数字金融对绿色全要素生产率的影响研究

为探寻数字金融对绿色全要素生产率的影响及作用机制,基于2011—2019年280个城市的面板数据,采用面板数据模型、工具变量法和中介效应模型等进行实证分析。研究结果表明,数字金融发展有效提升了绿色全要素生产率,并对其产生长期的滞后性正向影响;优化要素配置和促进技术创新是数字金融提升绿色全要素生产率的重要中介。     

环境与资源约束下城市全要素生产率的测算与分解 ——基于方向性距离函数和Global Malmquist Luenberger指数

为了在资源与环境约束下研究城市全要素生产率的结构与变化规律,对285个中国城市在2003—2014年间的绿色全要素生产率变化程度进行了测算、分解,其结果表明绿色全要素生产率以年均2.12%的速度增长,其中技术进步和技术效率提升的平均速度分别为1.74%与0.37%。绿色全要素生产率在累积增长率上小于传统全要素生产率,表明中国城市发展过程中的环境与资源代价过高;但也有部分城市能够实现经济增长与环境规制之间的有效协调。城市绿色全要素生产率的累积增长率存在中部东部西部的区域差异,技术进步在东部地区绿色全要素生产率增长过程中的贡献最高,而中、西部则相对较多地依赖技术效率改善。     

制造业数字化对全要素生产率的影响机制与效应分析

研究从数字化技术投入、数字化生产应用和数字化创新效益3个维度对我国30个省份(除西藏外)制造业数字化水平进行测度,并在厘清制造业数字化对全要素生产率的作用机理基础上,构建了2009—2019年面板模型,实证检验了制造业数字化对全要素生产率的影响效应。研究发现：我国制造业数字化水平呈现波动上升的变化趋势,且存在较大的地区差距和异质性,制造业数字化生产应用能力逐渐加强,但数字化技术投入与创新动力不足;制造业数字化能显著促进全要素生产率提升,且制造业数字化创新效益是经济高质量发展的主要驱动力;制造业数字化能够通过技术进步、技术效率提升和规模效率改善提高全要素生产率,且对技术效率的影响效应最大。     

乡村振兴背景下农业龙头企业技术创新效率研究——基于六盘水21家样本企业的实证分析

基于DEA模型结合Malmquist指数方法，利用2018—2020年期间六盘水市农业三大产业猕猴桃、刺梨、茶叶中的21家省级以上农业龙头企业的农业投入与产出数据，对21家企业的综合技术效率、纯技术效率、规模效率及全要素生产率进行解析，探究影响六盘水市农业三大产业技术创新效率的因素。结果表明：六盘水市21家农业龙头企业的技术创新效率较低，主要受限于纯技术效率；技术进步率显著影响着全要素生产率，三大产业均属于技术推动创新绩效型。因此，为有效提高产业技术创新效率，必须以重塑创新格局提升技术进步率。     

装备制造业技术创新效率评估 ——以辽宁为例

技术创新效率是装备制造业提升核心竞争力的关键。利用2009—2014年辽宁装备制造业7个行业的规模以上工业企业的面板数据,运用非参数Malmquist生产率指数方法,测算了各行业在2009—2014年技术创新效率的变化情况。结果表明:由于技术退步,辽宁装备制造业整体的创新效率年均下降4%;从各行业的角度来看,只有金属制品业的全要素生产率指数大于1,其余6个行业的全要素生产率指数均小于1。结合研究结论,提出提升辽宁装备制造业创新效率的对策建议。     

创业板上市公司技术创新与绩效的相关性研究——基于全要素生产率的实证研究

中小企业是我国经济发展的生力军,创业板上市公司是中小企业的优秀代表,也是进行技术创新的主力。技术创新是企业长期发展的动力源泉,能提高企业生产率,并影响企业的绩效。将全要素生产率引入企业技术创新的分析中,作为企业技术创新的代理变量,反映企业在技术创新过程中的技术进步和技术效率,并基于面板数据实证检验了创业板上市公司的全要素生产率与企业绩效之间的关系,发现创业板上市公司技术创新对当期及未来的财务绩效和市场绩效均有显著的正向影响。     

数字经济赋能企业绿色技术创新效率提升的三种模式

在数字时代背景下,企业要提升绿色技术创新效率仍面临一些现实挑战。数字经济能够给企业绿色技术创新效率提升提供赋能,其赋能的内在模式是自动化生产和信息化管理。而内在模式的执行需要数字化技术升级、全方位协同合作和标准化思维的三种具体运作模式。数字化技术升级是企业通过数字技术手段提高绿色技术创新效率,实现生产和管理的转型升级;全方位协同合作是企业与高校、科研机构的深度合作,通过共享资源、信息和创意来提升绿色技术创新效率;标准化思维是发挥技术、资金、信息、人才等市场要素的创新作用,包括标准化运作、理念更新、文化培育等。     

浙江省绿色全要素生产率估算——基于DEA-Malmquist指数方法

运用规模收益固定的DEA-Malmquist指数分析法,基于2006—2015年浙江省11个地级市的面板数据,估算浙江省各市的全要素生产率及绿色全要素生产率,并据此分析其时空演变特征以及各市的地区性差异。结果表明:浙江省内的绿色全要素生产率地区差异并不十分明显,而在2006—2015年期间绿色全要素生产率呈现下降的趋势,但是从传统全要素生产率及其分解来看,环保投入及规制带来的影响仍然是正向的。结论是要进一步促进浙江省经济的可持续发展,需通过提高绿色技术进步率和优化产业结构,进而提高绿色全要素生产率,兼顾经济增长的效率和环境问题。     

企业数字化具有绿色创新效应吗？——来自中国上市公司的经验证据

伴随着数字中国建设和绿色发展战略的持续推进，企业数字化能否推动绿色技术创新引发了学术界和实践界的广泛关注。基于我国沪深两市A股上市公司数据，考察了企业数字化对企业绿色技术创新的具体影响效应和内在作用机制。研究发现，企业数字化对绿色技术创新存在显著的促进效应；分维度检验结果表明，人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术以及数字技术应用等均对企业绿色技术创新具有显著的推动作用，且在一系列稳健性和内生性检验后，研究结论依然成立。影响机制分析显示，企业数字化的绿色技术创新促进效应主要是通过提升企业社会责任表现、缓解融资约束以及加大研发投入等方式实现的。异质性分析表明，在国有企业、存在政治关联的企业以及市场化程度较高地区的企业中，企业数字化对绿色技术创新的促进效应更为明显。研究结果为数字化时代企业绿色技术创新提供了新的研究视角，也为企业实现数字化转型和绿色转型提供了经验启示。     

长江经济带旅游经营效率时空分异及驱动因素研究

旅游业是绿色产业,也是长江经济带实现绿色发展战略目标的有效选择.综合运用三阶段DEA-Malmquist、因子分析、地理加权回归等方法测算长江经济带各省市旅游经营效率的时空分异,讨论其驱动因素.研究发现：1)旅游业全要素生产率波动平缓,主要受制于纯技术效率水平,中部地区成为全要素生产率凹陷区,各省市全要素生产率虽均有提高,但增长势头缓慢,整体经营效率偏低;2)资源丰富程度和旅游专业化并不完全代表旅游经营效率水平,对外开放程度和居民出游偏好对经营效率提高具有积极影响;3)不同驱动因素对经营效率时空分异影响具有显著区别,作用强度和方向也随时间发生改变.最终,从发展模式、技术应用和驱动因素三个角度提出推动旅游业高质量发展和实现经济绿色低碳发展的建议.     

政府双重补贴政策下的供应链碳减排策略研究

研究由制造商主导的低碳供应链系统,根据政府是否对制造商实施碳减排技术付出的成本进行补贴以及是否对消费者进行绿色消费补贴构建4类供应链决策模型,讨论这两种补贴政策对供应链决策变量与制造商碳减排成效的影响。结果表明,制造商碳减排成本补贴和绿色消费补贴都会促进制造商低碳生产并且提高供应链整体绩效;进行双重补贴时,供应链各成员的利润更高,且产品碳排放量更低;政府仅实施制造商碳减排成本补贴的政策对低碳经济的促进效果要优于政府仅进行绿色消费补贴时的效果。     

江苏制造业全要素生产率多维度测评研究

基于2011年以来的最新行业分类标准,构建2011—2016年江苏省制造业31个细分行业的面板数据,采用DEA-Malmquist模型对江苏省制造业全要素生产率及其构成从时间的维度、细分行业的维度、基于研发强度的行业类别维度进行测评。结果表明,2011—2016年间江苏省制造业全要素生产率平均增长率为负值,且自2012年开始由技术进步推动转为由技术效率推动;全要素生产率存在明显的行业间差异,低技术制造业为全要素生产率发展的瓶颈。提升江苏省制造业全要素生产率的主要路径包括提升资源配置效率、加强自主创新、实施精细化管理等。     

北京市人工智能企业全要素生产率测度及差异性研究

人工智能的发展已成为衡量一个国家科技水平和经济智能化程度的重要标志。北京市作为国际科创中心，人工智能产业规模增长迅速，但仍处于发展初期，人工智能企业生产率的提升关系到人工智能产业的整体发展水平。本文运用DEA-Malmquist指数方法对2016-2018年114家北京市人工智能企业的全要素生产率进行测度，结果显示，北京市人工智能企业全要素生产率年均增长率为0.70%，技术效率是企业全要素生产效率提升的主要动力。此外，上市企业的全要素生产率水平高于非上市企业，且行业间差异明显，信息传输、计算机服务和软件业的全要素增长率最高，教育行业的全要素增长率最低。     

基于跨国面板数据分析信息网络对全要素生产率的影响

基于2015—2019年全球68个国家的面板数据,运用经典线性回归模型和空间面板杜宾模型,实证分析信息网络对全要素生产率的影响,并构建中介效应模型,检验技术进步和组织变革的作用机制。结果表明：信息网络对全要素生产率提升具有显著促进作用,使用工具变量法减缓内生性问题后,回归结果仍然稳健;资本水平、经济自由度和创新水平是全要素生产率的积极影响因素,汇率水平的提升抑制了全要素生产率的提高;全要素生产率呈显著的空间自相关性,纳入空间因素的计量分析表明,一个国家信息网络发展水平是提高全要素生产率的基础条件,而地理邻近国家之间的信息网络发展水平居于次要地位;信息网络主要通过技术进步和组织变革2个中介机制促进全要素生产率的提高。     

基于Malmquist指数的陕西省农业全要素生产效率分析

为提升陕西省农业生产力水平,采用DEA-Malmquist方法构建评价模型,以陕西省2013—2018年间的面板数据为基础,对陕西省全要素生产效率指数进行了分析。研究结果表明:研究期间陕西省农业全要素生产率指数呈逐年上升趋势,农业生产规模效率指数整体呈下降趋势,技术进步是陕西省农业生产力提升的第一驱动力,各行政市的全要素生产效率的影响因素存在较大的差异。为提高陕西省的农业生产力,应采取优化农业投入规模、加大农业科技投入、调整农业结构、兴修水利等针对性对策。     

基于DEA方法的我国省际绿色全要素生产率评估--不同模型选择的差异性探析

基于对我国省际绿色全要素生产率的实证研究,发现使用不同的DEA模型会显著地影响省际绿色全要素生产率的时空分布特征,不同效率测度指标的选择对于结果的影响远远小于不同的生产前沿面假设。进一步分析发现,SBM模型更符合绿色全要素生产率的现实含义。基于SBM模型的研究结果表明,我国绿色全要素生产率表现出从东部沿海地区到西部地区递减的趋势,虽然2005—2013年期间在整体上有所改善,然而省际之间的绿色全要素生产率差异却越来越大。     

“双碳”目标下城市空间数字化技术应用研究进展

 目前,城市空间碳排放的数字化技术中轨迹数据挖掘是需要关注的发展方向。数字化技术为空间碳源和碳汇数据的准确获取和分析提供了动态数据信息平台,可提升国土空间规划的全要素管控效率,促进城市领域的碳减排。基于数字化分析方法发现：生态脆弱性识别与安全格局构建是建立生态韧性城市空间需要重点关注的方面,利用遥感技术测算碳汇过程中的同一类型内容由于地理特征不同带来误差的问题值得关注,未来城市空间碳汇精准计量需要通过宏、微观相结合,多平台、多时段动态监测相结合的方式来实现。     

我国寿险公司经营效率及其效率持续性分析

运用超效率DEA方法和全要素生产率指数,选取2003~2008年我国25家具有代表性的寿险公司的数据样本,测算其技术效率、纯技术效率、规模效率以及全要素生产率的动态变化。结果显示,我国寿险公司经营效率的总体趋势稳步提升,但无论是纯技术效率还是规模效率水平都仍然偏低。在计算上述25家寿险公司的全要素生产率指数的基础上,构造了效率持续性指数,将25家寿险公司划分为四种类型,并分析了不同类型寿险公司动态效率变化的影响因素。     

西部地区环境全要素生产率测算及其影响因素分析

运用方向性距离函数和Luenberger指数测算西部地区2000—2014年环境全要素生产率,并对影响全要素生产率的因素进行实证分析。研究表明:广西和陕西两省环境全要素生产率变动指数增长最快,主要是由技术进步、规模效率和技术规模三重贡献的推动;西部环境全要素生产率增长呈现下降趋势,其增长主要来源于技术进步推动;经济发展水平、产业结构、能源消费结构、对外开放、市场化、技术水平、环境规制强度和环境治理能力对西部环境全要素生产率具有不同的影响。     

数字技术赋能体育产业低碳发展的理论逻辑、现实困境与实施路径

在“降碳”成为我国生态文明建设重点战略方向的时代要求下,体育产业应落实低碳发展理念以整体响应国家双碳目标,推动产业绿色低碳转型和高质量发展。分析数字技术与体育产业低碳发展的内涵,指出数字技术能够赋能体育产业提升资源利用效率,促进体育产业业态融合、产业链整合,促进体育产业结构优化、供需匹配;数字技术赋能还能够降低体育产业的碳排放强度,促进体育产业降碳脱碳,助力体育产业逐步实现碳达峰碳中和。当前,数字技术赋能体育产业低碳发展尚存在体育产业数字化程度较低、对体育产业低碳发展的认识不足、体育产业碳盘查难度大以及数字技术自身的高碳排放悖论等困境。鉴于此,提出政府端低碳政策规划引导、绿色金融扶持调节、节能减排监督管理,市场端加快体育企业数字化转型、促进清洁生产与绿色消费、开展碳减排碳补偿等数字技术赋能体育产业低碳发展的实施路径。