环保R&D投入是如何影响绿色技术创新效率的？

田淑英，郑飞鸿

习近平总书记指出“生态文明建设是关系中华民族永续发展的根本大计”，“总体上看，我国生态环境质量持续好转，出现了稳中向好趋势，但成效并不稳固，稍有松懈就有可能出现反复，犹如逆水行舟，不进则退”习近平：《推动我国生态文明建设迈上新台阶》，《求是》2019年第3期。。环保R&D需要大量的投入，正如习近平总书记指出的那样，“生态环境保护该花的钱必须花，该投的钱决不能省”，“要充分运用市场化手段，推进生态环境保护市场化进程，撬动更多社会资本进入生态环境保护领域”习近平：《推动我国生态文明建设迈上新台阶》，《求是》2019年第3期。。习近平总书记关于生态文明建设的重要指示，既阐明了生态保护和污染防治的重要性和迫切性，也为我国生态文明建设指明了前进的道路，那就是加快形成绿色发展方式，强化生态环境问题研究，推进环保技术研究与开发。

我国环保R&D的投入主体必然是多元化的，包括中央政府、地方政府以及以企业为主体的社会资本。从理论逻辑上来看，各类环保R&D投入均是对资源的占用，具有成本性，绿色技术创新是各类环保R&D投入的产出。在追求环境质量日益优化的总体目标下，必须考虑环保R&D投入对绿色技术创新效率的影响机制，并在此基础上进一步考察不同投入主体影响绿色技术创新效率的交互效应，以便靶向施策，更好地制定环保R&D投入政策，促进我国生态文明建设的进程。

一、文献综述

R&D投入对企业技术创新影响的国内外研究文献基本涵盖三类：第一类从政府或企业R&D投入对技术创新产出的影响进行分析。Katharine(2001)运用包括179家英国企业R&D投入的科布道格拉斯函数估计了企业R&D投入与产出增长率之间的关系，发现两者之间存在正向关系。Alecke等(2012)对东德政府创新体系影响企业的研发效果进行了评估，结果显示企业的研发强度平均水平由

1.5%上升到3.9%，企业的研发能力受到创新政策支持而得到了显著提升。以上学者发现无论企业R&D投入，还是政府R&D投入，均对于提高技术创新产出发挥积极的作用。第二类从政府或企业R&D投入对技术创新效率的影响展开探讨。赵喜仓等(2014)通过构建PVAR模型研究江苏省2002—2011年政府R&D投入与企业专利产出效率之间的动态关系，结果表明江苏省13个地级市企业专利产出效率对政府R&D投入具有强烈的依赖性，R&D投入通常要经过1—2年的滞后期才能对专利产出发挥作用。王惠等(2016)将企业规模设置为门槛变量，研究发现R&D投入强度与企业绿色技术创新效率呈现非线性相关关系，当企业规模跨越了第二个门槛值时，R&D投入对于提升企业绿色技术创新效率能够起到显著的推进作用。第三类侧重于分析政府R&D投入对企业R&D投入的影响。Benjamin等(2015)研究了政府R&D投入对私人部门R&D投入及其产出效率的影响，结果发现1欧元的政府R&D投入可以诱导40美分的企业R&D投入，同时政府R&D投入对私人部门产出效率也有正向影响。郭迎锋等(2016)研究发现政府R&D补贴会刺激研发要素市场需求，从而促进企业技术创新效率提高。宋来胜等(2017)就政府研发资助和企业研发投入对我国技术创新产出效率的影响进行SFA分析，结果发现政府研发资助对企业研发投入存在挤出效应。以上研究结论不仅发现加强政府R&D投入与企业R&D投入对企业技术创新效率的提升具有重要促进作用，并且探讨了R&D投入对于企业技术创新效率的影响，从政府R&D投入对于企业R&D投入的“引致”或“挤出”效应角度进行了分析，在研究视角上取得了更进一步的突破。

关于环保R&D投入对绿色技术创新效率的基础性影响及成果转化影响，Michael等(1995)、Hamamoto(2006)、谢荣辉(2017)分别从环保R&D投入在资源配置和技术水平提升上对绿色技术创新效率的“补偿效应”、环保R&D投入对绿色生产率提升的“引致效应”以及环保R&D投入激发绿色技术创新效率的门槛值等基础性影响进行了深入研究。李文亮等(2014)、Daniel等(2018)、刘乐琼等(2018)分别从规模报酬可变下环保R&D投入对科技创新成果转化效率的影响、企业承接科技成果转化带动长期生存能力的影响以及环保R&D投入支持下对构建“技术-市场”创新成果转化协同体系的影响等创新成果转化影响方面做出了研究。从投入主体对绿色技术创新效率影响来看，王凤祥等(2017)基于区域异质性视角分析了企业环保R&D投入资对绿色技术创新效率的影响效应，实证结论证实了西部和东部地区的企业环保R&D投入对绿色技术创新效率呈现显著的正向影响效应。高萍等(2018)通过构建DEA-Tobit模型对2008—2015年东中西部三大区域的绿色技术创新效率进行了测度，研究发现政府环保R&D投入对绿色技术创新效率值较低的西部地区具有显著的正向影响效应，对绿色技术创新效率值中等的中部地区具有显著的负向影响效应。

与既有研究不同的是，我们区别不同主体对绿色技术创新效率影响的异质性，将环保R&D投入区分为中央政府投入、地方政府投入和企业投入三个层面，构建包含中央政府、地方政府及企业在内的知识生产函数，并在此基础上对政府与企业、中央与地方之间投入的交互效应做进一步分析，从而分别从政府、企业、政府与企业关系以及中央与地方关系的角度提出如何采取相应措施，因势利导地提升绿色技术创新效率。

二、影响机制分析

R&D投入是绿色技术创新活动的重要推动力及保障，需要大量资金投入以构建必要的基础性硬件和软件条件，营造良好的绿色技术创新氛围。绿色技术创新在不同阶段对资金的需求规模不同，需要动态持续的资金投入。R&D投入对绿色技术创新效率的影响主要体现在基础性影响、创新成果转化影响及投入主体影响三个方面。

(一)基础性影响

环保R&D投入对绿色技术创新效率的基础性影响主要表现在以下几个方面：一是硬件资源影响。环保R&D投入用以购置基础设施与技术设备等硬件资源，例如建立专业实验室、中间试验基地以及生产技术设备及原料等。基础设施与技术设备的改进是提升绿色技术创新效率的基础，有了先进的设备及配套技术，绿色生产工艺以及绿色产品质量的劳动生产率才能够得到有效提升。二是人才资源影响。任何技术创新都需要人力资源与物质资源的结合，人才是驱动绿色技术创新的重要动力，优厚的人才待遇和薪酬福利是吸引人才从事绿色技术创新的重要前提，合理的人力资源开发能够激发技术创新潜力，不断提升绿色技术创新效率。三是创新激励影响。绿色技术创新需要一系列的生产、技术以及管理等相关配套制度作为支撑，环保R&D投入用以奖励在绿色技术创新做出贡献的个人和团体，能够激发创新主体进行绿色技术创新的积极性，这对于推进智力成果转化、增强创新管理能力以及提升绿色技术创新效率具有十分重要的意义。

(二)创新成果转化影响

影响科技创新成果转化的因素多种多样，除了企业方面的因素、科技成果自身的因素及市场方面的因素外，资金投入方面的因素对科技创新成果转化影响更大。一般来说，绿色技术创新涵盖研发、中试、生产扩展、产业化和市场化五个环节，环保R&D投入应当涵盖绿色技术创新整个生命周期过程，Daniel等(2018)对联邦政府实施的支持小型企业承接科技成果转化的先进技术项目(ATP)展开追踪调查，着重分析环保ATP投入对小型企业承接绿色技术创新成果转化的促进作用以及由此带动的小型企业长期生存能力提升的影响机制。借鉴Daniel等的研究，我们改进并构建了以下模型：

(1)

其中，t表示年份，i表示个体，Tr表示绿色技术创新成果转化率，P表示获取环保R&D投入的概率，S表示获取环保R&D投入的规模，Cr表示可能影响绿色技术创新成果转化率的其他因素。从该模型可以看出，在获取环保R&D投入的概率P及可能影响绿色技术创新成果转化率的其他因素Cr等其他因素不变的前提下，环保R&D投入的规模S的增加能够提升绿色技术创新成果转化率Tr，进而提升绿色技术创新的效率，该模型较好地解释了环保R&D投入对绿色技术创新成果转化的影响机制。

(三)投入主体影响

除上述具有共性的R&D投入影响绿色技术创新效率的机制外，R&D投入主体的差异会对绿色技术创新效率产生影响。Romer(1990)指出技术进步是影响长期经济增长的关键因素，而将技术进步进行内生化分解则会发现，知识积累、知识溢出以及知识共享能够提升技术创新效率，这一过程用数学模型表达出来即为知识生产函数。Denis等(2004)在这一基础上，将研发资本投入变量和人力资本投入变量引入知识生产函数，在知识贬值率固定的前提下，某一时刻的研发产出可以看成是研发资本投入、人力资本投入以及前一时刻的知识存量的生产函数。

在既有模型的基础上，本文将研发资本投入进一步分解为中央政府投入、地方政府投入和企业投入三种类型。Romer和Denis等人构建的知识生产函数是建立在完全竞争假设基础上的，这一假设与现实状况存在一定的差距，因此我们将垄断、规模效应考虑进去，以更好地描述和拟合现实经济，可以将R&D投入的生产函数表示为：

(2)

对式(2)两边同时取自然对数，可以得到R&D投入的生产函数参数模型，即：

(3)

式(3)清晰地反映了R&D投入影响绿色技术创新效率的机制。就中央政府R&D投入而言，ω是中央环保R&D投入影响绿色技术创新效率的弹性，它的大小主要取决于中央政府的政策导向、重大科技专项资金安排以及强有力的资源集结能力。在Lnδ1a一定的情况下，当ω>1-η时，中央政府R&D投入的增加对绿色技术创新效率的提升有积极的影响；当ω<1-η时，中央政府R&D投入的增加对绿色技术创新效率的提升有消极的影响；当ω=1-η时，中央政府R&D投入的增加对绿色技术创新提升的影响是中性的。就地方政府R&D投入而言，ν是地方环保R&D投入影响绿色技术创新产出的弹性，它的大小主要取决于地方政府对区域绿色技术创新主体的偏好和政策需求的精准理解。在Lnδ1b一定的情况下，当ν>1-τ时，地方政府R&D投入的增加对绿色技术创新效率的提升有积极的影响；当ν<1-τ时，地方政府R&D投入的增加对绿色技术创新效率的提升有消极的影响；当ν=1-τ时，地方政府R&D投入的增加对绿色技术创新效率的影响是中性的。就企业R&D投入而言，λ是企业R&D投入影响绿色技术创新产出的弹性，它的大小主要取决于企业资本运作效率和资金筹措能力。在Lnδ2一定的情况下，当λ>1-φ时，企业R&D投入的增加对绿色技术创新效率的提升有积极的影响；当λ<1-φ时，企业R&D投入的增加对绿色技术创新效率的提升有消极的影响；当λ=1-φ时，企业R&D投入的增加对绿色技术创新效率的影响是中性的。

根据改进的知识生产函数的推导，可以发现中央与地方政府R&D投入与企业R&D投入均是驱动研发产出效率的重要动力，中央政府、地方政府以及企业的R&D投入生产函数中均包含具有共性的基础性影响及创新成果转化影响参数。R&D投入将会促进生产要素在部门间、区域间合理流动，改进生产工艺、提高产品质量，不断提升劳动生产率和技术进步水平，从而促进全要素生产率的提高。

三、实证分析

目前，对于基础性影响和创新成果转化影响的研究较为全面，但对投入主体影响研究还存在不足，因此我们将实证分析重点放在不同主体环保R&D投入对绿色技术创新效率提升的影响。

(一)变量选取与数据来源

本文参考张旭等(2017)的做法，选取用于环保技术研发的中央财政科技拨款(CFS)和地方财政科技拨款(LFS)作为中央政府环保R&D投入和地方政府环保R&D投入的替代变量，选取用于环保技术研发的企业R&D经费支出(BRE)作为企业环保R&D投入的替代变量。参考毕克新等(2013)，贾军等(2014)，罗良文等(2016)的做法，选取R&D人员人均绿色技术专利申请数(GTP)作为绿色技术创新效率的替代变量。数据来源包括《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《工业企业科技活动统计年鉴》以及《全国科技经费投入统计公报》等。为保证前后统计口径一致性以及做无偏估计时能有足够的自由度进行消耗，我们选取2002—2017年中国31个省(自治区、直辖市)的面板数据作为研究样本。

(二)计量模型构建

本文构建结构向量误差修正模型(SVEC模型)研究中央政府、地方政府及企业三大主体的环保R&D投入对绿色技术创新效率的影响机制。由于环保R&D投入对绿色技术创新效率的影响具有滞后性，SVEC模型可以借助滞后差分项消除变量可能存在的趋势因素，从而避免虚假回归的问题，还能够利用长期均衡关系有效克服模型可能存在的多重共线性问题。

本文构建的计量模型如下：

(4)

其中，ΔGTPit表示绿色技术创新效率差分项；ΔGTPit-n表示绿色技术创新效率滞后差分项；CFSit表示中央政府环保R&D投入；LFSit表示地方政府环保R&D投入；BREit表示企业环保R&D投入；ut为时间固定效应；vi表示个体固定效应；εit表示随机扰动项εt的线性组合，代表结构式随机扰动项的复合冲击。

1.数据检验[注]限于篇幅，如需平稳性检验、协整检验、Granger因果关系检验结果请与作者联系。

(1)平稳性检验

ADF单位根检验结果表明，中央环保R&D投入、地方环保R&D投入、企业环保R&D投入以及绿色技术创新效率均为非平稳时间序列，需要对LnGTP做一阶差分处理使其变为平稳时间序列，同时还需要对LnCFS、LnLFS以及LnBRE进行二阶差分处理，才能使各变量序列通过平稳性检验。

(2)协整检验

根据Johansen协整检验结果，回归方程的Trace统计量大于5%的显著水平临界值，且P值小于0.05，这意味着至少有三个协整关系存在于0.05的水平上。

(3)Granger因果关系检验

根据Granger因果关系检验结果，中央政府、地方政府及企业环保R&D投入均是绿色技术创新效率的Granger因，且中央政府、地方政府及企业环保R&D对绿色技术创新效率具有正向的影响作用，而绿色技术创新效率不是中央政府、地方政府及企业环保R&D投入的Granger因，绿色技术创新效率对中央政府、地方政府及企业环保R&D投入不具有统计学意义上的影响作用。

2. 模型动态估计

根据模型最优滞后期确定准则[注]当赤池信息准则(AIC)、施瓦兹准则(SC)等滞后期判断准则的检验结果同时达到最小时，此时的滞后期即为最优滞后期。，我们确定模型的最优滞后期为二阶滞后期并且建立与之对应的二阶滞后期估计模型[注]限于篇幅，如需最优滞后期的信息准则确定过程数据请与作者联系。。如表1所示，LnCFS(-1)与LnCFS(-2)的差分项系数为0.017与0.068，LnLFS(-1)与LnLFS(-2)的差分项系数为0.009与0.061，表明绿色技术创新效率对中央环保R&D投入由非均衡状态转向均衡状态时的调整速度要比地方环保R&D投入的调整速度更为迅捷。LnBRE(-1)与LnBRE(-2)的差分项系数为0.046与0.062，均大于LnCFS和LnLFS的一阶和二阶差分项系数，反映出企业环保R&D投入对绿色技术创新效率在均衡状态调整过程中的反应速率更加显著，政府资金在信息搜寻成本、匹配效率以及抗风险能力等方面对绿色技术创新效率提升的敏感性要显著低于企业环保R&D投入。

表1 二阶滞后期模型动态估计结果

注：括号中的系数为标准误(表6﹑表7同)。

按照将协整向量LnGTP的结构冲击放在所有结构冲击项最后的排列规则，我们对施加短期和长期约束矩阵的变量结构式进行SVEC估计，估计结果显示中央环保R&D投入、地方环保R&D投入以及企业环保R&D投入的冲击对绿色技术创新效率均呈现显著的正向影响(表2、表3)。中央环保R&D投入在短期内对绿色技术创新效率的影响程度要比地方环保R&D投入更强，而从长期来看中央环保R&D投入对绿色技术创新效率的影响程度要弱于地方环保R&D投入。企业环保R&D投入的冲击对绿色技术创新效率的影响程度均高于中央环保R&D投入和地方环保R&D投入，并且企业环保R&D投入对绿色技术创新效率的长期影响程度要显著高于短期影响程度。此外，中央环保R&D投入以及地方环保R&D投入的冲击对企业环保R&D投入在短期内存在负向影响，说明政府环保R&D投入会对企业环保R&D投入产生“挤出效应”，但是这种负向影响将会在长期趋势中逐渐减退并转化为正向影响。

表2 短期影响冲击矩阵B的估计结果

表3 长期影响冲击矩阵B′的估计结果

3.脉冲响应

如图1所示，对 LnGTP施加冲击时，LnCFS一开始受到了正向影响，在第2期的时候达到波谷0.007，之后这种正向影响继续迅猛上升，从第7期开始这种正向影响持续走弱，但从第10期开始这种下降的趋势逐渐放缓并最终收敛。如图2所示，LnLFS对来自LnGTP的冲击到第2期出现正向回应，在第5期达到峰值0.034，之后这种正向影响逐渐减弱，同样是在第10期这种减弱的趋势出现放缓迹象直至收敛。中央环保R&D投入在基期受到的正向影响比地方环保R&D投入要强，这意味着中央环保R&D投入凭借强有力的资源集结能力能够在短期内显著带动绿色技术创新效率的提升，而地方环保R&D投入对绿色技术创新效率的长期效应较为显著，并且这种后发优势将会随着地方环保R&D投入的规模膨胀表现得越来越充分。如图3所示，LnBRE一开始表现为正向影响且处于高值点位，之后在第3期时降至波谷0.022，从第8期开始这种正向影响持续减弱并缓慢收敛。企业环保R&D投入始终是推动绿色技术创新效率提升的重要力量，能充分发挥资本运作弹性和创新溢出效应激发科研人员的技术创新效率。如图4所示，LnLFS受到LnCFS的冲击时一开始表现出负向回应，从第2期开始这种负向影响迅速转变为正向影响，此后又急剧下降到了第5期的波谷-0.02，从第6期开始这种负向影响逐渐减退，到了第9期再次达到峰值0.005，之后又继续下降并且围绕收敛点位上下波动。中央环保R&D投入通常依托重大科技专项资金及配套政策刺激绿色技术创新效率短期内迅猛提升，地方环保R&D投入能精准理解并服务于区域绿色技术创新主体的偏好和政策需求，通过发挥地方环保R&D投入对区域绿色技术创新资源的“挤入效应”，从而推动绿色技术创新效率在长期内显著提升。

图1 LnCFS响应LnGTP冲击的脉冲响应图

图3 LnBRE响应LnGTP冲击的脉冲响应图

图4 LnLFS响应LnCFS冲击的脉冲响应图

4.方差分解

根据相关变量的方差分解结果(见表4)，LnCFS对LnGTP的方差贡献率在第12期之前一直高于LnLFS，表明中央环保R&D投入在短期内对推进绿色技术创新效率提升的效果显著。LnCFS的方差贡献率大约在第13期保持稳定，约占27%，LnLFS的方差贡献率的增长速度从第7期开始明显加快，并且在第12期超过了LnCFS的贡献率，此后保持稳中有增的态势，说明地方环保R&D投入对绿色技术创新效率提升更多地体现为“长期效应”。LnBRE的方差贡献率在前15期内均高于LnCFS与LnLFS，到了第15期达到36.002%，且依然保持持续上升的强劲态势，企业环保R&D投入相对于政府环保R&D投入对于推进绿色技术创新效率提升的力度更大，并且企业环保R&D投入将会不断地发挥对绿色技术创新效率提升的累积效应和乘数效应。LnBRE在第1期仅受到LnGTP和其自身的影响，而从第2期开始LnCFS和LnLFS的影响也相继出现，到了第3期，LnCFS和LnLFS的贡献率分别上升至12.029%和0.037%。直至第15期，LnCFS对LnBRE的贡献率从11.088%持续下降至5.761%，LnLFS对LnBRE的贡献率也保持了基本持续上升的态势。这意味着政府环保R&D投入对企业环保R&D投入存在“挤出效应”，并且中央环保R&D投入的“挤出效应”表现得更为强劲，并且在短期内体现得更明显，而政府环保R&D投入的“挤出效应”作用效果也将在长期趋势中弱化。

表4 方差分解结果

注：以LnGTP与LnCFS、LnLFS以及LnBRE为因变量的结构冲击对各期预测误差的贡献率之和为100%，受篇幅限制，本文只报告除自身波动之外的其他因素贡献率。

四、结论与政策含义

研究结果表明，中央环保R&D投入凭借强有力的资源集结能力能够在短期内显著带动绿色技术创新效率的提升，而地方环保R&D投入对绿色技术创新效率的长期效应较为显著，并且这种后发优势将会随着地方环保R&D投入的规模膨胀表现得越来越充分。企业环保R&D投入相对于政府环保R&D投入在资金筹措与资本运作上具有更高的效率，能够充分发挥资本运作弹性和创新溢出效应。然而，政府环保R&D投入对企业环保R&D投入在短期内存在“挤出效应”。由于中央环保R&D投入相对于地方环保R&D投入具有集中性、直接性以及快捷性等特征，使得中央环保R&D投入的“挤出效应”表现得更为强劲，但是这种负向影响将会在长期趋势中逐渐减退并转化为正向影响。中央环保R&D投入通常依托重大科技专项资金及配套政策刺激绿色技术创新效率在短期内的迅猛提升，同时也对地方环保R&D投入的影响程度带来一定的冲击，而地方环保R&D投入更能精准理解并服务于区域绿色技术创新主体的偏好和政策需求，逐步形成具有地方特色的区域集群创新环境以达到降低技术门槛和交易成本的效果，从而推动绿色技术创新效率在长期内的显著提升。

基于上述研究结论，本文从加大中央和地方环保R&D投入、拓展企业环保R&D投入的融资渠道﹑妥善处理政府与企业环保R&D投入的关系以及加强绿色技术创新科研管理体制改革，推进绿色技术创新成果应用性转化等四个方面提出相应的政策建议：

加大中央和地方环保R&D投入。环保R&D绿色技术创新呈现显著的正向关系，因此应充分发挥中央环保R&D投入在短时间内能够集结大量的物质资本存量、人力资本以及技术资源的优势，建设国家创新体系，实现基础性科技资源的高效率配置，再依托国家创新体系的“引致效应”，调动地方绿色技术创新主体的积极性，整合利用“碎片化”区域性特色科技资源，激发绿色技术创新效率的提升。

拓展企业环保R&D投入的融资渠道。企业环保R&D投入始终是推动绿色技术创新效率提升的重要力量，应鼓励企业拓展融资渠道，转变经营模式，集聚高端产业资源，积极发展智能制造、新能源以及电子信息等战略性新兴产业，形成产业集群，推动产业结构转型升级。在金融服务绿色技术创新方面，应鼓励商业银行提升服务绿色技术创新的专业化水平，基于银行、创业投资、证券、保险、信托合作的基础上，推出交叉性金融产品，充分发挥资本市场融资功能，支持绿色技术企业IPO、再融资和并购重组，为绿色技术创新企业发行债券融资创造条件，加强政府对绿色技术创新企业的资金支持，以政府创业投资基金为杠杆引导社会创业投资进入绿色技术创新企业等。

妥善处理好政府与企业环保R&D投入的关系。中央环保R&D投入、地方环保R&D投入以及企业环保R&D投入对提升绿色技术创新效率的传导特征、作用方式和路径机制均存在显著差异。政府资金在信息搜寻成本、匹配效率以及抗风险能力等方面对绿色技术创新效率提升的敏感性要显著低于企业资金，因此，应该深化财政体制改革，大力推进全过程预算绩效管理，增强财政支出的灵活性。同时，还要妥善处理好政府环保R&D投入在短期内“挤出”企业环保R&D投入的矛盾，要将政府资金重点投放于产业园区的基础设施建设上，提供优质的配套公共服务，为企业创新主体营造良好的生产和生活环境，吸纳更多的企业和高端人才集聚，将政府环保R&D投入对企业环保R&D投入的“挤出效应”转变为“挤入效应”，根据不同类别的环保R&D投入对提升绿色技术创新效率的影响机理，因势利导地发挥其提升绿色技术创新效率的最佳效果。

加强科研管理体制改革力度，推进绿色技术创新应用性成果转化。积极探索建立符合绿色技术创新活动特点的管理制度和运行机制，在管理制度方面，应构建基于体制、制度的全面支撑体系，既要发挥企业、高等院校和科研院所在绿色技术创新过程中的重大作用，也要强化企业技术创新主体地位。在运行机制方面，需要构建绿色技术、产品和服务的交易市场及其市场均衡价格形成机制，建立健全市场化的绿色技术创新、应用激励及风险规避机制。同时，由于技术中介机构能够弥补政府管理与市场运营之间的缺陷(曾刚 等，2019)，因此，还要建立健全中介服务体系、提升成果自身成熟度、增加政府资金投入，加快构建新型产业创新平台，依托科技创意园区、高技术企业孵化器以及综合性生产服务中心延伸企业绿色技术创新产业链，不断提高绿色技术创新成果应用性转化率。