对外直接投资与中国工业绿色全要素生产率——基于环境规制与吸收能力视角分析

基于中国30个省份的面板数据,采用交互模型探讨OFDI对中国工业全要素生产率的影响,并进一步构建门槛模型考察区域吸收能力如何影响OFDI与绿色全要素生产率（GTFP）之间的关系。研究发现：从全国层面看,OFDI显著提升了绿色全要素生产率,环境规制正向调节二者之间关系;从分样本看,OFDI显著提升了东部地区的绿色全要素生产率,环境规制正向调节两者之间的关系,而对中西部地区的影响不显著;运用面板门槛检验环境规制、金融发展和人力资本在OFDI对GTFP影响中的非线性门槛效应,检验显示环境规制水平、金融发展水平和人力资本水平均存在显著的单门槛效应。     

人力资本对我国全要素生产率增长作用的空间计量研究

通过构建距离衰减的空间权重矩阵,利用空间Benhabib-Spiegel模型探讨人力资本空间溢出对全要素生产率增长的影响,结果表明:人力资本对全要素生产率增长的作用取决于考察省区人力资本水平、邻近省区人力资本水平,以及考虑地理距离的考察省区技术追赶效应;人力资本平均水平对全要素生产率增长起到积极的促进作用,邻近省区人力资本对考察地区TFP增长产生正向空间溢出效应。各省区若要充分发挥人力资本的空间溢出效应,就必须选择均衡适度的人力资本配置结构。     

网络基础设施、人力资本与全要素生产率——基于国内大循环中技术循环的经验分析

在国内大循环背景下,研究网络基础设施与人力资本水平影响全要素生产率增长的不同传导机制,利用2000-2018年省级面板数据,分析两者空间相关性及动态变化趋势,构建基准模型和空间面板模型实证检验两者对全要素生产率影响的固定效应和空间效应。研究发现：两者呈现出显著正向的空间自相关特征,对全要素生产率增长产生显著的促进效应,分别起到效率保障和技术载体的作用;两者促进全要素生产率增长的具体路径存在差异,网络基础设施从技术进步和技术效率两方面来促进全要素生产率增长;而人力资本主要通过促进技术进步实现全要素生产率增长;两者对全要素生产率产生了显著的空间溢出效应,对技术进步的空间溢出效应则更为显著。研究结论对于国内大循环背景下实现技术循环提供了理论依据和政策启示。     

R&D资本、异质型人力资本与全要素生产率——基于空间相关性和区域异质性的实证分析

鉴于2000—2016年省级R&D资本和异质型人力资本存在显著的空间相关性以及区域异质性特征,采用不同空间权重矩阵建立空间杜宾面板回归模型,实证分析地区R&D资本和异质型人力资本影响全要素生产率的空间特征。研究发现:从空间相关性来看,R&D资本和中级人力资本对本省市和相邻省市的全要素生产率和技术进步均产生显著的正向促进作用,说明两者引致的空间溢出效应要强于空间竞争效应;高级人力资本对本省市的全要素生产率和技术进步均产生显著的正向促进作用,而对相邻省市均产生显著的负面影响,即其引致的空间竞争效应显著强于空间溢出效应。从区域异质性来看,R&D资本和高级人力资本分别对东部地区的全要素生产率产生显著的正向促进作用;中级人力资本在东部和中西部地区均对技术进步产生显著的消极影响。     

异质性环境规制对绿色全要素生产率影响的实证研究

绿色全要素生产率能够有效反映一个地区的绿色经济发展水平,合理的环境规制是解决环境保护和经济增长之间矛盾的有效途径。引入GML指数方法测算了中国30个省份的绿色全要素生产率,通过改进Super-SBM模型实证分析异质性环境规制对绿色全要素生产率的空间影响。研究表明：中国绿色全要素生产率为正向增长,其驱动力来自绿色技术进步;命令控制型、市场激励型以及公众自愿型环境规制对绿色全要素生产率影响的空间差异显著;命令控制型及市场激励型环境规制与绿色全要素生产率间呈现倒“U”型关系,公众自愿型环境规制与绿色全要素生产率间为正向线性关系;命令控制型和市场激励型环境规制影响绿色全要素生产率的技术创新路径不显著。进一步提出提升中国绿色全要素生产率的政策建议。     

产业协同集聚对绿色全要素生产率的空间效应

文章根据影响机制理论提出假说,运用动态空间计量模型实证检验了产业协同集聚对GTFP(绿色全要素生产率)的影响以及空间溢出效应.研究表明,中国GTFP存在显著的"时间惯性"和空间相关性.无论是长期还是短期,产业协同集聚对本市GTFP的直接影响呈倒"U"型,并且对相邻城市GTFP产生显著的正向溢出效应.分行业回归结果表明,金融业与制造业协同集聚在长期和短期内均显著抑制本市GTFP的提升,交通运输、仓储和邮政业、计算机服务和软件业、科学研究和技术服务业与制造业分别协同集聚在长期和短期内均显著促进本市GTFP的提升,租赁和商务服务业与制造业协同集聚在长期和短期内对本市GTFP的影响均不显著,同时这些细分行业与制造业协同集聚对GTFP的空间溢出效应均存在明显差异.     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现：非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究——环境规制的动态门槛效应

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现:非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

环境规制对海洋经济绿色发展的影响

文章基于2001-2017年中国沿海省份的数据,借助ML模型测算了中国海洋经济绿色全要素生产率(GTFP),结果表明考察期内中国海洋经济GTFP有所提升,技术效率是GTFP提升的主要内部驱动力.进一步从政府环境投资和企业排污费两个角度选取环境规制指标,以GTFP作为海洋经济绿色发展指标,实证检验了二者关系在时间维度和强度维度上的差异.研究认为,在时间维度上,当期及滞后期的环境规制均可显著提升海洋经济GTFP;在强度维度上,门槛效应结果表明环境规制对海洋经济GTFP的影响存在一个门槛,大于门槛值时,环境规制对GTFP的正向影响显著提升.最后,文章从加强海洋生态文明建设,制定差异化的区域发展政策和鼓励创新等角度给出了相应的政策建议.     

县域全要素生产率提升中存在结构红利吗?——基于中国1869个县域的面板数据分析

全要素生产率提升是中国县域经济增长的源泉,而产业结构调整是县域全要素生产率提升的可能路径。本文基于中国1869个县域的数据,采用Meta-Malmquist指数法测度县域的全要素生产率,并运用空间SARAR模型分析产业结构升级对县域全要素生产率的影响。研究发现:技术进步对县域全要素生产率的贡献大于技术效率对县域全要素生产率的贡献;县域产业结构之间存在着显著的空间溢出效应;产业结构高级化水平提高抑制了县域全要素生产率提升;产业结构合理化水平提高能够促进县域全要素生产率提升。     

长江经济带农业绿色全要素生产率测度及影响因素研究

结合SBM模型和GML指数测度1997-2015年长江经济带农业绿色全要素生产率,采用全面FGLS估计方法对其影响因素进行实证分析。结果显示：长江经济带农业绿色全要素生产率有所提升,但低于全国水平;长江经济带农业绿色全要素生产率呈现出一定的地区差异,但近年来长江经济带上中下游地区和大部分沿线省份的农业绿色全要素生产率都保持快速增长;机械化水平、人力资本存量和财政支出水平对长江经济带农业绿色全要素生产率有显著正向影响,受灾率、灌溉设施水平、第二三产业发展水平和对外开放水平对长江经济带农业绿色全要素生产率有显著负向影响。为进一步提高长江经济带农业绿色全要素生产率,应扩大财政支农支出规模、加强农田水利工程建设、促进农业技术创新与应用、推进农村市场体系建设和健全农业对外开放统筹管理机制。     

科技创新促进中国海洋经济高质量发展了吗——基于科技创新对海洋经济绿色全要素生产率影响的实证检验

推动海洋经济高质量发展是建设海洋强国的必然选择。采用2001—2016年沿海省市面板数据,测算我国沿海省市海洋经济绿色全要素生产率,从线性和非线性角度研究科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明：总体上看,近年来我国海洋经济绿色全要素生产率呈先大幅波动后趋向平稳的状态,年均增长率为2.85%,海洋经济绿色全要素生产率增长主要源于技术进步指数而非技术效率指数;科技创新对于海洋经济绿色全要素生产率具有显著促进作用,有助于海洋经济高质量发展;科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响存在单一门槛效应,越过门槛之后,对于海洋经济绿色全要素生产率的提升作用会更加显著。在海洋经济同样步入新常态背景下,必须坚持从要素和投资驱动转向创新驱动的海洋经济高质量发展道路。     

环境规制差异、创新驱动与中国经济绿色增长

运用2008—2015年中国30个省(自治区、直辖市)的面板数据,基于Malmquist-Luenberger指数模型测算了考虑能源消耗和非期望产出的中国省域绿色全要素生产率,利用所构建的创新驱动能力评价指标体系测度我国各省区的创新驱动能力。将环境规制划分为行政型、市场型和公众参与型三类,运用面板数据模型考察了不同类型的环境规制、创新驱动及两者的交互项对绿色全要素生产率的影响。结果表明:不同类型的环境规制对中国经济绿色增长的影响具有区域差异;创新驱动对中国区域经济绿色增长有显著的促进作用;在促进中国经济绿色增长方面,环境规制与创新驱动不仅发挥了各自的积极作用,而且两者还显示出一定的协同效应。     

科技创新、对外开放与长江经济带高质量发展

推动长江经济带高质量发展是新时代实施长江经济带发展战略的必然要求。采用2005-2016年长江经济带108个地级及以上城市面板数据，从线性、非线性视角考察科技创新、对外开放与长江经济带高质量发展的关系。结果表明：科技创新能有效促进长江经济带沿线城市绿色全要素生产率提升；对外开放背景下，这种影响效应呈现出显著非线性特征，对外开放能有效规避科技创新促进绿色全要素生产率提升的边际效率递减困境；科技创新、对外开放、经济高质量发展之间的关系表现出显著空间异质性。推动长江经济带高质量发展，应科学处理科技创新、对外开放与经济高质量发展三者的关系，构建高质量对外开放与科技创新之间的良性互动机制，形成长江经济带深度融合的开放创新局面。     

人力资本、绿色科技创新与长江经济带全要素碳排放效率

基于1999—2019年长江经济带面板数据,运用全局超效率SBM模型、拓展的STIRPAT模型、中介效应模型和门槛模型,考察人力资本、绿色科技创新与全要素碳排放效率之间的关系。研究结果表明,人力资本积累在直接促进长江经济带全要素碳排放效率优化的同时,通过绿色科技创新发挥间接促进作用。为进一步推动长江经济带全要素碳排放效率提升,加快建成引领全国经济高质量发展的主力军,建议以绿色科技创新为引领,促进人力资本不断积累,全面激发长江经济带绿色低碳转型发展活力。     

创新补偿抑或遵循成本？污染光环抑或污染天堂？

提高绿色全要素生产率是新常态下能源需求与资源约束增强的现实要求，而对绿色全要素生产率的“波特假说”与“污染天堂”检验学界仍莫衷一是。在利用SBM模型测得各省市绿色全要素生产率的基础上，首先在环境规制视角下分析技术创新、外商直接投资对绿色全要素生产率的直接-间接效应；其次对绿色全要素生产率的“波特假说”与“污染天堂假说”进行检验；最后进行空间溢出效应探索。研究结果表明：①从全国层面看，环境规制、技术创新水平、外商直接投资水平对区域绿色全要素生产率有促进作用，“波特假说”成立而“污染天堂假说”不成立；②在中等水平的外商投资省市，环境规制的“污染天堂效应”大于“污染光环效应”。在高水平的外商直接投资省份，环境规制的“污染光环效应”大于“污染天堂效应”；③在中等水平环境规制下的省市，技术创新的补偿效应大于遵循成本的负效应，验证了“波特假说”。在高水平环境规制省市，“波特假说”不成立；④环境规制、环境规制与技术创新、外商直接投资交乘项对周边区域绿色全要素生产率的影响为负，表明地区污染企业只是转移而不是转型，局部污染改善将会殃及“池鱼”。     

风险投资背景、持股比例对初创企业技术创新产出的影响

为研究风险投资对初创企业技术创新产出的影响，基于中介效应模型，结合数据包络分析方法和静态面板回归分析方法，对创业板上市公司样本进行了实证分析。研究发现：有风险投资参与的初创企业技术创新产出高于无风险投资参与的初创企业，且风险投资持股比例越高，对初创企业创新的促进作用越显著。不同背景的风险投资对初创企业技术创新产出的影响不同：政府风险投资和外资风险投资持股比例越高的初创企业全要素生产率越高，且政府背景风险投资最为有效，外资背景风险投资次之；研发投入在风险投资与技术创新之间发挥部分中介作用，即风险投资通过直接作用和间接作用共同影响初创企业技术创新产出。     

Inside Europe: human capital and economic growth revisited

This paper investigates the impact of human capital on the process of innovation and technology catch-up in European Union countries. Based on the framework proposed by Benhabib and Spiegel (in: Aghion and Durlauf (eds) Handbook of economic growth, 1A, North-Holland, Amsterdam, 2005), a panel data model is estimated from 1950 to 2011 using the improved total factor productivity and human capital variables included in PWT 8.0. Following Vandenbussche et al. (J Econ Growth 11(2):97–127, 2006) we also analyse the differential impact of skilled and unskilled human capital on growth. The empirical analysis applies instrumental variables panel data methods which resolve the endogeneity bias. Our results show robust evidence of the significant direct and indirect effects of human capital on the process of total factor productivity (TFP henceforth) growth in euro area countries. When we analyse the impact of different kinds of human capital on different ways of increasing TFP we conclude that, regardless of academic level, the quantity of unskilled human capital boosts imitation in EU countries while, by contrast, highly qualified human capital is essential for growth through innovation.