金融深化、FDI溢出效应与地区TFP——基于省级面板门槛模型的实证分析

在考虑经济运行互动关系中内在非线性结构的前提下,从金融深化角度探究了外商直接投资（FDI）对地区全要素生产率（TFP）的溢出效应的影响机制,采用1992-2011年我国29个省级单位的面板数据,通过运用非线性理论的“门槛模型”检验和回归方法,以金融深化为门槛变量,实证研究了外商直接投资对地区全要素生产率的影响.结果发现,总体上金融深化和外商直接投资都有利于提高全要素生产率,且存在基于金融深化的“双门槛效应”,即不同地区的金融深化水平对外商直接投资的溢出效应的影响存在非线性的结构变化,随着金融深化和发展水平的不断提高,外商直接投资的溢出效应呈区间递增的态势.     

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。     

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。     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

科技金融发展是否促进了全要素生产率的提高?——基于空间计量模型的研究

本文以中国省际面板数据为研究对象,通过构建科技金融评价指标体系,运用空间计量方法实证分析科技金融发展对我国全要素生产率的影响。研究发现,我国全要素生产率具有明显的空间自相关特征。科技金融发展能够显著促进全国规模以上工业企业全要素生产率的提高,且这种影响主要是通过效率改善路径发挥促进作用,通过技术进步途径产生的影响并不显著。本文的研究结论为促进科技金融在区域间协调发展与提高国家全要素生产率提供了理论指导与政策启示。     

绿色金融对绿色全要素生产率的影响分析——基于省级面板数据的实证检验

选取我国2011—2020年的省级面板数据,运用SBM-GML模型和固定效应模型进行实证分析,探索研究绿色金融对绿色全要素生产率的影响。测算结果显示：绿色金融和绿色全要素生产率发展水平较高,但各地区绿色金融发展程度存在差异;我国2011—2020年绿色全要素生产率平均水平在1以上,处于有效水平,其中东部、中部两个地区的绿色全要素生产率高于其他地区。实证回归结果显示：绿色金融对绿色全要素生产率具有显著的正向影响,表明绿色金融对绿色全要素生产率起到了积极的促进作用。最后根据结果提出因地制宜设立绿色金融发展策略、加强技术创新能力提升技术应用水平、优化产业结构提升资源配置效率的建议。     

OFDI影响全要素生产率传导路径的实证研究

现阶段中国OFDI对国内技术或全要素生产率的提升是否存在一定的正面效应,这些正面效应通过哪些途径进行传导,正成为我国积极推动"走出去"战略过程中的重要论题。本文利用1994～2008年统计数据实证检验中国OFDI对全要素生产率(TFP)的影响及影响传导途径。实证的结果表明:中国OFDI主要通过进口规模、出口结构和就业结构三种路径对TFP的提升起到正面的促进作用,其中作用最大的是国内就业结构;而出口规模则对全要素生产率的提升起到了抑制作用。     

货币政策与全要素生产率相关性研究———基于 VAR 模型的经验分析

全要素生产率（TFP）代表了可使生产率提高的科技及教育因素发展的程度,它作为度量经济可持续增长的重要参数,探析其变化的驱动要素具有一定的必要性.本文运用计量经济VAR模型分析货币政策与全要素生产率TFP间的相关性,并基于数据回归结果提出相应的政策建议.     

FDI对中国全要素生产率的时滞效应—基于DEA和VEC的实证研究

文章选取改革开放以来的数据，通过数据包络分析（DEA）对我国1983-2006年全要素生产率的累计变动率进行估算。在此基础上，建立了全要素生产率累计变动率和FDI之间的向量误差修正模型（VEC），实现了两者之间的长期均衡关系；运用脉冲响应函数分析了FDI冲击对全要素生产率累计变动率的影响。最终得出结论：FDI的流入对我国全要素生产率的影响存在短期消化和长期促进两个过程，某一年FDI的流入，在第一年、第二年对全要素生产率的影响为负，从第三开始产生稳定的正向促进作用，FDI对TFP的正效应存在两年的时滞。     

数字金融发展对企业全要素生产率的影响研究

以2011—2021年北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）匹配A股上市公司数据，分析了数字金融发展对企业全要素生产率（TFP）的影响。研究表明，数字金融发展能显著提升企业TFP。该影响具有延续性且呈现动态衰减趋势。机制分析表明，数字金融发展能有效改善金融机构与企业间的“信息差”，压缩企业融资成本；资金流入企业后持续发挥蓄水池效应并便利企业研发创新，最终促进企业TFP提升。异质性分析表明，伴随数字金融发展，国有、大型、高成长性企业TFP提升尤其明显。此外，适度有效的金融监管、优质的营商环境也是释放数字金融服务功能的有利条件。研究结论为政策制定和调整提供了有益参考。     

数字化转型、产业链整合与全要素生产率

在数字化转型作用下,企业整体产业链显示出不同于传统技术的优势,驱动着企业全要素生产率不断提升。本文使用2011—2021年中国上市公司的非平衡面板数据并运用文本分析法构建相应指标来剖析数字化转型对全要素生产率（TFP）的作用机制。研究发现：数字化转型可以对企业TFP产生正向促进作用,在内生性、稳健性检验之后依然稳健。机制分析可知,数字化转型可以通过专业化分工与供应链整合实现对产业链整合效率的提升,从而实现企业TFP的提升。异质性检验可知,数字化转型对企业TFP的促进作用在市场化水平低地区与非国有企业与中更显著。     

国家审计能够促进城市全要素生产率提升吗？——基于空间杜宾模型分析

以全要素生产率度量城市发展水平,考察国家审计对城市高质量发展的影响及其空间溢出效应。研究发现,国家审计功能作用发挥提高了城市全要素生产率,同时,国家审计对城市全要素生产率的影响具有负向的空间溢出效应。进一步分析表明,国家审计可通过提高技术效率、规模效率以及技术创新水平,进而促进本城市全要素生产率提升;国家审计对城市全要素生产率的影响,因地方金融发展水平不同而存在显著差异;此外,国家审计对城市全要素生产率的影响还存在动态效应。     

绿色金融政策与城市经济高质量发展——来自绿色金融改革创新试验区的证据

中国经济正处于高质量发展阶段的关键时期，绿色金融是引导资金向绿色产业集中进而优化经济发展质量的重要抓手。基于2004—2019年270个中国地级及以上城市数据，使用非参数方法测算其绿色全要素生产率以表征经济高质量发展水平，在此基础上，以绿色金融改革创新试点政策为准自然实验，检验该政策对中国城市经济高质量发展的影响效应及其机制。研究发现：（1）从绿色全要素生产率来看，该指标整体上呈现波动上升趋势，年均增长率为0.97;(2)从政策效应看，绿色金融改革创新试点政策显著提高了中国城市绿色全要素生产率和经济高质量发展水平，但绿色全要素生产率增长效应并不存在异质性；（3）从政策作用机制看，绿色金融改革创新试点政策可以通过提高绿色技术创新水平，推动产业结构高级化、产业结构合理化程度提高等多个路径，促进中国城市绿色全要素生产率的提升，从而提高中国城市经济高质量发展水平；（4）从企业微观行为看，绿色金融改革创新试点地区中的高污染企业会通过进行绿色技术创新、履行污染治理责任等路径提升自身绿色全要素生产率，进而提升自身高质量发展水平。研究结论完善了绿色金融改革创新试点政策的效果评价框架，为优化当前绿色金融...     

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。     

金融发展影响绿色全要素生产率的路径--效率通道和技术通道北大核心CSSCI

本文基于2011-2019年30个省(市)的面板数据,采用面板向量自回归(PVAR)模型研究金融发展驱动绿色全要素生产率增长的具体路径:是“效率通道”还是“技术通道”。研究结果显示,金融发展对东部地区的绿色全要素生产率存在抑制效应,通过“技术通道”影响绿色全要素生产率;金融发展对中西部地区的绿色全要素生产率存在促进效应,同时通过“效率通道”和“技术通道”影响绿色全要素生产率,但“效率通道”更显著。     

金融集聚、政府干预与全要素生产率

运用非参数的Malmquist生产率指数法,测算2007—2013年我国30个省区市全要素生产率增长情况,并在此基础上运用面板数据计量模型,引入政府干预变量,对金融集聚与全要素生产率之间的关系进行分析。结果表明：金融集聚对全要素生产率增长有显著的促进作用,而政府干预指标的引入却在金融集聚与TFP增长之间产生了负效应。     

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。     

金融科技对制造业企业全要素生产率的影响研究

本文梳理了金融科技、制造业企业全要素生产率等相关研究,分析金融科技对制造业企业全要素生产率的影响机理,并基于2011-2020年制造业上市公司数据和地级市金融科技数据进行实证验证。结果表明：金融科技发展显提升制造业企业全要素生产率,且对非国有企业、资本密集型企业影响更显著。进一步机制分析表明,金融科技通过提升技术创新水平进而促进制造业企业全要素生产率的提升。本文研究丰富了金融科技与制造业企业全要素生产率关系的相关研究,为制造业企业高质量发展提供一定的理论基础。     

企业金融化对企业全要素生产率的影响研究——基于股权激励视角的重新审视

随着金融市场的发展,越来越多的实体企业开展金融活动,其经济后果广受关注。基于2009—2020年中国A股非金融上市公司面板数据,实证检验了股权激励对企业金融化影响企业全要素生产率的调节效应得到以下结论。（1）企业金融化对企业全要素生产率具有抑制作用,进一步分析发现,企业持有短期金融资产正向影响企业全要素生产率;企业持有长期金融资产对于企业全要素生产率产生负向影响。（2）影响机制检验显示,股权激励会显著弱化企业金融化对企业全要素生产率的抑制效应。（3）异质性分析表明,在民营企业和高新技术企业,股权激励对企业金融化的经济效果抑制效应更加显著。研究成果对提升企业投资效率具有一定现实意义。