中國省際綠色創新效率與系統協調度雙演化研究

張逸昕，林秀梅

（1.吉林大學商學院，長春　130012；2.黑龍江科技大學，哈爾濱　150027）

中國省際綠色創新效率與系統協調度雙演化研究

張逸昕1，2，林秀梅1

（1.吉林大學商學院，長春130012；2.黑龍江科技大學，哈爾濱150027）

運用非期望產出的SUPER-SBM模型和MALMQUIST指數法，從內部協同適配的視角，從靜態動態兩個方面，分析比較中國30個省際區域的綠色創新效率水平，研究結果表明：省際綠色創新效率與系統協調度之間具有某種程度的一致性；中國三大區域綠色創新水平呈現自東向西“梯度遞減”的趨勢，東部地區在兩類排名上均具有比較優勢，但落后省份也有望在薄弱環節加速趕超。

綠色創新；創新效率；SUPER-SBM模型；3E系統協調度；協同演化

一、引 言

當前，全球環境問題已成為國際社會關注的焦點。后工業時代以來，能源供給短缺和日益嚴重的環境污染已經成為我國經濟實現新一輪高速增長的瓶頸。創新是經濟發展的靈魂，綠色思想蘊含了當今社會資源節約、永續發展的要求，因而，綠色創新就成為理想經濟體在環境規制日益嚴格條件下爭取市場地位、贏得競爭優勢的必然選擇。基于此背景，對中國省際區域綠色創新效率及其協調性進行客觀的評價有著重要的理論和現實意義。

自Brawn和Wield首次提出“綠色技術”以來，學界對經濟體如何減少對環境的消極影響的關注從未間斷。2005年以來，綠色創新和生態創新的概念開始日益出現在科學雜志上。綠色創新是一種以能源節約、環境優化、經濟發展為核心的發展理念，與循環經濟、綠色發展、低碳經濟、生態創新等概念具有相近性。到目前為止，學術界還沒有給出一個能被廣為接受的綠色創新的定義，［1］學者們對綠色創新的理解也沒有形成一個統一的認識。不同學者出于自身不同的研究視角，嘗試性地對綠色創新進行了界定。Beise和Rennings［2］把綠色創新定義為，為了避免和降低環境損害，經濟組織采用新的或改良的流程、技術、系統和產品，這是基于“環境影響降低”角度的界定。經濟合作和發展組織［3］把綠色創新界定為，凡能引起環境改進的產品、流程、營銷方式、組織結構以及制度安排等的創造和實施行為均為綠色創新，這是從“環境績效改進”角度的判斷。基于已有文獻啟發，參考應瑞瑤［4］的觀點，本文認為一切能夠促使能源-經濟-環境系統協調互動發展的創造性活動都可稱之為綠色創新，其結果都將體現為有助于節能減排的技術進步。

當前我國綠色創新研究正處于起步階段，已有學者就針對綠色創新的驅動要素、影響機理等進行了初步研究。［5］但如何對綠色創新的效率效果施以合理評估，沿用以往測度“傳統創新”的方法是否有效等問題研究不夠深入。應該說，國內學者對“綠色創新效度”的測量目前處于嘗試期，對創新成果的計量大多基于企業層面。例如，童昕以2004年經濟普查企業數據庫為基礎，針對施查企業度量了其綠色創新水平；［6］馮志軍以規模以上工業企業為樣本，比較分析了中國30個省級區域規模以上工業企業的綠色創新效率。［7］總體看來，學界已經初步建立了對微觀層面綠色創新績效的度量方法，但是對地區、行業乃至國家層面的綠色創新水平的度量明顯不足。通過對綠色創新相關研究的檢索發現，在可查到的關于省際區域綠色創新效率的評價中，周力［8］和韓晶［9］分別運用 DEA和malmquist指數法對省際綠色創新效率進行了測評。但其中存在的不足是，對創新效率的分析變量較少，僅在傳統創新模型的基礎上，增加了能源最終消費量和三廢排放中某一個指標的經濟表征。本文基于綠色創新的本質內涵，通過引入環保產業產值、綜合能耗產出率等多個經濟變量，來實現對省際區域綠色創新效率的全面表征，并試圖將環境科學3E系統協調度引入對省際區域綠色創新水平的評價中，嘗試從雙演化的視角對綠色創新效率進行交叉適配度的探測。

二、省際區域綠色創新效率的動靜態測算

1.模型說明

（1）考慮非期望產出的靜態SUPER-SBM模型。傳統的DEA模型假設所有產出均為期望產出，但現實生產過程中某些產出卻并不具備這樣的特征，減少產出才有利于實現最佳經濟效率，這樣的產出被稱為“非期望產出”。對于“非期望產出”，通常有三種處理方法：一是把非期望產出作為投入進行處理；二是Zhu和Scheel等人［10］提出的倒數轉換的辦法；三是Seiford和Zhu［11］等人的通過對非期望產出乘以-1，然后通過一個轉換向量使所有負的非期望產出轉變成正值的做法。這幾種處理方法在直觀經濟學意義上都有悖于實際生產過程。為了克服現有模型的缺陷，Tone提出了基于非期望產出的非徑向非角度SBM模型，通過把松弛變量直接放入目標函數中，來解決投入產出的松弛性問題，這同時也解決了非期望產出存在下的效率評價問題。［12］但其中還存在的一個問題是，無法比較經濟效率值等于1的有效單元之間的效率差異。為解決此問題，筆者認為可以通過引入超效率模型，重新計算有效單元之間的生產前沿，使它們之間的效率評比成為可能。本文借鑒Li Hong等（2012）［13］125的方法，將非期望產出放入超效率SBM模型中，以解決資源約束和非期望產出下有效單元之間的效率比較問題。

將非期望產出放入超效率SBM模型中得到生產可能性集合為：

考慮非期望產出的超效率SBM模型如下：

其中，λ是權重向量。目標函數τ*的值不小于1，且τ*越大表明該單元越有效率。

2.投入產出變量說明

綠色創新是旨在節能降耗、減少污染和不斷取得經濟增長的創新，對綠色創新的效率評價應體現此特征。依據學界對綠色創新效率測度方面的相關研究，在投入表征方面，考慮資本、勞動、能源三種要素投入，選用研發經費投入、研發人員全時當量和能源終端消費量作為衡量綠色創新效率的投入變量。在綠色創新的產出度量上，節能降耗（資源效益）用綜合能耗產出率表征。經濟增長（經濟效益）選取專利申請授權數作為衡量綠色創新潛在市場收益和價值實現的指標。但由于專利不能準確反映創新成果的轉化能力，因此同時采用“新產品銷售收入”作為衡量綠色創新帶來經濟效益的評價指標。綠色環保（環境效益）維度，選用環保產業產值作為期望產出，廢水排放量、廢氣排放量、固體廢物排放量作為非期望產出。實行綠色創新，其理想的結果就是產生資源效益、經濟效益和環境效益三方面的綜合效益。

3.實證演算與結果分析

以2008～2012年為考察區間，以除西藏外（西藏統計數據缺失較多）的中國大陸30個省、自治區和直轄市為樣本空間，得到面板數據集為包含30個截面單位10個評價變量在內的5年期時間序列，樣本觀察值共1500個。考慮到數據指標公信力、獲取口徑一致及系統覆蓋原則，選取2009～2013年度《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》作為基礎數據源。另外的環保產業產值數據來自環保部所屬統計機構，并經推算處理。綜合能耗產出率取單位GDP能耗的倒數。

由于SUPER模型將所有有效決策單元重新進行遞移推算，所以本文測算結果中前沿面上的效率值高于傳統模型的運行結果，且相對有效與非有效間分異較大。相對傳統模型，SUPER模型細化了決策單元間投入產出相對效率的區分度量。測度結果如表1所示。

（1）大區維度分析。由表1可見，2008～2012年間，中國綠色創新效率的總體水平保持了緩慢的上升趨勢，由0.512上升至0.542。其中三大區域在綠色創新效率水平上存在明顯差異。東部地區（除河北外）綠色創新效率值普遍較高，其平均值一直高于全國平均水平；中部地區雖創新效率值偏低，但近幾年增速迅猛，可以預見其未來發展彈性空間很大；西部地區在綠色創新效率上基本處于停滯狀態，其評價值和排名一直處于同一水平線上下波動。如除去重慶，則其得分墊底，說明盡管西部地區非期望性質的污染排放相對較少，但其創新能力與其低排放同樣處于較低層次水平。可見三大地域自東向西呈現出較明顯的“梯度遞減”趨勢。這一測度結果在某種程度上驗證了綠色創新效率與區域經濟水平之間存在的因果關系。即綠色創新作為一項具有巨大社會效益的正向外部性很強的行為，受到供給（技術能力等）、需求（預期市場需求等）以及政策規制的影響，并與一個地區的經濟水平正相關，具體表現為：經濟水平占先地區的政府一般制定更為嚴格的環保政策及給予企業更多的綠色創新資金支持；公眾對綠色產品特別是綠色創新產品具有更強訴求；相關企業具有更強的創新能力特別是綠色創新能力。［7］另外，相較于2008年，三大區域間綠色創新效率的差異在波動中有收縮趨勢，呈現出一定程度上的“收斂”態勢。

（2）省級維度分析。從各省份效率排名看，海南排名第一，這與其具有相對寬松的資源環境承載空間以及相對欠發達的工業經濟存在密切關系。但配合表1中Malmquist技術進步指數分析，其綠色創新技術進步速率小于1，說明其綠色創新的高效率值主要來源于特殊地理位置，及地區經濟發展戰略所帶來的環保性，而非技術進步。吉林省由于在環保產業產值等期望產出和三廢排放等非期望產出上的占優表現，超越經濟發達省份，穩居排名第二的位置。但Malmquist指數也顯示其綠色創新技術進步增速放緩，后續發展路徑可能缺乏狀態躍遷動力。東北板塊中的遼寧，雖資源配置效率持續走低，但其Malmquist指數偏高，說明其技術前沿面移動較大，后續發展值得關注。而對排名靠后的河北、內蒙古、山西、陜西等省份，通過觀察其各指標得分，發現這類省份的創新投入基礎薄弱，創新產出水平偏低。此類省份均為傳統產業比重較大省份，經濟發展伴隨較多環境污染，能源消耗的路徑依賴嚴重，因而在效率評價中處于劣勢。

表1　2008～2012年各省際綠色創新效率及創新3E系統協調度

三、綠色創新效率與創新系統協調度的雙演化分析

上文采用考慮非期望產出的SUPER-SBM模型測度了省際空間綠色創新投入產出的最優次優相對有效性，但僅僅基于DEA的相對有效還不能準確詮釋綠色創新系統的內涵及特征，投入產出的相對有效并不意味著綠色創新系統內部的和諧有效運行。本文參考3E系統協調度評價的研究方法，［14］從綠色創新應秉持“資源效益、經濟效益、環境效益”相統一的原則出發，將綠色創新系統分解為創新能源子系統（U1）、創新經濟子系統（U2）和創新環境子系統（U3），從三者協調適配的角度測量省際區域綠色創新系統的運行績效，以最終達到從雙演化協同的視角進行綠色創新研究的目的。

1.綠色創新系統協調度的判斷

在表征變量方面，選取能源終端消費量、綜合能耗產出率作為U1的基礎數據來源，選取研發全時當量、研發經費投入、新產品銷售收入和專利申請數作為U2的基礎數據源，選取環保產業產值、三廢（廢水、廢氣、固體廢物）排放量作為U3的基礎數據源。借鑒陳黎明［15］對三類不同協調度模型錯判率的研究結論：綜合型協調度模型精確度最高。選用綜合型模型M=（U1*U2*U3）1/3，同時也對比了容量耦合系數模型C=3｛（U1*U2*U3）/［（U1+U2）2（U2+U3）2（U1+U3）2］1/3｝，D=（C*T）k的測算結果，結果認為后者的測度結果分辨率較低，大量數據的區分度體現在小數點后3位以上，因此本文選用了綜合型模型。

由于指標屬性不同，采用極差法進行標準化處理，即：對于正向指標，xi′=（xi-xmin）/（xmax-xmin）；對于逆向指標，xi′=（xmax-xi）/（xmax-xmin）。對于適度性指標（能源消費量），由于該指標參照“十二五”規劃中提出的2015年40億t標煤的基準，經對數曲線擬合換算后發現，2008～2012發展階段人均能源消費量尚有上升余量，故將其作為正向指標處理。數據標化處理后，帶入功效函數Up=∑λiui（p=1，2，3），其中λi由Delphi統計專家策略確定。運用yaahp對指標權重抽象計算，得λ1=（0.44，0.56），λ2=λ3=（0.182，0.273，0.318，0.227），指標按上文次序排列。最終3E協調度模型計算結果如表1中最后一列所示。

參考相關學者和國際組織普遍采用的協調度等級劃分方法，對比發現，2008～2012年度中國多數省域綠色創新3E系統協調度均處于勉強協調以下水平（低于0.5勉強協調下線的有24個省份），說明中國經濟在經歷快速增長的進程中不可避免地帶來了資源和環境的負效應。從地域分布來看，東部地區（0.488）、中部地區（0.318）、東北地區（0.300）、西部地區（0.186）依次占優，與綠色創新效率排序一樣，省際3E系統協調度同樣表現出了與地域整體發展水平近似吻合的進化趨勢。排名前10位的省份中，東部占據8席，而排名后10位的省份中，西部卻占據8席。說明東部地區在創新系統內部耦合協同上具有較強的比較優勢，經濟增長所帶來的良好效益使其可以更多地關注再發展中的可持續問題，從而把更多的經濟資金投入資源環境系統的改善中去，而西部地區在當前階段綠色創新系統整體的協調發展能力還比較薄弱。

2.創新效率與創新系統協調度的適配度分析

對照表1的最后三列，研究發現，綠色創新投入產出效率排序與創新3E系統協調度排序近似同步，大多數省份的位次差異較小（在4位以內）。從雙演化角度評判，東部地區（除海南、河北外）無論在創新效率水平，還是在創新系統內部協同度上均表現出明顯的領先優勢，這與經濟先行省份在經濟發展中后期對綠色節能環保因素的格外關注關系密切；而西部地區處于排名雙墊底的位置，也與西部地區未充分利用環境承載空間優勢，按照集約化路徑加速發展存在一定發展應因。這里需要說明的是，位次差異較大的省份中，海南省在綠色創新效率方面排名第1，而在創新協同度上僅排名第28位。分析發現，其協同度排名滯后的原因在于其環境子系統U3得分遠高于經濟子系統U2得分，子系統間出現了明顯的異步。海南投入產出的高效率并不是源自內部要素的匹配協同得當，而是環境層面變量的優異表現所致。這正是本文引入創新系統協調度來配合研究創新效率的原因，創新系統內部協調度可以有效彌補相對效率值在分析中的不足。與海南境況類似的還有寧夏、青海、貴州和新疆四個省份。另一個位次差異較大的省份是河南，其在協同度排名上取得了較為靠前的位置，但其創新效率值卻偏低，究其原因是，由于河南綠色創新內部各子系統均處于較低水平，U1、U2、U3得分均偏低，因此最終處在了較低層次的穩態上，屬于“均衡的低水平”。與之類似的省份還有陜西和四川。還有一個需要特別說明的是，吉林省雖然其綠色創新效率水平很高，但創新協調度偏低，且有依時序漸趨走低的趨勢。對比其子系統功效分值，發現其環境（0.853）、經濟（0.081）、能源（0.298）系統間嚴重失調，因此對吉林省來說，加大綠色創新投入、改善能源結構應為當務之急。

四、結論與對策

在資源緊缺、環境污染日益嚴重的今天，綠色創新成為代表一個地區持續競爭優勢的重要標志。創新效率是衡量區域綠色創新資源配置效果的重要指征，效率值的大小直接反映出各資源配置主體的資源利用效果。本研究以各省級區域為研究藍本，運用SUPER-SBM模型和Malmquist指數，比較分析了各省際空間綠色創新的投入產出效率。在此基礎上，本文舍棄了已有研究中傾向構造計量經濟模型分析影響因素的做法，轉而從另一個角度思考，即從綠色創新3E系統協同適配的視角分析綠色創新系統的內部平衡穩態情況。結果顯示3E系統協調度對綠色創新效率水平的研究（傳統效率模型方法）起到了補充修正作用，這是對已有綠色創新研究內容的豐富。

從兩類排序可以看出，不同發展程度地區對綠色創新可持續發展的關注傾向性有所不同，綠色創新與不同地緣空間的經濟基礎、增量配置水平及制度觀念差異存在一定發展應因，當然這其中更關鍵的是各省域政府在戰略層面的推進部署。未來發展中，對效率占先而協調度靠后的海南、吉林等省份來說，作為經濟欠發達省份如在弱項上著力推進，則有望在綠色創新發展中找到契合點，實現效率與協同度的互動協調發展。而對排名雙靠后的山西、河北等省份而言，加速科技引領，推進產業綠色升級轉型，實為當前經濟發展中需格外關注之要務。應該說，影響綠色創新的潛在變量很多，我們既應該從投入產出配置的角度出發，對創新要素進行合理調配，也應該充分注意到其間要素的協調互動，進行統籌規劃協同考量，從而推進綠色創新“能源-經濟-環境”協調發展，實現資源投入最少、期望產出最多、污染排放最小的最終目的。

［1］張鋼，張小軍.綠色創新研究的幾個基本問題［J］.中國科技論壇，2013，（4）.

［2］Beise-Zee M，Rennings K.Lead Markets and Regulation：A Framework for Analyzing the International Diffusion of Environmental Innovation［J］.Ecological Economics，2005，52（1）.

［3］OECD.Environmental Innovation and Global Markets［M］.Paris：Organization for Economic Cooperation and Development，2008：79.

［4］應瑞瑤，周力.資源稟賦與綠色創新-從中國省級數據的經驗研究看“荷蘭病”之破解［J］.財經研究，2009，（11）.

［5］張鋼，張小軍.企業綠色創新戰略的驅動因素：多案例比較研究［J］.浙江大學學報（人文社會科學版），2014，（1）.

［6］童昕.集群中的綠色技術創新擴散研究-以電子制造的無鉛化為例［J］.中國人口資源與環境，2007，（6）.

［7］馮志軍.中國工業企業綠色創新效率研究［J］.中國科技論壇，2013，（2）.

［8］周力.中國綠色創新的空間計量經濟分析［J］.資源科學，2010，（5）.

［9］韓晶.中國區域綠色創新效率研究［J］.財經問題研究，2012，（11）.

［10］Zhu J.Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking：Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver［M］.Kluwer Academic Publishers，2003：130-135.

［11］Seiford L M，Zhu J.Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation［J］.European Journal of Operational Research，2002，（4）.

［12］Tone K.Dealing with Undesirable Outputs in DEA：A Slacks-based Measure Approach［J］.European Journal of Operation Research，2004，（143）.

［13］Li H.et al.Regional Environmental Efficiency evaluation in China：Analysis Based on the Super-SBM Model with Undesirable Outputs［J］.Mathematical and Computer Modeling，2012，（58）.

［14］婁偉，李萌.低碳經濟規劃［M］.北京：社會科學文獻出版社，2011.

［15］陳黎明等.3E系統協調度評價模型應用及其比較研究［J］.科技管理研究，（21）.

責任編輯：黎貴才

2014-12-26

定稿日期：2015-01-06

黑龍江省哲學社會科學研究規劃項目（13C051）；國家社科基金項目（13BJY059）；全國統計科研計劃重點項目（2011LZ048）

張逸昕（1975-），女，江蘇淮安人，吉林大學商學院博士后，黑龍江科技大學副教授，碩士生導師，主要從事區域可持續發展與協同創新研究；林秀梅（1956-），女，吉林臨江人，教授，博士生導師，主要從事統計方法與計量經濟方法的應用研究。

F061.3

A

1005-2674（2015）03-051-06