数字经济对全要素生产率的影响研究——来自国家级大数据综合试验区的证据

基于国家级大数据综合试验区的准自然实验，运用2014—2019年280个地级市的面板数据，采用多期双重差分法实证检验数字经济对全要素生产率的影响。研究结果表明：数字经济显著提升了全要素生产率，这一结论在经过多种稳健性检验后仍然成立；中介效应检验表明，数字经济通过提高资源配置效率和促进技术创新来提升全要素生产率；异质性分析表明，数字经济对低资源禀赋城市、低数字经济发展水平城市以及智慧城市的全要素生产率具有促进作用，抑制高资源禀赋、高数字经济城市的全要素生产率，而对非智慧城市的作用则不明显。因此，应基于大数据综合试验区深度挖掘数字经济的直接作用与间接作用，同时采取差异化发展战略，培育壮大全要素生产率增长新动能。     

区域制造业空间效应及生产性服务业发展模式选择

通过空间计量模型考察生产性服务业发展模式与制造业集聚的空间溢出效应后发现:生产性服务业专业化水平及多样化水平与制造业集聚呈倒U型关系,同时城市化水平会对服务业发展模式与制造业集聚关系产生影响。分区域模型研究发现,生产性服务业对制造业全要素生产率影响因区域经济发展水平、产业层次、要素禀赋等因素有所差异,东部地区制造业全要素生产率与生产性服务业呈线性关系,适合选择多样化发展模式;中部地区呈倒U型关系,现阶段中部地区生产性服务业更适合选择多样化发展模式;西部地区生产性服务业发展水平与制造业全要素生产率呈正U型关系,生产性服务业专业化和多样化发展都将促进制造业全要素生产率提升。     

数字经济发展与绿色全要素生产率提升

在理论分析的基础上,从数字基础设施、数字经济普及程度、网络信息资源和数字经济环境与效果四个维度构建衡量数字经济发展的综合指标体系,采用时序全局主成分分析法对2006—2019年中国省际数字经济发展水平进行测算,并运用两阶段最小二乘法和面板门槛模型等多种计量方法考察了数字经济对绿色全要素生产率（TFP）的影响。研究发现：数字经济显著促进了中国绿色TFP的提升,从而从绿色生产率的视角验证了数字经济完全可以成为支撑新发展阶段下中国绿色TFP提升的新力量,这一研究结论在经过一系列稳健性检验后依然成立;作用机制发现,数字经济可以通过激励企业增加研发投入和促进产业结构的优化升级等渠道来促进绿色TFP的提升;在数字经济发展水平较高、地区知识产权保护强度较高的情况下,数字经济的绿色生产率增长效应更为突出;进一步研究发现,与东部地区相比,中西部地区数字经济发展水平的提高对绿色TFP具有更为明显的积极影响。这一研究不仅为评估数字经济的影响效果提供了实证依据,也为依托数字经济推动国内绿色转型发展提供了有益借鉴。     

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。     

数字经济赋能中国制造业全要素生产率的效应测度及路径分析

推进数字经济与制造业深度融合、提升数字经济赋能制造业全要素生产率,已成为推动中国制造业高质量发展的重要路径。本文利用2003—2020年中国制造业省级面板数据,通过构建随机前沿全赋能效应模型,运用反事实分析方法,分析数字经济对中国制造业全要素生产率的赋能效应及作用路径。研究结果表明：数字经济对制造业全要素生产率具有明显的赋能效应,这种效应主要通过技术进步、技术效率和规模效率三条路径实现,其中,通过技术进步赋能制造业全要素生产率为主要作用路径。异质性检验结果表明,在合理化、高级化程度较低的地区,数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应较大,而赋能技术效率的效应相对较小;在市场化水平较高的地区,数字经济与制造业深度融合,着力发挥数字经济对技术进步赋能作用,使得数字经济深度赋能制造业全要素生产率的效果更为明显;数字经济对南方地区制造业全要素生产率的赋能效应更为显著。为进一步提升数字经济赋能中国制造业全要素生产率,促进制造业高质量发展,应大力推进数字经济与制造业融合。     

省域数字经济环境对企业全要素生产率的影响——基于A股制造业上市公司的研究

通过收集整理不同省份的数字经济发展规模指标，发现不同省份的数字经济发展水平有着巨大差异。用LP法测度制造业上市公司的全要素生产率，分析了省域数字经济发展水平对制造业上市公司全要素生产率的影响，研究如何通过协调省域数字经济发展水平的差异来有效提高制造业企业的全要素生产率，得出以下结论：第一，各省区市数字经济发展规模存在不平衡情况，其中东北地区更需要政府加大对数字产业化建设的扶持力度，东部沿海地区数字产业化产出水平明显优于内陆地区。第二，资本密集型企业更有潜力通过数字化转型提升全要素生产率。第三，通过增加数字信息技术产业就业人口可以有效提高制造业企业的全要素生产率。     

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。     

生产性服务业集聚对制造业企业全要素生产率提升研究

研究目标：考察城市生产性服务业空间集聚对微观制造业企业生产效率提升的影响。研究方法：采用OP方法测度了制造业企业生产率,采用面板模型和工具变量法进行了实证检验。研究发现：相对于专业化集聚,生产性服务业多样化集聚对城市制造业企业全要素生产率提升效果更明显;低端生产性服务业空间集聚对制造业企业生产率的提升作用更加显著;城市生产性服务业空间集聚对国有制造业企业效率提升的作用大于非国有企业;生产性服务业空间集聚对中小城市企业全要素生产率的提升作用效果不明显。研究创新：将空间集聚外溢效应的衰减指数纳入城市生产性服务业空间集聚指标设定之中,考察了不同城市规模和产业层级下生产性服务业空间集聚对微观企业生产效率的差异性影响。研究价值：为企业全要素生产率提升的供给侧改革提供了一个新的视角。     

数字技术赋能服务业生产率：理论机制与经验证据

本文基于理论模型阐释数字技术对服务业生产率的影响,分析高技能劳动力与市场化水平对二者关系的调节效应,并从数字产业的发展与数字技术的应用等维度构建指标体系,测算2011—2019年中国30个省份的数字技术水平,实证检验数字技术对服务业生产率的影响与异质性冲击。结果表明：（1）数字技术对服务业生产率有显著的赋能效应;（2）数字技术对服务业生产率的赋能效应在中西部地区更加凸显,在东部地区暂未显现;（3）数字技术对服务业生产率的影响更加偏向于批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业,金融业,房地产业等数据要素投入较多的行业;（4）高技能劳动力更易适应数字技术带来的变化,能够强化数字技术对服务业生产率的赋能;（5）市场化水平的提高能够进一步释放数字技术红利,从而显著增强数字技术对服务业生产率的积极影响。     

数字技术创新能提升制造企业绿色治理水平吗？

随着生态文明建设不断推进,数字技术创新可有效驱动企业转型升级,影响企业绿色治理水平。基于2010—2021年A股制造业上市企业面板数据,深入探讨数字技术创新对制造企业绿色治理水平的影响。实证分析结果表明,数字技术创新有利于推动制造企业绿色治理水平提升,且在经过一系列稳健性检验后仍然显著。数字技术创新对制造企业绿色治理水平的促进作用在企业、行业以及地区层面均存在一定异质性。机制检验表明,全要素生产率、融资约束在数字技术创新与制造企业绿色治理水平之间发挥部分中介效应。因此,提出深挖数字技术创新发展优势、激发全要素生产率活力、加快金融资源流动、制定柔性数字技术发展战略的可行建议,以期提高制造企业绿色治理水平。     

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。     

制造业集聚对改进城市碳全要素生产率的影响研究

提高碳全要素生产率是有力推进“碳达峰”“碳中和”工作的重要抓手，是城市低碳化发展的重要途径。基于2003—2019年中国城市数据，研究制造业集聚对城市碳排放全要素生产率的影响及其作用机制。基准回归结果表明，制造业集聚显著抑制了城市碳全要素生产率的提高。异质性分析表明，制造业集聚的抑制作用在数字经济发展水平较高地区变得不再显著。宏观机制研究表明，制造业集聚抑制城市碳全要素生产率的原因主要在于其对碳技术效率和碳技术进步的抑制，在匹配城市土地出让数据的基础上，制造业集聚扩大了土地供给面积、提高了土地成交价格，导致集聚拥挤效应凸显，阻碍知识溢出，不利于提高城市碳全要素生产率。微观机制分析表明，在匹配企业微观数据后，制造业集聚显著抑制了企业绿色发明专利数量的增加，损害了碳全要素生产率增长的微观基础。     

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。     

信息技术扩散、生产性服务业集聚与制造业全要素生产率

信息技术的扩散和应用能够便利地区和企业之间的联系与沟通，突破资源配置的地域隔阂和刚性约束，增强知识和技术溢出效应，推动生产性服务业集聚和服务型制造业发展，进而提升制造业全要素生产率。本文基于生产性服务业集聚区分析信息技术扩散推动制造业全要素生产率提升的作用机制，构建测度信息技术融入生产性服务业集聚区的衡量指标，利用DEA方法测度制造业全要素生产率变动情况，并采用2003—2016年中国30个省级区域的面板数据对信息技术扩散、生产性服务业集聚与制造业全要素生产率之间的关系进行实证检验。研究结果表明，信息技术扩散能够推动生产性服务业集聚；信息技术在生产性服务业集聚区的融入程度越高，制造业全要素生产率就越高，二者之间呈现正相关关系。加快推进网络基础设施建设，实现网络互联互通，普及计算机知识，提升信息技术的普及和应用程度，能够推动生产性服务业集聚发展，进而提高制造业全要素生产率，推动制造业转型升级。     

全要素生产率提升新型城镇化质量的路径研究——以湖南省为例

通过构建新型城镇化质量评价指标体系,分析了湖南省全要素生产率对新型城镇化质量提升的影响路径,研究结果显示:第一,全要素生产率通过影响经济增长速度以及增长效益对城镇化经济发展水平产生影响,进而影响新型城镇化质量水平。第二,全要素生产率提升所代表的质量贡献意味着较少的能源消耗生产更多的产出,同时造成较少的污染排放。第三,全要素生产率代表"绿色工业革命"既能够提高居民经济收入又能实现环境质量改善,从而提升居民的生活满意度。     

营商环境与企业全要素生产率

在中国经济步入新发展阶段的背景下,如何通过提振企业全要素生产率促进企业创新发展,进而推动经济高质量发展,成为深入探寻中国经济发展新动能的重要抓手。本文从微观视角出发,采用2016—2018年中国城市营商环境指数与沪深两市A股上市公司财务数据进行匹配,探究中国城市营商环境与企业全要素生产率之间的关系。本文将城市营商环境指数划分为营商硬环境指数与营商软环境指数,依次论证分指数与企业全要素生产率之间的关系。在稳健性检验中使用工具变量法解决核心解释变量存在的内生性问题,进一步验证城市营商环境、营商硬环境及营商软环境的优化对企业全要素生产率提升的显著促进作用。在影响机制分析方面,探讨优化营商环境通过推动市场化进程、推进法治化发展和提升经济开放度促进企业全要素生产率增长的机制。基于异质性分析的结果表明,企业所有制结构、行业类别、所属区域以及城市规模的差异对通过优化营商环境提升企业全要素生产率的效应有不同程度的影响。     

数字经济促进了中国服务业结构升级吗?

本文结合当前大力发展数字经济的背景,在政府与市场关系的理论框架下,探究数字经济对中国服务业结构升级的影响及其机制。研究发现,数字经济显著促进了中国城市服务业结构升级,政府治理效能显著增强了数字经济的促进作用。数字经济可以通过提高劳动力、资本和技术等要素效率推动服务业结构升级;政府治理效能强化了数字经济的资本效率提升机制和技术效率提升机制,但未明显改善数字经济的劳动效率提升机制。异质性分析表明,数字经济四个维度的影响效果存在一定差异,数字产业、数字用户和数字平台产生了正向影响,但数字创新的作用并不显著;另外,数字经济对一线城市、中心城市、东部城市和服务业结构水平较高城市的促进作用更为明显。本文丰富了数字经济与产业结构等相关领域的研究,也为中国数字经济发展和服务业结构升级提供了一定的参考依据和政策启示。     

智慧城市建设与企业绿色全要素生产率：内在机制与经验证据——基于“赋能”和信贷配给的视角

在中国推动经济高质量发展的背景下，智慧城市为实体经济赋能的重要性日益凸显。基于2009—2020年中国A股上市公司面板数据，以微观企业高质量发展为落脚点，运用多期DID方法评估智慧城市建设对企业绿色全要素生产率的影响效应及其作用机理。结果表明：智慧城市建设能够显著提升企业绿色全要素生产率，在考虑内生性问题后，该结论依然稳健。进一步研究发现，智慧城市建设能够显著降低金融机构与企业之间的信息不对称，在“量”上缓解样本企业面临的融资约束，在“质”上提高企业信贷资源配置效率。此外，智慧城市建设对规模较大企业、非国有企业、东部地区、市场化程度低的地区的作用效果更加明显。基于此，中国应从加速推动智慧城市建设、充分发挥市场在资源配置中的决定性作用、优化相关配套政策三个方面提升智慧城市对企业绿色全要素生产率的促进作用。     

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。