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经济管理论文代写
我国企业绿色创新效率及其空间溢出效应研究
作者:天天论文网 日期:2018/7/4 14:30:12 点击:

摘要

在生态环境问题日益突出以及国际竞争逐渐加剧的背景下,绿色创新已经成为我 国企业实现可持续发展及提升技术创新水平的首要选择。然而,目前工业生产中“高 投入、高消耗、低产出”的现象仍层出不穷,创新资源分配不合理、绿色管理水平落 后等使得我国工业企业的绿色创新效率较低。此外,我国地域辽阔,地区之间具有异 质性的经济基础、产业结构以及技术水平,从而导致工业企业绿色创新效率存在较大 的地域差距、地区创新发展极不平衡。然而,区域之间也并非为相互独立的个体,交 通、互联网等基础设施的发展使得区域之间的创新关联性逐渐加强。在这种情况下, 创新的空间溢出效应越来越受到学术界的重视,它能够有效促进知识技术在区域之间 的流动,从而弥补地区创新资源分配不均衡、创新投入不足等缺陷。

然而,目前针对工业企业绿色创新效率及其空间溢出效应的研究仍存在不足之 处,如没有考虑创新的阶段性特征、忽视相关环境因素对创新效率以及溢出效应的影 响等等。因此,本文将基于两阶段价值链视角,将创新过程分解为科技研发和成果转 化两个阶段,运用超效率DEA模型测度2005-2014年中国30个省市工业企业绿色创 新的整体及分阶段效率,在此基础上,采用空间面板模型检验其空间溢出效应,并深 入研究知识产权保护水平、政府支持等变量对工业企业绿色创新效率及其空间溢出效 应的影响。

研究结果表明:首先,我国工业企业绿色创新整体及分阶段效率均不高,地区差 异明显,东部地区大部分省份的两阶段创新水平处于“双优”状态,而中西部地区则 存在自身的创新短板;其次,在不同的空间权重矩阵下,绿色创新整体及分阶段效率 均存在显著的正向空间溢出效应,其中科技研发外溢效应相较于成果转化外溢效应而 言更强。需要注意的是,目前地理邻近对绿色创新效率溢出的影响较大,技术邻近次 之、经济邻近最小;最后,不同影响因素变量对绿色创新分阶段效率的直接、间接及 总效应存在差异。其中开放度和产业结构对工业企业绿色创新分阶段效率均产生了不 同程度的正向作用,而政府支持和人力资本水平的影响方向却为负。知识产权保护水 平在科技研发阶段对本地区和邻区创新分别产生了显著的负向和正向效应,在成果转 化阶段的影响并不显著。

关键词:价值链;绿色创新效率;超效率DEA;空间溢出效应;空间计量模型

ABSTRACT

In the context of the increasingly prominent ecological environment problems and the increasing international competition, green innovation has become the primary choice for China抯 enterprises to achieve sustainable development and enhance the level of technological innovation. However, the phenomenon of Mhigh input, high consumption, low output" still emerges in an endless stream in the field of industrial production recently, and the green innovation efficiency of Chinese industrial enterprises is quite low because of the unreasonable allocation of innovation resources and backward green management level. In addition, with the differentiated economic bases, industrial structures and technical levels, there are large disparities of green innovations among different regions in China. However, the region is not an independent individual, and the development of infrastructure such as transportation and Internet has gradually enhanced the correlation between regions. Under these circumstances, the academic community has been paying more attention to the spatial spillovers of innovation, because it can effectively promote the flow of knowledge and technology among different regions, and make up for the defects of uneven allocation of regional innovation resources and insufficient investment in innovation.

However, current research on green innovation efficiency and spatial spillover effect of industrial enterprises still exist deficiencies, such as without considering the stage characteristics of innovation and ignoring the impact of environmental factors on innovation efficiency and spillover effects, etc. Therefore, based on the value chain, we decompose the green innovation activity into two stages of R&D and S&T convention, and then uses Super-DEA model to analyze the industrial enterprises* total and two stages green innovation efficiency of 30 provinces in China from 2005 to 2014. On this basis, the spatial econometric model is constructed to examine the spatial spillover effects and influencing factors of green innovation efficiency.

The empirical results show that: firstly, industrial enterprises* total and two stage green innovation efficiencies have much space to improve and its regional differences are more obvious. Otherwise, most provinces, innovation level of the eastern China is in the state of 揹ouble excellent?,while both the central region and the western region have their own innovative short board ; there is one more point, based on different spatial weighting matrices, the spatial spillover effects of two and total stages green innovation efficiency are positive and significant, in which the spillover effects in the stage of R&D are significant stronger than S&T convention; it should be noted that geographical proximity has a greater impact on green innovation efficiency spillovers, followed by the technological proximity, and then the economical one. Thirdly, the direct, indirect and total effects of different influencing factors variables on green innovation efficiency are different. For example, openness and industrial structure have positive effects on the two stage green innovation efficiency in different degrees, while the impact of government support and human capital is negative. In addition, intellectual property protection has significant negative impacts on local regions and has positive impacts on neighboring region in the stage of R&D, but has no obvious influence on the stage of S&T convention.

KEYWORDS: value chain; green innovation efficiency; super-DEA; spatial spillover effect; spatial econometric model

目录

第一节研究背景与研究意义 1

一、 研究背景 1

二、 研究意义 1

第二节研究思路和研究方法 2

~\研究思路 2

二、研究方法 2

第三节研究内容、研究框架及创新点 3

一、 研究内容 3

二、 研究框架 3

三、 创新点 4

第二章 文南犬综述 5

第一节有关绿色创新效率的研究 5

一、 绿色创新及绿色创新效率的概念 5

二、 绿色创新效率的评价指标及评价方法 6

三、 绿色创新效率的影响因素 9

第二节有关创新空间溢出效应的研究 10

一、 创新溢出的概念及形式 10

二、 创新空间溢出的存在性 10

三、 创新空间溢出的作用机制 11

四、 创新空间溢出的影响因素 12

第三节相关文献述评 13

第三章研究设计 15

第一节变量选取与指标说明 15

一、 绿色创新两阶段效率评价指标体系 15

二、 影响因素变量选取与说明 16

第二节研究方法与模型构建 17

一、 绿色创新效率评价方法 17

二、 空间计量经济模型 18

第四章实证分析 21

第一节工业企业绿色创新效率测算结果分析 21

一、 工业企业绿色创新效率水平及变化趋势 21

二、 工业企业绿色创新效率的地区差异分析 23

第二节工业企业绿色创新效率的空间溢出效应 25

~\ 空间自相关检验结果 25

二、工业企业绿色创新效率的空间面板估计结果分析 26

第五章结论与启示 31

第一节研究结论 31

第二节政策建议 31

第三节研究的不足与展望 33

参考文献 34

致谢 40

在读期间科研成果 41

第一章绪论

第一节研究背景与研究意义

一、研究背景

科技创新是经济持续增长的动力源泉,在国家创新发展战略以及“创新、协调、 绿色、开放、共享”等理念的指导下,中国技术创新能力及经济发展水平有了平稳且 快速的增长,但是技术创新水平与国际先进水平相比仍存在较大差距,比如我国80% 的芯片制造及90%的硅提纯技术均需要依赖进口。此外,企业作为技术创新的核心主 体,在提升国家竞争力方面起着不可替代的重要作用,然而,目前我国许多工业企业 仍依靠资源、能源消耗和环境污染来实现盈利目标,经济生产活动中“高投入、高消 耗、低产出”的现象层出不穷,导致资源环境承载压力急剧上升。根据《第一次全国 污染源普查公告》显示的内容来看,我国工业废水排放总量在2007年达到2092. 8 亿吨,而工业废水中的主要污染物产生量正逐年增加,如化学需氧量和氨氮量在2007 至2010年间分别增加了 116. 45万吨和28. 77万吨。到2014年,环境污染给中国经 济造成的损失已约占GDP总量的15%。可见,技术创新的绿色化脚步缓慢,导致我 国经济的长期可持续发展面临着巨大挑战。因此,有必要对工业企业的绿色创新效率 进行评价,从而探寻其效率低下的环节及原因,这有利于促进工业企业进一步优化投 入产出比例、提升技术创新水平,最终实现全国经济发展由粗放型向集约型转变。

同时,在开放型经济背景下,一个地区的创新活动会通过知识交流和技术转移等 形式扩散到其他地区,从而增加创新收益的外部性,对区域经济持续增长起到关键作 用。我国地域辽阔,各区域之间拥有异质性的产业基础、经济结构及资源禀赋,因而 技术创新水平也存在较大差异。在当前资源有限、地区发展极不平衡的情况下,国家、 企业和学术界均试图寻找能够促进区域之间知识共享和信息技术交流的途径,以最大 化创新的正向溢出作用,推进区域资源整合及经济一体化发展。目前,学术界针对创 新溢出进行的研究取得了较多成果,为企业、区域及国家实施创新管理提供了有意义 的借鉴,然而多数学者仅限于研究创新整体效率的溢出,忽视了创新过程的阶段性特 征,对创新溢出的研究还需进一步细化。不同阶段创新效率的溢出大小及方向有何区 别?分别对创新整体效率产生多大程度的影响?人力资本、政府政策等因素对不同阶 段溢出的作用程度如何?对上述问题的解决,有助于企业优化创新资源配置、提高技 术水平,同时有利于国家针对地区差异制定合理的创新激励政策、促进区域创新协同 发展。

(一)理论意义

第一章绪论

第一,已有研究多关注本地区影响因素变动对企业绿色创新效率的影响。本文从 创新溢出的角度考察其他地区的创新效率及制度、市场等因素对本地区的作用效果, 丰富了绿色创新理论。第二,目前学术界主要倾向于研究创新产出的溢出效应,且多 将创新活动看作是一个“黑箱”,忽视了创新的阶段性溢出效应。本文从创新效率角 度出发,研究工业企业不同创新阶段的空间溢出效应,以及多方面考察绿色创新效率 的影响因素,丰富了创新效率及创新溢出理论。

(二)现实意义

首先,对比分析我国不同省份工业企业之间的绿色创新效率差异,提出有利于效 率较低的企业改进创新管理和优化投入产出的建议。其次,检验工业企业绿色创新整 体及分阶段效率的空间溢出效应,并从开放度、知识产权保护、产业结构、政府支持 以及人力资本等多方面提出优化区域创新效率、增强创新溢出效果的政策建议,有利 于区域工业企业合理配置创新资源、提升创新能力。

第二节研究思路和研究方法

一、 研究思路

首先从区域差异及经济协调发展角度,对工业企业绿色创新效率及其影响因素、 技术创新空间溢出等领域的文献进行梳理,发现已有研究忽视了区域创新之间的相关 性,并且多研究传统创新产出以及整体效率的溢出效应,缺乏对绿色创新分阶段效率 溢出的考察;其次,考虑环境效应,构建绿色创新效率的两阶段评价指标体系,并建 立超效率DEA模型;然后利用空间面板计量经济模型检验绿色创新整体及分阶段效 率的溢出效应;最后,从知识产权保护水平、开放度、产业结构、政府资金支持及人 力资本等角度,提出政策建议。

二、 研究方法

本文的研究方法包括以下三种:

1. 文献研究法。通过大量阅读国内外关于绿色创新效率及创新溢出的文献及书 籍,把握相关研究前沿,从中寻找研究缺口。同时,通过理论分析,建立本文的研究 框架,为实证分析奠定基础。

2. 超效率DEA方法。数据包络分析(DEA)能够解决包含多种产出数据的效率 测算问题,其中超效率DEA方法克服了传统DEA无法比较有效决策单元效率高低的 缺点,更加有利于区域之间绿色创新效率的对比分析。通过掌握超效率DEA的运作 原理及软件操作,文章对不同地区工业企业绿色创新的科技研发及成果转化效率进行 了测算。

3. 空间计量分析方法。空间计量分析法是从计量经济学的分支,它能够检验各种 经济变量是否存在空间关联性,即相邻地区之间的绿色创新效率是否会存在空间溢出 效应,若是,影响程度及方向如何。本文选取空间误差模型、空间滞后模型及空间杜宾模型等作为实证分析的工具。

第三节研究内容、研究框架及创新点

一、研究内容

本研究主要由五个部分组成,具体内容简介如下:

第一章,绪论。首先,概括研究不同地区工业企业之间绿色创新效率差异及其溢 出效应的背景及意义;其次,阐述文章的研究思路、研究方法、研究内容及可能的创 新点,并画出框架图,为全文的研究理清逻辑思路。

第二章,文献综述。首先,从概念、评价指标、评价方法以及影响因素等方面对 国内外关于绿色创新效率的研究进行文献回顾,并指出目前的研究现状和不足。其次, 对创新溢出效应的存在性、作用机制及影响因素等方面的研究现状进行总结和述评。 最后,在文献回顾的基础上,提出目前的研究不足和本文的研究主题。

第三章,研究设计。首先,基于两阶段价值链和创新投入产出原理,构建包含初 始投入、中间产出及最终产出在内的绿色创新效率评价指标体系,并对研发人员、研 发经费、新产品销售收入等评价指标数据的计算方式和获取方式进行介绍。其次,根 据空间计量经济学原理,以工业企业绿色创新的整体及分阶段效率为被解释变量,以 开放度、知识产权保护、产业结构、政府支持、人力资本水平等为解释变量,并基于 空间0-1、地理距离倒数、地理距离平方倒数、经济距离及技术距离等权重矩阵构建 空间面板计量经济模型。同时,对空间自相关检验、空间滞后模型(SAR)、空间误差 模型(SEM)及空间杜宾模型(SDM)等内容进行详细介绍。

第四部分,实证分析。第一步,通过收集中国统计年鉴、中国科技统计年鉴等数 据库中的创新投入产出及环境污染数据,运用超效率DEA模型测算近十年来我国各 地区工业企业的绿色创新整体及分阶段效率,并分析工业企业绿色创新水平及其变化 趋势。第二步,检验我国各地区工业企业绿色创新整体及分阶段效率的空间溢出效应。 首先,进行空间自相关检验,利用莫兰指数分析各地区的创新效率之间是否存在空间 依赖性。其次,运用空间面板模型检验各地区工业企业绿色创新效率的溢出大小及方 向。最后,分析开放度、知识产权保护、产业结构、政府支持、人力资本水平等变量 对本地区及相邻地区绿色创新效率的影响。

第五章,结论及研究展望。首先,归纳文章的实证结果及发现,并从区域协调发 展、转变经济发展方式、完善法律法规、加强技术合作等方面提出优化区域绿色创新 分阶段效率及其溢出效应的政策建议。其次,总结本文的研究不足,并进行研究展望。

本文的研究框架如下图:

工业企业绿色创新效率及其空间溢出效应

第二章文献综述

根据本文的研究主题,本部分的文献综述主要围绕两个方面展开:一是有关绿色 创新效率方面的文献综述;二是有关创新空间溢出方面的文献综述。

第一节有关绿色创新效率的研究

一、绿色创新及绿色创新效率的概念

(一) 绿色创新的概念

与传统的创新相比,绿色创新更加注重企业在生产经营过程中加强对环境污染和 能源资源利用等事项的管理,强调的是经济利益与生态利益的统一(田虹和潘楚林, 2015)。企业进行绿色创新对生态环境的改善、国家经济的可持续发展具有重要意义 (Wong,2012)。

学术界从不同的角度对绿色创新的概念进行了界定,可总结为创新过程视角、目 标导向视角以及内涵范围视角等。首先,从创新过程角度出发的研究认为,创新系统 的各个环节均应该进行绿色化改进,如绿色新思想的萌发、绿色技术的研发改进以及 绿色新产品的诞生等(Shu等,2016)。其次,绿色创新的目的在于改善企业的环境 绩效,即从资源节约、生态保护、人与自然相协调等方面提高企业的综合创新能力, 实现经济、环境与社会三者的共同发展。(朱建峰等,2015;杨东等,2015)。而从内 涵范围来看,绿色创新不仅体现在材料、设备及工艺创新等方面,也同时体现在管理 理念、营销方式、组织架构创新等方面(Aguilera和Ortiz, 2013)。结合上述三个部分, 肖仁桥等(2017)认为绿色创新是指为了降低生态污染、减少能源消耗、提升企业创 新投入产出效率,组织从技术开发、工艺制造、生产系统管理以及产品商业化等层面 进行技术及非技术创新活动的总称。绿色创新也可以被称为生态创新、环境创新、可 持续创新等(Bemauer 和 Kammerer,2006)。

(二) 绿色创新效率的概念

创新绩效通常分为效率绩效和结果绩效两种。近年来,在国际竞争愈来愈激烈以 及资源环境承载能力日渐降低的条件下,绩效评价已经成为创新领域内研究的焦点问 题之一。研究早期,学者倾向于分析区域及企业创新的结果绩效,即用单一的产出指 标或经过计算的综合产出指标衡量创新水平。但是结果绩效忽视了对组织资源投入合 理性的测量,计算结果并不能全面反映组织的创新能力及水平。因此,随着研究的深 入,效率绩效的研究逐渐受到学者们的青睐(官建成和陈凯华,2009)。与结果绩效 不同的是,效率绩效的测算同时包含了组织创新的投入与产出信息(韩晶,2012), 在衡量组织创新能力高低以及资源整合有效性方面更具优势。结合绿色创新及效率绩 效的内涵,绿色创新效率可以被认为是在充分考虑经济绩效、环境绩效的基础上,利用创新数据计算得出的资源产出与投入之比(赵琳和范德成,2011)。对绿色创新效 率进行测算分析,有利于组织避免产生投入冗余以及产出不足的状况,同时能够反映 出组织创新投入对产出的贡献程度、帮助组织了解创新短板并釆取弥补措施(Yan等, 2002)〇

二、绿色创新效率的评价指标及评价方法

(一)指标体系

进行绿色创新效率测算的第一步即是构建多投入与多产出的评价指标体系,通常 包括人员投入、资金投入、物质投入、经济产出、环境产出等,具体可以归纳为以下三点。

投入指标

绿色技术创新及生产离不开人力、物力、以及财力的投入。R&D人员数量以及 R&D人员全时当量等是最为常见的人力衡量指标(张江雪和朱磊,2012);而在物力 指标方面,学者们倾向于选择仪器、设备原价以及微电子控制设备原价;最后,财力 指标在绿色创新过程中所占比例最大,具体的+级指标一^般有科技活动经费内部支 出、新产品开发经费、研发资本存量和R&D经费内部支出四种(Sharma和Thomas, 2008;曹霞和于娟,2015)。除了上述三种主要的指标外,由于绿色创新的最大特质 是为了减少环境污染、降低能源消耗,因此王惠(2016)在研究中进一步引入了能源 消耗量、企业污染治理完成投资额等能源投入指标。

产出指标

传统创新往往只强调组织经济利益的获取,而经济效益、环境效益以及社会效益 的同步增长才是绿色创新的本质追求。因此绿色创新产出指标包括期望产出和非期望 产出两个方面,目的是在衡量组织经济效益的同时,运用污染指数、三废排放量等环 境指标来测量组织创新的环境友好度,非期望产出与绿色创新呈反比,因此其处理方 式与期望产出有所差别,目前最常用的处理方式是取其倒数(冯志军,2013)。具体 来看,首先,期望产出的选择分两个阶段展开。在科技研发阶段,组织投入研发资源 并产生科技成果,因此新产品开发项目数、技术市场成交额、专利申请数、发明专利 拥有数等成为最常见的几项期望产出指标(冯志军,2013)。而在成果转化阶段,组 织主要将创新资源用于技术成果的商业化,在该阶段,新产品销售收入、新产品产值、 工业总广值等绝对指标以及综合能耗广出率等相对指标较为常见(肖仁桥等,2014)。 其次,在非期望产出的选择方面,碳排放量、环境污染指数、三废排放量、工业用水 总量、烟粉尘排放量以及二氧化硫排放总量等指标的选用率较高(孔晓妮和邓峰。 2015)。


表2-1绿色创新效率评价指标体系

指标

分类原则

具体指标名称


人力

科技活动人员、R&D人员投入数量、R&D人员全时当量等

投入

财力

科技活动经费内部支出、R&D经费内部支出、研发资本存量


物力

微电子控制设备原价、仪器和设备原价等


能源

能源消耗量、企业污染治理完成投资额等


科技研发阶段

专利申请及授权数、技术市场交易额、新产品开发项目数等

期望产出

成果转化阶段

新产品产值、新产品销售收入、综合能耗产出率、工业总产 值等

非期望产出

单位工业增加值能耗、工业二氧化硫排放量、工业用水总量、环境污染指数、 碳排放量、单位地区生产总值能耗等

资料来源:作者根据相关文献整理而成

(二)评价方法

常见的创新效率评价方法有两种,分别为随机前沿分析法(SFA)及数据包络分 析法(DEA)。其中,随机前沿分析法主要用于测算包含多投入单产出决策单元的创 新效率,此外还需要依据样本数据信息设定生产函数。如白俊红和江可申(2009)等 学者在测算我国不同地区企业创新效率时即采用了随机前沿方法,研究表明我国目前 的研发创新效率仍然较低;此外,在碳排放以及能源消耗等约束条件下,苗成林等人 (2016)也采用随机前沿法分析了中国区域间的技术创新效率差距;除上述学者外, 肖文和林林高榜(2014)等人在研究中也运用了此方法。其次,数据包络分析法在随 机前沿分析法的基础上得到了进一步改进,它以线性规划理论为基础,能够解决包含 多种投入、多种产出的创新效率测算问题。更值得一提的是,数据包络分析法省去了 设置生产函数这一环节,测算结果更加客观精确(官建成和陈凯华,2009),因此在 绿色创新领域的应用更为广泛。

在研究初期阶段,绿色创新效率的测算以由Charnes等学者创建的DEA-CCR和 DEA-BCC模型为主,上述两者是最为基础的DEA模型(张江雪和朱磊,2012),其测 算效率的原理是保持生产单元的投入产出量不变,基于具体的创新数据确定生产前沿 面,再通过计算生产单元与前沿面之间的差距来测算效率值(胡剑波和刘辉,2014)。 但是基础的DEA模型仅仅能对效率进行横向上的比较,无法利用纵向数据来对比分析 生产单元在不同时间段的效率变化趋势,故后续研究中,学者们开始将DEA模型与 Malmquist相结合,以此来完成生产单元创新效率的历年变化趋势,创新效率的测算 有了更进一步的发展。

随着研究的开展,一些新的问题开始出现,如需要考虑要素松弛、引入非期望产 出等,此时DEA模型的各种拓展模型逐渐出现和完善。譬如,由Tone提出的DEA-SBM 模型具有非角度和非径向的特点,在考虑要素松弛问题的同时,还将非期望产出引入 模型当中,使得非期望产出的处理途径更加简单便捷。不过SBM模型对效率的测算 也仅仅停留在进行有效和无效的区分上,即无法比较效率值同为1的生产单元之间的效率值高低。而Super-DEA模型则在此基础上得到了进一步完善,它不仅能区分效 率的有效与无效,还能对有效单元的效率值进行对比,即在该模型中,效率无效单元 的结果与其他模型相同,但是效率有效单元的效率值可以等于1,也可以大于1 (华 振,2011)。除此之外,该模型利用的“他评思想”,在构建生产前沿面时将待评价单 元剔除,计算结果更科学。

另外,基于区域发展不平衡、创新效率在地区之间差距较大的现实背景,经过改 善的DEA四阶段、三阶段等模型可被用于分析地区之间创新效率存在差距的原因。 如牛彤等(2015)构建DEA四阶段模型测量了我国不同地区绿色创新效率的大小, 并进一步检验了经济水平、环保力度等环境因素对效率的影响方向与大小。值得注意 的是,DEA四阶段模型无法避免随机误差对测算效果的影响,DEA三阶段模型则能 够同时分析环境因素、管理因素以及随机误差因素对创新效率值的影响(张文丽, 2015)。除了 DEA四阶段及三阶段模型能够分析影响因素之外,DEA-RAM模型也 能够从投入产出角度分析生产单元效率无效的原因(任耀等,2014;姚西龙等,2015)。 综上可见,DEA模型的形式多种多样,各具优势与特点,可根据具体的研究需求进 行选择。

根据现有研究可以发现,创新系统是由不同的阶段组成的,各个阶段属性各异, 投入产出均有较大差距(Hansen和Birkinshaw,2007; Roper等,2008;余泳泽,2009)。 在创新价值链理论的基础上,Guan和Chen (2010)认为创新可以被分为科技研发与 成果转化两个阶段,其中科技研发阶段是指从研发投入到科技成果生成的过程,而成 果转化阶段则是科技成果被开发、应用,从而产生新产品和经济效率的过程。上述两 个阶段的效率值可能会存在较大差异,对创新活动整体效率的提高具有不同程度的阻 碍和贡献(肖仁桥等,2014; Inge,2012;陈凯华,2013),因此两阶段DEA及关联 型网络DEA的存在非常有必要。然而现有研究多将绿色创新看成是一个“黑箱”,只 有少数研究关注过创新的阶段性特征和价值链理论,研究结果存在片面性。未来需要 着重关注创新的阶段性特征,对创新效率进行细致地分解,从而进一步细化研究结论, 为地区及企业创新效率提供更具针对性的提升路径。

DEA模型存在多种具有独特优势的拓展形式,学术界可根据研究需要合理选择。 就目前对绿色创新的研究进展来看,虽然学者们采用的测算方法不尽相同,实证结果 也存在些许差异,但是我国绿色创新效率较低、效率地区差异明显已经成为学术界的 共同认知,文章通过梳理归纳,将主要的研究方法及研究结论列于下表2-2.

表2-2绿色创新效率研究方法及代表性文献

方法

特征

代表性文献及结论

SFA

解决单产出问题,需设定 生产函数形式

白俊红等:中国研发创新效率仍处于较低水平 苗成林等:能源消耗阻碍了技术效率的提高

传统DEA

解决多投入多产出问题, 无需设定生产函数形式

韩晶、刘海鹰等:中国区域绿色创新效率有所提升, 东部地区效率明显高于中部、西部以及东北地区

SUPER-SBM

能对效率值均为1的决 策单元进行比较

王惠等:八大经济区高技术产业绿色创新效率差异 明显,研发强度对效率具有双重门槛效应

 

 


DEA-RAM

侧重从投入产出松弛角 度分析无效率的原因

任耀等:制约效率提升因素是能源消耗和过度投资 姚西龙等:中东部的绿色创新转型效率提升速度高 于西部,需发挥北京、上海等地区的外溢效应

三阶段(DEA 和SFA结合)

可调整环境变量和随机 误差项对效率的影响

张文丽:在1997-2012年间,多数国家的平均绿色 创新生产率都是增加的,主要源于技术效率和技术 进步的贡献;对外开放、政府支持、环境规制等有 利于提高国家绿色创新生产率

四阶段(DEA 和SFA结合)

第二阶段TOBIT模型 能保证参数估计的一致 性

牛彤等:山西省工业企业绿色创新效率不高,但创 新环境的改善速度高于全国和中部地区,经济发展、 政府支持、产业结构及能源开发是影响绿色创新效 率的主要因素

网络DEA (两 阶段)

能够对绿色创新系统中 分阶段的效率进行测量

肖仁桥等:科技研发和成果转化两阶段效率存在差 异,且约有30%的省份为“双低”型创新模式

资料来源:作者根据相关文献整理而成

二、影响因素

外部环境和内部驱动共同影响着绿色创新效率水平的高低。

环境政策、金融市场因素、产业结构、开放程度和外商投资等是外部环境因素的 主要内容。第一,环境政策分为环境支持和环境规制两方面,分别属于正向激励和负 向激励,具体的支持与规制政策组合需要依据被激励对象的发展状况来决定。在绿色 创新早期,环境支持政策的制定有利于企业减少生产成本、提高经济绩效,但是当企 业绿色创新活动进入成熟期之后,政府则应该减少政策支持、增加环境规制,避免企 业内部创新资源分配不合理现象的出现(Hashimoto和Haneda,2008; Wallsten,2000; 何小钢,2014);第二,外部金融支持也会对企业创新产生影响。通常情况下,金融 支持可以为组织创新提供资金来源,从而增加创新的动力源泉。然而在现实中却常常 出现异常情况,即金融资金往往流向技术实力强、资产雄厚的大型企业,一定程度上 挤占了中小企业的创新资源,导致出现大企业资源冗余、小企业资金不足的困境 (Olson,2013);第三,产业结构的优化升级有利于绿色创新效率的提升。目前我国 大部分企业仍以能源消耗、环境污染为主的粗放式增长结构为主,重工业比重较大, 对我国整体绿色创新效率的提高起着严重的阻碍作用,未来可以从提高能源资源价 格、加大环境污染惩处力度等方面入手,为地区产业结构升级提供良好的政策支持(姚 西龙等,2014)。第四,开放度高有利于地区创新效率的提升。提高地区开放度能够 在横向上促进同类型企业、纵向上促进上下游企业之间进行技术交易和信息共享,从 而整合区域创新资源、提高区域创新管理综合水平(陈劲,2012; Chen和Hung,2014; 曹琦和樊明太,2016);最后,外商直接投资是把双刃剑,企业在学习先进技术的同 时,也存在着成为污染投放所的危险(Franke和Rose,2005)。

企业内部因素是绿色创新效率提升的内在动力,研发资金投入、员工素质、知识 存量、企业伦理以及技术和管理水平等等因素对绿色创新效率起着重要作用。首先, 资金投入力度和人力资本质量是企业创新的基本因素,两者共同决定了企业的D&D活跃度,但是已有研究表明,创新资金的投入并不是无止境的,而是应该与企业规模、 发展状况相结合,避免出现入不敷出的局面。其次,企业的绿色知识存量与创新效率 呈正相关,但是技术水平的高低与创新效率之间却并非呈线性关系,技术水平的正向 作用还需通过完善技术市场交易环境等途径来实现(黄奇等,2015;杨东等,2015)。 此外,绿色创新效率还受到企业环境伦理的影响,环境伦理高的企业往往非常重视企 业创新的绿色化,会更加注重环境污染的治理投入以及内部绿色环境管理系统的建 设,从而降低创新成本、促进创新效率的提升(Khanna等,2009)。企业的环境伦理 可以从企业家精神、企业责任、企业文化以及环境承诺等方面来体现(Chang,2016)。

第二节有关创新空间溢出效应的研究

一、 创新溢出的概念及形式

创新溢出是指创新主体之间通过技术模仿、合作并从中获得额外收益的现象 (Griliches,1992)。从具体的溢出对象来看,创新溢出可分为企业间溢出、产学研溢 出以及空间溢出。其中,企业间溢出指的是不同企业之间进行技术扩散与转移从而带 来的外部经济的现象(张同斌等,2011),主要发生在上下游关联企业、不同性质企 业以及具有技术联盟关系的企业之间。如吴友等(2016)通过构建知识生产函数,分 析了不同性质企业之间的创新溢出效应;赵静与王利晓(2017)则实证分析了 2015 年我国规模以上企业之间的技术溢出效应,并且提出先进企业的技术溢出会对关联企 业的技术创新产生积极影响。此外,技术交流与转移不仅会发生在企业之间。余泳泽 等人(2013)在研究中指出,随着产学研合作程度的加深,大学和科研机构对企业的 技术输送也越来越频繁,这种大学和科研机构对企业的创新溢出被称为产学研溢出或 价值链溢出。最后,在交通和网络技术日益先进的情况下,创新的空间溢出也得到了 很好的发展,它指的是不同区域主体之间进行技术学习与交流的过程(王铮等,2003)。 目前,多数学者均认为除了自主研发外,空间溢出已经成为区域企业提高创新能力的 另一条主要途径。如李晨等(2017)在研究中指出每个地区的创新投入都是有限的, 利用创新空间溢出可以有效缓解区域创新资源不足的压力;杨凡等(2016)也表明我 国省域之间的创新产出具有较大的非均衡性,研究创新产出的空间溢出效应有利于区 域获取先进技术与知识,增加整体知识存量,还有利于区域共享创新信息,避免重复 性引入国外的技术与经验,对区域资源配置和经济持续增长起到关键作用(余泳泽和 刘大勇,2013)。因此,本文基于我国区域创新资源分配不平衡、创新水平差异较大 的现实情况,对工业企业绿色创新效率的空间溢出效应进行深入分析。

二、 创新空间溢出的存在性

目前,关于创新空间溢出的存在性及其与经济增长关系的研究,学术界主要从国

我国企业绿色创新效率及其空间溢出效应研究一基于两阶段价值链视角

际溢出及国内区域溢出两个角度展开。

第一,关于国际创新溢出的研究。Coe和Helpman (1995)指出一国的研发会对 其贸易伙伴的全要素生产率产生影响;Moreno等人(2005)也发现技术溢出在区域 知识创造和扩散过程中起重要作用;国内学者孙文松等基于国际创新型人才视角,研 究了知识溢出对中国本土高技术企业创新绩效的影响,发现国际创新型人才流动具有 显著的正向知识溢出效应(孙文松等,2012);此外,魏守华等人(2010)也实证分 析了国际技术溢出对中国高技术产业创新的影响,并且发现开放程度和出口导向型开 放模式有利于增强国际技术溢出效果。

第二,关于国内区域溢出的研究。溢出不仅发生在国际之间,我国地域辽阔,各 区域之间拥有异质性的产业基础、经济结构及资源禀赋,因而技术创新水平也存在较 大差异。在当前资源有限、地区发展极不平衡的情况下,研究区域之间进行知识共享 和信息技术交流的途径,有利于推进我国区域资源整合及经济一体化发展。如王家庭 (2012)运用空间交叉回归模型对中国30个省区技术创新空间溢出与区域工业增长 的关系进行了验证,结果显示区域工业经济的空间相关性大部分是由技术创新的空间 溢出效应引起的;周慧等人(2017)基于我国2003-2014年的省际面板数据,验证了 我国省域间存在创新技术溢出;杨凡等人(2016)以1999-2013年中国31个省市为 基本时空单元,对中国省域创新产出的空间溢出效应进行分析,发现一个地区创新能 力的提升会对周围地区产生有利影响。

在国内区域溢出研究方面,另有一部分学者对城市之间的溢出效应进行了检验。 如安源等人(2013)利用2006-2010年广东省21个地级市的创新数据,研究了知识 溢出对城市创新绩效的作用,结果却发现邻近城市的创新并不具有正向的溢出效应, 目前广东省内部城市创新带来的收益没有能够流动到周围地区;而赵仓喜等(2011) 对R&D知识溢出与江苏省城市创新绩效的关系进行了验证,发现空间邻近溢出效应 对江苏城市创新起到了明显的促进作用。综上,国际领域、国内省域的创新溢出效应 已经得到了证实,可是关于市级层面的创新溢出研究却得到了不同的结论。

三、创新空间溢出的作用机制

了解知识在区域之间进行传播的途径,是创新溢出效果得以提升的关键。综合现 有文献来看,创新空间溢出的作用机制可归纳为以下四种,分别为模仿学习机制、人 员流动机制、贸易投资机制和技术合作机制。

第一,模仿与学习机制。吴友等人(2016)指出区域及企业之间可以通过模仿和 学习对方先进的新产品、新技术来提高自身的技术创新水平。比如,企业之间联合开 发新产品,从而互相学习对方的技术及产品开发经验;再比如,Kim (1980)在研究 中提出企业之间可以通过“逆向工程”对某一产品进行逆向分析,从而再现产品的设 计过程和技术构成。

第二,人才流动机制。人才是创新知识的载体,其在不同空间的流动也是创新空 间溢出的途径之一。Almeida等(1999)认为人才在流动中与所接触的人进行交流,

第二章文献综述

从而促进创新知识在不同区域之间的流通与共享。Autant等(2007)进一步指出人 员流通对内隐性知识的传播贡献更大。在人才流动机制下,区域或企业的吸收能力、 社会网络等是非常重要的影响因素(1995)。

第三,贸易与投资机制。首先,区域或企业之间进行贸易往来是创新知识得以溢 出的重要途径。Coe和Helpman指出贸易活动通常伴随着商品在区域之间的流通,当 被嵌入了先进技术的商品流入到某一地区时,该地区可以通过模仿学习来提高自身的 技术水平(1995);其次,跨区域投资也会促进创新知识的溢出。一方面,外资进入 可以迫使本土企业增强竞争意识、促进技术研发,另一方面,本土企业可以学习他国 企业的前沿技术,从而实现自身技术的改进与突破(Blomstrom和Kokko,1998)。

第四,技术合作机制。技术合作也是区域之间创新溢出的作用机制之一,包括技 术转让、咨询、引进及联合开发等。李婧和何宜丽(2016)在研究中指明了技术合作 促进知识转移的途径,即技术先进方向落后方输出技术,并收取报酬,为技术创新长 效发展打造经济基础,而落后方则可以从中学习技术知识、获取优质资源;此外, Bathelt等(2⑻4)也提出区域或企业之间的技术合作研发有利于彼此间的相互模仿 与学习,同时还有利于共享信息资源和分担研发风险,进而提升区域整体创新效率。

四、创新空间溢出的影响因素

为了优化空间溢出效应、促进区域技术创新水平提升,目前学术界主要从溢出方、 接受方和外部环境三个角度考察创新空间溢出的影响因素。

从创新溢出方角度来看,R&D经费和人员投入是目前学者们重点关注的两项因 素。如吴友和刘乃全(2016)发现研发经费与人员投入对我国区域创新产出具有促进 作用;杨凡等(2016)也验证了资金与人力投入的正向空间溢出效应,并且提出前者 的作用大于后者;而姚丽等(2015)的研究结果却与之相反,他们认为劳动力投入的 作用强于资金投入的作用。类似的研究还包括姜磊等(2011)。

从创新接受方角度来看,区域知识吸收能力对创新空间溢出效应有很重要的影响 (Cohen和Levinthal,1990),如果一个区域在知识吸收能力上存在优势(张战仁, 2012),那么其吸收外在有用知识的能力会更强,经济发展水平、人力资本量、地区 知识存量、信息化水平、技术水平等是构成区域知识吸收能力的关键要素。具体来看, 一个区域经济发展水平越高,吸引外部资金和技术的能力就越强,而人力资本的质量 和数量共同决定了区域能否对外部先进知识进行消化吸收和重组利用(潘雄锋和杨 越,2014);李志宏等(2013)则利用空间计量方法研究了地区知识存量对科技创新 的空间溢出效应,结果认为一个区域知识生产与积累越多,越有利于其理解和吸纳外 界知识;最后,地区信息化和技术水平也与创新溢出存在显著的正相关关系,加强邮 电、网络等信息基础设施建设,同时努力缩小与先进地区的技术差距,将有利于强化 区域创新溢出(刘鸿燕和卢文刚,2012;徐德英和韩伯棠,2016)。

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