劳动力价格扭曲与绿色经济效率损失
发布时间：2021-08-20 00:20
基于中国30个省份2000—2016年的平衡面板数据,分别采用超越对数生产函数模型和包含非期望产出的SBM超效率模型对各地区的劳动力价格扭曲和绿色经济效率进行测度,并使用两步差分GMM实证检验了二者的关系。研究发现:劳动力价格扭曲程度总体表现为负向扭曲并呈不断恶化趋势,东部地区的绿色经济效率明显高于中西部地区;劳动力价格扭曲在2000—2016年以及2009—2016年均显著抑制了绿色经济效率的提升,但这种抑制效应在2000—2008年表现并不显著,总体上通过消除劳动力价格扭曲可使全国的绿色经济效率提升约7.12%;公共交通基础设施、外商直接投资、产业结构和国有企业比重的提升均对绿色经济效率有显著促进作用,而对外开放程度则显著降低了绿色经济效率。
【文章来源】：云南财经大学学报. 2020,36(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
2000—2016年劳动力价格扭曲的时间变化趋势
本文将绿色经济效率作为被解释变量,劳动力价格扭曲作为核心解释变量,同时选取外商直接投资、公共交通基础设施、产业结构、国有企业占比和对外开放程度作为控制变量。考虑到经济活动的连续性,设定如下动态面板数据模型:GEEi,t=γ0+γ1GEEi,t-1+γ2DISTLi,t+γ3Xi,t+μi+εi,t (5)
表8(续) 地区 损失值 损失率 地区 损失值 损失率 黑龙江 0.0618 0.0849 云南 0.0536 0.0996 上海 0.0580 0.0562 陕西 0.0467 0.0786 江苏 0.0199 0.0287 甘肃 0.0624 0.1175 浙江 0.0380 0.0656 青海 0.0533 0.1103 安徽 0.0369 0.0638 宁夏 0.0442 0.1114 福建 0.0218 0.0301 新疆 0.0666 0.1178 江西 0.0319 0.0532 东部 0.0382 0.0530 山东 0.0341 0.0621 中部 0.0410 0.0700 河南 0.0288 0.0510 西部 0.0470 0.0902 湖北 0.0399 0.0744 全国 0.0422 0.0712结合表8和图3的计算结果(2)分析。分地区来看,绿色经济效率损失均值超过0.05的地区有北京、黑龙江、上海、云南、甘肃、青海和新疆,而损失均值低于0.03的为天津、江苏、福建、河南、湖南和四川少数地区,其他地区的绿色经济效率损失均值均介于0.03至0.05之间。而损失率超过10%的有山西、甘肃、青海、宁夏和新疆地区,损失率低于5%的地区有天津、江苏、福建、广东和海南,其余省份的损失率均介于5%至10%之间。进一步通过计算可以发现,全国范围内由于劳动力价格扭曲导致的绿色经济效率损失率为7.12%,即通过消除劳动力价格扭曲可使绿色经济效率总体上提升约7.12%,而东部、中部和西部地区的绿色经济效率损失率分别为5.30%、7.00%和9.02%。从时间变化趋势来看,绿色经济效率损失值在2000—2009年间整体呈现波动下降趋势,其中2001年损失值最高为0.0548,2009年损失值达到最低为0.0375。在后金融危机时期的历年间,绿色经济效率的损失均值在波动中缓慢上升,这可能与劳动力价格扭曲不断恶化密切相关。
【参考文献】：
期刊论文
[1]科技创新、要素市场扭曲与环境污染[J]. 周芳丽. 北京理工大学学报(社会科学版). 2019(03)
[2]中国经济集聚与绿色经济效率[J]. 林伯强,谭睿鹏. 经济研究. 2019(02)
[3]要素市场扭曲是否抑制了创新效率的提升?——基于区域差异的视角[J]. 李雪松,王冲. 南京审计大学学报. 2019(01)
[4]资本市场扭曲对环境污染的影响研究——基于省级空间动态面板数据的分析[J]. 白俊红,路嘉煜,路帅. 南京审计大学学报. 2019(01)
[5]环境规制对中国区域绿色经济效率的影响机理研究——基于超效率模型和空间面板计量模型实证分析[J]. 张英浩,陈江龙,程钰. 长江流域资源与环境. 2018(11)
[6]外资节能技术溢出、要素市场扭曲与能源效率[J]. 周杰琦,夏南新,梁文光. 华东经济管理. 2018(10)
[7]高新技术产业集聚能够提高地区绿色经济效率吗?[J]. 胡安军,郭爱君,钟方雷,王祥兵. 中国人口·资源与环境. 2018(09)
[8]要素价格扭曲、政治关联与中国工业企业的技术创新积极性[J]. 李爽. 财贸研究. 2018(07)
[9]国际贸易与中国技术进步方向——基于要素价格扭曲的中介效应分析[J]. 罗知,宣琳露,李浩然. 经济评论. 2018(03)
[10]企业产权多元化对环境污染的门槛效应检验[J]. 杜雯翠,牛海鹏,张平淡. 财贸经济. 2017(12)
本文编号：3352427
【文章来源】：云南财经大学学报. 2020,36(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
2000—2016年劳动力价格扭曲的时间变化趋势
本文将绿色经济效率作为被解释变量,劳动力价格扭曲作为核心解释变量,同时选取外商直接投资、公共交通基础设施、产业结构、国有企业占比和对外开放程度作为控制变量。考虑到经济活动的连续性,设定如下动态面板数据模型:GEEi,t=γ0+γ1GEEi,t-1+γ2DISTLi,t+γ3Xi,t+μi+εi,t (5)
表8(续) 地区 损失值 损失率 地区 损失值 损失率 黑龙江 0.0618 0.0849 云南 0.0536 0.0996 上海 0.0580 0.0562 陕西 0.0467 0.0786 江苏 0.0199 0.0287 甘肃 0.0624 0.1175 浙江 0.0380 0.0656 青海 0.0533 0.1103 安徽 0.0369 0.0638 宁夏 0.0442 0.1114 福建 0.0218 0.0301 新疆 0.0666 0.1178 江西 0.0319 0.0532 东部 0.0382 0.0530 山东 0.0341 0.0621 中部 0.0410 0.0700 河南 0.0288 0.0510 西部 0.0470 0.0902 湖北 0.0399 0.0744 全国 0.0422 0.0712结合表8和图3的计算结果(2)分析。分地区来看,绿色经济效率损失均值超过0.05的地区有北京、黑龙江、上海、云南、甘肃、青海和新疆,而损失均值低于0.03的为天津、江苏、福建、河南、湖南和四川少数地区,其他地区的绿色经济效率损失均值均介于0.03至0.05之间。而损失率超过10%的有山西、甘肃、青海、宁夏和新疆地区,损失率低于5%的地区有天津、江苏、福建、广东和海南,其余省份的损失率均介于5%至10%之间。进一步通过计算可以发现,全国范围内由于劳动力价格扭曲导致的绿色经济效率损失率为7.12%,即通过消除劳动力价格扭曲可使绿色经济效率总体上提升约7.12%,而东部、中部和西部地区的绿色经济效率损失率分别为5.30%、7.00%和9.02%。从时间变化趋势来看,绿色经济效率损失值在2000—2009年间整体呈现波动下降趋势,其中2001年损失值最高为0.0548,2009年损失值达到最低为0.0375。在后金融危机时期的历年间,绿色经济效率的损失均值在波动中缓慢上升,这可能与劳动力价格扭曲不断恶化密切相关。
【参考文献】：
期刊论文
[1]科技创新、要素市场扭曲与环境污染[J]. 周芳丽. 北京理工大学学报(社会科学版). 2019(03)
[2]中国经济集聚与绿色经济效率[J]. 林伯强,谭睿鹏. 经济研究. 2019(02)
[3]要素市场扭曲是否抑制了创新效率的提升?——基于区域差异的视角[J]. 李雪松,王冲. 南京审计大学学报. 2019(01)
[4]资本市场扭曲对环境污染的影响研究——基于省级空间动态面板数据的分析[J]. 白俊红,路嘉煜,路帅. 南京审计大学学报. 2019(01)
[5]环境规制对中国区域绿色经济效率的影响机理研究——基于超效率模型和空间面板计量模型实证分析[J]. 张英浩,陈江龙,程钰. 长江流域资源与环境. 2018(11)
[6]外资节能技术溢出、要素市场扭曲与能源效率[J]. 周杰琦,夏南新,梁文光. 华东经济管理. 2018(10)
[7]高新技术产业集聚能够提高地区绿色经济效率吗?[J]. 胡安军,郭爱君,钟方雷,王祥兵. 中国人口·资源与环境. 2018(09)
[8]要素价格扭曲、政治关联与中国工业企业的技术创新积极性[J]. 李爽. 财贸研究. 2018(07)
[9]国际贸易与中国技术进步方向——基于要素价格扭曲的中介效应分析[J]. 罗知,宣琳露,李浩然. 经济评论. 2018(03)
[10]企业产权多元化对环境污染的门槛效应检验[J]. 杜雯翠,牛海鹏,张平淡. 财贸经济. 2017(12)
本文编号：3352427
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