对外贸易对工业企业绿色创新效率的异质门槛效应

乔美华

(聊城大学商学院，山东 聊城 252000)

0 引言

改革开放40年来，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,高质量发展体现创新、协调、绿色、开发、共享五大发展理念。创新是国家经济发展的灵魂，绿色创新已逐渐成为企业保护环境的必要前提下赢得竞争优势必然选择，工业企业是技术创新的主要载体，其技术创新效率水平直接关系所在产业的技术创新水平，甚至整个区域、国家的技术创新水平。与此同时，改革开放40年也是中国对外贸易实现跨越式发展的40年，中国坚持对外开放基本国策不动摇，全面参与经济全球化和国际合作竞争，国际地位和国际竞争力不断提升。对外贸易是对外开放的重要载体，为中国经济社会发展做出巨大贡献。本文通过研究对外贸易对工业企业绿色创新效率的影响，并提出对外贸易发展路径建议,为中国制定对外贸易政策协同创新驱动战略提供决策依据,对践行中国新旧动能转换、推进建设经济强国均具有重要的理论意义和实践价值。

1 影响机理分析及文献回顾

资本品和中间品的进出口贸易通过不同的机制渠道，对中国工业企业创新活动可能产生 “促进效应”或 “抑制效应”。一方面对外贸易对中国创新会产生促进效应，主要通过 “倒逼”作用和创新成本消减效应发挥作用。现实情况显示，企业为了顺利实现出口，往往要求使用一定技术含量的资本品，这将倒逼出口企业进行技术创新活动。高技术含量的进口产品可能产生一定程度的技术溢出效应，从而在一定程度上促进中国工业企业创新能力的提高，并且出口创利又会为中国工业企业创新提供资金支持，进而激发企业的创新活动。另一方面，对外贸易又会抑制中国工业企业创新活动，主要通过以下两种机制渠道发挥作用:一是相比于高技术产品进口的 “短、平、快”，工业企业创新活动风险高、周期长并且投入大，中国工业企业可能会对国外高技术产品形成依赖效应，从而削弱企业开展自主创新活动的动力；二是利润 “低端化”效应，国外企业技术垄断并掌控定价权的高技术资本品，中国工业企业大规模进口，会大幅增加生产成本，导致出口利润 “低端化”趋势，从而无法积累足够利润支持创新研发活动。

在 “促进形成强大国内市场，推动全方位对外开放”的贸易发展战略背景下,考察对外贸易对绿色创新发展的作用机制也成为国内学者追逐的热点。任保全等[1]分析发现出口降低了技术进步率，没有促进生产率增长。董明放等[2]利用行业层面的面板数据，在考虑环境规制、外商直接投资等因素的情况下，采用超越对数型随机前沿模型实证分析了贸易自由化对技术创新绩效的影响及其异质效应。刘晴等[3]研究发现低效率企业会通过 “低固定成本—高出口密集度”方式参与对外贸易，高效率企业则通过 “高固定成本—低出口密集度”方式同时在国内和国外市场进行规模化销售。张兵兵等[4]研究表明出口对能源效率的影响显著为负，高能耗产业产品的出口是降低中国工业行业能源效率的主要原因。王惠等[5]研究发现出口贸易对中国工业环境技术效率产生的影响存在显著的门槛特征，即出口贸易对工业环境技术效率的影响随着经济发展水平的提高而显著增强，随着工业企业规模的扩大而减弱。毛其淋[6]考察了要素市场扭曲对工业企业生产率的影响。罗良文等[7]测算了各地区1995—2010年的Malmquist-Luenberger全要素碳排放绩效指数，运用动态面板数据模型构建了FDI、国际贸易技术效应对技术进步和技术效率影响的动态计量方程。陈爱贞等[8]研究发现，装备制造业出口对其技术发展有抑制作用。张杰[9]研究发现进口对企业发明专利产生显著的倒U形效应,对实用新型和外观设计这两种专利产生显著促进效应。国外学者的研究主要聚焦在贸易对国家层面技术进步的影响方面。Goldberg等[10]研究认为对外贸易可以激发企业创新活动，Dixit等[11]认为由于进口贸易带来的竞争效应，对外贸易会抑制工业企业创新活动。Funk[12]发现TFP与基于贸易伙伴国的以出口份额为权重的研发支出之间存在明显关联性，同时验证出口过程之中伴随着 “干中学”效应。Coe等[13]的研究表明，从研发水平高的国家进口，可以提高本国的全要素生产率。

国内外学者研究对外贸易和创新活动之间的关系已取得丰硕的成果，但绝大部分都没有将环境因素纳入到分析框架之中。并且，历史文献研究对外贸易对技术创新效率产生影响有结果表明是正向作用，但也有是产生负向影响，这就是利用传统的线性回归模型分析两者之间关系时，忽略两者之间存在的可能不是简单的线性关系。据此，本文立足全新的视角，既涵盖环境层面，又考虑到技术进步层面，去剖析对外贸易对工业企业技术创新的作用机制。首先基于工业企业绿色创新的内涵，综合考虑工业企业绿色创新过程中涉及的环境、经济和社会效益，利用超效率SBM模型度量中国30个省区2007—2016年的工业企业绿色创新效率；进一步采用门槛回归技术实证分析对外贸易对工业企业绿色创新效率作用机制以及两者之间是否存在非线性关系，门槛回归技术相比限定的回归模型更客观反映变量之间的非线性关系，不仅能估算出门槛值，而且门槛值的准确性更高， “门槛效应”进行显著性分析检验，这将对制定对外贸易政策驱动中国工业企业绿色创新效率提高有着重要的参考意义。

2 工业企业绿色创新效率省区差异

2.1 非理想产出的超效率SBM模型

传统的DEA模型在评价创新效率时，只考虑到劳动、资本、收益和产量，期望决策单元的产出越高越好，投入则越小越好，这便是通常所认为的期望投入产出。然而，在工业企业创新活动中，期望产出和非期望产出均客观存在。加之，传统DEA模型属于角度和径向的DEA度量方法，会形成投入要素的 “松弛”或者 “拥挤”问题，当存在产出或者投入的 “非零松弛”的情况时，容易高估决策单元的效率值。为此，Tone提出非角度、非径向的SBM模型构成如下[14]：

假设生产系统有n个决策单元，每个决策单元均有投入X、期望产出Yg和非期望产出Yb共三个向量，这三个向量分别为x∈Rm、yg∈Rs1、yb∈Rs2,可定义矩阵X、Yg、Yb如下：

(1)

考虑非期望产出的超效率SBM模型，ρ*目标效率表示如下：

(2)

λ≥0)

考虑非期望产出的Super-SBM模型的明显特征：决策单元的效率值将不再局限于0～1之间，这就可以实现对多个效率有效的决策单元排序；充分考虑并且有效解决了投入、产出变量的松弛性问题。

2.2 绿色创新指标选取与数据来源

本文综合分析已有关于工业企业和高技术产业等文献中评价创新效率选择指标，并根据数据的可获取性，考虑工业企业绿色创新活动的特征，对工业企业绿色创新效率测度的投入产出指标选择如下：

(1)绿色创新投入指标。企业创新研发投入指标包括R&D人员全时当量、R&D资本存量及资金投入等，依据参照已有相关文献，本文研究思路在绿色创新阶段投入指标采用资金投入和人员投入。R&D人力投入选取R&D活动人员折合全时当量。选取R&D资本存量作为资金投入指标，创新产出不仅仅受当期研发经费支出的影响，同时也会受过去积累的研发资本存量影响，本文采用永续盘存法来估算。任何工业企业生产创新活动都离不开能源的使用，衡量绿色创新活动中能源投入选择能源消费总量，并统一折算成标煤。

(2)绿色创新产出变量。产出指标针对不同的研究主体甄选角度可能有所不同，其中研究对象倘若是高校或者科研机构，创新产出指标一般选择国外主要检索工具收录的论文数、学术著作和科技课题等，研究对象倘若是企业或者产业，则多数文献选择专利授权数和申请专利数等。立足绿色创新的内涵，一方面关注环境的生态效率，另一方面追求可观的经济收益，本研究产出变量同时考虑期望产出与非期望产出。期望产出变量，采取发明专利申请数作为衡量企业绿色创新的市场价值和收益。专利是企业科技资产中最富有经济价值的核心部分，是企业绿色创新知识生产过程的主要产出，包括专利授权数和专利申请数。政府专利审查机构审查能力制约和影响着专利授权数，其变数较大，这种变数容易致使专利授权数出现波动且不能真实反映企业创新能力。专利包括外观设计、实用新型和发明三种，而不同类型的专利在经济价值、技术重要性和创新程度均存在显著差异，而发明专利具有技术含量高、市场认可度高、新颖性高等优质特点被广泛使用来表征创新产出。据此，选择专利申请数中发明专利申请数指标较为客观体现企业绿色创新知识产出水平。另外，选择新产品销售收入作为衡量工业企业绿色创新经济收益来弥补单一使用专利指标存在的局限性。非期望产出变量，选择各省区工业固体废物排放量和工业废水排放总量这两个环境指标来衡量工业企业绿色创新引发的环境效应，如冯志军[15]研究认为现阶段工业企业着重推行的绿色创新是减少环境污染、节约资源和创建生态绿色经济社会。

本文选取分析面板数据样本为中国30个省、市和自治区 (西藏、香港、澳门、台湾由于数据缺失将其在样本中省略)，时间区间为2007—2016年。国务院发展研究中心在2005年发表公告表明，我国所沿袭的东部、中部和西部区域划分方法已经不合时宜，在 “十一五”期间将内地划分为东部、中部、西部和东北四大板块，并提出四大板块具体划分为八大综合经济区。本研究采用八大综合经济区域划分30个省 (份)取代以往传统的东中西部划分。投入指标中R&D人员全时当量和R&D经费来源来源于2008—2017年 《中国科技统计年鉴》，能源消费总量来源于2008—2017年 《中国能源统计年鉴》；产出指标工业固体废物排放总量和工业废水排放总量来源于2008—2017年 《中国统计年鉴》，发明专利申请数来源于2008—2017年 《中国科技统计年鉴》。

2.3 基于超效率SBM模型的工业企业绿色创新效率

运用产出导向超效率SBM模型计算考虑工业企业创新的环境效益的八大经济区2007—2016年历年的绿色创新效率，具体结果整理见表1。2007—2016年时间序列层面上中国工业企业绿色创新效率均值达到0.590 9，总体而言，效率不错，但还存在一定的提升空间。

表1 2007—2016年八大经济区工业企业绿色创新效率

注：由于数据缺失，不含西藏、香港、澳门和台湾地区；由于篇幅限制，本文没有列出全部年份的效率值。

2007年均值为0.6755，2016年提高至0.735 9，中国工业企业绿色创新效率历年均值总体处于上升的态势，2015年和2016年绿色创新效率均值达到0.7以上，2016年工业企业绿色效率值达到最高，这一结果无疑与中国政府近些年重视发展循环经济有关。国务院已印发循环经济发展战略以及规划具体的行动计划，将电力、煤炭、钢铁、化学、有色金属和石油石化等工业产业纳入循环经济体系之中，中国工业经济面临着供给和需求双重约束的复杂生存环境，应该在 “调结构、稳增长、促改革”的主要方针下大力鼓励发展绿色经济，注重环境保护，减少能源浪费。

结合表1和图1可以观察到八大经济区的工业企业绿色创新效率平均水平由高到低为东部沿海、北部沿海、南部沿海、大西南、长江中游、大西北、东北地区、黄河中游。其中东部沿海省区的工业企业绿色效率是黄河中游省区的2.81倍，绿色创新效率省区差异显著，这与内地经济落后以及沿海地区的经济发达的现实情况相契合。同时，工业企业绿色效率较高的东部沿海和南部沿海地区均是经济相比其他省区要发达，而经济相比落后的黄河中游和东北地区其绿色创新效率均处于较低水平。东北地区工业企业绿色创新效率较低的原因无疑与其所属工业企业多以重型工业为主有一定联系，此类工业以能耗高，污染高而著称，随着沿海地区增大环境管制力度和注重生产低污染的绿色产品，将一些不符合省区绿色经济的重工业产业群逐渐向经济落后的大西北、重工业集聚的东北地区转移的趋势，便无形促使大西北和东北地区工业企业远离绿色经济的发展轨道，阻碍其绿色创新活动的开展。形成这一局面的可能原因在于沿海经济发达省区经济发展速度快，更加注重工业绿色转型，将工业发展中心转移到以绿色环保为主要特征的新兴产业上，包括新材料、新能源和生物医药等污染较低的工业。从技术发展层面上，不断加强能效技术和可再生能源技术的使用，从投入资源的源头上，减少创新活动的能源消耗，减少污染物的产生和排放。

图1 八大区域工业企业绿色创新效率柱形图

具体而言，结合表1和图2可以看出东部沿海地区的所有省域上海、江苏和浙江，北部沿海的北京和天津，5个省区的2007—2016年每年的工业企业绿色创新效率均相对有效，效率值超过1，占所考察的省区中的16.7%，表明这5个省区的工业企业绿色创新活动的投入与产出均达到最优，处于生产前沿面，创新投入资源获得合理配置，取得较好的经济和环境效益，相比较而言，绝大部分省区 (25个省区)的工业企业绿色创新效率均存在不同程度的提升空间。内蒙古、黑龙江、山西、河北和江西的工业企业绿色创新效率均值不足0.4，相比而言处于低效率水平，存在很大的改进空间，该部分省区应当根据辖区内工业企业特点，重视绿色创新投入资源的合理利用。

图2 省区工业企业绿色创新效率雷达图

3 对外贸易对工业企业绿色创新效率门槛效应

3.1 门槛效应模型设定

本文采用Hansen[16]提出的门槛面板回归模型，尝试去探寻对外贸易对工业企业绿色创新效率是否产生影响以及显著性如何。门槛面板模型是将某一门槛值作为一个未知变量纳入到回归模型之中，建构分段函数，并且实证检验和估计相应的门槛值以及 “门槛效应”。单一门槛模型如下：

γ)+εit

(3)

式中，yit为被解释变量、dit为解释变量。xit代表一组影响被解释变量的控制变量，θ是系数向量。git是设定的门槛变量，γ是特定的门槛值。μit反映个体效应，I(·)是指标函数，εit为随机干扰项。

(4)

接下来在式 (2)的基础之上采用矩阵形式，将所有观察值进行累叠式表示如下：

y*=X*(γ)β+ε*

(5)

任意给定g，采用最小二乘估计式(3) 得到的估计量为：

(6)

对应的回归方程残差平方和为：

(7)

通过最小化式(5)对应的s1(γ)值来获取γ估计值，即：

(8)

(9)

因为在原假设设定下，F1统计量分布不是标准的，故采用自抽样方法 (bootstrap)来获取F1统计量的渐进分布，同时评估可以接受原假设的概率大小。

(10)

LR1>c(α)是拒绝原假设，从而得到门槛估计量的置信区间。

以上是单一门槛面板模型的假设检验和参数估计过程，拓展至双重门槛面板模型如下：

(11)

其假设研究与参数估计的过程与单一门槛模型相似，不再逐一赘述。

基于以上分析，本文建立Hansen的单一门槛模型如式 (12)，双重门槛模型如式 (13)，多重门槛以此类推，并进行逐一检验。

lnTechit=μi+θ1lnSIZEit+θ2lnERit+θ3lnHUMit+θ4lnSTRit+θ5lnMARit+β1lnTradeitI(GNPit≤γ1)+β2lnTradeitI(GNPit>γ1)+εit

(12)

lnTechit=μi+θ1lnSIZEit+θ2lnERit+θ3lnHUMit+θ4lnERit+θ5lnMARit+β1lnTradeitI(GNPit≤γ1)+β2lnTradeitI(γ1γ2)+εit

(13)

其中，I为指示函数，括号内不等式不成立则取值0，反之，不等式成立则取值1，γ为门槛值。

(1)被解释变量。工业企业绿色创新效率 (Tech)，即上文中通过产出导向的超效率SBM模型测算而获得。

(2)门槛变量与其依赖变量。对外贸易 (Trade)和区域经济 (GNP)分别作为门槛依赖变量和门槛变量。本文尝试去探寻对外贸易在区域经济作为门槛变量的前提下是否与工业企业绿色创新效率产生门槛效应。对外贸易 (门槛依赖变量)，一种是采用每年流入各地区的实际外商投资额；一种是采用地区FDI的净流入占该地区GDP的比重；一种是采用各省区进出口总额与当年该省区的国内生产总值的比率，本研究拟采用最后一种变量指标作为对外贸易的代理变量。

(3)控制变量。工业企业创新活动不但受其自身产业特征的影响，还受其所处的区域环境因素 (产业结构及劳动者素质等)的影响，同时政府部门的有关政策方针引导都会对创新活动产生影响。因此，本文设定的影响工业企业有关的省区绿色创新活动的控制变量包括：企业规模 (SIZE)，拟采用工业企业从业人员平均人数作为表征企业规模的指标变量。劳动者素质 (HUM)，本研究采用每十万人口中高等院校在校人数来表示劳动者素质的指标变量。产业结构 (STR)，采用第三产业总值占国内生产总值比重作为代理变量。环境规制 (ER)，运用工业污染治理投资额占工业总产值之比度量。市场环境 (MAR)，技术市场成熟度对工业企业创新活动产生对应的效果，一般而言，市场环境成熟度越高，工业企业创新效率越高。控制变量企业规模指标数据来源于2008—2017年 《中国科技统计年鉴》、控制变量环境规制、产业结构、劳动者素质、区域经济、市场环境和门槛依赖变量对外贸易指标数据来源于2008—2017年 《中国统计年鉴》和省区地方的统计年鉴。

3.2 结果分析

借鉴Hansen模型估计以及检验办法，采用自抽样法得出门槛检验P值和不同显著水平的临界值，报告见表2，可以看出单一门槛检验P值为0.02，通过5%显著水平检验，双重门槛检验P值为0.003，在1%的显著性水平显著，而三重门槛自抽样P值为0.12，未通过10%显著水平。因此，采用双重门槛分析对外贸易对工业企业绿色创新效率的影响。

表2 门槛存在性检验

注：模型中的解释变量采用自然对数形式,***、**和*分别代表在1%、5%和10%的水平下显著，下同。

进一步观测门槛值的估计和置信区间构造经过，利用最小二乘的似然比统计量LR进行辨识门槛值，门槛估计值就是LR为零时γ的取值，分别绘制似然比函数图 (见图3和图4)。

图3 第一门槛值估计值与置信区间

图4 第二门槛估计值与置信区间

表3报告出两个门槛估计值以及95%的置信区间，两个门槛值估计值γ1、γ2的95%的置信区间[1.610,8.642]和[1.760,7.454]，所有LR值均小于7.35，即5%显著水平下的临界值 (图中的虚线)。

表3 两个门槛值和置信区间

上述分析表明，对外贸易对中国工业企业绿色创新效率的影响呈现非线性关系，依据这两个门槛值将中国各省区区域经济发展分为较低水平 (GNP≤1.729)、中等水平 (1.7292.145)三个区间。通过观察表4三个区间所具体包含的省区，随着时间推移，区域经济发展水平较高的区间内省区数目在逐步增加，说明省区区域经济发展水平在不断提高，到2012年，在第一区间 (区域经济发展水平较低)的省区全部转移到第二区间与第三区间，2013年全部省区进入第三区间。

表4 处于门槛区间的具体省区名称

表5报告出双重门槛模型参数估计，从结果可以看出控制变量市场环境、环境规制和产业结构对工业企业绿色创新效率均有着显著的正向影响，分别通过10%和1%的显著性水平检验，企业规模对工业企业创新效率的影响不显著。劳动者素质对工业企业绿色创新效率的系数估计值是负值，说明劳动者素质对其产生负面影响，但效果并不是很明显，没有通过10%的显著性水平的检验。传统的思维模式中，一般都会认为劳动者素质越高，创新效率越高，但是本研究中门槛面板模型中回归系数的结果有别于平常的认识。本文选择的劳动者素质的代理变量是每十万人口中高等院校的在校人数，我国近些来年高等院校大学生持续扩招，让具有选择和利用的人力资源随之变多，在一定程度上会增加R&D人力冗余，不利于工业企业绿色创新效率的提高。

产业结构与工业企业绿色创新效率呈现正相关关系，且通过5%的显著性水平的检验。随着中国经济发展，产业结构悄然改变， “七五”时期的第一产业、第二产业和第三产业占GDP的比重分别为26.1%、42.9%和31.0%， “十五”时期各产业占GDP的比重改变为13.1%、46.1%和40.8%。第三产业的比重相对而言在不断加大，产业结构越合理，越有利于工业企业绿色效率的提高。目前，第二产业的比重还是很大，而工业的发展依然是以环境污染、资源消耗为代价的粗放型生产模式，随着经济发展的重点趋向于发展知识密集型产业和污染产出较低的服务业，完善产业结构，减少能源消耗和污染物的排放已经刻不容缓。企业规模与工业企业绿色创新效率呈现正相关关系，遗憾的是未通过10%显著水平。环境规制与工业企业绿色创新效率呈现正相相关关系，且通过5%的显著性水平的检验，环境规制强度每提高一个单位，工业企业绿色创新效率提高1.151 5个单位， “波特假说”得到佐证。市场环境与工业企业绿色创新效率呈现正相关关系，且通过10%的显著性水平的检验。

门槛依赖变量对外贸易对工业企业创新绿色效率的增长有着显著影响，且存在显著的非线性关系，即显著的双重门槛效应。在不同区域经济发展水平区间，对外贸易对工业企业创新绿色效率回归系数分别是-2.784 6、3.122 0和-0.131 5，且分别通过10%、1%和10%的显著性检验。当区域经济发展水平处于第一区间时，对外贸易每增加1%，工业企业绿色创新效率会降低2.784 6单位；当区域经济发展水平跨越第一门槛时，对外贸易每增加1%，工业企业绿色创新效率会提高3.122 0单位；当区域经济发展水平跨越第二门槛时，对外贸易每增加1%，工业企业绿色创新效率又会降低0.131 5单位。表明随着区域经济发展水平区间的提高，对外贸易对工业企业绿色创新效率的负向影响转向促进作用，当区域经济发展水平达到第三区间，对外贸易对其溢出效应又变化为负向影响，区域经济发展中等时，越发重视外贸发展中的节能减排，将绿色创新理念深入工业企业的骨髓。

表5 门槛面板模型变量系数估计结果

注：Trade_1、Trade_2、Trade_3分别代表低、中、高区域经济发展水平区间，对外贸易对工业企业绿色创新效率的影响系数。

对外贸易与工业企业绿色创新效率之间是非线性关系，在区域经济处于第一区间 (区域经济水平处于较低水平)时可能由于经济水平较低以及研发资金和技术人员的匮乏，对外贸易促进企业资本绿色创新研发成本较高，一些企业往往很难维持创新活动的开展和持续，实现降低绿色创新效率。当区域经济跨越第一门槛值；对外贸易对工业绿色创新效率正向溢出效应明显，当区域经济发展水平较高时，工业企业绿色创新研发活动具有适当的资金支持。事实上，随着一个国家和地区的贸易开放程度提高，区域经济水平更高的省区更加注重绿色创新活动，接触到的绿色创新前沿技术就更多，贸易开放的技术溢出同时增大其 “鲶鱼效应”。近些年来，中国节能环保产品和新能源出口大幅增长，相反，中国出口商品中 “两高一资”商品的所占比例大幅度下降。大部分区域经济发展水平高的省份开始推行绿色创新活动，并鼓励工业企业进行与环保有关的标准认证。这也印证本文以上的实证结果，当区域经济发展水平越高时，省区政府越发在自主创新环节中重视环境保护。政府将促进工业企业努力加快先进节能环保技术的应用，促进对外贸易与资源节约、环境保护更加协调发展，提升工业企业自主绿色创新效率。

4 结论与启示

本文借助产出导向的超效率SBM度量中国30个省域2007—2016年工业企业绿色创新效率，进一步利用门槛面板模型实证分析对外贸易对工业企业绿色创新效率的非线性影响，研究结果显示：

(1)省区工业企业绿色创新效率均值达到0.590 9，总体而言效率不错，但还存在较大的提升空间。绿色创新效率值较高的省区均处于经济发达的三大沿海经济综合区域，经济欠发达的大西北、黄河中游和重型工业集聚的东北地区工业企业绿色创新效率水平均值较低。

(2)通过研究影响省区工业企业绿色创新的影响机制，分析对外贸易对其产生的双门槛效应。研究结果表明，人力资本对工业企业绿色创新效率产生负向影响；而市场环境、环境规制和产业结构、企业规模对工业企业绿色创新效率产生显著正向影响。当区域经济发展水平跨越限定的门槛值，对外贸易对工业企业绿色创新效率呈现 “负向溢出效应”转变为 “正向溢出效应”，当到达较高发展区间时，对外贸易对工业企业绿色创新效率的影响再次转变为 “负向溢出效应”。

中国技术创新能力的主要体现就在于效率水平，尤其是在加快工业产业转型，确立以发展绿色循环经济指导方针的大环境下，创新和技术进步自然成为关键的支撑点。区域经济发展较低的省份，重新提高对外开放水平，引进高新产业和电子信息产业，打造区域产业转移发展梯度，形成对外贸易与绿色创新效率交互促进的发展局面；区域经济发展中等的区域，积极利用对外贸易对区域绿色创新效率的正向溢出效应，越发重视外贸发展中的节能减排，将绿色创新理念深入工业企业的骨髓；处于经济发达的区域，各省不能一味关注技术创新，忽略对环境的影响，需拓展技术创新的终极目标，将区域资源、区域经济发展经济和生态环境结合起来，尽可能减少不可再生能源的投入与污染物的排放，转变传统思想建立良好的绿色创新思路,把这些创新优势转化为出口的竞争优势，不断培育外贸竞争新优势，引领我国外贸实现由大到强的跨越。同时各省从本身实际情况出发，参考工业企业绿色创新影响因素的分析研究，思考环境规制、人力资本、企业规模、产业结构调整等外部环境对其绿色创新效率的影响，创造出有利于工业企业绿色创新效率提高的良好外部环境。