杭州市和宁波市绿色全要素生产率测度及比较.pdf
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- 杭州市 宁波市 绿色 要素 生产率 测度 比较
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1、杭州市和宁波市绿色全要素生产率测度及比较霍杰摘 要:本文使用 GML 指数方法对杭州市和宁波市 2002-2016 年期间的绿色全要素生产率进行测度,结果发现杭州市和宁波市绿色全要素生产率小幅度上升,但两市绿色全要素生产率 GML 指数均值相差不大,在不同时间段两市绿色全要素生产率呈现比较明显的差异。在此基础上,提出杭州市和宁波市提升绿色全要素生产绿的对策建议。关键词:绿色全要素生产率;GML 指数;杭州;宁波中图分类号:F2文献标识码:Adoi:10.19311/ki.1672-3198.2020.20.005改革开放以来,作为浙江省两个重要的城市杭州市和宁波市经济高速发展。据相关统计数据显
2、示,1978 年杭州市地区生产总值为 28 亿元,到 2019 年浙江省生产总值增长到 15373 亿元,年均增速超过 16%;1978 年宁波市地区生产总值为20 亿元,到 2019 年宁波市地区生产总值增长到 11985 亿元,年均增速超过16%。从总体来看,两个城市都发展非常迅速,但是两个城市地区生产总值绝对值差距在逐渐拉大。随着经济的快速发展,两个城市资源消耗和环境污染等问题仍然相当严重,经济增长需要从传统的粗放型经济增长向集约型经济增长转变,经济增长的效率和质量需要提高。衡量经济增长的效率和质量的一个重要指标就是绿色全要素生产率。本文试图使用 GML 指数方法对杭州市和宁波市的绿色全
3、要素生产率进行测度并进行比较,以期发现两个城市在绿色发展方面的差距,并基于绿色发展理念提出相关的对策建议。绿色全要素生产率的测度不同于传统的全要素生产率测度。早期的全要素生产率测度是在索洛剩余值核算框架下进行的(Zheng 等,2009;王小鲁等,2009),该方法假定生产者在技术上都充分有效,并且在测度时未考虑环境因素,这会导致全要素生产率的高估。为了克服索洛剩余值核算的不足,数据包络法(DEA)和随机前沿分析法(SFA)发展起来,但这些方法只考虑了技术效率差异,仍然没有考虑环境污染这种非预期的产出。20 世纪 80 年代之后,不少学者将环境污染因素整合到全要素生产率测度框架之中(陈诗一,2
4、009;匡远凤和彭代彦,2012),测度国家和地区的绿色全要素生产率。但这种测度方法将“好”产出和“坏”产出的不平衡处理可能会使经济绩效和社会福利评价不太准确。为了解决这个问题,学者引入方向性距离函数构建 ML 生产率指数。这种方法不仅允许在减少环境污染的同时增加期望产出,还继承了 Shepard 距离函数方法不需要价格信息的优点,比传统全要素生产率测度方法具有很大的优势。近年来,运用 ML 生产率指数分析绿色全要素生产率的研究增多(叶祥松和彭良燕,2011;沈可挺和龚健健,2011;查建平等,2015)。为了更好的衡量杭州市和宁波市經济增长的质量和效率,这里使用考虑资源和环境因素的 GML
5、生产率指数方法测度两市绿色全要素生产率。1 研究方法和变量说明1.1 研究方法本文将使用 GML 生产率指数方法测度 2002-2016 年期间杭州市和宁波市绿色全要素生产率。GML 生产率指数测算绿色全要素生产率基于这样的思路:首先通过数据包络分析方法估计出经济体的有效生产前沿面,然后把每一个生产决策单元(DMU)和有效生产前沿面进行对比,使用方向性距离函数计算出经济体中每个生产决策单位与有效生产前沿面的距离。最后根据两期的方向性距离函数计算出 GML 生产率指数。仿照 Oh(2010)的研究方法,本文使用 GML 指数测度杭州市和宁波市绿色全要素生产率,GML 指数能解决传统 ML 指数测
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