呂洪燕 ，喬朋華

（1.遼寧大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，遼寧 沈陽 110036；2.齊齊哈爾大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006；3.昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)院，云南 昆明 650500）

一、引 言

中國在經(jīng)歷40年的改革開放后，已經(jīng)從一個落后的農(nóng)業(yè)大國轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€工業(yè)大國，進入到工業(yè)化后期階段，中國工業(yè)實現(xiàn)了世界罕見的持續(xù)高速增長［1］。在取得突出成就的同時，作為污染物排放的重要來源，中國工業(yè)也不可避免的面臨著能源與生態(tài)環(huán)境約束?！?017中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》顯示，2017年全國338個地級及以上城市中，有239個城市環(huán)境空氣質(zhì)量超標(biāo)，占70.7%。為實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體改善的目標(biāo)，國家首次將生態(tài)環(huán)境保護的約束性指標(biāo)寫入《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》的約束性指標(biāo)，全面推進工業(yè)等重點領(lǐng)域節(jié)能，實施工業(yè)污染源全面達標(biāo)排放計劃。轉(zhuǎn)變“高能耗、高污染”經(jīng)濟發(fā)展方式為綠色發(fā)展是當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展的要求，也是建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會的必經(jīng)之路。十九大提出“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念。創(chuàng)新發(fā)展作為五大發(fā)展理念之首，“是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐”，也是實現(xiàn)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的重要因素。綠色創(chuàng)新將傳統(tǒng)創(chuàng)新忽略的資源與生態(tài)環(huán)境問題考慮其中，是突破資源與環(huán)境約束，統(tǒng)籌經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的關(guān)系，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的手段之一。同時，加強生態(tài)文明建設(shè)，推進綠色發(fā)展也是建設(shè)創(chuàng)新型國家的保證。工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的測度有利于衡量工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。不同于傳統(tǒng)創(chuàng)新效率主要測度創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關(guān)系，綠色創(chuàng)新效率將能源投入與生態(tài)環(huán)境因素考慮在內(nèi)，考察基于資源與生態(tài)環(huán)境前提下的創(chuàng)新投入與產(chǎn)出間的關(guān)系，更加契合當(dāng)前綠色發(fā)展理念。

目前學(xué)者對于綠色創(chuàng)新效率的研究基本考慮到了創(chuàng)新的非期望產(chǎn)出，即對生態(tài)環(huán)境的影響，卻忽略了能源的投入，研究方法也相對具有局限性，同時研究角度也多數(shù)基于靜態(tài)研究，忽略了創(chuàng)新效率的動態(tài)變化。本文試圖將能源消耗納入模型，采用考慮松弛變量和非期望產(chǎn)出的DDF模型測度工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。在以地區(qū)分組的基礎(chǔ)上測度技術(shù)缺口比率，并且基于全局前沿參比下計算被評價單元Malmquist指數(shù)測算中國工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率，將工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的靜態(tài)分析拓展至動態(tài)維度。并分析工業(yè)綠色創(chuàng)新的驅(qū)動因素，為地區(qū)創(chuàng)新政策的制定提供思路。本文其他部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為相關(guān)文獻述評；第三部分建立工業(yè)綠色創(chuàng)新效率DDF模型，在計算技術(shù)缺口比率基礎(chǔ)上對不同地區(qū)各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行比較，構(gòu)建用于測度工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率的Malmquist指數(shù)，并對相關(guān)指標(biāo)和數(shù)據(jù)的說明及處理；第四部分為實證研究部分；第五部分是本文結(jié)論。

二、文獻述評

現(xiàn)有文獻對于綠色創(chuàng)新效率的研究主要集中在兩個方面，即影響綠色創(chuàng)新效率的因素和綠色創(chuàng)新效率的測度。關(guān)于綠色創(chuàng)新效率的影響因素，學(xué)者們從環(huán)境規(guī)制［2］、對外直接投資［3］、政府研發(fā)資金［4-5］以及國際研發(fā)資本［6］等方面進行了研究。目前學(xué)者對于綠色創(chuàng)新效率的測度主要集中在地區(qū)層面和行業(yè)層面。地區(qū)層面的研究主要圍繞創(chuàng)新領(lǐng)先型國家或OECD國家的創(chuàng)新效率展開研究［7-10］。對中國地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的研究中學(xué)者們普遍認(rèn)為中國綠色創(chuàng)新效率區(qū)域差異性明顯，呈現(xiàn)東部—中部—西部依次遞減形勢［11-13］，沈能等的研究結(jié)論略有不同，認(rèn)為由于不同地區(qū)生產(chǎn)技術(shù)存在較大差異，導(dǎo)致綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)“東部—西部—中部”依次遞減的格局［14］。在針對行業(yè)層面的創(chuàng)新效率的研究中，學(xué)者們分別從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)［15］、風(fēng)電產(chǎn)業(yè)［16］、高專利密集度制造業(yè)［17-18］和重污染行業(yè)［19］以及旅游產(chǎn)業(yè)［20］對行業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行了測算。對于中國工業(yè)的綠色創(chuàng)新效率也有學(xué)者做了相關(guān)研究，普遍認(rèn)為中國地區(qū)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率差異顯著；綠色創(chuàng)新效率高的地區(qū)都是經(jīng)濟相對發(fā)達的沿海地區(qū)［21］，且東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境明顯優(yōu)于中、西部地區(qū)［22-23］。

以上針對創(chuàng)新效率的測度中學(xué)者們使用的方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)法等。參數(shù)法多數(shù)采用隨機前沿分析SFA，隨機前沿分析可以剝離出環(huán)境效應(yīng)和隨機誤差對效率值的影響，但是作為一種參數(shù)分析方法，存在函數(shù)設(shè)定上的偏差。多數(shù)學(xué)者普遍采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）對綠色創(chuàng)新效率進行評價，但是傳統(tǒng)DEA方法中CCR模型和BCC模型都是DEA徑向模型，無法體現(xiàn)被評價單元當(dāng)前狀態(tài)與強有效目標(biāo)值之間的松弛改進部分，具有一定的局限性。Tone（2001）［24］提出的SBM模型對被評價單元無效率程度的測量包含了對投入、產(chǎn)出的松弛改進的部分，但SBM模型測度效率程度時被評價單元的投影點不是最短路徑到達前沿；且在對于非期望產(chǎn)出的處理上，通常需要將非期望產(chǎn)出作為投入變量設(shè)定為負(fù)值納入模型［25］，違背了其現(xiàn)實意義，這也是SBM模型的局限性。Chung，et al.（1997）［26］提出的方向距離函數(shù)DDF模型，通過定義方向向量，可以使無效DMU沿任意設(shè)定的方向投影到前沿，并且該模型將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出區(qū)別開來。因此本文采用DDF模型測度工業(yè)綠色創(chuàng)新效率，即解決了投入、產(chǎn)出效率不能非比例調(diào)整問題，考慮了松弛變量，同時將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出區(qū)別開來。在分區(qū)域研究的基礎(chǔ)上，計算技術(shù)缺口比率，并在全局參比下計算被評價單元的Malmquist指數(shù)，將工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率從靜態(tài)分析拓展至動態(tài)分析。在對指標(biāo)的處理上不僅將工業(yè)創(chuàng)新的能源消耗納入創(chuàng)新投入中，考慮工業(yè)創(chuàng)新的期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，并且將創(chuàng)新的能源投入與非期望產(chǎn)出從工業(yè)總體能源投入與產(chǎn)出中分離出來，以契合綠色創(chuàng)新的指標(biāo)含義，避免夸大綠色創(chuàng)新的能源投入與非期望產(chǎn)出。

三、模型、方法和指標(biāo)說明

本文以中國各省份為被評價單元DMU，采用DDF模型測度中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。并且將中國各省份分東部、中部、西部三個地區(qū)測度各省份群組自我參比效率值基礎(chǔ)上計算各省份技術(shù)缺口比率，在考慮組間差異的情況下被評價單元的相對效率。同時，為了使得不同時期被評價單元的效率值具有可比性，采用全局參比評價法，對各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率進行測度，從而將靜態(tài)分析拓展至動態(tài)分析。

（一 ）工業(yè)綠色創(chuàng)新DDF模型

假設(shè)有k個被評價單元DMUk，對其無效率（β）的測量包含投入和期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出三個方面，其中xi、yr、bt分別代表第i項投入、第r項期望產(chǎn)出、第t項非期望產(chǎn)出。在Cheng和Zervopoulos（2014）［27］定義的效率值的基礎(chǔ)上，增加非期望產(chǎn)出的無效率程度，將效率值定義為：

其中，gx、gy、gb分別表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出能夠改進的方向向量。分別表示各項投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出平均改進的部分。由此得出的方向距離函數(shù)效率值θ與方向向量長度無關(guān)，保證所得出的效率值的一致性。采用被評價單元的效率值作為方向距離函數(shù)模型目標(biāo)值，設(shè)定工業(yè)綠色創(chuàng)新效率DDF模型如下：

模型的生產(chǎn)可能集為S={( x,y)|x≥Xλ，y≤ Yλ,b≥ Bλ。

（二 ）技術(shù)缺口比率

中國各地區(qū)的資源條件與相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策等具有很大差異，因此有必要將被評價單元所在地區(qū)作為群組，計算被評價單元以所在群組為參考集所得到的效率值，并將其與以所有DMU為參考集時共同前沿下（即DDF模型）得到的效率值做對比，以此分析其技術(shù)缺口比率。將中國各省份分為東部、中部、西部地區(qū)三組（1），以每個群組自身作為“參考集”，得到群組自我參比效率值。參考Rao（2003）［28］關(guān)于技術(shù)缺口比率的計算，設(shè)定工業(yè)綠色創(chuàng)新技術(shù)缺口比率TGR為：

其中，DDF效率值即為式（2）得到的各被評價單元效率值，衡量的是以所有DMU為參考集時被評價單元與效率前沿的差距；群組自我參比效率值是每個被評價單元以其所在群組作為參考集，即群組前沿下得到的效率值，衡量的是被評價單元與所在群組效率前沿的差距。兩者比值即為技術(shù)缺口比率，表示被評價單元共同前沿與群組前沿下效率值的差距。

TGR值越接近于1，表明被評價單元共同前沿下效率水平越與群組前沿下效率水平越接近，被評價單元效率越接近潛在效率水平，反之亦然。

（三 ）Malmquist指數(shù)

DDF模型計算的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率是在分別以各期前沿為參考集計算的當(dāng)期效率值，是針對某一時期而言的靜態(tài)效率，是同一時期的相對效率，不具備跨時期的橫向可比性，對于連續(xù)長期的動態(tài)效率變化無法衡量。而工業(yè)綠色創(chuàng)新隨著時期的不斷變化，其生產(chǎn)技術(shù)水平及效率水平等都在不斷發(fā)生變化，因此，有必要考察工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)跨期變化。本文參考Pastor和Lovell（2005）［29］的研究，采用全局參比Malmquist指數(shù)來衡量被評價單元工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的跨期變化，即動態(tài)效率。全局參比Malmquist指數(shù)以所有各期的DMU總和作為參考集，各期參考的是同一前沿，因此，不同時期工業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有可比性。被評價單元從t時期到t+1時期的Malmquist指數(shù)表示為：

其中，Eg(xt,yt)和Eg(xt+1,yt+1)分別是被評價單元在全局前沿下兩個時期的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值。Malmquist指數(shù)大于1，表示效率值提升，反之下降。Malmquist指數(shù)可以分解為效率變化EC和技術(shù)變化TC兩部分。

其中，Et+1(xt+1,yt+1)和Et(xt,yt)分別表示被評價單元在t+1時期及t時期的當(dāng)期效率值；EC表示兩個時期的技術(shù)效率變化，比值大于1表示效率提高，反之降低。

其中，TC表示兩個時期的技術(shù)變化，比值大于1表示技術(shù)前沿前移，反之表示技術(shù)前沿后退。

由于各期參考的是共同的全局前沿，因此全局參比Malmquist指數(shù)具備傳遞性，可累乘。即

其中，MI(xt+m,yt+m,xt,yt)表示全局前沿下被評價單元t時期到t+m時期的Malmquist指數(shù)，其值等于全局前沿下連續(xù)相鄰時期內(nèi)Malmquist指數(shù)乘積。效率變化EC和技術(shù)變化TC同樣具有累乘性。

（四 ）指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來源

（1）創(chuàng)新投入。以往關(guān)于綠色創(chuàng)新文獻的研究中忽略了能源的投入，本文參考Watanabe&Tanaka（2007）［30］的做法將煤炭消費量作為創(chuàng)新能源投入指標(biāo)。作為創(chuàng)新的投入，顯然需要將其從整體工業(yè)能源消費中分離，否則會夸大創(chuàng)新的能源投入。本文以工業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)銷售收入的比重為比例系數(shù)，將該比例系數(shù)乘以工業(yè)煤消耗總量（實物量）得到的即為工業(yè)新產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的能源消耗量，以此作為工業(yè)創(chuàng)新的能源投入。勞動投入以工業(yè)企業(yè)R&D人員折合全時當(dāng)量為指標(biāo)。資金投入采用工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出指標(biāo)，其中工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出按照工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)折算成2000年為基期的不變價。

（2）期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出即創(chuàng)新活動的好產(chǎn)出，工業(yè)綠色創(chuàng)新的期望產(chǎn)出指標(biāo)包含兩種：工業(yè)企業(yè)專利申請數(shù)和工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入。其中新產(chǎn)品銷售收入按照地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格總指數(shù)折算成2000年為基期的不變價。

（3）非期望產(chǎn)出。工業(yè)綠色創(chuàng)新的非期望產(chǎn)出指標(biāo)采用工業(yè)固體廢物排放量來衡量?？紤]到工業(yè)非期望產(chǎn)出來源于全部工業(yè)生產(chǎn)，以全部工業(yè)非期望產(chǎn)出作為產(chǎn)出數(shù)據(jù)顯然不夠準(zhǔn)確，夸大了創(chuàng)新的非期望產(chǎn)出，因此和新產(chǎn)品能源消費指標(biāo)處理方式相同，本文按照地區(qū)工業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占地區(qū)工業(yè)銷售收入的比重分配非期望產(chǎn)出，作為工業(yè)綠色創(chuàng)新的非期望產(chǎn)出。

以上指標(biāo)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及《中國能源統(tǒng)計年鑒》及地方統(tǒng)計年鑒。數(shù)據(jù)選取2003-2017年數(shù)據(jù)，考察2003-2017年工業(yè)創(chuàng)新效率。

四、實證研究結(jié)果

（一 ）中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值

（1）各省份綠色創(chuàng)新效率值。DDF模型計算得到結(jié)果見表1所列。從表1可以看出中國工業(yè)綠色創(chuàng)新地區(qū)間異質(zhì)性較大。從各個時期分別來看，北京、天津、上海、浙江、廣東、海南、重慶效率值為1，除個別年份外幾乎均位于效率前沿。多數(shù)效率前沿省份都位于經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)，重慶作為西部地區(qū)中經(jīng)濟比較發(fā)達的省份也位于效率前沿。這些效率前沿省份經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r較好，工業(yè)產(chǎn)業(yè)多以輕工業(yè)為主，污染排放相對較少，資源利用效率較高，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較高。而河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、江西、陜西、甘肅等地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率最低，這些省份特點是其工業(yè)行業(yè)中重工業(yè)比重較大，其能源的高投入與非期望產(chǎn)出的高排放影響了工業(yè)綠色創(chuàng)新效率?！?017中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》顯示環(huán)境空氣質(zhì)量相對較差的10個城市分別分布在河北、山西、陜西、河南、山東?？諝赓|(zhì)量相對較好的10個城市分布在海南、西藏、浙江、福建、廣東、貴州。可見，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較高的省份環(huán)境質(zhì)量相對較好，而工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較低的省份，環(huán)境質(zhì)量也相對較差。

除此之外，從樣本期內(nèi)每個被評價單元的效率值來看，處于效率前沿的經(jīng)濟發(fā)達省份幾乎效率值始終保持最高水平，而一些非效率前沿省份在樣本期內(nèi)效率值相對逐漸增加，即被評價單元與效率前沿距離相對逐漸縮小，如河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、江西、山東、河南、湖南、廣西、四川、貴州、陜西、甘肅、江蘇、安徽、寧夏，其中江蘇、安徽、寧夏甚至達到效率前沿。另外一些省份樣本期內(nèi)效率值變化不大，如山西、黑龍江、福建、湖北、云南、新疆；樣本期內(nèi)效率值降低的省份只有內(nèi)蒙古，其與效率前沿距離相對增加，僅在2017年有所改善。

表1 中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值

（2）分區(qū)域工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值比較。中國各地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢不同，資源狀況也有區(qū)別，因此，以下分地區(qū)分析中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。中國東部、中部、西部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率值如圖1所示。從圖1可以看出，我國各地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值差異性較大。效率值從高到低依次為東部、西部和中部，該結(jié)論與沈能（2018）［14］以結(jié)構(gòu)方程研究得到的結(jié)論一致。其中東部地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率始終處于全國最高水平，與表1結(jié)果顯示處于效率前沿的地區(qū)多集中在東部地區(qū)的結(jié)論一致。西部地區(qū)效率值除個別年份外，均與全國效率水平相當(dāng)。樣本期中部地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值始終處于最低水平?？傮w來看，中國三大地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率有三個特點。第一，樣本期內(nèi)各地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率水平由高到低分別為東部、西部和中部地區(qū)。第二，各地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率與前沿距離逐漸縮小，接近潛在效率。第三，地區(qū)間工業(yè)綠色創(chuàng)新效率水平差距逐漸縮小。2003年工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值最高的東部地區(qū)為0.79，效率均值最低的中部地區(qū)為0.43，兩者相差0.36；2017年工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值最高的東部地區(qū)為0.85，效率均值最低的中部地區(qū)為0.77，兩者相差0.08，可見東部與中部地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率差距逐年降低。造成區(qū)域間綠色創(chuàng)新效率差距的原因一方面與地區(qū)間發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)，另一方面與資源配置及利用效率有關(guān)。東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，創(chuàng)新資源豐富，作為文化和科技的中心領(lǐng)域，注重科技創(chuàng)新且創(chuàng)新能力較強。另外，東部地區(qū)資源配置與利用效率較高，高水平的經(jīng)濟發(fā)展水平對環(huán)境也提出了較高的要求。以京津冀地區(qū)為例，《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》將生態(tài)環(huán)境保護作為三大率先突破的領(lǐng)域之一，空氣質(zhì)量得到明顯改善，節(jié)能減排效果明顯。而西部地區(qū)后發(fā)優(yōu)勢突出，工業(yè)經(jīng)濟指標(biāo)增速較快。西部大開發(fā)戰(zhàn)略為西部地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展提供了機會，西部地區(qū)在經(jīng)濟增長、社會發(fā)展及環(huán)境改善等各方面取得顯著成效。通過承接國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和技術(shù)轉(zhuǎn)移，西部地區(qū)創(chuàng)新水平明顯提高，尤其“一帶一路”倡議的實施，為西部地區(qū)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了契機，部分省份已經(jīng)形成了以高附加值、高技術(shù)含量為特色的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換以及節(jié)能減排政策的實施使得西部地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進一步提高。中部地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率與其他地區(qū)相比較低，主要原因是中部地區(qū)工業(yè)中能源工業(yè)占比偏大。以山西為例，2017年煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值約占全省的16.5%，利潤約占全省工業(yè)企業(yè)的70%，是其支柱產(chǎn)業(yè)。其他省份工業(yè)多元發(fā)展，但也集中在能源工業(yè)，這種高能耗產(chǎn)業(yè)帶來了節(jié)能減排的壓力，同時也限制了中部地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的提升。總體來看，全國及各地區(qū)間工業(yè)綠色創(chuàng)新效率在平穩(wěn)提升，一方面隨著技術(shù)水平的不斷提升，工業(yè)創(chuàng)新能力逐漸增強；另一方面，隨著環(huán)境問題的日益突出，經(jīng)濟發(fā)展強調(diào)由高速發(fā)展逐漸轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，因此綠色創(chuàng)新能力也逐步提升。

圖1 各地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值

（二 ）技術(shù)缺口比率

為了區(qū)別各地區(qū)特質(zhì)性，考察被評價單元在地區(qū)前沿與全國技術(shù)前沿效率值的差距，以各地區(qū)省份進行分組，計算群組自我參比效率值，按照式（3）計算各評價單元技術(shù)缺口比率。三大地區(qū)技術(shù)缺口比率結(jié)果如圖2所示（1）。樣本期內(nèi)東部地區(qū)技術(shù)缺口比率在0.97～1.00之間，幾乎接近于1，即東部地區(qū)省份的共同前沿效率值與群組前沿效率值較為接近，幾乎實現(xiàn)了潛在綠色創(chuàng)新效率。西部地區(qū)技術(shù)缺口比率略低于全國水平，TGR值在0.63～0.88之間，共同前沿效率值與群組前沿效率值比例之間仍然有12%～37%的提升空間。中部地區(qū)TGR值在0.43～0.79之間，共同前沿效率值距離群組前沿效率值差距較大，有21%至57%的提升空間。整體來看，樣本期內(nèi)，中國各地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率技術(shù)缺口比率有兩個特點。第一，樣本期內(nèi)，各地區(qū)技術(shù)缺口比率呈上升趨勢，TGR逐漸提高，即被評價單元地區(qū)群組前沿效率值逐漸接近共同前沿效率值。以中部地區(qū)為例，TGR由2003年的43.3%提升至2017年的78.7%。第二，地區(qū)間技術(shù)缺口比率差距逐漸縮小，以東、中部地區(qū)為例，兩者技術(shù)缺口比率差距由2003年的0.56縮減至2017年的0.20。各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率提升使得各地區(qū)技術(shù)缺口比率呈上升趨勢，隨著圖1中證實的各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率的提高，各地區(qū)TGR值逐漸增加，即地區(qū)綠色創(chuàng)新效率與潛在技術(shù)創(chuàng)新效率差距逐漸縮小。地區(qū)間技術(shù)缺口比率差距逐漸縮小，表明各地區(qū)與潛在技術(shù)效率水平差距逐漸縮小，區(qū)域工業(yè)綠色創(chuàng)新能力逐漸平衡。黨的十八大將基本建成促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的體制機制作為全面建成小康社會的重要目標(biāo)，使得各區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。不僅為區(qū)域間技術(shù)融合提供了政策環(huán)境，也使得地區(qū)間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，通過加強區(qū)域合作，進一步實現(xiàn)了區(qū)域工業(yè)綠色創(chuàng)新均衡發(fā)展。

圖2 各地區(qū)技術(shù)缺口比率

（三 ）中國工業(yè)綠色創(chuàng)新Malmquist指數(shù)及其驅(qū)動因素分析

為了進一步考察各省份在不同時期工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率變化，將被評價單元置于共同前沿下，使其在不同時期工業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有可比性，計算被評價單元的Malmquist指數(shù)，將各評價單元工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的靜態(tài)分析拓展至動態(tài)分析。DDF模型可以比較同一時期被評價單元之間效率值的大小，屬于縱向比較，而Malmquist指數(shù)可以針對不同時期比較同一被評價單元效率值的大小，是從橫向維度進行比較。因此可以作為比較各個被評價單元跨期效率的考察依據(jù)。按照式（5）以所有時期DMU為參考前沿，采用全局前沿參比來測算各省份相鄰兩個時期內(nèi)工業(yè)綠色創(chuàng)新生產(chǎn)率變化（3），各省份在不同時期Malmquist指數(shù)在0.43～2.47之間。其中2005年工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率提高省份數(shù)量最少，共有8個省份Malmquist指數(shù)大于1；2011年工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率提高省份數(shù)量最多，共有25個省份Malmquist指數(shù)大于1。由全局Malmquist指數(shù)可累乘的性質(zhì)，按照式（9）-式（11）將樣本期內(nèi)相鄰兩年的Malmquist指數(shù)累乘，可計算2003至2017年中國各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率動態(tài)變化。由于篇幅限制，本文僅列出樣本期內(nèi)累乘后被評價單元首末年份的Malmquist指數(shù)。

Mg（2017，2003）表示全局共同前沿下，相對于2003年而言，被評價單元2017年Malmquist指數(shù)變化程度。表2結(jié)果顯示，在樣本期，相對于2003年而言，2017年僅有天津、內(nèi)蒙古、福建、海南、重慶、寧夏海Malmquist指數(shù)小于1，其工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率是下降的，大部分地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率都有所提高。由此可以看出中國大部分省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率相對于2003年是提高的。然而需要注意的是與被評價單元DDF模型得到的當(dāng)期前沿效率值而言，天津、海南、重慶雖然在以各期DMU為參考集時效率值為1，始終處于效率前沿，但是其全局前沿下2017年相對于2003而言工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率是下降的。而上海、浙江等省份雖然DDF模型中每一時期均位于效率前沿，但是其自身相對于2003年而言，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升不大，Malmquist指數(shù)接近于1。江西省、遼寧省工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值雖然很低，但是其相對2003年而言，2017年工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率值提高程度最大，動態(tài)效率達到3.26。其他地區(qū)如北京、吉林、安徽、貴州等省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率Malmquist指數(shù)大于2，相對提高幅度較大。

從Malmquist指數(shù)分解為效率變化和技術(shù)變化結(jié)果來看，2003-2017年，內(nèi)蒙古和福建省工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率均降低，技術(shù)效率的降低抑制了這些省份的動態(tài)效率的提高。北京、天津、上海、浙江、湖南、廣東、海南、青海、新疆等省份技術(shù)效率不變。其他省份技術(shù)效率值均有不同程度的提高，其中遼寧省效率變化提高幅度最大，使得其工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率提高幅度最大。從技術(shù)變化因素來看，天津、山西、內(nèi)蒙古、廣西、海南、四川、貴州、云南、寧夏等省份技術(shù)變化小于1，技術(shù)前沿后退，技術(shù)前沿的后退也抑制了其工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率的提升。特別是海南，在效率不變的情況下，其技術(shù)前沿的后退直接導(dǎo)致了工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率的降低。河北、上海、安徽、湖北、重慶、青海等省份技術(shù)前沿不變。其他省份均表現(xiàn)為不同程度的技術(shù)進步。

表2 2003-2017年中國各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率動態(tài)變化

各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率驅(qū)動因素見表3所列，在Malmquist指數(shù)大于1，即工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率提高的省份中，浙江、廣東、山東等地區(qū)Malmquist指數(shù)表現(xiàn)為技術(shù)進步驅(qū)動，且這些地區(qū)多為經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，DDF模型計算的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較高。而河北、山西、廣西、安徽、湖北、四川、云南、貴州等地技術(shù)變化不大，其工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率提高表現(xiàn)為效率驅(qū)動，這些地區(qū)多為工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較低省份。北京、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、江西、河南、湖南、陜西、甘肅等省份工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率提高表現(xiàn)為效率和技術(shù)共同驅(qū)動，從動態(tài)效率均值可以看出，這些省份工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率提升幅度最大。由此可見，從靜態(tài)角度分析，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較高的省份主要為技術(shù)驅(qū)動，而工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較低省份多為效率驅(qū)動。從動態(tài)角度分析，工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率較高的省份為技術(shù)變化和效率變化共同驅(qū)動。

表3 各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率驅(qū)動因素

五、結(jié)論及建議

本文以2003-2017年中國30個省份工業(yè)綠色創(chuàng)新投入、產(chǎn)出為指標(biāo)，采用DDF模型從資源、生態(tài)角度考察包含能源投入及非期望產(chǎn)出的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率地區(qū)差異及其動態(tài)演變。研究發(fā)現(xiàn)中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)東部—西部—中部由高到低現(xiàn)象，多數(shù)效率前沿省份都位于經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)。在考慮地區(qū)差異的基礎(chǔ)上，各地區(qū)TGR呈上升趨勢，即被評價單元地區(qū)群組前沿效率值逐漸接近共同前沿效率值，地區(qū)間技術(shù)缺口比率差距逐漸縮小。采用全局參比Malmquist指數(shù)來衡量被評價單元工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)效率。結(jié)果顯示樣本期內(nèi)中國大部分省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率相對于2003年是提高的。同時，從靜態(tài)角度分析，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較高的省份主要為技術(shù)驅(qū)動，而工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較低省份多為效率驅(qū)動，只有同時提高工業(yè)綠色創(chuàng)新的技術(shù)效率和技術(shù)進步，發(fā)揮兩者協(xié)同作用才能使得工業(yè)綠色創(chuàng)新的動態(tài)效率得到最大幅度提升。從動態(tài)角度分析，工業(yè)綠色創(chuàng)新動態(tài)效率較高的省份為技術(shù)變化和效率變化共同驅(qū)動。結(jié)合本文研究結(jié)論，提出以下政策建議。

地區(qū)間工業(yè)綠色創(chuàng)新效率異質(zhì)性較強，要增強地區(qū)間技術(shù)交流，提高技術(shù)溢出效應(yīng)。西部地區(qū)應(yīng)以“一帶一路”作為發(fā)展契機，加強工業(yè)開放格局。在引進技術(shù)及資金的基礎(chǔ)上，加強與發(fā)達國家及地區(qū)的經(jīng)貿(mào)合作，進一步提升創(chuàng)新能力。同時大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)工業(yè)發(fā)展由生產(chǎn)要素驅(qū)動向要素與效率共同驅(qū)動、效率與創(chuàng)新聯(lián)合發(fā)力轉(zhuǎn)變。中部地區(qū)應(yīng)完善工業(yè)產(chǎn)業(yè)多元化發(fā)展。鼓勵產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一地區(qū)向產(chǎn)業(yè)多元化方向發(fā)展。淘汰落后過剩產(chǎn)能，引導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高端化發(fā)展。同時加快新型工業(yè)化發(fā)展進程，提高工業(yè)發(fā)展的質(zhì)量和效率。工業(yè)綠色創(chuàng)新效率較低的中西部地區(qū)應(yīng)積極加強與東部地區(qū)交流與合作，可以通過發(fā)展東部工業(yè)企業(yè)的衍生性子公司承接技術(shù)轉(zhuǎn)移和擴散，由政府搭建地區(qū)間交流平臺，加強技術(shù)交流與合作，促進區(qū)域工業(yè)綠色創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展。工業(yè)綠色創(chuàng)新的動態(tài)效率的提高需要發(fā)揮技術(shù)效率與技術(shù)進步協(xié)同效應(yīng)。以創(chuàng)造新技術(shù)為核心，積極推動新型節(jié)能技術(shù)研發(fā)、環(huán)保技術(shù)研發(fā)、科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化和推廣應(yīng)用，提升工業(yè)綠色創(chuàng)新的動態(tài)效率，推進綠色化與工業(yè)創(chuàng)新技術(shù)深度融合發(fā)展。

注 釋：

（1）東部地區(qū)包含11個省份：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)包含8個省份：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包含11個省份：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

（2）由于篇幅限制，中國各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新技術(shù)缺口比率暫未列出，有需要的讀者可以與作者聯(lián)系。

（3）由于篇幅限制，中國各省份各時期工業(yè)綠色創(chuàng)新Malmquist指數(shù)暫未列出，有需要的讀者可以與作者聯(lián)系。