研发费用加计扣除、融资约束与企业全要素生产率

技术创新是提高全要素生产率的主要驱动力。选取2015—2020年A股制造业上市公司的面板数据,实证研究了研发费用加计扣除政策、融资约束和企业全要素生产率之间的关系。研究结果表明,加计扣除政策对提升企业全要素生产率具有显著作用。中介效应检验结果表明,研发费用加计扣除可以通过降低企业融资约束,促进企业全要素生产率的提升。进一步研究发现,研发费用加计扣除政策提升全要素生产率的作用在盈利能力较弱、规模较小、研发投入较高和非高新技术企业中的发挥更明显。研究结论有助于为优化鼓励研发投入的税收优惠政策设计提供参考,从而进一步促进企业加大研发投入,提高全要素生产率,实现经济高质量发展。     

互联网应用对中国制造业全要素生产率的影响研究

基于中国A股上市公司数据,实证检验制造业企业互联网应用对全要素生产率的影响及作用机制。结果显示：互联网应用通过节约交易成本这一主要渠道显著地提升了制造业企业全要素生产率;互联网应用对西部地区制造业企业、资本密集制造业企业、出口型制造业企业全要素生产率的提升效果更显著;互联网应用通过节约销售成本和管理成本提升了制造业企业全要素生产率,且管理成本节约对全要素生产率提升的作用更大。因此,应提升制造业企业互联网应用的深度与广度,将节约的销售成本与管理成本投入研发活动之中,推动制造业全要素生产率提升。     

政府数据开放与企业全要素生产率提升

政府数据开放是有效解决企业数据资源可获得性的重要途径,对信息化时代企业高质量发展影响重大。利用2007～2019年《中国地方政府数据开放报告》、“中国开放数林指数”和中国上市公司数据考察地方政府数据开放对企业全要素生产率的影响及其作用机制。研究发现：地方政府数据开放显著提升了企业全要素生产率,在运用交互固定效应模型、机器学习等一系列稳健性检验后结论仍然成立。异质性检验发现,地方政府数据开放对企业全要素生产率的正向影响在国有企业、制造业企业和非高技术企业中更明显。机制检验结果表明,地方政府数据开放可以激励企业扩大研发支出,减少企业寻租行为,进而提升企业全要素生产率。     

金融科技对制造业企业全要素生产率的影响研究

本文梳理了金融科技、制造业企业全要素生产率等相关研究,分析金融科技对制造业企业全要素生产率的影响机理,并基于2011-2020年制造业上市公司数据和地级市金融科技数据进行实证验证。结果表明：金融科技发展显提升制造业企业全要素生产率,且对非国有企业、资本密集型企业影响更显著。进一步机制分析表明,金融科技通过提升技术创新水平进而促进制造业企业全要素生产率的提升。本文研究丰富了金融科技与制造业企业全要素生产率关系的相关研究,为制造业企业高质量发展提供一定的理论基础。     

非金融企业影子银行化与企业全要素生产率——基于经营风险的调节效应检验

基于2011-2021年A股非金融上市公司的观测数据,本文使用LP法构建企业全要素生产率指标,研究非金融企业影子银行化（SB）和企业全要素生产率（TFP）之间的关系,并进一步验证经营风险在其中发挥的调节效应。研究结果表明：考察时序区间内,非金融企业影子银行化对企业全要素生产率具有一定的抑制作用;从整体上看,通过降低非金融企业的经营风险,可以显著减弱非金融企业影子银行化对企业全要素生产率的影响,这种影响还会因企业所有者性质、所属行业的不同而存在差异,其中,国有性质的非金融企业影子银行化对企业全要素生产率的抑制作用会略强于非国有企业,对制造业的抑制作用强于非制造业。     

法律执行效率对企业全要素生产率的影响——基于中国A股上市公司面板数据分析

在我国强调法治经济与市场经济相融合的大背景下,法律执行效率这一软环境对企业的长期发展尤为重要。本文基于我国2000-2014年A股上市公司的面板数据,运用地市级法律相关数据,实证检验了法律执行效率对企业全要素生产率的影响。结果表明,法律执行效率对中国企业全要素生产率有显著的正向影响。在进一步考虑要素投入、产权属性等企业异质性因素以及区域差异后还发现:法律执行效率对劳动密集型企业全要素生产率的正向影响更显著,且对劳动密集型私有企业的正面效应更大;较高的法律执行效率还能通过保护技术和专利等显著提升高研发投入型企业的生产效率;相较于东部地区,中西部地区因较差的法制环境削弱了法律执行效率对企业全要素生产率的积极作用。     

银行竞争度、融资约束与企业全要素生产率 ——基于我国上市制造业企业数据的经验分析

本文选取2006-2019年我国A股上市制造业企业的年度数据,通过固定效应模型和中介效应模型实证分析了融资约束与银行竞争度对企业全要素生产率的影响。结果显示,银行竞争度的提升和融资约束的缓解总体上促进了企业全要素生产率的提高,企业所受融资约束的程度越大,银行竞争度提升对企业全要素生产率的促进作用就会越强;提升企业内部现金流水平将有助于减轻银行竞争度下降所带来的对全要素生产率的负面影响;企业规模越小、管理费用率越低、成长性越好的企业,银行竞争度的提升对其全要素生产率的促进作用就会越大。     

实体企业金融化与全要素生产率：“蓄水池”效应还是“挤出”效应？

摘要：实体企业的发展是助推经济高质量发展的重要引擎。然而,越来越多的实体企业开始配置金融资产,其经济后果值得深入研究。本文基于2012－2021年中国A股上市公司面板数据,实证检验实体企业金融化对全要素生产率的影响。结果表明,实体企业金融化对全要素生产率具有显著的负向影响,表明实体企业金融化“挤出”效应占主导。对投资不足的样本而言,实体企业金融化对其全要素生产率具有更强的抑制作用,这表明实体企业金融化非但没有扮演“蓄水池”角色,反而通过降低企业创新和商业信用的路径抑制了全要素生产率提升。此外,实体企业金融化也显著降低了高融资约束组企业的全要素生产率。研究结论对于丰富企业金融化以及提升全要素战略目标的实现具有重要的现实意义。     

中国“营改增”改革的政策效应:基于双重差分模型的检验

本文利用2011~2013年企业微观数据,通过"双重差分模型"检验了"营改增"改革的政策效应。研究发现:由于存在进项税额"抵扣效应","营改增"改革显著提高了试点地区企业的固定资产投资;由于"税负转嫁效应",导致试点地区企业人均销售额显著增加;试点企业有动机加大技术要素投入,全要素生产率显著提升;不同行业间"税负转嫁"难易程度导致试点企业间投资、销售、全要素生产率的提升幅度存在显著差异。     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

增值税留抵退税、融资约束与企业全要素生产率

本文以2018年部分行业的增值税留抵退税政策的实施作为准自然实验,基于长江三角洲先进制造业上市公司的数据,采用倾向得分匹配——双重差分法(PSM-DID),探究了增值税留抵退税政策对企业全要素生产率的影响.研究发现,短期内增值税留抵退税政策对企业全要素生产率的提高具有显著的促进作用;机制检验结果表明,增值税留抵退税政策通过降低企业的融资约束来促进企业全要素生产率的提高;异质性分析发现,增值税留抵退税政策对非国有性质、规模较小、成长性较好、杠杆率较低以及所处营商环境不理想的企业全要素生产率的促进作用尤为明显.根据研究结论,本文提出了进一步放宽增值税留抵退税政策限制与适度缩短留抵退税期限等相关建议.     

数字普惠金融、供应链金融与企业全要素生产率——以制造业为例北大核心

本文以2011—2020年制造业上市公司的微观数据为基础,用LP法构建企业全要素生产率指标,从供应链金融的视角考察数字普惠金融与企业全要素生产率之间的关系及作用机制。研究发现:数字普惠金融对企业全要素生产率有显著的促进作用,随着数字普惠金融的发展,企业全要素生产率会有一定的提高,但是这种促进作用会受企业所处地区的经济发展状况、市场化进程、制度环境等因素的影响;同时,数字化程度等也对企业全要素生产率有积极作用;机制检验发现,数字普惠金融可以通过带动供应链金融发展、促进企业创新等路径提高企业全要素生产率。     

数字经济对绿色全要素生产率的影响研究

基于2006—2019年中国30个省份的面板数据,运用空间杜宾模型与面板门槛模型,分析了数字经济对绿色全要素生产率的影响及地区间的异质性,并进一步探索了数字经济对绿色全要素生产率提升作用中存在的技术和资本门槛效应。研究发现:绿色全要素生产率存在显著的时间依赖性和空间溢出性;从“本地—邻地”视角看,数字经济的发展对提升绿色全要素生产率具有直接效应和溢出效应;分区域结果表明,数字经济发展对中部和西部地区绿色全要素生产率的促进作用要强于东部地区;研发投入在数字经济对绿色全要素生产率的提升作用中发挥了单一门槛作用,当跨越门槛值后促进效应会呈现递减的规律。     

数字普惠金融促进企业全要素生产率提高了吗？

本文利用北京大学数字普惠金融指数,检验了我国各地区数字普惠金融的发展对区域内企业全要素生产率的影响及其作用机制。研究结果表明,地区数字普惠金融的发展能够促进处于该区域内的企业全要素生产率的提升。上述驱动作用的异质性分析表明,与国有企业、市场地位高的企业以及技术密集型企业相比,数字普惠金融对非国有企业、市场地位低的企业以及资本密集型和劳动密集型企业全要素生产率的提升作用更大。利用中介效应检验法,本文进一步的机制分析表明,缓解企业“融资难”“融资贵”问题是数字普惠金融促进企业全要素生产率提升的重要路径。     

企业金融化对企业全要素生产率的影响研究——基于股权激励视角的重新审视

随着金融市场的发展,越来越多的实体企业开展金融活动,其经济后果广受关注。基于2009—2020年中国A股非金融上市公司面板数据,实证检验了股权激励对企业金融化影响企业全要素生产率的调节效应得到以下结论。（1）企业金融化对企业全要素生产率具有抑制作用,进一步分析发现,企业持有短期金融资产正向影响企业全要素生产率;企业持有长期金融资产对于企业全要素生产率产生负向影响。（2）影响机制检验显示,股权激励会显著弱化企业金融化对企业全要素生产率的抑制效应。（3）异质性分析表明,在民营企业和高新技术企业,股权激励对企业金融化的经济效果抑制效应更加显著。研究成果对提升企业投资效率具有一定现实意义。     

全要素生产率对居民消费的空间溢出效应研究

运用空间杜宾模型,检验2005-2018年中国省际全要素生产率变化对居民消费的空间溢出效应。结果表明：全要素生产率未对服务消费产生空间溢出效应;全要素生产率对制造品消费和食品消费呈现出了显著的正向空间溢出效应,即全要素生产率的增长促进了相邻地区的制造品消费与食品消费;全要素生产率的增长促进了本地居住消费。制造品消费、食品消费和居住消费对服务消费创新资源的挤占,导致全要素生产率变化影响服务消费效果不明显。     

中国传媒产业要素市场扭曲对全要素生产率的影响

基于2013-2017年《中国文化及相关产业统计年鉴》数据,采用C-D生产函数法和Malmquist指数法分别测算中国传媒产业的资本、劳动力要素市场扭曲度以及全要素生产率。结果显示：中国传媒产业劳动力要素存在较大的负向扭曲,资本要素存在负向扭曲和正向扭曲两极分化现象,全要素生产率存在不稳定现象。用一般最小二乘法回归模型考察要素市场扭曲对全要素生产率的作用,发现中国传媒要素市场扭曲度与全要素生产率呈正相关,且劳动要素扭曲度效应大于资本要素扭曲度效应。结果表明,中国传媒产业全要素增长的一部分贡献率来自于要素市场扭曲,这在长期内会抑制中国传媒产业发展。因此,降低市场壁垒,促进市场竞争,消除要素市场扭曲,有利于提升传媒产业全要素生产率。     

国家审计能够促进城市全要素生产率提升吗？——基于空间杜宾模型分析

以全要素生产率度量城市发展水平,考察国家审计对城市高质量发展的影响及其空间溢出效应。研究发现,国家审计功能作用发挥提高了城市全要素生产率,同时,国家审计对城市全要素生产率的影响具有负向的空间溢出效应。进一步分析表明,国家审计可通过提高技术效率、规模效率以及技术创新水平,进而促进本城市全要素生产率提升;国家审计对城市全要素生产率的影响,因地方金融发展水平不同而存在显著差异;此外,国家审计对城市全要素生产率的影响还存在动态效应。     

劳动力成本上升对企业全要素生产率的影响--基于金融资产配置的视角北大核心CSSCI

本文围绕劳动力成本上升与企业全要素生产率的关系展开研究,并利用2009-2019年沪深A股上市公司样本进行实证检验。研究发现:劳动力成本上升与企业全要素生产率存在显著的U形关系,随着劳动力成本不断上升,其对全要素生产率的总体影响将由抑制作用转向促进作用。进一步研究表明,缓解金融资产配置的挤出效应是劳动力成本上升倒逼企业全要素生产率提升的重要途径。