流通创新与制造业全要素生产率提升

本文运用DEA方法计算制造业和流通业全要素生产率并对其进行分解,使用1999-2010年我国31个省数据构建面板数据模型,实证研究流通创新对制造业全要素生产率提升的绩效。结果表明,流通技术进步和组织创新对制造业全要素生产率的提升产生较为明显的促进作用,而技术效率对制造业全要素生产率提升的作用不显著。运用D-M检验的结果表明,制造业效率提升对流通业的技术进步和规模效率存在内生性影响,而对流通业技术推广没有影响。运用2SLS处理模型的内生性,进一步支持流通技术进步和组织创新估计结果的稳健性。     

数字金融发展、银行区际竞争与城市全要素生产率

选取2011—2020年中国283个地级市数据实证检验数字金融、银行区际竞争与地区全要素生产率之间的关系。研究表明:数字金融有效提升了城市全要素生产率,在考虑内生性问题以及稳健性检验之后,结论依然成立;以区际银行竞争为代表的传统金融挤出了数字金融的发展,削弱了数字金融对全要素生产率的提升作用;对全要素生产率分解后发现数字金融显著提升了地区的技术效率,数字金融在高生产率、普通城市、低产业结构以及数字金融元年之后对各地级市全要素生产率提升作用更大。     

数据要素市场发展与生产率提升

本文从中国制造业迫切需要实现全要素生产率持续提升这一现实出发，结合当前正在重点推进的要素市场化配置改革，着重关注了数据要素市场发展对制造业全要素生产率提升的影响。本文以大数据发展反映数据要素市场发展状况，结合2011—2020年A股上市公司数据，研究发现：大数据发展水平显著促进了制造业企业全要素生产率提升，该结论在控制内生性问题等一系列稳健性检验后仍成立。“十三五”期间的政策支持改善了大数据发展水平的作用效果，而沿海城市、省会城市和数据法治建设更完善的地区大数据发展水平的促进作用更明显，大数据发展水平对智能化程度较高企业的促进作用更大。进一步地，大数据发展水平对制造业企业全要素生产率提升的促进作用，主要是通过优化要素资源配置、降低交易成本、提高管理效率等机制实现的；而劳动力市场、资本市场与技术市场等要素细分市场发展，增强了大数据发展水平的作用效果。本文验证了大数据发展水平在制造业企业生产率提升中的重要作用，为数据要素市场发展与制造业高质量发展提供了有益的参考依据。     

金融发展对制造业全要素生产率增长的驱动研究——基于江苏省数据的实证分析

本文基于江苏省的数据,实证研究了金融发展对制造业全要素生产率（TFP）的驱动。基于Malmquist指数测度了制造业全要素生产率,发现得益于技术效率（EC）和技术进步（TP）的增长,1998～2009年制造业全要素生产率以年均8%的速率增长。通过对全要素生产率与金融发展进行协整分析和Granger因果检验,发现两者间存在协整关系,且滞后1到3阶时,金融发展是全要素生产率的Granger原因,反之则不成立,基于实证结果提出了相应的政策建议。     

外商直接投资对湖北制造业技术进步的影响

文章利用要素份额法计算出各要素投入的产出弹性以及全要素生产率对产出增长的贡献,然后通过检验外资与全要素生产率的相关性,衡量了外资对湖北省制造业技术进步的影响。结果发现:近年来外资对湖北省制造业无论是高科技产业还是一般传统产业的技术进步都没有明显的推动作用。湖北省制造业的技术进步主要依靠自主创新来推动。     

数字经济促进全要素生产率提升的效应评价

数字经济的发展为我国转变发展方式、实现经济高质量发现提供了新的契机。在此背景下,采用面板数据模型估计了数字经济对我国地区全要素生产率的影响,并进一步将全要素生产率分解为技术进步和技术效率,探讨数字经济对全要素生产率的影响机制。结果发现：首先,数字经济整体上可以促进全要素生产率进步,且在进行内生性处理和稳健性检验后,这一结论依然较为稳健。其次,从全要素构成来看,数字经济促进技术效率提升在全要素生产率进步中发挥了主要作用,无论对于技术效率低的地区还是技术效率高的地区,数字经济均能促进其技术效率提升。最后,数字经济整体上对技术进步的影响则不显著,只有技术进步本身较高的地区才能充分利用数字经济带来的优势,进一步提高技术水平。     

人工智能提升了中国制造业企业的全要素生产率吗

当今世界,人工智能已成为提升全要素生产率、建设制造强国、推动综合国力提升的新引擎。在对人工智能赋能制造业企业全要素生产率效应理论分析的基础上,构建人工智能创新指标体系,基于2015—2021年制造业上市公司面板数据,实证研究了人工智能对制造业企业全要素生产率的影响,结果表明,人工智能对制造业企业全要素生产率提升具有显著正向效应,且存在明显的地区、行业、所有制企业异质性,人工智能通过创新链、产业链、供应链的精准匹配等中介效应,对制造业企业全要素生产率产生促进作用。资产总额、前五大股东集中度、员工数量等均对制造业企业全要素生产率产生了积极影响。     

制造业数字化与服务化转型的耦合交互及其生产率效应研究

制造业转型目前存在数字化与服务化滞后的双重困境，企业数字化与服务化的耦合是实现制造业升级的关键。基于历年的投入产出表，发现中国各省市制造业数字化与服务化发展存在耦合协调的问题。以企业全要素生产率为切入点，从理论和实证方面揭示制造企业数字化与服务化交互对生产率的影响效应与机制。研究结果表明，制造企业数字化与服务化在生产率提升上具有明显的交互效应，且数字化与嵌入式或连续型服务化的交互效应更显著。异质性分析发现，两者的交互效应表现在数字经济发展水平高或知识产权保护力度大的地区、劳动和资本密集型制造业以及成长期企业。进一步的研究显示，制造业数字化与服务化的交互通过促进企业创新，提升了全要素生产率。鉴于此，本文提出了推进制造业数字化和服务化耦合发展的建议。     

产业政策提升中国数字企业的全要素生产率了吗？

提升数字企业全要素生产率是促进数字经济高质量发展的必要方式,而产业政策的有效使用将对这一过程起到重要的推动作用。本文利用2007-2020年中国数字行业上市企业的面板数据,实证检验了政府补贴、税收优惠、信贷支持和市场准入四类产业政策对数字企业全要素生产率的影响。研究发现,信贷支持显著促进了数字企业全要素生产率的提升,市场准入则起到显著的负向作用,政府补贴和税收优惠对数字企业全要素生产率的增长无明显效果,该结论在进行一系列稳健性检验后仍保持稳健。异质性和作用机制检验的结果表明,产业政策对数字企业全要素生产率存在产权、企业规模和企业生命周期方面的异质性作用,信贷支持和市场准入则分别通过缓解企业融资约束和加剧企业过度投资的方式影响数字企业的全要素生产率。本文的研究结论对于政府制定更为精准有效的产业政策具有一定的启示意义。     

“营改增”政策对制造业企业全要素生产率存在溢出效应吗

基于"营改增"改革的准自然实验,以企业全要素生产率为切入点,利用双重差分法研究了"营改增"政策对制造业上市企业全要素生产率的溢出影响及其中介机制。研究发现:"营改增"政策提升了制造业上市企业的全要素生产率,税改前增值税税负越重,政策效应下全要素生产率提升幅度越大。异质性检验表明,"营改增"政策对全要素生产率的正向溢出效应在非国有企业、高成长性企业以及小规模企业中更显著。中介机制分析发现,"营改增"政策能够通过缓解融资约束、增强规模效应、提升劳动产出效率以及促进研发投入这四条路径来提升企业的全要素生产率,且非国有企业、高成长性企业以及小规模企业在上述路径中受益程度更显著。研究结论为减税政策如何影响企业全要素生产率提供了经验证据,对政府进一步深化税制改革具有重要的理论和现实意义。     

制造业FDI行业内和行业间溢出对全要素生产率变动的影响*

在中国制造2025的大背景下,如何利用FDI来促进制造业全要素生产率、技术效率与技术水平的提升具有重要意义。采用2005—2014年中国制造业的26个行业的面板数据实证分析FDI行业间和行业内的技术溢出对全要素生产率变动的影响,结果发现行业内直接溢出能有效促进内资制造业全要素生产率和技术效率的提高;行业内间接溢出则会挤占内资企业的生存空间阻碍全要素生产率、技术效率和技术水平的增长;行业间后向关联程度能显著且明显地促进内资制造业全要素生产率和技术效率的提升;行业间前向关联程度能显著但微弱地抑制内资制造业全要素生产率和技术效率的提升。     

人工智能、技术外溢与绿色全要素生产率

人工智能通过推动节能降碳、完善环境治理、发挥技术外溢效应，助推绿色全要素生产率攀升。从人工智能视角探索提升绿色全要素生产率的路径，选取2011—2018年省际面板数据，厘清并检验人工智能与绿色全要素生产率之间的关系。研究发现：首先，人工智能显著提高了绿色全要素生产率。其次，人工智能通过技术外溢的遮掩效应强化了对绿色全要素生产率的提升作用。最后，分地区样本的考察显示地区间存在一定的异质性：中西部地区人工智能对绿色全要素生产率的提升作用比东部地区更为显著；相较于南部地区，北部地区人工智能对绿色全要素生产率的影响效果更为显著。     

数字赋能、产业链整合与全要素生产率

数字赋能为提升企业全要素生产率提供了“弯道超车”的新契机。本文利用2011—2020年中国1075家沪深A股制造业上市公司的数据,运用面板固定效应和中介效应模型,验证了数字赋能与企业全要素生产率之间的关系,并创新性地提出产业链整合的逻辑框架和测量方法。研究发现：数字赋能促进了企业全要素生产率,数字赋能提升1单位,企业全要素生产率提升0.26%;数字赋能通过提升企业专业化分工水平和供应链效率等进行产业链整合,进而提升其全要素生产率;数字赋能对企业的全要素生产率的影响效应因企业性质、行业特征、营商环境等的不同而存在异质性,非国有、非高技术类、地区营商环境较好的企业数字赋能对全要素生产率的影响效应更高。本研究有助于增进对数字赋能如何影响全要素生产率的理解,解释了“索洛悖论”来自于产业链整合的差异性,这为数字赋能制造业企业转型升级、促进企业高质量发展提供了重要启示。     

数字经济、低碳技术创新与全要素碳生产率

选取2010—2021年中国30个省份面板数据构建多元回归模型，实证考察数字经济对全要素碳生产率的影响，并探究低碳技术创新的中介效应和政府治理能力的门槛效应。研究表明，数字经济对全要素碳生产率的影响具有“U”型特征，且该效应在东部和中部地区、大数据综合试验区试点地区更显著。机制检验表明，数字经济可通过提升低碳技术创新水平，间接促进全要素碳生产率增长。门槛效应检验结果显示，伴随政府治理能力不断提升，数字经济对全要素碳生产率的影响作用由负转正。鉴于此，提出激发数字经济节能减排活力、构建绿色低碳技术体系、提升政府治理能效的相关建议，为践行中国式现代化道路提供理论参考。     

地方债发行能否推动实体企业高质量发展？——基于中国A股和新三板制造业上市公司数据的实证研究

对中国2015—2021年制造业上市公司财务报表和地方债数据的关系研究表明：地方债水平的提高能显著提升中国制造业企业全要素生产率。机制分析发现,地方债发行通过缓解融资约束、刺激企业加大研发投入,促进了制造业企业全要素生产率提升,但也减缓了高素质人才的积累。异质性分析发现,专项债比一般债更能显著提升制造业企业全要素生产率,并且地方债发行对提高大中型企业、国有企业、非劳动密集型企业、经济发达地区、低债务水平地区企业的全要素生产率的作用更加显著,进一步研究发现,地方债发行规模与企业高质量发展存在倒U型关系,地方债水平超过0.0773极值后,地方债发行会不利于企业全要素生产率提高,抑制企业高质量发展。研究结论对坚持通过地方债发行促进经济发展和企业高质量发展的政策具有重要现实意义。     

“双碳”目标下碳交易与制造业绿色全要素生产率——基于异质性技术创新模式的机制检验

碳交易是推动制造业绿色发展,实现“双碳”目标的重要市场化工具,交易价格和市场规模能够反映碳交易实施状况,是影响制造业绿色全要素生产率的重要因素。从碳交易价格和市场规模切入,基于2008—2020年中国内地30个省份面板数据,构建连续型双重差分模型评估碳交易对制造业绿色全要素生产率的作用效果,并考察异质性技术创新模式的传导路径。结果表明,提高碳交易价格和扩大市场规模均能显著提升制造业绿色全要素生产率。机制检验表明,碳交易价格和市场规模能够推动自主创新、减少技术改造投入,进而影响制造业绿色全要素生产率,而技术引进并非有效路径。进一步研究发现,自主创新对技术改造存在挤出效应。研究结论对完善碳交易制度顶层设计、精准制定技术创新配套政策具有重要启示意义。     

生产性服务业FDI对我国制造业技术溢出的渠道分析

本文首先采用Malmquist指数法测算了制造业全要素生产率,并将其增长分解为技术进步和技术效率变化,然后利用省级面板数据考察了生产性服务业FDI对我国制造业的技术溢出效应。结论表明:生产性服务业FDI对制造业生产率的提高具有明显的溢出效应,从溢出渠道看,技术效率效应大于技术进步效应。与制造业FDI相比,生产性服务业FDI对制造业生产率的影响较大,且制造业FDI主要通过技术进步渠道来提升制造业生产率的,二者溢出渠道不同。提升制造业生产率的动力因素呈现地区分化特征,中东部地区主要有生产性服务业FDI、RD投入和人力资本投入等,而西部地区主要依靠人均资本存量、制造业FDI和贸易开放等,这具有一定的政策含义。     

装备制造业全球价值链融入程度与技术进步效应研究

构建融入全球价值链（GVC）与技术进步效应的分析框架并提出研究假设,利用1999-2015年中国装备制造业7个细分行业面板数据,测算装备制造业融入GVC的程度指数和全要素生产率。结果显示,融入GVC程度指数整体呈现“W”型特征,2015年相比1999年呈上升趋势,各细分行业技术进步较为明显。实证结果表明：融入GVC对全要素生产率提升具有促进作用,但同时由于阻碍效应的存在,导致融入GVC与全要素生产率两者间呈现U型曲线关系。这是对融入GVC能够促进技术进步相关观点的重新认识。另外,产权制度因素、高素质科研人员规模能够显著促进技术进步;研发投入强度、出口密集度、条件建设强度在一定程度上阻碍了技术进步,但不显著。研究结论对于中国装备制造业通过融入GVC提高全要素生产率、实现技术进步具有重要政策启示。     

制造业服务化会加剧中间品进口依赖吗？

基于世界投入产出数据库（WIOD）的投入产出表和社会经济账户,在科学测度制造业服务化和制造业三类中间品进口依赖的基础上,引入技术距离和规模效应,深入剖析制造业服务化对制造业三类中间品进口依赖的作用机制,并进一步分析了制造业中间品进口依赖的全要素生产率效应。研究发现：①制造业服务化会加剧制造型中间品进口依赖,缓解生产服务型和生活服务型中间品进口依赖,该结论在多维检验中均稳健存在;②引入技术距离后制造业服务化对制造型和生产服务型中间品进口依赖的边际效应呈倒U型,制造业服务化的边际效应受技术距离的影响;③行业规模扩大能够有效缓解制造业中间品进口依赖,随制造业服务化的提升对制造型中间品进口依赖的缓解作用加强;④制造业三类中间品进口依赖均能够有效提高一国全要素生产率。     

数字经济对大中小企业全要素生产率影响的鸿沟效应

数字经济是驱动企业发展的重要动力，但在企业间仍存在不均衡问题。本文以2011—2020年沪深A股制造业上市公司为样本，以国家级大数据综合试验区代表数字经济发展，检验了数字经济发展对企业全要素生产率影响是否存在鸿沟效应。研究发现：数字经济发展对企业全要素生产率的影响在大企业与中小企业间存在明显的鸿沟效应；影响机制在于数字经济发展扩大了两类企业间数字化转型的差距，从而导致两者全要素生产率差距的进一步扩大。进一步研究发现，对于融资能力较强、技术创新能力较强以及组织适应性较强的大企业，数字经济发展对提高企业全要素生产率发挥了更显著的作用。本研究对政府如何更好地发展数字经济，中小企业如何借助数字经济实现数字化转型价值最大化具有积极的政策意义和实践参考。