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全要素生产率提升中“结构红利假说”的非线性检验——基于285个城市面板数据的双门限回归分析 被引量:22

A Nonlinearity Test for the Structural Bonus Hypothesis in Total Factor Productivity Growth——Double-threshold Regression Analysis of 285 Cities in China
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摘要 已有关于"结构红利假说"的文献大多基于线性模型,但产业结构升级过程中存在着经济增长的"结构性加速"和"结构性减速"阶段,表明产业结构升级对社会生产率的影响很可能是非线性的。本文基于2002—2015年中国285个地级及以上城市的面板数据,采用双门限回归模型考察产业结构升级对全要素生产率的非线性影响,并结合城市要素禀赋结构和产业结构变迁成本进一步分析非线性关系的形成机理。研究发现,中国地级及以上城市全要素生产率提升中存在"结构红利";产业结构升级对全要素生产率的影响是非线性的,随产业结构升级的推进先逐渐递增后逐步减弱;分样本看,副省级城市或直辖市全要素生产率提升中的"结构红利"效应最显著;产业结构升级对中国全要素生产率增长的影响主要是通过技术效率途径,而技术进步途径贡献不足。 The existing literature about the structural bonus hypothesis are mainly based on the linear model, however, structural reduction phase and the structural increase phase of economic development in the process of industrial reflects the nonlinear relationship between upgrading industrial structure upgrade and total factor productivity. Based on panel data of 285 cities in China from 2002 to 2015, this paper uses a double-threshold regression model to investigate the nonlinear relationship between industrial structureupgrade and total factor productivity. The results support the structural-bonus hypothesis,and the threshold effect is effect of upgrading industrial structure on total factor productivity firstly strengthens and raising degree of upgrading industrial structure. Moreover, it is found that upgrading ind significant. The positive then weakens with the ustrial structure affects productivity growth mainly through the improvement of technical efficiency rather than technology progress.
作者 曾起艳 曾寅初 王振华 ZENG Qiyan;ZENG Yinchu;WANG Zhenhua(Renmin University of China,Beijing 100872;Shenyang Agricultural University,Shenyang 110866)
出处 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2018年第9期29-40,共12页 Research on Economics and Management
基金 国家自然科学基金青年科学基金项目"县域全要素生产率提升中的结构红利:基于要素配置视角的测度 分解及其决定研究"(71503173) 沈阳市哲学社会科学专项资金资助课题"转型创新背景下沈阳市全要素生产率提升中的结构红利研究--与中国其他城市的对比分析"(17088)
关键词 结构红利假说 产业结构升级 全要素生产率 门限回归模型 structural bonus hypothesis upgrade of industrial structure total factor productivity threshold model
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