空間視角下綠色技術創新動力解構：政策推進與市場拉動

劉云強，邵小彧，劉 莎，冉瑞平，2

(1.四川農業大學 管理學院；2.四川省農村發展研究中心，四川 成都 611130)

0 引言

在過去幾十年，中國經濟保持中高速增長。隨著工業化進程的不斷加快，資源環境問題日益凸顯，對社會經濟可持續發展構成嚴重威脅。雖然政府不斷強調環境保護，但節能減排政策不可避免地放緩了地方經濟發展速度，使地方政府陷入進退兩難的窘境?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》指出，要堅持生態優先、綠色發展，構建市場導向的綠色技術創新體系，實施綠色技術攻關行動。綠色技術創新已成為解決我國經濟發展與環境保護不協調問題的主要動力，是推動生態文明建設、促進經濟高質量發展的重要支撐。

綠色技術的特點主要體現在兩個方面：一是具有雙重外部性特征，綠色技術創新除產生技術溢出效應外，還能夠降低環境成本；二是綠色技術供給和市場需求不足，主體權責不一致導致綠色技術供給和需求不均衡。綠色技術供給企業成本收益不匹配，公眾綠色消費意識轉化為有效需求的比例低，難以形成綠色技術創新合力。加大企業綠色技術創新投入，離不開政府政策的推動作用及市場的拉動作用。環境和市場作為綠色技術創新的兩大外部驅動因素，影響區域綠色技術創新發展。此外，綠色技術創新能夠產生擴散溢出效應。傳統空間不相關性和均質性計量分析法有可能出現區域分析誤差，從而導致結果不穩定。因此，本研究從空間視角出發，研究政策和市場兩大驅動因素對區域綠色技術創新的影響，可為綠色技術創新水平提升和協調發展提供參考依據。

1 文獻回顧

Braun & Wield[1]最早提出綠色技術的概念，將其定義為“減少環境污染以及原材料和能源使用的技術、工藝或產品的總稱”，綠色創新又可稱作生態創新、環境創新和可持續創新。學者主要從內外部驅動因素兩個方面考察綠色技術創新。Horbach等[2]認為，生態創新驅動因素包括企業特定技術、市場和監管；楊東和柴慧敏[3]基于制度理論、市場理論及自然資源觀點，認為制度壓力(環境規制)和制度支持(管理部門為企業提供政策、資金和信息等)、市場環境及企業內部因素(綠色導向、綠色技術能力)構成綠色技術創新驅動因素；汪明月等[4]認為，隨著資源環境問題日益凸顯，企業面臨的內外部環境發生較大改變，企業技術創新驅動力也受到較為深刻的影響。其中，影響企業綠色技術創新的內部驅動因素包括經濟利益最大化、企業社會認知及企業形象塑造，外部驅動力因素包括科技進步、政策驅動、市場競爭及市場需求。綜上所述，企業技術能力是影響綠色技術創新能力的直接因素，政策推動和市場導向是影響綠色技術創新的外部因素，而企業利益最大化、社會責任和企業形象則是內部影響因素。本研究重點考察區域綠色技術創新行為，從政策和市場兩大外部驅動因素視角進行研究。

(1)環境政策與技術創新。新古典經濟學理論認為，環境規制使得企業生產成本提高，由此產生的資源擠占效應導致技術創新效率下降[5]；而Porter[6]指出，環境規制能夠倒逼企業主動進行技術革新，從而降低生產成本，提高生產效率，進而獲取競爭優勢。他還指出，環境規制對技術創新具有正、負兩方面的影響，遵循成本效應往往在當期產生，而創新補償效應則存在一定時滯性，需要長期方能顯現。因此，環境規制與技術創新在時間和強度上呈U型關系[7]。此外，部分學者從環境規制工具異質性[8]、行業異質性[9]、地區異質性[9]等方面研究環境規制對綠色技術創新的影響，并以碳排放交易、排污權交易、低碳城市試點等具體環境規制政策為準自然實驗，實證檢驗環境規制對綠色技術創新的影響[10-11]。

(2)市場因素對技術創新的影響。以熊彼特為代表的現代創新理論指出，需求因素(市場拉動)對技術創新具有促進作用[12]。Pavitt[13]研究發現，用戶需求能夠推動企業技術創新, 且主要在產品擴散階段發揮作用；Rennings[14]將綠色技術創新劃分為綠色產品創新和綠色過程創新兩種，發現顧客需求和市場競爭等市場因素能夠有效推動綠色產品創新。此外，綠色產品能夠使消費者產生強烈的消費需求，從而構成企業實施綠色創新的動機[15]。國內研究表明，區域外部潛在市場需求對創新發展及知識溢出具有重要影響(張戰仁等，2013)；市場導向對綠色產品創新和綠色工藝創新具有顯著正向影響，且對綠色產品創新的影響作用更顯著[16]。

綜上所述，綠色技術創新問題引起政府、學界乃至公眾的廣泛關注，現有文獻圍繞相關議題開展了一些探索性研究。從研究內容看，對綠色技術創新驅動因素的研究多集中在企業層面，針對區域層面的研究較少，且主要圍繞環境政策對綠色技術創新的影響展開，針對市場拉動作用的研究較少。從研究方法看，多數研究基于計量分析法考察區域綠色技術創新相關影響因素，由于綠色技術存在雙重外部性特征，因此綠色技術創新空間溢出效應成為影響區域綠色技術創新的重要因素。因此，本文在現有研究的基礎上，綜合考慮政策推進作用和市場拉動作用，實證檢驗環境政策和市場因素及其空間溢出效應對綠色技術創新的影響。本文主要貢獻如下：第一，從政策推進和市場拉動兩個方面對區域綠色技術創新驅動因素進行研究，并考慮空間溢出效應。第二，不同于以往單一指標，采用熵值法選取綜合指標對綠色市場因素進行系統評價，以更具體、準確地揭示市場與綠色創新的關系。第三，對不同區域、不同時間段進行異質性分析，并對環境政策、市場因素影響區域綠色技術創新的作用機理進行檢驗，為推動區域綠色技術創新提供政策啟示。

2 理論推導與研究假設

本文假設市場綠色產品需求量為d，價格為p，產品銷量等于需求量，則總收益為dp；綠色技術創新水平為α，污染物排放量與綠色技術創新水平和產品產量有關，用如下函數表示：e(α,d)(e'(α)<0,e'(d)>0)，單位污染物環境成本(排污費、環境污染治理投資等)為k，環境成本總額為ke(α,d)；綠色技術創新成本用如下函數表示：I(α)(I'(α)>0)。綠色技術創新利潤可表示為：

π=TR-TC=dp-ke(α,d)-I(α)

(1)

對式(1)求導并令其為0，可得：

(2)

假設區域i進行綠色技術升級后綠色技術創新水平增加αi1。若進行綠色技術創新利潤會增加，則區域就會選擇技術升級。

區域i原利潤為：

πi0=dip-kiei0(di)

(3)

進行綠色技術升級后利潤為：

πi1=dip-kiei1(αi1,di)-I(αi1)

(4)

利潤變化為：

Δπi=ki(ei0(di)-ei1(αi1,di))-I(αi1)

(5)

若Δπi≥0，則表示區域會選擇綠色技術創新,即綠色技術升級所節約的環境成本大于等于綠色技術升級所需要投入的成本。

對式(5)求ki的偏導可得：

(6)

令式(6)為0，可得：

(7)

結合式(2)，當

H1：環境政策與綠色技術創新存在U型關系，即在初期低水平條件下，環境規制政策強度增加會導致綠色創新水平下降，但當環境規制達到特定水平后，環境規制政策強度增加反而會促進綠色技術創新水平提升。

受區域集聚擴散效應和知識溢出效應的影響，區域綠色技術創新不僅受本地因素的驅動，還受鄰近地區相關因素的影響。本地區環境政策會對鄰地產生示范效應，即kj→ki，且kj

區域i相鄰區域j的利潤變化公式為：

Δπj=kj(ej0(dj)-ej1(αj1,dj))-I(αj1)

(8)

對式(8)求ki的偏導并令其為0可得：

(9)

H2：環境政策對區域綠色技術創新具有空間溢出效應，即本地區環境規制政策強度增加會促進周邊地區綠色技術創新水平提升。

進一步，對市場因素與綠色技術創新關系進行推導，對式(5)求di的偏導可得：

(10)

令式(10)為0，可得：

(11)

H3：綠色技術創新受市場因素的影響，即隨著綠色技術市場需求的不斷增加，綠色技術創新水平不斷提升。

對式(8)求di的偏導并令其為0，可得：

(12)

H4：市場因素對區域綠色技術創新具有空間溢出效應，即本地區綠色技術市場需求增加會促進周邊地區綠色技術創新水平提升。

3 模型設定、變量說明與數據來源

3.1 模型構建

在柯布—道格拉斯生產函數的基礎上，Griliches[17]提出的知識生產函數描述了知識生產過程中所投入的生產要素的某種組合與產出關系，其經過一系列完善與改進后[18-19]，已被廣泛應用于技術創新研究領域，數學表達式為：

Y=AKaLb

(13)

其中，Y表示知識產出水平，通常用專利數量表示;K、L分別表示技術創新活動中的資本投入和勞動力投入;A代表其它影響知識生產的因素。為消除異方差與極端值對數據平穩性的影響，對式(13)左右兩邊分別取自然對數，進一步得到：

lnY=C+alnK+blnL+u

(14)

具體到實證模型，在式(14)的基礎上，進一步引入環境政策、市場因素及環境政策的二次項，并控制相關解釋變量；此外，受路徑依賴和累積效應的影響，綠色技術創新產出在很大程度上取決于上一期的產出水平[20]，故將綠色技術創新一階滯后項GTIi,t-1作為解釋變量引入式(14)中，以解決因遺漏變量引發的內生性問題，如式(15)所示。

(15)

其中，EP表示環境政策；GM表示綠色市場因素；EP2為環境政策的二次項，用以檢驗環境政策與綠色技術創新之間是否存在U型關系；X為控制變量，表示影響綠色技術創新的其它因素；α、λ為待估參數；ui、νt分別表示個體效應和時間效應；εit為機誤差項；i表示省份；t表示時間。

值得注意的是，上述模型僅考慮環境政策、市場及其它因素對本地區綠色技術創新的影響，由于綠色技術創新具有顯著聚集效應和溢出效應，因此還應考慮地區之間的關聯效應。為此，在式(15)的基礎上進一步拓展動態空間計量模型。由于各變量均為比值形式，在此不作對數處理。

(16)

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量：綠色技術創新(GTI)

參考李凱杰等(2020)的做法，選取每萬人綠色專利授權數量對區域綠色技術創新進行衡量。世界知識產權組織于2010年推出的《國際專利分類綠色清單》與國際專利分類體系相對應，據此對綠色技術進行檢索和加總，以衡量區域綠色技術創新水平。之所以采用綠色專利授權數而不是綠色專利申請數作為衡量指標，是因為經過審查的專利授權數比專利申請數更能反映真實的綠色技術創新水平；并且，采用人均綠色專利數量還能夠消除區域人口規模的影響。

3.2.2 解釋變量

(1)環境政策(EP)?，F有研究主要采取以下方式對環境政策進行度量：污染治理投資、污染物排放、政策自然實驗及綜合評價法[21]。根據數據可得性，本文選取工業廢水排放總量與工業總產值的比值、工業二氧化硫排放總量與工業總產值的比值、工業固體廢物綜合利用率3項指標，采用熵值法構建綜合指標體系[22]。其中，前兩項為負向指標，第三項為正向指標。這樣選取指標的科學性在于：一方面，在工業污染物3種形態(廢水、廢氣、固體廢棄物)中各選其一，能夠全面反映各污染物排放/利用情況；另一方面，采用污染物排放量與工業總產值的比值作為衡量指標，將區域工業生產規模考慮在內，能夠保證衡量指標具有一定可比性。其中，工業總產值采用工業生產者出廠價格指數并以1997年為基期進行平減。首先，對數據進行正向化和標準化處理：

(17)

其次，計算污染物的熵值：

(18)

再次，確定指標權重：

(19)

最后，加權得到環境規制政策強度：

(20)

(2)綠色市場(GM)?，F有研究多采用問卷調研、電話調研或訪談等方式獲取數據，或者采用人均收入、人均GDP、最終消費率、市場集中度等單一指標對市場因素進行測量[23-26]。然而，以上指標比較單一，不能全部反映綠色市場，使用這些指標對綠色技術創新進行測量存在較大的局限性。

中國環境與發展國際合作委員會參照德國、瑞典等國家的可持續性消費重點領域，將衣、食、住、行、用、游確定為推動我國綠色消費的重點領域，進一步確定了由總體指標和領域指標構成的綠色消費指標體系[27]。其中，綠色技術創新市場拉動因素包括預期市場需求、公眾環保意識和公眾環保產品偏好[28]。在此基礎上，本研究構建綠色技術市場因素評價指標體系，包括人均生活能源消費量、人均生活二氧化碳排放量、人均生活用水量、人均生活垃圾清運量、人均公共交通乘坐次數、居民人均可支配收入和環保意識7項指標，其中前4項為負向指標，后3項為正向指標。生活能源消費量數據來源于各地區能源平衡表中的生活消費數據，本文將各種能源消費量折算為標準煤加總計算。采用IPCC溫室氣體排放計算法計算生活二氧化碳排放量，生活二氧化碳排放量=生活能源消費量*平均低位發熱量*單位熱值含碳量*碳氧化率*44/12，單位熱值含碳量及碳氧化率來自《省級溫室氣體清單編制指南》。同樣，運用熵值法計算各指標權重，進一步得到綠色技術市場指標，具體計算過程不再贅述。

3.2.3 控制變量

本文將政府支持力度、貿易開放程度、基礎設施建設、技術交易4個指標設為控制變量，被解釋變量、解釋變量、控制變量名稱及測量方式如表1所示，數據來源于國家知識產權局、《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》。

3.3 數據來源

本文選取1997—2019年中國內地30個省(自治區、直轄市)面板數據(西藏由于數據缺失較多，故不納入統計)。綠色專利數據通過對照《國際專利分類綠色清單》，在國家知識產權局網站上手工檢索并加總整理后得到，所有貨幣價值數據以1997年不變價格為基期進行計算。

4 實證結果分析

4.1 綠色技術創新時空演化

為分析各地區綠色技術創新水平空間分布及演化特征，運用ArcGIS軟件采用五級自然斷點法分別繪制1997年、2008年和2019年綠色技術創新時空分布，如圖1所示。由圖1可知，1997年我國各地區綠色技術創新水平普遍較低，北京、天津、上海及東三省綠色技術創新水平相對較高；2008年，各地區綠色技術創新水平得到顯著提升，而東北老工業基地綠色創新水平逐漸降低；2019年，全國綠色創新水平進一步提升，各地區綠色技術創新水平呈現出東、中、西部地區逐級遞減及京津地區、長三角地區、珠三角地區引領趨勢。

表1 變量測量指標Tab.1 Measurement indexes of variables

圖1 綠色技術創新水平時空分布Fig.1 Spatial-temporal distribution of green technology innovation level

4.2 空間相關性檢驗與計量模型選取

本文對被解釋變量進行空間相關性檢驗，結果表明所有年份Moran′s I指數均在1%水平上顯著，說明被解釋變量存在顯著空間相關性，故可通過構建空間計量模型考察本文研究問題。進一步，對模型依次進行(Robust)LM檢驗、Wald檢驗、LR檢驗，以選擇合適的空間計量模型。首先，對非空間面板數據模型進行OLS估計，結果發現無論是否包含時間固定效應和空間固定效應，LM檢驗和穩健的LM檢驗均顯著拒絕沒有空間滯后項被解釋變量的原假設，而未拒絕沒有空間自相關誤差項的原假設；其次，進行似然比(LR)檢驗以判斷是否存在時間固定效應和空間固定效應，結果拒絕時間固定效應和空間固定效應聯合非顯著性原假設，故應采用時間固定效應模型和空間固定效應模型。然而，Lesage & Pace[29]指出，應對空間面板模型進行Wald檢驗和LR檢驗，以判斷空間杜賓模型能否簡化為空間滯后模型和空間誤差模型。結果表明，Wald檢驗和LR檢驗均拒絕原假設，采用空間杜賓模型能夠更好地擬合數據要求。因此，最終選取時間和空間雙重固定效應空間杜賓模型對本文研究變量進行檢驗。

4.3 回歸結果分析

動態空間杜賓模型估計結果顯示，綠色技術創新空間滯后項系數顯著為正，說明綠色技術創新存在顯著空間溢出效應，綠色技術創新發展較為迅速地區能夠帶動周邊地區綠色技術創新水平提升；綠色技術創新滯后一期系數顯著為正，說明綠色技術創新在時間上具有顯著累積效應，上一期綠色技術創新水平在很大程度上影響當期綠色技術創新發展；綠色技術創新滯后一期空間滯后項系數顯著為負，說明本地區上一期綠色技術創新與周邊地區當期綠色技術創新存在負向空間關聯效應，大量綠色技術創新資源向上一期綠色技術創新水平較高地區聚集，并對周邊地區當期綠色技術創新產生“虹吸效應”(限于篇幅，不再一一列示)。

由于動態空間杜賓模型測度的空間外溢是全局效應，點估計結果無法反映解釋變量的邊際影響，因此需要依據點估計結果進一步測算各解釋變量的直接效應、間接效應及總效應[29-30]，結果如表2所示。從中可見，環境政策直接效應系數在1%水平上顯著為負，二次項直接效應系數在1%水平上顯著為正，說明環境政策對本地區綠色技術創新的影響作用滿足正U型關系，假設H1得到驗證。當環境規制政策強度較弱時，遵循成本效應擠占了綠色創新投入，不利于區域綠色技術創新發展；而隨著環境規制強度的不斷加大，企業為滿足環保要求需要付出的成本越來越高，不得不通過綠色技術創新獲取更大收益以抵消增加的環保成本。環境政策及其二次項間接效應系數均在5%水平上顯著為正，說明相鄰地區始終存在正向空間溢出效應，假設H2得到驗證。由于相鄰地區往往經濟發展水平和地理位置相近，所以本地區環境政策可通過示范—模仿機制對周圍地區綠色技術創新發展產生正向空間交互效應。

表2 動態空間杜賓模型效應分解結果Tab.2 Effect decomposition results of dynamic spatial Durbin model

綠色市場因素直接效應系數在1%水平上顯著為正，說明市場因素能夠推動本地區綠色技術創新發展，假設H3得到驗證。這說明，綠色技術供求機制是綠色技術創新的根本動力，隨著區域綠色技術消費水平的提升，綠色技術市場需求增加帶動供給增加，促進區域綠色技術創新水平隨之提升。市場因素間接效應系數在1%水平上顯著為正，說明本地區綠色技術市場因素對鄰近地區產生了顯著正向溢出效應，假設H4得到驗證。這說明，隨著基礎設施建設的不斷完善，區域間交流與合作越來越頻繁，綠色市場因素高值區可以潛在影響周邊地區綠色消費意識，并通過“漣漪效應”提高周邊地區綠色創新水平。

從控制變量看，政府支持力度的直接效應和間接效應系數分別在1%、5%水平上顯著為正，說明政府創新政策扶持能夠激發區域綠色技術創新積極性，進而促進綠色技術創新水平提升。貿易開放程度直接效應系數不顯著，而間接效應系數在10%水平上顯著為正，說明對外開放有利于吸引節能減排技術較高的外資企業開展綠色生產活動，提高區域綠色技術創新水平?；A設施建設和技術交易效應系數均不顯著，說明在全域范圍內這兩個因素未對綠色技術創新產生顯著性影響。

4.4 穩健性檢驗

4.4.1 更換空間權重矩陣

由于空間權重矩陣的設定會對空間計量模型估計結果產生較大影響，因此本文通過更換空間權重矩陣對變量進行穩健性檢驗?？臻g鄰接矩陣是較為常用的空間權重矩陣，它將相鄰地區的矩陣格值記為1，非相鄰地區記為0，整體記為W3。此外，由于本研究聚焦綠色技術，綠色技術水平相近地區之間的知識擴散更加容易，技術鄰近性甚至比地理鄰近性更重要[31]。因此，構建技術距離權重矩陣進行穩健性檢驗。Jaffe等[32]采用區域間技術向量重疊(技術向量夾角余弦值)衡量技術接近度。本文借鑒《國際專利分類綠色清單》，將綠色專利劃分為8個類別，通過構建以下公式計算技術距離權重矩陣：

(21)

其中，PATia、PATja分別代表i地區和j地區的第a類綠色專利數量。

4.4.2 更換變量測量指標

本文進一步更換環境政策指標進行穩健性檢驗，用單位產值工業污染治理投資對環境政策進行衡量(杜龍政等，2019)。由于工業污染治理投資數據始于2004年，故基于數據可得性，穩健性檢驗選取2004-2019年的數據。以上3種穩健性檢驗動態空間杜賓模型估計結果如表3所示。由表3可知，環境政策的直接效應系數結果為負，二次項系數為正，間接效應系數為正。雖然部分估計結果因系數值較低而不顯著，但其方向與基礎回歸結果相似。另外，與基礎回歸結果類似，市場因素的直接效應和間接效應估計結果均顯著為正，所以本文研究結果穩健。

表3 穩健性檢驗結果Tab.3 Robustness test results

4.5 內生性處理

動態空間杜賓模型無法解決由解釋變量和被解釋變量產生的聯立內生性問題[20]。不僅環境政策和市場因素影響綠色技術創新發展，綠色技術創新反過來也會推進環境政策的實施和綠色技術市場變化。因此，參照Vega & Elhorst[33]的做法，首先選取內生解釋變量環境政策和市場因素的一階滯后項以及綠色技術創新的一階滯后項作為工具變量進行估計；其次，為控制環境政策的內生性，在使用時間滯后項作為工具變量的基礎上，參考沈坤榮等(2017)的研究，采用空氣流通系數(VC)作為環境政策的工具變量。理論上講，當空氣污染物排放相同時，空氣流通系數低的地區環境規制政策更嚴格；而且，由于空氣流通系數主要受區域氣候條件等自然現象的影響，故認為空氣流通系數僅通過環境政策影響區域綠色技術創新?？諝饬魍ㄏ禂档扔陲L速乘以邊界層高度，數據來源于歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的ERA-Interim數據庫。由于得到的是柵格數據，所以還需要根據經緯度與各省會城市相匹配，從而得到地區各年的空氣流通系數。本文采用系統GMM 方法，在經濟地理距離嵌套矩陣下對空間杜賓模型進行估計。結果發現，無論是使用環境政策、市場因素及綠色技術創新一階滯后項，還是同時使用環境政策、市場因素、綠色技術創新一階滯后項及空氣流通系數作為工具變量，環境政策參數估計結果均顯著為負，二次項系數均顯著為正，空間項系數均顯著為正，市場因素參數估計結果也顯著為正。這說明，環境政策對區域綠色技術創新的影響呈現U型關系，且具有正向空間溢出效應，市場因素對綠色技術創新具有促進作用。動態空間杜賓模型系統GMM估計結果與基礎回歸結果相似，說明本文回歸結果穩健。

5 進一步研究

5.1 分區域動態空間計量檢驗

綠色技術創新時空演化結果顯示，區域綠色技術創新水平存在顯著差異，呈現出東、中、西部地區階梯式遞減趨勢，因此需要討論東、中、西部地區綠色技術創新驅動是否存在異質性。動態空間杜賓模型直接效應、間接效應及總效應估計結果如表4所示。

表4 分區域動態空間杜賓模型估計結果Tab.4 Estimation results of dynamic spatial Durbin model by region

由表4可以看出，環境政策及市場因素估計結果呈現出顯著的空間異質性特征。首先，東部地區環境政策總效應系數顯著為正，而中西部地區環境政策的作用效果不明顯。這說明，東部地區環境政策對整體綠色技術創新起推動作用，而中西部地區科技創新水平較低，綠色技術創新資源不足，環境政策難以推動綠色技術創新發展。市場因素在東部地區的直接效應系數、間接效應系數和總效應系數均顯著為正，在中部地區的間接效應系數和總效應系數顯著為正，在西部地區的直接效應系數顯著為正。這說明，東部地區較高的綠色技術市場需求促進區域綠色技術創新水平提升；中部地區綠色技術市場需求產生輻射效應，帶動周邊地區綠色技術創新發展；西部地區綠色技術市場需求增加拉動當地綠色技術創新發展。

5.2 分時段動態空間計量檢驗

綠色技術創新時空演化結果顯示，1997-2019年區域綠色技術創新水平不斷變化，且環境政策及市場因素在研究期內變化趨勢不同。2007年10月黨的十七大報告提出，加快轉變經濟增長方式。因此，將研究期劃分為1997-2007年、2008-2019年兩個階段進行回歸分析，結果如表5所示。

表5 分時段動態空間杜賓模型估計結果Tab.5 Estimation results of dynamic spatial Durbin model by time period

由表5可以看出，環境政策與市場因素估計結果呈現出顯著時間異質性。兩個階段環境政策的直接效應系數顯著為負、間接效應系數顯著為正、二次項直接效應系數顯著為正，說明環境政策不僅對綠色技術創新產生U型作用效應，同時也對周邊地區產生示范—模仿效應。1997-2007年市場因素的直接效應系數顯著為負，而2008-2019年兩個時間段市場因素的所有效應系數均顯著為正。這是因為，1997-2007年我國仍為粗放型經濟發展模式，綠色技術市場需求不升反降，因此市場因素變化與綠色技術創新方向相反；隨后，中共十六屆五中全會、黨的十七大報告相繼提出加快轉變經濟增長方式，綠色技術市場需求逐漸上升，因此2008-2019年表現為市場因素拉動區域綠色技術創新水平提升。

5.3 中介效應檢驗

環境政策和市場因素通過改變創新投入影響區域綠色技術創新發展。本文根據環境政策的遵循成本效應和創新補償效應，對環境規制影響綠色技術創新作如下分析：第一，環境規制抑制企業創新投入。根據新古典經濟學理論，環境規制使得企業成本增加、產品價格提升，導致產品市場競爭力不斷下降。若不提高產品價格，企業利潤和市場競爭力將會顯著下降。企業競爭力減弱使得現金流量減少，同時企業成本增加又擠占了用于新產品研發的資金，導致其難以從其它渠道獲取融資。第二，環境規制促進企業加大創新投入。根據“波特假說”，企業為抵消環境規制產生的額外成本會主動開展創新活動[34]，同樣市場對新產品或服務需求的增加也會影響區域創新投入。較大市場需求規模不僅能夠減少綠色創新的盲目性，消除其不確定性，而且還能產生巨大的經濟效益，為綠色創新提供內在動力[35]。因此，企業、高校、科研機構等創新主體更傾向于加大綠色創新投資，以獲取綠色創新成果，進而提高綠色創新水平。

本研究參考溫忠麟等[36]的做法，檢驗創新投入是否在環境政策與綠色技術創新、市場因素與綠色技術創新之間起中介傳導作用。首先，分析環境政策和市場因素對綠色技術創新的影響；其次，檢驗環境政策、市場因素對綠色創新投入的作用；最后，檢驗創新投入、環境政策、市場因素對綠色技術創新的作用。第一步構建的模型與基本回歸模型式(16)相同，第二步和第三步模型如式(22)、式(23)所示。

(22)

(23)

其中，RD表示創新投入，用R&D內部經費實際支出與生產地區實際總值的比值衡量。各地區R&D經費內部實際支出由R&D支出價格指數平減得到，R&D支出價格指數= 0. 55 ×消費價格指數+ 0. 45×固定資產投資價格指數(朱平芳等，2003)。其中，η、θ、ω、ψ、β、ρ、κ、χ為待估參數，τit、εit為隨機誤差項，動態空間杜賓模型回歸結果如表6所示。

表6 創新投入中介效應檢驗結果Tab.6 Test of mediating effect of innovation input

由表6可知，當被解釋變量為創新投入時，加入環境政策二次項后，環境政策總效應系數顯著為負，而二次項所有效應系數均不顯著，因此環境政策對創新投入的影響不具有U型效應。進一步，剔除環境政策二次項進行估計發現，環境政策直接效應系數顯著為負，間接效應系數顯著為正，說明為應對環境規制政策而增加的環境成本擠占了創新投入。同時，由于“污染天堂”效應的存在，環境規制政策強度較弱地區能夠吸引更多投資，創新投入也相應增加。市場因素直接效應系數顯著為正，說明綠色創新需求增加使得創新投入產生同向變化。當在基礎回歸模型中加入創新投入后，創新投入的直接效應系數顯著為正，說明創新投入增加能夠顯著提升區域綠色技術創新水平。環境政策、市場因素的直接效應和間接效應估計結果與基礎回歸結果相似，且系數絕對值均小于基礎回歸結果。因此，創新投入在環境政策與綠色技術創新、市場因素與綠色技術創新之間發揮部分中介作用。這說明，當環境政策表現出遵循成本效應時，隨著創新投入的減少，綠色技術創新水平隨之下降；而當環境政策表現出創新補償效應時，創新投入的中介效應不再顯著。

6 結論與建議

6.1 研究結論

本研究從空間視角出發，基于環境政策、市場因素及其空間溢出效應，構建區域綠色技術創新驅動模型，采用動態空間杜賓模型對1997-2019年中國內地30個省份面板數據進行實證檢驗。結果發現：①環境政策對本地區綠色技術創新存在U型作用效應，并通過示范—模仿機制對周邊地區產生正向溢出效應；市場因素對本地區綠色技術創新具有顯著促進作用，并呈現“漣漪效應”；環境政策及市場因素對綠色技術創新的效應存在顯著空間和時間異質性；②東部地區環境政策和市場因素對整體綠色技術創新具有促進作用，而中西部地區環境政策難以推動綠色技術創新發展，且中部地區綠色技術市場需求具有輻射效應，西部地區綠色技術市場需求增加能夠拉動當地綠色技術創新發展；③1997-2007年、2008-2019年環境政策對綠色技術創新均產生U型作用效應，同時也對周邊地區產生正向溢出效應。1997-2007年粗放型經濟發展模式導致綠色市場需求不升反降，市場需求變化與綠色技術創新方向相反；2008-2019年則表現為市場因素拉動區域綠色技術創新水平提升。創新投入在環境政策與綠色技術創新、市場因素與綠色技術創新之間發揮部分中介作用。環境政策通過遵循成本效應抑制區域創新投入，不利于區域綠色技術創新發展，環境政策的創新補償效應并非通過改變創新投入來實現。

6.2 政策建議

根據上述研究結論，本文提出如下政策建議：

(1)制定合理的環境政策，發揮環境政策的示范效應。若環境規制政策強度不夠，企業更愿意承擔規制成本而不進行綠色技術創新；若環境規制政策強度過大則會導致企業難以達到要求，有可能繼續使用污染類技術。因此，各級地方政府應在不斷探索中綜合使用各類環境規制政策，如排污費政策、環境污染治理投資等，使環境規制政策發揮最大效用。此外，由于環境規制政策具有正向空間溢出效應，因此先進地區應發揮示范帶頭作用，以供周圍資源稟賦相似地區模仿，并迅速推出適宜的環境政策，帶動區域綠色技術創新發展。

(2)刺激綠色消費，提高綠色產品市場活力。市場能夠拉動綠色技術創新發展，市場因素包含市場需求、公眾環保意識等。需求決定因素指消費者收入水平和偏好，且是消費者既有購買欲望又有購買能力的有效需求。因此，應首先將綠色消費觀念融入人們生產生活的方方面面，通過為顧客提供補貼等方式鼓勵綠色消費。以新能源汽車為例，國家應加大新能源汽車宣傳力度，加強企業之間的競爭，提高應用體驗，為新能源汽車用戶提供購買優惠、審核優惠等一系列優厚政策。

(3)制定差異化綠色創新驅動政策，促進區域綠色協同創新發展。在采取措施推動區域綠色技術創新發展時，應考慮區域實際情況。對于綠色技術創新發展水平較高的東部地區，應合理運用環境政策，增強綠色市場活力，提高對外開放水平，構建良好的技術交易體系，吸引更多資金、人才流入；對于綠色技術創新水平較低的中西部地區，應重點考慮資源稟賦、環境條件、地理因素等條件，因地制宜地確定適合本區域發展的綠色創新技術，通過人才引進政策、落戶政策等留住創新人才，避免綠色創新資源反向吸收，并加大基礎設施建設力度。此外，充分發揮綠色技術創新空間溢出效應，加強省份之間的綠色技術創新交流與合作，搭建綠色技術創新合作平臺，促進區域綠色創新發展。