资源型产业集聚的动态溢出效应研究

本文基于2006～2013年中国31个省市自治区的面板数据,运用两阶段系统广义矩方法,实证分 析了资源型产业集聚的动态溢出效应。结果表明：（１）资源型产业集聚对资源型产业全要 素生产率的影响是动态的,当期资源型产业集聚显著促进了资源型产业全要素生产率的提高 ,但滞后一期的资源型产业集聚会抑制其全要素生产率的增长。资源型产业集聚的“集聚效 应”和“拥塞效应”会在不同时期达到不同均衡状态。（２）资源型产业集聚与人均GDP的 交叉相乘项阻碍了资源型产业全要素生产率的提升,表明资源型产业集聚对全要素生产率影 响的积极效应受到经济发展水平的影响,验证了资源型产业“威廉姆森假说”在中国的存在 性。（３）随着经济发展水平的提升,资源型产业集聚对于技术进步的积极作用逐步显现, 而对于技术效率改进的积极意义则逐步减弱。总体而言,资源型产业集聚对于技术效率变化 的影响主导了对于技术进步所产生的影响。（４）非资源型制造业集聚、物质资本投入促进 了资源型产业全要素生产率、技术进步及技术效率的提升,政府干预程度对三者的影响显著 为负,人力资本投入对资源型产业全要素生产率增长、技术效率改进的积极作用不明显,但 显著促进了资源型产业的技术进步。     

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。     

中国工业企业创新全要素生产率评价——基于双前沿面网络 DEA-Malmquist 指数模型

本文将工业企业创新活动划分为两个阶段--研发阶段和生产阶段，建立了基于双前沿面的网络 DEA-Malmquist 指数全要素生产率评价模型，对 2013~2014 年，2014~2015 年中国 35 个工业细分行业的创新全要素生产率进行了评价。评价结果表明：在两个期间内，研发阶段全要素生产率的增长主要依赖于技术进步增长，生产阶段全要素生产率的增长主要是由技术效率变化和技术进步二者共同决定的。从系统整体来看，中国绝大部分工业细分行业全要素生产率变化呈现正增长趋势。     

基于Malmquist指数法的我国电子信息产业全要素生产率增长分析

本文运用Malmquist指数法测算了我国电子信息产业全要素生产率的变动趋势，并把全要素生产率的增长构成分解为技术进步和技术效率变化两个部分，结果显示：1996—2007年我国电子信息产业全要素生产率的平均增长率为I．5％，主要原因是技术进步水平的提高，但技术效率下降产生的负面影响也不可忽视，且在不同时期技术效率和技术进步对我国电子信息产业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。     

产业外部性对全要素生产率及其分解的实证研究

本文构建关于MAR外部性、Jacobs外部性与Porter外部性与全要素生产率的空间计量模型，实证检验了以2004年为基期的2005~2015年中国省域制造业的产业外部性对于全要素生产率的影响，同时将产业细分为劳动密集型、资源密集型以及技术密集型进行探讨研究 。通过构建空间计量模型，发现雅各布斯外部性与波特外部性对于制造业整体以及3个细分产业的全要素生产率的影响非常显著，都对全要素生产率的增长具有促进作用。针对生产率分解后的技术进步与技术效率的实证证明，产业多样化可以促进制造业技术效率改善而对技术进步具有抑制作用，市场竞争可以促进制造业技术进步，与波特外部性不谋而合。提高产业专业化以及保持产业的区域垄断更能促进劳动密集型产业技术进步，支持了MAR外部性的观点。劳动密集型产业技术效率的变动则主要是通过区域的竞争来影响；资源密集型产业的技术进步与技术效率只有波特外部性在发挥正向效应；技术密集型产业的技术进步需要保持产业的专业化，而提高产业的多样化与有效的市场竞争更利于技术效率的改善。     

省际OFDI、出口贸易对全要素生产率的影响——基于空间杜宾模型的实证分析

中国地域辽阔,地区差异较大,研究省际OFDI、出口贸易对全要素生产率的影响需重视空间因素的作用。本文基于2005～2014年我国28个省份的面板数据,采用空间杜宾模型,实证分析OFDI和出口贸易这两个方面对全要素生产率的影响。结果表明,省际OFDI、出口贸易和全要素生产率均表现出空间集聚特征;OFDI与全要素生产率的增长呈负相关;出口对全要素生产率有显著的正向效应,并且通过空间溢出效应显著促进邻接省份全要素生产率的提升。因此,我国需重视技术寻求型OFDI的建设,充分考虑OFDI对国内经济增长的空间溢出影响,以期达到对外投资和出口贸易双实现技术溢出效应的效果。     

我国大中型工业快速增长的动因分析1995-2004

传统观点文都认为中国经济增长的动力是资本的堆集,但是本文采用Malmquist指数和DEA技术,研究中国28个省市地区大中型工业的动因,分析发现1995年-2004年:(1)大中型工业平均增长15.5%,其中全要素生产率增长拉动工业增长平均为9.2%,贡献丰约60%,而资本和劳动投入增长对产出增长的综合贡献从1996年的13.5%,下降到2004年的0.7%;(2)全要素生产率中技术进步和规模效率的改善对产出增长的贡献目渐突出,技术进步推动工业经济增长5.2%,规模效率改善推动工业增长3.3%.基于此,本文认为全要素生产率是我国区域经济快速增长的主动力.     

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。     

双向直接投资、自主创新与经济增长方式转变——来自中国的实证检验

本文把能源作为一种重要的生产要素投入， 基于 DEA-Malmquist 指数方法计算全要素生产率， 将全要素生产率增速对经济增速的贡献率与生产要素增长率对经济增速贡献率的比值作为经济集约化水平， 利用 2003～2016 年中国省际面板数据考察双向直接投资、自主创新对经济集约化增长的影响以及 OFDI 对经济集约化水平的门槛效应。结果表明：OFDI 对母国经济集约化水平的影响显著存在本国人力资本的单门槛效应和金融发展的双门槛效应； 外商直接投资与经济集约化水平显著负相关； 自主创新能力对经济集约化水平有显著的正效应。因此， 提高落后地区的人力资本和金融发展水平有利于 OFDI 逆向技术溢出效应的发挥和经济的集约化增长。     

知识产权保护、FDI与研发创新全要素生产率——基于中国区域高技术产业的实证研究

运用DEA模型的Malmquist指数法对2000~2012年我国区域高技术产业研发创新全要素生产率(TFP)进行测算,并将知识产权保护、FDI与研发创新TFP纳入统一的框架下进行系统分析,考察知识产权保护、FDI对我国高技术产业研发创新TFP及其分解指数的影响。研究结果表明:我国高技术产业研发创新TFP年均增长6.3%,主要动力为技术进步;我国各区域的知识产权保护水平差异显著;回归结果显示:对于我国高技术产业研发创新TFP而言,知识产权保护有着显著的促进作用,FDI表现出显著的负溢出效应,二者的交互作用也存在显著正向影响。     

低碳视角下建筑业绿色全要素生产率及影响因素研究

本文选择 Global Malmquist-Luenberger 模型测算低碳视角下的建筑业绿色全要素生产率，并进行影响因素分析。 结果表明： （1） 建筑业绿色全要素生产率以年均 0.33%的速度缓慢增长， 增长动力主要来自于技术进步， 技术效率起辅助性作用； （2） 四大区域均呈增长趋势， 区域间差异明显； （3）全要素生产率对建筑业产出增长的贡献率表现出V 型波动的倾向， 仍呈现出粗放性的行业特征； （4） 可通过优化能源消费结构、 提高劳动力素质以及促进建筑业市场化来促进建筑业的绿色全要素生产率增长。     

数字化转型、产业链供应链韧性与企业生产率

当前提高企业生产率水平需要重点关注数字技术创新应用与产业链供应链动荡带来的深层影响。结合产业组织的纵向关系理论，本文指出，产业链供应链韧性的关键在于如何建立、维持和提升关联效应，并尝试从供需匹配优化、供需关系维持、供应质量提升三个层面对产业链供应链韧性的内涵和机制进行分析。通过匹配中国上市公司上下游供应商和客户数据，本文创新性地从产业链供应链韧性视角考察了下游企业数字化转型对上游企业生产率的影响及其传导机制。研究发现，下游企业数字化转型显著促进上游企业全要素生产率增长，表明数字化转型在产业链供应链纵向关系中存在后向溢出效应。机制检验结果表明，下游企业数字化转型主要通过优化供需匹配、稳定供需关系、提高供应商创新能力三个层面增强产业链供应链韧性，进而牵引上游企业全要素生产率增长。同时，这种后向溢出效应根据纵向关系结构特征的不同而存在异质性，包括上游供应商的规模、所有权性质以及下游客户端的市场影响力。本文研究结论表明，要围绕需求牵引和外部溢出来优化数字化转型政策，特别是要以下游企业数字化转型为突破口，推动产业链供应链韧性水平提升和纵向协同机制建设，同时注意分类施策和精准施策。     

碳试点政策冲击下的地区工业全要素生产率增长分析

本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国各省(区、市)2003～2022年的工业全要素生产率,通过双重差分法研究发现碳交易试点政策有助于促进碳试点地区工业全要素生产率增长,并发现在2013～2022年间,碳试点地区工业全要素生产率的增长主要来源于纯技术进步和纯技术效率提升,规模效率提升的贡献相对较低。具体的,在2013～2022年间,纯技术效率、纯技术进步和规模效率所作的平均贡献分别为56.8%、36.9%和6.3%。但是从变化趋势来看,近年来碳试点地区依赖于纯技术效率提升和纯技术进步实现工业全要素生产率增长的空间在不断缩小,规模效率提升所发挥的作用在稳步增强,在2019～2022年、2020～2022年以及2021～2022年3个样本期内,规模效率提升所作的平均贡献均超过了20%,未来碳试点地区工业全要素生产率增长将愈发依托规模效率改善的增长模式。     

直接影响和空间溢出效应：知识资本对中国工业全要素生产率的影响研究

在供给侧改革背景下,对全要素生产率的来源分解和影响研究具有现实意义。本文基于1998～ 2014年间我国31个省的面板数据,选取合适的空间计量模型实证了知识资本投入对我国工业 全要素生产率的直接影响以及空间溢出效应。研究结果显示：知识资本投入与全要素生产率之间有正相关的联系,其中东部地区知识资本对全要素生产率的直接影响和空间溢出效应都最为明显,中部次之,西部无明显的空间溢出效应;不同时期内知识资本与全要素生产率之间的关系也存在很大差异,1998～2006年间空间溢出效应微弱,2007～2014年间直接影响和溢出效应都有加强。     

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。     

交通基础设施、空间溢出与全要素生产率——基于丝绸之路经济带面板数据的空间计量分析

本文立足于多种经济增长理论，以“丝绸之路经济带”沿线14省为研究对象，选取多维要素的空间面板数据，在经济、地理与邻接三种空间权重下通过构建空间杜宾模型估计交通基础设施与相关控制变量对区域全要素生产率的作用机理及空间溢出效应。结果表明：2000~2015年丝绸之路经济带沿线省份整体交通运输能力对区域全要素生产率正向溢出效果明显，铁路与高级公路密度次之，交通基础设施投资效果不佳。除此之外，交通基础设施直接效应远大于间接效应，对本区域全要素生产率的提高促进作用明显。最后从研究样本整体和个体角度有针对地提出促进丝绸之路经济带全要素生产率持续增长的对策。     

中国机床工业的高速增长：技术进步及其贡献分析

1998年以来，中国机床工业的高速增长伴随着很高的全要素生产率（TFP）贡献率。但分析结果表明，估算的TFP高贡献率，在相当程度上源于要素利用率的提高而非技术进步。从技术进步的主要影响因素状况看，目前中国机床工业的技术创新、企业制度、规模经济、企业网络和产业外部支持系统等尚无法形成对产业技术进步的足够支持。     

中国机床工业的高速增长:技术进步及其贡献分析

1998年以来，中国机床工业的高速增长伴随着很高的全要素生产率（TFP）贡献率。但分析结果表明，估算的TFP高贡献率，在相当程度上源于要素利用率的提高而非技术进步。从技术进步的主要影响因素状况看，目前中国机床工业的技术创新、企业制度、规模经济、企业网络和产业外部支持系统等尚无法形成对产业技术进步的足够支持。     

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。