我國省際綠色創新效率的影響因素及空間溢出效應

■ 曾 冰

（江西財經大學江西經濟發展與改革研究院，江西南昌330013）

一、引言與文獻綜述

黨的十九大報告中提出“建設生態文明是中華民族永續發展的千年大計”，明確要求“實行最嚴格的生態環境保護制度，形成綠色發展方式和生活方式”，并進一步提出“推進綠色發展，建立健全綠色低碳循環發展的經濟體系”。綠色發展是習近平新時代中國特色社會主義思想的重要組成部分，彰顯了推動經濟發展方式轉變、順應人民對更加美好生活的追求、實現中華民族偉大復興的責任擔當。因此，如何將綠色科技和環境因素納入技術創新研究框架，有效提升綠色創新效率是新時代下綠色發展、建設美麗中國的重要落腳點，也是推進創新驅動和綠色發展兩大國家發展戰略協同發展的有效契合點。

現有研究綠色創新效率發展文獻,主要沿著兩條主線展開：一是綠色創新績效評價方面，華振、付幗等人從創新投入、創新產出、創新環境3個方面建立指標體系，并運用因子分析、主成分分析、熵值法等方法研究我國綠色創新績效[1-2]；周力、史修松、余泳澤等學者利用DEA與SFA等方法對我國相關地區綠色創新績效情況進行了測度[3-5]；蘇越良等采取BP神經網絡方法構建了綠色創新能力評價模型[6]。二是綠色創新影響因素研究,殷群等研究了2009～2013年我國30個省份綠色創新效率區域差異性及成因研究[7]；王惠等基于2006～2012年省級面板數據,構建門檻模型實證分析R&D投入強度對其產生的影響[8]；余淑均等人在長江經濟帶主要城市綠色創新效率測度基礎上，借助面板隨機Tobit模型，重點分析了各類環境規制對綠色創新效率的影響效應[9]；孫宏芃采用系統廣義矩估計 (GMM)方法考察創新制度環境、要素市場扭曲以及其他因素對綠色技術創新效率的影響[10]；彭文斌等人通過省域環境成本最優規劃探討正式、非正式環境規制影響綠色創新的機理，選取2005～2014年各省域面板數據為研究樣本，構建門檻回歸模型實證檢驗正式、非正式環境規制對綠色創新效率的門檻效應[11]。張偉等闡述了FDI影響綠色創新效率發展的機理模型，并重點探討相關提升路徑[12]。

綜上所述，現有對綠色創新研究文獻大都忽視了空間因素對經濟活動的重要影響。基于地理媒介的知識溢出使得創新活動存在典型的空間依賴特征，進而帶來相應程度的經濟格局變化。綠色創新作為創新發展的新范式，也具有傳統創新的典型空間特征，在考慮綠色創新效率發展過程中，要充分考慮到相關影響因素的空間特征，尤其是要重點考慮空間溢出效應。與此同時，由于溢出效應具有矢量性，既會存在其他地區影響因素對本地區創新效率的溢出效應，也存在本地區相關變量對周邊地區綠色創新效率的溢出效應，現有文獻很少對這兩種空間溢出效應進行區別與捕捉，本文將空間溢出效應分為溢他效應與他溢效應進行重點探討，以期更客觀更全面探索綠色創新效率影響因素的時空特征和動力機制，明晰綠色創新效率提升路徑，切實而有力地推進我國經濟社會的創新、協調、綠色、開放、共享發展。

二、變量與數據

綠色創新效率，是綜合考慮創新要素投入與產出過程中生態效益與經濟收益的創新效率 （殷群等，2016）。關于綠色創新效率（GIE）測度，目前較為常用方法為傳統非參數數據包絡分析，如BCC、CCR模型，屬于線性分段和徑向理論，極易導致投入要素的“松弛”問題。為了克服傳統DEA的測算誤差，較好地處理投入產出變量的松弛性問題,體現效率值的本質屬性，故考慮非角度、非徑向的Super-SBM方法測算綠色創新效率[8]。綠色創新投入側，本文將其分為非資源投入和資源投入兩類指標，其中高技術產業R&D經費投入和R&D人員全時當量作資本和人力兩類非資源投入 （汪傳旭等，2016）[13]，同時綠色創新強調能源利用效率與降低污染，再加上相關創新過程離不開能源，故考慮單位地區生產總值能耗作為資源投入 （周力，2010）[3]。綠色創新核心歸旨不僅是為了追求高效的生態效益，也需獲取最優的經濟收益，故在產出側變量選取時，將高技術行業專利申請數、新產品主營業務收入作為期望產出變量來表征經濟收益；以三廢排放量作為非期望產出變量表征生態效率。

對于綠色創新效率 （GIE）的影響因素，綜合考慮曾冰、張偉等人文獻研究，選取經濟發展水平 (dev)、環境規制 （hjg）、勞動力素質 （hum）、市場化 （sch）等自變量[9，12-13]。經濟發展水平 (dev)用人均GDP表示，并以2004年為基期進行平減處理；環境規制分為正式與非正式兩類，其中正式環境規制 （fhj）強度選取單位土地面積工業治理廢氣完成投資額來表征，以環境污染信訪次數衡量非正式環境規制 （ihj）強度 （彭文斌等，2017）[11]； 外商直接投資 （fdi）采用各地區外資實際利用額，并按當年平均匯率轉化為人民幣進行調整；市場化采用樊綱、王小魯等人測度的各省市場化指數[14]。考慮變量取值的穩定性，對變量進行對數化處理，故本文的基礎模型設定為：

數據均來源于2005～2016年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》等年鑒，由于西藏地區關鍵變量數據缺失嚴重，故從樣本數據中剔除，部分缺失數據由插值法填補。

三、模型構建

（一）空間相關性檢驗

傳統面板數據建模有意或無意忽視了變量的空間自相關性，導致相關回歸結果容易出現偏差，信度不高。本文將空間因素引入到計量模型當中，為了驗證區域綠色創新效率數據是否存在空間自相關性，引入全域莫蘭指數對其進行空間相關性檢驗。考慮到綠色創新會隨距離增加而出現衰減規律，本文以各省省會城市間最短距離的倒數為權重構建空間權重矩陣W，有效體現地理上接近但并不相鄰的省域之間的空間影響。莫蘭指數取值區間為 [-1，1]，若大于0，意味省際間屬性為空間正相關，越接近于1，其屬性相似度越高，因相似聚集的可能性越大；若小于0，意味省際間屬性為空間負相關，越接近于-1，其屬性相異度越大，因相異屬性聚集的可能性越大；若取值越貼近于0，則意味著省際間屬性隨機性強或不存在空間自相關性。表1是用Geoda軟件計算的Moran's I值及其檢驗統計量。從中可知2006～2015年我國省域綠色創新效率的莫蘭指數值大于0，從p值大小來看，除2010年以外，都通過了5%顯著性水平檢驗，拒絕了空間不相關的原假設。因此可判定在全局角度上我國省際間綠色創新發展并非相互隔離、隨機分布的，會呈現出空間相互關聯性與依靠性，存在“鄰里模仿”與外溢效應，相鄰省份比不相鄰省份綠色創新效率更為集聚。

表1 省域綠色創新效率全域莫蘭指數檢驗

（二）空間計量模型設置

根據以上分析，由于省域綠色創新效率具有顯著的空間自相關，建立在空間獨立假定下的傳統計量回歸模型存在一定的不足，需考慮合適的空間計量模型加以回歸。根據綠色創新效率的空間溢出影響因素來源不同，設定如下3種空間面板數據計量模型。

假設模型1：如果本地區綠色創新效率的水平不僅取決于本地區一些變量的影響,還受到鄰近區域綠色創新效率水平的影響,則可設定空間滯后模型 （Spatial Lag Model，SLM）：

其中，α為常數項，W為空間權重矩陣。X為對數化處理后的相應影響因素變量矩陣，β為本地區影響因素對本地綠色創新效率的影響系數。i代表相應區域，t代表相應年份，μ為隨機誤差項。ρ是綠色創新效率發展的空間滯后變量影響系數，反映了對象地區的周邊鄰近地區綠色創新效率發展對其綠色創新發展的溢出效應。

假設模型2：如果綠色創新行為的空間依賴性存在一些難以觀測到并且具有一定空間結構的誤差擾動項的影響，并要有效測度這種誤差沖擊對本地區綠色創新效率的影響程度，則可考慮采用空間誤差模型 （Spatial Error Model，SEM）：

其中，參數λ反映了因誤差項引致的區域間溢出效應，ε為殘差項。

假設模型3：如果本地區綠色創新效率的水平不僅受到鄰近區域的綠色創新效率的空間溢出效應外,還會受到相鄰地區的其他變量影響,則可考慮空間杜賓模型 （Spatial Durbin Model，SDM）：

其中，θ反映了其他地區影響因素對本地區綠色創新效率的加權影響，本文將這種影響效應界定為他溢效應。

（三）溢他效應與他溢效應

空間溢出效應是空間計量模型中重要分析工具，由于溢出效應具有一定的源出與源入的方向性，既會存在其他地區影響因素對本地區創新效率的他溢效應，也存在本地區相關變量對周邊地區綠色創新效率的溢他效應。在空間計量模型中，自變量與因變量會產生交互作用，此時自變量對因變量的邊際效應不能采取線性模型進行回歸，需要進一步進行解構，將上述空間杜賓模型簡化成某一特定時點的向量表達式：

其中，yN為N×1階因變量的向量；α為常數項；μ*為截面、隨機、時期誤差項；lnXt為所有自變量組成的N×K維矩陣。則在特定時點上，因變量lnGIEt對自變量K的偏導矩陣表達式為：

該式中右端矩陣主對角線上的元素的均值，映現了該省自變量對因變量的影響程度，亦即某一省份通過某一影響因素對本地區綠色技術創新效率的作用，稱之為直接溢出效應，表達式為直=N-1·tra[X（W）]，其中，tra[X（W）]為矩陣X（W）的跡，即主對角線之和。而該式中右端矩陣非主對角線上的其他元素的均值，則映現了某一省份通過自身相關影響因素對其他省份綠色創新效率的溢出作用，稱之為間接溢出效應 （羅良文、梁圣蓉，2017），本文將其界定為溢他效應，即為N-1·y·X（W）·y-N-1·tra[X（W）]。最終，把直接溢出效應與間接溢出效應匯總為總溢出效應。

（四）空間計量模型選擇

首先對模型進行固定效應與隨機效應形式擇取判斷。Hausman檢驗值為47.415，并通過了0.01%的顯著性水平檢驗，拒絕了隨機效應形式的原假設,故宜考慮固定效應形式。再進而采用極大似然估計法進行回歸,在此基礎上采用Wald檢驗和LR檢驗 （表2）來確定空間杜賓模型能否退化為空間誤差和空間滯后模型。如表2所示Wald檢驗和LR檢驗均通過1%的顯著性水平檢驗，從而拒絕了H0∶θ=0 和H0∶θ+ρβ=0 的原假設,因此可以判定空間杜賓模型為最優的模型選擇，不宜簡化為空間誤差和空間滯后模型。

表2 模型選擇設定檢驗情況

四、實證結果分析

（一）他溢效應

普通OLS回歸系數比空間杜賓模型回歸系數小，說明了OLS回歸忽略自變量與因變量的空間交互作用而高估了相關變量的影響作用。從空間杜賓模型的回歸結果來看,時空固定模型的對數似然值 （log-L）和調整的可決系數 （A-R2），都明顯大于時間固定與空間固定模型,因此雙固定模型具有最優的估計結果。以下就時空固定模型的實證結果對綠色創新效率影響因素加以分析 （見表3）。

表3 空間杜賓模型估計結果

（1）ρ通過了 1%顯著性水平下檢驗，說明我國省際綠色創新效率間存在顯著的空間交互作用，周邊地區綠色創新效率每提高1個百分點，能有效促使本地區綠色技術創新效率提高0.348個百分點。

（2）人均GDP與綠色創新效率呈現正相關關系,控制其他因素時，人均GDP每提高1%，綠色創新效率將會平均上升0.265%。說明經濟增長將會提高綠色創新效率，經濟發達的區域，一方面會更注重環境質量發展，另一方面在綠色創新領域的研發投入也會增加，產品和服務的投資補貼與生產補貼力度會更大，從而提高綠色創新效率。經濟增長的空間滯后項的系數為-0.159，并通過1%的顯著性檢驗，說明鄰近地區的經濟增長對本地區的綠色創新效率具有負的空間溢出效益，這可能是因為鄰近地區的經濟發展將會對本地區相關創新要素產生一定的虹吸作用，不利于本地區綠色創新效率提升。

（3）正式環境規制能顯著提升綠色創新效率。正式環境規制程度每提高1%，綠色創新效率將會平均上升0.355%，這意味正式環境規制越嚴格，企業承擔的環境污染成本約束加強，從而有動力去注重生產的清潔化、生態化、循環化，而且率先進行技術革新的企業在污染治理上具有先動優勢，有助于企業搶占市場份額、獲取競爭優勢，對企業的綠色創新績效提升有明顯的幫助。正式環境規制的空間滯后項的系數為-0.389，并通過1%的顯著性檢驗，說明鄰近地區的環境規制對本地區的綠色創新效率具有負的空間溢出效益。這可能是因為正式環境規制對企業產生威懾效應，倒逼企業增加環境治理投資，從而使得相應的低技術污染環節轉移到其他環境標準相對較低的地區，引發“污染避難所”效應，抑制了綠色創新（周海華、王雙龍，2016）。

（4）非正式環境規制能顯著提升綠色創新效率，非正式環境規制每提高1個百分點，綠色創新效率提高0.143個百分點，說明非正式環境規制對環境監管的壓力可以刺激省域綠色創新，但這種影響程度遠低于正式環境規制，意味著我國當前非正式環境規制力量還很薄弱。非正式環境規制的空間滯后項的系數為-0.264，未通過相應的顯著性檢驗，說明了周邊地區非正式環境規制對本地區綠色創新效率提升并未帶來顯著的空間溢出效應。

（5）FDI與綠色創新效率間并不存在明顯的正相關關系，同時相應的空間滯后項也未通過顯著性檢驗，意味著我國各地區在引進FDI時，既未促進本地綠色創新效率提升，也未給周邊地區綠色創新效率帶來溢出效應。原因可能是FDI在多數省份并未真正考慮區域環境技術創新，甚至擠占了我國省域研發創新，抑制了技術創新能力，引進外資的綠色創新效率還不夠理想。這也意味著多數FDI進入的目的是追求低廉成本、稅收優惠等，并未真正考慮環境技術創新，引資質量還需進一步提升。

（6）市場化對綠色創新效率具有顯著提升作用。市場化程度每提高1個百分點，綠色創新效率提高0.297個百分點。市場化一方面有利于充分發揮價格機制作用，充分靈活地引導相關資源流轉并集聚到獲得更高效益的生產領域，另一方面還能激發創新單元的創新熱情與研發能力。而市場化的空間滯后項引入通過了顯著性檢驗，對鄰近地區的彈性系數為0.189，說明鄰近地區的市場化會對本地區的的綠色創新效率產生溢出效應，加速技術資本擴散，促進本地區的綠色創新效率的提高。這也意味著加強地區間市場化合作，弱化地方保護主義，有利于促進地區間綠色創新效率提升的非零和博弈。

（二）溢他效應

從表4中可以看出，直接溢出效應分析與上文中地區自身自變量對因變量影響效應分析的影響系數與顯著性變化不是很大，這也驗證了空間杜賓計量模型的穩健性。相對于人均GDP與正式環境規制的他溢效應來說 （分別為-0.159與-0.389），本地區人均GDP與正式環境規制對周邊地區綠色創新效率帶來了更強的負向空間溢出效應，即溢他效應分別為-0.232與-0.463；相對于市場化的他溢效應0.189來說，本地區市場化對周邊地區綠色創新效率帶來的正向空間溢出效應相對較小，溢他效應為0.067；不過本地區非正式環境規制與FDI卻對周邊地區綠色創新效率影響不顯著。總體來看，相關影響因素的溢他效應與他溢效應差距較大，存在嚴重不對稱性，說明了我國各地區在促進綠色創新效率的進程中，存在相應的地區性技術貿易壁壘，一方面不愿意技術創新方面協同共享，另一方面易將環境污染成本轉嫁給周邊地區。

表4 直溢效應與溢他效應分解

五、結論與對策

本文測度了2006～2015年我國省際綠色創新效率發展，并就其影響因素及其空間溢出效應進行空間計量分析，得出如下結論： ①我國省際綠色創新效率存在明顯的正向空間自相關性，呈現出空間相互關聯性與依靠性；②人均GDP與綠色創新效率呈現正相關關系，鄰近地區的經濟增長對本地區的綠色創新效率具有負的空間溢出效益，而本地區經濟增長卻對周邊地區綠色創新效率帶來了更強的負向空間溢出效應；③正式環境規制能顯著提升綠色創新效率，同時鄰近地區的環境規制對本地區的綠色創新效率具有負的空間溢出效益，而本地區環境規制對周邊地區綠色創新效率卻帶來了更強的負向空間溢出效應；④非正式環境規制能顯著提升綠色創新效率，但提升力度小于正式環境規制，同時他溢效應與溢他效應也不明顯；⑤FDI對綠色創新效率影響不明顯，他溢效應與溢他效應也不明顯；⑥市場化能顯著提升綠色創新效率，同時鄰近地區的市場化會對本地區的的綠色創新效率產生溢出效應，本地區市場化對周邊地區綠色創新效率也帶來了空間溢出效應；⑦相關影響因素的溢他效應與他溢效應存在嚴重不對稱。

結合上述研究，相應的對策啟示如下： ①充分構建公平競爭的綠色創新市場環境和市場導向的創新格局，有效發揮省際間綠色創新要素價格機制的優化配置作用，抑制地方政府對企業過分干預、對要素價格人為扭曲的行為；②鼓勵和支持環保NGO等非正式環境規制形式發展，引導地區間非正式環境規制合作與交流，充分發揮正式環境規制與非正式環境規制協同作用，進而對企業產生良性的社會壓力，有效增強綠色創新行為；③我國省域引資質量還需進一步提升，在引進FDI時需進一步評估其綠色創新能力，真正實現以市場換綠色技術的目的，充分發揮FDI的技術溢出效應；④弱化行政區經濟發展思維，打破本位主義，加強省際間綠色創新的跨區合作，充分發揮東部省份綠色創新的指向性溢出效應，積極營造中西部省份承接綠色創新溢出的良好環境。