中国省际绿色创新生产率的变动及其空间溢出效应研究
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摘要
本文从环境污染和创新质量双视角,将环境污染指数和无效专利申请数作为非期望产出,采用超效率SBM-Malmquist指数模型对2007—2017年中国30个省份绿色创新生产率进行测算,在此基础上构建动态空间计量模型对绿色创新生产率的影响因素及其空间溢出效应进行分析。研究发现,考察期内中国省际绿色创新生产率整体呈现出良好的发展态势,除海南、吉林外,东中部地区省份绿色创新生产率水平呈正增长趋势,而西部地区绿色创新生产率水平呈负增长趋势,创新效率提升或创新技术进步的单轮驱动方式是绿色创新生产率增长的主要方式。考察期内中国省际绿色创新生产率存在显著的正向空间相关性,经济发展水平、贸易开放程度以及环境规制强度对绿色创新生产率具有负向的空间溢出间接效应和总效应,而信息化水平与受教育水平对绿色创新生产率具有正向的空间溢出间接效应和总效应。进一步对比上述短期效应与长期效应可以发现,除经济发展水平外,正向影响因素呈现出长期"衰减"趋势,负向影响因素则呈现出长期"增强"趋势,因此,在保持经济发展水平不断提高的同时,做到短期规划与长期规划相结合,持续稳健地推进中国省际绿色创新生产率的区域协调发展十分重要。
From the perspective of environmental pollution and innovation quality, this paper takes the environmental pollution index and the number of invalid patent applications as undesired outputs, and uses the super efficiency SBM-Malmquist index model to measure the green innovation productivity of 30 provinces in China from 2007 to 2017.Based on the analysis of the dynamic spatial econometric model, the factors affecting the green innovation productivity and its spatial spillover effect are analyzed.The study finds that during the inspection period, China's inter-provincial green innovation productivity showed a good development trend.Except for Hainan Province and Jilin Province, the province's green innovation productivity level showed a positive growth trend, while the western region's green innovation productivity level showed a negative growth trend.A single-wheel drive approach to innovation efficiency or innovative technology advancement is the main way green innovation productivity growth.During the inspection period, there was a significant positive spatial correlation between China's inter-provincial green innovation productivity.The level of economic development, trade openness and environmental regulation have negative spatial spillover indirect effects and total effects on green innovation productivity, while the level of informationize and acceptance the level of education has a positive spatial spillover indirect effect and total effect on green innovation productivity.Further comparison of the short-term effects and long-term effects mentioned above, in addition to the level of economic development, the positive influencing factors show a long-term ‘decay' trend, while the negative influencing factors show a long-term ‘enhanced' trend.Therefore, the level of economic development is constantly maintained.At the same time of improvement, it is very important to combine short-term planning with long-term planning to continuously and steadily promote regional coordinated development of China's inter-provincial green innovation productivity.
From the perspective of environmental pollution and innovation quality, this paper takes the environmental pollution index and the number of invalid patent applications as undesired outputs, and uses the super efficiency SBM-Malmquist index model to measure the green innovation productivity of 30 provinces in China from 2007 to 2017.Based on the analysis of the dynamic spatial econometric model, the factors affecting the green innovation productivity and its spatial spillover effect are analyzed.The study finds that during the inspection period, China's inter-provincial green innovation productivity showed a good development trend.Except for Hainan Province and Jilin Province, the province's green innovation productivity level showed a positive growth trend, while the western region's green innovation productivity level showed a negative growth trend.A single-wheel drive approach to innovation efficiency or innovative technology advancement is the main way green innovation productivity growth.During the inspection period, there was a significant positive spatial correlation between China's inter-provincial green innovation productivity.The level of economic development, trade openness and environmental regulation have negative spatial spillover indirect effects and total effects on green innovation productivity, while the level of informationize and acceptance the level of education has a positive spatial spillover indirect effect and total effect on green innovation productivity.Further comparison of the short-term effects and long-term effects mentioned above, in addition to the level of economic development, the positive influencing factors show a long-term ‘decay' trend, while the negative influencing factors show a long-term ‘enhanced' trend.Therefore, the level of economic development is constantly maintained.At the same time of improvement, it is very important to combine short-term planning with long-term planning to continuously and steadily promote regional coordinated development of China's inter-provincial green innovation productivity.
引文
①白俊红、江可申、李婧:《中国区域创新效率的收敛性分析》,《财贸经济》2008年第9期。
②白俊红、江可申、李婧:《应用随机前沿模型评测中国区域研发创新效率》,《管理世界》2009年第10期。
③白俊红、李婧:《政府R&D资助与企业技术创新——基于效率视角的实证分析》,《金融研究》2011年第6期。
④曹霞、于娟:《绿色低碳视角下中国区域创新效率研究》,《中国人口·资源与环境》2015年第5期。
⑤陈景新、张月如:《中国区域绿色创新效率及影响因素研究》,《改革与战略》2018年第6期。
⑥陈诗一:《中国的绿色工业革命:基于环境全要素生产率视角的解释(1980—2008)》,《经济研究》2010年第11期。
⑦崔蓉、刘华军:《中国旅游产业集聚的空间计量分析——基于 2000—2013 年中国省际数据的实证研究》,《经济与管理评论》2015年第5期。
⑧成刚:《数据包络分析方法与MaxDEA软件》,知识产权出版社2014年版。
⑨戴平生:《我国省域工业全要素生产率变动及其影响因素的实证研究》,《中国经济问题》2009年第3期。
⑩韩峰、秦杰、龚世豪:《生产性服务业集聚促进能源利用结构优化了吗?——基于动态空间杜宾模型的实证分析》,《南京审计大学学报》2018年第4期。
(11)贺祥民:《区域绿色创新效率的俱乐部收敛分析——基于非线性时变因子模型》,《贵州商学院学报》2018年第3期。
(12)廖倩、吕拉昌、黄茹:《长江经济带区域创新效率评价及空间相关性分析》,《科技与创新》2016年第18期。
(13)齐亚伟、陶长琪:《环境约束下要素集聚对区域创新能力的影响——基于GWR模型的实证分析》,《科研管理》2014年第9期。
(14)史修松、赵曙东、吴福象:《中国区域创新效率及其空间差异研究》,《数量经济技术经济研究》2009年第3期。
(15)孙亚男、杨名彦、崔蓉、肖彩霞:《“一带一路”沿线国家全要素生产率的俱乐部收敛及其动态演进:兼论“六大经济走廊”框架在缩小国家间经济差距中的作用》,《世界经济研究》2018年第8期。
(16)王裕瑾、于伟:《我国省际创新全要素生产率收敛的空间计量研究》,《山东大学学报(哲学社会科学版)》2017年第1期。
(17)吴美琴、肖慧、樊晓宏、李常洪:《区域绿色创新三阶段效率研究——基于NSBM模型的分析》,《山西大学学报(哲学社会科学版)》2016年第6期。
(18)肖黎明、高军峰、韩彬:《中国省际绿色创新效率的空间溢出效应——同质性和异质性检验》,《工业技术经济》2018年第4期。
(19)徐建中、谢晶、李迪:《科学发展观视域下我国区域技术创新水平测度与评价——基于循环修正思想的实证研究》,《系统工程》2014年第7期。
(20)许宪春、任雪、常子豪:《大数据与绿色发展》,《中国工业经济》2019年第4期。
(21)杨树旺、吴婷、李梓博:《长江经济带绿色创新效率的时空分异及影响因素研究》,《宏观经济研究》2018年第6期。
(22)余淑均、李雪松、彭哲远:《环境规制模式与长江经济带绿色创新效率研究——基于38个城市的实证分析》,《江海学刊》2017年第3期。
(23)余泳泽、刘大勇:《创新价值链视角下的我国区域创新效率提升路径研究》,《科研管理》2014年第5期。
(24)张江雪、朱磊:《基于绿色增长的我国各地区工业企业技术创新效率研究》,《数量经济技术经济研究》2012年第2期。
(25)Arrow,K.J.,Economic welfare and the allocation of resources for invention.In NBER,The Rate And Direction Of Inventive Activity:Economic And Social Factors,Cambridge,MA:NBER Inc.,1962.
(26)LeSage,J.P.and Pace,R.K.,Introduction To Spatial Econometrics.Boca Raton:CRC Press/Taylor & Francis,2009.
(27)LeSage,J.P.and Pace,R.K.,Interpreting spatial econometric models.In Fischer,M.M.and Nijkamp,P.,(Eds.),Handbook Of Regional Science,Berlin:Springer-Verlag Berlin Heidelberg,2014.
①因篇幅所限,并未列出具体测算结果,有需要的读者可随时向作者索取。
②白俊红、江可申、李婧:《应用随机前沿模型评测中国区域研发创新效率》,《管理世界》2009年第10期。
③白俊红、李婧:《政府R&D资助与企业技术创新——基于效率视角的实证分析》,《金融研究》2011年第6期。
④曹霞、于娟:《绿色低碳视角下中国区域创新效率研究》,《中国人口·资源与环境》2015年第5期。
⑤陈景新、张月如:《中国区域绿色创新效率及影响因素研究》,《改革与战略》2018年第6期。
⑥陈诗一:《中国的绿色工业革命:基于环境全要素生产率视角的解释(1980—2008)》,《经济研究》2010年第11期。
⑦崔蓉、刘华军:《中国旅游产业集聚的空间计量分析——基于 2000—2013 年中国省际数据的实证研究》,《经济与管理评论》2015年第5期。
⑧成刚:《数据包络分析方法与MaxDEA软件》,知识产权出版社2014年版。
⑨戴平生:《我国省域工业全要素生产率变动及其影响因素的实证研究》,《中国经济问题》2009年第3期。
⑩韩峰、秦杰、龚世豪:《生产性服务业集聚促进能源利用结构优化了吗?——基于动态空间杜宾模型的实证分析》,《南京审计大学学报》2018年第4期。
(11)贺祥民:《区域绿色创新效率的俱乐部收敛分析——基于非线性时变因子模型》,《贵州商学院学报》2018年第3期。
(12)廖倩、吕拉昌、黄茹:《长江经济带区域创新效率评价及空间相关性分析》,《科技与创新》2016年第18期。
(13)齐亚伟、陶长琪:《环境约束下要素集聚对区域创新能力的影响——基于GWR模型的实证分析》,《科研管理》2014年第9期。
(14)史修松、赵曙东、吴福象:《中国区域创新效率及其空间差异研究》,《数量经济技术经济研究》2009年第3期。
(15)孙亚男、杨名彦、崔蓉、肖彩霞:《“一带一路”沿线国家全要素生产率的俱乐部收敛及其动态演进:兼论“六大经济走廊”框架在缩小国家间经济差距中的作用》,《世界经济研究》2018年第8期。
(16)王裕瑾、于伟:《我国省际创新全要素生产率收敛的空间计量研究》,《山东大学学报(哲学社会科学版)》2017年第1期。
(17)吴美琴、肖慧、樊晓宏、李常洪:《区域绿色创新三阶段效率研究——基于NSBM模型的分析》,《山西大学学报(哲学社会科学版)》2016年第6期。
(18)肖黎明、高军峰、韩彬:《中国省际绿色创新效率的空间溢出效应——同质性和异质性检验》,《工业技术经济》2018年第4期。
(19)徐建中、谢晶、李迪:《科学发展观视域下我国区域技术创新水平测度与评价——基于循环修正思想的实证研究》,《系统工程》2014年第7期。
(20)许宪春、任雪、常子豪:《大数据与绿色发展》,《中国工业经济》2019年第4期。
(21)杨树旺、吴婷、李梓博:《长江经济带绿色创新效率的时空分异及影响因素研究》,《宏观经济研究》2018年第6期。
(22)余淑均、李雪松、彭哲远:《环境规制模式与长江经济带绿色创新效率研究——基于38个城市的实证分析》,《江海学刊》2017年第3期。
(23)余泳泽、刘大勇:《创新价值链视角下的我国区域创新效率提升路径研究》,《科研管理》2014年第5期。
(24)张江雪、朱磊:《基于绿色增长的我国各地区工业企业技术创新效率研究》,《数量经济技术经济研究》2012年第2期。
(25)Arrow,K.J.,Economic welfare and the allocation of resources for invention.In NBER,The Rate And Direction Of Inventive Activity:Economic And Social Factors,Cambridge,MA:NBER Inc.,1962.
(26)LeSage,J.P.and Pace,R.K.,Introduction To Spatial Econometrics.Boca Raton:CRC Press/Taylor & Francis,2009.
(27)LeSage,J.P.and Pace,R.K.,Interpreting spatial econometric models.In Fischer,M.M.and Nijkamp,P.,(Eds.),Handbook Of Regional Science,Berlin:Springer-Verlag Berlin Heidelberg,2014.
①因篇幅所限,并未列出具体测算结果,有需要的读者可随时向作者索取。
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