数字创新如何影响全要素生产率

本文从要素配置效率和人力资本积累视角构建数字创新影响全要素生产率的作用机制,将全样本微观层面ICT专利申请授权量数据汇总到省级层面衡量数字创新,利用数据包络分析法测算全要素生产率,探讨数字创新对全要素生产率的影响效应。研究发现：数字创新能够显著提升全要素生产率,并推动技术进步和提升规模效率。在计算机类数字创新、沿海地区、南方地区等情形下,数字创新对全要素生产率的推动作用更显著。在2008年之后,数字创新对技术进步具有显著的推动作用,而对规模效率具有显著的抑制作用。数字创新将通过提高要素配置效率和加速人力资本积累渠道提高全要素生产率。数字创新对技术进步的推动作用存在显著的溢出效应。     

数字化转型对OFDI企业全要素生产率的影响——基于广东省的经验数据

数字化转型已成为企业提升全要素生产率的重要方式,基于内生增长理论、动态能力理论、“资源”三角形理论,以2015-2021年广东OFDI(Outward Foreign Direct Investment)企业作为研究样本,实证检验了数字化转型对企业全要素生产率的影响及机制。研究显示：数字化转型能正向显著地提升企业全要素生产率,且有一定滞后性。特别是,非国有企业、非制造业企业、大型企业、高股权集中度企业数字化转型对全要素生产率促进作用更明显。在影响机制方面,企业数字化转型主要通过降低企业交易成本、提升企业创新能力、优化企业人力资本的途径进一步影响企业全要素生产率。     

中国大数据企业全要素生产率增长及收敛研究

基于中国大数据上市企业的相关财务指标数据,利用Malmquist生产率指数方法测算了中国大数据企业全要素生产率及其分解,并对其全要素生产率变动的时序特征及增长差异进行了分析;进而采用收敛性理论,探析了差异的演变规律和内在机制。结果发现:中国大数据企业在2008—2013年间全要素生产率呈现负增长(-3.3%),主要原因在于技术效率增长的"拖累效应"明显,而技术进步贡献的"增长效应"相对有限,TFP并不是大数据企业产出增长的主要源泉;不同大数据企业的TFP增长及其动因存在显著差异,但收敛性检验表明,中国大数据企业TFP及其构成的增长均呈现出显著的收敛趋势。     

城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究

基于2010—2020年283个地级市数字经济发展水平和2 145个A股制造业上市企业的数据,检验城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响及作用效果。结果表明,总体上,城市数字经济能够显著提升制造业企业全要素生产率。机制研究表明,城市数字经济通过促进制造业企业技术创新和缓解融资约束,进而促进企业全要素生产率的提升。异质分析发现,城市数字经济对东部地区、大规模城市和非国有性质的制造业企业全要素生产率的促进效果更为显著。研究结论为数字经济发展战略的制定和企业战略的实施提供了参考依据。     

数字经济发展与地区全要素生产率提升 ——基于中国省际面板数据的实证检验

为探究数字经济发展对地区全要素生产率提升的作用与路径,选取中国2010—2019年省级面板数据,分别运用熵值法和DEA方法对数字经济指数及地区全要素生产率进行测算,并结合双向固定效应模型、SUR回归以及中介效应模型对数字经济与地区全要素生产率之间关系进行实证分析。研究认为,数字经济对技术推动型的地区全要素生产率提升作用显著,数字产业化、产业数字化分别通过增进技术进步和提升技术效率提升了地区全要素生产率,数字产业化可以通过产业数字化提升地区全要素生产率。研究表明,培育地区全要素生产率增长新动能,应加快构建服务数字化转型、融合创新的新型基础设施建设体系,促进数字经济和技术创新深度融合; 加强自主创新数字技术和全球范围内的技术共享,促进中国技术进步以及省际全要素生产率的提高; 加快传统产业数字化转型,构建数字化经营决策以及生产体系; 加强数字信息保护和数字环境治理,建立健全产业数字化的信息安全体系。     

加快建设数字基础设施 着力提高全要素生产率

研究数字基础设施建设对提高我国全要素生产率的影响,对于贯彻习近平总书记在党的二十大报告提出的“加快建设现代化经济体系,着力提高全要素生产率,着力提升产业链供应链韧性和安全水平,着力推进城乡融合和区域协调发展,推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”,加快建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国具有重要意义。借助2013—2019年我国省际面板数据探讨数字基础设施建设对全要素生产率的影响效应,结果表明,我国数字基础设施建设显著提升了全要素生产率;数字基础设施建设的正向作用存在边际效应递增的非线性特征以及空间溢出的特点;异质性检验显示,在经济较发达的东部地区,影响效应更为显著。进一步区分“宽带中国”试点地区、大数据综合试验建设区进行实证分析,发现在政策工具试点地区数字基础设施建设对全要素生产率存在更明显的促进作用、非线性特征以及本地邻近效应,佐证了宽带网络以及大数据基础设施对我国经济提质增效的显著驱动作用。因此,必须强化政府引导职能,大力推进数字基础设施建设,以提高全要素生产率,推动中国经济实现质的有效提升和量的合理增长。     

要素错配对中国粮食全要素生产率的影响

基于超越对数生产函数的随机前沿模型对2000-2017年中国水稻、小麦和玉米等三类粮食作物TFP进行测算,并在构建要素错配指数的基础上,对单位规模土地上投入的劳动、机械、化肥和种子等4种要素错配对粮食作物实际TFP增长率的影响进行时空差异分析。研究结果显示,2000-2017年粮食作物的实际TFP增长率平均为2.24%,有效TFP增长率约为0.73%;狭义技术进步对TFP增长的拉动作用在减弱,要素配置效率的优化对TFP的提升作用在增强;劳动投入过度比较突出,是引发粮食生产要素配置不优的主要原因;从空间区域来看,东部地区要素错配程度相对较低,西部地区相对较高;中部地区粮食作物的实际TFP增长率对要素错配的敏感度要强于东部和西部地区。     

数字经济与企业全要素生产率——来自国家级大数据综合试验区的证据

从数据大国到数据强国是我国新时代大数据发展的目标,数据作为一种新型生产要素,其对企业生产效率的影响机理值得深入研究。以2010—2019年283个地级市沪深A股上市公司为研究对象,运用双重差分模型检验了大数据综合试验区试点城市企业全要素生产率的影响效果及其作用机制。研究发现,大数据综合试验区试点政策能够显著提高企业全要素生产率。异质性研究表明,非国有及中小规模企业、成长性及治理水平越高的企业,以及资本密集型和技术密集型的企业全要素生产率在政策实施后提高的更为明显。进一步研究发现,产业数字化转型、融资约束缓解是数字经济政策促进企业全要素生产率提升的两大重要途径,因此,应进一步拓宽大数据综合试验区的政策效果,为实现数字强国战略做好政策保障。     

成本粘性对企业全要素生产率的影响研究

成本管理是企业实现可持续增长和竞争力提升的有效途径,成本粘性普遍存在于不同国家、行业的成本项目中,需要在实践中关注其变动规律及产生的经济后果.选择我国2009—2019年A股上市公司为研究样本,基于委托代理理论,从全要素生产率视角对成本粘性的经济后果进行新探索.研究结果表明:成本粘性对全要素生产率有显著负向影响;管理者过度自信增强成本粘性对全要素生产率的负向影响;管理层持股减弱成本粘性对全要素生产率的负向影响.从企业层面而言,需要完善成本控制和治理体系,约束管理者行为和自利动机,提升企业的全要素生产率.从制度层面来看,需要完善市场监管体系和法律制度建设,为处于转型升级困难期的企业提供政府补助或财政补贴.     

成本粘性对企业全要素生产率的影响研究

成本管理是企业实现可持续增长和竞争力提升的有效途径,成本粘性普遍存在于不同国家、行业的成本项目中,需要在实践中关注其变动规律及产生的经济后果.选择我国2009—2019年A股上市公司为研究样本,基于委托代理理论,从全要素生产率视角对成本粘性的经济后果进行新探索.研究结果表明:成本粘性对全要素生产率有显著负向影响;管理者过度自信增强成本粘性对全要素生产率的负向影响;管理层持股减弱成本粘性对全要素生产率的负向影响.从企业层面而言,需要完善成本控制和治理体系,约束管理者行为和自利动机,提升企业的全要素生产率.从制度层面来看,需要完善市场监管体系和法律制度建设,为处于转型升级困难期的企业提供政府补助或财政补贴.     

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011—2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。     

劳动力配置扭曲与全要素生产率

要素配置扭曲被认为是抑制中国全要素生产率增长的重要因素之一,但其中背后的机制还缺乏足够深入的研究。包含农业部门与非农业部门的两部门模型可就劳动力配置对全要素生产率的抑制作用及其作用机制进行研究。模型的分析结构表明,劳动力在农业部门和非农业部门间的配置扭曲会抑制劳动力从农业部门向非农业部门流动,并阻碍经济从农业向非农业的转型,同时通过这一作用机制也抑制了全要素生产率增长。为了检验这一机制,基于1985—2015年的中国省际面板数据,使用中介效应检验方法进行了实证研究。实证研究结果表明,农业部门与非农业部门间的劳动力配置扭曲确实抑制了经济由农业向非农业转型,并通过这一中介抑制了全要素生产率增长,在考虑了变量的度量方式和解释变量的内生性之后,该研究结论依然是成立。     

环境规制对中国制造业全要素生产率的影响研究

采用非参数的DEA-Malmquist指数法测算了我国制造业28个行业2001—2013年期间的全要素生产率,并采取线性标准化方法构建环境规制的综合测量体系来量化环境规制强度。研究表明：我国制造业行业生产率总体上是有效率的,技术进步是影响全要素生产率提高的主要原因;环境规制促进了制造业总体全要素生产率的增长。从行业分类来看对重度污染行业具有显著的促进作用;对中度污染行业具有阻碍作用;而对于轻度污染行业的作用结果不显著。     

数字化转型、公司治理模式与企业全要素生产率

通过分析2010～2019年制造业上市公司的数据得出,数字化转型以公司治理模式变革为渠道,促进了股权制衡与人员结构等的协调,有助于提升管理效率,优化决策程序,更好地调整资源配置,从而能够提高企业全要素生产率。对于大型企业、民营企业、成长期和成熟期的企业,以及技术密集型和高市场竞争行业,数字化转型能够更加显著地提升其全要素生产率。企业应重视数字化转型对自身经营管理模式和治理结构的变革影响,政府应结合产业特点与发展状况,实施差异化政策,最大程度地发挥数字化转型对于提升生产效率、做大做强实体经济的作用。     

中国肥料制造业全要素生产率的动态分析

运用非参数DEA—Malmquist指数方法估算中国各地区肥料制造业1998—2005年期间的全要素生产率增长、技术效率变化和技术进步情况,从而对中国各地区肥料制造业做全要素生产率分析。结果显示:在1998—2001年期间,全国和东部地区技术效率的改进对全要素生产率的变化贡献较大,而在后期技术进步则成为全要素生产率变化的主要动力;西部与东部地区情形相似,只不过技术进步成为全要素生产率变化的主要动力在2003年以后才表现出来;对于中部地区,可以说全要素生产率的提高一直主要依靠技术进步。     

数字经济发展与区域全要素生产率提升——基于长三角城市群的实证研究

以长三角城市群为研究对象,文章首先对数字经济影响区域全要素生产率的机理进行分析并提出了假设;其次,采用主成分分析法和超越对数模型假定的SFA法分别测算城市数字经济发展水平和全要素生产率,并根据2010—2020年经验数据,在克服模型内生性的基础上展开实证研究。研究显示,数字经济发展能够显著提升全要素生产率,但存在异质性。内在机制检验结果表明,技术创新和人力资本投资是数字经济提升全要素生产率的作用渠道。最后,文章结合实证结果给出数字经济时代提升长三角地区全要素生产率的政策建议。研究将为评估数字经济对全要素生产率的影响效应提供理论支撑和分析视角。     

加工贸易对中国制造业全要素生产率的影响

采用基于数据包络分析法的Malmquist指数分析法测算中国制造业整体及其分行业2003—2016年全要素生产率指数,并且对结果进行分析。同时对加工贸易影响制造业全要素生产率的理论基础进行阐述;以柯布-道格拉斯生产函数为基础构建模型,并借助Stata软件对我国加工贸易对制造业全要素生产率的影响进行实证研究。指出我国的加工贸易可以显著提高制造业全要素生产率;加工贸易促进制造业TFP提升的关键是加工贸易的进口对制造业的规模效率有显著促进作用;加工贸易从业人数对制造业技术效率的促进效果比对制造业技术进步的促进效果更明显。     

农副食品加工业企业全要素生产率研究

利用1999—2011年中国工业企业数据库,使用OP方法计算农副食品加工企业的全要素生产率,并考察行业加总生产率的动态变迁。基于此,比较不同所有制企业在全要素生产率等指标方面的差异。研究发现,样本期内农副食品加工业的加总生产率年均增长8.88%,存活企业(在位企业)是行业加总生产率提高的主要来源,其次是企业退出的贡献,而企业进入的贡献很小。存活企业对行业加总生产率的提高以企业内成长为主,企业间配置效率改善为辅。研究还发现,国有企业在自身生产率和生产率增速上都显著低于民营和外资企业,但国有企业在"抓大放小"改革中,通过改善企业间资源配置效率以及提高企业进入和退出的贡献,能够显著缩小同民营和外资企业在加总生产率方面的差距。