基于生态足迹的区域绿色技术效率及其影响因素研究

衡量经济产出的本质尺度是向消费者提供最终服务的质量和价值,而不简单局限于生产出的物质数量。为此,把环境、资源因素纳入传统技术效率测算框架:通过引入生态足迹变量,来表征自然资源投入;借鉴绿色GDP核算的思想,利用绿化指数对传统产出进行调整,以表征绿色产出;结合资本存量及有效劳动力指标,基于SFA模型测算出我国2001-2010年省级单位的绿色技术效率,进而从技术、制度、产业层面进行因素分析。结果表明:我国绿色技术效率呈缓慢上升的趋势;与传统技术效率比较,不仅数值更低,而且区域间差异程度更小;技术引进必须与消化、吸收和改造相结合,才能真正起到提升区域绿色技术效率水平的作用,否则会起到负面的影响;交通通讯基础设施的快速发展使得技术溢出对绿色技术效率提升产生积极影响;出口虽然加大了生态输出,但能促进环境资源利用效率的改善;我国工业发展过程中资源的利用效率有待提高;城市化进程中过度的环境资源负荷与较高的生态资源占用有碍区域绿色技术效率的发展。     

长三角区域绿色技术创新对工业二氧化碳排放影响的空间效应研究

绿色技术创新是推动区域高质量发展的重要途径之一。基于2011～2019年长三角区域41个地级及以上城市的面板数据,采用ArcGIS空间分析和空间杜宾模型,分析了长三角区域工业二氧化碳排放和绿色技术创新水平的时空格局,并实证考察了绿色技术创新对工业二氧化碳排放影响的空间效应。研究表明：(1)工业二氧化碳排放量处于高位小幅波动上涨态势,呈现东高西低、北高南低格局,而绿色技术创新规模先缓后急逐年递增,呈现东高西低格局,且“反K字型”空间格局初现雏形。(2)绿色技术创新对碳排放的影响具有显著的空间传导效应,地理空间以及经济地理空间邻近城市的绿色技术创新水平的增加会促进本地城市的碳减排。(3)独立绿色技术创新在抑制工业领域碳排放方面成效显著,邻近城市绿色技术创新对本地城市工业碳排放的抑制作用大于本地城市的绿色技术创新对工业碳排放的促进作用。合作绿色技术创新因规模较小对工业碳减排效果不显著。深入探索长三角区域内部城市间在促进碳减排方面协同合作、联防联控机制并加强区域内部绿色技术协同创新网络建设是进一步推动长三角低碳绿色发展的着力点。     

绿色产业政策与制造业绿色技术创新北大核心CSCDCSSCI

绿色产业政策是指中央或地方政府制定的、以绿色政策工具为手段,以促进产业绿色转型升级为目标的各种策略组合。绿色产业政策鼓励企业绿色创新,强调以创新驱动的方式实现制造业高质量发展。然而,目前国内关于绿色产业政策实施效果的评价研究存在严重缺口。文章将2017年国务院批准设立的绿色金融改革创新试验区视为一次外生冲击,基于2011—2019年沪深A股上市公司面板数据,采用双重差分法实证检验了该政策对制造业绿色技术创新的影响及内在机制。研究发现,与非试验区企业相比,绿色金融改革创新试验区的设立通过缓解融资约束,整体上促进了制造业绿色技术创新。同时,绿色金融产生的信贷资源配置效应,有助于引导金融资源从重污染行业流向绿色清洁行业,这不仅缓解了试验区非污染企业的融资约束,也加重了污染企业的融资成本,从而倒逼污染企业绿色转型。在引入企业生命周期动态视角后,结果显示,试验区设立更易诱发制造业行业中成熟期企业绿色技术创新,对成长期和衰退期企业的影响并不显著。进一步地,从地区市场环境和企业所有制等角度对绿色金融的异质性作用进行了探究,发现绿色金融的创新激励效果在要素市场发育程度更高的分位区间以及国有企业中更为显著。基于上述政策效果的评价结果,目前中国政府制定的以绿色金融为主要手段的区域型绿色产业政策能够在内化环境外部性成本的条件下,实现制造业绿色转型升级。但是,在未来还需精准化推广绿色金融改革创新试验区,不断丰富和完善试验区内绿色金融产品和工具。该研究为绿色金融在环境污染治理标准和治理体系中争取“一席之地”提供了丰富的理论和经验证据,同时也为碳达峰、碳中和目标的实现提供了基于绿色产业政策视角的可行思路。     

长江经济带绿色创新效率评价研究——基于双重异质性DEA区间交叉效率模型

为了更准确地评价长江经济带的绿色创新效率,综合考虑环境异质性、决策单元异质性和所有最优权重信息,构建了双重异质性DEA区间交叉效率模型,提出了单重异质性DEA区间交叉效率评价思想,对2013～2020年长江经济带沿线95个城市的绿色创新效率进行了评价,研究结果表明：(1)考察期内,无论在双重异质性还是单重异质性下,长江经济带整体绿色创新效率均未达到有效状态。但在单重异质性下,整体绿色创新效率呈现上升态势,且具有明显的阶段特征。(2)双重异质性下,长江经济带下游地区的绿色创新效率与城市发展水平不一致。(3)单重异质性下,绿色创新效率具有“下游优于中游,中游优于上游”的空间分布格局。(4)双重异质性下,长江经济带上游、中游、下游地区绿色创新效率最高的城市分别为遂宁、邵阳、亳州;单重异质性下,遂宁的绿色创新效率最高。基于上述结论,结合长江经济带各区域位置和城市发展阶段,提出了提升长江经济带绿色创新效率的建议。     

基于WTP-DEA方法的中国工业经济-环境效率评价

文章为了全面分析评价中国工业近年来的效率发展情况,在经济效率评价的基础上,将工业的环境影响引入到评价体系中,采用超效率DEA评价方法,利用中国工业的基础经济与环境数据,结合社会支付意愿理论,对2000-2008年的中国工业进行了经济-环境效率测算,揭示了中国工业经济-环境效率的总体情况和发展趋势。文章在DEA效率评价过程中提出了新的解决环境非期望产出的方法,利用社会支付意愿理论将工业的环境排放和资源消耗货币化,并将货币化后的环境影响作为DEA模型中的工业环境投入,以此消除了DEA方法在工业经济-环境效率评价中存在的局限性;此外文章以社会支付意愿作为各环境影响的权重,可以更合理地反映工业的环境影响程度,提高效率评价的准确性。文章通过对比不同模型的评价结果,一方面反映出2000-2008年中国工业的经济-环境效率呈现逐年提高的良好态势,另一方面也反映出虽然中国工业的环境影响逐年恶化,但相对于经济因素其对中国工业效率的影响程度尚不十分显著,且近年来在正面影响与负面影响间波动。     

基于DEA-Malmquist方法的中国区域排污费征管效率分析

排污收费制度是我国一项基本的环境管理制度,但目前排污收费制度还不够完善,征管效率受到许多质疑。为了探究我国排污费征管效率水平及其影响因素,本文利用数字包络分析方法(DEA模型)和Malmquist指数对我国排污费征管效率进行实证研究。基于面板数据对我国31个省市自治区2005-2010年的排污费征管效率变化状况进行测算,分析排污费征管效率的变化情况以及影响因素,并测算征管效率对排污费增长的贡献率。研究表明:①2005年至2010年全国征管效率水平普遍比较高,效率值基本处于0.6-1之间,且呈逐年提高趋势;②各省之间征管效率存在一定的差异,其中,北京、天津、内蒙古、辽宁、上海等12个省市始终征管有效,而云南、安徽、福建、陕西、江西和江苏、浙江等19个省市远离效率前沿面;③废水、废气和固体废弃物排放等因素与监管效率呈明显的负相关关系,监管设备、劳动力对监管效率有显著的正影响;④监管效率对排污费征收额有绝对的正效应,即每提高1%的征管效率,则征收额度将提高61.84万元。最后,从监管人员、设备和监管体系三个方面给出提高排污征管效率的政策及管理建议。     

中国高技术产业技术创新与能源效率协同发展实证研究

技术创新对能源效率的提高具有重要影响。技术创新可分为产品创新和工艺创新两种类型,且不同类型的技术创新在提高能源利用效率上具有差异性。然而,只有产品创新和工艺创新都与能源效率协同发展才能更有效促进经济增长。根据协同学理论,建立技术创新和能源效率复合系统协同度模型,采用1995-2009年中国高技术产业科技活动和能耗数据,对中国高技术产业产品创新、工艺创新和能源效率协同发展状况进行实证研究和理论解释。实证研究结果表明,从1995-2009年,中国高技术产业技术创新和能源效率协同发展的程度并不高;工艺创新与能源效率协同发展程度要高于产品创新与能源效率协同发展程度,但产品创新与能源效率协同发展增长速度更快。高技术产业应进一步加强技术创新、降低能耗,提高技术创新-能源效率协同水平。其中,提升工艺创新-能源效率协同水平将成为未来中国高技术产业技术创新与能源效率系统协调发展的重要任务。     

政府在中小企业绿色技术创新中的地位和作用

中小企业的快速发展带来的环境问题不容忽视，为实现中小企业自身的可持续发展也为保护环境，必须实施绿色技术创新。由于在环境配置上的“市场失效”，政府必须从宏观上支持中小企业的绿色技术创新，从污染、法规、政策等方面给予鼓励和扶持。     

Analysis of the efficiency of regional tourism based on DEA window technology

In this study, data envelopment analysis is used to measure the tourism efficiency of 31 regions in China according to the panel data from the year 2000 to 2010. The conclusion shows that the efficiency of tourism industry is on the rise as a whole, while the diversity of every region becomes more and more apparent. High efficiency appears in east regions like Beijing, Tianjin and Shanghai where the economy is developed, and regions like Jilin, Sichuan and Gansu in the midland and west show low efficiency.     

人力资本、产业结构调整与绿色发展效率的作用机制

寻求经济增长与环境改善的双赢已成为中国推进绿色发展的内在要求。人力资本与产业结构调整相互作用,均被视作改善绿色发展效率的重要支撑条件,然而两者的相互作用能否促进中国绿色发展效率提升尚未得到关注。本文梳理人力资本、产业结构调整与绿色发展效率之间的作用机制,在使用包含非期望产出的SBM模型测算中国1997—2013年各省份绿色发展效率的基础上,识别人力资本、产业结构调整及其交互对于绿色发展效率的作用方向与影响力度。结果显示:总体而言,样本期内绿色发展效率存在无效率状态,这与中国粗放型发展方式有关;从空间尺度上看,绿色发展效率呈现出东部高于中西部的态势;从时间尺度上看,绿色发展效率在样本前半期与后半期的变动趋势并不一致,前半期效率值呈现出下降趋势而后半期则表现为波动变动;全国层面与东、中、西部人力资本水平以及人力资本结构未能发挥提升绿色发展效率的作用,产业结构调整的两个维度——产业结构高级化与产业结构合理化在全国层面与东、中部均表现出改善绿色发展效率的态势;人力资本水平(人力资本结构)与产业结构高级化、产业结构合理化的交互项对于绿色发展效率的提升作用在全国层面与东部有所体现但力度不强。应以联动性而非割裂的视角看待中国所进行的人力资本培育与产业结构调整,应当努力减少人力资本与产业结构调整之间相互脱节、不相适应的状况,不断增进人力资本与产业结构调整的适配性以提升中国各省份绿色发展效率。     

Study on the efficiency and regional disparity of green technology innovation in China’s industrial companies

This paper first constructed a system to evaluate the innovation efficiency of industrial companies within Mainland China. Then, a principal component analysis (PCA) was performed to these indicators for dimensionality reduction, so as to figure out the technology innovation efficiency in these two phases, respectively. Finally, the overall efficiency of industrial companies in different regions was estimated and factorized via data envelopment analysis (DEA). The results showed that: (1) the efficiency of green technology innovation of industrial companies in China was relatively low as a whole, which mainly resulted from pure technical efficiency (PTE). Further, this huge gap continues to expand in these regions. And both PTE and scale efficiency (SE) in central and western regions leave much to be expected. (2) In the first phase of green technology development, when environmental factors were concerned, the efficiency was much lower than that without environmental considerations. Besides, the central and western regions were facing increasingly severe environmental problems, and there was a wide disparity in technology development efficiency among eastern, central, and western regions. (3) In the second phase of green technology commercialization, there were still more rooms for improvement in raising the efficiency of green technology innovation, and the efficiency in eastern, central, and western regions was ranked from highest to lowest. (4) Liaoning, Hebei, Heilongjiang, Xinjiang, Shanxi, Inner Mongolia, Yunnan, and Qinghai should focus on improving their technology; Jilin, Jiangxi, Anhui, and Guangxi should make their efforts to reduce resource redundancy; whereas Ningxia and Gansu should try to solve the above two issues.     

中国省际间绿色发展福利测量与评价

在绿色发展理念下,对绿色发展福利进行测量和评价比传统的GDP评价更能体现发展的质量。本文基于生态绩效理论,将绿色发展福利增长速度推导为脱钩指数与GDP增长速度的乘积。首先以人类发展指数作为绿色发展福利的判别标准,根据脱钩指数理论,以数值0和0.1为界线,将2002—2014年中国31个省份的绿色发展福利水平划分为"负福利增长"、"绝对低福利增长"、"相对低福利增长"三类。其次,利用数据包络分析(DEA)方法及Malmquist指数测度兼顾期望产出(GDP)与非期望产出(生态足迹)的绿色经济增长,并对中国省际绿色经济增长效率进行分解,将绿色全要素生产率分为技术效率变动、技术变动、纯技术效率变动和规模效率变动,以探讨影响中国绿色发展"C"模式的关键因素。实证结果表明:中国大陆31个省份的脱钩指数均小于0.6(两个省份的脱钩指数小于0),处于低福利增长状态,但是整体上省际间脱钩指数与GDP增长速度呈现正相关关系,省际间人类发展指数的差异主要表现在公平的教育机会与收入分配差距两个方面。对中国大陆31个省份绿色经济增长速度的分解表明,绿色全要素生产率的提升主要得益于技术效率变动、纯技术效率变动、规模效率变动指数的提高,且每个时期三者的贡献率均在1左右波动。检验期间,北京、上海、广东、天津四个省份作为"创新者"共同推动产出朝着最优生产前沿面外移。最后,为了构筑中国绿色发展"C"模式,认为应该以绿色发展福利水平的提升为导向,在依据绿色全要素生产率提高绿色经济增长效率的同时,应注重教育公平与收入分配差距的缩减。同时,应积极发挥创新者省份绿色发展的示范效应,带动非创新者省份共同发展。     

内生创新、人文发展与中国的能源效率

基于内生经济增长理论,本文通过运用面板数据分析方法,重点讨论了内生创新和人文发展对中国能源效率的影响。研究结果表明,无论是全国层面的总体估计还是从东部、中部和西部的分区域估计,内生创新对中国的能源效率都产生着正面影响;人文发展状况总体上对能源效率的提高也具有正面的影响,但是人文发展中人均消费量的提高对能源效率的改善产生着负面的效应。内生创新和人文发展对能源效率的作用在中国东部、中部和西部地区不尽相同,这些作用一致呈现出由东部向中部再向西部地区逐渐递减的分布趋势。人文发展较内生创新而言对能源效率的贡献弹性更加显著。因此,从内生创新和人文发展的角度出发,通过有效措施把能源消费方式转变到依靠技术进步、人口与经济社会协调发展的内涵式消费方式上来,依然是提高中国能源效率的有效策略。     

基于DEA与ESDA的中国国家级贫困县发展效率的测度与时空演化研究

本研究从发展效率角度出发,以592个国家级贫困县为研究对象,构建了投入-产出指标体系,采用数据包络分析法,测度了2002和2012年中国国家级贫困县的发展效率,并基于GIS空间分析法对发展效率的空间差异格局进行了深入分析。研究发现:第一、国家级贫困县覆盖的面积在扩大,西南地区的贵州省和西北地区的甘肃省成为目前国家扶贫开发的重点和难点地区。第二、特色资源的利用和开发是国家级贫困县实现经济发展的关键。贫困地区往往具有得天独厚的矿产资源、自然景观资源等,利用好上述资源可以促使贫困地区真正实现经济的成长发展。2002年DEA有效的贫困县主要是自然资源、人力资源和旅游资源相对丰富的地区,这些地区通过相关资源的开发已经实现了自身经济的"内生式增长",而且这些地区基本都已经退出了国家级贫困县的范畴。贵州和甘肃等各类资源非常匮乏的地区成为DEA效率最低的国家级贫困县集中区。这两个省份地理位置闭塞,自然条件恶劣,资源禀赋贫乏,缺乏可以支撑经济内生发展的支撑。第三、DEA有效和DEA效率偏低的贫困县都表现出一定的空间相关性。根据贫困县的空间临接性,采取集中连片的扶贫开发政策符合贫困县的实际情况。第四、2002-2012年间,国家级贫困县县域经济的热、冷点格局发生了很大变化。国家级贫困县的经济发展态势出现了很大的改变。     

长江经济带城市发展绿色效率研究

我国经济发展进入新常态,资源和环境约束压力不断增强。城市是现代经济增长的中心,绿色高效是我国城市转型发展的必由之路。本文构建反映城市经济增长、社会效益、资源节约、环境保护的绿色效率体系,并利用DEA作为工具来监测长江经济带108个地级及以上城市绿色效率。研究表明,长江经济带城市绿色效率整体水平不高,但是有逐步改善的趋势。将城市绿色综合效率进一步分解为规模效率和技术效率,相比规模效率,技术效率成为制约长江经济带绿色城市综合效率的主要因素。长江经济带城市要改变目前效率低下的现状关键在于提高技术效率,推进城市的创新发展,推动新技术、新产业、新业态的发展,促进产业结构的优化升级。本文对投入产出的冗余度与不足度进行了分析,并解释了低效率的根源。从资源投入的冗余度来看,土地资源能源劳动力技术资本水资源,长江经济带资源利用率低,存在高投入、高消耗的问题,加快长江经济带中西部地区城市绿色发展,应合理配置资源要素。从期望产出不足度来看,地方财政预算内收入社会消费品零售总额GDP,长江经济带目前总体发展模式还是追求经济产出的最大化,而忽视了经济运行的质量与社会效益。绿色效率不高主要集中在资源的过度消耗和环境污染物过度排放方面,其中环境问题成为城市发展过程中提高绿色效率亟待解决的重点和难点问题。应共同推进生态环境的保护,改革创新环境管理体制机制,推行环境保护市场化,加强对环境的监管和治理,这关系着长江经济带城市发展绿色效率的提高与生态文明示范带的实现。     

中国绿色经济发展和机制政策创新研究

通过绿色转型创造新的发展和就业机会对于摆脱经济危机、提升国家竞争力并占据全球制高点和领先地位已经成为全球共识。中国的绿色经济发展将对其未来经济繁荣乃至全球经济发展产生深远影响。转变经济发展方式,实现绿色发展,这不仅是中华民族长远发展的战略性选择和必然需要,也是对全球可持续发展的积极贡献,将对人类发展产生的重要影响。中国正逐步走向绿色发展之路,建设资源节约型社会和环境友好型社会,发展循环经济和低碳经济已经为中国的绿色发展奠定了较为坚实的基础。但是在全球化大背景下,中国正面临各种规模庞大、情况复杂的经济发展、社会转变与环境保护的挑战与机遇,尤其是在宏观层面,绿色发展的体制机制保障尚不健全,制约了中国绿色转型的成效。如何通过恰当的制度创新,进一步推进转型成本效率的提高和体制机制与政策法规质量的改善,加快并深化中国的绿色转型是目前面临的主要问题。本文针对上述问题,系统归纳总结了国际上发展绿色经济的普遍经验以及中国发展绿色经济面临的主要问题和挑战,认为发展绿色经济目前并没有一种通用的模式,解决中国发展绿色经济发展过程中所面临的资源环境制约,必须调整现行以GDP为导向的政府和官员绩效考核体系,平衡目前财政分权体系中财权和事权不对应问题,进一步明确政府和市场的作用及各自起作用的领域,同时,综合应用法律、财政、税收和价格等工具,重视不同手段的综合和协同运用,在不同的发展领域,提出具有适应性和包容性的发展策略,具体来说:①实施"差异化"区域绿色发展战略,针对不同的经济发展和资源环境基础,提出不同的发展重点,同时,建立分区域的绿色发展监测和评估体系;②通过技术进步和管理创新发展绿色农业,以保障农产品安全、生态安全和资源安全为重点,推动农业发展政策、农业生产组织、农业技术服务和农业管理体系的转型;③以资源节约和环境友好为基本原则,实施绿色创新战略,引导和推动工业结构的优化升级;④创建绿色服务业体系;⑤推行绿色消费模式,以绿色消费倒逼绿色经济转型。     

长江中游城市群能源效率评价研究

提高能源效率、促进低碳经济转型是当前长江中游城市群区域协同发展和新型城镇化建设的重点和难点。基于共同前沿(Meta-frontier)理论,利用数据包络分析方法构建非参数前沿,并将SO2排放量这一非期望产出纳入DEA模型中,比较分析了2005—2014年长江中游城市群全要素能源效率的区域差异,采用"技术缺口比率"衡量长江中游城市群三大区域之间能源利用的技术差距,并在此基础上研究了能源非效率的分解以及对真实的能源强度和潜在的能源强度进行了相关分析。研究结果表明:1当前长江中游城市群全要素能源效率整体水平偏低,但地区差异并不显著。2三大区域之间的能源技术差距不是很大。3技术缺口和管理等因素对不同区域能源非效率的作用不同。4真实的能源强度和潜在的能源强度都具有一定下降的趋势,而且两者之间的差距逐渐缩小。最后根据分析结果得出一些结论和启示,如制定区域节能战略时坚持"求同存异"的原则,加快技术进步,积极进行能源技术创新,不断提高管理水平等。同时,政府应加大对长江中游城市群的政策倾斜力度,这样才能充分挖掘长江中游城市群的节能减排潜力,这对提升中国区域能源效率的整体水平以及促进绿色经济转型具有重大意义。     

Low-carbon technology innovation responding to climate change from the perspective of spatial spillover effects

China’s technological efforts to tackle climate change have lasted for many years. It is necessary to test the effect of these efforts with quantitative method. To be exact, whether and how China’s low-carbon technology innovation responds to climate change should be tested. Based on the 2004–2015 panel data of 30 provinces in China, we use the method of ESDA analyzing the spatial correlation of China’s low-carbon innovation technology. Furthermore, we use the spatial Durbin model empirically analyzing the spatial spillover effects. The results obtained are as follows: first, supply and demand of Chinese low-carbon innovation has some deviation in the spatial distribution. The low-carbon technology innovation as the supply factor shows the characteristics of expanding from the east to the west. Innovation in eastern China has always been the most active, but innovative activities in the middle and western China are gradually decreased. However, carbon emissions have the characteristics of moving westward, implying the change of technology demand different from technology supply. Second, China’s low-carbon innovation actively responds to the trend of climate change, indicating China’s technological efforts have paid off. However, the spatial spillover effects are not significant, showing that the efforts in each region of China still work for himself. Third, environmental regulation and market pull are important factors for low-carbon technology innovation. Among them, both supporting policy and inhibitory policy have significant impact on the local low-carbon technology innovation, but no significant spatial spillover effects. It shows that environmental policies in different regions are competitive and lack of demonstration effects. Economic growth and export as market pull have higher level of effect on low-carbon technology innovation for both local and adjacent areas. Some policy implications are proposed based on these results finally.