基于跨国面板数据分析信息网络对全要素生产率的影响

基于2015—2019年全球68个国家的面板数据,运用经典线性回归模型和空间面板杜宾模型,实证分析信息网络对全要素生产率的影响,并构建中介效应模型,检验技术进步和组织变革的作用机制。结果表明：信息网络对全要素生产率提升具有显著促进作用,使用工具变量法减缓内生性问题后,回归结果仍然稳健;资本水平、经济自由度和创新水平是全要素生产率的积极影响因素,汇率水平的提升抑制了全要素生产率的提高;全要素生产率呈显著的空间自相关性,纳入空间因素的计量分析表明,一个国家信息网络发展水平是提高全要素生产率的基础条件,而地理邻近国家之间的信息网络发展水平居于次要地位;信息网络主要通过技术进步和组织变革2个中介机制促进全要素生产率的提高。     

旅游产业集聚与旅游生态效率的关系——基于中国省域面板数据的实证分析

运用区位熵与非期望Super-SBM模型分别测度2000-2017年中国30个省区旅游产业集聚和旅游生态效率,分析其时空格局演化,并借助面板Tobit模型探讨二者的影响关系及区域异质性.结果表明:中国旅游产业集聚和生态效率虽有小幅波动,但总体均呈增长趋势,二者之间为先促进后抑制的倒"U"型关系,研究期内以促进作用为主;中部地区为正向线性关系,东北地区旅游产业集聚对生态效率具有促进作用,但非线性关系不明显.据此,各地应积极推动区内产业融合与跨区协同发展,提升旅游产业专业化水平以改善旅游生态效率.     

基于DEA-Malmquist模型的江西省旅游效率时空演化研究

旅游产业高质量发展成为拉动区域经济增量的重要引擎。基于多种DEA测度模型对江西省2011—2020年11个设区市的面板数据进行旅游效率测度，分别从静态与动态双重视角揭示江西省旅游产业发展水平及时空演化规律。研究表明：静态视角上，江西省旅游产业综合效率与规模效率变动趋势几乎一致，纯技术效率除了2015年以外都处于前沿面，说明江西省整体旅游技术效率达到一个较高的水平，规模报酬除了2012年和2019年外，其他年份均呈递增趋势，说明江西省旅游产业要素投入规模尚未达到最佳水平。横向比较全省各设市区层面上，南昌、萍乡、九江三地超效率值较高，而赣州、宜春和抚州三地的超效率值偏低；动态视角上，由于新冠疫情的影响，2019—2020年江西省全要素生产率仅0.599,显著下降；横向比较结果显示，10年间除了抚州地区全要素生产率有小幅回落(降幅6.9%),其余10个地区的旅游产业全要素生产率增长幅度均大于1,且年均增长率达8.5%。研究结果对江西省进一步提升旅游产业发展效率、平衡地区差异、优化资源配置以及相关旅游产业发展政策的制定具有重要指导意义。     

环境规制对全要素能源效率的影响——基于超效率SBM模型的再检验

选取2001—2017年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型测算了能源全要素生产率,通过面板Tobit模型检验了环境规制对全要素能源生产率的影响。研究表明:全要素能源效率表现出先降低后上升的趋势,在上升期,技术进步在其中发挥着至关重要的作用;环境规制与全要素能源效率之间呈现倒U型关系;各地区环境规制与全要素能源效率之间的关系具有明显的差异性,因此,在制定相关环境规制措施时应该因地制宜,各地区之间不能盲目跟风。     

长江经济带旅游经济的时空分异及影响因素研究

长江经济带旅游产业的整体协调发展是我国旅游空间格局优化的关键.利用长江经济带11个省市2001年～2017年的面板数据,综合采用地理空间分析和多元回归分析方法研究区域旅游经济的空间分异特征及演化规律,探讨其内在影响因素.研究发现：1) 从全流域看,长江经济带各省市旅游经济的绝对差异逐年扩大,相对差异不断缩小,旅游经济的专业化程度缓慢提升;2) 从上中下游各区域看,长江经济带不同区域旅游经济的绝对差异和相对差异均呈不同程度的下降,上游地区较低的区域经济水平突显了旅游业在国民经济中的比较优势,中游各省市绝对差异和相对差异均最小且下降幅度最大,下游的相对差异最大.3) 区域经济发展水平、基础设施状况是影响长江经济带旅游经济时空分异的主要因素,对外开放程度对此亦有贡献.4) 长江经济带旅游经济已经形成了下游网络化、中游均质化、上游专业化的空间结构,并有望向更为平衡的方向发展.     

影响服务业全要素生产率的知识经济因素分析

利用2000—2014年中国31省市面板数据,采用Malmquist指数法对服务业全要素生产率进行计算、分解,建立空间计量模型对影响服务业全要素生产率的知识因素进行分析。结果表明:我国31省市的服务业全要素生产率具有明显的空间相关性,信息化水平、现代化水平、对外开放程度、教育投入、研发资金投入等对中国服务业全要素生产率增长具有显著影响,而科研人力投入对服务业全要素生产率增长的影响短期内不显著。     

环境规制对绿色全要素生产率的空间溢出效应研究

基于中国31个省区市1998-2018年的面板数据,采用SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数测算各省的绿色全要素生产率,建立空间动态杜宾模型研究了环境规制对绿色全要素生产率的影响及溢出效应.结果 显示:绿色全要素生产率存在显著的惯性特征,环境规制对绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应均显著...     

淮海经济区能源效率及节能潜力的时空分异

采用DEA模型,以地级市为研究单元,对2001~2010年淮海经济区能源效率及节能潜力的时空分异特征进行了分析,研究发现:1)该经济区能源综合效率处于中等偏上水平且呈现波动增长趋势;2)能源效率的区域差异呈现综合效率纯技术效率规模效率的特征,且均显示出先减后增的变化趋势;3)能源综合效率呈现由西北高而东南低的"单向倾斜型"格局演变为以济宁、泰安为中心向外围逐渐下降的"核心-边缘"型格局;纯技术效率高值区分布由以京沪沿线地区与鲁南经济带为骨架的"十"字型格局演变为以京沪沿线地区为主轴的"一"字型格局;规模效率由以鲁南为核心向外围逐渐降低的"核心-边缘"型格局演变为北部和东西两侧高、中部低的倒"U"型格局;4)节能潜力呈现以亳州、徐州、临沂3市为核心向外围逐渐降低的"核心-边缘"型空间格局;5)根据能源效率和节能潜力,将该经济区划分高效率高潜力型、高效率低潜力型、低效率高潜力型、低效率低潜力型4种地域类型.     

人力资本空间错配对城市创新水平的影响研究——基于空间视角的考察

促进人口红利向人力资本红利转变是深入创新驱动战略的重要基础。基于2004—2019年我国285个城市面板数据测算人力资本空间错配指数，考察我国市域人力资本空间配置状况，并结合空间杜宾模型探讨其对城市创新水平的影响。研究发现：目前我国仍存在人力资本空间错配问题，其中东部地区配置不足，中部、西部地区配置过度。总体来看，人力资本空间错配与城市创新水平之间存在“倒U型”关系。从溢出视角看，相比于本地人力资本空间配置状况，我国城市创新水平受邻近地区的影响更大；该溢出效应具有明显的区域异质性，即东部、中部地区为“倒U型”,西部地区显著为负。因此，优化人力资本空间配置，畅通地区间经济循环，能更好地推动创新和区域协调发展。     

研发投入强度对我国出口影响特征研究

利用2006—2012年中国省际面板数据,采用面板回归和分位数回归模型研究研发投入强度对出口影响特征。实证结果表明研发投入强度对我国出口有明显促进作用,且与出口贸易之间存在倒"U"型特征。分位数回归进一步验证研发投入强度对出口的促进作用,同时实证因地区处于不同出口水平,研发投入强度对其出口影响存在差异性,即出口水平低的地区促进作用大,出口水平高的地区促进作用小。     

基于DEMATEL-ANP模型的绿色金融发展评价研究

基于中国31个省区市1998-2018年的面板数据,采用SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数测算各省的绿色全要素生产率,建立空间动态杜宾模型研究了环境规制对绿色全要素生产率的影响及溢出效应.结果 显示:绿色全要素生产率存在显著的惯性特征,环境规制对绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应均显著为负.此外,环境规制对绿色全要素生产率的影响存在显著的区域异质性.最后,根据实证研究的结果得出了相关的政策启示.     

西部地区农业生态效率评价及影响因素研究

目的 分析2010-2019年西部地区农业生态效率水平并探讨农业生态效率的影响因素。方法 运用非期望超效率SBM模型和Malmquist指数测度农业生态效率，并运用面板Tobit模型对农业生态效率的影响因素进行研究。结果 (1)2011-2019年，西部地区农业生态效率整体呈现出“N”型趋势，且地区间差异较大；(2)2019年甘肃、内蒙古、宁夏、青海、四川和云南的生产要素投入和碳排放产出均存在不同程度冗余；(3)西部地区全要素生产率呈现出“U”型趋势，且全要素生产率增长主要由技术进步驱动；(4)西部地区农业生态效率受到规模化水平、机械化水平、受灾率、农民收入水平、环境规制水平与技术投资水平等多方面影响。结论 需从农业要素节约、高效投入，严格控制农业碳排放和加大农业技术投资与环境污染治理投资3方面对西部地区农业生态效率进行提高和改进。     

基于异质性假设的我国二氧化碳排放影响因素分析

比较准确地测算了我国29个省份的二氧化碳排放总量和人均排放量,并根据人均排放和收入,构建省级二氧化碳排放异质型面板,利用动态面板数据模型研究我国二氧化碳排放EKC曲线及影响因素.实证结果显示,高收入和低排放低收入地区的经济发展水平与二氧化碳排放量存在倒"U"型关系,环境库兹涅兹曲线假说成立.经济和产业结构、能源消费、国际贸易和城市化水平等是我国二氧化碳排放的重要影响因素.另外,我国二氧化碳排放表现出明显的路径依赖现象.     

垂直专业化分工抑制了我国的全要素生产率吗?——来自省级面板数据的证据

本文在省级面板数据的基础上,采用IV估计和GMM估计等方法,实证研究了垂直专业化分工对全要素生产率的影响,研究发现：（1）分工对全要素生产率的直接效应为负,其促进效应是靠与人力资本的交互作用来体现,而与资本存量的交互作用则可能通过“挤出效应”、资源错配等方式抑制了生产率的提升;（2）东部地区技术外溢水平最高,但人力资本回流会使技术外溢增长受限,进而抑制生产率的提升,西部地区则更可能出现“资源诅咒”,但人力资本的改善有助于解决该问题,中部地区技术外溢与“挤出效应”可能相互抵消,进而导致分工对生产率的影响并不显著;（3）东部地区较高的分工水平和快速的资本积累,通过“挤出效应”和资源错配加剧等途径,抑制了生产率的提升,而这点在中、西部地区并不显著。     

技术多样性与企业韧性的非线性关系探究

基于2010—2021年中国A股上市公司的面板数据,实证检验企业技术多样性对企业韧性的非线性作用机制。研究发现：企业技术多样性对企业韧性的影响呈先上升后下降的倒U型曲线;企业数字化转型在倒U型关系中发挥中介作用;企业所处地区的企业集聚程度对倒U型关系产生异质性影响,企业集聚水平高地区的企业相较于集聚水平低地区的企业,技术多样性更能够对企业韧性发挥显著作用。因此,企业可以从数字化转型角度,将企业技术多样性水平控制在一定程度,提升企业的韧性和发展能力。区域企业集聚发展有利于改善企业技术多样化能力,进而提高企业韧性。     

中国区域全要素生产率的影响因素分析

基于状态空间模型的卡尔曼滤波算法,运用Eviews 6.0软件测算出1979-2004年我国各省域的全要素生产率(TFP)的增长率,构建面板数据模型来实证研究国际进出口、外商直接投资(FDI)、人力资本和产业结构等因素对我国全要素生产率的动态影响状况.面板协整检验和误差修正结果表明:从长期来看,人力资本、产业结构、进口以及FDI对全要素生产率的增长都具有不同程度的正向作用,出口的影响并不显著;而从短期看,人力资本水平与产业结构则是促进TFP增长的主要因素.     

安徽省旅游经济的空间格局演化及影响因素分析

采用2011—2016年安徽省地级市面板数据,建立空间计量模型,分析安徽省旅游经济的空间格局演变、空间相关性及影响因素。研究结果表明:安徽省旅游经济存在显著的空间自相关性;人均GDP、公路里程、旅游总人数对安徽省旅游经济发展有显著的正向作用,第三产业从业人数和人均可支配收入对旅游经济发展的作用不明显;本地第三产业从业人数对邻近城市的旅游经济发展有显著的空间溢出效应。建议要因地制宜制定旅游经济发展方向;继续加大交通基础设施的投入;完善区域合作机制,由旅游发展型城市带动旅游增长型、落后型城市。     

皖南国际文化旅游示范区服务业集聚特征及成因

随着新经济发展,城市正处于从工业经济向服务经济的转型期。以皖南国际文化旅游示范区为典型案例,借助空间基尼系数、区位商、因子分析和多元线性回归等方法,测度示范区服务业集聚程度,分析其集聚演化特征,探索集聚形成原因。研究发现:(1)2003—2010年示范区四类服务业空间基尼系数普遍较低,发展较为均衡;2011—2015年示范区消费性服务业和分配性服务业呈现较为显著的聚集特征;而生产性服务业的空间集聚略有上升,社会性服务业分布呈现均等化趋势。14个服务行业呈现不同的空间集聚特征。从静态来看,2015年,住宿和餐饮业,文化、体育和娱乐业,居民服务和其他服务业,交通运输、仓储和邮政业的集聚程度均较高;从动态来看,除教育,水利、环境和公共设施管理业以外,其他所有服务行业正处于集聚发展阶段。(2)示范区核心区的相对专业指数较高,黄山市消费性服务业相对专业化程度最高,而其它各城市专业化程度总体相对较低。示范区服务业地域分工现象已经显现,形成了"马芜铜"和示范区核心区两大空间板块。各城市形成了相对不同的专业化行业,并表现出不同行业特征。(3)选取13项指标,采用因子分析和多元线性回归模型,识别了市场需求因子、创新要素因子、人力资本因子以及城市发展因子4个影响因素,4个影响因素对示范区服务业集聚都有一定的正向解释力。市场规模有效促进了服务业的集聚;创新要素是服务业空间集聚发展的驱动力,技术创新、信息化水平推动服务业高级化;交通设施条件、信息化水平能有效降低运输成本和交易成本;人力资本要素对服务业集聚起到了重要推动作用;示范区城市发展水平与服务业集聚密切相关,城市经济发展水平、城市化是服务业发展的加速器。     

京津冀区域旅游资源空间格局研究

基于大量高质量旅游资源点位数据,利用最邻近距离、核密度估计、可达性分析、相关性分析等方法分析了京津冀区域13个城市的世界自然和文化遗产、A级旅游景区、国家级风景名胜区等14类共计1 538处高质量旅游资源单体的空间格局,揭示该区域旅游资源的集聚程度和空间分布格局,并分析其影响因素,为优化资源配置、明确京津冀区域旅游协同发展方向提供一定理论依据和实践指导.研究结果表明:京津冀区域的旅游资源属"凝聚型"分布类型,具有"大分散、小聚集"的特征;京津冀区域的旅游资源目前已形成"f型"核密度分布结构,且核密度聚集区呈现出由行政驻地中心城区向外围城郊地区扩散的多中心等级圈层体系特征;旅游资源布局与交通线路关系密切,京津冀区域旅游资源整体可达性较好,85.7%的旅游资源均在1h可达性范围内;北京、天津、石家庄等城市均在3h城市圈以内,成为交通网络密集且旅游资源点分布呈现聚合性的区位;京津冀地区旅游资源点的空间布局受自然和人文因素的影响,分别成为其内在动力与外部推动力.     

山东经济增长中的结构调整效应分解与路径分析——基于新旧动能转换的视角

以山东省目前面临新旧动能转换的机遇和挑战为背景,基于两部门经济增长模型,利用2006～2016年山东17个地市的统计数据,运用动态空间面板模型对产业结构调整和生产率提升对山东省经济增长的影响做了实证分析。研究结论显示,山东省的经济发展存在明显的空间溢出效应,产业结构调整和全要素生产率提升是山东经济发展的重要动力。山东省要实现经济增长应更多的依赖于全要素生产率的增长,因其既能促进经济增长又可以化解产业结构调整的负面作用;还应慎重的进行产业结构高级化调整,使其与全要素生产率协调发展。