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新质生产力培育下中国OFDI逆向技术溢出影响绿色全要素生产率的效应检验

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中国科学院院刊 2025年第2期40卷 350-361页

作者：赵明亮高岳冯健康孙威山东财经大学国际经贸学院济南250002 山东师范大学经济学院济南250358 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

创新在新质生产力培育中起主导作用,全要素生产率大幅提升为其核心标志。在中国成为世界最大的对外直接投资国之一和绿色发展上升为国家战略背景下,中国对外直接投资(OFDI)逆向技术溢出成为创新能力提升的重要途径,且对于绿色高质量发... 详细信息

创新在新质生产力培育中起主导作用,全要素生产率大幅提升为其核心标志。在中国成为世界最大的对外直接投资国之一和绿色发展上升为国家战略背景下,中国对外直接投资(OFDI)逆向技术溢出成为创新能力提升的重要途径,且对于绿色高质量发展会产生重要影响,这与新质生产力培育具有内在一致性。文章运用基于松弛变量(SBM)的超效率测度模型和曼奎斯特-卢恩伯格(ML)生产率指数,对2005—2021年中国30个省份的绿色全要素生产率(GTFP)进行测算,实证研究了OFDI逆向技术溢出对GTFP的影响,并从作用渠道等方面进行了讨论。研究表明:(1)2005—2016年,发达国家(地区)组OFDI逆向技术溢出显著提升GTFP。2005—2021年欧盟和六大经济走廊国家组OFDI逆向技术溢出均显著提升了GTFP。渠道效应显示,OFDI逆向技术溢出可通过科技创新和产业结构升级来提升GTFP。(2)异质性检验表明,2005—2016年,发达国家(地区)组OFDI逆向技术溢出促进了我国东部、中部地区及知识产权保护程度较低地区的GTFP;2017—2021年,对西部地区GTFP有抑制作用,对知识产权保护程度较高地区有促进作用。欧盟国家组对我国东部、西部及知识产权保护程度较高和较低地区GTFP有正向影响。六大经济走廊国家组对西部和知识产权保护程度较低地区的GTFP有促进作用。门槛效应表明对发达国家组别而言,2005—2016年投资经验、环境规制和技术吸收能力均存在单一门槛;2017—2021年影响不显著;欧盟和六大经济走廊国家投资经验和技术吸收能力均存在单一门槛,环境规制存在双重门槛。(3)进一步分析发现,数字经济对OFDI逆向技术溢出影响效应发挥正向协同作用,具体为提高GTFP。该研究对于引导中国企业“走出去”形成OFDI新格局,指导中国各省市差异化制定对外直接投资政策,推动经济绿色高质量发展,加快培育新质生产力,具有一定的政策指导价值。

关键词：对外直接投资逆向技术溢出绿色全要素生产率渠道效应门槛效应

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技术异质性下中国农业水资源绿色全要素生产率的区域差异与动态演进

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干旱区资源与环境 2025年第1期39卷 60-70页

作者：韩海彬邱军程吴凡天津商业大学公共管理学院天津300134

提高农业水资源绿色全要素生产率是缓解水资源短缺,保障国家粮食安全的重要举措。在构建Meta-frontier Non-radial Malmquist-Luenberger(MNML)指数的基础上,基于技术异质性视角,综合运用Dagum基尼系数、Kernel密度估计方法及马尔科夫... 详细信息

提高农业水资源绿色全要素生产率是缓解水资源短缺,保障国家粮食安全的重要举措。在构建Meta-frontier Non-radial Malmquist-Luenberger(MNML)指数的基础上,基于技术异质性视角,综合运用Dagum基尼系数、Kernel密度估计方法及马尔科夫链模型对2002-2022年中国各省份农业水资源绿色全要素生产率进行全方位评价和多角度分析。结果表明:1)共同前沿下和群组前沿下中国农业水资源绿色效率分别存在67.80%和54.05%的改进空间。2)技术进步是中国农业水资源绿色全要素生产率增长的主要驱动力,技术效率和技术差距比率则阻碍了中国农业水资源绿色全要素生产率增长。3)中国农业水资源绿色全要素生产率总体差异呈扩大趋势,且超变密度对总体差异的平均贡献率最大。4)随着时间的推移,中国农业水资源绿色全要素生产率逐渐打破了低值陷阱且存在跨状态迁跃现象。

关键词：农业水资源绿色全要素生产率 Meta-frontier Non-radial Malmquist-Luenberger指数动态演进

地方政府竞争对绿色全要素生产率的影响:经济—环境综合竞争和转变效应

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自然资源学报 2025年第2期40卷 459-477页

作者：马艺菲陈昕昀雷晓英张彩虹北京林业大学经济管理学院北京100083

提高绿色全要素生产率能够促进经济高质量发展,而地方政府间不同竞争模式会影响绿色全要素生产率的提升。利用2011—2022年中国226个地级市面板数据,构建动态面板门槛模型、双重差分模型、中介效应模型等,探讨地方政府经济—环境综合竞... 详细信息

提高绿色全要素生产率能够促进经济高质量发展,而地方政府间不同竞争模式会影响绿色全要素生产率的提升。利用2011—2022年中国226个地级市面板数据,构建动态面板门槛模型、双重差分模型、中介效应模型等,探讨地方政府经济—环境综合竞争对绿色全要素生产率的影响及竞争转变效应。结果表明:(1)兼顾环境竞争的地方政府综合竞争可促进绿色全要素生产率的提升,随着环境规制强度的增加,综合竞争的促进作用先提高后减弱;(2)地方政府由经济竞争向环境竞争转变能够通过降低污染物排放强度和碳排放强度促进绿色全要素生产率提升,其中降低碳排放强度为主要路径,且在经济较发达地区更为突出。因此,中央政府需改进地方政府竞争模式,建立反映绿色发展情况的政绩考核机制,平衡经济竞争与环境竞争之间的关系,进一步完善制度性环境规制执行规范及监管标准,采取分类引导和因地制宜的环境规制政策,同时逐步强化减污降碳的协同治理。

关键词：地方政府行为绿色全要素生产率经济—环境综合竞争转变效应

产业数字化对绿色全要素生产率的影响机制研究——兼议环境规制的门槛效应

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中国环境科学 2025年第03期 1713-1730页

作者：黄和平周桂明李国民江西财经大学经济学院

基于2014～2022年中国省域面板数据从农业、工业和服务业三个维度衡量产业数字化水平,同时测度考虑了数据要素投入和多种非期望产出的绿色全要素生产率,进而探究两者间的影响效应与作用机制.研究发现:各省域产业数字化水平差异显著并呈... 详细信息

基于2014～2022年中国省域面板数据从农业、工业和服务业三个维度衡量产业数字化水平,同时测度考虑了数据要素投入和多种非期望产出的绿色全要素生产率,进而探究两者间的影响效应与作用机制.研究发现:各省域产业数字化水平差异显著并呈现出“东部>中部>西部”的空间布局.绿色全要素生产率也表现出逐渐提高的趋势,区域多级分化现象逐步改善;经过一系列稳健性检验后发现,中国省域产业数字化显著促进了绿色全要素生产率的提升,且影响效应呈现出农业绿色全要素生产率;公众环境关注度高和工业化程度较低的省域,产业数字化发展的绿色全要素生产率提升效应相对较高;产业数字化对绿色全要素生产率的影响随不同类型环境规制强度的变化呈现出单一门槛特征,命令控制型环境规制强度和市场激励性环境规制强度的门槛值分别为0.4582和0.0096.因此,政府应制定差异化的区域产业政策与市场策略,以更加有效的方式促进产业数字化发展进而提升绿色全要素生产率,实现绿色可持续发展.

关键词：产业数字化绿色全要素生产率环境规制动态面板门槛模型机制检验

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中国电力行业绿色全要素生产率的时空差异及影响因素

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环境科学 2025年

作者：徐曦赵新刚华北电力大学经济与管理学院新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室

提高电力行业绿色全要素生产率是实现我国清洁低碳转型和经济可持续增长的重要途径。采用超效率SBM模型和ML指数法，对2005～2021年中国30个省份电力行业绿色全要素生产率及其增长率进行测度，并对动态绿色全要素生产率进行拆分，分析... 详细信息

提高电力行业绿色全要素生产率是实现我国清洁低碳转型和经济可持续增长的重要途径。采用超效率SBM模型和ML指数法，对2005～2021年中国30个省份电力行业绿色全要素生产率及其增长率进行测度，并对动态绿色全要素生产率进行拆分，分析技术进步和技术效率变化对其的影响。进一步通过空间Markov链模型和面板Tobit模型研究电力行业动态绿色全要素生产率的空间转移路径和时空差异，并对其影响因素进行实证检验。结果表明：①研究期内各省电力行业静态绿色全要素生产率偏低且差异较大，仍有较大的提升空间。②中国电力行业绿色全要素生产率以年均3.9% 的水平提升，其中技术进步年均增长率为3%。六大电网区域中，华东、华中及南方电网电力行业绿色全要素生产率ML指数位于全国前3，技术进步是主要的驱动力。③地区间电力行业绿色全要素生产率水平的转移概率受空间滞后效应的影响，且不同水平地区的转移趋势各异，存在低状态保持概率和高转移概率。④经济水平、电力行业资本密集度、产业结构和绿色技术创新是电力行业绿色全要素生产率增长的关键因素，六大电网区域影响因素作用机制存在异质性。

关键词：电力行业绿色全要素生产率超效率SBM模型时空差异影响因素

FDI与中国绿色全要素生产率:空间溢出与门槛效应

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统计与决策 2025年第2期41卷 114-119页

作者：贾敬全李烁丹淮北师范大学经济与管理学院安徽淮北235000

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... 详细信息

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。

关键词： FDI 绿色全要素生产率空间计量模型门槛模型

绿色技术创新对绿色全要素生产率的影响——基于重污染行业上市企业的实证研究

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工程管理科技前沿 2025年第1期44卷 69-75页

作者：万大勇武汉大学董辅礽经济社会发展研究院湖北武汉430072

推动绿色技术创新,加快推进重污染行业绿色低碳转型,已成为实现“双碳”目标的必然要求。基于重污染行业上市公司2010—2019年的面板数据,本文实证分析了绿色技术创新和绿色全要素生产率之间的关系,并进一步探讨了实用性绿色专利和非实... 详细信息

推动绿色技术创新,加快推进重污染行业绿色低碳转型,已成为实现“双碳”目标的必然要求。基于重污染行业上市公司2010—2019年的面板数据,本文实证分析了绿色技术创新和绿色全要素生产率之间的关系,并进一步探讨了实用性绿色专利和非实用性绿色专利对绿色全要素生产率的影响。研究发现:(1)重污染行业上市企业的绿色技术创新与绿色全要素生产率存在显著正相关关系,即重污染企业开展绿色技术创新活动会促进绿色全要素生产率的提升,而且采用两阶段最小二乘法和更换测度指标进行稳健性检验,上述结论依然成立;(2)重污染行业上市企业的实用性绿色专利能够显著促进绿色全要素生产率的提升,但非实用性绿色专利会抑制绿色全要素生产率的提升。本文研究为推动重污染行业高质量发展,构建绿色低碳循环经济体系提供了有益启示。

关键词：重污染行业上市公司绿色技术创新绿色全要素生产率

长江经济带数字经济发展对绿色全要素生产率的影响研究

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统计与决策 2025年第6期41卷 121-125页

作者：胡歆韵郭鹏飞李萌重庆科技大学管理学院重庆401331 重庆工商大学成渝地区双城经济圈建设研究院重庆400067 重庆工商大学经济学院重庆400067 重庆工商大学成渝地区双城经济圈数据分析与智能决策实验室重庆400067

文章采用熵权TOPSIS法和EBM-GML指数法,分别测算了2011—2023年长江经济带108个城市的数字经济指数和绿色全要素生产率,并实证检验数字经济发展对绿色全要素生产率的影响。结果显示:长江经济带数字经济指数整体表现出上升趋势,呈现“东... 详细信息

文章采用熵权TOPSIS法和EBM-GML指数法,分别测算了2011—2023年长江经济带108个城市的数字经济指数和绿色全要素生产率,并实证检验数字经济发展对绿色全要素生产率的影响。结果显示:长江经济带数字经济指数整体表现出上升趋势,呈现“东高西低”的空间特征和“中心—外围”的分布格局;绿色全要素生产率在样本期间的波动性较大,且大部分城市都处于绿色全要素生产率增长区。同时,数字经济发展对绿色全要素生产率的影响呈现正向且边际效应递增的非线性特征,对绿色技术进步具有显著的促进作用,对绿色效率改善的影响并不显著。异质性分析结果表明,数字经济发展对绿色全要素生产率的积极作用在后期增强,且相比上游、中游地区和外围城市,在下游地区和中心城市群的积极作用更大。

关键词：长江经济带数字经济绿色全要素生产率熵权TOPSIS EBM-GML

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人工智能发展对绿色全要素生产率的双边效应

技术经济与管理研究 2025年第2期 38-44页

作者：苏晨晨王飞中央民族大学经济学院北京100081

人工智能发展对绿色全要素生产率的双边效应揭示了技术进步对经济增长和环境可持续性之间的复杂关系,为实现绿色发展目标提供了理论依据和对策建议。借助双边随机前沿模型,选取2006—2022年城市面板数据,分解和测算人工智能发展对绿色... 详细信息

人工智能发展对绿色全要素生产率的双边效应揭示了技术进步对经济增长和环境可持续性之间的复杂关系,为实现绿色发展目标提供了理论依据和对策建议。借助双边随机前沿模型,选取2006—2022年城市面板数据,分解和测算人工智能发展对绿色全要素生产率的双边效应。结果表明,第一,平均而言,人工智能的促进效应使得绿色全要素生产率高于前沿水平19.8%,而人工智能的抑制效应使得绿色全要素生产率低于前沿水平4.17%,两者抵消后的净效应使得绿色全要素生产率高于前沿水平15.63%。第二,人工智能发展对绿色全要素生产率的双边效应具有异质性。从时间来看,人工智能发展对绿色全要素生产率的净效应呈“U”型特征。从区域分布特征来看,东北地区人工智能对绿色全要素生产率的净效应最大,随后依次是东部地区、西部地区、中部地区。第三,人工智能对绿色全要素生产率的净效应呈现出“低水平陷阱”和“高水平垄断”的趋同特征,尽管在低水平和高水平保持原有状态的概率较大,但也具有“跳跃式”转移的可能。

关键词：人工智能发展绿色全要素生产率双边效应跃迁趋势