大气规制对全要素生产率的动态影响效应测算

为有效落实大气环境质量管控要求,推进大气环境高效率保护与经济高质量发展协同共进新局面,该研究聚焦对波特假说的验证,定量评价大气规制对地区生产力发展的动态影响.运用以超效率数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型为基础建立的DEA-Malmquist指数,对2006—2017年京津冀及周边地区“2+26”城市全要素生产率(total factor productivity,TFP)的变动情况进行测算,并通过分解TFP动态指数,识别TFP变动的关键影响因素;在此基础上,通过基于向量自回归模型的脉冲响应函数方法,测算各城市大气规制的短期、长期动态影响,并以此分别对强、弱波特假说进行验证.结果表明:从整体来看,“2+26”城市的TFP于2006—2015年间总体降低了4.6%,技术创新变动是“2+26”城市TFP变动的关键影响因素;从区域来看,大气规制对TFP、技术创新的影响存在明显区域差异,部分地区的强、弱波特假说不成立;从时效来看,大气规制具有较长时间(15~20年)的持续影响,但部分地区的大气规制在实施后的2~4年内正负影响发生转变,强、弱波特假说的成立情况也会随之改变.研究显示,在大气规制的制定和管理中,既要结合城市经济社会发展实际和大气规制影响差异,进行分类管理和针对性管控,也要定期(规制施行后2~4年)对规制的实施进行评估和滚动调整,以实现“全面布局、精准施策”的大气规制设计与实施.      

环境信息披露对企业全要素生产率的影响

本文以中国2007～2016年沪深两市上市企业面板数据为样本,基于固定效应模型和中介效应模型探讨环境信息披露对企业全要素生产率的影响路径和传导机制.研究发现,环境信息披露有助于企业全要素生产率的提升,其影响系数平均值为0.173,且在通过PSM检验、缓解内生性、解决样本自选择问题等多种稳健性检验后,该结论仍然成立.机制...     

中国出口行业动态全要素碳生产率及门槛效应研究

准确测度和深入剖析中国出口行业真实的全要素碳生产率,对于推动贸易低碳发展具有重要意义。文章对出口行业的动态全要素碳生产率展开研究,结果表明：（1）外部环境和随机干扰对出口行业全要素碳生产率存在较为显著的影响,其中纯技术效率的提高和技术进步是推动全要素碳生产率增长的主要原因。（2）多数行业的全要素碳生产率在1～1.5这个区间内波动,各行业表现出较强的异质性,环保行业和高技术行业的全要素碳生产率相对较高、波动较小;高污染行业和中低技术行业的全要素碳生产率相对较低、波动较大。（3）禀赋结构、能源生产效率以及贸易依存度对全要素碳生产率存在门槛效应,禀赋结构和能源生产效率呈现“指数型”曲线特征,贸易依存度呈现倒“U”型曲线特征。基于此,各出口行业应优化禀赋结构,提高规模效率;发展低碳技术,提高能源生产效率;调整贸易结构,构建低碳贸易体系。     

碳排放权交易价格与全要素生产率：来自中国的证据

碳排放权交易价格对全要素生产率（TFP）的影响是当前有待检验的重要课题.基于2008～2019年中国省际面板数据,采用双重差分法,估计中国碳排放权交易中碳价对TFP的影响.结果发现,碳价与TFP之间存在持续显著的正因果关系.具体地,碳价每提高100元,试点省份TFP将上升约3.2%.据粗略估计,如果碳价达到与欧盟相同的水平,中国省份的TFP将增长约12.12%.该结论在进行一系列稳健性检验后依然成立.最重要的是,机制分析表明,促进产业结构高级化和能源结构低碳化、加大技术创新以及加强政府政策支持,是提高TFP的有效途径.特别地,当试点地区的碳排放水平更高、环境规制强度更强和政绩考核体系更合理时,碳价对TFP的促进作用更大.因此,政府应从碳价的角度探索激活市场激励型环境规制工具的方法,以更好地完善全国统一的碳排放权交易市场.     

中国水禽产业时空演进及影响因素——基于全要素生产率增长视角

水禽产业快速发展离不开技术进步的贡献。准确审视水禽产业全要素生产率的时空演进规律,探讨不同阶段水禽全要素生产率（TFP）的提升策略十分重要。基于中国水禽体系产业经济团队的调研数据和固定观测点数据,结合有关年鉴整理出水禽的投入和产出数据,运用GIS技术分析后得出结论：2010—2018年水禽产业时空演进特征为“东退西进,北向南移”。结合永续盘存法和索洛余值,运用数据包络分析法（DEA-Malmquist）估算全国29个省份水禽TFP指数,比较各地区的TFP增长率和贡献率,进而分析此期间的时空演进规律,结果显示：2014年TFP增长率大幅下跌,2015年又逐渐上升,2016年以后才趋于平稳增长,概括水禽TFP增长率的时空变化规律为先降后升的“U”型走势。运用Tobit模型分析其变动的影响因素,结果表明：受H7N9突发事件影响,水禽产业劳动力投入和资本投入发生了改变,主要影响因素为水电及燃料动力投入、基础设施维护及新增投入、疫苗防疫及医疗投入等,这些因素对水禽TFP增长的时空变动影响显著,进一步说明水禽技术效率有待提升,风险规避机制有待完善。     

经济转型视角下中国工业行业环境全要素生产率及增长动力分析

从工业行业存在技术异质特征出发,在全局DEA分析框架下,应用共同前沿理论的MML生产率指数,测度了2001~2012年我国工业行业环境全要素生产率的动态变化及分解构成,并采用动态GMM估计方法对其增长因素进行分析.结果表明: 2001~2012年36个工业行业的环境全要素生产率年均增长率为2.3%,工业环境全要素生产率的增长主要源于技术进步与规模效率的提升.环境全要素生产率呈现清洁型生产行业、中污染生产行业、污染密集型行业依次递减的发展格局,群组间技术差异整体上呈现缩减趋势;通信设备、计算机及其他电子设备制造业、烟草制品业是推动前沿面扩张的主力行业;增长动力分析显示,工业行业存在投入要素利用的规模经济,工业行业“国退民进”的产权改革与能源结构调整有利于环境全要素生产率的提升,资本深化对环境全要素生产率的提升影响微弱,FDI抑制了环境全要素生产率的增长,行业集中度与环境全要素生产率存在“倒U”型关系,不同群组的技术异质性导致了对环境全要素生产率产生不同影响.     

中国海洋经济绿色全要素生产率空间关联及原因分析

海洋经济为未来国民经济发展提供了新动能,海洋经济高质量发展是海洋强国建设的重要支撑。本文使用ML(Malmquist-Lenberger)指数测算2008—2016年中国沿海11省份的海洋经济绿色全要素生产率,利用修正的引力模型获得各省份间的空间关系矩阵,并进一步运用社会网络分析方法(SNA,Social Network Analysis)和二次指派程序(QAP,Quadratic Assignment Procedure)方法,探索了海洋经济绿色全要素生产率的网络关联特征和影响因素。研究表明：(1)研究期内中国海洋经济绿色全要素生产率空间关联强度呈上升趋势,但整体关联程度并不高;关联网络连通效果较好,网络等级特征明显;网络中的空间溢出存在多重叠加的现象,网络具有较强的稳定性。(2)天津、海南、广西和江苏4省份有最多的网络关联关系,网络通达性最好;天津、河北、山东和上海4省份有较强的网络资源获取能力,海洋经济高质量发展可获得外部助力;天津、广西、海南和上海4省份对网络中的信息流和物质流的传导有较强的控制能力,在网络关系中起到桥梁作用。(3)中国沿海省份可分为4个功能板块,板块之间呈现明...     

科技创新投入对环境全要素生产率的影响机制

使用2004~2015年的中国280个地级市的面板数据,对科技创新投入与环境全要素生产率间的非线性关系、内部影响机理和空间异质性进行分析,结果显示：科技创新投入与环境全要素生产率之间呈现倒N型关系,两个拐点的位置分别为7.722（2257.47万元）和9.610（14913.17万元）;在外部资本进入、污染治理、市场规模效应3种影响路径中,科技创新投入影响下的外部资本进入对环境全要素生产率依然存在污染避难所的负向效应,科技创新投入与外部资本间效应为0.1363,外部资本与环境全要素生产率间效应为-0.0065;科技创新投入能够增强企业的污染治理技术并提高环境全要素生产率,三者间前后效应分别为-0.0277和-0.0311;科技创新的投入与高效益增强了市场规模效应,有效促进生产结构的转型进而提高环境全要素生产率,三者间前后效应为0.0186和0.4346.空间异质性中,外部资本进入与溢出效应带来的污染避难所负效应在中部地区显著,在西部和东北部地区不显著,而污染天堂正效应在东部地区存在但不显著;污染创新治理投入的技术正溢出效应在东部和西部地区效应显著,在中部和东北部不显著;科技创新投入与市场需求规模效应在空间区域无差异且显著为正.建议依据科技创新投入的不同影响路径来实施空间差异化策略.     

跨区域环境协同治理对企业全要素生产率的影响

以2017年“2+26”城市大气污染协同治理为准自然实验,选取2014~2019年沪深两市制造业上市公司数据,利用三重差分法考察跨区域环境协同治理对于企业全要素生产率的影响.研究发现,“2+26”城市环境治理能够有效提高企业全要素生产率,其作用机制来自于企业提高绿色创新能力､环保投资以及研发投入.异质性分析表明,在环保严格执法的地区以及绿色创新能力更强､融资约束较低和国有企业样本中,企业全要素生产率提升作用更加明显.本文的发现为中国进一步推进跨区域环境协同治理具有一定的政策启示.     

“双碳”目标约束下农作物种植结构对农业绿色全要素生产率的影响研究：以陕西省为例

在“双碳”目标的约束下,探究农作物种植结构对农业绿色全要素生产率的影响程度能够有效促进农业农村高质量发展。基于2000—2019年陕西省10个地市的面板数据,运用方向距离函数和Global Malmquist-Luenberger指数对“双碳”目标约束下的农业绿色全要素生产率进行测算,采用Tobit回归模型分析农作物种植结构变化对农业绿色全要素生产率的影响因子,并探讨影响农业绿色全要素生产率的其他潜在因素。研究表明：陕西省农业绿色全要素生产率在“双碳”目标的约束下,总体有所提升,但各地市间存在地区差异性;粮食作物种植面积的增长对农业绿色全要素生产率具有显著的积极影响;农户生计保障对农业绿色全要素生产率有显著的正向作用,农业机械化水平和自然环境条件均对农业绿色全要素生产率有显著的负向作用。优化农作物种植结构、减少农业碳排放量以及提升农业绿色全要素生产率,是全面促进乡村振兴、加快农业高质量发展的关键。     

我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素

为全面厘清我国旅游业碳排放的空间网络结构特征,基于2000-2015年我国各省（自治区、直辖市）旅游业碳排放相关数据（不含西藏自治区和港澳台地区数据,下同）,结合修正的引力模型,构建旅游业碳排放的空间关联关系;采用社会网络分析法,深入剖析我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素.结果表明:①2000-2015年,我国旅游业碳排放的空间网络关联度始终为1,其网络关系数与网络密度持续增加,而网络等级度与网络效率平稳下降.②上海市、浙江省、江苏省、北京市、天津市等东部经济发达地区在网络中处于核心位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响显著;而海南省、云南省、广西壮族自治区、青海省、吉林省等在网络中居于边缘位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响微弱.③广西壮族自治区、贵州省、新疆维吾尔自治区等归为"净溢出"板块,河北省、甘肃省、陕西省等处于"经纪人"板块,北京市、天津市、内蒙古自治区等归为"双向溢出"板块,江苏省、浙江省、上海市等属于"净受益"板块.④空间邻接关系、城镇化水平差异在1%的显著性水平上对旅游业碳排放空间关联性起正向促进作用,旅游消费水平差异和产业结构差异分别在5%和10%的显著性水平上与旅游业碳排放空间关联性呈正相关,能源消耗差异在1%的显著性水平上与其呈负相关.研究显示,我国整体旅游业碳排放空间关联性愈趋紧密,但仍存在较大改良空间,各板块间的空间关联性有待进一步加强.      

基于空间聚类分析的中国旅游业碳排放效率

旅游业碳排放效率是考量旅游经济增长与生态环境关系的重要指标,对旅游业碳排放效率的有效测度和分析是实现旅游业节能减排与可持续发展的基础支撑.采用“自下而上”法核算2001—2015年我国旅游业能源消耗量与碳排放量（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）;继而运用非期望产出SBM模型对旅游业碳排放效率进行测度,并通过空间自相关分析揭示其空间特征;最后采用Malmquist指数（MI）评估旅游业碳排放效率的动态趋势.结果表明:①研究期内我国旅游业总体碳排放效率较低,平均水平为60%;各年度达到最佳生产前沿面（旅游业碳排放效率值为1）的省(市、自治区)(简称“省区”)数量较少,绝大多数省区的碳排放效率具有较大改善空间;旅游业碳排放效率水平存在明显的省际差异;东、中、西部地区的效率存在梯度差,形成“东高西低”的空间格局.②Moran's I指数和LISA聚类图显示,各省区旅游业碳排放效率存在明显的正向空间相关性,在空间分布上呈现出显著的地理聚集特征,形成“高—高”型与“低—低”型聚集区,空间联动格局尚未形成.③2001—2015年MI均在1以上（2004年除外）,且总体平均值高达1.195,体现出持续改善的态势;各省区碳排放效率的提升来源于技术进步与技术效率双重贡献,其中,技术进步是促进旅游业碳排放效率提升的主要贡献因素.研究显示,我国旅游业碳排放效率的空间分布不均衡,但整体呈现持续上升的态势,各省区在依赖技术进步提高碳排放效率的同时,要注重全局空间联动格局的形成,最终实现低碳旅游业的协调发展.      

玉米生产环境成本及全要素生产率的时空研究

论文在把玉米生产省（区）按生产能力划分为三类产区的基础上,纳入环境成本,系统分析了2004—2014年各地区玉米生产的环境成本全要素生产率及其分解的变化,并明确了三类产区在未来玉米产量保障中的地位和作用。研究结果表明：1）玉米生产环境成本全要素生产率呈现下降趋势,生产方式整体仍属于粗放型,同时玉米生产正转向劳动节约型和环境可持续型;2）第一主产区具有产量和环境可持续性优势,未来仍将是我国玉米供给主要产区,第二主产区和其他产区在要素管理和技术水平以及环境可持续性方面仍有待提高,能够为未来玉米需求提供更高保障。     

密云水库上游流域土壤有机碳和全氮密度影响因素研究

为揭示影响密云水库上游流域土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)和全氮(total nitrogen,TN)密度的主要因子,采用野外采样、实验室分析和数理统计分析相结合的方法,研究了气候(温度和降水)、地形(海拔和坡度)、土壤理化性质(土壤容重、含水量、pH值和黏粒含量)以及土地利用方式等因素对SOC和TN密度的影响.结果表明,密云水库上游流域森林、草地、农田这3种土地利用类型表层(0～20 cm)SOC密度分别为4.77、6.79和2.90 kg.m-2,TN密度分别为0.41、0.69和0.30kg.m-2,3种土地利用类型之间SOC和TN密度差异显著(P<0.05);土壤含水量、土地利用方式、坡度、土壤pH值和黏粒含量是影响SOC密度的主要因子,土地利用方式、土壤黏粒含量和含水量则是影响TN密度的主要因子;气候、地形、土壤理化性质等区域环境因子共同解释了SOC和TN密度变异性的63.6%和53.4%,而环境因子和土地利用方式对SOC和TN密度变异性的综合解释程度分别为67.6%和57.8%.土地利用对SOC和TN密度变异性的贡献相对于环境因子而言较小,因此,建立高空间分辨率的区域环境因子数据库将是精确估算区域土壤碳氮贮量的关键环节.     

东湖总有机碳时空分布及其影响因素

于2011年4月至2012年3月每个月调查了东湖总有机碳(TOC)的时空分布,并对TOC和主要环境因子进行相关性分析。结果表明,东湖TOC的浓度范围为0.493~9.962 mg/L,年平均值为2.671 mg/L,夏季(6-8月)、秋季(9-11月)、春季(3-5月)、冬季(12-2月)TOC浓度呈现由大变小的趋势。东湖5个湖区TOC值在空间上存在差异,庙湖和水果湖TOC浓度较高,汤菱湖TOC浓度适中,菱角湖和郭郑湖呈现季节性高浓度的TOC值。相关分析表明,TOC与总磷、溶解氧、电导率显著负相关,与叶绿素a负相关但不显著,与温度显著正相关,与pH相关性不显著。研究发现,东湖TOC主要来源有污水、含油废水的排放,降雨带来地表径流以及生物活动,而TOC浓度的时空分布与降雨、污水排放、施工、旅游活动、生物活动等因素有关。     

山东省土壤有机碳密度的空间分布特征及其影响因素

利用2010年完成的山东省多目标区域地球化学调查获得的双层网格化大密度、高精度土壤碳数据,估算了全省土壤表层(0～20 cm)、中上层(0～100 cm)和全层(0～160 cm)的土壤有机碳(SOC)密度及其储量,并分析不同土壤类型、地貌类型、土地利用类型下土壤有机碳密度及其储量的空间分布特征及影响因素. 结果表明:①山东省不同深度土壤碳库组成存在一定差异,其中表层土壤碳库以有机碳为主,而全层土壤碳库则以无机碳为主. ②全省表层土壤有机碳储量为350.65×106 t,平均土壤有机碳密度为2.22 kg/m2,但在不同土壤类型、地貌类型和土地利用类型之间差异显著. ③土壤中较高的w(黏粒)、w(Se)、w(TN)和稳定的C/N等土壤条件均可促使w(SOC)增加,而土壤盐渍化、高硅、富盐基离子的沙性土壤环境则不利于有机碳的积累;此外,人类活动对林地、草地的破坏,以及灌溉水田、园地、林地等土地利用方式的改变也会导致土壤有机碳流失;土壤有机碳积累受降水量影响明显,随多年平均降水量的增加而增大,但受气温影响不明显. 在各因素综合影响下,山东省表层土壤有机碳密度分布呈沿海低、鲁西北平原和胶莱盆地中等、鲁中南山地丘陵和中低山区偏高的分布特征.      

贵州省主要森林类型土壤有机碳密度特征及其影响因素

森林土壤有机碳是全球土壤有机碳库的重要组成部分,研究森林土壤有机碳对于减缓大气中CO2浓度持续升高具有重要的意义。本研究采用野外调查和室内分析相结合的方法,以贵州桦木、栎类、柏木、云南松、杉木、马尾松、华山松等7种主要森林类型为主要对象,分析贵州主要森林类型土壤有机碳密度特征,探讨不同植被类型和环境因子对其的影响。结果表明:(1)贵州森林土壤有机碳密度约为180.62Mg/hm2,高于同纬度地区江西省森林土壤平均有机碳密度102.1Mg/hm2,表现出贵州森林土壤具有较高的固碳能力;(2)不同森林类型土壤有机碳密度变化范围为:114.52~388.29Mg/hm2,且差异显著(P0.05)。各种森林类型土壤有机碳密度大小为:华山松林杉木林柏木林栎类林马尾松林桦木林云南松林;(3)不同植被类型下各层土壤有机碳密度大小均以表层土壤为最大,且随土壤深度增加而降低;(4)在立地条件上,贵州森林土壤有机碳密度与海拔显著相关,与坡度、经度、纬度相关关系均不显著。     

南京市黑碳气溶胶时间演变特征及其主要影响因素

为了研究南京市黑碳(black carbon,BC)气溶胶的时间演变特征及其主要影响因素,使用多波长Aethalometer(AE-33)每个季节选取典型月份观测了BC质量浓度,结合大气污染物数据、气象要素和边界层探测数据,分析了BC的季节变化、日变化、周末效应和来源特征.结果表明,南京的BC浓度具有明显的季节变化,春季[(3 351±919) ng·m^-3]>冬季[(3 234±2102) ng·m^-3]>秋季[(3 064±967) ng·m^-3]>夏季[(2 632±1 705) ng·m^-3]. 4个季节BC日变化均为双峰型分布,峰值分别位于06:00～08:00和21:00～23:00. BC不同季节的早晚高峰分布特征不同.早高峰春季BC浓度最高,晚高峰冬季浓度最高.冬季早高峰出现时间要比其他季节滞后2 h,而夏季晚高峰时间反而比其他季节提前2 h.风速对BC日变化季节分布差异的影响远大于相对湿度(relative humidity,RH).逆温层结对大气污染物浓度的影响...     

我国旅游业的发展与旅游安全研究

我国旅游业的蓬勃发展与旅游安全研究的相对滞后是目前中国旅游业的特点和缺点之一。国内外对旅游安全的研究往往侧重于旅游活动中的犯罪研究，以一个社会问题去揭示它，使广大旅游者能识别罪犯的活动规律，这是很重要的一个方面。另一方面应该是研究旅游过程中客观存在的不安全因素所造成的旅游伤亡事故。应该选择旅游中客观存在的重大危险源为研究对象，对旅游安全行系统研究，提高重大危险源的辨别能力，从而采取各种措施进行控制，使旅游活动伤亡事故降低到社会能接受的程度，保证旅游业的可持续发展。     

淀山湖浮游植物初级生产力及其影响因子

为了解淀山湖浮游植物初级生产力时空变化及与环境因子的相关关系,于2009年4月-2010年3月采用黑白瓶法对其进行逐月采样调查.结果表明,初级生产力(以C计)四季变化规律为夏季[0.95 g·(m3·d)-1]冬季[0.83 g·(m3·d)-1]春季[0.77 g·(m3·d)-1]秋季[0.62 g·(m3·d)-...