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交通基础设施与企业全要素生产率

摘要

交通基础设施存在正外部性已经被诸多研究所证实。在宏观层面,交通基础设施通过促进技术进步、提高规模效率、优化资源配置等几个方面提升区域全要素生产率,保证经济能够长期高质量增长,而宏观经济体是由无数个微观企业组成,随着微观数据可利用性增强,从企业层面对经济效应的研究成为一个新的视角。 在企业库存研究方面,Shirley和Winston(2003)建立了企业最优库存决策的EOQ模型,将公路运输的成本、速度以及可靠性统一纳入研究框架中,说明公路系统的优化能够最大限度地降低企业库存成本以及物流成本,并利用美国的企业数据分析了高速公路降低企业库存进而对整体经济效率的影响。在此基础上,H.Li和Z.Li(2013)利用1998~2007年中国的工业企业数据,将理论机制与中国的实际情况进行结合,发现交通基础设施投资使企业库存下降一半,节省的资本相当于工业总产出的一半。此外,还有学者从交通基础设施对企业库存的溢出效应方面展开研究。李涵和唐丽淼(2015)通过构建四种空间权重发现,省级公路交通基础设施对企业库存具有显著的空间溢出效应,估计得出的弹性值为-0.087,进一步研究还发现,外省交通基础设施对国企和内陆地区企业库存作用较小。Datta(2012)对印度黄金四边形公路网展开研究,发现黄金四边形公路网升级,使位于沿线的制造业企业库存管理能力和资源投入水平有了明显的提升。

关键词

作者

李天籽 经济学博士,吉林大学东北亚研究院区域经济所教授、博士生导师。研究方向为区域经济、国际经济、资源经济等。主持和参与国家自然科学基金项目、教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目等各类项目10余项,出版专著3部,在权威和核心期刊上发表学术论文数十篇。
王伟 经济学博士,内蒙古民族大学经济管理学院讲师,研究方向为区域经济。

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交通基础设施与企业全要素生产率

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章节目录

  • 一 微观企业的重点文献借鉴
  • 二 运输距离缩短提升企业全要素生产率的理论模型
  • 三 企业全要素生产率的测算
    1. (一)中国工业企业数据库的匹配及数据处理
    2. (二)基于半参数OP法和LP法的测算
      1. 1.基于OP法的测算
      2. 2.基于LP法的测算
    3. (三)企业全要素生产率水平及演变趋势
  • 四 高速公路运输距离影响企业全要素生产率的计量模型
    1. (一)计量模型构建
    2. (二)计量方法和内生性问题的解决
      1. 1.计量方法
      2. 2.内生性问题的解决
  • 五 其他变量的选取
    1. (一)企业层面的影响因素
      1. 1.企业到最近高速公路的距离
      2. 2.企业规模
      3. 3.企业资本密集度
    2. (二)地区层面的影响因素
      1. 1.政府的影响
      2. 2.地区经济发展水平
      3. 3.地区开放水平
      4. 4.产业结构
  • 六 回归结果分析
    1. (一)基于OLS、RE、2SLS的回归结果分析
    2. (二)稳定性检验
  • 七 对不同企业的异质性分析
    1. (一)基于企业所有权分类
    2. (二)基于企业所属行业分类
    3. (三)基于企业出口和内销分类
    4. (四)基于企业区位分类
    5. (五)基于不同距离分类

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