城市創新行為改善生態效率了嗎？
——基于空間關聯與溢出視角的考察

陳超凡 藍慶新 王 澤

一、問題提出

創新是一個經濟體實現長期持續增長的源泉(Romer，1990；Grossman and Helpman，1991；Aghion and Howitt，1992)。然而，經濟學家普遍認為，改革開放以來中國經濟近40年的高速增長主要來自“汗水而非靈感”，即經濟增長主要依靠勞動力、資本和資源等要素投入而非技術進步和效率改善。隨著勞動力和土地成本攀升、資本回報率下滑、生態環境壓力日益加大等諸多問題涌現，原有的增長和發展方式已然不可持續。近年來，中國經濟增長模式進入轉型期，不再過度追求增長的速度，而是更加關注增長的質量。提高增長的質量，本質上是要提高技術進步對增長的貢獻，將增長動力由要素、投資驅動向創新驅動轉換。

作為創新資源及要素的主要集聚地，在國家政策引領下，2008年起，各地紛紛開展創新型城市建設。實踐表明，創新為中國城市注入了增長的新動能，總體上提升了城市經濟發展的質量和效益。然而，不少城市仍面臨較為嚴峻的資源與環境挑戰，而脫離了可持續意義上的增長過程不可能是真正的高質量發展。創新與城市綠色發展之間的失衡不禁讓我們產生疑問：創新是否必然促進綠色發展？不同城市的創新活動對綠色發展的影響效應有何差異？

回答這些問題首先要明確綠色發展的內涵。綠色發展來源于可持續發展，可將其視為實現可持續發展目標的一項中短期戰略或工具(OECD，2011)。這說明，綠色發展絕不簡單等同于環境保護，其關注的是如何在保持增長的同時改善資源效率、提升環境績效并由此增進社會福祉。從這個內涵出發，生態效率無疑是一個評價綠色發展的有力工具，因為其綜合考慮了經濟、資源與環境的協調發展，為衡量綠色發展提供了一個更具綜合性的視角(黃建歡，2016)。然而，盡管創新是改善生態效率的核心動力，但創新卻不天然具有“綠色”屬性。與此相對，現有研究在探討創新對綠色發展的影響時也形成了兩種代表性觀點。一種觀點認為，創新特別是綠色創新能夠對綠色發展產生積極影響。Ghisetti and Quatraro(2017)考察了綠色技術創新對意大利不同區域多個生產部門環境績效的影響，研究表明綠色創新能有效提升區域生產部門的環境生產力。羅能生、余燕團(2018)分析了城市創新空間溢出的高位壓力和低位吸力對綠色發展的影響機制，并基于實證檢驗得出鄰近城市創新的高位壓力對本城市生態效率提升具有顯著促進作用。Zhang et al.(2018)運用空間自回歸模型檢驗了技術創新對城市生態效率的影響。結論表明，技術創新顯著促進了城市綠色發展且這種效應在東部及高行政級別城市更為明顯。持相反觀點的學者認為創新也可能阻礙綠色發展，Saunders(2008)、邵帥等(2013)研究指出，依賴技術創新提高資源效率進而降低資源消費的政策思路可能需要重新審視，因為技術創新可能產生資源回彈效應，從而使生產中資源消耗增加、污染排放加劇。同時，盡管有些創新產品在應用時可能是綠色的，但其生產過程卻帶來大量的資源消耗和持續的環境威脅(Chang et al.，2014)。

可見，關于創新對綠色發展的影響并未形成一致結論。在一定程度上，只有當創新行為符合可持續性準則，能充分協調經濟、生態、社會等多個目標時，才能對綠色發展產生積極影響(張江雪等，2018)。在實踐中，創新對生態效率的影響還有兩方面問題需要考慮：一是不同區域及城市的發展水平、科技政策、環境政策、產業政策等存在較大差異，這些差異將導致創新對綠色發展的影響存在異質性，分析這個問題有利于不同城市在發展戰略上采取差異化的對策。二是隨著區域間生產要素流動愈加自由和頻繁，城市間的空間關聯性也逐漸增強，不可忽視由空間關聯而產生的空間溢出問題。外溢是創新的一個重要特征，且創新的外溢效應不單發生在微觀的企業、科研院所等層面，也很可能發生在區域之間(白俊紅、蔣伏心，2015)。不僅如此，生態效率或綠色生產率也可能存在空間相關性(陳陽、唐曉華，2019)。這意味著，在一定區域范圍內，一個城市的創新行為、生態效率都可能對其它城市產生溢出。近年來，空間計量技術在創新和綠色發展研究領域已有所應用，但多數研究只揭示了創新或生態效率某一方面的空間依賴特征，尚未深入考察創新空間溢出對生態效率的影響效應(Moreno et al.，2005；余泳澤、劉大勇，2013；趙增耀等，2015；黃建歡、許和連，2016)。那么，創新空間溢出對生態效率的影響如何？回答這個問題對于破除地區壟斷和政策壁壘、加強區域協同創新以更好地推進綠色發展具有重要作用。

目前，學術領域仍缺乏創新及其空間溢出影響城市綠色發展的經驗研究成果。同時，由于城市創新能力及綠色發展水平差異顯著，研究創新對綠色發展的影響還需基于城市異質性進行深入考察。本文的邊際創新主要體現在，在理論層面探討了創新對生態效率的影響機制，并將空間計量模型運用于影響機制檢驗中。同時，相比于以往研究只檢驗區域生態效率、創新某一方面的空間溢出效應，本文不僅考察了生態效率的空間溢出效應，同時還檢驗了創新空間溢出對生態效率的影響效應，即通過創新溢出，將城市創新行為與空間關聯城市的綠色發展水平聯系起來，彌補了以往研究只從靜態層面考察創新對本城市綠色發展的影響或單純考慮創新本身空間溢出效應的不足。進一步地，本文還通過對不同距離閾值上的創新空間溢出效應進行估計，測算了創新空間溢出的距離邊界，檢驗了創新空間溢出驅動城市綠色發展的最佳地理距離區間，從而為增強區域創新合作以提升區域整體綠色發展水平提供了可供參考的量化依據。

二、理論機制

本文主要關注技術創新對生態效率、綠色發展的影響。從理論上講，作為一種知識技術密集型活動，城市創新行為會對綠色發展起到顯著促進作用。從生產端來看，創新具有增長效應、資源與環境效應和結構優化效應，三大效應將對生態效率產生正向作用，進而促進城市綠色發展。首先，實現可持續的經濟增長是綠色發展的主要目標之一。內生經濟增長理論認為技術進步、研究開發、知識積累、人力資本等是克服要素報酬遞減、維持經濟持續增長關鍵。事實上，內生增長模型所討論的技術、研發、知識、思想等增長“發動機”在廣泛意義上可歸為創新。而Aghion and Howitt(1998)等學者進一步將熊彼特創新理論引入內生增長模型，并基于“創造性毀滅”的思想定義了創新的過程和結果，從動態和競爭視角揭示了創新是經濟持續增長的源泉。在實踐中，創新本質上是追求利潤最大化的廠商對新知識、新技術進行有意識投資的結果。廠商為獲得壟斷利潤不斷增加研發支出，這增加了知識存量、推動了技術創新，技術創新又進一步推動了新產品和新方法的實現，進而促進了經濟增長(嚴成樑、龔六堂，2009)。因此，從微觀企業創新到宏觀技術進步，創新能夠為城市經濟增長注入持久的動能，也成為城市生態效率改善的重要條件。

其次，在資源與環境效應層面，一方面，資源化技術、再利用技術、節能技術、新材料技術、智能控制等先進技術的誕生，無疑為高效利用資源提供了解決方案。技術創新降低了資源在生產、傳導過程中的耗損量，或通過研發出其他可替代材料，促進了資源集約與循環利用。另一方面，技術創新通過改進治污設施提升了污染控制與治理水平，還通過作用于生產系統形成前端預防，對于清潔生產、遏制污染排放、提升環境復原力具有重要作用(王鵬、謝麗文，2014)。隨著城市創新能力的提升及綠色發展理念的增強，將使技術創新朝著綠色技術創新的方向演進。綠色技術創新關注全面的經濟和生態利益，追求生態平衡、經濟增長和社會發展等多個目標之間的協調發展(關成華、韓晶，2018)。綠色技術創新不僅限于產品生產過程，而是產品的研發、生產、銷售乃至產品本身的廢棄物全生命周期的綠色化創新，盡最大可能預防和降低經濟活動對生態環境帶來的危害。

第三，在結構優化效應層面，綠色發展目標的實現需要一個高級化的產業結構，盡管決定和影響產業結構演進與變革的因素表現在很多方面，但在根本上，技術創新是推動和實現產業結構變革的主要動力。在綠色發展進程中，技術創新將沖破各種“瓶頸”制約，實現資源優化配置和產業結構質的變革，淘汰低端落后產業、改造和提升傳統產業、催生新興綠色產業，推動產業結構逐步實現高級化和綠色化。以智能制造、新能源、新材料、信息技術等為代表的新興綠色產業具有低消耗、低排放、高產出的特點，能夠在不增加資源消耗和環境污染負擔的前提下實現產業升級和產能增加，是城市現代產業體系的重要支撐，能極大改善城市經濟發展與資源環境之間的協調性。

然而，盡管創新是改善生態效率和驅動綠色發展的根本動力，但創新也可能對綠色發展具有負面作用。作為一種投資活動，如果企業未能將資源及環境成本納入其創新決策，那么在追求利潤最大化的過程中，一旦經濟與生態效益發生沖突，企業可能會不犧強化對資源及環境的消耗和掠奪，從而造成高消耗、高排放。從企業到地方政府，如果一個城市的創新目標是以追求經濟增長為導向而不將生態環境納入其目標體系，那么城市的創新行為就可能無法實現經濟、生態環境等多目標之間的有效協調。基于此，不同城市的創新基礎、能力、目標、決策等將在很大程度上決定創新對綠色發展的影響大小和方向。同時，由于創新具有較高的機會成本，風險與收益并存，很多時候創新的投資回報難以預料，在技術開發、成果轉化應用階段都存在較大的不確定性及風險。當創新收益小于成本時，不僅會將降低增長的集約度還會滯緩技術創新的進程。此外，創新帶來的資源效率的提升會促進整個社會經濟的快速增長，而提高資源效率所節約的能源、資源，可能通過替代效應、收入效應和產出效應等產生新的資源需求而被部分甚至完全抵消。

綜合以上分析，盡管在實踐中，創新活動有可能對生態效率產生某些負面影響，但其正向效應應遠大于其負面影響。作為實現可持續發展目標的重要戰略或工具，綠色發展強調的是經濟、環境與社會系統的共生性、整體性和協調性。創新不僅能夠創造新的經濟增長點、釋放經濟增長潛能，還能為破除資源環境瓶頸約束找到有效途徑，增強了經濟體綠色發展的內生動力，也提升了經濟和環境雙贏所帶來的社會福祉。基于此，提出以下研究假設：

假設1：創新是促進城市綠色發展的根本途徑，將對城市生態效率改善產生積極影響。

假設2：生態效率是考慮各種投入和產出時的綜合效率，而創新具有的增長效應、資源與環境效應、結構優化效應能夠成為促進城市生態效率改善的重要途徑。

在現實經濟中，城市的一系列經濟社會活動并不是封閉的，城市之間將通過物質資源、生產要素等的流動而產生空間上的相互聯結，即城市之間具有空間關聯效應。從區域角度來看，創新活動具有很強的空間外溢性，不少學者考察了一定區域范圍內創新的空間分布特征和溢出機制、溢出的增長效應、溢出邊界等問題，這些研究揭示了一個城市的創新溢出能對空間關聯城市的創新行為產生顯著影響。而如前所述，創新可以通過三大正向傳導機制影響城市綠色發展，那么創新的空間溢出也很可能影響空間關聯城市的生態效率。當前，中國城市發展已逐漸形成以城市群為標志的高級空間組織形式，城市之間聯系緊密、互動頻繁，通過競爭、合作、模仿等方式，新知識、新發明、新技術等各類創新成果得到溢出，不僅有利于提升區域整體的創新績效，還將對空間關聯城市的經濟增長、資源利用及環境保護產生影響。基于此，提出以下研究假設：

假設3：創新的空間溢出會對空間關聯城市的生態效率產生影響。

三、空間計量模型、變量與數據

(一)空間面板模型

多數文獻采用空間計量模型對空間關聯和溢出效應進行研究。一般而言，空間計量模型主要包括空間杜賓模型(SDM)、空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)等形式(Anselin，1988)，其中，SDM是更為一般化的空間計量模型，本文首先設置如下的空間杜賓模型：

effit=ρWeffit+Xitβ+WXitδ+κi+vt+μit

(1)

式(1)中，i代表城市，t代表年份，被解釋變量eff代表生態效率；W為空間權重矩陣，Weff表示被解釋變量的空間滯后項，P為空間自相關回歸系數；X為核心解釋變量城市創新行為(inv)及其它控制變量集合；WX為解釋變量及控制變量的空間滯后項，δ為各變量對應的系數；ki和vt分別表示個體和時間固定效應，μ為隨機誤差項。當δ=0時，SDM退化為SAR；當δ+ρβ=0時，SDM退化為SEM。

(二)變量與數據

鑒于數據的完整性、連續性以及行政區劃調整，本文最終選取了中國260個地級及以上城市作為研究樣本，研究周期為2007-2016年。數據來自各期《中國城市統計年鑒》《中國省市經濟發展年鑒》以及各省、區、市歷年統計年鑒和統計公報。城市間的距離數據根據國家基礎地理信息系統網站提供的1:400萬電子地圖，利用Geoda軟件測量得到歐式直線距離。城市專利數據來自國家知識產權局的專利信息中心。

1.被解釋變量

城市生態效率(eff)：在區域層面，生態效率是全面考慮勞動力、資本、能源等各種投入和各種產出尤其是環境非期望產出時的投入產出效率。本文采用Tone and Tsutsui(2010)提出的EBM模型(Epsilon-Based Measure)對中國城市生態效率進行測算，該模型的最大優勢在于其能夠實現徑向比例與非徑向松弛的兼容。包含非期望產出的、基于非導向的EBM模型線性規劃構建如下：

(2)

Ki,t=(1-δi,t)Ki,t-1+(Ii,t/Pi,t)

(3)

其中，Ki,t表示i城市t期的資本存量；Ii,t為當年價社會固定資產投資，并根據各地區固定資產投資價格指數對新增固定資產投資進行平減；Pi,t為價格指數，δi,t為折舊率，本文將資本折舊率統一設定為5%。基期資本存量采用“穩態方法”進行估算確定：

Ki,0=Ii,1/(gi,1+δi,1)

(4)

其中，Ki,0表示i城市的基期資本存量，Ii,1表示i城市第1期的社會固定資產投資，gi,1表示i城市第1期的總產出增長率。在此基礎上，采用EBM模型測算得到各年份各城市的生態效率。

2.核心解釋變量

城市創新行為(inv)：既有研究主要采用3類指標來度量創新：其一是使用投入端創新相關指標，如R&D支出、R&D人員等；其二是使用產出端創新相關指標，如專利數量、新產品銷售收入等；其三是使用測算類指標，如全要素生產率、創新效率等。其中，以專利度量創新更具優勢(Bettencourt，2007)。首先，相比投入端指標、創新效率等，專利能更加直接體現創新主體的創新能力；其次，專利數據公開客觀、更新及時，能夠較為準確地反映技術變化趨勢；第三，在一國范圍內，各地專利申請、審查、授權的制度法規基本一致，且專利包含了關于發明類別、發明者等方面的信息，有便于直接比較不同區域創新能力差異。結合中國城市創新實踐，為更加全面反映城市創新行為及能力，本文綜合考慮了投入端創新及產出端創新的相關指標，通過構建綜合指數對各城市的創新行為進行度量。在投入端創新方面，鑒于城市R&D相關數據可獲得性差，采用各城市科學研究和技術服務業從業人員數量來度量創新；在產出端創新方面，采用寇宗來、劉學悅(2017)測度的各城市發明專利價值來度量創新。最后，通過熵權法將上述2個指標合成為城市創新綜合指數。

3.其余控制變量

(1)環境規制強度(enr)：運用熵權法將二氧化硫去除率、生活污水處理率和固體廢棄物綜合利用率3個指標合成為環境規制綜合指數以反映各城市的環境規制強度。(2)教育水平(edu)：采用每萬人高等學校在校人數來衡量各城市的教育水平。(3)對外開放(for)：采用當年實際使用外商直接投資(FDI)占GDP的比重來衡量各城市的對外開放水平，并按照當年人民幣對美元的平均匯率進行折算。(4)產業集聚(inc)：采用第二產業總產值計算區位熵來衡量城市產業集聚。如式(5)，其中，eir表示i城市r產業的產值，r為各城市第二產業總產值。(5)產業結構(ind)：通過測度產業結構高級化水平來衡量產業結構升級。將三次產業中每個產業部門產值占GDP的比重作為空間向量中的一個分量，從而構成一組3維向量X0=(x1,0,x2,0,x3,0)，然后分別計算向量X0與產業結構由低到高排列的基向量的夾角θ1、θ2、θ3，如式(6)，則產業結構高級化可由式(7)計算得出。(6)人口密度(dpo)：采用各城市單位土地面積人口數來衡量。

(5)

(6)

(7)

以上各變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性統計

四、空間面板估計結果分析與討論

(一)基本回歸結果

按照Anselin(1998)的建議，采用極大似然法(MLE)對空間面板模型進行估計。在對模型進行估計之前，需對變量的空間相關性及模型的選擇進行檢驗。經Moran’s I檢驗，在三種不同空間權重矩陣下，各年度eff、inv的Moran’s I指數值均大于0.1，且均在1%條件下統計顯著，表明城市生態效率及創新行為均存在較強的正空間相關性，故構建空間計量模型是必要的。在模型選擇方面，經LM檢驗，LM-lag、LM-err均拒絕了不存在空間滯后及空間誤差的原假設，故需進一步估計SDM并利用LR、Wald統計量檢驗原假設H0:δ=0及H0:δ+ρβ=0以判斷SDM是否可以簡化為SAR或SEM。結果表明，LR-sar、LR-sem、Wald-sar、Wald-sem統計量均在1%水平下拒絕了原假設，表明空間面板的最佳形式應是更廣義的SDM。由于無法事先判斷模型變量之間存在何種空間相關關系，故將SDM、SAR、SEM在3種空間權重矩下的估計結果均報告在表2中，但選擇SDM的估計結果進行分析與討論，SAR、SEM的估計結果作為對比分析使用。

表2 空間面板基本回歸結果

從基本回歸結果來看，對于空間效應的考察顯示，在各種不同空間權重矩陣下，SDM、SAR、SEM的空間自回歸系數ρ或空間誤差系數λ均通過了1%的顯著性檢驗，論證了中國城市生態效率具有顯著的空間依賴性，即空間關聯城市的綠色發展對本城市的綠色發展能產生顯著的空間溢出效應。在核心解釋變量方面，創新對生態效率的影響高度正向顯著，在3種空間權重矩陣下創新帶來的城市生態效率邊際改善分別為0.070 3、0.054 3、0.057 2，如在經濟地理空間權重矩陣下，城市創新綜合指數每提升1個單位，生態效率提升5.72%。這說明，總體而言，創新提升了中國城市的綠色發展水平，論證了研究假設1。此外，空間滯后項Winv的系數在3種空間權重矩陣下均為正向顯著，說明一個城市的創新活動不僅能改善本城市的生態效率，還對改善空間關聯城市的生態效率起到了積極作用，初步論證了研究假設3。因此，推進綠色發展的關鍵是創新及其背后的相關驅動力，經濟增長帶來的資源環境問題并不需要通過否定增長本身來解決，而恰恰應該依靠創新和增長本身來解決。

在控制變量方面，環境規制對改善城市生態效率起到了顯著正向影響，同時，環境規制空間滯后項系數不顯著，說明環境規制對綠色發展的影響更多地體現為地區內溢出而非空間溢出；教育水平在一定程度上促進了城市綠色發展，但教育水平的空間溢出項系數卻顯著為負，這說明城市間教育資源的不均衡可能不利于區域整體綠色發展水平的提升；對外開放估計系數在經濟權重矩陣及經濟地理權重矩陣下正向顯著，且空間溢出效應明顯，說明FDI不僅改善了當地生態效率，且通過溢出效應對其它城市的綠色發展起到了積極影響；產業集聚系數、空間滯后項系數均為負但不顯著；產業結構系數正向顯著，產業結構的升級過程，也是城市主導產業由技術含量低、附加值低、依靠要素驅動的產業逐步向技術含量高、附加值高、依靠創新驅動的產業轉變的過程，而這一過程正是踐行綠色發展的題中之義。同時，產業結構的空間溢出系數不顯著或為負，反映出產業結構升級尚未形成區域協調發展的局面；人口密度系數及其空間滯后項系數均不顯著，一定程度上說明人口密度并非是決定城市生態效率的主要因素。

在基本回歸結果基礎上，為驗證研究假設2，我們進一步對城市創新行為產生的增長效應、資源與環境效應、結構優化效應進行檢驗。我們以三大效應為被解釋變量，以inv為核心解釋變量。對于增長效應的衡量，采用各城市人均GDP的對數值來衡量創新帶來的增長效應(eco)；對于資源與環境效應的衡量，選擇各城市能源利用強度、廢水排放及二氧化硫排放三個具體資源消耗與污染排放指標，鑒于數據的可得性，能源利用強度采用單位GDP用電量表示(ene)，兩個污染排放指標均取對數值(wat、so)；對于結構優化效應的衡量，采用前文構造的產業結構高級化指標(ind)。同時，鑒于基本回歸中3種空間權重矩陣下的估計結果差異較小，而經濟地理空間權重矩陣更具綜合性，故回歸采用SDM并基于經濟地理空間權重矩陣進行估計，結果如表3。

表3 創新的三大效應檢驗

回歸(1)給出了增長效應的回歸結果，可以看出，inv顯著為正，說明創新顯著促進了城市經濟增長，而經濟增長能夠通過增加正產出改善生態效率。在資源與環境效應的檢驗中，回歸(2)-(4)顯示，資源效應的估計系數不顯著，但環境效應估計系數顯著，且創新顯著降低了城市廢水和二氧化硫排放。顯然，污染排放作為負產出對生態效率有負向影響，而創新則有助于通過減少污染排放從而改善生態效率。回歸(5)顯示創新促進了城市產業結構的高級化，而產業結構的高級化過程也是生產技術水平不斷提高、資源配置更加合理以及生產更加集約、高效、清潔的過程，這有助于生態效率的總體改善。基于此，以上結果基本驗證了研究假設2的成立。

(二)城市異質性檢驗

基本回歸結果表明，創新總體上改善了城市生態效率，但這種積極影響恐不能一概而論。為了進一步檢驗由城市異質性而產生的創新驅動效應差異，表4、表5報告了依據不同標準劃分的城市異質性檢驗結果，回歸均采用SDM并基于經濟地理空間權重矩陣進行估計。

表4 基于區域及城市群的分組檢驗

表5 基于環境政策、資源稟賦、創新能力及市場化水平的分組檢驗

表4的估計結果顯示，除關中平原城市群外，生態效率的空間溢出系數ρ在其它分組檢驗中均正向顯著。整體而言，經濟越發達且聯系越緊密、要素流動性越大、創新對生態效率驅動效應越強的地區，生態效率的空間外溢效應也越強。例如，東部地區的ρ值顯著大于中西部、東北部和全國值，而長三角、珠三角、海西城市群的ρ值顯著大于其它城市群、東部值和全國值。在創新的綠色發展效應方面，區域分組檢驗表明，創新估計系數在東部正向顯著，而在西部負向顯著，在中部及東北部不顯著。受益于區位及經濟先發優勢，東部的創新環境良好、創新資源和要素富集，是區域創新的領跑者。東部的創新指數均值為3.926，高于全國平均水平的3.846，也高于東北部、西部和中部的3.817、3.814、3.798。同時，東部的生態效率均值為0.747，同樣領先于其他地區，說明東部創新與綠色發展的融合較好，創新能夠對區域生態效率產生積極影響。相較于東部，其他地區的創新活動尚未對綠色發展起到顯著促進作用。特別是西部，創新甚至對生態效率起到了抑制作用。事實上，近年來西部在節能減排、污染治理等綠色發展實踐中取得了許多有益成果，但總體而言仍面臨經濟、資源與環境之間的失衡問題。城市群分組檢驗表明，長三角、珠三角、京津冀及海西城市群的創新活動顯著改善了生態效率，但珠三角的創新驅動效應最強，其次是海西和長三角，而京津冀的創新能力盡管最為突出，其創新指數均值為4.137，在所有城市群中最高，但創新對生態效率的改善作用卻最弱。原因可能在于，一方面，京津冀城市群內部發展極不平衡，創新貢獻主要來自北京。另一方面，京津冀面臨著環境改善及生態修復的艱巨任務，但創新能力的分化使得創新對區域整體生態效率改善作用受限。與上述4個城市群相比，長江中游、成渝、北部灣、哈長城市群的創新活動均未顯著改善生態效率，而中原和關中平原城市群的創新系數甚至顯著為負。總體而言，盡管這些城市群在區域經濟發展中起著核心作用，但不論是創新投入還是產出能力和沿海領先城市群相比仍存在較大差距，尚未構建創新驅動綠色發展的內在動力機制。

表5結果顯示，創新影響系數在環保重點城市、兩控區城市、非資源型城市顯著為正，而在非重點城市、非兩控區、資源型城市顯著為負或不顯著。環保重點城市、兩控區城市涵蓋了直轄市、省會城市、計劃單列市以及其它經濟發展水平較高的城市，這些城市往往在區域、城市群發展中處于主導或領先地位。正是因為如此，這些城市受到了更強的環境政策約束，而政策約束不僅能有效控制城市污染排放，同時還有利于激發城市創新動力，從而倒逼城市經濟綠色轉型。相較而言，非重點城市、非兩控區城市由于受到的環境監管及約束較少，其創新活動可能并非是綠色導向的，從而不利于城市綠色發展。與產業發展多元化、具有較強創新活力的非資源型城市相比，資源型城市具有經濟重型化、主導產業單一且集聚程度高、資源環境負荷大等特征，這類城市創新能力較薄弱，且容易陷入“資源詛咒”陷阱，因而創新難以促進城市生態效率改善。基于城市創新能力和市場化水平的分組檢驗表明，高創新力城市、高市場化城市的創新活動對綠色發展的驅動作用十分顯著。事實上，這兩類城市主要集聚在東部沿海，這一結論與創新的綠色發展效應在東部、珠三角、長三角、京津冀、海西顯著為正的結論可以相互印證。此外，低創新力城市的創新對綠色發展具有正向促進作用，但這類城市的創新活動很可能帶來的是邊際經濟產出的增加而非真正意義上的資源、環境與經濟整體效率的提升。低市場化城市經濟開放度較差，要素流動障礙、市場分割問題較為突出，城市經濟發展缺乏活力，難以激發各類主體的創新動力和潛力以促進生態效率改善。

(三)穩健性討論

鑒于空間面板回歸可能存在的內生性問題，在基本回歸、城市異質性檢驗中我們都采用了極大似然法(MLE)進行估計。為了進一步檢驗實證結果的穩健性，我們采用SDM動態空間面板GMM 估計對基本回歸結果進行再檢驗。事實上，MLE估計、GMM估計都可以在一定程度上控制模型的內生性問題，但核心解釋變量可能存在的內生性問題仍值得關注，即創新與生態效率之間可能存在反向因果關系。為此，在構建創新影響城市生態效率的空間面板模型之前，我們已經排除了在現有研究樣本和數據條件下兩者之間可能存在的反向因果問題，限于篇幅，內生性檢驗結果未列出。從表6的檢驗結果來看，在動態空間面板GMM估計中，盡管生態效率的空間自回歸系數有所上升，但創新的系數符號與MLE的估計結果保持一致，只有數值大小和顯著性程度有少許差異，同時其它控制變量估計系數的方向和大小與MLE的估計結果也差異較小，因此，MLE和GMM的估計結果再次論證了本文模型構建的合理性以及實證結論的可靠性。此外，考慮到指標選擇可能對估計結果造成一定影響，本文對創新的指標進行替換，分別采用各城市公共財政支出中的科學技術支出、各城市發明專利數量2個指標衡量投入端創新和產出端創新，并基于MLE對SDM進行再估計。在創新指標替換的檢驗中，盡管因指標選擇不同，在3種不同空間權重矩陣之下的創新系數大小、顯著性與基本回歸結果略有差異，但創新系數的方向以及控制變量的估計系數與基本回歸保持高度相似。在分別檢驗了投入端創新和產出端創新對生態效率的影響后，我們發現，在各個空間權重矩陣下，產出端創新的估計系數均大于投入端創新的估計系數，而創新綜合指數的估計系數最大，說明產出端創新的綠色發展效應強于投入端創新，而創新綜合能力的提升則能帶來更強的綠色發展效應。

表6 穩健性檢驗

五、創新空間溢出對生態效率的影響效應

大量研究都論證了中國區域創新存在顯著的空間溢出效應，但創新空間溢出能否對生態效率產生影響仍未得到足夠關注。由于SDM同時包含了解釋變量與被解釋變量的空間滯后項，LeSage and Pace(2009)運用偏微分方法將總邊際效應分解為直接效應和間接效應，該方法能更好地捕捉和解釋SDM中解釋變量的邊際效應。本文將運用他們的方法重點考察創新對生態效率的空間溢出效應，從而對前文研究結論進行拓展和完善。為此，將式(1)的SDM重新改寫成如下形式：

effit=(I-ρW)-1αιN+(I-ρW)-1(Xitβ+WXitδ)+(I-ρW)-1ζ

(8)

其中，I代表單位矩陣，ιN代表N×1的單位向量，ζ包含了擾動項、空間和時間固定效應。那么，求effit關于第1至第N個城市的第k個解釋變量Xk的一階偏導，可得N×N維矩陣表示的邊際效應：

?eff/?Xk=(I-ρW)-1(βkI+Wδk)

(9)

其中，βk、δk分別代表第k個解釋變量的系數估計值。對于式(9)所對應的N×N維矩陣，LeSage and Pace(2009)將直接效應界定為主對角元素的均值，反映了一個地區特定解釋變量變化對本地區被解釋變量的平均影響；將間接效應界定為非主對角元素的均值，反映了一個地區特定解釋變量變化對其它地區被解釋變量的平均影響；將總效應界定為矩陣中所有元素的均值，在數值上等于直接效應與間接效應的和。具體地，對于從城市1至城市N的解釋變量inv，被解釋變量eff的期望值的偏導數矩陣可寫為：

(10)

在此基礎上，我們對SDM基本回歸以及穩健性檢驗中各個創新指標的邊際效應進行分解，分別考察創新綜合指數、投入端創新、產出端創新的空間溢出對中國城市生態效率的影響，結果見表7。此外，為進一步檢驗創新空間溢出的普遍存在性，我們參考邵朝對、蘇丹妮(2017)等學者的做法，對不同距離閾值上的創新溢出效應進行估計。為此，設置如下以指數衰減函數為元素的空間權重矩陣：

(11)

其中，D為距離閾值。如此，我們不僅可以驗證空間衰減的地理學規律，且能識別出創新空間溢出影響生態效率的距離邊界。ω為外生參數，本文將ω設置為150。在此基礎上，將式(11)代入式(1)中進行回歸，并根據上述方法，從150公里開始，每隔50公里考察不同距離閾值下的創新溢出效應。表7列出了6個主要距離閾值的詳細結果，而圖1則報告了每一個距離閾值下的溢出系數變化。當距離閾值達到1650公里時，空間溢出系數就已不再顯著且易受異常值影響而出現較多噪聲，故本文只報告1800公里之內的結果。

表7 創新溢出對生態效率的影響檢驗

圖1 創新空間溢出效應的距離邊界檢驗

表7的估計結果顯示，創新對生態效率的直接影響效應與點估計的結果接近，進一步驗證了創新能夠顯著改善城市生態效率、促進城市綠色發展。不僅如此，inv的空間溢出系數也基本上是顯著的，這說明創新對城市生態效率具有顯著的空間溢出效應，這使得加總后的總效應系數顯著大于點估計的結果。因此，如未考慮創新空間溢出的影響將會低估創新的綠色發展效應。該結論說明，城市創新行為對提升本城市的生態效率是有效的，且隨著創新資源和要素的流動、創新成果的擴散，某城市的創新將輻射至周邊乃至距離更遠的城市，從而提升關聯城市的綠色發展水平。

在基于距離閾值的創新溢出檢驗中，創新的空間溢出系數從150公里至1600公里都至少通過了10%的顯著性檢驗，這說明創新具有顯著空間溢出效應的結論是可信的。檢驗結果顯示，創新總效應的變化趨勢與空間溢出變化趨勢基本保持一致，而創新直接效應則較為穩定，未產生明顯波動。在空間溢出方面，350公里是創新空間溢出系數的峰值，系數達0.522；700公里以內的空間溢出系數均在0.4之上，從700公里至1400公里，創新的空間溢出效應衰退趨勢明顯，系數在0.2至0.4之間；而從1650公里開始，空間溢出系數不再顯著，最終接近于0。因此，350公里和700公里可視為創新對綠色發展空間溢出效應的2個距離邊界，350公里以內為創新的密集溢出區，而700公里以內為創新的較密集溢出區。

六、主要結論與啟示

本文研究發現：中國城市生態效率具有顯著的空間依賴性，經濟越發達且聯系越緊密、要素流動越自由、創新對生態效率驅動效應越強的地區，生態效率的空間外溢效應也往往越強；城市創新行為具有增長效應、資源與環境效應、結構優化效應，這是改善生態效率的重要途徑，同時，產出端創新對生態效率的驅動效應強于投入端創新，而創新綜合能力提升帶來的綠色發展效應則最為突出。盡管如此，創新對綠色發展的影響具有顯著的城市異質性。事實上，創新顯著改善城市生態效率的主要貢獻來自東部發達地區的創新行為，而在中西部和東北部等地區，粗放式增長的慣性以及與東部創新能力的巨大差距，使得創新不僅無法有效改善生態效率甚至可能對生態效率起到一定的阻礙；創新對城市生態效率的空間溢出效應顯著存在，但創新的空間溢出隨距離變化呈現衰退趨勢，350公里以內是創新空間溢出改善城市生態效率的最佳地理距離區間。

上述研究結論蘊含了如下的政策啟示：其一，除了重視投入端創新激勵外，政府應更加重視利用產出端激勵政策來鼓勵技術創新。為此，應進一步加強對發明專利的保護和支持力度，如加大專利資助、簡化行政審批流程、加快專利成果推廣及應用等，以充分發揮發明專利在建設創新型城市和經濟綠色轉型中的驅動作用。其二，為創新外溢創造良好條件，不斷擴大創新的外溢半徑。基于創新外溢驅動生態效率改進的最佳地理區間，著力促進城市群內部的創新合作，以提升城市群總體生態效率為目標，促進城市間形成新型的產業分工、技術合作與污染防治聯防聯控，推動技術創新與綠色發展的深度融合。同時，建立以中心城市引領城市群發展、城市群帶動區域發展的新模式，推動區域板塊融合互動。圍繞黃河流域、長江經濟帶的綠色發展實踐，以邊界城市為依托，形成跨城市群、跨區域的綠色創新協作機制及上中下游城市的創新要素流動機制。其三，注重引導創新的方向，提升綠色創新的供給能力。一方面，政府應進一步激發各類主體的綠色創新供給能力，以可持續發展為導向對創新成果及其價值進行評估，并基于綠色發展理念在專利新穎性、實用性和創造性標準的基礎上增加“綠色性”審查標準。另一方面，政府應加強財政金融政策的綠色導向，對企業的綠色創新項目給予更多的財稅支持，建立并完善多元化和競爭性的綠色創新投融資體系，加快綠色創新成果的轉化和應用。其四，根據區域及城市發展實際，采取差異化的創新驅動綠色發展策略。例如，對于珠三角、長三角等創新驅動綠色發展效應顯著的區域來說，應進一步加快綠色智能制造技術、現代能源技術等關鍵技術的研發和應用，實現產業鏈、創新鏈與價值鏈的深度融合，打造成為智能化、綠色化、高端化、服務化的現代產業發展新高地。對于京津冀等內部發展不平衡且資源環境約束較強的區域來說，應加速推進創新空間外溢以提升區域整體的創新能力，通過加強各城市在污染控制與治理、節能減排、環境材料領域的聯合技術攻關，促進區域、城市經濟協調發展與綠色轉型。對于中西部等創新能力和綠色發展水平相對較低，或是創新與綠色發展融合度不佳的地區來說，應以區域核心城市為引領，增進地方政府間的創新合作，同時有針對性地引進東部地區的先進創新成果，在生態修復、資源循環利用、污染防控等技術領域取得新突破。