生產性服務業發展對工業綠色創新效率的影響
——基于面板門檻回歸模型

陳龍梅，霍艷琳

(1.太原理工大學經濟管理學院，山西太原 030024；2.中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司，陜西西安 710065)

1 研究背景

當前中國經濟發展進入新常態，綠色與創新成為推動工業轉型升級的重要因素。改革開放以來，中國經濟的高速增長依賴于工業發展，但同時導致了一系列污染嚴重、資源消耗過多等環境問題。《2018全球環境績效指數》顯示，中國在180 個經濟體中排名居于后4 位［1］。另外，中國工業企業R&D 經費投入近年來持續增加，2008—2018 年間工業企業內部R&D 經費支出與R&D 人員投入年均增長率分別高達18%、11.5%，然而卻無一入選全球創新型百強企業［2］，中國工業仍存在創新效率低、科技經濟與生態環境矛盾日益突出等問題。中國對于制造業發展明確提出了創新驅動、質量為先、綠色發展等基本方針，因此，構建綠色創新系統并提升綠色創新效率是實現中國工業可持續發展的必然選擇。

近年來，中國的生產性服務業在質量和總量上取得較大發展，2018 年其增加值占第三服務業增加值比重為39.7%，同比增長速度（15%）遠高于地區生產總值（GDP）增長速度(6.4%)。生產性服務業作為工業的中間投入與工業發展密切相關，其發展對工業技術創新的引領作用日益增強，有利于推動工業轉型升級。生產性服務業具有低污染、低排放、高附加值的產業特征，有利于中國推動資源節約型和環境友好型社會的建設。那么，生產性服務業發展是否會促進工業綠色創新效率提升，從而推動工業轉型升級？并且對于不同發展水平的工業企業，其影響作用是否存在差異？研究以上問題有利于了解生產性服務業與工業綠色創新效率之間的關系，從而為工業綠色發展提供參考。

2 文獻回顧

工業發展不僅僅依賴于自身，而是更多地依賴于高附加值的生產性服務業。已有研究表明，生產性服務業可以通過專業化分工、降低工業成本以及技術外溢等方式促進工業效率提升［3-5］，并通過中間需求的供給倒逼工業轉型升級。集聚是生產性服務業發展的主要表現形式，它不僅使企業之間的競爭更為激烈，促使企業提高服務質量、降低服務價格，減少了工業生產成本［6］，而且其產生的專業化效應有利于提升產業的專業化程度，便于工業企業將非核心業務外包，使得資金和人才資源更多地投入到核心產品制造中，從而促進企業技術進步［7］。高洋等［8］認為生產性服務業集聚增強了企業間的技術交流與合作，其所帶來的Marshall 外部性與Jacobs 外部性是促進制造業技術進步的關鍵因素。原毅軍等［9］通過研究異質產業集聚對制造業技術創新的影響，發現生產性服務業集聚有利于促進技術進步。同時，生產性服務業具有低污染、低排放的產業特征，其集聚有利于綠色治污工藝、綠色清潔技術的溢出，促使城市產業結構優化、降低污染排放［10］。余泳澤等［11］基于中國地級市面板數據分別研究了生產性服務業集聚對水、空氣污染的影響，發現生產性服務業集聚對空氣污染的抑制作用更加顯著。劉勝等［12］從規模經濟、技術溢出效應兩方面研究得出生產性服務業集聚推動了城市污染減排。楊敏［10］分別從制造業、生產性服務業集聚角度研究兩者對環境污染的差異，同樣得出生產性服務業有利于抑制環境污染。

綜上所述，雖然已有關于生產性服務業對技術進步、環境污染的關系研究，但缺乏對兩者相結合的系統分析，不考慮環境因素研究工業技術創新是不完善的；另外，產業發展存在要素投入的最佳比例，生產性服務業作為工業的中間投入，不同發展水平的工業對其需求存在差異，因而其影響作用不同［13］，但目前大多數研究采用線性模型，簡單地將兩者的關系視為單一線性，難以體現變量間的復雜關系。因此，本文將環境因素納入工業創新過程中，采用Super-SBM 模型對中國30 個省、自治區、直轄市2008—2015 年的工業綠色創新效率進行測度1），并運用門檻模型研究生產性服務業發展水平對工業綠色創新效率的非線性關系，基于行業異質性進一步比較高端生產性服務業與低端生產性服務業對工業綠色創新效率的影響差異，最后根據研究結論提出參考性意見。

3 計量模型與變量說明

3.1 門檻模型

當工業發展處于初期即發展水平較低時，其對生產性服務業的中間需求較小，生產性服務一般由企業自身提供；隨著工業發展水平的提高，其中間需求增大，生產性服務業逐漸獨立出來［13］，工業將非核心業務以低成本外包給更加專業化的生產性服務業，從而促進工業效率提升。本文認為，對于不同發展水平的工業而言，生產性服務業對其影響作用存在一定差異，即兩者可能存在非線性關系，因此以產業發展水平為門檻變量構建Hansen 門檻模型研究生產性服務業對工業綠色創新效率的影響作用，具體如下（單一門檻模型）［14］：

進一步構建雙重門檻模型（多重門檻模型類似）：

式（1）（2）中：工業綠色效率ETE 為被解釋變量，生產性服務業發展水平PS 為解釋變量，并將企業規模SCALE、人力資本HUM、創新氛圍INNO、產業結構STR 作為控制變量加入其中；i為地區；t為年份；β為變量相應的估計系數；I為示性函數；ui為地區的個體效應；qit為門檻變量，γ為門檻值。

為了進一步研究生產性服務業發展對工業綠色創新效率的影響，本文繼續沿用樊文靜［15］的研究思路，將生產性服務業分為高端生產性服務業與低端生產性服務業，門檻模型如下（以雙重門檻為例）：

式（3）（4）中：PSH、PSL 分別為高、低端生產性服務業；其余變量均與式（1）（2）中含義相同。

3.2 變量測度及數據說明

3.2.1 被解釋變量

被解釋變量為工業綠色創新效率(ETE)。本文運用非徑向非角度的Super-SBM（VRS）模型測算工業綠色創新效率。模型設定為：假設工業生產系統有n 個決策單元，每個決策單元均有投入、“好”產出、“壞”產出這3 個向量，每個決策單元均有投入、“好”產出、“壞”產出這3 個向量，分別為，定義矩陣如下：

Super-SBM 模型表達式為：

式（8）中：ρ為目標效率值；x、yg、yb分別為投入、“好”產出和“壞”產出；λ為權重；下標“0”表示被評價決策單元。

效率指標中，以R&D 人員全時當量、R&D 經費存量、能源消耗為投入指標，以有效發明專利數、新產品銷售收入以及主營業務收入為“好”產出，以單位工業GDP“三廢”污染物排放量為“壞”產出。在投入指標中，前期R&D 經費會對當期產生一定影響，因此利用永續盤存法對其進行計算，在測算之前先用研發價格指數以2008 年為基期進行平減，并采用15%的折舊率［16］。

3.2.2 核心解釋變量

核心解釋變量為生產性服務業發展水平（PS）。本文借鑒樊文靜［15］使用的工業發展中需求率較高的交通運輸倉儲及郵政業、金融業以及批發和零售業代表生產性服務業，用增加值與生產性服務業就業人員數之比代表其發展水平［17］。基于行業異質性，進一步將生產性服務業分為高端生產性服務業（金融業）和低端生產性服務業（交通運輸倉儲及郵政業與批發和零售業）。

3.2.3 控制變量

控制變量包括：企業規模(SCALE)，采用工業企業從業人員平均人數來表示，并取其對數；創新氛圍(INNO)，用各省份有研發機構的企業數與工業總企業數的比重表示；產業結構(STR)，用第三產業產值與GDP 的比重表示；人力資本(HUM)，采用每10 萬人口中高等院校在校人數來表示。

3.2.4 門檻變量

本文以產業發展水平作門檻變量，選用工業銷售產值測度該指標。

3.2.5 數據說明

本文以中國30 個省、自治區、直轄市（未含西藏和港澳臺地區）為研究對象。數據（以下簡稱“樣本”）來自2009—2016 年《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國工業統計年鑒》及各省份統計年鑒。關于創新投入轉化為產出的滯后期方面，由于已對R&D 投入進行存量指標測算，因此不進行滯后處理［2］。為了保持數據可比性，本文以2008 年為基期，用相關價格指數將數據進行平減。

4 實證分析

4.1 各省份工業企業綠色創新效率測度分析

本文將環境因素納入研究框架，采用DEASoloer 軟件得出2008—2015 年30 個省份規模以上工業企業綠色創新效率值，如表1 所示。由表1 知，30 省份工業企業的綠色創新效率平均值為0.596，且整體呈上升趨勢。其中在四大區域中，東部的工業綠色創新效率最高（平均值為0.806），且超過30省份平均水平；相對落后的西部的綠色創新效率最低（平均值為0.418）。工業綠色創新效率排在前4位的均來自東部，海南、廣東、北京、上海的工業綠色創新效率較高，體現出這些地區的人力、財力和經濟收益、環境影響相匹配。海南省工業綠色創新平均效率位居全國首位（平均值為1.024），主要因為海南以農業和旅游業為兩大支柱產業，工業比重低，具有后發優勢，并且能夠適應綠色創新發展的要求。另外，山西、寧夏、黑龍江、青海、陜西的工業綠色創新效率較低。山西省工業綠色創新效率處在全國最底端（平均值為0.223），這與山西產業結構過重依賴煤炭產業密切相關，煤炭產業的發展使山西環境污染、資源消耗嚴重，技術創新動力不足。

表1 2008—2015 年我國規模以上工業企業綠色創新效率測度

4.2 面板數據的單位根檢驗

本文的實證分析采用了面板數據，為避免出現偽回歸，選取Levina 等［18］與Hadri［19］的方法進行單位根檢驗，結果如表2 所示。由表2 可見，各變量均通過1%的顯著性檢驗，表明可以進行模型估計。

表2 樣本單位根檢驗結果

4.3 門檻效應檢驗

在進行門檻模型回歸之前，首先對面板數據通過Hausman 檢驗進行固定效應模與隨機效應模型的選擇，Hausman 檢驗P值為0.000，即采用固定效應模型進行研究。

門檻效應檢驗首先使用自助抽樣法確定門檻值個數。結合表3 以及所得門檻值知，模型1 在單一門檻、雙重門檻下均通過1%的顯著性檢驗，第1 個門檻對數值為7.427，第2 個門檻對數值為10.476；模型2 在1%的顯著性水平下通過單一門檻檢驗，在5%的顯著性水平下通過雙重門檻與三重門檻檢驗，由于第2門檻值已在第3門檻置信區間內，故將其退化為雙重門檻，第1 個門檻對數值為7.426，第2 個門檻對數值為10.476；模型3 在1%的顯著性水平下通過單一門檻檢驗，在5%的顯著性水平下通過雙重門檻檢驗，第1 個門檻對數值為7.433，第2 個門檻對數值為10.486。

表3 樣本門檻存在性檢驗

4.4 門檻模型回歸結果分析

4.4.1 全樣本回歸結果

穩健型標準誤的門檻回歸結果如表4 所示。由模型1 可知，總體生產性服務業在不同產業發展水平區間內對工業綠色創新效率的促進作用存在差異：當產業發展水平小于1 681 億元時，回歸系數顯著，為0.036，即生產性服務業發展有利于工業綠色創新效率的提升；當產業發展水平處于兩門檻值之間時，生產性服務業發展對工業綠色創新的促進作用最強，系數為0.777，且通過了1%的顯著性檢驗，這是因為隨著工業產業的逐漸發展，工業對生產性服務業的中間需求增大，生產性服務業逐漸從工業中獨立，工業會將非核心業務以低成本外包出去，使更多的資金和人才資源投入到綠色研發、核心產品制造等生產環節中，工業企業有機會向低污染、高附加值的價值鏈兩端延伸，促使企業使用節能環保技術，進而降低生產過程的污染物排放［11］；在產業發展水平超過3 5443 億元時，生產性服務業發展對工業綠色創新的促進作用減弱，系數降至0.114，且通過5%的顯著性檢驗。工業發展的同時生產性服務業隨之發展，當發展到一定水平時兩者互動基于平穩，工業借助于生產性服務業發展空間有限，進而生產性服務業對工業綠色創新的促進作用降低。

在控制變量中，對于企業規模而言，它對工業綠色創新起到明顯的促進作用，企業規模越大越有利于綠色創新，這是因為規模大的企業在資源存量、技術創新以及市場競爭方面有相對優勢，進而能為重大綠色技術的研發和應用提供有利條件；創新氛圍對工業綠色創新具有正相關關系，有研發活動的企業所占比重越大，企業間創新活動的交流與合作更加充分，從而促進企業技術創新；產業結構對工業綠色創新效率為促進關系，第三產業占比越大意味著工業占比降低，對于節能減排、綠色創新有著一定的積極作用；人力資本與工業綠色創新效率兩者存在不明顯的正相關關系，人力資本對創新的促進作用并沒有很好地顯現，這可能是由于目前我國工業企業人力資本結構不合理、員工水平無法及時適應創新需要的發展造成的。

表4 樣本變量的面板門檻模型回歸結果

4.4.2 分行業回歸結果

由表4 模型2 可知，低端生產性服務業發展對工業綠色創新效率有正向作用，工業發展水平跨越不同門檻值時低端生產性服務業對工業綠色創新效率的正向作用呈現先上升后下降的趨勢。當工業產業發展水平低于1 679 億元時，回歸系數顯著，為0.031；當工業產業發展水平介于1 679 億元～35 443 億元時，回歸系數增大，為0.699；工業產業發展水平大于35 443 億元時，回歸系數有所下降。在低端生產性服務業中，交通運輸業主要是工業產品原材料投入與成品的銷售階段，批發零售業在工業生產過程中處于下游階段，起初發展水平較低或中等的工業更多依賴于此類生產性服務業，因此其對工業綠色創新效率的促進作用較強。

由表4 模型3 可知，高端生產性服務業對工業綠色創新效率亦存在正向非線性作用。當工業產業發展水平低于第1 個門檻時，回歸系數顯著，為0.029 7；當工業產業發展水平介于兩門檻值之間時，系數為0.105；當工業產業發展水平越過第2 門檻值時，高端生產性服務業對工業綠色創新效率的促進作用最強，系數增大為0.129。對于高端生產性服務業而言，發展水平較高的工業對其需求量較大，如金融業能夠降低工業創新風險、減少企業創新信貸約束，并且工業企業可以通過綠色信貸等得到對環境污染治理、環保生產技術所需的研發資金支持，幫助工業企業升級設備、改善生產工藝，促使淘汰產能落后、與環境不相容的企業；另外，金融市場能夠引進更高層次的國際直接投資（FDI），從而促進工業企業技術進步，降低污染。

5 結論與建議

本文基于2008—2015 年間中國30 個省份工業企業有關面板數據，運用Super-SBM 模型對工業企業綠色創新效率進行測度，并以工業發展水平為門檻變量，運用門檻回歸模型研究了生產性服務業發展水平與工業綠色創新效率的非線性關系。研究結果表明：生產性服務業對工業綠色創新效率的影響存在顯著的雙門檻效應，當工業發展水平介于1 681億元～ 35 443 億元時，促進作用最強；同時，高、低端生產性服務業對工業綠色創新效率的影響作用存在差異性：低端生產性服務業在工業發展水平中等時對工業綠色創新效率的促進作用較強，高端生產性服務業在工業發展水平較高時對工業綠色創新效率的促進作用較強。

基于以上研究，本文提出以下幾點建議：

第一，在以技術創新推動工業綠色發展時，不能僅僅關注創新產出與經濟效益而忽略環境污染問題。對于經濟發達的東部地區，繼續利用其經濟、資源優勢促進工業綠色創新效率提升；對于相對落后的西部地區，單靠其自身發展很難改變綠色創新效率偏低這一現狀，政府應制定相關政策積極引導創新要素向中西部轉移，促使創新資源合理分配，并且加大對綠色技術創新的財政支持，在稅收上給予一定優惠，促使企業將環境治理從被動轉為主動，從而實現提升綠色創新效率和降低污染排放的雙重目標。

第二，推動生產性服務業與工業協同發展。一方面，在發展生產性服務業時，引導生產性服務業發展方向與工業配合，重點發展服務外包、科技咨詢等產業，增強其對工業的服務能力；同時優化生產性服務業內部結構，適當提升高端生產性服務業的占比，積極發揮高端生產性服務業對綠色創新的作用，例如加強銀行等金融機構與工業各企業的協調力度，降低工業企業貸款門檻，引導綠色信貸資源向創新型企業有效流動。另一方面，鼓勵工業企業將非核心業務外包給生產性服務業，便于其將更多的資金和人才資源投入到綠色研發、核心產品制造等生產環節中，從而促進工業綠色發展。

第三，根據不同發展水平的工業制定差異化的生產性服務業發展對策。在工業發展水平較高時，重點發展金融業、研發設計、工程咨詢等高端生產性服務業，擴大知識密集型服務業規模；在工業發展水平較低或中等時，優先促進低端生產性服務業發展，同時積極利用高端生產性服務業改造升級低端生產性服務業。

注釋：

1）全國工業固體廢物產生、排放和綜合利用情況有關數據在國家統計年鑒中僅更新到2015 年。