数字经济发展与企业全要素生产率——理论机制与实证检验

数字经济已成为提升全要素生产率，实现经济高质量发展的新动能。本文基于2011～2020年中国城市数据，构造了城市数字经济发展指数，并结合中国沪深A股上市公司数据，考察了数字经济发展对企业全要素生产率的影响。研究发现：数字经济发展显著地提升了企业全要素生产率水平；机制检验表明数字经济主要通过加快企业数字化转型、提高企业技术创新能力、提升管理效率等途径提升企业的全要素生产率水平。异质性分析发现，数字经济发展对非国有企业、创新型企业以及处于数字化关注程度高的地区的企业全要素生产率有更强的促进作用。本研究不仅为加快数字经济发展提供了理论支撑，也为数字经济与实体经济深度融合提供了政策启示。     

数字经济发展的碳排放双控效应——基于绿色全要素生产率与绿色技术创新的双重审视

推动能耗双控逐步转向碳排放双控是实现“双碳”目标的内在要求。数字经济作为推进环境政策转型的重要抓手,对碳排放双控的影响效应及机制亟待研究。基于绿色增长与绿色创新双重视角,利用2011—2020年中国287个地级市的面板数据,实证检验了数字经济发展对碳排放总量和强度的作用效果,并揭示其背后机制。研究发现：(1)现阶段,数字经济发展仅降低了碳排放强度,并没有实现“碳双控”目标,且这一结论经过一系列稳健性检验后依然成立。(2)机制检验结果表明,数字经济发展主要通过提升绿色全要素生产率间接影响碳排放总量,而对于碳排放强度的间接效应则主要通过激励绿色技术创新和提升绿色全要素生产率这2条路径实现。(3)异质性分析表明,在国家先行试验区,数字经济发展对碳排放双控具有显著的积极作用。据此,从缩小城间数字经济发展差距,改善绿色技术创新环境等方面,针对数字经济发展和碳排放双控政策的制定提出合理化建议,以期为中国释放数字经济减排潜力,尽快实现“碳双控”目标提供理论依据与决策支撑。     

煤炭产业集聚、技术创新与绿色全要素生产率

在“双碳”目标和煤炭经济实现高质量发展的背景下,探究产业集聚、科技进步与创新等对煤炭产业绿色全要素生产率的影响情况具有重要意义。针对煤炭产业集聚特性,采用固定效应模型和中介效应模型,将煤炭产业集聚、技术创新和绿色全要素生产率（GTFP）纳入同一个研究框架,在分析煤炭产业集聚对绿色全要素生产率的影响机理基础上,利用2010—2020年我国27个省份的面板数据进行实证检验,并进一步对自主创新、外部引进、政府支持等3种技术创新模式的中介效应进行深入研究。研究发现：煤炭产业集聚与绿色全要素生产率之间存在显著的倒U型关系;技术创新在煤炭产业集聚与GTFP的非线性关系中存在中介效应;不同的创新模式对不同集聚程度区域产生的影响各不相同。其中,自主创新对低集聚区的中介作用最为显著;外部技术引进对高集聚区的中介作用最为显著;政府支持则对中集聚区的中介作用最为显著,但对高集聚区产生的影响并不明显。上述研究结论对煤炭产业集聚下如何提升绿色全要素生产率具有借鉴意义。     

绿色信贷与企业全要素生产率——基于“两高一剩”企业的准自然实验分析北大核心

绿色信贷是推动我国经济绿色发展的重要动力。本文基于2007~2020年沪深A股上市公司年度数据,以2012年银监会印发的《绿色信贷指引》为准自然实验,通过构建双重差分和三重差分模型评估了绿色信贷对“两高一剩”企业全要素生产率的影响效果,并对其作用机制和异质性进行探讨。研究发现:绿色信贷对“两高一剩”企业全要素生产率具有显著的抑制作用,且这种抑制作用在非国有、地区金融发展水平低的企业中更为明显。机制分析表明绿色信贷通过恶化资本配置效率和抑制人力资本结构优化两个渠道影响企业全要素生产率。本文的研究丰富了绿色信贷政策效应的经验证据,对进一步激励“两高一剩”企业绿色转型,实现经济与环境绩效的双赢具有重要启示意义。     

环境规制、能源要素价格与绿色全要素生产率

以能源要素价格作为中介,研究环境规制对于企业绿色全要素生产率的影响机理以及中介作用。基于中国30个省份(西藏、港澳台除外)的面板数据,运用计量方法进行研究。研究结果表明:政府环境规制政策对于我国企业绿色全要素生产率的提升具有显著的正向促进作用。不同环境规制工具产生影响不同,财政节能环保支出影响效果比污染惩处影响效果好。能源要素价格作为中介,环境规制政策通过能源要素价格的传导作用有所不同,增加财政节能环保支出会降低能源要素价格,而能源要素价格会随着污染惩处的加大而上升。能源要素价格的上升会显著提升企业的绿色全要素生产率。     

数字化转型对制造业全要素生产率提升的影响——来自上市公司的微观证据北大核心

本文通过收集2009~2020年A股制造业上市公司相关数据,选用双重差分模型和PSMDID方法研究制造业企业数字化转型与否对全要素生产率的提升效果,并进一步剖析以企业创新能力为传导路径的影响机制。结果表明,企业实施数字化转型能够通过提高企业创新能力进而显著提升全要素生产率,相较于未转型企业,生产率提升效力在57.0%左右;数字经济发展水平相对较低、经济发展相对较弱的西部地区企业受到数字化转型所带来的生产率提升效应相对更强,同时资本密集型行业企业和民营企业也能够获得更大的生产率提升效应。本文对于鼓励民营企业创新转型、融合数字化产业化改革,激发数字经济潜力以助推经济高质量转型发展具有一定借鉴意义。     

数据价值化、全要素生产率和经济增长——基于14家大数据交易中心的分析北大核心

数字经济发展对于全要素生产率和经济发展的促进作用已被广泛认可,数据作为关键生产要素的价值化是数字经济发展的重要标志,其能否和如何促进经济增长尚不明确。本文以14家大数据交易中心的陆续成立作为数字经济发展影响经济增长的“准自然”实验,采用异时双重差分(Heterogeneous Timing DID)模型,考察了数据价值化对全要素生产率的影响以及二者对经济增长影响的作用机制。实证结果表明,建立大数据交易中心引致的数据价值化,直接促进了所在省域内城市的全要素生产率提高和经济增长,同时通过全要素生产率的传导间接促进了经济增长;研究结论不仅证明了国家允许各城市建立大数据交易中心政策的有效性,而且可为大数据交易中心的广泛建立提供经验证据。     

绿色金融发展、绿色研发投入与企业全要素生产率提升

本文以2011～2020年中国A股上市公司为样本，对绿色金融发展、绿色研发投入以及企业全要素生产率提升的关系进行检验。研究结果表明：绿色金融发展对企业全要素生产率的提升具有显著的促进作用，这一效应对高技术企业比较明显。绿色金融发展有利于激发企业绿色研发投入的动力，且对高技术企业的激励作用更强。绿色金融发展能够通过绿色研发投入推进提高企业全要素生产率，且绿色研发投入在促进高技术企业全要素生产率提升中的传导作用相对更大。     

数实产业技术融合与企业全要素生产率——基于中国企业专利信息的研究

数字经济与实体经济深度融合是中国经济高质量发展的内在要求与战略方向，本文利用中国企业专利信息，从微观视角测度企业的数实产业技术融合行为，并以中国上市公司为样本，研究其对企业全要素生产率的影响及作用机制。研究发现，企业的数实产业技术融合行为能够显著提升企业的全要素生产率，并且该结论在进行内生性控制和稳健性检验之后依然成立。机制分析表明，从创新变革视角看，数实产业技术融合有助于拓展企业知识宽度，提升技术创新质量，从而提升企业全要素生产率；从竞争能力强化视角看，数实产业技术融合能够强化企业对融合技术扩散的吸收能力，提升产品竞争力，从而提升企业全要素生产率。异质性分析表明，在内部特征方面，除数字产品服务业外，企业涉及的其他数字经济核心产业技术融合对全要素生产率均有显著的提升作用；偏向于实体产业技术创新的企业从数实产业技术融合中能获得更大的全要素生产率提升效益。在外部环境方面，知识产权保护水平能够增强数实产业技术融合对企业全要素生产率的提升作用，而不同的数字基础设施建设水平并未表现出明显差异。本文的研究结论为中国推进数实产业技术融合、推动企业高质量发展提供了事实支撑与政策启示。     

不同渠道的技术溢出与中国制造业绿色生产率

本文基于中国制造业20个子行业2005~2019年的投入产出数据,利用超效率SBM模型,对中国制造业总体绿色全要素生产率(GTFP)和不同技术密集度的制造业绿色全要素生产率进行了考察。结果表明,2005~2019年中国制造业总体绿色全要素生产率先下降后缓慢上升。同时,本文通过对不同渠道下的技术溢出对中国制造业绿色生产率的影响进行了实证检验。结果表明,不同渠道的技术溢出对制造业总体及不同技术密集度的制造业绿色全要素生产率的影响方向基本一致,具体表现为贸易溢出的影响不显著,FDI溢出抑制绿色生产率的提高,ODI溢出对绿色生产率有较强促进作用,但每种渠道技术溢出对不同技术密集度的制造业在影响程度上存在差异。本文认为,中国制造业绿色全要素生产率未来存在较大的提升空间,加大对外投资是提升中国制造业绿色全要素生产率的最有效渠道。     

内生视角下环境规制、产业集聚与城市绿色全要素生产率 ——以长江经济带城市为例

本文运用基于 SBM方向距离函数的 GML指数对 2003～2017 年长江经济带 108个城市的绿色全要素生产率进行测度， 然后通过 PVAR模型对 “环境规制-产业集聚-绿色全要素生产率” 之间是 否存在长期均衡关系和动态效应进行实证检验。 研究结果显示： 2003～2017 年长江经济带城市总体绿色全 要素生产率变动幅度较大， 呈现波动上升的良好态势。GMM 模型估计结果与脉冲效应函数表明， 环境规制、 产业集聚对绿色全要素生产率的影响均具有时变效应， 但作用方向正好相反。 方差分解结果表明， 环境规制、 产业集聚是解释绿色全要素生产率预测方差的重要变量， 然而绿色全要素生产率对环境规制、 产业集聚的预测方差贡献度相对较小。 因此， 为实现经济高质量发展， 政府应因地制宜， 设计合理的环境政策、 积极推进产业集聚， 同时要注重提高产业集聚质量。     

数字经济、绿色创新与新型城镇化北大核心

本文基于2011~2020年267个地级市面板数据深入剖析数字经济对新型城镇化的影响效应,并从绿色创新视角探究数字经济影响新型城镇化的作用渠道。研究发现,数字经济显著提升了我国新型城镇化发展水平,在工具变量估计、排除外生政策冲击等稳健性检验后该结论依旧成立。基于地理位置和城市特征的异质性分析显示,沿海城市和非资源型城市的提升效果更为明显。机制检验表明,不同于非核心内容创新,数字经济能够通过突破性绿色创新助推新型城镇化高质量发展。进一步分析显示,数字经济对经济城镇化和社会城镇化发展具有显著促进作用,对人口城镇化和环境城镇化发展的提升效果并不明显。本文结论对深化数字经济发展和协调城乡二元关系提供重要启示。     

地方政府债务、异质性环境规制与绿色技术创新——基于247个城市的面板数据分析

本文基于2011～2021年我国247个地级及以上城市的面板数据,实证检验了地方政府债务对绿色技术创新的影响,并探索了异质性环境规制在其中起到的中介效应。研究发现：(1)地方政府债务对绿色技术创新存在总体的促进作用;(2)从机制来看,地方政府债务通过削弱指导性环境规制、增强处罚性环境规制倒逼企业等主体促进绿色技术创新;(3)产业结构升级以及数字经济水平均对地方政府债务影响绿色技术创新存在正向的调节效应。     

环境规制、绿色技术创新与制造业绿色全要素生产率

本文基于我国30个省(区、市)2011～2021年的面板数据，运用EBM-GML模型测算出制造业绿色全要素生产率，将环境规制、绿色技术创新和制造业绿色全要素生产率纳入同一个分析框架中，建立PVAR向量自回归模型，并在此基础上运用GMM系统方法、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解方法，对三者之间的内在关系进行了深入的分析和实证研究。研究结果表明：环境规制对绿色技术创新具有促进作用，对制造业绿色全要素生产率在短期内具有抑制作用，在长期内具有促进作用；绿色技术创新对环境规制具有抑制作用，对制造业绿色全要素生产率具有促进作用；制造业绿色全要素生产率对环境规制在短期内具有促进作用，长期内具有抑制作用，而对绿色技术创新均具有促进作用。最后基于以上研究结果提出相应政策建议。     

产业结构多样化对城市绿色全要素生产率的影响研究——基于空间杜宾模型的实证分析

本文以产业结构多样化为主要视角，从理论上分析了产业结构多样化(相关多样化和无关多样化)影响城市绿色全要素生产率的内在机理，以中国2007～2019年277个地级及以上城市面板数据为研究样本进行了实证检验，研究结果表明：(1)产业结构多样化能够显著提升本地区城市绿色全要素生产率，对邻近城市绿色全要素生产率也有明显的促进作用；(2)将产业结构多样化分解后发现，相关多样化对本地区城市绿色全要素生产率有显著促进作用，对邻近城市绿色全要素生产率的促进作用不显著。无关多样化能够显著提升本地区城市绿色全要素生产率，对邻近城市绿色全要素生产率也有显著的促进作用；(3)分区域来看，产业结构多样化的直接效应在东部和西部地区显著为正，在中部地区为负，但不显著，间接效应只有在西部地区显著为正。相关多样化的直接效应在东部和西部显著为正，在中部为正，但不显著，间接效应在三大地区均不显著。无关多样化的直接效应只有在东部显著为正，而间接效应只有在西部显著为正。本文的研究为分析产业结构影响城市绿色发展的内在机理提供了新的视角。     

中国省区工业绿色全要素生产率影响因素分析--基于SBM方向性距离函数的实证分析

通过建立基于SBM方向性距离函数的绿色经济增长核算模型,测算并分析了中国省区的工业绿色全要素生产率,并将工业劳动生产率增长分解为绿色技术效率改善、绿色技术进步和资本深化。对中国省区工业的经验分析表明,中国省区工业绿色全要素生产率总体呈现增长趋势,这主要由绿色技术进步推动。通过对工业增长源泉的分解发现,中国省区工业增长主要靠要素投入驱动,绿色全要素生产率对工业增长的贡献率仅为35％。基于上述结论,并结合工业绿色全要素生产率影响因素的计量结果,从增强创新能力、发展对外经济、壮大工业企业和加大治污力度等方面提出了促进中国省区工业可持续发展的对策建议。     

智慧电厂与发电集团数字经济的关系与探索

发电集团数字经济是以高质量发展理念为指引,发挥数字技术在科学决策、高效发展、智慧运营、精准服务等方面的作用,按照市场经济发展的客观规律,提高电力全要素生产率,促进电力系统转向绿色、高效、敏捷、可靠的经济发展形态。全球数字化业务转型中心(瑞士IMD商学院和思科合作中心)的研究表明,数字经济对传统行业具有颠覆性的影响,与"旋涡"的特征类似,有不断增强、快速剥离和因素复杂的特点。各传统行业也会先后向数字经济模式转型,且越靠近创新模式中心,数字化颠覆的现象越明显。社会数字化的进程越加速,传统行业内企业面临的竞争态势也越激烈。     

人工智能对全要素生产率的影响研究

人工智能作为新一代信息技术,成为提升全要素生产率的新动能。本文基于省级行政区的面板数据,采用空间自相关模型(SAR),实证检验人工智能对全要素生产率的影响效果。研究发现：(1)人工智能发展能够显著提升全要素生产率水平,但影响程度存在地区异质性,其对东部地区的促进效应明显高于中、西部地区;(2)人工智能对全要素生产率具有显著正向空间溢出效应,这种正向空间溢出会显著提升相邻地区全要素生产率;(3)机制识别发现,人力资本和产业结构升级是人工智能促进全要素生产率提升的重要机制。本文研究结论有助于更好地理解全要素生产率空间策略的外在驱动力,对实现产业转型升级和经济增长至关重要。     

低碳视角下中国省域电力绿色全要素生产率增长路径研究

本文运用SBM方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger指数,将资源环境因素纳入到全要素生产率测度与分解框架中,测算了低碳视角下我国30个省份2003—2018年火电行业的环境效率和绿色全要素生产率,将绿色全要素生产率分解为技术效率变动和技术进步两个因素,并与未考虑非期望产出时的GML指数进行了对比分析。研究结果表明:我国火电行业的环境无效率值为10.71%,劳动投入无效率以及二氧化碳过度排放是环境无效率的主要来源,其中东部地区各省份火电行业的环境效率最高。中国火电行业绿色全要素生产率的年增长率为1.99%,高于不考虑非期望产出时的年增长率,技术进步是绿色全要素生产率增长的主要动力,三大地区火电行业的绿色全要素生产率均为正增长,而中部地区的绿色全要素生产率增速最大。     

地方政府环境规制与经济高质量发展

高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。其中，提升全要素生产率是促进高质量发展的重要路径选择。本文以国家环境保护重点城市政策为契机，从要素配置视角构建一个相对统一的分析框架，剖析了地方政府环境规制对全要素生产率增长的影响、机理及其蕴含的理论内涵。研究表明，地方政府环境规制总体上有利于遏制环境污染的同时，会对全要素生产率增长产生弱“U”型（近乎“L”型）影响；这体现在国家环境保护重点城市政策对地级市全要素生产率增长具有显著的抑制作用，但随着规制力度增加，不利影响明显减弱、趋于消失。基于中国工业企业数据的分析也得到了类似结果，为基准结论提供了良好的微观证据支持。这表明地方政府环境规制与经济高质量发展可较好地实现“鱼与熊掌兼得”。要素配置机制在其中发挥了重要作用，地方政府环境规制会影响企业自融资机制，进而对要素配置效率产生弱“U”型影响。本文对于完善地方环境治理以推进人与自然和谐共生的中国式现代化具有重要的政策启示。