服务业地理集聚对全要素生产率影响的实证分析

文章利用EG指数对我国2003～2010年14个细分服务行业的空间地理集聚程度进行了测算,运用门限回归模型就服务业集聚对全要素生产率的影响进行了实证分析,结论表明:我国服务业整体集聚结构较差,各行业的集聚程度有所不同;不管是个体固定效应模型还是门限回归模型都表明,我国服务业集聚主要是推进了服务业的技术进步从而促进了服务业全要素生产率的提高;门限回归模型还表明服务业空间集聚对服务业全要素生产率的影响存在门限效应,其影响主要是正向影响的边际效应将逐步减弱,服务业空间集聚应该有一个最佳规模.     

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。     

服务业全要素生产率变化及其驱动因素——基于细分行业的研究

在经济发展新常态下,如何改善发展服务业的战略举措提高全要素生产率？为了回答这个问题,本文通过收集整理2004-2014年上海市服务业细分行业数据,运用基于DEA的Malmquist指数方法,对上海市服务业全要素生产率进行了测算,并将其分解为两个驱动因素即技术进步指数和技术效率指数;进而运用Tobit模型,具体解析了服务业细分行业的各类指数的变化和相关影响因素的作用机制.最后,提出有针对性的政策建议.     

中国工业企业的全要素生产率及其影响因素分析

文章以1997～2007年中国大陆29个省市大中型工业企业的面板数据为基础.运用DEA-Malmquist指数方法测算了其全要素生产率变动及其分解.进一步分析了全要素生产率、技术效率、技术进步的相关影响因素.在此基础上.提出了有效提高我国大中型工业企业全要素生产率、技术效率、技术进步的前瞻性建议.     

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。     

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、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。     

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。     

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.     

基于全要素生产率的知识溢出空间效应分析

使用知识资本模型引入跨区域知识溢出的空间计量变量,研究省际知识溢出对各省全要素生产率的影响。将研究对象由公司或企业视角转换到区域视角,分析中国省域间知识溢出对全要素生产率的影响。利用Christensen定义的全要素生产率指数度量区域的全要素生产率,并以此为因变量,描述每个区域将实际资本与劳动力转化为产出的效率。解释变量为区域内部与外部的知识资本,其中外部知识资本反映了区域间知识溢出效应的贡献。研究中使用1998—2012年31个省份数据,区域知识资本的度量由专利指标构成。通过考虑区域间的个体异质性和区域相邻导致的空间自相关,使用空间面板数据模型分析知识溢出效应。研究结果表明知识资本对区域间全要素生产率的差异存在显著影响,同时从一个新的空间维度分析了地理接近带来的知识溢出效应的增加。     

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.     

基于随机前沿模型的中国制造业全要素生产率研究

文章利用中国制造业各行业的相关数据,采用基于随机前沿模型的方法对其全要素生产率(TFP)进行测算,分析制造业整体的TFP变动率、技术进步率以及技术效率及其变动率的趋势;并且将制造业各行业按照影响因素进行分类,深入分析不同类别的行业全要素生产率的变动.     

长江经济带服务业全要素生产率增长的测度与分析

文章基于2004-2015年长江经济带省级面板数据,采用DEA-Malmquist生产率指数法测算了长江经济带服务业全要素生产率,并通过建立计量模型从绝对趋同、俱乐部趋同、条件趋同三个方面对长江经济带服务业TFP进行β趋同检验,分析其空间差异和变动趋势.结果表明:长江经济带服务业TFP总体呈下降趋势,表现为粗放型增长方式,技术效率是TFP增长的主要源泉;长江经济带服务业TFP区域差异性特征显著,但增长呈现出长期收敛趋势.     

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。     

绿色投资、行业特征与企业全要素生产率

文章通过选取2011—2020年工业行业的重污染企业和轻污染企业数据，分析了企业绿色投资对全要素生产率的影响，并进一步探讨行业盈利能力和竞争水平两个行业特征的调节效应。研究发现，绿色投资与企业全要素生产率的关系存在异质性，在轻污染企业中，绿色投资对全要素生产率存在负向影响，在重污染企业中，绿色投资对全要素生产率存在“U”型影响。行业盈利能力和行业竞争水平对轻污染企业绿色投资与全要素生产率的负相关关系存在逆向调节效应。行业盈利能力对重污染企业绿色投资与全要素生产率的负相关阶段、正相关阶段均存在逆向调节效应，行业竞争水平对二者负相关阶段存在逆向调节效应，对二者正相关阶段存在同向调节效应。     

FDI对中国全要素生产率增长影响研究的实证分析

文章使用1985～2008年省级面板数据,采用基于非参数的Malmquist指数方法估算了中国全要素生产率的增长情况,并将其分解为技术进步和技术效率;在此基础上,构建计量经济模型具体考察FDI对中国全要素生产率增长的影响.     

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.     

基于DEA Malmguist指数法的服务业全要素生产率研究

在我国服务业的研究中缺乏对服务业全要素生产率的研究,很多学者仅仅关注于服务业的区域差异,但研究发达地区服务业的发展水平更具有实质意义.文章应用DEA的Malmgluist指数法对广州服务业进行了深入的研究.在此基础上结合环境变化进行深入的战略分析,以给出我国服务业发展的一些思考.     

京津冀城市群工业绿色全要素生产率的时空特征、动态演进与趋势预测

京津冀城市群工业发展面临着资源短缺和环境污染的双重束缚,提高绿色全要素生产率成为破解京津冀工业高质量发展与生态环境之间矛盾的关键。文章基于2004—2019年京津冀城市群工业数据,采用改进后的RSBM-ML模型从空间和时间两个维度测算了京津冀工业绿色全要素生产率指数,并使用Kernel密度估计、传统和空间马尔科夫链模型对工业绿色全要素生产率的动态演进和趋势预测进行了分析。结果表明：京津冀城市群工业绿色全要素生产率指数呈现上升趋势,技术效率变化指数和技术进步变化指数均呈现递增的趋势;京津冀城市群工业绿色全要素生产率内部差异逐渐加大,出现右拖尾的特征,技术效率和技术进步差异增加,技术进步的贡献率明显高于技术效率;空间因素对京津冀城市群绿色全要素生产率具有显著影响,高水平邻域对于本地区的工业绿色全要素生产率具有拉动作用,而低水平邻域会阻碍本地区工业绿色全要素生产率上升。