基于产业链的工业行业全要素生产率影响因素研究

论文摘要

本文基于一个独特的视角—产业链视角，选取以“年份×行业”为观测单元的面板数据样本，首先用DEAP2.1测算出工业行业分行业的Malmquist指数，并将各工业行业按产业上、中、下游分组，分析沿产业链各工业行业全要素生产率增长差异特征。然后建立动态面板数据模型实证考察了全国分行业工业行业自主创新、技术模仿、人力资本等因素对全要素生产率增长（TFPch）的影响，并进一步将样本分为上中和中下游产业两个子样本，运用相同方法进行回归，依据回归结果，分析沿产业链不同行业的全要素生产率影响因素的不同作用效果。本文选取各产业的科技从业人员占全部从业人员平均人数百分比表示人力资本，一定程度上弥补了现有文献对产业间人力资本流动性的忽视，此外，本文考虑了内生性问题，由于产业技术进步过程对基础研究有一定的依赖性和技术进步本身的累积性特征，全要素增长率的当前水平可能会依赖上一期的增长率水平，因此，本文通过引入因变量的滞后项而将其扩展为一个动态模型，并通过SYS-GMM方法回归，消除内生性偏误，获得解释变量系数的一致性估计。在上述研究基础上，本文得出如下结论，沿产业链不同工业行业的全要素生产率影响因素的作用效果是不同的，具体说来，人力资本对全要素生产率增长有显著的促进作用，对于我国大中型工业企业（主要是国有企业）来说，自主创新（INN）和技术模仿（IMI）对全要素生产率增长的影响均显著为负，且上中游行业自主创新（INN）的过量投入对全要素生产率增长的阻碍更为严重。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 选题意义
• 1.2 技术路线及研究框架
• 1.2.1 技术路线
• 1.2.2 研究框架
• 1.3 可能的创新点及存在的不足
• 1.3.1 可能的创新点
• 1.3.2 本文的不足
• 第二章 相关概念梳理及文献述评
• 2.1 产业链相关概念梳理及文献综述
• 2.1.1 产业链概念梳理
• 2.1.2 产业链相关文献述评
• 2.2 其他相关概念梳理及文献综述
• 2.2.1 自主创新概念梳理
• 2.2.2 技术模仿概念梳理
• 2.2.3 人力资本概念梳理
• 2.2.4 TFP 及 TFP 增长率概念梳理
• 2.2.5 相关文献述评
• 2.3 总结述评
• 第三章 基于产业链角度工业行业 Malmquist 指数测度分析
• 3.1 技术进步、TFP 增长率及 Malmquist 指数间的关系
• 3.2 基于 DEA 方法的 Malmquist 指数方法
• 3.2.1 DEA 方法简介
• 3.2.2 Malmquist 指数
• 3.2.3 Malmquist 指数分解
• 3.3 基于产业链角度的工业行业 Malmquist 指数测度及分析
• 3.3.1 数据来源和处理
• 3.3.2 测度结果及分析
• 第四章 自主创新、技术模仿、人力资本与 TFP 增长的实证分析
• 4.1 理论分析及计量模型设定
• 4.2 指标选取与数据来源
• 4.3 关于样本和缺失数据的说明
• 4.3.1 关于样本的说明
• 4.3.2 关于数据缺失及平减的说明
• 4.4 估计方法与实证分析结果
• 4.4.1 估计方法
• 4.4.2 实证结果
• 第五章 结论及政策启示
• 5.1 主要结论
• 5.2 政策启示
• 第六章 全文总结及研究展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献