导读:本文包含了全要素生产率模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:农业全要素生产率,变动轨迹,驱动因素,DEA-Malmquist指数法
全要素生产率模型论文文献综述
周鹏飞,谢黎,王亚飞[1]（2019）在《我国农业全要素生产率的变动轨迹及驱动因素分析——基于DEA—Malmquist指数法与两步系统GMM模型的实证考察》一文中研究指出采用DEA-Malmquist指数法和两步系统GMM模型对2007—2016年我国30个省份的农业TFP的变动轨迹及驱动因素进行研究发现:我国农业TFP年均增长率为3. 1%,对第一产业总产值增长的贡献率为78. 43%;农业TFP的增长呈现出技术进步和技术效率改善双轮驱动的良性格局;农业TFP增长率及其对第一产业总产值增长的贡献率均呈现出中部大于西部、西部大于东部的事实特征。农业TFP增长具有极强的路径依赖;财政支农、城镇化进程、农村公路密度对农业TFP增长具有正向促进作用,工业化进程和农村用电量、农业贸易开放在不同程度上制约了农业TFP增长。(本文来源于《兰州学刊》期刊2019年12期）
王悦,杨骁,张伟科[2]（2019）在《农业保险发展对农村全要素生产率的影响研究——基于空间计量模型的实证分析》一文中研究指出农业保险作为一种分散和转移农业风险的有效机制,是保障农业稳定生产和提升农村全要素生产率的重要驱动力。本文选取2010—2016年中国30个省(市、自治区)的面板数据,利用Malmquist指数测算了我国农村全要素生产率,并且运用空间计量模型实证分析了我国农业保险发展对农村全要素生产率的影响及其空间溢出效应。研究结果表明,我国农村全要素生产率并非随机分布,而是具有正向的空间相关性;我国各省(市、自治区)农业保险发展对农村全要素生产率具有显着的正向影响,且存在显着的空间溢出效应。在考察不同形式的空间计量模型和权重后,这一结果仍然具有稳健性。因此,提高农业保险的发展水平,加强区域间经济联系是提升农村全要素生产率的重要政策选择。(本文来源于《华中农业大学学报(社会科学版)》期刊2019年06期）
刘金全,张龙[3]（2019）在《全要素生产率视角下供给侧结构性改革的经济增长效应——基于DSGE模型与PSTR模型的分析》一文中研究指出新常态下,供给侧结构性改革成为突破经济增长瓶颈的重要路径。本文基于改进的索洛模型对供给侧结构性改革的经济增长效应进行理论推演,并分别通过动态随机一般均衡模型(DSGE模型)与面板平滑转移模型(PSTR模型)对供给侧结构性改革的经济增长效应进行实证检验。结果表明:(1)全要素生产率冲击可以提高产出增长率,并通过溢出效应带来"外部经济",全要素生产率冲击是经济稳态增长下的"帕累托最优";(2)随着实际储蓄率向模型门限值进而向全要素生产率视角下的最优储蓄率的趋近,产出增长率由"缓增"向"陡增"转变。基于全要素生产率视角的供给侧结构性改革具有一定经济增长效应,树立全面深化改革的信念。(本文来源于《吉林大学数量经济优秀成果汇编（2018年卷）》期刊2019-11-01）
刘伟江,吕镯[4]（2019）在《固定资产加速折旧新政对制造业企业全要素生产率的影响——基于双重差分模型的实证研究》一文中研究指出在准自然实验的双重差分模型下定量研究了固定资产加速折旧新政对制造业企业全要素生产率的影响。研究发现:固定资产加速折旧新政对制造业企业的静态和动态全要素生产率没有显着促进作用;进一步的静态效应成因研究表明,固定资产加速折旧新政仅提高了低融资约束制造业企业的静态全要素生产率,对所受融资约束程度较高的叁类制造业企业静态全要素生产率没有显着改善作用;动态效应成因分析表明,固定资产加速折旧新政并未能促进制造业企业技术进步和资源配置效率的提高。(本文来源于《吉林大学数量经济优秀成果汇编（2018年卷）》期刊2019-11-01）
肖远飞,吴允[5]（2019）在《财政分权、环境规制与绿色全要素生产率——基于动态空间杜宾模型的实证分析》一文中研究指出文章基于中国30个省份2009-2018年的空间面板数据,通过动态空间杜宾模型,构建了财政分权、环境规制和绿色全要素生产率的概念模型,实证研究了财政分权与环境规制对中国省际绿色全要素生产率的影响。研究发现:中国省际绿色全要素生产率本身具有空间溢出效应;财政分权的提高不仅会引起本地区绿色全要素生产率的下降,也会造成周边地区绿色全要素生产率的下降,具有空间溢出效应,并且这种现象存在区域异质性;不同类型的环境规制工具对财政分权与绿色全要素生产率间的调节作用不同。(本文来源于《华东经济管理》期刊2019年11期）
孙超[6]（2019）在《战略性新兴产业知识溢出、吸收能力与全要素生产率——基于门限回归模型的实证分析》一文中研究指出本文系统分析了2009—2016年我国省级地区战略性新兴产业知识溢出在吸收能力的催化作用下对全要素生产率的影响。研究发现:1)战略性新兴产业知识溢出对全要素生产率影响的过程中,存在吸收能力的门限效应;2)吸收能力门限值存在产业异质性,新一代信息技术产业需要最高的吸收能力,其次是新能源汽车业,最后是高端装备制造业及新能源产业,且吸收能力门限值越高,知识溢出对全要素生产率的促进作用越显着;3)东部沿海地区的吸收能力明显优于中、西部地区,且战略性新兴产业知识溢出对全要素生产率的影响率先进入拐点,各地区在发展战略性新兴产业时,应充分考虑产业异质性和地区比较优势。(本文来源于《未来与发展》期刊2019年10期）
李俊霖[7]（2019）在《基于面板随机前沿模型的湖北省全要素生产率研究》一文中研究指出利用2006年到2015年间湖北省城市面板数据,运用面板随机前沿分析方法,对湖北省的全要素生产率增长率及其影响因素进行了实证分析。实证结果表明:湖北省各市的全要素生产率增长率差异较大,湖北省的全要素生产率增长的主要来源是技术效率变化,其次是技术进步,再次是规模效率变化。国有企业产值占区域生产总值之比下降是湖北省全要素生产率提升的主要原因。另外,提高科教投入占比、降低财政支出占比、提高第叁产业占比对湖北省全要素生产率的提高有促进作用。最后,根据实证研究结论,提出了提高湖北省全要素生产率的政策建议。(本文来源于《武汉纺织大学学报》期刊2019年05期）
向小东,蔡其灵[8]（2019）在《中国能源环境全要素生产率评价研究——基于非期望指标的双前沿面网络DEA-Malmquist指数模型》一文中研究指出根据经济发展的实际情况,将经济系统划分成能源利用子系统和环境治理子系统,建立了基于非期望指标的双前沿面网络DEA-Malmquist全要素生产率评价模型,对2011-2016年期间中国29个省、市、自治区的能源环境全要素生产率的变化情况进行了评价。评价结果表明:除环境治理子系统外,能源利用子系统和系统整体全要素生产率均处于负增长状态,仍具有较大的改善空间。从叁大区域划分来看,能源利用子系统、环境治理子系统和系统整体全要素生产率均只在东部地区出现增长。(本文来源于《西安电子科技大学学报(社会科学版)》期刊2019年03期）
刘刚桥,师建华,张庆平[9]（2019）在《供给侧改革背景下广东省物流业全要素生产率实证研究——基于DEA-Malmquist模型》一文中研究指出全要素生产率的提升是推进供给侧结构性改革和高质量发展的关键。采用非参数DEA-Malmquist方法,以2009-2016年广东省21个地级市物流业投入产出面板数据为基础,测算并深入分析了广东省物流业全要素生产率及其分解指数的变化趋势和区域差异。研究表明:广东省物流业全要素生产率及其分解指数均呈正增长,技术进步和规模效率是物流业增长的主要动力;全要素生产率RD分解指数呈现不同程度波动上升态势,且与物流业增加值增长指数变化趋势保持同步;物流业全要素生产率变化及其驱动因素区域差异较大,区域发展仍不平衡,技术效率和技术进步仍有待提升。(本文来源于《物流技术》期刊2019年09期）
马晓琪[10]（2019）在《山东省制造业绿色全要素生产率的测量及其影响因素分析——基于DEA-Malmqiust指数方法模型的实证分析》一文中研究指出为深入贯彻创新、绿色发展理念,实现经济发展由高速增长转向高质量发展阶段的战略性目标,山东省制造业能源消耗高、发展模式粗放的问题亟待解决。本文一是利用DEA-Malmqiust指数方法测算山东省制造业在资源和环境条件约束下的绿色全要素生产率,分析山东制造业的绿色发展状况;二是用多元线性回归模型实证分析研发投入、环境规制、外商投资水平、城市化率等因素对绿色全要素生产率的影响。结果表明:(1)城市化水平对GTFP起负向抑制作用;(2)外商投资水平促进山东省GTFP的提高,外商直接投资的知识技术溢出效应弥补了污染天堂假说的环境污染效应;(3)R&D支出对山东省GTFP具有显着的推动作用;(4)环境规制强度对绿色全要素生产率具有正向促进作用,环境政策"倒逼绿色经济发展"效应存在。基于上述结论,本文为山东制造业绿色全要素生产率的提升提供了对策建议。(本文来源于《时代经贸》期刊2019年26期）
全要素生产率模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
农业保险作为一种分散和转移农业风险的有效机制,是保障农业稳定生产和提升农村全要素生产率的重要驱动力。本文选取2010—2016年中国30个省(市、自治区)的面板数据,利用Malmquist指数测算了我国农村全要素生产率,并且运用空间计量模型实证分析了我国农业保险发展对农村全要素生产率的影响及其空间溢出效应。研究结果表明,我国农村全要素生产率并非随机分布,而是具有正向的空间相关性;我国各省(市、自治区)农业保险发展对农村全要素生产率具有显着的正向影响,且存在显着的空间溢出效应。在考察不同形式的空间计量模型和权重后,这一结果仍然具有稳健性。因此,提高农业保险的发展水平,加强区域间经济联系是提升农村全要素生产率的重要政策选择。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全要素生产率模型论文参考文献
[1].周鹏飞,谢黎,王亚飞.我国农业全要素生产率的变动轨迹及驱动因素分析——基于DEA—Malmquist指数法与两步系统GMM模型的实证考察[J].兰州学刊.2019
[2].王悦,杨骁,张伟科.农业保险发展对农村全要素生产率的影响研究——基于空间计量模型的实证分析[J].华中农业大学学报(社会科学版).2019
[3].刘金全,张龙.全要素生产率视角下供给侧结构性改革的经济增长效应——基于DSGE模型与PSTR模型的分析[C].吉林大学数量经济优秀成果汇编（2018年卷）.2019
[4].刘伟江,吕镯.固定资产加速折旧新政对制造业企业全要素生产率的影响——基于双重差分模型的实证研究[C].吉林大学数量经济优秀成果汇编（2018年卷）.2019
[5].肖远飞,吴允.财政分权、环境规制与绿色全要素生产率——基于动态空间杜宾模型的实证分析[J].华东经济管理.2019
[6].孙超.战略性新兴产业知识溢出、吸收能力与全要素生产率——基于门限回归模型的实证分析[J].未来与发展.2019
[7].李俊霖.基于面板随机前沿模型的湖北省全要素生产率研究[J].武汉纺织大学学报.2019
[8].向小东,蔡其灵.中国能源环境全要素生产率评价研究——基于非期望指标的双前沿面网络DEA-Malmquist指数模型[J].西安电子科技大学学报(社会科学版).2019
[9].刘刚桥,师建华,张庆平.供给侧改革背景下广东省物流业全要素生产率实证研究——基于DEA-Malmquist模型[J].物流技术.2019
[10].马晓琪.山东省制造业绿色全要素生产率的测量及其影响因素分析——基于DEA-Malmqiust指数方法模型的实证分析[J].时代经贸.2019
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