《表1 工业企业绿色创新效率测算分析相关文献梳理》

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《长江经济带工业企业绿色创新效率的演变规律》

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注:DEA代表数据包络分析；SFA代表随机前沿分析模型.

国内外学者运用不同的分析视角或方法研究绿色创新的动力、特征、决定因素及其对经济社会系统的影响[13-17]，并对工业企业绿色创新效率进行了较为深入的探讨（表1）.具体而言，在测算指标方面，有的较为侧重于工业指标，如龚新蜀等[18]选择的投入指标有工业固定资产净值、工业从业人员年平均人数、能源消费量，产出指标则包括工业总产值，二氧化碳排放量，但此类指标并不能有效代表创新的投入产出，更多体现的是工业的投入产出；有的则侧重于创新指标，如钱丽等[19]选择的投入指标有研发人员全时当量和研发经费内部支出，中间产出指标包括专利数和新产品开发数，产出指标则包括了新产品销售收入、主营业务收入、单位工业GDP二氧化碳排放量和“三废”排放量.在处理非期望产出时，大部分将其作为产出变量，但也有学者将其作为投入变量，如张江雪等[11]借鉴Korhonenab[20]的做法，将工业企业能耗和废气排放量作为负产出进行处理.在测算方法方面，主要是基于DEA模型的拓展[21]，如投入共享关联DEA模型[6，22]、Super-SBM模型[23-24]、SBM-DEA三阶段[25]、MalmquistLuenberger指数[26-28]、两阶段DEA[29]和DEA-RAM模型[30]以及网络两阶段DEA[10]等.在影响因素方面，主要关注的有外部环境因素如外商直接投资和行业资金FDI[12]、政府政策[8]、知识产权保护和创新氛围[19]、环保投入[10]以及公司性质和行业竞争[31]等，也有企业自身因素如研发资金和企业规模[3，19]、研发管理[4]、绿色工业治理行为等，评价影响因素的作用效果则主要采用面板计量方法[2，5].