地级市绿色全要素生产率数据（2025年更新）

地级市绿色全要素生产率数据（2025年更新）

一、地级市绿色全要素生产率数据（2025年更新）数据下载地址

数据下载地址：地级市绿色全要素生产率数据

二、地级市绿色全要素生产率数据核心定义与内涵

地级市全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）是衡量城市生产效率的核心指标，反映单位投入（人力、物力、财力）的产出效率。其本质是技术进步、效率改善和规模效应对经济增长的综合贡献，是突破资源约束、实现高质量发展的关键驱动力。

三、地级市绿色全要素生产率数据来源与覆盖范围

1.权威数据源

统计年鉴：主要依托《中国城市统计年鉴》及各省、地级市统计年鉴，确保数据权威性。

专项数据库：整合能源、环境、产业等领域的专业年鉴（如《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》），补充微观层面数据。

学术研究资源：部分数据来自高校或研究机构发布的测算成果，如421个地级市1949-2020年TFP数据集。

2.时间跨度与更新频率

长期序列：覆盖1949-2024年，其中1978-2022年数据较为完整，支持改革开放以来的经济增长分析。

动态更新：近年数据（如2020-2024年）随统计年鉴发布逐年补充，反映最新经济态势。

3.地域覆盖

包含全国421个地级市（含自治州、盟），覆盖东、中、西部及东北地区，支持区域对比研究。

四、地级市绿色全要素生产率数据测算方法与模型

1.主流测算方法

参数法：

索洛残差法：通过产出增长率扣除劳动和资本投入增长率，估算TFP“余值”，适用于宏观经济增长分析。

随机前沿分析（SFA）：考虑生产过程中的随机误差，构建生产函数前沿面，估算效率损失，适用于微观企业或行业研究。

非参数法：

数据包络分析（DEA-Malmquist）：无需预设生产函数形式，通过比较实际产出与前沿面距离测算效率变化，适用于多投入多产出场景。

混合方法：结合参数与非参数法优势，如三阶段DEA模型，剔除环境因素干扰，更精准反映管理效率。

2.模型扩展与创新

异质性处理：针对地级市间技术差异，采用固定效应模型（FE）或随机效应模型（RE）分离不可观测异质性。

内生性问题解决：引入广义矩估计（GMM）或工具变量法，缓解资本存量与TFP的双向因果关系。

规模效应量化：通过超越对数生产函数或CES生产函数，分解规模报酬变化对TFP的贡献。

3.投入产出指标设计

投入指标：

劳动：全社会从业人员数、规模以上工业企业从业人员数。

资本：固定资产投资、资本存量（采用永续盘存法核算）。

能源：全社会用电量、供水总量、供气总量。

产出指标：

期望产出：实际GDP、人均社会消费品零售总额、城市绿化面积。

非期望产出：工业废水排放量、二氧化硫排放量、工业烟粉尘排放量（绿色TFP测算中纳入）。

五、数据应用场景

1.政策评估

分析营商环境优化、创新驱动战略对TFP的提升作用，为政策调整提供依据。

例如：深圳TFP增长与科技企业数量、碳交易市场活跃度密切相关，验证了创新与绿色转型的协同效应。

2.区域发展对比

通过时间序列分析，量化不同地区TFP演化路径。

例如：北京中关村与亦庄经开区TFP对比，揭示创新资源集聚与产业转移的协同效应。

3.产业升级研究

结合产业结构合理化指数（泰尔指数），分析TFP变化对产业高级化的驱动作用。

例如：长三角地级市TFP提升与制造业服务化、数字经济渗透率正相关。

4.绿色经济分析

测算绿色全要素生产率（GTFP），评估环境规制对生产效率的净影响。

例如：2005-2020年地级市GTFP数据显示，环境执法强度每提高1%，GTFP增长0.3%-0.5%。