4.2 决策单元选取 ................................... 22
4.3 数据来源与筛选 .................................... 23
5 成渝地区双城经济圈上市重污染企业环境绩效评价 ....................... 27
5.1 上市重污染企业环境绩效静态评价 ........................... 27
5.1.1 综合效率分析 ................................ 27
5.1.2 纯技术效率分析 ...................................... 29
6 成渝地区双城经济圈上市重污染企业环境绩效的影响因素研究
6.1 回归模型构建
本文以各影响因素为自变量，以超效率SBM模型计算出的综合效率值为因变量。但是因变量作为超效率SBM模型计算出的效率值，其取值始终大于0，属于截断变量，采用普通最小二乘回归（OLS回归）进行分析会产生分析偏差，且估计量不一致，所以本文采用Tobit回归模型来进行实证分析。
影响企业环境绩效的因素众多，综合文献综述部分的整理以及实际情况，鉴于以往研究从宏观角度研究较多，以及本文研究目的更倾向为企业找寻环境绩效提升的路径，更强调从企业自身出发探寻可控因素对环境绩效的影响，因此本文不考虑宏观经济、政策方面的因素，从微观企业出发选取相关因素，提出假设如下：
（1）企业规模方面。 规模经济理论认为，大规模企业的生产经营组织化程度和效率越高，越容易形成规模经济[149]。为提高企业环境绩效，企业势必会采取有效措施，或通过技术改革、或加大资金投入、或优化企业资源等，一般来说，规模大的企业在资金、技术等方面的实力更强，环境管理能力更强。大企业专业化分工更强，管理有效性能够有效提升；资金等投入到环境管理会面临一定的经营风险，而大规模的企业风险抵御能力也比小企业更强（张琳玲，2018）[150]。不仅如此，企业规模越大越容易受到社会公众和媒体的关注，出于维护企业形象的目的，企业对于生产经营造成的环境污染造成的负面影响则会更加重视（徐莉萍，2016）[151]。基于此，本文选择以企业总资产的自然对数[149]衡量企业规模，并提出如下假设：
H1：企业规模与成渝地区双城经济圈上市重污染企业环境绩效呈显著正相关关系。
7 结论与展望
7.1 结论与建议
本文以成渝地区双城经济圈27家上市重污染企业的面板数据为基础，选取2017-2021年为时间节点，采用包含非期望产出的超效率SBM模型对样本企业静态环境绩效进行了测算， 借助Malmquist-Luenberger指数模型衡量了各样本企业全要素生产率的动态变化趋势。在此基础上运用Tobit回归模型与影响成渝地区双城经济圈的上市重污染企业环境绩效的相关因素进行了分析，得出如下结论与建议。
7.1.1 结论
（1） 静态环境绩效研究结论
从整体来看，计算期内综合效率均值为0.361，各年均值取值范围在0.311-0.386之间，2021年达到峰值0.385，大部分企业综合效率值低于平均水平，综合效率整体上有小幅度波动，整体处于较低水平。纯技术效率均值为0.675，各年均值范围在0.601-0.783，2017达到峰值0.783，情况优于综合效率值。规模效率均值为0.617，各年均值居于0.587-0.664之间，2021年达到峰值0.664。纯技术效率的均值与规模效率的均值差异不大，说明综合效率低是由于纯技术效率和规模效率均低下；但是纯技术效率均值略高于规模效率均值，说明成渝地区双城经济圈的上市重污染企业综合效率值较低原因较多来自规模无效率。
从个体角度来看：在综合效率方面，2017-2021年实现DEA有效的企业数量分别为5、4、3、2、2家，5年均值来看仅有五粮液、泸州老窖、天原股份3家企业达到综合效率有效。在纯技术效率方面，各年实现DEA有效的企业数量分别为8、5、7、7、5家，5年均值达到纯技术有效的企业数量为5家，分别是四川金顶、国光股份、五粮液、泸州老窖、天原股份。在规模效率方面，没有一家企业规模效率5年均值大于或等于1，在2019年仅两家企业（通威股份和五粮液），2021年仅一家企业（五粮液）实现了规模效率有效。总之，综合效率提升的关键在于规模效率的提升，决策者应该积极采取措施以达到最佳规模状态。
从区域视角来看：无论是综合效率、纯技术效率还是规模效率，重庆区域企业、四川区域企业和样本整体的关系均呈现出四川第一、整体第二、重庆第三的关系，说明四川区域企业的效率情况比重庆区域企业更佳，而重庆区域的效率提升需求更加迫切，应该成为综合效率提升关注的重点。
参考文献（略）
