财政分权下科技创新与城市绿色发展效率

李光龙，孙宏伟，周云蕾，李胜胜

(安徽大学 a.经济学院；b.安徽生态与经济发展研究中心，安徽 合肥 230601)

一、引 言

改革开放以来，城镇化进程不断加快，城市经济发展迅速，各行业均取得较大成就，与此同时，城市也面临着生态环境破坏严重、能源资源利用效率低下等问题。2014年年底，国家新型城镇化综合试点首批名单公布。2019年3月，国务院政府工作报告中提出促进区域协调发展，提高新型城镇化质量，随后，国家发改委发布《2019年新型城镇化建设重点任务》，对城镇化建设提出了新要求，要不断推进城乡统筹、产业互动、节约集约、生态宜居、和谐发展等为特点的新型城镇化建设。因此，不断提升城市绿色发展效率，进行城市绿色发展、低碳循环发展，促进城市经济增长方式向低排放、低能耗、高产出为特点的绿色发展方式转变，这对推动新型城镇化的高质量发展具有重大积极意义。

2015年10月，中共十八届五中全会将“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念列为指导中国未来经济社会发展的新发展理念，其中，创新是引领新时代绿色发展的第一动力，而新时代绿色发展需要全方位创新为基础，既包括理论创新与制度创新也包括科技创新，科技创新与绿色发展密切相关[1]。因而，提升城市绿色发展效率的关键在于城市科技创新水平的提高，如何以科技创新驱动城市绿色发展成为城市经济发展方式绿色转型的关键。然而，在中国政治集权与财政分权的特色治理模式下，地方政府受到中央政府政治与经济上的双重激励，地方政府既有一定的财政自主权发展本地区经济，同时受到中央政府政绩考核、官员晋升机制等因素影响，使得地方政府偏好与财政支出结构扭曲[2]。因此，在“中国式分权”背景下，我们不禁要问，科技创新对城市绿色发展效率的影响效应如何？财政分权对科技创新驱动城市绿色发展效率的影响如何？这些问题值得深入探讨。

绿色发展作为实现经济、社会和环境可持续发展的重要突破，备受国内外社会各界关注，比如1987年联合国世界环境与发展委员会的报告《我们共同的未来》、1989年David Pierce的著作《绿色经济的蓝图》以及2011年经合组织 (OECD)对绿色发展的肯定，由此，人们对绿色发展的理解不断深化。世界银行和国务院发展研究中心联合课题组认为绿色发展是指经济增长摆脱对资源使用、碳排放和环境破坏的过度依赖，通过创造新的绿色产品市场、绿色技术、绿色投资以及改变消费和环保行为来促进经济增长。中国于1987年引入“可持续发展”概念，并在国内得以不断创新和本土化发展，中国先后历经了由“无序发展—黑色发展—循环发展—可持续发展”的演变，目前正逐步向绿色发展转型[3]。此外，国内学者们对绿色发展指数测度、采用跨期生产前沿的SBM-DEA模型进行绿色发展效率评价、绿色发展指数空间布局的演变趋势及绿色发展的影响因素等方面进行了深入研究，比如钱龙采用VRS-DEA模型对城市绿色效率与经济效率进行测算，发现中国城市绿色效率与经济效率均较低，且绿色效率低于经济效率，重经济增长而轻环境治理[4]。

创新引领绿色发展体现了时代要求，创新与绿色发展优势互补，协同共进，只有实现二者的高度契合，才会同时发力，为工业、农业提供绿色生产方式，生产出绿色产品，引领绿色消费与绿色生活，实现生产、生活、生态“三生融合”，成为促进经济高质量发展的利器[1]。滕堂伟等对长江经济带科技创新与绿色发展的耦合协调水平及时空分布特征进行研究，发现长江经济带科技创新与绿色发展整体水平较低，其耦合协调水平逐渐上升，且呈现出集群化、梯度化的空间分异特征[5]。袁润松等将绿色发展效率指标分解为“技术创新变动”“技术差距变动”与“管理效率变动”三个部分，并对其进行实证分析，发现技术创新正向影响绿色发展，区域间技术差距缩小，但管理问题变大[6]。刘凯等基于内涵界定构建绿色化评价指标体系，发现绿色化水平整体偏低，且存在区域差异，科技发展水平、经济发展水平等有利于绿色化水平的提高[7]。

中国财政分权制度的改革对科技创新与绿色发展均产生较大影响。财政分权改革使地方政府拥有一定的财政自主权，居民可以通过“用脚投票”将符合其偏好的公共服务信息传递给地方政府，地方政府利用各种财政工具为其辖区内谋求最大的社会福利[8]。但在中央政府任命地方政府官员的政治体制下，地方政府偏好与财政支出结构可能发生扭曲，需要媒体、社会公众等监督，以促使政府官员优化财政支出结构，增加研发支出，改善环境治理。近年来，国内学者们主要围绕财政分权与科技支出、财政分权与技术创新等方面进行了相关研究。中国式财政分权赋予地方政府一定的经济自主权，但同时也带来政府偏向性引资、财政支出结构扭曲及政企合谋等问题，财政分权会抑制政府创新偏好，减少科技支出，财政收入分权与支出分权对科技支出的影响也均为负，不利于激发各类市场主体创新水平的提高[9-10]。潘镇等认为财政分权有利于促进政府科技支出，地区间竞争负向调节财政分权对科技支出的正向效应，而市场化水平的提高有利于增加财政分权下政府的科技支出[11]。

有关财政分权与绿色发展的研究，辛冲冲和周全林认为财政收入分权与财政支出分权均负向影响环境支出，现行财政分权体制在公共环境治理方面存在激励不足等问题[12]。和立道等认为财政分权有利于政府环保支出的增加，但由于受到地方政府官员政绩考核等因素的影响，使得政府节能环保支出存在效率低下等问题[13]。有学者从地方政府竞争、市场化及外商投资等角度对财政分权与绿色发展效率进行了研究[14-15]。

现有文献围绕绿色发展指数、绿色发展效率测算、科技创新与绿色发展、财政分权与科技创新、财政分权与绿色发展等方面进行了深入研究，为本文的后续研究奠定了基础。然而，现有研究存在一些不足，一是现有研究多采用传统DEA模型或者径向方向距离函数(DDF)等对绿色发展效率进行测算，这些方法存在一定的局限性。二是现有研究缺少结合中国现行财政分权体制对科技创新与绿色发展进行研究。鉴于此，本文以中国269个地级以上城市为研究对象，结合中国特色治理模式，采用全要素非径向方向距离函数(TNDDF)方法对城市绿色发展效率进行测算，并对财政分权下科技创新与城市绿色发展效率的关系进行理论与实证研究，以厘清中央与地方政府的绿色发展责任，完善城市科技创新体系，促进城市经济增长方式的绿色转型，推动城镇化的高质量发展。

二、理论分析与研究假设

(一)科技创新与城市绿色发展效率

促进科技创新与绿色发展协同共进，同时发力，需要精准把握科技创新驱动城市绿色发展效率的内在机理与传导机制。绿色发展效率最早由德国学者Schaltegger和Stum提出，随后世界可持续发展工商理事会(WBCSD)提出绿色生态效率用产品或服务的价值与生态环境负荷的比值衡量。因而，促进城市绿色发展，提高城市生态效率，需要降低生态环境负荷，降低资源能源单位能耗，减少污染排放。科技创新成为实现绿色发展的关键要素，科技创新通过促进绿色生产和绿色消费，进而推动城市绿色发展。在农业方面，一是科技创新有利于改良城市周边地区农作物种植技术、畜牧养殖技术等，减少农药、化肥及抗生素使用，降低种植业及畜牧业生产成本，提高产品附加值，促进农业绿色有机产品生产；二是技术创新带来的绿色农业、绿色养殖业的发展，促进了资源循环利用效率，减少了城市周边地区生态环境污染；三是机械化设备的改良与创新，提高了城市周边农业生产效率和土地资源利用效率，促进农业机械化与规模化发展，提高了土地资源节约集约利用水平。在工业方面，一方面科技创新研发的技术与设备可以转变工业生产方式，提高了传统工业产品附加值，延长了传统工业产业链，提高产品附加值，促进工业绿色生产；另一方面科技创新有利于提高环境污染治理技术，减少了城市工业废气、废水、粉尘等排放，促进了城市绿色发展。因而，科技创新通过生产绿色产品，引领绿色消费和绿色生活，促进城市绿色发展效率的提高，实现城市绿色发展。

(二)财政分权、科技创新与城市绿色发展效率

中国财政管理体制从建国初期的“统收统支”到1985年 “财政包干制”的全面推行，再到1994年的分税制改革，经历了从“集权”到“分权”的改革，财政分权制度改革优化了中央与地方的资源配置，扭转了中央财政收入占比不断下降的局面，同时也增加了地方政府激励。因而，地方政府有了充分的经济自主权整合利用各类资源发展本地区经济，但地方政府受到官员绩效考核、官员晋升激励等因素的影响，往往唯GDP增长论，重基础设施建设，轻科技、教育、环境等公共服务项目，基础设施投资及行政管理支出挤占了科技、教育、环境治理等支出，进而影响到科技创新与城市绿色发展效率。基于以上理论分析，提出本文的研究假设：

假设1：科技创新是实现绿色发展的关键因素，在其他条件一定的情况下，科技创新对城市绿色发展效率产生正向带动作用。

假设2：在财政分权与政治集权的中国特色治理模式下，财政分权负向调节科技创新对城市绿色发展效率的影响效应。

三、城市绿色发展效率测算

传统的DEA模型通常假设合意产出和非意愿产出同比例变化，这意味着不合意产出的增加一定会以合意产出为代价，使得传统DEA模型具有一定的局限性。径向方向距离函数(DDF)假设非合意产出的减少可以伴随着合意产出的增加，被广泛应用于评估效率，但DDF假设合意产出和非合意产出的变化率相同，如果决策单元存在松弛，会导致效率被高估。因而，为减少松弛偏误这一问题，Zhou等人发明非径向方向距离函数(NDDF)的方法，该方法可以采用不同的比例调整考虑合意性产出和非合意性产出。考虑到NDDF方法的优点，本文根据Zhang、Lin和Du等人的研究成果，采用全要素非径向方向距离函数(TNDDF)方法测算城市绿色发展效率，并定义如下变量[16-17]：

(1)投入要素：资本指标(K)采用永续盘存法，以2011年为基期算得资本存量进行衡量；劳动指标(L)采用城市就业总人数衡量；能源要素(E)借鉴Zhang等人的做法，采用总用电量作为能源投入[16]。

(2)产出指标：合意产出(Y)以2011年为基期的实际GDP作为理想产出指标；非合意产出(P)选择城市工业SO2排放量、城市工业废水排放量、城市工业粉尘排放量、城市工业总污染物排放量作为非合意产出。

假设每个城市的K、L、E作为投入要素产出合意产出(Y)和非合意产出(P)，则多产出生产技术(multi-output production technology)可以表达为：

S={(K，L，E，Y，P)：(K，L，E)can produce(Y，P)}

(1)

其中，S满足以下生产理论：不生产也是可能的；有限量的投入要素只能产生有限量的产出；投入要素和合意性产出是可以自由处置的；非合意产出具有弱可处置性，即非合意产出的减少会损失合意产出。如果(K，L，E，Y，P)∈S，0≤θ≤1，可以得到(K，L，E，θY，θP)∈S，如果(K，L，E，Y，P)∈S，P=0，则E=0，这表明按同等比例减少能源，减少排放物的成本很高，即在生产过程中，污染物排放是不可避免的。污染物减少需要以城市GDP下降为代价，而消除污染的唯一办法就是停止生产。

根据Zhang、Lin和Du等人的研究[16-17]，本文将非径向方向距离函数定义为：

sup{wTβ：((K，L，E，Y，P+g×diag(β))∈S}

(2)

其中，g=(gK，gL，gE，gY，gP)T为每一个投入要素与产出衡量方向的向量，w=(wK，wL，wE，wY，wP)T为每一个投入要素与产出所赋予的权重，β=(βK，βL，βE，βY，βP)T≥0为城市投入要素与产出的低效率，diag表示对角矩阵。在DDF已获取所有要素的低效率下，如果将所有效率低下的投入要素和产出都纳入到目标约束函数下，则可定义全要素非径向距离函数(TNDDF)。

UEI=

(3)

从式(3)可以看出，统一效率指数包含了投入要素和产出的低效率部分。UEI指数介于0～1之间，指数值越大，城市绿色发展效率越高，即城市绿色发展水平越高。通过Global Environment DEA方法可以估计出各个决策单元不同年份的效率水平。因此，TNDDF的值可以通过求解以下DEA模型(式4)得到：

zn，t≥0；n=1，2，…，N；t=1，2，…，T

βK，βL，βE，βY，βP≥0

(4)

通过求解，得到2011—2017年城市绿色发展效率均值如表1所示，城市绿色发展效率时间变化趋势如图1所示。根据图1，城市工业SO2和工业废水排放量作为非合意产出得到的城市绿色发展效率GDI_SO2和GDI_Water在2015年出现了下降，而城市工业粉尘和工业总污染物排放量作为非合意产出得到的城市绿色发展效率GDI_Dust和GDI_Total在2014年出现略微下降。总的来看，虽然城市绿色发展效率呈现上升趋势，城市绿色发展水平逐年提高，但城市绿色发展水平整体还处于较低水平。

表1 城市绿色发展效率均值

图1 城市绿色发展效率趋势图

四、模型设定、变量选取与数据说明

(一)模型设定

科技创新引领新时代绿色发展，为探讨科技创新对城市绿色发展效率的影响，构建基准模型如下：

GDIi，t=β0+β1innoi，t+β2Xi，t+μi+yeart+εi，t

(5)

为结合中国特色治理模式，研究中国特色财政分权体制下科技创新与城市绿色发展效率的关系，在模型(5)的基础上进一步引入财政分权与科技创新的交互项，构建拓展形式的模型如下：

GDIi，t=α0+α1innoi，t+α2fis+α3(inno×fis)+

α4Xi，t+μi+yeart+εi，t

(6)

其中，i为城市个体，t为时间，GDI为城市绿色发展效率，inno为城市科技创新，fis为财政分权，X为控制变量，εi，t为随机干扰项，μi为城市个体效应，yeart为反映年份特征的虚拟变量。

(二)变量选取

1.被解释变量

城市化绿色发展效率(GDI)采用上文中城市工业SO2排放量、城市工业废水排放量、城市工业粉尘排放量、城市工业总污染物排放量分别作为非合意产出得到的UEI指数GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total来衡量。

2.核心解释变量

科技创新水平(inno)采用城市专利授权数衡量。财政分权(fis)采用地级以上城市预算内财政收入与地级以上城市预算内财政支出的比值衡量。

3.控制变量

出于稳健性考虑，本文选择的控制变量包括：城市工业化水平(industry)采用第二产业占GDP比重衡量；外商投资效应(fdi)采用外商投资额占GDP比重衡量；经济发展水平(lnpgdp)采用人均GDP衡量，并对其取对数。另外，为考察绿色发展的库兹涅茨曲线是否存在，进一步加入经济发展水平的平方项(lnpgdp2)；金融发展水平(fin)采用城市金融机构存款总额占GDP比重来衡量；城市人口规模(lnpop)采用全市年末户籍人口数表示，并对其取对数。

(三)数据说明

鉴于数据可得性，本文选取2011—2017年269个地级以上城市面板数据，所选取的数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》、各地方城市统计年鉴以及国泰安数据库(CSMAR)，剔除部分数据缺失较大的城市，其余缺失数据采用插值方法补齐，主要变量的基本统计如表2所示。

表2 主要变量的描述性统计

五、实证分析

(一)基准回归结果分析

1.科技创新对城市绿色发展效率的影响

本文将城市工业SO2排放量、城市工业废水排放量、城市工业粉尘排放量、城市工业总污染物排放量作为非合意产出得出的城市绿色发展效率GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total分别作为被解释变量，并经过Hausman检验，最终采用固定效应模型对科技创新驱动城市绿色发展效率进行回归，回归估计结果如表3所示。根据表3第1～4列，在控制城市个体效应和时间效应后，科技创新(inno)对GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total的影响系数在1%水平上均显著为正，科技创新有利于提升城市绿色发展效率，这说明科技创新通过改变工业、农业生产方式，降低能耗，提高产出，生产绿色产品，以引领绿色消费与绿色生活，实现生产、生活、生态“三生融合”的绿色发展，验证了本文的假设1。

表3 基准回归结果

从其他控制变量来看，城市工业化水平(industry)对城市绿色发展效率的影响系数均为正，这说明城市工业化水平提高促进了城镇化水平的提高，进而有利于城市工业园区的建设与发展，促进了城市绿色发展效率的提高。外商投资(fdi)对城市绿色发展效率的影响系数为正，对GDIwater的影响不显著，表明外商投资水平的提高有利于促进城市绿色发展，可能的原因在于城镇化进程中，不断引进具有先进技术与设备的企业，有利于促进城市产业结构的转型升级，促进了城市绿色发展，但要加强外商投资对城市工业废水治理的正向影响效应。经济发展水平(lnpgdp)对城市绿色发展效率的影响系数为正，对GDI_SO2的影响不显著，这说明城市经济发展水平的提高有利于城市绿色发展效率的提高，主要的原因是城市经济发展水平提高，促进城市居民收入与财政收入增加，居民对城市生活环境的偏好与要求增加，督促政府增加环境治理支出与污染治理技术投入，从而促进城市绿色发展。经济发展水平的平方项(lnpgdp2)对城市绿色发展效率的影响估计系数为负，说明中国城市存在绿色发展的库兹涅茨曲线效应。金融发展水平(fin)对GDI_Total的影响估计系数显著为正，对GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust的影响不显著。城市人口规模(lnpop)对GDI_SO2和GDI_Total的影响估计系数显著为正，对GDI_Water和GDI_Dust的影响不显著，这说明城市人口规模的增加整体上有利于促进城市绿色发展，但也要提高城市人口的环保意识，增强城市人口规模对城市工业废水、工业粉尘作为非合意产出的城市绿色发展效率的正向带动作用。

2.财政分权下的科技创新与城市绿色发展效率

为了结合中国特色财政分权体制，研究科技创新对城市绿色发展的影响，引入财政分权与科技创新的交互项，并对财政分权与科技创新变量进行去中心化处理，之后进行回归，回归估计结果如表3所示。根据表3第4～8列，城市工业SO2排放量、城市工业废水排放量、城市工业粉尘排放量、城市工业总污染物排放量作为非合意产出得到的城市绿色发展效率GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total模型中，科技创新(inno)、科技创新与财政分权的交互项(c_inno*c_fis)对城市绿色发展效率的影响估计系数在1%水平上均显著为负。以GDI_Total模型为例，科技创新对城市绿色发展效率的影响为0.033减去0.060*c_fis，这表明科技创新与财政分权对城市绿色发展效率的影响存在交互作用，科技创新对城市绿色发展效率的影响依赖于财政分权，且随着财政分权程度的增加，科技创新对城市绿色发展效率的正向影响效应逐渐减弱，验证了本文的假设2。

(二)稳健性检验

1.科技创新滞后一期的稳健性检验

发明专利、实用创新型专利等专利的申请到授权持续时间较长，科技创新对城市绿色发展效率的影响具有时滞性，因而，本文采用科技创新滞后一期(L.inno)作为核心解释变量，对城市绿色发展效率GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total进行回归，以保证估计结果的稳健性，回归结果如表4所示。根据表4，科技创新对GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total的影响估计系数均显著为正，科技创新与财政分权的交互项对GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total的影响估计系数均显著为负，与前文基准估计回归结果相比，尽管影响系数大小不同，但显著性水平与估计系数影响方向基本保持一致，这说明考虑科技创新的时滞性，本文估计结果仍然是稳健的。

表4 科技创新滞后一期稳健性检验

2.科技创新替换变量的稳健性检验

为使本文的估计结果更加稳健，剔除城市间人口规模差异的因素，采用人均专利授权数来衡量科技创新(inno1)，对城市绿色发展效率进行回归，回归估计结果如表5所示。根据表5可知，科技创新对GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total的影响估计系数均显著为正，科技创新与财政分权的交互项对城市绿色发展效率的估计系数在1%水平上均显著为负，表明科技创新有利于促进城市绿色发展，科技创新对城市绿色发展的促进作用会随着财政分权程度的加剧而降低，在考虑了城市人口规模差异因素以后，与基准回归估计结果基本保持一致，说明了本文回归结果的稳健可靠性。

表5 替换科技创新衡量指标稳健性检验

六、进一步讨论

(一)地区异质性检验

考虑到城市间经济发展水平、财政分权水平等的差异性，分析中国特色财政分权体制下科技创新对城市绿色发展效率影响的地区异质性，回归结果如表6所示。就东部地区城市而言，科技创新对GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total的影响估计系数在1%水平上均显著为正，科技创新与财政分权的交互项对城市绿色发展效率的估计系数在1%水平上均显著为负，表明东部地区城市科技创新有利于城市绿色发展，财政分权对科技创新驱动城市绿色发展具有负向调节作用。就西部地区城市而言，科技创新对GDI_SO2、GDI_Dust和GDI_Total的影响估计系数均显著为正，对GDI_Water的影响系数为正，但不显著，科技创新与财政分权的交互项对GDI_SO2和GDI_Total的影响估计系数显著为负，对GDI_Water和GDI_Dust的影响估计系数为负，但不显著，这说明科技创新中西部地区城市工业废水治理的正向影响效应有待加强，财政分权负向调节科技创新对城市工业SO2排放量和城市工业总污染物排放量，它们作为非合意产出得到的城市绿色发展效率的影响效应。

表6 地区异质性回归结果

(二)门槛效应检验

根据本文研究结果，科技创新对城市绿色发展效率的影响依赖于财政分权，不同程度的财政分权下，科技创新对城市绿色发展效率的影响存在差异，进而可能存在财政分权的门槛效应。鉴于此，本文进一步采用面板门槛模型探讨科技创新在不同的财政分权程度下对城市绿色发展效率的影响。

首先确定是否存在面板门槛模型以及门槛存在的个数，进而确定最终的实证模型。本文选择财政分权作为门槛变量，对城市工业SO2排放量、城市工业废水排放量、城市工业粉尘排放量、城市工业总污染物排放量作为非合意产出得出的城市绿色发展效率GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total分别进行门槛检验，依次得到存在一重门槛、两重门槛和三重门槛的F统计量和采用“自抽样法”(Bootstrap)的P值，如表7所示。GDI_SO2和GDI_Water模型均存在财政分权的单一门槛效应，单一门槛值分别为0.243和0.255。GDI_Dust和GDI_Total模型均存在财政分权的双重门槛效应，双重门槛值分别为[0.243，0.808]和[0.243，0.817]，具体的门槛值和置信区间如图2所示。

表7 门槛效果检验结果

图2 门槛值与置信区间

门槛估计结果如表8所示。第2列为GDI_SO2的门槛估计结果，在区间(fis≤0.243)和(fis>0.243)中科技创新对城市绿色发展效率的影响估计系数在1%的水平上均显著为正，但区间(fis≤0.243)中科技创新的估计系数要大于区间(fis>0.243)中的估计系数。第3列为GDI_Water的门槛估计结果，在区间(fis≤0.255)和(fis>0.254 7)中科技创新均正向影响城市绿色发展效率，但区间(fis≤0.255)中科技创新的估计系数同样大于区间(fis>0.255)中的估计系数。第4列为GDI_Dust的门槛估计结果，在区间(fis≤0.243)和(0.2430.808)中科技创新对城市绿色发展效率的影响系数为负，但不显著，且在这三个区间中科技创新的影响系数逐渐减小。第5列为GDI_Total的门槛估计结果，在区间(fis≤0.243)和(0.2430.817)中科技创新负向影响城市绿色发展效率，但不显著，且在这三个区间中科技创新的影响系数同样逐渐减小。因此，根据GDI_SO2、GDI_Water、GDI_Dust和GDI_Total的门槛估计结果，科技创新对城市绿色发展效率的影响依赖于财政分权，随着财政分权程度的加剧，科技创新对城市绿色发展的正向效应会逐渐减弱，只有合适的财政分权水平，科技创新才能发挥对城市绿色发展的积极推动作用，这与前文的研究结果基本保持一致，进一步验证了本文的研究假设2。

表8 不同门槛变量的模型估计结果

七、结论与政策建议

科技创新引领新时代绿色发展，在中国现行财政分权体制下，实现科技创新与绿色发展协同共进，实现生产、生活、生态“三生融合”的绿色发展，是推进新型城镇化高质量发展的必然选择。本文基于2011—2017年269个地级以上城市数据，采用全要素非径向距离函数(TNDDF)的Global Environment DEA方法对城市绿色发展效率进行测算，结合中国特色治理模式，对财政分权下科技创新与城市绿色发展效率进行理论与实证研究。研究发现：

第一，城市绿色发展效率均值总体上呈上升趋势，尤其是2015年以后城市绿色发展效率均值上升速度较快。

第二，科技创新对城市绿色发展具有显著的促进作用，科技创新与财政分权之间存在交互作用，且科技创新对城市绿色发展效率的促进作用随着财政分权程度的提高逐渐减弱。

第三，财政分权对科技创新驱动城市绿色发展效率的调节作用存在空间异质性。东部地区科技创新对城市绿色发展效率的影响会随着财政分权程度的加剧而减弱，中西部地区主要通过控制二氧化硫和总污染物排放量而实现城市绿色发展，且城市工业废水和总污染物排放量作为非合意产出时，财政分权对科技创新驱动城市绿色发展效率的调节作用不显著。

第四，财政分权对科技创新驱动城市绿色发展效率的调节作用存在门槛效应。科技创新对城市绿色发展效率的影响效应随着财政分权程度的加剧逐渐减弱。

根据本文主要研究结论，得到如下启示：

第一，充分发挥科技创新对城市绿色发展的正向驱动作用。发挥政府在科技创新与城市绿色发展中的引导作用，树立各类市场主体的绿色科技创新理念，明确绿色科技创新的任务，完善绿色科技创新的激励与约束机制，促进生产、生态、生活的绿色发展均等化。

第二，厘清政府的绿色发展与科技创新责任，合理进行中央与地方在环境治理与保护、科技创新等方面的权利与责任划分。合理引导地方政府偏好与支出结构，加大城市环境治理支出与科技支出，不断促进科技创新与城市绿色发展。把握适度的财政分权水平，促进科技创新与城市绿色发展的协同共进。

第三，差异化制定科技创新驱动城市绿色发展的政策体系。东部地区可以适度降低财政分权程度，以发挥科技创新对城市绿色发展的正向带动作用，中西部地区要加强对城市工业SO2排放超标的企业管理标准，加大SO2排放治理支出与科技支出，推进中西部城市绿色发展效率的提高。