山东省PRED系统评价与协调发展研究

通过选取四个一级指标,9个二级指标构建了山东省PRED系统评价指标体系,分析了山东省1999-2008年PRED各子系统及总系统的发展状况和趋势,发现山东省人口、资源、环境与发展子系统存在的问题各不相同,但总体向良性方向发展,总系统也向好的方向发展,这是可喜的地方,但同时也需要解决一些存在的问题;接着时系统之间的相关性...     

技术嵌入、产业融合与产业结构转换效应——基于北京与上海六大支柱产业数据的实证分析

本文以北京和上海六大支柱产业为例,通过统计分析和实证检验发现,产业融合对产业结构转换具有明显的提升作用,这种转换过程主要是通过信息技术嵌入和改造传统产业来实现,并最终体现在产业结构转换值、结构熵指数和摩尔结构转换值等方面。本文统计分析的结果还发现,近年来北京市产业结构升级的幅度没有上海明显,而且北京产业融合对产业结构升级的溢出效应不如上海显著。因此,政府要以产业融合为契机,利用合理的产业政策来调整产业结构,加快产业结构的高级化进程。     

长三角制造业专业化与产业转移研究

文章沿着“产业专业化－产业集聚－产业转移”这样的思路对长三角区域内制造业空间转移展开研究。首先,对产业长三角制造业同构悖论重新进行测度;然后,对用时间序列对制造业产业集聚进行分析;最后产业在两省一市的空间转移进行分析,得出一些结论。     

甘肃省工业全要素生产率行业比较分析——基于DEA-Malmquist方法

文章以甘肃省工业36个分行业统计数据为基础,运用基于数据包络分析技术的Malmquist指数方法,测算和比较2000-2008年工业分行业全要素生产率,最后得出结论:技术进步是全要素生产率得以改善的主要动力;纯技术效率较低是造成甘肃工业全要素生产率偏低的主要原因.     

基于DEA的北京高技术企业技术创新效率研究

本文采用DEA模型中的Malmquist生产率指数法,对北京高技术企业总体2005—2008年间技术创新活动的效率及变化进行研究。结果发现,北京高技术企业总体技术创新活动的全要素生产率提高了38.7%,各行业的全要素生产率均有提升。此外,北京高技术企业及各行业技术创新活动的技术变动对全要素生产率的提高均有贡献。除电子及通信设备制造业与电子计算机及办公设备制造业外,技术效率变动对全要素生产率的提高均产生负作用。     

中国省际旅游产业效率：指标构建与实证分析

本文构建了兼顾主客观指标的省际旅游产业效率测度指标体系。测度结果显示,多数省、直辖市、自治区的旅游产业综合效率较高却非最优;规模效率在综合效率变化中起主要作用;规模收益阶段同旅游产业效率具有密切关系;动态效率经历了先抑后扬的演变趋势,技术进步是主要原因。为促使中国旅游产业效率提升和转型升级,本文提出相关建议。     

上海市房产税试点评价

研究目的：采用层次分析法构建一套评价指标体系对上海市房产税试点的成效进行评价,为政府完善房产税改革和进一步推进房产税试点扩围提供参考。研究方法：层次分析法（AHP）。研究结果：上海房产税改革试点。对房地产市场成交量有一定的短期调控作用,对房价的抑制作用不明显,对税收制度和地方财政收入的影响有限。研究结论：上海市房产税改革对房地产市场的调控未能达到预期,短期内不宜扩点。并提出了完善房产税改革的相关政策建议,做了相应的讨论与展望。     

基于超效率DEA-Malmquist的吉祥航空经营绩效评价研究

运用超效率DEA模型,对包括吉祥航空在内的中国8家上市航空公司2016—2019年经营绩效进行全要素评价,并运用Malmquist生产力指数对8家公司4年的生产效率变动情况进行分析,对吉祥航空经营绩效的变化情况进行研究.结果表明,吉祥航空的经营效率位于行业较高水平,近两年相对效率值均达有效;但生产率指数波动明显,近些年技术进步水平有明显下滑.在未来发展中,吉祥航空应加大技术研发投入,推动产品创新,同时继续扩大市场规模.     

2010—2012年城商行经营效率的实证分析

客观地看待商业银行发展的一般规律,可以认为,经过近十年的高增长之后,随着"宏观经济红利"效应的逐渐减弱,金融生态环境的转变,国内城商行在传统模式下的高增长态势很难长期持续。基于统计分析表明,样本城商行在经历2010—2011年的高速增长之后开始告别盈利高增长、不良双降、资本充足的良好发展态势;与此同时,Malmquist生产率指数的实证分析表明,样本城商行的全要素生产率在经历2010—2011年的稳定增长后开始下降,技术效率及技术进步均出现不同程度的下降。     

Nonparametric estimates of productivity and efficiency change in Australian Broadacre Agriculture

This paper computes and decomposes Färe‐Primont indexes of total factor productivity of Australian broadacre agriculture by estimating distance functions. Using state‐level data from 1990 to 2011, the empirical results show that TFP grew at an average rate of 1.36 per cent per annum in the broadacre agriculture over the period 1990–2011. There are variations of total factor productivity (TFP) growth across states and fluctuations over time within each state and territory. However, overall, there is a clear movement towards slower TFP growth across the sample period. Further decomposition of TFP growth shows that it is declining growth in technical possibilities (technological progress) that is the main driver of the declining trend in productivity growth in broadacre agriculture in Australia.