摘"要：提升綠色創(chuàng)新水平是推動(dòng)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重中之重。文章采用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型測度2011—2020年長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率，繼而運(yùn)用Malmquist-Luenberger（ML）指數(shù)對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。研究表明：從靜態(tài)層面看，長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率未達(dá)到有效率狀態(tài)；下游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過中上游地區(qū)；不同省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率存在較大差異。從動(dòng)態(tài)層面看，長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率整體處于上升趨勢；上游、中游和下游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化呈現(xiàn)顯著差異性；各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率不斷提升，漲幅較大的位于中游地區(qū)。

關(guān)鍵詞：長江經(jīng)濟(jì)帶；工業(yè)綠色創(chuàng)新效率；Super-SBM模型；Malmquist-Luenberger指數(shù)

中圖分類號(hào)：F427文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2025）06-0017-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.06.005

1""引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展高速增長，一躍成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。然而經(jīng)濟(jì)在快速增長的同時(shí)，也面臨著日益嚴(yán)峻的環(huán)境問題，成為制約我國經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展迫在眉睫[1]。黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)我國經(jīng)濟(jì)從高速發(fā)展階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，必須堅(jiān)定不移貫徹落實(shí)“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念，把創(chuàng)新和綠色發(fā)展擺在國家發(fā)展全局的重要位置?！笆奈濉睍r(shí)期，我國提出堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，而工業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要支柱之一，在現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)中起到至關(guān)重要作用。然而工業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，也帶來了能源消耗、環(huán)境污染等問題，阻礙了經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，如何協(xié)調(diào)好經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境發(fā)展的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)綠色化、低碳化轉(zhuǎn)型，是當(dāng)前工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展亟須解決的問題。長江經(jīng)濟(jì)帶作為我國重要的工業(yè)基地之一，近些年，其工業(yè)發(fā)展面臨嚴(yán)重的資源消耗、能源短缺以及環(huán)境污染等問題。在長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展過程中如何實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型成為當(dāng)務(wù)之急，而綠色創(chuàng)新正是實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的必然要求。因此，準(zhǔn)確把握長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率水平，對(duì)于推動(dòng)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論與實(shí)踐意義。

2"研究設(shè)計(jì)

2.1"模型設(shè)定

（1）Super-SBM模型。傳統(tǒng)DEA模型一般都是徑向的，只能對(duì)投入產(chǎn)出進(jìn)行同比例變動(dòng)，忽略了投入產(chǎn)出中松弛變量的存在，得到的效率值可能會(huì)出現(xiàn)偏差，并且傳統(tǒng)DEA模型中無法包含非期望產(chǎn)出。而基于松弛變量的非徑向SBM模型，可以將非期望產(chǎn)出納入模型，由于SBM模型難以對(duì)多個(gè)決策單元為1的效率值進(jìn)行排序比較，基于此，"Tone（2002）進(jìn)一步改造了SBM模型，提出了包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型[2]，具體公式如下：

γ=min1m∑mi=1x-xik1+1p1+p2（∑p1r=1y-gygrk+∑p2t=1y-bybtk）

s.t.x-≥∑nj=1，≠kxijλjy-g≤∑nj=1，≠kygrjλjy-b≤∑nj=1，≠kybtjλjλj≥0，x-≥xk，y-g≤ygk，y-b≤ybk（1）

其中，γ為模型的最優(yōu)效率值；x-、y-g、y-b分別表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛量；λ為權(quán)重向量。

（2）Malmquist-Luenberger"指數(shù)。Super-SBM模型只能對(duì)效率水平進(jìn)行靜態(tài)分析，無法對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，而"Malmquist"指數(shù)可以對(duì)效率水平進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。傳統(tǒng)Malmquist指數(shù)無法考慮非期望產(chǎn)出的情況，而"Malmquist-Luenberger"指數(shù)有效克服了傳統(tǒng)Malmquist指數(shù)的局限，可以測度包含非期望產(chǎn)出的動(dòng)態(tài)效率水平。基于此，文章參考張麗琨等（2022）的研究，采用Malmquist-Luenberger（ML）指數(shù)測算綠色創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)效率[3]。從非期望產(chǎn)出角度出發(fā)，t到t+1期間的ML指數(shù)可以表示為：MLt+1t=1+Dt0xt，yt，bt；yt，－bt1+Dt+10xt+1，yt+1，bt+1；yt+1，－bt+1×1+Dt+10xt，yt，bt；yt，－bt1+Dt+10xt+1，yt+1，bt+1；yt+1，－bt+112（2）

ML指數(shù)又可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（EC）和技術(shù)水平變化指數(shù)（TC）。分別表示為：ECt+1t=1+Dt0（xt，yt，bt；yt，－bt）1+Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1；yt+1，－bt+1）（3）

TCt+1t=1+Dt+10（xt，yt，bt；yt，－bt）1+Dt0（xt，yt，bt；yt，－bt）×1+Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1；yt+1，－bt+1）1+Dt0（xt+1，yt+1，bt+1；yt+1，－bt+1）12（4）

其中，若MLt+1tgt;1，表示t到t+1時(shí)期綠色創(chuàng)新效率提高，反之則降低；若ECt+1tgt;1，表示t到t+1時(shí)期綠色創(chuàng)新技術(shù)效率改善，反之則下降；若TCt+1tgt;1，表示t到t+1時(shí)期綠色創(chuàng)新技術(shù)水平進(jìn)步，反之則退步。

2.2""指標(biāo)選取

結(jié)合已有文獻(xiàn)研究，重新定義綠色創(chuàng)新活動(dòng)中的投入產(chǎn)出指標(biāo)，文章在遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性等指標(biāo)選取原則上，構(gòu)建了如下指標(biāo)體系。

對(duì)于綠色創(chuàng)新活動(dòng)中的投入，從人力投入、資本投入和能源投入三方面表征。文章參考曹玲等（2022）的研究，選取Ramp;D人員全時(shí)當(dāng)量、Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和能源消費(fèi)總量分別表示人力投入、資本投入和能源投入[4]。

對(duì)于綠色創(chuàng)新活動(dòng)中的期望產(chǎn)出，主要從創(chuàng)新產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出兩個(gè)層面考量。由于專利授權(quán)數(shù)易受地區(qū)政策的影響，存在較大不確定性，文章借鑒范德成和谷曉梅（2022）的做法，選取專利申請數(shù)表示創(chuàng)新產(chǎn)出[5]。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出是將創(chuàng)新研發(fā)投入市場，通過轉(zhuǎn)化最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益，選取新產(chǎn)品銷售收入來衡量經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。

對(duì)于綠色創(chuàng)新活動(dòng)中的非期望產(chǎn)出，主要從環(huán)境污染產(chǎn)出層面考量，也就是工業(yè)過程中所產(chǎn)生的“三廢”，文章借鑒陳蓓等（2022）的研究，選擇工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)煙（粉）塵排放量來表示環(huán)境污染產(chǎn)出[6]。

2.3"數(shù)據(jù)來源

文章以2011—2020年長江經(jīng)濟(jì)帶包含的11個(gè)省份為研究對(duì)象，選取的行業(yè)為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)。研究所涉及的數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)通過線性插值法補(bǔ)齊。

3"實(shí)證分析

3.1"靜態(tài)分析

根據(jù)上文構(gòu)建的Super-SBM模型和綠色創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，文章運(yùn)用MaxDEA軟件測度了2011—2020年長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率，詳見表1。

從整體層面看，長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值為0.722，未達(dá)到有效率狀態(tài)。從時(shí)間演化趨勢看，長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值從2011年的0.670提升至2020年的0.776，綠色創(chuàng)新水平呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢，反映出近些年長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)在國家相關(guān)政策的支持下取得了較快發(fā)展。但其綠色創(chuàng)新效率均值為0.722，各年份的效率值均小于1，未達(dá)到有效率狀態(tài)，在一定程度上說明長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)在進(jìn)行綠色創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)可能存在資源要素利用率低、經(jīng)濟(jì)成果和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化不足等問題，整體綠色創(chuàng)新水平還有很大的提升空間。

從區(qū)域?qū)用婵矗嫌?、中游和下游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值分別為0.477、0.550和1.106，并且下游地區(qū)的綠色創(chuàng)新效率均值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于整體綠色創(chuàng)新水平，上游和中游地區(qū)低于整體綠色創(chuàng)新水平。具體來看，下游地區(qū)各年份的綠色創(chuàng)新效率值均大于1，實(shí)現(xiàn)了DEA有效，而上游和中游地區(qū)各年份的綠色創(chuàng)新效率值均小于1，未達(dá)到有效率狀態(tài)?？赡艿脑蛟谟谙掠蔚貐^(qū)工業(yè)發(fā)展起步較早，擁有較好的工業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，加之資本和人力資源豐富，研發(fā)創(chuàng)新和技術(shù)水平高，使得工業(yè)綠色創(chuàng)新水平較高。上游和中游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，對(duì)于研發(fā)的資本和人力投入不足，科技創(chuàng)新水平不高，導(dǎo)致工業(yè)綠色創(chuàng)新水平較低。這也反映了長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)工業(yè)發(fā)展極不平衡，下游地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新水平要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過中上游地區(qū)，長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展還有很大的上升空間。

從省域?qū)用婵?，長江經(jīng)濟(jì)帶不同省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率存在較大差異。工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值從大到小排序依次為上海、浙江、安徽、重慶、江蘇、湖南、江西、湖北、四川、貴州和云南。其中，上海、浙江、安徽的效率值均大于1，工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均達(dá)到了有效率狀態(tài)。上海作為我國的金融中心，在人力、資本和科技創(chuàng)新水平方面具有較大優(yōu)勢，工業(yè)綠色創(chuàng)新環(huán)境好。而浙江和安徽受益于長三角地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用，工業(yè)綠色創(chuàng)新水平較高。工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值在0.7～1的省份有江蘇、重慶和湖南。江蘇和重慶除了極個(gè)別年份，其他年份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值均大于1，達(dá)到了有效率狀態(tài)。而湖南只有少數(shù)年份達(dá)到了有效率狀態(tài)，多數(shù)年份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率值低于1，未實(shí)現(xiàn)DEA有效。工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值在0.7以下的省份有江西、湖北、四川、貴州和云南。這些省份綠色創(chuàng)新效率均值低于平均水平，并且所有年份的效率值均小于1，未達(dá)到有效率狀態(tài)，說明這些省份在工業(yè)綠色創(chuàng)新水平的提升上還有很長一段時(shí)間的路要走。

3.2"動(dòng)態(tài)分析

文章在靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上，基于ML指數(shù)對(duì)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。運(yùn)用MaxDEA軟件測算了長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率指數(shù)（ML）及其分解的技術(shù)效率變化指數(shù)（EC）和技術(shù)水平變化指數(shù)（TC），詳見表2。

從整體層面看，長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率ML指數(shù)均值為1.111，且其平均增幅為11%，說明長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新水平整體處于上升趨勢。將ML指數(shù)進(jìn)一步分解，發(fā)現(xiàn)在考察期內(nèi)工業(yè)綠色創(chuàng)新的技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)水平變化指數(shù)均值分別為1.039和1.082，并且技術(shù)效率變化指數(shù)平均增長3.8%，技術(shù)水平變化指數(shù)平均增長8.2%，表明技術(shù)效率和技術(shù)水平共同推動(dòng)了長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新水平的提高，且技術(shù)水平變化的程度大于技術(shù)效率。

從區(qū)域?qū)用婵?，上游、中游和下游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的ML指數(shù)均值分別為1.083、1.163和1.100，且中游的ML指數(shù)均值最大，其次是下游，上游最低。中游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新動(dòng)態(tài)效率平均增長16.3%，而下游和上游的平均增幅分別為10%和8.3%。具體來看，上游、中游和下游地區(qū)的技術(shù)效率變化指數(shù)均值分別為1.023、1.100和1.008，技術(shù)水平變化指數(shù)均值分別為1.065、1.089和1.093，表明上游和下游地區(qū)綠色創(chuàng)新水平的提高得益于技術(shù)進(jìn)步，而中游地區(qū)正相反，其綠色創(chuàng)新水平的提升得益于技術(shù)效率改善。

從省域?qū)用婵矗L江經(jīng)濟(jì)帶各省份的ML指數(shù)值均大于1，說明長江經(jīng)濟(jì)帶各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新水平得到了一定提升，并且漲幅較大的位于中游地區(qū)，從側(cè)面也反映出長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展取得了一定成效，可能的原因在于近年來國家政策的傾斜，長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施以及自身經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，使其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技創(chuàng)新和資源配置等都得到較大提升，促使中游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率不斷提高。將ML指數(shù)進(jìn)一步分解，在考察期內(nèi)江西工業(yè)綠色創(chuàng)新的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)和技術(shù)水平變動(dòng)指數(shù)分別為1.188和1.027，并且技術(shù)效率變化指數(shù)平均增長18.8%，技術(shù)水平變化指數(shù)平均增長2.7%，說明江西工業(yè)綠色創(chuàng)新動(dòng)態(tài)效率的提高主要受益于技術(shù)效率的提升，江西在工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展過程中注重提升技術(shù)創(chuàng)新能力以及資源要素配置等，從而促使其工業(yè)綠色動(dòng)態(tài)效率不斷提升。而對(duì)于其他省份來說恰恰相反，其工業(yè)綠色創(chuàng)新動(dòng)態(tài)效率的提高主要得益于技術(shù)進(jìn)步。

4"研究結(jié)論

文章通過構(gòu)建綠色創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型測度2011—2020年長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率，在靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用ML指數(shù)對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，研究結(jié)論如下。

從靜態(tài)層面看，首先，長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值小于1，未達(dá)到有效率狀態(tài)。其次，上游、中游和下游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率差距較大，下游地區(qū)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過中上游地區(qū)。"最后，長江經(jīng)濟(jì)帶不同省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率存在較大差異，只有上海、浙江和安徽的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率均值大于1，"實(shí)現(xiàn)了DEA有效，其余省份效率值均小于1，未實(shí)現(xiàn)DEA有效。

從動(dòng)態(tài)層面看，首先，長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色創(chuàng)新效率整體處于上升趨勢。其次，上游、中游和下游地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的變化幅度均有一定提升，但呈現(xiàn)出顯著差異性。上游、中游和下游地區(qū)的ML指數(shù)值均大于1，且中游最高，下游次之，上游最低。最后，長江經(jīng)濟(jì)帶各省份工業(yè)綠色創(chuàng)新效率不斷提升，漲幅較大的位于中游地區(qū)。

參考文獻(xiàn)：

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