中國(guó)區(qū)域低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)空演變及影響機(jī)理

薛輝，楊艷艷,

（1.昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650093；2.昆明理工大學(xué) 財(cái)務(wù)處，云南 昆明 650093）

21世紀(jì)以來(lái)，全球氣候變暖、極端氣候事件頻發(fā)已成為世界關(guān)注的焦點(diǎn)。減少碳排放，走低碳發(fā)展道路已成為世界發(fā)展的共識(shí)。2020年9月，國(guó)家主席習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布我國(guó)將提高國(guó)家自主貢獻(xiàn)力度，力爭(zhēng)于2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。后疫情時(shí)期的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出了較高的要求。隨著疫情緩和及經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，各項(xiàng)環(huán)境指標(biāo)可能會(huì)面臨較大的反彈，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)迫在眉睫。黨的十九大報(bào)告提出“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐”，要“推進(jìn)綠色發(fā)展”等重要舉措。各大城市積極制定適宜的創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，構(gòu)建創(chuàng)新型城市。我國(guó)的低碳經(jīng)濟(jì)仍然處于起步階段，缺乏系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟(jì)政策和制度。在此背景下，對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空演變及影響機(jī)理進(jìn)行研究具有重要的意義。本文基于Geoda定量分析工具，對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性進(jìn)行研究，利用ArcGIS分析功能、探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）技術(shù)和空間計(jì)量模型，對(duì)中國(guó)各區(qū)域的低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)空格局和影響機(jī)理進(jìn)行研究，對(duì)促進(jìn)我國(guó)低碳技術(shù)創(chuàng)新、省域協(xié)調(diào)發(fā)展、區(qū)域間聯(lián)合減排具有重要的實(shí)踐意義。

1 文獻(xiàn)綜述

低碳技術(shù)創(chuàng)新是應(yīng)對(duì)環(huán)境質(zhì)量的重要手段，也是同時(shí)解決經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、科技問(wèn)題的有效方案。目前低碳技術(shù)創(chuàng)新研究集中在以下幾方面。

（1）低碳技術(shù)創(chuàng)新的測(cè)度。DECHEZLEPRêTRE等[1]通過(guò)收集全球19個(gè)國(guó)家在1980—2007年在歐洲專利局和全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)的低碳技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了其低碳技術(shù)潛力。彭永濤等[2]運(yùn)用CPC-Y02專利分類體系以及專利檢索數(shù)據(jù)庫(kù)，從專利地圖的視角考察了中國(guó)低碳技術(shù)的創(chuàng)新態(tài)勢(shì)。VERDOLINI等[3]通過(guò)收集能源技術(shù)專利的數(shù)據(jù)測(cè)度了能源技術(shù)知識(shí)存量。POPP[4]根據(jù)知識(shí)產(chǎn)生的不同階段，將低碳技術(shù)創(chuàng)新測(cè)度指標(biāo)分為研究開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)類、專利數(shù)據(jù)類和科研發(fā)表數(shù)據(jù)類。在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，主要使用專利數(shù)量、研究與開(kāi)發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率來(lái)間接衡量技術(shù)創(chuàng)新。NAMEROFF等[5]認(rèn)為專利數(shù)之所以得到非常多的關(guān)注，是因?yàn)樗且粋€(gè)國(guó)家創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)，能夠綜合反映一個(gè)國(guó)家的創(chuàng)新產(chǎn)出。

（2）低碳技術(shù)影響碳排放效率的研究。POPP[4]研究分析了不同國(guó)家的低碳技術(shù)情況，結(jié)果表明低碳技術(shù)進(jìn)步主要集中于少數(shù)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的國(guó)家其低碳技術(shù)進(jìn)步較為緩慢，并提出通過(guò)技術(shù)政策和環(huán)境保護(hù)政策提高國(guó)家或地區(qū)的碳排放效率。ZHANG等[6]收集了中國(guó)38個(gè)產(chǎn)業(yè)在1990—2012年的數(shù)據(jù)，測(cè)度了二氧化碳排放績(jī)效及其動(dòng)態(tài)變化，結(jié)果表明1990—2000年，碳排放績(jī)效的提升主要來(lái)源于效率的提升，而2000—2012年碳排放績(jī)效提升主要來(lái)源于技術(shù)創(chuàng)新。

（3）低碳技術(shù)影響因素的研究。羅良文等[7]通過(guò)兩階段DEA法測(cè)算各區(qū)域工業(yè)企業(yè)整體綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，并分為綠色技術(shù)開(kāi)發(fā)階段和綠色技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩階段，構(gòu)建了R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量、專利申請(qǐng)數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入等指標(biāo)體系，對(duì)影響因素進(jìn)行了研究。楊凡等[8]選用資金投入、人力投入、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)對(duì)省域低碳技術(shù)影響因素進(jìn)行了研究。王晶晶等[9]從技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府政策、創(chuàng)新環(huán)境、產(chǎn)業(yè)需求等方面設(shè)立指標(biāo)體系，對(duì)山東省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素進(jìn)行了研究。王為東等[10]認(rèn)為中國(guó)低碳技術(shù)創(chuàng)新響應(yīng)了氣候變化趨勢(shì)，環(huán)境規(guī)制與市場(chǎng)拉動(dòng)是低碳技術(shù)創(chuàng)新的重要影響因素。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行了大量研究，本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上，從以下幾方面進(jìn)行創(chuàng)新，以豐富對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新的研究成果。第一，大部分研究認(rèn)為省域之間是相互獨(dú)立的，信息和資源不存在任何的交換和溢出，但現(xiàn)實(shí)中，相鄰地區(qū)之間存在著空間相關(guān)性，特別是對(duì)技術(shù)溢出和碳排放的研究；第二，本文在指標(biāo)選取時(shí)，加入能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度指標(biāo)，從能源和環(huán)境視角對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機(jī)理進(jìn)行探析；第三，本文對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)空演變及影響因素進(jìn)行研究。

2 研究設(shè)計(jì)及理論分析

2.1 空間自相關(guān)性分析

空間自相關(guān)分析假定研究樣本間地理位置存在關(guān)聯(lián)性，通過(guò)空間特征揭示地理區(qū)域在空間演化過(guò)程中的關(guān)聯(lián)性，一般通過(guò)全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行反映。全局空間自相關(guān)衡量地區(qū)間整體上的空間關(guān)聯(lián)與差異程度，一般使用Moran’s I指數(shù)。Moran’s I指數(shù)值介于-1和1之間，當(dāng)Moran’s I指數(shù)小于0時(shí)，表示負(fù)相關(guān)，即各區(qū)域不存在空間相關(guān)性；當(dāng)Moran’s I指數(shù)大于0時(shí)，表示正相關(guān)，即各區(qū)域存在空間相關(guān)性，各區(qū)域在空間上集聚，Moran’s I指數(shù)越接近1說(shuō)明相關(guān)性越強(qiáng)。計(jì)算公式如下：

式中：I表示Moran’s I指數(shù)，xi、xj表示樣本i、j的觀察值，表示樣本均值，n表示樣本數(shù)量。Wij是空間權(quán)重系數(shù)矩陣，表示樣本i、j的鄰近關(guān)系，若樣本i、j相鄰，則Wij=1；若樣本i、j不相鄰，則Wij=0。

標(biāo)準(zhǔn)化Z值用于檢測(cè)全局Moran’s I指數(shù)的顯著性水平，計(jì)算公式如下：

式中：E(I)、VAR(I)分別表示Moran’s I指數(shù)的期望值與方差。

局部空間自相關(guān)用來(lái)分析具體區(qū)域是否存在高值或低值的集聚，哪個(gè)區(qū)域單元對(duì)全局自相關(guān)的貢獻(xiàn)程度更大，一般采用局域指標(biāo)（LISA）度量每個(gè)區(qū)域單元與周邊地區(qū)屬性值之間的顯著空間集聚程度，其四個(gè)象限分別表示某區(qū)域與鄰居之間的四種局部空間聯(lián)系形式：第Ⅰ（Ⅲ）象限為高（低）觀測(cè)值區(qū)域集聚在一起，表示正的空間自相關(guān)關(guān)系；第Ⅱ（Ⅳ）象限為低—高或高—低集聚區(qū)，表示負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系。Local Moran’s I指數(shù)度量區(qū)域i與其周圍地區(qū)創(chuàng)新水平在空間上的差異程度及其顯著性，是全局自相關(guān)中Moran’s I指數(shù)的分解[11]，計(jì)算公式如下：

式中：Ii表示Local Moran’s I指數(shù)，n表示區(qū)域個(gè)數(shù)；Zi和Zj是區(qū)域i和區(qū)域j標(biāo)準(zhǔn)化后的觀測(cè)值；Wij是空間權(quán)重矩陣，

2.2 空間計(jì)量模型原理

若創(chuàng)新活動(dòng)存在空間自相關(guān)性，則需要建立空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)。地理加權(quán)回歸模型(GWR)是空間計(jì)量模型的一種。不同于傳統(tǒng)的普通最小二乘法（OLS）得到的估計(jì)系數(shù)是一個(gè)常數(shù)，而GWR是在地理位置的變化中，在空間上對(duì)每一個(gè)觀測(cè)的空間單元都進(jìn)行局部回歸，對(duì)每個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，以更好地反映變量之間的空間相關(guān)性和差異性[12-15]，是一種變系數(shù)的回歸模型，模型計(jì)算如下：

式中：(ui,νi)為第i個(gè)采樣點(diǎn)的坐標(biāo)（經(jīng)緯度）；βj(ui,νi)=[XTW(ui,νi)X]-1XTW(ui,νi)Y，表示變量j位于回歸點(diǎn)i的回歸系數(shù)；εi是第i個(gè)區(qū)域的隨機(jī)誤差，εi服從正態(tài)分布。

3 低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出空間相關(guān)性分析

3.1 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

創(chuàng)新產(chǎn)出是創(chuàng)新水平的重要體現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要通過(guò)創(chuàng)新產(chǎn)出類指標(biāo)衡量創(chuàng)新能力，包括論文發(fā)表量、專利、新產(chǎn)品銷售收入等[16]。由于專利比較接近創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用和專利數(shù)據(jù)，能較全面地反映各地區(qū)發(fā)明和創(chuàng)新信息，大部分文獻(xiàn)把專利作為衡量科技產(chǎn)出的最優(yōu)指標(biāo)，本文也選用專利代表創(chuàng)新能力[17]，但專利指標(biāo)有專利申請(qǐng)量、專利授予量等指標(biāo)，本文選用有效發(fā)明專利數(shù)作為低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的替代指標(biāo)。研究樣本為我國(guó)30個(gè)省份（因西藏及港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)缺失，不予考慮），樣本時(shí)間為2013—2020年，數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.2 時(shí)空分析

3.2.1 全局空間相關(guān)分析

為驗(yàn)證低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性，利用Geoda軟件中的全局空間自相關(guān)指數(shù)對(duì)變量在全部樣本區(qū)域的空間依賴性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

表1 2013—2020年中國(guó)區(qū)域低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出Moran’s I指數(shù)

從表1可以看出，在鄰接權(quán)重矩陣下，低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的全局Moran’s I指數(shù)均為正，且通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明各區(qū)域低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出不是隨機(jī)的，而是呈現(xiàn)一定程度的正相關(guān)關(guān)系。具有空間相關(guān)性的區(qū)域在地域上存在連帶關(guān)系，這些區(qū)域在空間上表現(xiàn)為相互依賴與相互集聚，對(duì)周圍地區(qū)產(chǎn)生正向帶動(dòng)作用。低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出Moran’s I指數(shù)呈現(xiàn)出先增加后減小的趨勢(shì)，其中2015年的Moran’s I指數(shù)達(dá)到最大值，說(shuō)明形成了較高程度的空間集聚格局，區(qū)域之間聯(lián)系加強(qiáng)，空間依賴性達(dá)到較高程度，呈現(xiàn)出明顯的集聚分布態(tài)勢(shì)。

3.2.2 局部空間自相關(guān)分析

為了直觀反映各區(qū)域低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異程度，隨機(jī)選取樣本的起止年份和中間年份為代表進(jìn)行分析，即選取2013年、2016年和2020年的數(shù)據(jù)，對(duì)局部Moran’s I散點(diǎn)圖運(yùn)行如下（圖1）。

圖1 2013年、2016年、2020年低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出莫蘭散點(diǎn)圖

結(jié)果表明：低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的空間集聚特征，多數(shù)為高—高或低—低集聚，且2013年、2016年和2020年的空間集聚現(xiàn)象趨于穩(wěn)定。其中，山東、江蘇、浙江和上海4個(gè)東部省份3年都處于第一象限高—高集聚區(qū)；新疆、甘肅、寧夏、青海、陜西、黑龍江、內(nèi)蒙古、貴州、湖北、湖南、江西、云南、廣西、重慶3年都處于第三象限低—低集聚區(qū)，且主要集中在西部地區(qū)；僅有四川和福建這3年的空間集聚現(xiàn)象發(fā)生變化，其中四川2013年位于第四象限高—低集聚區(qū)，2016年位于第三象限低—低集聚區(qū)，2020年返回到高—低集聚區(qū)，說(shuō)明2016年四川受到鄰近省份青海、陜西、甘肅等地的影響，低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出減少；福建2013年和2016年位于第二象限低—高集聚區(qū)，而2020年位于第一象限高—高集聚區(qū)，說(shuō)明福建受到鄰近省份浙江、廣東的影響，低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出增加。

3.2.3 時(shí)空演變分析

為更清晰地對(duì)比各省域的低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出差異，采用自然斷點(diǎn)對(duì)2013年、2016年、2020年省域低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)行空間分析。研究發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)出“由北向南遞增，由西向東遞增”的空間變化趨勢(shì)，說(shuō)明低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出東部地區(qū)高于西部地區(qū)，南部地區(qū)高于北部地區(qū)。這是因?yàn)闁|南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，技術(shù)進(jìn)步較大，對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新投入較高，低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出高。2013年有13個(gè)省份位于自然斷點(diǎn)最低區(qū)域，2016年和2020年有12個(gè)省份位于最低區(qū)域，說(shuō)明低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出空間集聚現(xiàn)象趨于穩(wěn)定；低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出自然間斷區(qū)域從2013年的小于24 158和大于268 471上升為2020年的小于101 657和大于732 438，增幅較大，說(shuō)明各區(qū)域隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，全球氣候變暖、環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)峻，對(duì)環(huán)境的關(guān)注越來(lái)越高，同時(shí)增加了對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的投入，從而促進(jìn)了低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加。

4 影響因子回歸系數(shù)的空間分布

4.1 影響因子指標(biāo)

創(chuàng)新要素作為創(chuàng)新活動(dòng)的投入資源，包括人才、資金、技術(shù)、能源、環(huán)境、政策、管理等[18]。考慮到政策、管理、制度等創(chuàng)新要素度量指標(biāo)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的難獲得性，文獻(xiàn)大多不予關(guān)注，關(guān)于創(chuàng)新要素投入的研究最常用的是R&D類指標(biāo)[19]。本文從能源和環(huán)境的視角研究我國(guó)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異，考察能源強(qiáng)度、碳排放強(qiáng)度對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響作用；另外，地理加權(quán)回歸分析方法對(duì)各個(gè)變量的多重共線性要求較高。

基于以上原因，本文從人員、資本、技術(shù)、能源、環(huán)境維度對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機(jī)理進(jìn)行研究。①人員因素。人員是技術(shù)創(chuàng)新的主力軍，但由于涉及創(chuàng)新，這里的人員投入選用R&D人員全時(shí)當(dāng)量作為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新人員投入的重要指標(biāo)[20]；②資本因素。用創(chuàng)新投入表征資本因素，這里使用R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出總額衡量資本投入[20]；③技術(shù)要素。以各區(qū)域R&D相關(guān)項(xiàng)目投入數(shù)量表征技術(shù)投入要素[21]；④能源因素。創(chuàng)新過(guò)程會(huì)消耗能源，因此本文在衡量低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)加入能源投入指標(biāo)，這里的能源投入使用消耗量較大的原煤、原油和天然氣三種能源，選擇各區(qū)域按標(biāo)準(zhǔn)煤折算的能源強(qiáng)度作為能源投入指標(biāo)[22]；⑤環(huán)境因素。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)伴隨環(huán)境問(wèn)題的產(chǎn)生，如大氣污染、全球氣候變暖等，選用碳排放強(qiáng)度表征環(huán)境因素。CO2排放量的核算根據(jù)IPCC[23]提供的方法，通過(guò)多種能源消費(fèi)與碳排放系數(shù)相乘后加總得出，公式如下：

式中：C代表CO2排放量（單位為萬(wàn)噸），Ei表示第i種能源的消費(fèi)量，Ki代表第i種能源所對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)，12/44表示二氧化碳的分子量，此公式將碳排放轉(zhuǎn)化為二氧化碳排放量。本文計(jì)算二氧化碳排放時(shí)使用了消耗量較大的原煤、原油和天然氣三種主要能源。能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度計(jì)算時(shí)，以實(shí)際GDP（2000年不變價(jià)格計(jì)算）的比值來(lái)衡量。

4.2 影響因子回歸系數(shù)空間分布

前文空間相關(guān)性檢驗(yàn)證實(shí)各區(qū)域的低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的空間集聚特征，有必要選用空間計(jì)量模型進(jìn)行影響機(jī)理的進(jìn)一步探究。本文選用考慮空間異質(zhì)性的變系數(shù)地理加權(quán)回歸模型與經(jīng)典線性回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)?？紤]到因變量與自變量的數(shù)量級(jí)相差較大，以有效發(fā)明專利的對(duì)數(shù)為因變量，以R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、R&D相關(guān)項(xiàng)目投入、能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度的對(duì)數(shù)為自變量，對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機(jī)理進(jìn)行模型回歸。

運(yùn)用GWR軟件進(jìn)行經(jīng)典線性回歸與地理加權(quán)回歸檢驗(yàn)，表2表明，GWR與OLS比較有顯著改善，且GWR調(diào)整后的R2擬合度更高，應(yīng)采用地理加權(quán)回歸模型。使用ArcGIS軟件進(jìn)行地理加權(quán)模型的系數(shù)回歸，選用樣本起止年份2013年和2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行影響機(jī)理的對(duì)比分析。

表2 方差分析檢驗(yàn)

4.2.1 R&D人員投入對(duì)各區(qū)域低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空影響

R&D人員投入的回歸系數(shù)均為正值，即對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有正影響，且2020年的回歸系數(shù)大于2013年的兩倍，說(shuō)明R&D人員投入促進(jìn)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，且對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響越來(lái)越大。從西北到東南的R&D人員投入對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，這是因?yàn)槲覈?guó)的區(qū)域發(fā)展不一致，東南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好，R&D人員投入越高，對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的影響越大。這與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的本質(zhì)是人才驅(qū)動(dòng)，科技人才是創(chuàng)新的主體完全一致。R&D人員投入對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有推動(dòng)作用，且影響較為顯著。

4.2.2 R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空影響

R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)為正值，說(shuō)明R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有積極的影響作用，但影響系數(shù)較小，且2020年的回歸系數(shù)小于2013年的回歸系數(shù)，說(shuō)明R&D經(jīng)費(fèi)的利用效率在降低?；貧w系數(shù)影響作用表現(xiàn)為“北低南高”、“西低東高”，說(shuō)明東南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，技術(shù)水平較高，經(jīng)費(fèi)投入的利用效率高，促進(jìn)了低碳技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.2.3 R&D項(xiàng)目投入對(duì)各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空影響

項(xiàng)目投入對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)均為正值，且2020年的系數(shù)回歸結(jié)果大于2013年的系數(shù)回歸結(jié)果，說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新的重視，R&D項(xiàng)目投入對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響越來(lái)越大，且影響作用表現(xiàn)為“西北到東南遞增”的趨勢(shì)，這與我國(guó)的區(qū)域發(fā)展一致，東南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，R&D項(xiàng)目投入較多，且投入產(chǎn)出率較高，促進(jìn)了低碳技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.2.4 能源強(qiáng)度對(duì)各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空影響

相鄰省份的系數(shù)回歸結(jié)果差異較小，說(shuō)明能源強(qiáng)度對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響有明顯的空間依賴效應(yīng)。能源強(qiáng)度的系數(shù)回歸結(jié)果均為負(fù)值，且回歸系數(shù)都小于-5，說(shuō)明能源強(qiáng)度與低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。減少能源強(qiáng)度可以促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升，增加低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。各區(qū)域的彈性系數(shù)由東部向西部遞增，表明能源強(qiáng)度對(duì)西部地區(qū)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的抑制作用更大，這與我國(guó)西部地區(qū)技術(shù)較為落后，主要以煤炭消耗為主、能源結(jié)構(gòu)不合理的現(xiàn)狀相關(guān)，阻礙了低碳技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.2.5 碳排放強(qiáng)度對(duì)各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空影響

碳排放強(qiáng)度對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的系數(shù)回歸為負(fù)值，說(shuō)明碳排放強(qiáng)度與低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有負(fù)相關(guān)關(guān)系，且2013年與2020的影響系數(shù)均為-7左右，說(shuō)明負(fù)相關(guān)關(guān)系較為顯著。碳排放強(qiáng)度彈性系數(shù)從東部向西部地區(qū)總體呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，說(shuō)明碳排放強(qiáng)度對(duì)西部地區(qū)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的抑制作用更為明顯，這與能源強(qiáng)度的影響作用一致。西部地區(qū)應(yīng)該增加技術(shù)投入、積極推廣節(jié)能減排產(chǎn)品的應(yīng)用，發(fā)揮先進(jìn)技術(shù)的溢出效應(yīng)，降低碳排放強(qiáng)度，促進(jìn)低碳技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

R&D投入（包含人員、資本和技術(shù)）、能源強(qiáng)度、碳排放強(qiáng)度與低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，空間集聚明顯。R&D投入對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有較強(qiáng)的促進(jìn)作用，且對(duì)東部地區(qū)的影響較為顯著，這與我國(guó)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)、技術(shù)比較先進(jìn)、研發(fā)投入效率較高有關(guān)；而能源強(qiáng)度、碳排放強(qiáng)度對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的空間抑制作用，且對(duì)西部地區(qū)的抑制作用更為明顯，這與西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后、技術(shù)水平較低、能源結(jié)構(gòu)以煤炭消費(fèi)為主有關(guān)，這些因素造成西部地區(qū)能源強(qiáng)度、碳排放強(qiáng)度較高，抑制了低碳技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

5.2 政策建議

通過(guò)對(duì)我國(guó)30個(gè)省份低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)空演變及影響機(jī)理的探究，提出以下針對(duì)性的政策建議：

（1）對(duì)于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，應(yīng)充分發(fā)揮R&D資源、技術(shù)、人才優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)低碳技術(shù)的創(chuàng)新產(chǎn)出。一方面，建立健全政府—企業(yè)—金融部門(mén)三方投資體系，政府應(yīng)保證財(cái)政經(jīng)費(fèi)在R&D投入中的比例，還應(yīng)通過(guò)經(jīng)濟(jì)杠桿、政策導(dǎo)向等機(jī)制鼓勵(lì)企業(yè)主動(dòng)增加R&D投入，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)擴(kuò)大研發(fā)貸款規(guī)模，并對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新成果商品化、產(chǎn)業(yè)化予以重點(diǎn)支持；另一方面，增大研發(fā)投入，鼓勵(lì)東部地區(qū)進(jìn)行自主創(chuàng)新，以進(jìn)一步協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)、資源利用與環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益及環(huán)境效益的共同實(shí)現(xiàn)。

（2）對(duì)于經(jīng)濟(jì)較為落后的西部地區(qū)，僅僅憑借區(qū)域的自身發(fā)展很難打破長(zhǎng)久形成的落后局面和自我鎖定狀態(tài)，因此，要提高西部地區(qū)的低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。首先，國(guó)家和地方政府應(yīng)建立專門(mén)的政策扶持機(jī)制，增大對(duì)該地區(qū)的R&D人員、資本、技術(shù)支持，并因地制宜提高產(chǎn)出效率；其次，這些區(qū)域應(yīng)發(fā)揮已有的自然資源優(yōu)勢(shì)、特色產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)等，提高自身競(jìng)爭(zhēng)力，努力提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；最后，低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應(yīng)表明，創(chuàng)新能力的提升不僅取決于自身?xiàng)l件，也受制于鄰近區(qū)域的狀況。因此，西部地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)與發(fā)達(dá)區(qū)域、鄰近區(qū)域的合作，通過(guò)構(gòu)建信息共享等途徑實(shí)現(xiàn)人員、資本、技術(shù)等的區(qū)域空間溢出功能，通過(guò)優(yōu)化創(chuàng)新資源配置、提高本省的低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，共同推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

（3）應(yīng)改變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，降低能源強(qiáng)度。煤炭消費(fèi)在我國(guó)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中比重仍然很高，這造成了能源的消耗和污染的排放，因此需要開(kāi)發(fā)新能源，提高能源使用效率。首先，應(yīng)在工業(yè)領(lǐng)域加快實(shí)施“天然氣代煤、電代煤”，減少污染物的排放；其次，在城市大力推進(jìn)節(jié)能建筑，大力發(fā)展節(jié)能技術(shù)，不斷降低能源強(qiáng)度；最后，加大水電、風(fēng)電、光伏等新能源的使用。

（4）應(yīng)通過(guò)降低碳排放強(qiáng)度促進(jìn)技術(shù)的創(chuàng)新。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的影響，是減排政策需要關(guān)注的領(lǐng)域。相鄰省份在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中應(yīng)注重碳排放的空間性，進(jìn)行空間布局和協(xié)同優(yōu)化，促進(jìn)區(qū)域間聯(lián)合減排效果的發(fā)揮；各區(qū)域進(jìn)行產(chǎn)業(yè)空間布局規(guī)劃時(shí)，應(yīng)避免相鄰區(qū)域的污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，但要促進(jìn)相鄰區(qū)域低碳化轉(zhuǎn)型聯(lián)動(dòng)。

總之，低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出是現(xiàn)階段我國(guó)技術(shù)發(fā)展的首要任務(wù)。發(fā)展環(huán)保、低碳產(chǎn)業(yè)對(duì)于我國(guó)環(huán)境及可持續(xù)發(fā)展均有重要意義。基于研究結(jié)論，本文認(rèn)為我國(guó)區(qū)域低碳技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有較大的差異，各區(qū)域政府應(yīng)制定適宜的創(chuàng)新政策；應(yīng)加強(qiáng)對(duì)能源消耗較大產(chǎn)業(yè)的監(jiān)管力度，改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、提高能源效率；加強(qiáng)低碳技術(shù)區(qū)域協(xié)同治理、發(fā)揮東部地區(qū)的資源優(yōu)勢(shì)、升級(jí)低碳技術(shù)創(chuàng)新層次，促進(jìn)相關(guān)人員、資本、高技術(shù)企業(yè)向中西部地區(qū)的合理擴(kuò)張與流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展、聯(lián)合減排。