中國城市綠色創新效率評價及影響因素貢獻度分析

□ 劉亦晴 丁家玉

一、引言

改革開放以來，中國經濟飛速發展的同時也導致我國面臨資源約束趨緊、環境污染嚴重、生態系統退化等多種環境問題。2018年5月，習近平主席在全國生態環境保護大會中提出了“生態文明建設是關系中華民族永續發展的根本大計”。2022年10月，二十大報告將“人與自然和諧共生的現代化”上升到“中國式現代化”的內涵之一，再次明確了新時代中國生態文明建設的戰略任務。但我國城市綠色創新整體進程仍然緩慢，各地區綠色創新效率存在顯著差異，作為綠色創新的重要載體，城市綠色創新影響因素值得深入剖析。

學者們圍繞城市綠色創新進行了大量研究，主要聚焦在綠色創新評價、區域差異、綠色創新的驅動機制分析。綠色創新效率是組織創新活動考慮環境污染時的產出與投入之比，反映單位創新投入對產出的貢獻。相比于傳統的效率測量方法，綠色效率的測量結合了資源和環境，考慮意外產出（環境污染）。在城市綠色創新效率評價指標構建上，已有研究主要聚焦投入、產出以及投入產出綜合三個視角。投入視角方面，主要關注投入資源的利用情況，OECD（2017）使用“政府環境和能源研發支出”、“研發人員和研究人員總數”“綠色投資總額”三個指標來衡量生態創新投入。產出視角方面，關注創新成果的產出情況，通過對綠色專利進行識別和分類以評估綠色創新產出效率。Hasěiǒ（2015）將綠色專利分為七大類作為綠色創新水平衡量指標；趙娜（2021）采用各地區綠色專利申請總量來衡量綠色技術創新。投入產出視角方面，以綠色技術創新效率作為綠色技術創新的替代指標，主要從投入、期望產出和非期望產出等三個方面來衡量綠色技術創新效率，王惠和苗壯（2015）利用Super-SBM方法測度工業綠色創新效率；Liu C Y （2020）考慮到“環境污染”和“創新失敗”，構建了改進的SBMDEA效率測量模型衡量中國高科技產業集群的綠色技術創新效率。也有學者對影響城市綠色創新效率因素進行了研究，主要集中在經濟發展層面（經濟發展水平、對外直接投資、產業結構等）、制度層面（財政分權、財政壓力、環境規制等）、技術層面（技術創新、數字經濟、人力資本等）。其中，大量學者圍繞環境規制對城市綠色創新的影響機制進行了研究，如胡森林（2022）基于長三角2003-2018年數據研究發現環境規制對城市綠色創新具有顯著影響，兩者存在倒“U”型關系。Feng和Chen（2018）則采用空間Durbin模型分析省級綠色創新效率，發現不同類別的環境法規對中國產業綠色創新效率有不同的影響。還有部分文獻關注經濟發展水平、對外直接投資、技術創新等因素在城市綠色創新中發揮的作用，如李健（2019）等通過空間分析發現城市經濟發展水平和產業結構等因素均對綠色創新效率有正向驅動作用。武力超（2022）等認為FDI通過知識外溢、示范效應以及競爭效應對地區綠色技術創新產生明顯的外溢效應。Zhang等人（2018a）發現，技術創新提高了城市綠色創新效率，并表明城市綠色創新效率存在區域和行政層面的差異。盡管目前關于綠色創新的研究已經取得豐富的成果，但是以下問題仍值得思考：第一，城市綠色創新影響因素繁多，哪些因素發揮了關鍵作用，現有研究還缺乏深入探究；第二，不同區域城市的關鍵影響因素是否具有差異性？

基于此，文章在系統梳理城市綠色創新影響因素的前提下，構建了城市綠色創新效率評價體系，并利用兩階段SBM-DEA模型對256個城市2012-2020年度綠色創新效率進行測度，接著使用嶺回歸模型和貢獻度指標對影響城市綠色創新因素再實證以及識別關鍵因素。本文的邊際貢獻在于：首先，立足于城市綠色創新相關文獻，綜合考慮經濟發展、制度、技術三個層面因素進行再實證檢驗，彌補了現有文獻大多從單一角度研究的不足，是對影響因素的拓展和更全面分析；其次，識別了城市綠色創新的關鍵因素并探討了不同區域因素的異質性，是對影響因素更深層次、更顆粒度的分析。

二、城市綠色創新效率評價

（一）城市綠色創新效率評價

相較于傳統測量方法，SBM-DEA方法考慮了投入和產出之間的差距（松弛度），可以更好地解釋生產過程中的浪費和松弛。因此，借鑒孫燕銘（2021）等的研究，使用SBM-DEA方法測度城市綠色創新效率。在參照相關研究評估指標體系的基礎上，考慮數據的可獲取性和統一性構建指標體系如表1所示。

表1 城市綠色創新效率評價指標

從投入指標看，主要包括資本、勞動、創新環境等方面。資本要素和勞動要素在內生增長理論和新古典框架模型中被視為基本的投入要素，但由于R&D內部經費支出和R&D人員全時當量難以獲取，故借鑒李金滟等（2017）的做法，分別采用科學技術與教育支出、從業人口中的科技人員數作為替代變量以反映資本和勞動投入；綠色創新環境主要指人文環境和數字設施服務，考慮到數據的可得性和完整性，分別使用每百人公共圖書藏書數和國際互聯網用戶數衡量經濟中投入的創新環境的質量。

從產出指標看，主要考慮技術、經濟、環境等方面的產出。現有文獻普遍應用綠色專利衡量綠色創新產出，認為其能直接體現地區創新水平，由于專利申請量相較于授權量受專利機構工作效率、偏好等因素影響較小，因此，文章使用綠色發明專利申請量衡量技術產出；在經濟和環境方面，參考孫燕銘（2021）等的研究，分別以人均GDP、生活垃圾無害化處理率反映綠色技術創新的經濟總體產出水平和環境污染減少程度。

從非期望產出指標看，為區別于傳統創新，參照已有研究成果，將環境污染作納入綠色創新效率評價體系，以工業二氧化硫排放量、工業廢水排放量、工業煙塵粉塵排放量三個指標衡量工業活動對環境的影響。

以上數據主要來源于《中國科技統計年鑒》（2012-2020）、《中國能源統計年鑒》（2012-2020）、國泰安數據庫等，其中，綠色發明專利來源于國家知識產權局專利檢索系統。針對部分缺失數據使用線性插補法進行補充。

（二）城市綠色創新效率描述

利用MaxDEA軟件測度了2012-2020年256個城市的綠色創新效率，具體見表2。

表2 中國城市綠色創新水平分析

從全國來看，2012-2020年整體綠色創新效率偏低，但呈現波動上升趨勢，其中2016-2017年綠色創新增長速度明顯減慢，2019-2020年增長速度加快，這可能和國家政策相關，2015年新環保法實施，被稱為“史上最嚴環保法”，開啟我國環保新時代。新環保法要求各級政府加大環境保護力度，保障公民的環境權益。同時，加強了對環境污染行為的懲罰力度，提高了違法行為的處罰標準，嚴格的環境規制政策可能在短期內抑制了城市的綠色創新效率，而在長期對綠色創新產生促進作用。

從區域層面看，東部城市效率值高于中西部城市，西部城市在三個區域中效率值最低，中西部城市的綠色創新效率水平低于全國平均水平，這和Fei Fan等的研究結果相似，Fei Fan基于地理矩陣的空間計量模型研究發現中國235個城市的綠色創新效率存在較大的空間不平衡。Chengwu Lu（2022）等通過建立評價體系也得出類似的結論并對其原因進行了分析，認為中西部地區“高能耗、高污染、和“低效率”的“行業”的結構是造成其綠色創新效率較低的主要原因。在變化趨勢上，東、中、西部地區演化趨勢基本相同，呈高低交錯上升趨勢，且從2012-2020年各部分區域間的效率值差距逐漸縮小，說明中部和西部地區在綠色創新方面逐年加強投入取得一定的成效。

三、研究設計

（一）模型構建

vif檢驗發現各變量的方差膨脹因子為12.6，存在多重共線性問題，因此參考洪進等（2011）的思路，采用嶺回歸模型構建如下：

其中，Y為被解釋變量，Xi為前文提取的15個城市綠色創新影響因素，ε表示誤差項。

（二）變量說明

各解釋變量定義及來源如表3所示。

表3 變量定義及來源

（三）貢獻度指標設計

文章借鑒馮根福等（2021）的研究，設定貢獻度計算公式具體如下：

式（2）中，QV表示方差角度下的貢獻度，Ω為所有統計顯著變量的集合，Pi為變量xi的P值，P0為統計顯著的臨界值。

式（3）中，QS表示水平下的貢獻度，為變量xi的均值。式（4）為最終的變量貢獻度計算公式：

其中，常數項的貢獻度計算公式為MQ(β0)|β0|/2

四、城市綠色創新影響因素再實證

（一）描述性統計分析

文章選擇2012-2020年256個中國城市作為研究樣本，為確保數據可靠，對數據做了以下處理：①刪除數據缺失嚴重的城市；②針對缺失數據進行手工查找和線性插值法補充；③為減小異方差問題和多重共線性問題，將各變量取對數；④對數據進行標準化處理并針對異常值對連續變量進行上下1%的縮尾處理。表4報告了主要變量的描述性統計，其中，生產性服務業集聚區位熵的均值為4.586，方差為1.949，說明生產性服務業的商業活動分布具有一定的差異性，但總體上還是保持較為穩定的狀態。其余各變量均值和標準差都在合理范圍之內，說明變量波動不大，穩定性較好。

表4 描述性統計

（二）城市綠色創新影響因素貢獻度分解

采用嶺回歸方法，利用嶺跡圖和方差擴大因子法，確定當K取值為0.192時，各變量的系數開始趨于穩定。此時基于F檢驗顯著性P值為0.00，表明自變量與因變量之間存在著回歸關系。同時，模型的擬合優度R2為0.767，模型表現良好，取5%作為統計顯著的臨界值。表5報告了嶺回歸結果及測算所得MQ值。從經濟發展層面看，經濟發展水平（37.82%）和金融發展水平（10.26%）是影響城市綠色創新的關鍵因素。經濟發展水平高的城市意味著城市擁有更多的資源和資金并且能夠吸引更多具備專業知識的人才進行綠色創新項目的研發、支持和推廣，呼應了武力超等（2020）提升外向型經濟發展水平能夠促進實現綠色創新并有利于環境規制工具改善環境質量的研究觀點。劉習平等（2020）提出金融發展水平能夠通過提高資本配置效率減弱外延型高投資對綠色創新效率的負面沖擊的結論。韓科振等（2020）認為綠色證券、綠色信貸、綠色保險和碳金融有助于提升我國綠色創新效率的發現。

表5 回歸結果及貢獻度

從制度層面看，環境規制（12.09%）在城市綠色創新中發揮了關鍵作用，這和目前大多數文獻研究結果一致。趙細康等（2006）認為環境規制活動會對其他研發投入產生擠出效應并且可能增加企業日常生產、銷售等方面的難度，從而對綠色創新產生抑制效應。胡森林（2022）等的研究發現環境規制和綠色創新效率呈“U”型關系，即過強的環境規制會對城市綠色創新產生抑制效應。林子秋等（2022）指出鄰近城市的高強度環境規制對本城市的綠色創新具有抑制作用。

從技術層面看，人力資本（3.83%）是影響城市綠色創新的關鍵因素。蘇科等（2021）對長江經濟帶城市研究發現人力資本是綠色創新的重要推動因素，并且相較于科技創新，人力資本具有更強的推動力。程廣帥等（2019）的研究也表明人力資本積累對區域環境質量的改善具有促進作用且存在區域異質性。

（三）異質性檢驗

依據中國區域規劃標準將樣本劃分為東、中、西部三個子樣本重新進行回歸并計算MQ值，結果如表6所示。從經濟發展及制度層面看，經濟發展水平、環境規制仍然是東、中、西部最關鍵的影響因素；從技術層面看，在東部、中部地區數字經濟發揮了關鍵作用，而技術創新在西部地區扮演了更為重要的角色，原因可能是東部和中部地區的城市已經建立了相對成熟的經濟體系和產業結構，相比之下，西部地區大部分城市發展相對滯后，相同程度的技術創新可能產出效應更明顯。

表6 異質性檢驗

（四）穩健性檢驗

本文采用了以下4種方法進行穩健性檢驗。

1.更換綠色創新效率測量方法。雖然SBM-DEA方法在測算城市綠色創新效率時考慮了松弛度，但在處理輸入輸出數據時，對于離群值和異常值比較敏感，可能導致評估結果不穩定。因此利用超效率SBM方法對綠色創新效率重新測算。表7顯示結果無明顯差異，通過穩健性檢驗。

表7 穩健性檢驗

2.調整研究樣本。省會等重點城市通常具有較高的經濟發展水平、更好的基礎設施和公共服務，可能導致其在經濟和社會方面與其他城市存在顯著差異，剔除這些重點城市使得分析結果更加準確和可靠。表7結果顯示，在剔除省會城市、計劃單列市和副省級城市等重點城市后，核心結論仍然成立。

3.改變統計臨界值標準。為避免選取統計顯著臨界值的主觀偏誤，通過對比在2.5%、5%、7.5%的統計臨界值上結果是否發生較大變動進行穩健性檢驗。表7顯示結果無明顯差異，通過穩健性檢驗。

4.滯后解釋變量。為解決可能存在著內生性問題，參考王洪盾等（2020）做法，將解釋變量滯后一期回歸以減少互為因果導致的結果偏誤。表7結果顯示，關鍵結論的穩健性再次得到印證。

五、結論和啟示

本文利用兩階段SBM-DEA模型對2012-2020年256個城市的綠色創新效率進行測算及分析，使用嶺回歸模型對城市綠色創新影響因素進行再實證，并兼顧經濟顯著性和統計顯著性，識別影響城市綠色創新的關鍵因素。研究發現：（1）我國整體綠色創新效率呈波動上升趨勢，2017年后進入穩定上升階段，其中東部地區綠色創新水平普遍高于中西部地區且各地區間差距有縮小趨勢；（2）貢獻度分解發現，經濟發展水平、環境規制、人力資本分別是經濟發展、制度、技術層面影響城市綠色創新水平的關鍵因素；（3）在空間異質性分析中，相較于東部和中部，技術創新在西部地區綠色創新中發揮了更為重要的作用。在經過一系列穩健性檢驗及內生性問題處理之后，關鍵結論仍然成立。基于以上結論，對城市綠色創新提出以下建議：

第一，加強環境規制和監管力度的有效性。環境規制是影響城市綠色創新水平的關鍵因素之一。加強城市環境規制和監管力度可以激發技術創新，推動綠色技術的發展。為了應對更嚴格的環境要求，企業和創新者需要開發新的技術和解決方案來減少對環境的不良影響，這可能涉及到研發清潔能源技術、改進廢物處理和回收利用方法等。通過政府設定的環保標準和激勵措施，創新者將受到鼓勵并獲得支持，從而加速綠色技術的創新和應用。

第二，促進經濟發展和人力資本投入。經濟發展水平和人力資本投入在城市綠色創新發揮了關鍵作用。因此，政府打造更加透明、高效、公平的商業環境，以吸引更多國內外投資和企業發展。同時，加大對教育系統的投資，鼓勵學生在環境科學、可持續發展等方面的專業學習，為城市綠色創新提供人才支持，鼓勵產業界、學術界和研究機構之間的合作與交流。建立創新平臺和聯合實驗室，促進知識與技術的轉化和應用。

第三，提升中西部地區綠色創新水平。根據中西部地區的特點和需求制定差異化的政策支持，包括財政支持、稅收優惠、科技創新基金等，促進中西部地區的綠色創新發展。除上述因素外，金融發展水平、城市交通、技術創新等因素在西部地區綠色創新中也扮演了重要角色，因此可以通過鼓勵金融機構提供綠色創新項目的融資支持和風險投資以降低創新成本，加大西部地區綠色交通基礎設施建設投資（包括建設公共交通系統、鼓勵電動車輛使用、推廣綠色物流等），提高綠色交通的效率和便利性，提供更多的科技支持和資源等方式促進西部綠色創新發展。此外，應加強區域間的合作與交流，分享成功經驗和創新模式，促進綠色創新的共同發展。