绿色金融对低碳全要素生产率的非线性异质调节研究

本文基于2009~2022年我国省际面板数据和门槛模型,实证探析绿色金融与低碳全要素生产率的非线性关系及异质调节机制。实证证明:绿色金融对低碳全要素生产率具有显著“U”型非线性影响。空间异质性分析显示,东部地区绿色金融始终具有显著“赋能效应”,满足“梅特卡夫法则”;中部地区绿色金融对低碳全要素生产率具有显著线性促进效果,负向效果不显著;西部地区绿色金融对低碳全要素生产率的影响表现为显著“倒梯型”特征,且具有“中等绿色金融发展水平陷阱”。进一步研究发现,经济发展水平、产业结构、外商直接投资、城市化水平、金融监管、低碳技术异质调节着绿色金融与低碳全要素生产率的非线性关系。

城市碳全要素生产率的时空差异及其溢出效应——基于中国283个地级市的实证研究

提升城市碳全要素生产率是有序推动经济绿色低碳转型和积极落实碳达峰碳中和目标的关键所在。基于两期非径向方向距离函数与卢恩伯格生产率指数,对2003—2020年中国283个地级市的碳全要素生产率进行更为合理的测度与分解,并结合共同前沿理论建立生产率差距变化指数,探究城市群间碳全要素生产率增速时空差异的来源,同时分析城市集聚效应对碳全要素生产率空间溢出的影响。研究发现:中国城市碳全要素生产率虽然取得一定增长,但仍处于较低水平,产出效率有待提升,技术进步是提高碳全要素生产率的主要动力。根据生产率差距变化指数将城市群碳全要素生产率划分为正主峰型、负主峰型与反复波动型。碳全要素生产率在空间上具有正向溢出效应,城市集聚效应对本地和邻地碳全要素生产率都呈现先下降后上升的变化趋势。据此,提出应兼顾要素投入集约和产出结构优化,绿色发展应分类分区精准施策以及加强空间治理观念,建立推动经济增长低碳化的区域协同机制。

农村人力资本促进农业低碳全要素生产率增长的路径研究

以2000—2021年省级面板数据为依据,根据影响机理构建多重中介模型,用SBM-GML方法测算农业低碳全要素生产率,引入农业技术进步、农业生产率、农村劳动力转移和农业规模经营作为中介变量,考察农村人力资本影响农业低碳全要素生产率的效应和路径。研究表明:农村人力资本能直接推动农业低碳全要素生产率增长;农村人力资本能通过技术进步、生产率提升、劳动力转移和规模经营等效应间接促进农业低碳全要素生产率增长。为实现乡村人才振兴、推进“双碳”目标,提高农业低碳全要素生产率,应以乡村振兴为抓手,实现人才驱动低碳发展;以技术革新为动能,加强低碳技术赋能;以三产融合为着力点,激发生产率提升潜能;以非农就业为方向,引导劳动力转移;以提质增效为方式,扩大经营规模。

技术异质性下中国农业碳全要素生产率时空演变及提升路径研究

【目的】提升农业碳全要素生产率(CTFP)对实现“双碳”目标具有重要意义。【方法】基于2005—2022年30个省(区、市)的面板数据,在测算省际农业碳汇量的基础上,构建DDF-MGML生产率指数模型对中国农业CTFP进行测算,并考察其时空演变特征及提升路径。【结果】①中国农业CTFP年均增长1.69%,技术进步是其主要驱动力,技术差距比率和技术效率的贡献有限。②农业CTFP增长具有明显的空间非均衡性,呈现“东高—中次—西低”的特征。③中国农业CTFP提升路径包括追赶效应、技术创新效应和技术领导者效应3种。【结论】提升中国农业CTFP,应着力缩小地区间技术差距,制定差异化提升策略,强化区域间交流与合作。

火电行业碳全要素生产率、技术进步与效率追赶

选取2001~2021年中国30个省份的面板数据,基于SuperSBM-GML模型对中国火电行业碳全要素生产率的变化及其源泉进行分析,进而利用门槛模型检验外商投资水平和研发强度在低碳技术进步、节能减排效率方面对碳全要素生产率影响中的非线性门槛效应.结果表明,我国火电行业碳全要素生产率总体上改善1.3%,其中低碳技术进步是其改善的主要来源;八大经济区测算结果表明,发达经济区碳全要素生产率平均效率值(1.015)高于欠发达经济区(1.006),同时发达经济区低碳技术进步的追赶效应也明显高于欠发达经济区,而欠发达经济区节能减排效率的改善更为显著.外商投资水平的门槛效应检验表明,较低的外商投资水平抑制了低碳技术进步与碳全要素生产率之间的正向促进作用;研发强度的门槛效应检验表明,随着研发强度的提升,节能减排效率的改进对碳全要素生产率的正向效应显著增强.

碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响

碳交易政策作为市场激励型环境规制手段,以实现低成本控制碳排放为目标。为评估碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响,基于2005—2019年中国30个省份工业投入产出面板数据,采用DDF-GML指数测算并分析各省份碳全要素生产率指数及其分解项,通过双重差分法构建处理组和对照组,评估碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响效果,并进行稳健性检验,进一步探究碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响机制。研究结果表明:(1)中国30个省份工业碳全要素生产率呈现上升趋势,低碳技术创新是各省份工业碳全要素生产率增长的主要动力来源。(2)碳交易试点政策能有效地促进试点省份工业碳全要素生产率增长。(3)低碳技术创新及市场化是碳交易试点政策推动中国工业碳全要素生产率增长的两条主要路径。

数字经济对区域碳全要素生产率的影响

新发展格局下,为促进数字经济发展、赋能中国低碳经济转型,综合衡量数字经济对区域碳全要素生产率的影响,对推动经济绿色发展、实现“双碳”目标具有重要作用。本文以2011~2020年30个省份(不含港澳台、西藏)为样本,从理论和实践两个方面探讨了数字经济对区域碳全要素生产率的影响及作用机制。研究发现:(1)数字经济可以促进区域碳全要素生产率的提高,在调整样本期、剔除直辖市、考虑内生性问题后,该结论依旧稳健;(2)中介作用机制检验表明,数字经济的发展可以通过提高能源利用效率和技术创新水平促进区域碳全要素生产率的提高;(3)异质性分析表明,数字经济的发展对区域碳全要素生产率的影响在高人力资本、高资源禀赋省份以及经济欠发达地区的作用更加显著。本文的研究结论可以为理解数字经济发展对区域碳全要素生产率的影响提供经验证据,为实现碳达峰与碳中和的战略目标提供一定的政策启示。

环境政策不确定性、双向FDI与低碳全要素生产率的关系

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。

中国工业低碳全要素生产率的测算及分解——基于动态EBM-MI指数模型

采用动态EBM-MI指数模型测度2000—2015年中国33个工业行业的低碳全要素生产率,并将低碳全要素生产率分解为规模效率变动(SEC)、动态进步(DPC)、纯技术进步(TPC)、纯技术效率变动(PTEC)以及环境效率变动(EC)五项。研究结果表明:1.中国工业低碳全要素生产率的年均增长率为4.3%,其历年指数大都围绕1波动。在五个分解项中,技术进步对低碳全要素生产率增长发挥的作用最大。2.绝大多数工业行业的低碳全要素生产率是增长的,且增速具有较为明显的行业异质性,技术密集型、清洁型工业的增速明显高于其他行业,污染密集型工业的增速最为缓慢。

双环流价值链嵌入对低碳全要素生产率的影响效应研究

基于2007、2010、2012及2015年中国30个省区13个工业行业的三维数据,运用区域间投入产出模型和动态EBM-Malmquist指数分别测算GVC、NVC嵌入度和低碳TFP指数,然后借助三维面板固定效应模型实证探讨双环流价值链嵌入对低碳全要素生产率的影响效应。研究发现:(1)GVC、NVC嵌入以及两者间的互动均能促进低碳TFP的增长;(2)在金融发展水平和财政支出规模领先的地区以及技术密集型行业,双环流价值链嵌入对低碳TFP的促进作用更大,但在不同污染强度的行业之间无显著差异;(3)资本深化程度对低碳TFP的影响为正,而能源消费结构和城镇化水平的影响为负。

我国近海捕捞业低碳全要素生产率的空间异质性及影响因素研究

本文首先基于SBM-Malmquist指数测度和分解了1994-2015年我国11个沿海省市近海捕捞业的低碳全要素生产率(LCTFP),然后对其影响因素进行了实证分析。结果表明:(1)我国近海捕捞业LCTFP年均增长率为3.26%,其中黄渤海海域对其贡献度为3.90%,东海海域的为4.32%,南海海域的为1.18%;(2)我国近海捕捞业LCTFP的增长主要来源于技术进步,技术效率和规模效率反而制约了其增长;(3)近海捕捞业发展水平、功率控制政策对近海捕捞业LCTFP有显著的正向影响,CO2排放强度则表现出负向作用,单船吨位与LCTFP呈U型关系,渔船数量控制政策的作用效果则不显著。

数字经济、碳全要素生产率与城市低碳发展

当前,我国数字经济正蓬勃发展。与此同时,我国正大力推动城市低碳发展。那么,数字经济能否促进城市低碳发展?利用2011—2021年我国284个地级市的面板数据,在测算城市低碳发展水平和数字经济发展水平的基础上,实证检验了数字经济对城市低碳发展的影响。研究发现,数字经济能显著促进城市低碳发展。影响机制分析发现,数字经济能促进城市绿色技术创新和降低城市能源消耗强度,从而能提高城市碳全要素生产率,进而能促进城市低碳发展。调节效应分析发现,环境规制强度能增强数字经济对城市低碳发展的促进作用。异质性分析发现,在非资源型城市、能源消费结构以非煤炭为主的城市,数字经济对城市低碳发展的促进作用更大。为此,要加强数字基础设施建设,推动数字经济快速发展,以充分发挥数字经济对城市低碳发展的促进作用。

碳全要素生产率、经济增长与低碳发展分析——基于黄河流域58个地级市的证据

低碳经济转型发展对黄河流域高质量发展具有重要意义。实现经济与环境双赢,需因时、因地制宜。文中采用SBL-ML模型,构建了在社会效益最大化下统筹经济增长与低碳发展的分析框架,基于2010-2019年黄河流域58个地级市人力、资本、能源、碳排放和地区生产总值数据,测度了各地区碳全要素生产率及低碳经济发展倾向。研究发现:1)从区域维度看,2010-2019年黄河流域地级市碳全要素生产率呈现负增长状态,技术进步是推动黄河流域地级市碳全要素生产率增长的主要动力。2)从城市维度看,碳全要素生产率增长最高的10个城市是洛阳市、朔州市、新乡市,西安市、郑州市、榆林市、鹤壁市、太原市、青岛市和烟台市,城市之间碳全要素生产率增长存在明显的地区差异。不同的城市动力源泉也不相同。3)从低碳发展倾向来看,黄河流域整体表现处于初级阶段,大多为经济扩张型和增长倾向型,需进行低碳经济转型。4)从低碳转型协同路径来看,能源消耗和经济水平、能源消耗和人口规模、资产投资和产业结构、人力投入和碳排放量、人力投入和产业结构、碳排放量和产业结构在空间叠加后,对黄河流域碳全要素生产率空间分异格局起主导作用。

中国碳排放全要素生产率的区域演进及其影响机制——基于胡焕庸线的实证分析

提升碳排放全要素生产率是全面建设中国式现代化的内在要求。运用NCSE-EBM与Malmquist Luenberger指数相结合的模型测度和分析2011—2020年我国30个省份碳排放全要素生产率及其区域动态演进特征,并采用灰色关联方法探讨区域碳排放全要素生产率演变的影响机制。结果显示:碳排放全要素生产率在空间上表现为胡焕庸线西北和东南区域高、沿线区域低的“V”型分布态势;三大区域碳排放全要素生产率均不存在严格收敛;效率改善指数是碳排放全要素生产率提升的内在主导性因素;产业结构是我国三大区域碳排放全要素生产率的最主要影响因素,技术创新与胡焕庸线西北区域和东南区域碳排放全要素生产率的关联度最低,而数字化与胡焕庸线沿线区域碳排放全要素生产率关联度最小。

数字产业协同创新对全要素碳生产率的影响研究

数字产业协同创新有助于经济低碳转型,为全要素碳生产率提高提供巨大机遇。基于2008—2021年30个省区市面板数据,对数字产业协同创新影响全要素碳生产率进行实证分析。研究表明,数字产业协同创新对全要素碳生产率具有显著促进作用,且在经过系列稳健性检验后该结论依然成立。异质性检验可知,数字产业协同创新对东部地区、新基建水平较高地区的全要素碳生产率提升作用更明显。中介机制检验得知,资本要素配置与人力要素配置水平提高是数字产业协同创新显著提升全要素碳生产率的重要路径。为深层次提升全要素碳生产率,应加强顶层设计,夯实数字产业协同创新基座;发挥各方优势,推动要素市场化配置;因时因势施策,助推数字产业协同创新发展。

碳中和目标下黄河流域全要素碳生产率时空演化研究

提升碳生产率是实现碳达峰、碳中和的有效手段。为协调黄河流域经济增长与碳减排的关系,核算了2007—2017年黄河流域九省(区)的碳生产率,基于DEA-Malmquist的全要素碳生产率模型计算所得数值分析了九省(区)全要素碳生产率的时空演化格局,识别了全要素碳生产率的影响因素。结果表明:1)在时间维度上,2007—2017年九省(区)的碳生产率平稳上升,增幅高达283.3%;全要素碳生产率增长缓慢,维持在1.000左右。2)在空间维度上,受经济发展和资源禀赋的影响,碳生产率和全要素碳生产率区域异质性较大,呈现“下游显著高于中游、中游略高于上游”空间演变格局。3)从影响因素来看,上中游属于技术效率拉动型区域,技术进步的作用微弱,而下游属于技术进步和技术效率共同推动型区域。基于此,提出创新体制机制、推广低碳发展模式,立足低碳技术创新、加快能源结构调整,加强区域一体化合作、提升要素配置效率等策略建议。

农业全要素碳生产率空间分异与收敛

准确评估农业低碳发展绩效,识别其时空演化特征和趋势,是科学制定低碳农业发展政策,实现农业经济增长与生态环境和谐共进的现实需要。首先基于SBM函数和GML指数测算1999-2021年中国269个城市农业全要素碳生产率(ATFCP),然后使用Dagum’s Gini系数刻画其空间分异特征,最后采用空间面板模型检验其收敛性。实证结果表明,中国农业全要素碳生产率总体呈上升趋势,且主要由技术进步驱动。ATFCP空间分异程度逐年扩大,主要来自各省级行政区间的差异(58.10%),其次为超变密度(38.15%),各省级行政区内部差异最小仅为3.75%。ATFCP不存在σ收敛,但存在β绝对收敛和β条件收敛,并且还存在空间溢出效应,即本地区ATFCP增长会加速促进周边地区ATFCP提升,调整样本时期、变换时间间隔和空间权重矩阵等稳健性检验后依然成立。

中国全要素碳生产率及时空分异研究——基于中国30个省份的数据

运用EBM模型和全局Malmqusit-Luenberger指数对2011—2020年中国30个省份的全要素碳生产率(TFCP)进行测算,采用核密度函数和Dagum基尼系数及其分解法考察中国全要素碳生产率的时空分异特征。研究表明:(1)中国全要素碳生产率总体呈上升趋势,其中西部地区全要素碳生产率增长速度最快,整个样本时期内西部地区TFCP增长水平最高,之后依次是东部地区和中部地区,东北地区最低且自2015年起TFCP出现负增长并且趋势不断扩大。(2)通过核密度函数分析发现:全要素碳生产率水平存在区域差异,全国和四大区域内全要素碳生产率水平的绝对差异均呈一定的上升趋势,但随着时间的推移,全要素碳生产率水平高的省份与其他省份之间的差距有所缩小;近年来东中西地区极化现象减少,东北地区部分年份极化现象明显,变化规律性较小。(3)通过Dagum基尼系数及分解分析发现:从时序发展过程来看,西部地区和东北部地区的全要素碳生产率在十年间呈上升趋势,东部和中部地区的地区内则呈现下降趋势;从空间分异来看,西部和东北部地区之间的空间分异程度最大,东—中部地区、东—东北地区、东—西部地区之间的整体走势相近,中—西部地区、中—东北地区、西—东北地区之间的整体走势相近,区域间分异程度都呈现明显的扩大趋势。

低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响——基于低碳试点政策的研究

为准确评估低碳城市试点建设的绿色全要素碳生产率提升效应,将低碳城市作为研究对象,基于2003-2022年中国277个城市的面板数据,使用多期双重差分模型实证检验低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响效应及其作用机制。结果显示,与非试点城市相比,低碳试点政策能显著促进城市绿色全要素碳生产率提升。机制分析表明,低碳试点可以通过优化产业结构及产业技术创新促进绿色全要素碳生产率提升,且经过一系列稳健性检验后,上述结论依然成立。

绿色金融发展对我国省际全要素碳生产率的影响研究

随着我国“双碳”战略的全面推进,绿色金融在引导资源优化配置和绿色低碳转型方面的作用日益凸显。全要素碳生产率是新时代表征经济发展质量的关键因素,绿色低碳转型是其应有之义。因此,绿色金融对于全要素碳生产率的提升有着独特的赋能效应。本文从全要素碳生产率的视角探索绿色金融的经济效率和碳减排效率的影响,采用多维度的评价指标体系和SBM-DDF-GML方法,选取了2008—2019年度省域面板数据,构建超效率SBM模型,实证分析研究了绿色金融对全要素碳生产率的影响机制。研究发现:2008—2019年我国全要素碳生产率有较大幅度增长,其中,以技术效率提升为主;我国绿色金融通过产业结构优化升级和绿色技术创新两个途径提升全要素碳生产率,从而促进我国经济的高质量发展;绿色金融对整体碳生产率的影响主要是通过技术进步。因此,推动绿色金融的发展对于提升全要素碳生产率、构建绿色低碳、高质量的发展格局有着重大的实践意义。