空間溢出、產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率

王　惠,苗　壯,王樹(shù)喬

(1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇　南京　210098；2.淮陰工學(xué)院，江蘇　淮安　223003；3.泰州學(xué)院，江蘇　泰州　225300)

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空間溢出、產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率

王惠1,2,苗壯3,王樹(shù)喬2

(1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京210098；2.淮陰工學(xué)院，江蘇淮安223003；3.泰州學(xué)院，江蘇泰州225300)

摘要：本文將能源消耗和污染物排放納入工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)度框架內(nèi)，利用考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型度量2003—2013年中國(guó)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率，通過(guò)核密度估計(jì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用空間計(jì)量方法考察產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響。結(jié)果表明：東部地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率歷年均值最高，核密度曲線顯示中國(guó)省際工業(yè)綠色創(chuàng)新效率經(jīng)歷由“單峰”到“雙峰”的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程；深入研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚在對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升有著顯著貢獻(xiàn)的同時(shí)還存在明顯空間外溢效應(yīng)，并針對(duì)研究結(jié)論提出建議。

關(guān)鍵詞：綠色創(chuàng)新；核密度估計(jì)；產(chǎn)業(yè)集聚;空間面板數(shù)據(jù)

1引言

工業(yè)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的主體，同樣也是能源消耗和污染物排放的主要來(lái)源[1]；工業(yè)化加速推進(jìn)與資源環(huán)境約束矛盾日益突出，中國(guó)工業(yè)可持續(xù)發(fā)展任重而道遠(yuǎn)。James等指出，假如沒(méi)有綠色技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新就不可能有現(xiàn)實(shí)意義上的可持續(xù)發(fā)展。工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新不僅僅關(guān)系所在產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平，乃至關(guān)乎整個(gè)國(guó)家的技術(shù)創(chuàng)新，綠色創(chuàng)新已成為工業(yè)企業(yè)在保護(hù)環(huán)境的前提下贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、爭(zhēng)取市場(chǎng)地位的必然選擇[2]。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)“綠色創(chuàng)新”的定量研究起步較晚。韓晶[3]應(yīng)用DEA方法測(cè)算2005—2010年中國(guó)各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率，研究表明東部地區(qū)的綠色創(chuàng)新效率顯著高于東北地區(qū)和中西部地區(qū)，結(jié)構(gòu)調(diào)整、外資進(jìn)入顯著提升綠色創(chuàng)新效率，而技術(shù)市場(chǎng)、環(huán)境規(guī)制對(duì)其影響甚微。馮志軍[4]利用DEA—SBM模型測(cè)評(píng)中國(guó)工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新效率。任耀等[5]基于DEA—RAM模型構(gòu)建體現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與綠色發(fā)展理念的綠色效率模型，并運(yùn)用此模型度量山西省工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。

本文首先測(cè)度中國(guó)省際工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以期能對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的關(guān)系形成客觀認(rèn)識(shí)。

2方法與模型

2.1　綠色創(chuàng)新的理論界定

綠色創(chuàng)新也常被稱之為“可持續(xù)創(chuàng)新”、“環(huán)境驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新”、“環(huán)境創(chuàng)新”、“生態(tài)創(chuàng)新”。至今，學(xué)術(shù)界還未給出一個(gè)能被大眾所理解并廣為接受的綠色創(chuàng)新定義[6]。本文認(rèn)為綠色創(chuàng)新是基于廣義范疇的環(huán)境創(chuàng)新，其內(nèi)涵是創(chuàng)新過(guò)程中各階段都遵循生態(tài)經(jīng)濟(jì)規(guī)律和生態(tài)學(xué)原理，引導(dǎo)創(chuàng)新活動(dòng)中減少能源和資源消耗、減弱對(duì)環(huán)境的污染和破壞，促進(jìn)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)和諧發(fā)展，以提升企業(yè)環(huán)境經(jīng)濟(jì)綜合效益。綠色創(chuàng)新效率不同于以往單純追求經(jīng)濟(jì)利益的傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新效率，是創(chuàng)新效率的綠色化程度，即創(chuàng)新質(zhì)量的綠色指數(shù)，是綜合考慮能源消耗和環(huán)境污染后的創(chuàng)新發(fā)展質(zhì)量測(cè)評(píng)[4]，目前，通常測(cè)度綠色指數(shù)采用建立指標(biāo)體系并賦予各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行評(píng)分[7]，為了有效避免主觀性，本文將引入包含非期望產(chǎn)出的Super—SBM模型研究工業(yè)綠色創(chuàng)新效率問(wèn)題。

2.2　Super—SBM模型

(1)

考慮到?jīng)Q策單元使用SBM模型會(huì)出現(xiàn)同時(shí)有效的情況，而不利于評(píng)價(jià)決策單元。工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新過(guò)程必然存在環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出，且若干不同地區(qū)工業(yè)創(chuàng)新效率會(huì)同時(shí)處于DEA效率前沿面。因此，本文在評(píng)價(jià)中國(guó)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)中采用考慮非期望產(chǎn)出的Super—SBM模型。參照Tone和Hong Li等做法，一個(gè)排除決策單元(x0,y0)的有限生產(chǎn)可能性集為[9]：

(2)

考慮非期望產(chǎn)出的Super—SBM模型的分式規(guī)劃形式為:

(3)

式中ρ*是目標(biāo)效率，其他變量含義與公式(1)一樣。考慮非期望產(chǎn)出的Super—SBM模型具有以下明顯的特征：決策單元的效率值可以大于1，可以對(duì)多個(gè)效率有效的決策單元進(jìn)行排序；充分考慮且有效解決投入產(chǎn)出變量的松弛性問(wèn)題[9]。

2.3　空間計(jì)量模型設(shè)定

事實(shí)上，正如地理學(xué)的第一定律所說(shuō)，任何事物在某種程度上都是相互聯(lián)系的，靠得越近的事物彼此聯(lián)系就越強(qiáng)烈[10]，地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率不可避免地會(huì)受到鄰接地區(qū)的影響；探尋工業(yè)綠色創(chuàng)新效率驅(qū)動(dòng)因素時(shí)，考慮到中國(guó)技術(shù)水平、資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本等方面差異，空間依賴關(guān)系對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響可能更顯復(fù)雜，構(gòu)建空間面板模型，可彌補(bǔ)以往相關(guān)研究不足。

空間誤差模型(SEM)的形式如下：

(4)

式中，ETE表示工業(yè)綠色創(chuàng)新效率；IND表示產(chǎn)業(yè)集聚程度；μ是正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量；λ是n×1截面因變量向量的空間誤差系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。參數(shù)β表示控制變量M對(duì)因變量ETE的影響；參數(shù)λ是相鄰地區(qū)觀察值ETE對(duì)該地區(qū)觀察值ETE的影響程度和方向。

空間滯后模型(SAR)的形式如下：

ETEit=ai+b1INDit+βMit+μ∑wikETEkt+εit

(5)

式中，ETE是因變量；W是n×n階的空間權(quán)值矩陣；μ是空間回歸系數(shù)；ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。

2.4　樣本數(shù)據(jù)和變量選取

(1)核心變量。本文分析的面板數(shù)據(jù)樣本為中國(guó)30個(gè)省、市和自治區(qū)，西藏由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，沒(méi)有納入其中。時(shí)間區(qū)間設(shè)為2003—2013年，具體指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，少量缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)齊。

工業(yè)綠色創(chuàng)新效率(ETE)。在采用Super—SBM模型測(cè)評(píng)中國(guó)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率之前，必須要確定投入產(chǎn)出具體指標(biāo)。本文關(guān)注綠色創(chuàng)新基礎(chǔ)性核心資源(人力和財(cái)力)兩個(gè)方面，將延續(xù)張江雪[11]、韓晶[3]的研究選取研發(fā)當(dāng)期經(jīng)費(fèi)投入(M)作為財(cái)力投入指標(biāo)；R&D人員全時(shí)當(dāng)量(H)作為人力投入指標(biāo)。能源投入(E)，選擇能源消費(fèi)總量統(tǒng)一折算成標(biāo)煤。產(chǎn)出指標(biāo)由期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出兩部分組成。以專利申請(qǐng)數(shù)中的發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)以及新產(chǎn)品銷售收入作為期望產(chǎn)出。以各省工業(yè)固體廢物排放量、工業(yè)廢水排放總量、工業(yè)廢氣中SO2排放量表示非期望產(chǎn)出，并借鑒屈小娥[12]采用Topsis綜合評(píng)價(jià)法將其合成一個(gè)環(huán)境污染指數(shù)。

產(chǎn)業(yè)集聚(IND)。Beechetti和Bagena分析來(lái)自意大利部分企業(yè)的樣本結(jié)果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚程度上升并不影響研發(fā)支出，但區(qū)域整體研發(fā)水平卻得到顯著提升。本文選取大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)量作為衡量省際產(chǎn)業(yè)集聚水平的基本指標(biāo)。

(2)控制變量。借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究成果，考慮到數(shù)據(jù)可獲取性，選取以下幾個(gè)控制變量：人力資本(HUM)采用每十萬(wàn)人口中高等院校在校人數(shù)來(lái)表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)為第三產(chǎn)業(yè)總值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重；市場(chǎng)環(huán)境(MAR)選取技術(shù)市場(chǎng)成交額來(lái)表示；企業(yè)規(guī)模(SCAL)采用工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員平均人數(shù)來(lái)表示；對(duì)外貿(mào)易(TRA)為各省區(qū)進(jìn)出口總額占當(dāng)年該省國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重。

3實(shí)證分析

3.1　工業(yè)綠色創(chuàng)新效率時(shí)序變化

依據(jù)上述各省工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮到環(huán)境約束和能源投入，利用Super—SBM模型，測(cè)算2003—2013年30個(gè)省際的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率(限于篇幅，從略)。結(jié)合圖1所示，中國(guó)三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率表現(xiàn)明顯差異性，這與中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異基本一致。

圖1　地區(qū)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率變動(dòng)趨勢(shì)

東部地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率高于全國(guó)均值水平，西部和中部地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率則低于全國(guó)平均水平。東部地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率之所以最高，是因?yàn)樯虾?1.1124)、天津(1.0512)、廣東(1.1578)這三個(gè)省的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率年均效率值都超過(guò)1，表明東部地區(qū)工業(yè)企業(yè)在能源節(jié)約、技術(shù)創(chuàng)新與環(huán)境治理方面等更勝一籌，工業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新增長(zhǎng)過(guò)程中扮演著“領(lǐng)航者”的角色。

3.2　工業(yè)綠色創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)

本文進(jìn)一步采用非參數(shù)估計(jì)方法—核密度分布考察中國(guó)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，其基本原理為：設(shè)變量X在點(diǎn)x處的概率密度估計(jì)式f(x)如下：

(6)

式中，K(·)為核函數(shù)，h為帶寬，n為樣本數(shù)。具體估算時(shí)需要選擇核函數(shù)和帶寬，擬合結(jié)果關(guān)鍵在于最佳帶寬，選擇帶寬的基本思想是遵循均方誤差最小。核函數(shù)的形式有多種，選用較為常用的Epanechnikov核函數(shù)[13]。本文以2003 年、2006年、2009 年和2013 年四個(gè)年度為考察剖面，各年度核密度函數(shù)分布如圖2所示。

從圖2中可以看出中國(guó)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)呈現(xiàn)兩個(gè)鮮明特征：一是2003—2013年期間中國(guó)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率分布波峰不斷右移，說(shuō)明中國(guó)大多數(shù)省份的都存在工業(yè)綠色創(chuàng)新效率改善現(xiàn)象，且改善的省份數(shù)量在不斷增多；二是工業(yè)綠色創(chuàng)新效率在2003年、2006年、2009年都呈現(xiàn)主體“單峰”分布傾向，至2013年核密度分布圖由“單峰”型轉(zhuǎn)變?yōu)椤半p鋒”型，與之前年份相比，波峰寬度明顯變窄，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率趨于集中，并逐漸向兩個(gè)均衡點(diǎn)附近靠攏，一個(gè)在較低效率水平(0.6)附近，一個(gè)在較高效率水平(1.0)附近，說(shuō)明2013年中國(guó)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象，省際之間差距有縮小的趨勢(shì)。

圖2　工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率核密度圖

3.3　空間溢出效應(yīng)

筆者采用全局Moran’s I指數(shù)來(lái)考察中國(guó)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率空間分布是否存在依賴性和相關(guān)性。檢驗(yàn)結(jié)果顯示大多數(shù)年份的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率Moran I正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Z值均通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明工業(yè)綠色創(chuàng)新效率并非完全隨機(jī)分布，有必要從空間維度對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響因素進(jìn)行計(jì)量分析。

鑒于空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果，我們可以判定運(yùn)用空間面板回歸模型考察產(chǎn)業(yè)集聚(IND)對(duì)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率(ETE)影響較以往傳統(tǒng)計(jì)量模型方法更為合適。在建立相關(guān)空間面板模型之前，首先對(duì)SEM和SAR模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，由于P值為0.000，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，認(rèn)為使用固定效應(yīng)模型而非隨機(jī)效應(yīng)模型。到底是選擇空間誤差(SEM)還是空間滯后(SAR)自相關(guān)模型進(jìn)行分析，需要觀察拉格朗日乘子滯后、誤差以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)。比較發(fā)現(xiàn)LM-lag(2.2775)大于LM-err(0.1343)(見(jiàn)表1)，且通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，所以本研究選取SAR分析更加適宜，以下的結(jié)果分析均以SAR模型的結(jié)論為主。

表1　空間相關(guān)性檢驗(yàn)

注:LM和RobustLM分別為L(zhǎng)M檢驗(yàn)和穩(wěn)健檢驗(yàn)。

從表2中的空間滯后模型中可以看出，SAR系數(shù)()的均為正值，不論時(shí)間固定、空間固定還是時(shí)間和空間雙固定模型中，都通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明工業(yè)綠色創(chuàng)新效率(ETE)呈現(xiàn)空間集聚效應(yīng)。在時(shí)間固定、空間固定還是時(shí)間和空間雙向固定三種模型中，時(shí)間固定模型擬合優(yōu)度最高，所以接下來(lái)的具體分析以時(shí)間固定模型為主。不論哪種模型的產(chǎn)業(yè)集聚回歸彈性系數(shù)均顯著為正，意味著產(chǎn)業(yè)集聚水平提高能明顯改善工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。產(chǎn)業(yè)集聚能加速建設(shè)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新平臺(tái)，吸收具有綠色創(chuàng)新性理念的人才，提供不同機(jī)構(gòu)、企業(yè)以及社會(huì)各界關(guān)心環(huán)境以及能源問(wèn)題的專業(yè)技術(shù)人員提供更多的面對(duì)面交流的機(jī)會(huì)。在這樣“干中學(xué)”中實(shí)現(xiàn)工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新，集聚的工業(yè)企業(yè)更易對(duì)發(fā)展綠色創(chuàng)新，走可持續(xù)發(fā)展道路的理念產(chǎn)生共鳴，進(jìn)一步分享在創(chuàng)新過(guò)程中產(chǎn)生的污染治理和能源節(jié)約利用等方面的先進(jìn)技術(shù)和途徑。地理空間鄰近，產(chǎn)業(yè)集聚內(nèi)的工業(yè)企業(yè)之間的技術(shù)創(chuàng)新知識(shí)更加透明，率先在節(jié)能減排的創(chuàng)新效率取得成績(jī)的企業(yè)很快就會(huì)遭到相鄰企業(yè)的模仿和學(xué)習(xí)，有助于綠色技術(shù)在工業(yè)企業(yè)之間擴(kuò)散，因?yàn)槠髽I(yè)總是能通過(guò)技術(shù)跟蹤、產(chǎn)品分解等等途徑汲取先進(jìn)的綠色創(chuàng)新技術(shù)來(lái)降低成本、迎合市場(chǎng)需求來(lái)獲得長(zhǎng)期利益。

表2　空間面板數(shù)據(jù)SAR估計(jì)結(jié)果

注明：*、**、***分別代表在10%、5%、1% 顯著性水平下顯著，括號(hào)里為T統(tǒng)計(jì)量。

為了進(jìn)一步考察產(chǎn)業(yè)集聚水平作用，本文基于SAR模型的回歸結(jié)果，將其對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率(ETE)的影響效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。具體結(jié)果見(jiàn)表3。

表3　產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)ETE影響效應(yīng)分解

變量的間接效應(yīng)，即變量的空間外溢效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均通過(guò)1%的水平的顯著性檢驗(yàn)。其中，直接效應(yīng)占總效應(yīng)的比重高達(dá)77%，而間接效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為23%，直接效應(yīng)約為間接效應(yīng)的三倍，即產(chǎn)業(yè)集聚程度提高1%，促使本地的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升0.0817%，間接帶動(dòng)相鄰地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率增長(zhǎng)0.0238%，表明一個(gè)省的工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度加深在帶動(dòng)本省的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率改善的同時(shí)也對(duì)相鄰省份的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升起到促進(jìn)作用。產(chǎn)業(yè)集聚能夠架構(gòu)企業(yè)之間的共生關(guān)系，營(yíng)造出合作競(jìng)爭(zhēng)的企業(yè)生存環(huán)境，當(dāng)節(jié)省當(dāng)?shù)仄髽I(yè)從事綠色創(chuàng)新研發(fā)的原材料的運(yùn)輸和采購(gòu)費(fèi)用的同時(shí)，相鄰省區(qū)的工業(yè)企業(yè)為了保護(hù)市場(chǎng)份額必然在研發(fā)過(guò)程中節(jié)約能源和減少環(huán)境有害物排放，從而降低投入成本。

4結(jié)論與建議

第一，中國(guó)東部地區(qū)的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率歷年均值最高，中、西部地區(qū)的技術(shù)追趕效應(yīng)明顯；就省級(jí)層面而言，廣東省工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值最高，效率值大于1的省份均位于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，展現(xiàn)出東部省份的工業(yè)企業(yè)在節(jié)能減排、技術(shù)創(chuàng)新、能源節(jié)約利用等方面表現(xiàn)突出。第二，通過(guò)核密度曲線可以看出工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率核密度曲線由“單峰”型轉(zhuǎn)變?yōu)椤半p峰”型，波峰寬度變窄，表明在樣本考察期間省際的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率之間差距在縮小，具有明顯收斂趨勢(shì)。第三，空間計(jì)量結(jié)果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚水平顯著提升工業(yè)綠色創(chuàng)新效率，通過(guò)進(jìn)一步效應(yīng)分解發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚水平提升不僅能提升自身省區(qū)的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率，還對(duì)鄰接地區(qū)產(chǎn)生顯著的正向空間外溢效應(yīng)。依據(jù)以上結(jié)論，本文提出以下有針對(duì)性的政策建議：

一是在以技術(shù)創(chuàng)新推進(jìn)綠色工業(yè)發(fā)展的道路上，不能一味關(guān)注創(chuàng)新產(chǎn)出增長(zhǎng)，而忽略效率提升和環(huán)境污染問(wèn)題；新型工業(yè)化道路的核心環(huán)節(jié)在于綠色創(chuàng)新，加強(qiáng)綠色創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化戰(zhàn)略的重要舉措。東部地區(qū)繼續(xù)發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢(shì)，在現(xiàn)代化工業(yè)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，促進(jìn)天然氣資源、可再生能源以及新能源使用，創(chuàng)新和推廣碳技術(shù)和“碳捕捉”，并產(chǎn)生輻射作用，帶動(dòng)中、西部省區(qū)的工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新利用向低排放、低投入、高產(chǎn)出的綠色創(chuàng)新模式轉(zhuǎn)變。

二是本文的研究表明某一地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的提升不僅受到本地的產(chǎn)業(yè)集聚水平影響，而且受到其相鄰地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響，所以要重視發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)工作中所存在的地區(qū)的相互作用，通過(guò)協(xié)調(diào)發(fā)展逐步實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源配置合理化，激活區(qū)域良性互動(dòng)，使得產(chǎn)業(yè)集聚的空間外溢效應(yīng)得以發(fā)揮。打破地方保護(hù)主義和企業(yè)壟斷，減少政府干預(yù)，降低工業(yè)企業(yè)進(jìn)入壁壘，結(jié)合地方特色發(fā)展符合經(jīng)濟(jì)規(guī)劃要求的綠色生態(tài)園區(qū)，為企業(yè)營(yíng)造公平和多樣化的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，進(jìn)而提升工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。支持和鼓勵(lì)本地區(qū)以及相鄰地區(qū)的同質(zhì)性企業(yè)的信息共享、人才交流和低碳技術(shù)合作，通過(guò)自主研發(fā)和清潔技術(shù)融合提高企業(yè)的集聚和綠色創(chuàng)新能力。

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(責(zé)任編輯譚果林)

Spatial Spillover，Industrial Agglomeration Effect And Industrial Green Innovation Efficiency

Wang Hui1,2,Miao Zhuang3,Wang Shuqiao2

(1.College of Business,Hohai University,Nanjing 210098,China;2.Huaiyin Institute of Technology, Huai’an 223003,China;3.Taizhou University，Taizhou 225300,China)

Abstract：The paper used the Super-SBM model to estimate the innovation efficiency about industrial enterprises based on Energy Conservation and Emissions Abatement during 2003—2013.It analyzed the dynamics of the green innovation efficiency of enterprises in China by using kernel density estimation.Further，it studied the relationship between them with the spatial econometric method.The result shows that:The highest efficiency of innovation efficiency of enterprises is in the eastern region;Density curve displays that the efficiency of innovation efficiency of enterprises is experiencing from the“single peak”to“Twin peak”.It finds industrial agglomeration significantly improves efficiency,at the same time it also has the obvious spatial spillover effects.And then it puts forward the proposal for the conclusion.

Key words:Green innovation;Kernel density estimation;Industrial agglomeration;Spatial panel data

中圖分類號(hào):F250

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

作者簡(jiǎn)介：王惠(1984-)，女，江蘇人，河海大學(xué)商學(xué)院博士生，就職于淮陰工學(xué)院；研究方向：創(chuàng)新管理。

收稿日期:2015-04-28

基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目“區(qū)域異質(zhì)視角下我國(guó)大氣污染排放績(jī)效測(cè)度、影響因素及防控對(duì)策研究”(71403120)。