“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析
新兴市场国家绿色全要素生产率评价研究
新兴市场国家绿色全要素生产率评价研究梁美燕（海南大学经济学院，海口570228）摘要：绿色全要素生产率是衡量经济发展质量的重要指标。
本文运用带有非合意性产出的超效率EBM 模型，测算了21个新兴市场国家1995-2018年的绿色全要素生产率。
实证结果表明：新兴市场国家绿色全要素生产率呈现缓慢增长态势，在考察期间的年均增长率为0.24%；各新兴市场国家的绿色全要素生产率存在较大差异，碳排放强度较低的国家绿色全要素生产率普遍高于其他国家。
关键词：新兴市场国家；绿色全要素生产率；超效率EBM 模型中图分类号：F26文献标识码：Ａ文章编号：1005-913X （2021）04-0038-04收稿日期：2020-11-17作者简介：梁美燕(1994-)，女，广西玉林人，硕士研究生，研究方向：世界经济、区域经济。
一、引言近现代以来，随着全球工业化与城市化的推动，世界经济蓬勃发展，全球的生态环境也遭到严重的污染，生态环境恶化是全球面临的重大危机与挑战。
数据显示：2018年，全球一次能源消费的增长率为2.9%，几乎是过去十年平均增速的两倍，也是2010年以来的最高增速；全球能源消费和使用能源过程中产生的碳排放在2018年的增速为2.0%，为近七年最高增速，这与巴黎气候协定设定的加快转型的目标背道而驰。
在我国，党的十八大提出了“推进绿色发展、建设美丽中国”的构想，在十三五规划中旗帜鲜明地将绿色发展纳入新发展理念，绿色发展注重的是解决人与自然和谐问题，是针对我国环境污染严重、资源约束紧张等严峻问题而提出的。
党的十九大报告则做出了中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段的重大判断。
贺晓宇，沈坤荣认为中国经济要从量转变到质的变化，构建和完善现代化经济体系，现阶段的首要任务是不断提高全要素生产率，因此在现阶段绿色全要素生产率是一个值得研究的重要课题。
全要素生产率（TFP ）是经济可持续增长的来源和内生演化动力，也是衡量一个国家或地区经济增长质量的重要指标，目前已有大量的研究集中在全要素生产率上。
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析“一带一路”是中国提出的一个国际合作倡议，致力于推动沿线国家的互联互通、经济合作和文化交流。
绿色全要素生产率是指在资源利用效率、环境友好型和产业发展协同性方面的综合性生产力水平。
本文将从倡议的背景出发，对绿色全要素生产率进行测算分析，并提出相关的政策建议。
了解“一带一路”背景对于绿色全要素生产率的测算分析是非常重要的。
近年来，随着全球对环境保护的关注度不断提高，各国纷纷加强环境保护和可持续发展的努力。
而“一带一路”倡议则是中国积极参与国际合作的一个重要举措，旨在通过基础设施建设、贸易投资和人文交流等方式，促进沿线国家的共同发展和繁荣。
绿色全要素生产率的测算分析是评估沿线国家经济可持续发展水平的重要指标。
绿色全要素生产率关注的是资源利用效率、环境友好型和产业发展协同性三方面的综合性指标，可以反映一个国家在经济增长的是否实现了资源的有效利用、生态环境的保护和产业结构的协调发展。
通过进行绿色全要素生产率的测算分析，可以了解沿线国家在可持续发展方面的成效，同时也可以为相关政策的制定提供参考和指导。
根据绿色全要素生产率的测算分析结果，提出相关的政策建议。
针对不同国家的情况，可以制定出符合实际情况的政策，以促进绿色全要素生产率的提高。
在资源利用效率方面，可以推动节约资源的生产方式，减少浪费和污染物排放；在环境友好型方面，可以鼓励使用清洁能源，减少对环境的负面影响；在产业发展协同性方面，可以推动产业的协同发展，促进各个产业的互补和优势互补。
通过这些政策的实施，可以推动沿线国家在经济发展的实现绿色全要素生产率的提高，确保可持续发展的目标得到有效实现。
“一带一路”背景下对绿色全要素生产率进行测算分析是非常重要的。
通过科学合理的测算方法，可以对沿线国家的经济可持续发展水平有一个客观全面的认识。
通过提出相关的政策建议，可以为沿线国家的发展提供指导和借鉴，以实现经济发展和环境保护的双赢局面。
中国全要素生产率估算与分析
中国全要素生产率估算与分析根据最新的统计数据，中国的全要素生产率一直处于较快增长的状态。
在过去几十年里，中国经济实现了快速增长，并且不断提高了生产率水平。
这主要得益于中国不断推进经济改革，加大对技术创新的投入，改善了生产要素的配置和利用效率。
通过对中国全要素生产率的估算与分析，我们可以发现一些特点和趋势。
首先，在产业结构升级和技术创新的推动下，中国的全要素生产率持续提升。
在传统产业向现代产业转型的过程中，劳动力的素质和技能不断提高，技术水平逐步提升，资本投入和利用效率逐渐改善，这些都对全要素生产率的增长起到了支撑作用。
其次，中国的全要素生产率在不同地区和行业之间存在较大的差异。
东部沿海地区的全要素生产率水平相对较高，而中西部地区的全要素生产率则相对较低。
在行业方面，高科技产业和服务业的全要素生产率明显高于传统制造业和农业。
这表明中国地区之间和行业之间的发展不平衡问题依然存在，需要进一步加强政策引导和扶持。
综上所述，中国的全要素生产率在不断增长，但仍面临着不平衡的地区和行业发展状况。
未来，中国需要加大对技术创新的投入，促进产业结构升级和转型升级，加强对全要素生产率的测算和分析，以实现经济高质量发展和可持续增长。
中国全要素生产率（TFP）的估算与分析是我们了解中国经济的发展与竞争力的重要途径。
全要素生产率是衡量经济效率和创新能力的一个关键指标，它是指在市场运作的条件下，多种生产要素共同参与生产，经济体系产出的增长除了由劳动力和资本进步外，还包括了一种由全要素生产率技术变动所引起的增长。
简而言之，全要素生产率代表了除了劳动力和资本外，其他要素（如技术、管理等）对经济增长的贡献。
中国经济的快速发展在过去几十年里取得了巨大成功，同时也在全要素生产率上取得了显著成绩。
按照最新的统计数据，中国的全要素生产率一直在持续增长。
这种增长主要是由于中国政府在长期经济改革方面的成功举措，以及在技术创新和知识产权保护方面的努力。
绿色全要素生产率增长的时空分异与动态收敛
绿色全要素生产率增长的时空分异与动态收敛一、概述本文旨在探讨绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP）增长在中国不同地区的时空分异与动态收敛情况。
随着可持续发展理念的深入人心，绿色发展已成为全球共识，而绿色全要素生产率作为衡量经济发展质量和可持续性的重要指标，正受到越来越多的关注。
本文将采用最新的数据和方法，对中国各地区的绿色全要素生产率进行测算，并分析其在时间和空间上的变化趋势，以及不同地区之间的收敛情况。
通过研究绿色全要素生产率的增长模式，可以为制定区域经济发展政策和实现可持续发展目标提供科学依据。
1. 背景介绍：阐述绿色全要素生产率增长的重要性，以及其在时空分异和动态收敛方面的研究意义。
在全球环境问题日益严重和可持续发展的呼声愈发高涨的背景下，绿色全要素生产率增长的重要性逐渐凸显。
绿色全要素生产率不仅考量了传统意义上的经济增长，还融入了资源消耗、环境污染等环境因素，为经济发展与环境保护之间的平衡提供了量化指标。
随着全球化和信息化的发展，各国和地区之间的经济联系日益紧密，绿色全要素生产率增长的时空分异现象日益明显，这不仅反映了不同区域间经济发展的不均衡性，也揭示了环境压力在不同地区的差异性分布。
研究绿色全要素生产率增长的时空分异，不仅有助于深入理解各地区经济增长与环境保护之间的动态关系，也为政策制定者提供了科学的决策依据。
通过对比不同地区绿色全要素生产率的变化趋势，可以发现哪些地区在经济增长的同时较好地控制了环境污染，哪些地区则面临较大的环境压力。
这种对比分析有助于发现经济增长与环境保护之间的最佳平衡点，推动可持续发展目标的实现。
动态收敛研究在绿色全要素生产率增长领域也具有重要意义。
收敛性分析可以揭示不同地区绿色全要素生产率增长的趋同或发散趋势，揭示各地区之间在环境效率方面的追赶或分化现象。
对于具有收敛性的地区，可以分析其收敛的速度和趋势，为其他地区提供经验和借鉴对于发散的地区，则需要深入剖析其背后的原因，提出针对性的政策和措施。
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。
绿色全要素生产率分析 影响因素与清单列表
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提高绿色经济效率的对策和建议
为了提高绿色经济效率，需要采取一系列对策和建议。首先，应加强环保法 律法规的制定和执行，加大环保执法力度，严格惩处环境违法行为。其次，应优 化能源结构，大力推广清洁能源，减少对传统能源的依赖。此外，还应加强企业 管理和技术创新，提高企业的绿色经济意识和能力。最后，应建立完善的市场机 制，通过价格机制、竞争机制等引导企业和个人采取环保措施，推动绿色经济的 发展。
参考内容
一、引言
随着全球气候变化和资源紧张问题的日益严峻，绿色全要素生产率（GTFP） 已成为衡量工业经济发展与环境保护之间平衡关系的重要指标。中国作为全球最 大的工业国家，研究其工业绿色全要素生产率及影响因素具有重要的理论与现实 意义。
二、背景
近年来，中国政府对环境保护的重视程度不断加强，推动工业结构调整和转 型升级。然而，中国工业绿色全要素生产率仍面临发展不平衡、技术水平低、资 源利用效率不高等问题。因此，研究中国工业绿色全要素生产率及其影响因素， 有助于为政府制定环境保护政策提供科学依据。
4、资源环境因素清单：涉及自 然资源、能源以及环境质量等。
1、政策因素：制造业作为支柱产业，受到政府的高度。政府可能制定各种 环保法规和标准来限制高污染行业的扩张，推动制造业向绿色低碳转型。例如， 碳排放限制、环保税等政策将影响企业的成本和行为，激励企业采用清洁技术和 设备。
2、技术因素：制造业的技术创新将直接影响到其绿色全要素生产率。例如， 采用新型的节能减排技术可以降低企业的能源消耗和排放；同时，高效的生产设 备和工艺可以提高企业的生产效率，从而降低对资源环境的依赖。
五、结果与讨论
本研究的主要结果如下：
1、中国工业绿色全要素生产率整体水平较低，各地区之间存在较大差异。 东部地区工业绿色全要素生产率相对较高，而西部地区则相对较低。此外，各行 业之间也存在一定的差异，高耗能行业绿色全要素生产率普遍较低。
经济高质量发展背景下我国绿色全要素生产率研究
营销界经济高质量发展背景下我国绿色全要素生产率研究管华宇1 李蕊凝2（1.华北科技学院；2.天津商业大学）摘要：当前，在经济高质量发展的背景下，提高绿色全要素生产率水平对于推动经济高质量发展非常重要。
本文围绕绿色全要素生产率的测度及分解，用卢恩伯格生产率指标对绿色全要素生产率进行了分解，研究结论表明：我国绿色全要素生产率在2008—2019年的增长具有明显的阶段性特征，东部和中部区域高于平均绿色全要素生产率水平，而东北和西部则低于平均绿色全要素生产率水平，绿色技术的进步提升了绿色全要素生产率水平，效率水平不足是我国绿色全要素生产率增长缓慢的主要原因。
关键词：绿色全要素生产率；效率变化；技术进步引言绿色发展是我国五大发展理念之一，其以绿色低碳循环为主要原则，考虑资源环境承载力及人与自然和谐发展。
实践表明，能源消费结构调整和技术进步既是减少碳排放、降低污染的有效途径，又是实现经济高质量发展的重要举措。
经济高质量发展的重要标志是绿色全要素生产率的提高，而提高绿色全要素生产率的关键则是降低能源消费与污染物排放。
研究方法卢恩伯格生产率是衡量绿色全要素生产率的重要指标，本文把两期方向性距离函数与卢恩伯格生产率进行结合，来测度绿色全要素生产率增长指标，其值大于0表示绿色全要素生产率增长，同理，其值等于0或者小于0则表示绿色全要素生产率不变或者降低，如下列式所示：绿色全要素生产率能够测度经济高质量发展的动力，其分解既是理解绿色全要素生产率内部机制的有效途径，又是分析不同因素效应的重要手段。
技术变化与效率变化作为衡量绿色全要素生产率的重要指标，在本文也得以体现，如下列式所示：指标选择与数据来源一、指标选择测算绿色全要素生产率的投入指标主要包括劳动、资本和能源，劳动主要以各省人力资本进行衡量，测算方法为各省年末从业人员数量与平均受教育年限相乘。
资本投入指标以资本存量表示，能源投入主要以各省能源消费总量的标准煤表示。
全要素生产率的测算与影响因素分析
全要素生产率的测算与影响因素分析全要素生产率是研究一个国家或地区经济生产能力的重要指标。
全要素生产率是指扣除生产要素投入对生产的贡献以后，剩下的部分对经济总产出的贡献率。
全要素生产率是一个基于效率分析的指标，它可以反映出一个国家或地区经济发展的整体效率水平。
全要素生产率的测算方法全要素生产率的测算方法主要有两种，一种是基于生产函数的测算方法，另一种是基于数据包络分析的测算方法。
基于生产函数的测算方法主要是以生产要素为输入，以GDP为输出来建立生产函数，通过计算要素的边际贡献率和弹性系数来测算出全要素生产率。
而基于数据包络分析的方法则是使用线性规划模型，将所有投入要素视为自变量，将GDP视为因变量，通过计算在投入要素给定情况下，对GDP的最大化贡献率来测算全要素生产率。
影响全要素生产率的因素分析影响全要素生产率的各种要素主要包括三个方面：人力资本、科技创新和制度环境。
人力资本人力资本是指人们拥有的知识、技能和经验等方面的积累，是人力资源的实际投入。
研究表明，人力资本对全要素生产率的影响至关重要，它直接影响着一个国家经济结构的优化和产业升级。
一般来说，人力资本越高，全要素生产率越高，因为高水平的人力资本可以提高劳动生产率和技术创新能力。
科技创新科技创新是全要素生产率提高的重要因素之一。
随着信息技术的迅速发展和全球化的深入推进，科技创新已经成为推动经济增长、提高生产效率和促进产业升级的重要力量。
因此，应该优先发展新兴产业和技术创新，进一步提高科技创新能力，使全要素生产率得以持续提高。
制度环境制度环境是指一个国家或地区的法律规定和制度安排。
在一个良好的制度环境下，企业的创新、发展和创业都更加容易，形成稳定有序的市场经济与高效全要素生产率的关联性。
制度环境对全要素生产率的影响表现在两个方面：一方面，它直接影响企业的经营效率，另一方面，它也有助于增强社会信用性，保护教育和人才培养、与创新发展的保护。
总结全要素生产率是一个国家经济发展状况的重要指标。
OFDI绿色技术溢出与全球价值链升级--以中国对“一带一路”沿线国家为例
中国流通经济（2021年4月，第35卷第4期）China Business And Market （April 2021，Vol.35，No.4）收稿日期：2021-03-16基金项目：国家社会科学基金“中国与‘一带一路’国家‘双网互嵌’机制、溢出图景及其政策体系研究”（18BJY011）作者简介：课题组负责人马淑琴（1963—），女，山西省运城市人，浙江工商大学经济学院教授，博士生导师，主要研究方向为国际贸易理论与政策；课题组成员：柴美珍、赵红英（义乌工商学院）、刘泽胜。
OFDI 绿色技术溢出与全球价值链升级——以中国对“一带一路”沿线国家为例一、引言世界经济局势正在经历深刻变化，经济全球化的深入发展使各国皆处于全球价值链体系之中。
“一带一路”沿线国家因粗放型发展方式引致的生态环境脆弱、创新能力不足等问题限制了其全球价值链的升级。
随着我国与“一带一路”沿线国家交流的加深，我国对“一带一路”沿线国家的直接投资（Outward Foreign Direct Investment ，OF⁃DI ）规模呈现增长趋势，且存在显著的绿色技术溢出效应。
因此，以我国对“一带一路”沿线国家的直接投资为例，探讨OFDI 绿色技术溢出与沿线国家全球价值链升级的内在影响机理，对于实现“一带一路”更高质量发展、贯彻人类命运共同体理念课题组（浙江工商大学经济学院，浙江杭州310018）摘要：随着我国与“一带一路”沿线国家交流的加深，我国对“一带一路”沿线国家的直接投资（OFDI ）规模呈增长趋势，且绿色技术溢出效应显著。
为进一步推动“一带一路”沿线国家经济高质量发展，贯彻人类命运共同体理念，选择2005—2018年“一带一路”沿线26个国家的面板数据，利用基于数据包络分析法的曼奎斯特指数法（DEA—Malmquist ）测算我国OFDI 绿色技术溢出，实证分析其对沿线国家全球价值链参与度和地位跃升的影响，并以地区、发展程度、产业为分组依据进行分样本回归，考察OFDI 绿色技术溢出对全球价值链升级的异质性影响。
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析
自“一带一路”倡议提出以来，为促进区域间经济合作和推进全球化进程发挥了重要作用。
然而，在实施这一倡议的过程中，面临着环境和资源的压力，因此需要提高生产率并实现绿色发展。
本文将进行“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析。
一、绿色全要素生产率的概念
绿色全要素生产率是指在不影响环境的前提下，物质、能源、资本和劳动等生产要素的综合效率。
在实现可持续发展的过程中，绿色全要素生产率的提高是必须的。
绿色全要素生产率=产出/（绿色全要素投入）。
其中，绿色全要素投入包括物质、能源、资本和劳动等要素，这些要素在生产过程中对环境带来的影响需要被考虑在内。
由此可以得出以下几个问题：
1、如何量化环境因素？如何将环境成本纳入到生产要素中？
2、如何测算投入产出关系？如何降低每个要素的投入量？
3、如何提高生产过程中的环境效益？如何降低对环境的影响？
绿色全要素生产率的提高可以达到以下几个方面的优势：
1、降低资源使用和环境的污染
在绿色全要素生产率的提高过程中，必然会降低资源使用和环境的污染，从而达到可持续发展。
2、提高企业效益和竞争力
绿色全要素生产率的提高可以达到降低企业成本、提高生产效率，从而提高企业竞争力和效益。
3、实现环境和经济双赢
绿色全要素生产率的提高可以实现环境和经济的双赢，从而有利于经济与环境的可持续发展。
四、结论
在“一带一路”的大背景下，绿色全要素生产率的提高非常必要。
通过采取措施，例如资源节约、优化产品结构、强化环保措施等等，可以提高绿色全要素生产率，从而实现可持续发展。
中国绿色全要素能源效率测算及影响因素研究
中国绿色全要素能源效率测算及影响因素研究作者：范秋芳晏向星来源：《中国石油大学学报(社会科学版)》2021年第06期摘要：選取2005—2017年中国30个省份的面板数据，运用Global Malmquist-Luenberger 指数对中国绿色全要素能源效率变化进行测算与分解，并利用固定效应模型回归分析中国绿色全要素能源效率的影响因素。
结果表明：考察期内中国绿色全要素能源效率年均增长率为3.8%，东、中、西部地区年均增长率分别为4.5%、3.7%和3.1%，全国及各地区绿色全要素能源效率增长主要由技术进步推动，中西部地区与东部地区的绿色全要素能源效率差距正在逐渐缩小;经济发展水平、资本劳动比和科技发展水平对中国绿色全要素能源效率提升具有促进作用，政府干预程度、产业结构、环境污染及对外开放程度对中国绿色全要素能源效率提升具有抑制作用。
关键词：绿色全要素能源效率;Global Malmquist-Luenberger指数;固定效应模型;影响因素中图分类号：F062.1文献标识码：A文章编号：1673-5595（2021）06-0001-10一、引言为实现绿色可持续发展，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议》明确提出了“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”的目标，为实现这一目标，要“加快推动绿色低碳发展、全面提高资源利用效率并持续改善环境质量”，这对中国的绿色能源效率提出了更高的要求。
然而，《中国统计年鉴2020》显示，2019年中国能源消费总量已超过48亿吨标准煤，但能源生产总量仅占能源消费总量的81.5%。
能源需求的快速增长使得能源供需矛盾越发凸显。
目前中国能源利用效率相较于发达国家仍处于较低水平，且能源消费构成中非清洁能源（煤炭、石油）的占比远高于清洁能源，这种“低能效、非绿色”的粗放型经济发展模式导致中国环境污染问题依旧十分严重。
在能源供需矛盾日益突出与环境污染问题亟待解决的背景下，提升绿色全要素能源效率（GTFEE）是中国摆脱发展困境实现绿色可持续发展的重要出路。
制造业绿色全要素生产率测算及影响因素
通过对环境指标、企业特征、行业特征和地区特征等影响因 素进行分析，可以揭示绿色全要素生产率的影响机制和影响 因素。通过对这些影响因素的深入分析，可以为政策制定者 提供制定制造业绿色发展政策的依据。
03
制造业绿色全要素生产率 影响因素
影响因素分类与筛选
内部因素
包括企业技术水平、生产设备、组织管 理、生产方式等。这些因素直接影响制 造业的生产效率和资源利用效率，进而 影响绿色全要素生产率。
技术创新是关键驱动力
技术创新对绿色全要素生产率的提升作用最为显著，说明技术创新是推动制造业绿色转型 的重要支撑。
产业结构调整与能源结构优化具有积极影响
产业结构调整和能源结构优化对制造业绿色全要素生产率提升具有积极作用，表明产业结 构和能源结构的优化能够促进制造业的绿色发展。
研究不足与展望
研究范围和深度有待拓展
制造业绿色全要素生产率 提升策略
提高能源利用效率
01
02
03
能源利用效率提高
通过技术进步和工艺改进 ，提高能源的使用效率， 减少能源消耗和环境污染 。
能源结构调整
逐步减少高污染、高耗能 燃料的比重，增加清洁能 源和可再生能源的使用比 例。
能源管理加强
建立健全的能源管理体系 ，加强能源计量、统计和 监测，提高能源利用效率 。
纳入环境因素的SBM模型
该模型是一种基于非期望产出的效率评价模型，可以同时处理期望和非期望产出，适用于测算考虑环 境约束的全要素生产率。通过将非期望产出作为负的投入处理，并将环境因素纳入到生产前沿面的定 义中，可以实现对绿色全要素生产率的测算。
数据来源与处理
数据来源
通常来源于统计数据、调查数据、数据库等。在绿色全要素生产率测算中，需 要选择包含制造业企业、产量、劳动力、资本等变量的数据集，同时还需要获 取相关的环境指标数据。
绿色全要素生产率的测算方法及应用
一、引言 中国经济在经历了长达30多年的高速增长 后，已经进入“新常态”的发展阶段：经济增长 从高速转为中高速，增长模式从规模速度为主的 粗放型转向质量效率导向的集约型，经济结构不 断优化升级，经济发展动力从要素驱动、投资驱 动转向创新驱动［1］。为了更好地指导我国“新 常态”阶段的经济发展，《2015年国务院政府工 作报告》首次提出将提高“全要素生产率”作为 经济发展的重要目标。提高全要素生产率及其对 经济增长的贡献份额，将是中国新常态发展阶段 经济增长的重要动力。所谓全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是指在排除了资本、 劳动等生产投入要素以外，其他所有投入要素的
第３２卷第４期 ２０１６年１２月
青岛科技大学学报 （社会科学版 ）
Journal of Qingdao University of Science and Technology（Social Sciences)
Vol.32，No.4 Dec.201６
绿色全要素生产率的测算方法及应用
○ 许冬兰，李丰云，吕朵
二、绿色全要素生产率的测算方法 （一）参数法 参数法主要包括C-D函数法、代数指数法和超 越对数生产函数法，这三种方法都要求明确生产函 数的具体形式，并准确把握投入变量产出变量的相 关价格信息。除此之外，参数法的假设前提相对较 为严格，要求生产过程满足规模报酬不变假设，且 实现生产在技术前沿面上的充分有效。由于这种方 法的模型较为简单，在研究初期，国内外很多学者 都将参数法运用到全要素生产率测算中。但是，核 算绿色全要素生产率需要把污染物排放和能源消耗 纳入到生产率测算体系中，而污染物的价格难以获 得，参数法的假设条件也难以达到。所以，运用参 数法来测算环境约束下的全要素生产率时，计算结 果必然存在偏差。 （二）非参数法 考虑到投入及产出变量的价格信息获取较 难，以及参数法的假设前提较难实现，因此，仅 需要了解生产函数中投入产出的数量信息，无须 设立特定的函数形式的非参数方法应运而生。随 着数据包络分析方法的发展，Fare et al.［2］将DEA 与Caves et al.［3］的Malmquist指数方法相结合，形 成了非参数增长核算方法。这种方法的总体思想 是通过构建一种生产函数的随机前沿面，将决策 单元与最优前沿面进行对比，然后利用指数法求 得绿色全要素生产率。 1.Shephard距离函数（DF）和Malmquist生产率 指数 Shephard距离函数法解决了生产过程中的多 投入多产出问题，将环境污染和能源消耗纳入到 核算体系之中时，无须考虑具体的生产函数形式 和相关价格信息。基于将Shephard距离函数形成 的Malmquist指数发展成为一种测算全要素生产率 的工具，这种非参数的Malmquist生产率指数法可 以将全要素生产率指数分解为技术进步和技术效 率变化指数两部分。运用Malmquist指数进行生产 率测算的代表文献有Hailu & Veeland［4］、Telle &
中国制造业绿色全要素生产率测度及其影响因素分析
高技术制造业和装备制造业的绿色全 要素生产率较高，传统制造业如纺织
业、化学工业等则较低。
区域差异
东部地区制造业绿色全要素生产率较 高，中部地区次之，西部地区最低。
影响因素
技术创新、产业结构、能源消费结构 、国际贸易等因素对制造业绿色全要 素生产率有显著影响。
政策建议
促进技术创新
加大对科技创新的投入，鼓励企业进行技术研发和引进， 提高制造业的技术水平，从而提高绿色全要素生产率。
07
研究不足与展望
研究不足之处
数据和方法的局限
性
目前的研究多基于传统的生产率 测度方法，未考虑环境因素和资 源利用效率，难以准确衡量绿色 全要素生产率。
缺乏系统研究
关于绿色全要素生产率的影响因 素，现有研究多从单一角度（如 技术创新、产业结构等）进行探 讨，缺乏系统性的理论框架和分 析方法。
区域差异的忽视
04
中国制造业绿色全要素生产率 测度结果
测度过程与结果概述
测度方法
01
采用DEA-Malmquist方法，利用投入产出数据对全要素生产率
进行测算。
数据来源
02
来源于中国制造业企业数据集及官方统计数据。
测度结果概述
03
经过测算，发现中国制造业绿色全要素生产率整体呈上升趋势
，但各行业和地区间存在差异。
现有研究的不足
随着全球制造业的不断发展，对绿色 、低碳、可持续发展的需求越来越强 烈。
尽管已有一些研究涉及中国制造业的 生产率测度，但很少有研究关注绿色 全要素生产率及其影响因素。
中国制造业的规模与地位
中国作为全球制造业的大国，面临着 资源短缺、环境污染等问题，因此提 高绿色全要素生产率对于中国制造业 的可持续发展至关重要。
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析“一带一路”倡议的实施，为推动全球经济发展带来了巨大的机遇与挑战。
绿色全要素生产率是一种新兴经济指标，强调以可持续方式提高生产率，实现生产增长和环境保护的双赢。
本文将从“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析入手，探讨其作用与实现路径。
“一带一路”倡议是以促进沿线国家经济合作和包容性增长为目标的全球性倡议，涵盖64个国家和地区，人口总数超过40亿。
倡议的实施要求各国在经济增长和环境保护之间取得平衡，实现可持续发展。
绿色全要素生产率是一种新兴的经济指标，旨在评估生产要素（资本、劳动、资源等）的综合利用效率和环境效益。
因此，绿色全要素生产率的测算与“一带一路”倡议的实施目标高度契合。
绿色全要素生产率测算方法主要分为两类：基于输入、输出指标的DEA方法和计算投入、产出比率的TFP方法。
其中DEA方法测算结果更全面，而TFP方法更加直观易懂。
本文将采用TFP方法测算绿色全要素生产率。
绿色全要素生产率的计算公式：TFP = Y / (K^α L^β E^γ)其中，Y表示产出；K、L、E分别表示资本、劳动、环境；α、β、γ为生产要素弹性系数，代表产出对各要素变化的敏感性。
具体来说，计算绿色全要素生产率需要将单位时间内的产出量、资本、劳动、环境量等经济指标统计出来，然后按照上述公式进行计算即可。
在实际应用中，还需要考虑到各要素的价格、数量以及环境成本等因素的影响，以确保测算结果的客观性和准确性。
三、绿色全要素生产率的作用和实现路径绿色全要素生产率是评估环境友好型经济增长的重要指标，具有以下作用：（1）促进可持续发展：通过评估经济增长的环境友好型程度，可以更好地协调发展与环境保护之间的关系，实现可持续发展。
（2）推动创新发展：环保技术和绿色经济产业的发展，不仅可以提高全要素生产率，还能带动经济的创新和转型升级。
（3）提高市场竞争力：在国际贸易中，环保型产品和企业更具市场准入优势，有助于提高企业的国际竞争力。
中国绿色全要素生产率测算及分解_1985~2010
中国绿色全要素生产率测算及分解：1985~2010一、研究背景与意义随着全球环境问题的日益严重，绿色全要素生产率（GTFP）作为衡量经济增长质量的重要指标，越来越受到关注。
GTFP不仅考虑了传统全要素生产率（TFP）中的技术进步和资源配置效率，还加入了环境因素的考量，即经济增长过程中资源消耗和环境污染的减少。
测算和分解GTFP对于理解经济增长与环境保护之间的关系，制定有效的环保政策具有重要意义。
二、数据来源与研究方法本文采用1985年至2010年的中国省际面板数据，数据来源于国家统计局和世界银行。
研究方法主要包括：1. 构建绿色全要素生产率测算模型，考虑资源消耗和环境污染对经济增长的影响。
2. 运用数据包络分析法（DEA）和Malmquist指数法测算GTFP。
3. 对GTFP进行分解，分析技术进步、资源配置效率和环境效率对GTFP的贡献。
三、结果与分析根据测算结果，1985年至2010年期间，中国GTFP呈现波动上升趋势。
其中，技术进步对GTFP的贡献最大，而资源配置效率和环境效率的贡献相对较小。
这表明，中国政府在推动技术创新方面取得了显著成效，但在提高资源配置效率和减少环境污染方面仍有待加强。
进一步分析发现，东部地区的GTFP高于中西部地区，这与东部地区经济发展水平较高、技术进步较快有关。
同时，不同行业的GTFP也存在差异，高技术产业和清洁产业的GTFP较高，而传统产业和污染产业的GTFP较低。
四、政策建议1. 加大科技创新投入，提高技术进步对GTFP的贡献。
2. 优化资源配置，提高资源配置效率，减少资源浪费。
3. 加强环境监管，推动企业减少污染排放，提高环境效率。
4. 鼓励发展高技术产业和清洁产业，限制污染产业的发展。
5. 加强区域协调发展，缩小地区间GTFP差距。
中国绿色全要素生产率测算及分解：1985~2010五、未来展望与挑战随着全球经济的不断发展和环境问题的日益突出，提高绿色全要素生产率（GTFP）已成为各国共同面临的挑战。
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析
“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析近年来，“一带一路”建设已经成为世界各国的热门话题，这也反映了中国在全球化进程中的重要地位和责任。
在“一带一路”建设中，绿色全要素生产率的提高具有重要的意义，可以促进能源和资源的节约和环保高效利用，实现可持续发展。
下文将对“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析做出具体介绍。
首先，绿色全要素生产率是指有效利用资本、劳动、自然资源和环境等各种生产要素，同时实现环保的生产方式。
它不仅考虑了生产效率的提高，还兼顾了环境保护和资源节约的问题，可以更好地实现可持续发展。
在“一带一路”建设中，各个国家、地区在生产、建设过程中应该尽量采用绿色全要素生产模式，这样才能达到发展和环保的有机结合和双赢的目标。
其次，测算绿色全要素生产率需要考虑的因素很多，除了资本、劳动、自然资源等基本生产要素外，还需要考虑环境污染和生态保护等因素对生产效率的影响。
在具体测算过程中，需要采用专门的统计工具和数学统计方法，对生产效率和环保因素进行量化和分析。
最后，对于“一带一路”建设中绿色全要素生产率的测算，我们需要重点关注以下几个方面：一是建立绿色全要素生产率的测算指标体系，确定合适的指标集合，包括经济、环境、社会等各个方面的指标。
这样才能更全面、更科学地反映生产效益的和环境影响的关系，进而确定绿色全要素生产率的实际水平。
二是要针对不同国家、不同区域的特点，量化各个要素在生产中的贡献程度和效率水平，考虑到各种自然和社会环境条件的差异，将不同要素的效用进行加权，得出比较公正的生产率指标。
三是可以建立一些绿色全要素生产率的评价标准，帮助各国、地区合理评估自身的绿色生产效率，并根据评价结果，有针对性地优化生产模式和环保措施。
这样可以不断提高生产效益和生态效益，为“一带一路”建设作出更大的贡献。
综上所述，绿色全要素生产率的提高对于“一带一路”建设和全球绿色发展都具有重要的意义。
通过建立科学的测算体系和评价标准，实现生产效率和环保双赢的目标，可以有效推动“一带一路”建设的可持续发展。
全要素生产率测算方法综述
全要素生产率测算方法综述【摘要】全要素生产率是衡量经济效率的重要指标，对于评估一个国家或企业的生产性能至关重要。
本文从全要素生产率测算方法的概念和意义入手，系统综述了产出导向方法、投入导向方法、综合比较方法以及其他相关方法。
通过对这些方法的比较和分析，可以更好地理解和评估生产率的提高和效益。
文章最后指出全要素生产率测算方法综述的重要意义，并展望了未来研究方向。
结论部分总结了各种测算方法的优缺点，为进一步研究和实践提供了借鉴和参考。
通过本文的阐述，读者将更好地了解全要素生产率的重要性和测算方法的多样性，对于提高生产效率和促进经济发展具有积极的意义。
【关键词】全要素生产率、测算方法、引言、研究背景、研究意义、研究目的、全要素生产率概念、产出导向方法、投入导向方法、综合比较方法、其他相关方法、结论、意义、展望未来研究方向、结论总结。
1. 引言1.1 研究背景全要素生产率是衡量一个经济体系在给定投入条件下所能产生的产出量的效率指标。
在当今快速发展的经济环境中，全要素生产率的测算对于评估企业和国家的经济效益至关重要。
随着全球化和信息技术的发展，企业面临着更加激烈的竞争，因此如何提高全要素生产率成为了企业管理者和政策制定者亟需解决的问题。
研究背景在于全要素生产率是一个综合的指标，它不能仅仅通过简单比较产出和投入的关系来衡量。
而是需要考虑到各种生产要素之间的互动关系，以及生产要素的质量和效率。
全要素生产率测算方法的研究对于深入理解经济体系的效率和提高生产率水平具有重要意义。
通过对全要素生产率的测算方法进行综述，可以帮助研究者和决策者更好地掌握和应用这一重要指标，从而促进经济发展和提高竞争力。
本文旨在系统审视不同的全要素生产率测算方法，为相关研究和实践提供参考和借鉴。
1.2 研究意义全要素生产率是衡量一个经济体系综合生产效率的重要指标，对于评估一个国家或企业的经济发展水平具有重要意义。
全要素生产率测算方法的研究不仅有助于深入了解生产过程中各要素的贡献程度，还可以为决策者提供科学依据，引导政策制定和资源配置。
全要素生产率测算方法综述
全要素生产率测算方法综述1. 引言1.1 背景介绍全要素生产率是衡量一定生产要素下的产出效率的重要指标，对于评估一个经济体系的效益和发展水平具有重要意义。
随着社会经济的不断发展和科技进步，全要素生产率的测算方法也在不断完善和更新。
全要素生产率测算方法的研究不仅可以帮助企业提高生产效率，还可以为国家政策制定提供科学依据。
在全球化和信息技术的大背景下，全要素生产率测算方法的研究愈发受到关注。
如何选择合适的测算方法以准确评估全要素生产率已成为研究的热点之一。
本文将对全要素生产率的概念、测算方法以及传统方法与新方法的比较进行综述，同时结合实际案例进行分析，力求为读者提供全面的信息和理论支持。
通过本文的深入探讨，可以更好地了解全要素生产率的测算方法及其应用价值，为企业和政府部门提供决策参考，促进经济发展和科技进步。
【这里还可以扩展相关背景信息，加强引言的连贯性和逻辑性。
】1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨全要素生产率测算方法的相关理论和实践，分析不同方法的优缺点，为企业提高生产效率和竞争力提供有效的参考和指导。
通过对全要素生产率进行综述和比较分析，旨在全面了解各种测算方法的特点及适用范围，为企业决策提供科学依据。
通过具体案例的分析，探讨全要素生产率测算方法在实际应用中的价值和局限性，为企业管理实践提供借鉴。
通过评价指标的讨论，从多个角度评估全要素生产率测算方法的有效性和实用性，为企业在提高生产效率、优化资源配置等方面提供有益建议和启示。
通过本文研究，旨在促进全要素生产率测算方法的进一步发展和完善，推动企业生产经营的持续改进和创新发展。
1.3 研究意义全要素生产率（TFP）是衡量一个经济体在给定的投入下能够产生多少产出的效率指标，是评价经济发展水平和企业竞争力的重要指标。
全要素生产率的测算方法对于制定政策、优化资源配置、提高生产效率具有重要的指导意义。
研究全要素生产率测算方法的意义在于能够深入理解和评估一个经济体或企业的生产效率水平，帮助决策者更好地制定发展策略和资源配置方案。
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“一带一路”背景下绿色全要素生产率的测算分析
作者：张文佳
来源：《大经贸》 2020年第1期
张文佳新疆大学经济与管理学院
【摘要】我国“十三五”规划中，明确坚持绿色低碳发展理念，加快建设资源节约型
与环境友好型社会，推动社会经济可持续发展，实现这一理念的关键在于促进绿色全要素生产
率的提升。
本文采用2008-2017数据，通过“ DEA-Malmquist 指数法”测度分析“绿色全要素生产率”，研究发现，我国“绿色全要素生产率”总体在逐渐上升，技术进步是主要驱动力，
技术效率水平有待提升。
【关键词】“绿色全要素生产率”DEA-Malmquist 指数法技术进步
习近平总书记在“一带一路”倡议中提出：“坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展
理念，共同打造人类命运共同体”。
十九大报告指出中国经济从高速增长向高质量发展转换，
高质量发展的核心是提升全要素生产率，同样高质量发展也是绿色可持续的发展。
经济社会的
发展对环境造成严重的破坏，资源的不断消耗，低技术水平，低效率发展都是难以持续的。
一、相关文献
经济增长需考虑到绿色持续发展，随着环境、能源等问题的日益凸显，传统的全要素生产
率难以衡量中国经济可持续发展的质量。
Chung(1997)首次用方向性距离函数和Malmquist Luenberger(ML)生产率指数，计算“绿色全要素生产率”。
王兵等（2010）使用ML指数方法对我国工业分行业的“绿色全要素生产率”进行测量及研究。
殷宝庆（2012）通过 SBM模型对中
国制造业进行“绿色全要素生产率”的测算，表明环境规制能提升技术创新。
陈超凡（2016）
运用ML指数对测算评价中国工业“绿色全要素生产率”，证明传统全要素生产率显著大于“绿色全要素生产率”。
原毅军,谢荣辉（2016）结合SBM模型与ML模型评价比较中国省际绿色全
要素能源效率，表明区域差异化明显。
陈诗一（2017）将环境污染变量引入使用方向性距离函数。
因此，加入环境规制，得到“绿色全要素生产率”，准确评估中国经济发展质量，更能为
经济的可持续发展提供相关合理的建议。
二、绿色全要素生产率的测度
（一）变量选取与数据来源
文章采用2008-2017年中国大陆30个省市面板数据为研究基础（因数据缺少西藏除外）。
投入指标为能源消耗(E)、劳动力(L)、资本(K)。
期望产出指标是我国的地区生产总值(Y)。
数
据来源于各省市统计年鉴、《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》。
（二）结果分析
运用 DEAP2.1软件，测算并分析2008-2017年“绿色全要素生产率”。
进入“十一五”后，我国对经济与环境之间的协调发展着力注重，改变以往的粗放经济发展模式。
2008年到2017
年间，我国“绿色全要素生产率”的平均值为 0.974，其增长率为-2.6%，总体“绿色全要素生产率”表现为跨时期的逐步下降趋势。
之后两年时间里又出现下降幅度稍有增加的趋势，并在2012年稍有缓解，表现出“绿色全要素生产率”为阶段性逐步下降。
2008-2011年总体出现下
降趋势，这是由于“十一五”期间，中国制造业飞速发展，环境问题日益严重。
2011-2015年呈现大幅度波动变化，由于我国经济处于转型期，新常态下，产业结构在做不断调整，环境问题受到重视，不同区域产业结构做出调整，使“绿色全要素生产率”表现为波动变化。
2015-2017年为上升趋势，表明过去一味追求“数量”快速发展的时代已经成为过去式，现在在注重生态环境，低碳经济的时代取得一定成效，粗放型经济方式向“高质量”经济转变，创新技术水平的提高、高污染高耗能产业得到有效控制，推动了中国“绿色全要素生产率”的提升。
三、结论和建议
结论：我国从2008-2017年期间，其“绿色全要素生产率”指数呈现出逐渐上升的趋势；在“十一五”规划期间表现波动变化；总体看，技术进步水平一直处于前沿，技术效率有待提升。
我国在重化工业化的推进时期，绿色生产率呈明显下降；而在实施严格环境规制的2014年后绿色生产率明显上升。
政策建议：第一，建立可持续绿色经济发展考核体系，纳入环境指标，对节能减排加强力度；将绿色研发投资作为重点。
第二，注重科技进步和创新，注重技术效率的提升，优化资源配置，提高技术进步与技术效率。
第三，建立低碳、环保、清洁的合作发展理念，进行低碳经济开发，提高技术效率水平。
【参考文献】
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