数字金融对县域绿色全要素生产率的影响

提升绿色全要素生产率是经济高质量发展的关键,数字金融发展则为绿色全要素生产率提升提供了新动力。在探讨数字金融对绿色全要素生产率作用机制的基础上,尝试对县域绿色全要素生产率进行测度,并实证分析数字金融对绿色全要素生产率的影响。研究发现：数字金融和绿色全要素生产率存在显著的空间溢出效应;数字金融能够促进县域绿色全要素生产率提升;数字金融主要通过影响县域技术效率的方式对县域绿色全要素生产率产生影响;数字金融与县域绿色全要素生产率提升之间存在着产业结构的中介效用。在此基础上,提出了数字金融赋能县域实现经济高质量发展的政策建议。     

环境规制促进了农业全要素生产率提升吗？

环境规制是农业全要素生产率的重要影响因素之一,结合中国2007—2018年省级面板数据分析可以厘清农业全要素生产率的动态变化趋势,检验环境规制对农业全要素生产率的非线性影响关系。实证研究结果表明,环境规制对提升农业全要素生产率具有显著的促进作用,且是通过提高地区科技创新能力来推动农业全要素生产率提升的。当地方政府竞争程度较低时,环境规制对农业全要素生产率的影响较大,反之,环境规制对农业全要素生产率的影响较小。同时环境规制对农业全要素生产率还存在着正向显著的空间溢出效应。政府要制定适宜的环境规制政策,进一步刺激和鼓励农业企业开发和引进绿色环保的生产科技,使得绿色高效的生产科技成为农业发展的新动力;优化地方官员政绩考核标准,防止地方政府恶性竞争;加强区域间相互监督的力度,借助污染监管信息共享平台,提高各区域环境治理的协同防治力度和效率。     

数字普惠金融、要素扭曲与绿色全要素生产率

数字普惠金融可以通过提高金融市场效率改善要素配置扭曲状况,进而促进绿色全要素生产率的提升.采用2011—2017年中国285个地级市的面板数据,引入劳动和资本要素配置扭曲指数,运用中介效应模型检验数字普惠金融对绿色全要素的影响效应及其传导机制,研究结果表明:数字普惠金融的发展降低了要素扭曲,而要素扭曲的改善会显著提升绿...     

城市经济韧性能否提高绿色全要素生产率?

基于2011—2019年223个地级市的面板数据,运用动态面板数据模型、中介效应模型和动态空间杜宾模型,系统分析了城市经济韧性对绿色全要素生产率的影响机制。结果表明：城市经济韧性发展可以直接提升其绿色全要素生产率;城市经济韧性对其绿色全要素生产率的提升存在中介效应,其可以通过促进技术创新能力提升和产业结构升级,间接提升城市绿色全要素生产率;城市经济韧性发展有助于邻近城市绿色全要素生产率的提升;城市绿色全要素生产率对邻近城市有空间溢出作用;城市绿色全要素生产率提升具有时间累积效应;城市经济韧性对本城市绿色全要素生产率的影响以及城市绿色全要素生产率具备的时间累积效应在不同城市特征下存在显著差异。最后依据实证结论提出了对策建议。     

绿色金融政策对企业全要素生产率的影响效应研究

着力提高全要素生产率是实现高质量发展的动力源泉。绿色金融助力企业转型升级,是金融未来的发展方向。使用2009—2019年A股上市公司数据,构建DID双重差分模型,分析绿色金融政策对企业全要素生产率的影响效应。研究发现：绿色金融政策的实施对重污染企业全要素生产率产生显著的抑制效应;与非国有企业相比,绿色金融政策的实施对国有企业的抑制性影响更加显著;行业集中度的提高,会强化绿色金融政策对重污染企业全要素生产率的抑制效应;相较于东部地区,绿色金融政策对中西部地区重污染企业全要素生产率的抑制效应更大;在进行平行趋势、PSM-DID、安慰剂等检验后,研究结论依然稳健。     

互联网发展对工业绿色全要素生产率的影响研究

推进工业绿色发展是全面贯彻落实新发展理念的必然要求.通过分析互联网促进工业绿色全要素生产率提升的作用机制,结合2008-2016年285个城市面板数据实证检验互联网对工业绿色全要素生产率的影响效应及作用路径.研究表明:互联网对工业绿色全要素生产率提升具有促进作用;门槛分析发现,互联网与工业绿色全要素生产率之间为非线性关系,当互联网低于一定水平时,互联网对工业绿色全要素生产率的作用效果存在减弱趋势;机制检验表明,企业创新能力、企业成本、产业结构水平和外部监督力度是互联网促进工业绿色全要素生产率提升的重要路径.     

环境规制对企业高质量发展作用之谜——基于异质性企业与全要素生产率分解视角

基于异质性企业理论框架与全要素分解的视角研究环境规制对企业高质量发展的影响,通过门槛回归使用中国工业企业数据进行实证检验.研究发现,环境规制对企业高质量发展的作用,不仅表现在倒逼企业进行技术创新,还表现在纠正企业内与企业间的资源错配.实证表明:(1)环境规制与企业全要素生产率,在微观企业层面存在“倒N形”关系;在宏观省级层面存在“U形”关系.(2)适度的环境规制有利于高生产率企业贡献更多产出份额,获得更多的资本份额,改善资源配置状况,但不利于解决就业问题.(3)低强度环境规制对企业内贡献与企业间贡献的全要素生产率变化存在负向影响;适度的环境规制对企业内贡献、企业间贡献、企业进入贡献与企业退出贡献的全要素生产率变化具有正向影响.所以适度的环境规制设计可以促进企业高质量发展,限制落后产能,倒逼企业技术创新,改善资源配置状况,淘汰停滞不前的低生产率企业,为高生产率企业高质量发展提供良好的外部环境.     

吸收能力视角下贸易开放对农业绿色全要素生产率的影响

促进农业绿色全要素生产率的全面提升是实现农业可持续发展的必由之路,也是落实中央“绿色”发展理念和推进农业供给侧结构性改革的题中之义.利用SBM模型的ML指数法测算各省农业绿色全要素生产率,并基于吸收能力的视角,结合面板门槛模型对贸易开放如何影响农业绿色全要素生产率进行实证研究,结果表明:农产品国际贸易对农业绿色全要素生产率有显著的正向影响.贸易开放的绿色技术溢出存在农业经济发展水平、人力资本水平、农村基础设施建设水平以及农业研发投入水平四种吸收能力因素的双重门槛效应.在农业经济发展水平、人力资本水平、农村基础设施建设水平三门槛下,贸易开放的绿色溢出效应的动态吸收能力正向调节农产品国际贸易的绿色生产率效应.但在农业研发投入水平门槛下,农产品国际贸易与农业绿色全要素生产率呈现先上升后下降的倒U型关系.据此,提出优化农产品贸易结构、推进产业对接、提升人力资本水平、加强农村基础设施建设以及提高农业研发投入效率等建议.     

高质量发展导向下产业结构优化对区域绿色全要素生产率的影响

选取全国30个省份的省级面板数据,在考虑能源投入和环境污染的情况下,运用基于SBM方向距离函数的ML指数法测算各省绿色全要素生产率,进一步构建空间滞后模型,考察产业结构优化与绿色全要素生产率之间的关系。研究发现:产业结构优化对绿色全要素生产率有促进作用,且产业结构高级化比合理化对绿色全要素生产率的影响更为显著;产业结构优化具有空间溢出效应,本地区的产业结构优化会显著提升临近地区绿色全要素生产率。因此,各省要进一步提高产业结构高级化与合理化的水平,推动产业结构优化,不断促进我国绿色全要素生产率的增长。     

从要素投入和全要素生产率看经济增长理论

经济增长的直接源泉决定了要素投入和全要素生产率是全面透视经济增长理论的重要角度。从这个角度,本文对几个有代表性的西方经济增长理论进行了简要的分析、挖掘和评价,认为它们对研究中国经济增长问题有重要启示。     

营商环境如何影响民营企业的全要素生产率

优化营商环境是提升民营企业全要素生产率的关键制度保障,对促进民营企业高质量发展具有基础性作用。基于2017—2021年城市营商环境数据与民营企业微观数据的匹配样本,系统考察营商环境对民营企业全要素生产率的影响,研究结果显示：营商环境对民营企业全要素生产率具有显著的促进作用,这一结论在经过稳健性检验和内生性处理后依然成立。机制分析表明,优化营商环境能够通过激励企业技术创新、保障企业稳定经营、降低企业生产成本来推动民营企业全要素生产率提升。异质性分析发现,营商环境的促进作用在非一线城市、实体性行业、大型企业和低研发型企业中更为显著。因此,要提升政策适配性,着力优化法治和融资环境,探索以营商环境助推民营企业提升全要素生产率的有效途径,最终实现民营经济的高质量发展。     

三大城市群绿色全要素生产率增长与区域差异分析

文章计算、比较了京津冀、长三角和珠三角三大城市群的绿色全要素生产率,利用Dagum基尼系数分析了绿色全要素生产率的城市群间与城市群内差异。研究发现,2009—2017年三大城市群绿色全要素生产率增长频繁波动,效率变化与技术变化指数对不同城市群全要素生产率贡献不同;三大城市群绿色全要素生产率存在较强的空间分布与区域差异;2013年之后政府政策促进了城市绿色生产率增长,但三大城市群存在发展差异和不同步性。据此,文章提出了促进三大城市群绿色全要素生产率增长的政策建议。     

安徽省农业绿色全要素生产率测度及影响因素研究

基于SBM模型和ML指数测度安徽省16个地级市2002-2017年农业绿色全要素生产率,并对其影响因素进行了实证分析。结果表明：安徽省农业绿色全要素生产率增长缓慢,绿色技术效率缺乏改善,绿色技术进步是农业绿色全要素生产率的主要推动力;农业绿色全要素生产率存在区域差异,呈现中间高、两头低的特征。农业产业结构和经济发展水平水平对农业绿色全要素生产率有显著正向作用,机械化水平则阻碍了农业绿色技术进步指数的增长。据此,为进一步推进安徽省农业现代化,应优化农业产业结构、提高农业技术创新以提高农业绿色全要素生产率。     

节能减排、环境规制与中国工业绿色转型

资源环境约束下,明确节能减排与环境规制对环境全要素生产率的影响是推动工业绿色转型升级的关键。本文采用RAM模型对中国2000—2012年36个工业行业的环境全要素生产率进行测度,并采用面板Tobit模型实证检验环境规制、外商直接投资、科技创新等变量的相互作用对环境全要素生产率的影响。结果显示:环境全要素生产率存在较大的行业异质性,劳动力冗余是环境全要素生产率低下的主要源泉;环境规制与环境全要素生产率之间呈现"倒N型"关系,适宜且严格的环境规制对环境全要素生产率的提升作用最明显。同时,严格的环境规制将提高外商直接投资的门槛,导致外商直接投资对环境全要素生产率的提升起到显著的促进作用;企业规模、研发投入对环境全要素生产率的提升具有显著的正向影响。     

绿色信贷对地区绿色全要素生产率的影响研究——基于中国省级面板数据的实证检验

当前,绿色已经成为中国高质量发展的底色,而绿色信贷在推动中国高质量发展上具有积极的促进作用。对此,以中国30个省份2004—2020年数据为研究样本,运用双向固定效应模型探究了绿色信贷对绿色全要素生产率的影响。研究结果表明,绿色信贷能够显著促进地区绿色全要素生产率增长,并在经过动态面板模型检验、工具变量检验后仍然保持稳健;异质性分析发现,绿色信贷在东部地区和北方地区的促进作用更加明显;机制研究表明,绿色信贷通过产业结构优化效应和生态研发效应,间接提高地区绿色全要素生产率水平等。同时针对实证研究的结果,提出了发展绿色信贷,提高绿色全要素生产率的政策建议。