南北差異、企業綠色創新效率與空間溢出
——基于共享投入關聯兩階段DEA模型的實證研究

沈 路，錢 麗

(安徽財經大學 工商管理學院，安徽 蚌埠 233030)

中國工業經濟目前正處于高速增長向高質量發展轉變的關鍵時期. 資源過度消耗、環境污染以及區域發展不均衡的問題逐漸凸顯. 《BP世界能源統計年鑒(2018年)》報告顯示，2017年中國一次能源消耗量占全球的23.2%，并且連續第17年成為世界范圍內增速最快的能源消耗市場[1]. 可以看出，中國的經濟增長依然付出了高昂的資源與環境成本. 中共十九大報告提出：要建設人與自然和諧共生的現代化，必須樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念，堅決貫徹落實“創新、協調、綠色、開放、共享”的新發展理念. 綠色創新是指在節約能源減少環境污染的基礎上，改良產品、工藝和技術等一系列動態的創新行為[2]. 相對于傳統創新，可通過吸收外部資源，嵌入原有技術創新體系，從而提高產出和經濟績效[3]. 綠色創新將“綠色發展”與“創新驅動”有機結合，是突破資源環境約束、推動我國工業經濟向高質量發展轉變的重要手段[4]. 因此，有必要將綠色創新理念引入工業企業的科研活動. 此外，我國南北地區經濟發展不均衡的問題日益突出. 2013—2017年經濟增速“南快北慢”，南方地區GDP年均增長率為9.15%，而北方僅為5.13%；科技創新能力“南高北低”，南方地區新產品銷售收入的年均增長率達12.49%，而北方則為5.80%(1)筆者根據《中國統計年鑒》中的相關數據計算得出.. 不同企業在資源配置、人才交流、技術合作等方面可能存在差異，使得各地區綠色創新成果、創新技術在向鄰近區域擴散時形成了不同強度和方向的溢出效應. 鑒于此，本文將從兩階段創新投入共享關聯視角出發，在考慮單位工業GDP的工業能耗和工業“三廢”等非期望產出的基礎上，探討中國工業企業綠色科技研發和成果轉化效率的南北差異及其溢出效應，分析存在差異的成因，并為促進南北地區經濟、社會和生態環境的綠色協調發展提出切實可行的建議.

1 文獻綜述

在綠色創新測度與評價方面，李婉紅將人員投入、綠色R&D經費投入納入研究框架，對中國30個省域工業綠色技術創新產出進行評價[5]. 羅良文等考慮單位工業GDP的工業廢水排放、氮氧化物排放等環境負產出，利用兩階段DEA模型測算了中國區域工業企業的綠色技術創新效率[6]. 影響因素方面，黃奇等研究表明，綠色技術創新效率與人力資本、區域開放度顯著正相關，但與技術水平負相關[7]. 錢麗等發現，環保投入強度對工業企業綠色研發效率具有明顯的促進作用，但阻礙了綠色成果轉化效率的提升[8]. 另外，Li和Wu指出，環境規制并不是越嚴格越好，規制強度應符合區域經濟發展實際[9].

隨著新經濟地理學的迅速發展，學者們開始探究區域企業創新活動的空間關聯性及溢出效應的影響因素. Keller通過構造地理距離衰退函數對OECD成員國之間技術創新的空間溢出進行驗證，發現技術創新溢出隨著地理距離的擴大而衰減[10]. 白俊紅等從創新要素流動視角出發，實證分析協同創新對區域創新績效的空間溢出效應，指出校企合作、政府科技資助對區域創新績效產生顯著正效應[11]. 王惠等則指出產業集聚有利于工業企業的綠色創新技術在區域間擴散，鄰近地區企業通過相互模仿進而提升綠色創新效率[12]. 崔蓉等運用超效率SBM-Malmquist指數模型測度中國30個省份的綠色創新效率，并從環境管制、貿易開放程度、信息化水平等方面分析綠色創新效率的空間溢出效應[13].

上述研究為本文提供了重要參考，但仍存在不足之處：1)已有關于綠色創新效率的研究主要基于一階DEA模型展開，忽視了綠色創新活動在不同階段的差異性與關聯性. 科技研發階段的創新投入不僅有利于形成知識與科技產出，還會影響到綠色創新成果的市場轉化. 因此，有必要構建考慮投入共享關聯的兩階段DEA模型對綠色創新效率進行分析. 2)現有研究在考慮區域綠色創新時，鮮有從南北差異視角出發，探討綠色創新效率差異及其空間溢出. 3)現有關于綠色創新空間溢出的研究大多基于靜態空間面板模型展開，忽視了綠色創新效率的提升是一個長期積累的動態過程，有必要引入動態空間面板模型對我國南北地區綠色創新效率的溢出效應進行分析.

2 變量選取與模型設定

2.1 南北差異視角下中國工業企業綠色創新效率的影響機制分析

綠色創新效率主要是指在考慮環境污染與資源消耗的基礎上創新產出與創新投入的比值，反映了某一地區企業對創新資源的利用效率[14]. 提高綠色創新效率有助于引導企業向綠色集約型發展方式轉變，帶動區域產業結構的優化升級. 以廣東、福建、浙江為代表的南方地區高技術產業發展迅速，自主研發和突破性技術創新較為領先. 而以遼寧、河北、山西為代表的北部地區依賴于豐富的礦產資源，大力發展重化工業和資源型產業，技術創新水平較低，環境污染嚴重. 事實上，工業企業在綠色創新的過程中不僅受到自主研發投入的影響，外部環境因素在一定程度上也影響了企業對創新資源的利用方式和利用效率. 因此，本文將基于南北差異視角，從自然環境、技術水平、制度環境三個維度具體分析工業企業綠色創新效率的影響因素及其空間溢出(具體見圖1)，并提出控制變量.

圖1 南北差異視角下中國工業企業綠色創新效率的影響機理

自然環境 良好的氣候條件和生態環境是科研工作者開展技術創新活動的最基本條件. 我國南方地區與北方地區的氣候條件、生態環境差異明顯. 因此，自然環境宜居度如何影響區域工業企業綠色創新有待進一步驗證.

技術水平 技術水平是制約企業綠色創新效率提升的關鍵因素[7]. 從現階段來看，我國大部分企業仍通過購買和境外引進的方式獲取專業性技術，技術自主研發能力相對薄弱. 特別是我國西北地區，自身技術水平較低，技術交易市場還不夠完善，需積極承接東南沿海地區的技術轉移. 由于技術本身具有可轉移性，并且隨著我國對外開放程度不斷加深，研發要素在區域間的流動性增強，外商投資與貿易合作促進了區域間企業的相互模仿與學習，最終形成良好的技術擴散效應，推動區域綠色創新效率的提升.

制度環境 隨著我國對外開放程度的不斷提高，大量進口產品和外資企業涌入中國市場，對本土企業形成擠出效應. 為了在激烈的競爭中搶占市場份額，本土企業不得不加速研發新產品. 另外，嵌入了知識和技術的產品通過貿易合作等方式，促進綠色研發和清潔生產技術擴散，有利于綠色創新效率提升[15]. 市場化程度的提升一方面弱化了政府干預，促進了區域間的人才交流和研發要素流動，利于形成公平競爭的營商環境. 另一方面，成熟的技術市場交易環境利于促進企業綠色創新的成果轉化. 知識產權保護為企業自主研發提供了制度保障. 知識產權保護水平越高，企業自主研發和外商投資的意愿越強，企業間研發合作所形成的技術擴散效應也越明顯[16].

控制變量 1)產業結構. 合理的產業結構有利于促進企業向低消耗、低污染的綠色發展方式轉變. 一般而言，第三產業產值越大，產業結構越合理. 故本文選取第三產業產值占GDP比重來表征產業結構. 2)財政分權. 財政分權削弱了中央政府對地方經濟自主性行為的干預，地方政府在良性競爭中能因地制宜地激勵與管理工業企業的綠色創新活動. 本文選取各省預算內人均財政支出與中央預算內人均財政支出的比值來表征財政分權程度.

2.2 共享投入關聯視角下兩階段綠色創新投入產出指標體系

根據兩階段創新價值鏈理論，科技創新活動可分為科技研發和成果轉化兩個階段，且不同階段存在明顯的異質性[17]. 科技研發階段由研發、試制、干中學等活動構成，是企業、高校和科研院所利用研發人員與研發經費投入進行知識創新與技術創新的過程；成果轉化階段由生產制造、商業策劃、市場營銷等構成，是企業將知識創新與技術創新的成果轉化為經濟產出的市場化過程[18]. 由于兩階段創新均涉及到研發人員、研發經費等投入，即初始投入在兩階段根據一定比例實現共享；又考慮到中間產出的再投入，故有必要構建兩階段創新投入共享關聯的指標體系，本文參考錢麗等的研究[8]，構建指標體系如圖2所示.

圖2 兩階段創新投入共享關聯視角下工業企業綠色創新活動

其中，綠色創新投入指標為R&D人員全時當量、R&D經費內部支出、新產品開發經費、引進消化吸收費用. 以2008年為基期，利用研發價格指數[19]進行平減，并作存量處理[20]. 中間產出指標包括綠色發明專利申請數、專利申請數、有效發明專利數、新產品開發項目數. 其中，綠色發明專利申請數是按照IPC(國際專利分類)分類號檢索方法，在國家統計局搜集得到. 最終產出指標為新產品銷售收入、高技術產業產值、環境綜合指數、工業碳排放量. 經濟產出方面，利用工業生產者出廠價格指數對新產品銷售收入和高技術產業產值進行平減. 環境產出方面，采用熵值法確定單位工業GDP的工業廢氣、工業廢水、一般工業固體廢棄物、工業SO2、工業煙粉塵等5項非期望產出的指標權重，并作負向標準化處理得到環境綜合指數. 其中，需利用GDP指數對工業GDP作平減處理. 于是，借鑒周五七等的研究[21]，對工業碳排放量進行測算，公式為

(1)

其中，CO2代表我國工業企業的二氧化碳排放量；EN為各省工業終端能源消耗量(實物量)，包括原煤、原油、熱力等15種主要能源，且按照標準煤折合系數進行折算；NCV為各種工業能源的平均低位發熱量，CEF為碳排放系數，44/12為二氧化碳的氣化系數；單位工業GDP的工業碳排放量用工業碳排放量除以平減后的工業GDP處理得到.

2.3 影響因素變量選取

通過分析南北差異對工業企業綠色創新效率影響機制，本文在洪俊杰等研究[16]的基礎上，擬從自然環境差異、技術差異、制度差異3個維度出發，構建包含8個一級指標、14個二級指標的中國南北區域差異評價指標體系(見表1).

表1 中國南北區域差異評價指標體系

其中，熱環境、空氣質量、氣候調節、自然災害的指標得分均值表征自然環境宜居度，各二級指標權重運用熵值法確定. 市場化指數源自王小魯等的《中國分省份市場化指數報告(2018)》[22]. 雖然市場化指數也涉及到一部分法律環境與產權保護的內容，但與本研究不相一致. 為了凸顯知識產權保護在企業綠色創新過程中的作用，本文參考Ginarte和Park的研究[23]，選用GP指數(衡量立法水平)與執法水平的乘積衡量某一地區的知識產權保護水平. 其中，執法水平選取“立法時間”“是否為WTO成員國”“人均GDP”及“律師比例”等指標來綜合表征[24].

本文以2008—2017年中國30個省份工業企業為研究對象(由于西藏地區的數據缺失嚴重，香港、澳門、臺灣地區的數據搜集難度較大，因此皆不在本研究范圍之內)，所有數據源自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國氣象統計年鑒》《中國能源統計年鑒》以及《中國高技術產業統計年鑒》等.

2.4 共享投入關聯兩階段DEA模型

根據線性規劃最優理論和DEA比率模型原理，DMUk在綠色科技研發階段的綜合技術效率為：

(2)

(3)

(4)

2.5 空間面板計量經濟模型

考慮到中國30個省份工業企業綠色創新效率可能在區域間存在空間溢出效應，而目前常用的空間面板計量經濟模型主要包括空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM). 其中，SLM主要考察被解釋變量間的空間相關性，SEM主要考察誤差項的空間依賴性，而SDM同時具備上述兩種模型的共同特征，且形式更加一般化. 因此，本文將在檢驗中國30個省份工業企業綠色創新效率空間相關性的基礎上，利用空間杜賓模型實證分析不同區域不同省份工業企業綠色創新效率的空間溢出效應程度及其影響因素. 并將滯后一期的效率值納入回歸方程，構建動態空間杜賓模型，公式為

GIEit+α0+αGIEit-1+λWGIEit+β1NEit+β2TEit+β3IEit+β4control+δ

(5)

其中，δ=δ1WNEit+δ2WTEit+δ3WIEit+δ4Wcontrol+εit.GIEit為t省份第i期工業企業綠色創新效率值，GIEit-1為被解釋變量的滯后一期值，W為空間權重矩陣，WGIEit表示被解釋變量的空間滯后項. 解釋變量包括自然環境(NE)、技術水平(TE)、制度環境(IE)，control表示控制變量，包括產業結構和財政分權.λ為空間自相關系數，β1、β2、β3、β4和δ1、δ2、δ3、δ4為系數，ε為服從正態分布的隨機擾動項.

3 實證分析

3.1 中國30個省份綠色創新效率的測算結果與分析

基于區域綠色創新效率差異理論，運用共享投入關聯兩階段DEA模型測算2008—2017年中國30個省份工業企業的綠色科技研發和綠色成果轉化效率(結果見表2)，考察期內工業企業綠色科技研發和綠色成果轉化效率變化趨勢如圖3和圖4所示.

表2 2008—2017年中國30個省份工業企業兩階段創新效率的測算結果

從科技研發階段來看，2008—2017年中國30個省份工業企業綠色創新效率均值為0.694，且不同區域省份間的綠色科技研發效率差異明顯. 分區域來看，南部和北部地區工業企業綠色創新效率均值分別為0.791和0.598，南部地區明顯高于北部地區，且考察期內效率差距維持在0.2左右. 由圖3可知，2008—2017年全國及南北地區的效率值均呈現先緩慢下降然后上升的變化趨勢，且三者的變化趨勢基本保持一致. 分省份來看，海南、北京、安徽、浙江、四川的創新效率排在全國前5位. 浙江、北京的專利申請數、新產品開發項目數等都遠高于全國均值，產出效應明顯. 海南、安徽、四川雖然科技產出一般，但充分利用了有限的創新資源，實現了科技經濟效應的最大化. 創新效率排在全國后5位的分別是青海、吉林、黑龍江、內蒙古和山西，效率值均未達到0.6，且都位于北方. 以青海為代表的西北地區，自身技術條件有限，且創新資源相對匱乏，創新水平難以在短時間內有所突破. 吉林、山西等省份礦產資源豐富，但過度依賴資源消耗促進重工業發展，并不符合創新驅動發展的國際形勢，產業結構亟待轉型升級.

從成果轉化階段來看，2008—2017年中國30個省份工業企業綠色創新效率均值為0.669，略低于綠色科技研發效率. 從圖4不難看出，考察期內南部地區的效率值依然高于北部地區，且全國及南北地區的效率變化趨勢保持高度一致，均為先下降后緩慢上升. 2008—2010年期間，全國及南北地區的成果轉化效率有所下降，可能是因2008年爆發的全球性金融危機所致. 由于市場需求減少、經濟損失嚴重，科研活動缺乏必要的研發人員投入和資金支持，綠色創新效率處于歷史較低水平. 分省份來看，創新效率排在前5位的分別是廣東、青海、江西、海南、吉林，主要來自于南部地區. 而安徽、新疆、云南、甘肅、黑龍江則排在后5位，創新效率均不足0.5，可能因為其一，專利申請量等科技產出向經濟產出轉化過程中存在技術性問題和成本問題，西北和東北地區的技術市場交易機制并不完善，難以將科技研發成果轉化成經濟效益. 其二，內陸地區的市場環境并不成熟，難以憑借自身的消費需求拉動創新生產.

3.2 中國30個省份工業企業綠色創新效率的空間溢出效應分析

本部分考慮我國各省份間的空間關聯性. 在設置地理距離、社會經濟距離空間權重矩陣基礎上選取莫蘭指數(Moran’sI)對我國30個省份工業企業綠色創新效率進行全局空間自相關檢驗，計算公式為

從表3可以看出，考察期內綠色科技研發效率的莫蘭指數值(即I值)在地理距離矩陣下顯著為正，預示我國工業企業綠色科技研發效率在地域上存在顯著的空間正相關性. 綠色成果轉化效率的I值則在社會經濟距離矩陣下呈正相關，且大多數年份通過了顯著性檢驗. 可能是由于在科技研發階段，企業主要通過學習與模仿鄰近地區的技術創新知識與管理經驗來實現科技產出. 地理距離越近，技術溢出效應越明顯. 而在成果轉化階段，企業則需借助良好的經濟條件和成熟的市場環境才能更好地將科技產出轉化為經濟產出. 因此，在社會經濟距離矩陣下解讀我國工業企業的綠色成果轉化效率更為合適.

表3 2008—2017年中國30個省份工業企業兩階段綠色創新效率的莫蘭指數

注：* * * 、* * 、* 分別表示在1%、5%、10%水平下顯著.

在利用動態SDM模型進行估計時，國內外學者普遍采用極大似然估計(MLE)和空間動態GMM兩種方法. 相對空間動態GMM而言，考慮無條件的MLE更能兼具參數估計的有效性與一致性[25]. 故本文采用MLE方法，以考察期內中國30個省份工業企業兩階段綠色創新效率為被解釋變量，以自然環境宜居度(NE)、技術水平(TE)、市場化程度(MAR)、區域開放度(OPEN)、知識產權保護水平(IPP)為解釋變量，以產業結構(IND)、財政分權(FD)為控制變量，利用式(5)對兩階段綠色創新效率溢出效應進行估計，并與靜態SDM模型的測算結果進行比較(見表4). 經豪斯曼檢驗可知，本文選用固定效應進行分析更為有效.

表4 中國30個省份工業企業兩階段綠色創新效率影響因素結果：靜態與動態空間杜賓模型的對比

注：* * * 、* * 、* 分別表示在1%、5%、10%水平下顯著，小括號內為T統計量.

從表4估計結果可以看出，中國30個省份工業企業兩階段綠色創新效率的空間相關系數(Spatial-rho)在動態SDM模型下均顯著為正，表明不同區域間綠色創新效率在兩階段均存在明顯的正溢出效應. 在靜態和動態SDM模型下，影響因素變量的程度和方向基本保持一致，也說明了本文研究結果的穩健性. 并且動態SDM考慮了滯后一期效率值，防止潛在影響因素變量(如經濟發展水平、政策環境)的遺漏，從而矯正靜態SDM高估帶來的偏差，回歸結果中的R2也更優，故本文選取動態SDM模型對兩階段綠色創新效率的影響因素進行分析.

1)無論是科技研發還是成果轉化階段，滯后一期的創新效率值對當期都具有明顯促進作用，預示綠色創新效率水平提升是一個長期積累的動態過程. 2)自然環境宜居度對科技研發和成果轉化效率分別具有不顯著的促進和阻滯作用，表明適宜的氣候條件為企業科研工作者提供了良好的外部環境. 但在成果轉化過程中，技術和市場因素成為制約創新效率提升的關鍵，自然環境因素并不起決定性作用. 3)技術水平對綠色研發效率影響不顯著，但對本省和鄰近省份成果轉化效率分別起明顯的促進和阻滯作用. 我國工業企業通過技術研發與技術引進能有效促進本地的綠色成果轉化，但由于目前我國技術交易市場和轉移機制并不完善，致使本省的技術溢出難以向周邊地區擴散，進而制約了鄰近省份綠色創新效率的提升[7]. 4)市場化程度與綠色研發效率顯著負相關，但明顯促進了成果轉化效率提升. 一方面，市場化程度越高意味著政府干預越低，隨著市場開始主導資源配置，政府提供的各種資源和政策補助逐漸減少，企業研發創新的動力下降[26]. 另一方面，市場化程度越高，技術交易與產權交易市場就越完善. 成熟的技術得以在技術市場交易中轉移，有利于區域工業企業科研成果的市場轉化. 5)區域開放度對本省綠色研發效率起到了顯著的積極影響，但對鄰近省份兩階段效率提升卻起到了抑制作用. 嵌入了綠色技術的商品貿易有利于本土企業技術吸收和效率提升，但本區域開放度的提高可能會對周邊地區貿易形成擠出效應，從而制約鄰近省份綠色創新效率的提升. 6)知識產權保護與成果轉化效率正相關，但卻明顯抑制了企業綠色研發效率的提升. 這是因為我國大部分工業企業在科技研發時主要依靠引進消化吸收獲取專業性技術，高強度的知識產權保護增加了其技術模仿與消化吸收的成本[8]，致使研發效率不高. 7)產業結構、財政分權對企業綠色研發效率提升具有顯著的積極影響. 產業競爭促使企業尋求新的核心競爭優勢，產業結構優化升級能進一步完善和細化社會分工，降低新產品的生產成本，進而通過“干中學”來促進區域綠色創新[27]. 相對于中央政府而言，地方政府對于本省創新發展具有更明顯的信息優勢，財政分權為地方政府因地制宜的決策和合理配置財政資源提供了更為靈活、柔性的空間，進而促進區域研發創新活動的開展[28]. 但在成果轉化階段，財政分權容易引發地方競爭以付出高昂的資源環境成本來促進經濟發展，進而形成大量的環境負產出，抑制了創新效率的綠色增長[29].

4 結論與政策建議

首先，考察期內不同區域間兩階段綠色創新效率差異明顯，南部地區兩階段綠色創新效率相對較高，北部地區效率損失明顯. 其次，莫蘭指數檢驗表明，中國30個省份工業企業綠色科技研發和成果轉化效率分別在地理和社會經濟距離矩陣下呈顯著空間正相關. 科技研發階段，產業結構、財政分權對本省綠色創新效率具有顯著積極影響，而市場化程度、知識產權保護則阻礙了本省綠色研發效率提升. 成果轉化階段，市場化程度、區域開放度對本省綠色成果轉化起明顯的促進作用，而技術水平對本省和鄰近省份成果轉化效率分別起促進和阻滯作用. 據以上結論，本文提出政策建議：

第一，發揮綠色創新驅動作用，促進南北地區協同發展. 南部地區應在保持自身競爭優勢的基礎上，跟蹤學習國際前沿的清潔生產技術和綠色管理經驗，注重發展人工智能、清潔能源等新興產業. 西北地區應充分利用國家扶持政策，加強科技研發投入與科技基礎設施建設. 積極承接東南沿海地區的技術轉移，不斷突破自身技術水平. 東北地區則應合理調整產業結構，對傳統重化工業、資源型產業進行技術改造和優化升級.

第二，增強企業綠色創新意識，實現經濟、社會、環境效益共增. 南北地區工業企業應適度控制研發要素的投入規模，減少資源錯配和冗余，努力向低投入、低排放、高產出的綠色創新發展方式轉變. 具體而言，我國南部地區廢水排放和單位GDP能耗偏高，應利用大數據技術進行持續跟蹤與監督，嚴格控制生產環境質量和污染排放標準. 西北和東北地區在承接南部地區產業轉移時應注意提高甄別能力與門檻，減少二氧化硫、煙粉塵排放等非期望環境產出，努力實現產業結構轉型升級.

第三，營造公平競爭的市場環境，充分發揮財政分權在綠色創新發展中的積極作用. 政府應堅持以市場為主導，充分利用地方的信息優勢，合理配置財政資源，因地制宜地促進區域綠色經濟的發展. 鼓勵校企、企業間的人才交流與技術合作，促進創新要素在區域間的流動. 另外，地方政府可依據當地的經濟和技術水平制定差異化的知識產權保護制度. 如經濟發達地區應加強知識產權保護力度，堅決打擊各類侵犯知識產權行為. 經濟落后地區可適度減少企業間的技術交易成本，從而提高區域整體綠色創新能力.