呂巖威，劉 洋，楊 菲

(山東大學(xué)商學(xué)院，山東 威海 264209)

0 引言

隨著知識和技術(shù)更新速度的加快，當(dāng)代創(chuàng)新模式已演變?yōu)橐詣?chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)多元主體協(xié)同互動為基礎(chǔ)的協(xié)同創(chuàng)新模式[1]。在創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)，企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)是創(chuàng)新的直接主體，政府和金融機(jī)構(gòu)作為間接主體參與創(chuàng)新[2]。創(chuàng)新系統(tǒng)各主體通過思想、知識、技術(shù)和機(jī)會的共享，可以創(chuàng)造跨越企業(yè)邊界的創(chuàng)新，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新力量[3]。近年來，中國政府出臺了一系列政策推進(jìn)創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同創(chuàng)新。根據(jù)《全球競爭力報告》顯示，中國產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新能力已由2012—2013年度的第35位，上升到2017—2018年度的第28位，反映出企業(yè)從依托內(nèi)部力量向借助外部資源進(jìn)行創(chuàng)新的轉(zhuǎn)變。然而，創(chuàng)新系統(tǒng)各主體在協(xié)同創(chuàng)新過程中仍然面臨諸多問題，如協(xié)同創(chuàng)新體制機(jī)制滯后、利益分配機(jī)制不健全、信息不對稱、價值取向不一致、合作方式過于單一等，導(dǎo)致創(chuàng)新系統(tǒng)主體間難以有效協(xié)同。在此背景下，分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的影響，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

鑒于此，本文基于2006—2017年省級面板數(shù)據(jù)，運用DEA-Tobit模型和分位數(shù)回歸模型分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率及其條件分布的影響，構(gòu)建面板向量自回歸 (PVAR)模型并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)探討創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)沖擊影響，基于方差分解方法分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系影響綠色創(chuàng)新效率結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)度，以期從協(xié)同創(chuàng)新的視角揭示促進(jìn)我國區(qū)域綠色創(chuàng)新效率提升的關(guān)鍵影響因素。

1 文獻(xiàn)綜述

已有研究一方面是從微觀企業(yè)層面研究創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。Ketchen 等[3]發(fā)現(xiàn)合作創(chuàng)業(yè)能使小企業(yè)保持創(chuàng)造力和靈活性，而協(xié)同創(chuàng)新有利于大企業(yè)在現(xiàn)有領(lǐng)域之外尋找機(jī)會。解學(xué)梅[4]發(fā)現(xiàn)企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與中介、企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)中小企業(yè)創(chuàng)新績效提升，但企業(yè)與政府的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)影響不顯著。Marchi[5]發(fā)現(xiàn)綠色創(chuàng)新中與外部企業(yè)的合作非常重要，環(huán)境創(chuàng)新型企業(yè)與外部合作伙伴在創(chuàng)新方面的合作程度遠(yuǎn)高于其他創(chuàng)新型企業(yè)。吳悅等[6]發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)鏈，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化，提升企業(yè)創(chuàng)新水平。胡寶貴等[7]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新系統(tǒng)各主體在協(xié)同創(chuàng)新過程中普遍存在效率不高、效果不理想的情況，政府對推進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新具有重要作用?？狄婷舻萚8]發(fā)現(xiàn)伙伴關(guān)系促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效提升，而協(xié)同創(chuàng)新為其傳導(dǎo)渠道。另一方面是從宏觀區(qū)域?qū)用孢M(jìn)行研究。Fritsch等[9]發(fā)現(xiàn)私營部門與公共研究機(jī)構(gòu)之間的研發(fā)互動強(qiáng)度促進(jìn)研發(fā)效率提升。賀靈等[10]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)要素間協(xié)同對地區(qū)創(chuàng)新績效均具有顯著促進(jìn)作用，且創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)所處的硬環(huán)境和軟環(huán)境對地區(qū)創(chuàng)新績效也具有顯著正向影響。Broekel[11]發(fā)現(xiàn)研發(fā)合作補(bǔ)貼是刺激區(qū)域創(chuàng)新效率的合適政策措施，創(chuàng)新能力較低的地區(qū)從區(qū)域企業(yè)之間的研發(fā)合作和與非區(qū)域公共研究機(jī)構(gòu)的研發(fā)合作補(bǔ)貼中獲益最大。而對創(chuàng)新能力較強(qiáng)的地區(qū)來說，從非區(qū)域大學(xué)的研發(fā)合作補(bǔ)貼中獲益最大。白俊紅等[2]發(fā)現(xiàn)政府資助、產(chǎn)學(xué)合作、產(chǎn)研合作促進(jìn)創(chuàng)新績效提升，但金融機(jī)構(gòu)資助具有抑制作用。劉友金等[12]發(fā)現(xiàn)政府支持、企業(yè)內(nèi)部協(xié)同、科研機(jī)構(gòu)內(nèi)部協(xié)同均對地區(qū)創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著的、較大的促進(jìn)作用，但產(chǎn)學(xué)研全面協(xié)同、高校內(nèi)部協(xié)同對地區(qū)創(chuàng)新績效影響較弱，協(xié)同效果不理想。蔣興華等[13]發(fā)現(xiàn)協(xié)同意愿、伙伴關(guān)系對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響，而政府支持促進(jìn)協(xié)同意愿、伙伴關(guān)系，起調(diào)節(jié)作用。

綜上，已有研究為本文提供了重要啟示，但也存在有待拓展之處：①已有研究主要集中在創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同機(jī)理、運行機(jī)制、演化博弈與協(xié)同能力評價等方面，而就創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的探討則相對欠缺。事實上，創(chuàng)新系統(tǒng)各主體具有不同的戰(zhàn)略目標(biāo)，各主體對合作所產(chǎn)生的效益會有不同的預(yù)期[14]，如何通過政策引導(dǎo)和制度安排，調(diào)動創(chuàng)新系統(tǒng)各主體的積極性，進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新績效提升，目前還缺少相關(guān)的研究。②少數(shù)相關(guān)定量研究文獻(xiàn)均忽略了在創(chuàng)新水平不同的地區(qū)，創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對創(chuàng)新績效的影響也可能存在差異，且均未采用面板向量自回歸 (PVAR)模型探討創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對創(chuàng)新績效的動態(tài)沖擊效應(yīng)、貢獻(xiàn)度及其區(qū)域異質(zhì)性。

2 模型與變量

2.1 模型構(gòu)建

(1)DEA-Tobit模型。為了精確測算綠色創(chuàng)新效率，并進(jìn)一步分析其影響因素，借鑒已有研究采用 “DEA-Tobit兩步法”進(jìn)行分析[15-17]。第一步先利用SBM-DEA模型測算綠色創(chuàng)新效率值，第二步構(gòu)建Tobit模型分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的影響。

①SBM-DEA模型。SBM-DEA模型由Tone[18]首次提出，假設(shè)生產(chǎn)系統(tǒng)有n個決策單元 (DMU)，每個DMU都有投入X、期望產(chǎn)出Yg和非期望產(chǎn)出Yb這3個元素，并且x∈Rm，yg∈RS1，yb∈RS2，定義矩陣X，Yg，Yb為：

X=[x1,...,xn]∈Rm×n

SBM-DEA模型可表示為：

(1)

式中，s-為投入松弛量，sg為期望產(chǎn)出松弛量，sb為非期望產(chǎn)出松弛量，λ為權(quán)重向量，ρ為目標(biāo)函數(shù)，且0≤ρ≤1。當(dāng)ρ=1時，DMU是有效率的；ρ<1，DMU存在冗余，需要優(yōu)化配置。

②Tobit模型。通過SBM-DEA模型測算出的綠色創(chuàng)新效率值是0～1的截斷數(shù)據(jù)，若使用普通最小二乘法進(jìn)行回歸，其參數(shù)估計值可能會出現(xiàn)有偏和非一致性。為了解決這一問題，Tobin[19]首次提出截斷回歸模型即 Tobit模型，并指出對于受限被解釋變量，遵循最大似然估計 (MLE)的Tobit模型是較好選擇，Tobit模型可表示為：

(2)

當(dāng)yi=0時，其概率密度函數(shù)表示為：

(3)

(4)

(2)分位數(shù)回歸模型。為了避免基于均值回歸而導(dǎo)致的估計偏誤，采用分位數(shù)回歸方法探討創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率條件分布的影響規(guī)律。分位數(shù)估計理論由Koenker等[20]首次提出，該方法基于被解釋變量y的條件分布來擬合解釋變量x，對異常值的敏感度相較于均值回歸更小，估計結(jié)果也更穩(wěn)健。

設(shè)隨機(jī)變量Y的分布函數(shù)為F(y)=P(Y≤y)，則y的τ分位數(shù)函數(shù)定義為：

Q(τ)=inf{y：F(y)≥τ}

(5)

式中，τ為回歸線以下數(shù)據(jù)占全部數(shù)據(jù)比重，0<τ<1。y的分布被τ分成小于Q(τ)、大于Q(τ)兩個部分。為了求解回歸模型，首先定義概率密度函數(shù)ρτ(μ)為：

(6)

式中，μ為概率密度函數(shù)的參數(shù)，ρτ(μ)為y的樣本點處在τ分位之下和之上時概率密度函數(shù)關(guān)系。分位數(shù)模型表示為：

(7)

尋求y在Q分位數(shù)下的最小離差和，可表示為：

(8)

(9)

由此，當(dāng)τ在 (0，1)區(qū)間取不同數(shù)值時，便可得到不同參數(shù)估計值。

(3)面板向量自回歸 (PVAR)模型。為了揭示創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)沖擊，通過PVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系變量變動對綠色創(chuàng)新效率帶來的沖擊反應(yīng)，并運用方差分解方法分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系變量對綠色創(chuàng)新效率變化的貢獻(xiàn)度。PVAR模型由Holtz-Eakin等[21]首次提出，可表示為：

(10)

式中，yi,t為k維變量向量，i為省份，t為時間，β0為截距項，βj為回歸的系數(shù)矩陣，p為變量滯后階數(shù)，ηi為個體效應(yīng)向量，γt為時間效應(yīng)向量，εi,t為隨機(jī)擾動項。

2.2 變量與數(shù)據(jù)

被解釋變量：綠色創(chuàng)新效率 (IE)。采用SBM-DEA模型測度2006—2017年中國各省份綠色創(chuàng)新效率。其中，創(chuàng)新投入指標(biāo)采用R&D人員全時當(dāng)量、R&D資本存量表征，創(chuàng)新期望產(chǎn)出指標(biāo)采用技術(shù)市場成交額、新產(chǎn)品銷售收入表征，非期望產(chǎn)出采用工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量和銀行不良貸款率表征[22-23]。

核心解釋變量：創(chuàng)新系統(tǒng)主體間的協(xié)同關(guān)系。基于數(shù)據(jù)可得性考慮，從資金角度表征創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系。其中，以R&D經(jīng)費內(nèi)部支出中政府資金、銀行貸款的比重分別衡量政府資助 (gov)、金融支持 (fin)，表征創(chuàng)新系統(tǒng)間接主體對直接主體的資助力度。以高校和研發(fā)機(jī)構(gòu)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出中企業(yè)資金的比重衡量產(chǎn)學(xué)研合作 (iur)，表征創(chuàng)新系統(tǒng)直接主體之間的資金往來。

控制變量：國內(nèi)知識技術(shù)轉(zhuǎn)移度 (tdd)、國外知識技術(shù)轉(zhuǎn)移度 (tdf)、外商直接投資 (fdi)。其中，tdd采用國內(nèi)技術(shù)市場技術(shù)流向地域合同金額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表征，tdf采用國外技術(shù)引進(jìn)合同金額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表征，fdi采用外商直接投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表征。

以中國內(nèi)地30個省份為研究對象 (不含西藏)，數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國金融統(tǒng)計年鑒》及各地統(tǒng)計年鑒，描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

表1 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

3 創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的靜態(tài)影響

3.1 面板單位根檢驗

為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)定性，選取相同根檢驗中的LLC檢驗、不同根檢驗中的ADF-Fisher和PP-Fisher檢驗方法進(jìn)行面板單位根檢驗，結(jié)果見表2。由表2可知，所有變量的原序列均平穩(wěn)，可以構(gòu)造計量模型進(jìn)行分析。

3.2 Tobit回歸結(jié)果分析

利用中國省級面板數(shù)據(jù)，按照全國總體、東部、中部、西部地區(qū)分組，采用Tobit 模型對式 (2)進(jìn)行回歸，以檢驗創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的影響，回歸結(jié)果見表3。由表3可知，政府資助對全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率均有負(fù)向影響，且在全國總體、東部和中部地區(qū)均通過了至少5%的顯著性水平檢驗，但在西部地區(qū)不顯著。金融支持對全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率也均有負(fù)向影響，且在全國總體通過了5%的顯著性水平檢驗，但在東部、中部和西部地區(qū)不顯著。產(chǎn)學(xué)研合作對全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率均有正向影響，且在全國總體、東部和西部地區(qū)均通過了至少5%的顯著性水平檢驗，但在中部地區(qū)不顯著。這說明在創(chuàng)新系統(tǒng)各主體之間的協(xié)同關(guān)系中，間接主體與直接主體之間的協(xié)同關(guān)系 (政府資助、金融支持)對各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生了抑制作用，而直接主體之間的協(xié)同關(guān)系 (產(chǎn)學(xué)研合作)則促進(jìn)了各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率提升。

表3 Tobit回歸結(jié)果

3.3 分位數(shù)回歸結(jié)果分析

Tobit 模型僅能解釋創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率條件均值的影響，存在一定的局限性，因此采用分位數(shù)回歸模型估計創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率在25%、50%、75%這3個分位點的影響變化情況，回歸結(jié)果見表4。

表4 分位數(shù)回歸結(jié)果

(1)政府資助在25%、50%、75%分位點處的系數(shù)分別為-0.2142、-0.4043、-0.4445，且均在至少10%的顯著性水平上顯著為負(fù)。這說明，一方面政府資助對研發(fā)投入的擠出效應(yīng)、政企之間信息不對稱和企業(yè)尋租行為等導(dǎo)致政府資助對各分位點綠色創(chuàng)新效率均有顯著抑制作用；另一方面，從25%分位點到75%分位點，政府資助系數(shù)的絕對值增大，說明在綠色創(chuàng)新效率較高的地區(qū)，政府資助對研發(fā)投入的擠出效應(yīng)更大，對綠色創(chuàng)新效率的抑制作用就高于低分點位。

(2)金融支持在25%、50%、75%分位點處的系數(shù)分別為-0.6383、-0.6725、-2.5296，但只在75%分位點的系數(shù)以5%的顯著性水平顯著為負(fù)，在其余分位點的系數(shù)均不顯著。這說明，一方面金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)貸款存在的 “所有制歧視”和 “規(guī)模歧視”，導(dǎo)致了金融錯配問題，使得金融支持對各分位點綠色創(chuàng)新效率均具有抑制作用；另一方面，從25%分位點到75%分位點，金融支持系數(shù)的絕對值在增大，說明在綠色創(chuàng)新效率較高的地區(qū)，中小企業(yè)的研發(fā)活動更加活躍，金融支持的負(fù)向影響也更大。

(3)產(chǎn)學(xué)研合作在25%、50%、75%分位點處的系數(shù)分別為0.5800、1.2205、2.0540，且均在1%的顯著性水平上顯著為正。這說明，一方面產(chǎn)學(xué)研合作不僅實現(xiàn)了技術(shù)協(xié)同效應(yīng)，還促進(jìn)了知識、技術(shù)的共享，進(jìn)而對各分位點綠色創(chuàng)新效率均具有正向作用；另一方面，從25%分位點到75%分位點，產(chǎn)學(xué)研合作系數(shù)的絕對值在增大，說明綠色創(chuàng)新效率越高的地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境越好，越有利于高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間的合作創(chuàng)新，對綠色創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用也就越大。

4 創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)沖擊

4.1 最優(yōu)滯后階數(shù)的選取

進(jìn)一步運用PVAR模型分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系對綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)沖擊。為避免模型中時間效應(yīng)和個體效應(yīng)造成估計偏誤，首先用均值差分法消除時間效應(yīng)，而后用一階向前差分法消除個體效應(yīng)。對于滯后階數(shù)選取，綜合考慮AIC (Akaike Information Criterion)、BIC (Bayesian Information Criterion)以及HQIC (Hannan-Quinn Information Criterion)準(zhǔn)則以及PVAR模型的收斂趨勢，確定全國總體及東部、中部和西部地區(qū)的最優(yōu)滯后階數(shù)分別為4、2、2和2階，結(jié)果見表5。

表5 最優(yōu)滯后階數(shù)的選取

4.2 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫變量間動態(tài)交互效應(yīng)和時滯關(guān)系。借助Stata16軟件，通過蒙特卡洛 (Monte Carlo)實驗?zāi)M 500次，分析全國總體及東部、中部和西部地區(qū)創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量加上一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對綠色創(chuàng)新效率當(dāng)前和未來值的影響。變量順序為IE、gov、fin、iur，PVAR模型的脈沖響應(yīng)估計結(jié)果見表6，脈沖響應(yīng)如圖1所示，圖1中的橫軸為沖擊作用的響應(yīng)期數(shù)，縱軸為綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量的響應(yīng)大小，由表6和圖1可以得出以下結(jié)論。

表6 綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系的脈沖響應(yīng)估計結(jié)果

(1)綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量的沖擊在響應(yīng)強(qiáng)度和響應(yīng)速度上均存在較大區(qū)域差異。對于政府資助的一個正交化沖擊，全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的響應(yīng)峰值分別是-0.0566、0.0469、-0.0524、0.0752，響應(yīng)峰值分別在第1期、第1期、第6期和第4期。對于金融支持的一個正交化沖擊，全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的響應(yīng)峰值分別是0.0115、0.0252、-0.0250、0.0180，響應(yīng)峰值分別在第1期、第1期、第1期和第3期。對于產(chǎn)學(xué)研合作的一個正交化沖擊，全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的響應(yīng)峰值分別是-0.0200、0.0507、0.0245、0.0193，響應(yīng)峰值分別在第1期、第2期、第2期和第5期。

從響應(yīng)強(qiáng)度看，東部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率對金融支持和產(chǎn)學(xué)研合作沖擊的響應(yīng)強(qiáng)度最大，但對政府資助沖擊的響應(yīng)強(qiáng)度相對較??；中部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率對政府資助、金融支持和產(chǎn)學(xué)研合作沖擊的響應(yīng)強(qiáng)度均較大；西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率對政府資助沖擊的響應(yīng)強(qiáng)度最大，但對金融支持和產(chǎn)學(xué)研合作沖擊的響應(yīng)強(qiáng)度相對較小。從響應(yīng)速度看，東部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率對政府資助的響應(yīng)速度最快，中部最慢；東部和中部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率對金融支持、產(chǎn)學(xué)研合作的響應(yīng)速度最快，西部最慢。

圖1 綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系的脈沖響應(yīng)

(2)綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量沖擊的累積效應(yīng)存在較大的區(qū)域差異。政府資助對全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)分別為-0.1138、0.1008、-0.4800、0.2434?？梢?，政府資助對西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)最大，說明政府資助緩解了西部地區(qū)研發(fā)經(jīng)費不足的現(xiàn)狀，有助于激勵企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動，但對中部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)為負(fù)，這說明政府資助對中部地區(qū)創(chuàng)新投入產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，抑制了綠色創(chuàng)新效率提升。

金融支持對全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)分別為0.0042、0.0297、-0.0400、0.0671?？梢姡鹑谥С謱|部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)最大，說明東部地區(qū)金融市場化程度較高，而金融市場化有助于改善外部融資環(huán)境，提升綠色創(chuàng)新效率。金融支持對中部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)為負(fù)，說明 “所有制歧視”和 “規(guī)模歧視”所導(dǎo)致的金融錯配問題在中部地區(qū)尤為嚴(yán)重。

產(chǎn)學(xué)研合作對全國總體及東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)分別為 -0.0231、0.2857、0.0011、0.0927?？梢?，產(chǎn)學(xué)研合作對東部、中部和西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)均為正，其中對東部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)最大，說明東部地區(qū)優(yōu)質(zhì)高校和科研機(jī)構(gòu)數(shù)量多，產(chǎn)學(xué)研合作更為高效，有利于綠色創(chuàng)新效率提升。產(chǎn)學(xué)研合作對全國總體綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)略小于0，說明綠色創(chuàng)新效率對產(chǎn)學(xué)研合作的動態(tài)響應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性，產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率沖擊的累積效應(yīng)并非在所有省份都為正，在部分省份也可能表現(xiàn)為負(fù)。

(3)綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量的沖擊響應(yīng)在各地區(qū)均表現(xiàn)為收斂趨勢，但收斂的速度和軌跡不甚相同。在全國總體，綠色創(chuàng)新效率對政府資助的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第1期達(dá)到負(fù)的響應(yīng)峰值后以較快的速度向零值收斂；綠色創(chuàng)新效率對金融支持的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第1期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后逐漸下降為負(fù)，并最終趨于零值附近；綠色創(chuàng)新效率對產(chǎn)學(xué)研合作的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第1期達(dá)到負(fù)的響應(yīng)峰值后逐漸上升為正，并最終趨于零值附近。

在東部地區(qū)，綠色創(chuàng)新效率對政府資助的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第1期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后以較快的速度向零值收斂；綠色創(chuàng)新效率對金融支持的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第1期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后以較快的速度向零值收斂；綠色創(chuàng)新效率對產(chǎn)學(xué)研合作的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第2期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后逐漸向零值收斂。

在中部地區(qū)，綠色創(chuàng)新效率對政府資助的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第6期達(dá)到負(fù)的響應(yīng)峰值后逐漸向零值收斂，但收斂速度很慢。綠色創(chuàng)新效率對金融支持的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第1期達(dá)到負(fù)的響應(yīng)峰值后以較快的速度向零值收斂；綠色創(chuàng)新效率對產(chǎn)學(xué)研合作的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第2期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后逐漸向零值收斂。

在西部地區(qū)，綠色創(chuàng)新效率對政府資助的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為在第3期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后逐漸向零值收斂；綠色創(chuàng)新效率對金融支持的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為先降后升，在第3期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后逐漸向零值收斂；綠色創(chuàng)新效率對產(chǎn)學(xué)研合作的沖擊響應(yīng)表現(xiàn)為先降后升，在第5期達(dá)到正的響應(yīng)峰值后逐漸向零值收斂。

4.3 方差分解分析

方差分解反映了對PVAR模型中內(nèi)生變量產(chǎn)生沖擊的每個隨機(jī)擾動的相對重要性，進(jìn)而度量結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度大小。為了分析創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量對綠色創(chuàng)新效率變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步進(jìn)行方差分解分析，結(jié)果見表7，由表7可以得出如下結(jié)論。

(1)無論是全國總體還是東部、中部和西部地區(qū)，綠色創(chuàng)新效率在滯后20期內(nèi)受到自身前期積累的影響均為最大。但隨著滯后時期的推移，綠色創(chuàng)新效率受到自身前期積累的影響均在逐漸減小，創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量對綠色創(chuàng)新效率的影響越來越大。

表7 綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系動態(tài)響應(yīng)的方差分解結(jié)果

(2)全國總體的政府資助、金融支持對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)增加趨勢，產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度較為穩(wěn)定。在滯后20期，政府資助、金融支持、產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度分別達(dá)到13.7%、1.1%和1.8%，相比于金融支持和產(chǎn)學(xué)研合作，政府資助對全國總體綠色創(chuàng)新效率的影響更大。

(3)東部地區(qū)的政府資助對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)下降趨勢，金融支持對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度較為穩(wěn)定，產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)增加趨勢。在滯后20期，政府資助、金融支持、產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度分別達(dá)到9.3%、2.5%和21.8%，相比于政府資助和金融支持，產(chǎn)學(xué)研合作對東部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的影響更大。

(4)中部地區(qū)的政府資助、產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)增加趨勢，金融支持對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)下降趨勢。在滯后20期，政府資助、金融支持、產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度分別達(dá)到46.5%、0.9%和3.2%，相比于金融支持和產(chǎn)學(xué)研合作，政府資助對中部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的影響更大。

(5)西部地區(qū)的政府資助、金融支持、產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度均呈現(xiàn)增加趨勢。在滯后20期，政府資助、金融支持、產(chǎn)學(xué)研合作對綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)度分別達(dá)到34.7%、2.8%和3.3%。相比于金融支持和產(chǎn)學(xué)研合作，政府資助對西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的影響更大。

5 結(jié)論

(1)間接主體與直接主體之間的協(xié)同關(guān)系 (政府資助、金融支持)對各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率均產(chǎn)生負(fù)向影響，且隨著分位點的增加抑制性越來越強(qiáng)；直接主體之間的協(xié)同關(guān)系 (產(chǎn)學(xué)研合作)促進(jìn)了各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率提升，且隨著分位點的增加促進(jìn)作用越來越大。

(2)綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量的沖擊在響應(yīng)強(qiáng)度、響應(yīng)速度和累計效應(yīng)方面均存在較大的區(qū)域差異；綠色創(chuàng)新效率對創(chuàng)新系統(tǒng)主體間協(xié)同關(guān)系各變量的沖擊響應(yīng)在各地區(qū)均表現(xiàn)為逐漸收斂的趨勢，但收斂的速度和軌跡不甚相同。

(3)無論是全國總體還是東部、中部和西部地區(qū)，綠色創(chuàng)新效率在滯后20期內(nèi)受到自身前期積累的影響均為最大。剔除自身影響后，全國總體、中部和西部地區(qū)的政府資助、東部地區(qū)的產(chǎn)學(xué)研合作相較于其他協(xié)同關(guān)系變量對綠色創(chuàng)新效率影響的貢獻(xiàn)度更大。