黄河流域制造业绿色创新效率测度及分析

刘安然

（青岛科技大学 经济与管理学院， 山东 青岛 266071）

0 引言

绿色创新是制造业高质量发展的必然需求，是将环境因素纳入传统创新的重要体现，是制造业新旧动能迭代的重要路径。由于长期以来中国制造业的不断发展，能源消耗量过高，导致自然生态环境不堪重负。为了积极响应党的十九大号召，在兼顾绿色发展和创新驱动的攻坚时刻，绿色创新成为了制造业企业突破环境和资源约束的重要手段。黄河流域是我国原始经济体系的发源地，是西北地区赖以生存的经济带。由于黄河流域环境的特殊性、生态的脆弱性和能源结构的复杂性，使得制造业的绿色创新发展对于黄河流域的研究意义更为重大。现如今，制造业转型升级作为制造业未来高质量发展的必由之路，加之黄河流域对自然资源依赖程度高，煤炭、钢铁等能源丰富，大部分制造业企业偏重工业，污染物排放仍处于全国前列，制造企业多为劳动密集型企业，制造业转型升级进度缓慢。因此，研究黄河经济带制造业绿色创新现状具有十分重要的意义。

绿色创新不同于传统的技术创新，绿色创新将环境因素也考虑在内，更加注重环境治理成果。由于黄河流域生态环境的脆弱性和能源结构的复杂性，且煤炭、钢铁等资源消耗过剩，重工业企业密集，考虑经济增长同时要注重与自然环境和谐共生，提高产能的同时节约资源、降低污染。从研究对象看，金凤君等[1]按主要发展定位将黄河流域划分为山东半岛地区、宁夏沿黄经济区、兰州- 西宁地区等七个重点发展地区进行分析，忽视了黄河流域对其发展的影响。黄万华等[2]以长江流域沿岸的11 个省份作为研究对象进行分析，而黄河流域不同于长江流域，由于黄河流域生态环境的特殊性，导致黄河流经的省份其内部的城市之间也具有较大的环境差异，黄河沿线的城市与不沿线的城市之间具有较大的环境构造差异，因此省份并不具有代表性。将以黄河流经的城市作为研究对象，突出黄河流域对其发展的影响。从效率的测算方法看，基于投入与产出视角测算创新效率，以往有部分学者采用以随机前沿分析法（SFA）为代表的参数法，另一部分学者采用以数据包络（DEA）为代表的非参数法，少数采用考虑非期望产出的NDDF 模型[3]。但由于SFA 需要提前假定估计模型，而NDDF 需要人为主观对投入、产出要素赋予权重可能会导致效率测算的偏差。传统的DEA 模型没有考虑非期望产出，将非期望产出视为投入指标进行效率的测算。而在绿色创新效率的测算中，非期望产出作为一个重要指标，能反映出“绿色创新”所带来的经济效益和生态效益。运用Super-SBM 模型测算黄河流域制造业绿色创新效率。

综合上述文献得出，以往众多学者对绿色创新的研究提供了坚实的理论基础。以往针对于黄河流域沿线地级市制造业绿色创新效率的研究较少。将运用考虑非期望产出的Super-SBM 模型进行绿色创新效率测度，分析黄河流域沿线城市制造业绿色创新水平的变化，分析影响绿色创新效率随时间变化的影响因素，为黄河流域沿线地级市制造业企业的绿色创新提出科学的意见和建议，为黄河流域推动高质量发展的同时保持高效率提供参考依据。

1 研究设计

1.1 研究对象

基于研究的科学性和准确性，除青海省外黄河沿线7 省（自治区）的24 个地级市作为研究对象，青海省由于地域差异及科技投入的落后性和国家政策扶持的特殊性，为了确保黄河流域绿色创新效率测算的准确性，暂不列入研究对象。

黄河流域以上饶市和洛阳市为分界点，划分为上游、中游、下游三个流域。上游包括甘肃兰州、白银，宁夏银川、吴忠、石嘴山，内蒙古包头、乌海。中游包括陕西渭南、榆林、延安，山西忻州、晋中，河南三门峡。下游包括河南和山东各市。

1.2 研究方法

DEA 是一种线性规划模型，将非期望产出视为投入指标进行效率的测算。参考邱立新等[4]的模型构建方法，基于考虑非期望产出的Super-SBM模型对黄河流域沿线24 城市制造业绿色创新效率进行测算。模型构建如下：

式中：n 为决策单元个数；w 为投入；O1为期望产出；O2为非期望产出；x 为投入矩阵；yd为期望产出矩阵；yu为非期望产出矩阵中的元素；ρ 为绿色创新效率值[4]。

1.3 指标选取和数据来源

1.3.1 指标选取

依据超效率SBM模型的评价要求，根据现有绿色创新方面文献的指标体系，结合可得数据的科学性和代表性，构建绿色创新效率投入—产出指标体系。在古典的增长模型中，人力劳动投入和资本投入作为创新系统的基本要素，由于本文的研究要素是绿色创新，加之黄河流域能源结构的复杂性和生态环境的脆弱性，使得能源投入作为绿色创新效率测算的依据显得尤为重要。黄河流域制造业主要以煤炭、钢铁等重工业能耗密集型企业为主，加之黄河流域生态环境又较为脆弱，所以对于能源投入方面的指标选取，由于城市的数据统计方面缺乏对于煤炭、石油等化石能源燃料等使用情况的数据，于是选取工业用电量作为能源投入的指标。

在产出指标的选取中，绿色创新的目的是要同时兼顾经济效益和生态环境效益，从期望产出和非期望产出两个方面进行指标的选取。期望产出指标主要从专利角度衡量。非期望产出方面，参考黄万华[2]的方法，选取“三废”排放量作为环境综合指数的测算数据，运用熵权法计算三废综合指数作为非期望产出的指标，具体绿色创新效率指标体系构建如表1 所示。

表1 黄河流域绿色创新效率投入—产出指标体系

1.3.2 数据来源

选取黄河流域干流沿线的24 个地级市2010—2019 年的制造业相关面板数据作为测度集，投入、产出指标所用到的数据均来源于《中国城市统计年鉴》及各省市统计年鉴和统计公报，企业数据库平台。三废综合指数参考黄万华等[2]的方法根据熵值法计算得出。对于部分缺失数据均采用插值法进行填补。

2 结果分析

根据上文构建的绿色创新效率投入—产出指标体系，运用MATLAB 软件测算出黄河流域制造业2010—2019 年绿色创新效率值。根据上、中、下游划分，测算得出黄河三段流域地级市的效率值，如表2所示。基于黄河流域整体、三段流域、两大视角对绿色创新效率值进行分析，以揭示黄河流域制造业绿色创新效率变化趋势。

表2 黄河流域上、中、下游及整体的创新效率值

基于整体视角来看，黄河流域2010—2019 年绿色创新效率从0.470 1 上涨到0.509 6，整体呈现缓慢上升的趋势，侧面反映出近些年黄河流域整体的绿色创新取得的成绩不明显，但也在缓慢的进步。

从三大流域视角看，黄河流域下游地区绿色创新效率值最高，其次是上游地区、中游地区。黄河流域下游地区超过了黄河流域整体效率均值近30%，提高了黄河流域整体绿色创新效率均值。下游地区制造业绿色创新效率均值为0.781 3，从2010 年的0.559 3 上升到2019 年的0.892 2，上升幅度较大，整体效率值呈现“尖峰”分布。中游地区整体呈现缓慢的波动下降趋势，2010—2016 年为波动上升阶段，但涨幅不明显。2017 年效率值出现断崖式下跌，从0.415 6 下降到0.180 9，又在2019 年出现了缓慢的上升。中游地区制造业绿色创新整体发展缓慢，且出现倒退的趋势。上游地区2010—2019 年效率值由0.457 7 下降到0.390 1，整体呈现“S 型”分布[5]。由2010 年的0.457 7下降到2012 年的0.320 5，又由2013 年的0.378 5 上升到2017 年的0.611 7，2018 年出现短暂性的下跌。侧面反映出上游地区区域发展不稳定，随时间推移产生的波动较大。

由此可见，制造业的绿色创新效率与人力、资本投入、科技发展水平成正比，与工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、工业烟尘排放量成反比[6]。中、上游地区制造业绿色创新效率值远低于黄河流域整体效率值，中、上游地区需进一步提高技术创新水平，加大科学技术投入和当地的人才引进政策，后期中、上游地区有望出现绿色创新效率的转折点。

3 结论及建议

3.1 结论

从投入、期望产出、非期望产出三个维度构建了黄河流域制造业绿色创新效率评价指标体系，采用Super-SBM模型对绿色创新效率进行测算，填补了以往文献缺乏黄河流域制造业绿色创新效率的研究的空缺，根据测算结果对黄河流域整体、三段流域进行分析，研究得出以下结论：

1）黄河流域沿线城市制造业2010—2019 年的绿色创新效率均值为0.509 6，整体呈现波动上升的趋势，但整体效率值仍然普遍较低，上升速度较慢，未来仍存在着较大的进步空间[7]。

2）黄河流域沿线城市制造业绿色创新效率下游地区最佳，上游地区次之，效率值最低的是中游地区，空间分布存在不均衡的现象。下游地区在黄河流域整体起到了带头作用，整体呈现三段“尖峰”分布。下游地区较高的经济发展水平，充足的人才、资本资源，较稳定的自然生态环境，致使黄河流域在环境治理方面面临的困难较小。中游地区呈现波动下降趋势，发展较为缓慢且存在后退趋势，主要是由于中游地区黄河沿线的城市均为中低等级城市[6]，经济发展水平落后，人才、科技资源较下游地区短缺，且受黄河流域影响。上游地区效率值整体呈现“S 型”分布，2016—2017年上升幅度最大，2018 年出现幅度较小的回升。

3.2 建议

黄河流域是我国重要的生态屏障及制造业基地，提升黄河流域的绿色创新效率、推动黄河流域制造业转型升级，在提高经济效益的同时重视生态效益[7]，避免对黄河流域生态环境的破坏。

1）国家出台扶持政策帮助西北地区企业发展，引进资金促进其经济发展，提高黄河流域的经济发展水平，加快制造业转型升级。黄河流域作为重工业聚集地区，煤炭、钢铁等资源消耗量大，加之中、上游西北地区经济发展落后，制造业转型升级困难。为此国家层面可以提供各方面的扶持政策，引进资金，减轻中、上游地区的经济发展压力，促进该区域制造业转型升级。

2）加快建设符合自身的制造业创新体系。下游地区提升绿色创新投入转化率，引进工业互联网等技术，加快劳动密集型企业向技术密集型企业的转移，加快智能制造发展，培育新兴的数字化信息技术、高端设备制造业集群。中、上游地区加大科技研发投入。促进绿色发展，走可持续发展路线，重视生态环境效益，防止对自然资源的破坏。

3）强化已形成的区域特色经济。因地制宜，合理利用资源，由于黄河流域生态环境的特殊性，杜绝盲目吸取其他地区的经济发展经验。走“生态- 生产”路线，围绕节能环保、循环经济等绿色发展路线，优化制造业能源结构，提升资源利用率。