中国城市绿色技术创新的时空分布特征及影响因素

地理学报 ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第77 卷第12 期 2022 年12 月 Vol.77,No.12 December,2022 中国城市绿色技术创新的时空分布特征及影响因素段德忠 1,2 ，杜德斌 1,2 （1. 华东师范大学全球创新与发展研究院，上海200062； 2. 华东师范大学城市与区域科学学院，上海200241 ）摘要：借鉴经济合作与发展组织（OECD ）的绿色专利识别方法，本文建构了2007—2017 年中国城市尺度的绿色专利申请量时空数据库，从而揭示了2007—2017 年中国绿色技术创新活动的时空分布特征，并基于空间杜宾模型探讨了其影响因素。研究发现： ① 时序发展上，无论是在专利申请量上还是城市参与度上，绿色建筑技术一直主导中国绿色技术创新发展， 11 年间绿色建筑技术领域专利申请量占整体的比例一直维持在30% 以上； ② 创新主体上，中国绿色技术创新由企业主导的特征愈发显著，企业申请的绿色专利占整体的比例由2007 年的39.7% 增长至2017 年的62.6% ； ③ 空间演化上，中国绿色技术创新空间分布呈现出显著的空间集聚性特征，以长三角、珠三角和京津地区为主导的三极格局日益凸显。个体城市上， 11 年间北京、深圳相继超越上海，成为中国绿色技术创新最为集聚的两大核心城市； ④ 影响因素上，中国城市绿色技术创新具有显著的空间溢出效应和路径依赖性特征，城市环境规制强度、城市经济规模、城市市场规模、城市技术创新水平、城市吸引的FDI 以及城市空气质量对城市绿色技术创新具有明显的积极影响，而以第二产业为主的产业结构对城市绿色技术创新具有明显的抑制作用。关键词：绿色专利；绿色技术创新；创新主体；时空格局；影响因素；中国 DOI: 10.11821/dlxb202212012 1 推动绿色发展，促进人与自然和谐共生是以习近平同志为核心的党中央在大力推进生态文明建设、美丽中国建设上作出的重大战略举措。绿色发展强调 “ 绿色青山就是金山银山 ” ，人与自然和谐共生重在正确处理生态环境保护与经济发展的关系，而实现这两个目标，就需要向创新要动力，即绿色技术创新是推动绿色发展，促进人与自然和谐共生的第一动力 [1-6] 。实际上，在2016 年的 “ 科技三会 ” 上，习近平总书记就指出，生态文明发展面临日益严峻的环境污染，需要依靠更多更好的科技创新建设天蓝、地绿、水清的美丽中国。随后，国家发展与改革委员会和科技部在2019 年联合颁布的《关于构建市场导向的绿色技术创新体系的指导意见》（简称《意见》）中就明确提出要加快构建以企业为主体、以市场为导向的绿色技术创新体系。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》（简称《纲要》）中第11 篇第39 章中也明确指出，要构建市场导向的绿色技术创新体系，实施绿色技术创新攻关行动。此外，《意见》和收稿日期：2021-03-10; 修订日期：2021-12-17 基金项目：国家自然科学基金项目(42271186); 国家社会科学基金重大项目(21ZDA011); 教育部人文社会科学研究规划基金项目(19YJC790023) [Foundation: National Natural Science Foundation of China, No.42271186; Major Projects of National Social Science Foundation of China, No.21ZDA011; MOE Project of Humanities and Social Sciences, No.19YJC790023] 作者简介：段德忠(1989-), 男, 江苏溧阳人, 副教授, 硕导, 中国地理学会会员(S110010030M), 研究方向为全球科技地理、城市与区域创新。E-mail: dzduan@geo.ecnu.edu.cn 3125-3145 页地理学报 77 卷《纲要》皆提出了若干绿色技术创新的重点领域，如节能环保、清洁生产、清洁能源、生态保护与修护等。《意见》中还指出要选择绿色技术创新基础较好的城市，建设绿色技术创新综合示范区，推进绿色生态城市建设。那么，在中国绿色技术创新的实践中是否已经形成以企业为主体的绿色技术创新体系？中国绿色技术创新活动是否集中于上述几个重点技术领域？哪些城市的绿色技术创新基础较好？回答这些问题，我们就必须对中国绿色技术创新展开实证研究。绿色技术创新是环境经济学、创新经济学、创新管理学等研究领域的核心议题，也是近年来环境经济地理学领域研究的新兴课题之一。追溯绿色技术创新研究文献，可发现绿色技术创新研究起源于20 世纪80—90 年代，繁荣于21 世纪初，尤其是近年来在可持续发展框架下作为应对全球气候变化的核心支撑，绿色技术创新及其国际科技合作相关问题引起了学者们的广泛关注 [7-8] 。在绿色技术创新研究的进程中，绿色技术创新的概念内涵发生着明显的转向，从 “ 响应导向 ” （作为政府环境规制的响应）到 “ 治理导向 ” （减少环境损害）、 “ 目标导向 ” （寻求技术突破，实现转型升级），再到当前的 “ 内容导向 ” （包括产品设计、工艺创新、制度创新等），绿色技术创新的内涵愈发广泛，也愈发强调国家制度体系对于绿色技术创新的重要性 [9-12] 。另外，因评价指标、关注重点、研究区域或案例的不同，学者们在研究过程中也推出了诸多类似的概念，如环境创新、生态创新、可持续创新等。但一致的是，这些概念的内涵一方面皆强调技术层面的发明创造是根本，另一方面也都认可企业的绿色技术创新主体地位，这也是当前绿色技术创新研究集中于企业层面的主要原因 [13-15] 。学术界就企业绿色技术创新能力评价、企业绿色创新行为的驱动因素、企业绿色技术创新效应、企业绿色技术创新战略设计等内容进行了深入的探讨 [9-12] 。虽然在环境经济地理研究的带动下，区域层面的绿色技术创新评价、绿色技术创新效率测算等研究在近年也慢慢增多，但整体而言还相对较少，特别是城市尺度的绿色技术创新空间差异研究还很少见 [16-18] 。基于此，本文通过借鉴经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development, OECD ）的绿色专利识别方法，从绿色专利申请量的视角分析了2007 — 2017 年中国城市绿色技术创新的时续发展特征、创新主体特征以及空间分布特征，并探讨了其影响因素，一方面试图丰富当前环境经济地理学的研究内容，另一方面试图为建设中国绿色技术创新体系提供案例支撑。 2 基于已有的关于绿色技术创新、生态创新、环境创新、可持续创新的综述文献发现 [7-8] ，绿色技术创新研究基本遵循4 个理论研究视角：（1 ）环境经济学理论视角下的环境规制对企业绿色技术创新行为的影响研究。环境经济学其将环境规制视作企业外在成本内部化的一种政策手段，主要关注环境规制对企业的影响 [19-20] 。早期观点集中阐释 “ 抑制效应 ” ，即环境规制一方面会造成企业生产成本增加，降低企业竞争优势；另一方面还会促使污染物的转移，带来 “ 污染避难所 ” 效应 [21-22] 。随着 “ 波特假说 ” 的提出，大量实证研究也证明了环境规制的正外部性效应，即环境规制会诱发（迫使）企业选择绿色技术创新路径，从而在绿色产品市场获取有利地位 [23-24] 。环境经济学对于企业绿色技术创新行为驱动因素中环境规制的关注给予本文研究城市绿色技术创新驱动因素很好的启示。实际上，在环境经济地理学领域，学者们已广泛探讨了环境规制对城市工业绿色发展效率的影响、环境规制对污染物或污染型企业转 312612 期段德忠等：中国城市绿色技术创新的时空分布特征及影响因素移的影响、环境规制对城市碳排放的影响、环境规制对城市产业结构转型升级的影响等，普遍发现环境规制的影响效应呈现倒 “U ”型特征，即短期抑制、长期促进 [25-29] 。基于此，本文提出研究假设1 ，即城市环境规制强度对城市绿色技术创新具有正向的促进作用，城市环境规制强度越强，城市绿色技术创新能力就越强。（2 ）创新经济学理论视角下的企业绿色技术创新的驱动因素研究。创新经济学研究已广泛揭示企业层面绿色技术创新行为的影响因素，如在市场驱动因素层面，创新经济学广泛探讨了外商直接投资（Foreign Direct Investment, FDI ）与绿色技术创新之间的关系，相关理论包括吸收能力、知识粘性、创新扩散和技术转让。当发达国家的一些跨国公司在落后的发展中国家投资时，先进的生产技术和管理理念将对东道国产生积极的环境影响 [30-32] 。在技术驱动因素层面，创新经济学也深入研究了企业技术创新能力对于其进行绿色创新转型的影响，普遍发现创新能力较强的企业往往在绿色技术创新领域也会表象抢眼 [33] 。创新经济学对于企业绿色技术创新行为驱动因素中市场和技术层面的关注也给予本文研究城市绿色技术的创新驱动因素很好的启示。同样，在环境经济地理学领域，学者们也广泛探讨了FDI 与城市绿色全要素生产率的关系、FDI 与区域环境污染的关系，以及创新投入与城市绿色经济效率的关系、创新水平与城市绿色发展效率的关系等，普遍发现外向型的经济结构能够有效改善区域环境质量，城市创新水平与城市绿色发展之间呈现出显著的正相关关系 [34-37] 。基于此，本文提出研究假设2 ，即城市本身的技术创新能力越强或城市经济发展的外向型程度越高，就越有可能从事绿色技术创新活动。（3 ）创新管理学理论视角下的企业绿色技术创新战略研究。实施绿色技术创新战略不仅能够显著提升企业绩效，也有助于企业树立良好的绿色形象 [38-39] 。创新管理学认为，企业实施绿色技术创新战略需要具备一定的绿色技术创新基础 [40-41] 。除此之外，外部环境压力和对未来的期望（收益）也是企业积极实施绿色技术创新战略的重要考驱动因素，比如行业竞争对手率先实施绿色技术创新战略带来的竞争压力使得企业不得不跟进实施绿色技术创新战略 [42-44] 。创新管理学对于企业绿色技术创新行为驱动因素中来自竞争对手压力的关注，使得本文在研究城市绿色技术创新时，不得不考虑来自邻近城市的 “ 压力 ” ，即城市绿色技术创新是否也具有显著的空间关联特征和空间溢出效应。城市创新活动具有显著的空间关联特征和空间溢出效应，这在创新经济地理学研究中已作为一条 “ 基本规律 ” 存在 [45-46] 。作为创新行为的一类，城市绿色技术创新显然也受此类法则支配。基于此，本文提出研究假设3 ，即城市绿色技术创新受邻近城市影响，具有显著的空间关联特征和空间溢出效应。（4 ）演化经济学视角下企业绿色技术创新研究。演化经济学理论视角下的企业绿色技术创新研究主要关注企业的异质性。大量研究表明，企业之间的绿色技术创新实践差异很大。大公司，尤其是跨国公司，是绿色技术创新的先驱和领导者，而中小企业在绿色技术创新方面表现出更多的不确定性 [47] 。企业异质性还表现行业领域差异和企业类型差异上，比如在对中国绿色技术创新的实证研究中普遍发现，市场竞争和人力资本投资较高的行业企业往往具有较强的绿色技术创新能力，民营企业相对于国有企业更有意愿进行绿色技术创新 [48] 。近年来，随着演化理论、扎根理论研究的深入，学者们发现企业创新意愿、创新态度对企业环境创新行为具有重要的推动作用 [49] ，企业环境创新对其自身发展模式、成长路径以及产业中创新环境有着较高的依赖 [50] 。演化经济地理学同样高度关注企业异质性和企业发展路径，并延伸至区域异质性和区域发展路径，诸多研究表明区域创新具有一定的路径依赖特征，并呈现出显著的空间异质性。 3127地理学报 77 卷基于此，本文提出研究假设4 ，即城市绿色技术创新具有一定的路径依赖，并随城市规模差异呈现出显著的向大城市集聚的特征。上述4 个理论分析视角基本囊括当前绿色技术创新研究的分析框架，这也凸显了绿色技术创新研究主要集中于经济学和管理学领域，分析主体也集中于企业层面。如上文提到的，随着环境问题重要性愈发凸显，经济地理学者对于环境问题的关注，以及将环境问题纳入分析框架中来，使得环境经济地理逐渐成为经济地理学新兴的研究领域 [51] 。从空间差异的视角将绿色技术创新从企业视角延伸至区域视角是环境经济地理学对绿色技术创新研究的贡献。相关研究主要从两个视角展开： ① 侧重不同空间尺度（省域、城市）的区域绿色技术创新能力评价及影响因素分析 [52-54] ； ② 侧重绿色技术创新效率的区际差异及影响因素研究 [10, 55] 。但整体而言经济地理学领域对绿色技术创新研究还相对较少，特别是城市尺度的绿色技术创新空间差异研究还很少见。 3 本文旨在研究中国城市绿色技术创新的时空演化特征和影响因素。基于上述理论分析，假设城市绿色技术创新受到城市环境规制强度、城市规模、城市FDI 、城市技术创新能力等因素的影响，并呈现出一定的路径依赖和空间关联特征，进而估计了简便模型： Patents i,t = α i + γ t + β 1 Environ_Regu i,t -2 + β 2 Size i,t -2 + β 3 In_FDI i,t -2 + β 4 Tech_Inno i,t -2 + β 5 EI-initial i + ε i,t （1 ）式中：i 指城市；t 指时间；Patents 是绿色专利数量；Environ_Regu 是环境规制强度；Size 是城市规模；In_FDI 表示城市吸收FDI ；Tech_Inno 是城市技术创新能力；EI-initial 表示城市在绿色技术创新领域的初始能力； αi 指代城市异质性； γt 代表时间效应； εi,t 是指代残差。此外，还引入了2 年滞后，以最大限度地减少内生性和反向因果关系的可能问题。 3.1 被解释变量：城市绿色技术创新在绿色技术创新测度方面，不同学科、不同研究领域的学者提出了各种不同的测度方法。测度绿色技术创新不仅有助于评估国家、地区或企业在经济增长与环境退化脱钩方面取得了进展，还有助于分析绿色技术创新的影响因素及其经济和环境效应 [56] 。综合现有研究进展，绿色技术创新测度方法可分为4 类： ① 通过构建涵盖尽可能多指标的评价体系，从而对绿色技术创新进行整体评价 [57-59] 。如欧盟委员会《生态创新行动计划》（Eco-innovation Action Plan ）开展的生态创新记分牌（Eco-Innovation Scoreboard ）和生态创新指数（Eco-Innovation Index ）就从五个维度（生态创新投入、生态创新活动、生态创新产出、资源效率和社会经济成果）捕捉生态创新的不同方面。 ② 注重绿色技术创新投入，通常以环境研发投资来表征绿色技术创新水平 [60-63] 。在OECD 生态创新记分牌中， “ 政府环境和能源研发拨款和支出（占GDP 的百分比） ” “ 研发人员和研究人员总数（占总就业人数的百分比） ” “ 绿色早期投资总额（美元） ”3 个指标用来衡量生态创新投入，其结果表明，21 世纪初以来对清洁技术的总体投资一直在增加，投资最多的是能源生产技术、能源效率和运输技术。此外，生态创新记分牌还发现，增加环境和能源主题的研发投资会使得公司和研究机构的创造性表现更好 [33] 。 ③ 注重绿色技术创新产出，通常以绿色专利来衡量 [63-66] 。2015 年OECD 的 Haščič 等改进了与环境有关的专利的搜索策略，其根据国际专利分类（International Patent Classification, IPC ）（A-H 部）和联合专利分类（Cooperative Patent Classification, CPC ）（Y 部）的分类，绿色专利分为7 大类，并提供了除生物多样性保护和生态系统健康技术外的6 类绿色专利检索方法 [63] 。此外，一些国家的专利局也发布了一些与环境有关的专利。例如美国专利商标局技术评估 312812 期段德忠等：中国城市绿色技术创新的时空分布特征及影响因素和预测办公室认定的绿色专利包括：危险或有毒废物的销毁或遏制、废物的回收或再利用、酸雨预防、固体废物处理、替代能源、空气污染预防和水污染预防 [67-68] 。 ④ 注重绿色技术创新的过程，通常以绿色技术创新效率作为绿色技术创新的替代指标 [69-70] 。现有研究一般在DEA 分析框架下，从投入（研发投入、人员投入、资源投入等）、期望产出（经济增长、环境相关专利、绿色产品等）和非期望产出（污染物排放、环境损失等）3 个方面来衡量绿色技术创新效率。遵循这一分析逻辑，现有研究已完成了对部分企业（大型企业、中小企业或特定企业）、部分城市、部分地区和部分国家的绿色技术创新效率测度 [71-72] 。当然，还有其他衡量绿色技术创新的方法，如根据工业和商品分类确定绿色产品，而确定绿色产品首先需要识别代表环境的行业或商品类 [64] 。上述4 类绿色技术创新测度方法各有侧重。相比较而言，在城市尺度，绿色专利比环境研发投资、绿色产品和其他指标具有更高的可获得性和更广泛的覆盖范围。这也是诸如OECD 这类国际组织在评价国家绿色技术创新能力或绿色经济增长时，也主要采用绿色专利作为核心指标的原因 [64-66] 。基于此，本文在研究中国城市绿色技术创新实践时，也选取绿色专利数量作为评价指标，并以万方数据知识服务平台为数据源，获取并建构了2007—2017 年中国城市绿色专利申请时空数据库。具体建构策略为： ① 基于Python 数据爬虫从万方数据知识服务平台获取2007 —2017 年中国发明专利申请详情数据，共计 7398626 件发明专利； ② 由于中国专利分类体系采用的是IPC 分类，因而本文借鉴 OECD 绿色专利的搜索策略 [64] ，首先建构了IPC （Y ）部与IPC （A-H ）部的对应表，将 OECD 绿色专利的搜索策略中基于CPC 分类体系识别绿色专利的方法转化为基于IPC 分类体系识别绿色专利的方法，表1 展示了最终基于IPC 专利分类的绿色专利搜索策略。在此搜索策略下，2007 —2017 年中国绿色发明专利共计2006292 件； ③ 由于每一件专利的专利类别并非唯一性，且OECD 绿色专利的搜索策略也非一一对应（存在一个专利类别隶属于不同绿色技术领域，如B01D53 既隶属于温室气体处理技术，也隶属于环境治理技术），因而本文在统计各类绿色技术领域的专利申请量时采取全计数法进行统计； ④ 根据绿色专利申请人地址，将2007 —2017 年2006292 件绿色专利分配至城市尺度（包括直辖市、地级市、自治州，地区、盟和省直辖县，暂未包含港澳台地区），从而建构 2007 —2017 年中国城市绿色专利申请时空数据库。表1 基于IPC 分类体系的绿色专利识别 Tab.1 Greentechnologyidentificationbasedonpatentcategory 环境技术清洁能源技术温室气体处理技术绿色交通技术绿色建筑技术环境治理技术绿色水技术描述与能源生产、传输和分配相关的气候变化缓解技术温室气体的捕获、储存、封存或处置与交通有关的减缓气候变化技术与建筑有关的减缓气候变化技术减少空气污染技术、减少水污染技术、废物管理技术、土壤修复和环境监测技术水源保护和利用技术 IPC 专利类别 F24J2 、F03D9 、H01L31 、F03D11 、H02J3 、B03B1 、 F03D7 、 F03D3 、 F03B13 、 H01L51 、 H02N6 、 F03G6 、 F02J7 等47 个专利类别 B01D53 、 B01J20 、 C01B31 B60L11 、 H02J7 、 B60L8 、 F02M25 、 B60L15 、 F02M21 、 F01N3 、 B60W20 、 F02B29 、 B60W10 、 F01N5 、 F01N11 等34 个专利类别 E04D13 、 F24F5 、 F21S9 、 F03D9 、 F24D17 、 H01L31 、 F24J2 、 H02J9 、 E04H1 、 H05B37 、 F21S9 、 F21S8 等64 个专利类别 B01D53 、F23G7 、F23J15 、F27B1 、C21B7 、C21C5 、 F23B80 、 F23C9 、 F23C10 、 B01D53 、 F02M3 、 B01J23 、 F01M13 、 F02B47 等96 个技术类别 F16K21 、 F16L55 、 E03C1 、 E03D3 、 E03D1 、 A47K11 、 E03D13 、 E03D5 、 E03B1 等21 个专利类别 3129地理学报 77 卷本文所涉及的绿色技术包括清洁能源技术（与能源生产、传输和分配相关的气候变化缓解技术）、温室气体处理技术（温室气体的捕获、储存、封存或处置），绿色交通技术（与交通有关的减缓气候变化技术）、绿色建筑技术（与建筑有关的减缓气候变化技术）、环境治理技术（减少空气污染技术、减少水污染技术、废物管理技术、土壤修复和环境监测技术）和绿色水技术（水源保护和利用技术）。 3.2 核心解释变量本文的解释变量包括城市环境规制强度、城市经济规模、城市FDI 、城市技术创新能力以及城市在绿色技术创新上的初始能力。根据以往的经验 [73-74] ，本文在工业固体废物综合利用率、生活污水处理率和生活垃圾无害化处理率3 个指标的基础上，构建了2005 —2015 年中国城市环境规制强度面板数据。相关数据来源于《中国城市统计年鉴》，具体方法如下：首先采用极值法对3 种污染物的处理率进行标准化： S_Pr g i,t = [ ] Pr g i,t -min(Pr g t ) [ ] max(Pr g t ) -min(Pr g t ) （2 ）式中： S_Pr g i,t 和 Pr g i,t 分别是i 城市g 污染物在t 年份处理率的标准化值和原始值； max(Pr g t ) 和min(Pr g t ) 分别是城市尺度上t 年份在g 污染物上处理率的全国最大值和全国最低值。其次，考虑到每个城市污染物排放的差异，如果一个城市的某类污染物排放量比其他城市大，却拥有与

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