吳遵杰，巫南杰

（深圳大學經(jīng)濟學院，廣東深圳 518060）

1 研究背景

粵港澳大灣區(qū)作為新時期我國經(jīng)濟發(fā)展的重大戰(zhàn)略引擎，定位于建設宜居宜業(yè)宜游灣區(qū)和國際科技創(chuàng)新中心，推動綠色技術創(chuàng)新無疑已成為落實粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略定位的重要內(nèi)涵和政策選擇。黨的十九大報告明確提出要以粵港澳大灣區(qū)建設為重點，加強內(nèi)地同港澳技術創(chuàng)新、生態(tài)環(huán)保和人才交流等方面的合作?！痘浉郯拇鬄硡^(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要（2019）》再次強調(diào)，粵港澳大灣區(qū)要貫徹落實創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略，著力提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，以科技為驅動力促進經(jīng)濟綠色發(fā)展。國家高度重視粵港澳大灣區(qū)綠色技術創(chuàng)新，提升綠色創(chuàng)新效率已成為粵港澳大灣區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的主要抓手。城市群建設的本質(zhì)特征是集聚經(jīng)濟效應［1］，而工業(yè)作為粵港澳大灣區(qū)城市群經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐，以及粵港澳大灣區(qū)爭創(chuàng)國際一流灣區(qū)的核心競爭力所在，研究工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的影響，對促進粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

2 文獻綜述

2.1 綠色創(chuàng)新效率的測算

常用的效率測算方法有數(shù)據(jù)包絡分析法（Data Envelopment Analysis,DEA）［2］、主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）［3］、隨機前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis,SFA）［4］。數(shù)據(jù)包絡分析法由于不受人為主觀因素的影響，被廣泛用于測算綠色創(chuàng)新效率。任耀等［5］采用DEA-RAM模型對2001—2013年山西省11個城市的綠色創(chuàng)新績效進行了測算；錢麗等［6］以工業(yè)企業(yè)為研究對象，運用兩階段DEA模型測算了我國30個省份的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率；朱承亮等［7］基于非期望產(chǎn)出的SBM模型和ML 指數(shù)從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面測算了專利密集型產(chǎn)業(yè)的綠色創(chuàng)新效率。

2.2 產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響

從現(xiàn)有研究的結論來看，產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響主要存在以下三種觀點：（1）產(chǎn)業(yè)集聚有利于創(chuàng)新效率的提升。余泳澤等［8］、原毅軍等［9］分別運用中國城市面板數(shù)據(jù)和省際面板數(shù)據(jù)證實了生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對制造業(yè)創(chuàng)新效率提升具有顯著的促進作用。楊浩昌等［10］運用中國高技術產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率提升具有促進作用。（2）產(chǎn)業(yè)集聚不利于創(chuàng)新效率的提升。謝子遠等［11］以中國53個國家高新區(qū)為樣本研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集群會對國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率提升產(chǎn)生顯著的抑制作用。謝露露［12］采用空間計量模型考察了產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響，研究發(fā)現(xiàn)本地制造業(yè)集聚會顯著抑制創(chuàng)新效率的提升。（3）產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新效率的關系是非線性的。謝子遠等［13］、謝臻等［14］的研究均表明產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新效率之間存在倒“U”型關系。

綜上分析可以發(fā)現(xiàn)：（1）現(xiàn)有文獻對產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新效率的關系研究主要基于行業(yè)或省際層面，聚焦于粵港澳大灣區(qū)城市層面的文獻甚少；（2）多數(shù)文獻基于不考慮能源與環(huán)境約束的創(chuàng)新效率視角，即使有少量文獻基于綠色創(chuàng)新效率視角，但其對綠色創(chuàng)新效率的測算主要采用傳統(tǒng)DEA模型或考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型，鮮有文獻采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測算綠色創(chuàng)新效率；（3）現(xiàn)有對產(chǎn)業(yè)集聚的研究主要基于產(chǎn)出密度模型，但尚未發(fā)現(xiàn)有文獻將能源和環(huán)境作為投入要素納入產(chǎn)出密度模型，對產(chǎn)業(yè)集聚與綠色創(chuàng)新效率之間的關系進行理論闡釋；（4）多數(shù)文獻采用非空間計量方法，忽略了產(chǎn)業(yè)集聚的空間溢出效應；（5）國內(nèi)關于工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響研究幾近空白。

基于此，本文首先將能源和環(huán)境作為投入要素引入傳統(tǒng)的產(chǎn)出密度理論模型，對工業(yè)集聚與綠色創(chuàng)新效率之間的關系進行數(shù)理推導；其次，利用基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型對2003—2018年粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率進行測算；最后，采用空間杜賓模型和面板門檻模型實證檢驗工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響，以期為粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率提升和工業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。

3 理論模型與機理分析

3.1 理論模型

本文在Ushifusa 等［15］產(chǎn)出密度模型的基礎上，嘗試將能源和環(huán)境要素納入模型框架，以探討工業(yè)集聚與粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率之間的關系。現(xiàn)有研究主要基于資本和勞動要素投入構建產(chǎn)出密度函數(shù)，而鮮有文獻同時將能源和環(huán)境要素納入其中。雖然邵帥等［16］首次考慮了生產(chǎn)過程中的能源消耗和環(huán)境污染（碳排放），從投入端將能源要素引入生產(chǎn)函數(shù)，從產(chǎn)出端將環(huán)境要素與GDP 直接加總后納入生產(chǎn)函數(shù)。然而，環(huán)境污染作為負向產(chǎn)出指標，將其與正向產(chǎn)出指標（GDP）簡單加總，缺乏合理性。鑒于此，本文將能源和環(huán)境視為投入要素納入產(chǎn)出密度函數(shù)。生產(chǎn)函數(shù)可以表示為：

3.2 機理分析

通過上述分析可知，工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的提升存在著促進和抑制兩方面的作用。當時，工業(yè)的適度集聚主要通過規(guī)模經(jīng)濟效應、基礎設施和勞動資源共享效應、知識和技術溢出效應以及合作競爭效應產(chǎn)生正外部性，優(yōu)化資源配置和實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，進而促進綠色創(chuàng)新效率的提升。當時，工業(yè)的過度集聚主要通過擁擠效應、環(huán)境負效應以及惡性競爭效應產(chǎn)生負外部性，使得產(chǎn)出規(guī)模持續(xù)擴張、污染排放增加和企業(yè)間競爭加劇，進而抑制綠色創(chuàng)新效率的提升。綠色創(chuàng)新效率不僅受工業(yè)集聚程度的影響，還與綠色技術創(chuàng)新過程中的投入與產(chǎn)出密切相關，其作用機理見圖1。

圖1 工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率影響的作用機理

4 實證研究設計

4.1 實證模型構建

4.1.1 超效率SBM模型

傳統(tǒng)徑向DEA模型未對投入產(chǎn)出變量的松弛性問題加以考慮，而基于松弛變量的SBM模型存在無法對多個效率值為1 的有效決策單元進行比較的缺陷。因此，本文采用托恩（Tone）［17］在SBM模型基礎上提出的考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測算綠色創(chuàng)新效率。

綠色創(chuàng)新效率是綜合考慮能源消耗與環(huán)境污染后對創(chuàng)新能力進行衡量的重要指標，注重社會經(jīng)濟效益與生態(tài)環(huán)境效益的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。根據(jù)綠色技術創(chuàng)新效率測算的內(nèi)涵和數(shù)據(jù)的可獲得性，構建粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率評價指標體系，具體如下：

（1）創(chuàng)新投入。投入指標包括勞動、資本和能源三類要素投入，分別采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員數(shù)量（人）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D資本存量（萬元）和新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費存量（萬元）、工業(yè)用電量（萬千瓦時）表示。

鑒于R&D 資本存量無法直接獲得，本文采用永續(xù)盤存法對其進行估算［18］?；跒?003年，參考李向東等［19］的做法，基期R&D 資本存量等于當年R&D經(jīng)費支出/（折舊率+R&D經(jīng)費支出年均增長率）。

R&D 支出價格指數(shù)的估算沿用聶名華等［20］的做法，基于R&D 經(jīng)費支出的構成，對固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)和消費價格指數(shù)進行加權平均，計算公式如下：

R&D 資本存量折舊率的估算參照余泳澤［21］的做法，將資產(chǎn)性支出的折舊率設定為17%，非資產(chǎn)性支出部分的折舊率設定為20%，計算公式如下：

（2）期望產(chǎn)出。選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入（萬元）和綠色發(fā)明專利申請數(shù)（件）予以衡量。新產(chǎn)品銷售收入采用各城市工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)進行平減，統(tǒng)一折算成以2003年為基期的不變價?，F(xiàn)有文獻大多采用專利申請數(shù)或授權數(shù)衡量綠色創(chuàng)新能力，但不能真正反映企業(yè)的綠色創(chuàng)新，因此本文選用綠色發(fā)明專利申請數(shù)來表征綠色創(chuàng)新能力。根據(jù)“國際專利分類綠色清單”列示的綠色專利分類（IPC）標識編碼，通過國家知識產(chǎn)權局中國專利公布公告系統(tǒng)（http://epub.sipo.gov.cn/），對專利類型、IPC 分類標識編碼和申請人地址進行設置，識別并核算出粵港澳大灣區(qū)各城市綠色發(fā)明專利申請數(shù)。

（3）非期望產(chǎn)出。借鑒黃磊等［22］的做法，選取工業(yè)二氧化硫排放量（噸）、工業(yè)廢水排放量（萬噸）和工業(yè)煙（粉）塵排放量（噸）作為非期望產(chǎn)出。

一般而言，如果選取存量指標測度綠色技術創(chuàng)新投入，表明已考慮投入與產(chǎn)出的時滯性；如果創(chuàng)新投入選取流量指標測度，則需設定1年或2年的滯后期。本文已選取存量指標，故未做滯后處理。

4.1.2 空間面板計量模型

構建空間面板計量模型實證檢驗工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的影響，涉及空間自相關性檢驗、空間權重矩陣構建、空間計量模型選擇與設定和空間效應分解。

（1）空間相關性檢驗模型。為避免空間計量回歸結果產(chǎn)生偏誤，在構建空間計量模型之前，需要對綠色創(chuàng)新效率是否具有空間自相關性進行檢驗，因此本文采用全局和局域指數(shù)對綠色創(chuàng)新效率進行空間相關性檢驗。

4.1.3 面板門檻模型

為了考察工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率是否存在環(huán)境規(guī)制、企業(yè)規(guī)模和政府支持力度門檻效應，本文采用以環(huán)境規(guī)制強度、工業(yè)企業(yè)規(guī)模和政府支持力度為門檻變量的面板門檻模型開展進一步的實證檢驗。具體的面板門檻模型構建如下：

4.2 數(shù)據(jù)樣本說明

考慮到香港和澳門特別行政區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴重且工業(yè)占比較小，本文選取2003—2018年粵港澳大灣區(qū)9個城市（不含香港和澳門）的面板數(shù)據(jù)作為樣本。原始數(shù)據(jù)來源于歷年《廣東科技統(tǒng)計年鑒》《廣東工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《廣東統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》及各城市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報，所有涉及時間價值的變量均以2003年為基期進行平減。此外，本文參考劉章生等［27］的做法，將2003—2010年大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)整為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)口徑。

5 實證結果與分析

5.1 綠色創(chuàng)新效率的測算

本文運用MaxDEA8.0 軟件并基于考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型對2003—2018年粵港澳大灣區(qū)9個城市的綠色創(chuàng)新效率進行了測算，結果見表1 和圖2。2003—2018年粵港澳大灣區(qū)9個城市綠色創(chuàng)新效率均值為0.746，處于中高效率水平但未達到有效狀態(tài)。綠色創(chuàng)新效率整體呈波動上升趨勢，效率均值由2003年的0.709 上升到2018年的0.789，年均增長0.72%。城市間綠色創(chuàng)新效率差異顯著，年均效率值最高的深圳與最低的中山之間相差1.266。從9個城市來看，深圳、廣州、惠州和東莞4個城市的綠色創(chuàng)新效率均值大于1，效率均值依次為1.563、1.155、1.142 和1.052。深圳之所以具有較高的綠色創(chuàng)新效率均值，本文認為主要的原因在于它的工業(yè)或產(chǎn)業(yè)結構。按照錢德勒的說法，在基于科學的產(chǎn)業(yè)（Science-based industries）中，科學研究成果從產(chǎn)生到轉化的時滯較短，電子信息產(chǎn)業(yè)、生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、半導體產(chǎn)業(yè)和精細化工業(yè)都可歸于此類產(chǎn)業(yè)，而這類產(chǎn)業(yè)正是深圳的工業(yè)主導產(chǎn)業(yè)，這也是為什么深圳從成立特區(qū)至今僅40年，其工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值能位居粵港澳大灣區(qū)9個城市首位的重要原因。

表1 2003—2018年粵港澳大灣區(qū)9個城市綠色創(chuàng)新效率測算結果

表1 （續(xù)）

圖2 2003—2018年粵港澳大灣區(qū)9個城市綠色創(chuàng)新效率雷達圖

5.2 空間計量回歸分析

5.2.1 空間相關性檢驗

（1）全局空間相關性檢驗?；诳臻g鄰接、經(jīng)濟發(fā)展、人力資本和研發(fā)能力4 種空間權重矩陣，本文采用全局指數(shù)分別對城市綠色創(chuàng)新效率進行全局空間相關性檢驗，結果見表2。容易看出，基于4 種空間權重矩陣下，2003—2018年粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的指數(shù)均為正且至少在5%的水平下顯著，表明粵港澳大灣區(qū)綠色創(chuàng)新效率存在顯著的正向空間相關性，這也表明選取空間計量模型進行實證研究是適宜的。

表2 2003—2018年粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的全局指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗

表2 2003—2018年粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的全局指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗

（2）局域空間相關性檢驗。為了分析粵港澳大灣區(qū)各城市綠色創(chuàng)新效率的局域空間分布特征，本文基于空間鄰接權重矩陣分別繪制2003年和2018年綠色創(chuàng)新效率的局域散點圖（見圖3）。可以看出，所有城市都位于第一、三象限，再次說明各城市綠色創(chuàng)新效率存在空間正相關。具體而言，廣州、深圳、惠州和東莞位于第一象限（HH 象限），說明這4個城市表現(xiàn)出高-高集聚特征；其余5個城市位于第三象限（LL 象限），呈低-低集聚特征。為了進一步分析上述集聚現(xiàn)象是否顯著，本文引入局域空間關聯(lián)指標（LISA）進行考察。圖4 為粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率局域LISA 集聚地圖（限于篇幅僅列出代表性年份的LISA 集聚地圖），且集聚區(qū)在5%的水平下顯著。由圖4 可知，2010年深圳、惠州和東莞呈高-高集聚，且在5%的水平下顯著，而2018年僅有惠州和東莞呈現(xiàn)顯著的高-高集聚，其余城市綠色創(chuàng)新效率的集聚現(xiàn)象沒有通過顯著性檢驗，說明粵港澳大灣區(qū)綠色創(chuàng)新效率的高值主要顯著集中在惠州、東莞和深圳等城市，且長期處于較為穩(wěn)定狀態(tài)。

圖3 2003年和2018年粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的局域散點圖

圖4 2010年和2018年粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率局域LISA 集聚地圖

5.2.2 空間計量模型的選擇與估計

（1）模型選擇。本文采用埃爾霍斯特（Elhorst）［28］提出的“兩步法”來選擇適宜的空間計量模型。首先，對非空間面板模型進行估計并進行LM 和Robust LM 統(tǒng)計量檢驗。由LM 檢驗結果可知（限于篇幅未列出LM 檢驗結果），LM-Lag、LM-Error、Robust LM-Lag 和Robust LM-Error 統(tǒng)計量均在1%的水平下顯著，表明SAR模型和SEM模型同時存在，則考慮選擇SDM模型，但需要進一步檢驗。其次，本文進行LR 檢驗以判斷SDM模型是否可以退化為SAR模型或SEM模型，檢驗結果見表3。容易看出，4種空間權重矩陣下的LR 統(tǒng)計量均在1%的水平下顯著，表明SDM模型不能退化為SAR模型或SEM模型，故應選擇SDM模型。此外，Hausman 檢驗結果（見表3）表明應采用固定效應。因此，本文最終選擇固定效應SDM模型開展實證研究。

（2）空間計量模型估計。由表3 可知：第一，粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率存在顯著的正向空間溢出效應。綠色創(chuàng)新效率的空間自回歸系數(shù)在4種空間權重矩陣下均為正且均在1%的水平下顯著，表明各城市的綠色創(chuàng)新效率之間存在顯著的正向空間關聯(lián)效應，即綠色創(chuàng)新效率不僅受本城市自身因素的影響，同時還受相鄰城市或者經(jīng)濟發(fā)展水平、人力資本水平和研發(fā)能力水平相似城市的影響。第二，空間SDM模型的回歸結果明顯優(yōu)于非空間OLS模型、固定效應模型和隨機效應模型的回歸結果。與非空間面板模型相比，考慮了空間相關性的SDM模型的估計結果顯著性更優(yōu)。此外，本文還發(fā)現(xiàn)空間SDM模型的擬合優(yōu)度明顯高于非空間面板模型，這也進一步證實了采用空間計量模型的必要性與合理性。第三，基于不同權重矩陣的空間SDM模型的回歸系數(shù)符號和顯著性與非空間計量模型基本保持一致，表明空間SDM模型的實證結果是穩(wěn)健的。第四，人力資本空間效應>地理鄰接空間效應>經(jīng)濟發(fā)展空間效應>研發(fā)能力空間效應?；谌肆Y本、空間鄰接、經(jīng)濟發(fā)展和研發(fā)能力權重矩陣的值分別為0.502、0.487、0.483 和0.414，表明人力資本差距對綠色創(chuàng)新效率的影響最大，鄰接距離和經(jīng)濟發(fā)展差距次之，研發(fā)能力差距對其影響最小。這也說明地理空間位置的相鄰還不足以充分發(fā)揮綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應，粵港澳大灣區(qū)某些城市間雖然相鄰，但受交通發(fā)達程度、經(jīng)濟發(fā)展模式和歷史文化等因素的影響，導致其綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應被削弱。而地理位置鄰近且人力資本水平相似城市的綠色創(chuàng)新效率存在較高的空間依賴，因相鄰城市間人才的集聚與流動促進了綠色創(chuàng)新的空間溢出。

表3 工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率影響的回歸結果

（3）空間溢出效應分析。為進一步分析工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率影響的空間溢出效應，本文采用偏微分法對此效應進行分解，結果見表4。從基于不同權重矩陣的空間效應分解結果來看，解釋變量的系數(shù)符號與顯著性基本一致，表明在不同空間矩陣下的效應分解結果是穩(wěn)健的。下文主要基于空間鄰接權重矩陣的空間效應分解結果進行分析。

由表4 可知，工業(yè)集聚一次項和二次項的直接效應系數(shù)分別為0.687 和-0.096，且均在1%的水平下顯著，表明工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率影響的直接效應呈現(xiàn)倒“U”型特征。當工業(yè)集聚度低于拐點值時，本城市工業(yè)集聚度的提升會對本城市綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生促進作用，而當工業(yè)集聚度達到拐點值后，工業(yè)集聚將會抑制綠色創(chuàng)新效率的提升。從間接效應來看，本城市的工業(yè)集聚對相鄰城市的綠色創(chuàng)新效率表現(xiàn)出先促進后抑制的倒“U”型特征。從控制變量來看，環(huán)境規(guī)制的直接效應和溢出效應系數(shù)分別為-0.129和-0.471，且均在1%的水平下顯著為負，表明環(huán)境規(guī)制強度的提升不僅對本城市綠色創(chuàng)新效率提升具有促進作用，而且對相鄰城市綠色創(chuàng)新效率的促進作用更加明顯；產(chǎn)業(yè)結構和政府支持力度的直接效應和溢出效應系數(shù)均為負，但不顯著；外商直接投資的直接效應和溢出效應系數(shù)為3.303 和13.396，且均在1%的水平下顯著，表明外商直接投資是促進粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率提升的主要因素；所有制結構的直接效應和間接效應系數(shù)均顯著為正，說明所有制結構的提高會對本城市和相鄰城市的綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生促進作用；企業(yè)規(guī)模的直接效應系數(shù)為負但不顯著，而其溢出效應系數(shù)在5%的水平下顯著為負，表明本城市工業(yè)企業(yè)規(guī)模的擴大會對相鄰城市的綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生抑制作用。

表4 基于SDM模型的空間效應分解結果

（4）穩(wěn)健性檢驗。本文從以下兩個方面對空間計量回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗：第一，為了避免因指標選取差異而造成的估計偏誤，本文將工業(yè)集聚的度量指標替換為單位面積規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值。第二，考慮到工業(yè)集聚和綠色創(chuàng)新效率可能存在雙向因果關系，本文將工業(yè)集聚度滯后一期。由于不同空間權重矩陣下的估計結果近似，因此本文均基于空間鄰接權重矩陣進行穩(wěn)健性檢驗，具體結果分別見表3 第9 列、第10 列。容易看出，穩(wěn)健性檢驗的回歸結果與基于鄰接權重矩陣的SDM模型基本保持一致，表明空間計量回歸結果是穩(wěn)健的。

5.3 門檻模型回歸分析

前文從理論和實證兩個層面分析了工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的影響，并證實了工業(yè)集聚與綠色創(chuàng)新效率之間存在倒“U”型關系，那么這種關系會不會受其他因素的影響而呈現(xiàn)出不同的特征呢？基于此，下文將分別以環(huán)境規(guī)制、工業(yè)企業(yè)規(guī)模和政府支持力度為門檻變量，進一步考察工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的非線性影響。

5.3.1 門檻效應檢驗

在對面板門檻模型進行參數(shù)估計前，本文首先基于樣本數(shù)據(jù)進行了門檻效應檢驗，結果見表5。容易看出，環(huán)境規(guī)制、工業(yè)企業(yè)規(guī)模和政府支持力度分別在1%、10%和5%的顯著性水平下通過單一門檻檢驗，其門檻值依次為0.023、3.722 和8.969，對應的F 統(tǒng)計量為12.23、9.26 和12.19，表明工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響因環(huán)境規(guī)制、企業(yè)規(guī)模和政府支持力度的不同而呈現(xiàn)出不同的非線性特征。

表5 環(huán)境規(guī)制、工業(yè)企業(yè)規(guī)模和政府支持力度的門檻效應檢驗

5.3.2 門檻模型估計

由表6 可知，不同環(huán)境規(guī)制強度下工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的影響存在一定差異，當環(huán)境規(guī)制強度小于門檻值0.023 時，工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響系數(shù)為0.227，且在5%的水平下顯著；當環(huán)境規(guī)制強度跨越門檻值后，其影響系數(shù)變?yōu)?0.062，且在5%的水平下顯著。這表明工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的作用會受到環(huán)境規(guī)制強度的影響，如果環(huán)境規(guī)制強度跨過門檻值，則工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響會由促進轉變?yōu)橐种?。原因在于：適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制有利于工業(yè)集聚通過技術溢出、合作競爭和資源共享等效應對綠色創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響，但環(huán)境規(guī)制強度增加到一定程度后，會引起集聚的企業(yè)之間競爭加劇而限制節(jié)能減排技術的合作研發(fā)，進而抑制綠色創(chuàng)新效率的提升。從企業(yè)規(guī)模的門檻效應來看，當工業(yè)企業(yè)規(guī)模低于3.722 時，工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響為負但不顯著，而當工業(yè)企業(yè)規(guī)模越過3.722 后，其影響系數(shù)顯著為負。究其原因，企業(yè)的綠色技術研發(fā)與成果轉化要求具備一定的規(guī)模效應，但規(guī)模過大的工業(yè)企業(yè)由于組織結構繁雜、自身規(guī)模龐大和管理官僚化，使得綠色技術創(chuàng)新效率低下，因此規(guī)模較大的工業(yè)企業(yè)集聚會對綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生抑制作用。對于政府支持力度門檻變量，當政府支持力度低于門檻值8.969 時，工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響系數(shù)為-0.081，但不顯著；當政府支持力度跨過門檻值時，工業(yè)集聚度每增加1%，綠色創(chuàng)新效率顯著提升0.137%。原因在于：其一，工業(yè)集聚能夠實現(xiàn)交通物流、郵電以及科研與技術服務等基礎設施共享，而主要依靠政府投資建設的基礎設施有助于促進創(chuàng)新要素的自由流動，因此當政府支持力度達到一定水平時，工業(yè)集聚有助于綠色創(chuàng)新效率的提升；其二，政府支持可以降低企業(yè)從事綠色技術創(chuàng)新帶來的成本和風險，鼓勵工業(yè)企業(yè)加大對綠色技術的研發(fā)與投入，進而促進粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的提升。

6 結論與政策建議

本文將能源和環(huán)境作為投入要素納入Ushifusa等［15］產(chǎn)出密度模型，對工業(yè)集聚與綠色創(chuàng)新效率的關系進行了數(shù)理闡釋，進而采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型對2003—2018年粵港澳大灣區(qū)9個城市綠色創(chuàng)新效率進行了測算，并基于空間杜賓模型和面板門檻模型實證檢驗了工業(yè)集聚對城市綠色創(chuàng)新效率的影響。研究結果表明：

（1）2003—2018年粵港澳大灣區(qū)9個城市綠色創(chuàng)新效率均值為0.746，整體呈波動上升趨勢。城市間綠色創(chuàng)新效率差異顯著，年均效率值最高的深圳與最低的中山之間相差1.266。

（2）粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率存在顯著的正向空間溢出效應；工業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率影響的直接效應和間接效應均呈現(xiàn)倒“U”型特征，當工業(yè)集聚度低于拐點值時，工業(yè)集聚度的提升不僅會對本城市綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生促進作用，而且會促進相鄰城市綠色創(chuàng)新效率的提升，而當工業(yè)集聚度達到拐點值后，集聚會抑制綠色創(chuàng)新效率提升。

（3）工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的影響因環(huán)境規(guī)制強度、工業(yè)企業(yè)規(guī)模和政府支持力度的不同而呈現(xiàn)出不同的非線性特征。

基于上述研究結論，為充分發(fā)揮工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的正向促進作用，以促進粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展，本文提出如下政策建議：

（1）加強綠色技術創(chuàng)新合作，以協(xié)調(diào)發(fā)展新理念引領粵港澳大灣區(qū)城市群綠色技術協(xié)同發(fā)展。粵港澳大灣區(qū)各城市要共同推進智能制造、新材料、新能源汽車和節(jié)能環(huán)保等綠色產(chǎn)業(yè)群建設，促進綠色技術的溢出與擴散。深圳應充分發(fā)揮在粵港澳大灣區(qū)綠色技術創(chuàng)新中的龍頭作用，重點攻關前沿的綠色生產(chǎn)技術，加強與周邊城市開展基礎性的綠色技術合作，以促進灣區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。

（2）重視工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的非線性影響特征，充分挖掘集聚的正外部性。在工業(yè)集聚初期階段，要打破城市間的市場準入壁壘和技術封鎖，加快推進工業(yè)集群式發(fā)展，以發(fā)揮資源共享效應和規(guī)模經(jīng)濟效應。隨著工業(yè)集聚程度的提升，粵港澳大灣區(qū)要注重產(chǎn)業(yè)錯位發(fā)展，避免同質(zhì)性產(chǎn)業(yè)間惡性競爭，同時要加快推進工業(yè)綠色技術創(chuàng)新驅動，充分發(fā)揮集聚的合作競爭效應和技術溢出效應。

（3）充分發(fā)揮自身比較優(yōu)勢，推動工業(yè)協(xié)調(diào)集聚發(fā)展。鑒于不同條件因素下工業(yè)集聚對粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的影響會呈現(xiàn)出不同的特征，各城市應根據(jù)自身的地理區(qū)位、環(huán)境規(guī)制強度、企業(yè)規(guī)模、高校科研機構研發(fā)實力和技術水平等因素，因地制宜地制定合理的工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，切實發(fā)揮工業(yè)集聚的正外部性，進而促進粵港澳大灣區(qū)城市綠色創(chuàng)新效率的提升。

（4）加快政策體系頂層設計，融合粵港澳三地優(yōu)質(zhì)資源打造綠色技術創(chuàng)新高地?；浉郯拇鬄硡^(qū)建設應充分發(fā)揮香港高?？蒲袑嵙π酆竦膬?yōu)勢，以彌補粵地在基礎性研究方面的短板?；浉郯娜卣畱献髦贫òㄎ廴九欧沤灰變r格與節(jié)能減排技術研發(fā)在內(nèi)的相關政策，以最佳組合達到減排目標，讓粵港澳大灣區(qū)致力于建設宜居宜業(yè)宜游灣區(qū)和國際科技創(chuàng)新中心的定位落到實處。