长三角经济增长方式与外资利用效应研究

本文在揭示长三角两省一市经济增长方式的基础上,剖析了外商直接投资对长三角经济增长方式的影响。本文研究表明:近二十年来,长三角地区全要素生产率有显著提高,但在投资高速增长的背景下,该区域粗放型经济增长的特征并没有根本改变。外商直接投资尽管也会通过技术外溢等途径促进技术进步,但由于其对国内投资的挤入效应推动了资本的扩张,因而尚未对经济增长方式转变形成显著的效果。实现长三角经济增长方式转变应进一步提升本土创新能力和开放水平。     

我国制造业进出口隐含污染分析:基于投入产出的方法

使用非竞争型投入产出表,核算了我国1976-2004年制造业28个行业6种污染物进出口隐含污染的BEET指标值和PTT指标值,并分析了我国进出口隐含污染的规模效应和结构效应。研究结果表明,我国进口和出口的规模效应为正且逐年增长,20世纪90年代以后出口规模效应逐渐大于进口规模效应;出口的结构效应基本小于零,进口的结构效应不明确,我国的产业结构调整和升级可能有利于减少我国进出口的净隐含污染量。此外,制造业出口隐含污染主要来源于纺织、塑料、机械设备和工业化学这四个行业。     

“双碳”目标下碳交易与制造业绿色全要素生产率——基于异质性技术创新模式的机制检验

碳交易是推动制造业绿色发展,实现“双碳”目标的重要市场化工具,交易价格和市场规模能够反映碳交易实施状况,是影响制造业绿色全要素生产率的重要因素。从碳交易价格和市场规模切入,基于2008—2020年中国内地30个省份面板数据,构建连续型双重差分模型评估碳交易对制造业绿色全要素生产率的作用效果,并考察异质性技术创新模式的传导路径。结果表明,提高碳交易价格和扩大市场规模均能显著提升制造业绿色全要素生产率。机制检验表明,碳交易价格和市场规模能够推动自主创新、减少技术改造投入,进而影响制造业绿色全要素生产率,而技术引进并非有效路径。进一步研究发现,自主创新对技术改造存在挤出效应。研究结论对完善碳交易制度顶层设计、精准制定技术创新配套政策具有重要启示意义。     

Productivity Growth, Efficiency and Outsourcing in Manufacturing and Service Industries

This paper is a survey of recent contributions to, and developments of, the relationship between outsourcing, efficiency and productivity growth in manufacturing and services. The objective is to provide a thorough and up–to–date survey that provides a significant discussion on data, as well as on the core methods of measuring efficiency and productivity. First, the readers are introduced to the measurement of partial and total factor productivity growth. Different parametric and non–parametric approaches to the productivity measurement in the context of static, dynamic and firm–specific modelling are discussed. Second, we survey the econometric approach to efficiency analysis. The issues of modelling, distributional assumptions and estimation methods are discussed assuming that cross–sectional or panel data are available. Third, the relationship between outsourcing and productivity growth in manufacturing and services is discussed. The correspondence between a number of hypotheses and empirical findings are examined. Examples of varieties of relevant empirical applications, their findings and implications are presented. Fourth, measurement of inputs and outputs in manufacturing and services are discussed. Finally, to promote useful research, a number of factors important to the analysis of outsourcing, efficiency and productivity growth in the service sector are summarised.     

指数关联债券——城市公租房建设融资的途径探索

《十二五规划纲要》中提出的五年内建设3600万套保障性住房至少需要投资4万亿元,其中绝大部分需要地方政府融资.针对其中公租房存在的融资瓶颈,本文分析了发行市政债券的必要性,提出发行一种创新型产品——指数关联债券(Index Linked Bond),以促进地方政府的信用建设,改善融资环境.另外,本文量化分析了公租房的造...     

微观企业全要素生产率测度方法的比较与应用

微观企业TFP通常是不可观测的,它的估计面临内生性、联立性等诸多问题。在系统分析微观生产函数估计所面临主要问题的基础上,经过蒙特卡洛模拟法,比较了微观生产函数最新估计方法的优劣,发现广泛应用的OP、LP和ACF参数估计方法,倾向于高估微观企业的TFP,而De Loecker、GNR和联合估计的TFP测度方法能够得到TFP的稳健估计,增加值类生产函数估计倾向于高估微观企业的TFP,并且高估TFP的离散程度。将前沿TFP测度方法用于中国生产要素错误配置问题的研究,发现要素再配置具有显著的TFP促进效应,但是低于Hsieh和Klenow(2009)政策模拟的估计结果。据此,提出以微观企业TFP开展实证研究的对策建议。     

环境约束下的制造业生产率增长分析

本文引入Malmquist-Luenberger生产率指数,对比分析环境约束和无约束情形下的2001-2008年中国制造业28个细分行业生产率增长状况。进一步的,本文分别将行业全要素生产率指数、技术进步指数及技术效率指数作为生产率增长指标,选取资本深化、行业规模、科技投入、环境污染和行业属性作为解释变量,利用面板数据回归模型分析环境约束下生产率增长影响因素。研究发现,忽略环境约束会低估制造业技术效率水平及其指数,但会高估技术进步指数和全要素生产率指数;分析结果表明影响因素对生产率增长均有显著影响。     

产业升级转型阶段的制造业生产效率比较研究——以江苏为例

本文以江苏省全部国有及规模以上制造业30个行业为研究对象,运用DEA分析法测算了30个行业的纯技术效率和规模效率,在此基础上运用Malmquist指数法测算了制造业全要素生产率、技术进步指数和技术效率指数,并从制造业整体层面,将江苏与上海、浙江、广东和山东四省市进行了对比分析。结论认为,江苏省制造行业技术效率和规模效率差异显著,多数行业不能同时达到技术与规模有效;其制造业全要素生产率的增长主要得益于技术进步和纯技术效率的影响,而规模效率产生负面影响;江苏省制造业整体技术效率相对其他四省市而言水平较低。作为制造业大省,江苏需加快行业技术进步,提高技术效率和规模效率,以促进制造业行业全要素生产率的提高。     

社会融资总量与金融宏观调控新目标

社会融资总量是一定时期内实体经济从金融体系获得的全部资金总额,是反映金融业对实体经济资金支持的总量指标。目前,中国人民银行已经启动了对社会融资总量的统计监测工作,并致力于将其作为货币政策新的中介目标。社会融资总量包括信贷融资、证券融资、保险融资、其他融资等多种形式。加强对社会融资总量的统计、监测和调控,能够全面反映整个社会的流动性状况,有利于推进宏观审慎管理。     

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。