| 要素禀赋、地方工业行业发展与行业选择 |
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| 引用本文： | 欧阳志刚,陈普.要素禀赋、地方工业行业发展与行业选择[J].经济研究,2020,55(1):82-98. |
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| 作者姓名： | 欧阳志刚 陈普 |
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| 作者单位： | 中南财经政法大学金融学院;华东交通大学经济管理学院,430073;华东交通大学经济管理学院;广州大学经济与统计学院,330013 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究项目;江西省主要学科学术与技术带头人项目;中南财经政法大学中长期研究项目;江西省哲学社会科学规划青年项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 本文利用中国省际层面和行业层面的26种投入要素,使用机器学习方法揭示地方工业行业的非充分发展和受要素约束状态,进而基于各地区要素禀赋特征揭示各地区代表性工业行业的选择和发展路径。研究发现:(1)各地区工业行业发展具有明显的地区差异性。东部省份有较多的充分发展行业和要素约束行业,东北三省和中西部地区有较多的非充分发展行业。对于非充分发展的工业行业,其发展路径是提高要素的使用效率或改善要素结构;对于充分发展和要素约束的行业,其发展路径是增加要素投入和改进生产技术。(2)影响不同行业发展的最重要投入要素不尽相同,但整体而言,就业人数、城市工业用地、科技禀赋、物质资本、高速公路里程数是工业行业最重要的投入要素。影响先进制造业最重要的投入要素是就业量、城市工业用地、科技禀赋、物质资本、国内专利申请授权数。(3)不同先进制造业存在不同的要素组合最优区间,各地区应根据自身投入要素处于最优区间的位置而选择优先发展行业和发展路径。广东、江苏、浙江、山东等省份较多的重要投入要素已进入先进制造业的最优组合区间,可以方便地依据本省特征选择发展路径。贵州、云南等西部欠发达地区先进制造业的重要投入要素都远离要素组合最优区间,这些地区发展先进制造业将相对困难。
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| 关 键 词： | 要素禀赋 工业行业发展 机器学习 |
Factor Endowment,Local Industrial Development and Selecting Industries |
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