环境约束下的中国制造业全要素生产率及其影响因素研究——基于经济转型期的经验研究

基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数法估算了考虑环境因素的中国2001-2009年制造业31个两位数行业的全要素生产率指标,并比较了不考虑环境因素影响情形下的全要素生产率增长情况;运用Tobit模型研究了环境约束下全要素生产率的影响因素。结果显示:考虑环境因素的中国制造业全要素生产率各项指标都呈现出增长趋势;相比较不考虑环境因素而言,在正确考虑环境管制的情形下,中国制造业全要素生产率会得到提高,而且对生产率的增长作出主要贡献的还是技术进步而非生产效率的提高;资本深化、行业规模、研发投入和环境污染等因素对中国制造业轻、重工业的全要素生产率均有不同程度的影响。     

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。     

人力资本对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于中介效应的影响路径分析

以2001-2019年中国30个省级面板数据为基础,利用SBM-GML指数法对2001-2019年中国农业绿色全要素生产率进行测算,分析人力资本与中国农业绿色全要素生产率二者之间的关系,探究农业机械化在人力资本与农业绿色全要素生产率增长关系中的影响。研究表明：第一,人力资本显著影响中国农业绿色全要素生产率的增长;第二,人力资本对中国农业绿色全要素生产率的影响存在区域差异性,在粮食主产区、粮食主销区和粮食产销平衡区三个样本区域都具有正向显著影响,但显著程度、影响程度各不相同;第三,在人力资本对中国农业绿色全要素生产率增长的影响过程中,农业机械化起到部分中介效应,是人力资本影响中国农业绿色全要素生产率的重要路径。     

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.     

农田灌溉设施的全要素生产率增长效应

基于中国15个小麦主产省2000—2017年面板数据,采用SFA-Malmquist指数法和面板工具变量法探讨了农田灌溉设施的小麦全要素生产率增长效应及作用机制,结果表明:2000—2017年间,小麦全要素生产率年均提升1.66%,技术进步率和效率提升率年均增长1.21%和0.38%,总体表现为技术诱导型的增长模式;农田灌溉规模的扩张可以在保障小麦生产效率提升的同时推动技术进步,实现小麦全要素生产率增长的双重驱动;农田灌溉质量的提升表现出正向的技术进步效应,但对技术效率却产生了微弱负向影响,且全要素生产率增长效应不显著。因此,在保持灌溉规模扩张对小麦全要素生产率驱动作用的同时,挖掘灌溉质量提升带来的全要素生产率增长潜能,将会是实现小麦稳产增产的关键。     

中国区域农业绿色全要素生产率分解及收敛性分析

选取1999—2015年全国31个省域农业投入、产出面板数据,运用Global Malmquist Luenberger生产率指数方法测算中国农业绿色全要素生产率增长与分解情况,并针对收敛性问题进行检验。结果表明：（1）中国农业绿色全要素生产率增长源于技术进步,规模效率降低了绿色全要素生产率的提高,纯技术效率无明显影响;（2）未考虑农业碳排放会高估全要素生产率水平,导致评价偏误;（3）考虑农业碳排放情况下,全要素生产率水平呈现东、中、西、东北部依次递减趋势;（4）全国及各区域无明显σ收敛特征,全国层面及东北地区存在绝对β收敛现象,全国及东、中、西、东北地区均存在显著条件β收敛,表明各省域朝着自身稳定状态发展,而省域间“追赶效应”不明显。据此认为农业要走绿色技术创新及区域协调发展道路。     

民族地区金融发展与绿色全要素生产率增长——以乌江流域为例

通过综合指数法和考虑非期望产出的非径向距离函数,分别测算了乌江流域民族地区县域金融发展水平和绿色全要素生产率增长情况,并基于1999²015年数据和SysGMM估计方法,研究了民族地区金融发展对绿色全要素生产率的影响。结果显示,样本地区金融发展水平总体较低,但乌江中下游民族地区优于上游地区;绿色全要素生产率年均增长0.6%,下游地区好于上中游地区。进一步实证研究表明,民族地区金融发展的技术进步效应促进了绿色全要素生产率的增长,但技术效率改进效应还没有得到体现;不同区域有所不同,上中游地区金融发展阻碍了绿色全要素生产率的提高,但下游地区却相反;分时期的估计显示,金融发展对绿色全要素生产率的影响尽管差异不大,但对绿色技术进步和技术效率的影响却是2007年前高于2007年后。     

城市碳全要素生产率的时空差异及其溢出效应——基于中国283个地级市的实证研究

提升城市碳全要素生产率是有序推动经济绿色低碳转型和积极落实碳达峰碳中和目标的关键所在。基于两期非径向方向距离函数与卢恩伯格生产率指数,对2003—2020年中国283个地级市的碳全要素生产率进行更为合理的测度与分解,并结合共同前沿理论建立生产率差距变化指数,探究城市群间碳全要素生产率增速时空差异的来源,同时分析城市集聚效应对碳全要素生产率空间溢出的影响。研究发现：中国城市碳全要素生产率虽然取得一定增长,但仍处于较低水平,产出效率有待提升,技术进步是提高碳全要素生产率的主要动力。根据生产率差距变化指数将城市群碳全要素生产率划分为正主峰型、负主峰型与反复波动型。碳全要素生产率在空间上具有正向溢出效应,城市集聚效应对本地和邻地碳全要素生产率都呈现先下降后上升的变化趋势。据此,提出应兼顾要素投入集约和产出结构优化,绿色发展应分类分区精准施策以及加强空间治理观念,建立推动经济增长低碳化的区域协同机制。     

环境规制与绿色工业全要素生产率——基于我国 30 个省市的实证分析简

本文以结合方向距离函数的环境绩效ML指数为基本方法,以20011011年我国30个省市环境规制及工业经济的数据为基础,测算各省市绿色工业全要素生产率,并构建面板数据模型,分析环境规制对我国绿色工业全要素生产率的影响。研究发现：我国各省市绿色工业全要素生产率比传统工业全要素生产率都要低,各省市均存在以牺牲环境换取经济发展的现象;西部地区在环境约束时工业全要素生产率下降幅度最大,而中部和东部地区下降幅度递减,西部地区以环境成本实现工业增长的特征最为明显;环境规制对绿色工业全要素生产率的增长有正的影响,但对各区域的影响程度随工业绿色发展水平的提高而降低;技术创新、外商直接投资等也是影响绿色工业全要素生产率的重要因素。     

中国西部城市群全要素生产率研究:2001—2010

基于DEA模型的Malmquist指数方法,分析了中国西部7个主要城市群在2001-2010年期间城市群全要素生产率的动态变化.研究发现:2001-2010年期间,西部城市群全要素生产率改善上升了3.4％,主要来源是技术改进;选定期间的全要素生产率改善不稳定,最近出现了持续的下降趋势;西北城市群全要素生产率改善了5.3％,西南改善了2.1％.通过实证分析得出我国西部城市群经济增长还处于投入增长阶段,利用效率整体偏低.     

中国省域技术进步的节能偏向研究 ——基于随机前沿函数的实证分析

技术进步对不同投入要素的偏向性将带来不同的经济增长模式,偏向节能的技术进步是我国建设生态文明、促进经济可持续发展的重要支撑。采用随机前沿模型,在估算绿色全要素生产率的基础上,构建资本、劳动、能源消费的技术进步偏向指数,探讨1997—2015年我国省域技术进步是否存在节能偏向。研究发现：我国绿色全要素生产率总体上呈现增长趋势,东部区域的绿色全要素生产率年均增速高于中部和西部区域;在考虑资本、劳动和能源三种投入要素的前提下,我国省域技术进步整体上偏向于节约劳动力,技术进步的节能偏向并不显著;从时间趋势看,劳动-能源、资本-能源的技术偏向指数整体上都有所缩小,表明随着时间的推移,我国省域技术进步已经呈现出节能趋势。     

“丝绸之路经济带”中国段交通运输业碳排放效率分析——基于Luenberger生产率指数法

为测算“丝绸之路经济带”中国段交通运输碳排放效率,基于Luenberger生产率指数法,构建加权Russell方向性距离函数指数包络分析等模型,并对全要素生产率增长指数进行分解。结果显示：2004-2017年西北地区交通运输碳排放非效率值逐年增加,交通运输低碳发展效率较低;交通运输碳排放全要素生产率增长指数大多为正值,地区差异较大;2010年以来,各地交通运输碳排放的技术效率与技术进步因素共同促进了交通运输碳排放全要素生产率增长,但是技术进步增长较慢,贡献率偏低。     

碳排放约束与农业全要素生产率增长及分解

针对传统ML指数不具有传递性特征并且面临潜在线性规划无解的问题,将Global Malmquist－Luenberger生产率指数引入到农业全要素生产率的分析框架中,并利用中国31个省市1993—2013年的面板数据测算了碳排放约束条件下农业全要素生产率的增长及其分解。研究表明：是否考虑农业碳排放因素会对农业全要素生产率的测算产生较大影响,忽略碳排放约束会高估区域农业全要素生产率,测算结果可能导致政策偏误;在碳排放约束条件下,中国农业发展普遍存在效率恶化与技术进步并存的局面,农业全要素生产率增长主要由技术进步贡献,农业技术效率不增反减;中国农业全要素生产率增长存在显著的区域差异,东部地区要明显优于其他地区;中国农业大省在碳排放约束条件下未能表现出特别明显的农业优势,农业大省并非农业强省。     

生产技术异质性与区域绿色全要素生产率增长——基于共同前沿与2000-2012年中国省际面板数据的分析

由于中国区域社会经济发展严重不平衡,从而使得不同区域绿色生产技术呈现显著的异质性特征.在生产技术异质性假定下,以非参数共同前沿理论作为分析工具,将能源与环境因素纳入到绿色生产率的核算框架之中,对我国各省份、三大区域2000-2012年的共同前沿绿色全要素生产率及其分解指数进行测算,在此基础上分析其地区差异与动态演变趋势.实证分析结果表明:以全国跨期前沿为参考基准,分析期内我国绿色全要素生产率实现了年均0.73%的增长,主要是依靠技术进步而非技术效率改善来驱动;三大地区绿色生产技术存在很强的异质性,东部地区的省份一直牢牢占据全局前沿,代表了全国最优的绿色生产技术,而中西部地区的生产前沿则逐渐偏离全国最优绿色技术前沿,与东部地区绿色生产技术的差距存在进一步扩大的危险.     

我国农业生产效率发展的结构变化和区域差异

采用2002-2011年我国31个省、自治区和直辖市的农业相关面板数据,运用Malmquist生产率指数法对我国各省和区域的全要素生产率进行了测算和分解。结果发现:技术效率是全要素生产率增长的主要源泉;在2004-2005年和2008-2009年出现了两次ECH同TCH的反向变动;技术效率的解释度占全要素生产率增长70%的比重。由此提出,当前农业政策的重点应放在保证农业劳动力的数量和质量的提高,以及加强农业生产的技术和区域协调发展。。     

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。     

资源环境约束下我国经济增长的源泉与动力研究

在资源环境约束的增长核算框架下,测算了全要素生产率、要素投入和生态消耗三大经济增长源泉的贡献度,按照对我国经济增长的贡献度从高到低依次是资本、能源、劳动,而全要素生产率、CO2排放量对我国经济增长的贡献度为负。这也表明,我国现行的经济增长仍然是一种粗放型的发展模式,亟待通过提升全要素生产率来转换经济增长动力。通过对影响我国全要素生产率的因素进行分析,研究发现:技术进步因素显著地促进了我国全要素生产率的增长,而制度因素则阻碍了我国全要素生产率的增长。因此,要加大教育投入和R&D通过提升人力资本水平和研发水平,以技术创新促进全要素生产率的提升;另外,要通过优化环境管制政策,健全环境标准,引导企业技术创新,促进产业结构优化调整。加快构建开放型经济体制,提高我国出口产品的附加值和竞争力。     

产业集聚与全要素生产率增长——基于重庆制造行业面板数据的实证分析

文章基于DEA的Malmquist指数法对2000-2011年重庆市27个制造业的全要素产率进行测算,并实证检验重庆市制造业产业集聚对全要素生产率增长的影响以及研发投入、外资直接投资和产业性质在其中的调节效应.研究结果表明:2000-2011年间,重庆制造业全要素生产率年均增长16.7％;重庆制造产业集聚促进了全要素生产率的增长;研发投入正向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;外商直接投资负向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;资本和技术密集型产业集聚对全要素生产率增长有显著的正向影响,资源和劳动密集型产业集聚对全要素生产率增长无显著的影响.