一、问题提出

中国经济高速增长带来了环境污染和资源短缺问题日益严峻，而这些问题产生的根源是不适宜的经济发展模式(李文军，2016)。如何将以往高投入、高耗能和高污染的经济增长模式向集约型、技术型和环保型的发展模式转轨，如何以技术密集型行业作为地区产业结构升级过程中的主导力量，是落实向创新驱动型动力机制转轨的关键。战略性新兴产业作为高新技术产业的代表，具有科技含量高、低碳环保的特点，能否充分发挥该产业的技术研发优势决定了资源环境危机与经济增长之间的矛盾是否能够有效化解，对地区经济的持续健康发展具有重要意义。

一些学者利用SFA(随机前沿分析)模型测算出中国战略性新兴产业的技术创新效率，实证分析了产业技术创新效率的影响因素(肖志兴 等，2011；王惠，2017)。也有学者使用Logit模型、随机前沿生产函数模型来分析不同地区之间战略性新兴产业技术创新效率的差异来源(熊正德，2011)。国外学者通过纳入污染排放这一“坏”的产出因素，重新定义了环境技术效率，并在此基础上量化了Malmquist-Luenberger生产率变化指数(Chung et al，1997)，并结合数据包络分析法和随机前沿分析法，提出了最优技术结构下的环境产出可能前沿(Fare et al，2007)，测算出了中国1994—2002年间各个地区的环境技术创新效率(Wantanabe et al，2012)。也有学者测算出西班牙35个样本企业的环境技术创新效率值(Fukuyama et al，2009)，并对美国煤电企业污染排放物的影子价格进行了研究(Picazot et al，2009)。国内学者对中国地区环境技术效创新率进行了评价排名(胡鞍钢 等，2008)，并对各地区环境技术创新效率的随机收敛性进行了对比分析(石风光，2013)，提出地区的资源配置差异是造成地区环境技术效率异质性的主因(宋晓薇，2016)。Malmquist指数在测算过程中往往会出现线性无解的情况，Oh(2010)基于全局生产可能性集与方向性距离函数，引入了非期望产出，并提出了具有环境敏感特征的新型生产率增长率指标GML(Global Malmquist-Luenberger)指数，该指数侧重分析生产效率的累积变动趋势。

20年来，我国零售行业迅猛发展，但近年来呈现出后劲不足的态势，虽然近年来电子商务发展很快，但在社会总零售额中，绝大部分的流量和消费仍然在线下。新零售概念的提出，为实体零售业和电商提供了共同的契机。

本文基于产业和地区角度，探究了中国战略性新兴产业的环境技术创新效率水平和状态，分析了不同维度下战略性新兴产业的环境技术创新效率的差异性、增长动力和影响因素，为缓解地区技术升级、环境污染和资源耗竭三者的矛盾提供一定的启示。

二、战略性新兴产业环境技术创新效率测度方法

中国的战略性新兴产业存在重规模扩张轻技术研发的特点。因此，虽然该产业与资源环境的关系密切，但其自身却并没有实现资源投入的高效利用和环保减排的目标。本文在衡量战略性新兴产业的技术创新效率时将资源环境因素纳其指标体系，能够从数量和质量两个角度更科学地考量该产业的技术创新效率。环境技术创新效率是基于环境因素，引入包括期望产出和非期望产出的生产可能性集进行测量的指标。期望产出代表了战略性新兴产业产值增长的规模效应，而非期望产出代表了污染排放等负面影响。

从产业维度来看，静态环境技术创新效率较高的是新一代信息技术、新材料、新能源汽车产业，但这些行业显现出投入产出的边际效率递减态势，近些年出现了高位下跌的趋势；节能环保和生物医药产业的环境技术创新效率值居于中等水平，但呈现出逐年上升的态势，这与近些年环保政策的规制效应凸显有关；高端装备制造和新能源的环境技术创新效率处于整个产业的较低水平，并且有逐年下降的趋势。

(一)SBM方向性距离函数

在DEA方法下求解生产可能性集合P(x),进而通过方向性距离函数计算各个决策主体距离生产可能性边界的相对效率，函数具体形式为max{β:(y+βgy,b-βgb)∈P(x)} 。 其中，x是投入要素；y是期望产出；b是非期望产出；g=(gy，-gb)为扩张条件下的产出方向性向量，该向量反映出决策者对期望产出和非期望产出组合的主观偏好性。方向性距离函数表示在一定投入x下，在g的方向下产出(y，b)的最大扩张倍数β，其值的大小与生产效率的高低呈反比。在本文中，方向性距离函数的意义在于以设定的方向性向量g=(gy，-gb)为权重，寻求在投入要素x最小化的同时，能够实现期望产出y最大化和非期望产出b的最小化结合。

(二)GML(Global Malmquist-Luenberger)指数

采用线性规划方法分别在不变规模报酬、可变规模报酬情况下的四类方向性距离函数，结合Fare等(2007)在规模报酬不变的假设下对生产率增长的测算方法，以及Ray等(1997)在规模可变报酬假设下的分解思路，将效率改进与技术进步变化分解为技术效率变动值(GPEC)，技术规模变动值(GSTC)，规模效率变动值(GSEC)，技术进步变动值(GPTC)4个因子，GML与1的对比分析，反映了环境技术创新效率的增长或下降；同理，GPEC、GSTC、GSEC、GPTC与1的大小比较分别代表了四个影响因子优化或下降，以此可判断该行业或地区的环境技术创新效率的变动原因。

三、中国战略性新兴产业环境技术创新效率测算与评价

(一)变量选取与数据处理

a.钢护筒在抛棱体前施打，仅靠原始海床很难在风浪中保持稳定，故在施打钢护筒完毕后，要尽快开始棱体抛填，帮助钢护筒稳固。

随着冠状动脉血管病变血管数目增多，UA、TC、LDL逐渐升高，而TBIL、IBIL、DBIL、HDL均明显降低；组间比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表3。

基于中国各省市区的战略性新兴产业2005—2014年的投入产出数据，测算出中国各地区的全域环境技术创新效率，以及考虑非期望产出的GML指数与不考虑非期望产出的GML指数表，如图2、表3所示。

本文分别选取2005—2014年中国战略性新兴产业的分行业数据和分地区数据进行测算。本文的数据根据历年各省、区、市的统计年鉴、各省区、市国民经济和社会发展统计公报、《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》以及中国能源数据库资料等整理获得。投入产出变量如表1所示：

(二)产业维度下的战略性新兴产业的环境技术创新效率分析

根据GML指数分解结果，十年间，七大战略性新兴产业的平均环境技术创新效率均值下降了5.60%，主要原因来自于技术效率下降了3.70%，规模效率下降了12.70%，而技术进步和技术规模变动都有较大幅度的上涨，其中技术进步上涨率达到10.90%，技术规模变动的上升率为21.80%。技术效率下降与我国的战略性新兴产业处于发展初期，创新能力不足、技术成熟度较差有着密切的联系。规模效率代表了规模收益不变前提下的产出前沿与规模收益变动的产出前沿之间的距离，反映了规模扩张带来的成本下降程度，这一指标下降幅度最大的原因在于近年来战略性新兴产业的技术转化率不高，市场接受度较低，生产规模难以持续扩张。与不考虑非期望产出的GML指数相比，污染排放量高、资源利用效率低均阻碍了该产业的环境技术创新效率的提升。行业内来看，环境技术创新效率累积平均值有所提高的是节能环保、新能源、新能源汽车产业。这些产业提高的源动力是技术进步和技术规模增长，而技术效率变动和规模效率变动出现了负向的作用；新能源产业十年间的环境技术创新效率水平基本稳定；新能源汽车产业的增长源于技术规模提升和技术效率改善，而技术进步与规模效率变动则处于负增长阶段。环境技术创新效率累积均值处于下降的产业是信息技术、生物和新医药、先进装备制造和新材料行业，造成这一现象的主因来源于这些行业的技术效率值下降和技术退步。

在时序维度下，中国的七大战略性新兴产业整体的环境技术创新效率普遍较低，位于0.3左右，逐年上升中有较大的波动，可能原因在于传统的生产方式带来了低下的资源利用效率，导致了高昂的环境资源代价，拉低了整体的环境技术创新效率。2009年环境技术创新效率出现了一个小的上浮，之后又进入平稳阶段。这一变动可能的原因在于当时相关环境规制政策的出台，但由于整体环境法规和制度环境仍然不够完善，导致了最终的回归。自2011年来，环境技术创新效率又呈现出逐年递增的趋势，可能的原因是环保政策带来的治理效应逐步凸显。

“王致和”是目前国内最大的腐乳生产企业，腐乳销量长期稳居行业第一位。在全国范围内拥有一家控股子公司，多家生产加工基地。产品包括腐乳、料酒、花色酱、调料、香油、芝麻酱、辣椒酱等百余个品种，均为百姓佐餐佳品，消费者对“王致和”品牌具有非常高的认可度。

第二，坚持与时俱进的思想，以马克思主义时代化的要求结合当代中国的改革实际，培养大学生在学术创作中的创新能力，增强学术批判意识。青年知识分子的创新能力是把握民族未来发展的咽喉，代表着民族前进的方向。因此，高校课堂应尽量放活学生的主动性，让学生在学术问题上放开手脚大胆创新、发展。

 

表1 战略性新兴产业环境技术创新效率的投入产出变量表

  

变量指标指标说明投入物质资本投入战略性新兴产业分行业或分地区固定资产投资以固定资产投资价格为折算系数，采用永续盘存法进行折旧，折旧率为9．6%，折算成2005年为基期的不变价格人力资本投入战略性新兴产业分行业或分地区R&D人员工作量本行业或地区R&D人员全时当量指标能源投入战略性新兴产业分行业或分地区能源消耗量煤炭、石油、天然气和水电四种主要能源换算成统一单位加总之和，单位为万吨标准煤技术投入战略性新兴产业分行业或分地区R&D经费R&D经费内部支出，以GDP折算指数换算成2005年为基期的不变价格产出期望产出经济增长战略性新兴产业分行业或分地区增加值以历年生产总值指数为折算系数换算成以2005年为基期的不变价格技术增长战略性新兴产业分行业或分地区发明专利技术发明、实用新型和外观设计三种类型的专利产出非期望产出环境污染战略性新兴产业分行业或分地区SO2排放量废气中的SO2是中国环境管制的监控对象战略性新兴产业分行业或分地区CO2排放量根据CO2排放量的折算公式计算得出战略性新兴产业分行业或分地区COD排放量废气中的COD是中国环境管制的监控对象战略性新兴产业分行业或分地区废水排放量按企业计量装置的计量数据计算，未安装计量装置的按有关部门规定计算排放量战略性新兴产业分行业或分地区烟尘排放量在生产工艺过程中的悬浮颗粒重量

  

图1 考虑非期望产出的中国七大战略新兴产业的环境技术创新效率

 

表2 中国七大战略性新兴产业环境技术创新效率GML 指数及其分解(累积值)：2005—2014年

  

产业考虑非期望产出的GML指数GML技术进步变动值技术规模变动值技术效率变动值规模效率变动值不考虑非期望产出的GML指数GML技术进步变动值技术规模变动值技术效率变动值规模效率变动值节能环保1．0222．0141．4960．6110．5551．1962．3221．5770．3610．904信息技术0．7150．7151．0001．0001．0000．9080．4551．9941．0001．000生物和新医药0．8261．5251．7240．5280．5950．7782．5041．0050．3250．952先进装备制造0．9840．9701．0140．8911．1231．0490．8731．2011．0130．987新能源1．0001．1200．8931．0001．0002．1612．5730．8401．0001．000新材料0．9900．7841．1301．1171．0011．3671．3490．9521．1210．950新能源汽车1．0720．6331．2661．5950．8401．2230．9481．0721．2530．961均值0．9441．1091．2180．9630．8731．2401．5751．2340．8680．965标准差0．1260．5000．2990．3520．2200．4520．8760．4100．3700．034

通过对中国七大战略性新兴产业2005—2014年的投入产出数据进行估算，得出中国战略性新兴产业十年间的静态环境技术创新效率值变动趋势，结果如图1、表2所示:

(三)区域维度下的战略性新兴产业的环境技术创新效率分析

本文借鉴胡鞍钢等(2008)的处理方法对CO2排放量进行测算，从分地区和分行业角度出发，通过加总战略性新兴产业化石能源的燃烧和生产中电能消耗的CO2作为CO2总排放量。在碳排放量的计算中，所使用的化石能源燃料终端消费数据来源于《中国能源统计年鉴(2005—2015)》数据和各省区市的经济社会数据来源于《中国统计年鉴(2006—2016年)》，各能源参数依据中国国家发改委应对气候变化司编制的《省级温室气体清单编制指南(GB/T2589-2008)》。电力消耗量和电力CO2边际排放因子的乘积进行生产过程中CO2排放量的估算，电力的边际排放因子为0.954 t/Mwh。

  

图2 考虑非期望产出的中国各省市区的环境技术效率

根据图2，中国各个地区的战略性新兴产业呈现出普遍的环境技术创新的无效率特征，地区之间存在较大的差异性。从2005年至2007年的平均值来看，处于战略性新兴产业的环境技术创新效率前沿面的地区有内蒙古、上海、江苏、福建、广东等地，而经济发达地区如北京、天津、浙江等地区的环境技术创新效率分布在0.5～0.8之间，西部欠发达地区的该指标整体水平较低，大多分布在0.2～0.4区间。同时，环境技术创新效率高的地区往往呈现出空间集聚性和相关性特征，这来源于地理临近地区之间技术创新、经济增长、要素资源的空间外部性。在2005—2014年，各地区战略性新兴产业的环境技术创新效率普遍呈现出“U”形增长态势，在前期，原来处于技术前沿面的地区该指标逐渐弱化，变得环境技术创新效率无效。在后期，无论是东部还是西部地区都出现了战略性新兴产业的环境技术创新效率的递增态势。一些发达的地区如北京、天津、上海、福建、广东等地这一指标在逐步回升，意味着经济发展带来了居民的环保意识增强，地区经济向创新驱动型的增长机制转轨的趋势。而一些经济欠发达的西部地区，出现了战略性新兴产业的环境技术创新效率的持续下降，这些城市的基础设施尚处于建设阶段，以经济增长为第一要务，出现了生产低水平扩张过程中的技术—技能匹配度下降问题。

从表3看到，污染排放这一“坏”的产出拉低了中国战略性新兴产业技术创新效率值。中国十年间的战略性新兴产业环境技术创新效率呈现总体上升趋势，平均增长率为13%，而不考虑非期望产出的GML指数为1.188，比较考虑环境约束的该指标高了5.8%，这是粗放型的经济增长方式支付给资源环境的成本代价。通过对环境技术创新效率以及四个构成因素进行比较，十年间，节能减排政策和环境规制投入使中国战略性新兴产业技术进步了28.7%，这是推动各地区战略性新兴产业环境技术创新效率增长的主要动因，这一高水平的技术进步率与战略性新兴产业的高新技术特征相吻合的，与此同时，技术规模变动、技术效率改善都有较大的提升，但规模效率非但没有上升反而下降了10.8%。

 

表3 中国各地区战略性新兴产业环境技术创新效率的变动及其分解(累计值)：2005—2014年

  

地区考虑非期望产出的GML指数GML技术进步变动值技术规模变动值技术效率变动值规模效率变动值不考虑非期望产出的GML指数GML技术进步变动值技术规模变动值技术效率变动值规模效率变动值北 京2．0342．5730．7610．9851．0542．2392．9120．7610．9581．054天 津1．7221．2910．9951．2621．0622．0211．0950．9321．7601．125河 北0．8110．8470．9220．9521．0910．8290．8280．9220．9951．091山 西0．8030．9091．5060．8500．6900．8140．8621．5060．7170．875内蒙古1．7781．7960．8941．1071．0001．2781．8290．4891．4291．000辽 宁1．2260．9880．8721．4330．9931．1081．1510．8721．1120．993吉 林0．7630．7461．1441．1110．8040．7611．0241．1440．8070．804黑龙江0．5340．4761．1491．0290．9480．6210．8661．1490．6580．948上 海1．7641．1521．5311．0001．0001．6911．5631．0821．0001．000江 苏1．0971．1420．8501．0801．0461．1591．0851．0681．0001．000浙 江1．4131．4400．9161．0711．0001．4091．2211．1091．0420．998安 徽0．4930．8211．1940．6190．8130．7190．8120．9940．9630．926福 建1．0008．8010．1141．0001．0001．1831．0431．1141．0181．000江 西0．6780．9510．8970．8710．9120．7290．9140．897O．9760．912山 东1．3821．3381．0331．1000．9091．7901．3241．0331．3150．995河 南1．0511．0010．9931．0640．9941．0121．0090．8231．2640．964湖 北0．5870．7880．8780．8610．9850．8051．1071．0080．8740．825湖 南0．6640．3391．8983．3730．3060．7770．8871．8983．4480．306广 东1．0611．1540．9201．0001．0001．2511．2791．0200．9591．000广 西0．5060．4871．3631．0160．7500．6780．7830．8631．0001．005海 南0．9670．9511．0581．0080．9531．0061．0051．0081．0890．912重 庆1．3870．7571．3502．1110．6431．3361．0551．3501．4600．643四 川0．6100．7680．8560．9600．9670．6571．0330．8560．7680．967贵 州0．9320．7491．2341．2410．8130．8920．7391．2341．2030．813云 南1．0130．6681．5171．0300．9711．0240．6521．5871．0200．971陕 西0．6030．6130．7331．3680．9810．7850．9400．7021．2130．981甘 肃1．1520．9251．7210．9450．7661．0181．0800．8181．1471．005青 海2．0671．9391．0661．0001．0002．0261．9011．0661．0001．000宁 夏1．0420．3421．6754．2540．4280．8150．9261．1050．9390．848新 疆2．7671．8641．5241．1070．8803．1932．2791．2401．3830．817均 值1．1301．2871．1191．2600．8921．1881．1731．0551．1570．926标准差0．5461．5040．3650．7460．1820．5810．4870．2750．5010．153

各地区战略性新兴产业环境技术创新效率上的地区差距首先来源于技术进步，其次来自于是技术效率变动。这表明，欠发达地区在“技术追赶”过程中应注重如何提升本地的自主创新能力。十年间，战略性新兴产业的环资源境技术创新效率在东部地区提升了31.6%，在中部地区增长了26%，在西部地区下降30.3%，东部发达地区已经逐步形成了创新型经济发展模式，战略性新兴产业的环境技术创新效率在东部地区出现逐年提升的趋势，其主要的增长渠道是技术进步效应(王琼 等，2017)。中部地区战略性新兴产业的环境技术创新效率增长率居中，主要的增长动力是技术规模优化。西部地区战略性新兴产业依然以粗放型经济增长模式为主，环境技术创新效率下降的主因在于资源配置的规模效率低下，反映出西部地区的战略性新兴产业的技术对资源的利用效率较差，易落入“技术创新陷阱”的恶性循环当中。

四、结语

中国战略性新兴产业的环境技术创新效率整体偏低，但呈现出逐年递增的向好态势。能源利用效率低以及污染物的过度排放是造成这一现象的主因。技术进步和技术规模增长是推动战略性新兴产业环境技术创新效率提升的主要动力，说明中国战略性新兴产业的自主创新和技术引进所带来的技术进步效应得到了充分发挥。而优化资源配置带来的规模效应，以及技术提升带来的技术效率改善是促进中国战略性新兴产业效率值进一步增长的关键因素。同时，中国战略性新兴产业的环境技术创新效率呈现出空间非均衡发展的特征，存在空间集聚的趋势，空间异质性较为明显。战略性新兴产业的环境技术创新效率从东向西依次降低，但地区之间的增长动力各不相同，东部地区的增长渠道来源于技术进步，中部地区除了地理优势而获得了东部的技术辐射外，主要的增长来源是技术规模效应，而西部地区的战略性新兴产业的环境技术创新效率最低，源于其规模效率的持续恶化。

考虑资源环境因素时，当前生产技术下的环境技术创新效率的增长指数和分解普遍低于全局生产技术下的测算结果，原因在于当未考虑资源环境因素时，测算过程中会过高的估计技术进步和技术规模报酬的增长率，低估生产效率的增长速度，对经济增长质量的评价不够公允。因而在对地区经济增长绩效考量时，纳入资源环境因素分析是有充分的必要性。

参考文献:

李文军.2016.节能环保和资源循环利用产业发展：“十二五”回顾与“十三五”建议[J].江淮论坛(5)：28-34.

胡鞍钢，郑京海，高宇宁，等.2008.考虑环境因素的省级技术效率排名(1999-2005)[J]. 经济学(季刊)(3)：933-960.

石风光.2013.中国地区环境技术效率的测算及随机收敛性检验[J]. 系统工程(1)：61-67.

宋晓薇.2016.金融资源空间配置对区域绿色技术创新的作用机制研究[J]. 江西师范大学学报(3)：251-258.

王琼，耿成轩.2017.金融生态环境、产权性质与战略性新兴产业融资效率[J]. 经济经纬(3)：87-92.

王惠.2017.机遇、环境与高技术产业创新效率研究[J].经济经纬(1)：26-31.

肖志兴，谢里. 2011.中国战略性新兴产业创新效率的实证分析[J]. 经济管理(11)：26-35.

熊正德. 2011.基于DEA和Logit模型的战略性新兴产业金融支持效率[J]. 系统工程(6)：35-41.

CHUNG YH,FARE R,GROSSKOPF S.1997.Productivity and undesirable outputs: adirectional distance function approach[J]. Journal of Environmental Management,51(3): 229-240.

FARE R, GROSSKOPF S, PASURKA C A. 2007.Environmental production function and environmental directional distance function[J]. Energy, 9 (32): 1055-1066.

FUKUYAMA H, WEBER W L. 2009.A directional slacks-based measure of technical inefficiency[J]. Socio-Economic Planning Sciences, 43(4): 274-287.

OH D. 2010.Aglobal malmquist-luenberger productivity index[J]. Journal of Productivity Analysis, 34(3): 183-197.

PICAZOT, DIEGO P. 2009. Environmental externalities and efficiency measurement[J]. Journal of Environmental Management， 90(11): 3332-3339.

RAY S C, DESLI E.1997.Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries: comment[J].American Economic Review, 87(5): 1033-1039.

WANTANABE M, TANAKA K. 2012.Efficiency analysis of China industry:adirectional distance function approach[J]. Energy Policy, 35(4): 6323-6331.