非期望產(chǎn)出約束下山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率及空間特征研究

閆盼娣 張峰

摘要：綠色創(chuàng)新是推動工業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。與以往研究不同的是，通過聚焦城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展，利用Super-SBM模型和Malmquist指數(shù)分解法構(gòu)建工業(yè)綠色創(chuàng)新效率測度模型，對2005—2019年山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新變遷規(guī)律進行靜動態(tài)雙維度分析，并基于Morans I指數(shù)檢驗其空間相關(guān)性。結(jié)果表明，山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新靜態(tài)效率整體上呈平穩(wěn)發(fā)展趨勢，同時已塑造成“四大梯度”的空間分布形態(tài)；在動態(tài)效率測算中，根據(jù)Malmquist指數(shù)不同分解項對效率的異質(zhì)性影響度，可將城市群分為“要素集成”與“技術(shù)依賴”兩大類型；空間層面的效率值發(fā)展特點存在明顯的負(fù)向空間自相關(guān)性，各地區(qū)自身與周邊地區(qū)的綠色創(chuàng)新發(fā)展均存在不足之處，鄰近地區(qū)存在“都市聯(lián)動”效應(yīng)，周邊城市對其產(chǎn)生的拉動或制約作用不容忽視，城市群之間工業(yè)發(fā)展存在明顯差異且經(jīng)濟關(guān)聯(lián)較少。

關(guān)鍵詞：城市群；工業(yè)綠色創(chuàng)新；空間自相關(guān)

中圖分類號：F424.7文獻標(biāo)識碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2021.03.005

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

0引言

新一輪市場經(jīng)濟下，全球范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)價值鏈重塑促使世界各國將工業(yè)轉(zhuǎn)型升級不斷推向新的高度，其中以“中國制造2025”、德國“工業(yè)4.0”、美國“再工業(yè)化”戰(zhàn)略等為代表的驅(qū)動政策，均明確樹立了以技術(shù)創(chuàng)新與綠色發(fā)展等為目標(biāo)導(dǎo)向的發(fā)展方向。該背景下，國內(nèi)“高成本、高污染”的老舊工業(yè)體系發(fā)展約束愈發(fā)明顯，尤其是隨著城市規(guī)模的擴增與生產(chǎn)要素的聚集，城市群已逐漸成為當(dāng)前社會經(jīng)濟發(fā)展中推進區(qū)域一體化的重要載體，其建設(shè)既需要工業(yè)經(jīng)濟給予強有力的發(fā)展支撐，也依賴于自然生態(tài)環(huán)境的有機保障。山東半島城市群是黃河中下游廣大腹地的出?？冢粌H擁有較高的城市密集度，而且是我國北方和華東地區(qū)重要增長極。但是受傳統(tǒng)重工業(yè)比重大、原材料成本上漲、資源環(huán)境脅迫等多重因素的影響，其工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和提質(zhì)增速迫在眉睫。對此，山東省政府審時度勢，頒布《山東半島城市群發(fā)展規(guī)劃（2016—2030）》，并指出要將綠色創(chuàng)新作為應(yīng)對當(dāng)前資源與環(huán)境問題的戰(zhàn)略部署，提高城市群產(chǎn)業(yè)生態(tài)聚集效應(yīng)。由此可見，系統(tǒng)評估山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新水平的變遷規(guī)律及其發(fā)展聚集特點具有重要的理論與實踐意義。

工業(yè)綠色創(chuàng)新作為一項具有重要戰(zhàn)略意義的產(chǎn)業(yè)驅(qū)動因素，學(xué)者們對其做出了諸多有益的探討。其中，在效率測度方面，Mavi等[1]通過構(gòu)建考慮公共權(quán)重集的兩階段DEA模型，測算了瑞士綠色創(chuàng)新效率的趨勢規(guī)律及空間聚集性。Du等[2]基于兩階段創(chuàng)新價值鏈角度，借助網(wǎng)絡(luò)DEA探索了中國省際工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的差異，并針對綠色成果轉(zhuǎn)化提出改善建議。Tong等[3]運用SBM-DDF模型測算了32個工業(yè)行業(yè)的綠色全要素產(chǎn)率，分析了不同的創(chuàng)新模式對測評結(jié)果的影響。Shoufu等[4]基于理想窗口寬度的DEA方法對國內(nèi)28個制造行業(yè)進行綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的測評。李培哲等[5]采用DEA模型及Malmquist指數(shù)分解法測算了不同行政區(qū)域及東、中、西部三大區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率情況。張峰等[6]基于縱橫向拉開檔次法測度制造業(yè)綠色創(chuàng)新效率，并從空間集聚與冷熱點等方面分析了其時空格局演化特征。陳瑤[7]關(guān)于中國工業(yè)區(qū)域差異的研究表明發(fā)展效率呈現(xiàn)東部高西部低，沿海城市高于內(nèi)陸城市的特點?？梢钥闯觯瑪?shù)據(jù)包絡(luò)分析與隨機前沿函數(shù)是測算綠色創(chuàng)新效率常用的評估工具，而在國內(nèi)趨勢研究中，全國及省際之間的效率差異是探索的共性之處。在創(chuàng)新效率影響機制方面，Chen等[8]基于中國30個省的面板數(shù)據(jù)，建立工業(yè)綠色創(chuàng)新評價體系，并采取層次分析賦權(quán)的方式挖掘評價體系內(nèi)關(guān)鍵的短板要素。Jiangxue等[9]從經(jīng)濟、環(huán)境、能源和資源等方面綜合評價影響多個產(chǎn)業(yè)部門綠色創(chuàng)新發(fā)展的因素，提出推動綠色創(chuàng)新發(fā)展要依據(jù)產(chǎn)業(yè)部門實際而實施差異化的驅(qū)動策略。Baolong等[10]重點探討了環(huán)境機制對工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)管將研發(fā)投入擠出并對創(chuàng)新產(chǎn)出具有抑制作用。楊玉楨等[11]認(rèn)為城市化和對外開放是繼知識研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化之外的重要因素。易明等[12]采用面板Tobit模型分析影響綠色創(chuàng)新效率的要素作用機制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、外資利用水平和地方政府科學(xué)技術(shù)對綠色創(chuàng)新效率都具有較為明顯影響。此外，還有相關(guān)學(xué)者審視了產(chǎn)業(yè)集聚[13]、相關(guān)產(chǎn)業(yè)[14]和政府政策[15-16]對綠色發(fā)展效率的作用機制。

綜上所述，目前相關(guān)研究對工業(yè)綠色創(chuàng)新水平的測度及影響機制提供了良好的借鑒，尤其是針對國內(nèi)宏觀環(huán)境及省際差異的分析做出了重點探索，但鮮有研究對城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率及其空間聚集演化問題做出系統(tǒng)性的解釋。從1980年“發(fā)展中小城市、控制大城市規(guī)?！钡某擎?zhèn)化思路，到2014年推動城市基本公共服務(wù)均等化，再到當(dāng)前社會經(jīng)濟新常態(tài)，抑制大城市發(fā)展的建設(shè)模式已然難以適應(yīng)時勢變化需求，2019年中共中央政治局會議提出要“提升城市群功能”的建設(shè)方向，這對塑造山東半島城市群“極化效應(yīng)”下城市主體形態(tài)提供了重要借鑒。山東半島城市群既要走綠色創(chuàng)新發(fā)展的路徑，提高工業(yè)轉(zhuǎn)型升級速率及其對社會經(jīng)濟發(fā)展的高質(zhì)量支持度，也要發(fā)揮城市群的功能輻射作用，那么，半島城市群中各市的工業(yè)綠色創(chuàng)新水平究竟如何？城市之間是否具有空間關(guān)聯(lián)與聚集效應(yīng)？鑒于此，本文利用Super-SBM與 Malmquist指數(shù)構(gòu)建城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率測度模型，系統(tǒng)性地測度山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新水平的變遷趨勢及空間演化特點，旨在為城市群建設(shè)及推進工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論參考。

1模型與方法選擇

2山東半島城市群綠色創(chuàng)新效率測評分析

2.1數(shù)據(jù)來源

國際上對綠色創(chuàng)新的廣泛研究始于2005年，鑒于我國的創(chuàng)新驅(qū)動與創(chuàng)新發(fā)展融合、著重實施綠色創(chuàng)新發(fā)展的舉措是近年才進入學(xué)術(shù)界，故選擇起始研究年份為2005年，2020年數(shù)據(jù)/指標(biāo)未在各地區(qū)的統(tǒng)計年鑒與公報中公布，故樣本尺度選為2005—2019年。本文從靜態(tài)和動態(tài)兩方面對山東半島城市群的綠色創(chuàng)新效率進行測度，研究范圍涉及到山東半島城市群所含8個城市。其中，由于原萊蕪市在2019年撤市劃區(qū)，歸屬于濟南市，因此對樣本中濟南市數(shù)據(jù)包括了原濟南市和原萊蕪市之和。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《山東省統(tǒng)計年鑒》和各地區(qū)統(tǒng)計年鑒與公報。

2.2變量解釋

城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率測度的產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出兩部分。其中，期望產(chǎn)出在一定程度上反映了企業(yè)將投入要素轉(zhuǎn)化為有效資本要素的能力，主要由工業(yè)總產(chǎn)值、主營業(yè)務(wù)收入等經(jīng)濟效率作為衡量因素，根據(jù)企業(yè)的發(fā)展情況及數(shù)據(jù)的可獲得性，選取工業(yè)企業(yè)的總產(chǎn)值作為代表；創(chuàng)新產(chǎn)出常用新產(chǎn)品的銷售值、新產(chǎn)品的產(chǎn)值、市場的成交額、企業(yè)GDP的增長率等表示，相比于新產(chǎn)品的產(chǎn)值，新產(chǎn)品的銷售收入更直觀地體現(xiàn)出綠色創(chuàng)新發(fā)展的實施程度，因此，選擇新產(chǎn)品的銷售收入來表示創(chuàng)新產(chǎn)出。非期望產(chǎn)出中，選取污染物綜合指數(shù)，由工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢物以及工業(yè)廢氣（二氧化硫）“三廢”組成，采用熵值法給定各要素的比例折合成綜合污染物排放量。上述相關(guān)變量的解釋見表1。

2.3實證結(jié)果分析

2.3.1綠色發(fā)展效率測算分析

運用DEA -Solver Pro5.0對山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行Super-SBM模型的測算，測度結(jié)果及其核密度估計分別見表2和圖1。

從核密度估計的位置上看，效率值的核密度曲線整體呈左右波動變化，說明測算期間城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的整體上呈現(xiàn)非穩(wěn)定性，未能達到持續(xù)增長水平；從曲線的形狀來看，2006年與2008年曲線峰值增高且波峰陡峭，在2013年至2014年峰值達到最高，測算曲線多呈現(xiàn)為單峰分布，曲線左側(cè)出現(xiàn)小波峰現(xiàn)象，說明在此期間城市群各地區(qū)工業(yè)綠色效率的發(fā)展差距逐漸變小，但呈現(xiàn)出一定的兩極分化現(xiàn)象；從曲線變化區(qū)間分析，研究期內(nèi)曲線變化區(qū)間微小，說明各地區(qū)綠色發(fā)展效率與周邊地區(qū)間存在差距的差距較小，且逐漸向發(fā)展領(lǐng)先的周邊地區(qū)靠攏。

具體來看，山東半島城市群的整體的效率均值為1.01，說明城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新水平在研究期間發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好，但從地區(qū)與研究期兩個方面分析，各地區(qū)的綠色創(chuàng)新能力仍待進一步提高，具體包括：從時間角度來看，2015—2019年測算結(jié)果差異較小，8個城市的效率值在結(jié)果值“1”附近上下浮動，呈現(xiàn)出波浪型波動發(fā)展趨勢，總體效率值較為穩(wěn)定，表明近年來隨著國家與地方政府對工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展的重點關(guān)注和大力支持，山東半島城市群工業(yè)發(fā)展對吸收采納綠色創(chuàng)新先進技術(shù)能力不斷提升，促使各地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新能力取得了良好的發(fā)展；從各地區(qū)角度分析，測算期間8個城市的效率值存在一定的差異，如煙臺的綠色創(chuàng)新效率為0.98，測算結(jié)果小于1，表現(xiàn)為DEA無效狀態(tài)，說明該地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新的能力與水平亟待完善提高，也表現(xiàn)出山東省內(nèi)工業(yè)綠色創(chuàng)新仍有較大發(fā)展空間的客觀現(xiàn)實。

根據(jù)研究期內(nèi)效率值階段變化可知，在2005—2009年8個城市的效率值呈穩(wěn)定發(fā)展?fàn)顟B(tài)，各地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新水平較低，在工業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中存在諸多不確定因素，效率值無明顯上升下降波動現(xiàn)象；2010—2012年，城市群的效率值出現(xiàn)明顯變化，8個城市的效率值呈“V”型變化，2010年煙臺的效率值為0.24，2011年濟南的效率測算結(jié)果為0.79，2012年日照的測算結(jié)果為0.20，2010—2012年煙臺與日照這兩個沿海城市的綠色創(chuàng)新發(fā)展極不穩(wěn)定，上述城市的地理位置與其綠色創(chuàng)新的發(fā)展情況具有一定的關(guān)系，這種變化表明全球經(jīng)濟發(fā)展速率的回落對交通發(fā)達的沿海城市的影響較為明顯；2012—2019年，隨著我國工業(yè)轉(zhuǎn)型升級與綠色創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)文件的出臺、“三去一降一補”的深入推進、政府扶持力度的增加以及研發(fā)資金和高技術(shù)人才的引進，城市群工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新發(fā)展逐漸恢復(fù)到正常水平。

在效率值測度的基礎(chǔ)上，進一步對其進行層次聚類分析，結(jié)果見圖2?？砂l(fā)現(xiàn)山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率空間維度上表現(xiàn)為“四大梯度”。其中，第一梯度為效率值較高且發(fā)展相對穩(wěn)定型，代表城市為濟南、淄博與東營，上述城市在測算期間的效率變化相對穩(wěn)定，發(fā)展趨勢沒明顯波動，且效率值與“1”極為接近，促成這一結(jié)果主要是由于濟南、東營與淄博處于優(yōu)越的地域，在工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級與綠色創(chuàng)新發(fā)展方面擁有較為穩(wěn)固的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，產(chǎn)業(yè)資本優(yōu)厚且技術(shù)管理處于較高水平，特別是近年來有關(guān)資源環(huán)境保護的政策與創(chuàng)新發(fā)展文件得到積極推進。第二梯度為效率值階段性不理想但整體發(fā)展良好型，包括濰坊與青島，濰坊的效率值在測算期間出現(xiàn)兩次變化明顯的階段，分別是2005—2011年的“W”型發(fā)展與2015—2019年“V”型變化，在2007、2009與2017年降低至0.87、0.80與0.82，青島的效率值在2007年略有下降，降低至0.93，在2017年測算結(jié)果為0.58，2011年山東省政府出臺有關(guān)加快工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的文件，對濰坊與青島的工業(yè)造成明顯影響，各企業(yè)在積極響應(yīng)政策過程中未能在短時間內(nèi)找到理想的轉(zhuǎn)型方式，進而導(dǎo)致綠色創(chuàng)新的效率值的明顯波動。第三梯度為效率值發(fā)展趨勢呈明顯“V”型，代表城市為煙臺與威海，煙臺2010年效率為0.24，研究期內(nèi)其余年份所得結(jié)果均呈現(xiàn)出良好的發(fā)展趨勢，威海測算結(jié)果在2005至2009年期間保持平穩(wěn)發(fā)展，2010與2011年的結(jié)果分別為0.86、0.90，2012—2017年恢復(fù)穩(wěn)定發(fā)展?fàn)顟B(tài)，2018和2019年的測算結(jié)果分別為0.96和0.94，效率的發(fā)展易出現(xiàn)波動，表明威海的工業(yè)綠色創(chuàng)新水平存在明顯缺陷，后續(xù)發(fā)展中需進一步完善。第四梯度為前期發(fā)展紊亂后期穩(wěn)定型，代表城市為日照，日照的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率在2005—2013年出現(xiàn)兩次“V”型變化，分別在2007與2012年降至0.80與0.20，后期發(fā)展曲線逐漸平滑，表現(xiàn)出日照在實行綠色創(chuàng)新的過程中經(jīng)過初期探索后逐步完善工業(yè)體系結(jié)構(gòu)，效率值的變化呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢。

此外，山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新測算結(jié)果還呈現(xiàn)出“都市聯(lián)動效應(yīng)”，上述分類在一定程度上反映了城市群的技術(shù)創(chuàng)新聚集能力，例如濟南、淄博與東營的效率值穩(wěn)定且發(fā)展良好，這與其所處于擁有文化、政治等特性優(yōu)勢的地區(qū)有密切聯(lián)系，良好的工業(yè)基礎(chǔ)及相對完善的綠色創(chuàng)新發(fā)展體系對上述城市的效率值產(chǎn)生正向影響，同時對周邊地區(qū)工業(yè)的發(fā)展起到輻射性的帶動作用，在后續(xù)發(fā)展中需積極發(fā)揮領(lǐng)頭作用進而對其余地區(qū)的效率值增長做出貢獻；而山東省內(nèi)的沿海城市如煙臺、威海與日照，在樣本研究期間出現(xiàn)較高的效率值表明優(yōu)越的地理位置與便利的對外交通優(yōu)勢為工業(yè)的發(fā)展提供重要支撐，同時與外便利的交流也決定了上述地區(qū)極易受全球經(jīng)濟及外部經(jīng)濟發(fā)展影響，進而導(dǎo)致工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展出現(xiàn)波動，上述情況要求沿海地區(qū)需增強先進技術(shù)的吸收能力，進一步完善穩(wěn)定工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展管理體系同時加固與周邊城市的交流合作，將外部對自身發(fā)展的不利影響降至最低水平。

2.3.2工業(yè)綠色創(chuàng)新效率動態(tài)分析

在使用Super-SBM模型測算綠色效率的靜態(tài)分析基礎(chǔ)上，為實現(xiàn)對山東半島城市群全面動態(tài)的評估，運用DEAP2.1軟件對2005—2019年的8個城市進行Malmquist指數(shù)分析，結(jié)果見表3和表4。

從表3可知，半島城市群全要素生產(chǎn)率整體平均值為0.99，說明山東半島城市群的綠色創(chuàng)新水平呈現(xiàn)為相對穩(wěn)定的下降趨勢。對Malmquist指數(shù)進一步研究，技術(shù)效率為1.00，技術(shù)進步為0.98，純技術(shù)效率為1.01，規(guī)模效率為0.99，技術(shù)進步與規(guī)模效率的降低共同造成整體效率的降低，降幅為1%。測算期間的發(fā)展態(tài)勢呈“W”型波動。技術(shù)進步的發(fā)展趨勢與全要素生產(chǎn)率發(fā)展趨勢一致，說明技術(shù)進步因素的增減直接影響工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，導(dǎo)致前期“W”型發(fā)展的不穩(wěn)定因素在于各地區(qū)初步引進先進技術(shù)與高層次人才，工業(yè)企業(yè)需要適應(yīng)吸收期，在逐步推進綠色創(chuàng)新發(fā)展歷程中，各城市工業(yè)的創(chuàng)新體系結(jié)構(gòu)逐步完善，繼而促使發(fā)展曲線穩(wěn)定增長。純技術(shù)效率與規(guī)模效率的整體測算結(jié)果在“1”上下波動，二者的發(fā)展趨勢一致，說明技術(shù)效率與規(guī)模效率的發(fā)展平緩穩(wěn)定，對全要素生產(chǎn)率的增長起輔助作用，對綠色創(chuàng)新發(fā)展效率的貢獻較少，在后續(xù)發(fā)展中應(yīng)維持技術(shù)效率與規(guī)模效率的平緩增長以避免對整體效率的發(fā)展造成負(fù)面影響。技術(shù)效率在2009—2013年測算期間略有起伏，后期發(fā)展態(tài)勢平滑無明顯增減，這一現(xiàn)象表明工業(yè)綠色創(chuàng)新技術(shù)在經(jīng)過初期探索后已得到廣泛應(yīng)用，測算期間山東半島內(nèi)工業(yè)企業(yè)科技能力的改善拉動了工業(yè)企業(yè)綠色發(fā)展的生產(chǎn)前沿水平，另一方面，資源與環(huán)境的配置體系、技術(shù)資源的維系經(jīng)營和工業(yè)企業(yè)的管理水平對綠色創(chuàng)新能力造成一定的制約，因此在提升技術(shù)水平的同時，必須科學(xué)改進資源環(huán)境的配置，改善內(nèi)部管理經(jīng)營體系。

在2005—2019年研究期內(nèi)，全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)明顯增減階段為2007—2013年，效率值由1.13降至0.57，再增長至2.01，其分解因素技術(shù)進步要素的測算結(jié)果由1.15減少至0.52繼而增長至2.25，而技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率都穩(wěn)定發(fā)展，這一變化也驗證了技術(shù)進步因素對全要素生產(chǎn)率具有決定性影響的客觀事實。在此研究期內(nèi)技術(shù)進步與綠色創(chuàng)新測算結(jié)果呈現(xiàn)出一致的走勢，說明城市群在工業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級過程中技術(shù)應(yīng)用尚不成熟，相對落后的綠色創(chuàng)新技術(shù)水平與不合理的資源環(huán)境配置體系導(dǎo)致技術(shù)進步因素的明顯下降，而隨著創(chuàng)新發(fā)展的推進，山東半島城市群愈發(fā)注重技術(shù)因素的投入，提升吸收先進技術(shù)的能力，技術(shù)的穩(wěn)定促使整體發(fā)展進程平緩增長，表現(xiàn)出較大的發(fā)展?jié)摿?。因此，山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展應(yīng)著眼于提高工業(yè)企業(yè)的工業(yè)技術(shù)，增大創(chuàng)新投入的程度并根據(jù)情況加強對創(chuàng)新的管理，同時也應(yīng)保證技術(shù)效率和規(guī)模效率的持續(xù)改善，以避免對整體的效率帶來制約。

從表4可以看出，山東半島城市群的整體效率表現(xiàn)為略微下降態(tài)勢，其中濟南、青島、淄博、威海、濰坊和日照的全要素生產(chǎn)率均小于1，表明這6個城市的工業(yè)綠色創(chuàng)新能力處于不成熟發(fā)展階段，后續(xù)發(fā)展中亟須提高技術(shù)創(chuàng)新能力改善綠色創(chuàng)新水平，而煙臺與東營的全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)為穩(wěn)定上升態(tài)勢，觀察其技術(shù)進步分解項，測算結(jié)果均大于1，說明上述城市技術(shù)進步水平的提升促使工業(yè)綠色創(chuàng)新的進步，技術(shù)效率值較高的城市表明資源配置水平較高，近年來城市群在資源環(huán)境與綠色技術(shù)方面的重點關(guān)注對創(chuàng)新發(fā)展測評結(jié)果起到正向推動作用。煙臺、濰坊、日照的技術(shù)效率與純技術(shù)效率值均為1，說明這3個城市處于相對平穩(wěn)的狀態(tài)，未來的發(fā)展重點應(yīng)在完善工業(yè)技術(shù)方面，進一步擴大技術(shù)水平的提升空間。威海的整體效率與技術(shù)效率分解項測算值小于1，青島的技術(shù)進步效率保持穩(wěn)定而整體效率小于1，說明上述兩個城市工業(yè)的綠色技術(shù)發(fā)展水平不高，技術(shù)效率的發(fā)展制約了工業(yè)綠色創(chuàng)新的發(fā)展，威海的規(guī)模效率為0.98，相比上一測算期間規(guī)模效率降低，表明威海在后續(xù)發(fā)展中需要更恰當(dāng)?shù)馁Y源環(huán)境配置與更完善的管理制度，青島的技術(shù)效率值為0.99，表明技術(shù)的缺失造成Malmquist指數(shù)的負(fù)面發(fā)展，在后續(xù)研究方面需進一步提高技術(shù)水平。

基于分解因素視角，可以把城市群分為兩大類型，一是要素集成推動型，如青島、威海和東營，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率受技術(shù)進步和技術(shù)效率等所有因素的影響，各因素的變化共同造成效率值的增減變化，如青島的技術(shù)進步與純技術(shù)效率均為1，技術(shù)效率與規(guī)模效率均小于1，在各分解因素的協(xié)調(diào)下，青島的綠色創(chuàng)新效率在測算期間基本保持穩(wěn)定，要素集成型城市受多因素的共同影響，上述城市在后續(xù)發(fā)展中需進一步吸收引進先進技術(shù)，同時完善工業(yè)企業(yè)的資源配置結(jié)構(gòu)，促使技術(shù)進步與純技術(shù)效率的提升，同時保持規(guī)模效率的穩(wěn)定增長，進而共同作用拉動整體效率的平穩(wěn)增長；另一類為技術(shù)依賴型，包括濟南、淄博、煙臺、濰坊與日照，上述城市受技術(shù)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率影響細(xì)微，技術(shù)進步的增減對整體造成絕對影響，如濰坊的技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率均為1，相較于上一研究期處于穩(wěn)定保持態(tài)勢，而技術(shù)進步效率為0.98，直接造成整體效率為0.98，呈下降趨勢，充分說明技術(shù)效率的增減直接影響整體效率的增減，其余各分解效率起輔助作用，對整體的增減變化影響細(xì)微，為此在后續(xù)研究中對于技術(shù)依賴型城市的改進重點需集中在技術(shù)提高改善方面，提高企業(yè)綠色創(chuàng)新能力，增強技術(shù)創(chuàng)新水平，保證技術(shù)進步的持續(xù)增長，同時對規(guī)模效率也應(yīng)適當(dāng)改善以避免對全要素生產(chǎn)率的增長造成負(fù)面影響。

2.3.3工業(yè)綠色創(chuàng)新效率空間自相關(guān)性分析

在地理距離權(quán)重矩陣下利用Stata對城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行空間自相關(guān)性分析，結(jié)果見表5。

由表5可知，山東半島城市群在2005、2007、 2010、2014、2017及2018年的Morans I指數(shù)表現(xiàn)為正值，2006、2008、2009、2011、2012、2013、2015、2016與2019年表現(xiàn)為負(fù)值。負(fù)值代表山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率存在較為明顯的負(fù)向空間自相關(guān)性，綠色創(chuàng)新效率值高的城市被效率值偏低的城市包圍，或綠色創(chuàng)新效率值較低的城市被效率值高的城市包圍；正值代表研究期內(nèi)城市群之間綠色創(chuàng)新能力的發(fā)展呈現(xiàn)正向空間自相關(guān)性，各城市的綠色創(chuàng)新有緊密的空間依賴性，積極進行綠色轉(zhuǎn)型創(chuàng)新的城市為周邊地區(qū)帶來了創(chuàng)新活力。研究期內(nèi)測算結(jié)果表現(xiàn)為負(fù)值。說明城市群各地區(qū)的地理位置與自然條件存在較強的差異，各自的工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平也各有不同，相比于威海等地區(qū)，工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展程度較高的地區(qū)如青島、濟南在推進先進綠色技術(shù)、實現(xiàn)較高的管理水平與資源配置水平上占領(lǐng)先地位，這一現(xiàn)象導(dǎo)致發(fā)展?jié)摿^大的地區(qū)綠色創(chuàng)新能力增長迅速，稍落后的地區(qū)在推進工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展中遇到阻礙。另外，城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率負(fù)相關(guān)現(xiàn)象還受“虹吸效應(yīng)”的影響，例如濟南是山東省的省會城市，作為山東省的核心地區(qū)，其虹吸效應(yīng)能有效聚集各種領(lǐng)先資本，如技術(shù)、人才等要素，進而能夠使用更多的資源來提高工業(yè)綠色創(chuàng)新的發(fā)展，而其余城市不具備上述政治經(jīng)濟因素，相對發(fā)展緩慢。

在分析全局空間自相關(guān)性的基礎(chǔ)上進一步借助Morans I散點圖與Lisa集聚圖來研究山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的局部自相關(guān)性。其中，2008、2013和2018年檢驗結(jié)果見圖3和圖4所示。

由圖3可知，2008年城市群主要聚集在第一象限與第二象限，共占總數(shù)的75%，表明各地區(qū)周邊城市積極實施工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展計劃進而促進了創(chuàng)新效率值的提高；在2013年，城市群分布在第四象限的占50%，第二和第三象限各占25%，這一現(xiàn)象充分說明在工業(yè)企業(yè)在綠色創(chuàng)新效率發(fā)展出現(xiàn)波動，多地區(qū)效率呈上升趨勢；2018年城市群中位于第二象限與第三象限的各占25%，第一象限占總數(shù)的50%，城市群中未有位于第四象限的地區(qū)，表明城市群整體呈現(xiàn)上升的發(fā)展趨勢，75%的地區(qū)自身的綠色發(fā)展效率發(fā)展到較為穩(wěn)定的階段，工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級創(chuàng)新發(fā)展勢頭良好，表明隨著各地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展程度的提升，各地區(qū)自身與其鄰近地區(qū)的發(fā)展均表現(xiàn)出良好的上升態(tài)勢。

Morans I散點圖中位于第一象限的城市為雙高型，即其自身與周邊城市發(fā)展水平處于相對領(lǐng)先地位；第二象限內(nèi)為低高型城市，其自身發(fā)展水平尚未領(lǐng)先但其周邊城市可帶動本地區(qū)的發(fā)展，具有巨大的發(fā)展活力與后期優(yōu)勢；位于第三象限的雙低型城市則需在后續(xù)發(fā)展中關(guān)注自身和周邊城市的共同提高；第四象限的高低型地區(qū)自身綠色創(chuàng)新發(fā)展水平較高但其周圍城市發(fā)展相對緩慢，與周圍地區(qū)存在顯著的空間負(fù)相關(guān)性，表明了城市群中發(fā)展領(lǐng)先的中心城市能力不足問題。由圖4可知，2008年顯著的高低型城市為濰坊市，低高型城市為青島市。由圖3可知2008年位于第一象限的城市有濟南、淄博與威海，即上述城市自身和周邊地區(qū)的效率值發(fā)展均處于領(lǐng)先地位；位于第二象限的城市有東營、日照與青島，為低高型城市；位于第四象限的高低型城市有濰坊和煙臺，表明上述城市近年來工業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展迅速，取得良好的綠色創(chuàng)新測算結(jié)果，但與周邊地區(qū)聯(lián)系疏散，同時說明城市群中發(fā)展領(lǐng)先的城市輻射帶動作用未能充分體現(xiàn)，需加強各地區(qū)的經(jīng)濟合作交流。圖4中2013年顯著的低高型城市為日照市，由散點圖可知2013年高低型城市有濟南、青島、威海與濰坊，青島由第二象限逐漸進入第四象限，說明其工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展能力潛力巨大，在與周邊地區(qū)密切的經(jīng)濟聯(lián)系帶動下拉動了青島的發(fā)展；位于第二象限的低高型城市為日照，說明日照需在后續(xù)發(fā)展中加快改善工業(yè)發(fā)展體系提高自身發(fā)展效率；表現(xiàn)為高低型的濰坊市，其周邊地區(qū)低高型城市如日照的發(fā)展在一定程度上限制了其自身的發(fā)展，進一步表明其鄰近地區(qū)淄博和青島的帶動作用輕微。根據(jù)圖4，2018年表現(xiàn)為低高型的城市為濰坊，圖3中2018年位于第一象限的城市有濟南、威海、淄博與東營，表明上述城市自身綠色創(chuàng)新能力的提高與周邊地區(qū)良好的發(fā)展趨勢為其帶來大量資源、技術(shù)與管理的經(jīng)驗優(yōu)勢，中心城市濟南的影響與傳統(tǒng)工業(yè)體系的改革為淄博地區(qū)的綠色創(chuàng)新發(fā)展帶來巨大的推力，上述地區(qū)的發(fā)展水平得以順利提高，逐漸形成了半島城市群發(fā)展領(lǐng)先的城市圈，作為山東省的中心地區(qū)也對全省的工業(yè)綠色發(fā)展起帶頭引領(lǐng)作用；表現(xiàn)為低高型的城市為濰坊；位于第三象限的雙低型城市有煙臺與日照，日照由第二象限轉(zhuǎn)至第三象限，說明其自身效率的發(fā)展缺陷限制了周邊地區(qū)的發(fā)展，煙臺在研究期內(nèi)測算的結(jié)果表明該地區(qū)周邊城市工業(yè)綠色創(chuàng)新能力薄弱，大多位于第四象限，自身的發(fā)展受周邊地區(qū)的限制，雖暫時未能帶動周邊城市的發(fā)展，但在半島城市群中起到愈發(fā)正向的作用。

3結(jié)論與啟示

本文采用Super-SBM和Malmquist指數(shù)構(gòu)建工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展效率測度模型，從靜動態(tài)不同維度對山東半島城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展效率進行測度，并基于Morans I指數(shù)對城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率全局空間相關(guān)與局部空間相關(guān)進行研究，得到以下結(jié)論：

（1）研究期內(nèi)城市群工業(yè)的綠色創(chuàng)新發(fā)展效率值產(chǎn)生波動，雖然整體上呈現(xiàn)平穩(wěn)提升趨勢但其均值仍然不高，并在落實初期極易起伏對原有發(fā)展造成負(fù)面影響繼而直接影響測算結(jié)果。在空間維度上，山東半島城市群已形成了“四大梯度”的工業(yè)綠色創(chuàng)新空間格局，其中濟南、東營等處于領(lǐng)先地位，各市之間呈現(xiàn)出一定的“都市聯(lián)動效應(yīng)”，該特性反映了工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新發(fā)展空間聚集對周邊城市形成輻射作用，各市技術(shù)水平、資源環(huán)境配置、經(jīng)濟政治水平與政府扶持因素對效率值的影響不容忽視。

（2）基于時間序列視角解析城市群綠色創(chuàng)新發(fā)展的動態(tài)增減，發(fā)現(xiàn)效率值在經(jīng)過工業(yè)轉(zhuǎn)型升級初期探索后得到平穩(wěn)增長，對各分解因素的發(fā)展態(tài)勢解析后發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步的增長直接決定全要素生產(chǎn)率的增長與否，其余因素起輔助作用。基于各城市視角分析其發(fā)展特點，發(fā)現(xiàn)技術(shù)的進步與資源的配置對整體效率呈現(xiàn)正向影響，且城市群內(nèi)各地區(qū)包括“要素集成型”與“技術(shù)依賴型”兩類主體發(fā)展模式。

（3）城市群之間的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有很大的溢出效應(yīng)與外部效應(yīng)，各個地區(qū)之間的綠色創(chuàng)新發(fā)展水平相互影響，而存在明顯的負(fù)向空間自相關(guān)性則表明山東半島城市群各區(qū)域存在經(jīng)濟阻礙、經(jīng)濟聯(lián)系較少、合作不足等現(xiàn)象，各地區(qū)的發(fā)展差異較大，表現(xiàn)出不可忽略的中心城市拉動功能不足問題，同時存在明顯的資源傾斜不協(xié)調(diào)現(xiàn)象?；跁r間序列的分析位于第四象限的城市如煙臺等，與周邊城市的發(fā)展情況呈現(xiàn)出不一致的趨勢，未能體現(xiàn)出發(fā)展領(lǐng)先地區(qū)的帶動與輻射作用，進而對其自身與其他地區(qū)造成負(fù)面的限制作用。

基于上述研究結(jié)論，相關(guān)啟示有：其一，強化綠色創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)。研究分析發(fā)現(xiàn)山東半島城市群的綠色研發(fā)強度還略有欠缺，但效率整體不高的主要原因在于工業(yè)企業(yè)采用的綠色技術(shù)還不夠完善，這就需要加快先進技術(shù)的引進與研發(fā)，加強傳統(tǒng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，在經(jīng)濟發(fā)展水平與綠色創(chuàng)新能力較高的地區(qū)率先突破綠色先進核心技術(shù)，支撐城市群中老舊工業(yè)綠色創(chuàng)新技術(shù)的轉(zhuǎn)型升級，應(yīng)對突發(fā)改造造成的效率值驟減問題，構(gòu)建工業(yè)綠色發(fā)展先進技術(shù)的創(chuàng)新體系。其二，完善綠色創(chuàng)新體系結(jié)構(gòu)。目前山東省工業(yè)企業(yè)工業(yè)三廢的排放量仍處于較高水平，對資源的依賴性較強，對創(chuàng)新發(fā)展活動的開展產(chǎn)生不良影響，亟須加快改進半島城市群工業(yè)企業(yè)老舊的工業(yè)結(jié)構(gòu)，堅持創(chuàng)新驅(qū)動，推動企業(yè)發(fā)展動力向創(chuàng)新驅(qū)動靠近，實現(xiàn)城市工業(yè)企業(yè)間融合發(fā)展，加強綠色創(chuàng)新發(fā)展的整體體系規(guī)劃，深化信息化和工業(yè)化協(xié)同融合，對于高污染高耗能的傳統(tǒng)老工業(yè)進行正確引導(dǎo)轉(zhuǎn)型升級，充分發(fā)揮信息化在轉(zhuǎn)型中的支撐與引導(dǎo)作用。其三，促進半島城市群產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展。根據(jù)“都市聯(lián)動效應(yīng)”的輻射影響，遵循發(fā)展領(lǐng)先的主體城市拉動作用，以龍頭地區(qū)骨干企業(yè)為依托，形成特定產(chǎn)業(yè)鏈和工業(yè)集聚區(qū)，發(fā)揮工業(yè)創(chuàng)新地區(qū)的領(lǐng)先優(yōu)勢，以領(lǐng)先地區(qū)為載體，推進工業(yè)集聚發(fā)展，加強各市企業(yè)之間的經(jīng)濟交流合作。其四，完善城市群的環(huán)境保護制度。除了要求工業(yè)企業(yè)建立能源梯度利用、資源持續(xù)利用與廢棄污染物的循環(huán)利用產(chǎn)業(yè)機制外，還要求政府機構(gòu)制定資源與環(huán)境保護的措施，對各地區(qū)的高污染企業(yè)做出嚴(yán)格要求，加強過量排污的處罰強度，積極推進循環(huán)經(jīng)濟與清潔生產(chǎn)的發(fā)展，倒逼工業(yè)企業(yè)循環(huán)利用加強資源的再利用性，為綠色創(chuàng)新發(fā)展提供更多的資源支持。

參考文獻：

[1]MAVI R K， SAEN R F， GOH M. Joint analysis of eco-efficiency and eco-innovation with common weights in two-stage network DEA： a big data approach [J]. Technological Forecasting & Social Change， 2018， 144： 553-562.

[2]DU J L， LIU Y， DIAO W X . Assessing regional differences in green innovation efficiency of industrial enterprises in China [J]. International Journal of Environmental Research and Public Health， 2019， 16（6）： 940-963.

[3]ZHANG T， YUE H F， ZHOU J， et al. Technological innovation paths toward green industry in China [J]. Chinese Journal of Population， Resources and Environment， 2018， 16（2）： 97-108.

[4]LIU S， JI S， MARINOVA D， et al. Evaluation of the green technologyinnovationefficiencyofChinasmanufacturing industries： DEA window analysis with ideal window width [J]. Technology Analysis & Strategic Management， 2018， 30： 1166-1181.

[5]李培哲，菅利榮，劉勇.基于DEA與Malmquist指數(shù)的區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟， 2019， 38（1）： 27-34.

[6]張峰，宋曉娜，董會忠.粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)綠色競爭力指數(shù)測度與時空格局演化特征分析[J].中國軟科學(xué)， 2019（10）： 70-89.

[7]陳瑤.中國區(qū)域工業(yè)綠色發(fā)展效率評估——基于R&D投入視角[J].經(jīng)濟問題， 2018（12）： 77-83.

[8]CHEN C， HAN J， FAN P. Measuring the level of industrial green development and exploring its influencing factors： empirical evidence from Chinas 30 provinces [J]. Sustainability， 2016， 8（2）： 153-167.

[9]ZHANG J X， CHANG Y， WANG C B， et al. The green efficiency of industrial sectors in China： a comparative analysis based on sectoral and supply-chain quantifications [J]. Resources Conservation and Recycling， 2018， 132： 269-277.

[10] YUAN B L ， XIANG Q L. Environmental regulation， industrial innovation and green development of Chinese manufacturing： based on an extended CDM model[J]. Journal of Cleaner Production， 2018， 176： 895-908.

[11]楊玉楨，李姍，宋文松.城市化、對外開放與區(qū)域創(chuàng)新效率分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究， 2018（24）： 175-177.

[12]易明，程曉曼.長江經(jīng)濟帶城市綠色創(chuàng)新效率時空分異及其影響因素[J].城市問題， 2018（8）： 31-39.

[13]劉云強，權(quán)泉，朱佳玲，等.綠色技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)集聚與生態(tài)效率——以長江經(jīng)濟帶城市群為例[J].長江流域資源與環(huán)境， 2018， 27（11）： 2395-2406.

[14]陳陽，唐曉華.服務(wù)業(yè)集聚對城市綠色生產(chǎn)效率的影響[J].城市問題， 2018（11）： 49-56， 64.

[15]李玉婷，祝志勇.制度供給與中國地區(qū)綠色創(chuàng)新效率[J].北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2019， 21（1）： 50-58.

[16]齊紅倩，陳苗.環(huán)境規(guī)制對我國綠色經(jīng)濟效率影響的非線性特征[J].數(shù)量經(jīng)濟研究， 2018， 9（2）： 61-77.

[17] CHUNG Y H， FARE R， GROSSKOPF S. Productivity and undesirable outputs： a directional distance function approach [J]. Journal of Environmental Management， 1997， 51（3）： 229-240.

[18] FARE R， GROSSKOPF S， PASURKA J. Accounting for air pollutionemissionsinmeasuresofstatemanufacturing productivity growth [J]. Journal of Regional Science， 2001， 41（3）： 381-409.

[19] TONE K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis [J].European Journal of Operational Research， 2001， 130（3）： 498–509.

[20] TONE K. A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis [J].European Journal of Operational Research， 2002， 143（1）： 32-41.

[21]張峰，宋曉娜，萬毅.工業(yè)取用水監(jiān)測奇異數(shù)據(jù)挖掘與重構(gòu)方法[J].統(tǒng)計研究， 2019， 36（9）： 68-81.

[22]張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000[J].經(jīng)濟研究， 2004（10）： 35-44.

Study on the Efficiency and Spatial Characteristics of Industrial Green Innovation of Shandong Peninsula Urban Agglomeration Under the Constraint of Unexpected Output

YAN Pandi，ZHANG Feng（ School of Management，Shandong University of Technology， Zibo 255012， China）

Abstract： Green innovation is the key to improve high-quality industrial transformation. Different from previous studies， this paper focuses on the green innovation development of urban agglomeration industries. The Super-SBM model and Malmquist exponential decomposition method were used to construct an industrial green innovation efficiency measurement model. The static and dynamic two-dimensional analysis of industrial green innovation changes in the Shandong Peninsula Urban Agglomeration from 2005 to 2019 was performed， and its spatial correlation was tested based on the Moran s I index. The results showed that， the static efficiency of the overall industrial green innovation in the peninsula urban agglomeration was showing a steady development trend， and it had been shaped into a "four major gradients" spatial distribution pattern.In the dynamic efficiency measurement， according to the impact of different decomposition terms of the Malmquist index on the heterogeneity of efficiency， urban agglomerations were divided into two types： "element integration" and "technology dependence". There was a significant negative spatial autocorrelation in the development of efficiency values at the spatial level， and the green innovation development in each region and surrounding areas had disadvantages. The "urban linkage" effect existed in neighboring areas， and the pulling or restricting effect of neighboring cities could not be ignored. There were obvious differences in industrial development between urban agglomerations and less economic connections.

Keywords： urban agglomeration；industrial green innovation；spatial autocorrelation