張羽 ，蔡茜 ，焦柳丹，唐穎

（1.重慶交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，重慶 400074；2.林同棪國際工程咨詢有限公司，重慶 401120）

隨著改革開放的不斷深入，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，但在經(jīng)濟(jì)快速增長的同時，也付出了資源浪費和環(huán)境污染的巨大代價[1]。企業(yè)“高投入、高污染、低產(chǎn)出”的現(xiàn)象屢見不鮮，重化工企業(yè)圍江圍湖問題突出，城市綠色發(fā)展步伐緩慢[2]。長江經(jīng)濟(jì)帶作為國家重點發(fā)展區(qū)域，橫跨東、中、西三大板塊，覆蓋了上海、南京、長沙、重慶等126 個地級以上城市，人口、經(jīng)濟(jì)約占全國總量的一半，是中國經(jīng)濟(jì)與資源的“黃金帶”，同時也是生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶，國家轉(zhuǎn)型發(fā)展的創(chuàng)新驅(qū)動帶，對推動我國綠色發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展具有重大意義[3]。因此，作為技術(shù)創(chuàng)新和綠色發(fā)展的結(jié)合點，綠色技術(shù)創(chuàng)新已成為減少資源消耗、保護(hù)生態(tài)環(huán)境、促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展的有效手段。為促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶全面綠色轉(zhuǎn)型，提高城市綠色技術(shù)創(chuàng)新水平是必不可少的環(huán)節(jié)，這不僅要求強化城市的創(chuàng)新驅(qū)動，同時也要求降低環(huán)境污染的排放力度。基于此，本文對長江經(jīng)濟(jì)帶城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度，為不同城市實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供理論參考和實踐借鑒，從而推動我國城市的高質(zhì)量發(fā)展。

針對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率有關(guān)問題，國內(nèi)外廣大學(xué)者已進(jìn)行了豐富的研究，效率的研究主要集中在產(chǎn)業(yè)、區(qū)域等方面。在產(chǎn)業(yè)方面，LUO 等[4]基于2004—2015 年21 個新興產(chǎn)業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)面板，運用Malmquist-DEA模型進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新效率評價，實證表明新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力呈總體遞增趨勢。李健等[5]基于2009—2018年高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，基于Super-SBM 模型對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行測算，結(jié)果表明區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率時序上呈現(xiàn)“低效率大差異”向“高效率小差異”的時間演進(jìn)趨勢。張峰等[6-7]以全國制造業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，利用三階段效率測度模型探究其綠色技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素。在區(qū)域?qū)用?，LI 等[8]采用DEA-SBM 模型測算了我國29 個省份2010—2017 年的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率。岳鴻飛[9]、肖黎明等[10]以我國30 個省份為研究對象，考察不同梯度地區(qū)的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值。LIU 等[11]則以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究對象，用兩個不同的時期研究各地城市群的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率。少數(shù)學(xué)者對城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度，如張雄化等[12]以深圳市綠色發(fā)展為研究對象，通過DEA 三步模型法探索其創(chuàng)新規(guī)律和經(jīng)驗。郄海拓等[13]基于DEA-Malmquist 指數(shù)模型測算了北京、上海、天津和重慶4 個直轄市的科技創(chuàng)新績效，結(jié)果表明，城市的科技創(chuàng)新績效變動主要源于技術(shù)進(jìn)步相關(guān)因素。封思潔等[14]以黃河流域11 個主要城市為研究對象，運用SBM-Undesirable 模型對綠色發(fā)展效率進(jìn)行測度，研究表明，黃河流域綠色發(fā)展效率整體水平不高，近年呈上升趨勢。

綜上所述，基于對現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，發(fā)現(xiàn)存在以下不足：①以長江經(jīng)濟(jì)帶城市為研究對象的文獻(xiàn)較少，大多學(xué)者研究城市也僅以單個城市或少數(shù)幾個城市為對象。②大部分研究都只是對效率的靜態(tài)水平進(jìn)行分析，對于綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的動態(tài)分析較少?；诖?，本文運用超效率SBM 模型對長江經(jīng)濟(jì)帶74 個城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度和對比，并采用Malmquist 指數(shù)模型測算效率的動態(tài)變化，從而對我國長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新能力提出針對性的政策建議。

1 研究方法與模型構(gòu)建

1.1 超效率SBM模型

提及對綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的研究，DEA 是一種評價效率的傳統(tǒng)方法，可對多個決策單元進(jìn)行單或多投入、產(chǎn)出的相對效率進(jìn)行對比分析。在企業(yè)經(jīng)營、物流效率、環(huán)境、科技創(chuàng)新效率等方面均得到廣泛應(yīng)用[15-16]。但傳統(tǒng)的DEA 方法在計算過程中并未考慮松弛變量對效率的影響，導(dǎo)致計算結(jié)果存在較大的誤差，不符合實際情況。為獲得更客觀的測量結(jié)果，TONE[17]在2001 年提出了一種基于松弛變量測度的非徑向、非角度的SBM模型，但因效率評價的最優(yōu)值是1，所以常常存在多個決策單元的效率值為1，從而不能進(jìn)行比較排序。為此，TONE[18]將被評價的決策單元從參考集中剔除，提出了超效率SBM 模型，從而能夠有效地處理決策單元的相對效率排序問題。本文將長江經(jīng)濟(jì)帶74 個城市視為74個決策單元，擬采用超效率SBM 模型測度其綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，構(gòu)建非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型。

假設(shè)每個決策單元的評價指標(biāo)體系均由m個投入、q1個期望產(chǎn)出、q2個非期望產(chǎn)出組成，則第i個決策單元的投入指標(biāo)值xi、期望產(chǎn)出指標(biāo)值yi以及非期望產(chǎn)出指標(biāo)值zi分別為：

設(shè)剔除的決策單元為(xi,yi,zi)，除剔除之外其他決策單元構(gòu)建的生產(chǎn)可能集B為：

考慮非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型，如下式所示：

式中：ρ為綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值，為投入松弛變量，為期望產(chǎn)出松弛變量，為非期望產(chǎn)出松弛變量，λ為權(quán)重向量。當(dāng)ρ≥1，說明城市創(chuàng)新效率有效；當(dāng)ρ＜1，則說明城市創(chuàng)新效率無效。

1.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型

超效率SBM 模型只能測度同一時期不同決策單元的靜態(tài)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值，而無法測度不同時期的動態(tài)變化。為此，本文引入Malmquist 指數(shù)對各個城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的跨時期演變進(jìn)行分析。Malmquist 指數(shù)由MALMQUIST[19]在消費分析的過程中首次提出，CAVES 等[20]在1982 年提出在多投入產(chǎn)出下，基于投入的全要素生產(chǎn)率指數(shù)可用Malmquist指數(shù)來表示，已在工業(yè)、環(huán)境、金融、技術(shù)創(chuàng)新等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[4]。

假設(shè)在t時期內(nèi)，每個決策單元均由m個投入指標(biāo)與s個產(chǎn)出指標(biāo)組成，故第j個決策單元的投入、產(chǎn)出指標(biāo)值分別為：

Malmquist 指數(shù)用于衡量不同時期的總要素生產(chǎn)力。從t期到t+1 期的過程中，當(dāng)MI≥1 時，城市綠色技術(shù)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)力呈進(jìn)步上升狀態(tài)；當(dāng)MI＜1 時，則說明城市綠色技術(shù)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)力呈衰退下降狀態(tài)。通過對上式分解可知，Malmquist 指數(shù)可分解為效率變化指數(shù)（EC）與技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（TC），當(dāng)EC≥1 時，說明城市技術(shù)效率上升，反之則說明效率下降；同理，當(dāng)TC≥1 時，表示城市綠色創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)步，反之表示技術(shù)退步。

2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

2.1 投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選取

本文通過參考大量綠色技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)文獻(xiàn)，構(gòu)建效率評價體系，將其分為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三類指標(biāo)，如圖1 所示。

圖1 綠色技術(shù)創(chuàng)新效率指標(biāo)體系

投入指標(biāo)：技術(shù)研發(fā)投入直接影響整個綠色技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出，故依據(jù)選取指標(biāo)的科學(xué)性、可操作性、綜合性等原則，參考相關(guān)文獻(xiàn)[1-3]，主要從人力投入、資金投入和能源投入三個維度進(jìn)行考量。本文選取R&D 人員（X1）表示人力的投入，選取R&D 內(nèi)部經(jīng)費（X2）表示資金的投入，能源投入方面，則選取能源消耗量（X3）表示。其中，能源消耗量是將各城市的社會用電量、天然氣、液化石油氣供氣總量統(tǒng)一折算為標(biāo)準(zhǔn)煤進(jìn)行計算；期望產(chǎn)出指標(biāo)：此階段多為專利、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)等技術(shù)知識類的產(chǎn)出，能較好地體現(xiàn)綠色技術(shù)創(chuàng)新的水平。因此，本文選取專利申請數(shù)（Y1）、專利授權(quán)數(shù)（Y2）及新產(chǎn)品銷售收入（Y3）作為期望產(chǎn)出為“好”的產(chǎn)出指標(biāo)；非期望產(chǎn)出指標(biāo)：非期望產(chǎn)出指標(biāo)為環(huán)境污染類指標(biāo)，根據(jù)本文的研究目的，選取工業(yè)廢水排放量（Z1）及工業(yè)二氧化硫排放量（Z2）兩個指標(biāo)衡量。

2.2 數(shù)據(jù)的來源與處理

因長江經(jīng)濟(jì)帶城市數(shù)量眾多且選取了多個指標(biāo)，所以難以收集所有城市的完整數(shù)據(jù)，故本文將數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的部分城市剔除，最終選取2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶沿線74 個城市進(jìn)行分析，其中上游選取24 個城市，中游選取28 個城市，下游選取22 個城市，研究區(qū)域如圖2 所示。數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各地級市城市統(tǒng)計年鑒。對于數(shù)據(jù)缺失的情況（如2018 年江蘇地級市R&D 人員數(shù)據(jù)缺失等），則采用均值替代法補充?？紤]到通貨膨脹的影響，本文有關(guān)經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)（R&D 內(nèi)部經(jīng)費支出、新產(chǎn)品銷售收入）均參考肖仁橋等[22]的做法，基期設(shè)置為2014 年，折舊率為15%，對其采用永續(xù)盤存法進(jìn)行估算，具體公式為：Ki,t=(1-δ)Ki,t-1+Ii,t，其中Ki,t為第t年的資本存量，δ為折舊率，Ii,t為第t年的投資額。

圖2 研究區(qū)域

3 長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率實證分析

本文運用MaxDEA 8.0 軟件，基于超效率非期望SBM 模型對2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶沿線74 個城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測算，探究我國長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新的現(xiàn)實情況，并結(jié)合ArcGIS 軟件，分析各城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率之間的區(qū)域差異。為進(jìn)一步進(jìn)行動態(tài)分析，最后基于Malmquist 指數(shù)模型對各城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究。

3.1 城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的靜態(tài)測度

從整體效率水平看，由圖3 可知，2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的整體平均值為0.637，各年綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的均值分別為0.688、0.621、0.580、0.645 和0.650。整體效率及各年效率均值均未達(dá)到有效生產(chǎn)前沿面。2014—2018 年，74 個城市中，綠色技術(shù)創(chuàng)新效率平均值大于1 的城市僅有14 個，如長沙、上海、溫州、成都等，占全部城市的18.9%，其中效率排名最高的為長沙，效率值達(dá)到1.205，高于有效生產(chǎn)沿面20.5%。這些城市經(jīng)濟(jì)競爭力較強，同時政府在建設(shè)創(chuàng)新平臺和加大創(chuàng)新投入方面給予了支持。如上海作為長江經(jīng)濟(jì)帶的核心城市，自出臺《上海市科技創(chuàng)新“十四五”》政策后，科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)數(shù)量逐年上升，具有高科技創(chuàng)新能力的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系基本完善，大量高端技術(shù)人才被吸引至此，這推動了上海市高質(zhì)量發(fā)展。其余有36 個城市處于低水平狀態(tài)，占全部城市的48.6%，其中效率最低為淮南，僅有0.157，這是由于這些城市經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)能力較差，受資源環(huán)境的約束較強，創(chuàng)新產(chǎn)出水平遠(yuǎn)低于其他城市。由此可見，長江經(jīng)濟(jì)帶城市的綠色創(chuàng)新能力大多處于低效率水平，整體的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平仍具有較大的提升空間，且城市之間綠色技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)出兩極分化格局。

圖3 2014—2018年長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率

從時間維度看，由圖3 可知，2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶沿江城市效率值低于0.2 的低水平城市逐漸減少，且效率值大于1 的城市數(shù)量也處于穩(wěn)定狀態(tài)。其中2016年低效率（≤0.2）城市最多，達(dá)到7 個，且整體均值也處于最低谷，是長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的拐點。究其原因，2016 年是國家堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，扎實推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)的關(guān)鍵一年。因此政府加大對沿線企業(yè)的治理力度，各省市也出臺企業(yè)綠色發(fā)展的相關(guān)措施。在一系列政策高壓下，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線城市企業(yè)面臨著巨大挑戰(zhàn)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、綠色技術(shù)創(chuàng)新等問題使得傳統(tǒng)企業(yè)無法立即適應(yīng)，導(dǎo)致效率出現(xiàn)下降。而在2016—2018 年，綠色技術(shù)創(chuàng)新效率又恢復(fù)上升。因此，2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率整體呈現(xiàn)“U”型關(guān)系。這意味著為改善長江經(jīng)濟(jì)帶質(zhì)量，提升企業(yè)綠色發(fā)展水平，打破傳統(tǒng)發(fā)展模式向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變的目標(biāo)得到了各城市的重點關(guān)注。

3.2 城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的區(qū)域差異

選取2014—2018 年74 個城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率值，運用ArcGIS 10.5 軟件，將綠色技術(shù)創(chuàng)新效率劃分為五個等級，繪制出長江經(jīng)濟(jì)帶綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的空間分布圖，如圖4 所示。為便于分析比較，將長江經(jīng)濟(jì)帶城市按其區(qū)域劃分為上、中、下游三個城市群，以探究長江經(jīng)濟(jì)帶的空間分布及區(qū)域差異。

圖4 2014—2018年長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率區(qū)域分布圖

從區(qū)域?qū)用鎭砜矗?014—2018 年位于下游地區(qū)的城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率表現(xiàn)較好且發(fā)展水平也較穩(wěn)定。如上海、溫州、嘉興、臺州等城市均處于高效率狀態(tài)。此外，鎮(zhèn)江、杭州、寧波等城市雖未達(dá)到最優(yōu)效率，但距離最優(yōu)生產(chǎn)前沿面較近。而同處于下游區(qū)域的江蘇部分城市發(fā)展卻不太穩(wěn)定，如蘇北地區(qū)的徐州、連云港、宿遷等發(fā)展水平有所下降。究其原因，隨著國家生態(tài)文明政策的頒布，各城市不得不進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，而蘇北地區(qū)部分城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于蘇南地區(qū)城市，這使得這些城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型起步慢，結(jié)構(gòu)層次低，較難進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，故對于綠色發(fā)展，創(chuàng)新驅(qū)動的建設(shè)發(fā)展較慢，在綠色技術(shù)創(chuàng)新水平方面還有較大的改善空間。

對比來看，與下游城市相比，長江中上游地區(qū)城市的提升空間更大。中游地區(qū)存在資源較少、人才流失等問題，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新的能力與資源不足；上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后，發(fā)展速度較慢，對人才的吸引力較小，綠色技術(shù)創(chuàng)新能力落后[5]。且下游地區(qū)的城市優(yōu)先發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，污染程度大的企業(yè)也逐步向中上游地區(qū)轉(zhuǎn)移，在一定程度上抑制了中上游城市綠色技術(shù)創(chuàng)新能力的發(fā)展。所以綠色技術(shù)創(chuàng)新效率較低的城市主要分布在長江中、上游地區(qū)，尤其是長株潭、滇中和成渝城市群，如株洲、湘潭、曲靖、瀘州等城市。雖然這幾個城市在2014—2018 年效率有所提升，但與其他中上游城市有較大差距，這也是造成長江中上游地區(qū)整體綠色技術(shù)創(chuàng)新效率偏低的原因。同時由于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、資源相對稀缺、城市綠色技術(shù)創(chuàng)新能力較弱、創(chuàng)新產(chǎn)出的環(huán)境負(fù)效益明顯等原因，這些城市發(fā)展滯后，仍處于綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的初步階段。在日益嚴(yán)峻的資源約束下，這些城市能源消耗高，排污程度大，技術(shù)創(chuàng)新能力低，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的發(fā)展模式亟須調(diào)整。政府應(yīng)協(xié)同這些城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，優(yōu)化政策供給，加大對這些城市的支持，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)企業(yè)加大對人才的吸引，加強綠色技術(shù)研發(fā)，激發(fā)企業(yè)積極性，提高自身的科技創(chuàng)新能力，促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶的綠色發(fā)展，創(chuàng)新發(fā)展。與此同時，長江中游區(qū)域的長沙、荊門、岳陽，長江上游地區(qū)的成都、廣安、資陽在5 年間均處于高水平狀態(tài)，創(chuàng)新水平穩(wěn)定發(fā)展，但并未對周邊城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響，這說明處于高水平狀態(tài)的城市未對周邊城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展起到輻射帶動作用。

3.3 城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的動態(tài)測度

在城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的靜態(tài)分析基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步采用Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)模型對其進(jìn)行動態(tài)測度，采取跨期比較，從動態(tài)角度深入了解綠色技術(shù)創(chuàng)新變化的原因。故將2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶沿線城市的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入MaxDEA 8.0 軟件進(jìn)行計算，得到2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色全要素生產(chǎn)率Malmquist 指數(shù)及其分解結(jié)果。限于篇幅問題，本文僅展示了2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指標(biāo)圖和分解指標(biāo)矩陣圖。

基于對MI、EC 和TC 的數(shù)據(jù)分析，長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率呈以下規(guī)律。

（1）整體MI 指數(shù)及其分解情況。如圖5 可知，2014—2018 年，我國長江經(jīng)濟(jì)帶74 個城市整體綠色全要素生產(chǎn)率提高了13.1%，技術(shù)創(chuàng)新效率指數(shù)提高了4.5%，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)提高了12.1%?？傮w上，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線城市的技術(shù)進(jìn)步增速是快于技術(shù)創(chuàng)新效率增速的，綠色全要素生產(chǎn)水平呈上升趨勢。表明近年來為加快生態(tài)改革，我國將具有市場導(dǎo)向的綠色創(chuàng)新改革作為一項重大戰(zhàn)略任務(wù)。例如，為了調(diào)動企業(yè)的積極性，國家開展綠色技術(shù)創(chuàng)新“十百千”行動等激勵政策、建設(shè)一批綠色技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的基地平臺及推動建立“一帶一路”綠色技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟等合作機構(gòu)等。從中央到地方政府，這些政策舉措使長江經(jīng)濟(jì)帶沿線城市取得了顯著成效。

圖5 2014—2018年長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指標(biāo)

（2）由圖6 可知，2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶沿線74個城市中，有56 個城市在研究期間的效率值是呈顯著性上升的。其中，在長江下游區(qū)域的22 個城市中，每個城市的綠色全要素生產(chǎn)率都大于1，其綠色發(fā)展動態(tài)水平均穩(wěn)定上升；而在長江中游區(qū)域的28 個城市中，黃山、宿州、宣城、邵陽、張家界、益州、永州、懷化這8 個城市的綠色發(fā)展動態(tài)水平呈下降趨勢；在長江上游區(qū)域的24 個城市中，廣安、廣元、保山、麗江、臨滄、遂寧、宜賓、達(dá)州、雅安、昭通10 個城市的綠色發(fā)展動態(tài)水平呈下降趨勢。由此可以看出，長江經(jīng)濟(jì)帶74 個城市綠色動態(tài)發(fā)展的整體水平從下游至上游依次遞減。

圖6 綠色技術(shù)創(chuàng)新生產(chǎn)率指數(shù)分解指標(biāo)矩陣

（3）本文進(jìn)一步將Malmquist 指數(shù)分解為EC 和TC，如圖6 所示。從技術(shù)進(jìn)步變化來看，2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶沿線74 個城市中，除保山、廣安、貴陽、懷化、黃山、昆明、麗江、臨滄、普洱、曲靖、宿州、宣城、張家界、昭通、資陽15 個城市的技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)小于1 外，其余59 個城市的指數(shù)均大于1。且技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)小于1 的城市均處于長江經(jīng)濟(jì)帶的中、上游區(qū)域，而下游區(qū)域的技術(shù)變化水平呈現(xiàn)上升趨勢。從效率變化的角度來看，2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶74 個城市中，保山、亳州、長沙、常德、達(dá)州、德陽、廣安、廣元、杭州、淮北、淮南、昆明、樂山、麗水、連云港、六安、婁底、瀘州、綿陽、南昌、南京、南通、普洱、曲靖、上海、紹興、宿州、遂寧、銅陵、武漢、咸寧、湘潭、襄陽、新余、徐州、揚州、宜賓、玉溪、張家界、昭通、舟山、株洲、資陽市、自貢44 個城市的效率變化大于1，其余無錫、鎮(zhèn)江、重慶、荊門等30 個城市的變化效率小于1。這表明長江經(jīng)濟(jì)帶大多數(shù)城市綠色發(fā)展動態(tài)水平的提升受技術(shù)驅(qū)動或技術(shù)與效率的影響，而保山、廣安、昆明、普洱、曲靖、宿州、張家界、昭通、資陽這9 個城市僅僅依靠純效率來提升綠色發(fā)展水平。

4 基本結(jié)論與政策建議

本文以長江經(jīng)濟(jì)帶74 個城市為研究對象，構(gòu)建綠色技術(shù)創(chuàng)新效率評價體系，采用超效率SBM 模型和Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)模型測算2014—2018 年城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的靜態(tài)、動態(tài)和空間特征，得出以下結(jié)論。

（1）從綠色技術(shù)創(chuàng)新整體效率來看，2014—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶城市創(chuàng)新效率總體偏低，平均值僅為0.637，其中2016 年距離有效生產(chǎn)前沿面的距離最遠(yuǎn)，效率數(shù)值僅為0.58，整體呈現(xiàn)“U”型關(guān)系。且各城市間綠色技術(shù)創(chuàng)新水平發(fā)展不均衡，呈現(xiàn)兩極分化格局，效率最高的城市與最低的城市相差1.048。由此可知，長江經(jīng)濟(jì)帶城市在提高技術(shù)創(chuàng)新水平和資源利用效率、降低環(huán)境污染方面存在較大的改善空間。

（2）從綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的空間分布和區(qū)域差異特征來看，位于下游地區(qū)的城市綠色技術(shù)創(chuàng)新效率表現(xiàn)較好且發(fā)展水平也較穩(wěn)定，如上海、臺州、嘉興等，綠色技術(shù)創(chuàng)新效率表現(xiàn)較好。但是，同處于下游區(qū)域的部分江蘇省城市，如徐州、連云港市的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率水平卻沒有其他下游城市穩(wěn)定并具有下降的趨勢。此外，位于長江中上游地區(qū)的城市提升空間最大，特別是中游的長株潭和上游滇中、成渝城市群，應(yīng)重點關(guān)注。

（3）從綠色技術(shù)創(chuàng)新效率動態(tài)演化來看，在2014—2018 年整個研究期間，我國長江經(jīng)濟(jì)帶沿線74 個城市整體綠色全要素生產(chǎn)率提高了13.1%，技術(shù)創(chuàng)新效率指數(shù)提高了4.5%，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)提高了12.1%。從單個城市來看，有44 個城市均有顯著提高，占比約為60%。其中，大部分城市通過技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步雙驅(qū)動提升綠色發(fā)展動態(tài)水平，而保山、廣安、昆明、普洱、曲靖、宿州、張家界、昭通、資陽這9 個城市僅僅依靠純效率來提升綠色發(fā)展水平。

根據(jù)以上基本結(jié)論，為提高長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，本文提出如下建議：（1）亟須改善綠色技術(shù)創(chuàng)新能力嚴(yán)重不足的城市，如安徽省的淮南，四川省的樂山，云南省的曲靖、玉溪等。（2）拓寬長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色技術(shù)創(chuàng)新渠道，推動產(chǎn)學(xué)研共建研發(fā)技術(shù)平臺，加大跨區(qū)域的通力合作，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力和水平，促進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型升級。同時引入更多高端技術(shù)人才，提升企業(yè)創(chuàng)新主體地位并拓寬綠色技術(shù)創(chuàng)新渠道。（3）改善發(fā)展不平衡狀態(tài)。位于下游區(qū)域的“領(lǐng)跑型”城市，應(yīng)明確并充分利用自身優(yōu)勢，進(jìn)一步提升技術(shù)創(chuàng)新能力，優(yōu)化資源配置效率，協(xié)調(diào)好環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。同時也應(yīng)發(fā)揮其輻射帶動作用，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改善方式、先進(jìn)生產(chǎn)運作模式、新型綠色技術(shù)等方面帶動長江中上游地區(qū)的發(fā)展。而長江中上游地區(qū)不能以犧牲和破壞環(huán)境為代價，要積極吸納下游城市綠色發(fā)展的經(jīng)驗，推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)型升級，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，不斷推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶的綠色發(fā)展、高質(zhì)量發(fā)展。與此同時，政府也應(yīng)引導(dǎo)下游地區(qū)的資金、技術(shù)、勞動密集型產(chǎn)業(yè)有序向中上游地區(qū)有序轉(zhuǎn)移，推動長江上中下游協(xié)同聯(lián)動發(fā)展，縮小區(qū)域綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的差距。