农村数字化发展对农业全要素碳生产率的提升效应

为应对全球气候变化,数字化转型的绿色效益受到关注。农业作为国民经济的基础,亦是第二大温室气体排放源,如何借助数字化同时实现农业降碳和增产是中国实现“双碳”目标的关键问题。基于2011—2020年中国30省份面板数据,遵循“发展基础-发展动力-发展结果”的逻辑构建农村数字化综合指标,运用EBM-GML方法准确量化农业全要素碳生产率（ATFCP）,采用历史农村公路密度和上一年农村互联网用户数作为工具变量,研究农村数字化和ATFCP之间的因果关系。研究发现：(1)农村数字化能够提升ATFCP,经过一系列稳健性检验和内生处理,这一结论仍然成立。(2)农村数字化通过促进技术创新、规模经营、结构升级、产业集聚和非农就业,进而实现对ATFCP的提升。(3)异质性分析结果表明,农村数字化对ATFCP的正向影响表现为边际递减,在绿色发展水平较高或较低地区均能发挥显著提升作用。此外,农村数字化存在金融门槛,在农村金融发展水平较高地区的提升作用更强,这是制约农村数字化促进ATFCP提升的主要原因。(4)空间计量分析结果表明,农村数字化和ATFCP之间存在显著的空间效应,短期和长期的间接影响均显著为正,农村数...     

绿色全要素生产率省际空间学习效应实证

当前中国资源环境约束日益凸显,依靠全要素生产率成为解决这些问题的共识。然而仅仅依靠全要素生产率不能转变生产方式,关键在于区分绿色与非绿色偏向。研究使用中国省际面板数据,运用面板与动态空间面板模型方法,对比分析绿色全要素生产率、绿色"软技术"、绿色"硬技术"的影响机制。研究发现:1依靠全要素生产率驱动发展需要区别绿色与非绿色偏向;2必须注重绿色全要素生产率对绿色发展的作用及其运行机制;3不同偏向的绿色全要素生产率的省际空间学习效应不同;4绿色"软技术"对绿色发展贡献不充分。这就意味着,在当前中国资源环境约束日趋收紧的背景下,要区别绿色与非绿色全要素生产率的不同作用,否则将不能促进生产方式转变,实现绿色可持续发展。推动绿色可持续发展,一方面需要重视提升绿色全要素生产率的作用,另一方面需要重视绿色管理技术等绿色"软技术"对绿色发展的贡献。提升绿色全要素生产率,既要重视研发投入、人力资本投入,又要考虑技术市场、劳动智力结构、劳动者年龄结构的影响。提升绿色"软技术"的贡献率,改善绿色技术效率变动的吸纳能力。通过绿色全要素生产率的省际空间学习效应,实现中国省际区域间绿色可持续协同发展。此外,在引进吸收国外先进绿色技术时,既要重视对绿色"硬技术"的吸收,又要重视对绿色"软技术"的再学习。总之,"打铁还需自身硬",中国要继续鼓励支持绿色"硬技术"自主研发,巩固提升绿色"硬技术"对绿色发展的贡献。     

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。     

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。     

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...     

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.     

民族地区的人口城镇化与土地城镇化:非均衡性与空间异质性

研究的目的在于揭示民族地区城镇化过程中人口城镇化与土地城镇化的非均衡性和空间异质性。以云南省为研究区,采用层次分析法、发展水平评价模型、均衡发展模型对其发展过程中人口城镇化与土地城镇化的耦合度、发展度、均衡发展度、空间非均衡特征进行了研究。研究发现云南省城镇化水平总体不高,在空间格局上发展等级呈现出以昆明为中心从中部向边缘阶梯状递减的趋势。民族区域的城镇化发展水平要普遍低于非民族区域的城镇化发展水平。在人口城镇化与土地城镇化水平对比方面,土地城镇化过度型分布在云南东部和西部,而土地城镇化滞后型则分布在云南的中部。民族区域多呈现土地城镇化滞后型、土地城镇化水平相对较低。在均衡性方面,云南中部区域优于东部区域,东部区域优于西部区域。在均衡发展方面,云南区域均衡发展水平呈现出以昆明为中心向四周递减的空间格局,所以云南省人口城镇化与土地城镇化具有显著的非均衡性和空间异质性。因此,民族区域面对人口、土地城镇化水平较低的现状,应立足于人口城镇化与土地城镇化的共同发展,一方面加强民族就业教育培训,建立合理的民族人口城镇导入机制,另一方面有序合理扩展城市发展空间,为人口城镇化提供空间支撑;同时应认识到民族区域土地城镇化滞后的现状,注意土地城镇化的优先发展,消除城镇化发展的空间局限。云南东西部地区土地城镇化发展要基于人口城镇化的空间需求,避免基于农地非农化利益驱动而导致土地城镇化过度。云南省中部地区需要及时更新城镇规划,合理推进土地城镇化,为人口城镇化提供空间支撑。研究的启示是城镇化包含人口城镇化与土地城镇化两个有机组成部分,两者协调发展、良性互动才能推动城镇化的健康持续发展。民族区域要坚持人口城镇化与土地城镇化的均衡发展,避免走非民族区域非均衡问题阻碍城镇化持续发展的老路。面对区域间城镇化非均衡问题,应及时修编和更新城镇规划,以规划为引导,促使区域间城镇化的非均衡性和空间异质性问题的解决,实现区域间的城镇化协调发展,发挥集聚效应。     

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。     

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.     

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...     

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.     

生态文明试点有助于生态全要素生产率提升吗?

生态文明先行示范区与试验区的试点改革是中国加快推进生态文明建设的有益尝试,在优化国土空间格局、调整产业结构、推行绿色循环低碳生产方式、加大生态环境保护力度等方面发挥着指引作用,旨在探索符合中国国情的绿色发展之路。与以往生态文明评价指标的研究成果不同,文章重点关注生态文明试点改革对生态全要素生产率改进的政策效果。将2014年生态文明试点改革视为准自然实验,采用合成控制法构造试点省份的反事实参照组,客观评估生态文明试点政策对地区经济、生态环境和社会效益等的综合影响。基于2005—2018年中国省级面板数据的分析结果表明:(1)合成分析单元较好地拟合了试点实施之前的发展趋势。(2)试点改革实施后,福建和贵州两省份的生态全要素生产率的提升幅度很大,但江西省的提升幅度则不明显,这表明福建和贵州省的改革效果在一定程度上要明显优于江西省。(3)样本通过了安慰剂检验、排序检验和双重差分检验,在统计意义上具有一定的显著性。另外,作者从绿色金融角度分析了生态文明试点政策效果的内在机理:绿色金融通过发挥金融杠杆作用,促使社会资本流入生态产业,从而增强财政资金撬动社会资金参与补齐生态文明建设短板的能力,最终实现经济发展与生态文明建设的互利共赢。最后,文章从环境规制的角度分析了拓展波特假说的可能。总之,研究结果为加快生态文明建设进程提供了理论依据,并针对加快产业结构调整、提升资金配置效率、创新体制机制等方面提出了具体的政策建议。     

环境规制与绿色全要素生产率:两难还是双赢?

有关环境规制与生产率的实证研究,大多集中在单向静态关系的检验上,忽视了生产率对环境规制的反向影响,即环境规制与生产率之间可能存在双向动态关系。基于此,本文采用SBM函数和Luenberger生产率指数对2003—2015年中国36个工业行业的绿色全要素生产率进行测度,同时为了表现环境规制带来的环境改善和成本负担的双重效应,分别构造污染排放强度指标和污染减排成本指标作为环境规制的代理变量,最后通过PVAR模型对"污染排放强度-污染减排成本-绿色全要素生产率"之间是否存在双向动态关系进行实证检验。研究结果显示:2003—2015年中国工业绿色全要素生产率呈波动变化,总体没有上升或下降的趋势;但在2008年前后其波动幅度具有明显的阶段性特征,在2008年之前绿色全要素生产率波动剧烈,其后逐渐向前沿面收敛。此外,绿色全要素生产率与污染减排成本互为Granger因果,但与污染排放强度仅存在单向Granger因果关系。GMM估计结果和脉冲响应函数表明,短期而言,政府减排政策对绿色全要素生产率的影响具有时效性,近期的环境政策确实能够促进绿色全要素生产率增长,同时绿色全要素生产率也有助于减少污染排放和补偿减排成本;但长期来看,由于政策滞后性等特点,陈旧的环境政策不仅无法促进绿色全要素生产率持续增长,而且还诱发企业为补偿污染减排成本而加速提高污染型经济产出的行为,进而恶化了环境状况。由此,为实现经济发展和环境质量改善的"双赢",中国政府应该在设计合理的环境政策和提高绿色技术创新补贴两方面发力。     

长江经济带全要素碳生产率的时空演化及提升潜力

将碳排放引入全要素生产率分析框架之中,利用Malmquist指数对长江经济带2000~2013年的全要素碳生产率进行测算。实证研究结果显示:(1)从时间维度来看,在此期间长江经济带碳生产率一直处于震荡上升的趋势,而全要素碳生产率处于较平稳的状态,年均增长率为2%;(2)从空间差异来看,长江经济带上中下游碳生产率区域差异明显,下游中游上游,全要素碳生产率下游区域高于中上游区域,而中游区域和上游区域则处于"追赶-超越-被反超"的状态;(3)上游区域全要素碳生产率增长的动力为技术效率的提高,中游区域全要素碳生产率平均下降了0.1%的原因为技术进步恶化的幅度已经完全抵消了技术效率提升带来的变化,下游区域主要是通过技术创新推动最优生产前沿向外移动使得全要素碳生产率平均增长了4.4个百分点;(4)安徽和贵州两地碳生产率提高的空间最大,而云南、四川和重庆地区也可通过技术进步、技术创新促进碳生产率的提高,上海、浙江、江苏和江西的碳生产率提升空间最小。     

省际物流业绿色全要素生产率时空差异及空间收敛性研究

将中国30个省市分为八大区域,基于2007～2017年省际物流业面板数据,构建考虑非期望产出的三阶段Super-SBM模型和Malmquist指数模型,对物流业绿色全要素生产率进行测算,并运用ESDA和空间收敛模型进行时空差异和空间收敛分析。研究结果表明:(1)剔除了管理无效率和外部环境因素的制约后,全国GTFP均值下降至0.985,南部沿海、北部沿海、西北、东部沿海区域的GTFP值上升,长江中游、东北、西南、黄河中游区域的GTFP值下降;(2)在时间差异上GTFP指数分三个时段,2007～2012年,GTFP指数大于1,2012～2014年,GTFP指数小于1,2014～2017年,GTFP指数大于1,总体呈上升-下降-上升的趋势;(3)全国各省市间物流业GTFP全局空间相关性逐渐增强,东北、北部沿海、黄河中游、长江中游、西南区域体现出了正相关拉动作用,北京、天津、山东始终是高绿色全要素生产率的核心带动地区。全国物流业发展不平衡,各地区间发展差异大,两极分化现象严重;(4)我国物流业GTFP水平呈现"M型"波动变化,最后逐渐趋于收敛态势。八大区域可分为两类,北部沿海、东部沿海、南部沿海、长江中游区域趋于收敛态势;黄河中游、东北、西南、西北区域趋于发散态势。     

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。     

中国大健康产业全要素生产率分析

基于中国大健康产业48家上市企业2010-2014年间的面板数据,在规模报酬可变的前提下,运用广义Malmquist指数方法,文章对大健康产业近年来的TFP(全要素生产率)进行研究。结果表明,样本期内整个行业中除健康服务业以外,其他子行业的平均TFP均处于下降状态,其变化由技术效率改善指数和规模效率变化指数的交替主导;大健康产业的TFP变化及其来源分解在行业内部存在行业异质性,行业差异程度最大的是技术效率变化,波动最大的是技术变化。     

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...     

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。     

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。