生态创新对油气资源型城市绿色发展效率的影响研究

2022-07-11 14:34孙明明高翠娟生艳梅

孙明明 高翠娟 生艳梅

摘要:基于2006—2019年11个中国典型油气资源型城市的面板数据,采用EBM超效率模型测度城市绿色发展效率,并采用随机效应模型考察生态创新对绿色发展效率的影响方向与作用力度。结果显示:在样本期内,油气资源型城市绿色发展效率值呈现出先下降后波动上升的趋势;城市间绿色发展效率差异显著,大庆、东营、松原和克拉玛依的绿色发展效率总体较高,唐山和榆林的绿色发展效率较低;生态创新对油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的正向影响;城市规模强化了生态创新对油气资源型城市绿色发展效率的影响。建议油气资源型城市完善促进生态创新的政策体系,大力提升企业的生态创新能力,因地制宜搞好生态创新型城市建设。

关键词:生态创新;油气资源型城市;绿色发展效率

中图分类号:F127 文献标识码:A 文章编号:16735595(2022)03001708

油气资源型城市是提供石油天然气能源物资的主体,是现代化经济体系的重要依托、区域协调发展战略的重要抓手。[1]油气资源型城市在发展过程中普遍经历了高度依赖油气资源产业的阶段,环境和生态受到了严重破坏。进入新发展阶段,绿色发展成为主题,油气资源型城市也积极开展了绿色转型的实践,如,大庆市坚持绿色生态发展,利用生态资产、旅游资产和广袤的土地发展接续产业,建设现代化生态园林型城市;东营市发挥临港、资源、产业和空间的优势,打造“高效生态经济区”,东营市绿色经济发展取得了一定成效[2];玉门市大力发展风电技术,用清洁低碳的风能替代石油,开创了新能源经济增长点,实现了绿色发展[3]。“双碳目标”背景下,油气资源型城市实现绿色低碳转型迫在眉睫。生态创新是落实绿色发展理念的关键环节[4],我国制定的碳达峰碳中和“1+N”政策体系中明确提出要推动绿色低碳技术创新。因此,如何有效释放生态创新对油气资源型城市绿色发展的助推力量,成为近年来政府和学术界广泛关注的行动议题。

一、文献综述

生态创新能否驱动油气资源型城市绿色发展,其作用机制又是怎样的?尽管油气资源型城市已普遍开始绿色转型实践,生态创新的作用也日益凸显,但准确评估生态创新对油气资源型城市绿色发展的作用的实证研究却极其匮乏,为数不多的文献也是关于生态创新对资源型城市可持续发展作用机理的理论阐述[56]以及生态创新对资源型城市产业结构升级和工业绿色效率提升的影响[7]。已有文献仅从理论上指出生态创新有利于实现可持续发展、生态创新可通过增进产业关联和减少环境污染实现经济可持续发展[8]、生态科技创新能力对提高绿色经济增长有显著正向影响[9]。因此,要回答上述问题,还需要在梳理相关文献的基础上,结合油气资源型城市的绿色发展背景进行实证研究。

已有研究认为,生态创新的概念有狭义和广义之分。狭义的生态创新是指提高经济效益和环境效益的新技术。如Fussler等[10]最早提出生态创新的概念,将其界定为“显著减少环境影响并能给顾客和企业带来增值的新产品和工艺”;Kesidou等[11]将生态创新归纳为末端控制技术、清洁生产技术和环保技术研发等。广义的生态创新指的是生态与经济一体化的完整过程[12],其内容包括生态技术创新、绿色制度创新和生态观念创新[13]。生态创新具有明确的环境效益诉求,创新成果要能够产生降低环境污染、改善生态环境等效果。基于实证研究数据的可获性,本文采用生态创新的狭义概念,将其定义为兼具经济效益和环境效益的技术创新。

关于资源型城市绿色发展效率[1415]、绿色转型效率[1617]、工业绿色效率[1819]、绿色经济效率[20]的研究成果较多,已有研究主要采用DEA方法,由劳动投入、资本投入和资源投入构成投入指标,由期望产出和非期望产出构成产出指标。关于城市绿色发展效率的影响因素,目前的研究结论并不一致。岳书敬等[21]认为产业集聚和城市绿色发展效率呈U形关系,科技投入和经济发展水平对城市绿色发展效率具有显著影响,而对外开放程度和环境规制对绿色发展效率的影响则不显著;郭付友等[22]认为经济发展水平、财政支持对绿色发展效率提升起到负向作用,外商直接投资则具有显著的正向促进作用,产业结构、科学技术和市场化水平等因素没有显著影响;马丁等[23]认为经济发展水平、对外开放度和环保建设投入与黄河沿岸城市绿色发展效率呈显著正相关关系,产业结构和研发投入与其呈显著负相关关系。已有研究为本文选取控制变量奠定了理论基础,但鲜有从生态创新视角切入。本文选取油气资源型城市作为研究层面,在更加细致的空间尺度上对生态创新和绿色发展进行针对性研究。

本文从生态创新视角构建理论分析框架,测度2006—2019年中国11個典型油气资源型城市的绿色发展效率,并以环境专利表征生态创新水平,运用计量方法实证检验生态创新对油气资源型城市绿色发展效率的影响。本文可能的边际贡献有三点:第一,从生态创新对城市绿色发展效率影响的视角展开研究,拓展了城市绿色发展效率影响因素的研究范围;第二,借鉴已有文献,从油气资源型城市层面对生态创新和绿色发展效率进行测度,从更细微的尺度讨论二者的影响关系;第三,实证分析生态创新在促进油气资源型城市绿色发展效率中的作用强度,弥补相关经验证据的不足。

二、作用机理分析

生态创新是能够同时带来经济效益和环境效益的技术创新,生态创新如何促进资源型城市绿色发展效率提升,其作用机理主要有两点。

其一,生态创新有助于降低环境污染、改善环境绩效,从而提升绿色发展效率。生态创新被定义为能够带来环境绩效的创新,生态技术创新能够实现清洁生产、污染治理;子系统优化能够提供生态高效型解决方案,提高环境绩效;系统革新能够提供生态效益型解决方案,通过循环利用或生物降解,同时实现生物适应性、产品价值或有效服务最大化,实现生态效益。[24]相关实证研究显示:生态创新对碳排放有显著的负向且长期影响[25],能够显著减少本地区、相邻地区甚至全局的雾霾污染[26]。

其二,生态创新有利于促进产业结构调整,从而提升绿色发展效率。基于产业结构变迁理论,产业结构调整包括产业结构高级化和产业结构合理化两个维度。生态效益型解决方案能够增加产业链上下游间的联系,增进产业关联[8];突破性生态技术创新能够衍生出新的产业[11],促进城市产业结构高级化和合理化。产业结构高级化有助于能源节约与污染减少,产业结构合理化有助于要素配置优化。研究显示:产业结构高级化与产业结构合理化在全国层面对于改善绿色发展效率具有显著影响[27]。

三、研究设计

(一)油气资源型城市绿色发展效率测度

绿色发展效率是指在投入既定下同时兼顾经济增长、能源节约和环境保护的效率。[28]本文从投入和产出两个角度分析油气资源型城市的绿色发展效率,考虑工業三废排放等非期望产出对效率的影响,并且对处于生产前沿面上的决策单元也进行效率比较。测度绿色发展效率应用较多的是数据包络分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)。经典的DEA模型可以划分为两类:一类是以径向测算为基础的CRS模型[29],另一类是以非径向测算为基础的SBM模型[30]。CRS模型要求所有投入要素均要以相同的比例缩减,这与经济实际不符;SBM模型包含了非径向的松弛变量,规避了投入要素同比例缩减的假设条件,但缺少了投入或产出目标值与实际值之间的比例信息,得出的效率值通常会低于实际效率值。为解决这一问题,Tone和Tsutsui提出了EBM模型,EBM模型是一种兼容径向和非径向的混合距离函数测度模型,不仅可以测算出目标值和实际值之间的改进比例,而且可以计算出各项投入产出非径向的数值,可以更准确地计算出决策单元的效率。[31]因此本文采用EBM超效率模型测度油气资源型城市的绿色发展效率。针对EBM模型的投影值会出现逻辑错误的缺陷,增加θ≤1和φ≥1的约束,来对EBM模型进行修正。[32]关联指数计算存在缺陷的问题往往在两项投入指标投影值之间出现完全线性负相关关系时出现,该情形在城市绿色发展效率测度中出现概率极低,可不予考虑。修正后的考虑非期望产出非导向的EBM模型为:

式中:ygrk为第k个决策单元的第r项期望产出,共有q项期望产出;ybtk为第k个决策单元的第t项非期望产出,共有p项非期望产出;sg+r为第r项期望产出的松弛变量;sb-t为第t项非期望产出的松弛变量;εg和εb分别为期望产出和非期望产出非径向部分的重要程度;wg+r为第r项期望产出的权重;wb-t为第t项非期望产出的权重。

遵循科学性、系统性、可比性、数据可获性等指标体系构建原则,借鉴赵洋 [18]、肖滢等[19]的研究成果,本文构建了油气资源型城市绿色发展效率评价指标体系(见表1)。

城市发展的要素主要包括资本、劳动和自然力。对绿色发展效率进行测度时,设立资本投入、劳动投入和资源投入三类指标。资本投入:用全社会固定资产投资来衡量各个城市在绿色发展过程中的资本投入,由于固定资本存量需要用固定资产折旧率折算,而各地级市的固定资产折旧率难以测算,因此不考虑资本对产出影响的滞后性,采用全社会固定资产投资而非资本存量。劳动投入:考虑到地级城市数据的可获性和完整性,并且由于地级城市的人口受教育程度相关数据不准确,缺乏可靠的人力资本衡量标准,因此本文选用年末从业人员数量来衡量绿色发展过程中的劳动投入。资源投入:采用全社会用电量和全社会供水量来衡量各个城市绿色发展过程中的资源投入,并且没有从中扣除生活用电和生活用水,主要是因为生活用电和生活用水是用于劳动力的再生产,这会对产出产生间接影响。

引进非期望产出,将产出指标设计为期望产出和非期望产出。采用地区生产总值和建成区绿化覆盖率来衡量城市绿色发展过程中的期望产出。地区生产总值能较好地反映一个城市的经济发展水平,并且数据可获性和准确性都较好。为了消除价格的影响,采用平减指数将地区生产总值调整为以2006年为基期的不变价格表示的实际地区生产总值。建成区绿化覆盖率能够反映城市的生态状况和生活空间条件,反映绿色生活水平。非期望产出衡量城市转型发展中对环境的污染程度,主要通过工业废弃物排放量来衡量,包括工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业烟(粉)尘排放量。

(二)模型设定与变量说明

考察生态创新对油气资源型城市绿色发展效率的影响,以生态创新为解释变量,以绿色发展效率为被解释变量,建立如下计量模型:

Yit=αit+β1eiit-2+β2pgdpit+β3tsit+β4govit+β5tirit+β6lmit+εit  (2)

式中:i和t分别为城市和年份;Yit为修正后的绿色发展效率(Yit=crsit×gdpit),绿色发展效率crsit是相对于生产前沿面的相对量,而影响因素都是绝对量,因此用gdpit对其进行修正;eiit-2为生态创新,对生态创新的测量,基于不同的测量方法有不同的指标,比较常见的是基于“化繁为易”的原则,用环境相关专利反映生态创新的整体情况[33]。由于专利申请量具有后延性,专利对经济和社会发展的影响往往具有滞后性,借鉴曾刚等[6]的研究方法,将生态创新指标滞后两期放入模型。尽管采用环境相关专利指标衡量生态创新不够完善,但在基于大样本量的研究中,这仍是当前学界的主流做法。因此本文也采用环境相关专利作为生态创新的测量指标。目前的研究认为经济发展水平、技术进步、环境规制及产业结构等是影响绿色发展的主要因素[15],为了消除这些因素的影响,设置如下控制变量:人均GDP(pgdpit,万元),控制经济发展水平;科技支出(tsit,亿元),控制技术进步;城市污水集中处理率(govit,%),控制环境规制政策;第三产业占GDP的比重(tirit),控制产业结构的影响;年末从业人员数量(lmit,万人),控制劳动力;εit为随机扰动项。

(三)样本选择与数据获取

目前学界对油气资源型城市的界定尚没有统一的标准,本文依据《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020)》中对资源型城市的界定标准,选择其中以油气资源为主要资源的城市[34],鉴于数据的可获性,剔除锡林浩特、玉门、潜江、任丘、库尔勒和庆阳,选择11个地级油气资源型城市为研究对象,分别为唐山、盘锦、松原、大庆、东营、濮阳、南阳、延安、榆林、克拉玛依和鄂尔多斯。

本文以2006—2019年的绿色发展投入产出面板数据为样本数据,对154个样本观察值进行实证研究。2006年是中国“十一五”规划的开局之年,“十一五”期间,绿色发展开始受到政府和学术界的广泛关注,油气资源型城市的绿色发展实践也始于这一时期,因此将研究时间范围设为2006—2019年。綠色发展效率投入产出指标数据和计量模型中控制变量数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、各城市统计年鉴以及各城市的经济社会发展统计公报。个别缺失的数值,采用插值法补齐。以“低碳”“环保”“节能”“减排”“降耗”“清洁”“绿色”“生态”“治理”“污染”“回收”“可持续”“可再生”“环境友好”“循环利用”等为关键词,从中国国家专利检索系统筛选出与绿色生态相关的发明专利授权,以其数量作为反映油气资源型城市生态创新的指标。

四、实证分析

(一)绿色发展效率测算结果分析

对11个地级油气资源型城市2006—2019年的投入产出指标进行描述性统计,结果如表2所示。由表2可知,各投入产出指标标准差都较大,说明不仅城市间发展程度差异较大,而且各个城市在这14年间都取得了巨大的发展,无论是投入指标还是产出指标,其指标值都有较大的提升。

利用MaxDEA7.0软件计算出油气资源型城市绿色发展效率值(见表3)。效率值大于等于1,表明该城市的绿色发展投入产出是有效的,并且效率值越大说明绿色发展投入产出效率越高。每个城市所有年份绿色发展效率均值采用几何平均数,同一年份所有城市的总体均值采用算数平均数。

由表3可知,油气资源型城市年度平均绿色发展效率值呈现出先下降后波动上升的趋势,表明各油气资源型城市在发展中不断寻求经济增长和环境保护的协调,并不断提升经济和环境协调发展绩效。2006—2011年呈现出下降趋势,2012—2016年波动上升,2017年之后快速上升,说明我国油气资源型城市在“十一五”期间,尚未对绿色发展有足够重视,进入“十二五”之后,随着科学发展观、可持续发展和生态文明理念的进一步深入,绿色发展理念开始深入人心。2019年,我国11个地级油气资源型城市的绿色发展效率均大于1,达到了有效前沿面,说明经过多年的探索和实践,油气资源型城市绿色发展效率纵向比较取得了较大的进步。但城市间绿色发展效率差异不容忽视。大庆、东营、松原和克拉玛依的绿色发展效率一直处于生产前沿面上,唐山和榆林的绿色发展效率较低。绿色发展效率的城市差异可能与城市规模、经济发展水平、生产要素配置、城市发展战略等多种因素有关。

(二)生态创新对绿色发展效率的影响分析

1.变量描述性分析

表4中列出了变量的描述性统计结果,生态创新指标采用滞后两期的取值,因此时间范围设定为2008—2019年,样本观测值为132。生态创新总体水平不高,且差异较大;绿色发展效率整体呈无效率状态,差异比较显著;控制变量中,人均GDP的标准差最大,说明样本城市的城市规模存在较大差异。

表5中列出了变量的相关系数,可见,生态创新与绿色发展效率crs的相关系数较小,与修正后的绿色发展效率crs×gdp具有显著的正向相关关系,控制变量也与修正后的绿色发展效率具有一定的相关关系,表明选用这些变量进行解释是可行的。由于劳动投入(年末从业人员数量)作为投入变量、地区生产总值作为产出变量参与了绿色发展效率的测算,为了避免共线性问题,经济发展水平采用人均GDP表征。检验影响大小时,对原始数据取对数处理,以使数据的变化更加平稳。对变量进行处理后,变量的方差膨胀因子VIF都小于10,说明自变量不存在严重的共线性问题。

2.模型回归分析

通常15期以上的数据需要做单位根检验和协整检验,本文的数据只有12期,即使进行平稳性检验,结果也不具有说服力,因此,直接进行面板数据模型选择。首先进行F检验,在混合效应模型和固定效应模型中做出选择,P<0.001,因而选择不采用混合效应模型;进而进行Hausman检验,在固定效应模型和随机效应模型中做出选择,P=0.993 4,在5%的显著性水平下,不能拒绝原假设,因此,选择建立随机效应模型。

利用stata16.0软件测算得出回归结果,如表6所示。表6中的模型1只对控制变量进行回归,结果显示各控制变量均显著影响了油气资源型城市的绿色发展效率,说明控制变量的设定是合理的。技术进步、环境规制政策、产业结构、劳动力与绿色发展效率正相关,而经济发展水平与绿色发展效率负相关,说明油气资源型城市绿色发展转型进展缓慢,发展仍以追求经济效益为主。

表6中模型2是增加了生态创新的回归结果,生态创新系数在1%的显著性水平上为正,表明以环境专利衡量的生态创新水平对油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的正向影响。样本期内,油气资源型城市的环境专利数量持续增加,有利于降低生产中的能耗、减少对环境的污染、优化资源配置、促进产业结构合理化和升级,从而促进绿色发展效率的提升。回归系数为0155 8,表明生态创新能力增长1倍,绿色发展效率仅增长1558%,生态创新对油气资源型城市绿色发展效率的促进作用有待提升。原因是多方面的,一方面是我国油气资源型城市的环境专利数量仍然较少,生态创新能力不足;另一方面是环境专利在商业化开发过程中存在一定的障碍,环境专利具有显著的环境效益,但经济效益可能不明显,商业化的内在动力不足。

控制变量中,环境规制政策对油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的积极作用,油气资源型城市普遍出台了各种环境规制政策,对环境的改善起到重要的作用。产业结构对油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的正向作用,这与多数研究结论一致[27],油气资源型城市产业转型取得了一定的成效,产业结构的优化有利于降低生产能耗、减少环境污染,提高绿色发展效率。经济发展水平对油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的负向作用,表明油气资源型城市在发展中更重视经济效益,在经济增长中会产生较大的对环境不利的影响。技术进步和劳动力的影响为正,但不显著,说明油气资源型城市的科技投入带来更多的是城市的经济效益,用年末从业人员数量衡量的劳动力水平未能显著促进绿色发展效率的提高。样本期内,油气资源型城市以要素数量驱动的低效增长模式尚未发生根本性改变,绿色发展效率有待进一步提升。

3.调节效应分析

变量描述性分析结果显示样本城市的城市规模存在很大的差异,城市规模不同,对于生态创新的激励力度会有差异,环境专利的转化率也会不同,因而不同规模城市生态创新对绿色发展效率的影响作用也会不同。以城市年末人口表征城市规模,表6中模型3是增加了城市规模的回归结果,可见,城市规模对油气资源型城市绿色发展效率具有正向作用,但影响并不显著,说明仅从城市规模来看,大、中、小城市在绿色发展上是平等的,大城市并没有必然的优势,小城市也不会在绿色发展上有局限。模型4是增加了生态创新和城市规模交叉项的回归结果,R23<R24,并且交叉项ei×p的系数显著为正,表明城市规模强化了生态创新对油气资源型城市绿色发展效率的影响,即城市规模对生态创新与油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的正向调节作用,说明大城市在环境专利转化方面具有更好的基础能力和促进力,从而能产生更大的环境效益,提升绿色发展效率。

4.稳健性检验

由于静态面板数据可能产生异方差和序列相关等问题,本文采用处理动态面板数据的一阶差分GMM法进行稳健性检验,结果如表7所示。由表7可知,生态创新、经济发展水平、技术进步、环境规制政策、产业结构和劳动力的系数符号均未发生变化,生态创新水平对油气资源型城市绿色发展效率的正向影响仍然显著。

为检验基准回归结果的稳健性,采用缩短研究时间范围的方法,选取2012—2019年的数据进行回归,观察减少样本量之后的结果是否与估计结果保持一致,结果如表7所示。回归结果显示:生态创新水平对油气资源型城市绿色发展效率的正向影响仍然显著,并且主要控制变量的系数符号未发生变化,可以认为本文的结论具有较强的稳健性。

五、结论与建议

提升绿色发展效率是油气资源型城市转型发展的关键,生态创新被视为提升绿色发展效率的重要途径。本文梳理生态创新与绿色发展效率之间的作用机制,采用可以处理非期望产出的EBM超效率模型,测度2006—2019年中国11个地级油气资源型城市的绿色发展效率,考察了生态创新对绿色发展效率的影响方向与作用力度。结果显示:在样本期内,油气资源型城市绿色发展效率值呈现出先下降后波动上升的趋势,城市间绿色发展效率差异显著;以环境专利衡量的生态创新水平对油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的正向影响,但促进作用较小,有待于进一步提升;城市规模对生态创新与油气资源型城市的绿色发展效率具有显著的正向调节作用。

针对本文的研究结果,提出以下政策建议。

(1)大力推动生态创新。生态创新为油气资源型城市的绿色转型和高质量发展提供了新的动能。油气资源型城市应大力推动生态创新,不断完善鼓励生态创新的政策体系,如对环境专利的申请和转化进行奖励,建立生态创新投入的激励机制,努力培育生态创新主体,提高企业的生态创新能力;充分发挥城市辖区大学和科研机构的科技创新优势,建立科研机构和产业的紧密联系,联合开发生态创新技术。

(2)提升绿色发展效率。油气资源型城市以要素数量驱动的低效增长模式尚未实现根本性改变,绿色发展效率有待进一步提升。通过完善环境规制政策,加强对环境的修复和保护,为绿色发展提供良好的政策环境;优化产业结构,进一步提升非油产业比重,增大对环保产业的支持力度;加大科技创新投入,鼓励企业开展清洁生产、循环生产技术研发和生态科技引进,开发研制生态产品;提升劳动力素质,引导公众增强绿色发展意识,倡导绿色生活和生产方式,提升对生态产品的消费力度。

(3)形成特色发展模式。油气资源型城市之间生态创新水平和绿色发展效率差异显著,这是由城市自身的发展基础所决定的。油气资源型城市应依托本地创新资源、经济结构、产业基础、区位条件、资源禀赋等特征,明晰绿色发展定位,创新绿色发展思维,实施动态化、差异化的绿色发展战略,综合利用自身的生态、科技和自然资源,形成具有自身特色的绿色发展之路,为新时代推动经济高质量发展发挥重要作用。

参考文献:

[1] 南剑飞,赵丽丽.实现油气资源型城市绿色发展[N].经济日报,20180823(16).

[2] 魏振香,周晗.基于DPSIR模型的东营市绿色经济发展评价[J].中国石油大学学报(社会科学版),2018,34(6):4853.

[3] 颜淑婧.探析油气资源型城市的绿色发展[J].经济师,2019(6):4546.

[4] 衡孝庆,章进.技术创新的生态驱动力及其生态位构建[J].科学技术哲学研究, 2013(3):9598.

[5] 李素峰,王然,严良.生态创新驱动下资源型区域可持续发展研究[J].资源开发与市场,2017,33(12):14731509.

[6] 李素峰,严良.资源型区域生态创新作用机理研究[J].华东经济管理,2019,33(1):6773.

[7] 曾刚,陆琳憶,何金廖.生态创新对资源型城市产业结构与工业绿色效率的影响[J].资源科学,2021,43(1):94103.

[8] 李文超,田立新,賀丹.生态创新促进经济可持续发展的路径研究[J].科学管理研究,2013(2):1619.

[9] 杨玉桢,宋文松,李姗.生态科技创新能力对绿色经济增长的影响研究——基于省级面板数据的分析[J].广西社会科学,2019(5):7279.

[10] Fussler C, James P. Driving Ecoinnovation: A Breakthrough Discipline for Innovation and Sustainability[M]. London:Pitman Publishing, 1996:7895.

[11] Kesidou E, Demirel P. On the Drivers of Ecoinnovations: Empirical Evidence from the UK[J]. Research Policy, 2012, 41(5):862870.

[12] 刘思华.生态文明与可持续发展问题的再探讨[J].东南学术, 2002(6):6066.

[13] 严立冬.经济可持续发展的生态创新[M].北京:中国环境科学出版社,2002:2538.

[14] 孙菲,杨晓龙,陈雍淦,等.东北地区资源型城市绿色发展效率测度——基于2008—2017年数据的实证研究[J].中国石油大学学报(社会科学版),2021,37(3):1825.

[15] 方琳,仇方道.再生性资源型城市绿色发展效率评价——以徐州市为例[J].国土与自然资源研究,2019(4):2831.

[16] 谭旭红,李芊霖.资源型城市绿色转型评价研究——以黑龙江省为例[J].煤炭经济研究,2018,38(12):2327.

[17] 罗海霞,段永峰.内蒙古资源型城市绿色经济效率评价及其影响因素分析[J].开发研究,2018(2):117122.

[18] 赵洋.我国资源型城市产业绿色转型效率研究——基于地级资源型城市面板数据实证分析[J].经济问题探索,2019(7):94101.

[19] 肖滢,卢丽文.资源型城市工业绿色转型发展测度——基于全国108个资源型城市的面板数据分析[J].财经科学,2019(9):8698.

[20] 李赫然.基于非估计参数的资源型城市绿色经济效率分析研究[J].工业技术经济,2019,38(2):5258.

[21] 岳书敬, 邹玉琳, 胡姚雨. 产业集聚对中国城市绿色发展效率的影响[J].城市问题, 2015(10):4954

[22] 郭付友, 陈才, 刘志刚. 城市绿色发展效率的空间分异及影响因素——基于山东省17地市面板数据[J]. 世界地理研究, 2020,29(5):10141048.

[23] 马丁,周新.黄河沿岸城市绿色发展效率及影响因素分析[J].调研世界,2020(12):39.

[24] 贾维尔·卡里略赫莫斯拉, 托蒂·康诺拉.生态创新[M].上海:上海科学技术出版社,2014:1217.

[25] Fethi S, Rahuma A. The Iimpact of Ecoinnovation on CO2 Emission Reductions: Evidence from Selected Petroleum Companies[J]. Structural Change and Economic Dynamics, 2020(53):108115.

[26] 刘晓红.空间关联下绿色创新的雾霾污染效应研究[J].华东经济管理,2019,22(10):4857.

[27] 赵领娣,张磊,徐乐. 人力资本、产业结构调整与绿色发展效率的作用机制[J]. 中国人口·资源与环境, 2016(26):106114.

[28] 王兵,黄人杰.中国区域绿色发展效率与绿色全要素生产率:2000—2010——基于参数共同边界的实证研究[J].产经评论,2014(1):16-35.

[29] Charnes A, Cooper W W, Rhodes E. Measuring the Efficiency of DecisionMaking Units[J].European Journal of Operational Research, 1978(2):429444.

[30] Tone K,Tsutsui M. An Epsilonbased Measure of Efficiency in DEA—A Third Pole of Technical Efficiency[J]. European Journal of Operational Research,2010,207(3):15541563.

[30] Andersen P,Petersen N C.A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis[J]. Management Science,1993,(39):12611264.

[31] 成刚.数据包络分析方法与MaxDEA软件[M].北京:知识产权出版社,2014:5153.

[32] Costantini V, Crespi F, Martini C, et al. Demandpull and Technologypush Public Support for Ecoinnovation: The Case of the Biofuels Sector[J]. Research Policy, 2015, 44(3):577595.

[33] 張在旭,薛雅伟,郝增亮,等.中国油气资源城市“资源诅咒”效应实证[J].中国人口·资源与环境,2015(10):7986.

The Impact of Ecoinnovation on Green Development Efficiency of Oilgas Resourcebased Cities

SUN Mingming1,2, GAO Cuijuan1, SHENG Yanmei1

(1.School of Economics and Management,  Northeast Petroleum University, Daqing 163318, Heilongjiang, China;

2.Research Centre for Higher Education, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, Heilongjiang, China)

Abstract: Based on the panel data of 11 typical oilgas resourcebased cities in China over the period 2006 to 2019, the EBM super efficiency model is used to measure the urban green development efficiency, and the random effect model is used to investigate the impact direction and strength of ecoinnovation on green development efficiency. The results suggest that during the sample period, the green development efficiency of oilgas resourcebased cities shows a trend of first decreasing, then fluctuating and rising. Green development efficiency differs significantly from city to city with Daqing, Dongying, Songyuan and Karamay generally high and Tangshan and Yulin relatively low. Ecoinnovation has a significant positive impact on the green development efficiency of oilgas resourcebased cities. The urban size strengthens the impact of ecoinnovations on the green development efficiency of oil and gas resourcebased cities. It is suggested that oilgas resourcebased cities improve the policy system to promote eco innovations, vigorously boost the capability of ecoinnovation of enterprises, and do a good job in suiting the cities to local conditions while developing ecocities with ecoinnovations.

Key words: ecoinnovation; oilgas resourcebased city; green development efficiency