長三角低碳技術創新合作對綠色經濟增長的影響

尚勇敏，宓澤鋒

（1.上海社會科學院生態與可持續發展研究所，上海 200020； 2.浙江工業大學經濟學院，浙江 杭州 310014；3.浙江工業大學現代化產業體系研究院，浙江 杭州 310014）

面對全球氣候危機，世界各國和地區越來越關注如何推動低碳技術創新以實現綠色經濟復蘇。然而，低碳技術創新具有公共物品屬性、長周期、高風險、低投入產出效益以及雙重外部性等特征，使得企業和區域缺乏獨立開展低碳技術研發的積極性［1-2］，加強區域間低碳技術創新合作成為優化低碳技術資源配置、縮小技術差距和實現綠色經濟增長的關鍵途徑［3］。自1992年《聯合國氣候變化框架公約》簽署以來，低碳技術創新合作一直是國內外學術界廣泛討論的話題，大量學者積極呼吁加強低碳技術創新合作實現綠色經濟增長［4］，并指出在國家間完全共享低碳技術時，低碳技術轉移可以減少約40%的全球累積碳排放量［5］。長三角地區作為中國經濟、產業、人口和科技的重要集聚區，近年來積極推動低碳技術創新合作，但低碳技術跨區域合作水平依然不高，大量城市在綠色低碳技術創新網絡中相對邊緣化［2］，低碳技術創新合作并未帶來預期的綠色經濟增長效應，欠發達地區碳排放仍然保持較高水平，區域發展的“綠色鴻溝”依然存在［6］。可見，低碳技術創新合作對綠色經濟增長的作用具有復雜性。為了探尋這種復雜性關系及其影響機制，學者們從技術吸收能力、區域創新環境等方面進行了分析［7］。值得注意的是，低碳技術具有復雜性、多樣性，低碳技術創新合作模式的差異可能導致其對綠色經濟增長的作用也存在異質性。相關研究將創新合作模式分為聯合研發與技術引進，前者強調圍繞某項技術項目展開聯合研究與開發，通過合作雙方知識溢出實現創新能力提升；后者強調專利、技術設備等引進，實現技術彌補與技術趕超［8］。聯合研發與技術引進是低碳技術創新合作的兩種重要方式，但學術界長期忽視對低碳技術創新合作方式異質性導致綠色經濟增長效應差異的關注。有鑒于此，有必要回答以下幾個關鍵問題：低碳技術創新合作影響綠色經濟增長的作用機理如何？低碳技術創新合作能否促進綠色經濟增長？不同低碳技術創新合作方式對綠色經濟增長效應有何種差異性影響？作者通過對以上問題的回答，以期為長三角地區尋求有效的低碳技術創新合作路徑，以及為綠色經濟增長目標順利實現提供理論與決策支撐。

1 文獻綜述

聯合國環境規劃署于2011年發布的《綠色經濟報告》指出，與傳統經濟模式相比，綠色經濟意味著更好地利用自然資源，更可持續地增長，在促進經濟發展和環境保護方面發揮更積極的作用。OECD將綠色經濟增長定義為在促進經濟增長的同時，確保自然資產繼續提供環境資源和服務，這一概念也得到大量機構、學者的認同。學者們對綠色經濟增長進行了評估，并總體上包括三類：一是單要素指標，如碳排放強度等，但這忽視了資本、勞動等投入要素對能源要素的替代，具有一定的局限性；二是基于新古典經濟增長理論，納入資本、技術、能源環境等要素，構建綠色索洛模型，測度綠色全要素生產率［9］；三是在新古典經濟增長理論基礎上，同時考慮期望產出和非期望產出，運用謝潑德距離函數（SDF）、方向距離函數（DDF）、數據包絡模型（DEA）等測算綠色全要素生產率。經濟增長是極其復雜的過程，綠色經濟增長也受到諸多復雜性因素的共同作用，大量學者從資源稟賦［10］、能源消費［9］、人力資本［11］、金融支持［12］、政府規制［13］、全球化［14］等不同視角探討了綠色經濟增長的影響機制。其中，新古典經濟增長理論認為技術進步是綠色經濟增長的關鍵因素之一［15］，技術進步可能提高資源利用效率和生產效率，降低單位產出的資源消耗，還可能影響生產活動對環境的破壞程度，被認為是提高綠色經濟增長的根本途徑［16］。盡管也有部分學者認為一般意義上的技術進步可能帶來更多的碳排放，這也被稱作“回彈效應”［17］；但低碳技術在綠色經濟增長中的作用受到普遍認可，IEA［18］認為綠色低碳技術應用在理論上可以為60%以上的碳減排目標做出貢獻。

低碳技術創新合作與綠色經濟增長的關系成為近年來學術界探討的熱點。由于低碳技術創新資源分布高度不均，不同地區在技術創新周期中存在較大的技術差距，形成發達地區與欠發達地區的“技術鴻溝”［19］。學者們也普遍呼吁必須加強綠色低碳技術創新合作以縮小區域技術差距，發揮低碳技術創新合作在實現可持續發展目標上的關鍵作用，減輕傳統經濟發展模式的負面影響［20］。然而，學術界對于低碳技術創新合作是否促進綠色經濟增長也存在爭論。支持者認為，低碳技術合作是促進綠色經濟增長的重要途徑，那些積極推動低碳技術轉移的國家和地區，其低碳技術要素豐富度和綠色經濟增長能力也會普遍提高［21-22］。技術轉入地企業通過低碳技術轉移，為當地進行新技術推廣應用創造了更多的機會，并有助于進一步推動低碳技術本地研發與跨區域轉移［23］。持批評態度的學者認為，低碳技術創新合作仍是一個政治性議題，低碳技術跨區域合作仍然不充分，用貨幣對生態系統服務進行估值，可能形成少數資本力量對自然資源與生態環境的控制，導致對生態環境及其他群體的損害；同時，當前低碳技術創新合作系統性政策制度設計仍然不足，也使得低碳技術創新合作對綠色經濟增長的作用難以充分發揮［24］。

低碳技術創新合作方式也具有多樣性，大量學者發現，低碳技術創新合作方式差異將導致綠色經濟增長效應的異質性。低碳技術創新合作方式通常包括技術轉移、聯合研發、外商投資、技術援助等。對于技術轉移，孟望生等［25］認為大部分地區由于技術引進匹配度、消化吸收能力、引進技術偏向等原因，難以將技術引進轉化為綠色經濟增長效率提升。Teng等［26］比較了不同技術引進來源對能源強度降低的影響，發現國外技術引進有助于降低工業部門能源強度，而國內技術引進的影響則不顯著。外商投資作為技術轉移的重要形式，其對綠色經濟增長的作用也存在爭論，周杰琦等［14］認為，FDI對綠色經濟增長存在促進與阻礙雙重作用，但總體上影響不顯著。Ockwell等［27］肯定了FDI對綠色經濟增長的作用，但這受環境規制、金融信貸政策、本地知識基礎、知識產權等的影響。對于聯合研發，侯建等［28］認為外部研發合作作為外部知識源化對工業綠色增長有正向作用，但存在地區知識積累門檻特征，當知識積累突破臨界，外部研發合作對工業綠色增長正向效應逐漸減弱。Milani等［29］指出，能源技術專利合作將有助于產生更高質量、低成本、低風險的技術成果，進而顯著降低對環境的影響。為此，低碳技術創新合作對綠色經濟增長的作用仍有待進一步討論和驗證。

綜上所述，現有研究探討了低碳技術創新合作對綠色經濟增長效率的影響，但對其理論機制缺乏深入探討，尤其缺乏對不同創新合作方式的復雜性綠色經濟增長效應的解釋，且研究較為分散，忽視將不同創新合作方式納入同一研究框架進行系統分析。同時，現有研究大多關注國際、國家尺度創新合作對綠色經濟增長的作用，對長三角這類城市群的關注仍然不足。基于此，該研究利用2005—2019年長三角41個城市面板數據及低碳技術專利合作與專利轉讓數據，分析低碳技術創新合作對綠色經濟增長的影響，試圖在以下方面進行拓展：①研究視角上，將不同類型低碳技術創新合作方式、綠色經濟增長納入同一研究框架，彌補現有理論研究的不足。②研究數據上，引入低碳技術專利合作與專利轉讓數據，并結合公開統計數據，分析低碳技術創新合作的特征及其對綠色經濟增長的影響。③研究方法上，運用GIS可視化方法刻畫長三角低碳技術創新合作格局，并構建空間面板自回歸模型，對低碳技術創新合作的綠色經濟增長效應進行實證檢驗。

2 理論機制

新古典經濟增長認為，創新與增長的關系直接影響著經濟長期增長水平［30］，大量研究都為其提供了實證支持［31］。在知識經濟時代下，組織間的知識溢出越來越成為影響創新的關鍵因素，并成為區域經濟增長來源的基礎［32］。為解釋知識溢出與經濟增長的關系，Huggins等［33］學者提出網絡資本概念，以探討知識溢出形成的創新網絡是否有助于區域經濟增長，以及何種類型的網絡更有利于區域經濟增長［34］。低碳技術創新對創新網絡具有強依賴性，為了獲得復雜和新穎的技術知識，企業和地區積極尋求跨區域低碳技術創新合作，提升區域低碳技術創新能力，以實現綠色經濟增長。

低碳技術創新合作具有多種類型，相關研究將合作模式分為聯合研發與技術引進。為此，聚焦低碳技術聯合研發、低碳技術轉移兩種創新合作方式，探討不同低碳技術創新合作方式對綠色經濟增長作用的差異。低碳技術聯合研發是提升低碳技術創新能力的重要途徑，低碳技術聯合研發有助于合作方建立創新關系網，與其他創新主體進行整合互動，通過彼此聯系合作形成創新示范效應，通過低碳技術知識共享形成創新溢出效應，通過降低創新成本和創新風險以及創新資源優勢互補形成創新協同效應。同時，低碳技術聯合研發將促進創新協同、知識內化與利用，為區域綠色經濟增長提供技術基礎。低碳技術轉移是技術積累和較短時間內實現技術進步的重要途徑，低碳技術轉移有助于欠發達地區降低創新成本、規避創新風險、克服技術壁壘［35］，通過“引進—吸收—擴散—再創新”實現本地低碳技術創新能力提升［36］。而技術轉入地的技術吸收能力是低碳技術轉移效果的關鍵因素［7］，也影響了外部低碳技術能否轉化為本地綠色經濟增長能力。

低碳技術創新合作是低碳技術進步和綠色經濟增長的有效途徑。從作用機理上看，綠色技術創新合作通過吸收、內化、協同，促進技術進步；進而通過改變要素邊際生產率或要素間替代彈性，導致要素結構發生變化，提高綠色經濟效率［37］。從作用效果上看，綠色技術創新合作將優化低碳技術結構，促進低碳技術水平提升，進而促進能源結構轉型、能源利用效率提升、產業結構優化等［38］，實現碳排放總量和強度下降，弱化經濟活動的環境影響，直接推動綠色經濟增長。同時，綠色技術創新合作將促進形成良好的技術創新環境，使合作方更好地嵌入低碳技術創新網絡，獲取外部低碳技術，間接地促進綠色經濟增長。低碳技術創新合作對綠色經濟增長的影響具有復雜性，還受到諸多區域環境的影響。其中，能源結構、政府規制、經濟發展水平、開放程度等區域環境因素對區域低碳技術創新合作水平及其綠色經濟增長效應有著重要影響［39-40］。低碳技術創新合作影響綠色經濟增長的作用機理如圖1所示。

圖1 低碳技術創新合作影響綠色經濟增長的作用機理

3 研究設計

3.1 數據來源

聯合發明專利和技術轉移實質是基于社會網絡嵌入的知識流動和創新資源整合的交互創新過程，能反映技術知識在組織間的共享與轉移，成為研究創新網絡的重要數據源［41］，進而得到大量學者使用于刻畫創新網絡結構。該研究主要采用專利合作與專利轉讓來表征聯合研發與技術轉移事件，專利合作與轉讓數據來源于incoPat全球專利數據服務網站。首先，采用OECD發布ENV‐TECH的CPC專利分類號，獲取低碳技術專利分類號、申請人、專利名稱、申請日期、法律信息事件、所在城市等基本信息，根據研究需要，剔除國際及中國港澳臺地區、個人申請專利信息，以及信息不詳等異常數據。由于理論上自申請到授權存在18個月的審核期，為保證數據完整性，主要提取2005—2019年低碳技術創新合作數據。其次，根據專利根據申請人、法律信息事件分別提取專利合作、專利轉讓信息，如申請人為A和B，則表示A和B開展聯合研發；如專利轉讓人、受讓人中若有多個參與人，則視為多個轉讓、受讓人之間均存在轉讓聯系；若轉讓人為A，受讓人為B、C，則認為A與B之間、A與C之間均存在轉讓關系。通過以上方法共獲取聯合申請專利28293次、技術轉移73920次。再次，對低碳技術專利進行空間信息挖掘和地理信息匹配，主要考慮長三角41個地級以上城市，依據各城市郵政編碼與專利申請人地址進行匹配，獲取專利權利人的地理空間信息，構建2005—2019年長三角低碳技術創新合作空間數據庫。其他社會經濟數據來源于《中國城市統計年鑒》、各城市統計年鑒與統計公報等。

3.2 模型設定

經濟增長是創新網絡運行效果的最終體現，越來越多的學者建立全球生產網絡、創新環境、區域創新系統等網絡與區域經濟增長的緊密關系［34］。從低碳技術創新合作影響綠色經濟增長的作用機理可知，低碳技術創新合作方式異質性、區域環境異質性可能導致綠色經濟增長效應的差異。為此，在新古典增長理論基礎上，引入網絡資本理論，構建低碳技術創新合作對綠色經濟增長效應估計及影響邏輯分析的計量模型，建立OLS模型如下：

式中：GEE為被解釋變量，表示綠色經濟增長效率，LCTC為低碳技術聯合研發，LCTT為低碳技術轉移，Control為一組控制變量，α0為常數項，α1、α2和γ分別為解釋變量和控制變量的待估參數，μi為個體效應，εit為隨機擾動項。

考慮到低碳技術創新合作及綠色經濟增長效應具有空間依賴性，引入空間自回歸模型，將空間相關性通過空間權重矩陣形式體現在空間自回歸面板模型中，基本模型構建如下：

式中：β0為常數項，β1、β2為解釋變量的待估參數，η為空間自回歸系數，Wi為采用城市間空間直線距離構建的41×41的空間矩陣，且對矩陣采取標準化處理，公式為：

式中：n是矩陣行列數，即地級及以上城市數量41；w?ij是矩陣W中第i個城市與第j個城市間的空間距離，w?ik是矩陣W中第i個城市與第k個城市間的空間距離。

3.3 變量選取

3.3.1 被解釋變量

被解釋變量為綠色經濟增長績效（GEE）。參考OECD的綠色經濟增長內涵，綠色經濟增長可被定義為經濟總量保持穩定增長并實現碳排放量及其環境影響持續降低的過程，表現為經濟規模增長、要素結構優化、環境影響降低。DEA模型是測度經濟增長績效的重要模型，Tone在其基礎上，提出非徑向、非角度的SBM模型，考慮了投入產出松弛性問題，以及非期望產出的績效值，文章選取SBM模型進行綠色經濟增長績效指數測算。SBM模型相對于其他模型更能體現綠色經濟增長的本質，進而得到學術界的廣泛采用。SBM模型的基本原理為：

式中：ρ*代表綠色經濟增長績效；s-、sg和sb分別表示投入、期望產出和非期望產出的松弛量；m、s1和s2分別是投入、期望產出和非期望產出指標數量；x、yg和yb分別是投入、期望產出和非期望產出值；λ為權重向量。目標函數ρ*是關于s-、sg、sb嚴格遞減的，并且0≤ρ*≤1。當ρ*=1時，即s-=0，sg=0，sb=0時，決策單元完全有效；當ρ*＜1時，說明決策單元效率需要改進。

為測度綠色經濟增長績效指數，作者構建了包含投入要素、期望產出和非期望產出的生產可能集。資本投入（K）用各城市歷年資本存量表征，采用永續盤存法（PIM）計算，基本公式為Kt=Kt-1(1-δt)+It；其中，Kt是t期資本存量，Kt-1是t-1期的資本存量，It是t期的固定資產形成總額，以2000年為基期，用固定資產投資價格指數平減。參考張軍等［42］學者研究，2000年資本存量采用當年固定資產投資額除以10%所得，折舊系數采用9.6%。參考謝婷婷［12］、范丹［13］等的研究，采用年末從業人員數量表征人力資本。經濟增長的直接表現是GDP增長，這是生產可能集的期望產出，并以2000年為基期進行平減。由于生產過程中不可避免地會產生二氧化碳排放，該研究將二氧化碳排放量作為非期望產出。綠色經濟增長績效評價指標選擇如下（表1）。

表1 綠色經濟增長績效評價指標體系

3.3.2 解釋變量

解釋變量為低碳技術創新合作。為了分析不同創新合作方式的綠色經濟增長效應，進一步將低碳技術創新合作分解為低碳技術聯合研發（LCTC）和低碳技術專利轉移（LCTT），分別用低碳技術專利合作數量、低碳技術專利轉讓數量表征。從低碳技術專利合作量、低碳技術專利轉讓量的描述統計看，長三角地區低碳技術專利合作及專利轉讓數量總體較小，大量城市在部分年份的合作量或轉讓量為零或零附近，僅有少數城市部分年份的合作量或轉移量相對較多（圖2a、圖2b）。作者通過ArcGIS進一步刻畫長三角低碳技術創新合作網絡空間結構。從低碳技術專利合作網絡看（圖3a），長三角低碳技術專利合作網絡發育程度總體較低，且空間不均衡，呈現以上海、南京、杭州、寧波等中心城市為核心的“星芒狀”結構；同時，長三角低碳技術專利合作網絡具有明顯的等級層次性、“強—強聯系”特征，專利合作主要產生于上海、南京、杭州、蘇州、寧波等創新能級接近的城市間，高能級城市間合作概率遠大于其他城市，其他城市更多與鄰近高能級城市開展聯合研發。從低碳技術專利轉讓網絡看（圖3b），長三角專利轉讓網絡發育水平更高，呈現出鄰近性與等級性兼具的特征，跨創新能級城市間的創新聯系明顯更多。長三角低創新能級城市借助專利轉讓網絡，加快融入專利合作網絡是提升本地低碳技術創新能力的有效途徑。

圖2 長三角低碳技術專利合作及專利轉讓數量頻率分布

圖3 長三角低碳技術專利合作及專利轉讓網絡空間結構

為直觀呈現低碳技術專利合作數量（LCTC）、低碳技術專利轉移數量（LCTT）與綠色經濟效率（GEE）的關系，分別對其取對數，將GEE分別與ln（LCTC）與ln（LCTT）制作散點圖，圖4a和圖4b中的趨勢線均向上方傾斜，即斜率為正，這一結果初步說明，樣本期內長三角各城市低碳技術專利合作數量與低碳技術專利轉讓數量與綠色經濟增長效率存在正相關，即低碳技術專利合作與低碳技術專利轉移可能會對綠色經濟增長產生正效應。

圖4 長三角低碳技術專利合作及專利轉讓數量與綠色經濟增長績效的

3.3.3 控制變量

參考相關研究，主要選擇如下控制變量：①能源消費。能源消費是影響綠色經濟增長的關鍵因素，由于城市層面歷年能源消費量數據缺乏，而電力消費與能源消費具有很高的相關性，且電表自動記錄消費數據也更為準確［43］，借鑒李江龍等［44］的研究，采用電力消費數據作為能源消費衡量指標。②政府規制。政府規制尤其是政府科技支出對低碳技術聯合研發、低碳技術轉移轉化為本地綠色經濟增長能力具有重要支撐；同時，科技支出比重也反映了當地的技術吸收和創新能力［45］。③外商直接投資。外商直接投資反映一個地區的對外開放程度，也是重要的低碳技術轉移方式，為當地帶來外部先進低碳技術，進而對綠色經濟增長產生影響，大量學者發現FDI技術效應對于碳減排和綠色經濟增長具有積極作用［46］。④經濟發展水平。大量研究表明低碳技術創新合作量與經濟發展水平有著顯著正相關關系；借鑒Peng［47］，將人均GDP作為控制變量。⑤人口密度。人口因素對綠色經濟增長具有多重影響，較大的市場規模對低碳技術創新合作有正向促進［45］，而人口密度過高可能不利于經濟可持續發展［48］；借鑒上述及其他學者研究，將人口密度作為控制變量。變量指標及解釋見表2。

表2 變量解釋

為減小指標間的異方差，首先對各指標進行取對數處理，由于個別指標存在0值，因此采用以下公式：

lnx=ln(1+x)

式中：lnx表示數據x取對數后的值，x表示需要取對數的數據。

進而對各指標進行相關性分析（表3），經過計算，各指標間均在1%顯著水平上相關。

表3 相關性分析

4 實證結果

4.1 基準回歸結果

通過采用面板OLS模型對基準模型進行回歸，綠色低碳技術創新合作對綠色經濟增長效應的影響得到了初步的驗證（表4）。面板OLS的回歸結果如下：解釋變量中，低碳技術聯合研發（LCTC）和低碳技術轉移（LCTT）對綠色經濟增長績效（GEE）的回歸系數分別在混合效應、隨機效應、固定效應中均顯著為正，說明低碳技術的轉讓與合作均有助于提升綠色經濟增長績效。從兩個變量回歸系數比較看，低碳技術聯合研發的回歸系數高于低碳技術轉移，說明低碳技術聯合研發對長三角地區綠色經濟增長的作用更明顯。能源消費（ENER）在混合效應、固定效應、隨機效應中的回歸系數均顯著為負，反映能源消費量對于綠色增長績效提升具有負向作用。政府規制（GOV）在混合效應、固定效應、隨機效應的回歸系數均顯著為正，說明當前政府科技支出對于推動低碳技術創新合作并促進綠色經濟增長具有積極影響。外商直接投資（FDI）在混合效應和隨機效應下不顯著，在固定效應下的系數為-0.020，難以反映外商投資對于綠色經濟增長績效提升有積極作用。經濟發展水平（ECON）和人口密度（POPU）在混合效應、固定效應、隨機效應中的回歸系數均顯著為正，反映經濟發展水平和人口集聚水平有助于綠色經濟增長績效提升。

表4 面板OLS回歸結果

4.2 空間面板自回歸結果

大量研究表明綠色經濟增長具有空間溢出性，為驗證長三角綠色經濟增長績效是否存在空間溢出性，該研究對2005—2019年長三角綠色經濟增長績效（GEE）的全局莫蘭指數進行測算。見表5，除2005、2006年Moran’sI的P值不顯著以外，2007年以后均顯著為負，且Moran’sI的值隨著年份的推移不斷減小，反映長三角綠色經濟增長績效值空間負相關性不斷增強。以上整體上反映出，長三角綠色經濟增長績效值存在顯著的空間負相關性，需要采用空間計量模型對其進行測度。

表5 歷年綠色經濟增長績效的Moran’s I指數

為進一步分析低碳技術創新合作對綠色經濟增長的影響，根據Lesage等［49］的理論，文章采用空間面板自回歸（SAR）模型對其進行測度和效應分解，分析低碳技術創新合作及各影響因子對綠色經濟增長的直接效應和間接效應，直接效應是指某影響因素變化對本地綠色經濟增長的影響，間接效應是本地區影響因素變化對鄰近地區綠色經濟增長的影響（表6）。從空間面板自回歸結果看，低碳技術聯合研發與低碳技術轉移對綠色經濟增長均具有顯著促進作用，證實了低碳技術創新合作有助于長三角地區要素結構改善、經濟規模增長以及環境影響降低。長三角一體化發展戰略推進，以及碳達峰、碳中和整體目標實現必須要加強跨區域低碳技術創新合作，增強長三角各地綠色經濟增長能力。從兩種低碳技術創新合作方式看，低碳專利聯合研發相較于直接進行技術轉移更有利于推動長三角綠色經濟增長，長三角在推進低碳技術轉移的同時，需要強化跨區域聯合研發，促進低碳技術協同、內化，并轉化為各地低碳技術內生創新能力，努力實現從“授之以魚”向“授之以漁”轉變。能源消費（ENER）的系數顯著為負，而能源消費是碳排放的主要來源，加強能耗、碳排放控制是綠色經濟增長的重要途徑。政府規制（GOV）的系數顯著為正，當前政府規制對低碳技術創新合作促進綠色經濟增長有促進作用，綠色技術具有公共物品屬性，其與綠色經濟增長對政府規制具有強依賴性。外商直接投資（FDI）的系數顯著為負，反映出長三角地區FDI及所帶來的技術、資金等，由于匹配程度、消化吸收能力、技術偏向等原因，沒有形成能夠促進綠色經濟增長績效提升的低碳技術進步，甚至可能出現將長三角地區作為資源供給地、“污染天堂”等現象，阻礙了中國綠色經濟增長績效提升。經濟發展水平（ECON）對綠色經濟增長總體具有正向作用，但在效應分解上不顯著，加快推進經濟發展水平提升與綠色經濟增長同步、實現綠色高質量發展是當務之急。人口密度（POPU）對綠色經濟增長具有促進作用，人口不僅反映了人力資本水平，也是低碳技術流動的載體和低碳技術吸收轉化能力的構成要素，對于綠色經濟增長發揮關鍵作用。

表6 空間面板自回歸（SAR）模型回歸結果

從效應分解看，各變量間接效應回歸系數均為直接效應的2倍以上，說明鄰近地區低碳技術創新合作對本地綠色經濟增長具有促進作用，這也進一步反映了綠色經濟增長強調整體性和區域協同。由于低碳技術具有公共物品屬性，相較于其他技術更容易實現鄰近地區知識溢出，低碳技術創新合作對綠色經濟增長的影響突破了本地尺度。隨著長三角區域一體化國家戰略的深入推進，長三角技術創新合作與轉移、人口流動、貨物流動和產業跨區域遷移等將更加頻繁，低碳技術創新合作對周邊地區的影響也持續增強，長三角需要把握低碳技術創新合作特征規律，構建區域一體化下的低碳技術創新合作網絡，推動長三角地區綠色經濟增長整體目標順利實現。

4.3 穩健性檢驗

為了控制模型中可能存在的內生性問題帶來的影響，文章采用二步差分GMM和二步系統GMM方法來進一步估計低碳技術創新合作對綠色經濟增長的影響。設定模型中被解釋變量綠色經濟增長績效（GEE）的1階滯后變量為工具變量，根據變量含義和對被解釋變量的影響，設定經濟發展水平（ECON）和人口密度（POPU）為內生變量，并設定這兩個內生變量的1到3階變量為工具變量。表7的結果顯示，綠色經濟增長績效的滯后一階項（L.GEE）在差分GMM和系統GMM方法下的系數分別為0.072和0.246，說明綠色經濟增長績效受到前期增長績效的顯著影響。核心變量方面，綠色低碳技術聯合研發數量（LCTC）和綠色低碳技術轉移數量（LCTT）對綠色經濟增長績效（GEE）的系數均顯著為正，說明綠色低碳技術聯合研發與轉移對綠色經濟增長績效的影響是顯著且穩定的。各控制變量的系數的顯著性及正負向均與基準回歸、空間面板自回歸模型結果總體保持一致。以上結果進一步支持了低碳技術創新合作促進了長三角地區綠色經濟增長的觀點。

表7 二步差分GMM和系統GMM估計結果

5 結論與政策建議

5.1 結論

面對全球氣候變化挑戰及碳減排壓力，加強跨區域低碳技術創新合作、提升低碳技術水平成為長三角實現綠色經濟增長面臨的重要理論與現實問題。文章基于新古典增長理論、網絡資本理論，將聯合研發、技術轉移作為綠色經濟增長的解釋變量，構建低碳技術創新合作影響綠色經濟增長的計量模型，分析不同低碳技術創新合作方式對綠色經濟增長的影響。主要結論如下：

（1）長三角低碳技術創新合作網絡發育程度總體較低，當前低碳技術創新合作難以充分滿足長三角綠色經濟增長整體目標實現的需要。其中，低碳技術聯合研發網絡呈現明顯的等級層次性，聯合研發主要產生于高能級城市間，其他城市參與聯合研發較少；低碳技術轉移網絡的鄰近性與等級性兼具，跨創新能級的城市間創新聯系明顯更多。長三角欠發達城市借助技術轉移網絡，加快融入聯合研發網絡，是提升本地低碳技術創新能力、實現綠色經濟增長的有效途徑。

（2）長三角低碳技術創新合作總體促進了綠色經濟增長，但低碳技術創新合作促進綠色經濟增長具有復雜性、異質性，低碳技術聯合研發的綠色經濟增長效應高于技術轉移。其中，技術轉移有助于降低創新成本與風險、克服技術壁壘，強調通過“引進—吸收—擴散—再創新”實現本地低碳技術創新能力提升；聯合研發強調通過創新示范效應、創新溢出效應、創新協同效應促進知識內化與利用，其合作程度更深。積極推動低碳技術轉移，加快推動低碳技術聯合研發，以技術轉移帶聯合研發，增強創新合作深度，是從根本上增強長三角低碳技術創新能力，促進綠色經濟增長水平整體提升的重要途徑。

（3）長三角低碳技術創新合作促進綠色經濟增長具有空間溢出效應。空間面板自回歸模型中間接效應回歸系數遠高于直接效應，反映出本地低碳技術創新合作對周邊地區綠色經濟增長具有顯著的正向影響，這為構建區域一體化下的低碳技術創新合作網絡提供了基礎。

（4）本地創新環境是低碳技術創新合作綠色經濟增長效應的重要影響因素。其中，政府規制、經濟發展水平、人口密度等對于綠色經濟增長具有正向作用，能源消費量、外商直接投資具有負向作用；加強低碳技術吸收、應用能力的提升，構建有利的創新生態環境，將有助于進一步提升低碳技術創新合作的綠色經濟增長效應。

5.2 政策建議

根據研究結論，該研究有以下幾點政策建議：

第一，構建多層次、成體系的長三角低碳技術創新網絡體系，積極推動上海建設具有全球影響力的綠色低碳技術創新中心；依托南京、杭州、合肥、蘇州、寧波等為核心節點，打造多個區域性綠色低碳技術創新中心。增強城市中心對周邊城市尤其是相對欠發達城市的低碳技術轉移轉化和聯合研發水平，促進綠色低碳技術創新資源合理布局，推動長三角整體低碳技術創新水平提升。

第二，積極支持長三角開展跨區域低碳技術聯合研發與轉移轉化，建議長三角相關城市科技部門牽頭，開展跨區域、跨領域、跨學科關鍵低碳技術攻關，協同布局一批綠色低碳技術科技創新重大項目和攻關計劃。充分發揮長三角低碳技術創新資源優勢，依托國家綠色技術交易中心、長三角各地區技術交易市場、綠色技術銀行等，完善長三角一體化低碳技術交易市場網絡，推動低碳技術成果實現更快轉化。加快向技術水平低、產業結構落后、碳減排壓力大的城市轉移低碳技術，幫助欠發達地區擺脫“技術鎖定”和發展上的“高碳鎖定”。

第三，合理選擇低碳技術創新合作模式，欠發達地區嵌入低碳技術專利轉移網絡難度相對低于聯合研發網絡，應大力提升上海、南京、杭州等低碳技術創新資源豐富的地區對皖北、蘇北、浙西南等相對欠發達地區的低碳技術轉移水平，為欠發達地區實現碳達峰碳中和以及綠色經濟增長提供科技支撐。同時，積極增強核心節點城市間聯合攻關水平，并帶動周邊城市參與低碳技術聯合研發，以點帶面促進長三角整體低碳技術創新能力提升。

第四，積極完善長三角低碳技術創新合作生態系統，圍繞低碳技術創新合作需求，深化長三角科技資源共享平臺建設，共建跨區域的低碳技術創新合作平臺，建立完善科技資源開放共享服務機構聯盟、長三角綠色低碳技術創新聯盟、低碳技術市場聯盟等，推動低碳技術創新資源開放共享、自由流動與高效配置。鼓勵各類創新主體設立多樣化的低碳技術創新基金、科技成果轉化引導基金等，加快建立低碳技術成果跨區域轉移轉化利益共享機制，完善長三角科技創新知識產權激勵機制、高價值專利培育聯合推進機制，強化知識產權保護協作等。