绿色创新效率与产业结构升级...城市面板数据的PVAR分析_张玲梅.pdf
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1、绿色创新效率与产业结构升级的互动关系研究张玲梅,王金河(聊城大学 商学院,山东 聊城252059)摘要:以全国284个城市为样本,综合运用Super-SBM模型、ArcGIS可视化分析、面板向量自回归(PVAR)模型等方法,测算城市绿色创新效率,分析时空分布特征,并对城市绿色创新效率与产业结构升级的互动关系进行检验。结果表明:城市绿色创新效率与产业结构升级存在自我加强机制;城市绿色创新效率与产业结构升级存在相互促进关系。最后对城市提高绿色创新效率,优化产业结构提出相应的建议。关键词:绿色创新效率;产业结构升级;向量自回归模型中图分类号:F062.2文献标志码:A文章编号:1008-4657(2
2、023)02-0056-07收稿日期:2022-10-18基金项目:山东省社会科学规划一般项目(22CJJJ11)作者简介:张玲梅(1997-),女,山西吕梁人,聊城大学硕士研究生,主要研究方向:产业经济理论;王金河(1972-),男,山东茌平人,聊城大学副教授,硕士生导师,主要研究方向:产业经济理论。0引言在新发展理念指导下,绿色创新成为驱动经济高质量发展、缓解环境污染的重要途径。产业结构升级作为经济高质量发展的重要基础,必然会受到绿色创新效率的影响。同时,产业结构升级能淘汰“高污染”“高能耗”产业,减少污染物的排放1,降低绿色创新的非期望产出,进而提高绿色创新效率。这意味着绿色创新效率与产
3、业结构升级是相互影响的。学术界关于绿色创新与产业结构升级的研究主要基于两条主线展开。第一,绿色创新是推动产业结构升级的重要力量。朱于珂等2认为绿色技术创新能通过优化生产要素配置、提高节能减排效率,引领产业结构从”高污染”“高能耗”的产业转向技术密集、绿色环保的产业,实现产业结构升级。汪发元等3发现长三角洲地区绿色创新能借助清洁的技术和先进的知识对资源进行改造和整合,推动高技术产业的发展,进而加快产业结构升级的速度。郭炳南等4指出绿色技术创新通过提高资源利用率实现产业结构迈向合理化,通过增强企业竞争优势推动产业结构高级化。徐盈之等5通过实证发现,绿色技术创新与产业结构升级之间不仅存在线性关系,还
4、存在以要素市场扭曲为门槛变量的非线性关系。刘在洲等6采用动态空间杜宾模型探索绿色技术创新对产业结构升级的空间溢出效应,结果显示,长江经济带绿色技术创新能显著提升本省市的产业结构升级,但对邻近省市产业结构升级的推动效果不显著。第二,产业结构升级能反向影响绿色创新效率。吴旭晓7认为产业结构升级有助于产业向低能耗、绿色化的方向转化,降低了排污力度和能源消耗,进而减少了绿色创新活动的能源投入和非期望产出,对绿色创新效率的提高产生了促进作用。闫华飞等8发现在产业结构升级过程中存在着人才、资本、技术等生产要素的重新配置,进而对绿色创新效率产生影响。黄磊等9在使用超效率EBM模型测算城市绿色技术创新效率的基
5、础上,采用空间计量模型探索城市绿色技术创新效率的动力机制,发现产业结构优化促进产业协同发展,推动本城市绿色技术创新效率的提高。第38卷第2期Vol.38 No.2荆楚理工学院学报Journal of Jingchu University of Technology2023年4月Apr.2023基于城市面板数据的PVAR分析56DOI:10.14151/ki.jclgxyxb.2023.02.012纵观现有的研究,学者较多关注绿色创新效率与产业结构升级之间的单向影响,鲜少有学者探索绿色创新效率与产业结构升级的互动关系。绿色创新效率的提高和产业结构升级均为长期过程,两者之间的互动关系可能存在动态性
6、。1研究设计1.1模型的设定PVAR模型由Holtz-Eakin D等10于1988年提出,在Love I等11与连玉君等12的拓展下逐渐成熟,其兼具VAR模型和面板数据的优点。本文构建的PVAR模型如下:Yit=0+nk=1kYit-k+i+t+it(1)其中,Yit代表包含绿色创新效率与产业结构升级的二维列向量;0代表截距项;k为最优滞后阶数;k代表滞后k阶的参数矩阵;Yit-k代表滞后k阶时包含绿色创新效率与产业结构升级的二维列向量;i代表个体效应;t代表时间效应;it代表随机干扰项。1.2变量的选取与测算绿色创新效率反映了在资源环境约束下,绿色创新活动过程中各种投入要素的实际利用程度。
7、基于这一理念,本文借鉴李金滟等13的研究成果,在兼顾数据可得性和客观性的基础上,从投入和产出两个角度构建绿色创新效率评价指标体系。其中,使用从事科技活动的人员数作为衡量创新投入中劳动力投入的变量,以地方财政用于科技的支出衡量创新活动中资本的投入,用全社会用电量表示能源投入,运用城市专利授权数代表期望产出,用环境污染指数表示非期望产出。其中,环境污染指数是基于工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体排放量三个一级指标,利用熵值法测算的。Tone提出的Super-SBM模型在传统DEA模型的基础上,将非期望产出与投入产出的松弛变量纳入模型中,不仅能有效解决非期望产出下的效率评价问题,还能解决结果中
8、多次出现1的情况,故本文选取此方法对绿色创新效率进行测算,其计算公式为:=min1mmi=1x-xi01s1+s2s1r=1y-ryr0+s2r=1y-ryr0()x-nj=1,kjxjy-gnj=1,kjygjy-bnj=1,kjybjx-x0,y-gyg0,y-b yb0,y-g 0,|0(2)产业结构升级是指产业发展由劳动密集型、高能耗状态向技术密集型、低污染状态演变的过程。本文借鉴付凌晖14、涂建军等15的计算方式,使用夹角余弦法对其进行测度:首先,构建一组三次产业增加值占国民生产总值比重的三维向量X0=(X1,0,X2,0,X3,0);其次,构造一组一二三产业由低层次向高层次排列的三
9、维向量:X1=(1,0,0)、X2(0,1,0)、X3(0,0,1);然后根据公式(3)计算X0与X1、X2、X3的夹角1、2、3,接着根据公式(4)计算出产业结构指数。q=arccos3p=1Xpq Xp03p=1(X2pq)1/23p=1(X2p0)1/()2()(3)uis=3p=1q(4)ggbb571.3数据来源本文以我国284个城市为研究对象,样本时间跨度为20112019年,数据主要来源于历年中国城市统计年鉴和各市统计公报,个别缺失值使用线性插值法进行填补。2实证结果分析2.1绿色创新效率与产业结构升级的时空特征分析基于测算得到的gie与uis,对城市绿色创新效率与产业结构升级进
10、行时空特征分析,以了解城市绿色创新效率与产业结构的时间、空间变化情况,为后文分析绿色创新效率与产业结构升级的互动关系奠定基础。图1展示了20112019年城市绿色创新效率与产业结构升级的均值变化。图1 20112019年城市绿色创新效率与产业结构升级的均值变化图从图1中可以看出,城市绿色创新效率呈波动上升趋势,但其在2016年时急剧下降,这说明在新发展理念的指导下,我国各城市在使用先进、清洁的技术发展经济的同时更加重视环境保护,进而实现绿色创新效率的提升,2016年城市绿色创新效率出现急剧下降的现象可能与国家发布的“三去一降”政策有关,我国很多城市的产业是以工业制造业为主,这一政策的实施使这些
11、城市受到了一定程度的冲击;产业结构升级呈逐年增长态势,这说明近9年我国城市的产业结构发生了巨大的变化,服务业等第三产业的占比增加,”高污染”“高能耗”的产业逐渐退出市场,更有利于经济高质量发展。接着,使用ArcGIS自然断点法将2011年与2019年城市绿色创新效率分为三个等级,并展示了其可视化结果,见图2。注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的标准地图(审图号:GS(2020)4619)制作,下同。图2 2011年与2019年城市绿色创新效率空间分布图从图2可知,2011年,我国城市绿色创新效率处于低效率区的占比最大,且主要为中西部城市,说明2011年时我国整体绿色创新效率值较低,存在
12、一定的提升空间;高效率城市主要处于东部沿海地区,这些城市创新资源相对丰富、经济发展水平高、绿色环保意识浓厚,有利于绿色创新效率的提高。到2019年,我国绿色创新效率处于低效率区的城市数量明显减少了,处于中、高效率区的城市数量增加了,这意味着我国整体绿色创新效率随时间有显著的增长趋势,与图1的结论一致。图3是2011年与2019年我国城市产业结构升级的空间分布图,与图2使用的可视化方法一致。58从表3中可以看出,城市绿色创新效率是产业结构升级的格兰杰原因,其至少通过了10%的显著性检验;城市产业结构升级也是绿色创新效率的格兰杰原因,其至少通过5%置信水平下的检验。因此,绿表3格兰杰因果检验结果表
13、原假设ChiP结论lngie不是lnuis的格兰杰因13.9920.000拒绝lnuis不是lngie的格兰杰因23.8760.000拒绝图3 2011年与2019年城市产业结构升级空间分布图从图3中可以看出,与2011年相比,2019年我国城市产业结构升级处于低效率区的城市数量跳跃式减少,2019年时只有9个城市仍属于低效率区;处于中、高效率区的城市数量明显增加,东部沿海城市与各省份的省会城市几乎均处于高效率区,这说明近些年来我国城市产业结构正朝着更加高级的方向发展,更适合当前经济发展的需求。2.2平稳性检验与阶数确定为确保结果的稳健性,避免出现伪回归现象,本文使用LLC、IPS和HT检验对
14、绿色创新效率和产业结构升级变量进行单位根检验,结果见表1。表1单位根检验结果表方法gieuis结论LLC-39.562*-22.320*平稳IPS25.065*14.600*平稳HT0.069*0.121*平稳注:上角标*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平下通过显著性检验,下同。表1结果表明,绿色创新效率与产业结构升级均通过了LLC、IPS和HT检验,说明这2个变量是平稳序列。在使用PVAR模型对绿色创新效率与产业结构升级之间的互动关系进行研究前,需要确定最优滞后阶数。因此,本文采用AIC、BIC与HQIC信息准则确定模型的滞后阶数,结果如表2所示。表2最优滞后阶数的选择表LagAIC
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