吳江婷，田 原

（1.鄭州大學 商學院，河南 鄭州 450001；2.中鐵七局 鄭州公司，河南 鄭州 450052）

《黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展規(guī)劃綱要》［1］指出“我國加快綠色發(fā)展給黃河流域帶來新機遇，特別是加強生態(tài)文明建設、加強環(huán)境治理已經(jīng)成為新形勢下經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要推動力”，要求“堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”“發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，推動清潔生產(chǎn)，堅定走綠色、可持續(xù)的高質量發(fā)展之路”。黃河流域生態(tài)環(huán)境脆弱，工業(yè)發(fā)展缺乏創(chuàng)新活力，傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)發(fā)展對黃河流域生態(tài)環(huán)境造成嚴重的負面影響，工業(yè)廢物排放帶來巨大生態(tài)壓力，因此加快提高工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新能力和綠色創(chuàng)新效率是實現(xiàn)黃河流域高質量發(fā)展的重要途徑。國內關于綠色創(chuàng)新效率的研究，主要集中在綠色創(chuàng)新效率的區(qū)域性評價［2－4］、影響因素［5－8］、綠色創(chuàng)新協(xié)同效應［9－10］等方面，較少結合黃河流域實際情況進行分析。針對黃河流域經(jīng)濟高質量發(fā)展與生態(tài)保護耦合協(xié)調關系、生態(tài)補償、生態(tài)效率等方面的研究是目前的熱點［11－17］，但關于綠色創(chuàng)新效率的研究相對較少。筆者運用超效率模型Super－SBM和Malmquist指數(shù)法對2010—2019年黃河流域九?。▍^(qū)）的綠色創(chuàng)新效率時空差異進行了研究，并采用Tobit模型對黃河流域綠色創(chuàng)新效率的影響因素進行分析，以期為黃河流域各?。▍^(qū)）實施生態(tài)保護和高質量發(fā)展提供參考。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 超效率模型Super－SBM

超效率模型Super－SBM彌補了傳統(tǒng)SBM模型的不足，可以對多個有效決策單元進行排序和比較［18］，具體形式（目標函數(shù)和約束條件）如下：

式中：θ為目標效率值，θ值越大表示效率越高，θ≥1時表明決策單元達到DEA有效水平；m為投入指標個數(shù)；為第i項投入的松弛變量；xik為第k個單元的第i項投入；s為產(chǎn)出指標個數(shù)；為第r項產(chǎn)出的松弛變量；yrk為第k個單元的第r項產(chǎn)出；xij為第j個單元的第i項投入；λj為第j個單元的權重；n為被評價單元個數(shù)。

1.1.2 Malmquist指數(shù)法

超效率模型Super－SBM從靜態(tài)角度度量生產(chǎn)（創(chuàng)新）效率，無法反映不同時段效率的變化。為研究效率的動態(tài)趨勢，采用Malmquist指數(shù)法［19］（其主要優(yōu)點是可以跨越時間對評價單元的效率進行研究）推算綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（Tfpch），并將其分解為技術效率變化指數(shù)（Effch）、規(guī)模效率變化指數(shù)（Sech）、純技術效率變化指數(shù)（Pech）、技術進步變化指數(shù)（Techch），主要公式如下：

式中：xt、xt＋1分別為第t期和第t＋1期的投入；yt、yt＋1分別為第t期和第t＋1期的產(chǎn)出；Dt（）和Dt＋1（）分別為第t期、第t＋1期投入產(chǎn)出距離函數(shù)。

Tfpch小于1時，表示全要素生產(chǎn)率下降；Tfpch大于1時，表示全要素生產(chǎn)率上升；Tfpch等于1時，表示全要素生產(chǎn)率不變。

1.1.3 Tobit模型

采用Tobit模型（其對參數(shù)估計的誤差較?。S河流域綠色創(chuàng)新效率影響因素進行分析。根據(jù)黃河流域綠色創(chuàng)新發(fā)展有關數(shù)據(jù)的可得性并參考有關學者的研究，選取經(jīng)濟發(fā)展水平（ECO）、技術市場成熟度（MAR）、政府支持力度（GOV）、對外開放水平（OPEN）作為綠色創(chuàng)新效率的影響因素（各影響因素的量化指標和對綠色創(chuàng)新效率的預期作用方向見表 1），把Super－SBM模型計算的綠色創(chuàng)新效率作為被解釋變量，構建黃河流域綠色創(chuàng)新效率與影響因素關系的Tobit模型：

表1 各影響因素的量化指標及預期作用方向

式中：GIE為Super－SBM模型計算的綠色創(chuàng)新效率；β0為常數(shù)；β1、β2、β3、β4為回歸系數(shù)；ε為隨機擾動項。

采用2010—2019年黃河流域九?。▍^(qū)）的面板數(shù)據(jù)，按照Tobit模型進行回歸分析，根據(jù)回歸分析結果，分析綠色創(chuàng)新效率的主要影響因素。

1.2 評價指標體系

參考國內外學者的相關研究，設置工業(yè)資本投入、工業(yè)勞動力投入、工業(yè)能源投入3個投入指標，工業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入、有效發(fā)明專利數(shù)3個期望產(chǎn)出指標，工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢物3個非期望產(chǎn)出指標，見表2。參考有關學者的研究思路［20－22］，將非期望產(chǎn)出作為投入要素，這符合非期望產(chǎn)出越少越好的目標。此外，考慮到工業(yè)非期望產(chǎn)出不完全源自創(chuàng)新活動，如果全部作為產(chǎn)出指標，會夸大創(chuàng)新活動的污染物排放量，故參考呂洪燕等［23］的做法，按照地區(qū)工業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占地區(qū)工業(yè)營業(yè)收入的比例來分配非期望產(chǎn)出；同理，按照地區(qū)工業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占地區(qū)工業(yè)營業(yè)收入的比例來分配工業(yè)能源投入。

表2 綠色創(chuàng)新效率綜合評價指標體系

1.3 數(shù)據(jù)來源

研究所用黃河流域九?。▍^(qū)）的有關數(shù)據(jù)來源于2011—2020年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省（區(qū)）的相關統(tǒng)計年鑒。個別缺失數(shù)據(jù)采用線性擬合方法對其進行估算。

2 綠色創(chuàng)新效率計算結果分析

2.1 綠色創(chuàng)新效率計算結果

采用超效率模型Super－SBM計算的黃河流域各?。▍^(qū)）2010—2019年綠色創(chuàng)新效率見表3。

表3 超效率模型計算的各省（區(qū)）綠色創(chuàng)新效率

由表3可知：2010—2019年黃河流域各?。▍^(qū)）綠色創(chuàng)新效率差異較大，變化范圍為0.078～1.551；整體上看，流域均值變化范圍為0.591～1.077，時段平均值為0.909（接近DEA有效水平）；各?。▍^(qū)）差別較大，按時段均值由高到低排序為川、魯、豫、陜、青、寧、甘、晉、內蒙古，最高的四川省為1.331，最低的內蒙古僅為0.434；2019年除寧夏和陜西外，其他?。▍^(qū)）均達到DEA有效水平。

將黃河流域分為上游、中游、下游3個區(qū)域（上游包括青、川、甘、寧，中游包括內蒙古、陜、晉，下游包括豫、魯），各區(qū)域綠色創(chuàng)新效率平均值大致表現(xiàn)為下游＞上游＞中游，見圖1。2010—2019年下游地區(qū)綠色創(chuàng)新效率變化幅度相對較小，在1.1左右徘徊；中游地區(qū)和上游地區(qū)綠色創(chuàng)新效率波動較大，其中上游地區(qū)在1.0上下波動、中游地區(qū)在0.6上下波動。

圖1 各區(qū)域綠色創(chuàng)新效率均值變化情況

2.2 全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)及其分解結果

運用Malmquist指數(shù)法推算的2010—2019年黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)及其分解結果見表4。

表4 黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)及其分解結果

由表4可知，黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率逐年變化指數(shù)均大于1、時段平均值為1.139，表明黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率整體上呈上升趨勢。由綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)逐年變化情況來看，黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率在2016—2017年增幅最大（達39.4%），2014—2015年增幅最?。▋H為0.4%）。Tfpch在2010—2015年呈現(xiàn)下降趨勢，于2014—2015年觸底后反彈，在2016—2017年達到峰值。其原因是，2016年為“十三五”規(guī)劃的開局之年，“十三五”規(guī)劃進一步強調生態(tài)文明建設和五大發(fā)展理念，使黃河流域綠色創(chuàng)新水平明顯提升。

2010—2019年技術效率和技術進步的時段平均增長率分別為1.9%和11.8%，因為Effch和Techch的乘積等于Tfpch，因此實證結果表明技術進步對全要素生產(chǎn)率的正面影響較技術效率的大。從技術進步變化指數(shù)的變化情況看，2010—2011年、2013—2014年、2015—2016年、2016—2017年 增 幅 較 大，特 別 是2010—2011年增幅達到44.0%，而2014—2015年、2018—2019年下滑明顯。

黃河流域各?。▍^(qū)）綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)及其分解結果見表5。由表5可知，黃河流域九?。▍^(qū)）綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)除寧夏小于1外其他?。▍^(qū)）都大于1，說明近些年黃河流域各?。▍^(qū)）綠色創(chuàng)新情況整體比較樂觀。綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提升較快的省份有青海、四川、陜西，較慢的省份有內蒙古、甘肅；綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)最大值為青海1.317，最小值為寧夏0.946，二者之差達0.371，表明綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化情況空間差異明顯。青海是綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率上升最快的省份，主要原因是青海省工業(yè)規(guī)模小、發(fā)展空間大；寧夏的綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)只有0.946，其分解結果表明，Effch、Techch、Sech均小于1，說明在綠色創(chuàng)新技術和規(guī)模管理等方面存在不利于綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提升的問題。陜西和寧夏的技術效率變化指數(shù)小于1，說明這兩個?。▍^(qū)）的綠色創(chuàng)新技術效率在2010—2019年整體上是下降的，應該引起重視。

表5 各?。▍^(qū)）綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)及其分解結果

3 綠色創(chuàng)新效率影響因素分析

運用Stata16.0軟件進行綠色創(chuàng)新效率影響因素指標數(shù)據(jù)處理和Tobit模型回歸分析，結果見表6。

表6 黃河流域綠色創(chuàng)新效率影響因素Tobit回歸分析結果

由表6可知：①經(jīng)濟發(fā)展水平ECO與綠色創(chuàng)新效率之間呈現(xiàn)負相關性（顯著性水平為1%），說明經(jīng)濟發(fā)展對黃河流域綠色創(chuàng)新效率有明顯的阻礙作用，這與預期的正向作用不一致，原因可能是經(jīng)濟發(fā)展中忽視了對環(huán)境帶來的壓力，故綠色創(chuàng)新效率與經(jīng)濟發(fā)展之間呈現(xiàn)負相關；②技術市場成熟度MAR與綠色創(chuàng)新效率之間呈現(xiàn)正相關性（顯著性水平為5%），表明技術市場成熟度的提高有利于提升綠色創(chuàng)新效率，原因是技術市場交易越順利、規(guī)模越大，創(chuàng)新氛圍就越濃厚，各類工業(yè)企業(yè)就會爭相研發(fā)創(chuàng)新、提升技術水平、將綠色創(chuàng)新納入企業(yè)的發(fā)展規(guī)劃，直接促進了黃河流域綠色創(chuàng)新效率的提升；③政府支持力度GOV與綠色創(chuàng)新效率之間呈現(xiàn)正相關性（顯著性水平?jīng)]有達到10%），表明政府支持對于黃河流域綠色創(chuàng)新效率的提升具有正向作用，但作用不顯著，其原因可能是政府制定的政策缺乏針對性、實施不到位等導致政府支持沒有達到預期效果；④對外開放水平OPEN與綠色創(chuàng)新效率之間呈現(xiàn)正相關性（顯著性水平為1%），說明對外開放對提升黃河流域綠色創(chuàng)新效率起到了正向作用，原因是對外開放可吸納外部資金、加快企業(yè)資金流動等，對提升企業(yè)創(chuàng)新、科技研發(fā)的積極性起到正向影響，隨著對外開放水平的提高會引進具有低污染優(yōu)勢的新技術、引發(fā)技術擴散效應，促進區(qū)域整體競爭力的提升。

4 結 論

（1）采用超效率模型Super－SBM計算2010—2019年黃河流域各?。▍^(qū)）綠色創(chuàng)新效率，結果表明：2010—2019年黃河流域平均綠色創(chuàng)新效率為0.909，接近DEA有效水平；各?。▍^(qū)）綠色創(chuàng)新效率差異較大，大體表現(xiàn)為下游省份（魯、豫）＞上游省份（青、川、甘、寧）＞中游省份（內蒙古、陜、晉）；2019年除寧夏和陜西外，其他各?。▍^(qū)）均達到了DEA有效水平。

（2）采用Malmquist指數(shù)法推算2010—2019年黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)并對其進行分解，間接分析黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化情況，結果表明：綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率逐年變化指數(shù)均大于1、時段平均值為1.139，即黃河流域綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率整體呈上升趨勢；從各?。▍^(qū)）來看，綠色創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提升較快的省份有青海、四川、陜西，提升較慢的省份有內蒙古、甘肅，下降的有寧夏。

（3）采用Tobit模型對黃河流域綠色創(chuàng)新效率影響因素進行分析，結果表明：經(jīng)濟發(fā)展對黃河流域綠色創(chuàng)新效率有一定負面影響，政府支持對提升黃河流域綠色創(chuàng)新效率的作用不顯著，技術市場成熟度和對外開放水平對綠色創(chuàng)新效率有積極影響。建議重視區(qū)域均衡發(fā)展，加快提升企業(yè)綠色創(chuàng)新技術水平，堅持對外開放戰(zhàn)略，增強政府監(jiān)管的有效性，全面推進黃河流域工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升。