1、5 实证结果分析5.1 长江经济带工业企业技术创新效率分析5.1.1 2022-2023年长江经济带工业企业技术创新效率本文运用基于规模收益可变（）的包含非期望产出的网络模型，运用软件对2022-2023年长江经济带工业企业绿色创新效率进行测度，并把长江经济带区分为上游、中游和下游，绿色创新效率结果如表1所示。研究发现，2022-2023年长江经济带工业企业绿色创新效率的平均值为，还有较大的改进空间。而且，不同区域的绿色创新效率有较大的空间差异性。下游地区绿色创新效率较高，平均值为；其中，上海工业企业的绿色创新效率最高达，接近绿色创新效率的前沿，这与上海地区拥有兴旺的绿色创新科技相关；其次是浙
2、江和安徽，绿色创新效率均在以上；下游地区工业企业绿色创新效率值最低的省份是安徽，绿色创新效率值仅为。中游地区工业企业的绿色创新效率平均值为，是三个区域中最低的；其中绿色创新效率由高到低排序依次为湖北、湖南和江西，这与三个地区的绿色技术开发及科技转化水平上下也是一致的。上游地区工业企业的绿色创新水平均值为，整体来看似乎比中游地区高，但这主要与重庆工业企业的绿色创新效率值较高有关，假设除去重庆，其他三个地区工业企业的绿色效率值均在以下，明显低于中游地区；工业企业绿色创新效率值最低的地区是贵州，绿色创新效率值仅为。综上，这从一个侧面说明了经济兴旺程度与工业企业技术创新效率水平之间呈正相关关系。下游地
3、区的经济开展水平、技术水平、生产管理水平较高，技术创新的“硬件和“软件明显优于上中游地区，技术创新研发和转化处于领先地位，因此绿色技术创新效率较高。而长江经济带上游地区承接了大量“高能耗、高污染工业企业转移，其带来经济增长的同时，也对技术创新的资源与环境效应造成负面影响，不利于绿色创新效率提高。表5-1 2022-2023年长江经济带及上中下游工业企业两阶段绿色创新效率地区整体效率技术开发阶段效率技术商业化阶段效率下游上海0.852 1.000 江苏0.446 0.695 浙江0.733 0.716 安徽0.433 0.349 均值0.616 0.690 中游江西0.303 0.305 湖北0
4、.386 0.461 湖南0.519 0.336 均值0.403 0.367 上游重庆0.700 0.827 四川0.378 0.343 贵州0.256 0.115 云南0.365 0.188 均值0.425 0.368 长江经济带均值0.435 0.485 根据两个子阶段的绿色创新效率估计结果发现，长江经济带工业企业的技术开发阶段的效率值低于技术商业化阶段的效率值，下游地区工业企业也具有类似的特征，不过中游和上游地区工业企业的技术商业化效率值明显低于技术开发效率值。从技术开发阶段的效率值看，下游地区高于上游地区，最低是中游地区，这主要也是受重庆市效率值高的影响；上海地区工业企业的技术研发效率
5、值最高，其次是浙江和重庆，最低的是贵州省。从技术商业化阶段的效率值看，三个区域的排名没有改变；上海市工业企业的技术商业化效率值到达技术前沿；重庆市工业企业的技术商业化效率值超过浙江，效率值最低的依然是贵州。5.1.2 长江经济带各省份工业企业绿色技术创新模式分类由上述分析可知，长江经济带企业绿色科技研发和成果转化效率均值分别为 0.585 和。针对不同省市工业企业在技术开发阶段和技术商业化阶段的表现，分别以技术开发阶段、技术商业化阶段效率的均值为界线，将长江经济带各省份企业绿色技术创新效率资源利用模式划分为四类，即：低研发低转化、高研发低转化、高研发高转化和低研发高转化型，依次对应图5-1中的
6、四个区域。从图5-1显示结果来看，11个省市中落在C区域的属于两阶段效率相对较高的有上海、重庆和浙江三个地区，特别是上海到达了技术前沿，这三个城市均到达了技术开发有效和技术商业转化有效，属于高效集约型创新。位于B区域的城市只有湖南，属于高技术开发效率低商业转化效率。落在D区域的低技术开发效率高商业转化效率的只有江苏一个地区。其他六个城市均落在A区域，包括贵州、江西、云南、四川、安徽和湖北，该区域的技术开发效率和商业转化效率都低于均值，这类地区属于粗放型低效率技术创新。可见，从价值链视角看，长江经济带大局部地区的绿色创新效率都处于低效率状态，技术开发效率和商业转化效率都有进一步改善的空间。而且，
7、无论是整体效率还是子阶段效率，绿色创新效率表现出明显的空间差异性。资料来源：作者自行绘制图5-1 2022-2023年长江经济带企业两阶段绿色创新效率矩阵图（1）A区域粗放型低效率技术创新落在该区域的六个城市属于中西部城市，经济根底较差，资金和人才匮乏，两个阶段效率均低于均值，技术开发阶段投入大量资金却不注重效率，相比下游沿海地区没有产业优势，不能有效的实现技术商业化，该区域城市工业企业应加强技术、资金和人才的引进，提高资金投资质量，从而提高技术创新效率。尤其是贵州地区企业在六个城市中技术创新效率最低，技术开发效率为，技术商业转化效率为，远低于均值，整体效率在长江经济带中最低，是创新机制最不完
8、善的地区。贵州地区位于我国西南部，是全国唯一没有平原的省份，贵州省内的交通网络主要还是依靠二级公路，没有便利的交通和优越的地理位置，工业根底十分薄弱，效劳业开展受限，没有形成自己的产业优势，甚至产业结构不完整，其GDP为长江经济带最低，在全国位于中下游。我们可以从图5-2中看出，贵州工业企业2022-2023年的整体创新效率均在以下，波动不大，在2023年到达最低，在2023年到达最高为，但远低于长江经济带整体创新效率均值。 长江经济带贵州技术创新效率年份图5-2 2022-2023年贵州省工业企业技术创新效率趋势图（2）B区域高技术开发效率低商业转化效率湖南是唯一落在B区域的省份，湖南地区的
9、技术开发有效，技术开发效率是，可以看出湖南省企业在技术开发过程中资金使用效率较高，但相比上海、重庆和浙江仍然较低，仍要加强技术和人才引进；湖南省工业企业的技术商业转化效率为，却低于均值。湖南属于中部城市，湖南铁路交通较为兴旺，湖南经济地位低于广东和湖北，而高于江西和贵州，居中间位档，地理和产业优势不明显，应加快高新技术产业开展，积极提高技术商业转化效率。从图5-3可以看出湖南工业企业2022-2023年整体创新效率大概在之间，整体呈上升趋势，中国近十年的飞速开展带动了中西部城市开展，尤其是中部城市的开展，2023年创新效率提高幅度最大，从2023年开始均在以上，在2023年到达最高点为，但在2
10、023年以后湖南省工业企业整体创新效率明显低于长江经济带整体创新效率均值。 长江经济带湖南技术创新效率年份图5-3 2022-2023年湖南省工业企业技术创新效率趋势图（3）C区域高效集约型技术创新我们可以发现两阶段效率较高的地区主要集中在高技术产业兴旺的城市，上海、浙江和重庆的创新机制尤其是创新资源配置机制运行良好，其中上海和重庆是我国经济兴旺的直辖市，它们凭借成熟的科技市场化运作能力及其产业优势，实现了高效创新。上海地区工业企业技术开发效率为，技术商业转化效率为1，约为均值的2倍。上海是高效集约型创新城市的代表，具有超大规模的综合交通运输网络，其GDP居中国城市第一位，亚洲城市第二位，仅次
11、于日本东京，上海亦是全球著名的的金融中心，世界上人口规模和面积最大的都会区之一，吸引了大量的资金、人才以及先进的技术。上海优越的地理位置和雄厚的经济根底，形成了自己无可替代的产业优势，兴旺的高新技术产业一直处于遥遥领先的位置，从而实现了高效创新，工业企业技术创新效率在长江经济带最高。从图5-4可以看出，上海2022-2023年整体创新效率波动幅度较小，在之间波动，长江经济带上海技术创新效率年份 图5-4 2022-2023年上海市工业企业技术创新效率趋势图（4）D区域低技术开发效率高商业转化效率该区域只有江苏一个地区，江苏省工业企业具有比较高的技术商业转化效率为，大于均值，在技术商业转化阶段比
12、较有效，但在技术开发阶段比较低为。江苏地形以平原为主，占江苏面积的70%以上，具有兴旺的交通和优越的地理位置，经济繁荣，教育兴旺，文化兴盛，江苏GDP最近几年一直排在全国前五的位置，但技术开发效率影响了江苏省工业企业技术创新效率的整体提升，江苏在开展经济提高效益的过程中应积极提高技术开发效率。从图5-5可以看出，江苏省工业企业2022-2023年整体创新效率位于之间，在2023年到达最低点，从2023年开始，整体创新效率均在以上，江苏省工业企业整体创新效率水平根本一直都在长江经济带均值以上。 长江经济带江苏技术创新效率年份图5-5 2022-2023年江苏省工业企业技术创新效率趋势图5.2 长
13、江经济带环境规制对技术创新效率空间异质效应检验分析5.2.1 空间相关性检验只有空间之间具有相关性时，独立的经济或空间单位的特性与其临近单元能够发生耦合。这种情况下，空间效应才能存在。要确定是否存在，一般采用来表征，通过计算其值的范围来判断，该方法用于检验整个研究区域中邻近地区的属性值是相似、相异（空间正相关、负相关），还是相互独立的（空间随机分布）。在探索环境规制与企业的创新效率的内部关系时，我们通过指数来判别环境规制和技术创新效率区域分布的异质性和相关性，通常计算公式如下： 表5-1其中（5-2）,（5-3），是第地区观测值，本文中是指技术创新效率。表征了相关变量之间所存在的自相关性。当i
14、与1趋近时，意味着区域之间存在着正相关的关系，如果区域间没有空间相关性，那么0。如果存在着负相关关系时，趋近于-1。表5-2的计算结果显示，工业企业的指数在10%的置信水平下显著为正，说明长江经济带各地区工业企业的技术创新效率是有一定规律的，而不是随机化的。在本文的分析下，说明各产业间具有正向的空间依赖性，也就说明技术空间扩散与外溢，以及创新资源的地区间共享，能够帮助提升邻近区域之间的协同创新能力。表5-2 2022-2023年长江经济带工业企业技术创新效率的指数年份Morans IE（I）ZP-value20222022202220222022202320232023202320232023
15、20232023202320235.2.2 空间异质效应估计结果及讨论本文首先通过检验判断模型适用模型或模型：首先，计算和来确定需要选取的模型。如两个统计量中，有且仅有一个显著，在这种情况下，使用更加显著的参数所对应的计算模型。如果比更加显著的话需要根据其他参数来做进一步判断，一般对进行分析。假设不显著，那么选取模型进行计算。如果的分析结果显示其显著，那么用空间模型。表3所示的估计结果显示，被解释变量为整体效率和技术商业化阶段效率的模型中适用模型，而被解释变量为技术开发阶段效率的模型适用模型。此外，观察面板上的发现，本文分析的模型中计算后所有的都显著且为正，这说明选取的分析对象间，普遍存在着空间相关。这也印证了本文所设定的空间模型合理有效，这与截面上表达的