朱會霞，耿德傳

（1.遼寧工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院；2.遼寧工業(yè)大學研究生學院，遼寧錦州 121001）

1 研究背景

綠色創(chuàng)新理念兼顧經(jīng)濟、生態(tài)和社會的可持續(xù)發(fā)展目標，為長三角綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展提供新動能。推動長三角區(qū)域綠色創(chuàng)新競爭力發(fā)展，提高區(qū)域連接性和資源配置效率，是長三角綠色發(fā)展的重要落腳點，也契合綠色發(fā)展和創(chuàng)新驅(qū)動兩大國家發(fā)展戰(zhàn)略的協(xié)同思想［1］。因此，對長三角4 省（市）（以下簡稱“四地”）的綠色創(chuàng)新競爭力進行動態(tài)仿真研究，有利于四地找準自身定位，發(fā)揮比較優(yōu)勢，提高綠色創(chuàng)新競爭力水平，同時對粵港澳大灣區(qū)等不同創(chuàng)新共同體的綠色創(chuàng)新競爭力提升具有借鑒意義。

綠色創(chuàng)新是能夠在避免環(huán)境資源破壞的前提下，提高經(jīng)濟質(zhì)量的創(chuàng)新型的環(huán)境友善活動［2］，是實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要依據(jù)［3］。國內(nèi)外學者對綠色創(chuàng)新的相關(guān)研究基本集中在區(qū)域、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)三個層面。區(qū)域方面，葛世帥等［4］運用共線性—變異系數(shù)方法構(gòu)建區(qū)域綠色創(chuàng)新能力評價指標體系，發(fā)現(xiàn)區(qū)域整體水平較低且不均衡，并利用探索性空間數(shù)據(jù)模型分析長三角城市群綠色創(chuàng)新能力的空間特征。韓沈超等［5］運用中介效應模型等方法研究離岸服務(wù)外包與FDI 對區(qū)域綠色創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明離岸服務(wù)外包具有正向影響，而FDI 影響方向不確定。Haisen 等［6］探討了城市中心度對綠色創(chuàng)新效率的影響，結(jié)論表明城市中心度與綠色創(chuàng)新效率之間存在倒U 型關(guān)系。產(chǎn)業(yè)方面，張峰等［7］構(gòu)造三階段組合效率測度模型分析相應的環(huán)境變量對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果得出政府扶持強度等環(huán)境變量的影響均有明顯差異性。Li 等［8］從管理者視角運用結(jié)構(gòu)方程模型進行研究，結(jié)果表明綠色創(chuàng)新對能源密集型行業(yè)的業(yè)務(wù)可持續(xù)性具有重大影響。企業(yè)方面，吳建祖等［9］運用模糊集定性比較分析法從組態(tài)視角研究企業(yè)綠色創(chuàng)新驅(qū)動模式。田紅娜等［10］結(jié)合汽車制造企業(yè)特征建立多層綜合評價云模型，研究發(fā)現(xiàn)模型在評估其綠色技術(shù)創(chuàng)新能力水平方面是可行的。Almalki 等［11］基于綠色創(chuàng)新能力，研究分析了中小企業(yè)供應商選擇集成多準則決策問題。李柏洲等［12］基于知識獲取、知識流動和綠色創(chuàng)新績效三方面構(gòu)建Logistic 模型，仿真探索企業(yè)綠色創(chuàng)新系統(tǒng)的協(xié)同演化規(guī)律。

國內(nèi)外學者對綠色創(chuàng)新的研究已取得一定成果，但也存在一些不足之處：一是指標選擇上，構(gòu)建的綠色創(chuàng)新能力指標體系存在信息冗余，且部分指標對結(jié)果影響程度較低。二是很少有從區(qū)域一體化的角度分析，基于行政劃分的省份綠色創(chuàng)新能力評價研究較普遍，但對區(qū)域內(nèi)不同創(chuàng)新主體間的綠色創(chuàng)新能力比較研究較少。三是多數(shù)文獻都是從靜態(tài)視角建立一套創(chuàng)新能力評析框架，不同變量間的影響機制不明，對動態(tài)過程及演變趨勢的研究較薄弱。因此本文基于區(qū)域一體化背景，采用灰色關(guān)聯(lián)-Spearman 相關(guān)分析法，構(gòu)建綠色創(chuàng)新競爭力指標體系，基于系統(tǒng)動力學理論構(gòu)建綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)動力學模型，以四地為研究區(qū)域，明確不同變量間的邏輯關(guān)系及影響機理，動態(tài)仿真其綠色創(chuàng)新競爭力的發(fā)展趨勢，注重差異與競爭力優(yōu)勢，為四地綠色創(chuàng)新競爭力的協(xié)同發(fā)展提供實證依據(jù)。

2 綠色創(chuàng)新競爭力指標體系構(gòu)建

2.1 指標數(shù)據(jù)來源及篩選方法

2.1.1 指標數(shù)據(jù)來源

指標數(shù)據(jù)來源于2010—2020 年四地省（市）統(tǒng)計年鑒和《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國教育統(tǒng)計年鑒》《中國火炬統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及當?shù)卣嚓P(guān)網(wǎng)站。

2.1.2 指標篩選方法

灰色關(guān)聯(lián)分析法篩選出的指標能對分析結(jié)果產(chǎn)生顯著影響［13］，但不能避免信息冗余，而Spearman 相關(guān)分析法可以彌補這一不足，也可消除指標篩選過度主觀的弊端［14］。因此，本文采用灰色關(guān)聯(lián)-Spearman 相關(guān)分析法的組合方式篩選綠色創(chuàng)新競爭力指標。

（1）灰色關(guān)聯(lián)分析法?；疑P(guān)聯(lián)分析是根據(jù)變量間發(fā)展趨勢的相似度來評估變量間關(guān)聯(lián)程度的一種方法［15］。計算步驟如下：

（2）Spearman 相關(guān)分析法。Spearman 相關(guān)分析是通過對變量之間的秩數(shù)大小做線性相關(guān)分析來確定線性強度關(guān)系的一種統(tǒng)計方法［17］。計算步驟如下：

步驟1：計算不同指標間的Spearman 相關(guān)系數(shù)。

式（6）中，Rij為第i個指標與第j個指標之間的Spearman 相關(guān)系數(shù)，i，j=1,2,3,…,k；pil(pjl)表示第i(j)個指標第l個評價目標的數(shù)據(jù)在該指標所有評價目標數(shù)據(jù)排序后對應的秩；s=1,2,3,…,n；n為評價目標的數(shù)量；k為待分析指標數(shù)。

步驟2：根據(jù)臨界值刪除對應指標［18］。若Rij<0.9，則兩個指標都保留；若Rij>0.9，要刪除灰色關(guān)聯(lián)度小的指標。

2.2 綠色創(chuàng)新競爭力指標初選

為準確把握四地綠色創(chuàng)新競爭力的區(qū)域差異，制定有效的跨區(qū)域協(xié)同提升策略，需要合理選擇綠色創(chuàng)新競爭力指標?；谒牡厣鐣?jīng)濟、資源環(huán)境、科技創(chuàng)新水平等方面實情，以O(shè)ECD（Organization for Economic Co-operation and Development）［19］、中國科學技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院［20］等權(quán)威機構(gòu)和經(jīng)典文獻的高頻率指標為重點，根據(jù)指標數(shù)據(jù)的可觀測性和可獲得性原則，篩選得到由創(chuàng)新投入、創(chuàng)新資源、生態(tài)環(huán)境和創(chuàng)新產(chǎn)出四方面構(gòu)成的綠色創(chuàng)新競爭力初選指標體系，其中有43 個正向指標、9 個負向指標和2 個適中指標。

2.3 綠色創(chuàng)新競爭力指標篩選

在綠色創(chuàng)新競爭力初選指標體系的基礎(chǔ)上，采用灰色關(guān)聯(lián)-Spearman 相關(guān)分析法篩選確定指標，具體過程如下：

（1）基于灰色關(guān)聯(lián)分析的指標篩選?？萍蓟顒尤藛T是傳統(tǒng)科技創(chuàng)新中的重要因素［21］，因此選取研究與試驗發(fā)展（R&D）人員全時當量作為灰色關(guān)聯(lián)分析的因變量參考數(shù)列，將54 個標準化指標數(shù)據(jù)代入式（1）～式（5）。針對得到的數(shù)據(jù)，進行指標重要度原則的篩選，將灰色關(guān)聯(lián)度小于0.6 的7個指標刪除，保留下47 個指標。

（2）基于Spearman 相關(guān)分析的指標篩選。經(jīng)過第一步灰色關(guān)聯(lián)分析篩選指標后，將剩余指標代入式（6）中，得到同一要素層內(nèi)任意2 個指標的Spearman 相關(guān)系數(shù)值，進行指標獨立性原則的篩選，共刪除13 個系數(shù)值小于0.9 的指標，最后保留34 個指標。

2.4 綠色創(chuàng)新競爭力指標體系構(gòu)建

通過灰色關(guān)聯(lián)-Spearman 相關(guān)分析法篩選，從54 個指標中選出34 個指標，最后結(jié)合中國國情和四地綠色創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，補充高頻指標，建立包含4 個一級要素、9個二級要素、36 個指標在內(nèi)的綠色創(chuàng)新競爭力指標體系，如表1 所示。

表1 長三角四省份綠色創(chuàng)新競爭力評價指標體系

表1 （續(xù)）

3 綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)模型構(gòu)建

3.1 系統(tǒng)邊界

根據(jù)綠色創(chuàng)新競爭力指標體系構(gòu)建系統(tǒng)動力學模型，將綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)動力學模型劃分為4個互相依存的子系統(tǒng)：創(chuàng)新投入系統(tǒng)、創(chuàng)新資源系統(tǒng)、生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)和創(chuàng)新產(chǎn)出系統(tǒng)。創(chuàng)新投入系統(tǒng)包括人力投入，財力投入和污染治理投入3 個部分；創(chuàng)新資源系統(tǒng)包括創(chuàng)新基礎(chǔ)和社會基礎(chǔ)兩部分；生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)包括環(huán)境污染和環(huán)境資源兩部分；創(chuàng)新產(chǎn)出系統(tǒng)包括科技產(chǎn)出和經(jīng)濟產(chǎn)出兩部分。創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出2 個子系統(tǒng)共同組成復合系統(tǒng)的核心支撐，創(chuàng)新資源和生態(tài)環(huán)境兩個子系統(tǒng)則組成復合系統(tǒng)的基礎(chǔ)保障，兩者相互融合，彼此支持。

3.2 系統(tǒng)因果關(guān)系分析

區(qū)域綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)是多要素、多層次綜合影響下的一種復雜系統(tǒng)。在確定系統(tǒng)邊界的基礎(chǔ)上，從因果鏈視角初步分析模型各要素間的邏輯關(guān)系及影響機理，其中符號“+”表示正反饋，符號“-”表示負反饋，如圖1 所示。

圖1 綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)因果關(guān)系

分析影響綠色創(chuàng)新競爭力的各個變量間的相互作用，主要因果反饋回路如下：

（1）GDP+→污染治理投入+→三廢排放量-→污染經(jīng)濟損失-→綠色GDP+→GDP+（正反饋）

（2）GDP+→科研投入+→政府R&D 投入+→R&D 成果+→科技創(chuàng)新水平+→能源利用率+→單位GDP 能耗-→“三廢”排放量-→污染經(jīng)濟損失-→綠色GDP+→GDP+（負反饋）

（3）GDP+→固定資產(chǎn)投資總額+→第二產(chǎn)業(yè)投資+→工業(yè)增加值+→綠色GDP+→GDP+（正反饋）

（4）GDP+→固定資產(chǎn)投資總額+→第二產(chǎn)業(yè)投資+→工業(yè)增加值+→三大產(chǎn)業(yè)能源消耗+→單位GDP 能耗+→“三廢”排放量+→污染經(jīng)濟損失+→綠色GDP-→GDP+（負反饋）

（5）科技創(chuàng)新水平+→能源利用率+→單位GDP 能耗-→“三廢”排放量-→環(huán)境污染-→高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 投入+→R&D 成果+→科技創(chuàng)新水平+（負反饋）

（6）R&D 成果+→科技創(chuàng)新水平+→環(huán)境質(zhì)量+→工作積極性+→GDP+→科研投入+→高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 投入+→R&D 成果+（正反饋）

3.3 系統(tǒng)流圖分析

為進一步體現(xiàn)系統(tǒng)具體的管理和控制過程，深入理解不同變量間的邏輯關(guān)系及影響機理，在因果關(guān)系圖定性分析的基礎(chǔ)上，繪制系統(tǒng)流圖，確定模型中主要變量的性質(zhì)，包括狀態(tài)變量、速率變量、輔助變量及常量等性質(zhì)，如圖2 所示。

圖2 綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)

模型共選取了GDP、知識存量、污染存量、污染治理投入4 個狀態(tài)變量，GDP 變化量、每年專利申請數(shù)量、污染物排放增加量、每年污染治理投入金額4 個速率變量，固定資產(chǎn)投資、“三廢”排放量、綠色GDP、環(huán)境污染經(jīng)濟損失等若干輔助變量［28］。

從圖2 中可以看出，基礎(chǔ)環(huán)境資源績效是由電力消費指數(shù)、綠地面積指數(shù)、空氣質(zhì)量指數(shù)等變量綜合考慮得到的。知識存量是每年專利技術(shù)量的累積。污染治理投入是歷年污染治理投入量的累積。污染經(jīng)濟損失是由固體廢物污染損失、廢水污染損失和廢氣污染損失組成的。污染存量是歷年污染物排放量的累積和，由工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量組成。綠色GDP 是國民經(jīng)濟總量中除去污染經(jīng)濟損失量的經(jīng)濟水平。

4 四地綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)模型實證分析

4.1 模型方程的確定

以四地為研究區(qū)域，用Vensim PLE 進行仿真建模，時間邊界為2010—2027 年，仿真步長為1 年。

（1）表函數(shù)方程設(shè)置。根據(jù)相關(guān)研究中分析的環(huán)境退化成本計算可知［29］，2010 年污染經(jīng)濟損失中的工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生的單位經(jīng)濟損失分別為5.592 元/t、5 861.5 元/ t、8.390元/ t。利用定基比PPI 指數(shù)方法，將通貨膨脹成本計入到環(huán)境退化成本中，其折算公式如下。

以2010 年為基準年，利用指數(shù)平滑法、線性回歸等方法進行擬合預測，建立定基比PPI 指數(shù)表函數(shù)、GDP 增長率表函數(shù)等變量表函數(shù)。浙江省的模型參數(shù)設(shè)置和函數(shù)方程如下所示，同理，江蘇省、浙江省和上海市均可得。

PPI 指數(shù)表函數(shù)：

GDP 增長率表函數(shù)：

固定資產(chǎn)投資比重表函數(shù)：

污染治理投入比重表函數(shù)：

（2）函數(shù)方程設(shè)置。用SPSS 軟件分析變量間的關(guān)系，擬合并建立相應的函數(shù)方程，部分變量的函數(shù)方程如表2 所示。

表2 綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)模型的函數(shù)方程

4.2 模型有效性檢驗

用Vensim PLE 的Model Check 和Units Check 功能對模型結(jié)構(gòu)方程式和量綱一致性進行自檢，經(jīng)檢查，系統(tǒng)模型通過了單位檢查和方程式檢驗。同時，為保證構(gòu)建的模型能夠真實模擬現(xiàn)實情況，需進行歷史值檢驗。本次模型選取GDP、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、固定資產(chǎn)投資額等變量進行驗證，浙江省的檢驗結(jié)果如表3 所示。

表3 2014—2019 年浙江省綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)模型的檢驗結(jié)果

結(jié)果表明，GDP、固定資產(chǎn)投資額變量的誤差保持在15%以內(nèi)，R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出的誤差在10%，模型擬合度較高，通過歷史值檢驗，構(gòu)建的系統(tǒng)動力學模型是有效的。

同理，可以得到江蘇省、上海市和安徽省的系統(tǒng)模型檢驗結(jié)果，均通過檢驗。

4.3 系統(tǒng)仿真及結(jié)果分析

為了充分發(fā)揮四地的綠色創(chuàng)新競爭力比較優(yōu)勢，尋求其綠色創(chuàng)新競爭力的差異與優(yōu)勢，將系統(tǒng)觀測變量歸納為5 個具有代表性的綠色GDP、知識存量、污染存量、單位GDP 能耗和基礎(chǔ)環(huán)境資源績效變量，四地不同變量仿真情況如圖3～圖7 所示。

圖3 四地綠色GDP 仿真模擬

綠色GDP 是考慮環(huán)境資源因素影響的經(jīng)濟活動最終產(chǎn)出，相比GDP 更能全面反映區(qū)域經(jīng)濟的質(zhì)量水平。知識存量反映科技產(chǎn)出的總成果，是創(chuàng)新投入系統(tǒng)中人力和財力投入要素和創(chuàng)新資源系統(tǒng)為支撐的共同作用的最終產(chǎn)出。污染存量是在創(chuàng)新投入系統(tǒng)中污染治理投入要素的影響下，仍未達標的“三廢”排放量的總和，代表著地區(qū)環(huán)境污染的嚴重水平。單位GDP 能耗是能源利用率水平的集中體現(xiàn)，受到科技水平、創(chuàng)新投入等因素的影響，能耗越低，資源利用率越高。生態(tài)環(huán)境資源績效是在可測性原則下，綜合考慮綠地面積指數(shù)、電力消費指數(shù)、空氣質(zhì)量指數(shù)等生態(tài)創(chuàng)新基礎(chǔ)變量的作用，構(gòu)建的評價生態(tài)創(chuàng)新環(huán)境水平的變量。

從圖3 分析可得，四地的綠色GDP 都呈現(xiàn)上升態(tài)勢。江蘇省的綠色GDP 總額從2010 年的41 383.9億元逐步增加到2018 年的10 億元，之后增長速度加快。浙江省的綠色GDP 僅次于江蘇省，從2010年的27 747.6 億元增加到2017 年的5 萬多億，上升較為平緩，之后增長就較為迅速。上海市的綠色GDP 在2010 年為17 436.7 億元，與安徽省的綠色GDP 總額相近，直到2022 年逐漸拉開差距。

結(jié)合圖2 系統(tǒng)流圖可知，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對綠色GDP 水平有著重大影響，工業(yè)產(chǎn)值的增加必然帶來工業(yè)廢水、廢氣和固體廢物排放量的增加。江蘇省、浙江省的綠色GDP 水平較高，而安徽省和上海市的綠色GDP 水平就相對較低。

從圖4 分析可得，四地的知識存量都呈現(xiàn)快速上升態(tài)勢，每年的專利申請數(shù)量快速增加。江蘇省2010 年的專利申請數(shù)目為50 298 件，從2010—2020年為知識存量的爆發(fā)期，極大地促進了綠色創(chuàng)新技術(shù)的提高，環(huán)境污染損失降低，使得綠色GDP 得到迅速提升。浙江省、上海市的2010 年專利申請數(shù)目分別為18 024 件、26 165 件，在模擬時間內(nèi)，兩者的知識存量相當，增長也較快。安徽省的知識存量2010 年為6 396 件，2016 年前知識存量增長平緩，但隨著科技投入的增加，技術(shù)創(chuàng)新能力得到增強，知識存量迅速增長。

圖4 四地知識存量仿真模擬

圖5 表示四地2010—2027 年的污染排放量的累積情況，為便于系統(tǒng)模擬，設(shè)置初始值均為0。總體上看，四地的污染存量水平趨于平緩，污染物增加量逐年降低。上海市的污染存量水平最低，年污染排放增加量增長緩慢，安徽省的污染存量水平高于上海市。浙江省和江蘇省工業(yè)企業(yè)眾多，以煤炭等化石能源為主，能源利用率低，初始污染存量水平快速增長，遠超過上海市和安徽省。隨著長三角一體化進程的深入，四地加大投入污染治理費用，結(jié)合圖4 技術(shù)積累產(chǎn)生的正向效應，污染物排放增量逐漸減少。

圖5 四地污染存量仿真模擬

從圖6 分析可得，安徽省2010 年的單位GDP能耗為0.95 t 標準煤/萬元，浙江省為0.61 t 標準煤/萬元，江蘇省為0.68 t 標準煤/萬元，上海市為0.63 t 標準煤/萬元。結(jié)合圖4 知識存量，隨著技術(shù)成果的不斷應用，四地的單位GDP 能耗逐年降低，能源利用率在上升。江蘇省的知識存量儲備最多，雄厚的技術(shù)實力極大促進能源利用技術(shù)的提升，單位能耗達到最低水平。

圖6 四地單位GDP 能耗仿真模擬

生態(tài)環(huán)境資源績效綜合考慮綠地面積指數(shù)、電力消費指數(shù)、空氣質(zhì)量指數(shù)等因素，以此來體現(xiàn)四地的生態(tài)環(huán)境資源水平。從圖7 中可以看出，四地從2013 年開始，生態(tài)環(huán)境資源績效水平逐年增長，增長速度較快。在推進長三角一體化的進程中，四地都很注重綠色創(chuàng)新生態(tài)基礎(chǔ)的建設(shè)，創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)綠色創(chuàng)新環(huán)境，為長三角區(qū)域綠色創(chuàng)新能力發(fā)展奠定 堅實基礎(chǔ)。

圖7 四地生態(tài)環(huán)境資源績效仿真模擬

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文首先采用灰色關(guān)聯(lián)-Spearman 相關(guān)分析法構(gòu)建綠色創(chuàng)新競爭力指標體系，然后基于系統(tǒng)動力學，構(gòu)建滬蘇浙皖綠色創(chuàng)新競爭力系統(tǒng)動力學模型，以長三角四省份為研究對象，仿真研究綠色創(chuàng)新競爭力的動態(tài)過程及演變趨勢。主要研究結(jié)論如下：

（1）從長三角區(qū)域整體來看，各變量的變化趨勢均有利于綠色創(chuàng)新競爭力的提升，整體指標狀況優(yōu)良，綠色創(chuàng)新效益顯著。江蘇省的綠色創(chuàng)新競爭力綜合水平最高，浙江省的綠色創(chuàng)新競爭力綜合水平與上海市基本相近，安徽省處于最低位置。

（2）從長三角區(qū)域各省（市）來看，江蘇省的綠色GDP、知識存量和單位GDP 能耗水平處于領(lǐng)先位置。浙江省的綠色GDP 和知識存量低于江蘇省，在生態(tài)環(huán)境資源績效方面，略有優(yōu)勢。污染存量方面，上海市的污染存量水平最低，安徽省次之，江蘇省和浙江省最差，均表現(xiàn)出較高水平，但污染存量的增加量從初期的迅速增長到后期是逐漸降低的。生態(tài)環(huán)境資源績效和單位GDP 能耗方面，四地均表現(xiàn)出相近的水平。

5.2 建議

以四地自身的綠色創(chuàng)新競爭力優(yōu)勢為突破點，充分發(fā)揮區(qū)域內(nèi)各地區(qū)的比較優(yōu)勢，提出以下建議。

（1）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，調(diào)整工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，淘汰高能耗、污染重及低增加值的產(chǎn)業(yè)，鼓勵扶持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略新興企業(yè)，降低污染經(jīng)濟損失。調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，加大第三產(chǎn)業(yè)投資比重。在長三角一體化背景下，四地實現(xiàn)綠色創(chuàng)新政策互動，完善長三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色布局。

（2）加大科技投入，鼓勵研發(fā)新的綠色能源。加大科技投入，支持高校、研究機構(gòu)、高技術(shù)企業(yè)的能源開發(fā)與利用研究，提高資源利用效率，降低污染物排放和單位GDP 能耗。江蘇省和浙江省需要在保持科技投入的同時，重點提高科技轉(zhuǎn)化率，將投入資源高效轉(zhuǎn)化成產(chǎn)出成果。江蘇省應加強與其余三地的科技交流，取長補短，改善研發(fā)后期的疲軟狀態(tài)，保持科技創(chuàng)新活力。

（3）加強污染治理投入力度，構(gòu)建完善的污染防治體系。保護生態(tài)環(huán)境資源，降低環(huán)境污染，不光依靠技術(shù)創(chuàng)新從源頭上對企業(yè)生產(chǎn)進行改進，還需要終端治理，加大污染治理投入力度，源頭控制與終端治理相結(jié)合，最大限度降低環(huán)境污染損失。從仿真結(jié)果來看，四地的污染治理投入均見成效，江蘇省、浙江省、安徽省的投入很大，但作用效果卻不如上海市明顯。要增加長三角地區(qū)環(huán)境治理投資的比重，上海市還要發(fā)揮引領(lǐng)作用，經(jīng)驗共享，其余三地結(jié)合各自的實際情況優(yōu)化治理機制，提高投入轉(zhuǎn)化率，構(gòu)建完善合理的跨區(qū)域污染防治體系，

（4）打好創(chuàng)新基礎(chǔ)，充分保障創(chuàng)新活動。高校、高新技術(shù)企業(yè)及研發(fā)機構(gòu)是綠色創(chuàng)新技術(shù)研究的主體，共同促進綠色創(chuàng)新技術(shù)成果的產(chǎn)出，決定著綠色創(chuàng)新競爭力的基礎(chǔ)水平。長三角四省份要保證這些創(chuàng)新研究主體的數(shù)量，充分保障創(chuàng)新活動。人均綠地面積、空氣質(zhì)量、電力消費量等因素也是綠色創(chuàng)新活動保障的重要因素，四地生態(tài)環(huán)境資源績效水平相近，長三角地區(qū)應充分利用基礎(chǔ)資源，合理調(diào)配，資源共享，打好堅實的創(chuàng)新基礎(chǔ)。