黄河流域绿色高质量发展与绿色技术创新的动态关联分析

王林珠，孙艺欣，徐德义

（中国地质大学（武汉）经济管理学院，湖北 武汉 430074）

党的十九大报告指出，中国经济已由高速增长转向高质量发展阶段。在追求经济高速发展的过程中要保证生态效益和社会效益，以绿色发展理念推动高质量发展，实现人与自然和谐共生的新格局。高质量与绿色发展是内在统一、相得益彰的[1]，因此绿色发展必然与高质量转型紧密结合，两者相互融合、互相促进[2]，形成绿色高质量发展的新模式。

黄河作为中华民族的母亲河，是我国重要的生态安全屏障，也是人口活动和经济发展的重要区域，在国家发展大局和社会主义现代化建设全局中具有重要战略地位。2019 年9 月，习近平总书记在河南考察时提出将黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略，这意味着黄河流域逐渐进入生态保护与高质量经济发展的新阶段[3]，推动黄河流域绿色高质量发展是中国迈向绿色高质量发展的必然要求。而推进绿色高质量发展的实现关键在于技术创新。绿色技术创新将绿色发展作为核心追求，坚持可持续发展理念[4]，追求经济效益、社会效益和环境效益相统一，是实现黄河流域绿色高质量发展的重要抓手。因此研究黄河流域绿色高质量发展与绿色技术创新的动态关系具有重要的理论现实意义。

1 文献综述

近年来黄河流域高质量发展成为学界广泛关注的话题，目前主要是围绕“黄河流域生态保护和高质量发展战略”的内涵、理论框架、评价体系以及实现路径展开研究。安树伟等[5]界定黄河流域高质量发展的内涵，明确黄河流域高质量发展的战略重点是解决区域发展不平衡不充分问题，黄河流域高质量发展应体现在生态优先、市场有效、动能转换、产业支撑、区域协调和以人为本六个方面；徐勇等[6]对黄河流域生态保护和高质量发展的框架思路与战略路径进行概括，提出要以“基底—生态优先、承载—发展约束、驱动—内外关联”的思路构建总体框架，以生态、农业、城镇三区发展互动实现生态保护和高质量发展共赢；徐辉等[7]认为黄河流域高质量发展是生态环境保护与经济社会发展的协调统一，应该从经济、创新、民生、环境和生态五个维度考察黄河流域高质量发展水平；任保平等[8]认为高质量发展目标是解决不充分不平衡的发展问题，因此依据新发展理念内核测度黄河流域高质量发展水平，并进一步分析当前黄河流域高质量发展的制约因素，提出实现黄河流域高质量发展的路径选择。

在当前经济发展转型关键时期绿色发展与高质量转型紧密结合成为必然，在此基础上融合形成的绿色高质量发展是对当前发展面临的资源环境制约问题的更高要求。部分学者从不同视角分析了绿色高质量发展的内涵，金乐琴[2]最先明确提出高质量绿色发展理念，她认为高质量绿色发展模式与传统意义的绿色发展相比有独到之处，并提出新发展理念指导下中国高质量绿色转型的具体路径；任平等[9]进一步对高质量绿色发展的理论内涵进行分析，认为高质量绿色发展应该以生态经济理念为指导，以循环经济、生态经济与绿色经济为发展目标，强调经济、社会和生态的共赢；梁丹丹[10]提出绿色高质量发展是在当前生态环境可承载范围内，将环境资源作为经济发展内在要素，促进经济活动绿色化和生态化，通过经济发展、资源节约、环境保护及社会进步实现社会主义现代化的一种新型发展模式；刘耀彬等[11]将绿色高质量发展定义为：在新发展理念的指导下，以绿色为底色高质量为主题的一种新型发展方式。除了理论内涵研究外，还有学者对绿色高质量发展的测度和驱动因素等进行研究。张旭等[12]基于DPSIR 模型建立了高质量绿色发展的评价指标体系，通过实证分析，研究了中国省域的高质量绿色发展水平及具体的时空演化情况；罗万云等[3]测度了黄河流域高质量绿色发展水平，并进一步探究黄河流域高质量绿色发展的维度，全局及局部时空演化特征。韦东明等[13]认为绿色高质量发展旨在提升经济发展质量与解决环境污染问题，是促进社会、环境与经济协同发展的重要方式，进而分析推进雾霾治理、改善环境质量水平等对绿色高质量发展的影响效应；周磊等[14]研究了当前数字经济飞速发展的前景下对我国绿色高质量发展的作用机制以及影响效应。

党的二十大报告提出“加快实施创新驱动发展战略”。绿色技术创新是转变经济发展方式、实现绿色可持续发展的重要动力，为我国经济高质量发展的实现提供动力支持和实践路径。为了探究绿色技术创新对高质量发展的内在机理，刘贝贝等[4]阐述绿色科技创新的实践意义及其多重价值，并指出绿色科技创新在实现黄河流域生态保护和高质量发展过程中的重要意义，对绿色科技创新和黄河流域重大国家战略间的影响机理进行补充；王旭霞等[15]聚焦于环境规制和技术创新共同作用下的影响，研究发现引入技术创新做调节变量能推动环境规制提高绿色经济高质量发展水平；王德平等[16]以成渝地区为研究对象，运用PVAR 模型分析了信息通信技术水平、创新能力以及绿色高质量发展三者之间的相互关系和动态演化过程；韩先锋等[17]认为国家自主创新示范区属于制度创新赋能技术创新，进而研究国家自主创新示范区创新驱动政策对绿色高质量发展的赋能效果，并纳入政府环保注意力分析其调节作用。

总体来看，现有文章主要对绿色技术创新与高质量发展、创新与绿色高质量发展等进行研究并取得丰硕成果，但缺乏黄河流域绿色技术创新与绿色高质量发展间关系研究，尤其是当前黄河流域高质量发展有助于改变我国区域发展南北失衡的空间格局，真正意义起到统筹东中西、协调南北的作用[18]。因此本文以黄河流域为对象，立足于绿色发展理念构建黄河流域绿色高质量发展综合指标体系，并探讨其绿色技术创新和绿色高质量发展之间是否有关系？如果有关系，两者的关联效应如何？通过对上述问题的研究，本文客观分析黄河流域绿色高质量发展水平，以期实现绿色技术创新驱动绿色高质量发展，有效协调黄河流域生态保护和经济发展关系。

2 理论分析与研究假设

绿色高质量发展是绿色发展与高质量发展的有机统一，应当包含两者的所有部分，即满足绿色发展和高质量发展的全部内涵。习近平总书记强调：“高质量发展，就是能够很好满足人民日益增长的美好生活需要的发展，是体现新发展理念的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展。”其中，高质量发展是贯彻新发展理念的发展[19]，绿色发展则是以人与自然和谐为价值取向，强调经济、社会和自然三大系统的整体性和协调性[20]。因此本文基于新发展理念把握绿色高质量发展内涵。

实现高质量发展要以绿色技术创新为重要支撑[21]，不同于一般意义上的技术创新，绿色技术创新强调全面落实绿色发展理念，生态效益、经济效益、社会效益相统一，是引领或代表相关领域绿色发展趋势、应用潜力较大的技术集合[22]。绿色技术创新不仅符合绿色发展的需要，同时具有与创新知识溢出和环境污染影响的双重外部性[23]。本文绿色技术创新兼顾技术创新和环境保护的新型创新活动，推动绿色发展理念全面落实技术创新全过程。绿色技术创新赋能绿色高质量发展，是引领发展的高质量绿色化转型。因此本文提出如下假设。

假设1：绿色技术创新与绿色高质量发展具有相关关系。

前文综述中学者们已经探究了绿色创新对高质量发展的影响效应，得到绿色创新能够显著促进绿色经济高质量发展，即绿色技术创新是推动绿色高质量发展的关键所在，提高绿色技术创新能为高质量发展注入内生动力。而高质量发展可以倒逼绿色技术创新的提高，为绿色技术创新提供重要保障。通过高质量发展完善创新体系与政策，提高创新质量和效率，实现绿色技术创新与绿色高质量发展的协调互促。本文的绿色技术创新和绿色高质量发展均是从绿色发展理念出发，以实现经济、社会和生态效益可持续发展为目标。因此绿色技术创新能够引领经济高质量发展的绿色转型，是实现绿色高质量发展的关键，绿色高质量发展也能够积极推动绿色技术创新的提升。本文提出下列假设。

假设2a：绿色技术创新的提高能推动黄河流域绿色高质量发展；

假设2b：黄河流域绿色高质量发展对绿色技术创新有正向推动作用。

3 理论分析与研究假设

3.1 基准模型

本文采用PVAR 模型[24]分析绿色技术创新和绿色高质量发展的动态影响关系。将绿色技术创新和绿色高质量发展作为内生变量，考察所有变量和滞后项的动态关系。PVAR 模型能够处理截面大时序短的面板数据。具体设定的PVAR 模型如下。

式中：i表示黄河流域省级单位，t表示第t年份，Yit是二元向量，包含绿色技术创新和绿色高质量发展；p为滞后阶数；γp是滞后效应矩阵，αi是区域个体效应，βi是个体时点效应，θit为干扰项。

3.2 变量选取与说明

3.2.1 指标构建

（1）绿色技术创新。参考齐绍洲等[25]和席龙胜等[26]的研究，本文使用当年绿色发明申请数量衡量绿色技术创新，由于绿色专利授权需要一定时间，缺乏稳定性和确定性[27]，因此选择相对稳定的专利申请数量；同时，为考察黄河流域各地区的实际绿色创新水平，选用专利创新性相对更高的绿色发明专利[28]，并将数据做对数化处理。

（2）绿色高质量发展。结合前文绿色高质量发展的内涵，本文的绿色高质量发展主要强调新发展理念，以绿色发展理念为引领，从高质量的绿色发展、绿色创新发展、绿色协调发展、绿色开放发展和绿色共享发展进行探究。参考窦若愚[29]的研究，结合数据的可获得性，构建黄河流域绿色高质量发展评价指标体系。其中，高质量的绿色发展主要从绿色生产、绿色生活和绿色发展三个角度来构建；绿色创新发展从绿色创新投入和绿色创新产出两个部分衡量，创新投入包括人力以及资本的投入，产出则包括经济产出以及创新成效产出；绿色协调发展主要包括绿色城乡协调和绿色区域协调；绿色开放发展是从“引进来”和“走出去”两个角度来衡量；绿色共享发展则是以人民美好生活的需要为标准，从绿色共建和绿色共享角度来衡量。构建的指标体系如表1 所示。其中，区域协调的首位度计算主要是依据“两城市指数”的方法，以省会作为首位城市；空气质量中的PM2.5浓度基于人口加权测算的年度平均值。

3.2.2 数据来源

本文选取黄河流域2011—2020 年的面板数据为研究样本。鉴于数据的可获得性，绿色专利数据与绿色高质量发展综合指标主要来源于CNRDS 数据库、EPS 数据平台、《中国统计年鉴》、各省统计年鉴等。个别缺失数据用线性插值法和均值替代法进行补充。

4 实证分析

4.1 绿色高质量发展水平的测度

本文参考杨阳等[30]的研究，采用全局主成分—熵权法测算黄河流域绿色高质量发展水平。采用全局主成分法测度[31]能够改善主成分分析的局限性，保证绿色高质量发展的结果在时间和空间上具有可比性。具体测算步骤如下。

4.1.1 数据标准化

为了解决数据大小和单位不同的问题，先根据二级指标的性质对数据进行标准化处理，具体处理方法如式（2）和式（3）所示，即正向指标采用正向化，负向指标采用逆向化，通过这种去量纲处理方法便于数据方向的统一。

式（2）、（3）中：Xij表示原始数据，Yij表示标准化后的数据，maxXij和minXij分别表示最大值和最小值。

4.1.2 五个系统的综合得分

运用全局主成分分析法提取各个系统指标的主成分，并计算其综合得分。首先得到KMO 检验和多元Bartlett 球形相关性检验，检验结果均适合进行全局主成分分析。再结合累积方差贡献率达到80%及特征值大于1，对各个系统提取主成分，最后根据输出的特征值和成分矩阵计算黄河流域各个省份五个系统的综合得分。

4.1.3 黄河流域绿色高质量发展综合得分

本文依据熵权法对各个系统的权重赋值，进而得出绿色高质量发展的综合得分。需要先对五个系统的综合得分进行非负化处理，再利用熵权法进行权重加总，综合计算得到黄河流域2011—2020 年各省份的绿色高质量发展得分，具体综合得分结果如图1 所示。整体上黄河流域绿色高质量发展得分近几年持续增加，说明绿色高质量发展水平逐步提升。

图1 2011—2020年黄河流域各省绿色高质量发展综合得分

依据图1 的绿色高质量发展综合得分时序图可以看出，山东绿色高质量得分在2011—2020 年相对于其他地区显著较高；四川、河南和陕西3 个省份的排名相对次之；其他地区的绿色高质量发展得分相对较低，且绿色高质量发展得分较为集中。从区域角度看，黄河流域中下游地区的绿色高质量发展得分相对更高；上游地区中的四川绿色高质量发展领先于其他上游地区，黄河流域不同区段的绿色高质量发展得分差距明显。

2011—2020 年，黄河流域绿色高质量发展水平持续上升，但各地综合得分指数差异较大。山东的绿色高质量发展得分明显高于其他地区，主要是山东整体发展水平较强，在高质量的绿色发展、绿色创新发展、绿色协调发展和绿色开放发展方面均优于其他地区；从黄河流域各省份绿色高质量发展综合得分的变化趋势可以得出，各地区2020 年的综合得分相对于2019 年均有明显下降，主要由于受到了新冠疫情的影响。尽管在环境污染排放上有减少，但绿色开放程度以及经济生产等方面都有所降低，尤其体现在了绿色开放指标，因此对外开放程度相对较高的地区，例如山东和四川，在2020 年绿色高质量发展综合得分上会出现波动下降。

4.2 聚类分析

分别对黄河流域9 个省份历年的绿色技术创新和绿色高质量发展进行聚类分析，为保证聚类结果的准确性，利用多种聚类方法进行聚类。其中绿色技术创新的聚类结果显示可以分为三个类别，结合各省份历年的平均值，将这三个类别的综合得分从高到低排名，即高绿色技术创新地区：山东；中绿色技术创新地区：河南、四川和陕西；低绿色技术创新地区：山西、内蒙古、甘肃、青海和宁夏。绿色高质量发展得分的聚类结果显示也可以分为三个类别。结合各省份历年绿色高质量发展得分的平均值，将这三个类别的综合得分从高到低排名，得到的排名与绿色技术创新的聚类结果一致。将聚类的结果用表格形式展示，如表2 所示。

表2 绿色技术创新和绿色高质量发展的聚类结果

从表2 可以看出，绿色技术创新水平高的地区，其绿色高质量发展水平也相对较高，绿色技术创新水平中等或相对较低的省份，其排名与绿色高质量发展水平的排名完全一致。整体上黄河流域各个省份绿色技术创新和绿色高质量发展水平一一对应，说明黄河流域的绿色技术创新与绿色高质量发展密切相关，可验证假设1。

4.3 PVAR模型动态关联分析

4.3.1 模型检验

为避免面板数据不平稳，对绿色高质量发展和绿色技术创新两个变量做面板单位根检验。考虑到检验结果的稳健性，选用LLC、IPS 和Fisher-ADF 三种检验的综合结果，如表3 所示。

表3 面板数据单位根检验结果

由表3 可知，绿色高质量发展和绿色技术创新序列一阶单整，说明一阶差分的绿色技术创新和绿色高质量发展是平稳的。建立PVAR 模型首先需要确定合适的滞后阶数，文章以AIC、BIC、HQIC 为准则对最优滞后阶数进行选择，所得结果如表4 所示。

表4 PVAR模型滞后阶数选择

依据AIC、BIC 和HQIC 最小准则选择的最优滞后阶数为一阶。为保证PVAR 模型后续实证有效性，对模型做平稳性检验得到动态矩阵特征值的模小于1，即单位根落在圆内（图2），因此认为构建滞后一阶的PVAR模型满足稳定性条件。

图2 PVAR模型的稳定性检验

4.3.2 模型估计结果

首先选择滞后一阶和滞后二阶的格兰杰因果检验探究绿色技术创新和绿色高质量发展之间的因果关系，得到的检验结果如表5 所示。

表5 PVAR模型的格兰杰因果检验

由表5 可知，整体上绿色技术创新与绿色高质量发展是相互影响，互为因果的，可以佐证假设2a 和假设2b。绿色高质量发展在一阶时显著，说明滞后一阶的绿色高质量发展能影响绿色技术创新，绿色技术创新在滞后二阶时显著，说明绿色技术创新对绿色高质量发展的积极影响相对滞后。在最优滞后阶数基础上对模型参数进行GMM 估计，结果如表6 所示。

表6 GMM参数估计结果

从表6 可以看出，当绿色技术创新为被解释变量时，滞后一阶的绿色技术创新在99%的置信水平下对自身的影响为正向促进作用，说明绿色技术创新容易受到滞后一阶绿色技术创新的影响，体现了绿色技术创新具有显著的正向累积效应；绿色高质量发展对绿色技术创新的影响系数在10%水平下显著为1.392，说明黄河流域的绿色高质量发展能够对绿色技术创新形成良好的推动作用，即绿色高质量发展有助于优化绿色技术创新环境，促进绿色技术创新的提高，可以验证假设2b。

当绿色高质量发展为被解释变量时，滞后一阶绿色高质量发展对自身的影响系数为0.445，且在95%置信水平下显著，说明绿色高质量发展具有一定惯性特征。滞后一阶时绿色技术创新对绿色高质量发展的影响正向促进但并不明显，因此进一步对滞后二阶的GMM 模型估计[32]，参数结果如表7。

表7 滞后二阶的GMM参数估计结果

表7 模型估计结果显示，滞后二阶时，绿色技术创新为被解释变量，绿色高质量发展系数为0.738，影响效应不显著，说明绿色高质量发展对绿色技术创新的积极影响会随时间推移而弱化；以绿色高质量发展为被解释变量，滞后二阶的绿色技术创新对绿色高质量发展的影响系数显著为0.023，说明滞后二阶的绿色技术创新才能显著推动黄河流域绿色高质量发展，即绿色技术创新的积极效应具有滞后性，可验证假设2a。

4.3.3 脉冲响应分析

本文利用脉冲响应函数反映两个变量之间的动态交互作用，直观刻画绿色高质量发展和绿色技术创新相互影响的当期值与未来值。本文设定冲击期为10 期，利用蒙泰卡罗（Monte-Carlo）方法模拟得到脉冲响应结果（图3），图中横轴表示响应的期数，纵轴表示冲击的响应程度，中间曲线表示冲击带给响应变量的影响趋势，上下两条线表示95%置信水平的置信区间。

由图3（a）和图3（d）是绿色技术创新（dcx）与绿色高质量发展（dgzl）对自身的冲击响应，在滞后5 期左右逐渐收敛于0。绿色技术创新和绿色高质量发展均表现出相对的经济惯性和累积效应的特征，且这种自我增强机制会随着时间趋势逐渐减弱。根据图3（b），对于绿色高质量发展的冲击，绿色技术创新有着明显的正向响应并在第1 期达到了最大值，随后逐渐下降收敛于0。曲线整体呈现倒“U”型，说明推动黄河流域绿色高质量发展在短期内可以促进绿色技术创新进步。根据图3（c），绿色高质量发展面对绿色技术创新带来的冲击表现为不显著的正向响应，绿色高质量发展的响应值当期为0，在滞后1 期达到顶峰后逐渐回落并收敛于0。

4.3.4 方差分解分析

通过方差分解进一步将系统的预测均方差分解为系统中绿色技术创新（dcx）和绿色高质量发展（dgzl）冲击所做的贡献，方差分解结果如表8 所示。结合脉冲响应结果，从第5 期变量波动基本趋于平稳，因此本文选取前6 期的方差分解结果。

表8 PVAR滞后一阶方差分解

根据表8 方差分解结果，绿色技术创新与绿色高质量发展的动态关系在第5 期时均达到平稳。其中，绿色技术创新和绿色高质量发展的波动贡献绝大部分是源于自身，绿色高质量发展对绿色技术创新变动的贡献率在第二期迅速增加，到第5 期提升至6.5%。绿色高质量发展的波动在第二期有明显提升，但只有1.2%是由绿色技术创新贡献的。

4.4 滞后二阶模型

根据PVAR 模型结果可得黄河流域的绿色技术创新对绿色高质量发展的促进效应具有时滞性，即绿色技术创新对绿色高质量发展的正向影响在滞后二阶时显著。因此通过构建滞后二阶的PVAR 模型，以脉冲响应图和方差分解结果更加直观反映黄河流域滞后二阶时绿色技术创新和绿色高质量发展的动态响应趋势。

图4（a）和图4（d）显示，在滞后二阶时，绿色高质量发展和绿色技术创新对自身冲击有持续正向的响应，说明绿色技术创新和绿色高质量发展均有不同程度的路径依赖特征，这种自我增强现象随时间趋势逐渐减弱。在滞后二阶时，根据图4（b），绿色技术创新在面对绿色高质量发展带来的冲击时做出正向响应，随后开始下降并逐渐收敛于0；根据图4（c），当绿色技术创新带来一个标准差的冲击时，绿色高质量发展在短期迅速响应，第2 期达到峰值后逐渐削弱。这与滞后二阶的GMM 参数估计结果一致，即绿色技术创新对绿色高质量发展的促进效应具有滞后性。

图4 PVAR滞后二阶脉冲响应图

基于滞后二阶的PVAR 模型，利用方差分解进一步研究变量之间冲击影响程度的相对累计贡献率，方差分解结果如表9 所示。

表9 PVAR滞后二阶方差分解

由表9 可知，绿色技术创新在第4 期时达到平稳，绿色高质量发展在第6 期时达到平稳，与图4 一致。在滞后二阶时，绿色技术创新和绿色高质量发展主要受自身波动影响，其中绿色技术创新有3.6%是绿色高质量发展所贡献的，绿色高质量发展有17.3%由绿色技术创新贡献的。相比表8 中绿色技术创新对绿色高质量发展1.2%的贡献率，在滞后二阶时绿色技术创新冲击影响的贡献率增加到了17.3%，这也再次证实了绿色技术创新对绿色高质量发展存在滞后效应。

5 结论与建议

本文基于黄河流域2011—2020 年的面板数据测度绿色高质量发展水平，并进一步分析绿色技术创新与绿色高质量发展间的动态关联效应，得到以下结论。

（1）黄河流域各省份历年的绿色高质量发展综合得分整体为上升趋势，但绿色高质量发展水平在黄河流域各省份出现分层，山东、四川、河南和陕西明显优于其他地区，黄河流域的绿色高质量发展差距明显，无法实现“全流域高质量发展”，整体的发展协调性不高。若构建黄河流域绿色高质量的协同发展，需要建立“跨区域管理协调机制”全流域为一体的管理体系[33]，实现各省份之间的资源互补和功能融合，同时要考虑地区之间的差异性，因地制宜地探索特色化的绿色高质量发展路径。

（2）根据绿色技术创新和绿色高质量发展的聚类分析结果，黄河流域各地区绿色技术创新与绿色高质量发展的年平均值从高到低的顺序完全对应，说明两者之间存在一定的相关关系。因此，我们需要坚持提升绿色技术创新水平，以助推黄河流域绿色高质量发展。同时还需构建黄河流域的绿色高质量发展的新模式，以促进绿色技术创新的进一步提升。

（3）绿色技术创新和绿色高质量发展存在着明显的自我增强机制和正向累积效应，说明黄河流域绿色高质量发展和绿色技术创新更容易受到过去的影响。且短期内两者之间存在显著的正向影响关系，绿色技术创新对绿色高质量发展的促进效应存在时滞性。因此，黄河流域要明确发展阶段特征，坚持长短期发展规划相结合，形成绿色技术创新与绿色高质量发展协同并进、相互促进的良性循环长效机制。

尽管前文已经探究了黄河流域绿色技术创新与绿色高质量发展的动态关联关系，本文仍有以下展望：第一，进一步优化黄河流域绿色高质量发展的评价指标体系，由于黄河流域数据缺失较多，因此可以从多种角度构建绿色高质量发展指标体系；第二，进一步探究黄河流域城市层面的绿色高质量发展水平，深入分析黄河流域城市群绿色高质量发展的空间特性。