数字经济促进全要素生产率提升的效应评价

数字经济的发展为我国转变发展方式、实现经济高质量发现提供了新的契机。在此背景下,采用面板数据模型估计了数字经济对我国地区全要素生产率的影响,并进一步将全要素生产率分解为技术进步和技术效率,探讨数字经济对全要素生产率的影响机制。结果发现：首先,数字经济整体上可以促进全要素生产率进步,且在进行内生性处理和稳健性检验后,这一结论依然较为稳健。其次,从全要素构成来看,数字经济促进技术效率提升在全要素生产率进步中发挥了主要作用,无论对于技术效率低的地区还是技术效率高的地区,数字经济均能促进其技术效率提升。最后,数字经济整体上对技术进步的影响则不显著,只有技术进步本身较高的地区才能充分利用数字经济带来的优势,进一步提高技术水平。     

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。     

国际贸易、技术进步和中国工业行业的生产率增长

新贸易理论认为,国际贸易是技术进步的重要原因。本文采用DEA方法将中国32个工业行业的全要素生产率增长分解为技术效率和技术进步的增长,分别就出口和进口对生产率增长的影响作了实证分析。我们发现,在1998-2003年期间,工业行业的全要素生产率增长的原因主要是各行业的技术进步增长,而不是技术效率的提高;贸易开放度高的行业并不比贸易开放度低的行业具有更高的技术效率和规模效率;出口和生产率增长的关系不显著;但进口显著地促进了工业行业的全要素生产率增长和技术进步的增长。所以,调整中国的进、出口贸易模式显得很有必要。     

外商在华直接投资区域聚集非均衡性的实证研究

新贸易理论认为,国际贸易是技术进步的重要原因。本文采用DEA方法将中国32个工业行业的全要素生产率增长分解为技术效率和技术进步的增长,分别就出口和进口对生产率增长的影响作了实证分析。我们发现,在1998—2003年期间,工业行业的全要素生产率增长的原因主要是各行业的技术进步增长,而不是技术效率的提高;贸易开放度高的行业并不比贸易开放度低的行业具有更高的技术效率和规模效率;出口和生产率增长的关系不显著;但进口显著地促进了工业行业的全要素生产率增长和技术进步的增长。所以,调整中国的进、出口贸易模式显得很有必要。     

中国战略性新兴产业生产绩效——基于细分行业的随机前沿生产函数的分析

文章运用随机前沿超越对数生产函数和2007-2011年战略性新兴产业各行业的面板数据,研究了我国战略性新兴产业各行业的前沿技术进步率、技术效率以及全要素生产率的特征。实证结果表明:五年间,我国战略性新兴产业的全要素生产率增长快速,为我国经济的平稳较快发展作出了重要贡献;前沿技术进步率基本一直呈现正增长,成为推动我国战略性新兴产业全要素生产率增长的主要动力;技术效率一直呈现正增长但增长幅度较小。因此,提高技术进步将是促进我国战略性新兴产业全要素生产率增长的关键所在,同时提高战略性新兴产业整体的技术效率水平不容忽视。     

中国农业发展方式的评价

本文运用非参数的莫氏（Malmquist）指数法,研究了1978-2009年期间中国农业全要素生产率增长、构成的时序特征及其农业增长方式转变的绩效。结果表明,中国农业全要素生产率在1978-2009年的31年间,年均增长率为26%,农业全要素生产率的增长主要来自技术进步,中国农业仍然保持粗放型发展方式,目前主要处于低度粗放型阶段。在未来农业生产方式转变中,通过技术进步、劳动者素质和生态环境保护来提高生产要素的使用效率,实现农业发展方式的转变。     

供应链金融会提升企业全要素生产率吗？

供应链金融同时具备供应链属性和金融属性，其如何促进企业高质量发展引起了学术界的关注。以2010—2022年A股上市公司为样本，分析了供应链金融对企业全要素生产率的影响。研究表明：供应链金融会提升企业全要素生产率；机制检验发现，供应链金融通过缓解融资约束和降低代理成本提高企业全要素生产率；异质性检验发现，与企业数字化程度低、地区市场化程度高、存在银企关系的企业相比，在企业数字化程度高、地区市场化程度低、非银企关系下，供应链金融对企业全要素生产率的促进作用更明显。该研究丰富了供应链金融经济后果的研究文献，也对提高企业供应链现代化水平、促进企业和经济高质量发展具有理论和实践价值。     

所有权结构改革对工业行业 全要素生产率的影响 ——基于放松进入规制的视角

本文运用DEA-Malmquist指数法测算和分解了我国30个工业行业的全要素生产率,并分析了所有权结构对全要素生产率的影响。研究结论表明：（1）我国工业行业全要素生产率呈现增长趋势,技术进步明显,但对技术研发成果的吸收转化能力不足;（2）行业所有权结构与全要素生产率之间存在显著负相关关系;（3）行业的市场竞争度增强同样有助于促进全要素生产率的提高,因此可以说明以放松规制为导向的产权结构改革和市场结构改革同时进行、互相促进的关系。     

制造业FDI行业内和行业间溢出对全要素生产率变动的影响*

在中国制造2025的大背景下,如何利用FDI来促进制造业全要素生产率、技术效率与技术水平的提升具有重要意义。采用2005—2014年中国制造业的26个行业的面板数据实证分析FDI行业间和行业内的技术溢出对全要素生产率变动的影响,结果发现行业内直接溢出能有效促进内资制造业全要素生产率和技术效率的提高;行业内间接溢出则会挤占内资企业的生存空间阻碍全要素生产率、技术效率和技术水平的增长;行业间后向关联程度能显著且明显地促进内资制造业全要素生产率和技术效率的提升;行业间前向关联程度能显著但微弱地抑制内资制造业全要素生产率和技术效率的提升。     

什么类型产业政策更能促进全要素生产率增长？——来自35个工业行业数据的证据

产业政策是影响全要素生产率的重要因素。文章选取2000—2020年35个工业行业为研究样本,重点考察产业政策中倾斜式扶持政策、行业规模政策、行业技术政策对全要素生产率的影响效应。研究结果显示,行业倾斜式扶持政策、行业技术政策对全要素生产率增长的影响效应为负,行业规模政策对全要素生产率增长的影响效应不显著;行业技术政策对全要素生产率增长具有双重效应,即短期内以财政科技支出和促进技术进步的减免税为代表的行业技术政策对全要素生产率增长的影响效应显著为负,而中长期行业技术政策对全要素生产率增长具有明显的促进作用。     

高技术制造业创新效率评价及要素投入差异性研究

高技术制造业发展及竞争优势提升依赖于其技术创新能力。以高技术制造业下属行业为研究对象,运用DEA-Malmquist指数法分析高技术制造业每个行业动态效率变化值,并结合熵值法确定投入指标权重,采用灰色关联分析法深入研究各创新投入要素对产出的贡献度。结果表明：①我国高技术制造业在2014-2015年的全要素生产率最低,但整体上创新效率发展态势较好;②技术进步效率是影响全要素生产率变化的主要因素;③相同投入要素在不同行业中的贡献度差异较大,主要归因于指标投入强度及技术创新能力差异。     

技术多元化、发明者网络嵌入与军民融合企业技术创新效率

采用随机前沿模型对2015—2020年中国内地107家军民融合企业技术创新效率进行测算,并基于军民融合企业专利数据构建技术多元化、发明者网络嵌入（结构洞和网络密度）等指标。运用社会网络分析与多元线性回归方法,实证分析技术多元化、发明者网络嵌入及两者交互作用、结构洞与网络密度的互补关系/平衡关系对军民融合企业技术创新效率的影响。结果发现：技术多元化、结构洞及两者交互作用对军民融合企业技术创新效率具有正向影响;网络密度及其与技术多元化的交互作用对军民融合企业技术创新效率具有负向影响;网络密度和结构洞的互补关系会抑制军民融合企业技术创新效率提升,但两者在军民融合企业内部的平衡关系能够促进军民融合企业技术创新效率提升。     

创新驱动战略下承制军品民营企业科技资源配置效率分析及优化

实施创新驱动战略,事关经济社会发展和强军兴军进程。科技资源是科技创新的物质基础,随着军民融合的深度发展,承制军品民营企业成为国防科技创新与武器装备科研生产的新生力量,其所拥有的科技资源也成为国防科技创新与武器装备科研生产的重要物质基础。承制军品民营企业科技资源配置效率的高低,直接影响到我国武器装备科研生产水平的高低和国防科技自主创新能力的强弱。利用DEA模型测算了87家承制军品民营企业的Malmquist指数及其分解情况,对承制军品民营企业科技资源配置效率进行了评价分析,最终提出了相应优化建议。     

国防科技工业协同创新人才培养模式研究

随着军民融合深度发展的不断推进,国防科技工业协同创新成为国防科技军民融合发展的必然趋势。构建适应国防科技工业协同创新的人才培养模式,既是先进国防科技工业建设的重点任务,也是推进国防科技工业协同创新的重要保证。当前,我国国防科技工业人才培养在教育教学体系、学科专业体系、产学研用对接机制和资源共享机制等方面还存在很多问题。必须把培养一大批国防科技创新人才摆在国防科技工业发展的战略位置,构建以国防科工教育教学体系、国防特色学科体系和协同创新科研支撑体系为基础的创新人才培养体系,完善顶层设计、激励机制、评估体系及配套措施,全面提升人才培养质量效益,为推动国防科技工业创新发展提供持续的人才支撑。     

战略性新兴产业上市公司动态创新效率测度及其影响因素研究——基于两阶段DSBM模型与Tobit模型

以873家战略性新兴产业上市公司为研究对象，采用产出导向的DSBM模型测算两阶段整体和不同细分产业的动态创新效率。基于微观企业层面，分别以营业收入增长额、营业收入、营业收入增长率作为技术成果转化阶段的创新产出指标，测算并比较对应的创新效率。结果表明，以营业收入增长额作为创新产出更加符合实际情况，不同细分产业的创新效率存在异质性。进一步运用Tobit模型分析影响企业创新效率的因素发现，在技术研发阶段，企业规模、资产收益率、研发强度、劳动者素质、企业性质对创新效率具有正向影响，研发人员、研发资金、企业年龄、政府补贴对创新效率存在负向影响；在成果转化阶段，发明专利授权数、企业规模、资产收益率、研发强度、劳动者素质对创新效率具有正向影响，员工总数、研发支出、企业年龄、政府补贴、企业类型对创新效率存在负向影响。在创新驱动发展战略实施背景下，结论可为测度战略性新兴产业上市公司动态创新效率提供指导，为提高战略性新兴产业上市公司创新效率提供决策参考。     

国防科技工业产业集聚机理与路径研究

作为推动经济建设与国防建设融合发展的重要载体，国防科技工业产业集聚发展在推动军民两用知识创造和技术溢出、吸引军民高端要素集聚及聚合区域创新动力中发挥着重要作用。在梳理我国国防科技工业产业集聚发展现状和问题的基础上，基于“空间—政策—技术—产业”4个维度分析国防科技工业产业集聚内在机理，提出完善基于系统耦合的国防科技工业产业集聚政策制度体系，构建基于区位优势的军民资源开放共享平台，形成基于完整价值链的国防科技工业产业集聚形态以及构建基于军民协同创新的区域创新网络等国防科技工业产业集聚发展的主要路径，为推动国防科技工业产业集聚发展，建设中国特色先进国防工业体系提供决策参考。     

创新创业政策对区域新动能支撑效率的多视角分析

创新创业政策是支撑我国经济发展新动能的重要引擎。以我国创新创业系统为研究对象，创新性地构建了包含科技投入、教育投入、人才支持、创业孵化、平台建设和税收优惠6个政策工具在内的创新创业政策评价指标体系，运用DEA和Malmquist指数法分析了2014-2016年创新创业政策对区域高新技术企业及创业企业的支撑效率。结果表明：研究期内，我国创新创业政策对区域新动能的支撑效率总体较高，但是地区间的政策落实效果略有差距，各省市呈现较大程度的不平衡特征。深入挖掘发现，部分地区暂未形成规模效应，在资金配置结构、人才利用效率、税收优惠额度、政策绩效产出等方面存在较大改进空间。与此同时，技术进步对全要素生产率的贡献度有待进一步提升。据此，提出推进区域协同创新发展、完善创新创业政策体系、消除技术进步制约因素、强化企业创新主体地位等政策建议。     

军民融合型科技工业协同创新体系构建研究

军民融合型科技工业协同创新体系是国防科技工业和国家高科技产业发展的基础与内在动力。基于国际比较视角,从激励机制、约束机制及法律政策保障等方面比较美日德等发达国军民融合型协同创新体系发展情况,构建我国军民融合型科技工业协同创新体系,探讨“国防需求拉动”、“民用需求拉动”和“科学研究推动”3种动力机制下军民融合型科技工业协同创新体系运行模式。     

国防科技融资方式对创新效率的影响——基于军工上市企业面板数据的研究

本文运用SFA对军工上市企业2009—2016年的创新效率进行实证测量，探讨了国防科技融资方式对其创新效率的影响。结果发现：我国国防科技创新效率逐年提升，但上升幅度较小，研发费用与科技人员数量对创新效率有显著的正向影响，且不同行业之间创新效率存在较大差异；内源融资、债券融资以及政府补助对国防科技创新效率有显著促进作用，股权融资则有一定的抑制作用，银行贷款的影响并不显著；多元化的融资方式能够提升发明专利和实用新型专利为产出变量的创新效率，而融资渠道的扩展会抑制外观设计为产出变量的创新效率；通过交互作用检验，发现盈利能力和行业垄断程度会对融资方式与国防科技创新效率的关系产生影响。     

中国产学研三大部门技术创新经费投入产出效率评估研究

高校、科研单位与企业三大部门是我国应用研究和试验发展环节的重要技术创新主体，亟需评估其效率。采用“经费支出—专利产出—预期收益—实现收益”三步骤分析框架，利用已有统计调查数据，对三大部门技术创新经费投入产出效率进行测算。结果表明，三大部门技术创新经费投入产出效率都偏低，企业部门每亿元经费投入实现的收益约为9733万元，科研单位约为1331万元，高校约为1166万元。该测算值是真实产出价值的下限，但真实产出不会高太多。产出效率低的主要原因在于，高校和科研单位技术创新的产业应用目标指向性不明确、存在科技成果转化难题以及企业能力制约等。最后，建议加快政府相关科技计划制定、加强成果评价过程中产业部门的参与、优化高校和科研单位科研评价体系、加大企业研发费用加计扣除力度等。