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中国城市绿色创新空间格局及其影响因素

彭文斌 文泽宙 邝嫦娥

彭文斌, 文泽宙, 邝嫦娥. 中国城市绿色创新空间格局及其影响因素[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(1): 25-37.
引用本文: 彭文斌, 文泽宙, 邝嫦娥. 中国城市绿色创新空间格局及其影响因素[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(1): 25-37.
PENG Wen-bin, WEN Ze-zhou, KUANG Chang-e. The Spatial Pattern and Influencing Factors of Green Innovation[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(1): 25-37.
Citation: PENG Wen-bin, WEN Ze-zhou, KUANG Chang-e. The Spatial Pattern and Influencing Factors of Green Innovation[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(1): 25-37.

中国城市绿色创新空间格局及其影响因素

基金项目: 

国家社会科学基金项目 18BJY078

湖南省自然科学基金项目 2018JJ2141

湖南省社会科学基金项目 18YBA168

湖南省社会科学基金项目 16YBA155

详细信息
    作者简介:

    彭文斌(1976-),男,湖南郴州人,湖南科技大学商学院教授,博士生导师

    文泽宙(1994-),男,湖南益阳人,湖南科技大学商学院研究生

    邝嫦娥(1979-),女,湖南郴州人,湖南科技大学商学院讲师, 硕士生导师

  • 中图分类号: F061.5

The Spatial Pattern and Influencing Factors of Green Innovation

  • 摘要: 基于2005年~2016年中国285个城市的面板数据,采用SBM-DEA模型和探索性空间数据分析(ESDA)方法评价绿色创新水平及其空间分布格局,并运用空间杜宾模型探讨影响绿色创新的主要因素。研究结果表明:中国城市绿色创新大致表现出缓慢上升趋势,分布存在明显的空间集聚特征,逐渐形成了以城市群为区域范围的“多核心”集聚形态;绿色创新具有累积效应,往期绿色创新成果会推动当期绿色创新发展;交通条件、教育水平、环境规制均会促进绿色创新,低层次产业结构则会显著抑制绿色创新,而扩大开放程度不利于本地区绿色创新,但会促进周边城市绿色创新水平的提升。要因地制宜、因城施策,加强城市间绿色创新资源的流动、整合与共享,实现中国城市绿色创新协同发展。
  • 图  1  城市绿色创新过程及空间效应

    图  2  2005年~2016年中国城市绿色创新平均水平变化趋势图

    图  3  2005年、2010年、2016年的绿色创新Moran's Ⅰ散点图

    表  2  绿色创新的Global Moran's Ⅰ值

    年份 Moran's Ⅰ E(I) sd(I) z P-value
    2005 0.011 0 -0.004 0 0.023 0 0.632 0 0.264 0
    2006 -0.006 0 -0.004 0 0.025 0 -0.083 0 0.467 0
    2007 0.035 0 -0.004 0 0.024 0 1.625 0 0.052 0
    2008 0.050 0 -0.004 0 0.025 0 2.187 0 0.014 0
    2009 0.055 0 -0.004 0 0.026 0 2.267 0 0.012 0
    2010 0.078 0 -0.004 0 0.026 0 3.090 0 0.001 0
    2011 0.059 0 -0.004 0 0.024 0 2.654 0 0.004 0
    2012 0.070 0 -0.004 0 0.026 0 2.851 0 0.002 0
    2013 0.073 0 -0.004 0 0.027 0 2.830 0 0.002 0
    2014 0.052 0 -0.004 0 0.026 0 2.107 0 0.018 0
    2015 0.075 0 -0.004 0 0.027 0 2.909 0 0.002 0
    2016 0.067 0 -0.004 0 0.028 0 2.536 0 0.006 0
    说明:E(Ⅰ)和sd(Ⅰ)分别表示理论期望和理论方差,z为标准化统计量,P-value为伴随概率P值。
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    表  3  各城市不同年份的绿色创新空间关联特征

    2005 2010 2016
    高-高型区域(热点区) 克拉玛依、东莞、江门、广州、西宁、乌鲁木齐、惠州、佛山、深圳、汕头、烟台 克拉玛依、东莞、三亚、江门、广州、西宁、乌鲁木齐、惠州、佛山、深圳、绍兴、宁波 克拉玛依、东莞、海口、江门、广州、西宁、乌鲁木齐、惠州、深圳、厦门、台州、金华、绍兴、宁波
    低-低型区域(盲点区) 嘉峪关、保山、临沧、柳州、天水、酒泉、兰州、固原、安庆、临汾 保山、柳州、酒泉、兰州、榆林、固原、临汾、赤峰、辽源、张掖 保山、安顺、吴忠、银川、石嘴山、乌海、呼和浩特、延安、平凉、运城、临汾、秦皇岛、朝阳、赤峰、抚顺、通辽、齐齐哈尔、辽源
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    表  4  变量描述性统计

    变量 观测值 平均值 标准差 最小值 最大值
    lnGI 3 420 -4.096 7 1.377 1 -12.137 4 0
    lnHM 3 420 9.121 2 0.729 6 6.180 6 11.769 1
    lnFC 3 420 0.072 5 1.284 1 -6.701 9 2.656 0
    lnIS 3 420 3.583 2 0.247 3 2.149 4 4.446 6
    lnEL 3 420 4.442 1 1.137 5 0 7.179 3
    lnER 3 420 9.779 3 0.466 4 8.514 6 13.248 6
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    表  5  面板数据平稳性检验结果

    变量 LLC检验 IPS检验 CH检验 是否平稳
    PP-Fisher ADF-Fisher
    lnGI -19.919 6*** -2.454 7*** 18.632 9*** 15.926 5***
    lnHM -97.664 0*** -13.100 2*** 255.664 5*** 11.343 9***
    lnFC -20.055 1*** -1.084 3* 24.627 2*** 12.894 9***
    lnIS -14.752 0*** -4.413 2*** 11.968 7*** 21.487 3***
    lnEL -28.228 1*** -5.158 6*** 35.761 4*** 19.769 7***
    lnER -74.101 0*** -3.453 7*** 13.584 4*** 21.453 7***
    说明:******分别表示1%、5%、10%水平上显著。下表同。
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    表  6  动态空间杜宾模型估计结果

    变量 主效应 空间滞后 直接效应 间接效应 总效应
    L.lnGI 0.761 5***(0.013 4)
    lnHM -0.129 4***(0.047 9) 0.246 1*(0.129 6) 0.131 1***(0.046 2) 0.246 6*(0.135 1) 0.377 7(0.143 9)
    lnFC -0.011 6(0.010 1) 0.021 0(0.027 7) -0.010 5(0.009 7) 0.020 5(0.026 7) 0.010 0*(0.029 0)
    lnIS -0.127 6*(0.074 5) -0.664 1***(0.227 6) -0.129 2*(0.072 4) -0.651 5***(0.224 3) -0.780 7***(0.231 0)
    lnEL 0.010 3(0.029 4) 0.038 5(0.094 1) 0.010 5(0.028 4) 0.043 8(0.094 1) 0.054 2*(0.098 8)
    lnER 0.044 6(0.058 9) 0.289 0(0.191 6) 0.047 9(0.058 1) 0.287 4(0.188 1) 0.335 3*(0.194 5)
    Observations 3135
    Numberofcity 285
    rho 0.009 6*
    sigma2_e 0.149 4***
    Log-likelihood -2 172.882 9
    R2 0.662 9
    时间固定 YES
    空间固定 YES
    说明:括号内为标准误差;sigma2_e为组内标准差;Log-likelihood为对数似然值。下表同。
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    表  7  静态空间杜宾模型估计结果

    变量 主效应 空间滞后 直接效应 间接效应 总效应
    lnHM -0.093 3*(0.053 4) 0.541 5***(0.150 7) 0.101 8*(0.055 0) 0.613 1***(0.162 6) 0.714 9***(0.175 9)
    lnFC -0.026 3**(0.012 7) 0.003 9(0.033 0) -0.026 9**(0.012 4) 0.001 3(0.038 1) -0.025 6(0.041 8)
    lnIS -0.287 4***(0.093 0) -0.010 3(0.275 6) -0.278 1***(0.088 8) -0.048 8(0.290 7) -0.326 9(0.305 4)
    lnEL 0.136 3***(0.036 3) 0.312 8***(0.118 0) 0.140 0***(0.035 2) 0.369 1***(0.126 1) 0.509 1***(0.133 8)
    lnER 0.086 5(0.076 7) 0.002 9(0.246 2) 0.088 0(0.074 5) 0.022 9(0.270 4) 0.110 9(0.283 7)
    Observations 3 420
    Numberofcity 285
    rho 0.098 5***
    sigma2_e 0.256 0***
    Log-likelihood -2 172.882 9
    R2 0.218 3
    时间固定 YES
    空间固定 YES
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-09-18
  • 网络出版日期:  2021-05-31
  • 刊出日期:  2019-01-28

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