检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王蛟龙 代智慧[1] Wang Jiaolong;Dai Zhihui(School of Economics,Zhongnan University of Economics and Law,Wuhan 430073,China)
机构地区:[1]中南财经政法大学经济学院
出 处:《统计与决策》2018年第20期118-121,共4页Statistics & Decision
基 金:国家社会科学基金资助项目(14BJL058);中南财经政法大学博士研究生重点科研创新项目(2015BZ0301)
摘 要:文章基于1998-2016年我国制造业行业的面板数据,运用ACF方法和LP方法,先后测算企业层面全要素生产率,探讨较新的ACF方法在解决内生性问题上的优越性。结果表明:我国制造业全要素生产率年均增长7.27%,资本密集型行业增速最高。结合我国制造业三类行业结构进行分析,在国家最新产业政策引导下,亟需提高技术革新程度,优化产业结构。Based on the panel data of China' s manufacturing industry from 1998 to 2016, this paper applies the ACF ap- proach and LP approach to estimate the firm-level total factor productivity, explores the advantages of new ACF methods in solv- ing endogenous problems. The results show that China's total factor productivity in manufacturing industry increases by average 7.27% annually, and capital-intensive industries have the highest growth rate. Three types of industrial structure of China's manu- facturing industry are analyzed. Under the guidance of the latest national industrial policy, it is urgent to improve the level of tech- nological innovation and optimize the industrial structure.
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