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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.  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.    

5.  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.    

6.  建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素  
   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.    

7.  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。    

8.  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。    

9.  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。    

10.  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.    

11.  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.    

12.  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。    

13.  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。    

14.  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.    

15.  天津市工业行业TFP及对全要素能源效率的影响研究  
   商清汝  ;李春发  ;王雪红《天津理工大学学报》,2014年第4期
   针对在能源利用中全要素生产率对全要素能源效率提高的影响,基于DEA-Malmquist指数方法对天津市工业行业的全要素生产率指数和全要素能源效率等进行测算,并运用审查回归模型(Tobit)对影响全要素能源效率的各项影响因素进行分析.研究结果表明:政府决策影响、TFP指数、技术进步对全要素能源效率提高起到正向作用.    

16.  日常消费类上市公司效率及其影响因素分析——基于消费升级背景  
   林木西  雷智中《沈阳师范大学学报(自然科学版)》,2019年第2期
   消费升级在需求侧层面体现为中高端消费的增加,在供给侧层面体现为企业能够销售更多让消费者满意的产品。我国居民收入水平持续提升,中高端需求不断增加,但企业的应对能力明显不足。基于此,以文体教娱、消费电子、酿酒饮料和纺织服装作为日常类消费的代表,从企业层面,首先测算了日常消费类上市公司的全要素生产率,4个行业全要素生产率的高低顺序依次为消费电子、文体教娱、酿酒饮料、纺织服装。以全要素生产率作为经营效率指标,进一步实证分析了影响经营效率的因素,结果表明,创新能力、企业规模、政府补贴和新产品等因素均可影响企业的全要素生产率,但影响程度在不同行业存在差异。最后针对研究结论提出了相应的建议。    

17.  中国区域全要素生产率的影响因素分析  
   刘霞  蔡风景  胡玉琴《温州大学学报(自然科学版)》,2012年第33卷第2期
   基于状态空间模型的卡尔曼滤波算法,运用Eviews 6.0软件测算出1979-2004年我国各省域的全要素生产率(TFP)的增长率,构建面板数据模型来实证研究国际进出口、外商直接投资(FDI)、人力资本和产业结构等因素对我国全要素生产率的动态影响状况.面板协整检验和误差修正结果表明:从长期来看,人力资本、产业结构、进口以及FDI对全要素生产率的增长都具有不同程度的正向作用,出口的影响并不显著;而从短期看,人力资本水平与产业结构则是促进TFP增长的主要因素.    

18.  西部地区旅游产业发展效率  
   王惠榆  陈兴鹏  张子龙  庞家幸  刘存斌《兰州大学学报(自然科学版)》,2014年第2期
   以西部地区12个省份为研究区域,运用DEA方法中的BCC模型、CCR模型和Malmquist指数模型,分析了2000-2010年各研究区域旅游业的技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步指数和全要素生产率,以综合研究旅游业的发展效率,并在此基础上对投入指标的冗余度、产出指标的不足率进行分析.结果表明:在研究时段内12个省份的全要素生产率指数均大于1,呈增长态势,这主要得益于技术进步指数的增长;除青海省外,其余11个省份的静态效率评价指标都保持在高水平,处于递减规模报酬生产阶段;投入指标中旅游业从业人员存在较大冗余,有17.33%的改进空间,各项产出指标的不足率相对较小.    

19.  农业生产效率变动的DEA—Malmquist分析——以河南省为例  
   聂丽《河南科学》,2013年第10期
   在分析2003--2010年河南省农业统计数据的基础上,采用DEA—Malmquist指数分析法对影响河南农业全要素生产率增长的内在动力进行分析,得出主要影响因素为技术变化率,技术进步缓慢使规模效率和纯技术效率对农业全要素生产率的增长作用不明显,据此提出加大农业科研政策支持力度、提高农业组织化及管理水平、推进农业机械化发展等改善河南省农业全要素生产率的途径.    

20.  高技术产业研发创新效率差异性的随机前沿分析  
   胡建辉  周泽炯《平顶山学院学报》,2014年第5期
   以我国17类高技术产业行业2005-2011年的面板数据为基础,运用随机前沿分析方法对高技术产业各行业间的研发创新效率差异性作了相关分析,并就行业间差异性的深层原因进行了揭示。研究发现:高技术产业研发创新活动整体表现出规模报酬递减特征;高技术产业研发创新效率虽缓慢增长但水平依然较低,且行业间差距明显;高效行业增速较慢,而低效行业增速较快,研发创新效率存在显著收敛性;市场集中度和政府行为对研发创新效率有明显负面影响,而行业外向化程度和产业利润则存在显著正向作用;行业间受行业外向化等因素影响差异性较大,电子通讯类行业最为明显。基于实证分析,提出提高我国高技术产业研发创新效率的措施。    

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