基于DEA的我国省域软件产业效率研究

发布时间：2017-09-11 08:41

  本文关键词：基于DEA的我国省域软件产业效率研究

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【摘要】：21世纪以来,软件产品以及软件技术服务在人们的工作和生活的方方面面起着重大的作用,在不同程度上改变着人们的生产和生活方式。我国软件产业虽然已经初具规模,但是与西方发达国家相比仍然处于发展的初级阶段。因此如何提高软件产业的生产效率,如何更有效地促进软件产业的发展,成为发展我国软件产业所必需解决的问题。本文首先总结了国内外学者对于效率和DEA模型的研究,在此基础上用DEA模型分析2013年我国29省市的软件产业的效率、技术进步趋势和影响因素。得出结论,只有天津、内蒙古、浙江和广西是DEA有效的,即综合技术效率为1。宁夏回族自治区的软件产业综合效率最低,只有0.345。河南、海南、安徽、江西、云南和甘肃等6个省份的软件产业规模报酬递增,即增大软件产业固定资产额、研发费用和从业人员的投入会显著提高软件产业业务收入。对于相对技术无效的省市需要对软件产业投入的资源(人力和物力)进行有效整合,进一步优化投入资源的配置,例如缩减研发经费,相应的减少固定资产投资额和精简人员等,从而减少投入冗余和产出不足,着力提高技术利用效率。其次,本文结合我国软件产业2009年到2013年的投入产出数据,研究我国软件产业的全要素生产率(TFP)?得出结论,从2009年到2013年我国各省市的软件产业全要素生产率均值大于1,说明在这五年软件产业技术效率每年都有进步,技术衰退的情况也逐年得到改善,但是均值逐年下降。表明我国的软件产业逐渐从爆发式发展向平稳式发展转变。2009年到2013年期间只有新疆省的软件产业纯技术效率逐年降低,其他省市的软件产业纯技术效率有升有降,但是总体上趋于平稳?最后,采用了受限因变量模型(Tobit模型)对影响我国软件产业效率的因素进行分析?得出结论,加大软件产业的研发资金强度可以提高软件产业的效率;提高固定资产的投资额有利于我国软件产业效率的提高;软件产业对智力资本的投入要求更多,而一味的加大技术人员的数量并不能提高我国软件产业的效率;产业规模是影响我国软件产业的效率的因素之一,软件产业规模越大,产业效率越高。
【关键词】：软件产业 全要素生产率 DEA模型
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F49
【目录】：

• 摘要7-8
• ABSTRACT8-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究目的与意义9-10
• 1.2.1 研究目的9-10
• 1.2.2 研究意义10
• 1.3 国内外相关研究综述10-13
• 1.3.1 国外研究综述10-11
• 1.3.2 国内研究综述11-13
• 1.4 研究内容和框架13-15
• 1.4.1 研究内容13-14
• 1.4.2 研究框架14-15
• 1.5 本文可能的创新点15-16
• 2 我国软件产业发展概况16-20
• 2.1 软件及软件产业的定义16-17
• 2.2 国内软件产业发展概况17-18
• 2.3 软件产业发展的特征及影响因素18-20
• 3 我国省域软件产业的效率分析20-30
• 3.1 样本选择及指标选取20-23
• 3.1.1 样本选择与数据来源20
• 3.1.2 指标选取20-21
• 3.1.3 指标数据及描述统计21-23
• 3.2 基于DEA我国软件产业效率分析23-30
• 3.2.1 基于DEA模型效率分析23-28
• 3.2.2 基于超效率DEA模型效率分析28-30
• 4 我国省域软件产业技术进步分析30-40
• 4.1 技术进步分析理论模型30-34
• 4.2 技术进步实证分析34-40
• 4.2.1 指标数据来源及处理34
• 4.2.2 全要素生产率（TFP）分析34-36
• 4.2.3 技术变化指数（TC）分析36-37
• 4.2.4 纯技术效率指数（PEC）分析37-38
• 4.2.5 规模效率指数（SEC）分析38-40
• 5 我国省域软件产业效率影响因素分析40-44
• 5.1 受限因变量模型——Tobit模型40
• 5.2 基于Tobit模型的我国软件产业效率影响因素分析40-44
• 5.2.1 影响因素理论分析及研究假设40-41
• 5.2.2 影响因素样本选取及指标选取41
• 5.2.3 影响因素Tobit回归分析41-44
• 6 结论与展望44-47
• 6.1 研究结论44-45
• 6.2 对策建议45-46
• 6.3 研究展望46-47
• 参考文献47-50
• 致谢50-51

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本文编号：829745