張建升

（重慶三峽學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，重慶 404120）

一、引言

長江流域地處整個(gè)中國版圖的腰腹地帶，涵蓋了川、湘、鄂、贛、皖、蘇、滬等10 省市，流域面積占全國18%、人口占全國36%、GDP 占全國37%。自20 世紀(jì)90年代開始，長江流域先后開發(fā)并形成了以重慶和成都為中心的長江上游城市群經(jīng)濟(jì)連綿帶、以武漢為中心的中游城市群經(jīng)濟(jì)連綿帶、以上海和南京為中心的長江下游城市群經(jīng)濟(jì)連綿帶，這三大城市群經(jīng)濟(jì)帶已成為全國工業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)業(yè)最為密集的地區(qū)之一，長江流域經(jīng)濟(jì)帶被譽(yù)為繼中國沿海經(jīng)濟(jì)帶之后最有活力的經(jīng)濟(jì)帶。然而，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展的同時(shí)，長江流域也同樣面臨環(huán)境污染嚴(yán)重、水質(zhì)不斷下降的困擾，入河污染物逐年增加，長江流域廢污水排放量在20 世紀(jì)70年代末為95 億t/a，80年代末尾150t/a，90年代末超過200t/a，到2011年已達(dá)到342.1t/a，年均遞增速度約為3%。長江流域工業(yè)廢水排放量2001年為138.3億噸，到2011年激增為227.3億噸[1]。長江流域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展同樣面臨著環(huán)境的剛性約束。

如何在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)減少環(huán)境污染成為長江流域可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵問題。而實(shí)證考察環(huán)境與經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系的一種重要思路是探討考慮環(huán)境污染時(shí)的全要素生產(chǎn)率的變化。全要素生產(chǎn)率是在生產(chǎn)過程中利用全部投入要素獲得產(chǎn)出的能力水平的重要度量指標(biāo)，最早由索洛（1957）提出，也稱為“索洛余值”，目前已經(jīng)在農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)比較等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用（劉秉鐮，李清彬，2009[2]；李希義，2013[3]；辛玉紅、李星星，2014[4]），是經(jīng)濟(jì)增長問題最為流行的研究領(lǐng)域之一。但長期以來對傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的測算僅僅考慮了合意產(chǎn)出（GDP），并沒有考慮非合意產(chǎn)出（例如碳排放量、工業(yè)廢水等）對環(huán)境的影響，實(shí)際上是忽略了經(jīng)濟(jì)增長對社會(huì)福利的負(fù)面影響，無法反映出經(jīng)濟(jì)增長的真實(shí)績效。傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的測度主要通過Malmquist 指數(shù)，但該指數(shù)無法解決非合意產(chǎn)出問題，Chung et al（1999）[5]在測度瑞典紙漿廠的全要素生產(chǎn)率時(shí)，引入方向性距離函數(shù)（Directional Distance Function）， 并對Malmquist 指數(shù)進(jìn)行修正，修正后的Malmquist 指數(shù)也被稱為Malmquist-Luenberger 指數(shù)（以下簡稱ML 指數(shù)），這個(gè)指數(shù)可以測度存在環(huán)境約束時(shí)的全要素生產(chǎn)率。近年來，國內(nèi)一些學(xué)者已經(jīng)采用ML 指數(shù)對考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行實(shí)證研究（王兵、吳延瑞等，2010[6]；田銀華、賀勝兵等，2011[7]；李靜、陳武，2013[8]）。

在對城市全要素生產(chǎn)率的研究方面，也產(chǎn)生了一些比較有代表性的成果：戴永安（2010）從人口、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)角度研究了中國的城市化效率，考察了其時(shí)空演變和影響因素，并對中國城市化的全要素生產(chǎn)率做了動(dòng)態(tài)分析和區(qū)域比較，結(jié)果表明城市化效率緩慢增長，城市間效率差異顯著，但效率差距是逐漸縮小的，在影響因素方面，城市的初始狀態(tài)、區(qū)位、空間集聚水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效益與基礎(chǔ)設(shè)施水平對各城市化效率存在顯著的正向作用，人口因素和政府的作用卻限制了城市化效率的提高[9]。邵軍、徐康寧（2010）基于Malmquist指數(shù)分析方法，測度了我國城市的生產(chǎn)率增長、效率改進(jìn)與技術(shù)進(jìn)步。研究表明自20 世紀(jì)90年代末期以來，我國城市生產(chǎn)率的增長率持續(xù)下降，并連續(xù)多年出現(xiàn)負(fù)值，導(dǎo)致生產(chǎn)率水平下降，而這主要是由技術(shù)水平下降所致，但城市效率水平同期卻有了較為明顯的改進(jìn)[10]。管馳明、李春（2013）運(yùn)用索洛殘差法對上海市1979-2011年的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了估算，并對其增長源泉進(jìn)行定量分析，結(jié)論表明全要素生產(chǎn)率對上海經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮著日益重要的作用[11]。

從以上文獻(xiàn)可以看出，雖然關(guān)于我國城市全要素生產(chǎn)率的研究已經(jīng)較為豐富，但都沒有考慮環(huán)境因素的影響，基于此，本課題試圖在考慮環(huán)境因素的前提下，基于“綠色生產(chǎn)率”的視角，以我國長江流域沿線主要城市的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，測算并比較在考慮環(huán)境因素和未考慮環(huán)境因素兩種情形下的全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而合理評價(jià)長江流域主要城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展績效。

二、模型與方法

（一）環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，在實(shí)現(xiàn)“好”產(chǎn)出增加的同時(shí)，不可避免地要產(chǎn)生一些副產(chǎn)品，比如廢水、廢氣等，稱之為“壞”產(chǎn)出或者“非合意”產(chǎn)出。為實(shí)現(xiàn)資源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，需要將資源與環(huán)境等要素納入生產(chǎn)函數(shù)中，構(gòu)建既包括諸如GDP等“好”產(chǎn)出又包括環(huán)境污染等“壞”產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集，即環(huán)境技術(shù)。假設(shè)一個(gè)城市為一個(gè)決策單元，各個(gè)城市使用N中投入X=(x1,x2,…,xN）∈RN+，生產(chǎn)了M種“好”產(chǎn)出Y=(y1,y2,…,yN）∈RM+，同時(shí)也生產(chǎn)了I 種“壞”產(chǎn)出U=(u1,u2,…,uN）∈RI+，則環(huán)境技術(shù)的生產(chǎn)可能性集為：

生產(chǎn)可能性集p(x)是一個(gè)有界的閉集，具有以下特性：

（1）“好”產(chǎn)出與“壞”產(chǎn)出的聯(lián)合弱可處置性（Jointly Weak Disposability）。如 果(y,u)∈p(x) ，且0 ≤θ≤1 ，則(θy,θu)∈p(x)，表明在既定投入水平下，當(dāng)“壞”產(chǎn)出減少時(shí)，“好”產(chǎn)出也要相應(yīng)的減少。

（2）投入與“好”產(chǎn)出的強(qiáng)可處置性（Strong or Free Disposability）。如果x′≤x，則p(x′)?p(x) ；如果(y,u)∈p(x) 且y′≤y，則(y′,u)∈p(x)。意味著“好”產(chǎn)出可以自由支配，但“壞”產(chǎn)出卻保持不變

（3）“好”產(chǎn)出與“壞”產(chǎn)出的零結(jié)合性（Null-Jointness）。如果(y,u)∈p(x)，且b=0，那么y=0。表明在產(chǎn)生“好”產(chǎn)出的同時(shí)，不可避免的產(chǎn)生“壞”產(chǎn)出。根據(jù)Fare et al等學(xué)者的研究，p(x)滿足零結(jié)合性，還需滿足以下兩個(gè)條件：

式（2）表示至少一個(gè)生產(chǎn)單位在生產(chǎn)一種“壞”產(chǎn)出；式（3）表示每一個(gè)生產(chǎn)單位至少生產(chǎn)一種“壞”產(chǎn)出。

（二）方向性距離函數(shù)

為實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長過程中，“好”產(chǎn)出增加“壞”產(chǎn)出減少的目的，本文引入方向性距離函數(shù)來表示[12]。方向性距離函數(shù)表示既定方向g=(gy,-gb)、投入x和生產(chǎn)可能性集p(x)下，“好”產(chǎn)出保持一定比例增加的同時(shí)，“壞”產(chǎn)出同比例減少的可能性。定義為：

（4）式是t時(shí)期內(nèi)的方向距離函數(shù)，比較的是(yt,ut)和t期的生產(chǎn)前沿，即每一產(chǎn)出在當(dāng)期的方向距離函數(shù)，g=(gy,-gu)為方向向量。而事實(shí)上，Shephard的產(chǎn)出距離函數(shù)是方向距離函數(shù)的一種特殊情況，兩種距離函數(shù)的關(guān)系可以表示為：

如果將“好”產(chǎn)出與“壞”產(chǎn)出同等對待，要求兩者按相同比例增加或減少，此時(shí)的方向向量是中性的g=(y,-u)。生產(chǎn)單位在t時(shí)期的方向性距離函數(shù)可通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃求解：

（三）Malmquist-Luenberger（ML）生產(chǎn)率指數(shù)

在方向性距離函數(shù)基礎(chǔ)上，根據(jù)Chung et al.的研究，基于產(chǎn)出的從t 時(shí)期到t+1 時(shí)期的ML 生產(chǎn)率指數(shù)可通過四個(gè)方向性距離函數(shù)的求解得出：

如果ML指數(shù)大于1，表明從t時(shí)期到t+1時(shí)期的生產(chǎn)率是增長的，反之則下降。

進(jìn)一步將ML指數(shù)分解為效率變化指數(shù)（MLEFFCH）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（MLTECH）:

如果效率變化指數(shù)MLEFFCH大于1，表明決策單元在向生產(chǎn)前沿面靠近，效率得到提升，反之則說明決策單元在遠(yuǎn)離生產(chǎn)前沿面。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)MLTECH大于1 說明決策單元生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，反之則表明技術(shù)退步。

三、變量選取與數(shù)據(jù)說明

（一）數(shù)據(jù)說明

由于工業(yè)廢水統(tǒng)計(jì)口徑的限制，本文采用2003-2012年中國長江流域沿岸24個(gè)地級市的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。為便于比較分析，本文根據(jù)地理位置將以上各個(gè)地級市劃分為長江上游、中游和下游三大地區(qū)，長江上游地區(qū)包括重慶市和四川省內(nèi)的地級市；長江中游地區(qū)包括了湖北、湖南、江西、安徽所轄長江沿岸城市；江蘇省內(nèi)城市及上海市劃歸到長江下游地區(qū)。相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。樣本觀測值的統(tǒng)計(jì)描述如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇

投入指標(biāo)：選擇資本存量和勞動(dòng)力作為投入指標(biāo)。勞動(dòng)力（萬人）是以各城市“年末單位從業(yè)人員數(shù)”和“城鎮(zhèn)私營和個(gè)體從業(yè)人員”數(shù)據(jù)加總而得。資本存量（萬元）采用“永續(xù)盤存法”進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式為：Kit=Kit-1(1-δ)+Iit/Pit，δ為折舊率，采用張軍等（2004）[13]學(xué)者的研究結(jié)果，取值為9.6%?；曩Y本存量借鑒Young(2000)[14]的方法，以2000年固定資產(chǎn)投資總額除以10%作為初始資本存量。由于現(xiàn)行統(tǒng)計(jì)中沒有關(guān)于各城市固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)的數(shù)據(jù)，因此，為剔除價(jià)格因素的影響，計(jì)算結(jié)果采用各城市所屬省份的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)折算為2000年不變價(jià)。

產(chǎn)出指標(biāo)：包括“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出?！昂谩碑a(chǎn)出為各城市GDP，以其所在省份GDP 平減指數(shù)折算為2000年不變價(jià)。對于“壞”產(chǎn)出，目前常用的指標(biāo)包括二氧化碳、二氧化硫、化學(xué)需氧量、廢水排放量等，考慮到廢水對長江污染的危害更為嚴(yán)重，同時(shí)囿于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文采用“廢水排放量”作為“壞”產(chǎn)出。對于廢水排放總量的計(jì)算，以市轄區(qū)工業(yè)廢水排放量和城鎮(zhèn)居民生活污水排放總量加總表示。其中，對于工業(yè)廢水排放量由于目前僅統(tǒng)計(jì)了全市口徑的工業(yè)廢水排放量，未統(tǒng)計(jì)市轄區(qū)工業(yè)廢水排放量，故本文采用市轄區(qū)限額以上工業(yè)總產(chǎn)值占比乘以全市工業(yè)廢水排放量來近似市轄區(qū)工業(yè)廢水排放量。城鎮(zhèn)居民生活污水排放總量的計(jì)算根據(jù)環(huán)境科學(xué)部華南環(huán)境科學(xué)研究所的方法，計(jì)算公式為：G=365×NcF×10，其中G表示城鎮(zhèn)生活源水污染物年產(chǎn)生量（噸/年），Nc表示市轄區(qū)城鎮(zhèn)常住人口（萬人），在計(jì)算中以年末總?cè)丝跀?shù)代替，F(xiàn) 表示城鎮(zhèn)居民生活污水產(chǎn)生系數(shù)（升/人·天），各城市居民生活污水產(chǎn)生系數(shù)值同樣采用環(huán)境科學(xué)部華南環(huán)境科學(xué)研究所的計(jì)算結(jié)果。

四、結(jié)果分析

（一）考慮非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)前沿與投入產(chǎn)出效率

表2 顯示了在考慮非期望產(chǎn)出的情況下，長江流域主要城市2003-2012年投入產(chǎn)出效率的平均值及變動(dòng)情況。

表2 各城市考慮非期望產(chǎn)出的技術(shù)效率值及變異系數(shù)

（1）長江流域各城市投入產(chǎn)出效率差異較大，但差異在逐漸縮小。樣本期間，位于生產(chǎn)前沿上的城市數(shù)量最多的年份為2012年，有6 個(gè)城市；其次，在2003年和2009年分別有5 個(gè)位于生產(chǎn)前沿?？傮w數(shù)量占樣本數(shù)量的比例僅為20%多，反映了技術(shù)無效率是長江流域主要城市的普遍現(xiàn)象。從10年的平均值來看，始終處于生產(chǎn)前沿面上的城市只有上海市，效率值最低的5 個(gè)城市分別為：黃岡（0.399）、池州（0.417）、重慶（0.424）、咸寧（0.439）、荊州（0.446），均為長江中上游城市；從各年份的變異系數(shù)值來看，各城市在2003年的變異系數(shù)值為0.322，而到2011年和2012年分別為0.293 和0.307，說明環(huán)境約束下的各城市技術(shù)效率值雖然差異較大，但這種差異在逐漸縮小。

（2）分區(qū)段來看，長江上、中、下游城市投入產(chǎn)出效率呈現(xiàn)從低到高的階梯式分布。長江上游城市投入產(chǎn)出效率平均值為0.558，中游城市為0.629，下游城市均值為0.787，這一分布特征與中國東、中、西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征較為相似。

（3）長江流域各城市投入產(chǎn)出效率變化差異較大。為分析各城市在不同年份投入產(chǎn)出效率的變化情況，進(jìn)一步計(jì)算了其變異系數(shù)，從結(jié)果來看，宜賓、黃石、銅陵、鎮(zhèn)江和攀枝花5個(gè)城市變異系數(shù)最大，以宜賓市為例，在2011和2012年技術(shù)效率值均為1，處于生產(chǎn)前沿面上，而在其他年份中，最低的技術(shù)效率值僅為0.469，說明部分城市技術(shù)效率不穩(wěn)定，變化差異大。

（二）兩種情形下的全要素生產(chǎn)率及其分解

表3、表4分別顯示了在不考慮環(huán)境因素和考慮環(huán)境因素兩種情形下，長江流域主要城市全要素生產(chǎn)率隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢及各城市之間的差異。

表3 兩種情形下的全要素生產(chǎn)率及其分解：時(shí)間趨勢

表4 兩種情形下的全要素生產(chǎn)率及其分解:區(qū)域差異

從表3可以看出：

（1）當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，長江流域城市全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)明顯下降。在不考慮環(huán)境因素的情況下，2003-2012年，長江流域城市全要素生產(chǎn)率年均增長2.8%，而當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，全要素生產(chǎn)率年均增長率降低為2.3%，年均下降0.5個(gè)百分點(diǎn)，說明不考慮環(huán)境因素的TFP被高估。

（2）長江流域城市全要素生產(chǎn)率不斷增長，技術(shù)進(jìn)步是其增長的主要源泉。對不考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率分解表明，技術(shù)進(jìn)步率年均增長1.5%，效率改善值年均為1.3%，兩者差距并不大；但當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，技術(shù)進(jìn)步率為2.8%，技術(shù)效率則出現(xiàn)了輕微的惡化，年均下降0.3%，這一結(jié)果表明，環(huán)境約束下長江流域城市全要素生產(chǎn)率的增長主要是技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)，技術(shù)效率貢獻(xiàn)值較小甚至為負(fù)影響。

（3）長江流域城市全要素生產(chǎn)率增長率整體呈現(xiàn)“V”字型演變。從圖1 可以清晰地看出，從2003年開始，城市TFP整體呈現(xiàn)不斷下降態(tài)勢，ML指數(shù)2009年最低，TFP增長率為-1.7%；M指數(shù)2010年最低，TFP增長率為-0.9%；分析認(rèn)為這可能是由于全球金融危機(jī)的影響所致，在金融危機(jī)過后，經(jīng)濟(jì)開始逐步恢復(fù)，到2011年全要素生產(chǎn)率增長分別為2.7%和2.8%，2012年分別為1.0%和3.8%。

圖1 不同年份兩種情形下TFP值的變動(dòng)情況

從表4可以看出，在樣本期間：

（1）長江流域城市全要素生產(chǎn)率增長差異較大。從環(huán)境約束下的城市全要素生產(chǎn)率增長情況來看，長江流域24個(gè)城市中，只有鄂州、南京和岳陽3 個(gè)城市出現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率的倒退，年均下降幅度分別為1.3%、0.8%和4.4%。年均增長排名前5 位的城市分別為：宜賓（6.6%）、馬鞍山（5.6%）、上海（5.5%）、宜昌（4.6%）、蕪湖（4.5%）。

（2）多數(shù)城市在技術(shù)進(jìn)步快速提高的同時(shí)，技術(shù)效率明顯惡化。在24個(gè)城市中，只有宜賓、瀘州等4個(gè)城市技術(shù)效率得到改善，重慶、岳陽等6 個(gè)城市技術(shù)效率不變，其他城市技術(shù)效率都出現(xiàn)惡化，進(jìn)一步說明了技術(shù)效率惡化是阻礙長江流域城市綠色全要素生產(chǎn)率提高的主要原因。

（3）環(huán)境約束對不同城市全要素生產(chǎn)率的影響差異較大。當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，多數(shù)城市全要素生產(chǎn)率增幅出現(xiàn)明顯下降，但下降幅度并不相同，增幅下降最大的城市為銅陵市，下降6.7%，其他下降較多的城市及下降幅度為：宜昌（3.4%）、岳陽（3.5%）、鄂州（3.3%）和攀枝花（2.7%）。

（4）分區(qū)段來看，不考慮環(huán)境因素時(shí)，長江上中下游城市全要素生產(chǎn)率年均增長分別為：4.6%、2.6%和2.1%；而考慮環(huán)境因素時(shí)，上中下游城市全要素生產(chǎn)率年均增長分別為3.6%、1.9%和3.0%。兩種情形下長江上游城市全要素生產(chǎn)率都明顯高于中下游城市，中下游城市TFP總體接近，說明近年來隨著中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，長江上、中游城市經(jīng)濟(jì)也明顯提速，東中西差異不斷縮小。但兩種情形下的比較可以看出，當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，長江上游中游城市TFP增長幅度分別降低了1.0%和0.7%，說明這兩個(gè)區(qū)段的城市在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，也產(chǎn)生了大量的污染。而長江下游城市的全要素生產(chǎn)率在考慮環(huán)境因素時(shí)，則由原來的2.1%提升為3.0%，說明了長江下游城市在城市的快速發(fā)展過程中，更加注重環(huán)境污染的治理和保護(hù)，將環(huán)境友好提升到了與經(jīng)濟(jì)發(fā)展同等重要的地位，實(shí)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的良性互動(dòng)發(fā)展。

（5）對兩種情形下長江上中下游城市全要素生產(chǎn)率的分解結(jié)果對比表明，當(dāng)忽略環(huán)境因素的影響時(shí)，均高估了技術(shù)效率改善對全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)而低估了技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)。當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，長江中游地區(qū)城市技術(shù)效率由原來的年均增幅1.2%下降為衰退0.4%，技術(shù)進(jìn)步則由1.4%提高到2.3%；長江下游地區(qū)城市技術(shù)效率由原來的年均增長0.1%下降為衰退1.2%，技術(shù)進(jìn)步則由1.1%提高到4.2%；變動(dòng)最明顯的為長江上游地區(qū)，技術(shù)效率由年均增幅3.7%下降為1.2%，技術(shù)進(jìn)步則由0.8%增長為2.4%。

五、結(jié)束語

本文采用方向性距離函數(shù)和ML 生產(chǎn)率指數(shù)對考慮非期望產(chǎn)出下的生產(chǎn)前沿與技術(shù)效率、以及考慮環(huán)境因素和不考慮環(huán)境因素兩種情形下我國長江流域2003-2012年24個(gè)城市的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測度。主要得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）當(dāng)考慮非期望產(chǎn)出時(shí)，只有上海市始終處于生產(chǎn)前沿面；技術(shù)無效率是長江流域主要城市的普遍現(xiàn)象，各城市之間投入產(chǎn)出效率差異大且不穩(wěn)定；各城市變異系數(shù)值由2003年的0.322下降為2012年的0.307，說明環(huán)境約束下的各城市技術(shù)效率值雖然差異較大，但這種差異在逐漸縮??；分區(qū)段來看，長江上、中、下游城市技術(shù)效率呈現(xiàn)從低到高的階梯式分布。

（2）從長江流域城市全要素生產(chǎn)率隨時(shí)間的演變趨勢來看，全要素生產(chǎn)率增長率從2003年開始整體為下降趨勢，金融危機(jī)之后又開始不斷提升；當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，長江流域城市全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)明顯下降，說明不考慮環(huán)境因素的TFP被高估；長江流域城市全要素生產(chǎn)率不斷增長，技術(shù)進(jìn)步是其增長的主要源泉。

（3）從長江流域各城市全要素生產(chǎn)率之間的差異來看，多數(shù)城市在技術(shù)進(jìn)步快速提高的同時(shí)，技術(shù)效率明顯惡化，進(jìn)一步說明了技術(shù)效率惡化是阻礙長江流域城市綠色全要素生產(chǎn)率提高的主要原因；環(huán)境約束下的城市全要素生產(chǎn)率增長差異大，只有鄂州、南京和岳陽3 個(gè)城市出現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率的倒退，其他城市全要素生產(chǎn)率都不斷增長；兩種情形下長江上游城市全要素生產(chǎn)率都明顯高于中下游城市，但當(dāng)考慮環(huán)境因素時(shí)，長江上游、中游城市TFP增長幅度分別降低了1.0%和0.7%，說明這兩個(gè)區(qū)段的城市在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，也產(chǎn)生了大量的污染；進(jìn)一步的分解結(jié)果說明，忽略環(huán)境因素時(shí)技術(shù)效率改善值被明顯高估，而技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)則被低估。

［1］周少林，饒和平，張?zhí)m.長江流域分行政區(qū)入河污染物總量監(jiān)督管理探析［J］. 人民長江，2013，44（24）：1-5.

［2］劉秉鐮，李清彬. 中國城市全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)實(shí)證分析：1990-2006［J］. 南開經(jīng)濟(jì)研究，2009（3）：139-152.

［3］李希義. 我國商業(yè)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率測算和增長因素分析［J］. 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（9）：19-25.

［4］辛玉紅，李星星. 中國新能源上市公司全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)變化實(shí)證研究［J］. 華東經(jīng)濟(jì)管理，2014，28（2）：49-52.

［5］Chung Y H，F(xiàn)are R，Grosskopf S. Productivity and Undesirable Outputs：A Directional Distance Function Approach［J］.Journal of Environmental Management，1997，51：229-240.

［6］王兵，吳延瑞，顏鵬飛. 中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長［J］. 經(jīng)濟(jì)研究，2010（5）：95-109.

［7］田銀華，賀勝兵，胡石其. 環(huán)境約束下地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長的再估算：1998-2008［J］. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（1）：47-57.

［8］李靜，陳武. 中國工業(yè)的環(huán)境績效與治理投資的規(guī)模報(bào)酬研究［J］. 華東經(jīng)濟(jì)管理，2013，27（3）：44-50.

［9］戴永安. 中國城市化效率及其影響因素［J］. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010（12）：103-118.

［10］邵軍，徐康寧. 我國城市的生產(chǎn)率增長、效率改進(jìn)與技術(shù)進(jìn)步［J］. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010（1）：58-67.

［11］管馳明，李春. 全要素生產(chǎn)率對上海市經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實(shí)證研究［J］. 華東經(jīng)濟(jì)管理，2013，27（10）：7-10.

［12］李谷成，陳寧陸，閔銳. 環(huán)境規(guī)制條件下中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長與分解［J］. 中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（11）：153-159.

［13］張軍，吳桂英，張吉鵬. 中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952-2000［J］. 經(jīng)濟(jì)研究，2004（10）：35-43.

［14］Young A. Gold into Base Metals: Productivity Growth in the People’s Republic of China during the Reform Period［R］. NBRE working paper，No. 7856，2000.