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。     

参与全球价值链提高中国上市公司的全要素生产率了吗?

基于2003—2014年国泰安中国上市公司数据库和中国海关数据库匹配数据，测算了微观上市公司全要素生产率和全球价值链地位指数，通过设置企业要素密集度作为门限变量，实证检验了参与全球价值链对企业全要素生产率的影响。实证结果表明：要素密集度是决定上市公司参与全球价值链“生产率效应”作用机制的关键因素，资本密集型、技术密集型企业更易从参与全球价值链中获得全要素生产率水平的提升；而劳动密集型企业参与全球价值链并未显著改善自身全要素生产率。研究结果进一步支持了中国上市公司参与全球价值链而获取的开放红利更显著地体现在资本和技术密集型企业借助技术外溢和学习效应机制实现全要素生产率提升的观点。因此，进一步促进上市公司特别是资本与技术密集型企业深度融入全球化，大力推动劳动密集型企业向资本与技术密集型转型升级，坚定不移地继续深化改革开放，对于从企业微观层面落实高质量发展有重要意义。     

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。     

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。     

价值链视角下人工智能应用对全要素生产率的影响——基于中国A股上市公司的实证研究

利用2007～2019年中国A股上市公司的微观数据，借助上市公司年报构建度量企业人工智能应用的指标，并基于价值链视角实证研究人工智能应用对全要素生产率的影响效应与机制。研究表明：人工智能在企业中的整体应用显著提升了企业的全要素生产率，企业研发设计、生产制造、市场营销环节的智能化发展也带来了显著的全要素生产率提升效应；技术创新是人工智能应用促进全要生产率提升的重要机制；与研发设计、生产制造的智能化相比，市场营销的智能化发展更能通过技术创新促进全要素生产率的提升，提升企业全要素生产率。因此，需从创新、资金、人才、治理等方面完善推动全价值链智能化发展的政策支撑体系。     

中国现代制造业全要素生产率研究

文章运用Malmquist生产力指数法,利用现代制造业98个细分行业2006~2010年间投入产出面板数据,测算了各行业的全要素生产率,并将其分解为技术效率和技术进步。结果表明：2006~2010年间我国现代制造业全要素生产率总体有所提高,技术效率是导致全要素生产率改善的主要原因。计量分析表明,外贸依存度、行业规模、营业费用和管理费用均显著影响全要素生产率。     

产业协同发展与城市全要素生产率——中国南北差异视角下的实证检验

制造业和生产性服务业的协同发展是中国经济提质增效的重要途径。使用2001-2018年的中国城市面板数据,测算了产业协同度,并考察了产业协同发展和全要素生产率的关系。结果表明:研究期内,中国城市整体及南方和北方的产业协同度呈现上升态势,但存在明显区域差异,北方的产业协同度低于南方;在南方和北方,产业协同发展可显著提升全要素生产率,影响全要素生产率的作用机制在南方和北方存在差异;学习机制、互补机制和竞争机制可通过促进技术进步和提高技术效率共同推动全要素生产率增长,但南方和北方的影响机制存在显著差异。最后从发挥市场机制、完善保障体系和加快北方地区发展等方面给出了对策建议。     

中国现代制造业全要素生产率研究

文章运用Malmquist生产力指数法,利用现代制造业98个细分行业2006²010年间投入产出面板数据,测算了各行业的全要素生产率,并将其分解为技术效率和技术进步。结果表明:20062010年间投入产出面板数据,测算了各行业的全要素生产率,并将其分解为技术效率和技术进步。结果表明:2006²010年间我国现代制造业全要素生产率总体有所提高,技术效率是导致全要素生产率改善的主要原因。计量分析表明,外贸依存度、行业规模、营业费用和管理费用均显著影响全要素生产率。     

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。     

制造业服务化、技术路径选择与高质量发展

制造业服务化是制造业高质量发展的重要趋势和内在要求,将对制造业技术路径选择产生显著影响。本文基于产业融合视角,解析推动制造业高质量发展的技术路径选择的内在机理。在理论分析的基础上,利用中国制造业微观企业数据和世界投入产出表数据,实证分析了制造业服务化对技术路径选择的影响机制,并检验了制造业服务化进程中能够推动制造业高质量发展的适宜性技术路径。研究结果显示,制造业服务化产生了创新效应、反馈效应和成本效应,对制造业技术路径的转换产生了显著的促进作用;随着服务型要素的嵌入,自主研发和原始创新是制造业实现高质量发展的适宜性技术路径。加快制造业服务化进程、及时转换产业技术路径,能够提升制造业全要素生产率,推动制造业实现高质量发展。     

基于PVAR模型的中国制造业上市公司企业成长与生产率关系实证分析

文章采用中国制造业上市公司2001年~2009年的数据,通过应用面板数据向量自回归方法,分析了中国制造业上市公司企业成长与生产率之间的动态关系。分析结果发现,当给全要素生产率一个正的冲击时,企业成长在前5期有稍微的波动,在地6期后对企业成长呈现向下的趋势影响。说明全要素生产率并不能显著的促进企业成长。另一方面,纯技术效率的冲击在第4期后将显著的促进企业成长,说明对制造业上市公司来说,技术创新将在未来制造业的发展中占有非常重要的作用。     

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。     

交通可达性对城市经济高质量发展的异质性影响

在推进高质量发展的背景下，探究交通可达性提升对城市经济高质量发展的异质性影响有重要意义。本文基于278个城市面板数据，采用Meta-RDM模型测度中国城市全要素生产率，将其作为衡量城市经济高质量发展的指标，并采用SARAR模型验证了可达性提升对不同层级城市高质量发展的影响路径差异。研究发现：城市间交通可达性提升会促进城市全要素生产率提升，但作用路径不同；可达性对普通城市高质量发展的影响是通过提升产业集聚及产业结构水平，进而提升技术进步来实现的；可达性对中心城市高质量发展的影响是通过促进资本要素及劳动力要素的流动和配置进而提升技术效率值来实现的。另外，财政支出占比指标会显著影响城市的全要素生产率，但不利于普通城市的技术效率提升，不利于中心城市的技术进步。在交通可达性提升的背景下，不同层级城市应有不同的全要素生产率提升策略。     

我国装备制造业研发创新全要素生产率研究——基于价值链的视角

从价值链视角出发,将装备制造业的研发创新活动划分为技术研发和成果转化两个阶段。利用2006-2013年我国装备制造业七个行业大中型工业企业的数据,采用以产出为导向的Malmquist指数分析方法对我国装备制造业研发创新活动两阶段的全要素生产率进行实证测评,以此来衡量装备制造业的全要素生产率。结果表明:七个行业的全要素生产率存在较大差异;成果转化阶段的全要素生产率明显低于技术研发阶段;技术进步率对全要素生产率的影响较为显著。本文结论可为装备制造业研发创新全要素生产率的提升提供参考。     

最低工资与全要素生产率：机制讨论与经验证据

最低工资标准逐年上调导致企业劳动力成本不断上升,其对我国企业全要素生产率影响存在争议。将2012—2019年全国405个地级市最低工资标准数据和中国上市公司数据匹配,从要素替代和技术替代效应两个视角探讨其内在影响机制。研究发现：最低工资上调会降低企业的全要素生产率;最低工资对企业全要素生产率挤出效应表现为国有企业和融资约束程度越高的企业挤出效应更强,中部地区的挤出效应强于东部地区;最低工资标准越高,企业越倾向于通过要素替代和技术替代来改变生产效率。研究对提高全要素生产率和实现经济高质量发展具有重要参考意义。     

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。     

工业机器人应用与全要素生产率提升——基于人力资本升级视角

机器人、人工智能技术的兴起引领了新一轮科技革命和产业变革，对中国经济和社会发展具有重要意义。从人力资本升级视角检验工业机器人应用对制造业全要素生产率的影响机理发现：机器人应用显著提升了制造业全要素生产率，且在资本密集型行业和东中部地区表现更明显。渠道识别显示：机器人应用会引致生产技术升级，通过催生对高技能劳动力的需求并挤出部分低技能劳动力来促进人力资本升级，进而提升企业全要素生产率。研究还发现：机器人应用能够通过产业链传导对制造业上下游行业的全要素生产率产生正向影响。因此，应当分流培养企业内高、低技能人才，合理规划工业机器人的应用进程，提高工业机器人的产业链使用率和研发支持。     

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。     

数字经济发展何以提高企业全要素生产率？

基于2011—2019年中国282个地级市和A股3140家上市公司的数据,考察数字经济发展水平对企业全要素生产率的影响,结果表明数字经济的发展显著提升了当地企业的全要素生产率。机制检验结果表明,数字经济能够通过降低企业管理成本、增加企业人力资本投入和降低企业交易成本缓解信息不对称,从而提升企业全要素生产率。数字经济发展水平对企业全要素生产率的影响存在异质性,对国有企业、大规模企业、新企业、服务业特别是生产性服务业企业影响更大;这一影响结果在东部地区和数字经济发展程度高的地区更为显著。这为发挥数字经济的微观激励效应进而促进宏观经济“提质增量”提供了理论依据。     

碳排放权交易政策与企业全要素生产率

碳排放权交易政策是生态文明建设的重要内容，对企业发展质量存在至关重要的影响。本文以2008～2020年我国A股上市公司为研究对象，基于2013年碳排放权交易政策试点准自然实验，研究碳排放权交易政策实施对企业全要素生产率的影响。研究发现：碳排放权交易政策的实施有助于提升企业全要素生产率。作用机制分析表明，碳排放权交易试点政策通过增加企业实质性减排行为、促进企业创新和优化企业资源配置来提高企业全要素生产率。异质性分析表明，国有企业、抗风险能力强和市场化水平高的企业全要素生产率受碳排放权交易政策的影响更明显。