文摘
资源短缺和日益严重的环境污染在中国,绿色创新已成为一个地区的可持续竞争。长江经济带(YREB)策略是最重要的一个策略下的中国经济可持续发展的新的标准。绿色创新起着连接的作用在YREB资源交换和贸易流,也是基础和保证实现YREB策略。全球环境污染和疲弱的复苏的世界经济使传统的广泛的经济增长模式不可持续。可持续的经济增长应注重发展的质量及其对环境的外部成本。为了实现可持续发展的概念,改进物流生态效益与生态文明建设的质量。因此,研究测量的理论和实践意义,进化,驱动因素协调发展水平的地区绿色创新系统。本文提出一种super-slack-based测量(super-SBM)数据包络分析(DEA)模型来测量11省市的绿色创新效率YREB从2008年到2017年,掌握它的空间和演化特征,影响因素进行实证分析。实证结果表明,经济发展、政府支持和产业结构升级的主要力量直接增强城市的绿色技术创新能力在长江经济带和绿色创新的核心驱动作用。进一步加强城市绿色创新能力在长江经济带,我们将增加政府对绿色创新的支持,优化环境治理模型,促进绿色产业结构的升级,提高企业绿色创新的热情。
1。介绍
采用中国的改革开放政策,经济快速增长的奇迹正在吸引全世界的关注。与此同时,新兴的环境和资源耗竭问题也给经济发展带来巨大的挑战。协调经济与环境之间的关系是实施可持续发展战略的关键(1),2025年在中国制造,提出了“绿色创新发展”战略,促进国民经济的健康发展。
作为中国经济发展的重要的支持带的新时代,中国YREB跨越三个区域,连接长江三角洲流域在中国最发达的经济,和一起沿海经济带形成了t形截面的在中国的经济发展模式,是重要的促进和示范工业转型升级和绿色发展。多样化的创新资源,生态环境已成为创新转型升级的一个重要因素。然而,有许多行业高污染和YREB的高能量消耗。环境污染和资源短缺已成为制约YREB战略发展的重要因素。生态环境和经济社会的矛盾已经成为非常严重。的刚性约束下,能源和环境,迫在眉睫的是把绿色发展理念融入技术创新(2]。因此,作为创新的集成点和绿色发展,绿色创新已经成为一个有效手段突破资源和环境的约束,促进可持续发展。十分重要的现实意义,提高绿色创新效率YREB,实现双赢的创新效率,生态效率和经济效率,增强区域可持续发展能力,促进高质量的经济发展(3]。
2016年初,现在习近平提出的生态环境YREB应放置在压倒性的地位。2016年3月,中共中央政治局常委会议由秘书长主持Xi批准的轮廓长江经济带的发展计划,再次强调:“发展应该在保护生态的前提下,加强整体规划、完整性、协调、和可持续性的发展,和提高效率的基本配置。“2018年3月,这显然是19日的工作报告中指出th中国共产党全国代表大会,长江经济带的发展方向应遵循生态优先和绿色发展,促进“一分之五:“创新的总体布局,协调,绿色,开放,和共享,加快推进生态文明建设,实现区域的协调和可持续发展。的基本方法调整区域经济结构,改变经济发展方式,促进高质量的经济发展在于连续的绿色创新。“绿色创新”是一个复杂的系统包括资源输入、创新产出、环境效益。它协调经济发展和生态保护的关系,实现最优效益产出最少的资源投入,并创建绿色创新效率最高。
本文修改super-SBM-DEA模型测量11省市的绿色创新效率YREB从2008年到2017年,掌握它的空间和演化特征,影响因素进行实证分析。主要贡献是使用不良super-SBM-DEA方法避免低估或高估的绿色创新效率引起的径向和nonradial DEA。本文的其余部分组织如下。文献综述提出了部分2。部分3简要描述了绿色创新效率的测量方法。部分4介绍了数据和变量。实证结果及分析报告5。第六节吸引了结论和政策含义。这篇文章结构如图1。
2。文献综述
根据生态与经济协调发展的需要,我们需要找到一个关系经济的快速发展,资源的过度使用,自然环境的恶化。通过测量绿色创新效率,我们可以找到关键影响因素和促进可持续发展的绿色生态经济(4- - - - - -6]。根据现有的文献,对绿色创新效率的研究可以归纳为以下三个方面:(1)研究绿色创新效率;(2)研究绿色创新效率的测量;(3)研究绿色创新效率的影响因素。
2.1。研究绿色创新效率
绿色创新已经成为一个受欢迎的概念,它通常被称为生态创新、持续创新、环境创新7]。麻烦和詹姆斯首次引入绿色创新这个词在书中驾驶绿色创新,定义新产品或流程提供客户和业务价值但显著减少环境影响8]。坎普等人定义绿色创新新工艺技术,系统和产品,以避免或减少环境破坏9]。与传统的创新相比,绿色创新考虑了经济和环境效益和适应供应方面的改善结构性改革工业园区的质量和效率。从系统理论的角度来看,绿色创新是产业创新系统理论和绿色经济理论,参考绿色产品和绿色过程(10,11),包括任何新的或显著提高产品的引入,流程,组织变革,或营销解决方案减少自然资源的消耗和排放有害物质在产品生命周期12]。
1951年,考夫曼首先提出“效率的概念。”他指出,如果技术无法实现的增加或减少输出或输入特定的输出或输入,输入输出向量在这种状态下被定义为技术效率。然后,熊彼特将创新和效率的概念,并指出创新的根本目的是最大化区域经济和社会效益。冯新定义的绿色创新效率的投入产出效率,可以促进团结”的经济效益、环境效益和社会效益”(13]。作者在14)指出,绿色创新效率不仅要反映“绿色”和“创新”,但也反映出其经济特征,也就是说,经济效率。此外,作者在15)认为,绿色创新效率是一个全面的创新效率考虑资源消耗和环境污染的成本。
2.2。研究绿色创新效率的测量
主要有两种方法来衡量绿色创新效率:参数分析方法,利用SFA和非参数分析方法,利用DEA (16,17]。参数分析假设离开DMU的前沿是结合随机扰动的结果和技术效率低下。SFA应用主要关注企业的效率及其影响因素,研究在经济领域18,19]。作者在20.)来衡量中国的省份的绿色创新效率的基础上改进的随机前沿模型和展示的空间集聚特征和路径依赖省与省之间的绿色创新效率从空间的角度来看。
非参数分析方法构造一个最小输出可能设置,可以容纳所有单个生产模式根据所有决策单元的输入和输出样例和措施投入产出效率的基础上生产可能性集合。作者在21)相比,在23个欧洲国家的185个地区的创新效率与多目标DEA模型,并指出在不同区域之间创新效率差异和不同创新阶段。作者在22]使用DEA衡量医院的29个经合组织国家的创新效率值在2000年和2010年之间,然后应用托比特书的面板模型来确定环境因素影响医院效率分数。通过分解Malmquist生产力指数分解,分解效率值的变化进行了分析。作者在23)使用DEA方法计算总体效率,专利生产效率、生产效率和科学论文的墨西哥32个州。作者在24座]使用模型来衡量中国工业企业的绿色创新效率而不考虑nonexpected输出和分析的绿色创新效率的地区差异区域的工业企业。罗等。3]应用Malmquist索引和数据包络分析评估绿色技术创新效率的战略性新兴产业。杜et al。25]用两级网络DEA与共享输入测量效率的地区企业的绿色技术创新和探索的区域差异在工业企业的绿色技术研发和绿色科技成果转化的效率。
2.3。研究绿色创新效率的影响因素
绿色创新效率的影响因素可以分为直接因素和间接因素。直接因素包括劳动力质量、产业结构、资源消耗和技术创新。作者在26,27)进行了动态评价技术创新的效率在经合组织国家和20个欧盟成员国根据Malmquist指数。关和左28)双网络DEA模型应用于比较35个国家的技术创新效率。Yu et al。29日)被认为是直接因素,如人力资本、企业性质、和产业结构在测量在中国技术创新的效率,发现他们都有一个对技术创新的效率产生重大影响。王等人。30.)发现,研发投资强度双阈值影响绿色创新效率基于省级面板数据的高科技产业从2006年到2012年。
间接因素包括经济发展、政府资金、区域基础设施、外国直接投资、开放和环境监管。Yu et al。31日)表明,环境管制可以显著提高YREB绿色创新效率,但是不同的环境管制模型有不同的对YREB的绿色创新效率的影响。杨et al。32)进一步分析了绿色创新效率的驱动机构YREB,发现企业污染的成本,技术的成熟市场,和市场的开放有利于促进YREB绿色创新的效率,而产业结构对绿色创新效率没有显著影响。罗等。3]显示国际研发资本技术溢出的影响绿色技术创新的效率通过建立空间模型。根据外国直接投资的集聚效应,龚et al。33演示效果和工业绿色创新效率的传导机制。
根据现有的文献对绿色创新,仍有一些缺点:Renyan长集中在企业的水平,工业,或省份。研究区域绿色创新效率或特定经济特区和经济盆地具有十分重要的现实意义为促进区域经济的协调发展。同时,流动的因素,技术溢出,污染排放,和创新展示空间相互依存和相互影响。现有文献忽视绿色创新作为数据的空间相关性和空间相关性。使用11个省/城市YREB从2008年到2017年的面板数据,本文使用super-slack-based测量(super-SBM)模型来评价绿色创新效率,使用全球莫兰指数来分析空间相关性和空间集聚特征,最后利用空间计量模型分析绿色创新效率的影响因素。
3所示。材料和方法
3.1。Super-SBM模型
传统的DEA模型,如CCR和BCC模型,由库克和径向投影构造Seiford [34],它假定所有生产系统的输出是有价值的,应该最大化对于给定输入。然而,不良的输出将在整个生产过程中对效率有显著影响(35,36]。(语气37)开发了一种nonradial测量来解决问题的输入和输出休闲裤,提议slack-based测量(座)。与传统的DEA相比,这种方法的效率值分布在(0,1)区间,并有效DMU的效率值是1。因此,当有多个有效的研究,不能进一步比较。然后,语气38)开发了一种superefficiency SBM-DEA模型解决问题有效的排序和允许效率得分大于1,可以很容易地rank-efficient研究。Super-SBM模型不仅可以处理意想不到的输出更适当还进一步比较有效的决策单元,所以它是更准确的和严格的。因此,super-SBM与不良的输出引入绿色创新效率在这项研究中,测量和模型如下: 在哪里绿色创新效率和吗是常数向量。super-SBM模型能够同时测量DMU效率,还可以计算DMU输入和不良的输出冗余率,并充分考虑与不良的输出和有效地解决问题,更准确的评估和分析区域可持续发展。
3.2。空间计量经济学模型
3.2.1之上。空间自相关分析
空间自相关分析是一种空间数据分析方法用于估计和分析空间依赖和对象之间的异质性,这通常是由Moran表示指数(莫兰的我)39- - - - - -42]。在使用空间计量经济学方法之前,需要构建检查是否绿色创新效率YREB空间相关性。
全局空间自相关是用来测量整个研究单元的分布特征空间元素,它可以有效地测试相邻单元的自相关。全球莫兰我值范围从[−1,1]。如果我< 0,有一个消极的空间相关性,这表明效率研究区域处于离散状态。如果我> 0,有正相关,表明一个聚集状态。如果我= 0,演示了处理效率是随机的,这个公式如下: 在哪里 绿色创新效率的方差值,n代表总YREB 11个省/城市,和显示省我和省绿色创新效率,代表平均绿色创新效率,是空间权重矩阵。
3.2.2。空间权重矩阵
设置空间权重矩阵的基础空间自相关和空间计量经济学模型的测试。它反映了两个地区之间的空间距离,通常包括地理距离和社会经济距离。目前,在研究地理距离更常见。球面距离(d省会城市之间)可以用来构建地理距离的空间权重矩阵(43]。它使用中央之间的距离的平方的倒数。具体公式如下:
3.2.3。空间计量经济学模型
后Elhorst和Geogr44),主要有三种空间计量经济模型:空间滞后面板模型(SLM),面板空间误差模型(SEM)和空间杜宾面板模型(SDM)。SLM模型推测,因变量的值观察到在一个特定的位置部分取决于空间neighboring-dependent变量的加权平均。
如果该地区绿色创新效率的水平不仅受一些变量在该地区和邻近地区的绿色创新效率水平,空间滞后模型(SLM)可以设置,可以表示如下: 在哪里常数项和吗是空间权重矩阵。是变量矩阵对数处理后的相应的影响因素,然后呢是当地的影响系数影响因素对当地绿色创新效率。我代表相应的地区,t代表相应的年,是随机误差项。空间滞后变量绿色创新效率发展的影响系数,它反映了溢出效应的绿色创新效率发展绿色创新发展在目标区域的周边地区。
如果绿色创新的空间依赖性的行为是受一些错误干扰术语很难观察和有一定的空间结构,并有效地测量误差的影响对这一地区的绿色创新效率的影响,空间误差模型(SEM)可以表示如下: 的参数反映了区域溢出效应引起的误差项残余项。
如果该地区绿色创新效率的水平不仅影响绿色创新效率的空间溢出效应在邻近地区也被其他变量在邻近地区,空间杜宾模型(SDM)可以考虑,可以表示如下: 在哪里反映了其他地区的加权影响因素对绿色创新的效率在这个地区,这被定义为其他溢出效应。
3.2.4。分解的直接和间接影响
由于空间回归模型空间相关性,作者在45)指出,回归模型中解释变量的系数不能准确反映的边际效应。空间溢出效应是一个重要的空间计量经济学模型分析工具。因为溢出效应有一定方向的来源和来源,会有其他的溢出效应在该地区区域创新效率的影响因素,还会有其他区域相关变量的溢出效应在周围地区绿色创新效率。空间计量经济学模型的自变量和因变量将交互。在这个时候,边际自变量对因变量的影响不能退化的线性模型。需要进一步的解构来简化上面的空间杜宾模型转换为一个向量表达式在一个特定时间点: 在哪里的向量 - - - - - -为因变量,是常数项,是横截面、随机和周期误差项,然后呢是 维矩阵组成的独立变量。在一个特定时间点,因变量的导数矩阵表达式独立的变量是
主对角线上的元素的平均值对矩阵的公式反映了自变量对因变量的影响程度,也就是说,一个省的影响在该地区的绿色技术创新的效率通过一定的影响因素,即直接的溢出效应。它是表示为 ,在哪里矩阵的痕迹吗 ,这是主对角线的总和。其他元素的平均值的nonmain对角线矩阵在这个公式反映了一个省的溢出效应在其他省份的绿色创新效率通过自己的相关影响因素,即间接溢出效应(46]。在本文中,它被定义为溢出效应;也就是说, 。最后,直接溢出效应和间接溢出效应总结为总溢出效应。
3.3。变量和数据描述
3.3.1。变量对绿色创新效率
根据全面性的原则,科学,和可用性的数据,指标体系评估产业绿色技术创新的效率由指绿色技术创新的相关研究:(1)输入:包括劳动力投入(研发员工的数量),资本输入(总投资研发),和资源的输入(总能源消耗),代表创新活动对资源的消耗程度。(2)理想的输出:包括新产品销售收入和专利申请,分别反映了经济效益,生活水平,每个地区的产出水平的科研成果。(3)不良的输出:工业污染是环境污染的主要来源,因此,不受欢迎的输出变量采用工业废水排放,工业烟雾(尘埃),每个城市和工业二氧化硫排放的YREB并使用熵方法来计算一个环境污染指数,用于解释综合创新活动对生态环境的影响。
绿色创新效率的投入产出指标体系构造YREB表1。
3.3.2。绿色创新效率的影响因素
有许多驱动因素的协调发展,绿色创新系统。这些因素会影响投资子系统的发展水平在地区绿色创新子系统,然后影响区域协调发展水平的绿色创新系统。然而,这些因素不能用作每个子系统的直接投资,而这些因素往往不是直接测量47]。因此,为了系统的全面的研究区域绿色创新系统的驱动因素,影响绿色创新效率的因素在YREB概括为直接和间接因素,包括环境管制和产业结构,和间接因素包括经济发展水平、政府支持的力量,和对外开放的程度48]。YREB考虑,作为一个战略地区的国家,有不同的责任和要求在其上,中间,和下游。基于前面的研究,用于检查以下五个因素对绿色创新效率的影响:(1)经济发展(ED):绿色创新的阈值高于传统的创新。更高层次的经济发展是有利于环境保护的需求和环境的改善人力资本的居民提供了必要的物质基础和社会环境促进绿色创新成果。展览的绿色创新能力的激励效应和累积效应,它可以促进绿色创新能力的提升。YREB是国家重点建设具有全球影响力的内河经济带。经济发展速度处于全国领先水平,这将促进绿色创新的能力,提高区域绿色创新发展的竞争力。(2)环境管制(ER):波特认为环境管制可以推动绿色创新,这就是著名的“波特假说”(49]。波特认为,适当的环境法规可以刺激企业增加投资在技术研究和开发,促进绿色创新,实现技术进步和环境保护的双赢的局面。“波特假说”提出以来,大量的实证研究结果表明,环境管制是绿色创新的重要驱动因素之一(50- - - - - -52]。环保法规的限制下,创新主体在该地区应增加投资在技术创新,促进技术创新系统的发展水平的提高,然后降低的成本的预期输出成果转化子系统,并促进区域协调发展的绿色创新系统。因此,环境监管也是一个重要的驱动因素的协调发展,区域绿色创新系统。(3)政府支持(GS):技术驱动因素被认为是绿色创新的根本原因,引发了绿色创新和提高技术能力。本文选择政府对技术创新的支持代表技术驱动因素。政府的财政科技支出提高了国家绿色创新能力和促进经济增长。政府对科技创新的支持区域绿色创新创造了良好的外部环境。在很大程度上,政府的财政支持也反映了政府的政策支持的力量。本文选择从研发基金政府资金指标,政府对科技创新的支持。在很大程度上,政府的财政支持也反映了政府的政策支持的力量。选择政府资金从研发基金作为政府支持绿色创新的指标。(4)外国直接投资(FDI):市场开放的程度反映了一个地区和其他地区之间的交流程度等领域的经济,科学和技术。市场开放对绿色创新的影响仍在学术界引起了广泛的争议。最著名的假设之一是“污染避难所”假说(53]。根据“污染避难所”假说,在发达国家的公司将他们的污染密集型产业转移到监管相对较低的发展中国家,发展中国家将成为“污染避难所天堂”和承担更多的环境污染54]。但另一个假说,污染晕的假设,认为市场开放可以减少环境污染55]。通过外国投资的溢出效应,发展中国家将国外先进绿色技术,可显著提高区域技术创新水平和区域意想不到的产出水平,从而促进区域的协调发展绿色创新系统[56,57]。YREB涵盖三大经济区的东部,中部,西部。引进外国投资可以促进当地的技术进步,同时,将会有外商投资的竞争,这将使周围城市落后生产能力。(5)产业结构(是):优化产业内部的分配有利于促进产业创新的活力,增强产业绿色技术创新的能力。与产业结构的逐步升级,生产能力强的第二产业污染已经变成一个干净的和低碳服务行业,和第二、三产业加速的步伐集成开发(58,59]。之间的紧密联系是促进绿色技术研发服务和产业绿色转型,增强技术创新能力与产业特征。YREB积极促进产业结构的优化升级,促进综合城市生产性服务业和制造业的发展,并要求企业加强研发的绿色生产技术达到技术要求的产业结构升级,和低端产能可能被迫转移到周边地区。
绿色创新效率的影响因素YREB构造表2。
4所示。实证分析
4.1。绿色创新YREB效率
考虑到将会有一定的时间滞后绿色创新输入转化为输出时,使用其他研究成果作为参考,输入-输出时滞是设置为1年(60];就是输入指数的时间间隔设置为2008 - 2017,和输出索引设置为2008 - 2017。所有的数据都是直接来源于中国统计年鉴(2008 - 2017),《中国能源统计年鉴》(2008 - 2017),和中国统计年鉴(2008 - 2017),二氧化碳排放估计使用方法提供的政府间气候变化专门委员会(61年]。相关变量的描述性统计如表所示3。它可以初步判定11省市的绿色创新效率也可能明显不同,并进一步在未来将进行实证分析。
本文依靠马克斯DEA PRO 8.0软件利用super-SBM模型测量11个省份的绿色创新效率YREB从2008年到2017年。结果总结在表4。
从2008年到2017年,整个YREB绿色创新效率是相对稳定的。从2008年到2010年,有一个轻微的下降趋势。这显著增加在2013年和2013 - 2017年略有下降。绿色创新效率水平有明显的地区差异和时间演化趋势上,中间,YREB的下游。在研究期间,绿色创新效率的中下游省显示略有增加,然后降低的趋势,而上游和下游呈现减少趋势,然后增加然后减少,但波动幅度很小。颁布以来的若干意见国务院关于促进中部地区崛起,2005年工业企业政策,促进中西部地区的兴起促进了大量的流入资本和劳动力因素,导致中西部地区的经济增长。然而,工业企业带来的经济效益以及意想不到的输出,使中间的绿色创新效率和上游省份低和下降,只有在最近几年,它显示出向上的趋势。2014年,建设YREB成领导的政策生态文明示范区。从那时起,YREB的州和地方政府先后发布了相关政策,和生态文明的建设YREB取得了初步成果。
4.2。空间自相关分析
4.2.1。准备全局空间自相关
本文利用MATLAB计算全球莫兰的我在YREB物流绿色创新效率指数。表5介绍了结果。
结果表明,全球莫兰我绿色创新效率指数通过了测试2008 - 2017年在10%显著性水平,表明绿色创新效率显示一个积极的空间相关性,它不是随机分布,指数基本上是在0.3和0.6之间,它表明,绿色创新效率显示弱集聚状态。在主,全球莫兰我指数沿着波曲线向上移动,这可能是相关的宏观经济环境,中国经济进入“新常态”和产业结构转换升级。
高和低效率邻近省份显示空间集群。绿色创新效率越高地区相邻,区域较低的绿色创新效率互相接近。
4.2.2。绿色创新效率的空间效果
因为本文中使用的数据是面板数据,有必要确定固定效应模型和随机效应模型之前应该使用模型的回归分析。豪斯曼的测试进行了MATLAB对SLM和SEM,和测试结果如表所示6。
根据表6SLM和SEM通过了豪斯曼测试在5%的显著性水平,所以选择了用固定效应面板模型进行回归分析。
根据空间相关性的考验,表7表明LM_lag大于LM_error的考验,所以空间滞后模型的估计方法进行了研究和分析。
一般的OLS回归系数是小于空间杜宾模型(SDM),这表明OLS回归忽略了空间独立变量和因变量之间的交互和高估了相关变量的影响。从回归结果SDM模型、log-L和R2时空的固定模式是显而易见的,它比固定时间固定模型和空间模型,所以双固定模型的最佳估计的结果。表8是一个绿色创新效率的影响因素的分析基于时空固定模型的实证结果。结果如表所示8。(1)经济发展(ED)有重大的积极的促进作用的绿色创新效率YREB。每人均国内生产总值增长1%,绿色创新效率将平均增加0.3487%。这表明经济增长将提高绿色创新效率。经济发达地区YREB,一方面,将更加注重环境质量的发展;另一方面,绿色创新领域的研发投资将增加,投资补贴和生产补贴的产品和服务将会更大。经济增长的空间滞后项系数−0.1593,并通过1%的显著性检验,结果表明,周边地区的经济增长在YREB负空间溢出效应的绿色创新效率。这是因为周边地区的经济发展会有一定的虹吸效应相关的创新元素的区域,这并不有利于该地区的绿色创新效率的提高。(2)产业结构是有很大的积极作用在5%的水平。在TF模型中,系数也明显是积极的。这主要是因为在产业结构的调整和升级YREB,那些高能源消耗、高污染状况都得到了改善。然而,在促进产业结构的过程中实现高度和合理化YREB在某一地区,可能会造成邻近地区的模仿,促进区域的协调发展绿色系统在不同地区。(3)外国直接投资(FDI)对绿色创新效率没有显著影响YREB。与此同时,相应的空间滞后并没有通过显著性检验,这意味着当YREB地区引进外国直接投资,他们既不促进当地绿色创新的效率也不带来溢出效应在周边地区绿色创新的效率。原因可能是外商直接投资并没有真正考虑区域环境技术创新在大多数省份甚至占据YREB的省级研发创新,抑制技术创新能力,并引入外国投资的绿色创新效率并不理想。这也意味着,大多数外国直接投资进入的目的是追求低成本和税收优势。真的不考虑环境技术创新和投资的质量还需要进一步提高。(4)政府支持(GS)有重大的积极的促进作用的绿色创新效率YREB。政府的支持绿色创新活动可以提高科技发展水平的研究和开发子系统,以减少意外的输出成果转化的过程中,增加预期的产出,促进绿色创新系统的协调发展。政府应该继续增加其支持YREB绿色创新,特别是在欠发达地区如中西部地区。通过促进技术创新的发展,我们可以开发更多的技术有利于生态环境和促进绿色创新系统的协调发展。(5)环境管制(ER)具有显著的积极作用的绿色创新效率YREB。每增加1%的环境监管水平,绿色创新效率将平均增加0.005%,这意味着更严格的环境监管,企业承担环境污染成本约束越强,所以他们有动力注意生产清洁、生态、和回收,带头技术创新的企业污染控制的先发优势。它有利于企业抢占市场份额,获得竞争优势,也有助于企业改善他们的绿色创新绩效。环境监管的空间滞后项系数−0.003,并通过1%的显著性检验,这表明周边地区有负面的环境管制空间溢出效益的绿色创新效率。这可能是由于环境法规对企业的威慑效果,这迫使企业增加投资环境治理,所以相应的链接是低技术含量的污染转移到其他地区相对较低的环境标准,导致“污染避难所”效应和抑制绿色创新。
4.2.3。绿色创新效率的空间溢出效应
基于SDM模型,分析了直接、间接和总影响的各种影响因素,其中总效应代表平均影响因素对绿色创新的影响,而直接影响和间接影响代表总数的分解效果,,分别代表了影响因素对该地区的影响和邻近地区。表9是结果。
经济发展水平的间接影响是负的,这表明,一般来说,经济发展水平不利于绿色创新效率的空间溢出在接受调查期间,尤其是在省经济发展水平越高,越低的空间溢出效应的绿色创新效率,这强调了较发达省份更加注重“保护”自己的省份的绿色创新效率YREB。国家绿色发展的需求下,经济发达地区YREB利用自身优势在首都和经济欠发达地区急于提高当地的经济水平和转让一些高能源消耗、高污染和高排放产业经济欠发达省份,这在一定程度上导致绿色创新效率显示负空间溢出效应。
的总效应,直接影响和间接影响的产业结构都是积极的。有利于产业结构的优化发展模式的转型,减少能源消耗,环境污染,以提高绿色创新的效率。
外国直接投资在这一地区的绿色创新效率没有显著影响YREB周边地区。这表明有相应地区技术性贸易壁垒的过程中促进绿色创新效率YREB的所有地区。一方面,他们不愿意合作和共享的技术创新;另一方面,他们很容易被环境污染的成本转移到周边地区。
直接影响回归系数的意义下是正的5%,而间接影响回归系数未能通过显著性检验。政府的支持是一个强有力的支持来提高绿色创新的能力,尤其是随着转型升级YREB绿色创新的推动下,政府给予大力支持在构建基本的创新平台和创新和研发投资增加。绿色创新政策的指导作用是显著的,为高质量的发展奠定了坚实的基础YREB。
环境管制的直接影响的空间溢出绿色创新效率是积极和通过显著性检验;间接效应和总效应对绿色创新的生产力通过5%的显著性检验,但对绿色创新效率的变化产生负面影响。这表明,一方面,环境监管的效率有积极的促进作用在我省绿色创新,但目前还没有从根本上改变了中国的绿色发展水平,因此不能显著改善中国的绿色创新的效率。另一方面,当中国的绿色创新能力不足,省与省之间的环境管制的强度的不平衡是可能导致的环境污染行业监管的高强度的省份进入YREB监管强度较低的省份。
5。结论和讨论
5.1。结论
本研究使用super-SBM模型,考虑非期望输出测量绿色创新效率YREB从2008年到2017年。因为绿色创新效率空间溢出效应,因此,空间计量经济学模型SDM模型应用于分析绿色创新效率的影响因素。绿色创新效率实证结果表明绿色创新效率是发展缓慢,和东部的绿色创新YREB明显优于西方的下游。空间自相关的结果,这表明有明显的空间自相关的绿色创新效率YREB地区。从长效磺胺的空间计量经济学分析,表明经济发展水平,外国直接投资向外界和环境污染控制有积极影响的绿色经济效率YREB,而第二产业的比例有负面影响。YREB的绿色经济效率具有显著的空间相关性。省经济发展水平高、环境污染控制有重大的积极的促进作用的绿色经济效率邻近省份。省的第二产业比例高、高政府支持有负面的抑制作用的绿色经济效率邻近省份。
5.2。讨论
根据实证结果,本研究提出建议,加强绿色创新效率。
首先,产业结构的优化升级是提升。产业结构有很大的负面的抑制作用的绿色创新效率YREB,所以必须加快产业结构调整和新型工业化的步伐。我们将充分发挥优势产业和情报YREB强度,大力实施创新驱动发展战略,增加新的动力的改革、创新和发展,减去淘汰的落后生产能力,加快工业转型升级。我们会建立一个制造业的创新体系,提高开发关键系统和设备的能力,并促进和扩大高技术产业,战略性新兴产业,装备制造业和其他行业。我们将优化的布局战略性新兴产业,加快建设区域特色工业基地,放任对辐射驱动和领导示范,并形成一个国家战略性新兴产业发展高地。
其次,开放的质量提高。外商直接投资的技术溢出效应YREB不仅仅是环境污染的效果。FDI的引入可以提高YREB绿色经济发展水平,但改善效果不明显,所以我们应该进一步提高对外开放的质量。我们应该进一步促进改善YREB负面的市场准入,改善项目的访问机制,促进形成制度化,标准化,绿色,透明,外国资本和程序系统引入系统,大力引进新的绿色技术和产业,吸引环保企业安定下来,充分发挥绿色外资产业的技术溢出效应,并改善当地的绿色生产企业建立绿色生态产业链,提高绿色发展水平和生态质量。
最后,我们将加强努力预防和控制环境污染。环境污染控制在YREB提高绿色创新效率的积极作用,但它并没有产生显著的结果,所以环境污染控制的努力需要进一步加强。我们应该加强的共同预防和控制环境污染;建立和完善应急机制的跨部门、跨地区和跨流域环境突发事件;严格控制工业污染;城市污水和垃圾处理;控制农业非点源污染;防止船舶和空气污染;加强协作保护生态环境;建立一个负面列表管理系统; strengthen daily monitoring and supervision; and strictly implement the ecological environment. The system of responsibility investigation for environmental damage should be improved, the proportion of resource utilization rate, environmental pollution prevention and control, and quality evaluation system of economic and ecological development should be increased, and the performance evaluation system reflecting the requirements of ecological civilization should be improved.
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
信息披露
郭Hangyuan co-first作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
本文是2020年由Wonkwang大学。