国际产业转移、空间溢出与全要素生产率

文章应用索洛余值法,基于2000—2018年的面板数据测度了京津冀地区的全要素生产率(TFP),并构建反距离权重矩阵的空间滞后模型(SLM)与空间误差模型(SEM),运用空间回归模型偏微分方法对国际产业转移的空间技术溢出效应进行解析。实证结果表明:京津冀地区全要素生产率存在负向空间溢出效应,全要素生产率较高的地区对邻近地区有负向影响;国际产业转移与本地区全要素生产率呈负相关关系,其对相邻地区的空间溢出效应尚未形成;从直接效应看,研发投入、人力资本、基础设施与经济密度指标均对本地区全要素生产率产生正向影响,产业结构对本地区全要素生产率的影响为负;从间接效应看,仅人力资本指标对邻近地区全要素生产率呈显著负向影响。     

政府数字治理、营商环境与城市创新

文章基于2017—2020年中国272个地级及以上城市的样本数据,运用面板固定效应模型与空间杜宾模型实证分析了政府数字治理对城市创新的影响效果、作用机理和空间溢出效应。研究发现：政府数字治理对城市营商环境与创新产出均具有正向促进作用;政府数字治理可以通过营商环境的间接作用对城市创新产生正向影响;考虑空间效应后,政府数字治理对城市创新的空间溢出效应为正却不显著,表明目前政府数字治理对城市创新发展的正向溢出效应较为有限。     

数字经济、要素禀赋结构升级与共同富裕

文章采用2012—2021年我国省级面板数据,运用空间杜宾模型实证考察数字经济、要素禀赋结构升级与共同富裕三者之间的关系。研究结果表明：共同富裕具有显著正向空间相关性;数字经济与共同富裕间存在正相关关系,且这一作用存在空间溢出效应;数字经济对共同富裕的促进作用在创新创业能力较强地区与西部地区更为显著;数字经济能够推动要素禀赋结构升级,间接促进本地区与周边地区共同富裕,且这一作用在西部地区更为显著。     

人力资本对绿色全要素生产率的影响

文章基于2005—2019年中国省级面板数据，采用SBM-Malmquist指数法测算了绿色全要素生产率，构建FGLS模型分析了人力资本对绿色全要素生产率的影响并探究了自然资源禀赋的调节效应。研究发现，我国绿色全要素生产率变化总体呈上升趋势，且技术进步贡献率较大；人力资本对绿色全要素生产率提升具有显著的驱动作用，相比低、中水平的人力资本，高水平人力资本对绿色全要素生产率的促进作用更强；丰富的自然资源禀赋会弱化人力资本对绿色全要素生产率的正向影响。     

数字经济、空间效应与全要素生产率

当前,数字经济蓬勃发展,已成为经济增长的新动能。本文从数字产业化与产业数字化 两个维度,采用主成分分析法构建了数字经济发展水平的指标体系,并利用2004-2017年我国省际面板 数据,在克服内生性问题的基础上,实证分析了数字经济发展对全要素生产率的影响。研究发现,数字 经济发展显著促进了全要素生产率的提升。但较之高生产率地区和东部地区,数字经济发展对低生产率地区和中西部地区全要素生产率的提升作用更大。就机制而言,人力资本投资与产业结构升级是数 字经济影响全要素生产率的两个渠道。进一步的空间计量分析表明,数字经济发展不仅会提升本地区 的全要素生产率,还存在显著的空间溢出效应,有助于提升邻近地区的全要素生产率。本文的研究为评估数字经济发展的影响效果提供了数据支撑和分析视角,也为探寻全要素生产率的提升路径提供了政策参考。     

我国省际绿色全要素生产率的空间计量分析

随着国际经济形势和经济理论的发展,绿色全要素生产率更能科学的反映当前环境资源刚性约束下的区域经济发展质量.文章首先利用DEA-Malmquist指数方法估算出2003-2012年间我国省际绿色全要素生产率,之后利用空间面板计量方法侧重研究了表征技术进步的自主创新和技术引进,反映技术效率的经济发展水平及产业结构对我国省际绿色全要素生产率的影响.结果表明:本地区的产业结构和自主创新对省际GT-FP有显著的正向影响作用,而技术引进和经济发展水平对其影响作用却不显著,甚至于相邻地区的技术引进对省际GTFP有显著的消极影响作用.     

数字普惠金融对企业全要素生产率的影响

文章选取2011—2018年我国A股上市公司作为研究样本,实证分析数字普惠金融对企业全要素生产率的影响,以及企业创新在数字普惠金融与企业全要素生产率之间的中介效应和产权性质、信息披露质量对数字普惠金融和企业全要素生产率之间关系的调节效应。结果显示：从全样本检验结果来看,数字普惠金融程度加深能够给企业的全要素生产率带来正向影响;从中介效应分析结果来看,企业创新是数字金融正向影响企业全要素生产率的一个中介因子。进一步检验发现,企业的信息披露质量越高,数字普惠金融对这类企业全要素生产率的影响越大。数字普惠金融会对民营企业的全要素生产率产生更大的影响。     

数字经济、产业结构升级与全要素生产率

文章在分析数字经济发展对全要素生产率影响机理的基础上,基于2010—2019年我国省际面板数据,应用中介效应模型考察数字经济发展对全要素生产率增长的促进效应。结果表明,总体上数字经济可有效通过产业结构升级促进全要素生产率的增长。分区域看,数字经济对我国东部、中西部省份的产业结构升级均起到显著促进作用,但在产业结构升级和全要素生产率的优化方面,东部地区数字经济发展的作用明显高于中西部地区。     

长江经济带高质量发展效率测度

文章基于全要素生产率测度理论,利用2011—2019年长江经济带城市面板数据,采用面板随机前性。结果表明:资本投入、劳动力投入、土地投入、知识增长都对高质量发展效率产生正向影响;长江经济带的高质量发展效率存在省份之间以及省份内部自身的差异性,地区发展不平衡;长江经济带的高质量发展效率存在空间正自相关性,具有显著的空间集聚效应;对外开放程度、产业结构和能源消耗对高质量发展效率存在显著的正向影响,政府规制、基础设施对高质量发展效率存在显著的负向影响。     

数字经济对制造业转型升级的影响

文章旨在研究数字经济发展对制造转型升级的影响及作用机理,并采用2011—2018年我国省级面板数据进行实证检验。研究发现：数字经济对制造业转型升级具有显著促进作用;数字经济通过提升地区创新能力和全要素生产率促进制造业转型升级,且二者对制造业结构高级化的中介效应显著强于对制造业结构合理化的中介效应,全要素生产率的中介作用显著强于创新能力的中介效应。中介效应的异质性检验表明,相较于混合技术创新,实质性技术创新对制造业转型升级的中介效应更强,这种差别来源于数字经济对不同创新形式的差异化影响。     

气候变化、碳减排与全要素生产率

以产业结构调整为重点的碳减排行动是应对气候变化与保障经济高质量运行的重要实践。文章利用1998—2020年我国30个省会（首府）城市的数据,实证分析碳减排对气候变化与全要素生产率之间的关系的调节效应,并着力探究其传导路径与异质性特征。结果表明：积极的碳减排通过产业结构合理化缓解极端气温变化对全要素生产率的不利影响。从地区异质性来看,在经济欠发达城市或创新能力强的城市调节作用更显著。考虑经济活动的空间相关性时,碳减排的调节作用存在显著的负向溢出效应。     

数字经济的增长效应及其影响机制

文章测度了2011—2020年中国30个省份数字经济发展的综合水平,并在此基础上进行实证分析。结果表明：数字经济对于经济增长具有加速效应,经过一系列稳健性检验后结论依然成立。异质性分析结果显示,东、中、西部地区数字经济发展水平存在显著差异,其增长效应也存在差异,数字经济的增长效应在东部地区较中西部地区更明显。机制分析结果显示,贸易开放度对数字经济的增长效应具有“U”型调节作用,全要素生产率则具有正向调节作用。     

服务业地理集聚对全要素生产率影响的实证分析

文章利用EG指数对我国2003～2010年14个细分服务行业的空间地理集聚程度进行了测算,运用门限回归模型就服务业集聚对全要素生产率的影响进行了实证分析,结论表明:我国服务业整体集聚结构较差,各行业的集聚程度有所不同;不管是个体固定效应模型还是门限回归模型都表明,我国服务业集聚主要是推进了服务业的技术进步从而促进了服务业全要素生产率的提高;门限回归模型还表明服务业空间集聚对服务业全要素生产率的影响存在门限效应,其影响主要是正向影响的边际效应将逐步减弱,服务业空间集聚应该有一个最佳规模.     

中央环保督察与地区绿色全要素生产率——基于事件研究法的分析

开展中央生态环境保护督察是近年来我国环保领域的重大改革举措，绿色全要素生产率是反映地区经济活动绩效与环境成本的重要指标。文章基于事件研究法，对中央第一轮环保督察行动前后我国市级面板数据进行动态效应分析，结果显示：整体上第一轮中央环保督察的短期环境成本效应大于节能减排效应，综合效应为负；第一轮中央环保督察对不同产业结构地区的绿色全要素生产率影响存在明显差异，处于产业升级路径两头的地区综合效应为负，处于产业升级路径中游的地区绿色全要素生产率综合效应为正；不同批次接受中央环保督察的地区，其绿色全要素生产率所受影响无显著差异，被督察地区不存在政策模仿效应。     

绿色金融、碳排放规制与企业绿色全要素生产率

文章选取2011—2021年沪深A股上市能源企业作为研究样本,采用多元回归模型实证探究绿色金融、碳排放规制与企业绿色全要素生产率的内在关系。研究显示：绿色金融能促进企业绿色全要素生产率提升;碳排放规制在绿色金融影响企业绿色全要素生产率的过程中起正向调节作用,即碳排放规制程度越高,绿色金融对企业绿色全要素生产率提升的驱动作用越强。中介效应检验发现,绿色金融通过提升绿色技术创新效益、优化资源配置结构,进而促进企业绿色全要素生产率提高。因此,提出构建“常态化”的绿色金融服务体系、建设“规范化”的碳排放治理机制、加快“科学化”的创新基地平台建设、加快“精准化”的资源配置结构升级的建议,为促进经济“低碳”发展与企业绿色全要素生产率提升提供经验证据。     

信息化对高技术产业全要素生产率的影响分析——基于面板门限回归模型的实证研究

在知识生产函数模型框架下,选取2001—2014年中国28个省份高技术产业的面板数据,采用面板门限回归模型实证分析了信息化对高技术产业全要素生产率的影响。研究发现:信息化水平对高技术产业全要素生产率具有显著影响,且受到市场化程度的制约而存在双重门限效应;随着市场化程度的提高,信息化水平对高技术产业全要素生产率的影响程度进一步增强;人均研发资本投入、出口交货值和政府研发投入对高技术产业全要素生产率有显著的正向促进作用,技术引进有正向影响但不显著。     

京津冀城市群工业绿色全要素生产率的时空特征、动态演进与趋势预测

京津冀城市群工业发展面临着资源短缺和环境污染的双重束缚,提高绿色全要素生产率成为破解京津冀工业高质量发展与生态环境之间矛盾的关键。文章基于2004—2019年京津冀城市群工业数据,采用改进后的RSBM-ML模型从空间和时间两个维度测算了京津冀工业绿色全要素生产率指数,并使用Kernel密度估计、传统和空间马尔科夫链模型对工业绿色全要素生产率的动态演进和趋势预测进行了分析。结果表明：京津冀城市群工业绿色全要素生产率指数呈现上升趋势,技术效率变化指数和技术进步变化指数均呈现递增的趋势;京津冀城市群工业绿色全要素生产率内部差异逐渐加大,出现右拖尾的特征,技术效率和技术进步差异增加,技术进步的贡献率明显高于技术效率;空间因素对京津冀城市群绿色全要素生产率具有显著影响,高水平邻域对于本地区的工业绿色全要素生产率具有拉动作用,而低水平邻域会阻碍本地区工业绿色全要素生产率上升。     

数字经济发展对创业活跃度的空间溢出效应研究

数字经济作为引领经济发展的新引擎,其数字化、平台化等特性打破了传统经济发展的区域和空间障碍,对区域创业活跃度产生了深远影响。选取2011—2019年省际面板数据,从数字经济科技创新、数字经济基础建设、数字化人才培养、数字化产业发展及数字普惠金融五个维度测度数字经济综合发展水平,运用空间杜宾模型实证检验数字经济对创业活跃度的影响。研究的主要结论有：数字经济的发展呈现出显著的空间异质性,东部地区数字经济发展速度较快,中部与西部地区发展相对较缓;数字经济对创业活跃度存在空间溢出效应,主要表现在正向的直接效应和总效应两个方面;数字经济五个维度变量对创业活跃度影响的空间效应性质存在差异,数字经济基础设施建设及数字化产业发展对创业活跃度存在空间溢出效应,数字经济科技创新对创业活跃度存在空间虹吸效应,数字化人才培养及数字普惠金融对创业活跃度的空间溢出效应不显著。研究认为应加大中西部地区数字经济的发展力度,平衡各地区数字经济的发展水平,加快数字化产业转型,释放数字红利;推进数字新基建的建设力度,合理配置各地区数字经济资源;推进传统产业与数字技术的深度融合,搭建新型就业平台,促进创业活跃度。     

双向FDI协同、区域绿色创新与空间溢出效应

文章运用超效率SBM改进的三阶段DEA模型对中国30个省份的绿色创新效率进行测度,并运用空间杜宾模型,实证分析双向FDI协同发展对区域绿色创新效率的空间溢出效应。研究发现,双向FDI协同效应的增强不仅对本地绿色创新效率提升产生正向积极影响,还会提高相邻或地理属性相近省份的绿色创新效率。此外,这种空间效应呈现显著的区域异质性,具体表现为对中西部地区和经济欠发达地区存在积极的促进效应和空间溢出效应,对于东部地区和经济发达地区,双向FDI协同对绿色创新效率的影响在统计上并不显著。     

工业绿色全要素生产率增长的动力体系及驱动效应研究

在分析工业绿色全要素生产率影响因素的基础上,结合中国工业发展的现实,构建了包括基础动力和创新动力的工业绿色全要素生产率(GTFP)增长的动力体系,利用面板回归模型分析工业GTFP增长的驱动效应,研究发现:就整体而言,基础动力和创新动力呈现1∶1.05比例结构,创新动力要略强于基础动力;东部地区的创新动力要显著强于基础动力;中部地区基础动力仍占主导地位;西部地区两种动力发展趋势相当。进一步研究发现,创新动力对工业GTFP的驱动存在以人力资本水平为门槛变量的双重门槛效应。