生产性服务业发展与农业全要素生产率增长

生产性服务业发展对农业全要素生产率增长的作用效果与预期不一致,往往受到要素禀赋约束而导致偏离。该文探讨了生产性服务业对农业全要素生产率增长的作用机制与约束条件,建立了以人地比例和农村人力资本水平为门槛变量的面板门槛模型,并基于2004-2014年省际面板数据,实证分析了生产性服务业发展对农业全要素生产率增长的非线性影响。结论表明:(1)生产性服务业投入对农业全要素生产率增长的影响存在以资源禀赋为门槛的非线性效应;(2)随着人地比例扩大和农村人力资本水平提高,生产性服务业对农业全要素生产率增长效应呈现先负后正的"U"型特征;(3)不同地区门槛水平的分布呈异质性特征,各地区生产性服务业发展对农业全要素生产率增长效应存在显著差异。     

交通基础设施对绿色全要素生产率的影响研究——基于门槛效应的视角

基于2003—2016年中国省际面板数据,采用SBM方向性距离函数和ML指数测算中国绿色全要素生产率,并构建面板门槛模型实证检验交通基础设施对绿色全要素生产率的非线性影响。结果显示:在样本考察期内,我国绿色全要素生产率的增长幅度呈东中西的顺序依次递减;全样本下,交通基础设施对绿色全要素生产率的影响存在单门槛效应,当交通基础设施固定资本存量低于门槛值时,它会促进绿色全要素生产率的提高,一旦超过门槛值,则会抑制绿色全要素生产率的增长;分样本下,中部、西部地区存在单门槛效应,东部地区则不存在门槛效应。     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现：非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究——环境规制的动态门槛效应

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现:非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

对外直接投资与中国工业绿色全要素生产率——基于环境规制与吸收能力视角分析

基于中国30个省份的面板数据,采用交互模型探讨OFDI对中国工业全要素生产率的影响,并进一步构建门槛模型考察区域吸收能力如何影响OFDI与绿色全要素生产率(GTFP)之间的关系。研究发现:从全国层面看,OFDI显著提升了绿色全要素生产率,环境规制正向调节二者之间关系;从分样本看,OFDI显著提升了东部地区的绿色全要素生产率,环境规制正向调节两者之间的关系,而对中西部地区的影响不显著;运用面板门槛检验环境规制、金融发展和人力资本在OFDI对GTFP影响中的非线性门槛效应,检验显示环境规制水平、金融发展水平和人力资本水平均存在显著的单门槛效应。     

绿色信贷、产业结构优化与绿色全要素生产率

推动绿色全要素生产率提升,对生态环境保护和经济可持续发展具有重要意义。基于2005-2020年中国省级面板数据,运用超效率SBM-GML模型测算出绿色全要素生产率,采用空间杜宾模型、面板门槛模型和空间门槛模型研究绿色信贷、产业结构优化对绿色全要素生产率的综合作用机制。研究发现：绿色全要素生产率具有正向“空间传染”特性,其提升主要源于绿色技术进步,而非技术效率变化;绿色信贷有助于提高本地区绿色全要素生产率,并通过空间溢出效应对周边地区产生抑制作用;产业结构优化显著提升了本地区绿色全要素生产率,其中,高级化和生态化还存在明显的空间溢出效应,前者会抑制邻近地区绿色全要素生产率提升,而后者促进了其增长;门槛效应检验表明,产业结构优化水平提升到一定程度后,绿色信贷对本地区绿色全要素生产率的作用效果将显著增强,而对于不同维度,这一作用效果只存在高级化和合理化的门槛特征;空间门槛模型显示,本地区产业结构优化水平的提高会减小绿色信贷对邻近地区绿色全要素生产率的抑制作用。     

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.     

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。     

基于空间溢出效应的绿色金融与企业全要素生产率关系研究

本文以2009—2019年我国30个省市区(因数据缺失,不包括西藏地区和港澳台地区)为研究样本,综合利用空间杜宾模型和面板门槛模型考察绿色金融对企业全要素生产率(TFP)的空间效应,并分析其中的中介机制.主要结论如下:①绿色金融对企业TFP存在明显促进效应和空间溢出效应;②在影响机制方面,绿色金融与TFP之间的关系受到了产业结构调整、技术创新发展、区域经济发展水平和城镇化水平的中介影响,且存在明显的门槛效应.其中产业结构、技术创新的提升能够有效提升绿色金融对TFP的带动效应,而经济发展水平在两者间存在逐步弱化效应,城镇化水平则对两者间的影响呈"U"型.本文研究结论为推进企业绿色转型升级,提升全要素生产率战略目标,完善绿色金融体系提供了重要的方向性参考.     

矿业权重叠对我国煤炭产业全要素生产率的非线性影响

本文通过超越对数生产函数模型,对我国2004~2014年煤炭产业全要素生产率进行测度,并采用门槛效应模型估计了矿业权重叠对煤炭采掘业全要素生产率的非线性影响。通过实证研究,得出如下结论:样本期内,我国煤炭产业全要素生产率出现了先增后降的变动趋势,并且地区差异显著;矿业权重叠与煤炭产业全要素生产率增长之间存在非线性关系,煤炭资源税征收比重和煤炭产业集聚水平是影响这一非线性关系的重要门槛变量;煤炭产业的投资集聚与从业人数集聚,促进了煤炭产业的全要素生产率增长,但企业数集聚对煤炭产业全要素生产率增长形成了阻滞效应,煤炭产业存在不规模经济现象;能耗比重的下降(能源消费效率提升)并未带来煤炭产业全要素生产率的增长,我国面临着较大的能源生产方式变革的压力。     

人口老龄化将降低服务业生产效率吗?——基于1993-2014年我国省际人均GDP的门限模型

人口老龄化不断加剧与服务业发展滞后是当前中国经济发展过程中面临的两大难题,人口老龄化会进一步降低我国的服务业生产效率吗?为了回答该问题,本文采用基于DEA的Malmquist生产率指数测算中国各省份服务业全要素生产率,在线性回归的基础上通过工具变量法,结合我国1993-2014年省级面板数据,实证检验了人口老龄化对服务业全要素生产率的影响。研究表明:人口老龄化对服务业生产率的影响存在明显的地区差异,老年人口抚养比对东部地区的影响显著性更强。基于该结论,本文进一步构建双重门限模型,采用人均GDP作为门限变量,测算出人口老龄化影响服务业生产效率的门槛水平。门限模型结果显示:人口老龄化对服务业全要素生产率存在基于人均GDP的显著区间效应,当人均GDP低于第一个门槛值(5.781)和高于第二个门槛值(6.428)时,人口老龄化都将对服务业全要素生产率产生显著的负向影响,且后者的负向影响更大。     

数字经济的生产率增长效应：红利还是鸿沟

数字经济已成为驱动生产效率提升的关键力量,但数字经济的非均衡发展态势可能会加剧区域间的生产效率差距,数字时代下的区域协调发展和共同富裕实现面临新问题和新挑战。基于中国2011—2019年地级市面板数据对数字经济发展与全要素生产率的关系及区域异质性特征的实证研究表明,数字经济具有显著的生产率增长效应,这种增长效应主要体现在纯技术进步上,数字经济未能通过技术效率和规模效率的改进赋能全要素生产率增长。机制分析表明,数字经济主要通过创新驱动效应、创业激励效应以及产业升级效应等渠道促进全要素生产率增长,但影响效应仅在东部地区显著。区域异质性结果表明,生产效率和经济发展水平越高的城市,数字经济的生产率增长效应越明显,进而导致了区域间的生产率鸿沟。门槛效应检验结果表明,数字经济的边际效应递增特征和欠发达城市在人才集聚、金融发展以及固定资产投资等方面的相对不足强化了区域间的生产率鸿沟。     

数字经济推动了城市绿色全要素生产率提升吗?——基于“宽带中国”试点的证据

数字经济正成为新发展阶段推动中国绿色变革的重要力量,“宽带中国”是促进数字经济发展的关键举措。本文利用2006—2019年中国281个地级市的面板数据,构建双重差分模型,基于“宽带中国”政策检验了数字经济对绿色全要素生产率的影响,并进一步剖析政策效果差异,结合空间双重差分模型评估了政策的空间溢出效应。研究发现,“宽带中国”政策对绿色全要素生产率存在正向影响。随着政策强度提升,政策效果表现为先上升、后下降、再上升的趋势,呈现出阶段性的“虹吸效应”。在绿色全要素生产率较低的地区,政策效果更好,但在绿色全要素生产率超过一定水平后,“虹吸效应”再次出现。从政策的空间溢出效应来看,总体上“溢出效应”大于“虹吸效应”。     

金融发展与全要素生产率：水平效应与增长效应

金融发展可以通过“效率通道”和“技术通道”作用于全要素生产率，并对全要素生产率产生水平效应（弱效应）和增长效应（强效应）；衡量金融发展对全要素生产率是否具有正面影响的基本标准是水平效应。本文通过对1978—2010年我国各省（市、自治区）面板数据的实证分析，发现金融发展对生产率进步具有正的水平效应和负的增长效应；说明金融发展对全要素生产率具有递减的正面影响——金融发展更多发挥了改善资源配置的作用，推进创新和技术进步的作用相对较弱。     

数字经济、产业结构升级与绿色全要素生产率——基于空间计量模型的研究

为研究数字经济、产业结构升级及其交互作用对绿色全要素生产率在空间上的影响。在对2012—2021年全国30个省份的数字经济发展指数、产业结构升级指数与绿色全要素生产率进行测算的基础上,运用双固定效应的空间杜宾模型进行实证分析。通过分析不同矩阵下的静态空间效应和动态空间效应得出：数字经济发展对绿色全要素生产率的提升产生正向的空间溢出效应;产业结构升级对绿色全要素生产率的提升产生正向的空间溢出效应;数字经济发展和产业结构升级的协同作用能够促进绿色全要素生产率的提升;数字经济发展和产业结构升级的协同作用会对邻接的区域产生虹吸效应,但从长期来看,却能够为经济关联区域产生辐射带动作用。     

基于Malmquist指数法的西部地区TFP分解研究

利用西部地区1992-2009年的面板数据,基于Malmquist指数法,考察了西部大开发战略实施前后各地区全要素生产率的变化。结果表明：大开发战略的实施使得西部地区全要素生产率的增长总体上由负值（-0.8%）转为正值（7%）,全要素生产率对经济增长的贡献由-8.8%提高到14.3%,对东部地区的追赶效应明显,但仍存在较大差距。     

环境规制对长江经济带工业绿色生产率的门槛效应

以碳排放和污染物排放作为非期望产出,采用全局超效率SBM模型测算1997-2015年长江经济带沿线11省市工业绿色全要素生产率,采用面板门槛模型分析环境规制强度对工业绿色生产率的门槛效应。实证结果表明：1997-2015年虽然长江经济带沿线省市工业绿色生产率均呈提升态势,但仅有2014-2015年的上海、2015年的江苏是有效率省份,且省市之间效率差距不断拉大;环境规制对长江经济带绿色生产率存在双重门槛效应,在低、中、高3种环境规制强度地区中,只有中等环境规制强度地区能够通过环境规制显著提升工业绿色生产率。基于此,提出应促进经济增长方式由粗放型转为集约型、提高云贵川湘四省环境规制强度、推动现有环境规制内容市场化转型等政策性建议,以不断提高长江经济带工业绿色生产率。     

科技创新促进中国海洋经济高质量发展了吗——基于科技创新对海洋经济绿色全要素生产率影响的实证检验

推动海洋经济高质量发展是建设海洋强国的必然选择。采用2001—2016年沿海省市面板数据，测算我国沿海省市海洋经济绿色全要素生产率，从线性和非线性角度研究科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明：总体上看，近年来我国海洋经济绿色全要素生产率呈先大幅波动后趋向平稳的状态，年均增长率为2.85%，海洋经济绿色全要素生产率增长主要源于技术进步指数而非技术效率指数；科技创新对于海洋经济绿色全要素生产率具有显著促进作用，有助于海洋经济高质量发展；科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响存在单一门槛效应，越过门槛之后，对于海洋经济绿色全要素生产率的提升作用会更加显著。在海洋经济同样步入新常态背景下，必须坚持从要素和投资驱动转向创新驱动的海洋经济高质量发展道路。     

我国粮食主产区粮食全要素生产率时空演变及驱动因素

运用DEA-Malmquist指数和固定效应模型分析2001—2012年我国粮食主产区粮食全要素生产率时空演变及驱动因素。结果表明:从时间维度看,主产区粮食全要素生产率年均增长1.3%,且是技术进步"单轨驱动"模式;从空间维度看,主产区粮食全要素生产率除四川省下降之外,其余省域粮食全要素生产率均上升;显著影响粮食全要素生产率的因素为粮食经济发展水平、人均GDP、劳均经营规模、种粮人口比重、单位面积粮食产量。     

基于DEA-Tobit的国际技术溢出效应实证研究

采用DEA法测算了广西1978～2011年的全要素生产率水平,并利用Tobit模型对广西基于进口渠道的国际技术溢出效应进行了实证研究。结果表明,通过从G7国家进口的方式,显著地促进了广西的全要素生产率水平的提高。然而,广西的自主研发对全要素生产率的提高起到了抑制作用,且从回归系数的显著性水平来看,即使是在很高的显著性水平下仍不显著;引入人力资本变量后, G7国家的综合研发资本存量对广西全要素生产率的作用大幅下降,且自主研发对全要素生产率的抑制作用更为强烈,这可能是因为广西的人力资本水平过低,未达到吸收国外先进技术的门槛值所致。