城镇化、工业化对农业全要素生产率增长的影响研究——来自重庆37个县(区)面板数据的证据

文章基于2000—2016年重庆37个县（区）面板数据，使用序列DEA方法测算了重庆农业全要素生产率变动，在此基础上探讨了重庆农业全要素生产率增长的时间演变，并从理论和实证层面系统考察了城镇化和工业化对农业全要素生产率增长的影响。结果表明：首先，2000—2016年间重庆市农业全要素生产率呈上升趋势，2007年后重庆市农业全要素生产率增长更为明显，并且重庆市各地区呈现出明显的空间不平衡性。其次，动态面板模型的实证结果表明城镇化对农业全要素生产率增长具有显著正向影响，工业化对农业全要素生产率增长也具有显著正向影响。最后，研究还发现基础设施、教育水平以及金融发展程度对农业全要素生产率增长均具有显著正向影响，而产业结构对农业全要素生产率增长具有显著负向影响。     

双重城镇化率的演变过程、面临挑战与应对策略

当前衡量我国城镇化水平的指标有两个：一是户籍人口城镇化率；二是常住人口城镇化率。常住人口和户籍人口之间，横隔着庞大的农民工群体。双重城镇化率的存在，源于与资本原始积累相依存的城乡二元体制与要素价格剪刀差。通过该制度的设计，人为地降低工业化、城镇化的成本，以加快我国工业化、城镇化步伐。在农村劳动力供大于求的背景下，这种城镇化模式还有发展的空间，当农村劳动力供求出现“拐点”，这种城镇化模式就难以为继，客观上要求必须用“以人为本”的新型城镇化取代传统的城镇化。用户籍人口城镇化取代常住人口城镇化，是城镇化的必然趋势。我国对外来人口实行居住证制度，作为农民工市民化的过渡性措施，或作为提高户籍人口城镇化率的过渡性措施。但对于外来人口来说，其利益最大化的模式，是既保留农村户籍又持有城镇居住证。这就决定了双重城镇化率将存在很长时间。     

地区间资源错配程度分析(1992-2015)

市场分割问题仍严重影响着中国地区间资源配置效率乃至TFP.利用文中提出的测算模型及1992-2015年省级层面数据,测算结果显示:省际资源错配导致TFP年均损失9.71%,其中劳动错配导致TFP损失8.62%,资本错配导致TFP损失0.86%,劳动错配程度远高于资本错配;2003年以来劳动错配程度一直在逐年缓解,而2008年后中国资本错配程度却在逐年加重.对各省要素投入过度或不足程度的分析发现,中西部及东北地区要素投入相对过度,而东南及环渤海地区却相对不足,尤其是劳动投入;虽然省际劳动配置效率在逐年提高,但截至2015年中西部仍相对存在50%的过多劳动投入,而东南及环渤海地区却存在着40%的缺口.     

基于VAR模型的河南省技术进步对 就业增长影响研究

伴随着人工智能、云计算等新一代信息技术的飞速发展,新一轮的技术变革使机器对劳动力的替代率不断上升。伴随着产业结构升级、劳动力成本上升与劳动适龄人口数的减少,技术进步对就业的影响再次成为人们关注的热点问题。利用河南省1979—2016年的相关数据测算出技术进步率与就业增长率,通过构建向量自回归(VAR)模型,探究技术进步对就业的动态效应。研究表明,技术进步对河南省的就业总量在短期内(1～2年)有明显的促进作用,随后出现了短暂的负面影响,长期技术进步对就业始终具有微弱的促进作用。因此,应通过大力实施创新驱动战略、加快高新技术产业发展等方式促进技术进步,从而带动就业增长。     

网络视频实时在线评论用户认可度的影响因素

目前，网络视频实时在线评论激增带来的信息爆炸，使实时在线评论信息管理成为重要议题。以往对实时在线评论的研究多集中于个人行为结果方面，而缺乏对实时在线评论信息管理问题的关注；同时，现有视频网站对实时在线评论信息的管理也存在诸多局限。以爱奇艺视频网站热度榜中的电影为样本，基于信息质量维度框架并采用Tobit模型对实时在线评论用户认可度的影响因素进行研究，结果发现：实时在线评论的新颖性、相似性、情感倾向性和信息丰富性，均对实时在线评论的用户认可度存在显著影响，其中新颖性和相似性影响作用最大。视频网站可以据此进一步强化实时在线评论管理，改善用户的体验，保持用户的粘性。     

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。     

创新要素流动、创新链协同对广东创新绩效的影响

创新链主体协同与过程协同相互促进,创新要素流动促进创新链协同,进而促进创新绩效.通过构建创新链横向主体协同与纵向过程协同的复合系统协同度模型测算广东省21个地级市2010—2018年创新链协同度;采用DEA法及CRITIC赋权法,综合考虑创新绩效、经济效益、社会效益和生态效益测算城市综合创新绩效值;在创新要素流动条件下,通过空间计量模型实证创新链协同与综合创新绩效具有显著正相关,且综合创新绩效呈空间相关性,因而提高创新链协同程度有利于促进本地创新绩效提升,创新要素区域间流动是区域间协同创新的有效路径.