“双碳”背景下中国制造业绿色技术创新效率评价

陈爱慧

（青岛科技大学 经济与管理学院， 山东 青岛 266071）

0 引言

人类经济活动导致温室气体排放增加全球变暖、冰川融化等极端天气，极端事件的发生凸显了采取行动实现二氧化碳零排放和适应气候变化的紧迫性。面对每况愈下的自然环境，要以技术创新来应对。技术创新作为碳减排的主要驱动力，不仅可以促进绿色经济经济增长，而且有效地减少了二氧化碳排放。简而言之，绿色技术创新应受到更多关注[1]。

我国目前的碳排放量仍是世界碳排放量最高的国家，目前碳中和面临的挑战有四个。第一个挑战是技术和资源的挑战。不论是二氧化碳的捕捉、吸收和储存技术都不成熟，并且40%的有关碳中和的技术都未被开发，这对技术创新提出了很大的挑战。第二个挑战是资金、资本和市场的挑战，就目前的科技而言，目前的能源转型的方向仍不明朗，所以依旧需要大量的资金投入到科研中，而且目前的煤炭等传统能源的市场十分广阔，广大的市场使碳中和面临了很大的挑战。第三个挑战是政治和社会挑战，政府在碳中和中扮演重要角色，对整个碳市场进行调节。第四个挑战是国际合作挑战，目前碳交易已经十分普遍，许多国家会用碳作为市场工具进行博弈，所以我们必须保持冷静的头脑[2]。

面对众多挑战，想要推进我国绿色低碳技术的创新应专注于推动以绿色低碳为目标的系统技术创新，进行全面系统的绿色创新改进，提高全社会的绿色创新效率。在推动系统创新的同时，也要推动新型低碳绿色技术创新，双管齐下，加快创新进程；建立工业创新平台，利用“互联网+”的新兴领域进行技术创新，以平台的方式促进创新，推动碳中和关键技术创新。

1 文献综述

国内外学者对其影响因素进行了大量研究，从不同的视角和方法对高技术产业创新效率进行了分析，取得丰硕成果。有研究表明，要素市场扭曲可以抑制高新技术产业创新活动。Kalapouti 等人发现专利应用、发展水平、就业水平和技术多样性都有影响其创新效率。

技术创新是经济增长的主要动力增长。它可以创造绿色能源、节能产品和减少化石能源消耗，从而改善环境质量，促进经济增长。目前，对绿色技术创新没有统一的定义，但其内涵基本上是指以创新为导向，改善环境绩效，这可以显著改善环境质量表现。黄等定义绿色技术创新：中国的技术创新节能、防污染、废物回收、绿色产品设计和环境管理。孙伟和江三良采用SBM模型对全国的工业企业绿色创新效率进行分析。并且认为超效率SBM弥补了传统DEA 的缺陷。现在超效率SBM模型逐渐成为衡量绿色能源效率的主流方法现阶段的创新随着关系网络DEA 模型的发展和应用，所以在中国提出碳中和的大背景下以后，中国各个区域的绿色技术创新效率是如何变化的，对各个省份进行测算，根据测算结果对我国制造业的绿色创新技术改进提升提出相关策略。

2 理论分析和研究方法

2.1 绿色技术创新效率理论假设

环境规制作为政府解决环境问题市场失灵的重要工具，影响生产方式的转变和在调整成本的同时提高生产要素投入结构。在这种情况下，绿色全要素生产率（GTFP）的评估质量更为一致，符合绿色经济的考核要求，而不是全要素生产率。Porter 适当的环境规制可以激发创新补偿效应，不仅可以弥补企业的成本，而且可以提高企业的生产力和竞争力。宋和王认为，如果将环境因素纳入考虑，企业可以通过增加环境管理成本和技术创新等活动来提高环境质量。基于此提出以下假设：

假设1：环境规制会促进绿色技术创新效率。

企业生产过程通过优化生产过程节能减排来影响绿色技术进步；企业产品的创新竞争力来源于研发支出，劳动者能力、技术保护等；组织结构的创新来源于企业识别、实施和监督等想法的创新。除此以外，企业融资能力、生产效率、管理组织能力也会影响绿色技术创新效率[3]。整个行业的技术进步会对绿色技术创新效率产生影响基于此，提出以下假设：

假设2：技术进步会促进绿色技术创新效率。

2.2 评价模型的构建

2.2.1 模型构建

数据包络分析（DEA）是一种评价一组多输入多输出决策单元相对效率的方法，其由于不需要预先设定指标权重、参数或生产函数形状，且不受投入产出单位的影响而得到广泛的应用。传统的CCR 模型和BBC 模型没有考虑松弛变量、随机误差项及外部环境对效率的影响。为了弥补传统DEA 的不足，Tone 提出了一种非径向、非角度的基于松弛度量（SBM）模型。该模型解决了生产过程，具体公式如下：

式中：（smy，sib，snx）为输入和输出的松弛变量；（ymk，bik，xnk）为生产单元k 的投入产出值；（N，M，I）为投入元素、产出元素及非期望产出元素；ρ*为绿色创新效率。

2.2.2 数据来源

由于西藏自治区等地区数据缺失较多，故选择除西藏自治区等地区外的30 个省市自治区，研究从2011—2020 年共10 年的数据。数据均来源于《中国统计年鉴》。

3 实证分析

3.1 我国区域绿色技术创新效率测度

3.1.1 指标体系构建

SBM模型测度不同省份的绿色创新效率，选取的投入产出指标体系包括投入指标和产出指标，其中投入指标包括以下内容，具体见表1。

表1 绿色技术创新效率指标体系

3.1.2 结果分析

运用MATLAB 软件对超效率SBM 模型结果进行分析，得出各省市绿色技术创新效率测度值。为了便于对各省市绿色技术创新能力进行分析，根据效率的折线图以及极值、期望和方差将各省市进行分类总的来说将各个省份的绿色技术创新效率分为三大类。

1）第一类是稳定上升型。这一类型包括的省份和直辖市有北京、山西、辽宁、吉林。这一类型的主要特点是近十年绿色技术创新效率一直处于稳健上升的发展状态。北京的绿色技术创新能力一直处于全国领先，近十年北京的绿色专利申请数一直保持在前五名，所以绿色技术创新效率较高[8]。山西作为我国的煤矿大省，一直以来不断利用新技术进行能源清洁[7]。绿色技术创新效率也是稳定上升。吉林省的制造业近几年实行绿色技术改革，促使其绿色创新效率的增加。而辽宁省则因为城市规划的缘故导致效率的增加。

2）第二类是平稳型。大部分省份和直辖市都是这一类型，包括：河北、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、安徽、河南、湖北、湖南、黑龙江、内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、陕西、宁夏。黑龙江省依靠自己的资源优势，不断打造绿色食品，将绿色食品作为自己的王牌发展。维持了一定程度的绿色技术创新效率。江苏省的绿色专利申请数量一直名列前茅，而四川省的创新效率也通过发展绿色农业而保持平稳状态。贵州和云南则是因为大力倡导绿色生态建设的，在碳中和碳交易的背景下，绿色技术创新效率也在稳步发展[8]。

3）第三类是大幅波动型。这一类型的特点是十年内没有稳定的发展趋势，波动幅度很大。这一类型的城市有天津、上海、江西、广西、甘肃。上海市的碳交易市场自成立起一直处于全国领先。江西省和宁夏回族自治区致力于打造绿色工业园区，使得绿色技术创新效率的突增[9]。

3.2 影响因素分析

3.2.1 指标体系构建

根据绿色技术创新效率提升的影响因素，构建指标体系：

1）产品创新方面，郭威和司孟慧认为开放式创新和自主创新性会同时影响技术创新效率，因此借鉴成琼文等人的方法，用实收外国资本占GDP 的比重衡量技术的开放程度（AUFIr）。同时运用Malmquist-DEA方法测算各省市的技术进步率（TPr）。

2）借鉴大多数学者用工业污染治理占GDP 比重、或占工业产值比重的衡量办法。考虑到GDP 或工业产值的内生性问题，因此选取工业污染治理投资占环境治理投资比重（IPCIr）代表环境规制的强度[10]。同时，研发投入的增加有助于促进地区技术进步。

3.2.2 实证结果分析

1）上升型：将SBM和超效率SBM 模型进行整合分为几个单元进行结果分析，得出的系数α 的取值范围是［0，1］。首先，绘制残差拟合图，根据个体效应、时间效应以及豪斯曼检验，选取混合模型，对选取的变量进行数据分析。

根据表2 得知，对于绿色技术效率稳定上升的省份：实际利用外商投资占GDP 比重（AUFIr）对绿色技术创新效率产生正的显著性影响，技术进步率（TPr）对绿色技术创新效率产生负的显著性作用；工业污染治理投资占比（IPCIr）对稳定上升的省份的绿色技术创新效率影响不显著。

表2 稳定上升类别的面板数据分析结果

2）发展平稳型：首先，绘制残差拟合图，根据个体效应、时间效应以及豪斯曼检验，对选取的变量进行数据分析。

根据表3 得知，对于绿色技术效率平稳的省份:实际利用外商投资占GDP 比重（AUFIr）绿色技术创新效率影响不显著，技术进步率（TPr）对大部分区域绿色技术创新效率产生显著的正向影响，此时接受假设2；工业污染治理投资占环境投资比重（IPCIr）仅对中部区域绿色技术创新效率产生正向的显著作用，说明环境规制对于绿色技术创新效率平稳的省份作用不明。

3）大幅度波动型：首先，绘制残差拟合图，经过差分处理之后，运用Wooldridge 方法检验序列的相关性根据个体效应、时间效应以及豪斯曼检验，对选取的变量进行数据分析。

根据表4 得知，对于绿色技术创新效率大的省份：实际利用外商投资占GDP 比重（AUFIr）和技术进步率（TPr）对绿色技术创新效率作用不显著，说明技术推进对绿色技术创新效率波动较大的省份作用不明显，此时拒绝假设2；工业污染治理投资占环境投资比重（IPCIr）对绿色技术创新效率作用不显著，说明环境规制对于绿色技术创新效率波动较大的省份作用不明显，因此拒绝假设1。

表4 发展平稳型的面板数据分析结果

4 结论与对策

基于非期望产出超效率SBM模型，对我国各个省份的绿色技术创新效率进行测评并将其分为三种类型：上升型、平稳发展型和大幅度波动型。之后对这三大类进行影响因素分析。经过影响因素分析后得出：对于上升型这一类地区其稳定上升的原因是外商投资和技术进步，环境规制对上升型的绿色技术创新效率的影响不显著。所以对于上升型的地区应该采用更加开放的投资方式，并且提高技术进步。对于平稳发展型这一类地区能保持稳定发展的原因是技术进步，保持了原有技术的发展，环境规制仅仅对中部地区有显著作用。这一类地区整体来说还是应注重技术发展。对于大幅度波动型地区的波动原因是外商投资，对环境规制和技术进步都没有显著影响。对于以上结论提出对策建议。

1）想要提升各个地区的绿色技术创新效率提升整体的技术创新是关键的一步。在“双碳”背景下，只有整体大环境的碳处理技术进步才能带动绿色技术创新的进步。

2）增强技术进步和外商投资的协同发展，尤其针对绿色技术创新效率较大的省份，如营造良好的技术竞争和合作环境、对研发创新实行较为优惠的政策、鼓励企业成立研发部门。

3）注重技术的开放程度，尤其是中部和西部地区，这些地区的绿色技术创新效率较低，应实行更加开放的策略，学习借鉴其他省份或地区的技术来完善自己的技术，更好地实现碳中和。

4）适应政府计划。技术创新不仅仅是为企业提供新技术提高生产力也必须适应政府的各种计划。就如政府提出的“双碳”目标，就使许多企业调整生产模式，将降低碳排放作为了首要任务之一。

对于整个中国来说，在改善工业绿色技术创新效率的同时，目标也是积极寻求区域联动发展，逐步构建阶段性、深层次结合区域创新发展的特点，制定区域创新发展规划和经济社会发展，有效降低制度交易成本，努力突破体制矛盾和体制障碍区域，联动创新过程。