数字经济产业政策对企业全要素生产率的影响——以高技术制造企业为例

以“国家信息化发展战略”为准自然实验,选取2011—2022年中国沪深A股上市制造企业作为研究样本,利用双重差分法验证数字经济产业政策影响高技术制造企业全要素生产率的作用机制。实证检验显示,数字经济产业政策正向影响高技术制造企业全要素生产率,同时在一系列稳健性检验后结果依旧稳健。机制检验表明,数字技术创新、资源错配缓解是数字经济产业政策影响高技术制造企业全要素生产率的关键机制。异质性检验证实,时期层面,数字经济产业政策对高技术制造企业全要素生产率提升具有长期效应、滞后效应,即政策实施后2~6年显著为正,在出台后第3年大幅度上升后保持平稳推进状态;企业层面,数字经济产业政策对非国有高技术制造企业、大型高技术制造企业、实施组织政治战略的高技术制造企业全要素生产率的提升作用显著;区位层面,对市场化水平较低、西部地区、高亲近及高清白政商关系下的高技术制造企业全要素生产率的提升作用更加明显。研究将“国家信息化发展战略”嵌入高技术制造企业层面进行政策效应评估,为推进“国家信息化发展战略”与提升高技术制造企业全要素生产率提供政策启示。

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。

制造业企业金融股权关联、技术创新与全要素生产率

制造业高质量发展是构建中国现代化产业体系的关键环节,提高金融服务实体经济的能力是实现制造业高质量发展的重要手段之一。文章基于制造业企业与金融机构的产业融合,以我国A股制造业上市公司2007—2022年数据为研究样本,探究制造业企业金融股权关联对其全要素生产率的影响以及技术创新的中介效应。研究发现:制造业企业金融股权关联对其全要素生产率有显著的促进作用,技术创新在其中发挥了中介效应,尤其是以发明专利为代表的实质性技术创新。进一步研究表明技术创新的中介效应在市场化程度低、行业技术性高的企业中作用更强。研究发现对引导我国制造业企业通过金融股权关联实践提升其技术创新,进而促进全要素生产率向高质量发展转型具有重要意义。

高新技术企业税收减免政策对提高全要素生产率的影响研究

文章运用2020—2022年度我国东部一城市的2万多家高新技术企业统计数据,采用固定效应模型,研究以研发加计扣除减免和高新技术企业所得税减免为代表的税收减免政策对高新技术企业全要素生产率的影响效应。基于创新要素投入和创新产出角度研究高新技术企业税收减免政策对全要素生产率的影响路径。研究结果表明:高新技术企业税收减免政策能够显著促进全要素生产率的提升。高新技术企业税收减免政策能够通过促进企业创新要素投入和创新产出,从而提升全要素生产率,相比较而言,创新产出的中介作用偏弱。相对来看,两类税收减免政策对初创期、非盈利组和民营企业的高新技术企业全要素生产率的影响效应较为显著。而在不同认定时限分组情况下,研发加计扣除减免对新晋高新技术企业的全要素生产率影响较大,而高新技术企业所得税减免对老牌高新技术企业的全要素生产率影响较大。

减税降费背景下企业税负对高技术制造业全要素生产率的影响研究

高技术制造业是经济高质量发展的重要引擎,全要素生产率是企业高质量发展的重要指标。本文选取2012—2021年我国高技术制造业上市公司的数据,研究减税降费背景下微观层面企业税负对全要素生产率的影响。研究表明,降低企业税收负担能够显著提升企业全要素生产率,不同产权性质和不同区域的企业差异明显。

环保信用评价提高企业绿色全要素生产率了吗?

环保信用评价是生态环境治理与经济绿色转型压力下的一种新型环境治理政策工具。以环保信用评价政策的实施作为一项准自然实验,选取2008—2019年沪深A股上市公司为研究对象,构建三重差分模型,考察了环保信用评价对企业绿色全要素生产率的影响。研究发现:环保信用评价政策显著提高了企业绿色全要素生产率。影响机制分析表明,绿色技术创新和绿色资源获取对环保信用评价政策促进企业绿色全要素生产率提高发挥了中介效应。进一步研究发现,环保信用评价与企业绿色全要素生产率之间的正相关关系在政府监管环境严格的地区、市场竞争环境激烈的行业以及社会信任环境良好的地区更加明显。结论提供了环保信用评价政策经济后果的经验证据,丰富了企业绿色全要素生产率驱动因素的研究文献,对政府部门进一步推广环保信用评价政策、积极引导企业实施环境向善行为、助力实现经济绿色可持续发展等具有建设性作用。

“双碳”政策与企业全要素生产率——基于高质量发展视角

提升企业全要素生产率,从高碳增长转向绿色发展,推动经济实现质的有效提升和量的合理增长是全面推进中国式现代化的必然要求。“双碳”政策的实施能否提升企业全要素生产率成为当前学术界关注的重要课题。本文结合2011~2022年沪深A股上市公司数据,比较“双碳”政策实施前后企业全要素生产率的变化态势。研究发现,“双碳”政策的实施对企业全要素生产率的提升存在“结构性”驱动效果。机制分析表明,“双碳”政策可以通过提高企业创新水平、缓解企业融资约束来提升企业全要素生产率。异质性分析发现,国有企业、大型企业以及制造业企业更易在“双碳”政策影响下提升全要素生产率,且相比东部、中部地区,“双碳”政策对西部地区企业的全要素生产率的提升作用更为明显。本文的研究结论为后续环境规制政策与企业发展的良性循环提供了参考,对助力经济高质量发展与绿色转型升级有重要意义。

企业ESG实践、全要素生产率提升与中国经济高质量发展——基于中国上市公司微观数据的分析

近年来,绿色发展和可持续发展理念逐渐深入人心,而以ESG为代表的绿色投资不仅为“双碳”目标的实现注入了新的动力,也为企业低碳转型、实现可持续发展奠定了基础。利用2012-2021年1 229家上市公司数据,从理论和实证两个方面研究企业ESG实践对全要素生产率的积极影响。研究发现:(1)企业ESG实践能够显著降低企业融资约束、优化人力资本结构、促进技术创新能力提升,从而实现全要素生产率的稳健提升;(2)在重污染企业及国有企业中,企业ESG实践促进全要素生产率的效果更加显著,对不同类型企业具有显著的非对称影响;(3)创新性地将企业ESG实践、全要素生产率及GDP进行联系,发现企业ESG实践对地区GDP有正向贡献,且从国家层面看,企业ESG实践对经济高质量发展发挥着日益重要的作用。

新能源企业技术创新投入对全要素生产率的影响——基于融资约束和政府补助视角

选用沪深A股2009—2022年新能源企业的面板数据,采用主成分分析和固定效应模型,经过回归分析后发现:新能源企业技术创新投入与全要素生产率呈现U型关系,这意味着只有当技术创新投入超过极值点时才会促进全要素生产率的提升;融资约束对全要素生产率的提升具有抑制作用;政府补助能调节融资约束对技术创新投入与全要素生产率的抑制作用,使全要素生产率得到提升。建议新能源企业增加技术创新投入或积极获取政府补助,以降低融资约束带来的压力,从而实现全要素生产率的提升。

人工智能背景下制造业企业全要素生产率的研究

我国人工智能技术的发展主要是从2006年深度学习网络兴起后开始的,由此不断向前推进。从经验上看,自2006年深度学习网络出现后,制造业企业全要素生产率随着其对人工智能技术应用的增加而有所提高。目前,在新一轮科技革命发展下人工智能技术的应用更是直接对制造业企业的全要素生产率产生了重要作用。本文主要通过双重固定效应模型考察人工智能技术对制造业企业全要素生产率的影响,研究结果表明:1) 人工智能技术对制造业企业的全要素生产率存在正向且显著的影响;2) 从地理位置角度来看,在东部地区,人工智能技术对制造业企业的全要素生产率的影响更大。The development of artificial intelligence technology in China primarily commenced following the emergence of deep learning networks in 2006 and has since been consistently advanced. Empirically, the total factor productivity of manufacturing enterprises has shown an increase concomitant with the growing application of artificial intelligence technology subsequent to the advent of deep learning networks in 2006. Currently, amidst a new wave of scientific and technological revolution, the direct impact of artificial intelligence technology on the total factor productivity of manufacturing enterprises is substantial. This study predominantly investigates the influence of artificial intelligence technology on the total factor productivity of manufacturing enterprises through a dual fixed effect model. The research findings indicate that: 1) Artificial intelligence technology exerts a positive and significant influence on the total factor productivity of manufacturing enterprises;2) Geographically, within the eastern region, AI technology demonstrates a more pronounced impact on the total factor productivity of manufacturing enterprises.

物流业高质量发展对制造业绿色全要素生产率的影响研究

文章选取了全国30个省和直辖市的面板数据,构建了物流业高质量发展水平的指标体系。同时,运用了无超效率SBM-GLM模型对制造业绿色全要素生产率进行测度,并且运用双向固定效应模型和门槛效应模型进行分析。得出了以下结论:(1)物流业高质量发展对制造业绿色全要素生产率的系数显著为正,说明物流业高质量发展水平对制造业绿色全要素生产率有着显著的正向促进作用。(2)物流业高质量发展水平对制造业绿色全要素生产率的影响存在着非线性的关系。这说明物流业高质量发展水平只有达到一定的门槛水平,才能真正的对制造业绿色全要素生产率发挥提升作用。

智能制造推动了企业绿色全要素生产率提升吗?——基于智能制造示范点企业的研究

本文以我国智能制造示范项目为准自然实验,手工收集并整理了2015—2022年上市公司是否实施智能制造的年度数据,采用PSM-DID的研究方法,从企业绿色全要素生产率的研究视角考察了智能制造的实施效果。研究发现,智能制造能够显著提升企业的绿色全要素生产率。机制检验表明,该影响是通过促进企业绿色技术创新,优化人力资本结构两条渠道得以发挥。异质性检验发现,这种影响在企业的规模属性、产权属性、行业属性和地区属性中存在异质性。拓展性检验发现,智能制造的实施具有长期价值效应,能够提升企业当期及未来一期价值。

城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究

基于2010—2020年283个地级市数字经济发展水平和2 145个A股制造业上市企业的数据,检验城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响及作用效果。结果表明,总体上,城市数字经济能够显著提升制造业企业全要素生产率。机制研究表明,城市数字经济通过促进制造业企业技术创新和缓解融资约束,进而促进企业全要素生产率的提升。异质分析发现,城市数字经济对东部地区、大规模城市和非国有性质的制造业企业全要素生产率的促进效果更为显著。研究结论为数字经济发展战略的制定和企业战略的实施提供了参考依据。

技术融合式创新、知识溢出与企业全要素生产率

技术融合式创新是企业提升核心竞争能力的重要抓手,通过链接技术创新网络获取各类要素资源,为提升企业全要素生产率注入创新动能。基于2010—2021年1208家A股制造业上市公司样本数据,实证分析技术融合式创新对企业全要素生产率的影响,研究发现:技术融合式创新水平提升正向影响企业全要素生产率;知识溢出在技术融合式创新提升企业全要素生产率过程中发挥中介作用;伴随产业集聚程度上升,技术融合式创新对企业全要素生产率的正向影响显著增强。进一步研究分析表明,在较好的资源禀赋条件下,技术融合式创新对企业全要素生产率的赋能效应更强。据此,应重塑多节点交互生态创新网络,切实提升企业全要素生产率;构筑跨空间知识资源集聚平台,发挥知识要素溢出撬动效应。

国家审计、非效率投资与制造业企业全要素生产率

基于2010—2018年审计署实施中央企业审计事件样本,采用多时点双重差分模型考察国家审计对制造业企业TFP的影响效应和机制以及非效率投资的作用路径。研究发现,国家审计显著促进了制造业企业TFP的提升,这种提升主要是通过缓解代理问题和抑制高管超额在职消费发挥作用的。非效率投资在国家审计对制造业企业TFP影响过程中发挥了部分中介效应,即抑制非效率投资是国家审计促进企业TFP提升的重要作用路径。进一步地,二次审计正向调节了国家审计对企业TFP的影响效应。国家审计的促进作用在非效率投资程度高的企业中更为显著,且主要缓解了制造业企业投资不足问题。研究结论为微观企业借助审计监督力量更好实现经济高质量发展、优化审计治理机制提供了路径参考。

工业互联网对制造业企业全要素生产率的影响

工业互联网是第四次工业革命的重要基石,是新型工业化的战略性基础设施。文章利用2013—2022年中国沪深A股制造业上市公司相关数据,通过构建双向固定效应模型,实证检验了工业互联网对制造业企业全要素生产率的作用机理。研究发现:第一,工业互联网能够显著促进制造业企业全要素生产率的提高;第二,这种促进效应在不同企业产权性质、规模、要素禀赋和不同要素集聚程度地区的表现具有异质性。在考虑内生性问题和一系列稳健性检验后,上述结论仍然成立。最后,提出了促进工业互联网与制造业高质量发展的对策建议。

数字技术创新对制造业绿色全要素生产率影响的门槛效应

制造业作为一个碳排放量较高的行业,其绿色发展已经成为我国实现“双碳”战略目标的重中之重,如何促进制造业的绿色发展是当今重要的研究话题。基于中国30个省份(因数据缺失,未包括西藏地区和港澳台地区)2006—2021年的统计资料,在以环境规制为门槛变量的情况下,实证分析数字技术创新赋能制造业绿色全要素生产率增长的非线性效应。研究发现,数字技术创新对制造业绿色全要素生产率的提升具有显著的积极影响;数字技术创新对制造业绿色全要素生产率的影响呈现非线性关系,具有以环境规制为门槛变量的单一门槛效应;当环境规制强度小于门槛值时,数字技术创新对促进制造业绿色全要素生产率的增长具有较强的正向推动作用,而当环境规制强度大于门槛值时,数字技术创新对制造业绿色全要素生产率增长的推动作用大幅度降低;当地区数字技术创新水平达到一定程度后,门槛效应才开始显著,数字技术创新水平过低时,环境规制强度对数字技术创新促进制造业绿色全要素生产率增长的影响较小。

供应链金融、技术创新与农业企业全要素生产率——基于A股农林牧渔上市企业的经验分析

供应链金融作为一种新型融资方式,是驱动企业技术创新的强大动力。从农业技术创新视角,选取A股农林牧渔上市企业为研究样本,实证研究供应链金融对农业企业全要素生产率的影响机制。结果表明:供应链金融可以促进农业企业全要素生产率的提升,同时还能够作用于农业技术创新,进而影响企业全要素生产率的变化。因此,政府部门应当加大对供应链金融的政策支持力度,鼓励和引导供应链金融服务农业企业;金融机构应当加强供应链金融创新,针对农业产业的特有属性设计有针对性的资金支持方案,助力农业产业实现高质量发展;农业企业应当加大技术研发投入,积极引入国内外先进技术和设备,不断提高生产效率。

数字化转型对数字技术企业全要素生产率的影响研究

在数字技术加速迭代、数字经济快速发展及大国追逐数字技术领先地位的时代背景下,本文以2011-2022年A股数字技术领域的上市公司为研究样本,借助DEA-SBM方法,实证检验了数字化转型对数字技术企业全要素生产率的影响,弥补了学术界关于数字技术企业数字化转型研究的欠缺,优化了数字化转型衡量方法。研究发现,与中央企业和民营企业相比,地方国有企业全要素生产率较低;数字化转型对数字技术企业全要素生产率的提升具有显著的促进作用,尤其是民营企业提升效果更加显著。建议国家加大对数字技术企业数字化转型的支持力度,特别是地方国有企业。在国家产业数字化过程中,鼓励优先采用国产化数字化转型解决方案,形成市场培育企业、企业反哺产业升级的良性循环。

提升全要素生产率 推进国有企业高质量发展

提升全要素生产率是国有企业高质量发展的内在要求,国有企业应处理好做大总量与提升质量的关系,追求更高质量、更有效率的发展。党的二十大明确提出,实现高质量发展是中国式现代化的本质要求,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。现代经济发展表明,企业强则国家强。作为党执政兴国的重要支柱和依靠力量,国有企业在推动高质量发展、推进中国式现代化进程中责任重大。