京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率測度及空間效應(yīng)研究

王保林 戶艷領(lǐng) 李依彎

摘 要：提高綠色創(chuàng)新效率是解決城市群發(fā)展中各種問題、推進(jìn)協(xié)同發(fā)展的必經(jīng)之路?；?006—2018年京津冀城市群的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)測度京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率，進(jìn)而運用莫蘭指數(shù)分析其空間關(guān)聯(lián)，并進(jìn)一步構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣和空間杜賓模型展開溢出效應(yīng)分析。結(jié)果表明：研究期內(nèi)城市間的綠色創(chuàng)新效率差距有所縮小，但整體上仍不均衡；京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率存在空間正自相關(guān)性，呈現(xiàn)高高聚集、低低聚集的空間分布特征；對外開放程度、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化程度對城市群的綠色創(chuàng)新效率存在顯著的直接效應(yīng)，對外開放程度、城市人口、勞動力素質(zhì)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等因素對城市群的綠色創(chuàng)新效率存在顯著的溢出效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：京津冀城市群；綠色創(chuàng)新效率；隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)；空間溢出效應(yīng)

中圖分類號：F127 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-2101（2023）02-0088-12

收稿日期：2022-09-02 修訂日期：2023-02-27

基金項目：河北省科學(xué)技術(shù)廳軟科學(xué)研究專項“河北省科技服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展綜合測度及區(qū)域創(chuàng)新鏈容和路徑研究” （21557644D）；? ? ? ? ? ? ? ? ?國家社會科學(xué)基金項目“京津冀生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)土地價值核算及生態(tài)補償研究”（16BJY027）；河北省人才工程培養(yǎng)? ? ? ? ? ? ? ? ?資助項目“京津冀城市群綜合承載力測度及應(yīng)用研究”（A201903003）

作者簡介：王保林（1972-），男，河北滄州人，河北醫(yī)科大學(xué)第三醫(yī)院高級經(jīng)濟(jì)師；戶艷領(lǐng)（1977-），男，河北廊坊人，河北? ? ? ? ? ? ? ? 大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。

一、引言

城市群發(fā)展是區(qū)域發(fā)展的重大引擎，尤其是中心城市在區(qū)域發(fā)展中發(fā)揮著引領(lǐng)帶動作用和輻射作用［1］。城市群的發(fā)展推動了技術(shù)和人才等創(chuàng)新要素的聚集，對于優(yōu)化資源配置、提高創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化具有重要意義，同時也提高了對環(huán)境的要求，倒逼技術(shù)創(chuàng)新的綠色可持續(xù)發(fā)展。近年來城市發(fā)展中經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)建設(shè)不同步、綠色創(chuàng)新效率不高等問題凸顯，為解決這些問題，必須轉(zhuǎn)變以高投入帶動高產(chǎn)出的生產(chǎn)方式，提高綠色創(chuàng)新效率。但區(qū)域創(chuàng)新資源的配置狀況還是未知數(shù)，亟需從創(chuàng)新效率的角度對創(chuàng)新質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)評價［2］。

綠色創(chuàng)新效率是對傳統(tǒng)創(chuàng)新效率的發(fā)展［3］，是衡量一個地區(qū)可持續(xù)發(fā)展能力的重要指標(biāo)［4］。將綠色發(fā)展與創(chuàng)新相結(jié)合，提高綠色創(chuàng)新效率，對于實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、提高城市群綠色發(fā)展水平具有重要意義。綠色技術(shù)創(chuàng)新具有外部溢出性的特征，具有輻射和協(xié)同作用［5-6］，而創(chuàng)新效率在城市群中存在空間關(guān)聯(lián)和空間溢出效用［7-8］。因此區(qū)域發(fā)展中亟需優(yōu)化城市功能定位，充分發(fā)揮核心大中城市的空間輻射作用，擴(kuò)大正溢出效應(yīng)，帶動城市群內(nèi)部創(chuàng)新技術(shù)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

筆者以京津冀區(qū)域的北京市、天津市和河北省11個地級市為研究區(qū)域展開城市群研究?！叭珖鴦?chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長新引擎”是京津冀整體定位之一，目前雖已取得顯著成績，但京津冀城市群創(chuàng)新能力與長三角、珠三角城市群相比還存在一定差距［9］。根據(jù)首都科技發(fā)展戰(zhàn)略研究院自2017年開始發(fā)布、已連續(xù)發(fā)布6年的《中國城市科技創(chuàng)新發(fā)展報告》顯示，城市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)排名前20位的城市中，京津冀城市中一直都只有京津入選，北京的科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)連續(xù)6年蟬聯(lián)榜首［10］，這也表明京津冀城市群內(nèi)部的創(chuàng)新能力發(fā)展較為懸殊。從環(huán)境污染和生態(tài)效益來看，京津冀城市的空氣質(zhì)量在全國排名較為靠后，提升綠色創(chuàng)新效率及其正外溢效應(yīng)更顯示出緊迫性。然而，京津冀城市群目前綠色創(chuàng)新效率如何？是否存在區(qū)域間的空間關(guān)聯(lián)及溢出效應(yīng)？綠色創(chuàng)新效率溢出效應(yīng)的影響因素包括哪些方面？回答這些問題是目前提升綠色創(chuàng)新效率的關(guān)鍵。基于上述問題，本文采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)對京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行測度，進(jìn)一步通過構(gòu)建莫蘭指數(shù)和空間杜賓模型分析京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性、溢出效應(yīng)及影響因素，分解綠色創(chuàng)新效率空間溢出的直接、間接和總效應(yīng)。

二、文獻(xiàn)綜述

融入綠色理念的創(chuàng)新效率研究逐步受到廣泛關(guān)注。在創(chuàng)新效率評價的指標(biāo)選擇上，以往的研究多以人力投入和資金投入作為創(chuàng)新投入的主要指標(biāo)、以專利授權(quán)量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)來測度和評價創(chuàng)新效率［8，11-12］，綠色創(chuàng)新效率評價中的產(chǎn)出變量多采用在傳統(tǒng)產(chǎn)出變量中加入環(huán)境效益或生態(tài)效益指標(biāo)的方式［13］。研究方法上主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、隨機前沿分析（SFA）以及改進(jìn)的DEA、SFA等方法，在使用過程中各有所長。DEA是一種以數(shù)學(xué)規(guī)劃法為基礎(chǔ)的非參數(shù)分析方法，其優(yōu)點在于不需要建立變量之間嚴(yán)格的函數(shù)對應(yīng)形式，只通過數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，在多投入多產(chǎn)出的效率測度方面比參數(shù)方法更具優(yōu)勢［12，14］；局限性在于在進(jìn)行線性規(guī)劃時無法通過檢驗統(tǒng)計量來判斷模型的擬合結(jié)果，有時還需要舍棄一些樣本值，最終會影響結(jié)果的穩(wěn)定性。SFA是一種參數(shù)方法，將生產(chǎn)前沿面和隨機的生產(chǎn)邊界統(tǒng)一起來，通過統(tǒng)計方法對參數(shù)進(jìn)行求解，可以將純隨機誤差與非效率項分開，解決了隨機誤差項的問題［15］。

由于知識溢出效應(yīng)以及城市群所處的發(fā)展階段等的影響，城市群內(nèi)部城市之間的交互作用會影響各城市的創(chuàng)新發(fā)展水平［16］。從空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)和空間聚焦效應(yīng)看，一些研究顯示環(huán)渤海旅游產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率空間相關(guān)性較為突出［17］，我國工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率本身具有顯著的空間相關(guān)性［18］，我國省域工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有很明顯的正向空間集聚效應(yīng)［19］。從空間溢出效應(yīng)來看，以往文獻(xiàn)也對一些影響因素做了研究，如科技創(chuàng)新環(huán)境、外商直接投資和能源結(jié)構(gòu)對綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)為負(fù)［20］；貿(mào)易開放程度的空間溢出效應(yīng)為負(fù)［21-22］。

綜上，研究空間上，以往文獻(xiàn)圍繞全國、省域、區(qū)域以及行業(yè)等均展開了大量研究［23-26］，如殷群和程月測度2009—2013年我國各區(qū)域的綠色創(chuàng)新效率時發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的綠色創(chuàng)新效率值呈上升趨勢，但是區(qū)域差異性明顯［23］。一些文獻(xiàn)以城市群作為研究對象，如黃河下游城市群、長三角和珠三角城市群等展開研究［27-28］，劉建華和王明照研究發(fā)現(xiàn)，黃河下游城市群創(chuàng)新溢出格局形成了鄭州、濟(jì)南、青島和蚌埠四大中心、集聚程度東高西低局面［27］；張鴻武和李濤研究發(fā)現(xiàn)長三角城市群創(chuàng)新活動空間集聚特征明顯，珠三角城市群創(chuàng)新活動空間相關(guān)性弱［28］。這些研究結(jié)論多數(shù)發(fā)現(xiàn)空間上的差異特征，為本文的空間溢出效應(yīng)提供了很好的基礎(chǔ)。然而目前關(guān)于京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率及空間效應(yīng)的研究很少，如彭曉靜用DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)法對2012—2018年京津冀城市群科技創(chuàng)新效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)評價［2］；李健和馬曉芳研究京津冀13個城市的綠色創(chuàng)新效率，結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對綠色創(chuàng)新效率有正向驅(qū)動作用［29］，這些研究從方法和影響因素的篩選以及空間分析上為本文研究提供了很好的參考。在研究方法上，綠色創(chuàng)新效率測度多采用非參數(shù)模型，但很難將隨機誤差項中的非效率部分與純粹的隨機誤差分隔開來。在空間矩陣構(gòu)建上，京津冀區(qū)域綠色創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)分析中多采用空間鄰接矩陣和空間地理距離矩陣，未充分考慮社會經(jīng)濟(jì)因素的影響。基于此，本文采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)測度綠色創(chuàng)新效率，在分析空間效應(yīng)時構(gòu)建空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣，結(jié)合莫蘭指數(shù)和空間杜賓模型分析空間相關(guān)性、溢出效應(yīng)及影響因素。

三、模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)說明

（一） 構(gòu)建隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)

計算京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率時，筆者選擇以隨機前沿分析（SFA）為代表的參數(shù)分析方法［30］。Coelli研究了面板數(shù)據(jù)的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)［31］，其模型形式為：

式（1）中，yit是第i個城市在第t年的綠色創(chuàng)新產(chǎn)出，xijt是第i個城市第j個投入指標(biāo)在第t年的投入量，隨機擾動項分解為vit和uit，vit是不可控的隨機擾動項，uit稱為技術(shù)非效率項，服從非負(fù)斷尾正態(tài)分布。

式（2）中，表示時間因素對uit的影響，>0表示技術(shù)非效率項隨時間的推移而降低，綠色創(chuàng)新效率呈相反趨勢；<0表示技術(shù)非效率項隨時間的推移而提高；=0則說明其不隨時間改變［8］。

本文中采用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式的隨機前沿模型：

式（3）中，Q為綜合產(chǎn)出、K為資金投入、L為人力投入、E為能源投入。綠色創(chuàng)新效率為exp（-uit），取值分布于0～1之間，值越大代表效率結(jié)果越理想。

（二）計算全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)

“地理學(xué)第一定律”提出事物之間的相關(guān)性與事物之間的距離有關(guān)，一般來說，事物之間的距離越近，它們的相關(guān)性越大；距離越遠(yuǎn)，它們的相異性越大［32］。京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性可以分為全局空間相關(guān)性和局部空間相關(guān)性，使用全局莫蘭指數(shù)測度綠色創(chuàng)新效率的全局空間相關(guān)性，使用局部莫蘭指數(shù)測度綠色創(chuàng)新效率的局部空間相關(guān)性。全局莫蘭指數(shù)的計算公式為：

式（4）中，xi代表第i個城市的綠色創(chuàng)新效率，wij代表空間權(quán)重矩陣，S2代表樣本方差。一般莫蘭指數(shù)的取值為-1≤Moran′s I≤1，當(dāng)Moran′s I＞0時表示觀測值之間存在空間正自相關(guān)，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰；Moran′s I的絕對值越大表示越相關(guān)［32］。

通過局部莫蘭指數(shù)統(tǒng)計量和莫蘭散點圖來分析城市群內(nèi)部綠色創(chuàng)新效率的局部聚集狀況［29］。計算公式為：

式（5）中，xi，S2和wij與全局莫蘭指數(shù)公式中同義，局部莫蘭指數(shù)大于0時顯示高發(fā)展地區(qū)周圍地區(qū)也是高發(fā)展地區(qū)，低發(fā)展地區(qū)周圍也是低發(fā)展地區(qū)，局部莫蘭指數(shù)小于0時顯示高發(fā)展地區(qū)與低發(fā)展地區(qū)相鄰［32］。

進(jìn)一步設(shè)定空間權(quán)重矩陣。設(shè)定經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣兩種矩陣，分別記為W1和W2。經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣的計算方法是兩個城市的實際人均GDP差值的絕對值的倒數(shù)，即空間權(quán)重矩陣的元素Wij=1/（|agdpi-agdpj|）。經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣是將兩個城市的地理距離與經(jīng)濟(jì)距離加權(quán)求和，作為經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣的元素，具體計算方法為Wij=α×1/（|agdpi-agdpj|）+（1-α）×1/d2ij，agdpi表示第i個城市研究期間內(nèi)的平均人均GDP，dij表示第i個城市和第j個城市之間的地理距離，由于研究范圍為京津冀城市群，將其作為一個關(guān)聯(lián)整體，因此更加側(cè)重經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)，結(jié)合以往文獻(xiàn)，這里設(shè)定α為0.7。

（三） 選擇空間計量模型

通過構(gòu)建空間計量模型對京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率影響因素及空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，面板數(shù)據(jù)空間計量模型的一般形式為［8，33-34］：

式（6）中，為綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)，wi′yt是綠色創(chuàng)新效率之間的內(nèi)生交互效應(yīng)，表示解釋變量的空間溢出效應(yīng)，w′xit是解釋變量之間存在的外生交互效應(yīng)，表示誤差項之間的空間溢出效應(yīng)，wi′? t是不同單位的隨機擾動項之間存在的交互效應(yīng)，依據(jù) 、 ? ? ? ? 、是否等于0來判斷最終模型的形式，即空間杜賓模型（SDM）、空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）。

（四） 變量選取及數(shù)據(jù)來源

1.綠色創(chuàng)新效率評價的投入產(chǎn)出變量的篩選。（1）投入變量。在綠色創(chuàng)新效率的投入指標(biāo)上，人力、財力和能源投入是城市進(jìn)行綠色創(chuàng)新生產(chǎn)的先決條件，在已有的研究中很多采用R&D內(nèi)部經(jīng)費支出和R&D人員全時當(dāng)量作為創(chuàng)新投入的指標(biāo)［8，11-12］，然而除了直接的研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出外，還存在間接起到“乘數(shù)效應(yīng)”的人力、財力投入，為使得人力投入核算范圍更為全面和精確，本文采用從事科技工作的人員數(shù)核算人力投入（L），并采用財政支出中的科技支出作為創(chuàng)新投入（K）的測度指標(biāo)。在能源投入（E）方面選擇供氣總量作為京津冀城市群綠色創(chuàng)新投入的測度指標(biāo)，天然氣熱值、熱效率相對高并且相對清潔、污染小，消費總量近年來處于較快提升過程中，能夠很好地描述綠色創(chuàng)新投入。（2）產(chǎn)出變量。在綠色創(chuàng)新效率的產(chǎn)出指標(biāo)方面，既包括專利、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等期望產(chǎn)出，也包括資源環(huán)境的消耗等非期望產(chǎn)出。所有產(chǎn)出變量包括專利授權(quán)量、地區(qū)人均GDP、單位GDP能耗和環(huán)境污染。專利授權(quán)量是一個城市創(chuàng)新成果的重要體現(xiàn)，可以全面反映城市的創(chuàng)新能力，是應(yīng)用最為廣泛的創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。地區(qū)人均GDP反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，是城市群創(chuàng)新活動的直接成果。單位GDP能耗表示每萬元GDP的能源消耗量，反映了城市群創(chuàng)新活動的綠色程度，同時單位GDP能耗的倒數(shù)反映的是每單位標(biāo)準(zhǔn)煤的經(jīng)濟(jì)效益，是單位能源消耗的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)［35］。環(huán)境污染作為創(chuàng)新生產(chǎn)活動的非期望產(chǎn)出，選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量和工業(yè)煙粉塵排放量三個指標(biāo)，通過熵權(quán)法計算得到環(huán)境污染指數(shù)。

由于隨機前沿分析無法處理多產(chǎn)出的效率問題，借鑒蔣天穎等人的研究，運用熵權(quán)法將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出等指標(biāo)加權(quán)形成一個表征綠色創(chuàng)新產(chǎn)出的綜合產(chǎn)出指標(biāo)［36］，如表1所示。

2.綠色創(chuàng)新效率影響因素及空間溢出效應(yīng)模型變量的篩選。參考已有的研究，選取環(huán)境規(guī)制強度、對外開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市人口、勞動力素質(zhì)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化程度7個指標(biāo)作為城市群綠色創(chuàng)新效率的影響因素，如表2所示。

環(huán)境規(guī)制強度（er）。波特假說認(rèn)為環(huán)境規(guī)制強度有利于綠色創(chuàng)新活動，在合理的環(huán)境規(guī)制強度下，綠色創(chuàng)新活動既能保障城市的環(huán)境效益，也能提高城市的經(jīng)濟(jì)效益［37］。參考于彬彬等人的研究，采用工業(yè)二氧化硫去除率和工業(yè)煙粉塵去除率兩個指標(biāo)來構(gòu)建環(huán)境規(guī)制強度［38］。

對外開放程度（fdi）。對外開放通過吸收資金、引入外部技術(shù)來推動城市創(chuàng)新活動的發(fā)展，形成技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)。選取實際利用外商投資與當(dāng)年GDP的比值作為對外開放程度的描述指標(biāo)。實際利用外商投資的單位為美元，通過當(dāng)年的年平均匯率轉(zhuǎn)化為人民幣幣值。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級推動城市產(chǎn)業(yè)活動向環(huán)保、節(jié)能的方向發(fā)展，對于提高城市的綠色創(chuàng)新效率有重要影響作用，采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重作為表征城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)。

人力資源是城市綠色創(chuàng)新活動的基礎(chǔ)，是區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的重要因素，而高校與科研機構(gòu)作為創(chuàng)新活動的主體，有利于城市創(chuàng)新競爭力的提高。人力資源包含城市人口（peop）和勞動力素質(zhì)（student）兩方面，采用城市年平均人口作為表征城市人口的指標(biāo)；選取萬人在校大學(xué)生人數(shù)描述城市的勞動力素質(zhì)。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（pt）和信息化程度（internet）為城市的創(chuàng)新活動提供了基礎(chǔ)，良好的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于人力資源的技術(shù)創(chuàng)新活動，較高的信息化程度有利于創(chuàng)新技術(shù)的交流合作與進(jìn)步，分別采用地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量占GDP的比重和每萬人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)作為表征基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化程度的指標(biāo)。

3.數(shù)據(jù)來源。本文采用的數(shù)據(jù)為2006—2018年京津冀城市群的面板數(shù)據(jù)，城市群綠色創(chuàng)新效率投入變量、產(chǎn)出變量以及影響因素指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2007—2019），部分?jǐn)?shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》《北京統(tǒng)計年鑒》《天津統(tǒng)計年鑒》《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》及教育部網(wǎng)站、京津冀城市各年度的國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。專利授權(quán)量、單位GDP能耗、工業(yè)煙粉塵產(chǎn)生量、工業(yè)二氧化硫產(chǎn)生量和供氣總量這五個指標(biāo)存在缺失值。根據(jù)各城市工業(yè)煙粉塵產(chǎn)生量、工業(yè)二氧化硫產(chǎn)生量和供氣總量的變化趨勢對缺失值進(jìn)行回歸填補；專利授權(quán)量和單位GDP能耗根據(jù)增長率進(jìn)行填補，若缺失值處于起始年份則使用下一年份的增長率計算缺失值，若缺失值處于中間年份則根據(jù)上一年和下一年期間內(nèi)的增長率計算缺失值，若缺失值處于結(jié)束年份則使用研究期間內(nèi)的平均增長率計算缺失值。

四、實證結(jié)果與分析

（一） 京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率與分析

1.模型分析結(jié)果。隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的計算結(jié)果見表3，和單邊似然比LR值都通過了5%的顯著性檢驗，技術(shù)非效率項對各城市的綠色創(chuàng)新活動有顯著影響作用。值等于0.006 7，大于0并且顯著。

2.京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率的縱向比較分析。根據(jù)公式（1）（2）（3）求得京津冀城市群2006—2018年的綠色創(chuàng)新效率，如圖1、2、3所示。圖1顯示，從時間趨勢上看京津冀三地的綠色創(chuàng)新效率增長幅度比較小，有窄幅波動，亟需彌補短板大力提升效率。從空間上看京津冀綠色創(chuàng)新效率表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異性，其中北京的綠色創(chuàng)新效率相對最高，保持在0.9以上；天津的綠色創(chuàng)新效率居中，保持在0.7～0.8；河北省的綠色創(chuàng)新效率相對最低，各城市的平均水平在0.06～0.2窄幅增長?？臻g差異表明城市群內(nèi)部綠色創(chuàng)新發(fā)展并不均衡，亟需推動城市間的協(xié)同發(fā)展，加強輻射帶動作用，擴(kuò)大溢出效應(yīng)。圖2顯示，就增長趨勢來看，河北省各市的綠色創(chuàng)新效率在2006—2018年的增長量均高于京津兩市，其中石家莊市的效率提升最大，為0.024，廊坊、衡水、秦皇島、滄州和保定的增長量都在0.02以上。圖3顯示，在研究期間內(nèi)京津冀綠色創(chuàng)新效率的平均增長速度有差異，其中河北省各市的平均增長速度在1.2%以上，天津的平均增長速度為0.18%，北京的平均增長速度最小，為0.054%。結(jié)合前面的分析可以看出北京市的綠色創(chuàng)新效率相對較高，而其他城市還有很大的上升空間。由圖1和圖3可以發(fā)現(xiàn)，雖然河北與京津兩地的綠色創(chuàng)新效率水平還存在很大差距，但河北各城市保持了較高的創(chuàng)新增長趨勢，北京和天津?qū)τ诤颖钡膸尤杂泻艽蟮目臻g。

3.京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率的橫向比較分析。從京津冀各城市綠色創(chuàng)新效率結(jié)果可以進(jìn)一步分析城市間的發(fā)展差異，見表4。

京津兩市的綠色創(chuàng)新效率均值分別為0.920 9和0.762 2，排名第一和第二。河北省各城市的綠色創(chuàng)新效率值分為兩個梯隊，第一梯隊包括石家莊、廊坊、衡水、秦皇島、滄州和保定，這六個城市的綠色創(chuàng)新效率值為0.1～0.2。石家莊作為河北省的省會，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、科研資源投入方面都處于河北省的前列，近年來石家莊市實施“4+4”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，推動了綠色創(chuàng)新活動的發(fā)展。第二梯隊的城市包括唐山、邯鄲、邢臺、張家口和承德，這五個城市的綠色創(chuàng)新水平處于0.06～0.1，體現(xiàn)出綠色發(fā)展不足，但同時也表明其綠色創(chuàng)新水平還有很大的上升空間。邯鄲和邢臺的污染狀況一直在全國處于前列，雖然近幾年環(huán)境狀況明顯改善，但綠色創(chuàng)新效率的提升仍需加快。總體來看，河北省各城市的綠色創(chuàng)新水平較低，應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大京津的科技溢出效應(yīng)，發(fā)揮城市群中大城市的空間輻射作用。

（二） 京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率的空間自相關(guān)分析

根據(jù)模型設(shè)計進(jìn)一步檢驗京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)。表5顯示2006—2018年的全局莫蘭指數(shù)，在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下（W1）通過了5%的顯著性檢驗，在經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣下（W2）通過了10%的顯著性檢驗。莫蘭指數(shù)均為正值，表明京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率存在空間正自相關(guān)性，即綠色創(chuàng)新效率較高的城市聚集，綠色創(chuàng)新效率較低的城市聚集。在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下，莫蘭指數(shù)在0.230上下做窄幅波動；在經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣下，莫蘭指數(shù)值有所下降，基本維持在0.140上下做窄幅波動?？傮w來看莫蘭指數(shù)值呈現(xiàn)微弱的上升趨勢，表明京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率的空間聚集程度逐漸加深。隨著京津冀協(xié)同發(fā)展的推進(jìn)，京津冀城市群在創(chuàng)新、環(huán)保和發(fā)展等方面的合作愈發(fā)緊密，使得綠色創(chuàng)新效率的空間聚集特征逐步加強。

莫蘭散點圖的一三象限分別為高高聚集和低低聚集，二四象限分別為低高聚集和高低聚集。圖4是在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下的京津冀城市群2018年綠色創(chuàng)新效率的莫蘭散點圖，從中可以看出第一象限和第二象限均有兩個城市，其余九個城市都位于第三象限；圖5是經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣下的莫蘭散點圖，除滄州位于第二象限外，其余城市所處象限與圖4保持一致，其余年份的散點圖與2018年相差不大。結(jié)果顯示京津冀城市群內(nèi)部呈現(xiàn)出空間正自相關(guān)性，空間同質(zhì)性顯著，表明京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率存在顯著的空間溢出效應(yīng)。空間聚集效應(yīng)為高高聚集的城市有北京和天津，其周圍的廊坊和唐山屬于低高聚集城市，其余城市為低低聚集的城市，北京和天津?qū)χ車鞘性诰G色創(chuàng)新效率方面的輻射帶動作用需進(jìn)一步加強。

（三） 京津冀城市群綠色創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)分析

1.空間模型的選擇?；诳臻g自相關(guān)分析，進(jìn)一步建立空間計量模型分析溢出效應(yīng)。通過LR和Wald檢驗選擇合適的模型。在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣下（見表6），LR-error、LR-lag、Wald-error、Wald-lag均在5%的顯著性水平下通過檢驗，豪斯曼檢驗統(tǒng)計量也在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，因此本文選擇建立時間固定的空間杜賓模型。

2.空間杜賓模型回歸結(jié)果?？臻g杜賓模型的回歸結(jié)果（見表7）表明，空間自相關(guān)系數(shù)在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣（W1）下通過了10%的顯著性檢驗，在經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣（W2）下通過了1%的顯著性檢驗，進(jìn)一步表明京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率存在空間相關(guān)性。從影響因素來看對外開放程度、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化程度對綠色創(chuàng)新效率的影響顯著，對外開放程度、人口密度和勞動力素質(zhì)具有外生交互效應(yīng)。城市群內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、信息化程度加強了城市之間的聯(lián)系，并且在長期的合作中為城市群間的人才、資金和資源的流動提供便捷，有助于綠色創(chuàng)新資源、綠色創(chuàng)新知識的溢出，促進(jìn)城市群綠色創(chuàng)新效率的發(fā)展。

3.綠色創(chuàng)新效率的分解。進(jìn)一步將京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，綠色創(chuàng)新效率影響因素引起的本地區(qū)的變化稱為直接效應(yīng)，引起的其他地區(qū)的綠色創(chuàng)新效率的變化稱為間接效應(yīng)，采用空間回歸模型偏微分的方法［39-40］，分解結(jié)果見表8。對外開放程度對本地的綠色創(chuàng)新效率的影響顯著為正，對周圍城市的綠色創(chuàng)新效率的影響顯著為負(fù)。一般來說，外商投資一方面能為當(dāng)?shù)貛沓渥愕难邪l(fā)資金，另一方面還會引進(jìn)外部更先進(jìn)的技術(shù)和更現(xiàn)代化的人才管理方案，有助于提高當(dāng)?shù)氐木G色創(chuàng)新效率。但引進(jìn)外商投資促進(jìn)生產(chǎn)的同時，會加強對周圍地區(qū)的人才吸引力，造成一定的擠壓效應(yīng)。

城市人口和勞動力素質(zhì)作為人力資源的兩個因素對本地城市的直接效應(yīng)并不顯著，對周圍城市的空間溢出效應(yīng)為正。人才作為創(chuàng)新過程中的首要投入因素，有利于創(chuàng)新技術(shù)的吸收和發(fā)展、創(chuàng)新效率的提高。在實際生產(chǎn)過程中，城市人口的聚集程度提高經(jīng)濟(jì)的活躍程度，但聚集度過高也容易帶來生活成本的增加，再隨著勞動力素質(zhì)的提高，導(dǎo)致企業(yè)使用勞動力的成本提高，從而可能影響到研發(fā)投入。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化程度的直接效應(yīng)在1%的顯著性水平下均為正，間接效應(yīng)系數(shù)為負(fù)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)的完善有利于企業(yè)創(chuàng)新活動所需的物質(zhì)、設(shè)備、人力等資源在城市間的流通，且信息化程度越高越有利于企業(yè)獲取外部先進(jìn)的創(chuàng)新技術(shù)和知識，也有利于資源要素在城市群內(nèi)部的流通與共享?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化程度對周圍城市帶來間接消極影響，其原因在于城市群內(nèi)部發(fā)展水平差異大，發(fā)展水平高的城市會吸引周邊地區(qū)創(chuàng)新要素資源的涌入，容易形成虹吸效應(yīng)，將不利于周圍城市綠色創(chuàng)新效率的提高。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都不顯著，單從系數(shù)來看產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本地城市的綠色創(chuàng)新效率的提高有負(fù)向影響，而對周圍城市的影響為正。隨著交通設(shè)施的完善和網(wǎng)絡(luò)信息流通，第三產(chǎn)業(yè)比重的提高會吸引更多的外部人員參與城市的科技創(chuàng)新活動，但是過度的人口聚集會對城市有限的資源造成負(fù)擔(dān)，將不利于綠色創(chuàng)新效率的提高。

環(huán)境規(guī)制的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)雖然都不顯著，但系數(shù)都為正，在一定程度上反映了環(huán)境規(guī)制無論對本城市的綠色創(chuàng)新效率還是對周圍城市的綠色創(chuàng)新效率都有積極影響。通過環(huán)境規(guī)制來解決企業(yè)的污染排放，倒逼企業(yè)加大技術(shù)研發(fā)投入，促進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展。通過示范效應(yīng)，帶動周圍城市的環(huán)境規(guī)制力度，促進(jìn)周圍城市的綠色創(chuàng)新效率。

從直接效應(yīng)來看，在兩種空間權(quán)重矩陣下，對外開放程度、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化程度對綠色創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)影響顯著。其余變量中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動力素質(zhì)對綠色創(chuàng)新效率有消極影響，但影響作用不大。

從間接效應(yīng)來看，在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下，城市人口和勞動力素質(zhì)對周圍城市的綠色創(chuàng)新效率的提高有積極作用，對外開放程度不利于周圍城市的綠色創(chuàng)新效率的提高；而在經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣下，勞動力素質(zhì)的影響是正向顯著的，對外開放程度和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的影響是負(fù)向顯著的。對外開放水平有利于本地綠色創(chuàng)新效率的發(fā)展，但本地吸引外國資金、引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)的同時，擠壓了周圍城市對外部資金和技術(shù)的吸收，容易導(dǎo)致綠色創(chuàng)新效率間接效應(yīng)為負(fù)。

從總效應(yīng)來看，在兩種空間權(quán)重矩陣下，僅勞動力素質(zhì)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率有顯著影響，其余變量中除對外開放程度外其他變量的總效應(yīng)均為正。環(huán)境規(guī)制的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)在統(tǒng)計學(xué)上并不顯著，但系數(shù)均為正依然表明環(huán)境規(guī)制強度的提高有利于城市群內(nèi)部綠色創(chuàng)新效率的提高。

4.模型的穩(wěn)定性檢驗。使用相同的空間權(quán)重矩陣，構(gòu)建空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和綠色創(chuàng)新效率滯后一期的空間杜賓模型（SDM.lag）。表9為SAR、SEM和SDM.lag的模型回歸結(jié)果，其中各解釋變量的系數(shù)和顯著性差異不大；表10為穩(wěn)健性檢驗的空間溢出效應(yīng)，各變量的結(jié)果很相似，構(gòu)建的模型通過穩(wěn)健性檢驗。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文選取綠色創(chuàng)新效率的投入與產(chǎn)出指標(biāo)，采用SFA計算2006—2018年京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率，并計算空間相關(guān)性，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)空間計量模型分析京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率的影響因素及空間溢出效應(yīng)，得出以下結(jié)論與啟示。

第一，京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率縱向持續(xù)窄幅增長，各城市之間的效率差距有縮小趨勢。通過建立超越對數(shù)形式的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)計算京津冀城市群內(nèi)部的綠色創(chuàng)新效率，從縱向上看，2006—2018年京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率均呈現(xiàn)出增長趨勢，總體來看增長幅度較小，平均增長量為0.018 1。從空間維度來看，京津冀城市群內(nèi)部各城市的綠色創(chuàng)新效率差距較大，北京市最高，平均效率達(dá)0.920 9；其次是天津市，平均效率為0.762 2；河北省各城市的效率都較低，均在0.2以下，京津的空間輻射效應(yīng)提升空間很大。綜合來看，在研究期間內(nèi)，京津冀城市群內(nèi)部城市的綠色創(chuàng)新效率持續(xù)窄幅增長，各城市之間的效率差距有縮小趨勢。

第二，全局莫蘭指數(shù)的計算結(jié)果表明，京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率的全局莫蘭指數(shù)通過顯著性水平檢驗，并且莫蘭指數(shù)都為正，表明京津冀城市群的綠色創(chuàng)新效率在總體上呈現(xiàn)顯著的空間聚集效應(yīng)。局部莫蘭指數(shù)的結(jié)果表明京津冀城市群內(nèi)部的綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出高高聚集、低低聚集和低高聚集的空間分布特征。因此在制定創(chuàng)新政策時，要充分考慮城市群內(nèi)部的資源稟賦差異，加強城市群內(nèi)部的交流合作，如以京津兩地為中心支撐點，建立創(chuàng)新技術(shù)交流機制，為京津高?？蒲袡C構(gòu)與河北各市就先進(jìn)技術(shù)交流提供便捷，充分發(fā)揮京津兩地的帶動作用，提高城市群內(nèi)其他城市的創(chuàng)新效率，逐步縮小城市之間的差異。

第三，通過建立空間杜賓模型對各影響因素的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，結(jié)果表明對外開放程度和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在顯著的直接效應(yīng)，對外開放程度對周圍城市的空間溢出效應(yīng)也顯著。城市人口、勞動力素質(zhì)對周圍城市綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效用顯著，而信息化程度有利于本地綠色創(chuàng)新效率的提高。因此提升京津冀城市群綠色創(chuàng)新效率，可以提高對外開放水平，吸引外部投資，但在引入外商投資時要提高對外商投資的質(zhì)量要求，以優(yōu)質(zhì)投資帶動創(chuàng)新技術(shù)的進(jìn)步；在人力資源的投入方面，在提高勞動力素質(zhì)的同時，政府和企業(yè)還要注重保障科研工作人員的科研經(jīng)費和經(jīng)濟(jì)生活，避免人才流失。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，完善基礎(chǔ)設(shè)施和信息系統(tǒng)建設(shè)，減少京津冀內(nèi)部資源流動、人員交流和知識溢出的障礙。

參考文獻(xiàn)：

［1］張學(xué)良，楊朝遠(yuǎn).發(fā)揮中心城市和城市群在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展中的帶動引領(lǐng)作用［N］.光明日報，2020-01-14.

［2］彭曉靜.京津冀城市群創(chuàng)新效率及影響因素研究［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2021（2）：118-122.

［3］李曉陽，趙宏磊，林恬竹.中國工業(yè)的綠色創(chuàng)新效率［J］.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報，2018（3）：41-49.

［4］牛彤，彭樹遠(yuǎn)，牛沖槐，等.基于SBM-DEA四階段方法的山西省工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率研究［J］.科技管理研究，2015（10）：244-249.

［5］丁韋娜.綠色技術(shù)能力對碳排放影響機制與空間綠色技術(shù)溢出效應(yīng)研究［D］.北京：北京理工大學(xué)，2015.

［6］黃磊，吳傳清.長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展效率及其協(xié)同效應(yīng)［J］.重慶大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019（3）：1-13.

［7］胡艷，時浩楠.長三角城市群城市創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)分析——基于社會網(wǎng)絡(luò)分析方法［J］.上海經(jīng)濟(jì)研究，2017（4）：87-97.

［8］盛彥文，駱華松，宋金平，等.中國東部沿海五大城市群創(chuàng)新效率、影響因素及空間溢出效應(yīng)［J］.地理研究，2020（2）：257-271.

［9］葉堂林，劉瑩.三大城市群創(chuàng)新能力比較研究［J］.前線，2020（6）：59-61.

［10］中國城市科技創(chuàng)新發(fā)展報告發(fā)布 北京蟬聯(lián)科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)榜首［N］.北京日報，2023-02-13.

［11］曹賢忠，曾剛，鄒琳.長三角城市群R&D資源投入產(chǎn)出效率分析及空間分異［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2015（1）：104-111.

［12］劉和東.中國區(qū)域研發(fā)效率及其影響因素研究——基于隨機前沿函數(shù)的實證分析［J］.科學(xué)學(xué)研究，2011（4）：548-556.

［13］馮志軍.中國工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率研究［J］.中國科技論壇，2013（2）：82-88.

［14］任耀，牛沖槐，牛彤，等.綠色創(chuàng)新效率的理論模型與實證研究［J］.管理世界，2014（7）：176-177.

［15］籍艷麗，趙麗琴.一種效率測度的新方法：隨機非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法［J］.統(tǒng)計與決策，2011（5）：33-34.

［16］滕堂偉，瞿叢藝，胡森林，等.長三角城市群綠色創(chuàng)新效率格局分異及空間關(guān)聯(lián)特征［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2019（5）：107-117+239-240.

［17］劉佳，安珂珂.環(huán)渤海城市旅游產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間格局［J］.華東經(jīng)濟(jì)管理，2020（6）：27-37.

［18］任陽軍，何彥，楊麗波，等.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚、制造業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響——基于中國城市面板數(shù)據(jù)的空間計量分析［J］.系統(tǒng)工程，2020（3）：27-35.

［19］游達(dá)明，歐陽樂茜.環(huán)境規(guī)制對工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響——基于空間杜賓模型的實證分析［J］.改革，2020（5）：122-138.

［20］趙路，高紅貴，肖權(quán).中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率動態(tài)演變趨勢及其空間溢出效應(yīng)研究［J］.統(tǒng)計與決策，2020（7）：95-99.

［21］吳傳清，申雨琦.中國裝備制造業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響效應(yīng)研究［J］.科技進(jìn)步與對策，2019（5）：54-63.

［22］KRUGMAN P， ELIZONDO R L.Trade policy and the Third World metropolis［J］.Journal of Development Economics， 1996，4（1）：137-150.

［23］殷群，程月.我國綠色創(chuàng)新效率區(qū)域差異性及成因研究［J］.江蘇社會科學(xué)，2016（2）：64-69.

［24］韓晶.中國區(qū)域綠色創(chuàng)新效率研究［J］.財經(jīng)問題研究，2012（11）：130-137.

［25］羅良文，孫小寧.金融發(fā)展對工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響——基于研發(fā)創(chuàng)新投入的分析［J］.江漢論壇，2020（1）：31-39.

［26］汪傳旭，任陽軍.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)［J］.產(chǎn)經(jīng)評論，2016（6）：76-84.

［27］劉建華，王明照.黃河下游城市群創(chuàng)新能力的空間演變及其影響因素［J］.鄭州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2020（2）：55-60.

［28］張鴻武，李濤.長三角和珠三角城市群創(chuàng)新的空間效應(yīng)及影響因素研究——基于空間面板杜賓模型的比較分析［J］.湖南科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2018（4）：69-76.

［29］李健，馬曉芳.京津冀城市綠色創(chuàng)新效率時空差異及影響因素分析［J］.系統(tǒng)工程，2019（5）：51-61.

［30］楊青峰.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新效率的決定因素——基于隨機前沿模型的實證分析［J］.管理評論，2013（6）：47-58.

［31］Coelli? T? J. A Guide to FRONTIER Version 4.1： A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation ［R］. CEPA Working Paper ，1996.

［32］陳強.高級計量經(jīng)濟(jì)學(xué)及stata應(yīng)用［M］.北京：高等教育出版社，2014：575-597.

［33］J·保羅·埃爾霍斯特.空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 從橫截面數(shù)據(jù)到空間面板［M］.肖光恩，譯.北京：中國人民大學(xué)出版社，2015：53-78

［34］Elhorst J P. Matlab software for spatial panels ［J］. International Regional Science Review. 2014， 37（3）： 389-405.

［35］李金滟，李超，李澤宇.城市綠色創(chuàng)新效率評價及其影響因素分析［J］.統(tǒng)計與決策，2017（20）：116-120.

［36］蔣天穎，華明浩，許強，等.區(qū)域創(chuàng)新與城市化耦合發(fā)展機制及其空間分異——以浙江省為例［J］.經(jīng)濟(jì)地理， 2014（6）：25-32.

［37］Porter M E， LINDE C . Toward a New Conception of the Environment-Competitiveness Relationship［J］.Journal of Economic Perspectives， 1995， 9（4）：97-118.

［38］于斌斌，金剛，程中華.環(huán)境規(guī)制的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)：“減排”還是“增效”［J］.統(tǒng)計研究，2019（2）：88-100.

［39］LESAGE J P， PACE R K. Spatial Econometric Models[M]//Handbook of applied spatial analysis： Software tools， methods and applications. Berlin， Heidelberg： Springer-Verlag， 2009： 355-376.

［40］閆超棟，馬靜.信息化、空間溢出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長——基于空間面板回歸偏微分效應(yīng)分解方法的實證［J］.經(jīng)濟(jì)問題探索，2016（11）：67-75.

責(zé)任編輯： 艾 嵐

Study on the Measurement and Spatial Effect of Green Innovation Efficiency

in Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration

Wang Baolin1， Hu Yanling2，3 ，Li Yiwan2

（1.The Third Hospital of Hebei Medical University， Shijiazhuang Hebei 050051， China;

2. School of Economics， Hebei University， Baoding Hebei 071002， China;

3. Hebei Research Center for Ecology and Environmental Development， Baoding Hebei 071002， China）

Abstract：Improving the green innovation efficiency is the only way to solve various problems in the development of urban agglomerations and promote coordinated development. Based on the panel data of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration from 2006 to 2018， the paper constructs a stochastic frontier production function to measure the green innovation efficiency of the urban agglomeration. Then the paper uses Moran's I to analyze the spatial correlation， further constructs economic geospatial weight matrix and spatial Dubin model to analyze spatial spillover effect. The results show that： The gap of the green innovation efficiency between cities has narrowed during the study period， but the overall green innovation efficiency is unbalanced; The green innovation efficiency of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration has a positive spatial autocorrelation， showing? the spatial distribution characteristics of high concentration and low concentration; FDI， infrastructure construction and informatization have significant and direct effects on the green innovation efficiency; FDI， urban population， labor quality， infrastructure construction have significant spillover effects on the green innovation efficiency of urban agglomerations.

Key words：Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration; green innovation efficiency; Stochastic Frontier Production Function; spatial spillover effect