数字经济、两业融合与中国制造业全要素生产率

着力提高全要素生产率被视为中国高质量发展的动力源泉。与此同时,数字经济驱动制造业与生产性服务业深度融合已成为助推制造业价值链升级、实现高质量发展的重要途径。本文在梳理数字经济促进两业融合从而提高制造业全要素生产率的理论机制基础上,采用2005～2020年中国30个省份的面板数据,测度了数字经济、两业融合程度及制造业全要素生产率等指标,并运用固定效应模型对三者关系进行了实证检验。结果表明,数字经济可以直接促进制造业全要素生产率提升,且主要是通过技术进步实现的,相比于数字经济更为发达的东部地区,数字经济对中西部制造业全要素生产率提升影响更大。中介效应检验发现,数字经济发展的确能有效提高制造业与生产性服务业的融合程度,并以此对制造业全要素生产率提升产生显著驱动作用,而且相较于中西部地区,数字经济对东部地区两业融合的推动力度更强。本文最后从提升制造业数字化水平、激发两业融合动能以及推进制造业区域数字化协调发展三方面提出了相关政策建议。     

生产性服务业FDI是否促进制造业全要素生产率提升？

针对2005—2014年省级面板数据,可以使用汉森（Hansen）门槛面板回归模型,实证分析生产性服务业FDI对制造业全要素生产率影响的门槛效应。研究发现：总体上生产性服务业FDI可以促进制造业全要素生产率的提升,人力资本水平和研发投入水平在生产性服务业FDI对制造业全要素生产率的影响中确实存在门槛效应;生产性服务业FDI促进制造业全要素生产率提高与人力资本水平及研发投入水平之间呈非单调的关系：随着人力资本水平的提高,这种提升作用就会发生显著性改变;随着研发投入水平的提高,生产性服务业FDI促制造业全要素生产率提高的系数就发生由负转正的变化,由抑制作用转变为促进作用。     

进口品技术与中国制造业企业规模均匀分布研究：抑制或促进

进口品技术提升通过竞争效应、学习效应和依赖效应引致规模异质性企业全要素生产率和产品创新产生差异性变化,对企业规模均匀分布产生抑制和促进的双重效应。研究就进口品技术对我国制造业企业规模均匀分布的影响效应及传导机制进行实证研究,发现进口品技术提升会抑制我国制造业企业规模的整体均匀分布。异质性分析结果表明,该效应主要在中西部地区和劳动密集型、资本密集型行业及国有企业中体现,但在东部地区和技术密集型行业企业、私营企业、外资企业、港澳台企业中,进口品技术提升会促进企业规模均匀分布。进口品技术水平对企业全要素生产率和产品创新的提升作用随企业规模增大而增强,这是它抑制制造业企业规模均匀分布的主要原因。随着企业规模的增大,进口品技术水平较全要素生产率对企业产品创新的提升作用更强。我国进口品技术水平不断提升,加强对中小型企业的支持,尤其是对中西部地区和劳动密集型行业、资本密集型行业及国有企业的支持,有利于促进制造业企业规模均匀分布,优化市场竞争环境。     

物流产业集群对制造业全要素生产率的影响及其城市异质性

物流企业在一定空间集聚所形成的物流产业集群，能够通过促进地区要素流通、优化资源配置，以提升城市制造业全要素生产率。基于2012—2019年中国284个地级及以上城市的面板数据，建立空间计量模型实证检验物流产业集群对制造业全要素生产率的影响。研究结果显示，物流产业集群能够显著提升城市制造业全要素生产率。异质性分析结果表明，东部和西部城市的物流产业集群显著提升了制造业全要素生产率，中部城市作用则相反；在特大城市和小城市这一作用显著为正；产业阶段处于工业化后期的城市中物流产业集群具有显著的提升作用。机制分析结果表明，物流产业集群的发展会通过提升物流业专业化水平和物流业制造业产业协同度对制造业全要素生产率呈正向促进作用。     

服务业高质量发展促进了制造业企业高质量发展吗？——来自服务业综合改革试点的经验证据

服务业综合改革是促进服务业高质量发展的重要举措，服务业高质量发展具有成本降低效应、创新促进效应和产业融合效应，因而服务业综合改革可以通过降低生产经营成本、增加技术创新产出、推动服务转型等路径来促进制造业企业全要素生产率提升。将国家服务业综合改革试点作为一项准自然实验，以全要素生产率表征企业的高质量发展水平，采用2007—2019年沪深A股制造业上市公司数据，运用PSM-DID方法进行政策效应分析，结果表明：服务业综合改革显著提高了试点城市的制造业企业全要素生产率，并可以通过降低成本费用率、增加专利申请数量、提高服务转型程度3条路径来促进制造业企业全要素生产率提升；服务业综合改革对市场化水平较高地区、技术密集型行业、规模较大的制造业企业全要素生产率提升具有更强的促进效应。因此，应加大服务业综合改革力度，促进服务业高质量发展；加快市场化进程，推动服务业与制造业融合发展，充分发挥服务业高质量发展对制造业企业高质量发展的促进作用。     

人口老龄化与人力资本提升在经济增长中的对冲效应研究

人口老龄化和人力资本水平提升是人力资源发展的两大趋势。人口老龄化会减少劳动力的有效供给,进而抑制经济增长;人力资本水平提升则会提高劳动生产效率,进而促进经济增长,并可通过增加劳动力的有效供给来“对冲”人口老龄化对经济增长的抑制效应。采用2000—2017年中国31个省（自治区、直辖市）的面板数据,运用动态系统GMM模型的分析表明：人口老龄化不利于就业增长,对经济发展水平的提高具有抑制作用;而人力资本水平提升有利于就业增长,对经济发展水平的提高具有促进作用;人力资本水平的提升可以弱化人口老龄化对经济增长的抑制作用,产生“对冲效应”;从区域异质性来看,该“对冲效应”在经济发展和人力资本水平较低的地区较强,表现为中部地区最强,西部地区次之,东部地区不显著。在人口老龄化程度趋于加深的背景下,应转变经济发展方式,通过人力资本水平的持续提升来优化和提高劳动力供给结构和质量,进而弱化和抵消人口老龄化对经济增长的不利影响,实现经济高质量发展。     

我国制造业上市公司技术效率与技术进步实证研究

本文运用非参数的Malmqusit生产率指数法研究了2001-2005年期间中国制造业上市公司全要素生产率的水平及其变迁情况,并对其子行业和地区分布特征进行了探讨,同时对那些影响制造业上市公司生产率的主要因素进行了剖析.实证研究表明,中国制造业上市公司全要素生产率年平均增长1.9%,相对比较低,呈现出波动性特征.制造业上市公司全要素生产率的增长主要是由技术进步和效率改善共同引致的;开放程度比较高的行业,生产率也比较高,而高度垄断以及开放度低的行业如石油加工及炼焦业的生产率就比较低.东、中、西部地区制造业上市公司全要素生产率存在差异,东部最高,中部和西部次之,年均增长率分别为2.7%、1.7%、0.4%.股权集中度、企业盈利能力和企业年龄与制造业上市公司技术效率以及生产率的提升显著正相关,而股权制衡度、控股股东的性质与制造业上市公司技术效率以及生产率的提升并不显著;企业年龄与上市公司技术进步没有必然的关系,而企业规模对对制造业上市公司技术进步有显著影响.     

人口规模、创新投入与全要素生产率——基于京津冀13个地级市的实证分析

摘要：运用SBM-ML方法测算城市全要素生产率,构建动态面板模型,以探究京津冀地区人口规模、创新投入与城市全要素生产率之间的关系。结果显示：京津冀地区全要素生产率小幅上涨,技术效率和技术进步拉动作用明显。常住人口规模对提升城市全要素生产率的促进作用不明显;人才集聚对城市全要素生产率的提升具有显著的正向效应;政府创新投入与城市技术进步指数呈非线性的倒U型关系,表明政府短期投资能促进城市科技创新,长期投资会对城市发展产生挤出效应。     

空间集聚对制造业生产率的影响研究 ——基于两位数行业数据的再估计

提升制造业生产率关乎中国经济的高质量发展.本文利用2001—2016年20个两位数行业数据,考察空间集聚对制造业生产率的影响.研究发现:总体上看,空间集聚显著提升了制造业生产率;门限回归表明二者间存在一定的非线性关系,表现为空间集聚水平的提高导致其对全要素生产率的影响增强,但对劳动生产率则缺乏类似影响;分位数回归显示空间集聚的影响随制造业生产率的提升而减弱;空间集聚的影响主要体现在资本密集型、劳动密集型行业,在技术密集型行业不显著.本文的政策含义是,制造业生产率的提升有赖于推动制造业集聚以发掘空间红利.     

局部知识溢出与企业全要素生产率演化——基于中国制造业企业数据的研究

通过构建局部知识溢出模型，将局部区域中邻居企业的影响引入到企业全要素生产率演化的Tobit-II回归方程中。基于我国制造业企业数据（2000-2007年）的实证分析发现：（1）县级、市级和省级区域中邻居企业对观测企业的全要素生产率演化具有显著地正向溢出效应；（2）县级区域邻居企业的溢出效应最大，市级次之，省级最弱且不稳定；（3）邻居企业间交流机会的增加会促进局部区域生产率溢出；（4）邻居企业中同行业企业占比增加会提升局部生产率溢出效应；（5）局部区域生产率溢出的源头主要来自于高效率的邻居企业，低效率邻居的影响是负向的。     

人口红利对我国制造业出口国内增加值的影响

本文利用WIOD数据库提供的2000—2014年投入产出数据,就人口红利对我国制造业出口国内增加值的影响做实证分析.通过研究得出以下结论:人口红利对制造业出口国内增加值有显著的正向影响,以人口抚养比衡量的人口红利下降将制约制造业总体出口国内增加值上升;对于不同要素密集度制造业及不同出口形态产品的国内增加值,人口红利的影响呈现出显著的差异特征;高技能劳动力水平、固定资产投资、科技研发和产业规模等因素也对制造业出口国内增加值产生显著影响,但由于行业要素密度的差异以及产品出口形态的不同,各个因素的作用也表现出较大差异.最后,针对研究结论提出了相关政策建议.     

产业协同集聚对全要素生产率的影响研究——以制造业和生产性服务业为例

通过对区位熵的加权处理，给出产业协同集聚的测度方法；在此基础上，借助2006—2020年的省级面板数据，通过构建门槛模型分析制造业与生产性服务业协同集聚对制造业全要素生产率的非线性影响效应。研究结果显示：总体上，产业协同集聚对制造业全要素生产率具有正向带动效应，而这种效应表现出阶段递减特性。从分解效应看，产业协同集聚对制造业技术效率的正向带动效应表现出单门槛非线性特征，而对规模效率的影响具有双门槛效应；分区域看，相较于西部地区，产业协同集聚对东中部地区制造业全要素生产率的提升作用更强；分行业看，科学技术服务业、租赁和商业服务业与制造业协同集聚对制造业全要素生产率的影响均呈现倒U型特点，而金融业与制造业协同集聚对制造业全要素生产率的促进作用表现出临界减小特征。     

市场化进程、金融摩擦与全要素生产率——基于动态一般均衡模型的分析

新常态下,以长周期为视角的全要素生产率增长是一国转变经济增长方式、实现长期经济增长的根本条件,而市场化进程及金融摩擦对全要素生产率会产生显著影响.构建动态一般均衡模型并使用数据模拟方法,分析我国全要素生产率增长过程中的经济特征发现:市场化过程促进了全要素生产率水平的提高,其贡献率超过30％;私营企业全要素生产率的提高主要得益于金融摩擦的存在,融资约束由于限制了某些低才能经商者的进入而提高了民营企业的全要素生产率水平;金融摩擦的存在降低了全要素生产率增长的稳定性;市场化进程所释放的改革红利会随着金融市场的发展而降低,改革红利将无法长期持续.     

工业机器人、全要素生产率与制造业增长

基于中国制造业以及CRIA工业机器人省际面板数据,通过构建中介效用模型,实证检验全要素生产率在工业机器人与制造业增长之间的中介传导作用。工业机器人对制造业增长的影响可分为直接效应和全要素生产率中介传导效应,其中:工业机器人对制造业增长的直接效应解释了总效应的82.45%,而全要素生产率作为中介效应仅解释了总效应的17.55%。进一步研究发现:工业机器人促进制造业增长的全要素生产率中介效应主要是通过技术进步传导,而非技术效率。     

金融供给改善与企业劳动力投资效率：商业银行网点分布的证据

劳动力作为企业生产经营过程中的关键性投入要素,其有效配置在塑造微观企业核心竞争力和促进宏观经济高质量发展中起着重要作用。基于放松商业银行市场准入引发的商业银行网点分布扩张视角,考察其带来的金融供给服务改善对企业劳动力投资效率的影响效应及作用机理,研究发现：商业银行网点扩张能够有效提高企业的劳动力投资效率,即企业周围分布的银行网点数量越多,劳动力投资效率越高;商业银行网点扩张主要通过信贷可得效应和监督治理效应促进企业劳动力投资效率的提升,且这种影响在民营、抵押物价值低、劳动密集型企业以及市场分割程度低的地区表现得更为明显。商业银行网点扩张通过改善劳动力要素配置效率提升企业的研发创新和全要素生产率,实现了对企业高质量发展的赋能作用。研究结论为进一步发挥金融供给侧改革在劳动力要素资源配置中的决定性作用、进而推动经济和就业的高质量发展提供了理论依据及政策参考。     

生产性服务投入对制造业全要素生产率的影响 ——基于中日投入-产出表的比较

随着中国制造业所面临的转型压力不断增大,生产性服务投入这一被看作能促进制造业升级的要素投入受到越来越多的关注.日本制造业长期处于世界一流水平,其发展模式值得中国借鉴.采用系统GMM法比较研究了生产性服务投入对中日制造业全要素生产率影响机制的差异,发现生产性服务投入对两国制造业全要素生产率有不同影响,对日本有负向影响,对中国则有正向影响;要素禀赋不同的生产性服务投入对两国制造业技术效率和技术进步有不同影响,技术效率的提升正向影响中国的全要素生产率,技术进步的抑制则负向影响日本的全要素生产率;制造业规模促进两国制造业技术进步,对其全要素生产率都有正向影响.建议改善生产性服务贸易结构,促进制造业和生产性服务业协同发展,打造完善的产业生态体系,拓展专业人才培养模式,深化内需市场开发.     

参与全球价值链分工提升了生产率和工资份额吗——来自服务业的证据

运用垂直专业化指数测算中国服务业及其内部各行业参与全球价值链分工的程度,并以全要素生产率为中介变量,利用中介效应分析法实证检验全球价值链分工基于全要素生产率影响劳动力工资的传导机制,为落实供给侧改革提供理论指导.研究结果显示:对于中国大部分服务行业而言,全要素生产率的中介效应显著,即参与全球价值链分工通过促进全要素生产率来提高自身熟练劳动力工资份额,导致熟练劳动力和非熟练劳动力工资水平差距进一步拉大.其中,参与全球价值链分工对技术密集型服务业熟练劳动力工资份额的正效应最大,对资本密集型服务业熟练劳动力工资份额的影响稍弱,对劳动密集型服务业熟练劳动力工资份额的影响最小.     

生产性服务进口、FDI与制造业生产率——基于行业面板数据的实证研究

作为制造业的高级要素投入,生产性服务进口和FDI提高了进口国和东道国的专业化分工,从而促进了制造业的生产率提升。对中国制造行业1999～2010年的面板数据进行回归分析,结果发现:生产性服务进口比生产性服务业FDI对制造业生产率的促进效应要更为明显,而且二者都更能促进资本和技术密集型制造业生产率的提升;专有权与特许权使用费的进口对制造业生产率的促进效应最为明显,其次是建筑服务、保险服务和金融服务的进口;专有权与特许权使用费最能促进中国资本技术密集型制造业生产率的提升,而建筑服务促进劳动密集型制造业生产率的效应更明显;计算机和信息服务明显有利于劳动密集型制造业生产率的提升,但对资本技术密集性制造业生产率的促进效应并不显著。     

区域发展差异与劳动密集型产业转移

在分析我国区域发展差异和劳动力成本冲击的基础上,采用1998—2008年中国制造业规模以上企业数据,测算并分析在刘易斯转折点前后,制造业以及其中的劳动密集型产业发展的转变,并分别分析沿海地区和内陆地区制造业的形成机制,研究表明：我国劳动力市场正经历在从二元经济模式向新古典经济模式的转变,优先发展的沿海地区会更早地经历劳动供给的短缺而面临“用工荒”,吸引制造业向沿海地区集中的产业集聚效应已然式微;而中西部内陆地区的人口红利较东部沿海地区可能维系更长的时间,引导制造业向内陆地区转移的要素成本效应则逐渐增强;目前,上述作用和趋势对于劳动密集型产业尤其显著。     

区域经济增长中的“结构红利假说”检验

“结构红利假说”认为,当投入要素从低生产率或者低生产率增长部门向高生产率或高生产率增长部门流动时,会促进全要素生产率增长。针对这一假说,以上海为样本应用偏离—份额法和全要素生产率分解法,检验了１９７８—２０１１年间区域经济增长中的结构红利现象,结果表明上海３４年来的经济增长主要来自各产业的内部增长效应,结构变迁效应并不显著,结构红利对经济增长的推动仅是阶段性现象,突出表现在劳动生产率增长较低时期,产业结构变迁较为明显,其他时期经济增长主要依靠各产业的内部增长效应。