技術創新對綠色發展的空間效應與傳導機制
——基于長三角城市群的經驗證據

黃 晶 徐志超

（安徽財經大學經濟學院，蚌埠 233030）

引 言

中國特色社會主義進入新時代，我國將轉變發展方式、優化經濟結構、推動經濟高質量發展作為未來發展的重要目標。黨的二十大報告提出“推動綠色發展，促進人與自然和諧共生”、“到二〇三五年，……實現高水平科技自立自強，進入創新型國家前列”。作為經濟高質量發展的兩大理念，“創新” 與“綠色” 存在著密切聯系。綠色發展依賴于創新技術的突破；創新發展須置于綠色框架之下，盡可能降低創新過程和成果應用對環境產生的負面影響。如何更好地發揮創新與綠色的協同作用，是學術界及政府部門關心的重要問題。

近年來，長江三角洲（以下簡稱“長三角”）城市群綠色轉型與創新發展問題備受關注。我國陸續出臺了各類文件，將技術創新作為長三角區域產業轉型的主引擎，將綠色發展作為長三角區域高質量發展的重要抓手。作為我國經濟發展的重要增長極，長三角城市群高質量發展對中國式現代化建設意義重大，對其他城市群高質量發展也具有借鑒價值。因此，本文以長三角城市群為樣本，分析技術創新對綠色發展的直接效應和間接效應，基于不同空間權重矩陣檢驗技術創新對城市綠色發展的作用，提高本文研究結論的穩健性，通過不同異質性子樣本將技術創新對綠色發展的總效應分解為直接效應和間接效應，并進行區域對比分析，進一步將節能減排效應和產業升級效應納入空間計量模型中，采用“兩步法” 中介效應檢驗進行機制分析。

1 文獻綜述

縱觀國內外研究，技術創新對綠色發展的影響主要分為三類觀點：第一類觀點認為技術創新能夠促進綠色發展。生產企業通過采用先進技術提高生產資料利用效率，促進資源循環利用［1，2］，使污染得到有效控制，在生產過程中實現節能減排［3，4］；同時，技術創新通過引領原有產業朝著綠色化轉型［5］，催生出新型綠色產業，進而實現城市經濟綠色化、生產綠色化、環境綠色化和生活綠色化［6，7］；第二類觀點認為技術創新會阻礙綠色發展。企業在進行技術創新時面臨邊際成本與邊際收益相抉擇的問題，由于清潔環境具有公共物品性質，以利潤最大化為目標的企業會更加重視由技術創新帶來的邊際收益，而忽視技術創新對生態環境帶來的負面影響，導致個體污染程度高于社會最優水平。此外，技術進步使得生產資料與產品的單位生產成本和價格下降，對該行業的產品需求增加，如果此類技術被應用于高污染企業，則會產生環境污染的“回彈效應”［8，9］，嚴重阻礙綠色發展；第三類觀點認為技術創新與綠色發展之間的關系是非線性的。當技術創新處于起步階段時，能源利用效率較低且使用節能技術的機會成本較高，企業采用節能技術的動力不足，生產擴張往往伴隨著污染增加；但隨著技術創新逐漸走向成熟，節能技術成本下降，企業節能減排意愿增強，新技術將廣泛應用于生產環節，使得技術創新對綠色發展的影響跨過拐點，由負向轉為正向效應，最終形成技術創新與綠色發展的“U” 型關系［10］。

為驗證技術創新與綠色發展之間的理論關系，Bartzoka 和Yarime［11］以重污染行業為例，對綠色清潔技術在生產環節中的可用性進行了研究，并提出應當通過產品和技術的創新來實現綠色技術創新；Chun 等［12］以韓國為樣本，分析了綠色創新在各個產業中對生產效率的影響，并提出重污染產業應當更注重綠色技術創新。較新的研究如滕堂偉等［13］分析了長江經濟帶科技創新與綠色發展的耦合協調關系，發現其耦合關系具有區域性集聚特征；張小筠等［14］采用系統GMM 動態面板研究發現，技術創新能夠有效提高制造業的資源和能源利用率，降低制造業的污染排放，進而促進城市綠色發展；曾剛和胡森林［15］以黃河流域79個地級市為研究對象，得出技術創新先抑制后促進城市綠色發展的結論，并驗證了“回彈效應”；馬海濤和王柯文［16］以長江經濟帶三大城市群為研究對象，也驗證了城市技術創新對綠色發展的影響呈“U” 型關系；Cheng 等［17］采用網絡松弛模型和空間杜賓模型研究發現，我國制造業技術創新價值鏈效率雖呈現波動增長趨勢，但技術創新效率的提高可顯著提升制造業綠色發展水平。

目前，關于技術創新對綠色發展影響的研究較為豐富，但多數實證分析只是基于普通面板模型，忽視了技術創新對綠色發展影響的空間效應；此外，針對技術創新影響綠色發展的方式以及對中介機制進行檢驗的研究較少。為此，本文首先通過理論闡釋提出研究假設，然后采用空間杜賓模型和中介效應檢驗分析技術創新對城市綠色發展的空間效應與傳導機制。

2 理論機制

2.1 技術創新對城市綠色發展的影響方式

技術創新對城市綠色發展的影響方式主要體現在4 個方面：（1） 技術創新推動產業結構從資本密集型向知識和技術密集型產業轉型，使得“高能耗、高排放、高污染” 的第二產業比重下降，綠色清潔和低污染的第三產業比重上升，實現產業綠色化；（2） 技術創新有助于提升企業生產過程中的能源利用效率和廢物處理率，實現生產綠色化；（3） 技術創新有助于降低企業和家庭的污染物排放，有效地保護城市環境，實現環境綠色化；（4） 技術創新推動了人們生活方式和消費方式的轉變，引導居民綠色出行、綠色消費，實現生活綠色化。根據上述分析，提出研究假設H1：技術創新對城市綠色發展具有正向促進作用。

同時，考慮到本文研究對象為長三角城市群，不同城市的地理環境、資源稟賦、經濟基礎、發展階段存在一定差異，導致技術創新對城市綠色發展的影響程度有所不同。為此，提出研究假設H2：技術創新對城市綠色發展的影響存在區域異質性。

2.2 節能減排和產業升級對綠色發展的中介作用

技術創新的綠色效應包括促進節能減排和推動產業升級。其中，節能減排效應表現為節約投入端的能源消耗和減少產出端的污染排放。具有較高創新能力的企業通過改進現有的能源使用技術，可顯著提高能源利用效率，減少能源需求，降低能源消耗和污染物排放，從而促進城市綠色發展［18］。產業升級效應表現為新技術研發使能源配置由低生產率產業轉向高生產率產業。能源消耗與污染物排放的產業分布格局在一定程度上取決于產業結構。隨著企業創新能力不斷提升，新的替代能源技術出現，能源依賴度過高、污染嚴重的落后產業將逐漸被淘汰。能源要素將從“高能耗、高污染” 企業向“低能耗、低污染” 企業流動，綠色產業崛起將優化能源消耗結構，從而提升城市綠色發展水平。根據上述分析，提出研究假設H3：節能減排和產業升級是技術創新促進城市綠色發展的路徑。

3 數據與變量說明

3.1 變量選取

（1） 被解釋變量：綠色發展水平指數（GD）。本文從經濟綠色化、生產綠色化、環境綠色化和生活綠色化4 個維度構建城市綠色發展綜合評價指標體系（見表1）。經濟綠色化主要反映經濟結構對綠色發展的影響；生產綠色化主要反映生產活動排放對綠色發展的影響；環境綠色化主要反映自然環境對綠色發展的影響；生活綠色化主要反映居民生活方式對綠色發展的影響。參考楊麗和孫之淳［19］的做法，采用改進的熵值法①對構成綠色發展水平指數的12 個指標進行綜合測算，得到2003～2022 年長三角城市群中各城市的綠色發展水平得分。

表1 城市綠色發展綜合評價指標體系

（2） 核心解釋變量：城市技術創新水平（TI）。對技術創新的衡量通常采用專利數據，包括發明專利、實用新型專利和外觀設計專利。其中，發明專利能更好地反映技術創新的綜合性。發明專利數據又分為專利申請量和專利授權量，鑒于專利申請量的時效性更強，能及時地反映出技術創新情況，并且考慮到城市規模差異的影響，采用每萬人發明專利申請量表示城市技術創新水平。

（3） 中介變量：節能減排（ESER）和產業升級（UIS），分別采用工業總產值和工業用電量的比值、第三產業生產總值進行度量。

（4） 控制變量：經濟發展水平（ECO）、環境規制效率（ENR）、城市人口密度（DEF）、工業企業數量（NOE）、外商直接投資（FDI）。其中，經濟發展水平反映城市經濟發展的綜合效益，選取城市人均生產總值作為度量指標；環境規制效率采用第二產業生產總產值與二氧化硫排放量的比值來度量；城市人口密度采用城市人口數量與城市面積的比值來度量，工業企業數量采用全市工業企業個數來度量，二者分別反映城市中的居民生活和生產活動對綠色發展的影響；外商直接投資采用當年實際使用外資金額來度量。

3.2 數據來源

以2003～2022 年長三角城市群41 個地級及以上城市為研究對象，剔除安徽省巢湖市（其于2011 年被撤銷地級市）。數據來自《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》 以及各?。▍^、市）統計年鑒。對部分缺失數據采用線性插值法補齊。為消除指標的量綱差異和數據異方差問題，對部分指標進行對數變換。

4 實證研究

4.1 空間相關性檢驗

基于空間鄰接矩陣計算長三角城市技術創新的全局莫蘭指數（Moran's I）。表2 顯示，除2021和2022 年以外，全局莫蘭指數均為正值且通過了空間相關性檢驗。2005、2010、2015 和2020 年技術創新的局部莫蘭指數散點圖②呈現“高高聚集”、“低高聚集” 和“低低聚集” 3 種狀態，并且技術創新在2005～2020 年存在的時間慣性，可以采用空間面板模型進行分析。

表2 技術創新的全局莫蘭指數

4.2 空間計量模型分析

構建如下空間杜賓模型（SDM）：

式（1） 中，GDit、TIit、Xit、εit分別表示第i個城市在第t年的綠色發展水平、技術創新、控制變量向量和隨機誤差項；α表示常數項；δ表示綠色發展的空間自回歸系數；β和Φ分別表示技術創新和控制變量的回歸系數；ω和Ψ分別表示技術創新和控制變量的空間滯后系數；n為城市個數，W為空間權重矩陣。在空間計量建模中，遺漏變量將導致模型存在內生性問題，并且尋找其他解釋變量來捕捉這些不可觀測因素通常十分困難。因此，本文通過構建SDM 模型將周邊地區的核心解釋變量的線性加權組合加入到方程中，在一定程度上降低遺漏變量帶來的估計偏誤［20］。

4.2.1 基準回歸

表3 模型（1） 基準回歸結果顯示，TI的系數為0.113，在1%置信水平下顯著為正，驗證了H1，技術創新對城市綠色發展具有正向促進作用。WTI的系數為0.033，在1%置信水平下顯著為正，表明城市技術創新對綠色發展具有正向的空間溢出作用?？刂谱兞恐?，經濟發展水平（ECO）對綠色發展的回歸系數為負，原因在于長三角城市在經濟發展早期對環境保護的重視不足，往往以犧牲環境為代價片面追求經濟增長率［21］。環境規制效率系數ENR和WENR在1%置信水平下顯著為負，說明環境規制對綠色發展具有顯著的負向影響，并且這種影響存在著空間關聯性，該結果驗證了“企業合規成本說”，即較強的環境規制會提高企業合規成本，導致企業生產效率降低，單位產出的污染物排放量可能增加，對綠色發展起阻礙作用。

表3 基準回歸結果

由于模型包含空間滯后項，式（1） 中各變量的系數估計值并不能準確度量解釋變量對被解釋變量的實際影響。因此，本文采用LeSage 和Pace［22］提出的方法，將技術創新對綠色發展的總效應分解為平均直接效應和平均間接效應（或平均溢出效應）。平均直接效應為i城市技術創新的變化對該城市綠色發展的平均綜合影響，不僅包括了技術創新對i城市綠色發展的直接影響，還包含了技術創新傳遞到空間相關聯的j城市并引起j城市相關變量變化后，對i城市綠色發展產生的反饋效應；平均間接效應不僅包括i城市技術創新變動引起空間相關聯的j城市相關變量的變化，還包括其對本地綠色發展的影響傳遞到j城市后，對j城市綠色發展產生的平均影響。

對長三角城市群總體的分析顯示，技術創新的直接效應與間接效應系數分別為0.035 和0.034，均在5%置信水平下顯著。技術創新存在明顯的正向空間溢出，并且溢出效應與直接效應的程度相當。長三角城市群聚集了豐富的資源，大量高端產業鏈和高水平科技供給為區域內產業綠色轉型提供了良好基礎。憑借較好的產學研合作和活躍的技術交易市場，長三角地區逐步形成了以技術創新為動力的“綠色” 發展格局。近年來，通過不斷推進區域融合與協同發展，要素在長三角城市之間的流動加快，為技術創新外溢創造了有利條件。

4.2.2 穩健性檢驗

空間權重矩陣的選擇是空間計量分析的重要部分，為檢驗結論的穩健性，分別采用空間經濟距離矩陣（W1）和空間經濟地理嵌套矩陣（W2）替代空間鄰接矩陣W進行模型估計。其中，W1 是在W的基礎上加入城市生產總值來衡量空間距離，W2 是將城市生產總值和城市經緯度結合起來衡量空間距離。表3 模型（2） 和模型（3） 估計結果顯示，更換空間權重矩陣后，技術創新對城市綠色發展的直接促進作用和正向溢出作用依然顯著?；貧w結果的顯著性與方向不會因為更換空間權重矩陣而發生逆轉性變化。

4.2.3 異質性分析

考慮到不同城市對技術創新的投入有所不同，本文將長三角城市群總體樣本按照“都市圈－非都市圈” 城市、“資源型－非資源型” 城市兩種方式進行劃分，分別回歸并對空間效應進行分解，以驗證假設H2。

根據2016 年5 月國務院常務會議通過的《長江三角洲城市群發展規劃》，將長三角城市群中的26 個城市③劃歸為都市圈城市，其余15 個城市劃歸為非都市圈城市。表4 空間效應分解結果顯示，都市圈城市技術創新的直接效應與溢出效應均不顯著，非都市圈城市技術創新的直接效應顯著但溢出效應不顯著。作為我國經濟最具活力、發展水平最高的地區之一，長三角區域都市圈城市較早地開啟產業轉型，實現了經濟發展與生態環境保護的良性互動，綠色經濟已越過快速發展階段，都市圈城市技術創新對綠色發展的邊際貢獻有所下降④。非都市圈城市往往處于區域外圍，與都市圈城市相比，發展資源和科技基礎都處于劣勢。同時，由于大城市對周邊中小城市的資源“虹吸效應”，反而容易剝奪非都市圈城市的發展機會，難以形成輻射效應。

表4 空間效應分解

根據國家發展改革委員會提出的《全國資源型城市可持續發展規劃（2013 ～2020 年）》，將長三角城市群中10 個城市⑤劃分為資源型城市，其余31 個城市劃分為非資源型城市。表4 顯示，資源型城市技術創新的直接效應和溢出效應不顯著，非資源型城市技術創新的直接效應和溢出效應均顯著為正。多數資源型城市自身綜合發展水平不高、技術創新水平低，其發展更多地依賴于資源存量的利用，并且在資源使用過程中往往存在高能耗和高污染問題；非資源型城市無資源存量優勢，因而更注重通過技術創新和提高效率的方式謀求發展，有效提升了城市自身綠色發展水平，同時，通過技術的空間溢出帶動了周邊城市的綠色發展。

上述分析驗證了假設H2，技術創新對城市綠色發展的影響存在區域異質性。

4.3 中介效應分析

為進一步探究長三角城市技術創新促進綠色發展的具體方式，本文對技術創新通過節能減排效應、產業升級效應促進綠色發展的機制進行識別和檢驗。參考江艇［23］的研究，采用“兩步法”進行中介效應分析：第一步，核心解釋變量對被解釋變量進行回歸；第二步，核心解釋變量對中介變量進行回歸；如果第二步回歸的核心解釋變量顯著，則結合傳導機制的理論分析驗證了中介效應。設計如下中介模型：

式（2） 為技術創新對綠色發展的基準回歸方程；式（3） 為技術創新對中介變量（Med）的回歸方程，各系數解釋與式（1） 相同。中介變量分別選取節能減排（ESER）與產業升級（UIS）。

表5 列（2） 顯示，技術創新對節能減排效應的直接作用系數（TI）在1%置信水平下顯著為正，說明技術創新通過促進節能減排進而推動城市綠色發展；列（3） 顯示，技術創新對產業升級效應的直接作用系數雖然不顯著，但其空間溢出系數（WTI）在1%置信水平下顯著為正，表明技術創新主要通過產業升級的正向空間溢出作用推動城市綠色發展。中介效應分析驗證了假設H3，節能減排和產業升級是技術創新促進城市綠色發展的路徑。

表5 中介效應分析

5 主要結論與政策建議

過去十年，長三角區域在技術創新能力上取得了快速發展，城市綠色發展水平也不斷提升。本文基于長三角城市面板數據，探討了技術創新對綠色發展的直接和間接影響及其作用機制。研究發現：（1） 技術創新對城市綠色發展產生了顯著的正向促進作用，該結論在多種穩健性檢驗后仍然成立；（2） 技術創新對城市綠色發展的影響存在空間異質性。具體表現為，非都市圈城市技術創新的直接效應顯著，但都市圈城市技術創新的直接效應有所減弱且溢出效應不顯著；非資源型城市技術創新的直接效應和溢出效應均顯著為正，資源型城市技術創新的直接效應和溢出效應不顯著；（3） 技術創新通過節能減排對城市綠色發展產生正向直接作用，通過對產業升級產生正向溢出作用進而促進城市綠色發展。

立足上述結論，為充分發揮技術創新對城市綠色發展的積極影響，本文提出以下政策建議：

（1） 大力扶持企業技術創新，加快本地產業結構向清潔化、高效化轉型升級。落實企業碳排放要求和節能減排目標，對高污染、高能耗企業進行外部約束；還要積極孵化綠色環保產業，為企業搭建綠色新興產業園區和綠色技術產學研創新基地。完善企業綠色技術創新優惠政策支持體系，為企業開展綠色技術創新提供政策便利，提高企業創新的內生動力。鼓勵企業與高校、科研機構共同開展科學研究、綠色技術轉移和人才培養等合作項目。完善成果轉化機制，加強科技成果與綠色產業的對接，支持企業將科技成果轉化為綠色生產力。

（2） 建立長三角綠色發展的地區協作機制，形成一體化區域合力，發揮都市圈城市和非資源型城市的輻射帶動作用。長三角部分城市的技術創新具有顯著的空間外溢性，通過地理或經濟關聯對周邊城市綠色發展產生積極影響。地方政府宜順勢而為，根據創新高地城市的產業特點和優勢，引導相關產業集聚發展，形成綠色產業鏈和價值鏈的完整生態系統。通過舉辦高水平學術會議、產業對接會、科技創新展示等活動，搭建交流合作平臺，促進中心城市與周邊地區的創新資源共享和合作，擴大技術創新的輻射影響范圍，進一步推動區域產業升級和綠色發展。

（3） 加強環保監管和標準建設，強化環保政策的實施，推動企業向綠色、清潔、高效方向發展。嚴格執行環境保護法律法規，加大對環境違法行為的查處力度。同時，鼓勵企業建立自主監測系統，實施在線監測和自動預警，及時發現和糾正環境污染問題。加強對企業污染治理的技術支持和培訓，提高企業的環保意識和能力。

需要指出的是，受限于指標數據的可得性，本文僅在長三角城市層面考察了技術創新對城市綠色發展的影響，未能在范圍更大的樣本層面或轄域更小的縣級層面開展更豐富和細致的研究。未來可進一步拓展研究的樣本范圍，并對中介路徑進行更深入的挖掘。

注釋：

①具體計算方法略，留存備索。

②限于篇幅，局部莫蘭散點圖略。

③上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城。

④不含2022 年數據的分析顯示，長三角區域都市圈城市的技術創新直接效應均顯著為正，技術創新對綠色發展起到直接促進作用。

⑤徐州、宿遷、湖州、滁州、馬鞍山、宿州、亳州、宣城、淮南、池州。