林业产业绿色技术创新能力评价研究

关键词：绿色技术创新能力评价；熵权；逼近理想解排序方法；林业产业

1引言

党的二十大报告指出，要坚持以推动高质量发展为主题，推动绿色发展，促进人与自然和谐共生。林业是重要的资源生产和生态保护事业，新时代林业产业进行绿色技术创新转型已成为不可避免的趋势。绿色低碳是新发展理念的重要体现，技术创新是解决产业发展的关键动力。然而，我国林业产业绿色发展面临一系列挑战，包括技术研发和推广中的不透明性、科研成果难以转化等问题，传统的创新范式已经不能为其绿色发展提供持续动力，因此，构建科学完整的林业产业绿色技术创新评价指标体系能够提供重要基础条件。此外，在双碳目标背景下，我国经济向以创新驱动的绿色可持续发展模式转变，提升林业产业绿色技术创新能力是推动产业高质量发展的关键动力。林业产业包括第一产业的营造林、经济林产品种植，第二产业的木材加工、林产化学产品制造，以及第三产业的林业生产服务、林业旅游与林业生态服务等，绿色技术创新发展关系到林业产业高质量发展和产业结构整体绿色转型，对我国绿色低碳高质量发展具有重要的战略意义。研究我国各区域林业产业绿色技术创新能力，对于推动区域绿色技术创新、激励林业产业技术创新，推动林业产业经济高质量发展，以及促进双碳目标实现均具有重要战略价值。

本文以宏观经济环境和技术创新效率为研究视角，从产业资源、技术支撑、市场与管理视角评价林业产业绿色技术创新能力发展现状。首先，梳理国内外已有研究文献，从绿色技术创新理论出发，构建林业产业绿色技术创新能力的指标体系；其次，收集2004—2022年29个省份的相关指标数据；再次，采用熵权TOPSIS法实证分析我国林业产业绿色技术创新能力的静态效率和动态效率水平；最后，通过实证分析结果总结研究结论，提出林业产业绿色技术创新能力的政策启示，以推动各区域绿色技术创新、激励林业产业技术创新，从而促进林业产业经济的高质量发展和双碳目标的实现。

本文边际贡献在于：第一，在理论上，构建林业产业绿色技术创新能力评价的理论分析框架，探索推动林业产业绿色技术创新能力提升中不同要素的关联效应，丰富林业产业绿色创新发展的理论体系，揭示不同区域林业产业绿色技术创新发展的驱动机制；第二，在方法上，引入熵权逼近理想解排序（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution，TOPSIS）方法，避免单一视角衡量的局限性，探索林业产业绿色技术创新能力提升的实现路径及其关键支撑要素，为不同省域因地制宜设计林业产业绿色技术创新政策提供翔实可靠的依据，拓展省域发展林业产业绿色技术创新能力的研究方法。

2文献回顾与评述

林业是绿色发展的主体，对于推进林业现代化建设具有不可替代的作用。关于绿色技术创新的研究，学界尚处于初始阶段。绿色技术创新被认为是降低环境污染、提高资源利用率及实现绿色管理的有效途径之一（Braunetal.，1994；Altenburgetal.，2017）。同时，它兼具管理水平、Ramp;D投入强度、产业集聚等多重因素。基于探讨不同因素影响林业产业绿色技术创新能力水平的目的，本文对林业绿色技术创新、绿色技术创新能力评价等国内外相关研究进行梳理。

2.1关于林业绿色技术创新的研究

随着全球对可持续发展和环境保护关注的日益增加，林业产业作为与生态环境密切相关的行业，其绿色技术创新能力受到多方面因素的影响。绿色技术创新的实现可以通过环境规制影响，严格的环境规制能对企业绿色技术创新产生积极影响，促进产业绿色技术创新（Borsattoetal.，2019；张彧泽，2024）；路亚欣等（2022）、潘明清等（2024）指出，资金政策下绿色金融和信贷政策也有助于增强绿色技术创新能力提升，资源配置对林业绿色技术创新具有显著正向空间效应；王火根等（2023）研究发现，数字金融不仅能提高林业技术创新能力，还能实现林业绿色全要素生产率的提升；张伟等（2024）研究得出外商直接投资（ForeignDirectInvestment，FDI）可以增强绿色创新能力；叶遄等（2024）认为林业创新生态系统也能对林业绿色发展有正向促进作用。关于林业产业技术创新方面的研究，主要集中在林业产业规模与林业产业环境对林业产业技术创新能力具有间接驱动作用，林业产业技术创新研发能力、技术创新产出能力和技术管理能力对林业产业技术创新能力具有显著正向影响（田刚等，2016）。

2.2关于熵权TOPSIS法在技术创新方面的应用研究

熵权TOPSIS法是一种综合评价方法。熵权法主要计算评价指标权重值，利用权重值乘以原始数据获得新数据，再使用TOPSIS法计算，得出评价对象的接近程序C值，进而判断和衡量评价对象的优劣排序。张永安等（2017）运用熵权TOPSIS法分析区域技术创新政策评价时发现，熵权TOPSIS法适用于多指标的政策评价；郝汉舟等（2022）使用熵权TOPSIS法对创新要素集聚与产业升级展开研究时发现，加快绿色技术创新和产业升级是实现产业链攀升的客观要求，创新要素集聚向产业升级演进，绿色技术创新与市场化程度作用显著；岳佳坤（2022）使用熵权TOPSIS法分析中国数字技术创新质量时，从创新投入、创新产出、创新环境、创新转化、创新扩散五个维度构建数字技术创新质量评价指标体系；魏艳华等（2023）使用熵权TOPSIS法分析中国31个省份的数字经济发展水平时发现，数字经济发展水平地区差异显著，省域数字经济发展水平转移困难，中国数字经济发展水平存在空间集聚现象。

2.3关于绿色技术创新能力评价的研究

绿色技术创新的科学内涵是在经济发展的过程中，充分发挥资源、组织、技术和管理等方面的综合创新，提高创新效率，降低负面影响，促进资源的循环利用，创新优化生产要素配置。孙博文（2024）运用新质生产力属性，构建中国绿色创新能力“三力”评价体系，包括绿色技术创新能力、绿色技术创新辐射力和绿色技术创新支撑力的评价指标体系；陈松奕（2023）运用R聚类和变异系数方法对绿色创新能力评价指标体系进行定量筛选；田红娜等（2020）基于绿色创新能力内涵，选择领域专家对评价指标进行合理性判断后，构建了绿色技术创新投入和绿色技术创新产出两个维度19个指标的绿色技术创新能力评价指标体系；许晓冬等（2022）、张熠等（2023）基于价值链视角，从绿色技术创新的支撑能力、投入能力、产出能力三个维度构建绿色技术创新能力评价指标模型。

2.4文献评述

综上所述，国内外关于绿色技术创新能力评价的研究已有很多成果，为本文提供了有益的借鉴和启发。但通过文献梳理发现，仍存在三点不足：一是绿色技术创新能力评价的研究成果多从制造业和企业层面入手，但对绿色发展的主体——林业产业的研究成果较少；二是绿色技术创新能力评价指标体系构建多从投入、产出的视角选择指标，而未纳入资源禀赋与管理创新方面的指标；三是已有研究主要选择定性分析或截面数据，运用长时间面板数据的实证研究相对不足。鉴于此，本文有针对性地研究我国林业产业绿色技术创新能力水平，基于静态和动态视角，选取2004—2022年全国29个省级面板数据，从林业产业绿色技术创新特征出发，基于绿色技术创新理论逻辑，构建林业产业绿色技术创新能力评价指标体系，明确林业产业绿色技术创新能力水平，利用熵权TOPSIS法对林业产业绿色技术创新能力进行实证分析，并根据研究结果提出提升我国林业产业绿色技术创新能力水平的政策启示。

3理论分析框架与研究方法

结合已有研究成果可知，绿色技术创新在推动林业产业高质量发展中扮演着至关重要的角色。为了使绿色技术创新与林业产业高质量发展之间的传导机制更为明晰，本文从林业资源利用效率视角、林业产品质量的视角进行探讨。由此分析林业产业绿色技术创新能力指标构建的理论框架，从而构建林业产业绿色技术创新评价指标体系。

3.1理论分析框架

本文通过阐述技术创新、资源利用、市场创新和管理创新与林业产业高质量发展水平的关系，提出研究假设。

3.1.1技术创新与资源利用对林业产业高质量发展水平的关系

技术创新是经济增长的主要驱动力，是驱动产业经济发展的核心要素（汪丁丁，1992）。内生增长理论强调技术进步是推动经济持续增长的决定因素。技术创新是产业高质量发展的重要生产要素之一，技术创新、产业转型和环境效率之间存在耦合关系，要通过创新和环境考虑实现高质量发展的复杂性（Zhengetal.，2022）。通过分享知识和进行横向协作，企业可以通过数字化和开发相关产品和服务来推动环境的可持续性。此外，基于绿色发展和循环经济原则的林产工业建设规划表明科技创新在推动产业集聚和可持续实践中的重要性（赵伟等，2024）。绿色技术创新赋能林业产业高质量发展，从林业资源利用效率视角主要从两个方面推动。第一，从林业产业结构看，数字技术的广泛应用提升了林业产业的组织运行效率，促进林业产业向智能化、绿色化发展转型。林业产业高度依赖林业资源禀赋，只有通过技术创新带动传统林业产业生产方式和产业链结构转型升级，才能提高木材资源的有效利用，减低木材的消耗。林业产业可以通过林木育种的技术创新，逐步实现“少投入，多产出”的发展趋势；还可以通过实验提升林木的育种育苗质量，进而提高造林成活率和绿化覆盖率，提升碳汇能力，减少碳排放（宋维明等，2020）。林业机械技术创新可以应用在森林经营、运输、管理和保护等环节，提升林业产业生产技术效率，降低能耗成本，提升产品性能。林业产业结构还包括林业管理创新，主要体现在林业营销、林业物流、林业旅游等服务要素（张智光，2023）。因此，林业产业技术创新理论在高质量发展阶段的应用和创新（颜青等，2022），是一项系统性工程，对林业产业要素禀赋（孙理军等，2022）、要素资源集聚（孙理军等，2016）、资金投入（林澜等，2023）和人才培养等创新要素配置方面均具有推动作用。在提高林业产业绿色技术创新能力的同时，提升林业产业边际生产效率，降低生产能耗，提升资源的利用效率。第二，从林业企业发展趋势来看，随着绿色创新技术的广泛应用和推广，涉林企业通过绿色技术创新，可以进一步提升绿色生产效率，从而获取市场竞争优势，可以引领产业向绿色方向发展（于宪荣，2023），进而增加企业的绿色技术创新投入。据此，提出假设H1。

H1：林业产业技术创新对林业产业绿色发展有正向影响，即林业产业绿色创新会促进林业绿色发展。

3.1.2市场创新和管理创新对产业高质量发展的关系

林业产业包括一二三产各个门类，运用新业态、新技术、新理念引领林业产业创新能力具有重要推动作用（王鹏等，2022）。从长期发展来看，绿色技术创新能有效提高企业的全要素生产率、产品持续竞争优势（邓悦等，2022），市场规模存在虹吸效应，能加快产业技术创新要素集聚（刘和东等，2021）。但从短期发展来看，绿色技术创新增加林业企业研发和应用投资成本，并且面临较大的市场技术风险，绿色技术创新与企业绩效之间呈现“Ｕ”型关系（徐建中等，2016），从而进一步限制了林业企业投资的积极性（许汉友等，2023）。我国幅员辽阔，森林资源存在一定差异性，且经济发展水平存在明显差异，导致林业产业绿色技术创新水平不均衡。各地政府对于林业企业绿色技术创新的生态补偿机制、产品价值实现机制、激励机制不同，致使不同区域林业产业绿色技术创新科研投入、人才投入强度，以及林业产业绿色技术创新专利发明等科技产出存在显著差异。此外，探讨市场创新和管理创新对林业产业高质量发展的影响是至关重要的。国外文献显示绿色技术创新与林业产业高质量发展密切相关。例如，Brunet等（2019）对加拿大林业研究中发现，政府的财政激励措施对于促进林业企业采用新技术具有显著效果；Ormaechea等（2020）通过对欧洲林业企业的研究发现，整合绿色供应链管理可以提高企业在市场上的竞争力；Yadav等（2021）强调在新兴市场中林业产业的技术创新需要国家政策和金融机制的额外支持，以应对由于缺乏资金和技术支持而导致的创新不足。这些研究表明，综合考虑多种因素，包括外部市场环境、内部管理能力、政策和金融支持，对于推动林业产业的技术创新和高质量发展尤为关键。据此，提出假设H2。

H2：林业产业技术创新受资源禀赋、政策支撑、人才投入以及绿色金融等因素制约，同时林业产业技术创新能力存在区域异质性。

3.2研究方法

参照绿色发展理念的界定，本文使用熵值法对中国29个省份的林业产业绿色技术创新水平进行测算，从资源利用能力、市场创新能力、技术创新支撑能力和管理创新能力四个层面选取指标，构建林业产业绿色技术创新能力评价指标体系。

3.2.1计量方法设定

基于上述理论分析框架，本文选择熵权法进行实证分析。熵权法对数据的完整性和准确性要求很高，否则无法客观反映指标权重，通过理论分析林业一二三产业结构创新要素特征，采用TOPSIS法对林业产业绿色技术创新能力进行评价，提取衡量林业产业绿色技术创新能力的综合性指标体系，再通过面板数据进行实证分析。TOPSIS法是在多目标决策分析中使用的综合评价方法，利用求解评价对象与理想目标的相对距离来进行排序，能够评价林业产业绿色技术创新能力指标原始的信息，大幅降低指标权重的误差，提高结果的准确度与精度。其原理是通过测度优先方案中的最优方案和最劣方案，分别计算出各评价对象与最优方案和最劣方案的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此来对评价对象进行评价排序，具有计算简便、对样本量要求不大以及结果合理的优势。

第一步，进行量纲化和同趋势化处理。正向指标和负向指标计算方法分别如式（1）、式（2）所示。

第二步，求出加权规范矩阵，如式（4）所示。

第六步，根据c*i值大小进行方案排序。c*i越大，方案Ai越接近理想解。

3.2.2评价指标构建

关于技术创新能力评价指标体系的研究较为丰富，而现有文献针对绿色技术创新能力的评价指标主要从绿色技术创新的制约因素出发。绿色技术创新能力的概念内涵丰富，绿色技术创新的核心在于创新产品生产工艺、提升市场产品服务方案，提升林业企业市场竞争优势，以创新为核心驱动，注重产业高质量发展的要素配置，掌握核心关键技术，增强企业竞争优势。现有研究主要从绿色技术创新能力的投入与产出指标进行模型构建，不仅要降本增效，还要兼顾市场创新能力、创新支撑能力、管理能力等影响林业产业绿色技术创新能力的关键因素。

本文运用林业产业绿色技术创新理论，基于绿色技术创新投入产出的理论逻辑构建林业产业绿色技术创新能力评价指标体系，将林业产业绿色技术创新能力分为资源利用能力（王鹏等，2022；安然等，2023；王竹泉等，2023）、市场创新能力（边明英，2021；贝淑华等，2023；王西贝等，2023；林澜等，2023）、技术创新支撑能力（孙理军等，2022）、管理创新能力（冯南平等，2021；武力超等，2022；陈松奕，2023）四个维度。根据绿色创新能力理论分析框架设计以及考虑林业产业问题的多样性和区域经济资源禀赋的不同，依照指标选取的系统性、代表性、可获得性原则，并且征集林业产业领域专家学者意见，结合我国林业产业绿色技术创新发展实际情况，对林业产业绿色技术创新评价指标进行归纳、整理，通过与专家学者讨论，构建了19个三级指标的林业产业绿色技术创新能力评价指标体系，如表1所示。

（1）资源利用能力。资源利用能力是林业产业开展技术创新的重要基础，林业产业的生态价值越高，林业产业组织资源利用效率越高（安然等，2023）。资源利用效率是开展林业产业绿色技术创新活动的基础，迫切需要加快资源利用能力建设来提高绿色技术创新能力。选取产业总产值增长率、第三产业总产值、绿色技术创新投入、产业市场占有率等4个指标来衡量。

（2）市场创新能力。市场创新能力是新产品开发以及对市场开拓的重要因素。生产总值、市场占有率、创新投入是产业创新的基础和核心（周子钰等，2022），资源的市场化配置是创新驱动的基础（王竹泉等，2023）；财政科技资金投入、教育资金投入对产业绿色创新能力的直接作用显著（孙青，2022），故选取产业结构比例、产业财政投资、主要产品总产量、企业数量以及教育经费投入等7个指标进行衡量。

（3）技术创新支撑能力。技术创新支撑能力包括人才投入、科技投入、科研成果转化以及环境效益等指标进行衡量。林业产业通过创新资源吸收，将其转化成创新成果，并通过创新成果的利用，减少能源消耗、降低环境污染，从而提升为社会带来环境效益的能力（陈松奕，2023），这是林业产业绿色技术创新能力高质量发展的主要目标。选取高校专业毕业生人数、普通高校教职工人数、林业创新成果转化、产品社会环境效益等4个指标来衡量。

（4）管理创新能力。管理创新能力包括创新成果占比、外资投入和市场主体数量等衡量指标。绿色技术创新质量对制造业全球价值链攀升均具有显著促进作用（张彭，2023），市场主体的绿色专利数作为绿色技术创新的代理变量，外商直接投资对绿色技术创新产生溢出效应（武力超等，2022）。选取创新成果占比、利用外商投资、研发人员、绿色市场主体等4个指标来衡量。

4数据来源与描述性统计

本文以29个省级面板数据为研究对象，构建林业产业技术创新能力指标评价体系，收集相关数据并进行描述性统计和处理，最终得到我国林业产业绿色技术创新能力评价指标体系的各级指标熵权值与评价结果。

4.1数据来源

本文选取2004—2022年中国29个省级面板数据为研究对象（不包含样本数据缺失的西藏自治区、宁夏回族自治区和港澳台地区），对样本数据进行统计分析，部分缺失值用线性插值法补齐。其中，林业产业总产值、林业企业数量、职工人数的原始数据均来源于《中国统计年鉴》和《中国林业统计年鉴》；绿色技术创新投入、市场占有率等相关指标数据来源于《中国统计年鉴》；高校专业毕业生人数、利用外商投资来源于各省份统计年鉴。

4.2描述性统计

为从整体上发现变量测量数据的内在规律，对获得数据进行描述性统计。应用SPSS23.0软件计算19个变量的统计值，结果如表2所示。所有变量的平均值在3.82和4.15之间，标准差均在1.90和2.09之间，表明获得的数据呈现出较好的离散状态。

4.3典型事实分析

2020年29个省份绿色发展指数及排名如表3所示。各省份绿色发展指数和排名与各省份经济发展水平密切相关。经济发达地区向绿色高质量发展方向转变的速度快、程度高，践行生态优先、绿色发展理念力度较大，绿色发展指数得分较高；欠发达地区往往采取传统发展方式，转型速度慢，在经济发展上的资源环境代价较大，绿色发展指数得分较低。

经济发达地区的绿色转型。上海、北京和广东等经济发达地区的绿色发展指数排名靠前，展现了这些经济发达地区在追求经济增长的同时，也在通过政策引导和资金投入促进绿色低碳发展。例如，上海的92.70分体现了在公共交通系统改进、工业排放控制和绿地增加等方面的积极努力，北京的85.23分则反映了“蓝天保卫战”和使用清洁能源的成就。

发展中地区的环境策略。江苏和浙江等省份虽然在经济总量上不及北上广，但在绿色发展指数中表现优异，显示这些地区在实现经济跃升的同时，也在有效地融入绿色标准和实践。如江苏的88.43分得益于其制造业升级和大力推广绿色建筑。

资源依赖型地区的生态挑战。山西和内蒙古等资源依赖型地区的绿色发展指数相对较低，揭示了这些地区在资源开发过程中可能遇到的生态破坏和环境污染问题。如山西的69.48分反映了煤炭产业带来的环境压力，需要进一步的政策支持和技术革新来改善。

西部大开发与生态保护。甘肃和青海等西部地区的绿色发展指数排名较低，但这也是国家西部大开发战略的重要考量之一，即在推动经济发展的同时，必须注重生态保护和可持续发展。例如，青海的68.17分表明其在处理高原特有生态环境问题上取得了一定进展，未来需继续加大保护力度。

岛屿经济的可持续发展。海南以78.91分位居前列，作为岛屿经济体，在处理旅游发展与环境保护的矛盾中展现了积极的绿色策略，如实施更严格的环境保护法规和推动生态旅游。

通过对绿色发展指数的综合分析可以看出，中国经济发展的地理差异对环境政策的制定提出了不同的要求和挑战。对于经济较发达的地区，应持续优化绿色技术和提高能效标准；对于资源依赖型地区，应着力于产业结构调整和生态修复；西部地区则需要在保障生态安全的前提下，探索适合本地的绿色经济模式。政策制定者应考虑这些区域性特点，制定更为精准和有效的政策措施，以实现全国范围的绿色、协调发展。

5实证分析

静态效率分析可获得技术创新的存量，动态效率分析可获取技术创新的变化量。由于林业产业绿色技术创新的复杂性，单独从静态或动态视角分析绿色技术创新能力失之偏颇，为综合考虑其涌现的复杂特征，本文从静态和动态两方面对林业产业绿色技术创新效率问题做出分析，对林业产业绿色技术创新能力水平进行评价。

5.1静态评价

运用熵权法进行静态评价，因其具有客观性，有利于运算的赋权和评价。因此，本文采用截面数据，对全国29个省份2012—2015年各指标数据的算术平均值进行运算，以消除单一年份数据的偶然因素。计算原始数据标准化后的结果，得到每一指标的熵值矩阵，如表4所示。

由表4可知，熵值较小的指标有主营产品/服务销售量（D8）、普通高校教职工人数（D13）、产品社会环境效益（D15）以及林业实际利用外商投资（D17），其中林业实际利用外商投资（D17）熵值最小，表明林业实际利用外商投资情况差异明显，该指标数值变动程度较大，所具备的信息量比其他指标更大。进一步处理得到指标权重，如表5所示。

同时，可得到林业产业绿色技术创新能力的各二级指标权重，资源利用能力权重为0.15、市场创新能力权重为0.28、技术创新支撑能力权重为0.27、管理创新能力权重为0.30，总权重为1。由此，可以得出2012—2015年，全国各省份林业产业创新能力各级指标平均权重，如表6所示。从表6可以看出，在影响林业产业创新能力的二级指标中，管理创新能力所占权重最大，达到0.30，即其总体熵值最小，其中，利用外商投资（D17）指标权重最大，创新成果占比（D16）比重次之；市场创新能力所占权重为0.28，三级指标影响较大的是主营产品/服务销售量（D8）；资源利用能力三级指标中影响程度最大的是第三产业总产值（D2）。

计算以上林业产业绿色技术创新能力的四个维度与正理想解、负理想解距离，最优解贴近度和用于决策的分配比例，并按照贴近度进行排名，结果如图1所示。

静态能力评价中，从图1中可知，广东林业产业绿色技术创新能力静态评价结果最高，其资源利用能力、市场创新能力、技术创新支撑能力以及管理创新能力均排名最高，表明广东林业产业绿色技术创新能力静态状况很好。四川居第二位，浙江居第三位，表明其绿色技术创新静态能力强。

第一，资源利用能力指标方面，广东、四川、浙江、湖南四省的贴近度在0.50以上，多数省份最优解贴近度都在0.30以下，占总样本的70%。在产业创新能力方面，三产服务业产值对产业资源利用能力有着较高的影响。

第二，市场创新能力指标方面，最优解贴近度在0.50以上的只有广东，四川、浙江和湖南介于0.30～0.50之间，其他省份最优解贴近度在0.30以下。在市场创新能力中，权重最大的指标是主营产品/服务销售量和主要产品总产量，广东比较突出。

第三，技术创新支撑能力方面，广东、江苏、黑龙江的各指标排名依次为（11，3，1）、（11，3，1）、（1，12，4）、（1，2，16），影响最大的是产品社会环境效益指标，其次是普通高校教职工人数，说明林业产业技术创新主要是通过产品社会环境效益驱动，因此，政府应加强对林产品绿色创新强度和绿色技术创新科研人员的扶持。

第四，管理创新能力方面，福建利用外商投资、创新成果占比、研发人员和绿色市场主体方面的排名依次降低，说明林业实际利用外商投资对林业产业管理创新起着较为重要的影响，因此我国林业产业应注重引进国外先进管理经验，创新林业产业绿色管理效能，推动林业产业高质量发展。

5.2动态评价

动态评价运用2004—2022年的面板数据。第一步，与林业产业绿色技术创新能力静态评价相同，计算原始数据标准化后的结果，得到每一指标的熵值矩阵和权重矩阵及各省份林业产业绿色技术创新能力指标平均权重，如表7所示。

由表7可知，各指标权重值存在一定的差异，其中权重值较低的指标为：产业总产值增长率（D1）、产业贡献率（D9）、创新成果占比（D16）等，上述指标的权重值均低于0.02。权重情况表明，企业从业人员比重、产业总产值增长率、产业贡献率等指标对林业产业绿色技术创新能力的动态变化贡献较弱，无法成为改善林业产业总体增长率的主要渠道。

由表7可知，在影响林业产业绿色技术创新能力的二级指标中，市场创新能力所占权重最大，其三级指标中所占权重最大的指标是教育经费投入（D11）和主要产品总产量（D7）；权重排在第二位的是技术创新支撑能力，其三级指标中影响程度最大的是林业创新成果转化（D14）；排在第三位的是管理创新能力，其三级指标中影响最大的是利用外商投资（D17）；排在第四位的是资源利用能力，其三级指标中影响最大的是第三产业总产值（D2）。

基于指标综合权重，结合TOPSIS计算，进而得到2004—2022年全国29个省份各维度的绩效得分和排名，最终计算结果如图2所示。

由林业产业绿色技术创新能力动态评价结果可知，林业产业技术创新能力的动态演变过程总体呈现逐渐上升的趋势。其中，资源利用能力动态评价结果总体上升，以2013年为分界点，2004—2013年能力得分波动缓慢增长，2014—2022年总体呈逐年增长趋势，2014年各地、各部门认真实施《全国造林绿化规划纲要（2011－2020年）》《推进生态文明建设规划纲要（2013—2020年）》《林业发展“十二五”规划》，扎实推进造林绿化的各项任务，提高了新资源利用能力；市场创新能力动态评价结果在2008—2010年下降幅度较大，2010年后逐步增长，波动幅度大是因为林业产业发展迅速，但积淀的问题也十分突出，包括林业产业的森林资源支撑较弱、林业产业从业人员的整体素质不高、林产品科技含量低、品牌意识薄弱、林业机械制造业水平总体落后等，高端林产品的加工机械主要依赖进口，加上全球金融危机影响，林业产业发展的形势仍较为严峻；技术创新支撑能力的动态评价结果波动不大，总体呈现增长趋势，互联网、大数据时代的到来为林业科技发展带来了新的机遇和挑战，科技是发展的源动力，各行业技术的进步为林业科技创新发展奠定了基础；管理创新能力的动态评价结果在2004—2008年呈现反复波动的趋势，之后逐步增长，呈现上升趋势，2006年受自然、经济和社会发展水平的综合影响，区域林业发展具有明显的不均衡，2008年实行集体林权制度改革，在坚持集体林地所有权不变的前提下，依法将林地承包经营权和林木所有权承包和落实到本集体经济组织的农户，确立农民作为林地承包经营权人的主体地位，调动广大农民发展林业生产经营的积极性，对推动经济社会可持续发展具有重大意义。

林业产业综合创新能力评价结果如图3所示，林业产业综合创新能力可分为三个阶段。2004—2009年为第一阶段，该阶段林业产业综合创新能力呈上升趋势，从0.36增长至0.42，在此阶段国际政治总体稳定，全球经济稳步增长，我国经济发展环境整体向好，林业产业迎来发展机遇，技术进步较快，国内外林产品市场潜力巨大，为林业产业发展带来内生动力。2010—2017年为第二阶段，2010年林业产业综合创新能力评价结果明显下降，以美国为首的西方发达国家凭借技术优势和金融优势，以环保和应对全球气候变化为借口，在众多领域设置高标准和技术障碍限制发展中国家的生存权和发展权，国际合作和贸易纠纷不断，林产品国际贸易面临严峻形势。该阶段我国林业产业综合创新能力依靠自身优势保持增长，林业产业综合创新能力略有增加，从0.33增长至0.47。2018—2022年为第三阶段，林业产业综合创新能力保持稳定增长。在市场机制调节下，林业产业高耗能企业逐渐转型升级，林业产业绿色产品逐渐成为林业产业市场发展重点，高素质劳动者有利于提升林业产业绿色技术创新的发展结构，绿色金融投资带动林业产业绿色技术创新的效率不断提升，绿色技术创新专利成果不断转化落地，不断推动林业产业绿色技术创新发展。

6研究结论、讨论与政策启示

本文基于熵权TOPSIS对我国林业产业绿色技术创新能力进行评价分析，结合评价结果，得出研究结论并进行讨论，提出政策启示。

6.1研究结论

根据实证结果分析，本文解析不同变量在林业产业绿色技术创新能力提升中的必要性，探索不同要素对林业产业绿色技术创新产生的促进作用，得出三点结论。

第一，林业产业绿色技术创新是多要素协同作用的结果，资源利用能力、市场创新能力、技术创新支撑能力、管理创新能力中的单因素都对提升林业产业绿色技术创新产生一定正向影响，只有四种能力的协同提升，才能推动林业产业绿色技术创新能力水平的高质量发展。

第二，林业产业绿色技术创新能力存在四种能力维度。具体可以归纳为以第三产业总产值为核心要素的资源利用能力、以主要产品总产量和教育经费投入为核心要素的市场创新能力、以林业创新成果转化为核心要素的技术创新支撑能力以及以利用外商投资为核心要素的管理创新能力。

第三，不同的资源禀赋对应不同的创新能力。林业产业绿色技术创新能力存在异质性，静态评价结果表明主营产品/服务销售量、普通高校教职工人数、产品社会环境效益以及利用外商投资权重较高，是产业绿色技术创新静态能力的重要表现，广东、四川以及浙江等省份产业绿色技术创新静态能力较强。动态评价结果表明，教育经费投入、主要产品总产量以及第三产业总产值，是林业产业绿色技术创新动态能力的重要表现。林业产业绿色技术创新能力的动态演变过程大体可以分为三个阶段，总体呈现波动上升趋势。

6.2讨论

在参考已有理论和实证研究的基础上，本文具有一定创新与拓展，现将得出的部分结论从学术贡献和局限性方面展开讨论。

第一，基于技术创新效率视角，实证研究了我国林业产业绿色技术创新能力，结果显示林业产业技术创新对林业产业绿色发展有正向影响，与李奉书等（2022）、邓悦等（2022）的研究结论基本一致。本文引入熵权TOPSIS法，从静态和动态两个方面展开实证研究，在研究方法上具有一定创新性。在区分省域林业产业绿色技术创新能力的基础上，得出与田喜洲等（2021）、俞立平等（2021）基本一致的结论，即林业产业绿色技术创新的创新要素集聚能力和市场流通效率提高能够促进林业产业技术创新能力，相较于这些研究，本文采用熵权TOPSIS法，从静态和动态两个维度进行实证分析，提供了更为丰富和深入的分析视角，并进一步提出林业产业资源利用能力和管理创新能力对绿色技术创新能力的提升作用明显，良好的产业绿色技术创新政策和环境是推动林业产业绿色技术创新的关键要素。

第二，实证结果表明我国林业产业绿色技术创新能力存在明显差异性。与现有文献类似，本文识别了林业资源禀赋、区域经济发展目标、市场发展水平、人才储备等因素对绿色技术创新能力的影响，更详细地分析了这些因素如何造成各省域间林业产业绿色技术创新政策支撑力的差距。不同省域的林业产业绿色技术创新支撑能力明显提升，并且增幅存在显著差异，林业产业绿色技术创新能力分布特征表明，南部和东北地区能力呈上升发展趋势，西部地区创新能力增长幅度较弱。这表明，虽然中央出台了绿色技术创新支持政策和环境治理改革政策，但是受到林业资源禀赋、区域经济发展目标、林业市场发展水平、林业高素质人才储备等因素的影响，各省份林业产业绿色技术创新政策支撑力存在明显差距。结果表明，林业高校和科研机构是林业产业绿色技术创新能力提升的重要力量。

第三，相比于以往研究，本文在林业产业绿色技术创新能力探讨上做出一定贡献。首先，从林业产业绿色技术创新角度出发，阐释了林业产业绿色技术创新与林业绿色高质量发展之间的影响，进一步拓展了理论研究视角；其次，运用熵权TOPSIS法验证林业产业绿色技术创新能力对林业产业绿色高质量发展的促进作用，选择2004—2022年省级面板数据进行实证分析，得出林业产业绿色技术创新能力存在区域异质性，提升了研究结果的科学性和严谨性，保证政策建议的有效性。

本文仍存在一定不足：第一，由于数据限制，未能对全国所有省份林业产业绿色技术创新能力进行测算，未能全面了解各省域林业产业技术创新能力水平及差异性；第二，未能形成完备的理论范式，在指标选取上可能存在一定偏差。

6.3政策启示

本文通过深入探讨林业产业绿色技术创新对林业高质量、可持续发展的重要推动作用，以及不同区域之间在技术创新能力上的差异，为制定更为精准和有效的政策措施提供了理论依据和数据支撑。基于以上林业产业绿色技术创新的影响以及区域异质性分析，本文提出3点政策启示。

（1）提升数字技术在林业产业绿色技术创新管理中的应用。加强林业产业数字化管理，为林业产业数字化转型提供基础，强化林业产业和科技企业的深度融合发展，积极采用大数据、人工智能、区块链等前沿技术，促进绿色理念和数字技术向传统林业产业渗透，强化数字技术在林业产业产品设计、生产和服务等领域的广泛应用，以数字化、智能化、绿色化、低碳化为发展方向，提高林业产业数字化水平，优化产业结构，推动林业产业绿色技术创新发展，给低碳环保转型升级提供绿色数字技术支撑。加快林业企业数字化转型发展，将林业企业生产、研发、销售、服务等业务流程提质增效，优化产业结构，提高产业效率，减少资源消耗，促进森林资源的有效利用，降低林业资源消耗，助力实现碳达峰、碳中和。

（2）实施差异化区域林业产业技术创新政策支持。不同省域林业产业绿色技术创新存在一定差异性。广东、四川及东北地区更应注重森林资源服务效率的提升，强化传统林业产品设计、制造以及服务升级，不断创新林业资源与新技术、新业态、新模式深度融合。建立多样化的绿色金融和财政支持体系，完善绿色法律和知识产权保护机制，培养绿色技术创新人才，以促进林业产业绿色技术的广泛应用和快速发展。同时培育林业产业绿色技术创新实验室等科技创新平台，强化绿色技术创新成果在林业产业各领域的广泛应用。

（3）立足于林业产业绿色技术创新区域发展差异，实施差异化数字发展战略。利用数字经济的发展机遇，充分释放数据要素潜能。以数字经济发展为契机，优化林业产业结构，加强对科技创新的财政投入，不断促进林业产业资源型区域绿色技术创新发展；同时，倡导绿色生产、生活和消费理念，实行严格的绿色环境规制政策，倒逼林业产业绿色技术创新能力提升。