技术创新对绿色全要素生产率影响的实证研究

技术创新对绿色全要素生产率影响的实证研究

郑月萍，王琨

(山东建筑大学 山东省济南市 250101)

[摘要] 本文基于2011—2019年中国30个省份面板数据，构建Malmquist-Luenberger生产率指数测度中国绿色全要素生产率,同时构建面板Tobit模型，实证分析技术创新对各省份绿色全要素生产率的影响。结果表明，技术创新对各省份绿色全要素生产率具有显著的正向影响。

1 引言

当前中国经济正处于由高速增长向高质量转型的关键时期，技术创新在研发创新、绿色发展中发挥着积极作用，因此有必要深入研究技术创新对绿色全要素生产率的作用。基于此，本文利用省级层面的数据，探析了技术创新与绿色全要素生产率之间的关系，借助面板Tobit模型探讨技术创新影响绿色全要素生产率的作用机理。相较于已有研究，本文的贡献主要在于:本文将传统全要素生产率包含了相关非期望产出并利用Malmquist-Luenberger（ML）生产率指数对绿色全要素生产率分省份进行测算，并对技术创新与绿色全要素生产率二者的关系进行了定量实证分析，并得出相应的结论和建议，为新时代如何有效利用技术创新助力高质量绿色发展提供一定的借鉴。

2 理论分析与研究假设

遵循已有研究脉络，本文从三个方面梳理相关文献并产生联系。

第一，绿色全要素生产率的测算。越来越多的学者关注绿色全要素生产率。关于绿色全要素生产率的测算，本文做了如下梳理： Fare 等 (1994) 首先将DEA方法引入了全要素生产率的测算中。chung等(1997)首次提出方向性距离函数DDF，在此基础上测算得出 Malmquist－Luenberger生产率指数，可以将所排放的污染物等非期望产出纳入全要素生产率指标体系中。后来，Tone（2003）放宽了投入产出要素径向变化限制，建立了更加符合生产实际的SBM模型。李斌等 (2013) 利用了SBM模型及ML指数对中国36个工业行业绿色全要素生产率进行了测算评估。综上，对绿色全要素生产率的测算方法主要有以下几种：Malmquist生产率指数法，方向距离函数DDF的Malmquist-Luenberger生产率指数法，SBM模型与Malmquist-Luenberger生产率指数法，基于非径向非角度SBM方向性距离函数的Luenberger指数法。

第二，技术创新对绿色全要素生产率的影响。程中华和刘军等（2019）以工业分行业为研究对象，研究表明信息化已成为促进工业绿色增长的新动力源泉，研发投资强度在其中发挥重要中介作用。赵宸宇等（2021）从微观层面证实数字化技术转型可以提高企业的全要素生产率。因此，本文提出如下研究假设：技术创新对绿色全要素生产率具有促进作用。

3实证研究设计

3.1模型设定

考虑到测算出的绿色全要素生产率为非负截断数据，这种情况下，应建立随机效应的面板Tobit模型进行实证分析。

为检验假设，即技术创新对绿色全要素生产率的影响，本文构建如下基准回归模型：

gtfp _it=α₀+α₁ tc_it+α₂ tag _it +α₃ rd_it +α₄ hr_it +α₅ gov_it +ε_it

式中，i为省份，t为时间年份，gtfp _it 表示i省份在t年的绿色全要素生产率，是本文的被解释变量；tc_it表示i省份在t年的技术创新指标，是本文的核心解释变量；rd_it为研发规模；hr_it为人力资本；gov_it为政府行为；α₀为常数项；ε_it为随机扰动项。

3.2数据来源

本文选择中国2011—2019年30个省份（由于港澳台及西藏数据严重缺失，予以剔除）的省级层面数据作为研究样本。数据主要来源于：（1）《中国城市统计年鉴》（2）《中国能源统计年鉴》（3）国泰安CSMAR系列研究数据库

3.3实证分析

利用stata软件进行技术创新对绿色全要素生产率影响的面板Tobit回归分析，结果见下表。模型中LR检验以及wald检验均通过显著性检验，说明模型拟合效果很好，面板Tobit回归模型的使用是合理的。

表 2011—2019年绿色全要素生产率回归结果

注：表中***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下通过检验，括号内为标准差。

根据本文研究需要,设定三个模型，回归的汇总结果见表。 由表回归结果可知，模型 1、2、3的回归结果都通过了显著性检验。模型1的回归结果验证假设，我们检验了核心解释变量技术创新和被解释变量绿色全要素生产率，两者的估计系数显著为正，系数为0.024，说明技术创新发展水平对绿色全要素生产率具有显著的正相关关系。

4结论与建议

本文旨在研究技术创新对绿色全要素生产率的影响，得到主要研究结论：技术创新显著正向影响绿色全要素生产率。基于此，本文提出的建议如下：加大技术创新研发投资强度；打造技术创新领域的人才队伍，将技术应用于环保领域，促进绿色经济的发展；完善技术创新的政策引导，建立相应的制度进行保障。

[参考文献]

1. Fare R, Färe R, Fèare R, et al. Production frontiers[M]. Cambridge university press, 1994.

2. Chung Y H, Färe R, Grosskopf S. Productivity and undesirable outputs: a directional distance function approach[J]. journal of Environmental Management, 1997, 51(03): 229-240.

3. Tone K. Dealing with Undesirable Outputs in DEA：A Slack-based Measure（SBM） Approach [R]. GRIPS Research Report Series I, 2003.

4. 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[J]. 中国工业经济, 2013（04）：56—67.

5. 程中华,刘军.信息化对工业绿色增长的影响效应[J].中国科技论坛,2019（06）：95—101.

6. 赵宸宇，王文春，李雪松．数字化转型如何影响企业全要素生产率[J]．财贸经济，2021,42（07）：114—129．