进口贸易与工业行业全要素生产率

本文利用我国三位码工业行业的月度面板数据，依据扩展的R＆D与生产率方程同时控制物化型、非物化型溢出与竞争效应，发现进口竞争与物化型溢出具有显著正相关关系；在此基础上，还发现进口贸易对三位码工业行业的全要素生产率和技术效率具有直接的“负溢出效应”；而且，大部分三位码工业行业面临着日益激烈的进口竞争，引致了行业内和行业间正向的要素再配置过程，并通过提高技术效率的方式最终促进了工业行业全要素生产率的增长。     

企业数字化发展、全要素生产率与产业链溢出效应

高质量发展要求中国经济逐步从要素投入型向全要素生产率推动型增长模式转型,要实现这一目标,数字经济发展可能是未来一个潜在的突破口。本文将为这一判断提供初步的微观证据。本文将企业数字化投入纳入传统增长核算模型,发现数字化投入的产出弹性为0.07—0.09,且行业间差别大,配置效率提升空间较大;平均而言,数字化对企业全要素生产率的影响程度为10%左右。此外,行业—企业、企业—企业匹配数据检验结果均表明,上游的数字化发展存在产业链溢出效应,会使得下游企业管理费用下降、存货周转率提高,同时优化下游行业的资源配置效率,提升下游企业整体的生产率水平。本文的研究表明,当绝对的技术突破面临瓶颈和不确定性时,通过数字经济的发展优化资源配置,进而提高全要素生产率,也许是中国经济实现稳定增长的路径之一。     

我国工业行业全要素生产率变动分析

基于2006—2009年我国工业行业的面板数据,采用非参数Malmquist指数分析法,对我国工业的全要素生产率变动情况进行了实证研究,并将其分解为技术进步、纯技术效率和规模效率。结果表明:2006—2009年我国工业全要素生产率年均增长率仅为4.3%,技术进步年均增长率为1.6%,技术效率年均增长率为2.7%,技术进步已失去其推动全要素生产率增长的主导性优势地位;我国工业发展需注重同时提高技术效率和技术进步水平,否则全要素生产率增长会受到限制。     

我国行业间要素配置效率及其对全要素生产率的影响

本文基于WIOT2016和ADB—MRIOT构建了我国2000—2020年分行业的投入产出数据,在估算各行业资本和劳动投入的基础上,考察了我国整体和分行业的要素配置效率及其与全要素生产率之间的关系。研究发现,2000年以来我国整体要素配置效率呈现先下降后上升的“U”型趋势,农、林、牧、渔业的配置效率持续改善,而金融业的配置效率持续降低。资本配置效率下降是导致我国2000—2015年要素配置效率逐渐下降的主因,在供给侧结构性改革之后,我国要素配置效率明显上升但与发达国家及最优配置水平之间仍有一定距离。反事实分析表明,配置效率改善具有较大的生产率效应,我国要素配置效率在达到美国和加拿大要素配置效率水平时的全要素生产率水平可分别提升28.02%和25.23%,处于最优状况下可提升约37.3%。为优化我国资源配置效率及提升全要素生产率增长速度,应进一步发挥有为政府和有效市场在要素配置中的作用,促进各类人才在市场间自由合理流动,提升人力资本水平,继续深化供给侧结构性改革,降低资本要素在行业间的错配程度;着力推动制造业转型升级,加大对制造业企业研发的支持力度,扭转制造业行业技术进步增速普遍下滑的趋...     

地方政府竞争与绿色全要素生产率

提高绿色全要素生产率是实现经济高质量发展的重要前提。利用2001—2021年我国省级面板数据,系统分析了横向政府竞争与纵向政府竞争对区域绿色全要素生产率的影响作用。研究结果表明,省级地方政府之间的横向竞争以及省级地方政府与中央政府之间的纵向竞争均与绿色全要素生产率有着“U”型关系。此外,纵向政府竞争对绿色全要素生产率的影响具有明显的空间异质性,东部地区的纵向政府竞争与绿色全要素生产率之间存在着倒“U”型关系。进一步分析可知,横向政府竞争在影响绿色全要素生产率的过程中会产生空间溢出效应,而纵向政府竞争的空间溢出效应则不明显。研究结果为推动政府职能转型、构建横向财政协调机制和区际利益补偿机制、弹性调整央地之间的财政分权比重、营造良好的绿色技术创新与绿色产业发展环境提供了启示。     

技术创新、空间溢出与长江经济带工业绿色全要素生产率

加快工业绿色发展进程是推动长江经济带高质量发展的重要内容。运用SBM-DDF模型和Luenberger分析方法,测算长江经济带沿线108个地级及以上城市工业绿色全要素生产率,考察技术创新贡献程度,综合运用泰尔指数、收敛分析、空间自相关方法检验地区差异和空间溢出。研究发现：长江经济带工业绿色全要素生产率整体呈上升趋势,技术创新改进和技术规模效率是工业绿色发展的重要驱动力;长江经济带沿线城市工业绿色全要素生产率呈现明显的空间异质性和空间溢出效应。但随着空间距离增加,空间溢出效应逐步减弱。推动长江经济带工业绿色发展,应综合运用差异化措施促进工业技术创新,加快共性技术研发、合作研发与推广,进一步提高长江经济带工业绿色全要素生产率。     

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。     

技术进步偏向与中国工业行业全要素生产率增长

文章利用CES生产函数分析了技术进步偏向与全要素生产率增长之间的关系,运用1978—2011年中国工业行业数据核算全要素生产率增长和度量技术进步偏向情况。结果显示:1987年后我国工业及大多数行业技术进步明显偏向资本。工业全要素生产率的整体增长率比较低且1990年后主要呈下降趋势,其主要原因是劳动生产效率的上升速度小于技术进步偏向资本的速度,且资本生产效率下降的速度大于技术进步偏向资本的速度。同时,大多数行业资本偏向型技术进步越突出,则行业全要素生产率增长下降越明显。这说明我国工业及行业技术偏向的选择并非是适宜技术。     

高技术产品进口溢出与我国全要素生产率的实证研究

本文利用我国高技术产品六大进口来源地区(东盟、台湾、韩国、日本、欧盟和美国)的数据,在改造和扩展的CH模型基础上,对1999—2012年间高技术产品进口溢出对我国全要素生产率的影响进行了实证检验,认为国内研发投入和高技术产品进口溢出的综合作用是促进全要素生产率提高的主要因素,单纯的高技术产品进口溢出对全要素生产率也有正向的促进作用,而单纯的国内研发投入并不能有效地促进全要素生产率的提高。     

雾霾治理、地方政府竞争与全要素生产率

在将城市面板数据与中国工业企业面板数据进行匹配的基础上,本文就地方政府竞争下环境治理策略互动形式进行了检验,然后构建空间自滞后模型并运用两阶段最小二乘法探讨了雾霾治理对全要素生产率的本地影响及其空间溢出影响,进一步从资源配置效应、创新补偿效应和污染避难所效应三方面考察了雾霾治理的传导机制。结果表明,随着环保政绩考核的加入,地理邻近城市环境治理策略逐渐从“逐底竞争”转变为“模仿”形式,即邻近城市加强或放松治理,该城市也加强或放松治理强度,相对竞优模仿形式下雾霾治理更有助于促进本地、邻地全要素生产率的提高,且不同区域、行业和所有制企业存在差异。进一步探究原因,发现加强雾霾治理产生的资源配置效应和创新补偿效应有利于促进城市间全要素生产率提高,而雾霾治理产生的污染避难所效应不利于城市间全要素生产率提高。由此,本文提出完善雾霾联防联控机制、创新绿色经济发展方式,实现环境保护和经济发展良性互动的建议。     

信息化发展水平、资源依赖与绿色全要素生产率

信息化作为经济高质量发展的重要推手,对于资源地区走出“资源诅咒”困境意义重大,但一直被学界忽略。创造性地将信息化发展水平引入“资源诅咒”论述中,采用DEA—Malmqusit指数方法测算了2003-2017年我国285个地级及以上城市的绿色全要素生产率（GTFP）,分析了信息化发展水平在资源依赖与GTFP关系中的作用。结果表明：①信息化发展水平的门槛效应导致资源依赖与GTFP呈现倒U型曲线关系。当信息化发展水平低于门限值时,无论资源依赖程度如何变化,它与GTFP的关系总是处于倒U型曲线右侧,即位于“资源诅咒”部分,而当信息化发展水平高于门限值时,无论资源依赖程度如何变化,它与GTFP的关系处于倒U型曲线左侧,即位于“资源祝福”部分;②信息化发展水平是显著影响资源依赖与GTFP的倒U型曲线拐点右移的要素,信息化发展水平提升能推迟或阻止“资源诅咒”的到来。     

中国全要素生产率的估算:1979—2004

本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法的基础上,估算出我国1979—2004年间的全要素生产率增长率,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析。分析表明(1)1993年以前,我国的全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈频繁,1993年以来,则呈现出逐年下降趋势,直到2000年才得以缓解,此后全要素生产率增长率总体呈现出逐年攀升势头;(2)1979—2004年间我国全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献率较低,表明我国经济增长主要依赖于要素投入增长,是一种较为典型的投入型增长方式;(3)我国全要素生产率增长率较低的原因在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。     

人力资本与区域全要素生产率分析

本文采用Malmquist指数分析了我国30个省级行政区1996—2003年的全要素生产率(TFP)增长,并将其分解为技术进步指数和效率变化指数。为了减少计算偏差,我们在使用承认无效率项存在的生产前沿技术的同时,引入了人力资本要素。本文的分析结果表明我国的人力资本水平增长迅速,30个省区的经济增长效率差距逐年扩大。同时我们发现在引入人力资本要素后,1996—2003年区域全要素生产率的增长得益于技术进步;如果不考虑人力资本存量,则低估了同期的效率提高程度,而高估了期间的技术进步指数。     

经济发展中的全要素生产率悖论

因为发展中国家具有引进技术的后发优势,而技术设备的引进表现在资本存量的增加上,而不是表现在研发的增加上,所以当发展中国家采用传统的全要素生产率核算公式时会低估发展中国家的TFP增长率,这就是经济发展中的TFP悖论。本文发展了一个正式模型来调和这一悖论,模型分析表明,传统方法的低估会随着发展中国家用于引进技术的资本量的增加而增大,随着发展中国家对引进技术的消化吸收能力的增加而增大。     

中国工业全要素生产率的区域差异分析

本文利用1998-2007年省级面板数据,对中国工业全要素生产率的变动趋势以及影响因素进行了分析.研究结果显示,中国工业全要素生产率在2002年后呈增长态势,中部地区工业全要素生产率高于东部地区,东部地区高于西部地区.在影响工业全要素生产率的因素中,集聚经济效应对全要素生产率有正向影响,国有经济比重则对全要素生产率有负向影响.研发投入在全国层面和东部区域对工业全要素生产率具有正向影响,在中西部区域则对工业全要素生产率影响不显著.人力资本水平则对工业全要素生产率没有显著影响.     

自主研发、技术引进与生产率——基于中国地区工业的实证研究

本文运用1996—2003年中国地区工业面板数据研究了自主研发、国外技术引进和国内技术引进对生产率的影响。在生产函数理论基础上,通过核算自主研发存量和国内外技术引进存量,运用一阶差分法和固定效应法,本文发现自主研发和国外技术引进对生产率有显著促进作用,但国内技术引进对生产率并没有显著影响。研究还发现,我国自主研发的吸收能力较低,阻碍了对引进技术的学习和消化,进而影响了生产率增长。自主研发、国外技术引进对生产率的影响也表现出明显的地区差异:自主研发只对东部和中部地区的生产率有显著正效应,而国外技术引进只对西部地区的生产率有显著正效应。各个地区不同的技术发展水平和创新能力基础可能是造成该现象的主要原因。     

数字经济促进全要素生产率提升的效应评价

数字经济的发展为我国转变发展方式、实现经济高质量发现提供了新的契机。在此背景下,采用面板数据模型估计了数字经济对我国地区全要素生产率的影响,并进一步将全要素生产率分解为技术进步和技术效率,探讨数字经济对全要素生产率的影响机制。结果发现：首先,数字经济整体上可以促进全要素生产率进步,且在进行内生性处理和稳健性检验后,这一结论依然较为稳健。其次,从全要素构成来看,数字经济促进技术效率提升在全要素生产率进步中发挥了主要作用,无论对于技术效率低的地区还是技术效率高的地区,数字经济均能促进其技术效率提升。最后,数字经济整体上对技术进步的影响则不显著,只有技术进步本身较高的地区才能充分利用数字经济带来的优势,进一步提高技术水平。     

消费升级、空间溢出与产业全要素生产率

为考察消费升级影响产业全要素生产率的程度及空间相关特征,本文基于中国1997—2017年间省级面板数据,利用半参数OP法测度了产业全要素生产率,引入空间权重矩阵,建立空间杜宾模型,测算了消费升级影响的直接效应和间接效应。结果表明,消费升级与产业全要素生产率具有明显的空间相关效应,并且地区间消费升级会促进产业全要素生产率的提升。消费升级具有显著的正向空间溢出效应,对服务业效率的促进作用总效应大于对工业的影响。进一步探究空间效应的差异发现,就时间变化而言,消费升级对工业效率的促进作用是显著增强,对服务业的影响随服务业发展而逐渐减弱;就地理位置而言,中西部地区对产业效率提升的直接效应大于东部地区,而对服务业的间接效应却呈现出由东向西逐渐递减的趋势。在更换空间权重矩阵后,以上结论依然稳健。     

全要素生产率、投入替代与地区间的能源效率

本文通过对传统的能源效率指标进行分解,考察了1986—2010年间我国各地区能源效率及其影响因素的变化情况,得到以下结论:(1)能源效率变化的主要影响因素按贡献大小的排列分别是技术进步、投入替代变化与效率改善。总体上看,全要素生产率的作用要大于投入替代。技术效率变化与技术进步对能源效率的影响与我国的市场化改革进程存在密切关系;(2)尽管地区间"能源效率缺口"绝对量在逐年扩大,但表现出一定的追赶与收敛趋势。能源效率的地区结构差异表现出一定的地带性;(3)在能源效率变化的三个分解项中,投入替代变化的差异是影响地区间能源效率差异的首要因素。以上分析结果不仅有助于理解中国及各地区的能源效率及其影响因素的变化趋势,而且将为节能减排政策的制定与完善提供一定的参考依据。