基于面板门限模型的新型城镇化、对外贸易与全要素生产率分析
基于SBM-GML_与面板门槛效应的碳排放强度与绿色全要素生产率的关系研究
Value Engineering0引言党的二十大报告进一步提出深化中国式现代化和绿色低碳发展的战略要求,为了追求高质量发展,工业绿色全要素生产率的提升有利于兼顾经济发展与环境保护,转变原有的高投入高污染,但是低效益的不利局面,因此加快绿色全要素生产率创业,可以更好地实现双碳目标,实现经济社会和人的高质量可持续发展。
绿色全要素生产率的研究是建立在全要素生产率的基础上,具体体现为绿色发展这一绿色的本质特征,反映在工业绿色全要素生产率的研究中,需要在柯布-道格拉斯生产函数的基础上,考虑资本和劳动等投入要素的绿色特征,同时由于以往的研究在绿色全要素生产率的生产函数设定中忽略了空间溢出性,因此本文设定的模型也考虑了空间溢出性和空间权重矩阵的情形[1,2]。
1理论机制与命题假说1.1绿色全要素生产率的相关研究学术界对绿色全要素生产率的关注始于劳动生产率的研究,郭爱君和范巧(2022)认为,绿色全要素生产率与工业部门综合要素生产率并无特别大的差别。
对绿色全要素生产率的研究包括前沿面与非前沿面的测度方法,前沿测试主要包括DEA 模型和随机前沿分析等方法,当前对绿色全要素生产率和绿色全要素生产率及其增长率的研究,主要采用DEA 和SBM 模型,同时采用ML 模型,考虑非期望产出下的工业资源配置效率和技术进步效率两个方面,当前绿色全要素生产率的非前沿方法主要基于代数箱指数核算方法,同时基于生产函数法随着现代计量经济学以及空间计量经济学的发展,基于生产函数以测度绿色全要素生产率尤其是引入空间计量方法成为一种新的选择[3-6]。
1.2基于SBM-GML 绿色全要素生产率研究为了实现经济的可持续发展,改变单纯依靠生产要素投入驱动当地经济发展的模型,转向产业转型升级,实现所谓“结构红利”,产业结构优化的动力来源于碳中和政策的压力,以及工业企业为了应对碳中和战略而主动进行绿色全要素生产率效率的提升,工业企业通过产业结构的优化并在产业结构转型升级中进行资源有效配置并提升技术进步水平。
开放经济下知识资本对全要素生产率效应的研究——基于G20国家面板数据模型实证分析
基于 G 2 0 国家面板数据模型实证分析
文/ 顾春龙 张朱 益
【 摘
要 】一国知识 资本 包括人力资本 、国 内 研发 资本和 国际知识 溢出。利 用G 2 0 国家1 9 9 6 — 2 0 1 0 年的面
板数据 ,研 究知识资本对全要 素生产率的作用。研 究表 明,国内R&D投 入是推 动地 区生产率增长的最主要 因素;人力资本与 生产率增长显著正相 关 ,但对 国际知识 溢 出的吸收效应不 容乐观 ;贸易机制 的知识 溢 出 有助 于生产率的增长 ,但 F DI 机制 的知识 溢出效应并不明显。
该包括人 力资本 。人力资本衡量 的是包含新 老雇
通过 F D I 渠道 溢 的知识 资 本包 括 F D I 流人 和对 外 直 接投 资两 种溢 出机制 。但 本文 仅考 虑 F D I 流 入 的
占全球 的 8 0 %,是 未来 世 界经 济蓖要 的 引擎和增 长
极 。但 由 于 印度 尼 西 亚 和 沙 特 阿拉 伯 的 系统 数 据 缺失严 重 ,因此 排除在 研究 对象 之外 。 ( 二 )数据 处理
模 型 ,探究 知识 资本 的产 出效应 。
一
、
模 型构 建
( 一 )基本 的计 量模 型
国外 知识 资本是对一个 国家或地 区知识 资本
的有 效 补充 ,通 过 不 同 的溢 出 机制 对 一 国或 地 区
在知识经 济时代 ,经济发展水平 不仅仅依靠 传 统 劳 动 和 物 质 资本 投 入 ,还 需 要 考 虑 诸 如 科 技
创 新 、技 术进 步 等 因 素 ,而 这 些 属 于 知 识 资 本 的 范 畴 。一 个 国家 或地 区 的 知识 资 本 不 仅 仅 取 决 于 国 内 的知识 资 本 5 ,而 且 有 赖 于 与其 经 济 联 系 密 切 的 其 他 国家 的 知 识 溢 出 s 。借 鉴 C o e 和H e l p — m a n ( 1 9 9 5 ) 、L i c h t c h b e r g和 P o t t e l s b e r g h e( 1 9 9 8 ) 、 陈 继 勇 和盛 杨 怿 ( 2 0 0 8 )等 国 内外 学 者 的研 究 ,得 到 基 本 的 国 际 知 识 资 本 溢 出 模 型
全要素生产率对中国经济增长的影响——基于面板数据分析
全要素生产率对中国经济增长的影响——基于面板数据分析中国是全球最大的经济体之一,几十年来经济增长引人注目。
作为一个出口导向型的国家,中国经济体系中的第一批市场化体制改革造就了一个大规模的制造业,但是为了持续的增长,中国需要转变经济增长模式,从制造业转向服务业和高附加值的产业,同时减少对外部需求的依赖。
全要素生产率(TFP)是经济学中的一个重要概念,用来衡量所有的生产要素,包括生产资本、劳动力和技术等几个方面对产出的贡献。
TFP 对于经济增长至关重要,特别是在资源有限的情况下,如在中国这样的国家,必须考虑和利用每一个生产要素。
基于面板数据的研究表明,在高增长时期,在制造业中,生产资本和劳动力成本的提高引起了生产效率的下降。
去产能和工业结构调整导致传统行业的产能过剩,而技术创新和企业结构调整则对整体生产率的提高更加有益。
在新周期下,转型升级势在必行。
因此,在中国经济转型升级所需的生产要素中,技术进步和企业组织创新对于提高TFP是至关重要的。
然而,中国在技术进步和企业组织创新方面仍然存在许多问题。
中国需要更好地利用现代化的科技以及更加灵活的企业组织结构,以满足市场需求和实现更加高效的生产方式。
尤其是在中国面临生产资本价格上升和失业率增加的情况下,更加重要的是提高生产效率,以保持经济增长的稳定性。
在近年来的研究中,一些学者正着眼于在中国企业中实现组织创新。
这种创新可以帮助企业更好地组织劳动力、资本和其他生产要素,以改善生产效率和质量。
企业组织创新旨在减少企业的生产成本、提高效率、提高质量,以及为中国的经济增长提供更加适合的发展模式。
特别是在新冠病毒疫情影响下,中国企业陷入了前所未有的困境。
病毒爆发带来的防疫措施和供应链中断对其造成了巨大的冲击。
然而,一些中国企业在这种情况下依然实现了可持续发展,其中一些企业通过组织创新提高了生产效率,应对了疫情给企业造成的影响。
总之,TFP对于中国经济的发展至关重要。
通过加强技术创新和企业组织创新,中国可以确保在经济结构调整中实现可持续发展。
辽西五市对外开放度与经济增长关系研究——基于面板数据模型的经验分析
三、辽西五市与省 内主要城 市的 对 外开放度 比较
由 《 宁统 计年 鉴 》可 获得 辽宁 省各主 要城 市 辽 进 口额 、出 口额 、实 际利用 外资额 及地 区 生产 总值 数据 ,但 由于前三 个 指标 以万美 元为 计量 单位 ,而
地 区生产 总值 以亿元 人 民 币为 计量单 位 ,因此 ,通
为贸 易 自由化 主要通 过加 快本 国技术进 步 、提高要
对 外 开放 度是 指一 家( 区) 地 经济对 外 开放 或融 入 国际经济 的程度 ,它既 是衡量 一 国或地 区经 济竞 争 力 的重 要指 标 , 是体 现 其经 济 发展 水 平 的重 要 也 特征 。测定一 个 国家或地 区经济 的 开放 程度 ,涉及
步 深化 辽西地 区经济 发展 ,促 进东 北老工业 基地振
论 ,常用 方法是 将外 贸开放 度与 外资开放 度之 和作 为对 外开 放度 来衡 量( r n ,19 ) Wol Bak 9 8。其 中对 d 外开放 度是 一个 综合性 的指标 ,反映对外 开放 的整 体 水平 ;外 贸 开 放度 和 外 资开 放 度 属 于局 部 性 指
V 1 1No 1 o . , . 1
Fe . 0 9 b2 0
■辽市开与增系 基数的析研 西对放经长 究 五外度验关 于据 济 面模分 板型
李向民,任 宇石 ,张晓芬
( 辽宁工 业大学 经济管 理学 院 ,辽宁 锦 州 110) 20 1
摘
要 :本文分析 了辽西五 市在辽 宁省对外开放 水平中的现状 ,认为它们 同省 内部分城 市相 比仍然存在较 大
多 方面 的指 标 , 国 内外 学术 界 尚未 得 出一致 的结
素生产率等促进经济 的增长。另外 ,已有的实证检 验 中大 多数 都支 持 贸 易 自由化 有 利于 经 济 增 长 的
金融发展、对外贸易与中国就业增长——基于省际面板数据的实证分析
(97 20 ) 19 - 0 9 ,实 证检 验 了金 融发 展 、对 外 贸 易及 二者 之 间的 交互 效 应对 就 业 增 长 的影 响 。研 究结果 表 明 . 仅对 外 贸易促 进 了就 业增长 ,而金 融发展 及其 与对 外贸 易 的交 互效 应 与就 业 增长 之 间呈 负相 关关 系。 最后 本
文提 出 了相关 的政 策建议 。 关 键词 :金 融发 展 :对 外贸 易 :就 业增 长
中图分 类号 :F 3 80 文献 标识 码 :A 文章编 号 :1 7 — 4 7 ( 0 1 3 0 3 — 5 6 4 5 7 2 1 )0 — 0 1 0
一
、
问题 的提 出
我 国失 业 人 数 由 19 9 0年 3 3万 人 上 升 到 2 0 8 09 年 的 9 1 人 ,2 2万 O年 时 间失业 人 数增 长 2倍 多 :同
程 度 上说 明对 外 贸易 与 金融 发 展 会 促 进 中 国 的就 业 增 长 。而 金 融发 展 和 对外 贸易 能 在 多 大 程度 上 促 进 就业 增 长 ,以及 它 们 之 间 的相 互 效应 对 就 业 增 长 的 影 响如 何 ,需 要 用 实证 检 验 来 证 明 。本 文 通 过 面 板 实 证 模 型研 究 来 探讨 金 融 发 展 与对 外 贸 易 对 就业 增 长 的 作用 ,以期 为解 决 中国 就业 压 力 问 题 提 供相 关 的政策建 议 。
期失 业率 由 2 %上升 到 43 . 5 .%
金融 与 贸 易 之 间存 在 相 互 促 进 、相 互 影 响 的作 用 。作 为 一 国经 济 中重要 的组 成 部分 。金 融 与 贸 易 对 推 动 就业 增 长 起 着非 常 重 要 的作 用 。从 图 1可 以 直 观 看 出 ,改 革 开放 以来 ,金 融发 展 、对 外 贸 易 与
我国贸易发展、外资引进与国内就业——基于省际面板数据的经验分析
20 0 0年 的面板 数据 进行计 量 分 析 , 出 出 口对 工业 得 就业增 加有 带动 作 用 , 进 口的增 加 对 工 业 就业 变 而
面 临严 峻 的就 业 形 势 』 。从 现 有 的 统计 资 料 来 看 ,
世 界上 的排名 由 19 9 0年 的第 1 5位 上 升 到 2 0 0 7年
关 注 , 对此 进 行 了大量 有 益 的探 索 。就 国际 贸易 并 对 就业 影 响的研 究来 看 , 主要有 : rea a、 n 和 Genw yHie Wr h(9 9 使 用 17 i t19 ) g 9 9—19 9 1年 英 国 17个 制 造 6 业 部 门 的面板数 据从 动态 角度 分析 了贸易对英 国就 业 的 影 响 , 果 发 现 进 口对 劳 动 力 需 求 弹 性 为 结
值 ②。此 外 , 场 源 于 美 国 的金 融 危 机 已 给我 国经 一
研究 中间产品贸易对我 国劳动力需求变化的影 响,
这项基 于工业部 门动态 面板数 据 的分析 结果 发现 中 问产 品 出 口增加 了劳 动 力需 求 , 而其 进 口对 劳 动力
需求 变化 的影 响是 负 的 , 发 现 中间产 品 贸易 加 大 还 了中 国制 造业 就业 的风 险与 不稳定 性 』 。
・ 、引 言
法外 , 还需要 从 经 济 开放 上 寻 找 出路 。关 于 经济 开 放 与就 业之 问 的关 系问题 已引起 国 内外不 少学 者 的
改革 开放 尤其 是 2 O世 纪 9 O年 代 以来 , 国经 我 济 飞速发 展 , 与此 同时 , 国的 国际 贸易和外 商 直接 我 投 资也得 到 了蓬 勃 的 发展 。 目前 , 国对 外 贸易 在 我
基于省际面板数据的对外开放度、TFP和新动能提升研究
黑龙江科学HEILONGJIANG SCIENCE第12卷第2期2021年1月Voa.12Jan.2021基于省际面板数据的对外开放度、TFP 和新动能提升研究张宗良(临沂大学,山东临沂276000)摘要:新动能提升是供给侧结构性改革的主要目标之一,是我国经济增长新阶段实现动力转换的客观要求。
新动能可分为需求拉动和供给推动两大系统,其中投资、要素等各子系统都与对外开放紧密相关。
全要素生产率(TFP )是对供给要素的评测。
研究对 外开放度、TFP 和新动能提升的关系具有现实意义。
以省级面板数据为依据,采用DEA 模型,测算了 2011—2017年我国各省域全 要素生产率M —mquist 指数及其分解的技术效率和配置效率指数。
利用主成分分析法,测度了 2011—2017年我国各省域新动能提 升的综合得分,并利用混合回归、个体效应等模型,对我国各省域开放度和全要素生产率对新动能提升的相互关系及影响进行了定量分析。
研究发现:近年来我国新动能呈现提升趋势,但表现出较大的区域异质性。
各省域TFP 呈现增长趋势,特别技术效率提高明显,但地区之间、年度之间不平衡现象较为突出。
回归分析显示,TFP 中技术效率和配置效率,区域开放中技术开放和社会开放, 均显著地对新动能提升发挥促进作用,打造对外开放新高地,是新时代我国新旧动能转换和高质量发展的重要保证。
关键词:对外开放度;全要素生产率;新旧动能转换;主成分分析;固定效应模型中图分类号:F061.4 文献标志码:A 文章编号:1674 -8646(2021)02 -0158 -07Researcli on Improvement of Openness , TFP and New Growti Drivers Basd on Inter-provincial Panei DataZhangZongaoang(Linyi University , Linyi 276000 , China )Abstract : The upgcding of new drivers is one of the main goals of supply-sibe structural reform and an objectiverequirement for China ' s economic growth tv transform into new drivers in the new stage- The new drivers can be divibed into two m —or systems , i. e. demand-driven and supply-driven , among which investment , Uy-ws and other sub-systems are closely related tv opening-up- Total factor productivity ( TFP ) is an evaluation of supply factors. It is of practicalsignificance tv study the relationship between opennws , TFP and new growth drivers. Based on the provincial panel dataand DEA model , the paper calculates the Malmquist index of total Uictvr productivity and its decomposition technic —WUciwcy and —lacrtive efficiency index of China 's provinces from 2011 tv 2017- Using principal component analysis(PCA ) , the comprehensive score of new drivers ' improvement in China ' s provinces from 2011 tv 2017 is mwsumd. Byusing mixed mymssion, individual eWect and other models , the relationship and inUuenco of provincial opennws andioiaatacioopooducioeoiyon ihepoomoioon otnewdooeeosaoequanioiaioeeayanaayaed.Iiostound ihaion oeceniyeaos , newdooeeoson Chonahaeebeen oncoeasong , buishowonggoeaieooegoonaaheieoogeneoiy.TheTFPoteach pooeonceshowsagoowong ioend , especoa a y iheompooeemeniotiechnocaae t ocoency , buiiheombaaancebeiween oegoonsand beiween yeaososmooepoomoneni. Regoe s oon anaaysosshowsihaiiechnocaae t ocoencyand a a o caioeee t ocoencyon TFP , iechnocaaopenne s on oegoonaaopenongand socoaaopenonga a paayasognotocaniooaeon poomoiongihepoomoioon otnewdooeeos , and coeaieanewheoghiotopenongioiheouisodewooad , whoch osan ompooianiguaoanieetooiheioanstoomaioon otoad dooeeosand high-quality development in China in the new era.Key words : Opennw s ; TFP ; New drivers of growth ; PCA ; Fixed Wfwt model----------------------------- 1 问题提出收稿日期:2020 -08 -10一基金项目:山东省社会科学规划研究项目三核引领’视角下不同经济增长阶段,约束经济增长条件相异,米取山东开放型经济对新动能提升的驱动及优化研究”有效措施突破约束是该阶段政策取向的核心内涵。
国际贸易与全要素生产率——基于中国省际面板数据的门槛回归分析
定采用了 单豪 杰(2008)[15]的研 究,计算 的基期 是
1998 年。
2. 门槛面板回归分析的样本和变量。分析国际
贸易对全要素生产率的影响,综合考虑各方面的因
素后建立如下的模型:
lntfpch=c+兹lnfdi+茁lntrade(pgdp,酌)+着
(6)
(1) 被解释变量。利用基于数据包络分析的
价。(3)控制变量。研究对外贸易的技术溢出效应
时,一般还会考虑外商直接投资(FDI),因此在控制
变量中我们引入了各地区 FDI 占 GDP 比重的自然
对数。
三、实证结果及分析
(一)Malmquist 指数的计算结果 把中国 30 个省级区域作为决策单元,以资本存 量和社会从业人员数量作为投入要素,地区总产值 作为产出,在 DEAP2.1 下计算出各地区的全要素生
tfpchit+1
蓘 蓡 =
D(it xit+1,yit+1) D(it xit,yit)
D(it xit+1,yit+1) D(it xit,yit) D(it xit,yit) Dit+(1 xit,yit)
1/2
(2)
effchit+1
techchit+1
第一部分 effch 反映的是从 t 到 t+1 期技术效
Maddison(1995)[1]发现 1870—1913 年和二战后 世界经济出现过两次高速增长,伴之出现的是贸易 全球化的浪潮;而在上世纪 60 年代后,日本和亚洲 “四小龙”通过实施出口导向型战略实现了经济的 持续快速增长,并且先后迈入新兴工业化阶段。这 些都为对外贸易促进经济增长提供了有力的证据。 80 年代中期以来,以 Romer、Lucas 为代表的新增 长理论,把创新作为生产率增长的核心因素,创新 活动与对外贸易之间有较为密切的联系 (熊贤良, 1993)[2]。建立在新增长理论基础上的新贸易理论认
FDI对中国服务业全要素生产率的影响——基于随机前沿面板数据模型的分析
FDI对中国服务业全要素生产率的影响——基于随机前沿面板数据模型的分析胡朝霞【摘要】FDI影响下的中国服务业的技术效率、技术进步和全要素生产率的变动,可通过构建中国服务业FDI影响下的复合式随机前沿生产模型,利用中国1992-2007年30个省(直辖市)的面板数据和联立最大似然估计法进行考察.实证研究的结果表明,FDI对服务业的技术效率的改善和技术进步的提高都有促进作用;服务业的技术效率随时间呈上升趋势;全要素生产率的增长存在着地区的差异,其中广东、江苏和上海三个东部沿海省市的全要素生产率增长居于前3位.【期刊名称】《厦门大学学报(哲学社会科学版)》【年(卷),期】2010(000)004【总页数】8页(P115-122)【关键词】FDI;中国服务业;技术效率;全要素生产率;随机前沿模型【作者】胡朝霞【作者单位】厦门大学国际经济与贸易系,福建厦门361005【正文语种】中文【中图分类】F061.1近年来,服务业在世界经济发展中的作用日益提升,服务业已成为当前国际投资的一个重要领域。
据联合国统计,20世纪 70年代,世界服务业 FD I存量占总 FD I存量的比重仅有 1/4,20世纪90年代,这一比重也少于 1/2,但到了 2002年,这一比重已经上升到 60%,服务业 FD I存量达到约4万亿美元 (United Nations,2004)。
改革开放以来,中国的服务业规模不断扩大,服务业增加值从 1978年的 872.5亿元增加到2007年的 100 053.5亿元 (中国国家统计局,2009),增长了近 115倍。
2007年,中国实际利用外资金额为 830亿美元,其中近 40%流入服务业。
与世界经济发展方向一致,中国的服务业也成为 FD I流入的热点。
国内外已有大量关于 FD I对经济增长影响的理论与实证分析的文献。
Solomon(2006)根据研究结论将这些文献分为两类。
一类研究结果认为 FD I会对经济增长产生正向的影响作用,并主要从投资的增加、全要素生产率(TFP)的提高和正向的外溢效应三个方面进行解释和探讨。
全球化对全要素生产率的影响——基于108个国家跨国面板数据的实证分析
新之间存在正向关系。何Gomes和Veiga(2013)利用1970 -2009年139个国家面板数据,实证研究发现外国直 接投资有助于全要素生产率的提升,且外国直接投资占外国资本比重越大的经济体,其正向影响越大°[11]Min 和Smyth(2014)利用韩国企业数据,实证结果表明外国投资自由化对企业全要素生产率提升有积极的促进作 用。⑴]Antonelli和Fassio(2015)借助18个发达国家1990—2007年的跨国面板数据,研究发现全球化有助于发 达经济体专门从事知识的产生和利用,从而有利于促进全要素生产率的提升。[13]
关键词:全球化;全要素生产率;“U”型
改革开放以来,中国创造了举世瞩目的“经济奇迹”,其中一个重要的原因就是实行对外开放政策,积极主 动融入全球化。20世纪90年代初,由于资本主义和社会主义阵营之间近半个世纪的对抗结束,全球化得到了 迅速的发展,各国在经济、政治、社会、技术、人才和教育等诸多领域之间的相互依赖、相互依存程度也进一步加 深。随着2008年国际金融危机的爆发,世界经济复苏无力,跨境投资、国际贸易、银行贷款和供应链等相对于 世界GDP都在萎缩或停滞,同时地区冲突、失业、贫困、收入差距扩大等全球性政治和社会问题日益突出,[1]全 球化进程开始放缓。近年来,以英国脱欧,美国总统特朗普提出退出TPP、联合国和WTO,推行贸易保护主义、 政治孤立主义等为主要标志,“逆全球化”思潮不断涌现,世界开始进入“慢全球化”时代。在“慢全球化”新的 历史背景下,有必要重新审视全球化与经济增长尤其是经济效率之间的关系,即全球化能否驱动经济效率的提 升?为此,本文拟选取2003—2016年全球108个国家跨国面板数据为研究样本,运用双向固定效应模型对全 球化与全要素生产率(Total Factoi Pioductivity,TFP)之间的关系进行实证分析。
中国新型城镇化的空间格局演变及影响因素分析——基于285个地级市的面板数据
285摘要随着中国城镇化步伐的加快,城市化进程中的空间格局以及影响因素变得越来越引人关注。
本文以中国地级市面板数据为基础,运用空间计量经济分析方法,探讨中国新型城镇化的空间格局演变及其影响因素。
研究发现,中国新型城镇化呈现的空间格局具有明显的地域差异和阶段性特征,并受到政策、经济周期、地理位置等因素的影响。
关键词:中国新型城镇化,空间格局,影响因素,面板数据,空间计量经济AbstractWith the acceleration of China's urbanization process, the spatial pattern and influencing factors in the process of urbanization have become increasingly significant. This paper takes the panel data of China's prefecture-level cities as the basis and uses spatial econometric analysis methods to explore the evolution of the spatial pattern of China's new urbanization process and its influencing factors. The results show that the spatial pattern of China's new urbanization process has obvious regional differences and stage characteristics, and is influenced by policy, economic cycle, geographic location, and other factors.Keywords:China's new urbanization process, spatial pattern, influencing factors, panel data, spatial econometrics引言城镇化是现代化进程中的一个重要组成部分,是国民经济和社会发展的重要动力之一。
FDI、进出口贸易对全要素生产率的影响——基于省市数据的空间计量分析
这方 面的研究 以宏 观层 面为 主, 方希 桦等[ 5 借 鉴
C H 模 型证 实 了 G7国家 的研 发 投 入 通 过 进 口贸 易
率高 , 而购买技术设备 的成本则要低得多。因此 , 引
进 技术 成 为省 时且 见 效快 的方 法 。 目前 我 国引进 技
术 主要 通 过两 个途 径 实现 , 一是 进 出 口贸易 , 二是 通
效应 以及帮 助企业员工 培训所带来 的间接技术进 步 。 从 实证 研究 的视 角看 , C o e等 [ 4 ] 最 早 证 实 了进 出 口贸 易技 术溢 出 的存 在 , 他们 的实 证 结 果 表 明进 出 口贸易对 全要 素生 产率 有显 著 的正影 响 。我 国对
全要素生产率的有效途径 的技术进步从哪里来 呢? 种 观 点是 通 过 引 进 , 如 林 毅夫 等 l _ 1 ] 认 为通 过 进 出
国 内的创新 者加 快创 新 速度 以生产 技术 含 量 高 的产
品; 二是通过 出 口的方式 与 国际 接触 , 企 业 可 以获得
新 的生产技 术 、 新 的产 品设 计 等 。类 似地 , F D I 对全
要素生产率的影响也体现在两个方面 : 一是技术水平 和生产效率较高的外资企业本身带来 的直接 的技术 进步效应 ; 二是 F D I 流入产生的所谓竞争效应和模仿
Vo 1 . 3 2,N o . 1。Fe b .2 0 1 4
文章 编号 :1 6 7 3 — 3 8 5 1( 2 0 1 4 ) 0 2 — 0 0 2 9 — 0 7
F D I 、 进 出 口贸 易对 全 要 素 生产 率 的影 响
— —
基 于省 市数 据 的 空 间计 量分 析
新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响——基于省级面板数据的实证检验
2021 年 9 月 第 40 卷 第 5 期
重庆文理学院学报(社会科学版)2021 年第 5 期
重庆文理学院学报(社会科学版) Journal of Chongqing University of Arts and Sciences(Social Sciences Edition)
Sep. 2021 Vol.40 No.5
新型城镇化对绿色全要素生产率的影响
统计与决策2021年第5期·总第569期摘要:文章基于2005—2017年我国30个省份的面板数据,首先利用改进的熵值法和DDF-GML 指数分别测算了我国新型城镇化和绿色全要素生产率水平,并对GML 指数进行了分解;其次运用系统GMM 模型考察了新型城镇化对绿色全要素生产率的影响;最后利用中介效应检验对传导途径进行探讨。
研究结果表明:(1)新型城镇化能显著促进绿色全要素生产率的提高;(2)从影响机制来看,新型城镇化可以促进绿色技术进步,但对绿色技术效率产生负向影响;(3)从传导路径来看,新型城镇化可以通过推动产业结构转型、能源消费结构优化等路径促进绿色全要素生产率的提高。
关键词:新型城镇化;绿色全要素生产率;系统GMM 估计;中介效应检验中图分类号:F061文献标识码:A 文章编号:1002-6487(2021)05-0116-04新型城镇化对绿色全要素生产率的影响尚娟,廖珍珍(西安电子科技大学经济与管理学院,西安710126)基金项目:国家发展和改革委员会项目(JM-19-8-4);陕西省社会科学基金资助项目(2018S47);西安市发展和改革委员会“十四五”规划前期重大专项课题(XCZX2019-0184);西安市软科学基金资助项目(2019111913RKX003SF007-6)作者简介:尚娟(1972—),女,陕西白水人,博士,教授,研究方向:区域经济发展、投融资管理。
(通讯作者)廖珍珍(1996—),女,陕西汉中人,硕士研究生,研究方向:区域经济发展。
0引言我国城镇化发展迅速,截至2018年底,我国的城镇化率已经达到了59.58%,根据联合国2010年的预测数据,2030年全世界的城镇化率将达到70%。
同时,改革开放以来,经过40多年的高速发展,我国经济发展方式正朝着绿色发展与可持续发展转型。
2019年,国家发展和改革委员会发布《2019年新型城镇化建设重点任务》,强调新型城镇化应该为保持经济持续健康发展和社会大局稳定提供有力支撑。
基于面板数据引力模型的中国对外贸易研究
基于面板数据引力模型的中国对外贸易研究基于面板数据引力模型的中国对外贸易研究引言中国是全球最大的贸易国之一,在过去几十年里取得了惊人的对外贸易增长。
然而,随着全球经济环境的变化和国内经济体制的调整,中国的对外贸易面临着新的挑战和机遇。
因此,研究中国对外贸易的模式和影响因素对于理解其经济发展和全球贸易格局具有重要意义。
面板数据引力模型的基本原理面板数据引力模型是一种经济学模型,用于分析国际贸易的决定因素。
该模型基于经济学家纽厄尔和希基斯开发的引力模型,其中贸易的规模取决于两个国家之间的经济规模和相对距离。
面板数据引力模型结合了面板数据分析的优势,可以更准确地捕捉跨国贸易的变化和趋势。
中国对外贸易的面板数据引力模型本研究使用2000年至2019年的面板数据对中国对外贸易进行分析。
研究的目的是确定影响中国对外贸易规模的主要因素,并评估其对贸易增长的影响。
首先,我们将中国的出口和进口作为解释变量,经济规模、人均GDP、贸易伙伴国的经济规模和相对距离作为解释变量。
通过使用面板数据引力模型,我们可以计算出各个因素对中国对外贸易规模的影响。
结果分析研究发现,中国的经济规模对其对外贸易规模有着显著影响。
即,经济规模越大,对外贸易规模越大。
这表明中国作为全球第二大经济体,在全球贸易中扮演着重要的角色。
同时,中国与贸易伙伴国之间的经济规模也对中国对外贸易规模有显著影响。
经济规模越大的贸易伙伴国,与中国的贸易越活跃。
这表明中国与发达国家和大型经济体的贸易联系更加紧密。
此外,相对距离也对中国的对外贸易规模产生一定影响。
研究发现,距离越远,贸易规模越小。
这符合经济学引力模型的基本原理,即距离越远,成本越高,贸易活动越少。
讨论与结论本研究基于面板数据引力模型,对中国的对外贸易进行了深入分析。
结果表明,中国的经济规模、贸易伙伴国的经济规模以及相对距离是影响中国对外贸易规模的主要因素。
在全球化的背景下,中国的对外贸易将继续保持强劲增长,并发挥更大的影响力。
对外贸易与区域经济增长关系研究——基于区域面板数据分析的开题报告
对外贸易与区域经济增长关系研究——基于区域面板数据分析的开题报告一、研究背景与意义中国是全球最大的贸易国家之一,尤其在过去几十年的贸易开放和改革中,对外贸易的地位越来越重要。
同时,地区经济发展也是一个备受关注的话题,区域差异的存在需要有效的政策支持和措施。
由于对外贸易对经济的影响广泛而深远,因此对外贸易与区域经济增长之间的关系成为一个重要的研究课题。
本文旨在分析对外贸易和区域经济增长之间的关系,以探讨两者之间的相互作用和影响,并借此提出有效的政策建议。
二、文献综述对外贸易与区域经济增长之间的关系已成为经济学和国际贸易研究领域的重要课题。
早期的研究主要关注贸易自由化对经济增长的影响,但随着时间的推移,学者们开始着眼于对外贸易与区域经济增长之间的关系。
许多前人的研究表明,对外贸易可以促进区域经济增长。
Choi (2010)在韩国的研究中发现,对外贸易对经济增长有显著影响。
Sapsford 和Shorrocks(1986)的研究表明,中国对外贸易对区域经济发展的贡献具有显著的正效应。
此外,对外贸易还可以带来技术和知识的转移,这也是促进区域经济增长的重要因素。
颜鹏(2007)分析了中国对外贸易和技术进步之间的关系,结果表明对外贸易是技术进步的重要渠道。
然而,一些学者也指出,贸易自由化也会对某些地区带来负面的影响。
Fung(2012)的研究表明,在中国出口导向型的地区,由于对外贸易带来的外部压力,该地区的竞争力和经济增长可能被削弱。
Zhang (2011)的研究表明,在中国省际生产率差异不断扩大的情况下,对外贸易会加剧区域经济的不平衡。
三、研究思路及方法本文将采用区域面板数据分析的方法,通过对不同地区的数据进行比较,探讨对外贸易与区域经济增长之间的关系。
具体而言,本文将采用以下方法:1. 数据来源:本文将使用中国户籍人口抽样调查(CHIP)数据、中国人口普查数据以及中国国家统计局发布的相关数据。
2. 变量设计:本文将选择一些与对外贸易和区域经济增长密切相关的变量,如GDP、出口额、人均收入等,通过分析这些变量之间的关系,来探讨对外贸易对区域经济增长的影响。
新质生产力、城市韧性与全要素生产率提升
新质生产力、城市韧性与全要素生产率提升作者:胡兆廉刘明洋来源:《重庆社会科学》2024年第05期摘要:在实现创新型国家战略与推进创新型发展战略的进程中,创新型城市试点建设政策能够有效激发城市新质生产力,并在提升城市韧性与实现我国经济高质量发展中发挥着核心带动作用。
本文以国家创新型城市试点建设政策为切入点,运用中国283个地级及以上城市的面板数据,选取双重差分估计方法测算政策实施的经济效应,并探索创新型城市试点政策通过激发新质生产力提升城市韧性对增强试点城市全要素生产率的影响机制。
研究发现:创新型城市试点政策能够激发试点城市的新质生产力,并对提升全要素生产率水平产生积极的促进作用;通过逆向因果排除法和工具变量法等稳健性检验,研究结果依然稳健可靠。
作用机制检验发现,逐步推进的创新型城市试点政策通过吸引相关的产业要素集聚,进而有效地实现对试点城市全要素生产率水平的提升,其中生产性服务业与制造业的高度集聚是创新型城市试点政策推动试点城市全要素生产率提升的重要路径。
关键词:创新型城市;全要素生产率;新质生产力;城市韧性;双重差分基金项目:国家社会科学基金重点项目“中国沿海口岸城市功能区时空演进研究”(19AZS018);江苏省社会科学基金青年项目“江苏以创新型城市建设推进长三角绿色生态一体化发展研究”(21EYC002);江苏师范大学教师科研支持项目(21XFRS037)。
[中图分类号] F293 [文章编号] 1673-0186(2024)005-0023-016[文献标识码] A [DOI编码] 10.19631/ki.css.2024.005.0022023年秋季,习近平总书记在考察黑龙江省社会经济发展时提出了新质生产力的概念,要求区域经济在发展过程中要重视对科技创新资源的系统性整合,对战略性新兴产业以及未来产业做好充分的政策引领工作,由此才能够更有助于地方新质生产力的形成。
新质生产力主要包含对生产要素配置方式的优化完善,对传统技术的革命性推进,对区域性产业深化升级等重要方面,并以城市全要素生产率提升为核心标志。
贸易开放度与行业生产率关系研究——基于中国制造业面板数据的分析
地克服 了国际贸易的内生性问题。实证结果表明,国际贸易对 中国地区劳动生产率有显著的促进
作用 ,贸易 开放 度 增 加 1个 百 分 点 ,将 使 劳 动 生 产 率 对 数 值 提 高 16 .4个 百 分 点 。李 小 平 等 (08 20 )采用 D A方法将 中国 3 E 2个工业 行业 的 T P增 长分解 为 技术效 率 和技 术进 步 的增 长 ,分 F 别 就 出 口和进 口对生产 率增 长 的影 响作 了实 证 分析 ,结 果 发 现 ,出 口和 生产 率 增 长 的关 系不 显
利用西方 7国和 瑞典 的制造业 数 据 进行 实证 研 究 ,发 现进 口能 够有 利 于技 术 在 不 同 国家 间 的扩 散 ,对 于发达 国家来说 ,本 国 R D对生产 率增 长影 响更 大 ,而进 口国家 的组 成 ( & 技术 发 达程 度 严 重偏离 时 )会 使 国外 R D对生产 率增长 的影 响产生差 异 。H r e和 A u a(05 & a ms b k 20 )对南 非制 造业 的实证 研究 表 明贸 易 自由化 有 利 于竞 争 和 学 习效 应 ,从 而 有 利 于南 非 制 造 业 的技 术 进 步。
在 实证研究 方 面 ,国外 不少学 者利用 行业和企 业层 面的数据 检验 了国际 贸易对 生产率 的影响 效应 ,Brad和 Jne (99 enr esn 19 )用美 国近 6 ,00个美 国制 造企业 在 18 19 的样 本数 据 0 0 99~ 93年
研究发现,出口促进生产率 ,认为出口企业比非出口企业增长得更快是因为资源从低效率厂商流 向了高效率厂商 ,而这种资源配置效应能够促成美国制造部 f 4 %的 T P -0 I F 增长。K lr(99 ee 19 ) l
新型城镇化·新型工业化与农业绿色全要素生产率——基于长江经济带面板数据的分析
新型城镇化㊃新型工业化与农业绿色全要素生产率基于长江经济带面板数据的分析王淼1,2,孔令成1,2∗㊀(1.湖北农村发展研究中心,湖北荆州434023;2.长江大学经济与管理学院,湖北荆州434023)摘要㊀基于2002 2021年长江经济带11省市的面板数据,分别利用SBM -GML 指数法和熵值法测算了长江经济带的农业绿色全要素生产率水平和新型城镇化㊁新型工业化水平,然后运用面板Tobit 模型分析了新型城镇化㊁新型工业化对农业绿色全要素生产率的影响㊂结果表明:2002 2006年间长江经济带各省市的农业绿色全要素生产率水平还不尽人意,但2007 2021年该经济带各省市的农业绿色全要素生产率水平均显著提升,同时长江经济带的新型城镇化㊁新型工业化水平也呈稳步上升趋势;新型城镇化㊁新型工业化对长江经济带农业绿色全要素生产率水平的提升具有显著的正向影响,且新型工业化的影响更大㊂基于此,为了进一步挖掘长江经济带新型城镇化㊁新型工业化对农业绿色全要素生产率提升的潜力,建议长江经济带各省市在稳步推动新型城镇化发展的同时不断为新型工业化注入新的 活力 ,为提升当地的农业绿色全要素生产率水平助力,同时还要通过优化农业产业结构㊁改造农村电网等方式进一步减少非合意产出㊂关键词㊀新型城镇化;新型工业化;农业绿色全要素生产率;SBM -GML 指数法;面板Tobit 模型中图分类号㊀S -9㊀㊀文献标识码㊀A㊀㊀文章编号㊀0517-6611(2024)09-0192-06doi :10.3969/j.issn.0517-6611.2024.09.042㊀㊀㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID):New Urbanization ,New Industrialization and Agricultural Green Total Factor Productivity An Analysis Based on Panel Data of the Yangtze River Economic BeltWANG Miao 1,2,KONG Ling-cheng 1,2㊀(1.Hubei Rural Development Research Center,Jingzhou,Hubei 434023;2.College of Economic and Management,Yangtze University,Jingzhou,Hubei 434023)Abstract ㊀Based on the panel data of 11provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2002to 2021,this paper uses the SBM-GML index method and the entropy value method to measure the level of agricultural green total factor productivity and the level of new urbanization and new industrialization in the Yangtze River Economic Belt,and then uses the panel Tobit model to analyze the impact of new urbanization and new industrialization on agricultural green total factor productivity.The results show that the level of agricultural green total factor productivity of all provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2002to 2006is not satisfactory,but the level of agricul-tural green total factor productivity of all provinces and cities in the economic belt from 2007to 2021is significantly improved,and the level of new urbanization and industrialization in the Yangtze River Economic Belt also shows a steady upward trend.New-type urbanization and new-type industrialization have a significant positive impact on the improvement of agricultural green total factor productivity in the Yangtze River E-conomic Belt,and the impact of new-type industrialization is even greater.Based on this,in order to further tap the potential of new urbaniza-tion and new industrialization in the Yangtze River Economic Belt to improve the green total factor productivity of agriculture,it is suggested that all provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt should steadily promote the development of new urbanization while continuous-ly injecting new vitality into new industrialization,help improve the level of local agricultural green total factor productivity,and further re-duce undesirable output by optimizing the agricultural industrial structure and transforming rural power grids.Key words ㊀New urbanization;New industrialization;Agricultural green total factor productivity;SBM-GML index method;Panel Tobit model基金项目㊀湖北省教育厅哲学社会科学研究项目(19Q045);长江大学社科基金重点项目(2017csza02)㊂作者简介㊀王淼(1998 ),女,湖北恩施人,硕士研究生,研究方向:农村发展与规划㊂∗通信作者,讲师,博士,硕士生导师,从事农业家庭经营与管理研究㊂收稿日期㊀2023-06-02㊀㊀改革开放以来,我国的城镇化水平由1978年的17.9%升至2020年的63.9%,与此同时我国工业化水平也在稳步提升㊂进入新时代以来,为了推动经济社会朝着更高质量方向发展,迫切需要新型城镇化㊁新型工业化与农业现代化同步发展㊂此外,长江经济带作为中华粮仓㊁黄金经济大动脉,该区域的农业现代化水平对于保障国家粮食安全㊁增加农民收入㊁维护乡村社会稳定意义重大,而农业绿色全要素生产率是衡量农业现代化水平的核心指标,且农业绿色全要素生产率的提高又与新型城镇化㊁新型工业化颇有关联㊂因此,深入探究长江经济带新型城镇化㊁新型工业化与农业绿色全要素生产率之间的内在规律对于推动该区域经济乃至全国经济社会高质量发展具有重要的理论和现实意义㊂1㊀文献综述当前,关于新型城镇化和新型工业化对农业绿色全要素生产率的影响研究已有诸多成果,多以实证分析进行呈现㊂从局部来看,国内外学者关于新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响的研究较多㊂尽管学者们在研究方法上有着不同的见解,但统一思路为:首先采用SBM -GML 指数法[1]㊁DDF -GML 指数法[2]等测算农业绿色全要素生产率水平,再利用熵值法[1-3]评估新型城镇化水平,最后分析新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响㊂此外,由于新型城镇化的内涵丰富,因此学者们对新型城镇化的理解大有不同,所构建的指标体系也各有千秋,例如李苏等[4]从城镇居民家庭人均可支配收入等6个具体指标来构建新型城镇化的指标体系;而蔡绍洪等[5]通过创建一㊁二㊁三级指标来衡量新型城镇化水平,4个二级指标分别为社会发展㊁公共服务㊁基础设施和资源环境,同时每个二级指标下又设4~5个三级具体指标,建立了全面的评价指标体系㊂王巧玲[6]在蔡绍洪的基础上再次进行了扩充,将城乡统筹也加入到新型城镇化的表征体系,对新型城镇化的表征更加详细㊂㊀㊀㊀安徽农业科学,J.Anhui Agric.Sci.2024,52(9):192-197从整体来看,关于新型城镇化㊁新型工业化共同对农业绿色全要素生产率影响的研究较少,但有相关研究可参考㊂丁翠翠等[7]对新型城镇化㊁新型工业化与乡村振兴水平的耦合协调发展进行研究,最终认为新型工业化㊁新型城镇化与乡村振兴水平之间协调程度逐年提升,从勉强协调到初级协调再到中级协调,最后逐渐演化为良好协调,三者之间的耦合协调程度距优质协调尚有一段距离,有待进一步提升㊂由此可见新型城镇化㊁新型工业化的发展对农业生产有着重要的影响㊂此外,还有部分学者分析了信息化对农业绿色全要素生产率的影响㊂金绍荣等[8]分别利用EBM模型和熵值法测算了我国26省份2011 2020年的农业绿色全要素生产率和乡村数字化水平,研究发现乡村数字化水平对我国农业绿色全要素生产率水平的提升有显著的正向影响㊂杜建军等[9]运用2019年1740个县级行政单位样本,采用工具变量模型和中介效应模型等考察了数字乡村对农业绿色全要素生产率的影响及其作用机制,最终得出数字乡村促进了农业绿色全要素生产率水平的提高㊂从上述研究结果可以看出,学者们对新型城镇化㊁新型工业化以及信息化对农业绿色全要素生产率影响的研究已颇有建树,但仍存在一定的完善空间㊂首先,大部分文献侧重于从经济㊁人口㊁社会㊁环境等几个方面建立新型城镇化㊁工业化水平的综合评价指标体系,忽略了新型城镇化中的城乡统筹㊁产业结构以及新型工业化中知识信息化等相关指标的选取;其次,关于新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的研究远远多于新型工业化,新型工业化对农业绿色全要素生产率影响的研究还有待扩充㊂基于此,笔者创建了新型城镇化㊁新型工业化以及农业绿色全要素生产率水平的综合评价指标体系,以2002 2021年长江经济带11省市为研究对象,进一步对新型城镇化㊁新型工业化与农业绿色全要素生产率的内在规律进行探索,以期为着力挖掘长江经济带新型城镇化㊁新型工业化对农业绿色全要素生产率提升的潜力提供参考㊂2㊀理论分析与模型选择2.1㊀理论分析㊀新型城镇化是在传统的城镇化的基础上注入了产城互动㊁节约集约㊁和谐发展等新的内涵后的城镇化㊂新型工业化以科技引领发展,同时包含生态发展㊁可持续发展,新科技渗透㊁融合到各产业㊁各领域㊂当前我国以新型城镇化作为引领以达到 四化 协调发展的目的,但同时也承认新型工业化的主导地位,二者相互依存㊂二元经济结构理论认为发展中国家同时存在着落后的农业部门和现代化的工业部门㊂1964年,拉尼斯和费景汉在二元经济结构理论基础上发展出刘易斯-费景汉-拉尼斯模型,其认为二元经济是介于传统农业经济阶段和现代农业经济发展阶段之间的一个过渡时期㊂在城市工业工业化快速发展的同时,农村地区也存在着大量的剩余劳动力,从而导致较低的农业生产率,从这一角度来说,二元经济结构理论对于促进农村剩余劳动力有效的向城市工业转移,提高农业生产效率有着重要的启示作用㊂新古典增长理论认为技术进步是经济增长的引擎㊂1990年,罗默在此基础上发展出新经济增长理论,其认为一个国家或地区的经济增长主要取决于知识积累㊁技术进步和人力资本水平㊂新型工业化正是知识经济形态下的工业化,是科技飞速发展㊁知识高度积累的产物㊂在城乡统筹㊁产城互动的背景下,大力发展新型工业化可以有效促进高新技术向农业生产领域转移,推动农业生产方式转变,提高农业生产力,从而有助于粮食绿色全要素生产效率的提高㊂基于以上分析,提出以下假设:H1:新型城镇化与农业绿色全要素生产率呈正相关关系㊂H2:新型工业化与农业绿色全要素生产率呈正相关关系㊂2.2㊀模型选择2.2.1㊀超效率SBM-GML指数模型㊂依据杨锦琦等[10]㊁马国群等[11]㊁张启文等[12]的研究方法,该研究采用非期望产出的SBM-GML指数模型测量长江经济带的农业绿色全要素生产率㊂(1)超效率SBM模型㊂minρ=1-1m m i=1S-i/x ik1+1q q r=q S+r/y rk(1)s.tXλ+S-=x kYλ-S+=y kλ,S-,S+ȡ0ìîíïïïï式中:S表示投入和产出变量的松弛变量;λj代表权重系数;ρ代表被评价决策单元的效率值㊂(2)GML指数㊂GML(Global-Malmquist-Luenberger)指数是由GM(Global-Malmquist)指数拓展而来㊂其兼具了GM 模型和ML指数两者的优点,使其具备了可传递性,不存在VRS模型无可行解问题,因而使其能够有效测度决策单元包含非期望产出的绿色全要素生产率㊂GML指数的公式如下:M G c(X t,Y t,X t+1,Y t+1)=D G c(X t+1,Y t+1)D G c(X t,Y t)(2) GML指数可以分解技术效率变化(PEC)㊁规模效率变化(SEC)和技术进步(TC),分解后公式如下:M G c(X t,Y t,X t+1,Y t+1)=D t+1e(X t+1,Y t+1)D t e(X t,Y t)ˑD G c(X t+1,Y t+1)D-t+1(X t+1,Y t+1)ˑD t c(X t,Y t)D G c(X t,Y){}=TE t+1c(X t+1,Y t+1)TE t c(X t,Y t)ˑD G e(X t+1,Y t+1)/D t+1c(X t+1,Y t+1)D G c(X t,Y t)/D t c(X t,Y t){} =EC cˑBPC c(3) 2.2.2㊀面板Tobit模型㊂在对长江经济带农业绿色全要素生产率进行有效测度的基础上,参考薛选登等[13]㊁袁方39152卷9期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀王淼等㊀新型城镇化·新型工业化与农业绿色全要素生产率等[14]㊁杜江等[15]众多学者的研究成果,拟建立面板Tobit模型对长江经济带新型城镇化㊁新型工业化与农业绿色全要素生产率之间的关系进行实证分析㊂具体所构建的模型如下: GTFP it=a0+a1urban it+a2int it+a3z it+εit(4)式中:GTFP it为i省(市)在时期的农业绿色全要素生产率; urban it表示i省(市)在t时期的新型城镇化发展水平指数; int it表示i省(市)在时期的新型工业化发展水平指数;z it表示一系列控制变量;εit表示随机扰动项㊂3㊀实证分析3.1㊀指标选取与数据来源㊀立足长江经济带农业绿色发展的实际情况,借鉴丁翠翠等[7]㊁葛鹏飞等[16]㊁李欠男等[17]的研究成果,并考虑到数据的可得性,拟构建合理的指标体系来评价长江经济带新型城镇化㊁新型工业化的发展水平,且精选合适的投入㊁产出指标来有效测度该区域经济带农业绿色全要素生产率的水平㊂表1㊀长江经济带新型城镇化㊁新型工业化评价指标体系Table1㊀Evaluation index system for new urbanization and industriali-zation in the Yangtze River Economic Belt目标层Target layer 准则层Criterionlayer指标层Indicator layer指标作用方向Direction ofindicator action新型城镇化New urbani-zation 经济人口城镇化第三产业就业人员比例+公共基础城镇化城市生活垃圾无害化处理率+城市燃气普及率+人均公园绿地面积+产业结构城镇化第一产业增加值-第三产业增加值+城乡统筹城镇化城乡居民人均可支配收入之比+居民消费水平+人口城镇化率+新型工业化Industriali-zation 人力资源工业化第二产业就业人员比例+劳动生产率+城镇登记失业率-经济发展工业化第二产业占GDP的比重+工业增加值+规模以上工业企业数+生态环境工业化工业废弃物综合利用率+城市污水处理率+工业能源消费量+知识信息工业化R&D经费内部支出占GDP比重+国内专利申请受理量+平均每万人在校大学生数+㊀㊀(1)被解释变量㊂被解释变量为长江经济带的农业绿色全要素生产率,借鉴葛鹏飞等[16]㊁梁劲锐等[18]㊁银西阳等[19]的研究成果分别选取劳动㊁土地㊁机械动力㊁化肥㊁农膜㊁农药和农业用水作为投入变量,由于当前使用役畜的程度大幅度下降,且农村普遍存在役畜与可食用牲畜不分的情况,该研究剔除了役畜要素㊂参照李欠男等[17]㊁尹朝静等[20]㊁吴传清等[21]的研究,选取农业总产值作为产出变量㊂为了减少价格对农业总产值的影响,该研究以2002年的居民消费价格指数为基期对农业总产值进行了折算㊂对于非基准产出指标的选取,立足李波等[22]的研究成果,并基于长江经济带的农业绿色发展的实际,主要选择农业碳排放量以及化学需氧量㊁总氮㊁总磷的排放量等指标进行表征㊂表2㊀长江经济带农业绿色发展的投入㊁产出指标Table2㊀Input and output indicators of green agricultural development in the Yangtze River Economic Belt一级指标Primaryindicators二级指标Secondaryindicators三级指标Third-level indicators 投入指标Input indicators劳动投入第一产业从业人员(万人)土地投入农作物播种面积(103hm2)机械投入农业机械总动力(万kW)化肥投入农用化肥施用量(万t)农膜投入农膜使用量(万t)农药投入农药使用量(万t)灌溉投入有效灌溉面积(103hm2)期望产出Expected output 农业总产值(以2002年的居民粮食消费价格为基期进行折算过后的总产值,万元)非期望产出 农业碳排放量(万t) Undesirable output 总氮(万t)总磷(万t)化学需氧量(万t)㊀㊀(2)核心解释变量㊂该研究的核心解释变量分别为新型城镇化水平和新型工业化水平,参考丁翠翠等[7]㊁郭海红等[23]的研究成果,结合数据的可得性,分别从经济发展㊁公共基础㊁产业结构㊁城乡统筹4个维度来衡量长江经济带新型城镇化水平,再以人力资源㊁经济发展㊁生态环境㊁知识信息4个维度来衡量当地的新型工业化水平㊂(3)控制变量㊂参照刘战伟[1]㊁许素琼[24]的研究及实际,用粮食播种面积占农作物播种总面积的比重代表农业产业结构,用受灾面积占农作物总播种面积的比重代表农业生产受灾率,选取农村用电量衡量农村电力发展水平,选取有效灌溉面积代表农村水利发展状况,用农业机械总动力表示农村农用机械使用状况㊂该研究以2002 2021年长江经济带9省2市的数据作为样本,研究数据均由长江经济带各省(市)统计年鉴㊁农村统计年鉴(2003 2022年)㊁‘中国统计年鉴“‘中国农村统计年鉴“整理得来㊂3.2㊀长江经济带的农业绿色全要素生产率及其分解㊀基于超效率SBM-GML指数模型,利用MaxDEA7.0软件对长江经济带的农业绿色全要素生产率进行测算㊂限于篇幅该研究将所测算出的2002 2021年的农业绿色全要素生产率指数以每5年求平均值的方法进行整理,结果如表3所示㊂㊀㊀从表3可以看出,在2002 2006年只有上海市和贵州省的年均农业绿色全要素生产率指数大于1,但从2007 2021年只有江苏㊁安徽㊁贵州3省的年均农业绿色全要素生产率指数未达到1,说明自2006年中央一号文件提出建设社会主义新农村以及2007年提出发展现代农业㊁2008年提出发展农业基础建设以来,长江经济带的农业科技得到大力发展,农业基础设施得到明显改善,农业绿色全要素生产率水平也491㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年随之提高;上海市和安徽省的农业绿色全要素生产率水平变化较小,上海市的农业绿色全要素生产率在中途出现恶化,其原因可能是上海市的经济发展模式和城市定位不利于当地农业绿色全要素生产率水平的提升㊂但随着‘上海市推进农业高质量发展行动方案(2021 2025年)“等政策的颁布,上海市农业未来发展的方向越发明确,因此近几年上海市的年均农业绿色全要素生产率指数逐渐回升㊂与此同时,其他省市的农业绿色全要素生产率水平也有着非常明显的提升,说明近年来长江经济带的农业发展取得了一定成就,既促进了农业经济增长,也保护了农业生态环境㊂3.3㊀长江经济带新型城镇化㊁新型工业化水平分析㊀基于表1的评价指标体系,此处参考尹朝静[25]㊁管辉等[26]的研究采用熵值法对长江经济带2002 2021年的新型城镇化㊁新型工业化水平进行测算,为方便比较,以折线图形式呈现结果,如图1㊁2所示㊂表3㊀2002 2021年长江经济带年均农业绿色全要素生产率指数Table 3㊀Annual average agricultural green total factor productivity in-dex of the Yangtze River Economic Belt during 2002-2021地区Area2002 2006年2007 2011年2012 2016年2017 2021年上海Shanghai 1.251 1.346 1.209 1.251江苏Jiangsu 0.8460.963 1.311 2.244浙江Zhejiang 0.955 1.667 2.044 2.617安徽Anhui 0.7930.8570.893 1.078江西Jiangxi 0.967 1.350 2.271 3.793湖北Hubei 0.956 1.112 1.245 2.207湖南Hunan 0.921 1.104 1.159 1.399重庆Chongqing 0.940 1.041 1.337 2.062四川Sichuan 0.891 1.106 1.375 2.602贵州Guizhou 1.0230.906 1.547 3.580云南Yunnan 0.869 1.186 1.238 1.834均值Mean0.9161.1491.4212.242图1㊀2002 2021年长江经济带新型城镇化水平Fig.1㊀Level of new-type urbanization in the Yangtze River Economic Belt during 2002-2021图2㊀2002 2021年长江经济带新型工业化水平Fig.2㊀Level of new industrialization in the Yangtze River Economic Belt during 2002-2021㊀㊀从图1㊁图2可以看出,2002 2021年长江经济带新型城镇化㊁新型工业化均呈稳步上升的趋势,但新型工业化的波动较大,相对而言新型城镇化的发展更加稳定,其原因可能在于新型工业化的发展易受原材料㊁地理区位㊁技术创新等多方面因素的影响㊂分开来看,上海㊁江苏㊁浙江3省(市)的新型城镇化水平和新型工业化水平最高,四川㊁云南㊁贵州3省的新型城镇化水平最低,重庆㊁云南㊁贵州的新型工业化水平最低,说明新型城镇化水平和新型工业化水平均在空间分布上呈现出东部沿海较高而西部地区较低的集聚特征;水平最高的地区和水平最低的地区差距明显,例如上海的新型城镇化水平在2021年达到0.94,与此同时贵州的新型城镇化水平仅为0.39㊂同年江苏省的新型工业化水平为0.85,而贵州省的新型工业化水平为0.22,说明长江经济带的新型城镇化㊁工业化的发展具有明显的地区差异特征㊂3.4㊀长江经济带面板Tobit 回归结果分析㊀长江经济带2002 2021年的新型城镇化㊁新型工业化与农业绿色全要素生产率的面板Tobit 分析结果见表4㊂59152卷9期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀王淼等㊀新型城镇化·新型工业化与农业绿色全要素生产率从表4的结果可以看出,回归方程卡方值的P值为0.000,远小于0.05,表明回归方程的总体线性显著性较好,回归结果是有效的㊂长江经济带新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响在0.05水平下显著,说明新型城镇化显著提升了长江经济带的农业绿色全要素生产率水平,原因可能在于以下两方面:一方面,随着经济水平的逐步提升,传统的城镇化转型为新型城镇化,强调城乡统筹㊁城乡一体,倡导城市支持农村㊁工业服务业反哺农业,使得新型城镇化进一步促进了农业绿色全要素生产率水平的提升;另一方面,新型城镇化的发展为农业生产提供更加先进的技术㊁充足的资金㊁专业技术人才㊁更广阔的市场和先进的管理方法等支持,使得农业资源得到最大化的利用,从而提升了农业生产效率㊂长江经济带新型工业化对农业绿色全要素生产率的影响同样在0.05水平下显著,在其他变量保持不变的条件下,长江经济带新型工业化水平每上升1%,农业绿色全要素生产率会提升2.75%,说明新型工业化显著促进了农业绿色全要素生产率的增长,且对农业绿色全要素生产率的影响大于新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响㊂其原因可能在于农业现代化是新型工业化的基础,但农业在支持工业发展的同时,工业也在反哺农业㊂第一,现代农业生产离不开新型农业机械,新型工业化的发展为农业生产提供了新技术㊁新工艺㊁新设备等,从而有效提升了农业生产率㊂与此同时,新型工业化的发展使得大数据㊁云计算㊁人工智能等入驻农业,农业生产日益智能化㊁精准化㊁高效化,进而使得该经济带的农业绿色全要素生产率日益提升㊂第二,新型工业化水平的提升带动着农业产业链的延伸㊂一方面,工业为农业提供强大的仓储设备,使得农业克服季节㊁产量㊁质量等方面问题的能力增强;另一方面,卡车㊁公路等也是农业生产中的隐形农业机械 , 隐形农业机械 的增多帮助农业在不同时空实现利益最大化和风险最小化,农业规模进一步扩大㊂其他控制变量的影响结果如下:农业产业结构对农业绿色全要素生产率的影响为显著负向影响,表明粮食播种面积占农作物播种总面积的比重提高会导致农业绿色全要素生产率的水平降低,可能是因为农业产业结构的变化会导致农业生产要素结构变动和企业产出模式转换,进而打破原有的平衡导致非合意产出增加;农村用电量也对农业绿色全要素生产率产生显著的负向影响,即农村用电量增加,农业绿色全要素生产率降低,原因在于当前发电燃料用得最多的是烟煤,烟煤燃烧不充分所产生的一氧化碳会严重污染空气,且燃烧生成的氧化物溶于水形成酸雨会导致农田被污染,发电所产生的一系列污染都不利于农业绿色全要素生产率的提升;此外,有效灌溉面积对农业绿色全要素生产率有不显著的负向影响㊂表4㊀长江经济带面板Tobit回归结果Table4㊀Tobit regression results of the Yangtze River Economic Belt变量Variable系数Coefficient标准误Standard error Z统计量Z-statisticP值P value新型城镇化New urbanization 2.01220.8611 2.34000.0190新型工业化Industrialization 2.7469 1.2128 2.26000.0240农业产业结构Agricultural industrial structure-3.1191 1.2113-2.57000.0100农业受灾率Agricultural disaster rate-7.73E-08 3.11E-08-2.49000.0130农村用电量Rural power consumption-0.00010.0001-0.62000.5340有效灌溉面积Irrigated area0.00010.0001 1.26000.2090卡方值:26.10;P值:0.000;对数似然值:-232.3813.5㊀内生性处理㊀内生性的出现可能会导致参数估计结果不一样,使回归结果有偏㊂该研究参考谭昶等[27]㊁畅倩等[28]的研究成果,运用工具变量解决内生性问题,选取新型城镇化和新型工业化变量的滞后项为工具变量分别进行检验,由于滞后变量与当期值高度相关,且与当期误差项不相关,符合工具变量的基本要求㊂工具变量法回归结果见表5㊂结果表明,新型城镇化和新型工业化水平的提升,农业绿色全要素生产率水平也会随之上升㊂表5㊀工具变量法回归结果Table5㊀Regression results of instrumental variable method变量Variable(1)系数Coefficient Z统计量Z-statistic(2)系数Coefficient Z统计量Z-statistic新型城镇化New urbanization 2.0122 2.34 1.928 2.00新型工业化Industrialization 2.7469 2.26 2.5339 1.93农业产业结构Agricultural industrial structure-3.1191-2.57-3.2301-2.46农业受灾率Agricultural disaster rate-7.73E-08-2.49 6.45E-08-1.92农村用电量Rural power consumption-0.0001-0.62-0.0002-0.99有效灌溉面积Irrigated area-0.0001 1.26-0.0002 1.774㊀结论与建议4.1㊀结论㊀首先利用超效率SBM-GML指数模型对长江经济带农业绿色全要素生产率进行了测度,然后利用熵值法测算了该区域经济带的新型城镇化㊁新型工业化水平,最后运691㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2024年。
高等教育生产率直接测度模型与实证分析
高等教育生产率直接测度模型与实证分析
燕玉铎;余海晴
【期刊名称】《工业技术经济》
【年(卷),期】2011(030)005
【摘要】以原子论方法为基础,设计高等教育生产率测度指标体系,构建高等教育生产率直接测度模型.结合相关数据,运用主成分分析法,对我国高等教育生产率进行实证分析,为高等教育生产率的测度与实证研究提供一种可行性思路与方法.实证结果表明,现阶段我国高等教育投入与产出处于粗放型增长阶段,为提高高等教育生产率,必须转变增长方式,由粗放型增长向内涵型发展过渡.
【总页数】6页(P124-129)
【作者】燕玉铎;余海晴
【作者单位】吉林大学,长春,130022;吉林大学,长春,130022
【正文语种】中文
【中图分类】F223
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——基于省际面板数据的实证分析 [J], 吴蔚
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摘要:基于1999-2012年省际面板数据,本文构建包括新型城镇化、对外贸易和全要素生产率在内的面板门限模型,实证分析新型城镇化背景下对外贸易的技术溢出效应。
结果表明对外贸易与全要素生产率之间存在门限转换效应,对外贸易程度的加深不利于在新型城镇化的门限值内全要素生产率的提升;反之,跨越新型城镇化的门限值后可以显著促进全要素生产率的增长。
关键词:新型城镇化;对外贸易;全要素生产率;面板门限模型中图分类号:f1243文献标识码:a我国正处于新型城镇化建设的新时期,提高全要素生产率、增强技术创新能力是保证我国经济可持续发展的关键,而对内加快新型城镇化建设与对外开放是促进技术进步的两项重要举措。
考虑到新型城镇化与对外贸易都是影响技术进步的重要因素,通过构建面板门限模型,本文以新型城镇化为门限变量探究对外贸易与全要素生产率之间非线性效应的存在性,并借助新型城镇化指标体系量化新型城镇化概念,拟对新型城镇化、国际贸易与全要素生产率的关系进行探讨。
一、新型城镇化及全要素生产率测度(一)新型城镇化评价指标体系要实证分析新型城镇化背景下对外贸易的技术溢出效应,就必须对新型城镇化水平进行量化测度。
本文综合考虑指标的合理性和数据的可获得性,从城镇化基本水平、城镇经济发展水平、城镇社会建设水平、城镇文化建设水平、城镇生态建设水平等层面构建了新型城镇化指标体系,选取16个三级指标衡量我国各省新型城镇化水平,通过人口城镇化水平指标来衡量城镇化基本水平。
其中,人口城镇化水平使用城镇人口比重表示,人口城镇化的发展为新型城镇化建设奠定了基础力量。
城镇经济发展水平使用经济增长、消费水平、投资水平和经济开发程度等指标进行衡量,其中经济增长使用人均gdp来表示,而消费水平、投资水平和经济开发程度分别采用居民消费水平、人均固定资产投资和人均货物进出口额来表示。
城镇社会发展水平的评价指标包括城镇人口、用水情况、道路水平和交通水平,城镇人口以城市人口密度表示,用水情况以城市用水普及率表示,道路水平以城市人均拥有道路面积表示,交通水平以城市万人拥有公交车数表示。
城镇社会发展水平反映了新型城镇化建设的公共基础设施服务水平,是衡量城镇化建设质量必不可少的指标,是新型城镇化建设的基本诉求。
城镇文化发展水平主要通过高中教育水平、高等院校教育水平、文化基础设施、文化传播等指标来衡量,分别用普通高中和高等院校学生在校人数表示高中和高等院校教育水平,用博物馆个数衡量文化基础设施,用少年儿童读物类图书出版种数衡量文化传播水平。
文化与教育的传播是新型城镇化发展的根本动力,是国家进步社会发展的根本举措,在新型城镇化指标体系中有着举足轻重的地位。
城镇生态建设水平用工业三废的排放量作为衡量指标,工业固体废物用工业固体废物产出量表示,工业液体废物用工业废水排放总量表示,工业气体废物用so2和烟尘排放量表示。
注重城镇生态建设是绿色集约型城镇化发展的要求,是片面追求发展速度的传统城镇化向新型城镇化转型迈出的重要一步,也是新型城镇化发展的内涵之一。
基于上述分析,本文构建了测算新型城镇化水平的指标体系(如表1),表2是利用熵值法测算出的我国30个省(由于西藏自治区缺失数据较多未计算在内)1999-2012年新型城镇化的均值水平,可以看出我国东部地区新型城镇化总体水平明显高于中西部地区,但东北三省、河北省以及海南省的发展稍有滞后。
(二)全要素生产率的测算虽然较早提出malmquist指数的是瑞典经济学和统计学家malmquist,但是fare最早将malmquist指数表示全要素生产率变动指标(tfpch),其表达式为:基于上述方法和数据,本文采用了maxdea软件测算出我国30个省1999-2012年的全要素生产率变动情况。
由于数据量较大,本文把每年30个省的数据进行了平均制作如图1所示的tfp增长率趋势图,以便更直观地反映我国全要素生产率增长状况。
根据折线图可以清晰地看到我国全要素生产率总体呈现出递减的趋势,2008年国际金融危机后的一年多时间发生大幅度下滑,直到2011年中期才恢复到危机前的水平,这在一定程度上说明我国技术水平低下的现状并没有得到根本性的改变。
二、实证检验(一)模型、变量与数据本文把新型城镇化水平作为门限变量,以验证对外贸易与全要素生产率之间非线性相关性,并借鉴hansen(2000)[3]定义的面板门限模型进行具体探究,基本模型初步设定为:通过门限效应检验验证该模型中的门限是否存在并测算相应数值,如若存在考察不同区间内对外贸易与全要素生产率增长的相关系数大小与显著水平。
1.被解释变量。
tfp是根据每年各种要素投入水平和产值大小计算出每年每单位投入的产出,本文基于dea方法利用maxdea软件测算出malmquist生产率指数来代表tfp的增长变化情况(tfpch)。
2.门限变量与门限依赖变量。
新型城镇化水平(urb)是本文设定的门限变量外贸依存度(ftd)代表对外贸易水平是本文选取的门限依赖变量,新型城镇化水平根据上文构建的指标体系测算,外贸依存度数据根据每年经营单位所在地的进出口总值与地区生产总值的比计算得到。
3.控制变量。
fdi作为对外贸易活动的另外一种形式,通过直接引进国外的资本、技术、管理经验等要素推动我国tfp的增长。
除此之外,国内r&d投入也对我国科技实力和科技创新能力起到直接作用。
本文选取fdi、r&d两个投入变量作为模型的控制变量,fdi 数据选取各省每一年的外商直接投资额与地区生产总值的比值,r&d强度数据选取以1998年为基期的各省每一年研究与发展经费内部支出额与地区生产总值的比值。
由于西藏自治区的数据缺失比较严重,本文以除西藏外的30个省1999~2012年的面板数据进行研究,数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》和各省统计年鉴。
表3中是本文各变量的描述性统计结果。
(二)门限效应检验为了避免“伪回归”,本文通过llc和ips两种方法对面板数据进行单位根检验,以确保数据的平稳性和最终实证结果的可靠性。
根据表4的内容可知所有的变量都通过了llc检验,但是ips检验中所有变量都是一阶单整的,需要进行协整检验来进一步验证。
面板数据协整检验方法主要有e-g两步法检验、pedroni检验和kao检验,本文采用的是kao检验,观察表4的检验结果可知检验拒绝了原假设,模型存在协整关系且在10%的水平上显著,模型中的各变量之间存在长期均衡的关系,则对模型进行门限效应检验是有意义的。
hanisen提出的新门限回归方法。
不需要给定变量间的非线性关系,就可以通过渐近分布理论来估计方程中参数的置信区间,由于具备借助bootstrop方法来检验门限值等优点,而被广泛应用于门限模型的检验中。
本文利用面板门限模型来研究新型城镇化背景下对外贸易对全要素生产率的影响,先对模型进行门限效应检验,该检验的原假设为h0:β1=β2,即模型不存在门限效应,方程(2)变成简单的线性函数形式;反之,当假设h1:β1≠β2成立时,则模型中有明显的门限存在,表明新型城镇化处于不同发展水平下时,对外贸易对全要素生产率的作用效果不同。
利用极大似然估计量lr来验证模型门限效应的存在性,那么在统计量lr的估计值近乎等于零时门限变量的取值就是所求的门限值。
为了测算统计量lr,本文运用stata120,采取“自举模拟法”抽样2 000次,得到lr的趋势线。
图2和图3是门限自举模拟检验得到的lr趋势图,门限变量的置信区间在图中虚线和lr相交的两点形成的区间内,根据图2可知[00336,00338]是第一个门限值的置信区间,估计结果表明,只有门限值等于00338时满足统计量lr的取值与0最为靠近。
因此,可以明确第一个门限值是00338,在此基础上可继续进行第二个门限的抽样检验。
图3表明该模型是有第二个门限存在的,门限值为00307。
根据表5中给出的门限模型的f值和p值,发现不管是单一门限还是双门限的检验f值都很大,模型完全通过显著性检验。
最终,本文选择双门限模型将回归方程变成一个三阶段函数,来分析不同阶段下系数和显著性水平的差异。
(三)实证结果分析1.门限回归结果分析本文初步设定的模型为单一门限模型,现在将模型修正为双门限模型:tfpchit=β1ftdit(ubritγ1)+β2ftdit(γ1γ2)+θ′1fdiit+θ′2rdit+θ′3hcit+εit(5)在面板门限效应检验的基础上,本文根据模型(5)进行门限回归估计实证检验得到的相关参数估计结果(如表6所示)。
从表6的估计结果可以清晰地观察出当新型城镇化水平低于门限值00307时,对外贸易对全要素生产率增长有显著的抑制作用;当新型城镇化水平提高并介于两个门限值00307和00338之间时,对外贸易对全要素生产率增长的负作用减弱;当新型城镇化水平高于门限值00338时,加快对外贸易的发展会对全要素生产率的增长产生积极的促进作用。
总之,新型城镇化建设的发展有助于对外贸易产生技术溢出效应,有利于促进我国全要素生产率的增长。
当新型城镇化水平较低时,一方面城镇人口的综合素质不高,对外贸易以劳动和资源密集型产品的出口以及中间品和资本密集型产品的进口为主,不仅容易陷入比较优势陷阱阻碍我国的技术创新,而且不利于消化吸收贸易带来的技术溢出;另一方面,新型城镇化发展落后时,居民收入较低难以刺激消费,生产性服务业、高新技术产业等第三产业发展动力不足,相应的对外贸易难以发挥出口学习效应和进口竞争效应促进产业升级和技术进步。
当新型城镇化水平跨越了第一个门限值00307且小于第二个门限值00338时,人力资本存量以及城镇消费需求偏低的状况有所改善,进口额增加同时企业开始注重技术创新的培养,产生部分进口学习效应,对外贸易对全要素生产率增长的抑制作用大幅减小。
当新型城镇化水平继续提高越过第二个门限值00338时,高质量的城镇化带动基础设施建设的一体化以及公共服务的均等化,提高了城镇居民的生活质量,对外贸易也逐步向集约、绿色、低碳的方向发展,进而有效促进贸易的技术溢出和我国全要素生产率的提升。
此外,回归结果显示r&d 强度对全要素生产率的影响不显著,外商直接投资对全要素生产率有显著的负面影响,这可能是由于我国r&d投入严重不足以及外商直接投资质量偏低造成的。
2.区域回归结果分析根据本文测算的数据可知东部地区新型城镇化水平明显高于中西部地区,并且大部分东部省份的新型城镇化水平都越过了第二个门限值00338,而中西部地区新型城镇化水平远低于门限值00338;同时,也只有东部地区的全要素生产率表现出明显的增长势头,而中部和西部地区tfp都逐年递减。