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营商环境、技术创新与全要素生产率

发布时间:2022-04-22 11:11所属平台:学报论文发表咨询网浏览:

  内容摘要:本文基于 20052019 年 42 个国家的面板数据,采用固定效应模型实证分析了营商环境与全要素生产率的关系。研究结果表明,营商环境的优化能显著提升一国的全要素生产率。通过使用工具变量法回归、更换解释变量等稳健性检验进一步验证了营商环境对全

  内容摘要:本文基于 2005—2019 年 42 个国家的面板数据,采用固定效应模型实证分析了营商环境与全要素生产率的关系。研究结果表明,营商环境的优化能显著提升一国的全要素生产率。通过使用工具变量法回归、更换解释变量等稳健性检验进一步验证了营商环境对全要素生产率的促进作用。其内在机制为,营商环境的优化降低了各项成本,使资源流入到研发部门,促进了技术创新,进而提高了全要素生产率。异质性分析结果表明,发达国家营商环境对全要素生产率的促进作用大于发展中国家;在营商环境的不同环节中,“跨境贸易”“纳税”等 5 个指标都具有显著的促进作用。研究结果为中国通过优化营商环境来提升全要素生产率以实现经济高质量发展提供实证支撑。

  关键词:营商环境;全要素生产率;中介效应;异质性

营商环境

  一、引言

  全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)反映生产过程中资本和劳动力等要素投入产出的效率,是衡量经济长期活力的重要指标,经济的发展离不开全要素生产率的提升。现阶段,中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,提高全要素生产率以促进经济高质量发展的重要性不断凸显。

  营商环境的改善能够降低企业在各个环节的成本,使资源更有效率地配置,促进技术创新,从而提高本国全要素生产率,实现经济高质量发展。全要素生产率能够较好地反映营商环境的作用,因此本文从世界银行部分国家营商环境数据着手,实证研究营商环境对全要素生产率的影响,揭示营商环境在经济高质量发展中的重要性。同时,本文还做了相关的异质性检验,其目的在于发现营商环境的不同指标对不同类型国家的影响,以使研究更具应用性和针对性,为中国进一步优化营商环境、实现经济高质量发展提供参考。

  二、文献综述与机理分析

  (一)营商环境与全要素生产率

  营商环境的概念源于世界银行发布的《营商环境报告》,该报告构建了一系列指标来测度一国的营商环境水平,主要包括 “开办企业”“办理施工许可证”“获得电力”“登记财产”“获得信贷”“保护少数投资者”“纳税”“跨境贸易”“执行合同”“办理破产”和“劳动力市场监管”在内的 11 个一级指标和 43 个二级指标。

  国内学者将营商环境主要分为市场环境、要素环境、制度环境、法治环境等方面来研究营商环境对全要素生产率的影响,研究结果认为营商环境的改善有利于全要素生产率的提升。市场环境方面,大型企业比小型和微型企业的经营环境更好,国有企业和外资企业比民营企业有更好的经营环境,并且存在着基于企业规模和所有权的经营环境歧视[1]。

  降低市场准入门槛、放松管制,能够吸引更多的企业进入市场,有效缓解市场集中度高的现象,营造公平的市场竞争环境,激发企业活力,从而促进全要素生产率的提高[2]。要素环境方面,钟覃琳等(2018)认为资本市场开放可以加强企业的信息披露,有利于提高股价信息含量[3]。资本市场开放可以减少信息不对称,降低融资约束,促进资本配置效率,进而提升全要素生产率[4]。由于人力资本具有资源配置效应和技术进步效应,因此提高劳动力素质,进行人力资本的有效配置将会提高全要素生产率。

  此外,程晨等(2016)指出劳动力成本的上升会使得企业在投入知识、技术等资源时更加符合长期利益最大化选择,促进技术创新,从而倒逼全要素生产率的提高[5]。制度环境方面,简化行政审批手续,缩短行政审批时间,提高资源配置效率,可以提高资源再配置效应对生产率的贡献[6]。

  法治环境方面,夏后学等(2019)通过研究表明优化营商环境能消除寻租对市场创新的影响,促进无寻租企业进行自主创新[7]。法治环境的提升有利于营造公平的经营环境,减少企业寻租、腐败等问题导致的额外成本,优化资源合理配置,减少非生产性活动的成本,增加研发投入,实现全要素生产率的提升。法治环境的优化还保护了企业的合法权益——如知识产权保护,增强企业研发创新的积极性,从而进一步提升全要素生产率[8-9]。综上表明,现有研究大多从营商环境的某个角度来研究其对全要素生产率的影响,本文将利用世界银行 Doing Business 项目组关于营商环境综合评价的数据来研究营商环境对全要素生产率的影响。

  (二)营商环境与技术创新

  营商环境的优化能推动技术创新,不仅能鼓励企业对原生产线升级改造,还能改善中高技术产品面临的外部环境,双管齐下使企业的产品质量和技术水平进一步提升[10]。熊凯军(2020)将营商环境分为政府治理环境、法制建设环境和外商投资环境来研究营商环境对企业创新产出效率的影响,研究结果表明政府治理环境和法制建设环境有助于企业创新,而外商投资环境抑制了企业创新[11]。雷挺等(2020)将营商环境分为市场环境、要素环境、政治环境、法制环境和基础设施环境 5 个方面并研究了营商环境对企业创新的影响,发现营商环境的优化能激发企业的创新活力[12]。

  由此,本文将营商环境分为市场环境、要素环境、制度环境、法治环境进行分析。市场环境的优化使得企业更容易进入市场,加剧了市场竞争,从而迫使在位企业进行技术研发;要素环境的优化使得资本劳动配置更合理,进而吸引更多高素质人才流入研发部门,从而提高技术创新水平;制度环境的优化降低了企业非正式支出和制度性交易成本,企业得以将更多资本转向研发部门,从而实现技术创新;法治环境的优化使得企业的生产以及创新得到合理的保护,进一步激发了企业的研发积极性,从而提高技术创新水平。

  (三)技术创新与全要素生产率

  由内生增长理论可知,在其他投入要素不变的情况下,技术创新是经济增长的内生动力。Baumannet al.(2016)研究表明,技术创新能够提高全要素生产率,这种促进效果不仅适用于大型企业,对中小型企业也同样有效[13]。陈维涛等(2018)通过 PSM 倾向得分匹配模型研究表明技术创新能够提升全要素生产率,且私营企业对生产率的提升作用大于外资企业[14]。基于此,本文认为技术创新提升全要素生产率的途径主要如下:

  第一,企业自主研发能力的增强不仅能直接提升全要素生产率,还能通过降低成本减少对资本和劳动力的依赖,间接提高全要素生产率[15]。

  第二,技术创新引发了生产技术、生产工具的创新和发明,从而导致生产成本的降低和产品质量的提高,企业获得更多利润,扩大生产,进一步深化技术创新对全要素生产率的影响;同时,技术创新表现为新产品的创新,使企业通过发明创造提供更高质量的产品来满足消费者的需求,从而提高企业生产水平。

  第三,技术创新会改善企业内部要素的配置比例,企业一般会采购更多机器设备,减少使用劳动力,且资源会从低效率生产部门转移到高效率生产部门,从而在资本劳动配置比上达到一个最优均衡,从而提高全要素生产率[16]。

  综上所述,本文将技术创新作为中介变量,来研究营商环境对全要素生产率的影响。因此,本文有两种研究路径:一是营商环境直接促进全要素生产率的提升;二是营商环境通过降低成本实现技术创新,进而提升全要素生产率。根据数据可得性,本文选用 2005—2019 年 42 个国家的面板数据来实证分析营商环境对全要素生产率的影响。

  三、研究设计

  1.被解释变量。全要素生产率(ctfp ):被解释变量选用的是按现行购买力平价计算的 TFP 水平,选用了佩恩表 10.0(Penn World Tables10.0)中的全要素生产率数据。佩恩表是联合国的国际比较项目委托宾州大学国际比较研究中心建立的数据库。该表统计了 1950—2019 年 183 个国家和地区的收入、产出、投入和生产率的相对水平信息。

  2.核心解释变量。营商环境( db):核心解释变量选用的是目前学术界使用较为广泛的指标,即世界银行营商环境得分。世界银行 Doing Business 项目组计算的营商环境得分是将除了“劳动力市场监管”指标之外的 10个指标的得分取平均后得到最终得分。但由于细分指标“获得电力”的数据缺失较多,故本文也予以剔除,同时按照世界银行 Doing Business 项目的计算方式,将剩余 9 个指标的得分取平均作为一国的营商环境得分,并取对数处理。

  3.中介变量。技术创新(tech ):目前学者们主要使用创新投入与创新产出方面的指标来衡量技术创新水平,如研发支出、研发人员数、专利申请数、专利授权数等。本文参考罗亚非(2010)的做法,选取被授权的三方专利数量作为技术创新的衡量指标[18]。三方专利是指申请人在美国、欧盟和日本均寻求保护的专利,能很好地衡量各国的技术创新水平。

  4.控制变量。参考已有研究[19-20],本文选取以下控制变量:①一国的经济发展水平( gdp ):以一国国内生产总值(GDP)衡量,并取对数处理;②对外开放程度(open ):以一国贸易总额占国内生产总值的比重衡量;③人力资本( hc ):以人力资本指数衡量;④金融发展水平( fin ):以金融部门的国内信贷占 GDP比重衡量;⑤利用外资情况( fdi ):以一国外国直接投资净流入占 GDP 的比重衡量;⑥产业结构(ind ):以产业结构优化指数衡量,具体计算公式为: ni ii ind q y 。

  其中,i 表示第一、二、三产业, i q 代表权重,对第一、二、三产业分别赋值 1、2、3; i y 表示第 i 产业增加值占比。产业结构优化指数越高,代表产业结构越优化。本文选取 2005—2019 年 42 个国家①的面板数据作为研究样本。营商环境得分来源于世界银行历年《营商环境报告》。

  全要素生产率、人力资本指数均来源于佩恩表 10.0;三方专利授权数量来源于经济与合作发展组织(OECD)数据库;国内生产总值、外国直接投资净流入占 GDP 的比重、金融部门的国内信贷占 GDP 比重和各产业增加值均来源于世界银行的世界发展指标(WDI)数据库;贸易总额来源于联合国商品贸易统计(UN Comtrade)数据库。各变量描述性统计结果如表 1 所示,除利用外资情况的标准差略大于均值外,其余变量的标准差均小于均值,且标准差也都较小,没有出现极端异常值,表明数据的离散程度较小。

  四、实证结果分析

  (一)基准回归结果

  在实证分析之前,需要判定模型中是否存在多重共线性,以确保结果的可信度。 最后一列报告了变量的方差膨胀因子 VIF,最大值为 2.05,远小于经验准则值 10,由此可见,多重共线性问题不会对本文结果产生显著影响。此外,本文还根据 Hausman 检验结果,强烈拒绝了随机效应模型优先的原假设,确定选择固定效应模型进行回归。

  从模型(1)可以看出,营商环境的系数在 1%的水平上显著为正,模型(2)中加入了控制变量,回归结果依旧显著为正,表明在保持其他控制变量不变的情况下,营商环境对全要素生产率具有促进作用。(二)内生性检验为克服因遗漏变量等原因导致的内生性问题,本文选取核心解释变量营商环境得分滞后一阶作为工具变量进行回归。引入工具变量后,营商环境系数在 1%的水平上依旧显著为正,再次说明营商环境对全要素生产率存在正向影响,营商环境越优化,越有助于全要素生产率的提升。工具变量检验的 K-P rk Wald F 统计量较大,基本可以拒绝弱工具变量的假设,因此可认为在工具变量选取上具有一定合理性。

  (三)稳健性检验

  为进一步检验基准回归的准确性,本文对基准回归结果进行以下三方面的稳健性检验。

  一是更换被解释变量。上述基准回归中被解释变量采用的是现行购买力平价计算的 TFP 水平,而佩恩表中还有另一种衡量全要素生产率的方法,也就是现行购买力平价计算的与福利相关 TFP 水平。因此,本文以现行购买力平价计算的与福利相关 TFP 水平作为被解释变量再次进行回归估计以检验模型的稳定性。

  二是更换核心解释变量。参考张应武等(2020)的做法,以营商环境排名替换营商环境得分重复上述回归[21],由于营商环境排名是一个负向指标(营商环境越好,排名越靠前;营商环境越差,排名就越靠后),因此预期估计系数为负。

  三是剔除国际金融危机发生的年份。国际金融危机的爆发导致经济衰退,可能会对结果产生影响,因此参考倪红福等(2020)的做法,将 2008—2010 年作为国际金融危机爆发期和缓和期予以剔除,将其余正常年份进行回归[22]。

  五、异质性分析

  (一)经济发展水平异质性分析

  由于各国发展水平存在差异,发达国家和发展中国家技术水平参差不齐,各国营商环境的优化对全要素生产率影响不一,基于此,本文根据经济发展水平将样本国家分为发达国家和发展中国家①来进行异质性分析。营商环境对发达国家和发展中国家的全要素生产率在 1%水平上都存在显著正相关,但营商环境对发达国家全要素生产率的促进作用要高于发展中国家。可能的原因是:相比于发展中国家,发达国家营商环境的改善所带来的技术创新更为迅速,投入产出效率更高,从而导致全要素生产率的提升幅度更大。

  六、主要结论与政策建议

  (一)主要结论

  本文基于 2005—2019 年 42 个国家的面板数据,采用固定效应模型和两阶段最小二乘模型研究了营商环境对一国全要素生产率的影响,并进一步将技术创新作为中介变量研究营商环境如何影响全要素生产率,得出以下结论:(1)总体上,基准回归和工具变量回归均表明:营商环境对一国全要素生产率具有显著的促进作用,营商环境越好,其全要素生产率就越高。(2)为了验证模型的稳健性,本文通过更换被解释变量、更换核心解释变量和剔除特殊年份值的方法进行检验,检验结果表明模型是稳健的。

  (3)中介效应检验结果表明,营商环境不仅直接影响全要素生产率,还会通过技术创新间接影响,从而促进全要素生产率的提升。(4)异质性研究发现,营商环境对全要素生产率虽都有促进作用,但促进效果不一致,对于发达国家的促进作用大于发展中国家;营商环境的各个环节对全要素生产率的影响也不尽相同,“跨境贸易”“纳税”等 5 个指标都具有显著性促进作用,“办理施工许可证”“登记财产”等其余 4 个指标的系数为正但不显著。

  营商环境论文:优化营商环境降低企业制度性交易成本

  (二)政策建议

  营商环境本质上是降低企业的制度性交易成本,持续推进的“放管服”改革在中国的营商环境建设进程中起到了十分显著的作用[23]。因此,需进一步推进市场环境、要素环境、制度环境、法治环境等方面的优化。根据研究结论,本文提出以下政策建议。

  (1)继续优化营商环境。中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,离不开全要素生产率的提升,营商环境的优化能促进全要素生产率的提升。因此,中国应继续深入营商环境的改革,为经济高质量发展提供保障。

  (2)着重优化薄弱环节的营商环境。在营商环境分类指标中,“开办企业”“获得信贷”“纳税”“跨境贸易”和“办理破产”5 个指标对全要素生产率的促进作用尤为显著,这也指出了中国进一步优化过程中应着重关注的方面。根据世界银行Doing Business 项目组发布的《2020 营商环境报告》显示,中国在 190 个国家中排名第 31 位,但中国在“纳税”和“跨境贸易”等领域仍显滞后,“纳税”排名第 105,“跨境贸易”排名第 56。

  因此,需要进一步减税降费,完善税费制度,深化税费制度改革,减低企业的税费负担,降低企业成本;深化“放管服”改革,简化办税程序,完善信息化管理系统,提高税收管理质量,利用大数据等新技术实现网上办税,减少企业纳税的成本,改善营商环境。同时,各级海关也需进一步严守国门安全,防范风险;简化通关手续,精简进出口环节监管证件和随附单据,利用大数据、区块链等技术构建跨境数字贸易,提高贸易通关的效率;降低港口、检验检疫费用等,降低成本,实现要素跨国流动,从而优化口岸营商环境。

  (3)继续加强技术创新,提高自主创新能力。政府应制定相关政策来吸引国内外优秀人才,同时还要加大科研经费的投入,对企业的技术创新项目予以政策优惠;企业也要积极培养科技人才,引进国际专家学者,建设高素质人才队伍,提供良好的科研环境。此外,还需完善知识保护机制,加强对知识产权的保护。

  参考文献

  [1] 马光荣, 樊纲, 杨恩艳, 等. 中国的企业经营环境: 差异、变迁与影响[J]. 管理世界, 2015(12): 58-67.

  [2] Eling M, Schaper P. Under Pressure: How the Business Environment Affects Productivity and Efficiency of European LifeInsurance Companies[J]. European Journal of Operational Research, 2017, 258(3)

  .[3] 钟覃琳, 陆正飞. 资本市场开放能提高股价信息含量吗?——基于“沪港通”效应的实证检验[J]. 管理世界, 2018,34(1): 169-179.

  [4] Ferrando A, Ruggieri A. Financial Constraints and Productivity: Evidence from Euro Area Companies[J]. InternationalJournal of Finance & Economics, 2018, 23(3).

  [5] 程晨, 王萌萌. 企业劳动力成本与全要素生产率——“倒逼”机制的考察[J]. 南开经济研究, 2016(3): 118-132.

  [6] 王磊. 行政审批对中国制造业生产率的影响及其机制研究——基于进入管制视角[J]. 产业经济研究, 2020(2):102-115.

  [7] 夏后学, 谭清美, 白俊红. 营商环境、企业寻租与市场创新——来自中国企业营商环境调查的经验证据[J]. 经济研究,2019, 54(4): 84-98.

  作者:许 坚 沙添越

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