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。     

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。     

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.     

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。     

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、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。     

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。     

金融发展与全要素生产率相关性分析——来自某省面板数据的经验

本文基于内生增长理论以及DEA-Malmquist指数法对2002-2008年我国南方某省各市的全要素生产率变动进行测算,并使用系统GMM动态面板对金融发展和全要素生产率变动值进行回归,在教育、外贸依存度和资本形成等要素条件一定的情况下,发现：以股票市值与贷款余额之比表示的金融结构,以贷款与存款之比表示的金融效率能够改善全要素生产率：而小银行的贷款占比却没有起到改善作用。     

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。     

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。     

数字普惠金融能提高农业全要素生产率吗? ——基于省级面板数据的实证检验

文章基于2011-2018年我国31个省份面板数据,运用DEA-Malmquist指数法测算我国农业全要素生产率的整体情况,并运用系统广义矩估计和面板门槛模型实证分析数字普惠金融与农村全要素生产率之间的关系。研究发现,我国农业全要素生产率在考察期内整体呈现增长态势,年均增长4.1%,但在考察期最后两年出现负增长;数字普惠金融对农业全要素生产率具有正向促进作用,且这种促进作用更加倾向于提高农业技术进步指数;各子维度中,覆盖广度对农业全要素生产率的促进作用最大。此外,数字普惠金融对农业全要素生产率的促进作用具有显著单门槛效应,跨越一定门槛值后,数字普惠金融的促进作用会增大,乘数效应更加明显。文章提出了发挥数字普惠金融对农业全要素生产率促进作用的建议。     

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。     

数字普惠金融如何影响绿色全要素生产率——理论分析与经验证据

数字普惠金融是数字经济时代金融领域的一项重大变革,其自身的绿色属性和环境正外部性对加快构建绿色经济发展体系意义重大。本文从数字普惠金融的运行机制出发,选取2011—2019年我国288个城市的面板数据,检验了数字普惠金融对城市绿色全要素生产率的综合影响,以及资源错配的中介作用和宏观经济要素的调节作用。结果表明：数字普惠金融发展促进了绿色全要素生产率提升,且此提升作用在东部地区和重点城市更为明显;数字普惠金融可以缓解资本错配和劳动错配,通过间接作用提升绿色全要素生产率。就宏观经济要素而言,政府管理能力和城市创新环境在数字普惠金融对绿色全要素生产率增长的影响中起到了强化作用,而传统金融的深化程度则对这一影响具有弱化作用。综上,应适度超前推进数字基础设施建设并稳步进行要素市场化改革;同时,政府也要对数字普惠金融发展进行适当监管和引导,通过优化创新生态环境等措施强化其对绿色发展的促进作用。     

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1991²012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。     

区域金融发展与经济增长关系的动态面板检验

中国区域金融发展与经济增长具有正向关系,金融发展有助于加快城乡居民收入增长。随着金融发展水平的提高,资本积累的速度会减缓,同时金融发展对全要素生产率提高有显著正面作用,这意味着金融发展有助于推动区域经济增长方式从粗放型要素投入向集约型技术水平提升转变。未来,努力提升中西部地区金融发展的水平,将有助于中西部地区长期经济增长,加快中西部地区追赶东部地区的步伐。在控制一些变量后,中国区域经济增长表现出了条件收敛的特征。