基于云模型的区域企业绿色技术创新环境成熟度评价

李楠博，孙弘远

(1.长春理工大学 经济管理学院，吉林 长春 130021；2.吉林大学 商学院，吉林 长春 130021)

0 引言

绿色创新是引领绿色发展的第一动力，也是建设符合我国生态文明发展要求经济体系的重要战略支撑[1]。绿色技术创新以助推绿色发展为核心目标，通过引进新的产品、工艺、服务和管理等方式，减少对自然资源的消耗，降低对生态环境的损害并提高市场资源配置效率，为我国经济高质量发展提供动力支持和实现路径。

企业是绿色技术创新的主体，但绿色技术创新存在的双重外部性问题导致大多数企业缺乏主动创新意愿，唯有适宜的环境因素才能够驱动企业开展绿色技术创新活动。因此，环境在企业绿色技术创新过程中显得尤为重要。具有高成熟度的绿色技术创新环境能够有效提升企业绿色技术创新意愿，弥补创新短板，提高创新绩效，因而如何精准识别绿色技术创新环境成熟度，成为一个兼具理论价值和现实意义的重要话题。针对这一话题，本文在现有研究基础上，基于全新视角和方法，构建包含政策环境、经济环境、社会环境和创新环境4个维度的绿色技术创新环境成熟度评价指标体系，采用熵权法并结合云模型，对我国整体及各区域绿色技术创新环境成熟度进行评价。最后，根据评价结果，为优化和改善绿色技术创新环境，助力经济可持续发展提出建议。

1 文献回顾

绿色技术的概念最早由Braun&Wield[2]提出，20世纪80年代以后，世界各国经济快速发展并导致自然资源短缺、生态环境严重恶化，绿色技术逐渐引起广泛关注[3]。当前，公认的企业绿色技术创新是指以企业为主体，遵循生态规律并依据生态原理，进行节约能源与资源、减轻生态污染及修复生态环境的技术创新行为[4]。

企业绿色技术创新的概念已经较为清晰，但目前尚无对企业绿色技术创新环境的明确定义。由于绿色技术创新存在高投入、长周期、高风险特征，决定其主要影响要素必然集中在外部环境中[5-6]。虽然已有文献尚无专门针对企业绿色技术创新外部环境成熟度评估的研究，但对企业技术创新与外部环境敏感性的研究已经较为充分。如衣保中和郭思齐[7]指出，企业技术创新对外部环境具有高敏感度，主要是由于企业在技术创新过程中需要不断从外部环境中获取互补性知识和资源所致；文魁和吴冬梅[8]研究发现，成熟的外部环境能够给予企业多层次、多维度支持，提升其技术创新意愿从而提高绿色技术创新能力。

如何对企业绿色技术创新环境进行合理解构也是相关研究中的重点问题。过往研究对要素的解构方式各有不同，有学者将企业绿色技术创新环境划分为微观、中观和宏观维度，并认为不同层次维度下，企业学习行为和学习过程各有不同[9]；也有研究将企业技术创新环境划分为市场结构、人力资本、外部支持、宏观经济和政策支持5个方面，并发现其均对企业技术创新效率有显著影响。Fernandez&Harvie[10]总结相关研究后指出，维度复杂性是企业绿色技术创新环境的典型特质，不同维度划分模式能够从不同角度刻画企业绿色技术创新所处外部环境。虽然学界对企业技术创新环境维度划分方式并未达成一致，但基于现有研究能够发现，单一维度的企业绿色技术创新环境考察已经无法适应当前国内外经济发展形势，多维度动态空间异质性考察势在必行。

环境成熟度是对企业绿色技术创新环境的综合性考察，旨在对提供特定事物持续发展所需环境要素集合的完善程度进行度量。王洪强等[11]采用聚类分析方法评估我国PPP发展环境成熟度；黄晓杏等[12]从绿色创新投入、创新效益、经济效益、绿色效益和绿色制造等8个方面构建区域绿色创新系统成熟度评价指标体系，并采用熵权TOPSIS法测算我国中部地区绿色创新成熟度；Xavier等[13]运用德尔菲法改进传统生态创新系统成熟度模型，并运用其评估企业创新生态系统成熟度；李香花等[14]通过对中国A股上市公司数据进行研究发现，环境管理体系成熟度对企业短期和长期盈余持续性均有重要影响。已有文献尚未专门针对企业绿色技术创新环境成熟度进行评估，但过往研究中对企业绿色技术创新外部环境、创新影响要素及环境成熟度的测度为本研究提供了支持。

2 研究设计

2.1 测量指标选取

从本质上看，企业绿色技术创新隶属于企业技术创新范畴，GREMI(欧洲创新环境小组)将企业技术创新环境定义为能够促进和诱发技术创新行为的外部环境要素集合。将该定义与企业绿色技术创新概念相结合，基于我国企业绿色技术创新发展特征，本文将企业绿色技术创新环境定义为，能够通过强制性、鼓励性或诱发性等方式，促进企业进行节约能源与资源、减轻生态污染及修复生态环境的技术创新行为的外部环境要素集合。进一步地，参照联合国可持续发展委员会提出的绿色创新发展原则，可将企业绿色技术创新环境的内涵界定为政策环境、经济环境、社会环境和创新环境4个维度，并据此构建企业绿色技术创新环境成熟度评价指标体系。

2.1.1 政策环境

已有研究普遍认为，绿色政策是影响企业绿色技术创新行为最重要的外部因素[15]。政府是企业绿色技术创新重要的外部利益相关者，企业绿色技术创新行为的双重外部性导致其在政策压力之下，为了使自身符合社会认知要求和合法性要求，必须采取行动满足政府政策目标。根据新制度经济学的政策分类框架，可将政府制定的绿色政策划分为强制性政策和鼓励引导性政策两种[16]。强制性政策是指正式颁布的与生态环境相关的具有法律约束力和强制力的法律法规及行政指令。已有研究均认为，一定强度的强制性政策对企业绿色技术创新有积极推动效果[17]。鼓励性政策主要是指政府对企业绿色技术创新的鼓励性条件，其不具备强制意义，主要通过资金投入或税收优惠激励相关企业主动开展绿色技术创新行为，是对强制性政策的柔性补充。

本文在已有研究基础上，依据政策设计的强制性与鼓励引导性特征及多元化测量方法，将政策环境划分为绿色政策强度和绿色政策支持度两大类，全面考察绿色政策导向及执行效果。对于绿色政策强度指标中的政策量化方法，本文借鉴周杰琦和梁文光[18]的研究并加以改进，引入工业废水处置率(A11)、工业废气处置率(A12)和工业固体废物综合处置率(A13)3个指标综合表征绿色政策强度；绿色政策支持度则通过绿色资金投入(A21)和其它投入(A22)对政策引导性特征进行表征。绿色政策强度和绿色政策支持度综合成为政策环境指数。此外，为修正指标可能存在的公众期望偏差，本文利用区域人均实际GDP对各指标进行调整。

2.1.2 经济环境

我国经济正逐步进入高质量增长阶段，经济增长质量和经济协调发展水平提高是当前发展阶段的主要特征[19]。现有研究证实，绿色技术创新是经济高质量发展的重要驱动因素，进一步研究发现，经济高质量发展也是持续推进绿色技术创新的重要基石。从宏观角度看，区域经济发展水平对企业绿色技术创新行为有显著正向影响[20]；从微观角度看，绿色技术创新的双重外部性导致大部分创新企业长期处于资金匮乏状态，因此经济绿色化水平在企业绿色技术创新过程中的作用尤为重要[21]。

本文设定企业绿色技术创新经济环境由区域经济发达度和区域经济发展绿色化水平两个主要要素构成。在区域绿色技术创新环境成熟度评价指标中，采用DMSP/OLS夜间灯光指数数据综合表征区域经济发展及城镇化水平(B11)。经济发展绿色化水平采用绿色要素市场发育程度(B21)、经济开放度(B22)和绿色金融发展程度(B23)表征。其中，绿色要素市场发育程度以绿色全要素生产率衡量，其测度沿用较为成熟的Global Malmquist-Luenberger生产率指数，借鉴滕泽伟[22]的研究，投入指标包括资本、劳动和能源，产出指标包括区域期望和非期望产出，非期望产出为经济发展过程中产生的化学需氧量和二氧化硫排放量。考虑到经济开放程度对区域绿色技术创新的重要影响，本文引入经济开放度指数表征区域经济开放程度，该指数来自国家发改委国际合作中心对外开放课题组撰写的《中国对外开放40年》中的专题报告——《2018年中国区域对外开放指数报告》。绿色金融发展对绿色技术创新起决定性作用，考虑到绿色信贷在绿色金融中规模占比达90%以上，因此本研究用绿色信贷余额表征绿色金融发展水平。

2.1.3 社会环境

从利益相关者角度看，社会公众是企业最重要的外部环境利益相关者[23]，且与绿色技术创新之间存在相互影响关系。一方面，绿色技术创新能够为公众提供更好的生存和居住环境；另一方面，社会公众环保意识逐步提高带来的社会进步也会直接影响企业绿色技术创新行为[24]。相关研究已经证实，社会对产品绿色化的需求能够显著提升企业绿色化技术创新战略实施效果[25]，供应商和竞争者造成的环保压力也对企业绿色技术创新战略有正向影响[26]。进一步研究发现，社会进步程度是促使企业进行主动型绿色技术创新的重要因素[27]。伴随着社会经济发展，社会进步程度逐步提高，公众对生态环境愈加重视，环保意识的提高、绿色生活方式的建立以及媒体监督都是倒逼企业(产业)实施绿色技术创新行为的重要推动力。

本文设定社会环境维度由舆论环境和公众环保意识两个维度组成。在当前信息时代背景下，舆论环境可以反映区域媒体监督强度，本文以媒体监督指数表征(C11)，借鉴赵莉[28]的研究，媒体监督指数用区域环境相关新闻报道数量衡量。公众环保意识采用公众环保水平(C21)和绿色消费结构(C22)测度。为避免可能出现的内生性问题，公众环保水平采用区域人均环保机构数量衡量。对于绿色消费结构的量化，借鉴向书坚和郑瑞坤[29]的研究，以2016年为基年，令人均生活消费能源节约率=(报告年人均生活消费能源/基年人均生活消费能源-1)*100%，用以表征居民生活消费绿色化结构发展水平。

2.1.4 创新环境

从创新环境维度看，早期研究主要强调资金和人力资本的重要性，而近期研究则更为注重对企业外部专业技术服务资源和社会性资源利用能力的探究。就我国企业绿色技术创新发展现状而言，创新环境的重要性不仅体现在提升企业绿色技术创新意愿及企业搜寻创新发展机会的能力上，更表现在拓宽企业投融资渠道、改善企业整合内外部创新资源的能力上，同时还有助于企业建立适宜的学习机制。因此，创新环境是企业能否取得绿色技术创新能力跨越式前进的根源性因素[30]。

因此，本文设定创新环境维度包括人员要素和创新基础要素两大类。参照大多数研究的做法，本文采用区域R&D人员全时当量表征区域创新人才(D11)，用高校和科研机构总量、财政支出中研发投入占比分别表征创新机构(D21)和创新水平(D22)。

根据相关理论及前人研究经验，综合前文分析与探讨，通过评价指标海选、初选和补充剔除3个步骤，本文构建包含4个一级指标、8个二级指标及15个三级指标的企业绿色技术创新环境成熟度评价指标体系。各指标及量化情况如表1所示。

表1 企业绿色技术创新环境成熟度评价指标体系

2.2 数据来源

本文选取2019年中国内地30个省市区数据(西藏因数据不全，未纳入统计)为样本，利用云模型测度区域企业绿色技术创新环境成熟度。除自行测算数据外，本文所有数据均来自《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及国家统计局网站、各地区统计年鉴与环境统计年鉴，新闻报道来自CNKI《中国重要报纸全文数据库》，以上所有数据均由人工筛选并经手工整理而成，云模型运算软件为Stata 15.1。

2.3 云模型构建

云模型是在概率论和模糊集合论两种理论交叉渗透的基础上，利用特定算法形成的定性概念与定量算法间的转换模型，旨在揭示模糊性与随机性间的内在关联性[31]。早期云模型大多应用在数据挖掘、智能控制、图像处理及水文研究等自然科学领域，随着模型的发展及其科学合理性被广泛认知，社会科学中也出现了部分应用云模型的研究。企业绿色技术创新环境成熟度评估是典型的复杂系统评价型研究，其取决于各指标间相互作用的合力，传统评价方案难以全面反映评价结果。与之相比，云模型在不确定性转换上具有优势，通过保留评估过程中固有的不确定性，能更加客观地描述模糊性指标，提高评估结果的可信度[32]。因此，本研究采用云模型研究方法对环境成熟度进行实证分析。

利用云模型对企业绿色技术创新环境成熟度进行评价，需要确定各评价指标的权重。为避免可能出现的主观随意性问题，本文运用熵权法确定各指标权重。在综合评价中，信息熵越小，指标变异程度越大，则该指标提供的信息量越大，因而应赋予更大权重，反之则赋予较小权重。在熵权法赋权基础上，云模型具体实施步骤如下：

(2)计算各指标权重。常用的权重计算方法包括熵权法、AHP层次法和综合赋权法，不同赋权方法差异性较小，但熵权法结果的客观性更强，因而本研究选择熵权法计算指标权重，计算15个评价指标权重，构成权向量ω=(ω1,ω2,…,ω15)。

(3)评价指标体系中往往既包含量化指标，又包含模糊语言性指标，在构建云模型前，需要将模糊语言性指标通过正向云发生器表征为云模型数据[33]。本研究均为量化指标，因而可直接建立评估对象因素论域U=(u1,u2,…,un),u1=(u11,u12,…,u1n),u2=(u21,u22,…,u2n),…,um=(um1,um2,…,umn)。

(4)计算各指标对应的正态云模型数字特征，通过逆向正态云发生器生成各评价指标隶属于各等级的云模型图。各数字特征计算方式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

其中，Ex为期望，表示云滴在论域的分布期望及论域中心值，即样本的绿色技术创新环境成熟度级别；n为样本容量；xi为第i个样本区域绿色技术创新环境成熟度指标观测值；En为熵，即样本绿色技术创新环境成熟度的随机性与模糊性程度；He为超熵，即熵的熵，表示云图中云的离散程度，超熵越大，云层厚度越大；S2为样本范围内绿色技术创新环境成熟度方差。

(5)生成评价云。评价云的建立主要用于等级评估，本研究将区域绿色技术创新环境成熟度划分为5个等级，等级论域C=(C1,C2,C3,C4,C5)，对应等级依次为极不成熟(Ⅰ级)、不成熟(Ⅱ级)、一般成熟(Ⅲ级)、高成熟(Ⅳ级)和极高成熟度(Ⅴ级)。评价区间利用上、下边界等间距法生成，继而通过正向云发生器得到区域绿色技术创新环境成熟度标准评价云。评价云数字特征计算方法如下：

Ex=(φmin+φmax)/2

(5)

En=(φmax-φmin)/6

(6)

(7)

其中，φmin为评价区间下限，φmax为评价区间上限；a为不变常数，依据已有研究经验，取值为0.25[34]。

(6)生成综合评价云。通过正向云发生器得到环境成熟度综合评价云，并将其与环境成熟度标准评价云进行相似度对比，得到最终评价结论。发生器的指标整合计算，即区域绿色技术创新环境成熟度综合数字特征算法为：

(8)

(9)

(10)

3 实证结果分析

3.1 全国层面评价结果分析

3.1.1 熵权结果分析

依据熵权法赋权原则，在标准化数据基础上计算各指标权重，权重计算结果如表2所示(熵权常数为0.37)。由权重计算结果可知，在绿色技术创新环境成熟度评价指标体系中，政策环境和社会环境是企业绿色技术创新环境成熟度的主要指标(综合权重分别为0.33和0.30)，经济环境和创新环境是企业绿色技术创新环境成熟度的次要指标(综合权重分别为0.19和0.18)。

步骤2 对子制造任务集合MTask={mt1,mt2,,mtn}进行逐个任务类型判断，获得子制造任务类型矩阵TP(MTask)。

表2 企业绿色技术创新环境成熟度各指标权重

熵权法赋权结果显示，与经济环境和创新环境相比，政策环境和社会环境是企业绿色技术创新环境中起主导作用的环境因素，其中绿色政策强度、舆论环境和公众环保意识是驱动企业绿色技术创新绩效提升的最重要要素。这一结果也表明，企业作为绿色技术创新行为主体，其主观能动性具有重要作用。由于绿色技术创新具有双重外部性特征，以环境制度为主体,其绿色政策始终是企业(产业)绿色技术创新的主要驱动力量，但随着经济社会对高质量发展的需求，绿色创新主体愈发关注社会责任及自身可持续发展，由此，舆论环境和公众环保意识在绿色技术创新过程中的作用得以显现。为加快这一转变，2019年，国家科技部和发改委联合颁布了《构建市场导向的绿色技术创新体系》，从政策上明确构建市场导向的绿色技术创新体系，为企业绿色技术创新市场化发展指明了方向。

3.1.2 指标云模型评价结果分析

利用评价云生成规则，得到上、下边界等间距法生成的各指标标准评价云数字特征，计算得到具体特征值如表3所示。表4给出了企业绿色技术创新环境成熟度各指标期望与熵值。对比表3与表4可知，从企业绿色技术创新环境成熟度的主要影响因素——政策环境和社会环境角度看，两个指标下的三级指标云估计结果大多处于Ⅲ～Ⅳ级成熟度之间，也有极少部分指标如绿色政策资金投入(Ex=0.08，En=0.06)契合的等级明显较低，未达到Ⅱ级，而其它环境投入(Ex=69.59，En=62.02)则隶属Ⅰ级。从对环境成熟度影响较小的经济环境和创新环境指标看，两者整体表现均接近Ⅲ级成熟度，但经济发展及城镇化水平(Ex=1.64，En=2.09)、人才支撑(Ex=145 995.87，En=144 473.78)接近Ⅰ级成熟度，说明这两个要素对企业绿色技术创新的促进性较差。

表3 指标评价云数字特征值

表4 各评价指标主要数字特征值

3.1.3 整体云模型评价结果分析

将各指标权重与数字特征相结合，通过逆向云发生器，运用公式(8)、(9)、(10)得到样本综合云的3个数字特征(Ex=9 761.36，En=12 233.72，He=56 881.33)。利用综合评价云数字特征计算方法分别求解综合评价云的数字特征，并绘制综合评价云图(见图1)。

由图1可知，整体上看，我国企业绿色技术创新环境成熟度处于Ⅲ～Ⅳ级之间，且与Ⅲ级云几乎重合，相似度接近1，样本范围内企业绿色技术创新环境整体属于一般成熟度(Ⅲ级)，即我国企业绿色技术创新整体环境成熟度欠佳。究其原因，主要在于部分指标表现较差，如绿色政策支持度和经济发达程度均为极不成熟指标，说明目前我国绿色政策仍以强制性政策设计为主，引导性政策建设明显不足。

图1 综合评价分级

3.2 区域层面评价结果分析

3.2.1 指标评价结果分析

表5展示了当前我国区域企业绿色技术创新环境成熟度情况。结果显示，分区域看，除媒体监督情况表现较好外，大多数指标呈中等或低等成熟状态。其中，经济发展及城镇化水平、人才支撑指标表现较差，这与前文整体评价结果基本一致；其它环境投入在区域间差异较大，主要是由于本文采用造林总面积/人口总数衡量所致，区域间经济地理环境差异导致造林需求各有不同，致使该指标在不同地区间出现较大差异。

表5 区域企业绿色技术创新环境成熟度评估结果

3.2.2 空间差异性分析

依据云模型运算结果，当前我国企业绿色技术创新环境成熟度具有显著地区差异性，成熟度总体分布在极不成熟(Ⅰ级)、不成熟(Ⅱ级)和一般成熟度(Ⅲ级)3个等级中，尚无高成熟度地区(见表6)。

由表6可知，企业绿色技术创新环境成熟度处于极不成熟的区域仅有新疆，结合各指标评估结果可知，除绿色市场发育程度达到Ⅱ级外，样本期内，新疆在其余环境要素上表现均较差。原因在于，新疆经济发展水平较低，且不具备地缘优势，同时还受到经济环境稳定度低、经济政策连续性不足等多种客观因素制约，最终导致该地区企业绿色技术创新环境成熟度表现较差。

表6 区域企业绿色技术创新环境成熟度等级分布

样本范围内占比最高的是不成熟等级，有50%的区域处于该等级。通过观察环境不成熟地区发现，经济水平并不是导致环境成熟度差异的主要影响因素，熵权法的结果也证实这一结论。如广东与广西地理位置邻近，经济发展水平差距较大，但却同属于绿色技术创新环境Ⅱ级成熟等级。主要原因是，广东虽然经济发达程度高，但强制性环境政策实施不力，而广西虽然经济发展水平较低，但强制性环境政策实施优于广东，且广西经济发展绿色化水平较高，因而双方在总体成熟度上表现为同一等级。据此得出，区域经济发展与企业绿色技术创新环境成熟度之间存在非线性相关关系。

考察期内，有超过46%的区域处于一般成熟等级，且大部分为经济较发达地区，中部六省均属于一般成熟等级。结合表5可知，一般成熟等级中，河北、山西、上海和浙江已经接近较高成熟度(Ⅳ级)。其中，河北是样本范围内成熟度最高的区域，良好的政策环境、社会环境和创新基础是其环境成熟度较高的重要原因。然而，与之相比，经济发展水平欠佳的黑龙江、青海和云南也处于一般成熟等级，且这3个地区的主要优势均集中于政策环境，说明高水平经济发展固然能够促进企业绿色技术创新，但比经济发展更为重要的是政策支持度和完善度。这一结果也为经济发展与企业绿色技术创新环境成熟度之间的非线性关系提供了进一步佐证。

3.2.3 空间集聚性分析

由表6中企业绿色技术创新环境成熟度的空间分布情况可知，经济发展对绿色技术创新的弱驱动性导致企业绿色技术创新环境成熟度较高地区未集中出现在经济发达的东部沿海省份，但却呈现出显著的区域集聚性。除黑龙江、青海和云南外，其它Ⅲ级成熟度地区均呈集聚状态，这一集聚圈包含中部六省及东部地区部分省份。

结合相关研究可以判断，产生高成熟度集聚现象的原因在于技术创新本身存在溢出效应，而绿色技术创新除技术溢出外，还会使污染在“本地—邻地”产生空间转移，迫使绿色技术创新相关知识和资源更容易在邻近地区发生空间转移，并最终产生企业绿色技术创新环境集聚效应。对于黑龙江、青海和云南而言，虽然缺少集聚带来的环境优势，但优越的自然环境、地方政府的支持及公众对绿色发展的重视都对企业绿色技术创新环境成熟度具有显著正向溢出效果，多种要素协同作用，使这些地区企业绿色技术创新环境成熟度比其它地区表现更好。

4 结论与启示

4.1 研究结论

绿色技术创新是实现经济绿色发展，促进产业结构绿色化转型的必要前提。本文将云模型与熵权法相结合，对我国整体及区域企业绿色技术创新环境成熟度进行评价，得出以下主要结论：首先，区域企业绿色技术创新环境与经济发展之间存在非线性关系，单纯发展经济并不是改善区域企业绿色技术创新环境的最优解决方案，营造良好政策环境是欠发达地区提升环境成熟度的重要途径；其次，政策环境和社会环境是企业绿色技术创新环境成熟度的主要影响维度，从全国看，两个维度中绿色政策支持度和经济发达程度均处于极不成熟阶段，亟待改善；最后，我国企业绿色技术创新环境整体处于中等成熟度，且区域间企业绿色技术创新环境成熟度差异较大，中部地区整体表现优秀，其余地区均有明显短板。

4.2 政策启示

首先，地方政府必须走出“先发展，后治理”的思维困境，积极探索环境保护新方案和新政策。发展经济不能以牺牲环境为代价，而要通过发展绿色技术，利用绿色科技引领绿色发展。企业绿色技术创新发展与经济增长之间具有良好的互补性，地方政府应着力加大对清洁能源、绿色技术以及其它环保相关产业的扶持力度，同时加强对污染企业的环保监管，完善污染惩戒机制，建立绿色技术创新专项扶持基金，加大绿色技术人才引进力度，在提升企业绿色技术创新能力的同时，实现地方经济绿色可持续发展。

其次，引导企业绿色技术创新由制度导向型向市场导向型转变。云模型评价结果表明，政策环境和社会环境对企业绿色技术创新环境成熟度影响较大。因此，要提升企业绿色技术创新意愿，除适当提高绿色制度强度外，还应注重培育绿色生产与生活方式、提升公众环保关注度以及建立完善的企业社会责任公开制度，多角度、多维度增强社会环境的引导作用。当前，我国企业绿色技术创新正面临由强制型创新向市场导向型创新转变，在市场导向型绿色技术创新体系建立过程中，要求地方政府创新相关政策、制度供给方式，增强引导性和鼓励性政策实施效果，提高其与强制型政策的互补能力，发挥政策协同治理效果，为市场导向型绿色技术创新体系的建立奠定政策基础。

最后，发挥区域优势，因地制宜，优化企业绿色技术创新环境。由于我国各区域企业绿色技术创新环境成熟度差异较大，各地应结合自身经济社会发展趋势与特征，有侧重地优化企业绿色技术创新环境，尤其注重提供切实有效的金融协助方案，提高政策稳定性，为关联产业间的密切合作打造开放式平台，完善地方法律规范，发挥舆论监督作用，提升公众环保关注度和环保意识水平，利用社会力量倒逼区域内企业提高绿色技术创新意识，增强企业绿色技术创新动力。