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内容提要 在绿色生态理念下，如何有效提高长江经济带绿色创新效率，发挥其绿色经济支撑带作用，对推动中国经济提效增速具有重要意义。基于绿色创新视角，选用长江经济带11个省市2005—2014年的面板数据，运用含非期望产出的SBM模型和探索性空间数据分析（ESDA）方法，评价长江经济带的绿色创新效率及其空间分异特征，并采用面板Tobit模型对长江经济带绿色创新效率的驱动机制进行回归分析。结果表明：长江经济带绿色创新效率总体上不断提高，但还存在较大的改善空间；空间自相关分析显示长江经济带绿色创新效率自2009年开始存在显着且不断加强的集聚趋势，局部空间集聚不断趋向高高集聚，且高高集聚主要集中于上、下游流域；从影响长江经济带绿色创新效率的因素来看，企业污染成本、技术市场成熟度与市场开放程度对绿色创新效率具有显着的正向影响，有利于绿色创新效率的提高，环境规制强度与绿色创新效率呈倒U型，具有明显的拐点效应，产业结构对绿色创新效率的影响不显着。据此，从加强流域绿色创新合作、改善技术市场环境、提高环境规制效率等方面提出提升长江经济带绿色创新效率的政策建议。 内容来自dedecms

关键词 绿色创新效率 非期望SBM 探索性空间数据分析

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一、引言 内容来自dedecms

2014年，国务院印发《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》，指出长江经济带是现阶段中国经济实力最强且最具发展潜力的区域，其健康发展对中国经济提质增效具有重要的现实意义。长江经济带横跨中国东中西部，连接中国经济最发达的长三角流域，与沿海经济带共同构成中国经济发展的T型格局，具有强大的发展辐射力和影响力。然而，长江经济带集聚了许多高污染、高能耗产业，环境污染、资源短缺已成为制约长江经济带战略发展的重要因素。同时，工业化过程中高耗能产业内移趋势的不断加强，长江经济带发展的不可持续性、不均衡问题凸显（汤维祺、吴力波和钱浩祺，2016）。2016年《长江经济带发展规划纲要》提出“生态先行、绿色发展”的基本思路，既要“金山银山”，又要“绿水青山”的发展目标离不开创新的驱动作用。以绿色为发展理念，创新为发展动力，提高长江经济带绿色创新能力，实现长江经济带绿色可持续发展势在必行。绿色创新过程是一个包含资源投入、创新产出和环境效益的复杂系统，有效地评价和提升长江经济带绿色创新效率对于中国经济转型升级、跨越发展具有重要意义。

二、相关研究综述

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20世纪90年代开始，绿色创新成为学术界研究的热点，在传统创新概念基础上，将环境污染、资源浪费纳入到创新研究体系中，先后提出了四种概念：生态创新、环境创新、可持续创新与绿色创新，基本含义都是指以环境保护和可持续发展为目标展开的创新活动（Rennings，2000），包含生产、工艺、产品及管理等方面的创新（Arundel、Kemp和Paao，2007）。研究内容主要从测度方法和影响因素两个方面展开。Qi等（2010），Cheng、Yang和Sheu（2014）利用问卷数据结合因子分析法对企业绿色创新能力进行了测度，同时Cheng、Yang和Sheu（2014）分析了生产、产品和组织三种不同类型创新之间的关系。国内学者华振（2011）同样运用因子分析方法计算东北三省的绿色创新能力。在绿色创新效率的测度上，DEA方法得到了较为广泛的应用，韩晶（2012）基于BCC模型、孔晓妮和邓峰（2015）运用双径向一双目标DEA模型测算中国各省区的绿色创新效率，发现东部创新效率明显高于中西部地区。任耀等（2014）运用RAM-DEA对山西省绿色创新效率进行了测算并分析了差异。张江雪和朱磊（2015）运用2009年数据，采用四阶段的DEA模型将绿色创新效率进行分解，认为中国东部规模创新效率较低，中西部技术创新效率较低，其中山西省的技术创新效率最低，而牛彤等（2015）通过运用SBM-DEA模型计算中国创新效率，认为山西省绿色创新效率提升的潜力较大。关于绿色创新影响因素的分析，Triguero、Moreno-Mondéjar和Davia（2013）基于23个欧洲国家中小企业的数据，从市场供需角度对不同类型绿色创新效率的影响机制进行了研究。Qi等（2010）研究了绿色创新主体（企业管理者的关注点、政府环境法规和利益相关者的压力）对绿色创新的影响。Brunnermeier和Cohen（2003）认为绿色创新更可能发生在国际竞争的行业中。毕克新、王禹涵和杨朝均（2014），毕克新、杨朝均和隋俊（2015）基于国际视角研究技术转移和创新资源投入对绿色创新绩效的影响机理。

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无论是国外还是国内学者，对绿色创新的研究都集中在企业、行业或省域层面，很少对特定经济区或者经济流域的绿色创新进行研究，同时，要素流动、技术溢出、污染排放、创新等都表现为空间上相互依赖、相互影响，上述研究大多忽略了绿色创新作为具有空间属性的数据可能存在的空间相关性。国内学者付帼、卢小丽和武春友（2016）分析了中国省域绿色创新度的空间格局演进，但关于绿色创新效率空间分异的研究比较缺乏。本文以长江经济带九省二市作为研究对象，运用含非期望产出的SBM模型（Undesirable-SBM）测算长江经济带2005年至2014年的绿色创新效率，结合探索性空间数据分析方法（ESDA）探求长江经济带绿色创新效率的全局和局部空间差异性，同时，通过托宾（Tobit）回归分析方法探究长江经济带绿色创新效率的驱动机制。拟解决以下三个问题：长江经济带绿色创新效率在时空上是如何变化的，长江经济带绿色创新效率在空间上是如何相互影响的，如何提高长江经济带绿色创新效率。

三、长江经济带绿色创新效率时空分异特征

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（一）研究区域 dedecms.com

长江经济带连接中国九省（四川、云南、贵州、湖南、湖北、江西、安徽、浙江、江苏）二市（重庆、上海），涵盖了中国经济最为发达的长江三角洲区域，2015年国内生产总值达305200.23亿元，约占全国的45％，交通便利，人口众多，资源丰富，贯穿中国东、中、西三大发展区域，对南北经济都有较大的辐射带动作用，是中国经济发展的重要支撑带。

（二）指标数据

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绿色创新效率的估算需要明确投入变量、期望产出变量与非期望产出变量。

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选取R&D人员全时当量和R&D内部经费支出作为投入变量，科研人员与资金是创新产出最直接的保证，专利申请授权数作为绿色创新的期望产出，专利申请授权数比专利申请受理数更能保证创新产出的质量。工业三废（工业废气、废水排放量和工业固体废弃物产出量）是环境污染的重要来源，使用熵权法将工业三废综合为环境污染指数作为非期望产出。由此，投入变量为2个，产出变量为2个，在决策单元为11个时符合DEA方法对指标数量的限制。 copyright dedecms

数据来源于2006—2015年的《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。 织梦好，好织梦

（三）研究方法

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（1）SBM-DEA 本文来自织梦

数据包络分析（DEA）的基本原理是通过决策单元空间数据构建非参数的包络前沿面，在前沿面上的都属于有效点，而置于前沿面外的则属于无效点。Tone（2003）提出的非径向非角度SBM模型克服了传统CCR与BCC模型没有考虑投入产出松弛变量对模型估算可靠性的影响，将松弛变量加入目标函数，能够有效解决包含污染变量的效率测度问题。基本思想如下：

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zi和Zj表示空间单元i和j观测值的标准化，wij为空间权重矩阵，局部空间自相关通常用Moran散点图表示，横轴表示绿色创新效率观测值，纵轴为绿色创新效率的空间滞后值，基于两者的组合，将长江经济带绿色创新效率的空间集聚分为四种类型：1、H-H型：绿色创新效率高值集聚区；2、H-L型：绿色创新效率高值区被低值区包围；3、L-H型：绿色创新效率低值区被高值区包围；4、L-L型：绿色创新效率低值集聚区。 内容来自dedecms

（四）结果分析

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（1）长江经济带绿色创新效率

基于Undesirable-SBM计算的长江经济带绿色创新效率有如下特点：

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整体而言，从时间上来看，长江经济带绿色创新效率总体上不断提高，2006年至2008年绿色创新效率均值有所下降，可能处于政策转型调整期，当时“十一五”规划提出建设“两型社会”，加快产业结构调整。2009年开始绿色创新效率不断提高，可能是经济危机后国家科技兴国与节能减排政策取得一定成效，Lund和Hvelplund（2012）的研究也表明经济危机时的能源政策有利于经济的可持续发展。从空间上来看，长江经济带的绿色创新效率成U型结构，上游与下游的绿色创新效率较高，说明对绿色创新投入要素的利用度较好，中游省市的绿色创新效率较低。分区域来看，2005年到2014年，上海、浙江、贵州的绿色创新效率一直处于最优水平，江苏、安徽、江西、四川的绿色创新效率总体上不断提高，其中，江苏从2009年开始达到最优水平，重庆从2011年开始达到最优水平，湖北、湖南的绿色创新效率有所下降，云南的绿色创新效率基本保持平稳。

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（2）长江经济带绿色创新效率的全局空间差异

运用ArcGis10.2和GeoDa软件测算长江经济带2005—2014年绿色创新效率的GolbalMoran’S I指数，如图1和表2所示，Moran’s I指数均为正，说明长江经济带绿色创新效率存在明显的空间集聚性和空间依赖性，即高绿色创新效率地区与高绿色创新效率地区相邻，低绿色创新效率地区与相同水平区域相邻。从变化趋势看，Moran’s I指数总体上不断提高，说明长江经济带绿色创新效率高的区域和绿色创新效率低的区域与自身水平相同区域趋于集聚，且集聚趋势不断加强，区域空间差异不断缩小。分阶段看，2005年至2008，长江经济带绿色创新效率Moran’s I较小且统计上不显着，2009年至2014年，长江经济带绿色创新效率表现为不断增强的显着相关性，可能的原因是2008年经济危机使各区域经济依存度加强，改善经济发展质量，提高自主创新能力，发展循环经济以政治文件予以规定并细则化。 本文来自织梦

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（3）长江经济带绿色创新效率的局部空间差异 织梦内容管理系统

全局Moran’s I揭示了长江经济带绿色创新效率的整体集聚和分散状态，却在一定程度上隐藏了区域空间内部联系。为进一步解释长江经济带各地区绿色创新效率的局部空间特征，选取2005年、2008年、2011年和2014年绿色创新效率Moran散点图进行研究。2005年，各地区分布较为分散，位于HH象限的省市有3个，为重庆、贵州、云南，说明绿色创新效率高，与周围联系较为密切，辐射带动能力也较强，位于LH象限的为江苏和四川，说明这两个地区绿色创新发展速度低于周边地区，位于LL地区的有安徽、江西、湖北和湖南，这四个地区主要为中部地区，绿色创新效率低低集聚，经济发展方式较为粗放，与周围联系较少。位于HL的为上海、浙江，这两个地区绿色创新效率高于周围地区，但辐射带动能力弱。2008年，上海由HL进入HH，绿色创新效率的辐射带动能力增强，安徽由LL进入LH，说明其周边地区的绿色创新效率发展较快，重庆、云南由HH退到LH，说明绿色创新效率降低，周围绿色创新效率较高，四川由LH进入LL，说明周围绿色创新效率降低，贵州由HH退入HL，说明周围地区绿色创新效率有所下降，其自身辐射能力在减弱。2011年，江苏、安徽和重庆由LH进入HH，说明其绿色创新发展较快，周围地区的带动能力也较强，贵州由HL上升到HH，说明其周围地区绿色创新得到了较好的发展。2014年云南由LH进入HH，安徽由HH进入LL。 dedecms.com

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总体而言，自2005年到2014年，位于HH的地区个数由3个上升到6个，说明长江经济带绿色创新效率呈现出强烈的高高集聚趋势，高高集聚地区主要趋于长江经济带上游和下游地区。究其原因，上游流域高高集聚主要由于经济相对落后，生态环境保护较好，绿色创新基础较好，而下游流域高高集聚的改变得益于经济质量的改善，2008年国家出台《国务院关于进一步推进长江三角洲地区改革开放和经济社会发展的指导意见》，长江三角洲地区创新能力不断提高，循环经济得到了较好的发展，绿色创新辐射带动能力增强。绿色创新效率低低集聚长期处于长江中游流域，这些地区经济发展速度较快，但发展方式相对粗放。 织梦好，好织梦

四、长江经济带绿色创新效率的影响因素 织梦好，好织梦

（一）影响因素分析

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绿色创新是一个多主体、多因素共同作用的复杂过程，影响绿色创新效率的因素既要包涵创新因素，又要考虑到环境效益，同时还要涵盖政府和企业等市场主体的人为因素，借鉴以往的学者的研究，本文主要从企业环境成本、技术市场成熟度、环境规制强度、产业结构和市场开放程度五个方面分析对绿色创新效率的影响，以期发现提高长江经济带绿色创新效率的途径。 dedecms.com

企业污染成本。排污费作为“庇古税”的一种，遵循“污染者负担”原则，是企业污染成本内部化的实现途径，通过增加企业成本遏制企业外部不经济行为（徐保昌和谢建国，2016），不仅直接作用于减少污染物排放，而且通过成本效应、技术激励和学习效应作用于企业的绿色创新行为。用排污费征收金额作为企业污染成本的代理变量，预期其对绿色创新效率具有正向影响。 本文来自织梦

技术市场成熟度。技术市场作为知识产品交换的场所，能够有效实现创新理念向创新成果的转化，是科技作用于经济的纽带。技术市场越成熟越有利于加快创新成果转化，激活区域创新氛围，提高区域整体创新能力（曹霞和于娟，2015）。技术市场成熟度用区域技术市场成交额表示，预期技术市场越成熟，越有利于绿色创新效率的提高。

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环境规制强度。“波特假说”认为合理环境规制产生的“创新补偿”效应足以弥补成本效应，提升企业竞争力，Jaffe和Palmer（2006）提出的“弱波特假说”虽然承认环境规制对绿色创新有激励作用，但不确定环境规制给企业带来的好处。国内学者王锋正和郭晓川（2015）则认为提高环境规制强度有利于资源型产业的绿色技术创新，而李斌、彭星和欧阳铭珂（2013）认为环境规制对中国经济的绿色增长具有门槛效应，基于以上学者的研究，本文选取本年污染治理投资额作为环境规制强度的代理指标，并取其对数的二次项验证环境规制强度对绿色创新效率是否存在拐点效应。

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产业结构。通常认为，绿色发展依赖于第三产业而非第二产业的发展，汤维祺、吴力波和钱浩祺（2016）认为中国重工业由东部沿海向管制相对宽松的中西部转移，导致中西部发展的不可持续。而庞瑞芝和王亮（2016）的研究却认为中国服务业发展的绿色同样也是无效的，且无效程度不断加强。那么产业结构对绿色创新效率是否具有影响且具有什么样的影响呢?本文选取第三产业增加值占国内生产总值的比重代表产业结构，预期对绿色创新效率的作用方向具有不确定性。

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市场开放程度。对外开放引进了国外先进技术、高素质人才及FDI，宽松的环境管制也导致了国际污染产业的进入，在促进中国创新能力提高的同时也带来了沉重的环境负担，孙瑾、刘文革和周钰迪（2014）的研究也表明对外开放不利于经济的绿色增长，但Brunnermeier和Cohen（2003）却认为国际市场绿色产品需求及激烈竞争有利于绿色创新效率的提高。本文选取区域进出口总额代表区域对外开放程度，对绿色创新效率的影响是不确定的。

数据主要来源于2006—2015年的《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》，选取长江经济带11个省市2005年至2014年的数据，评测绿色创新效率的影响因素。分析结果来自STATA13.0。 内容来自dedecms

（二）研究方法——Tobit回归分析 织梦好，好织梦

Tobit回归模型是因变量受到限制的一种回归模型，最早由经济学家Tobin（1956）提出，Undesirable-SBM测算出的绿色创新效率值处于0-1之间，属于截尾数据，运用Tobit回归更有效且无偏。基本模型如下： 本文来自织梦

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其中，Y*为截断因变量，Y为绿色创新效率值向量，X为自变量向量，β为参数向量，u为随机干扰项。

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当Y*＞0时，基于影响因素构建如下Tobit回归模型，对部分呈指数增长的变量进行LN处理以消除异方差的影响。 织梦好，好织梦

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Eit代表基于Undesirable-SBM测算出的绿色创新效率，EPC、MAR、ER、STR、OPEN分别表示企业污染成本、技术市场成熟度、环境规制强度和市场开放程度。面板Tobit混合效应模型和面板Tobit随机效应模型中，βi为定值常数；而面板Tobit固定效应模型中βi为各观测单元的个体效应值。εit表示随机扰动项。 内容来自dedecms

（三）结果分析 本文来自织梦

以绿色创新效率作为因变量进行回归分析，分别使用面板Tobit混合效应、面板Tobit固定效应和面板Tobit随机效应进行估计，结果如表5所示。F检验的结果显着地拒绝了混合效应模型与固定效应模型无差异的假定，应当接受面板Tobit固定效应模型，豪斯曼检验显着地拒绝了面板Tobit随机效应模型。因此，本文选取面板固定效应Tobit回归模型分析长江经济带绿色创新效率的影响机制。 copyright dedecms

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（1）企业污染成本的系数大于0，表明污染成本与绿色创新效率呈显着的正相关关系，排污费征收金额的提高会增加企业产品成本，企业利润不断下降，为了取得竞争优势，企业通常会开展创新活动降低相应成本，污染排放也明显减少，绿色创新效率得到提高。 本文来自织梦

（2）技术市场成熟度的系数大于0，说明技术市场越成熟，越有利于绿色创新效率的提高，发达的技术市场既有利于构造良好的创新氛围，又有利于加快创新成果的产品化、市场化，推动绿色创新效率提高。

（3）环境规制强度回归系数小于0，平方项系数大于0，环境规制与绿色创新效率的关系呈倒u型结构，存在拐点效应，证明了波特假说的存在，短期来看，环境规制导致环境治理成本增加将抑制绿色创新效率的提高，长期来看，环境得到改善、创新产出增加所带来的“补偿效应”抵消“成本效应”的同时，让企业获得了额外的经济效益与环境效益，提高创新动力，促进绿色创新效率提升。

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（4）市场开放程度回归系数大于0，市场开放程度与绿色创新效率显着正相关，否认了“污染天堂”假说的存在，与Brunnermeier和Cohen（2003）的结论基本一致，区域市场开放程度的提高有益于创新资源流动，加强创新竞争，激发创新活力。 copyright dedecms

（5）产业结构与绿色创新效率不存在显着的相关性，结合庞瑞芝和王亮（2016）的研究，中国第三产业存在非绿色发展现象，致使第三产业的发展无益于绿色创新效率的提高，无论发展第二产业还是第三产业，提高创新能力、提升发展质量才是产业政策的关键。 织梦内容管理系统

五、结论与建议 织梦内容管理系统

本文以长江经济带2005—2014年11个省市的面板数据为样本，运用含非期望产出的SBM模型测算了各区域的绿色创新效率，并结合探索性空间数据分析方法研究了长江经济带绿色创新效率的空间异质性，同时，从企业污染成本、技术市场成熟度、环境规制强度和产业结构五个方面探究了绿色创新效率的驱动机制。结果表明：1、长江经济带绿色创新效率均值为0.654，仍存在较大的改进空间。从时间上看，绿色创新效率呈不断上升的趋势；从空间上看，绿色创新效率呈U型关系，流域上、下游效率较高，中游效率较低。2、从绿色创新效率的空间异质性分析，长江经济带绿色创新效率全局空间集聚度不断加强，空间差异不断缩小。局部空间集聚不断趋向高高集聚，且高高集聚主要集中于上、下游流域，低低集聚集中于中游流域。3、企业污染成本、技术市场成熟度与市场开放程度对绿色创新效率具有显着的正向影响，环境规制强度与绿色创新效率呈倒U型关系，产业结构对绿色创新效率的影响不显着。企业污染成本提高会驱动企业通过创新降低成本，成熟的技术市场有助于提升创新活力，加速创新成果化，市场开放加强了创新资源流动，增强创新竞争，促进绿色创新效率提升，环境规制初期不利于绿色创新效率提升，但当环境质量得到改善、创新产品盈利抵消治理成本时，环境规制有利于绿色创新效率的提高。 本文来自织梦

以上研究为继续推进长江经济带绿色创新发展带来启示：一是要继续坚持绿色发展、创新发展，提升发展质量；二是要加强流域合作，发挥高绿色创新区域的辐射带动作用，实现绿色均衡发展；三是要加强对外交流，激发绿色创新活力，加快创新成果转化，使各主体享受绿色创新所带来的好处。

据此，提出提升长江经济带绿色创新效率的建议： 织梦好，好织梦

第一，对于上海、江苏、浙江这类绿色创新发展较好的下游流域，应该强化与中游流域的合作，打破区域绿色创新溢出的市场与体制壁垒，扩大绿色创新的辐射范围和带动力度。对于重庆、贵州、云南这类绿色创新基础较好的上游流域，坚持环境优势与市场优势并行，在绿色理念下提高创新发展能力。对于中游流域，积极借鉴下游流域的绿色发展经验，切实提升经济绿色发展质量。 内容来自dedecms

第二，有效发挥政府职能，提升发展红利，实现经济效益、社会效益和环境效益多赢。为此，必须将环境规制政策落到实处，引导各市场主体主动承担绿色发展责任，杜绝政府官员在排污管理上的寻租行为，将区域环境质量作为官员政绩考核的重要部分，严格惩处企业“偷排”、避税行为。 dedecms.com

第三，完善和规范技术市场，创新和改革技术交易方式。充分利用互联网、大数据、电子商务等现代信息技术，降低创新门槛和创新成本，加快创新成果转化，加大有利于绿色发展的创新成果转化的扶持力度，形成良好的社会创新氛围。 内容来自dedecms

第四，提高绿色创新效率离不开对外开放，拓宽融资渠道，理性引入高质量、低污染产业，加快推动创新人才资源引进及整合，促进创新资源的自由流动和创新成果的交流。

参考文献：

1、毕克新、王禹涵、杨朝均：《创新资源投入对绿色创新系统绿色创新能力的影响——基于制造业FDI流入视角的实证研究》，《中国软科学》2014年第3期。

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2、毕克新、杨朝均、隋俊：《跨国公司技术转移对绿色创新绩效影响效果评价——基于制造业绿色创新系统的实证研究》，《中国软科学》2015年第11期。

3、曹霞、于娟：《绿色低碳视角下中国区域创新效率研究》，《中国人口·资源与环境》2015年第5期。

4、付帼、卢小丽、武春友：《中国省域绿色创新空间格局演化研究》，《中国软科学》2016年第7期。

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5、韩晶：《中国区域绿色创新效率研究》，《财经问题研究》2012年第11期。 织梦内容管理系统

6、华振：《中国绿色创新绩效研究——与东北三省的比较分析》，《技术经济》2011年第7期。 织梦好，好织梦

7、孔晓妮、邓峰：《中国各省区绿色创新效率评价及其提升路径研究——基于影响因素的分析》，《新疆大学学报（哲学人文社会科学版）》2015年第4期。

8、李斌、彭星、欧阳铭珂：《环境规制、绿色全要素生产率与中国工业发展方式转变——基于36个工业行业数据的实证研究》，《中国工业经济》2013年第4期。 本文来自织梦

9、牛彤、彭树远、牛冲槐、陈新国、杜弼云：《基于SBM-DEA四阶段方法的山西省工业企业绿色创新效率研究》，《科技管理研究》20t5年第10期。

10、庞瑞芝、王亮：《服务业发展是绿色的吗?——基于服务业环境全要素效率分析》，《产业经济研究》2016年第4期。

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11、任耀、牛冲槐、牛彤、姚西龙：《绿色创新效率的理论模型与实证研究》，《管理世界》2014年第7期。

12、孙瑾、刘文革、周钰迪：《中国对外开放、产业结构与绿色经济增长——基于省际面板数据的实证检验》，《管理世界》2014年第6期。

13、汤维祺、吴力波、钱浩祺：《从“污染天堂”到绿色增长——区域间高耗能产业转移的调控机制研究》，《经济研究》2016年第6期。 织梦内容管理系统

14、王锋正、郭晓川：《环境规制强度对资源型产业绿色技术创新的影响——基于2003—2011年面板数据的实证检验》，《中国人口·资源与环境》2015年第S1期。 织梦内容管理系统

15、徐保昌、谢建国：《排污征费如何影响企业生产率：来自中国制造业企业的证据》，《世界经济》2016年第8期。

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16、张江雪、朱磊：《基于绿色增长的我国各地区工业企业技术创新效率研究》，《数量经济技术经济研究》2012年第2期。 copyright dedecms

 

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