数字经济对绿色全要素生产率变动的影响

数字化与绿色化的深度融合是推动当前经济高质量发展的动力源泉。数字经济的蓬勃发展对绿色全要素生产率的提升应当存在一定的促进作用，已有的研究主要从减少要素错配、缓解市场扭曲、提升创新效率和技术进步的角度进行探究。

基于目前发展转型的大背景下，以数字经济发展对绿色全要素生产率变动的影响为切入点，通过对创新效率与要素错配的分析，建立数字经济发展影响绿色全要素生产率变动的理论模型，揭示数字经济发展促进绿色全要素生产率的内在机制。

本次为大家提供省级&地级市的数字经济测度数据和绿色全要素生产率数据，可供大家选择进行学术研究！

数据来源：国家统计局；各省、市级统计年鉴

时间跨度：1990-2021、2000-2019

区域范围：31省、各地级市

指标说明：

附在文件内

31省数字经济测算指标（1990-2021年）

地级市数字经济测算

地级市绿色全要素生产率(2000-2019)

全国各省-绿色全要素生产率GTFP面板数据（2004-2018年）

数据一：全国31省数字经济发展测算指标

1、数据来源：国家统计局

2、时间跨度：1990-2021年

3、区域范围：全国31省

4、指标说明：可作为2、3级指标进行数字经济、经济发展程度等的测算

行政区划代码	移动短信业务量(亿条)
地区	移动电话通话时长(万分钟)
经度	移动电话去话通话时长(万分钟)
纬度	移动电话非漫游去话通话时长(万分钟)
年份	移动电话国内漫游去话通话时长(万分钟)
邮电业务总量(亿元)	移动电话国际及港澳台漫游去话通话时长(万分钟)
邮政业务总量(亿元)	移动电话年末用户(万户)
电信业务总量(亿元)	3G移动电话用户(万户)
函件数(亿件)	固定电话年末用户(万户)
包裹数(万件)	城市电话年末用户数(万户)
报刊期发数(万份)	城市住宅电话年末用户数(万户)
汇票业务(万笔)	农村电话年末用户数(万户)
集邮业务量(万枚)	农村住宅电话年末用户数(万户)
固定本地电话通话时长(万分钟)	公用电话用户(万户)
固定长途电话通话时长(万分钟)

其他相关指标（2011-2020）：

光缆长度（公里）、移动电话基站数（万个）、移动电话普及率（每百人部数）、互联网宽带接入端口数（万个）、互联网上网人数（万人）、互联网域名数（万个）、软件业收入（万元）、数字金融覆盖广度、数字金融使用深度、数字金融数字化程度、网上移动支付水平、规模以上工业企业R&D人员折合全时当量（人年）、规模以上工业企业R&D经费支出（万元）、规模以上工业企业R&D项目(课题)数（项）、技术合同成交总额（万元）、专利申请数（件）、发明专利申请数（件）、专利申请授权数（件）、信息服务业从业人数（万人）、信息服务业产值（亿元）、电信业务量（亿元）等

数据二：地级市数字经济指标

1、数据来源：国家统计局

2、时间跨度：2022-2019年

3、区域范围：全国200＋地级市

4、指标说明：可作为2、3级指标进行数字经济、经济发展程度等的测算

主要指标有合成指标：地级市数据经济指数（主成分法——电信业务收入万元    信息传输计算机服务和软件业人    互联网宽带接入用户数万户    移动电话用户数万人    普惠金融指数构成）

数据三：中国各地级市绿色全要素生产率

2、时间跨度：2000-2019年

3、区域范围：包含421个行政区样本，四个直辖市为区级层面数据，其他行政区为地市层面样本

4、数据说明：

全要素生产率也被称为综合要素生产率，是经济增长领域中的一个重要概念，可以理解为各要素（如资本和劳动等）投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加，是剔除要素投入贡献后所得到的残差。全要素生产率由于不能直接观测得到，因此在研究中常常需要估计得出。

借鉴 Pastor 等(2005)的方法，在全局参比的数据包络分析框架下，综合考虑非期望产出的超效率SBM模型和Malmquist生产率指数对城市全要素生产率增长进行测度。全局参比的方法是利用整个考察期间所有决策单元的投入产出数据构建最佳生产前沿，将不同时期的决策单元均在全局最佳生产前沿下进行测度，有效解决测度存在不可行解及跨期不可比等问题。计算过程中受统计口径的局限，用电量数据采用市辖区的数据，其余变量为全市口径。

部分数据如下：



数据四： 各省GTFP绿色全要素生产率面板数据

2、时间跨度：2004-2018年

3、区域范围：全国30个省和直辖市

4、数据说明：

部分数据如下：



计算方式：

以2004年为基期，基于非期望产出，使用非导向的SBM模型-GML指数进行测度，超效率和非超效率的，一样算了一份，结果与MAXDEA软件测算的一样。
2004年的GTFP均为1，MI指数即绿色全要素生产率的变化率，不过绿色全要素生产率我也折算出来了。

其中：投入1为劳动投入，采用各省份年末就业人员数，数据来源于各省市自治区的统计年鉴或该省的国民发展与统计公报。
投入2为资本投入，采用永续盘存法进行衡量，以2000年为基期，数据来源于丁菜菜。链接如下https://bbs.pinggu.org/thread-10777343-1-1.html
投入3为能源投入，采用各省市自治区的能源消费量（万吨标准煤），数据来源于《中国能源统计年鉴》。

期望产出为各省市自治区的实际GDP，以2004年为基期进行折算。

非期望产出的选择为（1）工业废水中COD排放量；2）工业SO2排放量。来源于《中国环境统计年鉴》，指标选择参考《基于DEA方法的我国省际绿色全要素生产率评估——不同模型选择的差异性探析》——冯杰 张世秋

参考文献：

[1]朱喜安,马樱格.数字经济对绿色全要素生产率变动的影响研究[J].经济问题,2022(11):1-11.DOI:10.16011/j.cnki.jjwt.2022.11.001.

[2]魏丽莉,侯宇琦.数字经济对中国城市绿色发展的影响作用研究[J].数量经济技术经济研究,2022,39(08):60-79.DOI:10.13653/j.cnki.jqte.2022.08.005.

[3]刘维林,王艺斌.数字经济赋能城市绿色高质量发展的效应与机制研究[J].南方经济,2022(08):73-91.DOI:10.19592/j.cnki.scje.391931.