考虑非期望产出的皖江城市带承接长三角产业转移效率研究

朱佩枫，张 浩，张慧明，3

(1.南京中医药大学 经贸管理学院，江苏 南京 210023； 2.南京航空航天大学 能源软科学研究中心，江苏 南京 211106； 3.南京信息工程大学 中国制造业发展研究院，江苏 南京 210044)

一、引言

区际产业转移是承接地获取外源性经济增长的一条重要渠道。“十一五”以来，我国中西部地区承接东部发达地区产业转移的趋势日益明显，而这其中产业基础好、要素成本低、配套能力强、交通便利且邻近长三角地区的皖江城市带(涵盖安徽省八市2县)，对接长三角产业转移取得明显成效。2007年，长三角地区在皖江投资项目到位资金为868.7亿元，2012年底增长至2910.1亿元，占皖江城市带国内引资总额的55.1%。20世纪末以来，为弥合各大经济区域间的经济差距，国家在包括皖江在内的中部地区先后出台了从促进中部崛起到设立国家级的皖江城市带产业转移示范区等区域发展战略，其中促进东部产业转移，加快中部承接地经济发展，是其中的重要内容。为更好地评价促进产业转移的政策效果，以期提供制定产业政策的科学依据，有必要测算产业转移效率，进而促进承接地经济发展。

目前，针对产业转移效率的相关研究主要有:(1)估算区域间产业转移量。2010年前产业转移相关统计数据非常匮乏，产业转移量需要估算。刘红光等(2011)利用区域间投入产出模型估算1997-2007年间中国8个区域间产业转移量[1]，其它研究主要使用单一年份城市工业园区部分引资数据来替代整体产业转移数据[2-3]。(2)对接产业预测。汪洋和卢淼(2010)采用产业梯度系数和区位商两指标估计长三角地区产业转移目前最有可能转入皖江的城市和行业[4]，并根据分析结果提出提高产业转移效率的若干对策。(3)测算省内产业转移效率。宋可(2010)采用非参数的 Malmquist 方法分析 2004-2007年苏北五市承接苏南产业转移效率变动的原因[2]。王晓东(2010)对广东省各工业行业2001-2007年的技术效率进行测算，评估广东省2000年后实施产业结构调整和产业转移政策后的效果[5]。(4) 测算省际产业转移效率。胡百红和周加来(2012)从规模有效和技术有效两个角度来分析转移效率，结果显示2010年皖江城市带大部分城市存在效率改进空间[3]。

以往研究大多只考虑国内产业转移的期望产出，并未涉及这一过程当中的诸如CO2和SO2排放导致的环境污染等非期望产出。事实上，产业转移不仅可以促进承接地自主创新能力的提升[6]，推动经济增长，以及缩小区域经济差距等[7-9]，还会带来环境污染等负面问题。实证研究结果显示，中部地区承接了大量东部地区污染行业转移[1，10]，面临工业增长与资源环境难以协调等问题[11]，因此，在考察承接地产业转移效率时就有必要考虑非期望产出的影响，然而目前有关产业转移和承接地污染物的研究更多的是关注二者之间的关系[12-13]，以及影响因素如环境管制和来源地等[14-15]，针对非期望产出影响产业转移效率的实证研究相当匮乏。

从实践来看，皖江城市带承接长三角产业转移以重工业为主，存在大量国家明令淘汰的高能耗和高污染的落后生产能力转入的现象。加快产业承接促进经济发展，兼顾生态环境保护提高资源利用效率，避免走东部地区先污染后治理的老路，探索环境友好型产业承接的新道路是建立示范区的意义所在，因此在评估其产业转移效率时有必要考虑非期望产出(环境污染)，科学评估产业转移效率，为皖江城市带各级政府科学承接产业转移提供参考。此外，皖江城市带产业转移数据已有部分统计，也为进一步研究考虑非期望产出条件下皖江城市带承接产业转移效率变化及其原因提供了可能性。本文基于2007-2012年数据，对皖江城市带各市在非期望产出条件下的产业转移效率进行测算，探求非期望产出对承接长三角地区产业转移的影响。

二、基于SBM模型皖江城市带承接长三角产业转移效率

(一)考虑非期望产出的SBM模型

1.考虑非期望产出的生产可能集

承接产业转移是经济相对落后地区获得经济发展的重要契机，而产业转移效率是评价转移效果的重要指标。产业转移是一个多投入多产出的复杂系统，很难用具体的生产函数来表达，由Charnes、Coopor和 Rhodes(1978)提出的非参数的数据包络分析方法(DEA)是一种“面向数据”的效率测评方法，不需要设定具体的生产函数形式以及完美的市场假设，仅依靠决策单元(DMU)的实际数据，采用线性规划技术，确定相对有效的前沿面，通过比较决策单元偏离前沿面的程度来评价决策单元的相对有效性，可在很大程度上避免因生产函数形式差异而导致的分析结果不一致。

Sx=x，y:x可以生产y

Px=(y,b):x能生产出x,y,b∈T

2.考虑非期望产出的SBM模型

传统的DEA模型(如CCR和BCC)在测算决策单元相对效率时一般分为输入最小或者输出最大两个角度，记目标DMU为(x0，y0)，输入导向的DEA模型的一般形式可表示为:

λj≥0，j=1,2,…,n+1

输出导向的DEA模型的一般形式可以表示为：

λj≥0, j=1,2,…,n+1

上述模型中的参数δii=1,2,3为0-1变量，不同取值对应不同的DEA模型，δ1=0时是规模报酬不变的CCR模型，当δ1=1，同时δ2=0时是规模报酬可变的BCC模型[17]。

经典的DEA模型忽略非期望产出，而非期望产出的存在是客观的，有可能会影响效率，Tone(2003)提出的非径向非角度且加入非期望产出的基于规模报酬不变的SBM模型可较好地解决上述问题[18]。考虑非期望产出的SBM模型如下：

本文拟测算非期望产出条件下的皖江城市带承接长三角产业转移效率，并将其与仅考虑期望产出条件下的产业转移效率进行对比分析。规模报酬可变的BCC模型比设定规模报酬不变的CCR模型更符合经济现实，因此本文选择BCC模型来测算考虑期望产出条件下的皖江城市带承接长三角产业转移效率。从现有文献来看，SBM模型曾用于测算考虑环境因素下的中国工业效率、农业生态效率和能源利用效率[19-21]，对考虑非期望产出条件下的效率测算具有较好的实际效果，鉴于此，本文选择规模报酬可变的SBM模型来测算非期望产出约束下的皖江城市带产业转移效率。

(二)数据来源和变量选取

为保证评价结果的可靠性，THANASSOULIS E.A(1993)提出决策单元的数量应该是评价指标个数的两倍及以上[22]，皖江城市带包含9个城市，即本文有9个决策单元，因此最多只能选择4个评价指标。

本文选择的投入产出指标说明如下:

(1)投入指标：投入指标选取资本投入和劳动力投入两指标，资本投入指标使用当年各市实际利用长三角产业转移资金，劳动力投入指标选择劳动力投入人数。

(2)期望产出指标：目前学术界尚未对评价期望产出的指标达成共识，但倾向性采用总产值指标，由于皖江城市带各市承接的长三角产业转移资金主要流向工业，因此本文期望产出指标采用规模以上工业企业总产值来代表。

(3)非期望产出指标：环境污染是产业转移过程中最主要的非期望产出，一般采用CO2或者SO2来代表，由于缺乏城市层面的CO2排放统计数据，本文的非期望产出(环境污染)指标使用皖江城市带工业SO2排放量来代表。

皖江城市带承接产业转移示范区规划范围为安徽省长江流域，包括合肥市、芜湖市、马鞍山市、铜陵市、安庆市、池州市、滁州、宣城和六安市(金安区和舒城县)，鉴于数据可获得性和决策单元可比性的考量，金安区和舒城县数据由六安市数据来替代。本文全部数据来自于《中国城市统计年鉴(2008-2013年)》和《安徽统计年鉴(2008-2013年)》。

(三)基于SBM模型的皖江城市带承接长三角产业转移效率

本文采用SBM模型测算了非期望产出条件下皖江城市带各市承接长三角产业转移效率，为了对比研究的需要，同时运用BCC 模型测算了仅考虑期望产出的产业转移效率(见表1-2)，计算采用lingo8.0软件。以下分别从总体和各市的具体情况出发进行分析。

1.基于SBM模型的产业转移效率总体分析

从表1-2可知，皖江城市带各市基于SBM模型和基于BCC 模型测算的产业转移效率差异显著，说明非期望产出(环境污染)对产业转移效率具有明显影响，同时考虑非期望产出条件下SBM 模型测算的皖江城市带各城市产业转移效率也存在较大差异。

“十一五”以来，受制于地区要素成本持续上升，长三角地区传统产业的发展优势减弱，企业存在产业转移动力；同时长三角地区环境负荷日益沉重，太湖蓝藻事件等环境污染事故频发，地方政府也有意愿鼓励传统产业向外转移以便“腾笼换鸟”承接国际产业转移，因此长三角地区传统产业成为产业转移初期的主流。从经济发展水平来看，皖江城市带各城市间差异较大*皖江城市带各市的产业结构具有工业独大的特点，其中合肥遥遥领先，芜湖和转型较为成功的传统矿业城市马鞍山分列2-3位，化工城市安庆和传统矿业城市铜陵在安徽所有城市中位居4和6名，本文将上述5市视为皖江城市带的经济发达城市，其它各市为经济不发达城市。，经济发达城市在技术实力和环境监督领域都优于欠发达城市，在承接低层次产业转移时，由于转移产业与本地同行业先进企业相比，技术领域优势不显著，获得的技术溢出相对较小，减排效率提高空间有限。对皖江城市带欠发达城市来说，长三角转移产业或填补行业空白或技术优势明显，与本地相关产业的技术差距合理，相关产业获得的技术溢出相对较多，减排效率显著提高，从图1-6可知，在考虑非期望产出后，经济欠发达城市承接产业转移的效率大多高于经济发达城市。

表1 基于BCC模型和SBM模型的皖江城市带各市承接长三角产业转移效率(2007-2009)

表2 基于BCC模型和SBM模型的皖江城市带各市承接长三角产业转移效率(2010-2012年)

由表1-2可知，经济发达的合肥、芜湖、安庆和铜陵等皖江四市的SBM 模型测算的产业转移效率值低于BCC 模型测算值，也就是说，考虑非期望产出后，皖江城市带发达城市的产业转移效率下降了，其中合肥和芜湖两市所受影响最大。在产业转移初期，资金主要流入经济发达地区，尤其是经济体量在皖江城市带排名前2位的合肥和芜湖，其中涵盖较高比例的两高产业，但这些城市工业基础好，承接产业与本地产业相比技术水平优势小，所获得的技术溢出少，但是污染排放量却大为增加，环境负荷增大，因此考虑非期望产出后，产业转移效率反而降低。随着产业转移的深入，一些加工贸易和生产性服务业加快向重点城市转移，2011年高质量的引资使科教工业大市合肥的SBM 模型测算的产业转移效率值率先得到提高，而传统资源型城市铜陵受到资源路径依赖的约束，主要发展资源及其关联产业，在承接生产性服务业等高端行业上缺乏相应的竞争力，以化工行业为支柱产业的安庆也存在高污染风险，2011年两市SBM 模型测算的产业转移效率值出现下降趋势，但随着承接产业转移园区集中治理效果的显现，以及重大项目的投产，2012年两市SBM 模型测算的产业转移效率值明显回升。值得关注的是，除宣城外，2012年皖江城市带各市SBM 模型测算的产业转移效率值全面增加，可能的原因是产业转移层次的提高及各地增强了对环境管理工作的重视程度。

图1 2007年皖江各市SBM产业转移效率

图2 2008年皖江各市SBM产业转移效率

图3 2009年皖江各市SBM产业转移效率

图4 2010年皖江各市SBM产业转移效率

图5 2011年皖江各市SBM产业转移效率

图6 2012年皖江各市SBM产业转移效率

滁州、六安、宣城和池州四市属于皖江城市带经济相对欠发达地区。由表1-2可见，大多数时期内，考虑了非期望产出后，经济不发达城市产业转移效率反而提高了，其原因可能在于：与经济发达城市相比，这些城市的工业基础和科教实力较弱，长期以来主要承接高耗能高排放的能源密集型和劳动密集型产业，但这些产业与承接地企业相比，技术优势明显，技术差距合理，通过模仿和竞争等技术溢出渠道，承接地同行业及关联行业企业的技术水平获得提高，进而提升减排效率，使得SBM 模型测算的经济不发达城市的产业转移效率值高于BCC 模型测算的效率值。但随着承接长三角产业转移的深入，吸收空间越来越小，旅游城市滁州和宣城的BCC 模型测算的效率值率先出现大于SBM模型测算的效率值的情形。

2.基于SBM模型的产业转移效率具体城市分析

(1)合肥。省会合肥是安徽省的经济科教文化中心，工业实力和承接长三角产业转移资金总额遥遥领先于其它皖江城市。从表1-2可知，考虑了非期望产出后，产业转移效率值明显下降，与BCC 模型测算值最大差距达到0.6982(2008年)，这是因为在产业转移初期合肥承接了大量两高产业，由于对环境管理的忽视，环境污染事件增多，如重点承接的家电产业不断涌现环境违规问题，个别地区还存在违反环境相关法规审批的现象。随着产业转移的深入，生产性服务业加快向重点城市和地区转移，作为皖江城市带的最大城市，合肥在吸收生产性服务业领域优势突出，承接的产业层次逐渐提升，考察期末产业转移效率值已出现增加趋势，2012年单位工业增加值能耗比上年减少了18.08%。

(2)芜湖。芜湖是安徽省第二大城市，实际利用长三角产业转移资金仅次于省会合肥。在未考虑非期望产出情况下，芜湖产业转移效率大体呈现稳步提升的态势，均在0.78以上，但其基于SBM模型的产业转移效率值一直稳定在0.4-0.51之间。芜湖SBM模型测算的产业转移效率值长期低于BCC模型测算值的主要原因有两方面，一是因为芜湖主要承接的非金属矿物制品业、纺织服装和有色金属冶炼及压延加工业等行业均属于高耗能高排放的产业；二是因为从对长三角高端生产性服务业产业转移的吸引力来说，芜湖的竞争力低于省会合肥和毗邻南京的马鞍山，承接产业转移的层次难以快速提升。

(3)马鞍山。马鞍山主要承接钢铁制造、汽车制造、装备制造、电力能源、精细化工和食品加工等产业，其中不乏两高产业。从表1-2可知，除2011年BCC模型产业转移效率值外，其他时期的BCC模型和考虑非期望产出的SBM模型产业转移效率值均为1，效率较高。马鞍山拥有较高效率主要是因为如下原因：马鞍山虽然也是典型的矿业城市，但科教资源仅次于合肥，是全国科教兴市先进市，技术实力相对较高，另外紧邻南京，靠近上海，较容易承接到高端的长三角产业转移。近年来马鞍山的工业效益不断改善，产业结构逐渐优化，虽然单位工业增加值能耗水平仍遥遥领先其它城市，也存在环境污染问题，但单位工业增加值能耗水平已有下降趋势。

(4)安庆。2007-2012年间，考虑非期望产出条件下，安庆的产业转移效率大体上处于增长状态，但仍低于BCC模型测算的产业转移效率值。安庆是全国重要的石化和轻纺产业基地，主要承接石油化工和轻工纺织业，建有化学工园区和纺织城。近年来石油化工的首位支柱产业地位不断被强化，但石化行业发展壮大的同时，也带来了较高的环境污染风险，环境问题不断涌现，如2010年安徽省环保厅对安庆市大观经济开发区实施了“化工行业限批”。2011年以来，随着大项目的引进以及集中治理的效果开始凸现，2011年和2012年单位工业增加值能耗比上年降低幅度分别为9.6%和13.46%，SBM模型测算的产业转移效率值开始回升。

(5)铜陵。由表1-2可知，除2010年考虑非期望产出的SBM模型产业转移效率值略高于BCC模型产业转移效率值外，其它年份SBM模型测算值明显低于BCC模型产业转移效率值。铜陵是历史悠久的矿业城市，铜、硫和石灰石储量丰富，是全国最大的电解铜生产基地、全国重要的硫磷化工基地，矿业及其延伸产业是其支柱产业，这种产业结构决定了其承接的转移产业也多具有高能耗高排放的特点，2011年单位工业增加值能耗比2010年明显增加。通过产业承接集中园区环境治理效果的显现以及产业链条的延伸，2012年铜陵的单位工业增加值能耗比上年下降了4.74%，SBM模型值测算的产业转移效率值处在历史最高水平。

(6)滁州。总体而言，滁州BCC模型和SBM模型测算的产业转移效率呈稳定上涨的态势，2011年前SBM模型效率值一直高于BCC模型效率值。虽然滁州毗邻长三角地区，是皖江示范区承接产业转移的前沿城市，2012年引资金额在皖江城市带中居于第4位，但经济体量小属于工业小市。在产业转移初期，与外来企业相比技术差距合理，获得的技术溢出多，减排效率提高较快，然而随着产业转移的深入，技术差距逐渐减少，学习空间越来越小。与合肥、芜湖和马鞍山等城市相比，滁州承接的产业层次更没有随着产业转移的深入出现明显改善，2011年SBM模型效率值首次出现下降的情况，并低于BCC模型效率值，引入的一些产业如新能源产业还存在严重的环境违法问题，如2010年安徽省环保厅对滁州所属天长市的单晶硅企业群实施省级挂牌督办。

(7)六安。除2012年外，六安的SBM模型效率值一直高于BCC模型效率值，且2007-2010年间SBM模型效率值为1。主要原因是六安是国家重点商品粮生产基地，是农业大市工业小市，行业门类少，距离省会合肥较近的六安主要承接家电、新能源、新型材料等长三角转移产业，与本地企业相比，承接企业补充了六安的行业空白，技术相对先进，技术溢出明显，目前六安市的单位工业增加值能耗居于皖江城市带最低水平。然而，随着吸收空间的殆尽，转移效率出现下降的情况。

(8)宣城。宣城是南京都市圈成员城市和中国旅游城市，与其工业实力相比，宣城的引资能力表现亮眼。从表1-2可知，除2011-2012年考虑非期望产出的SBM模型产业转移效率值低于BCC模型产业转移效率值外，其它年份的SBM模型值明显高于BCC模型产业转移效率值，原因在于宣城主要承接橡胶制品业、皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品、有色金属冶炼及压延加工业等“两高”产业，其中支柱产业橡胶制品行业引资最多。经济水平相对落后的宣城通过承接产业转移，技术水平以及减排效率获得提高，单位工业增加值能耗明显降低，但随着技术溢出效果的减弱，减排效率提高空间受限。

(9)池州。在考察期内，无论是否考虑非期望产出，池州的产业转移效率均位于皖江城市带各城市之首。从工业实力来说，池州是相对最弱的示范区城市，取得较高产业转移效率的原因是其技术水平相对比较薄弱，与外来企业相比，技术吸收空间较大，另外承接的长三角产业转移资金相对较少，利用相对谨慎，在承接产业转移的过程中，各个经济开发区十分注重实现吸收产业类型错位化，该模式对环境管理和污染治理较为便利。作为以化工产业为发展重点的城市，环境压力仍然较大，2012年池州单位工业增加值能耗在皖江城市带城市中仍处于较高水平，2010年还出现了安徽省环保厅对东至香隅化工园区实施“行业限批”等环境事件。

三、主要结论和建议

(一)主要结论

1.非期望产出条件下大多数皖江城市存在承接产业转移效率的改进空间

在产业转移初期，皖江城市带承接的生产性服务业和先进制造业等高端产业少，招商引资工作普遍存在业绩冲动，低水平重复引资现象多；招商考评中更重视数量，环境评估的必要性被忽视，甚至出现评估违规的现象，环境污染事件频繁，因此考虑非期望产出后，除经济发展水平最低的池州外，大多数皖江城市存在产业转移效率的改进空间。此外，在产业转移层次较低的条件下，经济发达城市相关产业与转移产业技术差距小，技术吸收空间较小，由此引发的减排效率改进较小；而经济欠发达城市与长三角地区转移产业相比，技术差距相对合理，吸收空间大，减排效率提升多，所以考虑非期望产出后，经济欠发达城市的转移效率反而高于经济发达城市的测算值。

2.经济发达城市SBM模型测算的产业转移效率值略低于BCC 模型的测算值

两高产业是产业转移初期皖江经济发达城市承接产业转移的主体，从技术水平来看，转移产业领先承接地企业的优势较小，甚至还有若干产业技术水平低于承接地先进企业，对环境负荷的压力大于减排效率的提升，因此考虑到非期望产出后，产业转移效率反而降低。随着产业转移的深入，发达城市承接产业的结构不断优化，但从2011 年出台的《皖江城市带承接产业转移示范区开发园区发展规划纲要》来看，皖江经济发达城市重点承接的产业存在两个显著特征：一是承接产业仍然以高耗能高排放产业为主，如合肥重点承接家电、汽车、电子信息及软件、新能源、节能环保、新型化工、新材料、纺织服装和机械加工等行业；二是重点承接产业雷同度高，如除马鞍山外所有城市均将纺织业作为重点承接产业，为取得竞争优势容易出现放松环境监管的可能，可以说目前的承接产业结构仍未能改变初期经济发达城市SBM模型测算的产业转移效率更低的状态。毗邻南京的马鞍山因科教基础雄厚土地价格比长三角地区更低，在承接高端产业转移时优势明显，使其SBM 模型测算值保持较高水准。

3.经济欠发达城市SBM模型测算的产业转移效率值高于BCC 模型的测算值

经济欠发达城市的工业基础稍弱，主要承接高耗能高排放的能源密集型和劳动密集型产业，与转移企业之间的技术差距合理；通过模仿和竞争等技术溢出渠道提高了承接地同行业及相关联企业的技术水平，环境污染物排放相对减少，使得SBM模型评价的产业转移效率值高于BCC模型的测算值。值得注意的是，一旦技术差距被弥补，吸收空间殆尽，基于SBM 模型计算的产业转移效率值与BCC模型测算值之间的对比关系很容易发生逆转。在考察期内，采用两种模型测算的池州产业转移效率均居于皖江城市带各城市之首，原因是池州是经济实力相对最弱的示范区城市，与外来企业相比，其技术水平相对比较薄弱，技术吸收空间较大，使池州反而成为拥有最大后发优势的城市。

2009年，皖江城市带国家级承接产业转移示范区被国务院批复设立，示范区的设立对皖江城市带招商引资具有明显的促进作用。国家和安徽省也出台了若干有关皖江城市带引资和环境保护方面的规划或者文件，但由于时日尚短，其设立对承接产业转移效率的影响还需要进一步收集数据进行揭示。

(二)提高皖江城市带承接长三角产业转移效率的政策建议

如前所述，皖江城市带承接长三角产业转移具有明显的重化特征，非期望产出对产业转移效率具有影响，因此在承接产业转移的过程中必须采取措施降低其负面影响，具体如下：

1.推动承接产业转移与产业升级同步，重视经济环境可持续发展

在城市层面，根据自身特点，以及现有(或潜在)支柱产业发展方向，按照高起点引进高水平承接的原则，明确产业承接重点，延伸产业链条，不断提高产业转移层次，实现承接产业转移与促进产业结构调整升级同步。在承接产业园区层面，在引资时一方面强调产业集聚，另一方面强调构建产业间的生态关系，在产业园区内的企业间尽可能建立“资源→产品→废弃物→资源”的产业循环系统，在生产过程中减少污染，而非主要依靠末端治理。在引资环节实施环境准入制度，严格按照国家和地方的法规对引资项目进行环评，为此，招商考核指标的设计应具有长期视角，实施责任追踪，并在业绩考核时，增加引资质量的指标权重，从机制上避免地方政府和招商人员只重引资总额忽视质量的短视行为。企业进驻后应依法对转移企业进行环境监督和积极管理，避免走东部地区先发展经济再治理环境污染的弯路。

2.实施城市差异化行业引资策略，促进承接产业转移层次高端化

以市场为导向，根据各城市的比较优势，经济发达城市应制定具有前瞻性和差异化的产业转移引资策略，在承接产业转移过程中把握“专、精、特”的原则，加快升级支柱产业或发展潜在支柱产业。例如，合肥和芜湖等地可发挥科教资源富集优势，利用产业转移层次提高的契机，主要承接生产性服务业和先进制造业。又如，化工城市安庆和矿业城市铜陵仍可将重化工业作为承接长三角产业转移的重点，但在招商中要注意选资，立足自身优势，根据市场需求有选择地重点发展一些门类和产品，据此引入具有较高的技术含量和较大的技术创新空间，生产率能持续保持较高增长的长三角重化产业转移。为提高承接效果，还应围绕重点承接产业的核心和重点技术环节，因地制宜，采用多种产学研技术联盟形式，提高承接地企业技术水平，加快开发高附加值产品进程，以提升承接产业层次促进减排效率提高，降低非期望产出对产业转移效率的负面影响。

3.多渠道提高自身吸收能力，提高长三角转移企业技术溢出水平

在吸引长三角产业转移资金时，皖江城市带经济落后城市也要强调结合城市特点秉承质量优先的原则进行招商选资。在符合环评相关规定的前提下，注意对引资企业技术水平的动态考察，使承接地产业与转移产业保持适当的技术差距，以保障东道地企业高效吸收技术溢出。为不断提高东道地企业的吸收能力，可采取多管齐下的策略，其一大力发展职业教育，鼓励“干中学”，提高技术工人的比重和素质，创新高技术人才的引进、培养和使用方式等；其二加快构建城市技术创新平台，集中有限的经济资源攻克企业发展中面临的共性技术难题，鼓励企业增加对研发投入，与国内外科研院所就生产中面临的重大关键技术问题展开多种形式的合作；其三为缩短研发周期，可鼓励企业结合实际，将部分或全部研发业务外包，集中精力强化优势，加快关键技术的掌握速度。通过人员素质和技术实力的提高，不断增强对更高水平产业转移资金的吸引力，更好地发挥后发优势，不断缩小与皖江经济发达城市乃至产业转移来源地的差距。

参考文献：

[1] 刘红光，刘卫东，刘志高.区域间产业转移定量测度研究——基于区域间投入产出表分析[J].中国工业经济，2011(6)：79-88.

[2] 宋可.苏北承接苏南产业转移效率研究——基于Malmquist指数方法[J].西安电子科技大学学报(社会科学版)，2010，20(1)：41-46.

[3] 胡百红，周加来.基于DEA的皖江城市带产业转移承接效率研究[J].安徽广播电视大学学报，2012(4)：33-37.

[4] 汪 洋，卢 淼.产业转移中皖江承接地承接效率研究[J].安徽广播电视大学学报，2010(4)：45-47.

[5] 王晓东.产业升级和转移背景下广东工业行业效率变化实证研究——基于Malmquist指数的分析[J].预测，2010，29(4)：75-80.

[6] 王 鹏，李 健，张亮.中部地区自主创新能力评价及提升路径分析[J].中国工业经济，2011(5)：37-46.

[7] 刘生龙，王亚华，胡鞍钢.西部大开发成效与中国区域经济收敛[J].经济研究，2009(9)：94-104.

[8] 朱佩枫，周德群，王群伟.技术差距对煤炭企业跨区直接投资技术溢出的影响[J].中国软科学，2009(11)：147-153.

[9] 孙 君，姚建凤.产业转移对江苏区域经济发展贡献的实证分析——以南北共建产业园为例[J].经济地理，2011(3)：432-436.

[10] 傅帅雄，张可云，张文彬.污染型行业布局及减排技术对中国污染转移的影响研究[J].河北经贸大学学报，2011(5)：29-34.

[11] 庞瑞芝，李 鹏，路永刚.转型期间我国新型工业化增长绩效及其影响因素研究——基于“新型工业化”生产力视角[J].中国工业经济，2011(4)：64-73.

[12] Eskeland G，Harrison E.Moving to greener pastures?multinationals and the pollution haven hypothesis[J].Journal of Development Economics，2003(70)：1-23.

[13] Dean M，Lovely E，Wang H.Foreign direct investment and pollution haven，evaluating the evidence from China[J].Journal of Development Economics，2008，70(1)：1-23.

[14] Ronaldo Seroa da Motta.Determinants of environmental performance in the Brazilian industrial sector [R].The Inter-American Development Bank for the Environmental Policy Dialogue，2003(12)：77-98.

[15] List J A，McHone W W，Millimet D L.Effects of environmental regulation on foreign and domestic plant births：is there a home field advantage? [J].Journal of Urban Economics，2004，56(3)：303-326.

[16] Fare R，Grosskop S，Carl A.Pasurka.Environmental production functions and environmental directional distance functions[J].Energy，2007，32(7)：1055-1066.

[17] 马赞甫，刘妍珺.四类DEA模型相互关系及其在计算中的应用[J].系统工程学报，2011，26(4)：558-565

[18] Tone K.Dealing with undesirable outputs in DEA：a slacks-based measure approach [R].The Operations Research Society of Japan，2003.

[19] 范 丹，王维国.中国区域全要素能源效率及节能减排潜力分析——基于非期望产出的SBM模型[J].数学的实践与认识，2013，43(7)：12-21.

[20] 朱承亮，岳宏志，师萍.环境约束下的中国经济增长效率研究[J].数量经济技术经济研究，2011(5)：1-19.

[21] 涂正革，刘磊珂.考虑能源、环境因素的中国工业效率评价——基于SBM模型的省级数据分析[J].经济评论，2011(2)：55-65.

[22] THANASSOULIS E.A comparison of regression analysis and data envelopment analysis as alternative methods [J].Journal of operational research society，1993(44)：1129-1144.