李 妍，顾海华，白 冰，马 宁
（江苏师范大学 商学院，江苏 徐州 221116）
在重要战略机遇期，“十三五”规划明确指出我国在生态环境保护方面存在明显短板，高能耗、高污染、低收益的传统工业生产模式阻碍我国经济可持续发展，绿色发展成为工业创新驱动、质量效益和提升绩效的核心[1]。《中国环境状况公报》指出，2020 年我国生态环境质量整体改善，但仍有135 个城市空气污染超标，占全国城市的40.1%，距离2035年基本实现美丽中国建设目标还有一定差距。因此，工业企业有责任兼顾经济效益、生态效益与社会效益，加快从资源要素向绿色创新驱动转变，借助技术创新实现清洁生产和污染减排的目标，达成水平效应与结构效应[2]，厚植全面建成小康社会的绿色底色。
对绿色创新效率的测度，主要采用以随机前沿分析（SFA）为代表的参数方法和以数据包络分析（DEA）为代表的非参数方法[3]。SFA 剥离出环境效应和随机误差对效率值的影响，存在函数设定上的偏差[4]，具有单一产出的局限性。DEA 虽克服了这些问题，但传统DEA 模型是径向和角度度量[5]，计算结果具有不准确性。Tone 基于修正松弛变量构建了非径向和非角度的超效率SBM 模型[6]，该模型突破了效率值最大为1 的设定，有利于不同决策单元之间的比较与排序，故在创新效率评价领域得到了广泛的应用。利用超效率SBM 模型可以计算静态生态效率，但无法反映生态效率的动态变化以及效率分解指标的变化。CHUNG 等根据产出导向的方向距离函数在M 指数的基础上推出带有非期望产出的M 指数，并命名为ML 指数[7]。由于ML 指数采用两个当期ML 指数几何平均值的形式，难以满足传递性和循环性要求，Pastor 和Lovell 提出了GML 指数[8]，修正了ML 指数传递性不足和无可行解的问题。基于此，本文从财务绩效的视角，利用熵值法综合得分将我国30 个省份区域分为高绩效、中绩效、低绩效表现三个区域，以全局方向性超效率SBM 模型静态分析中国工业绿色创新效率的基础上，使用GML 指数分析动态效率演化过程，同时对工业企业财务绩效的影响因素进行了探究，以便更加准确地发力，更加优质地配置资源，促进绩效水平的提升。
（一）工业企业财务绩效测算
在高质量发展的核心理念驱动下，创新资源利用效率对提升绩效发挥引领作用。随着科技资源约束日益趋紧，创新资源利用效率成为科学分析工业企业高质量发展差异化的重要原因。因此，探索中国不同绩效表现企业绿色创新效率差异及损失来源，将有利于清晰了解工业企业绿色创新产生差异的原因，把握好推动生态保护和高质量发展的重大问题。对于财务绩效的测度，本文综合考虑区域短期经济水平与长期发展效益，从速度绩效、规模绩效、产业绩效三个维度构建绩效评价指标体系（见表1），利用熵值法确认指标权重系数，并计算各省份综合评价值。数据处理参考朱喜安的研究成果[9]，进行标准化处理得到Xij，确认评价指标值比值Pij=，其次计算评价指标的熵值确认权重系数（j=1，2，…，m），其中gj=1-ej，最后采用线性加权性合法计算出综合评价值
表1 行业财务绩效评价指标体系
基于所构建的行业财务绩效评价指标体系，在整理出2011—2018 年的省级面板数据后，根据排名结果，将我国30 个省份（不含西藏和港澳台地区）按照综合评价值分为高绩效（江苏、北京、浙江、广东、上海、天津、山东）、中绩效（内蒙古、福建、辽宁、湖南、湖北、海南、山西、陕西、青海、重庆、安徽、河南）、低绩效（江西、四川、河北、新疆、吉林、宁夏、云南、黑龙江、广西、甘肃、贵州）地区三个群组。从分组情况来看，与我国工业发展现实基本吻合。
（二）工业企业绿色创新效率测算
1.投入产出指标设计
本文参考钱丽等（2018）[10]的观点，绿色创新效率投入选择资本、劳动、能源、环境治理投入。资本投入选择R&D 经费内部支出和新产品开发经费支出。为消除通货膨胀和资本滞后的影响，对R&D经费内部支出采用基期为2010 年的研发价格指数进行平减，利用永续盘存法将流量指标转化为研发资本存量，具体公式为Kt=Kt-1（1-δ）+（1-0.5δ）It，Kt-1为基期资本存量，It为t年R&D 经费内部支出，δ为折旧率，一般设定为15%[11]。劳动投入选择工业R&D 人员当时当量。能源投入选择以万t标准煤计量的能源消费总量。环境治理投入选择工业废水治理设施数、工业废气治理设施数、工业固体废物综合利用率。绿色创新产出包含期望产出和非期望产出，期望产出选择工业新产品销售收入和工业发明专利数作为创新产出，非期望产出选择工业三废作为环境产出。本文采用指标均来自统计年鉴，缺失数据采用线性插值法补齐。
2.模型选择
本文借鉴TONE（2002）修正的超效率SBM 模型[5]，假设有n×m要素投入，投入和产出向量为：X=（xij）∈Rm×n，Y=ykj∈Rs×n，非期望产出的超效率SBM模型评估DMU（x0，y0，z0）可表示为：
式中表示决策单元的效率值，m，s1和s2代表投入、期望和非期望产出的变量个数，sx∈Rm，sy∈表示短缺量、过剩量、松弛变量。
3.实证结果及分析
（1）静态分析。本文根据财务绩效表现的排名结果，运用全局性-超效率SBM 模型对不同质量发展地区进行了测度（见图1）。从整体趋势来看，中国工业企业绿色创新效率波动较为明显，主要是因为工业自主创新能力较弱，对国外先进技术具有一定的依赖性，不能做到消化吸收再利用。高、中、低绩效地区绿色创新效率变化趋势与全国情形类似，整体呈上升趋势，且高绩效地区效率值始终高于中、低绩效地区，这与区域经济发展水平相一致，说明高绩效地区对绿色发展水平提高的贡献较大。但各地区效率均值均未达到1，说明我国工业绿色创新效率虽呈向好趋势，但距离有效状态仍有较大空间。从均值来看，考察期内全国及高、中、低绩效表现企业绿色创新效率均值分别为0.692、0.459、0.293、0.482，中、低绩效地区的绿色创新效率均值低于全国，这也折射出下一步实现工业绿色创新效率提升着力点应在中、低绩效发展地区。从2011 年和2019年对比来看，高绩效地区绿色创新水平增长了7.53%，全国及中、低绩效地区创新效率分别降低了13.02%、17.51%、4.59%，这说明高绩效地区对全国的绿色创新水平提升作用不足以弥补中、低绩效地区效率的拉低，整体仍有86.98%的增长空间，水平增长潜力较大，这也符合边际收益递减规律。
图1 2011—2019 年全国及三大地区工业绿色创新效率变化趋势图
分地区而言，高绩效地区的绿色创新效率占据首位，明显高于中、低绩效地区，并且这个差距呈现缩小趋势。具体来说，效率均分超过1 的北京（1.135）、上海（1.060）、广东（1.046）均来自我国工业高绩效表现地区。高绩效地区中浙江、广东增长幅度较为显著，分别增长了75.08%、43.04%，北京、上海出现了增长乏力现象，增幅较缓慢，亟须寻找新的增长极。与高绩效地区相比，中绩效地区创新环境、技术和管理水平不及高绩效地区优越，该地区各省份的绿色创新效率水平参差，密集型独特产业模式造成绿色创新效率低下。从整体幅度来看，中绩效地区呈现“微弱下降”随后“逐渐上升”的追赶型趋势，逐步缩小与高绩效地区绿色创新效率水平的差距。区域内出现两个高增长点，分别是2014 年、2016 年，这可能和“十三五”规划指向绿色创新规划相关，也间接说明中绩效地区受政策影响较大，是未来政策关注的重点。除福建（-6.41%）、海南（-91.49%）、重庆（-60.04%），其他省份出现不同程度的增长趋势，可见福建、海南、重庆是中等地区绩效发展提升的关键。其中，福建作为全国首个国家生态文明试验区，应率先发挥经济特区、自贸试验区、21 世纪海上丝绸之路核心区叠加政策优势，统筹建设首个省级“生态云”平台，承担起先行先试的多重使命；
海南应全方位调动资源要素潜力，抓住《海南自由贸易港建设总体方案》机会窗口，多措并举增收入、强创新、优生态；
重庆必须把绿色发展作为产业发展中的根本思想，实施绿色制造功能，加速落后产能的淘汰、传统生产方式的改变，实现工业绿色低碳循环发展。低绩效地区绿色创新效率处于较低水平，且始终低于整体水平，除吉林、贵州、广西中个别省份效率值波动较大，其他省份整体呈零增长，符合边际收益递减规律。这是因为低绩效地区集中于粗放型经济发展方式，对于创新型发展意识较为薄弱，在智力资本、管理方法和信息技术等要素获取方面具有明显劣势，强度依赖技术引进，自主研发能力弱，是我国工业提升绿色创新效率的难点和重点，这也侧面反映低绩效区域效率水平增长潜力较大，可通过制度创新、政策引导等方式，抓好生态建设行动计划的同时借助科技创新加强创新体系、平台和能力建设，多维度推进我国工业绿色创新的提升。
（2）动态分析。工业绿色技术创新效率具有一定的时间效应，是一个动态变化的过程。为了更好地分析中国工业绿色创新效率水平的动态变化特征，本文通过Matlab 软件运用GML 指数测度2011—2019 年工业绿色创新动态效率（见图2）。
图2 2011—2019 年全国及三大地区工业绿色创新动态效率演化轨迹
从整体趋势来看，全国及高、中、低绩效地区绿色创新动态效率幅度变化较大且趋势一致。2011—2019 年动态效率平均增长率为8.53%，说明我国工业绿色创新效率整体上升，工业绿色创新能力正在逐步加强。从环比增幅来看，2019 年较2011 年动态效率分别增长了-7.56%、64.31%、-40.77%、78.92%、-36.19%、-9.88%、9.04%、10.41%，2016—2019 年效率增长幅度明显，2013—2014 年、2015—2016 年出现较高增长点。一方面说明宏观政策调控起到一定的作用和效果，工业企业正逐步走上生态优先、绿色发展之路。“十三五”规划前后实施工业发展的扶持政策，加速工业经济发展方式转变，使得工业绿色创新动态效率得到进一步明显的快速提升。另一方面是中绩效地区个别省份动态效率大幅增长。以辽宁为例，2012—2021 年累计投入约1575 亿元用于生态环境保护，通过增强工业创新能力、建设一带五基地、扩大有效投资等具体举措，推动形成信息化和工业化深度融合，改变传统偏资源型、传统型、重化工型产业结构，实现创新效率环比增长756.18%。
分指标来看，将工业绿色创新动态效率做进一步的分解，分为技术效率（EC 指数）和技术进步效率（BPC 指数）。整体来看，技术进步效率指数围绕1上下波动，说明工业企业向最佳前沿面趋近，技术效率优化，技术进步成为推动工业绿色创新效率提升的潜在增长力。考察期内全国技术效率分别为1.024、1.453、1.032、1.130、1.348、1.114、0.964、1.246，除2017—2018 年技术效率较前期有降低，其余年份技术效率均超过1，说明工业创新效率技术处于上升态势。分地区来看，绿色创新动态效率差距较大。具体来说，高绩效地区技术效率降低，技术进步效率提升，可能原因是高绩效地区处于技术引进与模仿创新向自主研发设计转换阶段，不断进行技术研究开发与更新换代，导致生产可能性边界外移，技术进步指数略高于技术效率指数。中绩效地区的技术效率与技术进步效率指数均有提升，且效率均超过1，意味着绿色创新效率的提高是通过依靠技术效率改善和技术进步的联合驱动。技术效率超过1.2，说明该区域提高了技术创新意识，在注重对现有技术的开发利用效率的同时，研发创新投入持续加力，使得企业绿色创新动态增长，说明政策实施的有效性。低绩效地区与高绩效地区相反，技术效率提升而技术进步效率下降，说明该地区技术进步效率是绿色发展短板。可能是因为低绩效地区经济发展水平较低，产业结构优化升级滞后，技术研发创新能力不足，加上政策落实力度不够，导致区域内技术进步难度增大，技术进步速度越慢，但技术效率的改善，在一定程度上弥补了技术进步效率的损失，使整体绿色创新效率正向增长。
分阶段来看，“十三五”规划前后绿色创新动态效率存在差距（见表2）。“十三五”规划出台后，将生态文明上升为国家战略，共同推进经济建设与生态文明建设，为生产效率增速提供助推器，整体绿色发展水平显著提高，超出均值2.50%。具体而言，2011—2019 年创新动态创新环比增长-7.56%、64.31%、-40.77%、78.92%、-36.19%、-9.88%、9.04%、10.41%，工业绿色创新动态效率整体增长了11.43%。2016年前我国工业绿色创新动态效率虽超过1，但仍处于均值以下水平，这是因为我国工业整体以能源消耗的传统发展模式与政府生态保护力度的不严厉，是提升绿色创新水平的主要阻力。“十三五”规划后效率值均超过1，除2017—2018 年绿色创新动态效率出现短暂下滑，效率值为0.932，其他年份均高于均值水准且呈上升态势，这和“波特效应”相一致。说明工业企业已达到生产前沿面上，投入与产出的配比达到最优状态，体现出国家的宏观政策调控的示范引领作用。
表2 工业绿色创新动态效率分阶段特征和分解指标
（一）因素选取与模型建立
在工业企业的实际生产经营中，财务绩效的变化将与多个解释变量相关，因此，以绿色创新效率（GIE）作为解释变量，引入环境规制（ER）、政府扶持力度（Gov）、经济开放程度（FDI）及企业规模（Sca）作为解释变量，为了检验“十三五”规划前后外部因素对企业绩效影响的差异，模型中加入时间虚拟变量，建立Tobit 模型。
式中，i表示个体，t表示时间；
Score表示财务绩效综合得分；
D为虚拟变量，D=0 表示2016 年之前，D=1 表示2016 年之后；
εit为随机扰动项。
（二）经营绩效影响因素分析
本文采用随机效应模型进行回归分析，检验结果如表3 所示。
表3 Tobit 模型回归分析结果
由表3 可知，绿色创新效率、环境规制、经济开放程度、企业规模及虚拟变量对工业企业财务绩效产生显著正向影响，政府扶持力度对工业企业财务绩效产生显著负向影响，企业规模没有通过显著性检验，对工业企业财务绩效的影响不显著。
1.绿色创新效率。绿色创新效率每提升1 个百分点，工业企业财务绩效上升0.247 个百分点，说明绿色创新能够诱发持续性增长，具有显著的价值创造效应。绿色创新作为独特资源，体现了企业在创新过程中所运用的资源的利用程度，综合考虑能源损耗和排污量，提高资源要素在产品开发中的使用效益，在注重生态保护的前提下促进经济发展。在强调环保的同时，同时要注意创新资源分配的有效性，确保在创新产出数量上有一个与之相对应的品质，而不仅仅是强调或寻求更多的创新投入，因此，在一定的条件下，经济发展的绿色化水平随着资源利用效率的提高而提高。以及每个创新项目的贡献程度，其成果越多，则代表着企业的绿色创造力越强。企业基于环保前提下通过进行创新活动最大化其经济效益的绿色发展模式，在提高资源利用率的同时，减少环境自净压力，促进企业经济发展增质提效。
2.环境规制。环境规制每提升1 个百分点，工业企业财务绩效上升0.000 2 个百分点，说明环境规制是工业绿色可持续发展不可忽视的一部分。环境规制是社会性规制当中非常重要的一项，其目的就是要让原本整个社会来承担的环境污染的成本转化成企业自身承担的私人成本，降低“负外部性”。环境规制与工业财务绩效的“U”型关系可以看出正向且严厉的外部环境规制政策会鞭策企业进行经济转型，对财务绩效的阻碍作用减弱，激发企业对节能降耗研发投入的动力，实现资源可持续地开发利用，加快工业结构调整和促进经济发展转型。
3.政府扶持力度。政府扶持力度每提升1 个百分点，工业企业财务绩效下降0.438 个百分点，可见财政扶持资金不能直接提高工业企业的经营绩效，甚至对其产生负向影响。可能的原因是在企业经济转型过程中，政府扶持过多干预使企业产生的外部依赖性，绿色创新动力不足，而在经济发展和国家的生态环境问题突出的大背景下，工业企业治理成本增大，使企业经营绩效降低；
其次，政府扶持倾向于投资科技研发等科研项目，导致科研投入冗余现象，带来了“挤出效应”，造成资源配置效率低下、资源浪费等现象，抑制绩效提升。
4.经济开放程度。经济开放程度每提升1 个百分点，工业企业财务绩效上升3.049 个百分点，表明经济开放程度越高，工业企业的绿色创新效能将会得到进一步的改善。外资的引进给国内工业带来技术外溢，带动各工业企业的技术进步，提升产业转型效率。同时对外开放程度较高的地区，对外商投资的吸引力更大，整合技术、人才、知识上更具有优势，这有利于中国工业创新主体消化吸收，强化比较优势，实现内外部创新的共同发展，提高企业经营能力。
5.企业规模。企业规模未通过显著性检验，说明企业财务绩效不严格按照企业规模比例变化。原因可能是互联网经济时代，企业不再简单追求规模经济效益，同时企业成本随规模扩大呈“U”型变化，可见群体规模越大，可能会导致工业企业人力资本配置效率低下、内部管理程序冗杂、周转运营成本较高等问题，规模报酬趋于递减进而阻碍企业经营绩效的提高。
6.时间虚拟变量。时间虚拟变量的估计系数为0.322，符号为正，表明“十三五”规划出台后，伴随一系列政策严格废气、废水排放标准，加大对环境治理的投资，提高绿色创新效率，实现提升绩效与环境污染治理的“双赢”。
本文从财务视角出发，对2011—2019 年我国工业绿色创新效率进行了静态分析与动态分析，同时对中国工业财务绩效的影响因素进行了实证检验。结果表明：（1）中国工业整体绿色创新效率不高，仅有北京、上海、广东三个省份达到生产前沿面，呈现高绩效地区＞全国均值＞中绩效地区＞低绩效地区的分布格局。（2）“十三五”规划的实施，加快了提升绿色创新动态效率的进程。高绩效地区效率提升主要依靠技术进步，中、低绩效地区效率提升主要依靠技术效率。（3）绿色创新效率、环境规制、经济开放程度均会对工业企业财务绩效发挥正向作用。
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