中国省区工业绿色全要素生产率影响因素分析--基于SBM方向性距离函数的实证分析

通过建立基于SBM方向性距离函数的绿色经济增长核算模型,测算并分析了中国省区的工业绿色全要素生产率,并将工业劳动生产率增长分解为绿色技术效率改善、绿色技术进步和资本深化。对中国省区工业的经验分析表明,中国省区工业绿色全要素生产率总体呈现增长趋势,这主要由绿色技术进步推动。通过对工业增长源泉的分解发现,中国省区工业增长主要靠要素投入驱动,绿色全要素生产率对工业增长的贡献率仅为35％。基于上述结论,并结合工业绿色全要素生产率影响因素的计量结果,从增强创新能力、发展对外经济、壮大工业企业和加大治污力度等方面提出了促进中国省区工业可持续发展的对策建议。     

资源型产业集聚的动态溢出效应研究

本文基于2006～2013年中国31个省市自治区的面板数据,运用两阶段系统广义矩方法,实证分 析了资源型产业集聚的动态溢出效应。结果表明：（１）资源型产业集聚对资源型产业全要 素生产率的影响是动态的,当期资源型产业集聚显著促进了资源型产业全要素生产率的提高 ,但滞后一期的资源型产业集聚会抑制其全要素生产率的增长。资源型产业集聚的“集聚效 应”和“拥塞效应”会在不同时期达到不同均衡状态。（２）资源型产业集聚与人均GDP的 交叉相乘项阻碍了资源型产业全要素生产率的提升,表明资源型产业集聚对全要素生产率影 响的积极效应受到经济发展水平的影响,验证了资源型产业“威廉姆森假说”在中国的存在 性。（３）随着经济发展水平的提升,资源型产业集聚对于技术进步的积极作用逐步显现, 而对于技术效率改进的积极意义则逐步减弱。总体而言,资源型产业集聚对于技术效率变化 的影响主导了对于技术进步所产生的影响。（４）非资源型制造业集聚、物质资本投入促进 了资源型产业全要素生产率、技术进步及技术效率的提升,政府干预程度对三者的影响显著 为负,人力资本投入对资源型产业全要素生产率增长、技术效率改进的积极作用不明显,但 显著促进了资源型产业的技术进步。     

低碳视角下中国省域电力绿色全要素生产率增长路径研究

本文运用SBM方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger指数,将资源环境因素纳入到全要素生产率测度与分解框架中,测算了低碳视角下我国30个省份2003—2018年火电行业的环境效率和绿色全要素生产率,将绿色全要素生产率分解为技术效率变动和技术进步两个因素,并与未考虑非期望产出时的GML指数进行了对比分析。研究结果表明:我国火电行业的环境无效率值为10.71%,劳动投入无效率以及二氧化碳过度排放是环境无效率的主要来源,其中东部地区各省份火电行业的环境效率最高。中国火电行业绿色全要素生产率的年增长率为1.99%,高于不考虑非期望产出时的年增长率,技术进步是绿色全要素生产率增长的主要动力,三大地区火电行业的绿色全要素生产率均为正增长,而中部地区的绿色全要素生产率增速最大。     

要素投入、技术效率与技术进步——基于江、浙、沪外资工业企业的实证分析

本文运用江、浙、沪外资工业企业2003～2007年的省际面板数据,采用基于DEA理论的非参数Malmquist指数方法,实证分析了全要素生产率的变动过程,并将其进一步分解为技术效率的变化和技术进步。研究表明：（1）2003-2007年,江、浙、沪外资工业企业全要素生产率以年均6．4％的速度增长,主要由技术进步的增长支撑;（2）各省市全要素生产率的变化不均衡,浙江省的变化相比其他两省较低。     

湖南省各市州全要素生产率增长率的实证研究

本文在超越对数生产函数的基础上,运用随机前沿分析模型对湖南省各市州1990～2008年的全要素生产率增长率进行了实证研究,并将湖南省划分为"3+5"城市群、湘南和湘西3个区块来进行分析.结果表明:湖南省3个地区的全要素生产率都有着不同程度的提高,其中"3+5"城市群增长最快,湘西地区增长最慢;从全要素生产率增长率的分解来看,技术进步是促进湖南省全要素生产率提高的主要因素,规模经济对全要素生产率增长的贡献其次,但技术效率的不断降低却给湖南省全要素生产率的增长带来了明显的负效应.     

省际OFDI、出口贸易对全要素生产率的影响——基于空间杜宾模型的实证分析

中国地域辽阔,地区差异较大,研究省际OFDI、出口贸易对全要素生产率的影响需重视空间因素的作用。本文基于2005～2014年我国28个省份的面板数据,采用空间杜宾模型,实证分析OFDI和出口贸易这两个方面对全要素生产率的影响。结果表明,省际OFDI、出口贸易和全要素生产率均表现出空间集聚特征;OFDI与全要素生产率的增长呈负相关;出口对全要素生产率有显著的正向效应,并且通过空间溢出效应显著促进邻接省份全要素生产率的提升。因此,我国需重视技术寻求型OFDI的建设,充分考虑OFDI对国内经济增长的空间溢出影响,以期达到对外投资和出口贸易双实现技术溢出效应的效果。     

不同渠道的技术溢出与中国制造业绿色生产率

本文基于中国制造业20个子行业2005~2019年的投入产出数据,利用超效率SBM模型,对中国制造业总体绿色全要素生产率(GTFP)和不同技术密集度的制造业绿色全要素生产率进行了考察。结果表明,2005~2019年中国制造业总体绿色全要素生产率先下降后缓慢上升。同时,本文通过对不同渠道下的技术溢出对中国制造业绿色生产率的影响进行了实证检验。结果表明,不同渠道的技术溢出对制造业总体及不同技术密集度的制造业绿色全要素生产率的影响方向基本一致,具体表现为贸易溢出的影响不显著,FDI溢出抑制绿色生产率的提高,ODI溢出对绿色生产率有较强促进作用,但每种渠道技术溢出对不同技术密集度的制造业在影响程度上存在差异。本文认为,中国制造业绿色全要素生产率未来存在较大的提升空间,加大对外投资是提升中国制造业绿色全要素生产率的最有效渠道。     

中国制造业最优环境规制强度的选择——基于绿色全要素生产率的视角

按照污染排放强度,本文将中国28个制造业部门分为重度污染产业、中度污染产业和轻度污染产业三大类,在测算1999—2009年三大产业部门环境规制强度和绿色全要素生产率的基础上,利用面板数据模型对环境规制与绿色全要素生产率的关系进行检验,力图从促进生产率的角度找出不同产业最优环境规制强度的拐点。研究结果表明:重度污染产业当前环境规制强度相对合理,能够促进产业绿色全要素生产率提高、技术创新和效率改进;中度污染产业环境规制强度较弱,环境规制与绿色全要素生产率、技术创新和技术效率的关系呈"U"型,相对于生产率和技术创新而言技术效率可以更早地突破"U"型拐点;轻度污染产业环境规制强度与三者的关系也呈"U"型,相对于生产率和技术效率而言,技术创新能够更早突破"U"型拐点。在制定适当的环境规制强度同时,政府应推进环境规制政策从控制型向激励型转变,诱导企业进行技术创新,实现环境和经济发展的双赢。     

绿色金融发展、绿色研发投入与企业全要素生产率提升

本文以2011～2020年中国A股上市公司为样本，对绿色金融发展、绿色研发投入以及企业全要素生产率提升的关系进行检验。研究结果表明：绿色金融发展对企业全要素生产率的提升具有显著的促进作用，这一效应对高技术企业比较明显。绿色金融发展有利于激发企业绿色研发投入的动力，且对高技术企业的激励作用更强。绿色金融发展能够通过绿色研发投入推进提高企业全要素生产率，且绿色研发投入在促进高技术企业全要素生产率提升中的传导作用相对更大。     

我国不同所有制工业企业全要素生产率比较研究——基于Malmquist指数的实证分析

使用Malmquist指数法对我国1997~2007年期间7种所有制工业企业全要素生产率进行了估算和拆分,结果发现,我国工业企业全要素生产率增长的主要源泉是来自于技术进步;外商投资工业企业的全要素生产率虽然曾经一直领先于内资企业,但是却处于不断下降的过程,很多地区内资企业生产率都已超过了外商和港澳台投资企业;目前内资企业中,私营企业和股份制企业的全要素生产率增长较快。     

中国工业企业创新全要素生产率评价——基于双前沿面网络 DEA-Malmquist 指数模型

本文将工业企业创新活动划分为两个阶段--研发阶段和生产阶段,建立了基于双前沿面的网络 DEA-Malmquist 指数全要素生产率评价模型,对 2013~2014 年,2014~2015 年中国 35 个工业细分行业的创新全要素生产率进行了评价。评价结果表明：在两个期间内,研发阶段全要素生产率的增长主要依赖于技术进步增长,生产阶段全要素生产率的增长主要是由技术效率变化和技术进步二者共同决定的。从系统整体来看,中国绝大部分工业细分行业全要素生产率变化呈现正增长趋势。     

数据价值化、全要素生产率和经济增长——基于14家大数据交易中心的分析北大核心

数字经济发展对于全要素生产率和经济发展的促进作用已被广泛认可,数据作为关键生产要素的价值化是数字经济发展的重要标志,其能否和如何促进经济增长尚不明确。本文以14家大数据交易中心的陆续成立作为数字经济发展影响经济增长的“准自然”实验,采用异时双重差分(Heterogeneous Timing DID)模型,考察了数据价值化对全要素生产率的影响以及二者对经济增长影响的作用机制。实证结果表明,建立大数据交易中心引致的数据价值化,直接促进了所在省域内城市的全要素生产率提高和经济增长,同时通过全要素生产率的传导间接促进了经济增长;研究结论不仅证明了国家允许各城市建立大数据交易中心政策的有效性,而且可为大数据交易中心的广泛建立提供经验证据。     

科技进步对经济增长的贡献分析——基于我国东、中、西部地区的实证研究

科技创新是促进经济增长的源泉和转变经济增长方式的关键.本文运用索洛经济增长模型.实证考察了我国和东、中、西部地区的全要素生产率对经济增长的贡献.实证结果显示:改革开放以来我国经济的快速增长基本上属于"资本投入型"的经济增长;1992年以来全要素生产率增长率对经济增长的贡献度呈现出逐年递减效应;东部地区全要素生产率对经济增长的年平均贡献度高于中、西部地区.在实证基础上,得出相关的研究结论与政策建议.     

考虑价格因素的中国全要素生产率计算及其影响因素分析 ——基于Global Cost Malmquist和Tobit模型的实证研究

本文将价格因素引入模型中,基于Global Cost Malmquist指数模型估算全要素生产率,基于全要素生产率分解进一步分析我国的资源错配状况及其来源,并采用Tobit模型对全要素生产率尤其是价格效应的影响因素进行实证分析,研究结果表明:现阶段我国全要素生产率增长存在高估问题,技术进步对我国全要素生产率的正向促进作用日趋显著,由价格扭曲导致的资源错配是现阶段抑制我国全要素生产率进一步提高的主要因素,同时技术进步和价格扭曲加剧了地区全要素生产率差异;对外直接投资、出口贸易和金融发展提高了全要素生产率增长,改善了资源错配,而市场分割和工业占比则起到抑制作用;东部和西部地区的对外直接投资、中部地区的出口贸易以及西部地区的金融发展水平会显著改善地区价格扭曲程度。基于以上研究,提出加快资源配置市场化改革、培育开放的市场化动力、激发金融市场活力、优化产业结构等政策启示。     

全要素生产率在电力经济可持续发展中的应用研究

本文通过全要素生产率的含义、基本方程及电力企业计算全要素生产率的数学模型的研究，论述了经济增长取决于劳动投入、资本投入和科技进步这三大因素，全要素生产率是经济可持续发展的唯一要素，井进一步阐述了利用全要素生产率指数来衡量技术进步在电力经济增长中的作用。     

碳试点政策冲击下的地区工业全要素生产率增长分析

本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国各省(区、市)2003～2022年的工业全要素生产率,通过双重差分法研究发现碳交易试点政策有助于促进碳试点地区工业全要素生产率增长,并发现在2013～2022年间,碳试点地区工业全要素生产率的增长主要来源于纯技术进步和纯技术效率提升,规模效率提升的贡献相对较低。具体的,在2013～2022年间,纯技术效率、纯技术进步和规模效率所作的平均贡献分别为56.8%、36.9%和6.3%。但是从变化趋势来看,近年来碳试点地区依赖于纯技术效率提升和纯技术进步实现工业全要素生产率增长的空间在不断缩小,规模效率提升所发挥的作用在稳步增强,在2019～2022年、2020～2022年以及2021～2022年3个样本期内,规模效率提升所作的平均贡献均超过了20%,未来碳试点地区工业全要素生产率增长将愈发依托规模效率改善的增长模式。     

基于Malmquist指数法的我国电子信息产业全要素生产率增长分析

本文运用Malmquist指数法测算了我国电子信息产业全要素生产率的变动趋势,并把全要素生产率的增长构成分解为技术进步和技术效率变化两个部分,结果显示：1996—2007年我国电子信息产业全要素生产率的平均增长率为I．5％,主要原因是技术进步水平的提高,但技术效率下降产生的负面影响也不可忽视,且在不同时期技术效率和技术进步对我国电子信息产业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。     

OFDI逆向技术溢出对高技术产业全要素生产率的影响研究——基于Malmquist指数和动态面板数据模型的实证分析

运用非参数Malmquist指数方法测算中国省际高技术产业的全要素生产率,并构建动态面板数据模型,实证检验了OFDI逆向技术外溢对高技术产业全要素生产率的影响.结果表明,OFDI技术外溢能够促进高技术行业全要素生产率的增长,但因OFDI投向的行业中,高技术行业占的比重较小,其促进作用还有待进一步提高;国内人力资本投入、国内研发投入存在着“门槛”,制约了对OFDI技术外溢的吸收.就此,文章最后提出了进一步开展OFDI的策略.     

煤炭产业集聚、技术创新与绿色全要素生产率

在“双碳”目标和煤炭经济实现高质量发展的背景下,探究产业集聚、科技进步与创新等对煤炭产业绿色全要素生产率的影响情况具有重要意义。针对煤炭产业集聚特性,采用固定效应模型和中介效应模型,将煤炭产业集聚、技术创新和绿色全要素生产率（GTFP）纳入同一个研究框架,在分析煤炭产业集聚对绿色全要素生产率的影响机理基础上,利用2010—2020年我国27个省份的面板数据进行实证检验,并进一步对自主创新、外部引进、政府支持等3种技术创新模式的中介效应进行深入研究。研究发现：煤炭产业集聚与绿色全要素生产率之间存在显著的倒U型关系;技术创新在煤炭产业集聚与GTFP的非线性关系中存在中介效应;不同的创新模式对不同集聚程度区域产生的影响各不相同。其中,自主创新对低集聚区的中介作用最为显著;外部技术引进对高集聚区的中介作用最为显著;政府支持则对中集聚区的中介作用最为显著,但对高集聚区产生的影响并不明显。上述研究结论对煤炭产业集聚下如何提升绿色全要素生产率具有借鉴意义。     

内生视角下环境规制、产业集聚与城市绿色全要素生产率 ——以长江经济带城市为例

本文运用基于 SBM方向距离函数的 GML指数对 2003～2017 年长江经济带 108个城市的绿色全要素生产率进行测度, 然后通过 PVAR模型对 “环境规制-产业集聚-绿色全要素生产率” 之间是 否存在长期均衡关系和动态效应进行实证检验。 研究结果显示： 2003～2017 年长江经济带城市总体绿色全 要素生产率变动幅度较大, 呈现波动上升的良好态势。GMM 模型估计结果与脉冲效应函数表明, 环境规制、 产业集聚对绿色全要素生产率的影响均具有时变效应, 但作用方向正好相反。 方差分解结果表明, 环境规制、 产业集聚是解释绿色全要素生产率预测方差的重要变量, 然而绿色全要素生产率对环境规制、 产业集聚的预测方差贡献度相对较小。 因此, 为实现经济高质量发展, 政府应因地制宜, 设计合理的环境政策、 积极推进产业集聚, 同时要注重提高产业集聚质量。