中国数字经济产出效率:区位差异及变化趋势
发布时间:2023-05-14 06:09
基于2008~2016年29个省份的面板数据,利用BCC-DEA模型和Malmquist指数模型分别从静态和动态测算中国数字经济产出效率。研究发现,中国各省份数字经济产出效率存在显著差异。从静态效率分析,东部地区的技术效率最低,中部地区次之,西部地区最高。其中,北京、上海、浙江、江苏的相对产出效率排名垫底,资源配置效率低是其主要限制因素,广东的纯技术效率虽高,但产出效率受到规模效率的制约。从动态效率分析,中国数字经济全要素生产率总体呈先升后降趋势,主要原因在于技术升级遭遇瓶颈。此外,东部大部分省份得益于纯技术效率的增长和规模效率的优化,正在逐步缩小与效率前沿省份技术效率的相对差距。
【文章页数】:8 页
【文章目录】:
一、引言
二、模型和方法
(一)DEA基本模型及其原理
(二)基于DEA的Malmquist生产率指数法
三、指标选取与数据来源
(一)指标选取
1. 投入指标:资本和劳动。
2. 产出指标:实际GDP和劳动生产率。
(二)数据来源
四、实证结果及经济解释
(一)静态效率分析
1. 各地区数字经济产出效率比较分析。
2. 各省份数字经济产出效率比较分析。
3. 北京、上海、广东、浙江和江苏数字经济产出效率及分解。
4. 甘肃和陕西数字经济产出效率及分解。
(二)动态效率分析
1. 中国数字经济Malmquist指数及分解。
2. 各地区及全国总体全要素生产率变化趋势。
3. 各省份数字经济Malmquist指数及分解。
五、结论与政策建议
(一)结论
(二)政策建议
本文编号:3817340
【文章页数】:8 页
【文章目录】:
一、引言
二、模型和方法
(一)DEA基本模型及其原理
(二)基于DEA的Malmquist生产率指数法
三、指标选取与数据来源
(一)指标选取
1. 投入指标:资本和劳动。
2. 产出指标:实际GDP和劳动生产率。
(二)数据来源
四、实证结果及经济解释
(一)静态效率分析
1. 各地区数字经济产出效率比较分析。
2. 各省份数字经济产出效率比较分析。
3. 北京、上海、广东、浙江和江苏数字经济产出效率及分解。
4. 甘肃和陕西数字经济产出效率及分解。
(二)动态效率分析
1. 中国数字经济Malmquist指数及分解。
2. 各地区及全国总体全要素生产率变化趋势。
3. 各省份数字经济Malmquist指数及分解。
五、结论与政策建议
(一)结论
(二)政策建议
本文编号:3817340
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