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。     

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。     

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。     

绿色金融、产业结构与城市工业绿色全要素生产率北大核心

现代工业绿色转型离不开绿色金融的大力支持,本文基于2003—2019年中国285个城市的面板数据,运用固定效应模型实证检验绿色金融对城市工业绿色全要素生产率的影响及作用机制,研究发现:第一,绿色金融整体上正向促进了城市工业绿色全要素生产率,且经过替换核心解释变量的度量指标、改变被解释变量的测算方法和增加控制变量等稳健性检验以后,结论依然成立。分时段回归发现,绿色金融能正向促进2012—2019年城市工业绿色全要素生产率,不能正向促进2003—2011年城市工业绿色全要素生产率,2012年《绿色信贷指引》的实施能显著提高城市工业绿色全要素生产率。第二,绿色金融通过促进产业结构升级提高城市工业绿色全要素生产率。第三,绿色金融对东部和中部地区城市工业绿色全要素生产率的促进作用最大,对西部地区的促进作用次之,对东北地区没有表现出显著的正向促进作用;绿色金融对大型城市的城市工业绿色全要素生产率的促进作用要大于中小型城市。第四,对城市工业绿色全要素生产率进一步分解发现:绿色金融能显著促进城市工业技术进步,不能显著促进城市工业规模效率和城市工业纯技术效率。基于研究结论,本文提出应助力高耗能、高排放工业项目完成产业结构升级等政策建议。     

金融发展影响绿色全要素生产率的路径--效率通道和技术通道北大核心CSSCI

本文基于2011-2019年30个省(市)的面板数据,采用面板向量自回归(PVAR)模型研究金融发展驱动绿色全要素生产率增长的具体路径:是“效率通道”还是“技术通道”。研究结果显示,金融发展对东部地区的绿色全要素生产率存在抑制效应,通过“技术通道”影响绿色全要素生产率;金融发展对中西部地区的绿色全要素生产率存在促进效应,同时通过“效率通道”和“技术通道”影响绿色全要素生产率,但“效率通道”更显著。     

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。     

京津冀金融集聚与经济增长关系的实证研究

本文利用2003-2012年京津冀13个城市的面板数据,采用主成分分析、面板格兰杰因果检验和基于PVAR模型的GMM估计、脉冲响应图分析、方差分解分析法考察金融集聚与经济增长关系。研究发现:北京和天津这两大城市的金融集聚度缓慢减小;河北整体金融集聚低于平均水平;京津冀整体金融集聚对经济增长有显著的促进作用,但经济增长对金融集聚影响不明显。因此从京津冀全局出发,三地合作出台提升整体金融集聚度的发展规划,整合金融资源,加强各地金融业务合作,对促进京津冀经济增长具有重要意义。     

空间集聚与全要素生产率增长——基于我国东部省份制造业数据的实证研究

本文利用我国东部11个省20个制造业行业的面板数据研究了地区产业集聚对地区全要素生产率增长的影响,结果发现:在东部样本范围内,集聚与全要素生产率增长之间存在着一种非线性关系,当集聚水平低于某一临界值时,集聚水平的提高会促进全要素生产率的增长;而当高于这一临界值时便会阻碍全要素生产率的增长。     

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。     

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。     

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。     

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。     

金融发展与经济增长关系的再检验——基于2003～2015年省级面板数据的实证研究

本文采用2003~2015年我国省级面板数据,分别使用不同指标度量金融发展和经济增长,并利用系统GMM估计分析法,实证检验了金融发展与经济增长的关系。研究发现,近期内信贷扩张对经济增长产生了显著抑制作用,银行发展主要通过推动资本积累来影响经济增长,资本市场的发展显著提高了全要素生产率。     

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。     

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。     

FDI与全要素生产率增长：金融发展门槛效应检验

本文基于中国大陆1995-2009年省级面板数据,实证检验了外商直接投资对全要素生产率增长的促进作用是否依赖于金融发展水平的问题。结果发现：只有当金融发展水平越过门槛值之后,外商直接投资才会产生显著的全要素生产率增长效应;目前中国金融发展水平尚未进入这一阶段,而且本身也不足以对全要素生产率增长产生积极的贡献。     

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。     

银行业集聚降低了中国金融包容水平吗?——对金融排斥中地理作用的实证研究北大核心

金融活动向优质区位的集聚提高了金融业绩效,但同时在宏观上造成了金融供给的空间分布与人口空间分布的不匹配,增加了农村居民获取金融服务的空间成本,从而会在客观上降低区域金融包容水平。本文基于新金融地理学原理,利用2007—2012年中国省级单位的面板数据,对我国银行业集聚与金融包容水平的相关性进行了实证研究。研究结果表明:我国银行业的空间均衡化在整体上有利于金融包容水平的提升,但银行业集聚对金融包容水平的影响存在明显的区域差异。在经济发展水平不高的中西部地区,金融机构的分散化能显著提高金融包容水平,而在经济较发达的东部沿海地区,金融机构的分散化对提高金融包容水平的积极作用不甚明显。     

银行业集聚降低了中国金融包容水平吗?——对金融排斥中地理作用的实证研究

金融活动向优质区位的集聚提高了金融业绩效,但同时在宏观上造成了金融供给的空间分布与人口空间分布的不匹配,增加了农村居民获取金融服务的空间成本,从而会在客观上降低区域金融包容水平。本文基于新金融地理学原理,利用2007—2012年中国省级单位的面板数据,对我国银行业集聚与金融包容水平的相关性进行了实证研究。研究结果表明:我国银行业的空间均衡化在整体上有利于金融包容水平的提升,但银行业集聚对金融包容水平的影响存在明显的区域差异。在经济发展水平不高的中西部地区,金融机构的分散化能显著提高金融包容水平,而在经济较发达的东部沿海地区,金融机构的分散化对提高金融包容水平的积极作用不甚明显。