数字基础设施建设能够促进城市绿色全要素生产率提升吗？——来自“宽带中国”试点政策的准自然实验

为探究数字基础设施建设对中国经济绿色发展的赋能效应,本文基于2008—2019年中国285个地级市的面板数据,以“宽带中国”战略试点政策为准自然实验,采用双重差分法实证考察数字基础设施建设对城市绿色全要素生产率的影响。研究发现：数字基础设施建设对中国城市绿色全要素生产率的提升具有较为显著的正效应,且该结论得到一系列稳健性检验的支持;技术创新能力提升和产业结构升级是数字基础设施建设影响城市绿色全要素生产率的两条重要途径;数字基础设施建设对于经济较发达、技术创新能力较强、产业结构水平较高的城市而言,提升绿色全要素生产率的效果会更加明显。本文结论为充分发挥中国数字基础设施建设的绿色赋能作用、实现经济增长与绿色发展双赢提供理论和实践参考。     

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011—2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。     

绿色金融能否提高中国城市绿色全要素生产率——基于中国285个城市的证据

金融是现代经济的核心，绿色金融在推动经济绿色增长的过程中发挥着重要作用。本文基于2003—2019年中国285个地级及以上城市的空间面板数据，构建了三种空间权重矩阵并使用空间计量模型，实证检验绿色金融对城市绿色全要素生产率的空间影响及其作用机制。研究结论如下。(1)绿色金融和城市绿色全要素生产率均表现出显著的空间自相关性。(2)绿色金融不仅能提升本地区城市绿色全要素生产率，还能提升邻近地区城市绿色全要素生产率，具有显著的正向空间溢出效应。(3)环境规制加强了绿色金融对本地城市绿色全要素生产率的促进作用，减缓了对邻近城市绿色全要素生产率的促进作用。(4)绿色金融对东部地区城市绿色全要素生产率的空间溢出效应最大，中部地区次之，西部地区最小；绿色金融对Ⅰ型及以上大城市的绿色全要素生产率的空间溢出效应最大，Ⅱ型大城市次之，中等城市最小，对小城市未产生显著的空间溢出效应。     

科技服务业试点对城市绿色全要素生产率的影响研究

科技服务业试点对于推动绿色全要素生产率的提高具有重要作用。通过利用2005—2021年292个地级市的面板数据,使用双重差分法、中介模型研究科技服务业试点对中国绿色全要素生产率的影响。研究发现,科技服务业试点能提升中国绿色全要素生产率;人均消费支出在科技服务业试点与绿色全要素生产率之间发挥中介作用;科技服务业试点可以通过促进产业结构高级化间接提升绿色全要素生产率。因此,应进一步发挥人均消费支出对绿色全要素生产率的促进作用,促进企业加快技术创新,科技服务业试点政策要支持新兴产业快速发展。     

城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究

基于2010—2020年283个地级市数字经济发展水平和2 145个A股制造业上市企业的数据,检验城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响及作用效果。结果表明,总体上,城市数字经济能够显著提升制造业企业全要素生产率。机制研究表明,城市数字经济通过促进制造业企业技术创新和缓解融资约束,进而促进企业全要素生产率的提升。异质分析发现,城市数字经济对东部地区、大规模城市和非国有性质的制造业企业全要素生产率的促进效果更为显著。研究结论为数字经济发展战略的制定和企业战略的实施提供了参考依据。     

农产品贸易提升了农业绿色全要素生产率吗？

基于2008—2017年中国省际面板数据,从农村金融发展的视角出发,实证检验了农产品贸易对农业绿色全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）的影响。研究发现:（1）农产品进口贸易和农产品出口贸易均有利于提升农业绿色全要素生产率,其中,农产品出口贸易的提升作用更大;（2）相比农业绿色技术效率渠道,农产品贸易通过促进农业绿色技术进步对农业绿色全要素生产率产生的提升作用更强;（3）农产品贸易可以通过推动农村金融发展对农业绿色全要素生产率提升产生积极作用,即存在农产品贸易→农村金融发展→农业绿色全要素生产率的传导机制;（4）农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在基于农村金融发展的双重门槛效应,在农村金融发展水平由低变高的动态过程中,农产品贸易对农业绿色生产率的促进作用逐步增强。因此,要促进农业绿色全要素生产率的有效提升,一方面离不开农产品贸易的持续健康发展,另一方面也需要充分结合各地区农村金融发展水平的实际状况,施行差异化的农产品贸易政策,以充分发挥农产品贸易的正向绿色全要素生产率溢出效应。     

数字经济发展与区域全要素生产率提升——基于长三角城市群的实证研究

以长三角城市群为研究对象,文章首先对数字经济影响区域全要素生产率的机理进行分析并提出了假设;其次,采用主成分分析法和超越对数模型假定的SFA法分别测算城市数字经济发展水平和全要素生产率,并根据2010—2020年经验数据,在克服模型内生性的基础上展开实证研究。研究显示,数字经济发展能够显著提升全要素生产率,但存在异质性。内在机制检验结果表明,技术创新和人力资本投资是数字经济提升全要素生产率的作用渠道。最后,文章结合实证结果给出数字经济时代提升长三角地区全要素生产率的政策建议。研究将为评估数字经济对全要素生产率的影响效应提供理论支撑和分析视角。     

产业集聚对绿色全要素生产率的影响 ——基于国家级经济技术开发区的准自然实验

以中国2004—2018年263个地级及以上城市为研究对象,运用非期望产出Super-SBM模型测度绿色全要素生产率,构建多期双重差分模型分析了国家级经济技术开发区对绿色全要素生产率的影响.结果表明:1)在全国层面,建立国家级经济技术开发区对绿色全要素生产率的影响呈现"U"型趋势,即开发区在建立初期对绿色全要素生产率的提升具有显著的抑制作用,开发区建立一段时间后,会促进绿色全要素生产率的增长,且成立之初的抑制作用主要源于对全要素生产率的抑制;产业结构优化升级对绿色全要素生产率的提升具有显著的促进作用.2)在区域差异上,国家级经济技术开发区对东北地区、中部地区的绿色全要素生产率的提升具有显著的抑制作用,而对东部地区、西部地区绿色全要素生产率的影响不显著.     

农业保险是否促进了中国农业绿色发展？

农业保险是中国农业绿色发展的助推器。基于2005-2020年中国省级面板数据,以农业绿色全要素生产率作为绿色发展水平的度量,运用超效率SBM模型结合Malmquist-Luenberger生产率指数测算中国农业绿色全要素生产率,通过双向固定效应模型分析农业保险对农业绿色全要素生产率的影响。研究表明：农业保险可以显著促进农业绿色全要素生产率增长,农业保险保费收入每增加1%,农业绿色全要素生产率将会增加0.024%,农业保险能够促进中国农业绿色发展;机制分析发现,优化要素配置是农业保险提升农业绿色全要素生产率的有效机制,但农业保险对推动中国农业绿色生产前沿面的扩张作用不显著;异质性分析发现,在农业信贷薄弱地区、西部地区、非粮食主产区以及土地流转率低的地区,农业保险对农业绿色全要素生产率的促进作用更强,农业保险具有绿色普惠效应;同时农业保险能够促进免耕、精播少播以及秸秆还田等绿色农业技术的应用。基于此,从完善农业保险保费补贴制度、提高农业保险保障水平、推出绿色险种等方面提出政策建议。     

制造业集聚影响城市绿色全要素生产率的门槛效应

以2006—2015年中国274个地级市的面板数据为基础,实证分析制造业集聚对城市绿色全要素生产率影响的门槛效应。研究发现,全样本下制造业集聚与绿色全要素生产率之间呈倒"N"型关系。考虑城市级别和城市规模后,不同类型城市的制造业集聚门槛效应存在差异。高级别城市中,随着制造业的不断聚集,制造业集聚对绿色全要素生产率的促进作用逐渐减小,并最终变为负向;一般城市中,制造业集聚跨越门槛值以后,对绿色全要素生产率的不利影响将明显减弱;小城市只要迈过第一个门槛值就可以发挥制造业集聚对绿色全要素生产率的正向作用。环境规制、科技投入以及经济发展水平都对城市绿色全要素生产率有积极影响。     

贸易开放、环境规制与城市绿色全要素生产率——基于门槛效应模型的实证分析

环境规制趋紧的形势下,如何在实现绿色发展的过程中妥善处理好贸易开放和环保之间的关系值得探讨。基于此,分析了贸易开放、环境规制及城市绿色全要素生产率之间关系的作用机制,并基于2004—2019年中国281个地级市面板数据,运用门槛模型进行实证分析。研究表明：贸易开放显著抑制了城市绿色全要素生产率的提升。贸易开放对城市绿色全要素生产率的作用会受到环境规制的影响,表现出门槛效应,在跨越门槛值之后贸易开放对城市绿色全要素生产率的负面影响得到缓解,经过稳健性检验后该结论依然成立。环境规制的门槛效应会因地区以及贸易流向的不同而具有异质性。一方面,环境规制的门槛效应只存在于我国东部和中部地区,在西部地区并不显著;另一方面,环境规制的门槛效应仅在进口贸易影响城市绿色全要素生产率的过程中显著,而对于出口贸易不显著。为提升城市绿色全要素生产率,应严格执行环境保护的相关政策,推动各地区生产方式绿色化,促进绿色贸易发展。     

产业集聚驱动粮食高质量发展机制

从产业经济学和空间经济学双重视角,探讨产业集聚对绿色全要素生产率的影响机制及其与 粮食高质量发展的内在逻辑关联,使用 ＧＭＬ指数、动态面板和中介效应模型对其作用效果与机制进行 实证检验。研究发现,产业集聚与绿色全要素生产率存在非线性的“倒 Ｕ”型关系,内部规模经济、资源 共享和技术溢出是产业集聚影响绿色全要素生产率的中介渠道,规模报酬递减、资源共享不足与技术锁 定会显著抑制绿色全要素生产率提升。从现实来看,产业集聚度不断提高促使中国粮食发展质量得到 持续改善,但目前集聚水平远未达到“倒 Ｕ”曲线拐点,利用集聚提升绿色全要素生产率尚有较大空间。 因此,通过适度规模经营、资源共享和技术溢出等中介机制充分释放集聚规模效应,实现绿色全要素生 产率持续稳步提升,是推动粮食高质量发展的基本立足点。     

环境规制对城市绿色全要素生产率的影响

随着生态文明建设的不断深入，政府通过环境规制政策来提升绿色全要素生产率（GTFP），这对于推进经济高质量发展具有重要的现实意义。基于全国2003—2016年261个地级城市的面板数据，采用兼有径向和非径向特点的EBM-Windows-Malmquist-Luenberger模型对城市绿色全要素生产率的变动进行测算，运用广义矩估计（GMM）模型和非可加性面板分位数回归（QRPD）模型分析环境规制对城市绿色全要素生产率变动的影响。研究发现:（1）中国东部、中部、西部以及东北部的城市绿色全要素生产率变动呈现出“倒U形”的特点，且纯技术效率变动是影响城市绿色全要素生产率变动的主要因素；（2）环境规制与城市绿色全要素生产率之间并不存在正向或者负向的线性关系，而是存在显著的“倒U形”关系；（3）不同分位点上环境规制对绿色全要素生产率变动的影响表现出明显的异质性，即在较低的分位点上环境规制对城市绿色全要素生产率的影响更大，较高分位点上环境规制对城市绿色全要素生产率的影响相对较小。     

数字经济发展与地区全要素生产率提升 ——基于中国省际面板数据的实证检验

为探究数字经济发展对地区全要素生产率提升的作用与路径,选取中国2010—2019年省级面板数据,分别运用熵值法和DEA方法对数字经济指数及地区全要素生产率进行测算,并结合双向固定效应模型、SUR回归以及中介效应模型对数字经济与地区全要素生产率之间关系进行实证分析。研究认为,数字经济对技术推动型的地区全要素生产率提升作用显著,数字产业化、产业数字化分别通过增进技术进步和提升技术效率提升了地区全要素生产率,数字产业化可以通过产业数字化提升地区全要素生产率。研究表明,培育地区全要素生产率增长新动能,应加快构建服务数字化转型、融合创新的新型基础设施建设体系,促进数字经济和技术创新深度融合; 加强自主创新数字技术和全球范围内的技术共享,促进中国技术进步以及省际全要素生产率的提高; 加快传统产业数字化转型,构建数字化经营决策以及生产体系; 加强数字信息保护和数字环境治理,建立健全产业数字化的信息安全体系。     

环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析

绿色协同发展是推进京津冀协同发展的题中之义.基于京津冀地区2005—2018年面板数据,采用DDF-GML指数测算了京津冀地区绿色全要素生产率,并对京津冀地区绿色全要素生产率时空演变特征和影响因素进行深入分析.研究发现:第一,京津冀地区绿色全要素生产率整体呈现出增长的趋势,但增幅不大,其中,绿色技术进步是京津冀地区绿色全要素生产率增长的动力源泉;第二,从时间趋势看,"十一五"和"十二五"时期,京津冀地区绿色全要素生产率出现下降,但自生态环境同治政策实施以来,绿色全要素生产率实现大幅度提升;第三,从空间分布特征看,京津冀三地尤其是河北内部绿色全要素生产率存在显著差异;第四,从影响因素看,研发投入与区域生态环境协同治理政策对京津冀地区绿色全要素生产率具有显著的促进作用,而经济发展水平和政府干预对绿色全要素生产率具有显著的抑制作用.     

黄河流域绿色全要素生产率及影响因素研究

为全面衡量黄河流域经济增长与生态环境保护程度,本文通过构建评价指标体系并利用Malmquist指数测算并分解了黄河流域各省（区）的绿色全要素生产率,发现2003—2020年的绿色全要素生产率总体呈上升趋势,技术进步对绿色全要素生产率有拉动作用,而规模因素则相反。进一步研究发现,绿色全要素生产率在该地区出现σ趋同趋势,城镇化水平、金融化水平和研发投入对其具有正向影响,知识产权保护、服务业发展水平和能源结构具有负向影响。基于上述结论,本文从提高技术效率、完善要素市场化配置、促进城镇化水平和改善能源结构等方面对黄河流域实现高质量发展提出建议。     

碳环境规制、技术进步异质性与绿色全要素生产率

技术进步是提升绿色全要素生产率(GTFP)的根本动力,研究碳环境规制、技术进步异质性对绿色全要素生产率的影响对“双碳”目标的实现和经济可持续发展具有重要意义。以2005年、2010年、2015年和2020年空间数据为基础,利用地理加权回归模型构建技术进步异质性对绿色全要素生产率影响模型,以检测不同技术进步路径对GTFP的空间影响规律。研究结果表明,碳环境规制下的R&D投入对绿色全要素生产率的影响呈先减小后增大的趋势;碳环境规制下的DS对GTFP的影响始终为负,并存在门槛效应;碳环境规制下的FDI对绿色全要素生产率的影响取决于“污染避风港”效应和“污染晕轮”效应。通过技术进步提升绿色全要素生产率,应当同时考虑技术进步的一致性和区域特征。     

安徽省绿色全要素生产率测度及提升路径研究

绿色全要素生产率(GTFP)涵盖绿色可持续发展理念,能够较为全面地反映地区经济发展的质量和效益。为有效观测安徽省经济高质量发展水平,本文以2006—2020年安徽省16个地级市面板数据为研究基础,构建超效率SBM模型,采用全局参比GML指数测算安徽16地市GTFP。研究发现：不考虑非期望产出会高估安徽省经济发展质量,而兼顾经济绩效与环境绩效的绿色全要素生产率更能真实观测安徽省高质量发展状况。安徽省16地市整体GTTP得到改善,其中GTFP主要依靠技术进步驱动,而技术效率贡献相对不足。皖中地区GTFP增速最快,皖北、皖南次之,主要得益于技术进步带来的增长红利,而皖北和皖南地区在未来发展中应注重提高技术成果转化效率,充分释放区域内高质量发展的内生性动力。     

绿色金融提高企业全要素生产率了吗？——基于绿色金融改革创新试验区的准自然实验

发展绿色金融既是实现“双碳”目标的战略举措,也是赋能企业绿色转型和促进经济高质量发展的重要途径。基于绿色金融改革创新试验区政策构建多期DID和DDD模型,利用2010—2021年中国沪深A股上市公司数据,分析绿色金融对企业全要素生产率的影响效果及其作用机制。研究发现：绿色金融能够显著提升企业全要素生产率。绿色金融通过促进技术创新与缓解融资约束两个中间机制影响企业全要素生产率,且这种影响在不同融资需求、产权性质、发展规模的企业之间和“两高一剩”与非“两高一剩”的行业之间存在显著异质性。为此,进一步推进绿色金融改革创新,持续增加绿色金融产品供给,加大对中小型民营企业技术创新的支持,帮助企业有效缓解融资约束,对于全面提升企业全要素生产率有着重要作用。     

数字经济赋能农业全要素生产率增长:效应与机制

基于2011—2022年省级面板数据,通过构建农业数字经济指数和农业全要素生产率测算模型,实证检验数字经济对农业全要素生产率增长的赋能效应,并从要素错配角度探究其背后的作用机制。研究发现,数字经济发展显著促进了农业全要素生产率增长,并且这主要体现在技术效率改善和技术进步上。机制检验表明,数字经济主要通过改善资本错配和土地错配赋能农业全要素生产率增长,而通过缓解劳动力错配提升农业全要素生产率的机制尚不明显。异质性分析发现,在东部地区、农业生产率和数字经济发展水平越高的省份,数字经济对农业全要素生产率的增长效应更为突出。进一步的空间计量分析表明,数字经济对农业全要素生产率增长的赋能效果具有显著且正向的空间外溢性,并且这种溢出更易发生在经济发展水平相近的地区之间。