我国制造业全要素生产率区域差异及其原因研究——基于制造业2003─2011年面板数据的实证分析

我国制造业的全要素生产率变动存在区域性差异。基于DEA分解的Malmquist指数法分解结果表明,东部地区制造业TFP增长主要由技术进步推动,而中西部地区则表现为技术效率的提升。就影响因素而言,FDI以及汇率波动对东部地区制造业TFP变动的影响显著。基础设施建设水平则对西部地区制造业TFP提升有着重要作用。此外,市场化进程也对中西部地区全要素生产率的提升产生影响。     

科技金融对区域绿色全要素生产率影响的实证研究--基于全局DEA数学统计方法

提升绿色全要素生产率是实现高质量发展目标的关键措施。论文利用全局DEA数学统计方法,重点实证分析了科技金融对区域绿色全要素生产率的影响。研究认为:科技金融对区域绿色全要素生产率的提升具有显著促进作用。东部地区科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于中部地区,且中部地区的科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于西部地区。     

金融发展对全要素生产率的影响——基于社会融资规模的视角

本文利用中国省级面板数据,运用广义矩估计GMM的方法,对社会融资规模与全要素生产率的关系进行实证研究。研究发现,社会融资规模的提升对于全要素生产率的提高具有显著的促进作用。通过对总融资规模作用的比较,分析资本配置效率差异的影响,既从总量层面呼应了既有研究中关于金融发展与经济增长不相关或负相关的发现,又从资本配置结构层面给予了解释和回应,即金融发展在总量层面不必然带来全要素生产率的提升,甚至可能起阻碍作用,但是实体经济所获资本规模的提升,则会显著提升全要素生产率。     

浅析我国物流业全要素生产率

采用曼奎斯特指数法,对1997～2007年我国物流业全要素生产率和技术效率的发展情况进行了数据分析。其结果显示:我国物流业全要素生产率(TFP)增长主要得益于技术进步,由于技术进步增长不快,且技术效率负增长对技术进步的削减作用较大,因此我国物流业全要素生产率增长较为缓慢。通过各指数进行相关分析和回归分析得出一些更进一步的结论,为预测全要素生产率对技术进步指数、技术效率变化指数、规模效率指数等的变化提供了参考依据。     

长三角地区服务业全要素生产率的测算（2003年-2011年）--基于Malmquist指数法

院文章基于Malmquist 指数法,测算了长三角地区服务业全要素生产率（TFP）指数.研究结果表明（1）2003-2011年长三角地区服务业TFP 指数年均值为0.997,其中上海市服务业TFP 指数为1.023;（2）长三角地区服务业增长态势趋缓,服务业增长率与TFP 指数变动呈高度正相关;（3）技术进步是提高服务业全要素生产率的主要因素.长三角地区产业结构逐渐向服务经济转型,应依靠技术进步,鼓励创新,提高服务业生产率,促进服务业的长期健康发展.     

贸易开放、外商直接投资与绿色全要素生产率

以2002—2016年我国30个省区市的数据为研究样本,基于SBM方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数方法测算绿色全要素生产率,选取固定效应模型实证分析贸易开放和FDI对绿色全要素生产率的影响,结果表明：贸易开放有利于促进技术进步,进而对我国绿色全要素生产率具有显著的促进作用,而FDI对我国绿色全要素生产率具有显著的抑制作用,验证了“污染避难所”假说,且这种影响存在一定的区域异质性,贸易开放对东部沿海地区绿色全要素生产率的促进作用更显著,而FDI对中西部内陆地区绿色全要素生产率的抑制作用更加明显;贸易开放与FDI的交互作用有利于绿色全要素生产率的提升,说明贸易开放和FDI的良性作用机制已形成;科技投入、物质资本水平和人力资本水平均有利于绿色全要素生产率的提升,但基础设施建设目前存在资源浪费和环境污染问题,对绿色全要素生产率具有抑制作用。     

分析师乐观偏差对企业全要素生产率的影响

提升企业的全要素生产率（TFP）一直是经济增长领域的重要课题。分析师作为资本市场重要的信息中介，其乐观偏差行为可能会通过高估企业收益、降低企业融资成本等行为促进企业全要素生产率增长，亦可能通过压力效应提升管理层的职业忧虑进而阻碍企业全要素生产率增长。本文以2007—2019年A股上市公司为样本，研究了分析师乐观偏差对企业全要素生产率的影响。实证结果显示，在控制分析师关注程度的基础上，分析师乐观偏差的提升会显著降低企业的全要素生产率，说明分析师乐观偏差对管理层产生业绩压力的作用较大。本文为理解分析师乐观偏差提供了新的经验证据，为提高全要素生产率提供了新的思路，对于推进市场监管规范化、助推经济高质量发展具有一定借鉴意义。     

我国物流业全要素生产率的动态演化——基于DEA的Malmquist指数的实证分析

首先利用非参数的DEA-Malmquist生产率指数方法对1995-2007年中国物流业全要素生产率(TFP)的变动进行测度,并对TFP指数进了分解。研究结果表明:(1)我国物流业生产率总体上处于增长趋势,并呈现先增长后下降再增长的特征;(2)技术进步是物流业生产率增长的关键因素,而技术效率是物流业生产率改善的瓶颈。     

金融发展、技术前沿距离与追赶型增长

提高全要素生产率（TFP）是高质量发展的动力源泉。在银行主导型的金融体系下,银行业代表的金融发展在支持中国实体经济方面扮演着重要角色。基于企业技术前沿距离的视角,本文考察金融发展如何影响企业TFP增长。研究发现,中国制造业存在后发企业向技术前沿靠拢的“追赶型增长”。相对于接近技术前沿的企业,金融发展更有利于远离技术前沿企业的TFP增长,即金融发展助推了制造业后发企业的“追赶型增长”。进一步地,这种异质性效应主要体现在国有企业、制度环境好的地区和非劳动密集型行业内。变换TFP测度方法、技术前沿距离指标和金融发展指标及采用工具变量进行内生性检验后结果均稳健。     

数字经济、要素市场扭曲缓解与企业全要素生产率

针对要素市场扭曲背景下企业全要素生产率提升动能的不足,构建省级层面的数字经济指标体系,利用2011～2022年中国A股上市公司数据,采用中介效应模型考察数字经济的资源配置效应在缓解要素市场扭曲并促进企业全要素生产率提升方面的可行性和有效性。结果证实：要素市场扭曲背景下,数字经济的资源配置效应对企业全要素生产率具有提升作用;数字经济主要通过缓解金融、人才、技术三类要素市场扭曲促进企业全要素生产率提升。进一步研究发现,在国有企业、技术密集型企业以及大企业样本中,数字经济对企业全要素生产率具有更强的促进作用。据此,应完善数字基础设施,为企业高质量发展提供保障;关注要素市场发展,促进各类要素充分流动、重组和重构;根据企业高质量发展需求,柔性化创建组织情景体系。     

我国物流业全要素生产率的动态演化—基于DEA的Malmquist指数的实证分析

首先利用非参数的DEA-Malmquist生产率指数方法对1995-2007年中国物流业全要素生产率(TFP)的变动进行测度,并对TFP指数进了分解.研究结果表明:(1)我国物流业生产率总体上处于增长趋势,并呈现先增长后下降再增长的特征;(2)技术进步是物流业生产率增长的关键因素,而技术效率是物流业生产率改善的瓶颈.     

环境规制能否倒逼企业全要素生产率提升?北大核心

本文实证考察了环境规制对企业全要素生产率的影响。研究结果表明:环境规制对企业全要素生产率具有显著的促进作用,企业技术创新是中介因素,并且其影响具有持续性。随着企业全要素生产率水平的提升,环境规制对企业全要素生产率的促进作用逐渐减弱。异质性分析发现:在经济增长目标较低的城市、中心城市、非国有企业以及创新水平较低的企业,环境规制对全要素生产率具有显著的促进作用。基于此,政府应树立绿色发展理念,灵活地实施环境规制政策,实现企业发展与环境保护的双赢。     

基于DEA-Malmquist的高技术产业研发效率变动分析

本文选取2002²011年十年的行业面板数据,运用DEA-Malmquist指数法对我国高技术产业各行业的研发效率变动情况进行实证分析。结论显示:从年份来看,整个高技术产业全要素生产率(TFP)总体呈现增长趋势,年均增长率达到4.7%,TFP和TC(技术进步指数)变化曲线高度相似;技术进步是促进高技术产业全要素生产率增长的主要源泉;从行业来看,不同行业近10年的TFP、TC值均大于1,不同行业的综合技术效率(EC)和技术进步对全要素生产率增长的贡献不同。     

我国技术效率、技术进步与生产率区域差异的实证研究

本文用非参数Malmquist指数方法研究了我国全要素生产率的增长状况及其区域差异,并将其分解为技术进步和技术效率,同时采用增长回归法对我国地区之间TFP、技术效率、科技进步的差异进行了检验。研究表明:1994-2007年间我国全要素生产率年均增长率达到1%,主要得益于技术进步水平的提高,技术效率总体上呈现下滑趋势;我国各省市区的科技进步、技术效率、TFP变化呈现出较为明显的差异,其中TFP和科技进步变化差异最为明显,而技术效率变化差异不大。     

城镇化与全要素生产率提升关系实证研究

在对城镇化、经济增长、全要素生产率以及它们彼此的关系进行文献梳理和理论研究的基础上,采用数据包络分析方法对我国1999-2013年31个省区市的全要素生产率进行了测算;运用2013年31个省区市代表城镇化水平的数据,对1999-2013年全要素生产率的平均值进行了相关和回归分析。结果显示:城镇化水平与全要素生产率呈现高度的正相关关系,城镇化水平每增加1%,可推动全要素生产率提升0.06%以上,说明城镇化的进程对全要素生产率的提升有很大的促进作用。因此,要深刻认识城镇化对我国经济社会发展的重要作用,通过大力推动城镇化来提升全要素生产率水平,促进我国经济健康、持续、稳定发展。     

长江经济带农业绿色全要素生产率评价及时空演化分析北大核心

计算农业绿色全要素生产率对探索长江经济带农业绿色增长路径具有重要理论和实践指导意义。本文从静态和动态两个角度进行了分析,利用SBM超效率模型测算了2012-2019年长江经济带农业绿色全要素生产率,并采用GML指数分析农业绿色全要素生产率的时空演化和生产率的变化来源。研究结果表明:长江经济带中下游地区的农业绿色全要素生产率高于上游地区,但上游地区的增速更快,增长动力主要是技术进步。研究同时发现:《长江经济带发展规划纲要》的发布对农业绿色全要素生产率的增长有明显推动作用。最后从制定差异性的农业绿色发展政策、加强农业科技研发和构建农业面源污染防治体系三方面提出相关政策建议。     

中国服务业全要素生产率增长及其收敛分析

本文使用非参数的Malmquist指数方法测算了中国28个省区市1978～2007年服务业全要素生产率(TFP)变动情况,并从技术效率和技术进步两个方面对中国服务业全要素生产率变化的阶段性和区域性特点进行了分析。结果表明,改革开放以来,中国服务业TFP不断提高,但增长幅度呈阶段性下降态势。随着服务业资本深化过程的推进,服务业增长的要素推动作用相当明显,而TFP的增长贡献则逐渐降低,而且,在TFP的变化中,技术进步的增长效应明显,但技术效率的水平效应相对有限。在空间分布上,TFP增长及其分解存在东部、中部和西部的区域性差异,但收敛检验表明,各省区市的TFP增长呈现出长期的收敛趋势。     

地方政府科技支出和教育支出如何影响城市全要素生产率？

本文构建研发增长模型分析政府科技支出和教育支出对全要素生产率的影响机制,从理论上证明二者对全要素生产率具有促进作用,之后利用中国284个城市的数据进行实证检验。研究结果显示：(1)地方政府科技支出和教育支出能够促进城市全要素生产率提升,但在支出后的第3期才会有所表现。(2)地方政府科技支出主要通过增加科技知识提升全要素生产率,且作用渠道为促进技术进步,而教育支出主要通过增加人力资本提升全要素生产率,且作用渠道为提高技术效率。(3)地方政府科技支出和教育支出对城市全要素生产率的促进作用存在双门槛效应,当全要素生产率介于0.916 2和1.083 4之间时,地方政府科技支出能够提升全要素生产率,但效果并不明显,而全要素生产率上升至1.083 4时,提升作用将发生跳跃式上升;教育支出具有相似的门槛效应特征,相应的门槛值分别为0.931 7和1.232 0。(4)地方政府科技支出发挥作用需要一定的教育支出规模作为基础,当教育支出规模高于178 599.295 0万元时,科技支出才会表现对全要素生产率的促进作用。     

制造业产融结合、资本配置效率与企业全要素生产率

推动制造业与金融服务业深度融合,有助于制造业转型升级和经济高质量发展。本文利用2009—2018年制造业上市公司数据,实证考察产融结合对企业全要素生产率的影响机制。结果表明,与控制组相比,产融结合对制造业企业全要素生产率提升具有显著的促进作用;异质性研究表明,相对国有企业、规模较大的企业而言,非国有企业、中小企业产融结合对全要素生产率的影响更为明显。进一步分析发现,产融结合增强企业投资对投资机会的敏感性程度,由此促进企业资本配置效率的提升,这表明产融结合通过资本配置效率驱动企业全要素生产率提升。研究结论为推动中国产融结合、提升全要素生产率、实现经济高质量发展提供了政策依据。     

国家高新区推动城市全要素生产率增长了吗？——基于277个城市的 “准自然实验”分析

本文基于中国277个城市2000—2015年的面板数据和PSM DID方法,评估国家高新区对地区全要素生产率（TFP）增长的影响及其异质性。研究发现：（1）整体上,国家高新区对地区TFP增长具有积极影响,并且这种效应主要是通过促进技术进步实现的。（2）异质性分析表明：国家高新区对西部城市TFP影响的边际效应最大,东部次之,对中部地区却有显著的负效应;行政级别越高的城市从国家高新区设立中获益更多,设立在省会城市、较大市中的国家高新区对TFP增长具有更明显的促进作用;在市场化程度低的地区,国家高新区的设立有类似“雪中送炭”的作用,显著促进TFP增长,而在市场化程度较高的地区则不显著;政府效率高的地区,国家高新区的政策效果相对全样本更加明显,而政府效率低下的地区,国家高新区对TFP增长的影响表现为抑制作用。