成渝地区双城经济圈工业绿色...素生产率测度及空间分异研究_魏奇锋.pdf

收稿日期:2021 10 29基金项目:国家自然科学基金项目(71602012);教育部人文社会科学规划项目(21YJC790122);四川省软科学研究计划项目(2022JD0114、2021JD0053)作者简介:魏奇锋(1985)，男，浙江诸暨人，博士后、副教授、硕士生导师，研究方向为技术创新管理;谭娟(1998)，女，四川德阳人，硕士研究生，研究方向为区域经济;石琳娜(1987)，女，河南平顶山人，副研究员，研究方向为科技创新管理(通讯作者)。成渝地区双城经济圈工业绿色全要素生产率测度及空间分异研究魏奇锋1，3，谭娟1，石琳娜2，3(1 成都理工大学 商学院，成都 610059;2 四川省科学技术发展战略研究院，成都 610041;3 成都市软创智业研究会，成都 610023)摘要:选取20082018 年成渝地区双城经济圈所含16 个城市的数据，基于 DEA 方法的 Malmquist Luenberger 指数模型，在传统全要素生产率(TFP)基础上纳入工业生产中能源投入和环境污染产物变量指标，对成渝地区 16 个城市的工业绿色全要素生产率(GTFP)及其分解项进行测算，并讨论其不同时段下的空间溢出网络结构。结果显示:污染物排放阻碍地区工业 GTFP 提高，绿色技术进步对 GTFP 提升有显著促进作用，成渝地区整体绿色技术效率较低。从整体看，空间分布呈现出聚集性特征和空间关联性;从局部看，眉山、泸州、南充、绵阳等 GTFP 较高的城市表现出溢出效应，重庆的 GTFP 增速放缓的主要制约因素是绿色技术效率。最后，基于分析结果，从加强工业自主创新能力、优化产业结构以及优化调整环境规制政策等三个方面提出了政策建议。关键词:成渝地区双城经济圈;工业绿色全要素生产率;空间分异DOI:10 13956/j ss 1001 8409 2023 02 14中图分类号:F427文献标识码:A文章编号:1001 8409(2023)02 0103 09esearch on the Measurement and Spatial Differentiationof Industrial Green Total Factor Productivity in theChengdu Chongqing Economic CircleWEI Qi feng1，3，TAN Juan1，SHI Lin na2，3(1 School of Business，Chengdu University of Technology，Chengdu 610059;2 Sichuan Academy of Science and Technology for Development，Chengdu 610041;3 Chengdu Soft Innovation Intelligence Association，Chengdu 610023)Abstract:Selecting the data of 16 cities included in the Chengdu Chongqing Double City Economic Circle from 2008 to2018，this paper measures the green total factor productivity and its decomposition items of 16 cities to explore spatial net-work overflow structure in different time periods based on adding energy and environmental pollution to the basis of tradition-al total factor productivity by the Malmquist Luenberger index model and the DEA method esults show that，pollutant e-missions hinder the improvement of industrial green total factor productivity in the region The progress of green technologyhas a greater role in promoting GTFP promotion，and the overall green technology efficiency of the region is low Overall，thegrowth rate of GTFP in the Chengdu Chongqing dual city economic circle shows a downward trend，and its spatial distri-bution shows agglomeration characteristics and spatial relevance;locally，cities with higher GTFP such as Meishan，Luzhou，Nanchong and Mianyang show a spillover effect The main constraint on the slowdown of GTFP growth in Chengdu andChongqing is the efficiency of green technology Accordingly，it proposes policy recommendations from three aspects，such asstrengthening industrial independent innovation capabilities，accelerating the application and promotion of green technology，301optimizing industrial structure，promoting green transformation and development of industrial enterprises，and optimizing andadjusting environmental regulatory policiesKey words:Chengdu Chongqing area dual city economic circle;industrial green total factor productivity;spatial differen-tiation改革开放以来，我国的工业生产总值由改革开放之初的 1621.4 亿元增长到 2019 年的 317108.7 亿元，增长了约 194 倍，2019 年工业生产总值在 GDP 的占比超38%，与此同时，四川、重庆工业生产总值到 2019 年也分别达到 13365.66 亿元、6656 72 亿元。成渝地区的工业发展主要依赖于大规模要素投入和投资驱动，如德阳、重庆、绵阳等发展相对较快的工业城市在过去都以“高投入、高消耗、高污染”的模式发展。但随着工业化和城镇化进程的不断深入，过去粗放型和资源依赖型的经济增长方式导致生态环境遭受了一定程度破坏，给地区工业的健康良性发展带来挑战，制约了工业的发展进程1。2016 年发布的成渝城市群发展规划 指出，要将成渝城市群发展为全国重要的现代产业基地、西部创新驱动先导区2;2019 年川渝两地签署深化川渝合作推进成渝城市群一体化发展重点工作方案3;2020 年中共中央政治局召开会议，审议成渝地区双城经济圈建设规划纲要4，并于 2021 年 10 月份正式发布。可见，成渝地区双城经济圈的发展建设被中央寄予厚望。当前，我国面临着资源耗费过量、环境污染严重而工业增速逐渐放缓的局面，为实现经济的可持续增长，各地区都迫切需要进行工业绿色转型，成渝地区双城经济圈作为带动全国高质量发展的重要增长极和新的动力源，更应在保护好生态环境和将现有资源进行有效利用的条件下，提高地区工业的绿色全要素生产率(GTFP)，有力实现经济与环境效益双赢。本文将工业环境污染、能源消耗等因素纳入研究，通过对资源、环境约束下的成渝地区双城经济圈工业 GTFP 进行测算与分析以及分解项的解读，对优化相关区域经济发展协调机制、推动区域经济可持续发展具有重要的参考意义。1相关研究综述国外早期在对投入和产出之间的关系进行探究时，罗伯特M索洛构建了具有规模报酬不变特性的总量生产函数和增长方程，提出了 GTFP 的含义，并把它归结为是由技术进步而产生的5。随后，Charnes 等提出了较成熟的 DEA 分析范式6。但是这些方向性距离函数大多是运用径向的、角度的数据包络分析法来计算，在投入过度或产出不足时会降低测算结果的准确性7。随着绿色工业革命的兴起，在有关 TFP 的测算中，多数学者将资源、环境作用和传统的投入要素一起纳入研究体系，测算和评价资源环境约束之下的 GTFP8，9。Chung 提出环境污染是不同于期望产出的、具有负外部性的产出变量，他首次运用基于 SBM 模型的 ML 生产率指数对考虑了环境污染的 TFP 进行测算，较合理地反映了经济效应的实际情况，该方法也得到了广泛接受和运用10。当前国内主要从三个角度对 GTFP 展开研究:一是产业角度。王兵等指出，纯技术进步是传统 TFP 和 GT-FP 增长的主要因素11。刘战豫等测算了中国 20042014 年的物流业 GTFP 并对其时序动态特征和区域差异进行了分析12。李颖等采用超效率 SBM 模型与 GML指数法对 20072018 年制造业上市企业的绿色全要素生产率进行了测算与分解，并用三重差分与门槛模型分析了制造业服务化对企业 GTFP 的影响13。李博等利用 PVA 模型分析了产业转型升级与绿色全要素生产率提升的关系，研究结果表明，资源型城市绿色全要素生产率 GML 指数滞后期对其自身的影响存在负向作用14。二是区域角度。李玲等运用 SBM 方向性距离函数和 Luenberger 生产率指标对绿色全要素生产率进行了测算，研究表明中国工业 GTFP 存在显著的空间差异，GTFP 的空间分布呈现出一定集聚性和空间关联性，沿海、南部省份普遍 GTFP 更高，中部省份、西部以及北部省份的绿色生产效率较低15。李健等指出长三角与珠三角地区保持显著的空间聚集现象，GTFP 存在显著的空间相关性16。陈黎明等研究发现，东部地区 GTFP 增长和技术进步明显高 于其他地区，中部和西部地区省份增长较慢，整体呈现“东高西低”的局面17。李慧等通过实证研究发现，中国城市 GTFP 呈现“南(偏西)北(偏东)”格局，整体 GTFP 向西北方向发生偏移18。三是从 GTFP 影响因素的角度。陈超凡运用 SYS GMM动态面板模型研究工业绿色全要素生产率的影响因素，结果表明我国 GTFP 的增长主要依赖技术效率的提升19。程中华等指出，技术效率恶化和技术差距扩大抑制了其 GTFP 增长20。刘华军等认为，中国地区间 GT-FP 的增幅差异显著，技术效率衰退削弱了技术进步对GTFP 的促进作用21。李健等研究发现，高技术产业专业化集聚 和 多 样 化 集 聚 对 GTFP 均 表 现 为 显 著 正效应22。综上所述，国内外学者在近几十年来对 GTFP 已经进行了较为细致全面的研究。国外学者在近几十年来大多从理论和测度方法、模型改进和构建等方面来探讨TFP 问题，在理论方面以及模型研究上较为深入。国内学者则侧重于对 GTFP 进行实证性分析，研究多集中于从国家、区域层面对影响因素进行探讨，其中对于区域401层面的行业 GTFP 及其空间分异的特征研究主要集中于京津冀23、长三角24、粤港澳25 等区域。此外，2021 年发布的 成渝地区双城经济圈建设规划纲要 指出，要加强顶层设计和统筹协调，牢固树立一体化发展理念，唱好“双城记”，共建经济圈，使成渝地区双城经济圈在推进新时代西部大开发中发挥支撑作用、在共建“一带一路”中发挥带动作用、在推进长江经济带绿色发展中发挥示范作用26。可见，成渝地区双城经济圈已成为国家社会经济发展重要战略区位，对国家创新体系建设存在重要影响。因此，在发展新形势新阶段，对双城经济圈工业 GTFP 的测度及空间分异展开研究与探讨，具有十分重要的理论意义与实践价值。2研究方法与数据来源GTFP 并非简单将绿色和全要素生产率进行线性叠加，而是在考虑了传统 TFP 的资源要素驱动外，还结合了新的驱动因素 环境指标，考虑了生产过程中能源的投入和污染物排放的约束27。对其进行的测算是在传统 TFP 测算的基础上，将资源消耗视为投入变量，产生的污染物视为非期望产出，纳入 GTFP 核算系统中进行核算。在此条件下，GTFP 在一定程度上可以反映在资源和环境约束下的经济发展质量、协调生态与经济效益，进而实现长期可持续的经济发展28，GTFP 的测算方法如表 1 所示。在实际计算中，TFP 使用的参数和非参数方法仅考虑了期望产出，力求在投入要素一定的条件下，尽可能多地增加产出。由于实际生产中产出包含非期望产出，因此本研究的计算目标是在有限的投入要素的情况下，尽可能提高期望产出、降低非期望产出。表 1GTFP 测算方法测算方法分类参数法随机前沿生产函数(SFA)索洛余值法非参数法DEA ML 指数法数据包络分析法(DEA)21SBM 模型SBM 模型是基于松弛变量的非径向、非角度效率测度模型，与基础的 DEA 模型相比，SBM 模型能减小选用不同角度和径向的投入指标、产出指标带来的偏差，使测算结果更准确29。在本文对测度模型的运用中，将污染物排放作为新的投入变量纳入模型。SBM 模型中，假设生产系统中有 K 个决策单元DMUK，K=1，2，3，每个单元包含 M 个投入变量 x=x1，x2，xM+M，N 个期望产出变量 y=y1，y2，yN+N，Q 种非望的产出 f=f1，f2，fQ+Q，且 x 0，y 0，f 0。在此基础上，每个单元 K 在时期 t=1，2T 的一系列生产可能性函数为:Pt(xt)=(yt，ft)|KK=1tkytNkytNk，n;KK=1tkytqk，q;KK=1tkytMk，m;tk0(1)该函数中，tk为权重向量。根据该模型可以得到考虑非期望产出时的 DEA SBM 模型公式:*=min1 1MMm=1sxmxkm1+1N+Q Nn=1Synykn+Qq=1sfqyqk(2)s t kk=1tkytMk+sxm=xtkmkk=1tkytNk syn=ytkn，nkk=1tkftqk+sfq=ftkqsxm0，syn0，sfq0，tk0上式中，目标函数表示在规模报酬不变的情况下的方向距离函数，sxm表示投入量，syn为期望产出，sfq表示非期望产出，*指决策单元的效率值。当决策单元 DMNK目标函数取最优值时，即*=1 时，sxm=Syn=sfq=0，此时决策单元有效，且位于生产前沿，输入和输出均不存在冗余。当 0*1 时，则存在效率的损失，此时的决策单元并未达到有效状态，还可进行改进。22ML 指数模型Malmquist 生产率指数(ML 指数)基于 DEA 模型而来，可用于测算随时间变化的 TFP 的变化速率。基于上述 SBM 函数，本研究构建从时期 t 至 t+1 期的 ML 指数，表达式为:ML(xt+1，yt+1，ft+1;xt，yt，ft)=st(xt+1，yt+1，ft+1)st(xt，yt，ft)st+1(xt+1，yt+1，ft+1)st+1(xt，yt，ft)1/2=TEC(xt+1，yt+1，ft+1;xt，yt，ft)EFF(xt+1，yt+1，ft+1;xt，yt，ft)(3)其中，ML 指数代表了 GTFP 变化，反映出技术进步和技术效率的变化，TEC 表示技术进步的变化，EFF 表示技术效率的变化。这里的 st(xt，yt，ft)和 st+1(xt+1，yt+1，ft+1)分别是指 t 期和 t+1 期的方向性距离函数，st(xt+1，yt+1，ft+1)是指以 t 期的技术作为参照的 t+1 期的混合距离函数，st+1(xt，yt，ft)是指以 t+1 期的技术作为参照的 t 期的混合距离函数。对于每个决策单元，ML 指数若大于(小于)1，表示在 t 至 t+1 期间的 GTFP 增加(减少);TEC 大于(小于)1，表示在 t 至 t+1 期间发生技术进步(倒退);EFF 大于(小于)1，表示在 t 至 t+1 期间发生技术效率提升(下降)。技术进步主要是指由于创新或者通过引进先进的技术而带来的增长效应，使生产可能性边界发生外移。技术效率的提升是指由于政策和制度的改革，使资源配置效率得到提升，进而提升了实际可以达到的生产状况，使其向已有的生产可能性边界的“最有效”状态501靠近。23数据来源本文选取20082018 年成渝地区双城经济圈16 个城市的生产率水平作为研究样本，根据研究实际需要和模型构建的要求，从工业经济发展的投入变量、期望产出变量以及非期望产出变量三方面来选取数据，将各个城市的工业领域劳动力投入情况、综合能源消耗量以及资本投入量作为投入变量;工业总产值作为期望产出变量;工业生产污染物作为非期望产出变量，具体说明如下:(1)劳动力投入 工业从业人员数:劳动力投入反映了成渝双城经济圈在工业经济的活动中所投入的劳动力的水平，采用当前大多数学者的处理方式30，即使用“规模以上工业全年平均从业人数”作为工业从业人员的总数。(2)资本投入量 工业固定资产投入:由于地级市的资本存量难以测算，因此本文参考卢丽文等用固定资产替代资本存量的方法31，将工业固定资产投入代替资本投入量。(3)综合能源消耗 工业行业能源消费总量:工业生产所需能源资源能够直观地反映能源的利用情况、对于工业生产率的影响和作用，因此本文选取工业生产中消耗的万吨标准煤作为能源消耗的标准。(4)期望产出 各个城市工业企业的工业总产值:参考以往的相关研究30，选取规模以上工业总产值数据作为工业的期望产出。(5)非期望产出 工业二氧化硫排放量、工业烟(粉)尘排放量与工业废水排放量:考虑到目前成渝地区双城经济圈工业化过程中导致的城市空气污染与水污染问题，本文将工业二氧化硫排放量、工业烟尘排放量与工业废水排放量作为非期望产出变量。本文选取的数据主要源于 20082018 年中国城市统计年鉴 四川统计年鉴 重庆统计年鉴 以及各城市历年国民经济和社会发展的统计公报等权威数据库。成渝地区 16 个城市的投入变量、期望产出变量、非期望产出变量的描述性统计如表 2 所示。表 2成渝地区 16 市投入变量、期望产出变量、非期望产出变量的均值描述性统计地区投入变量期望产出变量非期望产出变量工业从业人员数(万人)工业固定资产投入(亿元)综合能源消费(万吨标准煤)工业总产值(亿元)工业废水排放量(万吨)工业二氧化硫排放量(万吨)工业烟(粉)尘排放量(万吨)成都91644189 413124 039209671275764654266自贡1331459 78611 9134073188427270063泸州1201451 091201 14136464445318565088德阳2306792 41835 09245208535363258106绵阳2169800 821006 32192019639475397133遂宁1037348 35558 2110257318758074029内江14881085 921384 48134983260182811179乐山17321264 631338 35139346519609588294南充1886740 54677 03173644216187067041眉山1246816832 1110370557246212187宜宾21121144 731145 2317842110795041039133广安9 43593673823107988179564560275达州1248871 291402 9895188212696743187雅安4 9378206253 56403851277420791009资阳1602265 97470 18123029139406116062重庆158397278 633544 2715286593748746881540整体28591346 971195 232723036454996952873成渝地区双城经济圈工业 GTFP 的实证分析31成渝地区双城经济圈历年工业平均 ML 指数估算运用 Max DEA pro 软件，在考虑了环境因素和未考虑环境因素的条件下，对 20082018 年期间成渝地区双城经济圈 16 个城市的 TFP 分别进行测算，并进一步分解为技术进步指标和技术效率指标进行分析，结果如表 3 所示。根据表 3 的测算结果显示，除了 20122013 年及20172018 年，成渝地区双城经济圈历年的工业 GTFP以及传统工业 TFP 的值均大于 1。此外，在考虑了非期望产出环境污染之后，20102012 年、20132015 年的工业 GTFP 低于传统工业 TFP，这说明工业生产带来的环境污染一定程度上抑制了工业 GTFP 的提升，过去为了实现经济快速增长，成渝地区双城经济圈大力发展重工业，使得该地区的环境承受能力达到上限，成渝地区双城经济圈的工业绿色发展水平有待提高。601就 GTFP 的分解项来看，GTEC 的值在观测期内始终大于 1，而 GEFF 的值在 20092010 年、20132014年、20152016 年 以 及 20172018 年 均 小 于 1。在2011 年 5 月我国正式印发成渝经济区区域规划，为推进国家区域协调发展的同时，也要求成渝地区积极推动经济发展方式转型以及优化空间布局，而产业结构升级需要对行业产能结构进行一定调整，由于传统工业快速发展，调整过程中还存在着对于工业生产所涉及的各种要素未能充分利用的情况。从整体来看，GTEC 的变化幅度较小，互联网技术、AI、大数据等技术在工业领域中得到了广泛应用，使得传统产业加快了转型升级，缓解了环境污染与经济发展之间的矛盾。表 320082018 年成渝地区双城经济圈城市平均工业 TFP 估算对比年份考虑环境污染因素未考虑环境污染因素GTFPGEFFGTECTFPEFFTEC20082009122310401 18111431010113820092010103809811 07010260969106420102011114110821 05911520996115820112012115910031 15912321077114720122013104010121 02409781042093920132014108209821 10210940976112620142015108410451 03811371060107620152016106309261 15110760895120920162017117010841 08110881013107920172018094909461 009091910190920平均值109510101 087108510061086另外，从表 3 的测算结果还可以看出，自 2009 年起工业绿色全要素生产率水平在观测期内呈现出“V”型发展趋势，即在 20092010 年下降，20102012 年上升，又 在 20122013 年 下 降，20132015 年 上 升，20152016 年下降，在 20162017 年上升，随后又在20172018 年下降。主要原因是 GTEC 与 GEFF 两者共同对工业绿色全要素生产率的拉动作用不显著。由于GTEC 或 GEFF 两个指标中某一指标过低都会拉低工业绿色全要素生产率的水平32，但是在观测期间内，成渝地区双城经济圈在大多数情况下 GTEC 与 GEFF 的变化呈现相反的变动趋势。这与以往对区域工业绿色全要素生产率相关结论相似33。在面对能源趋紧等资源环境制约、主要污染物治理类型增加、环境指标不断接近甚至超过生态承载能力、各地区相关发明专利的市场转化率还不高、工业技术效率改进较缓等实际问题，需要推动成渝地区双城经济圈工业行业转型升级，实现绿色发展，工业企业还需继续开发更清洁、更环保的新技术和新产品，加快自身绿色创新步伐，加快技术专利的市场转化，提高绿色技术效率，实现更可持续的经济效益。32成渝地区双城经济圈工业 GTFP 的变化趋势比较20082018 年成渝地区双城经济圈所包含的 16 个城市工业的 GTFP 和未考虑非期望产出的传统工业 TFP各自的均值及其分解项如表 4 所示。表 4成渝地区双城经济圈 16 个城市平均工业 TFP地区考虑环境污染因素未考虑环境污染因素GTFPGEFFGTECTFPEFFTEC成都111910051 112109309711128自贡108210331 045107310621023泸州113910281 111113110191109德阳099609631 034100409841016绵阳109609931 109110209861120遂宁111310291 087109110041098内江101409751 049099409781022乐山107109921 079108209941085南充112510081 120103609481102眉山112510351 089114310431097宜宾104610071 042107210041070广安112009781 149112209831150达州115510591 100110009941118雅安110709981 125116010371118资阳109910331 057103210581016重庆111310261 091111610241099根据表 4 的测算结果可以看出，成渝地区双城经济圈中 16 个城市未考虑环境因素时的传统 TFP 水平较高，除内江外，其余城市的传统 TFP 均大于 1;在考虑了环境因素之后，除德阳之外的其他城市的 GTFP 也都大于 1。从成渝地区双城经济圈总体来看，经济增长较快，成渝地区的工业经济发展是较有效率的，其中，达州、泸州等城市的 GTFP 指数最高。成渝地区双城经济圈的中心城市成都、重庆的 GT-FP 指数平均值分别为 1119、1 113，都处于中速增长率范围，其原因主要在于其技术效率值不高，尤其是成都的绿色技术效率指标为 1 005，表明其工业技术效率还有很大的改善空间，这可能是由于存在资源配置和使用的效率降低、工业生产中所涉及的科学技术以及相关知识存在利用程度不足的情况。成都的绿色技术进步指标为 1112，处于中速增长范围，得益于成都近年技术创新、工业发明专利等有显著成果，但是其产业转化率还尚低，阻碍了 GTFP 的高速增长。因此，成都总体上 GT-FP 的增长主要得益于较快的绿色技术进步，而技术效率的低水平使其增长速度处于较低状态。德阳、绵阳、内江、乐山、广安以及雅安等城市的绿色技术效率也小于 1，主要也是绿色技术进步推动了其GTFP 增长;除这些城市的绿色技术效率指标略小于 1以外，大部分城市工业的绿色技术效率存在改进的趋势，在现有的绿色生产技术和管理方式、制度下，其资源使用是较有效率的。701根据传统 TFP 的分解项，各城市的技术进步指标都高于 1，且与 GTFP 变化趋势基本保持一致，表明了地区工业的科学技术水平有所提升，其对于 GTFP 的提升有重要的贡献。另外多数城市工业的 GTFP 都低于不考虑非期望产出时的 TFP，表明环境污染因素确实在一定程度上阻碍了各个城市的工业 GTFP 的提升。33GTFP 的空间格局及特征分析成渝地区双城经济圈包含的 16 个城市从 20082018 年的传统工业 TFP 和工业 GTFP 均值的分布图如图 1、图 2 所示。将工业 TFP 和工业 GTFP 划分为四个区间，即:GTFP1.06，1.06 GTFP1.09，1.09 GTFP1.12，GTFP 1.12。其中，GTFP 或 TFP 越大则颜色越深，反之则颜色越浅。图 1成渝地区双城经济圈 20082018 年传统工业 TFP 空间分布图 2成渝地区双城经济圈 20082018 年工业 GTFP 空间分布从图 1、图 2 可看出，各个城市的工业 GTFP 发展总体上并不平衡，在考虑了非期望产出即工业环境污染之后，南充、眉山、泸州、达州等城市的 GTFP 依然有较高增长水平，而部分地区的工业 TFP 等级梯度存在下降现象，其原因可能在于，对于现有资源、技术的利用效率以及对所产生的环境污染的治理存在一定不足，例如，德阳、内江等城市由于工业发展带来的环境污染比较严重，而相关绿色治理技术使用效率可能存在不足，使得其生产率优势并不明显。参考刘华军等在空间关联分析中对引力模型的使用34，在综合考虑市域之间的地理距离对 GTFP 空间溢出效应的影响之后，根据研究需要，对传统引力模型进行必要修正，修正后的引力模型公式如下:Vzt=Gz GtD2zt(4)其中，Vzt是 z 地 GTFP 对 t 地 GTFP 的溢出强度;Gz、Gt分别为两市的 GTFP，Dzt为两市域区域之间的地理距离。基于修正引力模型，选取成渝地区双城经济圈包含的 16 个城市 20082009、20122013 及 20172018 年这三个时间段的 GTFP，利用 Arcmap10.7 绘制成渝地区双城经济圈 GTFP 空间溢出网络结构图，如图 3、图 4 及图 5 所示。图中网络线条颜色深浅代表各个市之间 GT-FP 空间联动性的强弱程度。图 320082009 年成渝地区双城经济圈GTFP 空间溢出网络结构图 420122013 年成渝地区双城经济圈GTFP 空间溢出网络结构801图 520172018 年成渝地区双城经济圈GTFP 空间溢出网络结构从成渝地区双城经济圈 GTFP 空间溢出的整体网络来看，呈现出较为明晰的层次性、通达性，同时也存在一定的不均衡性。以成都为主要联动对象的 GTFP 空间溢出网络结构较为紧密，围绕成都的雅安、眉山、德阳以及绵阳等各个城市之间的 GTFP 溢出强度较高，强关联区域点对分布较多，处于整个网络中的次级中心地位。而以重庆为主要联动对象的网络结构则相对稀疏，以重庆为核心，资阳、内江以及遂宁等城市所形成的网络结构各主体之间 GTFP 溢出关系较弱，弱关联区域点对分布较多。造成 GTFP 空间溢出不均衡的原因主要是成渝地区双城经济圈的中心城市之一的重庆及周边城市的 GT-FP 增长率呈现出放缓趋势，其工业新技术的市场转化成果还较低，不利于城市 GTFP 的增长。就重庆而言，20082009 年，绿色技术效率指标为1.042，而其绿色技术进步指标为 1.016;而 20172018 年，绿色技术效率指标下降到 0.854，绿色技术进步指标提高至 1.147，呈现出波动性增长状态。从局部网络结构看，成渝地区双城经济圈内 GTFP空间溢出网络中联系最强的五组区域点对分别是泸州 宜宾、南充 遂宁、绵阳 德阳、眉山 成都以及内江 自贡，这五组区域点对组成了成渝地区双城经济圈GTFP 空间溢出网络的核心框架。初步形成了“眉山 成都 德阳 绵阳”“宜宾 自贡 泸州 宜宾”以及“宜宾 自贡 内江 资阳 遂宁 南充 广安”的局部溢出网络结构。换句话说，工业 GTFP 较高的眉山、泸州、南充、绵阳等，它们在一定程度上表现出了较强的地区溢出效应，即向周边地区产生一定程度的辐射带动作用，呈现出较强的空间联动性。因此，成渝地区双城经济圈还需要充分关注各个城市之间的关联溢出效应，加强各个城市之间的发展联动性，维持合理平衡的溢出网络结构，促进工业绿色全要素生产率的流动溢出以及区域带动作用，实现成渝地区双城经济圈溢出效应的整体提升。4研究结论及政策建议41研究结论本文运用了基于 DEA 方法的 ML 生产率指数，对成渝地区双城经济圈覆盖的 16 个城市的 GTFP 进行了测算和分析，展示出 20082018 年传统 TFP 和 GTFP 空间格局的区域对比状况，以及三个时间段中的 GTFP 空间溢出网络结构，从而观察其空间分布特征与时间演化特征。具体结论包括:(1)近 11 年间，污染物排放在一定程度上阻碍了成渝地区双城经济圈工业 GTFP 的提升，GTFP 的分解项绿色技术进步指标与之变动趋势一致，绿色技术进步对GTFP 提升有显著促进作用。相比之下，成渝地区整体工业生产过程中的绿色技术效率还较低，对 GTFP 的提高造成一定制约。(2)整体上，成渝地区双城经济圈除德阳之外的其余城市在 11 年间的 GTFP 均值都大于 1，GTFP 整体上的空间分布呈现出一定的聚集性特征和空间关联性，且在同时段局部内的 GTFP 水平逐渐趋于均衡。此外，成渝地区双城经济圈 GTFP 的增长速度在所选取的三个时间段内整体上呈放缓趋势，这主要是由于地区工业绿色技术效率降低，尽管地区技术进步水平较高，但是在技术方面对于现有资源的利用效率以及对所产生的环境污染的治理水平还较低。(3)局部上，在三个时间段内，工业 GTFP 较高的眉山、泸州、南充、绵阳等城市表现出了一定的溢出效应，经济圈中心城市重庆的 GTFP 增长率有所下降，其主要制约因素是绿色技术效率。42政策建议421加强工业自主创新能力，加快绿色技术应用推广就成渝地区双城经济圈工业 GTFP 的分解项来看，绿色技术进步是推动地区工业 GTFP 增长的主要动力源，相比之下，绿色技术效率指标对 GTFP 增长的贡献较小。因而，在工业领域科技研发方面着重强调绿色、节能环保技术的研发和引进，进一步增强 GTEC 对工业GTFP 的促进作用。一方面需提升工业领域自主创新能力:加大各区域自身对高新技术人才的吸引力，引进更多高层次创新人才，加大科学研究投入力度，打造良好的创新生态环境，建立创新激励机制，以此提升地区工业创新能力。另一方面加强技术的推广应用，提升科技成果转化率。加快创新技术的扩散是一个动态的过程，需要政、产、学、研等机构互相协调。因此应深化科技体制改革，加快“产学研”结合，将科研机构、高校的研究优势与企业需求相匹配，科研机构和高校在科研项目选择时应注重企业和市场的需求以及对环境保护的需要，呼吁企业加快对于新技术的投入，提高生产效率，以提升技术效率，进而促进GTFP 的提升，对其他城市发挥带动作用。901422优化产业结构，推动工业企业绿色转型发展作为国家大力培育的第四增长极，从当前发展情况看，相对于长三角经济圈、京津冀经济圈和粤港澳大湾区经济圈而言，成渝地区双城经济圈发展水平还处在较低水平，为提高地区工业绿色发展水平，成渝地区应加快产业结构调整、淘汰落后产能，适当借鉴工业绿色水平较高经济圈的发展方式，为自身经济发展增添新动能。对于不同工业行业予以针对性的改革或扶持，从提高技术进步和技术效率等方面来实现污染密集型和劳动密集型行业的绿色发展目标，鼓励行业技术自主创新、管理制度创新、充分利用绿色环保节能技术、革除先污染后治理的发展理念。423优化调整环境规制政策，支撑工业企业绿色创新发展成渝地区双城经济圈可以通过丰富环境规制工具，优化调整环境规制政策的发力点，通过因地施策、差异化管控不同行业领域的环境规制政策等方式，促进成渝地区 GTFP 的提升，为成渝地区双城经济圈工业的绿色转型提供制度支撑。政府可通过适当加强环境规制，以更严格、精准的环境规制措施，倒逼高污染、低产出的产业进行转型升级或退出;倡导工业企业使用新能源、环保型材料，给予工业企业在税收等方面的政策优惠，以提供补贴、资金扶持等方式鼓励绿色创新。由于不同行业的生产所产生的污染排放有较大的差异，因而对重度污染、轻度污染等产业评定标准，应以更科学、精准的方