我國工業企業綠色創新效率研究
——基于財務視角

李 妍，顧海華，白 冰，馬 寧

（江蘇師范大學 商學院，江蘇 徐州 221116）

一、引言

在重要戰略機遇期，“十三五”規劃明確指出我國在生態環境保護方面存在明顯短板，高能耗、高污染、低收益的傳統工業生產模式阻礙我國經濟可持續發展，綠色發展成為工業創新驅動、質量效益和提升績效的核心[1]。《中國環境狀況公報》指出，2020 年我國生態環境質量整體改善，但仍有135 個城市空氣污染超標，占全國城市的40.1%，距離2035年基本實現美麗中國建設目標還有一定差距。因此，工業企業有責任兼顧經濟效益、生態效益與社會效益，加快從資源要素向綠色創新驅動轉變，借助技術創新實現清潔生產和污染減排的目標，達成水平效應與結構效應[2]，厚植全面建成小康社會的綠色底色。

對綠色創新效率的測度，主要采用以隨機前沿分析（SFA）為代表的參數方法和以數據包絡分析（DEA）為代表的非參數方法[3]。SFA 剝離出環境效應和隨機誤差對效率值的影響，存在函數設定上的偏差[4]，具有單一產出的局限性。DEA 雖克服了這些問題，但傳統DEA 模型是徑向和角度度量[5]，計算結果具有不準確性。Tone 基于修正松弛變量構建了非徑向和非角度的超效率SBM 模型[6]，該模型突破了效率值最大為1 的設定，有利于不同決策單元之間的比較與排序，故在創新效率評價領域得到了廣泛的應用。利用超效率SBM 模型可以計算靜態生態效率，但無法反映生態效率的動態變化以及效率分解指標的變化。CHUNG 等根據產出導向的方向距離函數在M 指數的基礎上推出帶有非期望產出的M 指數，并命名為ML 指數[7]。由于ML 指數采用兩個當期ML 指數幾何平均值的形式，難以滿足傳遞性和循環性要求，Pastor 和Lovell 提出了GML 指數[8]，修正了ML 指數傳遞性不足和無可行解的問題。基于此，本文從財務績效的視角，利用熵值法綜合得分將我國30 個省份區域分為高績效、中績效、低績效表現三個區域，以全局方向性超效率SBM 模型靜態分析中國工業綠色創新效率的基礎上，使用GML 指數分析動態效率演化過程，同時對工業企業財務績效的影響因素進行了探究，以便更加準確地發力，更加優質地配置資源，促進績效水平的提升。

二、研究設計

（一）工業企業財務績效測算

在高質量發展的核心理念驅動下，創新資源利用效率對提升績效發揮引領作用。隨著科技資源約束日益趨緊，創新資源利用效率成為科學分析工業企業高質量發展差異化的重要原因。因此，探索中國不同績效表現企業綠色創新效率差異及損失來源，將有利于清晰了解工業企業綠色創新產生差異的原因，把握好推動生態保護和高質量發展的重大問題。對于財務績效的測度，本文綜合考慮區域短期經濟水平與長期發展效益，從速度績效、規模績效、產業績效三個維度構建績效評價指標體系（見表1），利用熵值法確認指標權重系數，并計算各省份綜合評價值。數據處理參考朱喜安的研究成果[9]，進行標準化處理得到Xij，確認評價指標值比值Pij=，其次計算評價指標的熵值確認權重系數（j=1，2，…，m），其中gj=1-ej，最后采用線性加權性合法計算出綜合評價值

表1 行業財務績效評價指標體系

基于所構建的行業財務績效評價指標體系，在整理出2011—2018 年的省級面板數據后，根據排名結果，將我國30 個省份（不含西藏和港澳臺地區）按照綜合評價值分為高績效（江蘇、北京、浙江、廣東、上海、天津、山東）、中績效（內蒙古、福建、遼寧、湖南、湖北、海南、山西、陜西、青海、重慶、安徽、河南）、低績效（江西、四川、河北、新疆、吉林、寧夏、云南、黑龍江、廣西、甘肅、貴州）地區三個群組。從分組情況來看，與我國工業發展現實基本吻合。

（二）工業企業綠色創新效率測算

1.投入產出指標設計

本文參考錢麗等（2018）[10]的觀點，綠色創新效率投入選擇資本、勞動、能源、環境治理投入。資本投入選擇R&D 經費內部支出和新產品開發經費支出。為消除通貨膨脹和資本滯后的影響，對R&D經費內部支出采用基期為2010 年的研發價格指數進行平減，利用永續盤存法將流量指標轉化為研發資本存量，具體公式為Kt=Kt-1（1-δ）+（1-0.5δ）It，Kt-1為基期資本存量，It為t年R&D 經費內部支出，δ為折舊率，一般設定為15%[11]。勞動投入選擇工業R&D 人員當時當量。能源投入選擇以萬t標準煤計量的能源消費總量。環境治理投入選擇工業廢水治理設施數、工業廢氣治理設施數、工業固體廢物綜合利用率。綠色創新產出包含期望產出和非期望產出，期望產出選擇工業新產品銷售收入和工業發明專利數作為創新產出，非期望產出選擇工業三廢作為環境產出。本文采用指標均來自統計年鑒，缺失數據采用線性插值法補齊。

2.模型選擇

本文借鑒TONE（2002）修正的超效率SBM 模型[5]，假設有n×m要素投入，投入和產出向量為：X=（xij）∈Rm×n，Y=ykj∈Rs×n，非期望產出的超效率SBM模型評估DMU（x0，y0，z0）可表示為：

式中表示決策單元的效率值，m，s1和s2代表投入、期望和非期望產出的變量個數，sx∈Rm，sy∈表示短缺量、過剩量、松弛變量。

3.實證結果及分析

（1）靜態分析。本文根據財務績效表現的排名結果，運用全局性-超效率SBM 模型對不同質量發展地區進行了測度（見圖1）。從整體趨勢來看，中國工業企業綠色創新效率波動較為明顯，主要是因為工業自主創新能力較弱，對國外先進技術具有一定的依賴性，不能做到消化吸收再利用。高、中、低績效地區綠色創新效率變化趨勢與全國情形類似，整體呈上升趨勢，且高績效地區效率值始終高于中、低績效地區，這與區域經濟發展水平相一致，說明高績效地區對綠色發展水平提高的貢獻較大。但各地區效率均值均未達到1，說明我國工業綠色創新效率雖呈向好趨勢，但距離有效狀態仍有較大空間。從均值來看，考察期內全國及高、中、低績效表現企業綠色創新效率均值分別為0.692、0.459、0.293、0.482，中、低績效地區的綠色創新效率均值低于全國，這也折射出下一步實現工業綠色創新效率提升著力點應在中、低績效發展地區。從2011 年和2019年對比來看，高績效地區綠色創新水平增長了7.53%，全國及中、低績效地區創新效率分別降低了13.02%、17.51%、4.59%，這說明高績效地區對全國的綠色創新水平提升作用不足以彌補中、低績效地區效率的拉低，整體仍有86.98%的增長空間，水平增長潛力較大，這也符合邊際收益遞減規律。

圖1 2011—2019 年全國及三大地區工業綠色創新效率變化趨勢圖

分地區而言，高績效地區的綠色創新效率占據首位，明顯高于中、低績效地區，并且這個差距呈現縮小趨勢。具體來說，效率均分超過1 的北京（1.135）、上海（1.060）、廣東（1.046）均來自我國工業高績效表現地區。高績效地區中浙江、廣東增長幅度較為顯著，分別增長了75.08%、43.04%，北京、上海出現了增長乏力現象，增幅較緩慢，亟須尋找新的增長極。與高績效地區相比，中績效地區創新環境、技術和管理水平不及高績效地區優越，該地區各省份的綠色創新效率水平參差，密集型獨特產業模式造成綠色創新效率低下。從整體幅度來看，中績效地區呈現“微弱下降”隨后“逐漸上升”的追趕型趨勢，逐步縮小與高績效地區綠色創新效率水平的差距。區域內出現兩個高增長點，分別是2014 年、2016 年，這可能和“十三五”規劃指向綠色創新規劃相關，也間接說明中績效地區受政策影響較大，是未來政策關注的重點。除福建（-6.41%）、海南（-91.49%）、重慶（-60.04%），其他省份出現不同程度的增長趨勢，可見福建、海南、重慶是中等地區績效發展提升的關鍵。其中，福建作為全國首個國家生態文明試驗區，應率先發揮經濟特區、自貿試驗區、21 世紀海上絲綢之路核心區疊加政策優勢，統籌建設首個省級“生態云”平臺，承擔起先行先試的多重使命；海南應全方位調動資源要素潛力，抓住《海南自由貿易港建設總體方案》機會窗口，多措并舉增收入、強創新、優生態；重慶必須把綠色發展作為產業發展中的根本思想，實施綠色制造功能，加速落后產能的淘汰、傳統生產方式的改變，實現工業綠色低碳循環發展。低績效地區綠色創新效率處于較低水平，且始終低于整體水平，除吉林、貴州、廣西中個別省份效率值波動較大，其他省份整體呈零增長，符合邊際收益遞減規律。這是因為低績效地區集中于粗放型經濟發展方式，對于創新型發展意識較為薄弱，在智力資本、管理方法和信息技術等要素獲取方面具有明顯劣勢，強度依賴技術引進，自主研發能力弱，是我國工業提升綠色創新效率的難點和重點，這也側面反映低績效區域效率水平增長潛力較大，可通過制度創新、政策引導等方式，抓好生態建設行動計劃的同時借助科技創新加強創新體系、平臺和能力建設，多維度推進我國工業綠色創新的提升。

（2）動態分析。工業綠色技術創新效率具有一定的時間效應，是一個動態變化的過程。為了更好地分析中國工業綠色創新效率水平的動態變化特征，本文通過Matlab 軟件運用GML 指數測度2011—2019 年工業綠色創新動態效率（見圖2）。

圖2 2011—2019 年全國及三大地區工業綠色創新動態效率演化軌跡

從整體趨勢來看，全國及高、中、低績效地區綠色創新動態效率幅度變化較大且趨勢一致。2011—2019 年動態效率平均增長率為8.53%，說明我國工業綠色創新效率整體上升，工業綠色創新能力正在逐步加強。從環比增幅來看，2019 年較2011 年動態效率分別增長了-7.56%、64.31%、-40.77%、78.92%、-36.19%、-9.88%、9.04%、10.41%，2016—2019 年效率增長幅度明顯，2013—2014 年、2015—2016 年出現較高增長點。一方面說明宏觀政策調控起到一定的作用和效果，工業企業正逐步走上生態優先、綠色發展之路。“十三五”規劃前后實施工業發展的扶持政策，加速工業經濟發展方式轉變，使得工業綠色創新動態效率得到進一步明顯的快速提升。另一方面是中績效地區個別省份動態效率大幅增長。以遼寧為例，2012—2021 年累計投入約1575 億元用于生態環境保護，通過增強工業創新能力、建設一帶五基地、擴大有效投資等具體舉措，推動形成信息化和工業化深度融合，改變傳統偏資源型、傳統型、重化工型產業結構，實現創新效率環比增長756.18%。

分指標來看，將工業綠色創新動態效率做進一步的分解，分為技術效率（EC 指數）和技術進步效率（BPC 指數）。整體來看，技術進步效率指數圍繞1上下波動，說明工業企業向最佳前沿面趨近，技術效率優化，技術進步成為推動工業綠色創新效率提升的潛在增長力。考察期內全國技術效率分別為1.024、1.453、1.032、1.130、1.348、1.114、0.964、1.246，除2017—2018 年技術效率較前期有降低，其余年份技術效率均超過1，說明工業創新效率技術處于上升態勢。分地區來看，綠色創新動態效率差距較大。具體來說，高績效地區技術效率降低，技術進步效率提升，可能原因是高績效地區處于技術引進與模仿創新向自主研發設計轉換階段，不斷進行技術研究開發與更新換代，導致生產可能性邊界外移，技術進步指數略高于技術效率指數。中績效地區的技術效率與技術進步效率指數均有提升，且效率均超過1，意味著綠色創新效率的提高是通過依靠技術效率改善和技術進步的聯合驅動。技術效率超過1.2，說明該區域提高了技術創新意識，在注重對現有技術的開發利用效率的同時，研發創新投入持續加力，使得企業綠色創新動態增長，說明政策實施的有效性。低績效地區與高績效地區相反，技術效率提升而技術進步效率下降，說明該地區技術進步效率是綠色發展短板。可能是因為低績效地區經濟發展水平較低，產業結構優化升級滯后，技術研發創新能力不足，加上政策落實力度不夠，導致區域內技術進步難度增大，技術進步速度越慢，但技術效率的改善，在一定程度上彌補了技術進步效率的損失，使整體綠色創新效率正向增長。

分階段來看，“十三五”規劃前后綠色創新動態效率存在差距（見表2）。“十三五”規劃出臺后，將生態文明上升為國家戰略，共同推進經濟建設與生態文明建設，為生產效率增速提供助推器，整體綠色發展水平顯著提高，超出均值2.50%。具體而言，2011—2019 年創新動態創新環比增長-7.56%、64.31%、-40.77%、78.92%、-36.19%、-9.88%、9.04%、10.41%，工業綠色創新動態效率整體增長了11.43%。2016年前我國工業綠色創新動態效率雖超過1，但仍處于均值以下水平，這是因為我國工業整體以能源消耗的傳統發展模式與政府生態保護力度的不嚴厲，是提升綠色創新水平的主要阻力。“十三五”規劃后效率值均超過1，除2017—2018 年綠色創新動態效率出現短暫下滑，效率值為0.932，其他年份均高于均值水準且呈上升態勢，這和“波特效應”相一致。說明工業企業已達到生產前沿面上，投入與產出的配比達到最優狀態，體現出國家的宏觀政策調控的示范引領作用。

表2 工業綠色創新動態效率分階段特征和分解指標

三、工業企業績效影響因素分析

（一）因素選取與模型建立

在工業企業的實際生產經營中，財務績效的變化將與多個解釋變量相關，因此，以綠色創新效率（GIE）作為解釋變量，引入環境規制（ER）、政府扶持力度（Gov）、經濟開放程度（FDI）及企業規模（Sca）作為解釋變量，為了檢驗“十三五”規劃前后外部因素對企業績效影響的差異，模型中加入時間虛擬變量，建立Tobit 模型。

式中，i表示個體，t表示時間；Score表示財務績效綜合得分；D為虛擬變量，D=0 表示2016 年之前，D=1 表示2016 年之后；εit為隨機擾動項。

（二）經營績效影響因素分析

本文采用隨機效應模型進行回歸分析，檢驗結果如表3 所示。

表3 Tobit 模型回歸分析結果

由表3 可知，綠色創新效率、環境規制、經濟開放程度、企業規模及虛擬變量對工業企業財務績效產生顯著正向影響，政府扶持力度對工業企業財務績效產生顯著負向影響，企業規模沒有通過顯著性檢驗，對工業企業財務績效的影響不顯著。

1.綠色創新效率。綠色創新效率每提升1 個百分點，工業企業財務績效上升0.247 個百分點，說明綠色創新能夠誘發持續性增長，具有顯著的價值創造效應。綠色創新作為獨特資源，體現了企業在創新過程中所運用的資源的利用程度，綜合考慮能源損耗和排污量，提高資源要素在產品開發中的使用效益，在注重生態保護的前提下促進經濟發展。在強調環保的同時，同時要注意創新資源分配的有效性，確保在創新產出數量上有一個與之相對應的品質，而不僅僅是強調或尋求更多的創新投入，因此，在一定的條件下，經濟發展的綠色化水平隨著資源利用效率的提高而提高。以及每個創新項目的貢獻程度，其成果越多，則代表著企業的綠色創造力越強。企業基于環保前提下通過進行創新活動最大化其經濟效益的綠色發展模式，在提高資源利用率的同時，減少環境自凈壓力，促進企業經濟發展增質提效。

2.環境規制。環境規制每提升1 個百分點，工業企業財務績效上升0.000 2 個百分點，說明環境規制是工業綠色可持續發展不可忽視的一部分。環境規制是社會性規制當中非常重要的一項，其目的就是要讓原本整個社會來承擔的環境污染的成本轉化成企業自身承擔的私人成本，降低“負外部性”。環境規制與工業財務績效的“U”型關系可以看出正向且嚴厲的外部環境規制政策會鞭策企業進行經濟轉型，對財務績效的阻礙作用減弱，激發企業對節能降耗研發投入的動力，實現資源可持續地開發利用，加快工業結構調整和促進經濟發展轉型。

3.政府扶持力度。政府扶持力度每提升1 個百分點，工業企業財務績效下降0.438 個百分點，可見財政扶持資金不能直接提高工業企業的經營績效，甚至對其產生負向影響。可能的原因是在企業經濟轉型過程中，政府扶持過多干預使企業產生的外部依賴性，綠色創新動力不足，而在經濟發展和國家的生態環境問題突出的大背景下，工業企業治理成本增大，使企業經營績效降低；其次，政府扶持傾向于投資科技研發等科研項目，導致科研投入冗余現象，帶來了“擠出效應”，造成資源配置效率低下、資源浪費等現象，抑制績效提升。

4.經濟開放程度。經濟開放程度每提升1 個百分點，工業企業財務績效上升3.049 個百分點，表明經濟開放程度越高，工業企業的綠色創新效能將會得到進一步的改善。外資的引進給國內工業帶來技術外溢，帶動各工業企業的技術進步，提升產業轉型效率。同時對外開放程度較高的地區，對外商投資的吸引力更大，整合技術、人才、知識上更具有優勢，這有利于中國工業創新主體消化吸收，強化比較優勢，實現內外部創新的共同發展，提高企業經營能力。

5.企業規模。企業規模未通過顯著性檢驗，說明企業財務績效不嚴格按照企業規模比例變化。原因可能是互聯網經濟時代，企業不再簡單追求規模經濟效益，同時企業成本隨規模擴大呈“U”型變化，可見群體規模越大，可能會導致工業企業人力資本配置效率低下、內部管理程序冗雜、周轉運營成本較高等問題，規模報酬趨于遞減進而阻礙企業經營績效的提高。

6.時間虛擬變量。時間虛擬變量的估計系數為0.322，符號為正，表明“十三五”規劃出臺后，伴隨一系列政策嚴格廢氣、廢水排放標準，加大對環境治理的投資，提高綠色創新效率，實現提升績效與環境污染治理的“雙贏”。

四、結論

本文從財務視角出發，對2011—2019 年我國工業綠色創新效率進行了靜態分析與動態分析，同時對中國工業財務績效的影響因素進行了實證檢驗。結果表明：（1）中國工業整體綠色創新效率不高，僅有北京、上海、廣東三個省份達到生產前沿面，呈現高績效地區＞全國均值＞中績效地區＞低績效地區的分布格局。（2）“十三五”規劃的實施，加快了提升綠色創新動態效率的進程。高績效地區效率提升主要依靠技術進步，中、低績效地區效率提升主要依靠技術效率。（3）綠色創新效率、環境規制、經濟開放程度均會對工業企業財務績效發揮正向作用。