長江經濟帶工業綠色創新發展效率及其協同效應

黃磊 吳傳清

摘要：綠色發展和創新發展是適應把握引領經濟發展新常態的必然要求，在加快經濟高質量發展進程中發揮著重要引領作用。構建綠色創新協同發展的理論分析框架，基于2011—2016年長江經濟帶省級面板數據，采用全局超效率SBM模型和耦合協調度模型分別測度長江工業綠色發展效率、創新發展效率、綠色創新協同效應。研究表明：長江經濟帶工業綠色生產能力穩步提升，上中下游地區工業綠色發展效率呈梯度遞增格局，沿線11省份在全國整體處于中等水平;長江經濟帶工業創新發展動能呈“V型”增長態勢，沿線11省份在全國總體處于相對靠前水平;長江經濟帶工業綠色創新發展協同效應顯著，技術創新是推動工業綠色創新協同發展主要驅動力。進一步推動長江經濟帶工業綠色創新協同發展，應大力建設綠色開放創新平臺，強化工業綠色技術創新研發，加快綠色創新成果的市場價值轉化，發揮各地區工業綠色創新比較優勢，構建多元產業生態補償機制。

關鍵詞：長江經濟帶;綠色發展;創新發展;綠色技術創新;協同效應

中圖分類號：F424.3;F0615? ?文獻標志碼：A? ?文章編號：1008-5831（2019）03-0001-13

一、研究問題與文獻回顧

綠色發展和創新發展是新發展理念的重要組成部分，作為新時期經濟發展三大支撐帶之一的長江經濟帶工業綠色創新協同發展對落實創新驅動戰略、加快生態文明建設、實現高質量發展具有重要推動作用?！堕L江經濟帶創新驅動產業轉型升級方案》（2016）提出以創新為動力，依托科技創新、制度創新雙輪驅動，構建全方位創新發展體系?！蛾P于加強長江經濟帶工業綠色發展的指導意見》（2017）要求進一步提高工業資源能源利用效率，降低工業發展對生態環境的影響。習近平總書記在武漢召開的深入推動長江經濟帶發展座談會上（2018）強調要推動綠色產業合作，深入實施創新驅動發展戰略，推動人才、資金、技術在上中下游地區合理流動。黨和國家高度重視長江經濟帶工業綠色創新發展，提升長江經濟帶工業綠色發展效率和創新發展效率，實現工業綠色創新協同發展，是加快長江經濟帶高質量發展的應有題中之義。長江經濟帶工業綠色創新發展效率如何？工業綠色創新協同發展處于何種階段？加快推動工業綠色創新協同發展的著力點何在？本文側重探討上述三大問題，以期全面厘清長江經濟帶工業綠色創新協同發展思路。

學術界關于工業綠色發展效率和技術創新效率的研究主要集中在效率測度、影響因素識別、收斂機制檢驗、提升路徑探討等四個維度[1-2]。工業綠色發展效率一般與地區發展水平和行業清潔度相關性較高，而工業創新發展效率則與產業科技含量緊密相關。重點探究經濟發展、人力資本、產業集聚、技術創新、環境規制、能源結構、對外開放、產業轉移等變量對工業綠色發展效率和技術創新效率的影響效應，但作用方向和作用強度因研究對象與研究時期不同而呈現出不同的研究結果[3]。隨著地區間日益頻繁的經濟聯系和更加精細的專業化分工，人才、資金、技術在地區和行業間流動性加快，工業綠色發展效率和創新效率差距逐步縮小[4]?，F有研究逐漸關注考慮工業環境非期望產出的創新發展效率，側重反映工業的綠色創新能力[5]，但未能準確分離技術創新的環境非期望產出，綠色創新效率測量準確性有待提升。

關于工業綠色發展效率和創新發展效率的研究尺度，主要集中在企業、行業與地區三個層面，偏向對大中型工業企業、二位數工業細分行業與省域尺度工業綠色發展效率和技術創新效率研究[6]。工業綠色發展效率的行業與地區分布與技術創新效率一致性較高，工業技術創新對工業發展具有重要支撐作用。東部地區特別是經濟較發達省份工業企業效率顯著高于中西部及東北地區省份[7]，高技術制造業和節能環保工業細分行業綠色發展效率和技術創新效率要顯著高于鋼鐵、煤炭、有色等科技含量較低的傳統高耗能與重化工業行業[8-9]。

關于工業綠色發展效率和創新發展效率的研究工具，一般采用數據包絡分析DEA和隨機前沿分析SFA測度工業綠色創新發展效率，前者無需設定生產函數形式，可處理多產出變量，對工業生產過程的擬合度更好，所以考慮非期望產出基于方向性距離函數的改進DEA模型成為工業綠色創新效率測度主流工具，如超效率SBM模型、網絡DEA模型、兩階段DEA模型、RAM模型等[8-11]。采用普通線性面板模型、Tobit模型、FGLS模型等檢驗工業綠色技術創新效率的驅動機制[12]，隨著交通和信息網絡基礎設施愈益完善，地區間經濟發展的人才、資金、技術交流更加頻繁，空間交互效應逐漸引起學術界關注，采用空間計量模型探究工業綠色創新發展的驅動機制成為一種趨勢[1，13]。

總體而言，學術界關于工業綠色發展效率和創新發展效率的研究維度較為全面、研究方法較為成熟、研究尺度較為多元，為后續深入研究建立較為完善的分析框架。但現有研究關于國家戰略支撐區域長江經濟帶的工業綠色發展效率和技術創新效率研究還不夠，特別是關于工業綠色發展效率和技術創新效率的協同性研究仍處于起步階段，無法把握長江經濟帶工業綠色創新協同發展思路。鑒于此，本文將基于工業綠色創新協同發展機理，分別評估長江經濟帶工業綠色發展效率、工業創新發展效率及工業綠色創新發展協同效應，闡明長江經濟帶工業綠色創新協同發展的路徑與方略。

二、工業綠色創新協同發展的理論機理

綠色發展與創新發展是工業高質量發展的必然要求，降低工業發展的環境負荷并增強工業發展的創新效益，是工業可持續發展的題中之義。工業綠色發展與工業創新發展互為依存，相互促進，其內在協同機理主要表現在以下三個方面。

其一，綠色技術支撐效應。技術創新是推動工業綠色發展的根本動力，傳統產業改造升級和綠色新興產業發展壯大依托于技術進步的推廣應用，以綠色技術創新推動傳統高耗能產業低碳循環化改造，加快高技術產業規?；l展[14]。綠色科技創新，特別是關鍵共性綠色技術突破，能夠有效革新生產工藝，推動生產過程低碳化、循環化、清潔化，極大提升工業發展的環境兼容性，對工業綠色清潔度提升具有質的飛躍。綠色技術創新對工業綠色創新協同發展具有基礎性作用，有力支撐了工業綠色創新協同發展。

其二，綠色需求引致效應。傳統粗放的工業發展模式造成嚴重的要素配置冗余和環境污染問題，使得資源環境約束趨緊，逼近資源環境承載力上限，要求工業企業必須改進生產技術，提升資源能源利用效率，降低資源能源消耗強度和總量。同時，居民收入水平提升刺激了綠色產品需求，綠色生態產品成為主流消費趨勢，消費者更加關注產品安全性和綠色性，消費升級倒逼企業加強綠色產品研發，提升產品綠色科技含量，以穩定并擴張市場份額。資源環境約束和消費升級引致工業綠色技術創新，加快工業綠色創新協同發展[15]。

其三，綠色空間溢出效應。隨著地區間由高鐵、高速公路、航空樞紐等構建的綜合立體交通體系逐步完善，以互聯網、大數據、云計算為基礎的信息技術網絡建立健全，空間聯系緊密程度愈益凸顯，綠色生產技術隨著地區間頻繁的勞動力、企業、產業流動而加速擴散[16]。通過共建園區、對口支援、生態補償等途徑，綠色技術較為落后地區對臨近生產技術領先地區存在較強的學習效應，引進周邊地區先進的綠色生產技術、設備與管理模式，地區間工業綠色技術差距逐步收斂，促進工業綠色創新發展的地區協同性提升。

三、研究方法和數據來源

（一）研究方法

工業綠色發展效率反映工業綠色清潔生產能力，是指在當前生產技術和資源能源消耗條件下，工業生產所能增加與工業環境廢物排放所能減少的最大程度。本文采用全局超效率SBM模型測度長江經濟帶工業綠色發展效率。針對傳統DEA模型無法反映投入產出變量的非比例松弛變動，對環境非期望產出的弱可處置性考慮不足，筆者提出基于松弛測度的方向性距離函數SBM-DDF模型以反映投入產出變量的非比例改進程度并還原環境非期望產出的弱可處置性[16]。為反映綠色發展效率的動態變化，不同年份效率必須具有相對可比性，本文借鑒Andersen和Petersen[18]與Oh[19]構建超效率DEA模型與全局生產技術集經驗，構建基于松弛測度的全局超效率SBM模型，實現跨期效率與有效決策單元的可比性。具體如下：

式中，φ即為在全局生產技術與可變規模報酬條件下（VRS）下p時期q決策單元的生態效率，可實現跨期生態效率的比較分析，識別有效決策單元的相對有效性。λtr表示t時期第r個決策單元投入、產出值的權重。Qr=1λtr=1，λtr≥0表示生產技術規模報酬可變（VRS）。x、y、b分別表示決策單元的投入要素向量、期望產出向量和非期望產出向量。

上述方法主要涉及投入、期望產出、非期望產出三類變量（表1）。投入變量主要考慮勞動、資本、能源三種要素，分別選用規模以上工業企業平均用工人數、全社會工業固定資本存量、工業能源消耗反映，工業固定資本存量基于工業固定資產投資采用永續盤存法估算，折舊率參考張軍等[20]研究結論取為9.6%;期望產出變量主要考慮工業總產出，選用規模以上工業企業銷售產值反映，該指標包含在生產過程中的中間工業產品市場價值，可與工業生產過程的環境非期望產出進行匹配;環境非期望產出主要為工業生產廢物，分別選用工業廢水排放總量、工業廢氣排放總量、一般工業固體廢棄物產生量反映。

工業創新發展效率是指工業創新投入轉化為工業創新效益的充分度，反映工業創新驅動潛力，在既定工業研發投入下，工業技術創新產出所能達到的最大程度。采用全局超效率SBM模型測度長江經濟帶工業創新發展效率，主要涉及工業創新投入和產出兩類變量（表2），上述模型不考慮非期望產出即為工業創新發展效率測度工具。投入變量主要考慮研發人員、研發資本兩類要素，分別選用規模以上工業企業R&D人員全時當量、規模以上工業企業R&D資本存量反映，研發資本存量基于R&D經費內部支出采用永續盤存法估算，折舊率參考肖文和林高榜[21]做法取為10%;產出變量主要考慮工業創新成果的中間產出、最終市場價值，分別選用規模以上工業企業發明專利申請量、規模以上工業企業新產品銷售收入反映。

工業綠色創新協同效應是指工業綠色發展與工業創新發展的互補發展程度，反映工業綠色發展對工業創新發展的引致效應及工業創新發展對工業綠色發展的支撐作用。采用耦合協調度模型評估長江經濟帶工業綠色創新協同績效。耦合度雖能反映工業綠色發展效率和工業創新發展效率的作用強度和作用方向，但其實質內涵仍是系統間的一致性比較測度，無法反映工業綠色發展和工業創新發展的整體功效和協同效應。因此，為評價工業綠色發展效率與工業創新發展效率的耦合協調程度，需構建二者間的耦合協調度模型：

式中，D為工業綠色發展效率（L）和工業創新發展效率（E）的耦合協調度，反映工業綠色發展與工業創新發展的協同效應;T為綜合效益指數，C為耦合度。α和β分別為工業綠色發展效率和工業創新發展效率的待定權重，工業綠色發展與工業創新發展均為工業高質量發展的重要內涵，將權重α和β均取值為0.5。參考黃磊等[22]關于耦合協調度與耦合協調類型的分類方法，將工業綠色創新發展的耦合協調發展狀況分為三大類十大亞類（表3）。

（二）研究周期選擇和數據來源

2013年長江經濟帶發展被確立為國家重大戰略，因此本文將研究時段確定為2011—2016年，以綜合把握長江經濟帶發展戰略確定前后工業綠色創新協同發展進程?；A數據取自于《中國工業經濟統計年鑒2012》《中國工業統計年鑒》（2013—2017）、《中國統計年鑒》（2012—2017）、《中國統計年鑒》（2012—2017）、《中國環境統計年鑒》（2012—2017）、《中國能源統計年鑒》（2012—2017）、《中國科技統計年鑒》（2012—2017）。由于西藏的統計數據缺失較多，故在全國層面的數據分析不包括西藏。同時，亦不涉及港澳臺地區的統計分析。因此，本文的研究分析只包含30個省份。文中所用涉及產品價值的指標均采用以2011年為基期的定基價格指數平減，其中工業固定資本采用工業固定資產投資價格指數平減;工業銷售產值采用工業生產者出廠價格指數平減;由于官方未公布研發價格指數，參考朱有為和徐康寧[23]做法，構造加權研發價格指數并對R&D經費內部支出平減由于R&D經費內部支出主要用于日常性支出和資產性支出，查閱《中國科技統計年鑒》（2012—2017），兩類支出占R&D經費內部支出大體分別為85%、15%，因此本文構建的研發價格指數為85%的消費者價格指數與15%的工業生產者出廠價格指數的加權價格指數，與朱有為和徐康寧（2006）采用的25%的消費者價格指數與75%的工業生產者出廠價格指數的加權價格指數權重有所不同。;規模以上工業企業新產品銷售收入采用工業生產者出廠價格指數平減。長江經濟帶工業綠色創新發展地區差異巨大，將長江經濟帶作上中下游地區劃分，上游地區包括云貴川渝4省份、中游地區包括鄂湘贛皖4省份、下游地區包括蘇浙滬3省份。

四、實證結果分析

（一）長江經濟帶工業綠色發展效率

長江經濟帶工業綠色發展態勢良好，工業綠色發展動能較強（表4）。2011—2016年長江經濟帶工業綠色發展效率保持較快增長態勢，由2011年的0.587穩步提升至2016年的0.722，年均增長4.24%，增速遠高于長江經濟帶以外地區，并于2015年超越長江經濟帶以外地區;長江經濟帶以外地區工業綠色發展效率保持平緩增長態勢，由2011年的0.660波動緩慢上升至2016年的0.695，年均增長僅1.04%;全國平均工業綠色發展效率保持平穩增長態勢，由2011年的0.633波動增長至2016年的0.705，年均增長2.17%。前期長江經濟帶工業綠色生產能力不高，傳統高耗能、高污染產業產能化解壓力較大，通過不斷加快傳統產業轉型升級，加強綠色技術創新研發推廣應用，工業綠色發展動能不斷釋放，綠色發展優勢逐步凸顯，成為引領全國工業綠色發展的生力軍。

長江經濟帶上中下游地區工業綠色發展績效呈穩定的梯度遞增格局，但中上游地區工業綠色發展潛力逐步凸顯。2011—2016年上游地區工業綠色效率保持較快增長態勢，由2011年的0.457快速上升至2016年的0.584，年均增長5.04%;中游地區工業綠色發展效率呈平穩快速上升態勢，由2011年的0.565穩步提升至2016年的0.726，年均增長5.14%;下游地區工業綠色發展效率保持平穩增長態勢，由2011年的0.789平緩上升至2016年的0.901，年均增長2.69%。長江經濟帶工業綠色發展的地區差異較大，中上游地區雖有顯著的綠色追趕效應，但受經濟實力和技術條件所限，與下游地區依然存在較大差距。

長江經濟帶沿線11省份工業綠色生產能力普遍增強，整體處于全國中等水平（表5）。上海、江蘇、浙江為第一梯隊，工業綠色發展績效整體處于全國領先水平，是促進長江經濟帶工業綠色發展的核心驅動源，引領長江經濟帶乃至全國工業綠色發展。安徽、江西、湖北、重慶為第二梯隊，工業綠色發展效率在全國整體處于中等水平，工業綠色發展速度整體加快，以江西省最為典型，年均增長速度高達6.51%。湖南、四川、貴州、云南處于第三梯隊，工業綠色發展績效在全國處于相對靠后水平，有待進一步提升工業資源能源利用效率。長江經濟帶工業綠色發展績效與地區經濟發展水平整體呈正相關關系，經濟發展程度較高的省份有能力支撐工業綠色技術創新研發，推動工業綠色轉型升級。

（二）長江經濟帶工業創新發展效率

長江經濟帶工業創新發展動能充分，工業創新發展效率絕對水平與相對增速均優于全國平均水平（表6）。2011—2016年長江經濟帶工業創新發展效率呈“V型”較快增長態勢，由2011年的0.625平緩下降至2013年的0.613，而后穩步快速增長至2016年的0.844，整體保持較快上升趨勢，年均增長6.17%。長江經濟帶以外地區工業創新發展效率保持平穩增長態勢，由2011年的0.446提升至2016年的0.597，年均增長5.99%。全國工業創新發展效率呈持續上升態勢，由2011年的0.512穩步上升至2016年的0.687，年均增長6.07%。前期長江經濟帶處于工業轉型升級的陣痛期，短期內低端工業創新成果有所減少，隨著“三去一降一補”深入推進，研發資金和人才加快投入至高技術制造業和先進制造業，長江經濟帶工業創新動能逐步增強，引領全國經濟高質量發展。

長江經濟帶上中下游地區工業創新績效整體呈梯度遞增格局，上游地區工業創新動能較弱，中游地區保持平穩，下游地區工業創新發展動能強勁。2011—2016年上游地區工業創新發展效率呈“V型”衰退趨勢，由2011年的0.734快速下降至2013年的0.559，后平穩上升至2016年的0.669，整體年均下降1.85%;中游地區工業創新發展效率保持平穩高速上升態勢，由2011年的0.504穩步增長至2016年的0.878，年均增長11.73%，工業創新績效提升最為迅猛;下游地區工業創新發展效率呈較快增長態勢，由2011年的0.642快速上升至2016年的1.031，年均增長9.95%。上游地區是長江經濟帶工業創新發展的薄弱地區，應進一步強化對上游地區工業創新發展的支持力度，引導中下游地區工業創新資源向上游地區流動，協調長江經濟帶上中下游地區工業創新能力。

長江經濟帶沿線11省份工業創新發展差距擴張，大部分省份工業創新發展動能平穩增長，少數工業創新稟賦不足省份難以實現工業創新驅動（表7）。上海、江蘇、浙江、安徽為第一梯隊，工業創新發展效率在全國保持相對靠前水平或快速上升態勢，以安徽省最為典型，工業綠色發展效率保持穩定的高速增長態勢。江西、湖北、湖南、重慶為第二梯隊，工業創新發展效率在全國整體處于中等水平，工業創新發展的基礎條件較好，工業創新發展績效整體較優。四川、貴州、云南為第三梯隊，工業創新發展動能不足，工業創新發展效率出現倒退，年均下降速度分別為0.36%、4.03%、4.94%。工業創新發展起飛條件較為嚴格，必須具有良好的產業、人才、資金基礎與政策環境，應有重點地加快工業創新動能培育，特別是創新基礎薄弱的云貴地區，穩健推動工業創新發展。

（三）長江經濟帶工業綠色創新發展協同效應

長江經濟帶工業綠色創新協同效應顯著，絕對水平和相對增速均優于全國平均水平（表8）。2011—2016年長江經濟帶工業綠色創新協同效應保持平穩增強態勢，由2011年的0.543持續增長至2016年的0.619，年均增長2.65%，協同發展類型由勉強協調階段上升至初級協調階段，于2016年進入協調發展階段。長江經濟帶以外地區工業綠色創新協同效應呈平緩增長態勢，由2011年的0.499提升至2016年的0.553，年均增長2.06%，始終處于過渡調和區間。全國平均工業綠色創新協同效應亦呈平穩增長態勢，由2011年的0.515穩步增長至2016年的0.577，年均增長2.29%，長期處于勉強協調階段。長江經濟帶工業綠色創新協同效應整體處于全國領先水平，工業綠色發展與工業創新發展互動效應良好，二者互為支撐協同推進，引領全國工業綠色創新協同發展。

長江經濟帶上中下游地區工業綠色創新協同效應呈梯度遞增格局，上游地區工業綠色創新協同效應最弱，中游地區協同效應明顯，下游地區協同效應最強。上游地區工業綠色創新協同效應呈“V型”緩慢增長態勢，由2011年的0.536下降至2013年的0.512，后持續上升至2016年的0.554，整體年均增長0.68%，始終處于勉強協調階段。中游地區工業綠色創新協同效應呈線性增長態勢，由2011年的0.511持續快速提升至2016年的0.627，年均增長4.15%，由勉強協調階段上升至初級協調階段。下游地區工業綠色創新協同效應保持較快增長態勢，由2011年的0.594增長至2016年的0.694，年均增長3.15%，由勉強協調發展階段穩步趨近中級協調階段。上游地區工業綠色創新協同發展仍處于起步階段，中下游地區應加強對上游地區工業綠色技術創新支持，加快長江經濟帶全域工業高質量發展。

長江經濟帶沿線11省份工業綠色創新協同效應以工業創新能力為主導，創新能力較強省份的工業綠色創新協同能力顯著優于其他省份（表9）。上海、江蘇、浙江、安徽處于第一梯隊，工業綠色創新協同發展能力較強，始終處于協調發展階段，江蘇省于2016年率先進入中級協調發展階段。江西、湖北、湖南、重慶、四川整體為第二梯隊，工業綠色創新協同發展能力在全國處于中等水平，基本由過渡調和階段進入協調發展階段，工業綠色創新協同發展能力提升迅猛。貴州、云南為第三梯隊，工業綠色創新協同發展能力較弱，在全國處于相對靠后水平，工業創新人才匱乏，工業綠色創新協同發展能力提升緩慢。長江經濟帶省域工業綠色創新協同發展能力仍為經濟和技術主導型，上海、江蘇、浙江應強化對云南、貴州等欠發達省份的工業技術創新支持，協調長江經濟帶省域工業綠色創新協同發展能力。

五、結論與政策啟示

基于2011—2016年全國30個省份的面板數據，采用全局超效率SBM模型和耦合協調度模型從全國視角分析長江經濟帶整體、上中下游地區、沿線11省份等層面全面評估長江經濟帶工業綠色發展效率、技術創新效率、綠色創新發展協同效應，得出如下研究結論。

第一，長江經濟帶工業綠色生產能力持續增強。長江經濟帶工業綠色發展效率穩步提升，加快推動工業生產低碳清潔綠色化，工業綠色發展效率逐步超越全國平均水平。內部上中下游地區工業綠色生產能力分異明顯，上游地區工業綠色技術相對落后，中游地區次之，下游地區領先其他地區。沿線11省份工業綠色生產能力在全國處于中等水平，以蘇浙滬三省份為驅動源。

第二，長江經濟帶工業創新動能后發優勢明顯。長江經濟帶工業高端創新要素資源逐漸配置至科技含量較高的先進制造業，傳統低端無效過剩產能逐步淘汰轉型，工業創新發展效率加快提升。工業創新發展存在嚴格的技術門檻，上中下游地區工業創新效率梯度差距更為顯著，下游地區最強，中游地區平穩，上游地區滯后。沿線11省份工業創新能力整體在全國相對靠前，省域創新能力較強，但云貴等創新資源稀缺省份創新能力停滯倒退。

第三，長江經濟帶工業綠色創新發展協同性提升加快。長江經濟帶工業綠色創新協同發展逐步邁入高質量協調發展階段，工業綠色發展需求引致綠色技術創新，進一步支撐工業綠色發展技術要求。上中下游地區工業綠色創新協同發展亦呈梯度遞增格局，下游地區工業綠色創新發展協同效應遠高于中上游地區。沿線11省份工業綠色創新協同發展整體在全國處于靠前水平，特別是技術創新能力較強省份，以蘇浙滬皖四省份最為典型。

進一步明確長江經濟帶工業綠色創新發展思路，上述研究結論蘊含如下政策啟示。

其一，強化綠色生產技術研發。加強傳統工業綠色轉型關鍵技術研發，圍繞鋼鐵、有色、化工等傳統行業，在長江經濟帶中上游地區率先突破一批工業綠色轉型核心技術，支撐長江經濟帶傳統工業綠色技術改造升級。培育綠色制造核心技術優勢，以滿足節能環保、新能源裝備、新能源汽車等綠色制造產業技術需求為重點，加快核心關鍵技術研發，構建制造業綠色發展的技術支撐體系。積極發展工業綠色關鍵共性技術，遵循產品全生命周期理念，以提升工業綠色發展技術水平為目標，加大綠色設計、環保材料、綠色工藝與裝備、再制造等領域共性技術研發力度，提升長江經濟帶在推動全國工業綠色創新發展中的重要引領作用。

其二，提升綠色創新成果市場轉化速率。緊扣市場綠色需求，開展市場調研，精準分析居民綠色產品需求，以個性化、柔性化、智能化為導向，最大化滿足居民綠色產品需求，提升工業綠色創新成果的市場兼容性。完善技術交易市場，構建綠色技術創新成果信息平臺，推動綠色專利技術市場化交易，消除綠色創新技術交易和科技成果轉化制度壁壘，內化綠色技術研發成果經濟效益外部性。提升綠色創新服務，加強節能環保咨詢服務公司與工業企業緊密對接，強化節能環保服務對綠色制造技術創新的促進作用，推動節能環保制造業發展壯大，增強工業綠色創新協同發展的內生動力。

其三，建設開放創新平臺。打造工業綠色創新資源集聚區，以上海張江等四大全面創新改革試驗區為基礎，加快整合長江經濟帶綠色創新資源，推動綠色創新資源要素流動，建設一批綠色創新協同發展示范區，帶動長江經濟帶工業綠色創新協同發展。建設工業聯合創新技術研究院，推動龍頭企業與高?？蒲性核M建專業技術研究院，強化傳統行業節能技術和廢物循環再利用技術研發，加強新興基礎關鍵核心綠色技術創新。構建工業綠色技術創新聯盟，支持骨干企業聯合高?？蒲袡C構、行業協會共同搭建工業綠色技術研發試驗平臺，加快工業綠色新技術、新工藝、新產品的示范應用，加快工業綠色創新協同發展進程。

其四，發揮工業創新地區比較優勢。嚴格遵循主體功能定位，優化調整工業生產布局，長三角優化開發區優先發展節能、節地、環保的先進制造業，長江中游地區、成渝地區等重點開發區加快傳統制造業綠色技術改造升級，三峽庫區、武陵山區等限制開發區嚴格限制工業化開發。培育綠色高技術產業集群，推進沿江工業節水治污與清潔生產技術改造，加快發展節能環保、新能源汽車、智能制造等高技術綠色工業集群。推進綠色創新協同城市試點示范，嚴控試點城市能耗、水耗、排放標準，梳理總結試點城市經驗做法，以點帶面推動長江經濟帶工業綠色創新協同發展。

其五，建立多元產業生態補償制度。設立工業生態補償基金，強化對上游地區開展工業綠色創新發展的資金支持，提高上游地區工業綠色生產與環境治理技術，降低工業污染排放和能源消耗強度。共建工業園區，鼓勵中下游地區先進節能環保制造企業入駐上游地區，聯合建設工業發展示范園區，稅收分成比例適當偏向遷出地政府，平衡中下游地區先進節能環保企業遷出所產生的稅收損失。開展工業綠色人才培訓，引導中上游地區工業企業定期組織人員赴下游地區行業領軍企業實習，增強上游地區工業研發人員的綠色創新能力，逐步縮小上中下游地區間工業綠色技術人力資本差距，增強長江經濟帶工業綠色創新發展協同性。

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Abstract： Based on the panel data of the Yangtze River Economic Belt （YREB） at provincial level from 2011 to 2016， this paper makes assessment on the industrial green efficiency and innovative efficiency and their synergetic effect by SBM Model and Coupling Coordinating Model under the theoretical framework of green and innovative development. The results suggest three conclusions. Firstly， the capacity of YREBs industrial green production strengthens steadily， the distribution of the upper， middle and lower reaches green efficiency presents an incremental gradient pattern， and the 11 provinces green efficiency rank in the middle level of the whole country. Secondly， the kinetic energy of YREBs industrial innovative development ascends in a V-shaped trend， and the level of the 11 provinces innovative efficiency is better than the countrys overall level. Thirdly， the synergistic effect of YREBs industrial green development and innovative development is obvious， technical innovation is the main power driving the YREBs coordinating development. To push forward YREBs industrial green and innovative development， it is necessary to build more green open innovation platform， intensify research of green technological innovation， accelerate the process of the transformation of green innovation results into market value， give full play to each districts advantages in industrial green innovation and establish multi-ecological compensation mechanism.

Key words： the Yangtze River Economic Belt; green development; innovative development; green technological innovation; synergistic effect

（責任編輯 傅旭東）