数据要素与新质生产力:基于企业全要素生产率视角

新质生产力以全要素生产率提升为标志、核心是创新,数据要素对于提升创新水平与全要素生产率具有重要意义。本文将国家级大数据综合试验区试点作为一次准自然实验,基于我国2009—2021年制造业和服务业上市公司面板数据,利用双重差分模型识别数据要素影响企业全要素生产率的因果效应与作用机制。研究发现:数据要素显著提升了企业全要素生产率,且对服务业企业全要素生产率的影响大于制造业企业;经过一系列稳健性检验后上述结论依然成立。机制分析结果表明,数据要素主要通过数字化变革和创新对企业全要素生产率产生间接影响。调节效应表明,产业融合与数据要素会共同发挥作用、提升企业全要素生产率,且在中、高产业融合区域的作用效果没有显著差异,在低产业融合区域的效果不显著。

战略差异度、技术创新与企业全要素生产率——来自A股上市公司的经验证据

战略差异度对企业的影响是学术界关注的重要问题,而企业能否通过加大战略差异度进而提升全要素生产率为研究企业战略决策方面提供了不同的切入点。采用2009-2020年沪深A股上市公司的数据样本,实证检验了战略差异度对企业全要素生产率的影响。研究结果表明,战略差异度对企业全要素生产率起到显著的正向作用,技术创新在战略差异度影响企业全要素生产率的传导路径上存在中介效应。进一步研究发现,高行业竞争水平、高信息透明度和低融资约束企业的战略差异度越大对全要素生产率的正向作用越显著。研究丰富了全要素生产率的相关文献,并为其提供了研究的新视角。同时有助于企业利益相关者理解战略决策的经济后果,对指导和促进企业进行战略变革及获取竞争优势提供理论参考。

数字经济、绿色创新与企业绿色全要素生产率

文章从绿色创新视角切入,以2011—2022年中国沪深A股重污染行业上市公司为样本,实证考察了城市数字经济对重污染企业绿色全要素生产率的影响效应和内在机制。研究发现:数字经济对重污染企业绿色全要素生产率具有显著的提升作用,且对国有性质和中小城市的重污染企业的促进作用更强;绿色创新是数字经济驱动重污染企业绿色生产的重要传导机制,但仅绿色发明专利申请量有中介效应,增加绿色实用新型专利不是数字经济提升重污染企业绿色全要素生产率的有效途径;数字经济对重污染企业绿色全要素生产率的推动作用表现出边际效应递增的非线性特征,且两者之间的关系存在绿色创新的门槛约束,随着绿色发明专利和绿色实用新型专利申请量的增加,数字经济对重污染企业绿色全要素生产率的促进作用分别表现出效应增强和效应减弱的非线性特征。

绿色信贷、产业结构优化与绿色全要素生产率

推动绿色全要素生产率提升,对生态环境保护和经济可持续发展具有重要意义。基于2005-2020年中国省级面板数据,运用超效率SBM-GML模型测算出绿色全要素生产率,采用空间杜宾模型、面板门槛模型和空间门槛模型研究绿色信贷、产业结构优化对绿色全要素生产率的综合作用机制。研究发现:绿色全要素生产率具有正向“空间传染”特性,其提升主要源于绿色技术进步,而非技术效率变化;绿色信贷有助于提高本地区绿色全要素生产率,并通过空间溢出效应对周边地区产生抑制作用;产业结构优化显著提升了本地区绿色全要素生产率,其中,高级化和生态化还存在明显的空间溢出效应,前者会抑制邻近地区绿色全要素生产率提升,而后者促进了其增长;门槛效应检验表明,产业结构优化水平提升到一定程度后,绿色信贷对本地区绿色全要素生产率的作用效果将显著增强,而对于不同维度,这一作用效果只存在高级化和合理化的门槛特征;空间门槛模型显示,本地区产业结构优化水平的提高会减小绿色信贷对邻近地区绿色全要素生产率的抑制作用。

人工智能影响我国全要素生产率的机制与效应研究

人工智能作为引领新一轮科技革命与产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,有利于提升全要素生产率。本文分别基于宏观省级层面和微观企业层面的数据,利用企业机器人数据和智能制造试点示范项目的准自然实验,采用交叠DID和双重机器学习等方法实证识别了人工智能对全要素生产率的作用效应。研究结果表明,人工智能发展应用在宏观和微观两个维度均较为显著地促进了我国全要素生产率的提升。在宏观层面,人工智能对东部沿海地区全要素生产率的作用效应强于对中西部地区的影响;对高市场竞争环境下的全要素生产率作用效应更明显。在微观层面,人工智能对低技术企业全要素生产率的影响强于对高技术企业的影响,对规模较大企业的影响强于对规模较小企业的影响。人工智能提升全要素生产率的机制包括提高要素配置效率、降低企业成本和增强企业研发能力。本文研究结论对于进一步深化人工智能与实体经济融合,提升全要素生产率,实现经济高质量发展具有明确意义。

东北三省耕地利用格局变化对粮食全要素生产率的影响

耕地是粮食生产最基本的要素,当前粮食需求扩大与粮食生产区域性不足矛盾突出,寻求更合理的耕地利用格局来实现粮食全要素生产率的提升具有重要意义。本研究基于土地利用/土地覆被变化(LUCC)遥感监测数据,应用GIS软件提取东北三省2000、2005、2010、2015年耕地利用格局相关数据,同时运用数据包络分析模型估算了2000、2005、2010年和2015年东北三省区域和市域粮食全要素生产率。在耕地利用格局变化分析和粮食全要素生产率测算的基础上,从耕地利用格局变化的角度选取指标构建面板数据模型,定量分析其对粮食全要素生产率的影响。结果表明:东北三省市域粮食全要素生产率4个时期均值分别为0.81、0.78、0.82和0.83,粮食全要素生产率空间分布从最初的相对均匀到局部集聚;耕地转出率和耕地斑块破碎度与粮食全要素生产率呈负相关关系,耕地面积比例、耕地转入率和耕地斑块聚合度与粮食全要素生产率呈正相关关系;东北三省粮食全要素生产率提高主要源于耕地面积增加、林地和未利用地向耕地的转入以及耕地在流域的聚合,粮食全要素生产率的降低主要源于耕地转入减少和建设用地对耕地的嵌入式占用。研究表明,严格规划耕地利用格局、持续开展土地整理、提高耕地聚合度,可在保证耕地有效数量的同时,提高耕地利用格局的集聚性和合理性,促进粮食全要素生产率的提升。

全要素生产率视角下数字经济对农业碳排放影响——来自中国农业的经验证据

数字经济在蓬勃发展的同时表现出碳减排效应。理论上,数字经济可以通过提升农业全要素生产率,从而赋能农业碳减排。实际操作中,利用熵值法测度了2014—2020年中国30个省份农业农村数字经济发展指标,利用中介模型分析农业全要素生产率在数字经济影响农业碳排放的过程中的中介效应。在此基础上进行计量分析结果表明:中国农业数字经济蓬勃发展的同时呈现出区域发展不均衡态势,东部的农村数字经济发展水平高于中西部。数字经济能够显著降低农业碳排放强度,但是这种减排效应具有明显的区域差异,西部地区减排效果明显优于东部和中部地区。数字经济在降低农业碳排放强度的过程中,农业全要素生产率发挥了部分中介效应,中介效应占比为31.1%。这一结论在进行一系列的稳健性检验后仍然成立。

税收营商环境优化与企业全要素生产率——来自税务系统“放管服”改革的经验证据

优化税收营商环境不仅是提高企业生产效率和推动企业转型升级的重要战略举措,而且对实现经济高质量发展具有十分重要的现实意义。本文基于2013—2020年A股上市公司数据,并借助税务系统“放管服”改革试点这一准自然实验,构建多期双重差分模型,实证考察了税收营商环境优化对企业全要素生产率的影响。研究表明,税务系统“放管服”改革对企业全要素生产率具有显著的正向影响,且该结论经过一系列稳健性检验依然成立。机制检验结果显示,税收营商环境优化主要是通过降低交易成本水平、提升资源配置效率以及鼓励技术创新来提高企业全要素生产率。异质性分析表明,对于中西部地区企业、非国有企业、环境不确定性高企业和成熟期企业,税收营商环境优化对企业全要素生产率的促进作用相对更加突出。随后的进一步分析表明,税收营商环境优化在提升企业全要素生产率的同时显著促进了企业经营规模扩大和产业链扩张。本文以上研究结论不仅能使我们更好地认识税收营商环境优化的经济效应,更是为培育有利于激发市场主体活力及推动企业提质增效的税收营商环境提供了经验证据与有益启示。

数字普惠金融能否提升农业全要素生产率?——基于跨国面板数据的经验证据

全球经济数字化转型时代,研究数字普惠金融对农业全要素生产率的影响能为推动农业转型升级提供来自数字普惠金融视角的新解读。数字普惠金融既能通过促进农业科技创新提升农业全要素生产率,也能推动农业资本深化,加快农业全要素生产率收敛。在高附加值农业比重大、粮食业产量占比高以及农村金融市场完善的国家中,数字普惠金融对农业全要素生产率的促进效应更为明显,提升互联网普及度在数字普惠金融影响农业全要素生产率的进程中发挥着正向调节作用。因此,应加快农村信息化设施建设,加大农业科技创新领域的普惠性融资支持,创新农业信贷支持投融资模式,推进数字普惠金融与现代农业融合发展。

低碳转型对企业全要素生产率的影响研究

在提出“双碳”目标的背景下,为缓解全球气候变化带来的恶劣影响,企业亟须低碳转型以实现可持续发展和提升市场竞争力。选取2008-2021年A股上市公司面板数据为样本,通过Python爬取关键词测度企业低碳转型,研究表明低碳转型程度对企业全要素生产率有正向影响,其影响机制是:低碳转型程度高的企业,市场地位会提高,将获得更多绿色贷款和减少融资约束,最终促进企业全要素生产率提升。该结论通过一系列稳健性检验后依然有效。进一步研究发现,国有企业、非两职合一和位于东中部地区企业,进行低碳转型对企业全要素生产率的正向影响更加显著。研究结论为进一步促进企业低碳减排提供了理论依据。

增值税减税能否提高制造业企业全要素生产率?--基于增值税税率下调事件的经验研究

深化税制改革是激发市场主体活力、加快制造业转型、实现经济高质量发展的重要路径。基于2016—2020年中国沪深A股上市公司数据,研究了2018年和2019年增值税税率下调对制造业企业全要素生产率的影响。研究发现,增值税减税提高了制造业企业的全要素生产率。异质性分析结果显示,对于市场竞争地位高、国有产权、处于成熟期以及高市场化地区的企业而言,增值税减税对全要素生产率的提升效应显著。渠道分析表明,研发投入、人力资本投入以及资本配置效率是增值税减税影响企业全要素生产率的主要渠道。因此,政府部门应继续深化增值税改革,缩小制造业与其他行业的税率差异,切实减轻制造业企业税收负担,同时应加大对民营、初创等弱势企业的财政扶持力度,全面提高各类企业的全要素生产率。

数字化转型能提升农业企业全要素生产率吗?

基于2007—2020年我国A股上市农业企业的微观数据,实证分析数字化转型对农业企业全要素生产率的影响及其机制。研究表明,数字化转型有利于提升农业企业的全要素生产率。机制检验表明,数字化转型通过提高资金利用率、降低超额雇员率、增大研发投入来提高农业企业全要素生产率。调节效应检验表明,营商环境不确定性、行业竞争强度加剧将削减数字化转型对农业企业全要素生产率的提升效果。异质性检验表明,数字化转型对小规模农业企业、处于成长期和成熟期的农业企业、国有农业企业、两职分离的农业企业全要素生产率的提升作用更为显著。为此,政府等治理主体应完善数字基础设施,营造良好营商环境和市场竞争秩序,优化农业企业数字化转型的外部环境;同时农业企业也要根据自身发展实际,科学配置资金、技术、劳动力等资源,选择适宜的数字化转型路径。

数字基础设施建设能够促进城市绿色全要素生产率提升吗?——来自“宽带中国”试点政策的准自然实验

为探究数字基础设施建设对中国经济绿色发展的赋能效应,本文基于2008—2019年中国285个地级市的面板数据,以“宽带中国”战略试点政策为准自然实验,采用双重差分法实证考察数字基础设施建设对城市绿色全要素生产率的影响。研究发现:数字基础设施建设对中国城市绿色全要素生产率的提升具有较为显著的正效应,且该结论得到一系列稳健性检验的支持;技术创新能力提升和产业结构升级是数字基础设施建设影响城市绿色全要素生产率的两条重要途径;数字基础设施建设对于经济较发达、技术创新能力较强、产业结构水平较高的城市而言,提升绿色全要素生产率的效果会更加明显。本文结论为充分发挥中国数字基础设施建设的绿色赋能作用、实现经济增长与绿色发展双赢提供理论和实践参考。

经营杠杆与企业全要素生产率

本文结合我国供给侧改革及推动经济高质量发展的现实背景,探讨企业杠杆风险的重要来源——经营杠杆是否及如何对企业全要素生产率产生影响。研究发现,经营杠杆的增加会显著抑制企业全要素生产率的提升。拓展性研究表明:(1)增加企业融资约束、降低企业投资效率,是经营杠杆抑制企业全要素生产率提升的重要作用机制;(2)经营杠杆降低企业全要素生产率的作用仅在企业面临更高的经营风险和调整成本时显著,表明企业自身面临较高的经营风险及调整成本水平,是经营杠杆降低企业全要素生产率的重要条件。本文的研究不仅丰富了全要素生产率的影响因素、经营杠杆经济后果的相关文献,对于落实结构化去杠杆,提高企业全要素生产率,实现经济高质量发展,也具有重要启示意义。

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011-2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。

供应链数字化能否提高企业全要素生产率?

本文将供应链创新与应用试点工作视为企业供应链数字化建设的准自然实验,基于2012—2022年中国沪深A股上市公司数据,采用双重差分倾向得分匹配法(PSM-DID)实证检验供应链数字化对企业全要素生产率的影响及作用机制。研究结果显示:供应链数字化能提高企业全要素生产率;供应链数字化对国有企业、低供应链集中度企业、产业链上游企业和营商环境优势区企业全要素生产率的促进作用更显著;供应链数字化通过增强企业创新能力、提升供应链效率和降低企业交易成本提高企业全要素生产率。本文不仅有助于厘清供应链数字化对企业全要素生产率的作用机制,而且为企业通过供应链数字化转型实现高质量发展提供了经验证据。

数字普惠金融、企业全要素生产率与绿色创新

绿色创新是企业提升绩效获得持续发展的重要动力,数字普惠金融和企业全要素生产率对企业绿色创新具有重要影响。以2011—2021年A股上市公司为样本,运用面板回归模型检验数字普惠金融对企业绿色创新的影响。研究发现:数字普惠金融对企业绿色创新具有显著促进作用,特别是相对于非国有企业、低污染行业和东部地区企业而言,数字普惠金融对国有企业、高污染行业和中西部地区企业的绿色创新促进力度更大;此外,企业全要素生产率(TFP)是数字普惠金融对企业绿色创新影响的中介,发展数字普惠金融可以提高企业TFP,从而推动企业绿色创新;环境监管在数字普惠金融与企业绿色创新之间发挥着积极的调节作用,提升环境监管水平将进一步增强数字普惠金融对企业绿色创新的促进作用。

农产品贸易促进了中国农业绿色发展吗?——基于农业绿色全要素生产率视角

农业绿色全要素生产率的提高有助于农业绿色化转型与可持续性发展。基于2006—2020年中国30个省份数据,选择SBM-ML指数法,利用MaxDEA软件测算农业绿色全要素生产率,使用系统GMM模型与动态面板门槛模型实证检验农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响。研究发现:农产品贸易能够有效提升农业绿色全要素生产率并且其影响效应存在区域异质性,在东部地区较为显著;农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在地区经济发展水平的门槛效应,地区经济发展水平越高,农产品贸易对农业绿色化发展的正向溢出作用越明显。因此,各省份要推动农产品贸易的持续健康发展,政府应当依照地区贸易发展状况与经济发展水平因地制宜地制定有关农产品贸易政策,充分发挥农产品贸易的正向溢出作用,促进农业绿色发展。

环境规制与绿色全要素生产率:促进还是抑制?

在“双碳”背景下通过制定环境规制政策提高绿色全要素生产率,推动经济绿色发展具有现实意义。以2000—2020年我国30个省级行政区的面板数据为基础,构建超效率(SBM—GML)模型阐释环境规制与绿色全要素生产率之间的内在逻辑,在分别控制时间和地区的双固定效应和面板分位数回归模型(PQRM)的基础上得出以下结论:(1)环境规制对绿色全要素生产率的作用效果是先抑制后促进;(2)由于经济发展水平的区域性差异,环境规制对高端分位点省级行政区的绿色全要素生产率的促进程度远小于低端分位点省级行政区;(3)技术进步是我国东、中、西和东北等地区绿色全要素生产率提高的关键因素,全域技术效率尤其是规模效率是阻碍绿色全要素生产率提升的关键因素。因此,地方政府首先要结合当地资源禀赋及自然环境承受能力,完善环境规制政策,缩小区际差异;其次要加强基础性研究,破除技术垄断,优化生产流程,提升规模经济,提高绿色全要素生产率。

ESG信息披露与企业全要素生产率

在全面贯彻新发展理念的时代背景下,ESG信息的长期价值属性日益显现,企业在经营活动中积极践行ESG理念更是提升自身可持续发展能力的重要手段。因而,企业ESG信息披露作为重要的非财务信息影响企业的生产经营活动成为企业和学术界关注的焦点。因此,基于2009—2021年沪深A股企业数据,研究ESG信息披露对企业全要素生产率的影响及其作用机制。研究发现:第一,ESG披露对企业全要素生产率会产生显著的促进作用,在经过一系列内生性和稳健性检验后结论依然成立。第二,中介机制表明,ESG信息披露通过提高创新水平和人力资本水平两条路径作用于企业全要素生产率,具体来说,ESG信息披露可以提高创新产出、提高员工信任水平和优化企业人力资本结构进而提升企业全要素生产率。第三,ESG信息披露在市场化程度较低和外部分析师关注较高时对企业全要素生产率存在更为强烈的提升作用。研究结论对于构建和完善具有中国特色的ESG信息披露机制,推动企业进行ESG信息披露,培育ESG竞争优势,健全中国资本市场监管环境,实现经济高质量发展具有启示意义。