黃河流域綠色創新的時空演化特征及影響因素分析

任貴秀， 劉 凱

（山東師范大學地理與環境學院，山東 濟南 250358）

黃河是中華民族的母親河，2019年黃河流域生態保護和高質量發展正式成為國家戰略。但黃河流域生態環境相對脆弱、資源開發過度、產業轉型升級困難等問題嚴重阻礙了其生態保護和高質量發展的進程［1］。綠色創新也被稱為“可持續創新”“生態創新”或“環境創新”，具有資源節約和環境改善作用［2］，是通過產品創新、技術創新、觀念創新和制度創新等方式減少對環境負面影響的一種創新［3-5］。因其結合了“綠色”和“創新”兩大發展理念，致力于在綠色環保目標下實現經濟增長，所以可以被視為推動實現黃河流域生態保護和高質量發展的重要動力。

近年來，綠色創新吸引了眾多學者的關注，其研究熱點主要有綠色創新的時空演變、影響因素以及溢出效應。關于綠色創新的時空演變，已有研究選擇全國省域單元或重點區域的城市單元作為研究對象，如長江經濟帶［6］、長三角地區［7］、粵港澳大灣區［8］等區域。并且在綠色創新水平或效率評價后，通過空間自相關［9］、Kernel 密度估計［10］、標準差橢圓［11］與Dagum 基尼系數［12］等方法進一步分析了其時空格局與演變特征。關于綠色創新的影響因素，已有研究主要關注了環境規制［13］、科技投入［14］和經濟基礎等因素對綠色創新的影響，并通過空間計量模型［15］、Shapley分解［16］、社會網絡分析［17］、Tobit模型［18］、地理探測器［19］等方法進行分析。在研究綠色創新影響因素過程中，已有文獻重點研究了單一因素對綠色創新的影響，通過系統綜合視角進行綠色創新影響因素的研究相對缺乏。關于綠色創新的溢出效應，已有研究證實了綠色創新對經濟增長［20］和環境規制［21］等方面具有顯著的溢出效應。

綜合上述研究可以發現，在綠色創新時空演化和溢出效應研究區域選擇方面，已有文獻對全國、長江經濟帶、長江三角洲、粵港澳大灣區等重點區域展開了大量研究。雖然黃河流域綠色創新問題近年來得到關注，例如，許玉潔等［11］、孫勇等［16］研究了黃河流域綠色創新的時空格局問題，但研究熱度相比于其他重點區域仍然相對欠缺，并且對于綠色創新空間溢出效應以及空間溢出效應作用路徑的分析有待進一步深化和完善?；诖?，本文以2005—2020年黃河流域地級及以上城市（以下簡稱“城市”，包括地級及以上城市、自治州、盟）為研究對象，以綠色專利作為衡量綠色創新水平的指標，運用標準差橢圓和空間自相關分析綠色創新的空間分異，利用空間杜賓模型分析科技投入、經濟基礎、社會文化、環境質量對綠色創新的影響，試圖探明黃河流域綠色創新的空間分異規律以及作用機制，為黃河流域城市綠色、創新、高質量發展提供參考和借鑒。

1 數據與方法

1.1 數據來源

參考已有研究［16,22］，選擇黃河流域8 個省區（青海、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南和山東）的89個城市作為研究區域。所需數據包括3方面：（1）綠色專利數據。綠色專利是指以綠色技術為發明主題的發明、實用新型和外觀設計專利［23-24］，與已有文獻建立指標體系反映綠色創新水平相比［4,21］，綠色專利可以聚焦、真實反映綠色技術創新水平，既可以排除指標體系中與綠色創新相關性較弱指標的干擾，也能夠克服建立指標體系反映綠色創新無法繼續利用空間計量模型研究綠色創新的影響因素和溢出效應的弊端，并且將綠色專利數量作為衡量綠色創新水平的指標已成為較為普遍的做法［5,17,19,25］。因此，本文利用綠色專利反映綠色創新水平，通過網絡爬蟲技術在國家知識產權局專利檢索及分析系統（pss-system.cnipa.gov.cn）獲取2005—2020 年黃河流域89個城市綠色發明專利授權量數據。（2）基礎地理信息數據。利用國家基礎地理信息中心提供的1∶4000000中國基礎地理信息數據制作矢量行政邊界圖。（3）影響因素數據。包括科學技術支出、城市研究與試驗發展（RD）人員全時當量（簡稱RD人員當時全量）、人均GDP、第三產業占GDP 比重、職工平均工資、公共圖書館藏書量、建成區綠化覆蓋率、工業SO2排放量，來源于中國經濟社會大數據研究平臺（https://data.cnki.net/）中的《中國城市統計年鑒》?？紤]到數據可得性和完整性，從89 個城市中選擇81個城市來分析綠色創新的影響因素（剔除了海東市、海南藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、玉樹藏族自治州、果洛藏族自治州、海北藏族自治州、黃南藏族自治州和濟源市）。

1.2 研究方法

1.2.1 標準差橢圓標準差橢圓是ArcGIS 中利用重心坐標以及其他基本參數揭示要素空間分布特征的空間分析方法［26-27］。具體公式為：

式中：G（X，Y）為黃河流域綠色創新的重心坐標；n為地級城市個數；x?i和y?i分別為各研究對象區位到平均中心的坐標偏差；?x和?y分別為沿x軸和y軸的標準差；xi和yi為綠色創新分布的空間區域；wi為權重；θ為橢圓方位角，表示橢圓正北方與長軸之間的夾角。

1.2.2 空間自相關空間自相關是通過全局空間自相關和局部空間自相關來分析事物空間聚集特征的空間分析方法［28-29］。全局空間自相關常用來判斷研究事物的整體空間關聯程度及其顯著性強弱，其計算公式如下：

局部空間自相關可以描述一個空間單元與其鄰域的相似程度［30］，為分析綠色創新的空間關聯及差異程度進一步采用局部空間自相關方法。其計算公式為：

式中：I為全局莫蘭指數；I′為局部莫蘭指數；n為研究對象數量；xi和yi為城市i和j的綠色專利數量；xˉi為平均值；Wij為空間權重矩陣。

1.2.3 空間杜賓模型在空間杜賓模型中，研究空間依賴性通過解釋變量和被解釋變量滯后項的形式共同體現［31］，可以同時體現空間效應和時間效應［32］?？臻g杜賓模型的一般公式如下：

式中：y為綠色創新；W為變量的空間權重矩陣；X為綠色創新的影響因素矩陣；β和δ為待估計的常數回歸參數向量；λ為空間回歸系數；ε為隨機擾動項。

2 結果與分析

2.1 黃河流域綠色創新時間演變特征

從黃河流域整體來看，綠色創新在研究期內呈現快速增長趨勢，綠色專利從2005 年的1185 件上升到2020 年的54160 件，年均增長率為29.02%（圖1）。從黃河流域上、中、下游來看，黃河流域不同區域的綠色創新也均呈現出上升趨勢。下游綠色專利數量由2005 年的827 件上升到2020 年的37205件，年均增長率為28.87%；中游綠色專利數量由2005 年的305 件上升到2020 年的12965 件，年均增長率為28.40%；上游綠色專利數量由2005 年的74件上升到2020年的3770件，年均增長率為29.96%。進一步對3 個區域進行對比來看，下游綠色創新水平明顯高于中游和上游地區，但是上游綠色創新增長率最高。

圖1 黃河流域綠色創新演化趨勢Fig.1 Evolution trend of green innovation in the Yellow River Basin

2.2 黃河流域綠色創新空間特征

2.2.1 標準差橢圓分析2005—2020年黃河流域綠色創新標準差橢圓方向性明顯，始終呈現“東北—西南”向分布格局（圖2）。標準差橢圓各參數基本穩定（表1），呈現出小幅度變動。橢圓面積和形狀指數呈現波動增加的趨勢，長半軸呈現先減小后增大的趨勢，短半軸呈現波動增大的趨勢，且短軸的伸縮幅度強于長軸，表現出圓化趨勢。表明2005—2020年綠色創新的集中度略有減弱，東西向對綠色創新的拉動作用逐漸減弱。方位角逐漸增大，表明黃河流域城市綠色創新西北和東南地區的城市綠色創新有所提升，推動標準差橢圓順時針旋轉。標準差橢圓重心位于黃河流域下游（114°04′～114°34′E，35°59′～36°06′N），原因在于下游地區綠色創新水平高于中游和上游地區，導致重心穩定位于下游地區。標準差橢圓重心呈現“先向東、后向西”的移動特征。從2005年至2010年，重心向東移動，說明黃河流域綠色創新向下游集聚趨勢，也反映出黃河流域下游地區和中游、上游地區相比的領先優勢進一步擴大；從2010 年至2020 年，重心逐漸向西移動，說明綠色創新出現向中游和上游集聚的趨勢，中游和上游綠色技術創新水平有所提高，與下游地區的差距有所縮小。

表1 2005—2020年黃河流域綠色創新標準差橢圓參數Tab.1 Standard deviation ellipse parameters of green innovation in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

圖2 2005—2020年黃河流域綠色創新標準差橢圓及其重心遷移軌跡Fig.2 Standard deviation ellipse of green innovation and its center of gravity migration trajectory in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

2.2.2 空間相關性分析利用Stata 17.0 計算出2005—2020 年黃河流域綠色創新的全局莫蘭指數（表2）。2005—2020年全局莫蘭指數均大于0，且通過了1%顯著性檢驗，表明黃河流域綠色創新存在顯著的空間正相關性，空間集聚特征明顯，可能的原因在于綠色創新受到科技投入、經濟基礎、社會文化、資源稟賦、環境質量等因素的影響，而黃河流域上、中、下游城市之間在自然條件與社會基礎等方面存在顯著的空間差異，從而導致綠色創新空間集聚特征明顯。

表2 2005—2020年黃河流域綠色創新全局莫蘭指數Tab.2 Global Moran’s I index of green innovation in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

利用ArcGIS 10.8 軟件繪制黃河流域綠色創新的局部空間自相關結果（圖3）。由圖3可知，黃河流域綠色創新高-高集聚區集中在黃河下游的山東半島城市群，與這一區域經濟基礎好，擁有大量高素質的綠色創新人才因素有直接關系，政府對于綠色創新的投入大。低-低集聚區主要分布在黃河上游的青海、寧夏、甘肅，以及中游的部分城市，可能的原因在于這些城市經濟基礎較為薄弱，人才相對匱乏且流失嚴重。蘭州屬于高-低集聚區，綠色創新水平明顯高于周邊區域，而日照和商洛屬于低-高集聚區，綠色創新和周邊區域相比存在明顯差距。整體來看，2005—2020年黃河流域綠色創新的局部空間自相關結果相對保持穩定，沒有發生明顯的時空變化。

2.3 黃河流域綠色創新的影響因素

2.3.1 變量的選取參考已有研究［21,33-34］，從科技投入、經濟基礎、社會文化和環境質量4個方面入手分析黃河流域綠色創新的影響因素。綠色創新作為一種新型創新活動，首先受到科技投入的影響，并且對科技投入的依賴程度明顯高于傳統創新活動［35-36］。本文選擇科學技術支出[ln(x1)]和RD 人員全時當量[ln(x2)]來表征科技投入。經濟對綠色創新起到基礎性作用，經濟發展水平高的城市往往更有能力為綠色創新提供充足的投入要素［11,37］，本文選擇人均GDP[ln(x3)]和第三產業占GDP 比重（x4）表征經濟基礎。社會文化對綠色創新起到調節和引導作用［38-39］，可以影響綠色創新的發展潛力，本文以職工平均工資[ln(x5)]、公共圖書館藏書量[ln(x6)]2 個變量來表征社會文化。環境質量對綠色創新起到間接推動作用，比如通過吸引創新型人才提高綠色創新水平［40］，本文利用建成區綠化覆蓋率（x7）和工業SO2排放量[ln(x8)]表示環境質量。利用方差膨脹因子（VIF）對各影響因素進行多重共線性分析［41］，VIF 值均小于5，說明相互間不存在共線性問題。各影響因素的描述性統計和VIF值如表3所示。

表3 變量描述性統計Tab.3 Descriptive statistics of variables

2.3.2 空間杜賓模型回歸分析與空間效應研究空間自相關檢驗結果表明黃河流域綠色創新具有顯著的空間關聯特征，因此本文采用空間計量模型對其影響因素進行分析。根據Elhorst 模型選擇方法［42］進行了檢驗，確定選擇時間固定效應的空間杜賓模型?？臻g杜賓分解模型更能體現地理要素的溢出效應，包括直接、間接和總效應。直接效應反映了本地某一影響因素對本地綠色創新的影響；間接效應也稱為空間溢出效應，反映了鄰近地區某一影響因素對本地綠色創新的影響；總效應為某一影響因素對黃河流域綠色創新的影響［43-44］。在空間鄰接權重矩陣和地理距離矩陣下，各變量的系數方向與顯著性基本保持一致，反映了空間杜賓模型的穩健性。本文以空間鄰接權重矩陣為例進行結果分析。相關結果如表4所示。

表4 空間杜賓模型結果Tab.4 Regression results of spatial Dubin model

在科技投入方面，科學技術支出和RD 人員全時當量均通過了1%顯著性檢驗，系數分別為0.178和0.743，說明科技投入對黃河流域綠色創新具有顯著促進作用，且相較于科技支出，科技人員對綠色創新發展的推動作用更強。從效應分解來看，科學技術支出的直接效應顯著為正，間接效應不顯著，說明科學投入的增加會明顯促進本地綠色創新的發展。而RD 人員全時當量的直接效應顯著為正，間接效應顯著為負，說明一個城市科技人才的增加在促進本地綠色創新發展的同時，會抑制周邊城市綠色創新的發展?？赡艿脑蛟谟诳萍既瞬旁谝粋€城市集聚為該城市提供大量人力和智力資源，成為促進綠色創新水平提高的重要力量；而能夠集聚科技人才的城市往往是具有一定經濟基礎的省會城市或大城市，人才集聚的過程可能是大城市通過“虹吸效應”吸引周邊中小城市科技人才的過程，讓周邊中小城市失去綠色創新的人力和智力資源，從而導致RD人員間接效應顯著為負的結果［45］。

在經濟基礎方面，人均GDP和第三產業占GDP比重通過1%顯著性檢驗情況下，系數分別為0.268和0.0206，說明經濟基礎對黃河流域綠色創新具有正向推動作用。直接效應顯示，人均GDP和第三產業占GDP 比重的直接效應顯著為正，且均通過了1%顯著性檢驗，說明經濟基礎對本地綠色創新具有顯著的直接影響。從間接效應來看，人均GDP的間接效應不顯著，而第三產業占GDP比重的間接效應為-0.00967，且通過了5%顯著性檢驗。說明第三產業占GDP比重存在明顯負向空間溢出效應，即這一指標的增加會對周邊地區綠色創新的發展產生一定的阻礙作用?？赡艿脑蛟谟?，城市在自身產業結構的調整與優化過程中，會將淘汰的落后產業向其他城市轉移，受到距離摩擦和地理學第一定律的影響，周邊城市往往會成為承接產業轉移的重要地點，這些產業可能包含高耗能、高污染行業，可能會發生產業轉移現象，城市傾向發展更清潔更高效的綠色創新產業，而將低質低效的產業轉移給周邊城市，造成周邊城市能源消耗與環境污染的增加，從而對綠色創新產生抑制作用［46］。

在社會文化方面，職工平均工資的系數為-0.489，公共圖書館藏書量的系數為0.222，均通過了1%顯著性檢驗，說明社會文化的不同方面對綠色創新會產生不同作用。進一步從直接效應來看，職工平均工資的直接效應顯著為負，公共圖書館藏書量的直接效應顯著為正，說明職工平均工資對本地綠色創新具有顯著的抑制作用，而公共圖書館藏書量可以促進本地綠色創新的發展?？赡艿脑蛟谟?，職工平均工資的增加意味著勞動成本的增加，對黃河流域當前階段向綠色創新領域投入更多資金產生一定的消極影響［47-48］。從間接效應來看，職工平均工資的間接效應不顯著，而公共圖書館藏書量的間接效應系數為0.165，通過了5%顯著性檢驗。說明公共圖書館藏書量存在顯著的正向空間溢出效應，一個城市公共圖書館藏書量的增加，在促進本地綠色創新發展的同時，會輻射帶動周邊綠色創新的發展。

在環境質量方面，建成區綠化覆蓋率與工業SO2排放量均通過了1%顯著性檢驗，系數分別為0.00798 和0.155，說明兩者對黃河流域綠色創新具有顯著的正向作用。進一步從直接效應來看，建成區綠化覆蓋率與工業SO2排放量直接效應均顯著為正，且通過了1%顯著性檢驗。說明提高環境質量對本地綠色創新具有顯著的促進作用?？赡艿脑蛟谟?，在當前生態文明建設和環保督察形勢下，建成區綠化覆蓋率的增加與工業SO2排放量提高意味著政府環境規制強度增強，根據波特假說可知［49］，環境規制可以倒逼企業更加重視進行創新活動，從而提高綠色創新水平。從間接效應來看，建成區綠化覆蓋率的間接效應顯著為正，而工業SO2排放量的間接效應不顯著，說明建成區綠化覆蓋率的增加會在促進本地綠色創新的同時，對周邊綠色創新的發展也有一定的促進作用。

綜上，通過空間杜賓模型的結果來看，科技投入的系數明顯大于其他因素，并且顯著為正，說明黃河流域綠色創新受到科技投入的正向促進作用最明顯。從分解效應來看，各因素的直接效應和空間杜賓模型結果保持一致，城市RD 人員全時當量和第三產業占GDP 比重具有顯著的負向空間溢出效應，而公共圖書館藏書量與建成區綠化覆蓋率具有顯著的正向空間溢出效應。上述結果通過了利用更換模型方式的穩健性檢驗。

2.3.3 黃河流域綠色創新區域異質性分析由上文的分析可知，黃河流域綠色創新在上、中、下游之間存在顯著的空間差異，為進一步分析影響綠色創新在不同區域的差異性，本文基于地理距離矩陣，將分別對上游、中游、下游3 樣本進行上述回歸，進一步進行異質性分析（表5）。

表5 區域異質性分析結果Tab.5 Analysis results of regional heterogeneity

科技投入對于黃河流域上、中、下游綠色創新均具有顯著的正向促進作用，其中，對上游地區的促進作用最強，科學技術支出和城市RD 人員全時當量對上游地區的系數分別為0.00452和0.0411，均明顯高于中游地區和下游地區?？赡艿脑蛟谟?，上游地區經濟起步較晚，人才資源相對缺乏，進行技術、人才等要素投入可以明顯提高這一區域的綠色創新水平。經濟基礎對中游地區的影響明顯大于上游和下游地區，其中，人均GDP（-0.00138）對中游地區綠色創新具有顯著的抑制作用，第三產業占GDP 比重（2.596）對中游地區綠色創新具有顯著的促進作用?？赡艿脑蛟谟?，中游地區資源型城市眾多，經濟發展需要打破“資源詛咒”，更需要依賴產業結構的高級化促進綠色創新發展。社會文化對于下游地區的影響明顯大于上游和中游地區，職員平均工資與公共圖書館藏書量對下游地區的系數分別0.0202 和0.0267，均通過了1%顯著性檢驗，對綠色創新具有顯著的促進作用?？赡艿脑蛟谟?，下游地區與上游、中游地區相比，突破了單純依靠科研人才與經濟支撐的階段，進入到通過社會文化促進綠色創新的新階段。

3 結論與政策啟示

3.1 結論

本文基于2005—2020 年黃河流域89 個城市，以綠色專利數量作為衡量綠色創新的指標，運用標準差橢圓和空間自相關分析綠色創新的空間分異，利用空間杜賓模型分析黃河流域綠色創新的影響因素得出以下研究結論：（1）在時間演化上，黃河流域以及上游、中游和下游地區的綠色創新均呈現快速增長趨勢。（2）通過標準差橢圓發現，綠色創新的標準差橢圓呈現“東北—西南”向分布格局，各參數基本穩定，重心呈現“先向東、后向西”移動趨勢。（3）通過空間相關性分析發現，黃河流域綠色創新發展存在穩定且較為明顯的全局空間自相關關系，局部空間自相關以高-高型和低-低型為主，山東半島城市群分布在熱點區，黃河流域中上游地區的城市多位于冷點區。（4）通過空間杜賓模型的結果來看，科技投入的回歸系數顯著為正，且明顯大于其他因素，說明黃河流域綠色創新受到科技投入的正向促進作用最明顯。從分解效應來看，各因素的直接效應和空間杜賓模型結果保持一致，城市RD 人員全時當量和第三產業占GDP 的比重具有顯著的負向空間溢出效應，而公共圖書館藏書量與建成區綠化覆蓋率具有顯著的正向空間溢出效應。（5）通過區域異質性分析可知，科技投入對黃河流域上游地區綠色創新的正向促進作用最強，產業結構高級化可以顯著促進中游地區綠色創新的發展，社會文化對下游地區綠色創新存在較強的正向促進作用。

3.2 政策啟示

基于上述研究結論，結合黃河流域生態保護和高質量發展的要求，本文對黃河流域綠色創新提出以下政策建議：

（1）考慮到綠色創新存在顯著的空間自相關和集聚特征，黃河流域需要建立綠色創新合作和協同發展機制。一方面，強化下游地區綠色創新的集聚水平，把下游地區建設為帶動全流域綠色創新水平提高的增長極，同時把下游地區建設成為在全國綠色創新領域具有影響力和比較優勢的高地。另一方面，發揮下游地區對全流域的輻射和擴散作用，強化下游地區對上游地區的科技人才支持，對中游地區的綠色產業支持，通過不同區域的合作和協同帶動全流域綠色創新水平提高。

（2）針對科技投入能夠顯著促進綠色創新水平提高，黃河流域需要重視科技對綠色創新的帶動作用。從科技資金投入來看，既需要提高科學技術支出比重，也需要通過政府和社會資本合作的方式加快建立多層次綠色金融市場和服務體系，實現資金來源的多元化。從科技人才投入來看，既需要加強與綠色創新對口專業的人才培養以及高技術人才和產業領軍人才培育，也需要吸引其他區域的綠色創新高層次人才到黃河流域核心城市指導工作，發揮高層次人才對綠色創新的帶動作用。

（3）針對綠色創新影響因素的區域異質性，黃河流域需要分區域采取措施促進綠色創新水平提高。對于科技投入顯著促進綠色創新的上游地區而言，需要強化科技資金和人才的投入，推動上游地區綠色創新實現跨越發展；對于經濟基礎顯著促進綠色創新的中游地區而言，需要重視產業結構優化升級，尤其是大力發展綠色產業；對于社會文化顯著促進綠色創新的下游地區而言，需要重視教育、文化和社會事業的溢出效應和調節作用，促進綠色創新水平進一步提高。