要素配置、全要素生产率对乡村产业发展的影响分析

乡村产业发展对于小康社会成果的巩固提升、农业农村现代化的推进均发挥着重要作用。以中国2011-2020年31个省份农业相关面板数据为依据,验证全要素生产率增长在要素配置中对乡村产业发展的影响是否为中介变量。研究发现,要素错配对乡村产业发展的影响机制中有全要素生产率增长的中介作用。对比东中西部地区,东部地区的直接抑制效应大于中西部地区,西部地区的中介抑制作用大于东中部地区。因此,需改善要素错配,优化要素配置,促进全要素生产率增长,从而促进乡村产业发展。     

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。     

浙江省绿色全要素生产率估算——基于DEA-Malmquist指数方法

运用规模收益固定的DEA-Malmquist指数分析法,基于2006—2015年浙江省11个地级市的面板数据,估算浙江省各市的全要素生产率及绿色全要素生产率,并据此分析其时空演变特征以及各市的地区性差异。结果表明:浙江省内的绿色全要素生产率地区差异并不十分明显,而在2006—2015年期间绿色全要素生产率呈现下降的趋势,但是从传统全要素生产率及其分解来看,环保投入及规制带来的影响仍然是正向的。结论是要进一步促进浙江省经济的可持续发展,需通过提高绿色技术进步率和优化产业结构,进而提高绿色全要素生产率,兼顾经济增长的效率和环境问题。     

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。     

江苏制造业全要素生产率多维度测评研究

基于2011年以来的最新行业分类标准,构建2011—2016年江苏省制造业31个细分行业的面板数据,采用DEA-Malmquist模型对江苏省制造业全要素生产率及其构成从时间的维度、细分行业的维度、基于研发强度的行业类别维度进行测评。结果表明,2011—2016年间江苏省制造业全要素生产率平均增长率为负值,且自2012年开始由技术进步推动转为由技术效率推动;全要素生产率存在明显的行业间差异,低技术制造业为全要素生产率发展的瓶颈。提升江苏省制造业全要素生产率的主要路径包括提升资源配置效率、加强自主创新、实施精细化管理等。     

制造业数字化对全要素生产率的影响机制与效应分析

研究从数字化技术投入、数字化生产应用和数字化创新效益3个维度对我国30个省份(除西藏外)制造业数字化水平进行测度,并在厘清制造业数字化对全要素生产率的作用机理基础上,构建了2009—2019年面板模型,实证检验了制造业数字化对全要素生产率的影响效应。研究发现：我国制造业数字化水平呈现波动上升的变化趋势,且存在较大的地区差距和异质性,制造业数字化生产应用能力逐渐加强,但数字化技术投入与创新动力不足;制造业数字化能显著促进全要素生产率提升,且制造业数字化创新效益是经济高质量发展的主要驱动力;制造业数字化能够通过技术进步、技术效率提升和规模效率改善提高全要素生产率,且对技术效率的影响效应最大。     

企业社会责任履行对全要素生产率的影响——基于中国上市工业企业的实证研究

研究基于中国1 351家上市工业企业2011—2020年的微观实证数据,分析企业社会责任行为对全要素生产率(TFP)的影响。研究发现：(1)企业社会责任对中国上市工业企业全要素生产率产生积极影响。(2)社会责任投入在技术补偿、利润补偿以及资源配置3个方面的传导效应更为显著。企业社会责任与全要素生产率之间显著正相关,表明企业承担社会责任通过获取更多的政府补助提升整体TFP;资源配置分为资本配置和人力资源配置,结果表明高效的资本、人力资源配置可带来更有效的劳动力利用和更合理的人才配置,减少重复劳动,进一步提高整体效率。(3)企业社会责任对全要素生产率的影响存在地区和企业的污染程度的异质性。     

高技术产业全要素生产率的差距及影响因素研究

运用DEA-Malmquist指数,测度了1996—2010年中国大陆30个省市高技术产业全要素生产率的变化和差距,并对其影响因素进行了分析。研究表明:技术进步在各地区差异明显,但各地区全要素生产率的增长具有趋同的趋势。相比东部地区,中西部地区技术效率对全要素生产率的推动作用更为明显。从全要素生产率的影响因素来看,科技活动人员、对外开放水平对全要素生产率的影响为正,市场化程度对全要素生产率的影响为负,研发强度、政府管理水平对全要素生产率的影响并不显著。     

外贸依存度对全要素生产率影响的区域差异性——基于我国省际数据

借助DavidN-Weil的两部门配置模型分析了国际贸易引起区域全要素生产率增长的机理。采用1993—2007年中国的省区面板数据,通过实证研究了外贸依存度对全要素生产率的影响。结果表明：外贸依存度在全国层面或是在东、中、西部的区域层面都显著地促进了TFP的增长,但外贸依存度的贡献率在区域层面有所差异。我国中西部地区外贸依存度对全要素生产率的贡献率大于东部地区,而中部地区的外贸依存度对全要素生产率的贡献明显大于西部。为了消除这种区域差异性,需要更进一步地促进东部地区的产业升级。大力加强中西部地区的对外开放程度,并引导东部地区的部分产业合理转移至中西部地区。     

西部地区环境全要素生产率测算及其影响因素分析

运用方向性距离函数和Luenberger指数测算西部地区2000—2014年环境全要素生产率,并对影响全要素生产率的因素进行实证分析。研究表明:广西和陕西两省环境全要素生产率变动指数增长最快,主要是由技术进步、规模效率和技术规模三重贡献的推动;西部环境全要素生产率增长呈现下降趋势,其增长主要来源于技术进步推动;经济发展水平、产业结构、能源消费结构、对外开放、市场化、技术水平、环境规制强度和环境治理能力对西部环境全要素生产率具有不同的影响。     

OFDI促进中国技术创新的路径研究 ——基于缓解要素市场扭曲的视角

在分析对外直接投资(OFDI)与技术创新基本原理的基础上,引入要素市场扭曲变量以探讨OFDI通过缓解国内要素市场扭曲进而促进技术创新的作用机制.运用2003—2018年我国省级面板数据,利用中介效应模型进行实证研究.研究表明:OFDI可以促进我国技术创新;OFDI可通过缓解要素市场扭曲推动我国技术创新;OFDI驱动技术...     

基于DEA方法的我国省际绿色全要素生产率评估--不同模型选择的差异性探析

基于对我国省际绿色全要素生产率的实证研究,发现使用不同的DEA模型会显著地影响省际绿色全要素生产率的时空分布特征,不同效率测度指标的选择对于结果的影响远远小于不同的生产前沿面假设。进一步分析发现,SBM模型更符合绿色全要素生产率的现实含义。基于SBM模型的研究结果表明,我国绿色全要素生产率表现出从东部沿海地区到西部地区递减的趋势,虽然2005—2013年期间在整体上有所改善,然而省际之间的绿色全要素生产率差异却越来越大。     

人工智能促进服务业生产率了吗

近年来，我国服务业占比呈现持续上涨态势，但服务业的高成本低效率问题仍然存在，随着人工智能和服务业的融合，服务业的全要素生产率是否提高有待进一步验证。我们运用DEA-Malmquist生产率指数验证了“鲍莫尔病”的确存在；加入人工智能因素后的服务业全要素生产率的确提高了，但是进一步的分解发现，全要素生产率的提高主要源于要素配置效率的改善和规模报酬递增效应，并非由于技术进步，人工智能作为技术进步的主要标志在提高服务业全要素生产率中的作用仍然有限，这是由于人工智能作用的滞后性所致。     

“互联网+”对科技资源错配影响的实证研究

基于中国各省份的面板数据,在测度各地区科技人力资源和科技财力资源错配指数的基础上,构建面板固定效应模型和动态面板模型,实证考察了互联网发展对中国科技资源错配的影响.结果显示:在考察期内,科技资源错配存在显著的路径依赖性,过去的科技资源错配会影响到当期的科技资源配置水平,东部地区的科技资源错配情况较轻,中西部和东北部地区科技资源错配情况较为严重.互联网的发展能显著改善东部地区的科技资源错配情况,而在科技基础相对薄弱的地区中的改善效果却不明显.     

互联网的发展是否提高了物流业全要素生产率？

在我国物流业规模迅速扩大但其生产率偏低的情况下,为揭示互联网提高物流业全要素生产率的作用路径,本研究利用2007～2017年省际面板数据和固定效应模型分析了互联网发展对物流业全要素生产率的影响.分析结果表明:在样本期间内,互联网正向推动物流业技术效率的变化,而对物流业技术进步不显著,总体上,互联网发展正向推动物流业全要素生产率;物流业全要素生产率属于技术效率驱动型,进一步分析表明,纯技术效率是技术效率的主要驱动因素,证明索洛的论证并不符合我国的实际国情.基于此,本研究提出了加强互联网基础设施建设,深入推动"互联网+物流"的战略实施,引进及创新物流技术的建议.     

石油类本科高校科技创新效率分析

运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分析方法,对2007-2016年我国石油类本科高校的科技创新效率进行测度评价。结果表明:静态来看,2016年我国石油类本科高校科技创新综合效率、规模效率和纯技术效率均没有能够达到DEA有效,且各石油高校存在显著的差异性。石油高校科技创新资源配置规模与结构是提升科技创新综合效率的重要要素。从动态来看,大部分石油本科高校科技创新效率全要素生产率具有明显下降趋势,科技创新技术进步指数和技术效率变化指数两者较低是导致石油本科高校科技创新全要素生产率有所下降的重要原因。提升我国石油本科高校的科技创新效率应该逐步完善高校科研管理机制,培育高端技术科研人才;瞄准能源领域科技前沿,深化高校科技创新供给;加强产学研合作,推进科技创新成果市场转化。     

河南省农业全要素生产率变动及其影响因素分析——基于Malmquist指数法

改革开放以来,河南省农业发展取得巨大成就,但近期受各种因素影响增速有所减缓.因此有必要对河南省农业全要素生产率状况进行系统分析.通过测算河南省农业全要素生产率及其构成,进而分析其影响因素,发现河南省农业全要素生产率稳步增长,但受技术进步影响缓慢,增速逐渐趋缓;河南省各地区、各区域农业全要素生产率差异明显;工业化水平和对外开放程度对河南省农业全要素生产率的影响相对较强,农业科技支持力度的影响力相对较弱,农业资本投入的影响最弱.因而可以从提升工业化水平、扩大对外开放程度、加大财政支持3方面着手进行政策调整.     

全球价值链背景下离岸外包对全要素生产率及工资的影响

利用中国工业企业数据、海关数据以及WIOD数据,使用倾向得分匹配和双重差分法研究了不同时期离岸外包对企业工资的影响,并构建了面板模型检验其影响的传导途径,以充实离岸外包在全球价值链视角下对生产效率和工资的实证检验结果.结果表明,在经济稳定期,离岸外包对企业工资水平有提升效应,但不利于企业全要素生产率的进一步提高;在经济动荡期,则更有利于企业全要素生产率的提高,而不利于企业工资的改善.整体而言,离岸外包主要通过生产效率效应、规模经济效应以及管理强化效应影响工资水平,其中生产效率效应最显著,而规模经济效应和管理强化效应的作用相对较小;生产效率效应对于技术密集型和劳动密集型企业的工资影响更大,而资本密集型企业的工资则受管理强化效应的影响更多.在离岸外包过程中通过技术进步改善要素的报酬率成为工资变化的内在原因,离岸外包更加有利于发展中国家技术要素的报酬增长和技术密集型企业的规模扩张.     

经济转型过程中的技术创新——基于组织视角的考察

技术创新的实质是创造性破坏,会产生替代效应和互补效应,不同的效应导致不同的路径。技术创新的主体是企业,企业只有在适当的组织结构下才会有创新的激励,这种组织并不是可以随意创设的,是自发演进的结果。技术创新会面临使用先进技术与本国优势资源、自由竞争与国家干预的两难选择。技术创新究竟会导致后发优势还是后发劣势,关键是能否建立一个有利于选择适用技术和对有相对优势的产业进行激励的机制,这些结果的出现无不依赖于政府的耦合作用。技术创新对于经济转型具有推动作用。