“营改增”、税赋降低与企业生产率提升

为探究“营改增”政策对企业全要素生产率的影响及其机制,采用中国2000～2017年的上市企业数据建立理论模型,使用双重差分法实证检验“营改增”政策如何通过减税效应、研发效应和分工效应影响企业全要素生产率;依据资本密集度、企业规模与产业关联度差异对企业进行分样本回归,考察“营改增”改革对异质性企业生产率的差异化影响。研究认为,“营改增”改革减轻了中国企业税收负担,同时通过促进企业研发与产业链专业化分工的途径提高了中国企业的全要素生产率;“营改增”带来的研发创新效应体现出对大企业研发促进更大的熊彼特效应,带来的专业化分工效应对全要素生产率的提升依赖于产业链的完整度;税制改革增强了高产业关联度行业中的企业专业化分工水平对全要素生产率的影响,对低产业关联度行业的专业化分工提高全要素生产率的影响有着消极作用。     

裁员会提升企业全要素生产率吗？——来自世界银行调查问卷的证据

裁员是企业常见的战略调整手段之一,裁员如何影响企业绩效在学术界一直存在争议。利用世界银行中国调查问卷,重点探讨裁员对企业全要素生产率的影响。裁员会显著降低企业全要素生产率,这一结论通过了相关稳健性检验。机制探讨发现,裁员会通过加剧幸存员工的工作强度从而对企业全要素生产率产生负面影响;而企业的融资约束状况能够有效调节裁员对企业全要素生产率的不利影响,企业面临的融资约束越低,越能缓解裁员对企业全要素生产率的负面影响。异质性分析发现,正式工、非国有企业、中小微型企业以及资本密集型企业的裁员会对企业全要素生产率产生更多负面影响。     

空间集聚与企业全要素生产率——基于中国工业企业数据库的考察

基于新经济地理学理论,考察空间集聚对企业全要素生产率的影响关系及内在机制。采用1998—2007年《中国工业企业数据库》及对应的《中国城市统计年鉴》构建面板数据模型进行计量检验。研究结果显示：空间集聚程度与企业全要素生产率之间存在典型的“倒U”型关系;空间集聚有利于通过增强企业竞争行为提升资源配置效率来促进企业全要素生产率。认为,当前中国大多数城市并未呈现过度集聚现象,城市化进程中应该实现市场在资源配置中的决定性作用。通过实现要素在空间层面的自由流动,在加强空间集聚外部性的同时,促进资源配置效率,从而实现微观企业生产效率的提升。     

技术融合能否促进企业全要素生产率的提升——基于动态能力调节效应和门槛效应的研究

采用2014—2018年A股上市公司面板数据,研究技术融合对企业全要素生产率的影响,并引入企业动态能力,分析动态能力对技术融合与企业全要素生产率之间关系的调节效应和门槛效应。结果表明：技术融合对企业全要素生产率具有显著的正向影响;企业动态能力对技术融合与企业升级之间存在显著的正向调节效应;动态能力对两者间关系的调节效应在企业产权性质、行业、规模方面存在异质性。通过进一步门槛检验,发现技术融合对企业全要素生产率提升存在非线性关系,只有当企业动态能力达到一定阈值,技术融合才能有效促进企业全要素生产率的提升。     

竞争政策、企业全要素生产率与资源配置效应——基于异质性发电企业的检验

将发电环节从纵向一体化结构中剥离后引入竞争是输配售电环节改革的基础,也是建立电力竞争性批发市场,形成供给侧和需求侧互动响应的前提。在竞争政策的作用下,中国发电行业已形成国有发电企业、民营及外资发电企业并存的格局。在对微观发电企业全要素生产率进行测算的基础上,构建实证模型对发电行业竞争性改革的效果进行检验,发现相比于产权改革,竞争引入后市场集中度的降低对发电行业效率的提升作用更为显著。进一步,通过核密度图以及BHC、GR分解方法对发电行业的资源配置效应进行分析,结果表明:发电行业的资源配置状况随时间不断优化,但较低的“进入效应”预示着非国有资本进入发电行业的“玻璃门”仍然存在。因此,现阶段应继续深化投资体制改革,加强发电市场竞争,并逐步推进输配售电环节改革。     

区域创新绩效对全要素生产率的影响研究——以长江经济带为例

基于长江经济带2006—2020年108个城市的面板数据,采用社会网络分析法、面板门槛模型和面板分位数模型实证研究创新绩效对全要素生产率的影响效应。研究结果表明,城市在区域创新网络中的影响力和控制力(度数中心性)与该城市全要素生产率间存在显著的倒“U”型关系,城市创新能力正向影响全要素生产率;区位异质性分析发现,度数中心性对全要素生产率的倒“U”型影响只存在于下游地区,度数中心性正向影响中游地区全要素生产率的提升,创新能力的增强能有效提升下游地区全要素生产率;不同节点强度城市的创新能力具有非对称性,在度数中心性排名前14%的城市,创新能力对全要素生产率的影响更强;当度数中心性低于门槛值时,其对全要素生产率产生积极影响,度数中心性高于门槛值时,则会抑制全要素生产率的提升;不同分位点上创新绩效对全要素生产率的影响呈现差异性。     

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。     

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.     

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。     

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。     

绿色金融提高企业全要素生产率了吗？——基于绿色金融改革创新试验区的准自然实验

发展绿色金融既是实现“双碳”目标的战略举措,也是赋能企业绿色转型和促进经济高质量发展的重要途径。基于绿色金融改革创新试验区政策构建多期DID和DDD模型,利用2010—2021年中国沪深A股上市公司数据,分析绿色金融对企业全要素生产率的影响效果及其作用机制。研究发现：绿色金融能够显著提升企业全要素生产率。绿色金融通过促进技术创新与缓解融资约束两个中间机制影响企业全要素生产率,且这种影响在不同融资需求、产权性质、发展规模的企业之间和“两高一剩”与非“两高一剩”的行业之间存在显著异质性。为此,进一步推进绿色金融改革创新,持续增加绿色金融产品供给,加大对中小型民营企业技术创新的支持,帮助企业有效缓解融资约束,对于全面提升企业全要素生产率有着重要作用。     

我国电信行业经济效率分析

本文采用对数形式的时变技术效率随机前沿生产函数模型,对我国电信行业的全要素生产率进行了分解与实证研究,并与37个大中型工业企业的总体情况进行了对比;接着分析了垄断与经济效率之间的关系,结果显示当电信行业垄断程度降低时,全要素生产率的增长速度放慢,前沿技术进步加快,资源配置效率加强,规模总报酬递减。     

清洁生产环境规制与企业环境绩效

推动企业清洁生产对实现中国经济高质量发展具有重要意义。利用2003年开始实施的行业清洁生产标准这一准自然实验,基于1998—2012年中国工业企业数据库和企业污染排放数据库匹配数据,采用多期双重差分法对清洁生产环境规制的环境治理效果进行评估。研究表明:清洁生产环境规制降低了企业污染排放强度,且这一减排效应在东部地区、国有、大规模及高耗能企业,在高技术和重污染行业中更为明显。进一步探究企业污染减排的内在机制,研究发现,清洁生产环境规制的实施能够倒逼企业从事绿色技术创新活动,提高绿色全要素生产率进而实现污染减排,这为“波特假说”提供了微观层面的证据支持。此外,清洁生产环境规制通过强化市场选择机制加速了企业的优胜劣汰,这表现为清洁生产环境规制所形成的资金和技术壁垒提高了行业准入门槛,阻碍潜在企业的进入。对于在位企业而言,清洁生产环境规制在降低高生产率企业退出市场概率的同时也迫使低生产率企业不得不退出市场。     

民族地区金融发展与绿色全要素生产率增长——以乌江流域为例

通过综合指数法和考虑非期望产出的非径向距离函数,分别测算了乌江流域民族地区县域金融发展水平和绿色全要素生产率增长情况,并基于1999²015年数据和SysGMM估计方法,研究了民族地区金融发展对绿色全要素生产率的影响。结果显示,样本地区金融发展水平总体较低,但乌江中下游民族地区优于上游地区;绿色全要素生产率年均增长0.6%,下游地区好于上中游地区。进一步实证研究表明,民族地区金融发展的技术进步效应促进了绿色全要素生产率的增长,但技术效率改进效应还没有得到体现;不同区域有所不同,上中游地区金融发展阻碍了绿色全要素生产率的提高,但下游地区却相反;分时期的估计显示,金融发展对绿色全要素生产率的影响尽管差异不大,但对绿色技术进步和技术效率的影响却是2007年前高于2007年后。     

市场化程度、资源错配与企业全要素生产率

在有效识别市场化程度与企业全要素生产率之间因果关系的基础上,揭示了“市场化程度——资源错配改善——企业全要素生产率提升”的传导机制,并实证检验了市场化程度对于企业全要素生产率的影响。研究表明:市场化程度对企业全要素生产率的影响呈现倒U型特征,市场化程度对地区资源错配的影响呈现U型特征,且这种影响存在所有制属性和地区异质性。进一步研究表明,资源错配对企业全要素生产率影响的传导机制既来自其对企业所有制行为变化的影响,也来自于其对企业规模扩展的影响,表现为资源错配程度越低,提高了国有企业的退出概率,降低了非国有企业的进入门槛以及生产率越高的企业越容易获得生产资源。     

进口替代农产品企业的技术投入与经销商数量关系研究

对于由一个实施进口替代政策的上游垄断农产品企业和n个下游农产品经销商组成的简单两层农业供应链,利用博弈论分析方法研究了经销商数量对于上游垄断农产品企业技术投入的影响,提出了理性上游垄断农产品企业会随着下游经销商数目的增长主动增加技术投入的结论。     

市场化对绿色全要素生产率的影响

基于2005—2017年中国30个省级面板数据,实证检验了市场化对绿色全要素生产率的影响效果与影响路径。研究表明,市场化对绿色全要素生产率具有显著的促进作用,且市场化通过显著改善劳动力市场要素扭曲程度和资本市场要素扭曲程度的作用路径提高了绿色全要素生产率水平。地理区位异质性检验结果表明,市场化促进绿色全要素生产率存在显著的地理区位异质性。为克服市场化内生性问题,进一步依据2015年自由贸易试验区设立批复政策事件,运用双重倍差法（Differences-In-Differences,DID）分析并检验了市场化对绿色全要素生产率显著促进作用这一结论的稳健性。     

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。     

股权激励行权业绩考核如何影响企业全要素生产率

厘清实施股权激励计划及其行权业绩考核对企业全要素生产率的影响,对助推企业高质量发展具有重要的现实意义。研究发现：（1）相对于非股权激励公司,实施股权激励计划能够提高全要素生产率,股权激励行权业绩考核目标越大,股权激励强度越大,能够促进全要素生产率提升。进一步研究表明,股权激励行权业绩考核对公司技术效率具有显著的抑制作用,对公司技术进步具有显著的促进作用,因此,股权激励行权业绩考核对全要素生产率的提升作用主要是通过促进技术进步来实现的。（2）非线性效应检验结果表明,净资产收益率的非线性效应不明显,净利润增长率对全要素生产率的影响呈倒“U”型非线性关系,随着行权业绩考核目标的增大,高管行为存在着由协同动机向自利动机转化的倾向。（3）异质性效应分析表明,在国有控股公司中,降低国有股权能够增强股权激励行权业绩考核对全要素生产率的促进作用;在非国有控股公司中,增加国有股权能够增强其激励效应,这从一个侧面反映了推进混合所有制改革、发展混合所有制经济的必要性和重要性。上述结论丰富了高管股权激励的经济后果研究,为强化公司内部治理机制、促进全要素生产率提升进而助推高质量发展提供实证参考依据。