基于绿色创新指数的安徽省产业自主创新对雾霾的影响研究

王素凤，郭思齐，陈国中

(安徽建筑大学 经济与管理学院，安徽 合肥 230601)

0 引言

近年来，雾霾问题受到越来越多人的重视。面对产业高速发展下空气质量不断下降的问题，民众对环境质量改善的需求日益迫切，构建有效的绿色发展长效机制成为亟待解决的问题。安徽作为长三角地区的重要组成部分，近几年来经济保持快速增长，2018 年安徽省GDP 在全国31 个省(区、市)中排名第九位。在保证经济增速的同时，安徽也在积极朝绿色创新方向转变其经济发展方式，并于2010 年制定了《国家技术创新工程安徽省试点工作实施方案》。2016-2020 年，安徽国家级研发平台突破200 家，高新技术企业达到6 636 家。2019 年安徽省高新技术产值达11 691.8 亿元。在当今绿色发展的理念下，安徽省自主创新产业的发展情况以及对雾霾环境具有怎样的影响，外贸开放度、能源强度、经济发展、产业结构是否与雾霾浓度之间具有一定的关系，这些都值得我们深入探讨与研究。

1 文献综述

我国正在大力建设以绿色发展为前提的创新型国家，习近平总书记在十八届五中全会强调牢固树立并切实贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念。在此基础上，越来越多的国内外学者开始研究探讨产业自主创新对于环境的影响。例如：Kemp and Pearson[1]提出绿色创新可以有效减少环境污染和资源使用过程中的负面影响，从而创造可持续发展。应瑞瑶[2]提出我国绿色创新的激励机制主要源于煤炭的污染性，各地区的绿色创新主要面向“减排”。何小钢[3]提出绿色创新技术是推动经济增长的重要因素，在既定的生产技术水平下，技术进步的绿色程度越高越有利于生产过程中节能减排。刘晓红[4]提出在经济权重中，绿色创新水平的直接效应、间接效应、总效应显著为负。绿色创新水平的提高，能有效减少本地区、相邻地区乃至全局的雾霾污染。周杰琦，夏南新[5]提出充分提升自主创新能力可使FDI 对减霾的效果提升约85.7%。

对于雾霾的研究，学者们大多以新型城镇化、产业结构、能源消费结构为切入点研究对于雾霾的影响。传统粗放型的城镇化模式是雾霾加剧的原因，雾霾会随着新型城镇化率的提升而减轻[6-7]。产业结构合理化和高度化可以带来空气质量的改善[8-9]。新型城镇化能提高产业结构优化雾霾治理效果，产业结构高级化能够刺激新型城镇化“舒缓效应”的发挥[10]。以煤炭能源为主的能源消费结构是雾霾的主要成因，调整能源消费结构是治理雾霾的基本途径[11-12]。

综上所述，对于雾霾的研究大多集中在产业结构、能源消费以及经济、城市发展领域。专门以“绿色创新”为主对雾霾的影响研究较少，且学者们大多是从宏观角度对于雾霾污染的研究，基于全国尺度数据进行分析，地级市的尺度偏少。而以安徽省地级市作为横截面来研究产业自主创新的更少。为此，本文将从以下方面做出新的尝试：以安徽省为例，运用2009-2018 年16 个地级市面板数据建立“绿色创新”评价指数，并运用非线性最小二乘回归法，从产业自主创新、能源消耗、产业结构、贸易开放度、经济水平方面研究对雾霾的影响。

2 “绿色创新”指标选择与水平分析

2.1 指标来源与数据选定

本文参考曹慧[13]提出的“绿色创新”内涵，所谓绿色创新是指特定区域一定时期内，在保证经济、社会和环境可持续发展的前提下，将创新投入转变为创新产出的一种能力。“绿色创新”指标的选择要从两方面考虑，既体现创新水平又体现绿色发展。因此本文在“绿色创新”指标确定上分为产业自主创新与资源环境两方面，见表1。

表1 “绿色-创新”指数指标选取表

综合指数的确定通过参考刘彬[14]对于27 个变量采取主成分分析和正交旋转法的方式来提取出5 个主因子的因子分析法。本文将对所选取的反映“绿色创新”的6 个指标进行提取归纳，建立能反映信息量最大的综合指数。

2.2 “绿色创新”综合指数

利用Spss 25.0 对于2009-2018 年收集到的安徽省16 个地级市以上数据进行降维和因子分析，数据都通过了KMO 和Bartlett 球形检验，且拟合效果较好。最大公因子的贡献率以及信息提取的程度见表2(仅提取一个成分，无法旋转解)。表格显示所提取的主成分可以解释选取的6 个变量超过70% 的信息量，因而降维得到的综合指标具有较高的效度。并将结果作为“绿色创新”评价指数(见表3)。

表2 主成分特征值及方差贡献率

表3 安徽省16个地级市绿色创新综合指数表

因子分析法通过建立变量间的线性组合来计算出主成分，所得得分越高则该指标表现越好。前期产业自主创新方面投入、产出不够，各市森林覆盖率不高，因而安徽省各地级市早年综合指数较低为负数。而随着产业自主创新水平的提高，森林覆盖率的上升，绿色创新综合指数逐渐增大。负值表示绿色创新水平较低，综合指数为正表示产业自主创新水平相较以前有所提高。并根据综合评价指数绘制安徽省16 个地级市绿色创新水平折线图(图1)。

由图可知，自2010 年安徽省制定《国家技术创新工程安徽省试点工作实施方案》起，我省16 个地级市绿色创新水平都呈现上升态势。本文按照空间地域分布将安徽省16 个地级市分为皖北、皖中和皖南三类地区。皖北指安徽淮河以北地区，包括宿州、淮北、蚌埠、阜阳、淮南、亳州。皖中指安徽省长江以北淮河以南地区，包括合肥、六安、滁州、安庆。皖南指安徽省长江以南地区，包括黄山、芜湖、马鞍山、铜陵、宣城、池州。从散点图中我们可以看出，淮南、阜阳、亳州等地从一开始绿色创新水平低下到近几年稳速增长。反观一开始绿色创新水平相对较高的皖南城市，例如铜陵和黄山，这两年的绿色创新水平不增反降。

用折线图来对比反映2009-2018 年期间皖北、皖中、皖南地区自主创新产业发展情况，见图2。皖北、皖中、皖南地区每年的绿色创新综合指数通过对各自区域所含城市的综合指数加权平均计算得出。皖南地区所含6 个城市赋予相同的权重1/6，皖中地区4 个城市被赋予相同的权重1/4，皖北地区6 个城市都赋予相同的权重1/6。最后分别得出皖北、皖中、皖南09-18 年每年的绿色创新综合指数。

图1 “绿色--创新”水平各市折线图

图2 绿色创新水平皖南、皖北、皖中折线对比图

总体上来看，安徽省绿色创新水平一直处于缓慢上升状态。截至2018 年，皖北在产业自主创新方面超越皖中和皖南地区。皖中有“合肥都市圈”的加持呈现稳步提升的状态。芯片、平板显示、人工智能产业成为皖中地区主导的创新型产业。皖北地区这两年创新产业成效显著，有赖于政府的推动和政策的引导，并充分发挥各市的优势。自2011 年起，安徽省科技厅便出台政策帮助皖北地区建立发展自主创新产业，给予项目和资金上的倾斜帮扶，帮助建立高新技术产业基地。除了政策的有效帮扶外，各地也充分发挥各自的优势。蚌埠集中发展硅基新材料，阜阳现代医药产业集聚，亳州现代中药产业集聚。淮南市集中打造“江淮云、智慧谷”大数据平台，并且已经吸引科大讯飞、阿里巴巴淮南运营中心等进驻。皖南地区在旅游业方面有得天独厚的优势，在资源环境绿色水平上相较于其他地级市起点较高，例如铜陵市素以稀土与铜矿为主要产业、黄山市拥有丰富的自然资源。近两年皖南在产业自主创新方面稍落后皖北与皖中地区，皖南地区应充分利用自身优势加大产业创新投入。安徽省如今大力发展自主创新产业，积极转变经济发展方式，这对于雾霾环境是否具有一定的影响，以及影响是否显著都值得我们去深思和探讨。

3 模型构建与变量设定

3.1 模型构建

为了分析安徽省产业自主创新对雾霾浓度的影响，建立雾霾影响因素多元线性回归方程：

PM 作为被解释变量，代表雾霾污染物浓度。( PM )it 表示在t 时期不同地级市雾霾污染物的浓度。( SUM )it 作为解释变量表示在t 时期不同地级市绿色创新水平综合指数。( FDI )it、( en )it、( three )it、( GDP )it 作为控制变量，分别代表贸易开放度、能源强度、产业结构和经济水平在t 时期不同地级市的指数。Ut 表示随机误差项。

3.2 数据来源与变量选择

(1)被解释变量PM：大多数文献是从PM2.5的含量、PM10的含量以及雾霾成分综合指数来考虑作为衡量雾霾浓度的指标。但由于我国对于PM2.5的监测网络运行较迟且本文研究时间范围从2009年起。因此选用2009-2018 年安徽省16 个地级市的空气质量指标PM10(微克/立方米)来表示雾霾污染程度更为精确。

(2)解释变量SUM：绿色创新综合指数是绿色发展理念下产业自主创新的重要指标。本文选用2009-2018 年安徽省16 个地级市绿色创新综合指数来表示产业自主创新水平。

(3)控制变量：本文选取四个控制变量，分别在贸易开放度方面(FDI)选取实际利用外商投资额(万美元)作为贸易开放度评价指标。申琳燕，胡娟[15]利用1990-2009 年我国对外开放度和FDI 做实证分析，研究显示FDI 总额与开放度之间存在长期稳定的正相关性，贸易开放是影响FDI 的重要因素之一。因此本文在贸易开放度方面选取FDI 作为评价指标。能源消耗方面(en)选取单位地区生产总值能耗(吨标准煤/万元)作为评价指标。每生产一个单位的生产总值消耗的能源数量反映经济发展对能源的依赖程度，间接反映产业结构状况。产业结构方面(three)选取第三产业产值占地区生产总值的比重(%)来衡量。经济水平方面(GDP)用16 个地级市年人均GDP(元/人)作为反映经济水平的重要指标。

所有数据均来源于历年《安徽省统计年鉴》(2010-2019)，安徽省历年国民经济和社会发展统计公报(2009-2018)。相关变量的描述性统计见表4。

4 结果与讨论

4.1 实证结果

表4 统计数据描述性分析

(1)为了检验自变量之间是否存在高度的线性相关性，防止因为多重共线性的存在而削弱回归系数估计值的准确性与稳定性，给实证结果带来误差。本文运用spss 25.0 对自变量进行多重共线性检验。检验结果见表5。检验结果显示所选自变量容差均在0-1 之间，VIF 值均小于10，所选自变量均通过多重共线性检验。

表5 多重共线性检验结果

(2)运用EVIEWS 8.0 对各个变量进行ADF 平稳性检验，且p 值＜0.05，自变量、因变量、控制变量均通过平稳性检验，因此模型不存在非平稳性。

(3)对数据进行LS 最小二乘法回归，并选择随机效应模型，Hausman 检验显示模型选用随机效应拟合效果较好，检验结果见表6。 结果显示p 值通过显著性检验，且p 值较小，Chi-Sq 值相对较大，选择随机效应模型较好。回归结果见表7。

表6 Hausman检验

表7 最小二乘法回归结果

利用回归分析的结果进行怀特检验，可认定方差不存在异方差问题。由表7 可知，年人均GDP、能源消耗、绿色创新综合指数、第三产业占比均通过显著性检验，P 值在0.05 以下。R2为0.874，回归拟合效果较好。DW 值在2 左右，所以不存在异方差问题。因此可得多元线性回归方程：

由公式(2)多元线性回归结果得出，能源消耗对于雾霾浓度的影响显著，p 值为0.0178 小于0.05。能源消耗方面每万元GDP 消耗的煤炭数量每增加7.6897 吨则雾霾浓度增加一微克，以煤炭为主的产业能源消耗对雾霾具有正向影响。在煤炭消耗的过程中会产生大量对空气造成污染的气体，以及对雾霾形成影响较大的粉尘物质。所以随着单位能源消耗增大则雾霾浓度会逐渐升高。

年人均GDP 与雾霾浓度之间呈负相关，即年人均GDP 增加0.0002 单位则雾霾浓度下降一微克。在人均收入以及社会经济水平提高的同时，人们也会更加关心自然环境，希望拥有更加健康绿色的生活方式来实现社会的可持续发展。

回归结果显示，第三产业占比对雾霾浓度影响显著，p 值为0.000。随着第三产业占比的增加雾霾浓度下降即产业占比每增加1.983 单位，雾霾浓度下降一微克。第三产业大多为轻工业，非煤炭污染消耗密集型产业。随着第三产业占比的逐渐增大，经济发展方式的逐步转型，雾霾浓度也随之下降。

在多元线性回归中，绿色创新水平与雾霾浓度呈现正相关，p 值通过显著性检验为0.000。随着绿色创新水平的提高雾霾浓度逐渐增大，这与安徽省地级市的事实情况有所差异。李雅男，丁振民[16]提出结论：PM2.5 的浓度随着工业化的不断发展而增加，超过阈值后，浓度会随着工业化发展而逐渐减小。我们在这里提出假设：安徽省地级市的雾霾浓度与绿色创新水平非简单的直线型相关。下文将对二者关系进行进一步研究探讨。

4.2 基于EKC 曲线进一步检验

已有的研究结论[3-4]显示随着绿色创新技术水平的提高，能有效地减少雾霾污染，但这与上文的线性回归结果相悖。本文将利用EKC 曲线对雾霾浓度和绿色创新水平的具体关系做进一步检验。

4.2.1 计量模型的选择

在EKC 曲线的研究中一般模型的形式如下：

式中，Y 代表雾霾浓度(pm)，X 代表绿色创新综合指数(sum)，α 为常数，β 为系数，ε 表示误差项。将模型(3)、(4)、(5)分别在stata 14.1 中进行回归拟合，模型(3)的拟合效果最好，R2= 0.928。

4.2.2 实证结果

模型(3)的回归结果见表8。

表8 EKC曲线回归结果

EKC 曲线见图3。

由图可知绿色创新水平和雾霾浓度并非简单地线性相关，而是呈倒“u”型发展。符合EKC 曲线假说，也验证了上文的假设(非直线型相关)。绿色创新综合指数在平均值0.0001 处达到雾霾浓度顶点，在顶点左侧雾霾浓度随着指数的提高而呈现上升趋势。随着绿色创新水平的提高，超过阈值，雾霾浓度随着指数的增加而下降。实证结果与实际情况相符，见图4。安徽省各地级市在2009-2018年期间雾霾浓度先是随着产业的发展达到顶点值，而后随着创新产业的日益成熟，雾霾浓度也随之下降。

图3 绿色创新水平与雾霾浓度拟合散点图

图4 安徽省各地级市2009-2018年雾霾水平折线图

上文多元线性回归结果之所以为正，是因为自2010 年起安徽省积极发展自主创新产业，在产业发展前期，自主创新水平不高，产业投入和产出不够，粗放型的生产方式和产业结构反而会促进雾霾浓度上升。随着产业创新水平的提高，环保意识的增强，绿色创新综合指数在14 年由负值向正值转变。安徽省雾霾浓度也在14 年达到峰值，其后逐渐下降。14-18 年期间，绿色创新水平与雾霾浓度之间呈负相关即随着绿色创新水平的提高雾霾浓度下降。将09-14 年作为产业发展前期来看，前期的正效应超过最近几年的负效应，所以整体线性回归结果呈正效应。但从EKC 曲线的拟合效果来看，继续坚持发展绿色创新技术，后期对雾霾浓度的负效应会越来越显著。

5 结论

本文利用2009--2018 年安徽省16 个地级市面板数据，先进行因子分析通过降维和取旋转后主成分的方式，建立各地级市绿色发展理念下产业创新水平综合指数。并根据综合指数进行与雾霾浓度关系的实证研究，得出以下结论和启示：

(1)通过分析绿色创新综合指数，十年来安徽省产业自主创新水平总体上一直处于上升状态。近两年皖北地区在自主创新产业发展方面超过皖中以及皖南地区，有赖于皖北地区正确的发展方向以及政策的有效扶持。安徽省16 个地级市应根据自身发展情况，因地制宜才能有助于产业自主创新的发展。皖中皖南片区可以加深与长三角发达地区的合作。皖南地区应在原有的绿色水平的基础上加大产业自主创新投入，积极转变产业发展方式。

(2)产业自主创新对于雾霾浓度的影响并非直线式相关，而是呈倒“U”型。安徽省绿色创新水平正处于顶点右侧，即随着绿色创新水平的不断提高，雾霾浓度也将逐年下降。近几年安徽省在产业自主创新和转变经济发展方式上成效显著，应继续坚持自主创新，加快转变经济发展方式。以绿色、科技、创新的理念逐步建立完善新型工业化、企业化发展。

(3)单位能源消耗与雾霾浓度之间具有明显的正相关。随着第三产业占比的不断增大，雾霾浓度呈下降的趋势。安徽省应继续坚持推行经济发展方式转变，不断加大轻工业占比，抑制煤炭消耗较大产业的增加。坚持产业高质量高速升级转型，并逐步用清洁型能源来代替以煤炭为主的高污染能源，实现绿色低碳的生产生活方式。