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。     

数字中国战略对企业全要素生产率的影响研究

在数字中国战略引领下,推进企业全要素生产率持续提升,对于经济高质量发展和中国式现代化建设具有重要意义。本文以2011—2021年,中国沪深A股上市企业为研究对象,以国家级大数据综合试验区建设为准自然实验,探讨了数字中国战略对企业全要素生产率的影响。研究发现:实施数字中国战略有助于企业全要素生产率的提高,该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。数字化转型、创新产出和资本配置效率是数字中国战略影响企业全要素生产率可能的作用路径。数字中国战略对服务业企业和大规模企业全要素生产率的正向影响更显著。     

企业集团化对全要素生产率的影响——来自制造业上市公司的经验证据

基于2007—2017年A股制造业上市公司数据,系统地研究了企业集团化对全要素生产率的影响。研究发现：企业集团化显著提高了全要素生产率水平。在影响机制上,企业集团化一方面通过缓解融资约束为成员企业提供资金支持,提升企业投资效率与创新投入;另一方面通过内部知识共享推动成员企业的技术创新进而提高全要素生产率。进一步研究发现,国有企业集团化对全要素生产率产生显著的正向影响,而非国有企业集团化的估计结果并不显著。同时在金融发展水平低的地区,国有企业集团化更有效地发挥了内部融资功能。该研究试图从组织架构角度为探究制造业企业如何朝高质量发展提供借鉴意义。     

制造业服务化对绿色全要素生产率的影响——基于中国企业微观数据

基于中国上市制造企业数据，探讨了制造业服务化转型在平衡环境保护和经济效益中的作用。研究发现，制造业服务化的提升与绿色全要素生产率的增长密切相关；中介效应分析表明，该影响可以通过提高盈利能力和创新能力来解释；异质性检验表明，国有企业在这个过程中的影响不显著，而民营和外资企业的影响更为显著；在区域差异上，中西部地区的制造业服务化对绿色全要素生产率的影响大于东部地区。     

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.     

企业性质、研发效率与全要素生产率——基于中国工业企业微观数据的实证检验

以企业性质影响全要素生产率的理论机制为基础,利用中国工业企业微观层面数据就企业性质通过研发效率作用于全要素生产率的假说进行实证检验。结果发现:内资企业性质降低了研发投资效率,从而抑制了全要素生产率的提升,其中国有企业的阻碍作用最为明显;外商投资企业性质则有利于发挥研发投资的功能,对全要素生产率具有显著的正效应。来自轻重工业分组的回归结果表明,不同行业中企业性质的影响存在一定差异,轻工业国有和私营企业性质对全要素生产率的作用不显著,而重工业企业与总体样本的结果较为一致。     

金融化适度性对企业全要素生产率的影响

以2011—2020年沪深A股非金融上市公司为研究样本，构建模型对企业金融化适度性进行甄别，并在此基础上探讨企业金融化适度性与企业全要素生产率之间的关系，并将企业创新作为路径变量加入模型进行中介效应分析。结果显示：企业过度金融化会阻碍企业全要素生产率的提升，而未过度金融化则表现为助推作用。作用机制检验显示，企业金融化适度性通过企业创新影响企业全要素生产率。进一步研究发现，金融化适度性对企业全要素生产率的影响具有企业产权异质性、行业异质性和规模异质性。研究结论表明，企业金融化存在最优水平，只有将企业金融化保持在适度水平，才能最大限度地助推企业提高生产效率，助力实体经济高质量发展。     

制造业集聚和全要素生产率——基于制造业微观数据经验研究

运用1998-2007年中国工业企业微观数据计算了我国31个制造行业集聚指数（EG指数）,采用LP方法估计了企业的全要素生产率（TFP）,考察了制造业集聚与企业TFP的关系。研究发现,制造业集聚程度有逐年提高趋势‘集聚有助于企业全要素生产率的提高;集聚与生产率之间呈现“倒U型”演化关系。此外,由于中国制造业集聚程度仍然处于较低阶段,相对于低集聚度的行业而言,更高的集聚程度对企业生产率的贡献明显更高,这也为调整制造业产业集群发展政策提供了更多操作空间。     

企业诚信影响全要素生产率吗? ——基于纳税诚信的经验证据

企业诚信不仅是良好市场经济秩序的基础,同时也是经济高质量发展的重要内容.本文以国家税务总局公布的2014—2018年上市公司纳税诚信状况作为企业诚信的衡量指标,考察企业诚信经营对企业全要素生产率的影响.研究发现,诚信企业的全要素生产率显著高于非诚信企业;企业诚信会通过促进研发创新以及优化内部控制来提高企业全要素生产率.异质性分析表明,企业诚信对低市场化进程地区企业、国有企业全要素生产率的促进作用更为显著.研究结论不仅为推进我国企业诚信建设提供经验证据,也为企业转型升级、实现高质量发展提供路径参考.     

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。     

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。     

环境保护税对长江上游地区企业全要素生产率的影响

基于2015—2020年长江上游地区上市公司数据,采用双重差分法(DID),实证考察2018年实施的环境保护税政策对长江上游地区企业全要素生产率的影响。环境保护税会显著提高长江上游地区重污染企业的全要素生产率,该结果在一系列稳健性测试后依旧成立;环境保护税对企业全要素生产率产生影响需要一定的时间,说明环境保护税有一个相对长期的作用;相对于全要素生产率较高的企业,环境保护税对长江上游地区企业全要素生产率处于中间水平的企业具有更强的促进作用。     

租赁融资对企业全要素生产率的影响研究——基于2004—2019年中国上市公司的经验证据

当前学术界对租赁融资的政策效果存在一定分歧,租赁融资能否赋能企业生产效率、促进企业高质量发展成为关注的焦点.本文基于2004—2019年我国A股上市公司面板数据,实证研究租赁融资对企业全要素生产率的影响.研究发现:(1)租赁融资对企业全要素生产率有显著的正向影响;(2)当使用不同方法估计企业全要素生产率、按照注册地把上市公司划分为东中西部、划分不同的时间阶段进行回归,结论依然是稳健的;(3)使用PSM-DID进行内生性讨论,结论仍然成立;(4)引入融资成本、融资约束和技术创新等关键节点,发现租赁融资通过缓解企业"融资贵、融资难"的困境,促进企业技术创新,进而提升了企业全要素生产率.本文研究结果为支持租赁融资服务实体经济提供了新视角,并给出相应的政策建议.     

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。     

企业全要素生产率显著提高的法律因素

提高企业全要素生产率对我国转变经济发展方式具有重要意义。本文从融资约束视角出发,对《物权法》出台与企业全要素生产率的关系进行理论分析,并且以2004-2010年A股上市公司为样本进行实证检验。结果表明：《物权法》出台可以显著提高企业全要素生产率。机制分析表明：《物权法》出台通过缓解融资约束提升企业全要素生产率。异质性分析表明：法律制度环境越好,金融市场化程度越高,《物权法》出台提升企业全要素生产率的作用越大。     

全要素生产率与企业的发展

论文系统地介绍了全要素生产率的含义及其研究意义,建立了煤炭企业全要素生产率评价模型,首次分析了全要素生产率与各效率效益指标之间的内在联系,据此指出了煤炭企业的经营战略,并结合实例进行了测算与分析。     

全要素生产率增长率的测算方法应用述评

全要素生产率及其增长率分别反映了经济增长效率的静态与动态水平,由于学界对全要素生产率增长源泉的认知仍然存在分歧,其中,在要素范畴的选择与度量指标上的不同,是影响全要素生产率增长率测算值差异的基本理论因素。全要素生产率增长率的测算方法总体上可以分为增长核算法和经济计量法两大类,在应用具体测算方法的实证研究中要充分考虑测算方法的约束条件、应用领域、研究目标和所测算经济体的经济增长模式,在此基础上,今后在核算资本存量水平时要分时期和地区测算出固定资本投资价格指数和资本折旧率,以便提高其测算结果的可靠性。