低碳经济视角下安徽省区域创新效率研究

许陆军

摘  要：基于低碳经济视角构建区域创新效率投入产出指标体系，运用DEA 模型对2013 年安徽省16 地市的区域创新效率进行评价和研究。结果显示： 安徽省整体的创新效率不高，且各区域创新效率呈现出显著的差异性。针对上述情况，提出提高区域创新效率，促进安徽省低碳经济快速发展的政策建议。

关键词：安徽省;低碳经济;创新效率; DEA基金项目：国家自然科学基金项目（71371010）学术创新研究扶持项目“高技术服务业对中国区域制造业效率影响的比较研究”（yfc100311）。

近年来，中国经济一直保持稳定快速的发展，但与此同时，经济发展带来了资源的高消耗和环境的高污染等问题。中国迫切需要调整优化产业结构，改变经济发展模式，实现中国经济在更长时期内的可持续发展。在此背景下，发展低碳经济已经成为大势所趋。低碳经济的核心是提高资源环境绩效，即通过不断提高资源利用效率，降低能源强度、污染排放强度和碳排放强度[1]。因此，在经济发展模式由粗放型向低碳集约型转变的过程中，区域创新能力对于促进低碳经济的发展有着至关重要的作用。

目前，中国政府和企业的创新意识和环境危机意识不断增强，不断投入科技创新人员和资金，低碳创新活动取得了一定的成果，但和发达国家的低碳创新能力仍有很大的差距。因此，在低碳经济的视角下，研究区域的创新效率，找出影响区域创新效率关键因素，寻求提升区域创新效率的发展路径，已经成为中国改善生态环境，推进低碳创新发展过程中的关键问题。为此，在低碳经济视角下研究安徽省区域创新效率以及分析创新效率的区域差异性，并在此基础上提出相应的政策建议，对安徽省以及中国各区域生态环境的改善、低碳创新的发展和社会经济的可持续发展具有重要意义。

一、文献综述

目前学者们对于区域创新效率问题已经进行了较为深入的研究，而其中环境因素对于区域创新效率的影响也逐渐引起了学者们的注意。Brunnermeier等[2]运用计量经济学模型分析影响环境创新的因素，研究发现增加污染治理会影响环境创新;Chiou等利用SEM模型研究绿色创新环境绩效问题，结论显示绿色创新对环境绩效和企业竞争优势有显著促进作用;白俊红、李璐采用阶段性DEA方法对考虑环境因素的区域创新效率进行了研究，研究表明，我国区域创新的效率较低，且其原因主要是由于规模效率不高所致;韩晶等从绿色增长的视角出发，从创新活动产出、能源消耗以及环境污染等方面表征绿色创新产出，结果表明，对外开放程度、科技创新环境、环保规制对基于绿色增长的区域创新效率的提高具有显著的影响;曹霞、于娟从绿色环保、节能低碳的角度出发，用改进后的随机前沿模型对中国各区域创新效率进行实证，结论显示，区域创新效率存在显著异质性且环境规制强度和创新效率呈“U”形关系。

通过对国内外的文献梳理可以发现，国内外学者对于环境背景下区域创新效率问题已经有了一定的研究，但是从研究视角来看，研究中较少的从低碳经济视角展开。而客观研究中国区域低碳创新效率，对于中国创新型国家的建设，实现经济发展模式的转型都有着重要的意义。因此，本文以安徽省16个地级市为研究对象，以低碳经济的视角构建评价指标体系，通过DEA模型对安徽省各区域创新效率进行比较研究，旨在进一步提高安徽省低碳经济视角下各区域创新效率，同时也为全国区域创新效率的提高和经济发展模式的转变提供借鉴。

二、低碳经济视角下区域创新效率评价

（一）指标体系和数据来源。区域创新效率的评价指标体系是一个多样性、多层次性的评价指标体系，尤其是在低碳经济的视角下，则更需要从多个角度综合考虑。本文在充分参考了学术界现有的评价指标体系的基础上，对安徽省区域创新效率进行了深入分析，在低碳经济视角下选取能够衡量区域创新效率的评价指标，综合运用DEA方法安徽省区域创新效率进行评价分析。

在投入变量方面，选取规模以上工业企业R&D人员全时当量和R&D经费指标作为投入变量。其中和R&D人员数量相比R&D人员全时当量能够更加准确的反映出创新的人员投入状况;R&D 经费投入作为衡量一个区域对技术创新活动的重视程度，可以作为创新效率的资本投入指标。这两项投入指标分别从人力和资本两个角度对投入要素进行了综合考察，使得投入指标的选取具有合理性和可行性。

在产出变量方面，选取专利申请数、规模以上工业企业新产品销售收入和综合能耗产出率作为产出变量。其中，专利申请数能够客观反映一个区域的创新能力与科技综合实力;规模以上工业企业新产品销售收入则反映出该区域科技与经济相结合、技术成果转化为市场价值的水平;而从低碳经济的视角来看，区域创新活动的产出不仅仅包括产品的增加或改进、发明专利等，还包括能源的消耗和环境污染的状况，因此，选择综合能耗产出率作为创新效率的能耗和环境产出指标。

在上述选取的指标中，R&D人员全时当量、R&D经费投入、专利申请数等指标数据均来源于《安徽省统计年鉴2014》，综合能耗产出率数据则由《安徽省统计年鉴2014》中相关数据经过处理得出，规模以上工业企业新产品销售收入指标数据由安徽省统计局提供。

（二）实证结果和分析。根据安徽省各区域创新效率投入产出指标数据，使用DEAP2.1 软件进行求解，得出低碳经济视角下安徽省16地市的区域创新效率值，具体结果见下表。

2013 年安徽省16 地市低碳经济视角下区域创新效率值

由上表可以看出低碳经济视角下安徽省各区域创新效率值之间存在着较大的差异，根据上表，分别从综合效率、纯技术效率、规模效率三个方面来分析：

从综合效率来看，2013年安徽省低碳经济视角下区域创新效率综合效率均值为0.652，说明安徽省整体低碳创新效率水平不高。其中，亳州、六安、池州、黄山综合效率值为1 ，说明上述区域在现有投入规模基础上创新效率已达到最优水平，这是由于上述区域生态环境较为良好，旅游业相对发达，同时工业发展包袱少，工业的比重很低，在资源有序开发，节能减排和可持续发展方面积极推进，直接促使区域创新效率的提升;合肥、淮北、阜阳、马鞍山、铜陵综合效率值均低于0.5，处于较低水平，这是由于上述区域是安徽省较为发达的工业城市，工业比重很高，同时区域内煤矿资源丰富，工业发展主要依靠对资源的消耗，属于粗放型经济发展模式，导致低碳经济视角下区域创新效率处于较低水平。宿州、蚌埠、淮南、滁州、芜湖、宣城、安庆等区域综合效率值均在0.5以上，说明上述区域创新效率水平适中，仍然需要进一步的提高。综合效率较低的城市中，合肥、阜阳、马鞍山等区域的经济总量均处于安徽省前列，而综合效率较高的城市中亳州、池州等区域的经济总量均处于安徽省的中下游水平。由此可见，区域创新效率与区域经济发展水平并非完全一致，区域的产业结构，创新资源的利用效率等因素也十分重要。

从纯技术效率的角度来看，合肥、亳州、六安、芜湖、池州、安庆、黄山的纯技术效率值为1，表明投入资源的使用效率已达到最优水平; 宿州、蚌埠、淮南、滁州、宣城等区域的纯技术效率值均高于0.7，表明投入资源的使用效率较为良好; 其他区域的纯技术效率则处于较低水平。对于纯技术效率较高的区域，低碳经济视角下区域创新效率主要受规模的制约，应致力于提高规模效率。对于纯技术效率较低的区域，其提高创新效率重点应集中于以技术进步来提高投入产出比例。

从规模效率的角度来看，亳州、六安、池州、黄山等区域规模效率已达到最优水平;宿州、阜阳、淮南、宣城、安庆等区域规模效率较高，但仍未达到最优状态;合肥、铜陵等区域规模效率较低，处于规模不经济状态;其他区域的规模效率处于中等水平。除亳州、六安、池州、黄山外的其余区域均处于规模效率递减阶段，应适当缩减规模，通过提高创新资源配置效率推动区域创新效率的提升。

三、结论与建议

通过实证结果分析可以得出如下结论：低碳经济视角下安徽省整体的创新效率不高，各区域创新效率呈现出显著的差异性。为了提高低碳经济视角下安徽省区域创新效率，改善安徽省经济发展模式，根据各区域自身特点，提出以下发展建议：

第一，调整优化产业结构，着力发展高新技术产业。由实证结果分析可知，各区域创新效率水平与经济发展水平并非完全一致，在经济发展的过程中，合理的产业结构也是促进区域创新效率的关键因素。因此，应调整和优化产业结构，适当降低第二产业的比重，尤其高耗能产业的比重，同时着力发展高新技术产业，从而促进区域创新效率的提升。第二，重视区域对外开放性，加强技术创新能力。安徽省大部分地区的纯技术效率都偏低，区域创新效率受制于技术的欠缺。因此，一方面，应充分利用安徽省大型企业和科研院所的技术研发能力，加强技术创新能力，不断进行产业和技术升级;另一方面，要重视区域对外开放性，积极引进省外和国外先进的低碳创新技术，充分提高创新资源的利用效率。第三，合理配置创新资源，提高创新要素使用效率。对于处于规模递增阶段的地区，必须进一步加大创新资源投入，争取实现规模经济; 对于处于规模递减阶段的地区，由于存在投入冗余，应适当缩减规模，提高创新要素使用效率。在此过程中，政府应发挥导向作用，通过制定相关法规和政策措施，加强区域协作，使创新资源得到有效配置。第四，因地制宜，采取差异化扶持政策引导不同区域科技和环境的协调可持续发展。鼓励各区域自主创新和低碳创新，在保持经济持续增长的同时要注重环境质量的改善，重点治理能源高消耗区域的环境污染，改善各区域的生态环境，促使低碳经济视角下区域创新效率的高水平发展，推动各区域的协调可持续发展。

参考文献：

[1] 韩晶，宋涛，陈超凡，曲歌. 基于绿色增长的中国区域创新效率研究[J].经济社会体制比较，2005，（3）：100-110.

[2] 白俊红，蒋伏心.考虑环境因素的区域创新效率研究—基于三阶段DEA 方法[J]. 财贸经济，2011，（10）：104-112.