基于PLS-PATH方法的科技创新对资源利用绩效边际效应测度与分析*

张乐勤 陈素平

（1.池州学院资源环境学院，池州247000；2.池州学院商学院，池州247000）

1 引言

提高资源综合利用效益与实施创新驱动是“十三五”规划的重要战略任务，科技创新是将科学发现和技术发明应用到生产体系、创造新价值的过程［1］，科技创新背景下，随着新技术、新产品、新工艺的使用，必然会改变或颠覆传统的生产方式与模式，同等资源投入会得到更多的产出，资源要素组合、集聚也会更加优化，因而资源利用效益必然会得到提升。显然进行相关探索研究无疑对深化创新战略实施、加快“两型”社会与生态文明建设均具有重要启示意义。

针对科技创新对资源利用绩效影响，Porter和Vander［2］认为环境规制能刺激企业创新，既能提升企业竞争力，又能改善环境质量；Richard［3］、Miao［4，5］等就科技创新对资源利用效率进行过探索，所得结果验证了两者间具有正向促进关系；谢雄标和严良［6］研究发现，技术创新是矿产资源产业实现可持续发展的唯一选择；纪玉山和王塑峰［7］认为，技术创新是破解我国矿产资源供需矛盾日益激化的重要途径；Meadows等［8］研究发现，如果提升技术水平，资源利用效率就能得到提高，单位产出的污染排放也会减少；何佳晓和邓涛［9］基于DEA模型考察重庆市16个资源型企业科技创新绩效，发现资源型企业科技创新绩效较差；柴玮等［10］运用数据包络分析方法对中国神华等6家资源型企业2012年的科技创新绩效进行评价，发现达到DEA有效的仅有4家；张建［11］就技术创新对我国矿产资源产业发展绩效进行研究的结果显示，创新，能力对矿产资源绩效有一定促进作用，但作用强度有限；闫军印等［12］基于中国1996—2012年技术创新指标面板数据，采用Kernel密度估计及马尔可夫链分析模型，就技术创新对矿产资源型产业影响及演化规律进行考察的结果表明，不同产业之间技术创新能力发展速度不平衡，技术创新具有向高水平状态转移的收敛特征；陈迅等［13］运用2002—2009年数据，采用广义最小二乘法就自然资源利用效率影响因素进行考察的结果显示，科技创新有利于提高资源利用效率，东部地区要优于中西部。

综合看，围绕科技创新对资源利用绩效影响的研究较少，在有限的文献中，研究对象多为矿产资源，而我国资源种类多，资源利用方式粗放具有普遍性。例如，我国单位GDP用水量和能耗分别是世界平均水平的3.3和2.5倍，人均农村居民点及人均工矿建设用地远超国家标准上限（面积分别为300 m2、149m2）。仅就科技创新对矿产资源影响进行考察，难以客观、全面揭示科技创新对资源要素组合的效应。同时，既有文献［11，13］仅考察了科技创新对资源利用绩效总效应，而对其中，有多少是科技创新的直接贡献，又有多少是通过影响其他因素间接产生的关注较少。鉴于此，本文以安徽省为例（安徽省是系统推进全面创新改革试验区，合（合肥）芜（芜湖）蚌（蚌埠）是国家自主创新示范区，合肥市是综合性国家科学中心。科技创新是当下安徽省的靓丽名片，同时，安徽省是生态建设省，正着力打造生态文明建设样板，加快建成创新型生态强省为其决战决胜全面小康重要战略任务，在探索科技创新对资源利用绩效的影响方面具有典型性与代表性），首先，构建由若干个评价指标组成的科技创新与资源利用绩效评价体系，采用熵值法对其综合指数进行测算；其次，选取若干个资源利用绩效影响因子作备选自变量，借助SPSS软件，采用典型相关分析方法，选取关联度较高的因子作为影响资源利用绩效的解释变量；再次，基于人文因素对资源环境压力测度的STIRPAT模型，以资源利用绩效指数作被解释变量，采用偏最小二乘回归（Partial Least-Squares Regression，PLS）与通径分析（Path Analysis）相结合的分析方法，考察科技创新对资源要素组合的直接与间接边际贡献；最后，依据定量研究结果，提出针对性政策建议，以便为创新驱动发展战略实施提供科学依据，有利于生态文明建设及经济社会可持续发展。

2 研究方法

2.1 综合指数测算

科技创新是将科学知识、新技术、新发明或发现应用到经济社会，创造新价值，造福人类福祉的过程，其主体涉及政府、企业、科研院所、高等院校等［14］，其内容既包括人才、资金、制度政策的投入，也包括专利申请数、高科技产品等产出，内涵十分丰富。借鉴前人研究成果［14-22］，遵循科学性、综合性与数据可获性原则，选取R＆D经费投入、科研活动人员、教育经费投入、万人大学生数、专利授权数、重大科研成果、技术市场成交额、技术成交项、高科技产业产值作为科技创新评价指标。

资源综合利用绩效是指单位资源产生的经济效益，经济效益越高，资源利用绩效越好。度量资源利用绩效主要有2种方法，一是通过资源利用强度来度量的资源绩效指数法［23］，二是基于比值分析的综合评价得分方法［13］。前者通过考察研究区域资源利用强度在更大范围区域中所占比例来表征资源综合利用绩效，在资源绩效指数法中，各种资源的权重赋值相同，而后者通过构建若干个指标组成的评价体系并科学赋予权重来表征资源综合利用绩效。比较而言，指数法以比较机理为基础，较宽泛，而综合得分法依据各种资源实际效益来赋权，更加客观、科学。为此，本文采用综合评价方法进行考察。借鉴文献［13］，将资源综合利用绩效评价指标选取为GDP与用水量之比（万元/t）表示用水绩效，第一产业增加值与农作物总播种面积之比（万元/hm2）表示农业用地绩效，第二三产业增加值与建设用地面积之比（万元/hm2）表示建设用地绩效，GDP与能源消费量之比（万元/tce）表示能源利用绩效，GDP与矿产资源（以生铁、粗钢、钢铁、十种有色金属、水泥消费量总和表示［24］）之比（万元/t）表示矿产资源绩效，GDP分别与工业废水排放量之比（万元/t）、工业废气排放量（万元/m3）、工业固体废物产生量之比（万元/t）表示生态绩效。

测算综合指数，常用方法主要有主成分分析法［14，15，18，19］、突变级数法［17］、网络层次分析法［20］、灰色关联度法［21］、熵值赋权法［25］等，其中，熵值法是依据信息熵来赋予指标权重，通过指标离散程度来度量指标在综合评价中的影响（离散程度越大，影响越大，反之亦然），能消除确定权重的人为主观因素干扰，具有客观、科学、可信度高等特点［25］。因此，本方采用熵值法对综合指数进行测算，具体步骤参见文献［25］。

2.2 分析模型构建

STIRPAT模型在测度人文因素对资源环境影响方面具有独特优势，已在资源环境领域得到广泛应用［26-29］，依据其建模机理，构建如下资源利用绩效分析的STIRPAT扩展模型［26］：

式中，REPI表示资源绩效综合指数；a为模型系数；P表示人口；A表示经济发展水平；T表示技术因素；Zi表示影响资源利用绩效的其他因素；α、β、γ、λi分别为人口、经济发展水平、技术、其他因素对资源利用绩效的弹性系数；ε为模型误差。实际应用中，为了便于通过回归确定参数，常对式（1）取自然对数进行分析。

2.3 科技创新对资源绩效边际效应的测算

1）资源绩效影响因子的典型相关分析

借鉴前人研究成果［30-33］，选取人口、经济发展水平、科技进步、城镇化、对外开放度、产业结构、环境规制作为资源利用绩效备选影响因子，借助SPSS软件，通过CANCORR程序进行典型相关分析，遴选出关联性较高的因子作为其影响因子。

2）偏最小二乘回归

3）通径分析

通径分析为揭示变量间因果关系的多元线性回归统计分析方法，能揭示出解释变量对被解释变量的直接与间接影响，因而，相对简单回归分析而言，更全面、精准［29］，其机理为：假定被解释变量y有n个解释变量，每个解释变量与y的关系为线性，则解释变量x1对y的通径系数Px1，y可分解为直接通径系数（DPx1，y）与间接通径系数（IPx1，xi，y），即

其中，rx1，y、rxi，y分别表示 x1、xi与 y的典型相关系数，rx1，xi表示 x1与 xi的简单相关系数；Sx1、Sxi、Sy分别表示 x1、xi与 y标准差［26］。

依据通径系数，可测算解释变量x1对被解释变量y的直接弹性系数a1D与间接弹性系数a1Ii（即x1通过影响i变量间接影响被解释变量y的弹性系数），

3 以安徽省为例的实证研究

3.1 研究区概况

安徽省位于我国中部华东腹部，地处“一带一路”和长江经济带重要节点，面积140139.85 km2［34］。地形自北向南分为淮北平原、江淮丘陵、皖西大别山区、沿江平原、皖南山区五大自然区域，气候迥异，淮河以北为暖温带半湿润季风气候，以南为亚热带湿润季风气候。

“十二五”期间，安徽省积极实施创新驱动战略，着力推进生态文明建设，强化资源节约集约高效利用，科技创新、打造金山银山与绿水青山有机统一示范样板已成为其靓丽名片。2015年，R＆D经费支出431.75亿元，占GDP比重1.96%，发明专利授权量达59039件［34］，区域创新能力连续4年居全国第9位，用水量288.66亿m3，建成区面积1926.36 km2，能源消费量12331.97万 tce，生铁、粗钢、钢铁、十种有色金属、水泥消费总量21157.6万t，工业废水排放量为71436万t，工业废气排放量为 29188亿 m3，固体废物 13059万 t［34］。

3.2 变量说明与数据来源

本研究被解释变量为资源综合利用绩效，解释变量除科技创新外，尚包括人口、经济发展水平、城镇化、对外开放度、产业结构、环境规制。其中，

1）人口：以常住总人口表征；

2）经济发展水平：以人均GDP表征，为了消除价格因素影响，以2005年为基准，采用平减指数折算成不变价；

3）城镇化：以常住城镇人口占总人口比例表征；

4）对外开放：以外商直接投资表征（对外开放在促进投资区域经济同时，也会通过技术或污染产业输入影响输入方生态环境［35］，因而，对外开放度成为生态环境重要影响因素）；

5）市场化程度：借鉴文献［36，37］方法，以城镇非国有企业职工占国有企业职工比例表征（中国入世后，不断推进市场化进程，特别是党的十八大以来，新一界政府取消了一系列国家对社会资源的管制，市场在资源配置中起了决定作用，因而，市场化程度也是影响资源利用绩效的重要方面）；

6）产业结构：以第三产业产值与第二产业产值比例表征（产业结构升级是影响资源利用绩效的重要因素，依据配第—克拉克产业结构演变规律，产业结构升级高度化特征是第三产业地位越来越突出［37］）；

7）环境规制：借鉴文献［39］方法，以环境污染治理投资占GDP比例表征（环境规制是有效控制环境污染和提高资源效率的重要手段［38］，由于工业污染是影响生态环境质量最突出的方面，工业治污投资额彰显着政府改善生态环境的决心与力度，因而，以单位工业产值污染治理投资表征环境规制具有科学性）。

鉴于安徽省启动生态省建设始于2004年，本研究样本界定为2005—2015年，研究数据分别来源于相关年份的《安徽统计年鉴》［34］及《中国高技术产业统计年鉴》［40］。

3.3 结果与分析

3.3.1 综合指数测算

采用熵值法，对安徽省2005—2015年科技创新与资源综合利用绩效指数进行测算，评价指标所得权重见表1，结果见图1。

由图1可知，安徽省科技创新指数由2005年的0.0052跃升至2015年的0.9477，呈持续上升态势，年均升幅68.33%，究其原因，与其积极推进科技强省战略有关。“十一五”来，安徽省以系统推进全面创新改革试验区建设为契机，通过政策扶持、增加经费投入与出台激励机制等举措，涌现了一大批创新型企业和知名品牌，培植了诸如电子信息技术、新型显示、机器人、新能源汽车、生物医药等一大批战略新兴产业，全社会创新活力与创造潜能得以激发，创新型强省、合芜蚌创新实验区建设日新月异，科技创新指数日渐攀升。

表1 科技创新与资源利用绩效评价指标权重Tab.1 Evaluation index weights of scientific and technological innovation and performance of resources utilization

图1 安徽省2005—2015年资源利用绩效与科技创新综合评价指数Fig.1 Comprehensive evaluation indexes of performance of resources utilization and technological innovation in Anhui Province during 2005-2015

同时，安徽省资源利用绩效综合指数由2005年的 0.072升至 2015年的 0.9911，年均升幅7.1%，分析其原因，与安徽省以生态省建设为契机，强力推进资源节约、环境保护有关。安徽省于2003年被国家环境保护部（原国家环保总局）列为中西地区首个生态建设省；2004年编制完成《安徽生态省建设总体规划纲要》；“十二五”开局之初，又提出了生态强省发展战略，出台了《生态强省建设实施纲要》。此背景下，安徽省积极发展循环经济，着力打造共生互动的生态产业园，不断优化产业结构布局；实施了以水资源开发利用、用水效率、水功能区限制纳污为核心的最严格水资源管理制度；注重加快节能新技术、新材料、新设备的推广应用，因地制宜发展了太阳能、风能、生物质能等可再生能源；严控限制各类项目用地，积极推进土地整理复垦开发；实行了矿产权设置方案制度，落实了矿山最低开采规模标准，从而使资源利用绩效得以日渐提升。

表2 资源利用综合绩效与驱动因子典型相关分析结果Tab.2 Canonical correlation analysis results of performance of resources utilization and driving factors

3.3.2 科技创新对资源利用综合绩效效应测算

1）典型相关性分析

以资源利用综合绩效指数作被解释变量（REPI），人口（P）、人均GDP（A）、科技创新（T）、城镇化（U）、对外开放（F）、市场化程度（M）、产业结构（S）、环境规制（R）作解释变量。取自然对数后，借助SPSS19.0软件进行典型相关分析。结果显示，第一典型相关系数为1.000，Bartlett检验的Wilk's值为0.001，Chi-SQ值为37.356，DF值为8.00，显著性概率（Sig.）为 0.000，表明在5%水平上通过显著性检验，所得解释变量与被解释变量相关系数如表2所示。

由表2可知，人均GDP、科技创新、城镇化、对外开放度、市场化程度、环境规制6个解释变量与资源利用综合绩效典型相关系数均在0.8以上，具有高度相关性；产业结构的典型相关系数为-0.6885，具有较度相关性；而人口因素的典型相关系数仅为-0.3415，相关性较弱，故予以剔除。为此，在备选8因素中，除人口因素外，均可作为资源利用综合绩效影响因素。

2）偏最小二乘分析

将7个影响因素的原始数据取自然对数后输入SPSS19.0中进行主成分分析，结果显示，可提取2个主成分（以FAC1、FAC2表示），2个综合变量解释总方差为96.833%，综合变量与原变量间关系如式（8）、（9）所示。

以取自然对数资源利用综合绩效ln REPI为被解释变量，以FAC1、FAC2时序数据为解释变量，将其输入SPSS19.0软件进行OLS分析，所得拟合优度（R2）为0.976，表明模型回归分析非常好，结果见表3。

表3 综合变量与资源利用绩效OLS分析结果Tab.3 OLS analysis results of comprehensive variables and comprehensive performance of resources utilization

由表3可知，常数项与综合变量t检验Sig值均为0.000，在0.01水平上均能通过显著性检验，由此可得如下回归模型：

式（10）下面括号内数值为 t值。将式（8）、（9）代入式（10）得

将式（11）变形后，得

由式（12）可知，人均 GDP、科技创新、城镇化、对外开放度、市场化程度、环境规制的弹性系数分别为 0.1487、0.1492、0.1454、0.149、0.1327、0.1454，表明其对资源利用综合绩效具有正向驱动效应，当其增加1%时，分别导致资源利用综合绩 效 提 升 0.1487%、0.1492%、0.1454%、0.149%、0.1327%、0.1454%。上述6因素效应中，科技创新最大，表明科技创新乃资源利用综合绩效的主导因素。之所以如此，与科技创新革新生产技术、推动生产方式与管理模式改变有关：首先，技术进步能促进生产设备升级更新，使等量的资源能创造更多的物质财富；其次，科技创新能催生新产业体系，也会增加高端有效供给，新业态、新产品的问世会使资源禀赋优势更明显，从而减少经济发展对资源的需求；最后，科技创新会促使资源利用方式由粗放型向集约型转变，管理模式也会升级，在此背景下，资源配置会流向效益高的部门，也有利于扶持新兴部门的成长，从而间接节约资源，提高资源利用效率。

式（12）表明，对外开放、经济增长、城镇化、环境规制、市场化也是驱动资源利用综合绩效重要因素。其中，对外开放能促进国外先进技术、设备、管理经验本土化，从而提高资源利用率；经济增长一方面可以筹措更多资金改善或购置生产设备，另一方面，在经济发展背景下，第三产业比例会得到提升，比较一、二产业而言，第三产业更能节约资源，相应地必然会提高资源利用综合绩效；城镇化通过提高劳动生产率，扩大对外开放度，支撑经济发展，间接促进资源利用绩效提升；环境规制通过政策约束或经济杠杆，既能直接促进企业节约资源，也能刺激技术创新、产业创新，进而驱动资源利用效率提升；市场机制与传统的计划体制相比，消除了人为制度性障碍，使有限的资源得以最佳配置，从而产生最优的帕累托效应，提升资源利用绩效。

同时，产业结构对资源利用综合绩效边际弹性系数为-0.1449，表明安徽省产业结构状况不仅没有促进反而阻滞了资源利用综合绩效提升，究其原因，与其产业结构状况有关。考察样本期，安徽省产业结构第二产业占绝对优势，2015年，安徽省三次产业结构为 11.2∶51.5∶37.3［34］，全国平均水平为 9∶40.5∶50.5［40］，比较而言，第二产业比例偏高11个百分点，第三产业比例偏低13.2个百分点，与人均GDP对应三次产业的标准模式（人均GDP超过4000美元时，标准三次产业构成为 7∶46∶47）相比［41］，第二产业比例偏高5.5个百分点，第三产业偏低9.7个百分点。第二产业结构比例偏高的失衡特征既增加了单位GDP资源消耗量，也不利于资源优化配置，从而掣肘了资源利用综合绩效提升。

3）通径分析

运用式（3）、（4），可测算资源利用综合绩效驱动因子的直接与间接通径系数（表4）。科技创新对资源利用综合绩效直接通径系数为1.6195，间接通径系数为6.1087，总通径系数为7.7282。运用式（5）、（6），可测算出科技创新对资源利用综合绩效的直接与间接弹性系数。由表5可知，科技创新对资源利用综合绩效直接弹性系数为0.0313（占总弹性系数的20.98%），间接弹性系数为0.1179（占79.02%），即当科技进步指数每升高1%时，资源利用综合绩效直接提升0.0313%，通过影响经济增长、城镇化、对外开放、市场化程度、规制政策，间接使资源利用综合绩效分别提升 0.0289%、0.0290%、0.0305%、0.0275%、0.0276%。

表4 资源利用综合绩效通径分析结果Tab.1 The path analysis results of the comprehensive performance of resources utilization

表5 科技创新对资源利用绩效的直接与间接弹性系数Tab.5 Direct and indirect elasticity coefficient of scientific and technological innovation to performance of resources utilization

进一步分析表5可知，间接弹性系数是直接弹性系数的3.77倍，说明科技创新对资源利用综合绩效间接效应远超直接效应。间接弹性系数中，经济增长、城镇化、对外开放、市场化程度、环境规制值均为正，表明科技创新通过支撑经济发展，推动城镇化演进，促进对外开放，推进市场化进程，扩大环境规制影响，对资源利用综合绩效提升间接起正向驱动作用；产业结构值为负，表明科技创新未能通过影响产业结构而对资源利用综合绩效起积极作用，这与安徽省粗放式产业特点有关。安徽省主要为传统的钢铁、煤炭、有色、石化、建材等资源型产业，这些产业生产设备陈旧、技术落后，科技进步对其改造难以在短时间内取得较好成效，致使科技进步对产业结构优化升级的边际效应难以显现，从而间接地不利于资源利用综合绩效提升。

4 结论与政策建议

以安徽省为例，运用STIRPAT模型，采用典型相关分析、偏最小二乘回归分析与通径分析相结合的方法，就科技创新对资源利用综合绩效的边际效应进行考察，得出如下结论：

1）科技创新乃资源利用综合绩效第一驱动要素，其边际效应达0.1492%，经济增长、城镇化、对外开放度、市场化程度、环境规制亦为重要影响因素，产业结构为掣肘资源利用综合绩效提升约束因素，边际效应为-0.1449；

2）科技创新对资源利用综合绩效的直接效应仅为0.0313，通过影响经济增长、城镇化、对外开放、市场化程度、环境规制而产生的间接效应达0.1179，间接效应远超直接效应；

3）科技创新对产业结构优化升级支撑作用不明显，致使其对资源利用综合绩效间接效应呈现为负向关系。

基于上述研究结论，得出如下政策启示：

1）既要重视科技创新对资源利用综合绩效“孤峰”效应，更应高度关注产业结构在资源利用综合绩效提升中的“木桶”效应。首先，牢固树立创新发展理念，以系统推进全面创新改革试验试点省、合芜蚌国家自主创新示范区建设为契机，加大科技创新资金投入，破除体制机制障碍，激发全社会科技创新活力与潜能，促进科技创新水平与实力跃升，以此驱动资源利用综合绩效提升；其次，高度重视产业结构状况对资源利用综合绩效提升的约束作用，通过政策引导与经济扶持相结合的举措，着力提升高技术产业及第三产业比例，扭转产业结构失衡状况，补齐产业结构在资源利用综合绩效提升中的短板；

2）既要重视科技创新通过影响经济增长、城镇化、对外开放、市场化、环境规制对资源利用综合绩效提升起正向驱动作用的间接效应，更要关注其通过产业结构带来的负向约束作用。一方面，科技创新通过支撑经济发展、推动城镇化演进、促进对外开放、推进市场化进程、扩大环境规制影响，间接驱动着资源利用综合绩效提升，另一方面，科技创新对产业结构优化升级未起到正向促进作用，为此，应特别关注科技创新对产业结构优化升级的引领作用，通过资金投入与政策扶持，淘汰改造钢铁、煤炭、有色冶金、化工、建材等传统资源型产业生产设备，辅之以先进的生产技术助推其升级，同时，以新发展理念为引领，以推进供给侧改革为主线，大力发展电子信息、节能环保、新材料、生物、新能源、高端装备制造等战略新兴产业，着力完善以企业为主体的产业技术创新体系，培育一批有核心竞争力的创新型领军企业集群。

本文采用PLS-PATH方法，既考察了科技创新对资源利用综合绩效的直接效应，又揭示了科技创新通过影响其他因子进而产生影响的间接效应，突破了既有文献［7，9］仅关注总效应的不足，然而，受理论基础限制，未能就科技创新如何影响资源利用综合绩效（即两者间作用机理）进行分析，这是笔者今后展开更深入研究的方向。