1 绪论
1.1 研究背景
资源紧缺、能源耗竭和生态失衡成为全球城市发展需要面对的共同挑战，解决资源耗用、环境保护与经济发展的冲突，以寻求人与自然的和谐发展与可持续发展，已经成为全球城市所面临的共同难题。随着全球城市化发展程度日益加深，城市化水平不断提高，城市化发展为城市发展建设带来更多的活力与资源，但工业产业和城市化不断发展的同时，高消耗、高污染的发展模式对城市环境造成严重破坏，资源利用效率不高、生态环境破坏严重、发展不平衡不充分在很大程度上制约着城市的绿色发展。因此，协调资源、环境、经济发展三者之间的不平衡，引导经济增长向高质量绿色化转型愈加刻不容缓。城市群是城镇化的主体形态，是建设美丽中国、参与全球竞争的主要载体，在经济发展新常态下，长三角城市群产业转型面临的压力持续加大，人口及基础设施建设规模也将继续扩大，经济发展不断推动能源消费需求增长等问题促使长三角城市群建设绿色城市问题进一步凸显。因此，亟需通过研究长三角城市群绿色创新、绿色发展实际情况，理出存在的不足以及制约绿色发展与生态文明建设的瓶颈，探索长三角城市群绿色建设之路，实现打造绿色文明之城的美好愿景[1]。
党的十九大报告明确要求实行最严格的生态环境保护制度，推进长三角城市群周边区域和协调地区绿色发展，以绿色创新推动长三角城市群协调发展，建立健全绿色低碳循环发展的经济体系。2016 年 5 月国务院批准的《长江三角洲城市群发展规划》明确提出长三角发展定位为面向全球、辐射亚太、具有全球影响力的世界级城市群。2019 年 10 月《国务院关于长三角生态绿色一体化发展示范区总体方案的批复》印发实施明确长三角生态绿色一体化发展示范区要走出一条跨行政区域共建共享、生态文明与经济社会发展相得益彰的新路径[2]。2019 年12 月中共中央国务院印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，提出建设绿色美丽长三角。由于受传统经济发展模式的影响，长三角地区发展质量和效益低，资源利用效率不高，生态资源系统功能退化，环境污染严重，阻碍了城市群的可持续发展，引导经济增长向高质量绿色化转型至关重要[3]。
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1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
随着地区协同发展，城市群作为研究主体得到更多研究者的关注，在绿色创新领域，很多学者从省际层面就我国绿色创新效率及其空间结构特征等进行了研究，而关于城市群绿色创新效率在空间分布动态、网络结构方面的研究相对匮乏。采用 Kernel 密度非参数估计的方法，刻画长三角城市群创新效率的整体分布形态，通过不同时期的比较分析，深入研究长三角城市群绿色创新效率分布延展性与极化现象的动态演进规律。采用 Dagum 基尼系数分解测算长三角城市群绿色创新效率的空间差异，以揭示城市群经济发展空间差异大小、演变规律。基于社会网络分析法（SNA），从网络密度、网络中心度对长三角城市群绿色创新效率网络空间结构演变特征进行分析[4][5]，并在此基础上初步探讨城市群绿色创新效率空间网络结构特征、各个城市在网络关系中的地位及作用，并采用计量模型测算网络密度对地区差距的影响，从而为不同类型城市提供绿色创新效率的提升路径。
1.2.2 研究意义
生态文明建设是关乎中华民族永续发展的千年大计，树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，坚定不移地贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念就成为理性使然。事实上，绿色发展作为我国高质量发展全局的重要环节，是一种全面节约和高效利用资源的发展，是严格保护环境、形成人与自然和谐相处良好格局的发展，解决的是经济发展与环境保护协调融合的问题，这样一来，绿色创新就成为实现绿色发展的关键因素[6]。实现长三角城市群绿色创新均衡发展需要各个城市积极合作与交流，创新活动对空间具有显著的依懒性，创新活动在空间上的集聚能够有效促进技术、知识、人才的溢出，溢出效应会对创新活动产生巨大的影响，进而影响更大范围的绿色创新效率。研究长三角城市群绿色创新效率动态演进，能够从时空两个方面对其进行解析，了解长三角城市群绿色创新效率时间和空间两方面的演变趋势及规律，结合 Dagum 基尼系数及其分解，不仅可以从绝对地区差距方面探究城市绿色创新效率的差距大小，还能够从相对角度分析城市绿色创新效率的差距大小以及差距来源，从而更精确的对长三角城市群绿色创新协调发展提供政策建议，这对于我国经济的高质量发展具有非常重要的理论价值和实践意义[7]。
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2 概念界定和文献综述
2.1 相关概念界定
2.1.1 绿色技术创新
目前，国内外学者关于绿色技术创新概念与内涵的理解尚处于探索阶段。绿色技术创新被认为是绿色创新最为重要的组成部分，也是其核心要义，但这两个概念又存在不同，需要进行甄别。Braun 最早将绿色技术创新理解为控制环境污染、提高资源利用率等工艺和技术的总称[12]。也有学者认为，绿色技术创新还应包括企业绿色管理手段及产品设计等[13]。中国环境与发展国际合作委员会认为，绿色技术创新范畴还应包括社会发展及制度创新等。虽然上述研究出于不同视角给出的定义有所差别，但可以看出绿色技术创新的主旨内涵就是强调在技术创新过程中彰显绿色理念，通过落实产品及工艺，开发绿色技术以保证产品在整个使用周期的绿色化，从而实现经济效益与环境保护双赢，Aguilera 等认为绿色技术创新还应包含企业绿色管理与绿色产品设计[14]。在我国，对于绿色技术创新领域的关注始于 20 世纪 90 年代，主要基于不同视角对绿色技术创新的内涵进行了更深层次的思考。刘薇等的研究认为绿色技术创新是将环境保护的新知识及绿色技术共同应用于生产经营与经济生活当中，从而创造出新的经济效益和环境效率的一种活动，其概念也包含相关的知识创新和管理创新[15]。张峰等认为绿色技术创新的主旨内涵就是强调在技术创新过程中彰显绿色理念，通过落实产品及工艺，开发绿色技术以保证产品在整个使用周期的绿色化，从而实现经济效益与环境保护双赢[16]。罗良文等认为绿色技术创新与以往的传统技术创新相比，其在生产经营过程中更为关注环境污染与资源充分利用等与环境相关的技术管理，因而是符合时代发展与要求的一种新型技术创新，表现为将绿色概念引入企业技术创新发展的全过程当中[17]。
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2.2 文献综述
2.2.1 绿色创新效率评价
绿色创新效率的研究主要从效率测度、影响因素分析、空间格局分布等方面进行考察，从 2005 年至今，绿色创新相关研究成果已经较为丰富，从绿色创新系统及其发展机理中寻找影响绿色创新的关键因素和作用路径等一直是产业界和学术研究的重要课题。绿色创新的定义目前还没有得到统一，Beise & Renning提出绿色创新是企业采用新的或改良的流程、技术、实践、系统和产品从而避免和降低对环境的损害[22]。
绿色创新效率测度方式备受学者关注，大致可分为两类：一类是通过构建评价指标体系对绿色创新能力进行评价，另一类运用随机前沿函数、距离函数等模型，通过考量企业投入产出指标对其绿色创新能力进行评价。多数文献是根据所选研究主题、结合数据的可获得性对绿色创新效率的指标进行选取，从现有研究看，目前对绿色创新效率的测度主要集中在以处理多投入多产出变量见长的数据包络分析及其各类拓展模型上，但已经有学者脱离这种方法开始尝试其他模型，末吉(Sueyoshi)等提出环境 RAM 模型，实现了包含环境因素的效率测度[26][27]。姚西龙等在 RAM 模型基础上测算分析了我国总体及不同省份的工业绿色创新效率及其变化规律[28]。李谷成采用 DEA-SBM 方法度量了中国农业绿色生产率[29]。张江雪和朱磊通过四阶段 DEA 模型分析得出，良好的创新氛围能够明显提升各省工业企业的技术创新效率[30]。王惠通过 Super-DEA 测算了研发投入对高技术产业的绿色创新效率的作用机制，得出研发投入对高技术产业绿色创新效率存在非线性关系[31]。张智楠利用两阶段 DEA 方法测算了 7 个代表性的污染密集型行业的技术创新效率[32]。罗良文等通过 DEA 方法对企业绿色技术创新效率进行测度并分别进行了因素分解[33]。杨树旺等[34]运用 SBM 模型测度了2005-2014 年长江经济带 11 个省市绿色创新效率。肖仁桥等运用参数分析法测度区域绿色技术创新全要素生产率，以反映绿色技术创新效率的变动[35]。曹霞和于娟构建随机前沿评测效率的改进模型，对中国各省域研发创新效率及影响因素进行实证分析[36]，参数分析方法在一定程度上弥补了 DEA 的不足。
表 0-1 长三角城市群绿色创新效率评价指标体系
3 研究方法与模型设定.................... 13
3.1 绿色创新效率测度模型 .................. 13
3.1.1 SBM-DEA 超效率模型 ................... 13
3.1.2 随机前沿模型 ........................ 14
4 长三角城市群绿色创新效率的测算及其特征分析 .................. 21
4.1 城市绿色创新效率测算结果...................... 21
4.2 城市绿色创新效率特征 .................. 22
5 长三角城市群绿色创新效率的动态演进过程 ....................... 27
5.1 长三角城市群绿色创新效率的 Kernel 密度估计.................... 27
5.2 三个省城市绿色创新效率的 Kernel 密度估计 ...................... 27
7 长三角城市群绿色创新效率关联的网络特征
7.1 网络密度分析
社会网络分析是刻画合作关系网络结构的常用方法，本文利用 Ucinet 6.0软件对长三角城市群城市绿色创新网络结构进行分析并进行可视化表达。图 7-1是运用社会网络分析方法绘制的长三角城市群绿色创新效率 2017 年的空间网络拓扑图，图中空间网络中的节点分别代表了 26 个城市，各个节点之间的连线和箭头方向表示空间关联及其溢出方向，图中箭头的方向代表城市绿色创新的传递方向。网络密度反映了城市绿色创新效率联系网络中各城市间的绿色创新的联系程度，密度越大，表明长三角城市群各城市之间的绿色创新联系越密切[64]。结合表 7-1 可以发现，长三角城市群城市绿色创新的关联现象相对较为普遍，绿色创新效率密度整体区域下降，但近年来却有增大的趋势。
依据表 7-2 可知，2003-2017 年长三角城市群核心区域基本一致，核心城市在 5-6 个，26 个城市中，超过一半城市成为过核心区域，南通、芜湖、扬州、台州作为核心区域的次数较多，但是近年来，南通和扬州从核心区域转为边缘区域，长三角城市群的核心区域不稳定。
表 7-1 长三角城市群绿色创新效率整体网络结构特征
8 结论与展望
8.1 研究结论
（1）长三角城市群绿色创新效率均值呈“N”型曲线增长，上海市城市绿色创新效率一直高于长三角城市群均值，江苏省、浙江省与长三角城市群的基本持平，安徽省的城市绿色创新效率不高，普遍低于均值。上海市、南京市、无锡市、常州市、苏州市、杭州市和宁波市一直高于当年城市绿色创新效率均值，而铜陵市、安庆市和宣城市一直低于当年城市绿色创新效率均值。从均值来看，长三角城市群中各城市之间的绿色创新效率存在较为显著的地区差异，尤其是安徽省的城市与上海市、江苏省和浙江省的城市之间的差异最大。
（2）长三角城市群的绿色创新效率在逐渐提高；绿色创新效率的分布越来越集中，其中多数城市的绿色创新效率正不断向一个稳定点靠拢；长三角城市群绿色创新效率的地区内差距正逐步缩小，城市绿色创新效率高的城市与城市绿色创新效率较低的城市之间的差距在逐步减小；长三角城市群绿色创新效率极化特征越来越明显，且这种现象一直未能得到改善。各省城市绿色创新效率动态演进基本上与长三角城市群整体变化一致，具体如下：
江苏省城市绿色创新效率在逐渐增高，绿色创新效果显著；江苏省城市绿色创新效率相对较低的城市不断向城市均值靠近；绿色创新效率高的城市与绿色创新效率较低的城市正逐步减小，与长三角城市群总体变化一致；省内城市绿色创新效率已经出现多极分化现象。
浙江省城市绿色创新效率整体上在逐渐增高，绿色创新效率有所提高；浙江城市绿色创新效率相对较低的城市不断向城市均值靠近；城市绿色创新效率的省内差距正逐步缩小；浙江省省内城市绿色创新效率已经出现多极分化现象，从2009 年之后，浙江省的核密度函数呈双峰形态，表明 2009 年之后浙江省的城市绿色创新的极化现象有所减弱，整体城市绿色创新效率差距变小。
参考文献（略）