全要素生产率框架下的城市资本要素生产率分析

已有的文献基本上都是关注全要素生产率的研究,很少在全要素生产率的框架下识别每一种投入要素对经济增长的贡献和影响。本文在Chang et al 2012年提出的ISP方法的基础上,突破了其模型规模报酬不变的限制,采用投入导向的SBM模型对Luenberger生产率指数进行改进,在全要素生产率的框架下测算资本、劳动力和土地要素的生产率指数,识别每一种投入要素对全要素生产率的贡献和影响。经研究发现,城市全要素生产率变化主要是资本要素生产率驱动的,提升城市全要素生产率的关键是提升资本要素生产率。本文还从经济发展水平、城市规模、产业结构、市场化程度、人力资本积累、政府规模、投资率、财政科技支出、FDI、基础设施建设等多个方面分析了影响城市资本要素生产率的因素。研究结论主要有:11998—2013年间,中国城市全要素生产率累计下降了23.03%,其中资本要素生产率累计下降了60.71%,不同区域、不同层级、不同类型城市的资本要素生产率存在明显的差异;2城市规模、市场化程度、人力资本积累、FDI资本存量和投资率是影响城市资本要素生产率的主要因素,其中,规模较大的城市占据各方面的优势,能够更好地改进资本要素生产率。市场化的推进和人力资本积累有利于资本生产率的改进,符合经济发展的一般规律。FDI资本存量通过技术溢出效应和示范效应等能推进东道国技术进步和生产率提高;3投资率与资本要素生产率负相关,印证了Krugman随着投资率走高会出现资本边际报酬递减以及资本要素生产率下降的问题的观点;4第二产业占比与资本生产率正相关,而第三产业占比与资本生产率负相关,说明当前中国的居民消费结构层次总体上还比较低,强制推进二三产业间的结构升级只能造成供需结构匹配程度更低、愈加损失效率。短期内中国产业结构升级的方向应该为第二产业内部的调整升级。     

中国省际环境全要素生产率及其影响因素分析

改革开放以来中国经济取得到了快速发展,但与此同时,我国很多环境污染指标在世界排名也显著提高。那么中国的经济增长是否是造成环境污染的原因?经济增长对环境一定是有害的吗?也就是环境库兹涅茨曲线在中国是否存在?围绕着这些问题国内外学者进行了大量有益的探讨。但是很多文献都是利用人均收入和人均排放关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。这种方法的缺点是没有认清这两者都是生产过程的产出,是生产过程中的投入导致产出的结果。忽略生产过程中的投入和产出组合的效率变化,只研究两个产出之间的关系会影响传统的环境库兹涅茨曲线检验基础,也妨碍环境效率影响因素的识别。正是循着这个方向,很多学者构建了一个综合的环境绩效指标。通过研究环境绩效指标与人均收入之间的关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。基于此,本文利用中国30个省份1997-2011年经济增长和污染排放数据,利用考虑环境的数据包络模型研究了环境全要素生产率指数及其分解。研究发现:考虑环境因素的全要素生产率指数年均增长2.94%,环境全要素生产率指数的增长主要来自技术进步指数。影响环境全要素生产率指数的空间面板Tobit回归模型表明,人均收入对环境全要素生产率增长产生正向的作用,这表明经济发展水平越高,经济与环境的协调性越好。人均收入的平方项系数为负,表明环境全要素生产率的库兹涅茨曲线存在。对外开放水平高导致环境全要素生产率的下降。技术进步始终是环境全要素生产率增长的积极原因。     

农业生产污染对经济增长绩效的影响程度研究——基于环境全要素生产率的分析

本文在使用单元调查评估法对中国农业污染物排放量进行核算的基础上,结合SBM模型、方向性距离函数和GML指数,对1995-2013年中国农业生产效率和全要素生产率进行测算,考察农业生产污染对农业经济增长绩效的影响。结果表明:1不考虑污染因素的农业经济增长核算方法忽略了农业生产污染造成的损失,导致农业全要素生产率被高估近一倍;2投入冗余和污染过度是农业生产无效率的主要来源,且后者对其影响更为明显;3中国农业生产率增长主要来自技术进步,技术效率对其促进作用有限;4考虑污染成本与否会对各地经济增长绩效评价产生较大影响,忽略污染因素可能导致政策偏误。     

环境规制与我国制造业绿色全要素生产率——基于国际垂直专业化视角的实证

在中国企业参与国际垂直专业化分工的过程中,存在污染工序的转移问题,但鲜见有学者基于这一新型国际分工背景探讨环境规制会对绿色全要素生产率带来何种影响。为了对此进行研究,本文利用SBM模型测算了中国2002-2010年27个制造行业的绿色全要素生产率,并以面板数据实证检验了国际垂直专业化过程中加强环境规制对绿色全要素生产率的影响,最后考察了环境规制影响绿色全要素生产率的行业差异性。研究结果表明:①环境规制强度与制造业绿色全要素生产率整体上符合"U"型关系,即环境规制强度由弱变强,将对绿色全要素生产率产生先削弱后提升的影响;②环境规制强度对绿色全要素生产率的影响在清洁型部门与污染密集型部门存在一定的差异性。因此,适度加强环境规制强度,采取灵活多样的环境规制形式,不仅有利于保护环境,而且利于促进技术创新,提升制造企业的绿色全要素生产率。     

基于环境修正的中国畜牧业全要素生产率分析

运用广义马姆奎斯特指数与随机前沿生产函数结合的方法,将畜禽粪污排放作为一种无法避免的投入纳入考虑,对1997~2011年中国畜牧业环境全要素生产率及其分解进行了全面分析。研究表明:1中国畜牧业增长是依靠要素投入增加来扩张的外延式增长,要素之间的整合协调并不充分;2环境全要素生产率低于传统全要素生产率,随着畜牧业污染情况的加重两者间差距在逐渐扩大;3中国畜牧业总体处在规模报酬递增阶段,产值增长由技术进步支撑,但生产效率呈现出逐年下降的趋势;4受到资源和空间、生态环境以及政府规划等多种因素影响,中国六大区域的畜牧业环境全要素生产率差异较大,其中东北地区的畜牧业发展最为协调,而西北地区最为落后。     

环境规制对绿色全要素生产率的影响——基于技术进步偏向视角的研究北大核心CSCDCSSCI

在“双碳”目标背景下,达到减排目标的同时保证经济平稳增长是中国当下谋求的经济发展模式。因此,探究环境规制对中国经济增长,尤其是对技术进步的影响机理将有助于剖析环境政策对经济可持续发展的作用机制。该研究利用SBM模型测算中国2003—2018年制造业分行业绿色全要素生产率,并对技术进步分解,考察偏向性技术进步的要素偏好特征,最后采用面板回归模型实证检验环境规制对绿色全要素生产率和技术进步及其分解项的影响机理。研究结果表明:①中国制造业绿色全要素生产率总体呈逐年上升态势,技术进步是其增长的主要来源。环境规制与绿色全要素生产率和技术进步呈现倒“U”型关系,并且目前规制强度处于拐点左侧,环境规制强度的提升有助于促进我国制造业绿色全要素生产率和技术进步的增长。②从技术进步的内部影响机理来看,偏向性技术进步要素偏好结果显示,投入偏向性技术进步要素偏好特征随着经济发展的阶段性变化而变化,产出偏向性技术进步更多偏向于CO_(2)产出,但呈逐年向好趋势。环境规制对投入偏向性技术进步、产出偏向性技术进步和规模技术进步的影响均较为显著,环境规制强度的提高有助于提升投入偏向性技术进步,降低产出偏向性技术进步从而节约生产要素的投入,降低CO_(2)产出。③对外开放程度、资本密集度、政府补贴等因素均对绿色全要素生产率和技术进步有正向影响,加强这些因素有助于提高制造业经济发展,但研究发现当前技术进步对碳排放的影响存在一定“碳锁定”效应,环境规制未能有效降低煤炭使用依赖。该研究测算了中国制造业经济发展现状和环境规制作用效果,为推动经济绿色化高质量发展提供了理论支撑。     

人口老龄化下农业人力资本对农业绿色全要素生产率的影响

推动农业绿色发展不仅是乡村振兴的有效途径,而且是赋能农业现代化的内在要求,农业人力资本的提升决定了农业绿色发展的水平。该研究首先构建了2011—2021年中国30个省份的农村劳动力系数,分析了农村人力资本总体情况。其次,运用超效率SBM方法,构建GM指数测度了农业绿色全要素生产率及其分解指标,分析了中国农业绿色全要素生产率水平分布与区域差异。最后,结合农村劳动力系数与农业绿色全要素生产率指数,进行了实证分析。研究结果表明：(1)中国农村老龄化系数从2011年到2021年增长了0.063,农村老龄化问题正不断冲击着农业农村的可持续发展。(2)中国农业绿色全要素生产率从2011到2021年大多在1以上,农业绿色发展态势良好,且增长主要动力来源于农业绿色技术进步。(3)农村老龄化的人力资本结构显著抑制了农业绿色全要素生产率的提升,并且在经过一系列稳健性检验后,该结论依然成立。机制分析发现,创新水平提升在上述关系中起部分中介作用。异质性分析发现,在受教育程度低的地区以及中国西部地区,农村人口老龄化对农业绿色全要素生产率存在显著的抑制作用,而在受教育程度高的地区以及中国东中部地区,农村人口老龄化...     

损己不利人：僵尸企业对绿色全要素生产率的负面影响

僵尸企业是产能过剩和污染排放的重要源头,加快推进僵尸企业处置是构建新发展格局以及协同推进高质量发展和环境保护的重要抓手。该研究采用最新公布的2006—2014年中国工业污染数据库与中国工业企业数据库微观匹配数据,在测算微观企业绿色全要素生产率的基础上,实证检验了僵尸企业对绿色全要素生产率的影响作用及微观机制。为缓解数据迟滞问题,同时,基于2004—2018年上市公司僵尸企业的识别以及省级绿色全要素生产率测算数据进行了交叉验证分析,结论稳健。研究发现：(1)僵尸企业不仅自身绿色全要素生产率低于正常企业7.9%,还表现出显著的绿色全要素生产率负外部性,僵尸企业占比每增加1个百分点,正常企业绿色全要素生产率增长率降低2.733%,最终僵尸企业的存在使得总体绿色全要素生产率绝对水平损失3.27%,相对水平下降22.4%。(2)异质性分析中,僵尸企业的绿色全要素生产率负外部性对于非国有企业、小规模企业以及融资约束强的企业更为显著。(3)微观机制检验方面,僵尸企业通过阻碍正常企业技术进步、抑制规模效率提升而不利于其绿色全要素生产率增长,但对纯技术效率（管理效率）反而表现出一定的短期促进效应,而且微...     

长江经济带全要素碳生产率的时空演化及提升潜力

将碳排放引入全要素生产率分析框架之中,利用Malmquist指数对长江经济带2000~2013年的全要素碳生产率进行测算。实证研究结果显示:(1)从时间维度来看,在此期间长江经济带碳生产率一直处于震荡上升的趋势,而全要素碳生产率处于较平稳的状态,年均增长率为2%;(2)从空间差异来看,长江经济带上中下游碳生产率区域差异明显,下游中游上游,全要素碳生产率下游区域高于中上游区域,而中游区域和上游区域则处于"追赶-超越-被反超"的状态;(3)上游区域全要素碳生产率增长的动力为技术效率的提高,中游区域全要素碳生产率平均下降了0.1%的原因为技术进步恶化的幅度已经完全抵消了技术效率提升带来的变化,下游区域主要是通过技术创新推动最优生产前沿向外移动使得全要素碳生产率平均增长了4.4个百分点;(4)安徽和贵州两地碳生产率提高的空间最大,而云南、四川和重庆地区也可通过技术进步、技术创新促进碳生产率的提高,上海、浙江、江苏和江西的碳生产率提升空间最小。     

绿色全要素生产率省际空间学习效应实证

当前中国资源环境约束日益凸显,依靠全要素生产率成为解决这些问题的共识。然而仅仅依靠全要素生产率不能转变生产方式,关键在于区分绿色与非绿色偏向。研究使用中国省际面板数据,运用面板与动态空间面板模型方法,对比分析绿色全要素生产率、绿色"软技术"、绿色"硬技术"的影响机制。研究发现:1依靠全要素生产率驱动发展需要区别绿色与非绿色偏向;2必须注重绿色全要素生产率对绿色发展的作用及其运行机制;3不同偏向的绿色全要素生产率的省际空间学习效应不同;4绿色"软技术"对绿色发展贡献不充分。这就意味着,在当前中国资源环境约束日趋收紧的背景下,要区别绿色与非绿色全要素生产率的不同作用,否则将不能促进生产方式转变,实现绿色可持续发展。推动绿色可持续发展,一方面需要重视提升绿色全要素生产率的作用,另一方面需要重视绿色管理技术等绿色"软技术"对绿色发展的贡献。提升绿色全要素生产率,既要重视研发投入、人力资本投入,又要考虑技术市场、劳动智力结构、劳动者年龄结构的影响。提升绿色"软技术"的贡献率,改善绿色技术效率变动的吸纳能力。通过绿色全要素生产率的省际空间学习效应,实现中国省际区域间绿色可持续协同发展。此外,在引进吸收国外先进绿色技术时,既要重视对绿色"硬技术"的吸收,又要重视对绿色"软技术"的再学习。总之,"打铁还需自身硬",中国要继续鼓励支持绿色"硬技术"自主研发,巩固提升绿色"硬技术"对绿色发展的贡献。     

中国资源型产业集聚对全要素生产率的影响研究

本文基于2005-2014年中国31个省市自治区的面板数据,以全要素生产率增长对经济发展效率予以度量,运用多种计量分析和检验方法,在通过两阶段SYS-GMM方法有效控制解释变量内生性问题的条件下,实证考察了资源型产业集聚对全要素生产率增长的非线性影响。结果表明,资源型产业集聚与全要素生产率增长呈显著的倒"U"型曲线关系,并表现出强稳定性,资源型产业最优集聚规模为0.891,当资源型产业集聚度小于倒"U"型曲线的拐点0.891时,资源型产业集聚对全要素生产率增长具有显著的促进作用,一旦资源型产业集聚度超过这一拐点时,产业的过度集聚就会阻碍全要素生产率的增长;将资源型产业全要素生产率分解为技术进步和技术效率,由于资源型产业以水平型集聚为主,使得资源型产业技术效率的提高对全要素生产率增长的贡献大于技术进步,当集聚类型由水平型向垂直型转化时,技术进步对全要素生产率的有利影响将会凸显出来;资源型产业集聚与全要素生产率之间倒"U"型曲线的拐点值对于不同传导机制因素的敏感程度不同,科技创新投入、人力资本水平、市场化程度、基础设施建设四个因素推延了资源型产业最佳集聚规模阈值,降低了由于集聚规模扩大而对全要素生产率增长产生"拥塞效应"的风险;中国48.39%的省份处于资源型产业集聚"规模效应"阶段,集聚规模的扩大会继续促进全要素生产率的增长,51.61%的省份大多属于资源富集省份,处于产业集聚"拥塞效应"凸显阶段,若继续扩大集聚规模,过度集聚将进一步阻碍全要素生产率的增长。     

我国中部城市环境全要素生产率的时空演变——基于Malmquist-Luenberger生产率指数分解方法

采用Malmquist-Luenberger生产率指数模型对我国中部地区80个地级市2003～2015年的城市环境全要素生产率及其分解部分进行了核算,在此基础上计算累积环境全要素生产率,运用核密度法分析了我国中部城市环境全要素生产率的地区差距和动态变化。研究发现:中部城市环境全要素生产率和技术进步分别以年均1. 39%、1. 85%的速度增长,技术效率以年均0. 02%的速度减少,中部城市环境全要素生产率增长主要由技术进步推动,技术效率出现退步迹象。中部地区环境全要素生产率、技术效率和技术进步率城市间差距在逐渐缩小,中部城市间出现明显技术"追赶效应"。     

淮海经济区城市用地全要素生产率综合评价与影响因素研究

基于Malmquist指数与收敛性分析对淮海经济区城市用地全要素生产率（TFP）进行综合评价,在此基础上构建Tobit模型研究城市用地TFP及分解效率影响因素。结果显示：(1）2006~2015年城市用地TFP均值在［0.933,1.107］之间波动,年均增长1.9%,技术进步和技术效率均有贡献,但技术进步贡献大,是主要驱动力。(2）城市用地TFP存在σ收敛与绝对β收敛,不存在条件β收敛。提升土地市场化水平能够促进城市用地TFP趋向自身稳态水平,而城市用地空间结构对此具有抑制作用;(3）各因素对城市用地TFP及分解效率影响不同。人口密度对技术效率具有促进作用,城市空间结构对技术效率与技术进步具有抑制作用;外商投资对技术进步与全要素生产率具有抑制作用,而土地市场化水平对其具有促进作用。研究指出促进技术创新与进步,提高土地市场化水平及改善人地关系,规避外商投资风险与优化城市用地空间结构能提升城市用地全要素生产率。     

数字乡村对农业绿色全要素生产率的影响及其作用机制

近年来,推进数字乡村建设已经成为中国的一项重要国家战略。然而,目前鲜有文献涉及数字乡村建设与农业绿色全要素生产率关系的考察。基于此,运用2019年1 740个县级行政单位样本,采用工具变量模型和中介效应模型等考察了数字乡村对农业绿色全要素生产率的影响及其作用机制,研究发现：(1)数字乡村促进了农业绿色全要素生产率的提高,并且经过工具变量检验等一系列稳健性检验后,该结论仍然成立。(2)数字乡村主要通过两个途径影响农业绿色全要素生产率,一是数字乡村通过推动农业经营主体规模经营促进农业绿色全要素生产率提高,其中对于GML和ML指数度量的农业绿色全要素生产率,规模经营度的中介效应占总效应的比例分别为1.80%和3.70%;二是数字乡村通过推动农业信息化发展促进农业绿色全要素生产率提高,其中对于GML和ML指数度量的农业绿色全要素生产率,农业信息化的中介效应占总效应的比例分别为1.70%和1.40%。(3)异质性分析发现,在农业规模经营地区数字乡村对农业绿色全要素生产率有显著的促进作用,但在非规模经营地区没有显著影响。在东部地区和中部地区数字乡村对农业绿色全要素生产率有显著促进作用,但在西部地区...     

三重价值链耦合协调发展对企业绿色全要素生产率的影响

省内价值链、国内价值链和全球价值链（三重价值链）的融合发展,是畅通国内国际双循环,也是中国企业经济软着陆的关键抓手。在高质量发展有序推进的背景下,绿色全要素生产率成为衡量企业发展的重要指标,因此有必要探讨三重价值链耦合协调发展对企业绿色全要素生产率的影响。该研究利用世界投入产出表、中国多区域投入产出表、上市公司数据测算了三重价值链耦合协调度,基于SBM方法测算包含非期望产出的绿色全要素生产率,整合得到770家上市公司2012年、2015年和2017年的平衡面板数据,通过多维固定效应回归考察三重价值链耦合协调度对企业绿色全要素生产率的影响,研究结果表明：(1)存在三重价值链耦合协调度提升→GVC嵌入度深化→企业绿色全要素生产率增长的正向传播机制,但效果随着企业的要素密集度增加呈现递减趋势。(2)机制研究和异质性分析表明,前向耦合协调发展为企业绿色全要素生产率带来更有效和长期的动能,而后向耦合协调发展为劳动密集型企业带来短期显著的绿色生产率提升。基于此,该研究提出了布局本土产业、协调三链关系的相关政策建议：(1)地方政府应发挥主观能动性,评估本地企业优势,保证在政策制定上更加微观具体,劳动...     

投资型环境规制对绿色全要素生产率的非线性影响北大核心CSCDCSSCI

作为助推生态文明建设的有力手段,环境规制对绿色全要素生产率的影响研究日益成为热点。文章通过引入空间溢出和门槛非线性效应,研究以政府治污为主导的投资型环境规制对绿色全要素生产率的非线性时空影响。首先从空间溢出和非线性门槛视角揭示了投资型环境规制影响绿色全要素生产率的理论机制,并考察了非线性影响关系的特征事实;其次立足绿色低碳转型目标,基于纳入碳排放、PM2.5等非期望产出的SBM模型,测算2001—2019年中国省级层面绿色全要素生产率,并从纯效率、技术进步和规模效率角度分解三者贡献;而后基于空间计量模型,选取Queen邻接权重矩阵和地理距离权重矩阵分析投资型环境规制对绿色全要素生产率的非线性时空影响;最后采用多重门槛模型检验在不同单位GDP能耗条件下,投资型环境规制对绿色全要素生产率的影响机制。研究结果表明:(1)与2001—2011年相比,2012—2019年全国省级层面的绿色全要素生产率增幅较大,且技术进步是绿色全要素生产率增长的主导动力,而绿色全要素生产率的区域差距总体上呈缩小趋势;(2)考虑空间效应后,投资型环境规制与绿色全要素生产率存在倒“U”型关系,且其影响强度具有时空异质性,倒“U”型影响在2001—2011年期间、中西部地区更为突出;(3)从空间溢出视角看,全国省级层面绿色全要素生产率具有显著空间相关特征,且投资型环境规制对绿色全要素生产率具有显著正向空间溢出效应,不同时期、不同区域的空间溢出效应具有异质性;(4)投资型环境规制对绿色全要素生产率的影响具有非线性门槛效应,当单位GDP能耗低于一定门槛条件后,弱化投资型环境规制才能促进绿色全要素生产率提高。最后,文章从综合利用环境规制工具、构建区域协同高效的环境规制政策、探索跨区生态补偿机制、强化绿色技术转型以及优化产业结构等方面提出政策建议。     

资源环境约束下基于资本服务的全要素生产率增长研究北大核心CSCDCSSCI

诸多研究尝试用全要素生产率(TFP)的方法分析中国经济增长来源,以此判断中国现有经济增长模式的可持续性,却忽略了与经济发展息息相关的资源、环境因素。随着全球能源消耗和环境污染问题的日益突出,近年来已有学者尝试将二者纳入TFP测算框架,但大多基于传统的方向性距离函数并建立在决策单元具有相同技术水平的假设条件下进行测度,从而不能从多角度对技术效率做出客观准确的评价,也无法测算投入或产出存在非零松弛时带来的影响,并忽略了区域技术水平的现实差异性。除此之外,未能准确测量资本投入是现有文献存在的另一普遍问题,以资本存量作为其替代度量会带来一定计算误差。鉴于此,本文首先利用永续盘存法、年龄—效率函数测算中国三种类型资本服务,再运用SBM方向性距离函数和共同边界ML生产率指数,在非径向、非角度和存在多群体效率的基础上,基于能源消耗和环境污染双重约束,测度1992-2012年间中国省际环境效率、环境TFP的动态演变趋势及其分解。结果表明:中国环境无效率主要来源于环境污染和能源消耗,区域环境效率从东向西呈现明显的阶梯式分布;设备、工具、器具购置类资本使用不当是资本无效率的主因;此外,技术进步是推动北部沿海、东部沿海及南部沿海地区环境TFP增长的主要动力,而黄河中游、长江中游、东北、西南和大西北地区主要依靠技术效率改善,并在纯技术赶超和潜在技术相对变动方面对发达区域呈追赶趋势。因此,为实现中国经济的可持续发展,必须从环境保护、节能减排、技术创新三方面着手。     

环境约束下中国农业全要素生产率增长及收敛分析

利用单元调查评估方法对农业面源污染进行核算,并将其作为农业生产过程中的"坏"产出指标纳入农业全要素生产率(TFP)评价模型,采用Malmquist-Luenberger生产率指数方法分析1993-2010年环境约束下中国29个省份农业TFP增长,并对其收敛性进行了检验。研究表明:①环境约束下中国各地区农业TFP在考察期内均取得了一定程度的增长,并且该增长主要是由农业技术进步推动,但是各地区的农业技术效率却出现了不同程度的恶化;②从地区差异来看,环境约束下中国各地区农业TFP在增长的同时呈现东、西、中部地区依次递减;③当不考虑环境因素时,全国范围以及中、西部地区的农业TFP平均增长率分别比考虑环境因素时提高0.88%、1.71%和2.35%,但是东部地区却比考虑环境因素时降低1.01%;④环境约束下中国各地区农业TFP都存在σ收敛和绝对β收敛,但是σ收敛趋势并不稳定,σ值呈现出显著的波动特征。     

环境规制条件下中国农业全要素生产率增长与分解

采用单元调查评估法对中国农业分省污染排放量进行核算的基础上,应用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数方法,对1978-2008年环境规制条件下省际农业TFP增长及其源泉进行实证分析,将农业增长、资源节约与环境保护纳入到一个统一框架.研究发现:①环境规制条件下农业TFP取得了一定增长,主要由前沿技术进步贡献,环境技术效率也存在一定程度的改善,在时间趋势上大致可以划分为6个阶段;②从资源、环境与增长的统筹兼顾来看,农业TFP及其增长模式地区差异明显,东部地区要优于西部地区,中部地区则可能处于失衡状态;③以三大直辖市为代表的东部省区和西部青海、贵州和宁夏等边远省份直接主导着“农业环境技术创新”;④是否考虑环境污染成本,对农业生产率核算会产生较大影响,并可能导致政策偏误.     

环境政策不确定性、双向FDI与低碳全要素生产率的关系北大核心CSCDCSSCI

环境政策不确定性凸显、环保压力日益增大的背景下,如何更有效地通过双向FDI助推工业行业低碳发展与经济增长双重目标的实现亟待关注。基于2004—2017年33个工业行业数据,采用非导向型EBM-Malmquist-Luenberger模型对工业行业低碳全要素生产率进行测度,以慧科数据库我国内地10种重要报纸为基础,统计相关关键词和文章频次对环境政策不确定性进行测度,并在理论分析的基础上从深度、广度两个维度分别检验了双向FDI与低碳全要素生产率间的主效应,以及环境政策不确定性在二者间的调节效应,并分异质性行业类型与环境政策不确定性情景进行讨论。研究结果表明:①IFDI、OFDI的深度和广度均抑制行业低碳全要素生产率提升,IFDI行为支持“污染天堂”假说,双向FDI发挥显著互补效应,有效抑制行业碳排放。②环境政策不确定性影响双向投资决策的规模与方向,对IFDI与OFDI的影响呈非线性且相反态势。③环境政策不确定性对IFDI广度、OFDI深度与低碳全要素生产率间关系均发挥显著正向调节效应,对IFDI深度、OFDI广度与低碳全要素生产率则呈负向调节效应,且OFDI广度的逆向绿色技术溢出效应促进低碳全要素生产率提升。④双向FDI与低碳全要素生产率间关系在污染密集型行业与相对清洁型行业、高低环境政策不确定性下存在异质性结果,污染密集型行业OFDI深度促进低碳全要素生产率,说明发生碳转移现象;低环境政策不确定性下IFDI广度与OFDI行为的效果显著降低。研究的政策启示包括提升外商投资企业环保门槛、强化对外投资企业逆向技术溢出、推动双向投资企业作用由“污染天堂”向“污染光环”转变等。