中国八大综合经济区绿色全要素生产率增长测算与因素分解

随着绿色发展理念得到贯彻落实,科学测算与解析绿色全要素生产率增长对于经济高质量发展意义重大。为直接完整测度区域层面的绿色全要素生产率增长及其构成,本文构造聚合环境广义Luenberger Hicks Moorsteen生产率指标及分解子项,利用蒙特卡洛模拟检验该指标测算结果的有效性,发现其相对于聚合L指标更具优势。本文根据2003—2019年地级以上城市的投入产出指标数据,测算八大综合经济区的绿色全要素生产率增长及动力来源。结果表明,八大经济区绿色全要素生产率均实现增长,但增速呈现分化特征。八大综合经济区绿色全要素生产率增长在技术层面的动力主要源于技术进步与规模效率增长,在要素层面主要源于期望产出效率增长与非期望产出治理效率增长。技术进步和期望产出效率增长是八大经济区绿色全要素生产率增长差异的主要成因。本文结论对于有针对性地提升地区绿色全要素生产率具有启示意义。     

中国不可再生能源消耗效率的关键影响因素研究

随着中国工业化和城市化进程的加快,不可再生能源消耗在急剧增长,经济发展对能源供给与环境约束的压力已经濒临可持续发展平衡底线。无论从国家能源安全还是能源、经济、环境系统的和谐发展角度出发,提高不可再生能源消耗效率都是必然选择。在此背景下,基于C2B-DEA、超效率DEA模型,测算出1 990-2009年间中国不可再生能源消耗效率值,选定产业结构、对外开放程度、城市化进程、技术进步以及不可再生能源消耗结构等五大影响因素与效率值进行影响因素回归模型的实证分析。研究结果表明:第三产业比重、对外贸易进出口总额比重、城市化率以及不可再生能源消耗构成中煤炭消耗比重与不可再生能源消耗效率呈负相关,科技研发经费投入比重与不可再生能源消耗效率呈显著正相关。现阶段内,技术改造及创新与煤炭消耗比重的降低是提高我国不可再生能源消耗效率的重要途径。     

数字经济对绿色全要素生产率的影响研究——基于创新环境的调节作用

文章以经济高质量发展为背景，基于2011—2019年中国省级面板数据，运用DDF模型和ML生产率指数测度各地区绿色全要素生产率，并通过构建面板固定效应模型，实证研究数字经济对绿色全要素生产率的影响，进一步分析了创新环境的调节作用。研究结果表明，数字经济的发展显著提升了地区绿色全要素生产率水平，并且创新环境在数字经济影响绿色全要素生产率的过程中发挥了正向调节作用，从区域层面上，东部地区数字经济发展水平领先于中西部地区，引领着中国绿色全要素生产率的增长。本研究有利于探索数字经济的创新价值和绿色价值，有利于发挥其对经济高质量发展的推动作用。     

基于水—能源—粮食纽带关系的能源绿色效率及区域差异研究

基于水—能源—粮食纽带关系建立多维投入—产出指标体系研究能源绿色效率,包括从静态方面构建MetaSBM-DDF模型测算能源绿色全要素生产率,从动态方面构建Luenberger模型测算能源绿色全要素生产率指数（GLTFP）,并分解其要素贡献和地区差异性。结果表明：产出要素的无效率是整体无效率的主要推动力,且期望产出要素的相对贡献呈下降趋势,非期望产出要素的相对贡献呈上升趋势。能源绿色全要素生产率的区域差异明显,东部沿海能源绿色全要素生产率代表最佳技术前沿,而东北地区、长江中游和西南地区是三大低值区。GLTFP年均增长率为4.5%,其中技术进步是GLTFP增长的核心动力且贡献度达121.06%,而技术效率对GLTFP增长有制约作用且贡献度年均下降0.9%,产出要素生产率变动是推动GLTFP增长的核心要素,且非期望产出要素、投入要素、期望产出要素对GLTFP增长的贡献率依次递减。     

中国船舶工业绿色全要素生产率及影响因素分析——基于ML生产率视角对“波特假说”的再检验

选用船舶工业宏观数据和资源环境约束等作为基础数据,运用方向性距离函数和ML指数测算了中国船舶工业绿色全要素生产率(Total Factor Productivity),通过面板模型系统考察了环境规制、技术进步对中国船舶工业绿色全要素生产率的作用。发现从长远来看,绿色全要素生产率呈增长趋势且具有明显的收敛特征,技术进步和技术效率共同推动船舶工业绿色全要素生产率的增长,但整体上绿色全要素生产率低于传统全要素生产率。运用动态面板模型分析中国船舶工业绿色全要素生产率的影响因素,结论表明:较高的技术水平能显著提高绿色全要素生产率,而对国际市场的过度依赖阻碍了船舶工业绿色全要素生产率的增长。环境规制对船舶工业绿色全要素的增长已经带来"补偿效应"从而提高了中国船舶工业的国际竞争力,为考察船舶工业绿色竞争力提供了新的视角。     

环境规制差异、创新驱动与中国经济绿色增长

运用2008—2015年中国30个省(自治区、直辖市)的面板数据,基于Malmquist-Luenberger指数模型测算了考虑能源消耗和非期望产出的中国省域绿色全要素生产率,利用所构建的创新驱动能力评价指标体系测度我国各省区的创新驱动能力。将环境规制划分为行政型、市场型和公众参与型三类,运用面板数据模型考察了不同类型的环境规制、创新驱动及两者的交互项对绿色全要素生产率的影响。结果表明:不同类型的环境规制对中国经济绿色增长的影响具有区域差异;创新驱动对中国区域经济绿色增长有显著的促进作用;在促进中国经济绿色增长方面,环境规制与创新驱动不仅发挥了各自的积极作用,而且两者还显示出一定的协同效应。     

基于超效率DEA模型的环境规制对中国区域绿色经济效率影响研究

伴随经济的发展,中国越来越关注经济增长的质量问题,绿色经济发展引起了政府以及社会的普遍关注,由此,绿色经济效率成为学者关注的焦点。论文从影响绿色经济效率关键因素环境规制出发,利用超效率DEA模型测算了中国区域绿色经济效率,在此基础上采用系统GMM模型验证了环境规制对中国区域生态效率的影响,结论显示环境规制对全国样本及分样本东中西部区域的绿色经济效率的影响呈现不同特征,最后在实证分析基础上提出了提升绿色经济效率的对策建议。     

绿色金融规制下江苏省城市全要素能源效率研究

采用环境DEA技术,考虑污染物的排放,对2003—2015年江苏省13个地级市全要素能源效率进行测度及分解,并根据Tobit回归模型,以金融资源配置、绿色金融发展为主要指标进行了城市全要素能源效率影响因素分析。研究发现:苏州、盐城的能源效率已达最优水平,而淮安、常州相对其他城市能源效率水平较低;资本投入、经济增长水平、对外开放程度对城市能源效率具有促进作用,而产业结构、资源禀赋和金融配置效率具有反向效果。在金融资源配置效率、环保投资、外商直接投资、政府干预、产业结构和资源禀赋等方面给出了提高江苏省城市全要素能源效率的建议。     

基于绿色增长的辽宁省不可再生能源消耗现状与效率测度研究

辽宁省作为东北老工业基地的重点区域,自新中国成立以来,产业结构一直处于重化工行业压倒性发展态势,工业行业的能耗结构、比重都呈现出畸形发展特点,特别是在当前国家供给侧改革框架下,辽宁省如何解决GDP与节能减排双目标实现的两难问题已迫在眉睫。文章在绿色增长理论框架下,重构不可再生能源消耗效率测度模型,在对辽宁省不可再生能源消耗现状进行梳理的基础上,运用超效率DEA方法对辽宁省不可再生能源消耗效率进行测度研究,并相应的提出如何提升辽宁省不可再生能源消耗效率的相关对策措施。     

基于DEA及Malmquist指数模型的江西省绿色发展效率测度与评价

运用熵值法、DEA模型和Malmquist指数模型测算了江西省绿色发展效率以及全要素生产率变化指数,并进行分析。研究结果显示:江西省环境成本总体呈下降趋势,工业发展领先地区的环境成本相对较高,这些城市还存在着粗放型发展,影响经济增长质量;当前江西省绿色发展效率水平偏低,资源配置能力有待提升,尚未充分利用技术和规模效应;南昌、九江、赣州、上饶等地区在绿色发展方面需要提高技术管理创新与规模化发展水平,而鹰潭、抚州、景德镇等地区绿色发展效率较高,基本实现生态与经济的协调发展;江西省全要素生产率逐年提高,其增长率波动下降,技术进步是全要素生产率增长的主要原因,技术利用效率及规模效益贡献不足。     

广东省绿色发展能否优化能源消费结构

以1988—2017年广东省的资源消耗、环境治理、经济增长和生态保护4个方面15个指标的数据为样本,采用熵权法计算绿色发展水平。将广东省清洁能源结构占比与计算得出的绿色发展水平进行平稳性检验、格兰杰因果检验、内生性检验并构建向量自回归模型,并运用脉冲响应函数和方差分解方法研究绿色发展水平对广东省能源消费结构的动态影响。结果表明,绿色发展会促进清洁能源消费比例增加,进一步优化能源消费结构。最后,基于广东省绿色发展对能源消费做出一定的建议。     

内蒙古能源消费碳排放变化的分解分析

本文基于扩展的Kaya恒等式,应用对数平均Divisia指数法,建立了碳排放因素分解模型,定量分析了1999—2008年内蒙古的经济产出规模、人口规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素对碳排放的影响。研究结果显示,经济产出规模对内蒙古该阶段的能源消费碳排放的贡献率最大,达到89.22%,其他影响因素按贡献率绝对值的大小排序依次是产业结构(17.01%)、能源强度(-6.71%)、人口规模(2.78%)、能源结构(-2.30%)。因此,目前内蒙古节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构、优化能源结构及实施绿色GDP核算。     

智能化如何提高地区能源效率?——基于中国省级面板数据的实证检验

“十四五”规划指出,要深入实施智能制造和绿色制造工程,推动制造业高端化、智能化、绿色化,使能源资源配置更加合理、利用效率大幅提高。目前,中国制造业存在能耗高、污染严重等问题,在智能化发展迅猛的时代背景下,深入探究其对能源效率的影响机制,实现智能能源、智慧能源的目标,有着重要意义。本文采用2004-2016年中国省级平衡面板数据,使用静态和动态面板模型分析智能化对能源效率的影响,并研究技术创新、环境规制和外商直接投资的调节作用。得到的结论如下:(1)智能化促进能源效率,即增加绿色全要素能源效率、降低能源消耗;(2)随着技术创新水平提高,智能化对能源效率的提升作用加强;(3)环境规制加速智能化对能源效率的正向作用;(4)随着外商直接投资增加,智能化更加促进能源效率;(5)不同地区智能化对能源效率的作用不同,西部地区智能化的作用最弱,但调节作用最大。政府和企业要通过提高技术创新、完善环境规制和合理使用外商直接投资等方式来应用智能化技术,提高能源效率。     

A multiple perspectives view of the market case for green energy

This paper presents an exploratory evaluation of the market case for green energy. These energy sources are widely considered to have less of an ecological impact than conventional energy sources. The case for green energy is viewed from the multiple perspectives TOP (technical, organizational, personal) framework. The green energy technologies will need to meet certain technical, organizational and personal criteria and resolve key issues in order to address the barriers to market adoption. The multiple perspectives approach facilitates the evaluation of green-energy alternatives as potential new products which would enable organizations and individuals to meet both economic and green criteria that impact customer value creation. Given the present trends of increasing energy use and requirements to minimize environmental impact, green energy adoption may become a key element of strategies to ensure long-term economic growth.     

基于能值理论的湖南省农业生态系统绿色GDP核算研究

应用能值分析方法,以湖南省2011年农业生态系统能值投入和产出数据为依据,在计算系统所消耗的不可更新环境资源、不可更新工业辅助能的能值-货币价值基础上,对系统的能值绿色GDP进行了核算。结果表明：经过调整后研究年度湖南省农业生态系统的能值绿色GDP为1953.48亿元,占传统GDP（2768.03亿元）的比重为70.6%。说明该生态系统的经济增长模式仍然是以高能耗,高污染为代价的粗放型增长模式,转变农业发展方式迫在眉睫。     

黑龙江省全要素能源效率分析

本文运用基于DEA的非参数Malmquist生产率指数法,测算并分解了1978—2008年黑龙江省全要素生产率,并运用规模收益可变的BC2模型测算出其全要素能源效率。研究表明:黑龙江省全要素能源效率水平偏低,平均值仅为0.1909,但呈迅速上升的态势;全要素生产率呈恶化的态势,通过对Malmquist指数分解,可看出这种恶化主要是因为其技术效率出现退化。基于这些结论,本文从降低能源消耗和利用可再生能源两个方面提出了提升黑龙江省能源效率的建议。     

中国区域创新型绿色发展效率测度及其影响因素

根据研发驱动理论，通过构建包含R&D投入的超效率DEA—SBM模型，分别测算2001—2017年中国不同区域传统型、创新型绿色发展效率及绿色全要素生产率，并借助广义最小二乘法(GLS)模型对区域创新型绿色发展效率影响因素进行实证分析。结果显示：①创新要素下中国及四大经济区域创新型绿色发展效率均高于传统要素下传统型绿色发展效率，呈波动上升趋势，且逐渐收敛。东部地区创新型绿色发展效率最高，西部、东北部地区有所提升，而中部地区并未得到较大提升;②2001—2017年全国创新型绿色全要素生产率呈波动上升趋势，其变化趋势与技术进步变化趋势一致，技术进步是促进其增长的主要因素;③各区域经济发展水平与创新型绿色发展效率正相关，城镇化水平、FDI与全国创新型绿色发展效率正相关，而产业结构和环境规制起负向影响作用。R&D投入规模、R&D投入强度、R&D投入成果与区域创新型绿色发展效率的关系，在全国及四大经济区域有不同的表现。     

中国城市绿色全要素生产率测度研究

基于考虑"能源消耗"与"环境污染"的超效率SBM模型,采用全局参比的Globe-Malmquist-Luenberger(GML)指数测算中国283个城市的绿色全要素生产率(GTFP)。研究发现:(1)城市绿色全要素生产率、技术效率和技术进步分别以年均3.5%、1.2%和2.3%的速度增长,GTFP的增长动力主要来源于技术进步,而作为"绿色软技术"的技术效率贡献相对不足;(2)三大区域绿色全要素生产率平均增幅东部>中部>西部,技术进步差异是GTFP区域差距形成的主要原因,不同时期区域发展战略和环境政策在城市绿色转型中的作用存在异质性;(3)超大及特大城市、行政等级较高的城市绿色全要素生产率增长具有领先优势,且研究期内不同层级城市GTFP差距呈现先缩小后扩大的趋势。