長三角城市群綠色創新效率時空演化及影響因素分析

程廣斌 王朝陽

[關鍵詞] 長三角城市群;綠色創新效率;空間杜賓模型

一、文獻綜述

經濟新常態下，科技創新對經濟發展的重要地位不可動搖。在當前經濟增速放緩和加強生態文明建設的綠色發展大背景下，以市場需求為導向，兼具經濟效益和生態效益的綠色創新，成為經濟增長由量向質轉變的內生潛力[1]。長三角城市群位于“一帶一路”與“長江經濟帶”交匯處，據國家統計局公布的數據，2019年長三角城市群經濟總產出約占全國的24%，在我國區域發展格局中占有舉足輕重的地位。長三角城市群經濟結構復雜，是我國經濟增速最快、創新資源最豐富、地理優勢最顯著的區域之一[2]。但是，由于長三角各城市在經濟基礎、政府政策和綠色發展理念方面表現出明顯的差異，各地區創新要素分配不均，因此長三角城市群面臨著城市核心競爭力的可持續發展和綠色創新的協同提升等問題。在機遇和挑戰并存的形勢下，通過發展低碳經濟改變粗放式的經濟增長方式，消除綠色技術創新障礙，深入研究綠色創新問題，是長三角城市群對內實現高質量增長、對外鞏固全國綠色創新領先地位，開辟可持續發展道路的關鍵所在?；诖耍疚闹饕烷L三角城市群綠色創新在時空維度上的特征、長三角城市群空間關聯格局、城市綠色創新效率水平的決定因素以及是否具有外溢性展開討論。在理論與實證結合下，就促進長三角城市群經濟和環境協調發展給出建議，以期城市群內部早日實現綠色技術協同創新。

梳理相關文獻，學者們主要從綠色創新的基本內涵、指標測度及影響因素等方面進行分析。關于綠色創新的基本內涵的研究，主要強調實施綠色創新的必要性、遵循的原則及主要功能。楊發明和許慶瑞提出綠色創新是傳統產業的綠色發展升級，可實現經濟增長和污染減少雙重目標，在生產技術上高度重視產品的全生命周期，致力從源頭研發并打造綠色工藝產品，以便消除生產和消費過程中帶來的環境負外部性[3]。Chen 等人認為綠色創新是那些能夠減少環境污染、實現廢物再利用和節約能源的新的產品創新和工藝創新[4]。Yarime基于創新驅動視角，將創新和可持續發展兩大理念結合起來，認為綠色創新是在生態系統中加入生產和消費系統，構建環境、經濟和社會良性循環產業鏈，促進系統功能提升的一種新的實踐[5]。

關于綠色創新的測度，主要從測度方法和測度維度方面展開研究。測度方法有單一指標法、指標評價體系法和數據包絡法等。李大元等人采用綠色專利作為綠色創新的測度指標[6]。曹慧等人從創新投入、產出及綠色發展三個方面構建綠色創新綜合指標體系，并使用熵值賦權法進行測度[7]。錢麗等人采用DEA數據包絡法從投入和產出視角測度了我國各地區的綠色創新效率，測度維度包括企業、城市、產業三個層面[8]。張遼和黃蕾瓊使用三階段SBM-DEA模型測算了中國工業企業的綠色創新效率[9]。董會忠等人采用超效率SBM 模型分析了粵港澳大灣區綠色創新效率的空間紋理及演化[10]。游達明和黃曦子從產業層面提出了重污染工業的綠色創新效率評價方法及提升模式[11]。

關于綠色創新的影響因素，主要從創新投入和環境規制等方面進行探討。聶愛云和何小鋼提出研發投入主體與綠色創新緊密相連，不同強度、類型的環境規制對綠色創新的影響存在偏差[12]。“波特假說”認為環境規制對企業綠色創新具有倒逼作用，在提高經濟效益的同時減少了環境污染。伴隨著空間關聯性研究，李婉紅基于不同區域內在聯系，加入空間因素研究了研發投入強度及環境規制等因素對綠色創新的空間溢出特征[13]。也有研究表明，受制于綠色創新投入的高成本和綠色技術風險的不確定性，企業往往在綠色技術研發投入上陷入猶豫[14]。

當下關于綠色創新的研究仍是學術界關注的熱點問題之一，研究方向和研究方法逐漸多元化，但仍然存在以下問題有待解決。一是以省域尺度為研究對象難以把握提升綠色創新的核心策略，綠色創新的空間尺度需要進一步細化。二是研究方法仍然比較傳統，雖然有研究采用數理統計方法，但是忽略了與地理信息技術的有效結合。三是研究中大多采用橫截面數據，并不能真實反映內在機制。再者，關于長三角城市群的綠色創新研究相對匱乏，缺少對長三角城市群綠色創新時空演化特征、空間溢出效應及影響因素的綜合分析?；诖耍疚牡闹饕獎撔曼c有：一是通過EBM 模型測度2007—2019年長三角城市群綠色創新效率;二是利用數理統計方法和空間探索性方法分析長三角城市群綠色創新效率的時空演變規律;三是同時引入地理鄰接矩陣和反地理距離兩種權重分析長三角城市空間關聯特征，并通過空間杜賓模型探討長三角綠色創新的影響因素。

二、研究方法與數據說明

（一）研究指標與數據處理

綠色創新效率的高低取決于環境技術革新能力的大小，一般認為，技術創新所消耗的環境容量和帶來的環境非期望產出越少，綠色創新能力越強。以投入和產出為指標的數據包絡分析（DEA）是測度效率的一般方法，SBM模型在此基礎上雖增加了非期望產出，但忽略了要素的徑向松弛變動。Tone和Tsutsui提出的超效率EBM模型，在SBM模型的基礎上為增強決策單位可比性，將投入產出要素的徑向與非徑向松弛變動同時考慮在內，是一種高效的測評工具[15]。綠色創新系統因觸及多種投入和產出，結構較復雜，因此本文采用EBM模型測度長三角城市群綠色創新效率。公式如式（1）。

超效率EBM 值可通過式（1）的線性規劃最小值求解得到。其中，DEA 模型、SBM 模型與EBM 模型之間可以相互轉換，主要取決于θ 與ε 值，θ 是由DEA模型測度的效率值，εx、εy 和εz 是同時考慮徑向與非徑向效率值的主要參數，當ε=0 時轉換為DEA 模型，當θ=ε=1時轉換為SBM模型。綠色創新投入、綠色創新期望產出和環境非期望產出分別為M、N 和B，相對應的松弛變量為s=（sm，s+n，s×b），相對權重為W=（Wm，W+n，W×b），權重向量為λ，對應向量分別為x、y 和z。EBM模型測度綠色創新效率所使用的具體指標見表1。

（二）變量選取

通過梳理綠色創新的相關文獻，基于內外驅動力角度，本文運用空間計量模型研究經濟發展、消費容量、財政風險、人才規模、外資引進、對外貿易、環境規制七個方面對長三角綠色創新的影響，并在此基礎上甄別出核心影響因素，變量的具體說明如下。

經濟發展：相比傳統技術創新而言，綠色創新具有更高的門檻，經濟發展水平較高的地區具有豐富的人力、資本，物質和環境基礎較好，更加有利于加強居民生態保護意識。經濟發展具有創新能力累計效應，對企業也具有綠色激勵效應，兩種效應共同促進綠色創新。

消費容量：隨著物質水平的提高，消費向綠色方向轉型，企業以此為動力促進技術創新，技術創新是否實現成果轉化主要取決于產品是否能在市場上實現本身的價值。

財政風險：城市發展對財稅政策的變動非常敏感，即牽一發而動全身。技術創新的投入、研發、生產、應用等環節都與政府的財稅政策密切相關[16]，綠色創新因其復雜程度較高，受到政府因素的影響更大。

人才規模：當今知識經濟時代，人才是知識的主要傳播者之一，對技術創新的作用不可低估。高校是人才培養的重要基地，教育既可以通過知識效應提高社會技能，也可以通過非知識效應提高社會素質水平，增強環保觀念[17]。

外資引進：外資引進對綠色創新的影響存在兩種不同的假說[18]。一是“污染光環”假說，承接地引進外資，不僅僅表現在獲得資金，更多的是獲得外國先進技術和管理水平的轉移，有利于承接地綠色創新技術的提高;二是“污染天堂”假說，由于國外綠色理念發展較早，那些被淘汰掉的污染水平高、技術含量低的資本趁機進入承接地，低成本實現污染轉移，因此不利于區域綠色創新水平的提高。

對外貿易：在綠色貿易大環境下，國家外貿結構不斷優化，有助于國際競爭力的提升和外貿人才的培養及合作，促進新興業態的發展。

環境規制：學術界關于環境規制對綠色創新的影響存在兩種相反的觀點[19]，第一種觀點認為企業效益會因環境治理成本的上升而下降，減弱了企業綠色創新的激勵作用，即“成本約束效應”;第二種觀點認為增加環境規制強度會提高技術研發效率，有利于研發成果市場化，激發綠色創新動力。另外，環境規制帶來的成本可以被綠色創新帶來的收益抵消掉，即“波特假說效應”。表2為具體的變量選取及衡量方式。

（三）模型建立

鑒于城市綠色創新兼有集聚和擴散特征，使用空間計量模型作為分析工具是最佳選擇。空間計量模型有三種，分別是空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。其中，SDM同時考慮了自變量和因變量之間的相關性，其估計結果比SLM 和SEM更具解釋性[20]。故而本文采用SDM，具體公式如式（2）。

式（2）中，被解釋變量GTIEit是i 城市第t 年的綠色創新效率值，解釋變量為PGDP、RS、FD、CS、FDI、FT、ER，ρ 為空間自回歸系數，W為空間權重矩陣，α為截距項，u為隨機擾動項。

由于存在內生空間交互項產生的反饋效應，在Lesage 研究的基礎上，為了減少甚至避免SDM 在檢驗空間溢出效應時出現的偏誤，又將空間溢出效應分為直接效應、間接效應和總效應三個部分[21]。具體的計算公式如式（3）。

式（4）中，直接效應（X 對本地區Y 的影響）由矩陣對角線的平均值計算而得，間接效應（X對周邊地區Y 的影響）由矩陣非對角線的平均值計算而得，總效應（X 對Y 的總影響）由矩陣所有元素平均值計算而得。

三、長三角城市群綠色創新效率的時空演變規律

（一）時間發展演變規律

本文分別引進均值（Eˉ）、極差（R）、變異系數（CV）和基尼系數（G）探討長三角城市群綠色創新效率的時間發展演變規律。計算公式如式（5）—（7）。

Eˉ為綠色創新效率平均值，Emax、Emin 分別代表綠色創新效率最大與最小值，SD 為標準差，xi、xj分別為城市i、城市j 的綠色創新效率，n為長三角城市的數量。G 為基尼系數，該數值的大小可以反映城市之間的綠色創新差距，取值在0和1之間，越接近0代表城市之間綠色創新差距越小，反之越大。表3為長三角城市群綠色創新效率均值、極差、變異系數和基尼系數的計算結果。

由表3可知，2007—2019年長三角城市群綠色創新效率均值呈波動上升趨勢，只有2009年和2012年有輕微下降;城市群綠色創新效率的極差呈現不規則變動趨勢，2009年極差達到峰值，但2007—2019年的終值小于起始值，總體上看最高與最低城市綠色創新效率差距有所減小;城市群綠色創新效率的變異系數呈現“先緩慢上升，后迅速下降”趨勢，表明長三角城市群綠色創新的地區差異不斷縮小;從基尼系數來看，總體呈快速下降趨勢。整體來看，長三角城市群綠色創新協作能力逐漸增強，不斷向均衡狀態轉變。

（二）空間格局演變規律

1.空間分布特征

本文采用Arcgis 軟件中的自然間斷法將長三角城市群2007年和2019年綠色創新效率的分布特征劃分為四級，其中第一級代表綠色創新低水平，第二級代表綠色創新中低水平，第三級代表綠色創新中高水平，第四級代表綠色創新高水平，結果如表4所示。

由表4可知，長三角城市綠色創新效率的空間分布格局在2007 年和2019 年這兩年變化較小，表明長三角城市綠色創新效率的空間格局比較穩定，呈現出一定的時空慣性。整體上來看，2007—2019年，寧波城市圈加快一體化步伐，臺州的綠色創新效率由低水平上升為中低水平，舟山的綠色創新效率由中低水平上升為中高水平，而寧波一直處于中高水平行列，逐步成為長三角城市群的新興增長極。因此，要進一步發揮以寧波為中心的寧波城市圈輻射作用，提高其周圍城市的綠色創新效率;常州、泰州、南通三座城市在南京、蘇錫兩大城市圈的帶動下綠色創新效率由低水平上升為中低水平?？傮w來說，長三角綠色創新低水平城市數量越來越少，中等以上水平城市數量越來越多，上海一直發揮著長三角核心作用。

2.空間全局相關特征

全局莫蘭指數用來檢驗研究區域某一變量的空間相關性[22]，公式如式（8）。

式（8）中，n 為樣本數，本文中n=26;s2表示所選取樣本內被解釋變量的方差;Yi和Yj分別表示第i和第j 地區的綠色創新效率值，Yˉ為所選取樣本內綠色創新效率的平均值。W 為空間權重矩陣，本文采用地理鄰接矩陣、反地理距離矩陣對長三角城市群綠色創新空間關聯性進行分析，結果如表5所示。由表5可知，2012、2013和2014這三年莫蘭指數不顯著并接近于0，說明這三年長三角城市綠色創新空間分布比較隨機;2017年莫蘭指數在地理鄰接矩陣下不顯著，但在反地理距離矩陣下顯著為正，其他年份綠色創新莫蘭指數均顯著為正，說明長三角城市綠色創新整體上呈空間正相關。

3.空間局部相關特征

本文通過空間局部自相關分析揭示本地與周邊距離相近城市的綠色創新空間關聯特征，將城市綠色創新效率水平劃分為H-H（高-高）型、L-H（低-高）型、L-L（低-低）型和H-L（高-低）型四個象限。其中，H-H型代表城市自身與鄰近城市均為綠色創新效率較高地帶、L-H型代表城市自身綠色創新效率較低而鄰近城市綠色創新效率較高地帶，L-L型代表城市自身與鄰近城市均為綠色創新效率較低地帶，H-L型代表城市自身綠色創新效率較高而鄰近城市綠色創新效率較低地帶，具體聚類情況如表6所示。

由表6可知，從集聚類型上來看，長三角城市綠色創新呈正向空間集聚。2007年，HH型城市有4 個，其中蘇州、上海、嘉興充分發揮長三角生態綠色一體化示范作用，連片發展形成高效率綠色創新帶，成為長三角綠色創新一體化“金三角”區域;在一體化發展推進下，寧波、舟山以接軌上海為龍頭打出綠色發展“組合拳”，深度融合創新發展，全方位融入長三角。9個L-H 型城市分布在高綠色創新集中帶周圍;8 個L-L 型城市分布在長三角邊緣地區;H-L型城市有5個，其中銅陵的虹吸效應較強，與周邊安慶、池州、蕪湖表現出明顯的“中心-外圍”特征。南京、杭州作為省會城市吸引周邊大量科技人才以提升綠色創新水平;無錫處于長三角地理中心，與滬寧發展帶和寧杭發展帶相呼應，融入上海大都市圈建設。2019年，H-H 型城市無變化，L-H 型和H-L 型城市數量減少，L-L型城市數量增加。金華由L-H型轉變為L-L型，銅陵對周邊虹吸效應已遇到瓶頸，由H-L型轉變為L-L型。

四、長三角城市群綠色創新的影響因素

（一）面板數據的單位根檢驗

在應用空間計量模型估計之前，本文分別采用LLC檢驗方法（相同根）和ADF-Fisher檢驗方法（不同根）來驗證模型中變量的平穩性，檢驗結果見表7。由表7可知，LLC檢驗結果和ADF檢驗結果均顯著，說明兩種檢驗方法對面板數據的單位根檢驗結果都是平穩的，可以進行回歸分析。

（二）空間杜賓模型回歸結果

由全局、局部特征顯示，長三角城市群各個城市的綠色創新效率具有空間關聯特征。本文利用SDM對式（2）進行估計，估計結果見表8。由表8可知，空間溢出效應系數顯著為正，說明長三角城市綠色創新效率存在顯著正向溢出效應;Log-likelihood 值較大，可決系數超過0.5，說明模型擬合結果較好;經Hausman檢驗選擇固定效應模型。由表5估計結果可得，在兩種不同矩陣下，各變量的估計結果大致是一樣的，驗證了模型本身的穩健性。

（三）空間效應分解結果

本文在以上分析的基礎上進一步將SDM分解為三個部分，以減少空間溢出效應帶來的結果偏差，結果如表9所示。

由表9可知，經濟發展（變量PGDP）對綠色創新效率的直接效應顯著為正，間接效應顯著為負。一方面，經濟發展水平較高地區在生產研發方面具有充足的科研經費和良好的創新環境，在消費方面能有效刺激綠色需求，有利于綠色創新水平的提升[23];另一方面，對于尚處于集聚發展階段的長三角城市群，由經濟發展帶來的綠色創新福利更多地被本地享受，經濟發展水平較高地區可能對周邊地區的科技人才或資本產生“虹吸效應”，從而不利于周邊城市綠色創新效率的提升。

消費容量（變量RS）對綠色創新的直接效應和總效應顯著為正。綠色消費是消費轉型的重要方向之一，成為擴大內需的重要動力，同時對供給側產品在技術、設計、協同等方面提出更高的要求，不斷向綠色創新方向轉型。

財政風險（變量FD）的直接效應、間接效應和總效應都顯著為負。政府公共政策的制定是一個多目標的決策問題，而且不同政策目標之間有可能是相互沖突的[24]。地方政府基于自身利益考慮，在滿足社會需求下不斷增加資源投入，擴大財政風險，在生產或非生產領域內出現重復建設問題，從而不利于區域間協調發展，對周邊地區的綠色創新帶來負外部性影響。

人才規模（變量CS）的直接效應和總效應顯著為正。高校在校生具有非常大的潛在價值，他們不僅具備充足的知識儲備，而且更易接受新理念，是提高人力資本的主力軍，有利于提升綠色創新效率。

外資引進（變量FDI）直接效應顯著為負，間接效應顯著為正。一方面，長三角城市基于地理優勢，在發展的早期階段，通過引進外資提高經濟水平，對那些因高規格環境規制被發達國家所淘汰的技術和產業缺乏有效判斷，因此成為發達國家的“污染避難所”[25];另一方面，與發達國家相比，我國綠色創新發展尚處于起步階段，整體水平較弱，難以享受外資引進帶來的技術外溢效應，吸收能力不強。此外，外資引進會增強本土企業的技術依賴性，很難做到自主創新，技術創新的積極性也不高，從而不利于綠色創新的產生。本地區開放程度越高，周邊地區轉移污染產業的機會越大，轉而發展綠色生態產業，給其綠色創新提供了有利的環境。

對外貿易（變量FT）的直接效應和總效應顯著為正。貿易開放擴大了本土企業的市場范圍，基于綠色貿易壁壘的存在，企業為增強其國際地位不斷提高資源利用率，加大清潔技術能力，有利于提高本地區綠色創新能力。

環境規制（變量ER）直接效應和總效應顯著為正。地方政府在綠色發展理念下提出相關環保激勵政策，在此動力下企業改變研發方向，實施綠色創新轉型，有利于企業向環境友好型方向發展。提高環境規制強度有利于企業實現生產技術的革新，既能達到節能減排效果，也提高生產效率，對提高綠色創新效率有促進作用[26]。

五、結論與建議

（一）研究結論

根據以上研究，本文得到以下結論：第一，長三角城市綠色創新效率呈波動上升趨勢且逐步實現均衡發展。第二，長三角城市綠色創新格局比較穩定，空間關聯呈正向集聚。第三，在各影響因素中，消費容量、人才規模、對外貿易和環境規制對長三角綠色創新效率具有正向作用;財政風險和外資引進對長三角綠色創新效率具有負向作用。

（二）政策建議

1.加快長三角城市群綠色創新協同發展

長三角城市群應當打破本位主義，降低體制壁壘，在城市群內部做到優勢互補、劣勢互減以達到良性互動結果，增強綠色創新的外溢性。城市群內部共享綠色創新要素，加大資源自由流動性，以核心城市為中心，由表向里、由點到面逐漸輻射周邊地區，縮減地區梯度差，帶動其他城市綠色創新協同發展。長三角城市群應當建立綠色創新試點城市，與周邊城市形成綠色創新合作關系，為城市綠色創新探索出新模式、新思路和新機制，實現經濟發展和環境保護的共同目標，協同提升城市群綠色創新水平?？傊L三角城市群應突破綠色創新基礎研發問題，探索國際前沿問題，立足地理和資本優勢，成為全國綠色創新動源，為提升我國綠色創新的國際地位開創新局面。

2.在綠色發展理念下引領消費升級

在綠色發展理念下，實現消費結構由傳統需求向有利于環境保護的綠色生態產品和服務需求轉變。轉變消費需求應盡快構建綠色產品供給體系，從消費源頭出發，實施綠色產品供給側改革。加強綠色產品的研發與市場應用，努力發展綠色生產，全面關聯供給側改革與綠色生產，以綠色生產引領新需求，促進消費升級。

3.合理配置財政資源，加大綠色技術研發投入

以財政資金為基礎，成立長三角城市群綠色創新研發專項賬戶，主要用于對企業綠色科技項目的支持。增加社會資本進入，提高企業綠色創新資金的靈活性，確保企業從研發、生產到應用推廣的資金鏈完整。在多維視角下重新制定企業綠色技術標準，如能源消耗、污染排放量、創新績效等，采取獎勵與懲罰雙重管理制度，激發企業綠色創新活力。合理利用財政資金，強化財政資金綠色導向，有效激勵企業主動進行綠色創新。

4.合理制定外資引進政策，發揮技術溢出效應

在對外開放水平不斷提高的背景下，一味地增加外資流入量而忽視外資引進質量的做法是不科學的。在我國綠色創新發展過程中，應當對外資按照一定的標準進行篩選，增加對清潔技術高的外資項目的引進，減少外資進入后的污染轉移。盡最大能力發揮外資的技術溢出效應，有效吸收外資引進帶來的紅利，既提高我國的技術創新水平，也促進生態環境的保護。

5.加大地方政府環境規制強度

地方政府應當采取有效手段保證環境規制的實施效果，要對那些排污量嚴重超標的企業收取懲罰費用，使企業由此提高生產成本，通過污染成本內生化降低環境污染負外部性。重化工領域帶來的生態環境破壞是毀滅性的，務必加強環境規制強度，促使該領域對生態保護采取有效措施。另外，對那些清潔技術較高的企業，應當給予一定的政策傾斜，比如通過稅收減免政策激勵企業的綠色創新?？傊?，要合理利用環境規制，使之成為促進綠色創新的有效工具。