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异。为此,在新古典增长理论基础上,引入网络资本理论,构建低碳技术创新合作对绿色经济增长效应估计及影响逻辑分析的计量模型,建立OLS模型如下:式中:GEE为被解释变量,表示绿色经济增长效率,LCTC为低碳技术联合研发,LCTT为低碳技术转移,Control为一组控制变量,α0为常数项,α1、α2和γ分别为解释变量和控制变量的待估参数,μi为个体效应,εit为随机扰动项。考虑到低碳技术创新合作及绿色经济增长效应具有空间依赖性,引入空间自回归模型,将空间相关性通过空间权重矩阵形式体现在空间自回归面板模型中,基本模型构建如下:式中:β0为常数项,β1、β2为解释变量的待估参数,η为空间自回归系数,Wi为采用城市间空间直线距离构建的41×41的空间矩阵,且对矩阵采取标准化处理,公式为:式中:n是矩阵行列数,即地级及以上城市数量41;w?ij是矩阵W中第i个城市与第j个城市间的空间距离,w?ik是矩阵W中第i个城市与第k个城市间的空间距离。(GEE)。参考OECD的绿色经济增长内涵,绿色经济增长可被定义为经济总量保持稳定增长并实现碳排放量及其环境影响持续降低的过程,表现为经济规模增长、要素结构优化、环境影响降低。DEA模型是测度经济增长绩效的重要模型,Tone在其基础上,提出非径向、非角度的SBM模型,考虑了投入产出松弛性问题,以及非期望产出的绩效值,文章选取SBM模型进行绿色经济增长绩效指数测算。SBM模型相对于其他模型更能体现绿色经济增长的本质,进而得到学术界的广泛采用。SBM模型的基本原理为:式中:ρ*代表绿色经济增长绩效;s-、sg和sb分别表示投入、期望产出和非期望产出的松弛量;m、s1和s2分别是投入、期望产出和非期望产出指标数量;x、yg和yb分别是投入、期望产出和非期望产出值;λ为权重向量。目标函数ρ*是关于s-、sg、sb严格递减的,并且0≤ρ*≤1。当ρ*=1时,即s-=0,sg=0,sb=0时,决策单元完全有效;当ρ*<1时,说明决策单元效率需要改进。为测度绿色经济增长绩效指数,作者构建了包含投入要素、期望产出和非期望产出的生产可能集。资本投入(K)用各城市历年资本存量表征,采用永续盘存法(PIM)计算,基本公式为Kt=Kt-1(1-δt)+It;其中,Kt是t期资本存量,Kt-1是t-1期的资本存量,It是t期的固定资产形成总额,以2000年为基期,用固定资产投资价格指数平减。参考张军等[42]学者研究,2000年资本存量采用当年固定资产投资额除以10%所得,%。参考谢婷婷[12]、范丹[13]等的研究,采用年末从业人员数量表征人力资本。经济增长的直接表现是GDP增长,这是生产可能集的期望产出,并以2000年为基期进行平减。由于生产过程中不可避免地会产生二氧化碳排放,该研究将二氧化碳排放量作为非期望产出。绿色经济增长绩效评价指标选择如下(表1)。。为了分析不同创新合作方式的绿色经济增长效应,进一步将低碳技术创新合作分解为低碳技术联合研发(LCTC)和低碳技术专利转移(LCTT),分别用低碳技术专利合作数量、低碳技术专利转让数量表征。从低碳技术专利合作量、低碳技术专利转让量的描述统计看,长三角地区低碳技术专利合作及专利转让数量总体较小,大量城市在部分年份的合作量或转让量为零或零附近,仅有少数城市部分年份的合作量或转移量相对较多(图2a、图2b)。作者通过ArcGIS进一步刻画长三角低碳技术创新合作网络空间结构。从低碳技术专利合作网络看(图3a),长三角低碳技术专利合作网络发育程度总体较低,且空间不均衡,呈现以上海、南京、杭州、宁波等中心城市为核心的“星芒状”结构;同时,长三角低碳技术专利合作网络具有明显的等级层次性、“强—强联系”特征,专利合作主要产生于上海、南京、杭州、苏州、宁波等创新能级接近的城市间,高能级城市间合作概率远大于其他城市,其他城市更多与邻近高能级城市开展联合研发。从低碳技术专利转让网络看(图3b),长三角专利转让网络发育水平更高,呈现出邻近性与等级性兼具的特征,跨创新能级城市间的创新联系明显更多。长三角低创新能级城市借助专利转让网络,加快融入专利合作网络是提升本地低碳技术创新能力的有效途径。图2长三角低碳技术专利合作及专利转让数量频率分布图3长三角低碳技术专利合作及专利转让网络空间结构为直观呈现低碳技术专利合作数量(LCTC)、低碳技术专利转移数量(LCTT)与绿色经济效率(GEE)的关系,分别对其取对数,将GEE分别与ln(LCTC)与ln(LCTT)制作散点图,图4a和图4b中的趋势线均向上方倾斜,即斜率为正,这一结果初步说明,样本期内长三角各城市低碳技术专利合作数量与低碳技术专利转让数量与绿色经济增长效率存在正相关,即低碳技术专利合作与低碳技术专利转移可能会对绿色经济增长产生正效应。,主要选择如下控制变量:①能源消费。能源消费是影响绿色经济增长的关键因素,由于城市层面历年能源消费量数据缺乏,而电力消费与能源消费具有很高的相关性,且电表自动记录消费数据也更为准确[43],借鉴李江龙等[44]的研究,采用电力消费数据作为能源消费衡量指标。②政府规制。政府规制尤其是政府科技支出对低碳技术联合研发、低碳技术转移转化为本地绿色经济增长能力具有重要支撑;同时,科技支出比重也反映了当地的技术吸收和创新能力[45]。③外商直接投资。外商直接投资反映一个地区的对外开放程度,也是重要的低碳技术转移方式,为当地带来外部先进低碳技术,进而对绿色经济增长产生影响,大量学者发现FDI技术效应对于碳减排和绿色经济增长具有积极作用[46]。④经济发展水平。大量研究表明低碳技术创新合作量与经济发展水平有着显著正相关关系;借鉴Peng[47],将人均GDP作为控制变量。⑤人口密度。人口因素对绿色经济增长具有多重影响,较大的市场规模对低碳技术创新合作有正向促进[45],而人口密度过高可能不利于经济可持续发展[48];借鉴上述及其他学者研究,将人口密度作为控制变量。变量指标及解释见表2。表2变量解释为减小指标间的异方差,首先对各指标进行取对数处理,由于个别指标存在0值,因此采用以下公式:lnx=ln(1+x)式中:lnx表示数据x取对数后的值,x表示需要取对数的数据。进而对各指标进行相关性分析(表3),经过计算,各指标间均在1%显著水平上相关。,绿色低碳技术创新合作对绿色经济增长效应的影响得到了初步的验证(表4)。面板OLS的回归结果如下:解释变量中,低碳技术联合研发(LCTC)和低碳技术转移(LCTT)对绿色经济增长绩效(GEE)的回归系数分别在混合效应、随机效应、固定效应中均显著为正,说明低碳技术的转让与合作均有助于提升绿色经济增长绩效。从两个变量回归系数比较看,低碳技术联合研发的回归系数高于低碳技术转移,说明低碳技术联合研发对长三角地区绿色经济增长的作用更明显。能源消费(ENER)在混合效应、固定效应、随机效应中的回归系数均显著为负,反映能源消费量对于绿色增长绩效提升具有负向作用。政府规制(GOV)在混合效应、固定效应、随机效应的回归系数均显著为正,说明当前政府科技支出对于推动低碳技术创新合作并促进绿色经济增长具有积极影响。外商直接投资(FDI)在混合效应和随机效应下不显著,在固定效应下的系数为-,难以反映外商投资对于绿色经济增长绩效提升有积极作用。经济发展水平(ECON)和人口密度(POPU)在混合效应、固定效应、随机效应中的回归系数均显著为正,反映经济发展水平和人口集聚水平有助于绿色经济增长绩效提升。,为验证长三角绿色经济增长绩效是否存在空间溢出性,该研究对2005—2019年长三角绿色经济增长绩效(GEE)的全局莫兰指数进行测算。见表5,除2005、2006年Moran’sI的P值不显著以外,2007年以后均显著为负,且Moran’sI的值随着年份的推移不断减小,反映长三角绿色经济增长绩效值空间负相关性不断增强。以上整体上反映出,长三角绿色经济增长绩效值存在显著的空间负相关性,需要采用空间计量模型对其进行测度。表5历年绿色经济增长绩效的Moran’sI指数为进一步分析低碳技术创新合作对绿色经济增长的影响,根据Lesage等[49]的理论,文章采用空间面板自回归(SAR)模型对其进行测度和效应分解,分析低碳技术创新合作及各影响因子对绿色经济增长的直接效应和间接效应,直接效应是指某影响因素变化对本地绿色经济增长的影响,间接效应是本地区影响因素变化对邻近地区绿色经济增长的影响(表6)。从空间面板自回归结果看,低碳技术联合研发与低碳技术转移对绿色经济增长均具有显著促进作用,证实了低碳技术创新合作有助于长三角地区要素结构改善、经济规模增长以及环境影响降低。长三角一体化发展战略推进,以及碳达峰、碳中和整体目标实现必须要加强跨区域低碳技术创新合作,增强长三角各地绿色经济增长能力。从两种低碳技术创新合作方式看,低碳专利联合研发相较于直接进行技术转移更有利于推动长三角绿色经济增长,长三角在推进低碳技术转移的同时,需要强化跨区域联合研发,促进低碳技术协同、内化,并转化为各地低碳技术内生创新能力,努力实现从“授之以鱼”向“授之以渔”转变。能源消费(ENER)的系数显著为负,而能源消费是碳排放的主要来源,加强能耗、碳排放控制是绿色经济增长的重要途径。政府规制(GOV)的系数显著为正,当前政府规制对低碳技术创新合作促进绿色经济增长有促进作用,绿色技术具有公共物品属性,其与绿色经济增长对政府规制具有强依赖性。外商直接投资(FDI)的系数显著为负,反映出长三角地区FDI及所带来的技术、资金等,由于匹配程度、消化吸收能力、技术偏向等原因,没有形成能够促进绿色经济增长绩效提升的低碳技术进步,甚至可能出现将长三角地区作为资源供给地、“污染天堂”等现象,阻碍了中(ECON)对绿色经济增长总体具有正向作用,但在效应分解上不显著,加快推进经济发展水平提升与绿色经济增长同步、实现绿色高质量发展是当务之急。人口密度(POPU)对绿色经济增长具有促进作用,人口不仅反映了人力资本水平,也是低碳技术流动的载体和低碳技术吸收转化能力的构成要素,对于绿色经济增长发挥关键作用。表6空间面板自回归(SAR)模型回归结果从效应分解看,各变量间接效应回归系数均为直接效应的2倍以上,说明邻近地区低碳技术创新合作对本地绿色经济增长具有促进作用,这也进一步反映了绿色经济增长强调整体性和区域协同。由于低碳技术具有公共物品属性,相较于其他技术更容易实现邻近地区知识溢出,低碳技术创新合作对绿色经济增长的影响突破了本地尺度。随着长三角区域一体化国家战略的深入推进,长三角技术创新合作与转移、人口流动、货物流动和产业跨区域迁移等将更加频繁,低碳技术创新合作对周边地区的影响也持续增强,长三角需要把握低碳技术创新合作特征规律,构建区域一体化下的低碳技术创新合作网络,推动长三角地区绿色经济增长整体目标顺利实现。,文章采用二步差分GMM和二步系统GMM方法来进一步估计低碳技术创新合作对绿色经济增长的影响。设定模型中被解释变量绿色经济增长绩效(GEE)的1阶滞后变量为工具变量,根据变量含义和对被解释变量的影响,设定经济发展水平(ECON)和人口密度(POPU)为内生变量,并设定这两个内生变量的1到3阶变量为工具变量。表7的结果显示,绿色经济增长绩效的滞后一阶项(),说明绿色经济增长绩效受到前期增长绩效的显著影响。核心变量方面,绿色低碳技术联合研发数量(LCTC)和绿色低碳技术转移数量(LCTT)对绿色经济增长绩效(GEE)的系数均显著为正,说明绿色低碳技术联合研发与转移对绿色经济增长绩效的影响是显著且稳定的。各控制变量的系数的显著性及正负向均与基准回归、空间面板自回归模型结果总体保持一致。以上结果进一步支持了低碳技术创新合作促进了长三角地区绿色经济增长的观点。,加强跨区域低碳技术创新合作、提升低碳技术水平成为长三角实现绿色经济增长面临的重要理论与现实问题。文章基于新古典增长理论、网络资本理论,将联合研发、技术转移作为绿色经济增长的解释变量,构建低碳技术创新合作影响绿色经济增长的计量模型,分析不同低碳技术创新合作方式对绿色经济增长的影响。主要结论如下:(1)长三角低碳技术创新合作网络发育程度总体较低,当前低碳技术创新合作难以充分满足长三角绿色经济增长整体目标实现的需要。其中,低碳技术联合研发网络呈现明显的等级层次性,联合研发主要产生于高能级城市间,其他城市参与联合研发较少;低碳技术转移网络的邻近性与等级性兼具,跨创新能级的城市间创新联系明显更多。长三角欠发达城市借助技术转移网络,加快融入联合研发网络,是提升本地低碳技术创新能力、实现绿色经济增长的有效途径。(2)长三角低碳技术创新合作总体促进了绿色经济增长,但低碳技术创新合作促进绿色经济增长具有复杂性、异质性,低碳技术联合研发的绿色经济增长效应高于技术转移。其中,技术转移有助于降低创新成本与风险、克服技术壁垒,强调通过“引进—吸收—扩散—再创新”实现本地低碳技术创新能力提升;联合研发强调通过创新示范效应、创新溢出效应、创新协同效应促进知识内化与利用,其合作程度更深。积极推动低碳技术转移,加快推动低碳技术联合研发,以技术转移带联合研发,增强创新合作深度,是从根本上增强长三角低碳技术创新能力,促进绿色经济增长水平整体提升的重要途径。