要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率测度及效应研究

基于非径向非角度的SBM方向性距离函数构建Malmquist生产率指数,考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出,测算中国28个省份1997—2018年农业绿色全要素生产率,最后采用空间杜宾模型探讨要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率空间影响。研究结果表明:考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出的农业绿色全要素生产率更符合中国农业高质量绿色发展的实际水平;中国农业全要素生产率提升多数源于农业技术进步,较少出现农业技术进步和技术效率双轮助推的情形;农业绿色全要素生产率呈现增长趋势,但增速较缓慢,且不同地域存在显著差异;要素市场扭曲抑制了农业绿色全要素生产率提升,具有空间溢出效应。     

中国全要素碳生产率的分布动态、地区差异与收敛性研究

在推进绿色低碳发展和区域协调发展背景下,本文分析了中国绿色低碳发展的不平衡问题。通过构建全要素碳生产率评价指标体系,采用全局超效率SBM模型测算2006—2020年中国283个地级市的全要素碳生产率,运用Kernel密度估计和Dagum基尼系数方法考察全要素碳生产率的分布动态、地区差异和差异来源,使用σ收敛模型和β收敛模型检验全要素碳生产率的收敛性特征。研究发现：(1)中国全要素碳生产率整体上呈波动上升趋势,但是地区差异明显,呈现东部地区>全国>中部地区>西部地区的分布特征,并且这种差异呈扩大的趋势;(2)总体差异主要来源于地区间差异,其贡献率整体上随着时间的推移呈波动下降的趋势;(3)全国及三大区域全要素碳生产率不存在显著的σ收敛特征,但是均表现出典型的β收敛特征,全要素碳生产率最高的东部地区收敛速度最慢,全要素碳生产率最低的西部地区收敛速度最快;(4)产业结构、财政支出水平等是影响全要素碳生产率收敛速度的重要因素。本文最后从清晰认识推动中国绿色低碳协调发展的重要性、重视中国绿色低碳发展水平的地区差异问题、重视绿色低碳协调发展工程的实施路径问题三个方面提出了具体的政...     

“双碳”目标下三大流域产业转型升级与绿色全要素生产率提升

产业转型升级是提升绿色全要素生产率和实现“双碳”目标的重要驱动力。研究结果表明：长江流域、珠江流域和黄河流域绿色全要素生产率水平依次递减,多数省份是由于技术效率未得到改善而抑制绿色全要素生产率增长;三大流域产业转型升级水平并不同步,产业结构整体向合理化的方向发展,但产业结构高级化发展并不理想;三大流域分别处于不同发展阶段,绿色全要素生产率与产业转型升级的互动关系也因地区差异而存在不同,长江流域和黄河流域的绿色全要素生产率提升分别受到产业结构高级化和产业结构合理化的影响,珠江流域的绿色全要素生产率提升对产业结构合理化有促进作用。为实现三大流域“双碳”目标下的产业转型升级,需要促进技术效率增长,提升产业结构高级化水平,因地制宜推动优势产业高质量发展。     

绿色信贷、产业结构优化与绿色全要素生产率

推动绿色全要素生产率提升,对生态环境保护和经济可持续发展具有重要意义。基于2005-2020年中国省级面板数据,运用超效率SBM-GML模型测算出绿色全要素生产率,采用空间杜宾模型、面板门槛模型和空间门槛模型研究绿色信贷、产业结构优化对绿色全要素生产率的综合作用机制。研究发现：绿色全要素生产率具有正向“空间传染”特性,其提升主要源于绿色技术进步,而非技术效率变化;绿色信贷有助于提高本地区绿色全要素生产率,并通过空间溢出效应对周边地区产生抑制作用;产业结构优化显著提升了本地区绿色全要素生产率,其中,高级化和生态化还存在明显的空间溢出效应,前者会抑制邻近地区绿色全要素生产率提升,而后者促进了其增长;门槛效应检验表明,产业结构优化水平提升到一定程度后,绿色信贷对本地区绿色全要素生产率的作用效果将显著增强,而对于不同维度,这一作用效果只存在高级化和合理化的门槛特征;空间门槛模型显示,本地区产业结构优化水平的提高会减小绿色信贷对邻近地区绿色全要素生产率的抑制作用。     

长江经济带农业绿色全要素生产率测度及影响因素研究

结合SBM模型和GML指数测度1997-2015年长江经济带农业绿色全要素生产率,采用全面FGLS估计方法对其影响因素进行实证分析。结果显示：长江经济带农业绿色全要素生产率有所提升,但低于全国水平;长江经济带农业绿色全要素生产率呈现出一定的地区差异,但近年来长江经济带上中下游地区和大部分沿线省份的农业绿色全要素生产率都保持快速增长;机械化水平、人力资本存量和财政支出水平对长江经济带农业绿色全要素生产率有显著正向影响,受灾率、灌溉设施水平、第二三产业发展水平和对外开放水平对长江经济带农业绿色全要素生产率有显著负向影响。为进一步提高长江经济带农业绿色全要素生产率,应扩大财政支农支出规模、加强农田水利工程建设、促进农业技术创新与应用、推进农村市场体系建设和健全农业对外开放统筹管理机制。     

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。     

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。     

中国农业全要素生产率的再测算及影响因素 ——从传统迈向高质量发展

中国农业生产进入高质量发展阶段,传统依靠要素驱动农业发展的方式已无法完全满足新时代人们对农产品质量的需求.本文根据党的十九大报告提出的"绿色兴农""质量兴农"要求,利用清单分析法核算农业排污量,将环境污染看做非合意产出并纳入农业全要素生产率核算框架中.同时,考虑农产品质量提升对农业全要素生产率的影响,将非径向非角度方向性距离函数引入DEA模型,采用Malmquist-Luenberger生产率指数对高质量发展下农业全要素生产率增长率进行再测算,并进一步分析其主要影响因素.结果表明,与传统情景相比,高质量发展下农业全要素生产率增速有所下降;技术进步是驱动农业全要素生产率增长的源泉,技术效率对农业全要素生产率有抑制作用.城市化水平的推进、农业生产结构的优化、农业税负的减免、农业受灾状况的缓解和农业机械化水平的提升对农业全要素生产率有显著促进作用,但人力资本对农业全要素生产率的影响尚不显著.     

丝绸之路经济带农业绿色全要素生产率及其收敛性研究

基于SBM方向距离函数模型和GML指数,对丝绸之路经济带18个省份2001—2015年农业绿色全要素生产率进行测算,结果发现:农业绿色全要素生产率增长主要依赖农业技术进步,农业技术效率贡献微弱。位于经济带东北和东南分区的9省份在实现农业经济增长兼顾生态环境保护方面优于西北和西南9省份。经济带农业绿色全要素生产率整个观察期内不存在显著的α收敛和绝对β收敛,但存在显著的条件β收敛,表明丝绸之路经济带落后省份在实现农业绿色增长方面与先进省份的差距在某一阶段会因恰当的农业政策和环境治理措施而缩小,但长期维持赶超先进省份的绿色农业增长速度依然是巨大的挑战。     

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。     

中国智能制造业绿色全要素生产率增长的时空演变

文章借助Malmquist指数,测算2011—2020年中国智能制造业绿色全要素生产率,通过核密度与马尔可夫链模型分析其增长时空演变规律。结果表明：中国智能制造业绿色全要素生产率呈逐年递增态势,核心驱动力为技术进步;各代表年份智能制造业绿色全要素生产率核密度曲线均呈右偏,且曲线波峰高度持续走低;中国智能制造业绿色全要素生产率分布状态难以发生跨状态转移。据此,研究提出培育“绿碳”优势智能制造业集群、加强智能制造业“绿碳”技术竞争力、打造智能制造业“绿色品牌”领军企业等针对性建议。     

生态文明示范区建设对绿色全要素生产率的影响与机制研究

生态文明示范区政策是中国加速生态领域发展改革,探索促进各区域绿色发展、人与自然和谐共生之路的先行尝试。本文基于设立的生态文明示范区这一准自然实验,以2007—2020年中国265个地级市面板数据为样本,利用多期双重差分法探究生态文明示范区政策对绿色全要素生产率的作用效果和影响机制。结果表明：生态文明示范区政策可显著提高相应地区绿色全要素生产率,并通过提高环保财政支出和推动技术创新提高绿色全要素生产率。该项政策在中西部地区显著提高绿色全要素生产率,而在东部地区政策效果不显著;在经济水平发展较低地区,该项政策对绿色全要素生产率的正向作用强于经济发展水平较高地区。进一步分析发现,该项政策具有正向空间溢出效应。本文的研究为探究当前生态环保政策的实施效果和可改善方向、实现绿色发展提供了有益参考。     

人口老龄化、农地流转与农业绿色全要素生产率

在中国农业绿色高质量发展进程中，乡村人口老龄化问题不可忽视。为深入研究人口老龄化对农业绿色全要素生产率的影响，本文基于2000—2020年的中国省级面板数据，首先利用超效率EBM模型测度各省份的农业绿色全要素生产率，然后运用固定效应模型研究人口老龄化对农业绿色全要素生产率的影响，最后参考中介效应模型研究农地流转在人口老龄化对农业绿色全要素生产率影响中的中介效应。研究发现：从样本期看，中国农业绿色全要素生产率的年均增长率超过5%,其中东部地区的均值显著高于中部和西部地区；从影响效果看，人口老龄化能够显著提升农业绿色全要素生产率，并存在明显的区域差异，西部地区和粮食主产区的作用较显著；从中介效应看，人口老龄化显著地促进农地流转，且农地流转的中介作用为44.9%。据此从鼓励采纳农业绿色技术、完善农业生产退出保障、壮大新型农业经营主体等方面提出政策建议，以期为新时代人们科学认识乡村人口老龄化以提升农业绿色全要素生产率提供参考。     

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。     

生产性服务业发展与农业全要素生产率增长

生产性服务业发展对农业全要素生产率增长的作用效果与预期不一致,往往受到要素禀赋约束而导致偏离。该文探讨了生产性服务业对农业全要素生产率增长的作用机制与约束条件,建立了以人地比例和农村人力资本水平为门槛变量的面板门槛模型,并基于2004-2014年省际面板数据,实证分析了生产性服务业发展对农业全要素生产率增长的非线性影响。结论表明:(1)生产性服务业投入对农业全要素生产率增长的影响存在以资源禀赋为门槛的非线性效应;(2)随着人地比例扩大和农村人力资本水平提高,生产性服务业对农业全要素生产率增长效应呈现先负后正的"U"型特征;(3)不同地区门槛水平的分布呈异质性特征,各地区生产性服务业发展对农业全要素生产率增长效应存在显著差异。     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响研究

农业绿色全要素生产率的研究是伴随我国的“绿色发展”理念一同推进的,我国农业的发展在创造产值奇迹的同时也伴随着环境污染和资源浪费现象。因此,学者们呼吁对农业全要素生产率的增长机制有一个更全面和整体的认识。文章旨在从理论和实证的角度全面探讨数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。通过全面的文献回顾,总结了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响机制。文章利用2011—2019年数字金融普惠指数和分指数对数字金融普惠发展对农业绿色全要素生产率的影响进行了实证分析,研究数字金融包容性对农业绿色全要素生产率的影响。为了确保结果的有效性和可靠性,文章进行了稳健性测试和异质性分析,最后提出了相关的政策建议。     

技术效率、技术进步与中国农业生产率增长

本文运用DEA-Malmquist生产率指数分析方法,对转型期中国农业全要素生产率增长的时间演变和省区空间分布进行实证分析,将其分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化三部分。结论表明,转型期农业全要素生产率增长较为显著,各省区之间的全要素生产率增长差异较大,并呈现出明显的阶段性变化特征,这一全要素生产率增长主要由农业前沿技术进步贡献,技术效率状况改善的贡献很有限。此外,农村经济制度变迁和地区经济发展程度也是影响农业全要素生产率增长的重要因素。     

数字经济、低碳技术创新与全要素碳生产率

选取2010—2021年中国30个省份面板数据构建多元回归模型，实证考察数字经济对全要素碳生产率的影响，并探究低碳技术创新的中介效应和政府治理能力的门槛效应。研究表明，数字经济对全要素碳生产率的影响具有“U”型特征，且该效应在东部和中部地区、大数据综合试验区试点地区更显著。机制检验表明，数字经济可通过提升低碳技术创新水平，间接促进全要素碳生产率增长。门槛效应检验结果显示，伴随政府治理能力不断提升，数字经济对全要素碳生产率的影响作用由负转正。鉴于此，提出激发数字经济节能减排活力、构建绿色低碳技术体系、提升政府治理能效的相关建议，为践行中国式现代化道路提供理论参考。     

中国农业发展方式的评价

本文运用非参数的莫氏（Malmquist）指数法,研究了1978-2009年期间中国农业全要素生产率增长、构成的时序特征及其农业增长方式转变的绩效。结果表明,中国农业全要素生产率在1978-2009年的31年间,年均增长率为26%,农业全要素生产率的增长主要来自技术进步,中国农业仍然保持粗放型发展方式,目前主要处于低度粗放型阶段。在未来农业生产方式转变中,通过技术进步、劳动者素质和生态环境保护来提高生产要素的使用效率,实现农业发展方式的转变。     

中国经济高质量发展水平及差异探源-基于包容性绿色全要素生产率视角的考察

立足以国内大循环为主体的新发展格局,包容性绿色全要素生产率涵盖创新、协调、绿色、共享理念,可有效观测中国经济的高质量发展水平.文章基于经济高质量发展内涵,构建包容性绿色索洛模型以及包容性绿色全要素生产率指标测度体系,使用U-SE-SBM-DEA模型和全局参比ML指数测算2006-2018年中国30个省市的包容性绿色全要素生产率水平,并采用Dagum基尼系数和方差分解,从区域和结构双重视角全面考察其差异来源.研究发现:(1)中国包容性绿色全要素生产率呈稳步提高态势,技术进步贡献最大;四大区域包容性绿色全要素生产率均呈上升趋势,但东北地区水平低且提高慢的现象应引起重视.(2)南方包容性绿色全要素生产率增速明显高于北方,2016年赶超北方,之后差距逐渐扩大;中国包容性绿色全要素生产率总体差异呈扩大趋势,南北差异低于东西差异,但近年基本追平.(3)超变密度是四大区域包容性绿色全要素生产率差异的主要来源,四大区域和南北区域中区域内差异贡献均高于区域间差异贡献;中国包容性绿色全要素生产率差异主要来自技术进步差异,但呈下降态势,同时结构来源存在区域异质性.文章的研究有助于把脉中国经济的包容性绿色发展现状,为推动区域经济高质量协调发展提供一个新视角.