我国高端制造业绿色创新效率评价研究——基于YREB和非YREB比较视角

丁显有，陈杭盛，田泽，王雨璇

（1. 河海大学 商学院，江苏 常州 213022；2. 哈尔滨工业大学 经济与管理学院，山东 威海 264200）

新一轮技术革命和产业变革正在兴起，世界各国也越来越重视制造业的发展。2015年国务院颁布了《中国制造2025》规划，提出要以技术创新推动制造业发展，重点发展高端装备等高端制造行业。“创新”和“绿色”是中国特色社会主义新时代新发展理念的重要组成部分。制造业绿色转型是制造业高端化、现代化发展的趋势，为此，有必要对我国高端制造业的绿色创新效率进行研究，以反映高端制造业绿色发展绩效以及深层次问题。国内外学者对绿色创新效率的研究已取得一些成果，总结文献主要有以下三个方面。

（1）概念界定。一些学者将绿色创新表述为“可持续创新”“绿色技术创新”等。Kemp等[1]认为绿色创新是指以减少环境污染为目的所进行的创新，这也是比较主流的定义。Chen等[2]认为绿色创新包含了各种与绿色产品相关的创新。刘薇[3]把我国绿色科技创新划分为绿色科技创新、绿色体系创新以及绿色文化创新三个层次，绿色科技创新是最重要的一个。高端制造业的分类目前没有统一定义和分类标准。Bourke & Rorer[4]认为高端制造业具备技术化、集成化等特点。国内的学者常用高技术制造业，或在对高端制造业进行定义后选择部分行业来代替高端制造业。比如高丽娜和卫平[5]、鞠轶等[6]分别使用高技术制造业和战略性新兴产业来代替高端制造业进行研究。

（2）绿色创新效率评估方法。国内运用DEA模型评估效率的研究较多，成琼文等[7]的结果表明我国工业绿色技术创新效率总体上升，但行业间差距明显。高广阔和王艺群[8]、滕堂伟等[9]、张菲菲等[10]、闫华飞等[11]都采用超效率DEA模型进行效率评估。高广阔和王艺群[8]的研究表明京津冀地区能源耗费较大的产业绿色创新效率虽然较低，但在逐渐上升，且地区内具有显著的正向空间自相关性。滕堂伟等[9]和闫华飞等[11]的研究表明长三角城市群和长江经济带11省份的绿色技术创新效率较低，但大部分省份的效率值都在增长。张菲菲等[10]的研究显示我国重度污染产业绿色创新效率低于行业平均值，中度和轻度污染产业的效率差距较小，但三类污染强度的行业平均效率值都呈上升态势。钱丽等[12]和Du等[13]用两阶段DEA方法对我国工业企业分阶段的绿色创新效率进行评估，研究结果都表示综合效率较低，两个阶段的效率较低，且存在显著的区域失衡和差异。张峰等[14]运用三阶段DEA方法评估高技术产业绿色创新效率，研究表明效率地区差异明显，东部地区效率较高，中、西部及东北部地区较低。还有一部分学者用其他方法进行研究，比如李成顺[15]运用SFA模型对我国工业企业绿色创新水平进行评估，结果显示效率不断改善，东、中、西部地区间虽然存在明显差距，但差距在减小。

（3）绿色创新效率的影响因素。汪传旭和任阳军[16]运用空间杜宾模型研究高技术产业绿色创新效率的影响因素，结论表明产业结构和企业规模有正面促进作用，政府支出和金融环境则有抑制作用。易明和程晓曼[17]运用Tobit模型研究长江经济带绿色创新效率的影响因素，得到地区经济发展水平和外资利用效率有促进作用，而政府科技支出具有抑制作用。除了研究多个因素对绿色创新效率的影响，许多学者专注于探讨某种因素对绿色创新效率的影响，用得较多的方法是面板门槛回归模型，如李琳和曾伟平[18]、刘文琦[19]等人。李琳和曾伟平[18]发现高技术产业集聚这一影响因素具有单一门限特征，在全国层面和中、西部都呈先抑制后促进的“U”型，在东部则呈先促进后抑制的倒“U”型。刘文琦[19]则认为R&D强度对绿色创新效率有负向作用，当产业集聚度跨过单一门限值后，R&D强度对效率的阻碍作用明显减弱。

从现有文献来看，目前鲜少有学者对长江经济带高端制造业的绿色创新效率进行深入的研究，并且大部分学者在进行效率评估和影响因素分析时也没有进行分阶段的比较研究。因此，本文以长江经济带各省份的高端制造业为主要研究对象，将绿色创新分为绿色技术研发和绿色技术成果转化两个阶段，运用两阶段DEA方法进行分阶段、分地区的效率测算；进行面板Tobit回归，研究长江经济带高端制造业绿色创新效率和两个阶段的影响因素，进一步拓展对该领域的研究。

1 我国高端制造业绿色创新效率评价及结果分析

1.1 指标选择与数据来源

采用R&D人员全时当量、R&D经费内部支出和新产品开发经费分别作为人力、资金投入指标。仿照叶明确和方莹[20]的做法，假设经济折旧率δ=9.6%，以2011年为基期计算研发投入存量指标。基于经济增长理论，生产过程除了人力、资本外还需要能源作为投入要素，选择各地区的能源消耗作为衡量指标。产出指标方面，选择更能体现企业收益价值的有效发明专利数作为研发阶段产出的衡量指标。技术转化是将研发阶段的产出进一步变为具体产出的过程，要将研发成果转化为收益还需要非研发投入比如购买技术费用等，因此选择技术改造费用来衡量转化阶段的投入。绿色创新的目的是实现经济效益的提升与生态环境的改善，选择新产品销售收入和SO2排放量作为衡量生态环境和经济效益的产出变量，并利用2011年不变价的工业品出厂价格指数对销售收入进行平减。新产品开发包括市场调研、技术研发、产品设计等多个阶段，可以看作是研发阶段的产出和转化阶段的投入，因此选择新产品开发项目数作为两个阶段的链接变量。指标选择如表1所示。

表1 指标选择

除去香港、澳门、台湾和西藏4个数据缺失较多的地区，收集了我国其余30个省级行政区2011—2017年的面板数据。按照国家统计局网站公布的区域划分标准，将30个省份分为YREB（长江经济带的简写，全称为Yangtze River Economic Belt）区域和非YREB区域，YREB包括上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州11个省份。由于创新投入转化为产出需要时间，因此取每个阶段滞后一年的数据，即研发投入、中间产出（二次投入）以及研发成果转化产出阶段数据的年份依次为2011—2015年、2012—2016年和2013—2017年。数据来源于《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。

1.2 研究方法

数据包络分析（DEA）是非参数评价方法，无须设定具体生产函数就可以测算效率值，而且可以解决多投入多产出的问题，因此被学界广泛运用。SBM模型不仅能对包含非期望产出的效率进行评估，而且可以分析各部门及各时间段的效率。采用两阶段动态DEA模型进行研究。

总效率公式：

每个时期的效率公式：

每个节点的效率公式：

1.3 研究结果分析

用MaxDEA软件对中国各省份高技术产业绿色创新及研发和转化两阶段效率进行测算，数据如表2所示。

表2 各省份高技术产业绿色创新效率、研发阶段效率和转化阶段效率值及排名

从全国30个省份的比较视角来看，绿色创新效率值为1的北京和广东，无论是研发阶段还是转化阶段，都做到了相对效率最优。除天津的绿色创新效率值为0.903 3、河南的绿色创新效率值为0.688 5外，其余省份的效率值都低于0.5，绿色创新效率值普遍偏低，其中黑龙江的绿色创新效率最低，5年平均绿色创新效率值为0.096 2。我国在绿色创新效率方面还有较大的改进空间。30个省份5年研发阶段和转化阶段的平均效率值分别为0.46和0.36，其中黑龙江研发阶段的效率值最低，为0.182 9；宁夏的转化阶段效率值最低，为0.115 9。除了天津、内蒙古、辽宁、福建、河南和甘肃，其余省份的研发阶段效率值都高于转化阶段效率值。天津和河南转化阶段效率值为1，已达到最优，但由于研发阶段效率值较低，影响了整体的绿色创新效率值。

从长江经济带（YREB）区域和非长江经济带（非YREB）区域比较视角来看，YREB区域绿色创新效率平均值为0.294 0，低于非YREB区域的均值0.350 0。绿色创新效率最优的省份大部分位于非YREB，但效率最低的省份也位于非YREB区域，YREB区域省份的绿色创新效率值排名均位于全国中上游。YREB区域研发阶段5年平均效率值为0.488 2，高于非YREB区域的0.443 2；YREB区域省份转化阶段5年平均效率值为0.287 9，低于非YREB区域的0.399 0，可见转化阶段效率较低是导致YREB区域绿色创新效率低于非YREB区域的重要原因。

我国各省份绿色创新效率值可以更为直观地从图1中看出，YREB区域除湖南和云南，其他省份的绿色创新效率值整体有增长的趋势，并且省份之间效率值差距较小；而非YREB区域内各省份的绿色创新效率值差距较大。

图1 我国30个省份2013—2017年绿色创新效率柱状图

根据各省份绿色创新效率综合效率、研发阶段效率和转化阶段效率的5年均值，绘制图2。从图中可以看到，YREB区域的各个省份研发阶段效率值均高于转化阶段效率值，绿色创新效率不足主要受到转化阶段效率较低的影响。这一特征在非YREB区域内不明显。

图2 我国30个省份2013—2017年总效率、研发阶段效率和转化阶段效率折线图

如图3所示，横轴数值为转化阶段效率，纵轴数值为研发阶段效率，以两个效率的平均值作为原点将我国30个省份划分进四个区域。区域Ⅰ表示研发阶段效率和转化阶段效率都较高，用高研发—高转化来表示，以此类推，区域Ⅱ为高研发—低转化，区域Ⅲ为低研发—低转化，区域Ⅳ为低研发—高转化。

由图3和表3可知，有18个省份位于低研发—低转化区域内，无论是否处于YREB区域，大部分省份的研发效率和转化效率都低于平均值，需要兼顾提升研发阶段和转化阶段效率。分区域来看，YREB区域内，安徽、江苏和重庆的特点为高研发—高转化，两个阶段的效率都高于平均值，这三个省份的绿色创新效率也都位于全国上游。云南、四川和上海为高研发—低转化，需要提升转化效率，没有省份位于低研发—高转化区域。非YREB区域内，北京、天津和新疆位于高研发—高转化区域，同时这三个省份的总效率值都位于全国上游，海南位于高研发—低转化区域，福建和河南位于低研发—高转化区域，其余省份都位于低研发—低转化区域。

表3 研发效率—转化效率分区域表

图3 研发效率—转化效率散点图

2 绿色创新效率影响因素的实证分析

2.1 Tobit回归模型

由DEA方法测算出来的全国各省份相对绿色创新效率值作为被解释变量，取值在0～1之间，被解释变量的取值范围限制在固定的区间内，因此是“受限被解释变量”。如果使用普通的最小二乘法（OLS）进行估计可能会导致参数的估计值接近于0，出现估计值有偏和不一致的情况。Tobit模型是用于研究受约束因变量的一种回归模型，能够较好体现因变量的限制性，因此选择改回归模型进行绿色创新效率的影响因素分析，模型如下：

式中：Yit表示绿色创新效率值；Xit表示影响效率各变量；i表示省份；t表示时期；βT为参数向量；εit为误差项。

2.2 指标选择与数据来源

从市场环境、技术环境、经济环境和政策环境四个维度确定影响因素。选择企业规模、市场竞争程度和市场规模作为市场环境维度的衡量指标；学者普遍认为FDI技术溢出对企业的技术创新能力也有一定的促进作用，因此以外资利用水平和研发强度作为绿色创新效率技术环境维度的影响因素；政府给予高技术企业的技术补贴和绿色贷款等优惠政策可能会促进企业积极创新。根据波特假说，适当进行环境规制能促进绿色创新。因此以政府支持力度和环境污染指数作为政策环境的衡量指标，污染指数经过负向化处理，环境污染指数越大，表明污染排放量越小，环境规制水平越高。我国经济建设中心正逐渐转向第三产业和高新技术产业，新的经济结构也会对技术创新产生影响，选择经济发展水平和产业结构作为衡量经济环境的指标。具体的指标选择如表4所示。

表4 高新技术产业绿色创新效率影响因素指标选择

2.3 实证结果与分析

由于因素变量对不同阶段、不同地区效率的影响可能存在差异性，因此将样本数据进行分类后再采用Stata15.1进行Tobit回归。根据Hausman检验结果，全国30个省份和非YREB区域省份的面板数据运用随机效应模型，YREB区域的数据运用混合固定效应模型，结果如表5所示。

表5 Tobit回归结果

以全国30个省份为样本来看：（1）企业规模分别在5%和1%水平下对研发阶段效率和绿色创新总效率产生促进作用，而对转化阶段效率的影响不显著。该结果与熊彼特的驱动假说相符，企业规模扩大产生的规模报酬效应促进了企业的创新，提升研发阶段的效率。（2）市场竞争程度对绿色创新综合效率、研发阶段和转化阶段效率都有显著的正向作用，说明市场竞争越激烈，越能促进企业创新升级和转化。（3）外资利用水平在5%的水平下对转化阶段效率有促进作用，说明外商投入的资源主要用于促进高技术制造业转化阶段效率提高。（4）研发强度在1%水平下对研发阶段效率产生显著的抑制作用，同时对绿色创新总效率产生阻碍作用，这可能是因为资源具有稀缺性，而企业的创新是一个综合性的活动，大量的研发资金投入可能造成创新资源的闲置和其他资源的短缺进而抑制技术研发效率提升。（5）环境规制水平在10%的水平下对研发阶段效率具有显著促进作用，说明较为严苛的环境规制将促进企业进行绿色技术的研发。（6）政府支持力度对效率的影响不显著，这可能是因为高技术制造业的自我驱动力充足，政府给予的创新资金占企业研发资金的比例大多不足10%，因此政府支持力度对效率的影响较小。（7）产业结构在5%的水平下对研发阶段效率产生抑制作用，说明第二产业占比越高，越不利于研发效率的提高，应当进行产业结构升级，提升第三产业和高技术制造业的GDP占比。（8）经济发展水平在10%的水平下促进研发阶段效率。

从YREB区域和非YREB区域比较视角来看（表6）：（1）企业规模对非YREB区域的研发阶段效率和绿色创新总效率具有显著的促进作用，但是对YREB区域的影响则不显著，可能的原因是YREB区域的企业规模已经扩张到一定的程度，到达某个临界点后规模报酬效应减弱，因此对效率的促进作用已经不明显了。（2）市场竞争程度对YREB区域和非YREB区域都会产生显著的影响，但是影响方向却是截然相反的，市场竞争程度越激烈，将抑制YREB区域研发阶段、转化阶段和绿色创新总效率，但却促进非YREB区域两阶段效率和绿色创新总效率。可能的原因是YREB区域内高技术企业的市场已经达到较为饱和的状态，此时竞争程度继续提高将不利于提升效率值，应当继续创新，促进产品差异化，适度降低产业间的不良竞争。（3）外资利用水平对非YREB区域的转化阶段效率有显著的促进作用，但对YREB区域的影响则不显著。从外资利用水平对非YREB区域的影响来看，该实证结果是不支持“污染天堂”假说的，外资的引入并不会使得当地的绿色创新效率降低。（4）研发强度对YREB和非YREB区域的效率值都具有显著的阻碍作用，该结果与预期是矛盾的，可能的原因是高端制造业企业的研发支出更倾向于以经济增长为目标导向，技术研发对绿色环保的重视程度不够，甚至会牺牲环境提升经济利润。（5）环境规制水平对非YREB区域转化阶段的效率具有促进作用，对YREB区域的效率影响不显著。（6）产业结构升级对YREB区域研发阶段效率和非YREB区域两阶段效率、总效率都产生促进作用。（7）经济发展水平对YREB区域的绿色创新总效率和两阶段效率都产生显著的促进作用，但是对非YREB区域的影响不明显。根据库兹涅茨曲线，YREB区域已经到达临界点，此时环境污染随着经济发展而减小，因此绿色创新效率提升，相反非YREB区域的经济发展水平还未到达临界点，因此对效率的正向促进作用不显著，需要注重绿色创新资源配置，提高资源能源利用效率。

表6 不同因素对不同阶段、不同地区效率的影响情况

3 结论及启示

（1）绿色效率评估结果表明，我国大部分省份高端制造业绿色创新综合效率低于0.5，研发阶段和转化阶段的5年平均效率值分别为0.46和0.36；YREB区域效率均值为0.294 0，略低于非YREB的0.350 0，但非YREB内效率差距较大；YREB各省份研发阶段效率值均高于转化阶段效率值，绿色创新效率不足主要受到转化阶段效率较低的影响，这一特征在YREB区域内不明显。

（2）影响因素的实证研究结果显示，企业规模、市场竞争程度和产业结构升级促进了我国高端制造业绿色创新效率的提升，而研发强度则起到抑制的作用。从YREB区域和非YREB区域比较视角来看，经济发展水平和产业结构升级可以促进YREB区域高端制造业绿色创新效率，市场竞争程度和研发强度则有抑制作用。研发强度对非YREB绿色创新效率有负向的影响，企业规模、市场竞争程度、外资利用水平、环境规制水平和产业结构升级都能促进非YREB区域的绿色创新效率。

根据结论提出以下建议：总体来看，我国的绿色创新效率和两阶段效率都存在改进空间，但YREB区域要更关注转化阶段效率的提升，如通过构建产—学—研体系，促进绿色创新成果信息传播分享，动员多方力量共同推动科技创新与成果转化的相互融合。提升我国高端制造业绿色创新效率，要保持合适的企业规模和市场竞争程度，小规模企业可致力于扩大企业规模追求规模效应，但大规模企业应当优化企业组织结构；要继续鼓励企业进行技术研发，引导企业将环境指标纳入技术创新过程中去，避免重经济提升而忽视绿色可持续发展的情况。

YREB区域应当保持适度的市场竞争水平，完善技术交易市场，加强地区间绿色创新技术合作交流，推进地区间的分工合作，缩小地区间的技术差距；改变仅靠投入增长促进绿色创新效率的模式，合理配置资源，提升吸收能力和管理水平，高效利用绿色创新资源。非YREB区域要减少对化工、钢铁等重污染行业的投资引进，避免成为“污染天堂”，增加对服务业和高科技行业的投资，不断优化产业结构，提升外资引入的门槛；加大环境规制水平，加强环境法治化管理，推进环境税制度，建立绿色绩效的科学考核体系，提升企业绿色理念。