污染密集型产业的绿色全要素生产率及影响因素——基于SBM方向性距离函数的实证分析

污染密集型产业与能源、环境密切相关,只有充分考虑能源环境因素才能正确度量污染密集型产业的全要素生产率。本文运用SBM方向性距离函数和Luenberger生产率指标,测度了2004—2008年中国工业部门中19个污染密集型产业,考虑了4种非期望产出的绿色全要素生产率,并对影响污染密集型产业绿色全要素生产率的因素进行了实证分析。研究结果发现:考虑了非期望产出的绿色全要素生产率明显低于不考虑非期望产出的全要素生产率;规模效率对绿色全要素生产率贡献明显大于技术进步和纯技术效率;污染密集型产业的规模结构和环境规制程度对绿色全要素生产率提高具有推动作用。     

环境管制与工业生产率增长：东部地区的实证研究

本文运用曼奎斯特—卢恩伯格生产率指数,测度了2000-2007年东部工业在考虑SO2和不考虑SO2排放情况下的效率、生产率增长及其成份的增长率,并且估计出了环境管制给企业带来的成本。结果发现：上海和广东处于生产前沿;考虑SO2排放后,生产率增长率下降;天津的生产率增长、技术效率增长率和技术进步率都最高,北京环境污染管制的成本最高;FD I投入、国有企业比重、资本劳动比、废气治理投资和环境管制成本对生产率增长都有显著影响。     

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.     

经济特区与非特区全要素生产率比较研究——基于DEA的实证分析

文章运用DEA方法测度了1980—2012年中国东部十个城市(省)的技术效率、技术进步及曼奎斯特生产率指数,以此为基础比较分析了以上地区中经济特区与非特区的生产率增长情况。研究表明:平均来说,经济特区比非特区具有更高的全要素增长率;经济特区与非特区的全要素生产率在2005年以后有趋同倾向;深圳特区中的全要素增长率最高,但对生产前沿面的追赶程度较小导致其技术效率相对较低。经济特区在深化改革时期应重视技术创新和优化产业结构来进一步提高其技术效率。     

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。     

环境约束下中国与世界主要国家技术效率和生产率的测度与比较

运用含非期望产出的超效率SBM(slack based measure)模型和GML(global Malmquist-Luenberger)指数,对中国与世界主要国家1991—2016年的分别在考虑和不考虑环境约束下的技术效率和全要素生产率进行测度与比较。研究发现,不考虑环境约束的测度结果忽略了一国发展所造成的污染损失,导致技术效率与生产率被高估;中国的技术效率在考虑环境因素后显著下降,总效率排名从样本中的第16位下降至第40位。时间趋势上,中国的环境效率与技术效率的差距呈现先扩大后缩小,且近年来有逐渐趋同的态势;动态视角上,不考虑环境约束时中国的全要素生产率变化总体呈现增长趋势,但在考虑环境因素后中国的环境全要素生产率转变为下降趋势,这其中,技术进步的下降是影响环境全要素生产率变化的主要因素。     

绿色生产率增长的非参数测度方法:演化和进展

系统梳理了绿色全要素生产率增长测度方法的演化进程和特征。考虑到基于DEA的非参数方法在多投入、多产出和多目标绩效评价中的应用优势,重点对基于DEA的非参数前沿分析方法在绿色全要素生产率增长测算中的应用研究进行了总结分析,对绿色全要素生产率增长的非参数测度方法的最新进展及存在的问题进行了评述,指出其未来发展方向及对中国绿色经济转型绩效评估的启示。     

碳排放和能源消费约束下的中国绿色全要素生产率和经济增长研究——基于扩展的索洛模型分析

传统的全要素生产率没有考虑非期望产出CO2排放增加的约束问题.笔者估算出中国1978年～2008年能源消费和CO2排放约束下的绿色全要素生产率,同时对索洛模型进行扩展,得到能源消费、C02排放和技术进步对经济增长的贡献作用及大小.结果表明,中国经济快速增长的源泉是高能耗和大量的资本投入,其代价是CO2的高排放;技术进步对经济增长的整体正向作用不大;CO2排放作为环境成本对经济增长的负向影响较为显著.     

中国农业的绿色生产率革命:1978—2008年

论文在采用单元调查评估法对分省农业污染排放量进行核算的基础上,应用考虑非合意产出的非径向、非角度SBM方向性距离函数表述的全要素生产率模型,对资源与环境双重约束下农业绿色生产率增长进行核算,考察农业发展与资源、环境的统筹兼顾关系,阐释绿色生产率增长背后的制度原因。论文认为,环境问题很大程度上仍是一个发展问题,农业增长要处理好资源、环境与发展的关系,通过实现绿色生产率革命来推动农业"又好又快"的发展。     

资源约束、环境规制背景下中国煤炭资源型地区全要素生产率分析

针对传统全要素生产率测度方法没有考虑二氧化碳排放问题,提出了资源约束、环境规制下的全要素生产率指数。通过与传统全要素生产率比较,表明资源约束、环境规制下的全要素生产率指数与中国碳减排目标相吻合。经过进一步对资源约束、环境规制下的全要素生产率指数的分解,结果显示:技术进步是推动资源约束、环境规制下全要素生产率提高的主要因素。     

广东工业全要素生产率增长：1991-200

本文回顾了国内一些学者使用全要素生产率对经济发展进行研究的文献,运用非参数的曼奎斯特生产率指数方法,测算了广东省21个市1991～2008年工业全要素生产率增长、技术效率和技术进步,结果表明：1991～2008年间,广东工业全要素生产率、技术进步、技术效率均有所增长,技术进步对生产率增长的贡献在近几年有所提高。广东各地区生产率增长存在不均衡的情况,珠江三角洲地区较好,其他地区较次。论文在结尾部分提出几个方面建议,以促进广东省各地区工业进一步发展。     

广东工业全要素生产率增长:1991～2008

本文回顾了国内一些学者使用全要素生产率对经济发展进行研究的文献,运用非参数的曼奎斯特生产率指数方法,测算了广东省21个市1991～2008年工业全要素生产率增长、技术效率和技术进步,结果表明:1991～2008年间,广东工业全要素生产率、技术进步、技术效率均有所增长,技术进步对生产率增长的贡献在近几年有所提高.广东各地区生产率增长存在不均衡的情况,珠江三角洲地区较好,其他地区较次.论文在结尾部分提出几个方面建议,以促进广东省各地区工业进一步发展.     

技术效率、技术进步与东亚经济增长——基于APEC视角的实证分析

本文运用当期DEA和序列DEA两种方法测度了1960—2004年APEC17个国家和地区的技术效率、技术进步及曼奎斯特生产率指数,并且对APEC经济增长的趋同效应进行了实证检验。本文的主要结论是:20世纪80年代,东亚地区全要素生产率平均增长超过了APEC其他地区,但是全要素生产率对于劳动生产率增长的贡献仍然低于发达国家;在整个样本期存在显著的趋同,资本积累是趋同最重要的源泉,而技术进步则使经济增长发散;序列DEA避免了技术的退步,是一种比当期DEA测度技术进步更好的方法。     

中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异——基于1978～2008年曼奎斯特指数分析

使用1978～2008年省域面板数据,运用非参数曼奎斯特(Malmquist)生产率指数模型测算了中国农业全要素生产率的变动指数,并分析了全要素生产率(TFP)的时空差异。结果表明:全国、三大地区及绝大多数省份农业TFP的增长主要属于技术进步型的增长;全国及三大地区农业TFP增长呈现出明显的波动特征;农业TFP增长呈现出显著的区域间和区域内省际间的不平衡;农业技术效率的下滑制约全国及三大地区农业TFP的增长,而农业技术效率下滑是纯技术效率损失和规模效率下降共同作用的结果。     

技术效率、技术进步与生产率增长:基于DEA的实证分析

本文运用DEA的方法测度了 1 978— 2 0 0 1年中国 3 0个省 (自治区、直辖市 )的技术效率、技术进步及曼奎斯特生产率指数 ,并且对人力资本和制度因素同技术效率、技术进步和生产率增长的关系进行了实证检验。其研究价值在于对中国经济研究者提供先进的分析工具和研究平台 ,并为有关部门提供接近现实的经得起检验的数据加工库以及政策依据。本文的主要结论是 :总体来说 ,中国全要素生产率是增长的 ,主要原因是技术效率的提高 ;由于技术进步减慢 ,1 997年之后全要素生产率的增长出现了递减 ;根据技术进步并不能做出中国经济长期持续增长的判断 ;1 992年以前中国经济出现了效率的趋同 ,1 992年以后追赶效应消失 ,技术进步成为各个地区生产率差异的主要原因 ;人力资本和制度因素对全要素生产率、效率提高以及技术进步均有重要的影响。     

污染产业转移对于中国西部地区工业全要素生产率的影响研究

为了研究污染产业转移与中国西部地区工业行业全要素生产率之间的关系,文章首先基于考虑环境因素的Malmquist-Luenberger(ML)指数测算了2003—2015年中国西部11个省份工业行业全要素生产率的动态变化情况,随后运用Tobit模型分析了污染产业转移以及其他因素对于西部地区工业行业全要素生产率的影响情况。研究结果表明:整体上中国西部地区工业行业全要素增长率呈现递增趋势,但各个省份工业生产率存在较大差异,技术进步是推动工业生产率增长的主要因素,忽视环境因素低估了西部地区工业行业生产率的增长率。另外,污染产业转移促进了西部地区工业行业生产率的增长,环境治理投资、研发投入与西部地区工业生产率显著正相关,对外直接投资、国有企业占比与西部地区工业生产率显著负相关。     

中国区域绿色全要素生产率增长差异及收敛分析

文章利用熵值法拟合环境污染综合指数,将其作为经济的非理想产出纳入非参数DEA-Malmquist指数模型,测度了1995-2008年中国29个省份的绿色Malmquist指数,并在此基础上分析了我国的绿色Malmquist指数、绿色技术效率和绿色技术进步率对区域经济增长差距的影响及其时间演化趋势。研究表明:样本期内,我国的环境污染日益严重;考虑环境污染因素后,中国的全要素生产率增长率显著下调,技术进步率的差异是地区经济增长差距的主要原因;我国的绿色Malmquist指数整体上不存在绝对收敛趋势,只有东部地区呈现较典型的俱乐部收敛特征;在控制投资率、从业人员增长率与环境治理力度后,各地区均表现出条件收敛趋势。     

人力资本与中国区域农业全要素生产率增长——基于DEA视角的实证分析

文章在考虑人力资本要素和技术非效率的前提下,使用非参数的DEA曼奎斯特生产率指数方法,对1988-2006年中国区域农业全要素生产率增长进行估计和测算,通过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,来寻找农业TFP增长的源泉.实证表明,1988-2006年中国农业TFP增长较为显著,大致可以分为四个阶段,其对农业增长的贡献基本上是顺周期的,各个省区的TFP增长差异性则较为明显.从其内部构成来看,TFP增长主要由技术进步贡献,技术效率改善的作用则很有限.另外,是否考虑人力资本要素对农业增长的作用,会对TFP的估计产生较大影响.文章最终认为,应努力通过制度创新来消除农业技术扩散的各种制度性障碍,实现农业技术进步和技术效率增进共同推动农业TFP增长.     

环境管制与全要素生产率增长:APEC的实证研究

本文运用Malmquist-Luenberger指数方法测度了APEC17个国家和地区1980—2004年包含CO2排放的全要素生产率增长及其成分。首先,估计了对CO2的排放没有管制、CO2排放水平保持不变、CO2排放水平减少三种情形下的生产率指数及其成分。其次,对影响环境管制下全要素生产率增长的因素进行了实证检验。本文主要的结论有:在平均意义上,考虑环境管制后,APEC的全要素生产率增长水平提高,技术进步是其增长的源泉;17个国家和地区中,有7个国家和地区至少移动生产可能性边界1次;人均GDP、工业化水平、技术无效率水平、劳均资本、人均能源使用量和开放度均对环境管制下的全要素生产率增长有显著的影响。     

环境约束下的中国服务业全要素生产率增长

已有文献在测算服务业全要素生产率时,基本都没有考虑环境因素,而这种传统的全要素生产率测算方法由于忽视了环境污染问题的存在,并不能反映服务业生产率增长的真实绩效,甚至会误导政策建议。文章将环境因素引入服务业生产率体系,运用基于DDF的M almquist-L uenberger生产率指数对中国2004－2013年服务业分行业 T FP进行再估算,并结合M almquist生产率指数和服务业环境友好指数进行对比分析。研究发现,两种情形下服务业 T FP增长的主导因素都在于技术进步,忽视环境因素不仅高估了服务业全要素生产率的增长率,而且高估了其对服务业增长的贡献,环境因素对服务业增长绩效存在影响。环境约束下服务业 T FP影响因素的实证结果显示,服务业 FDI并不支持“污染天堂假说”,适当的环境规制在改善环境质量的同时还可以促进服务业生产率的提升,服务业发展水平、研发资本、禀赋结构和公众的环保意识对服务业环境 T FP也存在不同程度的影响。