0 引言

随着新一轮技术革命的到来，全球产业价值链重塑进程不断加快，世界上越来越多的国家将经济发展目标重新聚焦于制造业，如美国“先进制造业伙伴计划”、欧盟“科技创新投入计划”、德国“工业4.0”等，各国均希望通过技术创新等途径率先抢占制造业发展制高点。该情况下，国内传统制造业所依赖的“高投入、高污染、高排放”要素驱动型发展模式弊端愈发凸显，尤其是人口红利的丧失、原材料成本的上涨、资源环境压力的持续加大等成为国内制造业发展不可回避的问题。对此，以《中国制造2025》和《工业绿色发展规划(2016-2020年)》为导向的制造业发展战略均提出要大力发展先进制造业，加快传统制造业转型升级。相比于传统制造业，先进制造业是综合利用先进材料工艺、设备、技术及现代管理等最新成果，并将其应用在产品研发到终端销售服务全过程，能够实现优质高效、清洁低耗生产的现代化产业。相比于传统制造业，先进制造业所具有的科技含量高、附加值大、产业带动性强等特征，使其在推动国内制造业转型升级和国民经济发展中的关键支撑作用越发重要。那么，应该如何促进先进制造业发展？实质上，决定先进制造业发展质量的驱动要素较多，如要素禀赋、资本结构、技术进步水平等，但是从先进制造业特点与产业可持续发展需求看，绿色技术创新驱动是突破经济效益与资源环境效益均衡发展难题的重要途径。同时，绿色技术创新还可借助环境规制等外部性调控手段提升其创新能力，但该过程牵涉出的直接问题是现阶段国内先进制造业绿色技术创新水平究竟如何？环境规制是否有效促进了其创新水平提升？因此，科学辨识先进制造业绿色技术创新水平及其与环境规制间的作用机理，对于落实制造业转型升级与工业绿色发展规划具有重要指导意义。

1 文献回顾

绿色技术创新作为促进制造业绿色循环低碳发展的重要驱动要素，近年来学者对其探索的视角不断拓展，旨在摸索出推进绿色发展水平持续提升的有效路径。主要集中在以下几个方面：

(1)绿色技术创新内涵及其水平测度。“绿色技术创新”一词自20世纪90年代开始使用并于21世纪初逐渐占据主流，但截至当前尚未形成统一定义。Jaffe等[1]认为，相比于传统创新理念，绿色技术创新更加注重知识溢出与环保溢出双重属性，表现为创新活动具备新颖性与价值性，同时还能实现资源节约和环境改善。Bernauer等[2]指出，绿色技术创新是在遵循生态规律的前提下，在产品设计、生产、配送及使用等过程中降低资源利用率与环境成本的技术创新活动。Driessen等[3]认为，绿色技术创新是指有助于降低生产和消费边际外部成本的技术创新行为，其以实现产业可持续发展和多重价值为前提。由上可见，学者对于绿色技术创新的界定主要集中在绿色技术创新特征和生产过程两个方面。而绿色技术创新水平评估方式整体可分为两类：一是采用距离函数、数据包络分析(DEA)等投入产出模型。例如，钱丽等[4]采用共同前沿函数与DEA模型测度了工业企业绿色技术创新效率及其地区差异；刘章生等[5]从全要素生产率角度出发，利用Malmquist指数对制造业绿色创新能力进行了分行业评估与分析；杨立生等[6]采用考虑非期望产出的DEA模型评价了企业绿色持续创新效率，认为降低投入或产出松弛问题引发了效率测算出现偏差的可能性；二是构建绿色技术创新评价指标体系。例如，朱永跃等[7]在综合影响企业绿色技术创新环境因素的基础上，利用模糊函数从企业内部和外部双维度构建了绿色技术创新环境评价指标体系；孙群英等[8]构建了包括绿色技术创新投入能力等在内的企业绿色技术创新能力评价指标体系，并选取可拓函数进行实证分析。

(2)制造业绿色技术创新驱动机理。由于绿色技术创新与可持续发展、生态经济等公共性问题具有紧密相关性，因此不同领域学者对其影响要素作用机理的探讨也具有多维性。其中，对于环境规制与绿色技术创新间关系的讨论多建立在“波特假说”检验的基础上，即部分学者认为企业履行环境规制，提高绿色技术创新水平的同时还会增加企业额外投入成本，不利于企业发展。如Ghosh等[9]认为，环境规制会迫使企业固有研发方向发生较大改变，尤其是对于劳动密集型制造业而言，其需要投入的成本会出现规模式增长，当企业承担能力有限时容易造成发展停滞。还有一些学者持反对意见，提出环境规制导向下绿色技术创新活动虽然会导致企业增加一定成本，但其产生的显著激励效应可对企业长期发展产生正向促进作用。如Lanoie等[10]认为，环境规制能够帮助企业客观认识其未来发展约束因素，合理的环境规制强度可对企业绿色技术创新方向提供正确引导；Rubashkina等[11]基于污染治理成本视角研究环境规制对企业绿色技术创新水平的影响，发现其作用曲线整体上呈现“U”型波动规律。除环境规制外，其他学者也提供了一些很有价值的参考。如Matsuhashi等[12]从创新投入角度分析制造业绿色技术创新效率驱动机制发现，其对传统制造业的正向冲击效应偏弱；孙育红等[13]从政策导向角度分析了国内绿色技术创新发展瓶颈与改进路径；李香菊等[14]基于地区竞争视角分析了环境税对企业绿色技术创新的影响。

综上所述，目前相关研究已对绿色技术创新内涵、评价机制及其影响制造业发展的驱动因素作出了一定解释，为解析先进制造业绿色技术创新提供了重要借鉴。但在国内加快推进制造业绿色转型升级及先进制造业发展背景下，还有一些尚未解决的问题需要思考：①先进制造业作为国内制造业转型升级的重要方向，其绿色技术创新水平究竟如何？具备怎样的变动趋势及地区差异特点？②对于绿色技术创新水平的测度主要集中在传统投入产出模型上，其容易受到投入产出松弛及环境变量的影响，从而容易导致测度结果出现偏差，那么是否具有更加合理的测度方式？③鉴于绿色技术创新与环境规制间的紧密关系，目前主要集中在制造业整体层面和企业层面的理论分析，但环境规制对先进制造业绿色技术创新又会产生哪些影响？针对上述问题，本研究选取非强制性幅度调整(Range Adjusted Measure，RAM)和随机前沿函数分析法(Stochastic Frontier Analysis，SFA)构建先进制造业绿色技术创新三阶段组合效率测度模型[15]，将影响先进制造业绿色技术创新的环境要素纳入其模型构建过程，从而更为客观地评价先进制造业绿色技术创新效率，在此基础上利用门槛计量模型进一步解析其与环境规制间的关联效应，旨在为制定先进制造业绿色技术创新政策提供理论参考。

2 模型构建、变量与数据说明

2.1 绿色技术创新效率模型

步骤1：初始效率计算。经典幅度调整RAM模型将数据集合幅度的倒数作为权重，可保证非正向数据平移及目标函数中松弛变量的稳健性。因此，本研究用其构建先进制造业绿色技术创新效率模型。

式(1)中，Grel为绿色技术创新效率，xαi表示生产单元i的α项投入，yβi为单元i的β项产出，为α项投入的过剩值，表示β项产出的不足构成了模型松弛变量，计算公式为：

(2)

步骤2：投入产出调整。设定ηαi、καi与ηβi、κβi(i=1,2,3,…,n)是指单元i对投入与产出松弛α、β的统计噪音及无效规制；依次是根据模型(1)计算出的单元i的投入与产出松弛α、β。按照Cobb-Douglass生产函数，建立松弛成本函数。

(4)

式(3)和(4)中，指常数项，指常数项。若纳入统计噪音ηαi、ηβi，f-(vα;uα)、f+(vβ;uβ)指随机松弛前沿；如果忽略噪音ηαi、ηβi，则f-(vα;uα)、f+(vβ;uβ)为固定松弛前沿。考虑无效规制καi、κβi≥0，可获得统计噪音干扰下最小松弛，其它松弛为无效规制καi、κβi。据此，可进一步测算投入过剩及产出弹性参数与其无效规制条件选取Jlms法估计。

(6)

基于上式，并结合Cobb-Douglass生产函数对松弛α、β的非线性设定，调整投入和产出量。

α=1,2,3,…,m,i=1,2,3,…,n

(7)

β=1,2,3,…,g,i=1,2,3,…,n

(8)

式(7)和式(8)中，表示调整后投入与产出；表示松弛变量剔除无效规制καi、κβi后取得的由噪音及环境引致的干扰效应。

步骤3：效率重新测定。将步骤2取得的投入与产出代入模型(1)，测定调整后的绿色技术创新效率。

2.2 门槛效应模型

本研究参考Hansen[16]的门槛思路，检验环境规制与先进制造业绿色技术创新效率间的关联关系，其优势在于可通过在回归检验中引入作为未知变量的门槛值，对样本进行分段估计实现对其门槛值和内生门槛效应的检验。鉴于门槛数量的未知性及异方差影响，对模型均采取对数化处理。

ϖn)+ρlncorvit+εit

(10)

其中，为正式与非正式环境规制水平，并表征门槛变量；corvit为控制变量，包括市场竞争度(maket)、资本密集度(capit)、外资依赖度(forig)、行业规模(scale)、行业利润率(profit)；I(·)为指示性函数；γ、ϖ为正式与非正式环境规制门槛值；θ、ξ为待估参数；τ、ρ为参数向量；εit为随机干扰项。

2.3 变量选取与数据来源

(1)先进制造业绿色技术创新效率。根据Cobb-Douglass生产函数F(s,p)=f(k,l,h)，结合先进制造业绿色技术创新效率内涵，选取先进制造业R&D经费投入(Rsiv_pay)、R&D人员全时当量(Rsiv_man)和能源消费总量(Eneg)分别作为资本、劳动和资源投入的表征指标；先进制造业绿色技术创新既要支撑经济效益获取，又要兼顾生态环境质量。因此，本研究将产出指标分为期望产出与非期望产出两类。其中，期望产出采用先进制造业增加值(Igdp)衡量，非期望产出选取先进制造业废水排放量(West_ter)、氨氮排放量(West_nal)和化学需氧量(West_cod)表示。按照区域发展理论，区域内先进制造业的经济行为与创新活动均植根于当地社会经济发展环境，鉴于区域间先进制造业绿色技术创新效率比较公平，需弱化由其环境要素差异所引致的影响，但该过程在实测中也需要考虑指标数据的可得性。据此，本研究选取先进制造业所涉地区经济水平(Var_gdp)、公众素质(Var_per)、政府扶持强度(Var_gov)作为影响绿色技术创新的环境变量。其中，经济水平采取地区人均国民生产总值表征；公众素质选择人均教育投入规模衡量；政府扶持强度利用政府资助所占科技经费资助总额比重表示。为提高上述环境变量的稳定性，均采用实测年与前两年统计值的平均值衡量。为消除通货膨胀的干扰，对以上涉及货币度量要素均按照1991年可比价格给予转换。

(2)环境规制。现有研究中对于环境规制尚未形成统一测量方法，对其类型划分也不尽相同。其中，以环境规制工具为划分依据，通常可分为命令控制型、市场激励型和公众参与型3种类型[17]；按照参与主体，则可划分为正式环境规制和非正式环境规制两类[18]。其中，正式环境规制主要是指政府部门为提高环境品质而制定的规范标准，利用公权力实现控制环境污染的目的，如排污标准、环保稽查等；非正式环境规制的概念最早由Pargal等[19]提出，是指由于社会公众对环境问题的关注及网络媒体对环境事故的披露，从而对企业造成的倒逼压力，属于政府体制外对企业发展的监督力量。这类规制也得到一些学者重视，如Heyes等[20]认为，社会公众对环境保护的关注度不仅能够作为环境治理提升活动主体参与度，还可以发挥对企业环保的监督作用。本研究基于正式与非正式环境规制视角，分析环境规制对先进制造业绿色技术创新效率的影响。其中，正式环境规制强度选取傅京燕等[21]的综合指数法测算。

(11)

其中，为排污指标YSij标准化值；δij代表指标权重，即行业i的j指标单位产值排放量与其平均值的比率，排污指标主要包括先进制造业二氧化硫、粉尘和烟尘去除率，废水排放达标率，固体废物综合利用率。非正式环境规制采用互联网上关于“环境污染”这一关键词的公众关注程度作为的表征指标，并利用“谷歌趋势”(Google Trends)作为实现工具对其关键词进行统计，取得中国内地各省市非正式环境规制指数。

(3)控制变量。①市场竞争度是先进制造业市场容量及其行业总体状态的体现，本研究以企业数量表示；②资本密集度是生产制造过程的重要特征之一，本研究采用人均物质资本衡量；③外资依存度可反映先进制造行业对外资的吸收与产出情况，本研究利用外商直接投资占行业总产值的比值表示；④行业规模是保障其行业具备产业链优势的基础和前提，本研究采用行业总产值与所含企业规模数量的比值衡量；⑤行业利润率可体现先进制造业运营发展水平，本研究使用行业利润总额和固定资产净值的比值表示。

本研究选取2006-2016年全国内地30省市(除西藏因数据不全未纳入统计外)先进制造业行业相关面板数据作为测度集，数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、“中国工业企业数据库”及各省市统计年鉴，其中存在的局部缺失数据根据国家统计局网站提供的统计公报通过插值法补充。

3 先进制造业绿色技术创新效率测度

3.1 松弛变量分析

本研究按照松弛函数对各省市先进制造业投入与产出松弛变量进行弹性分析，并根据RAM模型测度各变量随机前沿，结果见表1。从样本随机前沿分析中可以看出，各变量总方差均具有显著非零特征，说明测度先进制造业绿色技术创新效率过程中统计噪音与规制无效因素不能被忽略，同时环境变量作用于松弛变量的方式及程度也存在一定差异。

注：***、**、*表示在1%、5%、10%统计水平上显著，表3同；“( )”代表标准误差

由表1可知，样本区间内经济水平对先进制造业资本投入松弛过剩的影响由正向负转变，说明随着经济的不断增长，资本投入使用效率逐渐提高，相似规律也体现在先进制造业劳动松弛过剩弹性系数上。由此可见，在国内企业不断加大科技投入规模情况下，先进制造业在资本与劳动投入使用方面表现出相对良好的成效。而对于资源投入松弛过剩，其经济弹性系数始终为正，但呈稳定下降趋势，说明先进制造业资源过剩问题虽然逐步得到缓解，但依然具有较大改进空间。相比之下，期望产出松弛中经济增长弹性系数由正转负，说明先进制造业经济动能不断提升；非期望产出中其污染指标产出不足松弛的弹性系数整体上由负向正转变，表明经济水平对先进制造业污染治理的支撑力度持续加强。

公众素质对先进制造业资本投入松弛过剩的弹性系数由正转负，说明近年来随着国家对教育关注程度的不断提高，公众素质得以明显提升，使其对资本节控的效果越发显著。对于该结论的解释，可通过公众素质对先进制造业劳动投入松弛过剩的影响看出，即在样本初始年份其弹性系数为正，而到2016年时呈显著性负向影响，这能够在一定程度上反映出公众素质提升有利于先进制造业劳动力结构与素质优化。同时，公众素质对资源投入松弛过剩的作用也实现了由加剧到控制的转变。而先进制造业期望与非期望产出不足松弛系数自2011年起分别呈现出由正转负、负转正的变化，说明近年来先进制造业劳动结构升级对推进其经济创收提供了良好支撑作用，且在控制污染产出方面效果越发显著。

在政府扶持强度对先进制造业资本投入松弛过剩检验中，其弹性系数由初期显著正向到后期负向转变过程说明，早期政府更加偏重于资本投入规模总量，但随着企业消化吸收及政府政策的适应性调整，其引发的资本过剩问题逐步得到缓解，在上述情况下，劳动力参与先进制造业的结构也随之发生改变。从测度结果中可以看出，劳动投入过剩弹性系数到2016年呈现负值，说明劳动投入质量得到改进；而资源投入松弛过剩弹性系数持续为负，说明长期以来政府对于资源节控的关注力度持续加大。政府扶持对于提升先进制造业期望产出具有显著推动作用，而对于污染非期望产出，其在样本初期表现为对产出松弛不足呈正向作用外，其余时间均为负向作用，说明随着国内制造业绿色发展，先进制造业在政策导向作用下对环境治理取得了较为显著的成效。

3.2 效率测度结果

基于前文对随机前沿规制要素和统计噪音的检验，本研究进一步利用RAM模型分别测度各省市先进制造业绿色技术创新效率幅度调整前后值。为观测效率幅度调整前后的差异情况，本研究对2006年、2011年、2014年和2016年先进制造业绿色技术创新效率省际排名进行对比，结果见表2。

注：“↑、↓”表示排名上升与下降；“-”表示排名不变

由表2可知，通过投入产出调整可使样本测度期间内多数地区先进制造业绿色技术创新效率排名产生不同程度的变动。如2011年，仅有北京、山东、湖北等9个地区绿色技术创新效率排名未发生改变，上述现象表明规制因素与噪音统计对先进制造业绿色技术创新效率测度过程具有相对显著的差异性波动影响，而消除上述差异性波动影响后地区先进制造业绿色技术创新效率则更能够真实反映绿色技术创新水平。按照调整后的绿色技术创新效率测度情况还可进一步发现：

(1)先进制造业绿色技术创新水平总体发展态势良好，后期提升潜力较大。根据测度结果，2006-2016年全国宏观层面先进制造业绿色技术创新效率从0.232提升至0.297，且未发生显著波动，说明近年来随着国家对制造业绿色转型升级及先进制造业重点扶持发展关注力度的不断增强，支持先进制造业绿色技术创新的相关政策实施取得了良好成效。但纵观其整体效率值大小，尤其是从2016年调整值看其绿色技术创新水平仍然偏低，这也验证了当前国内先进制造业绿色技术创新还具备较大改善潜力的客观现实。

(2)先进制造业绿色技术创新效率呈现“三大梯度”空间分布形态。即广东、上海、天津、江苏、浙江、北京和山东7个地区先进制造业绿色技术创新效率值均在0.55水平以上，并构成了其绿色技术创新效率第一梯度。这类地区多处于东部，在推进先进制造业发展方面存在着产业基础雄厚、资本相对密集、技术水平较高等诸多共性特征，尤其是近年来支持制造业转型升级的生态环境治理与创新驱动举措得到深入实施。第二梯度主要包括安徽、湖北、重庆、福建、湖南等14个地区，其效率值均处于[0.15,0.55]区间，且以东中部地区为主，说明随着中部地区“一中心、四区”战略定位的实施，其先进制造业绿色技术创新水平得到进一步提升。而广西、甘肃、新疆、青海等9个地区绿色技术创新效率值均处于0.15水平以下，构成了第三梯度。可见，从地理空间视角看，由东向西先进制造业绿色技术创新效率呈梯度变化态势。

(3)先进制造业绿色技术创新效率具有相对显著的“都市联动效应”。全国先进制造业绿色技术创新效率空间分布状态，可在一定程度上反映出都市圈先进制造业绿色技术创新集聚水平。如包括上海、江苏和浙江在内的长江三角洲经济带均处于第一梯度，绿色技术创新效率位于全国前列，说明良好的资源禀赋与产业结构、较高的对外开放水平等为这类地区先进制造业绿色转型发展奠定了重要基础。以北京、天津、河北为主线的京津冀都市圈先进制造业绿色技术创新效率也均处于第一梯度与第二梯度范围之间，这类地区拥有的政治、经济、文化和科技创新优势促使该区域带形成了相对完善的联动发展模式。此外，以广东为代表的珠江三角洲都市圈，其先进制造业绿色技术创新效率在国内处于领先地位，典型的外向型经济及发展良好的现代服务业为先进制造业绿色技术创新提供了重要基础与条件。上述地区在现阶段国内着力打造世界级先进制造业集群背景下，将成为率先进行转型升级的关键引擎，同时对周边地区先进制造业发展产生辐射带动效应。

4 环境规制门槛效应检验

在先进制造业绿色技术创新效率呈空间差异分布态势情况下，环境规制与其究竟具备何种内在关系？对此，进一步按照门槛检验模型中抽样法取得统计量渐进分布，分别测得正式、非正式环境规制对制造业绿色技术创新效率的门槛值，结果见表3。从中可见，两类环境规制均在5%显著水平下达到单门槛检验标准要求，其门槛大小分别为6.138、8.207，说明两类环境规制与先进制造业绿色技术创新效率间关系均具有非线性特征。

根据上述环境规制门槛效应检验，在其存在单门槛效应情况下进一步检测正式、非正式环境规制对先进制造业绿色技术创新效率的内在关联性，结果见表4。其中，正式环境规制对先进制造业绿色技术创新效率表现为先正向促进后负向抑制的作用关系，说明长期正式环境规制对先进制造业绿色技术创新激励效应可弥补由其引发的环境治理成本上涨效应，验证了“波特假说”观点在先进制造业绿色技术创新效率中的适用性，即适当的环境规制能够抵消环境保护带来的生产成本上升且能够提升企业竞争优势。上述结论支持彭文斌等[22]提出的正式环境规制与绿色技术创新效率间呈“U”型曲线关系的观点。这主要是因为，相比于传统制造业，先进制造业多属于高效、低耗、清洁类生产行业，对于合理的正式环境规制具有较高的灵敏性与适应性，可在一定程度上避免传统制造业因对资源环境高度依赖而导致环境成本偏高的弊端。市场竞争度与先进制造业绿色技术创新效率呈“U”型关系，说明市场竞争程度变化会对绿色技术创新效率产生波动效应，但在良性市场竞争环境中则可加速制造业绿色技术创新水平提升。而作为先进制造业绿色技术创新活动的关键驱动要素，充足的资本条件与行业利润率可为先进制造业绿色技术创新提供物资保障，即资本密集度与行业利润率对先进制造业绿色技术创新效率具有显著正向推进作用。外资依赖度与先进制造业绿色技术创新效率呈倒“U”型关系，说明短期内高强度外资引入能够加快先进制造业创新，但从长期看，外资并非有利于其绿色技术创新活动的可持续性，应更加强调本土企业自主创新。行业规模与先进制造业绿色技术创新效率呈负相关关系，但统计效果并不显著。

非正式环境规制与先进制造业绿色技术创新效率间先后呈现倒“U”型关系，说明短期内社会公众对环境保护的诉求压力能够对先进制造业绿色技术创新效率发挥正向刺激效应，有利于提升环境规制整体效率。但当非正式环境规制强度超过8.207这一阈值时，先进制造业绿色技术创新效率将被削弱，主要是由于随着环境治理难度的加大，现行环境规制手段多集中于自上而下的正式环境规制，如通过制定相关行业技术标准、排污标准等规范企业行为，而社会公众参与其发展过程的监管程度受限，且先进制造业绿色技术创新对社会公众的非正式环境规制存在一定滞后性，导致后期非正式环境规制与先进制造业绿色技术创新效率呈负相关关系。此外，资本密集度、行业利润率对先进制造业绿色技术创新效率依然具有显著正向推进作用，而市场竞争度、外资依赖度则对绿色技术创新效率分别表现为“U”型与倒“U”型关系，该结果进一步验证了正式环境规制门槛检验结论的有效性。

为进一步验证上述结果的可靠性，本研究利用混合OLS方法对正式、非正式环境规制滞后1期项分别进行稳健性回归分析，结果见表5。从中可见，在相应区间内，的弹性系数正负状况与环境规制门槛回归计量结果一致，且系数大小变化情况稳定，说明门槛检验结果具有稳健性。

注：“***、**、*”表示在1%、5%、10%统计水平上显著；( )为统计值，下同

5 结论与启示

5.1 主要结论

本研究采用非强制性幅度调整与随机前沿函数构建先进制造业绿色技术创新三阶段组合效率测度模型，通过对规制噪音进行辨识与非正值处理，并引入环境变量松弛函数达到降低先进制造业绿色技术创新效率的评估偏误。综合考虑期望与非期望产出状况，将经济水平、公众素质、政府扶持强度作为先进制造业绿色技术创新效率的环境影响因素，对全国内地30个省市2006-2016年先进制造业绿色技术创新效率进行测度。在此基础上，构建先进制造业绿色技术创新效率与环境规制门槛计量模型，分别对正式环境规制、非正式环境规制与绿色技术创新效率间的内在关系进行解析，得出如下结论：

(1)在先进制造业绿色技术创新效率测度过程中规制因素与统计噪音不容忽视，且环境因素对其投入产出松弛具有差异性波动影响，尤其是经济水平对先进制造业资源投入松弛过剩弹性系数始终呈现正向影响；公众素质对先进制造业资本与劳动投入松弛过剩实现了由正向负的效应转变，对资源投入松弛过剩与非期望产出不足松弛均呈良好的控制状态；政府扶持强度对资本投入松弛过剩的敏感度不断下降，劳动投入过剩问题逐步得到缓解，且对先进制造业期望产出具有显著刺激作用。

(2)通过投入产出调整可使国内多数地区先进制造业绿色技术创新效率排名产生波动，同时在样本测度期内绿色技术创新效率整体呈现稳步提升态势但其效率值却仍然偏低，并呈现“三大梯度”空间分布形态，其中广东、上海、天津、江苏等相对领先，且由东向西其先进制造业绿色技术创新效率呈梯度演化态势，而相对显著的“都市联动效应”特征反映了先进制造业绿色技术创新空间集聚效应较为显著，尤其是在长三角、珠三角和京津冀等地带较为明显。

(3)正式、非正式环境规制对先进制造业绿色技术创新效率存在差异化作用机理，分别呈现“U”型与倒“U”型内在关系。其中，正式环境规制门槛值设定为6.138，当规制水平超过该值时其对先进制造业绿色技术创新发展的驱动作用越发显著；而非正式环境规制门槛值为8.207，即社会公众对环境保护的诉求可在一定程度上促进先进制造业绿色技术创新水平提升，说明正式与非正式环境规制的双向高效联合是推进先进制造业绿色技术创新发展的关键。此外，市场竞争度会引起绿色技术创新效率发生不同程度的波动，资本密集度、行业利润率对先进制造业绿色技术创新效率均呈显著正向推进作用。

5.2 政策启示

根据上述研究结论，本研究提出如下政策启示：

(1)顺应产业结构变迁趋势，提高先进制造业绿色技术创新要素供给质量。随着国内经济增速换挡，先进制造业在支撑国民经济发展中的作用越来越显著，因此科学引导资源投入、公众素质、政府扶持等环境要素对先进制造业绿色技术创新提升发挥正向效应是关键。这就需要持续加大绿色技术创新投入，提高资源要素利用效率，同时充分发挥要素市场的高效配置作用，如政府应转变以往主导型角色，推进先进制造业生产要素市场化步伐；整合市场资源，提高公众素质，为先进制造业专门人才培养提供良好条件。在此基础上，加快形成由政府、企业、公众等共同参与的先进制造业绿色发展多主体监管体系。

(2)发挥地区产业集聚优势，完善先进制造业绿色技术创新转移机制。受长期要素错配和政策倾向的影响，地区资源禀赋、劳动力结构、产业基础等要素存在显著差异，这种现象在东中西部地区表现尤为明显，而先进制造业绿色技术创新效率地区测度结果也验证了该特征。东部地区有相对充足的资源禀赋、产业集聚及技术力量等优势，后期应采取外资吸收转化与自主创新相结合方式，发挥绿色技术创新引导作用和辐射效应；中西部地区则可积极吸收东部地区绿色技术创新经验，并依据地区实际需求主动承接东部先进制造型产业转移，从而打造“东部引领、中西部追赶”的总体格局。

(3)强化环境规制主体责任，健全绿色技术创新制度环境。继续推进正式环境规制对先进制造业绿色技术创新的倒逼作用，将非正式环境规制作为重要辅助手段，建立科学合理的协同参与监管体系。既要明确环境规制制定与实施、监管各方职责，又要完善法律保障手段和公众参与权及诉讼制度，提高环境规制政策落实效率。同时，积极引导公众消费观念向低碳绿色消费理念转变，加快市场对绿色产品需求程度，从而激励企业提升绿色技术创新水平。

参考文献:

[1] JAFFE A B, PALMER K. Environmental regulation and innovation: a panel data study [J]. Review of Economics & Statistics, 1997, 79(4):610-619.

[2] BERNAUER T, ENGELS S, KAMMERER D, et al. Explaining green innovation [R]. Working Paper, Center for Comparative and International Studies, 2006:1-16.

[3] DRIESSEN P H, HILLEBRAND B, KOK R A W, et al. Green new product development: the pivotal role of product greenness [J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2013, 60(2):315-326.

[4] 钱丽, 肖仁桥, 陈忠卫. 我国工业企业绿色技术创新效率及其区域差异研究——基于共同前沿理论和DEA模型[J]. 经济理论与经济管理, 2015(1):26-43.

[5] 刘章生, 宋德勇, 弓媛媛, 等. 中国制造业绿色技术创新能力的行业差异与影响因素分析[J]. 情报杂志, 2017, 36(1):194-200.

[6] 杨立生, 王倩, 柴鑫. 基于SBM-DEA模型的企业绿色持续创新效率研究[J]. 云南财经大学学报, 2018(5):102-112.

[7] 朱永跃, 马志强, 陈永清. 企业绿色技术创新环境的多级模糊综合评价[J]. 科技进步与对策, 2010, 27(9):102-105.

[8] 孙群英, 曹玉昆. 基于可拓关联度的企业绿色技术创新能力评价[J]. 科技管理研究, 2016, 36(21):62-67.

[9] GHOSH D, SHAH J, SWAMI S. Product greening and pricing strategies of firms under green sensitive consumer demand and environmental regulations [J]. Annals of Operations Research, 2018(5):1-30.

[10] LANOIE P, PATRY M, LAJEUNESSE R. Environmental regulation and productivity: testing the porter hypothesis [J]. Journal of Productivity Analysis, 2008, 30(2):121-128.

[11] RUBASHKINA Y, GALEOTTI M, VERDOLINI E. Environmental regulation and competitiveness: empirical evidence on the Porter Hypothesis from European manufacturing sectors [J]. Energy Policy, 2015, 83(35):288-300.

[12] MATSUHASHI R, TAKASE K. Green innovation and green growth for realizing an affluent low-carbon society [J]. Low Carbon Economy, 2015, 6(4):87-95.

[13] 孙育红, 张春晓. 改革开放40年来我国绿色技术创新的回顾与思考[J]. 广东社会科学,2018(5):5-12.

[14] 李香菊, 贺娜. 地区竞争下环境税对企业绿色技术创新的影响研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2018,28(9):73-81.

[15] 张峰, 薛惠锋, 王海宁. 基于幅度随机前沿的工业水资源利用效率测度[J]. 华东经济管理, 2017, 31(1):74-82.

[16] HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference [J]. Journal of Econometrics, 1999, 93(2):345-368.

[17] 赵玉民, 朱方明, 贺立龙. 环境规制的界定、分类与演进研究[J]. 中国人口·资源与环境,2009, 19(6):85-90.

[18] 徐圆. 源于社会压力的非正式性环境规制是否约束了中国的工业污染[J]. 财贸研究, 2014(2):7-15.

[19] PARGAL S, WHEELER D. Informal regulation of industrial pollution in developing countries: evidence from Indonesia [J]. Social Science Electronic Publishing, 1995, 104(4):1314-1327.

[20] HEYES A, KAPUR S. Community pressure for green behavior [J]. Journal of Environmental Economics & Management, 2012, 64(3):427-441.

[21] 傅京燕, 李丽莎. 环境规制、要素禀赋与产业国际竞争力的实证研究——基于中国制造业的面板数据[J]. 管理世界, 2010(10):87-98.

[22] 彭文斌, 程芳芳, 路江林. 环境规制对省域绿色创新效率的门槛效应研究[J]. 南方经济,2017(9): 73-84.