FDI与中国绿色全要素生产率:空间溢出与门槛效应

在“双碳”目标引领下,外商直接投资作为连接国内国际双循环的纽带,是推动我国经济绿色发展的重要力量。文章基于2005—2022年的省级面板数据,采用超效率SBM模型和GML指数法测算绿色全要素生产率(GTFP),借助空间计量模型和门槛模型实证探讨FDI对中国GTFP的空间溢出效应和非线性影响。结果发现:FDI流入不仅阻碍了本地GTFP的提升,还会产生显著的负向空间溢出效应,即阻碍周边地区GTFP的提升;通过区域异质性检验发现,中西部地区FDI流入对GTFP的负面影响比东部地区更大,呈现“东弱西强”的特征,但东部地区的间接效应显著为负,其通过“虹吸效应”“以邻为壑”等方式抑制邻近地区GTFP水平的提高;通过进一步分析发现,存在以技术创新水平与产业结构高级化为门槛变量的单门槛效应,当跨越门槛值后,FDI对GTFP的影响会从抑制作用转为促进作用。

数字化驱动新质生产力发展的组态路径——基于绿色全要素生产率的视角

基于新质生产力和技术经济范式理论,选取我国175个地级及以上城市样本数据,探讨数字化驱动新质生产力发展进而大幅提升绿色全要素生产率的组态路径及其内在关系。研究发现:单一数字化要素并不是提高绿色全要素生产率的必要条件;促进高绿色全要素生产率的数字化组态路径有营商环境—创新驱动型、政府—基建驱动型、政府—创新驱动型三种,呈现出数字政府协同其他数字化要素形成驱动合力的特征;导致非高绿色全要素生产率的数字化组态有营商环境缺失型、政府独轮驱动型、市场独轮驱动型三种,呈现出数字政府未与其他数字化要素形成协同合力的特征。

商贸流通业集聚对城市绿色全要素生产率的影响

随着全球经济的不断发展,城市化进程加速进行,商贸流通业在城市经济中的角色日益凸显。商贸流通业集聚作为一种城市产业集聚模式,吸引了广泛关注。然而,过度的商贸流通业集聚可能会带来一系列问题,其中最突出的问题之一就是对绿色全要素生产率的影响。而绿色全要素生产率的提升成为城市可持续发展的关键目标之一。与此同时,就业市场升级和产业结构升级被认为是推动城市经济向绿色方向发展的两大引擎。本研究立足于此,旨在深入研究商贸流通业集聚如何影响城市的绿色全要素生产率,并通过就业市场升级和产业结构升级这两个中介变量探讨其中的机制,以期为政策制定者提供指导,促使城市实现可持续发展,实现经济繁荣和环境友好的双赢局面。研究结果表明:对于非资源型城市,商贸流通业的集聚能够促进绿色全要素生产率的提升,就业市场升级与产业结构升级在商贸流通业集聚影响城市绿色全要素生产率的过程中起到了部分中介作用。对于资源型城市,商贸流通业的集聚会抑制绿色全要素生产率的提升。就业市场升级与产业结构升级在商贸流通业集聚影响城市绿色全要素生产率过程中没有起到中介作用。

领导干部自然资源资产离任审计与城市绿色全要素生产率

提高城市绿色全要素生产率是实现经济高质量发展的重要方式。基于我国284个城市2010—2017年的面板数据,构建多期双重差分模型,实证检验领导干部自然资源资产离任审计对提高城市绿色全要素生产率的作用。结果表明,相较于未试点城市,实施自然资源资产离任审计试点的城市的绿色全要素生产率显著提高。进一步研究发现,自然资源资产离任审计通过绿色创新提高城市绿色全要素生产率,数字技术能够增强该政策效应,且城市经济发展水平越高或财政压力越小,该政策效应越明显。研究结论不仅为自然资源资产离任审计推动经济高质量发展提供了经验证据,而且为持续提高城市绿色全要素生产率提供了理论支撑和政策依据。

江苏省农业绿色全要素生产率评价及演化特征分析

基于农业生产的投入产出数据,运用超效率SBM模型测算2011—2020年江苏省64个县域农业绿色全要素生产率,并以GML指数法分析生产率变动的动力来源和演化特征。结果表明:江苏省县域农业绿色全要素生产率在整体上实现了平稳且快速增长,其中苏南地区的增长表现要优于苏中和苏北地区;农业绿色全要素生产率增长动力主要来自农业技术进步,而农业技术效率整体上呈现出下降态势,并且技术进步和技术效率的演化特征呈现出明显的区域差异性。最后,从强化农业技术应用、协调区域农业发展、制定差异化发展政策等方面,提出提升江苏省农业绿色发展水平的对策建议。

数字经济对资源型城市绿色全要素生产率的影响研究

发挥数字经济的绿色驱动力,促进资源型城市绿色转型,对推动中国经济高质量发展具有重要意义。基于2012—2021年113个中国资源型城市的面板数据,采用SBM模型结合GML指数测量资源型城市的绿色全要素生产率,以及熵值法测度其数字经济发展水平,再运用多种计量模型探究数字经济对资源型城市绿色全要素生产率的影响效应及作用机制。研究发现:(1)数字经济对资源型城市绿色全要素生产率有显著提升作用,且经多重稳健性检验后结论依旧成立;(2)数字经济可通过推动产业结构升级,进而提升资源型城市绿色全要素生产率;(3)数字经济对不同类型资源型城市绿色全要素生产率的影响不同,其中,数字经济对成熟型和再生型城市的正向影响最显著,对成长型城市的影响则不显著,对衰退型城市的影响为负。因此,应持续推进数字经济发展,完善相关基础设施建设;优化升级产业结构,充分发挥其在数字经济引导资源型城市绿色全要素生产率提升中的重要作用;因地制宜制定差异化发展战略,助推资源型城市绿色高质量发展。

数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响研究——基于国家级大数据综合试验区的准自然试验

制造业作为高能耗、高污染的产业,在第二产业中占有相当重要的地位,探究制造业绿色转型发展问题具有重要的现实意义。选取我国2005—2020年30个省份的面板数据,首先运用SBM-GML模型对制造业绿色全要素生产率(GTFP)进行测算,随后将国家级大数据综合试验区的设立视为准自然实验,采用多期DID方法分阶段检验数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响。结果表明:国家级大数据综合试验区建设能够显著提升制造业绿色全要素生产率,且具有稳健性;异质性检验表明,大数据综合试验区建设能够显著提升东中部地区的制造业绿色全要素生产率,且对中部地区的作用效果更为明显;机制检验发现,大数据综合试验区建设能够通过降低劳动力错配程度、提高研发强度、促进产业结构升级提升制造业绿色全要素生产率;进一步分析显示,随着数字化经济发展程度和绿色创新能力的提高,数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响是非线性的,且均呈现出先抑制后促进的“U”型关系。

区域数字化转型促进绿色全要素生产率提升——基于长江经济带的空间计量分析

基于大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力,本研究选取2013—2022年长江经济带省份数据,借助基准回归和空间计量的方法,检验区域数字化水平对制造业绿色全要素生产率(GTFP)的影响以及技术创造的中介作用。研究发现,区域发展数字化能够提升制造业GTFP,数字化和制造业GTFP均具有空间溢出效应。通过区域异质性研究发现,数字化对长江经济带中游地区的正向促进作用最大,对下游地区的正向促进效应最小。未来需要推动长江经济带数字化升级,鼓励制造业采用先进数字技术,加强绿色技术创新,制定差异化政策,以促进制造业绿色转型。

技术创新方式选择与中国工业产业绿色全要素生产率提升:内在机理、空间特征与实证检验

文章基于2007-2018年我国省际空间面板数据,将技术创新细分为自主创新、技术引进以及协同创新,并从经验视角检验三种不同技术创新方式对我国工业产业绿色全要素生产率的影响及其区域差异。研究结论表明,一是我国的省域工业产业绿色全要素生产率具有显著的空间正相关关系。二是从分类型的技术创新方式影响来看,自主创新与技术引进能有效提升工业产业GTFP水平,而协同创新则表现为负向的影响。三是从分区域视角来看,在东部区域三种技术创新方式均能对绿色全要素生产率起到显著促进作用,且协同创新的影响程度高于自主创新与技术引进。

双向FDI协同发展对绿色全要素生产率的影响——基于空间杜宾模型的实证检验

本文分析了双向FDI协同发展机理,并从能源投入与污染产出角度解释了双向FDI协同发展对绿色全要素生产率的促进作用;基于2003~2020年中国省级面板数据,借助空间杜宾模型实证检验了双向FDI协同发展对绿色全要素生产率的空间影响。研究发现:双向FDI协同发展对本地和邻地绿色全要素生产率均具有正向促进作用。异质性分析进一步发现:中部地区双向FDI协同发展对绿色全要素生产率的促进作用最显著,东部地区次之,西部地区主要表现为抑制作用;此外,资源丰裕程度会削弱双向FDI协同发展对绿色全要素生产率的正向影响。因此,应当推动双向FDI协同发展,且注重调整外资流向及外资流入和流出类型,使双向FDI协同发展更好地服务于中国可持续发展目标。

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。

银行ESG表现与企业绿色全要素生产率:基于银企双侧机制检验

以我国商业银行和上市企业为研究对象,通过银企信贷联系从企业绿色全要素生产率视角探究了银行ESG表现的经济效应。研究发现,银行ESG表现显著促进了企业绿色全要素生产率的提升。机制分析表明,在银行端,ESG表现能够提升银行流动性创造水平,优化信贷配置,增强信贷监督能力;在企业端,银行ESG表现能够缓解企业融资约束,优化企业内部管理,提高管理层环保意识,从而对企业绿色全要素生产率提升产生积极作用。此外,银企ESG具有明显的协同效应,能够强化银行ESG表现对企业绿色全要素生产率的提升作用。进一步分析表明,银行ESG表现的促进作用在民营及中小企业样本中更为显著。本文拓展了银行ESG微观经济后果与企业全要素生产率影响因素研究,对于促进我国银行业可持续发展和实体经济绿色高质量发展具有一定的理论与现实意义。

文旅融合对我国绿色全要素生产率的影响研究

基于2010~2021年中国省级面板数据,采用静态面板模型和系统GMM模型,探究文旅融合对GTFP的影响效应.研究发现:文旅融合对我国GTFP的影响存在先抑后扬的非线性“U”型关系,即只有当文旅融合达到初步协调时,才能发挥其对GTFP的正向促进作用.分区域回归结果表明,文旅融合与GTFP的“U”型关系仅存在文旅融合程度较高的东部地区.市场环境和产业集聚是调节文旅融合与GTFP关系的重要因素.产业结构高级化是文旅融合推动GTFP提升的基本路径.基于此,提出促进文旅融合以赋能GTFP的针对性建议.

清江流域农业绿色全要素生产率的时空分异特征及影响因素

推进农业绿色发展是践行新发展理念、实现农业高质量发展和农业现代化建设的关键环节。文章基于1995—2021年清江流域的农业发展数据,在含非期望产出的SBM模型框架内测度农业绿色全要素生产率,分析其时空演变特征,并探究农业绿色全要素生产率的影响因素。研究结果表明,清江流域农业绿色全要素生产率指数整体取值位于1之上,农业绿色生产效率处于增长趋势;在时间维度上,农业绿色全要素生产率呈现“涨跌互现”的波动趋势;在空间维度上,农业绿色全要素生产率高值区域随时间变化从清江流域中上游转至下游,差异逐渐变大,呈现极化趋势。机械密度、城镇化水平、工业化水平、农林牧渔业占比对提高农业绿色全要素生产率有较显著的正向影响,而劳均耕地规模、农业财政投入、人均GDP对农业绿色全要素生产率有显著的负向作用。

全球价值链嵌入影响流通业绿色全要素生产率的作用机理

本文基于我国2013-2022年省级面板数据,通过双重固定效应模型检验全球价值链嵌入与流通业绿色全要素生产率的关系。结果发现:全球价值链嵌入显著促进流通业绿色全要素生产率提升;全球价值链嵌入通过规模提升效应、流通技术提高效应促进流通业绿色全要素生产率提升。因此,建议政府积极推动流通业参与全球价值链竞争,加大政府补贴支持流通业技术提高和规模扩大,最终实现流通业绿色全要素生产率的大幅提升。

出口贸易对广西绿色全要素生产率的影响研究

基于广西2011—2021年的面板数据,利用SBM-GML模型对广西14个城市的绿色全要素生产率进行测算,并结合固定效应回归模型和面板门槛回归模型,深入探讨出口贸易对绿色全要素生产率的影响。结果表明:出口贸易对广西绿色全要素生产率及其分解项产生负向影响;以环境规制作为门槛变量时,出口贸易对绿色全要素生产率的影响随着环境规制两个门槛的跨越而由负转正并逐步增强。

环境规制视角下FDI对绿色全要素生产率的门槛效应研究

随着可持续、高质量经济发展目标的提出,过去以牺牲环境为代价的经济发展模式已经不再适合我国经济发展。本文基于2004-2020年中国30个省际面板数据(不包含西藏和港澳台地区),运用DEA对各省绿色全要素生产率(GTFP)进行测度,运用动态GMM模型对FDI影响绿色全要素生产率的机理进行探讨。分析显示,FDI显著抑制了中国GTFP的发展,且存在区域差异性,中西部地区的抑制作用更为明显。在环境规制项下,FDI对GTFP的影响有且只有一个“阈值”。

长江经济带农业绿色全要素生产率动态演变研究——基于SBM-GML指数测算的结果

推动农业碳减排是实现“双碳”目标的重要途径。本文基于2010—2020年长江经济带省域面板数据,通过构建指标体系和SBM-GML模型,运用DEA法测算并探讨了长江经济带农业绿色全要素生产率的空间特征与时序特征。研究结果表明:长江经济带农业全要素生产率呈上升趋势,且绿色技术进步贡献最大。长江经济带农业全要素生产率的时空演化具有差异性和阶段性特征,且其变化具有明显政策导向性。本文研究结论对于精准评估长江经济带农业碳减排,实现农业绿色发展和“双碳”目标具有借鉴意义。

基于绿色索洛模型的韶关市农业碳全要素生产率框架构建及减排潜力估计

在理论上构建了包含农业碳排放和碳吸收的正负环境要素在内的“绿色索洛模型”,考察能源资源投入和碳排污染对农业经济增长的影响与约束,以消除农业经济增长中的环境代价。2011—2021年韶关市面板数据进行实证检验,运用非期望产出的超效率SBM模型测度韶关市的农业碳全要素生产率,利用碳减排潜力模型测度韶关市农业碳减排潜力和潜力规模。结果表明:韶关市农业碳全要素生产效率均值为1.024,农业碳排放总量过剩,规模效率是制约农业碳全要素生产率提升的关键;韶关市农业碳减排潜力在波动中整体呈现上升趋势,农业碳减排潜力年均规模为7.254万t,农业碳减排仍有较大改进空间。据此提出补齐规模效率不佳短板、制定切实可行的碳减排措施的提升韶关市农业碳全要素生产率和持续推进农业碳减排的政策建议。

数字农业对农业绿色全要素生产率机制研究——以山东省为例

在探究山东省数字农业对农业绿色生产效率的深远影响时,采用了2010至2022年间山东省16个地级市的详细数据进行研究。利用Kernel核密度估计对山东省农业绿色全要素生产率,发现东部、中部、西部依次降低。研究发现,数字农业的蓬勃发展促进农业的绿色全要素生产率显著提升,二者呈现正相关关系,数字农业水平每攀升1个百分点,便能带动农业绿色全要素生产率增长0.529个百分点。同时,农民人均纯收入对农业绿色生产率的作用呈现双门槛特征,不同收入层次下,数字农业的促进作用存在显著差异。数字农业对农业绿色全要素生产率的影响还展现出鲜明的区域与经济异质性。在内陆地区,其正向影响尤为显著,而沿海地区则相对较弱。在经济圈层面,鲁南和省会经济圈受益明显,而胶东经济圈的影响则较为有限。