金融深化、FDI溢出效应与地区TFP——基于省级面板门槛模型的实证分析

在考虑经济运行互动关系中内在非线性结构的前提下,从金融深化角度探究了外商直接投资（FDI）对地区全要素生产率（TFP）的溢出效应的影响机制,采用1992-2011年我国29个省级单位的面板数据,通过运用非线性理论的“门槛模型”检验和回归方法,以金融深化为门槛变量,实证研究了外商直接投资对地区全要素生产率的影响.结果发现,总体上金融深化和外商直接投资都有利于提高全要素生产率,且存在基于金融深化的“双门槛效应”,即不同地区的金融深化水平对外商直接投资的溢出效应的影响存在非线性的结构变化,随着金融深化和发展水平的不断提高,外商直接投资的溢出效应呈区间递增的态势.     

中部地区R&D效率及全要素生产率研究——基于地市级数据的实证

本文结合DEA方法与Malmquist指数研究中部地区R&D效率及其全要素生产率,以江西省为例,通过研究2011~2015年11个地级市数据发现:R&D效率整体水平较低,且各地级市之间效率水平参差不齐;R&D全要素生产率实现了快速发展,分解后发现,技术进步是R&D全要素生产率提高的根本原因,而技术效率一定程度上限制了R&D全要素生产率的增长。基于效率评价结果利用Tobit回归模型分析R&D效率的影响因素,得出政府资助、外商直接投资、开放程度、经济增长、人力资本对R&D效率都具有统计显著性。     

自主创新、对外开放和高技术产业全要素生产率 ——基于吸收能力视角的研究

自主创新是高技术产业发展的首要任务.自主创新被分解为自主研发和消化吸收创新过程,选取2000—2019年中国12大高技术细分行业,采用全面的FGLS方法,实证分析了自主研发和对外开放对高技术产业全要素生产率的影响.研究结果显示:自主研发、外商直接投资和技术引进提高了高技术产业全要素生产率,出口贸易产生了抑制作用;引进吸收能力并检验消化吸收过程后发现,自主研发并未充分吸收外商直接投资溢出技术及引进技术,阻碍了全要素生产率的发展,但出口贸易实现了正向溢出效应;进一步检验内外资技术引进的消化吸收后发现,引进技术均未能得到有效吸收,明显抑制了全要素生产率的提高.对外开放虽然促进了经济快速增长,但要提高发展质量,必须进一步提高开放水平,培育创新主体,完善"引智机制",加强人才培养.     

外商直接投资资本对三大地区总要素生产率的影响

本文利用模型分析了外商直接投资和国内研究开发投资对三大地区总要素生产率产生的影响.分析结果发现三个地区当中,东部地区外商直接投资的总要素生产率提高效应最大,中部其次,西部最小.分析结果还表明外商直接投资对三大地区总要素生产率的提高作用在逐步减弱,特别是1997年以后其减弱的幅度越来越大.相反,各个地区,特别是东中部地区国内研发投资对总要素生产率产生的提高效应却逐渐增加,而且其增加趋势非常明显.     

金融自由化与中国的全要素生产率：理论分析与经验证据

提高投资效率、优化资本配置和促进技术创新等也是全要素生产率的基本源泉。金融自由化使金融中介上述三大潜能得以充释放，因而也能提高全要素生产率。本文对中国金融自由化的过程和进展进行了定量分析，并以政府干预、人力资本、对外开放度等为控制变量，就金融自由化对全要素生产率的影响问题进行了实证分析。研究发现，中国金融自由化对全要素生产率的增长的促进作用，效果显著且具有统计意义。金融自由化也因此成为推动宏观经济集约式增长的积极因素。     

外商直接投资资本对三大地区总要素生产率的影响

本文利用模型分析了外商直接投资和国内研究开发投资对三大地区总要素生产率产生的影响。分析结果发现三个地区当中，东部地区外商直接投资的总要素生产率提高效应最大，中部其次，西部最小。分析结果还表明外商直接投资对三大地区总要素生产率的提高作用在逐步减弱，特别是1997年以后其减弱的幅度越来越大。相反，各个地区，特别是东中部地区国内研发投资对总要素生产率产生的提高效应却逐渐增加，而且其增加趋势非常明显。     

金融发展与全要素生产率互动:农业视角

本文运用面板数据误差修正模型以及格兰杰因果检验方法,对农业全要素生产率与农业金融发展水平的关系进行了实证分析。结果表明,农业金融发展水平短期内不是全要素生产率增长的原因,长期内显著促进全要素生产率的提高;而农业全要素生产率既是金融发展的短期原因,也是影响金融发展的长期原因。鉴于农村金融具有需求导向特征,应通过推进农业产业化、加快土地流转、发展农民专业合作社、提高农村人力资本素质等方式提高农业全要素生产率,加快农村金融发展。     

江苏省制造业FDI技术外溢效应的实证研究

本文运用2001-2009年江苏省制造业27个行业的数据,对外商直接投资的技术外溢效应进行检验。首先,根据柯布-道格拉斯（C-D）生产函数,得出江苏省制造业27个行业的全要素生产率情况。然后根据外商直接投资对全要素生产率的影响,并引入经济开放度这一因素,建立衡量技术溢出效应的回归模型并进行实证分析。结果表明,外商直接投资对技术进步有直接促进作用,且存在技术外溢效应。另外,当经济开放度提高时,会促进外商直接投资的技术外溢效应。     

数字金融、政府监管与全要素生产率

基于中国2011—2018年省际面板数据,使用Fare—Primont指数法测度30个省际全要素生产率,通过门限回归分析数字金融与金融监管对全要素生产率的影响.研究结果表明:发展数字金融有利于促进全要素生产率增长,但其影响作用呈现"倒U型"趋势;金融监管对全要素生产率的影响呈现"U型"关系;与金融监管宽松地区相比,数字金融对全要素生产率的提升作用在监管严格地区表现的更为显著.在发挥数字金融提升全要素生产率的同时,更要切实加强金融监管,将数字金融纳入国家统一监管之下,通过政府监管引导数字金融优化推进全要素生产率增长.     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应

数字普惠金融正在逐渐改善我国农村地区面临的融资困境,为解决"三农"问题提供了新方向。本文在分析数字普惠金融对农业绿色全要素生产率影响机理的基础上,基于2011—2018年30个省份的面板数据,测算了农业绿色全要素生产率指数,并基于空间杜宾模型研究了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:中国农业绿色全要素生产率不断提高,且存在显著的空间相关性,其增长主要由技术进步推动,东部地区农业绿色全要素生产率增长最快,西部地区次之,中部地区出现负增长;数字普惠金融通过提升技术效率和促进技术进步对农业绿色全要素生产率产生了正向影响,但对周边地区产生了负向的溢出效应;对数字普惠金融的分维度回归结果表明,数字金融覆盖广度和数字化程度对农业绿色全要素生产率具有提升作用。     

融资成本对TFP增长的影响

本文通过研究资金成本变化如何影响全要素生产率(TFP)的增长,检验金融发展对资源配置是否发生作用,并探讨了金融发展与全要素生产率(TFP)增长之间的关系。通过实证分析,发现资本市场的发达程度对资源在不同行业中的合理有效配置起了重要作用,影响全要素生产率(TFP)的增长,进而对经济产出产生重要影响。     

FDI、金融发展与经济增长:要素投入还是TFP?——基于中国省级面板数据的实证分析

基于中国省际面板数据,本文对FDI与经济增长的关系进行了实证分析,研究结果表明,外商直接投资(FDI)对我国的经济增长具有显著的促进作用;进一步的分析显示,FDI只是通过要素投入机制而并没有通过TFP对我国经济增长产生影响;我国的金融发展并没有对经济增长产生显著影响,金融发展也并没有显著地提高FDI对我国经济增长的促进作用.     

金融发展如何影响了中国的经济增长——开放的视角

本文利用1991~2012年的省级面板数据,对中国金融发展与经济增长以及经济增长方式之间的关系进行了检验。结果发现,改革开放后,中国经济增长过程中资本深化的特征明显,而全要素生产率的差异成为地区差距不断扩大的主要原因;同时,虽然金融发展显著促进了中国的经济增长,但不同地区间金融发展推动经济增长的方式不同,金融发展主要是通过推动全要素生产率的提高来推动东部地区经济增长,在中西部地区,金融发展则主要促进了资本形成。而开放条件下,不同地区对外开放水平的差异则可以对金融发展效应的地区差异加以解释。     

对外直接投资逆向技术溢出效应和吸收能力的实证检验——基于1992~2011年数据

本文利用构建C-D函数,测算出中国1992年至2011年全要素生产率,并根据我国1992-2011年对外直接投资数据以及对吸收逆向技术溢出效应产生较大影响的R&D经费、R&D人员、金融发展水平、经济开放度四个相关经济指标数据,利用OLS分析,分别测算出OFDI逆向技术溢出效应对全要素生产率的影响,以及相关经济指标对吸收逆向技术溢出效应的影响。结论表明逆向技术溢出存在而不显著,需要改善相关经济指标,才能提高吸收能力。     

金融资源配置对全要素生产率增长的影响研究——基于省际面板数据

随着改革开放的深入,我国的人口和土地红利正逐渐减弱,依靠出口、高储蓄率形成高投资的经济增长模式难以为继。在此形势下,如何提高全要素生产率,跨越"中等收入陷阱",显得更为重要。金融资源作为要素市场最活跃的部分,其配置效率的提升对全要素生产率的增长具有重要意义。本文在梳理金融资源配置及全要素生产率分解文献的基础上,以2007～2016年的省际面板数据为基础,测算金融资源配置的丰度与效率,并分析其对全要素生产率增长的影响,探索金融资源配置优化路径。     

企业金融化对企业全要素生产率的影响研究——基于股权激励视角的重新审视

随着金融市场的发展,越来越多的实体企业开展金融活动,其经济后果广受关注。基于2009—2020年中国A股非金融上市公司面板数据,实证检验了股权激励对企业金融化影响企业全要素生产率的调节效应得到以下结论。（1）企业金融化对企业全要素生产率具有抑制作用,进一步分析发现,企业持有短期金融资产正向影响企业全要素生产率;企业持有长期金融资产对于企业全要素生产率产生负向影响。（2）影响机制检验显示,股权激励会显著弱化企业金融化对企业全要素生产率的抑制效应。（3）异质性分析表明,在民营企业和高新技术企业,股权激励对企业金融化的经济效果抑制效应更加显著。研究成果对提升企业投资效率具有一定现实意义。     

金融集聚与全要素生产率

本文利用2003—2012年省际面板数据,运用空间面板计量方法研究了金融集聚与全要素生产率增长之间的关系,实证研究结果显示:中国地区间的全要素生产率在2003—2012年具有明显的空间相关性,金融集聚对中国的全要素生产率有着显著的影响;银行业集聚对全要素生产率有着显著的正向影响;保险业集聚对全要素生产率的增长有促进作用,但作用效果不显著;证券业集聚会抑制全要素生产率的增长,但抑制作用不明显.     

金融发展如何影响了中国的经济增长——开放的视角

本文利用1991²012年的省级面板数据,对中国金融发展与经济增长以及经济增长方式之间的关系进行了检验。结果发现,改革开放后,中国经济增长过程中资本深化的特征明显,而全要素生产率的差异成为地区差距不断扩大的主要原因;同时,虽然金融发展显著促进了中国的经济增长,但不同地区间金融发展推动经济增长的方式不同,金融发展主要是通过推动全要素生产率的提高来推动东部地区经济增长,在中西部地区,金融发展则主要促进了资本形成。而开放条件下,不同地区对外开放水平的差异则可以对金融发展效应的地区差异加以解释。     

全要素生产率与包容性金融发展的关系——基于我国省际面板数据的实证分析

金融是现代经济的核心,其不但影响着经济增长速度,还影响经济增长方式和效率。全要素生产率(TFP)是衡量经济增长方式和发展效率的重要指标,因此如何通过金融手段来提高全要素生产率是目前研究经济转型升级和可持续发展的重要问题。根据全国31个省(市、自治区)2006-2016年的面板数据,实证研究中国包容性金融发展对全要素生产率提升的影响,结果显示:包容性金融发展能有效促进全要素生产率提升,且与东部地区相比,这一提升作用在中西部地区更为显著。     

绿色金融政策与城市经济高质量发展——来自绿色金融改革创新试验区的证据

中国经济正处于高质量发展阶段的关键时期，绿色金融是引导资金向绿色产业集中进而优化经济发展质量的重要抓手。基于2004—2019年270个中国地级及以上城市数据，使用非参数方法测算其绿色全要素生产率以表征经济高质量发展水平，在此基础上，以绿色金融改革创新试点政策为准自然实验，检验该政策对中国城市经济高质量发展的影响效应及其机制。研究发现：（1）从绿色全要素生产率来看，该指标整体上呈现波动上升趋势，年均增长率为0.97;(2)从政策效应看，绿色金融改革创新试点政策显著提高了中国城市绿色全要素生产率和经济高质量发展水平，但绿色全要素生产率增长效应并不存在异质性；（3）从政策作用机制看，绿色金融改革创新试点政策可以通过提高绿色技术创新水平，推动产业结构高级化、产业结构合理化程度提高等多个路径，促进中国城市绿色全要素生产率的提升，从而提高中国城市经济高质量发展水平；（4）从企业微观行为看，绿色金融改革创新试点地区中的高污染企业会通过进行绿色技术创新、履行污染治理责任等路径提升自身绿色全要素生产率，进而提升自身高质量发展水平。研究结论完善了绿色金融改革创新试点政策的效果评价框架，为优化当前绿色金融...