基于2000—2016年間中國30個(gè)地區(qū)260個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù),利用三種要素投入DEA-Malmquist指數(shù)方法對(duì)城市全要素生產(chǎn)率（TFP）增長率進(jìn)行測(cè)度,并在準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)與雙重差分方法的研究框架下,采用DEA-Tobit模型分析國家級(jí)高新區(qū)對(duì)城市TFP增長的影響。實(shí)證結(jié)果表明:樣本考察期間,中國城市TFP呈現(xiàn)出正增長,年均增速為3.1%。國家級(jí)高新區(qū)的設(shè)立對(duì)中國城市TFP增長產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用,但具有異質(zhì)性特征。國家級(jí)高新區(qū)對(duì)城市TFP增長的貢獻(xiàn)按區(qū)域由大到小依次為西部、中部、東部;國家級(jí)高新區(qū)的設(shè)立對(duì)處于高行政等級(jí)城市TFP增長的促進(jìn)作用要比處于低行政等級(jí)城市更為顯著;在人口高于500萬但低于1000萬的城市中國家級(jí)高新區(qū)的設(shè)立對(duì)城市TFP增長的促進(jìn)作用更為明顯。 

【文章來源】：經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020,37(01)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
一、文獻(xiàn)綜述
二、計(jì)量模型構(gòu)建、變量選取與數(shù)據(jù)來源說明
    （一）雙重差分方法介紹
    （二）變量選擇
        1.被解釋變量:全要素生產(chǎn)率增長（tfpg）
        2.核心解釋變量:國家級(jí)高新區(qū)設(shè)立（hightech）
        3.控制變量
    （三）數(shù)據(jù)來源說明
三、實(shí)證結(jié)果分析與討論
    （一）國家級(jí)高新區(qū)對(duì)城市全要素生產(chǎn)率增長的影響:基本回歸結(jié)果
    （二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)
    （三）進(jìn)一步檢驗(yàn)
四、研究結(jié)論與政策啟示


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國城市規(guī)模分布對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的影響研究[J]. 陸遠(yuǎn)權(quán),秦佳佳.  經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2018(06)
[2]基于SBM動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型的中國高新區(qū)效率評(píng)價(jià)[J]. 鄭玉雯,薛偉賢,王萌.  長江流域資源與環(huán)境. 2018(01)
[3]東北三省城市生產(chǎn)效率及其影響因素分析——基于三要素投入隨機(jī)前沿分析方法的研究[J]. 李健,李澎.  經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2018(01)
[4]金融發(fā)展、實(shí)體部門與全要素生產(chǎn)率增長——基于中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析[J]. 李健,盤宇章.  經(jīng)濟(jì)科學(xué). 2017(05)
[5]省直管能提升縣域經(jīng)濟(jì)績(jī)效嗎?--基于河南省直管縣改革的探索[J]. 趙建吉,呂可文,田光輝,苗長虹.  經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2017(03)
[6]交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)分布效應(yīng)——來自高鐵開通的證據(jù)[J]. 張克中,陶東杰.  經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài). 2016(06)
[7]民間金融和全要素生產(chǎn)率增長[J]. 李健,衛(wèi)平.  南開經(jīng)濟(jì)研究. 2015(05)
[8]國家高新區(qū)推動(dòng)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展嗎?——基于雙重差分方法的驗(yàn)證[J]. 劉瑞明,趙仁杰.  管理世界. 2015(08)
[9]國內(nèi)雙重差分法的研究現(xiàn)狀與潛在問題[J]. 陳林,伍海軍.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2015(07)
[10]中國高新區(qū)效率變動(dòng)及影響因素研究——基于面板數(shù)據(jù)（1997-2012年）的隨機(jī)前沿分析[J]. 姜彩樓,曹杰,劉維樹.  經(jīng)濟(jì)體制改革. 2014(06)



本文編號(hào)：2991132