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。     

绿色金融对农业绿色发展影响的空间溢出和门槛效应研究——基于绿色全要素生产率的实证分析

绿色金融作为一种新型金融模式,是促进绿色发展的重要力量。文章在理论层面上分析绿色金融对农业绿色发展的影响和空间溢出机制,随后利用2010—2021年中国30个省份的面板数据,基于测算的农业绿色全要素生产率（GTFP）指数和绿色金融发展指数,采用空间计量模型实证检验绿色金融对农业绿色生产率的影响和空间溢出效应。结果表明,绿色金融促进农业绿色发展不仅具有本地效应,而且还具有显著的正向空间外溢效应,此结论在一系列稳健性检验之后仍然成立;异质性检验发现绿色金融在东、中、西部地区均存在本地效应,但仅在东部地区存在显著的正向空间外溢效应,而中、西部地区不显著;机制检验显示绿色金融通过绿色技术进步渠道来促进农业的绿色发展,而绿色技术效率渠道不显著。基于此,文章提出发展农村绿色金融、推进农业绿色发展的对策建议。     

空间视角下绿色金融对绿色全要素生产率的影响研究

绿色全要素生产率（GTFP）是衡量经济可持续增长的指标,绿色金融则可以通过创新金融工具,将资金引导至节能环保的生产领域,助力经济可持续发展。文章分别采用DEA-Malmquist指数法、熵值法对省际GTFP和绿色金融进行测度,并根据相关检验结果选择空间杜宾模型分析二者的关系,进而提出相关政策建议。     

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。     

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。     

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。     

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

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。     

绿色金融对产业结构优化的影响研究--基于中国省级面板数据的实证检验

金融支持是产业转型升级的巨大动力,绿色金融与产业结构的协调作用是经济高质量发展的必然要求。通过建立绿色金融发展指数和产业结构优化的指标体系,运用固定效应模型分析2010~2020年绿色金融发展对产业结构优化的影响,结果发现:绿色金融对产业结构优化存在显著促进作用,且绿色金融对产业结构升级的促进作用存在区域异质性,其中,东部地区的促进作用最为显著,中部地区次之,西部地区最低。     

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。     

最低工资标准对绿色全要素生产率的影响研究

运用固定效应模型,依据手工查找最低工资标准数据和中国城市面板数据,考量最低工资标准对绿色全要素生产率的影响。结果表明：提升最低工资标准对绿色全要素生产率负向影响显著。机制检验显示：最低工资标准通过技术创新和要素替代效应两个渠道抑制绿色全要素生产率的增长。异质性分析显示：最低工资标准对绿色全要素生产率的抑制作用存在区域、城市规模和城市等级的差异,对西部地区抑制作用显著,城市规模越小、行政等级越低,抑制作用越显著。鉴于此,应完善最低工资制度,加速推进要素禀赋结构转型,实施地区差异化的环境规制和技术升级政策,加强区域经济联动,协同推动绿色全要素生产率整体提升。     

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。     

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.     

实体企业金融化如何影响全要素生产率：基于中国A股上市公司的实证检验

企业全要素生产率的提升是经济高质量发展的重要体现。近年来,我国非金融行业企业对金融资产的投资热情日益高涨,这是否与实现经济高质量发展的目标相背离？本文以我国2001—2019年A股非金融上市公司为研究样本,实证检验了企业金融化对企业全要素生产率的影响。研究结果表明：企业金融化对企业全要素生产率存在显著的倒U型影响。基于异质性进行分样本讨论发现,这种倒U型关系在中央国有企业、民营和外资企业、东中部地区企业中成立,但在地方国有和西部地区企业中不成立。进一步分析发现：金融化对企业全要素生产率的影响具有门槛效应,即存在一个合理的金融化偏离程度以及金融资产投资收益区间,在此区间内企业金融化对企业全要素生产率的正向影响最大。机制分析发现：企业金融化对企业全要素生产率的影响存在流动性供给效应、投融资期限错配效应和实体资本配置效应三条传导路径。本文相关研究结论为促进金融服务实体经济和企业高质量发展提供了指导和决策参考。     

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。     

数字金融对农业绿色全要素生产率的门槛效应研究——基于农业产业集聚视角

基于农业产业集聚视角研究数字金融对农业绿色全要素生产率的门槛效应,文章使用2011—2019年30个省份农业生产相关的数据和北京大学研究中心编制的数字普惠金融指数进行研究。研究发现,数字金融总指数和各分维度指标的门槛效应呈现出不同的趋势,数字化程度指标存在“倒U型”的双重门槛效应,支付指标存在“正U型”的双重门槛效应,而数字金融总指数和其他分维度指标存在“倒V型”的单一门槛效应。进一步的区域异质性分析发现,东部地区存在“正U型”的双重门槛效应,中部地区存在“左半U型”的单一门槛效应,而西部地区不存在门槛效应;不同维度下农业绿色全要素生产率的异质性分析发现,数字金融对农业技术进步存在“倒右半U型”的单一门槛效应,而对农业技术效率不存在门槛效应。据此,文章提出相关政策建议,以期为绿色农业发展提供参考。     

数字经济对绿色全要素生产率的影响

数字经济在推动绿色全要素生产率方面的作用是积极的,应加快数字经济发展,提升绿色全要素生产率,推动经济建设与环境保护协调平衡发展。     

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。