劉潔，李婧姝

（江蘇大學(xué) 財經(jīng)學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展成全球第二大經(jīng)濟(jì)體，極大地促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)集聚的形成。集群發(fā)展可促進(jìn)產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)，而產(chǎn)業(yè)集聚又是推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎和增長極[1]。改革開放以來中國整體上發(fā)生了產(chǎn)業(yè)在空間上的轉(zhuǎn)移與集聚，同時產(chǎn)業(yè)集聚引發(fā)地區(qū)間差距擴(kuò)大和環(huán)境污染等問題[2]。隨著環(huán)境治理與經(jīng)濟(jì)增長的矛盾日益突出，生態(tài)環(huán)境的壓力逐漸增大[3]。為實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級應(yīng)著力提升綠色創(chuàng)新效率，產(chǎn)業(yè)集聚可以實現(xiàn)資源優(yōu)化配置提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率，產(chǎn)業(yè)通過集群發(fā)展能夠有效提升產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)而提升區(qū)域競爭力。

熊彼特早期研究中提出產(chǎn)業(yè)空間集聚與技術(shù)創(chuàng)新之間能夠相互促進(jìn)，而高技術(shù)產(chǎn)業(yè)最重要的特征是知識和技術(shù)密集，因此高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新中起著越來越重要的作用。由于創(chuàng)新資源具有稀缺性，技術(shù)創(chuàng)新效率成為決定高技術(shù)產(chǎn)業(yè)長期持續(xù)發(fā)展并影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和地區(qū)競爭力的關(guān)鍵因素[4]。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為知識和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，具有高附加值和高收益特征，對其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有滲透作用，且屬于資源節(jié)約和環(huán)境友好型綠色產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)集聚是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要模式。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出集群創(chuàng)新，通過技術(shù)引進(jìn)、利用外資等方式，實現(xiàn)了技術(shù)積累提升產(chǎn)業(yè)競爭力[5]。

本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的視角考察區(qū)域綠色創(chuàng)新效率，將污染排放作為非期望產(chǎn)出納入效率評價體系，基于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響進(jìn)行了研究探討，以期結(jié)合研究結(jié)論提出合理規(guī)劃產(chǎn)業(yè)布局，推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚進(jìn)而提升區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的相關(guān)策略，為構(gòu)建合理區(qū)域綠色發(fā)展格局提供理論參考。

1 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者運用不同方法對產(chǎn)業(yè)集聚水平進(jìn)行了測度，主要方法有：區(qū)位熵、行業(yè)集中度、赫芬達(dá)爾-赫希曼爾指數(shù)（HHI）、空間基尼系數(shù)、EG指數(shù)等[6]。KRUGMAN等[7]用空間基尼系數(shù)來度量美國制造業(yè)集聚程度。ELLISION等[8]建立了地理集中指數(shù)來測定產(chǎn)業(yè)的集聚程度。梁琦[9]通過計算了中國工業(yè)的區(qū)位基尼系數(shù)來反映每個行業(yè)在全國范圍內(nèi)的集中度。吳學(xué)花等[10]利用集中度、基尼系數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)等對中國制造業(yè)門類的集聚性進(jìn)行了實證研究。

“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念是中國當(dāng)今乃至未來發(fā)展的關(guān)鍵。綠色創(chuàng)新主要指綠色技術(shù)創(chuàng)新，是關(guān)注保護(hù)生態(tài)環(huán)境實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的創(chuàng)新模式，綠色創(chuàng)新效率則是一種考慮資源與環(huán)境代價后的綜合發(fā)展效率[11]。對綠色創(chuàng)新的研究方法主要有指標(biāo)法和效率法。任耀等[12]基于DEA模型構(gòu)建了綠色創(chuàng)新效率模型評價體系，對山西省各地區(qū)工業(yè)效率差異進(jìn)行研究。楊志江等[13]運用SBM-DEA模型對1999—2012年各省份綠色發(fā)展效率的演變特征及其區(qū)域差異進(jìn)行研究，結(jié)果表明東中西三大區(qū)域間效率差異逐步擴(kuò)大，各區(qū)域內(nèi)的差距逐步縮小。齊紹洲等[11]利用綠色發(fā)明專利和綠色實用新型專利衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新活動，實證研究環(huán)境政策對綠色創(chuàng)新的影響。孫超等[14]運用DEA-BCC模型測算各地區(qū)創(chuàng)新效率，實證分析高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響。姜啟波等[15]采用超效率DEA模型測度生態(tài)效率，提出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚和環(huán)境規(guī)制以及二者的協(xié)同作用均對生態(tài)效率具有促進(jìn)作用。王文成等[16]采用三階段DEA模型測算區(qū)域創(chuàng)新效率，實證研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚對效率的空間效應(yīng)。

產(chǎn)業(yè)集聚能否誘發(fā)綠色創(chuàng)新的研究較為豐富，既有學(xué)者[17-19]支持產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)增長和綠色創(chuàng)新的積極正向作用，也有學(xué)者[20-22]研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚會產(chǎn)生擁堵效應(yīng)阻礙技術(shù)創(chuàng)新。陳柳欽[23]提出產(chǎn)業(yè)集群可以提高產(chǎn)業(yè)競爭力、促進(jìn)企業(yè)間合作刺激企業(yè)創(chuàng)新。王惠等[24]對中國工業(yè)企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升有顯著影響且空間異質(zhì)性明顯。劉亮等[25]研究指出產(chǎn)業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新的影響是非線性的，存在“U”型雙門檻效應(yīng)，并提出應(yīng)根據(jù)集聚實際水平制定差異化政策。楊浩昌等[26]從靜態(tài)和動態(tài)雙重視角實證研究發(fā)現(xiàn)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。馬昱等[3]通過實證研究提出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚和技術(shù)創(chuàng)新效率與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間存在非線性關(guān)系。姬志恒等[27]指出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間集聚能促進(jìn)提升技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)而影響區(qū)域綠色發(fā)展效率。孟衛(wèi)軍等[28]研究指出高技術(shù)制造業(yè)與科技服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚能夠顯著促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新效率。李健等[29]研究表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚與專業(yè)化集聚均對綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響并存在空間溢出效應(yīng)。

總體上來說，既往研究文獻(xiàn)從多個視角對產(chǎn)業(yè)集聚和綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究。對產(chǎn)業(yè)集聚的研究中，多數(shù)學(xué)者會考慮產(chǎn)業(yè)集聚帶來的經(jīng)濟(jì)效果，既有學(xué)者認(rèn)為集聚會促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也有學(xué)者認(rèn)為集聚對產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在非線性影響。目前國內(nèi)外學(xué)者就高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率影響的研究較少，以往研究多以產(chǎn)業(yè)集聚為研究對象，而產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的影響多發(fā)生于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)，因此本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主要研究對象，針對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度研究其對區(qū)域綠色發(fā)展效率的直接影響以及技術(shù)創(chuàng)新在其中的中介效應(yīng)更加科學(xué)有效。

2 研究設(shè)計

2.1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚影響區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的理論分析

伴隨著高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的技術(shù)溢出效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等可有效提升區(qū)域綠色創(chuàng)新效率。首先，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的空間集聚產(chǎn)生的技術(shù)溢出有助于創(chuàng)新資源有效整合和優(yōu)化配置，從而提升集群內(nèi)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新效率的提升。其次，集群內(nèi)資源的集中和共享有利于企業(yè)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)以及消除信息不對稱問題，從而提升創(chuàng)新效率。同時，產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展有利于吸引上下游廠商，減少交易費用提升集群內(nèi)企業(yè)競爭力。最后，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是知識密集型產(chǎn)業(yè)具有環(huán)境友好的特性，集聚促進(jìn)的技術(shù)創(chuàng)新可有效減少投入要素，提升期望產(chǎn)出的同時降低非期望產(chǎn)出促進(jìn)綠色創(chuàng)新。

本文的研究路徑如下：首先，選取合適模型對各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平及區(qū)域綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行測度；其次，研究分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的影響；最后，實證檢驗技術(shù)創(chuàng)新在影響路徑中的中介效應(yīng)，探討各影響因素在不同地區(qū)的異質(zhì)性，進(jìn)而提出建議促進(jìn)提升區(qū)域綠色創(chuàng)新效率。

2.2 研究方法

2.2.1 考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（date envelopment analysis method，DEA），一般用來評價具有多個輸入與輸出的決策單元間（decision making unit，DMU）的相對有效性，是一種非參數(shù)的分析方法[30]。DEA方法包含CCR模型、BCC模型以及SBM模型等，傳統(tǒng)的DEA效率評價模型均屬于徑向和角度模型。TONE等[31-32]通過引入松弛變量，解決了方向性距離函數(shù)計算過程中的松弛問題和角度選擇。超效率測度模型可以對有效的DMU進(jìn)一步進(jìn)行效率評價，提高了效率評價的準(zhǔn)確性，同時將非期望產(chǎn)出納入效率測算模型中符合實際生產(chǎn)過程且綜合考慮環(huán)境影響，以期得到更為客觀合理的區(qū)域綠色創(chuàng)新效率。因此，本文采用非徑向、非角度，并包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型來測算區(qū)域綠色創(chuàng)新效率。

考慮包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型表達(dá)式為：

式中：n表示決策單元的個數(shù)，即區(qū)域個數(shù)，每個DUM都有m種投入元素、s1種期望產(chǎn)出和s2種非期望產(chǎn)出，x表示投入矩陣中的元素，yg表示期望產(chǎn)出矩陣中的元素，yb表示非期望產(chǎn)出矩陣中的數(shù)據(jù)，λ表示權(quán)重向量，ρ為綠色創(chuàng)新效率值。ρ越大，表明該決策單元越有效率。

2.2.2 中介效應(yīng)模型

本文采用層級回歸的中介效應(yīng)模型，分別建立高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率、集聚對技術(shù)創(chuàng)新水平以及集聚和技術(shù)創(chuàng)新水平對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的回歸模型，探討技術(shù)創(chuàng)新在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與綠色創(chuàng)新效率之間的作用機(jī)制，模型的具體設(shè)定如下：

式（2）～（4）中：GIEit表示i區(qū)域t時刻的綠色創(chuàng)新效率，AGGit表示i區(qū)域t時刻高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚程度，INNOit表示i區(qū)域t時刻技術(shù)創(chuàng)新水平，CONTROLit為一系列控制變量，εit為隨機(jī)擾動項。

2.3 指標(biāo)選取

2.3.1 被解釋變量

在測算區(qū)域綠色創(chuàng)新效率時，要綜合考慮經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境等要素，因此，本文借鑒已有研究[12,24-26,33]投入要素分別選取勞動投入、資本投入和能源投入，選取期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出作為產(chǎn)出部分，構(gòu)建區(qū)域綠色創(chuàng)新效率指標(biāo)體系[34]。具體指標(biāo)變量如表1所示，在投入要素方面，選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D人員全時當(dāng)量作為勞動投入，資本投入選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出，能源投入采用各省市的能源消費總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）來衡量。期望產(chǎn)出指標(biāo)選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)和新產(chǎn)品銷售收入，非期望產(chǎn)出包含各地區(qū)SO2排放量和廢水排放總量[26]。

表1 綠色創(chuàng)新效率投入—產(chǎn)出指標(biāo)體系

2.3.2 核心解釋變量

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度（AGG）。本文采用區(qū)位熵衡量各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚程度，其計算公式為：

式中：hit表示i區(qū)域t時刻高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入，ht表示全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)t時刻主營業(yè)務(wù)收入，Qit表示i區(qū)域t時刻的生產(chǎn)總值，Qt表示全國t時刻生產(chǎn)總值。區(qū)位熵指數(shù)AGGit越大，表明該地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚程度越高。

2.3.3 中介變量

本文選取技術(shù)創(chuàng)新水平（INNO）作為中介變量，借鑒衣保中等[35]的研究，本文采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請量自然對數(shù)來衡量。

2.3.4 控制變量

由于影響區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的因素是多樣的，借鑒岳書敬等[36]、楊樹旺等[37]、林伯強(qiáng)等[38]的相關(guān)研究，本文選取研發(fā)投入強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)創(chuàng)新水平和人口規(guī)模四個控制變量。R&D投入強(qiáng)度（RD），采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費投入強(qiáng)度來衡量；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）采用各地區(qū)人均GDP自然對數(shù)來衡量；人口規(guī)模（PE）采用各地區(qū)總?cè)丝谧匀粚?shù)來衡量。

2.4 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，以2009—2019年我國省級層面的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究樣本。同時，根據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分標(biāo)準(zhǔn)將我國劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)，具體劃分為：東部10省份包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部6省份包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部12省份包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北3省包括遼寧、吉林和黑龍江。由于西藏及港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故將其剔除。相應(yīng)數(shù)據(jù)來源于EPS數(shù)據(jù)平臺以及《中國統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自各省份統(tǒng)計年鑒，個別缺失數(shù)據(jù)通過線性插值補齊，相關(guān)變量描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計

3 實證分析

3.1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平測度

運用區(qū)位熵對各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度進(jìn)行測度，2009—2019年均值結(jié)果見表3。

表3 2009—2019年各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度及排名

從表3可以看出，全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)均值約為0.65，東部地區(qū)整體集聚水平最高且具備專業(yè)化優(yōu)勢，中部地區(qū)整體集聚水平稍低于平均水平，西部和東北地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展相對滯后，集聚水平遠(yuǎn)均低于全國均值。

由圖1可以看出，2009—2019年整體高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度有小幅上升較穩(wěn)定，東部地區(qū)集聚程度最高并呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，中部地區(qū)集聚程度逐漸上升并超過整體均值達(dá)到穩(wěn)定，西部地區(qū)整體集聚程度也呈逐年上升趨勢，但東北地區(qū)集聚程度較低且無明顯上升趨勢。

圖1 各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚均值趨勢

利用ArcGIS10.5軟件，采用自然間斷點分級法分別對2009年、2014年和2019年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)進(jìn)行聚類，結(jié)果如表4所示。

表4 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平聚類

根據(jù)集聚指數(shù)將區(qū)域分為四類，集聚程度分比為低、中低、中高和高。通過表4中的空間分布格局趨勢可以直觀地看出，廣東省一直處于最高水平的集聚分類，其所在的東部地區(qū)集聚程度也一直較高，中部地區(qū)集聚水平逐漸上升，西部地區(qū)無明顯變化，東北地區(qū)集聚呈現(xiàn)下降趨勢。

3.2 區(qū)域綠色創(chuàng)新效率測算結(jié)果與評價

本文運用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型，根據(jù)表1中投入產(chǎn)出指標(biāo)對2009—2019年30個省份綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行測算，結(jié)果如表5所示，各地區(qū)效率變化趨勢見圖2。

圖2 各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率均值趨勢

表5 2009—2019年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率

由表5可以看出，我國綠色創(chuàng)新效率存在明顯地區(qū)差異，其均值排名前三名的分別問北京、廣東和天津，均屬于東部地區(qū)，其中北京的綠色創(chuàng)新效率均值最高，達(dá)到1.497。而中部、西部和東北地區(qū)的山西、陜西、黑龍江排名最低，其中黑龍江的綠色創(chuàng)新效率均值僅為0.162。

分區(qū)域由圖2可以看出，我國區(qū)域綠色創(chuàng)新效率整體均值約為0.5，2010年時最低僅為0.38，2012年后逐年遞增但整體相對偏低。綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出東—中—西—東北地區(qū)依次遞減的特征，地區(qū)間效率差異逐漸縮小。東部地區(qū)整體綠色創(chuàng)新效率水平最高且較穩(wěn)定，中部地區(qū)發(fā)展最快，與東部地區(qū)效率差距不斷縮小，西部地區(qū)效率均值也自2014年開始穩(wěn)步上升，東北地區(qū)效率均值上升較為緩慢且與其他地區(qū)差距仍然較大。

3.3 實證結(jié)果分析

3.3.1 基準(zhǔn)回歸模型

本文主要研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的影響，首先就高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚及控制變量對綠色發(fā)展效率的影響進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，結(jié)果見表6。

表6 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從表6的回歸結(jié)果可以看出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚和技術(shù)創(chuàng)新均對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率存在顯著正向影響，表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度和技術(shù)創(chuàng)新水平的提升可以促進(jìn)綠色創(chuàng)新效率。在控制變量方面，研發(fā)投入強(qiáng)度對綠色創(chuàng)新效率的影響為正，表明提高研發(fā)投入強(qiáng)度對效率有正向促進(jìn)作用；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模對效率的影響顯著為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模的提升對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率存在抑制作用。

3.3.2 中介效應(yīng)回歸模型

以區(qū)域綠色創(chuàng)新效率（GIE）為被解釋變量，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度（AGG）為核心解釋變量，將技術(shù)創(chuàng)新水平（INNO）作為中介變量和其他控制變量一起納入模型。面板數(shù)據(jù)模型最常使用的估計方法有固定效應(yīng)模型（FE）、隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）和混合回歸模型（OLS），為選擇合適模型保證結(jié)果穩(wěn)健性，首先進(jìn)行Hausman檢驗，結(jié)果顯示Hausman檢驗的卡方統(tǒng)計量為60.12，相應(yīng)的P值為0.0000，表明在1%的顯著性水平上拒絕了使用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此本文選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。為了確保回歸結(jié)果有效性，對各變量做了膨脹因子（VIF）檢驗，VIF最大值為6.3，均值為3.25，遠(yuǎn)小于10，表明變量間不存在很強(qiáng)的共線性，回歸結(jié)果見表7。

表7 中介效應(yīng)回歸結(jié)果

表7列出了中介效應(yīng)下的回歸結(jié)果，模型（1）估計結(jié)果顯示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的影響為正，且在1%的水平上顯著，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率存在顯著正向促進(jìn)作用。模型（2）則是在其基礎(chǔ)上加入控制變量，集聚對效率的影響依舊在1%的水平上顯著。在控制變量方面，研發(fā)投入強(qiáng)度對綠色創(chuàng)新效率的影響顯著為正，表明增大研發(fā)投入強(qiáng)度有利于提高區(qū)域綠色創(chuàng)新效率。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對創(chuàng)新效率影響不顯著，人口規(guī)模對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的影響顯著為負(fù)，可能是由于人口紅利逐漸消失，人口結(jié)構(gòu)變化老年人口比重上升影響勞動力有效供給，從而抑制了區(qū)域綠色創(chuàng)新效率。模型（3）以技術(shù)創(chuàng)新水平為被解釋變量，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.489且在1%的水平下通過檢驗，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚能夠?qū)^(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平存在顯著正向促進(jìn)作用。模型（4）結(jié)果中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率影響的系數(shù)較模型（1）中有所下降，說明技術(shù)創(chuàng)新水平在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚和綠色創(chuàng)新效率中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為30.8%，表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間集聚能夠通過促進(jìn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平從而提升區(qū)域綠色創(chuàng)新效率。

3.3.3 異質(zhì)性檢驗

上文實證分析表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生了明顯的正向影響，我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r存在較大差異，各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率和集聚程度也呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域異質(zhì)性。為進(jìn)一步探討集聚對創(chuàng)新效率影響的區(qū)域差異，本文分別對東部、中部、西部及東北部四個地區(qū)分別帶入面板模型中進(jìn)行測算，以研究區(qū)域之間的具體差異，回歸結(jié)果見表8。

表8 分地區(qū)回歸結(jié)果

由表8可以看出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。對于東部地區(qū)集聚促進(jìn)了創(chuàng)新效率的提高，同時研發(fā)投入和創(chuàng)新水平影響顯著；中部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用最大；西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和創(chuàng)新水平對效率影響顯著；東北地區(qū)集聚對效率具有負(fù)向影響，但影響不顯著，可能是由于東北地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度較低還未具備專業(yè)化優(yōu)勢，從而未能促進(jìn)創(chuàng)新效率。

3.3.4 穩(wěn)健性檢驗

為驗證回歸結(jié)果可靠性，本文分別運用縮尾處理、采用滯后一期變量數(shù)據(jù)以及更改回歸模型的方式檢驗高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響。

（1）縮尾處理。為排除原始樣本數(shù)據(jù)異常值對回歸結(jié)果的影響，本文對原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行雙側(cè)1%縮尾處理。結(jié)果顯示，各主要解釋變量的系數(shù)符號與顯著性與上文基本一致，表明上文估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

（2）采用滯后一期核心解釋變量?？紤]到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的影響可能存在時間滯后，將核心解釋變量滯后一期作為解釋變量進(jìn)行了回歸。結(jié)果顯示，變量系數(shù)符號及其顯著性均與上文一致。

（3）采用面板Tobit模型進(jìn)行估計。為對模型檢驗結(jié)果進(jìn)一步進(jìn)行驗證其穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用面板Tobit模型對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率影響因素進(jìn)行回歸分析。估計系數(shù)符號與顯著性，同樣與上文基本一致，表明上文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

4 結(jié)論與政策建議

本文以2009—2019年中國30省份地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，根據(jù)選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)運用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型計算各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率，研究分析地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2009—2019年就全樣本而言高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度略有上升并趨于穩(wěn)定。就子樣本而言，集聚程度最高的東部地區(qū)集聚程度略下降，中部、西部和東北部地區(qū)集聚程度逐年上升，地區(qū)間差距逐漸縮小。各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率整體呈上升趨勢，東中西部地區(qū)差距較小，東北地區(qū)效率較低且增速低。研發(fā)投入強(qiáng)度和創(chuàng)新水平對區(qū)域綠色創(chuàng)新效率存在顯著促進(jìn)作用，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模對效率存在抑制作用。

根據(jù)上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：第一，持續(xù)推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展，放大集聚的溢出效應(yīng)。根據(jù)產(chǎn)業(yè)的特點和優(yōu)勢，加大高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的引進(jìn)完善產(chǎn)業(yè)扶持政策，通過打造高技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等有效途徑促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展。著力培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)集聚的區(qū)域文化，搭載加強(qiáng)集群區(qū)內(nèi)企業(yè)間共享和流動知識信息，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集群的競爭優(yōu)勢。第二，鼓勵產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新，加強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)建設(shè)。推動促進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新，鼓勵企業(yè)自主創(chuàng)新，同時重視環(huán)境保護(hù)加強(qiáng)污染治理，全面提升資源利用效率。第三，根據(jù)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平和人口規(guī)模，科學(xué)制定差異化產(chǎn)業(yè)集聚政策。東部地區(qū)持續(xù)加大研發(fā)投入強(qiáng)度，鼓勵企業(yè)、高校和其他科研機(jī)構(gòu)合作提升技術(shù)轉(zhuǎn)化效率；西部地區(qū)著力提升技術(shù)創(chuàng)新水平，建立創(chuàng)新合作平臺，促進(jìn)企業(yè)合作交流提高創(chuàng)新效率；中部地區(qū)和東北地區(qū)借鑒東部地區(qū)集聚模式，積極引導(dǎo)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚并為之創(chuàng)造條件，促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。根據(jù)綜合考慮地區(qū)實際產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和資源差異，加大政府制度支持力度，因地制宜推動綠色創(chuàng)新。