长江经济带城市绿色创新效率的时空特征及影响因素

陆菊春，王新怡

(武汉大学经济与管理学院，湖北武汉 430061)

绿色创新是传统城市向绿色城市过渡的核心［1］。绿色创新效率是反映城市经济可持续竞争优势的重要指标［2］。城市绿色创新实质上就是通过创新转变传统发展模式，当传统的投入要素已经不足以提供动力，创新、创造力和知识积累的作用不仅是自我延续和转化，也是经济增长的关键驱动力［3］。以创新为驱动建设低消耗、低污染、高效率、高宜居性的绿色城市是未来趋势所在。长江经济带依托“黄金水道”，覆盖9 省2 市，所辖人口和经济总量超过全国的40%［4］，且拥有若干领先全国的先行先试模式及经验，科技创新能力和绩效也处于全国先进水平，因此长江经济带的绿色创新发展对全国来说具有先行示范和协同驱动的重要战略意义。2018 年，习近平总书记在深入推动长江经济带发展座谈会上指出，要正确把握整体推进和重点突破、生态环境保护和经济发展、总体谋划和久久为功、破除旧动能和培育新动能、自身发展和协同发展五大关系，坚持新发展理念。一方面，如何培育新动能、平衡长江经济带的环境保护和经济发展是亟须解决的问题；另一方面，长江经济带各个城市的绿色创新水平存在较大差异，如何把握整体推进和重点突破、自身发展和协同发展值得我们思考。

1 文献综述

目前有关绿色创新效率的文献主要集中在效率的测度和影响因素两方面。绿色创新效率的测度，有基于参数的随机前沿分析（SFA）和基于非参数的数据包络分析（DEA）两种方法。一些学者对DEA进行改进，提出DDF 模型和三阶段DEA 方法，如Tone［5］提出的SBM 模型改进了DEA 径向模型（BCC、CCR）无法体现松弛部分的局限性；为进一步比较有效单元之间的效率，又有学者提出超效率SBM 模型（Super-SBM）。

关于绿色创新效率的影响因素，现有研究主要从外部环境和内部驱动两方面展开。外部环境通常包括政策、制度和市场化水平等，如杜龙政等［6］系统考察了环境规制、治理转型对我国工业绿色竞争力提升的复合效应；Huang 等［7］通过建立博弈论模型证明了绿色贷款和政府补贴作为支持绿色创新和环境保护的干预方式的有效性；Yasmeen 等［8］运用系统高斯混合模型（GMM）探讨了技术创新、环境规制和城市化对生态效率的影响。内部驱动因素则与技术创新的主体企业相关，包括企业规模和企业战略等［9］，如Amore 等［10］研究公司治理与企业环境创新的关系，发现无效的公司治理可能是环境效率提升的主要障碍。

综观上述文献，国内外学者从绿色创新效率的测度到影响因素都进行了深入研究，然而我们发现，目前研究对象主要侧重于国家层面、省级层面、行业层面和企业层面，对于城市绿色创新效率的研究显得不足。城市是区域管理中心，具有牵引创新促进经济增长和作为绿色发展空间载体的双重作用。此外，虽然学者们对于绿色创新水平存在较大区域差异达成了共识，但部分研究忽视了不同区域城际绿色创新活动的交互影响。基于此，本研究聚焦于城市视域，考察长江经济带绿色创新效率方面的整体特征和区域异质性，基于非期望产出的Super-SBM 模型和GML 指数测算2013—2019 年长江经济带37 个地级以上城市的绿色创新效率并考察效率的动态演变规律，并采用全局莫兰指数和空间杜宾模型探索效率的空间关联和影响因素。

2 研究设计

2.1 研究方法模型

2.1.1 城市绿色创新效率测度模型

对效率值为1 的单元构建Super-SBM 模型，如式（5）所示：

2.1.2 城市绿色创新效率动态演变测度模型

为了进一步探析样本城市绿色创新效率的动态时序演变规律，采用OH［11］提出的GML（global-Malmquist-Luenberger）指数方法，将全局技术集定义为所有当期生产技术集的并集，使结果在各个决策单元和各个时期都具有可比性。指数形式如式（6）所示：

GML 指数可分解成全局技术效率变动（global efficiency change,GEC）指数和全局技术进步（global technology change,GTC）指数，指数形式分别如式（7）（8）所示：

GML 指数大于1，表示城市绿色创新效率提升；反之，则表示停滞或衰退。

2.1.3 城市绿色创新效率空间关联考察模型

为了探究样本城市绿色创新效率是否存在空间关联，引入全局莫兰指数对其进行空间相关性检验。全局莫兰指数的计算公式如式（9）所示：

2.1.4 城市绿色创新效率影响因素评价模型

根据新经济地理理论，地理空间在创新空间集聚中具有重要作用，一是区域内存在产业联系、技术溢出和空间报酬递增，二是存在极化即扩散效应，因此需要采用将地理位置考虑在内的空间计量模型分析样本城市绿色创新效率的影响因素。采用空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，SDM）考察邻域因变量和自变量对自身因变量的影响，模型形式如式（10）所示：

2.2 研究指标

2.2.1 投入产出指标

绿色创新效率的测度通常将资源要素和创新要素纳为投入要素，将环境代价作为非期望产出，如李雪松等［12］选取能源投入、R&D 人员和R&D 经费为投入要素，将“三废”（废弃排放、废水排放、固体废弃物排放）作为非期望产出。本研究将绿色效率、创新效率和传统的经济效率整合起来，具体投入产出指标和描述性统计如表1 所示。

表1 绿色创新效率投入产出指标及描述性统计结果

表1（续）

2.2.2 影响因素指标

城市绿色创新效率通常受到城市的制度环境、经济基础和技术水平等多个维度的共同影响。

（1）经济水平（dev）。经济发展为研发绿色创新技术、优化能源结构、提升环境治理效率提供资金上的支持；同时，经济水平往往代表一个地区居民的生活水准，人均收入增加促成城市居民对美好生活环境的偏好，居民消费选择成为城市绿色创新效率提升的外部动力。在经济较发达地区，消费者对产品隐含的污染排放变得敏感，转向支持环境友好型企业，但这种市场选择并非在所有情况下都能起效用，因为绿色技术的研发相比于传统技术周期更长、投资规模更大、风险更高、市场需求不确定性更大，以盈利为主要目标的企业更容易将利润丰厚的传统技术创新作为优选决策［13］，这种市场失灵常常造成区域差异。本研究选取人均GDP 作为经济水平的代理指标。

（2）政府科技支出（tech）。政策调节绿色创新的数量和质量，进而促进绿色创新体系的发展。科技支出作为财政调控政策是政府常用的手段，一方面提供良好的创新环境，改善城市创新系统；另一方面高效且靶向地直接作用于企业全要素生产率［14］。虽然合理的科技投入通过对知识溢出进行经济补偿提高企业创新的积极性，但也有研究发现，政府资助会挤出企业的R&D 投资，导致创新活动的产出减少［15］。本研究选用政府科技投入占财政支出的比重作为政府科技支出的代理指标。

（3）环境规制（er）。传统经济学观点认为环境规制政策增加企业的治污和排污成本，降低企业的生产率和竞争力；“波特假说”认为严格且适宜的环境规制通过引导企业创新部分或完全抵消前述负面效应，长此以往，能达到环境改善和企业更具竞争力的双赢局面，因此环境规制对绿色创新效率的影响是挤出效应和激励效应两种机制共同作用的结果，企业成本增加对创新投入产生挤出效应，企业通过技术创新减少成本则是激励效应的效果。参考曹霞等［16］的做法，本研究选取污染治理完成投资额作为环境规制的代理指标，并取其对数的二次项验证环境规制强度对绿色创新效率是否存在拐点效应。

（4）产业结构（ind）。城市第二产业占比的增加对经济增长有较强推动作用，但伴随而来的是高能耗和大量污染，如钢铁、石化、有色金属等过剩产业，绿色创新的发展更依赖于资源减量投入、资源再循环利用、污染减排的第三产业，而产业结构升级在促进经济增长的同时减少污染排放和能源消耗，有利于绿色创新效率的提升。本研究选取第三产业增加值占GDP比重作为产业结构的代理指标。

（5）开放程度（open）。“污染天堂假说”认为他国污染密集产业倾向于在环境标准相对较低的国家或地区建立企业，这虽然有益于当地解决就业问题，但不利于产业结构优化；而“双缺口”理论认为对外开放程度高的地区能够率先获取国外先进技术。所以，对外开放具有的污染扩散性和知识溢出性对城市绿色创新效率存在完全相反的作用。本研究采用各地区实际利用外资金额占GDP 的比重表征开放程度。

2.2.3 数据来源

本研究所用全部数据都来源于2013—2020 年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和各城市的国民经济与社会统计公报，个别城市存在少量数据缺失的用线性拟合法补齐。

3 实证结果与分析

3.1 绿色创新效率测算结果

借助MaxDEA 软件测算样本城市的绿色创新效率，结果如表2 所示。具体如下：

表2 2013—2019 年长江经济带城市绿色创新效率

表2（续）

（1）2013—2019 年，样本城市绿色创新效率整体呈现波动上升趋势，效率均值最小为0.749、最大为0.824，有较大提升空间。

（2）从区域层面来看，上中下游地区绿色创新平均效率变化如图1 所示，绿色创新效率水平的高低和演变趋势存在明显的区域不平衡，上游和中游地区拉低了总体平均水平。中部地区一些传统资源密集型城市经济发展水平较低，面临着资源枯竭、环境污染和产业升级缓慢的共同困境，以南昌市为例，“两高一资”行业产能的迅速扩张加大了南昌市节能减排和工业污染治理的压力和难度。上游地区相比下游较发达地区的整体产业层次偏低，需要加大基础性科技创新投入、调整环保法规以改善现状。

图1 长江经济带上中下游地区绿色创新效率变化趋势

（3）从城市微观视角看，成都、上海、合肥、舟山、武汉5 座城市历年绿色创新效率均大于1，表现出稳定的高绿色创新水平，其中成都市和上海市表现最好；而鄂州、黄石、铜陵历年绿色创新效率皆低于0.5，可能是由缺乏技术创新或不重视环境保护导致。

3.2 绿色创新效率动态演变规律的区域分异

2013—2019 年样本城市绿色创新效率的GML指数测算结果分别如表3和图2所示。具体分析如下：

图2 2013—2019 年长江经济带城市绿色创新效率的GML 指数

表3 长江经济带分区域绿色创新效率的GML 指数及因素分解

表3（续）

（1）绿色创新效率的动态演变存在阶段特征。2013—2014 年，GML 指数小于1，技术进步不足是主要原因；2014—2019 年，GML 指数保持大于1 但先大幅下降后稳步上升，这个阶段我国经济发展正式进入新常态，国家和地方政府开始构建沿海与中西部相互支撑、良性互动的“新棋局”。从分解指标来看，GTC 指数与GML 指数的变化步调完全一致，可能是长江经济带部分地区以企业改革创新为核心、政策补贴和公众支持为外部驱动力的多元创新系统成功促进了技术进步，对绿色创新效率的提升发挥关键作用；但也可以看到，GEC 指数在2016—2018年间存在波动，因此未来有必要在保证技术进步的同时避免出现资源错配问题。

（2）从区域层面看，2013—2014 年，GML 指数的区域差距较小；2018—2019 年，中、上游与下游地区GML 指数的差距分别上升到0.46 和0.27，区域差距有扩大趋势。2013—2018 年，中游地区GTC指数一直高于上游地区，说明中游地区在技术进步方面优于西部地区；2019 年，上游地区的GTC 指数达到与中游地区持平。但2016—2019 年中游地区的GEC 指数都小于1，说明中游地区在技术效率方面还存在较大进步空间，基于自身禀赋的资源分配和利用与技术开发没有达到有效平衡。

（3）从城市视角看，南京、扬州等32 座城市GML 指数的几何均值都大于1，这些城市通过技术创新促使资源配置更加灵活和高效，从而绿色创新效率保持稳定或上升；无锡、九江等5 座城市的绿色创新效率整体有所下降，其中经济较发达城市效率降低可能是由于严格的环境规制增加当地厂商的成本，并且创新具有经济性公共物品属性，部分厂商存在无须付费便可以“免费搭车”的情况，也有可能是绿色创新技术的研发到达瓶颈期，大规模的投入不能得到相称的产出；GEC 指数低于1 的城市如武汉、荆州则亟须从高投入、高消耗、高污染、低效率的粗放型经济增长模式向高质量、可持续的模式转型。

3.3 绿色创新效率空间关联和局部特征

运用Stata16.0 软件测算样本城市2013—2019 年绿色创新效率的全局莫兰指数（global Moran's I），以检验长江经济带城市绿色创新效率的空间关联，结果如表4 所示。样本城市历年的全局莫兰指数均为正，表明长江经济带城市绿色创新效率的分布存在显著的空间依赖性。从变化趋势来看，莫兰指数总体上升，表明相关性逐渐加强，可能的原因是随着经济增长和交通便捷程度提高，各城市绿色创新活动的互动性增加、经济和技术的依存度加强。

表4 长江经济带城市绿色创新效率的全局莫兰指数检验

2013 年和2019 年样本城市绿色创新效率的局部空间相关性如图3 所示，各城市的分布由较为分散变成较为集中，并且2019 年“低低”集聚的城市少于2013 年，“高高”集聚的城市多于2013 年，表明整体上“高高”集聚的城市有增加趋势。分区域看，下游“高高”集聚城市数量的比例远多于上、中游地区，主要是因为下游地区经济相对发达、地理位置优越，率先吸取国外先进绿色创新技术，成为国内技术前沿，且区域内人才、技术等要素流动更为频繁，故辐射周边地区的能力较强。

图3 2013 年、2019 年长江经济带城市绿色创新效率局部莫兰散点分布

3.4 绿色创新效率影响因素的区域异质性

对长江上、中、下游地区分别进行建模，以全流域面板数据建模为例（见表5），首先进行固定效应与随机效应模型的择取，其豪斯曼检验（Hausman test）以1%的显著性水平拒绝随机效应形式的原假设；再采用沃尔德检验（Wald test）来确定空间杜宾模型（SDM）能否退化为空间误差和空间滞后模型，结果均通过5%和1%的显著性水平检验，可以判定空间杜宾模型为最优的模型选择。最大似然值（L-likelihood）越大拟合效果越好，因此时空固定效应模型相比时间固定模型和空间固定模型更优。

表5 2013—2019 年长江经济带城市绿色创新效率空间杜宾模型估计结果

（1）整体上，样本城市绿色创新效率的空间滞后系数ρ为0.280 且在5%水平下显著，意味周边城市绿色创新效率每提高1 个百分点，将促使本城市效率平均提升0.280 个百分点，即邻近城市的绿色创新对本城市有正向城际空间溢出效应。不同区域存在较大差异，下游地区相比上游地区辐射带动的能力更强；中游地区的空间溢出效应为负，可能是中游地区城市间产业可替代性高、竞争激烈，城市绿色创新发展会从周边城市榨取人力和技术资源。

（2）整体上，经济水平与绿色创新效率呈正相关关系。人均GDP 每提高1%，绿色创新效率提升0.006%。较发达城市的居民更有余力重视环境质量，企业受到市场需求的调节主动研发绿色工序和绿色产品，因而下游经济水平提升对绿色创新效率的带动作用更显著。上游地区人均GDP 增长带来的影响是负面的，依循环境库茨涅兹曲线，人均收入增长初期环境污染由低趋高，只有当经济发展到一定水平后，随着人均收入的进一步增加，环境污染才由高趋低，显然上游地区经济发展的规模效应超过技术效应和结构效应。从影响因素的空间滞后系数看，中下游区域周边城市人均GDP 增加对本城市的绿色创新效率有显著负向空间溢出效应，可能是交通便利程度提高，当人均收入增加，一些城市环境质量改善，健康作为消费品的“影子价格”降低，从而吸引周边的高素质创新型人才集聚，产生虹吸效应。

（3）整体上，政府财政支出中科技占比每提高1%，绿色创新效率将降低0.146%。首先由于信息不对称性，政府制定的科技支出政策有较大寻租空间，会挤占企业科技研发投入，扭曲正常经营路径；其次部分地区以GDP 为主要绩效考核指标，而经济发展的后果不在考核范围内，政府资金支持的科研项目也是以经济增长为目标导向的，甚至会牺牲环境作为代价，所以对城市绿色发展造成不利影响。

（4）整体上，环境规制强度的系数小于0、平方系数大于0，表明环境规制强度与效率呈显著的“U”型关系，说明环境治理初期会造成多方成本增加；但长期规制下，污染者、污染损害程度、地方环境质量、排污赔偿等信息不断健全和公开，政府和社区治理能力提高，企业不仅通过产出增加抵消污染的付费和创新的成本，还通过获取先发优势抢占市场份额并树立良好的企业道德形象以提高竞争能力，绿色创新水平开始往好的方向发展。分区域看，下游地区环境规制强度对城市绿色创新效率表现出显著的促进作用，上中游地区则与之呈“U”型曲线关系；从影响因素的空间滞后系数看，环境规制强度的城际溢出效应表现为先负后正的“U”型曲线。显然周边地区严格的环境规制初期会导致高污染企业被迫迁移到本城市，但在长期会带动本城市绿色创新效率提升。

（5）第三产业占比增加对于城市绿色创新发展的影响存在较大区域差异，对下游地区有0.039%的显著提升效果，对中游和上游地区则表现出抑制作用，原因可能是中西部地区的第三产业存在非绿色发展现象。根据庞瑞芝等［17］的研究结果，我国各区域服务业对于绿色发展的有效程度差异较大，其中沿海地区服务业有效程度较高。第三产业中交通运输、餐饮商贸等行业同样造成大量能耗和污染，致使第三产业的发展无益于绿色创新效率的提高。

（6）整体上，对外开放有利于绿色创新发展，但是中游地区外商实际投资占比每增加1%，绿色创新效率降低0.129%，表明一方面中部城市没有很有效地利用外商投资带来的先进技术和科学的管理经验来提高本地区的绿色技术水平，另一方面其引进的外资质量较低，在事实上挤占了当地绿色创新活动的空间，是发达国家的“污染避难所”。

4 结论与对策

本研究采用非期望产出的超效率SBM 模型、GML 指数、全局莫兰指数和空间杜宾模型，从时序动态演变、空间关联和影响因素3 个维度全面探索长江经济带37 个城市2013—2019 年绿色创新效率的整体特征和区域分异，得出如下结论：（1）长江经济带绿色创新效率整体上呈现上升趋势，局部空间呈现下游、上游地区效率高的“U”型关系。（2）整体上，除了2013—2014 年GML 指数都大于1，技术进步与绿色创新效率提高的步调完全一致，但上、中游地区与下游地区的差距不断扩大。（3）绿色创新效率全局空间集聚度不断加强，局部空间“高高”集聚的城市增加，且多发生在下游地区。（4）整体上绿色创新效率存在空间交互作用，邻近城市绿色创新效率提高会对本城市产生正向溢出效应，但中游地区的空间溢出效应为负。（5）人均GDP 增长、产业升级、城市开放度提高在整体上提升绿色创新效率，环境规制存在拐点效应，不同区域影响因素的表现不同：上游地区人均GDP 增加导致环境恶化；上中游地区第三产业存在非绿色发展现象；中游地区引进外资质量相对较低。

基于上述研究结论，为促进长江经济带平衡环境保护和经济增长以及实现区域协同发展提出以下对策建议：

（1）建设互动合作的协调发展带。首先针对资源错配问题，可以建立资源互补、政策互利的组织机构进行统筹，打破区域和行政壁垒。其次针对下游效率高、中上游效率低的发展格局采取差异化的扶持政策，完善落后地区补偿机制，其中东部地区充分利用绿色创新辐射能力，引领和带动中西部协同发展；中部地区完善项目准入机制，引进绿色外资；西部地区通过减少资源冗余尽早步入经济发展的高级阶段；此外，中西部地区都应以真正绿色的第三产业作为发展目标。最后，针对中部城市产业布局过度集中、雷同，产业结构竞争性强于互补性造成的负向空间溢出效应，建议协调城市间的定位和规划，各地区因地制宜、发挥相对优势，向产业链式的互补型经济发展。

（2）改进地方政策实施理念。首先将绿色指标纳入评价体系，对于各级政府官员将城市环境质量作为绩效考核标准；对于各类企业和机构给予科技研发和污染排放方面表现好者以奖励。其次，加强知识产权保护，减少“搭便车”现象打击企业创新的积极性。最后，严格执行环境规制，长期执行环境规制对上中下地区绿色创新效率的提升都有显著作用，因此相关部门需要细化环保条例，加强执法力度，注重环境规制施行的合理性和到位性，约束企业形成绿色环保自觉性。此外，还可以大力宣传绿色消费理念，提高居民低碳生活意识。

（3）继续推进对外开放。东部地区发达城市发挥先行先试、经验推广的示范引领作用，打造与国际接轨的营商环境，建立与国际通行规则衔接的贸易和投资制度；中西部地区加强与丝绸之路经济带的战略互动，借助“一带一路”沿线国家和地区的资源禀赋特征解决产能过剩问题，推进贸易投资自由化、便利化，达到同时收获经济效益和环境效益的效果。