环保信用评价提高企业绿色全要素生产率了吗?

环保信用评价是生态环境治理与经济绿色转型压力下的一种新型环境治理政策工具。以环保信用评价政策的实施作为一项准自然实验,选取2008—2019年沪深A股上市公司为研究对象,构建三重差分模型,考察了环保信用评价对企业绿色全要素生产率的影响。研究发现:环保信用评价政策显著提高了企业绿色全要素生产率。影响机制分析表明,绿色技术创新和绿色资源获取对环保信用评价政策促进企业绿色全要素生产率提高发挥了中介效应。进一步研究发现,环保信用评价与企业绿色全要素生产率之间的正相关关系在政府监管环境严格的地区、市场竞争环境激烈的行业以及社会信任环境良好的地区更加明显。结论提供了环保信用评价政策经济后果的经验证据,丰富了企业绿色全要素生产率驱动因素的研究文献,对政府部门进一步推广环保信用评价政策、积极引导企业实施环境向善行为、助力实现经济绿色可持续发展等具有建设性作用。

科学理解和运用全要素生产率促进新质生产力发展

新质生产力以全要素生产率(Total Factor Productivity,简称TFP)大幅提升为核心标志。全要素生产率不仅表征生产力水平,也在一定程度上反映了经济发展质量和科技创新能力的高低。但全要素生产率的变化蕴含着复杂的科技、经济与政治等因素,同时该指标在实际使用中也存在一些需注意的问题。因此,科学理解和运用全要素生产率推进新质生产力发展,既需要准确理解全要素生产率的基本内涵,也需要认真分析引发全要素生产率变动的因素,同时还要注意全要素生产率指标的适用性问题。

新质生产力何以影响全要素生产率:科技创新效应的机理与检验

科技创新是新质生产力的核心驱动力,全要素生产率的提升是新质生产力形成与发展的核心标志。基于此,以“量的积累、质的提升、新的拓展”三维向度为目标层,以“劳动者、劳动对象、劳动资料”为准则层,构建新质生产力发展的综合评价指标体系。采用中介效应模型、空间杜宾模型、门限效应模型,探讨新质生产力对全要素生产率的影响路径、空间溢出效应,以及差异性科技创新能力之下的异质性作用。研究发现:新质生产力能促进全要素生产率提升,具有空间溢出效应。进一步研究发现:新质生产力与全要素生产率形成非线性正“U型”关系,即促进作用来源于高水平新质生产力;科技创新在新质生产力对全要素生产率影响中形成中介效应及门限效应;区域层面,新质生产力对全要素生产力的影响呈现明显异质性特征。据此,从培育新质生产力、增强区域科技创新能力等方面,为提升区域全要素生产率提供参考。

创新型国家全要素生产率增长趋势与建议

全要素生产率(Total Factors Productivity,下文简称TFP)是衡量经济发展质量以及科技创新效果的重要指标,高质量发展、技术进步和技术创新都与TFP紧密相关。TFP的增长率则能够刻画出一个国家或地区科技水平提高的程度。同时TFP对经济增长的贡献率指标。

中国农田水利投资全要素生产率增长的分布动态演进

中国农田水利投资力度不断加大,其投资效率问题不容忽视。采用EBM与GML相结合的方法,对基于非期望产出的中国农田水利投资全要素生产率(TFP)进行测度,运用Dagum基尼系数法探究地区差异的来源,应用核密度方法分析中国农田水利投资TFP的分布动态,最后通过Markov链方法描述中国农田水利投资TFP的分布格局。研究表明:中国农田水利投资TFP年均增长3.60%,呈现“双轮驱动”的特征;东北和东部地区增长速度相对较快,而中西部地区增长速度相对缓慢;区域差异呈波动状态,主要由超变密度贡献;时空转移受空间因素影响较大,难以形成“等级锁定”。研究成果有助于为政府优化水利投资结构提供正确方向。据此建议:注重中西部地区水利投资和水资源效率的提升,加强邻近省份农田水利投资的协同合作,推进农田水利投资市场化运行进程,激励各地因地制宜利用好自身水资源优势。

全球价值链参与度对中国制造业全要素生产率及其变化率的影响

本文利用OECD数据库同中国制造业进行匹配数据,并通过DEA-Malmquist指数测算了中国制造业的全要素生产率,研究了2001~2021年全球价值链参与度对中国制造业行业TFP及其变化率的影响。研究表明,全球价值链参与度对制造业TFP具有正向促进作用,对制造业TFP变化率的影响则呈现出“U型”关系。就异质性而言,在知识技术密集型行业中全球价值链参与度的提升对制造业TFP及其变化率具有显著的作用,而在资源劳动密集型行业中作用并不明显,金融危机前GVC参与度对TFP促进作用更加明显。进一步检验表明,全球价值链参与度会通过提高外资利用度来促进制造业TFP;TFP提升主要依靠技术进步的贡献。基于研究结论,提出了利用全球价值链国际参与度变动促进中国制造行业TFP提升的政策建议。

我国大豆全要素生产率增长的变动与分解——基于Hicks-Moorsteen TFP指数的研究

【目的】探索国内大豆产业的发展潜力和发展空间,提高大豆的综合生产能力,实现大豆生产的可持续发展。【方法】利用1980~2012年我国10个大豆主产区大豆投入和产出的面板数据,采用加总数量框架下的乘积完备Hicks-Moorsteen TFP指数法,对我国大豆全要素生产率的增长进行测度,并提出相应的对策建议。【结果】1980~2012年,我国大豆全要素生产率（TFP）年均增长0.6%,大豆生产的技术进步年均增长1.7%,是大豆全要素生产率增长的主要驱动力;技术效率（TE）、混合效率（ME）和剩余规模效率（RSE）年均损失分别为0.5%、0.2%和0.4%;东北地区、西部地区和黄淮海地区的大豆生产TFP增长表现出依次递减的趋势,三大地区大豆生产技术效率均存在损失。【建议】应该加大大豆生产的投入力度、提高人力资本水平、大豆各生产区采取差异化策略、完善制度建设,以实现我国大豆生产可持续均衡发展。

基于全要素生产率视角资源型城市低碳转型效果评价模型

经过产业多元化升级,培育非资源型替代产业,发展低碳技术等转型途径,大部分资源型城市低碳转型取得一定的效果。本文以17个资源型城市为例,采用2008~2015年的面板数据,选取基于方向性距离函数的DEA模型测算城市的全要素生产率,用考虑非期望产出的全要素生产率测度模型来对资源型城市低碳转型效果进行评价。研究表明:(1)资源型城市全要素生产率呈现增长趋势,生产率增长主要源于技术进步,反映资源型城市在低碳技术转型方面效果显著;(2)不同资源型城市转型效果存在差异化,东部和中部资源型城市低碳转型效果比西部好,综合型和煤炭型资源城市转型效果最佳。

我国电力行业全要素生产率变动的规制改革效应评价

随着自然垄断行业的规制改革不断推进,对规制改革效果的评价日显重要,其对行业效率的影响是一个重要方面。采用Trnqvist指数测算了我国电力行业在1993~2008年间的全要素生产率（TFP）变动,发现在考察期间内我国电力行业的TFP整体上呈现出不断上升的趋势,尤其是2002年的规制改革实施后TFP的上升更为明显。随后通过建立回归模型对全要素生产率的影响因素进行了检验,结果显示出第二产业的发展、技术进步和电力行业规制改革对全要素生产率提升均有明显的推动效果,由此判断,我国电力行业2002年的这次规制改革产生了良好的生产率提升效应,也为今后电力行业的规制改革指明了基本的方向。

东北振兴政策实践效果评价与政策启示——基于全要素生产率增长的全国比较

通过利用马奎斯特（DEA—Malmquist）指数计算得到我国各省的全要素生产率增长及其构成，对比分析东北三省与全国各省的计算情况，发现2003-2007年我国东北振兴政策实践未达到理想效果，提出东北振兴政策的一个重点指向就是对技术研发与创新、资源节约和生产要素高效利用进行大力支持。

出口对中国食品加工业企业全要素生产率影响研究——基于中国上市食品加工业企业面板数据分析

随着贸易理论的不断完善,国内众多学者关注出口与企业全要素生产率之间的关系与作用机制,并基于微观层面展开了对不同行业全要素生产率的研究。本研究以2010—2020年158家A股上市食品加工企业面板数据为基础,利用LevinsohnPetrin方法测度样本企业全要素生产率。采用高维固定效应模型实证检验食品加工企业的出口规模、所有制、类型、区位等因素对其全要素生产率的影响。研究结果表明,中国食品工业企业出口规模的扩大会促进企业全要素生产率的提升。食品加工业中的农副食品加工类和饮料制造类企业通过扩大出口规模获得生产率提升的效果更显著;从企业所有制角度看,民营企业受出口规模的促进作用更为明显;从区位因素上看,东部地区食品加工业的出口行为更能提升企业的全要素生产率。

高校科技人才分类评价改革能提高科研全要素生产率吗?——来自99所“211工程”高校的证据

以我国99所“211工程”高校2009—2017年的数据为样本,对2014年实施的高校科技人才分类评价制度改革能否提高科研全要素生产率及其影响机制进行实证检验。结果发现,高校科技人才分类评价改革对科研全要素生产率具有显著的提升效应,但提升效应存在逐年减弱的时滞性。在经过一系列稳健性检验后,该结论依然成立。对其影响机制与异质性进一步分析表明,科技人才分类评价改革与高校科研人才能级结构呈负相关且存在中介效应,而高校科技人力投入并未表现出明显的中介效应;提升效应仅表现在综合类高校、“985工程”高校以及位处西部地区的高校。研究结论为我国高校科技人才分类评价制度的深化改革提供了可靠的经验证据和重要的政策启示。

我国城市全要素生产率的测度与评价

我国城市经济增长依靠传统要素投入的模式已经不能维继,在经济"新常态"背景下,迫切需要实现从"要素驱动"向"全要素生产率驱动"转变。本文运用数据包络分析方法,利用我国281个地级市经济活动数据,测度了2003-2013年城市全要素生产率的变化情况。研究得出我国城市全要素生产率整体获得改善,技术进步是城市全要素生产率改善的主要动力来源,技术效率是制约全要素生产率进一步提高的瓶颈。最后文章提出改善城市经济运行质量的相关对策建议。

基于全要素生产率的服务业增长质量评价研究——以浙江省为例

建立了服务业增长质量评价指标体系,然后以浙江省为例,估算了服务业的外溢效应和全要素生产率(TFP),得到相应结论;运用因子分析和计量分析方法,进一步论证了服务业增长质量的影响因素。研究结果表明:发展、结构、效益与环境中的诸多因素对服务业增长质量提高具有正向作用;服务业结构还不够优化;简单劳动的投入不利于服务业技术进步,人力资本对服务业增长质量改善具有积极作用。

资源型城市低碳转型阶段性及其全要素生产率评价——基于非期望产出SBM模型

资源型城市为国家经济建设提供了大量自然资源,面临着资源耗尽和环境污染等问题,必须进行低碳转型升级以实现可持续发展。为此,首先阐释资源型城市低碳转型的影响制约因素,构建资源型城市低碳转型评价指标体系,并对转型等级进行划分;在此基础上,确定考虑非期望产出的SBM评价模型,以国内17个典型资源型城市为例,通过生产率指数(ML)及全要素生产率(TFP)分解值在不同年度的差异化变动进行实证评价,以检验所构建的评价系统的科学性和可行性。实证评价结果表明,低碳技术进步和环境管制政策的双重作用能够促进资源型城市的低碳转型,两者效应的叠加使资金更多地向技术创新领域倾斜,并集中于低碳产业,这有效促进资源型城市低碳经济的增长。

“营改增”提高了服务业企业全要素生产率?

研究结果表明,“营改增”试点政策主要通过加大企业研发投入和提高投资水平带动服务业企业全要素生产率的提高,并且政策年度效应逐年扩大。党的十九届六中全会提出,只有创新驱动才能推动经济发展质量变革、效率变革和动力变革,而变革的关键就是提高全要素生产率(totalfactor productivity,以下简称TFP)。

全要素生产率(TFP)对甘肃省经济增长的贡献研究

文章基于经济增长理论,用索洛余值的方法计算出甘肃省1990—2008年的全要素生产率(TFP)。通过回归分析以及各生产要素对经济发展的贡献率比较分析,得出甘肃省经济增长主要是依靠资本投入推动的,而且技术进步对经济增长的影响很大,同时也进一步证明了全要素生产率对经济增长的促进作用是不容忽视的,为提高甘肃省整体竞争力和社会快速发展提供参考依据。

基于全要素生产率视角下的中国县域科技创新能力评价研究——依据东中西部30县市区的相关数据

按照我国东中西部3个区域空间分类,从中各抽取10个县域城市,进行相关数据分析①。运用DEA-Malmquist方法,评价不同时期的县域全要素生产率及其时空差异性。研究表明:我国县域科技创新能力呈小幅度递增态势;东部县域地区的全要素生产率高于中、西部地区的县域城市;在产业转移的刺激下,中部县域的技术变动指数高于西部县域和东部县域;东部县域着眼于科技创新,通过加大科技资源投入,东部县域的纯技术效率变动指数高于中西部县域,因此,创新性提出建立“科技鱼塘”,通过构建流动科研服务平台,加强区域之间的科技资源合作,侧重创新成果转化,加大中央投入,完善科技补贴,以促进全国县域科技创新协同发展。

长江经济带旅游全要素生产率评价研究

旅游全要素生产率增长对推动长江经济带发展具有重要的战略意义。采用基于投入的非参数DEA—Malmquist指数法测算长江经济带旅游全要素生产率的增长状况,结果表明:长江经济带旅游全要素生产率年均保持8.5%的增长速度,主要贡献来自于技术进步;长江经济带旅游全要素生产率存在明显的地区差异,中游地区最高,上游地区次之,下游地区最低;长江经济带旅游全要素生产率增长在时间上呈先升后降的"倒U型"趋势;在影响因素方面,科技、人才、交通对旅游全要素生产率具有显著的促进作用,投资和资源对旅游全要素生产率则具有显著的抑制作用。

我国小麦全要素生产率的评价分析——基于DEA-Malmquist指数方法

本文基于DEA-Malmquist指数方法,对2004~2015年我国15个小麦主要生产省份的小麦全要素生产率进行测算,并就小麦生产效率的非有效性进行分析。研究表明:2004~2015年,我国小麦全要素生产率的周期性变动主要受技术进步变动的影响,小麦生产规模效率的提高一定程度上促进技术效率得到改善;不同省份小麦全要素生产率的提高贡献来源不同,规模效率的实现是多数省份小麦全要素生产率提高的主要原因,同时,最低收购价政策实施省份的小麦全要素生产率普遍高于其他省份;劳动力、化肥等要素的过度投入一定程度上导致小麦技术效率的损失。文章最后就如何促进小麦全要素生产率的提高给出几点政策启示。