绿色生产率的其他应用研究探讨

基于绿色全要素生产率的测算，有学者将该方法应用于对能源效率、碳效率、环境绩效等的测算和分析。对能源效率的测算，雷明等基于中国18 个行业2000—2007 年的面板数据，在环境约束下测算了能源效率改变指数、污染效率改变指数和动态进步指数（雷明，2012）。张少华和蒋伟杰基于投入冗余的全要素生产率指数（ISP）对中国1995—2009 年的能源生产率进行了重新测度和分解。实证结果发现在2002 年之前，能源技术变化是能源生产率提高的主要原因，2002 年之后能源技术效率变化是推动中国能源生产率保持增长的主要因素，并且技术变化是导致中、西部地区与东部地区能源生产率水平差距增大的主要原因（张少华和蒋伟杰，2014）。王兆华和丰超基于四阶段全局DEA 和方向距离函数，对2003—2010 年中国区域全要素能源效率进行了测算，并且从外部运营环境和行业内部因素两个角度分析了中国全要素能源效率的影响因素（王兆华和丰超，2015）。

关于碳效率的测算，Zhou 等基于Malmquist-Luenberger 生产率指数对18 个国家的碳排放绩效进行了测算，认为技术进步是提高全要素生产率增长的关键（Zhou 等，2010）。李健和邓传霞基于考虑松弛变量的规模方向距离函数对中国各省份二氧化碳排放效率进行了测算（李健和邓传霞，2015）。胡鞍钢等基于真实储蓄的计算框架，综合考虑过度能源消耗、矿产消耗和二氧化碳排放的因素，计算了中国高耗能行业的真实增加值、真实资本存量和真实全要素生产率。从真实全要素生产率的测算结果来看，上游行业在生产环节为下游行业的产出环节补贴了真实全要素生产率（胡鞍钢等，2015）。(www.xing528.com)

关于环境绩效的测算，Kumar 考虑到二氧化碳排放，运用Malmquist-Luenberger 方法测算了1971—1992 年41 个发达和发展中国家的环境绩效，认为这比采用传统全要素生产率测算得到的环境规制效果更合理（Kumar，2006）。Oh 和Heshmati 基于DDF 与序列生产可能集，提出了Sequential Malmquist-Luenberger 指数方法，并在实证部分对OECD 国家的环境绩效进行了测算，发现技术效率在前期是生产率增长的主要驱动因素，而技术进步的影响在后期更加显著（Oh ＆ Heshmati，2010）。