張久森 蒼正偉 張雅媛 張子怡 楊悅

摘 要：基于廣義迪氏指數(shù)分解法（Generalized Divisia Index Method，GDIM），利用長江流域綠色創(chuàng)新專利數(shù)據(jù)，分解各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)率;結(jié)合不同省市的背景分析驅(qū)動(dòng)因素的變化情況，深入研究不同驅(qū)動(dòng)因素影響綠色技術(shù)創(chuàng)新的時(shí)空差異。最后，針對(duì)不同地區(qū)的主要問題提出政策建議。

關(guān)鍵詞：綠色技術(shù)創(chuàng)新;GDIM模型;綠色創(chuàng)新優(yōu)先度;綠色創(chuàng)新強(qiáng)度;綠色創(chuàng)新效率

中圖法分類號(hào)：X321;F127 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? ?DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0411

綠色創(chuàng)新是指降低消耗、減少污染、改善生態(tài)，促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)、實(shí)現(xiàn)人與自然和諧共生的新興技術(shù)創(chuàng)新。識(shí)別驅(qū)動(dòng)區(qū)域綠色技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素，探尋科學(xué)合理的綠色創(chuàng)新發(fā)展路徑，對(duì)促進(jìn)我國綠色技術(shù)發(fā)展具有重要意義。長江經(jīng)濟(jì)帶作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展重大戰(zhàn)略增長極，定位于全國生態(tài)文明建設(shè)先行示范帶和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)帶，該區(qū)域的綠色技術(shù)創(chuàng)新因素分析對(duì)于全國綠色生態(tài)建設(shè)和綠色創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)研究具有重要引領(lǐng)和示范作用。

在現(xiàn)有的實(shí)證研究中，綠色技術(shù)創(chuàng)新大多被作為解釋變量，用以分析與其他相關(guān)要素共同對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)的影響關(guān)系。例如孫燕銘等人（2021）從技術(shù)、市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度4方面分析對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用[1]。全加敏等人（2018）探討了環(huán)境規(guī)制、R&D投入與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力三者間的密切聯(lián)系[2]。朱新玲等人（2021）以“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與綠色經(jīng)濟(jì)”的發(fā)展理念為切入點(diǎn)，研究長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量創(chuàng)新與綠色經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系[3]。盛來運(yùn)等人基于生產(chǎn)函數(shù)法，對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的未來前景進(jìn)行預(yù)測(cè)，提出優(yōu)化創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化機(jī)制、人才培養(yǎng)集聚機(jī)制等，為創(chuàng)新發(fā)展提供有力支撐[4]。本文依據(jù)上述等人相關(guān)研究成果，將綠色技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)因素分解為8個(gè)因素，并對(duì)其之間的影響關(guān)系作出具體的研究。

目前也有相關(guān)學(xué)者運(yùn)用LMDI指數(shù)分解法識(shí)別影響綠色技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)因素[5-11]。然而，隨著指數(shù)分解法，特別是LMDI方法的不斷應(yīng)用，相關(guān)學(xué)者發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有指數(shù)分解方法存在著一些缺陷。Vaninsky（2014）提出了一種廣義的指數(shù)分解分析框架，即廣義迪氏指數(shù)分解法（Generalized Divisia Index Method，GDIM）。該方法能夠更加全面準(zhǔn)確地分析不同影響因素對(duì)目標(biāo)變量變化的實(shí)際貢獻(xiàn)。

本文采用綠色專利數(shù)這一指標(biāo)反映綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，并以我國長江流域各省市作為研究對(duì)象，運(yùn)用GDIM模型識(shí)別綠色創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素，分析各驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)率的時(shí)空差異，發(fā)掘綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵推動(dòng)力。研究現(xiàn)有文獻(xiàn)中較少關(guān)注但不容忽視的3個(gè)因素，即創(chuàng)新效率、綠色創(chuàng)新效率、綠色創(chuàng)新優(yōu)先度，從而為我國綠色技術(shù)創(chuàng)新政策的合理制定和實(shí)施提供有效的參考和借鑒。

1 ?研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 ?綠色創(chuàng)新專利數(shù)變化分解—基于廣義迪式指數(shù)分解法

廣義迪氏指數(shù)分解法（Generalized Divisia Index method，GDIM）主要是通過Kaya恒等式的變形建立多維因素分解模型。根據(jù)綠色專利申請(qǐng)數(shù)量影響因素間相互關(guān)系可以構(gòu)建如下表達(dá)式：

式中Green Patant表示綠色創(chuàng)新專利數(shù)（簡寫GP），R&D表示研發(fā)投入，GP/R&D表示綠色創(chuàng)新效率，TP表示專利申請(qǐng)數(shù)量;GP/TP表示綠色創(chuàng)新優(yōu)先度;GDP表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;GP/GDP表示綠色創(chuàng)新強(qiáng)度;R&D/GDP表示研發(fā)強(qiáng)度;TP/R&D表示創(chuàng)新效率。為將上述公式簡便化，令

對(duì)于因素X，用函數(shù)Z表示綠色創(chuàng)新專利數(shù)變化的貢獻(xiàn)，因此公式（1）-（3）可以表示為：

根據(jù)GDIM方法基本原理，現(xiàn)將式（4）-（6）轉(zhuǎn)換成如下公式：

由式（7）可以得到綠色創(chuàng)新專利數(shù)變化的因素貢獻(xiàn)函數(shù)梯度：

（12）

由公式（8）-（11）構(gòu)造一個(gè)由各影響因素組成的雅可比矩陣：

從GDIM可知，綠色創(chuàng)新專利數(shù)變化可以被分解為各影響因素貢獻(xiàn)之和，用下式表達(dá)：

式中：I表示單位矩陣，L表示時(shí)間跨度。表示的廣義逆矩陣。

若雅可比矩陣中列向量線性無關(guān)，則。

依據(jù)式（14），本文將綠色創(chuàng)新專利數(shù)變化ΔW分解為8種因素之和，分別為研發(fā)投入變化ΔX1、區(qū)域創(chuàng)新水平變化ΔX3和區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模變化ΔX5個(gè)絕對(duì)量因素，這3個(gè)絕對(duì)量因素分別反映研發(fā)投入、創(chuàng)新水平變化和經(jīng)濟(jì)規(guī)模變化對(duì)綠色創(chuàng)新專利數(shù)變化的影響。另外5個(gè)相對(duì)量因素，其中ΔX2表示單位研發(fā)投入所驅(qū)動(dòng)的綠色創(chuàng)新程度對(duì)綠色專利申請(qǐng)數(shù)量變化的影響。ΔX4反映區(qū)域綠色創(chuàng)新優(yōu)先程度對(duì)綠色專利申請(qǐng)數(shù)量變化的影響。ΔX6反映單位經(jīng)濟(jì)規(guī)模所驅(qū)動(dòng)的綠色技術(shù)創(chuàng)新程度對(duì)綠色專利申請(qǐng)數(shù)量變化的影響。ΔX7表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模變化對(duì)研發(fā)投入變化的影響。ΔX8反映創(chuàng)新效率對(duì)綠色專利申請(qǐng)數(shù)變化的影響。

1.2 ?數(shù)據(jù)說明

本文選取2003—2017年作為研究區(qū)間，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)作如下說明與解釋：

（1）區(qū)域綠色創(chuàng)新，采用每年該區(qū)域綠色專利的申請(qǐng)量（單位：件）。數(shù)據(jù)來源于國家專利產(chǎn)權(quán)局的統(tǒng)計(jì)結(jié)果（www.cnipa.gov.cn）。

（2）區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模，采用一個(gè)區(qū)域內(nèi)的國民生產(chǎn)總值（單位：億元），反應(yīng)了一個(gè)地區(qū)所有單位一年內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果，數(shù)據(jù)的主要來源2003—2017年中國國家統(tǒng)計(jì)局公布的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了保證數(shù)據(jù)的可比性，本文的國民生產(chǎn)總值以2003年的數(shù)據(jù)作為基期對(duì)報(bào)告期進(jìn)行平減。

（3）區(qū)域創(chuàng)新水平，采用該區(qū)域每年向國家專利局申請(qǐng)的專利總量（單位：件）。一個(gè)區(qū)域?qū)＠目偵暾?qǐng)量越高，表明該區(qū)域創(chuàng)新水平越高，可以較客觀地反映區(qū)域的創(chuàng)新水平。該數(shù)據(jù)來源于國家專利局每年的知識(shí)產(chǎn)權(quán)主要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

（4）區(qū)域研發(fā)投入，采用每年各區(qū)域的R&D總經(jīng)費(fèi)投入（單位：億元）。區(qū)域R&D指一個(gè)區(qū)域在研究、開發(fā)過程中各種費(fèi)用的總和。該數(shù)據(jù)選自2003—2017年歷年中國統(tǒng)計(jì)局公布的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，同樣以2003年為基期，對(duì)其他年份的區(qū)域研發(fā)投入進(jìn)行平減。

2 ?全國各地區(qū)綠色創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)因素分析

2.1 ? 長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市地區(qū)綠色創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)因素分解

根據(jù)《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》，長江經(jīng)濟(jì)帶主要分為11個(gè)省市，根據(jù)劃分的情況，利用GDIM模型，計(jì)算各省市的綠色創(chuàng)新技術(shù)驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)率，結(jié)果如下（見表1）。

從表1可見，各區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展的促進(jìn)因素有：區(qū)域研發(fā)投入、綠色創(chuàng)新效率、區(qū)域創(chuàng)新水平、綠色創(chuàng)新優(yōu)先度、區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模、綠色創(chuàng)新強(qiáng)度。而研發(fā)強(qiáng)度、創(chuàng)新效率對(duì)綠色創(chuàng)新技術(shù)有抑制效果。安徽省、江蘇省、貴州省的區(qū)域創(chuàng)新水平的貢獻(xiàn)率均達(dá)到了10%以上，但上海市的區(qū)域創(chuàng)新水平貢獻(xiàn)率最低，為5.2%。綠色創(chuàng)新效率也是驅(qū)動(dòng)綠色創(chuàng)新發(fā)展的主要因素之一，安徽省和四川省的綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)率較大。綠色創(chuàng)新優(yōu)先度反映了各地區(qū)對(duì)綠色創(chuàng)新的重視程度，相比之下，安徽省和重慶市的綠色創(chuàng)新優(yōu)先度較高。創(chuàng)新效率是主要抑制因素，約為1%。

2.2 ?長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市地區(qū)綠色創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展現(xiàn)狀

基于分解結(jié)果，將各地區(qū)2003—2017年綠色創(chuàng)新專利變化及驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)率繪制成統(tǒng)計(jì)圖（見圖1）。

從圖1可以看出，各省綠色創(chuàng)新專利數(shù)量都在上升，但增速差異較大。其中，上海市和云南省的綠色專利增長速度較慢，其余地區(qū)的增長速率都達(dá)到了30%以上。

西部城市的綠色創(chuàng)新增長速率較高，如川渝貴是長江沿岸綠色創(chuàng)新發(fā)展的亮點(diǎn)。但云南省綠色創(chuàng)新增長率較低，表明其仍依賴于傳統(tǒng)技術(shù)，綠色創(chuàng)新優(yōu)先度貢獻(xiàn)率僅為0.7%，對(duì)綠色創(chuàng)新技術(shù)的重視程度低。目前云南省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在研發(fā)投入不足、區(qū)域發(fā)展不平衡、部分地區(qū)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展緩慢等問題，這些都限制了該區(qū)域綠色創(chuàng)新能力的提升，難以形成區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

3 ?全國綠色創(chuàng)新專利變化階段分解分析

基于我國每五年制定的戰(zhàn)略計(jì)劃，本文將2003—2017年分成3段：2003—2007年、2008—2012年、2013—2017年。據(jù)此對(duì)長江上中下游各地區(qū)綠色創(chuàng)新變化進(jìn)行比較分析，計(jì)算得到不同時(shí)期各地區(qū)驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)率的變化情況。數(shù)據(jù)見表2。

研究期間長江上中下游各地區(qū)綠色創(chuàng)新專利數(shù)量在不斷增長，但由于各地研發(fā)投入，經(jīng)濟(jì)發(fā)展，補(bǔ)貼政策等不同，各地增速情況也有所不同。

3.1 ?長江上游地區(qū)

長江上游地區(qū)為長江中下游地區(qū)提供環(huán)境保障，同時(shí)該地區(qū)作為我國西部經(jīng)濟(jì)的“增長極”，承擔(dān)著輻射帶動(dòng)西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的重任。該地區(qū)綠色創(chuàng)新專利變化及各驅(qū)動(dòng)因素不同階段貢獻(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)見圖2。

從圖2可以看出，長江上游地區(qū)的綠色創(chuàng)新增速維持在200%以上，在2008—2012年達(dá)到最大值350%，整體上呈現(xiàn)出先增長后減慢的特點(diǎn)。

對(duì)促進(jìn)因素進(jìn)一步研究，2003—2017年區(qū)域創(chuàng)新水平、綠色創(chuàng)新效率、綠色創(chuàng)新強(qiáng)度的貢獻(xiàn)率較高，是推動(dòng)綠色創(chuàng)新發(fā)展的主要因素。此外，區(qū)域創(chuàng)新水平的貢獻(xiàn)率波動(dòng)不大，均在20%左右。而綠色創(chuàng)新優(yōu)先度的變化與整體趨勢(shì)相反，但在20%上下波動(dòng)。區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模的促進(jìn)效果從12%上升至25%，但在2013—2017年的促進(jìn)效果幾乎為0。

研發(fā)強(qiáng)度，創(chuàng)新效率起到了主要的抑制作用。2003—2007年，創(chuàng)新效率是主要的抑制因素，抑制效果為-13%，研發(fā)強(qiáng)度的抑制效果較弱。但在2008—2012年，創(chuàng)新效率對(duì)綠色創(chuàng)新起到了較好的促進(jìn)效果，貢獻(xiàn)率52%。2013—2017年，創(chuàng)新效率與研發(fā)強(qiáng)度的抑制效果相似貢獻(xiàn)率分別為-6%和-4%。

3.2 ?長江中游地區(qū)

2007年，國家發(fā)改委下發(fā)了關(guān)于批準(zhǔn)武漢城市圈和長株潭城市群為“兩型社會(huì)”的通知。長江中游地區(qū)被確定為“兩型社會(huì)”的試驗(yàn)區(qū)并被賦予先行先試的政策創(chuàng)新特權(quán)，加快該地綠色創(chuàng)新發(fā)展格局的完善。該地區(qū)綠色創(chuàng)新專利變化及各驅(qū)動(dòng)因素不同階段貢獻(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)見圖3。

總體來看，長江中游地區(qū)綠色創(chuàng)新專利的增速持續(xù)上升。在促進(jìn)效應(yīng)方面，2003—2007年，主要驅(qū)動(dòng)因素有區(qū)域研發(fā)投入、區(qū)域創(chuàng)新水平、綠色創(chuàng)新強(qiáng)度;在2008—2017年，主要的驅(qū)動(dòng)因素變?yōu)榫G色創(chuàng)新效率、區(qū)域創(chuàng)新水平和綠色研發(fā)強(qiáng)度。其中，綠色創(chuàng)新效率和綠色創(chuàng)新強(qiáng)度的貢獻(xiàn)率與整體趨勢(shì)相同，貢獻(xiàn)率持續(xù)上升。此外，區(qū)域研發(fā)投入在2003—2017年的貢獻(xiàn)率均占20%左右，效果較為穩(wěn)定。綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)率從最初的15%持續(xù)上升，對(duì)綠色創(chuàng)新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)愈加明顯。綠色創(chuàng)新優(yōu)先度在2003—2007年和2013—2017年分別起到了10%和40%的驅(qū)動(dòng)效果，但在2008—2012年對(duì)綠色創(chuàng)新有較小的抑制作用，該因素隨著時(shí)間發(fā)生了較大的波動(dòng)。

創(chuàng)新效率是限制綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素。2003—2007年，創(chuàng)新效率的抑制效果約為-7%;2008—2012年，抑制效果加深至-40%;2013—2017年，減少到25%。研發(fā)強(qiáng)度的抑制效果較小，在-5%左右波動(dòng)。

3.3 ?長江下游地區(qū)

長江下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較早，綠色發(fā)展水平較高。但同時(shí)該地區(qū)也面臨著發(fā)展“東高西低”，協(xié)同效果不好的問題。該地區(qū)綠色創(chuàng)新專利變化及各驅(qū)動(dòng)因素不同階段貢獻(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)見圖4。

較高的綠色創(chuàng)新水平，使得該地區(qū)維持較大增速較為困難，此外也會(huì)降低該地區(qū)持續(xù)創(chuàng)新的積極性。所以，增速整體呈現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢(shì)。

驅(qū)動(dòng)因素方面，2003—2007年以及2008—2012年，區(qū)域創(chuàng)新水平、綠色創(chuàng)新強(qiáng)度和綠色創(chuàng)新效率是主要驅(qū)動(dòng)因素;2013—2017年綠色創(chuàng)新優(yōu)先度取代區(qū)域創(chuàng)新水平，成為主要驅(qū)動(dòng)因素。2003—2007年，綠色創(chuàng)新強(qiáng)度，綠色創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)率分別為94%，55%。2008—2012年，綠色創(chuàng)新強(qiáng)度的貢獻(xiàn)率下降至57%，綠色創(chuàng)新效率貢獻(xiàn)率上升至63%。2013—2017年，綠色創(chuàng)新效率，綠色創(chuàng)新優(yōu)先度和綠色創(chuàng)新強(qiáng)度的促進(jìn)效果相似，約為35%，而區(qū)域創(chuàng)新水平的促進(jìn)效果迅速下降，貢獻(xiàn)率約為6%。區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模的貢獻(xiàn)率在2003—2017年驅(qū)動(dòng)效果不明顯。

研發(fā)強(qiáng)度、創(chuàng)新效率在2003—2012年對(duì)綠色創(chuàng)新起到了抑制效果。2003—2007年，研發(fā)強(qiáng)度的抑制效果為-13%，創(chuàng)新效率的抑制效果為-21%。2008—2012年，研發(fā)強(qiáng)度的抑制效果減弱變?yōu)?3%，創(chuàng)新效率的抑制效果不變，為-22%。2013—2017年，研發(fā)強(qiáng)度和創(chuàng)新效率的抑制效果幾乎為0。

4 ?結(jié)論與政策建議

4.1 ?研究結(jié)論

本文選取長江經(jīng)濟(jì)帶為研究對(duì)象，構(gòu)建GDIM模型來識(shí)別綠色創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素，分析并評(píng)價(jià)2003—2017年長江上中下游各地區(qū)不同驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)率的變化情況，結(jié)論如下。

第一，本文識(shí)別的8個(gè)因素對(duì)綠色創(chuàng)新不是單一的促進(jìn)效果。具體來說，區(qū)域研發(fā)投入、綠色創(chuàng)新效率、區(qū)域創(chuàng)新水平、綠色創(chuàng)新優(yōu)先度、區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模和綠色創(chuàng)新強(qiáng)度促進(jìn)各地區(qū)綠色創(chuàng)新發(fā)展。而研發(fā)強(qiáng)度和創(chuàng)新效率起到抑制效果。

第二，總體上看，長江流域的綠色創(chuàng)新一直處于較高發(fā)展水平，但部分地區(qū)仍面臨綠色創(chuàng)新效率以及綠色創(chuàng)新優(yōu)先度較低的問題。且上中下游各地區(qū)發(fā)展的時(shí)空差異明顯，呈現(xiàn)以下3種模式：下游地區(qū)水平較高，但增速持續(xù)放緩，企業(yè)綠色創(chuàng)新積極性不高;中游地區(qū)水平居中，且增速持續(xù)加快，綠色創(chuàng)新發(fā)展格局較完善;上游地區(qū)水平落后，增速先增后降，支撐能力較弱。

第三，2003—2007年，創(chuàng)新水平以及創(chuàng)新強(qiáng)度對(duì)驅(qū)動(dòng)綠色創(chuàng)新的貢獻(xiàn)率最高，其他因素的貢獻(xiàn)率還處于較低水平。說明早期我國對(duì)綠色創(chuàng)新的重視程度不高，且傳統(tǒng)的創(chuàng)新模式對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了一定程度的破壞。

第四，2008—2017年，隨著綠色創(chuàng)新發(fā)展政策的頒布，綠色創(chuàng)新強(qiáng)度、綠色創(chuàng)新效率以及綠色創(chuàng)新優(yōu)先度的貢獻(xiàn)率迅速增加，逐漸成為推動(dòng)綠色創(chuàng)新的主要驅(qū)動(dòng)因素。而其他因素對(duì)綠色創(chuàng)新的推動(dòng)效果逐漸減弱，說明一味追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展或投入人力與財(cái)力資源，都難以支撐綠色創(chuàng)新的可持續(xù)發(fā)展。近年來，政府對(duì)環(huán)境的規(guī)制作用以及市場(chǎng)對(duì)新工業(yè)的要求，倒逼企業(yè)提高對(duì)綠色創(chuàng)新的重視程度以及綠色創(chuàng)新效率，為綠色創(chuàng)新提供了較好的發(fā)展環(huán)境。

4.2 ?政策建議

（1）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)綠色創(chuàng)新效率。

加大國家對(duì)重大工業(yè)的監(jiān)察力度，依法依規(guī)逐漸淘汰落后企業(yè)并化解過剩產(chǎn)能，發(fā)揮技術(shù)改造對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的促進(jìn)作用，提升產(chǎn)業(yè)綠色化和智能化水平。

（2）優(yōu)化工業(yè)布局，發(fā)揮不同區(qū)域綠色創(chuàng)新輻射帶動(dòng)作用，引導(dǎo)跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

充分發(fā)揮國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、國家高新區(qū)的輻射帶動(dòng)作用，創(chuàng)新區(qū)域產(chǎn)業(yè)合作模式，提升區(qū)域創(chuàng)新能力。加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)跨區(qū)域轉(zhuǎn)移監(jiān)督、指導(dǎo)和協(xié)調(diào)，推進(jìn)統(tǒng)一市場(chǎng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)上下游區(qū)域良性互動(dòng)。發(fā)揮國家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移信息服務(wù)平臺(tái)作用，完善產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移信息溝通渠道。打造長江流域城市群產(chǎn)業(yè)發(fā)展圈，實(shí)現(xiàn)上中下游綜合發(fā)展，培育綠色創(chuàng)新高科技產(chǎn)業(yè)，加強(qiáng)協(xié)同聯(lián)動(dòng)，形成空間布局合理、區(qū)域分工協(xié)作和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局。

（3）加強(qiáng)綠色創(chuàng)新型人才培養(yǎng)，落實(shí)政府支持政策。

為改善人才短缺、體制機(jī)制缺乏的狀況，各地政府需因地制宜制定政策，推進(jìn)高校—政府、高?！髽I(yè)、企業(yè)—政府合作機(jī)制的形成。同時(shí)，政府要充分利用資金渠道，支持符合條件的企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，落實(shí)稅收、綠色信貸、土地等優(yōu)惠政策，加快企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

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Analysis of Driving Factors of Regional Green Technology Innovation：Evidence Based on China's Provincial Green Patent Data

Zhang Jiusen ?Cang Zhengwei ?Zhang Yayuan ?Zhang Ziyi ?Yang Yue

（Nanjing Audit University，Nanjing 211815，China）

Abstract：Based on the Generalized Divisia Index Method （GDIM），this paper uses the data on green innovation patents in the Yangtze River Basin to decompose the contribution rate of each driving factor to green technology innovation;analyze the changes in driving factors based on the background of different provinces and cities under the circumstances，in-depth study of the temporal and spatial differences of different driving factors affecting green technology innovation. Finally，policy recommendations are made for the main issues in different regions.

Keywords：green technological innovation;GDIM model;green innovation priority;green innovation intensity;green innovation efficiency

收稿日期：2021-05-31

作者簡介：張久森，男，研究方向?yàn)閲H貿(mào)易、區(qū)域創(chuàng)新。