本文關(guān)鍵詞：陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率實證研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展帶來了比較可觀的經(jīng)濟效益。但是由于各種投入資源的稀缺性,要求我國必須提高生產(chǎn)效率來最大限度發(fā)揮資源利用率。位于我國西部的陜西省面臨的問題更是嚴(yán)峻,沒有雄厚的經(jīng)濟支撐,缺乏先進的技術(shù)設(shè)備,那么如何有效地提升陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率來發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟,是陜西省政府所重點關(guān)注的難題�；谝陨媳尘�,本文以陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為研究對象,分析研究陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率及其影響因素,以期提高陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率,發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟。本研究主要做了以下幾點工作:(1)本文通過閱讀大量的文獻(xiàn),總結(jié)歸納出本文的決策單元;(2)在分析使用DEA方法初衷的基礎(chǔ)上,基于決策單元2005~2013年高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù),用改進的主成分分析法進行投入產(chǎn)出指標(biāo)的降維,得到DEA模型的輸入輸出指標(biāo);(3)結(jié)合DEA和Malmquist指數(shù)法模型,從靜態(tài)和動態(tài)兩個維度,對陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率、全要素生產(chǎn)率及其分解項進行了研究;(4)最后采用Tobit回歸模型,對影響陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的因素進行分析,得出相關(guān)結(jié)論。主要得出了以下結(jié)論:(1)陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率與決策單元平均生產(chǎn)效率之間還有較大差距;2005~2013年,陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長速度快于研究期內(nèi)決策單元全要素生產(chǎn)率的平均增長速度,而出現(xiàn)這一結(jié)果主要依賴于9年間陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)進步;(2)9年間陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率有所下降,說明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理水平的退步阻礙了陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展;(3)對影響因素的研究發(fā)現(xiàn):市場結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、國有企業(yè)占比、教育水平都對陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的提升起到正向推動作用;而政府資金的投入對陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用不明顯;外資企業(yè)占比對提升陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的作用較小。
【關(guān)鍵詞】：高新技術(shù)產(chǎn)業(yè) 生產(chǎn)效率 DEA-Malmquist 影響因素
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F276.44
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.1.1 科學(xué)技術(shù)代表先進生產(chǎn)力8
• 1.1.2 國家大力支持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展8
• 1.1.3 研究高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率對國家綜合實力的加強具有重大意義8-9
• 1.2 研究意義9
• 1.2.1 理論意義9
• 1.2.2 實踐意義9
• 1.3 研究目的及方法9-10
• 1.3.1 研究目的9-10
• 1.3.2 研究方法10
• 1.4 研究思路、框架及主要內(nèi)容10-12
• 1.4.1 研究思路10
• 1.4.2 研究框架10-12
• 2 理論綜述12-20
• 2.1 高新技術(shù)研究綜述12
• 2.2 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究綜述12-14
• 2.3 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競爭力研究綜述14
• 2.4 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率研究綜述14-16
• 2.5 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素研究綜述16-20
• 3 陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率評價模型構(gòu)建20-28
• 3.1 陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率評價指標(biāo)體系構(gòu)建原則和方法20
• 3.2 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)特點20-21
• 3.3 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率評價模型選取21-26
• 3.3.1 DEA方法模型21-23
• 3.3.2 DEA-Malmquist指數(shù)模型23-26
• 3.4 改進的主成分分析法26-28
• 4 陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率實證分析28-54
• 4.1 決策單元的選取28-29
• 4.2 構(gòu)建評價陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)29-35
• 4.2.1 評價高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的投入指標(biāo)32-34
• 4.2.2 評價高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的產(chǎn)出指標(biāo)34-35
• 4.3 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理35
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來源35
• 4.3.2 數(shù)據(jù)處理35
• 4.4 投入產(chǎn)出指標(biāo)的降維35-37
• 4.4.1 投入指標(biāo)降維36
• 4.4.2 產(chǎn)出指標(biāo)降維36-37
• 4.5 Pearson相關(guān)性分析37-40
• 4.6 DEA生產(chǎn)效率實證分析40-41
• 4.7 DEA-Malmquist指數(shù)法實證分析41-54
• 4.7.1 Malmquist生產(chǎn)率分析42-44
• 4.7.2 各決策單元Malmquiat生產(chǎn)率指數(shù)及其分解項動態(tài)變化分析44-54
• 5 陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素分析54-60
• 5.1 陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素選取54-55
• 5.2 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理55
• 5.2.1 數(shù)據(jù)來源55
• 5.2.2 數(shù)據(jù)處理55
• 5.3 Tobit模型介紹55-56
• 5.4 模型驗證及分析56-60
• 6 結(jié)論60-64
• 6.1 研究結(jié)論60
• 6.2 對策建議60-61
• 6.3 研究創(chuàng)新點61
• 6.4 研究的局限與展望61-64
• 6.4.1 研究局限性61-62
• 6.4.2 研究展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-70
• 附錄A70-74
• 附錄B74-94
• 附錄C94-96
• 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文清單96-98
• 致謝98

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：365370