金融发展对城市全要素生产率的增长效应与机制——基于资源环境约束视角

发布时间：2021-05-19 03:34

　　本文从理论和实证两个方面研究了金融发展对城市全要素生产率的增长效应与机制。首先,使用CRS乘数模型测算了资源和环境约束下,中国2004-2016年275个城市的全要素生产率增长ML指数,并分解为效率变化和技术变化指数;然后使用动态因子分析方法,从金融发展的结构、效率和规模三个方面构建金融发展水平的综合指标;最后构建空间SARAR模型实证了金融发展对全要素生产率增长的影响与传导机制。实证结果表明,从全国样本来看,金融发展对全要素生产率增长产生显著的正向影响,传导机制方面,对效率改善和技术提升都存在正向影响,且对技术的提升作用大于效率;此外,金融发展对不同规模城市全要素生产率增长的作用和机制存在异质性,对特大城市的作用不显著;对大城市和中型城市的全要素生产率增长均为正向影响,但是大城市主要通过效率的提升,中型城市则主要依靠技术推动;小城市因效率损失较大,技术提升带来的正向作用被抵消,最终导致对全要素生产率增长作用为负;全要素生产率增长、效率和技术变化均存在不同程度的空间溢出效应。 

【文章来源】：经济问题探索. 2019,(07)北大核心CSSCI

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
一、引言及文献
二、金融发展影响全要素生产率增长的机理
    (一) 金融发展通过影响资源配置和技术水平影响生产率增长
    (二) 金融发展对不同地区的全要素生产率增长影响存在异质性
    (三) 金融发展对全要素生产率增长、效率和技术变化的影响存在空间溢出效应
三、研究设计
    (一) 模型构建
    (二) 变量说明
        1. 被解释变量，全要素生产率增长 (TFP) 、效率变化 (EC) 、技术变化 (TC)
        2. 核心解释变量，金融发展FD
        3. 控制变量
    (三) 样本选择和数据处理
四、实证结果与分析
    (一) 空间自相关检验
    (二) 模型识别及估计
五、结论与建议
    (一) 充分发挥金融发展对全要素生产率的增长效应
    (二) 金融发展政策的制定应与地区发展特征相符
    (三) 重视城市在空间上的互动关系


【参考文献】：
期刊论文
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[2]中国双向FDI、金融发展与产业结构优化[J]. 张林.  世界经济研究. 2016(10)
[3]信贷歧视下的金融发展与效率拖累[J]. 徐思远,洪占卿.  金融研究. 2016(05)
[4]金融发展与经济增长——一个考虑空间溢出效应的再检验[J]. 张旭,刘晓星,姚登宝.  东南大学学报(哲学社会科学版). 2016(03)
[5]产业结构调整与生产率提升的经济增长效应——基于中国城市动态空间面板模型的分析[J]. 于斌斌.  中国工业经济. 2015(12)
[6]金融发展对TFP增长的影响机制与地区差异——基于DEA-Malmquist方法的分解检验[J]. 缪锦春.  学习与实践. 2015(09)
[7]金融发展与全要素生产率:技术进步还是效率改善——基于随机前沿模型的实证研究[J]. 王春桥,夏祥谦.  上海金融. 2015(04)
[8]中国金融发展的生产率增长和要素再配置效应——基于省区市动态面板数据的系统广义矩估计实证研究[J]. 马正兵.  山西财经大学学报. 2014(09)
[9]农村金融发展对中国农业全要素生产率的影响:是技术进步还是技术效率——基于省级动态面板数据的GMM估计[J]. 尹雷,沈毅.  财贸研究. 2014(02)
[10]金融发展、行业特征、地区差异与全要素生产率——基于19992011年中国省际行业数据的分析[J]. 许文彬,张丰.  经济管理. 2014(02)

博士论文
[1]金融发展对中国全要素生产率的影响及其作用机制研究[D]. 郑文.华中科技大学 2013



本文编号：3195033