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。     

基于技术距离的环境治理对企业全要素生产率的影响

环境治理是协同推进生态文明建设和经济高质量发展的重要途径,而全要素生产率(TFP)增长是经济高质量发展的根本动力,因此,关于环境治理影响全要素生产率问题的研究成为学术界持续关注的重要命题。然而,现有研究大多在企业同质化的假设前提下展开,忽视了异质性企业对于环境治理的差异化反应,尤其是当企业基于前沿的技术距离存在差异时,会直接影响环境治理的全要素生产率效应。为此,本文首先从理论上剖析了技术距离下环境治理影响企业全要素生产率的作用机制,其次构建了企业基于前沿的技术距离指标,选取2007—2015年CSMAR数据库收录的9 038个企业样本,利用双向固定效应模型实证检验了在技术距离的作用下,环境治理对企业全要素生产率的异质性影响。结果表明:(1)企业基于前沿的技术距离越近,环境治理越有利于全要素生产率提升,反之,越不利于企业全要素生产率增长。(2)分组回归进一步探讨了环境治理异质性影响企业全要素生产率的作用机制,对于临近前沿型企业,环境治理分别通过自主创新机制和模仿追赶机制推动全要素生产率增长;对于中间型企业,环境治理主要通过模仿追赶机制提升企业的全要素生产率水平;而对于远离技术前沿的企业,环境治理未能通过任何一种机制"倒逼"企业实现全要素生产率增长。这一研究结论有助于决策部门"因企制宜"地修正环境政策和产业政策,如完善针对低技术企业的市场退出机制、营造良好的市场环境加速中间型企业向技术前沿收敛、加大对前沿型企业的创新支持,避免陷入"模仿"陷阱等。     

城镇化与农业全要素生产率提升:异质性与空间效应

农业过剩劳动力的城镇化流动有助于改善农业资源配置效率,实现全要素生产率的增长,进而推动农业发展质量,实现乡村振兴战略。本文基于SBM-DDF和Malmquist-Luenberger生产率指数,在测算农业过剩劳动力的基础上,从常住城镇化和就业城镇化视角分别考察了其对农业全要素生产率的差异性影响。研究发现:①地区间的农业劳动力要素过剩表现出较大差异。具体,中部地区的农业过剩劳动力高于东部和西部,粮食主产区的过剩量高于主销区和平衡区。②整体上,常住城镇化和就业城镇化对农业全要素生产率均表现出促进作用。分地区显示,常住城镇化的促进作用对西部地区最为明显,其次为东部和西部;就不同粮食功能区而言,其对粮食平衡区的促进作用最大,然后是主销区和主产区。③区分不同产业就业城镇化对农业全要素生产率的影响,发现相比于第二产业就业城镇化,第三产业就业城镇化对农业全要素生产率的正向影响更大;进一步地,第二、三产业就业城镇化对东部和主销区的农业全要素生产率影响不显著,对其余区域均有着显著地正向影响。④空间分析表明,就业城镇化具有正向的空间溢出效应,但常住城镇化则不存在;实现"就业"和"身份"的双重改变,是实现农业过剩劳动力持久"转身"的决定因素。政策启示在于,本地城镇化是解决农业过剩劳动力的首选;关注包容性社会政策设计,积极引导农业过剩劳动力城镇服务业就业,不失为改善现阶段城乡社会鸿沟,强化非农"转身"稳定性,实现乡村振兴计划的可行方案。     

用能权与碳排放权可交易政策组合下的经济红利效应

市场机制具有实现资源有效配置和建立正确激励机制的优势,用能权交易与碳排放权交易是典型的市场化能源政策,如果将这两类能源政策进行组合使用,理论上可以更好地实现节能和CO_2减排。本文从潜在产出增量、节能量、CO_2减排量和绿色全要素生产率增长四个维度评价不同政策组合的经济红利效应。运用非参数DEA方法模拟了命令控制型、混合型和市场交易型三种不同情形下的能源政策组合,并据此测算了"十一五"和"十二五"期间中国30个省区(西藏和港澳台除外)的潜在产出增量、节能量和CO_2减排量。采用基于非径向方向性距离函数的Luenberger生产率指数表征绿色全要素生产率增长,并将绿色全要素生产率增长分解为节能、CO_2减排和经济增长三个驱动因素的贡献。相关实证结果表明:①在用能权与碳排放权同时可交易的市场交易型政策组合下,潜在产出增量、节能量、CO_2减排量和绿色全要素生产率都会显著提高,体现出最佳的经济红利效应;②在混合型政策组合下,用能权与碳排放权一方实施可交易政策,而另一方仍受行政命令管制,政策间会发生掣肘作用,此时潜在产出增量、节能量、CO_2减排量和绿色全要素生产率增长均逊于用能权与碳排放权同时可交易的市场交易型政策组合的结果;③当实施命令控制型政策组合时,能源消耗与CO_2排放均受到严格的行政命令管制,其产生的经济红利效应最小;④绿色全要素生产率的指数分解结果表明,节能、CO_2减排与合意产出(GDP)增加都是绿色全要素生产率增长的贡献因素,但是与追求合意产出(GDP)增加相比,节能与CO_2减排更容易提升中国的绿色全要素生产率。     

城镇化与全要素生产率差异:公共支出政策的作用

纵观城镇化的发展过程及经验,城镇化与经济发展之间关系密切。城镇化是推动中国未来经济增长的新动力,对于推进社会全要素生产率也有着积极的作用。由于政府公共支出对社会经济的重要影响不容忽视,在通过城镇化推进社会全要素生产率的进程中,政府公共支出政策究竟扮演着"援助之手"还是"攫取之手"的角色,将直接影响到对城镇化对经济增长的实际效应。本文基于2005-2012年的省级面板数据,利用DEA-Malmquist非参数分析方法,以地区年均劳动投入和资本存量作为投入指标,年社会总产值作为产出指标,人均GDP、产业结构、以及人口结构作为控制变量,实证研究了城镇化对全要素生产率的增长效应以及公共支出政策在此过程中的作用机制。研究发现:第一,单独考虑城镇化时,城镇化对全要素生产率增长的影响并不显著,即单纯强调人口转移的城镇化率对提高全要素生产率的影响效应并不显著,而公共支出规模对社会全要素生产率存在显著的负向效应,公共支出结构对全要素生产率影响不显著;第二,单纯扩大政府干预规模并不利于提高全要素生产率,而仅从结构配置上看,提高投资性领域公共支出对于提高全要素生产率影响更加显著;第三,公共支出结构的变化对发挥城镇化对全要素生产率的积极效应影响显著,在实施城镇化进程中配套以完善的公共服务体系,提高社会福利性支出,帮助转移人口更好地进行自身教育资本和健康资本的积累,是全要素生产率增长的基础根源。因此,城镇化并不单纯只是人口从农业部分向非农业部门的转移,新一轮城镇化应该强调"以人为本",尤其是在新型城镇化进程中通过配套系统的、针对转移人口的公共福利体系,增强城乡地区间的公共福利均等化水平,减少政府对市场机制的非正常干预,才能够有效促进社会全要素生产率的持续增长。     

长三角地区全要素能源效率变动的实证分析

基于DEA-Malmquist生产率指数,采用1992-2010年长三角地区能源消费与经济增长数据,实证测算了长三角地区全要素能源效率,并且进行全要素能源效率变动的分解,发现能源效率的变化趋势。实证结果显示:从时间维度看,1992-2010年长三角地区全要素生产率的水平是上升的。从TFP指数的进一步分解可以看出,技术进步指数上升,技术效率没有变化。因此,长三角地区全要素能源效率主要依赖于技术进步驱动,并且表现为阶段性波动,这与国家加大节能减排力度、区域产业结构调整、经济发展方式转变有关。从区域看,上海全要素能源效率指数最高,浙江次之;江苏全要素能源效率表现为负增长。基于以上分析提出一些对策和建议,包括加快能源技术进步;加快产业结构升级和转型,提高第三产业比重、加快产业转移和加大清洁能源和新能源的使用;加快体制创新,充分发挥市场机制的作用。     

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。     

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...     

中国农业绿色全要素生产率测算

发展绿色农业需要准确而全面地掌握农业绿色发展现状,因此测算农业绿色全要素生产率成为一项重要的基础性研究工作。现有文献在投入产出指标选择上未达成统一认识,尤其对于非期望产出指标的选择争议较大,因此影响测算结论的科学性。本文在综合借鉴已有文献的基础上,依据中国农业的发展现实及统计数据的口径资料,对农业的投入产出指标进行重塑,着重分析了碳排放作为非期望产出的现实基础,利用基于SBM-DDF方法的Luenberger指数对2001—2015年中国31个省份的农业绿色全要素生产率进行测度,并分析其时空演变和收敛性。研究发现:(1)中国农业平均碳排放强度从2001年开始经历了小幅上升期和平衡期,并在2006年之后呈现出显著下降趋势,中部农业碳排放强度最高,西部最低。(2)碳排放的无效率和机械动力投入的无效率是各省农业绿色无效率的主要来源;与东部相比,中西部劳动投入的无效率性显著,尤其西部应该加快农业劳动力的转移。(3)中国农业绿色TFP年均增长率为1.56%,增长率在东中西部依次递减,在粮食主产区、主销区和平衡区依次下降。(4)除粮食主销区存在绝对β收敛外,全国、东中西部、其余粮食功能区均不存在绝对β收敛和σ收敛;但全国及各区域均存在显著的条件β收敛。结论启示,依靠提升绿色TFP来实现中国农业绿色发展尚有很大空间;农业绿色全要素生产率较低的省份应加强与"前沿省份"的交流与合作,通过引进先进农业生产技术和农业管理经验,逐步缩小与"前沿省份"的差距;特别对于粮食主产区,各省份间呈现出明显的两极分化现象,这不利于粮食生产安全。     

区域一体化促进了经济增长效率吗?——基于长江经济带的实证分析

区域一体化能通过促进要素流动、结构升级以及加强区域合作进而实现增长效率的提升。研究首先利用超效率DEA模型以及Malmquist指数分解方法,对长江经济带2000—2014年经济增长的总体效率水平以及全要素生产率分解进行比较分析。在此基础上,采用长江经济带105个城市的面板数据,运用面板tobit模型,实证检验了区域一体化对全要素生产效率、技术效率以及技术变动的影响。结果显示:1经济增长总效率中,长江经济带经济增长效率在2008年之后呈波动中下降趋势,其中长三角城市群效率最高,黔中城市群效率最低;2长三角城市群与长江中游城市群全要素生产率在波动上升,技术进步对全要素生产率的贡献大于技术效率,而成渝、滇中和黔中等三个西部城市群则相反,技术效率对全要素生产效率的贡献高于技术进步;3总体来看,区域一体化对长江经济带全要素生产率中的技术进步影响显著,而对全要素生产率以及技术效率影响不明显。此外,区域一体化存在影响经济增长效率的区域差异性,长三角区域一体化显著促进技术效率变动以及技术变动,但对全要素生产率影响不明显,而成渝城市群区域一体化显著促进全要素生产率以及技术进步,其他城市群则对效率值的影响均不显著。研究最后提出了促进区域一体化以提高地区经济增长效率的政策建议,包括:加强区域合作,促进创新驱动发展;深化户籍制度改革,提升经济密度;加大制度创新力度,推进市场化改革等。并结合长江经济带城市群发展的差异,针对性提出了因地制宜的区域发展策略。     

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。     

武汉城市群水资源利用效率测度研究

水资源作为一种重要的经济资源,其利用效率是影响经济社会可持续发展的重要因素。研究武汉城市群2005~2015水资源利用效率,为提高该区域水资源利用率提供依据。以水资源、资金和劳动力为投入要素,以经济效益为产出要素,建立全要素生产框架下的水资源利用效率评估模型。采用DEA-Malmquist模型研究武汉城市群水资源利用效率、投入冗余率和全要素生产率,并用线性回归模型分析全要素生产率各分解指标对水资源利用效率的影响作用。结果表明:武汉城市群水资源利用效率在研究年限前期呈现下降趋势,2015年回升;2015年非DEA有效的城市水资源投入冗余率整体偏高;全要素的生产率变化呈现出先增后降的趋势,技术变化和纯技术效率变化对水资源利用效率成正效应,而规模效率变化则表现为负效应,其中技术变化对水资源利用效率的影响最为显著。利用DEA-Malmquist模型可判断出研究年限期间武汉城市群水资源利用效率逐步提升,并且提高技术手段可大幅提高城市群水资源利用效率。用该模型可为城市群的水资源利用效率分析提供参考。     

中国三大经济区域全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数

三大经济区域能源效率的高低直接决定我国总体能源利用水平.通过研究能源效率与全要素生产率变动的关系,可以较好分析能源效率提高的原因,从丽为全国节能工作提供有益的建议.本文将知识存量纳入生产函数,使用1995-2008三大经济区域的面板数据,选取超效率DEA模型和Malmquist指数法,测算出三大经济区域的能源效率和全要素生产率,并回归分析全要素生产率分解的各指标对能源效率的影响.结果显示:长三角和珠三角区域能源效率普遍要高于环渤海区域;2007年经济危机导致三大经济区域能源效率降低,同时却迫使产业转型,技术进步增长较快.另外,能源效率的改善依赖于全要素生产率的提高,技术进步和技术效率的增长都可导致能源效率的提高,但技术进步由于回弹效应使得影响值较小.据此,本文提出了在分解节能目标时要考虑地区差异、处理经济危机时须防止能源消费反弹等政策建议.     

中国区域环境效率与环境全要素的研究——基于包含R&D投入的SBM模型的分析

资源环境对我国经济增长的硬约束已开始显现,鉴于此我国亟需向创新驱动增长模式转型。本文基于研发驱动理论,构建了包含研发投入的SBM模型,测算了我国区域的环境效率和环境全要素增长率,并借助Tobit模型对区域环境全要素生产率的影响因素进行了实证分析。研究表明:1东部地区传统要素和创新要素的利用效率均高于中、西部地区,但三大地区传统要素的无效率来源有差异,东部地区主要来源于资本,中部主要来源于劳动力,西部主要来源于能源;2中部地区全要素增长率最高,西部次之,东部最低。东部地区技术进步对环境全要素增长率的贡献最大,效率改善对中、西部地区环境全要素增长率的贡献最大;3经济发展水平与区域环境全要素生产率呈"U"型关系,产业结构、能源结构与区域环境全要素生产率呈负向关系,对外开放水平与区域环境全要素生产率呈正向关系。RD来源和RD结构对区域环境全要素生产率的影响具有地区差异性,其中东部地区企业研发投入的驱动作用较大,并应提高基础研究投入。而中西部地区政府研发投入的驱动作用较大,并应强化应用研究。     

基于TFP的中部地区经济增长中自然资源贡献分析

运用Romer的内生经济增长模型和全要素贡献模型,对1988~2009年中部地区经济和自然资源进行面板数据分析,计算出各省自然资源要素和其他要素对经济增长的贡献值。结论显示：中部地区经济增长中自然资源生产率呈现出“能源主打,水土作衬;北煤南水,地异明显”的结构、空间特性;其他生产性要素中,资本、劳动力资源生产率对经济增长的贡献不相上下;而全要素生产率除湖北外都不及全国平均水平,中部6省的科技创新能力亟待提高。针对中部经济资源现状提出相应政策建议,认为中部地区应该在资源利用效率的提高、自主研发能力的推崇、各项人才的培养和产业优化的推动方面多做工作,推进低碳经济发展     

创新型城市建设对绿色全要素生产率的影响

在DEA框架下,基于考虑非期望产出的方向性距离函数,文章运用Global-Malmquist-Luenberger生产率指数测度了2003—2017年中国283个城市的绿色全要素生产率,并借助创新型城市建设这一准自然实验,采用渐进性的双重差分模型检验了创新型城市建设对绿色全要素生产率的影响。研究发现,创新型城市建设有利于促进中国经济发展的绿色转型,相较于非创新型城市,政策试点使得绿色全要素生产率平均提高4.9%。具体地,创新型城市建设可以通过技术效应、集聚效应和倒逼效应三条途径驱动绿色全要素生产率的提升。异质性分析表明,创新型城市建设对东部地区城市、规模较大城市以及高等级城市绿色全要素生产率的促进效应更强。分位数估计结果显示,创新型城市建设对城市绿色全要素生产率的效应呈边际递增趋势。文章研究结论稳健,经过平行趋势检验、PSM-DID方法估计、反事实检验、安慰剂检验、其他稳健性检验以及工具变量估计之后,依然成立。由此得出,在创新型城市建设过程中,要坚持因地制宜、因城施策、一地一策的原则,充分发挥地方政府的主体地位,同时要探索创新型城市建设政策促进城市绿色全要素生产率提升的多维途径。     

中国城市群农地城市流转全要素生产率研究

经济社会双重转型背景下,城市群已成为带动区域经济增长的主要地域单元,其形成与发展以城市扩张为基础,需不断占用农地资源。当前主要问题为农地城市流转过度,粮食安全受到威胁、生态环境遭到不可逆转的破坏。基于此,本文以中国16大城市群为研究对象,考虑环境污染,应用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数,利用1999年至2013共15年的面板数据,借助数据包络分析法(DEA),对农地城市流转全要素生产率(TFP)进行测算和分析。结果显示:(1)研究农地城市流转TFP时考虑非期望产出即环境污染是合理且必要的。(2)1999年至2013年,农地城市流转参与社会经济生产的过程中,减少污染与环境副作用的技术发展与推广还存在障碍,提高生产要素投入质量的能力有限。(3)对16大城市群而言,农地城市流转TFP在研究期内均下降,西部城市群下降幅度最大,中部和东部次之,东北较小。(4)珠三角、长三角和武汉城市群在农地城市流转参与社会经济生产过程中对先进技术的运用较为合理和充分,作为"环境技术领先者"次数较多。针对研究结论,为我国城市群有效进行农地城市流转提出几点建议:第一,合理控制农地城市流转规模与城市增长边界,优化农地城市流转TFP,并提升城市群经济发展质量。第二,充分考虑农地城市流转TFP及其构成要素的区域差异,根据各城市群发展特征、资源禀赋状况以及区域功能定位差异等特点,实施土地利用差别化管理。第三,更多地使用可再生的资源和环保能源,并对土地资源加以合理配置和高效利用,走绿色环保城市群发展道路。     

OFDI、逆向技术溢出对绿色全要素生产率的影响研究

在中国对外直接投资快速增长的当下,科学考察对外直接投资及逆向技术溢出对中国绿色全要素生产率的影响,具有十分重要的现实意义。本文利用SBM方向距离函数及Malmquist-Luenberger指数(ML指数)测算了2003—2015年中国29个省份绿色全要素生产率,并运用空间杜宾模型(SDM)实证考察了对外直接投资及逆向技术溢出对中国绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:①对外直接投资逆向技术溢出能够显著促进绿色全要素生产率增长;②对外直接投资逆向技术溢出能够通过促进本地区技术能力对绿色全要素生产提升产生积极作用;③总体上看,对外直接投资逆向技术溢出不仅能够促进本地区绿色全要素生产率增长,同时也能够通过空间溢出机制,显著提高周边省份的绿色全要素生产率;④对外直接投资逆向技术溢出对省份绿色全要素生产率的影响存在区域异质性,对东部、中部省份和经济发达地区的绿色全要素生产率有显著的正向影响,但对于西部省份和欠发达地区,溢出效应并不明显。中国应进一步加大对外直接投资,鼓励企业投资海外高科技产业,特别是扩大对清洁能源领域的投资;同时,加快吸收和引进发达国家先进的绿色生产技术、生产工艺和管理经验,通过对外直接投资的逆向技术溢出,提高本国绿色全要素生产率水平,最终实现经济的绿色转型。     

环保财政支出对全要素生产率的影响——基于要素配置视角的数值模拟分析

环保财政支出影响经济增长的理论逻辑及其作用机制如何？为回答这一问题，该研究提出一个环保财政支出影响企业间要素配置进而影响全要素生产率（TFP）的理论分析框架，以中国现实经验数据为参数赋值依据，利用数值模拟方法，从要素配置视角剖析了环保财政支出对TFP的影响及其核心机理。研究表明：环保财政支出对TFP和总产出具有较弱的负影响，作用机制源于环保财政支出可通过影响企业家自融资机制进而影响企业间的要素配置。环保财政支出结构中，用于提升总体环境质量的支出占比越大，会加剧TFP的损失，而提高用于增加企业有效环境要素投入支出的占比则有利于提升TFP，但二者的TFP效应较弱。利用排污税费为环保财政支出融资对TFP具有较弱的正影响。信贷约束对环保财政支出的TFP效应具有非常突出的影响，信贷约束越紧，企业间资本错配程度越高，环保财政支出对TFP的负影响越大。环保财政支出明显有利于减少污染排放和提高总体环境质量。因此，政府应当进一步扩大环保财政支出规模，同时优化调整环保财政支出结构、增加公共绿色技术研发投入，健全环保财政管理体制、加强环保财政职能对环境治理与经济增长的协同调节机制，完善金融市场机制、提升金融...     

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。