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.     

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。     

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。     

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...     

基于环境修正的中国农业全要素生产率度量

环境的外部性使包含环境影响的生产率度量一直是个难题,而此类研究对推动我国农业可持续发展具有重要意义.本文提出了一种度量和评估包含环境影响的农业生产率方法,在本研究中,环境的外部性通过定义一个包含市场产出和污染产出的总产出而纳入分析框架,用总产出代替传统TFP计算中的产出,包含环境影响的全要素生产率公式得以建立.利用基于单元的综合调查评价法计算了1990-2008年我国主要农业污染物排放数量,并在此基础上度量了基于环境修正的我国农业全要素生产率.研究表明在1990-2008年间我国经环境调整后的农业生产率增长呈现减小趋势,农业环境污染使农业生产率增长降低0.09%-0.6%,量呈现较大的时期变化;依据不同环境污染价值损失评估法,环境对农业全要素生产率的修正会带来或高或低的结果.为了更准确地度量环境对农业全要素生产率的影响,需要进一步探索环境污染价值评估方法,完善我国农业环境监测体系.     

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。     

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。     

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...     

基于环境因素的中国农业生产率增长研究

考虑环境因素,运用方向性距离函数测算了1999-2008年中国30个省(直辖市、自治区)的农业环境技术效率,采用Malmquist-Luenberger生产率指数测度了28个省(直辖市、自治区)的农业全要素生产率(TFP)增长,并将其进一步分解为技术进步率指数和技术效率变化指数,以分析农业技术进步和农业技术效率变动对中国农业生产率增长的贡献.实证结果表明:东部的农业环境技术效率明显高于中、西部,而中、西部的差别很小,中部略低于西部;1999-2008年间各年的ML指数均值都大于1,表明中国农业每年的生产率都在增长;中国农业生产率的改进来源于技术进步,技术效率变化均值为0.997,农业技术效率在轻微退步;忽略环境因素会高估我国的农业生产率增长.在上述结论基础上,对如何促进中国农业生产率健康发展提出了相应的政策建议.     

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"。     

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...     

山东省全要素能源效率及其影响因素分析

能源是人类赖以生存的物质基础,是现代经济增长和发展不可或缺的投入要素。提高能源效率是破解当前经济发展中面临的能源紧缺与环境污染两大困境的必经之路。本文选取基于投入导向的规模报酬不变的超效率DEA能源效率模型,以山东省全要素能源利用效率作为研究对象,运用1996-2010年山东省17地市际面板数据,在生产函数中加入环境污染这一非合意产出,测算出山东省各地市的全要素能源效率,对各地市节能潜力进行评价,并进一步分析了其影响因素,结果发现:目标区间内,山东省全要素能源效率的均值呈不断上升趋势;东中西部地区之间全要素能源效率变化趋势大体相同,但差距较为明显;产业结构、能源结构和对外开放程度同全要素能源效率呈显著的负相关关系,而技术进步的作用并不突出。因此,通过进一步优化产业结构、改善能源消费结构、充分发挥技术创新的作用,能够提高全要素能源效率,降低环境污染。     

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。     

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。     

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。     

农业环境规制促进了小麦绿色全要素生产率的提升吗?

基于1998～2016年中国小麦主产省面板数据,采用Malmquist-Luenberger指数测算了环境约束下小麦绿色全要素生产率(GTFP),并利用空间计量方法研究了环境规制对小麦GTFP的影响和空间溢出效应.结果 表明:(1)小麦GTFP呈现出显著的空间自相关性,环境规制能够促进本区域的技术创新,从而带动小麦GT-FP的增长,同时邻域通过环境规制所实现的技术创新对本区域小麦GTFP的增长有正向溢出效应;(2)环境规制强度和小麦GTFP之间存在显著的“倒U型”关系,西部地区处于拐点左侧,而大部分中部地区则处于右侧,说明中国小麦产业中强“波特假说”具有阶段性;(3)由于小麦GTFP显著低于传统小麦全要素生产率,小麦产业存在着以破坏生态环境为代价的粗放型增长.     

转型期中国农业生产率增长的分解、变迁与分布

转型期中国农业取得了长足进步,这其中生产率增长扮演了什么角色?研究这一问题对于未来中国农业可持续发展和增长方式的转变具有重要意义.论文使用非参数的数据包络分析方法,对1978-2005年间中国农业全要素生产率增长及其分解的时间变迁和省区分布模式进行实证考察.整个实证表明,转型期中国农业全要素生产率增长较为显著.从其内部构成来看,这一增长主要由前沿技术进步贡献,效率改善的作用相对有限.从时间变迁模式来看,大致可以将其分为五个阶段,其对农业增长的贡献基本是顺周期的.不过从其空间分布模式来看,各省区间的生产率增长差异非常明显.论文最终认为,中国完整的农业科学研究体系在农业R&D方面取得了成功,但整个农业技术推广体系在前沿农业技术的适应性改良、扩散方面并不怎么成功,未来中国农业理想的集约型增长模式应该是技术进步与效率改善并存的"双驱动"模式.     

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。     

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。