甘肃省农业绿色全要素生产率测算及影响因素研究

提升农业绿色全要素生产率对于实现农业可持续发展具有重要的意义。运用SBM-GML指数法对甘肃省各市州2011-2020年的农业绿色全要素生产率及其区域差异进行分析,最后运用Tobit模型对甘肃省农业绿色全要素生产率影响因素进行分析,并在此基础上提出相应的对策建议。研究结果显示,(1)甘肃省农业绿色全要素生产率总体呈上升趋势,上升的主要动力来源于技术进步。(2)甘肃省农业绿色全要素生产率存在一定的空间差异性,总体呈现出“西低东高”的分布特点。(3)在甘肃省农业绿色全要素生产率的影响因素中,经济发展水平、城镇化水平、财政支农水平和农业产业结构对甘肃省农业绿色全要素生产率的提升具有显著的正向影响,受灾率对甘肃省农业绿色全要素生产率的提升具有显著的负向影响,且不同区域的农业绿色全要素生产率的影响因素也各不相同。最后,在以上分析的基础上提出了相应的对策建议。

人力资本结构演进对绿色全要素生产率增长影响效应的实证检验

文章基于2010—2020年中国30个省份的面板数据,运用SYS-GMM、中介效应模型、空间计量模型分析了人力资本结构演进对中国绿色全要素生产率的影响。研究发现:人力资本结构演进推动了绿色全要素生产率的提升,这得益于人力资本结构演进的产业结构升级作用和劳动效率提升作用。进一步分析发现,人力资本结构演进可以释放“绿色驱动势能”,显著地促进本地绿色全要素生产率的提升,但存在一定的知识溢出壁垒,导致表现出一定程度的负向空间溢出效应,会抑制邻近地区绿色全要素生产率的提升;此外,在演进后期、物质资本较高和经济竞争力较强的省份,人力资本结构演进对绿色全要素生产率的促进作用更为明显。

中国区域农业生产用能、农业经济增长及农业能源碳排放关系研究——基于绿色全要素生产率视角

采用超效率SBM-GML模型对1990—2020年中国31个省份的农业绿色全要素生产率及其变化指数进行测算,通过农业产值增长率和绿色全要素生产率效率值将不同省份划分成四个区域,运用面板固定效应模型探究农业生产用能对农业经济增长的影响和区域异质性,应用面板门槛模型对农业经济增长与农业能源碳排放的关系进行分析。研究表明:(1)1990—2020年中国的绿色全要素生产率呈现缓慢上升趋势,其中技术进步是主要推动力,而技术效率指数增速为负。(2)全国及各区域农业生产用能与农业产出的相关系数均为正值,即生产用能的投入能够明显增加农业产出,但是产出增加的实现程度存在区域异质性。(3)我国农业经济增长和农业能源碳排放之间存在单一门槛效应,在门槛值前,二者正向关系较强;跨过门槛值后,二者正向关系减弱,呈现协调发展态势。据此,提出积极鼓励农业技术进步、全面提高农业技术效率、因地制宜优化农业生产用能结构、差异化选择农业绿色发展道路等政策建议。

经济增长压力下“能耗双控”政策会加剧绿色全要素生产率南北分化吗?

严格的环境规制会倒逼北方地区通过提升绿色全要素生产率缩小南北差距,还是诱发了经济增长压力下地方政府的保增长动机,反向加剧了南北方地区的绿色发展差距?文章使用地级市数据细化分析精度,并以2011年制定的“能耗双控”政策为冲击,使用双重差分法探究了“一刀切”式的环境规制政策对于区域协调发展与绿色转型的影响。文章研究发现,“能耗双控”政策实施后,南北方地区间的绿色全要素生产率差距显著扩大,并且经济增长压力的上升会进一步加剧这种分化趋势,不利于区域协调发展。在此基础上,文章从产业结构调整和技术进步两个视角进行了机制分析,结果表明政策实施后,产业结构高级化、高技术产品出口技术复杂度和绿色创新的分化是导致南北方地区绿色全要素生产率差距扩大的重要因素。经济增长压力的存在会通过放大南北方地区在产业结构与技术进步方面的差异,引致南北方地区间绿色全要素生产率差距的进一步扩大。文章的研究结论为“双碳”目标下环境规制政策的制定和实施提供了经验证据,基于不同地区差异化的资源禀赋和发展基础制定因地制宜的发展政策,更有利于区域经济绿色转型和协调发展。

农业数字化对农业绿色全要素生产率增长的时空效应研究

探究农业数字化对农业绿色全要素生产率(GTFP)增长的影响,将有助于促进农业绿色高质量发展。运用基于二次加权的“纵横向”拉开档次法和MinDS-GML指数模型分别对全国各省份的农业数字化和农业GTFP进行评价,进一步通过构建空间杜宾模型实证检验农业数字化对农业GTFP增长的空间溢出效应。研究发现:考察期内,绝大部分省份的农业GTFP均值大于1,说明我国农业GTFP整体获得提升;各省份农业数字化发展水平差异悬殊,呈现东西发展不平衡的格局;农业数字化通过显著的正向直接效应和空间溢出效应促进农业GTFP增长,但直接效应弱于空间溢出效应。为此应推动数字技术与农业生产的深度融合,构建农村区域间数字化协同发展机制,重视多方面影响因素共同促进农业绿色高质量发展转型升级。

中国分省绿色全要素生产率增长率研究

文章使用19972012年省级面板数据,以超越对数生产函数为基础核算中国各省的绿色全要素生产率增长率,并对其影响因素进行了实证分析。结果显示：（1）中国CO2排放总量持续增加,环境承载压力逐渐增大,但CO2排放强度和能源强度正在逐渐下降,表明能源使用效率有所提升。（2）环境要素对产出增长表现出阻碍作用,且东部比中西部更为明显。（3）各地区绿色全要素生产率的增长率稳步上升,中国经济增长正逐渐由资本、劳动、能源和以CO2排放量为代表的环境容量等要素投入转变为可持续的绿色全要素生产率驱动。（4）教育投入、自主研发投入、产业结构优化和市场化改革对绿色全要素生产率的增长具有正向的推动作用,而外商投资的存在使中国成为实质上的＂污染避难所＂。

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。

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011-2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。

数字普惠金融、企业全要素生产率与绿色创新

绿色创新是企业提升绩效获得持续发展的重要动力,数字普惠金融和企业全要素生产率对企业绿色创新具有重要影响。以2011—2021年A股上市公司为样本,运用面板回归模型检验数字普惠金融对企业绿色创新的影响。研究发现:数字普惠金融对企业绿色创新具有显著促进作用,特别是相对于非国有企业、低污染行业和东部地区企业而言,数字普惠金融对国有企业、高污染行业和中西部地区企业的绿色创新促进力度更大;此外,企业全要素生产率(TFP)是数字普惠金融对企业绿色创新影响的中介,发展数字普惠金融可以提高企业TFP,从而推动企业绿色创新;环境监管在数字普惠金融与企业绿色创新之间发挥着积极的调节作用,提升环境监管水平将进一步增强数字普惠金融对企业绿色创新的促进作用。

绿色信贷、产业结构优化与绿色全要素生产率

推动绿色全要素生产率提升,对生态环境保护和经济可持续发展具有重要意义。基于2005-2020年中国省级面板数据,运用超效率SBM-GML模型测算出绿色全要素生产率,采用空间杜宾模型、面板门槛模型和空间门槛模型研究绿色信贷、产业结构优化对绿色全要素生产率的综合作用机制。研究发现:绿色全要素生产率具有正向“空间传染”特性,其提升主要源于绿色技术进步,而非技术效率变化;绿色信贷有助于提高本地区绿色全要素生产率,并通过空间溢出效应对周边地区产生抑制作用;产业结构优化显著提升了本地区绿色全要素生产率,其中,高级化和生态化还存在明显的空间溢出效应,前者会抑制邻近地区绿色全要素生产率提升,而后者促进了其增长;门槛效应检验表明,产业结构优化水平提升到一定程度后,绿色信贷对本地区绿色全要素生产率的作用效果将显著增强,而对于不同维度,这一作用效果只存在高级化和合理化的门槛特征;空间门槛模型显示,本地区产业结构优化水平的提高会减小绿色信贷对邻近地区绿色全要素生产率的抑制作用。

金融科技能提升城市包容性绿色全要素生产率吗?

包容性绿色全要素生产率强调绿色发展、社会公平与经济增长协调并进,是判断城市经济发展质量的重要依据。本文以2011—2019年中国284个地级及以上城市的数据为样本,实证检验了金融科技对城市包容性绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,金融科技对城市包容性绿色全要素生产率具有明显的促进作用,主要表现在技术进步指数显著提升,这一结论在经过一系列内生性处理和稳健性检验后依然成立。机制分析显示,金融科技能够通过促进绿色创新、增加环保投资以及激发创业活力提升城市包容性绿色全要素生产率。异质性分析表明,金融科技对包容性绿色全要素生产率的提升作用在人力资本水平、金融发展水平和基础设施水平较高的城市中更为明显。本文的研究为加快实现经济绿色发展和包容性增长的“双重红利”提供了重要的经验证据。

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。

环境规制与绿色全要素生产率:促进还是抑制?

在“双碳”背景下通过制定环境规制政策提高绿色全要素生产率,推动经济绿色发展具有现实意义。以2000—2020年我国30个省级行政区的面板数据为基础,构建超效率(SBM—GML)模型阐释环境规制与绿色全要素生产率之间的内在逻辑,在分别控制时间和地区的双固定效应和面板分位数回归模型(PQRM)的基础上得出以下结论:(1)环境规制对绿色全要素生产率的作用效果是先抑制后促进;(2)由于经济发展水平的区域性差异,环境规制对高端分位点省级行政区的绿色全要素生产率的促进程度远小于低端分位点省级行政区;(3)技术进步是我国东、中、西和东北等地区绿色全要素生产率提高的关键因素,全域技术效率尤其是规模效率是阻碍绿色全要素生产率提升的关键因素。因此,地方政府首先要结合当地资源禀赋及自然环境承受能力,完善环境规制政策,缩小区际差异;其次要加强基础性研究,破除技术垄断,优化生产流程,提升规模经济,提高绿色全要素生产率。

农产品贸易促进了中国农业绿色发展吗?——基于农业绿色全要素生产率视角

农业绿色全要素生产率的提高有助于农业绿色化转型与可持续性发展。基于2006—2020年中国30个省份数据,选择SBM-ML指数法,利用MaxDEA软件测算农业绿色全要素生产率,使用系统GMM模型与动态面板门槛模型实证检验农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响。研究发现:农产品贸易能够有效提升农业绿色全要素生产率并且其影响效应存在区域异质性,在东部地区较为显著;农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在地区经济发展水平的门槛效应,地区经济发展水平越高,农产品贸易对农业绿色化发展的正向溢出作用越明显。因此,各省份要推动农产品贸易的持续健康发展,政府应当依照地区贸易发展状况与经济发展水平因地制宜地制定有关农产品贸易政策,充分发挥农产品贸易的正向溢出作用,促进农业绿色发展。

农地流转提升了农业绿色全要素生产率吗?

在2006-2021年中国30个省份的面板数据基础上,本文通过SBM-GML超效率模型测算中国各省份农业绿色全要素生产率。采用双向固定效应模型和工具变量模型等方法,实证分析农地流转和农业绿色TFP之间的内在联系,并分析其影响路径机制。研究发现,中国农业绿色全要素生产率能够持续增长的主要原因在于技术进步。而农地流转能够推动农业绿色全要素生产率增长则是得益于技术效率改进。从异质性分析来看,农地流转对农业绿色全要素生产率增长的促进作用最显著的是东部地区和非粮食主产区,但在西部地区却正好相反。因此,中国应当加快推进农地流转工作进展,促进农业生产和经营管理模式变革,加快研发、推广和应用农业绿色生产技术,构建区域协作互助机制促进地区交流,进而促进农业绿色全要素生产率的提高。

数字基础设施建设能够促进城市绿色全要素生产率提升吗?——来自“宽带中国”试点政策的准自然实验

为探究数字基础设施建设对中国经济绿色发展的赋能效应,本文基于2008—2019年中国285个地级市的面板数据,以“宽带中国”战略试点政策为准自然实验,采用双重差分法实证考察数字基础设施建设对城市绿色全要素生产率的影响。研究发现:数字基础设施建设对中国城市绿色全要素生产率的提升具有较为显著的正效应,且该结论得到一系列稳健性检验的支持;技术创新能力提升和产业结构升级是数字基础设施建设影响城市绿色全要素生产率的两条重要途径;数字基础设施建设对于经济较发达、技术创新能力较强、产业结构水平较高的城市而言,提升绿色全要素生产率的效果会更加明显。本文结论为充分发挥中国数字基础设施建设的绿色赋能作用、实现经济增长与绿色发展双赢提供理论和实践参考。

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。

结构性货币政策对绿色企业全要素生产率的影响

结构性货币政策对于精准支持绿色企业发展具有重要作用,本文以2018年央行担保品框架扩容这一结构性货币政策为准自然实验,借助双重差分模型研究央行将绿色债券纳入担保品框架后对绿色企业全要素生产率的影响。研究发现:担保品框架扩容可以显著提升绿色企业的全要素生产率。企业异质性研究发现担保品框架扩容对民营绿色企业全要素生产率的提升显著高于国有绿色企业;区域异质性研究发现担保品框架扩容对于处在金融发达地区的绿色企业全要素生产率的提升更为显著;行业异质性研究发现央行将绿色债券纳入担保品框架后更能促进专利密集行业中绿色企业全要素生产率的提升。进一步研究发现担保品框架扩容有效缓解了绿色企业融资约束,提升了企业的绿色创新水平,有助于绿色企业提升全要素生产率。

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。

绿色金融改革创新促进企业绿色全要素生产率增长了吗?--来自工业上市公司的绿色转型证据

经济绿色转型是实现“双碳”目标的必由之路,企业的绿色转型发展是经济实现绿色转型的关键环节。本文以2012—2019年中国沪深A股工业上市公司为研究对象,使用企业绿色全要素生产率作为企业绿色转型的评价指标,以2017年绿色金融改革创新试验区的设立为准自然实验,分析研究绿色金融改革创新对企业绿色转型发展的影响。结果表明,绿色金融改革创新能够显著促进试验区内企业绿色全要素生产率增长率的提升,进而促进企业绿色转型。进一步分析得出,试验区内企业融资约束的缓解和政府政策支持对企业绿色转型有所促进,但其对国有企业和重污染企业的影响却未达预期。本文为绿色金融改革创新的政策效应评估和企业绿色转型发展提供了理论层面的支持和直接经验证据,为各地区制定绿色金融政策提供了参考。