供给侧改革驱动中国工业绿色发展的动力结构及时空效应

运用熵值法和动态面板的系统GMM估计方法对2000~2015年中国工业绿色发展水平及其供给侧动力结构进行探究,结果表明：中国工业绿色发展水平呈逐年递增趋势,“东中西”依次递减的空间演变格局越发明显;绿色资本与中国工业绿色发展呈“U”型关系,其他5类绿色要素供给对中国工业绿色发展均起到了促进作用;工业绿色发展水平相对较高的东部地区的人口素质、绿色产业以及环境规制等对工业绿色发展的促进作用相对较大,而工业绿色发展水平相对较低的中西部地区的能源结构、技术进步等对工业绿色发展的促进作用相对较大。     

中国八大经济区工业竞争力空间格局及投入产出分析

本文构建了中国地级市工业竞争力评价指标体系, 运用主成分分析法综合评价了中国286 个地级市工业竞争力水平, 研究了中国经济区的工业竞争力水平和空间格局特征。并尝试将集聚和外部联系作为空间要素引入生产函数模型, 探讨不同的工业发展水平下, 综合技术、资本、劳动力和空间各投入要素的贡献程度。研究表明:①经济区工业竞争力水平由高到低依次为东部沿海经济区、南部沿海经济区、北部沿海经济区、东北经济区、长江中游经济区、黄河中游经济区、西北经济区、西南经济区, 各经济区各具独特的空间格局特征。②把空间要素引入生产函数模型是可行的, 并验证了空间要素对产出具有重要影响, 但对于不同的工业发展水平的贡献强度存在差异。③随着工业水平的提高, 要素贡献程度的趋势分别是:综合技术先增大后减小, 劳动力持续减弱, 资本稳步增大, 空间要素则先减小后增大。④在现有工业投入结构下, 强和弱等级城市具有明显的投入规模报酬递增, 而较强和较弱等级没有明显的投入规模报酬递增。     

中国区域工业全要素生产率的空间计量经济分析

全要素生产率(TFP)是一个国家或地区经济增长质量和技术进步、管理效率提高的重要标志,正确、科学测算TFP对区域经济增长和技术进步及政策研究非常重要。运用空间统计和空间计量经济学的空间自相关Moran指数、空间滞后模型和空间误差模型方法,基于2003年中国大陆31个省、直辖市和自治区的工业企业统计数据,对中国大陆省级区域工业全要素生产率进行了空间计量经济测算分析。结果发现,空间统计与空间计量经济学模型在测算我国省域工业全要素生产率中具有较好效果,利用这种方法测算的2003年中国大陆31个区域全要素生产率的实证结果比较符合工业生产率发展实际;在影响我国省域工业生产率的因素中,工业资本投入是造成工业经济增长率在东中西部地区之间和各个省域之间存在巨大差异的主要原因;劳动生产率水平偏低是制约我国省域工业生产率提高的主要瓶颈因素;2003年我国省域工业生产率增长是由资本和技术共同推动的。     

中国地区工业结构变化与区际增长和分工

1979以来,中国地区工业结构发生了重要的变化。本文分析了这一变动的特征及其对区际增长和分工的作用,得出以下结论:（1）绝大多数省市区工业结构变化高于国家水平,但由于各地人均收入、区位性以及结构性差异,这种变动具有明显地理分异:南大北小,东西部大中部小。（2）各地工业结构变动普遍表现为重加工业地位上升,采掘工业地位下降,且多数省市区原材料工业和轻工业地位下降,高加工度化和重加工业化十分显著。（3）广东、江苏、福建、河北、安徽、湖南、陕西、浙江、甘肃、云南、四川等省区结构调整有利经济增长,其它省市区结构调整相对不利经济增长。（4）资源型地区数量减少,加工型地区较大幅度地增加,基本形成沿海沿江地区和陕西省以加工业为相对专业化部门,其它广大地区以采掘、原材料为相对专业化部门的区际分工格局。     

吉林省经济效率差异及空间格局演变

利用数据包络分析（DEA）方法对吉林省2003~2013年经济效率差异和空间格局演变进行了深入研究。研究结果显示：吉林省经济发展总体效率相对较高,纯技术效率值较为稳定,规模效率值波动上升,处于规模收益持续递增阶段,规模效率始终是影响综合效率的主要原因;中部地区的综合效率水平高于东部和西部;在分解效率方面,与综合效率大致相同,中部地区的纯技术效率和规模效率均高于东部和西部;受区域经济发展不平衡影响,不同城市投入的资源水平存在差异,综合效率,纯技术效率和规模效率均呈现出由中部地区向东、西部扩张的空间格局。不同城市类型、城市规模对吉林省经济效率演变具有十分重要的影响;区域经济政策、市场经济、工业基础和产业集聚、科技水平等驱动力共同作用于吉林省经济效率空间格局的演化。     

中国经济效率和全要素生产率的空间分异及其影响

运用Malmquist 指数模型测度了1990-2009 年中国省域的经济效率和全要素生产率, 并对其影响因素进行了分析。研究发现:在这20 年间, 中国的全要素生产率在全国层面及不同空间尺度的区域层面呈现波动状态, 且全要素生产率平均下降了1.35%。按照东、中、西和东北进行划分, 只有东部地区平均全要素生产率得到改善, 平均上升了2.37%, 上升的原因在于技术进步率显著改善;其余区域的全要素生产率均呈现不同程度的下降, 其中, 中部地区下降最多, 平均下降了4.45%;西部地区和东北地区的全要素生产率的平均增长率分别下降了2.78%和1.84%;原因在于中国技术效率、纯技术效率和规模效率的增长率在大部分年份出现了下降。从全要素生产率的影响因素上看, 经济集聚、人力资本、信息化、基础设施、经济开放度及制度因素对全要素生产率的影响为正;产业结构、政府干预和土地投入对全要素生产率的影响为负;但基础设施水平对全要素生产率的影响在统计学上并不显著。文章讨论了主要结果赋予的政策含义。     

基于DEA-Malmquist模型的中国星级饭店经营效率时空演化研究

构建DEA-Malmquist模型,实证分析中国31个省市区星级饭店2004~2014年技术效率的时空演化特征,通过TOBIT模型分析了技术效率的影响因素。结果显示：星级饭店的技术效率逐年提升,东部地区显著高于中西部地区;星级饭店全要素生产率整体有所提升,东部地区高于中西部地区;经济水平、旅游人次、产业结构和区域开放度等因素对星级饭店技术效率提升具有显著正向影响,而旅游收入、人口城镇化、基础设施和信息化则具有负向影响。针对新常态下星级饭店的效率问题,提出要提升饭店发展质量,切实提高技术效率,重视高新技术应用,持续优化饭店发展环境。     

京津冀地区经济增长相对衰落的创新地理基础

如何提高创新效率以促进京津冀地区经济发展由相对衰落转向相对兴旺进而带动北方腹地发展,是新发展阶段深入推进京津冀协同发展面临的重大问题。针对这一问题,本文在指出创新相对无效率是京津冀地区经济相对衰落关键的基础上,基于“密度、距离、分割、异质”（“4D”）框架,从经验上论证了京津冀地区创新地理相对无效率是其创新相对无效率的根源,提出了重塑京津冀地区创新地理的战略主张。首先,分析京津冀地区与长三角、粤港澳的经济效率、创新竞争力和创新效率演变趋势差异,发现京津冀地区经济效率低且趋于下降、创新缺乏竞争力、创新效率偏低,处于创新相对无效率状态。其次,基于“4D”框架阐释京津冀地区创新相对无效率的经济地理原因是,经济、人口和专利的低密度与高集聚不平衡程度并存、专利转移空间范围广而产学研协同发展的本地化水平低、创新分割严峻且空间异质性强、异质优势相对薄弱共同导致的创新地理相对无效率。最后,计量分析表明“4D”因素的相对变动将显著影响创新相对效率变动,证实京津冀地区创新地理相对无效率是创新相对无效率的根源。本文研究表明基于“4D”框架重塑创新经济地理是京津冀地区提高创新效率,进而实现创新驱动发展的关键所在。     

中国地级以上城市工业创新效率空间格局研究

以中国288个地级以上城市为研究对象,运用2008年第二次全国经济普查工业创新活动数据,综合考察城市工业创新效率的空间格局及其影响因素。首先,从投入和产出两方面构建了中国城市工业创新效率评价体系,运用DEA包络分析方法,从规模效率和纯技术效率两个维度对城市工业创新技术效率进行分析。然后,以聚类分析划分了3类工业创新效率城市,总结工业创新效率模式的空间特征,并分析了影响空间格局的原因。研究发现：中国城市工业创新效率呈现东强西弱,阶梯状减弱的总体空间格局,工业创新规模效率和纯技术效率的空间特征并不重合;全国尺度上,工业创新效率城市的空间分布与人口密度“黑河-腾冲”线的分布基本一致,区域尺度上,城市间呈现“核心-边缘”空间结构;城市工业创新效率空间格局受到工业发展基础与工业创新能力影响,提高城市工业创新效率关键在于提升工业创新中人力资本要素和优化工业创新投入规模。     

粤港澳大湾区土地利用效率的时空特征及其影响机制

采用SBM超效率模型和Tobit回归分析模型,构建了土地利用的投入―产出指标体系,分析了2000―2015年粤港澳大湾区城市土地利用效率的时空演化特征,探讨其影响机制并提出相关建议。结果表明:1)粤港澳大湾区土地利用效率整体处于较高水平,2015年分区域效率由高到低依次为广佛肇地区、港澳地区、深莞惠地区和珠中江地区,广州、深圳和珠海土地利用效率明显高于其他城市。2)土地利用效率水平由纯技术效率和规模效率共同作用,但纯技术效率贡献作用大于规模效率。其中,2000年小型城市纯技术效率较高,大部分城市规模效率普遍不高;2005年后土地扩张速度加剧,规模效率普遍达到较高水平,纯技术效率成为核心因素。3)经济水平、产业结构、科技水平、政策制度、政府作用是影响粤港澳大湾区土地效率的主要驱动力。基于驱动力的差异性,需要从严控土地面积过度投入、提升技术创新能力、提升环境效益、加强区域空间整合等方面制定不同的优化调整策略。     

中国区域投入产出效率的综合测度与时空格局

改革开放40多年来,中国经济发展与资源环境之间的矛盾日益突出,资源环境安全面临严峻的挑战。在此背景下,基于要素投入和经济、环境总产出的综合视角,构建区域投入产出效率评价指标体系,应用数据包络分析方法,采用CCR模型、Super-CCR模型,测算1995-2015年间不同时期中国各省区市的投入产出效率,并对其变化趋势及空间分异进行分析。结果表明,全国投入产出效率在波动中呈上升态势,特别是2010年之后投入产出效率提升较明显;2015年,中国区域投入产出效率呈较明显的由东向西、由北向南逐渐降低的空间格局分异。分区域看,东部地区投入产出效率相对最高,其中北京、天津、广东等省市的上升态势明显;东北地区投入产出效率整体偏低,特别是黑龙江的投入产出效率表现为持续下降;中部各省投入产出效率普遍不高,但河南相对较高且2010年较之前提升明显;西部地区投入产出效率的省际差异明显,其中西南各省投入产出效率下降态势较明显。     

中国省际水资源绿色效率空间关联网络研究

本文从群组前沿的角度出发,将中国31个省（市、自治区）分为东中西三大群组,在不同的技术前沿面下利用SBM模型对各省（市、自治区）的水资源绿色效率进行测度,并利用VAR格兰杰因果检验方法将水资源绿色效率“属性数据”转化为“关系数据”,在此基础上利用社会网络分析（SNA）方法对中国水资源绿色效率的空间关联网络特征进行研究。结果表明：① 中国水资源绿色效率区域差异显著,总体表现为中部>东部>西部的特征。② 没有一个地区独立于水资源绿色效率空间关联网络之外,网络整体具有较强的稳定性;个体特征表明,东部地区以溢出效应为主,处于“引领者”地位,而西部地区以接收其他地区的溢出关系为主,在网络结构中处于边缘位置。③ 块模型分析表明,北京、天津等10个地区为“净溢出”板块;青海、新疆等8个地区为“净受益”板块;河北、重庆等6个地区为“双向溢出”板块;河南、陕西等7个地区为“经纪人”板块。研究结果为中国各地区水资源绿色效率的提高及协调发展提供了建议。     

中国东、中、西三大地区水资源绿色效率时空演变特征与收敛性分析

本文基于SBM模型,通过构建共同前沿和群组前沿函数,分析了中国东、中、西部三大地区水资源绿色效率的时空差异及空间重心转移规律,并对群组前沿下水资源绿色效率TFP进行了收敛性检验。研究结论为：①东部地区技术落差比率高达1,而中西部地区仅为0.404和0.551,表明了中国东部地区水资源利用技术更接近共同前沿,而中西部地区水资源利用技术还有很大的提升空间,同时也证实了对水资源绿色效率进行划区研究的必要性;②群组前沿下水资源绿色效率更具合理性,更能真实地反应水资源绿色效率的变化情况;③从水资源绿色效率的空间重心转移路径可以看出,研究前期东部地区水资源绿色效率不断提升,而中西部地区则有所下降,研究后期在东西和南北2个方向上逐渐趋于失衡;④全国整体及中、西部地区水资源绿色效率TFP存在着σ收敛,且全国及东、中、西部地区均存在显著的绝对β收敛和条件β收敛,说明各地区水资源绿色效率的TFP差异会随着时间的推移收敛到各自的稳定状态。     

中国省域资源环境的投入产出效率评价

合理开发利用资源环境是实现中国未来人地关系和谐演进的关键。基于集对分析和熵值法对2000-2015年中国省域资源环境的投入产出效率作了综合评价。结果表明：① 全国农用地投入的经济效率一直相对最好,农药和化肥投入的利用率次之;其次是水资源投入,最后是能源投入,环境产出的效率优劣顺序依次为废水排放,SO₂排放和烟尘排放;② 从2000-2015年中国省域资源环境效率的同异反态势来看,东部沿海省份多为弱同势和准同势,序号等级较高,而中西部省份多为强反势和弱反势,序号等级较低,呈现出由东往西逐渐降低的格局分布;③ 资源环境的投入产出综合效率高的省域主要集中在京津鲁、苏浙沪以及闽粤琼等东部沿海地区,而综合效率低的省域主要集中在晋宁青新甘贵内蒙古等中西部地区。     

城市化进程中技术创新对环境污染的影响研究——基于动态联立方程模型

以2005-2015年省际面板数据,通过灰色关联度分析、联立方程及情景模拟等研究方法实证研究城市化、技术创新、环境污染的双向作用机制。结果表明：（1）灰色关联度分析显示,我国城市化与产业结构比例和研发经费投入强度存在较强的耦合性;环境污染物排放与GDP、人力资本存量存在较强的关联;对于科技创新水平,中部、西部是与物质资本存量及GDP存在较强关联度,东部是与城市化率、产业结构有较强的关联。（2）联立方程表明,城市化与科技创新有双向反馈作用,科技创新提高1个百分点,城市化提高2.07%,城市化提高1百分点,科技创新水平提高0.14%。西部省份城市化与科技创新出现非匹配,城市化对科技创新助推作用不明显。经济不发达区域物质资本存量对城市化的助推作用比经济发达区域作用更明显。特定区域的污染物而言,EKC曲线不一定成为必然。城市化率提高,环境污染物先增长后降低对特定污染物而言不一定存在,转折点高低与区域的经济发展水平并无必然联系。（3）情景分析的冲击模拟表明,提高研发投入强度对东部、中部污染物减排成效显著,对中部科技创新产出提升作用显著,对中部的城市化促进作用最明显。当前我国在技术创新同时更加关注绿色技术。针对区域发展实际,有针对性地实施差别化的城市化驱动路径。     

环境规制对西部地区水资源利用效率的影响研究——基于产业部门和资源依赖度异质性视角

以中国西部地区12个省（自治区、直辖市）为研究对象,采用含有非期望产出的SBM-Windows模型测算了2000—2018年中国西部地区整体和不同产业部门的水资源利用效率,并在此基础上实证分析了环境规制对西部地区水资源利用效率的影响。研究表明：① 在维持现有技术水平不变的前提下,西部地区整体水资源利用效率仍有33.89%的改进潜力。② 样本期内西部地区的水资源利用效率呈现出先上升后下降的趋势。区域间、产业部门间水资源利用效率存在明显的差异性,具体表现为西南地区的水资源利用效率明显高于西北地区,工业部门的水资源利用效率高于农业部门。③ 环境规制抑制了西部地区水资源利用效率的提升。从产业部门和资源依赖程度差异性的角度来看,环境规制对工业部门水资源利用效率的提升具有不利影响,且对高资源依赖度地区水资源利用效率的提升具有显著的负向影响。     

The Driving Effect of Spatial Differences of Water Intensity in China

This paper adopts the logarithmic mean Divisia index in the family of spatial index decomposition analysis to decompose the driving effect of spatial differences of water intensity in China into intensity effect and structure effect employing data spanning 2000–2017. The results show that water use efficiency of the eastern provinces was always higher than that of the central provinces and western provinces except for Jiangsu and Hainan, and in the central and western regions, only Shanxi, Henan, Chongqing, and Shaanxi had higher efficiency levels than the national average level. Over that 17-year time period, the gap in water intensity exhibits a decreasing trend between the provincial level and average level (except for Heilongjiang and Chongqing). For industry water intensity, those provinces with a lower than average level were mainly in the eastern region. Except for Shanghai, Jiangsu, and Guangdong, the primary industry water intensity of the eastern provinces was always lower than the average level. Except for Fujian, Shanghai, Jiangsu, and Hainan, the secondary industry water intensity of the eastern provinces was always lower than the average level. Except for Guangdong, Fujian, and Hainan, the tertiary industry water intensity of the eastern provinces was always lower than average level. The water intensity of the secondary and tertiary industries in Shanxi and Inner Mongolia in the central and western regions was always lower than the average level. Lastly, the provinces in which the provincial proportion of the primary industry was lower than the average level were mainly in the eastern region, while conversely the same proportion of the primary industry among central and western provinces was generally high. Therefore, provinces should formulate and implement water resource policies that are different and pertinent to their own actual conditions.

     

基于节水视角的中国水资源压力时空演变及影响因素分析

基于水资源节约视角,采用区域水资源规划消耗量占该地区水资源可利用量的比重来测算水资源压力指数,运用趋势分析、探索性数据分析(ESDA)方法对2005—2017年中国31个省市水资源压力指数空间格局演化特征与空间相关性进行分析,并选取8个相关变量,采用地理探测器探究影响水资源压力指数空间分异的因素,结论如下:① 研究期内,部分省份水资源压力指数呈上升趋势,环渤海、长江下游和黄河下游等水资源压力较高地区具有较大的节水潜力;水资源压力空间分布不均,东西方的区域差异大于南北方。② 水资源压力指数具有明显的空间集聚性,且集聚现象不断加强,水资源压力高高集聚和低低集聚地区空间分布较为稳定。③ 2005—2017年,影响全国水资源压力空间分异最主要的因素是万元GDP用水量与万元工业增加值用水量;东部地区水资源压力主要由人口数量、生活用水量、牲畜数量和万元工业增加值用水量决定;中、西部经济欠发达地区主要受万元GDP用水量与COD排放量的影响。     

土地资源错配对中国城市工业绿色全要素生产率的影响

基于价格扭曲效应拓展资源错配模型,使用中国285个城市2004—2017年的工业投入产出数据,测算土地资源错配导致的城市工业绿色全要素生产率（GTFP）损失,并分析其时空变化。结果表明：① 土地资源错配对中国城市工业GTFP损失的年均贡献率为10.05%,已与能源错配并列成为继资本错配之后城市工业GTFP损失的重要贡献者。② 土地资源错配导致中国城市工业GTFP损失呈现“先小幅下降,再大幅上升,后较大幅度下降”的时序变化特征,但总体趋于上升,损失值介于1.10%~2.48%之间,纠正土地资源错配,中国现有城市的工业GTFP有望实现年均2%左右的再增加;东、中部地区土地资源错配导致的城市工业GTFP损失呈现出与全国层面类似的变化特征,西部地区的城市工业GTFP损失整体保持高位,总体稍有下降,东部地区是中国城市工业发展的主要阵地,其土地资源错配导致的城市工业GTFP损失主导着全国层面的城市工业GTFP损失变化。③ 土地资源错配导致中国城市工业GTFP损失的空间格局呈连片集聚化的发展特征,城市工业GTFP损失较高和高等级省份的数量有所增加,逐渐集中到以黄河流域为主的北方地区,损失低和中等等级省份的数量相应减少,逐渐集中到长江流域及东部沿海地区;土地资源错配导致中国城市工业GTFP损失的总差异呈缩小态势,三大地区内城市工业用地配置效率不均衡是土地资源错配导致中国城市工业GTFP损失差异的根本原因,其中西部地区内城市工业用地配置效率不均衡是主要原因,近年来的区域协同发展有利于三大地区间城市工业用地配置效率差距的缩小。