中国城市环境全要素生产率的估算
中国主要城市旅游效率及其全要素生产率评价_1995-2005
中国主要城市旅游效率及其全要素生产率评价_1995-20051995年至2005年间，中国的主要城市旅游行业经历了快速发展与变革，旅游效率与全要素生产率评价成为衡量旅游行业发展水平的重要指标。
本文将对中国主要城市旅游效率及其全要素生产率进行评价和分析。
一、中国主要城市旅游效率评价旅游效率是指在旅游业中利用资源和投入的程度，也代表了在给定资源条件下，旅游业能够产生的产出数量。
传统的从产出角度评价旅游效率主要有直接法、间接法和综合法。
直接法是通过比较不同地区旅游相关产业的产值、就业人员数量和税收贡献来评估旅游效率。
间接法是通过收入分析、投资回报率等指标来判断旅游效率。
综合法则综合考虑直接法和间接法的因素，全面评估旅游业的效率水平。
根据中国主要城市旅游业的特点，我们可以结合综合法和间接法来评估旅游效率。
综合法需要考虑资源约束和生产效率，而间接法则注重投资回报率和贡献度。
首先，在资源约束方面，中国主要城市旅游业面临一定的挑战。
由于城市旅游资源的有限性，资源的利用效率将直接影响旅游业的发展。
例如，北京市作为中国首都，其旅游资源丰富，但也面临限制，如机场和交通拥堵问题。
因此，在评估旅游效率时，需要考虑资源的合理配置和利用程度。
其次，在生产效率方面，中国主要城市旅游业的发展水平各不相同。
一些城市应对旅游业发展速度较慢，旅游设施不完善，旅游产品质量有待提高。
其他城市则积极发展旅游业，并加强旅游设施的建设和管理。
旅游业的发展水平与城市自身的管理水平和市场经济程度密切相关。
综合考虑资源约束和生产效率，我们可以采用间接法来评估城市旅游业的投资回报率和贡献度。
投资回报率是衡量旅游业是否值得投资的重要指标，通过比较旅游业投资的成本和收益，可以判断旅游业的效益情况。
贡献度则是指旅游业对城市经济的贡献程度，包括旅游业对城市就业、收入、税收等的影响。
二、中国主要城市旅游全要素生产率评价旅游全要素生产率是指在旅游业中，综合考虑各种要素（包括劳动力、资本等）的投入和产出之间的效率。
中国城市环境全要素生产率的估算
中国城市环境全要素生产率的估算摘要：本文运用基于DEA的Malmquist-Luenberger指数方法测度了中国230个地级以上城市在2003-2010年环境约束下城市全要素生产率的变化及分解，并与不考虑环境约束的情况进行对比分析，意在更加客观合理的评价我国城市经济发展绩效，为城市化的进一步发展服务。
关键词：环境全要素生产率；DEA；HaImquist-Luenberger指数一、引言城市是各种要素空间集中的产物，是经济增长的核心地带，经济发展与城市发展是往往是同步进行的。
改革开放30多年来，我国经济飞速发展，城镇化率已经从1978年的17.92%提高到了2010年的49.68%。
在经济高速发展过程中也付出了巨大的资源和环境代价，根据《中国环境经济核算研究报告2008》，2008年的生态环境退化成本达到12745.7亿元，占当年GDP的3.9%；环境治理成本达到5043.1亿元，占当年GDP的1.54%。
在2004到2008的5年间，环境退化成本增长了74.8%；虚拟治理成本增长了75.4%。
国家在《“十二五”节能减排综合性工作方案》的总体要求中也提到，要深入贯彻落实科学发展观，形成加快转变经济发展方式的倒逼机制，加快建设资源节约型、环境友好型社会。
生产率的提高为过去20世纪生活水平的大幅提高做出了巨大的贡献，经济学家提出了全要素生产率的概念，将投入产出一起纳入经济绩效考核的框架中，TFP增长是现代经济增长的核心问题之一，受到国内外学术界的广泛关注和研究。
目前我国的城市化进程正处于高速发展的阶段，研究城市的发展必然要考虑城市经济效率问题。
金相郁（2006）、俞立平等（2006）、姚先国等（2007）、李培（2007）、刘秉镰、李清彬（2009）、邵军、徐康宁（2010）等就目前我国城市全要素生产率的变化做了大量的研究，上述研究均采用基于DEA的Malmquist指数，从不同的角度对全要素生产率进行了分析，但是它们的一个共同的缺点就是没有考虑到环境污染对经济增长所带来的负面影响。
中国省域绿色全要素生产率测算及分析
一、引言随着我国经济进入新阶段，绿色发展在国家发展战略中的地位日益凸显。
十九大报告明确指出我国经济已转向高质量发展阶段，绿色发展是核心内容之一。
绿色发展的实质就是更多地将生产投入转化为绿色产出，尽可能规避减少污染物的产生，重点在于不断提升和改善绿色生产发展水平和效率。
因此，良好地测度分析绿色发展效率是定位开展绿色发展工作的前提条件，同时也对我国统筹经济环境协调发展、制定生态环保政策具有重要指导意义。
二、文献综述绿色全要素生产率（GTFP）由Chung最早在常规经济增长分析框架下嵌入污染物排放衡量非期望产出部分而延伸产生。
区别于全要素生产率（TFP），GTFP在TFP测度基础上引入衡量能源投入、污染物产出等诸多因素进一步构建形成更为复杂、全面的指标加以衡量。
当前我国对GTFP测度研究的文献相对丰富，主要差异集中在测度办法及指标选取两个方面。
刘晓洁等（2018）采用混合距离的EBM模型测算发现中国各省份GTFP呈上升趋势，东、中、西区域呈现α和β收敛；朱金鹤等（2019）采用DEA方法测算四种中国各省份的GTFP，发现GTFP均呈现上升态势，主要动因为绿色技术进步指数；李占风等（2019）采用CRS乘数模型，测算并分解城市GTFP；朱广印等（2020）采用非期望产出综合指标基于超效率SBM模型测度中国各省份GTFP，结果呈现上升趋势，出现持续技术效率优化现象；孟望生等（2020）采用二氧化硫、烟尘、废水为非期望产出基于NDDF方法测度GTFP，发现我国各省区GTFP有所提高，区域间差异化加大；孙亚男等（2020）采用三阶段SP-DEA测算分析GTFP，研究发现中国GTFP呈现整体上升，且具有“区块链”特征的俱乐部收敛。
综合上述研究，本文以资本、劳动和能源三方面选取投入指标，选取国内生产总值（GDP）和常见的“三废”为产出指标，采用非径向、非角度SBM距离函数下的ML指数法对2003~ 2017年中国省域绿色全要素生产率进行测度分解，通过全国整体、省域和区域三个层面分析变动特点。
中国区域环境效率与环境全要素生产率增长
中国区域环境效率与环境全要素生产率增长一、本文概述1、研究背景和意义随着全球环境问题日益严重，环境效率与环境全要素生产率增长逐渐成为全球范围内的研究热点。
中国作为世界上最大的发展中国家，其经济发展与环境保护之间的平衡问题更是备受关注。
在此背景下，研究中国区域环境效率与环境全要素生产率增长具有重要的理论和现实意义。
从理论角度来看，环境效率和环境全要素生产率是衡量区域可持续发展能力的重要指标。
通过对中国各区域环境效率和环境全要素生产率的深入研究，可以深入了解中国各区域在经济发展与环境保护之间的平衡状态，为政策制定提供理论依据。
从现实角度来看，中国各区域在经济发展、产业结构、资源禀赋等方面存在较大的差异，这些差异可能导致各区域在环境效率和环境全要素生产率方面存在明显的空间异质性。
通过对各区域环境效率和环境全要素生产率的比较研究，可以揭示各区域在环境保护和经济发展方面的优势和不足，为各区域制定针对性的环境保护和经济发展政策提供参考。
研究中国区域环境效率与环境全要素生产率增长不仅有助于推动环境经济学、区域经济学等学科的发展，而且对于促进中国各区域实现经济与环境协调可持续发展具有重要的现实意义。
请注意，以上内容仅为示例，具体的研究背景和意义可能需要根据具体的研究目的、数据来源和研究方法进行调整和完善。
2、国内外研究现状和评价近年来，随着全球环境问题的日益严重，环境效率与环境全要素生产率增长成为了国内外学者关注的焦点。
国内外在环境效率与环境全要素生产率增长方面的研究已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题和不足。
国内研究方面，我国学者在环境效率评价和环境全要素生产率增长方面进行了大量研究。
通过构建环境效率评价模型，对我国各地区的环境效率进行了评估和分析。
同时，利用全要素生产率增长模型，深入探讨了环境规制、技术创新等因素对环境全要素生产率增长的影响。
然而，国内研究在数据获取和处理方面仍存在一定困难，导致研究结果的准确性和可靠性受到一定影响。
中国环境生产效率与环境全要素生产率分析
中国环境生产效率与环境全要素生产率分析作者：郭环李秀湾来源：《楚商》2016年第04期摘要：当前，环境问题正在成为阻碍世界各国社会经济可持续发展的重大难题之一。
如何有效解决环境问题、遏制环境进一步恶化，已在全球范围内引起了众多专家学者的高度关注。
下面笔者根据多年工作经验对全国几个重要省市环境要素生产率作出简要阐述。
关键词：环境生产效率生产率一、中国环境问题与生产效率改革开放以来，尤其是1992年以来，中国经济呈现出高速发展的趋势，中国 GDP在2014年超过64万亿元人民币，到2015年第二季度超过了英法德总和。
但同时中国也为此付出沉重的资源和环境代价，许多与环境相关的问题开始集中出现。
政府意识到，如果任凭环境污染的继续积累，总有一天环境承载能力会被超过，到那时不仅使经济发展受阻，也使环境治理起来更加困难。
因此近年来，政府和社会各界在各种场合积极呼吁大力发展绿色经济，提出要尽快实现经济增长与废气等污染物排放量增加的脱钩。
不过，中国正在经历以重化工业快速发展为特征的工业化中期阶段，能源消耗和污染排放很可能继续呈现密集增长的态势。
所以，尽管中国积极采取相关措施解决业已存在并可能更加严重的环境问题，但是，温室气体排放、水资源污染等问题仍然有继续恶化的可能，在一些地方很可能出现不断加速的趋势。
有的研究者认为，在未来相当长的一段时期内，中国仍会保持较快的经济增长速度，城市化进程的加速会延续工业重化的趋势，经济增长与环境恶化之间的矛盾不可避免（林伯强和蒋竺均，2009）。
如果环境问题日趋严重，将严重威胁到国家十二五期间乃至未来更长时期的可持续发展，也将必然影响到广大人民群众的身体健康。
作为世界上最大的发展中国家，以及西方发达国家认定的二氧化碳的第一排放国，中国也将继续面临呼声越来越高的温室气体减排的国际压力。
然而，在可以预测的未来较长时期内，中国是不是一定会经历环境问题的刚性增加？是不是只要中国经济持续增长，温室气体排放增加就不可避免？是不是如果中国强制地把碳强度下降，就会影响到经济增长的速度？也有研究者指出，政府通过政策推动的减排行为在执行初期会造成较大的潜在生产损失，不过最终会低于潜在产出增长，达到波特假说所描述的双赢发展前景（陈诗一，2010）。
中国区域环境效率与环境全要素生产率增长_王兵
中国区域环境效率与环境全要素生产率增长*王 兵 吴延瑞 颜鹏飞内容提要:本文运用SB M 方向性距离函数和卢恩伯格生产率指标测度了考虑资源环境因素下中国30个省份1998)2007年的环境效率、环境全要素生产率及其成分,并对影响环境效率和环境全要素生产率增长的因素进行了实证研究。
本文主要的结论有:能源的过多使用以及SO 2和COD 的过度排放是环境无效率的主要来源,环境效率较高的省份均集中在东部地区;环境全要素生产率增长率平均高于市场全要素生产率增长率,中西部地区无论是市场全要素生产率还是环境全要素生产率增长率均低于东部地区,资源环境因素对各省份全要素生产率的排名有显著的影响;人均GRP 、FDI 、结构因素、政府和企业的环境管理能力、公众的环保意识对环境效率和环境全要素生产率有不同程度的影响。
关键词:环境效率 环境全要素生产率 方向性距离函数 卢恩伯格生产率指标* 王兵,暨南大学经济学院经济学系,规制与增长研究中心,邮政编码:510632,电子邮箱:twangb @.c n;吴延瑞,澳大利亚西澳大学商学院,邮政编码:6009,电子邮箱:ywu@.au;颜鹏飞,武汉大学经济与管理学院,邮政编码:430072,电子邮箱:yanpengfei1023@1631com 。
本文为教育部人文社科项目/节能减排约束下中国经济绩效研究:基于全要素生产率的视角0(08J C790047)的阶段性成果,并获得国家自然科学基金(70873051)和(70703015)、国家社会科学基金(08CJL018)和(07AJL009)及国家211工程第三期重点学科建设项目/暨南大学产业经济与区域发展0的资助(Cjyyxm09002)。
作者感谢匿名审稿人对本文提出的富有启发性的修改意见。
当然,文责自负。
一、引 言改革开放以来,中国经济保持了三十年的高速增长,取得了巨大的成就,同时也集中遇到了发达国家上百年工业化进程中分阶段出现的种种环境问题。
中国城市全要素生产率的测算与分解（1998―2013）-精选文档
中国城市全要素生产率的测算与分解（1998―2013）-精选文档中国城市全要素生产率的测算与分解（1998―2013）一、引言新古典经济学把经济增长的直接原因归结为生产要素投入量的增长和全要素生产率的提高。
资源的稀缺性意味着单纯依靠要素投入的经济增长是难以持续的，只有全要素生产率的提高才是经济持续增长的源泉。
改革开放之后中国的投资率从1981年的19.62%飞速上升到2014年的80.56%，同时“人口红利”爆发，劳动力占比不断上升，可以说中国改革开放以来的经济增长主要是靠要素投入驱动的。
然而，自2011年逐年下滑的经济走势印证了新古典经济学投入驱动增长模式无法实现经济持续增长的观点。
一方面，投资率和人口红利终将面临拐点，不可能持续走高；另一方面，要素投入达到一定规模一定会遇到报酬递减的问题。
当经济增长达到一定的阶段，终将迎来经济增长的“阵痛”调整期。
很多学者提出当前供给侧改革的核心任务就是提升全要素生产率，将投入驱动的经济增长模式转变为全要素生产率驱动。
那么如何衡量全要素生产率的变化？全要素生产率变化的原因是什么？索洛余值法认为，产出增长扣除投入增长之后剩余的就是全要素生产率的增长。
但是，该方法对全要素生产率的组成部分没有加以严格区分，假定所有生产者都能实现最优的生产效率，认为全要素生产率的增长都是由技术进步带来的，忽略了效率变化对生产率变化的影响。
Diewet（1992）运用指数方法（Index Number Technique）构造了Fisher生产率指数和T omqvist生产率指数来计算生产率的变化，但是，这两个指数都需要数量和价格数据，如果无法提供价格数据，则无法采用这种方法来计算生产率变化，另外指数法也无法分解全要素生产率，解释全要素生产率变化的原因。
当前测算并分解全要素生产率变化常用的方法主要有非参数分析法（nonparametric teeh.niques）和参数分析法（parametrictechniques）。
我国全要素生产率估算及影响因素分析
我国全要素生产率估算及影响因素分析以参数方法中的生产函数法对我国1996-2015年的数据进行分析，找出我国经济增长的影响因素，并针对这些影响因素提出政策建议。
结果表明国外技术引进、技术自主创新和制度变迁仍然是影响我国全要素生产率的主要因素，其中，制度因素是影响我国全要素生产率的最主要因素。
标签：全要素生产率；估算；影响因素0 引言全要素生产率是衡量单位总投入的总产量的生产率指标，即总产量与全部要素投入量之比。
它的研究有利于进行经济增长的源泉分析，是宏观经济学中反映经济增长的重要指标，近年来受到经济学者的广泛关注。
测算全要素生产率的方法大致分为参数方法和非参数方法两类。
1 我国全要素生产率的估算1.1 模型设定我们利用生产函数法具体估算我国1996-2015年的全要素增长率，相关数据主要来源于《中国统计年鉴》。
根据生产函数法的基本方程Y=AKαLβ，假设α+β=1，求得A。
在求全要素生产率之前需要先求得α，对于资本产出份额α，虽然计算劳动者报酬占GDP的比重可以得到劳动者产出份额，但是中国统计年鉴中并无按照收入法核算的GDP，因此我们采用对各省的收入法计算数据进行加总计算取平均数得到。
经过计算估计得到的劳动产出份额β大约为0.45。
经查文献，我们计算的结果与现有文献的估算结果大致相同，故本文采用α=0.55，β=0.45。
1.2 数据来源与指标选取1.2.1 产出数据Y本文采取的是我国国内生产总值GDP作为产出的数据，由于各年的价格不同，价格波动会对GDP产生影响，所以以1996年不变价格将历年GDP换算为以基期价格计算的数据。
1.2.2 劳动投入L劳动投入采用了各年从业人数的数量来度量。
严格来说，这一指标并不十分准确，因为劳动投入还与劳动力的质量和利用效率有关，仅仅通过从业人数度量不能完全反应劳动力对经济增长的贡献，但是根据数据的可获得性及公式的复杂程度考虑，只能采用从业人数作为劳动投入的衡量指标。
我国环境经济效率测度及绿色全要素生产率变化研究
沈阳工业大学学报第１５卷第４期２０２２年８月沈阳工业大学学报（社会科学版） ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．１５Ｎｏ．４Ａｕｇ．２０２２收稿日期：２０２１－０４－１３基金项目：辽宁省教育厅科学研究经费项目（ＷＱＮ２０２０１７，ＷＱＮ２０２０２０）。
作者简介：吴 洋（１９８３－），男，辽宁沈阳人，讲师，博士，主要从事财政支出绩效等方面的研究。
本文已于２０２１－０８－２４１６∶２５在中国知网优先数字出版。
网络出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｈｔｔｐｓ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２１．１５５８．Ｃ．２０２１０８２３．１７２２．００４．ｈｔｍｌｄｏｉ：１０．７６８８／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－０８２３．２０２２．０４．０９我国环境经济效率测度及绿色全要素生产率变化研究吴 洋（沈阳师范大学国际商学院，沈阳１１００３４）摘 要：运用超效率Ｈｙｂｒｉｄ模型以及相邻前沿交叉参比Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ模型对２０１１—２０１７年中国内地３０个省、自治区、直辖市的环境经济效率及绿色全要素生产率变化进行测算。
结果表明：７年间各地区环境经济效率普遍存在ＤＥＡ无效率情况，不同地区效率值有较大差异，但总体上效率值变化呈上升趋势。
在对各地区数据的分析中发现，７年间相关地区绿色全要素生产率呈上升趋势，平均提高了１ ８６２％，且存在条件β收敛现象，表明其存在向自身稳定状态收敛的趋势。
据此提出促进经济发展与环境保护相协调的若干建议。
关 键 词：经济发展；环境保护；环境经济效率；绿色全要素生产率；Ｈｙｂｒｉｄ模型；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ模型中图分类号：Ｆ２２４ ５ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７４－０８２３（２０２２）０４－０３５８－０８ 中国通过改革开放等政策提高了生产力水平，使经济得到了迅猛发展，一跃成为世界第二大经济体。
与此同时，我国的环境也受到不同程度破坏。
中国全要素生产率的测算与分析
南开大学硕士学位论文中国全要素生产率的测算与分析姓名：***申请学位级别：硕士专业：概率论与数理统计指导教师：***2000.3.1致谢衷心感谢南开大学张润楚教授、中国人民大学赵彦云教授和中科院张永光研究员给予我的无私教诲和热情帮助。
真诚感谢南开大学的老师两年多来的关心和教育，感谢研究生班上老师和同学们对我的支持与帮助。
感谢国家统计局教育中心的提供的难得机会与热情帮助。
感谢国家统计局国民经济核算司的领导和同事给予的支持与帮助。
摘要全要素生产率研究是当代经济学研究领域的重要组成部分。
把全要素生产率研究的最新理论和方法应用于分析中国经济增长的源泉、动力和增长方式，具有十分重要的现实意义。
本文的重点在于运用最新、最细、最具权威的统计数据，对中国全要素生产率进行测算。
与中外学者相比，本文对中国全要素生产率的测算有以下五点不同：一是把“索洛余值”明确为“全要素生产率的增长率”，从而区别于部分学者使用的“科技进步贡献率”概念；二是采用要素收入份额法确定中国生产函数中的参数ａ与Ｂ，避免了经验法确定的主观随意性；第三，测算结果显示．中国全要素生产率的提高速度是显著的，处于中外ｒ学者测算数区间的上限。
侈数学者测算改革开放以来中国全要素生产率的提高对经济增长的贡献率在３０—４０％之间，本文的测算结果为４２．５９％。
改革前后，中国全要素生产率对经济增长的贡献率由．１７９％迅速提高至４２５９％，表明中国经济增长方式正逐步发生变化：ｒ一第四，把中国全要素生产率细分为三次产业层次测算，发现在１９５３～１９９８年，第二产业全要素生产率对经济增长的贡献率最高（３０８％），第一产业次之（１２％），第三产业最低（１．５％）：第五，把改革开放以来的２０年再细分成若干五年计划时期对比，发现经济体制改革和市场化对中国全要素生产率的变化具有重大影响。
最后，根据对中国全要素生产率的测算与分析，提出了若干政策建议。
关键字：中国全耍素生测算与分析政策建议ＡｂｓｔｒａｃｔＳｔｕｄｙｏｎＴｏｔａｌＦａｃｔｏｒＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＴＦＰ）ｉｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｃｕｒｒｅｎｔｅｃｏｎｏｍｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇＩｔｉｓｖｅｒｙｍｅａｎｉｎｇｆｕｌｔｏａｐｐｌｙｔｈｅｎｅｗｅｓｔｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｏｆＴＦＰｔｏａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｒｅｓｏｕｒｃｅ，ｐｏｗｅｒａｎｄｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｐａｔｔｅｒｎｏｆＣｈｉｎａｅｃｏｎｏｍｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｓｓｔｒｅｓｓｏｎｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆＣｈｉｎａＴＦＰｂｙｕｓｉｎｇｎｅｗｅｓｔｄｅｔａｉｌｎａｔｉｏｎａｌａｃｃｏｕｎｔｓｄａｔａ．Ｔｈｅｒｅａｒｅｔｈｒｅｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｗｈｉｃｈｄｅｆｅｒｆｒｏｍｏｔｈｅｒｎａｔｉｖｅａｎｄｏｖｅｒｓｅａｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｍａｋｅｓｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔ”Ｓｏｌｏｗ’Ｓｒｅｓｉｄｕｅ”ｃｌｅａｒａｓｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆＴＦＰｗｈｉｃｈｄｅｆｅｒｓｆｒｏｍａｎｏｔｈｅｒｃｏｎｃｅｐｔ”ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｓｃｉｅｎｃｅ＆ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃｏｎｇｒｅｓｓ”Ｓｅｃｏｎｄ．ｄｅｆｉｎｅｓｔｈｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａａｎｄ８ｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｆａｃｔｏｒｉｎｃｏｍｅｉｎＧＤＰ，ＳＯｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙｃａｎｂｅａｖｏｉｄｅｄＴｈｉｒｄ，ｉｔｉｓｍａｇｎｉｆｉｃｅｎｔｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｉｎｇｓｐｅｅｄｏｆＣｈｉｎａＴＦＰｒｅａｃｈｅｓｔｈｅｕｐｐｅｒｌｉｍｉｔｏｆｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｐａｎＴｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｉｏｓｏｆＣｈｉｎａＴＦＰａｒｅｂｅｔｗｅｅｎ３０·４０％ｔＯｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈａｌｏｎｇｗｉｔｈｔｈｅｒｅｆｏｒｍｉｎｇａｎｄｏｐｅｎｉｎｇｔｏｔｈｅｏｕｔｓｉｄｅｗｏｒｌｄ，ｂｕｔｍｙｒｅｓｕｌｔｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎ４０％．Ｆｏｕｒｔｈ，ｉｆＣｈｉｎａＴＦＰｉＳｍｅａｓｕｒｅｄｆｒｏｍｔｈｒｅｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｓｐｅｃｔｓ，ｗｅｃａｎｆｉｎｄｔｈａｔｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｒｏｍｓｅｃｏｎｄａｒｙｉｎｄｕｓｔｒｙｉｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔ、ｐｒｉｍａｒｙｉｎｄｕｓｔｒｙｔｏｔｈｅｓｅｃｏｎｄａｎｄｔｅｒｔｉａｒｙｉｎｄｕｓｔｒｙｉｓｔｈｅｌｏｗｅｓｔＦｉｆｔｈ，ｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｓｅｖｅｒａｌ“ｆｉｖｅ－ｙｅａｒ－ｐｌａｎ”ｐｅｒｉｏｄｓｉｎ２０ｙｅａｒｓ，ｉｔｉｓｏｂｖｉｏｕｓｔｈａｔｅｃｏｎｏｍｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅｒｅｆｏｒｍｉｎｇａｎｄｍａｒｋｅｔｉｎｇｔａｋｅｇｒｅａｔｉｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆＣｈｉｎａＴＦＥＡｔｌａｓｔ，ｓｅｖｅｒａｌｐｏｌｉｃｙｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎａＴＦＰＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｈｉｎａＴＦＰ，ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄａｎａｌｙｓｉｓ，ｐｏｌｉｃｙｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎ第一章引言改革开放以来．中国经济以平均每年９％以上的高速度增长，被国内外经济学家称之为“经济增长的奇迹”。
中国全要素生产率的估算_1979_2004
中国全要素生产率的估算:1979 2004*郭庆旺 贾俊雪(中国人民大学中国财政金融政策研究中心 100872)内容提要:本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法的基础上,估算出我国1979 2004年间的全要素生产率增长率,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析。
分析表明:(1)1993年以前,我国的全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈频繁,1993年以来,则呈现出逐年下降趋势,直到2000年才得以缓解,此后全要素生产率增长率总体呈现出逐年攀升势头;(2)1979 2004年间我国全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献率较低,表明我国经济增长主要依赖于要素投入增长,是一种较为典型的投入型增长方式;(3)我国全要素生产率增长率较低的原因在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。
关键词:全要素生产率 索洛残差法 隐性变量法 潜在产出法* 本项研究得到 教育部优秀青年教师奖!资助且为国家社会科学基金重点项目 积极财政政策效果评估及淡出策略研究!(04AJY006)的阶段性成果。
∀ 关于全要素生产率内涵界定的分析,请参阅郑玉歆(1999)与赫尔坦(Hulten,2000)的著述。
一、引 言全要素生产率是宏观经济学的重要概念,也是分析经济增长源泉的重要工具,尤其是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。
首先,估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析,即分析各种因素(投入要素增长、技术进步和能力实现等)对经济增长的贡献,识别经济是投入型增长还是效率型增长,确定经济增长的可持续性。
其次,估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政策的基础。
具体来说,通过全要素生产率增长对经济增长贡献与要素投入贡献的比较,就可以确定经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整经济结构、促进技术进步为主。
不过,目前学术界关于全要素生产率内涵的界定还有分歧。
∀本文的全要素生产率是指各要素(如资本和劳动等)投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加,是剔除要素投入贡献后所得到的残差,最早由索洛(Solow,1957)提出,故也称为索洛残差。
中国全要素生产率估算与分析
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中国全要素生产率估算与分析
The linear transformation of the CCR ratio
•for a representative •solution
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中国全要素生产率估算与分析
The dual to the linear transformation
Divisia indexes and rate of technical change
•Total differentiation of
•with respect to time yields
•Dividing through by y gives
•Under profit maximization, output elassticity equals input •Shares in total revenue:
n BCC 模型（Banker, Charnes, & Cooper, 1984）
n ADD 模型 （Charnes, et al, 1985）
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中国全要素生产率估算与分析
DEA模型与回归模型的比较
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中国全要素生产率估算与分析
The CCR ratio model (input oriented, 1978)
•Panel data
•TFP •Decomposition
•(1982)
•Geometric •Mean of Malmquist
•Indexes (1982)
•Nishimizu & Page
•CCD
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•Malmquist TFP •Index decomposition
运用索洛残差法估算中国的全要素生产率
过剩的现象 。 （ 二） 经济增长源泉分析 估算结果显示 ， 在其他 条件保持不
变 的情况 下 ， １ ９ ７ ９ — ２ ０ １ ０年中国 的经济
（ 二） 数据来源 １ ． 估算采用的总产 出、 劳动投入数 据来源于《 中国统计年鉴 ２ ０ １ １ 》 。
１ ９ ７ ８ ３ ６ ４ ５ ． ２ 柏１ ５ ２ ３ ８ ３ ７ ． ０ １ ９ ９ ５ １ ８ ３ ０ ９ ． ２ ３ ４ ７ ｌ ２ ． ５ Ｉ ． ３ ８ ９ ４
（ 三） 使用统计软件
Ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ ７ ． ２ 对 ｈｌ （ Ｙ 几） ＝ Ｌ ｎ（ Ａ） ＋ ａ Ｌ ｎ （ Ｋ ／ Ｌ ， ） ＋ ８ 。 进 行 回 归 ， 得 到 ＝ ０ ．
９ ８ ２ ４ ８ ５ ３ ． ５ 摘 要 ： 本文运用索洛残差法估算 ７ ２ ５ ， Ｂ－ － ０ ． ２ ７ ５ ，检 验结 ｌ
了１ ９ ７ ９ －－ ２ ０ １ ０年 中 国全 要 素 生产 率 果显示回归结果显著 。
ｌ ９ ８ ３ ５ ３ 舳－ ３ ４ ６ ４ ３ ６
两边 同时取 自然对 数有 ： Ｌ ｎ （ Ｙ １ ） ＝ １ ． ６ ５ ％之间平稳波动 ，这可以归 因于 比
ｏ ｔ ＋ ｃ ｔ Ｌ ｎ （ Ｋ） ＋ ３ １ Ｌ ｎ （ Ｌ）
较有成效的市场化改革。
３ ． ２ ０ ０ ８ — ２ ０ １ ０年 ， Ｔ Ｆ Ｐ 的 增 长 率 非
我们假设 ＋ Ｂ ： １ ，即规模收益 不
学 术 纵 横
产 出增加 ， 是剔 除资本 、 劳动投 入贡献 １ ９ ７ ９ － － － ２ ０ １ ０年 中国全要 素生产率的增 后得到的残差 ， 也就是索洛残差。 二、 中国全要素生产率的估算 我们将利 用索洛残 差法估算 中 国
我国区域全要素生产率的评估与比较研究
District economy区域经济 | MODERN BUSINESS 现代商业55我国区域全要素生产率的评估与比较研究吕鹏 张鑫 云南大学 云南昆明 650504摘要:本文利用2008-2016年全国31个省、自治区和直辖市的相关数据，将全国分为中部、东部、西部、东北四个区域，通过了采用索罗残差法对以上四个区域全要素进行了测算和比较，研究结果发现在这个时间段我国经济增长仍较多地依赖于劳动、资本等要素的投入，全要素对经济增长贡献率仍然很低。
特别是东北地区，在2014至2016年间全要素下滑较快。
因此，继续加大对科技研发的支持力度，建立并健全知识产权等相关法律法规显得十分必要。
关键词:全要素生产率；索罗残差；经济增长一、引言改革开放以来，我国经济飞速发展，社会主义建设取得了巨大成就，而关于经济增长是靠要素投入还是技术驱动的争论成为了学者们关注的焦点。
近些年，中国经济进入了新常态，经济增长速度放缓，告别了单纯追求增长速度的发展模式，开启了经济由要素驱动向技术驱动转变的增长方式，更加注重经济发展的质量。
2015年，李克强总理在政府工作报告提出“大众创业，万众创新”。
2016年5月，国务院办公厅印发《关于建设大众创业万众创新示范基地的实施意见》，系统部署双创示范基地建设工作。
《意见》强调，要支持双创示范基地探索创新、先行先试，在拓宽市场主体发展空间、强化知识产权保护、加速科技成果转化、加大财税支持力度、促进创业创新人才流动、加强协同创新和开放共享等方面加大改革力度，激发体制活力和内生动力，营造良好的创业创新生态和政策环境。
此后，科技创新被提到了新的高度，我国也加大了对科技创新的攻关力度。
全要素生产率是指所有生产要素的生产率，是总产出与综合投入要素之比，研究的是在一个经济系统中，所有投入要素加权综合后形成综合投入的产出效率。
通过测算全要素生产率，分析各种要素对经济增长的贡献率，不仅可以看出经济的增长是投入拉动还是效率驱动，而且能够为政府制定和实施合理的政策提供参考依据。
我国全要素生产率的估计问题研究方法及影响因素分析【最新经济学论文】
家号召家电下乡的举措,而我的工作就是负责向市民宣传这一活动兼咨询员的身份。具体细节,在下文中会有详细说明。
那是一个有点阴的早晨,给我介绍工作的那位同学和我一块去了那家大型超市,到那后与另一个参加工作的同学会面,然后我和那同学一块被引荐给给我们介绍工作的同学他姨,我们都很有礼貌的称她为姨。随后,她把我们俩领到了一个会议室,让我们在这先休息休息,过会儿会有人来告诉我们具体的工作流程等。是时,会议室已经有几人学生摸样的人在那儿了。大约十分钟后,来了一个二十五六岁的男子,进门后他做了一个极其短暂的自我介绍,随即切入主题,现在由他正是为我们培训。他发给我们一人一张活动宣传传单,不等我仔细看那张宣传单,那人便像我们介绍起来:“我们这次搞的这个活动叫做‘家电下乡,以旧换新’,什么意思呢?就是说,你们看着那张传单,你看那个电视是不是标有两个价,一个是原价,另一个是以旧换新价。什么叫以旧换新呢?怎么个换发呢?传单上说的很清楚,但
及晚饭考——晚饭小息——晚上小课或外
教课及睡前考——工作人员开会总结。这就是我们助教每天要做的事情,看起来已经够繁琐的了,但是在这里的每一件事情当中,其实还包括着很多。比如,因为我带的是小学生营,所以不少学生都挺调皮捣蛋的,特别是男生,而且有些学生十岁都没到,早上去宿舍集队时,这些“小小学生”会出现赖床的现象,晨练过程中可能会出现受伤的情况,至于上课时又会出现学生开小差不认真听讲的情况,还有宿舍的学生安全及学生生活问题等等,都是我们助教老师要解决的。以前我也参加过一些社会实践,但是对于这次,我感觉压力是最大的,自己的担子很重,因为在这些小学生面前,我就是他们的老
我国城市全要素生产率的测度与评价
我国城市全要素生产率的测度与评价作者：高詹来源：《商业经济研究》2016年第22期内容摘要：我国城市经济增长依靠传统要素投入的模式已经不能维继，在经济“新常态”背景下，迫切需要实现从“要素驱动”向“全要素生产率驱动”转变。
本文运用数据包络分析方法，利用我国281个地级市经济活动数据，测度了2003-2013年城市全要素生产率的变化情况。
研究得出我国城市全要素生产率整体获得改善，技术进步是城市全要素生产率改善的主要动力来源，技术效率是制约全要素生产率进一步提高的瓶颈。
最后文章提出改善城市经济运行质量的相关对策建议。
关键词：全要素生产率城市测度评价中图分类号：F299.21 文献标识码：A引言长期以来我国城市经济增长模式主要源自于要素驱动的粗放型增长，伴随着我国经济出现的“新常态”特征，过度依靠廉价“土地红利”和“人口红利”的城市经济增长模式已经难以为继。
廉价易得的土地要素在为城市经济快速增长注入强大推力的同时，也带来土地资源浪费、产业结构畸形发展等顽疾。
同时，我国适龄劳动力人口比重出现下降，劳动力供给从“无限供给”走向“有限供给”。
土地、劳动力等要素投入已经不能维继城市经济的增长，摒除传统模式的弊端，促进城市经济增长从“要素驱动”向“全要素生产率驱动”转变，是实现城市经济转型发展的关键。
全要素生产率的测度和评价是分析我国城市经济转型发展的基础。
已有关于全要素生产率的研究成果比较丰富，主要集中在全要素生产率对经济增长的贡献率。
相关研究分析了新中国成立以来我国全要素生产率的变化情况，但是因为选取指标和测度方法的差异，带来了不同的测度结果。
基本可以达成一致的是改革开放以后全要素生产率对我国经济贡献率比重显著提高（张军，2002；孙琳琳等，2005；涂正革等，2006；李京文、李军，1993；胡鞍钢、郑京海，2004；王小鲁等，2009）。
已有研究成果为本文提供了重要的思路借鉴，但是也存在一些不足，主要表现在城市数据需要进一步丰富。
中国环境生产效率与环境全要素生产率的关联分析
中国环境生产效率与环境全要素生产率的关联分析一、引言经济增长和减少污染是当今人们关注的重点。
在改革开放的过程中，中国经济在取得快速增长的同时，也带来了较为严重的环境污染问题。
《2010年中国环境状况公报》显示中国地表水污染较重，七大水系都出现了一定程度的污染，特别是气温不断升高，自1997年以来已经连续出现了14个气温偏高年份，彰显了温室气体排放过多所产生的不良后果。
而在最新出炉的2012年全球环境绩效指数(EPI，Environmental Performance Index)排名中，中国在132个国家中名列第116位，环境情况显然不容乐观。
但是，不管怎样，中国的工业化和城市化步伐不会停止，因为毕竟发展是第一要务，以上出现的环境问题只有在发展的过程中才能得到彻底地解决。
重要的是我们应该尽早地把对环境的消耗纳入到我们经济增长核算的范畴，让人们充分认识到环境的消耗对经济增长绩效的影响，进而促使人们在发展经济的同时关注和重视环境问题。
中国经济的快速增长已引起了众多学者对中国经济增长绩效的关注。
在已有的文献中，大量关于中国经济增长绩效问题的研究主要是在没有考虑经济增长可能对环境产生较大损耗的情况下进行的，即他们主要是从基于没有考虑环境因素的传统效率和生产率角度来考察中国经济增长的绩效和可持续性的。
在这些研究中，从方法上来看主要分为Solow的增长核算法(如Chow，1993；Borensztein & Ostry，1996；Wang & Yao，2003；Zheng et al.，2009；王小鲁等，2009)和包括DEA与SFA的生产前沿分析方法(如颜鹏飞等，2004；郑京海和胡鞍钢，2005；岳书敬等，2006；王志刚等，2006；吴延瑞，2008；王志平，2010)。
近年来，才出现了一些在考虑环境因素下的对我国生产效率和全要素生产率进行研究的文献，比如胡鞍钢等(2008)和李静(2009)在考虑环境因素的情况下基于当期DEA的方法对我国区域的生产效率状况进行了探讨，王兵等(2010)和田银华等(2011)则运用序列DEA方法对在环境约束下的我国区域全要素生产率进行了进一步的研究，而陈诗一(2009)在考虑排放的情况下对我国工业分行业进行了绿色经济增长核算。
北京市全要素生产率的核算
方面的来源，一是生产要素投入量的增长，在他的文章中主要是人口、资本的增长；二是技 术的进步，也就是 残差衡量的是经济增长中扣除劳动和资本增长剩
下的部分，所以
残差在增长核算理论中又被称为全要素生产率（ 假设了外生技术进步是
）的增长。为了
描述现实世界的经济增长，
残差一部分，并通过模型成
功刻画了稳态的人均产量增长的经济现象。但是，
北京市全要素生产率的估计（ 文章摘要
）
经济增长是宏观经济学的重要研究内容， 对经济增长的推动因素的研究已成为各国政府 推进本国经济的重要手段之一。技术进步、生产效率、规模效率对经济增长的推进作用在全 要素生产率的概念提出了得到了理论和实证上快速的发展。 中国学者针对中国国情、 利用本 国数据也对中国省际全要素生产率、技术进步率、生产无效率、规模效率等因素进行了省际 层次的和行业的层次进行了大量的考察。正式基于这一基础，本文利用两种核算全要素生
一、前言
经济增长是宏观经济学的内容， 研究经济增长的推动因素已成为各国政府推进本国经济 的重要手段之一。工业化改革以来，随着马尔萨斯陷阱突破，世界范围内经济呈现出了大幅 的增长，先后出现了三次产业革命。 从技术的角度来看，三次产业革命经历了机器的广泛 应用——电力的广泛应用——信息技术的广泛应用； 从发展的特征的来看， 三次产业革命经 历了呈粗狂型发展方式至强调技术增长的发展历程。 现代宏观经济学中经济增长的理论框架是在 由对产品的消费产生。 是 年由拉姆齐提出的，他把整个宏观经 济体系理解为消费者在可支配社会产品总量和信贷约束条件下的效用最大化问题， 而效用仅 提出的经济增长模型并没有采用拉姆齐的分析框架，但 最先把经济增长归结到两个 的文章却是为现代经济增长理论的开创性研究。 残差。由于
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中国城市环境全要素生产率的估算摘要：本文运用基于DEA的Malmquist-Luenberger指数方法测度了中国230个地级以上城市在2003-2010年环境约束下城市全要素生产率的变化及分解，并与不考虑环境约束的情况进行对比分析，意在更加客观合理的评价我国城市经济发展绩效，为城市化的进一步发展服务。
关键词：环境全要素生产率；DEA；HaImquist-Luenberger指数一、引言城市是各种要素空间集中的产物，是经济增长的核心地带，经济发展与城市发展是往往是同步进行的。
改革开放30多年来，我国经济飞速发展，城镇化率已经从1978年的17.92%提高到了2010年的49.68%。
在经济高速发展过程中也付出了巨大的资源和环境代价，根据《中国环境经济核算研究报告2008》，2008年的生态环境退化成本达到12745.7亿元，占当年GDP的3.9%；环境治理成本达到5043.1亿元，占当年GDP的1.54%。
在2004到2008的5年间，环境退化成本增长了74.8%；虚拟治理成本增长了75.4%。
国家在《“十二五”节能减排综合性工作方案》的总体要求中也提到，要深入贯彻落实科学发展观，形成加快转变经济发展方式的倒逼机制，加快建设资源节约型、环境友好型社会。
生产率的提高为过去20世纪生活水平的大幅提高做出了巨大的贡献，经济学家提出了全要素生产率的概念，将投入产出一起纳入经济绩效考核的框架中，TFP增长是现代经济增长的核心问题之一，受到国内外学术界的广泛关注和研究。
目前我国的城市化进程正处于高速发展的阶段，研究城市的发展必然要考虑城市经济效率问题。
金相郁（2006）、俞立平等（2006）、姚先国等（2007）、李培（2007）、刘秉镰、李清彬（2009）、邵军、徐康宁（2010）等就目前我国城市全要素生产率的变化做了大量的研究，上述研究均采用基于DEA的Malmquist指数，从不同的角度对全要素生产率进行了分析，但是它们的一个共同的缺点就是没有考虑到环境污染对经济增长所带来的负面影响。
在环境管制使用于生产部分的投入配置到污染治理活动中，而这部分投入也包含在测算全要素生产率的投入中，这就会使全要素生产率的测算出现偏差，对于“好”产出和“坏”产出的不平衡处理扭曲了对经济绩效和社会福利水平变化的评价，从而会误导政策建议（Hailu and Veeman，2000）。
面对日益严重的环境压力，当前追求“好”的经济发展，一方面既要提高全要素生产率对经济增长的贡献，另一方面也必须充分考虑资源和环境对经济发展规模和速度的刚性约束，减少经济增长给环境带来的不利影响。
所以，正确评价城市经济发展绩效，就必须在传统全要素生产率研究基础上考虑到资源环境约束的影响。
二、研究方法及数据、变量的选取Chung et al.（1997）在测度瑞典纸浆厂的全要素生产率时引入了方向性距离函数（Directional Distance Function，DDF），并在该函数的基础上提出了考虑环境约束的ML生产率指数，利用该方法可以直接测度“产出增加、污染减少“的情形。
其基本思路是通过包络所有的样本点得出经济体的生产可能性边界，进而利用方向性距离函数计算经济体中每个生产决策单元与生产可能性边界的距离，最后基于两期的方向性距离函数计算出环境技术效率和ML指数。
当前国内运用ML生产率指数进行实证分析的研究还很少，代表性的有王兵、吴延瑞等（2008）、吴军（2009）、杨俊、邵汉华（2009）、李伟、章上峰（2010）、田银华等（2011），但是还很少有相关文献运用该方法对城市的全要素生产率进行研究。
本文考察了我国230个地级以上城市在2003-2010年间的城市环境全要素生产率，所有数据均来源于历年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。
文中的投入产出变量定义如下：1.“好”产出。
用各城市的实际生产总值（GDP）表示。
由于缺乏城市层面的GDP平减指数，我们将城市数据按照各省的GDP平减指数进行处理，调整为以2000为基期的实际值。
2.“坏”产出。
指城市生产生活过程中产生的环境污染物。
本文选取工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、工业烟尘排放量来代表城市的坏产出。
3.资本投入。
估算按可比价格计算的资本存量大多采用“永续盘存法”，其中主要涉及当期投资指标的选取、基期资本量的计算、折旧率的选择和投资平减指数4个问题（王兵等，2010）。
运用该方法的步骤为：（1）由于缺乏城市层面的固定资产投资价格指数，以各城市所在省份的固定资产价格指数对2000-2010年的固定资产投资额进行平减处理；（2）采用Young （2000）的方法，用2000年的固定资产投资总额除以10%作为基期的初始资本存量；（3）本文选取张军（2004）的9.6%作为固定资产折旧率；（4）运用永续盘存法的公式：得到历年各城市的资本存量，其中，是城市第年的资本存量；是城市第年的以2000年为基期的固定资产投资额的实际值；是城市第年的的固定资产折旧率。
4.劳动投入：采用各城市历年从业人员数作为劳动投入量指标，包括单位（含国营、民营和外企）从业人员、私营和个体从业人员。
三、实证结果分析（一）城市环境全要素生产率的总体变化趋势为了研究各个城市环境全要素生产率的动态变化并寻求变化的源泉，我们测算了我国230个地级以上城市在2003-2010年间的考虑环境约束的ML指数及不考虑环境约束的M指数及其分解。
由所得数据可以看出，我国城市环境全要素生产率总体上呈上升趋势，2003-2010年间各年的ML指数均大于1，表明每年城市在环境约束下的生产率都在增长；2003-2010年间ML指数几何均值为1.028，说明城市环境全要素生产率年均增长率为2.8%，同期实际地区生产总值GRP增长率为13.22%，全要素生产率对城市经济增长的贡献为21.18%。
环境全要素生产率是一种动态分析，我们可以根据ML指数分解来分析每个城市与最佳生产边界相对位置的变化（效率变化指数，MLEFFCH）以及生产边界的移动（技术进步指数，MLTECH）。
根据ML指数的分解可以发现，我国城市环境全要素生产率的提高主要得益于技术进步，其平均增长率达到 5.34%，技术进步的“增长效应”显著；而技术效率却出现了负增长，虽然个别年份效率改进指数大于1，但是平均的效率增长率为-2.4%，明显缺乏效率提升的“水平效应”。
我们同时还给出了累积的ML生产率指数及其分解项，在整个样本期内，ML指数的累计值为1.2136，即以2003年为基期，2010年的生产率水平为2003的121.36%，同理，2010年的技术水平和效率水平分别为2003年的143.89%和84.34%。
从总体上来看，在2003-2010年间我国城市环境全要素生产率整体上有所提高，且技术进步是生产率提高的主要来源，这也印证了我国大力提倡技术创新和技术引进的效果。
考虑环境约束时，技术进步可以直接通过生产技术的革新、污染处理技术的进步，或者间接的通过降低单位产值的污染强度或能源消耗，从而减少能源使用、降低污染排放，最终提高环境全要素生产率。
提高自主创新能力仍是今后较长时间我国科技发展和产业结构优化升级的根本性战略部署。
技术效率的改进缓慢，一方面说明随着我国改革逐步进入攻坚阶段，效率的释放能力已大大低于改革初期；另一方面也在一定程度上证明我国城市经济增长尚处于粗放的技术使用阶段，对已有技术的资源能量尚未有效的挖掘出来，仍然处于经济发展的初级阶段。
城市TFP的提高，不仅依靠单纯的技术进步，也需要对已有的技术的效用进行充分的挖掘，提高已有技术的利用效率。
能否在推动以创新为特征的技术进步的同时大力推进技术效率的提高，将是我国城市化发展中的关键问题。
（二）ML指数与M指数的对比分析为了检验环境约束对城市全要素生产率的影响，也同时测算了不考虑环境约束时的MMmquist指数及其分解。
从总体来看，在2003-2010年间，两种情形下的全要素生产率指数的几何均值都大于1，说明不管从哪种角度考虑，我国城市的经济发展方式都有所改善。
在不考虑经济增长过程中的“坏产出”的情况下，我国城市在2003-2010年间的全要素生产率年均增长率为0.61%，低于环境全要素生产率2.8%的平均增长率，即在样本期间内，考虑环境约束后城市的全要素生产率水平提高了，这与王兵、吴延瑞、严鹏飞（2008）研究APEC17个国家和地区考虑环境管制下的全要素生产率时得出的结论一致。
可能的解释是，科学发展观引导的环境管制刺激促进了技术创新及资源的优化配置，最终提高了经济绩效和城市竞争力，即环境管制的“波特假说”在中国得到了初步论证。
但是该假说颇具争议，不同学者的研究结果并不相同，如Kaneko&Managi（2004）在研究中发现，考虑环境约束后的TFP增长率要低于传统的TFP增长率，说明环境管理无效率；Kumar（2006）对41个发达国家和发展中国家的ML生产率指数和MMmquist指数进行对比分析，发现发展中国家的ML指数要小于MMmquist指数，并认为这些国家发展过程中技术不环保是其主要原因。
研究对象的不同、考察时期的不同及投入产出变量的差异都有可能造成不同的研究结论，这方面还需要进一步的研究。
不论对于传统的全要素生产率还是环境全要素生产率，技术进步都是生产率提高的主要来源，样本期内的年均增长率分别为8.81%和5.34%，不考虑环境约束时的技术进步率大于考虑环境环境约束时的技术进步率，说明我国的技术环保性还有待提高。
两种情形下技术效率值均表现为负增长，说明技术效率变化对城市经济增长的影响还没有很好的体现，如何提高效率是急需解决的难题。
（三）城市环境全要素生产率的区域差异分析根据《国家统计年鉴》中的分类将我国区域分为东部、中部、西部、东北部四大板块。
根据四大板块及全国总体的ML指数及其分解项的数据分析可以发现，在总体发展水平上，四大板块的ML指数、效率改进指数和技术进步指数的变化趋势具有一致性，即都反映出环境全要素生产率水平提高、技术进步明显但效率水平下降的特征。
通过ML指数对比来看，东部地区的TFP增长最快，年均增长率为3.47%，高于全国平均水平，技术进步是生产率提高的主要来源，说明东部地区继续保持其先发优势，起到了良好的领军作用；东北地区紧居其后，TFP的年均增长率为3.17%，除了技术进步的作用，技术效率也较其他地区有更大的改善，证明我国大力推进的东北老工业基地振兴战略成效显著，在国有企业改革、机制创新、资源枯竭城市转型等方面的突破使“共和国长子”重新焕发活力；中西部地区的TFP也呈现上升趋势，中部的TFP年均增长率为2.25%，西部的年均增长率为2.43%，证明中部崛起战略和西部大开发战略取得明显成效，但是中西部的全要素生产率增长水平均低于全国平均水平，与发达的东部相比，差异更加明显。