采用SBM方向性距離函數(shù)和GML指數(shù)測(cè)算2003～2017年"一帶一路"國內(nèi)沿線城市環(huán)境全要素生產(chǎn)率（ETFP）,并利用雙重差分和傾向得分匹配雙重差分（PSM-DID）方法評(píng)估了"一帶一路"建設(shè)對(duì)沿線城市ETFP的影響,并用古代"絲綢之路"作為工具變量來緩解內(nèi)生性問題。結(jié)果發(fā)現(xiàn),2003～2017年,"一帶一路"沿線國內(nèi)城市ETFP發(fā)展現(xiàn)狀總體較好,綠色技術(shù)進(jìn)步在提升沿線城市ETFP方面發(fā)揮著主要作用。經(jīng)實(shí)證檢驗(yàn),研究結(jié)論依然穩(wěn)健。為此,沿線國內(nèi)城市在下一階段綠色發(fā)展進(jìn)程中,不僅要深度發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步的引擎驅(qū)動(dòng)作用,同時(shí)還要激發(fā)技術(shù)效率的發(fā)展?jié)摿?繼續(xù)深化與"一帶一路"沿線國家和地區(qū)的經(jīng)貿(mào)合作,借力"一帶一路"建設(shè)機(jī)遇,大力發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì),加速自身ETFP增長(zhǎng)。 

【文章來源】：軟科學(xué). 2020,34(05)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

沿線城市整體ETFP的變動(dòng)趨勢(shì)以及驅(qū)動(dòng)力分解

本文利用雙重差分和傾向得分匹配雙重差分評(píng)估了“一帶一路”建設(shè)對(duì)城市ETFP及其分解成分的影響,估計(jì)結(jié)果見表2。表2中第(1)(3)(5)列為匹配前兩組樣本的雙重差分(DID)估計(jì)結(jié)果,第(2)(4)(6)列為匹配后兩組樣本的傾向得分匹配雙重差分(PSM-DID)估計(jì)結(jié)果。從表2可以看出,不管是匹配前還是匹配后,模型(1)至模型(4)中交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)均顯著為正,這說明“一帶一路”建設(shè)對(duì)受“一帶一路”重點(diǎn)影響城市ETFP和技術(shù)進(jìn)步的提升有促進(jìn)作用。這主要是因?yàn)椤耙粠б宦贰苯ㄔO(shè)中的綠色《愿景和行動(dòng)》會(huì)直接影響到城市的綠色研發(fā)投入及綠色“一帶一路”建設(shè)導(dǎo)向下的自主創(chuàng)新意識(shí),通過技術(shù)水平進(jìn)步來促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提升;模型(5)和模型(6)的系數(shù)為負(fù)但不顯著,這表明“一帶一路”建設(shè)對(duì)城市技術(shù)效率存在消極影響但不明顯,結(jié)合三種指數(shù)的測(cè)算公式,進(jìn)一步表明“一帶一路”建設(shè)主要是通過促進(jìn)城市技術(shù)進(jìn)步,進(jìn)而提高城市ETFP。但技術(shù)效率存在一定的“拖累效應(yīng)”,這與圖1中的趨勢(shì)是相吻合的,對(duì)技術(shù)效率的促進(jìn)作用還沒有完全體現(xiàn)。技術(shù)效率的“拖累效應(yīng)”可以從兩個(gè)方面做出解釋:一是粗放式生產(chǎn)模式具有一定的模式“慣性”,對(duì)外部環(huán)境變化的反應(yīng)速度較慢,因此,這導(dǎo)致綠色“一帶一路”建設(shè)在短期內(nèi)對(duì)技術(shù)效率的促進(jìn)作用不能很好地釋放;二是中國城市之間要素流動(dòng)障礙及市場(chǎng)一體化程度不高等制度問題導(dǎo)致城市之間的資源錯(cuò)配問題較為嚴(yán)重,部分城市在要素約束下很難走上集約化增長(zhǎng)道路。在這種情況下,即使存在以綠色“一帶一路”建設(shè)的政策紅利,也很難通過城市資源配置效率的提升來促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提升。表2 “一帶一路”建設(shè)影響城市ETFP及其分解成分的估計(jì)結(jié)果 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 變量 ETFP ETFP GTECH GTECH GEFFCH GEFFCH 匹配前 匹配后 匹配前 匹配后 匹配前 匹配后 DID PSM-DID DID PSM-DID DID PSM-DID Treat×Time 0.0010* 0.0022** 0.0115** 0.0120*** -0.0101 -0.0088 (2.078) (2.573) (2.670) (2.904) (-0.540) (-0.466) 控制變量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes 時(shí)間效應(yīng) Yes Yes Yes Yes Yes Yes 個(gè)體效應(yīng) Yes Yes Yes Yes Yes Yes R-squared 0.173 0.175 0.140 0.140 0.105 0.105 Observations 4275 4245 4275 4245 4275 4245 注:括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為t統(tǒng)計(jì)值; ***、**、*分別表示1%、5%、10%的統(tǒng)計(jì)顯著水平;下同

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]商事制度改革有效激發(fā)創(chuàng)業(yè)了嗎？——來自地級(jí)市的證據(jù)[J]. 黃亮雄,孫湘湘,王賢彬.  財(cái)經(jīng)研究. 2020(02)
[2]中國三大城市群綠色全要素生產(chǎn)率空間差異及影響因素[J]. 李健,劉召.  軟科學(xué). 2019(02)
[3]“一帶一路”建設(shè)對(duì)沿線中國重點(diǎn)省域綠色全要素生產(chǎn)率的影響[J]. 劉鉆擴(kuò),辛麗.  中國人口·資源與環(huán)境. 2018(12)
[4]“一帶一路”沿線省份工業(yè)環(huán)境效率評(píng)價(jià)及影響因素研究[J]. 蘇偉洲,李航,錢昱冰,郭四代.  科技進(jìn)步與對(duì)策. 2018(19)
[5]貿(mào)易開放對(duì)“一帶一路”沿線國家綠色全要素生產(chǎn)率的影響[J]. 齊紹洲,徐佳.  中國人口·資源與環(huán)境. 2018(04)
[6]創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與“一帶一路”綠色全要素生產(chǎn)率提升——基于新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的異質(zhì)性創(chuàng)新分析[J]. 葛鵬飛,黃秀路,韓先鋒.  經(jīng)濟(jì)科學(xué). 2018(01)
[7]“一帶一路”國家綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演變及影響機(jī)制[J]. 黃秀路,韓先鋒,葛鵬飛.  經(jīng)濟(jì)管理. 2017(09)
[8]中國資源配置效率動(dòng)態(tài)演化——納入能源要素的新視角[J]. 陳詩一,陳登科.  中國社會(huì)科學(xué). 2017(04)
[9]高鐵建設(shè)能否重塑中國的經(jīng)濟(jì)空間布局——基于就業(yè)、工資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的區(qū)域異質(zhì)性視角[J]. 董艷梅,朱英明.  中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2016(10)
[10]環(huán)境約束下我國三大城市群全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)差異研究——基于Global Malmquist-Luenberger指數(shù)方法[J]. 金春雨,王偉強(qiáng).  上海經(jīng)濟(jì)研究. 2016(01)



本文編號(hào)：3067710