中國綠色技術創(chuàng)新效率異質性環(huán)境規(guī)制影響與時空躍遷研究

在推動技術不斷進步與生產(chǎn)力水平不斷提高的過程中，粗放型發(fā)展模式所引發(fā)的資源與環(huán)境問題日益凸顯。綠色技術創(chuàng)新作為新一輪工業(yè)革命和科技競爭的新興領域，是推動經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要支撐，是推進產(chǎn)業(yè)轉型升級和創(chuàng)新驅動經(jīng)濟高發(fā)展的重要途徑[1]。科學測度與揭示綠色技術創(chuàng)新效率影響因素及演化規(guī)律，是綠色技術創(chuàng)新發(fā)展的關鍵。環(huán)境規(guī)制是影響綠色技術創(chuàng)新效率提升的關鍵因素[2]，不同國家或地區(qū)的環(huán)境規(guī)制水平存在顯著差異[3]，若忽視特定時空背景下異質性環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率的差異化影響，則有可能導致產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策、科技創(chuàng)新政策和環(huán)境保護政策在指導實踐時出現(xiàn)偏差。基于此，本文考察我國各省份異質性環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率的影響，通過分析其時空演變特征及躍遷軌跡，揭示異質性環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率影響的時空差異，并提出差異化改進策略，對于推動產(chǎn)業(yè)綠色轉型、促進經(jīng)濟社會全面發(fā)展具有重要意義。

1 文獻回顧

綠色技術創(chuàng)新效率(Green Technology Innovation Efficiency，GTIE)是指在無污染、低能耗、可循環(huán)和清潔化等約束條件下開展的促進綠色技術發(fā)展的有價值創(chuàng)造活動的投入產(chǎn)出比率[4]?，F(xiàn)有研究主要采用數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)，將資源環(huán)境要素納入投入產(chǎn)出框架，測算區(qū)域或行業(yè)GTIE。如采用Hybrid-DEA模型[5]、兩階段關聯(lián)網(wǎng)絡DEA模型[6]、非期望Minds-DEA模型[7]測算區(qū)域GTIE，或是構建DEA-RAM聯(lián)合效率模型、兩階段DEA模型[8]測算某個具體行業(yè)或部門的GTIE，抑或是采用非參數(shù)Malmquist 指數(shù)DEA模型測算GTIE[9]?，F(xiàn)有測度方法多以人、財、物(能源、水資源)為投入變量，以高新技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入、專利授權數(shù)為期望產(chǎn)出變量，以CO2、SO2、COD、NH3-N中的一種或幾種為非期望產(chǎn)出變量，選取不同距離函數(shù)(CCR、BCR、SBM等)構建單階段DEA模型，或以非期望產(chǎn)出治理或專利轉化構建多階段DEA模型，但鮮有研究將環(huán)境規(guī)制納入投入產(chǎn)出框架測度GTIE。

環(huán)境規(guī)制是政府部門為控制企業(yè)生產(chǎn)過程中的各類污染物排放而采取的環(huán)保政策，對綠色技術創(chuàng)新效率具有雙重影響：一是環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率具有正向影響，Porter等[10]指出環(huán)境規(guī)制會約束企業(yè)粗放式經(jīng)營行為，嚴格的環(huán)境規(guī)制能夠促使企業(yè)加快綠色技術創(chuàng)新，實現(xiàn)環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展雙贏，即“波特假說”；二是環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率具有負向影響，環(huán)境規(guī)制會增加企業(yè)運營成本，擠占企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展空間，降低企業(yè)綠色技術創(chuàng)新能力，在污染密集型行業(yè)尤其明顯[11]；三是環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率的影響具有不確定性，環(huán)境規(guī)制存在異質性，對綠色技術創(chuàng)新效率的影響不同[2]。命令控制型環(huán)境規(guī)制(CER)、市場激勵型環(huán)境規(guī)制(MER)和公眾參與型環(huán)境規(guī)制(VER)對綠色技術創(chuàng)新效率的影響逐漸成為學者關注重點[2]。其中，命令控制型環(huán)境規(guī)制一般通過地方標準、法規(guī)等手段對創(chuàng)新主體進行管控，以實現(xiàn)環(huán)境管制目標，推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新發(fā)展，對綠色技術創(chuàng)新效率的影響程度和方向與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展階段有關[4,12]；市場激勵型環(huán)境規(guī)制一般通過排污費征收、排污權交易、排污許可證交易等手段，借助市場激勵企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，以實現(xiàn)提高市場競爭力和改善環(huán)境的雙重目標，從長期看對于提升綠色技術創(chuàng)新效率具有促進作用(吳磊等，2020)；公眾參與型環(huán)境規(guī)制一般通過環(huán)境信息披露、新聞媒介等手段形成社會公共輿論，對企業(yè)市場估價產(chǎn)生影響，促使企業(yè)采取治污減排行動或加大綠色技術創(chuàng)新投入，從短期看對于綠色技術創(chuàng)新效率提升雖然具有一定的負面影響，但從長期看卻能夠產(chǎn)生促進作用[13]。

探討環(huán)境規(guī)制影響中國綠色技術創(chuàng)新效率的時空演化規(guī)律，可為差異性政策的制定提供參考。當前，關于時空差異特征、動態(tài)演變規(guī)律、時空躍遷軌跡等的研究方法主要包括兩種：①收斂性分析：一些學者采用σ收斂、β收斂、Theil指數(shù)、Dagum基尼系數(shù)及其子群分解法分析綠色技術創(chuàng)新效率時空差異特征[14-15]，但對于動態(tài)演變規(guī)律的探討割裂了鄰域間的影響關系[16]，而基于Gaussian核函數(shù)的Kernel密度估計法可以估計復雜背景下樣本數(shù)據(jù)的動態(tài)分布規(guī)律，并能夠有效揭示區(qū)域子地區(qū)間的效率差異[17]；②空間關聯(lián)與遷移分析：孫燕銘等[18]利用Moran's I指數(shù)分析區(qū)域綠色技術創(chuàng)新效率空間關聯(lián)特征；呂巖威等[19]針對研究單元在不同時期的空間關聯(lián)類型，研究了區(qū)域綠色創(chuàng)新效率時空躍遷類型與路徑。目前，兩種或多種重心(有效合引力的作用點)之間的遷移軌跡研究較多，如技術重心與經(jīng)濟重心比較等，以確定綠色技術創(chuàng)新效率空間遷移軌跡相關性。相比于其它研究方法，重心遷移法能夠更直觀地探討相關或偏離軌跡的內(nèi)在運行規(guī)律[20-21]。

綜上所述，現(xiàn)有研究存在如下不足：①未將異質性環(huán)境規(guī)制納入投入產(chǎn)出分析框架，測度其對綠色技術創(chuàng)新效率的影響；②缺乏環(huán)境規(guī)制影響綠色技術創(chuàng)新效率時空躍遷路徑的可視化分析。針對上述問題，鑒于異質性環(huán)境規(guī)制政策具有調控周期長、難度大等特征，本文將其視為不可控制變量并構建動態(tài)SBM-DEA模型，對2001—2018年中國內(nèi)地30個省份異質性環(huán)境規(guī)制影響綠色技術創(chuàng)新效率的作用機理進行測度，分析其動態(tài)演化特征及時空躍遷路徑，以揭示考慮和未考慮環(huán)境規(guī)制影響的綠色技術創(chuàng)新效率的時空差異。

2 模型與方法

2.1 考慮不可控制變量的動態(tài)SBM-DEA模型

2.1.1 投入產(chǎn)出變量

(1)可控制投入變量：綠色技術創(chuàng)新過程中的人力、財力和物力投入。其中，人力投入變量采用R&D人員全時當量衡量。鑒于資本產(chǎn)出由當期投入和以前存量共同決定，故財力投入變量選取R&D經(jīng)費支出的資本存量衡量[21]。本文以2001年為基期，省份j在2001年的R&D經(jīng)費支出資本存量公式為Kj,2001=Ej,2001/(gj+τ)。其中，Ej,2000表示省份j在2001年的R&D經(jīng)費支出，gj為省份j在研究期內(nèi)按復利法計算的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的年均增長率，τ為折舊率。t省份j的R&D經(jīng)費支出資本存量公式為：Kj,t=Ej,t/Pj,t+(1-τ)Kj,t-1。其中，Pj,t為省份j在t時期的定基價格指數(shù)(張軍等，2003)。本文選取能源消耗總量和用水總量衡量物力(資源)投入。

(2)不可控制投入變量：政府環(huán)境規(guī)制政策。由于政府環(huán)境規(guī)制政策具有落實周期長、難度大等特征，且時刻影響綠色技術創(chuàng)新過程，因此本文將環(huán)境規(guī)制視為不可控制投入變量。借鑒Langpap等[11]、王瑤[12]的研究，將其劃分為命令控制型環(huán)境規(guī)制、市場激勵型環(huán)境規(guī)制和公眾參與型環(huán)境規(guī)制3個變量?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，借鑒李斌等[22]的研究，以各地區(qū)頒布的地方性環(huán)保法規(guī)、規(guī)章、標準數(shù)量衡量命令控制型環(huán)境規(guī)制；借鑒吳磊等(2020)的做法，采用排污費征收額衡量市場激勵型環(huán)境規(guī)制；借鑒王瑤[12]的做法，選用各地區(qū)披露的突發(fā)性環(huán)境事件次數(shù)衡量公眾參與型環(huán)境規(guī)制。

(3)期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出變量。借鑒相關研究成果[5,21,23]，選取高新技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入和綠色專利數(shù)作為期望產(chǎn)出變量，以更好地反映綠色技術創(chuàng)新過程。因為綠色專利在申請過程中就已投入使用，因此能夠更加穩(wěn)定、可靠、真實地反映企業(yè)綠色技術創(chuàng)新能力。另外，以CO2、SO2、COD、NH3-N排放量為非期望產(chǎn)出變量，鑒于DEA模型投入產(chǎn)出變量個數(shù)與決策單元個數(shù)之間存在限制關系，故利用熵權法[24]對上述4種非期望產(chǎn)出指標進行客觀賦權，形成一維綜合污染當量。

2.1.2 效率測度模型構建

本文假設在時期t(t=1,2,…,T)內(nèi)存在n個決策單元DMUj(j=1,2,…,n)，以及IND、ID、R個不可控制投入變量xiND、可控制投入變量xiD和可控制產(chǎn)出變量yr，且為連接變量的數(shù)量總和，則GTIE測算生產(chǎn)可能性集可表述為：鑒于規(guī)模報酬不變需滿足所有投入和產(chǎn)出之間具有固定比例的假設，因此本研究假設規(guī)模報酬可變。

借鑒動態(tài)SBM-DEA模型和不可控制變量DEA模型構建思路[25-26]，構建不可控制變量動態(tài)SBM-DEA模型。對于DMUo(o=1,2,…,n)∈Pt，t=1到t=T的GTIE為：

(1)

滿足如下約束條件：

(2)

其中，λjt≥0表示DMUj在t時期的權重；分別表示可控制投入變量、可控制產(chǎn)出變量的松弛量；表示t到t+1時期的松弛變量；將DMUj在t時期的非期望產(chǎn)出變量yrjt視為投入變量；表示t時期的權重，且

t時期綠色技術創(chuàng)新效率公式如下：

(3)

其中，xiND為不可控制環(huán)境規(guī)制變量，iND=1、2、3分別表示命令控制型環(huán)境規(guī)制、市場激勵型環(huán)境規(guī)制和公眾參與型環(huán)境規(guī)制。在3種異質性環(huán)境規(guī)制政策中，命令控制型環(huán)境規(guī)制對企業(yè)生產(chǎn)行為具有強制性約束，促使企業(yè)不得不改進生產(chǎn)工藝，減少環(huán)境污染。但由于命令控制型環(huán)境規(guī)制執(zhí)行成本和動態(tài)監(jiān)控成本較高，容易使企業(yè)因治理污染物排放而產(chǎn)生損失成本，如增加R&D人員和R&D經(jīng)費投入，從而對綠色技術創(chuàng)新效率產(chǎn)生負向影響；同時，命令控制型環(huán)境規(guī)制有利于促進資源優(yōu)化，減少非期望產(chǎn)出以獲得創(chuàng)新補償。當成本損失大于創(chuàng)新補償時，其對綠色技術創(chuàng)新效率產(chǎn)生抑制作用；當成本損失小于創(chuàng)新補償時，其對綠色技術創(chuàng)新效率產(chǎn)生促進作用。此外，市場激勵型環(huán)境規(guī)制和公眾參與型環(huán)境規(guī)制分別通過經(jīng)濟激勵、提升公眾自覺環(huán)保意識影響創(chuàng)新主體的綠色創(chuàng)新行為，并對綠色技術創(chuàng)新效率產(chǎn)生促進或抑制作用，這取決于其在執(zhí)行過程中產(chǎn)生的成本和收益。

綜上所述，本文構建異質性環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率的作用機理，如圖1所示。

圖1 異質性環(huán)境規(guī)制對綠色技術創(chuàng)新效率的作用機理
Fig.1 Influence mechanism of heterogeneous environmental regulation on GTIE

2.2 綠色技術創(chuàng)新效率Kernel密度估計

本文通過繪制不同時期未考慮或考慮異質性環(huán)境規(guī)制影響各省份綠色技術創(chuàng)新效率的Kernel密度估計曲線，揭示其時空演變特征。Kernel密度函數(shù)類型多樣，本研究選取具有較好光滑性的Gaussian核函數(shù)對變量進行估計[27]。假設未考慮及考慮異質性環(huán)境規(guī)制影響的各省份綠色技術創(chuàng)新效率樣本總數(shù)為τ，τ1,τ2,...,τm取自樣本總體，對應的樣本觀測值為τ1,τ2,...,τm，任意τ密度函數(shù)f(τ)估計值為[25]:

(4)

其中，m表示觀測樣本的總個數(shù)；h為窗寬，使用AMISE法獲得最佳窗寬估計值；令u=(τ-τi)/h，k(u)=(exp(-u2/2))/(2π)表示Gaussian核函數(shù)[28]，滿足k(u)≥0且k(u)du=1。

2.3 綠色技術創(chuàng)新效率重心時空躍遷路徑測算

GTIE在t時期的重心空間位置從側面反映周圍空間位置綠色技術創(chuàng)新效率處于相對均衡狀態(tài)。從時間t到t′，若某區(qū)域綠色技術創(chuàng)新效率所占比重較大且增速較快，則重心就會向該位置遷移，并呈現(xiàn)出某種規(guī)律性特征。參照盧俊宇等[20]、梁中等[21]的研究，假設中國內(nèi)地30個省份處于同一均質平面，各省份綠色技術創(chuàng)新效率重心位于省會城市，則t時期j省份綠色技術創(chuàng)新效率重心坐標為：

(Longt°,Latt°)=

(5)

其中，Longj°、Latj°分別表示j省份省會城市的經(jīng)度坐標和緯度坐標；τjt表示t時期j省區(qū)GTIE。

從時間t到t′，(Longt°,Latt°)到(Longt′°,Latt′°)的綠色技術創(chuàng)新效率重心躍遷距離及方向坐標為：

(6)

其中，R表示經(jīng)緯度坐標與平面距離之間的轉換系數(shù)，借鑒高軍波等[29]的研究，取值為111.11，n=0，1，2為弧度與具體角度之間的轉換指標。當υtt′=0時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為正東；當0<υtt′<90時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為東北；當υtt′=90時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為正北；當90<υtt′<180時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為西北；當υtt′=180時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為正西；當-90<υtt′<0時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為東南；當υtt′=-90時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為正南；當-180<υtt′<-90時，說明綠色技術創(chuàng)新效率重心遷移方向為西南。

3 實證結果分析

3.1 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計分析

本文選取2001-2018年中國內(nèi)地30個省份投入產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)、環(huán)境規(guī)制量化數(shù)據(jù)進行分析，數(shù)據(jù)主要來源于2002-2019年《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》(考慮到數(shù)據(jù)可得性，未將西藏納入統(tǒng)計)，以2001年不變價格為基準對變量進行處理，各變量描述性統(tǒng)計結果如表1所示。數(shù)據(jù)來源與篩選標準如下：

表1 描述性統(tǒng)計分析結果
Tab.1 Descriptive statistics

(1)命令控制型環(huán)境規(guī)制中的地方性環(huán)保法規(guī)、規(guī)章、標準數(shù)量來源于2002-2019年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各省市統(tǒng)計年鑒，鑒于生態(tài)環(huán)境法規(guī)、規(guī)章與標準執(zhí)行存在一定連續(xù)性，故本文對其進行逐年累計處理。

(2)公眾參與型環(huán)境規(guī)制中的突發(fā)性環(huán)境事件次數(shù)來源于2002-2019年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》，根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》中的指標解釋，突發(fā)性環(huán)境事件次數(shù)是指突然發(fā)生，造成或可能造成重大人員傷亡、重大財產(chǎn)損失及對全國或者某一地區(qū)經(jīng)濟社會穩(wěn)定、政治安定構成重大威脅和損害，有重大社會影響的涉及公共安全的環(huán)境事件次數(shù)。

(3)綠色專利數(shù)據(jù)。本文參照OECD公布的《WIPO35個技術領域與IPC對照表》(2019.07版)，立足于綠色創(chuàng)新內(nèi)涵，以環(huán)境技術領域對應的IPC分類為依據(jù)，設立“A62C+、B01D45+、B01D46+”等18個分類號，限定時間范圍為2001-2018年，在萬方專利數(shù)據(jù)庫中收集282 666件綠色專利數(shù)據(jù)，利用Python軟件識別和篩選各專利摘要并按照年份和地區(qū)進行分類，以獲取省級層面綠色專利數(shù)據(jù)。

由表1可知：①中國各省份綜合污染狀況與綠色技術創(chuàng)新財力投入不對稱，2001-2018年，各省份R&D經(jīng)費支出資本存量均值為827.96億元，但是綜合污染當量均值為89.86，說明我國在污染控制方面仍有較大改進空間；②高新技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入與R&D經(jīng)費支出資本存量變異系數(shù)較高，說明我國各省份技術創(chuàng)新資本投入與銷售收入差異較大；③CER和VER變異系數(shù)較高，表明中國綠色技術創(chuàng)新環(huán)境規(guī)制政策存在顯著空間差異性；④CER出現(xiàn)兩個差距懸殊的極端值：“0”和“83”，其中，“0”代表部分省份生態(tài)環(huán)境法規(guī)與標準尚處于起步階段，當年并未制定相關生態(tài)環(huán)境規(guī)制政策，如2001年的安徽和福建。引致“83”這一數(shù)值出現(xiàn)的事件邏輯可解釋為：北京作為生態(tài)文明建設典范區(qū)域，自2001年開始，生態(tài)環(huán)境法規(guī)、規(guī)章與標準密集出臺、持續(xù)積累，至2018年達83項，為其它省份生態(tài)環(huán)境治理起到引領和示范作用。

3.2 異質性環(huán)境規(guī)制影響對比

2001—2018年，未考慮ER影響、考慮CER影響、考慮MER影響和考慮VER影響的中國內(nèi)地30個省份GTIE均值分別為0.40、0.56、0.52和0.52，如圖2所示。從整體看，CER、MER、VER均可促進綠色技術創(chuàng)新效率向前沿遷移。在東北地區(qū)和西部地區(qū)，強制性環(huán)境管制能夠有效提升綠色技術創(chuàng)新能力。在東部地區(qū)和中部地區(qū)，MER對綠色技術創(chuàng)新發(fā)展的影響超過CER和VER，表明以排污費征收為代表的市場激勵規(guī)制手段更容易在東部地區(qū)和中部地區(qū)發(fā)揮作用。事實上，中部地區(qū)(除山西外)4類GTIE均值分別為0.16、0.33、0.19和0.25，表明強制性環(huán)境管制能夠有效提升綠色技術創(chuàng)新能力。山西4類GTIE分別為0.11、0.12、1.00和0.12，主要原因如下：2003年，山西省對排污費資金收繳管理進行了重大改革，從2006年起將全部專項用于環(huán)境污染防治，2016年排污費征收額高達11.1億元，全國排名第4，極大地推動了山西省綠色技術創(chuàng)新發(fā)展。

圖2 2001-2018年考慮和未考慮異質性環(huán)境規(guī)制影響的綠色技術創(chuàng)新效率
Fig.2 GTIE with/without the impact of heterogeneous environmental regulations during 2001-2018

2001-2018年，中國內(nèi)地30個省份綠色技術創(chuàng)新水平依然偏低，主要受東北地區(qū)、中部地區(qū)的影響。在東部地區(qū)，北京、天津、廣東、海南GTIE始終為1，處于共同前沿面；在西部地區(qū)，青海GTIE始終為1，這得益于中共十八大以來，科技創(chuàng)新圍繞傳統(tǒng)特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提質增效，在新能源、新材料、特色農(nóng)牧業(yè)等領域填補了諸多空白，走出一條獨具特色的創(chuàng)新之路，促使其它各省份也受到異質性環(huán)境規(guī)制的積極影響。

“十五”時期、“十一五”時期、“十二五”時期和“十三五”前期，考慮和未考慮異質性環(huán)境規(guī)制影響的綠色技術創(chuàng)新效率如表2所示。由表2可知，從時間差異看，四類GTIE在4個時期整體呈增長趨勢，“十三五”前期最接近效率前沿面，均值分別為0.71、0.82、0.84和0.81，表明政府強制性環(huán)境規(guī)制手段能夠有效推進中國各省份綠色技術創(chuàng)新發(fā)展，征收排污費規(guī)制手段整體上未對企業(yè)產(chǎn)生預期作用。此外，從“十二五”時期開始，VER的影響效應追趕上MER，表明環(huán)境污染披露等規(guī)制手段起到良好的監(jiān)督作用和輿論引導作用，促使企業(yè)不斷約束自身行為并加大綠色技術創(chuàng)新，以提高市場競爭力。

表2 考慮和未考慮異質性環(huán)境規(guī)制影響的綠色技術創(chuàng)新效率
Tab.2 GTIE with/without the impact of heterogeneous environmental regulations in each period

從區(qū)域空間差異看：①東部地區(qū)四類GTIE在4個時期的變化趨勢與全國一致，高于全國平均水平，發(fā)揮引領作用；另外，異質性環(huán)境規(guī)制影響作用與全國不同，從“十一五”時期開始，VER的影響作用始終高于MER和CER，且從“十二五”時期開始，MER的影響作用超過CER，表明經(jīng)濟社會發(fā)展水平最高的東部地區(qū)能夠更有效地發(fā)揮市場機制的調節(jié)作用和公眾監(jiān)督作用；②東北地區(qū)四類GTIE在4個時期呈現(xiàn)波動性增長趨勢，但始終低于全國平均水平，“十一五”時期效率值最低，說明強制性規(guī)制手段更有利于促進綠色技術創(chuàng)新發(fā)展；③中部地區(qū)四類GTIE在4個時期的變化趨勢與全國相同，但低于全國平均水平。排污費征收在“十五”時期和“十一五”時期對中部地區(qū)企業(yè)未產(chǎn)生預期作用；從“十二五”時期開始，排污費征收比強制性環(huán)境規(guī)制更能促進綠色技術創(chuàng)新發(fā)展；④西部地區(qū)四類GTIE在4個時期的變化趨勢與全國一致，但低于全國平均水平，異質性環(huán)境規(guī)制影響作用與全國不同，CER正向影響作用始終超過MER，表明西部地區(qū)地方標準、規(guī)章等規(guī)制手段能夠更有效地促進資源向清潔型生產(chǎn)企業(yè)轉移。此外，從“十二五”時期開始，VER的影響效應追趕上CER。

3.3 綠色技術創(chuàng)新效率時空演變特征

本文繪制4個規(guī)劃期開局之年、收官之年及2018年中國內(nèi)地30個省份4類GTIE的Kernel密度分布曲線。如圖3(a)所示，Kernel密度曲線存在顯著階段性特征，2001年、2005年、2006年和2010年Kernel密度曲線呈“雙峰”分布，表明中國內(nèi)地30個省份GTIE在4個典型年份兩極分化趨勢明顯。事實上，一些省份綠色技術創(chuàng)新表現(xiàn)較差(GTIE<0.2)，聚集水平較低，如山西、安徽、湖北、湖南、吉林、甘肅、廣西、內(nèi)蒙古和新疆，而北京、天津、上海、廣東則向效率前沿1聚集。2011年，這種低水平聚集問題得到緩解，曲線呈“寬峰”分布；從2011年開始，經(jīng)2012年、2015年和2016年到2018年，曲線由“寬峰”向“單峰”演化，波峰逐漸右移且高度逐年上升，表明各省份效率值整體得到提升并向高值集聚，這同樣可由2018年Kernel密度曲線左側拖尾長于右側拖尾得以印證。

如圖3(b)所示，考慮CER影響的綠色技術創(chuàng)新效率Kernel密度曲線呈現(xiàn)由“雙峰”向“寬峰”過渡并最終演化為單峰的趨勢，與未考慮ER影響的GTIE相似，時空演變呈現(xiàn)效率逐漸優(yōu)化、空間差距日漸縮小趨勢，表明地方性標準、規(guī)章等強制性規(guī)制在2005年之前影響作用偏弱，存在一定的滯后性?？紤]CER影響的綠色技術創(chuàng)新效率Kernel密度曲線更靠近效率前沿，再次驗證CER對GTIE產(chǎn)生了顯著正向影響作用。

如圖3(c)、3(d)所示，考慮MER、VER影響的綠色技術創(chuàng)新效率Kernel密度曲線不斷向右移動，展示出更強的兩極分化態(tài)勢；同時，考慮MER、VER影響的綠色技術創(chuàng)新效率Kernel密度曲線向高值集聚趨勢更加顯著，效率整體優(yōu)化趨勢更加明顯。需要注意的是，受市場盲目性與公眾事件隨機性的干擾，圖3(c)、3(d)Kernel密度曲線變化規(guī)律不如圖3(a)、3(b)清晰。

圖3 2018年中國內(nèi)地30個省份4類GTIE時空演變趨勢
Fig.3 Spatial-temporal evolution of four types of GTIE in 30 provinces of China in typical years

考慮到中國各省域經(jīng)濟社會發(fā)展水平存在空間差異，本文分區(qū)域繪制Kernel密度曲線以揭示其時空演變特征(受篇幅限制，不再列示)。結果發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)GTIE的Kernel密度曲線演變趨勢與全國基本一致，但效率整體優(yōu)化趨勢更加明顯，且東部地區(qū)GTIE明顯高于其它地區(qū)，這可能得益于東部地區(qū)固有的技術創(chuàng)新優(yōu)勢。東北部地區(qū)GTIE兩極分化趨勢逐年得到緩解，但波峰主要集中于0.0～0.75之間，說明東北地區(qū)GTIE偏低。中西部地區(qū)兩極分化趨勢明顯減弱，且不斷向前沿逼近?！笆濉鼻捌?，與中部地區(qū)Kernel密度曲線維持“寬峰”狀態(tài)不同，西部地區(qū)Kernel密度曲線進一步向偏右“寬峰”和“弱雙峰”方向演進，說明西部地區(qū)各省域綠色技術創(chuàng)新呈現(xiàn)向高效率集聚演進態(tài)勢。

與未考慮ER影響的GTIE動態(tài)演化特征相比，考慮CER、MER、VER影響的4個地區(qū)GTIE呈整體提升及向高值集聚態(tài)勢。需要說明的是：①東部地區(qū)在2001年和2005年受公眾事件的隨機干擾，因而考慮MER、VER影響的東部地區(qū)GTIE動態(tài)演化聚集規(guī)律出現(xiàn)隨機性特征。伴隨著環(huán)境信息披露標準和外部輿論監(jiān)管機制的不斷完善，考慮VER影響的東部地區(qū)GTIE整體提升及向高值集聚幅度更大；②在東北地區(qū)，考慮CER影響的GTIE整體提升及集聚趨勢較為顯著；③在中部地區(qū)，由于考慮MER影響的山西GTIE取值為1，導致考慮MER影響的中部地區(qū)GTIE兩極分化趨勢較其它3種情形更明顯；④在西部地區(qū)，基于市場調節(jié)的盲目性和滯后性，考慮MER影響的西部地區(qū)GTIE向高值集聚演化速度放緩。

3.4 GTIE時空躍遷路徑

現(xiàn)有文獻多從高新技術產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長、環(huán)境污染等視角探討綠色技術創(chuàng)新影響因素，但對時空躍遷路徑的分析較少?；诖?，本研究從技術創(chuàng)新能力分化和環(huán)境污染分化可能引致綠色技術創(chuàng)新分化的假設出發(fā)，以高新技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入(記為高新技術產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟)和綜合污染當量(記為污染)為參照對象，分析其與4類GTIE在躍遷路徑上的相關性，以揭示其內(nèi)在規(guī)律。2018年中國內(nèi)地30個省份4類GTIE、高新技術產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、污染重心及遷移方向如表3所示，4類GTIE重心躍遷路徑如圖4所示。由表3和圖4(a)可知，未考慮ER影響的GTIE重心位于東經(jīng)112.30°～114.42°至北緯31.93°～33.11°之間，整體向西北遷移。總體而言，遷移距離最大值為2005—2006年的170.19km，最小值為2011—2015年的29.80km，這可能得益于“西部大開發(fā)戰(zhàn)略”的實施與環(huán)境保護均衡發(fā)展。2001—2005年，未考慮ER影響的GTIE重心向東北方向遷移，遷移距離為108.08km，表明相較于全國平均水平而言，2005年重心點河南省駐馬店市汝南縣東北方向相比于2001年改善幅度較大。事實上，2001-2005年安徽和江蘇未考慮ER影響的GTIE分別增長了302.25%和7.47%；2005-2006年，未考慮ER影響的GTIE向西南方向遷移，遷移距離最大值為170.19km，表明與2005年相比，2006年未考慮ER影響的GTIE重心點湖北棗陽西南方向相比于全國平均水平提升幅度明顯。事實上，2005-2006年湖北、湖南和貴州未考慮ER影響的GTIE分別增長了230.93%、16.94%和132.03%，而2005-2006年全國未考慮ER影響的GTIE均值出現(xiàn)負增長(-4.30%)。

表3 2018年中國內(nèi)地30個省份4類GTIE重心、高新技術產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟重心、污染重心及遷移方向
Tab.3 Gravity center of four types of GTIE, high-tech industrial economy, pollution and their transition direction in 30 provinces of China in typical years

2006—2010年、2010—2011年未考慮ER影響的GTIE重心點仍為湖北襄陽，雖然分別向東南、西北方向偏移，但移動距離較少，表明這兩個時期考慮ER影響的GTIE空間格局變化幅度較小。2011—2015年未考慮ER影響的GTIE重心點為河南省駐馬店市泌陽縣，向東北方向偏移29.80km；2015—2016年未考慮ER影響的GTIE重心點為河南省南陽市社旗縣，向西南方向偏移115.47km；2016—2018年未考慮ER影響的GTIE重心點為河南省南陽市社旗縣，向西南方向偏移115.47km；2011—2018年未考慮ER影響的GTIE重心整體向北遷移，該現(xiàn)象一定程度上反映了“十二五”時期東北振興在提高區(qū)域創(chuàng)新能力、促進資源型城市可持續(xù)發(fā)展以及加強生態(tài)建設等方面所取得的成就。

由圖4可知，從整體空間格局看，2018年4類GTIE重心分布在河南和湖北，考慮CER、MER、VER影響的GTIE重心空間分布差異比未考慮ER影響作用較小，尤其是2018年考慮CER影響的GTIE重心(除2005年和2006年外)基本分布在河南省南陽市社旗縣，表明異質性環(huán)境規(guī)制手段有利于縮小GTIE空間差距，并呈現(xiàn)出更高水平的空間集聚狀態(tài)；考慮CER、VER影響的GTIE重心空間分布聚集性更穩(wěn)定，說明政府強制性規(guī)制手段能夠有效改善中國各省域綠色技術創(chuàng)新效率非均衡狀態(tài)。同時，考慮VER影響的GTIE重心(除2005年和2010年外)也基本分布在河南省南陽市社旗縣，但重心遷移距離較大，尤其是在2001—2005年和2005—2006年，說明伴隨著環(huán)境信息披露標準和外部輿論監(jiān)管機制的不斷完善，考慮VER影響的GTIE空間聚集性得到進一步提升。從重心遷移方向看，4類GTIE重心在緯度上向偏北方向移動，未考慮ER、考慮CER影響的GTIE重心在經(jīng)度上均向西偏移，考慮MER、VER影響的GTIE重心在經(jīng)度上均向東偏移，考慮MER影響的GTIE重心在經(jīng)度上偏移幅度較大，表明排污費征收手段比強制性、公眾參與型環(huán)境規(guī)制能夠更好地改善東西部地區(qū)綠色技術創(chuàng)新發(fā)展差距；考慮VER影響的GTIE重心在緯度上偏移幅度較大，表明公眾參與型環(huán)境規(guī)制比強制性、市場型環(huán)境規(guī)制能夠更好地改善南北方綠色技術創(chuàng)新發(fā)展差距。在空間相關性方面，考慮CER影響的GTIE重心遷移路徑與未考慮ER影響的GTIE遷移路徑相似性更高，均是整體向西北方向遷移，表明強制性環(huán)境規(guī)制對于綠色技術創(chuàng)新效率的提升作用更強。綜上可知，4類GTIE重心在空間分布上具有一定相似性，考慮異質性環(huán)境規(guī)制有利于促進中國內(nèi)地30個省份綠色技術創(chuàng)新均衡發(fā)展。受環(huán)境信息披露事件隨機性、輿論形成不規(guī)則性、市場調控盲目性和滯后性的影響，考慮VER、MER影響的GTIE相比于考慮CER影響的GTIE空間遷移軌跡更明顯。

圖4 2018年中國內(nèi)地30個省份4類GTIE重心躍遷路徑
Fig.4 Transition path of gravity center of four types of GTIE in 30 provinces of China in typical years

2018年，技術產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟重心、污染重心分別向西南方向移動427.04 km和182.50 km。就整體方向而言，在經(jīng)度上兩者重心遷移方向與未考慮ER影響、考慮CER影響的GTIE重心遷移方向一致，在緯度上兩者重心遷移方向與4類GTIE重心遷移方向相反。當期GTIE重心與上期污染重心遷移方向基本一致，說明水生態(tài)文明建設、大氣生態(tài)文明建設對綠色技術創(chuàng)新發(fā)展存在滯后影響。2018年，中國內(nèi)地30個省份綠色技術創(chuàng)新發(fā)展趨勢差異較大，因此應制定相關策略縮小東西地區(qū)與南北方發(fā)展差距。

4 結論與討論

4.1 結論與建議

本文將異質性環(huán)境規(guī)制視為不可控制變量納入投入產(chǎn)出分析理論框架，構建動態(tài)SBM-DEA模型，測度異質性環(huán)境規(guī)制對中國綠色技術創(chuàng)新效率影響的時空差異，并分析其動態(tài)演化特征及時空躍遷路徑，得出如下研究結論并提出相應改進建議：

(1)2001—2018年，異質性環(huán)境規(guī)制對中國內(nèi)地30個省份GTIE具有正向影響，影響程度存在地區(qū)差異性；受東北地區(qū)、中部地區(qū)技術創(chuàng)新能力較為滯后的影響，中國整體綠色技術創(chuàng)新效率依然偏低。從研究時期差異看，4類GTIE整體呈增長趨勢，但市場規(guī)制手段在東北、中西部地區(qū)表現(xiàn)欠佳。從地區(qū)空間差異看，僅有東部地區(qū)4類GTIE在4個時期高于全國平均水平。因此，應強化綠色技術創(chuàng)新效率要素市場配置，破除非環(huán)境友好型因素，推動綠色技術創(chuàng)新升級能力。促進東部地區(qū)綠色技術高質量發(fā)展，實現(xiàn)重點領域關鍵技術突破，提升綠色技術創(chuàng)新層級；加強東西部地區(qū)、南北方地區(qū)綠色創(chuàng)新項目交流與合作，加快創(chuàng)新成果轉化和應用，擴大創(chuàng)新規(guī)模。

(2)4類GTIE在2018年呈整體提升及向高效率集聚趨勢，時空演變具有效率逐漸優(yōu)化、空間差距縮小的特征，但空間非均衡問題依然存在。CER的影響存在一定滯后性，考慮MER、VER影響的GTIE時空演變趨勢存在波動性?？紤]CER、MER、VER影響的各區(qū)域GTIE相比于未考慮ER影響的GTIE呈現(xiàn)整體提升及向高值集聚態(tài)勢，考慮VER影響的各地區(qū)GTIE演化規(guī)律具有一定的隨機性特征。因此，各省份應持續(xù)完善環(huán)保制度體系，使公眾參與型環(huán)境規(guī)制工具長期發(fā)揮作用，如常態(tài)化披露環(huán)境信息、逐步擴大環(huán)境訴訟主體范圍等。

(3)2018年異質性環(huán)境規(guī)制有利于縮小中國內(nèi)地30個省份GTIE空間差距，考慮MER、VER影響的GTIE的規(guī)律性偏弱。以高新技術產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟重心和污染重心為參照對象，為推動中國綠色技術創(chuàng)新均衡、高效發(fā)展，應制定相關策略縮小南北方發(fā)展差距，合理利用東西部地區(qū)、南北方地區(qū)之間的時間差，梯級推進綠色技術產(chǎn)業(yè)結構轉型；另外，以中心城市引領城市群開展技術協(xié)同創(chuàng)新，加強全過程管理，減少污染物排放，引導企業(yè)開展綠色清潔生產(chǎn)，加快區(qū)域產(chǎn)業(yè)綠色升級。

4.2 不足與展望

本文存在以下不足：①從測算方法看，未將綠色技術創(chuàng)新過程“黑箱”打開，未來可將其拆分為綠色技術開發(fā)、綠色技術成果轉化和環(huán)境治理三階段串型結構，構建考慮不可控制變量的多階段動態(tài)SBM-DEA模型，測算綠色技術創(chuàng)新階段效率和整體效率，以提高測算結果的精確性和豐富性；②從測度指標看，在利用Python識別和篩選各專利摘要并將其按照年份和地區(qū)進行分類時，存在無法對某些申請人數(shù)據(jù)進行識別的問題。未來可利用“愛企查”“天眼查”“國家知識產(chǎn)權局-專利檢索”等平臺，對無法識別的文本進行深入分析，進一步提高綠色專利數(shù)據(jù)統(tǒng)計質量。