韓 穎

（銅陵學院經濟學院，安徽銅陵 244000）

經濟快速發(fā)展的同時，人類生態(tài)環(huán)境也面臨巨大挑戰(zhàn)，《中共中央關于制定國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》提出，支持綠色創(chuàng)新，促進經濟社會全面綠色轉型。綠色創(chuàng)新表示在進行技術創(chuàng)新的同時應重視環(huán)境保護，綠色創(chuàng)新是實現經濟綠色發(fā)展的重要手段，而長三角城市群作為全國經濟發(fā)展的重要基地，同樣面臨經濟發(fā)展與環(huán)境保護的協(xié)調共存問題，當前長三角高質量一體化發(fā)展背景下，應兼顧創(chuàng)新發(fā)展和綠色發(fā)展雙重理念，因此，探究長三角城市群綠色創(chuàng)新問題，對于協(xié)調長三角城市群高質量綠色創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

梳理現有文獻，關于綠色創(chuàng)新的研究主要集中在綠色創(chuàng)新水平測度及影響因素兩個方面，首先，關于綠色創(chuàng)新水平測度，賈建鋒等[1]基于非期望產出DEA 模型對綠色創(chuàng)新效率進行測度，范德成等[2]構建中國工業(yè)綠色技術創(chuàng)新效率指標體系，基于網絡NSBM 模型對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行測度。孫燕銘等[3]采用超效率SBM-DEA 模型測算綠色創(chuàng)新效率，認為長三角地區(qū)間綠色技術創(chuàng)新效率存在差異，同時，部分學者采用綠色專利數據衡量綠色創(chuàng)新水平[4-6]，其次，關于綠色創(chuàng)新影響因素的研究，鄧世成等[7]利用空間漸進雙重差分模型研究低碳城市試點政策對綠色技術創(chuàng)新的空間影響效應，研究結果表明低碳試點政策顯著提高了綠色技術創(chuàng)新，何育靜等[8]從政府行為角度分析政府科教支出對綠色技術創(chuàng)新的影響效應，認為環(huán)境規(guī)制及政府科教支出對工業(yè)綠色技術創(chuàng)新均有一定影響。鄒偉勇[9]基于城市面板數據，得出環(huán)境規(guī)制對城市綠色創(chuàng)新有顯著促進作用。

綜上所述，關于綠色創(chuàng)新的研究主要基于省級面板數據或者基于微觀公司層面的面板數據研究企業(yè)綠色創(chuàng)新，較少有文獻針對城市群面板數據進行分析，同時，從政府投入（政府環(huán)保支出和政府科教支出）的視角，深入探討政府投入對綠色創(chuàng)新的空間影響效應。因此，在城市群一體化高質量發(fā)展背景下，利用長三角城市群2015—2021 年面板數據分析城市群綠色創(chuàng)新發(fā)展特點及影響因素，對于優(yōu)化政府投入比重，提高長三角城市群綠色創(chuàng)新水平具有重要的意義。

2 變量說明及數據來源

2.1 變量說明

2.1.1 被解釋變量

綠色創(chuàng)新（LNGI）：通過文獻梳理，關于綠色創(chuàng)新水平的評價主要采用綠色專利申請數或授權數衡量綠色創(chuàng)新水平，或通過DEA 投入產出方法測定綠色創(chuàng)新效率，由于綠色專利數據能夠直觀反映地區(qū)綠色創(chuàng)新水平及規(guī)模，參考趙娜[4]的做法，采用“綠色專利申請量取對數”衡量綠色創(chuàng)新水平。

2.1.2 解釋變量

政府環(huán)保支出（GE）：政府環(huán)保支出會影響企業(yè)綠色創(chuàng)新，而企業(yè)創(chuàng)新是城市創(chuàng)新重要組成部分，參考董麗君[10]的做法，采用“節(jié)能環(huán)保支出占政府一般預算內支出的比重”來衡量政府環(huán)保支出[11]。

政府科教支出（GA）：政府科教支出能為創(chuàng)新活動提供資金支持，有效促進技術創(chuàng)新，激發(fā)創(chuàng)新活動的積極性，參考何育靜等[8]的做法，利用“政府科技支出與政府教育支出之和占一般預算內支出的比重”表示政府科教支出反映政府府投入水平。

環(huán)保關注度（EF）：梳理相關文獻，關于環(huán)境規(guī)制的衡量有多種方式，而政府工作報告對環(huán)境保護解釋越詳細具體，對環(huán)境保護效果越顯著，參考張建鵬等[12]的研究，采用“環(huán)境關鍵詞庫中關于環(huán)保關鍵詞政府工作報告中所占的比重”衡量政府環(huán)保關注度。

2.1.3 控制變量

地方經濟水平（LNPGDP）：經濟水平越高，技術和資源越向該地區(qū)集聚，提高該地區(qū)綠色創(chuàng)新水平，參考李丹青等[13]的研究，利用“人均GDP 取對數”代表地方經濟水平。

信貸規(guī)模（LNCREDIT）：信貸規(guī)模提高，能夠為企業(yè)注入資金，提高創(chuàng)新水平，參考韋施威等[5]、崔冉等[14]研究，用“年末金融機構貸款余額占年平均人口的比重取對數”代表信貸規(guī)模。

城鎮(zhèn)化率（CITY）：城鎮(zhèn)化為實現經濟高質量發(fā)展提供動力，特別是新型城鎮(zhèn)化的實施，能夠帶來經濟發(fā)展結構的優(yōu)化，而綠色創(chuàng)新在經濟發(fā)展中的作用不容小覷，與城鎮(zhèn)化關系緊密，參考孫燕銘等[3]的做法，以“年末城鎮(zhèn)人口除以地區(qū)總人口數”代表城鎮(zhèn)化率。

外資投資水平（FR）：外資水平越高，引進外資能夠促進綠色創(chuàng)新，同時也會對環(huán)境造成破壞，參考黃磊等[15]的研究，利用“外商直接投資占GDP 的比重”反映外資投資水平。

2.2 數據來源

考慮到城市數據的可獲得性，選取2015—2021年長三角27 個城市的面板數據，綠色專利申請數來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS），衡量綠色創(chuàng)新水平，其他解釋變量及控制變量數據來源于各地區(qū)2016—2022 年統(tǒng)計年鑒及地區(qū)2015— 2021 年國民經濟統(tǒng)計公報，少數缺失值采用線性插補法進行插補，數據如表1。

表1 變量及描述性統(tǒng)計

從表1描述性統(tǒng)計分析結果可知，綠色創(chuàng)新水平最大值為9.821，最小值為3.989，地區(qū)之間有一定差距。

2.3 空間杜賓模型（SDM模型）

長三角城市群綠色創(chuàng)新具有明顯的空間相關性，傳統(tǒng)的計量分析模型不再適用，因此，考慮加上因變量、解釋變量和控制變量空間滯后項的空間杜賓模型進行分析，模型形式如下：

其中，W為空間權重矩陣，n為解釋變量個數，s為控制變量的個數，LNGIit為綠色創(chuàng)新，Xit為解釋變量，Tit為控制變量，ρ0為長三角城市群綠色創(chuàng)新的空間滯后項系數。

3 理論分析與研究假設

3.1 政府投入對綠色創(chuàng)新的影響機理

政府投入代表政府資金支持綠色創(chuàng)新行為，這里政府投入包括政府環(huán)保支出和政府科教支出，政府環(huán)保支出一方面可以解決企業(yè)環(huán)保上的支出，使更多的資金流入綠色創(chuàng)新，提高綠色創(chuàng)新水平，同時，政府環(huán)保支出也有一定的“擠出”效應[13]，政府投入環(huán)保資金會使企業(yè)產生依賴心理，減少環(huán)保投入，從而降低城市綠色創(chuàng)新水平。

政府科教支出能夠正向促進城市綠色創(chuàng)新[16]，其中，政府科學支出能夠解決企業(yè)創(chuàng)新活動資金，支持創(chuàng)新活動，同時政府教育支出能夠給市場提供更多的創(chuàng)新人才，提高綠色創(chuàng)新水平。

綜上所述，提出研究假設H1a：政府環(huán)保支出對綠色創(chuàng)新的影響呈“U”型分布；H1b：政府科教支出正向促進綠色創(chuàng)新。

3.2 環(huán)保關注度對綠色創(chuàng)新的影響機理

環(huán)保關注度（政府環(huán)保關注度）采用“環(huán)境關鍵詞庫中關于環(huán)保關鍵詞在政府工作報告中所占的比重”[17]表示，環(huán)保關注度體現政府對環(huán)境問題及城市綠色發(fā)展規(guī)劃的重視程度。政府工作報告中，環(huán)保關鍵詞越多，代表政府對環(huán)保問題的重視程度越高，綠色創(chuàng)新水平也就越高。

綜上所述，提出研究假設H2：環(huán)保關注度正向促進綠色創(chuàng)新。

4 實證分析

4.1 長三角城市群綠色創(chuàng)新發(fā)展趨勢

長三角城市群中共有27個城市，分別為上海、南京、杭州、蘇州、無錫、常州、揚州、南通、鹽城、鎮(zhèn)江、泰州、寧波、嘉興、湖州、紹興、舟山、溫州、金華、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、滁州、宣城、銅陵、池州和安慶，從長三角城市群綠色創(chuàng)新（綠色專利申請件數）趨勢圖1來看，整體上，綠色創(chuàng)新水平前期上升較快，從2020—2021年，出現斷崖式下跌，從區(qū)域上看，上海市整體上水平最高，高于全區(qū)域平均水平，江蘇省所屬的城市整體水平其次，也高于整體平均水平及高于浙江省和安徽省平均水平，城市群中安徽省平均水平最低。

圖1 2015—2021年長三角城市群各區(qū)域綠色創(chuàng)新水平趨勢圖

4.2 空間計量分析

4.2.1 綠色創(chuàng)新全局莫蘭指數

從表2中可知，綠色創(chuàng)新的全局莫蘭指數顯著為正，并且均在1%顯著性水平上通過了顯著性檢驗，代表長三角城市群綠色創(chuàng)新具有空間正相關性，同時給出局部莫蘭散點圖[18]。

表2 全局莫蘭指數

從局部莫蘭散點圖2可知，2015年和2021年長三角多數城市集中在第一、第三象限，代表長三角城市群綠色創(chuàng)新具有明顯的空間正向相關性，說明空間上有聚集趨勢，存在顯著的空間效應，其中，2015年有8個城市在第一象限高—高區(qū)域，形成了高水平的聚集，有12個城市在第三象限低—低區(qū)域，形成了低水平的聚集，有2個城市位于第二象限低—高區(qū)域，說明本身水平較低，被相鄰高水平城市包圍，有5個城市位于第四象限高—低區(qū)域，說明本身水平較高，被相鄰低水平城市包圍，2021 年，位于第一象限的城市有7個，有8個城市位于第三象限低—低區(qū)域。

圖2 2015年和2021年綠色創(chuàng)新局部莫蘭散點圖

因此，從全局莫蘭指數及局部莫蘭散點圖可知，應考慮長三角城市群綠色創(chuàng)新的空間溢出效應。

4.2.2 模型選擇

在全局莫蘭指數和局部莫蘭散點圖的基礎上，初步判斷綠色創(chuàng)新具有空間正向自相關性，利用LM檢驗及LR檢驗對空間計量模型進行選擇，檢驗結果如表3。

表3 模型檢驗結果

通過LM 檢驗結果可知，可以建立空間計量模型進行分析，同時通過LR 檢驗，結果顯示空間杜賓模型不能退化為空間滯后模型和空間誤差模型，應采用空間杜賓模型，最后，通過Hausman 檢驗結果，適合選擇固定效應模型，同時通過時間固定模型、空間固定模型和時空固定模型三種模型對比，時間固定模型的擬合度R2和自然對數值LogL 均相對較高，故選擇時間固定效應。

4.2.3 回歸結果分析

采用stata14.0進行回歸，結果如表4，考察政府環(huán)保支出、環(huán)保關注度和政府科教支出等因素對綠色創(chuàng)新的影響效果。從核心解釋變量來看，政府環(huán)保支出及平方項的回歸系數在1%的水平上顯著為負和顯著為正，說明政府環(huán)保支出對綠色創(chuàng)新存在“U”型關系，驗證了研究假設H1a，說明前期政府在環(huán)保上的支出對綠色創(chuàng)新產生抑制作用，可能的原因是資金沒有得到有效的利用，限制了綠色創(chuàng)新的發(fā)展，后期對綠色創(chuàng)新有促進作用，說明節(jié)能環(huán)保資金得到有效利用，改善了創(chuàng)新環(huán)境，提高了綠色創(chuàng)新水平[4]，政府科教支出回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明政府科教支出對綠色創(chuàng)新具有正向的促進作用，驗證了研究假設H1b。環(huán)保關注度回歸系數顯著為正，說明政府對環(huán)境的關注程度對綠色創(chuàng)新具有正向的促進作用，驗證了研究假設H2。對于控制變量，回歸系數均顯著為正，說明控制變量對綠色創(chuàng)新水平均有一定的促進作用。

表4 回歸結果

從空間溢出效應來看，W×GE、W×GE2和W×EF系數均不顯著，說明鄰地政府環(huán)保支出和環(huán)保關注度均對本地綠色創(chuàng)新沒有顯著影響，鄰地政府科教支出對本地綠色創(chuàng)新的影響顯著為負，可能的原因是鄰地政府科教支出增加，使得科教資金流入鄰地，不利于本地綠色創(chuàng)新的發(fā)展。

4.2.4 空間效應分解

通過空間杜賓模型，進一步分析各影響因素對綠色創(chuàng)新水平影響的直接效應、間接效應及總效應（篇幅受限，僅以經濟距離權重矩陣為例），如表5。

表5 變量直接效應、間接效應及總效應

從直接效應及間接效應來看各影響因素對本地綠色創(chuàng)新的影響效應。從直接效應來看，2015—2021 年政府科教支出（GA）、環(huán)保關注度（EF）、地方經濟水平（LNPGDP）和信貸規(guī)模（LNCREDIT）直接效應系數均顯著為正，表明這些影響因素對本地綠色創(chuàng)新存在明顯的促進作用，政府環(huán)保支出（GE）對綠色技術創(chuàng)新作用顯著。從間接效應來看，2015—2021年鄰地政府環(huán)保支出（GE）、政府科教支出（GA）和環(huán)保關注度（EF）對本地綠色創(chuàng)新作用效果不顯著，鄰地經濟水平間接效應系數顯著為負，表明鄰地經濟水平對本地綠色創(chuàng)新有抑制作用，經濟水平越高，代表地區(qū)擁有更多更優(yōu)質的資源，能夠促進本地綠色創(chuàng)新，同時，鄰地經濟水平越高，會使鄰地資源和資本流入，進一步限制本地綠色創(chuàng)新。信貸規(guī)模（LNCREDIT）間接效應系數顯著為正，說明鄰地和本地的信貸規(guī)模水平均能促進本地的綠色創(chuàng)新。

總效應代表各種影響因素對被解釋變量的綜合影響效果，信貸規(guī)模、城鎮(zhèn)化率顯著促進綠色創(chuàng)新水平，因此，提高信貸規(guī)模水平、加快城鎮(zhèn)化建設進程，提高綠色創(chuàng)新水平。

4.2.5 穩(wěn)健性檢驗

將綠色專利申請數替換為綠色發(fā)明申請數（LNGI1）和綠色實用新型數量（LNGI2）作為被解釋變量[5]，莫蘭指數、相關模型檢驗結果與前文基本一致，同時從表6可知，穩(wěn)健性檢驗結果基本如前面回歸估計結果方向一致，盡管數值因為數據形式不同有所不同，說明模型回歸結果具有一定的穩(wěn)健性[19]。

表6 穩(wěn)健性檢驗：替換被解釋變量

5 結論與建議

以2015—2021 年長三角城市群為研究對象，基于相關理論基礎與作用機制，通過模型檢驗，利用空間杜賓模型對長三角城市群綠色創(chuàng)新影響因素進行分析，得出以下結論。

5.1 結論

首先，從全局莫蘭指數和莫蘭散點圖來看，長三角城市群綠色創(chuàng)新具有正向的空間相關性，從綠色創(chuàng)新的趨勢圖來看，整體上，綠色技術創(chuàng)新水平前期上升較快，2021 年數據下降較多，從區(qū)域上看，上海市整體上水平最高，高于全區(qū)域平均水平，江蘇省所屬的城市整體水平其次，也高于整體平均水平及高于浙江省和安徽省平均水平，城市群中安徽所屬城市綠色創(chuàng)新平均水平最低。

其次，從解釋變量來看，政府環(huán)保支出對本地綠色創(chuàng)新存在“U”型影響作用，即先抑制后促進，環(huán)保關注度和政府科教支出回歸系數均顯著為正，表明環(huán)保關注度和政府科教支出能夠提高本地的綠色創(chuàng)新水平。鄰地政府環(huán)保支出、環(huán)保關注度和政府科教支出對本地綠色創(chuàng)新水平均沒有顯著性影響。

最后，從控制變量來看，信貸規(guī)模和城鎮(zhèn)化率回歸系數均顯著大于0，對綠色創(chuàng)新均有促進作用。

5.2 建議

加強地區(qū)間綠色創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展，核心城市應利用自身資源優(yōu)勢的特點，在吸收周邊資金及高水平人才的同時，也要率先對周邊地區(qū)進行高效“反饋”。同時，不同城市要因地制宜，充分考慮地區(qū)特色，制定適宜的政策制度，實現城市間綠色創(chuàng)新協(xié)調共進。

充分發(fā)揮政府作用，加大政府環(huán)保執(zhí)法力度，后期政府環(huán)保支出對綠色創(chuàng)新有一定促進作用，因此應加大治污減排力度，嚴格貫徹習近平總書記提出的“生態(tài)環(huán)境保護該花的錢必須花，該投的錢決不能省，要堅持資金投入同污染防治攻堅任務相匹配?！鄙钊氪蚝梦廴痉乐喂詰?zhàn)和生態(tài)環(huán)境保護治理。利用環(huán)保支出促進企業(yè)環(huán)保投入力度，促進綠色創(chuàng)新。

提升環(huán)保關注度，從提高政府環(huán)境關注度乃至社會公眾的環(huán)保關注度，增強整體社會的環(huán)保意識，激發(fā)政府、民眾參與環(huán)保的積極性，自覺踐行綠色環(huán)保生活，在經濟發(fā)展同時注重生態(tài)環(huán)境的保護。對綠色創(chuàng)新實行“政民共治”的格局。