技术创新对绿色发展的影响——以长三角城市群为例

张 烨， 沈浩然

(上海理工大学 管理学院， 上海 200093)

2021年2月国务院印发《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》指出，绿色经济发展是增进人民幸福生活、建设美丽中国，促进人类命运共同体、全球生态链，提升和完善中国生态文明治理体系的要求。中国“十四五”期间对加快技术创新提出更加迫切的要求。技术创新可以迸发出推动经济增长方式转变的动力，促进绿色经济进步，解决目前中国面临的发展问题。

长三角城市群位于“一带一路”和长江经济带的交汇地带，经济腹地广阔，交通便利，它的发展对中国现代化建设大局和对外开放具有重大意义。

基于以上考虑，本文以长三角城市群为例，利用空间杜宾模型对样本进行研究，分析技术创新对绿色经济发展的直接效应和间接效应影响，并对江浙沪和安徽进行分区域研究。

1 文献综述

目前有关绿色发展水平的测度方法有指标直观比较法、变异系数法、指数法和基尼系数法等，本文选用绿色全要素生产率来衡量绿色经济发展水平。学术界就绿色全要素生产率的实证分析进行了大量研究。刘亦文等利用空间计量模型考察农业绿色全要素生产率的空间敛散性，发现中国八大综合经济区农业绿色全要素生产率皆实现较好的增长，其中西南经济区增长最快，东北经济区增长最慢，农业绿色TFP变化具有时间、空间及区域差异性[1]；苏科等基于长江经济带的面板数据，实证检验了人力资本、科技创新对绿色全要素生产率的影响，发现了人力资本、科技创新是长江经济带绿色全要素生产率提升的重要推动因素[2]；张桅等基于长三角地区面板数据，利用空间杜宾模型研究创新型人力资本对GTFP的空间效应，研究表明增加创新型人力资本投入对GTFP水平提升具有阻碍作用，高GTFP地区依靠创新型人力资本空间溢出效应形成区域增长极，低GTFP地区依靠增加创新型人力资本投入提升自身GTFP水平，显示出创新型人力资本可能存在“孤岛效应”[3]；李鹏升等考察了环境规制对企业绿色全要素生产率的动态影响机制，并从企业议价能力视角探究了绿色全要素生产率的异质性影响因素。得出环境规制短期内会降低企业的绿色全要素生产率，而长期内则会对企业的绿色全要素生产率产生促进作用，形成环境规制的动态绿色全要素生产率效应[4]。

关于技术创新与绿色经济发展的关系已有很多研究。张小筠等采用系统GMM动态面板模型评估技术创新对制造业绿色发展的异质性影响，研究发现技术创新主要驱动了低竞争性行业的绿色发展，而对高竞争性行业的作用不显著[5]；滕堂伟等基于长江经济带城市为面板数据，分析长江经济带科技创新与绿色发展的耦合协调水平、时空分布格局以及空间关联性演变，发现长江经济带科技创新和绿色发展指数总体上虽然均有一定的上升，但整体水平较低，2013年开始呈现同步增长的趋势，但带内空间分异明显，长三角地区协调度明显高于其他地区，科技创新与绿色发展协调性具有明显的空间溢出效应，长江经济带内相邻城市协调度的变换具有趋同特征[6]；何兴邦基于省际面板数据，实证考察了技术创新的经济增长质量效应，得出总体上，技术创新显著提升了中国综合经济增长质量，一方面技术创新有助于显著增加经济增长效率，改善社会福利，另一方面技术创新加剧了收入分配不平等，扩大了贫富差距[7];高赢运用US-SBM-Malmquist模型、Dagum基尼系数以及面板数据模型，得出了八大综合经济区绿色发展绩效水平整体偏低且呈现非均衡状态，缩小区域间差异是关键的结论[8]；张爱华等基于湖北开发区，得出湖北省开发区用“以评促建”方式推动完善管理，创造良好的创新创业环境，聚集科技创新资源，提升自主创新能力和产业竞争力，促进开发区高质量发展[9]。以上文献对技术创新对绿色发展影响的研究多建立传统面板模型且样本范围较大，空间计量方法较少使用。

本文使用DeaMAX软件测算绿色全要素生产率代表绿色经济发展水平，研究技术创新对绿色经济发展的影响。本文的创新点为：①样本聚焦长三角城市群，可以为长三角城市得出更为准确具体的结果；②运用空间计量模型，与传统计量方法相比，注重研究变量间空间溢出影响；③分江浙沪和安徽两个样本分析，为两个区域提供差异化建议。

2 绿色全要素生产率的测度

本文采用做多的数据包络分析(DEA)，使用Tone提出的处理非期望产出非径向、非角度的SBM模型来测算长三角城市群的绿色经济发展绩效[10]。运用Malmquist指数模型来运用绿色全要素生产率衡量绿色经济发展绩效。

2.1 指标选取

具体指标见表1。

表1 具体指标选取

1)资本存量的测算经过Goldsmith的永续盘存法[11]和张军等的中国省际物质资本存量估算中对于折旧率为9.6%的设定所得[12]，具体公式为

(1)

式中：Ki,t为第i个城市第t年的固定资本存量；Ii,t为第i个城市第t年的固定资产投资额；Pi,t为第i个城市所在省市第t年的固定资产投资价格指数；δ为折旧率。

对于基期固定资本的估算，用2000年固定资产投资额除以样本期内固定资产投资额的年平均增长率和折旧率之和，年平均增长率用几何平均法确定，公式为

(2)

2)产出指标中的期望产出采用2008—2017年的GDP数据利用各地级市所在省份的GDP平减指数平减到2000年不变价，剔除通货膨胀因素。

2.2 Malmquist指数的测算结果

利用MaxDEA软件，测算出非期望产出非径向、非角度的SBM模型下的Ml指数，并将Ml指数分解为技术效率变化指数(EC)和技术进步变化指数(TC)。当EC大于1时表示本期的技术效率相比于上期有所进步，小于1代表相比的上期有所退步；当TC大于1时代表本期的技术进步相比于上期有所提升，小于1代表相对于上期有所下降。Ml指数表示绿色全要素生产率(TFP)，当TFP大于1是表示绿色经济的生产率是上升的，反之代表绿色经济的生产率是下降的。表2和图1展示了2008—2017年长三角城市群41个城市每年的平均Ml指数、EC和TC。明显看出从2011年以后绿色全要素生产率都大于1，2008—2017年每年的技术进步效率都大于1，近几年呈现上升趋势，而10年间，技术效率在1上下波动。技术进步反映的是生产前沿的变动，技术效率反映的是向生产前沿的移动程度，所以这10年生产技术边界一直在向前推移，只是每t+1期的前沿面距离相对比t的前沿面距离时近时远。2008年以来的TFP较低可能是因为全球金融危机的影响，中国在此期间秉持发展才是硬道理的理念，追求经济的高速发展。而随后的“十二五”规划的首要任务是实现绿色发展，推动绿色革命，转变方式，开创科学发展新局面，以及之后的供给侧改革，推行“三去一降一补”，促进经济高质量发展，从数据能看出中国近年来对于绿色发展理念的坚持和贯彻落实。

表2 2008—2017年绿色全要素生产率及其分解项

图1 2008—2017年绿色全要素生产率及其分解项

3 技术创新水平对绿色经济发展影响的测度

3.1 空间计量模型的设定

由于长三角41个城市的绿色全要素生产率之间存在空间相关性，与传统计量模型相比，空间计量模型可以更好地考虑到这点，常见的空间计量模型主要分为空间自相关模型(SAR)、空间滞后模型(SLM)、空间杜宾模型(SDM)和空间误差模型(SEM)。本文纳入空间权重矩阵，构建空间杜宾模型(SDM)，每个市的技术创新不仅取决于本市的各项影响因素，也依赖于相邻市的各项因素影响。空间杜宾模型(SDM)分析空间溢出效应还可以分解为直接效应和间接效应，更加直接可以看出影响程度。具体计量模型构建如下：

(3)

3.2 变量的选取

被解释变量为绿色全要素生产率(GTFP),由于TFP是相对于上年的变化率，本文考虑绿色全要素生产率的绝对量GTFP，假定2008年的GTFP为1，2009年的GTFP为2009年的Ml值乘以基期的TFP，以此类推可得，2008—2017年41个长三角城市的GTFP值。

核心解释变量为技术创新水平，用各个市的专利申请量表示。

控制变量参考已有研究成果，为使模型更加稳健，选取政府干预、外商直接投资、城市化水平、服务化水平和人力资本5个方面作为控制变量进行分析。

1)政府干预(GOV)，用政府财政支出衡量。国家大力推动高质量发展，转变中国经济模式，走绿色发展道路，政府支出在此背景下对绿色发展的宣传和鼓励可以深入到人民生活和企业发展的方方面面。对于绿色经济发展的资金投入，也会影响全社会资源在经济活动上的配置，对社会的资金流向具有导向作用，营造绿色社会生活之风，倡导鼓励绿色经济进一步发展。

2)外商直接投资(FDI)，用各市实际利用外资额衡量。外商直接投资带来的不仅仅是资金，也包括随之而来的技术和管理经验等，有利于中国产业结构调整，给中国的企业带来新思路，为中国经济注入新活力，并在国内市场对中国本土产业形成竞争，促使本土企业产业升级，为经济向高质量发展带来无穷驱动力。

3)城市化水平(URB)，用城镇人口比重衡量。国家推动城镇化建设，城镇化发展是现代化的必由之路，城市化高会加快资本聚集、人才聚集，加大内需，激发潜在的消费潜力，为提高生产生活效率和生活质量，对各行各业都提出新要求，新的需求促使经济发展质量进一步提升。

4)服务化水平(SER)，用第三产业产值占GDP比重衡量。第三产业拥有更多的发展潜力，主要依靠产业结构升级、劳动者素质提高、管理创新转变等方式不断发展，增加消费、就业和投资，防止过度重视投资大、污染重、能耗高的重化工业，大力推进中国现代化和工业化步伐，提高绿色经济实力。

5)人力资本(HC)，用各市普通高等学校在校生人数占常住人口的比重衡量。人力资本代表着社会经济发展所必需的劳动力，有了充足的劳动力才会有经济活动的充分参与，才会有对现有市场需求的认知，进而发现现有社会对新的绿色发展的合理需求并以此得到启发，为经济高质量发展提供充足的人力支持。

本文选取2008—2017年中国长三角地区41个城市的面板数据作为研究样本。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》、国泰安数据库、Wind数据库以及各市的统计年鉴，部分缺失值使用中值法补充。为减少异方差对模型的影响，对部分变量进行对数化处理。

3.3 描述性统计

表3 变量的描述性统计

4 实证结果分析

4.1 空间自相关检验

对被解释变量进行莫兰检验，Moran’sI的计算公式为

(4)

表4 2008—2017年绿色全要素生产率衡量值的Moran’s I值和z值

4.2 空间计量模型的估计结果

为保证空间计量模型的有效性，首先进行Hausman检验，检验结果拒绝了原假设，判断本文使用固定效用模型，对长三角城市群整体，以及将全样本分为江浙沪和安徽两个区域，实证研究技术创新对绿色经济发展绩效的影响效应及影响路径。长三角城市群不同区域尺度下的回归结果见表5。

表5 长三角城市群不同区域尺度下的回归结果

4.2.1 技术创新对绿色经济发展绩效的总回归结果分析

从回归结果看，技术创新对绿色发展绩效的影响在长三角城市群全样本和江浙沪、安徽两个分样本下，分别在1%、1%、10%的水平下显著，系数分别为0.168、0.227、0.494，均为正，这说明2008—2017年技术进步能够显著带动该地区的绿色全要素生产率的提升，对绿色GTFP的发展具有积极的影响作用。近年来中国提出坚持高质量发展，在保护“绿水青山”的同时促进经济发展，坚持创新驱动发展战略，不断加大科技创新投入，绿色经济进一步发展。在整个社会倡导绿色生活的氛围下，各行各业加大符合绿色经济产品线的研发，人们对于绿色生活方式提出新的需求，促使技术创新速度和质量进一步突破，推动绿色经济发展的提升。

在控制变量方面：①政府干预在全样本和江浙沪分样本下都对绿色全要素生产率具有显著的负向作用。在现行政府业绩考核标准的刺激之下，政府官员倾向于将资金投入能更加快速的见到成效的粗放型经济企业，造成资源错配和资源浪费，对集约型绿色经济未足够重视，对绿色经济发展起到了抑制作用。安徽分样本下政府干预对绿色全要素生产率的作用显著为正，说明安徽政府干预的增加有利于当地的绿色经济发展。②对外直接投资在全样本和江浙沪分区域样本下系数均为正，但并不显著，说明外商直接投资带来的技术溢出效应和规模效应并未发挥显著作用，对带动国内企业良性竞争，促进产业结构调整，提高管理经验和技术水平的影响有限。在安徽分样本下系数显著为负，由于安徽经济较江浙沪而言相对落后，劳动力较廉价，外商直接投资时会将更多的低附加值和粗放型企业设立于此，对绿色发展形成抑制作用。③城镇化在全样本表现出显著的正向作用，说明城镇化的进程可以促进资源的有效配置和劳动力的集聚，这两者都是绿色经济发展不可或缺的必要因素。另外城市化会带来更多的新的需求，开拓新的市场，促使相关行业发展和人民生活水平和质量的提高，促使绿色经济的发展。江浙沪和安徽样本下城镇化对绿色经济发展没有显著的关系，由于上海、南京、杭州和合肥等城市的高度吸引力，导致长三角城市的生产要素向这些城市的涌入，使城镇化率提高在分样本下并没有对绿色经济发展表现出显著的推动作用。④服务化水平对绿色经济发展的影响在全样本和江浙沪分样本下显著为正，产业结构的升级毋庸置疑地带动了绿色经济发展水平和质量，越来越多的行业都在响应国家号召，转换发展方式，加大科技攻关力度，努力走高质量发展道路，在第三产业进展尤为明显。在安徽分样本下系数为正但不显著，由于安徽经济稍落后于江浙沪，第三产业发展缓慢，对绿色经济的提高未形成显著影响。

人力资本在全样本下显著为负，说明人力资本的知识效应并未得到有效发挥，江浙沪地区由于地理因素和交通便利性，二三线城市很难留住人才，存在着大学生毕业直接向上海、南京、苏州和杭州等一线城市聚集，严重的人才流失现象导致人力资本对绿色全要素生产率呈现负相关，人力资本带来的智力优势未能带来绿色经济发展水平的提升。安徽省由于地理文化因素，对于一线城市的追求没有江浙沪大，人力资本对绿色经济发展作用显著为正，人力资本作为经济发展的必要因素，高素质人才的培养和聚集会加快绿色经济发展的脚步。

4.2.2 技术创新对绿色经济发展绩效的回归效应分解

对核心解释变量和控制变量利用计量模型进行效应分解，得到全样本和分区域视角下各要素对绿色全要素生产率的直接影响效应和间接影响效应，结果见表6。技术创新水平对绿色TFP的影响在全样本下是通过直接效应和间接效应共同作用的，其中江浙沪技术创新对绿色TFP的直接和间接影响在1%、1%下显著为正，安徽技术创新水平对绿色TFP的影响在5%、5%下显著为正，表明技术创新对于绿色经济发展的拉动力是显著的。中国坚持创新驱动发展战略，科技创新带来产品和产业升级，转变中国经济发展模式，走高质量发展道路，扩大内需和就业，刺激绿色经济发展。表6表明技术创新具有显著的空间溢出效应，本城市技术创新的进步对周围城市的绿色经济发展具有显著的积极作用，国家要求长三角城市群全力实施区域一体化发展战略，合力推进发展示范区建设，更大发挥空间溢出效应，推动整个区域绿色经济向前发展。

4.3 稳健性检验

为进一步验证技术创新对绿色经济发展绩效影响的稳健性，用科研综合技术服务业从业人数重新构建技术创新指标，代入上述的计量模型，进行再次检验。

从表7的稳健性结果看，技术创新对绿色全要素生产率的影响在全样本和分区域样本都显著为正，其他控制变量除了个别变量有所变化之外，其他大致与表5和表6基本一致。因此可以认为本文的实证检验结论是稳健且可靠的。

表6 长三角城市群不同区域尺度下的回归效应分解

表7 全样本和分区域稳健性检验结果

5 结论与政策建议

本文从绿色经济发展绩效和技术创新水平方面切入，利用空间杜宾模型，实证分析了技术创新、政府干预等要素对绿色经济发展的影响，得出以下结论：①技术创新的发展对绿色经济的繁荣具有显著的推动作用；②从全样本回归结果可以发现技术创新对绿色TFP的影响包括直接影响和空间溢出效应影响；③从分区域样本回归结果可以看出在江浙沪和安徽技术创新对绿色TFP的影响显著为正，分为直接效应影响和溢出效应影响，安徽的经济发展从诸多方面来看与江浙沪仍然存在差距；④对于控制变量，城镇化和服务化水平在整体上对于绿色TFP有显著的积极作用，政府干预、外商直接投资和人力资本对绿色TFP的影响在不同地区存在着一些差异。

基于以上结论，得出以下建议：

1)绿色经济是以市场为导向，以传统产业经济为基础，以经济与环境的和谐为目的发展起来的一种新的经济形式，它强调资源消耗低、环境污染少、产品附加值高、生产方式集约，绿色经济带动效应明显，推动形成了一大批新兴产业，对扩大就业、增加内需具有重要支撑作用，转变中国粗放型模式向集约型经济发展。经济发展进入新时代，要坚持新发展理念，坚持创新驱动发展战略，以技术创新推动资源的合理开发和利用，大力鼓舞自主技术创新，促进经济发展方式转变，打造现代产业体系，为绿色经济发展提供不竭发展动力。

2)创新在中国现代化建设中处于核心地位，具有不可替代的重要作用。技术创新具有显著的空间溢出效应。要加强长三角41个城市之间的技术交流，秉持高质量发展理念，打破城市地域壁垒，促使城市间的生产要素更合理分配，强化区域间的各部门的统筹协调工作，最大限度地提高区域协同效应，做到协同发展，共同发挥长三角的技术创新水平的引擎作用，促进绿色经济发展。

3)加强政府对绿色经济发展的合理干预，对官员业绩考核制度和提拔任用体制进行改革，全方面多因素综合考虑工作能力。政府干预的导向对整个社会对科研的态度有着积极的作用。一方面各政府宏观上制定有利于技术创新和绿色发展的配套政策，加强各省市间的沟通协作，加快各生产要素的自由流动；另一方面，政府要针对不同区域的发展现状制定不同的创新驱动发展政策，不能一概而论，坚持因地制宜实行差异化政策，营造鼓励技术创新的制度环境，同时防止中心区过度集聚对技术创新带来抑制作用。进一步扩大对内对外开放机制，提高绿色经济发展质量，引导外商直接投资向高附加值企业流入，带动本土企业产业技术升级，促进经济高质量发展。响应国家号召大力推进城镇化建设，扩大内需，增加就业，给市场注入新活力，提高经济发展质量。提升服务化水平，鼓励企业转变传统生产方式，进行产业升级，实现产业结构绿色化，发挥生态效益。各城市加强人才培养，教育并善于发现创新型人才。此外，就留住和吸引更多高素质人才实行更多政策。技术的创新和经济的发展都需要充足的人力资本参与，留住和拥有了人才才能有科研源源不断的动力和经济活力。

4)作为长三角城市群，注重一体化发展，对于安徽进行更多的政策支持，重视安徽经济发展，在文化交流和经济交流等方面都加大力度，使资本、劳动力和技术等各要素可以自由流动，求同存异，加大交流，协调发展。