产业技术创新如何驱动绿色经济高质量发展

摘" " 要：基于2012—2022年中国30个省份面板数据，利用空间计量模型实证检验产业技术创新对绿色经济高质量发展的影响作用。结果表明，产业技术创新对绿色经济高质量发展具有显著促进作用，且存在正向溢出效应。异质性检验发现，产业技术创新对绿色经济高质量发展的影响作用存在区域异质性，呈现出“东部[gt;]中部[gt;]西部[gt;]东北部”的空间分布特征。据此，提出加大产业技术创新投入力度，建立区域技术创新合作模式，采取多元化绿色经济高质量发展驱动策略等政策建议，以期为推进绿色经济高质量发展提供有益参照。

关键词：产业技术创新；绿色经济高质量发展；空间计量模型；异质性检验

中图分类号：F062.9" " " " "文献标志码：A" " " " "文章编号：1009-5128（2025）02-0031-10

绿色经济高质量发展是创新驱动经济增长和绿色低碳相融合的发展方式，对于促进生态文明建设和驱动经济高质量发展意义重大。2021年，国务院颁布的《关于加快建立绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》强调，要做好绿色转型与经济发展有机结合。2022年，党的二十大报告指出，推动形成绿色发展方式和生活方式，是发展观的一场深刻革命。2023年国务院印发的《新时代的中国绿色发展》白皮书强调，要协同促进经济社会发展和生态环境，这为促进绿色经济高质量发展指明了方向。但当前，我国面临绿色转型成本过高、高污染产业的资源依赖严重等问题［1］，导致绿色经济高质量发展进程缓慢。在此情形下，探索绿色经济高质量发展的驱动因素成为学界关注的重要议题。

产业技术创新是指以市场为导向、以企业技术创新为基础，促进技术创新在企业间和产业间实现扩散的一系列活动总和。［2］从本质上而言，产业技术创新能够优化生产结构和生产工艺，提高产业生产效率，减少能源损耗，在增加资源投入产出比的同时，产生经济效益，赋能绿色经济高质量发展。同时，产业技术创新能够促进高新技术发展，提高区域生态修复能力，促进生产废料高效利用，赋能绿色经济高质量发展。此外，产业技术创新既能够通过促进本地创新型人才集聚和创新要素高效利用，赋能绿色经济高质量发展，还能对邻近地区形成创新知识溢出效应，提高其产业技术创新能力，从而带动邻近地区绿色经济高质量发展。

一、文献回顾

目前学术界关于产业技术创新的研究集中于影响因素分析方面，如范德成等研究发现，创新氛围、对外开放度、产业结构和经济发展水平等因素是技术创新效率的关键影响因素。［3］同时，还有研究分别针对企业、高技术产业、工业产业以及新能源产业技术创新的影响因素展开探讨。从企业层面来看，熊正得等研究发现，数字金融对企业技术创新有显著的“激励效应”。［4］从工业产业层面来看，胡逸群等实证结果表明，公众投诉和环境规制是直接促进工业技术创新产出的重要因素。［5］从高技术产业层面来看，刘宇佳研究发现收入差距对高技术产业技术创新能力影响存在异质性，在低收入水平阶段表现为促进作用，在高收入水平阶段呈现出抑制作用。［6］刘成杰等认为，“新基建”对高新技术产业技术创新效率具有显著正向影响。［7］俞立平等检验结果发现，数字化转型能够对高技术产业技术创新产生促进作用。［8］从新能源产业层面来看，谢聪等实证检验表明，经济发展基础、教育水平、工业化水平等因素对新能源产业技术创新能力具有不同程度的影响。［9］

对于绿色经济高质量发展的相关研究主要集中于两方面：一是关于发展水平测度的研究。申慧云等研究指出，福建省绿色经济高质量发展水平得到大幅提升。［10］孟望生研究发现，黄河流域内下游地区绿色经济增长效率普遍高于上游地区。［11］郭炳南等研究表明，长江经济带绿色经济效率整体水平偏低，且呈现“下游＞中游＞上游”的阶梯式分布格局。［12］二是关于影响因素的研究。当前学界仅有部分学者针对绿色经济高质量发展的影响因素展开讨论。如董浩然等研究表明，财政分权短期内会降低绿色经济高质量发展水平，但这一阻滞效应在长期内将逆转为促进效应。［13］Borgohain Boris Raj等认为，要素技术投入和经济增长对绿色经济高质量发展的影响最为显著。［14］大部分学者主要针对绿色经济效率的影响因素进行分析。徐妍等发现，高等级公路规模对地区绿色经济效率具有抑制作用。［15］李金林等实证结果表明，互联网发展既对本地区城市绿色经济效率水平提升具有显著促进作用，同时还提升了周边地区的绿色经济效率。［16］Wang Shuhong研究指出，资源丰裕通过技术创新、人力资本投资等方式抑制绿色经济增长。［17］朱广印等考察发现，绿色金融对本地绿色经济效率的影响呈正U型，对周边地区绿色经济效率的影响呈倒U型。［18］

也有学者开始探究技术创新与绿色经济高质量发展的关系。范丹等研究表明，绿色技术创新是推动绿色经济发展的重要推手。［19］朱于珂等指出，产业技术创新通过提高生产效率、节能减排等方式减少污染物排放，提升绿色经济高质量发展水平。［20］还有学者研究认为，技术创新能力提升对绿色经济高质量发展具有一定促进作用［21］，且本地区技术创新水平对本地绿色经济增长具有正向促进作用，而周边地区技术创新对本地绿色增长水平的空间影响并不显著［22］。

现有文献虽然在产业技术创新与绿色经济高质量发展的相关领域进行了研究，但多数学者对产业技术创新抑或绿色经济高质量发展的某一层面进行单独分析，部分学者实证分析技术创新与绿色经济高质量发展的关系，鲜有研究从整体层面出发，考察产业技术创新对绿色经济高质量发展的影响作用以及区域异质性。

鉴于此，本文将产业技术创新和绿色经济高质量发展纳入同一个框架下进行研究，利用非径向方向距离函数对绿色经济高质量发展水平进行测度。进一步地，采用空间计量模型对产业技术创新和绿色经济高质量发展的空间溢出效应进行实证检验，考察地方产业技术创新对绿色经济高质量发展的贡献，以期为探索绿色低碳发展道路和助推绿色经济可持续发展提供借鉴。

二、研究方法

（一）全局莫兰指数

探究产业技术创新对绿色经济高质量发展的影响前提在于验证二者是否具有空间相关性。故利用全局莫兰指数（[Moran’s I]）分别对业技术创新和绿色经济高质量发展水平进行空间自相关分析，构建如下模型：

[Moran’s I=ni=1nWij（Yi-Y）" " " " " " " "S2i=1nj=1nWij]" 。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

其中：[S2][=][i=1n][（Yi-Y） 2]，[Y=1n][i=1n][Yi]；[Yi]，[Yj]表示省份[i]和省份[j]的观测值，[n]表示省份总数，[Wij]为空间权重矩阵。空间权重矩阵包括邻接权重矩阵、地理距离权重矩阵、经济距离权重矩阵。为更好地描述地理空间上不邻接单元间要素流动的相互作用情况，本文选用空间权重矩阵，并利用各省份省会城市之间距离的平方倒数表征。[Moran’s I]的取值范围是［-1，1］，当[Moran’s Igt;0]时，代表地区某一属性值在空间上具有正相关性；[Moran’s Ilt;0]时，代表地区某一属性值在空间上具有负相关性，0则表示地区某一属性值不存在空间相关性。

（二）空间面板计量模型

构建产业技术创新对绿色经济高质量发展影响的基础模型

[GIi，t=α0+α1INNi，t+α2coni，t+μi+δi+εi，t] 。nbsp; " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（2）

其中：[GIi，t]表示省份[i]在[t]时期的绿色经济高质量发展水平，[INNi，t]表示省份[i]在[t]时期的产业技术创新水平，[coni，t]代表控制变量，[μi]代表省份[i]的个体固定效应，[δi]代表时间固定效应，[εi，t]代表随机扰动项，[α0]，[α1]和[α2]分别表示截距项、产业技术创新的回归系数与控制变量的回归系数。

为深入考察产业技术创新对绿色经济高质量发展的空间效应，将式（2）拓展为空间面板杜宾模型（SPDM）：

[GIi，t=α0+ρWGIi，t+ϕ1Wconi，t+α1INNi，t+ϕ2coni，t+μi+δi+εi，t] 。" " " " " " " " " " " " "（3）

其中：[ρ]代表空间自回归系数，[W]代表空间权重矩阵，[ϕ1]和[ϕ2]分别代表核心解释变量和控制变量空间交互项的弹性系数，其余变量含义与式（2）一致。在对模型进行回归估计过程中，为避免由于模型存在异方差而产生结果误差问题，故对变量取对数。

三、变量选取及数据来源

（一）变量选取

被解释变量：绿色经济高质量发展（[GI]）。绿色经济高质量发展将解决环境污染问题和促进经济高质量发展作为核心内容，有利于实现经济和环境协同发展。据此，参照学界研究［23–25］，建立含有经济活力、生态效益、社会效益以及居民生活4个一级指标在内的绿色经济高质量发展评价指标体系（见表1），并利用熵值法测度综合发展指数。

解释变量：产业技术创新水平（[INN]）。参照张百珍等［26］的研究，利用专利申请数表征产业技术创新水平。

控制变量：本文对如下变量进行控制：（1）政府支出（[GOV]）：采用一般财政预算支出占GDP比重衡量；（2）固定资产投资（[FIX]）：采用社会固定资产投资额占GDP比重衡量；（3）环境规制（[ENV]）：采用环境污染治理投资总额与工业增加值的比重表示；（4）人力资本（[LAB]）：采用人均受教育年限表示；（5）外商直接投资（[INV]）：采用各省份实际利用外商投资额占GDP比重表示；（6）经济发展水平（[ECO]）：采用各省份人均GDP表示，为削弱模型的共线性和异方差问题，对其进行对数处理。为避免反向因果产生的内生性问题，对控制变量的滞后一期进行回归。

（二）数据来源

2012年11月，工业和信息化部印发《“十二五”产业技术创新规划》，对原材料、装备制造、消费品以及信息产业四个领域进行规划并推进发展。基于此，文章基于数据的可获得性、合理性以及科学性原则，选取2012—2022年中国30个省份（限于数据可获得性，除西藏、澳门、台湾和香港地区以外）的面板数据进行实证分析。本文所有的原始数据来自历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国财政统计年鉴》《中国300个省市绿色经济和绿色GDP指数》，利用均值法对部分缺失数据予以补齐。相关变量定义如表2所示。

四、实证结果及分析

（一）空间相关性检验

采用Geoda软件对2012—2022年中国30个省份产业技术创新水平和绿色经济高质量发展水平进行全局莫兰指数检验，结果如表3所示。产业技术创新水平和绿色经济高质量发展水平的全局莫兰指数均在1%水平上显著为正，表明产业技术创新和绿色经济高质量发展均有显著的全局空间自相关性。从时间维度看，产业技术创新的全局莫兰指数呈现出波动上升趋势，由2012年的0.162 3上升至2022年的0.215 2，表明产业技术创新具备区域集聚性特征，且极易形成空间集聚效应。而绿色经济高质量发展的全局莫兰指数呈波动下降趋势，由2012年的0.203 5下降至2022年的0.198 3，表明绿色经济高质量发展水平的集聚程度则有所降低，绿色经济高质量发展在全国范围内呈现出均衡发展态势。

（二）空间计量结果与分析

1.全样本回归结果

在进行空间计量模型回归分析前，应进行LM检验和稳健性LM检验（见表4）。从LM-lag，LM-err，R-LM-lag，R-LM-err统计量判断得知，个体和时间双固定效应模型为最优模型。

OLS面板回归结果表明，产业技术创新、政府支出以及直接投资的回归系数符号均为正，且通过了显著性检验，说明上述因素对绿色经济高质量发展具有显著促进作用。从拟合优度（[R2]）结果来看，相较于OLS面板回归模型的拟合优度为0.435 1而言，个体和时间双固定效应模型、个体固定效应模型和时间固定效应模型的[R2]均有大幅提升，表明要侧重于考虑空间杜宾模型的回归结果。从空间自相关系数（[Rho]）结果来看，3种效应下的空间自相关系数均为正，且通过了1%的显著性水平检验，这说明绿色经济高质量发展存在空间溢出效应，即本省份绿色经济高质量发展水平每提升1%，邻近省份绿色经济高质量发展水平在3种效应影响作用下分别增长0.545 8%，0.578 4%，0.621 5%。此外，在个体和时间双固定效应、个体固定效应以及时间固定效应下，产业技术创新与绿色经济高质量发展的相关系数分别为0.110 3，0.158 9，0.157 3，均通过 1%显著性水平检验。其中，双固定效应模型产业技术进步的影响系数最大，表明产业技术创新对绿色经济高质量发展具有显著促进作用。

为分析各变量对绿色经济高质量发展水平的空间影响效应，需对个体和时间双固定效应模型的SDM模型进行空间效应分解，即将空间效应分为直接效应、间接效应和总效应（见表5）。

由表5可知，产业技术创新的直接效应、间接效应及总效应均为正值，系数分别为0.156 3，0.014 3，0.170 6。且直接效应和间接效应均通过了5%的显著性水平检验。这说明在考察期内，提高本地产业技术创新能力有利于该地区绿色经济高质量发展水平的提升，同时也对邻近地区绿色经济高质量发展具有显著的促进作用。从直接效应来看，随着创新驱动发展战略的深入推进，我国通过持续加大技术创新投入力度不断提升产业技术创新水平可有效提高产业生产效率，进而达到降污减排的目的，为推动绿色经济高质量发展提供助力。从间接效应来看，产业技术创新的空间溢出效应产生的原因可能在于：一是学习效应，产业技术创新水平较高地区在技术传递过程中，创新技术高技术人才等资源要素和创新产品的扩散会带动其他地区通过学习相关创新行为，改变原有产业依存关系，促使产业结构优化。二是示范效应，资源禀赋和地理位置优势显著地区产业创新能力的提高，有利于该地创新技术研发知识、技术以及人才等资源向邻近地区溢出，有效释放邻近地区技术创新潜力，并驱动绿色经济高质量发展。可以说，产业技术创新通过发挥学习效应和示范效应为驱动邻近地区绿色经济高质量发展提供重要助力。

从控制变量来看，政府支出的直接效应系数为0.111 2，且在1%水平上显著，表明政府在节能减排、绿色技术创新投入等支出有利于地方绿色经济高质量发展。固定资产投资的直接效应系数-0.220 1，通过了5%的显著性检验，这表明固定资产投资对绿色经济高质量发展存在抑制效应。原因可能是固定资产投资容易导致相关部门开展产业技术创新活动所需的资金依赖性持续增强，抑制了地区产业技术创新对绿色经济高质量发展水平的促进作用。环境规制的直接效应和间接效应系数分别为0.968 1，0.767 7，且通过了5%的显著性检验，这说明环境规制在促进本地区绿色经济高质量发展的同时，也对周边区域绿色经济高质量发展起到促进作用。深究其因可能是环境规制有利于推动绿色经济增长形成示范作用和良性循环，对本地区形成持续不断的“绿色推动效应”，并对周边地区资源的循环利用起到示范作用。人力资本的直接效应系数为0.136 2，且通过了1%的显著性水平，说明随着人力资本水平的提升，技术创新人才知识储备能力以及专业能力得到相应提高，可对本地区绿色经济高质量发展起到带动作用。而人力资本的间接效应系数为-0.059 7，且通过了10%的显著性检验，说明人力资本的集聚会导致知识、技术以及资金等资源要素由周边省份吸引至本省，不利于周边省份绿色经济高质量发展水平的提升。直接投资的直接效应系数为0.023 1，且通过了5%的显著性检验，这表明直接投资水平的提升有利于推进地方产业向专业化和高级化方向转型升级，提升产业技术创新能力和生产效率，继而降低环境治理成本，对区域绿色经济高质量发展起到带动促进作用。但回归结果发现直接投资水平的间接效应未通过显著性检验，表明省份间直接投资关联度较低。经济发展水平的直接效应和间接效应系数分别为0.025 4，0.359 7，且均通过了5%的显著性检验，表明经济发展水平对绿色经济高质量发展具有正向促进作用。

2.分样本回归结果

不同地区一定程度上会导致产业技术创新对绿色经济高质量发展的影响存在差异。基于此，文章参照国家统计局地区划分标准，将我国划分为东部、东北部、西部以及中部地区，展开区域异质性讨论（见表6）。从四大区域来看，产业技术创新对绿色经济高质量发展均产生正向促进作用，相关系数分别为0.187 8，0.165 7，0.062 2，0.018 3。这进一步说明产业技术创新对绿色经济高质量发展促进作用的稳定性。分区域来看，产业技术创新对绿色经济高质量发展的促进作用表现出空间异质性，呈现出“东部地区gt;中部地区gt;西部地区gt;东北地区”的格局。从东部地区和中部地区来看，由于创新资源集聚、政府扶持政策和制度更为完善，两大区域产业技术创新能力处于更高水平，且对绿色经济高质量发展具有更强的促进作用。从西部地区和东北地区来看，地区技术创新能力受到资金支持力度有限、技术创新资源支撑不足、产业技术创新人才难以集聚等诸多现实因素的制约，导致产业技术创新对绿色经济高质量发展的作用无法得到充分释放。

五、结语

本文以2012—2022年中国30个省份作为研究样本，采取空间计量模型实证分析产业技术创新对绿色经济高质量发展的影响效应，得出如下结论：（1）从总体来看，产业技术创新对绿色经济高质量发展具有显著促进作用，且存在空间溢出效应，这一效应主要源自于产业技术创新的学习效应和示范效应。（2）从控制变量来看，政府支出、人力资本、直接投资、经济发展水平以及环境规制均对绿色经济高质量发展具有积极促进作用，而固定资产投资对绿色经济高质量发展水平表现出一定的抑制效应。（3）从区域异质性来看，产业技术创新对绿色经济高质量发展影响作用强度存在区域异质性，表现出“东部地区[gt;]中部地区[gt;]西部地区[gt;]东北地区”的分布特征。结合上述结论，提出如下对策建议：第一，加大产业技术创新投入力度。研究发现，产业技术创新能够有效驱动中国绿色经济高质量发展，且存在空间溢出效应。据此，相关政府部门应通过加大资金投入和政策支持力度，激发地区具有示范性和引导性作用的企业开展创新技术研发活动，提高产业技术创新水平，促进绿色经济高质量发展。具体而言，政府部门应当通过出台税收优惠、岗位补贴以及住房保障等政策，不断吸引高素质人才集聚，进一步鼓励东部、中部地区结合当地创新技术丰富、人才资源集聚以及地理位置优越等多重优势，加大技术创新产品投入力度，不断为产业技术创新水平提升注入新动能。同时，西部和东北地区应主动学习东部和中部地区先进技术，积极推行清洁生产技术，加快推进产业技术创新进程，促使高耗能、重污染企业的产业结构实现绿色化、低碳化转型，打造优势互补、低耗高效的循环产业集群，促进绿色经济高质量发展。第二，建立区域技术创新合作模式。鉴于产业技术创新对绿色经济高质量发展的驱动作用具有区域异质性，相关部门应建立区域技术创新合作模式，促进地区间绿色经济高质量协同发展。一方面，龙头企业应通过定期举办技术研讨交流会、项目合作等方式，促进技术创新资源配置结构优化，形成优势互补、资源共享的创新合作模式，纵深推进区域间产业技术协同创新，赋能绿色经济高质量发展。另一方面，地方政府部门应通过出台技术人才交换制度的方式，促使数字资本和人才流向中西部地区，并通过创新技术转移和构建技术产业“飞地”的方式实现区域间产业技术创新联动发展，实现新旧动能转换，继而驱动地区绿色经济高质量发展。第三，采取多元化绿色经济高质量发展驱动策略。研究结果显示，政府支持、人力资本、环境规制、直接投资等因素能够驱动绿色经济高质量发展。因此，相关部门应通过加大人力资本投入、完善环境规制配套政策等方式，驱动绿色经济高质量发展。一是各地龙头企业应通过定期开展人才技能培训、外派学习等方式加大绿色创新人才培育力度，培养大批具备绿色低碳发展理念的复合型技术人才，夯实地区现有绿色知识基础的同时，为促进绿色经济高质量发展提供关键人才支撑。二是政府部门应掌握环境规制与绿色经济高质量发展的内在非线性规律，在不同环境规制强度实施阶段内，调整环境规制组合类型，以倒逼技术创新和要素替代，进而提升绿色经济高质量发展水平。同时，政府部门应依托自身强制性和市场激励性等优势，有效提升企业主动参与公共环境治理积极性，充分释放环境规制驱动绿色经济高质量发展的潜力。

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【责任编辑" " 马" "俊】

On How does Industrial Technology Innovation Drive High-quality Development of Green Economy？

—Spatial Effect Analysis based on Chinese Panel Data

WEI Xinyi1，2

（1. School of Economics and Business University Malaysia Sarawak， Sarawak State 999004， Malaysia；2. School of Finance and Economics， Anhui Finance amp; Trade Vocational College， Hefei 230601，China）

Abstract：Based on panel data from 30 provinces in China from 2012 to 2022， through use of a spatial econometric model， this study empirically tests the impact of industrial technological innovation on the high-quality development of green economy. The results indicate that industrial technology innovation has a significant promoting effect on the high-quality development of green economy， with a positive spillover effect produced. It can be found that there is regional heterogeneity in the impact of industrial technology innovation on the high-quality development of green economy by use of heterogeneity testing， showing a spatial distribution feature of “Eastgt;Centralgt;Westgt;Northeast”.Based on this， the study proposes that an investment in industrial technology innovation should be increased， a regional technology cooperation linkage development mechanism be established， differentiated environmental regulation supporting policies and other policy recommendations be implemented with an aim to provide useful references for promoting high-quality development of green economy.

Key words：industrial technological innovation； high quality development of green economy； spatial econometric model； heterogeneity testing

基金项目：安徽省科研计划编制项目（重点）：新质生产力背景下股权质押、融资约束与企业绿色技术创新机制研究（2024AH052143）；安徽省优秀青年教师培育项目：新质生产力背景下股权质押、融资约束与企业绿色技术创新机制研究（YQYB2024183）；安徽财贸职业学院提质培优全员行动计划青年教师教科研能力提升项目：大数据时代下企业社会责任对上市公司财务绩效的影响（tzpyxj136）

作者简介：卫欣怡，女，安徽合肥人，马来西亚沙捞越大学经济与商业学院博士研究生，安徽财贸职业学院财会金融学院讲师，主要从事企业社会责任与财务绩效研究。