人力资本构成、生产率差距与全要素生产率——基于中国省级面板数据的分析

利用中国1987-2008年省级面板数据,本文实证研究了人力资本构成和生产率差距对全要素生产率的影响.估计结果显示,在其他条件不变时,高技术人力资本和低技术人力资本对全要素生产率增长都有显著的正效应,其中高技术人力资本的作用更大;两种层次人力资本对全要素生产率的边际影响依赖于该地区全要素生产率与全国最高全要素生产率之间的距离,高技术人力资本对全要素生产率的促进作用存在门槛效应,当生产率差距较小时,高技术人力资本对提高全要素生产率的作用较大,当生产率差距较大时,全要素生产率增长则主要依赖于低技术人力资本的积累.     

区域差距与中国环境全要素生产率

本文将COD和S02去除量作为产出,通过Malmquist指数测度1992-2009年中国28个省市的环境全要素生产率,并从不同角度分析区域经济差距对它的影响.我们发现,人均GRP和环境全要素生产率之间具有倒“U”型曲线关系,区域差距缩小带来生产率增长差距的缩小.工业化程度提高导致生产率增长率下降,而外贸依存度和人口密度对其有显著正向影响,中国没有完全走出粗放增长模式.另外,横向经济区划对于区域经济差距和生态环境问题的解决有一定启发意义.     

财政支出波动对全要素生产率增长的影响研究——基于1979-2018年省际面板数据的实证分析

关注财政支出与全要素生产率增长的关系,具有较强的现实意义.在面对为实现经济增长由要素消耗向全要素生产率增长转变的转型期,政府更加倚重积极的财政政策,试图通过积极的财政政策达到稳定经济增长的同时,促进经济结构优化和产业升级.基于此,文章引用1979-2018年省际面板数据,检验了财政政策波动对全要素生产率增长的影响效应及其传递渠道.结果 显示:财政政策波动与全要素生产率增长具有显著的负向关系,财政政策影响全要素生产率增长的作用渠道主要是宏观经济波动.     

所得税负担会影响地区全要素生产率吗？ ——基于省际面板数据的实证分析

本文利用2003—2017年中国大陆地区30个省份的面板数据,采用非参数DEA-Malmquist测算方法和双向固定效应面板回归模型,实证检验了所得税减免对地区全要素生产率的影响机理及效应。研究发现:所得税减免能够显著促进地区全要素生产率水平的提高,且相对于个人所得税减免而言,企业所得税减税对全要素生产率的影响作用更大,从而证实了"所得税减免→人力资本积累或企业技术创新→全要素生产率提升"的作用路径;分区域来看,中部地区所得税减免对全要素生产率的促进作用较为明显,而在东西部地区其效果并不明显。本文的研究结论对于当前政府进行结构性减税降费以刺激经济活力的政策实施具有重大意义。     

数据交易平台建设如何影响企业全要素生产率

本文以政府参与型数据交易平台建设反映数据要素市场发展,在理论分析数据交易平台建设影响企业全要素生产率的基础上,结合数据交易平台建设实践与2011—2020年A股上市公司数据,运用渐进DID方法对理论预期进行了验证。研究发现：数据交易平台建设显著地促进了制造业企业全要素生产率增长,这一结论在安慰剂检验、PSM-DID等一系列稳健性检验后仍然成立;数据交易平台建设的促进作用是通过降低交易成本、提高创新效率与生产效率等机制实现的。数字基础设施、数据应用场景等数据产业链关键环节强化了数据交易平台建设的促进作用;而且数据法治建设、数据安全保障等数据治理水平提高,增强了数据交易平台建设的影响。此外,对于规模较大、智能化水平较高、技术密集度较高以及政府数据开放度较高地区的企业来说,数据交易平台建设的促进作用更强。本文的研究验证了数据交易平台建设在制造业全要素生产率增长中的重要作用,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。     

中国工业全要素生产率的区域差异分析

本文利用1998-2007年省级面板数据,对中国工业全要素生产率的变动趋势以及影响因素进行了分析.研究结果显示,中国工业全要素生产率在2002年后呈增长态势,中部地区工业全要素生产率高于东部地区,东部地区高于西部地区.在影响工业全要素生产率的因素中,集聚经济效应对全要素生产率有正向影响,国有经济比重则对全要素生产率有负向影响.研发投入在全国层面和东部区域对工业全要素生产率具有正向影响,在中西部区域则对工业全要素生产率影响不显著.人力资本水平则对工业全要素生产率没有显著影响.     

金融发展与全要素生产率增长* ——基于中国省际面板数据的实证分析

本文以2000-2012年中国省际平衡面板数据为样本,从金融规模发展和金融效率发展两个维度衡量金融发展水平,实证检验金融发展与全要素生产率增长的联系以及中间渠道。研究结果发现,2000-2012年中国全要素生产率出现正增长且主要是由技术进步推动的;无论是从金融规模发展角度还是从金融效率发展角度去分析,都证实了金融发展显著地促进了全要素生产率的增长,金融效率发展的全要素生产率增长效应显著地高于金融发展规模的全要素生产率增长效应,且金融发展促进全要素生产率增长的中间渠道是技术进步效应而非技术效率增长效应;通过引入衡量金融发展缺陷程度指标（民间金融发展规模）,证实了中国金融发展体系效率低下。民间金融发展具有TFP增长效应,且民间金融发展TFP增长效应要显著地大于正规金融发展的TFP增长效应。     

要素错配与中国工业增长

采用一个测度要素错配对总生产率效应的核算框架,使用中国工业1994～2011年两位数行业的数据,在行业层面上研究了要素错配对产出、生产率的影响。结果显示,行业间的生产率增长和要素配置扭曲程度均存在很大差异,2009～2011年要素错配引起的产出缺口约为29％,通过优化要素配置提升中国工业增长效率的潜力很大。分行业来看,资源垄断性行业存在严重的资本和劳动错配;劳动配置效应比较大的行业主要是劳动力不足的技术密集型行业和劳动力过剩的劳动密集型行业。分要素来看,资本错配程度更高,资本投入和资本配置效应对产出增长的作用更大。     

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。     

公司并购与全要素生产率变化研究

对并购绩效的研究表明并购通常不能创造股东超额收益,但从并购前后企业全要素生产率的变化来看,大部分企业的产出效率得到了显著提升。本文通过对我国上市公司2002—2014年并购案例的研究发现,并购重组能够提升企业的全要素生产率,企业全要素生产率的增长是通过技术效率、生产效率和配置效率三个方面实现,而规模效率对企业产出效率增长的贡献不明显。     

总需求、国际贸易与我国省际生产率变化——基于省际面板数据的研究

全要素生产率的提高是促进经济持续增长的重要原因,对生产率的研究,主要是从供给方面展开的,本文试图从需求角度研究全要素生产率变动的原因。理论上看,总需求通过影响技术创新、技术选择、规模经济效益和要素的使用效率等途径引起生产率的变化,国际贸易则通过促进分工深化、产生技术溢出等促进生产率的提高。然后,本文采用数据包络分析方法测算了中国省际全要素生产率变化,并将其分解为技术效率的变化和技术进步。结果发现中国改革开放以来全要素生产率增长主要是技术进步的结果,技术效率的作用很小。在测算和分解的基础上,利用省际面板数据,就总需求和国际贸易对生产率增长的影响作了实证分析,发现最终消费和资本形成对技术进步和全要素生产率的提高作用显著,出口对生产率增长的作用不显著,进口显著地促进了省际全要素生产率增长和技术进步。     

城市化、创新与全要素生产率增长——基于省际面板数据的经验研究

本文首先采用Malmquist指数方法测算我国29个省份1991-2007年间全要素生产率增长情况,研究城市化、创新与全要素生产率之间的协整关系,并基于面板误差修正模型考察短期波动的影响。得出结论:(1)城市化、创新与全要素生产率具有长期均衡关系,城市化和创新对全要素生产率增长具有长期的正向影响,城市化通过创新中介效应显著地驱动全要素生产率增长,这种影响在沿海和内陆之间存在差异;(2)城市化对全要素生产率具有积极的短期影响,且滞后一期影响强度大于当期,而创新对全要素生产率并不产生短期正向影响。     

什么类型产业政策更能促进全要素生产率增长？——来自35个工业行业数据的证据

产业政策是影响全要素生产率的重要因素。文章选取2000—2020年35个工业行业为研究样本,重点考察产业政策中倾斜式扶持政策、行业规模政策、行业技术政策对全要素生产率的影响效应。研究结果显示,行业倾斜式扶持政策、行业技术政策对全要素生产率增长的影响效应为负,行业规模政策对全要素生产率增长的影响效应不显著;行业技术政策对全要素生产率增长具有双重效应,即短期内以财政科技支出和促进技术进步的减免税为代表的行业技术政策对全要素生产率增长的影响效应显著为负,而中长期行业技术政策对全要素生产率增长具有明显的促进作用。     

数据要素与研发决策对工业全要素生产率的影响——来自2010—2019年中国工业的经验证据

在高质量发展阶段,工业全要素生产率不仅取决于数据要素的市场化配置,同时在很大程度上还受到研发决策影响。利用2010—2019年中国工业面板数据,估计数据要素与研发决策对工业全要素生产率的影响效应。结果表明,数据要素赋能资本、劳动要素后的要素深度融合,对工业全要素生产率具有显著改善作用;与劳动密集型工业相比,数据要素对资本密集型工业全要素生产率的改善作用更加显著。将研发决策纳入后发现,探索型研发决策对资本密集型工业全要素生产率提升具有显著促进作用,而囿于高风险的利用型研发决策则对工业全要素生产率的改善作用不显著。进一步研究发现,探索型研发决策能够促进数据要素赋能传统要素,二者有效融合能够显著提高工业全要素生产率。     

金融发展与全要素生产率增长:区域差异重要吗?——来自中国省级面板数据的经验证据

基于1997-2008年中国省级面板数据以及分全国层面、沿海地区与内陆地区三个样本对金融发展与全要素生产率增长的联系及其中间渠道重新进行检验,结果发现:中国金融发展的全要素生产率增长效应与区域因素有关;中国金融发展促进全要素生产率增长的中间渠道是技术进步效应而非技术效率增长效应。这意味着,加快中国金融体系改革,从而推动金融发展对于经济增长质量的提高是非常重要的。     

环境管制与全要素生产率增长:APEC的实证研究

本文运用Malmquist-Luenberger指数方法测度了APEC17个国家和地区1980—2004年包含CO2排放的全要素生产率增长及其成分。首先,估计了对CO2的排放没有管制、CO2排放水平保持不变、CO2排放水平减少三种情形下的生产率指数及其成分。其次,对影响环境管制下全要素生产率增长的因素进行了实证检验。本文主要的结论有:在平均意义上,考虑环境管制后,APEC的全要素生产率增长水平提高,技术进步是其增长的源泉;17个国家和地区中,有7个国家和地区至少移动生产可能性边界1次;人均GDP、工业化水平、技术无效率水平、劳均资本、人均能源使用量和开放度均对环境管制下的全要素生产率增长有显著的影响。     

要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率测度及效应研究

基于非径向非角度的SBM方向性距离函数构建Malmquist生产率指数,考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出,测算中国28个省份1997—2018年农业绿色全要素生产率,最后采用空间杜宾模型探讨要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率空间影响。研究结果表明:考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出的农业绿色全要素生产率更符合中国农业高质量绿色发展的实际水平;中国农业全要素生产率提升多数源于农业技术进步,较少出现农业技术进步和技术效率双轮助推的情形;农业绿色全要素生产率呈现增长趋势,但增速较缓慢,且不同地域存在显著差异;要素市场扭曲抑制了农业绿色全要素生产率提升,具有空间溢出效应。     

加工贸易技术溢出效应分析——基于浙江省的经验研究

随着全球经济一体化的推进,加工贸易已成为发展中国家实现技术进步的重要途径之一.以浙江省为例,考察加工贸易对区域经济的技术溢出效应.通过一步回归法,直接估算加工贸易等其他变量对浙江省区域经济增长和全要素生产率的贡献.结果显示:人均加工贸易总额每增加1个百分点,将推动浙江省人均GDP增加0.04～0.05个百分点.这说明,加工贸易对浙江省技术进步和全要素生产率增长产生了一定的技术溢出效应,但这一效应尚不明显.     

企业数字化发展、全要素生产率与产业链溢出效应

高质量发展要求中国经济逐步从要素投入型向全要素生产率推动型增长模式转型,要实现这一目标,数字经济发展可能是未来一个潜在的突破口。本文将为这一判断提供初步的微观证据。本文将企业数字化投入纳入传统增长核算模型,发现数字化投入的产出弹性为0.07—0.09,且行业间差别大,配置效率提升空间较大;平均而言,数字化对企业全要素生产率的影响程度为10%左右。此外,行业—企业、企业—企业匹配数据检验结果均表明,上游的数字化发展存在产业链溢出效应,会使得下游企业管理费用下降、存货周转率提高,同时优化下游行业的资源配置效率,提升下游企业整体的生产率水平。本文的研究表明,当绝对的技术突破面临瓶颈和不确定性时,通过数字经济的发展优化资源配置,进而提高全要素生产率,也许是中国经济实现稳定增长的路径之一。     

金融发展、全要素生产率与碳排放:来自G20的证据

高质量发展是新时代主题之一,而通过金融发展提升全要素生产率减少碳排放是实现高质量发展的重要路径。本文梳理了金融发展、全要素生产率与人均碳排放之间的内在逻辑关系。基于1971-2014年G20的面板数据,经验研究结果表明,全要素生产率的提升与人均碳排放之间存在"倒U型"曲线关系,金融发展与全要素生产率对减少人均碳排放可能产生正向或者负向的交互关系。发达经济体与新兴经济体的信贷增长并不能与全要素生产率产生正向的协同作用,无助于减少人均碳排放。对于发达经济体而言,资本市场发展能够与全要素生产率产生协同作用,减少人均碳排放量,而这种机制在新兴经济体中并不存在。因此,对于新兴经济体来说,一方面要正视经济转型升级需要经历的过程,另一方面要通过技术进步,尤其是促进科技与金融的良性互动,推动绿色发展和高质量发展。