財政支出對綠色技術創新效率的影響研究
——基于空間杜賓模型的實證分析

鄧婷婷 陳文府

（安徽大學，安徽 合肥 230601）

財政支出對綠色技術創新效率的影響研究是國家財政亟待解決的問題。經濟騰飛和人民生活質量提升的同時，我國環境問題日趨嚴重。近年來，中國的經濟步入高質量發展的通道，過去粗獷式發展模式已不能適應目前經濟新的改變。在資源稀缺和環境惡化的背景下，綠色發展越來越成為國家和社會關注的焦點。生態環境作為一種公共產品，在過去一段時間內企業和消費者不需要對其造成的污染負責，這就造成了極大的外部負效應。在市場條件下資源配置給生態環境保護不足，因此需要政府“看得見的手”發揮作用，一方面對造成污染的對象征稅，另一方面在資源配置時對環境保護傾斜。創新是市場選擇和政府推動的共同結果，創新在各個國家對政府都具有依賴性[1]。同時創新有具有極大的外部正效應，創新不僅有利于企業，也有利于國家社會。可以看出政府“看得見的手”在環境保護、綠色發展和促進創新方面都發揮著巨大的作用。

一、文獻綜述

綠色技術起源于二十世紀五十年代，目前國內外學者主要通過包絡分析(DEA)和隨機前沿分析法(SFA)測算創新效率。部分學者采用Malmquist指數和松弛變量的方向性距離函數(SBM-DDF)等方法進行測算，趙少飛等(2020)[2]運用改進的密切值法來計算區域工業創新效率，基于我國30個省市的數據實證分析表明，各省工業創新效率存在較大不平衡，且與地區經濟發展有較大聯系，表現出東部工業綠色技術創新效率明顯高于中西部。黃磊等(2020)[3]采用DEA-EBM模型測算長江經濟110個地級市2017年的創新效率，得到長江經濟帶創新效率高于國內平均水平，但總體呈“V型”空間格局的結論。Jun-liang Du等(2019)[4]將中國劃分成四個方位區域，通過兩階段創新價值鏈模型和共享投入型關聯兩階段網絡DEA模型來測算綠色技術創新效率，結果表明中國四個區域的效率均處于較高水平，但西部和東北地區有待提高。岳鴻飛(2018)[5]通過SBM-DDF方法測算我國30個省市綠色技術創新效率，結果表明我國近年來各省市創新效率均有所提升，且東部發展快于西部。Djula Borozan(2018)[6]運用DEA模型測算了歐盟的純技術和全要素能源效率，結果表明歐盟內部各地區技術和能源效率存在較大差異，發達地區的效率更高。

以往學者主要從環境規制、產業集群、產業結構、對外直接投資、和政府支持等方面進行創新效率影響因素研究:楊浩昌等(2020)[7]從靜態效率和動態效率兩個角度分析高科技產業集聚對綠色技術創新效率，運用廣義矩估計和中介效應模型研究方法，結果表明高科技產業集聚的技術溢出效應和規模經濟效應對綠色技術創新效率有極大的驅動作用。肖權等(2020)[8]基于中國2005-2017年的數據，采用二階段DEA模型、門檻模型和空間杜賓模型研究環境規制和FDI對中國綠色技術創新效率的影響，結果表明環境規制和FDI對創新效率均有促進作用。Li T等(2018)[9]提出RAGA-PP-SFA模型來衡量制造業綠色技術創新效率，解決了SFA模型無法提高多輸出效率的缺點，結果表明政府補貼和企業規模會削弱高端制造業的綠色技術創新效率，而市場成熟度、產業集聚、環境規制和對外開放能夠促進創新效率。Chunyang Liu等(2019)[10]通過K均值聚類分析、SBM-DEA和DEA-tobit模型對中國高科技產業的綠色技術創新效率進行分析，結果表明對外開放、新產品需求、知識轉移和金融支持對創新效率有顯著正影響；而金融要素市場的扭曲和政府支持對其有顯著負影響。

關于財政支出對綠色技術創新效率的影響主要有兩種觀點:一是財政支出對企業有激勵作用，能夠提升企業綠色技術創新效率。田淑英等(2019)[11]和孫志紅等(2017)[12]的研究結果表明政府的財政投入能夠促進企業創新。Tom Broekel(2015)[13]根據德國270個區域勞動市場和四大產業的數據研究表明政府的補貼能夠提升企業技術創新效率。二是財政支出使企業研發投入減少，抑制企業創新。肖文等(2014)[14]和高萍等(2018)[15]的研究結果表明政府財政支出不利于技術創新效率的提升。

由此可見，許多學者對于綠色技術創新效率的測算及其影響因素都做了深入的研究，但少有學者研究綠色技術創新效率的空間溢出效應。目前我國區域開放逐步深化，某一地區綠色技術創新效率對周邊地區具有示范效應，并且本地區的財政環保政策、對財政環保的支出以及為解決環境問題對外引進的專業人才都會對周邊地區產生影響。因此基于DEA-BCC模型測算我國各省、市和自治區2008-2020年綠色技術創新效率，并且實證分析財政支出、教育投入、產業結構、對外開放程度、基礎設施和經濟水平對綠色技術創新效率的影響及其空間溢出效應。創新點在于研究財政支出對綠色技術創新效率影響的空間溢出效應，此外對影響溢出效應可能的原因進行分析。

二、綠色技術創新效率的測算

（一）綠色技術創新效率的測算方法

數據包絡分析方法(DEA)可有效評價多投入、多產出決策單元相對有效性。Banker等(1984)[16]在DEA模型基礎上，提出了解釋規模報酬可變的DEA-BCC模型，模型如下:

可得最優解θ0，λ0，S0+，S0-。

（二）數據說明

采取DEA-BCC模型進行計算綠色技術創新效率。具體指標及流程見圖1。

圖1 綠色技術創新效率指數構建

投入指標:人力資源和資金資源投入分別用R&D經費投入強度和R&D人員全時當量來衡量。能源資源投入是將該地區所使用的所有能源轉化為標準煤炭消費量來衡量。

產出指標:分為期望產出和非期望產出。前者有經濟產出和科研產出，后者為污染產出。企業在創新的過程中會產生專利等成果，之后將這些成果投入市場以獲取利潤，因此用新產品銷售收入來衡量經濟產出。企業通過創新創造的產出主要以專利形式出現，所以用專利申請授權數量來衡量科研產出。計算污染綜合指數來衡量企業對環境造成的污染。

污染綜合指數:為使指標體系更加完善，參考羅良文等(2016)[17]的方法，將工業企業運行產生的污染物作為創新中的非期望產出。選取工業廢水排放總量、二氧化硫排放量和一般工業廢物產生量來衡量廢水、廢氣和固體廢物的排放情況。首先用標準差標準化方法x′ij=（xt，i，j-minxj）/（maxxj-minxj）對原始數據進行無量綱處理，然后采用層次分析法構建污染綜合指數。

（三）綠色技術創新效率的測算結果

運用DEAP2.1軟件計算出30個省份和全國2008-2020年的綠色技術創新效率。從整體來看自2008年起我國綠色技術生產效率呈逐年遞增趨勢，且近幾年增速有所加快，這可能與我國近幾年來越來越重視科技和環境有關。2008-2020年全國綠色技術創新效率均值為0.865，雖然數值處于較高水平，但增長速度緩慢。從各省份結果來看上海、江蘇、山西、山東、四川、陜西、青海、寧夏的綠色技術創新效率保持在較高水平；此外進步較快的省份有海南、甘肅、廣東、吉林和北京，從2008-2020年分別提升0.74、0.57、0.46、0.45和0.38;而貴州、河南、湖北和江西略有下降。

三、財政支出對綠色技術創新效率影響的計量檢驗

（一）模型設定

1.空間矩陣的構建

引入空間權重矩陣，分析財政支出對綠色技術創新效率影響的溢出效應。參考以往學者研究，建立空間鄰接、空間距離和經濟地理嵌套矩陣。

空間鄰接矩陣：

空間距離矩陣：

經濟地理嵌套矩

2.空間自相關指數

各省市空間自相關分析就是測試各省市的測量值與相鄰省市的測量值是否存在關系。使用Moran’s I(莫蘭指數)指數來測度中國各省市綠色技術創新效率的空間集聚形式。模型如下:

其中，n為研究樣本中省、市和自治區的數量；xi表示第i個地區綠色技術創新效率值；wij為空間權重矩陣

3.空間計量模型

常見的空間計量模型有空間誤差(SEM)、空間滯后(SLM)和空間杜賓模型(SDM)三種，通過Wald和LR檢驗確定選用何種模型。

4.指標的選取與數據來源

選取2008-2020年中國30個省份的數據，數據來源于《中國科技統計年鑒》《中國統計年鑒》以及各省市統計年鑒。

以綠色技術創新效率(gie)作為被解釋變量，其數值在上文用DEA-BCC模型計算，研究財政支出、教育投入、產業結構、開放程度、城市交通狀況和經濟發展水平對其的影響。財政支出(fiscal)用節能環保支出與總財政支出之比來表示。環境是公共物品，大部分學者認為政府應該對環境污染導致的外部負效應進行干預，政府對環境保護之處就是最直接的方式之一。教育投入(edu)用教育經費投入額與總財政支出之比來表示。產業結構分別用第二產業占GDP比重(ind-sec)和第三產業占GDP比重(ind-thd)來表示。一個地區的產業結構反映該地區經濟發展的重心，第一二三產業對創新的要求不同，其中第三產業要求更高創新和更低的污染。經濟開放程度(open)用進出口總額與GDP之比來衡量。一地區越開放對外交流越多，那么該地區越有可能引入國外的先進的生產和管理技術，對企業的效率和創新提升有重要作用。城市交通狀況(proad)用城市人均道路來衡量。經濟發展水平(pgdp)用人均GDP來衡量。一地區經濟發展越好，那么政府越有經濟實力加大對環保的投入。

（二）實證結果及分析

1.空間自相關結果及分析

首先用Geoda軟件計算出2008-2020年綠色技術創新效率和財政支出的Moran’s I指數(空間鄰接矩陣)，得到的結果如表1所示。

表1 2008-2020年綠色技術創新效率與財政支出的Moran’s I指數

由表1我們可以看出綠色技術創新效率和財政支出的有較強的空間自相關性，因此在研究財政支出對綠色技術創新效率影響中必須要考慮空間相關性。

2.模型選擇的檢驗

運用stata15.0先對面板數據進行LM、LR和Wald檢驗，確定空間計量模型，后進行Hausman檢驗來選擇固定效應和隨機效應模型。根據LM檢驗的結果，空間距離矩陣和經濟地理嵌套矩陣的檢驗結果顯著，因此初步判斷使用空間杜賓模型(SDM)。為進一步確定空間杜賓模型不會簡化SEM和SLM模型，進行LR和Wald檢驗。檢驗結果得到LR檢驗、Wald檢驗、Hausman檢驗都顯著，所以可以確定使用SDM模型與固定效應模型。

3.空間杜賓模型估計結果

運用stata15.0對數據進行回歸，結果見表2。在三種權重矩陣條件下，財政支出和經濟發展水平的回歸系數均為正且顯著，說明財政支出和經濟發展水平對綠色技術創新效率有正向促進作用；而對創新效率有負向作用，這不同于最初設想，這可能由于過去我國環境保護意識不強，地方政府在招商引資時沒有考慮到企業生產對本地環境的影響，或者為了引進外資而放松對環境的要求，引入了一些污染性的企業，以環境為代價來達到吸引外資增長經濟的目的。其余變量僅在部分權重矩陣條件下回歸結果顯著，但可以判斷整體的趨勢為產業結構的升級和教育投入的增加對綠色技術創新效率為正想促進作用，城市交通狀況對綠色技術創新效率影響不顯著。

表2 空間杜賓模型回歸結果

為進一步探究空間溢出效應的大小，利用求解偏微分的方法，求解各影響因素的直接、間接和總效應，結果見表3。

表3 直接效應、間接效應和總效用

首先在直接效應方面：（1）財政支出和經濟發展水平在三種空間權重矩陣條件下顯著，說明財政支出和經濟發展水平對本地綠色技術創新效率具有推動作用。政府環保支出主要用于修建基礎設施、加強對污染的監管以及獎勵企業。一方面強監管使得企業在生產過程必須考慮到對環境的影響，另一方面資金的激勵也使得企業有更大的動力進行綠色生產技術創新和加大綠色技術研發的投入，這在促使本地區企業不斷進行創新和研發的同時也促進了產業升級、提高了綠色技術創新效率。（2）經濟發展水平在三種空間權重矩陣條件下顯著，說明經濟發展水平對本地綠色技術創新效率具有推動作用，經濟發展每提高一個百分點，綠色技術創新效率至少提升0.123個百分點。黃磊和吳傳清（2021）[18]指出，一方面經濟發展越好，那么對綠色需求也越高，為滿足持續增長的綠色需求，本地企業會對生產的產品和身纏舉出等進行不斷創新；另一方面經濟發展也為綠色技術創新活動提供了充足的資金，企業進行綠色技術創新活動需要大量資金，而經濟發展狀況越好就越有能力向企業提供該用途的資金。對外開放程度會抑制本地綠色技術創新效率。（3）產業結構和教育投入的直接效應在不同的空間權重矩陣下的顯著性雖不同，但結合以上的分析結果判斷其對綠色技術創新效率應為正向影響。根據歐雪銀(2019)[19]的研究表明，對于地區而言，產業結構升級意味著新技術、高端制造和節能環保等新興產業的不斷崛起，為本地區積聚了大量的資金和人才，極大地促進了綠色技術創新效率。技術創新依靠的是人才，教育投入越多則人才越多，人才越多則綠色技術創新效率越強，只不過人才的培養需要較長的時間，所以教育投入對人才的作用有較大的滯后性。（4）城市交通狀況估計結果不顯著。

其次，在間接效應方面：（1）環保支出回歸系數為負，說明環保支出對周邊省市具有抑制作用。比較空間鄰接矩陣和嵌套矩陣的結果，認為這可能有兩個原因:一是本地財政支出的增加吸引了周邊省市的人才和資源，產生“虹吸效應”。本地區加大對財政環保的支出，加大對水源和土地資源等的保護，一方面需要引進優秀專業人才來解決環境問題，另一方面環境的改善也吸引著外來人員的定居，從而對周邊地區有虹吸作用。二是由于產業轉移，隨著本地區財政支出的增加以及對污染、高消耗型的限制，該類企業在本地區生產的成本和壓力逐漸增大，因此部分企業會將產業轉移至經濟落后且對環保要求較低的周邊區域，因此財政支出最終會使得本地區綠色技術創新效率提升，使周邊地區下降。（2）教育投入和產業結構回歸系數為正且顯著，說明對于周邊省份的綠色技術創新效率有促進的作用。本地區增加教育投入了培養大量人才，二人才會在各地區間流動，對周邊綠色技術創新效率有促進作用。本地產業結構的轉變升級一方面會對周邊產生示范效應，另一方面隨著優質產業進入本地區，那么可能導致部分企業出于成本的考慮，會在本地區周邊省市進行生產。（3）對外開放程度、經濟發展和城市交通狀況估計結果不顯著，說明這三個因素對周邊影響甚微。

最后，從總效應結果來看，環保支出的結果系數在空間鄰接矩陣下為正，在空間距離矩陣和嵌套矩陣下為負，且負效應主要來自于間接效應。產業結構和教育投入回歸結果為正數且顯著。

四、結論與建議

（一）結論

通過DEA-BCC模型計算各省市綠色技術創新效率并對其現狀進行分析，進而以2008-2020年我國各省市的面板數據為依據，分析環保支出對綠色技術創新效率及其空間效應。

1.中國總體綠色技術創新效率處于較高水平，呈逐年增長趨勢但增長速度緩慢，并且在部分年份有下降趨勢。此外各省份間綠色技術創新效率水平存在較大差異，有些省市在2008年就達到并保持在較高水平，而有些省份起步較低。不過部分省份如海南、廣東和吉林等省份雖然起步較低，但近15年來發展迅速。此外通過分析各省市數據發現，綠色技術創新效率的高低與該地區的經濟水平沒有必然關系，經濟高地區的綠色技術創新效率不一定高，而經濟較低的地區有可能處于較高水平。

2.財政環保投入對綠色技術創新效率的影響在不同的空間權重矩陣下結果不同。在空間鄰接矩陣下，環保支出的直接和間接效應均顯著為正；在空間距離矩陣和嵌套矩陣下，環保支出回歸結果的直接效應為正，間接效應為負，說明環保支出的增加對本地綠色技術創新效率有促進作用，對鄰近的省市有抑制作用。

3.關于其他因素對綠色技術創新效率的影響，其中教育投入和產業結構在三種空間權重矩陣下的直接和間接效應均為正且顯著，說明教育和產業對本地和鄰近省市的綠色技術創新均有促進作用。對外開放程度的直接和間接效應均為負數。經濟發展狀況和城市交通狀況回歸結果不顯著，對綠色技術創新影響不明顯。

（二）建議

隨著我國社會主要矛盾發生變化，綠色技術創新逐漸走入人們視野的中心，并在中國經濟發展方式轉變過程中發揮重要作用。基于以上研究結論，提出以下建議。

第一，因地制宜，增加環保支出。環保投入是影響本地綠色技術創新效率的重要因素，政府要發揮財政環保投入的引導作用，但由于中國各省市綠色技術創新存在較大差異，因此在制定政策是需要針對各地真實情況。對于綠色技術創新效率較低的地區應加大對環境保護的投入力度，綠色技術創新效率較高的地區的財政投入也需要考量附近省份的情況，過高的增長反而會抑制附近地區的發展，實現齊頭并進，共同增長。

第二，加大教育的投入力度。教育投入與綠色技術創新效率呈現明顯的正向關系，所以要充分發揮教育的優勢，加大對教育的人力資本投資，這樣對本地區和鄰近省市的綠色技術創新均有促進作用。同時對于綠色技術創新薄弱的省份一方面要加大對創新人才的培養，另一方面可以引進創新人才，研發有助于綠色創新產品，提高綜合能耗產出率并減少污染物的排放。

第三。優化產業結構，提升企業質量。支持綠色技術創新首先要調整二三產業比重，推進重點行業和重要領域進行綠色化改造，充分發揮產業結構對綠色技術創新的直接促進作用和空間促進作用。其次在對外經濟交流時，不但要關注所引進企業的規模及數量，更應該關注企業的質量，把企業自身重視綠色技術人才隊伍的培養及以綠色發展理念為基礎作為是否引入企業的一項標準，謹慎引入高污染、高能耗的產業。