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1.
基于Global-Malmquist-Luenberger指数的中国水资源全要素生产率增长评价 总被引：4，自引：2，他引：2
基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有“非期望”产出的数据包络分析方法,通过Global-Malmquist-Luenberger指数测度了1998年-2010年中国31个省、区、直辖市的水资源全要素生产率增长并分解为纯技术效率变化、技术进步和规模效率变化.研究发现:①不考虑非期望产出的水资源全要素生产率增长高于考虑非期望产出的水资源全要素生产率;②非期望产出情况下的水资源全要素生产率增长明显具有正的空间集聚现象,且非常显著;③中国31个省、区、直辖市水资源全要素生产率增长主要源于技术进步,纯技术效率和规模效率出现恶化,波动变化都很小.在此基础上对中国水资源利用效率健康发展提出了相应的政策建议. 相似文献
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中国海洋经济绿色全要素生产率测度及影响因素 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用熵值法构建了"资源与环境损耗指数",测算了资源环境双重因素下中国及沿海11地区的海洋经济绿色全要素生产率,基于面板数据Tobit模型考察了不同因素对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明:技术进步是中国海洋经济绿色全要素生产率增长的主要源泉,而技术效率和规模效率的作用并不明显;沿海地区海洋经济增长对资源依赖和环境污染的程度呈现出较大的差异性;海洋产业结构、专业技术水平、管理制度对经济绿色全要素生产率增长具有显著的正向影响,而工业规模具有显著的负向影响。 相似文献
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为研究绿色技术进步对全要素绿色能源效率的影响,以中国30个省(市、自治区)为研究对象,考虑非意向产出情况下,运用非参数数据包络的全局DEA—SBM模型、Malmquist-Luenberger?生产率指数,分测算全要素绿色能源效率和绿色技术进步指数,并运用全面FGLS方法进行实证研究。研究结论表明,全国及三大地区的全要素绿色能源效率差异显著,绿色技术进步与全国及三大地区全要素绿色能源效率均有正向影响,且都通过1%的显著性水平的检验。最后,从提高绿色技术水平等方面提出相关对策建议。 相似文献
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《软科学》2019,(4):40-43
运用DEA-Malmquist指数法测度了2007～2016年中国省域的绿色全要素生产率及分解指数,并引入空间Durbin计量模型分析区域绿色全要素生产率的空间溢出效应及影响因素。结果表明:技术效率的改善是绿色全要素生产率提升的主要动因,而技术变化起着负面影响;省级区域的绿色全要素生产率存在明显的空间溢出作用,并且这种空间溢出作用在逐渐加强。同时,各省区的经济发展水平对本省区绿色全要素生产率有显著正向促进作用,产业结构、能源消费结构、外商直接投资、污染治理力度在一定程度上阻碍本省区绿色全要素生产率的提升;一个省区的经济发展水平对除本省市外的其他省区绿色全要素生产率有显著正向影响,产业结构和能源消费结构对除本省市外的其他省区绿色全要素生产率有显著负面效果。 相似文献
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中国近年来水资源利用效率的省际差异:技术进步还是技术效率 总被引：8，自引：4，他引：4
水资源可持续利用是我国经济社会发展的战略问题,其核心是提高水资源利用效率。本文使用2003年-2009年中国30个省区的面板数据,选取基于投入导向的DEA模型,测算出各省全要素水资源利用效率,通过Ma-lmquist指数测算出技术效率、技术进步和全要素生产率,再将面板数据分区域对技术效率和技术进步对水资源利用效率的影响进行分析。研究结果表明:我国近年来水资源利用效率变化的分界点出现在2007年,东部、中部和西部地区的水资源利用效率依次递减;技术进步和技术效率的增长都可导致水资源利用效率的改善,但技术进步由于回弹效应使得影响值较小;技术进步对中部地区水资源利用效率提高最为明显,而对西部地区效果较差。 相似文献
7.
《资源科学》2019,(5)
绿色发展将成为中国未来农业增长的重点内容,衡量农业绿色生产率有利于正确判断当前绿色发展的阶段特征。本文引入碳排放交易理论,将考虑了碳排放成本的农业绿色GDP作为产出,将农业生产中的氮磷流失作为一种要素投入,运用参数随机前沿函数模型(SFA)测算并分析了中国农业2000—2015年的省(市、区)绿色全要素生产率(GTFP)变化指数,并与传统全要素生产率(TFP)进行了比较分析。结果表明,研究期内中国农业GTFP年均下降0.14%,主要因2008/2009年前绿色技术的"退步"造成;从时间趋势和空间分布呈现明显的波动性特征以及地区之间的梯度性特征。此外,农业TFP变化指数优于GTFP变化指数,年均增长0.02%,主要得益于技术进步驱动,但传统技术效率处于年均下降状态。改变重产出的研发理念、加强农业绿色技术研发,进而提高传统投入要素的技术效率水平是中国未来提高农业绿色生产率的关键。 相似文献
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中国生产性服务业全要素生产率测度——基于非参数Malmquist指数方法的研究 总被引：9，自引：0，他引：9
在构建1997-2005年中国27个省市区生产性服务业面板数据的基础上,本文利用非参数Malmquist指数方法考察了中国生产性服务业全要素生产率的变化原因、地区差异与变动趋势.研究表明,中国生产性服务业仍表现为粗放型增长方式;全要素生产率呈现负增长,但下降的速度在逐年放缓;分析期内导致生产性服务业全要素生产率下降的原因不同,前期为技术进步,后期为技术效率;东部地区全要素生产率下降的速度要远低于中西部地区;相对而言,信息传输、计算机服务和软件业、租赁和商务服务业的全要素生产率较高. 相似文献
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环境管制与中国农业全要素生产率增长研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用中国省际面板数据,将农业面源污染和碳排放作为"坏产出"指标纳入农业全要素生产率测算中,采用Malmquist-Luenberger指数分析2001—2010年考虑环境因素下中国30个省市区的农业全要素生产率及其分解成分,并探讨考虑环境因素下中国农业全要素生产率演变的影响因素。研究结果表明:考虑环境因素的中国农业全要素生产率呈增长趋势,但表现出较大的波动性,其动力主要来源于技术进步;从地区差异来看,考虑环境因素下中国农业全要素生产率呈现东、中、西部地区依次递减;农村经济发展水平、农业产业结构变动、农业基础设施投资对考虑环境因素下中国农业全要素生产率有显著影响,而环境管制影响则不显著。 相似文献
11.
采用2008-2017年中国沿海10个省份的数据,通过SBM-GML模型对海水养殖绿色全要素生产率进行测度,从纯技术效率变化、规模技术效率变化、纯技术变化和规模技术变化4个方面进行分解,并通过FGLS模型系统地研究其影响因素.结果 表明,我国海水养殖业绿色全要素生产率呈上升趋势,主要由纯技术变化驱动,规模技术效率变化和... 相似文献
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农业用水效率与技术进步:基于中国农业面板数据的实证研究 总被引：3，自引：0，他引：3
通过Malmquist指数法对农业技术进步进行分解科技进步率和技术效率(即纯技术效率和规模效率),尝试去探讨广义技术进步能否促进农业用水效率的提高,并观察各部分技术进步指数对中国(全国平均)和不同农业用水量分区的农业用水效率影响程度。研究结果表明:1技术进步对中国各省区农业生产率的增长具有明显的推动作用,且主要来自科技进步的贡献;2技术进步有助于提高农业用水效率,且我国各省区农业用水效率更多受科技进步影响。对于农业用水量较高省区,农业科技进步率和技术效率对该地区农业用水效率影响显著,且作用效果都比较突出;而农业用水量中等地区的用水效率提升更多来自规模效率作用;3技术进步会引起农业水资源利用的"回弹效应",且目前表现为效率性回弹。 相似文献
13.
基于人力资本的功能和资本的经济属性，将人力资本结构划分为促进资源转换的科技创新人力资本、促进资源有效配置的企业家人力资本和提高资源充分利用的政府人力资本。采用超效率SBM-GML指数模型测算中国绿色全要素生产率的地级市数据，运用空间杜宾模型分析三种人力资本对城市绿色全要素生产率的空间效应。结果表明：（1）城市绿色全要素生产率、绿色技术效率和绿色技术进步各自存在显著的空间正自相关性；（2）在全域空间上，资源转换型人力资本和资源利用型人力资本显著促进本地绿色全要素生产率的提升，资源配置型人力资本则表现出抑制作用；（3）在区域和人口规模不同的城市，三种人力资本对绿色全要素生产率的影响呈现出异质性特征。最后给出从三种人力资本结构角度，提升绿色全要素生产率的政策建议。 相似文献
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本文根据“要素价格-成本权衡-能源效率变化”的逻辑链条,基于成本视角构建考虑非期望产出的全要素能源生产率指数,识别全要素能源生产率指数变化的影响因素,利用随机核估计法探究中国区域能源效率变化的分布形态与动态演化特征。实证结果表明：较低的技术水平、粗放式的能源利用以及偏离最优要素组合的要素替代成为制约我国区域能源效率提高的主要原因;中国区域能源效率不高集中表现在能源利用效率低下和能源配置效率持续偏低两个层面,且后者逐渐成为影响我国区域全要素能源生产率指数变动的关键因素;市场化进程加快、节能减排政策实施等使得我国整体能源利用效率和配置效率出现显著跳跃性增长;落后地区能源利用效率追赶领先地区较为困难,而随要素市场化改革,要素价格扭曲程度改善,要素组合引致的配置效率得以提升,领先地区与落后地区之间的差距逐渐缩小,其追赶的可能性进一步加大。可见较技术进步,短期内市场化改革决定的要素配置效率对区域全要素能源生产率指数提升更有效。 相似文献
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中国省域生态福利绩效评估及其驱动效应分解 总被引：1，自引：0，他引：1
以最少的自然消耗实现人类福祉最大化,促进可持续的福祉提升,是生态福利绩效概念的核心内涵。本文通过构建生态福利绩效模型,将生态福利绩效模型分解为经济增长的福利效应和经济增长的生态效率两个驱动效应,应用DI指数和DEA-ML指数分别对影响中国31个省域经济增长的福利效应和经济增长的生态效率进行了测算及分析。研究表明：① 2006—2016年中国人类发展水平大幅提高,在空间上呈“京津沪率先提升,然后由东向西”拓展态势。② 2006—2016年中国人类发展水平的增速明显慢于人均生态足迹增速,使得中国生态福利绩效整体呈下降趋势。③中国人类福祉增长与经济增长相对脱钩,人类福祉增速慢于经济增速。中国31个省域分为中福祉增长和低福祉增长两类,其中内蒙古、黑龙江、广西、海南、贵州、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏、云南11个省域为中福祉增长类型,其他20个省域属于低福祉增长类型。④ 2006—2016年中国传统全要素生产率和绿色全要素生产率都有不同程度的提高,但绿色全要素生产率一直低于传统全要素生产率,表明经济增长付出的资源环境代价影响了中国经济增长质量。⑤中国生态福利绩效提升整体由福利效应和生态效率共同驱动,根据驱动效应分解和生态福利绩效的变化情况,本文将中国31个省域生态福利绩效分为经济主导提升型、福祉带动提升型、福祉滞后下降型、经济滞后下降型、总体下降型5种类型。本文深化了对生态福利绩效变化的驱动效应的认识,对中国不同类型省域采取差异化的生态福利绩效提升策略提供参考。 相似文献
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中国区域全要素能源效率收敛性及影响因素分析——基于Malmqulist-Luenberger指数法 总被引：3，自引：1，他引：2
本文将能源和非期望产出二氧化碳纳入生产率分析框架中,基于序列DEA的方向性距离函数及Malmqulist-Luenberger指数测度了1999年-2010年我国28个省、市、区及东、中、西三大区域的全要素能源效率的动态变化及其分解变量。实证结果表明:不考虑碳排放约束下的全要素能源效率被高估,而考虑碳排放约束后我国的产业结构得到了优化调整,呈现出规模效率的提升。从区域差异来看,1999年-2010年间我国三大区域全要素能源效率东部最高、中部次之、西部最低,其中西部区域其收敛速度要高于中部、及东部区域,各区域的全要素能源效率存在趋同的趋势。影响因素分析结果可知:我国2000年后经济发展与全要素能源效率指数呈现"U"型趋势;技术效应对中部,西部区域的全要素能源效率具有促进作用;产业结构的调整对中、西部区域的全要素能源效率有显著的抑制作用;对外开放度、产权所有制结构、政府支持力度对全国的全要素能源效率的有显著的促进作用,并且对中、西部的贡献比例较大。 相似文献
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资源环境约束下的中国农业全要素生产率增长与分解 总被引：1，自引：0，他引：1
利用中国省际面板数据,将资源和环境纳入农业全要素生产率测算中,采用Malmquist-Luenberger指数分析2001—2012年中国30个省域的农业全要素生产率及其分解成分,考察农业发展与资源、环境的协调发展关系。研究结果表明:资源环境约束下的中国农业全要素生产率呈增长趋势,其动力主要来源于技术进步;从区域差异来看,资源环境约束下的中国农业全要素生产率呈现东、中、西部地区依次递减,东部地区农业创新者表现最为突出,中西部地区表现不太理想,面临农业发展与资源、环境协调发展的艰巨任务。 相似文献