数字赋能、产业链整合与全要素生产率

数字赋能为提升企业全要素生产率提供了“弯道超车”的新契机。本文利用2011—2020年中国1075家沪深A股制造业上市公司的数据,运用面板固定效应和中介效应模型,验证了数字赋能与企业全要素生产率之间的关系,并创新性地提出产业链整合的逻辑框架和测量方法。研究发现：数字赋能促进了企业全要素生产率,数字赋能提升1单位,企业全要素生产率提升0.26%;数字赋能通过提升企业专业化分工水平和供应链效率等进行产业链整合,进而提升其全要素生产率;数字赋能对企业的全要素生产率的影响效应因企业性质、行业特征、营商环境等的不同而存在异质性,非国有、非高技术类、地区营商环境较好的企业数字赋能对全要素生产率的影响效应更高。本研究有助于增进对数字赋能如何影响全要素生产率的理解,解释了“索洛悖论”来自于产业链整合的差异性,这为数字赋能制造业企业转型升级、促进企业高质量发展提供了重要启示。     

企业数字化转型中的“生产率悖论”——来自制造业上市公司的经验证据

数字经济时代如何克服“生产率悖论”，促进制造业高质量发展是当前亟待解决的重大理论与现实问题。本文基于2010—2021年间中国制造业上市公司的研究表明：数字化转型水平与制造业企业全要素生产率存在U型关系，数字化转型初期存在“生产率悖论”。机制检验表明，创新策略选择和要素配置效率是导致数字化转型与全要素生产率U型关系的内生性根源，转型初期，数字化会降低企业的实质性创新水平和要素配置效率进而导致“生产率悖论”。拓展分析表明，较高的专业化和内部控制质量可以帮助企业及早摆脱“生产率悖论”区间，而当资本密集度过高或过低时，数字化转型与企业全要素生产率之间的递减性更加显著。因此如何合理地选择创新策略、提高要素配置效率、优化要素配置结构、强化专业化分工、构建完善的内部控制体系对于企业克服数字化转型中的“生产率悖论”至关重要。     

人工智能提升了中国制造业企业的全要素生产率吗

当今世界,人工智能已成为提升全要素生产率、建设制造强国、推动综合国力提升的新引擎。在对人工智能赋能制造业企业全要素生产率效应理论分析的基础上,构建人工智能创新指标体系,基于2015—2021年制造业上市公司面板数据,实证研究了人工智能对制造业企业全要素生产率的影响,结果表明,人工智能对制造业企业全要素生产率提升具有显著正向效应,且存在明显的地区、行业、所有制企业异质性,人工智能通过创新链、产业链、供应链的精准匹配等中介效应,对制造业企业全要素生产率产生促进作用。资产总额、前五大股东集中度、员工数量等均对制造业企业全要素生产率产生了积极影响。     

信息技术发展与全要素生产率——证伪“生产率悖论”的285个地级市证据

基于“生产率悖论”研究视角，利用中国地级市层面数据，构建了双向固定效应模型，定量分析了信息技术发展对我国地级城市全要素生产率的影响，研究发现：在样本周期内，信息技术发展显著促进了我国地级城市的全要素生产率水平；信息技术发展降低了交易成本，提升了消费水平，推动了要素合理配置和消费结构升级，最终提高了生产率水平；在模型中引入城市地理区位和人口规模等虚拟变量，结果表明中西部城市的全要素生产率提升效应要显著大于东部地区，且中小城市的提升效应也要高于大城市，以上均证明“生产率悖论”并不符合中国地级城市发展的现实情况。     

人力资本质量、技能溢价与企业全要素生产率——基于中国企业-员工匹配调查(CEES)的实证分析

本文基于"中国企业-员工匹配调查"(CEES)数据,运用OLS和IV回归分析,在解决了技能溢价、人力资本质量与全要素生产率之间的内生性问题之后,实证结果表明:人力资本质量和技能溢价的交互项与企业全要素生产率存在显著的正相关关系,说明技能溢价能够对人力资本质量产生激励作用,进而影响企业全要素生产率。因此,为加快推进我国经济向全要素生产率驱动转型,一方面企业应制定合理的技能溢价激励员工提升人力资本质量,另一方面政府可以通过加大对职业教育和培训的投入力度提高非技能劳动力的人力资本质量,从而共同提升企业的全要素生产率。     

“双碳”目标下创新要素配置优化与制造业高质量发展

立足“双碳”目标，选取2010—2020年中国30个省份面板数据，借助中介效应方法及面板门槛模型，探析创新要素配置优化对制造业高质量发展的影响效应及作用路径。研究发现：创新要素配置优化可显著驱动制造业高质量发展，且这种驱动效应具有空间异质性与时间异质性；在作用路径上，创新要素配置优化可通过低碳产出、低碳政策、绿色消费三条路径促进制造业高质量发展；进一步研究发现，创新要素配置优化与制造业高质量发展之间存在基于低碳产出与绿色消费的双重门槛效应。低碳产出与绿色消费可正向调节创新要素配置优化对制造业高质量发展的促进作用，且调节作用渐次增强。对此，应培育制造业智能化发展新业态、形塑制造业低碳绿色发展新路径、构筑制造业区域协调发展新格局，以助推制造业高质量发展。     

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。     

数字经济对绿色全要素生产率的影响研究——基于创新环境的调节作用

文章以经济高质量发展为背景，基于2011—2019年中国省级面板数据，运用DDF模型和ML生产率指数测度各地区绿色全要素生产率，并通过构建面板固定效应模型，实证研究数字经济对绿色全要素生产率的影响，进一步分析了创新环境的调节作用。研究结果表明，数字经济的发展显著提升了地区绿色全要素生产率水平，并且创新环境在数字经济影响绿色全要素生产率的过程中发挥了正向调节作用，从区域层面上，东部地区数字经济发展水平领先于中西部地区，引领着中国绿色全要素生产率的增长。本研究有利于探索数字经济的创新价值和绿色价值，有利于发挥其对经济高质量发展的推动作用。     

制造业集聚与城市化协同驱动城市绿色全要素生产率提升研究 ——来自中国内地261个城市的经验证据

以2004-2017年中国内地261个城市数据为例，运用非线性门槛模型与动态空间效应分解模型，分别基于协调、非协调与空间溢出情境，对制造业集聚布局与城市化发展协同驱动绿色全要素生产率提升进行机制分析与实证检验。结果发现：虽然制造业集聚与城市化双轮驱动更能助推城市绿色全要素生产率提升，但当城市化水平超过0.424 1、制造业集聚度小于0.706 7或超过1.291 1时，非协调协同驱动下绿色全要素生产率激励机制便会失灵。全样本动态空间效应分解表明，短期内制造业集聚与城市化互动能够为整体地区间绿色全要素生产率提升创造机遇。但长期来看，地区间要素流动和重组将引致绿色先行城市制造业集聚与城市化协同稳态微妙失衡，从而导致期望的绿色全要素生产率增长路径中断。异质性城市动态空间效应分解表明，当前绿色极点仍集中在新一线、一线与二线城市，三线、四线与五线城市的绿色极化效应尚不显著，区域间绿色回流与溢出效应尚不明显。     

“双碳”目标下碳交易与制造业绿色全要素生产率——基于异质性技术创新模式的机制检验

碳交易是推动制造业绿色发展,实现“双碳”目标的重要市场化工具,交易价格和市场规模能够反映碳交易实施状况,是影响制造业绿色全要素生产率的重要因素。从碳交易价格和市场规模切入,基于2008—2020年中国内地30个省份面板数据,构建连续型双重差分模型评估碳交易对制造业绿色全要素生产率的作用效果,并考察异质性技术创新模式的传导路径。结果表明,提高碳交易价格和扩大市场规模均能显著提升制造业绿色全要素生产率。机制检验表明,碳交易价格和市场规模能够推动自主创新、减少技术改造投入,进而影响制造业绿色全要素生产率,而技术引进并非有效路径。进一步研究发现,自主创新对技术改造存在挤出效应。研究结论对完善碳交易制度顶层设计、精准制定技术创新配套政策具有重要启示意义。     

提高环境规制能促进高端制造业“绿色蜕变”吗

促进高端制造业绿色发展是新时期推动国内工业转型升级的关键。基于环境规制作用机理研究视角,通过分析其对高端制造业绿色全要素生产率的理论影响机制,引入松弛因子的方向性距离函数测度2006—2017年高端制造业绿色全要素生产率,分别就命令-控制型、市场激励型和公众参与型环境规制对高端制造业绿色全要素生产率的作用进行检验。结果表明,在高端制造业绿色全要素生产率整体上呈现稳定提升趋势的背景下,环境规制对其直接效应存在一定的差异性。其中,命令-控制型环境规制为非显著正向促进作用,而市场激励型与公众参与型环境规制则分别表现为“U”型和倒“U”型显著性直接影响;间接效应检验中,环境规制能够引发技术创新、产业集聚和外商直接投资对高端制造业绿色全要素生产率的正向效应。其中,市场激励型和公众参与型环境规制的创新补偿效应更为显著。     

提高环境规制能促进高端制造业“绿色蜕变”吗——来自绿色全要素生产率的证据解释

促进高端制造业绿色发展是新时期推动国内工业转型升级的关键。基于环境规制作用机理研究视角,通过分析其对高端制造业绿色全要素生产率的理论影响机制,引入松弛因子的方向性距离函数测度2006—2017年高端制造业绿色全要素生产率,分别就命令-控制型、市场激励型和公众参与型环境规制对高端制造业绿色全要素生产率的作用进行检验。结果表明,在高端制造业绿色全要素生产率整体上呈现稳定提升趋势的背景下,环境规制对其直接效应存在一定的差异性。其中,命令-控制型环境规制为非显著正向促进作用,而市场激励型与公众参与型环境规制则分别表现为"U"型和倒"U"型显著性直接影响;间接效应检验中,环境规制能够引发技术创新、产业集聚和外商直接投资对高端制造业绿色全要素生产率的正向效应。其中,市场激励型和公众参与型环境规制的创新补偿效应更为显著。     

中国经济高质量发展水平及差异探源-基于包容性绿色全要素生产率视角的考察

立足以国内大循环为主体的新发展格局,包容性绿色全要素生产率涵盖创新、协调、绿色、共享理念,可有效观测中国经济的高质量发展水平.文章基于经济高质量发展内涵,构建包容性绿色索洛模型以及包容性绿色全要素生产率指标测度体系,使用U-SE-SBM-DEA模型和全局参比ML指数测算2006-2018年中国30个省市的包容性绿色全要素生产率水平,并采用Dagum基尼系数和方差分解,从区域和结构双重视角全面考察其差异来源.研究发现:(1)中国包容性绿色全要素生产率呈稳步提高态势,技术进步贡献最大;四大区域包容性绿色全要素生产率均呈上升趋势,但东北地区水平低且提高慢的现象应引起重视.(2)南方包容性绿色全要素生产率增速明显高于北方,2016年赶超北方,之后差距逐渐扩大;中国包容性绿色全要素生产率总体差异呈扩大趋势,南北差异低于东西差异,但近年基本追平.(3)超变密度是四大区域包容性绿色全要素生产率差异的主要来源,四大区域和南北区域中区域内差异贡献均高于区域间差异贡献;中国包容性绿色全要素生产率差异主要来自技术进步差异,但呈下降态势,同时结构来源存在区域异质性.文章的研究有助于把脉中国经济的包容性绿色发展现状,为推动区域经济高质量协调发展提供一个新视角.     

中国工会对企业全要素生产率的作用机制：理论与实证

本文基于企业异质性视角构建工会对全要素生产率的影响机制模型，利用中国工业企业和地级市匹配数据进行实证检验。研究发现，工会密度显著提高了企业全要素生产率，且二者呈倒“U”型关系。机制检验表明，工会通过改善职工工资、福利和社会保障水平显著提升企业全要素生产率，形成收入激励效应；工会通过倒逼企业采取资本深化、人力资本和技术创新的替代劳动策略提升企业全要素生产率，形成要素替代效应。此外，工会对企业全要素生产率的提升效应在东部地区显著高于非东部地区，在国有企业显著高于非国有企业，在出口企业显著高于非出口企业。随着行业垄断势力增强，工会对企业全要素生产率的提升效应越高。因此，建设现代化工会制度、重塑工会角色、强化工会的要素配置作用、推进工会差异化建设，对提升职工收入和企业全要素生产率、推动中国经济高质量发展具有现实意义。     

人工智能、索洛悖论与高质量发展:通用目的技术扩散的视角

在生产网络中对新一代通用目的 技术——人工智能的采用和扩散是实现中国技术进步和高质量发展的关键所在.但在通用目的 技术扩散初期,劳动生产率增长将经历较长时间的低迷阶段,这被称为"索洛悖论".本文在对比信息时代和人工智能时代典型事实的基础上,将人工智能在生产网络中采用和扩散的过程内生化,构建了一个通用目的 技术扩散影响劳动生产率增长的动态模型,揭示了"索洛悖论"形成及其演化背后的经济机制,并进行了参数校准与仿真模拟.模型模拟结合基于中国产业面板数据的实证研究发现:无论是用研发投入与SG&A费用,还是以上市公司股票估值溢价所衡量的无形资本对生产率增长的影响都呈现出短期抑制作用,但在长期将有效提升生产率.此外,由于生产网络中的上游产业传导效应并不显著,提高下游产业传导效应和激发企业家精神是提高短期和长期劳动生产率,实现高质量发展的重要途径.     

制造业投入数字化、价值链分工与劳动技能溢价

投入数字化的发展引致企业生产环境趋于复杂化且向技能劳动偏移,但现有文献并未重视这样是否会扩大不同性质劳动力的收入分配差距。本文在理论模型的基础上,运用我国投入产出数据分析了制造业投入数字化发展、价值链分工与劳动技能溢价之间的关系。结果表明:制造业投入数字化和价值链分工均会显著提升劳动技能溢价,且数字化投入对于技能溢价的影响是非线性的,即价值链分工水平会强化这一影响;异质性分析区分了国内和国外投入来源并发现国内数字化投入占主导地位,与技能溢价呈显著正相关,而国外投入并没有发挥明显作用;制造业投入数字化与价值链分工会通过任务模型框架下的替代效应、生产率效应以及创造和创新效应三种渠道作用于技能溢价;进一步分析表明,投入数字化对技能溢价的影响同时存在于行业内部与上下游行业间。因此,应关注投入数字化的三种渠道和价值链分工深化的影响,规避由劳动技能溢价而带来的收入分配差距扩大风险。     

环境规制与城市绿色全要素生产率增长的理论分析与中国经验

构建环境规制与城市绿色全要素生产率的逻辑框架,系统阐释两者之间的影响效应,同时基于混合距离函数的EBM—GML指数测算并分解2012—2019年我国城市GML(生产率指数),利用动态面板模型实证测试环境规制对城市GML的影响效应.结果表明:短期内初始较弱的环境规制会阻碍城市绿色全要素生产率,而长期则会促进城市绿色全要素生产率,形成了环境规制的动态绿色全要素生产率效应;环境规制对城市绿色全要素生产率的影响趋势呈倒"U"型,且严格的环境规制可能导致绿色悖论效应;QR-PD模型进一步显示,不同分位点和区域上环境规制与其他控制变量对城市绿色全要素生产率的影响具有显著异质性.因此,有的放矢地制定差异化的环境规制政策可激励地区经济高质量发展.     

资本偏向型技术进步新特征及其对劳动力市场的影响机制研究

随着人工智能等自动化资本投入的增加,技术进步偏向会呈现新的特征,已有文献缺乏对资本偏向型技术进步新特征的关注,也缺乏对新型资本偏向型技术进步影响劳动力市场机制的进一步探索。文章基于超越对数生产函数形式的随机前沿模型,利用2012-2019年制造业上市企业数据测度了制造业的技术进步偏向,实证检验了制造业技术进步偏向对企业劳动力市场的影响以及作用机制。研究发现：（1）中国制造业技术进步偏向于自动化资本。（2）制造业企业自动化资本偏向型技术进步对劳动力需求产生了替代效应,生产率和产出规模效应是两个影响渠道。（3）制造业企业自动化资本偏向型技术进步能通过生产率效应和技能结构效应来提升劳动力工资水平。（4）基于行业关联效应,制造业上游（下游）企业自动化资本偏向型技术进步通过推动下游（上游）企业的技术进步,进而对下游（上游）企业产生就业替代效应和工资补偿效应。可见,大力推动自动化资本偏向型技术进步,加快提升劳动力技能水平,扩大生产率和产出规模效应对劳动力市场的积极作用,重视产业链的传导和协同效应,是适应“机器换人”,实现稳就业和高质量就业的重要途径。     

数字经济发展与地区全要素生产率——基于国家级大数据综合试验区的分析

数字经济发展的根本动力是作为通用技术的互联网和大数据技术的进步,这种技术进步提高了信息生产和传播的效率,推动了高质量发展.文章基于国家级大数据综合试验区,利用2013—2017年我国地级市面板数据,采用广义DID模型,研究了数字经济发展对地区全要素生产率的影响.研究发现,大数据试验区的建立显著提高了地区全要素生产率,这种促进作用是由纯技术进步主导的.同时,试验区的建立有助于增加地区和数字产业有关的创新,提升地区制造业企业的智能化意识和研发水平.异质性分析表明,试验区对生产率的促进作用在经济欠发达、创新水平低和产业结构高度高的地区更强.此外,试验区的建立对劳动力净流失地区的全要素生产率的促进作用更大,这为劳动力流失地区的发展提供了一定的参考.     

“互联网+”、要素配置与制造业高质量发展

互联网打破了制造业发展的时空约束,优化了要素配置,促进了制造业高质量发展。本文基于2012年世界银行企业调查数据,实证检验了互联网对制造业发展质量的影响及其传导路径、“互联网+制造”对其发展质量的影响。在以研发投入、新产品销售比重以及销售利润率等三个维度表示制造业发展质量的实证检验中,研究发现：互联网促进了制造业高质量发展,互联网通过改善制造业资本要素配置效率和劳动要素配置效率,从而推动了制造业高质量发展。互联网与制造业“生产、销售、研发”等各环节融合均有助于推动制造业高质量发展,其中“互联网+研发”对制造业发展质量的影响效应最显著。基于此,本文提出了推动“互联网+制造”、促进制造业高质量发展的政策建议。