政府干预、环境规制与绿色全要素生产率——来自中国30个
发布时间:2021-01-19 01:25
本文基于非径向、非角度的SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger生产率指数,运用Max DEA软件测算包含工业废水排放量、工业废气排放量两种非期望产出在内的中国30个省、市、自治区的绿色全要素生产率(GTFP),并运用面板数据回归分析政府干预、环境规制以及二者之间的交互作用对绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:在一定范围内,环境规制水平的提高能有效地促进绿色全要素生产率的提升,但这种正向促进作用一旦超过某个临界值就会减弱,即验证了"强波特假说"。在政府干预程度越强的地区,当地政府可能越倾向于采用行政性环境规制手段迫使企业进行污染治理,造成了资源的扭曲,不利于绿色全要素生产率的提高;在政府干预程度较弱的地区,当地政府会
【文章来源】:商业研究. 2017,(10)北大核心CSSCI
【文章页数】:9 页
【文章目录】:
一、引言
二、研究方法与理论基础
(一) 绿色全要素生产率的测度
1. 环境技术函数
2. 方向性距离函数 (Directional Distance Function)
3. Malmquist-Luenberger生产率指数
(二) 理论基础
1. 政府干预对环境规制以及绿色全要素生产率 (GTFP) 的影响
2. 环境规制对绿色全要素生产率的影响
三、数据来源、变量选取与模型建立
(一) 数据说明
(二) 变量选取
1. 期望产出,
2. 非期望产出, 即坏的产出:
3. 要素投入:
4. 绿色全要素生产率的测算。
(三) 模型建立
四、实证结果分析
(一) 各类变量的描述性统计分析
(二) 回归结果分析
(三) 稳健性检验———工具变量法 (IV)
五、结论
本文编号:2986058
【文章来源】:商业研究. 2017,(10)北大核心CSSCI
【文章页数】:9 页
【文章目录】:
一、引言
二、研究方法与理论基础
(一) 绿色全要素生产率的测度
1. 环境技术函数
2. 方向性距离函数 (Directional Distance Function)
3. Malmquist-Luenberger生产率指数
(二) 理论基础
1. 政府干预对环境规制以及绿色全要素生产率 (GTFP) 的影响
2. 环境规制对绿色全要素生产率的影响
三、数据来源、变量选取与模型建立
(一) 数据说明
(二) 变量选取
1. 期望产出,
2. 非期望产出, 即坏的产出:
3. 要素投入:
4. 绿色全要素生产率的测算。
(三) 模型建立
四、实证结果分析
(一) 各类变量的描述性统计分析
(二) 回归结果分析
(三) 稳健性检验———工具变量法 (IV)
五、结论
本文编号:2986058
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