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。     

通向创新之路：数字技术怎样影响制造业全要素生产率——基于中国制造业面板数据的实证检验

在数字经济背景下，数字技术怎样影响制造业全要素生产率提升？基于2000年至2019年中国制造业面板数据以及国家知识产权公共服务网的专利数据，研究数字技术对制造业全要素生产率的影响效应。研究发现，数字技术与制造业全要素生产率呈现显著的倒“U”型关系，通过断点回归等稳健性检验后结论依然成立。异质性检验发现，数字技术始终能促进高端技术制造业的全要素生产率提升，在中端技术制造业存在明显的阈值水平，而对低端技术制造业表现为抑制作用。机制检验发现，数字技术通过自主创新和技术升级提升了制造业全要素生产率，但过快地推进技术升级和设备升级降低了制造业全要素生产率。研究结论对有效推进制造业数字化转型，提升制造业全要素生产率具有启示意义。     

数字经济的生产率增长效应：红利还是鸿沟

数字经济已成为驱动生产效率提升的关键力量,但数字经济的非均衡发展态势可能会加剧区域间的生产效率差距,数字时代下的区域协调发展和共同富裕实现面临新问题和新挑战。基于中国2011—2019年地级市面板数据对数字经济发展与全要素生产率的关系及区域异质性特征的实证研究表明,数字经济具有显著的生产率增长效应,这种增长效应主要体现在纯技术进步上,数字经济未能通过技术效率和规模效率的改进赋能全要素生产率增长。机制分析表明,数字经济主要通过创新驱动效应、创业激励效应以及产业升级效应等渠道促进全要素生产率增长,但影响效应仅在东部地区显著。区域异质性结果表明,生产效率和经济发展水平越高的城市,数字经济的生产率增长效应越明显,进而导致了区域间的生产率鸿沟。门槛效应检验结果表明,数字经济的边际效应递增特征和欠发达城市在人才集聚、金融发展以及固定资产投资等方面的相对不足强化了区域间的生产率鸿沟。     

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。     

普惠金融与绿色全要素生产率——基于R&D投入视角

普惠金融是国家金融战略的重要组成部分,其与绿色全要素生产率的关系值得深入探究.通过构建指标体系和使用SFA-Malmquist效率测度方法,分别测算了中国31个省份2007-2017年的普惠金融指数与绿色全要素生产率,并以研发投入为中介变量实证检验了普惠金融对于绿色全要素生产率的影响与作用机制.结果 发现:普惠金融通过缓解企业研发创新融资约束、释放创新活力促进绿色全要素生产率提升,研发投入对绿色全要素生产率的促进作用主要体现在技术效率这一分解因子上.进一步研究表明,该中介效应在空间上具有明显的异质性,在中国西部地区普惠金融的发展对缓解融资约束和提升绿色全要素生产率的作用更加显著.     

人工智能、技术外溢与绿色全要素生产率

人工智能通过推动节能降碳、完善环境治理、发挥技术外溢效应，助推绿色全要素生产率攀升。从人工智能视角探索提升绿色全要素生产率的路径，选取2011—2018年省际面板数据，厘清并检验人工智能与绿色全要素生产率之间的关系。研究发现：首先，人工智能显著提高了绿色全要素生产率。其次，人工智能通过技术外溢的遮掩效应强化了对绿色全要素生产率的提升作用。最后，分地区样本的考察显示地区间存在一定的异质性：中西部地区人工智能对绿色全要素生产率的提升作用比东部地区更为显著；相较于南部地区，北部地区人工智能对绿色全要素生产率的影响效果更为显著。     

财政教育支出与经济高质量发展瓶颈——基于地方政府债务的调节效应

当前,中国经济发展进入转型升级攻关期,人力资本在提升经济质量方面发挥着愈加重要的作用.财政教育支出作为人力资本形成的重要支撑力量,其增加却没有带来经济效率的提升,经济高质量发展陷入瓶颈,背后原因值得深入研究.文章通过探究财政教育支出与全要素生产率的内在关系并利用中国2005-2016年284个地级市数据进行实证分析,研究发现,财政教育支出对全要素生产率具有促进作用;而地方政府债务对财政教育支出提升全要素生产率的作用产生了抑制效应;机制检验表明财政教育支出通过人力资本水平影响全要素生产率,而地方债务通过挤出私人投资和挤压地区私人经济规模阻断财政教育支出对全要素生产率的作用途径产生抑制作用;分位数回归结果表明财政教育支出的促进作用和债务的抑制作用在全要素生产率的不同水平下具有异质性.     

产业政策提升中国数字企业的全要素生产率了吗？

提升数字企业全要素生产率是促进数字经济高质量发展的必要方式,而产业政策的有效使用将对这一过程起到重要的推动作用。本文利用2007-2020年中国数字行业上市企业的面板数据,实证检验了政府补贴、税收优惠、信贷支持和市场准入四类产业政策对数字企业全要素生产率的影响。研究发现,信贷支持显著促进了数字企业全要素生产率的提升,市场准入则起到显著的负向作用,政府补贴和税收优惠对数字企业全要素生产率的增长无明显效果,该结论在进行一系列稳健性检验后仍保持稳健。异质性和作用机制检验的结果表明,产业政策对数字企业全要素生产率存在产权、企业规模和企业生命周期方面的异质性作用,信贷支持和市场准入则分别通过缓解企业融资约束和加剧企业过度投资的方式影响数字企业的全要素生产率。本文的研究结论对于政府制定更为精准有效的产业政策具有一定的启示意义。     

金融“脱实向虚”、金融结构与全要素生产率

基于2006-2016年间中国30个省市的面板数据,构建了动态面板模型,将金融发展、金融"脱实向虚"和金融结构因素引入模型中,采用差分GMM估计方法,检验了金融发展、金融结构与全要素生产率之间的关系,阐释变量之间的影响机制。研究结论显示:金融发展对全要素生产率的影响受到金融部门与实体经济部门增长差异的影响,金融发展对全要素生产率的影响显著为正,金融"脱实向虚"对全要素生产率的影响显著为负,考虑二者交互项的情况下,金融发展对全要素生产率的积极作用强于金融"脱实向虚"的消极作用,暂时掩盖了金融与实体经济非协调发展对全要素生产率的负向影响;金融结构对全要素生产率有促进作用,即资本市场比重的提升和发展有利于提高全要素生产率;金融发展更多的是通过技术进步影响全要素生产率,金融结构主要是通过技术效率影响全要素生产率,金融"脱实向虚"主要是通过技术进步影响全要素生产率。因此,金融与实体经济协调发展的基础上进一步推动金融发展,加快推进市场化改革基础上提升资本市场融资占比是促进全要素生产率增长的重要途径。     

金融科技与上市商业银行全要素生产率的研究——基于三阶段SBM-DEA模型

本文运用基于非径向和非角度以及包含非期望产出的三阶段SBM-DEA模型三阶段对我国28家上市商业银行2009-2018年的全要素生产率进行了测算和分析,并依据国有商业银行、股份制银行和城市商业银行属性进行异质性分析。同时使用固定效应模型对金融科技对银行全要素生产率的影响进行实证分析。研究结果表明：（1）商业银行金融科技的发展对上市银行全要素生产率有明显正向促进作用,主要的作用路径是通过促进商业银行产品与服务上的创新。（2）相较于城市商业银行,这种促进作用对国有银行和大型商业银行表现更大,尤其是大型商业银行。（3）效率分解为纯技术效率和规模效率后,商业银行金融科技的发展对银行纯技术效率的提升有正向促进作用,说明金融科技的发展对银行全要素生产率的作用更多表现在技术进步方面。     

数字经济、低碳技术创新与全要素碳生产率

选取2010—2021年中国30个省份面板数据构建多元回归模型，实证考察数字经济对全要素碳生产率的影响，并探究低碳技术创新的中介效应和政府治理能力的门槛效应。研究表明，数字经济对全要素碳生产率的影响具有“U”型特征，且该效应在东部和中部地区、大数据综合试验区试点地区更显著。机制检验表明，数字经济可通过提升低碳技术创新水平，间接促进全要素碳生产率增长。门槛效应检验结果显示，伴随政府治理能力不断提升，数字经济对全要素碳生产率的影响作用由负转正。鉴于此，提出激发数字经济节能减排活力、构建绿色低碳技术体系、提升政府治理能效的相关建议，为践行中国式现代化道路提供理论参考。     

包容性金融发展与农村居民贫困减缓——基于全要素生产率视角的分析

本文用DEA—Malmquist指数法测算了全要素生产率指数，结合2006—2016年中国内地省际面板数据，基于全要素生产率视角，运用中介效应模型实证分析了包容性金融发展对农村居民贫困的影响。实证结果表明：（1）包容性金融发展能够通过全要素生产率的中介效应发挥减贫作用。（2）进一步的研究发现，包容性金融服务渗透度的提升对贫困的影响最为显著；同时，包容性金融发展可通过技术进步和效率提升作用来推动全要素生产率增长，进一步作用于贫困。（3）稳健性检验表明，我国东部与中西部地区包容性金融发展水平差异较大，对全要素生产率的提升乃至农村减贫的贡献表现出较大不平衡性。本文的政策建议为：首先，应持续推进包容性金融发展，充分发挥全要素生产率的中介效应，以更快实现2020年全面脱贫目标；其次，要继续加强农村金融基础设施建设，以实现金融 服务均等性，充分发挥金融减贫的优势；最后，要合理配置金融资源，注重地区间发展的公平性，以实现经济社会均衡发展。     

金融科技能提升城市包容性绿色全要素生产率吗?

包容性绿色全要素生产率强调绿色发展、社会公平与经济增长协调并进,是判断城市经济发展质量的重要依据。本文以2011—2019年中国284个地级及以上城市的数据为样本,实证检验了金融科技对城市包容性绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,金融科技对城市包容性绿色全要素生产率具有明显的促进作用,主要表现在技术进步指数显著提升,这一结论在经过一系列内生性处理和稳健性检验后依然成立。机制分析显示,金融科技能够通过促进绿色创新、增加环保投资以及激发创业活力提升城市包容性绿色全要素生产率。异质性分析表明,金融科技对包容性绿色全要素生产率的提升作用在人力资本水平、金融发展水平和基础设施水平较高的城市中更为明显。本文的研究为加快实现经济绿色发展和包容性增长的“双重红利”提供了重要的经验证据。     

地方政府竞争与绿色全要素生产率

提高绿色全要素生产率是实现经济高质量发展的重要前提。利用2001—2021年我国省级面板数据,系统分析了横向政府竞争与纵向政府竞争对区域绿色全要素生产率的影响作用。研究结果表明,省级地方政府之间的横向竞争以及省级地方政府与中央政府之间的纵向竞争均与绿色全要素生产率有着“U”型关系。此外,纵向政府竞争对绿色全要素生产率的影响具有明显的空间异质性,东部地区的纵向政府竞争与绿色全要素生产率之间存在着倒“U”型关系。进一步分析可知,横向政府竞争在影响绿色全要素生产率的过程中会产生空间溢出效应,而纵向政府竞争的空间溢出效应则不明显。研究结果为推动政府职能转型、构建横向财政协调机制和区际利益补偿机制、弹性调整央地之间的财政分权比重、营造良好的绿色技术创新与绿色产业发展环境提供了启示。     

产业政策对企业全要素生产率的影响研究

以政府实施的产业政策为切入点,利用2001—2017年面板数据,采用双重差分法考察产业政策对企业全要素生产率的影响及作用机制,研究发现:产业政策有利于提升企业的全要素生产率;基于产权异质性分组检验结果显示,相比于非国有企业,国有企业受到产业政策的影响更大;基于市场化程度分组检验结果显示,相比于市场化程度高的地区,市场化程度低的地区受到产业政策的影响更大;作用机制检验发现,产业政策通过缓解企业面临的融资约束对其全要素生产率产生影响。因此,政府应重视产业政策对企业全要素生产率的提升作用,根据各地实际情况制定适宜的产业政策,继续深化金融体制改革,缓解企业发展面临的外部融资约束,以促进企业高质量发展。     

对外直接投资与中国工业绿色全要素生产率——基于环境规制与吸收能力视角分析

基于中国30个省份的面板数据,采用交互模型探讨OFDI对中国工业全要素生产率的影响,并进一步构建门槛模型考察区域吸收能力如何影响OFDI与绿色全要素生产率(GTFP)之间的关系。研究发现:从全国层面看,OFDI显著提升了绿色全要素生产率,环境规制正向调节二者之间关系;从分样本看,OFDI显著提升了东部地区的绿色全要素生产率,环境规制正向调节两者之间的关系,而对中西部地区的影响不显著;运用面板门槛检验环境规制、金融发展和人力资本在OFDI对GTFP影响中的非线性门槛效应,检验显示环境规制水平、金融发展水平和人力资本水平均存在显著的单门槛效应。     

创新型产业集群试点政策与地区全要素生产率提升

采用2004-2019年地级市面板数据，将创新型产业集群试点政策视为准自然实验，建立渐近双重差分模型，实证研究创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响效果及作用机制。结果表明，创新型产业集群试点政策能显著促进地区全要素生产率提升，技术创新和产业结构升级是创新型产业集群试点政策促进地区全要素生产率提升的主要渠道，并且创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响效果在经济规模、人口规模、地理位置等方面存在差异。     

数字经济推动了城市绿色全要素生产率提升吗?——基于“宽带中国”试点的证据

数字经济正成为新发展阶段推动中国绿色变革的重要力量,“宽带中国”是促进数字经济发展的关键举措。本文利用2006—2019年中国281个地级市的面板数据,构建双重差分模型,基于“宽带中国”政策检验了数字经济对绿色全要素生产率的影响,并进一步剖析政策效果差异,结合空间双重差分模型评估了政策的空间溢出效应。研究发现,“宽带中国”政策对绿色全要素生产率存在正向影响。随着政策强度提升,政策效果表现为先上升、后下降、再上升的趋势,呈现出阶段性的“虹吸效应”。在绿色全要素生产率较低的地区,政策效果更好,但在绿色全要素生产率超过一定水平后,“虹吸效应”再次出现。从政策的空间溢出效应来看,总体上“溢出效应”大于“虹吸效应”。     

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。     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响研究

农业绿色全要素生产率的研究是伴随我国的“绿色发展”理念一同推进的,我国农业的发展在创造产值奇迹的同时也伴随着环境污染和资源浪费现象。因此,学者们呼吁对农业全要素生产率的增长机制有一个更全面和整体的认识。文章旨在从理论和实证的角度全面探讨数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。通过全面的文献回顾,总结了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响机制。文章利用2011—2019年数字金融普惠指数和分指数对数字金融普惠发展对农业绿色全要素生产率的影响进行了实证分析,研究数字金融包容性对农业绿色全要素生产率的影响。为了确保结果的有效性和可靠性,文章进行了稳健性测试和异质性分析,最后提出了相关的政策建议。