服务业环境全要素生产率变动测算及收敛性研究——基于超效率EBM-Malmquist模型和南北区域分析

为了测算中国30个省市1998—2018年环境约束下的服务业全要素生产率(TFP)变动情况,构建了带有非期望产出的超效EBM-Malmquist模型,并结合技术效率和技术进步分析服务业环境全要素效率变化的阶段性和区域性。研究表明(:1)服务业环境TFP增长在阶段性下降后呈现出上升的态势,技术进步呈现出阶段上升,技术效率呈现出阶段下降。这在一定程度上显示出国家生态文明建设在服务业上取得了一定的效果,同时也揭示了环境TFP增长的主要源泉是技术进步。技术效率的逐渐降低预示着通过提升技术效率推动服务业环境TFP增长还有较大的余地。(2)空间分布上,服务业环境TFP增长的变化及其分解在南方和北方存在一定的差异性,但环境TFP存在σ收敛与绝对β收敛,这表明中国30个省市的TFP增长在长期上看呈现出趋同性。

农村人力资本对农业环境全要素生产率影响的实证分析

文章在重塑农村人力资本内涵与农业环境全要素生产率(TFP)测算体系的基础上,利用1995—2018年中国省际面板数据实证分析了农村人力资本对农业环境TFP的影响,以期从农业环境TFP变动的视角判断中国是否存在“农村人力资本陷阱”。研究结果表明:在农村人力资本积累初期,农业发展极易落入低水平人力资本与非技能偏向技术相嵌合的“农村人力资本陷阱”。产生这一现象的主要原因是受教育程度的快速提升对农业环境技术效率产生了消极影响,并在一定程度上抵消了其对农业环境技术进步的正效应。

中国城市环境全要素生产率及其影响因素分析

在采用能考虑"坏产出"的ML指数测算我国2003～2010年286个城市的环境全要素生产率及其成分后,对其动态变化趋势与影响因素进行分析。研究表明,城市环境全要素生产率、技术效率和技术进步分别以年均1.1%、0.5%和0.9%的速度增长;城市间全要素生产率和技术水平的差距在逐步拉大,而技术效率差距趋于缩小;城市环境全要素生产率平均增幅东部>西部>中部;技术效率提升幅度西部大于中部,且大于东部;技术水平提升幅度东部>中部>西部;市场化程度的加深、政府规模的扩大和宏观经济的进一步稳定对城市环境全要素生产率产生促进作用,而外商直接投资的增加无益于我国城市环境全要素生产率的提升。

城镇化、公共支出与中国环境全要素生产率——基于省际面板数据的实证检验

本文运用考虑非期望产出的SBM方向性距离函数与Luenberger生产率指标方法测度了资源环境约束下中国30个省份2005—2013年的环境全要素生产率,并就公共支出政策在城镇化作用于环境全要素生产率过程中的影响效应与机制进行了实证研究。结果表明:单纯依靠规模化形式的城镇化发展对增进东西部地区环境全要素生产率的作用效果不明显,但对中部地区环境全要素生产率的提高却有积极作用;仅仅依靠扩大政府干预程度和规模对三大区域环境全要素生产率的提高并无益处,而从结构安排上看,提高福利性公共支出占比对增进东部地区环境全要素生产率的影响不明显,但却明显有利于西部地区环境全要素生产率的改进,增加投资性领域的公共支出对增进中部地区环境全要素生产率的效果更为显著;在城镇化作用于环境全要素生产率的过程中,东西部地区的公共支出结构产生了显著的"援助"效应,而中部地区的公共支出结构却扮演了不明显的"攫取"角色;除中部地区以外,东西部地区的环境全要素生产率增长并不支持"环境库兹涅茨曲线"假说,经济结构和人口年龄结构对三大区域的环境全要素生产率均有不同程度的影响。

异质型人力资本对农业环境全要素生产率的影响——基于中国农村面板数据的实证研究

笔者基于1993—2010年中国农村面板数据,核算了农业环境全要素生产率以及农村总量和异质型人力资本。在此基础上,利用动态面板数据的GMM方法检验了农村人力资本对农业环境全要素生产率的影响。结果显示:总量人力资本阻碍了农业技术创新并且总量人力资本的农业技术模仿效应也不显著;初等教育人力资本通过农业技术创新而不是技术模仿促进农业环境全要素生产率的增长;中等教育人力资本的农业技术创新和技术模仿效应均不显著;高等教育人力资本阻碍了农业技术创新并且不能通过技术模仿促进农业环境全要素生产率的增长。

农业生产污染对经济增长绩效的影响程度研究——基于环境全要素生产率的分析

本文在使用单元调查评估法对中国农业污染物排放量进行核算的基础上,结合SBM模型、方向性距离函数和GML指数,对1995-2013年中国农业生产效率和全要素生产率进行测算,考察农业生产污染对农业经济增长绩效的影响。结果表明:1不考虑污染因素的农业经济增长核算方法忽略了农业生产污染造成的损失,导致农业全要素生产率被高估近一倍;2投入冗余和污染过度是农业生产无效率的主要来源,且后者对其影响更为明显;3中国农业生产率增长主要来自技术进步,技术效率对其促进作用有限;4考虑污染成本与否会对各地经济增长绩效评价产生较大影响,忽略污染因素可能导致政策偏误。

江苏绿色发展转型:基于绿色效率与环境全要素生产率研究

随着中国经济步入新常态,环境和资源的约束压力不断增加。该文构建SBM-undesirable非期望产出模型,综合分析了江苏省13个城市的绿色效率,并利用DEA-Malmquist模型,从规模可变角度将环境全要素生产率分解为规模效率指数、纯技术效率指数和技术进步指数,通过环境全要素生产率演变轨迹,分析各个城市环境全要素生产率具体情况以及变化。结果表明:从不同区域绿色效率和经济效率变化趋势来看,绿色效率出现上升趋势;江苏绿色转型经历是先升后降再升的过程,且区域绿色转型出现明显差异,苏南绿色转型程度最高、苏中次之、苏北较低;苏南、苏中绿色转型态势基本与江苏同步,而苏北绿色转型强度由弱变强,显示转型潜力。本文旨在通过绿色效率与环境全要素生产率研究,为苏北环境保护和绿色发展提供建议。

中国省际环境全要素生产率及其影响因素分析

改革开放以来中国经济取得到了快速发展,但与此同时,我国很多环境污染指标在世界排名也显著提高。那么中国的经济增长是否是造成环境污染的原因?经济增长对环境一定是有害的吗?也就是环境库兹涅茨曲线在中国是否存在?围绕着这些问题国内外学者进行了大量有益的探讨。但是很多文献都是利用人均收入和人均排放关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。这种方法的缺点是没有认清这两者都是生产过程的产出,是生产过程中的投入导致产出的结果。忽略生产过程中的投入和产出组合的效率变化,只研究两个产出之间的关系会影响传统的环境库兹涅茨曲线检验基础,也妨碍环境效率影响因素的识别。正是循着这个方向,很多学者构建了一个综合的环境绩效指标。通过研究环境绩效指标与人均收入之间的关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。基于此,本文利用中国30个省份1997-2011年经济增长和污染排放数据,利用考虑环境的数据包络模型研究了环境全要素生产率指数及其分解。研究发现:考虑环境因素的全要素生产率指数年均增长2.94%,环境全要素生产率指数的增长主要来自技术进步指数。影响环境全要素生产率指数的空间面板Tobit回归模型表明,人均收入对环境全要素生产率增长产生正向的作用,这表明经济发展水平越高,经济与环境的协调性越好。人均收入的平方项系数为负,表明环境全要素生产率的库兹涅茨曲线存在。对外开放水平高导致环境全要素生产率的下降。技术进步始终是环境全要素生产率增长的积极原因。

中国城市经济的绿色转型：基于环境效率和环境全要素生产率的分析

忽视能源消耗和"坏"产出会扭曲对企业经济绩效和社会福利变化的估计,有碍于城市产业经济转型升级。将能源投入变量和SO_2、CO_2两种"坏"产出变量加入环境效率和环境生产率投入产出指标体系中,采用全局参比的SBM方法和Luenberger指数方法测算中国286个城市2002-2011年间能源和环境双重约束下的环境效率和环境全要素生产率及其无效率来源。研究发现:中国城市在这一时期存在清晰的绿色转型轨迹,转折点为2006年;节能减排是中国城市绿色转型的主要推手,但资本无效率恶化减缓了城市绿色转型的步伐;东部地区城市和大城市在中国城市绿色转型中起到了很好的带动效应;政府科技投入、人力资本、外商直接投资、工业专业化和服务业专业化等是推动中国城市绿色转型的重要因素。

考虑PM_(2.5)影响的我国区域环境全要素生产率研究

目前我国正处于经济增速减缓、经济结构优化升级、经济动力转换的新常态时期,如何维持经济增长,同时兼顾环境,成为目前国家发展面临的主要问题。根据经济增长理论,促进一个国家或地区经济增长的因素是要素投入的增加和投入要素利用率的提升即全要素生产率的提高,在雾霾污染严重影响人们生产生活的大背景下,将PM_(2.5)作为具体的污染变量引入到全要素生产率的分析框架中对推进我国供给侧结构性改革,改善环境污染情况,提升人民幸福指数具有重要意义。文章将PM_(2.5)替换传统计算环境全要素生产率方法中的非期望产出指标,利用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数和跨期数据包络分析法(DEA),估算2001—2010年全国29个省市环境全要素生产率水平,并通过环境全要素生产率重心落点及演变轨迹,分析我国各区域环境全要素生产率具体情况及其变化。结果显示只有东部地区的全要素生产率基本上每年都在提高,其他地区都呈现总体下降状态,年均下降1.03%,这与高速增长的经济总量形成鲜明对比,说明这一时期我国经济增长主要以要素投入增加来驱动。环境全要素生产率重心均落在河南省境内,表明各地区环境全要素生产率水平变化程度相差不大,导致重心移动范围不大。最后通过分解Malmquist-Luenberger生产率指数,分析各区域环境全要素生产率变化原因,发现东部地区和东北地区环境全要素生产率提高主要是由技术进步带动的,中、西部地区环境全要素生产率下降分别是技术水平恶化和效率低下引起的。

排污权交易提升经济绩效了吗?——基于2003—2012年中国省际环境全要素生产率的比较

本文基于DEA-Malmquist生产率指数,将SO2和COD排放作为环境投入要素,测算2003—2012年中国各省份环境全要素生产率及其分解值;以2007年推行排污权交易试点为时间节点,对试点省份和非试点省份SO2和COD排放量和排放强度、环境全要素生产率及其分解值进行比较研究。研究发现:中国减排成效并不显著,但排污权交易试点不仅在试点省份起到了较好的直接减排效果,而且也提升了试点省份的经济绩效,尤其在东部地区和西部地区作用较为明显。具体表现为通过纯技术效率的相对改善,遏制了试点省份环境全要素生产率的持续下降。中国应继续深入推进排污权交易试点工作,通过排污权交易的制度完善和机制创新,使其不仅促进效率改善,更在技术进步层面起到积极推进作用。

科技创新投入对环境全要素生产率的影响机制

使用2004~2015年的中国280个地级市的面板数据,对科技创新投入与环境全要素生产率间的非线性关系、内部影响机理和空间异质性进行分析,结果显示:科技创新投入与环境全要素生产率之间呈现倒N型关系,两个拐点的位置分别为7.722(2257.47万元)和9.610(14913.17万元);在外部资本进入、污染治理、市场规模效应3种影响路径中,科技创新投入影响下的外部资本进入对环境全要素生产率依然存在污染避难所的负向效应,科技创新投入与外部资本间效应为0.1363,外部资本与环境全要素生产率间效应为-0.0065;科技创新投入能够增强企业的污染治理技术并提高环境全要素生产率,三者间前后效应分别为-0.0277和-0.0311;科技创新的投入与高效益增强了市场规模效应,有效促进生产结构的转型进而提高环境全要素生产率,三者间前后效应为0.0186和0.4346.空间异质性中,外部资本进入与溢出效应带来的污染避难所负效应在中部地区显著,在西部和东北部地区不显著,而污染天堂正效应在东部地区存在但不显著;污染创新治理投入的技术正溢出效应在东部和西部地区效应显著,在中部和东北部不显著;科技创新投入与市场需求规模效应在空间区域无差异且显著为正.建议依据科技创新投入的不同影响路径来实施空间差异化策略.

长江中游城市群环境效率和环境全要素生产率测度分析

运用考虑"坏"产出的SBM模型和Malmquist-Luenberger指数,分别测度了2005—2014年长江中游城市群27个城市的环境效率和环境全要素生产率及其分解。研究发现:环境因素的引入会造成环境效率和环境全要素生产率的损失;长江中游城市群27个城市的效率水平差距较大;区域内环境全要素生产率变化不太稳定,湖北和湖南省的环境全要素生产率与技术进步有着相似的变动轨迹,总体而言,技术效率的恶化是导致环境全要素生产率降低的主要原因,而生产率的增长则更多的依赖技术进步。

加工贸易提高了环境全要素生产率吗——基于Luenberger生产率指数的研究

为系统考察加工贸易对经济增长、环境污染的影响,本文依托中国30个省份2000-2009年的数据测算出考虑坏产出的Luenberger生产率指数,并在此基础上对加工贸易的环境全要素生产率效应展开深入分析。研究表明,加工贸易和环境全要素生产率之间存在着显著的倒U形关系,当加工贸易占货物贸易的比重超过0.35时,加工贸易将对中国环境全要素生产率产生负效应。与此同时,出口和进口在环境全要素生产率的决定中有着完全相反的作用。在以上结论的基础上,本文提出了调整外贸模式、完善产业政策、协调区域发展的若干政策建议。

中国物流业环境全要素生产率增长研究——基于MML生产率指数的实证分析

将能源消耗引入投入变量,以碳排放为副产出,运用基于松弛测度(SBM)的方向性距离函数,构造共同边界—曼奎斯特—卢恩伯格(MML)生产率指数,测度2003—2012年中国30个省份的物流业环境全要素生产率。研究表明:中国物流业的环境全要素生产率增长缓慢,增长动力主要源于技术进步,能源、劳动力、资本等生产要素的利用效率无明显改善,物流业存在高能耗、高投入、增加值产出低、污染排放高的现象。中国东部、中部、西部地区存在明显的技术落差,东部地区依靠技术进步处于潜在技术前沿,西部地区形成了对东部地区的追赶效应,但中部地区与技术前沿的落差逐渐拉大。认为,大力提高生产要素的利用效率,加快东部地区向中部、西部地区的技术转移与扩散,应成为物流业发展的重点。

经济转型视角下中国工业行业环境全要素生产率及增长动力分析

从工业行业存在技术异质特征出发,在全局DEA分析框架下,应用共同前沿理论的MML生产率指数,测度了2001～2012年我国工业行业环境全要素生产率的动态变化及分解构成,并采用动态GMM估计方法对其增长因素进行分析.结果表明：2001～2012年36个工业行业的环境全要素生产率年均增长率为2.3%,工业环境全要素生产率的增长主要源于技术进步与规模效率的提升.环境全要素生产率呈现清洁型生产行业、中污染生产行业、污染密集型行业依次递减的发展格局,群组间技术差异整体上呈现缩减趋势;通信设备、计算机及其他电子设备制造业、烟草制品业是推动前沿面扩张的主力行业;增长动力分析显示,工业行业存在投入要素利用的规模经济,工业行业＂国退民进＂的产权改革与能源结构调整有利于环境全要素生产率的提升,资本深化对环境全要素生产率的提升影响微弱,FDI抑制了环境全要素生产率的增长,行业集中度与环境全要素生产率存在＂倒U＂型关系,不同群组的技术异质性导致了对环境全要素生产率产生不同影响.

市场分割降低了地区环境全要素生产率吗?——基于地理加权回归模型的实证研究

采用1998-2012年的省级数据,利用能考虑空间异质性的地理加权回归模型,研究了市场分割对地区环境全要素生产率的影响。研究发现市场分割对地区环境全要素生产率并非存在完全的负向效应,而是存在差异化的影响,在市场分割程度较低的地区,市场分割有利于环境全要素生产率提升;但是,在市场分割程度较高的地区,市场分割却对环境全要素生产率产生了负面影响,且随着市场分割的加剧,表现出同步的上升趋势。进一步研究发现,市场分割对环境全要素生产率影响的空间异质性主要由环境技术进步率体现出来。

中国不同地区环境全要素生产率增长及收敛分析

本文利用中国不同省份1995~2013年的数据,通过Malmqusit-Luenberger指数将环境因素（CO2排放）纳入全要素生产率的分析框架,测度了中国不同地区环境全要素生产率的增长,并对其收敛性进行分析。测度及分析结果显示,考虑环境因素后中国全要素生产率仍处于增长趋势,但远小于不考虑环境因素的全要素生产率增长,中国的环境全要素生产率的增长主要是技术进步的贡献,技术效率的贡献较小。从环境技术效率来看,东部地区最高,其次为中部地区,最后为西部地区,各地区差异明显。中国东中西部环境全要素生产率最终都会趋同,除东部地区外,其余地区环境全要素生产率均会向自身稳态发展,存在俱乐部收敛效应。

广东环境全要素生产率及影响因素分析——基于环境生产函数的实证研究

广东全要素生产率改善的主要贡献来源为技术进步,从总体上看,环境规制显著地促进了广东全要素生产率的提高且主要表现在环境技术效率的改善上;分区域看,广东区域经济发展并不均衡,珠三角和西翼地区的TFP增速明显超越了东翼地区和北部山区;相对于粗放型增长地区,集约型增长地区获得了更快的全要素生产率提升;经济发展水平、资源禀赋结构、地方财政支出能力、经济开放度、外资利用强度、人力资本和人口密度是影响广东全要素生产率增长的主要因素。

区域差距与中国环境全要素生产率

本文将COD和SO2去除量作为产出,通过Malmquist指数测度1992-2009年中国28个省市的环境全要素生产率,并从不同角度分析区域经济差距对它的影响。我们发现,人均GRP和环境全要素生产率之间具有倒"U"型曲线关系,区域差距缩小带来生产率增长差距的缩小。工业化程度提高导致生产率增长率下降,而外贸依存度和人口密度对其有显著正向影响,中国没有完全走出粗放增长模式。另外,横向经济区划对于区域经济差距和生态环境问题的解决有一定启发意义。