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经济科学 - 2017, Vol. 39(5): 16-30
金融发展、实体部门与全要素生产率增长——基于中国省级面板数据分析

李健1, 盘宇章2

1.渤海大学经法学院 辽宁锦州 121000
2.复旦大学中国研究院 上海 200433

出版日期: 2018-03-21
2017, Vol. 39(5): 16-30
DOI: 10.13209/j.issn.1002-5839.2017.05.0016


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摘要 

基于1998—2014年期间中国30个地区的平衡面板数据,本文采用DEA— Malmquist指数法对中国及各地区的全要素生产率增长率(TFP)进行测算以及对其进行分解研究,在此基础上构建动态面板模型,将金融发展和实体部门经济之间的增长差异与金融发展的交互项纳入到实证模型中,检验金融发展与TFP增长之间的非线性关系。研究结果表明:样本期间中国的全要素生产率呈现出正增长,年均增速为1.6%。中国的TFP增长动力源泉为技术进步(2.2%)而非技术效率的改善(-0.6%)。金融发展和TFP增长之间具有非线性关系,即金融发展对TFP增长的影响取决于金融发展和实体部门经济发展之间的增长差异。当金融发展增速超过实体部门经济增速的54.5%时,金融发展抑制TFP的增长;当金融发展增速与实体部门经济增速之间的差异低于54.5%时,金融发展会促进TFP的增长。

关键词 金融发展实体部门全要素生产率增长差分GMM    
基金资助:本文受辽宁省社科青年基金“基于全要素生产率视角的辽宁省城市经济增长动力研究”(L16CJL001)课题的资助,作者感谢匿名评审专家提出的宝贵意见
作者简介:

作者简介:彭韬,男,德国柏林洪堡大学教育学院普通教育学系博士研究生。底特利希·本纳(Dietrich Benner),男,德国柏林洪堡大学教育学院普通教育学系荣休教授。

时间跨度 Malmquist生产率指数 技术效率
指数
技术进步
指数
纯技术效率
指数
规模效率
指数
1998-1999 1.073 0.998 1.076 1.000 0.997
1999-2000 1.072 0.994 1.079 0.999 0.995
2000-2001 1.063 1.002 1.061 0.999 1.004
2001-2002 1.055 0.989 1.066 0.991 0.999
2002-2003 1.047 1.000 1.047 0.995 1.005
2003-2004 1.043 1.020 1.023 1.008 1.011
2004-2005 1.022 0.991 1.031 0.995 0.996
2005-2006 1.019 0.983 1.036 0.980 1.004
2006-2007 1.020 0.994 1.026 0.988 1.006
2007-2008 0.998 0.990 1.008 0.993 0.997
2008-2009 0.978 1.009 0.969 1.003 1.007
2009-2010 0.989 0.988 1.002 0.988 1.000
2010-2011 0.984 0.989 0.995 0.992 0.998
2011-2012 0.973 0.995 0.978 1.001 0.994
2012-2013 0.967 0.994 0.973 1.000 0.993
2013-2014 0.964 0.975 0.989 0.987 0.988
均值 1.016 0.994 1.022 0.995 1.000
  1998-2014年中国全要素生产率的Malmqusit指数及其分解
变量 混合Tobit模型 工具变量混合Tobit模型(MLE) 工具变量混合Tobit模型(twostep) 面板随机效应Tobit模型(twostep)
l.tfp 0.8190***
(20.62)
0.8790***
(14.77)
0.8680***
(14.91)
0.7220***
(8.03)
em_gdp 0.0050
(1.39)
0.0037
(0.89)
0.0038
(0.94)
0.0175**
(2.41)
govern_gdp -0.0905***
(-4.44)
-0.0518**
(-2.15)
-0.0525**
(-2.25)
-0.128***
(-3.79)
rd_gdp -0.5500***
(-3.77)
-0.5380***
(-3.36)
-0.5440***
(-3.45)
-0.6050***
(-2.69)
education -0.0029
(-1.85)
-0.0009
(-0.47)
-0.0009
(-0.48)
-0.0087***
(-2.99)
变量 混合Tobit模型 工具变量混合Tobit模型(MLE) 工具变量混合Tobit模型(twostep) 面板随机效应Tobit模型(twostep)
fin 0.0202***
(4.54)
0.0153***
(3.04)
0.0154***
(3.11)
0.0238***
(3.66)
fin*fro -0.0125*
(-1.86)
-0.0210***
(-2.65)
-0.0208***
(-2.65)
-0.0312***
(-3.44)
_cons 0.0185
(1.40)
-0.0032
(-0.20)
-0.0026
(-0.17)
0.0654**
(2.56)
Wald chi2(7)统计量
(p-value)
719.00
(0.0000)
653.66
(0.0000)
657.82
(0.0000)
448.23
(0.0000)
N 450 390 390 390
  Tobit模型回归结果
变量 被解释变量tfp 被解释变量tech 被解释变量effch
l.tfp 0.5510***
(10.21)
l.tech 0.2696***
(25.17)
l.effch 0.1943***
(6.84)
em_gdp -0.0062
(-0.64)
-0.0166***
(-3.03)
0.0201**
(2.10)
govern_gdp -0.1620***
(-3.80)
-0.1215***
(-4.59)
-0.0987***
(-3.32)
rd_gdp -1.4950***
(-8.78)
-1.3165***
(-26.25)
-0.6527***
(-6.84)
education -0.0105***
(-2.73)
-0.0278***
(-14.34)
0.0190**
(2.35)
fin 0.0134**
(2.14)
0.0102***
(3.84)
-0.0055
(-0.86)
fin*fr -0.0246***
(-3.45)
-0.0067*
(-1.71)
-0.0048
(-0.64)
N 420 420 420
变量 被解释变量tfp 被解释变量tech 被解释变量effch
Wald chi2(7)统计量
(p-value)
16169.37
(0.0000)
41588.81
(0.0000)
1107.62
(0.0000)
AR(1) 0.001 0.000 0.002
AR(2) 0.143 0.995 0.335
Harsen统计量
(p-value)
27.69
(1.000)
29.78
(1.000)
28.13
(1.000)
  差分GMM回归结果
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