本文選題：大數(shù)據(jù)企業(yè) + Malmquist指數(shù)　； 參考：《西北大學學報(哲學社會科學版)》2017年02期

【摘要】：基于中國大數(shù)據(jù)上市企業(yè)的相關財務指標數(shù)據(jù),利用Malmquist生產率指數(shù)方法測算了中國大數(shù)據(jù)企業(yè)全要素生產率及其分解,并對其全要素生產率變動的時序特征及增長差異進行了分析;進而采用收斂性理論,探析了差異的演變規(guī)律和內在機制。結果發(fā)現(xiàn):中國大數(shù)據(jù)企業(yè)在2008—2013年間全要素生產率呈現(xiàn)負增長(-3.3%),主要原因在于技術效率增長的"拖累效應"明顯,而技術進步貢獻的"增長效應"相對有限,TFP并不是大數(shù)據(jù)企業(yè)產出增長的主要源泉;不同大數(shù)據(jù)企業(yè)的TFP增長及其動因存在顯著差異,但收斂性檢驗表明,中國大數(shù)據(jù)企業(yè)TFP及其構成的增長均呈現(xiàn)出顯著的收斂趨勢。
[Abstract]:Based on the relevant financial index data of Chinese big data listed enterprises, the total factor productivity (TFP) and its decomposition of Chinese big data enterprises are calculated by using the Malmquist productivity index method.The temporal characteristics and growth difference of the total factor productivity change are analyzed, and the evolution law and internal mechanism of the difference are analyzed by using convergence theory.The results show that the total factor productivity (TFP) of Chinese big data enterprises showed negative growth from 2008 to 2013, mainly due to the "drag effect" of technological efficiency growth.However, the relatively limited growth effect of technological progress is not the main source of output growth of big data enterprises. There are significant differences in the growth of TFP and its causes among the different big data enterprises, but the convergence test shows that there are significant differences between them.The growth of TFP and its composition of big data enterprises in China showed a significant convergence trend.
【作者單位】： 西北大學經濟管理學院;
【分類號】：F224;F49

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本文編號：1760478