双轮创新驱动中国工业绿色发展的测度及门槛效应研究

王文平，钱 丽

(1.东南大学 经济管理学院，江苏 南京 211189；2.安徽财经大学 工商管理学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

为应对资源约束、环保诉求以及国际竞争的多重压力，从以要素投入为主的粗放式增长向以创新驱动为主导的集约式发展转变，迈向工业绿色发展新阶段，是中国工业在当前及今后一个时期的战略任务[1-2]。创新作为经济发展的动力源，同时也是实现工业绿色发展的关键。2006年国务院发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》[1]，2012年中共“十八大”报告明确了创新驱动发展战略部署[3]，2016年制订《国家创新驱动发展战略纲要》，进一步强调实现创新驱动是一个系统性的变革，需要科技创新与体制机制创新相互协调、持续发力，凸显了国家层面技术和制度“双轮驱动”经济增长的战略思路[4-5]。工业绿色发展以经济发展与资源环境双赢为目标，更离不开技术创新的引领支撑和制度创新的全面保障，在此背景下研究技术创新与制度创新在工业绿色发展中的相互作用关系，是认识创新驱动内涵的迫切现实需求。创新驱动与要素投入驱动并不是相互对立，其更强调发挥技术创新、组织和管理创新等创新活动的共同作用，充分利用知识、技术等无形资源，突破传统生产要素有限与边际报酬递减的瓶颈，依靠新的知识、技术和支撑创新的制度等实现传统产业的生产要素重组和激活，推动经济发展方式的升级改造，宏观上表现为全要素生产率提升[6-8]。相比于总量增长与传统要素驱动，工业绿色发展与创新驱动以及创新驱动过程中的技术创新和制度创新的作用均较难测算。在当前中国的工业绿色发展目标下，如何科学测度工业绿色发展的创新驱动效应？技术创新与制度创新驱动工业绿色发展过程中存在怎样的作用、地位以及交互作用特征？该作用在时空上有何差异？回答这些问题，对于制定差异化、精准化的创新政策，更好落实创新驱动发展战略具有重要理论意义和参考价值。

二、文献综述

自创新驱动发展战略实施以来，理论界对创新驱动发展的概念、内涵、理论基础及实施策略等方面进行了广泛的讨论，如何更加科学地评估创新驱动逐渐成为研究关注的焦点。现有研究主要以创新系统理论或创新驱动内涵为基础，围绕创新驱动能力评价和创新驱动效应分析展开。关于创新驱动能力的研究通常以创新系统理论为基础，通过构建包括创新投入要素、创新主体、创新环境以及创新成效等在内的指标体系实现测度[9]。然而，创新驱动不仅是技术层面的创新，还是多方位、多层次的全面创新，同时包括技术创新和组织、管理体制和制度等方面的非技术创新。技术创新和制度创新在推动经济高质量发展中的重要作用已成为现有研究的共识，如刘思明等构建了包括科技创新和制度创新的国家创新驱动力测度指标体系，发现考察期内中国的创新驱动力指数提升较快，但制度创新相比于科技创新水平明显滞后，且两者均与经济发展质量显著正相关[10]。在创新的驱动效应分析方面，基于工业绿色发展效率的视角，技术创新驱动的相关研究多关注自主创新与技术引进等不同技术研发模式[11]、基础研究、应用研究与试验发展等不同创新类型的影响差异与作用特点[12]；在制度创新方面，则更注重考察市场化与契约执行[13]、环境规制[14]等具体制度或政策的影响机制。

制度与技术是现代经济增长理论的核心概念，两者与经济发展间的关系已经得到充分的重视。然而，现有文献大多或倾向于分析制度与技术间的相互影响，或聚焦于技术创新或制度创新驱动产业与经济发展的单独作用，而忽视了技术创新与制度创新两者的互动过程对产业或经济结构带来的重要影响。关于制度与技术两者间的作用关系，可以追溯至以“新熊彼特学派”为代表的演化经济学理论和以“新古典经济学派”为代表的“内生增长理论”[15-16]。尽管分析方法、研究框架和基本假设不同，但两学派均认可制度可被理解为惯例，其内在地包含经济主体的认知和学习模式、创新策略、市场和产业规则以及宏观政策环境等[14-16]。演化经济学更强调技术演化内嵌于复杂的社会经济环境，伴随着制度本身的演化，技术与制度将形成协同演化关系，演化过程所产生的影响将以“涌现”的方式呈现[14]。Nelson 和 Winter首次通过计算机模拟方法，成功地演绎了不同制度参数下的技术演化对产业结构的影响，虽然未能在研究方法上完美地体现技术与制度的协同演化过程，但其研究思想极具启发性[14]。进而，黄凯南和乔元波采用基于多主体学习的复制者动态模型，对技术与制度的协同演化对产业总体绩效的影响进行了仿真模拟[15]。与演化经济学的关注重点不同，内生增长理论更倾向于分析技术特征如何内生于包含制度在内的外在经济环境，考虑到制度环境在短期内相对稳定，故其更加强调经验研究的适用性。在技术内生假设被纳入新古典经济框架后，Acemoglu进一步构建了偏向性技术进步理论[17]。随后的大量实证研究表明技术进步的速度和路径受众多因素影响，如制度与政策环境、研发要素结构、产业结构和市场结构等[18-24]。

Acemoglu将环境与气候变化模块纳入分析框架，将技术路径区分为肮脏技术与清洁技术，并强调了制度引导技术进步方向的关键作用[25]。面对依赖肮脏技术带来的报酬递增[14]，以及绿色技术研发的环境和经济双重外部性，市场力量无法自发实现工业绿色生产深度转型[25]，需要引入外部政策干预。现有研究对制度引导技术进步路径的作用已达成共识，合适的制度创新将引导技术偏向于绿色轨道，而失当的制度环境将可能阻碍这一积极作用的发挥，故制度创新可能是实现工业绿色发展的关键。目前关于技术或制度创新对经济增长或产业发展影响的研究多关注两者的单独作用，而忽视两者交互作用的影响，其限制来源于对两者进行合理测度存在着一定难度。其中，分析技术创新作用的现有文献大多以专利数量或研发投入等单一指标衡量技术创新水平，进而研究其对经济或产业发展的影响[26-28]；基于新制度经济学理论的相关文献仍主要关注某类具体的政策或制度的作用，如知识产权保护、市场化改革与契约执行、环境规制等[29-31]。从宏观层面上看，任何具体的新政策都必须融入于原有政策环境并带来全局性影响，单独剥离并分析某一项政策的净效应必然存在系统性误差[32-33]，而对反映全局性制度创新指标的测度可以克服这一缺陷。

为了提高结论的稳健性和合理性，在方法上需要弥补现有研究的两个主要不足之处，即工业绿色发展效率指标的测度与分解的准确性难以保证，以及未能考虑技术或制度对工业绿色发展作用的非连续性。首先，由于测度困难等原因，在工业绿色发展视角下对制度和技术进行整体的系统性测度相对缺乏[9]，尤其是制度创新多限于某种具体制度，难以准确反映技术创新与制度创新对工业绿色发展的作用全貌。目前，系统性较强且被普遍接受的测度方式是，使用距离函数和生产率指数法测度全要素生产率的增长，将其分解为技术和非技术创新的贡献[34-35]。但基于传统距离函数的Malmquist(M)生产率指数并未考虑非期望产出，不适用于绿色发展目标下对工业全要素生产率的测算，Chung等将其扩展为可以包含非期望产出的Malmquist-Luenberger(ML)生产率指数，但两者均需要基于投入成本最小化或产出收益最大化的假设选择测度角度[36-37]。然而，Boussemart的研究指出，ML生产率指数方法存在着严重高估生产率的情况[37]，而Chambers等开发的不需要选择测度角度的Luenberger(L)生产率指标，能兼顾投入下降和产出增加的目标要求且具有相加结构[38]，与同样具有相加结构的方向性距离函数结合更紧密，但该指标尚未得到当前研究的关注[34]。因此，本文将构建非径向加权Russell方向性距离函数和Global Luenberger(GL)生产率指标，对技术和制度创新效率进行更准确的测度。其次，在技术或制度影响工业绿色发展的作用方面，可能存在着未被当前研究所关注的交互作用特征。在此分析框架下，Hansen提出的门槛模型为本文提供了合适的计量分析方案[39]，该模型已广泛应用于环境相关问题的研究中[40-41]，但与本文关注的内容相关的文献却较为缺乏。

综上所述，现有研究仍存在以下需要改进之处：一是创新驱动效果及其分解的制度创新与技术创新指标需要更具整体性和系统的测度；二是关于技术创新与制度创新在驱动工业绿色发展过程中的动态关系探讨多集中在理论层面，未深入分析并实证检验两者的作用关系，尤其是未能将非线性作用关系纳入分析框架；三是未能进一步分析技术创新与制度创新在驱动工业绿色发展过程的交互作用特征与时空动态演化，尤其是未能识别出制度创新与技术创新在其中的相对地位。为此，本文在现有研究的基础上进行如下拓展：首先基于中国工业绿色发展现实，将资源投入减少、期望产出增加和非期望产出降低同时纳入创新驱动工业绿色发展的目标函数中，构建非径向加权Russell方向性距离函数和Global Luenberger(GL)生产率指标；其次，运用GL生产率指标及其分解理论，测度2008—2017年中国30个省份工业绿色发展的技术创新与制度创新指数，并用于实证检验三者之间的作用关系及其时空动态演化特征；最后，构建面板门槛模型，研究不同制度环境下的技术创新对工业绿色发展的非线性影响，并进一步探讨上述影响的时空演化特征以及制度创新的关键作用。

三、工业绿色发展的双轮创新指数测度

(一)非径向加权Russell方向性距离函数(Non-radial Weighted Russel,NWRDDF)

Pt(xt,yt,bt)={(xt)能生产(yt,bt)}

(1)

(2)

(3)

(二)Global Luenberger生产率指标及分解

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(三)指标选取及数据说明

本文选取2008—2017年中国30个省份(因部分数据缺失，西藏、港澳台地区除外)的规模以上工业企业为研究对象，参考Yang和Yang[34]、李小胜等[46]和Li等[11]的研究，构建投入产出指标体系，具体指标的选择、数据来源与处理如下：

(2)期望产出：选取工业销售产值和利润总额两个指标，主要从市场竞争优势和工业企业盈利能力(或价值增值)方面进行衡量，并利用工业品出厂价格指数进行平减，转化为2008年不变价。其中，工业销售产值和利润总额数据源自《中国工业经济统计年鉴》，工业品出厂价格指数来自《中国统计年鉴》。

(3)非期望产出。非期望产出主要从工业“三废”污染物排放角度出发，选取工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、工业烟粉尘排放量和工业固体废弃物排放量4个测量指标。相应指标数据源自《中国环境统计年鉴》与《中国环境年鉴》。

(四)中国工业绿色发展的创新驱动测度及分解结果

根据式(3)至式(10)，运用Lingo11.0计算分析中国各省份工业绿色发展的GL生产率指数(GLTFP)，及其分解的技术创新指数(GLTP)和制度创新指数(GLTE)，具体测算结果见表1。

表1 中国工业绿色发展GL生产率指数与双轮创新驱动指数值(2008—2017年)

无论从时间维度还是从空间分布上看，工业绿色发展的GL生产率指数、技术创新指数和制度创新指数均存在一定的差异。在时间维度方面，工业绿色发展GL生产率指数及其两个分解指数的全国平均值均呈现出波浪式增减交错的变化趋势，且增幅时高时低。同时，三个指数于大多数年份均为正值，说明创新驱动取得了一定成效。从空间分布来看，工业绿色发展的GL生产率指数于考察期内均值为正的省份有19个，约占全国省份的三分之二，意味着考察期内大多数省份的工业绿色发展的创新驱动作用在增强，其中安徽、湖北、福建、上海和北京等地区工业绿色发展GL生产率指数相对较高，说明其创新驱动效应呈现较快增长。从分解指数上看，在技术创新方面，除海南外其余省份技术创新指数均为正，表明我国绝大多数省份的技术效率都在增强；在制度创新方面，安徽、湖南等9个省份的制度创新指数为正，意味着考察期内这些地区工业的组织管理改善、制度变革等对工业绿色发展的积极作用在增强。综合时间和空间维度，全国30个地区于考察期内工业绿色发展的GL生产率指数均值为1.0%，技术创新指数均值为1.6%，制度创新指数均值为-0.6%。上述结果与当前研究[34,44,46]的结论基本一致，因此，得到的创新驱动指数及其分解的指数能够可靠地应用于后文的因果推断中。

上述分析表明技术创新活动促进中国工业绿色发展的现象较为普遍，而相关制度创新与中国工业绿色发展的关联并不清晰，仍需进一步实证检验技术创新与制度创新之间在驱动工业绿色发展过程中的互动机制及其演化特征。

四、双轮创新驱动工业绿色发展的交互机制与时空演化特征

(一)研究方法与数据

与大多数异质性问题的研究方式不同，本文采用的面板门槛回归模型[39-40]不要求事先对总体样本分组，而是允许个体自由地动态调整其所在组别，降低了人为引入的误差，同时也满足了本文分析时空动态特性的研究需求。技术是直接投入到工业生产的主要要素之一，但其能否促进工业绿色发展还受到其所在的制度环境的影响，尤其是在制度改革面临困境的背景下，制度创新落后很有可能阻滞了技术创新促进工业绿色发展的能力。故在基准模型中，将制度创新作为门槛变量，将技术创新作为核心解释变量，解释两者之间的互动对工业绿色发展如何产生影响。进而，将制度创新与技术创新两个变量互换位置，完善基准模型的结论并进一步提供实证证据。最后，对基准模型的被解释变量进行滞后一期处理，为上述过程得到的结论提供稳健性保证。虽然门槛数量需要事先通过一系列检验确定，但门槛数量不同的模型设定仅有细微差异，以后文检验确定成立的双门槛假设为例，其基准回归模型如下：

yi,t=β0+β1techi,tI(insti,t≤γ1)+β2techi,tI(γ1≤insti,t≤γ2)+

β3techi,tI(insti,t≥γ2)+θ'CVi,t+μi,t

(11)

式11中，i表示省份(i=1,2,3,…30)，t表示年份；y为工业绿色发展效率，tech和inst分别为技术创新强度与制度创新强度；γ1和γ2将制度创新指数区间分为三个阶段，是模型识别出的两个门槛值；I(·)为示性函数，当且仅当制度创新指数位于相应的区间内，该函数取值为1；CV为选定的一组控制变量，包括PGDP、PFDI、HC和IS，分别表示地区经济发展水平、人均实际外资利用额、人力资本水平和地区产业结构，μ为残差项。

(二)不同制度环境下的技术创新对工业绿色发展的非线性影响

以制度创新指数和技术创新指数作为门槛变量的回归结果分别报告于后文各表中的模型(1)和模型(2)，前者为实证的基准回归，稳健性检验结果则报告于模型(3)。各门槛模型的检验环节将按照Hansen提出的流程严格进行[39-40]，依次检验门槛数量及其显著性、门槛值确定和门槛回归的参数估计，具体结果见表2、表3和表4。

根据表2的模型(1)，数据显著地支持技术创新强度对工业绿色发展效率的影响存在门槛效应的假设。其中，三门槛效应假设被拒绝，对应的F统计量未能通过10%显著性水平的检验，说明模型至多存在两个门槛；进一步地，双门槛假设在1%显著性水平下得到了通过，说明双门槛效应的存在。表3的模型(1)则确定了两个门槛值分别为0.7595和0.8661，并给出了95%置信度水平下的门槛值区间。两个门槛值将制度创新区间分成了三个阶段，第三阶段的制度创新强度最高，第二阶段次之，第一阶段则最低。从样本分布区间上看，约有34.07%的观察点位于第一阶段，约有14.60%的观察点位于第三阶段，其余观察点则位于第二阶段。观察点的总体分布情况较为理想，较为集中地分布于第二阶段，且其余两阶段内也有充足的观察点落入，为各阶段内的影响效果的分析提供了充足的数据。对表2和表3中的模型(2)的分析与上述分析类似，门槛数量检验结果仅支持了单门槛假设，而双门槛与三门槛假设均未能通过显著性检验，说明在不同的技术水平下，制度创新与工业绿色发展效率的关系可能不同。识别到的门槛值约为0.5298，约40%的观察点位于该门槛之下，较为均匀地将整个样本进行了分组。而两表中的模型(3)是模型(1)的滞后一期数据，其所有检验结果于模型(1)均较为一致，同样确认了双门槛效应存在，门槛值和分位情况也均较为相似，支持基准模型的结果。上述过程反映了模型根据数据对总样本进行了分组的过程，并得到了可靠的门槛估计值，而在不同的阶段内的技术创新或制度创新与工业绿色发展效率的具体关系则需要进一步确定。

表2 门槛数量检验

表3 门槛值估计与置信区间

表4模型(1)的结果说明,在不同的制度创新环境下，技术创新对工业绿色发展效率存在非线性影响。具体地，在第一阶段，即制度创新强度相对较低的情况下，技术创新较强地抑制工业绿色发展效率，对应估计系数(-0.427)通过了1%显著性水平的检验；而随着制度创新强度适当提升至第二阶段时，该抑制作用显著下降(-0.147)且仅为第一阶段的三分之一，呈现较低水平的抑制作用；当制度创新优化至第三阶段时，上述抑制作用消失并转化为高水平的促进作用，对应估计系数(0.3668)通过了1%显著性水平的检验，几乎完全扭转了第一阶段所呈现的消极现象。上述结论表明技术创新对工业绿色发展效率可能存在不同程度的促进或抑制作用，具体发挥怎样的作用取决于制度环境，只有与之相适应的高水平制度创新作为支撑，技术才能被引导向绿色清洁的进步路径。否则，滞后的制度创新将严重抑制技术创新积极作用的发挥，甚至会将技术进步导向恶化工业绿色发展效率的方向。同时，在各阶段间的临界点上，制度创新水平提升的边际收益是巨大的，适当的制度进步即可将经济引入到下一阶段，进而大幅抵消技术进步的消极作用。工业绿色发展效率提升的主要障碍在于制度创新滞后，近87%的观察点仍处于抑制工业绿色发展效率的第一、二阶段。

表4 门槛回归参数估计

为了保证基准模型结果的稳健性，尽量避免可能出现的互为因果偏差，模型(3)将被解释变量进行滞后一期处理，计算结果见表4。结合表2和表3，从门槛数量的确定和门槛值的估计到门槛回归的系数大小与显著性，所有的估计结果均与基准回归结果保持高水平一致，说明基准回归分析的结论具有良好的稳健性。仅有的几个变化之处与基准结果之间并不矛盾甚至强化了原结论，第三阶段的促进作用超过了第一阶段的抑制作用，进一步加强了制度创新在绿色发展中的关键作用和现实意义；在第二阶段，技术进步强度与工业绿色效率之间不存在显著的关联，也加强了在制度改善下，技术创新的积极作用强度，其不显著的原因可能是技术进步的方向在此时呈中性。

模型(2)的结果说明在不同的技术水平下，制度创新与工业绿色发展效率之间存在非线性关系，门槛前后的估计系数均获得了高显著性水平的通过。在第一阶段，即技术创新水平相对较低的情况下，制度创新与工业绿色发展效率呈显著的正相关关系，估计系数为1.412；然而，到了第二阶段，两者的正相关关系得到了保持，估计系数仅仅下降了0.069，即两阶段内的两者之间的相关关系十分接近。上述结果说明，无论技术水平如何，持续改善的制度优化常伴随着工业绿色发展效率的提升，进一步强调了制度创新的重要性，与本文预期保持一致。模型(1)和模型(2)的结论共同指出，持续的制度创新对工业绿色发展效率提升的意义巨大，不仅其自身发挥着积极的作用，更能引导技术创新走向清洁绿色的轨道，释放技术创新的积极作用。

为了更直观地表达不同制度创新阶段下技术创新与工业绿色发展效率的非线性关系，以下将两者关系绘制拟合图像，如图1所示。第一阶段和第二阶段的拟合图像是显著的不同负斜率的线性关系；第三阶段的拟合情况中可以发现近似的二次函数关系。这意味着，随着未来观察点的数据逐渐增加，制度条件的优化在第三阶段出现边际收益递增现象。因此，制度创新在双轮驱动工业绿色发展效率的过程中占据着主导和核心地位，需要改善制度效率并提高制度创新水平，为技术促进工业绿色发展的能力释放提供充足的空间。

图1 不同制度创新阶段内的技术创新对工业绿色发展效率的拟合曲线

(三)双轮创新驱动工业绿色发展的时空演化特征

上文对门槛模型的分析，证明了随着制度创新水平的提升，技术创新对工业绿色发展效率的作用逐渐改善，即由抑制逐渐变为促进。因此，考虑到技术在不同阶段的作用差异较大，而制定差异化、精准化的创新政策需要综合地考虑个体特征，主要包括个体所在阶段随时间呈现的变化趋势，不同区域的个体的变化趋势是否相同以及什么能够影响这一变化趋势。而本文使用的面板门槛回归模型主要优点是，允许各省份根据自身制度创新水平的变动，动态地调整其所在阶段，进而可以完成对上述内容的分析。据此，可以进一步探讨在不同的制度创新水平阶段内，30个省份的动态变化过程及其空间分布，结果见表5和图2。

从表5和图2来看，各省份之间的制度创新差异在初期(2009年)较小，表现为大多数省份都集中于第二阶段，且仅有4个省份位于第一阶段。省份间的制度创新强度随后即出现持续分化的趋势，第一阶段和第二阶段的省份数量于2011年几乎持平，但在2012年，地区制度创新强度逐渐流向第一阶段的趋势被扭转，第一阶段的省份数量降幅达到40%左右，第三阶段省份数量也得到显著的持续提升。在2013年到2017年期间，第一和第三阶段的省份数量均呈现波动式上升的趋势，伴随着第二阶段的省份数量持续下降，说明全国整体范围内出现了极化现象。而出现第一阶段省份数量回升趋势的原因可能是，“十八大”报告对创新驱动发展和绿色发展重要性的强调带来了全国范围的制度优化，但制度优化持续性不佳将导致制度进步相对于技术进步滞后，形成了消极的局面。虽然上述发现佐证了制度进步的重要作用，但总体数据的演化不足以反映其内部结构性变化，尤其是未能完全解释极化产生的来源，故将30个省区市按照区域划分为东部、中部和西部三部分，并为进一步分析时空演化特征提供依据。

表5 观察点时空动态分布

图2 各省份在不同阶段的时空分布情况

表5和图2中的分区域的三阶段分布结果显示与总体结果一致。具体地，在2009年到2010年期间，东部地区所有省份均处于第二阶段，省份间的制度创新强度差异较小。2011年，两个门槛同时出现于且超三分之一省份的制度创新出现滞后并落入第一阶段。这一现象在2012年得到了大幅改善，三个省份退出了第一阶段且仅剩一个省份仍然处于第一阶段。然而，第一阶段的省份数量于2012年后回复上升趋势并稳定于4个，而第三阶段的省份数量则稳定保持1个，说明东部地区并不是总体分析中极化现象的来源。综合东部地区的情况来看，其省份长期处于制度进步较技术进步略为滞后的状态，即多数位于第二阶段。虽然“十八大”为制度创新打开了新的发展空间并缓解了技术进步对工业绿色发展效率的抑制，但在东部地区技术进步飞速的背景下，仍需更高效且持续的制度创新支持，才能充分发挥东部地区的技术优势以提升工业绿色发展效率。中部地区的演化情况与东部有较大差异，在2009年到2010年期间，第一阶段省份的数量保持上升的状态并在2012年出现了大幅下降，第二个门槛同期出现且首次有省份落入第三阶段，印证了2012年的制度优化起到了重大作用。2012年后，第一阶段省份数量长期处于波动状态且未有明显的涨跌趋势，于2017年恢复至2009年水平；相反，第三阶段的省份数量持续上升且占中部地区省份总数的半数之多，故总体极化现象的第三阶段省份数量上升的主要来源是中部地区。上述现象说明中部地区已经出现了制度创新强度与技术创新强度匹配的局面，技术创新对工业绿色效率的积极促进作用开始得到释放，这可能得益于中部地区能够充分学习先进的制度改革经验且技术进步尚处于温和的状态。西部地区的演化情况与中部基本相反，在2009年到2010年期间，第一阶段省份的数量持续快速增加至超半数，这一消极的上升趋势在2012年得到了终止。西部地区可能是对制度创新信号的响应速度和幅度均较为滞后的缘故，在2013年才首次同时出现位于第三阶段的省份和第一阶段省份数量的下降，这同样有力地支持了“十八大”精神为制度创新提供的重大机遇，从而改善了技术进步抑制工业绿色发展效率的作用。但在2013年后，第一阶段的省份数量恢复了持续上升趋势，并在2017年占比接近了80%，故总体极化现象中的第一阶段省份数量的上升来自于西部地区。其绝大部分省份位于第一阶段且保持持续增长，说明制度创新强度滞后已成为其技术进步发挥积极作用的重大障碍且阻碍程度也在持续增加。

综上，不同区域的制度创新、技术创新与工业绿色发展效率的发展间的时空演化特征存在着一定差异。从时间演化的维度看，样本省份出现了阶段分布的极化现象且极化的来源不同，第三阶段省份数量持续提升来自于中部地区，而第三阶段省份数量持续提升来自于西部地区，东部地区则表现较为稳定。“十八大”为制度创新提供的重大推动作用得到了总体及各个分区域研究结果的支持，尽管各区域的敏感程度和反应时滞不同，但2012年全国范围的制度优化为技术进步的积极作用的释放提供了空间。从空间分布的维度看，东部省份稳定于第二阶段，中部地区集中于第三阶段，而西部地区则集中于第三阶段，这说明制度创新的恰当匹配是技术进步促进工业绿色发展效率的作用发挥的前提，能够为技术进步的积极作用发挥打开限制的“天花板”，而更快速的技术进步需要更高效且持续的制度创新。目前，我国大部分省区市仍处于第一阶段和第二阶段，技术进步的积极作用仍被束缚，但第三阶段的省份数量也在不断提高，技术进步的积极作用初见成效。因此，应充分考虑技术进步的区域差异，更多地关注保证制度进步的持续性并将其与技术进步相匹配，为技术进步发挥对工业绿色效率的促进作用提供支撑。

五、主要结论及启示

本文将资源节约、环境友好和经济增长同时纳入工业绿色发展目标函数研究框架，构建非径向加权Russell方向性距离函数，在此基础上运用GL生产率指标及分解理论，更为准确地测度了工业绿色发展效率及其分解的技术创新指数和制度创新指数。进而以制度创新为门槛变量，构建技术创新对工业绿色发展影响的面板门槛回归模型，考察双轮创新驱动中国工业绿色发展的交互作用的时空分布特征与实现条件。主要研究结论如下：(1)考察期内中国工业绿色发展GL生产率指数平均值为1.0%，其中技术创新指数均值为1.6%，制度创新指数均值为-0.6%。(2)技术创新强度对中国工业绿色发展效率具有显著的非线性影响并呈现显著的双门槛效应，制度创新在该作用过程中起主导作用，随着制度环境的逐渐优化，技术创新强度对中国工业绿色发展效率的影响由抑制转为促进。(3)从时间演变的维度看，2012年“十八大”对全国范围的制度提升具有显著的推进作用，体现了制度创新解放技术潜力的作用，为技术进步促进中国工业绿色发展打开了空间，持续且高效的制度创新是技术创新能够发挥积极作用的前提。(4)从空间分布看，东部地区省份多集中于第二阶段，制度创新相对于其快速的技术进步稍显滞后，技术进步抑制工业绿色发展效率但程度相对较低；中部地区的省份逐渐集中于第三阶段，制度创新持续地匹配技术进步，使得技术进步显著地促进了工业绿色发展效率；西部地区的省份则逐渐集中于第一阶段，该地区的制度进步速度显著滞后于技术进步，迟滞的制度发展使得技术被导向抑制工业绿色发展的方向且该抑制作用的程度较高。

上述结论对促进双轮创新协同驱动工业绿色发展具有如下启示：(1)应完善以工业绿色发展为目标的绩效考核体系，构建科技研发投入、成果转化与企业绿色生产实践相结合的管理体制。将创新指标、GDP指标与节能减排等约束性指标等纳入考评范畴，并结合地区工业企业发展特点进行适时评价、反馈与动态调整，形成创新驱动工业绿色发展的激励机制。(2)坚持双轮创新协同驱动工业绿色发展过程中制度创新的主导地位，在不断提高技术创新驱动作用的同时，加快与其相匹配的制度创新体系建设，充分发挥制度创新的引领作用。灵活运用多种环境规制工具，完善资源税、环境税、排污权交易等机制，优化知识产权保护制度，积极发挥市场在研发经费与科技人才等创新资源配置中的作用。(3)不同地区工业绿色发展可采取差异化的创新驱动策略，政府在制定相关创新政策之前，要对目标区域的制度创新与技术创新进步现状和特征进行研判，在保证制度改善水平足以匹配技术进步的速度的前提下，致力于提升技术水平并可同步实现工业绿色效率的提升。此外，还应根据地区工业实际特征和所处阶段，扬长避短，有针对性地、分步骤地设计创新动力转换路径与发展策略，科学实施本地区创新驱动发展战略，促进工业经济与资源环境协调发展。