海洋科技人才集聚对海洋经济绿色全要素生产率的影响研究

海洋科技人才是促进海洋经济高质量发展的重要资源和核心要素。文章构建了海洋科技人才集聚影响海洋经济绿色全要素生产率的理论机制,选取2006—2019年我国11个沿海省市的数据进行实证检验,并进一步分析海洋产业结构升级的中介作用和环境规制的调节作用。研究发现:海洋科技人才集聚与海洋经济绿色全要素生产率之间存在显著的“倒U”型关系;海洋科技人才集聚对海洋经济绿色全要素生产率的影响存在区域异质性,长江流域以南沿海地区表现出明显的“倒U”型关系,而长江流域以北沿海地区二者关系不显著;海洋产业结构升级在海洋科技人才集聚影响海洋经济绿色全要素生产率中发挥中介作用,且海洋产业结构升级能够显著促进海洋经济绿色全要素生产率提升;环境规制强化了海洋科技人才集聚对海洋经济绿色全要素生产率的“倒U”型影响。基于此,提出合理引导人才集聚、注重人才和产业适配、优化人才发展环境的政策建议。

中国海洋产业结构升级对海洋经济绿色全要素生产率的影响

本文基于SBM超效率模型,测算了2006~2017年中国沿海11省份的海洋经济绿色全要素生产率(MGTFP),从海洋产业结构合理化和海洋产业结构高级化两个维度,运用动态面板数据模型和系统GMM估计方法,检验海洋产业结构升级对MGTFP的影响效应。结果显示:(1)在研究时段内,中国MGTFP年均增速为2.97%,增长的主要原因是海洋绿色技术进步指数的提升;(2)海洋产业结构高级化对促进MGTFP的增长有显著的正向作用,但同时也具有滞后效应,需要一定的时间。因此,需要继续推进海洋第三产业的发展,协调海洋产业结构升级与资源环境的关系,加大海洋环境治理的力度,从而提升MGTFP。

数字经济对海洋经济绿色全要素生产率的影响研究

数字经济作为拉动中国经济可持续发展的新引擎,为推动海洋经济绿色发展提供了新思路与可行路径。本文基于2011-2019年沿海11省份的面板数据,运用主成分分析法测度数字经济发展水平,并借助超效率SBM-GML指数法测度海洋经济绿色全要素生产率,进而探究数字经济对海洋经济绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现:数字经济对海洋经济绿色全要素生产率增长具有显著促进作用,且对海洋经济绿色技术进步的促进作用尤为显著。在区域层面上,相比东部、北部海洋经济圈,南部海洋经济圈可以享受到更多数字经济释放的“绿色红利”。进一步的中介作用分析发现,环境规制是数字经济促进海洋经济绿色全要素生产率增长的重要渠道。因此,推进海洋产业数字化转型是海洋经济绿色全要素生产率增长的重要路径。

环境规制视角下水产品贸易对中国海洋经济绿色全要素生产率的影响

文章根据2006—2016年中国11个沿海省(自治区、直辖市)的面板数据测算中国海洋经济绿色全要素生产率,并采用中介效应模型考察水产品贸易和环境规制对海洋经济绿色全要素生产率的影响机制。研究发现:在整体层面,水产品贸易对中国海洋经济绿色全要素生产率有显著的直接促进作用,且环境规制对提高海洋经济绿色全要素生产率的中介效应显著。在贸易方式层面,环境规制的中介效应对海洋经济绿色全要素生产率产生正向影响,但并未抵消水产品出口贸易的抑制作用;水产品进口贸易能够显著促进海洋经济绿色全要素生产率的提高。在区域层面,北方沿海地区水产品贸易对海洋经济绿色全要素生产率的促进作用高于南方;北方沿海地区水产品贸易对环境规制起到促进作用,而南方沿海地区相反。

异质性FDI、R&D与海洋经济绿色全要素生产率

FDI是技术溢出的重要途径,其技术溢出效应的有效发挥受东道国吸收能力的制约,而东道国的吸收能力与一国的R&D息息相关。选取2004-2017年11个沿海省份的面板数据为样本,实证分析FDI、R&D以及二者交互项对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明:第一,不区分FDI来源的情况下,FDI水平的提高对海洋经济绿色全要素生产率具有反向抑制作用;第二,从整体上看,FDI与R&D的交互作用对海洋经济绿色全要素生产率具有积极的促进作用;第三,由于不同国家和地区在投资规模、投资结构、附带技术等方面有所不同,因此其对于海洋经济绿色全要素生产率的影响也会不同。

环境规制对海洋经济绿色全要素生产率的影响

文章基于2006—2018年中国11个沿海省(自治区、直辖市)的数据,综合政府主导与市场激励型环境规制,利用熵权法得到海洋环境规制强度;结合SBM模型和Malmquist-Luenberger指数,测度了沿海省(自治区、直辖市)海洋经济绿色全要素生产率;在此基础上实证分析环境规制对海洋经济绿色全要素生产率的影响,并对技术创新的中介效应进行检验。结果表明:环境规制能够促进海洋经济绿色全要素生产率的增长,但在长江流域以南、长江流域以北沿海地区之间存在异质性;环境规制通过影响海洋科技创新投入和产出,可以影响海洋经济绿色全要素生产率。并从深化环境规制改革和强化技术创新两方面提出促进海洋经济绿色发展的政策建议。

中国海洋经济绿色全要素生产率测度及影响因素

本文利用熵值法构建了"资源与环境损耗指数",测算了资源环境双重因素下中国及沿海11地区的海洋经济绿色全要素生产率,基于面板数据Tobit模型考察了不同因素对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明:技术进步是中国海洋经济绿色全要素生产率增长的主要源泉,而技术效率和规模效率的作用并不明显;沿海地区海洋经济增长对资源依赖和环境污染的程度呈现出较大的差异性;海洋产业结构、专业技术水平、管理制度对经济绿色全要素生产率增长具有显著的正向影响,而工业规模具有显著的负向影响。

中国海洋经济绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析

基于2003—2018年我国11个沿海省市(不含港澳台)的面板数据,使用DEA-Malmquist指数模型测算海洋经济绿色全要素生产率,并分析其时空演化特征。在此基础上,使用PVAR模型,分析海洋经济绿色全要素生产率发展的内在机制,并对其未来发展的影响因素进行预测。主要结论如下:(1)从海洋经济绿色全要素生产率的测算结果看,海洋经济绿色全要素生产率呈现波动增长的趋势,各沿海省市之间的发展差异正在逐步缩小;(2)从发展的内在机制来看,海洋技术进步、海洋经济与制度管理是提高海洋经济绿色全要素生产率的主要动力,海洋规模经济对海洋经济绿色全要素生产率的推动作用不明显;(3)从影响因素的预测来看,在未来发展的10年间,海洋经济绿色全要素生产率的增速会放缓,除受海洋经济发展模式的惯性影响之外,受技术进步的影响最大,海洋经济制度与管理次之,海洋规模经济最低。

偏向性技术进步与海洋经济绿色全要素生产率研究

本文利用方向性距离函数与Malmquist-Luenberger(ML)指数,构建了海洋经济绿色全要素生产率测度及技术进步要素偏向判别模型。以2006-2016年海洋经济投入产出相关数据为基础,系统地分析了不同时期我国海洋经济绿色增长的差异。研究显示:第一,从全国来看,我国海洋经济绿色全要素生产率呈现上升趋势。然而在资源环境约束下,海洋经济绿色全要素生产率的增长率呈现出先降后升的趋势。第二,从地区视角分析,技术进步是11个沿海地区海洋经济绿色生产率增长的主要驱动因素,且技术规模的变化影响最为显著。第三,就技术进步的偏向性角度而言,海洋经济整体上呈现出海洋劳动与资源的依赖性特征,但是大部分沿海地区的海洋经济呈现出节约资本,使用劳动和资源的特征,证明我国节能环保政策初显成效。

科技创新促进中国海洋经济高质量发展了吗——基于科技创新对海洋经济绿色全要素生产率影响的实证检验

推动海洋经济高质量发展是建设海洋强国的必然选择。采用2001—2016年沿海省市面板数据,测算我国沿海省市海洋经济绿色全要素生产率,从线性和非线性角度研究科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明:总体上看,近年来我国海洋经济绿色全要素生产率呈先大幅波动后趋向平稳的状态,年均增长率为2.85%,海洋经济绿色全要素生产率增长主要源于技术进步指数而非技术效率指数;科技创新对于海洋经济绿色全要素生产率具有显著促进作用,有助于海洋经济高质量发展;科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响存在单一门槛效应,越过门槛之后,对于海洋经济绿色全要素生产率的提升作用会更加显著。在海洋经济同样步入新常态背景下,必须坚持从要素和投资驱动转向创新驱动的海洋经济高质量发展道路。

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,板块之间呈现明显的集聚效应和溢出效应,海洋经济绿色全要素生产率的空间关联特征明显。(4)地区经济发展水平差异、海洋产业结构差异和海洋科研实力差异对海洋经济绿色全要素生产率空间关联产生正向影响,地理距离产生负向影响。本文最后从整体角度、区域角度和网络功能角度提出促进中国海洋经济高质量发展的建议。

青岛市海洋经济绿色全要素生产率测度研究

本文通过构建方向性距离函数和GML指数将资源环境约束纳入研究框架中,对青岛市海洋经济绿色全要素生产率展开测度与优化研究。结果显示,无论是否考虑资源环境约束,其数值均偏低。这是由过度依赖要素投入推动的粗放型经济增长方式引致的。以2012年为时间节点,2012年以前,考虑资源环境约束的测度值明显小于不考虑资源环境约束的测度值,2012年以后该现象出现扭转。青岛市海洋经济绿色全要素生产率均值整体下降1%,其中绿色技术效率均值下降3%,而绿色技术进步均值增加2%。虽然技术进步对青岛市海洋经济发展的积极作用是明显的,但仍不足以抵消技术效率下降对其的不利影响。

数字经济、绿色创新与企业绿色全要素生产率

文章从绿色创新视角切入,以2011—2022年中国沪深A股重污染行业上市公司为样本,实证考察了城市数字经济对重污染企业绿色全要素生产率的影响效应和内在机制。研究发现:数字经济对重污染企业绿色全要素生产率具有显著的提升作用,且对国有性质和中小城市的重污染企业的促进作用更强;绿色创新是数字经济驱动重污染企业绿色生产的重要传导机制,但仅绿色发明专利申请量有中介效应,增加绿色实用新型专利不是数字经济提升重污染企业绿色全要素生产率的有效途径;数字经济对重污染企业绿色全要素生产率的推动作用表现出边际效应递增的非线性特征,且两者之间的关系存在绿色创新的门槛约束,随着绿色发明专利和绿色实用新型专利申请量的增加,数字经济对重污染企业绿色全要素生产率的促进作用分别表现出效应增强和效应减弱的非线性特征。

长江经济带农业绿色全要素生产率测度与区域异质性分析

全要素框架下构建的农业绿色全要素生产率模型可以更加精确地测度农业绿色全要素生产率,论文利用碳排放系数法系统测算了长江经济带11个省市1998—2019年的农业碳排放量和碳吸收量,并采用非期望产出的全局SBM模型测度碳排放松弛量,得到农业绿色全要素生产率,结合空间分析技术科学研判区域间绿色全要素生产率的空间差异性。结果表明:长江经济带农作物碳排放与碳吸收变化相得益彰,为实现农业“碳中和”目标提供了数据支撑;农业减排潜力较大,农业绿色全要素生产率与碳排放变化呈“倒挂”现象,即各省市农业绿色全要素生产率从中游向两端递增;从区域差异性来看,各省市农业绿色全要素生产率均值为正,表明长江经济带地区整体处于自高碳农业向低碳农业的转型阶段。为更好地实现农业可持续发展,推动农业生产方式向低碳集约方向转变,可以分区域进行低碳农业的调控,尤其是江西等重点减排区域。

数字经济对城市绿色全要素生产率的影响研究

本文基于2011—2020年中国282个地级市面板数据,通过构建数字经济评价指标体系测算城市数字经济发展水平,运用SBM-GML法评估城市绿色全要素生产率(GTFP)。结果显示,数字经济会促进GTFP的提升,这种促进作用在东部和数字经济发展水平较高的地区更强,且数字经济可以通过提升绿色技术对GTFP产生积极影响。本文从加大数字经济支持力度、加快绿色技术创新与应用和强化环境保护意识三个方面提出了促进数字经济和GTFP的政策建议。

长江经济带农业绿色全要素生产率动态演变研究——基于SBM-GML指数测算的结果

推动农业碳减排是实现“双碳”目标的重要途径。本文基于2010—2020年长江经济带省域面板数据,通过构建指标体系和SBM-GML模型,运用DEA法测算并探讨了长江经济带农业绿色全要素生产率的空间特征与时序特征。研究结果表明:长江经济带农业全要素生产率呈上升趋势,且绿色技术进步贡献最大。长江经济带农业全要素生产率的时空演化具有差异性和阶段性特征,且其变化具有明显政策导向性。本文研究结论对于精准评估长江经济带农业碳减排,实现农业绿色发展和“双碳”目标具有借鉴意义。

数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率

绿色全要素生产率作为兼顾绿色生态与经济发展的指标,是衡量地区经济增长质量的关键。文章基于2011-2021年中国285个地级及以上城市的数据,采用空间杜宾模型与中介效应模型,探讨了数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率的关系。研究结果显示:数字经济对绿色全要素生产率具有显著正向影响,且该作用存在正向空间溢出效应;数字经济可以通过促进产业链创新间接推动绿色全要素生产率提升;数字经济对绿色全要素生产率的影响存在城市区位、规模、级别异质性,其中对东部地区城市、大城市和中心城市的影响更显著;数字经济子维度对绿色全要素生产率的影响存在差异,主要表现为数字金融的直接效应更大、互联网发展的间接效应更明显。

生产性服务业集聚与城市绿色全要素生产率:数字经济下的新机制与新证据

数字经济时代,生产性服务业集聚如何驱动城市绿色全要素生产率提升?在分析相关影响机理的基础上,使用2012—2019年中国281个城市数据进行实证检验,并探讨其间接路径和空间溢出效应。结果显示:数字经济下的生产性服务业集聚更有利于城市绿色全要素生产率提升,但城市区位、城市发展阶段、产业集聚模式和行业类型均会使上述影响产生差异性效果;机制检验表明,数字经济下生产性服务业集聚通过影响城市创业活跃度和资本要素流动进而影响城市绿色全要素生产率;进一步分析表明,数字经济下的生产性服务业集聚对周边城市绿色全要素生产率具有显著的空间溢出效应。因此,应把握好数字经济发展机遇,通过生产性服务业集聚来更强有力地提升城市绿色全要素生产率。

数字经济提升制造业绿色全要素生产率了吗?

促进数字经济和实体经济深度融合是面向中国式现代化做出的重大战略抉择。本文以2012—2020年省级面板数据为样本,在运用熵值法测算数字经济发展水平,采用GML生产率指数测算制造业绿色全要素生产率的基础上,分析了数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响。研究发现:数字经济能够显著促进制造业绿色全要素生产率提升,数字经济发展水平越高,其对制造业绿色全要素生产率的促进作用越大,这一结论具有稳健性;数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响存在滞后效应,且随着滞后期数增加,数字经济的促进作用越大;数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响存在区域异质性,数字经济能够显著提升东部、中部、南方地区制造业绿色全要素生产率,但对西部地区存在抑制作用,对北方地区影响不显著;数字经济通过促进技术创新、提高市场化水平、促进产业结构升级、提高数字化人力资本水平等渠道提升制造业绿色全要素生产率。建议从加快数字技术赋能、重视数字技术鸿沟、培养数字转型人才等方面加快制造业数字化转型升级。

产业结构升级、能源结构优化与绿色全要素生产率的提升——基于全球78个经济体的面板门槛回归分析

基于1990—2019年全球78个经济体的面板数据,采用SBM模型测算绿色全要素生产率(GTFP),然后分别以人均GDP和碳强度作为门槛变量,利用门槛模型实证研究产业结构调整、能源结构优化对GTFP的影响。结果表明:产业结构调整与GTFP之间、能源结构优化与GTFP之间均存在显著的双重门槛效应。随着人均GDP增长,增加第二产业占比对GTFP的阻碍作用将逐渐减弱,增加第三产业占比对GTFP提升的促进作用将逐渐增强,优化能源结构对GTFP的影响将由负转正。随着碳强度的下降,增加第二产业占比对GTFP的阻碍作用将逐渐减弱,增加第三产业占比对GTFP提升的促进作用将逐渐增强,优化能源结构对GTFP的影响将由负转正。2021年,中国人均GDP已经达到人均GDP的最高门槛值,预计中国碳强度将在2029年跨越600.76百万吨/万亿美元门槛,2043年跨越391.08百万吨/万亿美元门槛。