排污異質(zhì)性與長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展研究

吳傳清，黃 成

(1.武漢大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072；2.武漢大學(xué) 中國發(fā)展戰(zhàn)略與規(guī)劃研究院，湖北 武漢 430072)

一、引言

長江經(jīng)濟帶是中國生態(tài)優(yōu)先綠色發(fā)展的主戰(zhàn)場和引領(lǐng)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的主力軍，也是建設(shè)生態(tài)文明的先行示范帶。2018年4月26日，習(xí)近平在深入推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展座談會上強調(diào)，要辯證看待經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)的關(guān)系，倒逼產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展。2020年11月14日，習(xí)近平在全面推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展座談會上再次強調(diào)，要促進(jìn)經(jīng)濟社會全面綠色轉(zhuǎn)型。長江經(jīng)濟帶工業(yè)發(fā)展在中國經(jīng)濟發(fā)展格局中占據(jù)重要支撐地位，2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)增加值占中國比重達(dá)43.75%，然而，工業(yè)生產(chǎn)也是長江經(jīng)濟帶環(huán)境污染的最主要來源，處理好經(jīng)濟和環(huán)境的兼容是生態(tài)文明建設(shè)過程中要解決的最主要問題，推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型成為長江經(jīng)濟帶生態(tài)文明建設(shè)和高質(zhì)量發(fā)展的緊迫任務(wù)。

學(xué)術(shù)界研究長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色發(fā)展的異質(zhì)性問題大多從地理空間異質(zhì)性視角出發(fā)，將長江經(jīng)濟帶各省市按流域分為上中下游地區(qū)，或按所屬城市群劃分為長三角城市群、長江中游城市群、成渝城市群等展開比較研究(1)李琳、劉琛：《互聯(lián)網(wǎng)、稟賦結(jié)構(gòu)與長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率——基于三大城市群108個城市的實證分析》，《華東經(jīng)濟管理》2018年第7期。，研究維度涉及工業(yè)綠色發(fā)展效率(2)吳傳清、黃磊：《長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色發(fā)展效率及其影響因素研究》，《江西師范大學(xué)學(xué)報》(哲學(xué)社會科學(xué)版)2018年第3期。、工業(yè)生態(tài)效率(3)汪克亮、孟祥瑞等：《基于環(huán)境壓力的長江經(jīng)濟帶工業(yè)生態(tài)效率研究》，《資源科學(xué)》2015年第7期。、工業(yè)能源效率(4)任毅、丁黃艷等：《長江經(jīng)濟帶工業(yè)能源效率空間差異化特征與發(fā)展趨勢——基于三階段DEA模型的實證研究》，《經(jīng)濟問題探索》2016年第3期。等。既有研究表明，長江經(jīng)濟帶上中下游地區(qū)或城市群之間工業(yè)綠色發(fā)展均存在顯著差異，且多數(shù)研究認(rèn)為下游地區(qū)或長三角城市群工業(yè)綠色發(fā)展水平較高。由于地理空間包含的屬性較多，是一個綜合性、間接性指標(biāo)，所得研究結(jié)論僅停留在地理空間差異的描述性方面，因此對工業(yè)綠色發(fā)展的實踐指導(dǎo)意義較弱。相對而言，基于排污異質(zhì)性視角研究工業(yè)綠色發(fā)展更具針對性，所得結(jié)論對各地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型實踐更有現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

學(xué)術(shù)界聚焦工業(yè)排污異質(zhì)性的研究維度主要有行業(yè)異質(zhì)性(5)申晨、李勝蘭等：《異質(zhì)性環(huán)境規(guī)制對中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機理研究——基于中介效應(yīng)的實證分析》，《南開經(jīng)濟研究》2018年第5期。和地區(qū)異質(zhì)性(6)王宇昕、余興厚、熊興：《長江經(jīng)濟帶污染物排放強度的空間差異及影響因素研究》，《西部論壇》2019年第3期。。關(guān)于行業(yè)異質(zhì)性的分析，主要是基于行業(yè)間排污強度差異將不同工業(yè)行業(yè)劃分為若干組別作比較研究。由于省級及以下尺度工業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)缺失較多，大多學(xué)者采用全國分行業(yè)數(shù)據(jù)展開研究。關(guān)于地區(qū)異質(zhì)性的分析，主要是基于地區(qū)間排污強度差異將不同地區(qū)劃分為若干組別展開比較研究，一般采用省級或地級市層面數(shù)據(jù)。比較工業(yè)排污強度的行業(yè)異質(zhì)性和地區(qū)異質(zhì)性兩種研究維度，本質(zhì)上二者都是基于工業(yè)企業(yè)排污強度差異做分組比較研究，前者的排污強度差異體現(xiàn)在行業(yè)層面，后者的排污強度差異體現(xiàn)在地區(qū)層面。無論何種研究維度，關(guān)鍵都在于準(zhǔn)確測度工業(yè)排污強度。既有研究成果中對工業(yè)排污水平的測度方法可歸納為兩種。一種是通過排污強度衡量，即單位工業(yè)產(chǎn)出的排污量，涉及多種污染物排污強度的處理，一般通過等權(quán)重法(7)王文普、陳斌：《環(huán)境政策對綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響研究——來自省級環(huán)境專利的證據(jù)》，《經(jīng)濟經(jīng)緯》2013年第5期。、調(diào)整系數(shù)法(8)沈坤榮、金剛等：《環(huán)境規(guī)制引起了污染就近轉(zhuǎn)移嗎?》，《經(jīng)濟研究》2017年第5期。、熵權(quán)法及其改進(jìn)的熵權(quán)法-Topsis模型(9)吳傳清、黃成等：《長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)藍(lán)皮書：長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告2019》，北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2020年。等對幾種污染物的排污強度賦權(quán)，進(jìn)而獲得一個綜合指標(biāo)。另一種是基于減污成本的思路，通過工業(yè)污染治理強度衡量，一般采用單位產(chǎn)出工業(yè)治污成本或投資完成額為單一度量指標(biāo)。由于第二種方法存在不同工業(yè)污染物的不可加性、治理難度和成本不可比性等問題，因此采用第一種方法測算工業(yè)排污強度更具說服力(10)李玲、陶鋒：《中國制造業(yè)最優(yōu)環(huán)境規(guī)制強度的選擇——基于綠色全要素生產(chǎn)率的視角》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2012年第5期。。

關(guān)于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的界定和測算，一般從工業(yè)發(fā)展方式或工業(yè)綠色發(fā)展效率兩個維度展開。從工業(yè)發(fā)展方式維度定義工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵包括發(fā)展方式集約化、污染排放減量化(11)鄧慧慧、楊露鑫：《霧霾治理、地方競爭與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2019年第10期。，主要通過構(gòu)建多維度指標(biāo)體系衡量。從工業(yè)綠色發(fā)展效率維度定義工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵則強調(diào)要兼顧工業(yè)經(jīng)濟績效與環(huán)境績效的雙贏(12)李文、過文浩等：《區(qū)域一體化背景下城市群產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率及其時空躍遷特征》，《貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2020年第4期。，倡導(dǎo)以技術(shù)創(chuàng)新提高工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，主要通過工業(yè)綠色發(fā)展效率或全要素生產(chǎn)率衡量(13)陳詩一：《節(jié)能減排與中國工業(yè)的雙贏發(fā)展：2009—2049》，《經(jīng)濟研究》2010年第3期。。本文認(rèn)為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型在宏觀上表現(xiàn)為工業(yè)從不可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)榭沙掷m(xù)發(fā)展的動態(tài)演變過程，在微觀上表現(xiàn)為企業(yè)在資源能源利用率提高、排污量降低、產(chǎn)品綠色化等方面的轉(zhuǎn)變，且這種轉(zhuǎn)變的根本動力在于企業(yè)不斷提升的綠色技術(shù)水平。正是因為大量企業(yè)綠色技術(shù)水平的不斷提升，才促進(jìn)工業(yè)各部門在生產(chǎn)、銷售、消費全過程的綠色化轉(zhuǎn)變。在學(xué)術(shù)界既有研究方法中，工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率最能準(zhǔn)確反映工業(yè)綠色技術(shù)水平的靜態(tài)變化，工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率最能體現(xiàn)工業(yè)綠色技術(shù)水平的動態(tài)變化，綜合采用兩種方法既能體現(xiàn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的核心內(nèi)涵，又能準(zhǔn)確刻畫工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的變化過程和內(nèi)在動因。

既有文獻(xiàn)關(guān)于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率和工業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究較為豐富，可分為參數(shù)法與非參數(shù)法。參數(shù)法一般通過設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)和效率項分布來測算(14)常青山、侯建、宋洪峰等：《科技人力資源對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的門檻效應(yīng)——基于環(huán)境規(guī)制的視角》，《科技管理研究》2020年第12期。，如隨機前沿分析法(SFA)。非參數(shù)法則不需設(shè)定具體的函數(shù)模型，直接從全部樣本中選擇前沿面，最被廣泛用于研究效率的非參數(shù)法是數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)及其改進(jìn)形式。由于工業(yè)綠色發(fā)展要求投入和產(chǎn)出同時具備綠色屬性，因此許多學(xué)者將非期望產(chǎn)出納入模型，構(gòu)建方向性距離函數(shù)，并對其徑向性和角度性進(jìn)行改進(jìn)，形成非徑向、非角度的方向距離函數(shù)。鑒于該模型更貼近現(xiàn)實，因而被大量采用，如基于制度軟約束(15)韓晶、陳超凡等：《制度軟約束對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響——基于行業(yè)異質(zhì)性的環(huán)境效率視角》，《山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2014年第12期。和資源環(huán)境約束(16)趙洋：《我國資源型城市產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率研究——基于地級資源型城市面板數(shù)據(jù)實證分析》，《經(jīng)濟問題探索》2019年第7期。構(gòu)建包含期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的投入產(chǎn)出模型測度產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率，包括DEA-RAM模型、非期望HBM模型等(17)陳黎明、王俊昊等：《中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素及其空間特征》，《財經(jīng)理論與實踐》2020年第4期。。還有一些學(xué)者為解決傳統(tǒng)DEA模型測算所得效率超過1的值不可比問題，引入超效率模型構(gòu)建超效率SBM模型(Super-SBM)，為更準(zhǔn)確的研究效率問題提供了方法(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模型測算中國30個省市的工業(yè)環(huán)境效率，考察環(huán)境規(guī)制對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機理(19)申晨、李勝蘭等：《異質(zhì)性環(huán)境規(guī)制對中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機理研究——基于中介效應(yīng)的實證分析》。。對于工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究，一般基于DEA模型及其改進(jìn)形式構(gòu)建Malmquist指數(shù)、Malmquist-Luenberger指數(shù)(20)柳劍平、龔兆鋆等：《中國不同地區(qū)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長及收斂分析》，《學(xué)習(xí)與實踐》2016年第10期。、Global Malmquist-Luenberger指數(shù)等(21)肖瀅、盧麗文：《資源型城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展測度——基于全國108個資源型城市的面板數(shù)據(jù)分析》，《財經(jīng)科學(xué)》2019年第9期。。目前，學(xué)術(shù)界采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法的研究成果較多，一方面由于該方法不需要設(shè)定固定的生產(chǎn)函數(shù)，且能充分考慮非期望產(chǎn)出，更貼近實際的生產(chǎn)活動，另一方面由于綠色全要素生產(chǎn)率便于分解和比較，在實證研究中具備一定優(yōu)勢，因而逐漸成為學(xué)術(shù)界相關(guān)研究的主流選擇。

綜觀學(xué)術(shù)界既有研究成果，關(guān)于工業(yè)排污異質(zhì)性和工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的研究較多，方法比較成熟，但從排污異質(zhì)性視角切入比較研究長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的成果較少。在推進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的實踐進(jìn)程中，重污染行業(yè)或地區(qū)就一定比輕污染行業(yè)或地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型更難嗎？排污異質(zhì)性行業(yè)或地區(qū)間工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力來源、阻力來源和改進(jìn)路徑相同嗎？本文以長江經(jīng)濟帶為關(guān)注對象，從排污異質(zhì)性視角出發(fā)探討工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展問題，對回答上述問題具有重要理論意義，對加快推進(jìn)長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的實踐具有重要現(xiàn)實意義。

然而，由于長江經(jīng)濟帶省級和地級市工業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)缺失較多，難以從行業(yè)排污異質(zhì)性維度開展深入研究，因此本文以地區(qū)排污異質(zhì)性為切入點比較研究長江經(jīng)濟帶排污異質(zhì)性地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型問題。本文的邊際貢獻(xiàn)是：為比較研究長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型問題提供新的切入視角，獲得不同于按地理區(qū)位劃分作比較研究的新結(jié)論，為長江經(jīng)濟帶各地區(qū)提供排污異質(zhì)性視角的新建議。根據(jù)研究目的，本文首先采用中國省級尺度和長江經(jīng)濟帶地級市尺度數(shù)據(jù)測算長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污強度和工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平，然后根據(jù)工業(yè)排污強度將研究樣本分為不同組別，并從排污異質(zhì)性視角比較研究不同組別工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的靜態(tài)和動態(tài)演變特征，進(jìn)而分析長江經(jīng)濟帶排污異質(zhì)性城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力來源和效率損失來源，研判排污異質(zhì)性城市間工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在差異的原因，最后基于研究結(jié)論提出加快推動長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的對策建議。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

1.熵權(quán)法-Topsis評價模型

基于數(shù)據(jù)可得性采用工業(yè)“三廢”排污強度衡量中國省級和長江經(jīng)濟帶地級及以上城市工業(yè)排污強度，指標(biāo)體系見表1。由于不同地區(qū)三種污染物排放比重不同，不能直接相加或主觀賦權(quán)，因此采用熵權(quán)法-Topsis評價模型的客觀賦權(quán)方法測算。

(表1) 工業(yè)排污強度指標(biāo)體系

熵權(quán)法-Topsis評價模型包括指標(biāo)賦權(quán)和綜合評價兩個步驟。第一步根據(jù)基礎(chǔ)指標(biāo)信息熵大小關(guān)系獲得指標(biāo)權(quán)重，信息熵越大表示該指標(biāo)提供的信息量越小，解釋性越弱，因而權(quán)重越低，反之則權(quán)重越高；第二步，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)矩陣尋找最優(yōu)和最劣方案，以最優(yōu)和最劣方案為參照評價其他樣本的優(yōu)劣，越靠近最優(yōu)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，構(gòu)建Super-SBM模型如下：

(2)

式中，x，y，b分別為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛量。λj是權(quán)重向量，若其和為1則表示規(guī)模報酬可變(VRS)，否則表示規(guī)模報酬不變(CRS)。模型的最優(yōu)解是由其他DMU構(gòu)建的生產(chǎn)可能性集內(nèi)距離前沿最近的點，即目標(biāo)函數(shù)ρ*越小表明越有效率。

借鑒肖瀅和盧麗文的方法，從工業(yè)生產(chǎn)的要素投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出三個維度選取相關(guān)指標(biāo)來測算工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率(23)肖瀅、盧麗文：《資源型城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展測度——基于全國108個資源型城市的面板數(shù)據(jù)分析》。。

(1)要素投入?？紤]勞動力、資本、能源資源三類核心工業(yè)生產(chǎn)投入變量。由于工業(yè)部門包含采掘業(yè)，制造業(yè)，電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，本文利用三類產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)之和來衡量工業(yè)勞動力投入。工業(yè)固定資產(chǎn)資本通過永續(xù)盤存法推算獲得，折舊率參考單豪杰(2008)的方法處理(24)單豪杰：《中國資本存量K的再估算：1952～2006年》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2008年第10期。，當(dāng)年投資額采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資本投資作為度量指標(biāo)。由于缺乏地級市層面價格指數(shù)，本文采用各地級市所在省份的固定資本價格指數(shù)代替。鑒于能源消耗數(shù)據(jù)難以獲得，且電力和水資源是工業(yè)消耗的主要來源，本文分別選用工業(yè)用電量和工業(yè)用水量來衡量能源資源投入。囿于數(shù)據(jù)來源，2009—2016年工業(yè)用電量采用市轄區(qū)數(shù)據(jù)，2017—2018年工業(yè)用電量以地級市全市數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按2015年市轄區(qū)工業(yè)產(chǎn)值占全市比重?fù)Q算為與2009—2016年可比的數(shù)據(jù)。省級數(shù)據(jù)均采用該指標(biāo)的地級市數(shù)據(jù)加總獲得。

(2)期望產(chǎn)出。地級市指標(biāo)利用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值衡量，省級指標(biāo)采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值作為度量指標(biāo)，且均通過各省份工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)調(diào)整為以2009年為基期的數(shù)據(jù)。

(3)非期望產(chǎn)出。選取工業(yè)廢水、工業(yè)SO2、工業(yè)煙(粉)塵為工業(yè)污染物來刻畫非期望產(chǎn)出。省級數(shù)據(jù)采用地級市數(shù)據(jù)加總獲得。

3.非參數(shù)型核密度估計

學(xué)術(shù)界關(guān)于刻畫指標(biāo)動態(tài)演變的方法很多，采用較多的方法主要有σ收斂、β收斂、變異系數(shù)法、非參數(shù)型核密度估計等(25)吳傳清、鄧明亮：《長江經(jīng)濟帶高耗能產(chǎn)業(yè)集聚特征及影響因素研究》，《科技進(jìn)步與對策》2018年第16期。。相對而言，基于核函數(shù)的非參數(shù)型核密度估計(Kernel Density Estimation)能更直觀考察工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的動態(tài)變化趨勢?；驹頌椋杭僭O(shè)X1，X2，X3，…，Xn服從同一分布，其概率密度函數(shù)f(x)由樣本估計獲得。樣本經(jīng)驗分布函數(shù)F(x)為：

(3)

固定帶寬概率密度估計式f(x)為：

(4)

其中，n為樣本數(shù)，K(·)為核函數(shù)，h為帶寬。為得到最優(yōu)擬合效果，借鑒徐建中等人的方法，選取常用的Epanechnikov核函數(shù)，并基于均方差最小原則選擇基于數(shù)據(jù)的自動帶寬(26)徐建中、王曼曼：《綠色技術(shù)創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制與能源強度——基于中國制造業(yè)的實證分析》，《科學(xué)學(xué)研究》2018年第4期。。

4.Global Malmquist-Luenberger指數(shù)

基于生產(chǎn)前沿理論，考慮現(xiàn)實中大部分生產(chǎn)者存在的“技術(shù)無效率”情況(27)M.J.Farrell，“The Measurement of Productive Efficiency”，Journal of the Royal Statistical Society，Vol.120，No.3，1957.，本文以實際樣本構(gòu)造前沿生產(chǎn)函數(shù)，利用Global Malmquist-Luenberger指數(shù)(GML指數(shù))測算工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。參考Oh(2010)(28)Dong-hyun Oh，“A Global Malmquist-Luenberger Productivity Index”.的研究成果，在Super-SBM模型基礎(chǔ)上，定義任意一個DUM從t期到t+1期的GML指數(shù)，公式為：

(5)

為深入挖掘工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)在動因，進(jìn)一步將GML指數(shù)分解為全局效率變化指數(shù)GEFFch和全局技術(shù)進(jìn)步指數(shù)GTEch的乘積。其中，GEFFch和GTEch分別表示綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的變化趨勢。若GEFFch>1，說明綠色技術(shù)效率呈提升態(tài)勢，具有綠色技術(shù)追趕效應(yīng)，反之則呈下降趨勢；若GTEch>1，說明綠色技術(shù)進(jìn)步呈改進(jìn)態(tài)勢，存在綠色技術(shù)外溢效應(yīng)，反之則呈停滯態(tài)勢。

5.投入產(chǎn)出冗余度

投入產(chǎn)出冗余度表示投入和非期望產(chǎn)出相關(guān)指標(biāo)的松弛改進(jìn)值占原值的比例，能有效刻畫工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的效率損失結(jié)構(gòu)性來源。采用該指標(biāo)能準(zhǔn)確判斷節(jié)能減排的方向與潛能，為制定針對性政策提供科學(xué)依據(jù)(29)肖瀅、盧麗文：《資源型城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展測度——基于全國108個資源型城市的面板數(shù)據(jù)分析》。。公式為：

投入冗余度=投入指標(biāo)松弛改進(jìn)值/投入指標(biāo)原值

(6)

產(chǎn)出冗余度=產(chǎn)出指標(biāo)松弛改進(jìn)值/產(chǎn)出指標(biāo)原值

(7)

式中，投入和產(chǎn)出指標(biāo)松弛改進(jìn)值均由工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率測算過程生成。

(二)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文省級尺度樣本選取中國30個省份(不含西藏及港澳臺地區(qū))，地級市尺度樣本選取長江經(jīng)濟帶110個地級及以上城市。涉及中國、長江經(jīng)濟帶、長江經(jīng)濟帶以外地區(qū)、上游地區(qū)、中游地區(qū)、下游地區(qū)等研究對象各指標(biāo)取值均為該研究對象空間范圍下轄省市對應(yīng)指標(biāo)的平均值。其中，長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南，中游地區(qū)包括江西、湖北、湖南，下游地區(qū)包括上海、江蘇、浙江、安徽。

由于2008年中國工業(yè)行業(yè)分類口徑僅有“大中型工業(yè)企業(yè)”，2009—2010年中國工業(yè)行業(yè)分類口徑既有“大中型工業(yè)企業(yè)”，又有“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”，2011年后統(tǒng)一改為“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”的統(tǒng)計口徑。為保證數(shù)據(jù)可比性、連續(xù)性以及測度的準(zhǔn)確性，本文工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)均采用“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”口徑，省級尺度研究時段設(shè)定為2009—2018年，由于地級市尺度缺少2017、2018年相關(guān)數(shù)據(jù)，研究時段設(shè)定為2009—2016年。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2010—2019)、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(2010—2012)、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2013—2017)、《中國城市統(tǒng)計年鑒》(2010—2019)、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2010—2019)、《中國價格統(tǒng)計年鑒》(2010—2019)，以及EPS數(shù)據(jù)庫、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫等，缺省年份數(shù)據(jù)采用插值法補齊。涉及市場價值的指標(biāo)均以2009年為價格基期調(diào)整。

三、研究結(jié)果與分析

(一)長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污異質(zhì)性分析

根據(jù)測算結(jié)果將中國省級工業(yè)排污強度指數(shù)得分排名1—10位、11—20位、21—30位的省份分別劃為輕污染、中污染、重污染組；將長江經(jīng)濟帶110個地級及以上城市工業(yè)排污強度指數(shù)得分排名1—30位、31—70位、71—110位的城市劃為輕污染、中污染、重污染組，形成中國省級樣本和長江經(jīng)濟帶地級及以上城市樣本工業(yè)排污強度分組統(tǒng)計，得到如下結(jié)論。

長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污強度與全國水平大體相當(dāng)，省際差異較小。2009—2018年中國和長江經(jīng)濟帶工業(yè)平均排污強度分別為1.000、1.006，二者水平相當(dāng)。從中國省級樣本工業(yè)排污強度分組來看，長江經(jīng)濟帶沿線11省份中處于輕污染、中污染、重污染組的省份個數(shù)分別為3、3、4個，分布較為均衡。進(jìn)一步比較全國與長江經(jīng)濟帶工業(yè)平均排污強度標(biāo)準(zhǔn)差，分別為0.055、0.085，說明相對全國而言，長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污強度的省際差異較小。

(表2) 2009—2018年中國省級樣本工業(yè)排污強度分組

長江經(jīng)濟帶地級及以上城市工業(yè)排污強度沒有顯著的空間分異特征。2009—2016年長江經(jīng)濟帶輕污染城市主要集中在下游地區(qū)，中污染城市在上中下游地區(qū)分布均衡，重污染城市大多數(shù)集中在上游和中游地區(qū)，少數(shù)分布在下游地區(qū)，說明工業(yè)排污強度并不存在顯著的空間分異特征。由于長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)的重點生態(tài)功能區(qū)縣較多，高污染排放比下游地區(qū)具有更強的負(fù)外部性，因此，處于長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)，且境內(nèi)布局較多重點生態(tài)功能區(qū)縣的高污染城市——江西宜春、撫州、贛州，湖南永州、懷化、張家界，四川樂山、廣元，云南昭通、安順等應(yīng)成為長江經(jīng)濟帶工業(yè)節(jié)能減排的重點地區(qū)。

(表3) 2009—2016年長江經(jīng)濟帶地級及以上城市樣本工業(yè)排污強度分組

必須說明的是，根據(jù)排污強度內(nèi)涵測算的工業(yè)排污強度指數(shù)既包括排污總量，也包含工業(yè)產(chǎn)出，因此部分省市雖然排污量較大，但相對而言工業(yè)產(chǎn)出更高，導(dǎo)致測得的工業(yè)排污強度較低。此外，由于此方法測算的工業(yè)排污強度是多個年份的均值，所以部分省市排名并不能反映當(dāng)前狀況，與直觀感受存在一定的差異。

(二)長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的靜態(tài)分析

長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率低于全國平均水平，地區(qū)差異呈擴大趨勢。從全國視野看，2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率均低于同期全國水平，年平均水平低于全國平均水平6.9%，說明相對全國而言長江經(jīng)濟帶工業(yè)發(fā)展仍然屬于粗放型發(fā)展模式。分上中下游地區(qū)比較，長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率最高，下游地區(qū)居中，上游地區(qū)最低。上游地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率平均值低于全國平均水平10.9%，是拉低長江經(jīng)濟帶整體水平的主要原因。從時間演變趨勢看，2009—2018年長江經(jīng)濟帶上中下游地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率均穩(wěn)步提升，交替領(lǐng)先，地區(qū)間差異呈擴大趨勢。其中，下游地區(qū)提升速度最快，中游地區(qū)次之，上游地區(qū)最慢。有兩種解釋：一是下游地區(qū)綠色技術(shù)水平高于中上游地區(qū)，由于綠色技術(shù)的有效運用助推工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型；二是部分高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)向中上游地區(qū)轉(zhuǎn)移，地區(qū)間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)程的“此消彼長”拉大上中下游地區(qū)的差異。

排污異質(zhì)性城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率差異較大。2009—2016年輕污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率平均值最高，中污染城市次之，重污染城市最低，但并非每個年度均呈現(xiàn)相同規(guī)律，如2009—2011年工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率均呈現(xiàn)為輕污染城市>重污染城市>中污染城市，說明輕污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率往往較高，但重污染城市并非一定最低。從時間演變趨勢看，輕污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率呈穩(wěn)步提升態(tài)勢，中污染城市呈波動上升態(tài)勢，而重污染城市則幾乎沒有提升。說明污染強度較低城市有更強的動力推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，而污染強度較高城市因粗放發(fā)展方式慣性較大，工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型阻力較強，不具備工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的“后發(fā)優(yōu)勢”。

綜合上述分析，集中了大量輕污染城市的下游地區(qū)并不是工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率最高的地區(qū)，說明長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的地理空間異質(zhì)性分組特征和排污異質(zhì)性分組特征并不一致。其中，按地理空間異質(zhì)性分組的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率呈交替領(lǐng)先態(tài)勢，組間關(guān)系不穩(wěn)定，而按排污異質(zhì)性分組的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率則在大部分年份均保持穩(wěn)定關(guān)系，且輕污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率多數(shù)年份能保持最高，說明按排污異質(zhì)性分組的地區(qū)間工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率關(guān)系更穩(wěn)定。考慮篇幅和本文研究主題，下文不再討論長江經(jīng)濟帶上中下游地區(qū)間工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的關(guān)系，主要聚焦長江經(jīng)濟帶排污異質(zhì)性城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的比較研究。

(表4) 2009—2018年中國和長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率

(三)長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的動態(tài)分析

根據(jù)測算結(jié)果，對中國省級工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率以2009、2012、2015、2018年四個年度為考察剖面，對長江經(jīng)濟帶地級及以上城市以2009、2012、2016年三個年度為考察剖面，分別繪制工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的核密度曲線。2009—2018年中國省域工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率分布的動態(tài)演進(jìn)特征鮮明：2009年中國省域工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率呈顯著的“雙波峰”形態(tài)，即大量省份工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率聚集在兩個區(qū)間內(nèi)，呈兩極分化態(tài)勢；隨著時間推移，峰值小幅右移，且波峰高度顯著降低，寬度變大，右尾延長度大幅增加，說明中國的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率整體呈提升態(tài)勢，部分省份大幅提升，且省際差距拉大，呈不斷發(fā)散趨勢；到2018年演變?yōu)檩^寬的“雙波峰”形態(tài)，表明中國省域工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率已形成分化格局。

長江經(jīng)濟帶地級及以上城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率呈動態(tài)“收斂”狀態(tài)。其中，2009—2012年長江經(jīng)濟帶地級及以上城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率呈顯著“右偏”分布，即存在少量城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率遠(yuǎn)高于其他城市；曲線的波峰提高且向右偏移，說明大量城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率集中在較低區(qū)間，呈“收斂”態(tài)勢，且整體小幅提升；2012—2016年，波峰高度下降，向右偏移，逐漸形成波峰大小懸殊的“雙波峰”形態(tài)，表明長江經(jīng)濟帶地級及以上城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率整體水平進(jìn)一步提升，且有相當(dāng)一部分城市聚集在較高水平，個別城市甚至超過2.5，但整體上仍呈現(xiàn)為“收斂”特征。相對中國省級樣本而言，長江經(jīng)濟帶地級及以上城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率并未出現(xiàn)顯著的“分化”特征，但囿于2017—2018年樣本數(shù)據(jù)缺失，尚不能判斷后續(xù)演變趨勢。

(圖1) 中國30個省市和長江經(jīng)濟帶110個地級及以上城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的非參數(shù)型核密度曲線比較資料來源：根據(jù)測算結(jié)果，采用stata15.0軟件繪制。

長江經(jīng)濟帶排污異質(zhì)性城市演變特征差異較大。2009—2016年長江經(jīng)濟帶輕污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率經(jīng)歷了“收斂—分化”的演變過程。其中，2009—2012年間曲線的“右偏”特征減弱，波峰增高且向右移動；2012—2016年間曲線縮短，波峰大幅降低且繼續(xù)向右移動，說明長江經(jīng)濟帶輕污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率先小幅收斂再大幅分化，整體呈提高趨勢。2009—2016年中污染城市和重污染城市的演化特征與長江經(jīng)濟帶整體相似，波峰先增高后降低，且持續(xù)向右移動。不同之處主要有兩方面：一是中污染城市波峰始終高于重污染城市，二是中污染城市曲線的“右偏”特征增強，重污染城市則減弱。說明中污染城市和重污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率均穩(wěn)步提升，大量城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率集中在較低區(qū)間，極少數(shù)中污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率率先提升，而部分原先工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率較高的重污染城市則出現(xiàn)下降。

(圖2) 2009—2016年長江經(jīng)濟帶排污異質(zhì)性城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的非參數(shù)型核密度曲線比較資料來源：根據(jù)測算結(jié)果，采用stata15.0軟件繪制。

(四)長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力來源與效率損失

1.長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力來源

長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力同時來源于綠色技術(shù)追趕效應(yīng)和外溢效應(yīng)。2009—2018年長江經(jīng)濟帶GML指數(shù)均值為1.078，表明長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率年平均增長7.8%。由于多數(shù)年份(限于篇幅未完整展示)高于全國水平，說明長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率呈趕超態(tài)勢。從工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的分解來看，全國GEFFch、GTEch指數(shù)均值分別為1.027、1.065，即綠色技術(shù)效率年均增長2.7%，綠色技術(shù)進(jìn)步年均增長6.5%；長江經(jīng)濟帶GEFFch、GTEch指數(shù)均值分別為1.059、1.036，即綠色技術(shù)效率年均增長5.9%，綠色技術(shù)進(jìn)步年均增長3.6%，說明2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步均呈改進(jìn)態(tài)勢，同時具有綠色技術(shù)追趕效應(yīng)和外溢效應(yīng)，但相對全國平均水平而言，綠色技術(shù)效率增長較快，綠色技術(shù)進(jìn)步較慢。根據(jù)上述結(jié)論，長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的提升主要得益于人力資本積累、綠色技術(shù)應(yīng)用、制度創(chuàng)新等方面，但在綠色生產(chǎn)技術(shù)和工藝提升方面有待加強。

(表5) 2009—2018年中國和長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均值

長江經(jīng)濟帶排污異質(zhì)性城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力來源各不相同。2009—2016年GML指數(shù)均值大小關(guān)系為輕污染城市>中污染城市>重污染城市，GEFFch指數(shù)均值大小關(guān)系為中污染城市>重污染城市>輕污染城市，GTEch指數(shù)均值大小關(guān)系為輕污染城市>重污染城市>中污染城市。輕污染城市GML指數(shù)和GTEch指數(shù)均最高，說明其工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升最快，且具有相對較強的綠色技術(shù)外溢效應(yīng)。中污染城市GEFFch指數(shù)最高，說明其綠色技術(shù)追趕效應(yīng)最顯著。相對而言，重污染城市則在兩方面均有較大提升空間。綜合分析，輕污染城市的綠色技術(shù)外溢效應(yīng)和中污染城市的綠色技術(shù)追趕效應(yīng)是推動長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率提高的主要動力。

2.長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的效率損失

根據(jù)測算結(jié)果，2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)部門四種投入要素的冗余度分別為0.135、0.016、0.469、0.041，三種非期望產(chǎn)出的冗余度分別為0.513、0.801、0.700。其中，勞動力和水資源投入冗余度高于全國平均水平，資本和能源投入冗余度低于全國平均水平，三種非期望產(chǎn)出冗余度均高于全國平均水平，說明長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率低于全國平均水平既要歸因于勞動力和水資源的高冗余投入，又要歸因于污染物的高冗余排放，長江經(jīng)濟帶節(jié)能減排壓力依然較大。從2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出冗余度的動態(tài)變化來看，勞動力、資本的投入冗余情況，以及工業(yè)廢水的產(chǎn)出冗余情況改進(jìn)較為顯著，而水資源、能源的投入冗余情況，以及工業(yè)SO2、工業(yè)煙(粉)塵的產(chǎn)出冗余情況改進(jìn)緩慢。綜合來看，未來應(yīng)重點降低水資源的投入冗余度，以及工業(yè)SO2、工業(yè)煙(粉)塵的產(chǎn)出冗余度。

(表6) 2009—2018年中國和長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出冗余度均值

(表7) 2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出冗余度

輕污染城市和中污染城市是長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的損失主體。2009—2016年長江經(jīng)濟帶輕污染城市的勞動力、資本投入冗余度均為最高，三種非期望產(chǎn)出冗余度均為最低；中污染城市的水資源、能源投入冗余度最高，三種非期望產(chǎn)出冗余度均為最低；重污染城市的投入與非期望產(chǎn)出冗余度均處于居中位置。說明長江經(jīng)濟帶勞動力和水資源投入冗余度較高分別由輕污染城市和中污染城市導(dǎo)致，而非期望產(chǎn)出較高主要由中污染城市導(dǎo)致。相對而言，重污染城市雖然污染排放強度較高，但非期望產(chǎn)出冗余度并非最高，說明工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的損失不能完全歸結(jié)于污染排放強度，而應(yīng)根據(jù)投入和非期望產(chǎn)出冗余度綜合判斷。

四、研究結(jié)論與政策建議

以中國30個省份和長江經(jīng)濟帶110個地級及以上城市為樣本，采用熵權(quán)法-Topsis模型研究長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污異質(zhì)性，利用Super-SBM模型和非參數(shù)型核密度估計分析長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的靜態(tài)和動態(tài)演變特征，利用GML指數(shù)和投入產(chǎn)出冗余度探析長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力來源和效率損失來源。研究結(jié)果表明：

1.長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污強度與全國差異較小，空間分異不顯著。2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污強度與全國平均值持平，省際差異較小。2009—2016年長江經(jīng)濟帶工業(yè)排污強度較低城市主要集中在下游地區(qū)，工業(yè)排污強度處于中高水平的城市在上中下游地區(qū)均有分布，工業(yè)排污強度的空間分異并不顯著。

2.長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率低于全國平均水平，排污異質(zhì)性城市間差異較大。2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率低于全國平均水平約6.9%，仍屬于粗放型發(fā)展模式。長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的地理空間異質(zhì)性與排污異質(zhì)性并不一致，相對而言，按照排污異質(zhì)性劃分的地區(qū)間工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率關(guān)系更穩(wěn)定。其中，輕污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率多數(shù)年份保持最高，中污染城市緩慢提升，重污染提升阻力較大且多數(shù)年份均為最低。

3.長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率整體呈“收斂”態(tài)勢，僅輕污染城市出現(xiàn)“分化”趨勢。2009—2016年，隨著長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率穩(wěn)步提升，出現(xiàn)“收斂”特征先加強、后弱化的演變過程，但整體上仍為“收斂”態(tài)勢。除輕污染城市在2012—2016年間出現(xiàn)顯著的“分化”特征外，其他城市均保持為“收斂”特征。

4.長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力主要源于輕污染城市的綠色技術(shù)外溢效應(yīng)和中污染城市的綠色技術(shù)追趕效應(yīng)。2009—2018年長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、綠色技術(shù)效率、綠色技術(shù)進(jìn)步年平均增長分別為7.8%、5.9%、3.6%，同時具有綠色技術(shù)追趕效應(yīng)和外溢效應(yīng)。輕污染城市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升最快，綠色技術(shù)外溢效應(yīng)最強；中污染城市綠色技術(shù)追趕效應(yīng)最顯著；重污染城市三個指數(shù)均為最低。

5.長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的損失來源于投入和產(chǎn)出兩端。與全國平均水平比較，長江經(jīng)濟帶的勞動力和水資源兩種要素均存在高冗余投入，三種非期望產(chǎn)出均存在高冗余排放。其中，勞動力和水資源投入冗余度較高分別由輕污染城市和中污染城市導(dǎo)致，而非期望產(chǎn)出較高主要由中污染城市導(dǎo)致。

基于以上研究結(jié)論，我們建議：

1.加快推進(jìn)長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)重污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。加快推進(jìn)保山等長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)重污染城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，完善環(huán)境規(guī)制體系，引導(dǎo)和支持工業(yè)企業(yè)應(yīng)用綠色新技術(shù)對生產(chǎn)工藝實施綠色化改造，降低中上游地區(qū)高污染排放的負(fù)外部性。以安順等下轄較多重點生態(tài)功能區(qū)縣的中上游高污染城市為攻堅目標(biāo)，加大政府對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的資金和政策扶持，淘汰一批不符合綠色標(biāo)準(zhǔn)且難以轉(zhuǎn)型的工業(yè)企業(yè)，充分發(fā)揮政府在推動工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型工作中的引導(dǎo)和激勵作用，率先實現(xiàn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

2.按排污異質(zhì)性分類指導(dǎo)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。對長江經(jīng)濟帶輕污染城市重點提高綠色技術(shù)效率，重視人力資本積累和制度創(chuàng)新等“綠色軟實力”提升；對中污染城市重點提高綠色技術(shù)進(jìn)步水平，重視清潔技術(shù)和工藝水平等“綠色技術(shù)硬實力”提升；對重污染城市既要加強重視使用綠色技術(shù)和新工藝，又要學(xué)習(xí)先進(jìn)制度和管理經(jīng)驗，加強節(jié)能減排。

3.以改善工業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)性冗余為目標(biāo)推動長江經(jīng)濟帶節(jié)能減排政策精準(zhǔn)落地。在長江經(jīng)濟帶工業(yè)發(fā)展整體層面，要重點降低水資源的投入冗余度，以及工業(yè)SO2、工業(yè)煙(粉)塵的產(chǎn)出冗余度。在地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層面，重點培育一批清潔型工業(yè)企業(yè)，淘汰一批高耗能、高污染、高排放的工業(yè)企業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。在工業(yè)園層面，制定包括投入產(chǎn)出冗余度相關(guān)指標(biāo)的企業(yè)準(zhǔn)入門檻和評定標(biāo)準(zhǔn)，推動工業(yè)園區(qū)綠色轉(zhuǎn)型。在企業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)層面，科學(xué)評估企業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的投入產(chǎn)出冗余度，篩選冗余度較高的環(huán)節(jié)重點突破。