物流业高质量发展对制造业绿色全要素生产率的影响研究

文章选取了全国30个省和直辖市的面板数据,构建了物流业高质量发展水平的指标体系。同时,运用了无超效率SBM-GLM模型对制造业绿色全要素生产率进行测度,并且运用双向固定效应模型和门槛效应模型进行分析。得出了以下结论:(1)物流业高质量发展对制造业绿色全要素生产率的系数显著为正,说明物流业高质量发展水平对制造业绿色全要素生产率有着显著的正向促进作用。(2)物流业高质量发展水平对制造业绿色全要素生产率的影响存在着非线性的关系。这说明物流业高质量发展水平只有达到一定的门槛水平,才能真正的对制造业绿色全要素生产率发挥提升作用。

数字技术创新对制造业绿色全要素生产率影响的门槛效应

制造业作为一个碳排放量较高的行业,其绿色发展已经成为我国实现“双碳”战略目标的重中之重,如何促进制造业的绿色发展是当今重要的研究话题。基于中国30个省份(因数据缺失,未包括西藏地区和港澳台地区)2006—2021年的统计资料,在以环境规制为门槛变量的情况下,实证分析数字技术创新赋能制造业绿色全要素生产率增长的非线性效应。研究发现,数字技术创新对制造业绿色全要素生产率的提升具有显著的积极影响;数字技术创新对制造业绿色全要素生产率的影响呈现非线性关系,具有以环境规制为门槛变量的单一门槛效应;当环境规制强度小于门槛值时,数字技术创新对促进制造业绿色全要素生产率的增长具有较强的正向推动作用,而当环境规制强度大于门槛值时,数字技术创新对制造业绿色全要素生产率增长的推动作用大幅度降低;当地区数字技术创新水平达到一定程度后,门槛效应才开始显著,数字技术创新水平过低时,环境规制强度对数字技术创新促进制造业绿色全要素生产率增长的影响较小。

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。

数字经济与黄河流域制造业绿色全要素生产率关联性研究

为考察数字经济与黄河流域制造业绿色全要素生产率的关联性,构建空间计量模型与面板门槛模型,基于2011—2020年黄河流域73个地级市面板数据,探究数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的直接效应、空间溢出效应与门槛特征。实证分析结果表明:1)数字经济不仅有利于提升当地制造业绿色全要素生产率,而且通过空间溢出效应对邻近地区制造业绿色全要素生产率的提升具有促进作用;2)数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的直接效应在黄河中下游地区具有显著性,空间溢出效应仅在黄河下游地区具有显著性;3)数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的促进作用具有边际递增的非线性特征;4)知识积累水平会显著提升数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的促进效应,当知识积累水平高于门槛值后,数字经济对制造业绿色全要素生产率的促进效应将大幅度提升。

数据要素投入对中国省域制造业绿色全要素生产率的影响研究

以2010—2021年中国30个省份制造业为研究对象,运用超效率SBM模型,将数据要素纳入生产函数,测算省域制造业的绿色全要素生产率(GTFP),利用GMM方法建立动态面板模型分析数据要素投入对绿色全要素生产率的影响。研究发现:(1)数据要素投入对制造业GTFP的提升具有显著促进作用,对东部地区的影响作用更为显著。(2)数据要素投入水平对制造业GTFP的影响存在基于数据要素投入水平的单门槛效应,当数据要素投入水平小于门槛值0.317时,对GTFP具有微弱的抑制作用,但当其跨越门槛值后,则表现出明显的正向促进作用。(3)数据要素投入水平能够通过推动要素禀赋结构的合理化,进而促进制造业GTFP的提升。基于此,就合理配置数据要素投入水平、提升制造业GTFP及优化要素禀赋结构等提出政策建议。

环境规制、绿色技术创新与制造业绿色全要素生产率

本文基于我国30个省(区、市)2011~2021年的面板数据,运用EBM-GML模型测算出制造业绿色全要素生产率,将环境规制、绿色技术创新和制造业绿色全要素生产率纳入同一个分析框架中,建立PVAR向量自回归模型,并在此基础上运用GMM系统方法、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解方法,对三者之间的内在关系进行了深入的分析和实证研究。研究结果表明:环境规制对绿色技术创新具有促进作用,对制造业绿色全要素生产率在短期内具有抑制作用,在长期内具有促进作用;绿色技术创新对环境规制具有抑制作用,对制造业绿色全要素生产率具有促进作用;制造业绿色全要素生产率对环境规制在短期内具有促进作用,长期内具有抑制作用,而对绿色技术创新均具有促进作用。最后基于以上研究结果提出相应政策建议。

基于超效率DEA-Malmquist指数模型的重庆市制造业绿色全要素生产率评价

采用超效率DEA-Malmquist指数方法,对2011-2019年重庆市29个制造业的绿色全要素生产率进行了测试。研究发现:重庆市制造业年均GTFP具有波动性。总体技术效率的提高主要来源于生产规模的优化,技术进步不足抑制了重庆市制造业GTFP的增长。但技术进步是驱动大多数各行业绿色全要素生产率的主要因素;不同行业的技术效率差异来源于纯技术效率的不足。

碳排放权交易对制造业绿色全要素生产率的影响研究

随着“双碳”目标的提出,碳排放交易系统(ETS)如何影响高碳排放行业,如制造业的绿色全要素生产率(GTFP)增长逐渐成为一个重要研究话题。双重差分法是近年来识别碳排放权交易与制造业绿色全要素生产率之间关系的常用研究方法。以2014年开始试点的碳排放权交易政策为准自然实验,研究显示,碳排放权交易政策能够显著促进我国制造业的绿色全要素生产率提升。进一步研究发现,碳排放权交易能够通过筛选外商对内直接投资(IFDI)的质量,进而对绿色全要素生产率产生积极作用。稳健性检验表明,在考虑双重差分法设定条件、平行趋势检验、反事实检验、更改倾向得分匹配方法等后,碳排放权交易对我国制造业绿色全要素生产率的积极作用依然成立。

数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的影响研究

为探究黄河流域数字经济与制造业绿色全要素生产率之间的内在联系,基于2011—2020年黄河流域73个地级市的面板数据,运用系统GMM模型和面板门槛模型,实证分析数字经济对黄河流域制造业绿色全要素生产率的影响效应。结果表明,数字经济能够显著促进黄河流域制造业绿色全要素生产率的提升,且这一促进作用表现为边际递增的非线性特征。进一步考察发现,数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响存在基于对外开放、政府支持的单一门槛效应。区域异质性检验结果表明,数字经济对黄河中下游地区制造业绿色全要素生产率的提升效果更为显著。

双向FDI对制造业绿色全要素生产率的影响

制造业绿色转型是实现“双碳”目标及高质量发展的必然要求,双向FDI协同发展为此提供了良好契机。为进一步探究双向FDI协同发展对制造业绿色发展的影响及其影响机制,在理论分析的基础上,基于2010—2020年中国30个省、自治区、直辖市(西藏除外)的面板数据,测算双向FDI协调发展指标及制造业绿色全要素生产率,采用固定效应模型和中介效应模型进行实证分析。研究发现:双向FDI协调发展对制造业绿色全要素生产率具有显著的提升作用;绿色技术创新在双向FDI对制造业绿色全要素生产率的影响中发挥了中介作用;双向FDI对制造业绿色全要素生产率的提升存在区域异质性。基于以上研究结果,提出了充分发挥双向FDI的协同效应,大力推动制造业绿色技术创新,注重东部地区与中西部地区协同发展等针对性的政策建议。

不同环境规制下制造业绿色全要素生产率的演化规律研究

制造业已成为中国能源消耗和环境污染的重要来源,提高绿色全要素生产率将成为帮助国家摆脱资源枯竭和环境恶化双重困境的有效途径。文章使用方向性距离函数,系统分析中国制造行业绿色全要素生产率水平及行业异质性特征,并将环境规制划分为行政命令型环境规制、市场激励型环境规制和综合环境规制,采用面板门槛模型探究不同类型环境规制对中国制造业绿色全要素生产率的异质性影响。研究结果表明:行政命令型环境规制对制造业绿色全要素生产率具有一定抑制作用;市场激励型环境规制与制造业绿色全要素生产率之间呈现出从阻碍到促进的“U”型关系。随着中国环境规制的市场化禀赋日益凸显,市场激励型环境规制逐步成为促进现阶段制造业绿色全要素生产率上升的主要引擎。

FDI对我国制造业绿色全要素生产率的影响研究——基于制造业分行业面板数据

制造业绿色转型是实现经济高质量发展的必然要求。文章基于2006年—2015年我国制造业分行业面板数据,使用SBM模型、GMM模型、门槛效应模型等分析外商直接投资对我国制造业绿色全要素生产率的影响。研究发现:我国制造业绿色全要素生产率有所降低但降幅较小。外商直接投资对我国制造业绿色全要素生产率的提升有正向影响,对低环境规制行业绿色全要素生产率的提升有促进作用,对高环境规制行业绿色全要素生产率的提升有抑制作用,对不同要素密集型行业的影响则具有异质性。进一步考察发现,外商直接投资影响我国制造业绿色全要素生产率具有环境规制的单门槛效应。在跨过环境规制门槛后,外商直接投资对低煤炭能源依赖行业绿色全要素生产率提升的促进作用减弱,但对较高煤炭能源依赖行业绿色全要素生产率提升的促进作用增强。今后应建立健全外商绿色投资机制,根据不同行业发展水平确定环境规制强度,促进我国制造业绿色全要素生产率提升。

环境规制对制造业绿色全要素生产率的影响研究——基于碳排放权交易政策的PSM-DID检验

随着我国环境规制体系的不断完善,环境规制在促进经济绿色发展中所发挥的作用越来越重要,其中2011年提出的碳排放权交易政策是这一体系中重要的一种环境规制制度。因此,在利用DEA-Malmquist指数法来测度中国2009—2017年30个省份制造业绿色全要素生产率的基础上,将2013年在试点省市正式实施的碳排放权交易政策作为一次准自然实验,采用倾向匹配得分的双重差分法(PSM-DID)研究了环境规制对制造业绿色全要素生产率的影响效应。实证研究表明:制造业绿色全要素生产率受环境规制的影响逐步改善,对MGTFP分解项的影响和对MGTFP的影响相一致。在对MGTFP分解项的影响中,技术进步所受的影响最大,纯技术效率所受的影响最小,综合技术效率所受到的影响要大于规模效率所受到的影响,产业结构、政府干预及城镇化对MGTFP及其分解项的影响存在差异,技术创新对MGTFP及其分解项的影响为正,对外开放对MGTFP分解项的影响为负,这与对MGTFP的影响一致。

数字化转型对制造业绿色全要素生产率的影响

提高制造业绿色全要素生产率是实现制造业高质量发展的重要途径,数字化转型为此提供了良好的契机。文章基于2011—2018年我国30个省的面板数据,利用超效率SBM模型测度了制造业绿色全要素生产率,使用熵值法计算了数字化转型水平指数,然后选择固定效应模型检验数字化转型对制造业绿色全要素生产率的影响。研究结果显示,数字化转型可显著提升制造业绿色全要素生产率。最后提出了要加快数字基础设施建设、提高地区的数字化产出水平等建议。

环境规制对我国装备制造业绿色全要素生产率的门槛效应分析

通过收集2009—2020年装备制造业涵盖7大行业的相关数据,基于EBM-GML模型,计算得出我国装备制造业绿色全要素生产率,建立非线性面板模型,并进行门槛效应回归,研究绿色转型的门槛效应。研究结果表明,环境规制对装备制造业绿色全要素生产率的面板回归呈现非线性关系,并且有单一门槛效应存在。其中,门槛变量为绿色转型程度。由于有门槛效应的存在,政府制定环境规制政策时,应当针对性地考虑企业的绿色转型程度。

我国装备制造业绿色全要素生产率的测算与分析

装备制造业作为工业体系的主体,在日益强调绿色转型发展的背景下,如何科学有效地提升绿色全要素生产率,增强发展的可持续性,尽可能在发展过程中少走弯路,成为重要关注点。通过收集装备制造业涵盖的七大行业2009—2020年相关数据,基于EBM-GML模型,计算得出我国装备制造业绿色全要素生产率。研究发现:我国装备制造业绿色全要素生产率的变化趋势存在阶段性特征,这与环境政策背景密切相关。当前,绿色技术进步为我国装备制造业发展的主要动力来源,而绿色技术效率所起到的作用并不明显。

环境规制对长江经济带制造业绿色全要素生产率的影响

环境规制是协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护的关键。利用2012—2020年长江经济带沿线11省市数据,采用SBM模型、Malmquist-Luenberger指数、门限回归模型、工具变量法等模型方法,分析环境规制对长江经济带制造业绿色全要素生产率的影响。研究发现,命令控制型和市场激励型环境规制能够显著提升长江经济带制造业绿色全要素生产率,绿色技术创新和产业结构升级发挥中介作用;环境规制对长江经济带制造业绿色全要素生产率的影响作用具有区域异质性和时间异质性,命令控制型环境规制随着规制强度增加而具有更强的正向促进作用,市场激励型环境规制需要达到一定强度后才能起到规制作用,公众参与型环境规制作用不显著。推动长江经济带制造业绿色转型发展,应加强不同环境规制工具的协调配合,针对长江上中下游地区特点分类施策,构建市场导向型绿色技术创新体系,促进制造业结构优化升级。

环境规制对中国制造业绿色全要素生产率的影响分析

运用DEA-Malmquist指数法对2001—2011年中国制造业28个分行业的绿色全要素生产率进行了核算,并进一步验证了环境规制与制造业绿色全要素生产率之间的关系。研究结果表明:技术进步是驱动中国制造业效率提升的核心力量,且环境技术效率普遍较低;环境规制是绿色全要素生产率增长的成因,目前中国环境规制强度是恰当的,实现了经济和环境效益的"双赢",验证了"波特假说"在中国的存在性。

中国装备制造业绿色全要素生产率增长的演化轨迹及动力

在中国装备制造业结构转型升级的背景下,本文引入"资源环境约束"因子,运用规模收益可变的BCC模型静态对比1980年与2014年制约各子行业技术进步的主要因素,采用曼奎斯特(Malmquist)指数动态研究1980—2014年推动绿色全要素生产率增长的演化动力。研究发现:(1)中国装备制造业绿色全要素生产率的增长大体经历了先下降后上升的V型演化轨迹,演化动力来自技术进步,制约因素是规模效率恶化;(2)分行业看,交通运输制造业技术创新显著,绿色全要素生产率的增长速度最快,而金属制品业能源消耗最大,技术效率提升最慢。装备制造业应结合绿色全要素生产率无效率成因与各子行业特点,从产业结构调整、技术提升、管理优化等方面推动装备制造业可持续发展。

产业集聚对制造业绿色全要素生产率的影响——基于长短期行业异质性视角的经验分析

采用2006—2015年制造业行业的面板数据,从行业异质性视角入手,运用广义最小二乘法和变系数模型,实证检验了产业集聚对制造业绿色全要素生产率的差异化影响效应、异质滞后效应、异质交互效应以及异质短期波动效应。研究表明:多数行业的产业集聚显著地推动了绿色全要素生产率的提升,但部分行业的影响效应并不显著甚至呈现出负相关关系。这说明产业集聚并不是在所有行业都表现为规模效应,部分行业的拥挤效应超过了规模效应。从滞后效应来看,每个行业随着滞后期的增加表现出异质性的变化规律:正(负)向效应逐渐增强、逐渐减弱、先增强后减弱、先减弱后增强、一直不显著等。从交互效应来看,企业平均规模越小的行业越容易从产业集聚中获取正向效应;大部分行业的国有产权和资产专用性都在一定程度上对产业集聚的绿色生产率效应的发挥产生了抑制作用,但少数行业与之相反,如交通运输设备制造业、医药制造业等,这些行业的国有产权和资产专用性反而发挥了正面效应;在短期内,大部分行业的产业集聚并不能有效推进绿色全要素生产率的增长,只有纺织服装鞋帽制造业、非金属矿物制品业和专用设备制造业的产业集聚的短期效应显著;从长短期效应的对比来看,大部分行业的长期和短期效应呈现出差异化特征。因此,政府在制定集聚政策时不应该忽略不同行业的差异,对所有制造业行业采取"一刀切"的集聚促进措施,而应根据不同行业的具体影响规律和所处的集聚阶段,制定有针对性的,动态调整的集聚政策。