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1.
2.
本文介绍了中国当前劳动力就业的现状,分析了中国七大区域就业存在的问题,如人口老龄化严重、城乡差异明显、受教育程度偏低、区域分布差异明显、产业结构不协调等。通过建立面板回归模型,估算得出不同年份中国七大区域的全要素生产率,考察了不同区域之间资本存量和国内生产总值变化率对就业变化率的影响,并且分3个时段估计了中国七大区域就业变化率影响因素的参数。最后,针对七大区域所面临的问题提出建议。 相似文献
3.
传统理论基于有效市场理论(EMH)主要从公司财务视角研究杠杆率问题,忽略了生产环节的决定机制.本文从决定生产效率的全要素生产率视角对杠杆率的决定机制重新认识.并采用制造业29个行业1995-2016年的面板数据,以杠杆率为门限变量构建动态面板门限模型,主要研究结论为:1)经济增长-杠杆率的门限值位于名义杠杆率114,在门限值左侧,杠杆率增加促进经济增长,在门限值右侧,杠杆率增加"拖累"经济增长,杠杆率对经济增长整体表现"倒U"型关系;2)经济增长-杠杆率的泡沫杠杆率门限值位于泡沫杠杆率65,当名义杠杆率包含的泡沫杠杆率低于65时,杠杆率增加对经济具有显著的促进效应,当包含的杠杆率大于65时,杠杆率对经济增长的作用并不明显,说明经济可能进入了滞胀阶段;3)经济增长-足值杠杆率的关于对泡沫杠杆率存在双门门限效应,分别是43、49,当泡沫杠杆率小于43时,增加泡沫杠杆率对经济的增长的促进效应小于泡沫杠杆率介于[43,49]区间的效应,当泡沫杠杆率大于49时,泡沫杠杆率对经济增长的促进作用不再明显. 相似文献
4.
近年来,我国服务业占比呈现持续上涨态势,但服务业的高成本低效率问题仍然存在,随着人工智能和服务业的融合,服务业的全要素生产率是否提高有待进一步验证。我们运用DEA-Malmquist生产率指数验证了“鲍莫尔病”的确存在;加入人工智能因素后的服务业全要素生产率的确提高了,但是进一步的分解发现,全要素生产率的提高主要源于要素配置效率的改善和规模报酬递增效应,并非由于技术进步,人工智能作为技术进步的主要标志在提高服务业全要素生产率中的作用仍然有限,这是由于人工智能作用的滞后性所致。 相似文献
6.
基于2011年以来的最新行业分类标准,构建2011—2016年江苏省制造业31个细分行业的面板数据,采用DEA-Malmquist模型对江苏省制造业全要素生产率及其构成从时间的维度、细分行业的维度、基于研发强度的行业类别维度进行测评。结果表明,2011—2016年间江苏省制造业全要素生产率平均增长率为负值,且自2012年开始由技术进步推动转为由技术效率推动;全要素生产率存在明显的行业间差异,低技术制造业为全要素生产率发展的瓶颈。提升江苏省制造业全要素生产率的主要路径包括提升资源配置效率、加强自主创新、实施精细化管理等。 相似文献
7.
以2005—2016年中国30个省的建筑业数据为依据,识别出主要的二氧化碳(CO2)排放源,将其作为投入指标重新构建了评价中国建筑业全要素碳生产率(CI-TFCP)的指标体系.然后采用数据包络分析和基于生产前沿的收敛检验方法研究了2005—2016年各省的CI-TFCP指数及其收敛性.得到以下结论:中国及其东、中、西部地区的CI-TFCP均逐年升高,东、中、西地区的年均升高率由高到低;材料和能源消耗强度、科技、教育和能源结构等均可能影响CI-TFCP指数;中国及其东、中、西部各省与最佳生产前沿省份的平均差距,最佳生产前沿与最差生产前沿省份的差距均逐年扩大.基于以上结论,提出了降低材料消耗强度、引导研发投入和促进技术扩散等提高中国CI-TFCP的建议. 相似文献
8.
运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分析方法,对2007-2016年我国石油类本科高校的科技创新效率进行测度评价。结果表明:静态来看,2016年我国石油类本科高校科技创新综合效率、规模效率和纯技术效率均没有能够达到DEA有效,且各石油高校存在显著的差异性。石油高校科技创新资源配置规模与结构是提升科技创新综合效率的重要要素。从动态来看,大部分石油本科高校科技创新效率全要素生产率具有明显下降趋势,科技创新技术进步指数和技术效率变化指数两者较低是导致石油本科高校科技创新全要素生产率有所下降的重要原因。提升我国石油本科高校的科技创新效率应该逐步完善高校科研管理机制,培育高端技术科研人才;瞄准能源领域科技前沿,深化高校科技创新供给;加强产学研合作,推进科技创新成果市场转化。 相似文献
9.
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. 相似文献
10.
丁黄艳 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2014,(7):34-40
运用非参数Malmquist指数法对2005-2011年我国省际私营工业企业全要素生产率进行测算、分解和比较,分析结果显示:我国31个省市私营工业企业全要素生产率高速增长,主要依赖于技术进步;私营工业企业区域发展的不平衡性正在缩小;我国私营工业企业的规避风险能力较弱,消化风险能力较强,对风险的到来有早期预警作用;在此结论基础上探究了现象的成因并提出了相关的政策建议. 相似文献