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。     

扩大服务业开放与制造业全要素生产率提升

文章分析了扩大服务业开放影响制造业全要素生产率提升的机制,并选用中国2009-2019年15个制造业细分行业为研究样本进行实证分析。结果表明：扩大服务业开放能够通过中间投入效应、知识溢出效应和资源再配置效应三个渠道显著提升制造业全要素生产率;但受到各种因素制约,竞争效应并未通过中介机制检验。这项研究不仅有助于从理论上认识扩大服务业开放对推动制造业全要素生产率提升的作用机制,以及为评估现实影响提供直接的经验证据,而且就如何从扩大服务业开放角度探寻推动制造业全要素生产率提升进而促进制造业升级转型,也有重要政策启示。     

产业集聚与全要素生产率增长——基于重庆制造行业面板数据的实证分析

文章基于DEA的Malmquist指数法对2000-2011年重庆市27个制造业的全要素产率进行测算,并实证检验重庆市制造业产业集聚对全要素生产率增长的影响以及研发投入、外资直接投资和产业性质在其中的调节效应.研究结果表明:2000-2011年间,重庆制造业全要素生产率年均增长16.7％;重庆制造产业集聚促进了全要素生产率的增长;研发投入正向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;外商直接投资负向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;资本和技术密集型产业集聚对全要素生产率增长有显著的正向影响,资源和劳动密集型产业集聚对全要素生产率增长无显著的影响.     

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。     

ICT投资、装备制造业全要素生产率——基于技术吸收能力异质性的量化研究

本文实证研究ICT投资影响装备制造业全要素生产率的路径,并考虑各省吸收能力对两者关系的调节作用。实证研究发现,ICT投资对装备制造业全要素生产率有显著的正向促进作用,相比于技术效率路径,技术进步路径对于ICT投资提升装备制造业全要素生产率更具依赖性。因各省吸收能力异质性,ICT投资的正向影响也会表现出显著的差异性。面板门限回归模型进一步分析表明,人力资本、技术差距会左右ICT投资对装备制造业全要素生产率的作用。伴随着高人力资本水平和低技术差距的地区发展,ICT提高装备制造业全要素生产率的促进作用将逐步增强。     

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。     

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。     

中国装备制造业全要素生产率动态变动实证分析

装备制造业的发展水平是一国制造业整体水平的重要标志。我国装备制造业尽管取得了长足的发展,但仍然缺乏自主创新能力、量大质弱、低端产品比重高。通过Malmquist指数方法研究,对我国装备制造业1995-2008年间的全要素生产率动态变动进行实证分析,结果显示我国装备制造业全要素生产率年均提高6.4%,主要原因是技术变化水平的提高,且在不同时期技术效率和技术进步对我国装备制造业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。实证分析结果为未来我国先进装备制造业的发展提供了科学的参考。     

经济新常态下制造业全要素生产率的区域比较研究——基于福建省2001—2015年的面板数据

基于福建省2001—2015年间制造业的面板数据,论文采用Cobb-Douglas生产函数模型测算了福建省各地区制造业的全要素生产率。结果显示,福建省制造业全要素生产率平均值为17.47%,劳动的平均贡献率为40.67%,资本的平均贡献率为36.90%,说明福建省制造业主要还是依靠要素投入为主,集约化程度偏低;从地区差异情况来看,虽然厦门、福州、泉州、漳州的全要素生产率要比龙岩、南平及宁德地区相对较高些,但劳动投入的贡献率依然偏高。     

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。     

产能过剩、实质性创新与企业全要素生产率——基于制造业上市公司的实证分析

创新发展与产能过剩是中国当前经济发展过程中的两个核心议题,二者的关联性分析将为破解当前产能过剩问题提供理论支持.本文以制造业上市公司为研究对象,手工收集2010—2017年实质性创新数据及企业全要素生产率数据,实证考察了我国制造业上市公司产能过剩对企业全要素生产率的影响.结果表明,产能过剩会抑制企业的实质性创新产出与全要素生产率增长;同时,实质性创新在产能过剩和企业全要素生产率中发挥着中介作用,实质性创新与全要素生产率正相关.进一步研究发现,在市场化程度较快的地区,产能过剩对实质性创新与全要素生产率的抑制作用更强.因此,企业应加大技术进步和获取竞争优势的实质性创新,而不是仅仅追求创新"数量",才能提高企业全要素生产率,谋求企业长远发展.     

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。     

我国制造业技术效率的测算与变动研究

运用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist指数分析方法对2003—2011年我国制造业的全要素生产率(TFP)进行测算,从而得出我国制造业技术效率与技术进步的现状及发展趋势。结果表明,从2003—2011年期间,制造业各行业的全要素生产率平均年增长率为8%,技术进步的年均增长率为4.9%,技术效率的年均增长率为2.9%,由此看来,9年来在影响30个制造行业的全要素生产率的增长因素中,技术进步和技术效率同时起到作用,技术进步的效果稍加显著。     

供给侧结构性改革视角下全要素生产率提升的机理与路径

提升全要素生产率是供给侧结构性改革的目标,从要素分类的角度看,新要素、创新要素、制度要素等是全要素生产率提升中最重要的要素。供给侧结构性改革视角下全要素生产率提升,须降低对一般生产性要素的依赖,提高新要素、制度、改革和创新等管理要素的贡献率,既要通过存量调整解决历史遗留问题,更要在科技创新、制度变革、管理水平提高等方面做文章,依靠存量调整、增量支撑、要素升级、制度变革和科技创新等路径推进。     

基于SFA方法的中国智能制造业全要素生产率研究

本文基于随机前沿分析(SFA)和Malmquist法对我国2010—2018年的智能制造业①上市公司的全要素生产率进行了测算和分解,以探寻智能制造业的发展现状及存在的问题,从而找到提升路径.结果表明:智能制造业目前还处于规模递减的状态,但是发展潜力很大.智能制造业的全要素生产率年均增长为?5％,主要归因于技术水平的落后,说明智能与制造业的融合并没有消除"信息技术生产率悖论"的存在.我国依然要加大对技术创新的投入并加强对高素质人才和管理人才的投入,推进要素的优化配置以及增加资本的投入从而促进制造业的高质量发展.     

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。     

空间集聚、外商直接投资对中国家具企业全要素生产率的影响研究

以2005-2013年中国工业企业数据库中家具企业为样本,运用ACF-OP法测算中国家具企业全要素生产率,并分析了空间集聚和外商直接投资对中国家具企业全要素生产率的影响。结果表明,一,中国家具企业全要素生产率的核密度图接近正态分布。二,空间集聚不利于促进家具企业全要素生产率的提升,验证了威廉姆森假说。外商直接投资有利于促进家具企业全要素生产率的提升,并且空间集聚和外商直接投资二者的互动效应显著地促进了集聚经济的正外部性及家具企业全要素生产率的提升。三,出口对家具企业全要素生产率的影响显著为负,验证了家具企业"生产率悖论"的存在。同时,研发创新和企业年龄对家具企业全要素生产率的影响显著为正。     

知识密集型服务业生产率异质性的影响研究

结合“新”新经济地理学,测度知识密集型服务业全要素生产率及其分解的异质性特征和趋势,并构建中国知识密集型服务产业及细分行业集聚程度对全要素生产率影响的面板数据固定效应模型,探索其支撑高质量发展的影响因素和影响效应。研究发现：(1)中国知识密集型服务业在高质量增长方面尚存在短板且呈现异质性,存在内部效率结构不均衡、技术进步不足、技术生产率低下、规模效益尚未形成、有效供给不足、全要素生产率整体较为滞后等问题。(2)知识密集型服务业依然存在粗放型、滞后性的特征,各行业间异质性较大呈现出非均衡现象,各行业均由于技术效率水平影响整体全要素生产率的提升。(3)知识密集型服务业集聚程度的上升对城市效率的提升具有显著的促进作用,但呈现出“倒U”型关系,需要引导各要素形成技术效应对全要素生产率的引领作用和结构效应对全要素生产率的支撑作用。     

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。     

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。