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

王 惠，苗 壯，王樹喬

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

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

王 惠1，2，苗 壯3，王樹喬2

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

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年中國工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率，通過核密度估計工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)演進特征，在此基礎(chǔ)上運用空間計量方法考察產(chǎn)業(yè)集聚對工業(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省際工業(yè)綠色創(chuàng)新效率經(jīng)歷由 “單峰”到 “雙峰”的動態(tài)演進過程；深入研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚在對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升有著顯著貢獻的同時還存在明顯空間外溢效應，并針對研究結(jié)論提出建議。

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

1 引言

James等指出，假如沒有綠色技術(shù)進步與創(chuàng)新就不可能有現(xiàn)實意義上的可持續(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)乎整個國家的技術(shù)創(chuàng)新，綠色創(chuàng)新已成為工業(yè)企業(yè)在保護環(huán)境的前提下贏得競爭優(yōu)勢、爭取市場地位的必然選擇[1]。國內(nèi)學者對 “綠色創(chuàng)新”的定量研究起步較晚。韓晶[2]應用DEA方法測算2005—2010年中國各地區(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、外資進入顯著提升綠色創(chuàng)新效率，而技術(shù)市場、環(huán)境規(guī)制對其影響甚微。馮志軍[3]利用DEA-SBM模型測評中國工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新效率。任耀等[4]基于DEA-RAM模型構(gòu)建體現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動與綠色發(fā)展理念的綠色效率模型，并運用此模型度量山西省工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。

通過梳理相關(guān)文獻不難看出，尚無學者就產(chǎn)業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響展開系統(tǒng)研究。產(chǎn)業(yè)集聚內(nèi)企業(yè)追求生產(chǎn)經(jīng)營的利潤最大化實現(xiàn)經(jīng)濟效益，然而，同類產(chǎn)業(yè)導致的外部性對綠色創(chuàng)新效率產(chǎn)生何種影響?據(jù)此，本文首先測度中國省際工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率，在此基礎(chǔ)上運用空間計量模型進行實證檢驗，以期能對產(chǎn)業(yè)集聚與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的關(guān)系形成客觀認識。

2 方法與模型

2.1 綠色創(chuàng)新的理論界定

綠色創(chuàng)新也常被稱為 “可持續(xù)創(chuàng)新”、 “環(huán)境驅(qū)動型創(chuàng)新”、 “環(huán)境創(chuàng)新”、 “生態(tài)創(chuàng)新”。至今，學術(shù)界還未給出一個能被大眾所理解并廣為接受的綠色創(chuàng)新定義[5]。本文認為綠色創(chuàng)新是基于廣義范疇的環(huán)境創(chuàng)新，其內(nèi)涵是創(chuàng)新過程中各階段都遵循生態(tài)經(jīng)濟規(guī)律和生態(tài)學原理，引導創(chuàng)新活動中減少能源和資源消耗、減弱對環(huán)境的污染和破壞，促進環(huán)境和經(jīng)濟和諧發(fā)展，以提升企業(yè)環(huán)境經(jīng)濟綜合效益。綠色創(chuàng)新效率不同于以往單純追求經(jīng)濟利益的傳統(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)量測評[3]，目前，通常測度綠色指數(shù)采用建立指標體系并賦予各項指標權(quán)重進行評分[6]，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)新效率問題。

2.2 Super-SBM

考慮到?jīng)Q策單元使用SBM模型會出現(xiàn)同時有效的情況，而不利于評價決策單元。工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新過程必然存在環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出，且若干不同地區(qū)工業(yè)創(chuàng)新效率會同時處于DEA效率前沿面。因此，本文在評價中國工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新活動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，一個排除決策單元 (x0，y0)的有限生產(chǎn)可能性集為[8]:

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

式中，ρ?是目標效率，其他變量含義與式(1)一樣?？紤]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，可以對多個效率有效的決策單元進行排序；充分考慮且有效解決投入產(chǎn)出變量的松弛性問題。

2.3 空間計量模型設(shè)定

事實上，正如地理學的第一定律所說，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)系就越強烈[9]，地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率不可避免地會受到鄰接地區(qū)的影響；探尋工業(yè)綠色創(chuàng)新效率驅(qū)動因素時，考慮到中國技術(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)系對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響可能更顯復雜，構(gòu)建空間面板模型，可彌補以往相關(guān)研究不足。

空間誤差模型 (SEM)的形式如下:

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為隨機誤差項向量。參數(shù)β表示控制變量M對因變量ETE的影響；參數(shù)λ是相鄰地區(qū)觀察值ETE對該地區(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:

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是隨機誤差項向量。

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30個省、市和自治區(qū)，西藏由于數(shù)據(jù)缺失嚴重，沒有納入其中。時間區(qū)間設(shè)為2003—2013年，具體指標數(shù)據(jù)來源于相應年份的 《中國統(tǒng)計年鑒》、《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》和 《中國能源統(tǒng)計年鑒》，少量缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補齊。

工業(yè)綠色創(chuàng)新效率 (ETE)。在采用 Super-SBM模型測評中國工業(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。本文關(guān)注綠色創(chuàng)新基礎(chǔ)性核心資源 (人力和財力)兩個方面，將延續(xù)張江雪[10]、韓晶[2]的研究選取研發(fā)當期經(jīng)費投入 (M)作為財力投入指標；R＆D人員全時當量 (H)作為人力投入指標。能源投入 (E)，任何工業(yè)企業(yè)從事綠色創(chuàng)新活動都離不開能源的使用，這里選擇能源消費總量統(tǒng)一折算成標煤。產(chǎn)出指標由期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出兩部分組成。以專利申請數(shù)中的發(fā)明專利申請數(shù)以及新產(chǎn)品銷售收入作為期望產(chǎn)出。本文著重研究工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率，勢必要考慮在自主研發(fā)過程中污染物的排放，故以各省工業(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[11]采用Topsis綜合評價法將其合成一個環(huán)境污染指數(shù)。

產(chǎn)業(yè)集聚 (IND)。Beechetti和Bagena分析來自意大利部分企業(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。

(2)控制變量。借鑒現(xiàn)有文獻的研究成果，考慮到數(shù)據(jù)可獲取性，選取以下幾個控制變量:人力資本 (HUM)采用每十萬人口中高等院校在校人數(shù)來表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) (STR)為第三產(chǎn)業(yè)總值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重；市場環(huán)境 (MAR)選取技術(shù)市場成交額來表示；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)來表示；對外貿(mào)易(TRA)為各省區(qū)進出口總額占當年該省國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重。

3 實證分析

3.1 工業(yè)綠色創(chuàng)新效率時序變化

依據(jù)上述各省工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，同時考慮到環(huán)境約束和能源投入，利用Super-SBM模型，測算2003—2013年30個省際的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率。結(jié)合圖1，中國三大經(jīng)濟區(qū)域的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率表現(xiàn)明顯差異性，這與中國經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異基本一致。

東部地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率高于全國均值水平，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，是因為上海 (1.1124)、天津(1.0512)、廣東 (1.1578)這三個省的工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率年均效率值都超過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)新增長過程中扮演著 “領(lǐng)航者”的角色。

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

3.2 工業(yè)綠色創(chuàng)新效率動態(tài)演進

本文進一步采用非參數(shù)估計方法-核密度分布考察中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的動態(tài)變化趨勢，其基本原理為:設(shè)變量X在點x處的概率密度估計式f(x)如下:

式中，k(·)為核函數(shù)，h為帶寬，n為樣本數(shù)。具體估算時需要選擇核函數(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)[12]。本文以2003年、2006年、2009年和2013年四個年度為考察剖面，各年度核密度函數(shù)分布如圖2所示。

圖2 工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率核密度圖

從圖2中可以看出中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率分布的動態(tài)演進呈現(xiàn)兩個鮮明特征:一是2003—2013年期間中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率分布波峰不斷右移，說明中國大多數(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)?“雙鋒”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，并逐漸向兩個均衡點附近靠攏，一個在較低效率水平 (0.6)附近，一個在較高效率水平 (1.0)附近，說明2013年中國工業(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。

3.3 空間溢出效應

筆者采用全局Moran's I指數(shù)來考察中國工業(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)計量Z值均通過10%的顯著性水平檢驗，表明工業(yè)綠色創(chuàng)新效率并非完全隨機分布，有必要從空間維度對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響因素進行計量分析。

鑒于空間自相關(guān)檢驗結(jié)果 (見表1)，我們可以判定運用空間面板回歸模型考察產(chǎn)業(yè)集聚(IND)對工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率 (ETE)影響較以往傳統(tǒng)計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SEM和SAR模型進行Hausman檢驗，由于P值為0.000，強烈拒絕原假設(shè)，認為使用固定效應模型而非隨機效應模型。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。比較發(fā)現(xiàn)LM-lag(2.2775)大于LM-err(0.1343)，且通過顯著性水平檢驗，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

從表2中的空間滯后模型中可以看出，SAR系數(shù) (ρ)的均為正值，不論時間固定、空間固定還是時間和空間雙固定模型中，都通過1%的顯著性水平檢驗，表明工業(yè)綠色創(chuàng)新效率 (ETE)呈現(xiàn)空間集聚效應。在時間固定、空間固定還是時間和空間雙向固定三種模型中，時間固定模型擬合優(yōu)度最高，所以接下來的具體分析以時間固定模型為主。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，吸收具有綠色創(chuàng)新性理念的人才，提供不同機構(gòu)、企業(yè)以及社會各界關(guān)心環(huán)境以及能源問題的專業(yè)技術(shù)人員提供更多的面對面交流的機會。在這樣 “干中學”中實現(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，進一步分享在創(chuàng)新過程中產(chǎn)生的污染治理和能源節(jié)約利用等方面的先進技術(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)新知識更加透明，率先在節(jié)能減排的創(chuàng)新效率取得成績的企業(yè)很快就會遭到相鄰企業(yè)的模仿和學習，有助于綠色技術(shù)在工業(yè)企業(yè)之間擴散，因為企業(yè)總是能通過技術(shù)跟蹤、產(chǎn)品分解等等途徑汲取先進的綠色創(chuàng)新技術(shù)來降低成本、迎合市場需求來獲得長期利益。

為了進一步考察產(chǎn)業(yè)集聚水平作用，本文基于SAR模型的回歸結(jié)果，將其對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率 (ETE)的影響效應分解為直接效應和間接效應，具體結(jié)果見表3。

表2 空間面板數(shù)據(jù)SAR估計結(jié)果

表3 產(chǎn)業(yè)集聚對ETE影響效應分解

變量的間接效應，即變量的空間外溢效應，產(chǎn)業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的直接效應和間接效應均通過1%的水平的顯著性檢驗。其中，直接效應占總效應的比重高達77%，而間接效應占總效應的比重為23%，直接效應約為間接效應的三倍，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%，間接帶動相鄰地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率增長0.0238%，表明一個省的工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度加深在帶動本省的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率改善的同時也對相鄰省份的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升起到促進作用。產(chǎn)業(yè)集聚能夠架構(gòu)企業(yè)之間的共生關(guān)系，營造出合作競爭的企業(yè)生存環(huán)境，當節(jié)省當?shù)仄髽I(yè)從事綠色創(chuàng)新研發(fā)的原材料的運輸和采購費用的同時，相鄰省區(qū)的工業(yè)企業(yè)為了保護市場份額必然在研發(fā)過程中節(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

中國東部地區(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)追趕效應明顯；就省級層面而言，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)濟較為發(fā)達的東部地區(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。通過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)?“雙峰”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。空間計量結(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，通過進一步效應分解發(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，還對鄰接地區(qū)產(chǎn)生顯著的正向空間外溢效應。

依據(jù)以上結(jié)論，本文提出以下政策建議:

一是在以技術(shù)創(chuàng)新推進綠色工業(yè)發(fā)展的道路上，不能一味關(guān)注創(chuàng)新產(chǎn)出增長，而忽略效率提升和環(huán)境污染問題；新型工業(yè)化道路的核心環(huán)節(jié)在于綠色創(chuàng)新，加強綠色創(chuàng)新是實現(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，在現(xiàn)代化工業(yè)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新的同時，促進天然氣資源、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)濟工作中所存在的地區(qū)的相互作用，通過協(xié)調(diào)發(fā)展逐步實現(xiàn)創(chuàng)新資源配置合理化，激活區(qū)域良性互動，使得產(chǎn)業(yè)集聚的空間外溢效應得以發(fā)揮。打破地方保護主義和企業(yè)壟斷，減少政府干預，降低工業(yè)企業(yè)進入壁壘，結(jié)合地方特色發(fā)展符合經(jīng)濟規(guī)劃要求的綠色生態(tài)園區(qū)，為企業(yè)營造公平和多樣化的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，進而提升工業(yè)綠色創(chuàng)新效率。支持和鼓勵本地區(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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(責任編輯 劉傳忠)

Spatial Spillover，Industrial Agglomeration Effect And Industrial Green Innovation Efficiency

Wang Hui1，2，Miao Zhuang3，Wang Shuqiao2
(1.College of Business，Hohai University，Nanjing 211100，China；2.Huaiyin Institute of Technology；Huai'an 223003，China；3.Taizhou University，Taizhou 225300，China)

The paper uses the Super-SBM model to estimate the innovation efficiency about industrial enterprises of China's provinces based on energy conservation and emissions abatement during 2003—2013，and analyze the dynamics about the green innovation efficiency of enterprises in China by using kernel density estimation.Further，it studies the relationship between them with the spatial econometric method.The highest efficiency of innovation efficiency of enterprises is showed in the eastern region，density curve displays the efficiency of innovation efficiency of enterprises has experienced by the“single peak”to“twin peak”.Industrial agglomeration significantly improved efficiency at the same time and has the obvious spatial spillover effects.And then it puts forward the proposal for the conclusion.

Green innovation；Kernel density estimation；Industrial agglomeration；Spatial panel data

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

F250

A

國家自然科學基金資助的青年基金項目 “區(qū)域異質(zhì)視角下我國大氣污染排放績效測度、影響因素及防控對策研究”(71403120)。

2015-05-28