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。     

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。     

制造业上游垄断对出口技术复杂度的影响——基于中国制造业微观数据

出口技术复杂度在很大程度上反映了一国在国际分工中的地位,是贸易强国建设的重要内容.文章基于中国制造业微观数据,探究了制造业上游垄断对出口技术复杂度的影响.研究发现:制造业上游垄断显著降低了中国企业出口技术复杂度,在控制内生性和改变测度方法之后,这一结论依然成立.进一步分析发现:制造业上游垄断对混合贸易企业、本土企业、东部地区企业及技术密集型企业出口技术复杂度的抑制作用大于对加工贸易企业、外资企业、西部地区企业、劳动及资本密集型企业出口技术复杂度的抑制作用.此外,技术创新、企业进入退出是制造业上游垄断影响出口技术复杂度的两个重要渠道.因此,在供给侧结构改革过程中要重视上游行业市场化改革,打破制造业上游垄断,助力中国制造迈向全球价值链中高端.     

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。     

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。     

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。     

出口产品多样性与中国制造业全要素生产率关系的研究——基于制造业行业面板数据的实证分析

本文首先通过理论分析阐述了有关产品多样性与生产率之间的关系,随后利用我国2001至2009年分行业面板数据进行了实证研究。研究发现:(1)我国的出口产品多样性与生产率大致上呈现出了负相关性,而且结果是稳健的。但对于具有不同特点的行业,其影响会有所不同;(2)从总体上来看,R&D投入和行业规模都对生产率有正向促进作用;外资因素和出口密集度也同样表现出了积极的影响;(3)本文没有发现加工贸易单独或通过多样性降低生产率的确切证据,这说明加工贸易不是导致我国出口产品多样性负作用于生产率的主要原因;(4)对于劳动密集型行业和资本密集型行业,出口产品多样性有着不同的作用,其对前者生产率的影响是不显著的,对后者生产率影响则是较为显著的负向作用。     

制造业全要素生产率测算及影响因素研究

Hsieh和Klenow提出了一种测算全要素生产率与资源配置效率的模型,龚关和胡关亮对该模型进行了扩展。文章在龚关和胡关亮研究的基础上,突破了投入要素的产出弹性只与行业有关的假设,构建了一个新的异质产品的垄断竞争模型。然后结合企业的微观数据,测算了中国制造业的资本配置效率、劳动配置效率和全要素生产率。最后,根据Olley和Pakes的方法测算了制造业的技术进步水平,并从技术进步和资源配置的视角分析了中国制造业全要素生产率的影响因素。研究发现：2001-2007年制造业全要素生产率平均每年增长4.93%;由于资本配置效率和劳动配置效率的双重下降,2007年以后全要素生产率明显下降;就全要素生产率的地区差异看,中西部地区越来越高,而东部地区越来越低。     

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。     

制造业集聚影响城市绿色全要素生产率的门槛效应

以2006—2015年中国274个地级市的面板数据为基础,实证分析制造业集聚对城市绿色全要素生产率影响的门槛效应。研究发现,全样本下制造业集聚与绿色全要素生产率之间呈倒"N"型关系。考虑城市级别和城市规模后,不同类型城市的制造业集聚门槛效应存在差异。高级别城市中,随着制造业的不断聚集,制造业集聚对绿色全要素生产率的促进作用逐渐减小,并最终变为负向;一般城市中,制造业集聚跨越门槛值以后,对绿色全要素生产率的不利影响将明显减弱;小城市只要迈过第一个门槛值就可以发挥制造业集聚对绿色全要素生产率的正向作用。环境规制、科技投入以及经济发展水平都对城市绿色全要素生产率有积极影响。     

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。     

物流业和制造业融合发展对全要素生产率的影响

基于2006—2020年的省际面板数据,使用耦合协调度模型测算我国物流业和制造业的融合发展水平。研究发现：我国各省份物流业和制造业融合发展度逐步上升,总体上处于低水平向高水平过渡的协调阶段。（1）省际之间物流业与制造业融合水平存在差异,其中浙江、江苏、山东和广东的融合发展水平最高,中部和西部省份融合发展水平提高较快,吉林、黑龙江和辽宁三省则有退步。（2）使用固定效应模型检验两业融合发展对全要素生产率的影响,发现两业融合发展度的提高能够促进区域全要素生产率的提升,该结论在利用IV-GMM和IV-LIML等模型估计下依旧显著。（3）两业融合发展度的提高一方面可以推动全要素生产率边界的扩大,另一方面有利于实际效率趋近最优效率。     

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.     

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。     

体育用品制造业空间集聚与全要素生产率变化——理论机理与实证检验

体育用品制造业是我国国民经济中具有相当体量规模的重要产业,也是深化供给侧结构性改革的主战场。运用Malmquist生产率指数法测算2004—2013年15个省区体育用品制造业全要素生产率,结果显示:体育用品制造业全要素生产率年均增长3.7%,技术变化是增长动力源泉。基于动态面板回归模型的结果显示,主营业务收入区位熵、企业平均资产规模、区域人口平均受教育年限均对体育用品制造业全要素生产率有显著正向影响。指出,新常态下我国体育用品制造业应坚持走集群化、规模化、集约化的发展道路。     

企业进入退出与制造业全要素生产率动态演化

以中国制造业企业为对象,融合BHC和MP分解法的优势,研究存续企业、进入企业和退出企业对制造业行业全要素生产率变动的影响。研究发现,中国制造业全要素生产率呈上升趋势且增速加快,这主要源于存续企业和退出企业的共同贡献,进入企业和退出企业对制造业全要素生产率变动的影响分别呈现负向作用和正向作用,存续企业主要通过技术进步和资源配置优化提高制造业全要素生产率。分地区考察发现,进入企业、存续企业和退出企业对不同地区制造业全要素生产率的变动作用方向基本一致,但在具体贡献度上则表现出显著的区域异质性。     

产业集聚对制造业绿色全要素生产率的影响——基于长短期行业异质性视角的经验分析

采用2006-2015年制造业行业的面板数据,从行业异质性视角入手,运用广义最小二乘法和变系数模型,实证检验了产业集聚对制造业绿色全要素生产率的差异化影响效应、异质滞后效应、异质交互效应以及异质短期波动效应。研究表明:多数行业的产业集聚显著地推动了绿色全要素生产率的提升,但部分行业的影响效应并不显著甚至呈现出负相关关系。这说明产业集聚并不是在所有行业都表现为规模效应,部分行业的拥挤效应超过了规模效应。从滞后效应来看,每个行业随着滞后期的增加表现出异质性的变化规律:正（负）向效应逐渐增强、逐渐减弱、先增强后减弱、先减弱后增强、一直不显著等。从交互效应来看,企业平均规模越小的行业越容易从产业集聚中获取正向效应;大部分行业的国有产权和资产专用性都在一定程度上对产业集聚的绿色生产率效应的发挥产生了抑制作用,但少数行业与之相反,如交通运输设备制造业、医药制造业等,这些行业的国有产权和资产专用性反而发挥了正面效应;在短期内,大部分行业的产业集聚并不能有效推进绿色全要素生产率的增长,只有纺织服装鞋帽制造业、非金属矿物制品业和专用设备制造业的产业集聚的短期效应显著;从长短期效应的对比来看,大部分行业的长期和短期效应呈现出差异化特征。因此,政府在制定集聚政策时不应该忽略不同行业的差异,对所有制造业行业采取"一刀切"的集聚促进措施,而应根据不同行业的具体影响规律和所处的集聚阶段,制定有针对性的,动态调整的集聚政策。     

北京制造业全要素生产率持续增长的对策研究——基于DEA的Malmquist生产率实证分析

1997-2006年期间,北京市制造业的全要素生产率(TFP)年均增长率为10.2%,TFP的增长主要得益于技术进步,而技术效率则出现年均2.4%的衰退,对其产生负面影响。因此,要继续推动北京制造业生产率的增长,必须在保证技术进步、加大技术研发投入的同时,对技术效率进行优化和提高。不断提高企业的经营管理水平,有效组织和整合企业资源,加大制造业产业布局的调整力度,实现产业规模经济以及协同效应。