人力资本、技术差距与全要素生产率

在运用改进方法对我国省级人力资本存量和全要素生产率进行了再测算的基础上,引入地区技术差距变量,实证研究了1996—2016年间我国省级人力资本存量、地区技术差距对全要素生产率的影响。结果发现人力资本、地区技术差距对全要素生产率、技术效率改进、技术进步的作用,存在相互制约、互相促进的一个过程,这是对已有文献研究结论的一个补充。     

创新型人力资本、全要素生产率与经济增长分析

主要采用增长核算法和基于LA-VAR模型的方法,利用我国20世纪90年代以来的数据,对我国创新型人力资本、全要素生产率与经济增长的关系进行分析。结果显示:1990年以来我国TFP总体上趋于下降,经济增长方式仍属于投资拉动型,经济增长正越来越依靠于创新型人力资本;经济增长、全要素生产率增长与创新型人力资本增长之间存在单向Granger因果关系,经济增长与全要素生产率之间不存在Granger因果关系;经济增长的正向冲击对创新型人力资本具有一定的促进作用,从长期看,全要素生产率的正向冲击对创新型人力资本也具有一定的促进作用。     

数字经济对企业全要素生产率的影响研究

发展数字经济有利于提高企业创新能力、实现规模经济和范围经济以及降低交易费用,完善的市场经济体制在宏观层面有利于营造公平环境和提高社会资源配置效率,在中观层面有利于激励产业技术创新和加速技术扩散,在微观层面有利于提高企业资源配置效率。基于中国2011—2020年城市层面的数字经济发展水平指数等数据的实证研究表明,数字经济能显著提升企业全要素生产率,但其作用会因所有制、所属产业、所处城市的差异而略有不同。数字经济能有效发挥市场在资源配置中的决定性作用,市场化是数字经济提升企业全要素生产率的重要作用机制。因此,应以国有企业为示范引领企业数字化转型,以高技术产业为龙头带动技术进步,以智慧城市建设为基础提升数字化普惠水平,以发展数字经济为契机健全高水平社会主义市场经济体制。     

人力资本与区域全要素生产率分析

本文采用Malmquist指数分析了我国30个省级行政区1996—2003年的全要素生产率(TFP)增长,并将其分解为技术进步指数和效率变化指数。为了减少计算偏差,我们在使用承认无效率项存在的生产前沿技术的同时,引入了人力资本要素。本文的分析结果表明我国的人力资本水平增长迅速,30个省区的经济增长效率差距逐年扩大。同时我们发现在引入人力资本要素后,1996—2003年区域全要素生产率的增长得益于技术进步;如果不考虑人力资本存量,则低估了同期的效率提高程度,而高估了期间的技术进步指数。     

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。     

劳动保护、人力资本密集度与全要素生产率

劳动保护有助于激励人力资本密集型企业投资专用性人力资本,提高全要素生产率。本文主要研究劳动保护是否以及如何影响企业的全要素生产率。以2008年中国《劳动合同法》的实施为研究契机,采用上市公司员工学历数据和专业结构数据度量人力资本密集度,以2003—2017年中国A股非金融业上市公司为样本,运用双重差分模型对假设进行检验。结果发现:《劳动合同法》的实施导致的劳动保护加强能够显著提高人力资本密集度较高企业的全要素生产率;当企业所处地区的司法效率较高时,劳动保护对人力资本密集度较高企业的全要素生产率的正向作用更大;劳动保护能够显著提高人力资本密集度较高企业的专用性人力资本投资;在人力资本密集度较高的企业中,《劳动合同法》实施后股东回报和人均工资显著提高。本文研究结果表明,当人力资本密集度较高时,加强劳动保护可以提高全要素生产率,促成劳动与资本共赢。     

人力资本构成、生产率差距与全要素生产率——基于中国省级面板数据的分析

利用中国1987-2008年省级面板数据,本文实证研究了人力资本构成和生产率差距对全要素生产率的影响.估计结果显示,在其他条件不变时,高技术人力资本和低技术人力资本对全要素生产率增长都有显著的正效应,其中高技术人力资本的作用更大;两种层次人力资本对全要素生产率的边际影响依赖于该地区全要素生产率与全国最高全要素生产率之间的距离,高技术人力资本对全要素生产率的促进作用存在门槛效应,当生产率差距较小时,高技术人力资本对提高全要素生产率的作用较大,当生产率差距较大时,全要素生产率增长则主要依赖于低技术人力资本的积累.     

人力资本不平等与全要素生产率增长关系

本文基于1990-2007年间我国29个省份数据,运用较为前沿的面板协整技术,实证检验了人力资本不平等与全要素生产率增长之间的长期稳定关系。研究表明:(1)近些年来,中国的教育扩张有效地促进了人力资本积累和人力资本不平等程度的改善;(2)人力资本不平等对全要素生产率增长具有显著的负向影响。因此,在强调人力资本积累、加大教育投入的同时,应关注教育资源分配的公平性,减少人力资本不平等,以促进全要素生产率的进一步增长。     

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。     

数字经济、产业结构升级与绿色全要素生产率——基于空间计量模型的研究

为研究数字经济、产业结构升级及其交互作用对绿色全要素生产率在空间上的影响。在对2012—2021年全国30个省份的数字经济发展指数、产业结构升级指数与绿色全要素生产率进行测算的基础上,运用双固定效应的空间杜宾模型进行实证分析。通过分析不同矩阵下的静态空间效应和动态空间效应得出：数字经济发展对绿色全要素生产率的提升产生正向的空间溢出效应;产业结构升级对绿色全要素生产率的提升产生正向的空间溢出效应;数字经济发展和产业结构升级的协同作用能够促进绿色全要素生产率的提升;数字经济发展和产业结构升级的协同作用会对邻接的区域产生虹吸效应,但从长期来看,却能够为经济关联区域产生辐射带动作用。     

数字经济对企业全要素生产率的影响及其作用机制

当前,数字经济持续快速发展,逐渐成为企业高质量发展的重要驱动力。基于2011—2019年中国城市层面的数字经济指数和沪深A股上市公司数据,实证考察了数字经济对企业全要素生产率的影响。研究发现,数字经济发展显著促进了企业全要素生产率水平的提升,并且该结论在经过工具变量、双重差分模型等稳健性检验后依然成立。机制分析显示,数字经济发展通过缓解融资约束、提高创新水平和促进数字化转型作用机制提升了企业全要素生产率。异质性结果发现,数字经济对国有企业和大规模企业全要素生产率的提升效应更大,数字经济对制造业和服务业企业全要素生产率的激励效应并未表现出显著差异。     

国有产权、人力资本错配和全要素生产率损失

本文在H-K要素错配测算框架的基础上,将人力资本生产要素引入企业生产函数,并突破了原有模型规模报酬不变的约束条件,对1998-2013年间中国135个工业行业的人力资本错配程度及其TFP损失进行了测算,结果发现:(1)在生产函数中引入人力资本生产要素后,我国90％以上的工业行业呈现规模报酬递减特征;(2)整体来看,我国...     

人力资本对我国全要素生产率增长作用的空间计量研究

通过构建距离衰减的空间权重矩阵,利用空间Benhabib-Spiegel模型探讨人力资本空间溢出对全要素生产率增长的影响,结果表明:人力资本对全要素生产率增长的作用取决于考察省区人力资本水平、邻近省区人力资本水平,以及考虑地理距离的考察省区技术追赶效应;人力资本平均水平对全要素生产率增长起到积极的促进作用,邻近省区人力资本对考察地区TFP增长产生正向空间溢出效应。各省区若要充分发挥人力资本的空间溢出效应,就必须选择均衡适度的人力资本配置结构。     

数字赋能、产业链整合与全要素生产率

数字赋能为提升企业全要素生产率提供了“弯道超车”的新契机。本文利用2011—2020年中国1075家沪深A股制造业上市公司的数据,运用面板固定效应和中介效应模型,验证了数字赋能与企业全要素生产率之间的关系,并创新性地提出产业链整合的逻辑框架和测量方法。研究发现：数字赋能促进了企业全要素生产率,数字赋能提升1单位,企业全要素生产率提升0.26%;数字赋能通过提升企业专业化分工水平和供应链效率等进行产业链整合,进而提升其全要素生产率;数字赋能对企业的全要素生产率的影响效应因企业性质、行业特征、营商环境等的不同而存在异质性,非国有、非高技术类、地区营商环境较好的企业数字赋能对全要素生产率的影响效应更高。本研究有助于增进对数字赋能如何影响全要素生产率的理解,解释了“索洛悖论”来自于产业链整合的差异性,这为数字赋能制造业企业转型升级、促进企业高质量发展提供了重要启示。