李 雯 宋曉宇 馬晗瀟

(1.華中師范大學 經(jīng)濟與工商管理學院；2.華中師范大學 法學院,湖北 武漢 430079)

0 引言

黨的十九屆五中全會提出堅持把創(chuàng)新作為現(xiàn)代化建設的核心，把自主創(chuàng)新作為支撐國家發(fā)展戰(zhàn)略支柱，強調應增強國家戰(zhàn)略科技力量，提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力。同時，全會指出推進綠色發(fā)展，深入施行可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，促成經(jīng)濟、社會發(fā)展的全面綠色轉型。但當前中國工業(yè)產業(yè)存在的資源虛耗、破壞環(huán)境的問題仍較為凸顯。因此作為驅動中國工業(yè)行業(yè)轉型發(fā)展的兩個關鍵因素—創(chuàng)新和綠色的重要性不言而喻。將綠色發(fā)展與創(chuàng)新驅動統(tǒng)一為綠色創(chuàng)新則是推動可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。

作為綠色創(chuàng)新的核心組成部分，綠色技術創(chuàng)新與傳統(tǒng)創(chuàng)新不同，它包含綠色工藝、綠色設備、綠色材料、綠色產品設計、綠色回收處理、綠色包裝等技術的創(chuàng)新[1]，它是以創(chuàng)新和綠色技術概念為基礎而得出的定義。而工業(yè)企業(yè)承擔著許多基礎研發(fā)、成果轉化等綠色技術創(chuàng)新活動，發(fā)揮著重要的主體作用。此外，技術創(chuàng)新存在區(qū)域間的溢出效應，一般來說，技術創(chuàng)新能力較強的區(qū)域更能通過合作交流機制、產業(yè)轉移對其他區(qū)域產生溢出效應[2]。因此，本文以中國各省份工業(yè)企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新活動為切入點，科學測度其綠色技術創(chuàng)新效率，把握其演化脈絡和空間溢出效應，以期更客觀地反映各省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率的時空特征，為我國工業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 文獻綜述

現(xiàn)有文獻對于綠色技術創(chuàng)新效率的研究很多聚焦于地區(qū)層面的效率測算及影響因素探索兩個方面。對于效率的測算，主要從投入與產出角度，Aigner等[3]和Meeusen等[4]分別提出的隨機前沿分析(SFA)為代表的參數(shù)方法，學者對此方面進行了許多拓展。例如楊振兵等[5]將環(huán)境、能源兩者同時作為生產性投入要素，納入隨機前沿生產函數(shù)中。但是，由于隨機前沿分析需要提前假設估計模型，且無法同時處理好與壞兩種產出，因而很多學者選擇了后者，即以DEA模型為代表的非參數(shù)方法。例如羅良文、梁圣蓉[7]根據(jù)工業(yè)企業(yè)兩階段的創(chuàng)新過程，構建評價體系，使用DEA方法進行測算。梁中、昂昊[8]使用DEA模型測算各省市區(qū)的綠色技術創(chuàng)新效率，以把握其重心變化及時空轉變。對于影響因素，主要從政府、企業(yè)、市場三個層面開展研究。李怡娜等[9]以珠三角148家制造企業(yè)為研究對象，實證研究其綠色創(chuàng)新實踐的制度壓力和實施效益，結果發(fā)現(xiàn)：強制性的政府環(huán)境、法律法規(guī)及競爭壓力對企業(yè)綠色行為有顯著的正向影響。Li等[10]研究發(fā)現(xiàn)，政府希望通過鼓勵企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，而政府給予的研發(fā)資金會促進企業(yè)綠色創(chuàng)新效率的提升，同時政府給予的綠色信貸是有利于企業(yè)綠色創(chuàng)新動機的增強。Cleff等[11]認為市場是推動綠色技術創(chuàng)新的重要因素。Kammerer[12]認為客戶收益是企業(yè)進行綠色創(chuàng)新的重要決策因素。

綜上，已有很多國內外學者圍繞綠色技術創(chuàng)新效率進行了大量的研究，而這為本文進行研究提供了堅實的基礎。但現(xiàn)有文獻多聚焦于通過構建多指標評價體系，逐步優(yōu)化測算模型以獲得整個區(qū)域層面的綠色創(chuàng)新效率數(shù)值，并對影響綠色技術創(chuàng)新效率的具體因素進行探究，聚焦于某個具體行業(yè)的研究較少，對其空間溢出效應的研究較少。所以本文選取工業(yè)行業(yè)作為切入點，通過DEA-BCC模型測算各省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率并進行因素分解，把握其時空現(xiàn)狀，探究各省域之間綠色技術創(chuàng)新的空間溢出效應，為工業(yè)綠色技術效率的提高提供參考。

2 研究設計

2.1 研究方法

2.1.1 DEA-BCC模型

數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)是利用線性規(guī)劃與凸分析計算與比較具有相同類型的決策單元之間的相對效率[13]。后來Banker,Charnes and Cooper[14]改變了原有模型中規(guī)模收益不變的設定，在原有模型的基礎上加入一個凸性約束拓展成DEA-BCC模型，總技術效率(TE)分解為規(guī)模效率(SE)和純技術效率(PTE)乘積：

其中，j=1,2，…，n表示決策單元，X,Y分別代表投入、產出向量。θ為效率評價指數(shù)值，S+、S-分別為輸出項、輸入項的差額變量。若θ=1，且S+=0,S-=0，則決策單元處于DEA有效。本文所研究對象并非都處于生產的規(guī)模報酬固定狀態(tài)，所以選取BCC模型作為實證分析的工具。

2.1.2 莫蘭指數(shù)

本文采用 Moran’s I 指數(shù)來檢驗26個省份之間是否存在空間依賴性或空間異質性，以分析全國26個省份工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率的空間關聯(lián)特征。

莫蘭指數(shù)分為全局莫蘭指數(shù)(Global Moran's I)和局部莫蘭指數(shù)(Local Moran's I)，前者是Patrick Alfred Pierce Moran開發(fā)的空間自相關的度量；后者是Luc Anselin在1995年提出的。

(1)全局Moran’s I指數(shù)的公式如下:

式中，k、j 表示各個省份，n 為省份總數(shù)，xk 和 xj 為各省份綠色創(chuàng)新效率值，Wkj為空間權重矩陣，其中以1表示k與j相鄰, 以0表示k 與j不相鄰。s2為樣本方差。全局 Moran's I 值一般在[-1，1]之間，取值大于0為正相關；取值小于0為負相關。取值接近于0，表示隨機分布，或不存在空間自相關性。最后，研究需要采用 Z 值對統(tǒng)計結果進行檢驗，以保證結果的穩(wěn)健性，其公式如下:

式中，Z為檢驗統(tǒng)計量，E(I)為 Moran’s I 期望，Var(I) 為其方差。

(2)局部Moran’s I指數(shù)的公式如下:

表1 莫蘭散點圖象限含表義

2.2 指標選取與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 指標體系構建

借鑒綠色技術創(chuàng)新的相關研究，根據(jù)全面性、科學性以及數(shù)據(jù)的可獲得性等原則，構建如表2所示的評價工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率的指標體系。投入指標可分為人力及財力投入，分別選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D 人員全時當量和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費內部支出作為綠色創(chuàng)新效率的人力和財力投入。產出指標可分為期望產出和非期望產出。期望產出指標中，選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利申請數(shù)和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產品銷售收入衡量綠色技術創(chuàng)新的研發(fā)效果以及經(jīng)濟收益；并選取工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)煙塵排放量作為非期望產出指標衡量綠色創(chuàng)新的環(huán)境效益。

表2 工業(yè)綠色創(chuàng)新效率指標體系

2.2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

指標所使用的數(shù)據(jù)均來源于2015—2019 年 《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省市區(qū)統(tǒng)計年鑒，鑒于數(shù)據(jù)可獲得性，選取全國除西藏、新疆、青海、云南、海南之外的26個省份作為研究對象。通過上述統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料，取得了中國26個省份在2014—2018年的投入產出指標的數(shù)據(jù)。由于少數(shù)省份有相關數(shù)據(jù)缺失，采用學界常用的線性插值法對原始數(shù)據(jù)進行補齊。對于非期望產出中三個逆向指標，在進行工業(yè)綠色創(chuàng)新效率測算前進行了逆向指標的正向化。

3 工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率的時序演變

3.1 工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率測算

使用DEA模型對各省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率進行測算有兩種方式：一是逐年測算，二是統(tǒng)一測算，由于逐年測算所得的效率值只有相對意義，不能進行時間上的比較，本文在已構建的模型基礎上借助Deap2.1，采取DEA-BCC模型進行統(tǒng)一測算，得到了2014-2018年我國26省市區(qū)的綠色技術創(chuàng)新效率值，結果如表3所示。

表3 2014-2018年26省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率值

3.2 工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率分析

從整體來看(見表4)，中國26個省份綜合技術效率均值最大為0.795，最小為0.727，2018年為最高值0.795，波動不大，但總體呈上升趨勢。從純技術效率來看，2015年較2014年有所下降，其他年份都逐漸上升。2014-2017年規(guī)模效率有所下降，2018年上升至0.932，但都位于0.9以上。表明中國工業(yè)雖不處于最優(yōu)的技術創(chuàng)新規(guī)模，但資源冗余浪費現(xiàn)象較少，純技術效率較低是導致整體效率不高的主要原因，因此未來應當適度控制規(guī)模，高效利用技術資源，加強管理、提升技術，提高純技術效率。2018年綜合技術效率提高的原因是在新發(fā)展理念指導下，政府制定的更為嚴格的環(huán)境保護法規(guī)和措施以及給予工業(yè)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新更多的政策優(yōu)惠、資金支持，促使工業(yè)企業(yè)提高技術管理水平，優(yōu)化要素投入結構。

表4 2014-2018年TE、PTE、SE變化情況

從省域來看，安徽、寧夏5年內始終處于DEA有效前沿面，這與其工業(yè)后發(fā)優(yōu)勢密切相關，兩省第一產業(yè)仍占較大比重，相對而言工業(yè)所占比重較低，因而通過優(yōu)化要素投入結構，提高資源使用效率，能夠較快適應綠色創(chuàng)新的發(fā)展要求。另外，安徽積極鼓勵專利申報，全省專利申請量處于全國前列；寧夏的企業(yè)、政府應重視減少廢水、廢氣排放量。上海、北京、浙江在2014年都處于DEA有效前沿面，但此后4年綜合技術效率都出現(xiàn)不同程度下降，主要原因在于規(guī)模報酬遞減，規(guī)模效率的降低，投入粗放，資源浪費現(xiàn)象較為嚴重，應提高資源的使用效率。吉林始終位于前沿上，僅2015年未達到DEA有效狀態(tài)，主要原因也是其規(guī)模與投入、產出不相匹配。2014-2016年，重慶都處于DEA有效前沿面，但此后的兩年純技術效率和規(guī)模效率出現(xiàn)下降，所以處于新舊動能轉換期的重慶應抓緊技術管理，優(yōu)化投入結構，尤其應注重減少經(jīng)費浪費。

3.3 工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率分類及格局演變

依據(jù)既得的綜合技術效率，運用ArcGIS10.6軟件的自然斷裂法，將工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率劃分為高水平、中水平、低水平3種類型，對省域的工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率格局時間演變作進一步分析?？傮w來看，我國26個省市區(qū)的綠色技術創(chuàng)新效率呈不均衡分布狀態(tài)，但不均衡程度趨于減小，尤其是2018年北方8個省份由低水平轉為中水平。但具體來看，福建5年來都處于低水平態(tài)勢，其純技術效率不高是導致技術效率不高的主要原因，根據(jù)投影分析結果判斷其技術、管理水平落后，存在大量資源浪費現(xiàn)象，且技術成果轉化效率不高，新產品銷售收入相對較低。2014-2016年湖南技術效率處于高水平，但此后兩年降至中水平，這與其純技術效率、規(guī)模效率降低有關。2014年廣西、江西都處于中水平態(tài)勢，兩者分別從2015年、2016年開始上升為高水平，主要原因是純技術效率的提高，這與政府鼓勵工業(yè)高質量發(fā)展、企業(yè)加強內部經(jīng)營管理密切相關。天津、江蘇、湖北5年來都處于中水平態(tài)勢，仍需要提高內部管理水平，調整規(guī)模，達到投入、產出、規(guī)模三者間的匹配。山東、河南、四川、遼寧多數(shù)年份處于中水平，純技術效率與規(guī)模效率不夠高且波動變化，需進一步改善。

4 工業(yè)綠色技術創(chuàng)效率的空間關聯(lián)特征

在開放的地區(qū)發(fā)展系統(tǒng)中，城市會受到知識溢出效應、文化政策制度等因素的影響，會與周邊地區(qū)發(fā)生交互作用，從而影響本地區(qū)的技術創(chuàng)新發(fā)展。本文使用stata16對全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)進行測算以探究城市工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率的空間關聯(lián)性特征。

4.1 全局自相關

由表5可知，2014-2018年26省域城市工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率均大于0，且大部分年份的z值可通過10%的顯著性水平檢驗，只有2018年沒有通過顯著性檢驗，拒絕了原假設。這說明從總體上看，中國各省域的綠色技術創(chuàng)新發(fā)展不是彼此隔離的，而是存在空間彼此聯(lián)系的關系。從時間序列來看，全局莫蘭指數(shù)波動較大，整體上趨于0，各省域間的空間依賴性呈現(xiàn)減弱的趨勢。但對于2018年全局莫蘭指數(shù)不顯著的情況，是不能判斷中國26省份間不存在空間關聯(lián)性的，因為這種關聯(lián)性可能只存在于部分區(qū)域，或者正負相抵，導致結果不顯著，因此需要再通過考察局部的莫蘭指數(shù)以得出結論[15]。

表5 2014-2018年全局莫蘭指數(shù)

4.2 局部自相關

為進一步考察26省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率在空間上聚集的變動情況，本文測算2014-2018年局部莫蘭指數(shù)并作出局部莫蘭散點圖。由表6可知，大部分省域均分布在第一象限與第三象限，即各省工業(yè)綠色技術創(chuàng)新存在較強的空間自相關性，2018年除外。具體分析，上海、浙江、廣西三省市區(qū)5年內均位于第一象限，形成了一個穩(wěn)定的高-高空間正相關聚集區(qū)，對相鄰省份具有較強的正向輻射帶動作用，與周邊省域共同促進了工業(yè)綠色創(chuàng)新的發(fā)展。河北、山西、遼寧三省5年內均處于第三象限，形成低-低的空間自相關聚類，對相鄰省份起到負向輻射帶動作用。福建、山東、湖北則主要處于第二象限，與相鄰省份具有相異的屬性值，對周邊省份影響較弱，需重視自身工業(yè)的綠色創(chuàng)新發(fā)展，促進技術成果轉化，提高工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率。黑龍江、內蒙古則由第三象限轉到第二象限，即低-高聚集區(qū)，未能有效接受周邊省市的綠色技術溢出。北京、吉林、寧夏三省市區(qū)5年內均處于第四象限，即高-低聚集區(qū)，對周邊省市區(qū)的綠色創(chuàng)新發(fā)展的輻射帶動作用相對較弱，但到2018年，周邊省市區(qū)工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率有了一定提高。甘肅于2017年從第三象限轉至第四象限，綠色創(chuàng)新效率得到提高，但仍需發(fā)揮自身對周邊地區(qū)工業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響作用。通過以上分析，可見我國26省域的工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率存在一定的空間自相關性，尤其是以上海、浙江為中心的高-高聚集型和以河北、山西為中心的低-低聚集型都日益顯著并逐漸趨向穩(wěn)定。

表6 2014-2018年各省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率集聚群的分布狀況

5 結論與建議

本文基于綠色技術創(chuàng)新內涵，綜合考慮創(chuàng)新過程中產生的環(huán)境效益、創(chuàng)新效益、經(jīng)濟效益，從投入和期望產出、非期望產出三個角度構建工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率的指標評價體系，使用2014-2018年中國26省域的面板數(shù)據(jù)，運用DEA-BCC模型進行測度，從靜態(tài)與動態(tài)兩方面研究省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率，而后運用全局自相關和局部自相關的分析方法探究了省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率的空間關聯(lián)特征。得出如下結論：

(1)從總體來看，工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率波動不大，處于0.7-0.8之間，但總體呈上升趨勢，而其中純技術效率較低是使整體創(chuàng)新效率不高的主要原因，需進一步改善技術、加強管理。

(2)從省域來看，安徽、寧夏5年內始終處于DEA有效前沿面，這與其工業(yè)后發(fā)優(yōu)勢密切相關；上海、北京、浙江近年來規(guī)模效率降低，應適當控制規(guī)模；2014-2016年，重慶處于DEA有效前沿面，但近兩年其純技術效率和規(guī)模效率下降，重慶應抓緊技術管理，優(yōu)化投入結構，尤其應注重減少經(jīng)費浪費。

(3)通過自然斷裂法對省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率格局時間演變的分析得出：總體來看，我國26個省市區(qū)的綠色技術創(chuàng)新效率仍呈不均衡分布狀態(tài)，但不均衡程度趨于減小，尤其是2018年北方8個省份的工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率由低水平轉為中水平。

(4)通過莫蘭散點圖平面區(qū)域四象限的劃分，可見大部分省域均分布在第一象限與第三象限，即26省域的工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率存在局部區(qū)域性的空間自相關性，尤其是以上海、浙江為中心的高-高聚集區(qū)和以河北、山西為中心的低-低聚集區(qū)都日益顯著并逐漸趨向穩(wěn)定。

以上研究結論蘊含的政策含義有：①建立經(jīng)濟綠色發(fā)展新模式，用綠色、創(chuàng)新兩個關鍵因素推動工業(yè)轉型發(fā)展，提高工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率。②因地施策，根據(jù)制約各省域工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率提高的根本原因，采取有針對性的政策。北京、上海、浙江注重解決資源冗余問題，提高資源利用效率，調整規(guī)模以達到最優(yōu)狀態(tài)；吉林注重提高企業(yè)研發(fā)水平，加強制度管理建設，優(yōu)化投入結構。③進一步破除地方保護和市場壟斷，統(tǒng)籌兼顧各地區(qū)間的工業(yè)綠色技術創(chuàng)新發(fā)展，加強地區(qū)間的合作交流，促進技術溢出，以推進區(qū)域協(xié)同發(fā)展。上海、浙江等省份應進一步利用其高端人才、經(jīng)濟水平等優(yōu)勢，不斷提升綠色技術創(chuàng)新水平，持續(xù)發(fā)揮正向輻射帶動作用；福建、山東等省份應積極構建合作交流機制，吸收有益技術、經(jīng)驗。