中国区域绿色创新效率探究

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1、中国区域绿色创新效率探究摘要：在资源紧缺、环境污染日益严峻的今天，绿色创新成为代表一个国家和地区持续竞争优势的重要标志。本文应用DEA方法对中国大陆30个省自治区直辖市的绿色创新能力进行了测度和分析。首先采用层次分析法测度除西藏外中国大陆30个省自治区直辖市环境污染综合指数；其次，应用DEA方法在综合考虑环境污染和能源消耗问题的基础上测度2005—2010年中国各地区绿色创新效率，并应用TOBIT回归分析法对影响中国绿色创新效率的因素进行分析，研究发现中国各地区绿色创新效率呈现出较大的差异性。东部地区绿色创新效率明显优于中西部地区

2、和东北地区，而且，“十一五”以来，东部地区绿色创新效率上升趋势明显，说明东部地区可持续发展能力不断增强。绿色创新效率的影响因素分析表明，外资进入、结构调整对绿色创新效率提升产生了积极的推动作用；而环境规制与技术市场对创新效率提升并没有产生显著的积极效应。关键词：区域；绿色；创新效率中图分类号：F224；F1243文献标识码：A文章编号:1000176X(2012)11013008一、引言调整经济结构，转变经济发展方式，提高经济发展质量,根本出路在于自主创新。区域创新能力已成为区域综合竞争力的重要标志和地区经济获取国际竞争优势的决定

3、性因素。在我国创新型国家建设的进程中，除了加大创新的投入力度外，区域创新的效率问题亦不容忽视。特别是在我国创新资源相对有限的情况下，尽可能地利用较少的创新投入获得较多的创新产出，提高创新资源的利用效率，对于有效缓解我国创新资源不足的局面，进一步提升国家创新能力具有重要意义。目前已经有一些学者对于区域创新效率问题进行了研究，何枫和陈荣运用C-D生产函数SFA对改革开放以来我国各地区的技术效率变迁进行了测算，结果表明全国平均技术效率水平呈稳步上升趋势但地区差异很大［1］;唐德祥等运用面板数据随机前沿方法(SFA)考察了我国三大经济区域

4、R&D与技术效率之间的内在关系，研究表明随着R&D投入逐年递增，东、中、西部地区的平均技术效率水平呈稳定上升趋势［2］；白俊红和蒋伏心采用三阶段DEA方法对考虑环境因素的区域创新效率进行了研究，研究表明，我国区域创新的效率较低，且其原因主要是由于规模效率不高所致［3］；樊华和周德群运用规模报酬可变的DEA模型测度2000—2007年中国省域科技创新效率并分析其收敛性和影响因素，研究发现科技创新效率具有周期性波动演化特点［4］。虽然研究者们对区域创新效率进行了较多的研究，但是在研究中较少地从绿色创新的角度展开，没有考察资源消耗和环境

5、污染对于创新效率的影响。而在绿色经济浪潮席卷全球之际，中国作为人口最多的发展中大国面临的资源环境问题尤为严重。客观考量中国绿色创新效率，对于中国创新型国家的建设，实现经济的绿色转型都有着积极的意义。二、环境污染指数测度1指标选取本文选取除西藏外中国大陆30个省自治区直辖市2005—2010年工业废水排放总量、工业废气排放总量及工业固体废弃物排放总量3个指标来测度历年各个地区环境污染指数。其中，各种污染物排放总量数据均摘自对应年份的《中国统计年鉴》，由于2006年废水排放总量数据空缺，因此当年数据由相邻两年数据算数平均计算得出。最终

6、的面板数据集包含30个截面单位在6年内的时间序列资料，样本观察值共计180个。2环境污染指数的测算由于评价指标计量单位多数都不相同，不能直接进行合成，需要消除指标量纲影响。目前，常用的标准化方法主要有最大最小值法和标准差标准化法。考虑到我国区域资源禀赋以及发展水平的不均衡性，我们舍弃最大最小值法，而采用改进的标准差标准化法。这种方法在一定程度上能缓和各区域之间的悬殊差异程度，同时它的测算结果相对稳定。首先，采用式（1）对各种污染物排放总量的原始数据进行无量纲化处理:其中，i,t为第t年第i地区的环境污染综合指数,n为第n种污染物的

7、权重值。结果如表1所示。从表1可以发现，2005—2010年6年间全国大多数地区环境污染指数都有较明显的上涨。而环境污染指数上涨不明显或者呈现阶段下降的地区如北京、上海与这些地区特定事件存在密切关系，北京2008年奥运会，上海2010年世博会,都对当地工业的排放水平进行了严格限制，这对该地区环境污染水平的降低至关重要。就2005—2010年的环境污染平均值来看，海南省平均环境污染指数最低，为0003,这与其具有相对富余的资源环境承载空间以及相对欠发达的工业经济存在密切关系；江苏省平均环境污染指数最高为0590,这与江苏工业较为发达

8、存在密切关系，江苏已经建成了比较完备的工业体系，电子信息产业、船舶制造业、重化工业等多个产业在全国都处于领先地位。而工业发展的同时，环境保护和生态建设的步伐相对缓慢，因此导致江苏环境污染居高不下。2005—2010年中国四大区域平均环境污染指数都呈