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。     

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.     

数字普惠金融、企业技术创新与经济增长质量

本文基于中国数字金融研究中心2019年发布的省级数字普惠金融指数,考察了数字普惠金融对经济增长质量的影响。利用全要素生产率指数衡量经济增长质量,运用工具变量法考察数字普惠金融对经济增长质量的影响,并通过中介效应模型检验数字普惠金融影响经济增长质量的机制。结果表明,数字普惠金融与中国经济增长质量之间呈现"U"型曲线关系,二者存在以企业技术创新为中介渠道的传导机制,即数字普惠金融通过缓解企业的创新融资约束,激励创新研发活动,进而间接影响经济增长质量。此外,数字普惠金融对中国经济增长质量的影响存在区域异质性,表现在对中东部地区经济增长质量的影响程度显著高于西部地区。     

数字普惠金融与绿色全要素生产率——基于系统GMM的实证检验北大核心

数字普惠金融对我国绿色低碳的经济发展模式具有重要意义。本文基于2011—2019年省级面板数据,利用SBM—GML模型测度绿色全要素生产率,使用系统GMM模型探究数字普惠金融对绿色全要素生产率的影响方式。研究发现:2011—2019年,技术效率提升拉动我国绿色全要素生产率持续增加;数字普惠金融通过提升技术效率显著促进绿色全要素生产率增长;异质性分析表明,金融服务覆盖广度的扩大显著提升了绿色全要素生产率。本文建议采用政策鼓励和资金引导的方式提高技术效率对绿色低碳经济的促进作用,大力发展绿色普惠金融,提高绿色普惠金融与区域协调发展能力。     

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.     

数字普惠金融、资源配置与工业绿色全要素生产率

本文利用2011—2019年中国281个地级市的面板数据，从资源配置的视角考察了数字普惠金融发展对工业绿色全要素生产率的作用效果和影响机制。实证结果表明：（1）数字普惠金融发展与工业绿色全要素生产率之间存在显著的正相关关系，并且在经过一系列稳健性检验后，这一结论仍然成立；（2）资源配置效率提高和资源配置结构优化是数字普惠金融影响工业绿色全要素生产率的重要传导机制；（3）数字普惠金融的正向影响对传统金融欠发达地区、强金融监管地区和东部地区的工业绿色全要素生产率发挥得更充分。最后，基于以上研究结论，本文提出了推动数字普惠金融发展的相关政策建议。     

数字经济对绿色全要素生产率的影响研究

基于2006—2019年中国30个省份的面板数据,运用空间杜宾模型与面板门槛模型,分析了数字经济对绿色全要素生产率的影响及地区间的异质性,并进一步探索了数字经济对绿色全要素生产率提升作用中存在的技术和资本门槛效应。研究发现:绿色全要素生产率存在显著的时间依赖性和空间溢出性;从“本地—邻地”视角看,数字经济的发展对提升绿色全要素生产率具有直接效应和溢出效应;分区域结果表明,数字经济发展对中部和西部地区绿色全要素生产率的促进作用要强于东部地区;研发投入在数字经济对绿色全要素生产率的提升作用中发挥了单一门槛作用,当跨越门槛值后促进效应会呈现递减的规律。     

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。     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

环境规制调节下数字金融对绿色全要素生产率的影响——以重污染行业为例

“双碳”背景下,衡量经济发展质量的重要指标之一就是绿色全要素生产率。快速发展的数字金融已成为我国经济发展的重要推动力,对重污染企业节能减排实现绿色低碳发展、提升绿色全要素生产率具有重要影响。本文基于2011—2021年沪深上市A股重污染行业面板数据,使用SBM-GML模型测算重污染行业绿色全要素生产率,利用固定效应模型研究数字金融对重污染行业绿色全要素生产率的影响,以及环境规制的调节效应。研究表明：数字金融显著提升了重污染行业绿色全要素生产率;环境规制在本文主效应中起着负向调节的作用;进一步的机制检验表明,数字金融能够通过绿色技术创新来提升重污染行业绿色全要素生产率;相较于非国有企业,数字金融对国有企业绿色全要素生产率提升作用更显著;相较于中部,数字金融对西部和东部的影响更大。基于此,本文建议加快金融智能化和数字资产化,并制定差异性环境政策帮助重污染行业绿色转型,助力高质量发展。     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

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。     

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。     

数字金融、融资约束与民营企业全要素生产率

文章基于融资约束理论视角,采用A股非金融民营上市公司2011-2020年数据,运用双向固定效应模型进行实证检验。研究发现,数字金融的发展能促进民营企业全要素生产率水平的提升,融资约束在其中起着显著中介作用;地区金融发展和货币政策冲击对数字金融的融资约束缓解效应具有显著的调节作用;数字金融对成长期、第三产业和东部地区民营企业全要素生产率的正向影响尤为显著。本文结论对优化我国数字金融的发展,助力民营企业全要素生产率提升具有重要启示。     

我国金融支持科技创新的效率评价--基于超效率DEA与Malmquist指数方法

本文基于超效率DEA模型,分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据,对其效率均值进行排名;并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析。研究表明：我国金融支持科技创新的效率呈现U形走势,主要是依靠东部地区带动,而西部地区效率值差异明显;2006—2012年全要素科技金融效率呈现上升趋势,上升了2.6%,引起效率提升的主要原因是技术进步;通过区域分析发现,三大区域的效率均呈现上升趋势,中西部地区的效率增长高于东部地区,技术效率的变化是导致区域差异的主要原因。     

我国金融支持科技创新的效率评价——基于超效率DEA与Malmquist指数方法

本文基于超效率DEA模型,分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据,对其效率均值进行排名;并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析。研究表明:我国金融支持科技创新的效率呈现U形走势,主要是依靠东部地区带动,而西部地区效率值差异明显;2006—2012年全要素科技金融效率呈现上升趋势,上升了2.6%,引起效率提升的主要原因是技术进步;通过区域分析发现,三大区域的效率均呈现上升趋势,中西部地区的效率增长高于东部地区,技术效率的变化是导致区域差异的主要原因。     

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。     

银行价格竞争与企业全要素生产率——异质性、机制与数字金融下的效应差异

本文构建城市层面银行价格竞争指数,并与2013-2018年沪深两市上市公司数据相结合,探究地区银行价格竞争对当地企业全要素生产率的影响。研究发现,银行价格竞争可提高企业全要素生产率水平,且在中小企业、非国有企业、高新技术企业以及政府信贷干预程度较低的地区中作用更显著;机制检验显示,银行价格竞争促进企业融资,并改善资本配置效率;在拓展分析中进一步发现,在金融监管强度较高的地区,数字金融发展能够强化银行价格竞争的生产率驱动效应。     

绿色金融对绿色全要素生产率的影响分析——基于省级面板数据的实证检验

选取我国2011—2020年的省级面板数据,运用SBM-GML模型和固定效应模型进行实证分析,探索研究绿色金融对绿色全要素生产率的影响。测算结果显示：绿色金融和绿色全要素生产率发展水平较高,但各地区绿色金融发展程度存在差异;我国2011—2020年绿色全要素生产率平均水平在1以上,处于有效水平,其中东部、中部两个地区的绿色全要素生产率高于其他地区。实证回归结果显示：绿色金融对绿色全要素生产率具有显著的正向影响,表明绿色金融对绿色全要素生产率起到了积极的促进作用。最后根据结果提出因地制宜设立绿色金融发展策略、加强技术创新能力提升技术应用水平、优化产业结构提升资源配置效率的建议。     

全要素生产率对居民消费的空间溢出效应研究

运用空间杜宾模型,检验2005-2018年中国省际全要素生产率变化对居民消费的空间溢出效应。结果表明：全要素生产率未对服务消费产生空间溢出效应;全要素生产率对制造品消费和食品消费呈现出了显著的正向空间溢出效应,即全要素生产率的增长促进了相邻地区的制造品消费与食品消费;全要素生产率的增长促进了本地居住消费。制造品消费、食品消费和居住消费对服务消费创新资源的挤占,导致全要素生产率变化影响服务消费效果不明显。