吴传清，黄 成

(1.武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072；2.武汉大学 中国发展战略与规划研究院，湖北 武汉 430072)

一、引言

长江经济带是中国生态优先绿色发展的主战场和引领经济高质量发展的主力军，也是建设生态文明的先行示范带。2018年4月26日，习近平在深入推动长江经济带发展座谈会上强调，要辩证看待经济发展和生态环境保护的关系，倒逼产业转型升级和高质量发展。2020年11月14日，习近平在全面推动长江经济带发展座谈会上再次强调，要促进经济社会全面绿色转型。长江经济带工业发展在中国经济发展格局中占据重要支撑地位，2018年长江经济带工业增加值占中国比重达43.75%，然而，工业生产也是长江经济带环境污染的最主要来源，处理好经济和环境的兼容是生态文明建设过程中要解决的最主要问题，推动工业绿色转型成为长江经济带生态文明建设和高质量发展的紧迫任务。

学术界研究长江经济带工业绿色发展的异质性问题大多从地理空间异质性视角出发，将长江经济带各省市按流域分为上中下游地区，或按所属城市群划分为长三角城市群、长江中游城市群、成渝城市群等展开比较研究(1)李琳、刘琛：《互联网、禀赋结构与长江经济带工业绿色全要素生产率——基于三大城市群108个城市的实证分析》，《华东经济管理》2018年第7期。，研究维度涉及工业绿色发展效率(2)吴传清、黄磊：《长江经济带工业绿色发展效率及其影响因素研究》，《江西师范大学学报》(哲学社会科学版)2018年第3期。、工业生态效率(3)汪克亮、孟祥瑞等：《基于环境压力的长江经济带工业生态效率研究》，《资源科学》2015年第7期。、工业能源效率(4)任毅、丁黄艳等：《长江经济带工业能源效率空间差异化特征与发展趋势——基于三阶段DEA模型的实证研究》，《经济问题探索》2016年第3期。等。既有研究表明，长江经济带上中下游地区或城市群之间工业绿色发展均存在显著差异，且多数研究认为下游地区或长三角城市群工业绿色发展水平较高。由于地理空间包含的属性较多，是一个综合性、间接性指标，所得研究结论仅停留在地理空间差异的描述性方面，因此对工业绿色发展的实践指导意义较弱。相对而言，基于排污异质性视角研究工业绿色发展更具针对性，所得结论对各地区工业绿色转型实践更有现实指导意义。

学术界聚焦工业排污异质性的研究维度主要有行业异质性(5)申晨、李胜兰等：《异质性环境规制对中国工业绿色转型的影响机理研究——基于中介效应的实证分析》，《南开经济研究》2018年第5期。和地区异质性(6)王宇昕、余兴厚、熊兴：《长江经济带污染物排放强度的空间差异及影响因素研究》，《西部论坛》2019年第3期。。关于行业异质性的分析，主要是基于行业间排污强度差异将不同工业行业划分为若干组别作比较研究。由于省级及以下尺度工业分行业数据缺失较多，大多学者采用全国分行业数据展开研究。关于地区异质性的分析，主要是基于地区间排污强度差异将不同地区划分为若干组别展开比较研究，一般采用省级或地级市层面数据。比较工业排污强度的行业异质性和地区异质性两种研究维度，本质上二者都是基于工业企业排污强度差异做分组比较研究，前者的排污强度差异体现在行业层面，后者的排污强度差异体现在地区层面。无论何种研究维度，关键都在于准确测度工业排污强度。既有研究成果中对工业排污水平的测度方法可归纳为两种。一种是通过排污强度衡量，即单位工业产出的排污量，涉及多种污染物排污强度的处理，一般通过等权重法(7)王文普、陈斌：《环境政策对绿色技术创新的影响研究——来自省级环境专利的证据》，《经济经纬》2013年第5期。、调整系数法(8)沈坤荣、金刚等：《环境规制引起了污染就近转移吗?》，《经济研究》2017年第5期。、熵权法及其改进的熵权法-Topsis模型(9)吴传清、黄成等：《长江经济带产业蓝皮书：长江经济带产业发展报告2019》，北京：社会科学文献出版社，2020年。等对几种污染物的排污强度赋权，进而获得一个综合指标。另一种是基于减污成本的思路，通过工业污染治理强度衡量，一般采用单位产出工业治污成本或投资完成额为单一度量指标。由于第二种方法存在不同工业污染物的不可加性、治理难度和成本不可比性等问题，因此采用第一种方法测算工业排污强度更具说服力(10)李玲、陶锋：《中国制造业最优环境规制强度的选择——基于绿色全要素生产率的视角》，《中国工业经济》2012年第5期。。

关于工业绿色转型的界定和测算，一般从工业发展方式或工业绿色发展效率两个维度展开。从工业发展方式维度定义工业绿色转型的内涵包括发展方式集约化、污染排放减量化(11)邓慧慧、杨露鑫：《雾霾治理、地方竞争与工业绿色转型》，《中国工业经济》2019年第10期。，主要通过构建多维度指标体系衡量。从工业绿色发展效率维度定义工业绿色转型的内涵则强调要兼顾工业经济绩效与环境绩效的双赢(12)李文、过文浩等：《区域一体化背景下城市群产业生态效率及其时空跃迁特征》，《贵州财经大学学报》2020年第4期。，倡导以技术创新提高工业绿色全要素生产率，主要通过工业绿色发展效率或全要素生产率衡量(13)陈诗一：《节能减排与中国工业的双赢发展：2009—2049》，《经济研究》2010年第3期。。本文认为工业绿色转型在宏观上表现为工业从不可持续发展转变为可持续发展的动态演变过程，在微观上表现为企业在资源能源利用率提高、排污量降低、产品绿色化等方面的转变，且这种转变的根本动力在于企业不断提升的绿色技术水平。正是因为大量企业绿色技术水平的不断提升，才促进工业各部门在生产、销售、消费全过程的绿色化转变。在学术界既有研究方法中，工业绿色转型效率最能准确反映工业绿色技术水平的静态变化，工业绿色全要素生产率最能体现工业绿色技术水平的动态变化，综合采用两种方法既能体现工业绿色转型的核心内涵，又能准确刻画工业绿色转型的变化过程和内在动因。

既有文献关于工业绿色转型效率和工业全要素生产率的研究较为丰富，可分为参数法与非参数法。参数法一般通过设定具体的生产函数和效率项分布来测算(14)常青山、侯建、宋洪峰等：《科技人力资源对工业绿色转型的门槛效应——基于环境规制的视角》，《科技管理研究》2020年第12期。，如随机前沿分析法(SFA)。非参数法则不需设定具体的函数模型，直接从全部样本中选择前沿面，最被广泛用于研究效率的非参数法是数据包络法(DEA)及其改进形式。由于工业绿色发展要求投入和产出同时具备绿色属性，因此许多学者将非期望产出纳入模型，构建方向性距离函数，并对其径向性和角度性进行改进，形成非径向、非角度的方向距离函数。鉴于该模型更贴近现实，因而被大量采用，如基于制度软约束(15)韩晶、陈超凡等：《制度软约束对制造业绿色转型的影响——基于行业异质性的环境效率视角》，《山西财经大学学报》2014年第12期。和资源环境约束(16)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》，《经济问题探索》2019年第7期。构建包含期望产出和非期望产出的投入产出模型测度产业绿色转型效率，包括DEA-RAM模型、非期望HBM模型等(17)陈黎明、王俊昊等：《中国区域绿色全要素生产率的影响因素及其空间特征》，《财经理论与实践》2020年第4期。。还有一些学者为解决传统DEA模型测算所得效率超过1的值不可比问题，引入超效率模型构建超效率SBM模型(Super-SBM)，为更准确的研究效率问题提供了方法(18)Dong-hyun Oh，“A Global Malmquist-Luenberger Productivity Index”，Journal of Productivity Analysis，Vol.34，No.3，2010.，如申晨等采用Super-SBM模型测算中国30个省市的工业环境效率，考察环境规制对工业绿色转型的影响机理(19)申晨、李胜兰等：《异质性环境规制对中国工业绿色转型的影响机理研究——基于中介效应的实证分析》。。对于工业绿色全要素生产率的研究，一般基于DEA模型及其改进形式构建Malmquist指数、Malmquist-Luenberger指数(20)柳剑平、龚兆鋆等：《中国不同地区环境全要素生产率增长及收敛分析》，《学习与实践》2016年第10期。、Global Malmquist-Luenberger指数等(21)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》，《财经科学》2019年第9期。。目前，学术界采用数据包络法的研究成果较多，一方面由于该方法不需要设定固定的生产函数，且能充分考虑非期望产出，更贴近实际的生产活动，另一方面由于绿色全要素生产率便于分解和比较，在实证研究中具备一定优势，因而逐渐成为学术界相关研究的主流选择。

综观学术界既有研究成果，关于工业排污异质性和工业绿色转型的研究较多，方法比较成熟，但从排污异质性视角切入比较研究长江经济带工业绿色转型的成果较少。在推进工业绿色转型发展的实践进程中，重污染行业或地区就一定比轻污染行业或地区工业绿色转型更难吗？排污异质性行业或地区间工业绿色转型的动力来源、阻力来源和改进路径相同吗？本文以长江经济带为关注对象，从排污异质性视角出发探讨工业绿色转型发展问题，对回答上述问题具有重要理论意义，对加快推进长江经济带工业绿色转型的实践具有重要现实意义。

然而，由于长江经济带省级和地级市工业分行业数据缺失较多，难以从行业排污异质性维度开展深入研究，因此本文以地区排污异质性为切入点比较研究长江经济带排污异质性地区工业绿色转型问题。本文的边际贡献是：为比较研究长江经济带工业绿色转型问题提供新的切入视角，获得不同于按地理区位划分作比较研究的新结论，为长江经济带各地区提供排污异质性视角的新建议。根据研究目的，本文首先采用中国省级尺度和长江经济带地级市尺度数据测算长江经济带工业排污强度和工业绿色转型水平，然后根据工业排污强度将研究样本分为不同组别，并从排污异质性视角比较研究不同组别工业绿色转型的静态和动态演变特征，进而分析长江经济带排污异质性城市工业绿色转型的动力来源和效率损失来源，研判排污异质性城市间工业绿色转型存在差异的原因，最后基于研究结论提出加快推动长江经济带工业绿色转型的对策建议。

二、研究方法与数据来源

(一)研究方法

1.熵权法-Topsis评价模型

基于数据可得性采用工业“三废”排污强度衡量中国省级和长江经济带地级及以上城市工业排污强度，指标体系见表1。由于不同地区三种污染物排放比重不同，不能直接相加或主观赋权，因此采用熵权法-Topsis评价模型的客观赋权方法测算。

(表1) 工业排污强度指标体系

熵权法-Topsis评价模型包括指标赋权和综合评价两个步骤。第一步根据基础指标信息熵大小关系获得指标权重，信息熵越大表示该指标提供的信息量越小，解释性越弱，因而权重越低，反之则权重越高；第二步，根据标准化原始数据矩阵寻找最优和最劣方案，以最优和最劣方案为参照评价其他样本的优劣，越靠近最优方案得分越高，反之得分越低。

2.Super-SBM模型

(1)

基于Tone K(2002)(22)Kaoru Tone，“A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis”，European Journal of Operational Research，Vol.130，No.3，2001.的研究，构建Super-SBM模型如下：

(2)

式中，x，y，b分别为投入、期望产出和非期望产出的松弛量。λj是权重向量，若其和为1则表示规模报酬可变(VRS)，否则表示规模报酬不变(CRS)。模型的最优解是由其他DMU构建的生产可能性集内距离前沿最近的点，即目标函数ρ*越小表明越有效率。

借鉴肖滢和卢丽文的方法，从工业生产的要素投入、期望产出、非期望产出三个维度选取相关指标来测算工业绿色转型效率(23)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》。。

(1)要素投入。考虑劳动力、资本、能源资源三类核心工业生产投入变量。由于工业部门包含采掘业，制造业，电力、煤气及水的生产和供应业，本文利用三类产业从业人员数之和来衡量工业劳动力投入。工业固定资产资本通过永续盘存法推算获得，折旧率参考单豪杰(2008)的方法处理(24)单豪杰：《中国资本存量K的再估算：1952～2006年》，《数量经济技术经济研究》2008年第10期。，当年投资额采用规模以上工业企业固定资本投资作为度量指标。由于缺乏地级市层面价格指数，本文采用各地级市所在省份的固定资本价格指数代替。鉴于能源消耗数据难以获得，且电力和水资源是工业消耗的主要来源，本文分别选用工业用电量和工业用水量来衡量能源资源投入。囿于数据来源，2009—2016年工业用电量采用市辖区数据，2017—2018年工业用电量以地级市全市数据为基础，按2015年市辖区工业产值占全市比重换算为与2009—2016年可比的数据。省级数据均采用该指标的地级市数据加总获得。

(2)期望产出。地级市指标利用规模以上工业企业总产值衡量，省级指标采用规模以上工业企业增加值作为度量指标，且均通过各省份工业生产者出厂价格指数调整为以2009年为基期的数据。

(3)非期望产出。选取工业废水、工业SO2、工业烟(粉)尘为工业污染物来刻画非期望产出。省级数据采用地级市数据加总获得。

3.非参数型核密度估计

学术界关于刻画指标动态演变的方法很多，采用较多的方法主要有σ收敛、β收敛、变异系数法、非参数型核密度估计等(25)吴传清、邓明亮：《长江经济带高耗能产业集聚特征及影响因素研究》，《科技进步与对策》2018年第16期。。相对而言，基于核函数的非参数型核密度估计(Kernel Density Estimation)能更直观考察工业绿色转型效率的动态变化趋势。基本原理为：假设X1，X2，X3，…，Xn服从同一分布，其概率密度函数f(x)由样本估计获得。样本经验分布函数F(x)为：

(3)

固定带宽概率密度估计式f(x)为：

(4)

其中，n为样本数，K(·)为核函数，h为带宽。为得到最优拟合效果，借鉴徐建中等人的方法，选取常用的Epanechnikov核函数，并基于均方差最小原则选择基于数据的自动带宽(26)徐建中、王曼曼：《绿色技术创新、环境规制与能源强度——基于中国制造业的实证分析》，《科学学研究》2018年第4期。。

4.Global Malmquist-Luenberger指数

基于生产前沿理论，考虑现实中大部分生产者存在的“技术无效率”情况(27)M.J.Farrell，“The Measurement of Productive Efficiency”，Journal of the Royal Statistical Society，Vol.120，No.3，1957.，本文以实际样本构造前沿生产函数，利用Global Malmquist-Luenberger指数(GML指数)测算工业绿色全要素生产率。参考Oh(2010)(28)Dong-hyun Oh，“A Global Malmquist-Luenberger Productivity Index”.的研究成果，在Super-SBM模型基础上，定义任意一个DUM从t期到t+1期的GML指数，公式为：

(5)

为深入挖掘工业绿色转型的内在动因，进一步将GML指数分解为全局效率变化指数GEFFch和全局技术进步指数GTEch的乘积。其中，GEFFch和GTEch分别表示绿色技术效率和绿色技术进步的变化趋势。若GEFFch>1，说明绿色技术效率呈提升态势，具有绿色技术追赶效应，反之则呈下降趋势；若GTEch>1，说明绿色技术进步呈改进态势，存在绿色技术外溢效应，反之则呈停滞态势。

5.投入产出冗余度

投入产出冗余度表示投入和非期望产出相关指标的松弛改进值占原值的比例，能有效刻画工业绿色转型的效率损失结构性来源。采用该指标能准确判断节能减排的方向与潜能，为制定针对性政策提供科学依据(29)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》。。公式为：

投入冗余度=投入指标松弛改进值/投入指标原值

(6)

产出冗余度=产出指标松弛改进值/产出指标原值

(7)

式中，投入和产出指标松弛改进值均由工业绿色转型效率测算过程生成。

(二)样本选择与数据来源

本文省级尺度样本选取中国30个省份(不含西藏及港澳台地区)，地级市尺度样本选取长江经济带110个地级及以上城市。涉及中国、长江经济带、长江经济带以外地区、上游地区、中游地区、下游地区等研究对象各指标取值均为该研究对象空间范围下辖省市对应指标的平均值。其中，长江经济带上游地区包括重庆、四川、贵州、云南，中游地区包括江西、湖北、湖南，下游地区包括上海、江苏、浙江、安徽。

由于2008年中国工业行业分类口径仅有“大中型工业企业”，2009—2010年中国工业行业分类口径既有“大中型工业企业”，又有“规模以上工业企业”，2011年后统一改为“规模以上工业企业”的统计口径。为保证数据可比性、连续性以及测度的准确性，本文工业企业数据均采用“规模以上工业企业”口径，省级尺度研究时段设定为2009—2018年，由于地级市尺度缺少2017、2018年相关数据，研究时段设定为2009—2016年。

基础数据来源于《中国统计年鉴》(2010—2019)、《中国工业经济统计年鉴》(2010—2012)、《中国工业统计年鉴》(2013—2017)、《中国城市统计年鉴》(2010—2019)、《中国环境统计年鉴》(2010—2019)、《中国价格统计年鉴》(2010—2019)，以及EPS数据库、中经网统计数据库等，缺省年份数据采用插值法补齐。涉及市场价值的指标均以2009年为价格基期调整。

三、研究结果与分析

(一)长江经济带工业排污异质性分析

根据测算结果将中国省级工业排污强度指数得分排名1—10位、11—20位、21—30位的省份分别划为轻污染、中污染、重污染组；将长江经济带110个地级及以上城市工业排污强度指数得分排名1—30位、31—70位、71—110位的城市划为轻污染、中污染、重污染组，形成中国省级样本和长江经济带地级及以上城市样本工业排污强度分组统计，得到如下结论。

长江经济带工业排污强度与全国水平大体相当，省际差异较小。2009—2018年中国和长江经济带工业平均排污强度分别为1.000、1.006，二者水平相当。从中国省级样本工业排污强度分组来看，长江经济带沿线11省份中处于轻污染、中污染、重污染组的省份个数分别为3、3、4个，分布较为均衡。进一步比较全国与长江经济带工业平均排污强度标准差，分别为0.055、0.085，说明相对全国而言，长江经济带工业排污强度的省际差异较小。

(表2) 2009—2018年中国省级样本工业排污强度分组

长江经济带地级及以上城市工业排污强度没有显著的空间分异特征。2009—2016年长江经济带轻污染城市主要集中在下游地区，中污染城市在上中下游地区分布均衡，重污染城市大多数集中在上游和中游地区，少数分布在下游地区，说明工业排污强度并不存在显著的空间分异特征。由于长江经济带中上游地区的重点生态功能区县较多，高污染排放比下游地区具有更强的负外部性，因此，处于长江经济带中上游地区，且境内布局较多重点生态功能区县的高污染城市——江西宜春、抚州、赣州，湖南永州、怀化、张家界，四川乐山、广元，云南昭通、安顺等应成为长江经济带工业节能减排的重点地区。

(表3) 2009—2016年长江经济带地级及以上城市样本工业排污强度分组

必须说明的是，根据排污强度内涵测算的工业排污强度指数既包括排污总量，也包含工业产出，因此部分省市虽然排污量较大，但相对而言工业产出更高，导致测得的工业排污强度较低。此外，由于此方法测算的工业排污强度是多个年份的均值，所以部分省市排名并不能反映当前状况，与直观感受存在一定的差异。

(二)长江经济带工业绿色转型效率的静态分析

长江经济带工业绿色转型效率低于全国平均水平，地区差异呈扩大趋势。从全国视野看，2009—2018年长江经济带工业绿色转型效率均低于同期全国水平，年平均水平低于全国平均水平6.9%，说明相对全国而言长江经济带工业发展仍然属于粗放型发展模式。分上中下游地区比较，长江经济带中游地区工业绿色转型效率最高，下游地区居中，上游地区最低。上游地区工业绿色转型效率平均值低于全国平均水平10.9%，是拉低长江经济带整体水平的主要原因。从时间演变趋势看，2009—2018年长江经济带上中下游地区工业绿色转型效率均稳步提升，交替领先，地区间差异呈扩大趋势。其中，下游地区提升速度最快，中游地区次之，上游地区最慢。有两种解释：一是下游地区绿色技术水平高于中上游地区，由于绿色技术的有效运用助推工业绿色转型；二是部分高耗能、高污染产业向中上游地区转移，地区间产业结构优化进程的“此消彼长”拉大上中下游地区的差异。

排污异质性城市工业绿色转型效率差异较大。2009—2016年轻污染城市工业绿色转型效率平均值最高，中污染城市次之，重污染城市最低，但并非每个年度均呈现相同规律，如2009—2011年工业绿色转型效率均呈现为轻污染城市>重污染城市>中污染城市，说明轻污染城市工业绿色转型效率往往较高，但重污染城市并非一定最低。从时间演变趋势看，轻污染城市工业绿色转型效率呈稳步提升态势，中污染城市呈波动上升态势，而重污染城市则几乎没有提升。说明污染强度较低城市有更强的动力推动工业绿色转型，而污染强度较高城市因粗放发展方式惯性较大，工业绿色转型阻力较强，不具备工业绿色转型的“后发优势”。

综合上述分析，集中了大量轻污染城市的下游地区并不是工业绿色转型效率最高的地区，说明长江经济带工业绿色转型效率的地理空间异质性分组特征和排污异质性分组特征并不一致。其中，按地理空间异质性分组的工业绿色转型效率呈交替领先态势，组间关系不稳定，而按排污异质性分组的工业绿色转型效率则在大部分年份均保持稳定关系，且轻污染城市工业绿色转型效率多数年份能保持最高，说明按排污异质性分组的地区间工业绿色转型效率关系更稳定。考虑篇幅和本文研究主题，下文不再讨论长江经济带上中下游地区间工业绿色转型效率的关系，主要聚焦长江经济带排污异质性城市工业绿色转型效率的比较研究。

(表4) 2009—2018年中国和长江经济带工业绿色转型效率

(三)长江经济带工业绿色转型效率的动态分析

根据测算结果，对中国省级工业绿色转型效率以2009、2012、2015、2018年四个年度为考察剖面，对长江经济带地级及以上城市以2009、2012、2016年三个年度为考察剖面，分别绘制工业绿色转型效率的核密度曲线。2009—2018年中国省域工业绿色转型效率分布的动态演进特征鲜明：2009年中国省域工业绿色转型效率呈显著的“双波峰”形态，即大量省份工业绿色转型效率聚集在两个区间内，呈两极分化态势；随着时间推移，峰值小幅右移，且波峰高度显著降低，宽度变大，右尾延长度大幅增加，说明中国的工业绿色转型效率整体呈提升态势，部分省份大幅提升，且省际差距拉大，呈不断发散趋势；到2018年演变为较宽的“双波峰”形态，表明中国省域工业绿色转型效率已形成分化格局。

长江经济带地级及以上城市工业绿色转型效率呈动态“收敛”状态。其中，2009—2012年长江经济带地级及以上城市工业绿色转型效率呈显著“右偏”分布，即存在少量城市工业绿色转型效率远高于其他城市；曲线的波峰提高且向右偏移，说明大量城市工业绿色转型效率集中在较低区间，呈“收敛”态势，且整体小幅提升；2012—2016年，波峰高度下降，向右偏移，逐渐形成波峰大小悬殊的“双波峰”形态，表明长江经济带地级及以上城市工业绿色转型效率整体水平进一步提升，且有相当一部分城市聚集在较高水平，个别城市甚至超过2.5，但整体上仍呈现为“收敛”特征。相对中国省级样本而言，长江经济带地级及以上城市工业绿色转型效率并未出现显著的“分化”特征，但囿于2017—2018年样本数据缺失，尚不能判断后续演变趋势。

(图1) 中国30个省市和长江经济带110个地级及以上城市工业绿色转型效率的非参数型核密度曲线比较资料来源：根据测算结果，采用stata15.0软件绘制。

长江经济带排污异质性城市演变特征差异较大。2009—2016年长江经济带轻污染城市工业绿色转型效率经历了“收敛—分化”的演变过程。其中，2009—2012年间曲线的“右偏”特征减弱，波峰增高且向右移动；2012—2016年间曲线缩短，波峰大幅降低且继续向右移动，说明长江经济带轻污染城市工业绿色转型效率先小幅收敛再大幅分化，整体呈提高趋势。2009—2016年中污染城市和重污染城市的演化特征与长江经济带整体相似，波峰先增高后降低，且持续向右移动。不同之处主要有两方面：一是中污染城市波峰始终高于重污染城市，二是中污染城市曲线的“右偏”特征增强，重污染城市则减弱。说明中污染城市和重污染城市工业绿色转型效率均稳步提升，大量城市工业绿色转型效率集中在较低区间，极少数中污染城市工业绿色转型效率率先提升，而部分原先工业绿色转型效率较高的重污染城市则出现下降。

(图2) 2009—2016年长江经济带排污异质性城市工业绿色转型效率的非参数型核密度曲线比较资料来源：根据测算结果，采用stata15.0软件绘制。

(四)长江经济带工业绿色转型的动力来源与效率损失

1.长江经济带工业绿色转型的动力来源

长江经济带工业绿色转型的动力同时来源于绿色技术追赶效应和外溢效应。2009—2018年长江经济带GML指数均值为1.078，表明长江经济带工业绿色全要素生产率年平均增长7.8%。由于多数年份(限于篇幅未完整展示)高于全国水平，说明长江经济带工业绿色全要素生产率呈赶超态势。从工业绿色全要素生产率的分解来看，全国GEFFch、GTEch指数均值分别为1.027、1.065，即绿色技术效率年均增长2.7%，绿色技术进步年均增长6.5%；长江经济带GEFFch、GTEch指数均值分别为1.059、1.036，即绿色技术效率年均增长5.9%，绿色技术进步年均增长3.6%，说明2009—2018年长江经济带工业绿色技术效率和绿色技术进步均呈改进态势，同时具有绿色技术追赶效应和外溢效应，但相对全国平均水平而言，绿色技术效率增长较快，绿色技术进步较慢。根据上述结论，长江经济带工业绿色转型效率的提升主要得益于人力资本积累、绿色技术应用、制度创新等方面，但在绿色生产技术和工艺提升方面有待加强。

(表5) 2009—2018年中国和长江经济带工业绿色全要素生产率均值

长江经济带排污异质性城市工业绿色转型的动力来源各不相同。2009—2016年GML指数均值大小关系为轻污染城市>中污染城市>重污染城市，GEFFch指数均值大小关系为中污染城市>重污染城市>轻污染城市，GTEch指数均值大小关系为轻污染城市>重污染城市>中污染城市。轻污染城市GML指数和GTEch指数均最高，说明其工业绿色全要素生产率提升最快，且具有相对较强的绿色技术外溢效应。中污染城市GEFFch指数最高，说明其绿色技术追赶效应最显著。相对而言，重污染城市则在两方面均有较大提升空间。综合分析，轻污染城市的绿色技术外溢效应和中污染城市的绿色技术追赶效应是推动长江经济带工业绿色转型效率提高的主要动力。

2.长江经济带工业绿色转型的效率损失

根据测算结果，2009—2018年长江经济带工业部门四种投入要素的冗余度分别为0.135、0.016、0.469、0.041，三种非期望产出的冗余度分别为0.513、0.801、0.700。其中，劳动力和水资源投入冗余度高于全国平均水平，资本和能源投入冗余度低于全国平均水平，三种非期望产出冗余度均高于全国平均水平，说明长江经济带工业绿色转型效率低于全国平均水平既要归因于劳动力和水资源的高冗余投入，又要归因于污染物的高冗余排放，长江经济带节能减排压力依然较大。从2009—2018年长江经济带工业绿色转型投入产出冗余度的动态变化来看，劳动力、资本的投入冗余情况，以及工业废水的产出冗余情况改进较为显著，而水资源、能源的投入冗余情况，以及工业SO2、工业烟(粉)尘的产出冗余情况改进缓慢。综合来看，未来应重点降低水资源的投入冗余度，以及工业SO2、工业烟(粉)尘的产出冗余度。

(表6) 2009—2018年中国和长江经济带工业绿色转型投入产出冗余度均值

(表7) 2009—2018年长江经济带工业绿色转型投入产出冗余度

轻污染城市和中污染城市是长江经济带工业绿色转型效率的损失主体。2009—2016年长江经济带轻污染城市的劳动力、资本投入冗余度均为最高，三种非期望产出冗余度均为最低；中污染城市的水资源、能源投入冗余度最高，三种非期望产出冗余度均为最低；重污染城市的投入与非期望产出冗余度均处于居中位置。说明长江经济带劳动力和水资源投入冗余度较高分别由轻污染城市和中污染城市导致，而非期望产出较高主要由中污染城市导致。相对而言，重污染城市虽然污染排放强度较高，但非期望产出冗余度并非最高，说明工业绿色转型效率的损失不能完全归结于污染排放强度，而应根据投入和非期望产出冗余度综合判断。

四、研究结论与政策建议

以中国30个省份和长江经济带110个地级及以上城市为样本，采用熵权法-Topsis模型研究长江经济带工业排污异质性，利用Super-SBM模型和非参数型核密度估计分析长江经济带工业绿色转型效率的静态和动态演变特征，利用GML指数和投入产出冗余度探析长江经济带工业绿色转型的动力来源和效率损失来源。研究结果表明：

1.长江经济带工业排污强度与全国差异较小，空间分异不显著。2009—2018年长江经济带工业排污强度与全国平均值持平，省际差异较小。2009—2016年长江经济带工业排污强度较低城市主要集中在下游地区，工业排污强度处于中高水平的城市在上中下游地区均有分布，工业排污强度的空间分异并不显著。

2.长江经济带工业绿色转型效率低于全国平均水平，排污异质性城市间差异较大。2009—2018年长江经济带工业绿色转型效率低于全国平均水平约6.9%，仍属于粗放型发展模式。长江经济带工业绿色转型的地理空间异质性与排污异质性并不一致，相对而言，按照排污异质性划分的地区间工业绿色转型效率关系更稳定。其中，轻污染城市工业绿色转型效率多数年份保持最高，中污染城市缓慢提升，重污染提升阻力较大且多数年份均为最低。

3.长江经济带工业绿色转型效率整体呈“收敛”态势，仅轻污染城市出现“分化”趋势。2009—2016年，随着长江经济带工业绿色转型效率稳步提升，出现“收敛”特征先加强、后弱化的演变过程，但整体上仍为“收敛”态势。除轻污染城市在2012—2016年间出现显著的“分化”特征外，其他城市均保持为“收敛”特征。

4.长江经济带工业绿色转型的动力主要源于轻污染城市的绿色技术外溢效应和中污染城市的绿色技术追赶效应。2009—2018年长江经济带工业绿色全要素生产率、绿色技术效率、绿色技术进步年平均增长分别为7.8%、5.9%、3.6%，同时具有绿色技术追赶效应和外溢效应。轻污染城市工业绿色全要素生产率提升最快，绿色技术外溢效应最强；中污染城市绿色技术追赶效应最显著；重污染城市三个指数均为最低。

5.长江经济带工业绿色转型效率的损失来源于投入和产出两端。与全国平均水平比较，长江经济带的劳动力和水资源两种要素均存在高冗余投入，三种非期望产出均存在高冗余排放。其中，劳动力和水资源投入冗余度较高分别由轻污染城市和中污染城市导致，而非期望产出较高主要由中污染城市导致。

基于以上研究结论，我们建议：

1.加快推进长江经济带中上游地区重污染城市工业绿色转型。加快推进保山等长江经济带中上游地区重污染城市工业绿色转型，完善环境规制体系，引导和支持工业企业应用绿色新技术对生产工艺实施绿色化改造，降低中上游地区高污染排放的负外部性。以安顺等下辖较多重点生态功能区县的中上游高污染城市为攻坚目标，加大政府对工业企业绿色转型的资金和政策扶持，淘汰一批不符合绿色标准且难以转型的工业企业，充分发挥政府在推动工业企业绿色转型工作中的引导和激励作用，率先实现工业绿色转型。

2.按排污异质性分类指导工业绿色转型发展。对长江经济带轻污染城市重点提高绿色技术效率，重视人力资本积累和制度创新等“绿色软实力”提升；对中污染城市重点提高绿色技术进步水平，重视清洁技术和工艺水平等“绿色技术硬实力”提升；对重污染城市既要加强重视使用绿色技术和新工艺，又要学习先进制度和管理经验，加强节能减排。

3.以改善工业生产投入产出的结构性冗余为目标推动长江经济带节能减排政策精准落地。在长江经济带工业发展整体层面，要重点降低水资源的投入冗余度，以及工业SO2、工业烟(粉)尘的产出冗余度。在地区产业结构层面，重点培育一批清洁型工业企业，淘汰一批高耗能、高污染、高排放的工业企业，推动产业结构优化升级。在工业园层面，制定包括投入产出冗余度相关指标的企业准入门槛和评定标准，推动工业园区绿色转型。在企业生产结构层面，科学评估企业生产各环节的投入产出冗余度，筛选冗余度较高的环节重点突破。