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选取2011-2016年283个城市的数据,深入分析数字金融与城市全要素生产率之间的关系.研究发现,数字金融所包含的3个维度均能对城市全要素生产率有着显著的促进作用;数字金融能够在西部地区和低收入地区更好的发挥其优势作用,带动城市全要素生产率显著提升;数字金融的使用深度对东部、中部地区城市全要素生产率的影响呈现出不同的特征,而对西部地区的影响并不显著. 相似文献
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【目的】旨在引导资源型城市和非资源型城市通过合理布局金融资源以提升绿色全要素生产率。【方法】以2007—2019年中国153个非资源型城市和113个资源型城市作为研究样本,构建静态面板模型和面板门槛模型,检验资源依赖视角下金融集聚对绿色全要素生产率产生的影响。【结果】(1)整体来看,在非资源型城市中,金融集聚与绿色全要素生产率呈正相关;在资源型城市中,金融集聚与绿色全要素生产率呈负相关。(2)构建以金融集聚为门槛的面板门槛模型时,在非资源型城市中,促进绿色全要素生产率提升的金融集聚区间为[0.000,0.475],在资源型城市中抑制绿色全要素生产率提升的金融集聚区间为[0.000, 0.385]和[0.475,+∞]。(3)构建以资源依赖为门槛的面板门槛模型时,在非资源型城市中,不存在显著的门槛效应;在资源型城市中,当资源依赖程度大于0.018时,金融集聚将会对绿色全要素生产率产生抑制作用。(4)在成长型、成熟型和衰退型资源型城市中,金融集聚与绿色全要素生产率呈负相关;只有在再生型资源型城市中,金融集聚与绿色全要素生产率呈正相关。【结论】地方政府在合理规划金融资源集聚的过程中,应兼顾地... 相似文献
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《软科学》2019,(8):68-72
利用中国1856个县域面板数据,对高质量发展背景下中国县域全要素生产率提升中的结构红利进行了测度,并将其分解为产业结构效应、劳动力转移效应和资本转移效应,进一步采用空间SARAR模型分析县域结构红利的影响因素。研究发现:县域全要素生产率提升中存在显著的结构红利,分解后发现产业结构效应和劳动力转移效应为正,资本转移效应为负;县域结构红利之间存在显著的空间溢出效应;信息化水平、人力资本水平、金融发展水平和规模结构提升主要通过影响县域产业结构效应和资本转移效应进而影响县域结构红利;财政支出占比提升不利于释放县域结构红利。提出了释放结构红利、提升全要素生产率是中国县域经济高质量发展的可行选择,并给出了三点促进县域全要素生产率提升的政策建议。 相似文献
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新型城镇化提升了中国农业绿色全要素生产率吗?——基于空间溢出效应及门槛特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于2006-2017年中国30个省份的面板数据,采用基于SBM方向性距离函数的GML指数法和熵值法测算30个省份农业绿色全要素生产率和新型城镇化水平;在此基础上,通过构建空间计量模型和面板门槛模型,探讨新型城镇化发展对农业绿色全要素生产率影响的空间溢出效应和门槛特征.结果表明:新型城镇化对农业绿色全要素生产率存在显著的负向空间溢出效应;以经济发展水平为门槛,新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响存在单一门槛效应,跨过门槛值时新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的负向效应逐渐减弱;各省份经济发展水平呈现非均衡性,使得各地区新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的差异性明显,属于低门槛值的省份逐渐减少,而属于高门槛值的省份主要集中在东部地区.根据研究结论,建议各级地方政府在制定新型城镇化建设和农业生产政策时因地制宜,推动城镇向集约化、智能化和绿色化发展,并注重推动工业化、城镇化和农业现代化协调发展,从而促进农业绿色全要素生产率提升. 相似文献
5.
为探究环境规制政策是否能够实现碳减排和经济增长的“双红利”,本研究采用松弛模型的方向距离函数(SBM-DDF)模型和空间面板计量方法,通过测算2006-2016年中国省域全要素碳生产率,刻画中国省域全要素碳生产率的空间特征,进一步厘清环境规制、技术创新对全要素碳生产率的影响机理。研究结果显示：(1)中国各省份全要素碳生产率存在显著的空间集聚特征,其中高-高集聚(H-H)省份多位于东部沿海发达地区,而低-低集聚(L-L)省份多位中西部欠发达地区;(2)环境规制会促进全要素碳生产率的提升,且环境规制对全要素碳生产率的“本地效应”大于“邻地效应”;(3)技术创新在环境规制对全要素碳生产率的影响中存在部分中介效应。 相似文献
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采用基于DEA的Malmquist方法测算了我国30个省区的全要素生产率变化、技术进步及其技术效率变化,并利用空间计量经济学方法分析了这3个指标的收敛情况。结果显示:全国平均全要素生产率总体呈增加态势,其中技术变化成增加态势,而平均技术效率却表现出下降态势。无论是否考虑空间相关因素,全要素生产率、技术效率和技术变化均没有表现出σ-收敛迹象,只是在考虑空间相关时3个变量的标准差有了明显的下降。 相似文献
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中国省际全要素生产率的空间差异与变动趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
本文采用DEA三阶段模型和Malmquist指数分解方法,对中国1987-2008年28个省市的全要素生产率进行测度和分解,分析了全要素生产率的空间差异和变动趋势,并利用Kernel密度分布法进行了要素投入和全要素生产率的经济差距效应分析。结果表明,环境因素确实对效率测度存在较大影响,DEA三阶段模型增强了效率评价的科学性和省市间的可比性;技术效率是影响全要素生产率变动的主要因素,全要素生产率的变动存在较大的空间差异,但呈缩小趋势;要素的空间均匀分布对缩小中国区域经济差距起到较大的贡献。 相似文献
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基于2006-2017年中国30个省份的面板数据,采用基于SBM方向性距离函数的GML指数法和熵值法分别测算了中国农业绿色全要素生产率和新型城镇化水平。在此基础上,通过构建空间计量模型和面板门槛模型,探讨了新型城镇化对中国农业绿色全要素生产率影响的空间溢出效应和门槛特征。研究结果表明：新型城镇化对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应显著,而且存在单一门槛效应。在经济发展水平跨过门槛值时,新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的负向效应逐渐减弱,各省份之间经济发展水平呈现出不均衡性,使得新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响差异性明显。 相似文献
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运用DEA方法测度中部地区1978-2007年间的曼奎斯特生产率指数,用以表示全要素生产率.通过把全要素生产率分解为技术效率、技术进步等不同部分,比较分析中部地区及各省份全要素生产率增长的状况.结果表明,过去30年间中部六省全要素生产率的增长率为正,全要素生产率增长的主要原因是技术进步率的提高,技术效率的改善对全要素生产率增长的影响并不明显,而且不同省份全要素生产率的增长存在差异. 相似文献
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【目的】数字化转型作为焕发内在动力的重要举措，能否促进资源型企业实现经济高质量发展亟待研究。【方法】本文选取2011—2019年中国资源型上市企业样本数据，运用文本分析技术刻画数字化转型，并基于面板门槛模型、倾向得分匹配法等方法，实证考察了数字化转型对资源型企业全要素生产率的影响及作用机理。【结果】研究发现：(1)数字化转型显著提高了资源型企业全要素生产率，并且该结论在进行了一系列稳健性检验后仍然成立；(2)专业化分工是数字化转型促进资源型企业全要素生产率提高的重要机制，即数字化转型能突破时间与空间限制，促使专业化分工最大限度地发挥各生产要素的比较优势，提高资源型企业全要素生产率；(3)数字化转型对资源型企业全要素生产率的促进作用呈现出“边际效应”递增的非线性特征；同时在专业化分工的门槛下，数字化转型对资源型企业全要素生产率的促进作用更显著；(4)数字化转型对资源型企业全要素生产率的影响因外部交易成本差异而存在异质性，如在资产专用性较高和市场化水平较低的环境中，数字化转型对资源型企业全要生产率的促进作用更显著。【结论】未来应积极引导资源型企业数字化转型，深化分工，为资源型企业提供助推数... 相似文献