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。     

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。     

农村劳动力资源变迁对粮食生产效率影响研究

本文采用2001-2010年全国30个省份有关粮食生产的面板数据,基于粮食生产区域分异视角,运用随机前沿生产函数模型对我国粮食主产区、主销区、平衡区种粮技术效率进行了测算,然后将反映农村劳动力资源变迁的变量纳入技术非效率模型,比较分析了不同区域农村劳动力数量及质量变化对种粮技术效率的影响。结果表明:1农村劳动力非农转移对粮食生产技术效率的提高有显著正向积极作用,就区域影响程度来看,平衡区主产区主销区,说明在粮食平衡区劳动力转移对粮食生产效率有较大的提升作用,意味着在该区域存在较多的农村剩余劳动力;2农村人力资本水平对粮食生产技术效率也具高度显著的正向影响,但影响力度不大,表明我国农村劳动力资源存在着质量意义的过剩现象,同时也揭示了我国农业生产技术进步在很大程度上属于非技能偏态技术进步;3在技术效率水平上,全国及三大区域都呈现出浮动上涨趋势,效率水平不断提高,其中以主销区平均技术效率最高,主产区次之,平衡区最低。     

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...     

环境规制、农业绿色生产率与粮食安全

绿色发展将成为中国未来粮食安全保障的重点内容,衡量农业绿色生产率有利于判断当前的发展位点,且合理的农业环境规制是促进绿色生产效率提升和解决粮食供需矛盾的有效途径。本文引入碳排放交易和排污费征收标准,在将考虑了环境成本的农业绿色GDP作为产出运用随机前沿函数模型(SFA)核算中国2000—2015年省级农业绿色全要素生产率的基础上,采用GMM方法检验了农业绿色全要素生产率与粮食安全保障程度之间是否具有因果关系,并构建联立方程模型具体分析了两者之间的影响机制,以及不同环境规制因素对两者的驱动机制。结果表明:①2000—2015年间全国平均农业绿色全要素生产率年均增长4. 10%,呈现明显的时序波动性以及地区之间的梯度性特征;②农业绿色全要素生产率和粮食安全之间存在双向因果关系;③农业绿色生产率的提高会降低粮食安全的保障程度,而过度重视粮食安全保障反过来会抑制农业绿色生产率的增长;④命令控制型环境政策规制对农业绿色全要素生产率和粮食安全均产生正向影响,激励性碳排放交易规制对农业绿色全要素生产率和粮食安全分别产生了正向作用和负向作用,自愿性环保投资规制仅对农业绿色全要素生产率产生了显著正向影响。因此,精心设计环境监管工具,改善环境规制政策的适度性和适用性,建立强化能够充分调动农民实施清洁生产的激励机制和市场化排污交易机制,大力整合不同类型环境法规从而构建均衡的"环境规制组合"体系,是提高农业绿色生产率增长和保障粮食安全可持续发展的关键。     

城镇化对粮食生产环境技术效率影响研究

我国粮食生产在实现了"十一连增"之后正面临着城镇化所带来的资源约束和环境挑战,如何实现城镇化与粮食生产的协调发展,是我国当前需要高度关注的一个重大问题。本文以1994-2012年我国29个省(市、区)为研究对象,利用方向距离函数将环境因素纳入到粮食生产技术效率测算框架,对我国粮食生产环境技术效率值进行了测算,并对不同阶段各粮食生产功能区粮食生产环境技术效率的演变特征进行了分析,在此基础上将城镇化细分并设置了人口城镇化指标、土地城镇化指标、产业发展城镇化指标和生态环境压力城镇化指标,利用所构建面板数据模型探讨了城镇化对粮食生产环境技术效率的影响。研究结果表明:11994-2012年城镇化加速期,我国粮食主产区和主销区的粮食生产与环境的协调度要优于粮食平衡区,但是粮食主产区和主销区的粮食生产环境在逐步恶化,粮食平衡区则在逐步好转;2人口城镇化有利于粮食主销区和平衡区粮食生产环境技术效率提升,对粮食主产区则相反。土地城镇化、产业发展城镇化和生态环境压力城镇化不利于全国及各粮食生产功能区粮食生产环境技术效率的提升;3城镇化对粮食生产环境技术效率的影响存在功能区差异性。     

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。     

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。     

互联网发展对中国全要素能源效率的影响及网络效应研究

数字经济时代,伴随着新一代网络信息技术以及能源互联网等网络经济新业态、新模式的快速发展,互联网发展很可能在提升地区全要素能源效率方面发挥更大的作用。文章分析了互联网发展影响地区全要素能源效率的作用机理,并采用2000—2015年中国省际面板数据,运用面板Tobit模型、门槛回归模型,实证考察了影响大小及网络效应情况。结果表明:(1)中国地区之间存在数字鸿沟,互联网发展和全要素能源效率地区不平衡现象比较显著,存在"东部→中部→西部"递减梯度分布,耦合度分析发现两者之间具有比较密切关系。(2)互联网发展对地区全要素能源效率提升具有正向促进作用。互联网发展、创新能力、所有制结构、经济集聚对全要素能源效率存在显著正向影响,对外开放度存在显著负向影响,能源消费结构存在负向影响,但统计不显著。(3)互联网发展对地区全要素能源效率的影响存在显著的双重门槛效应。网络使用从"低规模→中规模→高规模"变化时,互联网发展对全要素能源效率均有正向影响,但显著性则从"不显著→显著→不显著"变化,而且影响大小也会相应变化。因此,互联网对中国全要素能源效率的正向促进作用是非线性的,一定范围内随着互联网使用规模的增加,其影响作用也会跳跃性的变大,即存在网络效应。要充分发挥"互联网+"在提升地区全要素能源效率中的作用,认识到网络效应条件,推动互联网与能源生产、消费深度融合,以网络信息化手段提升节能技术创新水平,改变生产和生活方式,促进区域智能、绿色、协调发展。     

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...     

技术异质下中国城市生态全要素生产率测度及其空间溢出效应

实现地区经济增长与生态效益的协同增长,不仅能够有效推进和完善生态文明建设,也有助于加快发展方式绿色转型。该研究从强可持续和共同前沿理论的角度入手,基于2011—2020年中国285个地级市面板数据,考虑区域技术异质性的特征,采用基于共同前沿的三阶段SBM模型来测度城市生态全要素生产率,并利用空间杜宾面板模型分析城市生态全要素生产率的空间溢出效应以及影响因素。研究结果表明：(1)在剔除外部环境因素和随机因素影响后,各地区生态全要素生产率相比于未改进前有了较大幅度的下降;从分地区效率均值来看,呈现出东部>东北>西部>中部的特征。(2)不同空间权重矩阵下,城市生态全要素生产率具有明显的空间溢出效应,且存在差异性特征。(3)考虑地理位置、经济发展水平及资源禀赋差异因素,东部地区和非资源枯竭型城市生态全要素生产率产生的空间溢出效应更加明显,而中部、西部、东北地区和资源枯竭型城市生态全要素生产率的空间溢出效果则一般。(4)城市生态全要素生产率的提升,离不开相邻地区的协作和交流,进而形成以邻为伴和互利共赢的发展格局。因此,在中国经济面临转型发展的新时期,需要重视提高要素和资源的利用...     

中国城镇化、配套产业发展与农村居民消费拉动

农村居民消费不足是现阶段我国经济失衡的一大表现,加快我国城镇化建设的重要目标之一在于促进农村居民消费,于此同时,城镇化建设对农村居民消费的影响,还受制于配套产业发展水平的高低。本文首先探索性地构建城镇化影响农村居民消费的理论解释。在此基础上,采用2000—2012年我国30个省(市、区)的数据,运用双向固定效应模型,实证检验了城镇化水平、产业发展与农村居民消费之间的关系,其中重点从地区工业发展水平和服务业发展水平两个方面探讨配套产业发展的调节效应。此外,在估计过程中考虑到研究对象的区域异质性,对于东、中、西部分样本还进行了分组对比考察。本文研究结果表明:(1)城镇化能够显著促进农村居民的消费,工业发展水平具有明显的正向调节作用,但服务业发展水平的调节作用并不显著;(2)东部地区相比中、西部地区,由于配套优势,城镇化的推进更能有效地促进农村消费的提升;(3)东部地区工业发展水平的正向调节效应显著存在于工业化水平由最低端向中端攀升的过程中,而在西部地区,由于工业发展低效益伴随的农村劳动力外流以及对当地耕地的低效利用,工业发展反而削弱了城镇化的正向调节作用。因此,为了更好地通过促进农村消费实现扩大内需,本文研究的政策建议包括:在当前我国城镇化建设进程中,要特别注重对配套产业特别是工业的培育,防范产业空心化风险,稳定就业。东部工业发展的重点应是扶持工业最不发达区域,缩小区域之间工业发展差距,西部工业发展的重点则在于提高工业发展的效益,引导农民工回流,调整经济发展结构和模式。     

长江经济带水资源利用的动态效率及绝对β收敛研究——基于三阶段DEA-Malmquist指数法

利用三阶段DEA-Malmquist指数法,对2009~2014年长江经济带11省市水资源全要素生产率及其分解指数进行了测算和分析。研究结果表明:在剔除了外部环境因素和随机误差因素以后,长江经济带水资源的全要素生产率及其分解效率发生了显著变化,水资源全要素生产率年均增长7.2%,技术进步指数年均增长4.7%,技术效率指数年均增长2.4%,技术进步是推动长江经济带水资源全要素生产率增长的主要源泉。分区域来看,西部地区水资源全要素生产率和技术效率年均增长率最高,东部地区技术进步年均增长率最高。长江经济带水资源全要素生产率存在显著绝对β收敛,表明长江经济带内省际水资源全要素生产率差距正在缩小,最终都朝相同的稳态水平趋近。     

中国粮食产量变化的驱动效应及其空间分异研究

粮食安全是一个国家和地区经济和社会稳定发展的基础,而粮食产量则是衡量粮食安全的最为重要指标,研究粮食产量变化的驱动效应对于实现其持续稳定增长具有重要意义。综合考虑种植业结构、农林牧渔业结构、农业生产经济收益、农业劳动力等各因素对粮食产量的影响,从农业经济学的视角出发,构建了粮食产量分解的理论框架。基于这一框架,将粮食产量变化分解为种植经济的粮食安全效应、农业结构调整效应、农业劳动力农业经济收益效应、农业劳动力当量效应等4种。采用对数平均迪氏分解模型(LMDI)和粮食生产的空间转移系数,揭示了4种效应对1978—2014年中国粮食产量的时序变化以及2000—2013年全国31省(市、区)粮食产量的空间变化的影响程度。研究结果表明:无论从时间还是空间变化方面,农业劳动力农业经济收益效应都是驱动粮食增产的首要因素,种植经济的粮食安全效应则是抑制粮食增产的首要因素。在政府主导模式下,农业结构调整对粮食增产的负面影响较小,而在农户主导模式下,农业结构调整对粮食产量的负面影响明显增强,这一结果在粮食主产区表现尤为明显。1978—2014年,中国劳动力当量效应对粮食产量变化由正向驱动作用不断向负向抑制作用转变,且其对粮食增产的抑制作用不断增强,这一现象在粮食主产区表现也尤为突出。因此,为促进中国粮食产量持续增长,尤其需要发挥政府在粮食主产区农业结构调整中的主导作用,在确保农民生产粮食基本收益的基础上,加快延伸粮食生产产业链,进一步增加农民收入来源,促进劳动力资源在城乡之间的有效配置。     

城市绿色全要素生产率演变机制研究——基于城市能源与土地要素约束的视角

在探索城市经济高质量发展与资源环境保护"双赢"的实现路径中,本文从城市能源与土地要素配置结构约束下的视角出发,以2004—2017年中国的280个微观城市为样本,基于SBM-Luenberger生产函数的方法重新测度和分析城市绿色全要素生产率(GTFP)的增长指数,并对GTFP增长的来源、时空动态特征、内部驱动因素进行分析,研究显示:①城市绿色全要素生产率(GTFP)在2004—2017年总体变化分为三个阶段,依次为正向增长阶段(2004—2008)→负向增长阶段(2009—2015)→正向增长阶段(2016年以后),GTFP增长主要来源于其规模效率的增长。②在空间动态变化中,初始阶段绿色全要素生产率增长的空间集聚HH区域(高增长水平)集中在西部,LL区域(低增长水平)则集中在福建、江苏、浙江、黑龙江等东部。随着时间的推移,HH区域在西部基础上不断扩大到中部和京津冀地区,且东岸沿海区域的LL区域范围在缩小。③在增长驱动因素中,城市能源结构的直接负效应与城市新能源电力供给占比较低有关;土地资源供应结构的负向效应说明城市发展存在"底线竞争"效应;产业结构的高级进程有利于地区整体GTFP增长但对产业属地环境存在负向效应。除此之外,资源倾斜与资源集聚效应越强,其地区GTFP增长能力越强。因此,应充分发挥城市集聚的规模效应,提高城市能源与土地资源的集约效率,依靠经济效率、资源效率和环境效率的提升实现城市经济高质量发展。     

信息与通信技术(ICT)与经济结构调整——基于劳动力流动视角下的分析

将经济体分为ICT生产部门I、CT使用部门和非ICT使用部门三个部门,假设经济处于均衡增长路径和用于生产中间产品和资本品的劳动力不变,对三部门的全要素生产率(TFP)分析后发现,劳动力从TFP最高的ICT生产部门流向TFP较低的ICT使用部门,而TFP最低的非ICT使用部门成为劳动力转入最多的部门,劳动力在三部门间的流动实现经济结构调整。研究结果显示,就业量与全要素生产率存在负向关系可以充分解释就业难问题的原因。     

农户土地种植面积与土地生产率的关系——基于中西部七县(市)农户的调查数据

土地种植面积与土地生产率之间究竟存在何种关系?这一问题的答案,不仅关乎我国的粮食安全,也关乎我国农村土地政策、劳动力转移和城镇化等重大问题。农业生产深受气候条件、距离市场的远近、种植方式、土地质量、基础设施等因素的影响,但现有的文献没有很好地控制这些因素;另有学者以欧美等大农杨的数据或者官方提供的数据为基础,来分析我国农业是否采取规模经营政策,这并不切实际。本文根据马克思主义的生产力构成要素理论和科布-道格拉斯的生产函数,建立土地种植面积与土地生产率之间关系的计量模型,然后基于我国中西部七县(市)相邻的乡镇农户调查数据,分别对望江县水稻、南县水稻和棉花、濮阳市小麦种植生产的相关数据进行回归分析,结果显示:在控制气候条件、距离市场的远近、种植方式、土地质量、基础设施等因素的前提下,土地种植面积与土地生产率之间呈现正向的关系,不同土地经营规模条件下土地种植面积对土地生产率的影响也为正值;考虑农机设备的资本投入要素后,土地种植面积与土地生产率之间依然呈现正向关系;边际效应的分析表明,农户土地经营规模的增加,不仅不会降低土地生产率,在多数情况下反而会增加土地生产率。这表明在当前家庭联产承包责任制下,鼓励和完善土地流转政策,减少零碎化经营,推动适当的规模经营,不但不会降低,反而会提高我国土地生产率和农业总产量。这一研究结论对制定土地流转的相关政策、完善农村劳动力等要素市场、鼓励农业规模经营的发展战略和支持城镇化建设等具有很强的现实意义。     

互联网发展影响全要素碳生产率：成本、创新还是需求引致

近年来,以新一代信息技术为核心的新技术革命正在全球范围内展开,引发了新一轮产业和商业模式变革。"互联网+"、大数据、云计算、人工智能等与产业深度融合,促进传统产业数字化、智能化转型已成为中国深化供给侧结构性改革、推进经济高质量发展的主要途径之一。绿色化经济增长也是经济高质量发展的重要表征之一。从这个意义上,追求全要素碳生产率的提高是经济高质量发展的主要目标之一。文章从成本、创新和需求三个层面阐述互联网发展对全要素碳生产率的影响机制,实证分析了互联网发展对全要素碳生产率的影响效果并检验其内在传导机制。首先,文章采用基于SBM方向性距离函数的Global Malmquist-Luenberger指数法测算了2012—2017年中国30个省份的全要素碳生产率指数,发现在样本期间内,中国的全要素碳生产率总体呈上升趋势,且存在明显的地区差异,呈现出东部地区、中部地区、西部地区依次递减的趋势,在此基础上采用面板数据回归模型估计了互联网发展对全要素碳生产率的影响,发现互联网发展能够显著促进全要素碳生产率的提高,采用面板门槛回归模型的进一步分析发现,互联网发展对全要素碳生产率的影响是非线性的,存在4.946 8的每法人单位域名数的门槛值,当跨越该门槛值后,互联网对全要素碳生产率的影响会显著增加。在此基础上,讨论了互联网发展对全要素碳生产率的成本效应、创新效应、需求引致效应的作用机制,中介效应检验发现企业成本、技术创新和新需求的中介效应显著,且技术创新的中介效应最强。最后基于分析结果,提出要加强新型基础设施建设,推进互联网跨行业应用,提高互联网发展水平;孕育"互联网+科技"的创新发展新模式,促进全要素碳生产率提升;加快推进中西部地区互联网基础设施建设,激励互联网需求创造,促进区域全要素碳生产率均衡发展;围绕企业降成本放大互联网的成本下降效应;多策并举,协力推动全要素碳生产率提升等建议,以促进全要素碳生产率的提高。     

前沿技术进步、技术效率和区域经济差距

采用1998-2009年中国30个省市的人均GDP与当年全国人均GDP的差值作为区域经济差距指标,运用核密度估计方法观察了我国区域经济差距的变动状况。从核密度图可知,我国区域经济呈现出收敛的态势;通过随机前沿模型从全要素生产率中分解出前沿技术进步和技术效率,利用1998-2009年28个省市的面板数据,检验了全要素生产率对区域经济差距的影响。实证结果显示,前沿技术进步能够显著的缩小区域经济差距,其中对于东部地区的效果较为显著,技术效率则能够扩大东部地区的经济差距,对于中部和西部地区的影响不显著。政策含义是缩小东部地区经济差距的主要途径是加大对科技创新领域的投入,加强对欠发达地区的技术支持;对于中部地区和西部地区而言,则应该是加大市场化水平、对外开放水平和地方支出比重。     

低碳城市试点对城市绿色全要素生产率增长的影响及效应

研究尝试将绿色全要素生产率为主要表征的城市经济高质量发展纳入低碳城市试点政策评估框架,评估低碳城市试点对城市绿色全要素生产率增长的影响,以及制造业集聚、生产性服务业集聚、制造业-生产性服务业协同集聚等产业集聚与低碳试点政策对城市绿色全要素生产率增长的共同影响机制。将低碳城市试点政策作为一项准自然实验,采集2005—2018年中国221个地级及以上城市面板数据,利用双重差分模型和系统GMM估计方法,实证检验低碳城市试点政策对城市绿色全要素生产率增长的影响及效应。研究结果表明:低碳城市试点政策显著促进了城市绿色全要素生产率增长,但这一效应在不同地区呈现出典型异质性;在东部试点城市显著为正,而在中、西部试点城市显著为负。将城市绿色全要素生产率分解为城市绿色技术进步和技术效率后发现,低碳城市试点政策对城市技术效率和城市绿色技术进步的作用均较为显著。分地区检验后发现,低碳城市试点政策对东部试点城市绿色技术进步的影响显著为正,而对技术效率的影响不明显;对中部试点城市的绿色技术进步影响显著为正,而对技术效率的影响显著为负;对西部试点城市的技术效率影响显著为负,而对绿色技术进步的影响不显著。分批检验发现,三批试点均在不同程度上显著促进了试点城市的绿色全要素生产率增长,三批试点成效呈现为先增大后降低的"倒U型"特征。制造业集聚、生产性服务业集聚、制造业—生产性服务业协同集聚等产业集聚与低碳试点政策的协同或交互,均在不同程度上显著促进了试点城市绿色全要素生产率的增长。研究在理论上有助于丰富或完善中国低碳城市试点政策的绩效评估框架,克服以往大多研究单纯强调碳减排效应而淡化经济增长效率的思维路径依赖;在实践上也有助于回应中国政府致力于经济增长与生态环境保护协调发展的政策主张,为调整或完善低碳试点城市环境保护与保增长的协同政策框架提供经验证据。