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      廣東省市際工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變動及影響因素研究

      2016-05-30 10:48:04馬曉明張澤宜
      現(xiàn)代管理科學(xué) 2016年12期
      關(guān)鍵詞:綠色全要素生產(chǎn)率廣東省

      馬曉明 張澤宜

      摘要:文章以廣東省21市工業(yè)為研究對象,利用考慮非期望產(chǎn)出的方向性距離函數(shù)和Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)核算了廣東省21市工業(yè)2005年-2014年包含能源消費與環(huán)境污染的綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP),發(fā)現(xiàn)廣東省工業(yè)GTFP在研究時段內(nèi)綜合表現(xiàn)為下降,但整體為增長趨勢,表明廣東省工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀不容樂觀;基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對廣東省21市工業(yè)GTFP的可能影響因素進(jìn)行了研究,結(jié)果表明:GTFP有顯著的動態(tài)性和延續(xù)性,人均GDP、外商投資份額、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本勞動力比和固定資本投資均對GTFP有促進(jìn)作用,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對GTFP的影響不顯著,但有一定促進(jìn)作用。

      關(guān)鍵詞:綠色全要素生產(chǎn)率;方向性距離函數(shù);動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型;廣東省

      一、 引言

      全要素生產(chǎn)率所代表的經(jīng)濟(jì)增長中的質(zhì)量貢獻(xiàn)的提高是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的關(guān)鍵。本文聚焦于廣東省工業(yè)發(fā)展實際,將能源消耗和污染物排放納入生產(chǎn)率分析框架,核算2005年~2014年十年間廣東省二十一市工業(yè)發(fā)展的綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP),通過分析計算結(jié)果,探求過去十年內(nèi)廣東省工業(yè)發(fā)展的真實質(zhì)量,進(jìn)而在認(rèn)識廣東省工業(yè)發(fā)展真實狀況的基礎(chǔ)上,基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型尋求影響其GTFP的關(guān)鍵因素,從而為其未來實現(xiàn)與環(huán)境和諧發(fā)展,走質(zhì)量效率型集約式增長道路提供可行的政策建議。

      二、 文獻(xiàn)綜述

      全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,以下簡稱為“TFP”)又稱為“索洛余值”,是由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛(Robert M.Solow)將技術(shù)進(jìn)步引入“Cobb-Douglas”生產(chǎn)函數(shù)提出的一個概念。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依賴于生產(chǎn)要素投入的增加和生產(chǎn)效率的提升,而TFP是指在各種要素投入水平既定的條件下所達(dá)到的額外生產(chǎn)效率。為了應(yīng)對能源危機(jī)與生態(tài)環(huán)境惡化等現(xiàn)實問題,經(jīng)濟(jì)學(xué)家將資源和環(huán)境等因素引入到TFP的評價體系中,包含能源和環(huán)境的TFP即為綠色TFP(GTFP)。

      基于不同的現(xiàn)實狀況與研究目標(biāo),學(xué)者們或從工業(yè)分行業(yè)、或就工業(yè)某一子行業(yè)等多樣的研究角度對中國工業(yè)TFP的增長問題進(jìn)行了研究。本文以廣東省工業(yè)為研究對象,從廣東省下轄21個市級行政單位的視角,測算其工業(yè)GTFP,由于市級行政單位具有相對獨立完整的政策體系和資源稟賦,對廣東省工業(yè)分地區(qū)進(jìn)行研究,有助于更加客觀、全面地評估其整體增長的質(zhì)量,從而為廣東省工業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式提供強(qiáng)調(diào)節(jié)能減排的“質(zhì)量型”評價標(biāo)準(zhǔn),促進(jìn)廣東省工業(yè)部門實現(xiàn)資源節(jié)約、環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)增長三者的統(tǒng)籌發(fā)展。

      TFP的測度主要分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法,現(xiàn)有文獻(xiàn)中以使用非參數(shù)方法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法為主。DEA模型適用于有多種投入和產(chǎn)出的效率分析問題,可以忽略各投入與產(chǎn)出變量的計量單位并對所得結(jié)果進(jìn)行分解,因而可以對研究對象進(jìn)行更為系統(tǒng)深入的分析評價,找出其生產(chǎn)率的主要影響因素。基于DEA模型,較為研究者所認(rèn)可的是利用方向性距離函數(shù)和Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)來計算GTFP,而對于污染物排放(即“bad output”,本文譯為“非期望產(chǎn)出”)的考量,不同學(xué)者進(jìn)行了不同的選擇。殷寶慶選取工業(yè)廢水、煙塵、粉塵和SO2排放量;吳軍選取SO2排放量和COD;陳詩一選取CO2排放量,不同選擇使得測度結(jié)果偏差較大。

      本文研究中采用基于方向性距離函數(shù)的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)來對能源環(huán)境約束下的廣東省工業(yè)發(fā)展進(jìn)行描述,同時結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,選取廣東省各市工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)煙(粉)塵和工業(yè)固體廢物共4個指標(biāo)作為非期望產(chǎn)出,以求盡可能全面準(zhǔn)確地測度廣東省工業(yè)的GTFP。

      三、 廣東省工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測度

      1. 方向性距離函數(shù)(DDF)和Malmquist-Luenberger(ML)生產(chǎn)率指數(shù)。本文選取基于DDF的ML生產(chǎn)率指數(shù)這一研究方法,以期得到廣東省工業(yè)真實的技術(shù)和效率變化情況。計算ML生產(chǎn)率指數(shù)的一般思路為:首先通過DEA方法估算出目標(biāo)經(jīng)濟(jì)體的有效生產(chǎn)前沿面,然后比對每一個生產(chǎn)決策單元(DMU)與有效生產(chǎn)前沿面,進(jìn)而由DDF計算出經(jīng)濟(jì)體中每個DMU與有效生產(chǎn)前沿面的距離,最后根據(jù)兩期的DDF計算出ML生產(chǎn)率指數(shù)。

      2. 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)處理。本文研究對象為廣東省工業(yè),從廣東省下轄21市工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r切入,以2005年~2014年各市工業(yè)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)來源于《廣東統(tǒng)計年鑒》及廣東省21市的統(tǒng)計年鑒,同時參考研究時間段內(nèi)各年度《中國統(tǒng)計年鑒》。假設(shè)生產(chǎn)過程中的投入包括資本投入、勞動和能源投入,產(chǎn)出包括以工業(yè)總產(chǎn)值表征的期望產(chǎn)出和污染物排放等非期望產(chǎn)出。

      資本投入。本文采用永續(xù)盤存法(PIM)估算了廣東省21市2005年~2014年工業(yè)生產(chǎn)的資本存量(2000年不變價)。

      勞動力投入。本文以廣東省21市工業(yè)從業(yè)人員年末人數(shù)來表征勞動力投入。

      能源投入。研究中采用各市工業(yè)的單位工業(yè)增加值能耗與各市規(guī)模以上工業(yè)增加值相乘計算得到各市規(guī)模以上工業(yè)增加能耗水平,以此來表征各市在工業(yè)發(fā)展過程中的能源投入。

      期望產(chǎn)出工業(yè)總產(chǎn)值。由于在研究中考慮了中間投入品性質(zhì)的能源要素,因而本文產(chǎn)出指標(biāo)使用工業(yè)總產(chǎn)值而非工業(yè)增加值。這里基于統(tǒng)計年鑒中數(shù)據(jù)的可得性,選取各市規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),并以2000年為基期對其進(jìn)行平減處理。

      非期望產(chǎn)出污染物排放。本文選取廣東省各市工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生的工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)煙(粉)塵、工業(yè)固體廢物作為非期望產(chǎn)出。

      3. 實證結(jié)果與分析?;谑剑?)、(2)、(3),運用Max-DEA軟件,計算得到廣東省21市工業(yè)GTFP。

      分析計算結(jié)果發(fā)現(xiàn),在2014年,廣東省21市中共有韶關(guān)、梅州、茂名3座城市的工業(yè)GTFP出現(xiàn)下降,其中韶關(guān)、茂名兩市相對2006年的GTFP下降情況有所改善,而梅州市2006年GTFP下降2%,但在2014年下降情況加劇,為6.8%。從整個研究時段來看,共有9座城市GTFP降低,7座城市工業(yè)GTFP增長率為0,21市中只有5座城市工業(yè)GTFP提高。個別城市如清遠(yuǎn)GTFP波動幅度較大,其在2008年GTFP為1.225,增長率達(dá)到22.5%,這主要是由于當(dāng)年生產(chǎn)效率大幅改善,為14.9%;同時技術(shù)進(jìn)步增長率也有較大提高,達(dá)到6.5%。潮州和揭陽兩市的GTFP在2007年出現(xiàn)較大幅度波動,分析原因在于兩市2007年的非期望產(chǎn)出均出現(xiàn)大幅增加。

      對2006年~2014年間廣東省21市的工業(yè)GTFP求取平均值并分解為技術(shù)進(jìn)步項和效率進(jìn)步項,分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),2006年~2014年期間佛山、廣州、惠州三市的GTFP增長率最高,分別為2.9%、2.1%和2%;對于佛山和廣州,效率提高與技術(shù)進(jìn)步均是GTFP增長來源,但技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)顯著大于效率提高,而惠州市工業(yè)生產(chǎn)的效率下降,GTFP的增長全部來源于技術(shù)進(jìn)步。排名第五的江門市效率提高的增長率為0.1%,技術(shù)進(jìn)步的增長率為0.7%,仍然以技術(shù)進(jìn)步為主要驅(qū)動,使得GTFP增長率達(dá)0.8%。綜合來看,技術(shù)進(jìn)步為GTFP增長的動因,21市中共有六市出現(xiàn)技術(shù)退步,而效率降低的有九市。整體來看,研究時段內(nèi)廣東省工業(yè)GTFP略微下降,增長率為-0.3%,原因在于工業(yè)生產(chǎn)的效率降低,效率下降速率為0.4%,而技術(shù)進(jìn)步增速為0.2%;同時廣東省工業(yè)GTFP在2006年、2007年均表現(xiàn)為下降,但從2008年開始增長,中間僅有2011年出現(xiàn)下降情況,故整體趨勢表現(xiàn)為增長。

      四、 廣東省工業(yè)GTFP的影響因素分析

      1. 影響因素變量與數(shù)據(jù)處理。結(jié)合本文研究對象實際,綜合考慮數(shù)據(jù)可得性、準(zhǔn)確性與連續(xù)性,選取如下七個廣東省工業(yè)GTFP的可能影響因素進(jìn)行分析研究,樣本區(qū)間為2008年~2014年,數(shù)據(jù)來源于《廣東統(tǒng)計年鑒》及各市統(tǒng)計年鑒。

      人均GDP(LGDP)——利用《廣東統(tǒng)計年鑒》提供的廣東各市人均地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)(2000=100)對廣東省21市人均地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行平減,得到2000年不變價的廣東省各市人均GDP。

      外商投資份額(DFDI)——DFDI=FDI(美元)×美元對人民幣匯率/GDP。

      地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(DIAV)——廣東省21市規(guī)模以上工業(yè)增加值占當(dāng)年地區(qū)GDP的百分比,反映當(dāng)?shù)毓I(yè)經(jīng)濟(jì)在整體經(jīng)濟(jì)中所占比重。

      資本勞動力比(K/L)——工業(yè)固定資產(chǎn)投資/勞動力投入。

      固定資本投資(FI)——各市當(dāng)年度工業(yè)發(fā)展的資本存量(2000年不變價)。

      能源投入(EI)——各市工業(yè)發(fā)展所消耗的能源總量。

      環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度(EC)——以各市城鎮(zhèn)污水處理率來表示廣東省各市的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。

      2. 實證結(jié)果與分析。本文研究中采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對上述可能影響因素進(jìn)行分析,考慮到被解釋變量GTFP值過小,而大部分解釋變量的值均較大,故這里對LGDP、FI和EI取自然對數(shù)lnx后引入模型方程進(jìn)行計算,以避免結(jié)果發(fā)生扭曲,計算結(jié)果如下:

      由上述結(jié)果可知,人均GDP、外商投資份額、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本勞動力比、固定資本投資、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度均對GTFP有正向影響,其中人均GDP和固定資本投資的影響較大。外商投資份額、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資本勞動力比的影響次之,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響最小。此外,GTFP具有顯著的動態(tài)性和延續(xù)性,其前期值對當(dāng)期值具有正向影響,前期值每增長1%,則當(dāng)期值增長0.148 236 3%。

      五、 結(jié)論與建議

      本文以廣東省工業(yè)為研究對象,運用基于方向性距離函數(shù)的ML生產(chǎn)率指數(shù)對廣東省21市的工業(yè)GTFP進(jìn)行測算,結(jié)果表明廣東省工業(yè)整體發(fā)展形勢不容樂觀,技術(shù)進(jìn)步是廣東省工業(yè)GTFP增長的源動力。

      廣東省21市工業(yè)GTFP具有顯著的動態(tài)性和延續(xù)性,其前期值對當(dāng)期值有顯著正向影響。同時,人均GDP、外商投資份額、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本勞動力比、固定資本投資和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度均對GTFP有積極的正向影響,其中人均GDP和固定資本投資的影響最為顯著。

      基于上述結(jié)論,在政策層面提出以下建議:(1)因地制宜制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策和戰(zhàn)略,廣東省應(yīng)做好統(tǒng)籌規(guī)劃,實現(xiàn)各市工業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)配合,避免資源重復(fù)投入和浪費;(2)積極推進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步,從而提高各市工業(yè)GTFP;(3)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),加強(qiáng)區(qū)域合作,促進(jìn)資源優(yōu)化配置,逐步消除工業(yè)發(fā)展帶來的地區(qū)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的不平衡、不協(xié)調(diào);(4)著力改善人民生活質(zhì)量,提高人均GDP;(5)繼續(xù)推進(jìn)改革開放,提高地區(qū)工業(yè)發(fā)展中外商直接投資的比例;(6)加大固定資本投入,促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。最后,有必要繼續(xù)展開深入研究,推動GTFP成為評估經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 廣東統(tǒng)計局.廣東統(tǒng)計年鑒(2015)[M].廣州:廣東統(tǒng)計出版社,2015.

      [2] 中華人民共和國國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒2015. 北京:中國統(tǒng)計出版社,2015.

      [3] 廣東省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要編寫組.廣東省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要,2016.

      [4] 陳詩一.節(jié)能減排、結(jié)構(gòu)調(diào)整與工業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變研究[M].北京:北京大學(xué)出版社,2010.

      [5] 彭水軍,包群.環(huán)境污染.內(nèi)生增長與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2006,(9).

      [6] 李玲,陶鋒.污染密集型產(chǎn)業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率及影響因素——基于SBM方向性距離函數(shù)的實證分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2011,(12):32-39.

      作者簡介:馬曉明(1962-),男,漢族,黑龍江省齊齊哈爾市人,北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,研究方向為環(huán)境規(guī)劃與管理、環(huán)境金融、碳交易;張澤宜(1989-),男,漢族,山西省呂梁市人,北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院碩士生,研究方向為環(huán)境金融。

      收稿日期:2016-10-06。

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