高技术产业绿技术创新效率空间溢出效应分析
第41卷第5期Vol.41No.5
科学与管理
SCIENCE AND MANAGEMENT
2021年10月
Oct.2021
高技术产业绿技术创新效率空间溢出
效应分析
李苏满
（山东大学经济研究院，山东济南250100）
摘要：本文从东中西部的区域内和区域间两个角度探究我国高技术产业绿技术创新效率的溢出效应，研究发现：（1）东中西部各省份高技术产业绿技术创新效率的提高几乎都会促进自身后期该效率的提升，在东部沿海绿技术创新水平较高的地区以及西部绿技术创新能力较弱的地区其溢出性较强。（2）面对自身高技术产业绿技术创新效率提升的冲击，
东中西各区域在短期和长期中均存在自我增强效应；东部和中部间高技术产业绿技术创新效率表现为正向溢出效应，但东中部对西部表现为负向溢出效应；而西部高技术产业绿技术创新效率对东部表现为负向溢出效应，对中部表现为正向溢出效应，地区间溢出效应表现为异质性。
关键词：高技术产业；绿技术创新；溢出效应
中图分类号：F276.44文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1003-8256.2021.05.006
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
0引言
伴随着我国“创新驱动战略”的提出，发展高技术产业、提高绿技术创新效率、利用创新的溢出效应，对推动我国经济转型升级特别重要。在区域发展过程中，区域与区域间产业的发展定位具有不同的优势。特定区域在发展本地经济时可以充分利用现有产业优势，借助本地产业间存在的技术溢出效应提升本地区产业的技术水平、延伸产业链条，进而增强区域的产业竞争力。我国高技术产业对区域发展的贡献度存在一定的差异性，该产业在东部地区的贡献度为71%，中部地区为17%，西部地区最少，仅为12%。这不仅与各区域的自然环境因素和历史文化因素有关，还与各区域的科技创新水平和劳动力投入存在很大关系。
本文尝试研究我国高技术产业在东中西部区域内、区域间绿技术创新效率的溢出效应。当前大多数溢出效应的文章虽
然考虑了空间因素，但是很难衡量出地区之间双向不同的溢出效应。本文利用全局向量自回归模型（Global Vector AutoRegressive,GVAR）将地区关联因素考虑在内进行了实证分析，研究地区之间高技术产业绿技术创新效率的溢出效应大小和方向，并深入分析政府支持对高技术产业绿技术创新效率的溢出影响，为着力提升高技术产业绿技术创新效率提供理论支持。这对于我国实施“创新驱动”国家发展战略和促进我国绿经济与可持续发展具有重要的现实意义。
1文献综述
绿可持续发展观念于20世纪70年代被首次提出［1］，绿技术创新由此受到越来越多学者的重视［2］。Huang等［3］将绿技术创新定义为通过对绿
基金项目：国家社科基金一般项目（20BJL024）
作者简介：李苏满（1968-），女，山东青岛人，经济学博士，研究方向：自贸区和产业园区。E-mail：
********************
科学与管理2021年产品或制度进行创新来降低对环境的污染，达到绿
生产的目的。我国学者同样指出绿技术创新是在提高经济效益的基础上保护生态，注重可持续发展［4］。绿技术创新效率目前还未得到统一定义，大多研究认为绿技术创新效率是在生产效率测算的基础上加入技术指标和绿指标，以此来测算生产投入和技术产出之间的效率关系［5］，反映行业利用创新资源的能力。一部分学者针对区域间的绿技术创新效率进行测算，如Guan和Zuo［6］利用两阶段DEA模型对世界35个国家的绿技术创新效率进行测量。张在旭等［7］研究认为我国绿技术创新效率呈现出由东部向西部递减的格局，并在此基础上分析了效率的影响因素。
技术溢出的概念最早于1960年被MacDougall提出［8］，他将技术溢出效应定义为技术的拥有者在非自愿的情况下其资源被接收者使用，但拥有者并未得到回报的现象。之后溢出效应成为国内外学者研究的重点。有学者认为技术创新溢出效应等同于技术溢出效应。技术溢出效应受经济发展水平影响［9］，何洁［10］研究发现只有在提高经济发展水平、完善基础设施、提升技术水平和扩大市场规模的基础上，外溢效应才能对当地经济发挥正向促进作用。Datta［11］研究认为只有发展中国家迈入中等收入水平时才可以实现技术溢出效应。同时高研发投入能够推动国家或地区间更高效地吸收技术溢出，Ari等［12］发现研发投入越多的行业表现出的技术溢出效应越高，公司加大研发投入不仅可以推动技术水平的提升，还可以更好地吸收外部的技术溢出效应，进而促进公司效率的提升。空间距离同样会影响技术溢出效应，大多研究认为技术溢出效应仅在小范围内存在［13］。Bottazzi等［14］将欧洲公司作为研究对象，研究认为该范围为300千
米。Keller［15］对国家间距离进行研究，测算结果显示当国家之间的距离大于1200千米时，技术溢出效应会降低50%，我国学者的研究同样认为技术溢出效应会随着空间距离的缩小而更加显著，符淼［16］研究认为我国的技术溢出效应在800公里内较为密集。
2我国高技术产业地区间基于GVAR模型的实证研究
2.1GVAR模型
本文GVAR模型的构建思路是，设共有N个地区，其中x it代表第i个地区的k i×1阶地区内变量，x*it代表第i个地区的k*i×1阶弱外生变量，是其它N-1个地区变量的加权平均值。本文根据N个地区的VARX*模型可以推导出GVAR模型如下：
GX
t=a0+a1t+HX t-1+εt（1）其中，a0=
æ
è
ç
ç
ç
çç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷÷
÷
a00
a10
...
a
N0
，a1=
æ
è
ç
ç
ç
çç
ç
ö
ø
÷
÷
我国有几个省级行政区
÷
÷÷
÷
a01
a11
.
..
a
N1
，εt=
æ
è
ç
ç
ç
çç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷÷
÷
ε0t
ε1t
...
ε
N t
，G=
æ
è
ç
ç
ç
çç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷÷
÷
A0W0
A1W1
...
A
N
W
N
，H=æ
è
ç
ç
ç
çç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷÷
÷
B0W0
B1W1
...
B
N
W
N
，
因为G为满秩矩阵，在公式（1）两边分别
左乘G-1，可以得到简化形式：
X
t=c0+c1t+F1X t-1+u t（2）式（2）中，c0=G-1a0；c1=G-1a1；F1=G-1H；u t=G-1εt，公式（2）就是本文的GVAR模型的最终形式。
2.2变量选择与地区关联权重矩阵构造
根据我国关于对地理区域划分标准，可大致将我国大陆31个省级行政区划分为东、中、西三部分①。由于新疆和西藏存在数据缺失严重的情况，本文的分析不包含这两个自治区，选择29个省份高技术产业的绿技术创新效率值作为内生变量，绿技术创新效率用gte表示如下：
X
it=
(gte it)′（3）与此对应的弱外生变量为：
X*it=(gte*it)′（4）构造弱外生变量的具体表达式为：
gte*it=∑i=1n w ij gte it（5）由于GVAR模型需利用地区间的关联矩阵将各个地区的子模型连接成为全局模型，以此研究不同地区间变量的相互溢出效应。距离权重矩阵是利用每个省会城市之间的距离设置的，因此首先求出不同省会距离的二次方，后取倒数来构造该矩阵。因此本文构建全国29个省级行政区域的距离权重矩阵反映不同省份之间的关联关系。
2.3绿技术创新效率测算结果
以1995—2019年作为研究区间，数据来自《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》。
采用非期望产出的SBM模型来分别测算不同地区间的高技术产业的绿技术创新效率。在投入方面，将高技术产业绿技术创新活动中研发人员全时当量作为人力投入；新产品开发经费和研发经费内部支出作为成本投入；能源消费总量作为环境投入。在产出方面，使用专利申请数和新产品销售收入分别作为期望产出，将工业SO2排放量作为环境产出来衡量高技术产业绿技术创新的环境效益。
测算结果显示（图1），1995—2019年我国高技术
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第5期李苏满：高技术产业绿技术创新效率空间溢出效应分析
产业各省份的绿技术创新效率值总体处于0.5~0.9范围内，效率均值为0.725，这意味着在该行业中并没有实现经济增长与资源环境保护之间的协调发展，但整体来看呈波浪式稳步上升的趋势。
29个省份的绿技术创新效率值存在较大差异，如图2，从效率均值来看，东部各省份的效率值较高，中西部较低，其中天津的绿技术创新效率均值最高，为0.863，内蒙古的效率均值在样本省份中最低，仅为0.45。这表明在各个区域之间，高技术产业的发展水平并不均衡。中西部地区因经济发展水平、交通、人才流失等不足，造成其绿创新效率值相较于东部偏低。
2.4GVAR 实证结果分析
由于东中西部跨度太大，若单独考察由某一省份的冲击所引起的跨区域省份之间的溢出效应情况，从实际意义角度考虑
响应结果很难具有说服力。因此，
在分析单个省份绿技术创新效率施加冲击所引起的其他地区变量的变化时集中考虑东中西部区域内其他省份的变化，进一步缓解跨区域省份之间跨度大的问题。本节首先分析东中西部区域内，各省份高技术产业效率的提高对本区域内其他省份的影响；其次分析东中西部任一个区域内高技术产业绿技术创新效率的提高对其他区域高技术产业绿技术创新效率的影响。
2.4.1东中西部区域内绿技术创新效率溢出效应分析
东中西部区域内各省份面对冲击的变化方向在后文中利用正负号的形式简要的表示，但由于各区域内省份较多，无法对每个省份进行详尽的分析，因此在
东中西各区域内选取较为具有代表性的省份进行具体分析，其他省份进行系统概括性分析。其中，东部区
域内选取北京、上海、广东三个省级行政区，中部区域内选取黑龙江、湖北两个省份，西部区域内选取重庆、陕西、宁夏三个省级行政区。
（1）东部区域内高技术产业绿技术创新效率的溢出效应。分别对东部区域内各省级行政区高技术产业绿技术创新效率施加一个标准差的正向冲击，各省份自身的变化及对于其他省份的溢出效应如表1所示。从各省份面对自身的冲击来看，所有省份在短期内的脉冲响应结果均为正向变化；而长期中，北京和浙江的响应结果虽为负向变化，但数值接近于0，
正向响应的效果更明显，因此在长期中脉冲响应也表现正向变化。这说明东部各省份高技术产业绿技术创新效率在受到正向冲击之后，不论短期或长期都会促进其省份的绿技术创新效率的提高，在时间上具有延续性和自我增强效应。
图1我国高技术产业各省份的绿技术创新效率均值变动趋势
（1995—2019年）
图2我国高技术产业各省份的绿技术创新效率均值
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科学与管理2021年
从各省份对其他省份的溢出效应来看，北京、天津、上海、福建、浙江、广东等省份高技术产业绿技术创新效率的提高对于其他省份该效率提升的促进作用比较强，但区域内不同省份的溢出性存在差异性。北京市高技术产业绿技术创新效率的提升对于其除河北省外的周边省份脉冲响应结果表现为负向的抑制作用，而对于其更外围的省份则较多的表现为正向促进作用。这可能是因为北京与其周边省份在地理位置上较为接近，在高技术产业绿技术创新人才引进、资源配置等方面存在竞争，所以对于周边省份的负向溢出效应明显。而对于江苏、浙江等外围省份主要表现为正向的溢出效应，可能是因为这些省的营商环境较好，高技术产业发展较快，其自身学习吸收能力较强。天津市高技术产业绿技术创新效率溢出效应的状况与北京不同，其效率的提升对于东部区域内的大多数省份的绿技术创新效率都具有正向溢出作用，仅对于辽宁、上海、浙江三个省份出现负向溢出作用。
上海市高技术产业绿技术创新效率的提升对于东部区域内的大多数省份也表现为积极的促进效应，仅对山东省的绿技术创新效率持续表现为负向抑制效应，对于河北省仅在短期内出现负向效应，长期中逐渐转换为正向的溢出效应，对于浙江省和海南省虽然在长期中表现为负向效应，但数值接近0，抑制作用并不明显。上海市几乎对东部区域的全部省份高技术产业的绿技术创新效率产生了正向溢出效应，这是因为上海作为我国经济中心，吸引了大量高水平人才汇集，
加之政府政策支持及国际社会资本流入，上海市的绿技术创新水平在国内处于领先地位，因此它更容易对其他省份产生正向的溢出效应。
广东省高技术产业绿技术创新效率的提升对于其他省份绿技术创新效率的抑制作用主要体现在少数北部沿海和东部沿海省份，对其他大部分东部区域省份也表现为正向促进效应。这可能也是因为广东省作为高技术产业较为发达的地区，其自身的绿技术创新水平较高，更多地向其他省份产生正向的溢出效应。而对于一些自身学习吸收能力较弱的省份，则竞争效应明显，产生了负向溢出效应。福建省高技术产业绿技术创新效率提升对于其他省份的抑制效应主要体现在少数北部沿海省份和南部沿海省份，而对于其他大多省份表现为正向的溢出作用。而河北、山东、辽宁、江苏、海南各省高技术产业绿技术创新效率提升的溢出效应较弱，对于区域内其他省份主要表现为负向的溢出作用。
（2）中部区域内高技术产业绿技术创新效率的溢出效应。分别对中部区域内各省级行政区高技术产业效率施加一个正向冲击，区域内各省份自身的变化及其他省份受到冲击而产生溢出效应如表2所示。可以看到，中部区域各省份受到自身产业效率的冲击后，短期内绿技术创新效率均表现为正向变化，而在长期中，只有吉林和河南两省份出现负向变化，其余省份均为正向变化，这说明各省份高技术产业绿技术创新效率提高之后，从整体来看会有利于推动本省份提高绿技术创新效率。
具体来看，当对黑龙江该效率施加冲击之后，仅湖北绿技术创新效率在短期内产生了负向溢出效应，且从长期来看，溢出效应逐渐由最初的负向转为正向，其他中部区域省份的效率值无论在短期还是长期均为正向溢出效应。根据上文计算得出的各省份1995—
表1东部区域省份脉冲响应均衡结果
省份
北京天津河北辽宁上海福建江苏浙江海南广东山东
北京
S L
+
+
-
-
+
+
-
-
-
+
-
-#
+
-
+#
+
+
-#
+
+#
+#
-#
天津
S L
-
+
-
+
+
+
-
+
-
+
-
-
+
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+
+
+
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+
+#
河北
S L
+
+
+
-
-
-
+
-
+
-
+
+
+
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-
+#
-
+#
-#
+
+#
+
辽宁
S L
-
-
-
+
+
-
-
+
-
+
+
-#
-#
-
+
+
+#
-#
+#
-
+
+#
上海
S L
-
-
-
+
+
+
-
+
-
+
-
-
-#
-
+
+
+
-
+#
-
+
-#
福建
S L
+
+
-
-
+
+
+
+
-
+
-
+
+
-
-
+
+
+
+
-
+
-#
江苏
S L
+
+
-
-
+
+
+
+
-
-
-
+
+#
-#
-
+#
+#
+
-#
-#
-#
-#
浙江
S L
+
-
-
-
+
-
+
+
+
-
-
+
-#
-#
-
-#
-#
+
-#
+#
-#
-#
海南
S L
+
+
+
+
+
-
-
-
+
+
+
+
+
+#
+#
-#
-
-#
-#
+
+
+#
广东
S L
-
+
-
-
+
+
-
+
-
+
-
-#
+
-#
-#
+
+#
-
+
-#
+
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山东
S L
-
+
+
-
-
-
-
-
+
-
+
-#
-#
+#
-#
-#
-#
-#
-
+#
-#
+
注：以第一行北京为例，当对北京高技术产业绿技术创新效率施加一个正向的冲击时，表示东部区域内其它省份高技术产业绿技术创新效率的变动方向；S代表其它省份在短期的波动方向，L代表其它省份在长期的波动方向；+、-分别表示正负向冲击，#表示响应结果接近于0，影响几乎可以忽略不计，下同。
50
第5期李苏满：高技术产业绿技术创新效率空间溢出效应分析
2019年绿技术创新效率结果可知，黑龙江省的绿技术创新效率为0.638，与全国各省份相比，位于较低水平，但是黑龙江省高技术产业绿技术创新效率的提高却对中部区域内各省份产生了正向的溢出效应，这可能是因为黑龙江省高技术产业目前仍处于初期阶段，总体规模偏小且产业结构单一，黑龙江的优势高技术产业医药业，与其他各省份的竞争效应不明显，因此其绿技术创新效率的提高能够更多地对区域内其他省份产生正向溢出效应。
当对湖北绿技术创新效率施加一个正向冲击之后，只有湖北省自身、黑龙江以及湖南三个省份的绿技术创新效率在短期和长期中均表现为正向的溢出效应，吉林的绿技术创新效率在短期内表现为正向的变化，但是长期来看溢出效应慢慢变为负向，且较接近于0，说明长期来看吉林的绿技术创新效率受溢出效应不明显。湖北省该产业效率的提高对于中部区域内山西、安徽、江西、河南等省份均表现为负向的溢出效应，这可能主要是因为湖北省作为中部崛起战略中的重要省份，高技术产业竞争力正在不断提升，与山西、安徽、江西等省份在人才引进、资本配置等方面产生了竞争性，因此对于中部区域这四个省份产生了负向的溢出效应。
（3）西部区域内高技术产业绿技术创新效率的溢出效应。分别对西部区域内各省级行政区高技术产业绿技术创新效率施加一个正向冲击，区域内各省份自身的变化及其他省份受到冲击而产生的溢出效应如表3所示。西部区域内各省份效率在受到自身的正向冲击之后，无论从短期来看还是长期来看，均产生了正向的促进作用，这也说明西部区域内各省份高技术产业绿技术创新效率存在时间上的延续性和自我增强效应。
当对重庆市高技术产业绿技术创新效率施加一个正向冲击之后，内蒙古、四川、云南、青海、宁夏在短期和长期中效
率均受到了正向的溢出效应；广西、贵州、陕西、甘肃等省份效率整体来看受到负向的溢出效应。这可能是由于四川、云南、青海、宁夏等省份在地理位置上与重庆较为接近，学习和模仿较为容易，内蒙古虽然离重庆较远，但是由于该省份高技术产业绿技术创新效率在西部较低，绿技术创新基础较差，因此在学习先进绿技术创新时成长较快；陕西、贵州等省份在高技术产业绿技术创新方面与
表2中部区域省份脉冲响应均衡结果
省份
山西吉林黑龙江安徽江西河南湖北湖南
山西
S L
+
-
+
+
+
-
-
-
+
-
+
+
+
-
-
-
吉林
S L
-
+
+
+
-
-
+
+
+
-
+
+
+
-
-#
+
黑龙江
S L
+
-
+
+
+
+
+
+
+
-
+
+
+#
-#
+
+
安徽
S L
+
-
+
+
+
-
-
+
+
-
+
+
+
-
-
+
江西
S L
+
-
+
+
+
-
-
+
+
-
+
+
+
-
-#
+
河南
S L
-
-
+
-
-
+
-
-
+
-
+
+
+
-
-#
+
湖北
S L
-
+
-
+
-
-
+
+
+
+
+
+
-
-
+
+
湖南
S L
-
+
+
+
+
-
+
+
-
+
+
+
+
-
+
+
表3西部区域省份脉冲响应均衡结果
省份
内蒙广西重庆四川贵州云南陕西甘肃青海宁夏内蒙古
S L
+
+
+
+
-
+
+
+
-
-
+
+
+
-
+#
+
+
+#
-#
-#
广西
S L
+
+
-
-
+
-
+
-
-
-
+#
+
-#
-
+#
-
+
-
-
-
重庆
S L
+
-
+
-
-
+
-
+
+
+
+
-#
+
-#
-#
-
-#
-#
+
+
四川
S L
+
-
+
+
-
-
-
+
+
+
+
-
+
+
-#
-
-#
+#
+
+
贵州
S L
-
+
-
+
+
+
+
-
+
-
-
+
-#
+#
+
+
+
-#
+#
-
云南
S L
-
-
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-
+
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+#
-#
+#
-#
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+#
+#
-#
+
+
陕西
S L
-
+
-
+
+
+
+
+
+
-
-
+#
-#
+
+
+
+
+#
+#
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甘肃
S L
+
-
-
+
+
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-
+
-
+
+#
-
-#
+
+
-
-#
+
+
+
青海
S L
+
-
+
-
-
+
+
+
+
+
+
-
+
-
+
+
+
-
+
+
宁夏
S L
+
-
+
-
-
+
-
+
+
+
+
-
+
-
-
+#
-
+
+
+
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