高铁开通促进了农业全要素生产率增长吗?——来自长三角地区准自然实验的经验证据

本研究将高铁开通作为一项"准自然实验",基于2005-2017年长三角地区25个地级及以上城市的面板数据,采用倍差法并借助匹配倍差法和安慰剂测试等稳健性检验工具,对高铁开通的农业全要素生产率增长效应进行实证检验。研究发现:高铁开通在短期和长期都对沿线城市农业全要素生产率增长具有显著的促进作用;将农业全要素生产率分解为技术进步和技术效率后发现,高铁开通对农业全要素生产率的增长效应主要表征为对农业技术进步的推动而非对农业技术效率的改善;高铁开通有助于强化城镇化对农业全要素生产率增长的促进作用以及产业结构对农业全要素生产率增长的反哺作用。在我国高铁建设纵深推进和"乡村振兴战略"全面实施的背景下,应将高铁建设纳入推进乡村振兴战略和促进农业高质量发展的有效手段和政策工具,借助高铁开通的杠杆效应进一步发挥好城镇化、产业结构升级对农业全要素生产率的带动作用。     

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.     

改革开放以来中国农业全要素生产率的动态演进及收敛性分析

基于1978—2016年中国31个省份的面板数据,运用经典非参数DEA-Malmquist指数测算中国整体及各地区农业全要素生产率的基础数据,并对农业全要素生产率的动态变化特征、空间分布及收敛性进行比较分析与检验。研究结果表明:1979—2016年间中国农业全要素生产率经历了从波动增长到平稳增长的转变,年均增长率为3.4%,农业全要素生产率的增长主要得益于农业技术进步。中国农业全要素生产率还呈现出明显的空间差异,且表现出东部、东北、中部、西部依次递减的趋势。通过收敛性检验的数据结果发现不仅在全国整体而且在四大地区内均存在明显的σ收敛和β收敛。     

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。     

中国农业全要素生产率的实证研究

文章采用基于随机前沿模型的参数法,利用中国1978～2008年的省级行政区的面板数据,从历史演化和区际差异两个角度对农业全要素生产率(TFP)进行了实证研究。     

基于价值链视角的中国区域R&D活动全要素生产率变动分析

基于价值链视角,将R&D活动分解为上游的"科技研发"和下游的"经济转化"两个阶段,并通过构建相应的网络SBM模型的Malmquist指数方法,对中国区域R&D活动的全要素生产率、技术进步、技术效率等进行全面的动态分析。实证结果表明:1.考察期内,中国R&D活动的全要素生产率、技术进步、技术效率均保持较快的增长态势;2.技术进步的年均增长率显著高于技术效率,是R&D活动全要素生产率增长的主要动力来源;3.全要素生产率与技术进步之间存在较高的正相关,而技术进步与技术效率之间几乎完全背离,呈现出显著的负相关;4.相对于科技研发阶段,经济转化阶段全要素生产率的快速提升才是R&D活动发展的主要因素;5.全要素生产率、技术进步、技术效率的地区差异有所降低,均存在显著的"收敛"趋势。     

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。     

实体企业金融化对全要素生产率的影响研究

实体企业的发展是推动中国经济实现高质量发展的重要载体。越来越多的实体企业开展金融活动,其经济后果广受关注。以2008—2019年中国A股市场实体企业为样本,运用固定效应回归模型分析企业金融化对全要素生产率的影响及其影响路径。研究发现,现阶段金融化对全要素生产率具有抑制作用,企业金融化程度的加深会提高对全要素生产率的抑制程度,会表现出"套利"而非"反哺"。通过机制检验发现,商业信用与经营业绩在金融化对全要素生产率的影响过程中具有中介作用,企业的金融化选择行为会降低商业信用与经营业绩,从而导致全要素生产率下降,分别证明了"金融化程度—商业信用—全要素生产率"与"金融化程度—经营业绩—全要素生产率"两条作用路径的有效性。进一步研究发现,金融生态环境以及融资约束程度具有调节作用,金融化对全要素生产率的负面作用在金融生态环境较差以及融资约束程度较高的企业中更显著。基于实证结果,提出促进资源更多投入实体经济、净化金融生态环境、改善企业资源配置结构等措施,优化实体企业的金融化选择。     

制造业集聚与企业绿色全要素生产率：理论分析与经验证据

在绿色发展背景下,文章从理论上分析了制造业集聚对企业绿色全要素生产率的影响,并使用两期Malmquist-Luenberger指数测度了企业绿色全要素生产率,利用中国工业企业微观数据进行了实证检验。研究表明,在考虑能源消耗和环境污染后,制造业集聚的环境负外溢性以及技术锁定效应强于环境正外溢性和技术创新效应,导致制造业集聚对企业绿色全要素生产率产生显著的负向影响。异质性分析表明,相比国有企业和外资企业,制造业集聚对私营企业绿色全要素生产率的负向影响更强。扩展分析表明,制造业集聚对企业绿色技术效率和绿色技术进步均会产生负向影响,并且制造业集聚对企业绿色全要素生产率的负向影响主要是由于制造业集聚阻碍了企业绿色技术进步导致的。     

湖北省农业生产率增长、技术进步与效率变化研究

文章运用Malmquist指数方法,考察了2004-2009年湖北省农业全要素生产率的变动趋势,通过Malmquist指数的分解,分析了湖北省农业全要素生产率增长的内在动力.结果表明,湖北农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的共同作用使湖北农业资源配置效率对全要素生产率的增长作用不明显.通过分析,认为提高农业生产的技术效率是农业发展的主要方向,同时针对湖北省农业主产区的区域地理特征,提出了应走农业规模化生产的道路以提高规模效率,最终促进湖北省农业全要素生产率的增长.     

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。     

陕西省耕地全要素生产率的区域差异及其收敛性分析

目前,学术界对于耕地生产效率的研究主要侧重于从空间维度对研究区域在同一目标时期内的效率进行分析。鉴此,在采用Malmquist指数法从时间维度对陕西省主要区域耕地跨时期的效率变化进行分析的同时,从σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛三方面分别对其收敛性进行分析。通过对陕西省1990—2011年期间耕地全要素生产率的区域差异及其收敛性实证分析发现:从耕地全要素生产率增长的差异角度看,全要素生产率增长的地区差异较为显著,且地区全要素生产率的增长结构也不完全相同;从收敛性角度看,陕西省耕地全要素生产率不仅存在σ收敛,且存在绝对β收敛和条件β收敛,各地区之间耕地全要素生产率水平随着时间的推移将趋于稳定在同一水平。研究结论显示:陕西省耕地全要素生产率在1990——2011年期间具有较大的波动性,省内各地区间存在较大差异,耕地全要素生产率既存在σ收敛,同时也存在绝对β收敛和条件β收敛。建议陕西省通过加强农田基础设施建设和农业科技推广以及改造陕南坡耕地等措施,以保持耕地全要素生产率的持续增长。     

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.     

湖南制造业全要素生产率变动的实证研究

采用数据包络法和Malmquist指数法,对湖南制造业中的10个行业1993～2002年期间的全要素生产率的增长、技术效率的改善和技术进步等作了实证研究.结果表明,各行业的生产率水平在此期间均有较大幅度提高;其提高不仅依赖于技术进步,也依赖于技术效率的改善.基于实证结果及分析,对湖南制造业的发展给出了政策建议.     

技术异质视角下农业细分产业全要素生产率的比较研究

基于共同前沿F?re-Primont指数法测算了12个农业细分产业的全要素生产率,探究了产业间的技术异质性和技术差距。结果显示:整体的全要素生产率增长率为2.02%,劳动密集型农业产业的全要素生产率增长水平高于土地密集型农业产业,两种类型产业全要素生产率增长方式迵然不同,但均面临由综合效率损失导致的恶化局面。产业间的技术异质程度和技术差距较大,技术异质性波动幅度较大且呈"W型"变化趋势,技术差距主要来源于综合效率增长速度差异所导致的动态偏离效应,土地密集型农业产业技术改进空间较大。     

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。     

营商环境、互联网政务与农业全要素生产率

文章采用2016—2020年我国省级面板数据，通过DEA-Mamlquist指数测算31个省份农业全要素生产率，利用联立方程组模型检验营商环境对农业全要素生产率的影响及作用机理，引入互联网政务作为调节变量，并分区域探讨其差异性。研究发现：营商环境与农业全要素生产率相互抑制，并制约了技术进步、技术效率的分解路径；引入互联网政务与营商环境的交互项发现，互联网政务能够起到优化营商环境、促进农业全要素生产率的作用；区域异质性显著，在东中部地区起到促进作用，而在西部地区起到抑制作用；法治环境建设能够促进农业全要素生产率提升，而农村区域的创新环境、基础设施以及商业环境建设未能达到预期效果。     

中国再生资源产业全要素生产率估算分析”

选取2005—2012年中国21个省市再生资源产业面板数据,利用基于非参数的Malmquist指数方法,对再生资源产业的全要素生产率进行了估算。研究结果表明:再生资源产业地区平均的全要素生产率年均增长7.3%,其中技术效率年均增长4.2%,技术进步年均增长为3.0%。再生资源产业全要素生产率具有较为明显的地区差异,总体上中部全要素生产率的增长速度最快,东部次之,西部最慢,其主要原因在于地区间技术效率增长率的不同。因此,提升再生资源产业全要素生产率,促进产业快速健康发展,具有现实必要性和紧迫性。     

中国区域生产效率与经济发展差距研究

利用1998-2007年的省级面板数据,通过SFA模型利用超越对数函数估算了中国各省市区和三大区域历年的资本和劳动产出弹性、全要素生产率（TFP）水平及其效率变化,研究发现,东中西部的资本产出弹性大于劳动产出弹性。在此基础上对各省市区历年的全要素生产率水平进行了分析,结果表明,在1998-2007年间,东部的TFP增长率最高,中部地区高于西部地区。以上研究表明,TFP是造成区域社会经济发展差距扩大的主要因素之一。提高中西部全要素生产率生产效率和国家增加对中西部的投资可以缩小中国区域经济发展差异。     

基于DEA的东部地区全要素能源效率变动的实证分析

本文基于DEA的非参数Malmquist指数法,测算并分解了2002—2007年我国东部地区10个省（市）的全要素生产率变动,基于数据包络方法测算出各省历年的全要素能源效率。实证表明：从2001年后我国东部地区的全要素生产率呈现出改善趋势,技术进步的作用逐步增强。然而,东部地区各省（市）全要素能源效率存在显著差异,能源效率的变化与全要素生产率的变化呈现出相似性,技术进步成为各省（市）能源效率差异的主要原因。