低碳经济视角下我国北部区域农产品电商物流效率测度——基于SBM-ML模型

随着电子商务在农村的普及,加之我国农业大国的基本国情,农产品物流产业成为基础产业之一。面对世界资源日趋紧张的局面,结合碳排放对我国农产品电商物流效率进行评价,对物流业的可持续发展具有重大意义。本研究运用含有非期望产出的SBM模型对我国北部16个省区市2016—2020年的农产品电商物流效率进行了静态测度,并采用Malmquist指数模型对2018—2019年全要素生产率下降的原因进行了动态分析。研究结果表明:我国北部区域农产品电商物流效率总体水平较低,地区差异性较大。鉴于分析结果,提出了发展低碳物流、紧抓技术发展、提高农产品电商物流效率等发展措施,并建议重点在不同省份之间进行经验借鉴,相互学习,共同促进我国绿色物流的发展。

农业信息化、空间溢出效应与农业绿色全要素生产率——基于SBM-ML指数法和空间杜宾模型

依据中国30个省份2003—2015年的面板数据,采用基于SBM方向性距离函数的ML指数法,测算农业绿色全要素生产率。进而,借助空间杜宾模型和偏微分方法,探讨农业信息化对农业绿色全要素生产率的影响,并将其分解为直接效应和空间溢出效应。研究发现:中国农业绿色全要素生产率年均增长4.5%,农业技术进步是其增长的主要动力,且按照中、东、西部顺序依次递减;中国农业绿色全要素生产率的局部空间相关性有逐步增强趋势;农业信息化水平每提升1%,农业绿色全要素生产率就会增长0.450 3%,其中直接效应贡献0.340 1%,空间溢出效应贡献0.110 2%。因此,应实施差异化的地区农业扶持政策和农业强省对弱省的精准帮扶,并全面提高农业信息化水平。

农地经营规模对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于SBM-ML指数法和空间杜宾模型

基于中国30省份2000~2019年的面板数据,运用非径向、非角度SBM方向性距离函数的ML指数法,测算了农业绿色全要素生产率(GTFP),并利用空间杜宾模型探究了农地经营规模对我国农业绿色全要素生产率的空间效应。结果表明:中国农业GTFP年均增长率为2.76%,其增长动力主要依靠技术进步,增长趋势按照西、中、东部依次递增;中国农业GTFP表现出较为显著的空间自相关性;农地经营规模每提升1%,农业GTFP就会增长0.025%,其中直接效应的作用为0.061%,空间溢出效应为-0.036%。基于此,从各地因地制宜适度扩张农地经营规模、加大绿色环保新型农机的投入研发力度等方面提出相关建议。

中国区域农业绿色全要素生产率差异测度——基于SBM-ML指数模型

农业绿色全要素生产率(Green Total Factor Productivity,GTFP)的提升是农业乃至我国经济发展增效的关键。文章运用SBM-ML指数模型,在规模报酬可变的条件下对各个地区的农业GTFP进行了测算。在此基础上,进一步探究我国农业GTFP的时间、空间差异度。研究发现:一是我国农业GTFP在研究年份总体呈上升趋势,但在2010—2011年全国农业GTFP出现了下降,也存在少数省份农业经济发展与环境不协调的情况;二是我国农业GTFP存在区域差异性,增长率按中东西部依次递减。

农业PPP对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于长江经济带的实证分析

提升农业绿色全要素生产率是农业高质量发展的关键体现,而政府与社会资本合作模式(PPP模式)是一种有效的农业投融资模式。运用非径向SBM模型方向性距离函数的ML指数法分别测算了2016-2020年长江经济带农业绿色全要素生产率水平及分解项(技术效率和技术进步),结合面板固定回归模型实证研究了农业农村领域的PPP模式对长江经济带农业绿色全要素生产率的影响及内在机制。结果表明:农业PPP在5%的水平上显著提高长江经济带农业绿色全要素生产率,且上下游地区的影响存在区域异质性,下游地区效应更大,通过稳健性检验后该结论仍然成立。此外,产业结构、城镇化、技术水平、土地规模化与农业绿色全要素生产率呈现显著正相关。最后提出了相应建议,以期提高长江经济带农业绿色全要素生产率,进而实现农业高质量发展的战略目标。

中国蔬菜绿色全要素生产率时空特征与空间错位

为评估中国蔬菜绿色生产率,提升蔬菜生产绿色发展水平,推进农业高质量发展。该研究采用超效率SBMML模型、空间错位指数、主成分分析法等方法,探究2011—2020年中国30个省市蔬菜绿色全要素生产率的时空格局演变与空间错位特征,识别影响中国蔬菜绿色全要素生产率的主要因素。研究结果发现:1)2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率整体呈下降趋势,由1.023 1降低到0.741 4,蔬菜生产与生态环境可持续发展的协调程度降低,其中技术效率下降和技术退步共同拖累了蔬菜绿色全要素生产率的提高。2)2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率增长呈“东高西低,南高北低”的空间分布特征。北回归线以南产区蔬菜绿色全要素生产率最高,西北产区蔬菜绿色全要素生产率最低,其差异主要取决于水土资源供给状况与市场需求规模等因素。3)2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率与技术效率的空间错位由北向南大致呈现“正向错位—负向错位”的变化趋势,整体以低错位为主。东北产区、中部产区地势平坦,农业生产条件良好,有利于蔬菜规模化种植。2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率与技术进步的空间错位呈显著的“东正西负”的空间分布特征,且空间错位程度较大,负向错位省份数量由13个增至17个。由于蔬菜生产过于追求经济效益,忽视了绿色生产技术的投入。4)经济发展水平、资源环境禀赋和交通通达性是影响中国省域蔬菜绿色全要素生产率变化的主要因素,其中城镇化率和人均可支配收入等经济要素对蔬菜绿色全要素生产率的影响最为明显。研究结果可准确把握现阶段蔬菜绿色生产现状,为农业绿色转型发展提供借鉴。

双碳目标驱动下环境规制对我国工业绿色发展的影响

本文构建SBM-ML模型,从实证视角对我国工业发展过程中的绿色全要素生产率实际情况进行测算,在此基础之上,进一步进行面板模型的构建,围绕3种不同类型的规制工具(分别为命令控制型、市场激励型以及公众参与型)展开,研究与探讨其在工业绿色发展进程中产生的具体影响,最后,通过Sobel调节因子检验模型揭示绿色技术创新这一指标在上述影响中所发挥的主要调节作用。结果显示我国整体工业绿色全要素生产率以年均56%的增长率在不断增加,中部、东部、西部依次递减,其中工业绿色进步值发挥着主导作用;从3种不同类型的环境规制工具上来看,命令型和市场型均会在相应程度上形成对工业绿色发展的制约,与之相对应的,公众参与型产生的影响则有所不同,具体以先促进后抑制为体现;采取相应手段及措施创新绿色技术,发挥环境规制的调节作用,对工业绿色发展具有实际应用价值。

碳排放约束下长三角城市群物流业运行效率研究

长三角物流业近年来发展迅速,但其也给环境造成了不小的压力。因此,为探究长三角城市群的低碳物流效率,文章基于长三角城市群27个城市2010—2020年有关物流业的面板数据,利用超效率SBM模型对低碳物流效率进行评价,运用Malmquist指数分析低碳物流的全要素生产率。研究发现,长三角城市群的低碳物流效率并不平衡,上海低碳物流效率均值最高,其余城市中,安徽省8市均值最高,浙江省城市均值最低。此外,不考虑碳排放约束的全要素生产率比考虑碳排放约束的全要素生产率高,从时序上看,全要素生产率呈波动上升趋势。研究结果旨在为长三角城市群物流业的科学减排制度提供参考。

考虑碳排放的港口物流效率评估——基于SBM-DEA模型及Malmquist-Luenberger指数

基于我国沿海10个货物吞吐量较大的海港2012—2021年的截面数据与面板数据,使用DEA(data envelopment analysis)法,结合非径向方向距离函数,运行模型得到10个港口的静态物流效率和具体排名。运用全要素生产率ML(malmquist-luenberger)指数方法对面板数据进行分析,将影响物流效率的因素分解,具体分析港口物流效率分解后的动态变化。分析结果显示:10个港口的物流效率在时间周期内波动,但港口间物流效率差距巨大。其中,日照港、湛江港等港口物流效率一直维持较高的水平;上海港、宁波—舟山港、广州港等港口物流效率呈持续上升趋势;烟台港物流效率呈持续下降趋势;大连港的物流效率则一直维持低位运行。10个港口的平均全要素生产率有所提升,技术效率略微降低,技术进步有所提高。

中国纺织产业绿色全要素生产率测算及其影响因素分析

为提升纺织产业绿色全要素生产率,实现纺织产业高质量发展,以全国31个省的纺织产业为研究对象,使用包含非期望产出的超效率SBM-ML模型,测算2012—2020年绿色全要素生产率,然后通过Tobit模型对技术创新、产业规模、环境规制、对外开放、技术积累5个因素给绿色全要素生产率带来的影响进行了实证分析。结果显示:我国纺织产业绿色全要素生产率呈现波动增长,从2016年开始呈现稳步提升趋势;从区域层面看,东部地区纺织产业绿色全要素生产率(GTFP)明显高于西部地区和中部地区;从指数分解看,绿色技术效率指数(GEC)对绿色全要素生产率的影响度要大于绿色技术进步指数(GTC);技术创新、产业规模、环境规制、对外开放、技术积累5个因素对纺织产业绿色全要素生产率都具有正向推动作用,其中技术创新对纺织业绿色全要素生产率的正向影响作用最大。最后依据结论提出提高中国纺织产业绿色全要素生产率的政策建议。

低碳约束下农产品电商物流效率测度与评价——基于东北三省2015-2020年面板数据分析

农产品物流作为现代物流的重要组成部分,和电子商务的发展相辅相成、互成条件,对东北三省的经济发展具有举足轻重的作用。从资本、劳动力、能源消耗、电商信息技术和产生总值等方面构建评价指标体系,结合SBM-ML模型对所构建指标数据进行测算,从静态和动态两方面对效率进行分析评价。研究结果表明:东三省地区绝大多数市州农产品电商物流效率低下,地区差异较大;东三省全要素生产率变化中期要受到技术创新能力不足和管理水平不佳的原因导致波动较大,后期逐渐趋于平稳;东三省整体技术进步率均在降低,此外,吉林省和黑龙江省农产品电商物流技术管理水平有待提高。从技术创新、资源配置、人才培养等方面提出相关建议,为农产品电商物流产业的持续发展助力。

环境规制对海洋渔业全要素生产率的影响研究

本文选取2009-2020年中国沿海11个省份的面板数据,运用超效率SBM-ML模型测算海洋渔业全要素生产率,并研究环境规制对其变化的影响以及科技创新在该影响机制中发挥的作用。实证结果显示,中国海洋渔业全要素生产率整体呈现上升趋势,并且技术进步是其增长的主要动力;环境规制对提高海洋渔业全要素生产率有显著的促进作用,且不同类型环境规制工具的影响存在差异;科技创新在环境规制提高海洋渔业全要素生产率的影响机制中发挥中介效应。

低碳背景下中国废气污染治理投资效率及影响因素研究

废气污染投资效率是中国高质量发展的基本动力支撑,因而备受关注。中国在工业发展过程中常忽视环境问题,导致中国当前废气治理投资不足、效率低下。基于中国低碳发展背景下废气污染情况,考虑超效率SBM(slacks-based measurement)模型及ML(Malmquist-Luenberger)指数,测度2011—2019年中国30省的废气污染治理投资效率,并根据空间杜宾模型(spatial dubin model,SDM)进一步分析影响因素的空间自相关性。结果表明,中国废气污染治理投资效率较为低下,不同地区间治理投资效率差异较大;中国低碳废气治理投资效率整体呈增长趋势,主要得益于技术进步;省际低碳废气治理投资效率存在空间溢出效应;产业结构和受教育水平对中国低碳废气治理投资效率表现为负向作用,科技水平、经济发展以及城镇化率为正向作用。最后提出提高中国低碳废气治理投资效率、促进中国高质量发展的相关政策建议。

中国农业绿色水资源利用效率及时空分异研究

为全面客观了解我国农业绿色水资源利用效率的时空分异特征,推动水生态文明建设和农业绿色用水,运用包含非期望产出的SE-SBM模型,以农业面源污染作为非期望产出,测算了2002—2020年中国31个省级行政区的农业绿色水资源利用效率,并采用ML指数、泰尔指数、“效率-生产率”方阵分析了水资源效率的时空分异特征。结果表明:26个省级行政区的农业绿色水资源利用效率呈平稳波动状态,且大小顺序为东部地区、东北地区、中部地区、西部地区,跨期动态发展各具优劣势;ML指数先减小后增大,73.68%的研究期内EC与TC呈“此消彼长”状态;水资源效率总体差距的62.11%来自主要由西部地区构成的区域内差距,但区域间差距也不可忽视。

陕西省各市农业碳排放效率及其影响因素分析

农业是第二大温室气体排放源,也是碳排放的重要来源之一。如何兼顾农业发展与生态环境保护,关系到农业高质量发展目标的实现。选取2005—2020年陕西省10个地级市的面板数据,将超效率SBM模型和ML指数模型相结合,从静态和动态两个角度测算陕西省各城市的农业碳排放效率,并采用Tobit模型实证分析影响陕西省各市农业碳排放效率的主要因素。通过超效率SBM模型计算各市静态农业碳排放效率,发现在研究期内西安的农业碳排放效率稳步上升,且其农业碳排放效率值较高;商洛市农业碳排放效率值在1以上,农业碳排放效率较高;铜川市、渭南市和榆林市的农业碳排放效率值一直在1以下,未出现改善趋势;其余城市的农业碳排放效率呈现不同的波动趋势。运用ML指数测算动态农业碳排放效率发现,陕西省各市农业碳排放效率的改善大多来源于技术进步的贡献,而技术效率未能起到明显促进农业碳排放效率提高的作用。通过Tobit模型实证分析陕西省各市农业碳排放效率的主要影响因素发现:农村经济发展水平和农业碳排放效率之间存在显著的正向关系,表明农村经济发展水平越高,相应的农业碳排放效率越高;产值结构与耕地规模和农业碳排放效率之间有显著的负向关系,表明陕西省各市农业产值结构合理化程度越低,越不利于农业碳排放效率的提高;耕地规模越大,越不利于农业碳排放效率的提高;城镇化水平与农作物受灾程度和农业碳排放效率呈负相关关系,但结果不显著。因此,陕西省各市在提高农业技术效率同时,应促使产业结构合理化,强化耕地保护,提升城镇化水平,降低农作物受灾程度,从而提高各市农业高质量发展水平。

基于超效率SBM和ML的航空公司碳排放效率研究

为探究我国航空公司碳排放效率的特征和差异,探寻民航运输企业碳减排的多元路径,论文测算了我国九家航空公司2011-2019年碳排放量,运用超效率SBM模型和Malmquist-Luenberger指数法对航空公司碳排放效率进行了针对性研究,结果表明:我国航空公司碳排放效率整体处于中等偏上水平,呈波动增长趋势,技术效率是主要提升力;各类航空公司碳排放效率差异显著,呈现出民营>国有,小型>中型>大型的格局,但近几年这种差异有所减小;航空公司碳排放全要素生产率指数整体为下降趋势,但发展潜力较好,主要受技术进步的约束。因此,航空公司需要不断推进低碳技术的应用,合理规划自身运营管理的规模,积极构建绿色发展的治理体系。

城市公共交通碳排放效率研究

以南京市公共交通系统为研究对象,采用自下而上的碳排放测算方法测算出2010—2020年南京市公交、轨道交通、出租车的碳排放量。建立非期望产出超效率SBM模型,测算3类交通方式碳排放效率,并通过ML指数分析全要素生产率的动态变化。结果显示:轨道交通的碳排放效率指数最优,公交其次,出租车最差。但轨道交通碳排放效率呈下降的趋势,故轨道交通技术效率有待提高;公交则与之相反,提高其运营效率是公交未来发展的目标;出租车碳排放效率较低,不仅需提高运营效率,还应加大技术投入。最后提出了改善南京市公共交通系统碳排放效率的建议,对研究城市公共交通碳达峰、碳中和具有现实意义。

山东省耕地利用生态效率的时空变化与影响因素研究

运用非期望产出超效率SBM模型、Malmquist-Luenberger指数模型分别从静态和动态2个方面对2000—2020年山东省耕地利用生态效率的时空变化进行测度,利用Tobit回归模型分析了影响耕地利用生态效率的影响因素。结果表明:(1)从静态角度看,2000—2020年山东省耕地利用的生态效率整体上呈波动上升的趋势,整体效率较高,在2020年达到最高;从空间上看,山东省耕地利用生态效率的变化明显,区域同质性增强,中、高效率区的集聚现象明显;(2)从动态变化看,全要素生产率从2001年的0.9739上升到2020年的1.1186,增幅为14.86%,技术进步是生态效率提升的主要原因,技术进步水平高于系统资源配置水平;(3)从影响因素看,农业技术水平对耕地利用生态效率的影响作用最大,各个影响因素对不同区域的影响方向和影响程度均有差异。

我国高新技术产业绿色创新效率测度及影响因素分析

根据2011—2020年各省(区、市)高新技术产业面板数据,通过超效率SBM模型和ML指数对两阶段高新技术产业绿色创新效率进行静态和动态测度,并使用Tobit面板回归分析高新技术产业绿色创新效率的影响因素。研究发现:(1)从静态和动态效率来看,我国高新技术产业绿色创新效率处于中上水平,整体发展趋势良好。(2)分阶段来看,研发阶段和成果转化阶段的绿色创新效率呈波动“V”形变化,且成果转化阶段效率值更高,说明我国高新技术产业在成果转化阶段的效率值更容易上升;整体来看,高新技术产业绿色创新效率较为依赖纯技术效率水平。(3)环境规制和市场结构抑制高新技术产业绿色创新效率提升,地区经济发展水平对高新技术产业绿色创新效率提升有促进作用。

Study on Carbon Emission Efficiency Evaluation and Influencing Factors of Chinese Pharmaceutical Manufacturing Industry

To measure the carbon emission efficiency of China’s pharmaceutical manufacturing industry, explore the factors affecting the carbon emission efficiency of China’s pharmaceutical manufacturing industry, and provide reference for improving the carbon emission efficiency of China’s pharmaceutical manufacturing industry and promoting the government to formulate macro policies. Based on the data of the pharmaceutical manufacturing industry in 30 provinces of China from 2010 to 2019, and based on the SBM model and ML (Malmquist-Luenberger) index model, the carbon emission efficiency of the pharmaceutical manufacturing industry was calculated and its dynamic change was investigated, and the Tobit model was further used to explore the influencing factors of the carbon emission efficiency of the pharmaceutical manufacturing industry. The carbon emission efficiency of China’s inter-provincial pharmaceutical manufacturing industry has steadily improved. The carbon emission efficiency of the eastern region is higher than that of the western region, and that of the western region is higher than that of the central region. The eastern region is dominated by technological progress, and there is room for improvement in technological efficiency. The central and western regions are dominated by technological efficiency. Compared with technological efficiency, technological progress needs to be further improved. Environmental regulation, industrial agglomeration and technological innovation level positively affect carbon emission efficiency, while foreign investment level has no significant impact on carbon emission efficiency.