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、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。     

数字普惠金融对省域绿色全要素生产率的影响研究

党中央提出我国要深化金融供给侧改革,进一步促进普惠金融和绿色金融融合发展,为经济可持续健康发展提供扎实的金融力量。在此背景下,文章尝试将数字普惠金融与绿色全要素生产率相结合,并提出理论假设,基于2012—2020年全国30个省级行政区建立面板数据,测算绿色全要素生产率,实证分析研究数字普惠金融与绿色全要素生产率的关系,并分别利用中介效应和回归模型开展影响机制和区位异质性分析。研究发现,数字普惠金融的发展可以改善并提升绿色全要素生产率;数字普惠金融通过技术创新、产业结构与缓解资源错配等中介途径,促进绿色全要素生产率增长;相较于中西部地区,数字普惠金融在东部地区的促进作用更为有效。通过理论与实证研究分析,文章建议重点扩大数字普惠金融的覆盖广度,最大化提升对绿色全要素生产率的正向促进作用;发挥好数字普惠金融的技术创新外溢、产业结构优化和资源错配减缓效应,全面提升绿色全要素生产率;促进区域数字普惠金融均衡发展,重点提高中西部地区金融服务供给水平。     

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。     

“双循环”下科技金融对企业全要素生产率的影响——基于国家科技金融试点政策的准自然实验

在“双循环”新发展格局下,研究科技金融政策如何通过作用于企业全要素生产率打通国内大循环,从而促进国内国际“双循环”新发展格局的建立,具有一定的现实意义。在企业异质性模型的基础上引入科技金融,探讨了科技金融政策对企业全要素生产率的影响,并就其可能的影响机制进行分析。基于双重差分倾向得分匹配法的实证结果表明,科技金融政策能够显著提升企业全要素生产率以及生产集中度。影响机制的相关分析显示：科技金融政策通过缓解企业融资约束、激励企业创新,能促进企业全要素生产率及其集中度的提升;并且这一促进作用对国有企业与成长期企业更为明显。研究结果为进一步促进科技金融发展、提升企业生产效率以及实现企业间均衡发展等提供经验与启示。     

供应链金融如何影响涉农企业全要素生产率？

涉农企业作为乡村振兴的主力军，对有效提升全要素生产率、实现高质量发展具有重要战略意义。文章以我国2005—2021年的A股涉农上市企业为研究样本，采用实证方法探究供应链金融对其全要素生产率的影响、作用机制及作用效果的异质性。研究发现，供应链金融能够显著促进涉农企业全要素生产率的提升；在作用机制上，供应链金融能够通过提高涉农企业创新能力和投资效率进一步提升全要素生产率；此外，供应链金融在影响涉农企业全要素生产率的过程中，发挥了“融资效应”和“关系效应”两种独特的作用效果。     

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.     

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.     

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。     

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。     

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。     

金融分权、资本配置效率与企业全要素生产率——“绿色”还是“污染”？

本文以2008-2019年沪深A股上市公司为研究样本，探索金融分权对企业全要素生产率的影响及作用机制。研究发现，金融分权能显著促进辖区内企业全要素生产率的提升，且对不同发展偏向的绿色企业与污染企业影响方向迥异，地方政府运用金融资源“两手抓”绿色激励与污染约束。进一步分析表明，金融分权通过提升地区资本配置效率影响企业全要素生产率；相比于国有企业，金融分权对非国有企业特别是绿色企业的促进效应更高。因此，应完善适度金融分权制度，提高地区资本配置效率，助力企业乃至经济的绿色转型发展。     

数字金融发展对企业全要素生产率的影响研究

以2011—2021年北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）匹配A股上市公司数据，分析了数字金融发展对企业全要素生产率（TFP）的影响。研究表明，数字金融发展能显著提升企业TFP。该影响具有延续性且呈现动态衰减趋势。机制分析表明，数字金融发展能有效改善金融机构与企业间的“信息差”，压缩企业融资成本；资金流入企业后持续发挥蓄水池效应并便利企业研发创新，最终促进企业TFP提升。异质性分析表明，伴随数字金融发展，国有、大型、高成长性企业TFP提升尤其明显。此外，适度有效的金融监管、优质的营商环境也是释放数字金融服务功能的有利条件。研究结论为政策制定和调整提供了有益参考。     

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。     

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...     

数字普惠金融与农业全要素生产率的耦合协调度研究

文章根据2011-2020年中国30个省份的面板数据,构建数字普惠金融与农业全要素生产率评价指标体系,采用耦合协调度模型分析数字普惠金融与农业全要素生产率之间的关系。结果表明,我国数字普惠金融指数上升趋势明显,农业全要素生产率增长较慢;数字普惠金融发展和农业全要素生产率的耦合度总体提高,主要处于颉颃阶段;数字普惠金融与农业全要素生产率的协调度方面,大部分省份经历了由低度协调转变为中度协调转变,最终达到高级协调阶段的过程。此外,数字普惠金融与农业全要素生产率的发展水平,以及二者之间的耦合度、协调度,均是东部地区最高、中部地区次之、西部地区最低。基于研究结论,文章提出了对中西部数字普惠金融发展给予政策扶持、加强数字普惠金融对农业技术效率的提升作用和加强区域合作的建议。     

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。     

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。