產業融合對綠色創新效率的非線性影響
——基于高技術服務業與制造業融合的經驗證據

賀祥民，賴永劍

（南昌工程學院經貿學院，江西 南昌330099）

習近平主席指出創新是引領發展的第一動力。抓創新就是抓發展，謀創新就是謀未來。適應和引領我國經濟發展新常態，關鍵是要依靠科技創新轉換發展動力，這進一步確定了創新在中國經濟發展中的核心地位。隨著中國工業化及城鎮化進程的加速，環境污染問題日益嚴峻。綠色技術創新與傳統技術創新的不同之處在于，綠色技術創新是強調與環境的和諧發展，依托科技達到節能環保的目的，并且能獲得相應經濟收益的經濟活動[1]。因此，在當前經濟進入新常態時期倡導綠色技術創新對進一步促進經濟高質量發展尤為重要[2]。

制造業是中國國民經濟的支柱，然而高能耗、高排放、低自主創新能力是困擾其持續發展、提升國際競爭力的主要問題[3]。近些年來，高技術服務業在全世界范圍內快速發展，這種高技術的知識密集型服務業，其優勢在于可以將高新技術“服務化”滲透到其他產業中，從而促進其它產業發展。比如，“互聯網+”就是典型的高技術服務業之一——信息傳輸、軟件和信息技術服務業與傳統產業融合的一種新興經濟形態，其可以通過優化生產要素、重構商業模式、更新業務體系等途徑來促進技術創新[4]。因此，高技術服務業與制造業的融合發展可能加速中國的綠色技術創新效率提升。

一、文獻與理論

關于服務業與制造業融合的研究，最終始于Vandermerwe and Rada[5]，他們首次提出制造業服務化的概念，并深入分析了企業服務化的主要動機。在此基礎上，國外出現了不少研究服務業與制造業融合影響企業績效及競爭力的文獻[6，7]。Davies等[8]認為通過產品和服務的組合，可以為客戶提供定制的獨特解決方案；此外，他們還解釋說，未來市場的領導者將是那些提供集成解決方案的企業。通過集成解決方案，企業可以更好的把握市場的主動權，從而提高競爭地位[9]。服務對于制造商來說是一種競爭能力，并且在很多情況下具有越來越重要的戰略意義[10]。通過服務取得的競爭優勢往往更具有可持續性，由于服務業不那么引人注目，而且更依賴于勞動力，因此很難模仿。

綜合已有文獻，可以看到服務業與制造業融合通過如下幾個渠道影響企業績效。首先制造業的服務化可以幫助企業的產品與競爭對手的產品區別開來[11，12]。其次，制造業的服務化有利于增強顧客的忠誠度[13]，有助于產品獲得更高的市場價值和收益[14，15]。另外，制造業投入服務化能夠通過優質服務要素的供給，降低了企業生產成本，從而提升企業生產率。

國內學者李文秀、夏杰長等人從技術變革的角度對制造業與服務業的融合方式進行了的闡述，并提出了嵌入式、交叉式、捆綁式三種可提高創新能力的融合途徑[16]。汪德華等人則詳細探討了制造業與服務業融合影響制造業升級的兩個主要原因，并通過實證研究證明了北京的制造企業是利用外部服務最多的地區[17]。彭徽、匡賢明研究了中國制造業與生產性服務業融合到何程度，發現中國產業融合發展相對滯后，制造業生產中生產性服務業貢獻度過低[18]。張虎、韓愛華驗證了制造業與生產性服務業協調發展所帶來的空間協調發展問題，研究發現制造業與生產性服務業協調發展的正向溢出作用促進了區域協調發展[19]。可以看到，當前研究服務業與制造業融合的文獻日益增多，但國外文獻主要聚焦其對企業績效的影響，而國內研究較多衡量兩者的融合程度的高低，或者關注融合對制造業本身所產生的影響，鮮有考察二者融合對綠色技術創新效率的影響。

就高技術服務業與制造業融合對綠色技術創新效率的影響機制而言，一方面高技術服務業與制造業融合有利于優化生產要素、促進技術溢出[20]、拓展企業技術受益的范圍、提升人力資本水平等渠道促進企業技術創新[21]，比如低成本和高質素的電訊服務，既是資訊服務和其他可數字化的產品的中間投入，也是一種重要的信息傳送機制，可為制造業的發展提供必要的技術基礎，二者的充分融合，可以碰撞出創新的火花，并且有利于技術的溢出，助推區域創新效率的提升。呂云龍、呂越[22]認為制造業投入服務化所帶來的創新性服務要素，提升了產品質量，從而提高了企業競爭力和行業的國際競爭力。李方靜[23]也發現制造業投入服務化對企業創新決策、創新投入和創新產出都具有顯著的正向影響。

另一方面，高技術服務業與制造業融合有助于削減企業高污染的生產環節，降低企業能耗和污染排放，為提升綠色技術創新效率奠定堅實基礎[24]。

文章區別已有文獻的主要特色在于：其一，現有研究綠色技術創新效率的文獻主要關注的是技術研發效率，忽視了其轉化效率。文章根據技術創新的兩階段性，利用兩階段共享投入DEA將地區綠色技術創新效率分成綠色技術開發效率和綠色技術轉化效率；其二，現有研究產業融合非線性影響的文獻大多采用靜態門限面板，這種方法忽視了因變量的動態效應，而運用動態門限面板模型較好的彌補傳統的靜態門限面板模型不足，并且可以更好的克服變量之間的內生性，從而使得非線性估計結果更具穩健性；其三，現有研究產業融合門限效應的文獻大多以產業融合度本身為門限，忽視了產業融合外部存在著不同金融發展水平和貿易開放程度等的重要影響。文章分別以金融發展和貿易開放為門限變量，更好的檢驗了不同金融發展水平和貿易開放度下，高技術服務和制造業融合對綠色創新效率的異質性動態影響效應。

二、核心變量構建

1.高技術服務業與制造業的融合度（DF）

文章參考張虎、韓愛華[9]等的研究，計算兩者的耦合協調度來代理融合度。計算步驟如下：

第一步，計算系統耦合度。設Ui為這兩產業耦合系統的的綜合序參量，xij為第i個序參量的第j個變量值，并設立如下的有序功效模型：（其中Uij為正指標），Uij=（其中Uij為負指標），則各子系統對整個耦合系統的貢獻值其中λij為各子系統序參量所占的權重，之后可計算系統的耦合度

第二步，計算耦合協調度。由于耦合度可以反映出系統間耦合程度的高低，但難以反映出其整體協調的情況而不能很好表示產業融合水平，因此需進一步計算兩產業的耦合協調度為反映兩產業的綜合協調系數，計算公式為并取α為0.4，β為0.6。根據已有文獻，從科學性角度出發，從產業規模、產業結構、產業效益、產業潛力四方面來確立高技術服務業與制造業的融合體系，并利用熵值法確定耦合系統的權重，測算數據為2003—2017年共30省份（除西藏）15年的面板數據，確立指標體系如表1所示。

2.兩階段綠色創新效率（GR）

創新研究的開創者熊彼特[25]認為，創新是一個經濟的整體概念，創新的目的是為了增加企業的盈利，增強競爭力。因此，需要實現有創新成果到經濟產出的轉化，故而創新應該存在研發和商業化兩個階段。已有文獻較多僅考慮綠色創新的第一階段，即研發階段，但忽視了綠色創新的第二階段。文章根據價值鏈原理，借鑒Alegre[26]、王彩明、李健[27]的做法，認為綠色創新效率應該包含過程與結果兩個階段，從而將地區綠色創新效率分成綠色技術開發效率和技術轉化效率。在此基礎上，文章參考Wu(2017)[28]、錢麗等[29]的方法，利用兩階段共享投入DEA計算地區綠色創新的技術開發效率和技術轉化效率，在這種方法下綠色投入在綠色創新的兩階段實現共享。

表1 高技術服務業與制造業耦合協調度的變量選擇

首先，假設存在n個決策單元(DMUj，j=1，…，n)，共享的m種綠色投入滿足Xj=(x1j，…，xmj)，第一階段（綠色技術開發）的產出為Ij=(I1j，…，Igj)，這也是第二階段（綠色技術轉化）的投入組成部分。第二階段的產出包括s種期望產出Dj=(d1j，…，dsj)和f種非期望產出Uj=(u1j，…，ufj)。

決策單元在第一階段的綠色投入X并未完全耗費，有部分投入進入到第二階段；假設綠色研發和商業化階段使用的綠色投入各自為αi Xij和(1-αi)Xij。用νi1、νi2(i=1，2，…，m)分別表示兩階段綠色創新投入的權重。用hr(r=1，2，…，s)表示第二階段正產出的權重，用gk(k=1，2，…，f)表示第二階段負產出權重。而且，第一階段的產出既是綠色技術開發的產出，又是第二階段技術轉化的投入組成部分，用ωp1、ωp2(p=1，2，…，q)分別表示第一階段產出在兩階段各自的權重。于是，決策單元在第一階段的投入和產出可以分別表示為在第二階段技術轉化的投入和產出可以分別表示為：

假設規模報酬可變，則第z個決策單元的綠色技術開發效率滿足：

式中，滿足Vi1αi=πi1，Vi2αi=πi2，Vi1=eνi1，Vi2=eνi2，Wp1=ewp1，Wp2=ewp2，Hr=ehr，Gk=egk，μA=eμ1，μB=eμ2。

進一步，綠色技術轉化效率可以表示為如下線性規劃問題的最優值：

投入變量采用創新投入和能源投入。第一，創新投入，包括人力和資金投入兩部分。創新人力投入，采用各地區研究與試驗發展人員全時當量代理。創新資金投入，應用研究與試驗發展經費內部支出代理。第二，能源投入，使用各地區年度工業能源消費總量測度。

第一階段（綠色技術開發）產出使用地區專利授權量衡量。第二階段（綠色技術轉化）產出包括期望產出和非期望產出，期望產出使用各地區新產品銷售收入和工業增加值代理。非期望產出為負產出，主要是指環境污染排放，一般包括固體廢棄物、廢水和廢氣排放。由于不同種類的廢棄物對環境的負面影響不一，同時由于SO2作為主要的環境管制物，統計相對完善[30]，因此，我們采用各地區工業排放的SO2量代理非期望產出。

三、模型、變量與數據

1.模型設定

文章使用由Kremer等[31]在Hansen的一般門限回歸模型的基礎上發展出來動態門限回歸進行分析。與一般的門限回歸相比，該方法能夠更好的克服自變量與因變量之間的內生性，從而使得非線性估計結果更具穩健性。根據已有文獻，文章選取地區金融發展、貿易開放為門限變量，構建動態門限面板模型。

上兩式中，I(*)為示性函數，γ為門限值。FinD、Open分別為門限變量—地區金融發展、貿易開放水平。動態門限面板模型與一般門限面板模型相比，其引入了因變量的滯后一期項，同時考慮了截距門限效應以克服無截距門限效應帶來的有偏性。式中，δ為消費結構升級對地區綠色創新績效的截距門限效應；為消除個體固定效應，根據Arellano和Bover的建議，對上兩式進行前向正交離差變換，誤差項滿足如下變換式：

誤差項ε和ε*不存在序列相關，方差計算遵循如下公式：

原門限面板模型的其他變量經變換后的形式和誤差項一致。在動態門限面板模型的估計中，Kremer等[26]認為，工具變量過多可能導致參數估計結果產生有偏性，而且對于樣本量有限的回歸模型，參數估計的無偏性與有效性還會存在取舍的問題。參照Arellano and Bover和Kremer等[31]的方法，使用解釋變量—高技術服務業與制造業融合度的滯后一期項作為工具變量。

2.門限變量設定

文章借鑒已有文獻，認為主要有兩個因素對高技術服務與制造業融合的綠色技術創新效率影響效應產生最為突出的門限作用，分別是金融發展與貿易開放。

金融發展(FinD)。創新的產生和創新成果的轉化都離不開資金的支持，創新需要固定的成本投入，而且創新活動具有較高的風險性，因此企業技術創新需要有較充足的資金支持。發達的金融市場有助于創新企業更好的獲得資源，使其能夠更好的制定可行的創新戰略，有利于將創新思想商品化。文章用最具代表性的指標—金融相關比率，即以金融機構提供給私人部門貸款總額與GDP的比值度量，取對數。

貿易開放(Open)。貿易開放帶來的技術溢出效應、市場競爭效應、示范效應等影響效應被證明對技術創新產生重要作用。處于相對落后的國家和地區可以在貿易開放中學習、消化和吸收來自于貿易伙伴的先進技術和知識經驗，從而轉化為自身的創新能力，進而促進技術進步和經濟增長。該變量用各地區各年進出口總值與GDP的比值衡量，在模型中取對數。

3.控制變量

文章采用如下幾個變量作為控制變量：

（1）人力資本水平(Labor)。人力資本是影響創新的重要因素，使用居民平均受教育年限和總人口數量的比值來表示，在計算居民平均受教育年限方面，將居民受教育程度劃分為小學(primary)、初中(junior)、高中(senior)、大專及以上(college)等四類教育，將各類教育的平均累計受教育年限設定為6、9、12、16年，其計算過程為：

（2）產學研強度(InQ)。科研機構與企業間的交流合作是促進創新的重要因素之一，利用企業R&D經費外部支出中高校和研發機構的金額占企業R&D經費內部支出的比重來衡量。

（3）政府支持力度(Gov)。由于創新具有較強的外部性，致使其社會收益大于企業自身的收益，并且創新還伴隨著巨額的研發投入以及收益的不確定性等特點，因此就需要政府對企業的科技創新活動予以支持及引導。政府支持在綠色創新中起著核心的地位，政府的財政支持和政策引導對于創新的投入和轉化都起著關鍵作用。由于政府的政策引導不容易測度，已有文獻一般較多僅關注財政支持，采用R&D資金投入等指標進行測算。基于此，文章采用各省份研究開發經費占總財政支出的比重測度。

4.數據來源

根據國家統計局的標準，我們定義的高技術服務業主要指信息傳輸、軟件和信息技術服務業、科學研究和技術服務業。研究的空間單位為中國內地除西藏外的30個省級單位，數據來源于2003-2017年的《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》及各省統計年鑒。

四、實證結果

1.綠色技術創新效率的計算結果

根據兩階段共享投入DEA的計算結果，綠色技術創新效率的平均值如表2。從全國范圍來看，北京、上海、江蘇、浙江、廣東等省市的綠色技術開發效率均值最高，綠色技術轉化效率名列前五位大致也是這些省市。分區域來看，東部省區綠色創新效率最高，中部次之，西部省區綠色創新效率最低。對于大多數省區而言，綠色技術轉化效率要低于綠色技術開發效率，這說明在我國大多數地區在促進研發成果轉化為產品方面能力一般，在綠色技術轉化階段協調經濟效益和環境、生態代價的能力方面還有待提高，還存在大量制約研發成果轉化為現實生產力的影響因素。

2.高技術服務業與制造業融合對綠色技術創新效率的動態門限效應：以金融發展水平為門限

以綠色技術創新效率的兩階段——綠色技術開發效率和綠色技術轉化效率為因變量，以高技術服務業與制造業融合度為自變量，金融發展水平為門限變量，考察兩產業融合度在不同的金融發展水平下對綠色技術創新效率的影響，檢驗結果如表3。

表2 綠色技術開發效率和技術轉化效率的平均值

表3 動態面板門限模型回歸估計結果：以金融發展水平為門限

從第(1)、(2)列的結果可以看到，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率和綠色技術轉化效率均存在非線性的動態金融發展水平的門限效應。以門限值為準將樣本劃為低金融發展水平區制和高金融發展水平區制。對于綠色技術開發效率，金融發展的門限值為0.389，而對于綠色技術轉化效率，金融發展的門限值為0.694，這表明高技術服務業與制造業融合對綠色技術轉化效率的影響作用比綠色技術開發效率存在更高的金融發展門限。

檢驗結果中的斜率門限效應和截距門限效應系數，β1、β2、δ均顯著。對于綠色技術開發效率，β1=0.108、β2=0.388、δ=1.739，表明地區在金融發展的低水平區制，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率的促進作用要較小，影響系數為0.108；當金融發展水平跨過門限值0.389，到達高區制后，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率的促進作用增大為0.388。同樣，對于綠色技術轉化效率，β1=0.084、β2=0.215、δ=1.322，這說明地區在金融發展的低水平區制，高技術服務業與制造業融合對綠色技術轉化效率的促進作用要更小，影響系數為0.084；當金融發展水平跨過門限值0.694，到達高區制后，高技術服務業與制造業融合對綠色技術轉化促進作用得到增強，斜率為0.215。實證結果表明，高技術服務業與制造業融合對綠色技術創新效率促進作用，需要較發達的金融市場作為支撐。一方面，由于高技術服務業本身也是資本密集型的行業，金融發展為高技術服務業與制造業融合提供了充足的資金支持；另一方面，企業綠色技術創新需要有豐富的資金以支撐其創新過程。發達的金融市場有助于企業更好的分散創新的風險，使其能夠更好的進行創新生產。在金融發展水平較低的情況下，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率和轉化效率的促進作用均較小；越過金融發展門限值后，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率和轉化效率的促進作用得到了明顯的增強。

對于控制變量，人力資本水平與產學研強度均表現出對綠色技術開發效率和技術轉化效率顯著的正向作用。這首先表明地區內人力資本對技術開發和轉化的積極作用；其次，各種要素向城市集中以及多樣化的分工協作過程對于綠色技術創新效率的發展是必要的，學校教育作為中間平臺在知識儲備方面發揮了重要作用，同時高校等研發部門與地方企業的合作共贏有助于將技術的基礎理論商業化，這種創新要素的有機組合會產生一定的規模經濟效益，也促進了綠色技術創新效率的提高。但政府支持對綠色技術創新效率的影響系數均不顯著，這表明目前政府支持對于綠色技術創新效率尚未表現出積極作用。造成這種現象的可能原因在于，政府支持主要更多基于企業產權所有權屬性和企業規模進行支持，對于一些國有企業和僵尸型企業政府的支持無法促進綠色技術開發及轉化效率提升，而一些綠色技術創新效率較高的私營企業未能獲得較充足的政府支持，從而使得整體影響效應不顯著。

3.高技術服務業與制造業融合對綠色技術創新效率的動態門限效應：以貿易開放為門限

同樣，以貿易開放程度為門限變量，探討高技術服務業與制造業融合度對綠色技術創新效率的影響效應，結果報告如表4所示。從結果中可以看到，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率和技術轉化效率也均存在以地區貿易開放為門限的非線性動態作用，全國被分成低貿易開放區制和高貿易開放區制。對于綠色技術開發效率，貿易開放水平的門限值為0.497，而對于綠色技術轉化效率，貿易開放的門限值為0.544，這也表明對于綠色技術轉化效率，高技術服務業與制造業融合要發揮作用比綠色技術開發效率需要更高的貿易開放水平的門限值。

第(1)列中的斜率門限效應和截距門限效應系數β1、β2、δ均顯著，β1=0.168、β2=0.349、δ=1.580，這說明地區在貿易開放的低水平區制，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率的促進作用要更小，影響系數為0.168；當貿易開放水平跨過門限值0.497，到達高區制后，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率促進作用更大，斜率為0.349。

然而，在第(2)列中，β1不顯著，β2、δ均顯著，且β2=0.284、δ=1.128，這說明地區在貿易開放的低水平區制，高技術服務業與制造業融合對綠色技術轉化效率的促進作用要更小，影響系數為0.102；當知識產權保護水平跨過門限值0.177，到達高區制后，高技術服務業與制造業融合對綠色技術轉化促進作用得到增強，斜率為0.263。文章認為原因在于，通過與國際接軌獲得更多的技術溢出，有利于加強高技術服務業與制造業融合。低貿易開放情況下，信息交流不暢、技術溢出較弱，不利于高技術服務業與制造業的融合協調發展，從而對綠色技術轉化效率產生了一定程度的抑制作用，進而與其積極效應相抵消，導致影響系數不顯著，而隨著貿易開放水平越過一定的門限值后，這種情況出現扭轉。由于東部省區基本上處于金融發展和貿易開放的高區制，因此東部省區無論是對于綠色技術開發效率還是技術轉化效率，高技術服務業與制造業融合都發揮了更突出的作用，高技術服務業與制造業融合對綠色技術創新效率的作用斜率更大。

表4 動態面板門限模型回歸估計結果：以貿易開放程度為門限

五、研究結論與政策啟示

文章在使用兩階段共享投入DEA測度綠色技術創新效率基礎上，以金融發展水平和貿易開放程度為門限變量，利用動態門限回歸模型考察了高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率和技術轉化效率異質性的動態影響效應。研究發現，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率和技術轉化效率均存在非線性的影響，在低金融發展和低貿易開放程度下，高技術服務業與制造業融合對綠色技術開發效率和技術轉化效率促進作用較弱，甚至不顯著，但突破門限值后則均表現出對綠色技術創新效率的正向影響。在相同的情況下，高技術服務業與制造業融合對綠色技術轉化效率促進作用更弱，且綠色技術轉化效率存在更高的金融發展和貿易開放的門限值。

文章得出的政策啟示主要有：第一，從面板門檻的回歸結果來看，由于高技術服務業與制造業的融合發展對綠色技術創新效率的提升有重要作用。因此，政府部門應當關注這類重要的服務業，并制定相關政策大力促進該類產業的發展，同時為高技術服務業與制造業的融合創造更多的機會，使其更好的發揮溢出作用。第二，在當今創新型社會構建過程中，政府不僅僅要制定政策鼓勵研究開發，更關鍵的是要推動企業或科研機構及時將綠色創新思想、技術商品化、產業化。首先，要完善科技成果交易市場，規范研發成果的交流和推廣渠道，讓更多的綠色研發成果能夠得到商業化的支持。其次，利用稅收優惠、信貸扶持等手段支持企業將綠色技術開發成果的轉化，提升綠色創新的技術轉化效率。第三，在發揮高技術與制造業融合的正向作用，特別是在促進綠色技術轉化效率提升的過程中，要結合地方的實際情況，尤其是在中西部等金融發展和貿易開放的低區制省份，必須同時推進地方金融市場改革，促進金融發展，進一步助推貿易開放，使得低區制省區能夠向高區制轉變，以更好的發揮高技術與制造業融合對綠色技術創新效率提升的積極作用。