[1]杨智勇,李 想,刘海英,等.新常态下我国工业技术进步的测度及影响研究——基于省际面板数据的实证分析[J].江西师范大学学报(自然科学版),2017,(02):189-192.
　YANG Zhiyong,LI Xiang,LIU Haiying,et al.The Research on the Measure and Influence of China’s Industry Technology Progress in the New Normal——An Empirical Study Based on Provincial Panel Date[J].Journal of Jiangxi Normal University:Natural Science Edition,2017,(02):189-192.
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新常态下我国工业技术进步的测度及影响研究——基于省际面板数据的实证分析()
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《江西师范大学学报》（自然科学版）[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2017年02期
页码:
189-192
栏目:
出版日期:
2017-03-01

文章信息/Info

Title:
The Research on the Measure and Influence of China’s Industry Technology Progress in the New Normal——An Empirical Study Based on Provincial Panel Date
作者:
杨智勇; 李 想; 刘海英; 刘炎宝
1.江西师范大学数学与信息科学学院,江西 南昌 330022; 2.江西师范大学国际教育学院,江西 南昌 330022
Author(s):
YANG Zhiyong; LI Xiang; LIU Haiying; LIU Yanbao
1.College of Mathematics and Informatics,Jiangxi Normal University,Nanchang Jiangxi 330022,China; 2.College of International Education,Jiangxi Normal University,Nanchang Jiangxi 330022,China
关键词:
技术进步;  测度;  Malmquist指数;  新常态;  面板模型
Keywords:
technology progress;  measure;  Malmquist index;  the new normal;  panel data
分类号:
O 212.4
文献标志码:
A
摘要:
利用我国经济发展步入新常态时期的2012—2014年的工业数据,增加涵盖人口、环境变化的产出变量,使用DEA数据包络的Malmquist指数法测算我国各省市工业技术进步状况,并基于省际面板数据使用Cobb-Douglas生产函数估计工业技术进步对工业产出的影响,结果表明:2012—2014年期间我国工业技术年均进步5.3%,相比1999—2009年期间,我国工业技术进步平均增长率从4.5%提高了0.8%.采用固定效应模型和随机效应模型,估计技术进步对工业产出的弹性分别为0.35%和0.38%.
Abstract:
The industrial technology progress of provinces and cities in China is measured by Chinese new normal phase industrial data from 2012 to 2014,including output difference of population and environment,and utilizing Malmquist Index method included in DEA data.The influence of industrial technological progress in industrial output is estimated by Cobb-Douglas production function on the panel data of provinces.The result shows that the average annual progress of China’s industrial technology was 5.3% from 2012 to 2014,which is higher than the average annual progress from 1999 to 2009.The estimation of elasticity that industrial technological progress influenced on industrial output are 0.35% and 0.38% by fixed effect model and random effect model.

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相似文献/References:

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　ZHOU Xuan,TAO Changqi*.The Study on Measurement and Driving Factors of Regional Eco-Technology Innovation Efficiency under Knowledge Spillover[J].Journal of Jiangxi Normal University:Natural Science Edition,2019,(02):268.[doi:10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2019.03.09]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2016-11-15基金项目:国家社会科学基金(15BGL050)资助项目.作者简介:杨智勇(1976-),男,江西上饶人,副教授,博士,主要从事创新管理、产业经济及管理决策方面的研究.E-mail:478610711@qq.com
更新日期/Last Update: 1900-01-01