信息技术扩散、生产性服务业集聚与制造业全要素生产率

信息技术的扩散和应用能够便利地区和企业之间的联系与沟通,突破资源配置的地域隔阂和刚性约束,增强知识和技术溢出效应,推动生产性服务业集聚和服务型制造业发展,进而提升制造业全要素生产率。本文基于生产性服务业集聚区分析信息技术扩散推动制造业全要素生产率提升的作用机制,构建测度信息技术融入生产性服务业集聚区的衡量指标,利用DEA方法测度制造业全要素生产率变动情况,并采用2003—2016年中国30个省级区域的面板数据对信息技术扩散、生产性服务业集聚与制造业全要素生产率之间的关系进行实证检验。研究结果表明,信息技术扩散能够推动生产性服务业集聚;信息技术在生产性服务业集聚区的融入程度越高,制造业全要素生产率就越高,二者之间呈现正相关关系。加快推进网络基础设施建设,实现网络互联互通,普及计算机知识,提升信息技术的普及和应用程度,能够推动生产性服务业集聚发展,进而提高制造业全要素生产率,推动制造业转型升级。     

数字经济、要素市场扭曲缓解与企业全要素生产率

针对要素市场扭曲背景下企业全要素生产率提升动能的不足,构建省级层面的数字经济指标体系,利用2011～2022年中国A股上市公司数据,采用中介效应模型考察数字经济的资源配置效应在缓解要素市场扭曲并促进企业全要素生产率提升方面的可行性和有效性。结果证实：要素市场扭曲背景下,数字经济的资源配置效应对企业全要素生产率具有提升作用;数字经济主要通过缓解金融、人才、技术三类要素市场扭曲促进企业全要素生产率提升。进一步研究发现,在国有企业、技术密集型企业以及大企业样本中,数字经济对企业全要素生产率具有更强的促进作用。据此,应完善数字基础设施,为企业高质量发展提供保障;关注要素市场发展,促进各类要素充分流动、重组和重构;根据企业高质量发展需求,柔性化创建组织情景体系。     

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。     

中国内资与外资的效率差异及收敛性分析

通过使用各省、自治区及直辖市工业行业的面板数据,借助数据包络分析(DEA),本文测定了各个省份内外资的全要素生产率,结果显示各省份内资和外资的全要素生产率在1999～2007年间均呈现增长趋势,外资工业的全要素生产率高于内资工业;东部地区和中部地区全要素生产率差别不大,而西部地区与东、中部地区呈现较大的差距;外资通过由高至低的技术扩散和竞争效应对内资产生溢出效应,前者是外资溢出效应的主要渠道,而后一种渠道则在总体上显示了负面影响.     

企业全要素生产率提升对审计收费的影响研究

本文以2009—2019年我国A股上市公司为研究主体,研究企业全要素生产率的提升对审计收费的影响。研究发现：企业全要素生产率越高,审计收费越低;机制检验发现,审计投入、代理成本及要素配置效率发挥了部分中介效应;异质性分析发现,全要素生产率与审计收费的负向关系在国企、融资约束低及信息透明度高的企业中更加显著。研究为企业提高全要素生产率提供了一个从成本角度出发的理论指导,具有理论和现实意义。     

城市数字经济对绿色全要素生产率的空间效应研究——理论机理与实证检验

将数据作为新型生产要素纳入空间全要素生产率理论分析框架,基于2011～2020年我国254个地级及以上城市的面板数据,采用熵值法与SBM方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数法,分别考察城市数字经济与绿色全要素生产率发展情况,并构建空间计量模型实证分析数字经济对绿色全要素生产率的空间效应。研究发现：城市数字经济发展与绿色全要素生产率存在显著的空间相关性,数字经济的蓬勃发展不仅可对本地区绿色全要素生产率产生积极影响,同时其空间溢出效应也有助于其他地区绿色全要素生产率的提升;相较于经济相对发达的沿海城市群,数字经济发展对中原、长江中游等内陆城市群绿色全要素生产率的推动作用更为明显。鉴于此,应深入贯彻新发展理念,营造绿色发展环境,充分发挥数字经济的跨区溢出效应,进一步促进城市绿色全要素生产率的提升。     

数字经济发展何以提高企业全要素生产率？

基于2011—2019年中国282个地级市和A股3140家上市公司的数据,考察数字经济发展水平对企业全要素生产率的影响,结果表明数字经济的发展显著提升了当地企业的全要素生产率。机制检验结果表明,数字经济能够通过降低企业管理成本、增加企业人力资本投入和降低企业交易成本缓解信息不对称,从而提升企业全要素生产率。数字经济发展水平对企业全要素生产率的影响存在异质性,对国有企业、大规模企业、新企业、服务业特别是生产性服务业企业影响更大;这一影响结果在东部地区和数字经济发展程度高的地区更为显著。这为发挥数字经济的微观激励效应进而促进宏观经济“提质增量”提供了理论依据。     

数字技术、劳动力结构与全要素生产率的关系

当前,我国正在加快建设数字中国,希望利用数字技术为经济高质量发展赋能。然而,数字技术要充分释放其活力,推动社会全要素生产率的提高,需与使用数字技术的劳动力资源良性互动。鉴于此,从理论上构建了数字技术与劳动力通过互补机制影响全要素生产率的机制,采用2006—2020年我国30个省区市（未包括港澳台及西藏）的省级面板数据,通过进行计量模型的检验发现：从全国范围来看,数字技术与高技能劳动力存在互补效应,这种互补效应有利于地区全要素生产率的提升;数字技术与中、低技能劳动力尚未表现出促进生产率提升的互补效应;在我国东、中、西部地区,数字技术与高技能劳动力的互补效应还存在异质性。基于研究结论提出加快提高数字技术发展水平、结合区域发展需要出台劳动力配置政策、合理配置数字技术相关资源的政策建议。     

工资水平上升对农副食品加工企业全要素生产率的影响——基于2011—2013年工业企业数据库的实证分析

利用中国工业企业数据库2011—2013年农副食品加工企业的微观数据,研究随着中国劳动力成本上升,中国农副食品加工企业全要素生产率产生的变化情况,并借助CEIC数据与之匹配,使用最低工资标准作为工具变量进行两阶段最小二乘法回归分析,发现工资的上涨在提高加工企业全要素生产率上发挥了积极作用。在企业资本密集度较低时,工资对企业生产率的影响系数增加,有助于更客观地认识劳动力成本上升以及农副食品企业增长模式转变的现象。政府要通过财政补贴等方式推动转型发展,鼓励农副食品加工企业摆脱低成本思维,积极推动薪资制度变革,从多方面加强员工保障,加速技术进步,促进企业生产率的提高。     

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.     

长江经济带物流业的全要素生产率差异性分析

将碳排放引入到全要素生产率指标体系,基于DEA-Malmquist方法对长江经济带11省市2007~2016年的全要素生产率测算,并从时间、空间两个维度对全要素生产率的演化进行分析。研究表明:长江经济带全要素生产率处于逐步上升的趋势,主要依靠技术进步拉动全要素生产率的提高;长江经济带11个省市全要素生产率总体呈上升趋势,但是存在地区发展不均衡,技术进步和规模效率是影响全要素生产率提高的主要因素。     

数字经济赋能中国制造业全要素生产率的效应测度及路径分析

推进数字经济与制造业深度融合、提升数字经济赋能制造业全要素生产率,已成为推动中国制造业高质量发展的重要路径。本文利用2003—2020年中国制造业省级面板数据,通过构建随机前沿全赋能效应模型,运用反事实分析方法,分析数字经济对中国制造业全要素生产率的赋能效应及作用路径。研究结果表明：数字经济对制造业全要素生产率具有明显的赋能效应,这种效应主要通过技术进步、技术效率和规模效率三条路径实现,其中,通过技术进步赋能制造业全要素生产率为主要作用路径。异质性检验结果表明,在合理化、高级化程度较低的地区,数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应较大,而赋能技术效率的效应相对较小;在市场化水平较高的地区,数字经济与制造业深度融合,着力发挥数字经济对技术进步赋能作用,使得数字经济深度赋能制造业全要素生产率的效果更为明显;数字经济对南方地区制造业全要素生产率的赋能效应更为显著。为进一步提升数字经济赋能中国制造业全要素生产率,促进制造业高质量发展,应大力推进数字经济与制造业融合。     

FDI技术溢出与挤出效应——基于DEA与湖北省面板数据的实证分析

首先运用基于DEA的Malmquist生产率指数对湖北省各地区全要素生产率进行测量和分解,然后我们分别建立FDI技术溢出测量模型和扩展Panama Teanravisitsagoo的绝对挤出效应模型,对湖北省各地区的面板数据运用SUR(似然不相关回归)加权的方法,进行广义最小二乘估计。最终分别得出面板数据的技术溢出和挤出效应的变系数模型。通过实证分析,我们可以首次得出湖北省FDI的技术溢出效应不太明显以及FDI对内资的挤出效应具有内在逻辑的一致性。     

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。     

企业风险承担对全要素生产率的影响研究 ——基于企业创新能力的中介效应检验

本文就企业的风险承担水平对于上市A股企业的全要素生产率的影响效应进行研究.实证结果显示:在我国A股上市公司中,企业的风险承担水平于其全要素生产率呈显著的正相关关系,即促进效应,其中非国有企业的促进效应要显著大于国有企业;其次,企业的创新能力在企业风险承担水平对于企业全要素生产率的影响机制中具有显著的中介效应,而且在非国有企业中其中介促进效应更强.     

企业风险承担对全要素生产率的影响研究 ——基于企业创新能力的中介效应检验

本文就企业的风险承担水平对于上市A股企业的全要素生产率的影响效应进行研究.实证结果显示:在我国A股上市公司中,企业的风险承担水平于其全要素生产率呈显著的正相关关系,即促进效应,其中非国有企业的促进效应要显著大于国有企业;其次,企业的创新能力在企业风险承担水平对于企业全要素生产率的影响机制中具有显著的中介效应,而且在非国有企业中其中介促进效应更强.     

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。     

FDI技术溢出、技术进步与技术效率——基于中国制造业1999～2007年面板数据的经验研究

当跨国公司在东道国投资时,通常假定他们的一部分技术会转移至东道国的企业里。但是,经验研究还不能为这种正的溢出效应提供强有力的支持。本文运用1999～2007年中国制造业27个行业的面板数据,检验了FDI的技术溢出效应。结果表明,FDI对制造业的全要素生产率的横向和前后向关联溢出效应为正,且在统计上均非常显著。通过对全要素生产率的分解发现,前向关联对技术效率和技术进步的影响都显著为正;后向关联仅对技术进步有显著的正效应,而横向溢出效应对技术进步的影响不显著。     

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。     

科技金融对区域绿色全要素生产率影响的实证研究--基于全局DEA数学统计方法

提升绿色全要素生产率是实现高质量发展目标的关键措施。论文利用全局DEA数学统计方法,重点实证分析了科技金融对区域绿色全要素生产率的影响。研究认为:科技金融对区域绿色全要素生产率的提升具有显著促进作用。东部地区科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于中部地区,且中部地区的科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于西部地区。