金融集聚与全要素生产率

本文利用2003—2012年省际面板数据,运用空间面板计量方法研究了金融集聚与全要素生产率增长之间的关系,实证研究结果显示:中国地区间的全要素生产率在2003—2012年具有明显的空间相关性,金融集聚对中国的全要素生产率有着显著的影响;银行业集聚对全要素生产率有着显著的正向影响;保险业集聚对全要素生产率的增长有促进作用,但作用效果不显著;证券业集聚会抑制全要素生产率的增长,但抑制作用不明显.     

金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率

本文运用SBM-GML指数法对2005-2019年中国30个省份的绿色全要素生产率进行测算,使用区位熵衡量金融集聚程度、向量夹角法计算人力资本,然后建立PVAR模型分析金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率三者之间的长期动态关系。结果显示:2005-2019年我国绿色全要素生产率总体呈上升态势,技术进步贡献率较大;金融集聚和人力资本均对绿色全要素生产率有着正向的影响;而人力资本对金融集聚有着显著的长期促进作用。     

空间集聚与全要素生产率增长——基于我国东部省份制造业数据的实证研究

本文利用我国东部11个省20个制造业行业的面板数据研究了地区产业集聚对地区全要素生产率增长的影响,结果发现:在东部样本范围内,集聚与全要素生产率增长之间存在着一种非线性关系,当集聚水平低于某一临界值时,集聚水平的提高会促进全要素生产率的增长;而当高于这一临界值时便会阻碍全要素生产率的增长。     

金融自由化与中国的全要素生产率：理论分析与经验证据

提高投资效率、优化资本配置和促进技术创新等也是全要素生产率的基本源泉。金融自由化使金融中介上述三大潜能得以充释放,因而也能提高全要素生产率。本文对中国金融自由化的过程和进展进行了定量分析,并以政府干预、人力资本、对外开放度等为控制变量,就金融自由化对全要素生产率的影响问题进行了实证分析。研究发现,中国金融自由化对全要素生产率的增长的促进作用,效果显著且具有统计意义。金融自由化也因此成为推动宏观经济集约式增长的积极因素。     

全要素生产率、政府干预行为与产业结构变迁——理论模型与经验研究

全要素生产率和政府干预行为对我国产业结构变迁有着非常重要的作用。本文首先将政府干预行为引入到Hansen&Prescott(2002)模型中,并将原模型中全要素生产率为外生性假设修正为内生性假设;其次,通过数值模拟说明了全要素生产率在从马尔萨斯经济向索洛经济的产业结构变迁过程中起着重要的推动作用,而政府干预行为会显著影响该变迁过程的速度;最后,运用修正后的面板数据模型经验分析了全要素生产率和政府干预行为对我国产业结构变迁的影响,发现全要素生产率和政府干预行为对我国产业结构变迁呈正向影响。但是,随着近几年政府对经济干预行为的力度有不断加大的趋势,我们也需要警惕政府干预行为过度对产业结构变迁可能带来的不利影响。     

数字金融、政府监管与全要素生产率

基于中国2011—2018年省际面板数据,使用Fare—Primont指数法测度30个省际全要素生产率,通过门限回归分析数字金融与金融监管对全要素生产率的影响.研究结果表明:发展数字金融有利于促进全要素生产率增长,但其影响作用呈现"倒U型"趋势;金融监管对全要素生产率的影响呈现"U型"关系;与金融监管宽松地区相比,数字金融对全要素生产率的提升作用在监管严格地区表现的更为显著.在发挥数字金融提升全要素生产率的同时,更要切实加强金融监管,将数字金融纳入国家统一监管之下,通过政府监管引导数字金融优化推进全要素生产率增长.     

政府科教支持下产业集聚对全要素生产率的影响研究 ——以长江经济带108个城市为例

基于新结构经济学理论,运用空间杜宾模型,依据长江经济带108个城市2003-2019年数据,考量产业集聚技术外部性发挥的有限性,以及政府科教支持对产业集聚技术外部性的交互作用。结果显示：在一定临界值之前,产业集聚能推动全要素生产率的提升,过度集聚则会产生拥塞效应,多元化集聚可能产生的拥塞效应更强,专业化集聚对全要素生产率的作用更稳定,产业集聚对全要素生产率具有积极的空间溢出效应。政府加大教育支持有助于释放产业集聚的技术外部性,但在当前的支持力度下,政府科教支持效果甚微。     

融资成本对TFP增长的影响

本文通过研究资金成本变化如何影响全要素生产率(TFP)的增长,检验金融发展对资源配置是否发生作用,并探讨了金融发展与全要素生产率(TFP)增长之间的关系。通过实证分析,发现资本市场的发达程度对资源在不同行业中的合理有效配置起了重要作用,影响全要素生产率(TFP)的增长,进而对经济产出产生重要影响。     

山东省农业经济增长、农村金融与农业全要素生产率关系研究

论文选取山东省1996~2015年相关数据,采用DEA-Malmquist指数法对农业全要素生产率进行测算,并运用VAR模型对农业经济增长、农村金融与农业全要素生产率的动态关系进行研究。结果表明:山东省农业经济增长、农村金融和农业全要素生产率之间存在长期稳定均衡关系;农业经济增长分别与农村金融、农业全要素生产率存在双向因果关系;农村金融和农业全要素生产率之间存在单向因果关系;随着滞后期数增加农村金融对农业经济增长促进作用增加;农业经济增长和农业全要素生产率对农村金融的促进作用较小;农业经济增长对农业全要素生产率的促进作用较低。     

金融发展与全要素生产率互动:农业视角

本文运用面板数据误差修正模型以及格兰杰因果检验方法,对农业全要素生产率与农业金融发展水平的关系进行了实证分析。结果表明,农业金融发展水平短期内不是全要素生产率增长的原因,长期内显著促进全要素生产率的提高;而农业全要素生产率既是金融发展的短期原因,也是影响金融发展的长期原因。鉴于农村金融具有需求导向特征,应通过推进农业产业化、加快土地流转、发展农民专业合作社、提高农村人力资本素质等方式提高农业全要素生产率,加快农村金融发展。     

政府干预、区域金融发展与经济增长之谜——基于财政分权视角下的广东经验研究

本文采用1978—2013年广东省的时间序列数据,探讨财政分权背景下地方政府干预和金融发展对经济增长产生的影响。研究发现:三者之间存在着长期均衡关系,金融进程的推进有利于提高地区的全要素生产率。但在财政分权的框架内,"锦标赛"式的区际竞争会促使地方政府对金融机构的微观资源配置进行干预,这种干预脱离了市场形成的内在机理,降低了金融资源的配置效率,加之金融结构较大的波动性,对经济增长而言,损害颇多。这些论据都隐含了合理框定政府的金融控制边界有利于促进经济增长,但这种金融体系革新应和财税体系及政府体制变革协同进行。     

政府行为、金融结构与地区全要素生产率

本文在一定理论分析和相关假设的基础上,利用1997—2010年省级面板数据对政府行为、金融结构和地区全要素生产率之间的关系进行了实证。结果显示：政府不同项目的财政支出和不同金融资产结构．其对全要素生产率的影响存在一定的差异性。在全国以及东、西部地区,政府科技教育相关支出显著地促进了全要素生产率水平的提高,且西部地区的效果最明显;其它财政支出项目并没有很好的发挥其对金要素生产率的积极作用。进一步地,本文利用Malmquist指数法将全要素生产率分解为技术效率指数和技术进步指数,以考察政府行为、金融结构促进全要素生产率的内在路径。     

金融资源错配阻碍了中国的经济增长吗

本文利用我国1995—2005年的省际面板数据对经济增长和引起经济增长的质和量的因素进行了实证研究,通过选择表现中国金融资源错配现象的金融发展变量,研究了它们与经济增长及其主要组成部分——资本积累和全要素生产率之间的关系。研究表明,由于中国目前的金融体系存在严重的金融资源错配现象,这使得现有的金融体制并没有很好地完成优化资金配置从而为优化生产要素配置的功能,反而对经济增长产生牵制作用。而标示中国金融市场化程度的变量与经济增长、资本积累和全要素生产率存在积极关系。造成这种现象的原因主要在于中国的金融在很大程度上仍然是一种支持国有企业的政府控制性金融。     

金融资源错配阻碍了中国的经济增长吗北大核心CSSCISSCI

本文利用我国1995—2005年的省际面板数据对经济增长和引起经济增长的质和量的因素进行了实证研究,通过选择表现中国金融资源错配现象的金融发展变量,研究了它们与经济增长及其主要组成部分——资本积累和全要素生产率之间的关系。研究表明,由于中国目前的金融体系存在严重的金融资源错配现象,这使得现有的金融体制并没有很好地完成优化资金配置从而为优化生产要素配置的功能,反而对经济增长产生牵制作用。而标示中国金融市场化程度的变量与经济增长、资本积累和全要素生产率存在积极关系。造成这种现象的原因主要在于中国的金融在很大程度上仍然是一种支持国有企业的政府控制性金融。     

金融资源配置对全要素生产率增长的影响研究——基于省际面板数据

随着改革开放的深入,我国的人口和土地红利正逐渐减弱,依靠出口、高储蓄率形成高投资的经济增长模式难以为继。在此形势下,如何提高全要素生产率,跨越"中等收入陷阱",显得更为重要。金融资源作为要素市场最活跃的部分,其配置效率的提升对全要素生产率的增长具有重要意义。本文在梳理金融资源配置及全要素生产率分解文献的基础上,以2007～2016年的省际面板数据为基础,测算金融资源配置的丰度与效率,并分析其对全要素生产率增长的影响,探索金融资源配置优化路径。     

数字普惠金融与农业全要素生产率的耦合协调度研究

文章根据2011-2020年中国30个省份的面板数据,构建数字普惠金融与农业全要素生产率评价指标体系,采用耦合协调度模型分析数字普惠金融与农业全要素生产率之间的关系。结果表明,我国数字普惠金融指数上升趋势明显,农业全要素生产率增长较慢;数字普惠金融发展和农业全要素生产率的耦合度总体提高,主要处于颉颃阶段;数字普惠金融与农业全要素生产率的协调度方面,大部分省份经历了由低度协调转变为中度协调转变,最终达到高级协调阶段的过程。此外,数字普惠金融与农业全要素生产率的发展水平,以及二者之间的耦合度、协调度,均是东部地区最高、中部地区次之、西部地区最低。基于研究结论,文章提出了对中西部数字普惠金融发展给予政策扶持、加强数字普惠金融对农业技术效率的提升作用和加强区域合作的建议。     

基于Malmquist-Tobit模型的京津冀区域金融效率及影响因素分析

本文通过BCC模型和Malmquist指数,从静态和动态两个方面研究2015年以来京津冀13城市金融效率的区域差异及其空间演变趋势,然后引入Tobit回归模型进一步分析影响区域金融效率的因素。结果表明,北京的静态金融效率达到前沿面水平,河北各城市金融效率较低且主要是规模效率不足导致;从动态全要素生产率看,北京全要素生产率平均提高了10%,技术进步起主要作用,天津和河北分别提高了14.4%和13.4%,技术效率的作用更大。影响区域金融效率的因素中,政府干预对效率的提升起到显著作用,而经济开放度对金融效率的影响较小;各因素影响全要素生产率的作用途径主要是技术进步。     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应

数字普惠金融正在逐渐改善我国农村地区面临的融资困境,为解决"三农"问题提供了新方向。本文在分析数字普惠金融对农业绿色全要素生产率影响机理的基础上,基于2011—2018年30个省份的面板数据,测算了农业绿色全要素生产率指数,并基于空间杜宾模型研究了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:中国农业绿色全要素生产率不断提高,且存在显著的空间相关性,其增长主要由技术进步推动,东部地区农业绿色全要素生产率增长最快,西部地区次之,中部地区出现负增长;数字普惠金融通过提升技术效率和促进技术进步对农业绿色全要素生产率产生了正向影响,但对周边地区产生了负向的溢出效应;对数字普惠金融的分维度回归结果表明,数字金融覆盖广度和数字化程度对农业绿色全要素生产率具有提升作用。     

全要素生产率与包容性金融发展的关系——基于我国省际面板数据的实证分析

金融是现代经济的核心,其不但影响着经济增长速度,还影响经济增长方式和效率。全要素生产率(TFP)是衡量经济增长方式和发展效率的重要指标,因此如何通过金融手段来提高全要素生产率是目前研究经济转型升级和可持续发展的重要问题。根据全国31个省(市、自治区)2006-2016年的面板数据,实证研究中国包容性金融发展对全要素生产率提升的影响,结果显示:包容性金融发展能有效促进全要素生产率提升,且与东部地区相比,这一提升作用在中西部地区更为显著。     

全要素生产率、产能利用率与企业金融资源配置——基于中国上市企业委托贷款公告数据的经验分析

基于手工收集整理的2007-2015年沪深证券市场A股上市企业公告的委托贷款数据,运用理论模型和实证检验相结合的方法考察全要素生产率、产能利用率与企业金融资源配置之间的关系。结果发现:在控制了与委托贷款发放相关的企业其他内外部特征影响后,全要素生产率、产能利用率越低的企业,发放委托贷款的概率越大、数量越多,这说明,全要素生产率、产能利用率低的企业,更可能(或更多地)从事类金融业务活动。进一步分析发现,交易双方的关联程度越强,贷款企业与政府的关系越紧密,全要素生产率、产能利用率与委托贷款发放概率和发放数量之间的负向关系越明显。