共查询到10条相似文献，搜索用时 203 毫秒
1.
本文用基于非参数的Malmquist指数方法将全要素生产率(TFP)变动分解为技术进步和生产效率变化两个部分,运用该方法测算了中国改革以来整体工业生产率的变动趋势,并进一步探讨了地区之间工业TFP增长差异的特征。结果显示:改革开放以来,中国工业TFP的增长主要是由技术进步推动的,生产效率的下降对TFP的增长造成了不利影响。同时,东、中、西部地区之间工业TFP增长率也存在显著差异,地区技术进步程度的差异是造成地区工业TFP差距持续扩大的主要因素。 相似文献
2.
基于Malmquist指数法的我国科技创新效率评价 总被引：4，自引：1，他引：4
用Malmquist指数方法测算了我国科技创新效率的变动趋势，并把科技创新效率的增长分解为技术进步和资源配置效率变化两个部分。结果显示：20世纪90年代以来我国科技创新效率的增长主要是由技术进步推动，资源配置效率对科技创新效率的增长贡献较小。 相似文献
3.
入世以来,我国的汽车产业得到迅速成长.但是我国的汽车产业到底是简单的规模扩张复制还是全要素生产率的提升受到质疑.本文基于非参数Malquist指数方法将全要素生产率(TFP)变动分解为技术进步和技术效率变化两个部分,运用该方法测算了中国汽车工业入世以来整体生产率的变动趋势,并进一步探讨了汽车工业各子行业全要素生产率的增长特征.结果显示:入世以来,中国汽车工业的TFP是由技术进步和技术效率两个因素共同推动的,但技术效率的影响相对有限,而技术进步的推动作用日益明显.同时,子行业中差异明显,汽车业和汽车摩托车配件的全要素生产率较高,且都是由技术进步推动;车用发动机业的全要素生产率相对较低,且逐年下降趋势明显;改装汽车业的技术含量不高,更多的是依赖于规模效应的发挥;摩托车业的产业地位导致其TFP、技术进步和规模效率都呈下降趋势. 相似文献
4.
利用非参数的Malmquist生产率指数方法研究了1999-2008年中国研发创新全要素生产率(TFP)的变动及其分解,并针时TFP变动的时序特征及地区差异进行了比较分析.研究表明,中国研发创新TEP增长主要是由于技术效率推动的,技术进步改善的作用相对有限,研发创新技术进步与技术效率呈显著负相关,TFP并不是研发创新产出增长的主要源泉;东、中、西部地区之间研发创新TEP增长率也存在显著差异,且呈现东部、西部、中部依次递减的趋势. 相似文献
5.
6.
中国工业行业R&D创新全要素生产率增长:技术推进抑或效率驱动 总被引：1，自引：0，他引：1
利用非参数的Malmquist生产率指数方法对2004-2009年中国工业行业R&D创新全要素生产率(TFP)的变动进行测算,进一步分析了TFP变动的时序特征、动力源泉及行业差异.研究表明:2004-2009年中国工业行业R&D创新TFP整体上呈现技术进步与技术效率共同推进的“双驱动”增长模式,其动力主要来源于技术推进,效率驱动作用较小;工业行业R&D创新TFP增长存在显著的时序和行业差异,且资本密集型行业R&D创新TFP整体水平要高于劳动密集型行业,但中国工业行业R&D创新TFP增长的差异有进一步缩小的趋势. 相似文献
7.
基于Malmquist指数的房地产开发企业全要素生产率变动及收敛性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用基于DEA模型的Malmquist指数分析法测算了中国31个省区市1997-2008年房地产开发企业的全要素生产率(TFP)变动情况,并对全要素生产率增长的阶段性与区域性规律进行了技术效率与技术进步分析.结果表明,房地产开发企业TFP增长率在1997-2000年阶段最低,在2001-2004年最高.房地产开发企业TFP增长源泉中技术效率的“水平效应”明显,技术进步的“增长效应”相对有限.中部地区TFP增长率最高,西部地区次之,东部地区最低,并形成了东、中、西三大俱乐部收敛. 相似文献
8.
9.
中国高技术产业各行业技术效率的实证分析——基于非参数的Malmquist指数方法 总被引：20，自引：0，他引：20
根据效率理论，运用高技术产业的面板数据，采用非参数方法，分析了高技术产业发展过程中技术效率和总量增长的情况。结果表明，造成高技术产业TFP增长的主要原因是技术进步水平的提高而不是技术效率，且TFP和技术进步的变化率有下降的趋势；各行业的技术效率、TFP及其构成也存在显著差异。 相似文献
10.
运用Malmquist指数方法,对我国寿险行业1999-2007年的面板数据进行实证分析.结果表明,由于规模效率和纯技术效率的波动性,造成资源配置效率对全要素生产率的变动贡献不明显,我国寿险行业的生产效率变动主要是由技术变动引起的,技术进步是促进寿险行业效率增长的决定性因素. 相似文献