我國區域綠色技術創新效率的分類測度和提升模式研究
——基于非期望產出的SBM-SupSBM模型

李 昊, 范德成, 張書華, 馬麗宏

(1.天津財經大學 管理科學與工程學院,天津 300222; 2.哈爾濱工程大學 經濟管理學院,黑龍江 哈爾濱 150001; 3.黑龍江大學 化學化工與材料學院,黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引言

近年來，環境空氣質量問題已越來越引起人們的重視。根據生態環境部發布的《2020中國環境狀況公報》，全國337個地級及以上城市中135個城市環境空氣質量超標，占40.1%，比上一年下降13.3%。盡管環境質量有所上升，但仍需要采取措施應對環境污染。環境污染在很大程度上來自于企業，因此企業綠色技術的發展是緩解環境污染問題的基本途徑[1]。《“十四五”工業綠色發展規劃》提出全面提升綠色制造水平，強化科技創新對工業綠色低碳轉型的支撐作用，實施綠色技術創新攻關行動。綠色技術創新不僅有助于企業創造經濟效益，也有利于企業提升環境和生態效益[2]，從而提升企業社會責任。本文將首先構建評價模型，對我國綠色技術創新效率進行測度，之后再進一步分析影響綠色技術創新效率提升的因素。

1 文獻綜述

綠色創新的研究早在20世紀90年代就已經開始[3]。綠色創新包括新技術、產品、服務或商業模式，這些新技術、產品、服務或商業模式對環境和社會有積極影響，或滿足客戶的需求，而且其有害影響比替代產品[4]。對于綠色技術創新效率的評價方面，大體運用的方法都是基于數據包絡分析的效率評價法：聶名華和齊昊[5]運用納入非期望產出的DEA-SBM模型測算了資源環境約束下中國工業企業的兩階段綠色創新效率；徐建中等人[6]采用超效率SBM-Undesirable模型測算行業綠色創新效率；Luo等人運用Malmquist-DEA評價綠色技術創新效率；梁中和昂昊[7]通過DEA-BCC模型、岳鴻飛[8]運用SBM-DDF模型測算綠色技術創新效率。

再次，對于促進綠色技術創新效率提升的因素方面。理論和經驗證據表明技術進步的方向受到市場和監管激勵以及基于激勵的經濟政策的影響[9]：Yu等人[10]認為銷售商和創新者之間的研發(R&D)合作聯盟，能夠開發并將創新的綠色技術推向市場；Liu等人[11]認為對外開放水平、新產品需求、金融要素市場的扭曲、政府支持等因素會影響綠色技術創新效率，并運用拉索回歸和分位數回歸法對影響因素進行分析；Mensah等人[12]認為技術轉移對綠色創新效率的提升有極大的關系。Oltra和Jean檢驗了環境和創新政策對技術體制和需求條件的影響，以及對法國汽車工業環境政策和創新政策的制約。

綜上所述，以往在綠色技術創新效率方面的研究在測度方法和影響因素方面對本文的開展提供了幫助。考慮到評價方法的完善性，本文根據模型組合的思想，構建SBM-SupSBM模型，并考慮非期望產出。之后，對綠色技術創新效率進行評價測度，將各省市綠色技術創新效率進行歸類，并通過面板數據模型和嶺回歸模型對影響因素進行分析。

2 理論分析和研究方法

2.1 非期望產出對效率的影響

Holger Scheel[13]最早對考慮非期望產出的效率分析方法進行梳理，Koopmans最初通過加性逆(ADD)對非期望產出進行函數改造，之后Ali &Seliford在此函數基礎上引入β標量(TRβ)，使得非期望產出量化為正數；與此同時Golany & Poll通過乘法逆(MLT)方法對非期望產出進行函數改造；F?re等人認為非期望產出具有弱可處置性(WD)，通過改變技術集合對其進行測算。經過比較分析，Scheel發現這些方法得出的效率集合相同，但是效率數不同。之后，Lawrence M. Seiford[14]構建了考慮非期望產出的DEA-BCC模型，利用線性單調遞減變換對非期望輸出進行處理。F?re et al.對該方法進行評論，認為這種模型計算出來增加非期望產出和投入會提高效率，但是這樣顯然不可取，因此提出建立聯合環境技術模型，并從增加良好產出和減少不良產出的角度衡量績效，之后這種方法被普遍使用。我國學者郭貫成通過生產可能性邊界理論分析非期望產出通過外部效應對效率的影響[15]。

2.2 綠色技術創新效率提升的理論假設

對于綠色技術創新效率的提升，大量國內外文獻對此展開的研究，本文將企業內部和企業外部兩方面進行闡述：

2.2.1 企業內部

企業是推動工業綠色發展效率提升的主力軍。Klewitz & Hansen[16]提出企業生產過程、組織結構、產品創新是綠色技術創新的組成部分。其中，企業生產過程通過節能減排來影響綠色技術；企業產品的創新競爭力來源于研發支出，勞動者能力、技術保護等；組織結構的創新來源于企業識別、實施和監督等想法的創新。除此以外，企業融資能力、生產效率、管理組織能力也會影響綠色技術創新效率。基于此，提出以下假設：

假設1企業規模會影響綠色技術創新效率，兩者呈正相關。

假設1a企業規模對綠色技術創新波動較大的省份作用較為明顯。

假設2技術進步會影響綠色技術創新效率，兩者呈正相關。

假設2a技術進步對綠色技術創新波動較大的省份作用較為不明顯。

2.2.2 企業外部

Zhang et al.通過對中國制造業企業的實驗研究得出政府環境規制對綠色技術創新效率產生正向影響。蘇昕[17]等人認為政府補助在環境規制對綠色技術創新中具有中介效應。合理的環境規制可以激勵企業進行技術創新，進而提高企業市場競爭力，彌補由于治理污染帶來的環境成本[18]。除此以外，郭海紅等人[19]通過實證得出政府制定的區域協調政策也能促進綠色技術創新效率。另外，Jiang et al.[20]通過中國企業數據實證檢驗得出綠色創業導向會影響綠色技術創新效率的提升。基于此，提出以下假設：

假設3環境規制會促進綠色技術創新效率的提升。

假設3a環境規制對綠色技術創新波動較大的省份作用相對不明顯。

以上假設的創新之處在于：以往的相關假設只是考慮企業規模、環境規制、技術進步對綠色技術創新效率的影響。但是本文將就綠色技術創新效率波動較大的省份進行進一步分析，目的在于探索綠色技術創新不穩定的省份應該如何采取更穩妥地提升模式。

2.3 評價模型的構建

根據著名學者Tone提出的SBM和超效率SBM模型，本文借鑒Tran等人[21]提出的整合模型，將SBM和超效率SBM模型進行整合，并考慮非期望產出。假設n個決策單元DMUk(k=1,2,…,n)，m個輸入指標，xik對第k個決策單元的第i個輸入標量，q1個期望產出，q2個非期望產出。整合模型如下:

(1)

(14)

3 實證分析

3.1 我國區域綠色技術創新效率測度

3.1.1 綠色技術創新效率指標體系構建

本文借鑒Li[22]的投入產出模型構建，確定綠色技術創新效率指標體系。基于生產要素理論，本文從資本、勞動力、能源、技術產出角度選取綠色技術創新效率的投入指標。另外借鑒王海龍[6]對綠色技術創新效率的描述，認為專利授權量(P)也是產出變量。關于非期望產出的選擇，借鑒張娟對綠色全要素生產率的測算，選擇二氧化硫排放量(SO2)、廢水排放量(WW)和工業固體廢棄物排放量(SW)作為非期望產出變量。評價指標體系如表1所示。由于部分數據缺失，能夠從《統計年鑒》中確保搜索到2004～2018年的各省市數據。

表1 綠色技術創新效率指標體系

3.1.2 綠色技術創新效率測度結果分析

運用MATLAB軟件對SBM-SupSBM模型結果進行分析，得出各省市綠色技術創新效率測度值。為了便于對各省市綠色技術創新能力進行分析，根據效率的折線圖以及極值、期望和方差將各省市進行聚類，分類情況如表2所示。

表2 各省市綠色技術創新效率的聚類

第一類別：穩定上升類。這一類別中的省市綠色技術效率均呈現上升趨勢。從綠色技術創新行為來看，北京市2014～2017年度的綠色專利申請量排名全國前五，綠色技術創新效率也穩步上升。山西作為全國最大的煤炭產地，也逐漸進入了高效清潔轉化利用的新時代，綠色技術創新效率不斷提升。遼寧省近年來將以人的需求為出發點，全面提升城市規劃建設，建設和諧、宜居、綠色生態的現代化城市，綠色技術創新效率提升。吉林省近年來以食品、石化、冶金、建材、能源等傳統行業為重點，全面推行綠色化升級改造，鼓勵企業實施綠色標準，推廣應用綠色技術，促進綠色技術創新效率提升。

第二類別：平穩類。這一類別中的省市綠色技術創新效率保持平穩。從綠色技術創新行為來看，江蘇省綠色專利申請量名列前茅。廣東省2017年設立了綠色金融改革創新試驗區。黑龍江省依托獨特的生態資源優勢，近年來不斷發展綠色食品產業。四川省也通過創新體制改革不斷推進農業綠色發展。貴州省2016年成為中國首批國家生態文明試驗區，綠色生態在國內生產總值的比值越來越高。近年來，云南省主打三大“綠色”王牌。

第三類別：大幅度波動類，這一類別中的省市綠色技術創新效率存在較大幅度的波動。從綠色技術創新行為來看，江西省和寧夏省近年來不斷打造國家綠色工廠和國家綠色工業園區。

第四類別：下降類。這一類別中的省份綠色技術創新效率不斷下降。

3.2 我國區域綠色技術創新效率提升的影響機制分析

3.2.1 提升指標體系構建

根據綠色技術創新效率提升的影響因素，從企業內部和企業外部選擇構建指標體系：(1)企業內部：企業生產方面，衡量企業規模的方法有總資產指標、營業收入額指標等單一變量法，和R&D投入、知識能量的組合變量法[23]。本文選取主營業收入占GDP比重(MOIr)；產品創新方面，郭威和司孟慧[24]認為開放式創新和自主創新性會同時影響技術創新效率，因此本文借鑒成瓊文等人的方法，用實收外國資本占GDP的比重衡量技術的開放程度(AUFIr)。同時運用Malmquist-DEA方法測算各省市的技術進步率(TPr)。(2)企業外部：本文借鑒大多數學者用工業污染治理占GDP比重、或占工業產值比重、環境污染治理占工業產值比重的衡量辦法。考慮到GDP或工業產值的內生性問題，因此選取工業污染治理投資占環境治理投資比重(IPCIr)[25]代表環境規制的強度。同時，研發投入的增加有助于促進地區技術進步[26]。

3.2.2 實證結果分析

(1)穩定上升類別的提升模式分析

首先，繪制殘差擬合圖，發現解釋變量與被解釋變量之間呈非線性關系，因此添加交互項。根據單位根檢驗，其中實際利用外商投資占GDP比重(FDIr)為一階單整，工業污染治理投資占環境治理投資比重(IPCIr)為二階單整。根據個體效應、時間效應以及豪斯曼檢驗，選取混合模型，如表3所示。

表3 穩定上升類別的面板數據分析結果

根據表中得知，對于綠色技術效率穩定上升的省份：(1)企業內部：規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)對于綠色技術創新效率產生負的顯著性影響，說明企業規模與綠色技術創新效率之間不存在正相關，因此拒絕假設1；實際利用外商投資占GDP比重(AUFIr)對綠色技術創新效率產生正的顯著性影響，技術進步率(TPr)對綠色技術創新效率產生負的顯著性作用；盡管如此，規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)和技術進步率(TPr)的交互項對綠色技術創新效率均產生正的顯著性影響。(2)企業外部：工業污染治理投資占比(IPCIr)對綠色技術創新效率影響不顯著，因此拒絕假設3。

(2)平穩類別的提升模式分析

首先，從殘差擬合圖得知解釋變量與被解釋變量之間呈線性關系。然后進行單位根檢驗，其中規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)為一階單整。根據個體效應、時間效應以及豪斯曼檢驗，選取隨機模型，并對東部區域、中部區域和西部區域進行模型分析。系數結果如表4所示。

表4 平穩類別的面板數據分析結果

根據表中得知，對于綠色技術效率平穩的省份：(1)企業內部：規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)對僅對中部區域綠色技術創新效率產生負向的顯著作用，說明企業規模的對于綠色技術創新效率平穩的省份作用不明顯；實際利用外商投資占GDP比重(AUFIr)綠色技術創新效率未產生顯著性影響，技術進步率(TPr)對大部分區域綠色技術創新效率產生顯著地正向影響，此時接受假設2。(2)企業外部：工業污染治理投資占環境投資比重(IPCIr)僅對中部區域綠色技術創新效率產生正向的顯著作用，說明環境規制對于綠色技術創新效率平穩的省份作用不明。

(3)大幅波動類別的提升模式分析

首先，繪制殘差擬合圖，發現解釋變量與被解釋變量之間呈非線性關系，因此添加交互項。其中綠色技術創新效率、規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)、實際利用外商投資占GDP比重(AUFIr)、工業污染治理投資占環境投資比重(IPCIr)均為一階單整，經過差分處理之后，運用Wooldridge方法檢驗序列的相關性，p值大于0.05，說明模型序列不相關。根據個體效應、時間效應以及豪斯曼檢驗，選取混合模型。模型分析結果如表5所示。

根據表中得知，對于綠色技術效率大幅度的省份：(1)企業內部：規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)對綠色技術創新效率產生顯著的抑制作用，說明企業規模對綠色技術創新效率波動較大的省份起到顯著的抑制作用，此時拒絕假設1，接受假設1a；實際利用外商投資占GDP比重(AUFIr)和技術進步率(TPr)對綠色技術創新效率作用不顯著，說明技術推進對綠色技術創新效率波動較大的省份作用不明顯，此時拒絕假設2，接受假設2a；盡管如此，規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)和技術進步率(TPr)的交互項對綠色技術創新效率均產生正的顯著性影響。(2)企業外部：工業污染治理投資占環境投資比重(IPCIr)對綠色技術創新效率作用不顯著，說明環境規制對于綠色技術創新效率波動較大的省份作用不明顯，因此拒絕3，接受假設3a。

表5 大幅波動類別的面板數據分析結果

(4)下降類別的提升模式分析

考慮到各經濟數據之間存在共線性，選取嶺回歸法對江蘇省綠色技術創新效率的影響因素進行分析，回歸結果如表6所示。

表6 下降類別的面板數據分析結果

根據表中得知，對于綠色技術效率大幅度的省份：(1)企業內部：規模以上企業主營業務收入(MOIr)綠色技術創新效率產生負向顯著性作用，說明企業規模沒有對綠色技術創新效率起到推動作用，此時拒絕假設1；實際利用外商投資占GDP比重(AUFIr)對綠色技術創新效率起到顯著的正向作用，技術進步率(TPr)對綠色技術創新效率作用不顯著，說明技術推進對綠色技術創新效率下降的省份也會產生推動作用，此時接受假設2；企業規模以上企業主營業務收入占GDP比重(MOIr)和技術進步率(TPr)的交互項沒有對綠色技術創新效率均產生顯著性影響。(2)企業外部：工業污染治理投資占環境投資比重(IPCIr)對綠色技術創新效率作用不顯著，說明環境規制對于綠色技術創新效率下降的省份作用不明顯，因此拒絕假設3。

4 結論與對策建議

本文首先構建考慮非期望產出的SBM-SupSBM模型，之后對綠色技術創新效率進行評價和分類，分別是：(I)穩定上升類；(II)平穩類；(III)大幅波動類；(IV)下降類，綠色技術創新效率呈明顯下降趨勢；之后對各類綠色技術創新效率的影響因素進行分析。(I)這部分省市綠色技術創新穩定提升的來源為實際利用外商投資，以及企業規模和技術進步的共同作用。因此，對于綠色技術效率平穩上升的省份，應注重技術的開放程度。此類省份，拒絕假設1和假設3，接受假設2；(II)第二類別：這部分省市綠色技術效率的保持源于技術發展水平。企業規模和環境規制，僅對中部區域的綠色技術創新產生推動作用。此類省份，接受假設2；(III)第三類別：企業規模對綠色技術創新效率波動較大的省份起到顯著的抑制作用，環境規制和技術進步作用不顯著。此類別接受假設1a、假設2a、和假設3a；(IV)第四類別：企業規模對綠色技術創新效率的提升起到抑制作用，技術進步對綠色技術創新效率起到推動作用，此類別拒絕假設1和假設3，接受假設2。最后提出對策建議：(1)提升整體技術水平是提升綠色技術創新效率的關鍵；(2)增強企業規模擴大和技術進步的協同發展，尤其針對綠色技術創新效率較大的省份，例如為企業營造良好的技術競爭合作環境，在研發創新上實行更多優惠政策，鼓勵企業多設置研發部門、培養研發人員；(3)注重技術的開放程度，尤其是中西部地區；(4)適應政府計劃模式。技術創新應適應政策和市場的關系，既要發揮市場配置資源的基礎性作用，也要發揮政府政策的調控作用。