生产性服务业提升“中国制造”效率的实证研究

中国制造业的快速发展已经引发能源不足、环境污染恶化和贸易争端加剧等问题,中国制造业到了需要转型的时候。生产性服务业作为知识和人力资本密集的亚产业,具有能耗小、污染少、附加值高等方面的行业特点,加快其发展将对我国制造业全要素生产率的提升产生显著的促进作用。中国政府应加大政策支持力度,鼓励生产性服务业和制造业间的产业融合,促进中国制造业产业升级,以实现我国经济社会的可持续发展。人力资本作为我国经济转型过程中最核心的投入要素,可采取"干中学"的方式加速其成长和培育。     

高技术制造业创新效率评价及要素投入差异性研究

高技术制造业发展及竞争优势提升依赖于其技术创新能力。以高技术制造业下属行业为研究对象,运用DEA-Malmquist指数法分析高技术制造业每个行业动态效率变化值,并结合熵值法确定投入指标权重,采用灰色关联分析法深入研究各创新投入要素对产出的贡献度。结果表明：①我国高技术制造业在2014-2015年的全要素生产率最低,但整体上创新效率发展态势较好;②技术进步效率是影响全要素生产率变化的主要因素;③相同投入要素在不同行业中的贡献度差异较大,主要归因于指标投入强度及技术创新能力差异。     

企业数字化转型中的“生产率悖论”——来自制造业上市公司的经验证据

数字经济时代如何克服“生产率悖论”，促进制造业高质量发展是当前亟待解决的重大理论与现实问题。本文基于2010—2021年间中国制造业上市公司的研究表明：数字化转型水平与制造业企业全要素生产率存在U型关系，数字化转型初期存在“生产率悖论”。机制检验表明，创新策略选择和要素配置效率是导致数字化转型与全要素生产率U型关系的内生性根源，转型初期，数字化会降低企业的实质性创新水平和要素配置效率进而导致“生产率悖论”。拓展分析表明，较高的专业化和内部控制质量可以帮助企业及早摆脱“生产率悖论”区间，而当资本密集度过高或过低时，数字化转型与企业全要素生产率之间的递减性更加显著。因此如何合理地选择创新策略、提高要素配置效率、优化要素配置结构、强化专业化分工、构建完善的内部控制体系对于企业克服数字化转型中的“生产率悖论”至关重要。     

基于内生经济增长模型的生产性服务业对制造业效率影响的研究

我国现有生产性服务业是否有效地为制造业提供产品和服务。借助新古典增长模型,将为制造业服务的生产性服务业作为投入变量引入制造业的内生经济增长模型,运用动态最优化的方法推导出投入各种生产性服务业的制造业的全要素生产率与制造业的增长率呈正比。最后用Malmquist指数法,对投入不同行业的生产性服务业对制造业的全要素生产率影响进行测算,发现目前我国只有"金融业"和"租赁和商务服务业"这两个生产性服务业投入对制造业全要素生产率有所提高,而其他生产性服务业对制造业效率的提升效果不佳。     

数字经济驱动经济高质量发展的机制研究:一个理论分析框架

随着新一代信息与通信技术的创新突破,数字经济与实体经济深度融合,成为新时代中国经济动能转换和高质量发展的重要驱动力。在对数字经济的概念内涵与核心特征系统总结的基础上,立足"微观-中观-宏观"分析框架,探讨了数字经济驱动经济高质量发展的内在机理。微观层面,数字技术驱动下的关键要素成本递减与网络效应不仅有助于企业实现生产的规模经济与范围经济,而且有助于改善配置效率,实现"数量-种类-价格"的多元、动态均衡;中观层面,数字经济可以通过产业创新效应、产业关联效应和产业融合效应实现产业结构调整和转型升级;宏观层面,数字经济不仅可以通过丰富要素来源、改善要素配置效率和资本深化效应促进经济增长,而且通过技术创新和扩散效应提高全要素生产率,推动经济高质量发展。     

国家自主创新示范区产业转型升级的影响因素与路径选择——基于fsQCA方法的实证分析

国家自主创新示范区作为产业转型升级先行先试、探索经验的先进区域,承担着推动产业转型升级的示范引领重任,如何有效实现产业转型升级是新发展阶段亟待解决的难题,探析国家自主创新示范区产业转型升级的影响因素、识别有效的组态路径是有待回答的重要问题。以21个国家自主创新示范区产业数据为研究样本,运用fsQCA方法探究国家自主创新示范区实现产业转型升级的条件组态和多元路径。结果表明,高研发创新投入和高创新效率是国家自主创新示范区实现产业转型升级的核心条件,其中研发创新投入是基础,创新效率是关键;存在两种影响因素条件组态可以产生高产业转型升级路径,即研发创新投入—效率协同型和研发创新投入—效率—创新驱动能力支撑型;非高产业转型升级路径有4条,均存在创新效率条件要素缺失。最后,从发挥政策引导作用、加强创新要素协同、明确园区产业定位等方面提出推动国家自主创新示范区产业转型升级的建议。     

我国制造业技术创新要素空间分布结构性矛盾及对策

我国制造业正处在利用创新驱动实现转型升级的关键期。对我国制造业技术创新能力进行综合评价发现,我国创新要素空间分布不均衡,并存在锁定效应,多年高投资使累积性结构矛盾突出,空间技术溢出难以实现,致使我国制造业自主创新动力不足、转型升级进展缓慢、部分行业产能过剩。为优化我国制造业创新资源空间布局,应从全要素生产率、创新平台建设、技术溢出环境和区域产业政策的角度优化创新资源要素配置,以提升我国制造业技术创新能力。     

居民消费结构升级对企业全要素生产率的影响研究

中国全面建成小康社会后进入共同富裕的新发展阶段,居民消费结构升级是必然趋势。本文基于2014—2020年中国上市企业的面板数据,分析消费结构升级对企业全要素生产率影响的微观机制。研究结果发现：居民消费结构升级对促进企业全要素生产率提升具有显著的正向作用,消费结构升级通过供给端和需求端两侧分别对企业的创新活动和创新要素产生影响,进而影响企业全要素生产率。进一步研究发现,在经济结构服务化下,消费结构升级对企业全要素生产率提升的正向作用是“边际效应减弱”的;消费结构升级对企业全要素生产率提升的促进作用在行业与企业两个层面具有异质性。为此,应将供给和需求两侧协调配合,一方面采取措施恢复、稳定和扩大内需;另一方面支持企业进行创新投入,参与创新活动,培育企业的创新能力。     

供给侧改革、行业供需匹配度与全要素生产率——以长三角地区为例

本文在中国进入中等收入国家行列和消费需求升级的背景下,阐述了需求侧促进供给侧改革的理论机制,并采用行业需求满足度指标测算了2002年、2007年和2012年长三角地区30个行业的供需匹配度,然后进一步研究了行业需求满足度与全要素生产率的关系.研究结果表明:高技术制造业的供给大于需求,而服务业特别是部分现代服务业的供给缺口明显;消费结构转型使得现代服务业和传统服务业高级生产要素的投入增加,产品质量和全要素生产率提高;高技术制造业吸引高技能劳动力进入,同时增加对现代生产性服务业产品的投入,引发全要素生产率提高;低技术制造业的行业需求满足度对全要素生产率的影响存在地区差异性,在生产要素流动的前提下,江苏低技术制造业全要素生产率提高,而浙江和上海低技术制造业原有生产要素流失且全要素生产率降低.     

中国经济增长动力结构变迁：2000—2019

厘清中国经济增长的动力结构,培育和壮大发展新动能,对构建新发展格局至关重要。基于行业视角的增长核算框架对中国经济增长的动力结构分析发现,考察期内中国国内生产总值年均增速达8.99%,三次产业的增长贡献占比分别为4.63%、46.32%和49.05%,其中又以制造业和生产性服务业为主。从要素贡献视角看,资本、劳动和全要素生产率的增长贡献占比分别为60.52%、15.17%和24.31%,资本（尤其是传统资本）驱动型增长模式面临资本投入和资本贡献双重下降的挑战,劳动投入质量提升有望提高劳动要素的增长贡献。伴随着新旧动能转换和数字化转型的快速推进,资本要素中新型资本规模不断扩大,数字经济与新经济相关行业产出快速增长但TFP增长相对有限。以创新驱动高质量发展,实现新时代中国经济发展动力变革,应进一步挖掘资本与劳动要素的增长潜力,大力提升各行业全要素生产率,巩固深化制造业和生产性服务业融合发展,持续壮大新经济产业规模。     

广东省高技术产业各行业效率变化的实证研究

采用基于DEA的Malmquist生产率指数法,选取5个投入指标和4个产出指标对1995—2008年广东省高技术产业的4个细分行业进行多投入、多产出的动态效率测度。结果表明:1995—2008年期间广东省高技术产业全要素生产率的年均增长率为12.3%,这是技术进步和技术效率共同推动的结果,其贡献率分别为11.1%和1.1%;电子及通信设备制造业全要素生产率的平均增长率最高,主要由技术进步推动;其次是医疗设备及仪器仪表制造业,由技术进步和规模效率共同推动;然后依次是电子计算机及办公设备制造业和医药制造业,技术进步是两者的主要推动力量。最后,提出促进广东省高技术产业生产率提升的政策建议。     

基于面板数据的制造业国际R&D溢出及生产率增长途径分析

为了检验产业自身科技水平对制造业国际R&D溢出效应及产业生产率提高途径的影响,根据1999—2004年产业R&D平均投入强度,将制造业划分为高、中、低技术产业,然后基于DEA对其全要素生产率变化、技术效率变化和技术进步变化指数进行测算,最后实证检验了国内本产业、国内其它产业、国外本产业R&D资本对上述3类产业全要素生产率变化、技术效率变化和技术进步变化的不同影响。结果表明:国外R&D资本对高技术企业存在显著的正向技术溢出效应,而对于中、低技术产业来说,本产业R&D资本是生产率提高的主要来源。根据上述分析结果,对我国的产业研发投入、国际贸易政策的制定提出了建议。     

基于两阶段超效率DEA的智能制造企业创新效率评价

智能制造企业创新效率关乎我国未来制造业的全球地位,对于加快发展现代产业体系,巩固壮大实体经济根基具有重要作用。利用超效率DEA模型和Tobit回归方程,测算智能制造企业两阶段创新效率及其影响因素,结果表明,我国智能制造企业创新效率呈逐年上升趋势,但涨幅较小,还存在很大提升空间;高研发高转化和低研发低转化类智能制造企业数量最多,电气机械和器材制造业、汽车制造业创新效率优势明显,个体和行业差异均较大;科技水平、资产规模、创新基础环境、股权集中度对两阶段创新效率均具有正向影响;政府支持、人才结构、市场结构对技术研发效率具有正向影响,但对经济转化效率存在负向影响。最后,从制定合理有效的政府支持政策、完善科技投入管理制度、规范市场竞争机制、合理调整创新人才结构4个方面提出提高我国智能制造企业创新效率的政策建议。     

行业外研发创新外溢效应的实证检验

生产率的增长一方面来自于劳动和资本质量的提高,另一方面来自于效率和技术进步,而后者正是个人、企业和政府的正规或非正规的研发投资以及大量的未被测量的科学和其它知识外溢的贡献。利用全部制造业和高技术产业样本,测算了创新投资的收益率水平,考察了创新投资对全部制造业和高技术产业全要素生产率增长的贡献程度,在此基础上进一步分析了全部制造业和高技术产业生产率的提高,接受来自产业外、公共部门等不同创新投资来源外溢影响的程度,发现行业外技术创新对制造业的生产率提高有显著的正向促进作用。     

制造业FDI行业内和行业间溢出对全要素生产率变动的影响*

在中国制造2025的大背景下,如何利用FDI来促进制造业全要素生产率、技术效率与技术水平的提升具有重要意义。采用2005—2014年中国制造业的26个行业的面板数据实证分析FDI行业间和行业内的技术溢出对全要素生产率变动的影响,结果发现行业内直接溢出能有效促进内资制造业全要素生产率和技术效率的提高;行业内间接溢出则会挤占内资企业的生存空间阻碍全要素生产率、技术效率和技术水平的增长;行业间后向关联程度能显著且明显地促进内资制造业全要素生产率和技术效率的提升;行业间前向关联程度能显著但微弱地抑制内资制造业全要素生产率和技术效率的提升。     

服务业市场竞争与中国制造业企业全要素生产率

在制造业企业中间投入"服务化"的趋势下,文章聚焦于考察"中国服务业(运输、电信、分销、金融)市场竞争"与"制造业企业全要素生产率"之间的相关性.研究结果显示:(1)中国服务市场上竞争的引入和增强,会基于"投入-产出"关系对制造业企业全要素生产率产生显著的提升作用.(2)大型制造业企业"服务内置化"现象严重,中小企业因对外部服务投入依赖更深,更易于从运输、电信及分销服务业市场竞争中获益;但另一方面由于大企业多聚集于资金密集型行业,且受制于中国金融产权改革滞后,国有企业尤其是大型国企是目前中国金融业竞争导向市场化改革的主要受益者.(3)受中国制造业企业地理集聚特征影响,提高中国电信和分销服务市场竞争,将更有利于劳动及技术密集型制造业集聚的东部地区企业提升其全要素生产率;而运输和金融服务市场竞争增强会更有利于资源依赖型制造业企业集聚的中西部地区.(4)运输、电信和分销市场竞争加剧,更有利于制造业内生产效率领先企业提升其全要素生产率,由于中国金融业仍属于国有控股体制,金融改革的效率红利更易被位于生产效率低端的国有企业所获得.该现象虽在一定程度上能为中国制造业行业内企业全要素生产率走向收敛提供一个技术性解释,但其本身也彰显出中国金融资源配置的低效率和实施金融产权改革的迫切性.     

创新投入对产业发展的影响——以生物医药产业为例

通过采用2007—2020年我国264个医药上市企业财务和专利数据,应用内生增长理论模型和个体时间固定效应模型实证分析创新投入对全要素生产率和财务绩效的影响作用。结果表明,创新投入对全要素生产率和财务绩效具有显著促进作用,但存在细分行业的异质性和一定的时滞性。异质性表现为中药行业创新投入过低、化学制药行业投入较高以及生物医药行业投入规模偏低。时滞性的表现受到行业政策和人力资本协同作用的影响。进一步研究发现,企业专利转化率较低,专利的增长对全要素生产率和财务绩效的促进作用不明显。由此,提出进一步增加创新投入、提高专利转化率和加大政策财税支持力度的建议,以促进我国生物医药产业创新升级和高质量发展。     

R&D资本化改革、创新驱动与中国制造业高质量增长

科学研究与试验发展(R&D)支出核算方法改革为更加科学地核算R&D资本奠定了基础,进一步于全要素生产率中剥离出R&D资本体现型技术进步,为更好地识别创新对经济增长的驱动作用提供了契机。鉴于此,论文基于《国民账户体系2008》,对中国两位数制造业R&D资本存量和工业增加值进行准确核算,进一步构建拓展的C-D生产函数模型,考察创新对中国制造业增长的贡献。结果表明：制造业R&D资本存量总体呈快速增长,年均增速达20.38%,但行业间差异显著,增长主要聚集于高技术产业。制造业创新驱动效应正逐步显现,2019年创新和全要素生产率对制造业增长贡献率超过60%,正逐渐成为我国制造业高质量发展的主导力量,对我国制造业实现新旧动能转换、推动产业升级发挥了重要的支撑和促进作用。     

山西省制造业全要素生产率变动的实证研究——基于DEA-Malmquist指数分析方法

为探明制造业发展过程中高投入、低产出,高能耗、低效率的缘由,文章基于山西省制造业29个细分行业2001—2008年的面板数据,运用非参数数据包络分析的DEA-Malmquist生产率指数法,对山西省制造业的全要素生产率、技术进步和技术效率进行了实证测算,并进一步将技术效率分解为纯技术效率和规模效率。结果表明:2001—2008年期间,山西省制造业总体及各细分行业的全要素生产率整体处于增长趋势,主要动力来源于技术进步,技术效率的贡献较小,甚至会"拖累"全要素生产率增长。     

长江经济带物流产业效率的时空演化及其影响因素

基于2006—2015年长江经济带11个省市的面板数据,利用DEA-Malmquist模型分析了长江经济带各省市物流产业技术效率和全要素生产率指数的时空变化,同时构建了Tobit模型分析影响物流产业技术效率的因素。结果表明:在研究期间内,整体技术效率水平为0.760,效率不高,时间上呈"U"字型走势,空间上呈东高西低"阶梯状"分布格局;平均全要素生产率指数为1.030,全要素生产率年均提升3%,10年间全要素生产率指数出现波动,时间上整体呈先上升后下降的走势,空间上暂不存在"阶梯状"分布格局。Tobit回归结果可以得出,对外开放程度、行业因素、信息化水平对长江经济带物流产业技术效率有着显著的正向影响,经济增速虽然也产生正向影响,但未通过统计性检验。因此,未来长江经济带各省市要进一步提高对外开放水平;加大对物流产业的投入力度,提升行业规模;加快提升物流产业信息化水平,共同推动区域物流产业的发展。