The Spatial Pattern and Influencing Factors of Green Innovation
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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。Abstract: Based on the panel data of 285 cities in China from 2005 to 2016, the SBM-DEA model and the exploratory spatial data analysis (ESDA) method are used to evaluate the green innovation level and its spatial distribution pattern, and the Spatial Durbin Model is employed to explore the main influencing factors in green innovation. The results show that China's urban green innovation shows a slow upward trend, and its distribution represents obvious spatial agglomeration, gradually shaping a "multi-core" agglomeration pattern with urban agglomeration as a regional scope. Green innovation has a cumulative effect, and the previous green innovation results will promote the development of green innovation in the current period. Traffic conditions, education level, and environmental regulations will promote green innovation. The low-level industrial structure will significantly inhibit green innovation, while the expansion of openness will not be conducive to green innovation in the region, but upgrade the level of green innovation in neighboring cities. It is necessary to take different strategy for different city's status quo, strengthen the flow, integration and sharing of green innovation resources among cities to realize the coordinated development of green innovation in Chinese cities.
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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*** 是 lnHM -97.664 0*** -13.100 2*** 255.664 5*** 11.343 9*** 是 lnFC -20.055 1*** -1.084 3* 24.627 2*** 12.894 9*** 是 lnIS -14.752 0*** -4.413 2*** 11.968 7*** 21.487 3*** 是 lnEL -28.228 1*** -5.158 6*** 35.761 4*** 19.769 7*** 是 lnER -74.101 0*** -3.453 7*** 13.584 4*** 21.453 7*** 是 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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图(3) / 表(6)
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