張雪梅,葉貝貝

蘭州理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,蘭州 730050

工業(yè)生態(tài)創(chuàng)新水平的提高可以促進(jìn)生態(tài)環(huán)境的改善[1]。如何準(zhǔn)確地衡量不同工業(yè)行業(yè)對生態(tài)創(chuàng)新效率的影響及程度,對于從整體上把握生態(tài)創(chuàng)新績效、制定創(chuàng)新政策、實現(xiàn)工業(yè)與資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

1 文獻(xiàn)綜述

生態(tài)創(chuàng)新的概念最早是由Fussler和James提出的,是指既能夠顯著降低對環(huán)境的影響又具有商業(yè)價值的新產(chǎn)品和新工藝[2]。由于不同學(xué)者研究角度和研究情境的不同,對生態(tài)創(chuàng)新概念的理解還沒有形成完整一致的認(rèn)識,盡管學(xué)者們對生態(tài)創(chuàng)新的界定術(shù)語不同,但本質(zhì)卻都是大致相似的。為此,評價我國不同工業(yè)行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率時,將生態(tài)創(chuàng)新效率理解為：綜合考慮環(huán)境效益和經(jīng)濟(jì)效益在內(nèi)的工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新資源投入與產(chǎn)出過程中的創(chuàng)新效率。

目前對于生態(tài)創(chuàng)新效率的研究,國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注主要在于研究對象和研究方法的不同。研究對象的不同,主要集中在以下方面：第一,在國家層面上,主要是關(guān)于生態(tài)創(chuàng)新政策制定的研究。Janicke和Jacob研究表明,國家采用不同的政策形式會對生態(tài)創(chuàng)新的發(fā)展模式產(chǎn)生影響,符合國情的政策體系對生態(tài)創(chuàng)新的發(fā)展具有正向作用[3]。Foxon和Pearson對英國低碳創(chuàng)新政策的制定進(jìn)行了研究,并提出了進(jìn)一步發(fā)展建議[4]。Kemp通過對大多數(shù)發(fā)達(dá)國家生態(tài)創(chuàng)新政策的分類研究,為生態(tài)創(chuàng)新政策的制定與評估提供了依據(jù)[5]。第二,在區(qū)域?qū)用嫔?主要是對我國區(qū)域差異的研究,且大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)論基本一致,即我國東中西部的生態(tài)創(chuàng)新效率呈遞減趨勢[6- 8]。第三,針對某一特定行業(yè)的企業(yè)生態(tài)創(chuàng)新研究,Mazzanti和Zoboli通過研究制造企業(yè)對不同中小企業(yè)和產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)生態(tài)創(chuàng)新效率的提高主要依賴于企業(yè)內(nèi)部因素[9]。Chadha通過德國和瑞典的8個公司研究了應(yīng)用生物高聚物技術(shù)的塑料工業(yè)的發(fā)展能力,為進(jìn)一步了解傳統(tǒng)生態(tài)創(chuàng)新所面臨的挑戰(zhàn)做出貢獻(xiàn)[10]。

在研究方法方面,比較常用的方法有因子分析法、隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis, SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis, DEA)及各類拓展模型上。華振運(yùn)用因子分析法對2009年東北三省的生態(tài)創(chuàng)新績效進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)生態(tài)創(chuàng)新綜合績效最高的是遼寧省,最低的是吉林省[11]。曹霞和于娟通過改進(jìn)的隨機(jī)前沿分析法對中國30個省份的生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行評價,認(rèn)為中國生態(tài)創(chuàng)新效率存在區(qū)域異質(zhì)性[12]。馮志軍對比分析了用DEA-SBM方法測算的生態(tài)創(chuàng)效率與DEA-CCR模型測算的傳統(tǒng)創(chuàng)新效率,發(fā)現(xiàn)DEA-SBM方法測算的結(jié)果更符合實際[13]。任耀等運(yùn)用DEA-RAM模型對山西省各地區(qū)的生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行分析,得出能源的無效率投入是導(dǎo)致山西省生態(tài)創(chuàng)新無效率的根本原因[14]。劉明廣運(yùn)用組合DEA效率評價模型,對我國30個省級行政區(qū)生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行評價,研究發(fā)現(xiàn)在橫向上我國大部分地區(qū)生態(tài)創(chuàng)新效率水平較低,呈現(xiàn)東高西低的階梯式發(fā)展格局,在縱向上三大區(qū)域內(nèi)部具有不同的分異特征[15]。

通過文獻(xiàn)回顧,發(fā)現(xiàn)以往學(xué)者們對生態(tài)創(chuàng)新效率的研究較少涉及產(chǎn)業(yè)層面,而本文將以工業(yè)為研究對象,從行業(yè)異質(zhì)性的角度進(jìn)行效率評價。首先,構(gòu)建工業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系,然后在整體效率評價基礎(chǔ)上分行業(yè)研究其變化情況。從目前生態(tài)創(chuàng)新效率的評價方法來看,主要是因子分析法、隨機(jī)前沿分析(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)以及對這些方法的改進(jìn)和優(yōu)化。因子分析法相對簡單,隨機(jī)前沿分析法(SFA)需要事先確定變量之間的函數(shù)關(guān)系,具有一定的主觀因素,且在較為復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中很難做到。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法只能解決決策單元的相對有效性問題,其權(quán)重的確定具有不確定性,容易受到人為因素的影響,造成不能實現(xiàn)對所有決策單元進(jìn)行全排序。相對于以上幾類評價方法,投影尋蹤分類模型具有賦權(quán)客觀、人為干擾小、穩(wěn)健性好等優(yōu)點。因此,本文嘗試運(yùn)用投影尋蹤分類模型對不同行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率進(jìn)行評價。

2 我國工業(yè)行業(yè)異質(zhì)性分析

行業(yè)異質(zhì)性是由于不同行業(yè)在行業(yè)規(guī)模、技術(shù)水平、要素投入等方面存在差異,而形成的明顯區(qū)別于其他行業(yè)的特征。目前學(xué)術(shù)界還未形成統(tǒng)一的行業(yè)分類量化標(biāo)準(zhǔn),學(xué)者們根據(jù)研究目的的不同采用了不同的分類方式,主要的劃分方式包括生產(chǎn)要素密集程度、環(huán)境污染排放程度和能源消耗程度。按照生產(chǎn)要素密集度,可將制造業(yè)劃分為勞動密集型、資本密集型、技術(shù)密集型以及資源密集型四個類型[16]。按照環(huán)境污染程度,可將制造業(yè)劃分為污染密集型行業(yè)和清潔生產(chǎn)型行業(yè)[17]。按照能源消耗程度,可將制造業(yè)劃分為能源密集型行業(yè)和非能源密集型行業(yè)[18]。除此之外,秦楠等選取工業(yè)行業(yè)二氧化硫排放量、煙塵排放量、廢水排放量和固體廢棄物產(chǎn)生量這四類污染物指標(biāo)將工業(yè)行業(yè)分為重度污染行業(yè)、中度污染行業(yè)、輕度污染行業(yè),分析環(huán)境規(guī)制對不同行業(yè)就業(yè)的影響[19]。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,生產(chǎn)要素密集度被廣泛應(yīng)用于行業(yè)分類的研究領(lǐng)域[20],以此為依據(jù),且與聯(lián)合國SITC標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對照,將技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)歸入資本密集型產(chǎn)業(yè)中,并根據(jù)2017年版的《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》將選取的34個工業(yè)部門分為資源密集型、勞動密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè),分類結(jié)果如表1所示。同時,為了統(tǒng)計的一致性,將汽車制造業(yè)和鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)整合為交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)。其中,由于“其他采礦業(yè)”、“廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)”、“其他行業(yè)”、“水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”的數(shù)據(jù)缺失太多,故將其剔除。

表1 我國34個工業(yè)行業(yè)的分類

3 模型構(gòu)建、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

3.1 投影尋蹤分類模型

投影尋蹤(Projection Pursuit, PP)是由Kruscal提出的一種通過降維的思想來達(dá)到分析高維數(shù)據(jù)的新型統(tǒng)計方法[21]。而投影尋蹤分類(Projection Pursuit Classification, PPC)模型就是依據(jù)PP的思想建立的綜合評價模型,該方法能夠降低系統(tǒng)的復(fù)雜性,其權(quán)重的確定具有客觀性,突破了因子分析法、SFA、DEA等傳統(tǒng)評價方法一般只能解決具有正態(tài)分布特征問題的限制[22],能夠有效的進(jìn)行多指標(biāo)樣本評價,是處理復(fù)雜非正態(tài)線性問題的有效方法。而生態(tài)創(chuàng)新效率評價作為一種多目標(biāo)、多指標(biāo)的評價問題,利用PPC能夠很好地進(jìn)行解決。PPC能夠把不同行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率拉開適當(dāng)差距,來實現(xiàn)對不同工業(yè)行業(yè)的分類和排序,還可以通過最佳投影方向的大小來反映不同指標(biāo)對生態(tài)創(chuàng)新效率的影響,便于更有針對性的提出有效措施和建議。因此,基于PPC的優(yōu)勢,按如下步驟構(gòu)建模型：

步驟1 評價指標(biāo)歸一化。

對取值越大越優(yōu)的指標(biāo)

(1)

對取值越小越優(yōu)的指標(biāo)

(2)

式中,{x*(i,j)|i=1,2,…,n;j=1,2,…,p}為評價指標(biāo)的樣本集,x*(i,j)為第i個樣本的第j個指標(biāo)的取值,n,p分別為樣本容量和指標(biāo)數(shù)量,其中xmax(j)和xmin(j)分別代表第j個指標(biāo)的最大值和最小值。

步驟2 構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)Q(α)。

投影尋蹤方法就是將p維數(shù)據(jù){x(i,j)|j=1,2,…,p}以α={α(1),…,α(p)}為方向進(jìn)行一維投影變換的投影值z(i)

(3)

然后根據(jù){z(i)|i=1,2,…,n}的一維散布圖進(jìn)行評價,式(3)中α為單位向量。選擇投影方向時,要求投影值z(i)的散布特征應(yīng)滿足：局部投影點盡可能密集,最好凝聚成若干個點團(tuán),而在整體上投影點團(tuán)之間盡可能散開。因此,投影指標(biāo)函數(shù)可以表示為：

Q(α)=SzDz

(4)

式中,Sz為投影值z(i)的標(biāo)準(zhǔn)差,Dz為投影值z(i)的局部密度,即

(5)

(6)

式中,E(z)為序列{z(i)|i=1,2,…,n}的平均值,R為局部密度的窗口半徑,它的選取既要使包含在窗口內(nèi)的投影點的平均個數(shù)不太少,避免滑動平均偏差太大,又不能使它隨著n的增大而增加太高,R可以根據(jù)試驗來確定。r(i,j)表示樣本之間的距離,r(i,j)=|z(i)-z(j)|。u(t)為一單位階躍函數(shù),當(dāng)t≥0時,其值為1,當(dāng)t<0時,其函數(shù)值為0。

步驟3 優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)。

當(dāng)各指標(biāo)的樣本集給定時,投影指標(biāo)函數(shù)Q(α)只隨著投影方向α的變化而變化,不同的投影方向反應(yīng)不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征,最佳投影方向就是最大可能暴露高維數(shù)據(jù)某類特征結(jié)構(gòu)的投影方向,因此可以通過求解投影指標(biāo)函數(shù)最大化問題來估計最佳投影方向,即

最大化目標(biāo)函數(shù)：

MaxQ(α)=SzDz

(7)

約束條件：

(8)

這是一個以{α(j)|j=1,2,…,p}為優(yōu)化變量的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題,用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法處理較難,所以采用基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法來解決其高維全局尋優(yōu)問題。目標(biāo)函數(shù)達(dá)到極值時得到最佳投影方向。

步驟4 分類(優(yōu)序排列)。

把由步驟3求得的最佳投影方向α*代入(3)式后可得各樣本點得投影值z*(i),將z*(i)與z*(j)進(jìn)行比較,二者越接近,表示樣本i與j越傾向于同一類,若按z*(i)值從大到小排序,則可以將樣本從優(yōu)到劣進(jìn)行排序。

3.2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

由投影尋蹤分類模型可知,要實現(xiàn)對不同行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率的有效測度必須構(gòu)建科學(xué)、合理的評價指標(biāo)。與傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新不同的是,本文不僅考慮到創(chuàng)新所帶來的期望產(chǎn)出大小,還考慮了生態(tài)創(chuàng)新所需的人員、經(jīng)費、資源等投入要素和非期望產(chǎn)出對生態(tài)創(chuàng)新效率的影響,同時以生態(tài)創(chuàng)新內(nèi)涵為基礎(chǔ),即追求經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益的統(tǒng)一,借鑒有關(guān)學(xué)者的研究,并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,對投入與產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行選取。

(1)投入指標(biāo)

無論是新古典框架下的生產(chǎn)函數(shù),還是內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長框架下的生產(chǎn)函數(shù),資本與勞動始終是基礎(chǔ)性核心資源要素。因此,選擇資本和人力兩方面作為投入變量。除此之外,還從物力方面進(jìn)行考慮。借鑒已有的研究[23]將R&D經(jīng)費內(nèi)部支出和R&D人員全時當(dāng)量作為衡量生態(tài)創(chuàng)新投入的資本和人力,由于科研人員是通過儀器設(shè)備來完成有關(guān)創(chuàng)新活動的研發(fā),所以選取儀器和設(shè)備原價作為物力投入指標(biāo)。

(2)產(chǎn)出指標(biāo)

關(guān)于產(chǎn)出指標(biāo)的選擇,主要從期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出兩個角度進(jìn)行考慮,期望產(chǎn)出是創(chuàng)新活動得到的正面產(chǎn)出,而非期望產(chǎn)出則是創(chuàng)新活動的負(fù)面產(chǎn)出[7]。

對于期望產(chǎn)出指標(biāo)的選取,學(xué)者們常從科技研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段進(jìn)行選取[24]。專利作為創(chuàng)新活動的直接產(chǎn)出,較接近創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用。尤其是發(fā)明專利不僅技術(shù)含量高而且很少受到專利審查的約束,能夠全面客觀地反映創(chuàng)新成果和科技能力。因此,選用發(fā)明專利申請數(shù)作為生態(tài)創(chuàng)新的產(chǎn)出指標(biāo)。但是,專利不能很好地反映成果的轉(zhuǎn)化能力和市場價值,所以選取其他補(bǔ)充指標(biāo)來衡量生態(tài)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益就顯得很有必要,借鑒胡劍波和劉輝的研究將新產(chǎn)品銷售收入作為衡量生態(tài)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益的評價指標(biāo)[25]。

工業(yè)活動往往伴隨著污染排放等非期望產(chǎn)出,而非期望產(chǎn)出的數(shù)量越少,越有利于生態(tài)創(chuàng)新效率的提高[26]。對非期望產(chǎn)出的衡量,學(xué)者們常采用碳排放量[27]、環(huán)境污染指數(shù)[28]、工業(yè)二氧化硫排放量[29]來評價創(chuàng)新的環(huán)境友好程度。但現(xiàn)實中,由于異質(zhì)性的存在,不同工業(yè)行業(yè)產(chǎn)生的污染物不同,對環(huán)境的影響也會有所不同,所以選取反映工業(yè)行業(yè)創(chuàng)新活動資源環(huán)境代價的廢水排放強(qiáng)度、廢氣排放強(qiáng)度和固體廢棄物排放強(qiáng)度作為衡量環(huán)境效益的非期望產(chǎn)出。具體指標(biāo)內(nèi)容見表2。

表2 工業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系

考慮到統(tǒng)計口徑的一致性,數(shù)據(jù)可得性和連續(xù)性,選擇我國34個工業(yè)行業(yè)(表1)2009—2015年的面板數(shù)據(jù)為樣本,所有指標(biāo)數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份的《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。其中廢水排放強(qiáng)度、廢氣排放強(qiáng)度和固體廢棄物排放強(qiáng)度是通過計算處理所得。2009年的塑料和橡膠制造業(yè)是分開統(tǒng)計的,為了統(tǒng)計數(shù)據(jù)的一致性,將其進(jìn)行合并。2012年以后的《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》未對分行業(yè)的固體廢氣物排放量進(jìn)行統(tǒng)計,則用分行業(yè)的一般工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量代替。

4 實證結(jié)果分析

4.1 評價指標(biāo)的最佳投影方向

根據(jù)PPC模型的計算步驟,首先采用公式(1)、公式(2)對指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,然后用MATLABR 2014 b編程求解最佳投影方向。由于RAGA算法控制參數(shù)取值不同會影響尋優(yōu)性能,經(jīng)過學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)n取300以上,Pc取0.8,Pm取0.8時,尋優(yōu)效果最好[30]。所以按此原則選定n為400,Pc為0.8,Pm為0.8,加速次數(shù)為20,得到2009—2015年的最佳投影方向如表3所示。

表3 生態(tài)創(chuàng)新效率評價指標(biāo)的最佳投影方向

R&D: 研究與開發(fā), Research and development

最佳投影方向各分量值不僅可以衡量各評價指標(biāo)對總體評價目標(biāo)貢獻(xiàn)的大小和方向(a*越大,影響越大),還可以用來觀察同一指標(biāo)隨時間變化影響程度的變動情況[31]。為了更好地分析8個評價指標(biāo)的影響程度以及隨時間的變化情況,計算出8個評價指標(biāo)在各年投影方向的均值,若某個指標(biāo)的投影方向值大于均值,則說明該指標(biāo)的影響程度較大,否則較小。表3的結(jié)果表明：各評價指標(biāo)a(j)均為正值,說明各評價指標(biāo)的投影方向一致。R&D人員全時當(dāng)量和新產(chǎn)品銷售收入在各年的投影方向值都大于均值,說明這兩個指標(biāo)對生態(tài)創(chuàng)新效率的影響程度較大。R&D經(jīng)費內(nèi)部支出除了在2012年的投影方向值小于均值外其余年份都大于均值,說明R&D經(jīng)費內(nèi)部支出對生態(tài)創(chuàng)新效率的影響程度也較大。R&D人員全時當(dāng)量體現(xiàn)了人們對生態(tài)創(chuàng)新的重視程度,加大R&D項目的管理人員和直接服務(wù)人員的投入不僅能有效地緩解就業(yè)壓力,提高勞動者的素質(zhì),同時還能改善環(huán)境質(zhì)量,提高人們的生活水平。R&D經(jīng)費內(nèi)部支出反映了科技研發(fā)支持力度,加大科研經(jīng)費的投入,可以提高研發(fā)人員的積極性,增強(qiáng)科技研發(fā)能力,為消化吸收國外先進(jìn)技術(shù)提供條件,從而提高我國的科技發(fā)展水平,因此R&D經(jīng)費內(nèi)部支出是促進(jìn)生態(tài)創(chuàng)新的堅實后盾。新產(chǎn)品銷售收入是創(chuàng)新成果在經(jīng)濟(jì)上的實現(xiàn),創(chuàng)新只有帶來了經(jīng)濟(jì)效益,才能更好的激勵人們繼續(xù)進(jìn)行創(chuàng)新。

在2012年以后專利申請數(shù)和廢氣排放強(qiáng)度的投影方向值高于均值,表明在2012年以后專利申請數(shù)和廢氣排放強(qiáng)度開始對生態(tài)創(chuàng)新效率產(chǎn)生較大影響。專利申請數(shù)反映了創(chuàng)新的真實水平,只有那些新穎性強(qiáng)、技術(shù)含量高和市場前景好的專利才能提高生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量。廢氣排放強(qiáng)度體現(xiàn)了工業(yè)創(chuàng)新活動資源環(huán)境的代價,在今后創(chuàng)新活動中要重視廢氣的排放,不能以犧牲環(huán)境為代價盲目提高銷售產(chǎn)值。

儀器和設(shè)備投入在各年的影響都較低,其對生態(tài)創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)程度較小,提高或降低儀器和設(shè)備價格并不會對生態(tài)創(chuàng)新效率產(chǎn)生較大影響。

4.2 我國34個工業(yè)行業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率分類及其變化情況

把最佳投影方向帶人公式(3)可得2009—2015的最佳投影值和排名情況,表4中的34個行業(yè)用數(shù)字代替,數(shù)字所代表的行業(yè)和表1相同。最佳投影值越大,說明該行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率越高。

表4 2009—2015年34個行業(yè)投影值

從表4知,與2009年相比,2015年有29個行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率是增強(qiáng)的,煤炭開采和洗選業(yè)等17個行業(yè)提高了1.1以上(煤炭開采和洗選業(yè)、電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)提高了1.4以上,石油和天然氣開采業(yè)等4個行業(yè)提高1.2以上),造紙和紙制品業(yè)、金屬制品業(yè)、化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)以及計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)5個行業(yè)是減少的,其中計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)出現(xiàn)了明顯的下降,下降了22%,盡管有色金屬礦采選業(yè)排名最后,但其7年內(nèi)的增長率達(dá)到112%,說明其發(fā)展趨勢良好。

將表4中的34個工業(yè)行業(yè)在2009—2015年的均值數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 20軟件,進(jìn)行聚類分析,結(jié)果分為五類,如圖1所示。

圖1 2009—2015年34個工業(yè)行業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率聚類情況 Fig.1 Clustering of ecological innovation efficiency in 34 industrial sectors from 2009 to 2015

從圖1的聚類情況可以看出,我國34個工業(yè)行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率存在很大的行業(yè)差異性。計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè),電氣機(jī)械和器材制造業(yè)的年均值達(dá)到1.7以上,排名前三位,是生態(tài)創(chuàng)新效率“很高”的第一類；通用設(shè)備制造業(yè),專用設(shè)備制造業(yè),化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)的年均值為1.2以上,是生態(tài)創(chuàng)新效率“較高”的第二類；黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè),醫(yī)藥制造業(yè),金屬制品業(yè),橡膠和塑料制品業(yè),儀器儀表制造業(yè),有色金屬冶煉和壓延加工業(yè),紡織業(yè)的年均值在0.85—1.0之間,是生態(tài)創(chuàng)新效率“一般”的第三類；排名14—30的農(nóng)副食品加工業(yè),石油和天然氣開采業(yè)等17個行業(yè)的年均值都大于0.6,屬于生態(tài)創(chuàng)新效率“較低”的第四類；排名31—34的造紙和紙制品業(yè),電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),黑色金屬礦采選業(yè),有色金屬礦采選業(yè)4個行業(yè)年均值小于0.6,屬于生態(tài)創(chuàng)新效率“很低”的第五類。由聚類情況可知,生態(tài)創(chuàng)新效率“很高”的第一類和“較高”的第二類均屬于資本密集型行業(yè)。在生態(tài)創(chuàng)新效率“一般”的第三類中,資本密集型行業(yè)占57%。在生態(tài)創(chuàng)新效率“較低”的第四類中,資源密集型行業(yè)和勞動密集型行業(yè)占82%。而生態(tài)創(chuàng)新效率“很低”的第五類均為資源密集型行業(yè)和勞動密集型行業(yè),其中勞動密集型行業(yè)占75%。綜合以上分析結(jié)果表明,資本密集型行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率最高,而資源密集型行業(yè)和勞動密集型行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率都較低。

為進(jìn)一步驗證上述效率值聚類分析結(jié)果,再按三大異質(zhì)行業(yè)分別測算其生態(tài)創(chuàng)新效率。表5為三大類行業(yè)在2009—2015年的生態(tài)創(chuàng)新效率值(產(chǎn)業(yè)內(nèi)所有行業(yè)的均值),圖2為2009—2015年全部行業(yè)及三大類型產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率對比及發(fā)展趨勢。

表5 三大類型產(chǎn)業(yè)在2009—2015年的生態(tài)創(chuàng)新效率值

圖2 2009—2015年全部行業(yè)及三大類型產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率對比及發(fā)展趨勢Fig.2 Comparison and development trend of ecological innovation efficiency of all industries and three major industries from 2009 to 2015

從全部行業(yè)的整體來看,2009—2010年我國工業(yè)行業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升趨勢,2010—2011年呈現(xiàn)下降趨勢,2011—2014呈現(xiàn)微小的波動變化,2014年以后呈下降趨勢。從行業(yè)異質(zhì)性的角度來看,資本密集型行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率是最高的,明顯高于勞動密集型和資源密集型行業(yè),勞動密集型和資源密集型行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率在2010的時候達(dá)到最高值,之后兩者的生態(tài)創(chuàng)新效率幾乎接近,但均低于全部行業(yè)的平均水平。

5 結(jié)論與建議

綜上研究,得出以下結(jié)論：

(1)工業(yè)生態(tài)創(chuàng)新效率整體呈現(xiàn)波動變化趨勢。2015年的行業(yè)均值甚至低于2009年的行業(yè)均值,生態(tài)創(chuàng)新研發(fā)人力、財力的投入以及創(chuàng)新活動所帶來的經(jīng)濟(jì)效益對生態(tài)創(chuàng)新效率的影響最大。除此之外,在“十二五”時期,隨著專利申請數(shù)的增多以及廢氣排放強(qiáng)度的減少,使環(huán)境狀況得到進(jìn)一步改善,對生態(tài)創(chuàng)新效率的提高具有正向作用。但是,創(chuàng)新活動所需儀器設(shè)備等物質(zhì)投入對生態(tài)創(chuàng)新效率并沒有產(chǎn)生較大的影響。

(2)在2009—2015年期間,我國34個工業(yè)行業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率存在顯著的行業(yè)差異性。其中生態(tài)創(chuàng)新效率很高的行業(yè)均屬于資本密集型行業(yè),包括計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè),電氣機(jī)械和器材制造業(yè)等三個行業(yè)。生態(tài)創(chuàng)新效率很低的行業(yè)均屬于勞動密集型行業(yè)和資源密集型行業(yè),其中尤以有色金屬礦采選業(yè)最低。

根據(jù)實證結(jié)論,提出相關(guān)政策建議：

(1)生態(tài)創(chuàng)新人力、財力的投入是提高生態(tài)創(chuàng)新效率的根本保證,我國必須注重對研發(fā)人才的培養(yǎng),增加生態(tài)創(chuàng)新活動資金的投入,拓寬生態(tài)創(chuàng)新融資渠道。一方面,加強(qiáng)與發(fā)達(dá)國家的交流與合作,引進(jìn)消化吸收國外先進(jìn)技術(shù)；另一方面,積極引導(dǎo)扶持工業(yè)企業(yè)開展自主生態(tài)創(chuàng)新活動,增加專利的申請范圍,實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研的充分結(jié)合。

(2)資源密集型行業(yè)大多屬于污染較嚴(yán)重的行業(yè),政府應(yīng)采取強(qiáng)制性措施淘汰那些高排放、高能耗、產(chǎn)能過剩的企業(yè)。在進(jìn)行較高強(qiáng)度環(huán)境規(guī)制的同時,還可以利用市場手段,激勵污染治理效果好的企業(yè)通過排污權(quán)交易獲利,從而主動進(jìn)行生態(tài)創(chuàng)新。

勞動密集型行業(yè)由于科技含量不高,生態(tài)創(chuàng)新效率也較低,可以利用稅收優(yōu)惠、降低融資困難、市場準(zhǔn)入與激勵等政策措施,把握當(dāng)前智能制造的契機(jī),來促進(jìn)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級,從而增強(qiáng)生態(tài)創(chuàng)新能力。

對于生態(tài)創(chuàng)新效率較高的資本密集型行業(yè),應(yīng)該實施生態(tài)創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略,通過綠色金融與投資,進(jìn)一步加強(qiáng)資本與生態(tài)環(huán)保技術(shù)的有機(jī)融合,從而激發(fā)企業(yè)的自覺生態(tài)創(chuàng)新行為,獲得可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。