長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率時空發(fā)展特征及動態(tài)演變分析

馬志強 王琰 蘇佳璐

摘 要：以長三角城市群為研究對象，通過構(gòu)建包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM-DEA模型，對2010-2020年長三角城市群41個城市的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行測度，考察其空間分布和動態(tài)演進情況。結(jié)果表明：①在時序發(fā)展上，長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率總體上呈波動上升趨勢；②在空間演變上，綠色創(chuàng)新效率整體呈現(xiàn)空間不均衡分布，其中，東南區(qū)域和西北區(qū)域的綠色創(chuàng)新效率提升顯著；③長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率總體呈正相關(guān)性，且存在顯著的“高高—高效型”和“低低—低效型”各自集聚的空間結(jié)構(gòu)特征，時空躍遷表現(xiàn)出較強的空間穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：工業(yè)綠色創(chuàng)新效率；Super-SBM模型；動態(tài)躍遷；長三角城市群；時空特征

DOI：10.6049/kjjbydc.2022030707

中圖分類號：F127.5

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）07-0057-11

0 引言

隨著我國城市化進程不斷加快，城市群已成為新時期城市和區(qū)域空間組織的重要形式，在我國經(jīng)濟發(fā)展、創(chuàng)新驅(qū)動和產(chǎn)業(yè)集聚過程中發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用［1］。長三角城市群作為我國發(fā)展水平最高的城市群之一，在推動長三角工業(yè)化和城市化快速發(fā)展的同時，已成為資源短缺、環(huán)境污染和生態(tài)破壞等問題高度集中的地區(qū)［2］。因此，協(xié)調(diào)生態(tài)文明與經(jīng)濟增長關(guān)系是實施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵［3-4］。綠色創(chuàng)新不僅是促進我國可持續(xù)發(fā)展的有效途徑［5］，也是各地經(jīng)濟發(fā)展的新增長點。習(xí)近平總書記要求“長三角城市群率先形成新發(fā)展格局”“必須深刻認識長三角區(qū)域在國家經(jīng)濟社會發(fā)展中的地位和作用”。因此，長三角城市群作為中國城市群發(fā)展的龍頭，推動長三角綠色創(chuàng)新發(fā)展對引領(lǐng)全國高質(zhì)量發(fā)展、建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系意義重大。工業(yè)企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新活動的主要承擔(dān)者，引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)大力開展綠色創(chuàng)新活動更有利于城市群的綠色創(chuàng)新發(fā)展?；诖?，本文首先構(gòu)建長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率評價指標體系，然后運用基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM-DEA模型測度綠色創(chuàng)新效率，最后采用全局和局部莫蘭指數(shù)探究長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率時空分布的動態(tài)演化，以期為提升長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新水平、推動城市差異化發(fā)展、促進創(chuàng)新型城市群建設(shè)提供參考。

1 文獻回顧

綠色創(chuàng)新效率是衡量一個地區(qū)綠色發(fā)展水平的重要指標，掌握綠色創(chuàng)新效率時序特征和演變規(guī)律有助于推動區(qū)域綠色創(chuàng)新發(fā)展。目前針對綠色創(chuàng)新效率的研究主要涉及3個方面：首先是綠色創(chuàng)新效率概念界定，如趙琳和范德成［6］認為綠色創(chuàng)新效率是創(chuàng)新質(zhì)量的綠色指標；喬元波和王硯羽［7］認為綠色創(chuàng)新效率是在綠色發(fā)展理念下以較少的創(chuàng)新投入獲得更多的創(chuàng)新產(chǎn)出。隨著研究的進一步發(fā)展，對綠色創(chuàng)新效率的理解更加強調(diào)“創(chuàng)新”和“環(huán)境效益”的雙重屬性，如劉佳和宋秋月［8］將資源要素、創(chuàng)新要素投入與資源環(huán)境產(chǎn)出之間的比例關(guān)系作為衡量綠色創(chuàng)新發(fā)展水平的重要指標。其次是綠色創(chuàng)新效率評價，學(xué)者們對評價指標體系的構(gòu)建盡管存在一定差異，但大多選取人力、資本投入等作為投入指標，在期望產(chǎn)出指標上往往從不同效益角度來考慮。如羅良文和梁圣蓉［9］從創(chuàng)新效益和經(jīng)濟效益兩個方面設(shè)計期望產(chǎn)出指標；而孫燕銘和諶思邈［10］在此基礎(chǔ)上，進一步考慮了環(huán)境效益。在綠色創(chuàng)新效率測度方面，大多采用隨機前沿分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。如肖黎明等［11］采用超越對數(shù)和產(chǎn)出距離函數(shù)的隨機模型測算我國省際綠色創(chuàng)新效率。近年來，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的使用較廣泛，學(xué)者們采用投入產(chǎn)出模型對綠色創(chuàng)新效率進行系統(tǒng)評價。如黃杰和金華麗［12］運用窗口DEA模型對省際綠色創(chuàng)新效率進行測度；孫振清等［13］采用三階段DEA方法測度京津冀、山東半島、長三角和珠三角城市群四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率。隨著研究的不斷深入，段永峰等［14］認為傳統(tǒng)的DEA模型在測度時未考慮到要素的“松弛”問題，為了細化單元效率的差異，采用基于非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型測算我國省域綠色創(chuàng)新與綠色發(fā)展效率，并對兩者進行對比分析。學(xué)者們?yōu)榭茖W(xué)評價區(qū)域綠色創(chuàng)新效率使用了不同方法，但由于模型選取和指標體系構(gòu)建不同，測度結(jié)果存在較大差異。

由于區(qū)域發(fā)展水平、資源稟賦等因素影響，綠色創(chuàng)新效率在空間分布上具有差異性，學(xué)者們進一步針對區(qū)域?qū)用嬲归_綠色創(chuàng)新效率的時空演變特征分析。已有較多學(xué)者基于省際層面研究發(fā)現(xiàn)，我國綠色創(chuàng)新效率呈顯著的時空分異特征［15］［16］。少數(shù)研究具體分析了我國發(fā)達區(qū)域的綠色創(chuàng)新效率。如有研究表明，長江經(jīng)濟帶城市間綠色創(chuàng)新效率的正空間相關(guān)性愈發(fā)顯著，局部兩極分化現(xiàn)象加?。◤堥L江等，2022）。在城市群層面，董會忠等［17］發(fā)現(xiàn)，粵港澳大灣區(qū)綠色創(chuàng)新效率具有顯著的空間負相關(guān)性，且空間分布的穩(wěn)定性較弱；潘春苗等［18］通過對我國三大城市群進行對比分析，發(fā)現(xiàn)各城市群在空間布局上有所差異，且城市間協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展不平衡。針對長三角城市群，已有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域綠色創(chuàng)新績效參差不齊，空間分異特征明顯，城市綠色創(chuàng)新發(fā)展水平整體偏低［19］。

通過對已有文獻的歸納和總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)：①從研究視角來說，已有文獻針對綠色創(chuàng)新效率的分析大多聚焦于省級、工業(yè)企業(yè)層面，少有研究聚焦于城市群層面，同時，針對長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的研究局限于26個城市，隨著經(jīng)濟高速發(fā)展，越來越多的城市融入到區(qū)域一體化發(fā)展之中，至2019年長三角城市群已擴容到三省一市共41個城市；②在綠色創(chuàng)新效率指標體系的構(gòu)建上，大多數(shù)研究在投入指標的選取上只考慮人力和資本兩個要素，忽略了資源要素對綠色創(chuàng)新效率的影響；③在空間自相關(guān)分析方面，以地級市為單元分析空間格局演變的文獻較少，且現(xiàn)有研究大多停留在描述層面，少有在城市群層面對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行動態(tài)躍遷分析。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 非期望產(chǎn)出的超效率SBM-DEA模型

綠色創(chuàng)新效率是考慮了環(huán)境污染的組織創(chuàng)新活動的投入產(chǎn)出比，其反映了單位創(chuàng)新投入對產(chǎn)出的貢獻。目前針對城市綠色創(chuàng)新效率的測度多采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法。相比于傳統(tǒng)的DEA模型［20-21］，多數(shù)研究采用由Tone（2001）提出的SBM模型（Slacks-based Measure）來克服變量松弛問題［22］。然而，該模型無法對多個決策有效的單元進行深入評價以區(qū)分它們的效率值?；诜瞧谕a(chǎn)出的超效率SBM-DEA模型有助于解決該問題，既能實現(xiàn)有效決策單元對比，又能解決存在非期望產(chǎn)出情況下的效率評價問題。該方法將每個城市視作單一決策單元，并考慮了城市在創(chuàng)新進程中會產(chǎn)生三廢等非期望產(chǎn)出，使得測度結(jié)果更貼近綠色創(chuàng)新本質(zhì)。然而，Tone并沒有給出包含非期望產(chǎn)出的SBM超效率模型計算式，于是成剛［23］在此基礎(chǔ)上作出了完善，給出包含非期望產(chǎn)出的SBM超效率模型為：

minρ=1+1m∑mi=1s－ixik1－1q1+q2∑q1r=1s+ryrk+∑q2t=1sb－tbtk（1）

其滿足如下約束條件：

∑nj=1，j≠kxijλj－s－i≤xik∑nj=1，j≠kyrjλj+s+r≥yrk∑nj=1，j≠kbtjλj－sb－t≤btk1－1q1+q2∑q1r=1s+ryrk+∑q2t=1sb－tbtk>0λ，s－，s+≥0i=1，2…，m;r=1，2…，q;j=1，2…，n（j≠k）（2）

式中：ρ為綠色創(chuàng)新效率值，xik，yrk，btk分別表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，s－i，s+r，sb－t分別是投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量，λ是決策單元的權(quán)重向量，m表示投入指標數(shù)量，q1和q2分別表示期望產(chǎn)出指標個數(shù)與非期望產(chǎn)出指標個數(shù)。

2.1.2 空間相關(guān)性檢驗

（1）空間權(quán)重矩陣構(gòu)建?？紤]到空間效應(yīng)隨距離增加而降低，選用基于平方倒數(shù)的反距離權(quán)重矩陣進行空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建，具體表達式如下：

wij=1dij2，i≠j;0，i=j;

（3）

其中i，j=1，2…n為空間單元，dij為空間單位的地理距離。

（2）全局空間自相關(guān)指數(shù)。采用全局Moran's I指數(shù)來檢驗長三角城市群的空間分布特征，其公式如下：

Global Moran's I=∑ni=1∑nj=1wijxi－x-xj－x-s2∑ni=1∑nj=1wij（i≠j） （4）

式中，i和j分別代表兩個都市，n是城市數(shù)量，s2表示方差，xi和xj為綠色創(chuàng)新效率水平，wij是空間權(quán)重矩陣。莫蘭指數(shù)的取值范圍為［-1，1］，莫蘭指數(shù)大于0，則表示正自相關(guān)，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰；莫蘭指數(shù)小于0，則表示負自相關(guān)，即高值與低值相鄰。

（3）局部空間自相關(guān)指數(shù)。為了衡量區(qū)域與相鄰區(qū)域的空間相關(guān)特征，通常使用局部空間自相關(guān)指數(shù)進行測算，其公式為：

Local Moran's I=xi－x-∑nj=1wijxi－x-s2（5）

Local Moran's I的取值范圍為［-1，1］，通常用Moran's I散點圖表示。

2.1.3 指標體系構(gòu)建

對長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行測度，既要考慮資源節(jié)約與環(huán)境改善，還要體現(xiàn)生產(chǎn)活動的創(chuàng)新性。本文借鑒李昊等［24］的方法，充分考慮指標科學(xué)性和數(shù)據(jù)可獲得性，從投入和產(chǎn)出兩個維度構(gòu)建綠色創(chuàng)新效率評價體系，具體如表1所示。

（1）投入指標。①人員投入，借鑒Li等［25］和丁顯有等［26］的做法，使用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員數(shù)表示；②資本投入，綜合肖振紅和李炎［27］的研究，選擇規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出衡量資本投入；③能源投入，借鑒王問藶等［28］的做法，采用全社會用電量表示。

（2）產(chǎn)出指標。①期望產(chǎn)出，考慮到綠色創(chuàng)新活動帶來的效益，借鑒肖仁橋等［29］的研究，分別使用3種專利授權(quán)總量和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入表示創(chuàng)新效益與經(jīng)濟效益，3種專利授權(quán)總量可以體現(xiàn)創(chuàng)新能力與成果轉(zhuǎn)化情況，新產(chǎn)品銷售收入能夠反映企業(yè)將研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益的能力；②非期望產(chǎn)出，為了體現(xiàn)長三角城市群綠色創(chuàng)新效率的綠色性，同時，考慮到環(huán)境污染狀況，非期望產(chǎn)出由工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙粉塵排放量和工業(yè)廢水排放量3個指標構(gòu)成［30］。

2.2 數(shù)據(jù)來源

在保證數(shù)據(jù)可靠性和連續(xù)性的基礎(chǔ)上，以2010-2020年長三角城市群41個城市為研究對象，數(shù)據(jù)來源于各類統(tǒng)計年鑒，具體包括《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》，以及上海、南京、蘇州等城市《統(tǒng)計年鑒》。由于部分數(shù)據(jù)缺失，除咨詢相關(guān)統(tǒng)計局外，還通過線性插值法進行補充。表2是長三角城市群樣本的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。

3 長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率評價分析

3.1 長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率比較分析

使用基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM-DEA模型，得到長三角城市群41個城市2010-2020年的綠色創(chuàng)新效率值，具體如表3所示。

從總體來看，最低效率均值為2020年的0.731，最高效率均值為2018年的0.908。效率均值從2010年的0.830到2019年的0.897，整體呈上升趨勢，2020年長三角城市群受到疫情帶來的外部沖擊，效率值有所下滑，其效率值僅為0.73，為2010-2020年的最低水平。雖然2020年效率值較低，但從整體上看，近年來長三角城市群綠色創(chuàng)新水平逐步提升，綠色創(chuàng)新環(huán)境向好，綠色創(chuàng)新能力穩(wěn)步提升，說明從2010年國務(wù)院正式批準實施《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》到2019年《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》正式印發(fā)，在中央政策的科學(xué)指引下，長三角城市群以創(chuàng)新為引導(dǎo)的區(qū)域產(chǎn)業(yè)和協(xié)同創(chuàng)新體系逐步成熟，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善。具體為：2010-2013年全球經(jīng)濟增長緩慢、我國處于宏觀政策深度調(diào)整中，由“十一五”規(guī)劃到 “十二五”規(guī)劃，經(jīng)濟發(fā)展進入結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，此時長三角城市群綠色創(chuàng)新效率均值有所下降；2014-2015年國務(wù)院發(fā)布了《國務(wù)院關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展的指導(dǎo)意見》，長三角地區(qū)政府積極落實各項政策，使得綠色創(chuàng)新效率穩(wěn)步提升；2016年國家更加注重推動長三角地區(qū)三省一市產(chǎn)業(yè)融合和創(chuàng)新發(fā)展，此階段效率均值略有下降；2017-2018年各城市加大開發(fā)力度，綠色創(chuàng)新效率實現(xiàn)持續(xù)提升，效率均值穩(wěn)步上升，2019年效率值雖有輕微波動，但總體仍保持較高水平；2020年受疫情影響，大多數(shù)城市停工停產(chǎn)，綠色創(chuàng)新活動無法開展，導(dǎo)致效率值大幅下降。

從城市層面來說，2010-2020年南京、鹽城、泰州等9個城市綠色創(chuàng)新效率呈上升趨勢，表明這些地區(qū)能夠通過技術(shù)創(chuàng)新、結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型、節(jié)能減排等一系列手段積極適應(yīng)政策調(diào)整，靈活實現(xiàn)資源的有效配置。麗水、宿州、溫州等10個城市綠色創(chuàng)新效率趨于穩(wěn)定，可能原因為：第一，麗水、宿州、舟山等城市發(fā)展較落后，但是環(huán)境效益較好，雖然工業(yè)綠色創(chuàng)新在國家政策下取得了長足進步，但相較于整體綠色創(chuàng)新效率并沒有起到重要推動作用；第二，嘉興、溫州、合肥等城市綠色創(chuàng)新資本、人力和資源投入與其經(jīng)濟、創(chuàng)新產(chǎn)出情況趨于一致，相比之下，上海、蘇州等城市除受國內(nèi)宏觀政策深度調(diào)整等因素影響產(chǎn)生一定波動外，綠色創(chuàng)新效率始終保持較高水平。

從省域和直轄市層面來看，如圖1所示，2010—2019年各省域工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值隨時間變化呈波動上升趨勢，且增長幅度較小，變化趨勢整體上呈現(xiàn)出高度一致性，2020年工業(yè)綠色創(chuàng)新效率受疫情影響大幅下降，除上海增長外，其余三省效率均值都出現(xiàn)了不同程度的下降。其中，安徽效率均值下降幅度明顯，其原因可能是安徽相較于江蘇、浙江和上海，工業(yè)相對落后，其工業(yè)綠色創(chuàng)新水平更易受到外界環(huán)境的沖擊。各省域效率均值在2014或2015年都出現(xiàn)了一個小高峰，可能與此時國家政策側(cè)重于長三角城市群發(fā)展有關(guān)。上海作為長三角城市群的龍頭城市，一枝獨秀，明顯高于長三角城市群均值和其它省域均值，浙江均值除2011年低于安徽均值外，其余年份均高于安徽與江蘇均值。除2020年外，江蘇均值都低于安徽均值，原因可能是：江蘇較多城市的創(chuàng)新投入規(guī)模大，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時往往忽視了生態(tài)文明建設(shè)，“三廢”排放量較大，環(huán)境污染問題突出，綠色發(fā)展緩慢，導(dǎo)致較多城市效率值偏低。而安徽較多城市的自然資源較豐富，同時，工業(yè)企業(yè)較少，創(chuàng)新投入小且非期望產(chǎn)出少，其綠色基礎(chǔ)在一定程度上彌補了創(chuàng)新方面的劣勢，使得部分城市的效率值高于江蘇部分城市。從整體上看，安徽均值與長三角城市群均值最接近。

3.2 長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率格局演變分析

本文選取2010年、2013年、2016年和2019年4個節(jié)點，運用Arcgis軟件將數(shù)據(jù)可視化，基于自然斷裂法對綠色創(chuàng)新效率進行分類，進一步研究工業(yè)綠色創(chuàng)新效率格局演變特征。

如圖2所示，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率整體上呈現(xiàn)空間不均衡分布。其中，東南區(qū)域和西北區(qū)域的綠色創(chuàng)新效率提升明顯，由低水平、較低水平轉(zhuǎn)向較高水平、高水平的城市越來越多，到2019年有21個城市達到較高水平、高水平。其主要原因是自2010年發(fā)布《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》以來，各地紛紛優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，積極推動區(qū)域綠色創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展，使得2013年出現(xiàn)“百花齊放”的局面，有17個城市達到高效率水平，僅4個城市為低效率水平。2013-2016年長三角城市群注重綠色創(chuàng)新高質(zhì)量發(fā)展，促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化升級，制定了更為嚴格的環(huán)境規(guī)制政策，效率值有所下降，不少高效率城市又轉(zhuǎn)回較高效率城市，僅黃山、池州和亳州為高效率城市。2019年只有黃山為高效率城市，徐州、連云港、鹽城和馬鞍山效率值仍處于低水平，但長三角城市群整體綠色創(chuàng)新效率值不斷上升，且城市間效率值差距不斷縮小。

黃山、上海、蘇州等12個城市一直保持較穩(wěn)定的高效率、較高效率水平，綠色創(chuàng)新效率高的城市多沿長江或沿海岸線分布，東南區(qū)域的“蘇州—上?！贾荨獙幉ā闻d”連線城市創(chuàng)新能力突出，空間上呈“大”字形分布，其它綠色創(chuàng)新效率高的地區(qū)為池州、亳州等發(fā)展較落后的城市。南京、滁州、淮北、泰州等綠色創(chuàng)新效率水平有明顯進步，說明這些城市不僅經(jīng)濟建設(shè)表現(xiàn)突出，而且生態(tài)文明建設(shè)較好，兩者協(xié)調(diào)發(fā)展。上海作為長三角地區(qū)的核心城市，能夠帶動周邊城市創(chuàng)新發(fā)展，使得周邊的嘉興、南通等保持較高水平。而常州、南通、無錫作為傳統(tǒng)的制造業(yè)大市，在面臨企業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、節(jié)能減排問題時，關(guān)鍵核心技術(shù)缺乏，與其它城市相比，綠色創(chuàng)新效率處于落后階段。馬鞍山的鋼鐵產(chǎn)業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)，在重視生態(tài)保護和環(huán)境治理的背景下，企業(yè)轉(zhuǎn)型較慢，導(dǎo)致其綠色創(chuàng)新效率不高。蘇北一些城市如徐州、連云港、宿遷的綠色創(chuàng)新效率一直處于低水平態(tài)勢，可能的原因是在追求經(jīng)濟快速增長的同時忽視生態(tài)文明建設(shè)，綠色發(fā)展的驅(qū)動力不足。

3.3 長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率空間躍遷分析

本文進一步采用Moran's I指數(shù)探究長三角城市群區(qū)域空間聯(lián)系和差異程度，根據(jù)Moran's I指數(shù)計算公式，利用Stata軟件測度2010—2020年長三角城市群41個城市工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的全局Moran's I指數(shù)，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，由于2013年國家規(guī)劃調(diào)整和經(jīng)濟形勢復(fù)雜導(dǎo)致莫蘭指數(shù)為負值，除2013年外，其余年份長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的莫蘭指數(shù)基本上均大于0，表明長三角城市群綠色創(chuàng)新效率總體上存在正空間相關(guān)性，地理鄰近城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率相近，且大多數(shù)年份的莫蘭指數(shù)值均在10%的置信水平下顯著，拒絕了空間不相關(guān)的原假設(shè)。從時間序列上看，2010—2020年莫蘭指數(shù)波動較大，2010—2013年呈下降趨勢，2013—2015年快速上升，達到莫蘭指數(shù)最大值0.057，2015—2017年又繼續(xù)下降，2017—2020年呈持續(xù)上升趨勢。通過趨勢圖可以發(fā)現(xiàn)，總體上長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的莫蘭指數(shù)緩慢下降并逐漸趨于0，長三角城市群41個城市的空間相關(guān)性有所減弱。

為深入探討長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的時空動態(tài)演化規(guī)律，運用Stata軟件得出2010年、2015年、2019年、2020年長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的散點圖，結(jié)果如圖4所示。

通過Moran's I散點圖可以看出，散點集中分布在第一（高高-高效型）、第二（低高-空心型）和第三象限（低低-低效型）。從局部角度可以看出，第一、三象限的點明顯多于第二、四象限的點，即“高高-高效型”“低低-低效型”城市較“高低-極化型”“低高-空心型”城市更多，表明綠色創(chuàng)新效率值高（低）的城市在空間上更集聚。從差異角度來說，2010年和2015年“高高-高效型”與“低低-低效型”城市集聚較顯著，說明此時空間差異較小，2015年第一象限的散點數(shù)明顯多于其余象限，說明長三角城市群存在較集中的高效率地區(qū)，且綠色創(chuàng)新效率具有較強的區(qū)域異質(zhì)性失衡特征。2019年位于第二象限的散點相比2010年、2015年明顯增多，表明長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)有所增強。2020年位于第一、三象限的散點較2019年出現(xiàn)大幅波動，空間溢出效應(yīng)減弱。

表4是2010、2015、2019、2020年長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率象限分布，從象限的城市分布情況來看，位于第一、三象限的城市占比近60%，說明空間差異較小。2010、2015、2019年第一象限城市數(shù)量基本保持穩(wěn)定，第三象限城市數(shù)量逐漸減少，到2019年“低低-低效型”城市數(shù)量減少到8個，證明部分城市的綠色創(chuàng)新效率得到提升。2020年受疫情影響，僅10個城市位于第一象限，較其它年份出現(xiàn)大幅減少，“高高-高效型”城市集聚數(shù)減少，而“低低-低效型”城市集聚數(shù)增加。上海、杭州、溫州等城市一直處于第一象限，絕大部分年份的局部莫蘭指數(shù)為正值，且表現(xiàn)出與周邊城市的正相關(guān)性。進一步考察位于第二象限“低高—空心型”、第四象限“高低—極化型”的非典型地區(qū)，這兩類城市數(shù)量相對較少。對于處于第二象限（低高—空心型）的城市來說，如何促進城市間人力、資本等要素流動，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)合理布局以及加強生態(tài)環(huán)境協(xié)同監(jiān)管是亟需解決的問題。皖北和蘇北一些城市未與高綠色創(chuàng)新效率城市相鄰，難以有效吸納其空間溢出效應(yīng)，成為效率“洼地”。對于第四象限（高低—極化型）的城市來說，自身綠色創(chuàng)新效率較高，輻射帶動作用有限，對周邊城市的空間溢出效應(yīng)較弱。

利用Rey&Janikas［31］的時空分析法對Moran's I散點圖作進一步分析，鑒于2020年受疫情影響，無論是經(jīng)濟增長還是創(chuàng)新能力提升均受到較大的外部沖擊，因而偏離了正常發(fā)展軌跡，為準確把握長三角城市群綠色創(chuàng)新發(fā)展規(guī)律，選擇2010年、2019年兩個年份進行時空躍遷分析，具體如表5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，屬于類型Ⅰ的有4種途徑：第一種是高效型向極化型躍遷，代表城市是蘇州和湖州。蘇州周邊城市如無錫、南通都是制造業(yè)大市，隨著國家規(guī)劃政策的調(diào)整，周邊城市產(chǎn)業(yè)處于調(diào)整和優(yōu)化狀態(tài)，因此周邊城市的綠色創(chuàng)新效率提升較緩。相比之下，蘇州有著人力、資源、資本優(yōu)勢，具有較強的創(chuàng)新驅(qū)動力，綠色創(chuàng)新效率能夠保持較高水平。第二種是極化型向高效型躍遷，代表城市有合肥和亳州，合肥作為安徽省的省會城市，對周邊城市能夠產(chǎn)生溢出效應(yīng)，帶動周邊城市綠色創(chuàng)新發(fā)展。第三種是低效型向空心型躍遷，代表城市有淮北、徐州等4個城市，這些城市綠色創(chuàng)新發(fā)展滯后，在長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展中出現(xiàn)脫節(jié)，進而與周邊城市形成“低高—空心型”集聚。第四種是空心型向低效型躍遷，代表城市是常州和鹽城，這兩個城市由于受到虹吸效應(yīng)的影響，同時，與宣城、馬鞍山等綠色創(chuàng)新效率不高的城市相鄰，在綠色創(chuàng)新發(fā)展中面臨難題。屬于類型Ⅱ的躍遷路徑主要包括3種：第一種是高效型與低效型間的躍遷，代表城市是無錫，該躍遷是近年城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整導(dǎo)致綠色創(chuàng)新效率下降的結(jié)果。第二種是低效型與高效性型間的躍遷，代表城市是安徽的兩個城市，即淮南和宿州，說明安徽所有城市加入長三角城市群后對安徽省發(fā)展有利。第三種是空心型到極化型的躍遷，代表城市是南京和泰州，南京的綠色創(chuàng)新效率逐年提升，超過了周邊城市，由虹吸效應(yīng)逐漸轉(zhuǎn)變成溢出效應(yīng)。第四種是從極化型到空心型的躍遷，代表城市是馬鞍山，該市在2010年綠色創(chuàng)新效率較高，在周邊城市不斷提升綠色創(chuàng)新效率的同時其鋼鐵產(chǎn)業(yè)面臨環(huán)境規(guī)制和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等一系列制約。屬于Ⅲ類型的有4種途徑：第一種是從高效型到空心型的躍遷，代表城市有南通、宣城和蕪湖，這些城市躍遷是由周圍城市如合肥、杭州發(fā)展較快，而自身發(fā)展較慢導(dǎo)致的。第二種是從空心型到高效型的躍遷，代表城市是衢州和銅陵，兩個城市通過吸納周圍綠色創(chuàng)新效率較高城市的溢出資源，不斷優(yōu)化自身資源配置與利用，使自身得到良好發(fā)展，從而躍遷為高效型。第三種是從低效型到極化型的躍遷，未有城市發(fā)生。第四種是從極化型到低效型的躍遷，只有連云港，其原因可能是該市缺乏創(chuàng)新活力，未能保持綠色創(chuàng)新高效率。其余19個城市屬于Ⅳ類型，即未發(fā)生躍遷。

由此可見，長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有明顯的空間聚集性和流動性，時空躍遷表現(xiàn)出高度的空間穩(wěn)定性，約1/2的城市未脫離原來的集聚范疇。在發(fā)生躍遷的路徑中，從低效型躍遷到空心型的城市最多，達到4個，說明這些城市的綠色創(chuàng)新效率雖然不高，但其周圍城市是能夠突破自身發(fā)展困境、實現(xiàn)更高效率的。

4 結(jié)論與對策建議

4.1 主要結(jié)論

本文從綠色創(chuàng)新效率的本質(zhì)和內(nèi)涵出發(fā)，構(gòu)建評價指標體系，基于2010-2020年長三角城市群41個城市的空間面板數(shù)據(jù)，運用基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM-DEA模型對長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行測度，同時，通過全局空間自相關(guān)性分析方法探究其格局演變和空間關(guān)聯(lián)性。研究結(jié)論如下：

（1）從時序發(fā)展上看，長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率整體上呈現(xiàn)“W”型波動趨勢。從城市層面來看，南京、鹽城、泰州等9個城市綠色創(chuàng)新效率整體呈上升趨勢，麗水、宿州、溫州等9個城市的綠色創(chuàng)新效率趨于穩(wěn)定，而其余城市都存在明顯波動，城市異質(zhì)性顯著。

（2）從空間演化格局上看，長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率整體上呈現(xiàn)空間不均衡分布，高效率城市主要集聚在東南部和西北部區(qū)域，從2010—2019年由幾個核心城市逐漸拓展，東南部和西北部的高效率城市逐漸增多，中部和北部城市的效率值也在上升，但相對其它城市仍存在差距，2020年低效率城市明顯增多，且大多集中于淮北和蘇北一帶。工業(yè)綠色創(chuàng)新效率總體上呈正相關(guān)性，地理鄰近城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值相近，隨著時序發(fā)展長三角城市群41個城市的空間相關(guān)性減弱。同時，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率存在明顯的“高高—高效型”和“低低—低效型”集聚的空間結(jié)構(gòu)特征，時空躍遷表現(xiàn)出較高的空間穩(wěn)定性，溢出效應(yīng)與虹吸效應(yīng)并存，即長三角城市群工業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有明顯的空間聚集性和流動性。

已有研究［32］對長三角城市群26個城市進行了分析，通過與其研究結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)綠色創(chuàng)新效率整體波動趨勢相同，但城市間的異質(zhì)性明顯增強，無論是26個城市還是41個城市，都可以看出，長三角城市群一體化進程不斷推進，城市間差距不斷縮小，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率都朝著協(xié)同化方向演進。

4.2 對策建議

（1）在國家層面統(tǒng)籌長三角城市群發(fā)展戰(zhàn)略，各地區(qū)要合理制定相關(guān)政策，促進長三角城市群綠色創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展，提升區(qū)域聯(lián)動發(fā)展水平。上海、蘇州等綠色創(chuàng)新發(fā)展較好城市，應(yīng)加強與宣城、鹽城等城市的合作幫扶工作。在科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新協(xié)同上，政府要協(xié)同推進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，構(gòu)建開放的技術(shù)研發(fā)平臺，加大研發(fā)補貼力度，促進技術(shù)交易市場互聯(lián)互通。在生態(tài)環(huán)境共保聯(lián)治上，科學(xué)有序推進碳達峰碳中和，改善發(fā)展所需的外部環(huán)境，推進無廢城市建設(shè)。面對后疫情時代，長三角城市群更需充分發(fā)揮區(qū)域合作優(yōu)勢，優(yōu)化綠色創(chuàng)新發(fā)展途徑，使長三角城市群形成合力，防范和抵御疫情沖擊。

（2）長三角城市群發(fā)展應(yīng)做到因地制宜，各級政府應(yīng)探索出一條適合本地綠色創(chuàng)新發(fā)展的道路。對高效率、較高效率城市而言，需要明確自身優(yōu)勢所在，如黃山、池州等城市，生態(tài)資源較好，其效率更偏重綠色方面，應(yīng)加強水權(quán)、水排污權(quán)、林業(yè)碳匯線上交易，推動打造區(qū)域性綠色生態(tài)產(chǎn)品交易中心，不斷創(chuàng)新生態(tài)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化途徑。對上海、蘇州等城市而言，技術(shù)進步是提升綠色創(chuàng)新效率的關(guān)鍵，需加大綠色創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)力度，提升綠色創(chuàng)新要素利用率和成果轉(zhuǎn)化率，向周邊城市推行綠色創(chuàng)新技術(shù)和科學(xué)的管理模式，充分發(fā)揮區(qū)域知識溢出效應(yīng)，以點帶面，帶動周邊城市的綠色創(chuàng)新發(fā)展。對低效率、較低效率城市而言，要積極實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與升級，從污染型、高能耗型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)業(yè)，提升能源利用效率。政府要出臺一系列專項扶持政策鼓勵綠色創(chuàng)新及市場應(yīng)用，同時向高效率地區(qū)借鑒綠色發(fā)展經(jīng)驗，加強合作和資源共享，逐步縮小城市間差距。

（3）政府要充分重視長三角城市群時序發(fā)展特征和空間演化格局?？紤]到地區(qū)綠色創(chuàng)新發(fā)展的不均衡性和空間關(guān)聯(lián)性，給予低效率、較低效率城市更多關(guān)注和政策支持，同時，重點關(guān)注Moran's I散點圖中“低低—低效型”城市，充分挖掘這些城市的綠色創(chuàng)新能力，對產(chǎn)業(yè)集聚進行合理規(guī)劃，制定統(tǒng)一的環(huán)境規(guī)制政策，幫助這些地區(qū)脫離綠色創(chuàng)新發(fā)展困境。對“高低—極化型”“低高—空心型”城市而言，區(qū)域綠色創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展尤為重要，需要強化城市間的空間關(guān)聯(lián)。綠色創(chuàng)新效率高的城市更需充分利用自身的輻射效應(yīng)，形成知識溢出、技術(shù)溢出和人才溢出，促進城市間多中心、多層級、組團式發(fā)展，協(xié)調(diào)好都市圈與城市群關(guān)系，建立城市-都市圈-城市群的空間動力機制。

4.3 研究不足與展望

受數(shù)據(jù)搜集等客觀因素影響，本文構(gòu)建的綠色創(chuàng)新效率評價體系還存在不足，有待完善。此外，在對長三角城市群綠色創(chuàng)新效率進行評價和分析的基礎(chǔ)上可以進一步探討影響長三角城市群綠色創(chuàng)新效率的因素，并分析其對綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)。

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（責(zé)任編輯：胡俊?。?/p>

英文標題Spatial-temporal Development Characteristics and Dynamic Evolution of Industrial Green Innovation Efficiency in the Urban Agglomerations of Yangtze River Delta

英文作者Ma Zhiqiang， Wang Yan， Su Jialu

英文作者單位（School of Management， Jiangsu University， Zhenjiang 212013， China）

英文摘要Abstract：As one of the urban agglomerations with the highest level of economic development in China， the urban agglomerations of Yangtze River Delta has become an area with a high concentration of problems such as resource shortage， environmental pollution and ecological damage in promoting rapid development of industrialization and urbanization.Green innovation is an effective way to promote the sustainable development of urban agglomerations and coordinate the relationship between ecological civilization and economic growth. It is helpful to promote the green innovation development of urban agglomerations in the Yangtze River Delta by figuring out the temporal characteristics and evolution law of green innovation efficiency. Therefore， this study focuses on the urban agglomerations of the Yangtze River Delta， analyzes the spatial and temporal development characteristics and dynamic evolution process of their industrial green innovation efficiency，so as to further improve the industrial green innovation level of the urban agglomerations of the Yangtze River Delta， promote the differentiated development of various cities， and provide effective reference for promoting the construction of innovative urban agglomeration.

In this study， 41 cities in the Yangtze River Delta urban agglomerations are firstly taken as the research object to construct the industrial green innovation efficiency index system of the urban agglomerations of Yangtze River Delta. Secondly， the super-efficiency SBM-DEA model based on the undesired output is used to measure the industrial green innovation efficiency of the Yangtze River Delta urban agglomerations from 2010 to 2020. Through the construction of the inverse distance matrix， the global and local Moran's I are used to explore the spatial-temporal differentiation characteristics of industrial green innovation efficiency in the Yangtze River Delta urban agglomerations. Meanwhile， the Moran's I scatter plot is further analyzed according to the spatial-temporal analysis method， and the types and paths of its dynamic transitions are studied.

The results show that the measurement results of industrial green innovation efficiency in the urban agglomerations of the Yangtze River Delta show a fluctuation trend of "W" in general from the perspective of time series development， and the overall green innovation level of the urban agglomeration of the Yangtze River Delta gradually improves， except that the efficiency value decreases significantly due to the impact of the epidemic in 2020. On the spatial evolution pattern， there is an uneven distribution of green innovation efficiency on the whole space， and high efficiency main cities are gathered in the southeast and northwest area， with more cities of high-high and low-low are of agglomeration types. Besides there is a positive correlation of efficiency in general， and its spatial correlation decreases with time series development. The spatial leap shows high spatial stability， and the "spillover effect" and "siphon effect" coexist， while there are clear spatial aggregation and mobility.

Different from previous literatures， this study starts from the micro level of urban agglomeration in Yangtze River Delta. With the adjustment of national planning， the research object is expanded to 41 cities， enriching the research on urban agglomeration in the field of green innovation. At the same time， the influence of resource factors on green innovation efficiency is considered in the selection of input index. In terms of spatial auto-correlation analysis， the dynamic and transition analysis of industrial green innovation efficiency at urban agglomeration level is carried out， and the spatial evolution pattern of prefecture-level cities is analyzed as a unit， which has guiding significance for grasping the law of green innovation development in urban agglomeration. Future study is expected to explore the factors that affect the green innovation efficiency of the urban agglomerations of Yangtze River Delta， and analyze its spatial spillover effect on the green innovation efficiency.

英文關(guān)鍵詞Key Words：Industrial Green Innovation Efficiency; Super-SBM Model; Dynamic Transition; Urban Agglomerations of Yangtze River Delta; Spatial-temporal? Characteristics

收稿日期：2022-03-09? 修回日期：2022-06-06

基金項目：國家自然科學(xué)基金面上項目（72174076，71974081）；江蘇省研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目（KYCX22_3589）

作者簡介：馬志強（1964-），男，江蘇鎮(zhèn)江人，博士，江蘇大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為現(xiàn)代管理理論與方法；王琰（1998-），男，江蘇鎮(zhèn)江人，江蘇大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向為資源環(huán)境經(jīng)濟；蘇佳璐（1995-），女，江蘇鎮(zhèn)江人，江蘇大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，研究方向為技術(shù)經(jīng)濟及管理。本文通訊作者：蘇佳璐。