生产性服务业集聚对制造业企业全要素生产率提升研究

研究目标：考察城市生产性服务业空间集聚对微观制造业企业生产效率提升的影响。研究方法：采用OP方法测度了制造业企业生产率,采用面板模型和工具变量法进行了实证检验。研究发现：相对于专业化集聚,生产性服务业多样化集聚对城市制造业企业全要素生产率提升效果更明显;低端生产性服务业空间集聚对制造业企业生产率的提升作用更加显著;城市生产性服务业空间集聚对国有制造业企业效率提升的作用大于非国有企业;生产性服务业空间集聚对中小城市企业全要素生产率的提升作用效果不明显。研究创新：将空间集聚外溢效应的衰减指数纳入城市生产性服务业空间集聚指标设定之中,考察了不同城市规模和产业层级下生产性服务业空间集聚对微观企业生产效率的差异性影响。研究价值：为企业全要素生产率提升的供给侧改革提供了一个新的视角。     

生产性服务业集聚、研发要素流动与碳生产率

基于2004～2021年的中国省际面板数据,运用有调节的中介效应模型,考察在市场化程度的调节作用下生产性服务业集聚通过研发要素流动影响服务业碳生产率的中介效应。研究表明：生产性服务业集聚能够直接促进服务业碳生产率提升,研发要素流动在其中发挥了显著的中介作用,市场化程度负向调节生产性服务业集聚对碳生产率的直接作用与研发要素流动的中介路径。从空间溢出视角分析,生产性服务业集聚能够显著提高本地与邻地的服务业碳生产率;基于不同行业和区域进行探讨,生产性服务业集聚对碳生产率的直接效应与空间溢出效应存在异质性。鉴于此,应充分发挥生产性服务业的集聚效应,有序引导区际间研发要素流动,全面推进利率市场化。利用生产性服务业集聚提升服务业碳生产率,有效推进服务业绿色低碳发展。     

区域制造业空间效应及生产性服务业发展模式选择

通过空间计量模型考察生产性服务业发展模式与制造业集聚的空间溢出效应后发现:生产性服务业专业化水平及多样化水平与制造业集聚呈倒U型关系,同时城市化水平会对服务业发展模式与制造业集聚关系产生影响。分区域模型研究发现,生产性服务业对制造业全要素生产率影响因区域经济发展水平、产业层次、要素禀赋等因素有所差异,东部地区制造业全要素生产率与生产性服务业呈线性关系,适合选择多样化发展模式;中部地区呈倒U型关系,现阶段中部地区生产性服务业更适合选择多样化发展模式;西部地区生产性服务业发展水平与制造业全要素生产率呈正U型关系,生产性服务业专业化和多样化发展都将促进制造业全要素生产率提升。     

都市圈生产性服务业与制造业协同集聚机理研究

在大力发展实体经济的背景下,都市圈生产性服务业与制造业协同集聚问题尤为重要。考虑政府作用的情况下,都市圈生产性服务业与制造业协同集聚机理表现在制度协同、结构协同、空间协同、质量协同,推动都市圈生产性服务业与制造业的协同集聚要建立政府间制度协同机制以构建都市圈创新生态系统,以创新和供给侧结构性改革化解都市圈产业结构失衡,都市圈政府间要协同规划生产性服务业的产业园区和不断强化两个产业产出的质量协同。     

京津冀城市群生产性服务业与制造业协同集聚分析

推进京津冀协同发展应与其内在发展规律有效结合,方能事半功倍。生产性服务业与制造业作为城市群发展的两大主要产业门类,其协同集聚水平决定了城市群发展的质量和成熟程度。以京津冀城市群为研究对象,对其生产性服务业与制造业的产业联系和空间互动进行定量分析,发现两者的供需关系是它们形成空间集聚的基本动因,但非唯一因素,知识溢出和劳动力池共享等外部性也是两者空间集聚的原因。未来推动京津冀协同发展,需要理顺本地区产业分工链条,充分发挥北京的生产性服务业的区域辐射作用,进一步优化产业空间布局。     

长三角城市群生产性服务业与制造业协同集聚研究

在对产业协同集聚进行综合测评的基础上,以长三角城市群30个地级及以上城市2005—2014年相关数据为例,利用空间面板模型对影响产业协同集聚的主要因素及其作用机制进行检验,结果显示:产业关联、知识溢出、商务成本、中心城市辐射、政府干预、FDI以及市场因素都具有显著影响,但影响程度和作用方向迥异;产业协同集聚具有产业与空间的交互属性,而制度协同则是实现两大维度有效衔接的关键所在。为此,要切实推进城市群产业协同集聚必须综合考虑行业特质、空间诉求及制度导向,实现城市间的整体统筹协调以及城市内细分行业的差别化指导。     

生产性服务业生产率与经济增长关系分析

生产性服务业作为现代服务业的核心,集中体现了对经济的促进作用。生产性服务业通过提高经济增长效率、延展产业链和促进就业,推动了经济的增长,而经济的增长也为生产性服务业的发展提供了所需的基础设施和经济环境。     

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。     

生产性服务业集聚与制造业升级——基于省际面板的研究

文章在探讨生产性服务业集聚对制造业升级影响的理论机制的基础上,应用计量经济学方法建立固定效应模型,对中国大陆30个省份2003年~2010年间的面板数据进行了回归分析。回归结果表明,生产性服务业集聚产生规模经济效应降低了制造业的生产成本和交易成本,其知识溢出效应和创新效应为制造业企业的升级提供人力资本和知识资本,从而促进了制造业的升级。据此,文章提出了促进制造业升级的政策建议。     

京津冀城市群区域经济效率的测度及影响研究

运用2003~2015年京津冀面板数据,采用空间面板数据计量模型,研究京津冀经济增长的空间溢出效应,测算要素投入及TFP对经济增长的贡献。结果表明:京津冀各区市县之间的经济增长及要素之间存在较强的空间依赖性和空间溢出效应。研究进一步发现资本投入依然是京津冀经济增长的主要源泉,京津冀经济增长依然是要素投入的结果;资本投入对经济增长的贡献较大,劳动力对经济增长的贡献相对较小,大部分区市县全要素生产率对经济增长的贡献为负。研究的政策涵义在于:促进京津冀区域经济一体化发展,需要合理引导要素在不同区域间流动,提升要素在不同区域间有效配置;其次,需要进一步提高技术进步水平,发挥人力资本的优势,充分发挥劳动力的效率。     

中国装备制造业全要素生产率增长的波动与异质性

研究目标：中国装备制造业及其细分行业TFP增长率的测定与分解。研究方法：构建超越对数形式的随机前沿生产函数模型,测算中国装备制造业及其细分行业TFP增长率,并对其进行分解。研究发现：中国装备制造业TFP增长率不但在区域和省份之间存在差异,而且存在明显的内部行业异质性;技术进步和配置效率变化分别是提高和阻碍装备制造业TFP增长率的主要原因和障碍;除技术进步均为正值外,技术效率变化、规模效率变化和配置效率变化在装备制造业各行业中异质性相当明显;装备制造业及其细分行业仍未从真正意义上实现由粗放型向集约型增长方式的转变。研究创新：中国装备制造业细分行业TFP增长率及其异质性。研究价值：为装备制造业转型与升级提供经验证据。     

R&D,Interindustry and International Technology Spillovers and the Total Factor Productivity Growth of Manufacturing Industries in Canada, 1974-1989

The paper presents new econometric evidence on the relationship between total factor productivity growth and the R&D expenditures of Canadian manufacturing industries in the presence of interindustry and international spillovers of technology. In contrast to studies that presume that international spillovers are incorporated in imports of intermediate and/or capital equipment goods, the present paper assumes that the principal channel of transmission of new technology is foreign direct investment. Three original proxies for international spillovers use information on patenting, the size and the origin of foreign ownership in the host country and the R&D expenditures in the country of origin. The results suggest that the nexus between industry's own R&D expenditures and the TFP growth is significant and positive, especially for the process-related R&D. Domestic interindustry spillovers of new technology have a larger effect on TFP than industry's own R&D expenditures. All three proxies for international technology spillovers are associated positively and significantly with TFP growth. However, international spillovers contribute to TFP growth less than domestic interindustry spillovers and less than own process-related R&D.     

Imperfect Competition and Total Factor Productivity Growth

This article examines the role of imperfect competition in determining total factor productivity growth (TFPG) by bringing together a New Empirical Industrial Organization (NEIO) model and the TFPG model of Good, Nadiri and Sickles (1999). Application of the integrated model to 1973–1992 data from 29 food processing industries revealed that, overall, changes in markups, economies of scale, and demand growth contributed positively to TFPG while the disembodied technical change was a negative contributor. Furthermore, the factors underlying the TFPG estimates are interactive and their net effects are starkly different from the conventional Solow (1957) residual TFPG measures, underscoring the need to account for imperfect competition, returns to scale, and demand growth in analyses of this type.     

经济增长、全要素生产率与GDP核算误差

全要素生产率是技术进步的一个替代性指标.从全要素生产率及其变化的角度,反观GDP及其增长率是否真实或可信这一逻辑是否成立,依赖于技术进步的性质.如果技术进步是一个相对稳定而且缓慢的演化过程,那么,作为技术进步替代性指标的全要素生产率,在正常情况下,即在没有面临重大自然灾害或天赐良机的情况下,就不会在短期内发生急剧的变化;如果没有非正常情况发生而全要素生产率却发生了急剧变化,一般而言,是产出测量或投入测量出现了问题.但如果恰好面临技术革命或根本性制度变迁时期,则全要素生产率会发生漂移性变化,即从这一时刻起全要素生产率会发生永久性水平的变化.本文利用DEA模型实证性地研究了中国X省经济增长、全要素生产率与GDP核算误差之间的关系,并对相关现象进行了理论分析.     

新型数字基础设施、数字化能力与全要素生产率

发展新型数字基础设施、提升数字化能力对于区域经济高质量发展至关重要。本文选取2014—2017年省级样本数据,构建指标体系测度新型数字基础设施与数字化能力,研究新型数字基础设施、数字化能力对经济高质量发展的影响机理。研究结果显示：(1)新型数字基础设施对于经济高质量发展有着显著的促进作用,这一结论在处理内生性之后依然成立;(2)数字化能力在新型数字基础设施促进经济高质量发展中具有中介作用,即新型数字基础设施有助于提升数字化能力进而促进经济高质量发展,因此数字化能力是促进经济高质量发展的关键因素;(3)数字化人才数量越多,新型数字基础设施对经济高质量发展的促进作用越强。     

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。     

全要素生产率的再认识——用TFP分析经济增长质量存在的若干局限

提高全要素生产率(TFP)增长对经济增长的贡献率在中国被普遍认为是经济发展的一个重要目标,并被当作衡量经济增长质量的重要指标。本文对这样一个目标在合理性和可行性方面存在的问题,以及从流行的全要素生产率测算方法角度,对全要素生产率度量经济增长质量存在的局限性进行了探讨,并论述了粗放增长阶段的无法避免性以及经济增长的关键在于资本积累的质量和有效性。