中国物流业绿色全要素生产率增长的收敛性分析

基于2003—2019年中国30个省份的面板数据,采用超效率EBM(Epsilon-based measure)模型和global Malmquist-Luenberger(GML)指数对中国物流业绿色全要素生产率增长指数进行测算,同时系统地通过σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛、俱乐部收敛和随机收敛对其收敛特征进行探究。研究发现,中国物流业绿色全要素生产率变化指数总体呈上升趋势,绿色技术进步指数是引起其变化的主要来源。中部地区物流业绿色全要素生产率增长指数的均值最高,其次为东部地区。收敛结果表明：中国物流业绿色全要素生产率增长都存在显著的绝对β收敛、条件β收敛、俱乐部收敛和随机收敛的演化特征,但不存在明显的σ收敛特征。此外,东部地区的收敛速度最快。基础设施建设是中国物流业绿色全要素生产率增长的重要驱动因素。     

东、西部地区1996—2005年全要素生产率变动分析

文章在分析比较了全要素生产率不同估算方法的基础上,估算出了我国1996—2005年间东、西部地区的全要素生产率增长率,并对不同地区的全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析。分析表明：实施西部大开发战略后,我国东部地区全要素生产率发展呈现一种相对下降的趋势;我国西部地区的全要素生产率呈现出一种相对上升的趋势,这种上升的趋势要好于东部地区下降的趋势。具体分析不同地区全要素生产率增长的源泉会发现,东部地区全要素生产率增长是技术进步和技术效率共同作用的结果,而西部地区的全要素生产率更多的是技术效率推动的结果。     

环境规制对中国火电行业绿色全要素生产率的影响效应——基于省级面板数据的实证研究

从各省份火电行业的面板数据出发,基于SBM方向距离函数的Malmquist-Luenberger指数对我国各省份2003—2017年火电行业的绿色全要素生产率进行测算,构建系统SYS-GMM模型实证检验了环境规制对火电行业绿色全要素生产率的影响效应。结果发现:(1)中国火电行业绿色全要素生产率的增长主要依赖于技术进步的改进,并呈东部、中部、西部地区依次递减的趋势。(2)环境规制对绿色全要素生产率具有显著的促进作用,且存在滞后效应。分区域来看,环境规制对东部地区火电行业绿色全要素生产率具有显著促进作用,对中、西部地区影响不大。(3)投资开放程度对全国范围内火电行业的绿色全要素生产率有显著促进作用,但仅对东部地区各省份的火电行业有正向作用,对中、西部地区影响效果不显著。     

中国区域绿色发展效率与绿色全要素生产率：2000—2010——基于参数共同边界的实证研究

本文运用参数化共同边界与Luenberger生产率指标相结合的方法,研究环境约束下2000—2010年中国区域绿色发展效率和绿色全要素生产率增长。实证结果表明,与中西部地区相比,东部地区不仅绿色发展效率高,而且生产技术水平更加贴近潜在水平;总体上,东部地区绿色全要素生产率是进步的,而中西部地区却表现出负增长的现象,东部地区效率变化和技术进步的表现皆优于中西部地区.进一步的分解结果显示,纯技术进步成为了推动我国绿色全雩素生产率增长的主要动力,而纯效率变化的贡献较小甚至对生产率增长产生消极的作用;从纯粹技术追赶来看,东部地区的生产技术不断靠近潜在生产技术,而中西部地区则表现出生产技术愈发落后于潜在水平的趋势;潜在技术相对变动方面,三大区域都表现出技术发展空间不断压缩的现象。     

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。     

人工智能、技术外溢与绿色全要素生产率

人工智能通过推动节能降碳、完善环境治理、发挥技术外溢效应，助推绿色全要素生产率攀升。从人工智能视角探索提升绿色全要素生产率的路径，选取2011—2018年省际面板数据，厘清并检验人工智能与绿色全要素生产率之间的关系。研究发现：首先，人工智能显著提高了绿色全要素生产率。其次，人工智能通过技术外溢的遮掩效应强化了对绿色全要素生产率的提升作用。最后，分地区样本的考察显示地区间存在一定的异质性：中西部地区人工智能对绿色全要素生产率的提升作用比东部地区更为显著；相较于南部地区，北部地区人工智能对绿色全要素生产率的影响效果更为显著。     

生产性服务业集聚与绿色全要素生产率增长 —基于地区与行业差异的视角

采用2000-2014年30个省区的面板数据,构建了动态面板数据模型,运用系统广义矩估计方法,研究了生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的影响。得到的主要结论是：第一,绿色全要素生产率增长具有较强的滞后效应,受到前期绿色全要素生产率增长的显著影响。第二,生产性服务业集聚具有促进绿色全要素生产率增长的作用,人力资本、研发投入、基础设施、对外开放也对绿色全要素生产率增长起到正向的促进作用。第三,生产性服务业集聚对绿色全要素生产率增长的影响具有非线性特征,符合“威廉姆森假说”;生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的促进作用存在明显的地区差异,生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的促进作用仅在中部地区显著。第四,生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的促进作用存在明显的行业差异,促进效应最为显著的是交通运输、仓储和邮政业,以及金融业;其次是信息传输、软件和信息技术服务业,科学研究和技术服务业。     

财政分权与绿色全要素生产率——基于系统GMM及门槛效应的检验

财政分权对绿色增长的有力支持是实现新时代下经济结构调整的重要保障。文章选择2000—2015年29个省(自治区、市)的面板数据,采用系统矩估计和门槛效应模型探讨财政分权对绿色全要素生产率及其技术进步和技术效率的影响。研究表明:(1)全国及东部地区的财政分权对绿色全要素生产率及其技术进步存在显著的抑制作用,而对技术效率存在显著的促进作用;中部地区的财政分权对绿色全要素生产率及其技术进步存在显著的促进作用,而对技术效率存在显著的抑制作用;西部地区的财政分权对该绿色全要素生产率及其技术进步和技术效率存在显著的抑制作用。(2)财政分权对绿色全要素生产率及其技术进步和技术效率存在显著的门槛效应。最后,依据实证结论提出政策启示。     

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。     

城市蔓延、生产性服务业集聚与绿色全要素生产率——基于绿色发展理念的底层逻辑研究

本文依据绿色发展理念，在遵循可持续发展的效率观前提下，基于2001—2019年国内282个地级市的面板数据，利用空间计量模型评估了城市蔓延、生产性服务业集聚对绿色全要素生产率的影响效应。结果表明：(1)城市蔓延不利于提升本地的绿色全要素生产率但有利于提升邻地的绿色全要素生产率。(2)生产性服务业专业化集聚有利于提升本地的绿色全要素生产率但不利于提升邻地的绿色全要素生产率，生产性服务业多样化集聚不利于提升本地的绿色全要素生产率但有利于提升邻地的绿色全要素生产率。(3)区域异质性分析表明，东部和中部地区的城市蔓延不利于提升本地的绿色全要素生产率但有利于提升邻地的绿色全要素生产率，西部地区的城市蔓延均不利于提升本地和邻地的绿色全要素生产率；东部和西部地区的生产性服务业专业化集聚比多样化集聚更有利于绿色全要素生产率的提升，但中部地区的生产性服务业专业化集聚和多样化集聚却均不利于提升绿色全要素生产率。(4)进一步研究发现，全国层面的城市蔓延可以通过生产性服务业集聚促进绿色全要素生产率的提升；分区域可知，东部和西部地区的城市蔓延比中部地区更有利于通过生产性服务业集聚促进绿色全要素生产率的提升。     

交通基础设施对绿色全要素生产率的影响研究——基于门槛效应的视角

基于2003—2016年中国省际面板数据,采用SBM方向性距离函数和ML指数测算中国绿色全要素生产率,并构建面板门槛模型实证检验交通基础设施对绿色全要素生产率的非线性影响。结果显示:在样本考察期内,我国绿色全要素生产率的增长幅度呈东中西的顺序依次递减;全样本下,交通基础设施对绿色全要素生产率的影响存在单门槛效应,当交通基础设施固定资本存量低于门槛值时,它会促进绿色全要素生产率的提高,一旦超过门槛值,则会抑制绿色全要素生产率的增长;分样本下,中部、西部地区存在单门槛效应,东部地区则不存在门槛效应。     

省域环境全要素生产率时空差异及其影响因素

运用非径向、非角度的SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数估算我国30个省域2001—2018年的环境全要素生产率,在此基础上从时间和空间两个维度分析其演变特征。结果表明:中国环境全要素生产率主要受到技术效率的拉动并在样本期内以0.8%的速度增长,技术进步没有改善。西部地区环境全要素生产率一直落后于东部和中部地区,2012年之前,东部地区环境全要素生产率位居前列,2012年之后,东部和中部地区环境全要素生产率交替领先其他地区。省域间环境全要素生产率差距不断缩小,截至2018年已有29个省域环境全要素生产率处于较高水平。进一步分析其影响因素发现:产业结构对环境全要素生产率存在负向影响,外商直接投资、财政分权,以及研发投入对环境全要素生产率有着显著的促进作用。     

地区发展不平衡对工业绿色全要素生产率的影响——基于三阶段DEA调整测度效率的新视角

将地区发展不平衡因素作为不可控变量,并将其纳入三阶段DEA调整模型,可测得不包含地区发展不平衡因素的工业绿色全要素生产率。对计算结果进行分析,结果表明,地区发展不平衡因素带来了地区工业的"追赶效应"和绿色技术进步,促进了工业经济绿色全要素生产率增长,但这种增长是以地区工业绿色全要素生产率差距扩大为代价。从长期发展来看,如果放任地区工业不平衡发展,并以此形成路径依赖,则地区工业绿色全要素生产率的差距会持续扩大。     

中国工业全要素生产率的区域差异分析

本文利用1998-2007年省级面板数据,对中国工业全要素生产率的变动趋势以及影响因素进行了分析.研究结果显示,中国工业全要素生产率在2002年后呈增长态势,中部地区工业全要素生产率高于东部地区,东部地区高于西部地区.在影响工业全要素生产率的因素中,集聚经济效应对全要素生产率有正向影响,国有经济比重则对全要素生产率有负向影响.研发投入在全国层面和东部区域对工业全要素生产率具有正向影响,在中西部区域则对工业全要素生产率影响不显著.人力资本水平则对工业全要素生产率没有显著影响.     

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。     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现：非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

异质性环境规制对绿色全要素生产率影响的实证研究

绿色全要素生产率能够有效反映一个地区的绿色经济发展水平,合理的环境规制是解决环境保护和经济增长之间矛盾的有效途径。引入GML指数方法测算了中国30个省份的绿色全要素生产率,通过改进Super-SBM模型实证分析异质性环境规制对绿色全要素生产率的空间影响。研究表明：中国绿色全要素生产率为正向增长,其驱动力来自绿色技术进步;命令控制型、市场激励型以及公众自愿型环境规制对绿色全要素生产率影响的空间差异显著;命令控制型及市场激励型环境规制与绿色全要素生产率间呈现倒“U”型关系,公众自愿型环境规制与绿色全要素生产率间为正向线性关系;命令控制型和市场激励型环境规制影响绿色全要素生产率的技术创新路径不显著。进一步提出提升中国绿色全要素生产率的政策建议。     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究——环境规制的动态门槛效应

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现:非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

我国农业全要素生产率的空间差异及其收敛性研究

本文运用DEA～Malmquist指数方法,测算了1978～2008年间中国农业全要素生产率的时序演进和空间分布,并对其进行了收敛性检验。结果表明。1978～2008年,中国农业全要素生产率以年均4.3％的速度增长,其中技术进步年均增长4．7％,而技术效率年均下降0．4％,可见农业技术进步和创新是促使中国农业全要素生产率稳步增长的主要源泉动力。同时,中国农业全要素生产率呈现出明显的地区差异,东部地区的农业全要素生产率增长率和技术进步增长率明显地高于中、西部地区,在技术效率上,中、西部地区均有不同程度的恶化。农业全要素生产率收敛性检验表明,中国及东、中、西部地区均存在明显的a收敛和β收敛,东、中、西部地区均存在明显的“俱乐部收敛”,并朝着各自的稳定状态发展。     

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。