绿色金融、产业结构与城市工业绿色全要素生产率北大核心

现代工业绿色转型离不开绿色金融的大力支持,本文基于2003—2019年中国285个城市的面板数据,运用固定效应模型实证检验绿色金融对城市工业绿色全要素生产率的影响及作用机制,研究发现:第一,绿色金融整体上正向促进了城市工业绿色全要素生产率,且经过替换核心解释变量的度量指标、改变被解释变量的测算方法和增加控制变量等稳健性检验以后,结论依然成立。分时段回归发现,绿色金融能正向促进2012—2019年城市工业绿色全要素生产率,不能正向促进2003—2011年城市工业绿色全要素生产率,2012年《绿色信贷指引》的实施能显著提高城市工业绿色全要素生产率。第二,绿色金融通过促进产业结构升级提高城市工业绿色全要素生产率。第三,绿色金融对东部和中部地区城市工业绿色全要素生产率的促进作用最大,对西部地区的促进作用次之,对东北地区没有表现出显著的正向促进作用;绿色金融对大型城市的城市工业绿色全要素生产率的促进作用要大于中小型城市。第四,对城市工业绿色全要素生产率进一步分解发现:绿色金融能显著促进城市工业技术进步,不能显著促进城市工业规模效率和城市工业纯技术效率。基于研究结论,本文提出应助力高耗能、高排放工业项目完成产业结构升级等政策建议。     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应

数字普惠金融正在逐渐改善我国农村地区面临的融资困境,为解决"三农"问题提供了新方向。本文在分析数字普惠金融对农业绿色全要素生产率影响机理的基础上,基于2011—2018年30个省份的面板数据,测算了农业绿色全要素生产率指数,并基于空间杜宾模型研究了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:中国农业绿色全要素生产率不断提高,且存在显著的空间相关性,其增长主要由技术进步推动,东部地区农业绿色全要素生产率增长最快,西部地区次之,中部地区出现负增长;数字普惠金融通过提升技术效率和促进技术进步对农业绿色全要素生产率产生了正向影响,但对周边地区产生了负向的溢出效应;对数字普惠金融的分维度回归结果表明,数字金融覆盖广度和数字化程度对农业绿色全要素生产率具有提升作用。     

金融发展影响绿色全要素生产率的路径——效率通道和技术通道

本文基于2011-2019年30个省(市)的面板数据,采用面板向量自回归(PVAR)模型研究金融发展驱动绿色全要素生产率增长的具体路径:是“效率通道”还是“技术通道”。研究结果显示,金融发展对东部地区的绿色全要素生产率存在抑制效应,通过“技术通道”影响绿色全要素生产率;金融发展对中西部地区的绿色全要素生产率存在促进效应,同时通过“效率通道”和“技术通道”影响绿色全要素生产率,但“效率通道”更显著。     

金融发展影响绿色全要素生产率的路径--效率通道和技术通道北大核心CSSCI

本文基于2011-2019年30个省(市)的面板数据,采用面板向量自回归(PVAR)模型研究金融发展驱动绿色全要素生产率增长的具体路径:是“效率通道”还是“技术通道”。研究结果显示,金融发展对东部地区的绿色全要素生产率存在抑制效应,通过“技术通道”影响绿色全要素生产率;金融发展对中西部地区的绿色全要素生产率存在促进效应,同时通过“效率通道”和“技术通道”影响绿色全要素生产率,但“效率通道”更显著。     

我国金融支持科技创新的效率评价——基于超效率DEA与Malmquist指数方法

本文基于超效率DEA模型,分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据,对其效率均值进行排名;并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析。研究表明:我国金融支持科技创新的效率呈现U形走势,主要是依靠东部地区带动,而西部地区效率值差异明显;2006—2012年全要素科技金融效率呈现上升趋势,上升了2.6%,引起效率提升的主要原因是技术进步;通过区域分析发现,三大区域的效率均呈现上升趋势,中西部地区的效率增长高于东部地区,技术效率的变化是导致区域差异的主要原因。     

我国金融支持科技创新的效率评价--基于超效率DEA与Malmquist指数方法

本文基于超效率DEA模型,分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据,对其效率均值进行排名;并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析。研究表明：我国金融支持科技创新的效率呈现U形走势,主要是依靠东部地区带动,而西部地区效率值差异明显;2006—2012年全要素科技金融效率呈现上升趋势,上升了2.6%,引起效率提升的主要原因是技术进步;通过区域分析发现,三大区域的效率均呈现上升趋势,中西部地区的效率增长高于东部地区,技术效率的变化是导致区域差异的主要原因。     

绿色金融赋能长江经济带发展

<正>长江经济带横跨我国东部、中部、西部三大区域,是我国经济的重心和活力所在。当前,长江经济带已经成为我国生态优先、绿色发展的主战场,要实现长江经济带生态优先、绿色发展的新定位与新目标,需要绿色金融全面、深度的赋能。长江经济带绿色发展中的问题一是长江经济带金融资源供给与金融需求不匹配。经济发达的长江下游地区生态治理的金融资源供给充足,生态治理的资金投入较多。而长江中上游地区经济发展相对滞后,生态治理资金供给不足,     

绿色金融对绿色全要素生产率的影响分析——基于省级面板数据的实证检验

选取我国2011—2020年的省级面板数据,运用SBM-GML模型和固定效应模型进行实证分析,探索研究绿色金融对绿色全要素生产率的影响。测算结果显示：绿色金融和绿色全要素生产率发展水平较高,但各地区绿色金融发展程度存在差异;我国2011—2020年绿色全要素生产率平均水平在1以上,处于有效水平,其中东部、中部两个地区的绿色全要素生产率高于其他地区。实证回归结果显示：绿色金融对绿色全要素生产率具有显著的正向影响,表明绿色金融对绿色全要素生产率起到了积极的促进作用。最后根据结果提出因地制宜设立绿色金融发展策略、加强技术创新能力提升技术应用水平、优化产业结构提升资源配置效率的建议。     

绿色金融对农业绿色发展影响的空间溢出和门槛效应研究——基于绿色全要素生产率的实证分析

绿色金融作为一种新型金融模式,是促进绿色发展的重要力量。文章在理论层面上分析绿色金融对农业绿色发展的影响和空间溢出机制,随后利用2010—2021年中国30个省份的面板数据,基于测算的农业绿色全要素生产率（GTFP）指数和绿色金融发展指数,采用空间计量模型实证检验绿色金融对农业绿色生产率的影响和空间溢出效应。结果表明,绿色金融促进农业绿色发展不仅具有本地效应,而且还具有显著的正向空间外溢效应,此结论在一系列稳健性检验之后仍然成立;异质性检验发现绿色金融在东、中、西部地区均存在本地效应,但仅在东部地区存在显著的正向空间外溢效应,而中、西部地区不显著;机制检验显示绿色金融通过绿色技术进步渠道来促进农业的绿色发展,而绿色技术效率渠道不显著。基于此,文章提出发展农村绿色金融、推进农业绿色发展的对策建议。     

绿色金融发展下碳排放效率的地区差异、动态演进与影响机制

本文首先基于SBM-ML模型,建立了碳排放效率评价模型,从效率和生产率两个维度出发,探究不同地区碳排放效率的地域差异与动态演进;并设计了空间杜宾模型,分析了各地区绿色金融发展对碳排放效率的影响机制及溢出效应。结果显示：（1）从2005年到2019年各省碳排放效率总体水平较低,地区差异特征明显,具有较大的碳减排潜力;绿色全要素生产率的提高主要由技术进步推动,而技术效率劣化则成为制约绿色全要素生产率发展的关键因素。（2）碳排放效率的动态演进表现出显著的“马太效应”,先进省份和落后省份的碳排放效率差异进一步拉大。（3）空间杜宾回归结果表明,绿色金融发展有助于各地区碳排放效率的提高,并且存在空间溢出效应,即本地的区绿色金融发展有助于提高周边地区的碳排放效率。（4）通过机制检验可知,绿色金融发展可以通过促进经济发展、技术创新和产业结构升级三条路径来提高碳排放效率。     

乡村振兴战略背景下我国农村金融效率分析

为了研究农村金融对农村经济发展的影响,本文运用超效率SBM模型和Goble Malmquist全要素生产率指数,分别从静态和动态两个维度对我国2010～2020年30个省份农村金融效率进行实证分析,构建农村“金融效率(静态)一全要素生产率(动态)”矩阵,分析我国各省份农村金融发展的优势和不足。研究发现:(1)我国农村金融效率总体水平相对较高,东部地区农村金融效率高于中西部地区;(2)全要素生产率指数显示,技术进步是农村金融全要素生产率提高的主要动力,技术效率贡献不足;(3)东北地区农村金融全要素生产率下降明显。在此基础上,提出我国农村金融发展的相关建议。     

逆势扩张的城商行:规模增长还是效率提升?——来自上市城商行的DEA-Malmquist检验

选择我国12家具有代表性的上市城商行为样本,利用2008—2015年间披露的年报经营数据,借助DEA-Malmquist模型方法测算了其全要素生产率指数及分解指数变化,并分析了技术进步指数和技术效率指数等的变化情况及含义。计量结果显示,其间样本城商行的全要素生产率变化指数整体呈现微弱增长,技术进步指数增长相对较为显著,技术效率指数、纯技术效率指数及规模效率指数增长不明显,显示出城商行在过去的发展中实现了较好的金融产品和技术的模仿与创新,而相应的制度规范和管理效率还有待提升。     

长江经济带区域生态效率及其影响因素研究

长江经济带战略地位日益彰显，如何准确评价其区域生态效率对我国绿色可持续发展具有重要的意义。运用非期望产出的超效率SBM模型，将长江经济带分为上、中、下游，测算其2005-2019年的区域生态效率，采用Malmquist指数对生态效率进行动态对比和分解，最后建立Tobit模型考察不同影响因素对区域生态效率的影响。结果显示：研究期间内，长江经济带生态效率下、中、上游呈现阶梯式降低的发展趋势，区域间差异较大，但存在趋同性。区域生态效率的发展趋势并不稳定，技术进步是促进区域生态效率提高的关键因素，而技术效率是制约区域生态效率提高的主要因素。经济水平、产业结构、环境规制、城镇化水平和外商直接投资均会影响长江经济带的区域生态效率，因此长江经济带各省区之间要建立联合发展机制，大力发展技术创新，合理布局产业结构，发展新型城镇化，积极有效地利用外资，进而提升整体区域生态效率。     

我国农村金融减贫效应及其政策启示——基于三阶段DEA模型与Malmquist指数模型的实证研究

基于省际面板数据,本研究运用三阶段DEA模型与Malmquist指数模型从静态与动态两个层面对我国农村金融减贫效率进行了有效测度。实证研究发现:第一,环境因素对我国农村金融减贫综合技术效率影响显著,不利的外部环境因素制约了农村金融扶贫效果的有效发挥;第二,我国农村金融减贫综合技术效率从东往西呈现出由高到低的变化趋势,东部地区综合技术效率总体处于较高水平,中、西部地区与其存在较大差距,但东部地区综合技术效率存在地区异质性;第三,东、中、西部纯技术效率的平均水平均高于0.90,表明我国农村金融减贫的技术管理水平总体表现不错,但山西、内蒙古、吉林、黑龙江及四川等欠发达省份的技术管理水平需大力提升;第四,中、西部地区规模效率均值显著低于全国平均水平,表明中、西部地区农村金融扶贫规模不高,山西、重庆、贵州、陕西、甘肃等中西部省份尤其要提高农村金融扶贫规模,加大农村金融扶贫力度;第五,根据纯技术效率与规模效率表现将各省农村金融减贫效率划分为五种类型,各省份需按照自身所处类型选择合适的农村金融扶贫优化路径;第六,通过Malmquist指数模型分解发现全要素生产率增速主要依赖于技术进步的不断提升,表明...     

中国综合型证券公司全要素生产率研究——基于Malmquist指数模型与趋同模型的分析

利用DEA下的Malmquist指数模型对我国国内64家综合型证券公司2006~2009年间的全要素生产率的研究表明,国内综合型证券公司的全要素生产率水平较高,其增长的主要来源是技术效率,但样本期内全要素生产率呈现负增长趋势。利用趋同模型分析我国综合型证券公司同期的技术进步率、纯技术进步率和规模效率的趋同性,发现技术进步率与纯技术进步率具有趋同性,而规模效率不具有趋同性,这为国内小型、新型证券公司的＂后发优势＂提供了实证支持。     

金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率

本文运用SBM-GML指数法对2005-2019年中国30个省份的绿色全要素生产率进行测算,使用区位熵衡量金融集聚程度、向量夹角法计算人力资本,然后建立PVAR模型分析金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率三者之间的长期动态关系。结果显示:2005-2019年我国绿色全要素生产率总体呈上升态势,技术进步贡献率较大;金融集聚和人力资本均对绿色全要素生产率有着正向的影响;而人力资本对金融集聚有着显著的长期促进作用。     

基于Malmquist-Tobit模型的京津冀区域金融效率及影响因素分析

本文通过BCC模型和Malmquist指数,从静态和动态两个方面研究2015年以来京津冀13城市金融效率的区域差异及其空间演变趋势,然后引入Tobit回归模型进一步分析影响区域金融效率的因素。结果表明,北京的静态金融效率达到前沿面水平,河北各城市金融效率较低且主要是规模效率不足导致;从动态全要素生产率看,北京全要素生产率平均提高了10%,技术进步起主要作用,天津和河北分别提高了14.4%和13.4%,技术效率的作用更大。影响区域金融效率的因素中,政府干预对效率的提升起到显著作用,而经济开放度对金融效率的影响较小;各因素影响全要素生产率的作用途径主要是技术进步。     

基于DEA-Malmquist指数的我国绿色金融效率评价

绿色是未来我国经济高质量发展的底色。本文基于绿色金融资源注入企业角度,运用DEA-Malmquist指数测算中国绿色金融发展效率,并从省际层面对效率进行动态分析。结果发现：我国绿色金融全要素生产率呈波动态势,整体较好,样本期间短期下降主要由综合技术效率下降导致,且绿色信贷在我国绿色金融资源投入方面占主导地位,投入效率较高。影响全要素生产率的因素中,政府绿色支出和产业结构与全要素生产率负相关,财政支持全要素生产率显著正相关。对于以上结论提出了三点建议：应深化扩大绿色金融投入,大力推动碳交易市场;政府部门积极转变管理思路,加大绿色金融产业支持;推动建设绿色金融产业示范区,缩小绿色金融发展差异。     

信贷歧视下的金融发展与效率拖累

本文探究了在信贷歧视背景下国有经济所造成的“效率拖累”现象。运用Malmquist指数法,本文估算出我国各省市的全要素生产率,并将其分解为技术效率与技术进步两个方面。利用我国省际面板数据,本文发现国有经济比重对这两个方面上的影响有不同表现。国有经济比重的提高促进技术进步,同时拖累技术效率。此外,金融发展规模的扩大均加强了国有经济比重的上述两种效应。     

中国绿色全要素生产率增长的空间不平衡及其成因解析

基于非期望产出SBM模型测度Malmguist生产率指数,揭示中国绿色全要素生产率增长的空间不平衡特征,进一步探究其成因,结果表明：东部地区绿色全要素生产率增长较快,中部地区次之,西部地区相对较慢。从结构组成因素看,“十五”时期和“十二五”时期技术进步的差距是导致不同地区绿色全要素生产率增长差异的主要原因,而“十一五”时期则以技术效率为主。从外部影响因素看,缩小城市化、产业结构合理化和市场化在地区间的不平衡可以有效促使不同地区绿色全要素生产率实现均衡发展。