城市與工業綠色創新效率評價及提升對策研究
——以長三角地區41個城市為例

劉志鵬，戴玉才

（青島大學經濟學院，山東青島，266061）

2010年5月，國務院正式批準實施的《長江三角洲地區區域規劃》（以下簡稱《規劃》）中明確提出要顯著提升長三角地區創新能力，強化企業的創新主體地位，并加強生態建設與環境保護。2018年11月，習近平總書記支持長江三角洲區域一體化發展上升為國家戰略。2019年12月1日，中共中央、國務院印發《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》（以下簡稱《綱要》），其中明確了長三角地區涵蓋上海、江蘇、浙江、安徽全境。《綱要》提到，長三角地區要深入實施創新驅動發展戰略，探索生態友好型高質量發展模式。

長三角地區的發展受到黨中央的持續關注，在這一背景下，對長三角地區城市綠色創新效率的研究具有重要意義。工業作為科技創新和經濟發展的重要主體，其財富創造能力、污染排放水平、科技創新能力對社會經濟的發展起到不可忽視的作用，因此，對長三角地區的城市綠色創新效率及工業綠色創新效率進行研究，在豐富傳統綠色創新效率研究的同時，切合國家戰略具有重要理論意義與現實意義。

一、相關研究綜述

目前，針對綠色創新效率的研究主要集中在三個領域，第一個領域是對某一行業進行研究，第二個領域是對某個特定省份或城市群進行研究，第三個領域是對綠色創新效率影響因素的研究。

第一個領域，即對某一行業進行研究的文獻中，研究對象多為環境負外部性行業，如王衛星（2020）[1]使用 Super—SBM模型對我國石化行業的綠色創新效率進行研究；李玲（2018）[2]通過構建SBM方向性距離函數研究了污染密集型產業的綠色創新效率；吳超（2018）[3]發現重污染行業存在“創新但不綠色”的特征；王超（2020）[4]使用SBM模型研究了京津冀地區高能耗產業的綠色創新效率；肖仁橋（2020）[5]發現“一帶一路”沿線省份工業企業的綠色創新效率有較大的省際差異。

第二個領域研究的對象通常為某一特定的省份，或國家戰略、經濟區劃中包含的城市群，如陸菊春等（2019）[6]使用網絡RAM模型對11個國家中心城市的綠色創新效率異質性與演變特征進行了研究；李勛來（2019）[7]利用SBM模型研究了山東省17個地級市的城市綠色創新效率；李健（2019）[8]在對河北省的綠色創新效率的研究中運用了空間計量的方法；彭宇文（2019）[9]對湖南省的綠色創新效率進行了評價；李金滟（2016）[10]對長江中游28個城市的綠色創新效率進行了研究。滕堂偉等（2019）[11]研究了長三角城市群26個城市的綠色創新效率并探索了不同城市的效率提升路徑。

第三個領域是尋找哪些行為或因素對綠色創新效率產生影響，是當前學者們的重點研究方向。王惠（2016）[12]研究發現研發投入對高技術產業的綠色創新效率有顯著的正向影響；梁圣蓉（2019）[13]發現國際研發資本技術溢出可以促進綠色技術創新效率的提升；張曉靜（2019）[14]研究發現環境規制能夠倒逼創新，對綠色發展也具有極大影響；游達明（2020）[15]研究了環境規制對綠色創新效率的影響；污染治理支出會對綠色創新產生重要影響[16]，金融業發展規模擴張、互聯網發展和多樣化集聚顯著促進綠色創新效率的提升[17-18]。

綜上所述，現有研究存在如下不足：一是當前文獻較多對某行業綠色創新效率或城市綠色創新效率單獨進行研究，鮮有文獻同時對二者進行研究或比較分析。工業對城市環境、科技創新和地區經濟發展具有重要影響，因此本文對城市綠色創新效率與工業綠色創新效率分別進行研究，并依據兩種綠色創新效率對各城市進行類型劃分，探索不同類型城市的效率提升對策。二是《綱要》明確長三角地區的范圍包括江、浙、滬、皖全境，現有對長三角地區綠色創新效率的研究多以長三角城市群的26個城市為研究對象，尚未有文獻對該地區41個地級以上城市的綠色創新效率進行研究。

二、研究方法、指標選取與數據來源

（一）SBM-Undesirable outputs模型

數據包絡分析已成為評價相對效率的主流工具[19]，傳統的DEA模型無法解決非期望產出，并且是徑向的、角度的，會造成評價效率值的偏差。為避免傳統 DEA 模型的缺陷，Tone（2001）[20]提出了非徑向、非角度的DEA模型，即SBM-DEA模型（SBM），它可以同時從投入和產出兩個角度對無效率狀況進行測量，并且其測量效率不存在弱有效問題。

為充分體現綠色創新效率的內涵，避免傳統DEA模型可能帶來的效率值偏差，本文選擇SBMUndesirable outputs模型對長三角地區的工業綠色創新效率進行評價。該模型的具體原理為：存在n個決策單元，每個決策單元有投入（x）、期望產出（yg）和非期望產出（yb） 三個要素，定義矩陣且X、yg、yb均大于零。

其中x0表示投入變量，表示期望產出變量，表示非期望產出變量，ρ*表示綠色創新效率值，當且僅當s-=0、sg=0、sb=0，即ρ=1時，決策單元是有效率的；s-、sg、sb三者任何一個不為零時，決策單元是沒有效率的，此時可以通過優化投入產出量來提高決策單元效率值。

（二）指標體系構建

1.投入變量。本文將投入變量劃分為研發投入、資本投入和能源投入三個二級指標。選擇R&D人員全時當量作為研發人力投入變量，R&D經費內部支出作為研發經費投入。固定資產投資是城市建設及企業規模擴張等活動的重要保障，本文選用全市固定資產投資額衡量資本投入。能源消費是經濟社會發展過程中不可或缺的環節[21]，我國現階段仍以化石能源作為主要電力來源，而化石能源的利用會對生態環境產生影響，故本文選用全社會用電量衡量城市能源投入。

2.期望產出變量。本文以經濟產出和科技產出兩個二級指標共同衡量期望產出。科技產出方面，專利申請受理量及專利授權量是常用指標，如李勛來（2019）[7]將專利申請量作為技術產出，黃磊等（2020）[22]將專利授權量作為技術產出，但專利授權量比專利申請受理量更能反映創新質量，故本文選擇專利授權量來衡量城市科技產出水平；技術市場成交額可以從一定程度上衡量城市技術發展與創新活躍度，也將其納入指標體系當中。GDP可以很直接地體現經濟產出水平，因此本文將GDP作為經濟產出變量的衡量指標之一；新產品銷售收入可以衡量科技創新所轉化的經濟收益水平，本文也將新產品銷售收入納入指標體系當中。

3.非期望產出變量。李健（2019）[8]以城市廢水排放量和SO2排放量作為非期望產出的衡量指標，游達明（2020）[15]選取工業三廢排放量與CO2排放量之和來衡量非期望產出，李金滟（2017）[23]、李曼媛（2019）[24]以工業SO2排放量、工業煙（粉）塵排放量、工業廢水排放量作為非期望產出。本文將工業煙（粉）塵排放量、工業廢水排放量、工業SO2排放量與工業CO2排放量作為非期望產出指標衡量環境治理程度和城市污染排放水平。由于工業CO2排放量數據的缺失，本文借鑒陳詩一（2009）[25]的方法①二氧化碳的排放多由化石能源消耗產生，選擇煤炭、石油、天然氣三種消耗較大的能源對二氧化碳的排放進行估算。二氧化碳排放量計算公式為：，CO2為二氧化碳排放量，i為三種不同能源類型，E為各自的消耗量，NCV為能源凈發熱值，CEF為碳排放系數，COF為碳氧化因子。NVC、CEF、COF的數值參照陳詩一（2009）[25]的設定。三種能源的工業消費量數據來自各城市的統計年鑒與統計公報。，對工業CO2排放量進行估算。城市綠色創新效率指標體系的構建如表1所示。

表1 城市綠色創新效率指標體系

（三）數據來源

本文數據來自《中國城市統計年鑒》、《浙江統計年鑒》、《江蘇統計年鑒》、《安徽統計年鑒》、各城市統計年鑒和統計公報、國家專利局及Wind數據庫，個別年份的缺失數據采用插值法補齊。2010年5月，國務院批準實施的《規劃》中明確提出長三角地區應顯著提升創新能力，加強生態建設與環境保護，同時，2018年后的部分數據暫未公開，故本文研究時段為2010—2018年。

三、長三角地區綠色創新效率實證研究

（一）長三角地區城市綠色創新效率評價

選取SBM-Undesirable outputs模型，借助DEASOLVER Pro 5.0軟件，對長三角地區的41個城市2010—2018年的綠色創新效率進行測算，計算結果如表2所示。

表2 長三角地區城市綠色創新效率實證結果

1.長三角地區的城市綠色創新效率呈現出在波動中上升的特征。如圖1所示，2018年綠色創新效率的平均值較2010年上升0.139。形成這一上升趨勢的原因可能為2010到2018年間，長三角地區生產總值年均增長率為9.7%，高于同期全國平均水平，經濟產出不斷增加；《規劃》等政策相繼出臺并實施，地區發展得到各級政府大力支持；資本、創新型企業等資源聚集程度提高，各級政府施行了較為合理的環境規制政策，在實現科技創新與經濟發展的同時兼顧了環境保護，使綠色創新效率得到提升。

圖1 長三角地區城市綠色創新效率變化趨勢

2.三省一市之間城市綠色創新效率存在一定的差異。江蘇省和浙江省的城市綠色創新效率值高于安徽省，比較全省各城市效率平均值可發現這一差異，江蘇省為0.818，浙江省為0.836，而安徽省僅有0.606。形成這一差異的原因可能為，2010年5月國務院正式發布《規劃》，明確了長三角地區包括上海市、江蘇省和浙江省，而2010—2018年間安徽省全境并未進入長三角規劃范圍當中，在此期間，安徽省未得到長三角地區發展的相關政策支持；蕪湖、馬鞍山等安徽省的城市第二產業占GDP比重均超過50%，高污染、高能耗企業眾多，經濟增長仍以傳統工業為主，導致城市綠色創新效率相對較低。

3.不同城市之間城市綠色創新效率有較為明顯的差異。上海、南京、蘇州等城市的綠色創新效率持續處于較高水平，可能的原因為這些城市經濟發展水平高，較強的城市吸引力促使資本與高水平創新型人才涌入，且生態保護工作落實到位。無錫、淮安等城市的綠色創新效率呈現先低后高的特征，可能的原因是相關政策逐漸得到落實，各級政府支持相關產業發展。宿遷、馬鞍山、衢州等城市綠色創新效率持續處于較低水平，這些城市的經濟發展水平在長三角地區相對偏低，較低的經濟產出難以保證創新活動獲得充足的要素投入；城市吸引力不足，難以使創新型人才大量流入，企業創新活力低下或工業污染排放較為嚴重，產業結構有待進一步優化。

（二）長三角地區工業綠色創新效率評價

推動工業高質量發展已成為建設現代化工業體系的必然要求。對長三角地區各城市的工業綠色創新效率進行研究具有重要現實意義，一方面，工業是推動社會經濟增長的主要產業之一，長三角地區約78%的城市第二產業占GDP比重超全國平均水平；另一方面，技術進步、科技創新多來自工業，因此對工業綠色創新效率進行研究有必要性。工業綠色創新效率指標體系的構建應突出工業特點，選用工業領域相關數據。工業綠色創新效率指標體系如表3所示，實證結果如表4所示。

表3 工業綠色創新效率指標體系

表4 長三角地區工業綠色創新效率實證結果

1.長三角地區的工業綠色創新效率在波動中上升。如圖2，2018年綠色創新效率的平均值較2010年上升0.1，年均增長率約為1.8%，說明長三角地區工業企業的綠色創新效率總體上實現提高。推測其原因為工業企業生產能力得到提升，企業規模逐漸擴大，實現了投入要素與工業產值的持續增加；各級政府深入貫徹落實《規劃》要求，工業科技產出不斷增加；《規劃》中關于加強生態建設與環境保護的具體措施得到落實，工業粗放式發展現象逐步減少。

圖2 長三角地區工業綠色創新效率變化趨勢

2.不同省份及省內城市間工業綠色創新效率差異明顯。浙江省工業綠色創新效率平均值約為0.865，高于江蘇省（0.74）與安徽省（0.726）；浙江省中除衢州市外，其余城市的工業綠色創新效率均在本省及長三角地區平均水平（0.774）以上；江蘇、安徽省內不同城市間的工業綠色創新效率存在較大差距，江蘇省內徐州、連云港等城市的工業綠色創新效率值低于省內及長三角地區平均水平，安徽省僅合肥、蕪湖、安慶、黃山、阜陽、亳州的工業綠色創新效率值在地區平均值以上。

3.工業綠色創新效率在城市間存在明顯差距。上海、蘇州、常州等城市的工業綠色創新效率長期處于較高水平。舟山、黃山、宿州等城市經濟發展水平相對較低，但工業綠色創新效率同樣處在較高水平，這些城市第一產業所占比重仍然較大，工業化程度相對不高，工業污染排放控制在合理范圍內。淮南、馬鞍山、淮北等城市仍以傳統工業為重要經濟支柱，工業污染排放較為嚴重，且企業創新能力相對有限，工業綠色創新效率較低。

（三）城市與工業綠色創新效率的比較分析

通過對長三角地區2010—2018年城市與工業綠色創新效率進行對比，發現二者之間存在整體上的差異。如圖3，長三角地區工業綠色創新效率高于城市綠色創新效率，僅在2013年，城市綠色創新效率超過工業綠色創新效率。

圖3 城市與工業綠色創新效率對比

長三角地區城市眾多且發展差距較大，城市與城市之間、城市綠色創新效率與工業綠色創新效率之間均存在不同程度的差異，不同城市的綠色創新效率提升路徑也有所不同[11]。本文將長三角地區41個地級及以上城市劃分成四種類型：高城市綠色創新效率—高工業綠色創新效率（高—高）、高城市綠色創新效率—低工業綠色創新效率（高—低）、低城市綠色創新效率—高工業綠色創新效率（低—高）、低城市綠色創新效率—低工業綠色創新效率（低—低）。效率值的高低根據長三角地區2010—2018年各城市的效率平均值進行劃分，41個城市效率類型劃分結果如圖4所示，一、二、三、四象限分別對應高—高、低—高、高—低、低—低4種類型。

圖4 長三角地區各城市城市與工業綠色創新效率比較

總體而言，通過對城市與工業綠色創新效率的綜合考量可以得到不同類型城市的發展特點。上海、蘇州等高—高型城市有較強的經濟綜合實力和合理的產業結構，工業污染物的排放受到合理控制，提高創新效率的同時兼顧了環境保護。對于滁州、徐州等高—低型城市而言，城市綠色創新水平高于工業綠色創新水平，這些城市往往有一定的經濟體量，但存在工業污染較為嚴重的現象，工業企業的創新能力有待進一步提高。對于宿州、黃山等低—高型城市而言，其特征是“工業高于城市”，一種可能是其第二產業占GDP比重較低，工業企業數量相對較少，非期望產出的排放在合理范圍以內；另一可能為創新要素向工業企業集聚，其他產業創新要素投入相對不足。淮南、馬鞍山等低—低型城市發展往往受限于經濟發展水平、自主創新能力等因素，要素投入、經濟產出、科技產出相對不足，環境問題較為嚴重，經濟增長依賴污染密集型產業，產業結構有待優化。

四、研究結論與對策建議

（一）研究結論

第一，長三角地區的城市綠色創新效率總體呈現出在波動中上升的趨勢，不同省份及不同城市間有較大的差異。與江蘇省、浙江省相比，安徽省的綠色創新效率仍有待提高；上海、南京等城市憑借較高的經濟發展水平和人才集聚能力等使城市綠色創新效率維持在較高水平；部分城市的綠色創新效率實現了穩步提升，如無錫、淮安等；宿遷、衢州以及銅陵、馬鞍山等城市綠色創新不足的現象較為嚴重。

第二，長三角地區工業綠色創新效率呈現在波動中上升的趨勢，工業綠色創新效率在省份間、城市間差距明顯。浙江省工業綠色創新效率整體高于江蘇省與安徽省；上海、蘇州等城市的工業綠色創新效率長期居高不下；部分傳統工業城市的經濟增長仍處于高污染、高排放階段，工業綠色創新效率較低，如淮北、銅陵等；麗水、黃山等綠色創新效率體現出“工業高于城市”的特征。

第三，整體上，長三角地區城市綠色創新效率低于工業綠色創新效率，本文將長三角地區41個城市的城市與工業綠色創新效率歸結為高—高、高—低、低—高、低—低四種類型。高—高型城市往往有較強的經濟實力和合理的產業結構等，工業污染物的排放受到合理控制，要素投入與期望產出較為充足；高—低型城市有一定的經濟體量且城市創新氛圍良好，但工業污染較為嚴重，或污染型企業在城市工業體系中占主導地位；低—高型城市往往是工業企業數量與非期望產出相對較少，或其他產業創新要素投入不足；低—低型城市的要素投入、經濟與科技產出水平較低，綠色創新效率低下。

（二）提升綠色創新效率的對策建議

第一，深入貫徹落實《綱要》等政策具體要求，增強區域整體創新能力，切實提高城市綠色創新效率。加強《綱要》在長三角發展過程中的引領作用，全面提高三省一市的科技創新能力和生態環境治理水平，合理控制環境污染物排放，建設區域創新體系，營造有利于自主創新的政策環境，提高科技支出在財政支出中的比重，促進長三角地區的創新發展、綠色發展。

第二，建設現代化工業體系，大力發展高新技術產業，提升工業綠色創新效率。確保長三角地區工業企業得到充足的人力、資本等創新要素投入，各級政府應進一步明確并優化政策導向，對環境友好型、科技創新型企業加大資金支持力度與政策支持力度；大力發展高新技術產業與先進制造業，加快產業升級，實現高質量發展；控制工業污染排放，確保環境規制政策的有效落實。

第三，對不同類型的城市可采取不同的綠色創新效率提升路徑。高—高型城市可以充分發揮自身人力、資本、生產技術等優勢，為實現長三角地區更高水平的一體化起帶頭作用，并帶動長三角地區其他城市實現綠色創新效率的全面提高。高—低型城市可以將資本、政策等重要創新要素向工業體系中傾斜，控制工業污染排放，優化產業結構，大力發展高新技術產業和先進制造業。低—高型城市可以通過積極吸引外資等措施，合理加快經濟增長速度，為創新活動能擁有充足的要素投入提供切實保障。低—低型城市則需要加快轉變經濟發展方式，在重視創新活動的同時兼顧環境保護，逐漸實現產業升級和高質量發展。綜上所述，各城市應根據自身實際情況，因地制宜，采取具有針對性的政策措施。