何育靜 蔡丹陽

摘 要：長三角工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新對促進該區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、推動生態(tài)文明建設(shè)有重大意義?；?008—2018年長三角27個地級及以上城市面板數(shù)據(jù)，運用非期望產(chǎn)出的DEA模型測算出長三角工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，采用空間杜賓模型探討綠色技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素的空間效應(yīng)，最后運用線性與非線性模型探究各自變量對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的作用關(guān)系。研究表明，長三角工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率逐年增長并已存在空間集聚效應(yīng);外商投資、綠色經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)集聚對本地區(qū)的綠色技術(shù)創(chuàng)新有正向直接促進效應(yīng);企業(yè)收益與政府支持對本地與鄰近地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新均有正向促進效應(yīng);環(huán)境規(guī)則對鄰近地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新有負向空間溢出效應(yīng)。在線性與非線性回歸結(jié)果中，總的來講，各變量對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率作用機制相似，其中綠色經(jīng)濟發(fā)展水平較其他變量而言對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率作用系數(shù)最大，影響程度最深。最后根據(jù)實證分析結(jié)果為長三角未來工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率提升提出具體的政策建議。

關(guān)鍵詞：空間杜賓;空間集聚;綠色技術(shù)創(chuàng)新

基金項目：江蘇省社會科學(xué)基金項目“產(chǎn)業(yè)集聚視角下江蘇特色小鎮(zhèn)演化機制和路徑研究”（18SHB002）。

[中圖分類號] F062.2 [文章編號] 1673-0186（2021）001-0050-015

[文獻標(biāo)識碼] A? ? ? [DOI編碼] 10.19631/j.cnki.css.2021.001.004

一、引言

工業(yè)是國民經(jīng)濟支柱，黨的十九大指出我國經(jīng)濟從高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，技術(shù)創(chuàng)新對綠色發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。2016年《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》指出，要以生態(tài)保護提供發(fā)展新支撐，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，強化關(guān)鍵領(lǐng)域創(chuàng)新;《長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)總體方案》強調(diào)彰顯長三角地區(qū)踐行高質(zhì)量發(fā)展方式創(chuàng)新，探索生態(tài)友好型發(fā)展模式，均與《中國制造2025》提出的“創(chuàng)新驅(qū)動”與“綠色發(fā)展”相呼應(yīng)。工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率是工業(yè)綠色發(fā)展的內(nèi)生動力，因此我們追求工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展同時要注意保護生態(tài)環(huán)境與綠色技術(shù)創(chuàng)新。

綠色技術(shù)創(chuàng)新也稱為生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新，是創(chuàng)新的一種。一般把以保護環(huán)境為目標(biāo)的管理創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新統(tǒng)稱為綠色技術(shù)創(chuàng)新。綠色技術(shù)創(chuàng)新效率是基于綠色技術(shù)和技術(shù)創(chuàng)新概念延伸出來的一種綠色評價定義。從測量方法上，彭甲超等采用超效率非期望兩階DEA法測算2008—2016 年長江經(jīng)濟帶工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)各因素對工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率的貢獻差異呈現(xiàn)自東向西的減弱趨勢[1]。成瓊文等運用 DEA 模型測算了各行業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)我國工業(yè)行業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率整體呈上升的發(fā)展趨勢，但各行業(yè)間存在較大差距[2]。黃磊等采用超效率EBM模型從空間格局視角探討了2017年長江經(jīng)濟帶110個地級及以上城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率[3]。安娜（Ana）等運用隨機前沿方法測算了歐盟206個地區(qū)創(chuàng)新效率[4]。索尼亞（Sonia）等運用兩階段DEA模型研究墨西哥區(qū)創(chuàng)新系統(tǒng)效率[5]。

從影響因素角度，陳傲選取市場結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、國有控股資產(chǎn)比例等行業(yè)特征為自變量進行多元線性回歸分析，探討各變量對工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的作用機制[6]。黃磊等選取經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境規(guī)則、產(chǎn)業(yè)集聚、技術(shù)創(chuàng)新、城鎮(zhèn)化、工業(yè)化以及對外開放作為自變量，運用空間杜賓模型探討了長江經(jīng)濟帶城市工業(yè)綠色發(fā)展效率空間驅(qū)動機制[7]。高萍等選取財政節(jié)能環(huán)保支出、環(huán)境規(guī)則、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放度、企業(yè)規(guī)模與研發(fā)投資強度作為自變量，運用Tobit回歸模型探討了各變量與綠色技術(shù)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系[8]。齊麗芳將政府支持、創(chuàng)新資金投入、FDI、勞動成本、技術(shù)人員投入、產(chǎn)學(xué)研合作、創(chuàng)新環(huán)境、行業(yè)規(guī)模作為自變量，運用Tobit回歸模型探討了對技術(shù)效率的作用機理[9]。鄧峰和陳春香選取R&D投入強度、環(huán)境規(guī)則、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、勞動力素質(zhì)、科技創(chuàng)新環(huán)境作為自變量，運用面板門檻回歸模型探討了R&D投入強度對我國綠色創(chuàng)新效率的非線性關(guān)系[10]。黃磊和吳傳清選取經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境規(guī)則、政府支持、外商投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)效益作為自變量運用空間杜賓模型偏微分分解法探討長江經(jīng)濟帶綠色技術(shù)創(chuàng)新效率內(nèi)在驅(qū)動機制[3]。弗羅倫斯（Florens）等選取鋼鐵生產(chǎn)路線成本因素的技術(shù)信息、能源載體價格的歷史數(shù)據(jù)、鋼鐵行業(yè)原料的價格、政治框架條件、鋼鐵需求、鋼鐵行業(yè)雇員工資等作為自變量，運用GLS回歸探究歐洲鋼鐵行業(yè)能效的決定影響因素[11]。

綜上，目前對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的測度多基于DEA模型。學(xué)者采用面板門檻模型、Tobit回歸、線性回歸等對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率驅(qū)動因素進行實證分析。諸多學(xué)者選取人均GDP、GDP來衡量經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)，尚未涉及綠色、可持續(xù)發(fā)展理念。因此本文除利用非期望產(chǎn)出DEA模型計算長三角工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率外，運用熵權(quán)-TOPSIS法計算綠色經(jīng)濟發(fā)展水平對指標(biāo)進行了創(chuàng)新。此外，學(xué)者們在研究方法上大同小異，對多個回歸模型進行比較分析的研究較少。本文將綜合前人使用的方法，分別采用線性、非線性回歸模型探討各自變量與綠色技術(shù)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系，對比比較各方法回歸結(jié)果的異同點，使得技術(shù)創(chuàng)新效率研究更加完整嚴(yán)謹(jǐn)。因此本文將側(cè)重探討三個問題：長三角綠色技術(shù)創(chuàng)新效率如何？各變量對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率存在怎樣的空間效應(yīng)？用不同回歸模型探討自變量與綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的關(guān)系存在怎樣的異同點？

二、模型構(gòu)建

綜合運用效率模型、綜合評價指標(biāo)模型、空間計量、面板門檻、Tobit回歸和線性回歸模型對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)相關(guān)問題進行實證研究。

（一）工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率測度模型

本文決策單元為長三角27個地級市。綜合參考彭甲超[1]、黃磊[3，7]、呂巖威[12]等人對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的研究，構(gòu)建長三角工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系（見表1）。

（二）綠色經(jīng)濟發(fā)展水平測度模型

熵權(quán)-TOPSIS法是熵權(quán)法與優(yōu)劣解距離法的結(jié)合，先對指標(biāo)進行正向化操作，然后再求權(quán)重的方法。

綠色經(jīng)濟發(fā)展水平：LOGED=Wj×zij

借鑒馬骍[13]、歐陽志云[14]、李海龍[15]、祝云龍[16]等對綠色經(jīng)濟發(fā)展水平的研究，構(gòu)建長三角綠色經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系（見表2）。

其中人均日生活用水量標(biāo)準(zhǔn)參照《城市居民生活用水量標(biāo)準(zhǔn)》，上海、江蘇、浙江、安徽為120～180升/每人。人均道路擁有面積標(biāo)準(zhǔn)參照《中國城市規(guī)劃定額指標(biāo)暫行規(guī)定》設(shè)定為6～14 m2/人。而對于城鄉(xiāng)居民生活用電與每千人規(guī)模以上的工業(yè)企業(yè)能源消耗量我們參照馬骍[13]等人的做法取長三角地區(qū)平均水平。

（三）空間計量模型設(shè)定

1.空間相關(guān)性檢驗

安瑟林（Anselin）認(rèn)為，任何地區(qū)的經(jīng)濟單元都不是孤立存在的，而是與其周邊單元存在一定聯(lián)系。地理距離越近，聯(lián)系就越緊密[17]。本文采用安瑟林提出的Morans I指數(shù)對長三角27地級及以上城市市工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性進行檢驗。Morans I指數(shù)的計算公式為：

（3）式中，xi為第i個地級市指標(biāo)值，n為地級市總個數(shù)，空間權(quán)重矩陣選擇反距離矩陣，即Wd=1/dij，dij為兩個城市之間的距離[18]。一般來說，Morans I指數(shù)取值范圍為[-1，1]。Morans I>0，表明指標(biāo)在空間上呈現(xiàn)正相關(guān);Morans I<0，表明指標(biāo)在空間上呈現(xiàn)負相關(guān);Morans I=0，表明指標(biāo)不存在空間相關(guān)性。

2.空間計量模型的選擇

空間杜賓模型（SDM）是空間滯后模型（SAR）與空間誤差模型（SEM）的結(jié)合，不僅能夠很好地解釋因變量和自變量的空間依賴性，而且能夠考慮隨機誤差沖擊的空間影響。因此，本文研究選取空間杜賓模型，以便很好地反映工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)。SDM模型設(shè)定如下：

（4）式中，τ為本地區(qū)指標(biāo)對周圍地區(qū)指標(biāo)的影響系數(shù)。當(dāng)τ>0時，鄰近地區(qū)存在空間溢出效應(yīng);當(dāng)τ<0時，鄰近地區(qū)存在空間負效應(yīng)。φi和νt分別表示地區(qū)效應(yīng)與時間效應(yīng);ψ表示殘差之間的空間相關(guān)性;εit為隨機誤差項;i與t分別表示地區(qū)個體維度與時間維度。當(dāng)τ≠0、θ≠0、ψ=0時，（4）式為SDM模型;當(dāng)τ≠0、θ=0、ψ=0時，（4）式為SAR模型;當(dāng)τ=0、θ=0、ψ≠0時，（4）式為SEM模型。

由于空間杜賓模型同時包含自變量與因變量的空間滯后項，自變量的空間滯后項會對反饋效應(yīng)產(chǎn)生影響，所以空間杜賓模型估計系數(shù)不能準(zhǔn)確反映自變量對因變量的影響。為了彌補模型的缺陷，萊薩格（Lesage）和佩斯（Pace）提出偏微分解分法，將空間杜賓模型中的參數(shù)向量θ分解為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)[19]?？傂?yīng)就是直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的和。通過空間效應(yīng)分解，能更好地分析各自變量對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)。

（四）面板門檻、Tobit回歸、線性回歸模型設(shè)定

線性回歸模型：Yit=β0+∑βiXit+εit+uit（5）

若uit等于0，不存在固體效應(yīng)，模型為混合回歸模型;若uit與某個解釋變量相關(guān)，模型為固定效應(yīng)模型;若uit與所有解釋變量不相關(guān)，模型為隨機效應(yīng)模型。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

被解釋變量：長三角工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率（GTIE），根據(jù)前文構(gòu)建松弛變量的非期望產(chǎn)出DEA模型測算。核心解釋變量：綠色經(jīng)濟發(fā)展水平（LOGED），根據(jù)前文構(gòu)建的熵權(quán)-TOPSIS模型測算。控制變量：產(chǎn)業(yè)集聚（IC），采用區(qū)位熵方法計算產(chǎn)業(yè)集聚，Rit為地區(qū)i在t年規(guī)模以上R&D人員數(shù)量，Rt為t年全國規(guī)模以上R&D人員數(shù)量，Qit為地區(qū)i在t年總就業(yè)人數(shù)，Qt為t年全國總就業(yè)人數(shù)[21];環(huán)境規(guī)則（IOER），用公式計算環(huán)境規(guī)則水平，Pit為地區(qū)i在t年節(jié)能環(huán)保費用，Git為地區(qū)i在t年的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值，St為各地級市歷年的工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用工業(yè)總產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值比值來測算[22];外商投資（lnFI），對規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)外商投資和港澳臺商投資企業(yè)總產(chǎn)值取對數(shù)來衡量;政府支持（GS），參考張旭[22]與黃磊[3]等做法，用城市科學(xué)技術(shù)支出與教育支出之和占地方公共預(yù)算支出比重衡量政府支持度;企業(yè)收益（lnEI），用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額取對數(shù)來衡量;城鎮(zhèn)化水平（UL），采用國家統(tǒng)計局的計算方式，即“城鎮(zhèn)化率=城鎮(zhèn)常住人口/總?cè)丝凇眮砗饬俊?/p>

本文使用的指標(biāo)數(shù)據(jù)來自2009—2019年中國統(tǒng)計年鑒、長三角各地級及以上城市統(tǒng)計年鑒、國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報、環(huán)境狀況公報。利用SPSS 25軟件均值替換法補充缺失值。

四、實證分析

結(jié)合前文構(gòu)建的模型和選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別計算出長三角工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率以及綠色經(jīng)濟發(fā)展水平，而后深入剖析各變量對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的影響機理。

（一）長三角規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率結(jié)果分析

運用軟件DEA-Solver 13.0的Bad-Output-GRS模塊進行運算。分別計算出2008—2018年長三角27個城市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)DEA效率值（見表3）。長三角地區(qū)工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率平均值見圖1。

從時間維度來看，27個城市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率總的來說呈現(xiàn)出逐年增長的態(tài)勢。從空間維度來看，上海市工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值最高，且于2011年就已經(jīng)達到最高效率值。安徽省工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值最低。DEA效率值是一個相對概念，結(jié)合表3與圖1，2008年工業(yè)企業(yè)平均效率值是0.51，即整個長三角地區(qū)平均效率值是該年份最高單元效率值的51%。雖然各年份效率前沿位置不一定相同，但是自2008到2018年間，長三角平均效率值從0.51逐年增加到0.80。

（二）長三角綠色經(jīng)濟發(fā)展水平結(jié)果分析

通過Matlab r2018a軟件，運用熵權(quán)-TOPSIS法計算綠色經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)權(quán)重分別為：0.027 2、0.020 4、0.051 7、0.025 3、0.011 8、0.002 7、0.013 4、0.033 8、0.001 4、0.022 4、0.163 7、0.055 1、0.022 5、0.214 5、0.061 2、0.049 2、0.011 3、0.108 5。圖2為本文計算出的2008年、2013年、2018年長三角地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展水平。

由圖可知，各市綠色經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，但是地區(qū)發(fā)展不平衡問題突出。上海作為長三角地區(qū)龍頭城市，其綠色經(jīng)濟發(fā)展水平明顯高于其余各市，在2018年綠色經(jīng)濟發(fā)展水平已經(jīng)突破數(shù)值1，南京、杭州、蘇州三地綠色經(jīng)濟發(fā)展水平正努力向1靠攏，寧波、合肥、無錫、南通四地綠色經(jīng)濟發(fā)展水平于2018年已經(jīng)突破了0.6但是想達到1還需要一定的發(fā)展時間。此外，舟山、池州、銅陵、安慶、宣城等地綠色經(jīng)濟發(fā)展水平較低，尚未突破0.5。

（三）空間計量結(jié)果分析

在進行空間計量分析之前，先進行空間相關(guān)性檢驗，利用Stata 15軟件計算出長三角地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率Moran's I指數(shù)，并得出對應(yīng)的統(tǒng)計檢驗結(jié)果，見表4。Moran's I散點圖見圖3（本文限于篇幅，只羅列出2008年與2018年Moran's I散點圖）。

表4中可以看出，在1%顯著性水平上，考察期內(nèi)的Moran's I指數(shù)顯著為正，除2014年、2015年、2016年外，Moran's I指數(shù)大體呈現(xiàn)逐年增加的態(tài)勢。說明工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率在空間范圍內(nèi)存在顯著正向空間相關(guān)性，且從圖3中我們發(fā)現(xiàn)，綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值大多數(shù)分布在一、三象限，存在空間集聚特征。

在LM檢驗中，SEM模型LM值為0，SAR模型LM值為0，通過了1%顯著性水平檢驗。Wald檢驗P值分別為0、0.000 1，通過1%顯著性水平檢驗。LR檢驗的P值均為0，通過1%顯著性水平檢驗，拒絕SDM模型退化為SEM或SAR假設(shè)。進一步證實空間杜賓模型的適用性。在Hausman檢驗中，chi2（7）統(tǒng)計量為-33.57小于0，選用固定效應(yīng)模型。最后通過輸出結(jié)果發(fā)現(xiàn)，時間固定效應(yīng)的R-square值為0.665 8遠大于個體固定效應(yīng)（0.380 6）與個體時間雙固定效應(yīng)（0.007 8），log-likelihood值為274.811。模型擬合度較高，可信度較大。故而選擇時間固定效應(yīng)的空間杜賓模型進行空間效應(yīng)分解，結(jié)果見表5。

lnEI直接效應(yīng)估計系數(shù)在1%顯著性水平下為正，間接效應(yīng)估計系數(shù)在10%的顯著性水平下為正，企業(yè)收益直接推動了長三角地區(qū)工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，且對周邊鄰近城市的帶動作用較強。企業(yè)收益增加，使得企業(yè)會購買先進的綠色技術(shù)生產(chǎn)設(shè)備，加大綠色技術(shù)研發(fā)投入，招聘更多技術(shù)人員，加強地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)交流，從而提高長三角地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力。lnFI直接效應(yīng)估計系數(shù)在10%顯著性水平下為正，沒有空間溢出效應(yīng)。證實了“污染光環(huán)”假說[3]，外資引進給承接地帶來了國外先進的技術(shù)水平與管理經(jīng)驗，增強本地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，引進外資在促進本地技術(shù)進步的同時，出現(xiàn)競爭外資現(xiàn)象，使得周邊城市落后產(chǎn)能集聚，導(dǎo)致污染產(chǎn)出流向周邊城市。從而抑制鄰近地區(qū)綠色技術(shù)發(fā)展。LOGED直接效應(yīng)估計系數(shù)在1%顯著性水平下為正，間接效應(yīng)回歸系數(shù)不顯著。綠色技術(shù)發(fā)展水平雖然具有綠色激勵效應(yīng)和創(chuàng)新能力累積效應(yīng)，但長三角地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展水平所帶來的推動作用更多的是被本城市所吸收，沒有產(chǎn)生溢出效應(yīng)，對周圍城市的支撐作用較少。UL直接效應(yīng)估計系數(shù)在1%顯著性水平下為正，間接效應(yīng)回歸系數(shù)不顯著。城鎮(zhèn)化會吸引高素質(zhì)人才與研發(fā)資本的聚集，促進本地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平提高[23]，這樣使得鄰近地區(qū)從事技術(shù)創(chuàng)新活動的人才被吸納到經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，從而抑制技術(shù)創(chuàng)新水平的發(fā)展。GS直接效應(yīng)與間接效應(yīng)估計系數(shù)均在1%顯著性水平下為正。政府支持對本地區(qū)與鄰近地區(qū)的綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展有顯著的促進作用，政府在加大研發(fā)投入、建設(shè)創(chuàng)新平臺方面給予支持并出臺相應(yīng)政策積極引導(dǎo)鼓勵工業(yè)企業(yè)進行綠色技術(shù)創(chuàng)新。IC直接效應(yīng)估計系數(shù)在1%顯著性水平下為正，沒有溢出效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)集聚使得工業(yè)企業(yè)聚集了先進的管理經(jīng)驗、生產(chǎn)技術(shù)，從而提高了本地工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平。但是工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會給鄰近地區(qū)帶來環(huán)境污染，增加鄰近地區(qū)節(jié)能環(huán)保負擔(dān)，增加鄰近地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平難度。IOER沒有直接效應(yīng)，間接效應(yīng)估計系數(shù)在1%顯著性水平下為負，且系數(shù)絕對值最大，溢出效應(yīng)最強。與“波特假說”企業(yè)在規(guī)制政策的引導(dǎo)下能夠借助綠色創(chuàng)新實現(xiàn)高利潤與“綠色化”的雙贏局面相悖。這主要是長三角地區(qū)環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)最為嚴(yán)格，政府命令控制型的環(huán)境規(guī)則難以產(chǎn)生“波特效應(yīng)”[24]。長三角地區(qū)強化環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，在“不搞大開發(fā)、共抓大保護”要求下，“環(huán)保一刀切”粗放式環(huán)境政策提出，給企業(yè)生產(chǎn)加重負擔(dān)，從而抑制了長三角地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力提升。

（四）面板門檻回歸、Tobit回歸、線性回歸結(jié)果分析

運用Stata 15對面板門檻模型進行門檻檢驗，對Tobit模型進行LR檢驗。

從表6可以看出，綠色經(jīng)濟發(fā)展水平單門檻檢驗P值小于0.1，雙門檻檢驗P值為0.1。表明綠色經(jīng)濟發(fā)展水平在1%顯著性水平下存在單一門檻效應(yīng)，采用殘差平方和最小原則估計出門檻值為0.806 8。為了進一步驗證門檻估計值的準(zhǔn)確性。圖4中給出了似然比統(tǒng)計量與門檻估計量之間的關(guān)系，綠色經(jīng)濟發(fā)展水平門檻估計值分別為0.806 8。置信區(qū)間分別為[0.759 4，0.811 0]。在此區(qū)間內(nèi)，似然比統(tǒng)計量值小于5%水平下的臨界值，因而可以認(rèn)為門檻效應(yīng)估計值真實可靠。

Tobit回歸LR檢驗P值為0，拒絕選用混合面板Tobit模型原假設(shè)，本文選用隨機效應(yīng)面板Tobit模型進行回歸分析?；旌暇€性回歸（Model1）、固定效應(yīng)模型（Model2）、隨機效應(yīng)模型（Model3）、Tobit回歸（Model4）、面板門檻回歸（Model5）結(jié)果見表7。

由Model 5可以看出，將綠色經(jīng)濟發(fā)展水平作為門檻變量，當(dāng)綠色經(jīng)濟發(fā)展水平低于0.806 8時，綠色經(jīng)濟發(fā)展水平的作用系數(shù)在1%顯著性水平下為0.588 8，高于0.806 8時，作用系數(shù)在1%顯著性水平下為0.806 3。說明綠色經(jīng)濟發(fā)展水平對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率有明顯的推動作用，且越過第一個門檻值后推動作用加強。從Model1至Model4可以看出，較其他影響變量而言，綠色經(jīng)濟發(fā)展水平對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的影響程度最高。五個模型各自變量對因變量回歸系數(shù)影響程度排序一樣，從大到小排序為：綠色經(jīng)濟發(fā)展水平（LOGED）→政府支持（GS）→企業(yè)收益（lnEI）→城鎮(zhèn)化水平（UL）→外商投資（lnFI）→產(chǎn)業(yè)集聚（IC）→環(huán)境規(guī)則（IOER）。五個模型中，綠色經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持、企業(yè)收益、外商投資作用系數(shù)在1%與5%顯著性水平下為正值，與工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率同方向變動。而城鎮(zhèn)化水平與環(huán)境規(guī)則的變化對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率沒有影響。但是在混合線性回歸當(dāng)中，由于沒有考慮個體效應(yīng)的緣故，產(chǎn)業(yè)集聚作用系數(shù)為不顯著的正值，產(chǎn)業(yè)集聚變動對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率沒有影響。而固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型、Tobit回歸模型與面板門檻回歸模型產(chǎn)業(yè)集聚作用系數(shù)在1%與5%顯著性水平下為負值，即產(chǎn)業(yè)集聚與工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率呈反方向變動?？偟膩碚f，固定效應(yīng)、隨機效應(yīng)線性回歸模型作用系數(shù)雖然與面板Tobit回歸、門檻回歸模型有所不同，但是在對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率作用機制上是相似的。

五、主要結(jié)論與政策建議

隨著環(huán)境污染問題的日益突出，綠色技術(shù)創(chuàng)新成為我國工業(yè)企業(yè)調(diào)整經(jīng)濟增長方式的重要支撐。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，運用非期望產(chǎn)出的DEA模型測算了2008—2018年長三角27個城市工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率。檢驗綠色技術(shù)創(chuàng)新效率存在空間相關(guān)性之后，采用空間杜賓模型SDM偏微分法發(fā)現(xiàn)：外商投資、綠色經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)集聚對本地區(qū)的綠色技術(shù)創(chuàng)新有直接推動作用，對周圍地區(qū)的綠色技術(shù)創(chuàng)新沒有顯著的間接效應(yīng);企業(yè)收益與政府支持對本地與鄰近地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新均有顯著的促進作用;環(huán)境規(guī)則對鄰近地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新有顯著抑制作用，對本地區(qū)的直接效應(yīng)不顯著。在面板線性模型與非線性模型回歸結(jié)果中，綠色經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持、企業(yè)收益、外商投資正向影響工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，核心解釋變量綠色經(jīng)濟發(fā)展水平較其他控制變量而言，作用系數(shù)最大，對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的影響程度最深。除混合線性回歸模型外，產(chǎn)業(yè)集聚負向影響工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率?？偟膩碚f，不管是各變量作用系數(shù)大小排序，還是系數(shù)前正負符號，在線性模型與非線性模型分析中，各自變量對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率作用機理沒有太大的差異。

基于上述研究結(jié)論，從區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作、外資審核、推進新型城鎮(zhèn)化等角度提出如下政策建議。

加強長三角地區(qū)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新合作，長三角地區(qū)高校與科研機構(gòu)眾多，不僅聚集了較多的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源，還聚集了具有國際先進水平的高端創(chuàng)新設(shè)備及平臺。推動長三角產(chǎn)學(xué)研一體化，有利于加強工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，鼓勵工業(yè)企業(yè)與高?？蒲新?lián)合組建技術(shù)研發(fā)應(yīng)用中心，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，促進綠色技術(shù)創(chuàng)新水平外溢。

加大外資審核力度，有利于防止高污染、高能耗企業(yè)的流入。學(xué)習(xí)優(yōu)質(zhì)外資企業(yè)先進的管理水平與經(jīng)營理念，淘汰落后生產(chǎn)設(shè)備，有利于促進傳統(tǒng)行業(yè)綠色改造升級，因地制宜地布局新能源、智能制造、節(jié)能環(huán)保高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，加強工業(yè)綠色競爭力。

加快推進新型城鎮(zhèn)化，規(guī)定城鎮(zhèn)建設(shè)用地開發(fā)邊界，避免農(nóng)業(yè)與綠色生態(tài)用地被侵蝕，倒逼城鎮(zhèn)化發(fā)展模式從分散型向集約緊湊型轉(zhuǎn)變，提高土地使用率，鼓勵建設(shè)用地多功能復(fù)合利用，共建工業(yè)園區(qū)，從而避免產(chǎn)業(yè)之間的無序化競爭與產(chǎn)能過剩。

綠色經(jīng)濟發(fā)展水平對工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的促進效應(yīng)明顯，地方政府不能片面追求經(jīng)濟增長速度，而應(yīng)把經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展作為新時期的考核指標(biāo)。政府應(yīng)加大綠色技術(shù)創(chuàng)新支持力度，從研發(fā)強度、污染物排放情況、能耗強度、創(chuàng)新成果應(yīng)用等維度制定綠色科技型企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對符合標(biāo)準(zhǔn)的綠色企業(yè)給予稅收減免政策優(yōu)惠。加大工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)保護，對積極參與綠色技術(shù)研發(fā)的企業(yè)發(fā)放項目資助資金，鼓勵企業(yè)積極研制綠色改造設(shè)備。在長三角地區(qū)成立綠色技術(shù)創(chuàng)新國家工程研究中心，實現(xiàn)綠色技術(shù)資源共享，使創(chuàng)新成果向周邊城市開放共享，從而實現(xiàn)長三角全域共享綠色技術(shù)創(chuàng)新成果。

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Analysis of green technology innovation efficiency and its influencing factors of industrial enterprises in Yangtze River Delta

He Yujing? Cai Danyang

（School of Economics and Management， Jiangsu University of Science And Technology， Zhenjiang， Jiangsu 212100）

Abstract： Green technology innovation of industrial enterprises in Yangtze River Delta is of great significance to promote high-quality economic development and ecological civilization construction in this region. Based on the panel data of 27 cities at prefecture level and above in the Yangtze River Delta from 2008 to 2018， this paper calculates the green technology innovation efficiency of industrial enterprises in the Yangtze River Delta by using DEA model of unexpected output， discusses the spatial effect of influencing factors of green technology innovation efficiency by using spatial Dubin model， and finally explores the relationship between their respective variables and green technology innovation efficiency of industrial enterprises by using linear and nonlinear models. The research shows that the green technology innovation efficiency of industrial enterprises in the Yangtze River Delta has increased year by year and there has been a spatial agglomeration effect; Foreign investment， green economy development level， urbanization level and industrial agglomeration have positive and direct promotion effects on green technology innovation in this region; Enterprise income and government support have positive effects on green technology innovation in local and neighboring areas; Environmental rules have negative spatial spillover effect on green technology innovation in neighboring areas; In the linear and nonlinear regression results， generally speaking， each variable has a similar mechanism on the efficiency of industrial enterprises' green technology innovation， among which the development level of green economy has the greatest coefficient and the deepest influence on the efficiency of industrial enterprises' green technology innovation compared with other variables. Finally， according to the results of empirical analysis， this paper puts forward specific policy suggestions for improving the efficiency of green technology innovation of industrial enterprises in the Yangtze River Delta in the future.

Key Words： Spatial Dubin;Spatial agglomeration;Green technology innovation

作者簡介：何育靜，江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，蘇州大學(xué)中國特色城鎮(zhèn)化研究中心兼職副研究員，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟;蔡丹陽，江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新管理。