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我国地级城市绿色创新能力的组合评价研究

来源:知实学术 分类:管理论文 发布时间:2020-07-11 浏览:

  摘要:以我国2016年285个地级市的截面数据作为样本,利用现有研究文献和数据,从投入和产出两方面入手,构建城市绿色创新能力指标体系,利用熵值法、TOPSIS法、灰色关联度法计算出各城市创新能力排名,综合评估285个地级市的城市绿色创新力实际水平。研究发现:第一,我国城市绿色创新评估体系内部指标呈现出非均衡性特征;第二,城市绿色创新水平存在较大区域性差异,具体表现为东部地区城市绿色创新水平较高、中西城市绿色创新水平较弱。第三,城市绿色创新水平受行政等级差异影响,省会城市的绿色创新水平较高、副省会城市、较大城市和一般城市的绿色创新能力较弱。

  关键词:绿色创新;熵值法;逼近理想解法;灰色关聯度法;平均值法

  中图分类号:F293.2

  文献标识码:B

  文章编号:1001-9138-( 2020) 05-0048-56

  《城市问题》属学术刊物。旨在反映我国及国外城市科学研究的最新成果,反映我国城市规划、建设、发展、管理中存在的问题,探讨解决问题的对策。

  1 引言

  近年来,随着城镇化水平的快速提高,交通拥堵、生态破坏、人口急剧增加等城市问题也日益突出。为了谋求城市经济、社会、生态的协调发展,实现城市资金、技术的协调运行,城市治理研究成为国内外学者关注的重点。具体而言,城市治理主要分为城市经济治理、城市社会治理、城市环境治理以及城市应急治理等。实践中,由于焚烧化石燃料产生了大量的二氧化碳,因此海平面上升、物种灭绝以及全球极端气候现象频繁出现,全球性生态环境问题愈加严重。针对全球性生态问题,各国纷纷采取相应措施,英国发布了《气候变化和可持续发展能源法案》;美国众议院发布了《美国清洁能源与安全法案》报告。作为世界上第二大二氧化碳排放量国,我国在减碳方面的需要愈加迫切,2015年,我国在巴黎气候大会上承诺,到2030年单位GDP二氧化碳排放量下降60%-75%。这进一步说明,转变经济发展方式,优化城市环境治理,推动城市经济可持续化发展,成为我国乃至全球各国持续关注的重点。

  作为实现技术创新和产业升级的主要载体,城市是碳排放和能源消耗的主体。城市碳排放量和污染多于农村,城市人均碳排放量要高于农村地区3倍左右,占总排放量的75%。中国要实现绿色经济发展,改善绿色生态环境的关键在城市。然而,在实践中,长期以来我国工业企业都实行粗放型生产,资源浪费,环境污染的问题接踵而来,因此,转变经济发展方式,实现传统产业的优化升级,促进技术革新和产业创新,是各城市实现可持续发展的必然选择。为实现对外的减排目标和国内的技术创新发展,我国政府使用了一系列政策工具,出台相应的节能减排政策和环境规制政策,力争实现绿色生态和技术创新的发展。随着政府和学者们对城市绿色创新能力的深入关注,以城市为载体的绿色创新能力的评估也成为政府和学者讨论的重要主题。

  那么,以城市为载体的绿色创新水平如何衡量?低碳城市的建立是否受到地区差异、行政等级差异的影响,在不同城市之间有所区别?准确评价城市绿色创新水平有利于提高城市综合创新能力,有利于生态环境的保护,有利于经济可持续发展,对未来国家制定有关城市环境规制政策,促进城市系统化治理具有重要的参考价值。

  2 文献综述及城市绿色创新能力指标体系构建

  纵观现有学界研究,当前围绕绿色创新能力的研究主要集中在以下几个方面:

  一是对城市建设中绿色创新的概念、特征和重要性的探讨,二是对绿色创新能力发展路径的探讨,三是对绿色创新能力评估体系的构建,现有学者多基于省域或城市本身,通过构建绿色创新能力指标体系,对省域和城市的绿色创新能力进行综合评价。也有少部分学者探究绿色创新能力的影响因素,即从外生政策变量、市场推动效应以及技术革新的冲击三个方面考虑对城市绿色创新能力的影响。

  这些研究虽对绿色创新能力进行了综合评价,但多从我国省域或者企业的直观效应视角出发,少有以我国地级城市为主要载体对城市绿色创新能力进行深入评估。在城市发展的过程中,如何构建合理的绿色创新能力指标体系,准确衡量各城市的绿色创新能力?城市区域位置因素、行政等级是否会影响各地区城市绿色创新能力的高低?面对城市建设过程中可能带来的区域差异效应、行政等级差异效应,本文基于科学的评估方法,构建城市绿色创新指标体系,探索城市绿色创新能力的区域差异,对实现各城市的可持续发展战略具有重要的政策意义。本文的创新贡献分为两方面,一方面,相对于现有学者的研究,本文创新引入专利这一指标,直接衡量创新的产出能力。另一方面,相对于现有学者多使用数据包络法、因子分析法等单一方法构建指标体系,本文综合运用熵值法、TOPSIS法以及灰色关联度法三种方法评估城市绿色创新能力,弥补传统单一方法所存在的缺陷问题,客观衡量城市绿色创新能力。

  基于科学的评估方法,本文综合学者们对于绿色创新能力指标体系构建的经验,并结合《中国绿色发展指数报告——区域比较》中对于绿色发展能力的指标构建,从绿色创新能力的投入与产出两方面人手,从7个方面引入13个指标来构建城市绿色创新指标体系,绿色创新能力指标体系如表1所示。

  其中,科研经费支出、科研经费支出占C.DP的比重以及外商直接投资额衡量了绿色创新的资本投入;科技从业人员以及人事水利、城市环境、公共服务人员数为城市的技术创新提供了人力和技术支撑;全社会用电量以及全社会用水量主要是反映城市对于能源的投入;人均GDP与专利授权量反映各城市的创新产出,GDP反映了绿色创新的经济产出,而专利授权量则反映了城市的成果产出;绿色覆盖率、生活垃圾无害化处理率是将绿色环境纳入到创新能力的评价指标之中,并且将工业废水排放量和二氧化硫排放量作为衡量相应的污染排放量指标。

  3 我国绿色创新能力组合评价模型的建立

  在对我国城市绿色创新水平进行评估的过程中,大部分学者使用了数据包络法、因子分析法等方法。具体而言每种评价方法都具有不同的侧重点,但大多学者采用了单一的评价方法来对绿色创新能力进行评估,评价结果可信度、客观性受到影响,使用组合评估方法则可以增加评价结果的可信度与客观性,常用的组合评估方法包括:平均值法、Borda法、Copeland法、模糊Borda法等,其中平均值法具有计算简单且平方损失函数最小标准下最优等优点,因此本文先分别采用熵值法、逼近理想解法、灰色关联度三种方法测算285个城市的绿色创新能力,再采用平均值法对城市绿色创新水平进行组合评价。

  3.1 熵权法的基本原理

  熵值法主要是通过对数据进行排序以及借助信息熵值进行判断,一般来说,信息熵值越小,信息含量更丰富,在综合评价中作用越大。熵值法的步骤如下:重值不同,科研经费支H;、科技从业人员以及专利授权量为影响城市绿色创新水平的主要因素。

  3.2 逼近理想解法(TOPSIS)的基本原理

  逼近理想解法是多目标决策过程中的一种有效方法。该方法主要是通过计算评价对象与理想解和负理想解之间的距离,得到评价对象相对接近度。具体测算过程为:

  (1)计算规范化矩阵。X,.为绿色创新能力的原始数据,Xij为无量纲化处理后的规范化矩阵。

  3.3 灰色关联度(GRA)的基本原理

  灰色关联度法基本原理是:将评价对象和评价指标构成的数列作为比较数列,评价对象各项指标的最优值作为参考数列,通过计算各比较数列与参考数列的关联度,对评价对象进行综合比较和排序。具体测算过程为:

  (1)数据标准化处理。利用倒数法将逆向指标正向化,Xij为原始数据,标准化后数据为Xij。

  (2)确定比较数列和参考数列。参考数列由

  4 基于组合评价法我国城市绿色创新能力的实证分析

  4.1 数据选取

  根据上文构建的城市绿色创新能力指标体系以及评价模型,选取我国城市31个省份中的285个地级市作为评价对象。运用熵权法、TOPSIS法、灰色关联度法对我国地级市201 6年的绿色创新能力进行综合测度,分析各城市2016年绿色创新能力综合排名以及原冈。本文数据来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中围能源统计年鉴》以及《中国绿色发展指数报告——区域比较》。2016年的相关指标数据为可获取的最新数据,故认为可以更加准确反映各城市的绿色创新能力如图1所示。

  4.2 分析与结果

  4.2.1 事前KendlaU检验

  事前检验是利用Kendlall系数对我国城市绿色创新水平的不同排序结果继续进行一致性检验,主要步骤是: (1)假设用m种评价方法对n个评价对象进行评价,所得评价值构成的矩阵为Yij( i=1,2,…,285;j=1,2,3)。本文采用逼近理想解法、熵权法和灰色关联度法3种单一评价方法对我国城市绿色创新水平进行评价,则m=3、n=285。 (2)提出假设。假设H0:3种评价方法的评价结果不具有一致性;H1:3种评价方法的评价结果具有一致性。

  (3)计算检验统计量,进行假设检验。本文的评估对象n=285>7.检验统计量为x-,其计算公式为:

  通过计算,w=0.9149662,则X2=779.5517。给定湿著性0.01的情况下,根据x2分布表得到x20.01( 300) =359.906,显然,X2=779.5517>X20.0I( 300)> X20.01( 285)。因此,在显著性水平oc =0.01下拒绝H0、接受H1。即三种评价方法的评估结果具有一致性,可以对我国城市绿色创新水平进行组合评估。

  4.2.2 基于平均值的组合评估

  采用平均值进行组合评估的主要步骤为:

  (1)将排名的分数进行转换。先将每种单一方法的排名转化为分数,假设r.,为方案Xi在j种评价方法下的排名,记分数为Rij=n-rij+1,即第一名得n分一.,第n名得1分,第j名得n-j+l分。

  (2)计算评价的平均值。计算公式为:

  (3)组合评价的排名。按照评价的平均值进行排序,如果两个城市的最终得分相同,则计算在不同标准方法下得分的标准差,标准差越小的排名越高。

  通过上文构建的熵值法、TOPSIS法、灰色关联度法评价模型,对我国285个地级市2016年的绿色创新能力采用平均值法测算城市排名。结果显示,绿色创新能力前30的城市如表3所示。在285个城市之中,绿色创新能力最强的是北京,其平均值得分为284.67;最弱的为临沧市,其平均值得分为4,两者相差71.16倍,这说明我国绿色创新能力在城市之间不均衡,差异极大。我国城市绿色创新能力的平均得分为143,在285个城市之中,只有122个城市的绿色创新能力高于全国平均水平,此数量占测量城市样本的42.8%,说明我国大部分城市绿色创新能力低于平均水平,整体绿色创新水平处于较低状态。分析可知,北京市在综合得分中位居第一名,归因于北京作为我国政治、经济、文化中心,不仅是绿色创新政策实施的前沿阵地,并且其城市本身也拥有雄厚的物质、人才和科技资源,实践中,随着国际合作氛围日益浓厚,北京市不断学习国外成熟的低碳知识和绿色创新技术,也为我国其他城市的绿色创新建设提供了经验。

  4.2.3 事后Spearman检验

  事后检验是为了检验组合评价方法得到的排序结果与单一评价方法所得排序结果的密切程度,本文采用Spearman相关系数检验法检验结果,主要步骤为:

  (1)假设Ho:基于平均值法的组合评价方法与原3种单一评价方法无关;H,:基于平均值法的组合评价方法与原3种单一评价方法密切相关。

  (2)计算基于平均值法的组合评价方法与原3种单一评价方法之间的平均相关系数p,pj表示基于平均值法的组合评价方法与原第j种单一评价方法之间的Spearman相关系数。

  (3)计算检验统计量,并进行假设检验。统计量的计算公式为:

  通过计算,得到各评价方法排序结果之间的Spearman相关系数如表3所示。则平均相关系数p=( 0.9658+0.9644+0.9171)/3=0.9558, t=54.68,给定显著性0.01.查得t分布表得到临界值t0.01( 285-1)=2.3395,顯然,t=54.68>to.oI( 285-1),因此在0.01的显著性水平下拒绝H0,接受H1.即基于平均值法的组合评价方法与原3种单一评价方法密切相关,组合评价方法的排序结果通过了Spearman事后检验。

  4.2.4 基于聚类分析的城市绿色创新水平等级划分

  东部城市相较于中部城市以及西部城市来说,具有相应的区位优势。一方面东部地区具有人才、技术和物质基础,城市本身具有较好的支撑绿色创新的基础;另一方面,东部地区相较于西部地区来说,其自身良好的政策以及资金优势,又进一步吸引人才与技术集聚,促进城市绿色创新能力发展。因此,本文猜想东部地区在绿色创新水平方面高于中部城市和西部城市。为了进一步分析我国城市绿色创新水平的区域性差异,本文借助SPSS统计软件,采用系统聚类方法进行聚类分析,将我国地级城市按照绿色创新水平划分为三个区域等级,具体分类结果如表4所示。

  (1)区域等级I

  区域等级I主要包括北京、深圳、上海、广州、苏州、成都、天津、杭州、南京、武汉等64个城市。从区域上来看,东部地区城市有40个,占城市数量的62.5%;中部地区包含19个,占29.6875%:西部地区包含5个城市,占7.8125%。从城市等级来看,省会城市及副省会城市包含30个城市,占46.875%;较大市占4个,占6.25%;一般市占30个,占46.875%;处于区域等级I的城市绿色创新水平较高,其中,大部分地区处于东部地区以及行政级别较高的城市,这些城市区域经济实力较强、政策的辐射效应更强,开放的氛围更加浓厚,一方面其城市本身雄厚的物质、人才以及技术基础促使其地区比区域经济实力落后地区能更好地发挥技术创新优势,形成“马太效应”,促进地区技术创新。另一方面,区域经济实力雄厚地区具有创新类试点政策的偏爱优势,也更能够发挥政策的驱动效应,如创新型城市、高新区等,其城市通过政策优惠和专项资金等政策工具,促进城市产业结构升级和技术创新的提升。

  (2)区域等级Ⅱ

  区域等级Ⅱ主要包括滁州、秦皇島、九江、淄博、包头、鹤壁、宣城、赣州、东营、三亚等88个城市。从区域上来看,东部地区城市有32个,占36.36%;中部地区包含49个,占55.68%;西部地区包含7个城市,占7.95%;从城市等级来看,省会城市及负省会城市包含4个城市,占39.1%;较大市占7个,占6.25%;一般市占77个,占46.875%;处于区域等级Ⅱ的城市绿色创新水平一般,主要以东中部城市为主,其中秦皇岛市、淄博市、东营市等东部地区以及滁州市、九江市、包头市等中部地区城市,其自身城市经济发展处于中等水平,城市技术创新能力、人才引进吸引力、城市的绿化覆盖率也处于中等水平。

  (3)区域等级Ⅲ

  区域等级Ⅲ主要包括黄石、平顶山、六盘水、遵义、肇庆、淮南、湛江、莱芜、西宁、呼伦贝尔等133个城市。从区域上来看,东部地区城市有29个,占21.80%;中部地区包含56个,占42.11%;西部地区包含48个城市,占36.09%;从城市等级来看,省会城市及副省会城市包含1个城市,占0.75%;较大城市占4个,占3.01%;一般城市占128个,占96.24%;处于区域等级Ⅲ的城市绿色创新水平较低,这部分城市以中西部城市以及一般地级市为主,一方面,由于经济发展水平较低,产业结果多数处于传统产业,产业升级转型面临较大困难,经济发展的低碳化、创新化程度较低,另一方面,处于内陆地区的中西部城市区位优势远低于东部地区,对外贸易开放程度较低以及基础设施建设落后等方面影响了本城市的技术革新和产业升级,这一阶段的城市绿色创新水平与东部地区城市相比还有较大差距。

  5 研究结论与政策建议

  城市环境治理作为城市治理中的重要组成部分,日益受到政界及学界的关注。如何在新时代下,准确评价我国城市绿色创新水平,为国家制定有关城市环境规制政策,促进城市系统化治理成为迫切需要。本文通过构建城市绿色创新水平评估指标,以熵权法、TOPSIS法、灰色关联度法三种方法为基础,运用平均值法组合方法测算我国285个地级市2016年的绿色创新能力,分析各城市2016年绿色创新能力综合排名以及原因。研究结果表明,第一,我国城市绿色创新评估体系内部指标呈现出非均衡性特征,其中政府科研经费支出、从事科技活动的人员、专利等指标占据较大比重。第二,城市绿色创新水平存在较大区域性差异,具体表现为东部地区城市绿色创新水平较高、中西城市绿色创新水平较弱。第三,城市绿色创新水平受行政等级差异影响,省会城市的绿色创新水平较高、副省会城市、较大市和一般市的绿色创新能力较弱。

  本文的实证发现对于当前我国城市建设具有重要的参考价值,基于此,本文给出如下建议。第一,加大政府科研经费投入、重视培养引进高素质人才、促进科技成果转化。一方面,政府要加大对政府科研经费的投入,良好的政策以及资金优势,进一步吸引人才与技术集聚,促进城市绿色创新能力发展。另一方面,政府应积极培养技术人才,促进科技创新成果转化,推动技术革新。第二,积极合理配置资源,缩小区域差距。东部、中部和西部地区的绿色创新水平相差较大,这与东部丰富的资源和开放的技术学习环境不无关系。一方面,政府更应将资源用于更能促进绿色创新发展的城市,促进资源的有效配置,促进城市绿色创新能力的提高。另一方面,相对于东部地区,技术落后、人才薄弱的中西部地区,更需要以政府为主体,以政策方式推动城市的绿色技术的推行,积极缩小区域技术差距。第三,把握政策优势,促进城市协调性发展。鉴于聚类分析过后,大部分省会城市绿色创新能力较高,绿色创新能力呈现出随行政等级递减的趋势,行政等级越高的城市,绿色创新水平越高。一方面,行政等级高的城市应积极把握国家政策,发挥政策的驱动效应,运用政策优惠和政策专项资金促进自身城市的绿色创新水平的提升;另一方面,国家应该适当对非省会城市进行政策倾斜,提升非省会城市绿色创新能力。

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文章名称:我国地级城市绿色创新能力的组合评价研究

文章地址:http://www.zhishixueshu.com/gl/12079.html

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