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2026-03-03
地级市绿色全要素生产率

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参考文献

[1]谢地,王灵祎.能源转型政策与城市绿色全要素生产率提升——基于新能源示范城市试点政策的准自然实验[J].工业技术经济,2025,44(08):107-117.[2]佘硕,王巧,张阿城.技术创新、产业结构与城市绿色全要素生产率——基于国家低碳城市试点的影响渠道检验[J].经济与管理研究,2020,41(08):44-61.DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2020.08.004.
[3]张军,吴桂英,张吉鹏.中国省际物质资本存量估算:1952—2000[J].经济研究,2004,(10):35-44.
[4]苏科,周超.人力资本、科技创新与绿色全要素生产率——基于长江经济带城市数据分析[J].经济问题,2021,(05):71-79.DOI:10.16011/j.cnki.jjwt.2021.05.011.
[5]李鹏升,陈艳莹.环境规制、企业议价能力和绿色全要素生产率[J].财贸经济,2019,40(11):144-160.DOI:10.19795/j.cnki.cn11-1166/f.20191111.006.

计算说明


地级市绿色全要素生产率(GTFP)是衡量地级市在经济增长过程中,综合考量资源利用效率、环境保护及可持续发展能力的核心指标。绿色全要素生产率被视为实现人与自然和谐共生、推动经济高质量增长的关键 。它克服了传统 全要素生产率忽视环境成本的局限,能够更真实地反映一个城市在保护生态环境前提下的经济效率 。

包含SBM、SBM-DDF、EBM-GML三种模型的代码。
Färe 等提出的非径向 SBM 模型和环境技术函数能够显著地解决松弛变量问题,并对投入、产出以及环境污染间的关系进行综合考虑。
SBM-DDF(基于松弛变量的方向距离函数模型,Slacks-Based Measure - Directional Distance Function)是数据包络分析(DEA)领域中一种用于衡量生产效率的非径向、非角度算法。
EBM-GML 是数据包络分析(DEA)中一种用于测度全要素生产率动态变化的进阶算法。它由 EBM 模型(混合距离函数模型)与 GML 指数(全局 Malmquist-Luenberger 指数)结合而成。


与一般的全要素生产率不同,绿色全要素生产率更强调资源与环境的约束,因此在产出指标中还将包括废气、废水和固体废物三类非期望产出。

投入产出表
类别

变量

指标

投入

劳动力

从业人员

资本

资本存量

资源

全社会用电量

期望产出

经济产出

地区生产总值

非期望产出环境污染

工业废水排放量

工业二氧化硫排放量

工业烟尘排放量




数据说明

样本选择:280个地级市2006-2024年数据


赠送超值上市基本信息:
证券代码、统计截止日期、上市公司ID、证券简称、ABH股交叉码、行业名称、行业代码、中文全称、公司成立日期、首次上市日期、法人代表、注册资本、公司网址、经营范围、主营业务、上市状态、注册具体地址、注册地址所属省份、注册地址所属城市、注册地经度(E)、注册地纬度(N)、公司办公地址、办公地址经度、办公地址纬度、办公地址邮政编码等。

再额外赠送超值上市常用分组指标:是否 ST或PT、是否金融业、资产负债率是否大于1、是否沪深A股、
是否北京A股、行业名称、行业代码、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、分东部地区、中部地区、西部地区、是否高科技行业、是否重污染行业

描述性统计
QQ截图20260303110534.jpg


相关性分析
QQ截图20260303110510.jpg

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