企业税负结构、税收成本粘性与全要素生产率

从税源的纳税人结构来看,我国税收收入主要源于企业,宏观层面的税制结构在微观领域主要投射为企业税负结构,税制结构对经济效率的宏观影响会通过企业税负结构对微观全要素生产率的促进或抑制来实现。因此,基于上市公司微观主体实证检验企业税负结构变化对微观全要素生产率的影响,可以验证税制结构对经济效率的宏观治理效应。研究结果表明:现行以间接税为主的企业税负结构对全要素生产率具有显著的抑制作用,具体表现为企业增值税负与企业所得税负比值越大,对全要素生产率抑制作用越强。进一步研究结果表明:企业税负结构是通过增加税收成本粘性对全要素生产率产生抑制作用;在当前税收立法水平与税制安排下,税收征管在企业税负结构抑制全要素生产率中发挥了正向调节作用。

劳动力成本上升、要素替代与农业全要素生产率

随着中国城市化和工业化的推进,农业劳动力大量转移,为经济持续增长提供了重要动力。然而,劳动力成本上升对农业全要素生产率可能造成负面影响,尤其是对于机械难以替代劳动力的地区和作物,其负面影响更大。本文基于1993-2015年中国2463个县的非平衡面板数据进行实证研究,结果表明:劳动力成本上升对中国农业全要素生产率有显著的负面影响。为了刻画要素替代,特别是机械替代劳动力的作用,本文探究不同坡度和不同作物的影响。研究发现,一方面,耕地中坡耕地比例高的地区,机械更难替代劳动力,劳动力成本上升对农业全要素生产率的负面影响更大。另一方面,与粮食作物相比,经济作物生产中机械更难替代劳动力,因此劳动力成本上升将导致种植结构的趋粮化,考虑到经济作物相对高效,这会导致总体农业全要素生产率的下降。

不同规模生猪养殖的成本收益及全要素生产率的动态实证分析

探究不同生猪养殖模式的盈利能力和全要素生产率,对于生猪行业高质量发展和保障猪肉有效供应具有重要意义。该文利用2009-2019年的省级面板数据,对不同养殖模式的成分收益进行分析,并利用DEA模型的Malmquist指数方法,对不同生猪养殖模式的全要素生产率进行测度及分解。结果发现:规模养殖模式具有成本比较优势,规模养殖利润高于散养,呈现周期性波动,且散养模式波动最大。不同养殖模式的全要素生产率都表现为略微提升,这主要是由于技术变化的改善,且技术效率却呈现总体下降的特征,其下降是纯技术效率和规模效率的双拖累作用所致。基于此,提出了规模化养殖、政策补贴和提高全要素生产率的建议。

机会成本视角下新疆肉牛养殖的全要素生产率测度——基于DEA-Malmquist指数分析

在传统肉牛养殖全要素生产率的研究中,机会成本的考量往往被忽视。然而,不考虑机会成本会导致对养殖户在肉牛养殖中的隐性投入被忽略,从而无法真实地反映肉牛养殖的全要素生产率。为了准确测算新疆肉牛养殖的全要素生产率,在以2008—2022年新疆肉牛主产值为产出指标,以仔畜费、饲草料费、人工费为投入指标的基础上引入机会成本要素,采用DEA-Malmquist指数从静态和动态视角对新疆肉牛养殖的技术效率和技术进步的相关情况进行分析。结果表明:从静态角度来看,新疆肉牛养殖的水平并不高,收益较低,主要受到规模效率的影响,个别年份受到纯技术效率的影响,说明在目前的养殖规模和技术水平下,新疆肉牛养殖的效益尚未达到理想状态,仍有较大的提升空间;从动态角度来看,新疆肉牛养殖全要素生产率变动的主要原因是技术进步,说明随着新技术的不断应用和推广,新疆肉牛养殖的生产效率有望得到进一步提升。最后,从优化养殖规模和布局、加强技术创新与推广、加大对职业养殖户的培育等3个方面提出促进新疆肉牛产业高质量发展的的对策建议。

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。

技术进步偏向与要素配置对我国林业全要素生产率的影响

技术进步是促进林业全要素生产率增长的重要动力,聚焦林业技术进步偏向、要素配置与全要素生产率之间关系进行研究,为充分发挥林业技术进步的带动力提供量化支持,助力我国林业经济高质量发展。采用2005—2021年我国31个省(自治区、直辖市)面板数据,分别构建全样本及四大区域的超越对数生产函数进行实证分析。结果发现:技术进步偏向、要素配置状态是我国林业全要素生产率增长的重要引擎;林业全要素生产率增长存在地区差异,各区域全要素生产率增长率均有所下降,但下降程度不同;技术进步偏向并不总是促进林业全要素生产率增长,四大区域的林业技术进步在多数年份偏向于资本与林地;部分地区的林业全要素投入与要素效率状态未完全相适应,要素配置有待改善;技术进步、技术效率变化存在区域差异。在此基础上,从促进区域间交流合作、调整生产技术进步方向、改善要素配置、提高科技创新能力等方面提出促进我国林业全要素生产率增长的建议。

董事会非正式层级与企业全要素生产率

提高全要素生产率是企业实现高质量发展的动力源泉,董事会成员由于社会资本不同而形成的非正式层级对公司治理以及全要素生产率有重要影响。本文以2010~2021年沪深A股上市公司为研究对象,探索董事会非正式层级对企业全要素生产率的影响。研究结果表明:董事会非正式层级越清晰,企业全要素生产率越高;董事会非正式层级可以通过技术创新和代理成本影响全要素生产率;在非两职合一、董事会规模较小的企业中,董事会非正式层级对企业全要素生产率的正向作用更显著,在受到儒家文化影响的企业中这种正向作用会随之加强。本文从董事会角度拓展了全要素生产率的影响因素研究,可为企业优化董事会结构提供参考。

客户波动性对企业全要素生产率的影响研究

从动态的客户关系视角出发,以2012-2021年A股制造业上市公司为研究对象,基于资源依赖、客户关系管理和信号传递理论,构建了竞争情境下客户波动性对企业全要素生产率的分析框架,运用有调节的中介模型揭示它们之间的经济意义。结果表明,客户波动性对企业全要素生产率有显著负向影响,客户波动性会通过提升管理成本率来抑制企业全要素生产率的提高;从有调节的中介效应来看,客户波动性与企业竞争地位的交互效应会负向调节企业管理成本率在客户波动性与企业全要素生产率之间的中介关系。异质性检验发现,在非国有企业和竞争地位较低企业中,客户波动性对企业全要素生产率的抑制作用更为显著。

数字经济和实体经济融合对企业全要素生产率的影响

文章以中国A股2011—2021年上市公司为研究对象,实证检验了数字经济和实体经济融合对企业全要素生产率的影响。结果表明,数字经济和实体经济融合显著正向影响企业全要素生产率,数字化转型和交易成本发挥着中介效应。进一步分析表明,数字经济和实体经济融合对企业全要素生产率的积极影响在东部地区、制造业、高人力资本以及大企业中更为明显。地方政府可通过实施差异化的发展战略加深数实融合;同时应重视企业数字化转型升级,为中小企业发展提供政策倾斜和资金支持。

互联网应用对中国制造业全要素生产率的影响研究

基于中国A股上市公司数据,实证检验制造业企业互联网应用对全要素生产率的影响及作用机制。结果显示:互联网应用通过节约交易成本这一主要渠道显著地提升了制造业企业全要素生产率;互联网应用对西部地区制造业企业、资本密集制造业企业、出口型制造业企业全要素生产率的提升效果更显著;互联网应用通过节约销售成本和管理成本提升了制造业企业全要素生产率,且管理成本节约对全要素生产率提升的作用更大。因此,应提升制造业企业互联网应用的深度与广度,将节约的销售成本与管理成本投入研发活动之中,推动制造业全要素生产率提升。

绿色金融政策与绿色企业全要素生产率——基于《绿色信贷指引》实施的经验证据

如何更好推进绿色金融发展,加大对环境友好型企业的金融支持,是引导和推动绿色经济发展从而实现经济高质量增长的重要问题。本文从全要素生产率的角度切入,借助2012年颁布实施《绿色信贷指引》这一事件,采用双重差分模型考察绿色金融政策对绿色企业全要素生产率的影响。研究发现,《绿色信贷指引》实施后,相对于非绿色企业,绿色企业的全要素生产率得到显著提升,表明绿色信贷政策对绿色企业具有积极的生产率促进效应,且这一效应在企业所处地区经济发展压力小、金融契约执行效率高以及产品市场竞争激烈的情况下更为明显。机制检验表明,绿色信贷政策缓解了绿色企业的融资约束,使其获得了更多长期借款,同时也降低了管理层的代理成本,从而提升全要素生产率。绿色信贷政策还有助于绿色企业实施实质性创新活动,加大研发投入力度,提升创新专利质量。本文研究表明,绿色金融政策引导资金流向资源节约的环境保护型产业,有利于促进绿色企业生产率提升,从而助力实现经济高质量发展。

数字金融对制造业企业全要素生产率的影响研究

本文选取2011-2021年沪深A股2470家制造业上市企业作为研究对象,在理论分析的基础上,通过对数字金融影响制造业企业全要素生产率的实证研究,发现数字金融对制造业企业全要素生产率的提高具有积极的推动作用。从机理上看,数字金融可以通过降低债务融资成本这一路径,提升制造业企业全要素生产率。研究结论为政策制定和调整提供了有益参考。

基于C-D生产函数的全要素生产率的测度及应用

科学测度全要素生产率,对于引导企业健康成长和经济高质量发展具有重要意义。基于主动性决策理论,运用势分析方法,将势效系数引入Cobb-Douglas生产函数,导出全要素生产率测度模型及分析框架,即全要素生产率等于单要素生产率的加权几何平均数;在此框架下,对河北省2018—2022年连续在册的517家科技型中小企业进行了实证分析。研究结果发现,无论是从河北省科技型中小企业总体概况还是基于地区分布、行业分布,全要素生产率普遍呈现增长趋势,而资本产出率增速较低是限制企业全要素生产率增长的重要原因。提高经济发展质量,关键是要提高全要素生产率,编制全要素生产率指数,建立京津冀数字技术协同创新共同体,依法规范资本行为等。

内部控制、成本粘性与企业全要素生产率

着力提高全要素生产率是推动高质量发展的重要环节。文章选取2010-2020年沪深A股上市公司为研究样本,分析内部控制与成本粘性对企业全要素生产率的影响及其作用机制。结果表明,有效的内部控制能够显著提高企业全要素生产率,且成本粘性在其中发挥部分中介作用;相较于非国有企业,国有企业内部控制对全要素生产率的促进作用更显著,但成本粘性的中介效应有所弱化;高水平外部治理有利于发挥内部控制对企业全要素生产率的提升作用。据此,为着力提升企业全要素生产率,可以围绕完善企业内部控制制度、重视企业成本管理以及改善外部治理环境等方面持续发力。

中国全要素碳生产率及时空分异研究——基于中国30个省份的数据

运用EBM模型和全局Malmqusit-Luenberger指数对2011—2020年中国30个省份的全要素碳生产率(TFCP)进行测算,采用核密度函数和Dagum基尼系数及其分解法考察中国全要素碳生产率的时空分异特征。研究表明:(1)中国全要素碳生产率总体呈上升趋势,其中西部地区全要素碳生产率增长速度最快,整个样本时期内西部地区TFCP增长水平最高,之后依次是东部地区和中部地区,东北地区最低且自2015年起TFCP出现负增长并且趋势不断扩大。(2)通过核密度函数分析发现:全要素碳生产率水平存在区域差异,全国和四大区域内全要素碳生产率水平的绝对差异均呈一定的上升趋势,但随着时间的推移,全要素碳生产率水平高的省份与其他省份之间的差距有所缩小;近年来东中西地区极化现象减少,东北地区部分年份极化现象明显,变化规律性较小。(3)通过Dagum基尼系数及分解分析发现:从时序发展过程来看,西部地区和东北部地区的全要素碳生产率在十年间呈上升趋势,东部和中部地区的地区内则呈现下降趋势;从空间分异来看,西部和东北部地区之间的空间分异程度最大,东—中部地区、东—东北地区、东—西部地区之间的整体走势相近,中—西部地区、中—东北地区、西—东北地区之间的整体走势相近,区域间分异程度都呈现明显的扩大趋势。

共同机构所有权对企业全要素生产率影响分析

生产要素配置问题是研究社会进步的基本问题,也是探讨转型升级的首要问题,企业全要素生产率已成为微观企业绩效和经济高质量发展的重要标志之一。文章基于我国2006—2021年上市公司数据,实证分析共同机构所有权对企业全要素生产率的影响,研究表明:共同机构所有权通过促进数字化转型、降低代理成本、加强企业创新来提高企业全要素生产率,共同机构所有权的协同治理效应在国有企业、公司治理水平高、审计师监督水平低的样本中更为明显。该结论为企业全要素生产率的研究提供了新的洞见,为经济高质量发展提供了有益探索,也为监管机构规范和引导共同机构所有权的发展提供了借鉴与参考。

企业数字化转型与全要素生产率

基于2013~2022年沪深A股非金融类企业数据,实证分析企业数字化转型与全要素生产率之间的关系。结果表明,企业数字化转型会提升全要素生产率,该结论通过了内生性和稳健性检验;机制分析表明,企业代理成本、税费成本在数字化转型与全要素生产率间具有部分中介效应;进一步的研究表明,在国有企业、市场势力较弱的样本中数字化转型对全要素生产率的促进效果更加突出。研究揭示了企业数字化转型的赋能作用,为企业数字化发展的战略决策提供了启示。

全要素生产率会影响成本函数估计吗

不同于传统的成本函数实证研究,本文关注企业间异质的全要素生产率对成本函数估计的影响。为此,本文首次从CES生产函数推导出一个包含全要素生产率的完整的成本函数模型,并以我国大型重化工企业2003—2007年的样本进行回归,同时使用传统模型与SFA模型回归,以进行方法论的比较。结果表明,全要素生产率确实对成本函数估计产生了重要影响,改良前的传统模型可能出现"遗漏变量"问题,使似不相关回归产生内生性问题。三种方法的回归结果表明:非国有企业的规模经济效应是显著的;但国有企业的规模经济检验结果却不稳健,不同方法的测度结果不一致。因此,对规模经济的测度应该尽量考虑到企业异质性,并使用多种检验方法,以保证政策干预的有效性。

资本市场开放视角下的大农业企业全要素生产率研究——基于融资约束和代理成本的中介效应

“三农”问题是制约经济高质量发展的基础性难题,探寻如何解决农业相对生产效率低,提高农业全要素生产率成为全面推进乡村振兴进程中的重要课题。对此,基于2008—2020年“大农业”上市公司面板数据,采用OLS、PE、LP和OP等不同方法测算出大农业企业全要素生产率,并据此为被解释变量构建多时点DID模型,系统评估“沪深港通”对大农业全要素生产率的影响及其机制。研究发现:“沪深港通”资本市场开放显著促进了大农业全要素生产率的提升,并通过PSM-DID、安慰剂等系列稳健性检验。异质性表明在国有属性的大农业企业、传统的农林牧渔业中,提升效应表现得更为明显。机制研究表明“沪深港通”资本市场开放通过缓解融资约束和降低代理成本途径,对大农业全要素生产率产生了正向的促进效应。

非国有股东委派高管与国企全要素生产率——基于混合所有制改革背景

立足于“治理”与“管理”相融合的视角,选择2008—2020年A股主板国有企业上市公司数据为样本,实证检验了非国有股东委派高管与国有企业全要素生产率的关系、路径机制及影响因素。研究结果表明,非国有股东委派高管有利于促进国有企业全要素生产率的提升,通过降低双重代理成本和提高资本运营效率促进国有企业全要素生产率的提升。进一步研究发现,非国有股东委派高管在竞争类国有企业与垄断类国有企业均能促进全要素生产率的提升,但在垄断类国有企业提升空间更大。研究结论揭示了混合所有制改革不能仅停留在“资本”融合、“治理”融合层面,还需要“管理”融合,有助于认识到非国有股东深度参与国有企业经营管理对全要素生产率提升的重要意义,为混改实践中非国有股东委派高管提供了证据支持。