农业FDI对农业全要素生产率的异质门槛效应分析

通过我国27省市的面板数据,采用门槛回归模型实证分析,发现开放经济环境下农业外商直接投资对我国农业全要素生产率影响具有非线性特征.实证结果表明:不同地区随着其开放度不同,农业FDI对该地区农业全要素生产率的影响也不相同,具体来说,出口依存度低于6.404％时,农业FDI对农业全要素生产率有负效应,在6.404％和21.715％之间,影响不显著,而高于21.715％时,农业FDI对农业全要素生产率有显著的正效应,农业FDI对农业全要素生产率影响呈现“U”型特征,而对外投资率存在单一门槛,当地区的对外投资率低于0.2955％时,农业FDI对农业全要素生产率有显著的负效应.     

东道国制度环境、市场规模和中国对外直接投资——基于“一带一路”国家的半参数变系数空间面板模型

本文采用半参数变系数空间面板模型实证研究东道国制度环境、市场规模和我国“一带一路”对外直接投资之间的非线性时空关系。首先，提出基于截面似然函数的模型估计方法；其次，从理论层面探究估计量的渐近性质和有限样本表现；最后，分别构建以东道国市场规模为解释变量、东道国制度环境为变系数协变量、我国对外直接投资为被解释变量的参数空间面板模型和半参数变系数空间面板模型，分析东道国市场规模如何随制度环境变化影响我国对外直接投资规模。研究发现：半参数变系数空间面板模型估计量具有良好的渐近理论和小样本性质；在空间维度上，我国对“一带一路”国家的投资相互依赖，表现为“第三国”溢出效应；我国对外直接投资非线性依赖于东道国市场规模，表现为一条关于东道国制度环境的“倒U”型曲线；我国对外直接投资具有制度距离接近性偏好，即我国更偏向于投资制度环境相似的国家，稳健性检验支持了这一结论。     

国际产业转移、空间溢出与全要素生产率

文章应用索洛余值法,基于2000—2018年的面板数据测度了京津冀地区的全要素生产率(TFP),并构建反距离权重矩阵的空间滞后模型(SLM)与空间误差模型(SEM),运用空间回归模型偏微分方法对国际产业转移的空间技术溢出效应进行解析。实证结果表明:京津冀地区全要素生产率存在负向空间溢出效应,全要素生产率较高的地区对邻近地区有负向影响;国际产业转移与本地区全要素生产率呈负相关关系,其对相邻地区的空间溢出效应尚未形成;从直接效应看,研发投入、人力资本、基础设施与经济密度指标均对本地区全要素生产率产生正向影响,产业结构对本地区全要素生产率的影响为负;从间接效应看,仅人力资本指标对邻近地区全要素生产率呈显著负向影响。     

信息化对高技术产业全要素生产率的影响分析——基于面板门限回归模型的实证研究

在知识生产函数模型框架下,选取2001—2014年中国28个省份高技术产业的面板数据,采用面板门限回归模型实证分析了信息化对高技术产业全要素生产率的影响。研究发现:信息化水平对高技术产业全要素生产率具有显著影响,且受到市场化程度的制约而存在双重门限效应;随着市场化程度的提高,信息化水平对高技术产业全要素生产率的影响程度进一步增强;人均研发资本投入、出口交货值和政府研发投入对高技术产业全要素生产率有显著的正向促进作用,技术引进有正向影响但不显著。     

数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率

绿色全要素生产率作为兼顾绿色生态与经济发展的指标,是衡量地区经济增长质量的关键。文章基于2011—2021年中国285个地级及以上城市的数据,采用空间杜宾模型与中介效应模型,探讨了数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率的关系。研究结果显示：数字经济对绿色全要素生产率具有显著正向影响,且该作用存在正向空间溢出效应;数字经济可以通过促进产业链创新间接推动绿色全要素生产率提升;数字经济对绿色全要素生产率的影响存在城市区位、规模、级别异质性,其中对东部地区城市、大城市和中心城市的影响更显著;数字经济子维度对绿色全要素生产率的影响存在差异,主要表现为数字金融的直接效应更大、互联网发展的间接效应更明显。     

数字经济、产业结构升级与全要素生产率

文章在分析数字经济发展对全要素生产率影响机理的基础上,基于2010—2019年我国省际面板数据,应用中介效应模型考察数字经济发展对全要素生产率增长的促进效应。结果表明,总体上数字经济可有效通过产业结构升级促进全要素生产率的增长。分区域看,数字经济对我国东部、中西部省份的产业结构升级均起到显著促进作用,但在产业结构升级和全要素生产率的优化方面,东部地区数字经济发展的作用明显高于中西部地区。     

中国对“一带一路”沿线国家OFDI的逆向技术外溢效应研究

文章从L-P模型入手,采用主成分分析法,实证研究了中国对"一带一路"沿线国家OFDI(对外直接投资)的逆向技术外溢效应。结果表明,中国向"一带一路"沿线国家的OFDI产生了积极的逆向技术外溢,同时,进口、FDI(外商直接投资)和国内研发也都促进了中国全要素生产率的提升。基于此,中国应该通过多种途径加强与"一带一路"沿线国家的经贸合作,并进一步调整和优化向"一带一路"沿线国家的OFDI。     

中国工业绿色全要素生产率及其影响因素——基于ML生产率指数及动态面板模型的实证研究

本文运用方向性距离函数及ML指数测算了资源环境约束下的工业绿色全要素生产率,然后通过SYS-GMM动态面板模型研究工业绿色全要素生产率的影响因素,结果显示:①2004-2013年,中国工业绿色全要素生产率的增长出现倒退且不具收敛特征,工业绿色全要素生产率明显低于传统全要素生产率,尽管如此,仍有一半左右的工业行业在绿色技术进步的推动下实现了全要素生产率的提升.②较高的技术水平、合理的产权结构能显著提高绿色全要素生产率,而资本深化、不合理的能源结构阻碍了绿色全要素生产率的增长.③环境规制对绿色全要素生产率的影响尚未越过“波特拐点”,外商投资能提升技术进步但对绿色全要素生产率的促进作用还未发挥,绿色全要素生产率与企业规模并无直接关联.     

对外直接投资、技术创新与经济增长的传导路径研究

本文选取了2003-2013年中国25个省市的面板数据,基于有向无环图方法对对外直接投资、技术创新与经济增长三者之间的影响机制进行了动态分析,在此基础上提炼出了对外直接投资、技术创新和经济增长之间的三条传导路径:①对外直接投资对经济增长具有直接作用效应,它显著且直接促进了经济增长.②对外直接投资能够通过逆向技术溢出效应实现技术创新成果的增加,进而间接促进了经济增长.③对外直接投资能够通过竞争效应带动研发经费的增加,进而间接促进了经济增长.     

中国制造业劳动生产率增长来自全要素生产率变动还是要素积累效应——基于状态空间随机前沿面板模型的计量分析

基于超越对数生产函数构建具备时变截距项和时变斜率参数的随机趋势模型,采用卡尔曼滤波和卡尔曼平滑算法估计模型参数,并运用制造业劳动生产率增长分解方法分析制造业劳动生产率增长来源,识别全要要生产率变动、资本和中间投入要素积累效应对制造业劳动生产率增长的贡献。结果表明:资本投入和中间投入的一阶斜率参数具有显著的时变特征,且中间投入的一阶斜率参数远高于资本投入,各省中间投入要素积累效应对制造业劳动生产率增长的贡献远高于资本投入要素积累效应和全要素生产率变动,全要素生产率变动对制造业劳动生产率增长的相对重要性强于资本要素积累效应;由于资本和中间投入一阶系数显著时变上升,资本和中间投入的技术进步偏离成为全要素生产率变动的重要来源,且对制造业劳动生产率增长具有显著的正向影响。     

人力资本对绿色全要素生产率的影响

文章基于2005—2019年中国省级面板数据，采用SBM-Malmquist指数法测算了绿色全要素生产率，构建FGLS模型分析了人力资本对绿色全要素生产率的影响并探究了自然资源禀赋的调节效应。研究发现，我国绿色全要素生产率变化总体呈上升趋势，且技术进步贡献率较大；人力资本对绿色全要素生产率提升具有显著的驱动作用，相比低、中水平的人力资本，高水平人力资本对绿色全要素生产率的促进作用更强；丰富的自然资源禀赋会弱化人力资本对绿色全要素生产率的正向影响。     

农村剩余劳动力转移对全要素生产率的影响研究

在我国,农村剩余劳动力的转移一直陪伴着国家工业化、现代化的过程.根据经典的二元经济理论,劳动力的转移对国家的经济增长和全要素生产率的增长有着重要的影响.文章运用随机前沿生产函数法以及改进的比较劳动生产率法分别对我国各地区的全要素生产率增长水平及农村剩余劳动力进行估算,利用估算的数据建立面板回归模型从实证角度分析农村剩余劳动力转移对全要素生产率增长的影响,并据此提出政策建议.     

中国制造业全要素生产率测算与区域趋同检验

文章选用2003—2019年的省际面板数据,分别运用Malmquist指数和柯布-道格拉斯函数对中国六大区域制造业全要素生产率的变动值和数值进行了测算,并对全要素生产率变动及其分解进行分析,同时,运用趋同理论对全要素生产率进行了σ趋同、β趋同和条件趋同检验。结果表明:技术进步促进了全要素生产率的增长;六大区域制造业全要素生产率呈现区域间趋同,东北地区、长三角、长江经济带和南部沿海四个地区存在区域内σ趋同和β趋同,黄河流域存在区域内β趋同,京津冀并没有趋同趋势。对外开放、知识产权保护、科学研究、房地产投资对区域趋同具有负向影响,经济增长和政府购买则会产生正向影响。     

数字经济、空间效应与全要素生产率

当前,数字经济蓬勃发展,已成为经济增长的新动能。本文从数字产业化与产业数字化 两个维度,采用主成分分析法构建了数字经济发展水平的指标体系,并利用2004-2017年我国省际面板 数据,在克服内生性问题的基础上,实证分析了数字经济发展对全要素生产率的影响。研究发现,数字 经济发展显著促进了全要素生产率的提升。但较之高生产率地区和东部地区,数字经济发展对低生产率地区和中西部地区全要素生产率的提升作用更大。就机制而言,人力资本投资与产业结构升级是数 字经济影响全要素生产率的两个渠道。进一步的空间计量分析表明,数字经济发展不仅会提升本地区 的全要素生产率,还存在显著的空间溢出效应,有助于提升邻近地区的全要素生产率。本文的研究为评估数字经济发展的影响效果提供了数据支撑和分析视角,也为探寻全要素生产率的提升路径提供了政策参考。     

中国农业对外直接投资是否存在生产率悖论——基于2005—2014年省级面板数据的实证分析

基于2005—2014年中国省级层面农业对外直接投资的面板数据,分别运用普通最小二乘法、弱工具变量更不敏感的有限信息最大释然法(LIML)及差分矩估计方法(GMM),对影响农业对外直接投资的因素进行实证研究,结果表明:生产率是农业对外直接投资的关键影响要素,这一结论与当前的异质性贸易理论关于生产率是企业开展对外直接投资的决定因素的结论是一致的,中国农业领域的对外合作不存在生产率悖论;农业对外直接投资尚未产生滞后影响,前期的对外直接投资对当期的对外直接投资没有产生带动作用;产业规模优势、政府的参与程度和政策支持是影响农业企业开展对外直接投资的重要因素,企业产业集聚对农业企业对外直接投资没有产生积极作用。据此,从企业层面和政府视角提出了具体应对政策与建议。     

我国企业对外直接投资的“就业效应”

企业对外直接投资是经营活动的跨国转移,是“创造”还是“转移”了本国就业？针对该问题,本文利用我国2005-2007年1016家有对外直接投资的工业企业数据,运用数据匹配和倍差法(DID)检验了企业对外直接投资的“就业效应”.经过检验有如下发现:第一,对外直接投资总体促进了企业在本国就业的增长;第二,与其他投资动机比,商贸服务类投资显著促进了企业在本国就业的增长;第三,对高收入国家投资显著促进了企业在本国就业的增长,而对中低收入国家的投资并没有明显替代本国就业;第四,企业对外直接投资的“就业效应”先上升后下降,呈现倒“U”型趋势.研究表明,目前我国企业大规模对外直接投资可能“创造”了国内就业.     

资本错配会诱发全要素生产率损失吗

当前要素错配已成为发展中国家的普遍现象,但前沿文献更多关注劳动力错配而非资本错配对全要素生产率的影响。本文构建不完全市场条件下的多部门模型,以资本流动系数表征资本错配水平,结合中国1978-2010年八大产业面板数据定量测算资本错配对全要素生产率的影响。结果显示：资本配置效率整体对全要素生产率增长的作用为负,源于资本错配引发的资源配置效率损失对全要素生产率的影响突出,诱致全要素生产率下降2.6%。同时,资本错配使实际产出与潜在产出形成较大缺口,实际产出仅占潜在产出的70%-89%。这可能源于金融系统的垄断抑制资本自由流动,引致产业间资本出现较大程度的错配,造成全要素生产率和产出效率损失。     

贸易壁垒和技术动态化对“一带一路”区域价值链分工地位的影响

文章采用多阶段全球价值链生产模型，以2002—2019年“一带一路”沿线国家为样本，实证分析了贸易壁垒和技术动态化对各国区域价值链分工地位的影响，并研究了其攀升路径。研究结果表明：受沉没成本冲击，贸易壁垒对固定投资与技术间互动关系的可调节性使“一带一路”上游、下游国家区域价值链技术演化形态差异显著；短期内在“出口学习”效应下，商品贸易壁垒和技术壁垒下降能有效促进本国技术演化；制度摩擦逐渐替代贸易机制成为“一带一路”沿线各国技术演化的关键因素。     

我国服务业碳排放全要素生产率增长的地区差异、动态演进及影响因素研究

本文以服务业为研究对象，采用共同前沿、Dagum基尼系数和Kernel密度估计方法探讨了碳排放约束下我国服务业全要素生产率增长的地区差异、动态演进和影响因素等问题。研究发现，我国服务业碳排放全要素生产率增长存在显著的地区差异特征，总体差距的主要来源是超变密度，其次是地区内差异，地区间差异的贡献率最低。我国服务业碳排放全要素生产率增长存在不同极化特征和“俱乐部收敛”趋势。服务业碳排放全要素生产率增长支持“环境库兹涅茨曲线”假说，外商直接投资对服务业碳排放全要素生产率增长的作用表现为正向不显著，能源消费结构对服务业碳排放全要素生产率增长的影响显著为负，行业结构的转型升级显著促进了服务业碳排放全要素生产率的提高。本文的研究对于识别不同区域之间服务业碳排放全要素生产率的增长差异，实现服务业绿色高质量发展具有一定的现实意义。     

“供给侧改革”视阈下影响中国经济增长的动力因素分析

文章以“供给侧改革”为切入点,选取2000-2015年全国29个省(市、自治区)的面板数据,以新古典生产函数为基本模型,用资本投入、劳动投入和全要素生产率作为推动经济增长的动力因素,通过面板单位根检验、Granger因果检验和个体固定效应模型得到各要素对经济增长的弹性系数.并根据各要素的增长率和各要素对经济增长的贡献率,得出我国推动经济增长最主要的动力因素是资本投入,其次是全要素生产率.