基于Super-EBM-DEA及全局Malmquist的物流产业效率研究——以国内上市公司为例

运用Super-EBM-DEA模型和全局Malmquist指数模型对2013-2017年国内74家物流类上市公司的运营效率进行静态和动态分析。静态和动态的效率分析均是从整体、细分行业及划分区域三个角度进行。研究结果显示:物流类上市公司静态效率较稳定,但不同行业、区域之间差距明显。Malmquist生产率指数整体呈进步趋势但部分年份稍有退步,且主要由技术退步导致,生产率指数进步的行业和区域要少于退步的行业和区域。

降碳减污视角下山东省农业绿色发展效率的时空格局与影响因素分析

基于降碳减污视角构建农业绿色发展效率评价指标体系,综合采用Super-EBM模型、核密度估计、Global Malmquist-Luenberger指数及面板Tobit模型分析2001—2021年山东省农业绿色发展效率时空格局、演变特征和影响因素。结果显示:①研究期内山东省农业绿色发展综合效率和纯技术效率呈“W”形演变轨迹,规模效率平稳上升,农业绿色发展效率由规模驱动转为由规模、技术共同驱动;②山东省农业绿色发展效率空间格局由低水平交错分布向高水平均衡分布演变,纯技术效率的高水平均衡分布特征趋于显著,规模效率仍表现出较明显的空间非均衡性,形成“东西高、中部低”的带状空间格局;③山东省农业绿色全要素生产率缓慢上升,缘于技术进步和纯技术效率提高,其中以后者贡献为主,而规模效率具有一定抑制作用;④居民富裕程度、数字经济对农业绿色发展综合效率和纯技术效率具有正向作用,产业结构优化、城镇化水平提高对农业绿色发展规模效率具有负向作用。

农村数字化发展对农业全要素碳生产率的提升效应

为应对全球气候变化,数字化转型的绿色效益受到关注。农业作为国民经济的基础,亦是第二大温室气体排放源,如何借助数字化同时实现农业降碳和增产是中国实现“双碳”目标的关键问题。基于2011—2020年中国30省份面板数据,遵循“发展基础-发展动力-发展结果”的逻辑构建农村数字化综合指标,运用EBM-GML方法准确量化农业全要素碳生产率(ATFCP),采用历史农村公路密度和上一年农村互联网用户数作为工具变量,研究农村数字化和ATFCP之间的因果关系。研究发现:①农村数字化能够提升ATFCP,经过一系列稳健性检验和内生处理,这一结论仍然成立。②农村数字化通过促进技术创新、规模经营、结构升级、产业集聚和非农就业,进而实现对ATFCP的提升。③异质性分析结果表明,农村数字化对ATFCP的正向影响表现为边际递减,在绿色发展水平较高或较低地区均能发挥显著提升作用。此外,农村数字化存在金融门槛,在农村金融发展水平较高地区的提升作用更强,这是制约农村数字化促进ATFCP提升的主要原因。④空间计量分析结果表明,农村数字化和ATFCP之间存在显著的空间效应,短期和长期的间接影响均显著为正,农村数字化不仅能够提升本地的ATFCP,还能通过技术扩散正向影响邻近地区的ATFCP。基于此,要进一步强化农村数字化降碳增产的红利效应,通过加大资金投入,完善数字基础设施建设,推动要素流动和技术落地,提升农村数字化发展潜力;要实施动态化和差异化数字乡村发展战略,完善区域间合作机制,促进各地区之间数字经济的协调发展。

中国交通枢纽城市生态交通效率时空特征分析

为探究中国交通枢纽城市生态交通效率的发展水平及其时空特征,寻求综合交通运输体系绿色低碳发展的有效路径,以中国20个国际性综合交通枢纽城市作为研究对象,采用超效率EBM(Epsilon-Based Measure)模型测度其生态交通效率,并运用核密度估计法、标准差椭圆法和Dagum基尼系数探析其时空演变和区域差异特征。结果表明:2011—2021年,中国国际性综合交通枢纽城市的生态交通效率总体发展较好,但未达到有效水平,从比较不同交通功能的枢纽城市来看,国际枢纽海港城市大于国际铁路枢纽城市大于国际航空枢纽城市;随着中国早期各类交通基础设施的提速建设和后期绿色低碳交通发展战略的逐步实施,总体生态交通效率先下降后上升,各城市间极化现象不稳定,但高效率值的城市增多;空间分布呈现西南-东北格局,具有从西南向东北集聚的趋势;沿海区域枢纽城市的效率整体高于内陆区域枢纽城市,总体区域差异和区域间差异均为先扩大后缩小,总体区域差异的主要根源在于区域内差异。

玉米生态效率的时空差异及收敛性

运用EBM-Super-Malmquist指数法对2004—2018年玉米主产省(市、自治区)的生态效率进行测算,分析玉米生态效率的时间演变和地区分布特征,并运用收敛性方法检验玉米生态效率的收敛性。结果表明,玉米生态效率表现出波动下降趋势,地区之间存在明显的非均衡性特征;全国及四大区域玉米生态效率不存在σ收敛和绝对β收敛,地区差异不会无条件地缩小;全国及四大区域玉米生态效率存在显著的条件β收敛,受灾率、财政支持力度、人力资本是影响玉米生态效率条件β收敛的重要因素。

长江经济带城市投入产出效率空间格局及影响因素分析

科学评价经济活动的投入产出效率,对推动区域经济建设和生态文明均衡发展具有重要意义。基于投入产出分析框架,文章以2003—2018年长江经济带108个地级及以上城市为研究对象,采用Super-EBM模型测算其经济与生态效率,以Kernel密度估计等分析其时空格局,采用网络两阶段模型测算其资源与环境效率,以Dagum基尼系数进一步考察其区域差异及其来源,最后以面板Tobit模型实证分析影响因素的驱动差异。研究显示:长江经济带经济与生态效率均呈现先降后升的变化特征,且下游、中游、上游效率水平递减的分异特征显著,效率分布均存在“单峰”和“双峰”分布交替变化特征,环境压力对城市投入产出效率的影响不一;资源效率与经济效率总体相近,环境效率呈“长期微弱下降—短期急剧上升”的变动态势,资源与环境效率主要区域差异来源均为超变密度,区域间差异次之;经济发展和创新能力对投入产出效率提升呈一定的正向效应,产业结构和对外开放则呈显著负效应,金融发展和财政支出对资源效率呈负效应,对环境效率则呈正向效应,各影响因子对上中下游的驱动作用存在显著异质性。在研究基础上提出建立合作共识、推动绿色转型、实施创新发展、扩大绿色金融、调整政府干预、规范外资引入等提升区域投入产出效率的措施建议。

制造业上市公司投资效率测度及区域特征分析

公司投资效率是一个国家投资效率的基石,是衡量有效投资的重要指标。本文以2011年至2021年中国制造业上市公司为样本,以固定资产净额、长期股权投资、职工薪酬、营业成本作为投入指标,以总资产增长率、营业收入作为产出指标,采用全局参比下的超效率EBM模型对公司投资效率进行测度,并以上市公司所在地进行区域划分,对制造业上市公司投资效率的区域特征进行分析。结果表明,第一,在样本期间制造业公司整体投资效率呈现“下降-提升-下降”的趋势,东北地区及江西、甘肃等省份的合格制造业上市公司数量较少,存在“幸存者偏差”效应,不同年份投资效率的差距较大。第二,东部地区大型制造业公司的投资效率高于中部、西部和东北部,且波动性更小;东北部地区大型制造业的投资效率相对较高,但波动性较大。第三,东部地区中小型制造业公司投资效率相对较高、波动较小,与大型制造业公司投资效率的结论一致。因此,应该通过合理降低投入规模、实行差异化的支持政策、增加制造业上市公司数量等方式提高不同区域制造业上市公司投资效率。

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。

长江中游城市群水资源绿色效率测度与影响因素分析

推动长江经济带高质量发展是关系国家发展的重大战略,提升城市群水资源绿色效率是保障生态优先绿色发展的基础性问题。在传统水资源利用效率研究中引入“绿色发展”概念,构建了水资源绿色效率评价指标方法体系,通过利用超效率EBM-DEA模型和面板Tobit模型对长江中游城市群水资源绿色效率进行了测算和影响因素分析。结果表明:(1)水资源经济效率受GDP变化影响较大,水资源环境效率和绿色效率的测度结果更符合实际情况;2009—2020年间,通过各城市圈对比发现,武汉城市圈的水资源绿色效率始终高于环鄱阳湖城市群与环长株潭城市群。(2)经济水平发达的城市水资源利用效率也高;长江中游城市群水资源充沛地区用水效率略低于水资源贫乏地区;高速的城镇化发展对水资源绿色效率具有抑制作用,因此长江中游城市群需坚持走绿色、新型的城镇化发展道路。

中国工业绿色全要素生产率变动测度研究——基于网络超效率EBM-Malmquist模型的分析

基于网络超效率EBM-Malmquist模型,测算了2003-2019年中国各省工业整体和分阶段绿色全要素生产率变动情况。结果表明:工业绿色全要素生产率整体效率水平不高且各省之间存在巨大差异;EM指数结果分析表明,整体阶段、工业生产阶段和环境治理阶段效率处于提升状态,环境治理阶段效率还有较大的进步空间;南北地区整体效率变动和分阶段的效率变动都处于提升状态,且南部地区效率变动在整体阶段、生产阶段和治理阶段都要高于北部地区;EC(技术效率变化)指数和TC(技术变化)指数结果分析表明,整体阶段、工业生产阶段和环境治理阶段的效率变动主要由技术变化驱动,而技术效率变化对其具有一定抑制作用;南方整体阶段效率提升大部分由技术效率变化驱动;南方生产阶段效率提升大部分由技术变化驱动;南方治理阶段以及北方的整体和分阶段效率的提升主要由技术变化驱动。

新一代信息技术产业绿色创新效率测度及区域差异研究——基于重大国家战略区域视角

在区域重大发展战略和区域协调发展战略的背景下,考察重大国家战略区域新一代信息技术产业绿色创新效率的态势及其空间差异,对于全面协同提升我国新一代信息技术产业绿色创新效率具有重要意义。运用超效率EBM模型综合测度了2011—2020年重大国家战略区域新一代信息技术产业的绿色创新效率,并借助Dagum基尼系数及其分解方法全面考察绿色创新效率的区域差异及其来源。研究发现,样本考察期内各省份新一代信息技术产业绿色创新效率水平呈明显的上升态势,“十三五”期间,多数地区新一代信息技术产业的绿色创新效率相比“十二五”期间均有所提升;重大国家战略区域新一代信息技术产业绿色创新效率的空间差异呈下降趋势,总体差异主要来源于区域间差异。

乡村振兴视阈下草地畜牧业生态效率评价及影响因素研究——基于北疆纯牧区、半农半牧区案例的分析

中国的农牧生态区正面临着一系列的生态退化问题,生态效率的测度对促进农牧生态区可持续发展起着重要作用。文章运用超效率EBM模型测算北疆纯牧区和半农半牧区2001—2020年草地畜牧业的生态效率,结果表明:2001—2020年,北疆牧区整体生态效率呈波动上升趋势,到2020年,效率值为0.77,处于较低效率阶段。其中,半农半牧区县生态效率均值普遍高于纯牧区县;核密度图显示,北疆牧区草地畜牧业生态效率整体处于“前期平稳-中期波动-后期平稳”发展趋势,生态效率逐渐趋向良好;Malmquist指数分解结果显示,半农半牧区县TFP年均增长率高于纯牧区县TFP年均增长率;牧业产值比重、农牧业就业人口比重、牲畜存栏量、技术进步水平和旅游总消费因素是影响草地畜牧业生态效率的主要因素。

人工智能的绿色发展效应:技术赋能和结构优化

人工智能作为中国抢占科技战略高地的重要抓手,能否显著释放绿色发展效应备受关注,也是理论研究亟待探讨的重要命题。融合非连续性技术创新理论意涵,利用超效率EBM模型测算中国省级绿色发展效率,系统考察人工智能的绿色发展效应。研究发现:(1)人工智能会直接赋能绿色发展,赋能效果呈边际效应递增的非线性特征。以地区高校平均科技产出和《中国制造2025》政策冲击为工具变量强化内生性控制后,结论仍成立。(2)人工智能主要通过技术创新效应和产业结构优化效应提升绿色发展效率。(3)中国转型经济背景下资源禀赋和要素密集度差异使得人工智能绿色发展效应释放具有异质性,要素市场化配置水平、科技人力资源积累程度越高,技术、资本要素越密集,人工智能对绿色发展效率的赋能效果越强。(4)拓展分析发现,人工智能对提升绿色发展效率具有时滞性,且依托国内技术来源的人工智能,比依托国外技术来源的人工智能对绿色发展的时滞效应更明显。因此,应把握人工智能高速发展的战略契机,在开放融合创新中塑造技术竞争新优势,进而带动绿色发展转型。

农村劳动力转移对耕地利用生态效率的空间溢出效应

研究目的:探讨农村劳动力转移对不同区域耕地利用生态效率的影响机理及其空间溢出效应。研究方法:非期望超效率EBM模型和空间杜宾模型。研究结果:(1)全国农村劳动力转移率和耕地利用生态效率整体呈上升趋势,但区域差异显著。(2)全国层面,农村劳动力转移对耕地利用生态效率的影响呈“U型”变化,并在劳动力转移至一定程度后具有显著的空间溢出效应。(3)区域层面,中部农村劳动力转移与本地耕地利用生态效率正相关,对其他地区耕地利用生态效率的影响呈“U”型关系;西部农村劳动力转移与本地耕地利用生态效率之间存在“U”型关系,但空间溢出效应不显著;东北部农村劳动力转移率大于23.32%时,其对本地耕地利用生态效率影响显著,并产生负的空间溢出效应。研究结论:激励农地流转,促进耕地集约利用,提升农民技能,推进耕地利用技术效率和规模效率同步增长。

我国畜牧业绿色全要素生产率时空差异及影响因素研究

通过构建投入产出体系,采用基于非导向、规模报酬可变的超效率EBM模型和GML指数对2011—2020年我国31个省(区、市)畜牧业绿色全要素生产率进行测度及分析,在此基础上采用Dagum基尼系数和核密度估计方法探究区域差异和动态演进,并采用固定效应模型和Driscoll-Kraay标准差估计方法检验畜牧业绿色全要素生产率的影响因素。结果表明,2011—2020年我国畜牧业绿色全要素生产率总体水平偏低,且呈现“东北-东-中-西”依次递减的梯度格局,绿色技术进步是拉动我国畜牧业绿色全要素生产率的主要驱动力;畜牧业绿色全要素生产率区域差异呈持续上升趋势且具有极化现象和梯度效应,区域差异是畜牧业绿色全要素生产率地区差异的主要来源,东部与西部之间区域差异最大,东北与中部之间区域差异最小;就影响因素而言,产业集聚、财政支农水平和人均GDP对我国畜牧业绿色全要素生产率呈显著负向影响,交通通达对我国畜牧业绿色全要素生产率呈显著正向影响。研究结果可为推动中国畜牧业绿色发展提供参考。

产业集聚、环境规制对城市建设用地绿色效率的空间效应

土地作为各种资源要素的空间载体,提升土地利用效率,是化解人地矛盾的关键突破口。转变土地利用方式,提高土地利用效率是减缓中国土地供需矛盾,维护土地生态安全的关键途径。基于2008—2019年中国269个地级市面板数据,利用超效率EBM-DEA(Epsilon-Based Measure-Data Envelopment Analysis)模型、ArcGIS空间分析及不同权重矩阵下的空间杜宾模型,探究城市建设用地绿色效率的演化特征及产业集聚、环境规制对其空间效应。结果显示:(1)研究期内,中国城市建设用地绿色效率具有较强的时空异质性,“东高西低”的梯度分布格局较为凸显;(2)产业集聚对城市建设用地绿色效率的空间效应具有显著的“U”型关系,即产业集聚超过一定阈值才能有效突破“索洛悖论”,提升本地与邻近地区城市建设用地绿色效率;(3)环境规制的“创新补偿”效应大于“遵循成本”,在一定程度上验证了“波特假说”在中国城市建设用地绿色效率中的适用性;但环境规制的“挤出效应”,也可能使邻近城市成为“污染避难所”,从而降低其城市建设用地绿色效率。通过研究以期为合理指导产业集聚与环境规制政策制定,实现城市建设用地高质量发展提供参考。

黄河流域工业绿色水资源效率时空差异及驱动因素研究

科学评估工业绿色水资源效率并识别其驱动因素,是化解水资源供需矛盾、推动工业绿色转型、推进黄河流域生态保护和高质量发展的基础。基于非期望产出的超效率EBM模型,以黄河流域九省(区)为研究对象,测算2010—2019年黄河流域工业绿色水资源效率;利用GML指数分析工业绿色水资源效率动态变化;最后通过地理探测器模型,对工业绿色水资源效率驱动因子进行探究。研究发现:2010—2019年黄河流域工业绿色水资源效率整体均值只有0.585,未达到有效状态,但呈现出稳定上升趋势,各省(区)间差异明显,陕西最高,宁夏最低,呈东高西低态势。黄河流域工业绿色水资源效率GML指数的提高是技术进步指数和技术效率指数共同推动的结果。自然、社会、经济及环境是黄河流域工业绿色水资源效率的一级驱动因子,科技创新水平、工业用水强度、人口素质水平是驱动力最强的二级指标。

中国农业用水绿色效率时空分异及其驱动因素

[目的]探究中国农业用水绿色效率的时空分异及演变特征,分析中国农业发展现状,为进一步推进农业高质量发展提供科学参考。[方法]利用超效率(evidence-based model,EBM)模型测算2001—2020年中国内地31个省区(不含港澳台地区)的农业用水绿色效率。在此基础上运用核密度(kernel density estimation,KDE)估计法进行非参数检验,并通过ArcGIS图示法探究全国不同地区农业用水绿色效率的时空分异及演进特征,最后利用地理探测器考察不同驱动因素对农业用水绿色效率的综合影响。[结果](1)2001—2020年全国农业用水绿色效率(各省年平均)经历了先上升后下降的变化。(2)全国的农业用水绿色效率在空间上呈现出“北低南高”“西低东高”的现象。(3)全国农业用水绿色效率地区差距呈缩小态势,存在动态收敛性特征,各个省份内部的农业用水绿色效率均存在不同程度的两极分化现象,其中西北地区的核密度曲线最为平缓,两极分化现象最为严重。(4)技术水平、资源禀赋、生态环境对中国农业用水绿色效率的影响程度整体高于经济发展水平。[结论]各省区应结合自身优势,从农业技术水平、农村社会福利等方面出发,推动提升农业用水绿色效率。

基于效率视角的中部地区物流产业发展质量研究

文章基于2012—2021年中部地区省份的面板数据,运用超效率EBM模型、ML指数对中部地区的物流产业效率进行静态与动态分析。结果表明:研究期间,中部六省物流产业效率整体达到了有效水平,不同省份的效率存在差异,随着时间的发展差异呈缩小趋势。全要素生产率指数时间上呈现波动态势,通过分解指数分析得到物流技术的发展水平和资源利用效率是影响中部地区物流产业发展的重要因素。

南京都市圈耕地利用效率的时空格局及动态演进

基于2000~2020年南京都市圈的耕地利用投入产出面板数据,采用超效率EBM、标准差椭圆、核密度估计函数和马尔科夫链等方法,对耕地利用效率进行了系统研究。结果表明:(1)2000~2020年南京都市圈的耕地利用效率总体偏高,但距离有效前沿面仍存在一定的提升空间。其中,南京的耕地利用综合效率稳步提升且数值最高,淮安和扬州的耕地利用综合效率>1,芜湖、马鞍山和宣城的耕地利用综合效率均值未达到有效前沿面。(2)南京都市圈的耕地利用纯技术效率处于较高水平,规模效率处于较低水平,从未达到有效前沿面。(3)南京都市圈耕地利用效率分布呈现偏“东北—西南”格局,且具有向东北方向偏移趋势。耕地利用效率重心集中于南京市,并呈现“西南—东北—西南”方向的阶段性转移。(4)南京都市圈的耕地利用效率一直存在明显的两极分化,不同地级市之间耕地利用效率绝对差值随着时间的推移扩大,应重点提高低值区域耕地利用效率。(5)从长期看,南京都市圈内耕地利用效率呈现出向下减少趋势,且各状态间的内部流动性比较小,保持原有状态的可能性较大。提出因地制宜,因城施策;加强地市间相互联系,促进资源优化配置;控制碳排放,促进耕地的低碳利用;加强农业科技创新力度的对策建议。