“雙碳”目標下創新生態系統健康度評價及影響因素分析

胡沛楓 吳祎 馬遠遠 朱璐月

摘?要：近年來，創新生態系統成為企業主要的創新發展模式，為實現“雙碳”目標，需要把減碳任務融入創新生態系統總目標，因此，如何將“雙碳”目標融入企業創新生態系統健康度評價，是現階段亟須研究的問題。文章結合“雙碳”目標，構建出涵蓋19個因素的創新生態系統健康度影響因素體系，運用熵值DEMATEL主客觀組合賦權法得出全部A股上市制造企業創新生態系統健康度得分，并通過DEMATELISM方法對健康度影響因素的重要情況及因素間的層次結構模型進行分析。研究表明：企業創新生態系統健康度總體呈現逐步上升趨勢，且存在明顯地域差異；其關鍵影響因素有研發投入強度、研發投入增長率、主營業務收入等；根據層次結構模型，得出了7條影響因素傳遞路徑，包括1條以根源因素主營業務收入為起點的主導路徑。研究結論對企業改善創新生態系統健康度具有一定的借鑒意義，為“雙碳”目標的實現提供新的對策與建議。

關?鍵?詞：創新生態系統；健康度；影響因素；雙碳；熵值DEMATELISM組合方法

DOI：10.16315/j.stm.2023.02.008

中圖分類號：?F2737

文獻標志碼：?A

收稿日期：?2022-12-24

基金項目：?河南省哲學社會科學一般課題項目（2019BJJ048）；2020年華北水利水電大學研究生教育創新課題項目（YK202031）；行業特色高校經管領域新文科建設實踐研究項目（2021JGLX068）；2022年河南省民建省委會招標課題項目

作者簡介：?胡沛楓（1971—），女，碩士，碩士生導師；

吳?祎（2000—），女，碩士研究生；

馬遠遠（1995—），女，碩士研究生；

朱璐月（2000—），女，碩士研究生.

Evaluation?of?the?health?of?innovation?ecosystems?under?the?“double?carbon”

goal?and?improvement?path?analysis：Empirical?research?based?on

entropyDEMATELISM?method

HU?Peifeng，?WU?Yi，?MA?Yuanyuan，?ZHU?Luyue

（School?of?Management?and?Economics，?North?China?University?of

Water?Resources?and?Electric?Power，?Zhengzhou?450046，?China）

Abstract：In?recent?years，?the?innovation?ecosystem?has?become?the?main?innovation?development?mode?of?enterprises.?In?order?to?realize?the?goal?of?“double?carbon”，?it?is?necessary?to?integrate?the?task?of?carbon?reduction?into?the?overall?goal?of?the?innovation?ecosystem.?Therefore，?how?to?integrate?the?goal?of?“double?carbon”?into?the?evaluation?of?the?health?of?the?innovation?ecosystem?of?enterprises?is?an?urgent?issue?to?be?studied?at?this?stage.?In?this?paper，?an?innovative?ecosystem?health?impact?factor?system?covering?19?factors?is?constructed?in?combination?with?the?goal?of?“double?carbon”.?All?A?listed?manufacturing?enterprises?innovation?ecosystem?health?scores?are?obtained?by?using?entropyDEMATEL?subjective?and?objective?combination?empowerment?method.?The?results?show?that?the?overall?health?of?the?innovation?ecosystem?of?enterprises?is?gradually?increasing，?and?there?are?obvious?regional?differences.?The?key?influencing?factors?are?the?intensity?of?R?&?D?investment，?the?growth?rate?of?R&D?investment?and?the?revenue?of?main?business.?Based?on?the?hierarchical?model，?seven?influencing?factors?are?derived，?including?a?dominant?path?that?starts?with?the?revenue?of?the?primary?business.?The?conclusion?of?the?study?has?some?reference?significance?for?enterprises?to?improve?the?health?of?innovation?ecosystem?and?provides?new?countermeasures?and?suggestions?for?the?realization?of?the?goal?of?“double?carbon”.

Keywords：innovation?ecosystem;?healthiness;?influence?factors;?double?carbon;?entropyDEMATELISM?combination?method

創新生態系統的發展范式已成為當前企業發展的主流模式。二十大報告明確指出“堅定實施完善科技創新體系，形成具有全球競爭力的開放創新生態”。伴隨著創新3.0時代的來臨，創新生態系統成為當前全球經濟發展的核心要義。隨著科技的發展，企業之間的競爭已經從單一的角色轉變為多元化的創新生態系統的競爭。近年來，“碳達峰、碳中和”已經在世界各國經濟發展中達成共識，“雙碳”政策深度影響全球技術鏈、產業鏈、創新鏈、供應鏈和新的國際標準，成為推動經濟社會全面綠色轉型與疫情后世界經濟“綠色復蘇”的關鍵因素。“十三五”發展綱要提出后，我國已經出臺一些減排政策和措施，例如先后建立了北京、上海、廣東、深圳、天津、重慶和湖北等7個省市的碳交易所。此后，十九屆五中全會又明確提出要加快推動綠色低碳發展，且在2020年9月全球氣候峰會上明確提出了“雙碳”目標。

企業創新生態系統研究引起了學術界普遍重視，通過對既有文獻的梳理，研究內容主要集中于企業創新生態系統的系統構建、運行機理、健康度評價、效率評價、價值共創以及博弈仿真方面；對于制造企業創新生態系統，多為案例主導的運行機理和系統構建研究，有關健康度評價相關研究較少，且忽略了將綠色發展思想融入創新生態系統研究中。在2019年中國創新生態發展報告中，進一步提出了我國創新發展的基礎產業是制造產業。同時制造企業在實體經濟中占據著主要地位，最能代表國家創造力，因而在“雙碳”目標驅動下，傳統的創新生態系統需要兼顧“雙碳”目標，完善“雙碳”目標下的創新生態系統是有必要的。由此可見，創新是經濟發展的第一驅動力，制造企業作為落實“雙碳”目標的關鍵主體，在創新生態體系現有模式下，迎合“雙碳”戰略，把綠色思想融入企業創新生態系統中，引入“雙碳”戰略目標進行新的健康度評價體系的構建和優化，成為當前急需解決的問題。所以本文旨在研究以下問題：一是，在“雙碳”目標下，創新生態系統健康度的評價體系是如何構建的，并對其進行測度？二是，“雙碳”目標下，創新生態系統健康度影響因素內部層次結構是怎樣的？

基于此，本文將“雙碳”目標融入企業創新生態系統中，在已有文獻的基礎上，結合制造企業現狀，篩選出權威指標，構建健康度評價體系，運用熵值DEMATEL主客觀組合賦權法，獲得全部A股上市制造企業創新生態系統的健康度得分，并且利用DEMATELISM方法，分析了健康度影響因素的重要情況及因素間的層次結構模型進行，得出7條影響因素傳遞路徑。本文具有以下創新點：一是，基于“雙碳”背景，構建新型健康度評價體系，并證實了“雙碳”目標是創新生態系統健康的重要影響因素。二是，評價方法采用熵值DEMATEL主客觀綜合賦權法，所得結果更具有科學性、準確性。在理論方面，本文將綠色思想融入企業創新生態系統研究中，充實了企業創新生態系統健康度評價相關文獻，對提升制造企業創新生態系統健康度的路徑選擇提供有效建議；同時，也為今后各行業企業創新生態系統健康度的診斷提供可靠依據。其次，本文的企業創新生態系統健康度不僅可以反映企業的經濟發展狀況，還可以對企業“雙碳”目標完成情況進行監督，推動企業經濟發展同時實現環境保護。

1?文獻綜述

創新生態系統的概念是由學者Ander[1]于2006年首次提出的，隨后關于“創新生態系統”的研究逐漸增多。綜合國內外既有文獻，對于創新生態系統的研究重點集中在以下幾個方面：第一，關于創新生態系統的內涵、概念界定方面。多數學者認為創新生態系統是由企業、政府、高校以及中介組織如銀行、金融機構等共同組成的創新聯合體，以共同實現創新績效為目標［2-3］。第二，關于創新生態系統運行機理、系統構建方面[4-7]。武學超[8]提出了“五重螺旋”創新生態系統運行機理，它將高校、產業、政府、公民社會、自然環境作為系統組成部分，同時探尋了以高等教育、經濟、自然環境、公民社會、政治等系統為邏輯順序的循環式運行機理；此外，也有學者關注系統的動態演化過程[9]，王宏起等[10]分析了新能源汽車創新生態系統的三階段演化過程。對于創新生態系統運行機理的研究主要揭示了系統內構成要素以及要素間相互作用的關系，系統外部環境主要分析了經濟、社會、自然環境等，少有將“雙碳”目標納入到創新生態系統中進行評價和運行機理的演變研究。因此，深入研究分析企業創新生態系統運行機理，進而評價其健康度，對企業創新生態系統的可持續發展具有重要意義。

最早提出評估商業生態體系健康狀況的學者是Iansiti等[11]，他們認為生產率、生命力和縫隙空間創造能力是評估商業生態體系健康狀況的3個重要標準。在此之后，國內外學者對創新生態系統健康度評價從不同角度展開了不同的探討。Li[12]認為健康的創新生態系統通常具有協同合作、共生演化的特征。路喜鋒[13]以裝備制造企業為研究對象建立了包括創新環境、組織種群結構、創新投入與產出、創新可持續性的健康度評價體系。姚艷虹等[14]從生產力、適應力、多樣性3個維度反映創新生態系統健康程度。顧桂芳等[15]基于生命周期理論，提出了企業創新生態系統不同階段健康度評價的重點，并構建以成長力、共生力、平衡力、再生力為一級指標的評價體系。李福等[16]則認為共生力、平衡力、組織力和生長力是衡量創新生態系統健康的重要標準。何得雨[17]、Zou[18]首次將“雙碳”目標下的創新生態系統聯合體進行演化博弈分析，認為協同收益、碳稅等越高，主體與聯合體雙方越期望協同合作；超額收益、政府碳補貼效益等越高，雙方越希望獨自創新。也有學者研究碳規制與企業創新之間的關系，有人根據“波特假說”的理論分析認為環境規制[19]，尤其是市場激勵型環境規制能夠提高企業的研發投入力度，通過倒逼企業進行設備升級或投資相關技術來提高盈利能力，以削減環境規制帶來的高額成本支出[20]。

基于上述文獻可知，創新生態系統概念界定[21]、系統構建[22-23]、運行機理[24-25]等研究已趨于成熟，一定程度上為本文提供了堅實的理論基礎。在此研究基礎上，學者們也對創新生態系統的健康評價體系[26]、效率評價[27-28]等深入研究，針對不同行業產生不同的觀點也趨于成熟，為本文構建創新生態系統健康度評價指標體系奠定了基礎。但以上研究還未對創新生態系統的研究健康度評價指標體系達成共識，也沒有顧及“雙碳”目標的影響，從而將綠色思想融入健康度評價。健康的創新生態系統也必須以達成“雙碳”目標為基礎。故本文以此為切入點，在制造企業的創新生態系統中，引入“雙碳”目標，在創新領域中引入生態學的研究理論與方法，對創新的運行機制和管理模型進行生態學類比研究，生態學上的生態系統強調生物體之間以及生物體與所處環境之間的相互依賴與共生共贏，處在復雜交互網絡中的企業就像生物體，同樣具有生態系統的自適應系統特征。因此本文將“雙碳”驅動下健康的創新生態系統界定為在滿足“雙碳”目標的前提下，該系統仍具有生產率不減、創新環境好、可持續發展潛力逐漸增強、適應力強、規模逐步擴大的趨勢。這些發展趨勢使得系統內部的人才、技術、資源等形成協同演進、協同創新的運行模式。此運行模式的創新主體為政府、企業、高校及科研機構，政府充當引導者，通過相關碳交易政策、補貼政策激勵以及重大先進綠色技術科研項目支持，鼓勵企業、高校、科研機構之間開展人才、知識、技術等循環互動，并給予資金、資源支持，使其相互影響、相互依存。同時，政府也會引導中介性組織提供更好的創新服務，共同營造出由政策環境、文化環境、營商環境及教育環境構成的創新環境。在產業鏈中，“雙碳”目標還將通過碳交易推動系統內產業鏈協同降碳。結合“雙碳”目標以及以往文獻對創新生態系統的關鍵特征總結，將碳排放、碳交易價格等“雙碳”指標作為驅動，同時引入創新生產率、創新環境、創新可持續性、創新主體規模、創新適應力等方面構建健康度評價指標體系，運用熵權DEMATELISM組合方法得出健康度評分、揭示影響“雙碳”目標下系統健康度的關鍵因素、因素間因果關系、層次影響結構以及主導影響傳遞路徑，期望豐富“雙碳”目標下創新生態系統評價方面的理論研究。“雙碳”目標下創新生態系統的運行機理，如圖1所示。

2?研究設計

2.1?基于熵值DEMATEL組合的主客觀賦權評價方法

本文的評價方法借鑒李旭輝[29]等學者的研究，運用主客觀綜合賦權法進行評價。所謂主觀賦權法是基于專家經驗而獲得的結論，強調對專家學者的認識、經驗，但受專家學者主體傾向的影響。客觀賦權雖充分考慮客觀條件，賦權指標的取值更有理論依據，但缺乏專家的實際經驗和專業知識。故本文將主觀賦權與客觀賦權結合起來共同得出各指標權重，得出的結果更具有科學性、準確性。

圖1?“雙碳”目標下制造企業創新生態系統運行機理

Fig.1?The?operation?mechanism?diagram?of?manufacturing?enterprise?innovation?ecosystem?under?the?goal?of?“double?carbon”

1）客觀賦權法-熵值法。熵值法是一種客觀賦權法，它的基本原理是根據信息熵對評價體系內的各項指標進行客觀賦權。通過計算信息熵，可以衡量一組指標數據的分布情況，其分布越分散，則這組指標數據在整體評估中的作用也會更加顯著，權重更高。其工作原理和步驟如下：

根據評價體系建立初始評價矩陣X={xij}（i=1，2，…，m;j=1，2，…，n），其中m為研究對象個數，n為指標個數，xij表示第i個研究對象的第j個指標值。進行原始指標數據標準化處理，如下式：

正向指標：

xij=xij-min（xij）max（xij）-min（xij）。（1）

負向指標：

x′ij=max（xij）-xijmax（xij）-min（xij）。（2）

利用式（1）、（2）標準化處理時，結果會出現一些0值，為消除0值影響，對結果進行坐標平移，即將0值替換為x′ij+0.000?000?01，然后計算得出第i個研究對象的第j個指標的比重，如下式：

yij=x′ij∑ni=1x′ij。（3）

再通過上一步計算出的比重求出第j個指標的熵值，如下式：

ej=-1ln?n∑ni=1yijln?yij。（4）

最后通過上述計算結果計算出各個指標的權重，如下式：

w1j=（1-ej）∑mj=1（1-ej）。（5）

2）主觀賦權法DEMATEL法。DEMATEL法，即決策試行與評價實驗法，是根據專家經驗以及知識建立指標之間直接影響矩陣，研究指標之間相互影響程度以及關系的方法。它的基本原理是運用圖論和矩陣運算工具進行系統因素分析的方法，通過直接影響矩陣計算出各個指標的影響程度和被影響程度，進而計算每個指標的中心度和原因度，最后得出每個指標權重。其步驟如下：

首先，根據專家對各因素之間的影響關系打分形成直接影響矩陣A，如下式：

A=（ajs）n×n=a11…a1n

an1…ann。（1≤j=s≤n，j、s為整數）（6）

然后，將直接影響矩陣A標準化，得到規范化直接影響矩陣B，如下式：

B=Amax1≤j≤n∑nj=1ajs。（7）

在規范化直接影響矩陣B基礎上，計算得到綜合影響矩陣T，如下式：

T=（tjs）n×n=B（1－B）－1。（8）

在綜合影響矩陣T的基礎上，計算得出各指標影響度Di、被影響度Ci及中心度Mi和原因度Ni，如下式：

Dj=∑ns=1tjs，Cj=∑nj=1tjs。（9）

Mj=Dj+Cj，Nj=Dj－Cj。（10）

將中心度進行歸一化處理，計算出各指標權重，如下式：

w2j=Mj∑nj=1Mj。（11）

3）熵值DEMATEL組合賦權。熵值法能夠反映指標數據的離散程度，不受主觀影響，能夠全方位的準確反映指標數據地真實情況，但缺少主觀判斷。DEMATEL法反映專家的經驗和知識，但缺少客觀的數據支撐。因此，將熵值法與DEMATEL法進行組合賦權，既能反映主觀的專家經驗，又可以反映客觀的數據準確性，故此種方法確定的權重更合理、科學。組合賦權采用乘法繼承法，得出權重系數ω，如下式：

wj=w1jw2j∑nj=1w1jw2j。（12）

其中：ω1j是由熵值法得到的第j個指標的權重，ω2j是由DEMATEL法得到的第j個指標的權重。

最后，創新生態系統健康度測度計算：

W=∑nj=1（wjxij）。（13）

2.2?基于DEMATELISM法的影響因素分析

借鑒范德成等[30]的研究，用DEMATELISM進行影響因素分析，首先，根據式（8）的綜合影響矩陣T建立整體影響矩陣，如下式：

E=T+I。（I為單位矩陣）（14）

建立可達矩陣：根據閾值λ（由文獻以及專家討論確定）對整體影響矩陣E進行判斷，得到鄰接矩陣K，如下式：

Kij=1，Eij>λ0，Eij<λ（15）

建立可達集Uj和先行集Rj，如下式：

Uj={xj｜xj∈X，kij≠0}，（16）

Rj={xj｜xj∈X，kij≠0}。（17）

若Uj、Rj滿足Uj∩Rj=Uj，則xj為最高層指標，重復此步驟，根據順序得到系統間的多層遞接影響結構模型。

2.3?指標體系構建

結合“雙碳”目標，依據已有文獻中創新生態系統運行機理，并根據健康度評價的文獻，基于陳屹立[20]、Iansiti等[11]、姚艷虹[14]、以及張貴等[26]學者的研究，設立了一二級指標，并對相關三級指標進行了梳理、創新，構建了以創新生產率、創新環境、創新可持續性、創新主體規模、創新適應力、“雙碳”目標等為一級指標的創新生態系統健康度評價體系，以下為評價指標的解釋。

1）創新生產率。它是衡量創新生態系統運行狀況最重要的結果指標，主要由生產效率、盈利水平、創新產出構成，它體現了系統中各個成員之間的協作整合能力。主要用于評價系統中各種創新資源要素是否得到合理有效配置并轉化為創新成果。在創新生態系統中，這一指標旨在衡量組織能否以最小的代價將知識、技術、資金等創新因素轉變為可供消費者選擇的新產品或服務。

2）創新環境。它是衡量創新生態系統所在區域創新能力的重要指標，主要由投資環境、營商環境、教育環境、文化環境構成；反映企業創新生態系統所在地區的資源要素條件、宏觀經濟基礎、政策法規制度、科技創新意識等［31］。

3）創新可持續性。它是衡量創新生態系統持續發展能力的指標。研發活動在系統內創新過程中發揮引擎作用，只有不斷地從事研發活動，進行研發投入，培養可持續發展的科研能力，創新生態系統才能具備長期發展的潛力。研究顯示，創新發展的科研投資不僅有助于提升科研儲備，還有助于推動新的知識的形成［32］，這不僅是創新生態系統的基礎，也是實現可持續發展的關鍵。

4）創新主體規模。此指標可以用來評估創新主體的合作能力，主要由規模及成長能力構成，創新主體規模越大，創新知識流動性越強，創新主體間協同合作意愿就越強。因此，創新主體規模是保證創新生態系統合作廣度的重要指標。

5）創新適應力。它是衡量創新生態系統穩定情況的重要指標，反映系統應對內外部變化的能力。主要用于評價創新生態系統的抗壓能力、自我調節和恢復能力，因此選擇了衡量其經營效率和償債能力的相關財務指標進行評價。

6）“雙碳”目標。它是衡量創新生態系統減碳程度的結果指標，主要由碳交易和碳規制構成，反映系統整體的降碳能力［33］，監督創新生態系統實現創新的同時實現環境保護。

創新生態系統健康度評價體系，如表1所示。

2.4?數據來源與樣本選擇

本文以八大碳交易所所在省的全部A股上市的制造企業（剔除ST股）創新生態系統為研究對象，剔除數據缺失嚴重的企業、并采用中位數來填補缺失的數據，最后篩選出1?110個樣本。將研究區間定位2017—2020年，上市公司財務數據來源為國泰安數據庫與國家統計局官網，專利數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS）中的創新專利數據庫，碳排放數據來源于中國碳核算數據庫（CEADS）。

3?實證分析

3.1?基于熵值DEMATEL組合賦權的制造企業創新生態系統健康度測度

為驗證制造企業創新生態系統的健康度受到“雙碳”目標的影響，本文將碳規制指標用式（1）～（5）進行熵權得到綜合值，以所有樣本平均值為分界點將碳規制程度分為高、低兩類；并通過SPSS中Kmeans聚類將1?110家企業的健康度分為5個等級，級數越高健康度越好；為探索不同碳規制程度在健康度等級中是否有顯著差異，本文對碳規制程度和健康度等級進行獨立樣本T檢驗，顯著性水平取0.05，P<0.05表示有顯著性差異，P<0.01有非常顯著性差異，獨立樣本T檢驗的分析表明，碳規制程度高的制造企業創新生態系統健康度顯著高于碳規制程度低的制造企業（M高碳規制=2.002?9，M低碳規制=4.233?4，t=-70.138，p<0.001），因此可驗證碳規制對于制造企業創新生態系統健康度有影響，也說明“雙碳”目標對制造企業的創新生態系統健康度產生影響。

將2017—2020年的原始數據按照式（1）～（12）得出各指標的組合權重，主觀賦權部分用Matlab2020a軟件進行數據處理，然后用公式（13）計算出2017—2020年以八大碳交易所所在省的全部A股上市的制造企業創新生態系統健康度得分，如表2所示。由表2可知，7個省的健康度得分總體呈現逐步上升情況，且2017—2019年健康度的增長速度比2019—2020年增長速度快；健康度得分最高的地區是廣東省，其次是上海；得分最低的地區是重慶市，其次是天津市；這種得分說明“雙碳”目標下的制造企業創新生態系統健康度存在明顯地域差異。

為了探索更清晰地看出差異所在，本文也根據上文提到的Kmeans聚類將“雙碳”目標下7個省的制造企業創新生態系統健康度得分作動態演化圖，如圖2所示。由圖2可知，“雙碳”目標下制造企業創新生態系統健康度存在地域差異，即東部地區優于中部地區，南部地區優于北部地區，北京市一直處于三級健康度水平，且呈現緩慢增長狀態；天津市2017—2018年從一級健康度水平快速增長到二級健康度水平，之后呈現緩慢增長狀態；重慶市一直處于一級健康度水平，也現緩慢增長狀態；上海市一直處于三級健康度水平，且呈現緩慢增長狀態；湖北省在2017—2018年處于健康度一級水平，2018—2019年從健康度一級水平迅速增長到健康度二級水平，并持續穩定增長；福建省2017年處于健康度一級水平，2018年從健康度一級水平跨越到健康度二級水平，并一直持續穩定增長；廣東省2017—2018年處于穩定增長的健康度四級水平，并于2019年突破到健康度五級水平，且一直處于穩定增長狀態，2020年達到最高值為0.722。

3.2?基于DEMATEL方法的影響因素重要性排序及因果關系提取

通過邀請6位專家對19個影響因素之間的關系進行打分，對評分結果進行整理和匯總，然后利用Matlab2020a軟件通過式（6）～（10）進行數據運算，得到綜合影響矩陣T、各指標的影響度、被影響度、中心度以及原因度。如表3、表4所示。

為了更清晰看出指標間關系，通過Matlab2020a繪制了指標間因果關系圖，如圖3所示。

研究結果如下：研發投入強度（x11）、研發投入增長率（x12）、主營業務收入（x13）、地區人均GDP（x7）、總資產周轉率（x15）、地方財政科學技術支出（x5）等6個影響因素在評價體系中對其他影響因素的影響程度最高，其影響度分別是：11.110?896?89、11.077?743?28、11.015?575?51、10.846?111?18、10.834?802?69、10.790?320?34。研發投入強度（x11）、研發投入增長率（x12）、總資產增長率（x1）、專利數量年增長率（x4）、凈資產報酬率（x3）、主營業務收入增長率（x14）等6個影響因素在評價體系中受到其他影響因素的影響程度最高，其被影響度分別是：12.089?135?38、11.716?070?62、11.533?452?84、11.397?448?93、10.887?689?44、10.875?317?47。

研發投入強度（x11）、研發投入增長率（x12）、主營業務收入（x13）、總資產增長率（x1）、地方財政科學技術支出（x5）、主營業務收入增長率（x14）等6個影響因素對整個評價體系中的影響程度最顯著，其中心度分別是：23.200?032?28、22.793?813?9、21.831?454?1、21.578?193?28、21.546?015?21、21.484?842。圖書館流通人次（x10）、碳排放量（x19）、碳交易價格（x18）、資產負債率（x17）、地區人均GDP（x7）、速動比率（x16）是中心度最低的6個影響因素，分別是14.558?311?3、17.072?402?82、18.459?866?92、18.992?853?51、19.850?707?76、19.890?581?09，也就是說其在對整個評價體系中的影響程度相對較弱。

在19個指標中，有10個原因因素，按照原因度大小依次排序為地區人均GDP（x7）、圖書館流通人次（x10）、碳排放量（x19）、區域市場化指數（x8）、碳交易價格（x18）、政府補助金額（x6）、地方財政教育支出（x9）、總資產周轉率（x15）、主營業務收入（x13）、地方財政科學技術支出（x5）；這些影響因素對健康度的影響具有自發性，較少受到其他影響因素的干擾。有9個結果因素，按照原因度絕對值大小依次排序為專利數量年增長率（x4）、總資產增長率（x1）、凈資產報酬率（x3）、資產負債率（x17）、研發投入強度（x11）、研發投入增長率（x12）、凈利潤增長率（x2）、主營業務收入增長率（x14）、速動比率（x16），這些因素的變化受到原因因素的影響。

3.3?基于ISM方法的影響因素遞階結構分析

為了更深層次的探究“雙碳”目標下制造企業創新生態系統健康度的影響因素之間影響機理，識別影響因素間的傳遞導向，根據式（14）～（17）、并根據綜合影響矩陣畫出此系統健康度影響因素的多層解釋結構模型，如圖4所示。

由圖4可知，影響創新生態系統健康度的原因因素主要分布在根源、深層影響因素，結果因素除了凈利潤增長率（x2）、主營業務收入增長率（x14）外都分布在中層、表層影響因素。說明對于創新生態系統健康度，結果因素對其影響作用比較直接，對表層的結果因素直接調控可達到改善創新生態系統健康度的效果，比如總資產增長率（x1）、凈資產報酬率（x3）、專利數量年增長率（x4）、速動比率（x16）、資產負債率（x17）；而對于原因因素的調控結果是緩慢的，尤其是處于根源層次的主營業務收入（x13），但可以通過相關聯的影響因素從根源到表層進行調節。圖3完整描繪了所有原因因素與所有結果要素間的影響邏輯以及層級之間各影響因素的傳遞路徑，故本文將對具有代表性的原因因素到結果因素的影響機理進行分析，主要包括以下路徑：

從影響因素所屬的維度來看，創新環境中的地區人均GDP（x7）、區域市場化指數（x8）、圖書館流通人次（x10）以及“雙碳”目標中的碳排放量（x19），通過影響創新生產率中的專利數量年增長率（x4）、總資產增長率（x1）、凈資產報酬率（x3），最終影響創新生態系統健康路徑。這種影響路徑意味著通過改善創新環境與雙碳”目標中的關鍵原因因素，促進創新生產率中的關鍵結果因素的改善，最終促成創新生態系統健康度的提升。

從主要的影響傳遞路徑節點來看，根據解釋結構模型進行層次劃分，將影響創新生態系統健康度的影響因素劃分為4個層次。第1層為表層影響，包括總資產增長率（x1）、凈資產報酬率（x3）、專利數量年增長率（x4）、圖書館流通人次（x10）、速動比率（x16）、資產負債率（x17）、碳交易價格（x18）、碳排放量（x19）等8個影響因素。第2層為中層影響因素，包括地方財政科學技術支出（x5）、研發投入強度（x11）、研發投入增長率（x12）等3個影響因素。第3層為深層影響因素，包括凈利潤增長率（x2）、政府補助金額（x6）、地區人均GDP（x7）、區域市場化指數（x8）、地方財政教育支出（x9）、主營業務收入增長率（x14）、總資產周轉率（x15）等7個影響因素。第4層為根源影響，包括主營業務收入（x13）影響因素。其中，中層影響因素對深層、根源影響因素到表層影響因素之間具有中介作用。

基于上述總結，主要影響路徑有：主營業務收入（x13）→主營業務收入增長率（x14）+研發投入強度（x11）+研發投入增長率（x12）→總資產增長率（x1）+專利數量年增長率（x4）→健康度;政府補助金額（x6）→研發投入強度（x11）+研發投入增長率（x12）→總資產增長率（x1）+專利數量年增長率（x4）→健康度;地區人均GDP（x7）→研發投入強度（x11）+研發投入增長率（x12）→總資產增長率（x1）+專利數量年增長率（x4）→健康度;總資產周轉率（x15）→研發投入強度（x11）+研發投入增長率（x12）→總資產增長率（x1）+專利數量年增長率（x4）→健康度;地方財政科學技術支出（x5）→總資產增長率（x1）→健康度;研發投入強度（x11）專利數量年增長率（x4）→健康度;研發投入增長率（x12）→專利數量年增長率（x4）→健康度。其中，由根源影響因素主營業務收入（x13）作為起點的第一條影響路徑關聯最為廣泛，對系統健康影響最為顯著。通過對影響路徑的總結，不僅可以找到主要影響健康度的關鍵節點，也可以分析出其影響路徑，并可以通過其路徑找出其根本影響因素。由圖3可知，可通過提高創新主體規模來提高創新生產率，進而提高企業的創新生態系統健康度。

根據以上研究結果，對企業創新生態系統健康度提升提出以下建議：一是增強根源和深層影響因素。雙碳目標下企業創新生態系統的發展，必須由政府出臺針對企業、高校、科研機構協同創新的驅動性政策并給予資金、資源等補助。同時，保持企業的合作意愿不減;二是落實中層影響因素。應重點考慮對整個評價體系中的影響程度最顯著的系統創新可持續性，既保證系統的發展潛力，也要保持系統的可持續發展能力，政策方面需側重于加大地方財政科學技術支出，保證系統處于好的投資環境中；創新主體需要加大技術研發投入，實現創新產出，只有各因素達到優化才能真正推動系統健康發展;三是重視表層影響因素。表層因素包含了多個創新生產率指標及“雙碳”指標，是健康度的直觀表現。應增強企業整體對抗外部不確定性因素的能力，提高系統適應力；同時，迎合“雙碳”政策，企業應提升環保意識，使系統既實現創新發展也實現環境保護。

4?結論與討論

4.1?結論

我國7個省份的碳交易所陸續成立后，國內很多學者對于由碳交易帶來的經濟后果展開研究，研究視角更多地集中在碳交易導致企業研發投入增加是否促使企業績效的提高。在“雙碳”目標驅動下，企業擁有健康的創新生態系統才能實現可持續健康發展，本文運用熵值DEMATEL組合賦權方法，測算了出2017—2020年以八大碳交易所所在省的全部A股上市的制造企業創新生態系統健康度得分。最后，運用DEMATELISM方法分析了創新生態系統健康度影響因素及因素間的層次結構模型進行分析，主要結論如下：

第一，2017—2020年，以八大碳交易所所在省的全部A股上市的制造企業創新生態系統健康度得分總體呈現逐漸升高態勢，且2017—2019年健康度的增長速度比2019—2020年增長速度快；并存在明顯地域差異，即東部地區優于中部地區，南部地區優于北部地區。通過檢索2017—2020年地區發展總體狀況，發現各地區制造企業健康度符合各地區企業發展情況，驗證了所構建指標體系的客觀性。

第二，創新生態系統健康度的影響因素按重要程度排序依次為研發投入強度、研發投入增長率、主營業務收入、總資產增長率、地方財政科學技術支出、主營業務收入增長率；企業可以通過直接調控這些關鍵影響因素，以更快提升健康度。

第三，在19個影響因素中，關鍵原因因素原因度大小依次排序為地區人均GDP、圖書館流通人次、碳排放量；這些影響因素較少受到其他影響因素的干擾。關鍵結果因素按照原因度絕對值大小依次排序為專利數量年增長率、總資產增長率、凈資產報酬率，這些因素的變化受到原因因素的影響，同時這些因素基本屬于表層影響因素，對調節健康度的效果最為直觀。

第四，根源影響因素借助中層影響因素的中介作用影響表層影響因素，并總結出7條影響傳遞路徑。其中包括1條主導路徑和6條非主導路徑。主導路徑為由根源影響因素主營業務收入作為起點的第一條影響路徑：主營業務收入（x13）→主營業務收入增長率（x14）+研發投入強度（x11）+研發投入增長率（x12）→總資產增長率（x1）+專利數量年增長率（x4）→健康度。從一級指標視角來看，企業可以通過拓展創新主體規模，從而為企業提供更好的創新環境，進而促進企業的創新生產率，提高企業健康度。

4.2?研究啟示與展望

隨著“雙碳”目標逐步落實到各企業，企業既要實現創新目標也要實現減碳目標，企業的創新生態系統發展模式，也已成了國內外都需要關注的重點研究方向。本文增加了在創新生態系統研究中對“雙碳”目標的認識，衡量標準更符合企業的發展情況，現實中促使企業經濟發展的同時更加注重綠色發展，加強綠色創新，對企業創新生態系統的健康發展具有實踐意義：

一是，對“雙碳”目標下企業創新生態系統構建提供理論依據。碳交易價格、碳排放量規制等政策會對企業創新施加壓力，從而激發企業創新動力，促進企業與政府、高校及科研機構等合作，共同實現協同創新、綠色發展。因此，企業更加注重將“雙碳”目標融入創新生態系統的構建，明顯提高企業創新績效。

二是，對企業創新生態系統健康發展，提供有益的政策建議。通過其影響傳遞路徑中的主導路徑：主營業務收入（x13）→主營業務收入增長率（x14）+研發投入強度（x11）+研發投入增長率（x12）→總資產增長率（x1）+專利數量年增長率（x4）→健康度。從其遞階層次來看，企業創新生態系統健康度提升主要通過提升專利數量及總資產，究其深層影響機理是企業先擴大創新主體規模，增加主營業務收入，從而使企業有更好的創新環境，加大研發投入強度，進而提高企業的創新生產率，總資產以及專利數量得以提升，最終實現提高企業健康度。為了確保企業創新生態系統的健康發展，政府應該加大對企業的研發投入，并制定有效的鼓勵機制，以提供良好的環境和資源支持，從而促進企業創新的可持續發展。

三是，為“雙碳”目標下各行業企業創新生態系統健康度診斷提供可靠依據。基于已經形成的創新生態系統，可以為其提供健康度診斷，以便及時發現其健康狀況的變化趨勢，并根據診斷結果調整創新投入和主體規模，以提高系統的創新生產率，從而改善系統的健康狀況。

四是，為企業提升健康度提供可供選擇的路徑。企業可以根據自身所處發展階段以及自身傾向選擇不同提升健康度的路徑，例如可以選擇從根源出發的主導路徑，這類路徑的優點是從根源解決健康度低的問題，但改善時間相對來說比較緩慢；也可以選擇直接通過表層因素進行調節的路徑，這類路徑見效快但不穩定；相對來說，還是選擇主導路徑來改善健康度更好。

因為碳交易數據局限性，沒有碳交易所試點地區的上市公司未納入研究范圍，后續研究可以完善和收集全部制造企業開展研究，提高結論的普適性和準確性。此外，由于選取地區分布不均衡，可能導致研究結論過于片面，后續將對我國制造業企業創新生態系統健康度的區域異質性影響進行追蹤。

參考文獻：

［1］?ADNER?R.Match?your?innovation?strategy?to?your?innovation?Ecosystem［J］.Harvard?business?review，2006，84（4）：98.

［2］?靖鯤鵬，宋之杰.健康度視角下區域技術創新生態系統的進化與提升路徑：京津冀與長三角的實證研究［J］.企業經濟，2022，41（1）：143.

JING?K?P，SONG?Z?J.The?evolution?and?promotion?path?of?regional?technological?innovation?ecosystem?from?the?perspective?of?health?degree：An?empirical?study?of?BeijingTianjinHebei?and?Yangtze?River?Delta［J］.Enterprise?Economy，2022，41（1）：143.

［3］?王宇.創新生態視角下科技成果轉化的機制設計［J］.現代經濟探討，2021（11）：126.

WANG?Y.Mechanism?design?of?transformation?of?scientific?and?technological?achievements?from?the?perspective?of?innovation?ecology［J］.Modern?Economic?Research，2021（11）：126.

［4］?呂曉靜，劉霽晴，張恩澤.京津冀創新生態系統活力評價及障礙因素識別［J］.中國科技論壇，2021（9）：93.

LYU?X?J，LIU?J?Q，ZHANG?E?Z.Vigor?valuation?and?identification?of?obstacle?factors?of?the?innovation?ecosystem?in?BeijingTianjinHebei［J］.Forum?on?Science?and?Technology?in?China，2021（9）：93.

［5］?孫耀吾，陳云.平臺生態系統健康性測度研究：基于扎根理論與大樣本問卷調查［J］.軟科學，2022，36（1）：126.

SUN?Y?W，CHEN?Y.Research?on?the?measurement?of?platform?ecosystem?health：Based?on?grounded?theory?and?questionnaire?survey［J］.Soft?Science，2022，36（1）：126.

［6］?袁野，汪書悅，陶于祥.人工智能關鍵核心技術創新能力測度體系構建：基于創新生態系統視角［J］.科技進步與對策，2021，38（18）：84.

YUAN?Y，WANG?S?Y，TAO?Y?X.Construction?of?measurement?system?for?artificial?intelligence?core?technology?innovation?capability：From?the?perspective?of?innovation?ecosystem［J］.Science?&?Technology?Progress?and?Policy，2021，38（18）：84.

［7］?GAWER?A.Bridging?differing?perspectives?on?technological?platforms：Toward?an?integrative?framework［J］.Research?policy，2014，43（7）：1239.

［8］?武學超.五重螺旋創新生態系統要素構成及運行機理［J］.自然辯證法研究，2015，31（6）：50.

WU?X?C.Elements?constitution?and?operation?mechanism?of?quintuple?helix?innovation?ecosystem［J］.Studies?in?Dialectics?of?Nature，2015，31（6）：50.

［9］?CHAE?B?K.A?general?framework?for?studying?the?evolution?of?The?Digital?innovation?ecosystem：The?case?of?big?data［J］.International?Journal?of?Information?Management，2019，45：83.

［10］王宏起，汪英華，武建龍，等.新能源汽車創新生態系統演進機理—基于比亞迪新能源汽車的案例研究［J］.中國軟科學，2016（4）：81.

WANG?H?Q，WANG?Y?H，WU?J?L，et?al.Evolution?mechanism?of?innovation?ecosystem?for?new?energy?vehicles：Case?of?BYD?new?energy?vehicles［J］.China?Soft?Science，2016（4）：81.

［11］IANSITI?M，LEVIEN?R.Strategy?as?ecology［J］.Harvard?business?review，2004，82（3）：68.

［12］Li?Y?R.The?technological?roadmap?of?Ciscos?business?ecosystem［J］.Technovation，2009，29（5）：379.

［13］路喜鋒.裝備制造業創新網絡生態系統健康性評價研究［J］.河南科技，2016（23）：72.

LU?X?F.Research?on?health?evaluation?of?innovation?network?ecosystem?in?equipment?manufacturing?industry［J］.Henan?Science?and?Technology，2016（23）：72.

［14］姚艷虹，高晗，昝傲.創新生態系統健康度評價指標體系及應用研究［J］.科學學研究，2019，37（10）：1892.

YAO?Y?H，GAO?H，ZAN?A.Research?on?health?evaluation?of?innovation?ecosystem［J］.Studies?in?Science?of?Science，2019，37（10）：1892.

［15］顧桂芳，胡恩華.企業創新生態系統多階段健康度評價研究［J］.中國科技論壇，2020（7）：120.

GU?G?F，HU?E?H.Research?on?multistage?health?assessment?of?enterprise?innovation?ecosystem［J］.Forum?on?Science?and?Technology?in?China，2020（7）：120.

［16］李福，曾國屏．創新生態系統的健康內涵及其評估析［J］.軟科學，2015，29（9）：1．

LI?F，ZENG?G?P.The?health?connotation?and?evaluation?analysis?of?innovation?ecosystem［J］.Soft?Science，2015，29（9）：1．

［17］何得雨，鄒華，楊宣虎，等.“雙碳”目標引領下創新生態系統之聯合體協同演化博弈［J］.沈陽大學學報（社會科學版），2021，23（6）：636.

HE?D?Y，ZOU?H，YANG?X?H，et?al.Consortium?coevolutionary?game?of?innovation?ecosystemunder?the?guidance?of?“Dualcarbon”?goal［J］.Journal?of?Shenyang?University（Social?Science），2021，23（6）：636.

［18］ZOU?H，QIN?H，HE?D，et?al.Research?on?an?enterprise?green?innovation?ecosystem?from?the?vulnerability?perspective：Evolutionary?Game?and?simulation［J］.IEEE?Access，2021，9：140809.

［19］PALMER?J?K.Environmental?regulation?and?Innovation：A?panel?data?study［J］.Review?of?Economics?&?Statistics，1997.

［20］陳屹立，鄧雨薇.環境規制、市場勢力與企業創新［J］.貴州財經大學學報，2021（1）：30.

CHEN?Y?L，DENG?Y?W.Environmental?regulation，market?power?and?enterprise?innovation［J］.Journal?of?Guizhou?University?of?Finance?and?Economics，2021（1）：30.

［21］梅亮，陳勁，劉洋.創新生態系統：源起、知識演進和理論框架［J］.科學學研究，2014，32（12）：1771.

MEI?L，CHEN?J，LIU?Y.Innovation?ecosystem：Origin，knowledge?evolution?and?theoretical?framework［J］.Studies?in?Science?of?Science，2014，32（12）：1771.

［22］REINARTZ?W，DELLAERT?B，KRAFFT?M，et?al.Retailing?innovations?in?a?globalizing?retail?market?environment［J］.Journal?of?Retailing，2011，87（S1）：53.

［23］WEIL?H?B，SABHLOK?V?P，COONEY?C?L.The?dynamics?of?innovation?ecosystems：A?case?study?of?the?US?biofuel?market［J］.Energy?Strategy?Reviews，2014，3：88.

［24］尹潔，施琴芬，李鋒.高新技術產業創新生態系統內部種群競爭演化機制研究［J］.統計與決策，2020（24）：161.

YIN?J，SHI?Q?F，LI?F.Research?on?the?evolution?mechanism?of?population?competition?in?the?innovation?ecosystem?of?hightech?industry［J］.Statistics?&?Decision，2020（24）：161.

［25］石瑩.創新生態系統中產學研創新協同度的實證研究［J］.天津工業大學學報，2017，36（2）：77.

SHI?Y.Empirical?research?on?industryuniversityresearch?innovation?synergetic?degree?of?innovation?ecosystem［J］.Journal?of?Tiangong?University，2017，36（2）：77.

［26］張貴，程林林，郎瑋.基于突變算法的高技術產業創新生態系統健康性實證研究［J］.科技管理研究，2018，38（3）：19.

ZHANG?G，CHENG?L?L，LANG?W.Empirical?research?of?hightech?innovation?ecosystem?health?based?on?mutation?algorithm［J］.Science?and?Technology?Management?Research，2018，38（3）：19.

［27］甄美榮，江曉壯，楊晶照.國家級高新區創新生態系統適宜度與經濟績效測度［J］.統計與決策，2020（13）：67.

ZHEN?M?R，JIANG?X?Z，YANG?J?Z.Suitability?and?economic?performance?measurement?of?innovation?ecosystem?in?national?hightech?zone［J］.Statistics?&?Decision，2020（13）：67.

［28］胡玲.基于生態系統視角的企業創新績效影響因素研究［J］.統計與決策，2014（16）：172.

HU?L.Research?on?the?influencing?factors?of?enterprise?innovation?performance?based?on?ecosystem?perspective［J］.Statistics?&?Decision，2014（16）：172.

［29］李旭輝，彭勃，程剛.長江經濟帶人工智能產業發展動態評價及系統協調度研究［J］.統計與信息論壇，2020，35（1）：89.

LI?X?H，PENG?B，CHENG?G.Research?on?dynamic?evaluation?and?system?coordination?degree?of?artificial?intelligence?industry?development?in?the?Yangtze?River?Economic?Belt［J］.Journal?of?Statistics?and?Information，2020，35（1）：89.

［30］范德成，谷曉梅.高技術產業技術創新生態系統健康性評價及關鍵影響因素分析：基于改進熵值DEMATELISM組合方法的實證研究［J］.運籌與管理，2021，30（7）：167.

FAN?D?C，GU?X?M.Study?on?health?evaluation?and?key?influencing?factors?of?technology?innovation?ecosystem?in?hightech?industries：based?on?the?improved?entropy?weightDEMATELISM?method［J］.Operations?Research?and?Management?Science，2021，30（7）：167.

［31］王宏偉，馬茹，張慧慧，等.我國區域創新環境分析研究［J］.技術經濟，2021，40（9）：14.

WANG?H?W，MA?R，ZHANG?H?H，et?al.A?study?on?regional?innovation?environment?in?China［J］.Journal?of?Technology?Economics，2021，40（9）：14.

［32］王俊.R&D補貼對企業R&D投入及創新產出影響的實證研究［J］.科學學研究，2010，28（9）：1368.

WANG?J.The?experiential?study?on?the?impact?of?government?R&D?subsidies?on?the?business?R&D?input?and?innovation?output［J］.Studies?in?Science?of?Science，2010，28（9）：1368.

［33］曾林，葉永衛，王耀德.碳交易價格對企業創新的影響：基于中國上市公司的實證研究［J］.上海金融，2021（11）：61.

ZENG?L，YE?Y?W，WANG?Y?D.The?impact?of?carbon?trading?price?on?enterprise?innovation：An?empirical?study?based?on?Chinese?listed?companies［J］.Shanghai?Finance，2021（11）：61.

［編輯：劉琳琳］