協(xié)同創(chuàng)新、產業(yè)結構升級與綠色經濟效率

石映昕，楊云霞

(西北工業(yè)大學 馬克思主義學院， 西安 710129)

一、引言

創(chuàng)新是經濟可持續(xù)增長的重要源泉。隨著資源環(huán)境約束日益趨緊，依靠要素驅動的經濟增長方式已經難以持續(xù)?！笆奈逡?guī)劃”中明確提出要實施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，促進經濟社會發(fā)展全面綠色轉型。馬克思主義綠色發(fā)展觀認為技術創(chuàng)新是解決環(huán)境問題的重要手段，可以為綠色發(fā)展注入強勁動力(黃茂興和葉琪，2017)[1]。結合中國經濟由高速增長向高質量發(fā)展轉變的時代背景，探索如何通過技術創(chuàng)新促進經濟綠色發(fā)展則成為一個亟待解決的現(xiàn)實問題。黨的十八屆三中全會首次提出“建立產學研協(xié)同創(chuàng)新機制”，十九屆四中全會進一步要求“建立以企業(yè)為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創(chuàng)新體系”。然而較為遺憾的是，當前中國的很多科技成果還在“沉睡”中，轉化率不高的特征非常突出(劉瑞明等，2021)[2]。因此，不同創(chuàng)新主體通過協(xié)同創(chuàng)新、深度融合或將成為提升科技成果轉化效率、加快產業(yè)結構優(yōu)化升級、推動經濟綠色高質量發(fā)展的重要途徑。

從現(xiàn)有研究來看，與本文密切相關的文獻主要集中在三個方面：一是技術創(chuàng)新與經濟綠色發(fā)展的關系。大量研究表明技術創(chuàng)新可以顯著降低污染排放強度，有助于促進環(huán)境保護與經濟綠色發(fā)展 (楊小東等，2020；郭凌軍等，2022；王培鑫和呂長江，2022)[3～5]。而陳浩等(2020)[6]的研究發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新投入與環(huán)境全要素生產率之間存在顯著的倒N型關系。Zheng et al.(2022)[7]的研究表明自主創(chuàng)新水平的提升促使技術引進對綠色經濟效率的影響由抑制轉為促進。二是技術創(chuàng)新與產業(yè)結構升級的關系。創(chuàng)新是促進地區(qū)產業(yè)結構升級的重要動力，并具有顯著的空間溢出效應(紀玉俊和李超，2015；孫大明和原毅軍，2019)[8～9]。而區(qū)域內不同類型的協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)均顯著促進了地區(qū)產業(yè)升級，其中“大學-政府-制造業(yè)”協(xié)同創(chuàng)新的影響最為顯著，并且協(xié)同創(chuàng)新對東部地區(qū)產業(yè)升級的促進效應要大于中西部地區(qū)(孫大明等，2021)[10]。三是產業(yè)結構升級與經濟綠色發(fā)展的關系，部分學者認為產業(yè)結構升級并不能顯著改善地區(qū)的環(huán)境質量，對經濟綠色發(fā)展影響較小(Cole and Elliott，2003；Levinson，2009)[11～12]。而其他大多數(shù)研究卻表明，產業(yè)結構升級具有顯著的節(jié)能減排效應(Zeng and Zhao，2009；Jalil and Feridun，2011)[13～14]，可以有效提升綠色全要素生產率，促進地區(qū)經濟綠色轉型發(fā)展(佘碩等，2020；張明林和李華旭，2021)[15～16]。

從目前的研究進展來看，相關文獻主要集中在創(chuàng)新投入或產出對環(huán)境污染及綠色經濟效率的影響方面，而技術創(chuàng)新對產業(yè)升級以及產業(yè)升級對經濟綠色發(fā)展的助推作用則已為大多數(shù)研究所證實，但是鮮有學者研究協(xié)同創(chuàng)新與綠色發(fā)展之間的關系。本文結合現(xiàn)有文獻，將協(xié)同創(chuàng)新、產業(yè)升級與綠色發(fā)展納入一個分析框架進行研究。綠色經濟效率在傳統(tǒng)經濟效率測度的基礎上，通過增加能源消耗和污染排放指標，綜合考慮經濟增長與環(huán)境保護，是衡量綠色發(fā)展水平的重要指標(胡安軍等，2018)[17]?；诖耍趧?chuàng)新驅動產業(yè)結構升級、綠色轉型發(fā)展的時代背景下，本文著重關注的問題是，協(xié)同創(chuàng)新能否通過助推產業(yè)結構轉型升級進而提升中國的綠色經濟效率？相較于已有文獻，其邊際貢獻在于：第一，從產業(yè)結構升級的視角，探討了協(xié)同創(chuàng)新影響綠色經濟效率的中介機制，并進行了時空異質性分析，是對經濟綠色發(fā)展影響因素研究的有益補充。第二，從財政分權制度、直接融資市場發(fā)展和知識產權保護等角度出發(fā)，進一步探討了影響協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率促進效應大小的因素，為更好發(fā)揮創(chuàng)新驅動經濟綠色轉型發(fā)展提供了可行性的對策。

二、理論機制與研究假說

(一)協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響

根據(jù)三螺旋理論，產學研協(xié)同創(chuàng)新是指以企業(yè)、高校和科研院所三個直接創(chuàng)新主體為核心，在政府、金融機構和科技服務平臺等間接創(chuàng)新主體的協(xié)同支持下，共同推動科學技術發(fā)展和新產品研發(fā)的創(chuàng)新活動。協(xié)同創(chuàng)新通過知識創(chuàng)造主體和技術創(chuàng)新主體之間的資源整合和相互作用，可以實現(xiàn)1加1大于2的整體協(xié)同效應(陳勁和陽銀娟，2012)[18]。具體而言，高校和科研院所擁有技術先進的科研設備和規(guī)模龐大的創(chuàng)新人才，掌握著最新的知識和技術，而這些優(yōu)勢要轉化為實際生產力離不開資金支持和市場信號的引導。一方面，基礎科學研究是開展技術創(chuàng)新的源頭，其成果具有超前性，基礎科學研究的重大突破將深刻地改變人們的生產生活方式，推動經濟社會進步。但是基礎科學研究具有很強的“正外部性”和“非獨占”屬性(Jolekar and Hamburg，1986)[19]，大多數(shù)企業(yè)不愿將資源投入不確定性極高的基礎研究。因此，政府必須對高校和科研院所的基礎科學研究給予支持，以彌補市場在支持基礎研究方面的失靈。另一方面，企業(yè)貼近市場和用戶，擁有市場信息的優(yōu)勢，企業(yè)與高校、科研院所的協(xié)同創(chuàng)新和深度融合，有助于將知識和技術產業(yè)化、市場化，最終轉化為經濟效益。而金融機構通過直接對企業(yè)的技術開發(fā)進行資助，并利用自身的專業(yè)及信息優(yōu)勢，評估和篩選創(chuàng)新項目，可以減少資源浪費，提高企業(yè)創(chuàng)新產出效率(白俊紅和蔣伏心，2015)[20]。在協(xié)同創(chuàng)新過程中，不同創(chuàng)新主體充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，優(yōu)化配置創(chuàng)新資源，可以縮短新產品的研發(fā)周期，加快知識溢出和技術擴散，降低企業(yè)生產過程中的能源消耗和環(huán)境污染強度，從而促進綠色經濟效率提升。據(jù)此，提出研究假說1。

假說1：協(xié)同創(chuàng)新可以有效提升各地區(qū)的綠色經濟效率。

(二)協(xié)同創(chuàng)新對產業(yè)結構升級的影響

產業(yè)結構升級的本質在于調整產業(yè)結構，提升產業(yè)結構的科技含量和技術水平，推動產業(yè)鏈從中低端向中高端邁進。影響產業(yè)結構升級的因素是多方面的，其中科技創(chuàng)新是最直接的動力，協(xié)同創(chuàng)新主要從以下三個方面促進產業(yè)結構升級：一是協(xié)同創(chuàng)新可以加快新興產業(yè)部門的誕生。產學研協(xié)同創(chuàng)新促進了重要基礎研究成果的產業(yè)化進程，推動了科技成果向現(xiàn)實生產力轉化的效率和速度，催生了一大批新興產業(yè)部門。從歷次技術革命來看，蒸汽機的發(fā)明和電的使用，促進了機械工業(yè)、紡織工業(yè)、電信業(yè)、航空工業(yè)和汽車工業(yè)等產業(yè)部門的形成。原子能、電子計算機的誕生、高分子合成技術帶動了原子能工業(yè)、信息產業(yè)和合成材料工業(yè)的發(fā)展。而正在進行的新技術革命推動產業(yè)由勞動資本密集型向技術智力密集型轉變，進一步促進了產業(yè)結構的調整和升級。二是協(xié)同創(chuàng)新可以促進生產要素在產業(yè)間的優(yōu)化配置。不同創(chuàng)新主體通過資源共享、協(xié)同創(chuàng)新可以有效降低研發(fā)創(chuàng)新活動中的不確定性(Christoffersen and Plenborg，2014)[21]，提升生產工藝和專利成果的轉化效率，降低企業(yè)的各種生產成本，從而促進企業(yè)在微觀層面實現(xiàn)結構升級。同時，協(xié)同創(chuàng)新可以促進科研人員的交流合作和企業(yè)員工的流動，加快知識技術溢出和轉移，提升員工的勞動生產效率，縮短必要勞動時間，促使勞動、資本等生產要素重新在企業(yè)和產業(yè)間進行配置，進而帶動產業(yè)調整升級。三是產學研協(xié)同創(chuàng)新和深度融合可以加速傳統(tǒng)產業(yè)的升級改造。傳統(tǒng)產業(yè)大多具有產品科技含量低、生產效率較低、環(huán)境污染較大的特征。通過建立技術創(chuàng)新聯(lián)盟等方式聯(lián)合進行科技攻關，可以將先進的生產技術嵌入傳統(tǒng)產業(yè)的工藝流程、提升企業(yè)產品附加值和生產效率。

綜上所述，政府、高校、科研院所和企業(yè)等創(chuàng)新主體對創(chuàng)新資源的重新整合和優(yōu)化配置，促使知識創(chuàng)造、技術應用和產品創(chuàng)新融為一體，加快了知識資本化和技術產業(yè)化的進程，對產業(yè)結構調整和升級產生直接推動作用。隨著國民經濟由第一產業(yè)向第二、第三產業(yè)演進，產業(yè)結構亦逐步由勞動和資源密集型向資本、技術和智力密集型轉變，污染小、能耗低和附加值高的高新技術產業(yè)將取代高污染、高耗能和低效益的傳統(tǒng)產業(yè)。產業(yè)結構在調整和升級過程中，經濟活動帶來的資源消耗和環(huán)境污染強度將不斷下降，而地區(qū)生產總值持續(xù)增長(彭繼增等，2020)[22]。據(jù)此，提出研究假說2。

假說2：協(xié)同創(chuàng)新可以通過推動產業(yè)結構升級，提升綠色經濟效率。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)來源

(一)模型設定

首先，考察協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的直接影響，將計量模型設定為如下形式：

GEEi,t=α0+α1SYNit+α2Xi,t+μi+θt+εi,t

(1)

在模型(1)的基礎上，基于逐步因果法，對產業(yè)結構升級的中介效應進行檢驗，進一步構建如下模型：

STRi,t=β0+β1SYNit+β2Xi,t+μi+θt+εi,t

(2)

GEEi,t=γ0+γ1SYNit+γ2STRi,t+γ3Xi,t+μi+θt+εi,t

(3)

其中，i和t分別表示地區(qū)和時間，GEEi,t代表綠色經濟效率，SYNi,t代表協(xié)同創(chuàng)新水平，STRi,t代表產業(yè)結構升級，Xi,t為控制變量集，μi為地區(qū)效應，θt為時間效應，εi,t為隨機誤差項。

(二)變量選取

被解釋變量：綠色經濟效率(GEE)的測度。在測度綠色經濟效率投入產出指標的選擇上，綜合現(xiàn)有研究和數(shù)據(jù)的可得性，選取能源消費總量、資本存量和就業(yè)人口數(shù)作為投入變量，其中，資本存量基于固定資本形成總額采用永續(xù)盤存法計算。期望產出為地區(qū)實際生產總值，同時，選取化學需氧量、氨氮排放量和二氧化硫排放量作為非期望產出(氮氧化物數(shù)據(jù)從2011年才開始報告，因此未納入)。在測度方法選擇上，鑒于數(shù)據(jù)包絡分析方法(DEA)在處理多投入多產出方面具有優(yōu)勢，同時考慮到SBM模型在求解規(guī)模報酬可變(VRS)形式的效率值時，會存在無可行解的問題。因此，采用Tone和Tsutsui(2010)[23]提出的混合距離函數(shù)模型，即包含徑向距離和SBM兩類距離函數(shù)的混合模型(EBM)，基于非導向VRS形式，如公式(4)所示，使用MAXDEA7.0軟件測度中國各省(自治區(qū)、直轄市，以下簡稱省份)的綠色經濟效率。圖1描述了中國東部、中西部和全國綠色經濟效率均值在2009—2019年期間的變化趨勢。

圖1 2009—2019年各地區(qū)綠色經濟效率均值

(4)

其中，m為投入指標數(shù)量，s為產出指標數(shù)量，ε是一個常量，表示非阿基米德無窮小，w-和w+分別代表投入和產出的權重系數(shù)，s-和s+分別代表投入和產出指標的松弛量，X和Y分別為投入產出變量矩陣，θ和η為不同的參數(shù)，λ是權重向量。

從地區(qū)差異的角度來看，東部地區(qū)歷年的綠色經濟效率均值都在0.9以上，顯著高于中西部地區(qū)0.7以上的效率均值。從時間變化的趨勢來看，由于受到2008年國際金融危機的負面沖擊，政府為了穩(wěn)定經濟增長，出臺了大規(guī)模的投資刺激計劃，在擴張經濟活動規(guī)模和穩(wěn)定經濟增速的同時，也使各省份污染物排放量顯著增加，導致各地區(qū)的綠色經濟效率出現(xiàn)了較大幅度的下降，特別是東部地區(qū)，綠色經濟效率從2009年的1.040下降到2011年的0.934。此后，隨著金融危機負面沖擊的減弱，各省份的綠色經濟效率在2011—2015年間基本保持平穩(wěn)，東部和中西部地區(qū)的效率差距縮小。從2016年開始，東部地區(qū)的綠色經濟效率突然大幅上升，進而帶動了全國效率均值的快速上升。可能的原因是，2015年10月黨的十八屆五中全會上明確提出了“創(chuàng)新和綠色”的新發(fā)展理念，為經濟高質量發(fā)展指明了方向，各地區(qū)為貫徹創(chuàng)新驅動和綠色發(fā)展的理念，節(jié)能減排的意識不斷增強。因此，盡管各省份的經濟增長速度有所放緩，但環(huán)境污染排放量也大幅降低。在此期間，中西部地區(qū)的綠色經濟效率僅有小幅增長，與東部地區(qū)的效率差距有所擴大。

核心解釋變量：協(xié)同創(chuàng)新(SYN)的度量。根據(jù)前文的理論分析，創(chuàng)新系統(tǒng)內部不同主體之間的協(xié)同創(chuàng)新表現(xiàn)為人員合作、資金往來以及知識技術流動等多個方面。從不同創(chuàng)新主體之間的資金往來這個維度對區(qū)域內部的協(xié)同創(chuàng)新水平進行刻畫。創(chuàng)新系統(tǒng)內部不同部門的資金往來包括兩個方面：一是間接主體對直接創(chuàng)新主體的資金支持，主要體現(xiàn)為政府部門的資助和金融機構的貸款，本文分別采用各地區(qū)R&D內部經費支出來源中政府資金和其他資金的比重來衡量。需要說明的是，由于《中國科技統(tǒng)計年鑒》在2007年以后不再報告來源于金融機構的資金數(shù)據(jù)，而將研發(fā)經費劃分為國外資金、企業(yè)資金、政府資金及其他資金四個來源，通過統(tǒng)計口徑變化的比較，將其他資金近似作為金融機構對創(chuàng)新主體的資助。二是直接創(chuàng)新主體之間的資金往來，主要體現(xiàn)為高等學校與企業(yè)、研究和開發(fā)機構與企業(yè)以及高等學校與研究和開發(fā)機構之間。企業(yè)對高等學校、科研機構的資助，采用高校與科研機構R&D內部經費支出中企業(yè)資金占比來衡量[20]。在此基礎上，研究運用熵值法將三個指標賦權核算為一個綜合指標，以全面衡量區(qū)域內部的協(xié)同創(chuàng)新水平。

中介變量：產業(yè)結構升級(STR)。產業(yè)結構升級不僅表現(xiàn)為產業(yè)結構逐漸向第三產業(yè)演進，而且還表現(xiàn)為不同產業(yè)部門中科技含量的提升。在此，參考李東坤和鄧敏(2016)[24]的研究，采用產業(yè)高級化程度作為產業(yè)結構升級的替代指標。具體的測度公式為：STR=σ(V3/V2)+(1-σ)(VH/VT)，其中，V3和V2表示第三產業(yè)、第二產業(yè)的產值，VH和VT表示高技術產業(yè)主營業(yè)務收入、工業(yè)增加值(由于高技術產業(yè)產值數(shù)據(jù)2012年已經停止更新，在此采用主營業(yè)務收入代替)。σ代表權重，取值0.5，表示V3/V2和VH/VT在產業(yè)結構升級過程中具有同等重要的作用。這一數(shù)值越大，說明產業(yè)結構升級程度越高。

控制變量。為了緩解遺漏變量帶來的估計偏誤，在計量模型中加入如下控制變量：外商直接投資(FDI)以實際利用外商直接投資額占該地區(qū)生產總值的比值來表征；FDI單位根據(jù)美元兌人民幣的年均匯率換算為人民幣；人力資本(EDU)采用人均受教育年限來衡量；能源消費結構(ES)以地區(qū)能源消費總量中煤炭消費的比重來衡量；技術溢出(TS)參考戴魁早和劉友金(2016)[25]的研究，采用各地區(qū)技術市場交易總額來反映，并剔除經濟規(guī)模的影響，將其與GDP的比值作為衡量指標。

(三)數(shù)據(jù)來源與變量描述性統(tǒng)計

以中國30個省份(不含西藏、港澳臺)作為研究對象，為保持測度協(xié)同創(chuàng)新指標統(tǒng)計口徑的一致性，將研究起始年份設定為2009年，研究區(qū)間為2009—2019年。上述變量計算的原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國科技論文統(tǒng)計與分析》《中國固定資產投資統(tǒng)計年鑒》《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局網站以及各地區(qū)歷年的統(tǒng)計年鑒。變量的主要統(tǒng)計特征如表1所示。

表1 各變量間的相關系數(shù)和統(tǒng)計特征

四、實證結果分析

(一)協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的直接影響

1.靜態(tài)面板數(shù)據(jù)分析

由表1可知，模型中各個解釋變量的VIF值都明顯小于10，表明模型不存在嚴重的多重共線性。Hausman檢驗結果說明采用固定效應模型更合適。因此，研究運用固定效應模型對方程(1)進行估計，遵循從一般到特殊的建模原則，表2中(1)列和(3)列是未加入控制變量的回歸結果,(3)列和(4)列是在控制了地區(qū)效應的同時，進一步控制了隨時間變化的不可觀測因素。從表2的回歸結果來看，無論是否加入控制變量以及是否控制時間效應，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平下顯著為正。由此可見，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率具有顯著的促進效應。

表2 基準估計結果

2.逆向因果關系檢驗

固定效應模型雖然加入了控制變量和時間固定效應，但并未考慮到逆向因果關系對估計結果的影響，為了識別協(xié)同創(chuàng)新和綠色經濟效率之間的逆向因果關系，參考毛艷華和李敬子(2015)[26]的研究，將核心解釋變量協(xié)同創(chuàng)新視為內生變量，將其滯后項作為工具變量，采用2SLS估計進行內生性檢驗。結果如表3所示。

表3 2SLS估計與內生性檢驗

表3(續(xù))

從表3的檢驗結果來看，對工具變量的不可識別檢驗均拒絕原假設，表明協(xié)同創(chuàng)新對于工具變量可識別；弱識別檢驗的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計值均遠大于相應的臨界值，拒絕存在弱工具變量的原假設，表明不存在弱工具變量問題；Hansen J統(tǒng)計量的過度識別約束檢驗均沒有拒絕原假設，說明模型設定合理；內生性檢驗的結果均接受原假設，說明綠色經濟效率與協(xié)同創(chuàng)新之間不存在反向因果關系。表2的基準估計結果具有較強的穩(wěn)健性。

3.動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析

雖然內生性檢驗排除了逆向因果關系，但還需考慮經濟活動的連續(xù)性和綠色經濟效率的動態(tài)累積性，以及因重要遺漏變量帶來的內生性問題。因此，將被解釋變量綠色經濟效率的一階滯后項納入計量模型(1)，構建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。鑒于兩步系統(tǒng)GMM估計在處理異方差和截面相關等方面具有較強的穩(wěn)健性，因此采用兩步系統(tǒng)GMM對動態(tài)面板模型進行估計，并通過生成時間虛擬變量的形式對時間趨勢效應進行控制。作為參照，研究還采用動態(tài)POLS和動態(tài)FE進行估計，結果如表4所示。通過比較回歸結果可知，系統(tǒng)GMM估計結果的一階滯后項的系數(shù)介于動態(tài)FE和動態(tài)POLS的估計結果之間，表明系統(tǒng)GMM回歸結果并沒有因為工具變量較弱或者樣本數(shù)量較小而產生較大偏差，協(xié)同創(chuàng)新前的估計系數(shù)依然顯著為正，兩步系統(tǒng)GMM檢驗結果非常穩(wěn)健。

表4 動態(tài)面板估計結果

表4(續(xù))

4.空間面板數(shù)據(jù)分析

協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的估計結果還可能受到空間溢出效應的影響，研究進一步構建空間面板計量模型，選取鄰接(0-1)矩陣和反距離(省會城市的經緯度距離的倒數(shù))矩陣兩種形式。在回歸模型選擇上，考慮了空間杜賓模型(SDM)、空間誤差模型(SEM)和空間自回歸模型(SAR)這三種模型，LR檢驗的結果表明，應該采用空間杜賓模型(SDM)進行估計。表5的回歸結果顯示，無論是采用鄰近矩陣還是反距離矩陣，以及是否控制時間效應，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平下顯著為正，表明基準估計結果也并未受到空間溢出效應的影響。并且rho的P值僅在采用反距離權重矩陣的雙固定效應SDM模型中小于10%，說明協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率影響的空間溢出效應并不十分明顯。

表5 空間面板計量檢驗結果

表5(續(xù))

綜上所述，在排除了逆向因果、考慮了重要遺漏變量和空間溢出效應之后，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進作用依然穩(wěn)健。由此，驗證了假說1。

(二)影響機制和交互作用檢驗

上文的估計結果表明，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率具有穩(wěn)健的直接促進作用。那么，其是否能通過推動產業(yè)結構升級，進而提升綠色經濟效率呢？接下來采用固定效應模型對產業(yè)結構升級的中介效應進行檢驗，結果如表6所示。

表6中的回歸結果顯示，(4)列中協(xié)同創(chuàng)新對產業(yè)結構的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下為1.2032，表明協(xié)同創(chuàng)新有助于推動地區(qū)產業(yè)結構升級。(5)列中同時加入?yún)f(xié)同創(chuàng)新和產業(yè)結構進行回歸，以檢驗產業(yè)結構升級的中介效應。在控制產業(yè)結構升級的間接效應后，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的回歸系數(shù)為3.5223，在 1%的統(tǒng)計水平下顯著，產業(yè)結構升級前的估計系數(shù)在1%的顯著性水平下為0.3719，由此可以計算出中介效應值是0.4474(β1γ2)。上述結果表明，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響既存在直接效應，又存在通過推動產業(yè)結構升級提升綠色經濟效率的中介效應。結合表2中(4)列的估計結果，可以計算出產業(yè)結構升級的中介效應占總效應的比重為11.27%(β1γ2/α1)。由此，驗證假說2。

進一步借鑒李曉龍和冉光和(2018)[27]的研究思路，將協(xié)同創(chuàng)新和產業(yè)結構升級的交互項加入模型(1)中進行估計，結果如表6中(6)列所示，加入二者的交互項后，協(xié)同創(chuàng)新前估計系數(shù)仍然為正，但不顯著，而交互項的系數(shù)顯著為正，表明協(xié)同創(chuàng)新和產業(yè)結構升級對綠色經濟效率的影響存在相互促進作用。

表6 中介效應和交互作用檢驗

控制變量中，外商直接投資(FDI)對產業(yè)結構升級和綠色經濟效率均有不明顯的抑制效應，表明研究期內外資的進入對國內產業(yè)結構的轉型升級和經濟綠色發(fā)展并未產生顯著的影響。人力資本水平(EDU)對產業(yè)結構升級的作用不顯著，但是對綠色經濟效率有促進作用，較高的人力資本可以為發(fā)展附加值高和環(huán)境污染低的產業(yè)提供人才支撐，但采用人均受教育年限這種衡量方法可能難以反映勞動力中高端創(chuàng)新人才的比重，從而導致對產業(yè)結構的作用不顯著。能源消費結構(ES)前的估計系數(shù)均顯著為負，表明以煤炭消費為主的能源結構不僅阻礙了地區(qū)產業(yè)結構轉型升級，而且還加劇了環(huán)境污染排放，抑制了綠色經濟效率提升。技術溢出(TS)對產業(yè)結構升級具有顯著促進效應，但對綠色經濟效率的作用不明顯。技術擴散提升了企業(yè)的創(chuàng)新水平，促進了地區(qū)產業(yè)結構轉型升級，但對綠色經濟效率的作用可能存在一定的時滯。

五、進一步討論

(一)時間和空間異質性分析

2015年黨的十八屆五中全會明確提出了以創(chuàng)新為核心的五大發(fā)展理念，通過觀察相關數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，從2016年開始各省份的污染物排放量顯著降低，大多數(shù)省份的綠色經濟效率出現(xiàn)了較大幅度的上升?；谶@一事實，為了考察新發(fā)展理念的提出是否影響估計結果，參考戴魁早(2018)[28]的做法，引入時間虛擬變量來檢驗這種差異：

在計量模型(1)的右邊加入乘積項θ(T×SYNit)，θ為相應的參數(shù)估計值，如果θ顯著不等于0，表明協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響在2015年前后存在顯著差異。具體估計結果如表7中(1)和(2)列所示，由T×SYN的系數(shù)顯著為正可知，在新發(fā)展理念提出后，各地區(qū)在貫徹實施創(chuàng)新驅動、綠色發(fā)展等方面取得了較為明顯的成效，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進效應得到進一步增強。

改革開放以后，為充分發(fā)揮東部地區(qū)的沿海區(qū)位優(yōu)勢，國家支持東部沿海省份率先發(fā)展，東部地區(qū)在經濟發(fā)展、市場改革等方面明顯領先于中西部地區(qū)，中國經濟呈現(xiàn)出顯著的空間梯度格局。為了考察協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率影響的空間異質性，將中西部地區(qū)的19個省份作為參照，設置地區(qū)虛擬變量，當省份位于中西部地區(qū)時取值為0，當省份位于東部地區(qū)(1)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省、直轄市。時取值為1，生成地區(qū)虛擬變量D和SYN的交互項為D×SYN。估計結果如表7中(3)和(4)列所示，D×SYN的估計系數(shù)顯著為正，且估計值明顯高于SYN前的估計系數(shù)，表明相較于中西部地區(qū)而言，東部地區(qū)的協(xié)同創(chuàng)新水平對綠色經濟效率的促進效應更強。可能的原因是，在某些外在因素的作用下，東部地區(qū)不同創(chuàng)新主體通過協(xié)同創(chuàng)新在促進科技成果轉化、優(yōu)化創(chuàng)新資源配置和推動產業(yè)結構升級等方面具有更高的效率，從而增強了協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響。

表7 新發(fā)展理念提出的影響和空間異質性檢驗

(二)協(xié)同創(chuàng)新影響綠色經濟效率的面板分位數(shù)回歸

上文的時空異質性檢驗所引發(fā)的一個疑問是，協(xié)同創(chuàng)新是否對綠色經濟效率較高地區(qū)的促進作用更大？或者說綠色經濟效率越高，協(xié)同創(chuàng)新的促進效應更強？為了驗證這一設想，采用面板分位數(shù)回歸模型檢驗不同分位點協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的邊際影響效應。與傳統(tǒng)OLS回歸方法相比，分位數(shù)回歸模型放松了誤差項服從正態(tài)分布這一較強假設，并可以減輕異常值對回歸結果的影響(Koenker，2004)[29]。一般而言，分位點越多越能刻畫出條件分布的全貌，限于可行性，參考多數(shù)文獻的做法，選取10%、25%、50%、75%和90%這五個典型的分位點進行分析。條件分位數(shù)的估計結果如表8所示。

從表8的估計結果來看，在綠色經濟效率分布的不同分位點上，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響系數(shù)從10分位點的2.8290逐步提升至90分位點的5.2485，并且均在不同統(tǒng)計水平下通過了顯著性檢驗。圖2給出了估計值隨分位點變化的趨勢，從中可以更加直觀地發(fā)現(xiàn)，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響隨著綠色經濟效率的提高呈現(xiàn)出逐漸增強的規(guī)律。換言之，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率較高省份的促進效應要顯著大于對綠色經濟效率較低的省份，提升綠色經濟效率較高省份的協(xié)同創(chuàng)新水平更有利于促進綠色經濟效率增長。

表8 協(xié)同創(chuàng)新影響綠色經濟效率的面板分位數(shù)估計結果

圖2 條件分位數(shù)估計值的變化趨勢

(三)財政支出分權、直接融資能力和知識產權保護對估計結果的影響

協(xié)同創(chuàng)新、深度融合的技術創(chuàng)新體系建設是一項系統(tǒng)工程，政府在創(chuàng)新政策制定、軟硬件環(huán)境構建和重大科技攻關項目支持等方面扮演著重要角色。而政府對創(chuàng)新活動的引導和支持需要通過一定的財政支出來實現(xiàn)，作為國家重要的經濟制度安排，財政分權在提供公共物品的同時，也會對科技成果轉化和區(qū)域創(chuàng)新效率產生影響[30]。因此，財政分權可能在一定程度上會影響協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進效應。在此，參考孫博文和謝賢君(2018)[31]的研究，采用地區(qū)本級預算內人均財政支出占其與中央本級預算內人均財政支出之和的比值來衡量財政分權，該指標數(shù)值越大表明地方財政分權程度越高，相關數(shù)據(jù)來源于《中國財政年鑒》。然后將財政分權與協(xié)同創(chuàng)新的交互項(FISDEC×SYN)納入基準回歸模型(1)，以考察財政分權程度的差異是否影響估計結果。表9中(1)列和(2)列反映了加入交互項的估計結果，財政分權與協(xié)同創(chuàng)新交互項前的估計系數(shù)顯著為正，表明財政分權強化了協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的正向促進作用?？赡艿慕忉屖?，財政支出分權的提升可以調動地方政府通過增加科技、教育等生產性支出項目的積極性，為提升創(chuàng)新產出效率和科技成果產業(yè)化水平創(chuàng)造良好的市場環(huán)境，增強協(xié)同創(chuàng)新的有效性，從而有利于提升綠色經濟效率。

研發(fā)創(chuàng)新活動的開展需要持續(xù)的巨額資金投入，金融市場在為企業(yè)等創(chuàng)新主體提供資金資助等方面發(fā)揮著重要作用。已有研究顯示，高風險的特征使銀行等金融機構不愿為企業(yè)的創(chuàng)新活動提供信貸資金，信貸市場競爭在一定程度上甚至會阻礙技術創(chuàng)新(張杰和高德步，2017)[32]，但股票等直接融資市場發(fā)展對創(chuàng)新產出特別是創(chuàng)新含量較高的發(fā)明專利具有更顯著的促進作用(鐘騰和汪昌云，2017)[33]。因此，為了考察地區(qū)的直接融資能力是否會影響估計結果，參考黃憲和黃彤彤(2017)[34]的研究，采用IPO、增發(fā)、配股、優(yōu)先股、可轉債、可交換債之和來表示，并將其與GDP的比值作為衡量地區(qū)直接融資能力的指標，相關數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。表9中(3)列和(4)列反映了加入直接融資能力和協(xié)同創(chuàng)新交互項(FIN×SYN)的估計結果，交互項前的估計系數(shù)顯著為正，表明直接融資能力增強了協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的正向促進作用?？赡艿慕忉屖牵Y本市場尤其是股票市場在投資退出、利益激勵、風險配置等方面具有優(yōu)勢(Levine，1997)[35]，這有助于企業(yè)開展風險高、周期長的投資，從而促進技術創(chuàng)新，帶動綠色經濟效率提升。

科技創(chuàng)新成果的轉化和市場應用離不開法律法規(guī)的保護，特別是知識產權保護為激勵創(chuàng)新、提升專利的市場價值提供了重要保障(黎文靖等，2021)[36]。因此，知識產權保護很可能影響協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進作用。對此借鑒吳超鵬和唐菂(2016)[37]的研究，采用“1-專利被侵權率”，即1 減去當年專利侵權糾紛立案數(shù)除以該省份截至當年累計授權專利數(shù)來衡量知識產權保護程度，專利未被侵權率越大表示知識產權保護越好，相關數(shù)據(jù)來源于國家知識產權局網站。表9中(5)列和(6)列反映了加入知識產權保護和協(xié)同創(chuàng)新交互項(IPP×SYN)的估計結果，交互項前的估計系數(shù)顯著為正，表明加強知識產權保護有助于強化協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的正向促進作用?？赡艿慕忉屖牵瑥娪辛Φ闹R產權保護可以保障各創(chuàng)新主體的合法權益，激勵高質量創(chuàng)新，提高專利的應用價值和市場價值，增加企業(yè)創(chuàng)新活動的邊際利潤(Sampat and Williams，2019)[38]，促使更多的創(chuàng)新成果實現(xiàn)產業(yè)化，從而提升綠色經濟效率。

表9 財政支出分權、直接融資能力和知識產權保護對回歸結果的影響

綜上所述，提高財政支出分權、發(fā)展直接融資市場和加強知識產權保護可以增強協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進作用。上文的區(qū)域異質性檢驗和面板分位數(shù)回歸結果顯示，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率較高的東部地區(qū)的促進作用更強，這是否是因為東部省份在財政分權、直接融資能力和知識產權保護等方面具有優(yōu)勢呢？通過計算研究期間內東部和中西部地區(qū)這三個指標的均值發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的財政支出分權、直接融資能力和知識產權保護的均值分別為0.8633、0.0259和0.9995，分別高于中西部地區(qū)的0.8468、0.0105和0.9984，特別在直接融資能力方面，東部地區(qū)要遠超中西部地區(qū)。從而在一定程度上解釋了為什么在東部和中西部地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新水平相近的情況下，東部地區(qū)對綠色經濟效率的促進效應更顯著。從時間的維度來看，財政分權和直接融資能力這兩個指標在2016—2019年期間的均值要高于2009—2015年期間的均值。這也可以部分解釋為什么2015年后，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進效應進一步增強。但值得注意的是，知識產權保護水平這一指標在研究期間卻有所下滑，各省份侵權案件立案數(shù)出現(xiàn)了不同幅度的增長，特別是浙江省，專利侵權立案數(shù)從2013年的376件上升至2019年的13772件，遠高于專利授權累積數(shù)增長的速度。這凸顯了在中國創(chuàng)新產出大幅增長的情況下，加強知識產權保護的緊迫性和重要性。

六、結論與政策啟示

本文基于2009—2019年中國30個省份的平衡面板數(shù)據(jù)，分別構建了協(xié)同創(chuàng)新和產業(yè)結構升級指標，并采用DEA-EBM超效率模型測度了各省份的綠色經濟效率，在此基礎上實證檢驗協(xié)同創(chuàng)新對產業(yè)結構升級和綠色經濟效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率具有顯著的直接促進作用，在考慮了逆向因果、遺漏變量、空間溢出效應等穩(wěn)健性檢驗后，這一結論依然成立。就傳導機制而言，協(xié)同創(chuàng)新可以推動地區(qū)產業(yè)結構升級從而促進綠色經濟效率提升。第二，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響存在顯著的時間和空間異質性，2015年“創(chuàng)新和綠色”發(fā)展理念的提出進一步增強了協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的正面效應。相較于中西部地區(qū)而言，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進效應在東部地區(qū)更顯著。第三，協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的影響隨著綠色經濟效率的提高呈現(xiàn)出逐漸增強的規(guī)律，此外，財政支出分權、直接融資能力和知識產權保護可以增強協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進效應。

結合上述研究結論，可得出如下政策啟示：

第一，加強產學研合作，提高區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新水平。各級政府應制定適合本地區(qū)的協(xié)同創(chuàng)新專項規(guī)劃，促進高校、科研院所和企業(yè)在規(guī)劃框架內合作共建協(xié)同創(chuàng)新中心或技術開發(fā)研究院，方便各創(chuàng)新主體共享研發(fā)信息、科研人員等創(chuàng)新資源。高校和科研院所應及時了解企業(yè)的技術需求，根據(jù)企業(yè)反饋的市場信息，利用掌握的科學知識和先進技術設備等優(yōu)勢，積極承擔企業(yè)的科技研發(fā)項目，和企業(yè)在技術聯(lián)合攻關上形成更強的合力。加快形成以企業(yè)為主體、市場為導向、高校和科研院所發(fā)揮基礎研究優(yōu)勢的協(xié)同創(chuàng)新長效機制，促進中國產學研協(xié)同創(chuàng)新、深度融合可持續(xù)發(fā)展。

第二，完善科技成果轉化平臺建設，強化協(xié)同創(chuàng)新對綠色經濟效率的促進作用。進一步加大區(qū)域內和跨區(qū)域的科技中介服務機構、大數(shù)據(jù)共享平臺、技術和知識產權交易中心等資源平臺建設，圍繞產業(yè)鏈布局創(chuàng)新資源，提升科技成果的產品化、產業(yè)化水平，特別是中西部地區(qū)需要著力提升科技成果轉化效率。同時，通過設立國家重大科技專項，加大對原創(chuàng)性、戰(zhàn)略性協(xié)同創(chuàng)新項目的支持力度，發(fā)揮財政科技投入的引導作用，促進更多技術成果運用于節(jié)能減排和環(huán)境污染治理領域，增強科技創(chuàng)新對綠色發(fā)展的支撐作用。

第三，構建有助于科技創(chuàng)新的融資體系，加強知識產權保護。以銀行為主導的傳統(tǒng)金融體系難以對創(chuàng)新起到促進作用，因此，必須進一步發(fā)展股票、債券等直接融資市場，增強對科技初創(chuàng)型企業(yè)的金融支持，提升各地區(qū)特別是中西部地區(qū)的直接融資比重，降低企業(yè)進行研發(fā)活動的融資成本。鼓勵風險投資、私募基金等資本進入科技創(chuàng)新領域，開發(fā)知識產權抵押、技術入股、融資租賃等直接融資工具，引導更多金融資源向高技術企業(yè)集聚。同時，加強知識產權保護宣傳，提升知識產權保護意識和執(zhí)法能力，降低專利侵權案件發(fā)生概率，為建立高效的協(xié)同創(chuàng)新體系提供產權保護。