；2017年達(dá)到DEA有效的省市下降為5個(gè)，占比約為45.5%；各年的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新綜合效率平均值都沒有超過(guò)但接近于1。這說(shuō)明只在2013年和2016年中有50%以上的省市達(dá)到了DEA有效，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總體生態(tài)創(chuàng)新效率有待提升。

從地區(qū)線來(lái)看，連續(xù)五年都達(dá)到DEA有效的是江蘇、安徽和四川，而上海、浙江、江西、湖南和重慶的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新綜合效率平均值低于但接近1，說(shuō)明其相關(guān)產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率沒有達(dá)到理想效果，綜合效率有待進(jìn)一步提高。在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中上游地區(qū)需要重點(diǎn)關(guān)注的是湖北、貴州和云南，其戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新綜合效率的平均值偏低，同時(shí)，這幾個(gè)省份也是高耗能和高污染產(chǎn)業(yè)的集聚地，這從側(cè)面反映了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與資源環(huán)境不協(xié)調(diào)的現(xiàn)狀。

在DEAP 2.1軟件中選擇以投入為導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型，由于選取的是2013—2017年的數(shù)據(jù)，所以為了對(duì)比五年生態(tài)創(chuàng)新綜合效率的變化，對(duì)2013年與2017年的生態(tài)創(chuàng)新綜合效率及其分解指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表4所示。

表4 2013年和2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新綜合效率及其分解

由表4可知，2013年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新綜合效率平均值為0.851，2017年上升到0.870。2013年，江西、湖北、重慶和云南的生態(tài)創(chuàng)新綜合效率低于平均值0.851。從其分解指數(shù)看，除湖北外其他地區(qū)純技術(shù)效率均為1，對(duì)于規(guī)模效率來(lái)說(shuō)，江西、湖北、重慶、貴州和云南都偏低，所以2013年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)未達(dá)到DEA有效的主要原因是規(guī)模效率較低。2017年有6個(gè)省市的生態(tài)創(chuàng)新綜合效率高于平均值0.870，分別為上海、江蘇、安徽、江西、重慶和四川，具體分析2017年其余省市未達(dá)到生態(tài)創(chuàng)新綜合效率平均值的原因也是規(guī)模效率值偏低，除湖北、浙江和湖南外，其他地區(qū)的純技術(shù)效率都為1，超過(guò)50%省市的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率不理想，這也同樣反映出2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)未達(dá)到DEA有效的主要原因是規(guī)模效率較低。所以，這說(shuō)明2013—2017年之間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)總體生態(tài)創(chuàng)新綜合效率提高的阻滯因素是規(guī)模效率偏低，生態(tài)創(chuàng)新綜合效率的提高主要是純技術(shù)效率拉動(dòng)，未達(dá)到DEA有效的各個(gè)省市的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)應(yīng)當(dāng)注意調(diào)整其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和規(guī)模以優(yōu)化資源配置，進(jìn)一步提高生態(tài)創(chuàng)新效率。

(三)Malmquist指數(shù)測(cè)算

運(yùn)用DEAP 2.1軟件對(duì)2013—2017年我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)各省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行測(cè)算和分解，得到其生態(tài)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化情況，結(jié)果如表5所示，將表5的數(shù)據(jù)繪制成更加直觀的方式展示，得到圖1所示的生態(tài)創(chuàng)新Malmquist指數(shù)及其分解指標(biāo)變動(dòng)趨勢(shì)。

表5結(jié)果表明，2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)基本呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2013—2016年全要素生產(chǎn)率平均變化率均接近但低于1，2016—2017年全要素生產(chǎn)率平均變化率大于1，2013—2014年全要素生產(chǎn)率降幅最大，為28.2%，主要原因是技術(shù)進(jìn)步效率的下降。從各個(gè)指標(biāo)變動(dòng)的平均值來(lái)看，綜合技術(shù)效率變動(dòng)幅度要小于技術(shù)進(jìn)步效率的變動(dòng)幅度。進(jìn)一步分析技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)，只有2014—2015年技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)大于1，其他年份均低于1，因此技術(shù)進(jìn)步效率的變動(dòng)是全要素生產(chǎn)率的阻滯原因?？傮w上來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)需要進(jìn)一步提升相關(guān)產(chǎn)業(yè)管理水平的能力，提高資源利用效率，同時(shí)注意環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展。

半個(gè)上午過(guò)去，恐懼感慢慢消逝，我甚至感到很刺激，很好玩。中間幾乎沒有休息，小解時(shí)，他們背對(duì)著巷子里的行人，朝著新樓 尿。我是學(xué)生，講文明，不好意思站在腳手架上撒野，我撤下來(lái)。巷子里有人來(lái)往，我抹不開這個(gè)臉，向我們的住所飛奔。腳手架上傳來(lái)唏噓聲，他們一定在說(shuō)我“懶驢上磨屎尿多”。我把他們的聲音扔在身后。

表5 2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解

圖1顯示，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)不同波動(dòng)，前期波動(dòng)幅度較大，后期變化較為平緩。具體來(lái)看，在2013—2014年和2014—2015年之間技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)增幅最大，而綜合技術(shù)效率變動(dòng)指標(biāo)呈下降趨勢(shì)，綜合來(lái)看全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，這說(shuō)明導(dǎo)致2013—2015年全要素生產(chǎn)率上升的主要原因是技術(shù)進(jìn)步的變動(dòng)。而在2015—2017年之間，技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)下降,綜合技術(shù)效率上升，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率變動(dòng)呈上升趨勢(shì)，這說(shuō)明2015—2017年之間全要素生產(chǎn)率變動(dòng)主要是因?yàn)榫C合技術(shù)效率變動(dòng)的提高。

圖1 2014—2017年生態(tài)創(chuàng)新Malmquist指數(shù)變動(dòng)趨勢(shì)

表6顯示了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新Malmquist 指數(shù)及其分解項(xiàng)測(cè)算結(jié)果，從表6可以看出，在2013—2017年間，各個(gè)省市全要素生產(chǎn)率沒有達(dá)到理想效果，全要素生產(chǎn)率大于1的只有上海市，這似乎與近年國(guó)內(nèi)生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)相悖，主要原因是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)涵蓋了許多如人工智能等高端前沿的產(chǎn)業(yè)，這些創(chuàng)新產(chǎn)出并不能用傳統(tǒng)的指標(biāo)來(lái)衡量，導(dǎo)致計(jì)算出來(lái)的全要素生產(chǎn)率偏低。具體來(lái)看，造成長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率較低的因素主要有兩個(gè)，一是由于各省市的技術(shù)進(jìn)步效率較低造成的，這類省市包括江蘇、浙江、安徽、湖南、四川、云南和貴州7省，尤其對(duì)于貴州和云南等省份而言其應(yīng)在加大對(duì)創(chuàng)新投入的同時(shí)注意環(huán)境效益，推動(dòng)各省市技術(shù)進(jìn)步與環(huán)境協(xié)調(diào)的同步發(fā)展；二是由于各省市綜合技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)雙低造成，即江西、湖北和重慶3省市，針對(duì)重慶和江西，其純技術(shù)效率較高，但需要注意的是調(diào)整產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新配置的規(guī)模；而湖北則需要在創(chuàng)新研發(fā)的資源配置、生態(tài)創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制等政策的實(shí)施方面加大力度?？傮w上來(lái)說(shuō)，造成全要素生產(chǎn)率降低的主要原因是技術(shù)進(jìn)步效率的降低，由綜合技術(shù)效率的變動(dòng)減緩全要素生產(chǎn)率下降趨勢(shì)。從各個(gè)省市來(lái)看只有上海市技術(shù)進(jìn)步效率為增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，其他地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)都呈下降趨勢(shì)，特別是重慶市，其下降幅度最大，為20.4%，這也說(shuō)明創(chuàng)新基礎(chǔ)較強(qiáng)的省市其技術(shù)進(jìn)步效率會(huì)可能比創(chuàng)新基礎(chǔ)差的省市低。

表6 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)Malmquist 指數(shù)及其分解

(四)聚類分析

為進(jìn)一步了解長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)各省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率值的聚集程度，本文利用SPSS 21.0軟件對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解的測(cè)算值進(jìn)行R型聚類分析，采用最近鄰元素作為類間距離，類內(nèi)距離選擇歐氏距離，聚類結(jié)果如圖2所示。

圖2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率聚類分析圖

在圖2中將距離為20作為分割線，可以得到三大聚類結(jié)果。根據(jù)結(jié)果可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率沒有完全按照傳統(tǒng)各省市的經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展格局分布。第一類只包含上海市；第二類除了江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南和四川外，貴州、云南等欠發(fā)達(dá)區(qū)域也被包含在其中；第三類為重慶。總體結(jié)果顯示，我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)各省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總體生態(tài)效率分布集中，但個(gè)別經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省市的生態(tài)創(chuàng)新能力沒有達(dá)到預(yù)期效果；反觀貴州、云南等欠發(fā)達(dá)地區(qū)的生態(tài)創(chuàng)新效率較為可觀，這從側(cè)面反映出該地區(qū)的生態(tài)資源利用率高，能夠以較小的資源投入獲得較高的創(chuàng)新收益。聚類結(jié)果表明，生態(tài)創(chuàng)新效率在某種程度上與地區(qū)的創(chuàng)新基礎(chǔ)沒有明顯的正向相關(guān)性。

(五)回歸分析

根據(jù)聚類結(jié)果顯示，生態(tài)創(chuàng)新效率在某種程度上與地區(qū)的創(chuàng)新基礎(chǔ)沒有明顯的正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明生態(tài)創(chuàng)新效率除了投入產(chǎn)出指標(biāo)值外還受到其他因素的影響。為了準(zhǔn)確分析影響生態(tài)創(chuàng)新效率的因素，本文借鑒周璇等[5]272學(xué)者的研究成果，通過(guò)回歸分析來(lái)探究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、教育水平和勞動(dòng)生產(chǎn)率四個(gè)因素對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率的影響，其中，總產(chǎn)值占GDP比重代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，人均GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展，每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校人數(shù)代表教育水平，總產(chǎn)值與就業(yè)人員比代表勞動(dòng)生產(chǎn)率，指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于各年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

對(duì)各變量2013—2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果顯示應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型，所以本文將采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新Malmquist指數(shù)作為被解釋變量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、教育水平和勞動(dòng)生產(chǎn)率作為解釋變量進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果如表7所示?；貧w結(jié)果表明：R2檢驗(yàn)值為0.597，說(shuō)明擬合效果較好；選取的四個(gè)變量均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，都對(duì)生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生正向影響效應(yīng)；相對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育水平、勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)生態(tài)創(chuàng)新效率具有更明顯的正向促進(jìn)作用。

表7 回歸結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

四、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本文基于2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)9省2市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)，分別利用DEA和Malmquist指數(shù)模型對(duì)生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)測(cè)算，結(jié)論如下。

(1)總體來(lái)說(shuō)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的生態(tài)環(huán)境與創(chuàng)新效率發(fā)展不均衡，生態(tài)創(chuàng)新效率有待提升，此外，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)的生態(tài)創(chuàng)新效率發(fā)展存在地域性差異，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中下游地區(qū)的生態(tài)創(chuàng)新效率整體偏高。各省市應(yīng)認(rèn)清自身發(fā)展的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，加強(qiáng)上海等中心城市的生態(tài)創(chuàng)新引導(dǎo)力，采取加大創(chuàng)新研發(fā)投入的同時(shí)注重生態(tài)環(huán)境保護(hù)的發(fā)展方式，在高新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中創(chuàng)造生態(tài)創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)生態(tài)創(chuàng)新雙贏發(fā)展。

(2)靜態(tài)效率測(cè)算結(jié)果表明：2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)未達(dá)到DEA有效的主要原因是規(guī)模效率較低，生態(tài)創(chuàng)新綜合效率主要由純技術(shù)效率拉動(dòng)。

(3)通過(guò) Malmquist 指數(shù)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)分析表明:技術(shù)進(jìn)步效率的降低是造成全要素生產(chǎn)率下降的主導(dǎo)原因。總體上來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)需要進(jìn)一步提升相關(guān)產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的能力，提高原料投入與資源消耗的利用效率，同時(shí)注意環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展。

(4)聚類與回歸分析結(jié)果表明：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率分布集中，但各省市的聚類分布并沒有完全按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展和創(chuàng)新基礎(chǔ)格局分布，相對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育水平、勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新效率的正面促進(jìn)效應(yīng)更加顯著。

(二)建議

(1)對(duì)于技術(shù)進(jìn)步效率值低而造成生態(tài)創(chuàng)新效率偏低的情況，如江蘇、浙江、安徽、湖南、四川、云南和貴州7省，企業(yè)和政府應(yīng)針對(duì)自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況制定適宜自己的發(fā)展戰(zhàn)略。一方面，針對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，像安徽、湖南、四川、云南和貴州5省的企業(yè)應(yīng)加大科研力度，尋求與高?；蚩蒲性核M(jìn)行合作，形成產(chǎn)學(xué)研合作體系，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，從而促進(jìn)整個(gè)省域的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)之間的技術(shù)進(jìn)步。對(duì)于浙江和江蘇兩省來(lái)說(shuō)，該地區(qū)的創(chuàng)新基礎(chǔ)較好，生態(tài)創(chuàng)新效率在各省市中排名比較靠前，所以其應(yīng)保持創(chuàng)新投入的同時(shí)注意環(huán)境效益，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)與環(huán)境協(xié)調(diào)的同步發(fā)展。另一方面，針對(duì)政府來(lái)說(shuō)，對(duì)于技術(shù)進(jìn)步效率偏低的問(wèn)題，應(yīng)大力推行技術(shù)創(chuàng)新，注意引進(jìn)外在成熟的產(chǎn)業(yè)技術(shù)生態(tài)創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)學(xué)習(xí)管理生態(tài)創(chuàng)新的方法，給予戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新稅收優(yōu)惠政策，鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行高創(chuàng)新低污染的生產(chǎn)方式。

(2)對(duì)于技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率值雙低造成的生態(tài)創(chuàng)新效率偏低情況，尤其是江西、湖北和重慶3省市，企業(yè)和政府應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)規(guī)模雙管齊下。一方面，對(duì)于企業(yè)而言，在發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)時(shí)應(yīng)注重調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與資源配置問(wèn)題，注重在一定資源投入的情況下提高新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)率，實(shí)現(xiàn)科研成果與成果轉(zhuǎn)化的無(wú)縫銜接。在發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)時(shí)仍然應(yīng)將技術(shù)創(chuàng)新作為企業(yè)發(fā)展的核心要素，合理配置各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重，考慮重創(chuàng)新輕污染的發(fā)展路徑。另一方面，對(duì)于政府而言，應(yīng)出臺(tái)合理的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃綱要，明確在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的同時(shí)不能忽視生態(tài)環(huán)境保護(hù)，同時(shí)應(yīng)大力支持企業(yè)發(fā)展生態(tài)良好型戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，加大科研與環(huán)境保護(hù)投入力度，推行鼓勵(lì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新提高的相關(guān)政策。此外，政府有關(guān)部門還應(yīng)建立戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新考核體系，督促企業(yè)形成技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)循環(huán)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的生態(tài)友好型發(fā)展。

(3)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新發(fā)展不均衡。各省市應(yīng)當(dāng)注重技術(shù)型人才的培養(yǎng)，提高戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，打破原有的行政區(qū)域限制，發(fā)揮以上海、浙江等高生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新率地區(qū)的中心輻射作用，以便各地區(qū)進(jìn)行深入技術(shù)交流。以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)拉動(dòng)上游地區(qū)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率發(fā)展，發(fā)揮長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)，積極發(fā)展各地區(qū)特色新興產(chǎn)業(yè)，控制好戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的高污染排放，規(guī)劃產(chǎn)業(yè)污染排放與產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的力度。