服务业全要素生产率测度及其省际差异

运用2005～2009年中国31省份服务业面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,对中国服务业全要素生产率的变动原因、空间差异与变动趋势进行考察,并将全要素生产率进一步分解为技术效率和技术进步。研究结果表明,中国服务业整体仍表现为粗放型的增长方式,全要素生产率呈现负增长,但增长速度有所放缓;服务业发展水平的空间差异明显,东部地区服务业发展水平高于中西部地区,其中西部和东北地区服务业发展水平较落后,且技术进步和技术效率对中国及各区域服务业的全要素生产率在时间和空间上有不同的影响。     

数字经济对中国全要素生产率的影响机理:提升效应还是抑制效果？

数字经济是新时代引领中国经济高质量发展的关键抓手。然而现阶段数字经济普惠性发展尚未实现，掣肘着其对国内全要素生产率的提升力度。文章在理论分析的基础上，基于熵权TOPSIS法测算了2012-2018年中国数字经济发展水平指数，探讨了中国数字经济对全要素生产率的影响机理。研究发现：数字经济的发展显著提升了中国全要素生产率水平，但区域层面上，东部地区的数字经济发展明显领先于中西部地区，引领着中国全要素生产率快速增长。从全要素生产率的分解指标来看，数字经济推动了技术效率提升，但现阶段国内关键核心技术环节薄弱以及数字产业化带来的人才和资金的虹吸效应导致数字经济对技术进步产生了阻碍作用。此外，当前数字经济对不同产业的渗透度存在明显的不均衡性，筑高了创新资源的流动壁垒，影响产业间协调创新及合理化布局，进而抑制了对全要素生产率的提升力度。进一步的机制检验表明在创新环境的支持下，人才集聚及金融规模强化了数字经济对全要素生产率的提升力度。     

G20国家数字经济发展水平测度及中国的提升策略

从数字经济基础设施、数字经济产业发展、数字经济创新环境、数字化应用四个维度构建数字经济发展水平指标体系,对2010—2020年G20国家的数字经济发展水平进行测度。研究发现：2010—2020年,G20国家数字经济水平不断提升,19个国家的数字经济发展水平大致可以分为三个等级,其中发达国家总体占优,发展中国家较为滞后;在具体维度上,G20国家在数字化应用上年均发展速度最快,整体水平差异较小;中、美两国分别在数字产业发展和数字创新环境方面有较大优势,欧洲发达国家则在数字基础设施建设上具有先发优势。中国在参与全球数字经济治理中应完善自身政策和制度,激励数字经济技术创新与应用,培育良好的制度环境,加强与G20国家数字经济发展合作,推动数字“一带一路”建设,提高中国参与全球数字经济治理的制度性话语权。     

数字经济发展与绿色全要素生产率提高

随着数字技术革命的兴起,数字经济日益成为促进中国经济高质量发展的新动能.本文着重关注数字经济的绿色价值,从要素配置扭曲的视角切入,基于2011-2019年中国城市面板数据,实证检验数字经济发展对绿色全要素生产率的效应及作用机制.研究结论显示:数字经济发展通过优化资本配置扭曲,从而提升绿色全要素生产率,但是缓解劳动力配置...     

数字技术创新对制造业绿色全要素生产率影响的门槛效应

制造业作为一个碳排放量较高的行业,其绿色发展已经成为我国实现“双碳”战略目标的重中之重,如何促进制造业的绿色发展是当今重要的研究话题。基于中国30个（因数据缺失,未包括西藏地区和港澳台地区）省份2006—2021年的统计资料,在以环境规制为门槛变量的情况下,实证分析数字技术创新赋能制造业绿色全要素生产率增长的非线性效应。研究发现,数字技术创新对制造业绿色全要素生产率的提升具有显著的积极影响;数字技术创新对制造业绿色全要素生产率的影响呈现非线性关系,具有以环境规制为门槛变量的单一门槛效应;当环境规制强度小于门槛值时,数字技术创新对促进制造业绿色全要素生产率的增长具有较强的正向推动作用,而当环境规制强度大于门槛值时,数字技术创新对制造业绿色全要素生产率增长的推动作用大幅度降低;当地区数字技术创新水平达到一定程度后,门槛效应才开始显著,数字技术创新水平过低时,环境规制强度对数字技术创新促进制造业绿色全要素生产率增长的影响较小。     

高新技术产业各行业全要素生产率及其贡献率的比较研究

本文应用C-D生产函数和索洛经济增长模型测算的北京高新技术产业不同行业的全要素生产率(TFP)及其贡献率的结果表明:五大行业的TFP及其增长率并不均衡,其中TFP最高的是新能源,最低的是生物医药行业;增长率最快和最慢的行业则反之;而由技术进步贡献率指标反映的经济增长方式显示电子信息和新材料两个行业依然是粗放型增长.不同行业应依据不同的技术发展状态采取不同的策略,从而全面提高新技术产业的经济增长质量.     

数字经济对地区绿色全要素生产率的影响

利用DEA-GML指数测算2011—2017年中国30个省区市绿色全要素生产率（GTFP）,构建Tobit模型探究数字经济发展对地区GTFP的影响效果及机制作用。结果表明,数字经济发展有利于提升地区绿色全要素生产率,并且存在节能降耗与技术创新效应,通过机制效应提升绿色全要素生产率以技术效率变化为主。在区域异质性方面,东部地区表现出明显的数字红利释放效果,西部地区还有待进一步激发数字经济效能,应因地制宜制定地区数字经济发展战略。     

京津冀地区数字经济发展水平测度

以《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》为标准,构建数字经济发展水平指标体系,对京津冀地区数字经济核心产业进行测度分析。结果表明,2016—2020年京津冀地区数字经济发展水平保持良好上升趋势,但是北京、天津、河北差异较大,数字经济等级体系分级明显。     

交通基础设施对全要素生产率的溢出效应研究

采用中国30个省市2000—2019年的多个指标数据,使用DEA-Malmquist方法计算中国各地区全要素生产率,然后利用空间计量经济模型解析了公路和铁路的建设对全要素生产率的溢出效应,并分不同时段、不同地区地深入描绘了其影响的差异与变化。研究结果表明:(1)2000—2019年,中国区域间全要素生产率整体上表现出了空间相关性。(2)不同交通运输方式对全要素生产率的影响存在差异,公路对区域全要素生产率的增高明显表现出直接的促进作用,而铁路主要则是通过其溢出效应来影响全要素生产率,其系数为1.196。(3)就分时段的估计结果来看,2001—2007年铁路基础设施对全要素生产率有着持续显著的正向影响,其总效应的值高达2.014,而08年之后,由于中国的交通基础设施建设进行了超前的发展,因此其影响力将对后续的中国区域经济增长及其全要素生产率的提高带来持续的贡献。(4)就分地区而言,密集的铁路网的建立已使中部地区的经济质量的提升从中获益,而对西部地区全要素生产率产生正向影响的主要是当地公路的修建。     

数字经济对装备制造业全要素生产率的影响和提升研究

数字经济是中国制造业实现由大变强的必由路径.装备制造业作为工业之母,其数字经济水平是工业技术进步上台阶的重要保障.从全要素生产率视角收集了2005—2018年中国装备制造业及6个细分行业的数据资料,实证研究数字经济对装备制造业全要素生产率的影响.结果显示,数字经济显著提高了中国装备制造业的全要素生产率,其中分解项技术进步的提升效果要大于技术效率.最后从数字经济视角针对装备制造业的全要素生产率提升给出了对策建议.     

中国物流业与数字经济融合水平时空分异及影响因素研究

基于熵权-TOPSIS和耦合协调度模型对2012—2021年中国30个省份(因数据缺失,未包括西藏和港澳台地区)物流业与数字经济融合水平进行测度,利用Dagum基尼系数及莫兰指数对物流业与数字经济融合水平的时空分异情况进行分析,并通过Tobit模型探究其影响因素。研究发现,我国物流业与数字经济融合水平存在明显区域差异,融合水平最高的是广东和北京,融合水平最低的是宁夏和青海;融合水平总体基尼系数在波动中上升,东部、东北和西部地区是融合水平时空分异的重要来源;我国物流业与数字经济融合水平在空间上存在明显的正向空间集聚效应和空间依赖性;融合水平的正向影响因素有产业结构、经济发展和基础设施等。据此,提出相关对策建议以促进我国物流业与数字经济深度融合。     

数字经济对地区高质量发展影响研究

数字经济是我国经济发展质量提升的重要引擎,构建数字经济和高质量发展的指标体系,测度中国30个(因数据缺失,未包括西藏和港澳台地区)省份2010—2021年的数字经济发展水平和高质量发展水平,并考察样本期内数字经济发展对地区高质量发展的影响。研究发现,数字经济对地区高质量发展有显著的正向影响,在空间范围内有正向溢出作用,但是存在区域异质性。基于此,要加强数字基础设施建设,夯实数字经济发展基础,重视数字经济对高质量发展的助推器作用,制定差异化发展战略。     

数字经济对文化产业发展的驱动作用研究

数字经济已成为我国向经济强国迈进的重要支柱,通过数字技术赋能文化产业新机遇、助力实现文化产业新业态,推动文化产业高质量发展是我国现阶段奋斗的方向。基于2011—2021年我国省级空间面板数据,构建数字经济、文化产业发展综合评价指标体系。空间计量模型回归结果表明,数字经济能够显著促进文化产业发展,且对邻近地区会产生明显的溢出效应,但该影响结果存在区域异质性和时间滞后性。     

数字经济对实体经济的影响机制

通过构建数字经济测度指标,运用固定效应模型研究数字经济对实体经济的影响机制。结果表明：数字经济对实体经济存在非线性作用,呈现倒“U”形;在数字经济背景下创新水平和人力资本水平对实体经济存在非线性作用,呈现“U”形,而居民消费水平正向显著促进实体经济发展。通过调节效应模型进一步研究发现,在数字经济对实体经济影响中,创新水平和居民消费水平存在负向的调节作用,而人力资本水平存在正向的调节作用。     

数字经济赋能绿色发展：统计测度与实证研究

为了考察数字经济在全国范围内对绿色发展的促进作用,明确这种促进作用在时间和地域上的规律及其差异,选取2013—2020年中国31个省份(因数据缺失,未包括港澳台地区)的面板数据,采用优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)和超效率-SBM模型对我国数字经济与绿色发展状况进行测度,并构建面板计量模型,对数字经济对绿色发展的影响作用进行实证分析。研究发现,中国数字经济水平和绿色发展效率基本呈上升态势;数字经济正向促进区域绿色发展,并成为区域绿色化转型的主要动力;数字经济对绿色发展的促进效应存在着地域差异,数字经济给东部地区带来的“绿色红利”其他地区多。     

数字经济促进高质量发展——基于消费增长和产业结构升级的实证研究

以2013—2020年30个城市数据为研究样本,通过建立结构模型对数字经济促进高质量发展进行实证研究。进一步基于中介效应模型检验数字经济通过促进消费增长和产业结构升级驱动高质量发展的机制。结果显示,数字经济整体上可以促进经济高质量发展,但是这个驱动作用具有一定的异质性,东部城市、小规模城市的数字经济对高质量发展的驱动影响更大。影响机制分析发现,数字经济能够通过促进消费增长、推动结构升级实现经济高质量发展。     

甘肃省数字经济发展水平测度及预测

从数字基础设施、数字化应用、数字化变革以及数字创新能力4个维度构建甘肃省数字经济发展水平综合评价指标体系,采用熵值法确定指标权重,对2015—2020年甘肃省数字经济发展水平进行综合评价。采用灰色关联度分析数字经济和各子系统之间的关联性,并建立灰色预测模型GM（1,1）对甘肃省数字经济未来发展趋势进行预测。结果表明：甘肃省数字经济发展水平呈逐年上升趋势,但存在各子系统发展不平衡问题;数字化应用是甘肃省数字经济发展的主要推动力,数字化创新对数字经济的贡献度较低,是现阶段甘肃省数字经济发展的主要短板。