企业异质性、人力资本结构与全要素生产率

人力资本结构是决定全要素生产率的核心因素,为了实证检验企业异质性条件下人力资本结构对全要素生产率的制约与促进,文章以我国1995—2014年的省级面板数据为基础,通过人力资本模型的构建,将人力资本分为四个类别,考查企业异质性、人力资本结构与全要素生产率之间的内在逻辑关系。研究结果表明:国有企业、高新技术企业、出口类型企业中,人力资本投资带来的全要素生产率更高;四个维度的人力资本中,对全要素生产率的提高有显著促进效应的是知识人力资本、技能人力资本、基础人力资本的积累,对全要素生产率的提高有明显制约效应的是制度人力资本积累。最后依据实证分析结果,提出了提高全要素生产率的政策建议。     

全要素生产率提升中“结构红利假说”的非线性检验——基于285个城市面板数据的双门限回归分析

已有关于“结构红利假说”的文献大多基于线性模型,但产业结构升级过程中存在着经济增长的“结构性加速”和“结构性减速”阶段,表明产业结构升级对社会生产率的影响很可能是非线性的。本文基于2002—2015年中国285个地级及以上城市的面板数据,采用双门限回归模型考察产业结构升级对全要素生产率的非线性影响,并结合城市要素禀赋结构和产业结构变迁成本进一步分析非线性关系的形成机理。研究发现,中国地级及以上城市全要素生产率提升中存在“结构红利”;产业结构升级对全要素生产率的影响是非线性的,随产业结构升级的推进先逐渐递增后逐步减弱;分样本看,副省级城市或直辖市全要素生产率提升中的“结构红利”效应最显著;产业结构升级对中国全要素生产率增长的影响主要是通过技术效率途径,而技术进步途径贡献不足。     

科技人才促进中国经济高质量发展了吗？——基于科技人才对全要素生产率增长效应的实证检验

本文提出基于就业人员学历与学科背景的科技人才资本估算方法,利用动态面板模型实证考察科技人才对全要素生产率的增长效应,并由此揭示科技人才促进中国经济高质量发展的作用效果。研究表明：中国科技人才队伍持续壮大,但仍面临在人力资本中占比偏低以及区域非均衡配置等问题。科技人才是人力资本通过提高自主创新能力和加快前沿技术追赶速度来显著提升全要素生产率最主要的发力者,特别是在赶超技术前沿中作用尤为关键。同时,中国科技人才对全要素生产率提升幅度总体较小,促进经济高质量发展的巨大潜能仍有待释放。     

数字经济对全要素生产率的影响研究——来自国家级大数据综合试验区的证据

基于国家级大数据综合试验区的准自然实验，运用2014—2019年280个地级市的面板数据，采用多期双重差分法实证检验数字经济对全要素生产率的影响。研究结果表明：数字经济显著提升了全要素生产率，这一结论在经过多种稳健性检验后仍然成立；中介效应检验表明，数字经济通过提高资源配置效率和促进技术创新来提升全要素生产率；异质性分析表明，数字经济对低资源禀赋城市、低数字经济发展水平城市以及智慧城市的全要素生产率具有促进作用，抑制高资源禀赋、高数字经济城市的全要素生产率，而对非智慧城市的作用则不明显。因此，应基于大数据综合试验区深度挖掘数字经济的直接作用与间接作用，同时采取差异化发展战略，培育壮大全要素生产率增长新动能。     

数字基础设施建设与区域绿色发展——基于“宽带中国”战略的准自然实验

文章以2014年“宽带中国”战略实施为准自然实验，利用多期双重差分法研究了数字基础设施建设对城市绿色全要素生产率的影响。研究发现：数字基础设施建设有利于促进城市绿色全要素生产率的提升，且该作用是通过提高城市技术创新水平和产业结构优化来实现的。研究结果为推动我国经济高质量发展，合理优化数字基础设施建设，促进城市绿色全要素生产率提高提供了理论支撑和政策建议。     

要素重置、经济增长与区域非平衡发展

研究目标：要素错配对经济增长和区域非均衡发展的影响。研究方法：运用提出的测算框架将经济增长分解为部门全要素生产率、要素禀赋和资源配置效率,并通过构建反事实框架重点探讨要素错配如何影响区域经济的非平衡发展。研究发现：2000~2013年要素再配置仅能解释中国经济增长的9.2%,中国经济增长主要依赖于要素积累和部门全要素生产率;部门全要素生产率、要素错配和要素禀赋分别可以解释区域非平衡发展的56.5%、30.7%和12.8%;要素完全有效配置将使得人均真实收入年均增加31.4%,但提升空间趋于缩小。研究创新：拓展传统经济增长分解方法并构建反事实框架研究要素错配的经济效应。研究价值：有助于深入理解要素配置在经济增长和区域非平衡发展中的重要性。     

全要素生产率与人力资本--基于中国经验数据的实证研究（1979-2010）

本文旨在运用中国数据（1979-2010）检验全要素生产率与人力资本之间存在的经验关系,其研究价值在于首次以较完整数据来总结两者30年来的互动发展。首先运用Malmquist指数法和Cobb-Douglas生产函数推导法估算出该期间中国全要素生产率的贡献率,然后以社会平均教育年限及公共教育经费占GDP比重作为人力资本代表指标,运用计量方法进行实验检验。结果发现,社会教育年限的提高有助于全要素生产率的增加,公共教育经费规模也是影响全要素生产率的重要因素。     

贸易开放、外商直接投资与绿色全要素生产率

以2002—2016年我国30个省区市的数据为研究样本,基于SBM方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数方法测算绿色全要素生产率,选取固定效应模型实证分析贸易开放和FDI对绿色全要素生产率的影响,结果表明：贸易开放有利于促进技术进步,进而对我国绿色全要素生产率具有显著的促进作用,而FDI对我国绿色全要素生产率具有显著的抑制作用,验证了“污染避难所”假说,且这种影响存在一定的区域异质性,贸易开放对东部沿海地区绿色全要素生产率的促进作用更显著,而FDI对中西部内陆地区绿色全要素生产率的抑制作用更加明显;贸易开放与FDI的交互作用有利于绿色全要素生产率的提升,说明贸易开放和FDI的良性作用机制已形成;科技投入、物质资本水平和人力资本水平均有利于绿色全要素生产率的提升,但基础设施建设目前存在资源浪费和环境污染问题,对绿色全要素生产率具有抑制作用。     

人力资本、配置效率及全要素生产率变化

考虑到人力资本的异质性,本文将劳动分为低技能劳动和人力资本,利用随机前沿超越对数生产函数模型测算了中国1997—2012年30个省市全要素生产率的变化。在引入要素价格的基础上,借助 Kumbhakar 模型对全要素生产率变化进行分解后发现：（1）配置效率不高制约了全要素生产率的增长;（2）配置效率表现出物质资本和劳动低配,人力资本高配;（3）报酬结构调整对配置效率改进模拟结果表明改善人力资本配置效率最有利于全要素生产率的增长;（4）发挥人力资本配置效率优势,还需进一步扩大教育规模。     

要素禀赋、适宜技术与珠三角产业结构调整

根据国内外产业结构和技术结构升级规律,珠三角进行产业结构调整时必须遵循自身要素禀赋结构,在经济剩余和储蓄不断增强的条件下,促进储蓄向投资转化,深化珠三角的物质资本和人力资本,提高全要素生产率。     

工业机器人应用与全要素生产率提升——基于人力资本升级视角

机器人、人工智能技术的兴起引领了新一轮科技革命和产业变革，对中国经济和社会发展具有重要意义。从人力资本升级视角检验工业机器人应用对制造业全要素生产率的影响机理发现：机器人应用显著提升了制造业全要素生产率，且在资本密集型行业和东中部地区表现更明显。渠道识别显示：机器人应用会引致生产技术升级，通过催生对高技能劳动力的需求并挤出部分低技能劳动力来促进人力资本升级，进而提升企业全要素生产率。研究还发现：机器人应用能够通过产业链传导对制造业上下游行业的全要素生产率产生正向影响。因此，应当分流培养企业内高、低技能人才，合理规划工业机器人的应用进程，提高工业机器人的产业链使用率和研发支持。     

中国高质量发展阶段下的产业结构变迁与经济增长研究——基于结构-效率-速度的逻辑框架

本文以结构-效率-速度为逻辑框架,在分析 “服务业成本病”与“结构性减速”形成机制的基础上,通过成本 曼奎斯特模型与传统径向曼奎斯特模型相结合的非参数方法测算产业的全要素生产率、规模效率、配置效率及技术进步和价格效应的增长率。研究表明：（1）“服务业成本病”和“结构性减速”实质上一脉相承,以“服务业成本病”现象来反驳经济增长进入“结构性减速”阶段是自相矛盾的;（2）中国各产业的技术进步增长对其全要素生产率增长起决定性作用,各产业的技术进步增长减缓使得其全要素生产率增长下降,从而导致中国经济增速下滑;（3）在全要素生产率层面上,服务业并非是“技术停滞”部门,但服务业内部部门的全要素生产率增长存在较大异质性,生活性服务业的全要素生产率增长较快,而生产性服务业和公共服务业的全要素生产率增长缓慢;（4）中国各产业的配置效率增长总体上比较缓慢,进一步着力深化市场化改革和供给侧结构性改革势在必行。     

制造业集聚对改进城市碳全要素生产率的影响研究

提高碳全要素生产率是有力推进“碳达峰”“碳中和”工作的重要抓手，是城市低碳化发展的重要途径。基于2003—2019年中国城市数据，研究制造业集聚对城市碳排放全要素生产率的影响及其作用机制。基准回归结果表明，制造业集聚显著抑制了城市碳全要素生产率的提高。异质性分析表明，制造业集聚的抑制作用在数字经济发展水平较高地区变得不再显著。宏观机制研究表明，制造业集聚抑制城市碳全要素生产率的原因主要在于其对碳技术效率和碳技术进步的抑制，在匹配城市土地出让数据的基础上，制造业集聚扩大了土地供给面积、提高了土地成交价格，导致集聚拥挤效应凸显，阻碍知识溢出，不利于提高城市碳全要素生产率。微观机制分析表明，在匹配企业微观数据后，制造业集聚显著抑制了企业绿色发明专利数量的增加，损害了碳全要素生产率增长的微观基础。     

贸易开放、人力资本与中国全要素生产率——基于分位数回归方法的经验研究

基于分位数回归方法,本文重点考察人力资本和贸易开放度对中国全要素生产率的影响.结果表明:[1]从全国范围看,人力资本对全要素生产率增长存在较弱的即期效应,而贸易开放度则表现为滞后效应;[2]这两个因素在各分位点处对全要素生产率增长的影响表现出鲜明的区域差异.只有在东部地区,人力资本对全要素生产率增长的影响才具有较强的即期效应,西部地区贸易开放度对全要素生产率的影响存在滞后性,且滞后期相对较长,而中部地区与全国整体表现较为相似.     

参与全球价值链提高中国上市公司的全要素生产率了吗?

基于2003—2014年国泰安中国上市公司数据库和中国海关数据库匹配数据，测算了微观上市公司全要素生产率和全球价值链地位指数，通过设置企业要素密集度作为门限变量，实证检验了参与全球价值链对企业全要素生产率的影响。实证结果表明：要素密集度是决定上市公司参与全球价值链“生产率效应”作用机制的关键因素，资本密集型、技术密集型企业更易从参与全球价值链中获得全要素生产率水平的提升；而劳动密集型企业参与全球价值链并未显著改善自身全要素生产率。研究结果进一步支持了中国上市公司参与全球价值链而获取的开放红利更显著地体现在资本和技术密集型企业借助技术外溢和学习效应机制实现全要素生产率提升的观点。因此，进一步促进上市公司特别是资本与技术密集型企业深度融入全球化，大力推动劳动密集型企业向资本与技术密集型转型升级，坚定不移地继续深化改革开放，对于从企业微观层面落实高质量发展有重要意义。     

银行业改革、赶超与开放——基于Malmquist TFP指数的实证分析

为评估近年来中国国有银行改革、城市商业银行赶超与银行业对外全面开放5年来外资银行效率的变化,主要采取"中介法",利用2005～2010年数据对中国本土和外资银行Malmquist TFP指数及其组成部分进行了测算分解和实证分析。研究表明:改革促进了中国银行业效率的提高;城市商业银行的"赶超"战略显著提升了效率;中国本土银行的纯技术效率亟待改善;中国银行业对外全面开放后,外资银行的全要素生产率有所提高,但规模效率和技术进步有待改进;股权/资产比率等因素降低了银行效率。     

新常态下中国经济长期增长与短期波动的动态解析

以强可持续为视角,基于柯布道格拉斯生产函数,将金融结构、产业结构、政府干预和对外开放程度通过全要素生产率纳入经济增长核算框架,并结合物质资本、人力资本、能源消耗和环境损耗,对中国1981—2014年间经济的长期增长与短期波动进行动态解析。研究发现,金融结构与经济增长呈“U”型关系,产业结构和对外开放与经济增长呈倒“U”型关系;物质资本和能源消耗依旧是中国经济增长的重要推动力,而人力资本和全要素生产率贡献较小,环境损耗不利于经济增长;虽然全要素生产率对经济增长的贡献较小,但却是经济波动的重要来源。     

最低工资与全要素生产率：机制讨论与经验证据

最低工资标准逐年上调导致企业劳动力成本不断上升,其对我国企业全要素生产率影响存在争议。将2012—2019年全国405个地级市最低工资标准数据和中国上市公司数据匹配,从要素替代和技术替代效应两个视角探讨其内在影响机制。研究发现：最低工资上调会降低企业的全要素生产率;最低工资对企业全要素生产率挤出效应表现为国有企业和融资约束程度越高的企业挤出效应更强,中部地区的挤出效应强于东部地区;最低工资标准越高,企业越倾向于通过要素替代和技术替代来改变生产效率。研究对提高全要素生产率和实现经济高质量发展具有重要参考意义。     

乡村旅游全要素生产率动态评价与溢出效应研究

乡村旅游作为助力乡村振兴的重要载体,是“强村富民”的绿色驱动力。本文基于2011—2019年30省区面板数据,借助DEA-Malmquist模型测算乡村旅游全要素生产率并讨论其时序特征;构建地理距离与经济地理距离矩阵后,依托空间杜宾模型考察其溢出效应。研究结果表明：乡村旅游全要素生产率呈波动态势但整体向好且由技术进步推进;乡村旅游全要素生产率空间上具有“高高”集聚或“低低”集聚特征;环境规制、经济发展水平和农村居民固定资产投资对乡村旅游全要素生产率有正向显著空间溢出效应。     

地方政府科技支出和教育支出如何影响城市全要素生产率？

本文构建研发增长模型分析政府科技支出和教育支出对全要素生产率的影响机制,从理论上证明二者对全要素生产率具有促进作用,之后利用中国284个城市的数据进行实证检验。研究结果显示：(1)地方政府科技支出和教育支出能够促进城市全要素生产率提升,但在支出后的第3期才会有所表现。(2)地方政府科技支出主要通过增加科技知识提升全要素生产率,且作用渠道为促进技术进步,而教育支出主要通过增加人力资本提升全要素生产率,且作用渠道为提高技术效率。(3)地方政府科技支出和教育支出对城市全要素生产率的促进作用存在双门槛效应,当全要素生产率介于0.916 2和1.083 4之间时,地方政府科技支出能够提升全要素生产率,但效果并不明显,而全要素生产率上升至1.083 4时,提升作用将发生跳跃式上升;教育支出具有相似的门槛效应特征,相应的门槛值分别为0.931 7和1.232 0。(4)地方政府科技支出发挥作用需要一定的教育支出规模作为基础,当教育支出规模高于178 599.295 0万元时,科技支出才会表现对全要素生产率的促进作用。