经济发展水平与金融发展效率关系的研究——基于各省数据的分析

本文以2001-2010年的分省面板数据为基础,采用固定资产投资中银行贷款与国家预算内资金之比作为金融发展效率的显示指标,以全要素生产率代表经济发展水平,通过运用混合最小二乘法构建面板数据混合模型对我国各省经济发展水平与金融发展效率之间的关系进行了分析。结果显示:金融发展效率与经济发展水平之间存在着显著的正向关系,这种关系具体表现为金融发展是全要素生产率的格兰杰原因,而金融发展的熊彼特效应表现显著。     

金融科技对制造业企业全要素生产率的影响研究

本文梳理了金融科技、制造业企业全要素生产率等相关研究,分析金融科技对制造业企业全要素生产率的影响机理,并基于2011－2020年制造业上市公司数据和地级市金融科技数据进行实证验证。结果表明：金融科技发展显提升制造业企业全要素生产率,且对非国有企业、资本密集型企业影响更显著。进一步机制分析表明,金融科技通过提升技术创新水平进而促进制造业企业全要素生产率的提升。本文研究丰富了金融科技与制造业企业全要素生产率关系的相关研究,为制造业企业高质量发展提供一定的理论基础。     

数字金融、金融错配与企业全要素生产率——基于融资约束视角的分析

本文分析数字金融对企业全要素生产率的影响及其作用机制,并基于中国A股非金融类企业进行经验检验.研究表明:数字金融的发展有助于促进企业全要素生产率提升,能够有效改善传统金融中存在的"金融歧视"与"金融错配"问题.机制分析表明,缓解企业融资约束是数字金融促进全要素生产率提升的重要途径.     

金融发展对全要素生产率提高的影响———基于我国各省数据的实证分析

本文研究了我国各地区金融发展水平对全要素生产率（TFP）的影响.首先通过生产前沿法对我国29个省份的TFP变化情况进行了估算,并采用面板向量自回归检验了金融发展水平对全要素生产率（TFP）的影响,得出的主要结论是：不同的金融发展指标对我国全要素生产率的影响是完全不相同的,金融发展主要是通过影响技术进步来影响TFP,而非正规金融主要是通过促进技术效率的改善来提高TFP.     

全要素生产率、产能利用率与企业金融资源配置——基于中国上市企业委托贷款公告数据的经验分析

基于手工收集整理的2007-2015年沪深证券市场A股上市企业公告的委托贷款数据,运用理论模型和实证检验相结合的方法考察全要素生产率、产能利用率与企业金融资源配置之间的关系。结果发现:在控制了与委托贷款发放相关的企业其他内外部特征影响后,全要素生产率、产能利用率越低的企业,发放委托贷款的概率越大、数量越多,这说明,全要素生产率、产能利用率低的企业,更可能(或更多地)从事类金融业务活动。进一步分析发现,交易双方的关联程度越强,贷款企业与政府的关系越紧密,全要素生产率、产能利用率与委托贷款发放概率和发放数量之间的负向关系越明显。     

科技金融发展是否促进了全要素生产率的提高?——基于空间计量模型的研究

本文以中国省际面板数据为研究对象,通过构建科技金融评价指标体系,运用空间计量方法实证分析科技金融发展对我国全要素生产率的影响。研究发现,我国全要素生产率具有明显的空间自相关特征。科技金融发展能够显著促进全国规模以上工业企业全要素生产率的提高,且这种影响主要是通过效率改善路径发挥促进作用,通过技术进步途径产生的影响并不显著。本文的研究结论为促进科技金融在区域间协调发展与提高国家全要素生产率提供了理论指导与政策启示。     

基于随机前沿分析的内蒙古金融全要素生产率研究

本文采用随机前沿分析方法,具体测算内蒙古各盟市的金融全要素生产率、金融技术进步及金融效率。实证结果表明,金融技术进步是导致金融全要素生产率提高的主要因素,增加信贷投放总量、加大对小微企业的信贷支持力度,可以显著提高金融效率,加大中长期贷款投放、提高存贷比反而会降低金融效率。     

金融集聚、政府干预与全要素生产率

运用非参数的Malmquist生产率指数法,测算2007—2013年我国30个省区市全要素生产率增长情况,并在此基础上运用面板数据计量模型,引入政府干预变量,对金融集聚与全要素生产率之间的关系进行分析。结果表明：金融集聚对全要素生产率增长有显著的促进作用,而政府干预指标的引入却在金融集聚与TFP增长之间产生了负效应。     

政府行为、金融结构与地区全要素生产率

本文在一定理论分析和相关假设的基础上,利用1997—2010年省级面板数据对政府行为、金融结构和地区全要素生产率之间的关系进行了实证。结果显示：政府不同项目的财政支出和不同金融资产结构．其对全要素生产率的影响存在一定的差异性。在全国以及东、西部地区,政府科技教育相关支出显著地促进了全要素生产率水平的提高,且西部地区的效果最明显;其它财政支出项目并没有很好的发挥其对金要素生产率的积极作用。进一步地,本文利用Malmquist指数法将全要素生产率分解为技术效率指数和技术进步指数,以考察政府行为、金融结构促进全要素生产率的内在路径。     

全要素生产率提升有助于抑制企业金融化吗? ——来自中国A股上市企业的经验证据

本文运用2007-2017年我国上市企业数据,围绕全要素生产率对企业金融化的影响以及这种影响在不同所有制、不同融资约束企业之间的差异性进行实证研究,结果表明:一是全要素生产率的提升显著抑制了实体企业金融化的倾向,这种抑制效应在国有企业中表现得更加明显;二是从融资约束角度来看,全要素生产率提升有助于抑制高融资约束企业的金融化倾向,而对低融资约束企业金融化的影响不显著。由上述研究结论可以得到以下两点启示:一是要重视发挥全要素生产率在促进实体企业经营绩效改善中的作用,引导企业特别是国有企业走依靠公司治理改革、运营机制创新、组织管理变革等方式提升市场竞争力的内涵式发展道路,避免企业过度依赖要素资源特别是金融资源投入和资本运作来实现规模扩张、利润增加。二是要积极推进金融供给侧结构性改革,着力改善金融资源供给结构并提升供给效率,将发挥好全要素生产率在企业经营管理中的作用与推动企业"去杠杆"有机结合起来,完善对企业管理人员的绩效考核机制,将企业全要素生产率改善、企业价值提升作为经营考核目标,抑制一部分实体企业推行过度金融化的倾向。     

数字普惠金融对县域农业全要素生产率影响的区域差异及破解路径

党的二十大对加快发展数字经济与建设农业强国予以高度重视。本文基于县域城乡融合的发展趋势,采用2014—2021年县域面板数据实证分析了数字普惠金融对县域农业全要素生产率的影响机理。研究结果显示：第一,数字普惠金融对农业全要素生产率具有显著正向影响,且经过稳健性检验与内生性处理后,研究结论依然成立。但数字普惠金融对农业技术效率却具有负向效果。第二,数字普惠金融对农业全要素生产率的影响具有显著的区域差异性,对东部县域农业全要素生产率的促进效果明显高于西部县域。第三,数字普惠金融对县域农业全要素生产率的影响具有非线性特征。要素流动壁垒造成的供需失衡是引致区域农业全要素生产率增速差异的底层原因。第四,机制分析显示,数字普惠金融可以通过生产要素集约化与数字素养提升两条路径对县域农业全要素生产率产生间接影响。研究结论既为提高中国农业全要素生产率提供了政策启示,也为推动数字经济发展、促进区域协调补充了经验证据。     

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。     

数字普惠金融、供应链金融与企业全要素生产率——以制造业为例北大核心

本文以2011—2020年制造业上市公司的微观数据为基础,用LP法构建企业全要素生产率指标,从供应链金融的视角考察数字普惠金融与企业全要素生产率之间的关系及作用机制。研究发现:数字普惠金融对企业全要素生产率有显著的促进作用,随着数字普惠金融的发展,企业全要素生产率会有一定的提高,但是这种促进作用会受企业所处地区的经济发展状况、市场化进程、制度环境等因素的影响;同时,数字化程度等也对企业全要素生产率有积极作用;机制检验发现,数字普惠金融可以通过带动供应链金融发展、促进企业创新等路径提高企业全要素生产率。     

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.     

金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率

本文运用SBM-GML指数法对2005-2019年中国30个省份的绿色全要素生产率进行测算,使用区位熵衡量金融集聚程度、向量夹角法计算人力资本,然后建立PVAR模型分析金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率三者之间的长期动态关系。结果显示:2005-2019年我国绿色全要素生产率总体呈上升态势,技术进步贡献率较大;金融集聚和人力资本均对绿色全要素生产率有着正向的影响;而人力资本对金融集聚有着显著的长期促进作用。     

贷款利率市场化改革与企业全要素生产率——来自贷款利率上下限放开的微观证据

提高企业全要素生产率是促进中国经济高质量发展的微观基础.本文以贷款利率上下限放开为准自然实验,考察利率市场化如何影响企业全要素生产率.研究发现:风险高的公司在贷款利率上限放开后全要素生产率显著提高,而在贷款利率下限放开后,风险高与低的公司,其全要素生产率不存在显著差异.作用机制检验发现,贷款利率市场化通过优化企业间的资本配置效率和提高企业技术创新能力促进全要素生产率的提升.异质性检验发现,政府干预更少和处于行业竞争度更高的公司受贷款利率市场化改革的影响更大.本文为深入理解利率市场化影响微观企业行为提供经验支持,也为经济高质量发展提供有益借鉴.     

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。     

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。     

实体企业金融化与全要素生产率：“蓄水池”效应还是“挤出”效应？

摘要：实体企业的发展是助推经济高质量发展的重要引擎。然而,越来越多的实体企业开始配置金融资产,其经济后果值得深入研究。本文基于2012－2021年中国A股上市公司面板数据,实证检验实体企业金融化对全要素生产率的影响。结果表明,实体企业金融化对全要素生产率具有显著的负向影响,表明实体企业金融化“挤出”效应占主导。对投资不足的样本而言,实体企业金融化对其全要素生产率具有更强的抑制作用,这表明实体企业金融化非但没有扮演“蓄水池”角色,反而通过降低企业创新和商业信用的路径抑制了全要素生产率提升。此外,实体企业金融化也显著降低了高融资约束组企业的全要素生产率。研究结论对于丰富企业金融化以及提升全要素战略目标的实现具有重要的现实意义。     

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。