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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 562 毫秒

1.  西部地区环境全要素生产率测算及其影响因素分析  
   安海彦《科技与经济》,2018年第31卷第2期
   运用方向性距离函数和Luenberger指数测算西部地区2000—2014年环境全要素生产率,并对影响全要素生产率的因素进行实证分析。研究表明:广西和陕西两省环境全要素生产率变动指数增长最快,主要是由技术进步、规模效率和技术规模三重贡献的推动;西部环境全要素生产率增长呈现下降趋势,其增长主要来源于技术进步推动;经济发展水平、产业结构、能源消费结构、对外开放、市场化、技术水平、环境规制强度和环境治理能力对西部环境全要素生产率具有不同的影响。    

2.  高技术产业创新全要素生产率变动研究  
   杨青峰《河南科学》,2013年第11期
   利用我国高技术产业分行业面板数据为研究样本,应用Malmquist生产率指数,实证考察了高技术产业研发创新生产的全要素生产率变动及其影响因素。主要的研究发现有:我国高技术产业研发创新全要素生产率整体呈现下降的趋势,且技术退步是其下降的主要原因;企业规模对研发创新全要素生产率变动有显著的正向影响,而市场竞争和国有产权有显著的负向影响。    

3.  中国区域物流产业效率——基于三阶段DEA模型的Malmquist-luenberger指数方法  被引次数:3
   王维国  马越越《系统工程》,2012年第3期
   利用Malmquist-luenberger(ML)生产率指数方法测算了包含非期望产出在内的1997~2009年我国30个省级地区的物流产业效率,并借助三阶段DEA模型分析物流外部营运环境条件对我国物流产业效率变化的影响。结论显示:(1)我国物流业的ML生产率指数年均增长-0.45%,而传统的Malmquist生产率指数为1.02%,忽视非期望产出使得物流业全要素生产率估计过高,物流业普遍存在技术不环保。(2)剔除外部环境因素和随机影响因素后,物流业的技术进步率出现较大幅度的下降,技术效率则出现一定程度的上升,物流产业效率受到外部环境因素的影响显著。(3)我国物流业大多数地区的外部营运环境水平较低,优化外部环境,有助于物流产业效率的提升。    

4.  中国海洋渔业生产效率及其区域差异研究  
   《科技与经济》,2017年第6期
   使用1988—2016年中国海洋渔业省级平衡面板数据,运用SSBM-Global Malmquist指数对海洋渔业生产效率进行测算及分解,并对其进行收敛性检验。研究表明,中国海洋渔业全要素生产率对海洋渔业年均增长率的贡献不高;海洋渔业生产力的发展主要通过综合效率的提高,技术进步的作用不明显;综合效率变化主要取决于纯技术效率变化;中国海洋渔业全要素生产率存在着明显的区域差异;海洋渔业全要素生产率增长的收敛性具有阶段性和区域性,各地区都朝着各自的一个稳态增长水平趋近。    

5.  河南省农业全要素生产率变动及其影响因素分析——基于Malmquist指数法  
   《平顶山学院学报》,2016年第2期
   改革开放以来,河南省农业发展取得巨大成就,但近期受各种因素影响增速有所减缓.因此有必要对河南省农业全要素生产率状况进行系统分析.通过测算河南省农业全要素生产率及其构成,进而分析其影响因素,发现河南省农业全要素生产率稳步增长,但受技术进步影响缓慢,增速逐渐趋缓;河南省各地区、各区域农业全要素生产率差异明显;工业化水平和对外开放程度对河南省农业全要素生产率的影响相对较强,农业科技支持力度的影响力相对较弱,农业资本投入的影响最弱.因而可以从提升工业化水平、扩大对外开放程度、加大财政支持3方面着手进行政策调整.    

6.  鄱阳湖生态经济区战略性新兴产业环境技术效率测度研究  
   徐晔  胡志芳《江西师范大学学报(自然科学版)》,2014年第4期
   将Global Malmquist-Luenberger指数与方向性距离函数相结合,测算了2009—2012年鄱阳湖生态经济区十大战略性新兴产业的环境技术效率,并将环境全要素生产率的变动情况分解为技术进步指数和效率改进指数2个方面,最后运用面板Tobit模型对影响鄱阳湖生态经济区战略性新兴产业环境技术效率的因素进行分析.研究结果表明:鄱阳湖生态经济区十大战略性新兴产业环境技术水平总体偏低,各产业环境技术效率差异较大;环境全要素生产率的增长主要源于技术进步;外商直接投资、技术进步和固定资产投资对战略性新兴产业环境技术效率有显著正影响,产业产出和环境管制力度对战略性新兴产业环境技术效率有负影响.    

7.  黄河三角洲地区港口全要素生产率的动态实证分析  
   《山东科学》,2020年第3期
   以黄河三角洲区域内莱州港、东营港、潍坊港和滨州港作为研究对象,基于DEA(data envelopment analysis)模型和Malmquist生产率模型,选取该区域港口2010年—2017年投入产出数据对其动态效率进行测度。结果表明:样本期间黄三角地区主要港口总体技术效率呈现增长态势;从动态效率角度,黄三角地区四大港口整体Malmquist生产率年均增长率为正,呈上升态势;不同港口全要素生产率存在较大差距;影响黄三角港口全要素生产率的主要驱动因素不仅是技术进步变动,还包含规模效率的变动。    

8.  黄河三角洲地区港口全要素生产率的动态实证分析  
   黄河三角洲地区港口全要素生产率的动态实证分析《山东科学》,2010年第33卷第3期
   以黄河三角洲区域内莱州港、东营港、潍坊港和滨州港作为研究对象,基于DEA(data envelopment analysis)模型和Malmquist生产率模型,选取该区域港口2010年—2017年投入产出数据对其动态效率进行测度。结果表明:样本期间黄三角地区主要港口总体技术效率呈现增长态势;从动态效率角度,黄三角地区四大港口整体Malmquist生产率年均增长率为正,呈上升态势;不同港口全要素生产率存在较大差距;影响黄三角港口全要素生产率的主要驱动因素不仅是技术进步变动,还包含规模效率的变动。    

9.  环境能源约束下的中国石化产业全要素生产率Malmquist指数分析  
   于成学  武春友  李星光《科技与经济》,2013年第26卷第2期
   在环境和能源因素约束的视角下,运用Malmquist指数法对中国石化产业的全要素生产率进行测算,探讨了中国石化产业全要素生产率,结果表明,在考虑了环境和能源因素后,2001-2010年我国石化产业全要素生产率的平均增长率为10.2%,主要原因是技术进步水平的提高;如不考虑能源和环境因素,石化产业的全要素生产率呈下降趋势,属于能源消耗和污染物排放较大的行业.    

10.  建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素  被引次数:1
   谭丹  王广斌  曹冬平《同济大学学报(自然科学版)》,2015年第43卷第12期
   综合采用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist生产率指数分析、β收敛回归检验、灰色关联度分析等方法构建了对建筑业全要素生产率(TFP)增长指数进行综合测算并分析其收敛性及影响因素的框架,对1993—2012年中国建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素进行了分析.研究发现该时期建筑业TFP的年均增长率为4.6%,技术进步是TFP增长的主要源泉,技术效率则未有明显提升;TFP的变动具有明显的阶段性特征,其增长速度在2004—2007年处于最高水平,随后呈下降趋势;全国及东部、中部地区各省份之间TFP增长具有绝对β收敛,西部地区各省份之间的收敛性则不显著;经济环境、行业科技能力、行业市场结构等3类因素的变动与TFP增长存在关联,其中,外资建筑企业比例指数与TFP增长指数具有最高的灰色关联度.    

11.  环境规制对全要素能源效率的影响——基于超效率SBM模型的再检验  
   王欣 杨丽《科技与经济》,2019年第32卷第6期
   选取2001—2017年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型测算了能源全要素生产率,通过面板Tobit模型检验了环境规制对全要素能源生产率的影响。研究表明:全要素能源效率表现出先降低后上升的趋势,在上升期,技术进步在其中发挥着至关重要的作用;环境规制与全要素能源效率之间呈现倒U型关系;各地区环境规制与全要素能源效率之间的关系具有明显的差异性,因此,在制定相关环境规制措施时应该因地制宜,各地区之间不能盲目跟风。    

12.  外贸依存度对全要素生产率影响的区域差异性——基于我国省际数据  
   刘渝琳  陈天伍《重庆工商大学学报(自然科学版)》,2010年第1期
   借助DavidN-Weil的两部门配置模型分析了国际贸易引起区域全要素生产率增长的机理。采用1993—2007年中国的省区面板数据,通过实证研究了外贸依存度对全要素生产率的影响。结果表明:外贸依存度在全国层面或是在东、中、西部的区域层面都显著地促进了TFP的增长,但外贸依存度的贡献率在区域层面有所差异。我国中西部地区外贸依存度对全要素生产率的贡献率大于东部地区,而中部地区的外贸依存度对全要素生产率的贡献明显大于西部。为了消除这种区域差异性,需要更进一步地促进东部地区的产业升级。大力加强中西部地区的对外开放程度,并引导东部地区的部分产业合理转移至中西部地区。    

13.  风险投资与高技术产业R&D全要素生产率增长——基于中国数据的实证  
   杨奕  赵洪进  岳碧霄《世界科技研究与发展》,2013年第6期
   利用1995—2011年风险投资与高技术产业R&D的相关数据,采用DEA-Malmquist指数法、典型相关分析法和多元回归分析法等计量方法,对风险投资与高技术产业R&D全要素生产率关系进行实证研究。结果显示:风险投资与技术进步指数、技术效率改善指数及全要素生产率指数具有很强相关性,风险投资对R&D全要素生产率有显著的正向影响;整体上,风险投资对全要素生产率贡献程度在0.1个单位,年度风险投资额对全要素生产率的影响大于风险投资总规模;R&D内部经费和新产品开发经费对R&D全要素生产率具有显著的促进作用,是技术进步与创新直接推动因素。    

14.  基于数据包络法(DEA)对甘肃省区域经济增长的分析  
   郑伟丽  李珊《甘肃科学学报》,2011年第23卷第1期
   运用数据包络法(DEA)测度了2001~2008年甘肃省14个地区的技术效率以及技术进步指数.结果表明:总体全要素生产率增长的主要原因仍然是依靠资本、人力投入的增加,技术效率对全要素生产率的增长并没有占到主导地位;人力资本和制度因素对全要素生产率、效率提高以及技术进步均有重要的影响.    

15.  电子商务企业全要素生产率变化及影响因素分析  
   杨卓凡  石勇《系统工程理论与实践》,2017年第37卷第2期
   本文运用DEA Malmquist生产率指数模型,从效率变化、规模变化和技术变化的动态视角,探讨了电子商务企业的全要素生产率变化及其影响因素.研究结果显示,电子商务企业生产率增长经常伴随着技术进步、效率提升和规模扩张,这表明电子商务企业全要素生产率的变化源于以上三种要素的组合,但技术变化在驱动全要素生产率变化中起着更为关键的作用.从电子商务商业模式的角度来说,B2C电子商务模式比B2B电子商务模式和在线旅游OTA业务有更高的技术创新能力和全要素生产率水平;在线旅游OTA业务虽然实现了技术效率的改进和规模的扩张,但技术能力下滑导致其全要素生产率水平下滑;B2B电子商务模式全要素生产率水平下降的原因则在于效率、技术和规模的同步下滑.这些发现启示企业管理者应该正确处理技术、规模和效率之间的关系,同时应针对不同的商业模式采取不同的全要素生产率提升策略.    

16.  环境与资源约束下城市全要素生产率的测算与分解——基于方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger指数  
   《科技与经济》,2017年第6期
   为了在资源与环境约束下研究城市全要素生产率的结构与变化规律,对285个中国城市在2003—2014年间的绿色全要素生产率变化程度进行了测算、分解,其结果表明绿色全要素生产率以年均2.12%的速度增长,其中技术进步和技术效率提升的平均速度分别为1.74%与0.37%。绿色全要素生产率在累积增长率上小于传统全要素生产率,表明中国城市发展过程中的环境与资源代价过高;但也有部分城市能够实现经济增长与环境规制之间的有效协调。城市绿色全要素生产率的累积增长率存在中部东部西部的区域差异,技术进步在东部地区绿色全要素生产率增长过程中的贡献最高,而中、西部则相对较多地依赖技术效率改善。    

17.  垂直专业化分工抑制了我国的全要素生产率吗?——来自省级面板数据的证据  
   王昆  黎晓《科技促进发展》,2017年第13卷第8期
   本文在省级面板数据的基础上,采用IV估计和GMM估计等方法,实证研究了垂直专业化分工对全要素生产率的影响,研究发现:(1)分工对全要素生产率的直接效应为负,其促进效应是靠与人力资本的交互作用来体现,而与资本存量的交互作用则可能通过“挤出效应”、资源错配等方式抑制了生产率的提升;(2)东部地区技术外溢水平最高,但人力资本回流会使技术外溢增长受限,进而抑制生产率的提升,西部地区则更可能出现“资源诅咒”,但人力资本的改善有助于解决该问题,中部地区技术外溢与“挤出效应”可能相互抵消,进而导致分工对生产率的影响并不显著;(3)东部地区较高的分工水平和快速的资本积累,通过“挤出效应”和资源错配加剧等途径,抑制了生产率的提升,而这点在中、西部地区并不显著。    

18.  1990~2007年中国矿产资源型城市全要素生产率的动态实证分析  
   张钦  赵俊《系统工程》,2010年第10期
   运用基于DEA的Malmquist指数法研究了1990~2007年我国50个地级以上资源型城市全要素生产率的变动状况,并将其分解为技术效率和技术进步,发现在此期间,我国资源型城市的全要素生产率略有增长,平均增长率为0.8%,其增长主要得益于技术效率的提高。在此基础上,论文对不同区域、不同类别的矿产资源城市进行了比较,发现其全要素生产率由于技术水平的不同而存在明显差异。    

19.  新型城镇化背景下山东农业全要素生产率影响因素研究  
   范秋芳  杨敏《甘肃科学学报》,2017年第29卷第3期
   新型城镇化对农业全要素生产率具有重要影响。基于新型城镇化的背景,采用面板数据模型对山东省农业全要素生产率的影响因素进行实证分析。发现第一产业比重、农产品的对外开放度与农业全要素生产率呈负相关,而财政援农支出、新型城镇化水平、技术进步、经济发展水平与农业全要素生产率呈正相关。基于研究结论,提出在新型城镇化的背景下提高山东省农业全要素生产率的对策。    

20.  生产性服务业集聚对中国绿色全要素生产率的影响  
   《系统工程》,2018年第11期
   本文基于非期望产出的SBM方向性距离函数与Malmquist-Luenberger生产率指数测度了283个地级市2007~2015年的绿色全要素生产率,就生产性服务业集聚对绿色全要素生产率的影响效应进行了实证研究。结果显示:绿色全要素生产率空间显著正相关,生产性服务业专业化集聚和多样化集聚显著提高了绿色全要素生产率,专业化集聚对绿色全要素生产率有负溢出而多样化集聚对绿色全要素生产率的溢出效应不显著。分区域而言,东部地区生产性服务业集聚对绿色全要素生产率的促进作用大于中西部,重点环保城市多样化集聚能有效提高绿色全要素生产率,而非重点环保城市表现为专业化、多样化集聚促进绿色全要素生产率。对绿色全要素生产率分解发现,生产性服务业专业化集聚和多样化集聚都促进了技术效率改善,对技术进步没有显著影响。    

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