长三角城市群绿色创新效率时空演化及影响因素分析

程广斌 王朝阳

[关键词] 长三角城市群;绿色创新效率;空间杜宾模型

一、文献综述

经济新常态下，科技创新对经济发展的重要地位不可动摇。在当前经济增速放缓和加强生态文明建设的绿色发展大背景下，以市场需求为导向，兼具经济效益和生态效益的绿色创新，成为经济增长由量向质转变的内生潜力[1]。长三角城市群位于“一带一路”与“长江经济带”交汇处，据国家统计局公布的数据，2019年长三角城市群经济总产出约占全国的24%，在我国区域发展格局中占有举足轻重的地位。长三角城市群经济结构复杂，是我国经济增速最快、创新资源最丰富、地理优势最显著的区域之一[2]。但是，由于长三角各城市在经济基础、政府政策和绿色发展理念方面表现出明显的差异，各地区创新要素分配不均，因此长三角城市群面临着城市核心竞争力的可持续发展和绿色创新的协同提升等问题。在机遇和挑战并存的形势下，通过发展低碳经济改变粗放式的经济增长方式，消除绿色技术创新障碍，深入研究绿色创新问题，是长三角城市群对内实现高质量增长、对外巩固全国绿色创新领先地位，开辟可持续发展道路的关键所在。基于此，本文主要就长三角城市群绿色创新在时空维度上的特征、长三角城市群空间关联格局、城市绿色创新效率水平的决定因素以及是否具有外溢性展开讨论。在理论与实证结合下，就促进长三角城市群经济和环境协调发展给出建议，以期城市群内部早日实现绿色技术协同创新。

梳理相关文献，学者们主要从绿色创新的基本内涵、指标测度及影响因素等方面进行分析。关于绿色创新的基本内涵的研究，主要强调实施绿色创新的必要性、遵循的原则及主要功能。杨发明和许庆瑞提出绿色创新是传统产业的绿色发展升级，可实现经济增长和污染减少双重目标，在生产技术上高度重视产品的全生命周期，致力从源头研发并打造绿色工艺产品，以便消除生产和消费过程中带来的环境负外部性[3]。Chen 等人认为绿色创新是那些能够减少环境污染、实现废物再利用和节约能源的新的产品创新和工艺创新[4]。Yarime基于创新驱动视角，将创新和可持续发展两大理念结合起来，认为绿色创新是在生态系统中加入生产和消费系统，构建环境、经济和社会良性循环产业链，促进系统功能提升的一种新的实践[5]。

关于绿色创新的测度，主要从测度方法和测度维度方面展开研究。测度方法有单一指标法、指标评价体系法和数据包络法等。李大元等人采用绿色专利作为绿色创新的测度指标[6]。曹慧等人从创新投入、产出及绿色发展三个方面构建绿色创新综合指标体系，并使用熵值赋权法进行测度[7]。钱丽等人采用DEA数据包络法从投入和产出视角测度了我国各地区的绿色创新效率，测度维度包括企业、城市、产业三个层面[8]。张辽和黄蕾琼使用三阶段SBM-DEA模型测算了中国工业企业的绿色创新效率[9]。董会忠等人采用超效率SBM 模型分析了粤港澳大湾区绿色创新效率的空间纹理及演化[10]。游达明和黄曦子从产业层面提出了重污染工业的绿色创新效率评价方法及提升模式[11]。

关于绿色创新的影响因素，主要从创新投入和环境规制等方面进行探讨。聂爱云和何小钢提出研发投入主体与绿色创新紧密相连，不同强度、类型的环境规制对绿色创新的影响存在偏差[12]。“波特假说”认为环境规制对企业绿色创新具有倒逼作用，在提高经济效益的同时减少了环境污染。伴随着空间关联性研究，李婉红基于不同区域内在联系，加入空间因素研究了研发投入强度及環境规制等因素对绿色创新的空间溢出特征[13]。也有研究表明，受制于绿色创新投入的高成本和绿色技术风险的不确定性，企业往往在绿色技术研发投入上陷入犹豫[14]。

当下关于绿色创新的研究仍是学术界关注的热点问题之一，研究方向和研究方法逐渐多元化，但仍然存在以下问题有待解决。一是以省域尺度为研究对象难以把握提升绿色创新的核心策略，绿色创新的空间尺度需要进一步细化。二是研究方法仍然比较传统，虽然有研究采用数理统计方法，但是忽略了与地理信息技术的有效结合。三是研究中大多采用横截面数据，并不能真实反映内在机制。再者，关于长三角城市群的绿色创新研究相对匮乏，缺少对长三角城市群绿色创新时空演化特征、空间溢出效应及影响因素的综合分析。基于此，本文的主要创新点有：一是通过EBM 模型测度2007—2019年长三角城市群绿色创新效率;二是利用数理统计方法和空间探索性方法分析长三角城市群绿色创新效率的时空演变规律;三是同时引入地理邻接矩阵和反地理距离两种权重分析长三角城市空间关联特征，并通过空间杜宾模型探讨长三角绿色创新的影响因素。

二、研究方法与数据说明

（一）研究指标与数据处理

绿色创新效率的高低取决于环境技术革新能力的大小，一般认为，技术创新所消耗的环境容量和带来的环境非期望产出越少，绿色创新能力越强。以投入和产出为指标的数据包络分析（DEA）是测度效率的一般方法，SBM模型在此基础上虽增加了非期望产出，但忽略了要素的径向松弛变动。Tone和Tsutsui提出的超效率EBM模型，在SBM模型的基础上为增强决策单位可比性，将投入产出要素的径向与非径向松弛变动同时考虑在内，是一种高效的测评工具[15]。绿色创新系统因触及多种投入和产出，结构较复杂，因此本文采用EBM模型测度长三角城市群绿色创新效率。公式如式（1）。

超效率EBM 值可通过式（1）的线性规划最小值求解得到。其中，DEA 模型、SBM 模型与EBM 模型之间可以相互转换，主要取决于θ 与ε 值，θ 是由DEA模型测度的效率值，εx、εy 和εz 是同时考虑径向与非径向效率值的主要参数，当ε=0 时转换为DEA 模型，当θ=ε=1时转换为SBM模型。绿色创新投入、绿色创新期望产出和环境非期望产出分别为M、N 和B，相对应的松弛变量为s=（sm，s+n，s×b），相对权重为W=（Wm，W+n，W×b），权重向量为λ，对应向量分别为x、y 和z。EBM模型测度绿色创新效率所使用的具体指标见表1。

（二）变量选取

通过梳理绿色创新的相关文献，基于内外驱动力角度，本文运用空间计量模型研究经济发展、消费容量、财政风险、人才规模、外资引进、对外贸易、环境规制七个方面对长三角绿色创新的影响，并在此基础上甄别出核心影响因素，变量的具体说明如下。

经济发展：相比传统技术创新而言，绿色创新具有更高的门槛，经济发展水平较高的地区具有丰富的人力、资本，物质和环境基础较好，更加有利于加强居民生态保护意识。经济发展具有创新能力累计效应，对企业也具有绿色激励效应，两种效应共同促进绿色创新。

消费容量：随着物质水平的提高，消费向绿色方向转型，企业以此为动力促进技术创新，技术创新是否实现成果转化主要取决于产品是否能在市场上实现本身的价值。

财政风险：城市发展对财税政策的变动非常敏感，即牵一发而动全身。技术创新的投入、研发、生产、应用等环节都与政府的财税政策密切相关[16]，绿色创新因其复杂程度较高，受到政府因素的影响更大。

人才规模：当今知识经济时代，人才是知识的主要传播者之一，对技术创新的作用不可低估。高校是人才培养的重要基地，教育既可以通过知识效应提高社会技能，也可以通过非知识效应提高社会素质水平，增强环保观念[17]。

外资引进：外资引进对绿色创新的影响存在两种不同的假说[18]。一是“污染光环”假说，承接地引进外资，不仅仅表现在获得资金，更多的是获得外国先进技术和管理水平的转移，有利于承接地绿色创新技术的提高;二是“污染天堂”假说，由于国外绿色理念发展较早，那些被淘汰掉的污染水平高、技术含量低的资本趁机进入承接地，低成本实现污染转移，因此不利于区域绿色创新水平的提高。

对外贸易：在绿色贸易大环境下，国家外贸结构不断优化，有助于国际竞争力的提升和外贸人才的培养及合作，促进新兴业态的发展。

环境规制：学术界关于环境规制对绿色创新的影响存在两种相反的观点[19]，第一种观点认为企业效益会因环境治理成本的上升而下降，减弱了企业绿色创新的激励作用，即“成本约束效应”;第二种观点认为增加环境规制强度会提高技术研发效率，有利于研发成果市场化，激发绿色创新动力。另外，环境规制带来的成本可以被绿色创新带来的收益抵消掉，即“波特假说效应”。表2为具体的变量选取及衡量方式。

（三）模型建立

鉴于城市绿色创新兼有集聚和扩散特征，使用空间计量模型作为分析工具是最佳选择。空间计量模型有三种，分别是空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。其中，SDM同时考虑了自变量和因变量之间的相关性，其估计结果比SLM 和SEM更具解释性[20]。故而本文采用SDM，具体公式如式（2）。

式（2）中，被解释变量GTIEit是i 城市第t 年的绿色创新效率值，解释变量为PGDP、RS、FD、CS、FDI、FT、ER，ρ 为空间自回归系数，W为空间权重矩阵，α为截距项，u为随机扰动项。

由于存在内生空间交互项产生的反馈效应，在Lesage 研究的基础上，为了减少甚至避免SDM 在检验空间溢出效应时出现的偏误，又将空间溢出效应分为直接效应、间接效应和总效应三个部分[21]。具体的计算公式如式（3）。

式（4）中，直接效应（X 对本地区Y 的影响）由矩阵对角线的平均值计算而得，间接效应（X对周边地区Y 的影响）由矩阵非对角线的平均值计算而得，總效应（X 对Y 的总影响）由矩阵所有元素平均值计算而得。

三、长三角城市群绿色创新效率的时空演变规律

（一）时间发展演变规律

本文分别引进均值（Eˉ）、极差（R）、变异系数（CV）和基尼系数（G）探讨长三角城市群绿色创新效率的时间发展演变规律。计算公式如式（5）—（7）。

Eˉ为绿色创新效率平均值，Emax、Emin 分别代表绿色创新效率最大与最小值，SD 为标准差，xi、xj分别为城市i、城市j 的绿色创新效率，n为长三角城市的数量。G 为基尼系数，该数值的大小可以反映城市之间的绿色创新差距，取值在0和1之间，越接近0代表城市之间绿色创新差距越小，反之越大。表3为长三角城市群绿色创新效率均值、极差、变异系数和基尼系数的计算结果。

由表3可知，2007—2019年长三角城市群绿色创新效率均值呈波动上升趋势，只有2009年和2012年有轻微下降;城市群绿色创新效率的极差呈现不规则变动趋势，2009年极差达到峰值，但2007—2019年的终值小于起始值，总体上看最高与最低城市绿色创新效率差距有所减小;城市群绿色创新效率的变异系数呈现“先缓慢上升，后迅速下降”趋势，表明长三角城市群绿色创新的地区差异不断缩小;从基尼系数来看，总体呈快速下降趋势。整体来看，长三角城市群绿色创新协作能力逐渐增强，不断向均衡状态转变。

（二）空间格局演变规律

1.空间分布特征

本文采用Arcgis 软件中的自然间断法将长三角城市群2007年和2019年绿色创新效率的分布特征划分为四级，其中第一级代表绿色创新低水平，第二级代表绿色创新中低水平，第三级代表绿色创新中高水平，第四级代表绿色创新高水平，结果如表4所示。

由表4可知，长三角城市绿色创新效率的空间分布格局在2007 年和2019 年这两年变化较小，表明长三角城市绿色创新效率的空间格局比较稳定，呈现出一定的时空惯性。整体上来看，2007—2019年，宁波城市圈加快一体化步伐，台州的绿色创新效率由低水平上升为中低水平，舟山的绿色创新效率由中低水平上升为中高水平，而宁波一直处于中高水平行列，逐步成为长三角城市群的新兴增长极。因此，要进一步发挥以宁波为中心的宁波城市圈辐射作用，提高其周围城市的绿色创新效率;常州、泰州、南通三座城市在南京、苏锡两大城市圈的带动下绿色创新效率由低水平上升为中低水平。总体来说，长三角绿色创新低水平城市数量越来越少，中等以上水平城市数量越来越多，上海一直发挥着长三角核心作用。

2.空间全局相关特征

全局莫兰指数用来检验研究区域某一变量的空间相关性[22]，公式如式（8）。

式（8）中，n 为样本数，本文中n=26;s2表示所选取样本内被解释变量的方差;Yi和Yj分别表示第i和第j 地区的绿色创新效率值，Yˉ为所选取样本内绿色创新效率的平均值。W 为空间权重矩阵，本文采用地理邻接矩阵、反地理距离矩阵对长三角城市群绿色创新空间关联性进行分析，结果如表5所示。由表5可知，2012、2013和2014这三年莫兰指数不显著并接近于0，说明这三年长三角城市绿色创新空间分布比较随机;2017年莫兰指数在地理邻接矩阵下不显著，但在反地理距离矩阵下显著为正，其他年份绿色创新莫兰指数均显著为正，说明长三角城市绿色创新整体上呈空间正相关。

3.空间局部相关特征

本文通过空间局部自相关分析揭示本地与周边距离相近城市的绿色创新空间关联特征，将城市绿色创新效率水平划分为H-H（高-高）型、L-H（低-高）型、L-L（低-低）型和H-L（高-低）型四个象限。其中，H-H型代表城市自身与邻近城市均为绿色创新效率较高地带、L-H型代表城市自身绿色创新效率较低而邻近城市绿色创新效率较高地带，L-L型代表城市自身与邻近城市均为绿色创新效率较低地带，H-L型代表城市自身绿色创新效率较高而邻近城市绿色创新效率较低地带，具体聚类情况如表6所示。

由表6可知，从集聚类型上来看，长三角城市绿色创新呈正向空间集聚。2007年，HH型城市有4 个，其中苏州、上海、嘉兴充分发挥长三角生态绿色一体化示范作用，连片发展形成高效率绿色创新带，成为长三角绿色创新一体化“金三角”区域;在一体化发展推进下，宁波、舟山以接轨上海为龙头打出绿色发展“组合拳”，深度融合创新发展，全方位融入长三角。9个L-H 型城市分布在高绿色创新集中带周围;8 个L-L 型城市分布在长三角边缘地区;H-L型城市有5个，其中铜陵的虹吸效应较强，与周边安庆、池州、芜湖表现出明显的“中心-外围”特征。南京、杭州作为省会城市吸引周边大量科技人才以提升绿色创新水平;无锡处于长三角地理中心，与沪宁发展带和宁杭发展带相呼应，融入上海大都市圈建设。2019年，H-H 型城市无变化，L-H 型和H-L 型城市数量减少，L-L型城市数量增加。金华由L-H型转变为L-L型，铜陵对周边虹吸效应已遇到瓶颈，由H-L型转变为L-L型。

四、长三角城市群绿色创新的影响因素

（一）面板数据的单位根检验

在应用空间计量模型估计之前，本文分别采用LLC检验方法（相同根）和ADF-Fisher检验方法（不同根）来验证模型中变量的平稳性，检验结果见表7。由表7可知，LLC检验结果和ADF检验结果均显著，说明两种检验方法对面板数据的单位根检验结果都是平稳的，可以进行回归分析。

（二）空间杜宾模型回归结果

由全局、局部特征显示，长三角城市群各个城市的绿色创新效率具有空间关联特征。本文利用SDM对式（2）进行估计，估计结果见表8。由表8可知，空间溢出效应系数显著为正，说明长三角城市绿色创新效率存在显著正向溢出效应;Log-likelihood 值较大，可决系数超过0.5，说明模型拟合结果较好;经Hausman检验选择固定效应模型。由表5估计结果可得，在两种不同矩阵下，各变量的估计结果大致是一样的，验证了模型本身的稳健性。

（三）空间效应分解结果

本文在以上分析的基础上进一步将SDM分解为三个部分，以减少空间溢出效应带来的结果偏差，结果如表9所示。

由表9可知，经济发展（变量PGDP）对绿色创新效率的直接效应显著为正，间接效应显著为负。一方面，经济发展水平较高地区在生产研发方面具有充足的科研经费和良好的创新环境，在消费方面能有效刺激绿色需求，有利于绿色创新水平的提升[23];另一方面，对于尚处于集聚发展阶段的长三角城市群，由经济发展带来的绿色创新福利更多地被本地享受，经济发展水平较高地区可能对周边地区的科技人才或资本产生“虹吸效应”，从而不利于周边城市绿色创新效率的提升。

消费容量（变量RS）对绿色创新的直接效应和总效应显著为正。绿色消费是消费转型的重要方向之一，成为扩大内需的重要动力，同时对供给侧产品在技术、设计、协同等方面提出更高的要求，不断向绿色创新方向转型。

財政风险（变量FD）的直接效应、间接效应和总效应都显著为负。政府公共政策的制定是一个多目标的决策问题，而且不同政策目标之间有可能是相互冲突的[24]。地方政府基于自身利益考虑，在满足社会需求下不断增加资源投入，扩大财政风险，在生产或非生产领域内出现重复建设问题，从而不利于区域间协调发展，对周边地区的绿色创新带来负外部性影响。

人才规模（变量CS）的直接效应和总效应显著为正。高校在校生具有非常大的潜在价值，他们不仅具备充足的知识储备，而且更易接受新理念，是提高人力资本的主力军，有利于提升绿色创新效率。

外资引进（变量FDI）直接效应显著为负，间接效应显著为正。一方面，长三角城市基于地理优势，在发展的早期阶段，通过引进外资提高经济水平，对那些因高规格环境规制被发达国家所淘汰的技术和产业缺乏有效判断，因此成为发达国家的“污染避难所”[25];另一方面，与发达国家相比，我国绿色创新发展尚处于起步阶段，整体水平较弱，难以享受外资引进带来的技术外溢效应，吸收能力不强。此外，外资引进会增强本土企业的技术依赖性，很难做到自主创新，技术创新的积极性也不高，从而不利于绿色创新的产生。本地区开放程度越高，周边地区转移污染产业的机会越大，转而发展绿色生态产业，给其绿色创新提供了有利的环境。

对外贸易（变量FT）的直接效应和总效应显著为正。贸易开放扩大了本土企业的市场范围，基于绿色贸易壁垒的存在，企业为增强其国际地位不断提高资源利用率，加大清洁技术能力，有利于提高本地区绿色创新能力。

环境规制（变量ER）直接效应和总效应显著为正。地方政府在绿色发展理念下提出相关环保激励政策，在此动力下企业改变研发方向，实施绿色创新转型，有利于企业向环境友好型方向发展。提高环境规制强度有利于企业实现生产技术的革新，既能达到节能减排效果，也提高生产效率，对提高绿色创新效率有促进作用[26]。

五、结论与建议

（一）研究结论

根据以上研究，本文得到以下结论：第一，长三角城市绿色创新效率呈波动上升趋势且逐步实现均衡发展。第二，长三角城市绿色创新格局比较稳定，空间关联呈正向集聚。第三，在各影响因素中，消费容量、人才规模、对外贸易和环境规制对长三角绿色创新效率具有正向作用;财政风险和外资引进对长三角绿色创新效率具有负向作用。

（二）政策建议

1.加快长三角城市群绿色创新协同发展

长三角城市群应当打破本位主义，降低体制壁垒，在城市群内部做到优势互补、劣势互减以达到良性互动结果，增强绿色创新的外溢性。城市群内部共享绿色创新要素，加大资源自由流动性，以核心城市为中心，由表向里、由点到面逐渐辐射周边地区，缩减地区梯度差，带动其他城市绿色创新协同发展。长三角城市群应当建立绿色创新试点城市，与周边城市形成绿色创新合作关系，为城市绿色创新探索出新模式、新思路和新机制，实现经济发展和环境保护的共同目标，协同提升城市群绿色创新水平。总之，长三角城市群应突破绿色创新基础研发问题，探索国际前沿问题，立足地理和资本优势，成为全国绿色创新动源，为提升我国绿色创新的国际地位开创新局面。

2.在绿色发展理念下引领消费升级

在绿色发展理念下，实现消费结构由传统需求向有利于环境保护的绿色生态产品和服务需求转变。转变消费需求应尽快构建绿色产品供给体系，从消费源头出发，实施绿色产品供给侧改革。加强绿色产品的研发与市场应用，努力发展绿色生产，全面关联供给侧改革与绿色生产，以绿色生产引领新需求，促进消费升级。

3.合理配置财政资源，加大绿色技术研发投入

以财政资金为基础，成立长三角城市群绿色创新研发专项账户，主要用于对企业绿色科技项目的支持。增加社会资本进入，提高企业绿色创新资金的灵活性，确保企业从研发、生产到应用推广的资金链完整。在多维视角下重新制定企业绿色技术标准，如能源消耗、污染排放量、创新绩效等，采取奖励与惩罚双重管理制度，激发企业绿色创新活力。合理利用财政资金，强化财政资金绿色导向，有效激励企业主动进行绿色创新。

4.合理制定外资引进政策，发挥技术溢出效应

在對外开放水平不断提高的背景下，一味地增加外资流入量而忽视外资引进质量的做法是不科学的。在我国绿色创新发展过程中，应当对外资按照一定的标准进行筛选，增加对清洁技术高的外资项目的引进，减少外资进入后的污染转移。尽最大能力发挥外资的技术溢出效应，有效吸收外资引进带来的红利，既提高我国的技术创新水平，也促进生态环境的保护。

5.加大地方政府环境规制强度

地方政府应当采取有效手段保证环境规制的实施效果，要对那些排污量严重超标的企业收取惩罚费用，使企业由此提高生产成本，通过污染成本内生化降低环境污染负外部性。重化工领域带来的生态环境破坏是毁灭性的，务必加强环境规制强度，促使该领域对生态保护采取有效措施。另外，对那些清洁技术较高的企业，应当给予一定的政策倾斜，比如通过税收减免政策激励企业的绿色创新。总之，要合理利用环境规制，使之成为促进绿色创新的有效工具。