中国工业绿色创新效率测度与时空演变研究

中国工业绿色创新效率测度与时空演变研究

                                邸义勋         

  单位：兰州财经大学经济学院  邮编：730101

摘要

本文使用Super-SBM模型对2011-2021年中国30个省份工业绿色创新效率进行测度，通过莫兰指数与吉尔里指数计算了工业与绿色创新效率的空间相关性,分析结果表明:中国工业绿色创新效率一般呈现缓慢增长态势,东部区域工业绿色创新效率持续上升,中部区域工业绿色创新效率提高,但增长速率相对缓慢,而中西部区域效益明显下降；并发现我国工业绿色创新效率存在较强的正向的空间相关性，说明工业绿色创新效率存在溢出效应。

一、引言

自改革开放以来，依靠丰富的自然资源和劳动力资源，中国经济迅速发展，整体实力不断增强，社会现代化水平持续提高。但与此同时，环境污染日益严重、自然资源快速枯竭等问题逐渐显现。盲目追求经济增长而忽视生态环境保护的发展模式对自然循环的危害逐渐显现，这种不可持续的发展理念给生态环境带来了严重破坏

创新作为经济发展的内在驱动力，在当前我国经济增速放缓，经济发展逐渐步入新常态的时代背景下，已逐步成为转变经济发展方式、推动传统产业转型升级、实现新旧动能转换、提高全球竞争力的最重要因素。党的二十大报告明确指出，要加快发展方式绿色转型与创新驱动发展战略，到2035年基本实现美丽中国目标，进入创新型国家前列。绿色创新成为区域破解资源环境约束下经济社会发展瓶颈的重要选择。随着环境保护意识的提高，绿色创新已成为我国工业发展的重要方向。然而，在加强我国工业绿色创新效率方面，仍存在一些问题和挑战。

二、研究方法、指标选择

2.1.1Super-SBM模型

现有文献多是使用两种方法测算绿色创新效率，第一是随机前沿分析法（SFA），第二是数据包络分析法（DEA）。由于DEA方法有多种形式，可以满足不同研究需要，因此成为多数学者采用的研究方法。由于Super-SBM模型既可以解决非径向、非期望产出问题，也能够解决在多个目标单元效率值大于1时无法比较的问题，因此，本文采用此种方法进行研究。

2.2指标选择

投入指标：在投入指标中，分为人力、资本与能源要素，具体选取规模以上工业企业R&D人员全时当量作为人员投入、规模以上工业企业R&D 经费内部支出作为资本投入。在绿色投入方面用各省市工业能源消费总量作为绿色方面的投入。

产出指标：工业绿色创新是在工业发展中实现经济与生态价值的双重收益的必需手段，因此，本文通过期望产出与非期望产出来衡量绿色创新的产出。其中，期望产出采用新产品规上企业有效发明专利与新产品销售收入进行衡量。非期望产出主要为工业“三废”。

三、绿色创新效率结果分析

3.1全国整体分析

全国层面来看，我国工业绿色创新效率整体呈稳定缓慢上升状态，全国工业绿色创新效率从2011年的0.6083上升至2020年的0.6428，年平均增长率为0.345%，研究期内整体效率均值最低值为2012年的0.5995，高值为2014年的0.6909，绿色创新效率在2012-2014年呈上升趋势，在2015-2018年呈下降趋势。研究期内绿色创新效率超过1的省份数量没有变化，仅有九个省份。可能的原因为十八大之后经济发展方式转变，进行的一系列改革的政策效应开始显现，尤其在2015年时，我国开始实行供给侧结构性改革，对超出市场需求的产业进行调整。同时由于生态文明建设步伐的加快，关停了大量的高污高耗企业，在一系列改革中，工业受到的影响最大，因此在研究期内工业绿色创新效率有所下降。但在2018年以后，工业绿色创新效率开始恢复上升，这说明，经过改革的阵痛期后，我国工业的绿色化道路开始提速，开始向绿色生态化方向发展。

3.2分区域分析

从东、中、西三个区域来看，东部地区与其他两区绿色创新效率差异较大，中部与西部地区相近，同时呈由东向西递减趋势，东部地区绿色创新效率均值为0.8744，高于全国平均水平0.6428，中部和西部地区分别为0.5887和0.4161，低于全国平均水平。可以看出，绿色创新效率与区域经济发展水平等因素高度相关。但东部地区在研究期内绿色创新效率呈下降趋势，中部地区与西部地区均呈上升态势。其可能的原因为：东部地区是我国工业制造业主要地区，由于在近些年处于改革前沿，因此受到改的的负向影响影响最大，不可避免会效率下降。而中西部地区由于经济水平和工业基础薄弱，规模较小，受到改革的负向影响小，积极影响大，因此效率上升。这也说明，中西部地区近些年实现了绿色创新发展，绿色创新水平得到提高。这有助于进一步缩小地区差异。

四、时空演化与空间相关性分析

4.1 时空演化

为进一步探究工业绿色创新效率的时空演变规律，依据绿色创新效率的测算结果，利用Arcgis采用自然断裂法对省际工业绿色创新效率进行空间可视化，探究我国的空间分异特征。

我国工业绿色效率的高、中、低地区基本呈集中分布态势，东部地区主要为高效率集中区，中部地区为中效率集中区，低效率区域主要为西部地区和东北地区。2011年到2015年，工业绿色创新效率由东部地区逐步向中部地区延伸，这说明在这期间内，绿色创新效率具有正向溢出作用，而西部地区变化不大，2015年到2020年东部地区部分绿色创新效率上升，且呈块状分布增长，但也有部分地区效率下降，中部地区大部分省份效率有所下降，西部地区除新疆和青海效率上升，其余地区变化基本保持不变，处于低效率状态。

4.2空间关联性

为进一步了解我国绿色技术创新效率的空间变化与关联关系，本文引入Moran's I指数和Geary’s c指数来描绘我国绿色技术创新效率的全局空间集聚特征，其中空间权重矩阵采取0-1邻接矩阵。

2011-2020年。我国工业绿色创新效率的莫兰指数均为正数且均在10%的显著性水平下显著，吉尔里指数均在0-1区间内且均在10%的显著性水平下显著，两个全局空间自相关指标均表明在研究期内，我国30个省份的工业绿色创新效率具有较强的空间正自相关性，即各省份的工业绿色创新效率存在明显的空间集聚。其中，在2013-2017年，空间集聚性最强，2018年后空间集聚性逐步减弱。

五、结论与建议

研究结果显示：

    (1)工业绿色创新效率总体呈现出由东向西递减的趋势，但东部与中部部分地区的效率存在反向差异；从纵向来看，我国总体工业绿色创新效率呈缓慢上升趋势，并受政策因素影响较大。省份层面来看，大部分省份效率持续上升，特别是经济发达区域，始终处于有效状态，较为稳定，但部分经济水平较低的省份效率较低且不稳定；(2)各省市工业绿色创新效率值具有正向相关性，并在多数年份呈高度相关。2011-2021年间，每年的莫兰值均大于0,且均在10%的水平下显著。

基于以上研究结论，本文提出以下政策建议：以促进我国工业绿色创新效率的提升。首先，应加大财政支持力度。政府可以增加对绿色创新项目的财政补贴，提供更多的资金支持，为企业提供更好的创新环境和条件。其次，应优化知识产权保护机制。政府要从制度层面与监管层面双重保护，以提高知识产权保护的力度，加强执法力度，营造良好的创新环境。最后，要加强信息交流和共享。建立绿色创新信息平台，提供政策信息、科技成果、市场需求等相关信息，促进企业间的合作和交流。政府还可以组织行业交流会议和展览，为企业提供更多的机会，展示和推广他们的绿色创新成果。

作者简介：邸义勋（1998-）男，汉族，甘肃武威人，单位：兰州财经大学经济学院，学历：硕士研究生，专业：区域经济学