高新技術產業綠色創新效率時空分異及影響因素研究

李 健，李寧寧，苑清敏

(1.天津理工大學管理學院/循環經濟與企業可持續發展研究中心，天津 300384；2.天津大學管理與經濟學部，天津 300072)

0 引言

在 “新常態”和 “新時代”發展背景下，新一輪科技革命與中國高質量發展形成了歷史性交匯。《中國制造2025》提出，將 “創新驅動與綠色發展”結合以推動中國經濟的高質量發展[1]。高新技術產業作為推動科技革命與高質量發展的重要載體，在國內經濟發展換擋提質的背景下，仍保持 “逆市上揚”的發展勢頭[2]。然而，高新技術產業在取得良好經濟效益時，發展過程涉及的環境效益問題正在逐漸凸顯，引人擔憂。可見，高新技術產業與傳統產業一樣，在發展過程中無法規避資源消耗和環境污染問題，其在加快實現高附加值和綠色發展目標上任重而道遠。據此可見，高新技術產業發展除注重創新能力外還需兼顧資源約束和環境污染問題。

提升綠色創新能力是中國高新技術產業實現高質量、可持續發展的必然選擇。以此引發的思考是：中國高新技術產業綠色創新效率水平如何？各區域高新技術產業綠色創新效率有何時空差異？有哪些關鍵因素影響中國高新技術產業綠色創新效率？為此，本研究從實證角度正確認識和準確評估中國高新技術產業綠色發展效率，探索中國省域高新技術產業綠色創新效率的時空差異，進而分析效率差異產生的原因，探究高新技術產業綠色創新效率發展的影響因素，這對提升高新技術產業綠色創新能力，促進區域科技、經濟和環境的協調發展有重要意義。

1 文獻綜述

20世紀90年代對綠色創新研究就已開始，但不同領域的學者對其內涵有不同界定[3]，以此引申出綠色創新的不同定義和實踐應用，如環境創新、生態創新和可持續發展創新[4]。Makkone等研究認為能為客戶帶來價值的、經過改進的新技術都可稱為環境創新，環境創新等同綠色創新[5]。Yudi等認為生態創新區別于其他的有形資源，是組織實現可持續發展的無形資源[6]。Alejandro等將生態創新定義為環境管理，并將其引用到廣泛使用的生產函數中[7]。鄺嫦娥等認為綠色創新不僅注重經濟發展，更重要的是強調經濟的可持續和綠色生態[8]。上述文獻從不同領域和角度給出綠色發展定義，本研究從經濟效益和環境效益雙贏的角度，認為綠色創新是在技術創新過程中突出綠色理念，在技術創新過程中強調降低能源消耗、減少環境污染。

綠色創新內涵和定義的研究成果十分豐富，針對綠色創新效率測度的研究備受學者關注，主要分為兩類：①基于參數的隨機前沿分析方法。李金滟等利用熵值法和隨機前沿相結合的方法，測算湖北省12個地級市的綠色創新效率[9]。曹霞和于娟從綠色低碳視角切入，通過使用改進的隨機前沿方法，測算中國30個省市的區域創新效率[10]。②數據包絡分析方法。劉章生等使用全局SBM模型對中國省際綠色創新能力進行測算，進一步通過GML指數分析其時空變化特征和演變規律[11]。王惠等從環境約束視角出發，采用Super-SBM模型對中國高新技術產業的創新效率進行測算[12]。錢麗等從共享投入關聯視角切入，利用兩階段DEA模型對中國區域工業企業的綠色研發和綠色成果轉化效率進行測度[13]。

有關綠色創新效率影響因素方面，學者主要從企業規模、研發投入、政府支持和公司治理等角度對行業 (產業)綠色創新效率影響進行檢驗分析。張峰等研究發現企業規模質量對高新技術產業綠色技術創新有雙重門檻效應，產業聚集、市場環境、勞動者素質對高技術產業綠色發展有顯著積極效應，外資依存度作用不明顯[2]。王惠等研究表明研發投入強度對高技術產業綠色創新效率具有雙重門檻效應，市場環境、政府資助、產業聚集均與高技術產業綠色創新效率呈顯著正相關[12]。李婉紅利用空間計量模型檢驗發現，研發投入強度、人均GDP和環保投入對中國工業綠色專利產出具有顯著正向影響[14]。Mario等利用美國上市公司數據研究發現公司治理較差的企業產生的綠色專利也較少[15]。

通過文獻梳理發現，針對綠色創新效率研究尺度多集中于省域、區域和工業行業，對于高新技術產業綠色創新研究有待豐富。高新技術產業研究多集中于創新效率[16-18]，鮮少在產出中考慮環境約束問題，即忽略非期望產出問題。而在投入要素中容易忽視要素的 “松弛”和 “擁擠”問題。此外，在影響因素研究中，多基于靜態面板模型進行討論和檢驗，缺乏對內生性問題和動態面板的考量。鑒于此，基于中國30個省 (市、區)高新技術產業的面板數據，綜合考量高新技術產業綠色創新過程中涉及的經濟和環境效益，采用考慮非期望產出的Super-SBM模型對2009—2018年中國30個省份的高新技術產業的綠色創新效率進行測度，并進一步使用GMM動態面板模型對其影響因素進行分析，以期為中國高新技術產業綠色創新效率提升提供參考和借鑒。

2 模型構建及變量說明

2.1 研究方法

(1)Super-SBM模型。基于非期望產出的Super-SBM模型是一種非徑向、非角度的效率評價模型。作為中國高新技術產業綠色創新效率評價模型，一方面，將松弛變量納入所研究的目標函數中，克服傳統DEA模型在這方面的缺陷；另一方面，可計算效率值大于1的決策單元，即可以將所有決策單元的效率值進行計算、排序。此外，將非期望產出引入Super-SBM模型中，構建模型更符合研究需求。基于此，構建高新技術產業綠色創新效率評價模型：

ρ*=minρ

(2)動態面板模型。采用動態面板模型對高新技術產業綠色創新效率影響因素進行研究，一方面，可對普通面板回歸模型中可能的內生性問題予以克服；另一方面，可通過增加滯后期效率值對可能遺漏的重要變量予以補充。構建基本GMM動態面板模型如下：

GIEit=α0+α1GIEit-1+α2REAit+α3SCAit+α4EDUit+α5INDit+α6GOVit+α7MARit+εit

為了消除模型存在的異方差，并增強面板數據和模型的穩定性，對所有變量進行對數化處理，構建最終GMM動態面板模型如下：

lnGIEit=α0+α1lnGIEit-1+α2lnREAit+α3lnSCAit+α4lnEDUit+α5lnINDit+α6lnGOVit+α7lnMARit+εit

式中，GIEit為各省份高新技術產業綠色創新效率值，GIEit-1為滯后期效率值，REAit、SCAit、EDUit、INDit、GOVit、MARit是6個自變量，即綠色創新效率的影響因素，α0為常數項，α1～α7為待估系數，εit為隨機誤差。采用系統GMM動態面板回歸非常適合于具有內生性、時間序列較短的面板數據。

2.2 數據來源

本文對高新技術產業的界定參考OECD劃分標準，同時考慮統計口徑一致性和數據可獲得性，高新技術產業可劃分為：航空航天器及設備制造業、計算機及辦公設備制造業、醫藥制造業、醫療儀器設備及儀器儀表制造業、電子及通信設備制造業五大行業。研究對象為中國30個省份高新技術產業 (因數據問題，西藏、中國的港澳臺地區不包含在此次研究樣本中)，樣本期為2009—2018年。關于投入產出滯后期選擇問題，研究對象為以市場為導向，更強調快速響應的高新技術產業，滯后期選擇不得過長[19]，借鑒余泳澤等[20]研究，將投入產出時滯設置為1年，即投入指標期為2008—2017年，產出指標期為2009—2018年。數據來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《中國火炬統計年鑒》《中國能源統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》。

2.3 指標選取

(1)創新投入產出指標選取。創新投入主要從勞動力、能源及資本角度進行測度。勞動力投入的代理變量為R&D人員全時當量；能源投入的代理變量為能源消耗總量[2]；資本投入的代理變量為R&D經費內部支出，考慮到R&D投入在生產過程中存在持續性影響，用R&D資本存量代替R&D經費內部支出作為資本投入的代理變量。R&D資本存量[21]采用永續盤存法 (PIM)進行核算，用公式可表示為：

Ki,t=(1-δ)Ki,t-1+Ii,t

式中，Ki,t和Ki,t-1分別表示i省份第t期和t-1期的R&D資本存量；δ為折舊率，參考張軍等[22]的方法將折舊率設置為9.6%；Ii,t為i省份t時期的R&D經費內部支出流量，并在此之前借鑒朱平芳[23]的方法進行價格指數平減，R&D平減價格指數=0.55消費價格指數+0.45固定資產投資價格指數。基期資本存量=平減后基期R&D經費內部支出/ (R&D經費增長率+折舊率)。根據樣本考察期和數據可得性，選取2008年為基期。

創新產出主要從期望產出和非期望產出角度進行衡量。在期望產出方面，選取專利申請量和新產品銷售收入作為代理變量。專利代表高新技術企業創新成果的主要產出，也是企業科技資本的核心體現，包括專利申請量和專利授權量。考慮到專利在授權過程中不確定因素較多，將專利申請量作為創新成果產出代理變量。新產品銷售收入則代表了高新技術企業創新成果市場價值的轉化能力，是經濟效益的直接體現。在非期望產出方面，考慮到高新技術企業綠色創新活動過程中帶來的環境污染物排放，選取作為企業污染物排放主要檢測對象的二氧化硫排放量為非期望產出的代理變量。

(2)影響因素指標選取。從內部因素和外部環境因素兩個角度衡量，內部因素包括研發強度、產業規模和勞動者素質；外部因素包括產業結構、政府支持和市場競爭。①研發強度 (REA)，反映企業創新意愿和積極性，用研發經費支出占營業收入比重表示；②產業規模 (SCA)，一般從產值或員工人數角度進行衡量，用高新技術產業從業人員平均數表示；③勞動者素質 (EDU)，用大專以上受教育人數占比表示；④地區產業結構 (IND)，反映高新技術產業所在地區的產業狀況，用第二產業總值占地區GDP比重表示；⑤政府支持 (GOV)，反映政府對產業創新活動的支持，用政府資金投入占企業科技經費籌集比重表示；⑥市場競爭 (MAR)，反映高新技術產業的市場結構和進出壁壘，用高新技術產業的企業個數表示。

3 測算結果分析

3.1 綠色創新效率時序演變特征分析

運用考慮非期望產出的Super-SBM模型，采用MaxDEA軟件，對中國大陸30個省份2009—2018年高新技術產業綠色創新效率值進行測算。高新技術產業部分年份的綠色創新效率值見表1。為了便于分析時序變化特征，繪制全國及3個地區綠色創新效率時間演化，如圖1所示。有關效率區等級劃分，將 “高效率”區界定為綠色創新效率值高于0.9的區域， “中等效率”區界定為綠色創新效率值在0.5～0.9的區域， “低效率”區界定為綠色創新效率值低于0.5的區域。

表1 中國各省域高新技術產業綠色創新效率測度結果 (2009—2018年)

從區域層面看，3個地區高新技術產業綠色創新效率差異逐漸縮小，整體表現出由 “低效率大差異”向 “高效率小差異”的演進趨勢。就 “效率”變化看，3個地區高新技術產業綠色創新效率均呈波動上升趨勢，其中東部地區高新技術產業綠色創新效率整體均值由0.852增長到0.923，有7.7%提升空間，雖未達到DEA有效，仍高于全國水平，由 “中等效率”狀態提升至 “高效率”狀態；中部高新技術產業綠色創新效率整體均值由0.717增長到0.849，有15.1%的提升空間，效率值略高于全國水平，持續處于 “中等效率”水平；西部高新技術產業綠色創新效率整體均值由0.583增長為0.705，效率損失缺口高達29.5%，低于全國水平，綠色創新效率均值由 “低效率”狀態成長為 “中等效率”水平。就 “差異”變化看，選取首末年份2009年、2018年和中間年份2013年為代表年份進行分析，發現2009年高新技術產業綠色創新效率均值東部相比中部變化幅度為18.8%，相比西部變化幅度為46.1%，中部相比西部變化幅度為22.9%，2013年相應變化幅度分別為2.3%、21.1%、18.2%，2018年相應變化幅度分別為15.4%、37.7%、19.3%，整體上區域差異在縮小。究其原因，東部地區經濟實力較強，創新環境、技術和管理水平條件優越，但資源、技術和環境之間協調仍不足。中、西部地區經濟基礎薄弱，科技人力資源條件也與東部有較大差距，但隨著國家的重點扶持和政策傾斜，以及外資企業入駐帶來的創新環境和市場化進程的不斷完善，在既定的人、財、物投入下高新技術產業綠色創新效率不斷上升。另外，考察期內中國高新技術產業綠色創新效率呈波動上升趨勢，整體均值由0.717增長到0.824，未達到DEA有效狀態，仍有17.6%的提升空間，持續處于 “中等效率”狀態。

圖1 全國及3個地區高新技術產業綠色創新效率時間演化

從省域層面看，考察期內不同等級的高新技術產業綠色創新效率隨時間變化較大。總體上看， “高效率”區省份逐漸增多，由10個增加到20個。其中3個時間點始終保持在 “高效率”區的省份有北京、天津、福建、山東、廣東、四川，到考察期末，仍在 “高效率”區的省份主要來自東部和中部地區。 “中等效率”和“低效率”區省份逐漸減少，分別由14個和6個減少到7個和3個。由 “中等效率”水平提高至 “高效率”水平的省份有河北、吉林、上海、江蘇、浙江、河南、湖北、重慶、云南，主要來自東部及西部較發達地區；由 “低效率”水平提高至 “中等效率”水平的省份有內蒙古、寧夏，來自中西部地區。安徽和湖南則從 “低效率”水平提升至 “高效率”水平。國家政策的強力推動，使高新技術產業綠色創新 “大環境”不斷變好，高新技術產業在發展過程中不僅注重 “量”的變化，更加注重 “質”的提升，見表2。

表2 中國省域高新技術產業綠色創新效率水平分布 (2009—2018年)

3.2 綠色創新效率空間分異特征分析

對中國高新技術產業綠色創新效率的空間分異特征進一步分析，借助Arcgics10.2軟件，繪制中國高新技術產業2009年、2013年及2018年的綠色創新效率分位圖，顏色越深表示綠色創新效率值越大，如圖2所示。

從區域層面看，考察期內分屬不同等級高新技術產業的綠色創新效率空間分布變化較大，總體呈 “東中西”依次階梯式遞減和 “南高北低”的空間分異特征。從3個地區看，東部地區高新技術綠色創新效率均值明顯高于中部和西部地區，中西部地區間差距較小。從南北方情況看，到2018年，南方地區高新技術產業綠色創新效率基本處在 “中等效率”和 “高效率”水平， “低效率”水平的基本都分布在北方。具體看，考察期內高新技術產業綠色創新高效率集中成片分布，主要分布于東部沿海地區。這些地區區位和政策優勢顯著，為高新技術產業綠色創新發展提供很好的 “土壤”，強勁的科研實力和豐富的環保經驗使其在實現高質量發展同時，逐步實現產業優化轉型升級，高新技術產業綠色發展效率始終保持較高水平。屬高新技術產業綠色創新 “中等效率”區的省份顯著增加，主要分布在長江中下游地區，這些地區依靠政策傾斜和周邊區域的帶動，創新環境和創新平臺不斷完善，但過于依賴資源環境，創新活力不足，高新技術產業綠色創新仍需進一步努力。高新技術產業綠色創新低效率地區主要分布在東北、中部及西北部一些省份，由于歷史因素和自然條件限制，經濟發展較落后，環保經驗不足，主要以高能耗、高污染產業為主，高新技術產業所處 “大環境”沒有優勢，高新技術產業綠色創新資源稀少，科技創新基礎薄弱，處于低效率水平。值得注意的是，長江經濟帶高新技術產業在考察期間綠色創新效率不斷增長，到考察期末已圍繞長江經濟帶形成高效率帶，沿江沿海的T型高新技術產業綠色創新空間格局基本形成。

從省域層面看，廣東、北京、江蘇、重慶、天津及浙江等省份高新技術產業綠色創新效率值相對較高，這些省份主要分布在東、中部地區。其中，廣東高新技術產業綠色創新效率值基本都大于0.900，處在 “高效率”水平，這與其區域發展狀況有密切關系。廣東作為中國經濟總量最大的省份，其經濟實力、市場化程度、科技創新投入、人才聚集以及環保經驗等都處于全國領先水平，省內高新技術產業綠色創新 “內外環境”優勢顯著。江蘇省地處東部沿海地區，其不僅省域經濟綜合實力很強，縣域經濟亦非常發達，區域創新能力也一直居全國前列，這些都為高新技術產業綠色創新提供了很好的 “溫床”。浙江是中國經濟最活躍省份之一，其在發展過程中逐漸形成鮮明特色的 “浙江經濟”，與上海和江蘇共同構成長江三角洲城市群，高新技術產業綠色創新效率值雖有波動，整體向高效率水平邁進。山西、青海、新疆這些省份高新技術產業綠色創新效率值在0.500以下，效率值相對較低，主要分布在中部和西部地區。這些地區經濟發展滯后，產業轉型升級有待加快，高新技術產業綠色創新發展緩慢，和東部地區相比仍有較大差距。

注：基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載，審圖號為GS (2019)1825號。圖2 中國高新技術產業綠色創新效率時空分布

3.3 綠色創新效率影響因素分析

對中國高新技術產業綠色創新效率影響因素進行檢驗分析，依照前文影響因素分析，從內部因素和外部因素角度出發，利用系統GMM動態面板數據模型，基于2009—2018年中國高新技術產業綠色創新面板數據，運用Stata15.0軟件，計算中國高新技術產業綠色創新效率影響因素檢驗結果，見表3。

表3 中國高新技術產業綠色創新效率影響因素檢驗結果

由表3可知，高新技術產業綠色創新效率系統GMM動態面板模型估計的自回歸 (AR)和Sargan檢驗值伴隨概率分別為0.457和0.469，均大于0.1，說明選取的工具變量整體上是有效的，研究結果如下。

(1)高新技術產業綠色創新效率滯后期的估計系數為0.327，且在1%水平上顯著，滯后期效應對當前效應有顯著積極影響。這說明高新技術產業綠色創新效率提升是一個長期積累過程，前期綠色創新發展狀況對后期效率提升有重要作用，需不斷積累綠色創新能力，將高新技術產業綠色創新作為長期戰略重點。

(2)研發強度對高新技術產業綠色創新效率產生正向影響，并在1%水平下通過了顯著性檢驗，影響系數為0.297。這與王惠等[12]的研究結論相似，其在研究過程中發現當高新技術產業企業規模跨越第二門檻時 (中國大部分省份的企業規模都跨越了第二門檻)，研發強度投入能正向促進高新技術產業綠色創新效率的提高。研發強度投入的增加使高新技術產業綠色創新知識儲量增加， “知識外溢”使高新技術企業在生產過程中更易積累和交流綠色創新理念，促進高新技術產業綠色創新效率不斷提升。

(3)產業規模對高新技術產業綠色創新效率產生正向影響，并在5%顯著水平下通過顯著性檢驗。選取高新技術產業從業人員平均數來表示，體現了從事高新技術產業綠色創新人員的數量。原因可能在于產業規模越大，高新技術產業綠色創新儲備的人才和知識理念越多，引導高新技術產業向低碳環保方向前進。

(4)勞動者素質對高新技術產業綠色創新影響系數為0.377，在1%水平上顯著，與張峰等[2]的研究結論相一致。勞動者是高新技術產業綠色創新的主體和驅動力，產業的綠色創新歸根結底都是由 “人”來完成的。勞動者素質越高，具有越高的專業知識水平和創新思維，就越能帶動和影響高新技術產業綠色創新效率的提升。

(5)產業結構對高新技術產業綠色創新效率影響為正，但并未通過顯著性檢驗。原因可能在于本文選擇的產業結構指標是第二產業占比，而高新技術產業既涉及第二產業中的制造業，也涉及第三產業。

(6)政府支持在1%水平下通過顯著性檢驗，影響系數為負。這與Guan等[24]的研究結論類似，政府支持起引導和輔助作用，不可太過依賴，綠色創新效率提升主要還有賴于自身資金的投入。

(7)市場競爭程度選取的是高新技術產業企業數，該指標在5%水平下通過顯著性檢驗，影響系數為負，對高新技術產業綠色創新能力有消極影響。這與楊慶等[25]的研究結論類似，原因可能在于市場競爭程度太高的情況下，高新技術企業將忽視其對環境產生的負效應，只注重經濟效益，非期望產出增大，導致其綠色創新效率降低。

4 結論及建議

將非期望產出納入高新技術產業創新效率研究框架中，運用考慮非期望產出的Super-SBM模型，對中國30個省份2009—2018年高新技術產業綠色創新效率進行測度，依照測度結果對其時空分異特征進行分析，最后利用GMM動態面板模型檢驗高新技術產業綠色創新效率影響因素，主要結論如下。

(1)從區域視角看，2009—2018年中國高新技術產業綠色創新效率雖有波動總體呈緩慢增長態勢，整體表現出由 “低效率大差異”向 “高效率小差異”演進的趨勢。區域間差異較大，高新技術產業綠色創新效率均值為東部>中部>西部，總體呈現 “東中西”階梯式遞減和 “南高北低”的空間分異特征，這與以往 “東中西依次遞減”的研究結論相一致。特別地，長江經濟帶沿江沿海T型高新技術產業綠色創新格局基本形成。

(2)從省域視角看，不同等級的高新技術產業綠色創新效率變化較大。2009年屬于高新技術產業綠色創新 “高效率”區省份占33.33%，屬于 “低效率”區省份占20%，大部分省份的高新技術產業綠色創新效率屬 “中等效率”水平；2018年屬于高新技術產業綠色創新 “高效率”區省份則66.66%，屬于高新技術產業綠色創新 “低效率”區省份僅占10%， “高效率”區省份占全國多數。從高新技術產業綠色創新效率均值看，屬于高新技術產業 “低效率”區省份有山西、青海、新疆，都是中、西部地區，是中國高新技術產業綠色創新發展的關注重點。

(3)影響因素檢驗表明，研發強度、產業規模、勞動者素質對高新技術產業綠色創新提升有積極作用，產業結構調整對綠色創新效率提升也有積極影響但不顯著；政府支持、市場競爭對綠色創新效率提升有負向影響。此外，滯后期效率值對綠色創新效率提升有顯著積極影響。

根據研究結論，提出以下針對性建議。

(1)中國高新技術產業綠色創新效率區域差異較大，提升效率過程中要充分考慮區域異質性，強調 “深厲淺揭”。東部地區在充分發揮其區位和政策優勢的同時，參考國外高新技術產業環境治理案例，學習國際高新技術產業綠色創新技術前沿，用技術手段解決生產過程中的環境問題，促使高新技術產業從被動的污染治理向主動的源頭控制邁進，實現經濟的高質量發展。中西部地區尤其欠發達的西部地區，由于歷史原因形成了自我封鎖的創新依賴路徑，靠自身努力很難克服，這些地區高新技術產業在充分發揮其技術后進和資源豐富優勢外，要加強與東、中部發達省份的合作交流，依靠其輻射帶動和 “知識溢出”，優化配置綠色創新資源，豐富綠色創新理念，從而提升高新技術產業的綠色創新效率。

(2)中國高新技術產業不同等級綠色創新效率省域變化較大，提升效率過程中要注意借鑒其他地區經驗并積極發揮自身優勢，使得 “各顯所長”。比如，處于 “低效率”水平的山西煤炭資源和中醫藥資源豐富，可考慮優先發展煤化工和中醫藥產業，以相對優勢產業帶動其他產業，增加高新技術產業經濟效益，利用技術降低環境影響。青海可借助地理優勢，利用豐富的動植物資源，優先發展與之相關的生物科技、綠色食品加工等高新技術產業，借由技術創新實現生產力轉化，提高經濟效益。新疆也應充分發揮其地沿優勢，實施高新技術產業發展的貿易帶動和特色化優勢，促進高新技術產業綠色創新發展。

(3)中國高新技術產業綠色創新效率影響因素復雜，提升效率過程中要全面考慮內部因素和外部因素，做到 “雙管齊下”。加大綠色創新研發投入強度，鼓勵以技術創新減少環境污染，實現從源頭到末端的 “全過程綠色化”。增加高新技術產業規模，依靠政策傾斜，激發綠色技術市場需求，吸引更多人才，為高新技術產業綠色創新儲備知識和人才。通過順應高新技術產業綠色創新發展趨勢，加強與外資企業、高校研發合作關系，提升高新技術產業人力資本水平，提升高新技術產業綠色創新勞動者素質。政府要堅持市場主導，減少行政干預和壟斷，政府支持主要向綠色創新能力薄弱的小微企業傾斜，高新技術產業持續綠色創新能力發展還得依靠自身戰略制定和研發投入。此外，還應該避免市場競爭中的不良、惡意競爭，嚴格執行污染排放和環境保護標準。最后，考慮到高新技術產業綠色創新效率滯后期的顯著積極影響，要將高新技術產業綠色發展作為長期發展戰略。