中国工业全要素生产率的区域差异分析

本文利用1998-2007年省级面板数据,对中国工业全要素生产率的变动趋势以及影响因素进行了分析.研究结果显示,中国工业全要素生产率在2002年后呈增长态势,中部地区工业全要素生产率高于东部地区,东部地区高于西部地区.在影响工业全要素生产率的因素中,集聚经济效应对全要素生产率有正向影响,国有经济比重则对全要素生产率有负向影响.研发投入在全国层面和东部区域对工业全要素生产率具有正向影响,在中西部区域则对工业全要素生产率影响不显著.人力资本水平则对工业全要素生产率没有显著影响.     

进口贸易与工业行业全要素生产率

本文利用我国三位码工业行业的月度面板数据,依据扩展的R&D与生产率方程同时控制物化型、非物化型溢出与竞争效应,发现进口竞争与物化型溢出具有显著正相关关系;在此基础上,还发现进口贸易对三位码工业行业的全要素生产率和技术效率具有直接的负溢出效应;而且,大部分三位码工业行业面临着日益激烈的进口竞争,引致了行业内和行业间正向的要素再配置过程,并通过提高技术效率的方式最终促进了工业行业全要素生产率的增长。     

国际分散化生产与全要素生产率——基于中国省级的工业面板数据分析

国际分散化生产对参与国的全要素生产率产生了重要影响。本文利用省际工业行业数据,分析国际分散化生产对东部、中部和西部工业行业全要素生产率的影响,研究结果表明:国际分散化生产对中国工业全要素生产率的影响存在区域性的差异。在东部和中部,国际分散化生产促进了中国工业全要素生产率的提高,而在西部,国际分散化生产却有负效应;人力资本的发展能有效地促进全要素生产率的提高;研发投入对全要素的生产率效应为负。     

进口贸易与工业行业全要素生产率

本文利用我国三位码工业行业的月度面板数据，依据扩展的R＆D与生产率方程同时控制物化型、非物化型溢出与竞争效应，发现进口竞争与物化型溢出具有显著正相关关系；在此基础上，还发现进口贸易对三位码工业行业的全要素生产率和技术效率具有直接的“负溢出效应”；而且，大部分三位码工业行业面临着日益激烈的进口竞争，引致了行业内和行业间正向的要素再配置过程，并通过提高技术效率的方式最终促进了工业行业全要素生产率的增长。     

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。     

“研发中学”对工业绿色全要素生产率的影响研究--基于 PSTR 的修正模型

研发中学是工业企业绿色全要素生产率提升的重要基础条件。根据研发中学对绿色全要素生产率的两种作用方式建立了多因素的面板平滑转换模型,并据此模型研究了研发中学对工业绿色全要素生产率的影响效应。研究结果表明：研发中学与工业绿色全要素生产率之间有非线性的影响关系,两者之间存在着明显的机制转移特征;研发中学对工业绿色全要素生产率的影响呈现出“高—低—高”的阶段性作用路径,初级阶段的研发中学对工业绿色全要素生产率的直接效应影响力要大于间接效应;而中高级阶段的研发中学对工业绿色全要素生产率的间接效应影响力要大于直接效应;且研发中学间接效应的路径依赖期较长,我国大部分省份尚处于研发中学的路径依赖期。     

技术来源对工业绿色全要素生产率的影响研究

摒弃"从要素投入研究工业全要素生产率"的传统思路,强调技术来源对工业绿色全要素生产率的决定性作用。基于2004—2016年两位码工业行业面板数据,估计不同技术来源对工业绿色全要素生产率的影响效应。研究发现:国外技术引进促进了工业绿色全要素生产率提升,国内技术购买一定程度上抑制了工业绿色全要素生产率的增长;企业自主研发能够促进工业绿色全要素生产率提升,但技术密集程度低的行业对外部技术依赖性较强,自主研发的促进作用不明显;工业企业选择性地发挥外部技术引进的优势并与自主创新相结合,比依赖单一技术来源的效率更高。     

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。     

研发投入与企业全要素生产率——基于PSM和GPS的检验

文章基于2005-2007年全国工业企业微观数据,运用倾向得分匹配方法(PSM)考察了研发投入对企业全要素生产率的影响,发现与没有研发投入的企业相比,有研发投入的企业全要素生产率要高出16.5%左右,显著低于66.0%的OLS估计结果;在增加了更多的匹配变量之后,分年份、分行业、分所有制、分地区的检验结果也都表明研发投入对企业全要素生产率具有显著的促进作用。文章进一步运用广义倾向得分匹配方法(GPS)分析了研发投入强度对企业全要素生产率的影响,发现只有适度的研发投入强度(处于1%-7%之间)才能对企业TFP产生最大的促进作用,投入强度过低或过高都会弱化这一作用。     

利用外资、环境约束与中国工业全要素生产率的增长——基于Malmquist指数与Malmquist-Luenberger指数的比较研究

利用2001—2009年我国36个行业的面板数据,运用Matlab软件,分别测算了不考虑环境约束的传统全要素生产率和考虑环境约束的环境全要素生产率。结果表明:高外资比重行业的环境全要素生产率相对更高;外资对行业传统生产率提高的促进作用较弱,而对环境全要素生产率和环境技术效率的提升具有高度显著的促进作用;外资企业资本有机构成对行业传统生产率的提升具有显著的促进作用,但对环境全要素生产率的提升具有显著的负面影响;环境管制显著抑制了工业传统生产率的提升,但对环境全要素生产率的提升具有明显的积极作用。     

制造业劳动生产率变动及其源泉——基于中国2000-2007年规模以上制造业企业数据的估算

本文对中国2000-2007年制造业的劳动生产率情况进行了全面测算。结果表明,自进入21世纪以来,制造业总体劳动生产率增长速度很快,这一快速增长主要是由技术进步而非要素投入驱动的。劳动生产率的快速提高源自劳动密集型产业自身生产率的进步,并没有从产业结构转换上获取劳动生产率的提高。依赖劳动密集型产业的东部沿海地区劳动生产率的增长已有所放缓,而后起的中西部地区依赖资本密集型产业则显现出强劲的发展势头。由此看来,依赖劳动密集型产业的发展来实现经济发展的源泉已逐渐耗尽,我国制造业未来的发展和劳动生产率的提高需要产业结构的升级和调整。     

制造企业人工智能创新如何赋能高质量发展 ——来自中国上市公司的经验证据

制造企业作为人工智能创新战略的重要载体，在经济高质量发展过程中发挥着举足轻重的作用。基于2015—2019年596家制造业上市公司数据，从组织外部竞争和内部生产要素视角，通过构建个体固定效应非平衡面板模型，探讨人工智能创新驱动制造企业高质量发展的内在机制和边界条件。结果表明：人工智能创新能够有效推动制造企业高质量发展，人工智能创新双元性对高质量发展的影响无显著差异，而行业竞争能够强化人工智能创新对高质量发展的促进作用。进一步地，不同子行业人工智能创新对高质量发展的影响存在差异，劳动密集型企业和技术密集型企业人工智能创新能够促进高质量发展，而资本密集型企业人工智能创新对高质量发展的影响不显著。结论不仅有助于揭示人工智能对制造企业高质量发展的影响机制，还可为企业制定人工智能创新战略提供重要启示。     

科技资源配置何以促进高技术产业TFP增长——基于29个省域案例的fsQCA分析

高技术产业作为国际经济和科技竞争的重要阵地,对加快科技强国和制造强国建设具有重要战略作用。结合DEA-Malmquist模型和模糊集定性比较分析（fsQCA）方法,以中国内地29个省份高技术产业为样本,探讨科技资源配置规模、配置方式和配置环境对高技术产业TFP增长的组态效应。结果表明,高技术产业TFP增长与科技资源要素投入存在复杂并发因果关系,单个科技资源要素不构成高技术产业高TFP的必要条件;存在两类提升高技术产业TFP的组态路径,即以计划配置、产品开发为核心条件的政府主导型条件组态和以市场配置、R&D人员投入为核心条件的市场主导型条件组态,市场主导型条件组态又包括“市场+研发改造型”“市场+开放合作型”“市场+产学研型”3种类型;中国高技术产业在效率增长和TFP路径等方面呈现出显著的区域差异,但市场资源配置和R&D人员投入在提升高技术产业TFP路径中发挥普遍作用。     

产业政策对企业全要素生产率的作用机制——基于国家自主创新示范区的准自然实验

产业政策能否提升企业全要素生产率是产业经济领域的重要问题。采用准自然实验方法，利用国家自主创新示范区相关数据研究产业政策对企业全要素生产率的影响。结果发现，总体上产业政策能够显著提升区内企业全要素生产率，但不同所有制企业对产业政策的吸收程度不同。相较于国有企业，非国有企业更容易受产业政策激励，进而提升全要素生产率。进一步研究显示，产业政策作用程度和企业所处行业对全要素生产率的影响不同，产业政策能够显著提升重点扶持企业和资本密集型企业全要素生产率。将技术创新作为产业政策和企业全要素生产率的中介变量，分析表明，90%的产业政策均通过技术创新作用于企业全要素生产率，政府可以通过技术创新这一手段实施有针对性的产业政策，从而提升企业全要素生产率。     

我国专利密集型产业绿色全要素生产率测度及收敛性研究

基于2007—2017年专利密集型产业面板数据，运用GML指数模型测度专利密集型产业8个行业的绿色全要素生产率，并对其进行收敛性分析。研究发现，专利密集型产业绿色全要素生产率整体水平较高，与传统全要素生产率相比，“波特假说”初步显现；总体上，专利密集型产业绿色全要素生产率呈上升趋势，技术进步贡献最大，不同行业的绿色全要素生产率增长水平和动态趋势不尽相同；整体行业、强专利密集型行业和弱专利密集型行业绿色全要素生产率内部差距仍然较大，整体行业与强专利密集型行业趋向共同稳态和自身稳态收敛，弱专利密集型行业仅趋向自身稳态收敛；行业集中度、行业规模对行业整体和弱专利密集型行业绿色全要素生产率具有正向作用，研发投入对强专利密集型行业绿色全要素生产率具有显著正向作用。     

The Mechanism and Path for Digital Economy to Foster New Drivers for High-Quality Economic Development in China

As traditional drivers fade, cultivating new drivers has become the key to the high-quality development of China’s economy. In the new round of scientific and technological revolution and industrial transformation, the digital economy plays a strategic role in promoting high-quality economic development in China, by using data as a new key production factor and innovation as the driving force, and driving impetus change, efficiency change and quality change to increase total factor productivity. The mechanism for the digital economy to cultivate new drivers for the high-quality development of China’s economy is through four dimensions, namely allocation optimization, economies of scale, industrial integration, and innovation-driven growth. In the context of the digital economy, accelerating the cultivation of new drivers calls for the following efforts: speeding up digital innovation and promoting the driving force change, efficiency change, and quality change; accelerating the process of digital industrialization and pushing advanced industrial basic capabilities; using industrial digital transformation to promote the modernization of the industrial chain; and advancing the high-quality development of the manufacturing industry, and promoting the deep integration of the digital economy and the real economy.     

R&D资源错配与绿色创新效率损失——基于中国高技术产业的实证分析

基于中国高技术产业数据,测算R&D资源错配并实证分析其造成的绿色创新效率损失。从理论上分析不同R&D资源错配造成绿色创新效率损失的具体机理,采用中国内地省级高技术产业数据,结合反事实方法,测算R&D资源错配造成的绿色创新效率损失情况。结果表明,2000—2018年,中国高技术产业绿色创新效率呈不断上升趋势,但整体水平仍较低;中国高技术产业存在明显的R&D资源错配问题,R&D资本和R&D人力错配均属于资源配置过多的情况;R&D资源错配对绿色创新效率具有显著抑制作用,整体上造成中国高技术产业绿色创新效率损失值为0.0614,损失率达26.4%。基于此,必须持续推动要素市场化改革,激发市场活力,消除要素流动障碍,促进R&D资本和R&D人力在区域间合理配置。     

中国区域全要素生产率的影响因素分析——基于地理溢出效应的视角

随着区域经济一体化程度的不断增加,区域间经济活动的相互依赖性日益加强,地理溢出效应对区域全要素生产率的影响受到越来越多的关注。利用中国1998—2008年25个省(市、自治区)的相关数据,运用面板数据模型的分析方法,研究了研发资本、人力资本、公共基础设施资本及其地理溢出效应对区域全要素生产率的影响。结果显示,研发资本、人力资本与公共基础设施资本投入对区域全要素生产率具有积极的影响。人力资本的地理溢出效应不显著,公共基础施设资本投入的地理溢出效应为负。研发资本及其地理溢出效应对区域全要素生产率有积极影响,地理溢出效应大于研发资本对本地区全要素生产率的影响。     

生产性服务业对制造业就业的影响研究——以上海为例

文章基于上海制造业27个细分行业1997-2009年的面板数据,就生产性服务业对上海制造业就业的影响进行了实证研究.结果显示,整体而言,生产性服务业对上海制造业就业具有显著的积极影响.但是,生产性服务业对上海制造业就业的影响程度与制造业和生产性服务业的异质性相联系.具体而言,信息传输、计算机服务和软件业对三种要素密集型行业就业的提升都有显著影响;科学研究技术服务业的发展对资本和技术密集型行业的影响有积极作用,但对于劳动密集型行业的影响则不明显;而交通运输仓储争邮政业、金融业和房地产业对三种要素密集型制造业就业影响的替代效应高于促进效应.最后,指出了发展现代生产性服务业对上海制造业就业提升的重要意义和相关政策建议.     

我国高技术产业研发创新效率及TFP变动研究

利用1997—2007年我国29个省(自治区、直辖市)的研发投入数据以及1999—2009年研发产出数据,运用数据包络分析法,测算了我国29个省高技术产业的研发创新效率和全要素生产率增长率。结果表明:11年间我国高技术产业年均技术效率只有0.4;三大地区高技术产业的研发创新效率存在较大差异,东部地区省份普遍高于中、西部地区,中、西部地区高技术产业的技术效率水平相当;三大地区高技术产业的全要素生产率持续增长,技术进步是全要素生产率增长的主要动力。